1. 추천 알고리즘 이란?
추천알고리즘은 다양하지만 이 글에서는 협업 필터링 방식의 추천 방식을 예로 설명드리겠습니다. 먼저 협업필터링 방식은 많은 사용자들로부터 얻은 정보에 따라 사용자의 관심사를 자동적으로 예측하게 해주는 방법입니다.
예시로 유저 A가 영화에 평점을 매겼을 때 유저 B가 비슷하게 준 경우 유저 B가 높게 준 영화가 있다면 해당 영화를 추천해줍니다. 영화 평점이 유저 B와 비슷하니 A도 평점을 높게 줄것이라고 예측하는 것 입니다.
2. ALS (Alternation Least Squares)
ALS는 사용자와 아이템 매트릭스를 서로 번갈아가면서 업데이트를 반복하며 최적화 후 사용자와 아이템의 관계에 따라 추천을 해주는 방식입니다. 먼저 사용자 혹은 아이템의 매트릭스를 작은 랜덤 값으로 초기화 시킨 후 상수처럼 고정시킵니다. 이를 특정 수식을 통해 사용자 혹은 아이템의 매트릭스를 계산하게 됩니다. 이 과정을 반복하면서 최적의 X,Y를 찾아내는 것입니다.