추천 시스템은 인터넷의 발전에 따라 상품 구매 및 선호에 대한 사용자의 피드백을 얻기 쉬워지면서 이러한 피드백을 바탕으로 사용자의 상품 구매를 유도하여 사용자와 기업 모두 이득을 볼 수 있게 만들어 준다. 이 프로젝트는 사용자의 정보와 리뷰 데이터를 사용해 노트북을 추천하는 웹사이트를 설계 및 구현하는 프로젝트다. 추천 기능은 사용자가 질의 응답을 통하여 입력한 정보를 사용해 추천하는 방법을 사용한다. 또한 상품의 태그는 실제 상품의 정보를 내부적으로 처리하여 생성하는 하며 쇼핑몰의 리뷰를 감성 분석하여 사용자에게 출력한다.
- 큐레이션을 통해 사용자에게 맞춤형 추천 서비스를 제공한다
- 노트북에 태그를 부착함으로써 상품의 특징을 쉽게 알 수 있다.
- 리뷰의 감성을 분석하여 상품에 대한 평가를 빠르게 파악할 수 있다.
- 정보 탐색에 소요되는 시간 단축 : 다른 구매자들의 평가와 제품 정보를 태그와 감성 분석 결과를 통해 한눈에 확인 가능, 원하는 정보를 빠르게 탐색할 수 있음.
- 과소비 방지 : 사전 지식이 부족한 소비자들에게 필요한 용도와 작업 수준에 맞는 상품을 큐레이션을 통해 추천하여, 불필요한 성능의 제품 구매를 방지할 수 있음.
- 판매자의 매출 증진 기여 : 구매자의 성향에 맞춘 다양한 상품을 노출 시키고 구매로 연결하여, 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있음.
- IT 지식이 부족한 노트북 구매 예정자
🗂️ 구현 내용
- 이강석 : AUTH, LOG, UI, Redis, AWS EC2 (Link)
- 안진원 : customer , Object Storage (Link)
- 이우석 : Product Management (Link)
- 박재민 : Payment, Point, Review, Admin dashboard (Link)
- 윤상현 : Recommend, Laptop Tag (Link)