1. 수행배경

• 최근 들어 맞벌이가구의 수가 점차 증가하면서 부모들이 일하는 동안 아이들을 돌봐줄
  베이비시터의 수요 또한 증가하게 됨
• 맘시터 어플리케이션의 리뷰를 보았을 때 잘못된 추천으로 인해 부모들이 자신의 
  상황에 적합한 베이비시터를 매칭받지 못한 경우가 있음
• 이를 해결하여 부모 회원, 베이비시터 회원 양측에 양질의 서비스를 제공하여 사용자의 수를 증가시키고자 함

2. 수행기간

• 2022.03 ~ 2022.06

3. 개발작품 설명

• 주어진 베이비시터 데이터와 의사결정 나무 모델을 통해 학습하여 Feature Importance를 추출함
  
  
• 인기 베이비시터들의 프로필 소개글을 크롤링한 데이터와 KeyBERT를 이용하여 주요 키워드를 추출함
  
  
• 주어진 베이비시터 데이터를 이용하여 Content Based Filtering을 구현함
  
  
• 부모회원이 회원가입시 입력하는 정보를 토대로 부모 데이터를 생산하고,
  생산된 데이터와 주어진 베이비시터 데이터를 조합하여 거래 데이터를 생산함
  생산된 두 데이터와 Matrix Factorization을 이용하여 Collaborative Filtering을 구현함

4. 활용방안

• Feature Importance를 통해 베이비시터가 매칭에 중요한 요소들을 점수화하여 베이비시터 본인의 단점을 보완하도록 유도
  
  
• 추출된 키워드를 통해 베이비시터들이 프로필 소개글을 작성 시 인기 베이비시터들이 사용하는 키워드를 제공하여 
  자신의 역량을 표현하는데 도움을 줌
  
  
• Content Based Filtering을 통해 추천의 폭을 넓히고, Content Based Filtering을 통해 개인화 추천을 함으로써 
  추천의 질을 향상 시킴