추천시스템2 [E-17] 다음에 볼 영화 예측하기 Opening 최근에 사용했던 추천 서비스 중에서 가장 인상적이었던 서비스 사례에는 어떤 것이 있을까요? [예시 답안][예시 답안] 쿠팡 내가 본 상품의 연관 상품: 최근에 본 상품과 유사한 카테고리 상품들에 대해서 다른 패키지와 다른 가격대의 상품을 보여주어서 선택해서 고를 수 있어서 편리함 김윤경 님, 냉장고를 채울 때가 됐어요!: 정기적으로 반복 구매하는 상품 중 다시 구매하는 기간이 도래한 상품을 추천해 주어서 잊어버리지 않고 구매할 수 있어서 편리함 김윤경 님을 위한 추천상품: 다양한 카테고리별로 내가 검색했거나, 구매했던 상품과 유사한 상품을 다양하게 보여주는 것 같은데, 카테고리가 중구난방으로 나와서 쇼핑할 때 산만한 느낌이 들음 Check-up 항목 Negative Sampling이 무엇이.. 2021. 3. 9. [E-8] 아이유팬이 좋아할 만한 다른 아티스트 찾기 Opening 오늘은 추천 시스템을 배워보는 시간입니다. 소비자와 소비자의 소비(여기선 어떤 아티스트의 음악을 재생한 횟수)를 행렬로 나타냅니다. 우리가 풀잎 시간에 고생해서 배우고 있는 행렬이 나오니 어떻게 우리가 배운 행렬의 개념이 데이터를 표현하는 데에 어떻게 쓰이고 학습을 위해 어떻게 변형될 수 있는지 눈여겨 보시면 좋을 거 같습니다. 우리가 주변에 많이 경험했던 추천시스템 중에서 인상적이었던 사례에는 어떤 것들이 있나요? [예시 답안] 쿠팡 등 이커머스 상품추천 넷플릭스 영화 추천 멜론 음악 추천, 검색어 추천 등 Check-up 항목 CSR_matrix 사용자가 서비스에 등록된 모든 아티스트의 음악을 다 들어봤을 가능성은 매우 낮습니다. 따라서 사용자가 아티스트의 음악을 들은 횟수를 행렬로 나.. 2021. 1. 28. 이전 1 다음
