제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [YouPlace 팀] : 카프카와 스파크를 활용한 유튜브 영상 속 제주 명소 검색 BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 YouPlace팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
<aside>
이젠 검색도 유튜브 시대
제주여행을 계획할 때 브이로그 영상을 많이 참고하실텐데요
수많은 영상들과 영상 속 분산된 명소들을 하나 하나 찾으려 생각하면 막막하지 않으셨나요?
이러한 고민을 갖고 계신 분들을 위해, 유튜브 브이로거들이 찾아간 여행 명소들을 지도에서 한 눈에 파악할 수 있도록 만들었어요
(github : https://github.com/Boaz-Youplace)
16기 엔지니어링 고은서 | 중앙대학교 소프트웨어학부
16기 엔지니어링 류정화 | 성신여자대학교 융합보안공학과
16기 엔지니어링 송경민 | 국민대학교 소프트웨어학과
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 로깅줍깅 팀에서는 로그 데이터를 수집 및 처리하는 파이프라인을 만들어 각각의 단계에서 일어날 수 있는 상황에 대한 실험을 진행했습니다.
16기 엔지니어링 강하영 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 엔지니어링 임태빈 상명대학교 컴퓨터과학과
16기 엔지니어링 지유리 숙명여자대학교 소프트웨어융합학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [개미야 뭐하니?팀] : 투자자의 반응을 이용한 실시간 등락 예측(feat. 카프카)BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 개미야 뭐하니? 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
[Web 발신] 5분 후, 당신이 투자한 주식이 떨어집니다!
실시간으로 내 주식의 등락을 알려주는 ai가 있다?
이것만 있으면 나도 주린이 탈출
개미와 함께하는 최적의 매도 매수 타이밍
지금 이 순간, 내 주식의 미래를 볼 수 있다
(신청: https://github.com/jayleenym/AYOA)
16기 강지수 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 김서민 숙명여자대학교 컴퓨터과학과
16기 김윤기 한양대학교 대학원 컴퓨터소프트웨어학과
16기 문예진 서강대학교 경제학과 / 빅데이터 사이언스
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Catch, Traffic!] : 지하철 혼잡도 및 키워드 분석 데이터 파이프라인 구축BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 Catch, Traffic! 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
수도권 교통의 혼잡성을 해결하기 위한 방안을 찾는 데이터 파이프라인 구축
18기 김인섭 숭실대학교 산업정보시스템공학과
18기 김재민 국민대학교 AI빅데이터융합경영학과
18기 서은유 동덕여자대학교 정보통계학과
18기 윤정원 숙명여자대학교 소프트웨어융합전공
18기 이현진 서울과학기술대학교 산업정보시스템전공
18기 조은학 명지대학교 융합소프트웨어학부
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [쇼미더뮤직 팀] : 텍스트 감정추출을 통한 노래 추천BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 짆애한 쇼미더뮤직 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
내 하루의 감정을 통해 노래를 추천받을 수 있다면 얼마나 좋을까?
자연어처리와 추천시스템 기법의 collaboration..
여러분의 감정을 추출하고, 어울리는 노래를 추천해드립니다.
**쇼미더뮤직!**
16기 김양경 건국대학교 기술경영학과
15기 김은선 세종대학교 데이터사이언스학과
16기 유수빈 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 이상민 경희대학교 소프트웨어융합학과
16기 조하늘 동덕여자대학교 국제경영학과, 정보통계학과
16기 최 리 건국대학교 응용통계학과
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [코끼리책방 팀] : 사용자 스크랩 내용 기반 도서 추천 BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 코끼리책방 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
사용자 스크랩 내용 기반 도서 추천
16기 이지혜 이화여자대학교 컴퓨터공학과
17기 권예은 한국항공대학교 컴퓨터공학과
17기 변강준 동국대학교 산업시스템공학과
17기 이현지 이화여자대학교 통계학과
17기 홍지원 국민대학교 AI빅데이터융합경영학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Find Your Style 팀] : 사용자 이미지 라벨링을 통한 의류 추천 시스템BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Find Your Style 팀에서는 사용자가 좋아하는 룩의 사진을 올리면 이에 맞는 스타일을 찾아 어울리는 여성 패션 상품을 추천해주는 프로젝트를 진행했습니다.
16기 강하영 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 김지수 성신여자대학교 통계학과
16기 남유지 숙명여자대학교 컴퓨터과학전공
15기 김희현 성균관대학교 데이터사이언스융합전공
16기 박은지 숙명여자대학교 소비자경제학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [YouPlace 팀] : 카프카와 스파크를 활용한 유튜브 영상 속 제주 명소 검색 BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 YouPlace팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
<aside>
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제주여행을 계획할 때 브이로그 영상을 많이 참고하실텐데요
수많은 영상들과 영상 속 분산된 명소들을 하나 하나 찾으려 생각하면 막막하지 않으셨나요?
