Learn Arcadia Data – Datasets and Dashboards

안녕하세요 제 이름은 John Cena입니다 이 비디오에서 Arcadia 데이터를 사용합니다

데이터 세트를 관리하는 방법과 스매쉬 보드 만들기 나는 또한 리뷰 할 것이다 Arcadia 데이터에서 사용할 수있는 몇 가지 새로운 기능 42 그러나 Arcadia 데이터에 대한 첫 번째 정보 Kitty Enterprise를 통한 셀프 서비스 비즈니스 활성화 귀하의 데이터에 대한 인텔리전스 백 백 브라우저 기반 Arcadia Enterprise 비율 즉각적인 비주얼 및 권고뿐만 아니라 실시간 bi 동영상의 1 부에는 리뷰가 포함되어 있습니다 시카고 데이터 포털 URL 데이터 집합 만들기 간단한 계기판을 만들 때 새로운 기능을 포함하여 탐색기 비주얼 2 부는 TV 데이터 센터 건물 검토 더 정교한 대시 보드 수정 비주얼 및 필터링 및 드릴링 상세한 데이터 세트 시카고의 도시는 열려있는 데이터 포털입니다 당신은 City-Data를 찾을 수 있습니다 데이터를 자유롭게 다운로드하거나 연결할 수 있습니다

자신의 분석을 위해 데이터 세트는 하루에 한 번 이상 사용 가능합니다 개방형 데이터 포털이 필요합니다 Rahm Emanuel 시장이 서명 한 행정 명령 2012 년 12 월 10 일에 오늘의 운동의 목적을 위해 목록 인 데이터 세트를 사용하고있다 모든 시카고 직원의 전체 이름 부서 및 직책을 완료하십시오 아카디아 데이터는 허용합니다 플랫 파일을 통해 데이터를 가져 오거나 URL 메소드 로드되면 날짜가 지속됩니다

새로운 테이블을 기존 테이블에 추가 데이터 저장소 빠른 최상위 등급 막대 클릭의 데이터 링크 데이터 추가 URL 옵션 선택 URL을 입력하고 데이터 가져 오기를 클릭하면 완료됩니다 이제 사용 가능하며 가입 할 수 있습니다 다른 기존 데이터 세트와 함께 Arcadia 데이터를 사용하여 논리적으로 만들 수 있습니다 의미론을 모델링하는 데이터 세트 여러 데이터 소스 간의 관계 데이터 세트를 사용하여 빌드 가능 혼합 된 시각적 대시 보드 및 응용 프로그램 빠른 택시 지불 및 검토하자 링크 오른쪽에 새로운 링크를 만듭니다

데이트 사이트 새로 고침 및 통계 계산 이제 샘플을 검토 할 수 있습니다 내 데이터에 관한 데이터 및 기타 정보 오른쪽에있는 새 데이터 세트를 클릭하십시오 테네시의 임금은 이름을 클릭하고 만들기를 클릭하십시오 이제 새로운 데이터 세트를 만들었습니다 시카고 지불 이 데이터 세트를 사용하여 대시 보드 및 비주얼 더 자세히 보시려면 Chicago Payday를 클릭하십시오

2 세트는 매우 쉽습니다 데이터 세트의 필드를 빠르게 변경 왼쪽 메뉴의 필드를 클릭하십시오 필드 편집 버튼 탐색 변경 치수 및 치수 유형 변경하지 않고 논리적 데이터 유형 변경 우리가 숨길 수있는 근원 일반적으로 사용되지 않는 필드 마지막으로 전체를 자세히 살펴 보겠습니다 또는 파트 타임 필드를 변경하십시오 더 친근한 용어로 표시 이름 우리는 또한 기본값을 변경할 수 있습니다

집계뿐만 아니라 해당되는 경우 유전자형 완료되면 적용을 클릭하고 마침내 우리의 변화를 저장 아카디아 날짜가 기입되어있어 사만다 클레어 Arcadia 데이터를 사용하면 비주얼 및 대시 보드 사용자 정의 이제 비주얼을 만들 준비가되었습니다 Chicago Payday 2 세트는 이전에 지어졌습니다 섹션에서 우리는 또한 explore visual create라는 새로운 기능 화면 디자이너의 오른쪽 상단 구석에있는 대시 보드 당신이 테이블을 보게 될 것 같습니다 Chicago Payday 2를 대표하는 것으로 나타납니다 연필을 넣으세요

시각을 수정하다 연봉에서 언급 할 부서 시각 선반에 다음으로 우리는 Explorer visuals를 클릭합니다 현장에서 추천 영상 모음을 선택했습니다 무슨 팩이 나타납니다 거품 경찰과 불이 어떻게 나타나는지 보여주기 때문에 비례 적으로 더 큰 선택 옷을 입고 대시 보드로 돌아 가라 경찰 버블을 중단하고 슬릭 (Slick) 쇼를 자세히 설명했다 데이터를 검토 경찰의 구성원 우리가 할 수없는 거품을 만들어 냈어

필요에 따라이 데이터를 다운로드하거나 이메일로 보내십시오 2 부는 TV의 리뷰를 포함한다 보다 정교한 대시 보드를 만드는 데이터 세트 비주얼 및 필터링 및 세부적인 드릴링 데이터 세트 TV 뷰어 데이터 세트는 날짜를 제공합니다 시청중인 채널 및 프로그램 시간 비즈니스 사용자가 탐색하고 싶어한다 사용자가 TV를 볼 때 시청중인 프로그램 및 채널 이메일 마케팅 캠페인을 만들려면 빠른 테스트 TV 데이터 세트 및 그런 다음 새 대시 보드를 클릭하십시오

비주얼 디자이너 인터페이스가 제공됩니다 우리는 두 가지 비주얼을 만들 것입니다 이제 필터에서 마우스를 가져갑니다 테이블 위에서 연필을 클릭하십시오 업데이트를 편집하려면 문자열 및 레코드 수 비주얼 셀프를 클릭 한 다음 탐색기 비주얼 그 중 하나의 열이 8 문자열에 있기 때문에 탐색기 인터페이스 제안 캘린더 히트 맵 이후 빠른 검토 우리는 달력을 선택한다

히트 맵을 클릭하고 시청률을 절약하십시오 가을과 주말에 높습니다 이제 다른 시각적 투어 대시 보드를 추가해 보겠습니다 오른쪽에있는 새 비주얼을 클릭하십시오 새로운 비주얼 테이블이 나타난다

수정하려면 연필을 클릭하십시오 채널 프로그램에서 시각 선반에 기록 수 클릭 작업자가 선택한 순서대로 계산됩니다 탑 K는 50을 입력 이것은 우리의 시각을 채널에서 가장 많이 시청되는 50 개의 프로그램 이제 탐색기를 클릭하십시오 비주얼 옵션 무엇을 빨리 검토할까요? Arcadia 데이터에 대한 시각적 추천 만든 네트워크 시각은 매우 흥미 롭습니다 좀 더 전통적인 방식으로 수평 바에 가라

