study/AI
개인화 추천 서비스 : 코사인 유사도와 사이킷런을 활용한 전처리
fineapple 프로젝트에서는 Spring 로그 데이터를 기반으로 유저의 최근 행동을 파악하고, 이를 바탕으로 fastapi에서 상품 정보를 벡터화한 뒤 코사인 유사도를 활용해 유사한 상품 3개를 추천하는 개인화 추천 시스템을 도입함.추천 시스템 기본 개념**코사인 유사도(Cosine Similarity)**는 두 벡터 간의 방향(기울기)의 유사성을 측정할 수 있다. 벡터의 크기가 아닌 방향(각도)에 집중하기 때문에, 크기의 영향 없이 두 객체 간의 "유사성"을 잘 파악할 수 있다.코사인 유사도 값1에 가까울수록 유사도가 높음 (같은 방향)0이면 유사하지 않음 (90도)-1은 반대 방향 (완전 반대) 상품 데이터 구성추천 대상이 되는 Product 테이블에서 3가지 정보를 기반으로 기울기를 측정.nam..
