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추천 엔진을 구축하기 위한 기본서
acorn+PACKT

추천 엔진을 구축하기 위한 기본서

R, 파이썬, 스파크, 머하웃, Neo4j를 이용해 추천 엔진 구축 시작하기

수레시 고라칼라 | 에이콘출판사 | 2017년 09월 06일 | 원제 : Building Recommendation Engines 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 2097 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2017년 09월 06일
쪽수,무게,크기 424쪽 | 824g | 188*235*21mm
ISBN13 9791161750460
ISBN10 1161750460

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책소개

R, 파이썬(Python), 스파크(Spark), 머하웃(Mahout), Neo4j 기술을 이용하여 협업 필터링, 컨텐츠 기반 추천 엔진, 상황 인지 추천 엔진과 같은 추천 엔진을 구현하는 가이드를 제공한다. 산업계에서 광범위하게 사용되는 다양한 추천 엔진들을 다루기 때문에 실무에 있어서 기본 내용들을 한눈에 파악할 수 있다. 추천 시스템을 구축할 때 일상적으로 사용되는 유명한 데이터 마이닝 기술을 파악할 수 있으며, 추천 엔진의 미래에 대해서 설명하기 때문에 추천 엔진에 대해서 많은 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는다.

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 수레시 고라칼라

Suresh K. Gorakala 인공지능에 주력하는 데이터 과학자다. 여러 도메인의 다양한 글로벌 고객과 협력하며, 향상된 빅데이터 분석 기법을 사용해 비즈니스 문제를 해결하는 데 기여하고 있다. 추천 엔진, 자연어 처리, 고급 머신 러닝, 그래프 데이터베이스와 관련된 폭넓은 작업을 했으며, 『R로 만드는 추천 시스템』(에이콘, 2017)을 공동 저술했다. 열정적인 여행자며, 취미 생활로 사진 작가를 겸하기도 한다.

목차

1장. 추천 엔진 소개
__추천 엔진 정의
__추천 시스템의 필요성
__추천 시스템을 운영하는 빅데이터
__추천 시스템 종류
____협업 필터링 추천 시스템
____콘텐츠 기반 추천 시스템
____하이브리드 추천 시스템
____상황 인식 추천 시스템
__기술 발전에 따른 추천 시스템의 발전
____확장 가능한 추천 시스템을 위한 머하웃
____실시간 확장 가능 추천 시스템을 위한 아파치 스파크
____실시간 그래프 기반 추천 시스템을 위한 Neo4j
__요약


2장. 첫 번째 추천 엔진 구축하기
__기본 추천 엔진 구축하기
____데이터 로드 및 형식 변환
____사용자 사이의 유사도 계산
____사용자의 등급 예측
__요약


3장. 추천 엔진 이해
__추천 엔진의 진화
__최근접 이웃 기반 추천 엔진
____사용자 기반 협업 필터링
____아이템 기반 협업 필터링
____장점
____단점
__콘텐츠 기반 추천 시스템
____아이템 프로필 생성
____사용자 프로필 생성
____장점
____단점
__상황 인식 추천 시스템
____상황의 정의
____사전 필터링 방식
____사후 필터링 방식
____장점
____단점
__하이브리드 추천 시스템
____가중 방식
____혼합 방식
___
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출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

* 첫 번째 추천 엔진 구축 방법
* 추천 엔진을 구축하는 데 필요한 도구
* 공동 작업, 콘텐츠 기반 및 교차 추천과 같은 추천 시스템의 다양한 기법
* 업무를 쉽게 할 수 있는 효율적인 의사 결정 시스템
* 다양한 프레임워크에서의 머신 러닝 알고리즘
* 실제 코드 예제를 사용한 다양한 버전의 추천 엔진 마스터링
* 다양한 추천 시스템의 탐색과 R, 파이썬, 스파크 등의 기술을 이용하는 구현 방법


이 책의 대상 독자

이 책은 R, 파이썬, 스파크, Neo4j, 하둡을 사용한 추천 엔진과 복잡한 예측 의사 결정 시스템을 이해하고 구축하려는 초보자나 관련 경험이 있는 데이터 과학자를 대상으로 한다.


이 책의 구성

1장. '추천 엔진 소개'에서는 데이터 과학자들에게 추천 기능에 대해 다시 설명하고, 초보자들을 위해 추천 엔진을 다룬다. 그리고 사람들이 일상생활에서 사용하는 인기 있는 추천 엔진을 소개하고 인기 있는 추천 엔진의 장점과 단점을 살펴본다.
2장. '첫 번째 추천 엔진 구축하기'에서는 추천 엔진의 세계로 떠나기 전에 영화 추천 엔진을 어떻게 만드는지 간단히 살펴본다.
3장. '추천 엔진 이해'에서는 사용자 기반 협업 필터링 추천 엔진, 항목 기반 협업 필터링, 콘텐츠 기반 추천 엔진, 컨텍스트 기반 추천인(recommender), 하이브리드 추천인, 머신 러닝 모델 및 수학 모델과 같은 모델 기반 추천인 시스템 등 널리 사용되는 다양한 권장 엔진 기술을 설명한다.
4장. '추천 엔진에서 사용되는 데이터 마이닝 기법'에서는 유사성 측정, 분류, 회귀, 차원 축소 기술과 같은 추천 엔진 구축에서 사용되는 다양한 머신 러닝 기술을 다룬다. 추천 엔진의 예측 성능을 테스트하는 평가 측정 항목도 설명한다.
5장. '협업 필터링 추천 엔진 구축하기'에서는 R과 파이썬에서 사용자 기반 협업 필터링과 항목 기반 협업 필터링을 작성하는 방법을 다룬다. 또한 R과 파이썬에서 사용할 수 있는 다양한 라이브러리도 살펴본다. 이 라이브러리는 추천 엔진 구축 시에 광범위하게 사용된다.
6장. '개인화 추천 엔진 구축하기'에서는 R과 파이썬, 그리고 콘텐츠 기반 추천 시스템 및 상황 인식 권장 엔진을 작성하는 데 사용되는 다양한 라이브러리를 사용해 개인화 추천 엔진을 만드는 방법을 설명한다.
7장. '스파크를 사용해 실시간 추천 엔진 구축하기'에서는 실시간 추천
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