[AIFFEL] - Recommender_System_2

오늘의 학습 리스트

• Session_based_recommendation
  • 고객의 선호도는 항상 고정되지 않음
  • 그래서 세션 데이터 기반으로 추천
  • '바로 지금 시점에 이 고객이 좋아할 만한 상품'을 추천
  • 세션은 서버에 저장됨
• LMS 주피터노트북 -> 로컬 주피터 노트북으로 사용하기
  • 역시 이런 건 겪어봐야 컴퓨터 구조가 이해가고, '이런 문제가 생길 수도 있구나' 하고 아는 것 같다...
  • What I did
    • Terminal에서 wget install 안 먹힘
      • wget 자체가 없다고 해서 인스톨하려 함
    • 그랬더니 brew를 깔아야 한다고 함. 그래서 깔았음
    • 그리고 sudo apt ... 하려니까 JDK를 다운받아야 한다고 함
    • 다운받으려 했으나, 결국 그게 다 압축된 데이터 파일 여는 것이어서 그냥 다른 방법으로 열었음(별다른 건 아니고 그냥 깔려있는 Unarchiver를 사용)
• Pandas.DataFrame.groupby()
  • pd.Series.groupby(pd.Series - 해당 객체)가 있길래 뭔가? 했다.
  • 결론적으로 해당 시리즈 객체의 value 값을 기준으로 splitting 하는 것인데
  • 저게 가능한 이유는 시리즈 객체가 1-dimensional이기 때문이다(pd.DataFrame은 넣으면 오류 남)
  • 직관적 의미로는, '이 시리즈를 여기 넣어주는 1차원 어레이의 값들을 기준으로 groupping 해줘'이다)
  • 아래는 해당 내용을 담고 있진 않지만, pandas groupby 관련한 좋은 글
  • https://towardsdatascience.com/all-pandas-groupby-you-should-know-for-grouping-data-and-performing-operations-2a8ec1327b5
• lazy evaluation
  • "그래서 파이썬에서는 이터레이터만 생성하고 값이 필요한 시점이 되었을 때 값을 만드는 방식을 사용합니다. 즉, 데이터 생성을 뒤로 미루는 것인데 이런 방식을 지연 평가(lazy evaluation)라고 합니다"

미니프로젝트

주제 : 기존에 user-item 기반으로 추천해줬었다면, 오늘은 Session_based 추천 시스템을 만들어보자

미니프로젝트의 개괄적인 그림을 정리해보려 했으나 도저히 한번에 그림이 잡히지 않는다.......
이거 뭐 갈수록 모델과 자체적으로 만드는 함수, 기타 등등의 알고리즘 구현에 도움되는 여러 코드들이 갑자기 떡하니 나타나니 이거 하나하나 뜯어보지 않고서는 하나도 이해가 안 간다....
이번주는 바쁜데, 여튼 시간 내서 그것들 이해부터 먼저 해야겠다....!