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본 포스팅에서는 본격적으로 선형 회귀를 활용하여 협업필터링 추천시스템을 만들어보겠다.협업필터링 추천 시스템의 개념은 아래 포스팅 참고 https://ysryuu.tistory.com/24 [RecSys] 4. 협업 필터링이란?협업 필터링 (Collaborative Filtering) 이란? 내용 기반 추천에서는, 한 유저의 평점이 다른 유저의 평점에 영향을 미치지 않고 서로 독립적이라고 가정했다. 그러나 현실에서는 유저들 간의 영화 평점ysryuu.tistory.com 1. 데이터 표현협업 필터링을 위해서는 데이터를 어떻게 수학적으로 표현해야 할까?내용기반 필터링에서는 각 유저에 대해서 액션, 로맨스, 감동 등의 영화 속성을 활용해 영화에 대한 선호도를 표시했었다.협업 필터링에서는 영화의 내용, 즉 속성..

협업 필터링 (Collaborative Filtering) 이란? 내용 기반 추천에서는, 한 유저의 평점이 다른 유저의 평점에 영향을 미치지 않고 서로 독립적이라고 가정했다. 그러나 현실에서는 유저들 간의 영화 평점은 복잡한 관계 안에서 연결 되어있고 또 영향을 미친다. 특히 영화별 평점을 유사하게 매긴 사람들을 생각해보자. '유사한 유저들'의 집단을 알아낼 수 있다면? 또 어떤 영화나 장르가 특정 유저 집단들 사이에서 유행하게 되었다면? 이런 경우들을 고려할 때, A와 비슷한 패턴으로 평점을 매기는 B가 있을 때, A는 아직 평가하지 않은 영화에 대해서 평점을 예측하기 위해 B의 평점을 참고하는 건 아주 논리적이고 유용해 보인다. 이런 '유저간 유사성'의 개념을 활용하는 것이 협업 필터링 방식의 추천 ..