Duo Finder

📌 프로젝트 소개

DuoFinder는 리그 오브 레전드 플레이어에게 최적의 듀오를 추천하기 위해 만든 듀오 추천 인공지능 서비스입니다.

이 서비스의 목표는 서비스 이용자와 가장 적합한 듀오를 찾도록 도와 게임 만족도를 향상시키는 것입니다.

머신 러닝을 활용하여 유저의 성향, 선호하는 챔피언, 게임 플레이 스타일을 분석하여 최적의 듀오 파트너를 추천합니다.

🛠️ 아키텍쳐 구성도

서비스 아키텍쳐

인프라 아키텍쳐

🗄️ 데이터

데이터 분석 플랫폼 - Redash(Link)

Data Pipeline Flow

Airflow를 사용해 리그 오브 레전드의 패치 주기인 2주 간격의 목요일마다 새로운 학습 데이터를 비동기 방식으로 수집해 Big Query에 적재

데이터 수집

RIOT API를 사용하여 데이터 수집 진행

• summoner information
  • 유저의 정보 수집
• puuid
  • summoner information에서 수집한 summonerId를 통해 유저의 puuid(고유 식별 ID) 수집
  • match information 수집
• match information
  • puuid를 통해 각 puuid 별 최대 100개의 match ID 수집
  • 수집한 match ID를 통해 유저의 경기 기록과 경기의 세부 데이터 수집

데이터 전처리

json 파일로 추출한 데이터에서 필요한 칼럼만 추출하여 Data Warehouse(Big Query)에 적재

수집 결과

ERD Image

• summoner
  • 유저의 이름과 고유 식별 ID(puuid)를 저장한 테이블
  • 210만 건 수집
• match
  • 경기 기록을 저장한 테이블
  • 1,200만 건 수집
• most_champion
  • 각 유저 별로 가장 많이 플레이 한 상위 3개의 챔피언 정보
  • 195만 건 수집

💻 추천 모델

Memory-based Collaborative Filtering

• 통계 기반이라 가볍고, 빠르게결과를 생성가능
• 결과에 대한 설명력이 좋음
• cold-start 유저에 추천 가능

self attention similarity

• 각 유저의 플레이 성향으로 클러스터링
• 피드백이 수집되면 피드백을 활용해 선호하는 유저와 유사한 유저를 우선 추천

🤖 팀원

노관옥	박경원	이석규	장성준
AWS 인프라 구축, CI/CD Django 기반 Fullstack Web 배포 및 호스팅 Redash 배포 및 호스팅	모델링 데이터 전처리 병렬 학습 환경 구축	데이터 수집 및 전처리 데이터 분석 추천 시스템 모델링 Inference 서빙	데이터 수집 및 전처리 데이터 파이프라인 설계 및 구축 ERD 설계 Big Query 구축

 

🖥️ Presentation

Presentation PDF

발표자료와 발표영상입니다.