: 37,000개의 향수 빅데이터를 기반으로 한 향수 추천 커뮤니티 서비스
- 향수 시장 규모 해가 갈수록 증가
- 코로나 장기화로 마스크가 필수품이 되면서 색조 화장이 감소한 틈을 타 향수가 개성을 표현하는 도구로 부각
- 코로나로 인한 보복 소비 심리로 고가 프리미엄 향수인 니치 향수에 대한 수요 증가(희소한 향기를 통해 개성을 나타내려는 의도, 희소성이 있는 향에 대한 수요가 증가하는 추세)
- 여러 브랜드의 향수 정보를 한눈에 볼 수 있는 국내 서비스 부재
- 코로나로 인한 외출이나 시향 어려움으로 추천을 받을 수 있는 서비스 필요성 증가
2022.02.21 ~ 2022.04.08
- Frontend : Typescript, React, Redux, HTML/CSS
- Backend : Java, Spring Boot, Spring Data Jpa, Django
- deploy : Amazon EC2, Amazon S3, NGINX, Docker, node.js
- DB : mysql
- Git, Gitlab, Jira
Frontend
$ cd frontend
$ npm install
# 로컬 서버 실행
$ npm start
Backend
$ cd backend
$ ./gradlew bootRun
- 알림 기능
- 두 가지 방법으로 향수 추천 기능 구현
- 결과 페이지에서 향기 취향을 워드 클라우드로 표시
- 무한스크롤 구현
- 상단 향수 어코드 필터를 통해 향수 필터링 기능 구현
- 오름차순 내림차순 트렌딩과 같은 조회 옵션 구현
- 향수 사진 hover 시 좋아요 버튼 렌더링
-
향수 상세 정보 출력
-
해당 향수와 비슷한 향수 및 동일 브랜드 향수 추천
-
평점 및 리뷰 작성 기능 구현
- 말머리를 통한 필터링 기능 구현
- 멀티 이미지 업로드 구현
- 글, 댓글, 대댓글 작성, 조회, 수정, 삭제 기능 구현
- 컨텐츠 기반 필터링 (content based filtering)
- 특정 아이템과 비슷한 컨텐츠를 가진 다른 아이템을 추천 해주는 방식
- 협업 필터링 (collaborative filtering)
- 사용자의 행동양식 기반으로 예측하여 아이템을 추천해주는 방식
=> 초기 사용자 데이터(사용자의 행동양식)가 없기 때문에 컨텐츠 기반 필터링을 선택하여 사용
초기 추천 시스템
- 설문 및 좋아요 기반 사용자가 선호하는 향기 추출
- 추출한 데이터를 향수 37,000개 데이터와 함께 코사인 유사도 계산
- 가장 유사한 향수 데이터 추출
=> 37,000개 데이터를 한 번에 코사인 유사도 계산할 경우 평균 300~360초 정도 소요
=> 실시간으로 서비스를 제공하기에 부적합
해결 방법
- 코사인 유사도 계산 시간을 측정하기 위해 테스트 실시
- 데이터가 300개일 때 0.25s
- 500: 0.32s, 5000: 2.1s, 10000: 7.5s, 15000: 16s (데이터 수 : 계산 시간)
- 데이터 수가 증가할수록 기하급수적으로 계산시간이 증가함
=> 향수 데이터를 한 번에 계산하지 말고 사전에 유사한 향수끼리 군집화를 학습시키자 !
=> 머신러닝 알고리즘 도입
최종 추천 시스템
- 37,000개 향수 데이터 DBSCAN을 활용하여 군집화
- 설문 및 좋아요 기반 사용자 선호하는 향기 추출
- 추출한 데이터가 어떤 군집에 속하는지 탐색
- 해당 군집의 향수 데이터와 코사인 유사도 계산
- 가장 유사한 향수 데이터 추출
=> 5초 이내에 추천 결과 확인 가능
$ git commit -m [#'이슈번호'] 타입 : 작업 설명
| git status | 의미 |
|---|---|
| feat | 새로운 기능 추가 |
| refactor | 코드 리팩토링 |
| style | 스타일 작업 |
| fix | 버그 수정 |
| docs | 문서 수정 |
| chore | 빌드 업무 수정, 패키지 매니저 수정 |
- 권연주 (BE, Data)
- 박예정 (FE)
- 방기진 (FE, Data)
- 우동진 (FE)
- 우상준 (BE, Deployment)
- 이승기 (BE)