다게더는 다문화 가정의 정보 취약, 외로움, 한국 생활 적응의 어려움 등의 문제점에서 출발하여,
다문화 가정 간의 커뮤니티 활성화를 위한 친구 사귀기 플랫폼을 제공합니다.
- 2023.04.01 ~ 2023.05.25
| 윤지애 | 김민지 |
|---|---|
 |
 |
| BE | BE |
-
친구 추천
가입 목적, 관심사, 거리, 한국거주기간 등을 기반으로 홈 화면에서 친구를 추천순으로 제공합니다.
-
맞춤법 검사와 번역
친구와 채팅을 하며 한국어 맞춤법 검사 기능을 통해 한국어 공부를 할 수 있습니다.
다른 국적의 친구와 원활한 소통을 위해 번역 기능을 제공합니다.
-
미션
친구와 더 친해지고, 한국과도 더 친해질 수 있도록 다양한 미션을 제공합니다.
친구와 함께 미션을 수행할 수 있고, 마이페이지에서 완료한 미션을 한눈에 확인할 수 있습니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 👫 친구 | 친구 신청 및 수락, 친구 삭제, 친구 목록 조회, 친구 신청 대기 목록 조회 |
| 📝 미션 | 랜덤 미션 생성, 미션 완료, 미션 조회, 미션 통계 조회 |
| 🗣️ 채팅 | 맞춤법 검사 |
| 🔍 프로필 | 프로필 생성, 수정, 조회 |
콘텐츠 기반 필터링을 활용하여 사용자와 잘 맞을 것 같은 사용자를 서로에게 추천해줍니다.
- CountVectorizer를 사용해 동일한 속성 개수를 세고, 코사인 유사도를 계산합니다.
# CountVectorizer
count_vect = CountVectorizer(min_df=0, ngram_range=(1, 1))
purpose_mat = count_vect.fit_transform(df['purpose'])
interest_mat = count_vect.fit_transform(df['interest'])
# calculate cosine similarity
purpose_sim = cosine_similarity(purpose_mat, purpose_mat)
interest_sim = cosine_similarity(interest_mat, interest_mat)- 사용자의 가입 목적에 따라 가입목적/취미/거리/거주기간의 가중치를 달리하여 최종 유사도를 도출합니다.
if '친목' in my_purpose:
minmax_scaler = MinMaxScaler()
my_lat = df.loc[profile_idx]['latitude']
my_long = df.loc[profile_idx]['longitude']
df['distance'] = df.apply(lambda x : sqrt((my_lat - x['latitude'])**2 + (my_long - x['longitude'])**2), axis=1)
df['distance_similarity'] = (1 - minmax_scaler.fit_transform(df[['distance']]))
df['similarity'] = 0.1*df['purpose_similarity'] + 0.6*df['interest_similarity'] + 0.3*df['distance_similarity']
df = df.sort_values(by="similarity", ascending=False)
return df['id'].to_list()
elif '한국생활적응' in my_purpose:
minmax_scaler = MinMaxScaler()
df['rperiod_similarity'] = minmax_scaler.fit_transform(df[['rperiod']])
df['rperiod_similarity'].apply(lambda x : 1 - x)
df['similarity'] = 0.2*df['purpose_similarity'] + 0.2*df['interest_similarity'] + 0.6*df['rperiod_similarity']
df = df.sort_values(by="similarity", ascending=False)
return df['id'].to_list()
elif '육아정보공유' in my_purpose or '한국어공부' in my_purpose:
df['similarity'] = 0.2*df['purpose_similarity'] + 0.8*df['interest_similarity']
df = df.sort_values(by="similarity", ascending=False)
return df['id'].to_list()Execption의 종류를 세분화하여 HttpsStatus에 맞게 ExceptionHandler를 커스텀하였습니다.
@Slf4j
@RestControllerAdvice
public class RestExceptionHandler {
@ResponseStatus(HttpStatus.BAD_REQUEST)
@ExceptionHandler(MethodArgumentNotValidException.class)
protected ApiResponse<Object> handleMethodArgNotValidException(MethodArgumentNotValidException exception,
HttpServletRequest request) {
String message = exception.getBindingResult().getAllErrors().get(0).getDefaultMessage();
logInfo(request, HttpStatus.BAD_REQUEST, message);
return ApiResponse.error(HttpStatus.BAD_REQUEST, message);
}
@ResponseStatus(HttpStatus.NOT_FOUND)
@ExceptionHandler(NotFoundException.class)
public ApiResponse<Object> handleNotFoundException(NotFoundException exception, HttpServletRequest request) {
logInfo(request, exception.getCode().getStatus(), exception.getMessage());
return ApiResponse.error(exception.getCode());
}
@ResponseStatus(HttpStatus.FORBIDDEN)
@ExceptionHandler(ForbiddenException.class)
public ApiResponse<Object> handlerForbiddenException(ForbiddenException exception, HttpServletRequest request) {
logInfo(request, exception.getCode().getStatus(), exception.getMessage());
return ApiResponse.error(exception.getCode());
}
@ResponseStatus(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
@ExceptionHandler(Exception.class)
public ApiResponse<Object> unhandledExceptionHandler(Exception exception, HttpServletRequest request) {
logWarn(request, exception);
return ApiResponse.error(ErrorCode.SERVER_ERROR);
}
}프로필 리스트 조회 시 가입 목적과 취미, 거리를 기반으로 추천순 정렬이 필요했습니다.