저장 및 닫기를 선택하십시오 이제 다른 옵션을 살펴 보겠습니다 우리는 우리의 비주얼로 할 수있다 다음으로 캘린더 히트 맵을 녹색 선택 시각적 옵션 및 색상 선택 색상을 재검토하는 것은 무엇인가요? 옵션을 선택하고 녹색 캘린더 히트 맵을 선택하십시오 다음에는 전설을 제거 할 것입니다

수평 막대에 시각적으로 사용하여 같은 과정이 탐색을 선택한다 시각적 인 수평 막대의 옵션 수평 설정 검토 설정 선택 바 시각적 추천 준비가되면 조명과 우리가 완료되었습니다 이제 필터를 추가 할 것입니다 채널 필드에서 필터를 클릭하십시오 비주얼 디자이너의 오른쪽에 그런 다음 채널 입력란을 클릭하십시오

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이제 우리는 당신의 목록을 가지고 있습니다 이메일 캠페인 Arcadia 데이터를 사용하면 비 VI 전문가는 귀하의 데이터 호수 자산 감사합니다 보고있다

20181230 12월 31일이 아빠 생일인데…

20181230 12월 31일이 아빠 생일인데 월요일이라 일요일에 초 불기로 해서 독서실에서 일찍 나왔다 역시 공부를 안한다 집중력도 너무 안 좋았다 그리고 그동안 공부법 봐오기만 했지 막상 내가 그렇게 할라니깐 어떻게 해야하는지도 모르겠고 잘하고 있는지도 모르겠다 오늘은 더 열심히 사는 걸로

[스타] 얼짱 박태준 성형전 과거 수술 실패 이유

얼짱 박태준 성형전 과거 수술 실패 이유 먼저, 박태준의 이름부터 짚을 필요가 있습니다 많은 웹툰 작가들이 필명을 사용하는데 반해, 박태준은 자신의 본명을 사용하고 있죠

박태준: 솔직히 난 유명해지고 싶다 그래서 웹툰 작가를 할 때도 내 이름을 그대로 사용했다 내가 만화를 그려서 봐주면, 사람들이 내 이름을 알아야 하는데 필명을 지으면 나를 모를테니까 얼짱 만화가 웹툰작가 박태준은 1984년 9월 3일 서울 중구에서 태어납니다

(웹툰 박태준 고향 서울) 올해 34살이죠 (박태준 나이) (박태준 키, 얼짱 웹툰 박태준 실제키) 173cm (박태준 학력 학교) 대광고등학교 졸업

상명대학교 만화과 중퇴 (박태준 프로필 경력) 2000년대 초반 얼짱으로 유명해지고, 케이블 TV의 얼짱시대에 출연하면서 10대들 사이에서 엄청난 인기를 얻게 됨 2010년 쇼핑몰 아보키스트 운영 시작 2010년 케이블채널 K-STAR 예능프로그램 꽃미남 주식회사에 출연 결국 박태준은 주영훈의 곡을 받아, 얼짱 박지호, 이치훈과 함께 꽃미남 주식회사란 그룹으로 가수 데뷔

2014 웹툰 외모지상주의를 발표하면서, 만화가로 데뷔 이후 박태준은 나 혼자 산다, 동상이몽 괜찮아 괜찮아, 해피투게더 등에 출연하면서, 이말년 기안84 등과 함께 인지도가 높은 웹툰 작가 중의 한명이 됩니다 먼저, 박태준의 이름부터 짚을 필요가 있습니다 많은 웹툰 작가들이 필명을 사용하는데 반해, 박태준은 자신의 본명을 사용하고 있죠 박태준: 솔직히 난 유명해지고 싶다

그래서 웹툰 작가를 할 때도 내 이름을 그대로 사용했다 내가 만화를 그려서 봐주면, 사람들이 내 이름을 알아야 하는데 필명을 지으면 나를 모를테니까 이런 박태준의 생각과 더불어, 그의 어린 시절을 살펴볼 필요가 있습니다 먼저, 박태준의 고향은 서울 중구 약수시장 인근입니다

박태준: 약수시장에서 자랐으며, 여기가 고향이다 과거에 이곳에서부터 장사를 시작했다 박태준: 어린시절 매우 가난했으며 부모님이 자주 싸우고 동생도 입을 닫는 등, 집안이 화목하지 않았다 박태준: 집이 가난했다

어린 시절 어머니가 어묵을 판 돈으로 생활했다 박태준: 어린 시절을 돌이켜보면 우울했던 기억밖에 없다 집안 형편이 좋지 않아서 매사에 자신이 없었고, 중학교 3년 내내 같은 신발을 신고 다닐 정도로 나를 꾸밀 줄도 몰랐다 게다가 박태준은 아버지와의 사이도 좋지 않았습니다 박태준: 고등학교 졸업 후 집을 나온 뒤 어머니는 자주 연락하지만 아버지는 만나지 않았다 나중에 방송에서 수년만에 아버지와 전화 통화를 했는데, 아마 어린 시절부터 쌓였던 아버지의 무능력에 대한 감정이, 아버지와의 거리를 멀게 만들었던 것 같네요 아무튼 고등학교 3학년때까지 박태준의 일상은 무척 평범했습니다 가난한 집의 아이이자, 그럭저럭 좀 잘 생긴 남학생이었지만, 주변에서 주목을 받지는 못하던 평범한 학생이었죠

이랬던 박태준이 고3때부터 극적인 변화를 갖기 시작합니다 박태준: 내 웹툰 외모지상주의의 주인공 박형식은 원래 뚱뚱하고 못생겼다 그래서 학교에서 늘 왕따를 당하는데, 나중에 주인공이 다른 학교를 전학을 가게 되면서 갑자기 멋진 몸을 갖게 된다 그때부터 인생이 달라진다 박태준: 많은 분들이 이 부분을 픽션이라고 생각하시는데, 원래 내 과거 경험이 반영된 에피소드이다 내가 고3때 다른 학교로 전학을 가게 됐고, 그때부터 나를 꾸미기 시작했는데, 주변 사람들의 반응이 달라지더라 박태준: 나 자신을 꾸미기 시작하면서 친구들로부터 ‘잘생겼다’는 말을 들었다 그때부터 자신감도 생겼고, 인생도 달라지기 시작했다

그리고 고등학교 졸업 후 박태준은 성형수술도 하게 됩니다 박태준의 성형전 사진을 보면 파악할 수 있는데, 박태준이 눈과 코 등을 성형한 것이죠 박태준: 눈과 코를 성형했다 성형후 사진이 인터넷에 퍼지면서 얼짱으로 불리게 됐다

박태준: 사실 그때에는 내가 외모에 지나치게 집착했던 것 같다 내가 주변에서 처음으로 관심받고 인정받았던 이유가 ‘외모’때문이었으니 박태준: 처음에는 성형외과에서 협찬이 와서 성형을 했는데, 그게 실패를 하게 되었다

그래서 의사 선생님이 나에게 계속 AS를 해주겠다고 연락이 왔다 하지만 결국 4번째 수술에서 의사 선생님이, 귀에 더 이상 연골이 없다고 하시면서, 당황해하시더라 실제로 성형 수술 초기에 박태준의 눈과 코에는 너무 인위적인 면이 두드러졌습니다 이 때문에 박태준이 재수술을 해서 지금은 얼굴이 많이 나아진 것이죠

