소개
인터넷의 빠른 발전으로 기업은 효율적인 관리 및 게시 컨텐츠에서 CMS (컨텐츠 관리 시스템)의 중요성을 점차적으로 깨달았습니다. 그러나 간단한 컨텐츠 관리로는 현대 사용자의 요구를 충족시키기에 충분하지 않습니다. Enterprise는 CMS 시스템을 통해 사용자에게 개인화 된 권장 콘텐츠를 제공하여 사용자 경험과 고집을 향상시키기를 희망합니다. 이 기사는 Python을 사용하여 CMS 시스템의 권장 시스템 기능을 구축하는 방법을 자세히 소개합니다.
추천 시스템의 기본 원칙
추천 시스템의 핵심 작업은 과거의 행동과 관심사에 따라 사용자에게 관련 컨텐츠를 추천하는 것입니다. 일반적인 권장 알고리즘에는 협업 필터링, 컨텐츠 필터링 및 혼합 권장 방법이 포함됩니다. 이 기사에서는 CMS 추천 시스템에서 협업 필터링 알고리즘의 적용에 중점을 둘 것입니다.
데이터 수집 및 전처리
추천 시스템을 구축하기 전에 먼저 사용자가 탐색 한 페이지, 클릭 한 링크 및 수집 한 콘텐츠를 포함하여 사용자 동작 데이터를 수집해야합니다. 데이터 수집은 로그 분석 도구 또는 Google Analytics와 같은 플랫폼을 통해 수행 할 수 있습니다. 수집 된 데이터는 후속 모델링 및 분석을 위해 전처리되어야합니다.
데이터 모델링 및 모델 교육
데이터 수집 및 전처리가 완료된 후 다음 단계는 데이터를 모델링하고 모델을 훈련시키는 것입니다. Scikit-Learn과 같은 Python의 기계 학습 라이브러리는이 과정을 통해 우리를 도울 수있는 풍부한 도구를 제공합니다. 다음은 데이터 교육 및 모델 구축에 Scikit-Learn을 사용하는 방법을 보여주는 간단한 코드 예입니다.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 데이터로드
data = load_data()
# 훈련 세트 및 테스트 세트를 나누는 것
train_data, test_data = train_test_split(data)
# 모델 훈련
model = cosine_similarity(train_data)
# 모델을 저장하십시오
save_model(model)
이 예에서는 먼저 데이터를로드하여 교육 세트 및 테스트 세트로 나눈 다음 교육 세트를 사용하여 모델을 훈련시키고 코사인 유사성을 사용하여 데이터 간의 유사성을 측정하고 후속 사용을 위해 숙련 된 모델을 저장합니다.
권장 시스템의 구현
모델 교육이 완료된 후 권장 시스템 기능을 구현할 수 있습니다. 다음은 훈련 된 모델을 기반으로 컨텐츠를 추천하는 방법을 보여주는 간단한 코드 예입니다.
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 훈련 된 모델을로드하십시오
model = load_model()
def get_recommendations(user_id):
# 사용자 행동 데이터를 얻습니다
user_data = get_user_data(user_id)
# 사용자 관심 벡터를 계산합니다
user_vector = calculate_user_vector(user_data)
# 사용자 권장 사항을 계산합니다
recommendations = cosine_similarity(user_vector, model)
return recommendations
이 예에서 사용자가 권장 사항을 요청하면 먼저 사용자의 동작 데이터를 얻고이 데이터를 기반으로 사용자의 관심 벡터를 계산합니다. 그런 다음 사용자 관심 벡터와 모델의 컨텐츠 간의 유사성을 계산하여 개인화 된 권장 컨텐츠가 생성됩니다.
요약
이 기사는 Python을 사용하여 CMS 시스템에서 권장 시스템 기능을 구축하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 권장 시스템, 데이터 수집 및 전처리의 기본 원칙에서 데이터 모델링 및 모델 교육, 권장 시스템의 실제 구현에 이르기 까지이 기사는 모든 주요 단계를 다룹니다. 이 기사를 소개함으로써 독자가 CMS 시스템에서 개인화 된 추천 기능을 더 잘 이해하고 구현할 수 있기를 바랍니다.
