00022. [추천시스템 비교 시리즈 #7] 나만의 추천 시스템 프로젝트, 어떻게 확장할 수 있을까?

이제 이 시리즈도 마지막 편입니다.
우리는 지금까지 Transformer 기반 추천 시스템과 기존 RNN 구조를 비교하며,
정확도뿐 아니라 추론 속도, cold-start 대응력, 실무 적용성까지 실험하고 논문처럼 정리해봤습니다.

그런데 문득 이런 생각이 들 수도 있어요:

"이걸 그냥 논문으로 끝내긴 아까운데?"

그래서 이번 편에선 지금까지의 실험과 내용을 “나만의 추천 시스템 프로젝트”로 확장하는 아이디어를 정리해드립니다.

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✅ 1. 실험을 하나의 프로젝트로 바꾸는 프레임

📌 핵심 질문은:

"이 실험을 실제 사용자/도메인에 적용하면 어떤 서비스가 될 수 있을까?"

예시 변환:

실험 요소프로젝트 확장 아이디어

MovieLens 실험	영화 추천 웹앱 만들기 (Flask/Streamlit)
Cold-start 대응	학습 초반 사용자 설문 기반 추천 설계
추론 속도	실시간 뉴스 추천 시나리오 구현
Transformer 비교	모델 선택 시각화 대시보드 만들기

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✅ 2. 확장 가능한 도메인 예시 (분야별)

도메인	추천 대상	설명
🎬 영화/OTT	콘텐츠	유사 사용자 기반 + 시간대 반영 추천
📰 뉴스	기사	시사 트렌드 + 개인화 시퀀스 추천
🛍️ 쇼핑	상품	클릭 로그 기반 다음 상품 추천
📚 교육	강의/문제	학습 흐름 기반 맞춤 콘텐츠 추천
💪 건강	운동 루틴	최근 행동 기반 자동 운동 계획 추천

💡 위 실험은 어디에든 "추천의 뼈대"로 확장될 수 있어요.

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✅ 3. 프로젝트화 시 필요한 구성 요소

1. 간단한 웹 인터페이스 (Streamlit, Flask, Gradio 등)
2. Transformer 모델 불러오기 (.pt 파일)
3. 사용자 입력 → 시퀀스 → 추천 결과 리턴
4. 추천 결과 시각화 (Top-K 카드 뷰 등)
5. 간단한 로그 저장 기능 (추천 이력 저장 등)

📍 예: “3개 상품 클릭하면 다음 추천 5개 보여주는 미니앱”

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✅ 4. 포트폴리오로 이어가기

실험 → 논문 → 발표 → 프로젝트 → 포트폴리오
이건 진짜 "논문이 실력이 되는" 순간입니다.

포트폴리오 정리 팁:

• 프로젝트 개요 (PDF 1장)
• 시연 영상 or 웹 배포 링크
• GitHub + 발표 슬라이드 + 실험 보고서 첨부

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✅ 시리즈를 마치며: 추천 시스템은 계속 진화 중

• RNN → Transformer → BERT/GPT 기반 → Diffusion 기반 추천까지 등장 중
• 성능이 아닌 설계 기준이 중요해지는 시대
• 이 시리즈의 실험은 곧 여러분의 연구/개발 기준이 될 수 있습니다

끝까지 함께 해주셔서 감사합니다!
다음은 여러분의 추천 프로젝트 차례입니다. 🚀