Recommendation System 에 는 크 게 두 가지 가 있 다 . ​ 1 ) Content based filtering method - item 마다 actual content 를 이용 함 ( 유사 도 기반 ) ​ 2 ) Collaborative filterting method - User 마다 직접 점수 를 매긴 iterm 들 에 대한 rating 을 이용 해서 추천 ( 각각 의 유저 는 비슷 한 다른 유저 들 과 동일 하 게 행동 한다는 가정 . 서로 영향 끼침 ) ​ 이 를 하 기 위한 두 가지 방법 은 ( 1 ) Memory based method - 과거 의 rating 에 base 해서 추천 ( 지금 까지 유저 의 누적 데이터 를 기반 으로 ) ( 2 ) Model based method - 데이터 를 가지 고 모델 을 만든 다음 에 모델 을 기반 으로 추천 ​* 영화 추천 을 하 는 것 으로 는 Matrix Factorization 이 있 다 ( 영화 평점 matrix 이용 . 모든 평점 데이터 가 다 있 는 게 아니 지만 유사 데이터 로 추측 해서 채움 ) ​ i 번 째 user 가 j 번 째 영화 를 본 rating ( 예상 평점 찾 기 ) 봤 으면 1 안 봤 으면 0 해서 데이터 화 시켜서 차이 가 적 은 애 들 을 찾아냄 ​ 요즘 은 평점 말 고도 , 줄거리 장르 등 을 활용 해 다른 모델 ( PLSI ) 로 주제 를 찾 고 이 매트리스 에 쓰 는데 도입 함 ​ 그래서 Likelihood 가 다음 과 같 아 짐 ​