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== 개요 ==
 * [데블스캠프2016/넷째날]의 첫번째 세션 '트위터 봇 만들기' 의 연장. 원래 이때까지 하려던걸 못 끝내서 프로젝트로 선회
 * Twitter4J를 이용해 Java로 트위터 봇 만들기 프로젝트
 * KBJD는 Kawaii_Bot_to_Java_Dosue!의 약자. 뭔 소린지 모르는게 정상이니 신경 안쓰셔도 됩니다.

== 참가자 ==
 * [권준혁]
 * 오시면 받습니다만,,, 씹덕스럽게 할거라서 + 제가 자알못이라 스파게티 뷔페를 보실수도 있습니다. 일단은 혼자

== Big Picture ==
 * 웹으로 만드는 트위터 봇보다는 많은 기능을 구현하는 것이 목표
 * AWS에 올려서 잘 돌아가게 냅두는 것이 목표
 * 프밍 모르는 사람도 기본적인 건 할 수 있게 개조
 
== 세부 목표 ==
 * 멘션에 답하기 - 멘션을 자연어처리로 분석해서 알맞은 대답 하기
 * 이미지 합성해서 반환하기 - [[https://twitter.com/i_akari_daisuki 아카리다이스키]]　이런거처럼

== 관련 기술 ==
 * 트렌드 분석하기 - 트렌드 분석해서 뭔가 씨부리기
  * 트렌드 분석을 위해 사용 가능한 유명한 머신러닝 알고리즘: [https://pypi.python.org/pypi/lda LDA]
  * LDA는 주어진 문서들로부터 자동으로 topic을 찾고, 해당 topic들에 속하는 단어들을 추출해냄.
  * 자세한 설명은 Latent Dirichlet Allocation으로 검색해보면 찾을 수 있긴 하지만... 이해하기는 쉽지 않을 것으로 보임.
  * http://parkcu.com/blog/latent-dirichlet-allocation/
  * 일단 주어진 파이썬 라이브러리를 사용해보고 "음... 트위터 데이터를 이렇게 긁어서 이렇게 넣어주면 트렌드 분석이 가능하겠구나..." 정도의 느낌을 잡아보면 좋을 것 같기도 하고...
   * 오오! 감사합니다. 근데 파이썬이네요,,, 어떻게 자바랑 잘 엮던가 하던가 파이썬으로 개발을 틀던가 방법을 모색해봐야겠습니다 - [권준혁]
 * 자연언어 처리: 한국어
  * 원래 자연언어 처리 라이브러리로 유명한 것으로 [http://www.nltk.org/ nltk]라는 것이 있음
  * 하지만 이건 영어용이라 한국어에 적용하기는 쉽지 않음
  * [https://www.lucypark.kr/courses/2015-dm/text-mining.html KoNLPy]와 [https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html gensim]을 사용하는 것을 추천함
== 비고 ==
 * 프로듀서는 어디 구단의 팬이려나? 나는 강호 캣츠야!