Django 추천 시스템 프로젝트 KPT 회고

Django를 활용한 추천 시스템 프로젝트의 KPT 회고를 통해 프로젝트의 진행 과정과 결과를 돌아보고자 합니다. 이 회고는 Keep, Problem, Try의 세 가지 요소로 나뉘어 있으며, 프로젝트의 장점과 문제점, 그리고 향후 개선 방안을 정리합니다.

KPT 회고 개요

효율적인 데이터 처리: Django ORM을 활용하여 데이터베이스와의 상호작용을 최적화했습니다. 이를 통해 쿼리 속도가 크게 향상되었습니다.
사용자 친화적인 UI: 프로젝트 초기 단계에서부터 UI/UX에 대한 고민을 많이 했습니다. 그 결과 사용자들이 쉽게 이해하고 사용할 수 있는 인터페이스를 제공하였습니다.

추천 알고리즘의 한계: 초기 알고리즘이 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 데 한계가 있었습니다. 다양한 데이터 소스와 방법론을 시도했지만, 만족할 만한 결과를 얻지 못했습니다.
테스트 부족: 프로젝트 진행 중 테스트가 충분하지 않아 일부 기능에서 오류가 발생했습니다. 이로 인해 배포 후 추가적인 수정이 필요했습니다.

추천 알고리즘 개선: 다양한 머신러닝 기법을 도입하여 추천 시스템의 정확도를 높일 계획입니다. 특히, 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 혼합한 하이브리드 모델을 시도할 예정입니다.
지속적인 테스트 자동화: CI/CD 파이프라인을 구축하여 배포 전 테스트를 자동화하고, 코드 품질을 높이는 방안을 모색할 것입니다.

이번 프로젝트는 Django 프레임워크를 통해 추천 시스템을 구축하는 데 성공하였으며, 사용자들의 피드백을 통해 몇 가지 개선점을 도출할 수 있었습니다. 또한, 프로젝트 진행 과정에서 얻은 경험은 향후 개발에 큰 도움이 될 것입니다.

추천 시스템의 정확도는 사용자 피드백, 클릭률(CTR), 전환율 등을 통해 측정할 수 있습니다.

머신러닝 기반의 추천 알고리즘과 빅데이터 처리 기술을 도입하여 추천 시스템의 성능을 개선할 예정입니다.

가장 큰 어려움은 사용자 맞춤형 추천을 위한 데이터 수집과 분석에 있었습니다. 다양한 데이터를 통합하는 과정이 복잡했습니다.

Django 프레임워크의 활용뿐만 아니라, 데이터베이스 설계 및 API 통신에 대한 경험을 쌓을 수 있었습니다.

프로젝트는 예산을 철저히 계획하고, 각 단계별로 필요한 자원을 관리하여 효율적으로 운영하였습니다.

이번 회고를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 다음 프로젝트에는 더욱 발전된 시스템을 구축할 수 있도록 노력하겠습니다.