아무튼 박태준은 원래 준수한 얼굴이었다가 성형 수술을 계기로 얼짱으로 유명해졌으며, 결국 얼짱시대 등의 케이블 방송 등에 출연하여 유명세를 타게 됩니다 참고로 박태준이 얼짱으로 본격적으로 유명해지기 전에, 또 한번의 경제적인 시련을 겪게 됩니다 원래 박태준은 어릴 때의 꿈이었던 만화가가 되기 위하여 상명대학교 만화과에 입학을 했는데, 등록금 마련할 돈이 없어서 학교를 중퇴하고 말았죠 박태준: 등록금을 못내서 만화과를 관둘 때, 나중에 꼭 돈벌어서 환갑이 되기 전에는 반드시 만화가가 되겠다고 다짐했었다 박태준: 원래 만화가가 꿈이었지만, 돈을 벌기 위하여 접어야 했다

만화에 대한 꿈은 나중에 여유가 생긴 다음인 40대, 50대가 되면 하자, 라고 생각했다 박태준: 당시 집이 동대문에 있었는데, 자연스럽게 옷을 팔기 시작했다 그리고 박태준은 쇼핑몰을 한다고 고생을 하는데, 결국에는 얼짱으로 유명한 본인의 유명세 등을 바탕으로, 쇼핑몰 운영에도 성공하게 됩니다 이미 지난 2011년에 박태준이 연간 200억원을 번다는 소문이 파다했을 정도였죠

(참고로 원래 쇼핑몰을 시작한 때는 2008년이었고, 아보키스트 정식 론칭은 2010년) 2011년 현영이 식신로드에 출연한 박태준에게 정말 1년에 200억을 버느냐? 그러자 박태준은 이렇게 부인합니다 200억원은 정말 과장됐다

그리고 저에게 자꾸 돈 얘기를 하시면 안 된다 저도 다른 사람에게 인사를 하면 반겨주셔야 하는데, 상대방이 저에게 ‘돈이 많으시다면서요’라고 안부를 묻는다 2011년에 200억원이 좀 과장되었다고 하더라도, 굉장히 돈을 잘 버는 것은 사실이었던 것 같습니다 왜냐하면 그 이후에도 이런 소문이 끊이지 않았기 때문이죠

100억 청년, 300억 재벌 등 그리고 위에서 언급한 것처럼, 박태준은 가수로도 데뷔하고, 또한 원래의 꿈이었던 웹툰 작가로도 활동하게 됩니다 결국 자신의 꿈을 이루게 되었네요 과연 이렇게 능력좋은 박태준과 여자친구의 연애담은 어떤 형태일까요? 뛰는 박태준위에 나는 여자친구가 있네요

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1000원 x 12개월 x 20년으로 계산하면

’24만원’이라는 가격차이가 발생하게 됩니다.



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가입한다면 나중에 보장을 받아야 할 때,


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☞ 보상금 지급 제한부분을 될수 있는 부분을 놓치거나.


이러한 초기 보험약관 미숙지로 본인이 손해 입을 확률이 커지므로 최소한

실비보험 상품 3개 이상은 비교를 해보시는게 추후에 금전적인 손해를 막을수 있습니다





※ 실비보험 가입 전 체크사항 ※

………………………………………………………

☞ 보험은 언제 가입하는 것이 제일 좋을까?

매년 보장성보험 혜택(보장)부분이 줄어드는 추세라서

가능하면 한 살이라도 젊을때 가입 해야함.

나이가 어릴수록 월 납입료는 내려가게 되고,

나이가 많아지면 같은 보상이라도 금액대가 높아짐


☞ 단독형 / 통합형

단독형 : 중복보장이 안되므로 다른보험이 가입되어있으면 기본 실비보장만 받는것.

통합형 : 실비 + 암 + 3대질병등 다양하게 넓은 보장을 받을수 잇는것.


☞ 순수보장형 / 만기환급형

순수보장형 : 적립금이 없거나 작은것, 만기환급형에 비해 보험료가 저렴.

-보험만기 때 환급금이 없는 방식

만기환급형 : 적립금이 큰것을 의미함. 순수보장형에 비해 보험료가 비쌈.

-보험만기때 납입했던 보험료에서 50%환급, 70%환급, 100%환급


☞ 갱신형 / 비갱신형

본인의 나이를 보고 결정하여야함.

연세가 많으신분은 갱신형 / 그 외에는 비갱신형이 유리함.


☞ 만기기간

100세 시대인만큼 보장기간은 길게 설정하는게 좋음.

나중에 다시 재가입 하고 싶어도 나이나 과거 병력으로 제한을 받게 되므로

보장기간이 가장 긴 걸로 선택해야함.


☞ 특약구성

부모님이나 사촌,이모,삼촌 등 가족력을 따져 특약 구성하는게 중요.

(가족 내력이 기관지가 안좋다, 신장 쪽이 안좋다, 심장 쪽이 안좋다.등)

………………………………………………………


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noc18-ee31 Lecture 79-Matrix Completion Problem in Big Data: Netflix-II

안녕하세요,이 대규모 오픈 온라인 과정의 다른 모듈에 오신 것을 환영합니다 그래서 우리는 Netflix 문제 andhow이 문제를 해결하는 방법은 사용자 등급을 예측하는 방법입니다

그 또는 그녀가 보지 못했던 영화는 우리가 계속 토론하도록했다 그래서, 당신은 찾고 있습니다 우리가 말한 Netflix 문제는 근본적으로 행렬 완성의 특별한 경우입니다 또는 행렬 완성 문제로 불릴 수있는 일반적인 종류의 문제에 속한다 문제

그리고 우리는 당신이 평가를 표현할 수 있다는 것을 보았습니다 영화 m에 대한 각 영화 럼 사용자 u의 평균 플러스 각 사용자에 대한 편향 플러스 편향 각 영화마다 이제 영화의 동향이 발생하기 때문에 조금 더 자세히 설명해 드리겠습니다 시간이 맞으면 바뀐다 그래서 영화에 대한 감정이나 영화에 대한 감상 영화가 갑자기 인기가 있습니다

그래서 영화의 경향은 시간이 다릅니다 통계적으로 정적 인 것이 아니기 때문에 시간이 변하기 때문에 동적입니다 그래서 나는 할 수있다 보다 세련된 모델을 영화의 무드 편향의 함수로 모델링 해보십시오 시간 n에서의 m은 시간 n에서의 영화 n에 대한 고정 바이어스 + 바이어스로 표현 될 수있다

그래서 이것은 시간 의존성입니다 그래서 이것은 고정 된 고정 바이어스입니다 이것은 기본적으로 바이어스의 구성 요소 인 시간에 따라 달라지는 구성 요소입니다 마찬가지로 사용자 환경 설정이나 사용자 환경 설정은 때때로 예를 들어 시간과 함께 발전합니다 당신은이 영화가 그 시간보다 앞서 있다는 말을 듣는다 그것은 그 영화가 그다지 가치가 없다는 것을 의미한다

