Recommendation-Algorithm

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Index

• Directory
• DataSet
• Annoy 라이브러리를 활용한 벡터 유사도 최적화
• t-SNE를 활용한 벡터 데이터 시각화
• 한국어 텍스트 분류를 위한 BERT 모델을 활용한 단어 필터링
• konlpy와 googletrans를 활용한 카테고리 형태소 분석 및 번역
• Word2Vec 한국어 단어 임베딩 데이터베이스 구축
• 의미론적 단어유사도를 활용한 카테고리/키워드 추천
• 라이선스

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Directory

• USER_CTGY: 사용자 기반 협업필터링을 통한 카테고리 추천 알고리즘(User-based CF)
• USER_MODL: 콘텐츠 기반 협업필터링을 통한 묘듈별 기능 추천 알고리즘(Item-based CF)
• SMLR_RECO: 형태소 분석, 태깅 라이브러리를 이용한 의미론적 키워드, 카테고리 추천 알고리즘
  1. ByCTGY: 카테고리 기반 연관 카테고리 추천 알고리즘
  2. ByKYWD: 키워드 기반 연관 카테고리, 키워드 추천 알고리즘

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DataSet

1. 유저의 명시적 데이터와 카테고리/모듈 별 행동 기록을 분석한 암시적 피드백을 활용한 카테고리/모듈 벡터 데이터
   • 동적 벡터 가중치: 사용한 포인트, 더보기 요청, 검색, 30초 이상 체류, 저장/갱신 활성화, 좋아요 / 댓글
   • 정적 벡터 가중치: 모듈, 카테고리, 키워드, 연간 키워드
2. spellcheck-ko에서 제공하는 한국어기초사전, 표준국어대사전, 우리말샘 기반 한국어 맞춤법 사전
3. Facebook에서 제공하는 FastText의 300차원 벡터로 표현하여 단어의 의미적 관계를 반영한 한국어 Word2Vec 모델 한국어 단어 벡터
4. 네이버 카테고리를 형태소 분석하여 나눈 네이버 카테고리 말 뭉치

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Annoy 라이브러리를 활용한 벡터 유사도 최적화

Annoy와 Bayesian Optimization 라이브러리를 사용하여 벡터 유사도를 최적화 합니다.

사용된 주요 기술 및 라이브러리

• Annoy 라이브러리: 벡터 유사도를 효율적으로 계산하고 검색하기 위한 라이브러리
• Bayesian Optimization: 목적 함수를 최적화하기 위한 효율적인 알고리즘
• pandas: 데이터 조작 및 계산 라이브러리
• numpy: 다차원 배열을 처리하기 위한 라이브러리
• matplotlib: 데이터 시각화 라이브러리

사용법

1. 의존성 설치:

   pip install annoy pandas numpy scikit-learn bayesian-optimization matplotlib
   

2. 코드 실행:

   python *_optimizeAnnModel.py

위 명령어를 실행하여 Annoy 라이브러리를 사용한 벡터 유사도 최적화를 수행

파이썬 코드 파일 (*_similarity_optimization.py)에 대한 설명

• evaluate_n_trees(n_trees): Annoy 인덱스의 정확도를 최적화하기 위한 함수로, 주어진 트리 수에 대해 벡터 유사도를 계산하고 최근접 이웃들의 평균 거리를 반환
• BayesianOptimization: 트리 수(n_trees)를 조정하여 목적 함수(evaluate_n_trees)를 최적의 평균 거리를 탐색하며 트리 수 최적화

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t-SNE를 활용한 벡터 데이터 시각화

scikit-learn의 t-SNE 알고리즘을 활용하여 벡터 데이터를 시각화 합니다.

사용된 주요 기술 및 라이브러리

• t-SNE: 고차원 데이터의 구조를 유지하면서 저차원으로 축소하여 시각화하는 데 사용되는 알고리즘
• matplotlib: 데이터 시각화 라이브러리
• scikit-learn: 머신러닝 모델 구현 라이브러리
• pandas: 데이터 조작 및 계산 라이브러리
• numpy: 다차원 배열을 처리하기 위한 라이브러리

사용법

1. 의존성 설치:

   pip install scikit-learn matplotlib pandas numpy

2. 코드 실행:

   python visualize_vectors.py

TSNE_3D.png 및 TSNE_2D.png 이미지 파일로 2D 및 3D t-SNE 결과가 생성

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한국어 텍스트 분류를 위한 BERT 모델을 활용한 단어 필터링

텍스트에서 깨끗한 단어를 필터링하기 위해 자연어 처리(NLP) 작업에 사용되는 사전 훈련된 언어 모델인 BERT 모델을 사용합니다.

