가짜연구소8기/Practical Recommender Systems - 교제 (5) 썸네일형 리스트형 Chapter.5 Non-personalized recommendations 이 장에서는 추천을 찾을 수 있지만, 개인화된 것은 아닙니다. 그렇다고 해서 이 장이 덜 중요하다는 의미는 아닙니다. 비개인화된 추천을 사용하는 것도 흥미로운 콘텐츠를 보여줄 수 있음을 알게 될 것입니다. 당신의 사이트가 콘텐츠를 정렬해야 하는 이유를 보여주는 예시들을 보게 될 것이고, 인기 있는 것을 보여주고 다른 사용자들의 관심 항목을 강조하는 차트를 만드는 방법을 배울 것입니다. 쇼핑 바구니를 기반으로 아이템셋을 생성하여 연관 규칙을 계산하는 방법을 배우고, 그 규칙을 사용하여 시드된 추천을 생성할 것입니다. MovieGEEKs 예제 사이트의 핵심 구성 요소이며 추천을 제공하는 추천자 구성 요소가 어떻게 구현되는지 볼 수 있을 것입니다. 차.. Chapter.4 4장. Ratings and how to calculate them - implicit rating 이 중요한 이유 - 고객들은 자신이 무엇을 좋아하는 지 잘 모르고, 친구들이 이야기하는 걸 따라하는 경향이 있음. - explicit rating 보다 얻기가 더 쉬움 - - user-item matrix - sparsity problem이 발생 - collaborative filtering 을 통해 유사한 유저를 찾아줘서 해결 가능 - 타임슬롯을 나눠서 recommonder를 운영할경우 trade-off가 생김 - accuracy vs data sparsity - 고용된 리뷰어들이 존재할 수 있음. - calculating implicit rating - time based approach - 시점을 고.. Chapter.3 3장. Monitoring the System - 로그 데이터에서 소비자의 선호를 추출하는 프로세스가 필요함. - 추천시스템을 구축하는 데에 있어서 사이트의 현황을 파악하는 대시보드는 필수적임 - 웹 분석의 두 가지 종류 - off-site (potential에 주목) - Opportunity—Indicates how big the potential of the site is in terms of the num- ber of visitors the sector has in total. - Visibility—Indicates how easy it is to find the site. - Voice—Indicates how much people are talking about the site. - on-s.. Chapter.2 2장. User behavior and how to collect it. - User data의 종류 - explicit : 사용자가 직접 입력한 정보 - implicit : 사용자의 행동 데이터 - 샵 브라우저를 통해 얻을 수 있는 고객 정보 -고객의 관심사를 추정할 수 있는 단서들 - page view - page duration - expansion clicks - social media link - save for later - search terms - 구매 행위를 통해 얻을 수 있는 고객 정보 - 고객이 구매한 물품 중에서 outlier는 선물일 수 있음. - 처음 구매보단 재구매가 소비자의 선호를 더 반영함. - 스트리밍 컨텐츠나 서비스 판매 시 얻을 수 있는 고객 정보 - 물품 구매보다 고.. Chapter.1 chpt1. What is a recommander? - 이 책이 커버할 내용들 - Understanding the task a recommender system is trying to emulate - Developing insight into what are nonpersonalized and personalized recommendations - Developing a taxonomy of how to describe recommenders - Introducing the example website MovieGEEKs 1.1 Real-life recommandations - 우리 주변엔 많은 추천이 존재함(사람에 의한 추천, 코펜하겐 공항 처럼 맥락에 의한 추천, 알고리즘에 의한 추천) - 온라인.. 이전 1 다음