개발 성장 노트

송경우, 문일철 (2021). 추천시스템 최근 연구 동향 및 향후 연구 방향 소개. 정보과학회지, 39(3), 16-23. - upstage 멘토링 1주-5일차 제공 아티클 - 추천 시스템의 발전 과정과 최신 연구 동향을 분석 - 데이터가 부족한 상황에서의 추천 시스템과 다양한 보조 정보를 활용한 모델링, 그리고 사용자와 아이템의 상호작용을 고려한 연구추천 시스템의 목적 - 추천 시스템은 사용자(user)와 아이템(item) 간의 상호작용(interaction)을 모델링하여 사용자에게 맞춤형 경험을 제공하는 것을 목표 - 주로 개인화된 경험을 제공하여 사용자 만족도를 높이고, 기업의 서비스 품질을 강화하는 데 활용적용 분야- 추천 시스템은 온라인 쇼핑, 음악 및 영화 스트리밍, 의료, 정치, 교통 등 다..

오진호, 유환조 (2014). 추천 시스템. 정보과학회지, 32(1), 53-58.- upstage 멘토링 1주-5일차 제공 아티클 - 추천 시스템의 개념, 역사, 알고리즘 분류, 최신 연구 동향 - 추천 시스템의 발전과 핵심 기술에 대한 이해 - 사용자 맞춤형 서비스와 관련하여 추천 시스템이 어떻게 발전해 왔고, 다양한 영역에서 어떻게 적용되고 있는지에 대한 포괄적인 설명을 제공추천 시스템의 목적- 추천 시스템은 사용자가 선호할 만한 아이템을 노출하여 전반적인 만족도를 높이고, 서비스 제공자의 매출이나 사용 시간 등의 지표를 향상시키기 위한 시스템역사적 배경- 추천 시스템은 1990년대 후반에 뉴스, 웹 페이지 등에서 개인화 서비스를 제공하기 위한 필터링 기법으로 시작- 2006년에는 넷플릭스가 Net..

[2024.11.01] 필수 온라인 강의 Part15 Machine Learning Basic CH06 다양한 형태의 데이터 처리와 ML기반의 추천시스템추천시스템추천 시스템(Recommendation or Recommender System) 데이터를 활용해, 기하급수적으로 많은 옵션들 중에서 사람들이 원하는 것이 무엇인지    -> 예측하고, 범위를 좁혀주고, 결국 찾아주는 머신러닝의 한 분류- 넷플릭스, 유튜브, 아마존, 멜론, 쿠팡, 웹툰, 등에서 사용하는 시스템구성요소- 사용자(User) : 추천을 받는 대상으로, 추천 시스템을 이용하는 서비스의 이용자- 아이템(Item), 또는 콘텐츠(Contents) : 추천 시스템에서 추천되는 대상- 활동 기록(Transaction Log)    - 아이템을 ..