개요
유사도 분석(Similarity Analysis)은 두 개 이상의 데이터 객체 간의 유사한 정도를 정량적으로 측정하고 평가하는 데이터 분석 기법입니다.는 데이터 과학, 머신러닝, 검색, 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 유사도 분석의 목적은 객체 간의 공통점이나 차이점을 파악하여 군집화, 분류, 중복 탐지, 패턴 인식 등의 후속 분석에 기초 자료를 제공하는 것입니다.
예를 들어, 두 문장이 얼마나 비슷한 의미를 가지는지, 두 사용자가 비슷한 관심사를 가지고 있는지, 또는 두 이미지가 유사한 시각적 특징을 공유하는지를 판단하는 데 유사도 분석이 활용됩니다.
유사도 분석의 기본 개념
유사도와 거리의 차이
유사도(Similarity)는 일반적으로 0에서 1 사이의 값을 가지며, 값이 클수록 두 객체가 더 유사하다는 의미입니다. 반면, 거리(Distance)는 두 객체 간의 차이를 나타내며, 값이 작을수록 유사도가 높습니다. 대표적인 거리 측정 방법으로는 유클리드 거리, 맨해튼 거리 등이 있으며, 유사도 측정에는 코사인 유사도, 자카드 유사도 등이 널리 사용됩니다.
| 측정 방식 |
범위 |
해석 |
| 유사도 |
0 ~ 1 |
1에 가까울수록 유사 |
| 거리 |
0 ~ ∞ |
0에 가까울수록 유사 |
유사도 분석의 활용 분야
- 텍스트 분석: 문장, 문서 간 의미적 유사도 평가
- 추천 시스템: 사용자 또는 아이템 간 유사도 기반 추천
- 이미지 처리: 시각적 특징 기반 이미지 비교
- 생물정보학: 유전자 서열 간 유사성 분석
- 고객 세분화: 고객 행동 패턴 기반 군집화
주요 유사도 측정 방법
1. 코사인 유사도 (Cosine Similarity)
벡터 공간 모델에서 두 벡터 간의 각도를 기반으로 유사도를 측정합니다. 주로 텍스트 데이터나 고차원 데이터에 사용되며, 크기보다는 방향의 유사성을 중시합니다.
공식:
$$
\text{Cosine Similarity} = \frac{A \cdot B}{\|A\| \|B\|} = \frac{\sum_{i=1}^{n} A_i B_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} A_i^2} \sqrt{\sum_{i=1}^{n} B_i^2}}
$$
- $A$, $B$: 비교할 두 벡터
- $A \cdot B$: 내적
- $\|A\|$, $\|B\|$: 벡터의 크기(노름)
예: TF-IDF 벡터화된 문서 간 유사도 계산에 자주 사용됨.
2. 자카드 유사도 (Jaccard Similarity)
두 집합 간의 교집합과 합집합의 비율로 유사도를 측정합니다. 범주형 데이터나 이진 데이터에 적합합니다.
공식:
$$
\text{Jaccard Similarity} = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|}
$$
- $A$, $B$: 집합
- $|A \cap B|$: 공통 요소의 수
- $|A \cup B|$: 전체 고유 요소의 수
예: 두 사용자가 구매한 상품 목록 간 유사도 분석.
3. 유클리드 거리 (Euclidean Distance)
두 점 사이의 직선 거리를 측정하며, 연속형 수치 데이터에 적합합니다. 거리 값이 작을수록 유사도가 높습니다.
공식:
$$
d(A, B) = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (A_i - B_i)^2}
$$
이를 유사도로 변환하려면 일반적으로 $ \text{Similarity} = \frac{1}{1 + d(A, B)} $ 와 같은 정규화를 적용합니다.
4. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient)
두 변수 간의 선형 상관관계를 측정하며, 값은 -1에서 1 사이입니다. 1에 가까울수록 강한 양의 상관관계를 의미합니다.
