-38일차- 추천 시스템 활용

가장 상업적인 성공을 거둔 머신러닝 알고리즘 콘텐츠 추천 알고리즘의 진화 협업 필터링 방식과 콘텐츠 기반 필터링 방식의 주요 차이점 협업 필터링은 사용자의 아이템 구매 이력 정보 만으로 사용자간 유사성 및 아이템 간 유사성을 파악 콘텐츠 기반 필터링은 아이템의 고유 정보를 바탕으로 아이템 간 유사성 파악 협업 필터링의 제약 조건 시스템이 충분한 정보를 모으지 못하여 추론을 할 수 없는 콜드 스타트일 때 계산량이 너무 많아 추천의 효율이 떨어질 때 사용자 관심이 저조한 항목의 정보가 부족하여 추천에서 배제될 때 유튜브 뮤직에서 좋아하는 아티스트의 정보를 요구하는 이유 첫 사용자라면 초기 정보가 없기 때문에 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서 맞춤형 추천을 제공하지 못하면 처음 추천받은 콘텐츠 위주로 시청해서,..