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
GitHub소개 페이지

출처: 국민대학교 소프트웨어융합대학 2024 캡스톤디자인 발표회

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