{"id":25406270,"url":"https://github.com/devsowon0628/ssu_dataton_2024","last_synced_at":"2025-08-21T18:22:41.819Z","repository":{"id":275027512,"uuid":"924727826","full_name":"devSOWON0628/ssu_dataton_2024","owner":"devSOWON0628","description":"SSU 데이터톤 2024","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-02-03T14:46:47.000Z","size":27962,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-04-12T22:56:13.985Z","etag":null,"topics":["python"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/devSOWON0628.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2025-01-30T14:54:42.000Z","updated_at":"2025-02-03T14:46:50.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"828eb1ca-b8a0-4884-9863-97da46b4df5f","html_url":"https://github.com/devSOWON0628/ssu_dataton_2024","commit_stats":null,"previous_names":["devsowon0628/ssu_dataton_2024"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/devSOWON0628%2Fssu_dataton_2024","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/devSOWON0628%2Fssu_dataton_2024/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/devSOWON0628%2Fssu_dataton_2024/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/devSOWON0628%2Fssu_dataton_2024/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/devSOWON0628","download_url":"https://codeload.github.com/devSOWON0628/ssu_dataton_2024/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":248643051,"owners_count":21138353,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["python"],"created_at":"2025-02-16T05:31:52.296Z","updated_at":"2025-04-12T22:56:31.263Z","avatar_url":"https://github.com/devSOWON0628.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# 숭실대학교 2024 데이터톤\n### 미래에 필요한 도서 추천 시스템\n### 1. 도서 추천 기준\n\n | 조건 | 비율 | 2만권 기준 |  |\n| --- | --- | --- | --- |\n| 숭실대학교 중앙도서관 선호 장르 기반 추천 | 40% | 8,000 | 정보나루 |\n| 지난 달 인기 키워드 기반 추천 | 20% | 4,000 | 정보나루 |\n| 최근 6개월간 신간 기반 추천 | 20% | 4,000 | [yes24](https://www.yes24.com/Product/Category/AttentionNewProduct?categoryNumber=001001\u0026pageNumber=17\u0026pageSize=120\u0026newProductType=ATTENTION), [교보](https://product.kyobobook.co.kr/new/KOR#?page=1\u0026sort=new\u0026year=2024\u0026month=11\u0026week=4\u0026per=20\u0026saleCmdtDvsnCode=KOR\u0026gubun=newGubun\u0026saleCmdtClstCode=) 크롤링, 알라딘 api  |\n| 최근 3년간 베스트셀러 기반 추천 | 20% | 4,000 | [yes24](https://www.yes24.com/Product/Category/BestSeller?categoryNumber=001\u0026pageNumber=1\u0026pageSize=200\u0026goodsStatGb=06), [교보](https://store.kyobobook.co.kr/bestseller/total/weekly) 크롤링, 알라딘 api |\n\n### 2. 실행 방법\n``` python integration_gui_search.py ```\n해당 파일을 실행하면 모든 추천 프로세스가 자동으로 수행됩니다. 다른 파이썬 파일들은 내부적으로 호출되므로 별도로 실행할 필요가 없습니다.\n\n### 3. 사용 방법\n\n📌 입력값\n- 필요한 도서 권수 (needed_book_count): 추천할 총 도서 권수를 입력합니다. (예: 20,000권)\n\n📌 출력값\n- 추천된 도서 목록과 권수를 포함한 CSV 파일이 생성됩니다.\n\n📌 수행 과정\n1. 도서 추천\n    - 각 기준에 맞춰 도서 권수를 계산합니다.\n    - (1) 숭실대 중앙도서관 선호 장르, (2) 인기 키워드, (3) 최근 6개월 신간, (4) 최근 3년 베스트셀러 데이터를 기반으로 크롤링하여 도서를 선정합니다.\n\n2. 결과 병합\n    - 수집된 데이터를 하나의 추천 목록으로 통합합니다.\n\n3. 중복 도서 처리\n    - ISBN을 기준으로 중복된 도서를 제거합니다.\n\n4. 권수 조정\n    - 권수가 8권 이상인 경우 8권으로 제한합니다.\n\n5. 추천 도서 수 맞추기\n    - 권수가 부족하면 추가 도서를 선정하여 총 권수를 맞춥니다.\n\n6. CSV 파일 저장\n    - 최종 추천 목록을 CSV 파일로 저장합니다.\n\n### 4. 실행화면\n\n\u003cimg width=\"461\" alt=\"image\" src=\"https://github.com/user-attachments/assets/65640a2b-3da4-47dc-916a-f206a2092435\" /\u003e\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fdevsowon0628%2Fssu_dataton_2024","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fdevsowon0628%2Fssu_dataton_2024","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fdevsowon0628%2Fssu_dataton_2024/lists"}