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2008.01.05 02:05

day 2 & 3 netflix prize/일지2008.01.05 02:05

netflix prize research day 2&3
-  노트북에 리눅스를 설치하고 코딩을 시작하였다.
- C++ 최적화 옵션 -static -O3를 사용하였다.
- 알고리즘 :
  1. 각 유저들의 rating을 기반으로 그룹화를 한다.
  2. 그룹을 바탕으로하여 실제 rating을 추측해낸다.
- 문제점 : 시간이 너무 오래걸린다. OTL
- 방향개선 : 통계자료 이용, db이용
TODO
  1. 주먹구구식이라도 알고리즘 적용하여 한번 풀어보기
  2. 베이지안 네트워크 적용하여 풀기. (통계프로그램의 분석을 통한 확률을 알고 있어야 한다.)

 - 가장 시급한 것은 알고리즘을 개선하는 것이다. 현재 한시간동안 영화를 대략 500개정도 군집화(그룹화)가능하다.
collaborative filtering에 대한 wikipedia자료 정리하기.

문제해결법에 대한 IDEA
1. 그때 그때 qualifying에서 나오는 자료를 보고 즉석 계산한다.
 -> 중복계산이 너무나 많다.
 
2. user들을 군집화시킨 후 알고리즘을 적용한다.(합리적...)
 
3. 영화제목으로부터 연관관계를 끌어낼 수 있을까(시리즈물, 어두운 분위기, 공포 등)
 - WWE
 - soldier
 - Dark
 - dragon ball
 - national geographic
 - 영화제목에 위의 단어가 들어있다면. 이용자가 시리즈물을 보고 평가한 결고를 반영할 수 있다.
 - (user base + item base)
 - 자주 검색되는 단어를 이용해도 된다.
 
4. 시간적으로 '최근' 취향이 비슷할 수록 가중치가 높아진다.
 - user간에 얼마나 '많은' 영화의 평점이 얼마나 '많이'같은지, 그 각각의 영화가 얼마나 시기적으로 '가까운'지에
대하여 유사도를 계산한다..
신고
Posted by Kwang-sung Jun
2008.01.03 06:08

day1 netflix prize/일지2008.01.03 06:08

netflix prize research day 1
-  netflix를 다운로드하고 자료의 생김새와 출력 형태를 정리하였다.
 
- 하루에 조금씩이라도 코딩을 하며 흥미를 잃지 않도록 격려한다.
 
- STL C++ 링크드리스트 또는 vector를 이용하여 작성해보자.

TODO
  1. 주먹구구식이라도 알고리즘 적용하여 한번 풀어보기
  2. 베이지안 네트워크 적용하여 풀기.
 
collaborative filtering에 대한 wikipedia자료 정리하기.

문제해결법에 대한 IDEA
1. 그때 그때 qualifying에서 나오는 자료를 보고 즉석 계산한다.
 -> 중복계산이 너무나 많다.
 
2. user들을 군집화시킨 후 알고리즘을 적용한다.(합리적...)
 
3. 영화제목으로부터 연관관계를 끌어낼 수 있을까(시리즈물, 어두운 분위기, 공포 등)
 - WWE
 - soldier
 - Dark
 - dragon ball
 - national geographic
 - 영화제목에 위의 단어가 들어있다면. 이용자가 시리즈물을 보고 평가한 결고를 반영할 수 있다.
 - (user base + item base)
 - 자주 검색되는 단어를 이용해도 된다.
 
4. 시간적으로 '최근' 취향이 비슷할 수록 가중치가 높아진다.
 - user간에 얼마나 '많은' 영화의 평점이 얼마나 '많이'같은지, 그 각각의 영화가 얼마나 시기적으로 '가까운'지에
대하여 유사도를 계산한다..
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Posted by Kwang-sung Jun
2008.01.02 08:57

이곳을 만들게 된 계기는 netflix 분류없음2008.01.02 08:57

netflix prize때문에 만들었습니다.
혹시 관심있는 사람들이 검색하다가 한번씩 들리지 않을까 싶기도 하고
아니 그보다도 제가 공부한 내용 적어놓으려고 말입니다. ㅎㅎ
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Posted by Kwang-sung Jun