Tommelier

투믈리에는 와인 추천 시스템으로, 와잘알(와인을 잘 아는 사람)과 와못알(와인을 잘 모르는 사람)이라는 사용자의 특징을 고려한 추천 시스템입니다.
투믈리에는 투빅스 11회 컨퍼런스에서 소개되었으며, 발표 자료와 웹 페이지를 통해서 더욱 자세한 사항을 확인할 수 있습니다.
와인 추천을 위해 사용된 데이터는 vivino에서 크롤링을 통해 수집하였습니다.

Data

프로젝트에서 대표적으로 다룬 데이터는 user meta, item meta, user-item rating 데이터입니다.
자세한 명세는 구글 스프레드 시트에서 확인 가능합니다.

Model

• Neural Matrix Factorization - Neural Collaboratice Filtering, 2017, Xiangnan He

  • 조상연

• Deep Factorization Machine - DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction, 2017, Huifeng Guo

  • 장혜림
  • 정세영

• Deep & Cross Network - DCN V2: Improved Deep & Cross Network and Practical Lessons for Web-scale Learning to Rank Systems, 2020, Ruoxi Wang

  • 오진석
  • 박준영

• Graph Convolutional Network - Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems, 2018, Ying, R

  • 신윤종

Results

Web Demo

웹 데모를 통해 초심자도 간단한 설문만 하면 와인을 추천받을 수 있습니다.

Demo Screenshot

Contributors

• 조상연
• 이지용
• 오진석
• 박준영
• 장혜림
• 정세영
• 신윤종

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Structure

투믈리에
├── README.md
├── Preprocess
│   ├───crawling.py
│   └───preprocess.py
│   
├── Models
│   ├───NeuralMF.py
│   ├───DCN.py
│   ├───DeepFM.py
│   └───GCN
│       ├──
│       └──
│   
├── Results
│   ├──NMF_main.ipynb
│   ├──DCN_main_jinseok.ipynb
│   ├──DCN_main_junyoung.ipynb
│   ├──DeepFM_main.ipynb
│   ├──DeepFM_main.ipynb
│   └──GCN_main.ipynb
│