dhsong95 / portfolio Goto Github PK

#추천시스템 #공모전 #팀프로젝트

팀 헌치브라운으로 카카오 아레나에서 주관하는 Music Playlist Continuation 공모전에 참가하였습니다. 전통적인 추천 시스템 알고리즘인 CF와 CB를 활용한 모델을 구현하였습니다.

Python, Github, 외부 라이브러리(implicit)

2인의 팀 프로젝트로 진행하였습니다. 추천 알고리즘의 구현을 담당하였습니다.

공개 리더보드로 13위의 성적을 얻었습니다.

#추천시스템 #딥러닝

카카오 아레나에서 진행한 Music Playlist Continuation에서 전통적인 추천 시스템 알고리즘의 한계를 느꼈습니다. 딥러닝 기반의 추천 시스템 알고리즘을 논문을 통해 공부하고 Item2Vec 모델과 AutoEncoder 기반의 추천 시스템 알고리즘을 movielens로 구현하였습니다.

Python, Github, Tensorflow 2.0(Keras Style)

개인 프로젝트로 진행하였습니다.

논문을 통해 배운 딥러닝 기반의 추천 시스템을 직접 구현하면서 이해를 높일 수 있었습니다.

#자연어처리 #딥러닝

소설 호밀밭의 파수꾼을 읽고 데이터 분석을 수행하였습니다. 소설에 대한 주요 평가인 ‘소설에는 욕설이 많고 선정적 폭력적인 묘사가 빈번하게 등장한다’라는 평가를 단어에 대한 빈도 분석으로 검증하였습니다. 또한 word2vec 모델을 구현하여서 소설에 등장하는 인물의 임베딩을 구축하여 비교하였습니다.

Python, Github, Tensorflow 2.0(Keras Style)

개인 프로젝트로 진행하였습니다.

분석한 내용을 개인 블로그에 업로드하여 공유하였습니다. 8월 한달간 가장 높은 조회수의 글이 되었습니다.

#자연어처리 #토픽모델링

음악치료분야에 대한 관심을 가지고 음악치료 연구 동향을 데이터로 분석하였습니다. 한국음악치료학회지 초록을 수집하여 자연어처리하였습니다. 토픽 모델링을 통해 연구의 주요 토픽에 대한 분석도 수행하였습니다.

Python, KoNLPy, scikit-learn

개인 프로젝트로 진행하였습니다.

‘음악치료사’가 주제로서 2010년 이후 많은 관심을 받았으며 토픽 모델링에서 주요한 토픽을 구성하는 단어임을 확인하였습니다.