쇼핑몰 추천 알고리즘

 

쇼핑몰 추천 알고리즘- 협업 필터링, SVD 알고리즘(행렬 분해 알고리즘) 등이 있음. 

 

필요한 독립변수? 

- 클릭해본 상품, 구매한 상품, 장바구니 상품, 좋아요한 상품 등. 

을 이용해서 개별적인 개인화 추천 알고리즘을 통해 고객에게 상품을 추천할 수 있다. 

 

 

• 상품 추천 모델 - SVD 알고리즘(행렬 분해 알고리즘): 상품 평점 데이터를 사용자 행렬, 특징 행렬, 아이템 행렬로 분류한 후, 사용자 행렬을 바탕으로 유사한 사용자를 도출하여 유사한 사용자들이 좋아한 상품들을 추천

Process

• 데이터 수집(카카오 아레나 데이터, 아마존 상품 리뷰 데이터) >> 데이터 전처리(Null값 제거, 이상치 제거) >> 데이터 분석 및 모델 구현(SVM, SVD) >> 데이터 시각화(웹 사이트 구현 - REST API를 설계 및 구현한 후 UI와 연동하는 방식으로 구현)

이러한 방식으로 진행한다고 한다. 

(참고한 깃허브 - https://github.com/sehwaa/Nanugi)

 

일단 이 코드를 내려받아 어떻게 다모아 공구&경매 사이트에 추천 알고리즘을 적용시킬지 봐야겠다. 

 

알집으로 내려받아 살펴보았지만, 웹개발과 밀접하게 application.py에 추천알고리즘이 녹아 있어서 분석하기 쉽지가 않다. 

이부분은 웹개발도 더 공부하고, flask와 다른 툴들도 공부해가면서 파봐야 할 것 같다. 

 

 

 

 

 

- 추가로 더 해보고 싶은 것

 

https://www.slideshare.net/EunchanLee1/sayahae

SAYAHAE - 상품평 분석 및 추천 서비스 (자연어 처리)

이런식으로 상품평 후기들의 감정분석을 해서 후기들을 더욱 한번에 가시화 하는 프로젝트도 진행해보고 싶다.