[AI] 레시피 추천 모델 만들기 7 - Inference (1) 계획 수정.. (또획 또정)

기본 추론 과정

1. 모델 훈련한 결과 불러오기

2. 사용하기로 한 모델의 full_sort_predict 함수로 추천 결과 생성

3. 추천 결과 제공 (user_id, item_id)

 

고려해야 할 점

- 훈련한 데이터가 나의 서비스를 사용하는 사용자들이 아니라 다른 곳에서 주어진 user_id, item_id 값이어서 나의 사용자와 비슷한 user_id 를 추려서 추천 결과를 제공해야 한다.

 

처음 기획했던 (실패한) 나의 프로세스

1. 사용자가 선호하는 카테고리를 가진 음식 필터링 ➡️ 카테고리 필터는 제공해주는 Food 데이터셋에 없다

2. 사용자가 가지고 있는 재료 기반 음식 필터링 ➡️ 웃긴 놈. 재료 칸은 있는데 데이터가 없다

 

 

➡️ 분명히 .. 데이터 예시 보여주는 페이지에서는 다 있는 것처럼 보여줘 놓고 .. 제일 중요한 레시피랑 재료가 없다니 .. 이거 사기 아닌가? 낚였어 🎣..

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

📎 새롭게 계획하기

➡️ 2가지 추천으로 구현하기

 

< 사용자 재료 기반 추천 >

1. 사용자 프로필 생성 : 사용자가 선호하는 음식 카테고리, 성별, 나이

2. 사용하고 싶은 재료 입력받기

3. 재료 기반으로 음식 필터링

4. 코사인 유사도 기반 (선호 음식 카테고리, 성별, 나이, 영양 성분) 음식 추천

 

< 해당 음식을 좋아하는 다른 사용자들의 음식 추천 >

5. 해당 음식 기반으로 모델 추천 생성하기 (Cold Start 도 해결하고 좋다~ ^#*)

  - input : 음식 이름

  - output : 해당 음식을 좋아하는 다른 사용자들

 

 

🍞 레시피 데이터베이스 알아보기

RecSysDataset - Food 데이터셋은 Food.com 기반이다

어라 아까 내가 찾던 레시피 정보가 있는 Kaggle 발견

Food.com Recipes and Interactions