데이터 기반 의사결정 (추천시스템)

추천시스템

- 내용기반 필터링 (Content-Based Filtering : CB)
    - 뉴스, 책 등 텍스트 내용 분석, 추천하는 방식
    - 텍스트 정보 많은 제품 대상, 자연어처리 기술 사용 핵심 키워드 분석
- 협업 필터링 (Collaborative Filtering : CF)
    - 많은 유저로부터 모은 취향 정보 분석하여 예측
        - 유저 기반 (User Based CF) : 패턴이 비슷한 사용자를 기반으로 상품 추천
        - 아이템 기반 (Item Based CF) : 상품 기반으로 연관성 있는 상품 추천
- 지식기반 필터링 (Knowledge-Based Filtering : KB)
    - 특정 분야에 대한 전문가의 도움을 받아서 의사결정에 대한 지식 구조 만들고 활용
    - 데이터 분석보다는 전문가의 지식이나 제한 조건 활용, 상품 검색

협업 필터링

유사도 기반으로 동작, 사용자-사용자간의 유사도, 아이템-아이템간의 유사도

유클리디안 유사도 : 피타고라스 정리 통해서 거리 계산, 거리와 유사도는 반대 개념 (거리가 크면 유사도 작고, 거리가 작으면 유사도 크다)

코사인 유사도 : 두 벡터 간의 코사인 각도를 이용하여 구할 수 있는 두 벡터의 유사도 의미, 두 벡터의 거리보다는 가리키는 방향이 얼마나 유사한지 측정