2024-2 Software Convergence Capstone Design
상품 리뷰를 분석하여 나와 비슷한 사용자를 찾고,
유사 사용자가 긍정적으로 평가한 제품을 기반으로 유저 맞춤형 화장품을 추천해주는 크롬 익스텐션
화장품은 사람의 피부와 인체 건강에 직접적으로 영향을 준다.
잘못 사용하면 피부 건강이 심각하게 손상되며, 치료를 위해 상당한 비용을 지출해야 한다.
따라서 개인의 피부 특성에 맞는 제품을 사용하여야 한다.
그러나, 개별적인 피부 특성은 사람마다 무수하게 상이하며 차이의 스펙트럼이 크다.
같은 유형이라도 같은 제품에 대한 반응이 다를 수 있다.
- 데이터 크롤링 및 전처리
: 올리브영 화장품 리뷰 데이터 크롤링
- 24개 제품별 100명씩 2400개 리뷰
- 24개의 제품의 10명 당 20개씩 4800개 리뷰
=> 전처리 후 얻은 데이터 : 유저 2400명의 약 5800개 리뷰 데이터
- 반영 특성 선정
: 유사 사용자를 선정하기 위한 기준
- 피부 타입 : 건성/지성/복합성 등
- 퍼스널컬러 : 웜톤/쿨톤 등
- 피부 고민 : 민감성/블랙헤드/트러블/각질/모공 등
- 유저 기반 협업 필터링 알고리즘 구현
: 사용자의 피부 특성을 반영하여 유사도 계산하여 예상 평점 도출 및 순위 정렬
- 문자열 특성 : TF-IDF 유사도 사용
- 숫자 특성 : 코사인 유사도 사용
- 추천받고 싶은 제품 카테고리를 클릭한 후 크롬 확장 프로그램을 실행
- 사용자 피부 정보를 입력한 후 '입력' 버튼 클릭
- 자동으로 카테고리를 탐지하여 해당 카테고리 추천 아이템 출력
-> 사용자의 피부 특성과 비슷한 사람들이 좋게 평가한 제품을 순위대로 출력
[데모 영상]
- 효율적이고 신뢰도 높은 리뷰 정보 습득 방법 제시
- 유사 사용자 개념이 가장 효과적으로 작용할 수 있는 화장품이라는 도메인 특수성 고려