협업필터링 알고리즘 연습2(Collaborative filtering _ algorithm) 피타고라스 공식을 이용한 유사도도출은 2차원, 즉 비교대상이 2개로 한정되는 한계가 있다. 그렇기 때문에 실제 추천 알고리즘을 구현하고자 하는 데이터에서는 사실상 사용될 일이 없다고 할 수 있다. 다차원에서의 거리를 구해 비교대상이 몇 개로 늘어나든 하나의 함수로 비교할 수 있어야 하고 , 그에 따른 유사도를 구할 수 있어야 한다 . 다차원간 거리를 구하는 데 사용되는 공식들은 다음과 같다. 1. Euclidean distance 2. City-block(Manhattan) distance 3. Minkowski distance4. Cosine distance5. Jaccard’s distance 등이 있는데 ,..

협업필터링 알고리즘 연습1 (Collaborative filtering _ algorithm) 추천 알고리즘을 알고 싶어서 구글링중 괜찮은 사이트가 있어서 따라하면서 배워본다. https://kutar37.tistory.com/entry/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%ED%98%91%EC%97%85%ED%95%84%ED%84%B0%EB%A7%81Collaborative-Filtering-%EC%B6%94%EC%B2%9C-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-1 위 처럼 4명의 사람들이 3개의 영화에 대해서 평점을 매겨 놓았다 . 위 Data를 기반으로 협업필터링을 어떻게 구현하게 되는지 맛만 본다. Key는 이름이고 , Value는 {영화이름 : 평점 }..