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NOLLE (개인 성향을 반영한 딥러닝 기반 음식점 추천 서비스) 프로젝트

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LeeHyungGeol/NolleProject

 
 

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NOLLE (공공데이터를 이용한 딥 러닝 기반 추천 서비스 플랫폼)

프로젝트 소개

구분 내용
한줄 소개 딥러닝 기반 개인화 맛집 추천 서비스입니다.
진행 기간 2020.03 ~ 2020.06
주요 기술 Android, Django, Yolov3(딥러닝), BiLSTM(딥러닝), MySQL
팀원 구성 4명 (Anroid 개발 및 딥러닝 모델 구현 2명, Server 개발 2명)
전담 역할 Android 개발 및 딥러닝 모델 구현
수상 없음

프로젝트 개요

  • NOLLE는 Notifiy only likes, Let’s enjoy로 좋아하는걸 알리고 같이 나누자라는 의미입니다.
  • 창의학기제 과목으로 진행한 딥러닝 기반 개인화 맛집 추천 서비스입니다.
  • 사용자가 업로드 한 음식점 리뷰에 대한 이미지 및 텍스트, 검색 기록 등을 딥러닝으로 분석하여 성향을 추출 후 나와 유사도가 높은 다른 사용자가 갔던 음식점을 추천해줍니다.
  • Yolov3 모델의 경우 총 42가지의 한식, 일식, 중식, 양식 음식에 대한 분류가 가능하며 객체인식 모델 정확성 평가의 경우 TOP-1 정확도 88.61%, TOP-5 정확도 90.13%를 보여주었습니다.
  • BiLSTM 모델의 경우 음식에 대한 표현과 장소에 대한 분위기를 범주에 나눠 총 14가지의 텍스트 분류가 가능하며 F1-Score은 90.93%, Accuracy는 90.99%를 보여주었습니다.

프로젝트 사용 기술 및 라이브러리

✔ Languauge

  • Java, Python

✔ Server

  • Django

✔ Client

  • Android

✔ 협업

  • GitHub

✔ Deep-Learning

  • Yolov3 (Tensorflow)
  • BiLSTM (Tensorflow)

✔ Data Base

  • MySQL

✔ Open API

  • Naver Blog Search API
  • Google Maps API

주요 기능

  • 딥러닝 기반 성향 분석 및 성향 기반 추천
  • 텍스트, 음성, 이미지로 다양하고 간편한 검색 및 추천 요청
  • 실시간 리뷰, 인기 리뷰 및 태그를 통한 추천
  • 사용자가 가고 싶은 장소를 PICK해 저장
  • SNS의 순기능인 팔로우, 팔로잉, 좋아요 및 포스팅 기능

나의 역할

  • Android 구현
  • 딥러닝 모델 구현을 위한 데이터 수집 및 정제
  • 안드로이드 MVP 패턴 및 디자인 패턴으로 Singleton패턴을 학습 및 적용
  • Retorfit2 라이브러리를 활용한 서버와의 HTTP API 통신
  • TagContainerLayout, AutoImageSlider, RecyclerView를 활용한 유동적인 화면

시연 영상

https://www.youtube.com/watch?v=lJCyzy5Unc0

About

NOLLE (개인 성향을 반영한 딥러닝 기반 음식점 추천 서비스) 프로젝트

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Java 100.0%