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안녕하세요. 은행 IT 운영부 이지성과장입니다. 이전 포스팅에서 말씀드렸듯이 내용 기반 추천 시스템 (contents based recommendation system)은 자신이 선택한 영화와 비슷한 장르, 비슷한 스타일의 영화를 추천해주는 추천 알고리즘입니다. 예를들어, 배트맨, 수퍼맨과 같이 액션물을 좋아하는 사람에게 터미네이터를 추천해주는 방식입니다. 이번 포스팅의 주제는 이 알고리즘을 python 으로 구현해보도록 하겠습니다. 기초 데이터는 kaggle에서 이미 널리 알려진 "무비데이터"를 사용할 계획입니다. [데이터셋 다운경로] https://www.kaggle.com/rounakbanik/the-movies-dataset 데이터 셋을 읽어와서 데이터 형태를 확인합니다. 필요한 컬럼만 다시 가져..

안녕하세요. 은행 IT운영부 이지성과장입니다. 오늘은 머신러닝 중 실생활에 가장 많이 쓰이는 추천시스템에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 쿠팡이나, 지마켓, 옥션 등의 온라인 몰에서 어떤 특정 상품을 클릭했을 때, 연관 상품을 보여주는 경험은 한번 쯤 있으셨을 거라고 생각됩니다. (아래 그림은 "맥북"으로 옥션 사이트에서 검색하였을 때, 연관상품을 보여준 사례입니다) 이렇게 추천시스템은 사용자들의 취향을 분석하여 좋아할만한 콘텐츠를 추가적으로 알려주며, 사용자들로 하여금 새로운 상품을 구입할 수 있게 유도할 수 있고, 기업은 이것을 통해 이익을 얻을 수 있습니다. 최근 넥플릭스 사용자라면 아시겠지만, 넷플릭스에서 특히 많이 사용되고 있으며, 내가 시청한 동영상과 비슷한 종류의 동영상들을 추천해주고 있음을 ..