취준생을 위한 개인화된 알고리즘 문제 및 깃허브 저장소 추천

소개

코딩 테스트와 포트폴리오 준비를 어려워하는 예비 개발자를 대상으로 사용자 수준과 기호를 고려하여 알고리즘 문제와 깃허브 레포를 추천한다.

파일 설명

crawling

설명: 크롤링용 코드로 각각 문제, 유저, interaction, 크롤링된 파일을 업데이트

• log 폴더와 파일을 자동 생성

주의:

• interaction에는 유저 데이터, 업데이트에는 유저와 interaction 데이터 필요

data_manager

설명: 크롤링 후의 데이터를 학습에 사용되도록 처리

• change_data.py를 실행해서 크롤링한 raw_data를 모델에 입력되는 processed_data로 변경

주의:

• setting.yaml에서 raw_data_folder_path 파일 생성과 그 파일 내에 user_data_file, item_data_file, inter_data_file 파일 필요

mysql

설명: 처리된 데이터를 MySQL로 업로드

• setting.yaml의 host, port, user, password로 DB에 접속 (password는 직접 입력)
• 각 table에 대하여 insert_file_list를 사용하여 프로젝트 생성

주의:

• setting.yaml에 data_path의 이름을 가지는 폴더 생성 필요
• 처음으로 사용시 create_db, create_table을 True로 설정 후 사용, 다음 실행에는 False로 설정
• insert_table_name과 insert_file_list의 값은 위치에 맞게 입력 (현제 yaml 파일에서의 예: insert_file_list의 첫 데이터는 problem table에 입력)
• insert_table_name은 수정 필요 X

fast-api

설명: fast-api을 설정

• 이미 inference된 모델을 불러와서 유저의 요청이 들어오면 빠르게 추천 문제 출력
• MySQL 서버에 접속하여 빠르게 기본 데이터 출력

주의:

• data 파일에 필요 파일, model에는 .pt 파일 추가 필요