[Day32] Collaborative Filtering 4-1 MBCF & SVD NBCF의 한계 Sparsity(희소성) 문제 데이터가 충분하지 않다면 추천성능이 떨어진다. 유사도 계산이 부정확하기 떄문에 성능도 떨어진다. 데이터가 부족하거나 혹은 아예 없는 유저, 아이템의 경우 추천이 불가능하다. (Cold Start) Scalability(확장성) 문제 유저와 아이템 수가 늘어날수록 유사도 계산도 늘어나 시간이 오래 걸린다 하지만 데이터양이 많아지기 때문에 정확한 예측을 한다. MBCF : Model Based Collaborative Filtering 항목 간 유사성을 비교하는 것에서 벗어나 데이터에 내재한 패턴을 이용해 추천하는 CF기법 SVD Matrix Factorization Deep learning NBCF MBCF non parametric 파라미터를 학습하지 않는다.. 이전 1 다음
