추천시스템 맛보기 1탄

추천 시스템의 유형

• 추천 시스템은 크게 콘텐츠 기반 필터링(Content based filtering) 방식과 협업 필터링 (Collaborative filtering) 방식으로 나뉜다. 그리고, 협업 필터링 방식은 다시 최근접 이웃 (Nearest Neighbor) 협업 필터링과 잠재 요인(Latent Factor)협업 필터링으로 나뉜다. 
• 추천 시스템의 초창기에는 콘텐츠 기반 필터링이나 최근접 이웃 기반 협업 필터링이 주요 사용됐지만, 그 유명한 넷플릭스 추천 시스템 경연 대회에서 행렬 분해(Matrix Factorization)기법을 이용한 잠재 요인 협업 필터링 방식이 우승하면서 대부분의 온라인 스토어에서 잠재요인 협업 필터링 기반의 추천 시스템을 적용하고 있다. 하지만, 서비스하는 아이템의 특성에 따라 콘텐츠 기반 필터링이나 최근접 이웃 기반 협업 필터링 방식을 유지하는 사이트도 많으며, 특히 아마존의 경우는 아직도 아이템 기반의 최근접 이웃 협업 필터링 방식을 추천 엔진으로 사용하고 있다, 요즘에는 개인화 특성을 좀더 강화하기 위해서 하이브리드 형식으로 콘텐츠 기반과 협업 기반을 절적히 결합해 사용하는 경우도 늘고 있다.

참고 서적 : 파이썬 머신러닝 완벽 가이드  (http://www.yes24.com/Product/Goods/69752484)