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EDA

EDA 수행 결과에 대한 이미지와 간단한 설명

1. Total monthes

파일 이름 EDA.ipynb image
총 영화를 본 기간입니다
사용자 별로 (마지막 영화를 본 시각)-(처음 영화를 본 시간) 의 길이를 월 단위로 나타내었습니다.

2. 인기 없는 영화

파일 이름 [EDA]unpopular_movies.ipynb b3e2ed3a-42ea-4d98-adb8-e3ade20498ff

전체 영화의 rating 횟수에 대한 그래프

  • 총 영화 : 6807개
  • 인기 없는 영화(200회 이하로 rating 된 영화) : 3423개

인기 없는 영화 를 제외하고 Inference.py 수행 시 DATA의 수는 : 101,308,131 건 입니다.

3. 이상 유저에 대한 EDA

timestamp가 하루 이하인 user

로그 길이가 하루인 user

  • 명수 : 10097
  • 길이 분포
    image

Bad users

bad_user = 다른 모델들로 부터 얻어진 안 좋은 결과의 user

  • bad_user에 속하면서 로그 길이가 하루인 유저의 명수 : 4531
  • bad_user의 log sequence 길이의 평균 : 114.88838374466506
  • sequence 길이 최대 : 1571
  • sequence 길이 최소 : 16
  • 길이 분포
    image

bad_user 중 이용기간이 하루 이상인 사람들

  • 이용기간이 하루 이상인 bad user 중 timestamp기간이 하루보다 긴 users : 6247
  • 이용기간이 하루 이상인 bad_user의 log sequence의 평균 : 134.49719865535457
  • sequence 길이 최대 : 1571
  • sequence 길이 최소 : 28
  • 평균 기간 : 15.8개월

4. 영화의 장르 분포와 사용자 feature간 상관성 분석

5. 장르 상관성 분석

6. 영화의 년도 별 개수와 전체 년도의 평균과 분산 추청

7. 유저별 장르 개수와 평균, 분산