데이터베이스 연구회지(SIGDB)
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| 한글제목(Korean Title) |
텍스트 마이닝과 태깅 시스템을 활용한 사용자 맞춤 맛집 추천 플랫폼 |
| 영문제목(English Title) |
Personalized Restaurants Recommendation Service Platform using Text Mining and Tagging System |
| 저자(Author) |
이남기
박태용
양상훈
김진영
강민수
이상준
Namkee Lee
Taeyong Park
Sanghoon Yang
Jinyoung Kim
Minsu Kang
Sangjun Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 31 NO. 02 PP. 0058 ~ 0069 (2015. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
인터넷 콘텐츠 등을 통해 범람하는 정보에도 불구하고 자신의 기호에 꼭 들어맞는 맛집을 결정하기 위해 여전히 많은 사람이 상당한 시간과 노력을 쏟고 있다. 소셜 네트워크 서비스와 블로그 등의 검색결과만 믿고 선뜻 방문하기가 결코 쉽지 않고 자신의 취향과 위치, 주머니 사정까지 종합적인 것을 고려하면 갈만한 곳이 마땅치 않기 때문이다. 이러한 현 세태에 착안하여, 본 논문은 사용자의 기호에 맞춤화된 맛집을 검색하여 결과를 제공하는 플랫폼을 제안한다. 제안 시스템은 인터넷 콘텐츠를 수집하고 콘텐츠 내의 단어들을 형태소 분석기를 이용하여 특성을 분석한 뒤 ‘특징사전’을 구축하며 텍스트 마이닝 기법과 맛집의 대표 특징 단어들을 선별한 뒤 사용자가 원하는 특징을 선택하여 사용자에게 맞춤화가 된 맛집을 추천해주는 방법을 제공한다.
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영문내용
(English Abstract) |
Many people spend a lot of time to find a famous restaurant even though they can search on the Internet. Nowaday some people creates social media to attract business customers. So it is possible to get false information in social media. It is not easy to find a suitable restaurant that provides dishes suited their taste. To solve this problem, we propose a recommendation platform that provides a list of personalized restaurants. First, after crawling internet contents, the system analyzes their character using morphological analyzer and makes 'character dictionary'. The proposed system selects characteristic of words for each restaurant. Finally, when users choose characteristic of words, the proposed system provides list of restaurants suitable for the features
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| 키워드(Keyword) |
텍스트 마이닝
태깅 시스템
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