EventRecommendation

이벤트 추천 시스템

비즈니스 디자인

• 이벤트 검색을 위한 개인화 기반 이벤트 추천 시스템을 설계합니다.

일반 지침

• HTTP 요청 및 응답을 처리하기 위해 Java에서 RESTful APIs 사용하여 웹 서비스 설계
• 프런트엔드: HTML , CSS 및 JavaScript 로 구현된 AJAX 기술이 적용된 대화형 웹 페이지입니다. 이벤트 추천 웹사이트는 세 가지 주요 기능을 실현합니다.
  • 사용자 주변 이벤트 검색
  • 좋아하는 이벤트를 즐겨찾고 더 이상 좋아하지 않는 이벤트도 삭제합니다.
  • 좋아하는 역사와 이벤트 개최 장소까지의 거리를 기준으로 주변 이벤트 추천 받기
• 백엔드: Java 사용하여 논리 요청을 처리하며 일부 지원은 다음과 같습니다.
  • TicketMaster API에서 검색된 사용자 및 항목의 데이터 저장을 지원하기 위해 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스( MySQL 및 MongoDB )로 구축되었습니다.
  • 이벤트 추천을 위한 콘텐츠 기반 추천 알고리즘 설계
• Amazon EC2 에 웹사이트 서버 배포: 이벤트 추천 시스템
• MongoDB의 ELK( ElasticSearch , Logstash 및 Kibana )와 MapReduce 사용하여 온라인과 오프라인 모두에서 웹사이트 트래픽을 분석합니다.

인프라 설계

• 3계층 아키텍처
  • 프레젠테이션 계층: HTML, CSS, JavaScript
  • 데이터 계층: MySQL, MongoDB
  • 논리 계층: Java
• 로컬 및 원격 개발 환경

로컬 개발 환경

원격 개발 환경

API 디자인

• 논리 계층(Java Servlet에서 RPC로)
  • 찾다
    • 검색항목
    • 티켓마스터 API
    • 데이터 구문 분석 및 정리, saveItems
    • 응답 반환
  • 역사
    • 즐겨찾는 항목 가져오기, 설정, 삭제
    • 데이터베이스 쿼리
    • 응답 반환
  • 추천
    • 추천아이템
    • 좋아하는 기록을 가져옵니다
    • 유사한 이벤트 검색, 정렬
    • 응답 반환
  • 로그인
    • GET: 세션이 로그인되어 있는지 확인
    • POST: 사용자 이름과 비밀번호를 확인하고, 세션 시간을 설정하고 로그인된 것으로 표시합니다.
    • 확인을 위해 데이터베이스에 쿼리
    • 응답 반환
  • 로그아웃
    • GET: 존재하는 경우 세션을 무효화하고 index.html 로 리디렉션합니다.
    • POST: GET과 동일
    • 응답 반환
  • 등록하다
    • 데이터베이스의 사용자 테이블/컬렉션에 새 사용자를 설정합니다.
    • 응답 반환

논리 계층의 API 설계

• TicketMasterAPI 공식 문서 - Discovery API
• 추천 알고리즘 설계
  • 컨텐츠 기반 추천 : 사용자가 즐겨찾는 아이템 프로필에서 카테고리를 찾아 동일한 카테고리의 유사한 아이템을 추천합니다.
  • 거리(사용자의 지리적 위치)에 따른 순위로 추천 항목 제시

추천요청 프로세스

데이터베이스 설계

• MySQL
  • 사용자 - 사용자 정보를 저장합니다.
  • 아이템 - 아이템 정보를 저장합니다.
  • 카테고리 - 매장 품목-카테고리 관계
  • 기록 - 사용자가 좋아하는 기록을 저장합니다.

MySQL 데이터베이스 설계

• 몽고DB
  • 사용자 - 사용자 정보 및 즐겨찾는 기록을 저장합니다. = (사용자 + 기록)
  • 품목 - 품목 정보 및 품목-범주 관계를 저장합니다. = (항목 + 카테고리)
  • 로그 - 로그 정보를 저장합니다.

구현 세부정보

• 디자인 패턴
  • 빌더 패턴 : Item.java
    • TicketMasterAPI에서 Java Item으로 이벤트를 변환할 때 빌더 패턴을 사용하여 자유롭게 필드를 추가할 수 있습니다.
  • 팩토리 패턴 : ExternalAPIFactory.java , DBConnectionFactory.java
    • ExternalAPIFactory.java : 이벤트, 레스토랑, 뉴스, 채용정보 추천과 같은 다양한 기능을 지원합니다. TicketMasterAPI와 같은 다른 공개 API에 연결하기만 하면 됩니다. 확장 능력을 향상시킵니다.
    • DBConnectionFactory.java : MySQL 및 MongoDB와 같은 다중 데이터베이스를 지원합니다. 확장 능력을 향상시킵니다.
  • 싱글톤 패턴 : MySQLConnection.java , MongoDBConnection.java
    • 특정 개수의 데이터베이스 인스턴스만 생성하고 클래스는 인스턴스 자체를 제어할 수 있으며 외부 클래스에 대한 전역 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.

사용자 행동 분석

• 온라인( ElasticSearch , Logstash , Kibana )
  • Logstash를 사용하여 로그(NoSQL과 유사한 형식)를 가져온 다음 ElasticSearch에 데이터를 저장하고, 마지막으로 Kibana를 사용하여 ElasticSearch에서 데이터를 분석하고 API 사용, 요청 상태, 방문자의 지리적 위치 등과 같은 일부 테이블과 그래프를 가져옵니다.

원격 개발 환경

• 오프라인( MongoDB의 MapReduce )
  • Tomcat 서버에서 일부 로그를 복사하여 붙여넣습니다.
  • 로그 데이터를 정제하고 MongoDB에 저장
  • MongoDB에서 mapreduce() 수행
  • 내림차순으로 timebucket-count 목록을 가져온 다음 웹사이트 트래픽이 가장 많은 시간을 찾습니다.