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먼저 kakao developers 페이지로 접속한다.
기존의 카카오톡 계정으로 로그인이 가능하다.
로그인한 후에 앱을 생성한다.
앱이름을 정하고, 사진도 업로드 가능하다.
link 라는 이름으로 앱을 생성했다.
링크 전송을 위해서는 Javascript 키만 있으면 된다.
Javascript 키를 잘 확인한다.
그리고 개발가이드 페이지로 이동한다.
Javascript 개발가이드에서 카카오링크를 선택한다.
우측에 내용을 확인하면, 페이지에 붙여 넣을 코드를 보여준다.
먼저 header 부분에 카카오 스크립트를 넣어준다.
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<script src= "//developers.kakao.com/sdk/js/kakao.min.js" ></script> |
그리고 body 안에 (버튼을 넣어둘 위치에) 버튼을 생성한다.
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<a id= "kakao-link-btn" href= "javascript:sendLink()" > <img src= "//developers.kakao.com/assets/img/about/logos/kakaolink/kakaolink_btn_medium.png" /> </a> |
그리고 하단부에 링크를 클릭했을 때 동작하는 스크립트를 넣어준다.
이때 아까 확인한 javascript 키를 넣어준다.
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<script type= 'text/javascript' > //<![CDATA[ // // 사용할 앱의 JavaScript 키를 설정해 주세요. Kakao.init( 'YOUR APP KEY' ); // // 카카오링크 버튼을 생성합니다. 처음 한번만 호출하면 됩니다. Kakao.Link.createDefaultButton({ container: '#kakao-link-btn' , objectType: 'feed' , content: { title: '딸기 치즈 케익' , description: '#케익 #딸기 #삼평동 #카페 #분위기 #소개팅' , imageUrl: 'http://mud-kage.kakao.co.kr/dn/Q2iNx/btqgeRgV54P/VLdBs9cvyn8BJXB3o7N8UK/kakaolink40_original.png' , link: { } }, social: { likeCount: 286, commentCount: 45, sharedCount: 845 }, buttons: [ { title: '웹으로 보기' , link: { } }, { title: '앱으로 보기' , link: { } } ] }); //]]> </script> |
여기에서 페이지의 제목, 설명, 이동할 링크, 대표이미지 등등을 설정할 수 있다.
데모페이지로 이동해서, 실제 어떻게 동작하는지 확인한다.
PC용 카카오톡에서도 사용가능하다.
https://developers.kakao.com/docs/js/demos/link-v2-send-default-feed
카카오톡 버튼을 클릭하면, 공유하기 팝업이 생성된다. (모바일의 경우는 카카오톡 앱을 실행한다.)
공유할 대상을 선택하고 공유하기를 클릭하면, 채팅창으로 링크가 전달된다.
메세지 템플릿도 설정가능하기 때문에 유용하게 사용가능하다.
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이번 대회는 보다 정밀하게 사용자 개개인이 좋아할 만한 글을 예측하는 것이 목표입니다.
사용자의 과거 활동 정보를 기반으로 취향을 분석하고 모델링하여 미래 소비 결과를 예측해보는 실험입니다
이 대회를 통해 다루게 될 데이터 구성은 아래와 같습니다.
대회 참가자는 주어진 데이터로 사용자의 취향 저격 글을 예측하고 그 결과를 제출하여 성능을 확인해볼 수 있습니다.
카카오 아레나에서 세상을 즐겁게 변화시킬 기회에 도전하세요.
베이스 코드는 추후 공개됩니다.
출처 : https://arena.kakao.com/c/6
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이 대회는 더 정확한 상품 분류기를 만드는 것이 목표입니다. 상품은 최대 4개까지의 분류 값을 갖는데, 각 분류는 계층적인 구조입니다. 예를 들어 아이디 L3203227501
상품은 맛있는 제주차 3종세트 ...
인데, 이 상품의 카테고리는 아래와 같습니다.
대/중/소/세는 카테고리 분류 체계를 말하며 앞선 카테고리가 상위 카테고리입니다.
이 대회에서 다루게될 데이터는 아래와 같습니다.
대회 참가자는 주어진 데이터로 분류기를 만든 후에 평가 데이터에 대해 예측한 결과를 제출하고 결과를 확인할 수 있습니다.
데이터 구조, 제출 포맷 확인등 원활한 참가를 돕기 위해 베이스라인 솔루션을 제공하고 있습니다. github의 코드를 참고하세요.
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