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추천 시스템을 구축할 때 데이터를 학습 데이터와 검증 데이터 그리고 테스트 데이터로 분할하여 사용한다. 이때 학습 데이터는 모델을 학습하기 위한 용도로 사용하고 검증 데이터는 모델의 하이퍼 파라미터를 최적화하기 위해 사용한다. 마지막으로 테스트 데이터는 최종 모델의 성능을 확인하는 용도로 사용한다. 추천 시스템을 구축할 때 만약 검증 데이터와 테스트 데이터에는 존재하지만 학습 데이터에는 존재하지 않는 사용자의 경우 학습한 데이터가 없기 때문에 실제 사용자에게 제품을 추천할 수 없게 된다. 따라서, 학습 데이터에 존재하는 사용자를 기반으로 실험을 진행하는 것이 중요하다. 이때 사용되는 것이 바로 Pandas에 set_categories 함수이다. sample = pd.DataFrame({'user_id':..

이웃 기반 방법론은 사용자-사용자 간 유사도 혹은 상품-상품 간 유사도를 이용하자는 아이디어에서 시작됐다. 이웃 기반 모델에서는 다음과 같은 두 가지 기본 가정을 설정한다. NBCF(Neighbor Based Collaborative Filtering)라고 불리기도 한다. 1. 사용자 기반 모델 : 유사한 사용자들은 같은 상품에 대해 비슷한 평점을 부여한다. 2. 아이템 기반 모델 : 유사한 상품은 동일한 사용자에세 비슷한 방식으로 평점이 부여된다. 사용자 기반 이웃 모델을 구성하기 위해서는 타깃 사용자($i$)와 유사한 사용자를 찾기 위해서는 다른 모든 사용자와의 유사도를 계산해야한다. 유사도 계산을 수행할 때에는 사용자마다 본인의 기준이 다르기 때문에 평점 스케일이 다를 수 있음을 고려하고 계산을 수..