• 배경 자료

[DB개인화 프로젝트]

• 깃허브 링크

I. 관련 연구 및 목적

• 조사

  DB 검색/추천 관련 연구트렌드 조사

• 사용 기술 스택

  • Vercel & Nextjs
    • Nextjs의 API 활용해서 백엔드 서버구축
    • Nextjs로 프론트 구축
    • Vercel로 프론트 & 백엔드 서버 배포
  • Github - 링크 → 이 repo에 개인별로 branch 파서 진행
  • EC2
    • Elastic Search

• 최종 목적

  • 본인이 원하는 검색&추천 알고리즘 구현 및 웹사이트 제작

II. 전체일정

• Intro
  • 검색엔진 원리(구글, 네이버)와 엘라스틱서치 설명하기, 네이버 구글 yendex 다음 bing 검색엔진 설명하기
• 프로젝트 순서

1. Elasticsearch 로 index 정하고 데이터 넣고 테스트 검색해보기

   1. curl로 테스트 데이터 넣기 → 링크
   2. curl로 테스트 데이터 가져오기 → 링크
   3. test index 삭제 → 링크

2. 개인 DB 구축 (아래서 택 1)

   • 책 → 목차별 & OCR 처리
   • 백과사전
   • (회사 제공)건강기능식품 DB
   • (회사 제공)우편번호(대한민국 전체주소)
   • (회사 제공)캠핑장 전체 데이터
   • or 본인이 원하는 데이터

3. 가중치 조정(weight) -

   • 긴문장일 경우 → 책의 주제별로 핵심 단어 자동 파싱 / 형태소 분석 앨라스틱 서치 토큰라이징
   • 필수 키워드 기능
   • 특정 단어로 시작하기 - 네이버
   • 가산점
   • 칼럼 바꿔서 캠핑장검색 ↔ 캠핑장 설명 검색 해보기

   → 결과 달라지는 것 확인하기

• 중간고사