추천 시스템의 이해와 활용 - 추천 알고리즘, 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 데이터 마이닝, 기계 학습, 사용자 경험, 개인화, 대규모 데이터, 실시간 추천, 추천 엔진, 평가 메트릭, 유사도 측정, 클러스터링, 신경망, 하 상세페이지
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- 2025.03.05 전자책 출간
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- PAPER
ISBN
9791173757396
ECN
-
추천 시스템의 이해와 활용 - 추천 알고리즘, 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 데이터 마이닝, 기계 학습, 사용자 경험, 개인화, 대규모 데이터, 실시간 추천, 추천 엔진, 평가 메트릭, 유사도 측정, 클러스터링, 신경망, 하
작품 정보
추천 시스템의 이해와 활용은 현대 디지털 환경에서 필수적인 요소인 추천 시스템에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 이 책은 추천 알고리즘의 기본 개념부터 시작하여, 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링의 차이점과 장단점을 상세히 설명합니다. 데이터 마이닝과 기계 학습 기술을 활용하여 사용자 경험을 개인화하는 방법을 탐구하며, 대규모 데이터 처리의 중요성에 대해서도 강조합니다.
실시간 추천 시스템의 발전은 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 데 있어 필수적이며, 이를 통해 기업은 사용자 참여도를 극대화할 수 있습니다. 추천 엔진의 설계와 구현 과정에서 고려해야 할 평가 메트릭과 유사도 측정 방법에 대한 심도 있는 논의도 포함되어 있습니다. 클러스터링 기법과 신경망을 활용한 고급 추천 시스템의 기초를 다지며, 하이브리드 시스템의 이점과 실제 적용 사례를 제시합니다.
또한 A/B 테스트와 통계적 모델링을 통해 추천 시스템의 성능을 평가하고 개선하는 방법을 다룹니다. 그래프 기반 추천과 사용자 행동 분석 기법은 이 책의 핵심 주제로, 사용자 간의 관계와 행동 패턴을 분석하여 보다 정교한 추천을 가능하게 합니다.
이 책은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 마케팅 전문가 등 추천 시스템에 관심 있는 모든 이들에게 유용한 지침서가 될 것입니다. 실무에서 활용할 수 있는 다양한 사례와 함께 이론적 배경을 탄탄하게 다져, 독자들이 추천 시스템의 복잡한 세계를 쉽게 이해하고 적용할 수 있도록 돕습니다.
실시간 추천 시스템의 발전은 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 데 있어 필수적이며, 이를 통해 기업은 사용자 참여도를 극대화할 수 있습니다. 추천 엔진의 설계와 구현 과정에서 고려해야 할 평가 메트릭과 유사도 측정 방법에 대한 심도 있는 논의도 포함되어 있습니다. 클러스터링 기법과 신경망을 활용한 고급 추천 시스템의 기초를 다지며, 하이브리드 시스템의 이점과 실제 적용 사례를 제시합니다.
또한 A/B 테스트와 통계적 모델링을 통해 추천 시스템의 성능을 평가하고 개선하는 방법을 다룹니다. 그래프 기반 추천과 사용자 행동 분석 기법은 이 책의 핵심 주제로, 사용자 간의 관계와 행동 패턴을 분석하여 보다 정교한 추천을 가능하게 합니다.
이 책은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 마케팅 전문가 등 추천 시스템에 관심 있는 모든 이들에게 유용한 지침서가 될 것입니다. 실무에서 활용할 수 있는 다양한 사례와 함께 이론적 배경을 탄탄하게 다져, 독자들이 추천 시스템의 복잡한 세계를 쉽게 이해하고 적용할 수 있도록 돕습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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