이러한 고민을 갖고 계신 분들을 위해, 유튜브 브이로거들이 찾아간 여행 명소들을 지도에서 한 눈에 파악할 수 있도록 만들었어요
(github : https://github.com/Boaz-Youplace)
16기 엔지니어링 고은서 | 중앙대학교 소프트웨어학부
16기 엔지니어링 류정화 | 성신여자대학교 융합보안공학과
16기 엔지니어링 송경민 | 국민대학교 소프트웨어학과
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 로깅줍깅 팀에서는 로그 데이터를 수집 및 처리하는 파이프라인을 만들어 각각의 단계에서 일어날 수 있는 상황에 대한 실험을 진행했습니다.
16기 엔지니어링 강하영 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 엔지니어링 임태빈 상명대학교 컴퓨터과학과
16기 엔지니어링 지유리 숙명여자대학교 소프트웨어융합학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [개미야 뭐하니?팀] : 투자자의 반응을 이용한 실시간 등락 예측(feat. 카프카)BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 개미야 뭐하니? 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
[Web 발신] 5분 후, 당신이 투자한 주식이 떨어집니다!
실시간으로 내 주식의 등락을 알려주는 ai가 있다?
이것만 있으면 나도 주린이 탈출
개미와 함께하는 최적의 매도 매수 타이밍
지금 이 순간, 내 주식의 미래를 볼 수 있다
(신청: https://github.com/jayleenym/AYOA)
16기 강지수 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 김서민 숙명여자대학교 컴퓨터과학과
16기 김윤기 한양대학교 대학원 컴퓨터소프트웨어학과
16기 문예진 서강대학교 경제학과 / 빅데이터 사이언스
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Catch, Traffic!] : 지하철 혼잡도 및 키워드 분석 데이터 파이프라인 구축BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 Catch, Traffic! 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
수도권 교통의 혼잡성을 해결하기 위한 방안을 찾는 데이터 파이프라인 구축
18기 김인섭 숭실대학교 산업정보시스템공학과
18기 김재민 국민대학교 AI빅데이터융합경영학과
18기 서은유 동덕여자대학교 정보통계학과
18기 윤정원 숙명여자대학교 소프트웨어융합전공
18기 이현진 서울과학기술대학교 산업정보시스템전공
18기 조은학 명지대학교 융합소프트웨어학부
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [쇼미더뮤직 팀] : 텍스트 감정추출을 통한 노래 추천BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 짆애한 쇼미더뮤직 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
내 하루의 감정을 통해 노래를 추천받을 수 있다면 얼마나 좋을까?
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여러분의 감정을 추출하고, 어울리는 노래를 추천해드립니다.
**쇼미더뮤직!**
16기 김양경 건국대학교 기술경영학과
15기 김은선 세종대학교 데이터사이언스학과
16기 유수빈 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 이상민 경희대학교 소프트웨어융합학과
16기 조하늘 동덕여자대학교 국제경영학과, 정보통계학과
16기 최 리 건국대학교 응용통계학과
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [코끼리책방 팀] : 사용자 스크랩 내용 기반 도서 추천 BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 코끼리책방 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
사용자 스크랩 내용 기반 도서 추천
16기 이지혜 이화여자대학교 컴퓨터공학과
17기 권예은 한국항공대학교 컴퓨터공학과
17기 변강준 동국대학교 산업시스템공학과
17기 이현지 이화여자대학교 통계학과
17기 홍지원 국민대학교 AI빅데이터융합경영학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Find Your Style 팀] : 사용자 이미지 라벨링을 통한 의류 추천 시스템BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Find Your Style 팀에서는 사용자가 좋아하는 룩의 사진을 올리면 이에 맞는 스타일을 찾아 어울리는 여성 패션 상품을 추천해주는 프로젝트를 진행했습니다.
16기 강하영 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 김지수 성신여자대학교 통계학과
16기 남유지 숙명여자대학교 컴퓨터과학전공
15기 김희현 성균관대학교 데이터사이언스융합전공
16기 박은지 숙명여자대학교 소비자경제학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [MarketIN팀] : 디지털 마케팅 헬스체킹 서비스BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 MarketIN팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
- 작은 가게를 운영하는 경우부터 온라인 쇼핑몰까지 비즈니스 운영 과정에선 수많은 의사 결정이 필요합니다. 데이터를 대시보드 템플릿에 연결하여 질문에 대한 답을 한눈에 찾을 수 있습니다.
- 마켓인을 통해 데이터 기반 비즈니스를 경험해보세요.
16기 강민주 (서울과학기술대학교 산업정보시스템전공)
16기 김서연 (숙명여자대학교 홍보광고학과)
16기 오지원 (세종대학교 경영학과)
16기 윤해림 (세종대학교 경영학과)
16기 임성아 (세종대학교 경영학과)
16기 한주리 (고려대학교 사회학과)
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [기린그림 팀] : 사용자의 손글씨가 담긴 그림 일기 생성 서비스BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 기린그림 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
기린그림 팀은 사용자의 글씨체를 학습하여 나만의 폰트로 일기를 쓰고, 사진을 업로드 하면 직접 그림을 그린 것처럼 변환하여 그림일기를 쓸 수 있도록 하는 프로젝트를 진행 했습니다.
