[python] 파이썬 gensim을 사용한 문서 유사도 기반 추천 시스템 구현 방법

19 Dec 2023

python

본 포스트에서는 Gensim 라이브러리를 사용하여 문서 유사도 기반 추천 시스템을 구현하는 방법을 알아보겠습니다. 이를 통해 특정 문서와 유사한 다른 문서를 찾거나, 문서 간의 상대적 유사도를 계산하는 기술을 다룰 것입니다.

1. Gensim 라이브러리 소개

Gensim은 Python으로 작성된 토픽 모델링 및 자연어 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 문서 유사도 측정, 토픽 모델링, 단어 임베딩 등의 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

Gensim을 활용하면 자연어 처리 기술에 대한 지식이 없는 개발자도 쉽게 문서 유사도를 계산하고, 토픽 모델링을 수행할 수 있습니다.

2. 문서 유사도 계산

Gensim을 사용하여 문서 유사도를 계산하는 방법은 다양합니다. 대표적으로 TF-IDF 벡터화와 코사인 유사도를 활용하는 방법이 있습니다. TF-IDF 벡터화는 각 문서를 벡터로 표현하고, 이를 바탕으로 문서 간의 유사도를 계산할 수 있게 합니다. 코사인 유사도는 두 벡터 간의 각도를 측정하여 문서 간의 유사도를 계산하는 방법입니다.

아래는 TF-IDF 벡터화와 코사인 유사도를 사용하여 문서 간의 유사도를 계산하는 예시 코드입니다.

from gensim import corpora, models, similarities

# 문서 전처리 및 TF-IDF 벡터화 수행
corpus = [...]  # 전처리된 문서들의 집합
dictionary = corpora.Dictionary(corpus)
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf[corpus]

# 코사인 유사도를 이용한 유사도 계산
index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)
sims = index[corpus_tfidf]

3. 추천 시스템 구현

TF-IDF 벡터화와 코사인 유사도를 이용하여 문서 간의 유사도를 계산한 후, 이를 바탕으로 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 특정 문서와 유사한 다른 문서를 찾거나, 유사도가 높은 순으로 정렬하여 상위 N개의 문서를 추천하는 등의 작업이 가능합니다.

아래는 추천 시스템을 구현하는 예시 코드입니다.

# 유사도가 높은 순으로 문서를 추천하는 함수
def get_similar_documents(doc_id, sims, top_n):
    sorted_sims = sorted(enumerate(sims[doc_id]), key=lambda item: -item[1])
    top_similar_docs = sorted_sims[1:top_n+1]  # 입력 문서 자신은 제외하고 상위 N개 문서 추천
    return top_similar_docs

4. 마치며

본 포스트에서는 Gensim을 사용하여 문서 유사도 기반 추천 시스템을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. Gensim을 활용하면 문서 간의 유사도를 쉽게 계산하고, 이를 바탕으로 다양한 응용이 가능합니다. 특히, 텍스트 기반 추천 시스템을 구현하고자 하는 경우 Gensim은 강력한 도구로 활용될 수 있습니다.

참고 문헌:

Gensim 공식 문서: https://radimrehurek.com/gensim/
“Introduction to Information Retrieval” by Manning, Raghavan, and Schütze (Cambridge University Press, 2008)

이상으로 파이썬을 사용하여 Gensim을 이용한 문서 유사도 기반 추천 시스템 구현 방법에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.

목차

1. Gensim 라이브러리 소개

2. 문서 유사도 계산

3. 추천 시스템 구현

4. 마치며