주제 : 추천 알고리즘이 적용된 영화 커뮤니티 웹 사이트
방식 : 장르와 키워드를 통해 코사인 유사도 방식을 활용하여 가장 유사도가 높은 영화를 추천
기간 : 2022.11.15 (화) ~ 2022.11.25 (금)
발표 : 2022.11.25 (금)
기술 스택 : DRF + Vue
| 이름 | 담당 영역 | Github |
|---|---|---|
| 김용현 | 프론트엔드(60%) / 백엔드(40%) - 프론트엔드 기능 구현 및 디버깅, 테스트, 디자인 + 추천 알고리즘 |
https://github.com/dongind |
| 이승호 | 프론트엔드(40%) / 백엔드(60%) - 백엔드 데이터 로직 작성 및 디버깅, DB 모델링 |
https://github.com/seungho-l-7946?tab=repositories |
- 서비스 컨셉 및 기획 의도
영화 시청을 좋아하지만,
위시리스트를 해결하지 못하고 쌓아가기만 하는 당신에게...
해당 작품에 대한 리마인드와 동시에, 자신의 의견을 공유할 수 있는 서비스를 제공합니다.
- 주요 기능
| 서비스 명 | 무카 (무비 카드) |
|---|---|
| 서비스 컨셉 | 영화 다이어리 & 플래너 |
| 필수 기능 | 로그인, 회원 가입, 관리자 페이지 |
| 주 기능 | 리뷰 & 플래너 작성 |
| 부 기능 1 | 알고리즘 영화 추천 |
| 부 기능 2 | 리뷰 공유 및 프로필 |
| 부 기능 3 (고려 사항) | 마이 페이지, 좋아요 |
- 서비스 플로우 차트
- 서비스 구현
| No. | Name | Content | Implementation |
|---|---|---|---|
| 1 | 로그인/아웃/ | - | ★★★★★ |
| 2 | 회원가입 | 회원가입 시, 시청한 영화를 선택하여 이를 기반으로 개인별 추천 알고리즘이 작동될 수 있도록 유도함 | ★★★★★ |
| 3 | 관리자 페이지 | 유저/게시물/DB 관리 | ★★★★★ |
| 4 | 카드 및 영화 리스트 | 내가 작성한 영화 리뷰나 플래너를 모아볼 수 있는 페이지와 영화들을 필터링하여 볼 수 있는 페이지를 구현 | ★★★★★ |
| 5 | 개인 맞춤 영화 추천 | 회원이 시청한 영화의 장르/키워드 데이터를 기반으로 하였으며, 또한 해당 회원이 평가했던 평점을 기반으로 가중치를 주어 DB내의 모든 영화에 대해 코사인 유사도를 계산하였음 | ★★★★★ |
| 6 | 영화 필터링 | 추천별, 인기별, 최신별, 장르별 | ★★★★★ |
| 7 | 비슷한 영화 추천 | 코사인 유사도를 기반으로 내림차순으로 정렬하여, 해당 영화와 비슷한 영화들을 추천 | ★★★★★ |
| 8 | 영화별 리뷰 CRUD | 시청한 영화들에 대한 후기를 작성하여 나만의 카드로 만들어서 보관이 가능 | ★★★★☆ |
| 9 | 영화별 플래너 CRUB | 시청하고 싶은 영화들에 대한 플래너를 만들어 나만의 카드로 만들어서 보관이 가능 | ★★★★☆ |
| 10 | 타 회원 리뷰 보기 | 영화 디테일 페이지에서 해당 영화에 대해 타 회원들이 리뷰를 작성했는지 볼 수 있음 | ★★★★☆ |
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서비스 Overview : Signup
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서비스 Overview : FirstRate
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서비스 Overview : Home
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서비스 Overview : filtering (최신, 인기)
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서비스 Overview : filtering ()
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서비스 Overview : movie_detail
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서비스 Overview : movie_detail (review)
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서비스 Overview : movie_detail (similar movies 1)
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서비스 Overview : movie_detail (similar movies 2)
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서비스 Overview : create_card (default)
-
서비스 Overview : create_card (review)
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서비스 Overview : create_card (planner)
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서비스 Overview : create_card (success)
