5.6 요약(Summary)

이번 장에서는 이웃 기반 협업 필터링으로 추천하기 위해 필요한 개념들을 살펴보았습니다.

  • 메모리 기반 협업 필터링

  • 유사도와 근접 이웃

  • 사용자 기반 협업 필터링

  • 아이템 기반 협업 필터링

  • Top-N 아이템 추천

다음으로 이웃 기반 협업 필터링에서 예측 평점을 계산하는 대표적인 방법들을 살펴보았습니다.

  • 유사도 가중 평균 기반 평점 예측

  • 평점 평균과 유사도 평균 중심 가중 평균 기반 평점 예측

  • 평점 평균과 유사도 Z점수 가중 평균 기반 평점 예측

표. 평점 예측

구분 입력 적용 기준 출력
유사도 가중 평균 기반 원본 또는 정규화된 평점 데이터(정수/실수형) 사용자/아이템 Top-N 추천 아이템
평점 평균과 유사도 평균 중심 가중 평균 기반
평점 평균과 유사도 Z점수 가중 평균 기반

이번 장에서는 메모리 기반의 이웃 기반 협업 필터링에서 예측 평점을 계산하는 대표적인 방법에 대하여 살펴보았습니다. 다음 장에서는 모델 기반의 특잇값 분해 기반 협업 필터링으로 추천하는 방법을 주제로 살펴볼 것입니다.

한글:354 영어:188 숫자:5

추천 시스템: 워크북

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