플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 기존 모임 서비스가 키워드·카테고리 매칭 위주라 사용자 취향과 상황 맥락을 충분히 반영하지 못했습니다. - 신규 사용자에게 행동 이력이 부족해 의미 있는 추천을 제공하기 어려운 콜드스타트 문제가 있었습니다. - ML 추천 로직과 일반 백엔드 API가 한 서비스에 결합되면 모델 개선 속도와 운영 안정성을 동시에 확보하기 어려웠습니다. 2) 프로젝트 목표 - 자연어 입력을 구조화해 사
프로젝트 성과
하이브리드 추천 파이프라인 구축
GPT 의도 파싱, LightGBM 콘텐츠 스코어링, SVD 협업 필터링을 하나의 추천 흐름으로 통합했습니다.
모델 앙상블 안정화
Min-Max 정규화와 가중 평균 방식을 적용해 LightGBM 편향을 줄이고 두 모델 기여도 균형을 맞췄습니다.
AI 서비스 연동 안정화
Spring–FastAPI DTO·Pydantic 스키마를 재정비해 422 Validation Error 원인을 제거하고 호출 신뢰성을 확보했습니다.
핵심 기능
자연어 모임 검색
자유 문장으로 입력한 요구를 GPT가 카테고리·시간·지역·분위기 등 구조화된 의도로 변환합니다.
진행 단계
기획·아키텍처 설계
2026.01.
키워드 추천의 한계를 정의하고 추천 시나리오, 데이터 모델, MSA 서비스 경계를 설계했습니다.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 : 서비스 카테고리(ex. 커머스, AI 등)와 메인 타깃(ex. 주부, 청소년) 등을 포함한 간략한 소개 IT-DA는 사용자가 자연어로 입력한 취향과 상황을 해석해 적합한 모임을 추천하는 AI 기반 모임 추천 플랫폼입니다. 기존 모임 추천 서비스는 카테고리·키워드 매칭에 의존하는 경우가 많아, 사용자가 원하는 분위기·지역·시간대·참여 목적 같은 맥락을 충분히 반영하기 어렵습니다. 예를
