http://sanghyukchun.github.io/73/ Machine learning 스터디 (17) Recommendation System (Matrix Completion) - README 들어가며 이 글에서는 recommendation 문제가 어떤 문제인지에 대해 간략하게 설명하고, 각각을 푸는 가장 대표적인 알고리즘인 matrix factorization에 대해서 설명할 것이다. 이 글의 많은 부분이 예전에 적었던 글 [1], [2]을 기반으로 작성하였으니, 궁금하다면 추가로 읽어보면 좋을 것 같다. Recommendation Problem Recommendation problem은 여태까지 사용자가 item에 대해 evaluate한 h sanghyukchun.github.io

https://swalloow.github.io/scala-for-bigdata Swalloow Blog Personal Blog. About Data Science, Data Engineering swalloow.github.io

http://www.bloter.net/archives/263722 [블로터10th]언론사가 알아야 할 알고리즘② 협업 필터링 추천 2015년 9월, 새누리당은 포털 뉴스 서비스의 편향성을 정치 아젠다로 꺼내놓았다. 다소 해묵은 논란이었지만 몇몇 보고서를 근거로 갑작스럽게 불을 지핀 것이다. 당시 네이버와 카카오의 대응은 www.bloter.net

https://puture.tistory.com/404 추천 시스템과 추천 시스템의 단점 얼마 전 우연치 않은 기회에 추천 시스템도 돈을 버는 추천 시스템이어야 하고 그래서 결제를 하는 고객과의 연계를 통해 더 수익이 늘어나는 추천 시스템을 고안했다는 글을 보았다. 사실 이 글과 유사한 글들에.. puture.tistory.com

https://www.youtube.com/watch?v=hN995d7g4us

https://research.google/pubs/pub45530/ Deep Neural Networks for YouTube Recommendations – Google Research YouTube represents one of the largest scale and most sophisticated industrial recommendation systems in existence. In this paper, we describe the system at a high level and focus on the dramatic performance improvements brought by deep learning. The paper research.google