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영화 추천

5. Surprise 라이브러리를 이용한 추천시스템 개발 용어정의 Surprise 패키지 소개 Surprise 주요 모듈 OS 파일데이터를 Surprise 데이터셋으로 로딩 Pandas Dataframe 을 Surprise 데이터셋으로 로딩 Surprise 추천 알고리즘 클래스 베이스라인 평점 교차검증과 하이퍼 파라미터 튜닝 Surprise 를 이용한 개인화 영화 추천시스템 개발 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. MovieLens 데이터셋은 데이터셋 자료실 에 있습니다. 2. Surprise 패키지 소개 파이썬 기반의 추천 시스템 구축을 위한 전용 패키지 중 하나인 Surprise 는 파이썬 기반에서 사이킷런과 유사한 API 와 프레임워크를 제공하여, 추천 시스템의 전반적인 알고리즘을 이해하고 사이킷런 사용경험이 있으면 쉽게 사용할 수 있다.. 더보기
4. 행렬 분해를 이용한 잠재요인 협업 필터링 용어정의 행렬 분해의 이해 확률적 경사하강법(SGD)를 이용한 행렬 분해 확률적 경사하강법(SGD) 활용예제 행렬 분해를 이용한 개인화 영화 추천시스템 개발 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. MovieLens 데이터셋은 데이터셋 자료실 에 있습니다 2. 행렬 분해의 이해 행렬 분해는 다차원 매트릭스를 저차원 매트릭스로 분해하는 기법으로 대표적으로 SVD(Singular Value Decomposition), NMF(Non-Negative Matrix Factorization) 등이 있습니다. 즉, M개의 사용자(User) 행과 N개의 아이템(Item) 열을 가진 평점 행렬 R은 M X N 차원으로 구성되며, 행렬 분해를 통해 사용자-K 차원의 잠재 요인 행렬 P (M X K 차원)와 .. 더보기
2. 콘텐츠 기반 필터링 용어정의 데이터로딩 및 가공 장르 유사도 측정 콘텐츠 기반 필터링을 이용한 추천시스템 개발 추천결과 분석 및 왜곡데이터 이해 추천시스템 개선 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. TMDB 5000 Movies 데이터셋은 데이터셋 자료실 에 있습니다 전체코드는 https://github.com/pjh5672/Recommendation_System 에 올려두었습니다. 2. 데이터 로딩 및 가공 TMDB 5000 Movies 데이터셋은 4,803개 영화에 대한 영화제목, 개요, 장르, 인기도, 평점, 투표 수, 예산, 출시일, 키워드 등 20개의 메타정보(피처) 테이블로 구성된다. 이 중에서 주요 칼럼인 아이디, 영화제목, 장르, 평균 평점, 평균 투표 수, 인기도, 키워드, 개요설명 등을 뽑.. 더보기
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