추천 시스템은 사용자에게 관심이 있을만한 상품이나 콘텐츠를 추천하는데 사용되는 기술입니다. 이러한 추천 시스템은 온라인 쇼핑, 음악, 동영상 스트리밍 서비스 등 다양한 영역에서 활발하게 사용되고 있습니다.

이번 블로그 포스트에서는 LightGBM(Gradient Boosting Machine)을 사용하여 추천 시스템을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. LightGBM은 Microsoft에서 개발한 고성능 그래디언트 부스팅 프레임워크로써, 대규모 데이터셋에서도 빠르게 학습할 수 있는 장점이 있습니다.

데이터 준비

먼저, 추천 시스템을 구축하기 위해 사용할 데이터를 준비해야 합니다. 일반적으로 추천 시스템은 사용자-아이템-평점 행렬로 표현됩니다. 사용자가 아이템에 대해 남긴 평점 데이터를 기반으로 학습하여 추천을 수행합니다.

예를 들어, 아래와 같이 간단한 사용자-아이템-평점 데이터를 가정합니다:

위의 데이터는 3명의 사용자가 A와 B라는 두 개의 아이템에 대해 남긴 평점을 나타냅니다.

LightGBM 모델 학습

데이터 준비가 끝났으면, 이제 LightGBM 모델을 학습시킬 차례입니다. LightGBM은 Python에서 사용할 수 있는 라이브러리로, 다음과 같이 설치할 수 있습니다:

pip install lightgbm

필요한 라이브러리를 설치했다면, 다음과 같이 코드를 작성하여 LightGBM 모델을 학습시킬 수 있습니다:

import lightgbm as lgb
import pandas as pd

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('rating_data.csv')
train_data = lgb.Dataset(data=data, label=data['평점'])

# LightGBM 모델 학습
params = {'objective': 'regression', 'metric': 'rmse'}
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)

위의 코드는 pandas를 사용하여 데이터를 로드하고, LightGBM 모델을 학습시키는 과정을 보여줍니다. 먼저, 데이터를 pandas의 DataFrame 형식으로 로드한 다음, lgb.Dataset을 사용하여 LightGBM에서 사용할 수 있는 형식으로 변환합니다. 학습에 필요한 모델 파라미터는 params에 정의하고, lgb.train을 호출하여 모델을 학습시킵니다.

추천 수행

모델을 학습시킨 후에는 추천을 수행할 수 있습니다. LightGBM은 학습된 모델을 사용하여 새로운 사용자-아이템 조합에 대한 평점을 예측할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자 1의 아이템 B에 대한 평점을 예측하고 싶다면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다:

import numpy as np

# 예측할 데이터 생성
test_data = pd.DataFrame({'사용자ID': [1], '아이템ID': ['B']})

# 학습된 모델을 사용하여 평점 예측
predictions = model.predict(test_data)

# 예측 결과 출력
print(predictions)

위의 코드는 사용자 1의 아이템 B에 대한 평점을 예측하는 과정을 보여줍니다. 먼저, pandas의 DataFrame 형식으로 예측할 데이터를 생성하고, model.predict를 사용하여 학습된 모델을 사용하여 평점을 예측합니다. 예측 결과는 predictions 변수에 저장되고, 해당 결과를 출력합니다.

결론

이번 블로그 포스트에서는 LightGBM을 사용하여 추천 시스템을 구축하는 방법에 대해 알아보았습니다. LightGBM은 빠른 학습 속도와 높은 예측 정확도를 제공하여 대용량 데이터셋에서도 효과적으로 추천을 수행할 수 있습니다. 데이터 준비, 모델 학습 및 추천 수행 과정을 통해 LightGBM을 활용하여 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.

관련 자료:

• LightGBM 공식 문서
• LightGBM GitHub 저장소