About the project

'핫플레이스'로 떠오르기 시작하는 지역을 소개하는 서비스인 '인싸이트'를 개발한다. 이 서비스에서는 핫플레이스를 소개하되, 지금 당장이 아니라 앞으로 핫해질 것이라 예상되는 지역들을 발굴하여 먼저 알려주는 트렌드 예측 서비스를 지향한다.

Purpose of the project

이 프로젝트를 통해 이루고자 하는 기술적 학습목표는 다음과 같다.

• Selenium을 통해 SNS 데이터를 크롤링하고, 여기에서 얻은 데이터를 목적에 맞게 분류해 Elastic Search에 넣는다
  
• Spring Boot로 데이터의 크롤링과 제어할 수 있도록 프로그래밍
  
• 지도 정보를
  
• 구글 차트로 구현될 수 있도록 자바 언어로 프로그래밍
  
• 데이터를 워드클라우드로 핫플레이스 시각화하기
  

Implications of the project

핫플레이스를 정의하기 위해 우선 다방면의 트렌드 세팅에 큰 영향을 미치는 인플루언서(influencers)를 선정한다. 이들이 사고 입는 것이 잇템이 되듯 이들이 가는 곳이 핫플레레이스가 되는 경향을 반영하기 위함이다. 이를 위해 트렌드에 민감한 사람들이 주로 이용하고 트렌드에 커다란 영향을 미치는 매체로 평가받는 SNS 인스타그램에 주목하고, 그 중에서도 패션분야의 트렌드 세터라고 불리는 사람들의 패션 정보를 소개하는 '하트잇(heart.it)'의 계정을 활용하기로 한다. 구체적으로는, 하트잇이 팔로우하는 180여명의 팔로잉 계정에 들어가, 특정기간 그들이 움직인 동선을 체크하여 장소정보를 크롤링하고 이를 지도 위에 시각화해 나타낸다.

Development Environment

Window 10
Eclipse Java EE IDE for Web Developers Version: Photon Release (4.8.0)
Visual Studio Code(1.38.0)
Elastic Search

Built with

* RDBMS : Oracle
* NoSQL : Elastic Search7.1.1 
* Back End Development Languages : Java / SQL
* Front End Development Language : Java Script / HTML / CSS
* Libraries : Maven(Lombok, Jsoup1.12.1) / Google Chart / Any Chart / Kakao Map api
* Framework : Bootstrap / Spring Boot2.19
* Tools : Eclipse / Visual Studio Code / Kibana / PostMan / GitHub / SourceTree / ER Master / Oven
* Additional technical set : Axios

Authors

• 강민웅: 강민웅의 깃헙
• 김수경: 김수경의 깃헙
• 김웅태: 김웅태의 깃헙
• 김종성: 김종성의 깃헙
• 최성국: 최성국의 깃헙

Images

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