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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문정훈 (서울대학교) 장익훈 (서울대학교) 최영찬 (서울대학교) 김진교 (서울대학교) 박진 (농림수산식품교육문화정보원)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제40권 제5호
발행연도
2015.5
수록면
903 - 913 (11page)

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농림수산식품교육문화정보원에서는 2015년 1월부터 공공데이터 포털 서비스를 시작하였으며 포털 내에 구축된 빅데이터 기반 농식품 추천 시스템을 이용한 맞춤소비정보를 제공하고 있다. 추천시스템의 특징은 첫째, SNS오피니언마이닝, 소비자패널의 모든 구매내역 정보, 기후데이터, 도매가격 데이터와 같은 빅데이터의 성격을 가진 농식품분야의 다양한 데이터들을 이용하기 때문에 데이터 양의 관점에서 추천의 정확도를 높일 수 있다. 둘째, 추천시스템 구축 초기에는 사용자 정보 기반 추천이 어려운 한계를 극복할 수 있는 방법으로 식생활 라이프스타일과 메가트렌드 요인을 이용한 소비자 세분화방법을 사용한다. 이는 사용자 개인정보가 없는 상황에서도 다양한 식품 선호를 반영할 수 있도록 하여 추천실패율을 낯춘다. 셋째, 디리슐레-다항분포를 이용하는 추천 알고리즘을 적용하여 다양한 상황적 요인들의 선호가 반영된 농식품 추천이 가능하도록 하였다. 이 외에도 추천 농식품에 대한 SNS 맛집정보와 버즈량, 관련 식재료를 판매하는 주변 소매점 위치 및 가격정보 등 다양한 정보를 제공하여 농식품 분야 정보에 관심을 높일 수 있도록 시스템을 구현하였다.
#Agri-food #Recommendation System #Types of Consumer #Food-Related Lifestyle #Big data Analysis

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 빅데이터 기반 소비자유형별 농식품 추천시스템 분석
Ⅳ. 빅데이터 기반 소비자유형별 농식품 추천시스템 설계
Ⅴ. 빅데이터 기반 소비자유형별 농식품 추천시스템 구현
Ⅵ. 결론 및 향후 연구 방향
References

참고문헌 (36)

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1. [보고서] - EPIS / 2014 / RFP for research on agri-food public open data and development bigdata business model : 3 ~ google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 정주석 / 2011 / 자동 생성된 사용자 프로파일을 이용한 하이브리드 음식 추천 시스템 / 한국지능시스템학회 논문지 21 (5) : 609 ~ 617 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 안형준 / 2006 / 인터넷 상점에서의 내용기반 추천을 위한 상품 및 고객의 자질 추출 성능 비교 / 정보처리학회논문지D 13 (2) : 279 ~ 286 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 이세일 / 2010 / 상대적 분류 방법과 시간에 따른 평가값 보정을 적용한 협력적 필터링 기반 추천 시스템 / 한국지능시스템학회 논문지 20 (2) : 189 ~ 194 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - Y. J. Lee / 2013 / Product recommender systems using multi-model ensemble technique / J. KIISS 19 (2) : 39 ~ 54 google schola

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