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(UPDATED) Personalized Recommendation Systems using Python | Recommendation Algorithms | Recommendation AI

올려주신 파일과 sparse matrix

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inuyasa742010

10 asked

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안녕하세요, 거친코딩님!

올려주신 강의와 파일들을 보면서, 프로젝트를 하다가 궁금한게 있어서 질문드립니다.

  1. 강의에서 올려준 파일 u.user, u.item, u.data와 rating-20m.csv가 별개의 영화 평가 데이터 파일들 인가요? Sparse Matrix 알고리즘에서 rating-20m.csv 파일만 쓰여서 궁금해서 여쭤봅니다.

  2. 1)에서 질문한것이 맞다면 최신 무비렌즈 영화평가 데이터를 Sparse Matrix 에서 돌려도 될까요? (올려주신 rating-20m.csv파일과 최신 무비렌즈 영화 평가 데이터 내용이 똑같더라구요.)

  3. 강의에선 Sparse Matrix의 출력이 오차율이 나와서 그러는데, 최종적으로 추천 영화를 출력하려면 어떻게 구현하면 될까요?

 

추천-시스템 딥러닝

Answer 1

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거친코딩

안녕하세요.

거친코딩입니다.

각 질문에 대한 답변 드리겠습니다.

1) 이론과 실습에 사용된 데이터는 사용자들이 영화에 대한 평가 정보를 가진 "MovieLens"데이터로써 GroupLens라는 텍스트 추천 시스템으로부터 수집된 데이터를 활용하고 있습니다. 그리고 전체 데이터수는 2,700백만 개인데, 강의에서는 이 중에서 일부를 추출한 MovieLens 100K 데이터와 20M 데이터를 사용한다. 100K 데이터는 전체 데이터 중 100,000개를 추출한 것이고, 20M 데이터는 2,000만 개 데이터를 추출한 것이라 생각하시면 됩니다. sparse matrix 관련해서는 굳이 user와 movie라는 메타성 정보가 필요하지 않고, 단순히 큰 데이터를 어떻게 매트릭스화를 시키면 얼마나 더 커지는지와 이를 어떻게 핸들링 하는지에 대해서 다룬 부분이라 생각하시면 좋을 것 같습니다.

 

2) 최신 데이터를 저도 확인을 못해봤지만, 그때 말씀드린대로 동일하다면 똑같이 한번 적용해보셔도 좋을 것 같습니다.

 

3) model.get_one_prediction(user_id,item_id) 함수를 통해서 예측값을 추출하신 후에 최적의 값을 매칭하시면 될 것 같습니다. (7장의 2챕터 : "하이브리드 추천 시스템의 원리" 참고해 보시면 좋을 것 같습니다.)

 

감사합니다.

 

거친코딩 드림.

 

 

 

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inuyasa742010

감사합니다 거친코딩님!

알려주신 알고리즘으로 멋진 프로젝트 만들어보겠습니다

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거친코딩

하시는 프로젝트 정말 성공하시길 진심으로 응원하겠습니다.

감사합니다.

 

거친코딩 드림.

 

model.predict 의 결과 값 index가 왜 movie id ?

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Unable to allocate 55.9 GiB for an array with shape (25000, 100000, 3) and data type int64

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