차례:
정의-협업 필터링 (CF)이란 무엇입니까?
CF (협업 필터링)는 웹에서 개인화 된 권장 사항을 작성하는 데 일반적으로 사용되는 기술입니다. 협업 필터링 기술을 사용하는 인기있는 웹 사이트로는 Amazon, Netflix, iTunes, IMDB, LastFM, Delicious 및 StumbleUpon이 있습니다. 협업 필터링에서 알고리즘은 여러 사용자의 환경 설정을 컴파일하여 사용자의 관심사에 대한 자동 예측을 수행하는 데 사용됩니다.Techopedia는 CF (Collaborative Filtering)를 설명합니다.
예를 들어, Amazon과 같은 사이트는 책 A와 B를 구매 한 고객에게 책 C를 구매하도록 권장 할 수 있습니다. 이것은 같은 책을 구입 한 사람들의 역사적 선호도를 비교함으로써 이루어집니다.
다양한 유형의 협업 필터링은 다음과 같습니다.
- 메모리 기반 :이 방법은 사용자 등급 정보를 사용하여 사용자 또는 항목 간의 유사성을 계산합니다. 이 계산 된 유사성은 권장 사항을 작성하는 데 사용됩니다.
- 모델 기반 : 모델은 데이터 마이닝을 사용하여 생성되며 시스템은 학습 데이터에 따라 습관을 찾는 알고리즘을 학습합니다. 이 모델은 실제 데이터에 대한 예측을 제시하는 데 사용됩니다.
- 하이브리드 : 다양한 프로그램이 모델 기반 및 메모리 기반 CF 알고리즘을 결합합니다.
