https://github.com/devsowon0628/ssu_dataton_2024
SSU 데이터톤 2024
https://github.com/devsowon0628/ssu_dataton_2024
python
Last synced: 11 months ago
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SSU 데이터톤 2024
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/devsowon0628/ssu_dataton_2024
- Owner: devSOWON0628
- Created: 2025-01-30T14:54:42.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-02-03T14:46:47.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-04-12T22:56:13.985Z (about 1 year ago)
- Topics: python
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 26.7 MB
- Stars: 0
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-
Metadata Files:
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README
# 숭실대학교 2024 데이터톤
### 미래에 필요한 도서 추천 시스템
### 1. 도서 추천 기준
| 조건 | 비율 | 2만권 기준 | |
| --- | --- | --- | --- |
| 숭실대학교 중앙도서관 선호 장르 기반 추천 | 40% | 8,000 | 정보나루 |
| 지난 달 인기 키워드 기반 추천 | 20% | 4,000 | 정보나루 |
| 최근 6개월간 신간 기반 추천 | 20% | 4,000 | [yes24](https://www.yes24.com/Product/Category/AttentionNewProduct?categoryNumber=001001&pageNumber=17&pageSize=120&newProductType=ATTENTION), [교보](https://product.kyobobook.co.kr/new/KOR#?page=1&sort=new&year=2024&month=11&week=4&per=20&saleCmdtDvsnCode=KOR&gubun=newGubun&saleCmdtClstCode=) 크롤링, 알라딘 api |
| 최근 3년간 베스트셀러 기반 추천 | 20% | 4,000 | [yes24](https://www.yes24.com/Product/Category/BestSeller?categoryNumber=001&pageNumber=1&pageSize=200&goodsStatGb=06), [교보](https://store.kyobobook.co.kr/bestseller/total/weekly) 크롤링, 알라딘 api |
### 2. 실행 방법
``` python integration_gui_search.py ```
해당 파일을 실행하면 모든 추천 프로세스가 자동으로 수행됩니다. 다른 파이썬 파일들은 내부적으로 호출되므로 별도로 실행할 필요가 없습니다.
### 3. 사용 방법
📌 입력값
- 필요한 도서 권수 (needed_book_count): 추천할 총 도서 권수를 입력합니다. (예: 20,000권)
📌 출력값
- 추천된 도서 목록과 권수를 포함한 CSV 파일이 생성됩니다.
📌 수행 과정
1. 도서 추천
- 각 기준에 맞춰 도서 권수를 계산합니다.
- (1) 숭실대 중앙도서관 선호 장르, (2) 인기 키워드, (3) 최근 6개월 신간, (4) 최근 3년 베스트셀러 데이터를 기반으로 크롤링하여 도서를 선정합니다.
2. 결과 병합
- 수집된 데이터를 하나의 추천 목록으로 통합합니다.
3. 중복 도서 처리
- ISBN을 기준으로 중복된 도서를 제거합니다.
4. 권수 조정
- 권수가 8권 이상인 경우 8권으로 제한합니다.
5. 추천 도서 수 맞추기
- 권수가 부족하면 추가 도서를 선정하여 총 권수를 맞춥니다.
6. CSV 파일 저장
- 최종 추천 목록을 CSV 파일로 저장합니다.
### 4. 실행화면
