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[강사님] Content_based가 이게 맞나요?
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추천시스템 관련 리서치를 해보았는데, 여기서 안내해주시는 모델은 (현재 content-based recommendation1까지 들음) 사실상 Collaborative Filtering이 아닌가 싶네요?
Content-based는 말그대로 글, 이미지 같은 정보들을 벡터화하고 유사도 측정해서 가장 비슷한 정보를 찾는 방식으로 이해하고 있는데...
혼란스러워서 답변 주시면 감사하겠습니다.
퀴즈
유저 선형 모델 프로필에서 Intercept(알파)는 무엇을 의미할까요?
해당 유저가 선호하는 특정 장르
해당 유저가 아무 장르 정보가 없는 영화에 줄 것으로 예측되는 기본 점수
모델의 복잡성을 조절하는 매개변수
예측 오류의 평균 제곱근 값
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안녕하세요 :)
답변이 늦었습니다.
아래 문서를 보시면 CF를 이렇게 정의하고 있습니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Collaborative_filtering
"In the newer, narrower sense, collaborative filtering is a method of making automatic predictions (filtering) about the interests of a user by collecting preferences or taste information from many users (collaborating). The underlying assumption of the collaborative filtering approach is that if a person A has the same opinion as a person B on an issue, A is more likely to have B's opinion on a different issue than that of a randomly chosen person."
CF의 핵심은 특정 유저의 관심사를(the interest of a user) 다른 유저들의 취향 정보를 통해(preferences or taste information from many users) 유추해 낸다는 것입니다.
이번 강의에서는 영화의 장르 정보를 이용해(Content) 유저의 취향 정보를 구축한다는 점에 있어서 Content-based 라고 설명을 드렸구요. 간단하게 생각해서 A 라는 사람의 profile을 구축하는데 다른 사람들의 데이터가 반영되는지 생각해보시면 될 것 같습니다. 이번 입문편에서 A 라는 사람의 profile 을 정의하는데에는 다른 사람들의 데이터가 필요하지 않지요. 그러므로 CF 라고 보기는 어려울 것 같습니다.
좋은 질문 감사합니다.