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코사인 유사도에 기반한 외식업체의 추천시스템연구

  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2022 경영정보관련학회 춘계통합학술대회 (2022.06) 바로가기
  • 페이지
    pp.480-481
  • 저자
    박진엽, 김선주, 김병수
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A416365

원문정보

초록

한국어
최근 큐레이션 서비스가 인기를 얻고 있으며, 플랫폼 기업들은 매출 확대를 위해 큐레이션 서비스를 적극적으로 활용하고 있다. 본 연구에서는 외식업체의 데이터 기반의 추천 알고리즘을 활용하여 외식업체를 추천해주는 시스템을 개발하고자 하였다. 상호명, 평점, 카테고리, 영업시간, 리뷰 수, 해시태그의 개수를 변수로 이용하였으며, 코사인 유사도를 활용하여 추천 시스템을 구현하였다. 추천 서비시를 통해 고객들은 외식업체에 관해 탐색하는 기대 비용을 감소시킬 수 있고, 맞춤형 정보 제공으로 인한 높은 만족도를 이끌어 낼 수 있다.

목차

Abstract
서론
제안 방법
추천시스템
연구방법
데이터 수집 및 전처리
추천시스템 구현
결론
Reference

저자

  • 박진엽 [ 영남대학교 경영학과 석사과정 ]
  • 김선주 [ 영남대학교 경영학과 석사과정 ]
  • 김병수 [ 영남대학교 경영학과 부교수 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
    • 간기
      반년간
    • 수록기간
      1990~2025
    • 십진분류
      KDC 325 DDC 658