16기 김유진 이화여자대학교 과학교육과
17기 김송성 고려대학교 통계학과
17기 박종은 연세대학교 언더우드국제학부
17기 여해인 동덕여자대학교 컴퓨터학과
17기 이보림 중앙대학교 소프트웨어학부
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [SiZoAH] : 리뷰 기반 의류 사이즈 추천시스템BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 SiZoAH 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
리뷰 기반 의류 사이즈 추천시스템
18기 박태남 고려대학교 산업경영공학과
18기 김주은 성균관대학교 문헌정보학과
18기 문다정 단국대학교 응용통계학과
18기 박희준 명지대학교 산업공학과
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Secret X 팀] : XAI를 활용한 수능 영어영역 문제풀이BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Secret X 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
비밀집단에서는 영어 문제를 풀고 XAI를 이용해 이를 해설합니다.
17기 권강미 연세대학교 문헌정보학과
17기 김지수 고려대학교 통계학과
17기 이수경 성균관대학교 데이터사이언스전공
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [리뷰의 재발견 팀] : 이커머스 리뷰 유용성 파악 및 필터링BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 리뷰의 재발견 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습다.
Review? Re-View!
물건 살 때 우리는 리뷰를 보며 많은 정보를 얻습니다❕여러분이 보는 그 리뷰의 유용성을 저희가 알려드릴게요
리뷰 유용성 판단부터 토픽으로 알아보는 리뷰 유용성 결정 요인 분석, 군집화를 통한 대표 리뷰 추출까지
우리 같이 Review를 Re-View해봐요
16기 정수연 한양대 파이낸스경영학과
16기 문예진 서강대 경제학부 / 빅데이터 사이언스
16기 이상민 경희대 소프트웨어융합학과
16기 황의린 숙명여대 생명시스템학부 / 통계학과
16기 정승연 연세대 대학원 전산언어학
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Stalker 팀] : 감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Stalker 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석
16기 김지원 명지대학교 산업경영공학과
17기 곽윤경 홍익대학교 디자인경영융합학부
17기 김나현 서울대학교 언어학과
17기 유승희 중앙대학교 응용통계학과
17기 조수연 연세대학교 통계데이터사이언스학과
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [보아酒] : 리뷰 감정분석을 통한 전통주 추천 서비스BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 보아酒 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
리뷰 감정분석을 통한 전통주 추천 서비스
19기 정은진 한양대학교 ERICA 정보사회미디어학과
19기 강하연 명지대학교 경영정보학과
19기 고건호 고려대학교 통계학과
19기 김진재 중앙대학교 응용통계학과
19기 박상윤 가천대학교 경영학부(글로벌경영학)
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Hands-on 팀] : 수어 번역을 통한 위험 상황 속 의사소통 시스템 구축BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Hands-on 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
'수어 번역 프로젝트'는 재난 상황 속 소외되는 농인들에게 소통의 문을 열어주자는 목표를 가지고 시작되었습니다. Hands-on팀의 수어 번역 모델을 통해 농인들은 위험 상황 속에서 도움을 요청하는 등 소통의 한계를 극복할 수 있습니다.
16기 곽민지 (동덕여자대학교 정보통계학과)
16기 김영민 (인천대학교 경제학/컴퓨터공학)
16기 김영은 (건국대학교 응용통계학과)
16기 이다인 (이화여자대학교 휴먼기계바이오공학)
코끼리(BOAZ) 사서의 도서 추천 솔루션
: 이 책 내용이 내 취향인데, 비슷한 내용의 책은 어떻게 찾지?’
줄거리를 바탕으로 책을 고르시는 분, 관심 작가의 책을 읽고 싶은 분들께
코끼리 사서가 취향저격 책을 제안해 드립니다.
12기 강호석 고은비 고은지 양태일 이지인 전준수 정해원
[국내 최초 빅데이터 연합동아리 BOAZ]
유튜브 - https://www.youtube.com/channel/UCSniI26A56n2QZ71opJtTUg
페이스북 - https://www.facebook.com/BOAZbigdata
인스타그램 - http://www.instagram.com/boaz_bigdata
블로그 - https://blog.naver.com/boazbigdata
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [ztyle] : 손그림 의류 검색 서비스BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 ztyle 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
손그림 의류 검색 서비스
18기 조현정 고려대학교 일반대학원 통계학과
18기 김혜연 고려대학교 통계학과
18기 최유진 숙명여자대학교 소비자경제학과
18기 한상범 경기대학교 컴퓨터공학부
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [BAOBAB 팀] : 반려동물 미용업 모바일 서비스 분석BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 BAOBAB 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
반려동물 미용업 모바일 서비스 분석
17기 강지민 숙명여자대학교 통계학과
17기 김나연 고려대학교 통계학과
17기 김지윤 성신여자대학교 융합보안공학과
17기 박이정 인하대학교 경영학과
17기 이세영 동덕여자대학교 국제경영/정보통계학과
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [마페터 팀] : 고객 페르소나를 활용한 마케팅 전략 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 마페터 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 Marpeter 팀에서는 마케팅 대시보드를 제작하였습니다.
