<aside> 💡 첫 장표
안녕하세요. 육캔두잇조 영화 추천 서비스 가제 팝콘 발표를 하겠습니다.
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<aside> 💡 목차
발표는 서비스 개요부터 간트차트 순서로 말씀드리겠습니다.
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<aside> 💡 서비스개요 제목
먼저 서비스 개요입니다.
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<aside> 💡 기획 배경
이 서비스를 기획하게 된 배경은
지금 현재 많은 서비스들이 알고리즘 기반으로 영화를 추천해주고 있습니다.
하지만 이러한 추천들이 정말 나에게 맞는 추천인가? 라고 느낀 경우도 많았고, 원하지 않는 추천도 많다고 느껴 저희 서비스를 기획하게 되었습니다.
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<aside> 💡 서비스 기능
저희가 기획한 서비스의 주요한 기능은 개인 맞춤화된 영화 추천, 나만의 포토카드 앨범이 있습니다.
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서비스 목표
이러한 서비스를 제공함으로써 사용자에게 보다 더 고도화된 맞춤형 영화를 추천해주고, 개인 시청 기록을 보관함으로써 추억을 소장할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.
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고도화 방안
추후 고도화 방안으로는 팔로우 기능을 통해 다른 사용자들의 영화 기록을 볼 수 있도록 하고, 이 중 유사한 취향을 가진 사용자를 추천해주는 것을 논의 중입니다.
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<aside> 💡 적용기술 제목
다음은 이러한 서비스에 적용하는 기술입니다. 이러한 추천 서비스에서 중요한 건 뭘까요? 많은 양의 데이터를 다루기에는 좋은 하드웨어와 소프트웨어도 중요하지만, 저흰, 추천해주는 “관점” (ISNPECTION)에 집중해 좀더 맞춤화된 서비스를 개발하고자 합니다.
이러한 서비스를 제공하기 위해 사용하기 위한 추천 알고리즘에는 크게 3가지가 있습니다.
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<aside> 💡 별점 기반 추천 알고리즘
가장 먼저 별점 기반의 추천 알고리즘입니다. 사용자와 영화의 matrix를 기반으로 불필요한 차원축소를 통해 성능을 개선하고, MAE를 기반으로 유사도를 선택한 후 비지도 분류를 통해 나와 가장 유사한 사용자가 누구인지 찾습니다. 추가적으로 리뷰유사도를 기반으로 조금 더 정확하게 만들어보고자 합니다.
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<aside> 💡 행동 기반 추천 알고리즘
먼저 사용자의 행동에 의해서 로그가 생성됩니다. kafka의 stream 방식을 이용하여 실시간으로 로그를 분석 및 처리를 한 뒤, 추천 시스템으로 데이터를 전송하여 추천 결과를 받아온 뒤 사용자에게 행동기반 영화를 제공합니다.
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<aside> 💡 환경 기반 추천 알고리즘
축적된 사용자 데이터를 이용해서, 계절 별, 시간대 별, 요일 별 자주 시청되는 영화를 분석하여 추후 더 구체화된 추천 시스템에 사용할 예정입니다.
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<aside> 💡 기능 명세서, API 명세서, Sequence Diagram, ERD (쭉쭉 넘겨서 보여주기)
이러한 알고리즘 및 다양한 기능을 제공하기 위한 기능 명세서, API 명세서, Sequence Diagram, ERD 입니다.
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<aside> 💡 기술스택
이런 기능들을 개발하기 위한 기술 스택은 다음과 같습니다**!**
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<aside> 💡 와이어프레임 제목
다음은 서비스의 와이어프레임 입니다.
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<aside> 💡 메인 화면
가장 먼저 메인 화면입니다. 로그인하지 않은 상태에서도 목록들을 볼수 있도록, 지금까지 쭉 인기있는 영화들의 목록을 애니메이션 효과로 나타내는 걸로 구성했고, 카드 목록 중 하나를 클릭하게 되면
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<aside> 💡 메인화면 카드 클릭시
해당 영화의 주요장면이 짧게 배경으로 나오는 걸로 구성했습니다.
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영화 추천 리스트
다음 화면은 추천 받은 영화들의 리스트 페이지입니다. 추천하는 알고리즘을 기반으로 추천을 분류하여 카테고리를 나눠 영화들의 리스트를 나열했습니다. 그리고 여기있는 영화를 클릭하게 되면
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<aside> 💡 영화 상세 페이지
이와 같은 상세페이지로 이동하게 됩니다. 상세페이지의 구성요소로는 크게 영화 설명, 평균 별점 및 별점 분포도, 해당영화의 리뷰들, 그리고 이 영화와 유사한 영화들을 추천해주는 것으로 구성하였습니다.
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<aside> 💡 포토카드 페이지
다음은 저희의 서비스의 주요기능이자 차별점에 해당하는 포토카드 페이지입니다. 포토카드의 기능은 본인이 평가한 별점이 있거나 작성한 리뷰가 있는 영화를 포토카드 형식으로 보관할 수 있습니다. 포토카드를 클릭하게 되면
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