진행하고 있는데 기존의 타깃논문의 성능평가 결과가 낮다.
근데 오류가 계속해서 나 (지침..) 구현은 되고 결과가 나왔는데,
전체 데이터셋을 가지고 결과도출이 잘 안된다.
진짜 유저를 나누어서 접근한 방식은 신박한 추천 방식이었는데, 성능이 이리 안좋아도 되는 것인지? 의문이다. (20년 논문이라고 하더라도..)
현재 추천 알고리즘에 사용되는 넷플릭스 프라이즈 받은? SVM 협업필터링으로 접근해도 저것보다 훨씬 좋은 성능이 나온다(23년)
뭔가..
이 문제점을 지금에서야 발견하긴 했는데,,
나야 나눈 클러스터링에서 성능 발달한 협업필터링을 조합해서 사용하면 될 것 같은데, 기존의 논문의 성능이 이렇게 안 나올 줄은 몰랐다. 0.01도 안되는 정밀도와 재현율이라면... 거의 0퍼센트 아닌..??ㅎ
지금의 기술 발달에 감탄해야 하는 것인지..
이분야만큼 진짜 매초단위로 바뀌는 곳은 없는 것 같다~
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