1. 현재 라면 데이터를 식품의약품안전처 DB 를 기반으로 하였습니다. 최대한 많은 블로그와 SNS 를 크롤링 하는 중이고 논문을 바탕으로 라면 관련 맛 키워드 개수를 뽑는 중입니다. 추천 알고리즘 관련해서 질문이 있습니다.
   1. 지금 협업 필터링, MF 방식, 딥러닝 등 다양한 방면으로 공부하면서 어떻게 적용하면 좋을지 알아보고 있습니다. 하지만 사용자 데이터가 없는 상황이라 어떤 알고리즘이 적합한지 RMSE 같은 방식으로 평가할 수 없어 고민입니다.
2. 사용자 로그를 실시간으로 협업 필터링 알고리즘에 적용하기 위해서는 어떻게 해야 하는가?
   1. 모델 기반 추천 방식에도 사용자 로그를 적용할 수 있는가?
3. 전문가분이 보시기에 라면이라는 주제를 가지고 어떤 방식으로 추천을 접근하시겠는지?
4. XXXX 추천 알고리즘과 통계적 추천의 차이점이 무엇인가요???