협업 필터링은 주로 메모리 기반과 모델기반으로 나뉜다.
메모리 기반 방법: 유사도를 측정하여 유사한 사용자를 찾은후에 이들이 평가한 등급에 유사도에 따른 가중치를 부여한 평균값을 기반으로 예측을 한다.
– 이방법은매우 많은 데이터를 처리할때 문제가 발생할수있으며, 데이터 희소 문제에도 굉장히 민감하다.
모델기반 접근방법: 선형대수학, 확률론, 신경망 클러스터링, 레이턴트 클리스 등 다양한 방법을 이용해 예측모델을 만든다.