목차 Objective text content를 가지고 추천하는 코드를 연습해보고자 한다. 일단 본 내용에선 text를 벡터화시켜주기 위해 pretrained bert를 쓰는 것과, 벡터 값이 있을 때 similarity 중에서 consine similarity를 사용해서 후보군을 찾는 것을 해본다. Implementation data 데이터는 아래 캐글 데이터를 사용하였다. https://www.kaggle.com/harshitshankhdhar/imdb-dataset-of-top-1000-movies-and-tv-shows read data 여기선 sentenc_transformers라는 라이브러리를 사용해서 pretrained bert를 통해 문장을 임베딩하고자 한다. import matplotli..

도움이 되셨다면, 광고 한번만 눌러주세요. 블로그 관리에 큰 힘이 됩니다 ^^ import seaborn as sns import os , pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import re 여러 개의 데이터를 합치는 작업이 필요해서 진행 folder = "Weather_Aus_Vis_" folder = "Income_Vis_" folder = "Bank_Vis_" folder = "Churn_Vis_" Income_uni = ["9", "16" , "7", "15", "6", "5", "2", "41"] Churn_uni = ["51", "3" , "2","2"] Bank_uni = ["12","3","4","2","2","2","3","12","4"] W..