캡스톤 1차 전체발표
강추 이강호, 박인규, 한정
발표자 : 한정
"추천"이란 단어의 의미
"추천을 한다"
라는 의미는
"1등 item"을 알려준다는 의미가 아닌
나한테 가장 맞는
item을 알려준다는 것
"강의 추천 시스템"
어떤 강의를 어떻게 추천할 것인가?
User's review
Opinion mining
Process
Neighbor's
review
Find K-nearest Neighbor
Item Prediction
Recommendation
얻을 수 있는 효과
- 간편한 UI / UX 제공으로 쉬운 시간표 제작
- 학생들의 강의 몰림 현상 감소
- 수강 인원 부족으로 인한 폐강 빈도 감소
- 학생 성향 기반의 추천으로 강의 만족도 증가
- 학생 간 정보 불균형 감소
Tech Stack
front-End
Back-End
간트차트
4월 13일(현재)
추천 부분 진행상황
추천 부분 진행상황
- 개발환경 구축(완료)
- 자료조사 (지속적으로 수행중)
- 기존 시간표 데이터로 추천 알고리즘 작성(완료)
- 해당 과목을 선택할 때 유사한 집단 구하기
- 유사한 집단에서 어떤 과목을 선택했는지
- 평가 방법 및 신뢰성 조사방법 선택(완료)
- Neighbor size에 따른 *MAE 측정
- 측정을 통한 신뢰성 확인 및 개선
- 실제 데이터의 점수 예측과 연산 속도 개선(수행중)
* MAE : 예측 점수와 실제 점수의 차이를 측정하여 평균을 낸다. 이를 통해 해당 알고리즘의 정확성과 가중치를 판단 할 수 있다.
백엔드 부분 진행상황
백엔드 부분 진행상황
백엔드 부분 진행상황
- 개발환경 셋팅 (완료)
- ORM(sequelize)으로 변경 (완료)
- passport를 통한 facebook 로그인 (완료)
- 데이터베이스 설계 (완료)
- sugang.inha.ac.kr 정보 크롤링 (완료)
- 서버 구조 (진행 중)
프론트엔드 부분 진행상황
프론트엔드 부분 진행상황
- 개발환경 셋팅 (완료)
- 개발 서버 셋팅 (완료)
- webpack 설정 (완료)
- eslint를 설정 (완료)
- 라이브러리 적용 (진행 중)
- 시간표 작성 페이지 구현 (진행 중)