Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
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Hybrid Food Recommendation System Using Auto-generated User Profiles

자동 생성된 사용자 프로파일을 이용한 하이브리드 음식 추천 시스템

  • 정주석 (대구대학교 대학원 컴퓨터정보공학과) ;
  • 강신재 (대구대학교 정보통신대학 컴퓨터.IT공학부)
  • Received : 2011.06.10
  • Accepted : 2011.09.28
  • Published : 2011.10.25
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Abstract

This paper proposes a personalized food recommendation system using user profiles auto-generated from Twitter. The user profiles are generated by extracting nouns from Twitter, and calculating emotional scores according to whether each noun is collocated with emotion words. Representative noun information for each food is constructed by analyzing web pages relevant to foods. Appropriate foods for users can be recommended by calculating similarities among the extracted resources. The proposed system has an advantage in that it can always recommend foods even if a user is a newcomer.

본 논문에서는 트위터로부터 자동 생성한 사용자 프로파일을 이용하는 개인 맞춤형 음식 추천 시스템을 제안한다. 사용자 개인의 트위터 문장에서 명사를 추출하고, 감정단어와의 공기 여부에 따라 감정점수를 계산한 후. 사용자 프로파일을 생성한다. 각 음식에 관한 정보는 웹에서 검색한 웹 페이지를 분석, 가공하여 음식별 대표 명사 목록을 만들어 사용한다. 이렇게 구축된 사용자 프로파일과 각 음식별 특징 정보 간 유사도를 계산하여 사용자에 맞는 음식을 추천 해준다. 제안하는 방법은 추천 시스템을 처음 사용하는 사용자라 할지라도 사용자 프로파일이 자동으로 구축되어 추천에 사용되기 때문에 항상 추천 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다.

Keywords

References

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