추천 시스템 입문
개인화된 콘텐츠 제공을 위한 추천 시스템 설계부터 UI/UX, 구현 기법, 평가까지
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9791169210980
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| Publication Date | 2023/05/08 |
| Pages/Weight/Size | 183*235*20mm |
| ISBN | 9791169210980 |
| Categories | IT 모바일 > 컴퓨터 공학 |
Description
추천 시스템 도입을 고민하고 있다면
제일 먼저 봐야 하는 책!
‘맞춤 동영상’ ‘팔로우 추천’ ‘다른 고객이 함께 본 상품’ 등 추천 기능은 주변의 다양한 서비스에 포함되어 있다. 수많은 선택지에서 원하는 것을 고르려면 너무나 많은 시간이 걸리기 때문에 방대한 아이템을 다루는 서비스에는 추천 시스템이 필수다. 이 책은 추천 시스템을 도입하고자 하는 독자나 조직이 우선적으로 읽어야 할 입문서다. 추천 시스템 개발자인 저자들이 경험한 성공 사례와 실패 사례를 살펴보면서 어떤 서비스에 추천 시스템을 조합하고 적용할 것인가에 중점을 두고 구성했다. 추천 알고리즘을 자세히 파고드는 대신 알고리즘 개요와 실무 활용 방법을 중심으로 설명한다. 이 책이 여러분의 서비스가 더욱 진화할 수 있도록 적합한 추천 시스템을 개발하는 데 도움이 될 것이다.
제일 먼저 봐야 하는 책!
‘맞춤 동영상’ ‘팔로우 추천’ ‘다른 고객이 함께 본 상품’ 등 추천 기능은 주변의 다양한 서비스에 포함되어 있다. 수많은 선택지에서 원하는 것을 고르려면 너무나 많은 시간이 걸리기 때문에 방대한 아이템을 다루는 서비스에는 추천 시스템이 필수다. 이 책은 추천 시스템을 도입하고자 하는 독자나 조직이 우선적으로 읽어야 할 입문서다. 추천 시스템 개발자인 저자들이 경험한 성공 사례와 실패 사례를 살펴보면서 어떤 서비스에 추천 시스템을 조합하고 적용할 것인가에 중점을 두고 구성했다. 추천 알고리즘을 자세히 파고드는 대신 알고리즘 개요와 실무 활용 방법을 중심으로 설명한다. 이 책이 여러분의 서비스가 더욱 진화할 수 있도록 적합한 추천 시스템을 개발하는 데 도움이 될 것이다.
Contents
CHAPTER 1 추천 시스템
_1.1 추천 시스템
_1.2 추천 시스템의 역사
_1.3 추천 시스템의 종류
_1.4 검색 시스템과 추천 시스템
_1.5 정리
CHAPTER 2 추천 시스템 프로젝트
_2.1 추천 시스템 개발에 필요한 3가지 스킬
_2.2 추천 시스템 프로젝트 진행 방법
_2.3 정리
CHAPTER 3 추천 시스템의 UI/UX
_3.1 UI/UX의 중요성
_3.2 서비스를 사용하는 사용자의 목적에 적합한 UI/UX 사례
_3.3 서비스 제공자의 목적에 맞는 UI/UX 사례
_3.4 연관 주제
_3.5 정리
CHAPTER 4 추천 알고리즘 개요
_4.1 추천 알고리즘 분류
_4.2 내용 기반 필터링
_4.3 협조 필터링
_4.4 내용 기반 필터링과 협조 필터링 비교
_4.5 추천 알고리즘 선택
_4.6 기호 데이터의 특징
_4.7 정리
CHAPTER 5 추천 알고리즘 상세
_5.1 알고리즘 비교
_5.2 MovieLens 데이터셋
_5.3 무작위 추천
_5.4 통계 정보나 특정 규칙에 기반한 추천
_5.5 연관 규칙
