텍스트 기반 추천 시스템은 사용자의 선호도를 기반으로 적합한 아이템을 추천하는데 사용되는 기술입니다. 이러한 추천 시스템의 성능을 측정하고 평가하는 것은 매우 중요합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Gensim 라이브러리를 사용하여 텍스트 기반 추천 시스템의 정확도를 측정하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Gensim이란?

Gensim은 Python에서 자연어 처리 작업에 주로 사용되는 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 토픽 모델링, 문서 유사도 계산, 문서 요약 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 특히, Gensim은 Word2Vec이라는 알고리즘을 구현한 것으로, 단어 간 유사도를 계산하고 임베딩 벡터를 생성하는 데 사용됩니다.

정확도 측정 방법

텍스트 기반 추천 시스템의 정확도 측정은 사용자가 특정 아이템을 얼마나 선호하는지 예측하는 능력에 따라 결정됩니다. 이를 위해 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

1. 학습 데이터와 테스트 데이터 준비

먼저, 정확도를 측정하기 위해 학습 데이터와 테스트 데이터를 준비해야 합니다. 학습 데이터는 추천 시스템을 학습시키는 데 사용되고, 테스트 데이터는 학습된 모델의 정확도를 평가하는 데 사용됩니다. 학습 데이터와 테스트 데이터는 사용자의 선호도와 아이템 정보를 포함해야 합니다.

2. 모델 학습

Gensim을 사용하여 학습 데이터를 기반으로 텍스트 기반 추천 모델을 학습시킵니다. 이 단계에서는 Word2Vec 알고리즘을 사용하여 아이템의 임베딩 벡터를 생성하고, 아이템 간의 유사도를 계산합니다.

from gensim.models import Word2Vec

# 학습 데이터 준비
sentences = [['사과', '바나나', '딸기'], ['사과', '오렌지', '포도'], ['바나나', '키위'], ['사과', '딸기', '키위']]

# Word2Vec 모델 학습
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

3. 정확도 측정

학습된 모델을 기반으로 테스트 데이터의 선호도를 예측합니다. 이를 위해 각 사용자-아이템 쌍에 대해 유사도를 계산하고, 가장 높은 유사도를 갖는 아이템을 추천합니다. 이후, 추천된 아이템과 실제 선호도를 비교하여 정확도를 측정합니다.

# 테스트 데이터 예시
test_data = [('사용자1', '딸기'), ('사용자2', '바나나'), ('사용자3', '포도')]

# 정확도 측정
accuracy = 0

for user, item in test_data:
    # 유사도 계산
    similarity = model.wv.similarity(user, item)
    
    # 가장 높은 유사도를 갖는 아이템 추천
    recommended_item = model.wv.most_similar(user)[0]
    
    # 추천된 아이템과 실제 선호도를 비교하여 정확도 계산
    if recommended_item[0] == item:
        accuracy += 1

accuracy /= len(test_data)

정확도는 추천된 아이템과 실제 선호도가 일치하는 비율로 계산됩니다. 더 높은 정확도는 추천 시스템의 성능이 우수하다는 것을 의미합니다.

마무리

Gensim을 사용하여 텍스트 기반 추천 시스템의 정확도를 측정하는 방법에 대해 알아보았습니다. 정확도 측정은 추천 시스템을 개발하거나 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. Gensim은 다양한 자연어 처리 작업을 수행하는 강력한 도구이므로, 텍스트 기반 추천 시스템 개발에 유용하게 활용할 수 있습니다.

References:

• Gensim 공식 문서: Link

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