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저자정보
서준철 (선문대학교) 이정빈 (선문대학교) 김정동 (선문대학교) 이택 (선문대학교)
저널정보
아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange Vol.10 No.5
발행연도
2024.5
수록면
219 - 230 (12page)
DOI
http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2024.05.19

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본 연구에서는 콘텐츠 기반 필터링 방식을 사용하여 비용 대비 효과적인 기호식품 추천 알고리즘을 제안한다. 예를 들어 위스키나 와인 등 독특한 향기 또는 맛 기준으로 즐기고 좋아하는 식품을 사람들이 선택할 때 활용할 수 있는 추천 알고리즘이다. 사례 연구에서는 위스키를 대상으로 제안 알고리즘의 작동 원리를 설명한다. 먼저 제안 알고리즘은 사용자의 정량화된 맛 표현 데이터와 원하는 맛에 대한 설명 글을 입력해 데이터베이스에서 유사한 데이터 레코드 N 개를 찾는다. 검색 과정에서 상품의 가격, 품질 등급 및 유사성을 사용하여 R 값(가격 대비 편익 비율)을 계산한다. 다음으로 검색한 N 개의 이웃 상품들을 R 값에 따라 정렬하고, 최종적으로 가장 높은 R 값을 가진 상품을 추천 목록의 맨 위에 표시되도록 결과를 도출한다. 다양한 상황별 추천 시나리오를 산정하여 예산 대비 가장 선호되는 상품 옵션을 제안하는 효율성 높은 알고리즘 결과를 제시한다. 제안 추천 알고리즘의 효율성을 평가하기 위해 일반인을 대상으로 만족도 조사를 실시한 결과 추천 성공률이 70%로 나타났다. 이는 협업 필터링 방식으로 달성한 성공률 50%와 비교했을 때, 20% 더 높은 성능 개선 효과이다. 제안 방식을 통해 사람들은 더 적은 비용으로 자신의 취향과 입맛에 맞는 기호 상품을 쉽게 찾을 수 있으며, 상품 선택에 실패할 확률을 최소화할 수 있을 것이다. 제안 알고리즘은 위스키뿐만 아니라 와인 등 사람들이 좋아하는 음식이나 맛이 다른 음식을 찾는 다양한 여러 시나리오에 적용 가능하다고 판단된다.
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