📰 NEúrēka 🗞️

주식 투자자의 관심사를 중심으로 개인화, 맞춤화된
증권 뉴스를 제공하는 플랫폼

빅데이터 알고리즘을 기반으로 한 증권테마 뉴스 추천 서비스입니다.

프로젝트 이름인 NEúrēka 는 News와 Eúrēka의 합성어로 본 프로젝트의 놀랍고 간편한 증권뉴스 추천기능을 표현하기 위해 선정하였습니다.

• SSAFY 특화 빅데이터 추천 프로젝트
• 10기 광주 C105 벚꽃엔딩팀

1. 프로젝트 개요

기간 : 2024.02.18 ~ 2024.04.05 (6주)

팀원

김유산(팀장) : BackEnd

윤주찬(팀원) : FrontEnd

이기영(팀원) : Big Data

이승현(팀원) : FrontEnd

조수훈(팀원) : FrontEnd

최시원(팀원) : BackEnd, CI/CD

2. 주요 기능 소개

• 증권 뉴스 추천 : 사용자가 선택한 관심 키워드를 기반으로 최근 발행된 증권 뉴스를 확인할 수 있습니다.
• 사용자 맞춤 추천 : 뉴스 열람 시간, 뉴스 평점 등의 요소를 기반으로 사용자 전용 맞춤 뉴스를 추천받을 수 있습니다.
• 기업정보 열람 : 상장 기업의 현재 시세 및 기업 관련 뉴스를 실시간으로 확인할 수 있습니다.
• 경제 용어사전 제공 : 기사를 읽다 생소한 경제용어를 만나면, 이를 즉시 경제 용어사전에 검색해볼 수 있습니다.
• 기업뉴스 메일링 : 관심기업으로 설정해둔 기업의 뉴스를 한 줄로 요약하여 매일 아침 메일로 받아볼 수 있습니다.
• 음성지원, 튜토리얼 : 기사 본문을 사람의 목소리로 읽어드립니다. 또한 친절한 튜토리얼이 저희 서비스를 어떻게 이용하면 좋을지를 알려줍니다

3. 주요 기능 시연

메인

기사전체

기사상세

기업

튜토리얼

사전

tts

메일링

4. 기술 스택 및 개발환경

💻 IDE

• Intellij
• Visual Studio Code
• Pycharm

🔧 BackEnd

• Spring Boot 3.2.3
• Spring Data JPA
• Spring Security
• JWT 0.12.3
• OAuth2

🎨 FrontEnd

• Node.js 20.11.1
• npm 10.2.4
• vite 5.1.4
• type-script 5.2.2
• React 18.2.0
• Jotai 2.7.1
• react-query 3.39.3

Big DATA

• Python 3.9.13
• Django 4.1.13
• tensorflow 2.16.1
• torch 2.2.1

🗑 Database

• MongoDB 5.0.26 atlas
• MySQL 8.3.0
• Redis 3.2.1

🚀 Server

• AWS EC2

⌛ CI/CD

• Docker 25.0.4
• Jenkins 2.449
• Nginx 1.18.0 (Ubuntu)
• SSL

기타

• Bareun ai

🤝 협업

• GitLab
• Jira
• Notion
• Mattermost

5. Project Structure

• 시스템 구조도

  

• 사용 기술

  • Backend

    

  • FrontEnd

    

  • Python

    

  • Deployment

    

• 사용 알고리즘 및 API

  • MMR(Maximal Marginal Relevance)
    • 키워드추출 및 형태소 분석
      1. 코사인 유사도를 통한 문서와 키워드간의 유사도 계산
      2. 키워드 상호간의 유사도 계산
      3. 유사도가 가장 높은 키워드 추출
  • LDA(Latent Dirichlet Allocation)
    • 토픽 모델링 : 초기화 → 반복학습 → 수렴
      1. 문서의 주제 분포 - 문서에 어떤 주제가 얼마나(%로 표현) 포함되어 있는지
      2. 주제의 단어 분포 - 주제가 특정 단어를 포함할 확률
  • K-means
    • 비지도 학습(Unsepervised Learnig) 기반 클러스터링
      1. 군집의 개수 K개 설정
      2. 초기 중심점(Centroid) 설정
      3. 데이터를 군집에 할당(배정)
      4. 중심점 재설정(갱신)
      5. 데이터를 군집에 재할당(배정)
      6. 4, 5를 중심점 위치가 더 이상 변하지 않을 때까지 반복
  • 컨텐츠 기반 필터링
    • 사용자가 선택한 뉴스기사의 토픽, 키워드, 평점 을 Parameter로 삼아 컨텐츠 기반 필터링을 진행
  • 한국어 형태소 분석
    • Bareun AI
  • 감성분석
    • KLUE RoBERTa 모델 사용( 출처 : Hugging Face )
  • 기사 요약
    • 기사요약 모델 사용 ( 출처 : Hugging Face )
    • SMTP 프로토콜을 이용하여 사용자의 이메일로 전송
  • TTS(Text-To-Speech)
    • speechSynthesis 사용

6. 산출물

MySQL ERD

MongoDB ERD

NEureka_mongoDB

기능명세서

• Backend API 명세서
  • API
• Python API 명세서
  • 퐈이쒄

화면정의서(Figma)

Figma

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