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코사인 유사도에 기반한 외식업체의 추천시스템연구
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2022 경영정보관련학회 춘계통합학술대회 (2022.06)바로가기
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- 페이지
- pp.480-481
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- 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
키워드
코사인 유사도 추천 서비스 외식 서비스 협업필터링저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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