추천 시스템: 이론과 실제 - 추천 알고리즘, 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 딥러닝, 사용자 모델링, 데이터 수집, 평가 지표, 추천 엔진, 개인화, 기계 학습, 대규모 데이터, A/B 테스트, 비즈니스 적용, 사용자 경험,
작품 정보
"추천 시스템: 이론과 실제"는 추천 알고리즘의 다양한 측면을 다루는 포괄적인 안내서입니다. 이 책은 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링의 기본 개념부터 시작하여 딥러닝을 활용한 고급 사용자 모델링 기법까지 설명합니다. 데이터 수집과 평가 지표의 중요성을 강조하며, 추천 엔진의 개인화와 기계 학습을 통해 대규모 데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 제시합니다. 또한, A/B 테스트를 통한 비즈니스 적용 사례와 사용자 경험을 개선하는 전략을 탐구합니다. 소셜 미디어, 온라인 쇼핑, 영화 및 음악 추천 분야에서의 실제 적용 사례를 통해 그래프 이론과 클러스터링 기법의 활용을 설명합니다. 이 책은 추천 시스템을 설계하고 구현하려는 연구자와 실무자에게 필수적인 지침서가 될 것입니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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