TIL46 본 캠프 26일차 TIL 오늘 공부한 내용영상 플랫폼 별 추천 알고리즘 구성 및 특징 각 플랫폼의 추천 알고리즘은 유사한 기본 원칙을 따르지만, 디테일하게 보면 차별화된 접근 방식을 가지고 있습니다. 각 플랫폼의 고유한 차별화 요소와 이를 어떻게 활용하는지 설명해 보겠습니다.1. YouTube YouTube의 추천 알고리즘은 다음과 같은 요소들을 고려하여 작동합니다.주요 요소:사용자 참여: 시청 시간, 클릭, 댓글, 좋아요 및 공유 등의 사용자 활동을 분석하여 사용자의 선호 콘텐츠를 파악.비디오 메타데이터: 제목, 설명, 태그, 썸네일 등의 비디오 메타데이터를 분석하여 관련 콘텐츠를 추천.개인 정보 수집: 사용자의 시청 기록, 검색 기록, 구독 정보 등을 기반으로 맞춤형 추천을 제공합니다.세션 시간: 사용자가 플랫폼에서 보내는 .. 2024. 7. 19. 본 캠프 25일차 TIL 오늘 배운 것API를 사용해야하는 이유웹 크롤링은 정보 제공자에게 허가를 받지않은 위법성 기술이라 사용을 할때 고려해야 할 요인이 많다.API를 이용한 자료조사는 정보제공자가 가입자에게 일정량의 정보를 서버를 통해 전달해주고 전달받는 방식이다 HTTP 호출과 API 호출의 차이목적:HTTP 호출: 일반적인 웹 페이지나 리소스 요청에 사용됩니다.API 호출: 특정 기능이나 데이터에 접근하기 위해 사용됩니다.응답 형식:HTTP 호출: 주로 HTML, CSS, JavaScript 등의 웹 문서를 반환합니다.API 호출: 대부분 JSON이나 XML 같은 구조화된 데이터 형식으로 응답합니다. API 활용해보기NEWS API쿼리 스트링 방식URL의 뒤에 입력 데이터를 함께 제공하는 가장 단순한 데이터 전달 방법ur.. 2024. 7. 19. 본 캠프 24일차 TIL 오늘 배운 것데이터 분석가가 크롤링을 배워야 하는 이유다양한 데이터 소스를 수집 및 맞춤형 데이터셋을 구축하는데 도움이 될 수 있으며비정형 데이터를 구조화 할 수 있는 능력을 기를 수 있으며 자동화 및 비용 절감의 장점이 있기 때문이다. Requests의 사용법import requestsr = requests.get('https://www.naver.com')print(r.text) Requests를 사용하여 불러온 naver의 정보 BeautifulSoup4 사용법import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupr = requests.get('https://zdnet.co.kr/newskey/?lstcode=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5.. 2024. 7. 17. 본 캠프 23일차 TIL 자료 구조 1. Array (배열)동일한 타입의 데이터들을 저장하며 고정된 크기를 가지고 있다.인덱싱 되어 있어 인덱스 번호로 데이터에 접근 할 수 있다.평가: 가장 기본적인 자료 구조형으로, 고정된 크기의 연속된 메모리 블록에 데이터를 저장합니다. 인덱스를 통해 빠르게 접근할 수 있습니다. 비유: 박스 안에 물건을 하나씩 차례로 넣고, 인덱스라는 번호를 통해 원하는 물건을 빠르게 꺼내 사용할 수 있는 서랍장과 같 배열명 > A → 1, 2, 3 0 1 2 배열의 크기 > 3 ┘ 2. Linked List (연결 리스트)각 데이터의 시퀀스가 순서로 연결되어 있는 구조동적인 데이터 추가 및 삭제에 유리하다.평가: 동적으로 크기를 조절할 수 있.. 2024. 7. 16. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 12 다음
