반응형 전체 글105 추천시스템 Collaborative Filtering - Model based approach 앞전에도 썼듯이 추천시스템 중 Collaborative Filtering은 Memory-based와 Model-based로 나뉜다. 다시 한번 내용을 훑으려면, https://simonezz.tistory.com/34 추천시스템 Recommender System 정리 코드만 짜고 하다보니 전체적인 그림이 자꾸 잊혀지는 것 같아 한 번 정리를 쭉 해보고자 한다. 참고 추천시스템이란? 사용자의 interest를 예측해서 흥미로워할 만한 상품을 추천해주는 것. 추천� simonezz.tistory.com 나누는 기준은 parametric maching learning을 사용하는 방법은 Model-based라 할 수 있다. 즉 Gradient Descent와 같은 Optimization방법으로 parameter.. 2020. 5. 31. Word2vec 알고리즘 리뷰 3 : 네이버 영화 리뷰 데이터를 이용한 실습 네이버 영화 리뷰 dataset 출처 : https://github.com/e9t/nsmc/ 저번 포스팅에서 대략적인 Word2Vec 이론을 다뤘으니 실습을 해보도록 하자. In [ ]: # import matplotlib as mpl # import matplotlib.pyplot as plt # %config InlineBackend.figure_format = 'retina' # !apt -qq -y install fonts-nanum # import matplotlib.font_manager as fm # fontpath = '/usr/share/fonts/truetype/nanum/NanumBarunGothic.ttf' # plt.rc('font', family='NanumBarunGothic'.. 2020. 5. 30. Word2vec 알고리즘 리뷰 2 : Negative sampling 와 Subsampling 앞전에 리뷰한 word2vec의 기본적인 내용 (CBOW, skip-gram)에서 https://simonezz.tistory.com/35 Word2vec 알고리즘 리뷰 1 : CBOW 와 Skip-gram https://simonezz.tistory.com/34 추천시스템 Recommender System 정리 코드만 짜고 하다보니 전체적인 그림이 자꾸 잊혀지는 것 같아 한 번 정리를 쭉 해보고자 한다. 참고 추천시스템이란? 사용자의 interest를. simonezz.tistory.com 우리는 Input이 one-hot encoding임을 이용하여 Input layer->Hidden layer의 파라미터인 W의 각 행이각 단어의 embedded vector라 했었다. 즉 나머지의 값은 0이고 한 인.. 2020. 5. 28. Word2vec 알고리즘 리뷰 1 : CBOW 와 Skip-gram https://simonezz.tistory.com/34 추천시스템 Recommender System 정리 코드만 짜고 하다보니 전체적인 그림이 자꾸 잊혀지는 것 같아 한 번 정리를 쭉 해보고자 한다. 참고 추천시스템이란? 사용자의 interest를 예측해서 흥미로워할 만한 상품을 추천해주는 것. 추천� simonezz.tistory.com 위의 포스팅에서 협업 필터링 시스템은 fully connected 방법이나 Item2vec 방법을 사용한다고 했는데, Item2vec은 word2vec의 아이디어를 사용한 알고리즘이므로 word2vec에 대해 알아보자. 참고자료 Word2vec의 주요 아이디어는 "비슷한 분포를 가진 단어라면 비슷한 의미를 가질 것이다."이다. 즉, 자주 같이 등장할수록 두 단어는 비.. 2020. 5. 28. 추천시스템 Recommender System 정리 코드만 짜고 하다보니 전체적인 그림이 자꾸 잊혀지는 것 같아 한 번 정리를 쭉 해보고자 한다. 참고 추천시스템이란? 사용자의 interest를 예측해서 흥미로워할 만한 상품을 추천해주는 것. 추천시스템에 사용되는 data는 Explicit data와 Implicit data가 있다. Explicit data : ex) 영화를 본 뒤 매기는 평점 Implicit data : ex) 사용자가 장바구니에 담거나 해당 아이템 페이지에 머무르거나 하는 함축적인 정보 왜 추천시스템이 필요한가? 회사입장에서는 판매율을 높이기 위해 필요하다. 각 고객의 취향을 고려한 추천으로 판매율을 높일 수 있다. 또한, 추천은 검색 속도를 높이고 사용자가 자신이 흥미를 느끼는 컨텐츠에 검색하지않고도 더 쉽게 접근하도록 한다. 이외.. 2020. 5. 26. 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT[3차] : n진수 게임 (Python) https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17687 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 문제 설명 N진수 게임 튜브가 활동하는 코딩 동아리에서는 전통적으로 해오는 게임이 있다. 이 게임은 여러 사람이 둥글게 앉아서 숫자를 하나씩 차례대로 말하는 게임인데, 규칙은 다음과 같다. 숫자를 0부터 시작해서 차례대로 말한다. 첫 번째 사람은 0, 두 번째 사람은 1, … 열 번째 사람은 9를 말한다. 10 이상의 숫자부터는 한 자리씩 끊어서 말한다. 즉 열한 번째 사람은 10의 첫 자리인 1, 열두 번째.. 2020. 5. 8. 이전 1 ··· 10 11 12 13 14 15 16 ··· 18 다음 728x90 반응형
