🐹's tory

저번 글에서 이어집니다 ~ 저번에 어떤 건 같은 카테고리가 제대로 뽑히는데 어떤 건 안 돼서 열심히 서치해봤더니...! CountVectorizer가 자체적으로 한 글자인 경우에는 따로 카운트를 해주지 않는다고 한다.. 아마 영어에서는 한 글자인 경우에는 중요한 의미가 없어서 그런 것 같다.. 그치만 내 데이터셋은 한글이고 떡, 국, 탕, 전, 찜, 면 등등 한 글자인 것들도 매우 많고.. ,나 공백, /가 포함된 텍스트도 인식해주지 않는다는 것을 확인해서 따로 데이터 값을 변경해주었다 import pandas as pd df = pd.read_csv('food_list.csv',encoding='cp949') data = df[['구분', '음식명']] # 필요한 데이터만 가져오기 for i in ra..

메뉴명을 받으면 카테고리 유사도에 따라 음식을 추천해 주고, 사용자의 평가를 받아 추천에 반영하는 컨텐츠기반 추천 시스템을 만드는 것이 목표이다 !! 우선은 공공 데이터 중 한국국제교류재단_한국음식정보_영문 데이터셋을 사용했다 AI hub에 있는 데이터셋들은 음식 이미지 데이터셋이라 이미지명에서 카테고리와 음식명을 뽑아와야 해서 텍스트로 제공해 주는 데이터셋을 선택했다 한국국제교류재단_한국음식정보_영문_20230228 해당 데이터는 재료(면, 떡, 채소류, 젓갈 등) 및 조리법(찜, 구이, 조림, 등) 별로 분류한 약 700여가지의 한국음식에 대한 정보를 영문으로 제공합니다. www.data.go.kr 아래는 노션에 정리해 둔 데이터셋 후보들 💤 더보기 데이터셋 음식 이미지 및 영양정보 텍스트 + 카테고..