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카카오톡 대화 데이터 분석 기반의 맞춤형 선물 추천 서비스 Personalized Gift Recommendation Platform based on Chat Log Analysis
PresenTalk은 사용자가 업로드한 카카오톡 대화 로그를 AI(LLM)로 분석하여, 상대방의 취향과 관심사를 도출하고 그에 맞는 최적의 선물을 추천하는 플랫폼입니다. 단순한 키워드 검색을 넘어, **비정형 텍스트 처리(NLP)**와 **멀티 플랫폼 커머스 데이터(Naver, KREAM, Coupang)**를 결합하여 초개인화된 추천 경험을 제공합니다.
이 프로젝트는 Backend API 서버와 Frontend 웹 애플리케이션으로 구성되어 있습니다.
AI 분석 및 데이터 파이프라인 서버
- LLM Integration: OpenAI GPT API 기반의 대화 문맥 분석 및 프롬프트 엔지니어링
- Data Aggregation: 네이버 쇼핑 API 및 KREAM/Coupang 크롤링을 통한 상품 데이터 통합
- Text Processing: 카카오톡 대화 로그(.txt) 파싱 및 비정형 데이터 전처리
사용자 인터랙티브 웹
- 카카오톡 파일 업로드 및 분석 결과 시각화
- 반응형 UI/UX 디자인
| Category | Stack | Description |
|---|---|---|
| Backend | Spring Boot JPA MySQL |
RESTful API 및 데이터 관리 |
| AI / NLP | OpenAI GPT-4o |
대화 문맥 분석 및 키워드 추출 |
| Data | Naver Shopping API Jsoup/Selenium |
커머스 상품 데이터 수집 |
| Infra | AWS EC2 Docker |
클라우드 배포 환경 |
| Frontend | React Axios |
웹 클라이언트 구현 |
