코사인유사도

    -37일차- 추천시스템

    추천시스템이란? 사용자에게 관련된 아이템을 추천해 주는 것 추천 로직에서 범주형 데이터로 다루기 영화와 유저 데이터는 이산적이고, 범주형 데이터임 숫자 벡터로 변환 뒤 유사도를 계산 범주형 데이터들을 숫자로 이루어진 벡터로 변환 후 거리를 계산하여 유사도 계산 코사인 유사도 두 벡터의 방향이 이루는 각에 코사인을 취해 구하는 유사도로 방향이 동일할 경우 1, 90도 각을 이루면 0, 180도면 -1의 값을 갖게 됨 from numpy import dot from numpy.linalg import norm def cos_sim(A, B): return dot(A, B)/(norm(A)*norm(B)) cos_sim(t1, t2) #result 0.7745966692414834 사이킷런 활용 from sk..