Mes itinéraires : 네이버 블로그 (naver.com) 협업 필터링, 당신의 추천 영화는? 협업 필터링의 이해 협업 필터링(collaborative filtering)은 다수의 사용자들로부터 얻은 기호정보(taste information)를 기반으로 사용자들의 관심사를 자동적으로 예측하는 기법입니다. 협업 필터링 접근법은 사용자들의 과거 경향이 미래에도 유지될 것이라고 가정합니다. 예를 들어, 음악 추천 시스템에서 협업 필터링은 사용자들의 기호(좋아함, 싫어함)에 대한 부분적인 목록을 이용하여 해당 사용자의 음악 기호를 예측합니다. 이 시스템의 특징은 특정 사용자의 정보에만 초점을 맞추는 것이 아니라 다수의 사용자들로부터 수집한 정보를 활용한다는 점입니다. 이는 각 아이템에 대한 관심사에 평..

Introduction Word2Vec은 단어의 언어적 맥락을 재구성하기 위해 학습된 얕은 2층 신경망입니다. 이 방법은 대량의 단어들로 이루어진 큰 말뭉치를 입력으로 받아 벡터 공간(보통 수백 차원 정도)을 생성하며, 말뭉치 내의 각 고유한 단어에 공간에서 대응하는 벡터가 할당됩니다. 벡터 공간에 위치한 단어 벡터들은 말뭉치에서 공통적인 맥락을 공유하는 단어들이 공간에서 서로 가까운 거리에 있도록 배치됩니다. Word2Vec은 원시 텍스트로부터 단어 임베딩을 학습하는 데 특히 계산적으로 효율적인 예측 모델입니다. 두 가지 방식으로 제공되는데, 연속적 CBOW 모델과 Skip-Gram 모델이 있습니다. 이 두 모델은 알고리즘적으로 유사한 특징을 가지고 있습니다. Continuous Bag-of-Words..