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키워드 기반 도서 검색 서비스
- 책을 구매할 때 내용/목차/리뷰 등을 하나하나 읽어보기 힘듦
- 검색 키워드와 유사한 키워드로 제목/소개/목차와 비교하고 나온 책들의 리뷰에서 긍부정 키워드를 추출 후 선택을 통해 책을 추천한다
핵심 키워드 추출 모델, 키워드 유사도 비교 모델, 키워드 추출 모델, 컨텐츠 기반 추천 모델
-
핵심 키워드 추출 모델
- 불용어 처리
- 품사 태깅을 통해 명사, 동사, 형용사만 남기기
-
키워드 유사도 비교 모델
- TF-IDF + Cosine Similarity
-
키워드 추출 모델
- Exploiting BERT for End-to-End Aspect-based Sentiment Analysis
- 각 문장에 대한 긍/부정 키워드를 라벨링한 데이터 필요 (리뷰 데이터를 크롤링 하여 라벨링을 해야함)
- 영어로 학습된 BERT -> 한국어로 학습된 BERT (연관된 코드도 수정 필요)
-
컨텐츠 기반 추천 모델
- 유사도 비교를 통해 책을 추천
from industrial-project.
기초 화장품 라인 추천 시스템
글로우픽, 화해 등 각 카테고리별로 화장품을 찾아보아야 하는 귀찮음이 있음(스킨, 로션, 크림 ... 다 따로 필터링해서 찾아봐야함)
본인에게 잘 맞았던 화장품, 피부고민, 타입을 입력하면 그에 맞는 기초 화장품들(스킨,로션,크림....한꺼번에 다)을 추천해준다. + 유효성분 설명
*input값은 잘 맞았던 화장품의 성분 및 기타 정보(랭킹, 키워드) + 피부고민,타입에 맞는 유효성분 추가한 데이터.
추천 방식
따로 모델을 사용하진 않고, 콘텐츠 기반 필터링이용.
코싸인 유사도를 구해 사용자가 원하는 것과 비슷한 제품 추천.(https://lsjsj92.tistory.com/565)
데이터
https://kcia.or.kr/cid/search/ingd_view.php?no=22613 화장품 성분과, 그 성분이 어디에 유효한 것인지 알 수있음(신청하면 간단하게 자료 받아올 수 있음) - 이걸 통해서 input값에 피부 고민/피부 타입별 유효 성분을 보충해서 넣어줌.
즉 input값 = 피부 고민/피부 타입별 유효 성분 + 그 외의 정보는 사용자가 입력한 화장품의 정보. *유효 성분의 개수는 3~5개로 한정.
화장품의 정보는 글로우 픽에서 크롤링해야함. 단순 크롤링만 하면 원하는 정보 모두 얻을 수 있음(성분, 키워드, 별점 등) - 이미 크롤링하는 코드가 짜여 있어서 쉽게 데이터 구할 수 있을 것이라고 생각됨.
데이터 형태
이름 | 별점 | 키워드1 | 키워드2 | 키워드3 | 유효성분1 | 유효성분2 | 유효성분3 ,,, | 유효성분 5 | 카테고리
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네일샵 추천 서비스
- 요즘 네일샵 홍보는 대부분 인스타와 같은 SNS에서 이루어짐
- 네일샵마다 아티스트들이 가지고있는 스타일이 있음. 따라서 소비자도 본인 스타일에 맞는 네일샵을 찾고싶어함.
input) 취향 (귀여운, 이달의 아트 등 키워드 5-6개 중 선택), 지역 (00시 00구 00동까지)
output) 네일샵 매장 정보, 재난지원금 사용여부
-
필요한 데이터
인스타 게시글, 인스타 계정, 네일샵 정보, 재난지원금 사용처 목록 -
비슷한 앱 : 타투이스트 앱인 '타투쉐어'
-
단점 : 인스타를 하지않는 매장은 추천 불가능. 인스타 개인 게시물을 그냥 데이터로 사용해도 되는지에 대해 조사 필요.
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아이디어 추천 서비스
- 일상아이디어가 넘쳐나는데 개발기술이 부족한 사람.
- 획기저거인 아이디어가 있는데 협업자가 필요한 사람.
- 개발 기술은 있지만 아이디어가 부족한사람.
input) 본인 아이디어의 키워드 검색 (최소 2개)
output) 특허 등록된 아이디어, 앱 스토어에 존재하는 app, 사용자들이 등록한 특허없는 아이디어
- 아이디어가 필요한 사람은 사용자가 등록한 특허없는 아이디어를 확인하고 상의 후 사용가능
- 특허를 등록하기 전 아이디어가 이미 특허로 존재하는지 확인도 가능 -> 변리사 비용 절감.
from industrial-project.
Prof: Cafe에서도 언급했던 것처럼, 각자가 개발에서 맡은 부분을 진행하다가 맞딱뜨리는 어려움들을 각각 issue 로 파서 기록해도 됩니다. 참고하세요.
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