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

  • 2024.05a
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  • Pages.644-645
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

Preference-based Recipe Recommendation System Using Machine Learning

머신러닝을 활용한 선호도 기반 레시피 추천 시스템

  • Na-Hui Kim (Dept. of Information Security, Seoul Women's University) ;
  • Gyu-Ri Park (Dept. of Information Security, Seoul Women's University) ;
  • Min-Kyeong Lee (Dept. of Information Security, Seoul Women's University) ;
  • So-Jung Hyun (Dept. of Information Security, Seoul Women's University) ;
  • Sung-Wook Kim (Dept. of Information Security, Seoul Women's University)
  • 김나희 (서울여자대학교 정보보호학과) ;
  • 박규리 (서울여자대학교 정보보호학과) ;
  • 이민경 (서울여자대학교 정보보호학과) ;
  • 현소정 (서울여자대학교 정보보호학과) ;
  • 김성욱 (서울여자대학교 정보보호학과)
  • Published : 2024.05.23
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Abstract

COVID-19 유행 이후 배달 음식의 수요가 증가했다. 이러한 배달 음식은 재료나 영양성분 파악이 어려운 경우가 많아 원하는 음식 조건이 있거나 영양 균형을 필요로 하는 개인이 곤란을 겪는다는 문제점이 있다. 따라서 맞춤형 음식을 원하는 개인이 손쉽게 요리를 할 수 있는 방안을 마련하고자, 여러 머신러닝 알고리즘을 결합한 하이브리드 모델을 이용한 레시피 추천시스템을 구현했다. 구현 후에는 웹사이트를 제작하여 직접 적용해봄으로써 그 활용성을 확인했다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 서울여자대학교 SW중심대학추진사업단 지원의 연구 결과로 수행되었음 (2024)

References

  1. 식품의약품안전처_조리식품의 레시피 DB, (2020), https://www.data.go.kr/data/15060073/openapi.do.
  2. 농촌진흥청_이달의 음식 정보 , (2018), https://www.data.go.kr/data/15033496/openapi.do.
  3. 국가법령정보센터. (n.d.). 식품등의 표시기준 [시행 2017. 1. 1.] [식품의약품안전처고시 제2015-98호, 2015. 12. 22., 일부개정].
  4. 박세준.(2022).Word2Vec을 이용한 하이브리드 머신러닝 모델 기반상품 추천 시스템 (석사 학위, 제주대학교 대학원).JEJU Repository