식생활 디저트 카페 선택속성을 활용한 토픽맵 키워드 추출 기법과 와이드 딥러닝 기반의 추천 시스템 (A Topic Map Keyword Extraction Technique Using Dietary Dessert Cafe Selection Attributes and a Recommendation System Based on Wide Deep Learning)

서지정보

· 발행기관 : 융복합지식학회
· 수록지 정보 : 융복합지식학회논문지 / 9권 / 2호 / 11 ~ 24페이지
· 저자명 : 유경미, 문석재, 류기환

초록

본 논문에서는 식생활 라이프스타일과 선택속성을 파악하여 디저트를 추천해주는 시스템을 제안하고자 한다. 그리고 식생활 라이프스타일과 디저트 카페 선택속성의 연관성을 분석, 매핑하여 실질적인 정보를 제공하며 기존 추천 애플리케이션 획일성에서 벗어나 흥미를 유발시키고 소비자 개인에 맞는 디저트를 본 논문에서는 식생활 라이프스타일이 디저트 카페 선택속성에 어떠한 영향을 주는지에 대해 4가지로 분석하였다. 이는 소셜미디어상의 디저트 데이터를 수집하여 토픽맵에 적용하고 식생활 라이프스타일 유형, 디저트 카페 선택속성 유형을 연결한다. 또한, 토픽맵과 와이드 딥러닝을 이용한 키워드 추출을 활용한 디저트 추천이 가능하게 하였다. 이러한 점은 IT 산업이 발전함에 따라 애플리케이션의 중요도가 커지고 있기 때문에 식생활 라이프스타일 유형과 디저트 카페 속성에 따라 외식 소비자들은 자신의 성향을 표현하는 방법으로 발전해가고 개인이 선호하는 취향 및 식생활 라이프스타일에 따라 소비유형이 차별화되고 있다.

영어초록

In this paper, we propose a system that recommends desserts by grasping dietary lifestyle and selection attributes. In addition, the relationship between dietary lifestyle and dessert cafe selection attributes is analyzed and mapped to provide practical information. In this paper, the dietary lifestyle is related to the dessert cafe selection attribute to induce interest and to induce interest outside of the existing recommended application uniformity. Four kinds of analyzes were made on how it affects. It collects dessert data on social media and applies it to the topic map, and connects the dietary lifestyle type and the dessert cafe selection attribute type. In addition, it is possible to recommend desserts using a topic map-based keyword extraction technique and wide deep learning. This is because the importance of applications is increasing as the IT industry develops, and according to the type of dietary lifestyle and the properties of dessert cafes, eating out consumers develop as a way to express their disposition, and according to personal preference and dietary lifestyle. Different types of consumption are different.

참고자료

· 없음