추천 베이스라인

기본 추천 시스템을 구현하여 사용자나 항목 기반의 추천을 제공합니다.

입력 포트

• 없음

출력 포트

• 미학습 추천 모델: 협업 필터링 기반 추천 학습 알고리즘

설정

1. 추천 방법 선택 행렬 분해(Matrix Factorization) 모델의 목적함수 최적화 기법을 선택합니다. ALS, SGD 중 하나를 선택할 수 있습니다.

2. 반복 횟수 설정한 값만큼 행렬 계산을 반복합니다.

3. ALS - 사용자/아이템 정규화 비율 설정 과적합을 방지하기 위해, User Latent/Item Latent에 대한 정규화 값을 설정합니다.

4. SGD - 정규화(Regularization) 비율/학습률(Learning Rate) 설정 정규화 값을 설정하여 과적합을 방지하거나, 학습률을 설정하여 모델의 가중치를 조절할 수 있습니다.

예제