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1. Selenium 기반 웹 크롤링 기법 2. 해시태그, 좋아요 등의 정보 크롤링 3. 인스타그램 해시태그와 좋아요 수를 크롤링한 후 각자 개수를 비교해서 어떤 영향을 미치는지 확인할 것 - 키워드 네트워크 분석기법 활용 # Selenium Basic command 1. driver.get('url') : 페이지 접속 2. elem = driver.find_element_by_name('q') : 커서를 검색어 입력 부분에 위치시킴 - find_by_class_name or find_by_xpath 등도 가능 (xpath는 html 검사 시 우클릭>xpath copy로 복사 가능 3. elem.clear() : 검색어 부분 입력내용 삭제 4. elem.send_keys('내용') : 내용 입력 5. e..

지난번 크롤링 했던 내용들을 바탕으로 기사 간 클러스터링 진행 제목 + 요약내용 리스트를 Konlpy 를 통해 명사화 시킨 후 클러스터링을 진행할 예정입니다. TitDesc_okt = [] for item in TitDesc_list: item_nouns = ' '.join(okt.nouns(item)) TitDesc_okt.append(item_nouns) tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix_okt = tfidf_vectorizer.fit_transform(TitDesc_okt) TitDesc_okt[:3] #Vectorization okt, komoran, kkma, Hannanum등의 tokenizing 모델들이 있지만 개인적으로 모두 진행해본 ..