저희의 대시보드는 고객 생애 주기, 광고 성과 분석, 페르소나 도출 페이지로 구성되어 있습니다.
먼저 고객 생애 주기 페이지는 AARRR 퍼널을 통해 고객 생애 주기를 분석할 수 있습니다. 사전에 군집화가 이루어진 고객 그룹별로, 유입부터 재구매에 이르기까지 고객의 생애 주기를 분석하여 각 생애 주기 단계별 주요 지표들을 통해 각 단계의 전환율을 높일 수 있는 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
광고 성과 분석 페이지에서는 고객들이 홈페이지에 남긴 흔적 데이터를 종합적으로 분석하여 비용 대비 최고의 성과를 내는 채널 별 최적의 마케팅 프로세스를 찾습니다. 원하는 채널을 클릭하면 퍼포먼스 마케팅의 KPI를 파악하고 ‘cost’와 ‘action’을 기준으로 광고 성과를 분석할 수 있습니다. 또한 해당 채널에 접근한 고객의 특성과 추천 페르소나를 확인할 수 있습니다.
마지막으로 페르소나 도출 페이지에서는 타깃 시장에 속한 사람들 간의 공통점을 가지고 실존하는 인물처럼 구체적인 정보를 가진 페르소나를 제시하여 더욱 생산적인 구매자 참여를 유도하는 마케팅 전략 정보를 제공합니다. 구체화된 페르소나의 이름을 클릭하면 나이, 직업, 가족 정보 등의 인구통계학적 정보뿐만 아니라 특징, 소비습관, 취향 등을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 이상적인 타깃과 부정적인 타깃을 파악하고 페르소나 별 마케팅 전략을 기획할 수 있습니다.
17기 변강준 동국대학교 산업시스템공학과
17기 윤성원 이화여자대학교 통계학과 석사
17기 이소정 숙명여자대학교 통계학과
17기 이승권 건국대학교 응용통계학과
17기 이현지 이화여자대학교 통계학과 석사
17기 조세연 연세대학교 의류환경학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [MarketIN팀] : 디지털 마케팅 헬스체킹 서비스BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 MarketIN팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
- 작은 가게를 운영하는 경우부터 온라인 쇼핑몰까지 비즈니스 운영 과정에선 수많은 의사 결정이 필요합니다. 데이터를 대시보드 템플릿에 연결하여 질문에 대한 답을 한눈에 찾을 수 있습니다.
- 마켓인을 통해 데이터 기반 비즈니스를 경험해보세요.
16기 강민주 (서울과학기술대학교 산업정보시스템전공)
16기 김서연 (숙명여자대학교 홍보광고학과)
16기 오지원 (세종대학교 경영학과)
16기 윤해림 (세종대학교 경영학과)
16기 임성아 (세종대학교 경영학과)
16기 한주리 (고려대학교 사회학과)
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [기린그림 팀] : 사용자의 손글씨가 담긴 그림 일기 생성 서비스BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 기린그림 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
기린그림 팀은 사용자의 글씨체를 학습하여 나만의 폰트로 일기를 쓰고, 사진을 업로드 하면 직접 그림을 그린 것처럼 변환하여 그림일기를 쓸 수 있도록 하는 프로젝트를 진행 했습니다.
16기 김유진 이화여자대학교 과학교육과
17기 김송성 고려대학교 통계학과
17기 박종은 연세대학교 언더우드국제학부
17기 여해인 동덕여자대학교 컴퓨터학과
17기 이보림 중앙대학교 소프트웨어학부
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [SiZoAH] : 리뷰 기반 의류 사이즈 추천시스템BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 SiZoAH 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
리뷰 기반 의류 사이즈 추천시스템
18기 박태남 고려대학교 산업경영공학과
18기 김주은 성균관대학교 문헌정보학과
18기 문다정 단국대학교 응용통계학과
18기 박희준 명지대학교 산업공학과
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Secret X 팀] : XAI를 활용한 수능 영어영역 문제풀이BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Secret X 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
비밀집단에서는 영어 문제를 풀고 XAI를 이용해 이를 해설합니다.
17기 권강미 연세대학교 문헌정보학과
17기 김지수 고려대학교 통계학과
17기 이수경 성균관대학교 데이터사이언스전공
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [리뷰의 재발견 팀] : 이커머스 리뷰 유용성 파악 및 필터링BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 리뷰의 재발견 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습다.
Review? Re-View!
