텍스트 기반 추천 시스템은 사용자가 텍스트 데이터를 기반으로 관심사나 취향에 맞는 추천을 받을 수 있는 유용한 도구입니다. 이러한 추천 시스템의 성능을 측정하고 향상시키기 위해서는 데이터 필터링이 필수적입니다. 이번 블로그 포스트에서는 Gensim 라이브러리를 사용하여 텍스트 기반 추천 시스템의 정확도를 측정하기 위한 필터링 방법을 실습해보겠습니다.

1. 데이터 전처리

추천 시스템에 사용할 텍스트 데이터를 사전에 전처리해야 합니다. 이 단계에서는 텍스트 데이터의 특수 문자, 숫자, 불용어 등을 제거하고 토큰화해야 합니다. Gensim의 preprocess_string 함수를 사용하면 간단하게 전처리를 수행할 수 있습니다. 다음은 전처리 과정의 예시 코드입니다.

from gensim.utils import simple_preprocess

text = "텍스트 데이터를 전처리하는 방법을 실습합니다. 이 문장은 예시입니다."
preprocessed_text = simple_preprocess(text)
print(preprocessed_text)

결과:

['텍스트', '데이터를', '전처리하는', '방법을', '실습합니다', '이', '문장은', '예시입니다']

2. 단어 임베딩

전처리된 텍스트 데이터를 사용하여 단어 임베딩을 생성해야 합니다. 단어 임베딩은 단어를 벡터 형태로 표현하는 기법으로, 단어 간의 의미적 유사성을 잘 나타낼 수 있습니다. Gensim은 Word2Vec 모델을 제공하므로 이를 사용하여 단어 임베딩을 생성할 수 있습니다. 아래는 단어 임베딩 생성 예시 코드입니다.

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [['텍스트', '데이터를', '전처리하는', '방법을', '실습합니다'],
             ['이', '문장은', '예시입니다']]
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
word_embedding = model.wv

3. 유사도 계산

생성된 단어 임베딩을 사용하여 유사도를 계산할 수 있습니다. Gensim의 similarity 메서드를 사용하면 두 단어의 유사도를 측정할 수 있습니다. 아래는 유사도 계산 예시 코드입니다.

similarity_score = word_embedding.similarity('텍스트', '데이터를')
print(similarity_score)

4. 정확도 측정

텍스트 기반 추천 시스템의 정확도를 측정하기 위해서는 추천한 아이템과 실제 관심사 또는 취향이 유사한지를 판단해야 합니다. 이를 위해 유사도를 기준으로 데이터를 필터링하고 정확도를 측정할 수 있습니다. 예를 들어, 유사도가 0.7 이상인 아이템만 추천 결과로 사용한다면, 이를 통해 정확도를 측정할 수 있습니다.

이상으로 Gensim을 사용하여 텍스트 기반 추천 시스템의 정확도를 측정하기 위한 필터링 방법에 대해 실습해보았습니다. 이렇게 정확도를 측정하고 필터링 방법을 향상시킴으로써 텍스트 기반 추천 시스템의 성능을 개선할 수 있습니다.

참고 자료:

• Gensim Documentation: https://radimrehurek.com/gensim/
• Word2Vec Tutorial: https://rare-technologies.com/word2vec-tutorial/
• Preprocessing Text: https://radimrehurek.com/gensim/utils.html#gensim.utils.simple_preprocess