프로젝트 개요
5명으로 구성된 팀에서 팀장으로서 프로젝트를 진행했습니다. IT 취업 희망자들이 방대한 채용정보 속에서 자신에게 적합한 정보를 찾기 어려운 문제를 해결하기 위해, 콘텐츠 기반 필터링으로 관련 공고를 추천하고 선형회귀 모델을 결합해 사용자별 평점을 예측하는 하이브리드 추천 시스템을 개발했습니다.
핵심 기술 및 알고리즘
콘텐츠 기반 필터링 (CBF)
TF-IDF를 활용하여 사용자가 조회한 공고와 유사한 채용정보를 분석하고 추천하는 시스템을 구현했습니다.
선형회귀 머신러닝 모델
사용자의 즐겨찾기 별점 데이터를 학습하여 다른 공고들에 대한 예측 별점을 계산하는 개인화 추천 엔진을 개발했습니다.
JSP 기반 웹 애플리케이션
JSP, Servlet을 활용한 MVC 패턴 구현으로 사용자 인증, 추천 시스템, 관리자 페이지 등의 웹 서비스를 개발했습니다.
AWS RDS 클라우드 DB 연동
MySQL을 활용한 데이터베이스 스키마 설계 및 AWS RDS 연동을 통해 안정적인 데이터 관리 시스템을 구축했습니다.
개발 과정
2023년 4월
프로젝트 기획 및 팀 구성
아이디어 도출, 팀원 모집, 역할 분담
아이디어 도출, 팀원 모집, 역할 분담
2023년 4-5월
요구사항 분석 및 시스템 설계
사용자 요구사항 분석, 시스템 아키텍처 설계, DB 스키마 설계
사용자 요구사항 분석, 시스템 아키텍처 설계, DB 스키마 설계
2023년 6-9월
핵심 기능 개발
추천 알고리즘 구현, 웹 크롤링 시스템 개발, 프론트엔드 구현
추천 알고리즘 구현, 웹 크롤링 시스템 개발, 프론트엔드 구현
2023년 9-10월
시스템 통합 및 테스트
모듈 통합, 성능 최적화, 사용자 테스트 및 피드백 반영
모듈 통합, 성능 최적화, 사용자 테스트 및 피드백 반영
2023년 11월
프로젝트 완료 및 발표
최종 시스템 점검, 캡스톤 발표, 프로젝트 문서화
최종 시스템 점검, 캡스톤 발표, 프로젝트 문서화
시스템 구성 및 화면
메인 페이지
최신 채용정보 제공 및 개인 맞춤 추천
CBF 알고리즘을 활용한 추천 공고 페이지
콘텐츠 기반 필터링 알고리즘 기반 개인화 추천
CBF 알고리즘과 선형회귀를 결합한 추천 공고 페이지
콘텐츠 기반 필터링과 선형회귀를 결합하여 사용자에 따른 공고별 별점을 예측하고 추천
마이페이지
즐겨찾기 관리 및 개인 설정
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