[추천시스템] 모델기반 협업필터링

모델기반 협업 필터링은?

머신러닝을 가장 잘 활용한 추천알고리즘의 일종임
주어진 데이터를 활용하여 모델이 데이터의 패턴을 학습함
데이터 크기 또는 특징(feature)을 동적으로 활용 가능함
데이터(유저)의 잠재적 특성(선호하는 취향)을 파악하는 모델임(Latent Factor Model)

 

모델기반 협업 필터링의 장점

1. 추천모델의 크기를 줄일 수 있음(데이터를 Matrix로 만들어서 가능)
2. 데이터 전처리와 학습과정으로 준비된 모델로 예측 가능함
3. 추천모델의 과적합 방지가 가능함

모델기반 협업 필터링 종류

1. Association Rule Mining
2. Matrix Factorization (SVD, ALS)
3. Probabilistic Models
4. SVM, Regression methods(Logistic regression), Deep Learning, etc...