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머신러닝 추천 생성하기

사실 넷플릭스와 같이 추천을 기반으로 사용자에게 콘텐츠를 제공해주는 시스템은 어떤 로직을 기반으로 처리되는지 궁금했다. 요즘 머신러닝을 배우고 싶어 책 한권을 구매한 책에서 추천을 생성하는 방법에 대해 소개해서 다시 정리하고 싶어 글을 쓴다. 책에서는 각 사용자 사이의 거리(유클리드 거리)를 구한 다음 이 거리를 유사도 지표로 사용해 원하는 데이터를 추론한다. 가장 비슷하지 않은 사용자들 사이의 값은 크고, 가장 비슷한 사용자들의 사이의 값은 작다. 유클리드 거리는 다차원 공간에서 점의 점 사이의 거리를 구하는 공식이다. (두 점 사이의 거리를 계산할 때, 두 점을 좌표로 표현하고 각각 대응하는 성분의 차의 제곱을 하여 더한 후 제곱근을 구하는 것) 만약 2차원 공간이 아니라 다차원이라면 벡터의 차원만큼..
낑낑 2019. 11. 26. 19:04
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