사용자 또는 영화가 현재 막 나왔지만 얼마되지 않았습니다 사례가 그래서이 네 번째 사용자가이 영화에서 적절하게 개발되었거나 적절하게 변화했습니다 당신의 빛에서 볼 수 있습니다 따라서 사용자 기본 설정 사용자 편향 또한 다양합니다 시간 괜찮아 그래서 고정 된 부는 이제 다시 고정 바이어스 부이다 plustime 다양한 구성 요소 롤빵 플러스 거기에 시간의 기능 나는 이것을 설명하려고하는 또 다른 요소입니다

이것은 흥미 롭습니다 그리고 이것은 협력하고 있습니다 등급 시스템의 그래서 이것은 이전과 마찬가지로 고정 바이어스입니다 이것은 당신의 시간 변화하는 구성 요소입니다 이 시그마는 기본적으로 흥미로운 것입니다

Netflix 또는 동일한 계정을 여러 사용자가 사용할 수있는 등급 시스템 그래서, 한 세트의 평점은 가족의 남성 구성원에 의해 주어질 수도 있고 또 다른 집합 또는 다른 사람에 의해 주어질 수도 있습니다 자녀에 의해 주어질 수있는 비율의 집합 그것은 여성 구성원에 의해 주어질 수있는 또 다른 비율의 집합이다 가족의 등등 동일한 계정의 다른 사용자는 다른 특혜가 있습니다 따라서이 계정에 대한 설명은 다른 사용자 제공으로 인한 단기간의 편견을 설명합니다 배치의 평가 따라서 이것은 특정 배치에 대한 바이어스로 생각할 수 있습니다

등급이나 단기 바이어스 또는 일괄 처리보다 단기적인 중간 정도의 예 : 다른 사람들은 계정을 사용하고 일괄 적으로 영화를 평가하고 각 일괄 처리는 특정 바이어스를 확인 했으므로 이것은 흥미로운 부분입니다 그러므로, 이것은 일괄 처리입니다 일괄 적으로 등급에 대한 등급 편향을 평가하므로 매우 까다롭지는 않습니다 이것이 어떻게 모델링 될 수 있는지 알아보십시오 예를 들어 간단한 예제를 보자

3 개의 영화로 구성된 이전 모델 자체를 다듬을 수 있습니다 AB Cwe에게는 사용자 3이 있습니다 일러스트 레이션의 목적은 이전에 기억해 두었던 것입니다 2 5 4 1 월에 나온 영화 또는 1 월에 영화를 평가 했으므로 특정 해의 1 월 그리고 이것은 우리가 배치 1에 해당한다고 말한다

이것은 배치 2에 해당합니다 다시 이것은 대응하므로 배치입니다 배치입니다 하나는 배치 번호입니다 그래서, 어떤 사람을 3 명이나 사용하십시오

사용자 1과 동일한 계정을 사용 중입니다 첫 번째 배치에서 1 월에 A와 C가 평가되었습니다 같은 달에 다른 사람이 영화 B를 평가했지만 다른 배치에서는 승인 그래서 이것이 그 의미입니다 따라서 이제 모델을 다시 개발할 수 있습니다

그래서, 2 첫 번째 일괄 1 월에 사용자 3 영화 A에 대한 평가입니다 물론 그 평균 인 ra로 표현되고, ba와 영화의 편향을 더한 값으로 남겨 둡니다 1 월 최근 출시 된 영화가 1 월에 매우 인기가 있을지도 모릅니다 등등 플러스 b 3 플러스 시그마 3 1 배치 1에 해당하는 바이어스와 플러스 바이어스 1 월 1 일 동안 사용자 3b 3의 시변 구성 요소

그래서, 이것은 1 배에 해당하는 일괄 바이어스 바이어스 바이어스입니다 영화의 바이어스입니다 a 1 월에 특정 시간 b 3은 해당 사용자에 대한 사용자 3의 바이어스입니다 하나 다시 비슷하게 5를 쓰면 평균이됩니다

1 월 1 월에 사용자 3이 제공 한 영화 b의 등급입니다 그만큼 두 번째 배치는 B의 바이어스와 B의 바이어스이며 1 월의 시간 변동 컴포넌트 사용자 3의 고정 바이어스 + 사용자 3의 배치 바이어스 + 배치 2plus 사용자 3의 바이어스의 가짜 바이어스 시간 변화 성분의 바이어스 마찬가지로 1 월 영화 C의 사용자 3 등급에 해당하는 4를 가질 수 있습니다 1 월과 1 일 배치는 사용자 영화의 우리의 플러스 BC 바이어스가 될 것입니다 고정 영화 C의 편향 플러스 1 월의 편향에 대한 시간 변동 요소 플러스 배치 1에 대한 배치 바이어스와 사용자 시간 가변 구성 요소의 바이어스를 더한 사용자 3의 바이어스 그리고 1 월의 사용자 3에 대한 편견 이제는 더 많은 편견이 생겨서 양식에서 최소 자승법과 비슷한 최소 자승을 다시 형성 할 수있다

편견을 풀어 주자 그래서, 이전의 문제와 유사합니다 또는 이전 시나리오와 유사하게 이전 모델과 유사하게 말할 수 있습니다 우리가 이전의 이전 모델에 의해 의미했던 것이 단순히 럼 같음 ra와 고정 된 것임을 기억하십시오 사용자 u에 대한 바이어스와 영화에 대한 사전 고정 바이어스와 유사한 고정 바이어스 그리고 비슷한 이전 모델 양식 최소 제곱 이제 전문가 최소 제곱 최소 제곱 최소 모델 제곱 문제를 풀고이 단계에서 여러 가지 편견을 다시 계산하면됩니다

예측하다 바이어스를 누락 예측 q hatum은 이제 평균 바이어스로서 얻어 질 수있다 평균 플러스 또는 q 모자 음 등급 또는 oror의 예측은 우리가 예측 r 모자 예측 of m 사용자의 u는 ra plus bu에 편향을 추가하여 얻을 수 있습니다 시간에 따라 변하는 성분 bu n과 시간에 따라 변하는 바이어스 그래서, 시간 의존적 사용자 바이어스 시간 종속 바이어스 영화의 시간 의존 바이어스 m

이제이 모델을 약간 수정할 수 있다면 더 나아가서 우리는 이제 편차를 뺀 다음 더 잘 뺄 수 있도록 더 세분화 할 수 있습니다 편견 없어 그래서, 우리는 우리가 여기서 멈추지 않을 것입니다 이러한 다양한 편견을 없애는 편견을 뺍니다 그래서 우리는 q를 쉼표로 뺀 것을 쉼표로 빼고 쉼표를 빼기로합시다

n – b는 쉼표입니다 따라서 우리가 호출 할 수있는 편견을 제거한 후 등급을 매기고 있습니다 이것은 편향된 등급 또는 편향되지 않은 것으로 우리는 편향된 등급 또는 혁신은 우리가 예측할 수 없었던 것입니다 그래서, 당신은 모든 우리가 편향된 등급을 가지고 있거나 현재 신호 처리에서 이것을 호출 할 수있는 편견 혁신이라고도하는 경우도 있습니다 그래서, 당신을위한 예측을위한 특정 모델 그 예측에서 얻은 것을 제거하십시오

