Item-based KNN algorithms were discussed in 2001 [33] and later successfully applied in industry around 2003
References
Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering.
1 min read
Item-based KNN algorithms were discussed in 2001 [33] and later successfully applied in industry around 2003
Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering.
Related userKNN, itemKNN
collaborative filtering matrix factorization itemKNN
References A Troubling Analysis of Reproducibility and Progress in Recommender Systems Research, TOIS, 2021.
지원 알고리즘 Word2Vec Mikolov, Tomas, et al.
Memory-based CF 는 다른 말로 Neighborhood-based CF(이웃 기반 CF) 이라고도 하며, 사용자 또는 아이템 간의 similarity 값을 계산하고 이를 평점 예측 또는 Top-K ranking 에 활용하는 방법이다.
support 값은 그 itemset 이 얼마나 데이터베이스에 자주 등장하는지 나타내는 지표다. itemset X 에 대한 T 의 support 는 X 를 포함한 transactions t 의 비율에 비례한다.
BFS 방식을 사용해서 itemset 의 support 값을 계산하고, Anti-Monotone property 를 활용해 후보들을 생성해나가는 방법이다.
Merging user preferences: User preferences from both domains are aggregated in such a way that single-domain recommender systems can be used.
정의 impression, viewable impression Related papers Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets: Also BPR - Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback An...
배경 To remedy the selection bias in evaluation, some recent work considers a recommendation as an intervention analogous to treating a patient with a specific drug.
추천 결과 다양성의 종류 inter diversity: 유저 간 추천 결과가 다른것 inner diversity: 추천 결과 내 아이템의 성격이 다른 것 연관 추천에서 강아지 영상을 한번 봤는데, 추천 결과가 모두 강아지와 관련된 영상이면 inner diversity 가 낮다고 할 수 있다.
대화형 추천 시스템: 사용자와 실제 대화를 통해 사용자의 성향을 파악하여 추천을 진행함.