zeepseek (집 Seek)

• 사회초년생 및 서울 이사가 처음인 모든 사람을 위한 부동산 매물 빅데이터 기반 추천 웹 사이트
• 기간: 2025.02.24 ~ 2025.04.11

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팀원 소개

전희성	백승훈	이진호	박수민	하건수	이원재
- 팀장 - 백엔드 개발 - 데이터 처리	- 백엔드 개발 - 인프라	- 백엔드 개발 - 데이터 처리	- 프론트 개발 - 데이터 크롤링	- 프론트 개발 - 데이터 크롤링	- 프론트 개발 - 데이터 처리

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기술스택

기술스택

Frontend

Backend

DB & Cache

Infra & DevOps

Collaboration Tools

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주요 기능

1. 개인 선호도 맞춤형 매물 추천 기능
   사용자의 관심사 및 선호도 분석을 기반으로 맞춤형 매물을 추천합니다.

2. 행정동 및 매물의 빅데이터 기반 비교 및 GPT 요약 설명 기능
   광범위한 데이터를 활용하여 각 행정동과 매물의 특성을 비교 분석하며, GPT 기반의 요약 설명을 제공합니다.

3. 협업 필터링 추천 시스템

   • 액티비티 로그 활용: 사용자의 행동 데이터를 기반으로 SVD(특이값 분해) 모델을 학습하여 SVD AI 기반 협업 필터링 추천 시스템을 구현하였습니다.
   • 콘텐츠 기반 필터링: 코사인 유사도를 이용해 사용자와 매물 간의 유사도를 측정, 콘텐츠 특성을 분석하여 맞춤형 매물 추천을 보완합니다.

4. 위치 및 점수 기반 매물 검색 기능

   • 공간 기반 계산: BallTree 알고리즘과 DB의 공간 기반 데이터베이스를 활용하여 위도, 경도 정보를 빠르게 처리합니다.
   • 점수 계산: 지리적 위치와 함께 다양한 데이터를 조합하여 매물 점수를 실시간으로 계산, 사용자가 원하는 위치 기반 매물 검색을 지원합니다.

5. 네이버, 카카오 소셜 로그인
   간편한 소셜 로그인 기능을 통해 사용자 인증을 지원합니다.

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Branch 별 파일 구조 및 CI/CD 파이프라인 안내

• 각 3개의 backend, frontend, recommend 브랜치 별로 Jenkins pipeline을 통해 자동 배포 중
• 기능 개발 시 "feat/기능명"의 형태로 브랜치를 생성 후 각 기능별 브랜치로 머지하여 배포
• push 이벤트 발생 시 hook

1. backend

• 백엔드 서버 배포 용 브랜치
• BE 폴더 내 Spring Boot 어플리케이션

2. frontend

• 프론트엔드 서버 배포 용 브랜치
• FE 폴더 내 React 어플리케이션

3. recommend

• 추천 기능을 위한 파이썬 서버 배포 용 브랜치
• ML 폴더 내 Fast API 파이썬 어플리케이션

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ERD

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시스템 구조

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화면 예시

1. 메인 화면

설명: 집 SEEK의 메인 페이지로, 버튼 클릭시 해당 집의 형태의 필터링 결과페이지로 바로 넘어갑니다.

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2. 지도 화면

설명: 매물 검색 및 매물을 추천받을 수 있는 페이지 이며 지도위에서 매물과 주변의 정보를 얻을 수 있습니다.

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3. 비교 화면

설명: 선택한 매물들의 데이터를 비교하여, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 화면입니다.

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4. 추천 화면

설명: 사용자의 선호도와 데이터 분석을 기반으로 맞춤형 매물 추천 결과를 제공하는 화면입니다.

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링크

• 사이트: https://j12e203.p.ssafy.io/
• 특화 프로젝트 공유 노션: https://www.notion.so/1ad3e02603998064b5b4e0ffd79cb0b2?pvs=21
• Figma 디자인: https://www.figma.com/design/LRVMjnXpOMbfpjHkvVqWkV/%ED%8A%B9%ED%99%94-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-E203(%EC%A7%91%EC%8B%9C%ED%81%AC)?node-id=0-1&t=Y1JF9QsjmRCaGPrI-1