올리브영 리뷰를 활용한 추천시스템

Team

김지환	김윤환	변혜영	문수민	최승민
팀장, 담당 역할	담당 역할	담당 역할	담당 역할	담당 역할

0. Overview

Environment

• Ubuntu 20.04
• MacOS
• Windows

Requirements

• requirements.txt

1. Competiton Info

Overview

K-Beauty로 대표되는 올리브영은 국내 최대의 Drug store로 상당히 많은 고객이 있습니다. 현재 주요 상권지에 있는 오프라인 매장뿐 아니라 온라인 스토어 역시 성행 중에 있습니다. 특히 굉장히 많은 유저들이 활발히 사용하고 있는 것으로 보이는 올리브영의 온라인 스토어에서는 여러 추천시스템을 적극적으로 활용 중에 있습니다. 저희는 이번 프로젝트를 통해 이 올리브영의 추천시스템을 단순히 비슷한 유저들의 아이템을 추천해주는 것을 넘어 각 제품의 리뷰를 분석하여 유저에게 가장 적합한 아이템을 추천해주려합니다.

Schedule

September 30, 2024 ~ October 11, 2024

2. Components

Directory

.
├── README.md
├── data.dvc
├── logs
│   └── tmp
├── requirements.txt
└── src
    ├── crawler
    │   ├── jihwan
    │   │   ├── crawler_partial.py
    │   │   ├── crawler_product_info.py
    │   │   ├── crawler_v2.py
    │   │   ├── crawler_v3.py
    │   │   ├── crawler_v4.py
    │   │   ├── crawler_v5.py
    │   │   ├── run_parallel.py
    │   │   └── url_crawler.py
    │   └── soomin
    │       └── crawler
    │           ├── crawler2.ipynb
    │           └── data_processing.ipynb
    ├── mlops
    │   ├── api
    │   │   ├── data_loader.py
    │   │   ├── img_url.py
    │   │   ├── main.py
    │   │   ├── model.py
    │   │   └── model_loader.py
    │   └── streamlit
    │       └── main.py
    ├── model
    │   ├── jihwan
    │   │   ├── NCF.ipynb
    │   │   ├── collaborative-filtering.ipynb
    │   │   ├── evaluation.py
    │   │   └── lightfm.ipynb
    │   └── soomin
    │       └── RecSys_Model
    │           ├── SVD_RecSys copy.ipynb
    │           ├── SVD_RecSys.ipynb
    │           ├── model copy.ipynb
    │           ├── model.ipynb
    │           └── model_rating_sentiment.ipynb
    └── preprocessing
        └── jihwan
            └── preprocessing.ipynb

3. Data descrption

Dataset overview

Sentiment score

Data Processing

4. Modeling

Model descrition

Modeling Process

5. Result

Output

5. Streamlit + FastAPI

Streamlit

6. Refernece

원본 GitHub Repository