Recommendation System
추천 시스템이란 유저에게 입맞에 맞도록 개인화된 상품, 서비스 추천을 해주는 시스템이다. 실로 다양한 분야에서 사용되고 있다. E-commerce에서 상품 추천은 물론이고 광고 쪽에서 사용자를 타겟팅할 때나 유튜브에서 동영상 추천할 때 등 많은 곳에서 사용되고 있다.
Recommendation System
Posts about Recommendation System.
Alternating Least Sqaures with Implicit Dataset
Implicit dataset을 위한 행렬 분해 방법을 다루어 볼 것이다. 그러기 전에 Implicit dataset의 중요한 특성을 보고 갈 필요가 있다.
[구현] Alternating Least Sqaures
250만개의 movelen 데이터를 이용하여 implicit dataset을 행렬분해 해보았다.
모델 평가의 어려움
On the Difficulty of Evaluation Baselines: A Study on Recommender Systems라는 논문을 읽어 정리해보았다.
Factorization meets the Neighborhood
Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model(2008) 논문을 읽고 내용을 정리해봤다. 모델 평가의 어려움에 관한 논문에서 SVD++ 관련된 기술이 언급돼서 읽게 된 논문이다.
Factorization meets the Neighborhood Part2
이전 부분에 이어 발전된 NM 모델과 LF 모델에 대해 정리해보았다.
Factorization meets the Neighborhood Implementation
Factorization meets the Neighborhood에서 제안된 마지막 통합된 모델을 구현해봤다.
Elo Rating System
게임이나 스포츠에 있어서 실력 점수(Skill Rating)는 크게 3가지 역할을 한다.1
True Skill
시그마 개념 도입(uncertainty)