[python] 파이썬을 활용한 추천 시스템 개발 프로젝트

14 Dec 2023

python

본 포스트에서는 파이썬을 활용한 추천 시스템 개발에 대해 소개하겠습니다.

프로젝트 소개

추천 시스템은 사용자에게 상품이나 콘텐츠를 추천해주는 시스템으로, 사용자의 취향과 관심사를 분석하여 맞춤형 추천을 제공합니다. 이 프로젝트에서는 영화 추천 시스템을 구축해보겠습니다.

데이터 수집

영화 관련 데이터를 수집하기 위해 영화 평점 데이터셋을 활용했습니다. 이 데이터셋은 영화별로 사용자들의 평점을 포함하고 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv')

데이터 전처리

수집한 데이터를 분석하기 쉽도록 전처리하는 단계입니다. 이 과정에서 결측치 처리나 데이터 스케일링 등의 작업을 수행합니다.

# 결측치 처리
ratings_data.dropna(inplace=True)

모델 구축

이 프로젝트에서는 협업 필터링(collaborative filtering) 알고리즘을 사용하여 추천 모델을 구축했습니다. 협업 필터링은 사용자들의 아이템에 대한 평가 기록을 바탕으로 유사한 취향을 가진 사용자들 또는 유사한 아이템을 추천하는 기술입니다.

from surprise import Dataset, Reader
from surprise import KNNBasic
from surprise.model_selection import cross_validate

# 데이터 로딩
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(ratings_data[['userId', 'movieId', 'rating']], reader)

# 모델 학습
model = KNNBasic(sim_options={'user_based': True})
cross_validate(model, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True)

결과 평가

모델 학습 결과를 평가하기 위해 RMSE(Root Mean Square Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 측정했습니다. 이러한 지표를 통해 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.

결론

추천 시스템은 사용자 경험을 향상시키기 위해 중요한 기술이며, 다양한 알고리즘과 방법론을 활용하여 개발할 수 있습니다. 파이썬과 머신러닝 라이브러리를 활용하여 추천 시스템을 구축하는 것은 매우 흥미로운 프로젝트가 될 수 있습니다.

이상으로 파이썬을 활용한 추천 시스템 개발 프로젝트에 대한 내용을 공유해보았습니다. 감사합니다.

레퍼런스

https://surprise.readthedocs.io/en/stable/getting_started.html

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