추천 시스템

본 실습은 패스트캠퍼스의 '딥러닝을 활용한 추천시스템 구현 올인원 패키지 Online' 을 듣고 작성하였다는 점을 명시합니다. user과 item의 latent features를 모델링하기 위한 신경망 구조를 제안한다 ⇒ user과 item의 관계를 보다 복잡하게 모델링할 수 있다는 점. Multi layer Perceptron을 사용 Neural net 기반의 Collaborative filtering으로 non linear한 부분을 커버했다.

Recommender System

머신러닝과 데이터 마이닝에서 SVM은 가장 대중적으로 사용되는 예측기 중 하나입니다. SVM은 General Predictor 로서 데이터의 형태에 크게 규제받지 않고 분류, 회귀 등 다양한 작업을 수행할 수 있다는 장점이 존재합니다. 추천시스템은 대부분의 경우 User x Item으로 구성된 평점 행렬(rating matrix)을 채워나가는 Matrix Completion 과 같습니다.

이 글은 다음 예제를 번역한 것입니다. 이번 튜토리얼에서는 Embedding Layer를 굉장히 자주 사용하는데, 작동 방식을 간단하게라도 알고 가면 좋을 것 같다. 물론 아래 정리한 글은 매우 정확하게 확인한 것은 아니므로 틀릴 수 있다.