BERT를 활용한 대규모 애니메이션 추천 시스템 구축: AnimeRecBERT 사례 분석

핵심 기술

이 프로젝트는 대규모 사용자 애니메이션 목록 데이터를 기반으로 BERT 모델을 활용하여 개인 맞춤형 애니메이션 추천 시스템인 AnimeRecBERT를 구축한 사례를 소개합니다. Transformer 아키텍처의 강력한 성능을 추천 시스템에 성공적으로 적용한 기술적 접근 방식이 돋보입니다.

기술적 세부사항

• 데이터 수집: AniList, Kitsu, MyAnimeList에서 4백만 개 이상의 사용자 애니메이션 목록을 스크래핑하여 고품질 데이터셋 구축.
• 데이터 전처리: 10개 이상의 평가를 남긴 사용자 필터링을 통해 약 150만 명의 사용자 확보, 실험을 위해 60만 명의 서브셋 사용.
• 모델 아키텍처: BERT 기반 시스템으로, 시퀀스 데이터 처리에 강점을 보임.
• 성능 비교: VAE 및 Matrix Factorization 등 다양한 접근 방식 대비 BERT가 가장 우수한 성능을 보였음을 확인.
• 주요 수정 사항: BERT4Rec-VAE-Pytorch 기반으로 커스텀 데이터셋 사용, GUI 기반 추론 스크립트 개발, 위치 인코딩 제거 (타임스탬프 정보 부재), 입력 시퀀스 길이 128 토큰, 정규화를 위한 드롭아웃 증가.
• 학습 데이터: 5천 4백만 개의 애니메이션 평가 데이터를 활용하여 모델 학습.
• 평가: 개인의 선호도 기반 추천 결과가 만족스러웠으며, 실제 시청한 애니메이션과 유사한 추천이 다수 발생함.

개발 임팩트

• 대규모 데이터를 효과적으로 처리하고 개인화된 추천을 제공하는 시스템 구축 가능성 시사.
• NLP 모델을 추천 시스템에 적용하여 기존 방법론 대비 성능 향상을 달성.
• 개발자가 쉽게 테스트하고 체험할 수 있는 GUI 및 웹 데모 제공.

커뮤니티 반응

• GitHub 저장소를 통해 프로젝트 코드 및 설정/추론 방법을 공유하여 커뮤니티의 참여를 독려합니다.

톤앤매너

이 콘텐츠는 IT 개발 및 머신러닝 분야의 전문가를 대상으로 하며, 프로젝트의 기술적 내용과 결과를 명확하고 간결하게 전달합니다.