추천 시스템 입문
도서명:추천 시스템 입문
저자/출판사:가자마 마사히로 , 이즈카 고지로 , 마쓰무라 유야/한빛미디어
쪽수:296쪽
출판일:2023-05-08
ISBN:9791169210980
목차
CHAPTER 1 추천 시스템
_1.1 추천 시스템
_1.2 추천 시스템의 역사
_1.3 추천 시스템의 종류
_1.4 검색 시스템과 추천 시스템
_1.5 정리
CHAPTER 2 추천 시스템 프로젝트
_2.1 추천 시스템 개발에 필요한 3가지 스킬
_2.2 추천 시스템 프로젝트 진행 방법
_2.3 정리
CHAPTER 3 추천 시스템의 UI/UX
_3.1 UI/UX의 중요성
_3.2 서비스를 사용하는 사용자의 목적에 적합한 UI/UX 사례
_3.3 서비스 제공자의 목적에 맞는 UI/UX 사례
_3.4 연관 주제
_3.5 정리
CHAPTER 4 추천 알고리즘 개요
_4.1 추천 알고리즘 분류
_4.2 내용 기반 필터링
_4.3 협조 필터링
_4.4 내용 기반 필터링과 협조 필터링 비교
_4.5 추천 알고리즘 선택
_4.6 기호 데이터의 특징
_4.7 정리
CHAPTER 5 추천 알고리즘 상세
_5.1 알고리즘 비교
_5.2 MovieLens 데이터셋
_5.3 무작위 추천
_5.4 통계 정보나 특정 규칙에 기반한 추천
_5.5 연관 규칙
_5.6 사용자-사용자 메모리 기반 방법 협조 필터링
_5.7 회귀 모델
_5.8 행렬 분해
_5.9 자연어 처리 방법에 대한 추천 시스템 응용
_5.10 딥러닝
_5.11 슬롯머신 알고리즘(밴딧 알고리즘)
_5.12 정리
CHAPTER 6 실제 시스템과의 조합
_6.1 시스템 개요
_6.2 로그 설계
_6.3 실제 시스템 예
_6.4 정리
CHAPTER 7 추천 시스템 평가
_7.1 3가지 평가 방법
_7.2 오프라인 평가
_7.3 온라인 평가
_7.4 사용자 스터디를 통한 평가
_7.5 정리
CHAPTER 8 발전적 주제
_8.1 국제회의
_8.2 편향
_8.3 상호 추천 시스템
_8.4 업리프트 모델링
_8.5 도메인에 따른 특징과 과제
_8.6 정리
APPENDIX A 넷플릭스 프라이즈
_A.1 넷플릭스 창업
_A.2 추천 시스템 개발
_A.3 넷플릭스 프라이즈
_A.4 넷플릭스의 추천 시스템
_A.5 정리
APPENDIX B 사용자-사용자 메모리 기반 방법
_B.1 추천 과정(1): 사용자와 기호 경향이 비슷한 사용자 찾기
_B.2 추천 과정(2): 예측 평갓값 계산하기
_B.3 추천 과정(3): 사용자에게 추천하기
