사용자 선호도 기반 데이터마이닝을 통한 효율적인 메뉴 추천 시스템

박병석; 강성훈; 조현우; 정영식; Byeong-Seok Park; Seong-Hun Kang; Hyun-Woo Cho; Young-Sik Jeong

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2015년 추계 학술대회

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한글제목(Korean Title)	사용자 선호도 기반 데이터마이닝을 통한 효율적인 메뉴 추천 시스템
영문제목(English Title)	An Efficient Menu Recommendation System with Data Mining on User Preference
저자(Author)	박병석 강성훈 조현우 정영식 Byeong-Seok Park Seong-Hun Kang Hyun-Woo Cho Young-Sik Jeong
원문수록처(Citation)	VOL 22 NO. 02 PP. 1549 ~ 1552 (2015. 10)
한글내용 (Korean Abstract)	최근 스마트폰을 비롯한 스마트 디바이스의 급격한 보급화가 이루어짐에 따라 추천가 시스템과 같은 개인화 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 서비스는 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 저수준의 QoS를 제공하는 정도에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 추천할 물품과 같은 객체의 기본 및 평가 정보를 텍스트 형태의 메타 정보로 나타낸다. 이러한 메타 정보 기반 필터링에 의해 주변 경로 및 취향이 고려되지 않은 결과를 사용자에게 제공하고 있다. 이에 사용자와 상호작용하여 건강이나 취향, 식사 이력, 통계 등을 고려해 메뉴를 추천해주는 최적화된 알고리즘 연구가 요구된다. 본 논문에서는 최적화된 내용 기반 필터링을 활용해 사용자의 입력 패턴과 취향을 파악하여 메뉴를 추천해주는 시스템인 UBRS을 제안하고자 한다.
영문내용 (English Abstract)
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