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초록

영어

Recent developments in ICT technology have increased interest in the care and health of pets such as dogs and cats. In this paper, cluster analysis was performed based on the component data of pet food to be used in various fields of the pet industry. For cluster analysis, the similarity was analyzed by analyzing the correlation between components of 300 dogs and cats in the market. In this paper, clustering techniques such as Hierarchical, K-Means, Partitioning around medoids (PAM), Density-based, Mean-Shift are clustered and analyzed. We also propose a personalized recommendation system for pets. The results of this paper can be used for personalized services such as feed recommendation system for pets.

한국어

ICT 기술 발전으로 강아지와 고양이등 반려동물 돌보기와 건강에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 반려동물 산업의 다양한 분야에 활용될 수 있도록 반려동물 사료의 성분 데이터를 기반으로 군집분석을 수행하고 적합 한 서비스에 대해 고찰한다. 군집분석을 위해 시중에서 유통되고 있는 300여 개의 강아지 및 고양이 펫푸드를 대상으로 성분별 상관관계를 분석하여 유사성을 측정하며, Hierarchical, K-Means, Partitioning around medoids(PAM), Density-based, Mean-Shift 등의 다양한 클러스터링 기법을 활용하여 군집화 하여 분석한다. 또한 반려동물의 개인 화 추천시스템도 제안한다. 본 논문의 연구 결과는 반려동물을 대상으로 한 사료 추천시스템 등의 맞춤형 개인화 서비스 에 활용할 수 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 추천시스템(Recommendation System)
2.2 차원축소(Dimensionality Reduction)
2.3 군집분석(Cluster Analysis)
3. 반려동물 개인화 추천 시스템
4. 제안 유사성 측정 방법
4.1 사료 데이터 분석
4.2 유사성 측정 방법
5. 실험 결과
5.1 데이터 준비
5.2 정규화
5.3 군집분석 결과
6. 결론
REFERENCES

키워드

빅데이터 군집분석 반려동물 애완동물사료 추천시스템 유사성측정 Big data Cluster Analysis Pet PET food Recommendation system Similarity measure

저자

• 김삼택 [ Sam-Taek Kim | 우송대학교 IT융합학부 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물