본 발표에서는 추천 시스템을 구축하는 가장 성공적인 접근 방식 중 하나인 협업 필터링(CF)에 대하여 소개할 것입니다. 먼저 CF 태스크와 데이터 희소성, 확장성, 동의어, 개인 정보 보호 등과 같은 주요 과제, 그리고 해결책을 소개할 것입니다. 대표 알고리즘인 메모리 기반, 모델 기반 및 하이브리드 CF 알고리즘(CF를 다른 기법과 결합하는 방법)에 대하여 소개할 것입니다. 마지막으로 추천 시스템의 평가 지표에 대하여 소개할 계획입니다.
본 발표에서는 추천 시스템을 구축하는 가장 성공적인 접근 방식 중 하나인 협업 필터링(CF)에 대하여 소개할 것입니다. 먼저 CF 태스크와 데이터 희소성, 확장성, 동의어, 개인 정보 보호 등과 같은 주요 과제, 그리고 해결책을 소개할 것입니다. 대표 알고리즘인 메모리 기반, 모델 기반 및 하이브리드 CF 알고리즘(CF를 다른 기법과 결합하는 방법)에 대하여 소개할 것입니다. 마지막으로 추천 시스템의 평가 지표에 대하여 소개할 계획입니다.