🥃 WeSuki 🥃

1. 프로젝트 개요

개발 목표 : 사용자들에게 개인 취향을 반영하여 사용자 맞춤의 새로운 위스키를 추천하는 서비스를 구현

2. 서비스 Demo

2.1 Demo - Beginners (입문자, 위스키 경험이 없는 유저)

서비스를 시작하고 경험이 없다를 선택하면, 가장 먼저 맛에 대한 본인의 선호도를 slider의 형식으로 선택합니다.

여러 개의 설문이 끝나면, 해당 설문에 대한 본인이 답한 선택을 확인할 수 있고, 추천을 받을지 다시 선택을 할지 고를 수 있습니다.

'네'를 선택하면 추천 결과 화면으로 이어집니다.

입문자의 추천 결과 화면입니다.

본인이 선택한 맛에 대한 선호도를 바탕으로 학습한 추천 결과를 "취향 저격 베스트 위스키"에서 랭킹 순서로 확인 가능합니다.

"현재 가장 인기가 많은 위스키"에는 MetaCrtic 평점, 리뷰 갯수 등을 활용해 인기도를 선정한 결과를 확인할 수 있습니다."

2.2 Demo - Experienced (위스키 경험이 있는 유저)

서비스를 시작하고 경험이 있다를 선택하면, 위스키 경험이 없는 입문자 유저와 마찬가지로 맛에 대한 본인의 선호도를 slider의 형식으로 선택합니다.

여러 개의 설문이 끝나면, 해당 설문에 대한 본인이 답한 선택을 확인할 수 있습니다

입문자와는 달리, 위스키 경험이 이미 있는 유저들은 마셔본 위스키들을 선택하고(search 가능) 각 경험에 대한 평가를 👍 과 👎 을 통해 선택할 수 있습니다.

경험 선택을 확정지으면, 추천 결과 화면으로 이어집니다.

경험자의 추천 결과 화면입니다.

본인이 선택한 위스키 경험을 바탕으로 학습한 추천 결과를 "경험을 바탕으로 추천해드리는 위스키"에서 확인 할 수 있습니다. (입문자 추천 결과와 차별점)

본인이 선택한 맛에 대한 선호도를 바탕으로 학습한 추천 결과를 "취향 저격 베스트 위스키"에서 랭킹 순서로 확인 가능합니다.

"현재 가장 인기가 많은 위스키"에는 MetaCrtic 평점, 리뷰 갯수 등을 활용해 인기도를 선정한 결과를 확인할 수 있습니다."

Members

김연요	김진우	박정훈	이호진	최준혁

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3. 서비스 아키텍쳐

1) Project Tree

code
├── 📁 Backend
│   ├── 💾 __main__.py 
│   └── 💾 main.py 
│   
├── 📁 Dataset
│   ├── 📁 whiskey_with_taste
│   │   └──  ⋮
│   ├── 💾 README.md
│   ├── 💾 concat.ipynb
│   └── ⋮
│
├── 📁 Frontend
│   ├── 📁 img
│   │   └──  ⋮
│   └── 💾 main.py
│
├── 📁 Model
│   ├── 📁 __pycache__
│   │   └──  ⋮
│   ├── 📁 config
│   │   └──  ⋮
│   ├── 📁 dataset/whiskey_with_taste
│   │   └──  ⋮
│   ├── 📁 model_saved
│   │   └──  ⋮
│   ├── 💾 config.yaml   
│   ├── 💾 preprocessing.py
│   ├── 💾 train.py
│   └── 💾 utils.py
│
├── 📁 log/RecVAE
│   └── 📁 RecVAE
│        └──  ⋮
│
├── 💾 Makefile
└── 💾 README.md

2) System Architecture

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4. DataSet

1) Whiskybase

: 약 54만개 이상의 유저 interaction data들을 crawling -> whisky, user (pseudonymized), rating, price, url 링크의 형태로 저장

2) Flavor Cluster Data

: 위스키는 특히나 맛(Flavor)이 중요한 요소 - 위스키의 맛을 기반으로 전문가들에 의해 clustering

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5. Product Serving

무경험자 flow chart

• Model : 인기도 기반, 코사인 유사도

유경험자 flow chart

• Model : RecVAE

6. How to Run

make -j 2 run_app

7. Result & Conclusion

위스키를 이미 즐기는 사람 뿐만 아니라 새로 입문하는 유저에게 취향에 맞는 위스키를 추천해주는 서비스 “We Suki“ 를 구축함

[확장성 & 기대효과]

• 추천한 결과를 저장하여 재학습을 통해 더 좋은 성능의 추천 제공

• 위스키에 국한되지 않고 타 주류/도메인에 대한 추천으로도 확장 가능

• 위스키 시장의 활성화