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머신러닝 기반 추천 시스템의 세계에 오신 것을 환영합니다! 🧐 오늘 우리는 추천 시스템의 성능을 측정하고 개선하는 데 필수적인 평가 지표에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 추천 시스템은 사용자에게 관련성 있는 항목을 제안하여 사용자 경험을 향상하고 참여를 유도하는 것을 목표로 합니다. 이러한 시스템의 효율성을 평가하기 위해서는 다양한 지표를 이해하고 적용하는 것이 중요합니다.💡 추천 시스템 평가 지표 (Evaluation Metrics for Recommender Systems)추천 시스템의 성능을 평가하는 데 사용되는 주요 지표를 자세히 알아보겠습니다. 각 지표는 추천 시스템의 다양한 측면을 평가하며, 시스템의 강점과 약점을 파악하는 데 도움이 됩니다.정확도 기반 지표 (Accuracy-Based Me..

💡 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 ..