물건 살 때 우리는 리뷰를 보며 많은 정보를 얻습니다❕여러분이 보는 그 리뷰의 유용성을 저희가 알려드릴게요
리뷰 유용성 판단부터 토픽으로 알아보는 리뷰 유용성 결정 요인 분석, 군집화를 통한 대표 리뷰 추출까지
우리 같이 Review를 Re-View해봐요
16기 정수연 한양대 파이낸스경영학과
16기 문예진 서강대 경제학부 / 빅데이터 사이언스
16기 이상민 경희대 소프트웨어융합학과
16기 황의린 숙명여대 생명시스템학부 / 통계학과
16기 정승연 연세대 대학원 전산언어학
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Stalker 팀] : 감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Stalker 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석
16기 김지원 명지대학교 산업경영공학과
17기 곽윤경 홍익대학교 디자인경영융합학부
17기 김나현 서울대학교 언어학과
17기 유승희 중앙대학교 응용통계학과
17기 조수연 연세대학교 통계데이터사이언스학과
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [보아酒] : 리뷰 감정분석을 통한 전통주 추천 서비스BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 보아酒 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
리뷰 감정분석을 통한 전통주 추천 서비스
19기 정은진 한양대학교 ERICA 정보사회미디어학과
19기 강하연 명지대학교 경영정보학과
19기 고건호 고려대학교 통계학과
19기 김진재 중앙대학교 응용통계학과
19기 박상윤 가천대학교 경영학부(글로벌경영학)
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Hands-on 팀] : 수어 번역을 통한 위험 상황 속 의사소통 시스템 구축BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Hands-on 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
'수어 번역 프로젝트'는 재난 상황 속 소외되는 농인들에게 소통의 문을 열어주자는 목표를 가지고 시작되었습니다. Hands-on팀의 수어 번역 모델을 통해 농인들은 위험 상황 속에서 도움을 요청하는 등 소통의 한계를 극복할 수 있습니다.
16기 곽민지 (동덕여자대학교 정보통계학과)
16기 김영민 (인천대학교 경제학/컴퓨터공학)
16기 김영은 (건국대학교 응용통계학과)
16기 이다인 (이화여자대학교 휴먼기계바이오공학)
코끼리(BOAZ) 사서의 도서 추천 솔루션
: 이 책 내용이 내 취향인데, 비슷한 내용의 책은 어떻게 찾지?’
줄거리를 바탕으로 책을 고르시는 분, 관심 작가의 책을 읽고 싶은 분들께
코끼리 사서가 취향저격 책을 제안해 드립니다.
12기 강호석 고은비 고은지 양태일 이지인 전준수 정해원
[국내 최초 빅데이터 연합동아리 BOAZ]
유튜브 - https://www.youtube.com/channel/UCSniI26A56n2QZ71opJtTUg
페이스북 - https://www.facebook.com/BOAZbigdata
인스타그램 - http://www.instagram.com/boaz_bigdata
블로그 - https://blog.naver.com/boazbigdata
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [ztyle] : 손그림 의류 검색 서비스BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 ztyle 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
손그림 의류 검색 서비스
18기 조현정 고려대학교 일반대학원 통계학과
18기 김혜연 고려대학교 통계학과
18기 최유진 숙명여자대학교 소비자경제학과
18기 한상범 경기대학교 컴퓨터공학부
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [BAOBAB 팀] : 반려동물 미용업 모바일 서비스 분석BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 BAOBAB 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
반려동물 미용업 모바일 서비스 분석
17기 강지민 숙명여자대학교 통계학과
17기 김나연 고려대학교 통계학과
17기 김지윤 성신여자대학교 융합보안공학과
17기 박이정 인하대학교 경영학과
17기 이세영 동덕여자대학교 국제경영/정보통계학과
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [마페터 팀] : 고객 페르소나를 활용한 마케팅 전략 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 마페터 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 Marpeter 팀에서는 마케팅 대시보드를 제작하였습니다.
저희의 대시보드는 고객 생애 주기, 광고 성과 분석, 페르소나 도출 페이지로 구성되어 있습니다.
먼저 고객 생애 주기 페이지는 AARRR 퍼널을 통해 고객 생애 주기를 분석할 수 있습니다. 사전에 군집화가 이루어진 고객 그룹별로, 유입부터 재구매에 이르기까지 고객의 생애 주기를 분석하여 각 생애 주기 단계별 주요 지표들을 통해 각 단계의 전환율을 높일 수 있는 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
광고 성과 분석 페이지에서는 고객들이 홈페이지에 남긴 흔적 데이터를 종합적으로 분석하여 비용 대비 최고의 성과를 내는 채널 별 최적의 마케팅 프로세스를 찾습니다. 원하는 채널을 클릭하면 퍼포먼스 마케팅의 KPI를 파악하고 ‘cost’와 ‘action’을 기준으로 광고 성과를 분석할 수 있습니다. 또한 해당 채널에 접근한 고객의 특성과 추천 페르소나를 확인할 수 있습니다.
마지막으로 페르소나 도출 페이지에서는 타깃 시장에 속한 사람들 간의 공통점을 가지고 실존하는 인물처럼 구체적인 정보를 가진 페르소나를 제시하여 더욱 생산적인 구매자 참여를 유도하는 마케팅 전략 정보를 제공합니다. 구체화된 페르소나의 이름을 클릭하면 나이, 직업, 가족 정보 등의 인구통계학적 정보뿐만 아니라 특징, 소비습관, 취향 등을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 이상적인 타깃과 부정적인 타깃을 파악하고 페르소나 별 마케팅 전략을 기획할 수 있습니다.
