반응형 개발/Recommender System19 Amazon Reviews를 이용한 추천시스템 실습 - surprise패키지 사용 요즘 카글 추천시스템 노트북들을 보며 코드를 깔끔하게 짜는 법과 어떤 아이디어를 이용했는지에 대해 배우고 있다. 오늘은 아마존 리뷰 데이터를 이용한 추천시스템 코드에 대해 알아보겠다. 참고 : www.kaggle.com/saurav9786/recommender-system-using-amazon-reviews Recommender System Using Amazon Reviews Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Amazon Product Reviews www.kaggle.com 추천시스템은 사용자에게 최적의 아이템을 제안하는 시스템이다. 추천시스템이 풀 수 있는 문제로는 다음과 같다. 1. 유저가 .. 2020. 7. 29. 추천시스템 Collaborative Filtering - Model based approach 앞전에도 썼듯이 추천시스템 중 Collaborative Filtering은 Memory-based와 Model-based로 나뉜다. 다시 한번 내용을 훑으려면, https://simonezz.tistory.com/34 추천시스템 Recommender System 정리 코드만 짜고 하다보니 전체적인 그림이 자꾸 잊혀지는 것 같아 한 번 정리를 쭉 해보고자 한다. 참고 추천시스템이란? 사용자의 interest를 예측해서 흥미로워할 만한 상품을 추천해주는 것. 추천� simonezz.tistory.com 나누는 기준은 parametric maching learning을 사용하는 방법은 Model-based라 할 수 있다. 즉 Gradient Descent와 같은 Optimization방법으로 parameter.. 2020. 5. 31. 추천시스템 Recommender System 정리 코드만 짜고 하다보니 전체적인 그림이 자꾸 잊혀지는 것 같아 한 번 정리를 쭉 해보고자 한다. 참고 추천시스템이란? 사용자의 interest를 예측해서 흥미로워할 만한 상품을 추천해주는 것. 추천시스템에 사용되는 data는 Explicit data와 Implicit data가 있다. Explicit data : ex) 영화를 본 뒤 매기는 평점 Implicit data : ex) 사용자가 장바구니에 담거나 해당 아이템 페이지에 머무르거나 하는 함축적인 정보 왜 추천시스템이 필요한가? 회사입장에서는 판매율을 높이기 위해 필요하다. 각 고객의 취향을 고려한 추천으로 판매율을 높일 수 있다. 또한, 추천은 검색 속도를 높이고 사용자가 자신이 흥미를 느끼는 컨텐츠에 검색하지않고도 더 쉽게 접근하도록 한다. 이외.. 2020. 5. 26. 추천시스템 Collaborative Filtering(CF) Python 기반 [4] 저번 포스팅에서는 가장 단순한 MF인 SVD를 이용하여 구현했었는데, https://simonezz.tistory.com/25 추천시스템 Collaborative Filtering(CF) Python 기반 [3] 저번 포스팅에서는 SVD를 이용한 CF에 대해 다뤘다. 개인 맞춤형이 아닌 특정영화와 유사한 영화를 평점 행렬 기준으로 추천했었다. 이번 포스팅에서는 개인의 기존 평가를 기반으로 영화를 추천해주는 추천시스템.. simonezz.tistory.com 이번 포스팅에서는 Matrix Factorization을 이용한 CF방식 중 Banila-MF를 이용하여 구현해보고자 한다. Matrix Factorization은 dimension reduction방법 중 하나로 training matrix R이 주.. 2020. 5. 8. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90 반응형
