💡 프로젝트 중간 회고2

시작 : 2021.10.12 (화)

제출 : 2021.10.20 (수)

언어 및 프레임워크 : Python / Django

１.주제

→ 주류 판매 스토어

２. 주제 선정 이유

→ 현재 쓰고 있는 배달 앱에서는 주류 구매 불가

３. G-Store의 목표

→ 소비자들이 언제 어디서든 술을 구매하기 쉽게 해주고 싶습니다.
  또한 야외에서도 술을 먹는 경우가 많기 때문에, 날씨에 대한 
  정보와 공기질에 대한 정보를 제공하여, 소비자로 하여금
  좀 더 안전하고 편하게 음주를 즐길수 있도록 하는것이 목표입니다.

다른 사용자들의 평가와 장르를 기준으로 영화를 추천해주는 모델링을 해보았다.

데이터는 캐글에서 가져왔다. 기본적인 데이터 전처리한 뒤, CountVectorizer를

사용하고 키워드, 감독, 장르에 대해 코사인 유사도 행령을 계산하였다.

« 프로젝트 끝나고 정리 예정.»

« 프로젝트 끝나고 정리 예정.»

✅ Self Check

중간회고 때 계획했던 ‘대기 공기질 모델링’은 실패로 돌아갔다.

왜냐하면, open weather API에서 이미 지원해주고 있었기 때문에 단순히

API를 통해서 가져오기만 하면 되기 때문이다. 그래도 뭔가 의미있는

모델링을 장고와 접목 시켜보고 싶었기 때문에 다른 아이디어를 고민하다,

문득 “혼술족”이 생각났다. 혼술족은 혼자 유튜브나 영화를 보면서 술을 마시곤 한다.

G-store를 이용하는 소비자들이 있다고 가정했을 때, 혼술족도 분명히 많을 것이다.

그래서 혼술족들이 술을 마시면서 영화를 볼 수 있게 “영화 추천 모델링”만들게 됐다.

섹션4때 배운 CountVectorizer 내용과, 캐글에 있는 코드를 바탕으로 모델링을 했다.

모델을 Django에 적용할 때는 모듈을 import 해서 적용할 수 도 있고, pickle을

사용할 수 있다는 부분도 알게 됐다. 두 방법 다 해본결과 pipeline을 구축했을 땐

pickle이 굉장이 유용할 것 같다고 느꼈다.

도커로 이미지 빌드 후, DockerHub에 업로드를 할 계획이다. 주류 데이터는

꾸준히 모으고 있는데 구하기가 쉽지는 않다. 일단 이번 프로젝트는 데이터를

구하기 보단, 장고에 좀 더 익숙해지고, 내가 생각한 아이디어들을 천천히

구현해 보는게 목표다.