프로젝트 1 — 취향 점수를 추천 확률로 바꾸는 도우미

import numpy as np
import pandas as pd

# 장르 4개: 열의 차례
genres = ["액션", "로맨스", "코미디", "공포"]
# 영화 5편의 장르 성격(0~1, 클수록 그 장르 색이 짙다). 설명을 위해 정한 값이다
movie_names = ["질주하는 도시", "봄날의 편지", "웃음 택배", "검은 복도", "우주 구조대"]
movies = np.array([
    [0.9, 0.1, 0.2, 0.1],   # 질주하는 도시: 액션
    [0.0, 0.9, 0.3, 0.0],   # 봄날의 편지: 로맨스
    [0.2, 0.2, 0.9, 0.0],   # 웃음 택배: 코미디
    [0.3, 0.0, 0.1, 0.9],   # 검은 복도: 공포
    [0.8, 0.3, 0.4, 0.2],   # 우주 구조대: 액션에 코미디가 조금
])
# 회원 3명의 장르 취향(-1~1, 음수는 싫어한다는 뜻). 설명을 위해 정한 값이다
user_names = ["민지", "준호", "서연"]
users = np.array([
    [1.0, -0.5, 0.5, 0.0],   # 민지: 액션을 좋아하고 로맨스는 별로
    [-0.5, 1.0, 0.5, -1.0],  # 준호: 로맨스를 좋아하고 공포는 싫어한다
    [0.0, 0.0, 0.5, 1.0],    # 서연: 공포를 좋아한다
])

print("영화 성격표 shape:", movies.shape)   # (영화 수, 장르 수)
print("회원 취향표 shape:", users.shape)    # (회원 수, 장르 수)
# DataFrame 으로 보면 행과 열 이름이 붙어 읽기 쉽다
print(pd.DataFrame(users, index=user_names, columns=genres))

# (3, 4) @ (4, 5) → (3, 5): 회원마다 영화 5편과의 내적을 한 번에
scores = users @ movies.T
score_df = pd.DataFrame(scores, index=user_names, columns=movie_names)
print("점수표 shape:", scores.shape)
print(score_df.round(2))

# 한 칸 손계산: 민지 × 질주하는 도시
hand = 1.0 * 0.9 + (-0.5) * 0.1 + 0.5 * 0.2 + 0.0 * 0.1   # 0.9 - 0.05 + 0.1 + 0 = 0.95
print("손계산:", round(hand, 2), "/ 행렬곱:", round(scores[0, 0], 2))

# 노트북 셀 14와 같은 softmax: 마지막 축(행마다) 기준으로 합이 1
def softmax(z):
    e = np.exp(z - z.max(axis=-1, keepdims=True))
    return e / e.sum(axis=-1, keepdims=True)

probs = softmax(scores)          # (3, 5): 회원마다 영화 5편의 추천 확률
prob_df = pd.DataFrame(probs, index=user_names, columns=movie_names)
print(prob_df.round(2))
# 행마다 합이 1인지 확인한다
print("행 합:", probs.sum(axis=1).round(6))

for i, name in enumerate(user_names):
    # argsort 는 작은 값부터 번호를 돌려주므로, 음수를 붙여 큰 값부터 고른다
    top2 = np.argsort(-probs[i])[:2]
    picks = [f"{movie_names[j]}({probs[i, j]:.0%})" for j in top2]
    print(f"{name}: {', '.join(picks)}")

# stack(): (회원, 영화) 두 이름을 행 번호로 삼는 긴 표로 편다
table = pd.DataFrame({
    "점수": score_df.stack(),
    "확률": prob_df.stack(),
}).reset_index()
table.columns = ["회원", "영화", "점수", "확률"]
table = table.round(4)
# utf-8-sig: 엑셀에서 열어도 한글이 깨지지 않게 저장한다
table.to_csv("out_ch01_recommend.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

check = pd.read_csv("out_ch01_recommend.csv", encoding="utf-8-sig")
print("저장: out_ch01_recommend.csv,", len(check), "행")
print(check.head(5))