/brunch-pick

Brunch article recommendation with cosine similarity

Primary LanguagePython

Brunch Pick

분석 목표 및 결과

  • 자연어 처리 및 코사인 유사도 기반 추천 과정 복습 목적
  • 브런치 사용자 키워드, 구독한 작가를 기반으로 코사인 유사도가 높은 작가 및 글을 추천

활용 데이터

  • metadata: 작가 아이디, 글 제목 등의 메타데이터 정보

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  • magazine.json: 작가가 부여한 매거진 태그 목록과 ID 번호 정보

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  • user.json: 가입한 사용자 정보

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  • read.tar: 브런치 독자들이 본 글의 정보

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데이터 시각화

작가들이 많이 사용한 키워드 목록

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독자들이 주로 구독한 작가들의 키워드 목록

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데이터 전처리

  • 메타데이터로부터 글을 많이 쓴 작가 4000명을 추출하고 빈도수가 많은 20개 키워드 목록을 정리

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유사도 분석

사용자 키워드 기반으로 유사도가 높은 작가 추천

사용자 ID: #00001ba6ca8d87d2fc34d626ba9cfe6f
사용자 키워드: ['사랑', '성공', '인생', '브런치', '작가', '글쓰기', '해외취업', '취직', '싱가포르']
추천 작가: ['@singayoung', '@swimmingstar', '@brunch']
@singayoung 작가의 키워드: ['해외취업', '싱가포르', '취업', '해외', '싱가폴', '면접', '여행', '구직', '친구', '영어']
@swimmingstar 작가의 키워드: ['유럽여행', '해외취업', '싱가포르', '여행', '독일', '터키', '인생', '도서관', '베를린', '트래블라인싱가포르']
@brunch 작가의 키워드: ['브런치', '작가', '인터뷰', '브런치북', '토크콘서트', '출간', '출판', '콜라보레이션', '안내', '에디터']

구독한 작가 기반으로 유사도가 높은 작가 추천

사용자 ID: #00001ba6ca8d87d2fc34d626ba9cfe6f
구독한 작가: ['@brunch']
추천 작가: ['@siso-writers', '@thecommaa', '@theee']
@siso-writers 작가의 키워드: ['작가', '글쓰기', '출판', '편집자', '에디터', '출판사', '기획', '원고', '이벤트', '강연']
@thecommaa 작가의 키워드: ['인터뷰', '디지털노마드', '디자인', '마음', '스벅', '셰프', '수필', '패션', '작가', '에세이']
@theee 작가의 키워드: ['인터뷰', '생각', '독서모임', '스타트업', '독서', '인생', '일기', '미국', '선택', '독후감']

추천 받은 작가 기반으로 글 추천

사용자 ID: #00001ba6ca8d87d2fc34d626ba9cfe6f
구독한 작가: ['@brunch']
추천 작가: ['@siso-writers', '@thecommaa', '@theee']
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회고

  • 유사도 분석을 체험할 목적으로 단순히 텍스트 출력을 확인하는데 그쳤지만, 향후 브런치 페이지를 클론 코딩하고 추천 기능을 시각적으로 추가하는 프로젝트로 발전시키면 좋을 것