공식:
$$
r = \frac{\sum (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y})}{\sqrt{\sum (X_i - \bar{X})^2} \sqrt{\sum (Y_i - \barY})^2}}
$$
- 주로 사용자 평점 데이터(예: 영화 평점)에서 사용자 간 유사도 계산에 활용됨.
유사도 분석의 절차
- 데이터 전처리
- 결측치 처리, 정규화, 표준화
-
텍스트 데이터의 경우 토큰화, 불용어 제거, 정규화
-
피처 벡터화
-
데이터를 수치형 벡터로 변환 (예: TF-IDF, 임베딩, 원-핫 인코딩)
-
유사도 측정 방법 선택
-
데이터 유형(텍스트, 수치, 범주형 등)에 따라 적절한 방법 선택
-
유사도 계산
-
모든 객체 쌍에 대해 유사도 행렬(Similarity Matrix) 생성
-
결과 해석 및 활용
- 군집화, 중복 탐지, 추천 등에 활용
예시: 영화 추천 시스템에서의 유사도 분석
사용자 A와 B의 영화 평점 데이터가 다음과 같을 때, 피어슨 상관계수를 사용해 유사도를 계산할 수 있습니다.
| 영화 |
사용자 A |
사용자 B |
| 영화1 |
5 |
4 |
| 영화2 |
3 |
2 |
| 영화3 |
4 |
5 |
피어슨 상관계수 계산을 통해 두 사용자의 평점 패턴이 유사한지 판단하고, 사용자 A와 유사한 사용자들의 평점 기반으로 A에게 영화를 추천할 수 있습니다.
참고 자료 및 관련 문서
유사도 분석은 데이터 기반 의사결정의 핵심 기초 기술로, 다양한 알고리즘과 응용 분야에서 그 중요성이 지속적으로 증가하고 있습니다.
# 유사도 분석
개요
유사도 분석(Similarity Analysis)은 두 개 이상의 데이터 객체 간의 유사한 정도를 정량적으로 측정하고 평가하는 데이터 분석 기법입니다.는 데이터 과학, 머신러닝, 검색, 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 유사도 분석의 목적은 객체 간의 공통점이나 차이점을 파악하여 군집화, 분류, 중복 탐지, 패턴 인식 등의 후속 분석에 기초 자료를 제공하는 것입니다.
예를 들어, 두 문장이 얼마나 비슷한 의미를 가지는지, 두 사용자가 비슷한 관심사를 가지고 있는지, 또는 두 이미지가 유사한 시각적 특징을 공유하는지를 판단하는 데 유사도 분석이 활용됩니다.
---
## 유사도 분석의 기본 개념
### 유사도와 거리의 차이
유사도(Similarity)는 일반적으로 **0에서 1 사이**의 값을 가지며, 값이 클수록 두 객체가 더 유사하다는 의미입니다. 반면, 거리(Distance)는 두 객체 간의 차이를 나타내며, 값이 작을수록 유사도가 높습니다. 대표적인 거리 측정 방법으로는 유클리드 거리, 맨해튼 거리 등이 있으며, 유사도 측정에는 코사인 유사도, 자카드 유사도 등이 널리 사용됩니다.
| 측정 방식 | 범위 | 해석 |
|----------|------|------|
| 유사도 | 0 ~ 1 | 1에 가까울수록 유사 |
| 거리 | 0 ~ ∞ | 0에 가까울수록 유사 |
### 유사도 분석의 활용 분야
- **텍스트 분석**: 문장, 문서 간 의미적 유사도 평가
- **추천 시스템**: 사용자 또는 아이템 간 유사도 기반 추천
- **이미지 처리**: 시각적 특징 기반 이미지 비교
- **생물정보학**: 유전자 서열 간 유사성 분석
- **고객 세분화**: 고객 행동 패턴 기반 군집화
---
## 주요 유사도 측정 방법
### 1. 코사인 유사도 (Cosine Similarity)
벡터 공간 모델에서 두 벡터 간의 각도를 기반으로 유사도를 측정합니다. 주로 텍스트 데이터나 고차원 데이터에 사용되며, 크기보다는 방향의 유사성을 중시합니다.
