Loading...
2022. 11. 10. 01:43

추천시스템 기본이론1 -content based recommendation-

1. 추천 시스템이란 무엇인가 1-1) example 아마존의 웹페이지에서는 이전에 구매한 상품을 바탕으로 앞으로도 구매할 법한 상품을 추천해줌 심지어 함께 구매하면 좋은 상품도 추천해줌 영어 써진거 보니까 이미 해당 상품을 산 사람이 또 산 상품을 추천해주는 것 같네 스팀처럼 이전에 본 영화를 바탕으로 추천 이유를 명시해주면서 비슷한 영화를 추천해줌 유튜브는 그동안 본 영상을 바탕으로 맞춤형 추천 영상을 제시함 1-2) recommendation system on graph 추천 시스템은 사용자가 구매할만한, 혹은 선호할법한 상품을 추천 사용자별 구매 기록은 그래프로 표현할 수 있다. 평점을 통한 명시적인 선호를 표현할 수도 있고 단순히 구매기록만 나타낸 암시적인 선호를 표현할 수도 있다. 추천 시스템..

2022. 2. 7. 15:48

유사도(similarity)와 거리(distance)는 무슨 차이가 있을까?(+ cosine distance vs. euclidean distance)

유사도와 거리는 밀접한 관계가 있다고 생각할 수 있다. 거리가 클 수록 유사도는 떨어진다. 비교하는 특징은 같으나 측량하는 관점에서는 서로 반대라는 것이다. 두 데이터 X,Y의 거리함수(distance function) d는 수학적으로 다음과 같이 정의한다. 위 식을 모두 만족하는 d가 거리함수다 유사도함수 s(X,Y)는 실수값을 출력하는 함수로 특별한 정의는 없다. 그래서 조금 더 일반적이다(general) 유사도함수가 특별히 [0,1]내에서 값을 가진다고 하면 두 함수 의미의 서로 반대의미와 identity-discening에 주목하여 유사도함수가 위의 거리함수의 공리를 모두 만족한다면 완벽하게 혼용해서 사용할 수 있다. 그런데 모든 유사도함수가 위의 조건을 만족할까? 그렇지도 않다. 지금 당장 생각..