CHAPTER 1 추천 시스템_1.1 추천 시스템_1.2 추천 시스템의 역사_1.3 추천 시스템의 종류_1.4 검색 시스템과 추천 시스템_1.5 정리CHAPTER 2 추천 시스템 프로젝트_2.1 추천 시스템 개발에 필요한 3가지 스킬_2.2 추천 시스템 프로젝트 진행 방법_2.3 정리CHAPTER 3 추천 시스템의 UI/UX_3.1 UI/UX의 중요성_3.2 서비스를 사용하는 사용자의 목적에 적합한 UI/UX 사례_3.3 서비스 제공자의 목적에 맞는 UI/UX 사례_3.4 연관 주제_3.5 정리CHAPTER 4 추천 알고리즘 개요_4.1 추천 알고리즘 분류_4.2 내용 기반 필터링_4.3 협조 필터링_4.4 내용 기반 필터링과 협조 필터링 비교_4.5 추천 알고리즘 선택_4.6 기호 데이터의 특징_4.7 정리CHAPTER 5 추천 알고리즘 상세_5.1 알고리즘 비교_5.2 MovieLens 데이터셋_5.3 무작위 추천_5.4 통계 정보나 특정 규칙에 기반한 추천_5.5 연관 규칙_5.6 사용자-사용자 메모리 기반 방법 협조 필터링_5.7 회귀 모델_5.8 행렬 분해_5.9 자연어 처리 방법에 대한 추천 시스템 응용_5.10 딥러닝_5.11 슬롯머신 알고리즘(밴딧 알고리즘)_5.12 정리CHAPTER 6 실제 시스템과의 조합_6.1 시스템 개요_6.2 로그 설계_6.3 실제 시스템 예_6.4 정리CHAPTER 7 추천 시스템 평가_7.1 3가지 평가 방법_7.2 오프라인 평가_7.3 온라인 평가_7.4 사용자 스터디를 통한 평가_7.5 정리CHAPTER 8 발전적 주제_8.1 국제회의_8.2 편향_8.3 상호 추천 시스템_8.4 업리프트 모델링_8.5 도메인에 따른 특징과 과제_8.6 정리APPENDIX A 넷플릭스 프라이즈_A.1 넷플릭스 창업_A.2 추천 시스템 개발_A.3 넷플릭스 프라이즈_A.4 넷플릭스의 추천 시스템_A.5 정리APPENDIX B 사용자-사용자 메모리 기반 방법_B.1 추천 과정(1): 사용자와 기호 경향이 비슷한 사용자 찾기_B.2 추천 과정(2): 예측 평갓값 계산하기_B.3 추천 과정(3): 사용자에게 추천하기