Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
반응형
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- langgrpah
- 밑바닥부터시작하는딥러닝 #딥러닝 #머신러닝 #신경망
- rl
- human-in-the-loop
- add_subgraph
- LangChain
- conditional_edge
- REACT
- Python
- langgraph
- rag
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
- 강화학습의 수학적 기초와 알고리듬의 이해
- update_state
- 강화학습의 수학적 기초와 알고리듬 이해
- subgraph
- lcel
- pinecone
- RecSys
- tool_calls
- 강화학습
- summarize_chat_history
- Ai
- tool_binding
- humannode
- removemessage
- toolnode
- conditional_edges
- 추천시스템
- chat_history
Archives
- Today
- Total
반응형
목록컨텐츠기반모델 (1)
반응형
타임트리
컨텐츠 기반 모델
정의사용자가 이전에 구매한 상품 중에서 좋아하는 상품과 유사한 상품을 추천하는 방법협업 필터링(Collaborative Filtering)과 차이점협업 필터링: 유사한 User 혹은 Item을 평점 기반으로 찾아내어 그들을 이용한 추천컨텐츠 기반 모델: 유사한 Item을 Item 자체의 Featrue를 통해 찾아내어 추천 유사한 상품을 어떻게 찾을까?상품을 벡터로 표현 - 도메인마다 다른 방법을 적용Text: TD-IDF, Beat, Word2Vec, CounterVectorizer etcImage: CNN, ResNet, VGG etc자신을 제외한 나머지 벡터 중 유사한 벡터를 추출(유사도 계산) 유사도 함수유클리디안 유사도 (Euclidean Similarity) Euclidean Similarity..
추천시스템
2023. 3. 9. 03:32