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
추천 방법 선택 행렬 분해(Matrix Factorization) 모델의 목적함수 최적화 기법을 선택합니다. ALS, SGD 중 하나를 선택할 수 있습니다.
반복 횟수 설정한 값만큼 행렬 계산을 반복합니다.
ALS - 사용자/아이템 정규화 비율 설정 과적합을 방지하기 위해, User Latent/Item Latent에 대한 정규화 값을 설정합니다.
SGD - 정규화(Regularization) 비율/학습률(Learning Rate) 설정 정규화 값을 설정하여 과적합을 방지하거나, 학습률을 설정하여 모델의 가중치를 조절할 수 있습니다.
예제
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