호랭이 분석가

1. 협업 필터링 ( Collaborative Filtering : CF ) 협업 필터링이란? - 구매 / 소비한 제품에 대한 각 소비자의 평가를 받아서 평가 패턴이 비슷한 소비자를 한 집단으로 보고 그 집단에 속한 소비자들의 취향을 활용하는 기술입니다. 즉, A집단의 사람들이 좋아하는 제품 중에서 A집단에 속한 A1이 아직 접하지 않은 제품을 골라내어 제시하는 기술입니다. 한계점 - 구매 이후 후기, 평점 등을 작성하지 않는 소비자들도 많기 때문에 평가 정보가 제한적입니다. 극복 방안 - 간접 정보 사용 : 검색, 장바구니, 클릭 데이터 등 클릭스트림 분석을 통해서 소비자의 취향이나 니즈를 알아낼 수 있습니다. 대표적인 예 - 아마존 제품 추천 시스템 - 넷플릭스 영화 추천 시스템 2. 내용 기반 필터..

정확도 측정이란 예상 점수(평점)와 실제 점수의 차이를 계산하는 방법과, 추천한 아이템과 사용자의 실제 선택을 비교하는 방법이 있다. 이처럼 정확도는 예측값과 실제값의 차이로 계산되는데, 차이를 계산하는 수식으로는 다양한 지표가 있다. 1. 연속형 정확도 측정 지표 사용자의 평점과 같이 예측값과 실제값이 연속 값을 갖는 경우에 사용할 수 있는 지표는 아래와 같습니다. MAD (Mean Absolute Deviation) $$ \frac{\sum( | r_{i,j} - p_{i,j} | )}{k} $$ MSE (Mean Squared Error) $$ \frac{\sum(r_{i,j} - p_{i,j})^{2}}{k} $$ RMSE (Root Mean Squared Error) $$ \sqrt \frac{..