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조정된 코사인 유사도 1

[추천시스템] week3 - 아이템 기반 이웃 모델 (평점 예측, 복잡도)

아이템 간의 유사도를 계산 == 비슷한 아이템 찾기(사용자 기반은 나와 비슷한 사용자 (피어그룹) 찾기였음.) [특징]사용자 기반과 동일하게 평균 중심 변환(Mean Centering)을 함. (row가 0이 되도록)피어슨 상관계수보다 성능이 좋은 "조정된 코사인 유사도" 사용1.  r_ut 평점 예측u번째 사람이 예측한 타겟 아이템 t의 평점을 구하는 과정.Q_t(u): 아이템 t와 유사한 top-k 아이템 그룹사용자 기반에서 제안된 변형 방법 동일하게 적용 가능[예시 목표]사용자 3이 아이템 1번, 6번에 줄 평점을 예측1. 아이템 1과 6의 유사 아이템 그룹 찾기노란 박스는 기준 아이템, 분홍 박스는 비교 아이템1, 3번에 모두 평점을 매긴 사용자 1,4,5의 평점을 이용. 아이템 1과 3의 유사도..

추천시스템 2025.04.13
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연결형 통신, 토폴로지 분류, 사용자기반이웃모델, capacity_샤론, 노출된노드문제, data rate, ofdm 변조, phy패킷, arp패킷분석, 오류검출코딩, 평점예측과정, 역방향 에러정정, 웹 구조, 조정된 코사인 유사도, 오류복구코딩, coding rate, mean-center, 프레임헤더 구조, 채널용량, 아이템기반,

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