남은 것은 당신이 갖고있는 것입니다 예측할 수 없거나 이것이 참신한 양 또는 혁신입니다 그리고 이제 너는 사용할 수있는 다양한 등급에 해당하는 혁신을 형성 할 수 있습니다 1 2 3 영화 ABC, 물론 사용자 2는 영화를 평가하지 않았습니다 b 우리가 예측하려고 노력하는 것

그러나 그에 상응하는 혁신을 계산할 수 있습니다 다른 모든 사람들에게 q 1 A q 1 B q 1 C q 2 A q 2 C q 3 A q 3 B q 3 C 이제 이것이 없습니다 이제 q 2 B 또는 q 2 B를 계산하는 방법 사용자 2와 모바일 B에 대해이 간단한 방법을 계산하는 방법을 이것을 계산하는 것은 단순히 영화에 해당하는 혁신의 평균을 취하는 것입니다 사용자 2가 2 A와 2 C로 반환되었습니다

따라서 간단한 모델을 다시 여기에서 확인해 보겠습니다 간단한 모델을 보라 간단한 모델은 q 2 B이다 추정 모자는 q 2 A와 q 2 C로 나누어진다 2 오케이

이것은 단순한 모델입니다 그렇다면 이것을하면 평가가 생성됩니다 r 2 B가 q 2 B와 같거나이 q hat 2 B와 well ra와 b 2 n은 영화에 대한 시간 변화 바이어스이므로 2 플러스 b 사용자 2에 대한 시간 변화 바이어스 b bn 영화 b에 대한 시간 변화 바이어스 및 이것은 예측 모델입니다 아주 간단합니다

그러나 이것은 다시 이것의 단점이 있습니다 선형 적으로이 모델을 추가하면이 모델을 무시합니다이 모델은 무시합니다 상관 관계와 이것은 모든 예측 사이의 중요한 측면이다 쉼표 B 그리고 영화 B 쉼표 C 이것은 매우 중요한 상관 관계를 무시하는 열쇠입니다 이리

요점은 일부 영화가 아주 예를 들어 낭만적 인 영화와 유사하거나 액션 영화가 매우 유사합니다 그래서, A 그리고 B가 매우 비슷하다면 다른 한편으로는 A에 더 높은 가중치를 주어야합니다 B와 C는 매우 유사합니다 그러면 B에게 더 높은 체중 연령을 부여해야합니다 그래서, 하나는 상관 관계에 따라 적절한 가중치를 부여해야합니다

이제 어떻게 측정을합니까? 사용자로부터의 상관 관계 따라서 둘 다 등급을 매긴 일부 사용자는 없습니다 영화는 괜찮아요 상관 관계에 대한 감각을 얻으 려니, 이제 우리가 이걸 보자 양상 혁신 벡터를 고려하자

q bar A와 같음 qi 1 A 또는 이것을 다음과 같이 부르십시오 1 qu 1 A qu 2 A quint A ok 이제 저는이 표기법을 조금 설명해서 설명하려고합니다 그래서 좀 더 정교한 방법으로 다시 써 보겠습니다 q 1 bar A 또는 q 물음표 나는 그것을 1 bar라고 부르지 않을 것이다 A q 1은 물음표와 같다

A qu 2 A는 물음표이고, q는 물음표이다 q 물결표, 미안 해요 나는 단지 물음표를 물으려고합니다 물음표와 물음표는 같음 1 B qu 2 B qu N 물결표 B 이제 왜 Q 1 U 1 A qu 2 A를 사용하고 있습니까? 모든 사용자가 물론 A와 B 모두를 평가 한 것은 아니며, 사용자 2에게는 분명히 볼 수 있습니다 등급이 매겨지지 않은 영화 b 그 이유는 우리가 그 첫 번째 장소에 실제로있는 이유입니다 왜 우리가 영화 B에 대한 사용자 2의 등급을 예측하려고하는지, 이제 고려해야합니다

두 영화를 모두 평가 한 사용자 만 괜찮습니다 그래서, u 1 u 2 u N 물결표 이것은 N 물결표입니다 사용자 또는 등급이 정격 인 A 및 B 등급 시청자 또는 N 명의 물결표 구독자 둘 다 그런 다음이 둘 사이의 상관 관계 i는 1 이상의 쉼표로 정의 할 수 있습니다 상관 관계 내적은 벡터들 사이 또는 Q와 Q 사이에 존재한다

이 벡터의 규준으로 나누어집니다 q는 A 배를 나타냅니다 또는 다른 말로하면 이것은 단순히 내적 곱 또는 틸드 A의 내적 q를 바꾼다 정상 q로 A를 표준 q로 B ok로 바꾼다 그래서 이것을 이것을 유사도 계수라고 부릅니다

이것은 매우 중요합니다 이것은 상관 계수 또는 유사성의 척도입니다 이것은 매우 흥미로운 상관 계수입니다 이것은 상관 계수입니다 또는 유사성의 척도 이것이 우리가하는 일입니다

우리는 등급이 매겨진 사용자 등급을 모두 A와 B는 그들 사이의 내부 생성물을 계산하고 이들의 표준에 따라 나누어 계산합니다 두 벡터입니다 사실, 만약 당신이 기억하거나 정확히 이것을 기억할 수 있다면, 두 벡터 사이의 각도를 기억하십시오 그래서, 우리가 관찰하고있는 것은 흥미로운 것입니다 이 과정에서뿐만 아니라 귀사에서 배운 원리의 적용 고등학교

이 두 벡터를 갖는 경우 q의 물결표 A와 q는 물결표 B의 코사인 이 두 벡터 사이의 각도에 대한이 코사인을 기억하십시오 벡터는 아무 것도 아니지만 유사성 계수로 정의한 것입니다 그리고 쎄타가 0이면 벡터가 정렬 된 영화 A와 B는 세타가 각도를 늘리면 비슷합니다 영화 A와 B는 비슷합니다 세타가 90도에 해당하면 실제로 수직입니다

A는 BB에 아무런 영향을 미치지 않습니다 매우 흥미로운 시나리오입니다 따라서 0에 해당하는 theta는 최대 상관 관계를 의미합니다 theta와 pi가 2 인 것은 그들이 직각이거나 상관 관계가 없음을 의미합니다 ok cosine theta와 같습니다

0 a pi = 2 cosine phi by 2 = 0은 상관 관계가 없음을 의미합니다 혁신은 상관 관계가 없으므로 비슷하게 평가됩니다 당신이 그것을 상관 계수 또는 색인이라고 부를 수있는 유사성의 상관 관계 또는 척도 영화 간 유사도 영화 B와 A 간의 유사도 색인 B와 A에 해당하는 혁신 중 ok는 마찬가지로 dBC를 평가합니다 이제는 가중 혁신 오히려 가중치가있는 추정치는 혁신의 가중치가 q 모자 2 B가 지금과 같음을 의미합니다 상관 관계 dBA 시간 qA와 dBC 상관 계수로 각 혁신의 무게를 잰다 혁신 q2C를 물론 나눈 값, 가중치 dBA + 크기로 정규화 dBC 이것이 최종 단계 인 최종 단계입니다

