youtube-video-recommender

Overview

• 임의의 영상을 분석하여 내용 상 유사한 유튜브 영상을 추천해 주는 모듈
• 영상에서 태그를 추출하고, 각 태그를 워드 벡터화한 후 전부 합쳐 비디오 벡터 생성, 각 비디오 벡터 간의 유사도 분석
• 경희대학교 컴퓨터공학과 캡스톤디자인1 프로젝트(Team Profit-Hunter)
• 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 수록 (pp.1495-1497)
• KCC2020 학부생논문 부문 장려상 수상

Demo Guideline

1. Clone this repo
2. Set file paths on src/esot3ria/inference_pb.py
3. Run inference_pb.py

Requirements

• Numpy
• Tensorflow 1.x
• Gensim

Details

• 샘플 모델은 Youtube 8M 2nd Dataset(1/10 Scaled)으로 학습됨
• 영상 추천은 Youtube 8M 3rd Dataset의 Validation data로 진행됨
• 입력할 영상은 mediapipe를 이용해 사전에 피쳐맵(.pb) 형태로 변환 필요 (src/esot3ria/feauremaps 아래 예시)
• 워드 벡터 모델(tag_vectors.model), 비디오 벡터 모델(video_vectors.model) 각각 사용
• 비디오 벡터의 구체적인 연산 방법은 소논문 및 보고서 참조

Experiment Examples