Menu-based Clustering for Restaurant Recommendation Websites using Sequential Information Bottleneck

Sequential Information Bottleneck을 이용한 음식점 추천 웹사이트를 위한 메뉴 기반 클러스터링

최근에는 사회구조가 복잡해 짐에 따라 각 분야의 전문성이 두드러지고 있다. 이러한 흐름은 음식점에도 영향을 주어 기존의 형식에서 벗어난 자신들만의 독특하고 차별성 있는 요리 메뉴의 개발을 가속화시켰다. 그로 인해 한식, 중식, 양식으로 구분하는 전통적인 음식점 분류 방식이 한계를 보였고, 기존의 분류를 포함하면서도 새로이 등장하는 음식점들을 다룰 수 있는 방식이 필요하다. 본 논문에서는 최근 폭발적으로 늘어나는 음식점 추천 웹 사이트의 데이터를 토대로 자동적으로 음식점 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 각 음식점이 갖고 있는 특징을 메뉴 정보를 통해 파악하려 하였다. 음식점 사이트에서 수집한 2 천개의 음식점, 6 만개의 메뉴 정보를 미리 정의된 필터로 정제한 후 Sequential Information Bottleneck Clustering 알고리즘을 적용하여 구분해 보았다. 실험결과 제안한 방법이 다른 Clustering 방법에 비해 높은 성능을 보였으며 음식점주가 수동적으로 음식점 분류를 입력하는 수고를 줄일 수 있는 가능성을 보였다.