이제 기본적으로 가중치를 적용 할 수 있으므로 기본적으로 가중치를 볼 수 있습니다 상호 연관성의 유사성 지표에 의한 혁신은 혁신의 무게를 둡니다 그때까지 혁신의 무게를다는 지표에 의해 매우 유사하므로 이제이 혁신 추정치를 계산하면 편견 다시 당신은 편견에 그것을 추가 할 수 있습니다 r A + bu mr AI는 이것이 q 모자임을 의미합니다

B와 평균 r A와 B 2 n 시간 의존 y는 사용자 2+BB의 시간 변화 바이어스이고 시간 변화하는 사용자 또는 영화의 바이어스 최종 등급을 얻으려면 B를 누르십시오 결국, 등급은 r2B 또는 예측 등급 r이 될 것입니다 2 B는 q 모자에 2B 플러스 평균 등급 플러스 사용자의 시간 의존 바이어스 2 B 2 n 플러스 영화 BB의 시간 의존 바이어스 OK ok 그리고 그것은 기본적으로 마지막 단계입니다 이 절차는 괜찮습니다 따라서, 이것이 최종 평가의 예입니다

따라서, 이것은 기본적으로 매우 재미 있고 이후에 보입니다 이것은 분명히 선형 대수와 최적화 모두에서 다양한 아이디어를 가져옵니다 그 중 첫 번째는 모델링입니다 선형 모델로 모델링 한 다음 최소 제곱을 사용하여 추정치를 가져 오는 시나리오를 추정 해보십시오 최적화합니다

마지막으로, 당신은이 혁신과 다시 선형 대수학과 연결된 두 혁신 벡터 간의 상관 관계 등등 그래서, 이것은 실용적인 문제를 해결하기 위해 많은 흥미로운 아이디어를 모으고 있습니다 현대 시스템과 관련된 많은 문제가있는 문제 그래서 여기서 멈추고 후속 모듈에서 계속하십시오 고맙습니다

noc18-ee31 Lecture 78-matrix Completion Problem in Big Data: Netflix-I

여보세요

이 거대한 다른 모듈에 오신 것을 환영합니다 온라인 과정 개설 그래서, 우리는 볼록 최적화 Big의 어플리케이션을보고 있습니다 특히 Netflix 문제에 대한 데이터입니다 자, 우리의 논의를 계속합시다

그래서, 우리는 빅 데이터, 특히 넷플릭스 문제를보고 있습니다 우리가 아주 간단하게 생각하자 그 문제의 근원 Andto는 내가 아주 단순하다고 생각할 것입니다 예를 들어 매우 간단합니다 넷플 릭스 문제는 제가 말했듯이 약 백만 달러 사용자 및 약 20000 개의 영화

우리는 매우 극도로 단순하게 고려할 것입니다 물론 그것이 일반화되어 있기 때문에 어떤 크기로든 일반화 될 수있는 것의 기원 핵심 원칙 그래서, 제가 여기있는 것은 Netflix 문제를 기억하는 아주 간단한 예입니다 영화를 그렇게 평가하는 사용자가 있습니다 따라서이 문제는 단순화 된 버전입니다

우리는 당신이 3 개의 영화 AB C를 가지고 있다고합시다 어제 본 테이블과 비슷한 영화 및 사용자 3 명입니다 이들 사용자 또는 사용자가 시청자인지, 나는 단지 사용자로 전화 할 것입니다 사용자 Netflix 또는 당신은 또한 시청자라고 생각할 수 있습니다 또는이 또한 생각할 수 있습니다

Netflix의 구독자이며 다른 사용자가 다른 영화를 평가했다고합시다 사용자 1이 영화 ABC를 평가 한 간단한 예를 다시 고려해 보겠습니다 등급 3, 5, 3입니다 사용자 3은 영화 ABC도 평가했습니다 등급은 2, 5, 4입니다

하지만 사용자 2는 등급이 매겨진 영화 A와 C 만 있고 등급은 4와 3입니다 이제 할 수있는 것 하나의 등급이 누락되었음을 분명히 알 수 있습니다 이 행렬을 보면 행렬이 누락 된 것입니다 이게 잘 못 찾았 어 따라서이 매트릭스를 완성하기 위해이 등급을 예측해야합니다

사용자 및 등급에 대한 정보를 제공하여 매트릭스 완료 문제로도 알려져 있습니다 우리가 이전에 보았던 것이 ok이다 그래서, 당신이 완료하려고하는이 문제는 이 사용자 매트릭스와 영화 평점 이것은 또한로 알려져 있습니다 행렬 완성 문제 확인 이것은 행렬입니다 이것은 행렬 완성 문제입니다

그리고이 행렬 완성 문제를 어떻게 처리할까요? 음, 3 개의 영화 ABC가 있습니다 삼 영화, 3 사용자 ok 등급이 몇 개 있습니까? 총 8 개의 평가, 최대 9입니다 총 8 개 평가 사용할 수 있습니다 하나는 누락되었습니다

그 등급은 얼마입니까? 영화 B에 대한 사용자 2? 이것은 우리가 예측해야만하는 것입니다 이제 다시 간단한 예측을 생각해 봅시다 간단한 예측 자란 무엇입니까? 매우 간단하다 예언자 우리는 이것이 봉투 계산의 뒷면이라고 생각할 수도 있습니다

이것은 단순한 예측 자로 매우 총 평균을보고있다 당신은 단지 줄이는 것을보고 있습니다 이 전체 과정을 단일 번호로 가장 잘 예측되는 것은 무엇입니까? 가장 좋은 예측자는 평균에 불과합니다 1 인당 소득과 같은 평균이 있습니다 한 국가의 총 국내 총생산은 그 국가의 국민 총 수를 는 사용자 별 각 영화의 평균 평점을 보여주는 간단한 매트릭스입니다

그래서 우리는 가장 단순하고 간단한 인쇄물 인 평균을 계산합니다 최고가 아닐 수도 있습니다 하지만 그것은 가장 단순합니다 따라서 간단한 예측은 단순히 평균을 취합니다 가로 질러, 이것은 총체적으로 과도하게 단순화된다

그러나 내가 말했다시피, 평균 모든 사용자와 영화에서 그래서 우리는 는 1입니다 S는 사용자가 사용할 수있는 모든 등급의 집합입니다 영화 m이 S에 속한다고 평가했습니다 사용자 m의 평점 r 자, 이것의 r은 무엇입니까? 엠? ru, m은 영화 m에 대한 사용자 u의 등급과 같습니다

r의 1의 쉼표 c는 3과 같습니다 평가 영화 C에 대한 사용자 1의 확인; 그래서, 아주 간단한 표기법 이제 S는 사용 가능한 모든 등급 세트이거나 S는 모든 쌍으로 표시됩니다 S는 사용자 u가 영화 m으로 등급을 매기는 것과 같은 모든 쌍을 포함하며 매우 간단합니다 내말은 사용자가 가지고있는 모든 시청률의 평균을 고려할 수 있습니다

