- 유저의 explicit data(좋아요, 읽은 책, 인생책 정보)를 활용하여 유저가 선호할만한 도서를 추천하는 것이 목표입니다.
- 추천 방법은 총 2가지인데, 메타데이터를 기반으로 팔로우할 만한 유저 추천, 같은 아이템에 관심을 가진 유저가 선호한 다른 아이템을 추천하도록 합니다. 즉 1번 - 유사한 유저, 2번 - 선호할 만한 아이템을 출력하도록 모델을 학습합니다.
- 업로드된 유저 관련 csv는 모두 hash id로 처리되어있습니다.
scikit-learn==1.3.0
scipy==1.11.1
numpy==1.23.5
pandas==2.0.3
torch==2.1.2
python == 3.11.5
tqdm==4.65.0
실행 시 top-K의 hash id의 결과를 받을 수 있습니다.
python main_kgat.py