[python] 파이썬을 활용한 영화 추천 시스템 프로젝트
목차
1. 소개
영화 추천 시스템은 사용자에게 맞춤형 영화를 추천하는데 도움을 주는 시스템입니다. 이번 프로젝트에서는 파이썬을 사용하여 영화 추천 시스템을 구현해보겠습니다.
2. 데이터 전처리
데이터 전처리는 프로젝트의 핵심 부분입니다. 사용할 데이터를 수집하고 정리하는 과정을 거칩니다. 데이터는 MovieLens 데이터셋을 활용할 것이며, pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 읽고 처리할 것입니다.
import pandas as pd
# 데이터셋 불러오기
movies = pd.read_csv('movies.csv')
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')
# 데이터셋 병합
movie_ratings = pd.merge(movies, ratings, on='movieId')
3. 영화 추천 알고리즘 구현
영화 추천 알고리즘은 사용자의 취향과 비슷한 다른 사용자를 찾아 유사도를 계산하고, 이를 통해 추천 영화를 결정합니다. Surprise 라이브러리를 사용하여 협업 필터링 알고리즘을 구현할 것입니다.
from surprise import Dataset, Reader, KNNBasic
from surprise.model_selection import train_test_split
# 데이터셋 로딩
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(ratings[['userId', 'movieId', 'rating']], reader)
# 모델 학습
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=.25)
model = KNNBasic(sim_options={'name': 'cosine', 'user_based': False})
model.fit(trainset)
# 영화 추천
movie_id = 1 # 추천할 사용자의 영화 ID
predicted_ratings = model.predict(str(1), str(movie_id))
print(predicted_ratings.est)
4. 결론
파이썬을 활용하여 영화 추천 시스템을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터 전처리와 알고리즘 구현을 통해 사용자에게 맞춤형 영화를 추천하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
참고:
- MovieLens 데이터셋: https://grouplens.org/datasets/movielens/
- Surprise 라이브러리: https://surprise.readthedocs.io/en/stable/index.html
연락처:
이메일: developer@example.com
블로그: techblog.example.com