📊 블로그 추천시스템 성능 개선 프로젝트

🎯 프로젝트 개요

목표: 기존 블로그 추천시스템을 분석하고, 3가지 다른 방법론으로 개선하여 성능 지표 비교 분석

📈 비교 대상 모델들

1. Baseline (현재 시스템): 태그/카테고리 기반 단순 매칭
2. Custom ML Model: TF-IDF + 코사인 유사도 + 시간 가중치
3. Gemini API Model: LLM 기반 컨텍스트 이해 추천
4. Hybrid Model: Custom + Gemini 앙상블

🔍 성능 지표 (KPI)

1. 정량적 지표

• 관련성 점수 (Relevance Score): 1-5점 척도
• 다양성 지수 (Diversity): 추천 게시물 카테고리 분산도
• 응답 시간 (Response Time): 추천 생성 속도
• 커버리지 (Coverage): 전체 게시물 중 추천된 비율
• 신선도 (Freshness): 최신 게시물 추천 비율

2. 정성적 지표

• 의미적 연관성: 내용의 실제 관련도
• 사용자 만족도: 클릭률, 체류시간 (시뮬레이션)
• 추천 이유 품질: 설명의 구체성

3. 기술적 지표

• 처리량 (Throughput): 초당 추천 요청 처리 수
• 확장성 (Scalability): 데이터셋 크기 증가 대응
• 비용 효율성: API 호출 비용 vs 성능

🏗️ 시스템 아키텍처

graph TB
    A[Blog Posts Data] --> B[Data Preprocessing]
    B --> C[Feature Engineering]
    C --> D[Model Training/API Setup]
    
    D --> E1[Baseline Model]
    D --> E2[Custom ML Model]
    D --> E3[Gemini API Model]
    D --> E4[Hybrid Model]
    
    E1 --> F[Recommendation Engine]
    E2 --> F
    E3 --> F
    E4 --> F
    
    F --> G[Evaluation Pipeline]
    G --> H[Performance Dashboard]
    
    I[Airflow Scheduler] --> J[Daily Model Update]
    I --> K[Performance Monitoring]
    I --> L[A/B Testing]

🔄 Airflow 활용 방안

1. 데이터 파이프라인

# DAG: daily_recommendation_pipeline
- extract_new_posts()          # 새 게시물 수집
- preprocess_content()         # 텍스트 전처리
- update_embeddings()          # 벡터 임베딩 업데이트
- retrain_models()             # 모델 재학습
- generate_recommendations()   # 추천 생성
- evaluate_performance()       # 성능 평가
- update_dashboard()           # 대시보드 업데이트

2. A/B 테스트 자동화

# DAG: ab_testing_pipeline
- split_users()               # 사용자 그룹 분할
- serve_recommendations_a()   # 그룹 A: 기존 모델
- serve_recommendations_b()   # 그룹 B: 새 모델
- collect_metrics()           # 지표 수집
- statistical_analysis()     # 통계적 유의성 검증
- generate_report()           # 결과 리포트 생성

3. 모니터링 & 알림

# DAG: monitoring_pipeline
- check_model_drift()         # 모델 성능 저하 감지
- monitor_api_costs()         # API 비용 모니터링
- validate_recommendations()  # 추천 품질 검증
- send_alerts()              # 이상 상황 알림

📊 실험 설계

Phase 1: 기준선 설정 (1주)

1. 현재 시스템 성능 측정
2. 평가 데이터셋 구축
3. 지표 기준값 설정

Phase 2: 모델 개발 (2주)

1. Custom ML Model
   • TF-IDF 벡터화
   • 코사인 유사도 계산
   • 시간 가중치 적용
   • 카테고리 다양성 보정
2. Gemini API Model
   • 프롬프트 엔지니어링
   • 배치 처리 최적화
   • 비용 효율성 개선

Phase 3: 평가 & 최적화 (1주)

1. 교차 검증 실시
2. 하이퍼파라미터 튜닝
3. 앙상블 모델 구축

Phase 4: 배포 & 모니터링 (진행중)

1. Airflow 파이프라인 구축
2. 실시간 A/B 테스트
3. 성능 대시보드 구축

💻 기술 스택

데이터 처리 & ML

• Python: 주 개발 언어
• scikit-learn: 머신러닝 모델
• NLTK/spaCy: 자연어 처리
• pandas/numpy: 데이터 처리

API & 클라우드

• Google Gemini API: LLM 추천
• FastAPI: 추천 서빙 API
• Redis: 캐싱 레이어
• PostgreSQL: 메트릭 저장

오케스트레이션 & 모니터링

• Apache Airflow: 워크플로우 관리
• Grafana: 성능 대시보드
• Prometheus: 메트릭 수집
• Docker: 컨테이너화

웹 & 프론트엔드

• Jekyll: 블로그 플랫폼
• JavaScript: 클라이언트 추천 로직
• Chart.js: 성능 시각화

📈 예상 성과 지표

정량적 개선 목표

정성적 개선 기대효과

• 의미적 연관성: 단순 키워드 → 맥락 이해
• 추천 이유: “태그 유사성” → 구체적 설명
• 사용자 경험: 무작위 추천 → 개인화된 추천

🚀 구현 우선순위

Week 1-2: 기초 구축

1. ✅ 현재 시스템 분석 완료
2. 📊 평가 데이터셋 구축
3. 🔧 Custom ML 모델 개발

Week 3-4: API 모델 & 최적화

1. 🤖 Gemini API 모델 구축
2. ⚡ 성능 최적화
3. 📈 하이브리드 모델 개발

Week 5-6: 자동화 & 배포

1. 🔄 Airflow 파이프라인 구축
2. 📊 모니터링 대시보드
3. 🧪 A/B 테스트 프레임워크

💡 포트폴리오 차별화 포인트

1. 실제 운영 데이터: 진짜 블로그 데이터로 실험
2. 다방면 접근: 전통적 ML + 최신 LLM + 하이브리드
3. 완전한 MLOps: 개발부터 배포, 모니터링까지
4. 비즈니스 임팩트: 구체적 성능 개선 수치 제시
5. 확장 가능성: 다른 플랫폼 적용 가능한 아키텍처