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앞 글에서 이웃 기반 방법론의 수식에 대해서 간략히 설명했다. 이웃 기반 방법론은 사용자 기반 모델, 아이템 기반 모델이 존재하는데 일반적으로 아이템 기반 모델이 성능이 조금 더 좋다고 한다. 왜 그럴까? 총 3가지 이유를 거론할 수 있을 것이다. 1. 시간 복잡도 온라인 쇼핑몰을 보면 실제 사용자 수는 엄청나게 많지만 사용자 수에 비해서 아이템 수는 상대적으로 적은 것이 일반적이다. 우리가 NBCF(Neighbor Based Collaborative Filtering)을 구현할 때를 생각해보자. $n$은 사용자의 수, $m$은 아이템의 수라고 가정하면, 사용자 간의 유사도를 계산하게 되면 사용자($u$)의 이웃의 유사도를 계산하기 위해서는 $n-1$번의 연산이 들어가게 되고, 아이템 간의 유사도를 계산..

이웃 기반 방법론은 사용자-사용자 간 유사도 혹은 상품-상품 간 유사도를 이용하자는 아이디어에서 시작됐다. 이웃 기반 모델에서는 다음과 같은 두 가지 기본 가정을 설정한다. NBCF(Neighbor Based Collaborative Filtering)라고 불리기도 한다. 1. 사용자 기반 모델 : 유사한 사용자들은 같은 상품에 대해 비슷한 평점을 부여한다. 2. 아이템 기반 모델 : 유사한 상품은 동일한 사용자에세 비슷한 방식으로 평점이 부여된다. 사용자 기반 이웃 모델을 구성하기 위해서는 타깃 사용자($i$)와 유사한 사용자를 찾기 위해서는 다른 모든 사용자와의 유사도를 계산해야한다. 유사도 계산을 수행할 때에는 사용자마다 본인의 기준이 다르기 때문에 평점 스케일이 다를 수 있음을 고려하고 계산을 수..