17기 변강준 동국대학교 산업시스템공학과
17기 윤성원 이화여자대학교 통계학과 석사
17기 이소정 숙명여자대학교 통계학과
17기 이승권 건국대학교 응용통계학과
17기 이현지 이화여자대학교 통계학과 석사
17기 조세연 연세대학교 의류환경학과
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...BESPIN GLOBAL
기존 레거시(Legacy) 시스템이 가지고 있는 변화하는 기술에 대한 빠른 대응과 비즈니스 어플리케이션 배포의 한계 등을 극복하기 위한 대안인 클라우드 도입.
클라우드 국내 도입 현황과 클라우드로 마이그레이션을 해야 하는 이유를 실제 사례를 통해 알려드립니다.
클라우드를 통해 비즈니스 혁신을 가속화하고 쉽고 정학하게 구현하실 수 있습니다.
[목차]
1. 클라우드 국내 도입 현황과 클라우드로 마이그레이션을 해야 하는 이유
2. 클라우드 마이그레이션의 기본 프로세스, 전략, 비용 절감 효과, 로드맵
3. 베스핀글로벌 구축 사례 : 오비맥주의 마이그레이션 사례 공유
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [COLLABO-AZ] : 고객 세그멘테이션 기반 개인 맞춤형 추천시스템 for 루빗BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 COLLABO-AZ 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
고객 세그멘테이션 기반 개인 맞춤형 추천시스템 for 루빗
20기 정지혜 이화여자대학교 통계학과
20기 김지민 중앙대학교 응용통계학과
20기 오태연 단국대학교 정보통계학과
20기 최은선 한양대학교 에리카캠퍼스 정보사회미디어학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [백발백준] : 백준봇 : 컨테이너 오케스트레이션 기반 백준 문제 추천 봇BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 백발백준 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
백준봇 : 컨테이너 오케스트레이션 기반 백준 문제 추천 봇
20기 유하준 한국외국어대학교 산업공학과
20기 안지완 중앙대학교 소프트웨어학과
20기 정태형 경기대학교 응용통계학과
20기 최윤서 숙명여자대학교 일반대학원 통계학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [무드등] : 무신사를 활용한 고객 상황에 따른 의류 추천 스타일링 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 무드등 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
무신사를 활용한 고객 상황에 따른 의류 추천 스타일링 대시보드
20기 이호림 숙명여자대학교 경영학부
20기 노승혜 숙명여자대학교 소비자경제학과
20기 정다인 성신여자대학교 통계학과
20기 홍나연 숭실대학교 정보통계보험수리학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [섬유유연제] : 어글리us! 스마일 Earth! : NLP 기반 프로젝트와 비즈니스 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 섬유유연제 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
어글리us! 스마일 Earth! : NLP 기반 프로젝트와 비즈니스 대시보드
20기 정강민 세종대학교 경영학과
20기 김기수 광운대학교 데이터사이언스전공
20기 김세연 이화여자대학교 기후에너지시스템공학전공
20기 윤여빈 성신여자대학교 수리통계데이터사이언스학부
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [SPOAZ] : Spotify 기반 개인화 음악 추천 서비스 프로젝트BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 SPOAZ 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
Spotify 기반 개인화 음악 추천 서비스 프로젝트
20기 이해현 서울여자대학교 소프트웨어융합학과
20기 안소유 서울여자대학교 소프트웨어융합학과
20기 임혁 중앙대학교 응용통계학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [다함께 레벨업!] : 학식 예약 서비스 yammi CRM 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 다함께 레벨업! 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
학식 예약 서비스 yammi CRM 대시보드
20기 조성배 중앙대학교 공공인재학부
20기 김윤지 숙명여자대학교 경영학부
20기 김지연 연세대학교 심리학과
20기 한은빈 세종대학교 경영학부
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [HAUL의 움직이는 리포트] : 투자성향 기반 주식 추천 및 기업 정보 제공 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 HAUL의 움직이는 리포트 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
투자성향 기반 주식 추천 및 기업 정보 제공 대시보드
20기 이준희 건국대학교 응용통계학과
20기 김지후 고려대학교 통계학과
19기 김청환 건국대학교 응용통계학과
19기 백지영 한양대학교 경영대학원 비즈니스인포매틱스학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [BEARS] : 이미지 캡셔닝을 통한 이모지 추천 및 해시태그 생성BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 BEARS 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
이미지 캡셔닝을 통한 이모지 추천 및 해시태그 생성
20기 최영우 인하대학교 중국학과
20기 김주은 성신여자대학교 정보시스템공학과
20기 이시내 한국외국어대학교 바이오메디컬공학과
18기 전혜주 숙명여자대학교 독일언어문화학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [낭만젊음사람] : UDA를 통한 중환자실 급성 호흡곤란 증후군 조기 예측BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 낭만젊음사람 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
UDA를 통한 중환자실 급성 호흡곤란 증후군 조기 예측
20기 서동혁 국민대학교 AI빅데이터융합경영학과
20기 권정을 명지대학교 산업경영공학과
20기 정재원 숙명여자대학교 통계학과
20기 황재성 세종대학교 데이터사이언스학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [레시피를 보아즈] : 영수증 인식 및 대화를 통한 재료 기반 레시피 추천 챗봇BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 레시피를 보아즈 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
