GitHub - jwj51720/Movie_Recommendation: 네이버 부스트캠프 AI Tech 4기 Level2 - Movie Recommendation Competition

• Public LB: 5위 Private LB: 8위 (13팀 참여)
• 평가 Metric: Recall@10

Movie Recommendation 회고

1. 프로젝트 개요

1.1 프로젝트 주제

• 사용자에게 개인화된 Top-K 영화 추천을 하는 것이 목적
• 일반적인 영화 추천의 경우, 사용자의 시청 이력을 바탕으로 다음에 시청할 영화를 예측
• 실제 상황에서는 서버 불량 등의 이유로 데이터가 적재되지 않을 가능성 존재
• 본 대회는 사용자가 다음에 시청할 영화 또는 이미 시청했으나 누락되었을 수 있는 영화를 예측

1.1.1 Data Overview

• MovieLens 데이터를 전처리하여 Implicit Feedback 기반의 Sequential Recommendation 시나리오를 바탕으로 사용자의 Time-ordered Sequence에서 일부 Item이 누락된 상황 상정

• 영화와 관련된 Side Information 제공

• 학습 데이터 셋

  

  • train_ratings.csv: 주 학습 데이터, user, item, time
  • directors.tsv: 영화별 감독
  • genres.tsv: 영화 장르
  • titles.tsv: 영화 제목
  • writers.tsv: 영화 작가
  • years.tsv: 영화 개봉 년도

• User 31,360명, Item 6,807개, Interaction 5,154,471개, Sparsity 97.6%

1.2 프로젝트 요약