Patrick's 데이터 세상

본 포스팅은 캐글(Kaggle)에서 제공하는 'Book-Crossing 사용자 리뷰 평점 데이터 세트'를 활용하여 Surprise를 이용한 잠재 요인 협업 필터링 추천을 실습하기 위한 목적으로 작성하였습니다. Git url https://github.com/hipster4020/RecommendationSystem/blob/master/LatentFactorCollaborativeFiltering_Surprise.ipynb hipster4020/RecommendationSystem Contribute to hipster4020/RecommendationSystem development by creating an account on GitHub. github.com 분석 도구 : Google Colabor..

본 포스팅은 캐글(Kaggle)에서 제공하는 'Book-Crossing 사용자 리뷰 평점 데이터 세트'를 활용하여 콘텐츠 기반 필터링을 실습하기 위한 목적으로 작성하였습니다. Git url https://github.com/hipster4020/RecommendationSystem/blob/master/ItemNearestNeighborCollaborativeFiltering_Books.ipynb hipster4020/RecommendationSystem Contribute to hipster4020/RecommendationSystem development by creating an account on GitHub. github.com 분석 도구 : Anaconda Jupyter Lab 활용 데이터 :..

본 포스팅은 캐글(Kaggle)에서 제공하는 'TMDB 5000 영화 데이터 세트'를 활용하여 콘텐츠 기반 필터링을 실습하기 위한 목적으로 작성하였습니다. Git url github.com/hipster4020/RecommendationSystem/blob/master/ContentsBasedFiltering_Movies.ipynb hipster4020/RecommendationSystem Contribute to hipster4020/RecommendationSystem development by creating an account on GitHub. github.com 분석 도구 : Google Colaboratory 활용 데이터 : 유명한 영화 데이터 정보 사이트인 IMDB의 많은 영화 중 주요 5..

이번 포스팅에서는 추천 시스템에 대해 알아보려고 한다. 추천 시스템은 쉽게 설명해서 특정 시점에 유저가 좋아할 만한 아이템의 리스트를 찾는 것이다. 유저에 대한 정보와 아이템 정보, 그리고 유저가 아이템을 소비한 로그 정보를 활용한 것을 추천 모델링이라 한다. 예) 유튜브, 넷플릭스 추천 시스템 추천 시스템의 기본 유형 추천 시스템의 기본은 콘텐츠 기반 필터링(Contents Based Filtering)과 협업 필터링(Collaborative Filtering) 방식이 있다. 추가로 딥러닝(Deep Learning)을 활용한 방식과 하이브리드(Hybrid) 방식이 있지만 크게는 콘텐츠 기반 필터링, 협업 필터링이다. 또한, 협업 필터링(Collaborative Filtering)은 메모리 기반 필터링(..