[파이썬] 딥러닝을 이용한 추천 시스템

04 Sep 2023

python

많은 웹사이트와 애플리케이션에서 우리는 추천 시스템을 만날 수 있습니다. 이러한 추천 시스템은 사용자에게 맞춤화된 콘텐츠를 제공하여 사용자 경험을 향상시키고, 판매량을 증가시키는데 도움을 줍니다. 최근에는 이러한 추천 시스템에 딥러닝 기술을 도입하여 성능을 향상시키는 연구와 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 이용하여 딥러닝을 활용한 추천 시스템을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.

딥러닝을 활용한 추천 시스템 구현

딥러닝은 다양한 데이터 유형을 학습할 수 있는 강력한 모델입니다. 딥러닝을 이용한 추천 시스템은 주로 협업 필터링 방식을 사용하여 구현됩니다. 아래는 딥러닝을 활용한 추천 시스템을 만들기 위한 간단한 예제 코드입니다.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, Flatten, Dense

# 데이터셋 로드
data = pd.read_csv('ratings.csv')

# 사용자와 아이템 인덱스 생성
user_ids = data['user_id'].unique()
item_ids = data['item_id'].unique()
user_to_index = {old: new for new, old in enumerate(user_ids)}
item_to_index = {old: new for new, old in enumerate(item_ids)}
data['user_index'] = data['user_id'].map(user_to_index)
data['item_index'] = data['item_id'].map(item_to_index)

# 데이터셋 분할
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2)

# 모델 구성
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(user_ids), 100, input_length=1))
model.add(Embedding(len(item_ids), 100, input_length=1))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 모델 학습
model.fit([train['user_index'], train['item_index']], train['rating'], epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

# 모델 평가
test_loss, test_accuracy = model.evaluate([test['user_index'], test['item_index']], test['rating'])
print('Test Loss:', test_loss)
print('Test Accuracy:', test_accuracy)

위의 예제 코드는 MovieLens 데이터셋을 기반으로한 간단한 추천 시스템을 구현한 것입니다. 모델은 사용자와 아이템의 인덱스를 Embedding 층에 입력으로 주고, Flatten 층을 거쳐 신경망을 구성합니다. 결과는 이진 분류 문제로 정의되며, 모델은 Adam 옵티마이저와 binary_crossentropy 손실 함수를 이용하여 학습됩니다.

결론

파이썬과 딥러닝을 이용한 추천 시스템은 매우 유용한 기술이며, 사용자에게 맞춤화된 추천을 제공하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 간단한 딥러닝 기반 추천 시스템을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 실제로는 데이터 전처리, 하이퍼파라미터 튜닝 등의 작업이 추가로 필요할 수 있으며, 더 복잡한 모델을 사용하여 성능을 향상시킬 수도 있습니다.

추천 시스템의 기본 개념

딥러닝을 활용한 추천 시스템 구현

결론