추천기 종류

1. GenericUserBasedRecommender

2. GenericItemBasedRecommender

3. GenericBooleanPrefUserBasedRecommender

4. GenericBooleanPrefItemBasedRecommender

5. SVDRecommender (특이값 분해 기반 추천기)

6. RandomRecommender (랜덤 추천기)

7. CooccurenceRecommender

8. ALS-WR Recommender

고려 사항

수집 가능한 정보

• 평점
• 구매 이력
• 즐겨 찾기
• 조회 이력 : 전체, 최근

도메인 특화정보

• 사용자 정보 : 연령, 성별, 거주지, 직업
• 호텔 정보 : 유형, 가격대, 위치
• 시간 정보 : 계절

정보들을 통해 적절한 추천 모델을 만들어 개인화 추천을 해주어야함

이슈

• Cold Start 전략
• 익명의 사용자 처리
• 아키텍쳐