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협업 필터링 (Collaborative Filtering, CF)이란 여러 사용자들로부터 얻은 기호 정보에 따라 다른 사용자들의 관심사를 예측하게 해주는 방법 이라고 정의됩니다. 협업 필터링에서 중요한 것은 "여러 사용자들로부터 얻은 정보"입니다. 협업 필터링에는 크게 [사용자 기반 추천, 아이템 기반 추천] 두 가지가 있습니다. 1) 사용자 기반 추천 (User-based Recommendation) 비슷한 성향을 지닌 사용자를 기반으로 분석해서 추천해주는 방식입니다. A라는 사람이 [햄버거, 감자튀김, 콜라]를 구매하고, B라는 사람은 [햄버거, 콜라]를 구매하려 한다고 가정해보겠습니다. 이 둘의 구매목록을 보면 이 둘은 유사하다고 인식되어 B에게 감자튀김을 추천해줍니다. 2) 아이템 기반 추천 (I..
SettingWithCopyWarning 에러는 원천 DataFrame의 일부로 구성된 파생 DataFrame에 변경을 가하는 경우 발생합니다. 기본적으로 Pandas는 원천 DataFrame을 생성할 때에만 메모리를 할당합니다 이로부터 파생되는 DataFrame은 원천 DataFrame을 이미 적재된 메모리에 접근케 하며 이를 통해 메모리를 절약합니다. 다만 Pandas에서는 파생 DataFrame에 수정을 가하는 것을 권장하지 않습니다. 따라서 copy() 메서드를 통해서 파생 DataFrame에 독립적인 메모리를 부여한 뒤 여기에 수정을 가하도록 유도합니다. 즉, SettintWithCopyWarning은 원천 DataFrame의 일부를 수정하려고 할 때 발생하며, 이 문제는 파생 DataFrame..
이전에 작성했던 셀레니움을 통해 접속, 검색필터 설정 + 영상 정보 크롤링 코드를 합쳐서 작성했습니다. import time from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys import pandas as pd driver_path = "C:\\Users\\Rectworks\\PycharmProjects\\chromedriver\\chromedriver.exe" driver = webdriver.Chrome(driver_path) driver.implicitly_wait(5) # or bigger second start_url = "https://www.youtube.com" driver.get(start_url)..
지난번 글은 셀리니움을 통해 유튜브에서 필터링 설정을 했습니다. 이번에는 셀레니움으로 접속하는 것이 아니라 url을 미리 설정하여 접속한 뒤 크롤링을 진행하도록 하겠습니다. 이후에 셀레니움으로 접속해서 필터링을 설정한 후 크롤링할 예정입니다. import time from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC def get_image_title(url): # 웹 드라이버 초기화 driver_path = "..
셀레니움을 사용해서 Youtube 검색창 - 필터 설정 # Import Library import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import urllib.request from selenium.webdriver import Chrome import re from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.common.keys import Keys import datetime as dt 필요한 라이브러리를 불러옵니다. 셀레니움을 사용하기 위해서는 최신 크롬버전, chromedriver.exe 파일이 필요합니다. path = "C:\\Users\\Rectwork..
이번엔 상단에 메뉴바 만드는 것을 해보려고 합니다. .py파일 한 개, .html 파일 두 개로 구성했습니다. app.py 파일은 아래 코드와 같이 두 개의 파일을 rendering합니다. from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def basic(): return render_template("basic.html") @app.route('/info') def info(): return render_template("info.html") if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 이렇게 작성한 후에 이제 html파일을 수정해주시면 됩니다. ** Base Flask ..