ChatGPT와 Python의 완벽한 조합: 개인화된 추천 시스템 만들기

ChatGPT와 Python의 완벽한 조합: 개인화된 추천 시스템 만들기

소개:

오늘날의 정보 폭발 시대에 사람들은 관심 있는 콘텐츠와 제품을 얻기 위해 추천 시스템에 점점 더 의존하고 있습니다. 사용자의 과거 행동과 선호도를 분석하여 사용자에게 개인화된 추천 콘텐츠를 제공하고 사용자 만족도와 지속성을 향상시킬 수 있는 개인화 추천 시스템의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다.

최근에는 언어 생성 모델의 개발이 폭넓은 주목을 받고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT 모델은 강력한 언어 이해 및 생성 기능을 갖추고 있어 개인화된 추천 시스템을 구축하는 데 이상적인 도구입니다.

이 기사에서는 ChatGPT와 Python을 사용하여 개인화된 추천 시스템의 프로토타입을 구축하는 방법을 소개하고 독자가 추가로 연구하고 개발할 수 있도록 해당 코드 예제를 첨부합니다.

1. 데이터 수집 및 처리

개인화 추천 시스템 구축의 첫 번째 작업은 사용자의 과거 행동 데이터를 수집하는 것입니다. 이 데이터에는 사용자의 검색 기록, 구매 기록, 평점 등이 포함될 수 있습니다. 이번 글에서는 영화 추천 시스템을 예로 들어보겠습니다.

다음은 간단한 영화 등급 데이터 세트의 예입니다.

user_id, movie_id, rating
1, 1, 5
1, 2, 4
2, 1, 2
2, 3, 3
...

Python의 pandas 라이브러리를 사용하여 이 데이터 세트를 로드하고 처리할 수 있습니다. 예:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('movie_ratings.csv')

2. ChatGPT 모델 교육

빌딩 중 개인화된 추천 시스템에서 ChatGPT 모델의 작업은 사용자의 과거 행동과 선호도를 기반으로 사용자가 좋아할 만한 영화 추천을 생성하는 것입니다.

ChatGPT 모델 교육 과정은 Python의 변환기 라이브러리를 통해 구현할 수 있습니다. 먼저, 사용자의 과거 행동과 그에 따른 권장 사항이 포함된 훈련용 대화 데이터 세트를 준비해야 합니다.

다음은 대화 데이터 세트 교육의 예입니다.

[
    {'user_id': 1, 'message': 'What are some good action movies?', 'response': 'I recommend watching "Avengers: Endgame" and "Mission Impossible: Fallout".'},
    {'user_id': 2, 'message': 'Any romantic comedy recommendations?', 'response': 'You might enjoy "Crazy Rich Asians" and "La La Land".'},
    ...
]

이 대화 데이터 세트를 사용하여 ChatGPT 모델을 교육할 수 있습니다.

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, Trainer, TrainingArguments

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy='epoch',
    num_train_epochs=5,
    per_device_train_batch_size=2,
    per_device_eval_batch_size=2,
    delete_checkpoints_on_save=True,
    save_total_limit=1,
    logging_steps=500,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dialogue_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
)

trainer.train()

3. 맞춤 추천

ChatGPT 모델을 교육한 후 이를 사용할 수 있습니다. 성격 영화 추천을 생성합니다.

먼저 사용자의 입력을 받아 ChatGPT 모델에 전달하여 생성해야 합니다.

user_input = input("Please enter your message: ")
user_id = get_user_id()  # 获取用户ID

input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=100)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

다음으로 ChatGPT 모델에서 생성된 응답을 기반으로 추천 시스템의 데이터 세트에서 가장 관련성이 높은 추천 영화를 선택할 수 있습니다.

recommendations = get_recommendations(user_id)

# 根据ChatGPT模型的回复，将推荐电影生成成一个列表
recommended_movies = extract_movies_from_response(response)

# 从推荐电影中选择用户可能喜欢的电影
user_movies = select_user_movies(recommended_movies, recommendations)

print("You might like the following movies:")
for movie in user_movies:
    print(movie)

4. 요약 및 전망

이 글에서는 ChatGPT와 Python을 사용하여 개인화된 추천 시스템의 프로토타입을 구축하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 개인화된 추천 시스템은 사용자 요구를 충족하지만 데이터 수집 및 처리, 모델 교육, 추천 결과 해석 등과 같은 많은 과제도 안고 있습니다.

향후에는 더 많은 사용자 정보 통합, 모델 훈련 전략 최적화, 다중 모드 데이터 도입 등 개인화 추천 시스템을 더욱 개선할 수 있습니다. 동시에 보다 복잡한 장면 모델링 및 추천 모델 연구를 수행하여 보다 정확하고 개인화된 추천 서비스를 제공할 수도 있습니다.

참고 자료:

1. Radford, A., et al. "언어 모델은 비지도 멀티태스킹 학습자입니다." OpenAI 블로그(2019).
2. Wolf, T., et al. 자연어 처리." arXiv 사전 인쇄 arXiv:1910.03771 (2019).

위 내용은 ChatGPT와 Python의 완벽한 조합: 개인화된 추천 시스템 만들기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!