파이썬 기반 영화 추천 시스템 구축: 협업 필터링 및 Streamlit 활용

핵심 기술: 영화 추천 시스템 구축을 위해 사용자 기반 및 아이템 기반 협업 필터링 기법을 적용하고, 코사인 유사도를 활용하여 "영화 트윈"을 찾는 과정을 상세히 설명합니다.

기술적 세부사항:
* 협업 필터링 구현: 사용자-아이템 상호작용 데이터를 기반으로 사용자 기반 및 아이템 기반 협업 필터링 모델을 구축합니다.
* 코사인 유사도 활용: 사용자 또는 아이템 간의 유사도를 계산하기 위해 코사인 유사도 지표를 사용합니다.
* Streamlit 기반 인터페이스: 구축된 추천 시스템을 위한 대화형 웹 애플리케이션을 Streamlit 프레임워크를 사용하여 개발합니다.
* 데이터셋: TMbd 영화 데이터셋을 활용하여 모델을 학습시키고 평가합니다.
* 개인화된 추천: 사용자의 선호 영화를 기반으로 맞춤형 영화 추천 기능을 제공합니다.

개발 임팩트: 개인화된 추천 엔진을 통해 사용자 경험을 향상시키고, 실시간 인터랙티브 데모를 통해 기술 구현 결과를 직접 확인할 수 있습니다. Streamlit을 활용하여 머신러닝 모델을 빠르게 웹 서비스로 배포하는 방법을 익힐 수 있습니다.

커뮤니티 반응: GitHub 링크를 통해 프로젝트 소스코드를 공유하고 있어, 개발 커뮤니티의 참여와 피드백을 유도합니다.