Project-WorldCloud(Update UI and Add features for hackathon)

프로젝트 개요

• 원하는 키워드에 관련된 하루의 뉴스들의 주요 키워드를 추출하여 하나의 워드 클라우드로 만들어주는 웹 서비스
• LDA 모델을 이용하여 크롤링한 뉴스에 대한 최적의 토픽 개수를 기반으로 얻은 키워드를 이용한 워드 클라우드 생성기

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참여 인원

Back-end : 권덕재(B989003, 스프링 프레임워크를 이용한 웹 개발 및 프론트엔드, 크롤링 보조)

Front-end : 이승호(B989037, html5, css3, javascript를 이용한 UI 개발 및 백엔드, 크롤링 보조)

Crawling : 김기현(B989009, python을 이용한 크롤링을 비롯한 전처리 및 백엔드, 프론트엔드 보조)

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목차

• 사용 방법
• 실행 화면과 기능 설명
• 워드 클라우드 생성 관련 알고리즘 설명

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사용 방법

• jdk 11, 스프링 프레임워크 2.7.15 버전으로 작성되었으며 웹 크롤링을 위한 추가적인 파이썬 라이브러리 설치가 필요함
• 윈도우 환경 기준으로 C:\ 위치에 dataCampus.zip 파일을 압축 해제하고 inputdata.zip 및 outputdata.zip 파일은 C:\dataCampus\ 디렉터리 압축 해제해야 함
  • 윈도우 환경이 아닌 경우에 경로 관련 코드를 수정해야 함
• 위의 과정을 끝냈다면 추가적인 파이썬 라이브러리 설치를 위해 cmd 창에 다음과 같은 명령어를 반복한다.
  • python C:\dataCampus\python\generateWordCloud.py
• generateWordCloud.py의 경우 실행을 위한 매개변수가 입력되지 않는 경우 오류가 발생하며 종료되도록 구현했음.
  • 따라서 "Usage: python wordCloud.py <detail_keyword> "와 같은 문구와 함께 종료되면 필요한 파이썬 라이브러리 설치가 완료된 것임.
• 위의 과정까지 모두 끝마쳤으면 C:\dataCampus\worldCloud의 build.gradle을 intelliJ에서 Open as Project로 실행하여 WorldCloudApplcation.java를 실행하게 되면 스프링 프레임워크에 의해 실행한 컴퓨터가 서버가 되어 localhost:8080
  혹은 현재 ip 주소(cmd 창에서 ipconfig 명령어로 확인 가능):8080에 접속하게 되면 welcome page가 나오게 되며 서비스를 이용할 수 있음.

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실행 화면과 기능 설명

무료 부트스트랩 템플릿을 참고하여 기존 WorldCloud 프로젝트의 UI를 수정하였습니다.

Welcome page의 맨 위의 화면입니다. 시작하기 버튼을 누르면 다음과 같이 대주제를 선택할 수 있는 창으로 넘어가게 됩니다.

 

Welcome page의 중간 화면입니다. 해당 프로젝트의 간단한 설명을 적어놓았습니다.

 

Welcome page의 맨 아래 화면입니다. 해당 기능은 아직 구현하지 않았으며 추후에 기회가 생긴다면 수정할 예정입니다.

 

대주제 선택 화면입니다. 기존의 UI와 다르게 2줄로 나열하였으며 훨씬 깔끔해진 것을 확인할 수 있습니다. 대주제를 선택하게 되면 예시로 사회를 선택한 다음과 같이 소주제와 원하는 날짜를 선택할 수 있는 창으로 넘어가게 됩니다.

 

소주제 선택 화면입니다. 워드 클라우드 생성 버튼을 누르면 잠시만 기다려주세요 옆에 3개의 서로 다른 작은 원이 움직이다가 generateWordCloud.py에 의해 워드 클라우드 및 pyLDAvis가 html 파일로 특정 디렉터리에 생성된 후에 예시로 사회일반을 선택한 다음과 같이 해당 워드 클라우드를 보여줍니다.

 

마지막 결과 화면입니다. 전체 뉴스 기사 보러가기 버튼을 누르게 된다면 워드 클라우드 제작에 활용한 뉴스 기사들의 원문들을 확인할 수 있는 기능과 더 알아보고 싶은 키워드 등을 아래 검색창에 입력하고 오른쪽의 버튼을 누르게 된다면 바로 네이버 검색 결과를 보여주도록 기능을 추가하였습니다.

 

뉴스 크롤링은 다음뉴스의 세부 페이지에서 진행되는데 이 때 선택한 날짜에 올라온 뉴스가 1개도 없거나 예상치 못한 오류가 발생하면 위과 같이 Error page로 이동하게 됩니다.

 

키워드 분석 결과 확인하러 가기 버튼을 누르면 아래와 같이 토픽 별 키워드의 빈도수를 확인할 수 있는 pyLDAvis 파일을 볼 수 있습니다.

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워드 클라우드 생성 관련 알고리즘 설명

• generateWordCloud.py는 앞서 설명했듯이 매개변수로 <detail_keyword> 를 받습니다.
• 이 때 해당 뉴스들을 크롤링한 후 txt 파일로 변환하여 inputdata 디렉터리에 필요한 새로운 디렉터리를 생성합니다.
  • 가 오늘 날짜가 아니며 생성한 디렉터리가 이미 존재한 경우 크롤링한 뉴스의 개수와 해당 디렉터리에 존재하는 txt 파일의 개수가 같다면 이미 outputdata 디렉터리에 워드 클라우드가 존재하며 새로운 뉴스가 작성되지 않은 상태이므로 generateWordCloud.py를 종료한 후에 이미 존재하는 워드 클라우드를 result.html에 표시하게 됩니다.
  • 위의 조건을 만족하지 않는 경우 새로운 워드 클라우드를 생성하기 위해 다음 과정을 진행합니다.
    • 가 오늘 날짜인 경우 새로운 뉴스가 언제 올라올지 알 수 없으므로 매번 요청할 때마다 새로운 워드 클라우드를 생성합니다.
• 모든 뉴스가 txt 파일로 저장되었다면 한글을 제외하여 모두 제거한 후에 konlpy 라이브러리를 사용하여 모든 한글 키워드를 추출합니다.
• 이후 for문을 통해 LDA 모델을 생성해가며 최적의 토픽 개수를 찾기 위해 Coherence Score를 비교하여 가장 높은 점수를 받은 토픽 개수를 기반으로 추출된 키워드들로 만든 워드 클라우드와 pyLDAvis 파일을 outputdata 디렉터리에 저장합니다.

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기타 사항

• 사용언어 및 개발환경 :
• GitHub 및 코드 확인 : https://github.com/juintination/Project-WorldCloud

GitHub - juintination/Project-WorldCloud: Implementation of Word cloud generator using keywords obtained based on the optimal nu

참고

• 명령어 설명 규칙

제2장 명령어 설명 규칙

• UI 수정을 위해 참고한 무료 부트스트랩 템플릿

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