기존 DB 구조는 가입 목적(Purpose)과 취미(Interest) 테이블이 별도로 존재해, 프로필 리스트를 조회한 후 가입 목적과 취미를 반복문으로 돌며 하나의 리스트로 합치는 방식으로 코드를 작성했습니다.
그 결과 API의 응답 속도가 8초 가량 소요되었습니다.
List<String> myPurposes = new ArrayList<>();
profilePurposeRepository.findAllByProfile(myProfile).forEach(p -> { myPurposes.add(p.getPurpose()); });
List<String> myInterests = new ArrayList<>();
profileInterestRepository.findAllByProfile(myProfile).forEach(i -> { myInterests.add(i.getInterest()); });이러한 문제를 해결하기 위해, 다음 두 가지 방안으로 고려해보았습니다.
- DB I/O를 줄이기 위해 join하는 sql을 직접 짠다.
- 가입목적과 취미 테이블을 프로필 테이블에 합친다.
가입목적과 취미가 프로필 조회 시 거의 항상 함께 조회된다는 점을 고려해 2번 반정규화를 선택했습니다.
프로필과 가입목적, 취미는 1:N 관계이기 때문에, 별도의 Converter를 구현하여 가입목적과 취미 칼럼에 사용했습니다.
@Converter
public class StringListConverter implements AttributeConverter<List<String>, String> {
private static final String SPLIT_CHAR = ";";
@Override
public String convertToDatabaseColumn(List<String> stringList) {
return String.join(SPLIT_CHAR, stringList);
}
@Override
public List<String> convertToEntityAttribute(String string) {
return Arrays.asList(string.split(SPLIT_CHAR));
}
}@Column(nullable = false)
@Convert(converter = StringListConverter.class)
private List<String> purpose;
@Column(nullable = false)
@Convert(converter = StringListConverter.class)
private List<String> interest;프로필 리스트 조회 API의 응답 속도는 약 3초로, 기존 대비 2.6배 향상되었습니다.
├── DagatherApplication.java
├── common
│ ├── config
│ │ ├── RestTemplateConfig.java
│ │ └── WebMvcConfig.java
│ ├── exception
│ │ ├── CustomException.java
│ │ ├── DuplicateException.java
│ │ ├── ForbiddenException.java
│ │ ├── NotFoundException.java
│ │ ├── NumberFormatException.java
│ │ └── RestExceptionHandler.java
│ ├── response
│ │ ├── ApiResponse.java
│ │ ├── ErrorCode.java
│ │ └── SuccessCode.java
│ └── util
│ ├── AuthUtil.java
│ └── S3Util.java
└── domain
├── friend
│ ├── controller
│ │ └── FriendController.java
│ ├── dto
│ │ ├── FriendChatroomRequestDto.java
│ │ ├── FriendChatroomResponseDto.java
│ │ ├── FriendListResponseDto.java
│ │ ├── FriendMapper.java
│ │ ├── FriendRequestDto.java
│ │ └── FriendResponseDto.java
│ ├── entity
│ │ └── Friend.java
│ ├── repository
│ │ └── FriendRepository.java
│ └── service
│ └── FriendService.java
├── mission
│ ├── controller
│ │ └── MissionController.java
│ ├── dto
│ │ └── MissionSaveRequestDto.java
│ ├── entity
│ │ └── Mission.java
│ ├── repository
│ │ └── MissionRepository.java
│ └── service
│ └── MissionService.java
├── mission_complete
│ ├── controller
│ │ └── MissionCompleteController.java
│ ├── dto
│ │ ├── MissionCompleteCountResponseDto.java
│ │ ├── MissionCompleteProfileResponseDto.java
│ │ ├── MissionCompleteResponseDto.java
│ │ ├── MissionCompleteSaveRequestDto.java
│ │ ├── MissionCompleteSaveResponseDto.java
│ │ ├── MissionCompleteUpdateRequestDto.java
│ │ └── MissionCompleteUpdateResponseDto.java
│ ├── entity
│ │ ├── BaseTimeEntity.java
│ │ └── MissionComplete.java
│ ├── repository
│ │ └── MissionCompleteRepository.java
│ └── service
│ └── MissionCompleteService.java
└── profile
├── controller
│ └── ProfileController.java
├── dto
│ ├── ProfileGetListResponseDto.java
│ ├── ProfileGetResponseDto.java
│ ├── ProfileImagePostRequestDto.java
│ ├── ProfileImagePostResponseDto.java
│ ├── ProfileInterestDto.java
│ ├── ProfileMapper.java
│ ├── ProfilePurposeDto.java
│ ├── ProfileRecommendRequestDto.java
│ ├── ProfileRecommendRequestItem.java
│ ├── ProfileRecommendResponseDto.java
│ ├── ProfileRequestDto.java
│ └── ProfileResponseDto.java
├── entity
│ ├── Location.java
│ ├── Profile.java
│ └── StringListConverter.java
├── repository
│ ├── LocationRepository.java
│ └── ProfileRepository.java
└── service
└── ProfileService.javaGit clone or download zip file
- build project
./gradlew build
- run jar file
java -jar dagather-0.0.1-SNAPSHOT.jar
- or you can just run application at intellij or STS