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코딩걸음마

[추천 시스템(RS)] Wide & Deep Learning for Recommender System

0. 라이브러리 설치 및 불러오기 !pip install pytorch-widedeep import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split 1. 데이터 불러오기 및 가공 사용할 Dataset은 KMRD Dataset을 사용하였다. https://github.com/lovit/kmrd GitHub - lovit/kmrd: Synthetic dataset for recommender system created from Naver Movie rating system Synthetic dataset for recommender system created from Naver Movie..
딥러닝 템플릿/추천시스템(RS) 코드 2022. 7. 20. 01:03
[추천 시스템(RS)] Neural Collaborative Filtering

- 기존 Linear Matrix Factorization의 한계점을 보완한다 - Neural Net 기반의 Cllaborative Filltering으로 non-linear 한 부분을 설명할 수 있도록 한다. - user와 item의 관계를 보다 복잡하게 모델링 할 수 있다. 원리 user의 interation data가 있는지 없는지에 따라 0, 1 로 여부를 표시한 후, 0과 1중에 확률이 높은 결과값을 반환하는 함수를 활용한다. import os import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split import math f..
딥러닝 템플릿/추천시스템(RS) 코드 2022. 7. 19. 23:07
[추천 시스템(RS)] Matrix Factorization

Matrix Factorization의 자세한 설명은 아래링크를 확인하자 https://developers.google.com/machine-learning/recommendation/collaborative/matrix 요약하면 Matrix Factorization(MF)는 User와 Item 간의 평가 정보를 나타내는 Rating Matrix를 User Latent Matrix와 Item Latent Matrix로 분해하는 기법을 말한다. ​Rating Matrix는 (User의 수) * (Item의 수)로 구성된 행렬이다. 각 칸에는 각 유저가 기록한 해당 아이템에 대한 평가가 기록된다. 평점 Data는 Sparse Matrix(희소행렬)가 되기 마련인데, MF는 이러한 행렬 분해 과정에서 이러한 ..
딥러닝 템플릿/추천시스템(RS) 코드 2022. 7. 19. 04:29
[추천 시스템(RS)] Surprise 라이브러리를 활용한 추천 시스템

Surprise 라이브러리는 복잡한 추천시스템을 간단하게(scikit learn과 비슷하게) 구현해놓은 라이브러리입니다. 추천시스템을 간단하게 구현할 수 있지만, 추천 알고리즘을 이해한 후에 사용하는 것이 좋다. 0. 라이브러리 설치 !pip install scikit-surprise 윈도우 사용자는 여기서부터 에러가 뜨는데 이때는 visual studio buildtools를 설치한 후에 라이브러리 설치를 진행해야한다. https://visualstudio.microsoft.com/ko/downloads/ Visual Studio Tools 다운로드 - Windows, Mac, Linux용 무료 설치 Visual Studio IDE 또는 VS Code를 무료로 다운로드하세요. Windows 또는 Mac..
딥러닝 템플릿/추천시스템(RS) 코드 2022. 7. 19. 04:10
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