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멀티캠퍼스 서비스 산업 데이터를 활용한 빅데이터 분석 실무 세미 프로젝트 - 영화 추천 -

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sc303030/SemiProject_Movie_recommendations

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세미프로젝트_영화추천(Movie_recommendations)

최종적으로 완성한 영화추천 시각화

POWER BI

시각화 툴인 power bi를 이용하여 만들었다.

link to site : https://sc303030.github.io/SemiProject_Movie_recommendations/

slide

<iframe width='900' height='400' src="https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiMDFmNjk5YTgtYmYzMy00YWM3LTgzNjctNDRhNjBjNWY0ZDdhIiwidCI6IjcxNzYzNWIxLTFjNzUtNDViOC05NmEzLWQzYzM0MTk5MWUwNyJ9&pageName=ReportSection" frameborder="0" allowFullScreen="true"></iframe>

설명

1페이지

1page

  • 해당 유저에게 10개의 영화를 추천한다.
  • 유저가 도넛 차트에 있는 영화를 선택하면 오른쪽 포스터 모음에서 해당 영화의 포스터가 나타난다.

2페이지

2page

  • 1번 유저에게 기본적인 영화를 추천한다.
  • 후에 1번 유저가 영화를 더 관람하였다면 그에 맞춰서 다시 추천해준다.

3페이지

3page

  • 가중치를 주지 않은 SVD()알고리즘만 사용한 개인화 추천이다.

4페이지

4page

  • 4개의 변수 가중치를 준 영화 추천을 비교한다.
  • 도넛 차트에서 영화 하나를 클릭해보면 그 영화가 다른 변수 가중치에서 몇 번째로 추천해주었는지 알 수 있다.
  • 그와 동시에 가운데 포스터 모음집에서 해당 영화 포스터가 나온다.
  • 변수 추천마다 영화를 클릭해보며 어떤 영화들을 추천해주었는지 비교해본다.

5페이지

5page

  • 4개의 알고리즘 영화 추천을 비교한다.

  • 3페이지와 마찬가지로 도넛 차트에서 한 개의 영화를 클릭해보면 그 영화가 다른 알고리즘에서 몇 번째로 추천해주었는지 알 수 있다.

  • 그와 동시에 가운데 포스터 모음집에서 해당 영화 포스터가 나온다.

  • 알고리즘 추천마다 영화를 클릭해보며 어떤 영화들을 추천해주었는지 비교해본다.

6페이지

6page

  • 4개의 알고리즘을 돌려서 얻은 RMSEMAE, FIT TIMETEST TIME을 그래프로 나타내었다.
  • 어떤 알고리즘이 가장 효율적이었는지 비교해본다.

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