Youtube_Comment_Web

✅ 주제 : 유튜브 인기급상승 댓글 분석을 통한 시각화 및 키워드 제공

✅ 프로젝트 개요

🎈 프로젝트 내용

네이버 실시간 검색어 기능이 사라진 현재, 사람들이 가장 많이 사용한다고 할 수 있는 유튜브 기반 인기 급상승 영상에 달린 댓글을 통해 영상 카테고리별 단어 사용 실태와 영상별 키워드를 추출해낸 프로젝트입니다.

🎈 프로젝트 기간

23.04.27 ~ 23.05.05

🎈 팀원

이름	역할
김상희	크롤러, 프론트
김태준	크롤러, 벡엔드
박경모	크롤러, 백엔드
임형우	크롤러, 벡엔드
이하윤	크롤러, 프론트

✅ 프로그램 실행 방법

1. clone 명령어로 해당 폴더 복제

git clone https://github.com/TAEJUN1293/Youtube_Comment_Web.git

2. 가상환경 생성 및 활성화

$ py -m venv project-name
$ project-name\Scripts\activate.bat 

3. 폴더 이동 및 서버실행

$ cd youtube_comment_web 
$ python manage.py runserver

✅ 프로젝트 진행과정

🎈 Crawling

인기 급상승 채널 중 카테고리(최신, 음악, 게임, 영화) 에 한해 올라와 있는 모든 영상들의 데이터 크롤링 및 json으로 가공

< raw data > 크롤링 실행 결과

   category : [최신, 음악, 게임, 영화]
   title : 영상별 제목
   img_url : 영상별 썸네일 이미지
   count_of_views : 영상별 조회수
   url : 영상별 url 
   count_of_comments : 영상별 전체 댓글수
   comments_all : 영상별 크롤링한 전체 댓글 리스트
   scrap_count : 영상별 크롤링한 샘플 댓글수
   comments : 영상별 상위 댓글 30개
   word_frequency : 영상별 크롤링한 댓글 중 모든 키워드 빈도수 
   keyword : 영상별 크롤링한 댓글 중 키워드 상위 30개
   video_id : 영상별 unique id
  

< json_data > 데이터베이스에 저장할 수 있는 포맷으로 가공한 데이터

   comment : 	{ video_id : [comments], }
   keyword : 	{ video_id : "keyword", }
     video : 	{ video_id : [ thumbnail_url, title, url, count_of_view, count_of_comment ], }

🎈 데이터 모델링 & ERD

🎈 DB에 데이터 적재 과정

✅ 구현한 웹사이트

✅ DB에 적재된 데이터 (확인)