Anand Rajaraman과 Jeffrey Ullman이 스탠포드 대학에서 "Web Mining"이라는 과목의 수업교재로 사용하는 "Mining of Massive Datasets"라는 교재의 제9장(Chapter 9) "Recommendation Systems"에 소개된 개인화 추천 시스템과 관련된 기술들의 관계입니다. 개인화 추천 기술 분류 Content-Based Recommendation Item Profiling Discovering Features TF.IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) Distance/Similarity (Chap. 3, "Finding Similar Items" 참조) Measures Jaccard, Cosine, ...

저희 회사(넷스루)에서 추천 솔루션을 개발하면서 많이 참고한 서비스 중 하나가 바로 아마존닷컴(Amazon.com)입니다. 아주 유명한 쇼핑몰일뿐만 아니라 개인화 및 추천 서비스를 매우 풍부하게, 그것도 썩 괜찮은 수준으로 제공하는 곳이 바로 아마존닷컴 사이트입니다. 아마도... 우리나라의 많은 온라인 비즈니스 사이트들 또한 아마존닷컴과 같은 풍부한 개인화 추천 서비스를 하고 싶을 것입니다. (돈과 시간과 사람만 있으면 못할것이 없겠죠. 문제는... 제한된 돈과 시간과 사람을 가지고 얼마나 양질의 결과를 만드느냐가 아닐까요? 그래서 저희 회사에서도 그런 솔루션을 만들고 있는거구요. 저희 회사의 고객사 가운데 많은 곳이 온라인 비즈니스를 하는 곳들입니다.) 그럼... 아마존닷컴의 추천 서비스를 한 번 둘러..