TF-IDF를 활용한 클래스 유사도 분석과 추천 서버 구축 1편

이 글은 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 기법을 활용하여 클래스 간의 유사도를 분석하고, 이를 기반으로 추천 서버를 구축하는 과정을 다룹니다. TF-IDF는 문서 내 단어의 중요도를 측정하는 데 널리 사용되는 방법론으로, 특히 텍스트 데이터에서 특정 단어의 빈도와 문서 전체에서의 희소성을 고려하여 가중치를 부여합니다.

이를 통해 클래스 설명 텍스트의 유사도를 정량적으로 측정하고, 유사한 클래스를 추천하는 시스템의 기반을 마련합니다. 본 글은 이러한 TF-IDF의 원리를 설명하고, 실제 클래스 유사도 분석 및 추천 서버 구축의 첫 단계를 제시하며, 향후 추천 시스템 고도화를 위한 기반을 다집니다.