ChangZero / Ulsan-Recsys-Web

Ulsan Recsys Platform

당신의 취향에 딱 맞는 맛집과 명소를 추천합니다!

• 2023 UOU IT Convergence senior project(2023 IT융합학부 졸업작품)
• 최종발표자료_출력용
• 최종보고서

1. Project Abstract

프로젝트 개요

• 목적

  • 딥러닝 기반 개인화 추천시스템을 통해 울산의 다양한 음식과 관광지 경험에 도움을 줌

• 주요 기능

  • 딥러닝 기반 맛집/명소 추천
  • 구축된 DB를 통한 개인화 추천
  • 추천장소 KakaoMap-api를 통한 시각화
  • 리뷰 및 평점 등록

• 데이터분석 및 모델 실험 레포지토리

Team URS

Members

박영준|김창영|박상원

Adviser

윤석훈 교수

🏆 Contribution

• 박영준   PM(Scrum Master) • Frontend • Backend • DB
• 김창영   Backend • Web crawling • Text Mining • Recsys Modeling • DB • Presentation
• 박상원   Frontend • Backend • Web crawling • Text Mining • Recsys Modeling

애자일 프로세스를 통한 민첩한 개발 및 유연한 의사결정

자세한 기여도는 최종보고서의 제작일정 참고

2. Getting start

Git clone

git clone https://github.com/TEAM-URS/Ulsan-Recsys-Web.git

Docker

Development

docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d

Production

docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

3. Stacks

4. Software Concept Diagram

5. Equipment & Software

• [OS] : windows 11, macOS Ventura
• [GPU] : CUDA 11.4, NVIDIA RTX A6000
• [Framework] : Tensorflow2.10, Django REST Framework, React, Django
• [DB] : SQLite3
• [Collaboration Tool] Git-hub, Notion, Google-meet
• [IDE] : Visual Studio, Anaconda

6.Demo

3abc10af-8901-4cee-9293-1019bd479b12.mp4

7. License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.