졸업작품

졸업작품 팀장을 맡게 되었다. 잘할 수 있을까…?

졸업작품을 위한 애자일에 대해서 공부하고, 적용해보았다

localstack과 github actions를 연동해보았다

비지도 학습 기반 키워드 추출을 위해 TF-IDF를 적용하고, 북마크 데이터를 활용한 맞춤형 키워드 추천 시스템을 개발하는 과정입니다. 문단 분할, 한국어·영어 혼합 처리, 성능 최적화 등의 문제를 해결하며 향후 강화학습 도입까지 고려합니다.

Nebula 프로젝트에서 RabbitMQ를 도입해 비동기 처리 구조로 응답 지연·과부하 문제 해결. 주요 설정, 문제 사례 및 개선 방안, 향후 DLQ·클러스터링·모니터링 계획을 정리함.

1536차원 관심사 임베딩을 K-평균으로 군집화해 유저 세분화를 수행하고, 협업·콘텐츠·인기 점수를 가중합한 하이브리드 알고리즘으로 실시간 개인화 추천을 제공한다.