본 포스트에서는 파이썬을 사용하여 분산 협업 필터링 기반의 추천 시스템을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

목차

• 분산 협업 필터링이란?
• 추천 시스템 구축을 위한 파이썬 라이브러리
• 분산 협업 필터링 알고리즘 구현
• 결론

분산 협업 필터링이란?

분산 협업 필터링(Distributed Collaborative Filtering)은 사용자의 평가 정보를 기반으로 사용자들 간의 유사성을 탐지하여 아이템을 추천하는 추천 시스템의 한 유형입니다. 협업 필터링은 사용자들의 행동이나 취향을 기반으로 추천을 수행하여 사용자에게 맞춤형 아이템을 제공합니다. 분산 협업 필터링은 시스템의 과부하 문제를 해결하기 위해 데이터 처리를 분산시키는 기술입니다.

추천 시스템 구축을 위한 파이썬 라이브러리

파이썬을 사용하여 분산 협업 필터링 기반의 추천 시스템을 구축하기 위해서는 다양한 라이브러리를 활용할 수 있습니다.

• Surprise: Surprise 라이브러리는 파이썬으로 구현된 추천 시스템 알고리즘을 쉽게 구현하고 테스트할 수 있는 라이브러리입니다. 간편한 API를 제공하여 분산 협업 필터링 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있습니다.

from surprise import Dataset
from surprise import Reader
from surprise import SVD
from surprise.model_selection import cross_validate

# 데이터 불러오기
reader = Reader(line_format='user item rating', sep=',')
data = Dataset.load_from_file('ratings.csv', reader)

# 모델 학습
algo = SVD()
cross_validate(algo, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True)

분산 협업 필터링 알고리즘 구현

분산 협업 필터링 알고리즘을 구현하기 위해서는 Surprise 라이브러리를 사용하여 데이터를 불러오고 모델을 학습한 후, 예측값을 추출할 수 있습니다. Surprise는 다양한 협업 필터링 알고리즘을 제공하며, 데이터 분산 처리를 위한 기능도 지원합니다.

결론

파이썬을 사용하여 분산 협업 필터링 기반의 추천 시스템을 구축하는 방법에 대해 살펴보았습니다. Surprise 라이브러리를 활용하면 간편하게 분산 협업 필터링 알고리즘을 구현하고 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.