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🤍 [EURON 학술 동아리 프로젝트] 리디북스 로멘스 웹소설 추천 시스템 구현 프로젝트 📚 (2021.09 ~ 2022.01)

1th_D.A.SISTERS

리디북스 로멘스 웹소설 추천 시스템 구현 프로젝트 📚 (2021.09 ~ 2022.01)

추천시스템 이론을 학습하고, 리디북스 데이터를 활용하여 가중치 하이브리드 추천시스템을 구현하였습니다.

스터디

학습자료

• SKPlanet Tacademy 추천시스템 분석 입문하기
• 파이썬 머신러닝 완벽가이드 추천시스템
• 맥주 추천시스템 구현
• 그외, 깃헙 프로젝트 다수

매주 정기 스터디 및 회의 진행

💁 팀원 소개

〰️ 권지수(CF 모델링, 프론트엔드, GUI) [e-mail]

〰️ 문소연(전처리,통계분석, 백엔드) [e-mail]

〰️ 이지원(모델 아키텍쳐 설계, 프론트엔드) [e-mail]

〰️ 이다현(팀장, CB 모델링, 백엔드) [e-mail]

〰️ 최하경(전처리, 통계분석, 백엔드) [e-mail]

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1️⃣ 기획 배경 및 의도

서비스 기획

필요성

- 추천 시스템을 통해 보증된 콘텐츠를 발굴하여 IP 확장 
- 리디북스 내, 로맨스 장르 키워드 검색 적극 활용 
- 리디북스 내, 기존 유저의 개인 맞춤형 추천 시스템의 부재
- 인기작 위주의 작품 추천 
- 키워드를 적극적으로 활용하여 다수의 범용 사용자를 대상으로 마케팅 진행 

목적

유저 맞춤형 로맨스 웹소설 추천 시스템 구현 

타겟

기존 리디북스 웹소설 콘텐츠를 이용해 본 사용자 

내용

CB 와 CF 를 조합한 가중치 Hybrid 추천 시스템 구현 

기대효과

웹소설 콘텐츠 사용자들의 취향, 상황에 맞는 추천을 통한 개인 맞춤형 콘텐츠 향유 지원 

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2️⃣ 데이터 수집 및 전처리

🔹 데이터 수집

🔹 전처리

기본 전처리, 누락할 데이터 파악 및 제거, user rating table 생성을 위한 ID 가공

🔹 EDA

변수 간 관계 분석을 위한 통계 분석 및 변수 중요도 탐색 : 회귀분석 (XGBoost, Randomforest, Linear Regression) , ID 기준 5진 분류분석 (GradientBoosting, xgboost, lightgbm)

변수 중요도 결과를 바탕으로, 사용자가 작품을 고를 때 중요하게 고려하는 요소를 선정하여 가중치 부여 기준 변수로 활용

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3️⃣ 모델링

🔹 CB

형태소 분석기 : mecab (웹소설 용어 사용자 사전 추가) , 주인공 이름 불용어 제거

텍스트 벡터화 : countervectorizer, tf-idf, word2vec

평균 코사인 유사도 행렬 도출

기다무/무료공개 회차수 , 키워드에 대한 가중치 부여

🔹 CF

ID 식별자 그룹화 처리

Item based CF

Surprise module

좋아요수,평균별점,전체리뷰수,구매자수 에 대한 가중치 부여

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4️⃣ 최종 결과

✨ 프로젝트 시연영상입니다. 클릭해주세요! ✨

구현 형태 : 웹 애플리 케이션

Framework : Django, python

메인, 작품 필터링, 가중치 Input, 작품평가(장바구니 기능), 추천 결과

GUI

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5️⃣ 의의 및 한계

한계

👉 유저 ID 식별화로 인한 CF 성능 개선 불가, 사용자 데이터 정보를 확보하기 어려워 모델 성능을 평가할 객관적인 지표 수립이 제대로 이루어지지 않음

확장가능성

👉 유저로부터 추천 결과의 만족도를 받거나 리디북스 링크로 연결되어 유저 로그 기록 데이터를 수집해, 추천 결과의 성능개선 지표로 활용하여 고도화된 모델링 진행 가능

의의 및 기대효과

👉 사용자 개인의 웹소설 소비 성향을 세부적으로 파악해 리디북스에서 운영하는 웹소설 플레이리스트, 키워드 이벤트, 큐레이션 채널 운영 등의 차별화된 마케팅을 개별 사용자에게 맞춤화하여 제공 가능

👉 작품별 함께 구매 및 둘러본 작품 추천을 넘어서, 특정 유저가 소비한 작품을 기반으로 한 사용자 개인 맞춤형 추천 시스템 구현 가능

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✳️ vscode 깃허브 연동 방법

github와 연동하기

git clone하기

git clone [주소]

가상환경 생성

python -m venv venv

(ctrl+shift+p) select interpreter
생성한 가상환경 선택 후 터미널 확인

django 설치

python -m pip install django

django 서버 실행

• 잘 받아왔는지 확인
  python manage.py runserver

일단 무조건 풀하고 시작

• vscode 상에서 소스제어->점 3개->풀
  git pull

브랜치 생성 (절대 master에서 작업시작XX)

• vscode 상에서 왼쪽 아래 현재 브랜치 클릭 -> 새 분기 만들기
  git branch [브랜치 이름] : 브랜치 생성
  git checkout [브랜치 이름] : 브랜치 이동

수정한 뒤 커밋하고 푸시

• vscode 상에서 소스제어->새로고침->커밋(+스테이징)->푸쉬
  git add *
git commit -m "메시지"
git push

깃허브에 접속해서 풀리퀘 보내기

• 인터넷으로 깃허브 접속해서 pull request 생성
• 풀리퀘 보내고 카톡보내기!

merge 후(작업완료 후)

• 내 branch 수정 사항을 master 브랜치에 반영
• 그냥 작업하던 브랜치 삭제하고 master 브랜치로 이동해서 pull 받기

참고 : https://vanillacreamdonut.tistory.com/67