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교수님이 카카오 검색 API를 통해 가져오는 것보다는 raw data를 가공해 직접 추천 알고리즘을 짜는 것이 어떻겠냐는 제안을 해주셨다. 그래서 공공데이터의 소상공인시장진흥공단_상가의 데이터를 가공해서 크롤링을 통해 추천 알고리즘을 짜는 것을 진행해보려한다!

수많은 추천 알고리즘이 있지만 코사인 유사도를 이용하면 간단하면서도 그럴싸한 추천 시스템을 만들 수 있다고 한다.

우선 공공데이터를 이용해 어떤 요식업 업체가 있는지 파악하고 카테고리 데이터를 활용해 비슷한 업체의 추천을 받는 것을 도전해보겠다~!

데이터의 표현

컴퓨터는 처리하고자 하는 데이터를 vector로 다룬다.

머신러닝 분야에서는 두 벡터 (데이터) 간의 유사성을 측정해야 하는 일이 많다. -> ex) 두 문장이 얼마나 유사한지 측정

코사인 유사도 

• 벡터의 크기는 고려하지 않고 두 벡터 사이의 각도만 고려하는 측정법
• 방향이 얼마나 유사한 지를 1부터 -1 사이의 값으로 표현 ( 방향이 동일한 경우 : 1 )