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자료유형
학술저널
저자정보
최환석 (한밭대학교) 팽전 (한밭대학교) 이우섭 (한밭대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제2호
발행연도
2020.2
수록면
259 - 268 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.2.259

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최근 식습관 변화와 인터넷의 발전으로 앱 기반 음식주문 서비스가 생겨났고 이에 따라 배달 시장이 커지고 있다. 또한 사용자는 자신이 선호하는 대상을 쉽게 찾길 원하기 때문에 다양한 분야에 추천 시스템이 도입되고 있다. 추천시스템은 다양한 속성을 포함한 충분한 데이터가 확보되어야 안정적이며 신뢰적인 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 다양한 목적 및 상황에 맞는 추천을 제공하기 위해 데이터 속성 확장 메커니즘과 머신러닝 기반 음식점 추천시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 추천 리스트 생성을 위해 자연어 평가 기반 음식점 특징 추출 기법, K-means 기반 평가점수 유사그룹 생성기법, 선형회귀 기반 주문량 예측 기법을 제공한다. 본 논문은 Python을 기반으로 제안하는 시스템을 구현하였으며 중국 광저우 지역의 음식점 평가 데이터를 기반으로 추천목록 생성 실험을 수행하였다. 제안하는 시스템은 동적인 특징 추출로 대상의 특성을 유연하게 반영할 수 있으며, 보다 상세한 사용자의 취향 구분이 가능하다. 또한 주문량 예측결과 20% 미만의 오차를 보여 추세파악이 가능할 것으로 생각된다.
#추천시스템 #음식점 추천 #중국어 평가의견 데이터 #머신러닝 #케이-평균 #Recommender system #Restaurant recommendation #Chinese comment data #Machine learning #K-means

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안하는 머신러닝기반 음식점 추천시스템
Ⅳ. 음식점 추천시스템의 실험 및 성능 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (22)

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정인용 / 2015 / 혼합 필터링 기반의 영화 추천 시스템에 관한 연구 / 한국정보통신학회논문지 19(1):113~118 dbpia D. G. Shin / 2016 / Vector Similarity based Movie Recommend System using a Large-scale Movie Data / Proceeding of the Korea Information Science Society :1857~1859 google schola 김동주 / 2015 / 상황정보에 따른 감정상태를 이용한 음악추천 방법 / 한국컴퓨터정보학회논문지 20(10):69~76 dbpia 정지윤 / 2018 / 사용자의 음악 선호요인 분석을 통한 개인 맞춤형 음악추천모델 연구 / 디지털콘텐츠학회논문지 19(11):2041~2047 dbpia 류종민 / 2007 / 모바일 상황인식 추천맛집 서비스 개발 / 한국콘텐츠학회 논문지 7(5):138~145 dbpia

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