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[강사님] Content_based가 이게 맞나요?
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추천시스템 관련 리서치를 해보았는데, 여기서 안내해주시는 모델은 (현재 content-based recommendation1까지 들음) 사실상 Collaborative Filtering이 아닌가 싶네요?
Content-based는 말그대로 글, 이미지 같은 정보들을 벡터화하고 유사도 측정해서 가장 비슷한 정보를 찾는 방식으로 이해하고 있는데...
혼란스러워서 답변 주시면 감사하겠습니다.
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안녕하세요 :)
답변이 늦었습니다.
아래 문서를 보시면 CF를 이렇게 정의하고 있습니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Collaborative_filtering
"In the newer, narrower sense, collaborative filtering is a method of making automatic predictions (filtering) about the interests of a user by collecting preferences or taste information from many users (collaborating). The underlying assumption of the collaborative filtering approach is that if a person A has the same opinion as a person B on an issue, A is more likely to have B's opinion on a different issue than that of a randomly chosen person."
CF의 핵심은 특정 유저의 관심사를(the interest of a user) 다른 유저들의 취향 정보를 통해(preferences or taste information from many users) 유추해 낸다는 것입니다.
이번 강의에서는 영화의 장르 정보를 이용해(Content) 유저의 취향 정보를 구축한다는 점에 있어서 Content-based 라고 설명을 드렸구요. 간단하게 생각해서 A 라는 사람의 profile을 구축하는데 다른 사람들의 데이터가 반영되는지 생각해보시면 될 것 같습니다. 이번 입문편에서 A 라는 사람의 profile 을 정의하는데에는 다른 사람들의 데이터가 필요하지 않지요. 그러므로 CF 라고 보기는 어려울 것 같습니다.
좋은 질문 감사합니다.