책 소개
‘넷플릭스, 애플뮤직, 아마존은 어떻게 나의 취향을 정확히 파악했을까?’ 빅데이터 시대에 들어서 기업들은 날로 정교하게 고객의 취향을 파악하려 노력한다. 정보의 홍수 속에 고객이 원하는 것을 가장 빠르고 쉽게 찾게끔 돕는 것은 이제 선택이 아니라 필수가 되었다. 은 최근 가장 각광받는 언어이자 오픈소스 프로그램인 R을 이용해 추천시스템을 설명한다. 책을 따라 추천시스템의 기법, 성능평가, 실제 실습의 과정을 지나고 나면 어느새 아마존이 어떻게 나의 취향을 파악하고 있는지, 우리는 고객에게 어떻게 상품을 추천해주어야 하는지를 차츰 이해하게 될 것이다.
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1장. 추천 시스템 시작하기 이 책의 구성을 설명하고 추천 시스템의 실제 적용 사례를 알 아본다. 2장. 추천 시스템에서 사용되는 데이터 마이닝 기법 추천 모델을 만드는 데 필요한 R의 기 초를 살펴보고 데이터 처리와 머신 러닝 기법들을 알아본다. 3장. 추천 시스템 많이 사용되는 몇 가지 추천 시스템들을 설명하고 R을 사용해 어떻게 만드는지 알아본다. 4장. 추천 시스템의 평가 추천 시스템의 성능을 평가하고 최적화하는 방법을 알아본다. 5장. 사례 연구: 나만의 추천 시스템 만들기 비즈니스 과제를 해결하기 위해 어떻게 추천 시스템을 만들고 최적화하는지 알아본다.
출처: 국립중앙도서관 서지정보
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