- 영문명
- Personalized Recipe Recommendation Service based on Food2Vec
- 발행기관
- 한국IT서비스학회
- 저자명
- 조수필 최윤종 문혜영 장우정 김미경 임현일 안창모 서지윤 유재원 손종수
- 간행물 정보
- 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2021 추계학술대회, 705~708쪽, 전체 4쪽
- 주제분류
- 경제경영 > 경영학
- 파일형태
- 발행일자
- 2021.11.17

국문 초록
최근, 요리 레시피를 공유하는 커뮤니티 및 영상 컨텐츠 시장이 지속적으로 성장함과 동시에 코로나19 이후 가정에서 직접 요리를 하는 인구 수가 크게 증가하면서, 원하는 레시피를 검색하여직접 요리를 하는 방법이 더욱 보편화되고 있다. 하지만, 다양한 레시피 중에서 각 유저가 가장좋아할 만한 요리를 선별하여 맞춤 추천하는 서비스는 제공되지 못하고 있다. 본 논문에서는 식품및 레시피 간의 유사도를 분석할 수 있는 Food2Vec 기법을 활용하여 레시피를 추천하는 서비스를 소개한다. 본 서비스는 요리를 하려는 유저의 특성과 레시피의 특성을 동시에 고려함으로써, 각 유저 별로 개인화된 레시피를 추천할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서 소개하는 서비스는약 1300여 종의 레시피를 추천할 수 있으며, 향후 실 서비스 적용을 통해 비대면 레시피 추천 서비스로 활용될 것으로 기대한다.
영문 초록
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