추천시스템2 추천시스템 입문02 - 컨텐츠 기반 모델 (유사도 함수, TF-IDF) | T 아카데미 2강 [토크ON세미나] 추천시스템 분석 입문하기 2강 - 컨텐츠 기반 모델 (유사도 함수, TF-IDF) | T아카데미 https://www.youtube.com/watch?v=g2-z0saMteA 컨텐츠 기반 추천 시스템 정의 사용자가 이전에 구매한 상품 중에서 좋아하는 상품들과 유사한 상품들을 추천하는 방법 Represented Items items을 벡터 형태로 표현, 도메인에 따라 다른 방법이 적용. text, image 등을 벡터화함. 벡터1부터 N까지 자신과 유사한 벡터를 추출. 유사도 계산 방법론 유사도 함수 유사도 계산 함수는 굉장히 많다. 그리고 유사도 함수를 어떤 것을 적용하느냐에 따라 결과가 다르게 나올 수 있다. 유클리디안 유사도 거리를 확인하는 간단한 계산 백터의 크기가 클 때, .. 2021. 3. 28. 추천시스템 입문 - 연관분석,Apriori,FP-Growth | T 아카데미 [토크ON세미나] 추천시스템 분석 입문하기 (2021.01.25) 1강 [토크ON세미나] 추천시스템 분석 입문하기 1강 - 추천시스템의 이해 (연관분석, Apriori, FP-Growth) | T아카데미 https://www.youtube.com/watch?v=43gb7WK56Sk 추천 시스템 역사 연관분석 상품과 상품사이의 연관성을 찾는 알고리즘 (장바구니 분석) 연관의 정의? 얼마나 같이 구매가 되는가? (A,B 상품구매의 선후가 없음) A아이템을 구매하는 사람이 B아이템을 구매하는가? (A,B 상품구매의 선후가 있음) ex) 월마트 맥주, 기저귀 사례. - 맥주를 구매하는 사람들이 기저귀를 함께 구매하는 경향성을 확인하고 기저귀 옆에 맥주를 전시하여 구매를 끌어올린 전략 규칙평가지표 - 연관규칙분석.. 2021. 3. 28. 이전 1 다음