사용된 주요 기술 및 라이브러리

• BERT: 양방향 트랜스포머 모델을 기반으로 한 사전 훈련된 언어 모델, Smilegate-ai에서 제공하는 kor_unsmile 모델을 활용
• Hugging Face Transformers: 다국어로 된 여러 사전 훈련 모델을 제공하는 라이브러리, 모델을 로드하고 텍스트 분류를 수행

사용법

1. 의존성 설치:

   pip install transformers tqdm
   

2. 사전 훈련된 BERT 모델 및 토크나이저 다운로드:

   from transformers import BertForSequenceClassification, AutoTokenizer
   
   model_name = 'smilegate-ai/kor_unsmile'
   model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

3. 단어 필터링 수행:

   python filter_words.py

spellcheck-ko에서 제공하는 한국어 단어를 분류하고 깨끗한 단어를 추출하여 결과는 data/ko_filtered.txt 파일에 저장

파이썬 코드 파일 (filter_words.py)에 대한 설명

• get_predicated_label(output_labels, min_score): BERT 모델의 출력 레이블에서 지정된 최소 점수 이상인 레이블만을 반환하는 함수

• TextClassificationPipeline: 텍스트 분류 파이프라인을 초기화하고 설정. 텍스트를 입력으로 받아 BERT 모델을 사용하여 분류를 수행하고 결과를 반환

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konlpy와 googletrans를 활용한 카테고리 형태소 분석 및 번역

KoNLPy의 여러 태깅 라이브러리를 활용하여 카테고리를 형태소 분석하여 유의미한 단어로 추출하고, googletrans를 활용하여 추출된 단어들을 번역 한후 정규화를 거쳐 새로운 유사 단어들을 확보합니다.

사용된 기술 및 라이브러리

• konlpy: 한글 형태소 분석을 위한 라이브러리, Okt, Hannanum, Kkma, Komoran을 사용하여 형태소 분석을 수행
• googletrans: Google Translate API를 활용하여 단어를 번역하는 데 사용
• re: 정규 표현식을 사용하여 단어를 필터링하는 데 사용

사용법

1. 의존성 설치:

   pip install konlpy googletrans
   

2. 카테고리 형태소 분석 및 번역을 수행:

   python category_corpus.py

카테고리에서 새로운 유사단어를 추출하여, output.json 와 output_oneElement.txt 에 저장

파이썬 코드 파일 (category_corpus.py)에 대한 설명

• tokenize_and_join(input_file: str) -> Tuple[List[int], List[str]]: 입력 파일에서 각 라인을 읽어와 형태소 분석 및 번역을 수행하여 유의미한 단어를 추출하고, 이를 파일로 저장

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Word2Vec 한국어 단어 임베딩 데이터베이스 구축

한국어 Word2Vec 임베딩 모델을 활용하여 단어 벡터를 추출하고, 저장합니다.

사용된 주요 기술 및 라이브러리

• Word2Vec: 한국어 단어의 분산 표현을 학습하기 위한 단어 임베딩 모델 기술, Facebook에서 제공하는 Word2Vec 모델을 활용하여 단어 벡터를 추출하고 사용
• SQLite: 경량화 DBMS 라이브러리, 단어와 그에 해당하는 벡터를 저장
• unicodedata: 유니코드 문자에 대한 데이터베이스를 제공하는 라이브러리
• pickle: `파이썬 객체를 직렬화하고 역직렬화하는 라이브러리
• numpy: 다차원 배열을 처리하기 위한 라이브러리

사용법

1. 의존성 설치:

   pip install numpy tqdm
   

2. 한국어 Word2Vec 데이터베이스 구축:

   python process_vecs_*.py

한국어 Word2Vec 모델에서 단어 벡터를 추출하여, *_guesses_ko.db 와 *_nearest_ko.dat 에 저장

파이썬 코드 파일 (process_vecs_*.py)에 대한 설명

• is_hangul(text) -> bool: 주어진 텍스트가 한글인지 여부를 반환하는 함수
• load_dic(path: str) -> Set[str]: 주어진 경로에서 사전 파일을 읽어와 집합(Set)으로 반환하는 함수, 사전에 포함된 한글 단어를 정규화하여 저장
• blocks(files, size=65536): 파일을 블록 단위로 나누는 제너레이터 함수
• count_lines(filepath): 주어진 파일의 총 라인 수를 세어 반환하는 함수
• 주어진 Word2Vec 모델에서 단어 벡터를 추출하고, 데이터베이스에 저장

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의미론적 단어유사도를 활용한 카테고리/키워드 추천

저장된 단어 벡터를 활용하여 단어 간 유사도를 측정, 특정 단어와 유사한 단어들을 찾고, 해당 단어들을 기반으로 카테고리를 추천하는 기능을 수행합니다.