영수증 인식 및 대화를 통한 재료 기반 레시피 추천 챗봇
20기 박진영 숙명여자대학교 경영학부
20기 서민진 경희대학교 통계학과
20기 안소유 서울여자대학교 소프트웨어융합학과
20기 윤선영 서울과학기술대학교 데이터사이언스학과
20기 이민선 한국공학대학교 산업경영학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [전진 4드론] : RAD(Reinforcement learning method for ...BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 전진4드론 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
RAD(Reinforcement learning method for Autonomous Drone)
20기 정재준 한양대학교 에리카캠퍼스 프랑스학과
20기 이영현 한양대학교 대학원 인공지능학과
20기 이찬 경희대학교 컴퓨터공학과
20기 정원준 건국대학교 컴퓨터공학부
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [REC] : 캠핏 데이터를 활용한 캠핑장 추천 시스템 구현BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 REC 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
캠핏 데이터를 활용한 캠핑장 추천 시스템 구현
20기 김민혜 한양대학교 경영대학원 비즈니스 인포메틱스
20기 송여진 이화여자대학교 휴먼기계바이오공학부
20기 이은효 이화여자대학교 대학원 통계학과
20기 임세은 숙명여자대학교 사회심리학과
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [4부터7] : 공방 301 데이터를 활용한 마케팅 방안 제시BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 4부터7 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
공방 301 데이터를 활용한 마케팅 방안 제시
19기 김동하 고려대학교 미디어학부
19기 고현서 동덕여자대학교 경영학과
19기 노근혜 이화여자대학교 통계학과
19기 박상윤 가천대학교 경영학부(글로벌경영학)
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [유쾌한 반란] : Howmuch : 꽃집 관리 서비스BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 유쾌한 반란 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
일 단위 화훼 경매 데이터를 화훼소매업자들에게 제공하여 적정가에 사입할 수 있도록 돕는 서비스 기획
19기 송우석 연세대학교 컴퓨터과학과
19기 박선홍 한국외국어대학교 국제통상학과
19기 이 은 홍익대학교 산업공학과
19기 정성윤 국민대학교 경영정보학부
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [이탈리안 BMT] : 지하철 지연 시간 데이터 분석 및 시각화를 위한 데이터 파이프라인 구축BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 이탈리안 BMT 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
지하철 지연 시간 데이터 분석 및 시각화를 위한 데이터 파이프라인 구축
19기 김보겸 중앙대학교 사회학과
19기 김가경 동덕여자대학교 정보통계학과
19기 김동진 경희대학교 컴퓨터공학과
19기 박재은 숙명여자대학교 컴퓨터과학전공
19기 이재준 명지대학교 융합소프트웨어 데이터테크놀로지전공
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [분모자] : 분류 모자이크BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 분모자 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
로고 자동 감지 및 모자이크 서비스 제안
19기 오효근 건국대학교 일반대학원 기계설계학과
19기 김보겸 중앙대학교 사회학과
19기 송예진 서울여자대학교 소프트웨어융합학과
19기 우아라 서울여자대학교 소프트웨어융합학과
19기 임서현 성균관대학교 글로벌리더학부
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [link-us(링커즈)] : 링키드를 위한 비즈니스 대시보드 제작BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 link-us(링커즈) 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
링키드(linkid)를 위한 비즈니스 대시보드 제작
19기 정소영 숙명여자대학교 통계학과
19기 유나현 중앙대학교 응용통계학과
19기 이세연 성신여자대학교 빅데이터사이언스전공
19기 정다운 숙명여자대학교 통계학과
데이터 분석 프로젝트를 진행한 뉴진스 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
Multi-modal Fake News Detection
19기 장우솔 단국대학교 일반대학원 응용통계학과
19기 김동진 경희대학교 컴퓨터공학과
19기 박명규 한양대학교 ERICA 로봇공학과
19기 성재혁 고려대학교 컴퓨터학과
19기 신은빈 건국대학교 응용통계학과
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [추적 24시] : 완전 자동결제를 위한 무인점포 이용자 Tracking System 개발BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 추적24시 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
완전 자동결제를 위한 무인점포 이용자 Tracking System 개발
19기 민경원 고려대학교 산업경영공학부
19기 신재욱 연세대학교 산업공학과
19기 이유빈 서울여자대학교 소프트웨어융합학과
19기 최가희 국립공주대학교 산업시스템공학과
3. CONTENTS
1. 주제 선정
- 주제 소개
- 주제 선정 배경
2. 데이터
- 데이터 수집
- 데이터 전처리
3. 모델링
- 기존 추천시스템 모델
- 모델 소개
- 모델 실험
4. 웹 구현
- 웹 Architecture
5. 결론
- 활용 방안
- 프로젝트 의의
6. 시연
5. 주
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주제 소개
서울 카페 추천 서비스
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결
론
카페 추천
In SEOUL
학습
서울시 내에 존재하는 많은 지하철 역을 중심으로 사용자에게 카페 추천
DATA WEBSITE
6. 주
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주제 선정 배경
Why?
