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🚀 하이브리드 추천 방식: 머신러닝 추천 시스템의 융합추천 시스템은 사용자에게 관련성 있는 아이템을 제안하여, 사용자 경험을 향상하고 플랫폼의 참여를 유도하는 데 중요한 역할을 한다. 콘텐츠 기반 필터링, 협업 필터링, 지식 기반 추천 등 다양한 접근 방식이 존재하지만, 각각 고유의 장단점을 가지고 있다. 하이브리드 추천 방식은 이러한 다양한 추천 방식을 결합하여 각 방법의 단점을 보완하고, 더 정확하고 풍부한 추천 결과를 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 추천 시스템의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 보다 개인화된 사용자 경험을 제공한다.🧩 하이브리드 추천 방식의 기본 원리 (Fundamental Principles of Hybrid Recommendation)하이브리드 ..

💡 추천 시스템: 콘텐츠 기반 필터링 이해하기콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering)은 머신러닝 기반 추천 시스템의 한 종류이다. 이 방식은 사용자가 과거에 좋아했던 아이템과 유사한 아이템을 추천하는 데 중점을 둔다. 사용자의 프로필과 아이템의 특징을 분석하여, 사용자의 선호도와 가장 일치하는 아이템을 추천하는 방식이다.📚 기본 개념: 사용자 프로필 및 아이템 특징콘텐츠 기반 필터링의 핵심은 '사용자 프로필'과 '아이템 특징'을 정확하게 정의하고 표현하는 것이다.사용자 프로필 (User Profile): 사용자가 과거에 어떤 아이템을 좋아했는지, 어떤 특징을 선호하는지 등을 나타낸다. 예를 들어, 영화 추천 시스템에서는 사용자가 선호하는 영화 장르, 배우, 감독, 줄거리 등을 ..