Python 기계 학습 프로젝트 실습: 지능형 추천 시스템 구축 방법을 가르쳐줍니다.

지능형 추천 시스템은 전자상거래, 스트리밍 미디어, 소셜 미디어 및 기타 분야에서 널리 사용되는 추천 알고리즘입니다. 그 목적은 사용자에게 개인화된 추천 결과를 제공하고 사용자 만족도와 참여도를 높이는 것입니다. 지능형 추천 시스템은 일반적으로 머신 러닝기술을 기반으로 하며 사용자의 과거 행동 데이터를 분석하여 사용자의 관심과 선호도를 학습합니다. 그런 다음 시스템은 이러한 관심과 선호도를 기반으로 사용자가 관심을 가질 수 있는 콘텐츠나 제품을 추천합니다.

지능형 추천 시스템을 구축하려면 먼저 사용자 데이터를 수집하고 전처리해야 합니다. 이러한 데이터에는 사용자의 구매 기록, 검색 기록, 검색 기록, 클릭 기록 등이 포함될 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 다양한 항목에 대한 사용자의 관심 수준을 예측할 수 있는 기계 학습 모델을 교육할 수 있습니다.

python에서는 성숙한 기계 학습 라이브러리를 사용하여 scikit-learn 및 놀라움과 같은 추천 시스템을 구축할 수 있습니다. scikit-learn은 일반적으로 사용되는 많은 기계 학습 알고리즘을 제공하는 반면, Surprise는 추천 시스템 구축에 특별히 사용되는 라이브러리입니다.

다음은 scikit-learn을 사용하여 간단한 추천 시스템을 구축하는 방법을 보여주는 간단한 Python 코드 예제입니다.

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이 코드는 먼저 사용자 항목 상호 작용 데이터를 로드한 다음 Nearest Neighbors 모델을 생성합니다. 모델은 유사성 측정으로 코사인 유사성을 사용하고 무차별 대입 알고리즘을 사용하여 유사성을 계산합니다. 그런 다음 모델은 데이터에 대해 학습됩니다. 마지막으로 코드는 모델을 사용하여 특정 사용자에게 추천 항목을 얻습니다.

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