추천시스템3 추천시스템 협업필터링 Memorial Based:유사도 계산 방식 및 surprise 패키지를 활용한 평점 예측 방법 안녕하세요 오니입니다🐰1. 추천시스템 종류추천시스템의 종류는 크게 다음과 같이 나눠볼 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Collaborative Filtering(협업필터링)에서도 Memorial Based에 대해 집중적으로 다뤄보겠습니다. 2. 협업필터링 구현 방식 및 종류 2-1. Memorial Based 기억기반 방식은 유사도 기반방식입니다. 코사인 유사도나 피어슨 상관계수 유사도를 사용해 비슷한 사용자 혹은 아이템을 찾습니다.평점 예측시에는 가중치를 사용한 평균을 사용합니다.이해하기 쉽고 설명하기 쉬우나, 스케일하기 힘듭니다.(평점데이터의 부족)기억기반 방식은 다시 사용자 기반, 아이템 기반으로 나뉩니다.사용자기반나와 비슷한 평점 패턴을 보이는 사람들을 찾아서 그 사람들이 높게 평가한 아이템 .. 2025. 2. 2. [빵그리의 오븐 추천 시스템 구축기]2.메인 홈화면 상품 추천을 위한 테스트 설계 과정 안녕하세요. 오니입니다 🙌이번 포스팅에서는 메인 홈 화면에서 상품 추천 구축기:유저데이터 모집 및 테스트 설계 과정에 대해 공유하고자 합니다. 테스트 목적 및 설계우선 이전 포스팅에서 언급하였듯, [빵그리의 오븐 추천 시스템 구축기]1. 도전의 시작과 어려움 (feat. 유저 데이터 부족)안녕하세요. 오니입니다.👋이번 포스팅은 제가 참여하고 있는 사이드프로젝트에 대해, 또 추천시스템 구축 여정과정에 대해 공유해보고자 합니다. Intro. 추천시스템과의 첫 만남 저는 평소에thrcle.tistory.com 가장 큰 문제인 유저데이터 부족문제를 해결하기 위해 사용자 조사를 기획 및 진행하였습니다.테스트와 설문문항은 UX, HCI를 전공한 기획팀원과 함께 기획하였습니다.사용자 조사의 목적은 크게 1. 유.. 2024. 11. 10. [빵그리의 오븐 추천 시스템 구축기]1. 도전의 시작과 어려움 (feat. 유저 데이터 부족) 안녕하세요. 오니입니다.👋이번 포스팅은 제가 참여하고 있는 사이드프로젝트에 대해, 또 추천시스템 구축 여정과정에 대해 공유해보고자 합니다. Intro. 추천시스템과의 첫 만남 저는 평소에 온라인쇼핑을 즐겨하는 편인데요. 여러 상품을 보다보니 가끔은 물건을 보는 것 자체에 피로를 느끼기도 했습니다.'내가 원하는 상품을 효율적으로 빨리 찾고 싶다'는 생각에, 개인화 추천시스템에 대한 호기심이 자연스레 있었지만, '흥미' 수준에 머물러 있었습니다. 그러다가 2024년 6월 중순에 열린 pseudocon 컨퍼런스의 데모부스에서 빵그리의 오븐이라는 건강디저트 추천 플랫폼을 보았고, 평소 건강디저트에도 관심이 있었던 만큼 따로 연락을 드려 7월부터 프로젝트 멤버로 참여하는 기회를 얻게 되었습니다.🎉 현재 재직중.. 2024. 10. 13. 이전 1 다음
