앞구름기

✅ 알게된 사실1. Tasty Recipes 라는 모델이 있는 줄 알았는데 그냥 사용자 정보, 재료 입력받아 레시피를 반환해주는 API 였다2. 무조건 입력값 user-item interaction 을 커스텀으로 만들어서 RecBole 에 넣어야 되는 줄 알았는데, 제공해주는 데이터셋이 있다3. Food Dataset 이 있는데, 레시피에 대한 정보는 훌륭하지만, 이를 평가한 사용자에 대한 정보가 id, rating, review 뿐이다  · 사용자에 대한 정보 기반, 재료 기반으로 레시피를 추천해주고 싶다  ✅ 지금까지 -1. RecBole-GNN 의 NGCF 모델 사용2. RecSysDatasets 에서 제공해주는 Food 데이터셋 사용3. Food 에는 Recipe, Review 데이터가 있다   ..

What is RecBole? 💁‍♀️ RecBole is developed based on Python and PyTorch for reproducing and developing recommendation algorithms in a unified, comprehensive and efficient framework for research purpose. 💁 기본 : RecBole GitHub 💁 업그레이드 버전 : RecBole2.0 GitHub  L RecBole-GNN package 가 포함되어 있다 💁 내가 사용할 것!! : RecBole-GNN   L 사용할 모델 : NGCF 💁 제공해주는 데이터셋 : RecSysDatasets   L 데이터셋을 직접 만들어 넣어줄 수도 있다 근데...

🎪 https://gptstore.ai/plugins/tasty-co ChatGPT Plugin - Tasty Recipes | GPT StoreDiscover the features and benefits of Tasty Recipes, the latest ChatGPT plugin information from GPTStore.AI. Learn how this plugin can enhance your AI assistant capabilities.gptstore.ai What is Tasty Recipes? 💁 Tasty Recipes is a plugin for discovering food, drink, meal plan options, and recipes.  Name for Model ?..

레시피를 추천해줄 수 있는 모델을 사용하고 싶다 💁 음식 도메인에 특화된 서비스 : Tasty Recipes 그래프 기반과 같은 최신 알고리즘을 가지고 있는 추천 모델을 사용하고 싶다 💁 RecBole 사용하기 음식 도메인에 특화된 우리 서비스 + 최신 알고리즘 💁 Tasty Recipes → RecBole 의 user-item 입력값으로 사용하기 전체 흐름 💡 사용자가 가지고 있는 재료로 레시피를 추천해주어야 한다 1. 내가 받게될 데이터 : 재료, 사용자가 선호하는 음식 카테고리     (+) 더 받을 수 있는 데이터 (고려 중) : 사용자 나이, 성별, 오늘 하루 섭취한 영양 성분, 그 외 날씨 등 외부 요인2. Tasty Recipes 입력값으로는 최신 트렌드를 반영하기 위해 정적 데이터셋..

원래 계획은 ..  이거였는데요? 교수님이 만드려고 하지 말고 원래 있는 걸 개선하는 식으로 해보라고 하셔서 사실 처음에 무슨 말인지 몰랐는데 💦ㅎ 계획을 바꿨습니다 🤍 ✅ 변경된 기획기존 모델 활용하기 !!1. Tasty Recipes2. RecBole RecBole 을 사용하려면 어차피 user-item 정보가 필요하기 때문에Tasty Recipes 를 이용하여 그 정보를 만드려고 한다.Tasty Recipes 에 어떤 정보를 넣어줘야 할지는 아직.. ^^ 차차 해보겠다→ → 모델 훈련시킨 후에 메뉴 추천 받기

2024.07.02 - [AI] - 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (2) GNN 기반 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (2) GNN 기반2024.07.01 - [AI] - 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (1) 기존 추천 시스템 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (1) 기존 추천 시스템/) /) *´ㅅ`) づ 목차1. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)2. 협업alsrudalsrudalsrud.tistory.com .　〃∩ ∧＿∧ 　⊂⌒(　･ω･) 　　＼_ っ♥c   목차1. GCN2. GAT3. NGCF GCN (Graph Convolutional Network)· 그래프에서 CNN 처럼 커널 또는 필터를 이용하여 convolution 연산을 수행하여 그래프의 내재된 정보..

2024.07.01 - [AI] - 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (1) 기존 추천 시스템 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (1) 기존 추천 시스템/) /) *´ㅅ`) づ 목차1. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)2. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)3. 딥러닝 기반  1. 콘텐츠 기반 필터링 (CBF) · 1980년대 주로 사용 · 데이터가 없는 신규 사용자에alsrudalsrudalsrud.tistory.com .╭ ◜◝ ͡   ◜◝ (        ´ㅅ`   ) ╰ ◟ ◞ ͜     목차1. 배경2. GNN 기반 추천 시스템에 대한 간략한 소개  배경 · 기존 추천 시스템에 관한 연구는 전통적인 협업 필터링(CF) 및 행렬 분해(MF) 기반..

/) /) *´ㅅ`) づ 목차1. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)2. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)3. 딥러닝 기반  1. 콘텐츠 기반 필터링 (CBF) · 1980년대 주로 사용 · 데이터가 없는 신규 사용자에게도 아이템 추천 가능 (그러나 자신의 과거 구매 이력이 부족할 경우 추천의 성능을 보장할 수 없으며, 구매 이력과 프로필 정보가 모두 존재하지 않는다면 콘텐츠 기반 접근 방식 추천 시스템을 구현하는 것이 불가능)· 아이템에 대한 세부 정보를 토대로 사용자가 과거에 소비했던 콘텐츠와 유사한 콘텐츠를 추천해주는 방식 · 일반적으로 아이템을 벡터 형태로 표현 후 유사도 계산 (원 핫 인코딩과 임베딩 방식 사용)  2. 협업 필터링 (CF)..

드디어 코사인 유사도 기반으로 음식 추천하는 방식을 이해해 왔어요 :-) 오예 🚀 순서1. 사용할 음식 데이터 파일 전처리하기2. 사용자가 선호하는 음식 카테고리를 입력받아 다시 한 번 전처리3. 해당 음식 파일을 벡터로 나타내기4. 사용자 선호도를 벡터로 나타내기5. 코사인 유사도 계산하기6. 유사도가 가장 큰 음식 추천  1️⃣ 🏠 2024.04.28 - [AI] - [AI 도전기 17일차] 음식 데이터 전처리하기  [AI 도전기 17일차] 음식 데이터 전처리하기📍 오늘 할 일 📍음식 영양 정보 데이터에서 내가 필요한 정보만 남겨두자 ! 📎사용한 데이터 📎 전국통합식품영양성분정보(음식)표준데이터   😭 시행착오들....⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇alsrudalsrudalsrud.tistory.c..

📍 오늘 할 일 📍음식 영양 정보 데이터에서 내가 필요한 정보만 남겨두자 ! 📎사용한 데이터 📎 전국통합식품영양성분정보(음식)표준데이터   😭 시행착오들....⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️  ❔ csv 파일이 안불러와져요UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xbd in position 0: invalid start byte 해결 방법 : encoding='cp949' 추가하기  ❔ tensorflow 설치가 안돼요ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\alsrud\\AppData\\Local\\Packa..