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컴퓨터공학
R을 이용한 추천 시스템
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책소개
이 책은 추천 시스템 기술, 그중에서도 협업필터링에 대해 다룬다. 협업필터링은 아마존이나 넷플릭스와 같은 회사에서 사용하는 추천 시스템의 기반이 되는 기술이다. 협업필터링 기술의 시작은 추천 시스템이었지만, 개인의 맞춤형 서비스가 필요한 광고나 웹페이지 구성 등 다양한 분야에 적용이 가능하다. 이 책에서는 추천 시스템의 의미와 적용사례, 협업필터링의 기본 알고리즘과 추천 성능을 높이기 위해서 고려할 사항을 다루고 있다. 또한 R을 사용해서 실제 기업의 데이터에 알고리즘을 적용하고 분석하는 사례를 보여준다.
목차
머리말 v
제1장 추천 시스템 소개 1
1.1 추천이란? 3
1.2 협업필터링의 알고리즘 7
제2장 추천 알고리즘 적용 분야 11
2.1 넷플릭스의 사례 13
2.2 아마존의 사례 16
제3장 추천 알고리즘과 분석 설계 19
3.1 User-based CF vs. Item-based CF 21
3.2 데이터 전처리 23
3.3 유사도(Similarity) 계산 25
3.4 Neighbor 크기 결정 29
3.5 예상 평가값의 계산과 추천 리스트 작성 32
3.6 정확도 분석 36
제4장 R을 이용한 추천 시스템 분석 43
4.1 R을 이용한 추천모듈(recommenderlab) 사용 45
4.2 온라인 유통회사의 추천 시스템 사례 48
4.3 데이터 전처리 50
4.4 R을 이용한 추천 시스템 분석 54
4.5 추천 시스템의 구현 77
제5장 요약 및 결론 81
제6장 연습문제 85
찾아보기 101
저자소개
| 생년월일 | - |
|---|
연세대학교 경영대학 정보시스템 교수이며 한국과학기술한림원 정회원이다. 서울대학교에서 경영학 학사학위와 석사학위를 받았고 미국 서던캘리포니아 대학교USC, University of Southern California의 경영대학 마셜 비즈니스 스쿨Marshall School of Business에서 정보시스템 전공으로 박사학위를 받았다. 원래는 전 세계를 상대로 비즈니스를 하겠다는 원대한 꿈을 가지고 경영학과에 입학했으나 입학 선물로 받은 애플 II 컴퓨터가 인생을 바꾸어놓았다. 계산통계학과의 수업을 듣고 책으로 독학을 하면서 베이직BASIC, 파스칼PASCAL, C, 어셈블러 등의 프로그래밍 을 익혔다. 그러면서 정보기술이 우리 생활에 가져올 변화의 잠재력에 눈을 뜨게 되었고 그 후로 정보기술과 비즈니스를 함께 이해하려고 노력하고 있다. 학위를 받은 후에는 뉴저지공과대학New Jersey Institute of Technology에서 교수를 하면서 미국과학재단NSF에서 연구비를 지원받아 추천시스템과 개인화 기술을 연구하였다. 최근에는 기계학습과 빅데이터 분석 방법을 활용해서 온라인과 모바일상에서 소비자의 행동을 분석하고 예측하는 연구를 수행하고 있다. 인터넷에서 등장한 IT 기반 플랫폼 비즈니스에 관한 관심에서 출발해서 SNS, O2O, 핀테크 비즈니스 전략에도 관심을 가지고 있다.
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