1. Basic Concepts

1.1. Introduction

**추천 시스템 (Recommender Systems, RecSys)**과 검색 시스템 (Information Retrieval Systems, IR)

공통점: 아이템을 탐색하고, 랭킹을 하여 사용자에게 제공

차이점: 추천 시스템은 검색 query가 아닌 사용자에 대한 정보를 바탕으로 추천을 제공

1.2. The Recommendation Task

<aside> 💡 The main computational task of any recommender system is to determine which items to show to a user in a given situation.

주어진 상황에서 사용자에게 어떤 아이템을 보여줄지 결정하는 것이 핵심 요소입니다.

</aside>

<aside> 💡 to compute an estimate of the absolute or relative relevance of individual items for a given user

이를 위해 사용자와 가장 관련성이 높은 아이템을 추정합니다.

</aside>

Formula:

• a set of users $U$
• a set of items $I$
• a utility function $f : U \times I \rightarrow R$

$$ ⁍ $$

유틸리티 함수 $f$는 사용자에게 아이템의 상대적인 가치나 유용성을 나타내는 척도로 사용