모델기반 협업필터링

ㅇ 추천모델의 크기

   - 이웃기반 및 컨텐츠 기반 협업 필터링 보다 더 압축된 형태로 저장 (차원축소 가능) (latent space)

ㅇ 추천모델의 학습과 예측 속도

   - 모델을 학습을 해 놓으면 이걸 통해 계속 사용 가능

ㅇ 추천모델의 과적합 방지

   - sparse 한 데이터를 딥러닝의 경우 알아서 의미를 분석하여. 우리가 모르는 새로운 추천 가능 (패턴 찾기)    

   - cold start 문제 보완

   - 너무 sparse하면 유사성을 따지기 어려운데 이걸 딥러닝이 해결

 

ㅇ 종류

  - Association Rule Mining

  - Matrix Factorization (SVD, ALS)

  - Probabilistic Models (Clustering, Bayes Rules)

  - 기타 (SVM, RF,  Deep Learning)