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인공지능을 활용한 개인화 영화 추천 시스템

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Fradhyle/Voo-ong

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Voo-ong(부엉)

더조은컴퓨터아카데미 빅데이터 10기 최종 팀 프로젝트

개발 목적

  • 영화에 대하여 더욱 세밀한 정보(음악 감독, 미술 감독 등)를 활용하여 더욱 정확한 개인화 추천을 개발하고자 함

주의사항

  • 원본 데이터 보존 철저
  • 개발 기반 환경 동기화

개발 환경

  • 기본 언어: Python (Miniforge 배포판) 최신
  • 배포판 최신 버전 유지 필수
  • 본인 취향에 맞는 개발 툴 쓰시고, 개발 툴 환경설정 폴더는 커밋하지 마세요.

서버 환경

크롤러

구성

  • Microsoft Azure Virtual Machine
  • Microsoft Azure CentOS-based 7.7
  • Python (Miniforge) 최신

웹 서버

강사님 권장사항

  1. Flask 단독
  2. 웹 서버 + Flask(기계 학습 모델)
  3. 자바 WAS(ex. Apache Tomcat) + Flask(기계 학습 모델)

우리 프로젝트 구성

  • Microsoft Azure Virtual Machine
  • Microsoft Azure CentOS-based 7.7
  • NGINX 최신
  • NodeJS 최신
  • 구조
    • NGINX: 웹 프론트(요청 및 응답, Java 및 JavaScript 파일 프록시 처리)
    • NodeJS: JavaScript 처리

Hadoop 클러스터

구성

  • Apache Ambari 또는 Cloudera 활용

RDB 서버 (MySQL 또는 MariaDB)

구성

  • Microsoft Azure Virtual Machine
  • Microsoft Azure CentOS-based 7.7
  • MySQL 최신

참고 자료

Python Miniforge 배포판

YUM을 이용한 MySQL 설치

IMDB

GroupLens (MovieLens)

The Movie DB

KOBIS

KMDb

네이버

리뷰 텍스트 분석을 위한 데이터셋 구축