Page 191 - 데이터과학 무엇을 하는가? 전자책

다음 그림은 K-NN SVD 합 모델 순으로 예측력이 높다는 것을

보여준다. 2008년에는 2007년 모델에서 SVD를 고 대신 NNMF(Non-
negative matrix factori ation) 알고리즘을 추가해서 차원 축소를 하여 합

모델을 만들었다.

개별 고리 과 합 고리 의 성능 비 예시

0.50 합
0.45 SVD
K NN 변형 2 WgtNabr
0.40
K NN 변형 1 CorNgbr
0.35 영화 사용 Movie Avg
0.30
적 분포 0.25

0.20
0.15
0.10
0.05
0
0.00% 0.20% 0.40% 0.60% 0.80% 1.00% 1.20% 1.40% 1.60% 1.80% 2.20%
위

그리고 2009년에는 고객이 하루에 평점을 매기는 도와, 시간이
르면서 변하는 사용자의 선호도와 영화의 인기도를 모델에 적용했다. 일

일 평점 도는 고객이 하루에 평가하는 도가 그날의 평점에 영향을

끼치는 것을 반영하기 위한 것이었다. 예측 모델의 가설을 세울 , 먼

저 사용자로 인한 효과와 영화로 인한 효과를 분리하고 둘 사이의 관계
를 적용하는 것이 중요하다. 마지막으로 제출한 모델은 700개가 는 예

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