개발일지/2023_한이음
🤦🏻♀️고민하기 - 추천 시스템 구축 (특성화고 추천 )
기억지기 개발자
2023. 9. 8. 22:10
🏕️상황
현재 프로젝트는 로그인, 리뷰작성, 이미지 포함 게시판 정도까지 구현이 되었기 때문에 이제 무슨 기능을 구현할지 고민을 하는 시간을 갖게 되었는데....
지금의 프로젝트가 그렇다 할 메인 기능이 없기 때문에 이제 CRUD 정도로 만들 수 있는 기능정도에서 머무를 수는 없었다.
얼른 우리 프로젝트를 좀 더 풍성하고, 다른 사람에게 소개할 때 더 이상 수그러들
필요가 없는 그런 프로젝트를 만들고 싶었고
백엔드 개발자로서 더 성장하고, 더 다양한 기능을 만들어 본 실력 있는 개발자가 되기 위해서는
더 이상 미루면 안 된다는 생각이 들었다. 이런 기회가 아니면 언제 또 [추천 시스템]을 내 손으로 직접 만들어볼지 모르니까~~ 굉장히 욕심이 난다 !!!!
💦과정
하지만 난 이런 걸 만들어 본 적도 없고, 검색해도 그렇게 많이 나오지 않았다.
그리고 이런 것들은 블로그를 보면서 하기가 뭔가 믿음이 덜 가는 느낌이라....ㅎ
그래서~~ 멘토분과 멘토링을 진행하였다. (팀즈로)
노션을 활용하며 친절하게 설명해 주셨고, 설명을 듣기 전보다 막연함은 사라졌지만 아직 잘 감은 안 오는 상태이다...
일단 뭐가 뭔지 모르겠어도 하나씩 해보려고 한다...!! 이 이후에 차근차근 [추천 시스템]이 만들어지는 과정이 올라갈 예정이다.
💖<< 멘토링을 들으며... 나의 필기 >>
- 완성도에 따라서 어떤 기능이든 난이도가 나뉜다. ex) 점점 기능을 붙이거나, 더 편리한 기능을 만들수록 더 난이도는 높아지겠쥬~~
- 학교를 추천하고 싶다면 학교에 대한 메타 데이터들. ex) 취업률, 입시율, 주력 분야... 특히 숫자, 수치화되어있는 정보들
- 수동으로 데이터를 입력하더라도 많으면 많을수록 좋음.
- 현재 우리 프로젝트처럼 사용자에 대한 데이터가 많지 않은 상태에서는 <가중치 처리방식 (Weighted Scoring)> 을 사용하는 것이 더 좋다~~
<2. 사용자 분석>에 대한 방법
- 회원가입 시에 어떤 걸 원하고 선호하는지 설문을 해서 그 데이터로 분석을 한다.
- 우리 페이지에서 어떤 것들을 클릭했는지, 봤는지를 추적해서 하는 방법
- 사용자 중간에 알림 창 같은 걸 띄워서 (트위터에서 회원기입 시에 선호하는 걸 여러 개 선택하는 것처럼 뭘 선호하는지 물어보던지.
--->> 멘토분의 멘토링 내용을 필기한 것임.