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+Video vector list를 이용한 내용 기반 유튜브 영상 추천 시스템 개선안
+Research field
+Video Understanding
+Word Vectorization
+Tech Stack
+Tensorflow
+Gensim
+Django
+Vue.js
+Members
+profit_hunter
+팀명 Profit Hunter
+윤영빈(컴퓨터공학과, 2015104192)
+이태현(컴퓨터공학과, 2015104208)
+Links
+Youtube-8M Challenge
+Mediapipe
+How to run.
+필요한 라이브러리 설치
+python 3.5 ~ 3.7, node.js 12.16
+google mediapipe 설치 https://google.github.io/mediapipe/getting_started/install
+YouTube-8M feature extraction graph 설치 https://github.com/google/mediapipe/tree/master/mediapipe/examples/desktop/youtube8m (요구 사양 RAM 32GB 이상)
+2015104192/web/backend에서 requirements.txt 설치 (venv 사용 권장) -> pip install -r requirements.txt
+2015104192/web/frontend에서 package.json 설치 -> npm install
+모델 학습
+Train
+python train.py --frame_features --model=FrameLevelLogisticModel --feature_names='rgb,audio' --feature_sizes='1024,128' --train_data_pattern=/Train_데이터셋저장경로/train*.tfrecord --train_dir 2015104192/web/backend/yt8m/esot3ria/model --startnew_model --segment_labels
+Evaluation
+python eval.py --eval_data_pattern=/Eval_데이터셋저장경로/val*.tfrecord --train_dir 2015104192/web/backend/yt8m/esot3ria/model --runonce --segment_labels
+웹서버 가동
+1~6의 절차가 반드시 완료되어 있어야 합니다.
+2015104192/web/backend 디렉토리에서
+. env/bin/activate (가상환경 사용 시)
+python manage.py makemigrations
+python manage.py migrate
+python manage.py runserver
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