<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[RSS Feed]]></title><description><![CDATA[RSS Feed]]></description><link>http://direct.ecency.com</link><image><url>http://direct.ecency.com/logo512.png</url><title>RSS Feed</title><link>http://direct.ecency.com</link></image><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sun, 12 Apr 2026 10:06:23 GMT</lastBuildDate><atom:link href="http://direct.ecency.com/created/collaborative-filtering/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[협업 필터링 (1)]]></title><description><![CDATA[콘텐트 기반 추천 시스템이 2000년대 초반 사용됐던 기술이라면 협업 필터링은 지금까지도 가장 널리쓰이는 추천 기술입니다. 아이템 유사성을 기반으로 추출한 특성을 사용하는 대신, 서로 다른 사용자들이 서로 다른 2개의 아이템을 평가한 유사성을 기준으로 추천합니다. 이에 따라 선호도 행렬을 이용하는 방법도 다릅니다. 콘텐트 기반 추천 시스템에서는 아이템 프로파일을]]></description><link>http://direct.ecency.com/recommender/@saemi32/1</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/recommender/@saemi32/1</guid><category><![CDATA[recommender]]></category><dc:creator><![CDATA[saemi32]]></dc:creator><pubDate>Fri, 09 Mar 2018 09:18:39 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/2gsjgna1uruvUuS7ndh9YqVwYGPLVszbFLwwpAYXa3zaXo91Xfe1mnfC5iUkt6RnfZ8W8mXDDQTjxobhWAdKtyRRNsGZWzhRd7GrYjFK6FwbSWLSm4?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[추천 시스템에 쓰이는 알고리즘 개요]]></title><description><![CDATA[안녕하세요? 새로 스팀잇에 진입한 샘이입니다. 앞으로 과학기술과 미디어 분야에서 범과학, 콘텐츠 관련 추천 알고리즘, 블록체인, 이들에 대한 애플리케이션, 사회적 논의 등에 대해 폭넓게 다루겠습니다. 많은 관심 부탁드려요! 첫번째 시리즈는 스탠포드 텍스트를 기본으로 추천 시스템을 소화하며 작성해 보았습니다. 협업 필터링 협업 필터링(CF, Collaborative]]></description><link>http://direct.ecency.com/recommender/@saemi32/4zjajb</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/recommender/@saemi32/4zjajb</guid><category><![CDATA[recommender]]></category><dc:creator><![CDATA[saemi32]]></dc:creator><pubDate>Mon, 26 Feb 2018 09:08:06 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/2gsjgna1uruvUuS7ndh9YqVwYGPLVszbFLwwpAYXZpAT3ZJjMYiRGgrVZTCVEoe5zms2WmhtLWjXvtbchMxihNhkQXgmvAP1H6NaHtoHs927KoM5MG?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[A perfect-sized tour through Collaborative Filtering]]></title><description><![CDATA[I have just read Collaborative Filtering Recommender System from The Adaptive Web. It is a great reading for those who want a broad notion of the Collaborative Filtering (CF) technique in recommendation]]></description><link>http://direct.ecency.com/recommendation-system/@andresespinosapc/a-perfect-sized-tour-through-collaborative-filtering</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/recommendation-system/@andresespinosapc/a-perfect-sized-tour-through-collaborative-filtering</guid><category><![CDATA[recommendation-system]]></category><dc:creator><![CDATA[andresespinosapc]]></dc:creator><pubDate>Sun, 27 Aug 2017 17:14:45 GMT</pubDate></item></channel></rss>