지저분한 메일함 📨 !! 뭘 지워야 할지 감이 안 오시죠?
RDCE를 통해 내가 어떤 주제에 관심 있는지, 나를 귀찮게 하는 메일은 누구인지, 지워야할 메일은 누구인지 알 수 있어요!!
그리고 하나의 중요한 사실! 메일 한개당 발생하는 탄소의 양은 4g이라고 합니다. 메일이 하나둘씩 모이게 되면 어마어마한 탄소가 배출이 되겠죠?
우리 모두 지구를 위한 메일 지우기를 시작으로 작은 실천을 합시다.
🌳 RDCE를 통해 나의 메일을 분석하고 디지털 탄소 배출 절감을 실천해보세요 🌳
메일 왼쪽 아래의 환경설정 > POP3 / IMAP 설정 > IMAP / SMTP 설정 탭에서 IMAP/SMTP 사용 옵션을 사용함으로 설정
오른쪽 상단에서 설정 설정 다음 모든 설정 보기 클릭 > 전달 및 POP/IMAP 탭 클릭 > 'IMAP 액세스' 섹션에서 IMAP 사용 선택 > 변경사항 저장 클릭
메일 왼쪽 아래의 환경설정 > IMAP/POP3 설정에서 사용 여부 설정
Text-mining을 통해 메일을 분석해요!
- 나에게 가장 메일을 많이 보내는 사람은??
- 메일함에서 읽은 메일은? 안읽은 메일은?
- 내 메일함의 주요 키워드는?
- 삭제하면 좋을 메일들은?
(10월 중 개발 예정)
(aws는 현재 도메인 문제로 닫아놓았습니다! 추후에 오픈하겠습니다. )
Imap서버에서 메일을 읽어온 후, DataFrame 생성
사전에 준비된 데이터로 나이브베이즈 모델 생성
생성 모델에 사용자 데이터 적용, 결과 해석 후 삭제 추천 메일 추출
Python version : 3.9.13
패키지
pip install fastapi
pip install "uvicorn[standard]"
패키지
pip install numpy
pip install pandas
pip install gensim
pip install sklearn
pip install konlpy
pip install openpyxl
-- requirements.txt를 통해 다운 받을 수 있습니다!