[Day25] 넷플릭스 추천 시스템에 대하여...

오늘은 넷플릭스 추천 시스템과 연관된 시스템에 대한 내용에 대해서 알아보겠습니다. 아래의 SVD내용과 넷플릭스와 같은 추천 시스템의 내용을 살펴보세요.

1. Building a Movie Recommendation Engine in Python using Scikit-Learn

www.codeheroku.com/post.html?name=Building%20a%20Movie%20Recommendation%20Engine%20in%20Python%20using%20Scikit-Learn

CODE HEROKU

2. 특이값 분해

angeloyeo.github.io/2019/08/01/SVD.html

특이값 분해(SVD) - 공돌이의 수학정리노트

3. [선형대수학 #4] 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)의 활용

darkpgmr.tistory.com/106

[선형대수학 #4] 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)의 활용

4. numpy.linalg.svd (numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.svd.html)

5. sklearn.decomposition.TruncatedSVD

scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.TruncatedSVD.html

sklearn.decomposition.TruncatedSVD — scikit-learn 0.23.2 documentation

6. SVD: Optimal Truncation [Python]

www.youtube.com/watch?v=epoHE2rex0g&feature=youtu.be

7. How does Netflix recommend movies? Matrix Factorization

www.youtube.com/watch?v=ZspR5PZemcs&feature=youtu.be

8. Clickthrough rate (CTR): Definition

support.google.com/google-ads/answer/2615875?hl=en

Clickthrough rate (CTR): Definition - Google Ads Help

9. Netflix Research: Recommendations

www.youtube.com/watch?v=f8OK1HBEgn0&feature=youtu.be

10. 왓챠가 넷플릭스와 경쟁할 수 있는 건 데이터에 미쳤기 때문이다

youtu.be/jT-LJidbG5U