등급이 매겨지지 않은 영화 m, 나는 그것을 평균 과정에 포함시킬 수 없다 그래서 모든 등급 사용할 수 있습니다 간단하게 그 평균과 이것의 평균을 가져 가라 당신이 그것을 보면 수량은 기본적으로 이것은 기본적으로 요소의 수입니다 그래서 나는 첫 번째 요소 수, 총 평가 수로 나눕니다

S ok의 요소 수와 같습니다 이제는 Lazy Predictor라고도 부릅니다 당신은이 평균의 평균을 생각할 수 있습니다 평균 점수라고 생각하시면됩니다 승인

그래서 당신은 ra를 Lazy Predictor라고 생각할 수 있습니다 내가 말했던 무엇인가는 봉투 계산의 뒷면입니다 전체 프로세스를 지나치게 간소화하는 경우에 수행하십시오 이 예에서 평균 ra는 8 이상 1이며 등급의 총 수는 8입니다 간단히 말해서 평균 3 플러스 5 플러스 3 플러스 4 플러스 3 플러스 2 플러스 5 플러스 4를 취하십시오

이 부분으로 나눈 값은 29입니다 이것은 11에서 15 18 20 25 29입니다 29를 8, 3625로 나눈 값입니다 따라서 각 영화의 각 사용자 별 평균 등급은 3

625와 같지만 이미 말했듯이, 이것은 간단합니다 아주 간단합니다 성능은 매우 좋지 않지만주의해야합니다 이것은 지나치게 단순화되어 있기 때문에 매우 가난한 예측 자입니다 이것은 총체적이다

과도한 단순화 왜 그런가요? 그 이유는 우리가 로봇이 아니라는 것입니다 오른쪽, 각 사용자는 신원입니다 각 사용자는 고유합니다 각 영화는 고유합니다 따라서 각 사용자에게는 특정 편견이 있습니다 각 영화는 당신이보기에 기억한다면 잘한다

영화 나는 모두가 영화, 영화의 품질에 동의하지 않을 수도 있음을 의미하지만, 전반적으로 어떤 사람들은 많은 사람들이 몇몇 영화가 다른 영화보다 낫다고 생각합니다 영화 대부를 보면 많은 사람들이 대부를 생각할 것입니다 아마도 시간당 요율 등 최고의 영화 일 것입니다 그래서, 어떤 영화는 일관되게 가장 좋습니다 어떤 영화는 영화입니다

물론, 모든 사람들이 동의하지 않고 donot을 donot 실수로 받아들이지 않습니다 모든 영화에 있지만 일부 영화는 다른 영화보다 낫다 일부 사용자는 같은 방법입니다 예를 들어 비평가 나 신문을 쓰는 사용자가있는 반면 bevery 매우 가혹한 일반적으로 괜찮을 수도 있습니다 자, 이제이 과정에 대해 여러 가지를해야합니다

계정에 그래서, 각 사용자에게 각 영화는 좋거나 나쁘다 나는 본래부터다는 것을 의미한다 당신 영화를 좋거나 나쁘게 만드는 특정 품질 마찬가지로 각 사용자는 특정 종류의 영화를 좋아하는 사람들도 있습니다 일부 우리는 코미디를 좋아하고, 일부는 낭만적 인 영화를 좋아합니다

그래서, 그것의 영화 평가 측면뿐만 아니라 영화 제작에 이르기까지 인간적인 측면을 포함하여, 각각의 모든 영화는 동일하지 않다 동일하지 않다 비슷하게 모든 사용자가 비슷하게 모든 사용자와 비슷하게 모든 사용자 선호 또는 편견은 동일하지 않습니다 각 영화가 좋은지 나쁜지에 대한 암시 또는 각 영화에는 특정 편견이 있고, 각 영화는 좋다 또는 나쁜 ok이고 각 사용자는 특정 편견, 각 사용자는 편견을 가지고 있습니다 따라서 각 사용자의 등급을 모델링 할 수 있습니다

u의 m; 약간 더 정교한 모델은 각 사용자의 평균에 편차를 더한 것입니다 영화의 좋은 점이나 나쁜 점을 포착 한 영화의 편견과 포 캡처 그래서,이 부는 사용자 u의 바이어스이고, bm은 많은 수의 바이어스입니다 사람들은 영화가 좋거나 나쁘다고 생각합니다 그래서, 이것은 약간 더 세련된 단순한 것입니다 모델은 간단하지만 조금 더 세련된 모델입니다

이것은 자연스러운 모델이기 때문에 일부 영화 좋든 나쁘 든 또는 영화가 더 나쁘고 일부 사용자와 다르게 다른 사용자 다른 편견을 가지고있다 그래서 이것은 좀 더 세련되고 아마도 더 자연스러운 모델입니다 따라서 행동을 포착하는 데있어 이제 예를 들어 다시 보게되면 우리는 영화 A에 대한 사용자 1의 등급 인 r 1 A를 살펴보기 위해 되돌아갑니다 평균에 사용자 1의 바이어스와 영화 A에 대한 바이어스를 더한 값 자, 우리는 무엇인지 압니다

우리는 ra가 3625이고 우리는 r 1을 알고 있습니다 영화 A에 대한 사용자 1의 평점 다시 보러 가면 우리 테이블에서 3과 같아야합니다; 그냥 확인해 보자 맞다

3이므로 3은 3625에 사용자 1의 바이어스 + 영화 편향 플러스 바이어스 영화 A 그럼, 이는 3에서 3625를 의미합니다 이것은 b 1 + b A와 같습니다

이는 다음을 의미합니다 잘 – 0625는 b 1 + b A ok와 같습니다 이것은 흥미로운 결과입니다 유사하게, 당신이 이것을 본다면 사용자의 사용 등급에 대해 1 등급을 고려해 보자

1은 영화 C와 같습니다 그게 뭐야? 너는 돌아가서 그것을 본다 5와 같습니다 C에 대한 사용자 1의 유감입니다 다시 3과 같습니다

등급 1 / 1 B; 당신이 볼 수있는 영화 B에 대한 사용자 1의 등급은 5입니다 사용자 B는 다시 사용자 1의 바이어스 + 바이어스 + 영화 B의 바이어스 + 5 빼기를 의미한다 5 빼기 3625는 b 1과 같음 b b는 1375가 b 1과 같음을 의미 함 b B

모든 방정식을 만들 수 있습니다 사실, 당신은 8 개의 방정식을 갖게 될 것입니다 이후, 당신은 8 개의 등급을 가지고 있습니다, 당신은 8 개의 방정식을 가질 것입니다 그래서 방정식을 적어 봅시다 당신은 마이너스 0

625입니다 열 방정식을 분명히 써 보겠습니다 우리 둘은 이미 본; 마이너스 0625는 b1 + bB이다 1

375는 b 1과 같습니다 죄송합니다 이것은 b 1 plus b A입니다 이 b 1 표면 b 1 + b B 0375 또는 – 0

625, 이것들을 쓰려고합니다 b1 + bC와 같음; 0375는 b 2 + b A와 동일합니다 0625 equalsminus point 0

625 equalsb 2 플러스 C B B, 미안하지만 B 2 플러스 B C; 1625는 b 3 + b와 같습니다 A; 1375는 b 3 + b B이고 0

