Julie의 Tech 블로그

본 시리즈는 추천 시스템에 대해, 특히 Collaborative Filteirng 방식에 대해 좀 더 깊이 있게 다뤄볼 것이다. 이번 글은 첫 편인 만큼 추천 시스템과 그와 관련된 기본적인 개념/툴들에 대해 개괄적으로 훑어볼 것이다. 데이터 마이닝 (요즈음은 데이터 사이언스라고 더 불리는 듯 함) 은 데이터를 모아 분석한 이후 정보를 추출하는 기술이다. 정보란 좀 더 유의미(useful)하고 일반적이지 않은(non-trivial) 데이터를 의미한다. ​ 데이터 마이닝 기술에는 여러 가지 토픽들이 있다. - 분류(Classification) - 군집화(Clustering) - 이상탐지(Outlier Detection) - 연관분석(Association Rules) ​ 이러한 데이터 마이닝 기술은 추천 시스..

본 글은 Neural Collaborative Filtering (NCF) 논문을 리뷰해볼 것이다. 해당 논문은 기존 CF의 가장 강력한 알고리즘으로 자리잡고 있던 MF(Matrix Factorization) 방법에 대해 한계점을 짚고, 이를 Neural Network기반으로 풀어가면서 어떤 개선을 할 수 있는지를 담고있다. ​ 논문을 본격적으로 리뷰하기 전에 상품 추천 시스템에 대해 좀 더 알아보면, 상품 추천 시스템으로는 세 가지 타입이 있다. 1. User-Product : 개인의 선호에 따라 상품 추천 2. User-user : 유사한 상품 선호를 가졌을 것이라 추정되는 사람간의 상품 추천 3. Product-product : 보충적인 성격을 지닌 상품끼리의 추천 ​ 1번의 경우 완전히 개인화된 ..