추천시스템 맛보기 4탄
Surprise 패키지 Surprise 패키지는 API를 이용해 쉽게 추천 시스템을 구축할 수 있게 만들어졌다. 주요 장점 다양한 추천 알고리즘, 예를 들어 사용자 또는 아이템 기반 최근접 이웃 협업 필터링, SVD, SVD++, NMF 기반의 잠재 요인 협업 필터링을 쉽게 적용해 추천 시스템을 구축할 수 있다. Surprise 의 핵심 API는 사이킷런의 핵심 API와 유사한 API명으로 작성되었다. 예를 들어 fit(), predict() API로 추천 데이터 학습과 예측, train_test_split()으로 추천 학습 테이터 세트와 예측 데이터 세트 분리, cross_validate(), GridSearchCV 클래스를 통해 추천 시스템을 위한 모델 셀렉션, 평가, 하이퍼 파라미터 튜닝 등의 기능..
2019. 10. 15.
추천시스템 맛보기 2탄
콘텐츠 기반 필터링 추천 시스템 콘텐츠 기반 필터링 방식은 사용자가 특정한 아이템을 매우 선호하는 경우, 그 아이템과 비슷한 콘텐츠를 가진 다른 아이템으르 추천하는 방식이다. 예를 들어 사용자가 특정 영화에 높은 평점을 줬다면 그 영화의 장르, 출연 배우, 감독, 영화 키워드등의 콘텐츠와 유사한 다른 영화를 추천해 주는 방식이다. A영화 - 장르 : SF, 드라마, 미스테리, 감독 : A, 평점 8점 B영화 - 장르 : SF, 액션, 스릴러, 감독 B, 평점 9점 --> 추천영화 - C영화 - 장르 : SF, 액션, 스릴러, 키워드 : 감독 A의 리메이크 작품. 참고 서적 : 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (http://www.yes24.com/Product/Goods/69752484)
2019. 10. 7.