감정 기반 도서 추천 시스템: Amazon Q Developer 활용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 학생 및 초보 개발자: 추천 시스템 구현과 Amazon Q Developer 도구 사용법 학습에 도움
• 난이도: 중간 수준 (협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, UI/UX 구현 기초 지식 요구)

핵심 요약

• 감정 기반 추천 로직: 협업 필터링 + 콘텐츠 기반 필터링을 결합한 7가지 감정 상태 기반 추천 (예: Fiction and fantasy, Self-help and personal development)
• Amazon Q Developer 활용: 코드 이해, boilerplate 생성, 실시간 디버깅 등 개발 생산성 향상
• 기술 스택: HTML5, CSS3, JavaScript (ES6+), 브라우저 Local Storage API 사용

섹션별 세부 요약

1. 추천 시스템 기능

• 7가지 감정 상태 (예: 기쁨, 슬픔)에 따라 35개 도서 (5개씩) 추천
• 사용자 맞춤형 UI: 컬러풀한 인터페이스, 애니메이션, 5점 평가 기능
• 로컬 저장소: browser Local Storage를 통해 책 목록 및 평가 데이터 저장

1. 기술 구현 요소

• 프론트엔드: CSS Grid와 Flexbox 기반 반응형 디자인
• 확장성: script.js의 books Database 객체 수정으로 도서 목록 쉽게 확장 가능
• 데이터 수출/입: JSON 형식으로 백업/복구 기능 제공

1. Amazon Q Developer 역할

• 코드 이해 가속: 낯선 코드 스니펫 분석, 스마트 디버깅 제안
• IDE 내 실시간 질문: 툴 전환 없이 문제 해결 가능
• 프로덕티비티 향상: 워크플로우 가속 및 핵심 기능 구현 지원

1. 학습 성과

• UX와 데이터 과학 통합: 감정 로직과 추천 알고리즘 결합 경험
• AI 도구 활용: Amazon Q Developer를 통한 개발자 생산성 향상 인식

결론

• 확장성: books Database 객체 수정으로 도서 목록 쉽게 확장 가능
• 실무 팁: Amazon Q Developer를 사용해 코드 생성/디버깅 시간 절감
• 핵심 구현 방법: 협업 필터링 + 콘텐츠 기반 필터링 + 감정 상태 매핑으로 개인화 추천 시스템 구축