개요

알림서랍의 탄생은 아주 일상적인 순간에서 시작됩니다. 스마트폰을 켰는데 많은 알림들이 와있어 상태바가 지저분해져 있는 그 순간이요. 알림들 중에는 유용한 알림들도 몇 있지만 대다수는 불필요한 정보의 알림입니다. 그래서 생각했습니다.

이 많은 알림들 중에서 내게 딱 필요한 알림들만 확인할 순 없을까?

이 질문으로 알림서랍은 세상으로 나왔습니다. 알림서랍은 스마트폰에 무작위로 밀려드는 푸시 알림들을 당신의 취향에 맞춰 필터링 해주는 앱입니다. 사용하면 사용할수록 정교해지는 알림서랍 서비스를 이용해보세요!

주요기능

앱 처음 실행 시	앱 메인 화면	사용자 추천 알림 좌우로 스와이프하여 좋아요 또는 싫어요를 할 수 있다.	사용자 비추천 알림

사용법

설치 안내

• Application

  • Download Release Source / APK
  • Dependancy
    • JDK (>=8)
    • Android Studio (>=3)
    • compileSdkVersion 29
    • minSdkVersion 26

• Backend

  • Command linux

  $ git clone https://github.com/noti-dropper/backend.git
  $ cd backend
  $ python server.py  #디펜던시 설정 후 실행
  

  • Dependancy
    • Python (>=3.5)
    • JDK (>=8)
    • pip install
      • flask
      • flask_restful
      • konlpy
      • gensim
      • matplotlib
      • wordcloud
  • 서버 구동

    $ python -m pip install {의존성 관련 라이브러리 설치}
    $ python server.py

Application Learning Algorithm

Backend API

• POST /api/analyze-sentence

  • object (body):

  {
      "sentence": "입력할 문장"
  }

  • response

  {
      "result": ["결과값 리스트(배열)"]
  }

• POST /api/similarity-analysis

  • object (body):

  {
   "request_noun": ["오늘", "치킨"],
   "total_nouns" : ["신발", "피자", "행사"]
  }

  request_noun : 의뢰하고자 하는 명사 리스트 total_nouns : 가지고 있는 명사 리스트

  • response

  {
      {
      '오늘': {'신발': 0.08428423, '피자': 0.105281755, '행사': 0.2277687}, 
      '치킨': {'신발': 0.06422423, '피자': 0.6277687, '행사': 0.105281755}
      }
  }

  명사 간의 유사도를 json 형식으로 반환

• POST /api/get-wordcloud

  • object (body):

  {
      "치킨": 7.56,
      "피자": 6.01,
      "목걸이": -0.0056,
      "일본": -2.6486
  }

  total 명사와 그 명사의 value 값을 json 형식으로 전송

  value 절대값이 클수록 큰 글자로 표현됨.

  • response

Repositories

• App-Core Android/java
  • 애플리케이션 핵심 소스 코드
  • DB 관리, Notification 수집, API 통신 기능
  • Network
• App-UI Android/java
  • 애플리케이션 UI
  • Network
• Backend Flask/python
  • 백엔드 API
  • 자연어 처리, 명사 유사도 검사, Word-Cloud 생성 기능
  • Network

Troubleshooting

1. 문장을 파악하기 위해서 문장 내부에 있는 명사를 모두 살필 필요는 없을겁니다. 더 중요한 유효 의미 명사를 가려내는 알고리즘을 구상하고 있습니다.
2. 현재는 유저의 취향 모델을 명사들에 대한 선호도의 조합으로 설계하였습니다. 더 정교한 취향 모델링을 위해 딥러닝 구조의 모델을 구상하고 있습니다.

Licence

MIT License

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Backend API Server 개발	안드로이드 앱 개발
안드로이드 앱 개발	앱 UI 개발