🧩 프로젝트 개요

목표

VOD 셋톱박스 추천시스템이 어색한 사용자를 위해 간단하고 직관적인 추천 흐름으로 유입률을 항상

문제상황

기존 셋톱박스 추천 시스템의 한계 해결

• 가족 단위 사용으로 인한 사용자 구분 미흡으로 개선된 개인화 서비스가 필요
• 명시적 피드백 (좋아요 / 싫어요)에 대한 선제적 반응을 반영한 고객 니즈 충족

기획의도

초 개인화 추천 시스템을 통해 구매 내역, 클릭 로그 등을 활용해 사용자마다 상이한 컨텐츠를 추천

웹사이트 개발을 통해 빠른 개발 및 배포로 직관적인 사용자 흐름을 선제적으로 검증

📣 주요 기술 스택

📑 시스템 아키텍쳐

📄 주요 코드 구성

• Source_Code

🛠️ 데이터 처리 흐름

1. VOD MART, VOD 데이터 전처리

   1. VOD(2, 5, 8, 11월)의 컨텐츠 빈도 수와 시청 시간을 활용한 평균 완주율 계산
   2. VOD mart을 활용한 Data 수집

2. Data 수집 : TMDB API을 이용한 크롤링 (vodInfo)

   1. 검색 기준 (컨텐츠 제목)을 활용해 제목, 상영 날짜, 포스터 이미지, 출연진, 줄거리, 평점 등을 크롤링
   2. 결측치 및 중복 제거 후, 약 5000개의 데이터를 적재

3. 사용자 DB 생성 (userInfo)

   1. 개인화를 위한 환경 조성
   2. 가입 후, email을 기반으로 사용자 식별

4. 전체 ERD