Web Programming Term Project

Movie Insight (영화 평점 예측 시스템)

개요

이 프로젝트는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 영화의 평점 예측하고 상세 정보를 제공하는 웹 기반 애플리케이션입니다. TMDB와 OMDB API를 통해 영화 데이터를 수집하고, 다중 회귀 분석을 사용하여 예측을 수행합니다. 또한 HTML, CSS, JavaScript로 구성된 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

주요 기능

• TMDB API를 통한 영화 데이터 수집.
• 학습된 머신러닝 모델을 사용한 수익 예측.
• 영화 검색 및 상세 정보를 표시하는 사용자 친화적 웹 인터페이스.

사전 요구사항

다음이 시스템에 설치되어 있어야 합니다:

• Python 3.10 이상
• Node.js 20.x 이상
• MongoDB
• pip (Python 패키지 관리자)

설치 및 설정

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/Deepbluewarn/webprogramming_term_project.git
cd webprogramming_term_project

2. 백엔드 설정

a. 환경 변수 설정

두 개의 .env 파일이 필요합니다.

1. 프로젝트 루트

TMDB_API_BASE_URL=https://api.themoviedb.org/3
TMDB_API_KEY=YOUR_KEY
OMDB_API_KEY=YOUR_KEY

2. predict_model 디렉토리

MONGODB_CONNECTION_STRING=YOUR_CONNECTION_STRING

b. 가상 환경 생성

cd predict_model
python -m venv venv
source venv/bin/activate   # Linux/MacOS
venv\Scripts\activate    # Windows

c. Python 의존성 설치

pip install -r requirements.txt

4. 머신러닝 모델 학습

서버를 실행하기 전에 머신러닝 모델을 학습시키고 저장해야 합니다:

python model/index.py

이 명령어는 지정된 디렉토리에 학습된 모델 파일(lin_model.pkl)을 생성합니다. predict_model/analysis_plots에서 분석 결과를 확인할 수 있습니다.

5. Node.js 의존성 설치

다시 프로젝트의 루트 위치로 이동한 다음 아래 명령을 실행합니다.

npm install

3. 애플리케이션 실행

b. 프론트엔드 서버 시작

node app.js

애플리케이션은 http://localhost:4343에서 접근 가능합니다.

사용 방법

1. 웹 브라우저를 열고 http://localhost:4343에 접속합니다.
2. 검색창에서 제목으로 영화를 검색하고 포스터를 클릭하여 상세 페이지로 이동합니다.
3. 영화 상세 페이지에서 영화 상세 정보와 예측된 수익을 확인합니다.

향후 개선 사항

• 추가 데이터 소스 지원(Rotten Tomatoes, Google Trends 등).
• 고급 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델 개선.
• 사용자 경험을 향상시키기 위한 UI 개선.

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따릅니다.