Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2019.10a
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  • Pages.1129-1132
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  • 2019
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Big Data based Diet Analysis and Relevant Product Recommendation Online-mall API

빅 데이터 기반의 식습관 분석 및 관련 상품 추천 온라인 몰 API

  • Jang, Soe-Un (Dept of Computer Science, Chungbuk National University) ;
  • Kim, Moon-Hyun (Dept of International Business, Chungbuk National University) ;
  • Na, Ji-Hyun (Dept of International Business, Chungbuk National University) ;
  • Hong, Jang-Eui (Dept of Computer Science, Chungbuk National University)
  • 장소은 (충북대학교 소프트웨어학과) ;
  • 김문현 (충북대학교 국제경영학과) ;
  • 나지현 (충북대학교 국제경영학과) ;
  • 홍장의 (충북대학교 소프트웨어학과)
  • Published : 2019.10.30
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Abstract

최근 현대인들은 식습관이 불규칙하고 서구화되면서, 건강상의 많은 문제를 겪고 있다. 이와 더불어 1인 가구의 증가와 간단한 구매 방법 등으로 인해 온라인 몰 사용자가 늘어나고 있다. 본 프로젝트는 이러한 추세를 바탕으로, 사용자가 자주 사용하는 온라인 몰에 축적된 데이터를 기반으로 사용자의 식습관을 분석한다. 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 구매 패턴을 분석하여 사용자의 영양 상태를 개선시킬 수 있는 상품 추천 서비스를 제공한다. 사용자는 자주 사용하는 온라인 쇼핑몰에서 상품 구매를 함과 동시에 구매한 상품에 대해 시각화된 영양소 분석 결과와 구매 패턴 분석 결과를 제공받을 수 있다. 본 논문에서는 개발한 API를 통해 사용자는 부족한 영양소를 쉽게 파악하여 효율적으로 건강관리를 할 수 있게 된다. 더 나아가, 자신의 구매 패턴을 파악할 수 있게 되어 현명한 소비 습관을 만드는 데에 기여할 수 있다.

Keywords