우리팀 소개

우리팀의 학습목표

• 실험실이 아닌 실제 생활에서 사용될 수 있는 추천시스템을 만들기
• 추천시스템을 실제 서비스에 적용하고 배포해보기
• 실사용하는 유저들의 데이터를 배치학습으로 모델을 계속 학습시켜 나가는 것

Beer Four U(BFU)

1. Intro

1.1. 프로젝트 소개

• 편의점 맥주 4캔을 추천해주는 서비스

  • 도입한 이유 ? 편의점에 들리면 수많은 맥주가 있지만, 본인이 마시던 맥주 외에 새로운 맥주를 고르기 위한 것이 너무 어려움
  • 편의점에서 새로운 맥주를 선택하는 방법 : 포털 사이트 후기, 캔맥주 디자인, 맥주의 설명

  ⇒ 모두 번거롭고 귀찮은 작업으로 자신의 취향만 입력해주면 취향에 맞을 맥주를 추천해주는 서비스를 만들기로 결정

하지만 이 서비스 만으로는 데이터를 추가로 수집하거나, 발전할 수 있는 것이 한정적이라고 생각하였고, 추가 서비스가 필요하다고 판단하였음

• 홈술족등을 위한 커뮤니티
  • 홈술,혼술등의 트랜드는 코로나 이전부터 지금까지 지속되는 트랜드임
  • 홈술, 혼술족들끼리 맥주 이야기나 리뷰를 할 수 있는 전문 커뮤니티는 존재하지 않음
  • 이들을 위한 커뮤니티를 만들어 서로 취미를 공유할 수 있는 공간을 만들어 그들이 생산하는 데이터를 수집하여 추천 서비스의 고도화의 도움이 될 것으로 예상됨

참고 사례

• (해외) RateBeer : 전세계의 다양한 맥주를 수 만명의 맥주 애호가들이 평점과 리뷰를 남기는 커뮤니티

  

• (국내) 화해 : 화장품의 성분표 리스트, 리뷰 시스템을 만들어 천만명이 넘는 누적 다운로드와 많은 유저들이 생산하는 데이터를 기반으로 사업 진행중