4.최종 보고

                    종합설계 프로젝트 최종보고서 요약

팀명

 HOLA

제출일

2013 11 20

프로젝트 제목

 방문패턴 분석을 통한 장소 추천

설계 프로젝트 개요

프로젝트 수행 내용 및 중간 결과

프로젝트 요약문

 본 프로젝트는 빅데이터 처리 프레임워크인 하둡과 머하웃을 사용해 사용자들에게 맞춤형 장소 추천을 해주는 어플리케이션이다. 어플리케이션은 체크인, 검색, 추천 세가지 기능을 제공해 준다.

마일스톤 수행 내용

마일스톤

개요

시작일

종료일

계획서 발표

l  개발 환경 점검 (서버 및 개발 환경 점검 및 재구축)

l  Azkaban, R, SAS에 대한 개념 숙지

산출물 :

1.     프로젝트 수행 계획서

2.     프로젝트 기능 일람표

2013-09-01

2013-09-12

설계 완료

l  시스템의 전체적 설계

l  MapReduce 알고리즘에 맞는 분석 프로그램 설계 및 구현

l  Android 이용한 모바일 UI 변경 검토

l  Mahout을 이용한 추천 알고리즘 재설계

산출물 :

1.     MapReduce 분석 프로그램

2.     어플리케이션 UI

3.     추천 알고리즘 설계도

2013-09-12

2013-09-30

1차 중간 보고

l  R, SAS 프로그래밍

l  어플리케이션 검색 기능 강화

산출물 :

1.     프로젝트 1차 중간 보고서

2.     1차분 구현 소스 코드

2013-09-12

2013-09-26

2차 중간 보고

l  개선한 UI 적용

l  Azkaban 워크플로우 적용

l  재설계한 추천 알고리즘 적용

산출물 :

1.     프로젝트 2차 중간 보고서

2.     어플리케이션 베타 프로그램

2013-09-27

2013-10-24

구현 완료

l  어플리케이션 작동 테스트

l  추천의 정확도 테스트

2013-10-30

2013-11-20

테스트

l  어플리케이션 작동 테스트

l  추천의 정확도 테스트

2013-11-01

2013-11-20

최종 보고서

최종 보고 및 시연 준비

산출물:

1.     최종 보고서 및 발표 슬라이드

2.     어플리케이션

2013-11-01

2013-11-2


최종보고요약
 수많은 장소 중 어느 곳을 갈지 고민을 하는 사람들에게 사용자의 기호를 고려한 장소를 추천해 줄 수 있다사용자가 지도에 남긴 체크인 정보를 분석하여 사람들의 성향을 파악함으로써 데이터의 가치를 높였다본 프로젝트는 방대하고 실시간으로 생성되는 빅데이터를 하둡으로 처리하여 기존의 주관적인 장소 추천 서비스의 한계점을 보완하여 사용자에게 보다 신뢰성 높은 정보를 제공해 준다뿐만 아니라 어플리케이션으로 서비스를 제공하므로 언제 어디서나 원하는 장소를 추천 받을 수 있다
 

프로젝트 결과
- 결과보고서 첨부


Ċ
13조 캡스톤,
2013. 11. 25. 오후 10:42
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