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결
론
✓ 서울시 카페와 지하철역
• 수도권에는 지하철이 곳곳에 존재
• BOAZ에는 수도권 대학생들이 참여
• BOAZ 활동 기간 중 다양한 스터디 활동과 컨퍼런스 팀 프로젝트 수행
→ 지하철 역 근처의 카페를 추천해주면 모임 장소를 정하기 수월
✓ 웹 사용자 일반화
• Target : “대중교통”을 주로 이용하는 20대 대학생
7. 주
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주제 선정 배경
What’s different?
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웹
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결
론
✓ 추천 시스템 알고리즘 결과가 믿을 만한 결과일까?
→ 추천 결과에 어떤 항목이 중요하게 고려되었는지 추천 모델의 학습 가중치를 시각화하여 제공
→ 추천 결과에 대한 사용자의 이해도와 신뢰도 향상
✓ 네이버, 카카오, 구글 3가지 포털사이트의 리뷰를 동시 제공
→ 사용자는 한 곳에서 다양한 리뷰 비교 가능
9. 주
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데이터 수집
서울 카페 선정
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결
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Data 일부
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✓ Data Filtering
• 서울지역
• 커피점/카페
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데이터 수집
서울 카페 – 지하철 역 거리 계산
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웹
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결
론
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서울 카페 Data 서울 지하철 역 Data
서울 카페 위도, 경도와 지하철 역의 위도, 경도
→ 직선 거리(Haversine) 계산
각 카페에서 가까운 지하철 역 매핑
…
22,239개의 카페를 550개의 역으로 맵핑
서울 카페 Data
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12. 주
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데이터 수집
데이터 수집 방법 : 크롤링
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웹
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결
론
• UserID
• ItemID
• Rating
• Timestamp
수집 항목
• Platform
• Review
• Image
네이버 지도 구글 지도
카카오 지도
13. 주
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데이터 전처리
Text Review : Word Embeddings
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결
론
FastText
FastText Embeddings
FastText
Review Text
14. 주
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데이터 전처리
Image Review : Image Embeddings
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모
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결
론
Original Image Resize Image
(228 X 228 X 3)
(Batch size, Dim)
ResNet50
마지막 FC Layer
pretrained ResNet50
16. 주
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기존 추천 시스템 모델
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결
론
Collaborative Filtering
Preferred by both users
Content-Based Filtering
Similar Users
Preferred by user
Recommend to user
Similar cafe
17. 주
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기존 추천 시스템 모델의 문제점
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결
론
✓ CF만 활용할 때 문제점
→ History만으로는 추천 불가능 (cold start 문제 발생)
✓ 해결 방안
• CF 와 CB를 적절히 활용하는 것이 관건 ! ( Hybrid 방식 )
문제점과 해결방안
18. 모델 소개
ACCM 모델 (Attentional Content & Collaborate Model)
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론
p
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+ pCS
pCF
uCF vCF uCB vCB
MLP MLP
Attention
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bu bv
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user id item id user features item features
y
+
+ v
u
uCF uCB vCB
MLP MLP
+ + bias
bu bv
bg
dot
dot
user id user features item features
uv
vCF
item id
attention attention
user part item part
19. 모델 소개
ACCM 모델
user id
gender favorite survey
Item id
image review
Embedding Embedding
Concatenate
Drop
&
BN
Drop
&
BN
User
Attention
Attention
dot dot
Item
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결
론
21. ACCM 모델
주
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델
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웹
구
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결
론
모델 실험
• 전반적으로 Image Review를 포함했을 때, Attention size가 큰 경우 에 더 좋은 성능을 보임
• 최적의 조건 : Image Review O, Embedding Size = 128, Attention Size = 32
Loss = CF Loss + CB Loss + not cold ratio * ACCM Loss
26. 주
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활용 방안
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링
결
론
추천의 고도화
✓ 사용자의 피드백을 통한 모델의 가중치 조절
✓ 사용자 확보
• 사용자에게 신뢰도를 주는 시각화로 사용자 확보와 설득에 유리
• 사용자 확보로 인하여 데이터 축적 가능 → 더 좋은 추천 결과 도출 가능
• 사용자로부터 피드백을 받아 모델의 가중치를 조정할 수 있게 된다면, 더욱 개인화된 추천 가능
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27. 주
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프로젝트 의의
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결
론
✓ cold start 문제를 해결하기 위해
Collaborative Filtering과 Content-Based Filtering을 Hybrid방식으로 모델링
✓ 웹사이트로 구현하여 추천 시스템 모델에 대해 전혀 모르는 사용자도 쉽게 시스템 이용 가능
✓ 추천 결과에 중요하게 고려된 항목을 시각화하여 제공 → 추천 결과에 대한 설명이 가능
✓ 웹사이트에서 설문조사와 좋아요 기능을 통해 사용자의 정보와 선호를 모델에 반영
→ 개인화된 추천 가능