375는 b 3 + b C ok입니다 이것은 방정식의 집합입니다 당신은 이것이 선형 방정식의 시스템임을 알 수 있습니다 뭐 이거 야? 이것은 선형 방정식의 시스템입니다 이것을 행렬 형식으로 작성할 수 있습니다

그래서 이것을 행렬 형식으로 작성합니다 따라서 오른쪽 벡터 0625에 벡터를 갖게됩니다 1375 이것을 확인할 수 있습니다

마이너스 0625; 0375; 마이너스 0625; 1625; 1

375 및 0375 완전한 이것은 사용자 1 영화 B 인 행렬 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0과 같습니다 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 영화 B가 누락 된 사용자 2를 볼 수 있습니다

너를 쉬다 사용자 3, 영화 A를 가짐; 사용자 3 영화 B; 사용자 3 영화 C, 그게 전부입니다 그것은 행렬입니다 그리고 나서, 여러분은 그것을 쓸 수있는 벡터를가집니다 b 1 b 2 b 3 bias 영화 A의 편향, 영화 B의 편향, 영화 C 편향의 편향, 이제는이 벡터 r 바가 있습니다

이것은; 이것은 b 바입니다 따라서, 방정식의 시스템은 8과 같을 것입니다 이 8 교차 1입니다 이것은 8 십자가 6이고 몇 방정식을 볼 수 있습니까? 방정식의 수는 8입니다 얼마나 많은 미지수가 있습니까? 6에 해당하는 미지수의 수; 더 많이 함축하다 미지수보다 방정식이 좋아요

우리는 이것이 여러 번 본 것을 알고 있습니다 결정된 시스템 이상 이것은 과도하게 결정된 시스템이며 어떻게 결정합니까? 체계? 우리는 정사각형 r-A b 정사각형을 사용하여 결정된 시스템을 통해이를 해결합니다 우리는 이것을 정확히 풀 수는 없습니다 대략 해결해야합니다

어떻게 해결할 수 있을까요? 우리는 찾는다 근사의 근사 오차 놈을 최소화하는 최상의 벡터 바 에러 r 바에서 A 바를 뺀 값 따라서, r bar에서 A b bar를 뺀 값을 최소화합니다 이 너의 최소 제곱 문제 야? b 막대가 같음을 나타냅니다 A 전치 또는 AI 미안합니다 b 막대는 A와 같습니다

그것을 바 b 조로 바꿔라 그래서, 이것으로 당신은 b 바를 얻습니다 이것은 당신에게 b 1, b 2, b 3, b A, b B, b C 영화 B에 대한 사용자 2의 비율 사용 등급 예측 자 평균 플러스 b 2 + b B가됩니다 이것은 약간 더 세련된 더 나은 예측 인자입니다

이것은 약간 나아졌지만 우리가 아직 끝나지 않은 최고는 아닙니다 그러나 약간 더 나은, 그러나 최고는 아니다; 그러나 최고의 ok가 아니라, 우리는 아직 올바르게하게되지 않는다 그래서 우리는 첫 번째 단계에서는 평균으로 시작했습니다 우리는 사용자의 평균 플러스 바이어스 우리에게 무언가를주는 영화의 편견 그러나 우리는 아직 끝나지 않았습니다

우리는이 모형을 더 세밀하게 조정하여 기억할만큼 가까운 것으로 예측합니다 우리는 그것을 가능한 한 가깝게 예측할 수 있어야하며, 우리는 그것을 향해 나아갈 것입니다 이 모델을 더 세분화하고 차후 모듈을 실행할 예정입니다 고맙습니다

[DA:인터뷰②] ‘치인트’ 박해진 “실제 성격도 유정과 닮은 편” – koreanbiz

[DA:인터뷰②] '치인트' 박해진 "실제 성격도 유정과 닮은 편" [동아닷컴] [DA:인터뷰②] ‘치인트’ 박해진 “실제 성격도 유정과 닮은 편”

배우 박해진이 ‘치즈인더트랩’의 유정에 애정을 드러냈다 박해진은 12일 오전 서울 종로구 팔판동에서 열린 영화 ‘치즈인더트랩’ 인터뷰에서 “나도 유정처럼 평소 살갑고 따뜻한 편은 아니다”고 털어놨다 그는 “낯을 조금은 가리기도 한다 대외적으로 보여 지는 이미지는 따뜻한 느낌보다는 살짝 어려운 사람이었으면 좋겠다고 생각하는 편이다 쉬워 보이고 싶지 않다는 생각”이라면서도 “실제로는 쉬운 성격이라 숨기기가 어렵다

그런 면에서 유정과 닮아있는 것 같다”고 밝혔다 박해진은 “유정은 복합적이고 이중적이라고 생각하지만 굉장히 단순한 인물”이라며 “유정뿐 아니라 어른들은 하고 싶은 말을 함부로 할 수 없는 게 현실이다 우리 또한 이중적으로 살고 있는데 감히 유정에게 이중적이라고 할 수 없다 그래도 유정은 굉장히 솔직하다 하고 싶은 말을 다 한다”고 말했다

드라마에 이어 영화에서도 같은 역할을 연기한 박해진 그는 “2시간 안에 유정의 복잡미묘한 캐릭터를 다 보여줄 수 있을까 싶었다 짧지만 포인트적으로 다 보여줬다고 생각한다”고 만족스러워했다 박해진은 원작의 매력을 높이 평가하면서 향후 웹드라마 등 다른 형식으로의 제작에 대해서도 관심을 보였다 그는 “영화도 드라마도 원작 전체의 매력을 모두 담았다고는 감히 말할 수 없다

심리전을 웹드라마 형식으로 풀어서 보여준다면 좋을 것 같다 내가 연기하지 않고 젊은 친구들을 데리고 찍어보고 싶은 생각은 있다 매력 있는 소스를 가지고 그대로 실사로 만들고 싶은 느낌은 있다”고 포부를 전했다 유정을 연기할 배우에 대해서는 “유정은 너무 잘생겨도 안 되고 예쁘기만 해도 안 된다 ‘멍뭉미’도 있어야 한다

요즘 잘생기고 예쁜 친구들은 많은데 체격이 큰 느낌의 배우는 거의 없는 것 같다”면서 “아직 누구에게도 유정을 안 주고 싶은 것 같다”면서 웃었다 하지만 “웹드라마의 유정이 제안 온다면 과감하게 포기할 것”이라고 강조했다 영화 ‘치즈인더트랩’은 모든 게 완벽하지만 베일에 싸인 선배 ‘유정’과 평범하지만 매력 넘치는 여대생 ‘홍설’의 두근두근 아슬아슬 로맨스릴러 순끼 작가의 동명의 웹툰은 원작으로 한 작품으로 2016년 tvN 드라마에 이어 영화로도 만들어졌다 3월 14일 개봉

동아닷컴 정희연 기자 shine2562@donga com