IT/소프트웨어
국민대학교
2024
문향 (Moonhyang)
43팀 · 소프트웨어융합대학
독서 후기를 기반으로 맞춤형 책을 추천해주는 웹서비스
독자가 남긴 후기와 평점 데이터를 분석해 개인 취향에 맞는 책을 추천합니다.
텍스트 형태소 분석(Mecab-ya)으로 후기의 키워드를 추출하고, 유사 취향 독자들의 읽기 패턴을 결합해 추천 정확도를 높였습니다. 리치 텍스트 에디터(CKEditor5)를 적용해 사진·링크 포함 후기 작성이 가능합니다.
사용 기술
ReactNode.jsExpressMySQLCKEditor5Mecab-yaAWS
출처: 국민대학교 소프트웨어융합대학 2024 캡스톤디자인 발표회
