2.1차 중간 보고

                 종합설계 프로젝트 1차 중간보고서 요약

팀명

Hola

제출일

2013 4 4

프로젝트 제목

방문패턴 분석을 통한 장소 추천

설계프로젝트 개요

프로젝트 수행 내용 및 중간 결과

프로젝트 요약문

본 프로젝트의 목표는 기존 장소 추천 서비스의 한계점을 보완하여 사용자에게 보다 높은 신뢰성의 정보를 제공하는 것이다.

첫째, 사용자가 현재 있는 곳의 지리를 잘 모를 경우, 과거에 방문했던 곳의 유사한 분위기 와 서비스를 원하는 경우가 있다. 이 때, 검색기능을 통해 사용자가 원하는 장소의 정보를 줄 수 있다.

둘째, 이용자가 원하는 서비스의 장소 카테고리를 직접 선택하여 나, 나와 유사한 이용자의 취향을 분석하여 장소를 추천 받는다. 즉, 기존의 어플이 제공하는 위치정보서비스를 이용한 장소추천 서비스의 단편적인 정보(위치 정보, 평점)를 통한 서비스가 아니라, 다양한 데이터 (나의 패턴, 나와 유사한 이용자, 상황적 요인)를 분석하여 사용자에게 장소 서비스를 제공한다.

마일스톤 수행 내용

2.1.1 서버구동환경 구축

Server Ubuntu 12.10 환경에서 구동되며, tomcat7으로 웹 서버의 역할을 수행한다. Java기반의 HDFS JDBC를 통해 MySQL과 통신한다. MapReduce Mahout으로 데이터베이스의 정보를 가공하여 사용자에게 제공 한다.

2.1.2 데이터 베이스 구축

사용자가 어플리케이션을 통해 체크인을 하면 사용자의 기본 정보(ID, 성별, 나이), 장소 정보(카테고리 1~3, 장소 이름, 위치), 상황적요인(, , , 요일, 시간)이 위의 테이블에 실시간으로 저장된다. 정확한 장소추천 및 검색 기능을 위해 카테고리를 3단계로 세분화 시켰다.

2.1.3 MySQL과 HDFS 연동

실시간 쿼리 처리를 위해 하둡과 MySql을 연동한다.
map 함수에서 체크인 테이블의 모든 어트리뷰트를 받아온 후, driver함수에서 HDFS에서 MySQL에 접속한다. 

2.1.4 하둡 맵리듀스 알고리즘 작성

본 프로젝트에서 MySQL에서 가져온 체크인 정보를 이용하여 5가지 사용자의 패턴을 카운팅 방법과 그룹화 방법으로 분석한다

① ‘카테고리 - 카운트’ 패턴 : 방문한 카테고리를 카운팅한다. 

② ‘장소 - 카운트’ 패턴 : 방문한 장소를 카운팅한다. 

③ ‘요일 - 위도경도’ 패턴 : 요일별 방문한 위도, 경도를 그룹화한다. 

④ ‘시간 - 위도경도’ 패턴 : 시간별 방문한 위도, 경도를 그룹화한다. 

⑤ ‘날씨 - 위도경도’ 패턴 : 날씨별 방문한 위도, 경도를 그룹화한다.  

위와 같이 분석된 패턴은 HDFS에 남지 않고 바로 DB로 전송되어 테이블에 저장된다.

동영상


다음 마일스톤 일정

분류

내용

시작일

종료일

2차 중간 보고

날씨 API추가

검색 기능 완성

추천 기능 완성

TEST DATABASE 구축

UI 제작

AWS 하둡, MySQL 환경 구축

2013-04-04

2013-05-02

구현 완료

UI 개선 

게임 요소 추가

2013-05-02

2013-05-22

테스트

서버 안정화 및 관리

2013-04-06

2013-05-01

검색, 추천 기능 테스트

2013-04-10

2013-05-22

안정화 테스트, 버그 수정

2013-05-16

2013-05-30

최종 보고서

최종 보고서 작성 및 전시회, 시연 준비

2013-05-22

2013-05-30

첨부화일 (아래 안내는 첨부 후에 삭제할 것)

1. 동영상 (위 본문 페이지에 삽입)
2. 중간 보고서(PDF)
Ċ
13조 캡스톤,
2013. 4. 4. 오전 4:57