Python의 추천 시스템

추천 시스템은 사용자의 선호도와 과거 행동을 기반으로 사용자에게 항목이나 콘텐츠를 추천하는 Python 도구입니다. 이 기술은 알고리즘을 사용하여 사용자의 향후 선호도를 예측하여 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 제공합니다.

이 시스템의 범위는 매우 광범위하며 전자상거래, 스트리밍 서비스, 소셜 미디어 등 다양한 산업에서 널리 사용됩니다. 제품, 영화, 음악, 책 등 모두 이 시스템을 통해 추천될 수 있습니다. 개인화된 추천을 제공하면 고객 참여와 충성도를 높이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 매출도 높일 수 있습니다.

추천 시스템의 종류

콘텐츠 기반 추천 시스템

이 작업의 기본 아이디어는 사용자가 이전에 노출된 항목과 유사한 추천을 얻을 수 있다는 것입니다. 이 시스템은 사용자에게 적합한 제안 목록을 생성하는 것을 목표로 알고리즘을 사용하여 사용자의 선호도와 매우 유사한 항목을 찾아냅니다. 이 설정에서 알고리즘은 품질, 사용자 평가 등 항목과 관련된 데이터를 분석하여 어떤 추천을 할지 결정합니다.

알고리즘

• 1단계 − 필요한 라이브러리 가져오기

• 2단계 - 데이터세트 로드

• 3단계 - 데이터 전처리

• 4단계 - 유사성 행렬 계산

• 5단계 − 각 사용자에 대해 −

  • 상호작용한 항목 선택

  • 5a단계에서 선택한 각 항목에 대해 -

    • 다른 모든 항목에 대한 유사성 점수 검색

    • 사용자 평점을 가중치로 사용하여 유사도 점수의 가중 평균을 계산합니다

  • 가중 유사성 점수를 기준으로 내림차순으로 항목 정렬

  • 사용자에게 상위 N개 항목 추천

• 6단계 - 모든 사용자의 추천을 반환합니다.

예

으아악

로컬 CSV 파일의 영화 데이터를 데이터프레임에 로드합니다. fit_transform() 함수를 사용하여 영화 설명을 행렬로 변환하고 코사인 유사성 행렬을 계산합니다.

그런 다음 영화 제목을 매개변수로 사용하고 데이터프레임에 영화 제목의 인덱스가 있으면 검색하는 함수를 정의합니다.

그런 다음 전달된 영화 제목과 다른 모든 영화 제목 간의 유사성 점수를 포함하는 튜플 목록을 만듭니다. 각 튜플은 인덱스와 유사성 점수로 구성됩니다. 그런 다음 데이터 프레임을 인덱싱하여 영화 제목 목록을 표시합니다.

출력

으아악

협동 필터링 추천 시스템

대신 다른 사용자의 데이터를 사용하여 추천을 생성합니다. 이러한 시스템은 다양한 사용자의 선호도와 행동을 비교하여 비슷한 취향을 가진 다른 사용자가 좋아할 만한 항목을 제안합니다. 협업 필터링은 추천을 생성할 때 많은 사용자의 의견을 고려하기 때문에 일반적으로 콘텐츠 기반 시스템보다 더 정확합니다.

알고리즘

• 1단계 − 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

• 2단계 - 사용자 평점을 제공하는 " ratings.csv" 파일을 로드합니다.

• 3단계 - "user_item_matrix"를 생성하여 사용자 평가 데이터를 매트릭스로 변환

• 4단계 - 코사인 유사성을 사용하여 사용자 평가의 유사성을 계산합니다.

• 5단계 - 유사한 사용자 식별

• 6단계 - 평균 평점을 계산합니다.

• 7단계 - 대상 사용자 ID를 선택합니다.

• 8단계 - 영화 ID 및 등급을 인쇄합니다.

예

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출력

으아악

결론

추천 시스템을 만드는 작업은 프로그래머에게 큰 복잡성을 가져올 수 있지만 큰 이점을 가져올 수 있는 귀중한 도구입니다. Python으로 추천 시스템을 구축하면 생성 및 사용자 정의 프로세스를 단순화하는 다양한 옵션이 제공됩니다. 그러나 모든 코딩 노력과 마찬가지로 추천 시스템을 개발할 때 잠재적인 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 일반적인 합병증을 인식하고 이를 해결하기 위한 조치를 취하는 것은 추천 시스템의 성공을 보장하는 데 중요합니다.

궁극적으로 추천 시스템은 매우 강력한 자산이 될 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요하므로 시스템이 올바르게 구축되고 최적으로 작동하는지 확인하는 데 필요한 시간과 노력을 투자할 가치가 있습니다.

위 내용은 Python의 추천 시스템의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!