협업필터링 알고리즘 연습3(Collaborative filtering _ algorithm)저번에 사용한 유클리디안 거리공식을 활용한 유사도 측정에는 문제점이 있다. 특정인물의 점수기준이 극단적으로 너무 낮거나 높다면 제대로 된 결과를 도출해낼 수 없는 것이다. 예를 들어 나에게 영화를 평가할 때 일정 기준이 있어 , 기대를 충족하지 못하면 모두 0점을 주고 , 아니면 모두 만점을 주면 전체 데이터를 해치는 결과를 낳는다. 이것을 보완한 것이 Correlation_analysis(상관분석)이다. 상관분석은 두 변수간의 선형적 관계에 대한 분석이다. 쉽게 말해서 점수간 관계에 따라 점을 찍은 후 그 점이 분포한 모양에 따라 상관관계를 도출해내는 것이다 . 아래 그림과 같이 두 변인 x,y에 대해 x가 변화..

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 }..