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해결하는 문제

특정 영화의 줄거리 기반으로 유사한 스토리와 의미를 가진 영화를 찾는 방법을 제공합니다. 일반적인 카테고리에 의존하지 않고, 줄거리의 내용에 초점을 맞춥니다.

작동 방식

캐리기지 멜론 영화 줄거리 코퍼스에서 가져온 5,000개의 영화 제목과 줄거리 데이터셋을 사용합니다. TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 활용해 줄거리를 분석하고 벡터화합니다. 추천을 생성하기 위해 입력 영화의 벡터와 데이터셋 내 다른 영화들의 벡터 간 코사인 유사도를 계산하여 가장 유사한 영화를 선택합니다.

대상 사용자

콘텐츠 기반 추천 시스템과 TF-IDF 및 코사인 유사도를 텍스트 분석에 적용하는 데 관심 있는 개발자 또는 연구자입니다.

주요 특징

• TF-IDF와 코사인 유사도를 사용한 콘텐츠 기반 추천 엔진.
• 5,000개의 영화 제목, 카테고리, 줄거리 포함 데이터셋.
• 명령줄 인터페이스(CLI)와 Python API를 통해 접근 가능.
• 사용자 지정 추천 수와 선택적 줄거리 표시를 지원.