사용된 기술 및 라이브러리

• numpy: 다차원 배열을 처리하기 위한 라이브러리
• pickle: 파이썬 객체를 직렬화하고 역직렬화하는 라이브러리
• pymysql: MySQL 데이터베이스에 연결하고 상호작용하기 위한 라이브러리

사용법

1. 의존성 설치:

   pip install pymysql, numpy
   

2. 키워드 기반 카테고리/키워드 추천, 카테고리 기반 카테고리 추천:

   python process_smilar_*.py
   

• relCategory.json: 카테고리 기반 추천된 관련 카테고리 정보를 JSON 형식으로 저장
• keyword/*.dat: 키워드 기반 추천된 관련 키워드 정보를 dat 형식으로 저장
• category/*.json: 키워드 기반 추천된 관련 카테고리 정보를 json 형식으로 저장

파이썬 코드 파일 (process_smilar_*.py)에 대한 설명

• most_similar(mat: array, idx: int, k: int) -> Tuple[array, array]: 특정 단어에 대해 주어진 행렬에서 가장 유사한 k개의 단어와 그 유사도를 반환
• dump_nearest(title: str, values: List[str], words: List[str], mat: array, k: int = 100) -> List[str]: 단어의 유사도를 계산하고, 유사한 단어들을 파일로 저장, 이미 계산된 결과가 있는 경우 파일에서 로드하여 반환
• get_nearest(title: str, values: List[str], words: List[str], mat: array) -> List[str]: 단어의 유사도를 계산하고, 이미 계산된 결과가 있는지 확인한 후 있으면 로드하여 반환하고, 없으면 다시 계산하여 반환

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라이선스

이 프로젝트는 GPL-3.0 라이선스를 따르며, 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

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View English Introduction

_Index

• Directory
• DataSet
• Optimizing Vector Similarity using the Annoy Library
• Visualizing Vector Data with t-SNE
• Word Filtering using BERT for Korean Text Classification
• Category Morphological Analysis and Translation using konlpy and googletrans
• Building a Word2Vec Korean Word Embedding Database
• Category/Keyword Recommendation using Semantic Word Similarity
• License

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_Directory

• USER_CTGY: User-based Collaborative Filtering for Category Recommendation
• USER_MODL: Item-based Collaborative Filtering for Module-specific Feature Recommendation
• SMLR_RECO: Semantic Keyword and Category Recommendation Algorithm using Morphological Analysis and Tagging Libraries
  1. ByCTGY: Category-based Related Category Recommendation Algorithm
  2. ByKYWD: Keyword-based Related Category and Keyword Recommendation Algorithm

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_DataSet

1. Analyzing explicit user data and implicit feedback through category/module behavior records to create category/module vector data
   • Dynamic Vector Weights: Points used, more requests, searches, stays longer than 30 seconds, activate/save updates, likes/comments
   • Static Vector Weights: Module, category, keyword, annual keyword
2. Korean Basic Dictionary, Standard Korean Dictionary, Woori-mal-saem based Korean Spelling Dictionary provided by spellcheck-ko
3. Korean Word2Vec Model Korean Word Vectors represented in 300 dimensions provided by Facebook
4. Naver categories divided and analyzed by morphological analysis

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Optimizing Vector Similarity using the Annoy Library

Optimizing vector similarity using the Annoy library and Bayesian Optimization.

Key Technologies and Libraries Used

• Annoy Library: Efficient library for calculating and searching vector similarity
• Bayesian Optimization: Efficient algorithm for optimizing objective functions
• pandas: Library for data manipulation and calculation
• numpy: Library for handling multi-dimensional arrays
• matplotlib: Library for data visualization

Usage

1. Install Dependencies:

   pip install annoy pandas numpy scikit-learn bayesian-optimization matplotlib
   

2. Run the Code:

   python *_optimizeAnnModel.py

Run the above command to perform vector similarity optimization using the Annoy library.

Explanation of Python Code File (*_similarity_optimization.py)

• evaluate_n_trees(n_trees): Function to optimize the accuracy of the Annoy index, calculates vector similarity for a given number of trees, and returns the average distance of the nearest neighbors
• BayesianOptimization: Initializes and configures the text classification pipeline, uses the BERT model to perform classification on the input text, and returns the results

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Visualizing Vector Data with t-SNE

Using scikit-learn's t-SNE algorithm to visualize vector data.

Key Technologies and Libraries Used

• t-SNE: Algorithm used to visualize high-dimensional data by reducing it to lower dimensions while preserving the structure
• matplotlib: Data visualization library
• scikit-learn: Library for implementing machine learning models
• pandas: Library for data manipulation and calculation
• numpy: Library for handling multi-dimensional arrays

Usage

1. Install Dependencies:

   pip install scikit-learn matplotlib pandas numpy

2. Run the Code:

   python visualize_vectors.py

Results in 2D and 3D t-SNE visualizations are generated as images named TSNE_2D.png and TSNE_3D.png.

