이 프로젝트는 유튜브에서 제공하는 기존 카테고리가 세분화되지 않고, 사용자가 설정하지 않을 경우 기본 카테고리로 분류되는 한계를 보완하기 위해 새로운 카테고리를 생성하고, 이를 기반으로 영상을 분류하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이러한 세분화된 카테고리 분류 시스템은 유튜버와 시청자 모두에게 더 나은 콘텐츠 경험을 제공하기 위해 설계되었습니다.
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카테고리 생성: 기존 유튜브 카테고리의 한계를 극복하기 위해, 사용자 요구와 최신 트렌드를 반영한 세분화된 카테고리를 자체적으로 정의하고 작성합니다. 이러한 카테고리는 특정 콘텐츠 유형을 더욱 정확하게 반영하며, 유저의 콘텐츠 방향성을 명확히 할 수 있도록 돕습니다.
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데이터 임베딩: 영상의 제목, 태그, 설명에 포함된 해시태그 데이터를 임베딩하여, 해당 영상을 새로운 카테고리와 연관시킵니다. 이 과정에서는 BERT와 같은 임베딩 기법을 활용하여 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하고, 이를 통해 유의미한 관계를 도출합니다.
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카테고리 분류: 임베딩된 벡터 간의 코사인 유사성을 측정하여 영상을 가장 적합한 카테고리로 분류합니다. 이 방식은 고차원 공간에서의 유사성을 평가하여, 각 영상이 속할 수 있는 카테고리를 보다 정확하게 선택하는 데 기여합니다.
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목표: 이 시스템은 유입 사용자들이 자신과 유사한 범주에 속한 유튜버들을 분석하고, 그들이 제작할 콘텐츠의 방향성을 설정하는 데 도움을 주기 위한 것입니다. 이는 또한 시청자들에게 보다 일관된 콘텐츠 추천을 제공하여 사용자 경험을 향상시키는 데 기여합니다.
해당 프로젝트에서는 유튜브 영상의 카테고리를 분석하고 분류할 수 있는 API 기능이 구현되어 있습니다. API는 영상의 제목, 설명, 태그 등의 텍스트 데이터를 입력받아, 자체적으로 정의된 세분화된 카테고리 중 가장 적합한 카테고리를 자동으로 선택합니다. 이를 통해 사용자들은 간편하게 영상의 카테고리를 분류할 수 있으며, 더욱 효율적인 콘텐츠 관리를 할 수 있습니다.
GitHub 레포지토리에서 API에 대한 더 자세한 정보와 구현된 코드를 확인할 수 있습니다.
GitHub Repository: 유튜브 카테고리 분류 API
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최적의 카테고리 연관성: 새로운 유튜버들이 자신의 콘텐츠를 최적의 카테고리와 연관짓고, 해당 카테고리 내에서 성공적인 콘텐츠 전략을 수립할 수 있도록 돕습니다.
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시장 트렌드 분석: 유사한 콘텐츠를 제작하는 유튜버들을 분석하여, 시장 트렌드를 파악하고 맞춤형 콘텐츠 아이디어를 제안함으로써 사용자에게 유용한 정보를 제공합니다.
이 프로젝트는 유튜브 플랫폼에서 콘텐츠의 가시성과 관련성을 높이며, 데이터 기반의 의사 결정을 가능하게 하여, 유튜버들이 더 나은 콘텐츠를 제작하도록 지원합니다.