개발독학

직장인들의 점심 메뉴 추천 알고리즘 3편을 알려드리겠습니다. 네트워크 기반 필터링 1. 질량 확산 접근법 네트워크 기반 필터링 중 질량 확산 방법에 의한 추천 결과는 [표 8]과 같으며 F-measure 평균은 0.8189로 나타났다 . 질량 확산 방법은 보다 더 관련된 내용을 추천해주는 특성을 가지는 것을 확인할 수 있다. 예시로 특정 사용자(사용자 3)의 결과를 봤을 때 질량 확산 접근법으로는 생고기 제작소와 OK버거를 비추천, 기소야와 아비꼬는 둘 다 추천하고 있는 것을 볼 수 있다. 2. 열 확산 접근법 네트워크 기반 필터링 중 열 확산 방법에 의한 F-measure 평균은 [표 9]과 같으며 질량 확산 방법과 동일한 추천값을 가진다. 하지만 열 확산 방법은 좀 더 다양한 내용을 추천해준다. 같은..

안녕하세요 지난 번에 소개해드린 음식 추천 알고리즘을 추가적으로 설명하도록 하겠습니다. 실험 평가 및 비교 선호도 예측 정확도 평가 척도 첫번째로 모델별 평가 방법은 Precision, Recall, F-measure 3가지를 사용하여 평가 한다. 모델별 평가 시 구하는 공식은 아래와 같다. 위와 같은 평가방식을 사용한 이유는 제안된 추천시스템은 무작위 추천 방식에 비해 Recall, Precision 값을 이용한 F-measure 계산을 통해 그 성능이 우수함을 확인 할 수 있었으며 추천시스템은 Top-N 방식을 사용하기 때문에 실제 추천에 사용된 집합만의 정확도를 사용하는 Recall과 Precision 값이 전체 집단을 사용하는 MAE보다 검증수치로 보다 적합하다고 판단하여 이를 본 연구에 시스템 ..

오늘은 추천 알고리즘을 활용하여 직장인들의 메뉴 선택을 도운 연구를 소개해 드리겠습니다. 본 연구를 통해 직장 주변의 음식점 데이터를 기반으로, 현재 널리 알려진 추천 방식인 사용자기반 · 아이템기반 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, Naive Bayes, 네트워크기반 필터링 방식의 추천 방법들을 설계 및 구현하여 가장 정확도가 높은 추천 방법을 살펴보고, 동 주제와 관련된 향후 추천 시스템 연구에 방향을 제시하고자 한다. 본 연구의 기여도는 다음과 같다. 첫째, 추천 시스템 사용자는 동 시스템을 활용하여 상기 언급한 사회 현상과 선택 기준을 고려하여 최적의 음식점을 선택할 수 있고, 이를 통해 결정에 대한 스트레스를 경감시킬 수 있다. 둘째, 점심 메뉴의 결정은 대다수 업무 시간에 이루어지는 것으로 ..

Github를 통한 첫 프로젝트 시작하기 Github는 좋은 오픈소스들이 많이 있어서 개발할 때 참고하기 좋은 사이트입니다. 그럼 우리가 Git을 쓴다면 어떤 기능을 쓰게 되는 걸지를 소개해 보겠습니다. 여러분이 만약 이제 개발을 시작하는 초급자라면, 앞으로 회사에서 일할 때 Git이나 SVN같은 협업 도구를 많이 사용하게 될 것입니다. SVN은 옛날에 많이 썼는데 요즘은 거의 git을 씁니다. 반드시 github로 시작할 필요는 없습니다. gitlab이나 yona같은 프로그램을 써서 자체 저장소를 만들어 사용할 수도 있습니다. gitlab의 장점은 자동 배포가 가능하다는 것입니다. 구글에 좀 더 찾아보면 내용은 나오지만 간단히 요약해 드리겠습니다. gitlab-client를 배포할 서버에 적용해두고 m..

개발 경력 7년차의 구글 검색 팁 앞으로 개발자가 아닌 사람들이 돈 들이지 않고도 독학으로 개발을 잘 시작할 수 있도록 7년째 개발자를 하고 있는 입장에서의 팁들과 예제 소스들을 블로그에 담아보려고 합니다. 첫 번째 주제는 구글링입니다. 저의 경우는 구글링을 하는 목적이 두가지입니다. 1. 오류 찾기 2. 예제 찾기 1. 오류 찾기 "ZeroDivisionError: division by zero" 코드 실행 중 오류가 발생하면 항상 오류 메시지가 보여집니다. 개발 중 또는 다른 환경에 변경된 소스를 적용할 때도 오류가 발생할 수 있습니다. 위에서는 파이썬 언어를 사용했는데 Java나 swift 등 다른 언어들에서도 오류 발생 시 메시지가 출력됩니다. 만약 위와 같은 오류가 발생했다면, 어떻게 오류를 해..