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 }..

졸작 준비중에 있는데 , 추천시스템을 알아야 하는 과정이 필요했다.그래서 짧게 나마, 추천시스템이 무엇이며 , 어떤 것들이 있고 , 어떤 알고리즘을 사용하는지 알아볼 것이다. 추천 시스템이란 ??? 대상자가 좋아할 만한 무언가를 추천하는 시스템을 일컫는다. 예를 들어서 , 쇼핑을 하기 위해 웹사이트를 방문하면 당신에게 추천할 만한 아이템이라는 것을 보거나 혹은 특정 상품의 정보를 얻기 위해 클릭을 하면 화면 어딘가에 추천아이템 , 인기아이템 , 당신이 좋아할 만한아이템 등 다양한 이름으로 상품을 추천하는 것을 쉽게 발견할 수 있다. 추천시스템의 주요기술 협업필터링(Collaborative Filtering) 협업필터링은 다음과 같은 가정을 기반으로 만들어진 기술로 추천시스템의 가장 기본적이면서도 중요한 ..

Steam 에서 특정 태그에 해당하는 태그 성향 분석하기 1 Steam 게임은 게임을 좋아하는 사람이라면 알고 있는 게임 툴일 것이다. Steam에는 수많은 게임들이 존재한다. 정말 매력적인 것은 스팀에서 게임을 올릴 때 , 개발자가 각 게임에 대해서 태그 ( Tag ) 로써 게임의 성향을 써놓았다. 이 태그들을 통하여서 , 각 게임에 대해서 어떠한 특성을 가지고 있는지 알 수 있게 된다. Steam에서는 태그별로 게임들을 분류해 놓았다 . 정말 다양한 Tag들이 존재한다. 이 Tag들에 따른 Game들이 존재하게 되는데 , 과연 이 Tag 에 따른 게임들이 어떻게 다양하게 존재하고 , 얼마나 관계가 있을까 궁금했다. 그래서 나는 R 을 사용해서 크롤링을 해서 , wordcloud2를 사용해서 특정 태그..