Escapable

1. 배경

방탈출 카페가 성행함에 따라 영업을 돕는 여러가지 부가서비스가 생겨났다. 그중 우리가 주목한 부분은 방탈출 카페 추천 서비스이다. 방탈출 카페를 이용하는 고객들의 만족도는 난이도, 분위기, 활동성등 여러가지 요인에 의해 영향을 받을 수 있다. 따라서 단순히 전체적인 평가의 평균이 추천의 기준이 될 수 없기 때문에 유저개개인을 위한 추천기능이 필요하다.

2. 목표

• 방탈출 카페끼리 비교를 좀더 명확한 방식으로 할 수 있다.

• 기본적인 만족도 예상 및 탈출 성공,실패를 동시에 제공하여 합리적인 선택을 가능하게 한다.

• 취향에 맞춘 방탈출 카페 추천을 통해 유저의 방탈출 이용의 만족도를 높인다.

3. 구현방법

• 전국방탈출 리뷰를 통한 서울 지역 방탈출 데이터 분석
• Matrix factorization을 통한 추천 최적화
• Latent Factor Collaborate Filtering을 이용한 추천 시스템 알고리즘 구축
• Django 및 파이썬 + html을 통한 추천 사이트 구축

4. 참고자료

• 전국방탈출 리뷰

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5. 웹 구성

초록색 버튼을 누르면 설문조사 유형을 선택할 수 있다.

왼쪽 추천 형식은 테마 추천만, 오른쪽 추천 형식은 테마 추천 뿐만 아니라 탈출 성공과 체감 난이도 예측 결과까지 받아볼 수 있다.

경험해 본 테마와 그 평점만 남기면 테마를 추천받아볼 수 있다. (데이터가 많을수록 정확도가 높아진다.)

경험해 본 테마와 그 평점, 체감 난이도, 탈출 성공 여부를 남기면 테마와 그 성공 여부, 체감 난이도 예측 결과도 추가로 받아볼 수 있다. (데이터가 많을수록 정확도가 높아진다.)

6. 평가 방식

추천 대상자의 예측 평점 평가 결과

추천 대상자의 탈출 성공 여부의 예측 결과 평가 결과

추천 대상자의 체감 난이도의 예측 결과 평가 결과