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2022.01.14 - [머신러닝 | 딥러닝/추천시스템] - [K-Data x 러닝스푼즈] 2-1. 컨텐츠 기반 추천(CB), TF-IDF [K-Data x 러닝스푼즈] 2-1. 컨텐츠 기반 추천(CB), TF-IDF # 컨텐츠 기반 추천? : CB(Content-based Recommendation) 유저 A라는 사람이 과거에 선호한 아이템의 메타데이터를 가지고 비슷한 아이템을 유저 A에게 추천한다. => 아이템의 메타데이터의 예) - 영화 : 배 xod22.tistory.com CB에 대한 이론은 다뤄보았는데 이번엔 직접 데이터를 활용하여 컨텐츠 기반 추천(CB)를 실습해보려고 합니다! CB(Content-based Recommendation) : 먼저 실습에 앞서 간단하게 다시 CB(Content-..

# 컨텐츠 기반 추천? : CB(Content-based Recommendation) 유저 A라는 사람이 과거에 선호한 아이템의 메타데이터를 가지고 비슷한 아이템을 유저 A에게 추천한다. => 아이템의 메타데이터의 예) - 영화 : 배우, 감독, 영화장르 - 음악 : 아티스트, 장르, 리듬, 무드 - 블로그 / 뉴스 : 비슷한 주제나 내용을 가진 텍스트(문장, 단어) - 사람 : 공통의 친구를 많이 가진 다른 사람 # Item Profile 추천 대상이 되는 아이템의 Profile을 만들어야한다. Profile은 아이템이 가지고 있는 특징들로 구성되있는데 이 속성들을 Vector형태로 표현한다. * 문서의 경우 Item Profile : 중요한 단어들의 집합으로 표현 단어에 대한 중요도를 나타내는 스코어..