Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- ANNOY
- Tacotron
- 추천시스템
- Noise Contrastive Estimation
- CV
- SGNS
- Dilated convolution
- Implicit feedback
- Tacotron2
- NEG
- 백준
- Ai
- Collaborative Filtering
- TTS
- word2vec
- 부스트캠프 AI Tech
- BOJ
- RecSys
- FastSpeech
- Neural Collaborative Filtering
- Skip-gram
- wavenet
- 논문리뷰
- Recommender System
- FastSpeech2
- Item2Vec
- Negative Sampling
- CF
- ALS
- matrix factorization
Archives
- Today
- Total
목록Apriori (1)
devmoon
연관 규칙 탐색 알고리즘
이전 글에서는 찾아낸 연관 규칙 중에서 의미 있는 연관 규칙을 골라내는 2가지 방법에 대해서 살펴보았었다. 사실 어떤 것들이 좋은 것인지를 알아보기 전에 그 후보군을 만드는 것이 더 중요한 일이다. 아이템의 개수가 많아질수록 만들 수 있는 연관 규칙의 수는 절대적으로 수가 늘어나는데, 어떻게 모든 연관 규칙을 만들지 않고도 유의미하지 않은 것을 미리 걸러낼 수 있는지 알아보려고 한다. 연관 규칙을 탐색하는 알고리즘은 사실 연관 규칙 탐색에서 가장 중요하다고 할 수 있다. 실제로 그만큼 어렵고 해결하기 까다롭기 때문인데, 가장 naive 한 접근 방법(brute force)과 다음 3가지 연관 규칙 탐색 알고리즘이 존재한다. Apriori 알고리즘 DHP(Direct Hashing & Pruning) 알고..
AI/추천 시스템
2022. 10. 24. 01:12