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저자정보
윤호민 최규완 (경희대학교)
저널정보
한국호텔외식관광경영학회 호텔경영학연구 호텔경영학연구 제29권 제1호(통권 제121호)
발행연도
2020.1
수록면
83 - 100 (18page)
DOI
10.24992/KJHT.2020.01.29.01.83.

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추천시스템이란 사용자의 성향과 기호도를 파악하여 향후 구매할 것으로 예상되는 상품을 자동으로 제시하여 구매 의사결정을 도와주는 시스템이다. 외식업체들은 인터넷사이트·어플 등을 활용하여 고객의 판매정보를 수집하고 “개인화” 맞춤 추천메뉴를 제안하는 서비스를 많이 활용하고 있다. 기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 산업별 특성을 고려한 정보 수집 및 알고리즘 개발보다는 상품의 구매 평점 데이터와 단편적 인구통계정보를 활용하여 시스템을 구현하고 예측 성능을 개선시키는 방향으로 진행되어 왔다. 본 연구의 목적은 산업군 특성을 고려하여 식품 외식산업에서 주로 활용되는 시장세분화 이론을 토대로 4종의 프로파일별 변수를 산출하고, 알고리즘에 적용하여 추천시스템의 성능을 비교하고자 한다. 메뉴평점 정보와 인구통계ㆍ식생활 라이프스타일·메뉴선택속성·삭사장소 선호패턴 정보를 각각 결합하여 4종의 프로파일을 생성한 후 유사도 결합을 통한 협업필터링 모델을 생성하고 오픈소스 파이썬(Python)으로 구현하였다. 상기 모델을 사용자 320명 대상 설문데이터에 적용한 결과 음식평점과 인구통계변수를 결합한 Profile 1이 MAE 0.5625로 가장 낮게 나타났다. 아울러 외식산업 변수 중에서 식사장소 선호패턴과 결합한 Profile 4가 0.5987, 음식메뉴 선택속성과 결합한 Profile 3이 0.6012 순으로 나타났다. 본 연구가 주는 시사점은 인구통계적 변수 외에 외식산업에서 자주 활용되는 식사장소 선호패턴 등 행동적 변수와 더불어 고객의 심리적 변수인 식생활 라이프스타일과 메뉴 선택 속성정보까지 활용하여 음식메뉴 추천서비스를 구현하였고, 향후 외식산업에서 추천시스템을 개발하고자 할 때 사용자의 어떤 정보를 이용하는 것이 추천 성능에 영향을 주는지 구체적으로 규명하였다는 점이다.
#Recommendation system #Collaborative filtering #Food menu #Food consumption behavior #추천시스템 #협업필터링 모델 #음식 메뉴 #음식 소비행동

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌
국문초록

참고문헌 (52)

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김맹진 / 2018 / IPA를 활용한 패스트푸드 선택속성 분석 : 햄버거를 중심으로 / 호텔경영학연구 27(6):175~187 dbpia 김민정 / 2015 / 빅데이터 기반 추천시스템 구현을 위한 다중 프로파일 앙상블 기법 / 지능정보연구 21(4):93~110 dbpia 김선주 / 2014 / 레스토랑 메뉴의 영양정보공개 지지도에 따른 메뉴선택속성 및 소비자 특성에 관한 연구 / 한국식생활문화학회지 29(3):231~239 dbpia 김정훈 / 2012 / 혼합 필터링 기법을 이용한 건강기능식품 상품추천시스템의 구현 / 인터넷전자상거래연구 12(2):109~124 dbpia 김진갑 / 2012 / 일식레스토랑의 로하스이미지요인이 메뉴선택과 고객만족에 미치는 영향 / Culinary Science & Hospitality Research 18(4):166~182 dbpia

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