개발 인공지능, 데이터 분석
D
dev_to
AI Store에서 AI코딩으로 만들어진 앱을 만나보세요!
지금 바로 방문하기

영화 추천 시스템 개발

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 데이터 분석

대상자

소프트웨어 개발자, 데이터 과학자, 머신러닝 관심자

- 난이도: 중급 (협업 필터링 알고리즘 이해 필요)

핵심 요약

  • 협업 필터링 알고리즘(User-based & Item-based)을 활용한 영화 추천 시스템 구축
  • 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 기반으로 "영화 쌍둥이" 추천
  • Streamlit을 사용한 실시간 웹 앱 배포 및 TMdb 데이터셋 기반 학습

섹션별 세부 요약

1. 시스템 개요

  • 사용자 기반 및 아이템 기반 협업 필터링 기법 적용
  • 유사도 계산을 위한 코사인 유사도(Cosine Similarity) 활용
  • Netflix 스타일의 영화 추천 UI 구현 (Streamlit 기반)

2. 기술 스택 및 데이터

  • Pandas, Numpy, Scikit-learn으로 데이터 처리 및 모델 학습
  • TMdb 데이터셋을 사용한 실제 플랫폼과 유사한 학습
  • Streamlit을 통해 간편한 웹 앱 배포 가능

3. 구현 및 활용

  • Live Demo 제공 (https://movie-recommender-san.streamlit.app/)
  • GitHub 링크를 통해 소스 코드 확인 (https://lnkd.in/dbuhK22U)
  • 사용자 선호도 기반 맞춤형 추천 기능 구현

결론

  • 협업 필터링 기반 추천 시스템 구현 시 Streamlit과 TMdb 데이터셋 활용을 권장
  • 코사인 유사도 계산은 유사한 영화 추천의 핵심 단계로, 알고리즘 성능 분석에 유의해야 함
Movie Recommendation System collaborative filtering Machine Learning Streamlit Python TMdb dataset cosine similarity Netflix Pandas Scikit-learn. So the user wants a mix. But the SEO keywords should be in the language that the target audience searches. Since the content is in Korean maybe the keywords should be in Korean. But the user might have included both. Let me see the example response in the user's mind. The user's own example might have keywords in both languages. However the user's instruction says to use the keywords provided. The original keywords include both English and Korean. So perhaps the SEO keywords should be a mix. But the user's instruction says "SEO 키워드 (쉼표로 구분): 주요 키워드 5-7개" so they want 5-7 keywords likely in the same format as the user's list. The user's list includes both English and Korean. So the assistant should use the same keywords but the user might have made a typo in "TMbd" which should be "TMDB" (The Movie Database). But maybe that's intentional.
목록으로 원문 보기