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"R을 이용한 추천 시스템"은 추천 시스템의 기초부터 심화 개념까지를 체계적으로 다룬 책으로, 특히 협업 필터링에 중점을 두고 있습니다. 추천 시스템은 아마존, 넷플릭스와 같은 글로벌 기업들이 활용하는 핵심 기술로, 개인의 취향을 분석해 맞춤형 서비스를 제공하는 데 필수적입니다. 이 책은 추천 시스템의 정의와 다양한 적용 사례를 통해 독자들에게 이 기술의 중요성을 알리고, 협업 필터링의 기본 알고리즘을 설명합니다.
저자 임일 교수는 정보 시스템 분야의 전문가로, 경영학과 컴퓨터 과학을 아우르는 깊은 지식을 바탕으로 이 책을 집필하였습니다. 그는 실제 기업의 데이터를 활용한 사례를 통해 독자들이 이론을 실제로 적용하는 방법을 배울 수 있도록 돕습니다. R 프로그래밍 언어를 사용하여 추천 시스템을 구현하고 분석하는 과정은 실무에서의 활용 가능성을 높여줍니다.
책의 구성은 단계별로 이루어져 있어 초보자부터 중급자까지 모두 이해할 수 있도록 돕습니다. 추천 시스템의 기본 개념부터 시작해 데이터 전처리, 유사도 계산, 추천 리스트 작성 등 실질적인 내용을 포함하고 있어, 데이터 분석 및 빅데이터 분야에 관심 있는 독자들에게 유익한 자료가 될 것입니다.
또한, 추천 시스템의 정확도를 분석하는 방법과 R을 통한 실습도 포함되어 있어, 독자들은 이론을 넘어 실제로 시스템을 구축하고 운영하는 데 필요한 기술을 익힐 수 있습니다. 이 책은 데이터 분석과 추천 시스템에 대한 깊은 이해를 원하는 모든 이에게 추천할 만한 필독서입니다.
목차
머리말 v
제1장 추천 시스템 소개 1
1.1 추천이란? 3
1.2 협업필터링의 알고리즘 7
제2장 추천 알고리즘 적용 분야 11
2.1 넷플릭스의 사례 13
2.2 아마존의 사례 16
제3장 추천 알고리즘과 분석 설계 19
3.1 User-based CF vs. Item-based CF 21
3.2 데이터 전처리 23
3.3 유사도(Similarity) 계산 25
3.4 Neighbor 크기 결정 29
3.5 예상 평가값의 계산과 추천 리스트 작성 32
3.6 정확도 분석 36
제4장 R을 이용한 추천 시스템 분석 43
4.1 R을 이용한 추천모듈(recommenderlab) 사용 45
4.2 온라인 유통회사의 추천 시스템 사례 48
4.3 데이터 전처리 50
4.4 R을 이용한 추천 시스템 분석 54
4.5 추천 시스템의 구현 77
제5장 요약 및 결론 81
제6장 연습문제 85
찾아보기 101
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