[교보문고 베스트셀러 분석 / 추천시스템] 4. 추천시스템 (CBF)

CBF 추천 알고리즘으로 가장 기본적인 형태이다. CBF(Contents Based Filtering)는 데이터가 가지는 속성(Content)를 기반으로 또 다른 유사한 데이터를 추천해주는 알고리즘이다. 이 때 유사함이란 특정한 유사도(similiarity)를 기준으로 측정된 거리를 말하며 가까운 거리일수록 추천할만한 유사 데이터라고 해석한다. 데이터 전처리 CBF 알고리즘의 특성 상 keyword 항목이 데이터 안에서 중복되는 횟수가 적은 경우에는 추천시스템의 성능이 매우 떨어질 수 있다. 예를 들면 대다수가 액션 장르인 영화 데이터셋에서 오컬트 장르의 영화를 추천받기 원하는 경우와 같다. 따라따라서 조금 더 상위 개념의 keyword인 카테고리(분야)를 추가하여 데이터 사이에 겹치는 keyword를 ..

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• · 2022. 7. 25.
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[교보문고 베스트셀러 분석 / 추천시스템] 0. 프로젝트 개요

프로젝트 개요 주제 : 코로나 시대 베스트셀러 특성 분석 / 교보문고 베스트 셀러 데이터를 활용한 추천시스템 구현 기여도 : 20% (총원 5명) 담당 부분 : 데이터 수집 (크롤링 코드 개발), 시각화 및 데이터 분석, 추천시스템 (CBF, CF) 프로젝트 진행기간 : 2022/02/09 ~ 2022/02/14 결과 : 추천시스템 프로젝트 발표회 2등 (데이터 분석 부트캠프 과정) 상세 내용 코로나시대 분야별 베스트셀러 분석 및 시각화 책 추천시스템 구현 : CBF (Contents Base Filtering), CF (Collaborative Filtering) Workflow 프로젝트 기획 코로나 시대 출판시장의 트렌드 및 특성 분석 교보문고 분야별 베스트셀러의 키워드 분석을 통한 인사이트 도출 책..

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• · 2022. 7. 21.
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