이 책은 추천 시스템 기술, 그중에서도 협업필터링에 대해 다룬다. 협업필터링은 아마존이나 넷플릭스와 같은 회사에서 사용하는 추천 시스템의 기반이 되는 기술이다. 협업필터링 기술의 시작은 추천 시스템이었지만, 개인의 맞춤형 서비스가 필요한 광고나 웹페이지 구성 등 다양한 분야에 적용이 가능하다. 이 책에서는 추천 시스템의 의미와 적용사례, 협업필터링의 기본 알고리즘과 추천 성능을 높이기 위해서 고려할 사항을 다루고 있다. 또한 R을 사용해서 실제 기업의 데이터에 알고리즘을 적용하고 분석하는 사례를 보여준다.
머리말 v
제1장 추천 시스템 소개 1
1.1 추천이란? 3
1.2 협업필터링의 알고리즘 7
제2장 추천 알고리즘 적용 분야 11
2.1 넷플릭스의 사례 13
2.2 아마존의 사례 16
제3장 추천 알고리즘과 분석 설계 19
3.1 User-based CF vs. Item-based CF 21
3.2 데이터 전처리 23
3.3 유사도(Similarity) 계산 25
3.4 Neighbor 크기 결정 29
3.5 예상 평가값의 계산과 추천 리스트 작성 32
3.6 정확도 분석 36
제4장 R을 이용한 추천 시스템 분석 43
4.1 R을 이용한 추천모듈(recommenderlab) 사용 45
4.2 온라인 유통회사의 추천 시스템 사례 48
4.3 데이터 전처리 50
4.4 R을 이용한 추천 시스템 분석 54
4.5 추천 시스템의 구현 77
제5장 요약 및 결론 81
제6장 연습문제 85
찾아보기 101
임일 [저]
현재 연세대학교 경영대학 정보시스템 분야 교수이다. 서울대학교에서 경영학 학사, 석사학위를 받았고, 미국 University of Southern California(USC) 경영대학(Marshall School of Business)에서 정보시스템 전공으로 박사학위를 받았다. 원래는 전 세계를 상대로 비즈니스를 하겠다는 생각으로 경영학과에 입학했으나 대학교 입학선물로 받은 Apple II 컴퓨터가 그의 인생을 바꾸어 놓았다. 계산통계학과의 수업을 듣고, 책을 보며 BASIC, PASCAL, C, 어셈블러 등의 프로그래밍을 익혔다. 그러면서 정보기술이 우리 생활에 가져올 변화의 잠재력에 눈을 뜨게 되었고, 그 후로 정보기술과 비즈니스를 함께 이해하려고 노력하고 있다. 학위를 받은 후에는 New Jersey Institute of Technology 대학에서 교수를 하면서 미국 과학재단(NSF)에서 연구비를 지원받아 추천시스템과 개인화 기술을 연구하였다. 최근에는 기계학습과 빅데이터 분석 방법을 활용해서 온라인과 모바일 상에서 소비자의 행동을 분석하고 예측하는 연구를 수행하고 있다. 인터넷에서 등장한 IT 기반 플랫폼 비즈니스에 대한 관심에서 출발해서 SNS, O2O, 핀테크 비즈니스 전략에도 관심을 가지고 있다. 저서로는 [4차산업혁명 인사이트], [R을 이용한 추천시스템], [플랫폼의 눈으로 세상을 보라](공저), [웹 2.0 비즈니스 전략](공저) 등이 있다.
- 현, 연세대학교 경영대학 정보시스템 교수 - 전, New Jersey Institute of Technology대학, 정보시스템학과 교수 - 전, 미국 Rutgers대학교, 경영대학원 겸임교수 - 미국 University of Southern California, 경영학 박사 - 서울대학교 경영학 학사, 석사
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