RSC02 - Contents, Model based filtering

Contents based filtering

아이템 특성화

• TG-IDF 해당 문서에서 다른 문서보다 자주 등장하는 단어에 높은 값 부여

-> 문서를 대표하는 특정 단어를 알아낼 수 있음

• Word2Vec

유사도 측정 방법

• 자카드 유사도

• 유클리드 유사도

• 코사인 유사도

(가장 많이 사용됨)

• 피어슨 상관계수

콘텐츠 기반 필터링

Memory collaborative filtering

• 장점

• 단점

User based

1. 평점을 기반으로 user-item matrix 만들기
2. 빈 값을 0으로 채우고, 사용자 사이의 유사도를 계산

   Item based

3. 평점을 기반으로 user-item matrix 만들기
4. 빈 값을 0으로 채우고, 아이템 사이의 유사도를 계산

Model based CF

-> Sparsity, Scalability, 계산량 증가 의 문제 해결

• 장점

Clustering(군집화)

종류

• K-Means 가장 가까운 중심점을 갖는 군집에 각 항목을 할당하는 과정 반복하여

k 개의 군집으로 항목들을 나누는 알고리즘

1. 랜덤하게 초기 중심점 배치

2. 각 데이터를 가장 가까운 중심점으로 할당

3. 모인 데이터에서 중심점 업데이트

4. 더이상 업데이트 없을 때까지 2,3 반복

• 군집화의 단점

코드실습