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[추천 시스템#3] 협업 필터링(Collaborative filtering) 개요

이번 시간부터는 현재까지 추천 시스템 분야에서 가장 많이 사용되는 기법인 협업필터링(Collaborative Filtering, CF)에 대해 알아보도록 하겠습니다. Collaborative filtering 협업필터링이라고 불리는 CF는 특정 아이템에 대해 선호도가 비슷한 사용자들은 다른 아이템에 대해서도 비슷한 선호도를 보일 것이라는 가정을 바탕으로 사용자 또는 아이템 간의 유사도를 통해 선호도를 예측하는 방식입니다. CB는 자신의 데이터만을 사용하여 선호도를 예측하지만 CF의 경우 다른 사람의 정보를 통해 선호도를 예측하는 것이 가장 큰 차이라고 할 수 있습니다. 따라서 다른 사람의 선호도를 반영하기 때문에 추천되는 아이템의 다양성을 보장할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 사용자와 아이템 행렬을..

reommender system 2023.05.08

Matrix Factorization Techniques Recommendation Systems (2009)

들어가기 전 최근 대부분의 추천 시스템은 비슷한 성향을 가진 사용자들 간의 유사도를 이용한 방식을 사용합니다. 이를 협업 필터링(Collaborative Filtering, CF)이라고 하는데요. 이는 크게 메모리 기반 방식(memory-based)와 모델 기반 방식(model-based)으로 나눌 수 있습니다. 이번 포스팅은 모델 기반 CF의 대표적인 예시인 MF(Matrix Factorization)에 대해서 설명하는 논문에 대해서 소개해 드리겠습니다. 참고한 자료는 아래의 링크에서 아래와 같습니다. 논문 링크 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5197422?casa_token=we8Q2eHsM1QAAAAA:YX49gyzdg-qpFTT-zbr24qiWL..

paper review 2023.04.12