[코세라 머신러닝] 콘텐츠 기반 추천 시스템 원리 Collaborative Filtering 협업 필터링

머신러닝 / 딥러닝 기초를 다지고자 coursera에서 Adrew Ng 교수가 진행하는 머신러닝 강의를 수강하게 되었다. 다음은 Recommender Systems 강의 내용을 정리한 것이다. Problem Formulation A는 넷플릭스나 왓챠에서 제공하는 서비스와 같이 영화 별점을 예상하여 추천하는 알고리즘을 만드려고 한다. 각 사용자가 몇 편의 영화에 대해 0점~ 5점 사이의 별점을 매기면 그에 기반에 새로운 영화를 추천해주는 시스템이다. 다시말해, 다음 표와 같은 데이터를 사용해서 각 사용자가 평가하지 않은 영화, 즉 ? 자리에 들어갈 점수를 예측하는 것이 목표이다. nu : 사용자 수 = 4 nm : 영화 수 = 5 r(i, j) = 1 : 사용자 j 의 영화i 를 평가한 것을 의미 (otherwise 0) y(i, j) = 사용자가 영화 i 에 준 등급 ; r(i, j) =1 인 경우에만 정의됨. Content Based Recommendation 콘텐츠 기반 추천 A...

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