[Python]#35 사용자를 위한 맞춤형 추천, Python과 협업 필터링으로 구현하는 방법

안녕하세요!

오늘은 추천 엔진 구축에 대해 쉽게 설명해드리려고 합니다.

추천 엔진은 온라인 쇼핑몰이나 비디오 스트리밍 서비스, 음악 서비스 등에서 자주 사용되는 기술입니다.

추천 엔진은 사용자가 이전에 좋아했던 항목들을 기반으로 추천을 제공합니다.

이것은 매우 효과적인 마케팅 도구입니다.

Python 및 협업 필터링을 사용하여 추천 엔진을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Python을 사용하면 데이터 분석 및 기계 학습을 위한 다양한 라이브러리와 도구를 활용할 수 있습니다.

그 중에는 추천 엔진을 구축하는 데 사용할 수 있는 라이브러리도 있습니다.

Python을 사용하여 추천 엔진을 구축하려면 다음과 같은 단계를 따라야 합니다.

데이터 수집
추천 엔진을 구축하려면 먼저 데이터를 수집해야 합니다.

이전에 사용자가 선호했던 항목들을 수집해야 합니다.

이러한 데이터는 사용자가 상호 작용한 제품, 영화, 노래 등을 포함할 수 있습니다.

데이터 전처리
수집한 데이터를 분석하기 전에 전처리가 필요합니다.

데이터를 정리하고 중복 항목을 제거하고 누락된 값이나 오류를 처리해야 합니다.

모델링
Python의 추천 엔진 라이브러리 중 하나는 Surprise입니다.

Surprise는 영화 평점 예측에 사용되는 협업 필터링 알고리즘을 구현한 라이브러리입니다.

모델을 학습시키기 위해 데이터를 로드하고 Surprise의 라이브러리를 사용하여 학습시켜야 합니다.

예측
모델을 학습시키면 이전에 사용자가 선호했던 항목과 비슷한 항목을 추천할 수 있습니다.

이것은 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하는데 사용됩니다.

평가
추천 엔진을 구축한 후에는 모델의 성능을 평가해야 합니다.

모델을 평가하는 방법 중 하나는 교차 검증을 사용하는 것입니다.

교차 검증을 사용하면 모델의 예측 성능을 향상시키고 모델을 튜닝하는 데 도움이 됩니다.

적용
모델이 성공적으로 평가되면, 추천 엔진을 실제 서비스에 적용할 수 있습니다.

이를 통해 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하고, 사용자 만족도를 높이고, 마케팅 성과를 개선할 수 있습니다.
Python을 사용하여 추천 엔진을 구축하는 방법에 대해 간단히 소개했습니다.

이를 위해서는 기초적인 프로그래밍 지식과 데이터 분석 지식이 필요합니다.

또한, 협업 필터링은 사용자 간 유사성을 기반으로 추천을 제공하기 때문에 사용자 데이터가 많이 필요합니다.

추천 엔진 구축을 위해 데이터 수집, 전처리, 모델링, 예측, 평가, 적용의 과정을 거쳐야 하며, 이 과정에서는 Python의 다양한 라이브러리와 도구를 활용할 수 있습니다.

또한, Surprise와 같은 추천 엔진 라이브러리를 사용하면 추천 엔진을 더욱 쉽게 구축할 수 있습니다.

 

아래는 Surprise를 사용한 간단한 예제 코드입니다.

from surprise import Dataset
from surprise import Reader
from surprise import SVD
from surprise.model_selection import train_test_split
from surprise import accuracy

# 데이터 읽기
reader = Reader(line_format='user item rating', sep=',')
data = Dataset.load_from_file('ratings.csv', reader=reader)

# 데이터 분할
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=.25)

# 모델 학습
model = SVD()
model.fit(trainset)

# 테스트
predictions = model.test(testset)

# 정확도 계산
accuracy.rmse(predictions)

위 코드는 MovieLens 데이터셋을 사용하여 SVD 모델을 학습하고, RMSE를 계산하는 예제입니다.

Surprise는 다양한 추천 알고리즘을 지원하며, 사용자 정의 데이터셋을 만들어서 사용할 수도 있습니다.

또한, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝도 가능합니다.

최종적으로, 추천 엔진은 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하여 마케팅 성과를 개선하는데 매우 유용한 도구입니다.