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고상원
영화 장르 rating 예측 및 유저 추천시스템
Netflix나 YouTube 등 영상 컨텐츠를 제공하는 여러 플랫폼에서 사용자가 시청할만한 영상을 추천해주는 시스템을 실생활에서 잘 관찰할 수 있다. 그러나 자신이 보는 영상에 대한 성향이 비슷한 유저를 매칭시켜주는 시스템은 존재하지 않는다. 따라서 이 점에 착안하여 WATCHA PEDIA에서 약 2800명의 유저 정보를 얻은 후, 그 정보를 바탕으로 1:N의 추천 시스템을 구현한다. 추가로 유저가 아직 보지 않은 영화 장르에 대해 예상되는 평점을 계산하는 시스템도 함께 구현한다.
정수환
축구선수 키워드 찾기
해외 유명 축구팀의 유튜브 공식 계정에 사람들이 댓글을 많이 작성할만한 "경기 하이라이트 영상"의 댓글을 모으고 찾고 싶은 선수와 많이 연관되어 나오는 단어를 빈도가 많은 순으로 사용자에게 보여주어 선수의 키워드를 알 수 있게 한다.
이웅희
개인 사용자용 경량화 검색 엔진__SIMCH - 심취(深趣)
본 프로젝트는 기존 검색 엔진을 완전히 대체하고자 하는 것이 아니라 간편하고 가볍게 쓸 수 있는 검색 엔진을 설계하고 구현하는 것을 궁극적인 목표로 한다. 하나의 사소한 취미도 꾸준히 하다보면 진심이 담기게 되고 진심이 담긴다면 그 의미가 깊어지기 마련이다. ‘SIMCH - 심취(深趣)’ 프로젝트는 사소한 프로젝트에 조금 더 깊이를 더하고자 하는 모든 이들을 위한다.
박범수
영화 리뷰 분석 시스템
코로나 이후 비대면 시기와 인터넷 시장의 발달로 인해 리뷰의 수는 무수히 늘어나고 있고, 고객들이 리뷰에서 정보를 찾고자 하는 모습들이 많이 관측되지만, 현재 리뷰제공의 경우에는 단순히 시간순으로만 제공되고 있다. 이러한 제공 방식은 유저가 원하는 성격의 리뷰를 찾기 힘들뿐만 아니라, 리뷰이벤트와 같은 특수한 경우에는 리뷰의 질은 떨어지나 양은 늘어나게 되므로 이러한 경우를 고려하지 못한다. 이러한 부분들로 인해 현재 리뷰 제공 방식은 많은 리뷰데이터의 경우에 적합하지 않다고 판단하여, 이러한 부분들을 해결하고자 리뷰 추천시스템을 새로 구현하고자 하였다
최민혁
Development of Movie Recommendation System using content-based filtering
추천 시스템에 대한 간단한 구현과 시연을 하기 위해 컨텐츠 기반 필터링 알고리즘을 사용하여, 사용자가 선호하는 키워드를 입력받았을 때 그에 맞는 영화를 추천하는 시스템을 구현하였다.
노유현
Find and Recommend Royal floor
아파트마다 로열층이 다르 다는 것을 알 수 있는데 아파트의 실거래가 내역을 가지고 datamining 알고리즘을 이용해 분석하여 로열층을 찾기 및 추천하고자 한다. 이를 위해서 1) 국토 교통부의 아파트 실거래가 내역을 크롤링하여 dataset을 만들고, 2) dataset을 전처리 하는 과정을 거쳐, 3) Clustering을 통해서 로열층을 찾아보고, 4) SVD 알고리즘을 통해 본인이 확인한 층수를 입력했을 때 다른 층을 추천해주는 것을 목표로 한다.
유준성
League of Legends 챔피언 추천 시스템
League of Legends에는 100가지가 넘는 종류의 챔피언이 있고, 이 중에서 어떤 챔피언을 선택하는지는 승률에 큰 영향을 미친다. 많은 유저가 승률이 더 높은 챔피언을 선택하려고 하고 이를 위해 유명한 게임 통계 사이트들을 참고하지만 이 사이트들에서는 구체적인 챔피언 조합 별 승률을 알 수 없다. 이러한 상황 속에서 많이 쓰이고 충분한 경기 수가 있는 챔피언 조합들만을 분석해 그 중에서 가장 승률이 높은 조합을 추천해주고, 게임의 방향성까지 제시해주는 시스템을 설계 및 구현해 보았다.
박정규
Youtube News Keyword Analysis Using Data Mining
DM Algorithm을 사용한 유튜브 뉴스 영상 키워드 분석
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