Team Project/국내어디가7 study [contents based filtering] 'Contents based filtering'은 콘텐츠에 대한 분석을 기반으로 추천하는 방식입니다. 사용자가 특정 아이템을 선호하는 경우 그 아이템과 비슷한 콘텐츠를 가진 다른 아이템을 추천해줍니다. 영화 콘텐츠의 경우라면 스토리나 등장인물, 감독을, 상품이라면 상세 페이지의 상품 설명을 분석합니다. 예를 들어 사용자 A가 Item A에 굉장히 높은 평점을 주었는데 그 Item A가 액션 영화이며 B 감독의 작품이라면 B 감독의 다른 액션 영화를 추천해주는 것입니다. 굉장히 단순한 아이디어로 과거에 사용했으나 현재는 잘 사용하지 않는 방법입니다. 이 Contents-based filtering은 CF의 한계를 일부 보완해줄 수 있습니다. 아무런 정보가 없는 유저에게 여러 상품을 무작위로 노출시킨다음, .. 2020. 3. 7. 스터디1-Collaborative Filtering(협업필터링) 추천 시스템(Recommendation System)은 일반적으로 collaborative filtering 방식과 content-based filtering 방식을 통해 이루어진다. collaborative filtering에 대한 스터디 내용이다. collaborative filtering(CF)은 많은 사용자들로부터 모은 취향 정보들을 기반으로 하여 스스로 예측하는 기술을 말한다. 기본적으로 협업 필터링에는 Memory-based, Model-based, Hybrid가 있으며, 이 중 Memory-based 협업 필터링을 통해 적당히 합당한 결과를 도출할 수 있다. Memory-based CF는 유사도(similarity)를 기반으로 동작하며 유사도를 얻는 기준에 따라 'user-based CF'와.. 2020. 2. 28. 프로젝트 방향성 회의 내용 프로젝트 주제 Recommendation system을 활용한 콘텐츠 큐레이션 시스템 : 네이버 웹툰을 중심으로 콘텐츠 큐레이션 레퍼런스 •Youtube 추천 알고리즘 -> 트렌드에 따라, 사용자의 관심에 따라 •Netflix 추천 시스템 -> 사용자의 취향(선호도)에 따라 표지 이미지도 다르게 보여줌. 개별 홈 화면 구성 Ex) 보헤미안 랩소디의 경우 ‘음악적’ 취향이 강한 유저에게는 라이브 공연장면을 표지로 ‘드라마적’ 취향이 강한 유저에게는 멤버들과 함께 웃는 얼굴을 어떤 분류기준이 필요할까? •Netflix -> 실화 바탕 영화, 베스트셀러 소설 기반, 주도적이고 강한 여성이 등장, •웹툰은? 줄거리, 분위기(그림체), 등장인물의 특성, 연재 방식도 중요할까? (매일) 회차의 길이? 소재, 배우,.. 2020. 2. 28. 191119~191201 새로운 주제 저희가 변경한 주제는 recommendation system을 활용한 개인별 웹툰 추천 시스템 개발입니다. 머신러닝을 이용해서 content vased filtering과 collaborative filtering을 이용하여 학습시키기에 data들이 필요하기때문에 기존에 있는 영화추천시스템을 python을 이용하여 코딩하며 공부한 뒤, data를 모으기 위한 질문, 설문지를 작성해볼 예정입니다. https://scvgoe.github.io/2017-02-01-협업-필터링-추천-시스템-(Collaborative-Filtering-Recommendation-System)/ 협업 필터링 추천 시스템 (Collaborative Filtering Recommendation System) 세상 간단한 추천 시스템 .. 2019. 11. 25. 191029 ~ 191118 주제 변경 이유, 새로운 주제 저희 팀은 중간고사 이후부터 머신러닝에 대해 공부를 하면서 주제에 대해 다시 생각을 해보았고 사용자의 인풋에 따라 챗봇 형태로 여행지를 추천해주려 했던 기존 주제는 저희가 하려했던 머신러닝보다는 단어 필터링에 더 가깝기 때문에 적절하지 않다는 결론이 나왔습니다. 따라서 주제를 변경 하기로 했습니다. 앞으로 팀이름도 이에 맞게 변경할 예정입니다 ! 저희 팀의 새로운 주제는 recommendation system을 활용한 개인별 웹툰 추천 시스템 개발 입니다. 이미 넷플릭스와 유튜브 추천 알고리즘으로 유명한 개념이기 때문에 웹툰에도 적용해보면 재미있을것 같아서 선택하게 됐습니다. 앞으로 content based filtering과 collaborative filtering에 대한 공부 후, 간단한 튜토리얼을.. 2019. 11. 25. 191008~191028 인공지능 공부 - 중간고사 시험기간으로 활동하지 않음 - 팀원 전원 구글 머신러닝 스터디 잼 신청 완료 - Andrew ng의 [introduction to machine learning] chapter 4. Neural network: Representation 강의 수강 및 노트 정리 이유진님 정리 김선우님 정리 박유진님 정리 정드림님 정리 2019. 10. 28. 190923~191007 주제회의 주제 회의: 1. 자연어 처리 및 생성 모델(Diary) 구현 무슨 모델? : NLP à NLG (NLP: Natural Language Processing, NLG: Natural Language Generation) NLP (자연어를 컴퓨터가 알아들을 수 있는 수치적인 형태로 변환시키고, 이를 이해할 수 있도록 학습시킴) ----------------------------------------- 9월 ~ 12월 ---------------------------------------- 일단은 바로 딥러닝에 들어가기엔 배경지식이 부족하므로, 배경지식을 쌓기 위해 빠르게 머신러닝 훑기(loss function, accuracy 측정, 성능 최적화 등에 대한 간단한 개념만 쌓으면 .. 2019. 10. 7. 이전 1 다음
