추천시스템에서, rating을 한번도 주지 않은 고객
269
작성한 질문수 4
안녕하세요,
추천시스템에서,
rating을 한번도 주지 않은 고객이 존재할 경우, 이런 고객들은 surprise 패키지를 적용할 수 없는지요?
감사합니다.
답변 1
0
안녕하십니까,
협업 필터링 기반의 추천 시스템은 단점이 cold start 이슈가 있습니다.
만약 아이템-아이템 협업 필터링 기반으로 추천 시스템을 구성할 때 신규 영화(또는 상품)이 등록 될 때 이 영화/상품에 대한 평가가 전무할 경우 추천 시스템이 참조할 백 데이터가 부족해서 제대로 성능이 안나오는 경우가 발생할 수 있습니다.
surprise는 latent factor 아이템-아이템 협업 필터링이 기본이므로 사용자 보다는 신규 상품이 등록될 때 추천 성능이 제대로 나오지 않는 문제가 발생할 수 있습니다.
감사합니다.
모델 서빙과 관련된 강좌가 출시되는지 질문드립니다.
0
55
2
안녕하세요 열심히 수강중인 학생입니다
0
91
2
정수 인덱싱
0
86
2
넘파이 오류
0
113
2
11강 numpy의 axis 축 질문 드립니다.
0
107
2
Kaggle 에서 Santander customer satisfaction data 를 다운로드 되지가 않습니다.
0
96
2
Feature importances 를 보여주는 barplot 이 그래프로 안보여져요.
0
79
2
타이타닉 csv 파일이 주피터 화면에 보이지 않습니다.
0
83
2
타이타닉 csv 파일이 주피터 화면에 보이지 않습니다.
0
75
2
5강 강의 오류가 있어요.
0
90
1
실무에서 LTV 관련 모델 선택 질문입니다!
0
81
2
14강 강의 듣는중에 궁금한게 있어서 질문합니다~
0
79
3
파이썬 다운그레이 후 사이킷런 재설치
0
131
2
좋은 강의 감사합니다.
0
80
2
scoring 함수 음수값
0
74
2
6번 강의에 사이킷런, 파이썬, 아나콘다 각각 버전 일치 안 시키고 진행해도 강의 따라가 지나요?
0
108
2
분류 평가 정확도 예측
0
90
2
안녕하세요. 강의 들으면서 업무에 적용하고 싶은 수강생입니다.
0
114
1
카카오톡 채널 있나요
0
119
1
혹시 강의에서 사용하시는 ppt 받을 수 있는건가요
0
193
2
pca 스케일링 관련하여 질문드립니다.
0
109
2
주피터 대신 구글 코랩
0
184
2
강의에서 사용하는 pdf or ppt자료는 따로 없는 건가요?
0
156
2
실루엣 스코어..
0
93
2