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서비스 Overview : card_detail (read)
-
서비스 Overview : card_detail (update & delete )
| No. | Issue | Content | Condition |
|---|---|---|---|
| 1 | 알고리즘 데이터 전처리 | 단어들의 출현 수를 카운트할 수 있도록 벡터화하는 과정 벡터값들을 행렬로 나타낸다고 할 경우, 행이 각 데이터(영화; ex.토르)가 되고, 열이 각각의 특성값(장르; ex.액션)으로 대표됨 각 데이터별로 특성이 존재할 경우 1로, 존재하지 않을 경우 0으로 표기됨 |
completed |
| 2 | 추천 알고리즘 구조화 | 알고리즘 데이터 전처리 과정을 이용하여 장르별로, 개요 속에 존재하는 키워드 별로 영화마다 각각 벡터화한 데이터를 가져옴 고객들이 해당 영화에 부여한 가중치 값에 맞춰서 각 벡터값들에게 곱해줌 장르 유사도와 키워드 유사도를 각각 행열에 맞게 곱하여 전체 유사도 값을 만들어냄 전체 유사도 값을 기준으로 하여 전체 영화 리스트와 코사인 유사도 값을 계산하여 내림차순으로 정렬함 상위 x개의 값을 추출하여 추천 영화 리스트로 사용 |
completed |
| 3 | 비슷한 영화 알고리즘 구조화 | 초기에는, 시리얼라이저나 views.py 내에서 구현하려고 했으나, model과 json파일 내에서 해결하고자 하는 방향성으로 수정 이후, 추천 알고리즘과 같은 방식으로 상위 5개의 리스트를 뽑아 json 파일로 만들어 similar movies 라는 새로운 model을 만들었음 참조 관계를 통해서 비슷한 영화 데이터를 뽑아오는 과정을 거침 |
completed |
| 4 | 동일 영화에 대한 카드 중복 생성 | 하나의 영화를 시청했거나, 시청하고 싶을 때 카드를 만드는데, 동일 유저가 동일 영화에 대해서 여러개의 카드를 생성할 수 있는 이슈가 발생 참조관계를 잘 이용하여 back-end 의 views.py 에서 데이터를 필터링하는 과정을 거침 |
completed |
| 5 | 회원가입 시, 첫 영화 선택 데이터 저장 | 초기에는, 모달을 사용하여 회원가입 시, 개인 추천 알고리즘 기반 데이터를 받고자 했으나 모달 창에서는 회원가입된 회원의 토큰이 넘어가지 않는 상황이 발생 따라서, 모달대신 새로운 창을 열어 회원이 개인 선호 영화를 고를 수 있는 과정을 추가 |
completed |
| 이름 | 내용 |
|---|---|
| 김용현 | 처음으로 진행해본 c언어 프로젝트는 정말 고민의 연속이었습니다. '어떤 서비스를 목표로 하는가?' 부터 '어떻게 데이터를 처리하는 것이 가장 깔끔할까?'까지 모든 것이 고민할 거리였습니다. 이 고민의 과정은 정말 힘들었지만 지금 되돌아보니 그 과정을 통해 좀 더 개발자다운 사고를 할 수 있게 된 것 같습니다. 특히 가장 효율적이고 최적화 된 코드를 짜야 하는 이유를 몸소 체험하고 그러한 사고 방향을 조금이나마 갖게 된 것이 이번 프로젝트에서 얻은 가장 큰 점이 아닐까 생각합니다. 이번 프로젝트에서 배운 또 다른 하나는 '협업'이었습니다. 협업을 통해 내가 못하는 것에 도움을 받고 다른 사람이 못하는 것을 도와주는 것이 중요하다는 것을 배울 수 있었지만 그보다 더 큰 점은 '협업'이란 정말 어렵다는 것이었습니다. 내 머릿속에만 있는 내용을 마치 팀원도 안다는 듯이 행동하고, 서로 다른 방향을 바라보면서 대화를 하며 그리고 어느새, 팀원이 하겠지라는 나쁜 생각을 조금 품기도 했습니다. 협업은 자연스럽게 잘하게 되는 것이 아니었습니다. 팀원과 소통하는 방법, 다같이 의견을 정리하는 방법, 확실한 업무를 분할하는 방법 등 익혀야 할 것들이 너무나도 많았습니다. 지금은 처음으로 진행한 프로젝트이기에 많이 낯설고 어려웠지만, 이번 프로젝트를 반면교사 삼아 다음은 더 적극적으로 협업을 익히고 실천해보고자 합니다. |
| 이승호 | 학기 동안 9회에 걸쳐 관통 프로젝트를 진행하며, 마지막 프로젝트에 대한 예행 연습을 진행해왔다고 생각했습니다. 하지만, 이정도 규모의 프로젝트를 처음했기 때문인지 프로젝트 기간의 분배를 제대로 수행해내지 못한 것 같습니다. 또한, 개발 과정에서 팀원과 함께 의견을 맞춰나가는 과정도 아직은 미숙한 모습이 많았다고 생각합니다. 의견을 조율해야 할 때, 서로가 사용하는 용어의 정의가 명확하지 않거나 프로세스의 구조화가 체계적이지 않을 경우 의사소통에서 착오가 생길 수 있다는 점을 깨달았습니다. 그리고 저 자신은 이슈관리에 대한 대처가 굉장히 미숙하다는 점까지 알 수 있었습니다. 전체적으로 이러한 부족한 점들도 인해 원하는 결과물을 만들지 못했다는 아쉬운 점을 남겼습니다. 하지만, 프로젝트 정규 기간이 지나고 나서 보수과정을 거쳐, 조금 더 디벨롭을 해야할 것 같다는 새로운 동기부여를 받을 수 있는 시간이었습니다. 또한, 전체적으로 프로젝트 기간을 되돌아 보며 시간관리에 대한 저만의 테크닉을 정리해야할 필요성을 느꼈습니다. 이렇듯, 싸피 1학기 최종 프로젝트는 미래에 진행할 제 프로젝트의 좋은 거름이 될 것 같다는 생각이 많이 들었습니다 |