_5.6 사용자-사용자 메모리 기반 방법 협조 필터링
_5.7 회귀 모델
_5.8 행렬 분해
_5.9 자연어 처리 방법에 대한 추천 시스템 응용
_5.10 딥러닝
_5.11 슬롯머신 알고리즘(밴딧 알고리즘)
_5.12 정리
CHAPTER 6 실제 시스템과의 조합
_6.1 시스템 개요
_6.2 로그 설계
_6.3 실제 시스템 예
_6.4 정리
CHAPTER 7 추천 시스템 평가
_7.1 3가지 평가 방법
_7.2 오프라인 평가
_7.3 온라인 평가
_7.4 사용자 스터디를 통한 평가
_7.5 정리
CHAPTER 8 발전적 주제
_8.1 국제회의
_8.2 편향
_8.3 상호 추천 시스템
_8.4 업리프트 모델링
_8.5 도메인에 따른 특징과 과제
_8.6 정리
APPENDIX A 넷플릭스 프라이즈
_A.1 넷플릭스 창업
_A.2 추천 시스템 개발
_A.3 넷플릭스 프라이즈
_A.4 넷플릭스의 추천 시스템
_A.5 정리
APPENDIX B 사용자-사용자 메모리 기반 방법
_B.1 추천 과정(1): 사용자와 기호 경향이 비슷한 사용자 찾기
_B.2 추천 과정(2): 예측 평갓값 계산하기
_B.3 추천 과정(3): 사용자에게 추천하기
_1.1 추천 시스템
_1.2 추천 시스템의 역사
_1.3 추천 시스템의 종류
_1.4 검색 시스템과 추천 시스템
_1.5 정리
CHAPTER 2 추천 시스템 프로젝트
_2.1 추천 시스템 개발에 필요한 3가지 스킬
_2.2 추천 시스템 프로젝트 진행 방법
_2.3 정리
CHAPTER 3 추천 시스템의 UI/UX
_3.1 UI/UX의 중요성
_3.2 서비스를 사용하는 사용자의 목적에 적합한 UI/UX 사례
_3.3 서비스 제공자의 목적에 맞는 UI/UX 사례
_3.4 연관 주제
_3.5 정리
CHAPTER 4 추천 알고리즘 개요
_4.1 추천 알고리즘 분류
_4.2 내용 기반 필터링
_4.3 협조 필터링
_4.4 내용 기반 필터링과 협조 필터링 비교
_4.5 추천 알고리즘 선택
_4.6 기호 데이터의 특징
_4.7 정리
CHAPTER 5 추천 알고리즘 상세
_5.1 알고리즘 비교
_5.2 MovieLens 데이터셋
_5.3 무작위 추천
_5.4 통계 정보나 특정 규칙에 기반한 추천
_5.5 연관 규칙
_5.6 사용자-사용자 메모리 기반 방법 협조 필터링
_5.7 회귀 모델
_5.8 행렬 분해
_5.9 자연어 처리 방법에 대한 추천 시스템 응용
_5.10 딥러닝
_5.11 슬롯머신 알고리즘(밴딧 알고리즘)
_5.12 정리
CHAPTER 6 실제 시스템과의 조합
_6.1 시스템 개요
_6.2 로그 설계
_6.3 실제 시스템 예
_6.4 정리
CHAPTER 7 추천 시스템 평가
_7.1 3가지 평가 방법
_7.2 오프라인 평가
_7.3 온라인 평가
_7.4 사용자 스터디를 통한 평가
_7.5 정리
CHAPTER 8 발전적 주제
_8.1 국제회의
_8.2 편향
_8.3 상호 추천 시스템
_8.4 업리프트 모델링
_8.5 도메인에 따른 특징과 과제
_8.6 정리
APPENDIX A 넷플릭스 프라이즈
_A.1 넷플릭스 창업
_A.2 추천 시스템 개발
_A.3 넷플릭스 프라이즈
_A.4 넷플릭스의 추천 시스템
_A.5 정리
APPENDIX B 사용자-사용자 메모리 기반 방법
_B.1 추천 과정(1): 사용자와 기호 경향이 비슷한 사용자 찾기
_B.2 추천 과정(2): 예측 평갓값 계산하기
_B.3 추천 과정(3): 사용자에게 추천하기