퍼스널 컬러 데이터 수집 (2) -크롤 코드 구현-  코드 설명이 프로젝트의 크롤링 코드는 각 퍼스널컬러 유형에 해당하는 이미지 데이터를 검색하고, 다운로드하는 과정으로 구성되어 있습니다. 기본적으로 데이터셋은 Cashe로 구성되어 있으며, Cashe의 리스트는 이전 게시글에 라벨링 된 연애인들의 데이터들입니다.이전 게시글을 참고하시기 바랍니다. cashe = [spring, summer, autumn, winter]season = ['spring', 'summer', 'autumn', 'winter']save_base_dir = '/Users/dongdong_JH/Downloads'먼저, 크롤링할 퍼스널컬러 데이터를 분류하기 위해 cashe 리스트에 각각의 계절(봄, 여름, 가을, 겨울)에 해당하는 컬..

퍼스널 컬러 데이터 수집 (1) 계획 및 설정 프로젝트 개요퍼스널컬러는 개인의 피부 톤, 눈동자 색, 머리카락 색과 조화를 이루는 색상을 분석하는 개념입니다. 이를 활용하면 자신에게 어울리는 색상을 찾을 수 있으며, 패션, 뷰티, 디자인 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.이번 프로젝트에서는 퍼스널컬러 유형(봄, 여름, 가을, 겨울)에 맞는 이미지 데이터를 Google 이미지에서 자동으로 수집하는 크롤링 시스템을 구축하였습니다. 이를 통해 다양한 퍼스널컬러의 시각적 데이터를 확보하고 분석할 수 있었습니다. 데이터 수집을 하기 위해 먼저 라벨링 된 데이터를 찾았습니다.하지만 퍼스널 컬러는 조도에 영향을 많이 받기도 하며 전문적인 판단이 필요하기 때문에 정확한 라벨링 된 데이터는 존재하지 않았습니다. 이..

이전 게시글에서는 데이터 수집을 위한 사이트를 선정했습니다. 이제 프로젝트의 중간 과정들을 데이터 수집 역할 입장에서 소개하겠습니다. 이 프로젝트의 목적은 영화 추천 알고리즘을 개발하기 위해 필요한 데이터를 수집하는 것입니다. 특히, 영화의 감독 정보와 줄거리를 수집하여, 이를 기반으로 사용자에게 맞춤형 영화를 추천하는 시스템을 구축하는 것이 최종 목표입니다.  사용한 기술 스택Python: 주요 프로그래밍 언어Pandas: 데이터 처리 및 저장 Selenium: 웹 자동화 및 크롤링 BeautifulSoup: HTML 파싱 Requests: 웹 페이지 요청 UserAgent: 헤더 설정을 통한 크롤링 방지 우회  3. 데이터 수집 과정 (1) 데이터 준비 먼저, 크롤링할 영화 제목이 포함된 CSV 파일..

영화 추천 알고리즘 시스템 데이터 수집영화 추천 시스템을 구축하기 위한 데이터 수집 절차는 다음과 같습니다:   1. 목적 정의: 크롤링을 통해 얻고자 하는 목표를 명확히 설정합니다. 2. 데이터 선택: 수집할 데이터의 종류와 범위를 결정합니다. 3. 사이트 선정: 데이터를 수집할 웹사이트를 선정합니다. 4. 방법론 설계: 크롤링 방법, 도구, 주기 등을 설계합니다. 5. 법적 검토: 데이터 수집에 대한 법적 문제를 검토합니다. 데이터 크롤링 전략 수집.1. 데이터 수집 할 대상 정하기 및 목표._목적 정의, 데이터 선택_  목적 정의 및 데이터 선택: 어떤 데이터를 어떻게 수집할지, 그리고 그 이유를 명확히 계획합니다  현재 보유한 영화 데이터 예시:Movies.csvRatings.csv   가정: 영..