Memory-based Collaborative Filtering Memory-based CF는 다른 말로 Neighborhood-based CF(이웃 기반 CF)이라고도 하며, 사용자 또는 아이템 간의 similarity 값을 계산하고 이를 평점 예측 또는 Top-K ranking에 활용하는 방법이다. Similarity 값을 계산하는 metric은 여러 종류가 있으며, Jaccard Similarity, Cosine Similarity, Pearson Similarity 등이 활용된다. $$ \text{Jaccard}(i, j) = \frac{|U_i \cap U_j}{|U_i \cup U_j|} $$ Jaccard 유사도는 집합들 간의 포함 관계를 사용하는 metric이다. $$ \text{Cosi..
Memory-based와 Model-based Collaborative Filtering
Memory-based Collaborative Filtering Memory-based CF는 다른 말로 Neighborhood-based CF(이웃 기반 CF)이라고도 하며, 사용자 또는 아이템 간의 similarity 값을 계산하고 이를 평점 예측 또는 Top-K ranking에 활용하는 방법이다. Similarity 값을 계산하는 metric은 여러 종류가 있으며, Jaccard Similarity, Cosine Similarity, Pearson Similarity 등이 활용된다. $$ \text{Jaccard}(i, j) = \frac{|U_i \cap U_j}{|U_i \cup U_j|} $$ Jaccard 유사도는 집합들 간의 포함 관계를 사용하는 metric이다. $$ \text{Cosi..
2022.04.02