NOLLE (개인 성향을 반영한 딥러닝 기반 음식점 추천 앱)

프로젝트 소개

구분	내용
한줄 소개	딥러닝 기반 개인화 맛집 추천 서비스입니다.
진행 기간	2020.03 ~ 2020.06
주요 기술	Android, Django, Yolov3(딥러닝), BiLSTM(딥러닝), MySQL
팀원 구성	4명 (Anroid 개발 및 딥러닝 모델 구현 2명, Server 개발 2명)
전담 역할	Android 개발 및 딥러닝 모델 구현
수상	없음

프로젝트 개요

• NOLLE는 Notifiy only likes, Let’s enjoy로 좋아하는걸 알리고 같이 나누자라는 의미입니다.
• 창의학기제 과목으로 진행한 딥러닝 기반 개인화 맛집 추천 서비스입니다.
• 사용자가 업로드 한 음식점 리뷰에 대한 이미지 및 텍스트, 검색 기록 등을 딥러닝으로 분석하여 성향을 추출 후 나와 유사도가 높은 다른 사용자가 갔던 음식점을 추천해줍니다.
• Yolov3 모델의 경우 총 42가지의 한식, 일식, 중식, 양식 음식에 대한 분류가 가능하며 객체인식 모델 정확성 평가의 경우 TOP-1 정확도 88.61%, TOP-5 정확도 90.13%를 보여주었습니다.
• BiLSTM 모델의 경우 음식에 대한 표현과 장소에 대한 분위기를 범주에 나눠 총 14가지의 텍스트 분류가 가능하며 F1-Score은 90.93%, Accuracy는 90.99%를 보여주었습니다.
• 프로젝트에 사용된 딥러닝 기술에 대한 저널 논문(개인 성향 추출을 위한 딥러닝 기반 SNS 리뷰 분석 방법에 관한 연구)을 작성하였습니다.

프로젝트 사용 기술 및 라이브러리

✔ Languauge

• Java, Python

✔ Server

• Django

✔ Client

• Android

✔ 협업

• GitHub

✔ Deep-Learning

• Yolov3 (Tensorflow)
• BiLSTM (Tensorflow)

✔ Data Base

• MySQL

✔ Open API

• Naver Blog Search API
• Google Maps API

주요 기능

• 딥러닝 기반 성향 분석 및 성향 기반 추천
• 텍스트, 음성, 이미지로 다양하고 간편한 검색 및 추천 요청
• 실시간 리뷰, 인기 리뷰 및 태그를 통한 추천
• 사용자가 가고 싶은 장소를 PICK해 저장
• SNS의 순기능인 팔로우, 팔로잉, 좋아요 및 포스팅 기능

나의 역할

• Android 구현
• 딥러닝 모델 구현을 위한 데이터 수집 및 정제
• 객체인식 딥러닝(Yolov3) 모델 구현
• 텍스트 딥러닝(BiLSTM) 모델 구현

시연 영상

https://www.youtube.com/watch?v=lJCyzy5Unc0

[🛠 실행화면 및 자세한 설명]

노션 문서