특화프로젝트 정리

저번주 회고록을 쓰려고 미리 임시저장한게 있었는데 지난 카카오 서비스가 안되는 문제 덕분에 다 날라가서 전체 회고로 쓰기로...

정말 특화는 공통에 비해 2배는 빨리 지나간 기분이었다. 코딩테스트나 면접으로 인해 공가인 경우도 많아서도 있었지만 그냥 너무 빨랐다. 이번에도 UCC는 너무 재밌게 만들었고 예인이와 태순이가 완벽했다. 

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어쨌든 마무리가 잘 되었고, 웹 소설 추천 서비스라는 주제가 모두가 재밌게 느껴서 인지 팀 분위기가 너무 좋았다. 기술적인 면은 공통때가 더 있지만 기억에 남고 웃은 건 특화가 압도적이라고 생각한다. 이번에도 프론트 인원이 부족해서 동욱이가 프론트로 넘어가주고 심지어 리액트였는데도 너무 잘하더라..

이번엔 다은이랑 같이 하둡, 데이터를 맡았는데 하는 과정이 우당탕탕이었고, 하둡을 처음할 때 이걸 어디다 써야할지 막막했지만 현업자 멘토링이였나? 조언을 통해 해결은 했다.( 하지만 현업에선 내 방식대로 하둡을 쓰진 않을 거 같다. 더 알맞게 에코시스템을 구현하고 뭔가 fm 식이 있었겠지..)

 

아무튼 프론트 한 동욱이, 젠킨스하면서 힘들어한 다은이 둘 다 너무 고생많았다 ㅜㅜ

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간단하게 쓰는 우리 서비스 '추못죽'

우선 '추못죽'은 데뷔못하면 죽는 병걸림이라는 유명 웹 소설(웹툰으로도 나옴) 에서 추천 못하면으로 바꾼 것 뿐이다.

웹 소설 추천 서비스였고, 빅데이터 분산 프로젝트였기에 하둡을 사용해야 했다. 프론트엔드는 React와 Tailwind CSS, 백엔드는 뭐 SpringBoot와 JPA고 하둡에코 시스템은 HDFS와 MapReduce로 간단히 구축했다.

 

핵심 기능으로는 웹 소설 취향검사(MBTI 느낌을 내려고 했다)를 통해 사용자에게 알맞은 취향 태그와 소설을 추천해준다. 그리고 이상형테스트(웹툰 그림) 가지고 이상형이 주인공인 소설을 추천해준다.

마지막으로 회원가입한 정보(나이,성별)을 가지고 자신과 같은 정보의 사람들이 어떤걸 많이 보는지를 추천해주려고 했다.

메인화면

사용자 정보기반 추천

유형검사

이상형월드컵

 

유형검사 결과

뭐 이런느낌? 자잘한 부가 기능들 ( 태그 검색, 작품 검색 은 안올려도될거같고..)

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하둡을 어디다 적용해야 하나 고민이 많았던 프로젝트였다. 위에 사진엔 올리지 않았지만 각 작품마다 댓글을 가져왔다.

거의 8000개의 작품에 평균 4000개정도 댓글이 있어서 3천만개가 넘는 댓글을 관리했고, 이 댓글들을 형태소 분석을 통해 명사만을 가져왔다. 불용어처리를 거치고 나서 하둡시스템을 돌렸고, 빈출 단어 top10을 보여줬다.

의도한 건 이 작품에 이런 단어가 많이 나온다( 거의 작품의 장르나 독자들의 감정?이 나왔다) 이를 통해 웹소설 입문자들이 작품을 정하는데 도움을 주려고 했다.

 

 

정말 2학기를 하면서 오프라인이 재밌던 건 처음이었던 거 같다. 우리팀원들 너무 고생이 많았고, 최고야!ㅜㅜ

 

담주부턴 다시회고록 열심히써야지..