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1[7급 국가직 인공지능] 25년 1회차
추천 시스템(recommender system)의 유형 중 협업 기반 추천과 내용 기반 추천에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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내용 기반 추천은 메모리 기반 방법과 모델 기반 방법이 있고 콜드 스타트(cold start) 문제가 발생한다.
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아이템 기반 추천은 이전에 구매한 아이템을 기반으로 그 상품과 유사한 다른 상품을 추천하는 방법이다.
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사용자 기반 추천은 나와 비슷한 성향을 지닌 사용자의 데이터를 기반으로 상품을 추천하는 방법이다.
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추천 시스템은 콘텐츠의 내용에 기반하거나 사람들의 성향 정보를 취득한 후 개인화된 맞춤 항목을 추천한다.
해설
옳지 않은 것은 내용 기반 추천에 메모리 기반·모델 기반 방법이 있다는 설명이다. 메모리 기반·모델 기반으로 나뉘는 것은 협업 기반 추천이다.
협업 필터링은 사용자-아이템 평가 데이터를 직접 쓰는 메모리 기반(사용자 기반·아이템 기반)과 행렬 분해 등으로 모델을 학습하는 모델 기반으로 나뉜다. 이력이 없는 신규 사용자·아이템에서 생기는 콜드 스타트는 협업 기반의 대표적 약점이다.
- 아이템 기반 추천은 이전에 구매한 아이템과 유사한 다른 아이템을 추천한다.
- 사용자 기반 추천은 성향이 비슷한 사용자의 데이터를 바탕으로 추천한다.
- 추천 시스템은 콘텐츠 내용이나 사용자 성향 정보를 바탕으로 개인화된 항목을 추천한다.
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