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추천시스템의 이진데이터 적용
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안녕하세요. 데이터분석 공부하는 학생입니다.
올려주신 강의 모두 잘 들었습니다.
다만 제가 지금 적용하고자 하는 데이터가 이진데이터인데요.
강의의 코드가 이진데이터에는 맞지 않아 문의드립니다.
이진데이터를 추천시스템에 활용하는 다른 예도 찾아 보았는데요: https://towardsdatascience.com/recommender-systems-item-customer-collaborative-filtering-ff0c8f41ae8a
어차피 여기서도 코사인유사도를 활용하고 있어
거친코딩님의 강의의 예를 활용하고 싶은데 잘 안되네요.
혹시 한 번 봐주실 수 있을까요?
적용 코드: https://drive.google.com/file/d/11qlP4zOAFewSiHxo_T7fp_Ql-WgSpHS3/view?usp=sharing
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안녕하세요.
거친코딩입니다.
전달 주신 코드를 확인해보긴 했지만, 실제 데이터를 가지고 있지 않아서 구체적으로 뜯어보지는 못했습니다.
하지만, 일단 에러를 확인해본 결과 키 에러가 난 것 같은데,
아마 인덱스의 키 타입과 컬럼의 키 타입이 맞지 않아서 발생되는 것이 아닐까 추측해봅니다.
학습자님께서 보내주신 binary한 상황을 동일하게 저희 강의 데이터에 적용해서 해보았을 때는
정상적으로 구동이 됩니다.
(1~5점의 평점을 모두 1로 치환하여 계산하였습니다.)
그리고 추가적으로 첨언을 드리자면,
강의에서는 평점(1~5)의 데이터를 가지고 cosine 유사도를 활용해서 추천 로직에 적용했습니다.
학습자님께서 질문해주신 binary한 데이터는 cosine유사도와는 조금 맞지 않고,
성능향상을 위해서 자카드 유사도를 사용해서 구현해보시는 것을 추천드립니다.
감사합니다.
거친코딩 드림.