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팀원 정보 및 업무 분담 내역
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목표 서비스 구현 및 실제 구현 정도
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데이터베이스 모델링 (ERD)
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영화 추천 알고리즘에 대한 기술적 설명
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서비스 대표 기능에 대한 설명
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배포 서버 URL (배포했을 경우)
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기타 (느낀 점, 후기 등)
| 역할 | 이름 | 업무 분담 |
|---|---|---|
| 조장 | 김지훈 | 프론트 전반 |
| 팀원 | 박민아 | 백엔드 전반 |
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- 영화 관련 게시판
- 한줄평, 별점****
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ACTORS (80 %)
- 배우별 한줄 응원
- 배우 팔로우
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ACCOUNTS (90 %)
- 유저 간 팔로우
- 좋아요 기록
- 업적 기능
- 좋아요한 영화가 많이 겹치는 사람은 같은 취향일 것으로 판단
- 내가 좋아하는 영화의 장르 개수를 세고 가장 선호하는 장르 뽑아내기
import json
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from collections import Counter
def recommend(data):
me = data['me']
df_me = pd.DataFrame([list(me.values())], columns=me.keys())
others = data['others']
movies = data['movies']
df_others = pd.DataFrame(others)
df_movies = pd.DataFrame(movies)
# 보기 쉽게 하기 위해 전처리
df_me.drop(df_me.columns[[0,1,3,4,5]], axis=1, inplace=True)
df_others.drop(df_others.columns[[0,1,3,4,5]], axis=1, inplace=True)
df_movies.drop(df_movies.columns[[1,2,3,5,7,8,9]], axis=1, inplace=True)
# 나의 좋아요 정보 추출.
like_movies_ids = df_me['like_movies'].values[0] # like_movies 열의 값을 가져옴
genre_counts = Counter()
# 내가 좋아요한 영화들의 장르 개수
for movie_id in like_movies_ids:
genres = df_movies.loc[df_movies['id'] == movie_id, 'genre_ids'].values[0]
genre_counts.update(genres)
#
genres = list(genre_counts.keys())
counts = list(genre_counts.values())
# 다른 사람들의 좋아요 가져오기
others_like_list = {}
print(df_others)
for index, row in df_others.iterrows():
user_name = row['username']
others_like_movies = row['like_movies']
others_like_list[user_name] = others_like_movies
# 나의 좋아요와 비교해서 같은 영화를 좋아하는가
score = {}
for othername, movies in others_like_list.items():
score[othername] = 0
for movie in movies:
if movie in like_movies_ids:
score[othername] += 1
# 겹치는 영화가 많을 수록 점수가 높다. top5 뽑아내
score_items = sorted(score.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
top5 = score_items[:5]
recommend_list = []
for name, rate in top3:
print(name)
movies = df_others.loc[df_others['username']==name, 'like_movies'].values[0]
recommend_list.extend(movies)
# top5가 좋아하는 영화 중 내가 보지 않은 영화 불러오기
recommend_list = set(recommend_list)
like_movies_ids = set(like_movies_ids)
recommend_list = list(recommend_list-like_movies_ids)
# plt.bar(range(len(genres)), counts, align='center')
# plt.xticks(range(len(genres)), genres)
# plt.xlabel('Genre')
# plt.ylabel('Count')
# plt.title('Genre Counts')
# 그래프 출력
# plt.show()
# 내가 보지 않은 영화와 내가 좋아하는 장르의 개수를 반환한.
return recommend_list, genre_counts
ex ) 사용자가 선호하는 장르
박민아
한학기 동안 배웠던 뷰, 장고를 이용해 웹을 구현해보면서 개발에 대해 작게나마 볼 수 있는 기간 이었습니다. 일을 진행하면서 수업시간에 어려웠던 내용들도 더 검색하고 복습하는 시간을 가져 더 심도있게 이해할 수 있었습니다.
2학기 프로젝트에 들어가기에 앞서 팀원과 의견을 조율하고 계획하는 방법을 배우고 프로젝트에 있어 원활한 소통이 완성도와 직결된다는 것을 알 수 있었습니다.
김지훈
개발은 프로젝트를 해봐야 실력이 늘어난다는 말을 자주 들었습니다. 이번 관통 프로젝트를 통해서 그 말이 사실임을 몸소 느낄 수 있었습니다. 이론 수업에서 헷갈렸던 부분들을 다양한 에러와 부딪히고, 해결해 나가면서 다시 한 번 공부할 수 있었습니다.
ERD가 왜 중요한지, 컴포넌트 구조가 왜 중요한지, 코드를 모듈화하는 것이 확장성에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있었습니다. 또, 프로젝트는 실제로 예상한 시간보다 훨씬 더 많은 시간이 소요된다는 것도 깨달았습니다.
📂**final_pjt_back**
┣ 📂**accounts**
┃ ┣ 📂migrations
┃ ┣ 📜models.py
┃ ┣ 📜serializers.py
┃ ┣ 📜urls.py
┃ ┗ 📜views.py
┣ 📂**fan_community**
┃ ┣ 📂migrations
┃ ┣ 📜models.py
┃ ┣ 📜serializers.py
┃ ┣ 📜urls.py
┃ ┗📜views.py
┣ 📂**final_pjt_back**
┃ ┣ 📜settings.py
┃ ┗ 📜urls.py
┣ 📂**movies**
┃ ┣ 📂fixtures (6)
┃ ┣ 📂migrations
┃ ┣ 📜algorithm.py
┃ ┣ 📜models.py
┃ ┣ 📜serializers.py
┃ ┣ 📜urls.py
┃ ┗ 📜views.py
┣ 📜db.sqlite3
📂final-pjt-front
┣ 📂public
┣ 📂src
┃ ┣ 📂assets (8)
┃ ┃ ┣ 📂fonts
┃ ┣ 📂**components**
┃ ┃ ┣ 📜ActorList.vue
┃ ┃ ┣ 📜BoxOfficeList.vue
┃ ┃ ┣ 📜BoxOfficeListItem.vue
┃ ┃ ┣ 📜OneLineComment.vue
┃ ┃ ┣ 📜ReviewComments.vue
┃ ┃ ┣ 📜ReviewList.vue
┃ ┃ ┗ 📜StarScore.vue
┃ ┣ 📂**router**
┃ ┃ ┗ 📜index.js
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┃ ┃ ┣ 📂**modules**
┃ ┃ ┃ ┣ 📜myAccounts.js
┃ ┃ ┃ ┗ 📜reviews.js
┃ ┃ ┗ 📜index.js
┃ ┣ 📂**views**
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┃ ┃ ┣ 📜ActorView.vue
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┃ ┃ ┣ 📜ReviewForm.vue
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