Model-based Collaborative Filtering

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Model-based Collaborative Filtering

Model-based CF는 머신러닝을 더욱 적극적으로 사용하는 추천 알고리즘입니다. 이전까지는 유사도를 기반으로 추천했다면, model-based는 데이터의 패턴을 학습합니다. 데이터의 패턴을 학습한다는 것은, 데이터(유저)의 특성을 추출해야 함을 의미합니다. 이를 활용하여 model-based CF는 유저의 잠재적 특성을 파악해 냅니다.

Neighborhood-based Collaborative Filtering

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Collaborative Filtering

(이전 게시글 내용) User의 정보를 기반으로 비슷한 성향을 가진 다른 User가 좋아하는 Item을 추천해주는 방식입니다. 이를 위해 많은 사용자로부터 수집한 구매 패턴이나 평점 데이터를 사용해야 합니다. A와 B가 유사한 장르의 시청 기록을 가지고 있으면, A가 본 영화를 B에게 추천해줄 것입니다.

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