 |
 |
 |
 |
 |
|---|---|---|---|---|
| 이동호 | 김서현 | 김요셉 | 이봉균 | 최수민 |
| 팀장, FE UI/API서버 개발 | 추천 모델 개발 | 추천 모델 개발 | 인프라 개발 | 추천 모델 개발 |
- Python 3.10
- Docker
- MLFlow
- AirFlow
- FastAPI
- Streamlit
- scikitlearn
- pytorch
- pandas
- implicit
- 영화 추천 시스템을 구축
- 실시간 및 배치 방식으로 배포
- 사용자 리뷰 및 영화 메타데이터를 바탕으로 개인 맞춤형 추천을 수행하는 시스템 개발
- 정기적으로 데이터를 분석해 추천 결과를 업데이트하는 MLOps 파이프라인을 구축
- Sept 27 ~ Oct 4 - 베이스라인 프로토타이핑
- Oct 1 ~ Oct 4 - MLFlow 인프라 구축
- Oct 7 ~ Oct 11 - Airflow 인프라 구축, 추천 모델 개발 및 튜닝, BackEnd API 개발, FrontEnd UI 개발
- Oct 11 - 프로젝트 마감
├── src
│ ├── scripts
│ │ ├── pages
│ │ │ ├── page_first.py
│ │ │ └── page_recommend.py
│ │ ├── api_main.py # API 통신부
│ │ ├── movel_server.py # 모델 관리 서버
│ │ ├── main_app.py # 프론트엔드 메인페이지
│ │ ├── parser_moviedata.py # 영화 데이터 파싱
│ │ ├── movie_update.py # 변경된 영화 데이터만 업데이트
│ ├── datasets
│ │ ├── movie.csv # 영화 정보 메타데이터
│ │ ├── rating.csv # 평점 데이터
│ │ └── credits.csv # 영화 감독/배우 데이터
│ └── resources # 이미지를 불러오지 못했을 경우 출력할 임시 이미지
│ ├── no_ott.png
│ └── no_poster.png
├── mlflow # MLFlow
└── airflow # Airflow
- movie.csv #영화 제목, 장르, 개봉일, 예산, 수익, ID 등의 정보
- rating.csv #유저별, 영화별 평점과 평점을 입력한 timestamp
- credit.csv #영화 별 감독과 배우의 id 및 정보
- genre가 id와 value의 dict 형태로 되어있으니 알아보기 쉽도록 str형태로 변경
- satus는 현재 개봉이 되었는지, pre-production 단계인지 등을 나타내주는데, 개봉하거나 제작되지 않은 영화는 추천해도 관람이 불가능하므로 제거
- credit.csv에 있는 영화별 감독과 배우의 정보를 토대로 영화 별 genre와 director, actor 등의 정보를 임베딩
- 개봉년도가 최근일수록 가중치를 부여
- Write model information and why your select this model
- Write model train and test process with capture