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lsjsj92/recommender_system_with_Python

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파이썬을 활용한 추천 시스템 구현(recommender system with Python)

각 파일에 대한 자료 설명

각 파일에 대한 설명은 https://lsjsj92.tistory.com/ 블로그에 올려두었습니다. 상세주소는 각 파일 최상단에 있으니 참고바랍니다.

1. recommender system basic

  • 추천 시스템 기본 유형 소개 : 이론
    • content based filtering
    • collaborative filtering

2. recommender system basic with Python - 1 content based filtering

  • 파이썬을 활용해 content based filtering 구현
  • kaggle의 movies dataset 활용

3. recommender system basic with Python - 2 Collaborative Filtering

  • 파이썬을 활용해 collaborative filtering 구현
  • kaggle의 movies dataset, movielens dataset 활용

4. recommender system basic with Python - 3 Matrix Factorization

  • 파이썬을 활용해 Matrix Factorization 구현 및 이론 설명
  • kaggle의 movies dataset, movielens dataset 활용

5. naver news recommender

  • Naver news 데이터를 활용해 추천 시스템 적용
  • Doc2vec 등의 embedding 방법을 사용

6. deep learning recommender system

  • 딥러닝 기반의 추천 시스템 활용 예제 코드
  • Keras 활용

7. Wide & Deep recommender system

  • Wide & Deep paper를 기반으로 한 추천 시스템 모델 구현
  • 컨셉만 유지하면서 구현하였음
  • Keras를 활용

8. Simple book recommender system with Keras(kaggle data)

  • Kaggle에 있는 book 데이터를 활용한 간단한 추천 시스템 구현
  • Keras를 활용해 만들 수 있는 기본적인 추천 모형 코드

9. recommender system using ChatGPT

10. LLM based explainability recsys