- 개인화 맞춤 선물 추천 프로젝트입니다.
- 선물 받을 사람이 좋아할만한 선물을 추천드립니다!
- 선물할 사람의 연령, 성별, 선물 가격대, 개성, 선물하는 상황 등을 고려하여 선물 후보군을 선정합니다.
- 추천된 후보군에서 대상자가 구매할 가능성이 높은 상품을 선택하면, 이를 바탕으로 선물 후보 20개를 추천합니다.
Stage 1
: 유저 정보를 고려한 아이템에 대해 필터링 하여 트리 계열 예측모델로 추천 후보군을 선정했습니다.Stage 2
: 다양한 아이템을 추천하고자 아이템 기반 협업 필터링, 유저기반 협업 필터링 결과를 반환합니다.
- 시스템은 크게
프론트엔드
,백엔드
,데이터베이스
,모델 관리 및 서빙
4가지 주요 영역으로 설계되었습니다.
- 유저 정보인 user테이블과 상품 정보인 product테이블 기준으로 유저 상호작용 데이터를 1:N 정규화를 진행했습니다.
- user테이블은 user_id를 기준으로 고유값을 가지고, product테이블은 product_id를 기준으로 고유값을 가집니다.
김세훈 | 김시윤 | 문찬우 | 배건우 | 이승준 |
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