**공식**:
$$
\text{Cosine Similarity} = \frac{A \cdot B}{\|A\| \|B\|} = \frac{\sum_{i=1}^{n} A_i B_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} A_i^2} \sqrt{\sum_{i=1}^{n} B_i^2}}
$$
- $A$, $B$: 비교할 두 벡터
- $A \cdot B$: 내적
- $\|A\|$, $\|B\|$: 벡터의 크기(노름)
예: TF-IDF 벡터화된 문서 간 유사도 계산에 자주 사용됨.
### 2. 자카드 유사도 (Jaccard Similarity)
두 집합 간의 교집합과 합집합의 비율로 유사도를 측정합니다. 범주형 데이터나 이진 데이터에 적합합니다.
**공식**:
$$
\text{Jaccard Similarity} = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|}
$$
- $A$, $B$: 집합
- $|A \cap B|$: 공통 요소의 수
- $|A \cup B|$: 전체 고유 요소의 수
예: 두 사용자가 구매한 상품 목록 간 유사도 분석.
### 3. 유클리드 거리 (Euclidean Distance)
두 점 사이의 직선 거리를 측정하며, 연속형 수치 데이터에 적합합니다. 거리 값이 작을수록 유사도가 높습니다.
**공식**:
$$
d(A, B) = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (A_i - B_i)^2}
$$
이를 유사도로 변환하려면 일반적으로 $ \text{Similarity} = \frac{1}{1 + d(A, B)} $ 와 같은 정규화를 적용합니다.
### 4. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient)
두 변수 간의 선형 상관관계를 측정하며, 값은 -1에서 1 사이입니다. 1에 가까울수록 강한 양의 상관관계를 의미합니다.
**공식**:
$$
r = \frac{\sum (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y})}{\sqrt{\sum (X_i - \bar{X})^2} \sqrt{\sum (Y_i - \barY})^2}}
$$
- 주로 사용자 평점 데이터(예: 영화 평점)에서 사용자 간 유사도 계산에 활용됨.
---
## 유사도 분석의 절차
1. **데이터 전처리**
- 결측치 처리, 정규화, 표준화
- 텍스트 데이터의 경우 토큰화, 불용어 제거, 정규화
2. **피처 벡터화**
- 데이터를 수치형 벡터로 변환 (예: TF-IDF, 임베딩, 원-핫 인코딩)
3. **유사도 측정 방법 선택**
- 데이터 유형(텍스트, 수치, 범주형 등)에 따라 적절한 방법 선택
4. **유사도 계산**
- 모든 객체 쌍에 대해 유사도 행렬(Similarity Matrix) 생성
5. **결과 해석 및 활용**
- 군집화, 중복 탐지, 추천 등에 활용
---
## 예시: 영화 추천 시스템에서의 유사도 분석
사용자 A와 B의 영화 평점 데이터가 다음과 같을 때, 피어슨 상관계수를 사용해 유사도를 계산할 수 있습니다.
| 영화 | 사용자 A | 사용자 B |
|------|----------|----------|
| 영화1 | 5 | 4 |
| 영화2 | 3 | 2 |
| 영화3 | 4 | 5 |
피어슨 상관계수 계산을 통해 두 사용자의 평점 패턴이 유사한지 판단하고, 사용자 A와 유사한 사용자들의 평점 기반으로 A에게 영화를 추천할 수 있습니다.
---
## 참고 자료 및 관련 문서
- [TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)](https://ko.wikipedia.org/wiki/TF-IDF)
- [코사인 유사도 - 위키백과](https://ko.wikipedia.org/wiki/코사인_유사도)
- [Jaccard Index - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Jaccard_index)
- [Recommendation Systems - Stanford CS246](https://web.stanford.edu/class/cs246/)
유사도 분석은 데이터 기반 의사결정의 핵심 기초 기술로, 다양한 알고리즘과 응용 분야에서 그 중요성이 지속적으로 증가하고 있습니다.