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[도서] 추천 시스템 : 기초부터 실무까지 머신러닝 추천 시스템 교과서
사용자의 이전 검색이나 구매를 기반으로 제품 또는 서비스의 개인화된 추천을 제공하는 추천 시스템을 포괄적으로 다룬다. 추천 시스템 방법은 쿼리 로그 마이닝, 소셜 네트워킹, 뉴스 추천 및 컴퓨터 광고를 포함한 다양한 애플리케이션에 적용됐다. 이 책은 알고리듬 및 평가, 특정 도메인 및 컨텍스트의 추천, 고급 주제 및 애플리케이션의 세 가지 범주로 구성했다. 기본적으로 교과서 역할을 하면서도 최근 주제와 애플리케이션도 함께 소개하므로 산업 종사자와 연구자들에게도 도움이 될 것이다. 수많은 예제와 연습 문제를 제공한다.
[도서] 추천 시스템의 통계 기법 : 실생활 추천 문제에 적용해보는 다양한 통계 기법
다양한 분야에서 활용되는 추천 시스템을 이해하는 데 필요한 통계 기법을 소개한다. 오래전부터 활용해 오고 있는 전통적인 기법부터 최근 새롭게 주목받고 있는 기법까지 다양한 추천 문제에 적합한 해법을 설계하고 구현하기 위해 필요한 여러 가지 기법을 실제 예제를 통해 살펴본다. 개념을 이해하고 적용해 볼 수 있는 간단한 문제뿐만 아니라 연관 항목 추천, 다목적 최적화 등 고급 주제까지 폭넓게 다룬다. 또한 항목과 사용자 분류, 특성 기반 등 분류 기법과 추천 문제를 생각할 때 필연적으로 따라오는 탐색-이용 딜레마부터 설계한 추천 시스템을 평가하는 방법까지 필요한 추천 시스템을 구현하기 위해 필요한 내용을 구체적으로 설명한다.
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