플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 상품이 10만 개 규모라 사람이 큐레이션할 수 없는 양 - 신상품은 판매 이력이 없어 인기순 정렬에서 계속 밀림 - 회원마다 구매 주기와 선호가 다른데 같은 목록을 보고 있었음 - 서버가 PHP 5.6과 MySQL 5.5 레거시이고 운영 중이라 멈출 수 없음 2) 프로젝트 목표 - 상품 점수화 : 시즌 적합, 브랜드력, 신상도, 인기도를 합쳐 노출 순서를 결정 - 개인화 : 회
프로젝트 성과
상품 10만 개 점수화
시즌 적합, 브랜드력, 신상도, 인기도를 가중합해 상품마다 점수를 부여하고 노출 순서를 자동 결정합니다.
유사·함께구매 조합 계산
이미지 벡터 기반 유사상품 77만 조합과 장바구니 연관 47만 조합을 각각 계산해 화면에 제공합니다.
회원 개인화 목록 30만 행
회원 7,126명을 구매 주기 기준 7단계로 나눠 개인별 추천 목록을 매일 생성합니다.
무중단 운영 중 라이브 장애 0건
레거시 환경에서 수십 회 배포하는 동안 서비스 중단 없이 운영했습니다.
핵심 기능
4신호 스코어링 엔진
시즌 적합과 브랜드력, 신상도, 인기도를 가중합해 점수를 내고 가중치 조합 4종 중에서 운영자가 직접 고릅니다.
진행 단계
데이터 진단 및 요구 정의
2026.05.
상품과 주문 데이터를 분석해 추천에 쓸 신호를 정하고 노출 규칙 요구사항을 정리했습니다.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 운영 중인 여성 의류 쇼핑몰에 추천 기능을 붙인 작업입니다. 위젯을 가져다 붙인 것이 아니라 상품에 점수를 매기는 엔진을 직접 만들었습니다. 2) 작업 범위 요구 정의, 데이터 분석, 추천 모델, 백엔드, 화면 위젯, 배포와 운영까지 단독 수행했습니다. 지원 환경은 PHP 5.6과 MySQL 5.5 레거시 서버이며 무중단이 조건이었습니다. 3) 주요 업무 · 스코어링
