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[python] Flask를 이용한 영화 추천 시스템 개발 방법

본문 내용:

  1. 개요
  2. Flask 소개
  3. 영화 추천 시스템 개발 과정
    • 3.1 데이터 수집
    • 3.2 데이터 전처리
    • 3.3 모델링
    • 3.4 웹 애플리케이션 구축
  4. 결론

1. 개요

영화 추천 시스템은 사용자에게 맞춤 영화를 추천하여 온라인 영화 시청 경험을 향상시키는 데 도움을 준다. 본 문서에서는 Python 언어의 Flask 프레임워크를 활용하여 영화 추천 시스템을 개발하는 방법에 대해 다룬다.

2. Flask 소개

Flask는 Python으로 작성된 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 경량 프레임워크이다. 간단하고 가볍지만 유연한 구조를 가지고 있어서 웹 개발에 적합하다.

3. 영화 추천 시스템 개발 과정

3.1 데이터 수집

영화 추천을 위한 데이터를 수집한다. 영화 정보, 사용자 평가, 영화 속성 등의 데이터를 확보한다.

3.2 데이터 전처리

수집한 데이터를 정제하고 가공하여 추천 시스템에 활용할 수 있는 형태로 변환한다.

# 예시 코드
import pandas as pd

# 데이터 불러오기
movie_data = pd.read_csv('movie_data.csv')

# 데이터 전처리
# ...

3.3 모델링

전처리한 데이터를 바탕으로 추천 알고리즘을 구현한다. 여러 가지 알고리즘 중 적합한 알고리즘을 선택하고 모델을 학습시킨다.

# 예시 코드
from surprise import SVD
from surprise import Dataset
from surprise import Reader
from surprise.model_selection import train_test_split

# 데이터 로딩
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(movie_data[['user_id', 'movie_id', 'rating']], reader)

# 모델 학습
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25)
model = SVD()
model.fit(trainset)

3.4 웹 애플리케이션 구축

Flask를 사용하여 웹 애플리케이션을 구축한다. 사용자의 입력을 받아 모델을 활용하여 영화를 추천하고 그 결과를 시각적으로 표현한다.

# 예시 코드
from flask import Flask, request, render_template

app = Flask(__name__)

# 웹 애플리케이션 라우트 및 로직
# ...

if __name__ == '__main__':
    app.run()

4. 결론

Flask를 이용하여 영화 추천 시스템을 개발하는 방법에 대해 알아보았다. 데이터 수집, 전처리, 모델링, 웹 애플리케이션 구축 등의 단계를 거쳐 개발할 수 있으며, 사용자들에게 친숙한 환경에서 영화 추천을 제공할 수 있다.

참고 문헌:

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