R, 파이썬(Python), 스파크(Spark), 머하웃(Mahout), Neo4j 기술을 이용해 협업 필터링, 콘텐츠 기반 추천 엔진, 상황 인지 추천 엔진과 같은 추천 엔진을 구현하는 가이드를 제공한다. 이 책에서는 산업계에서 광범위하게 사용되는 다양한 추천 엔진들을 다룬다. 4장에서는 추천 시스템을 구축할 때 일상적으로 사용되는 유명한 데이터 마이닝 기술을 다루며, 마지막 장에서는 추천 엔진의 미래에 대해 간략히 논의하는 시간을 가진다.
추천 시스템은 사용자 구매와 선호도를 예측하는 머신러닝(Machine Learning) 기법이다. 이러한 추천 시스템은 온라인 쇼핑 사이트나 동영상 공유 사이트에 여러 형태로 적용돼 있다.
이 책은 R을 사용해 어떻게 추천 시스템을 만드는지 보여준다. 먼저 추천 시스템에 관련된 데이터 마이닝(Data Mining)과 머신 러닝 개념을 살펴본다. 그런 다음 R을 사용해 추천 모델을 만들고 최적화하는 방법과 가장 많이 사용되는 추천 기법에 대한 개요를 설명한다. 마지막으로, 추천 시스템을 만드는 실용적인 사용 사례를 보여준다. 이 책을 읽고 나면, 자신만의 추천 시스템을 만드는 방법을 알게 될 것이다.
