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Table of Contents
  1. 프로젝트 개요
  2. 시연 영상
  3. 아키텍처
  4. 추천 로직
  5. 프로젝트 구조
  6. 랩업 리포트 및 발표 영상
  7. 팀원 소개

프로젝트 개요

‘Journey’는 수많은 사진 속에서 자신만의 패션을 찾아가는 AI 코디 추천 서비스입니다.

서비스 링크 (23년 8월 중순까지 서비스 운영 예정입니다.)

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시연 영상

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아키텍처

프로젝트 아키텍처

Airflow Pipeline

ERD


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추천 로직

유사한 코디 추천 로직 (Similar Style)



수집한 코디의 메타 데이터 중에서 reporter 데이터를 활용하여 형태소 분석을 수행했습니다.

TF-IDF와 벡터화를 사용하여 코디 정보를 벡터로 표현하고, 코사인 유사도를 계산하여 유사한 코디 리스트를 생성했습니다.


개인화 코디 추천 로직 (Journey)


개인화 코디 추천 서비스에는 Contents based와 MAB + Content-based 모델을 적용했습니다.

AB 테스트를 위해 랜덤하게 하나의 모델을 적용하여 사용자에게 서빙했습니다.

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프로젝트 구조

총 4개의 repo를 만들어 작업하였고 backend repo에 통합하여 서비스를 배포했습니다.

docker를 사용하여 로컬에서 실제 서비스와 같은 환경을 구축하여 개발을 진행했습니다.

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랩업 리포트 및 발표 영상

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팀원 소개

Data, Modeling
PM, BE, FE, Ops
BE, Modeling
BE, BA, Modeling, AB Test
FE, BA, Modeling
DE, BE, Ops

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