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Word Filtering using BERT for Korean Text Classification

Using the BERT pre-trained language model for natural language processing (NLP) tasks to filter clean words from text.

Key Technologies and Libraries Used

• BERT: Pre-trained language model based on the bidirectional transformer model, using the kor_unsmile model provided by Smilegate-ai
• Hugging Face Transformers: Library providing various pre-trained models for different languages, loads the model and performs text classification using BERT

Usage

1. Install Dependencies:

   pip install transformers tqdm
   

2. Download Pre-trained BERT Model and Tokenizer:

   from transformers import BertForSequenceClassification, AutoTokenizer
   
   model_name = 'smilegate-ai/kor_unsmile'
   model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

3. Perform Word Filtering:

   python filter_words.py

Categorizes Korean words provided by spellcheck-ko, extracts clean words, and saves the results in the data/ko_filtered.txt file.

Explanation of Python Code File (filter_words.py)

• get_predicated_label(output_labels, min_score): Function to return only labels from the BERT model's output that have a score greater than or equal to the specified minimum score

• TextClassificationPipeline: Initializes and configures the text classification pipeline, uses the BERT model to perform classification on the input text, and returns the results

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Category Morphological Analysis and Translation using konlpy and googletrans

Utilizing various tagging libraries from KoNLPy for Korean morphological analysis to extract meaningful words from categories. Translates extracted words using googletrans, then normalizes them to obtain new similar words.

Key Technologies and Libraries Used

• konlpy: Library for Korean morphological analysis, using Okt, Hannanum, Kkma, and Komoran for morphological analysis
• googletrans: Library using the Google Translate API for word translation
• re: Library for regular expressions used to filter words

Usage

1. Install Dependencies:

   pip install konlpy googletrans
   

2. Perform Category Morphological Analysis and Translation:

   python category_corpus.py

Extracts new similar words from categories, saves the results in output.json and output_oneElement.txt.

Explanation of Python Code File (category_corpus.py)

• tokenize_and_join(input_file: str) -> Tuple[List[int], List[str]]: Reads each line from the input file, performs morphological analysis and translation to extract meaningful words, and saves them to a file

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Building a Word2Vec Korean Word Embedding Database

Extracting word vectors using the Korean Word2Vec embedding model and saving them.

Key Technologies and Libraries Used

• Word2Vec: Technique for learning distributed representations of words, using Facebook's Word2Vec model to extract and use word vectors
• SQLite: Lightweight database management system, used to store words and their corresponding vectors
• unicodedata: Library providing a database for Unicode characters
• pickle: Library for serializing and deserializing Python objects
• numpy: Library for handling multi-dimensional arrays

Usage

1. Install Dependencies:

   pip install numpy tqdm
   

2. Build Korean Word2Vec Database:

   python process_vecs_*.py

Extracts word vectors from the Korean Word2Vec model and saves them in *_guesses_ko.db and *_nearest_ko.dat.

Explanation of Python Code File (process_vecs_*.py)

• is_hangul(text) -> bool: Function to check if the given text is in Hangul (Korean)
• load_dic(path: str) -> Set[str]: Function to read the dictionary file from the specified path and return it as a set, normalizing Korean words included in the dictionary
• blocks(files, size=65536): Generator function to divide a file into blocks
• count_lines(filepath): Function to count the total number of lines in a given file
• Extracts word vectors from the Word2Vec model and stores them in the database

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Category/Keyword Recommendation using Semantic Word Similarity

Using stored word vectors to measure similarity between words, find similar words for a specific word, and recommend categories based on those words.

Key Technologies and Libraries Used

• numpy: Library for handling multi-dimensional arrays
• pickle: Library for serializing and deserializing Python objects
• pymysql: Library for connecting to and interacting with MySQL databases

Usage

1. Install Dependencies:

   pip install pymysql, numpy
   

2. Perform Keyword-based Category/Keyword Recommendation, Category-based Category Recommendation:

   python process_smilar_*.py

• relCategory.json: JSON file storing information about recommended related categories based on category recommendations
• keyword/*.dat: dat files storing information about related keywords recommended based on keyword recommendations
• category/*.json: JSON files storing information about related categories recommended based on keyword recommendations

Explanation of Python Code File (process_smilar_*.py) - Continued

• get_word_vector(word: str, model: Word2Vec) -> Optional[array]: Function to retrieve the vector representation of a given word from the Word2Vec model
• recommend_by_category(category: str, k: int = 5) -> List[str]: Recommends related categories based on the semantic similarity of words within the given category
• recommend_by_keyword(keyword: str, k: int = 5) -> List[str]: Recommends related keywords based on the semantic similarity of words within the given keyword
• dump_json(data: Any, filepath: str): Serializes the given data to a JSON file
• load_json(filepath: str) -> Any: Deserializes the data from a JSON file

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_License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.