- 빅데이터 추천, 웹 크롤링 , FastAPI 서버 개발
- 🍒 Github : https://github.com/jaho901
- 빅데이터 추천, 웹 크롤링 , FastAPI 서버 개발
- 🍓 Github : https://github.com/yoonjung1205
- 프론트 엔드 React 개발
- 🍇 Github : https://github.com/hy2jin
- 프론트 엔드 React 개발
- 🍈 Github : https://github.com/KyounghoonLim
- 서비스 아키텍쳐 설계 및 구현, 백엔드 개발
- 🍐 Github : https://github.com/yeongki0944
- 서비스 아키텍쳐 설계 및 구현, 백엔드 개발
- 🍅 Github : https://github.com/sky6min
하지만, 옷의 사이즈가 맞지않거나 취향에 맞지 않아 반품을 하거나 중고거래를 이용하여 불필요한 소비가 빈번하게 발생하고 있습니다. 이러한 구매 패턴이 반복되어 소비자들은 온라인 의류 쇼핑에 대해 큰 불안감을 느끼고 있습니다.
기본적인 행렬 분해(Matrix Factorization) 기법들은 Collaborative Interaction 데이터가 희소할 때 User와 Item의 잠재 벡터를 효과적으로 추정하는 일이 굉장히 어렵기 때문에 cold-start 상황에서 좋은 성능을 보여주지 못한다.
LightFM은 Content-based와 Collaborative Filtering의 장점을 결합한 모델링 방법이다.
- 학습 데이터에서 Collaborative 데이터와 User/Item Feature를 모두 사용한다.
- LightFM에서 생성된 Embedding 벡터는 Feature에 대한 중요한 의미 정보를 포함하고 있고, 이는 tag 추천과 같은 일에서 중요하게 사용된다.
User Feature와 Item Feautre를 학습 과정에 포함하는 데에 적합한 구조로 만들어져 있다.
User Feature : User에 대한 설명
Item Feature : Item에 대한 설명
각 User와 각 Item에 대한 모델의 예측 값은, 이 User와 Item의 Representation (잠재 벡터)의 내적이다.
최적화 목적함수는 parameter들이 주어졌을 때의 데이터에 대한 우도를 최대화 하는 것으로 설정된다.
- 새로운 또는 어떤 유저들에 대한 충분한 정보가 수집된 상태가 아니라서 해당 유저들에게 적절한 제품을 추천해주지 못하는 문제
- 메타데이터를 통해 Item이나 User를 표현한다.
- User는 독립적으로 추정되기 때문에 Transfer Learning이 불가능하다.
- 각 User에 대해 많은 양의 데이터를 필요로 할 때, 기존 행렬 분해보다 더 안좋은 성능을 보인다.
- 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하게 해주는 방법
- 사용자들의 과거의 경향이 미래에서도 그대로 유지 될 것이라는 전제
pip install lightfmfrom lightfm import LightFM
model = LightFM(no_components=30)
model.fit(train, epochs=20)
predictions = model.predict(test_user_ids, test_item_ids)https://making.lyst.com/lightfm/docs/home.html
https://greeksharifa.github.io/machine_learning/2020/06/01/LightFM/
특이값 분해는 정방 행렬(Square Matrix)뿐만 아니라 행과 열의 크기가 다른 행렬에 대해서도 적용할 수 있습니다. 즉, 특이값 분해는 모든 직각 행렬에 대해 가능합니다.
m x n 크기의 행렬을 다음과 같이 분해하는 것을 의미합니다.
실제로는 ∑의 비대각 부분과 대각 원소 중 특이값이 0인 부분을 모두 제거하고, 제거된 ∑에 대응되는 U와 V 원소도 함께 제거해 차원을 줄인 형태로 SVD를 적용합니다.
Truncated SVD는 ∑의 대각 원소 중 상위 몇 개만 추출하고 여기에 대응하는 U와 V의 원소도 함께 제거해 차원을 줄인 것입니다. ∑의 대각 원소 중 상위 t개만 추출한다고 하면 아래와 같이 분해됩니다.
pip install sklearnfrom sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityhttps://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.TruncatedSVD.html
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- 또한, 워드클라우드를 통해 해당 옷의 부가적인 정보(장점, 특징)를 제공합니다.
검색 기능을 통해 원하는 옷을 검색할 수 있습니다.
npm install --global yarn
cd frontend
npm i
yarn start(or npm start)cd backend/backend-java
./gradlew build -Pprofile=prod
◦sudo java -jar -Dspring.profiles.active=prod [생성된 JAR 파일명].jarpip install fastapi
pip install uvicorn
uvicorn main:app --reload-
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