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이 게시물에서는 TensorFlow.js 및 Node.js를 사용하여 실시간 추천 시스템을 구축하는 방법을 알아봅니다. 추천 시스템의 핵심 개념과 작동 방식에 대해 논의하는 것으로 시작하겠습니다. 그런 다음 TensorFlow.js 및 Node.js를 사용하여 간단한 추천 시스템을 구현합니다.
추천 시스템(추천 시스템이라고도 함)은 사용자가 구매하거나 시청할 수 있는 항목을 예측하는 데 사용되는 일종의 인공 지능입니다. 추천 시스템은 Amazon, Netflix 및 Spotify와 같은 주요 회사에서 사용자 경험을 개인화하고 고객 참여를 늘리는 데 사용됩니다.
추천 시스템에는 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링의 두 가지 주요 유형이 있습니다.
콘텐츠 기반 추천 시스템은 항목 간의 유사성을 기반으로 사용자에게 항목을 추천합니다. 예를 들어, 영화에 대한 콘텐츠 기반 추천 시스템은 유사한 영화에 대한 사용자의 이전 평가를 기반으로 사용자에게 영화를 추천할 수 있습니다.
협업 필터링 추천 시스템은 다른 사용자의 평가를 기반으로 사용자에게 항목을 추천합니다. 예를 들어, 영화에 대한 협업 필터링 추천 시스템은 유사한 영화를 평가한 다른 사용자의 평가를 기반으로 사용자에게 영화를 추천할 수 있습니다.
추천 시스템은 다양한 기술을 사용하여 사용자가 구매하거나 보고 싶은 것을 예측합니다. 가장 일반적인 기술은 행렬 분해 및 딥 러닝입니다.
행렬 분해는 행렬을 구성 요소로 분해하는 데 사용되는 기술입니다. 행렬 분해는 추천 시스템에서 사용자 항목 행렬을 두 개의 더 작은 행렬, 즉 사용자 벡터를 포함하는 행렬과 항목 벡터를 포함하는 행렬로 분해하는 데 사용됩니다.
딥 러닝은 데이터의 복잡한 패턴을 학습하는 데 사용되는 일종의 기계 학습입니다. 딥 러닝은 추천 시스템에서 사용자 항목 매트릭스의 복잡한 패턴을 학습하는 데 사용됩니다.
이 섹션에서는 TensorFlow.js 및 Node.js를 사용하여 간단한 콘텐츠 기반 추천 시스템을 구현합니다.
사용자 항목 매트릭스를 만드는 것으로 시작하겠습니다. 사용자 항목 매트릭스는 항목에 대한 사용자의 평가를 포함하는 매트릭스입니다. 우리의 경우 항목은 영화이고 등급은 사용자가 해당 영화에 부여한 등급입니다.
그런 다음 TensorFlow.js를 사용하여 사용자 항목 행렬을 분해합니다. TensorFlow.js는 기계 학습을 위한 JavaScript 라이브러리입니다.
마지막으로 Node.js를 사용하여 사용자에게 영화를 추천합니다. Node.js는 서버 측 프로그래밍에 사용되는 JavaScript 런타임입니다.
첫 번째 단계는 사용자 항목 매트릭스를 만드는 것입니다. 영화에 대한 사용자의 평가가 포함된 JSON 파일을 생성하여 이를 수행합니다.
JSON 파일의 형식은 다음과 같습니다.
{
"user1": {
"movie1": 4,
"movie2": 5,
"movie3": 3
},
"user2": {
"movie1": 5,
"movie2": 4,
"movie3": 3
},
"user3": {
"movie1": 3,
"movie2": 3,
"movie3": 5
}
}
이제 사용자 항목 행렬이 있으므로 TensorFlow.js를 사용하여 분해할 수 있습니다. 사용자 항목 행렬을 분해하면 사용자 벡터와 항목 벡터가 제공됩니다.
사용자 벡터는 사용자 항목 행렬에서 사용자를 나타내는 벡터입니다. 항목 벡터는 사용자 항목 행렬의 항목을 나타내는 벡터입니다.
마지막으로 사용자 벡터와 항목 벡터를 사용하여 사용자에게 영화를 추천할 수 있습니다. 사용자 벡터와 항목 벡터 간의 유사성을 찾아 이를 수행합니다.
두 벡터 사이의 유사성은 벡터가 서로 얼마나 가까운지를 측정한 것입니다. 벡터가 서로 가까울수록 더 유사합니다.
코사인 유사도를 사용하여 두 벡터 간의 유사도를 측정할 수 있습니다. 코사인 유사도는 두 벡터 사이의 각도를 측정한 것입니다. 코사인 유사성은 다음과 같이 정의됩니다.
여기서 A와 B는 두 벡터이고 ||A|| 그리고 ||비|| 벡터의 유클리드 규범입니다.
코사인 유사도를 사용하여 사용자에게 영화를 추천할 수 있습니다. 사용자 벡터와 항목 벡터 간의 코사인 유사성을 찾아 이를 수행합니다. 코사인 유사도는 사용자 벡터가 항목 벡터와 얼마나 유사한지에 대한 척도를 제공합니다.
그런 다음 사용자 벡터와 코사인 유사도가 가장 높은 영화를 찾아 사용자에게 영화를 추천할 수 있습니다.
이 게시물에서는 TensorFlow.js와 Node.js를 사용하여 실시간 추천 시스템을 구축하는 방법을 배웠습니다. 추천 시스템의 핵심 개념과 작동 방식에 대해 논의하는 것으로 시작했습니다. 그런 다음 TensorFlow.js 및 Node.js를 사용하여 간단한 추천 시스템을 구현했습니다.