728x90 추천시스템2 [Recommender System] 추천 시스템을 위한 K-최근접 이웃 알고리즘(K-Nearest Neighbor) K-최근접 이웃 알고리즘(K-Nearest Neighbor)은 이름 그대로 가장 가깝게 근접해 있는 이웃 K개를 토대로 결과를 예측하는 것이다. 추천 시스템에서는 이를 이용해서 아이템(Item)이나 사용자(User)의 결과를 예측할 때 가까운 K개의 데이터를 분석하여 추천을 하는 데 사용한다. 예를 들어 위험 성향과 수익률을 통해 고객에게 금융상품을 추천한다고 가정하자. 적금/ 상장지수펀드(ETF) / 주식 세 종류의 금융상품(Item)을 특성에 맞게 세 분류로 나눌 수 있다. 펀드나 주식의 경우 종류에 따라 위험과 수익이 다르지만 구분을 위해 펀드는 지수를 추종하는 상장지수펀드로 중위험 중수익, 주식은 고위험 고수익의 변동성이 큰 경우로 예시를 든다. 세 군집으로 금융상품(Item)이 구분되어 있을 때.. 2022. 2. 8. [Recommender System] 추천 시스템의 기본 개념 추천 시스템이란? 사용자(user)의 과거 데이터, 개인 정보, 방문 기록 등 다양한 데이터를 이용하여 정보나 제품(item)을 추천해 주는 시스템이다. 요즘은 추천 시스템이 많은 기업들에서 활용되고 있다. 그렇기 때문에, 넷플릭스나 왓챠와 같이 몇 개의 관심 있는 항목을 선택한 뒤 이를 기반으로 좋아할 만한 콘텐츠를 추천받아 이용하고 있는 사람들이 많아졌다. 또한, 다양한 인터넷 쇼핑몰에서 내가 구매하거나 클릭한 상품을 바탕으로 관심 있을 법한 상품들을 추천해 주는 것을 쉽게 접할 수 있다. 추천 시스템의 종류 1. 협업 필터링(Collaborative Filtering) 비슷한 취향을 가진 소비자들을 하나의 집단으로 보고 그 집단에 속한 사람들이 좋아한 아이템을 성향이 비슷한 유저에게 추천하는 방법이.. 2022. 2. 2. 이전 1 다음 반응형
