day7, 8

netflix prize research day 7 & 8
<한일이라고는....>
삼성 SDS 관련 문서작성하였다.(PPT)
금요일은,... 001에 물난리가 나는 바람에 001을 쓰지 못하였고, 도서관으로 갔으나, 리눅스에서 무선 인터넷 안되는것 삽질하다가 이도저도 못했다.

TODO
 - mssql에 모든 데이터를 쑤셔 넣어 버리자!
  - 통계프로그램을 구했으니 슬슬 자료 분석도 시작해 봐야지
 - 2007년 1등한사람의 PDF를 종종 읽으며 연관기술을 습득하자.
 - STL사용법을 삽질기에 적어놓도록 하자.

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

*. user들을 군집화시킨 후 알고리즘을 적용한다.(합리적...)
 
*. 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.
 
*. 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..