[movie recomendation] 알고리즘에 따른 영화 추천 시스템 구현

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Power BI Report

 

 

프로젝트 이름

- 영화 추천 시스템

 

기술 스택

- python 

 

사용한 Tool

- colab, jupyter, power bi

 

프로젝트 기간

- 20.08.21 - 20.09.08

 

프로젝트 내용

- kaggle에 있는 영화 데이터와 사용자의 평점 데이터를 통해 영화 추천 시스템을 구현하였다. 사용자에 따른 개인화 추천을 구현하였고, 변수에 따라 가중치를 두는 추천, 알고리즘의 종류에 따른 추천을 하였다.

따라서 Collaborative Filtering과 Content based filtering , Hybrid Filtering을 구현하였다.

power bi 설명

 

- 1 page

Collaborative Filtering(사용자가 본 영화에 따라 알고리즘을 사용하여 영화 추천)의 추천 방식으로 영화를 추천해주는 방식이다.

 

-2 page

사용자가 영화에 대한 평가를 하고 그 데이터가 쌓인다. 그 쌓인 데이터를 이용해 영화 추천이 기존과 달라지는 것을 표현했다.

 

-3,4 page

Collcollaborative Filtering에 추가로 콘텐츠 적인 변수 (영화의 특성)을 더해 content based filtering을 추가해주었고 이것을 통해 hybrid filtering을 구현하였다.

 

- 5 page

다른 알고리즘을 사용함에 따라 추천이 어떻게 바뀌는지를 표현했다.

 

-6 page

알고리즘에 따른 성능 차이를 분석했다. 분석하는 데 있어서 RMSE와 RME, fit-time, test-tiem를 구현하였다.

 

 

프로젝트 소개는 간략하게 여기서 끝내고 다음 글에서 어떻게 구현하였는지 설명하겠습니다.