머신러닝 기반 음식점 추천시스템 설계 및 구현

Abstract

최근 식습관 변화와 인터넷의 발전으로 앱 기반 음식주문 서비스가 생겨났고 이에 따라 배달 시장이 커지고 있다. 또한 사용자는 자신이 선호하는 대상을 쉽게 찾길 원하기 때문에 다양한 분야에 추천 시스템이 도입되고 있다. 추천시스템은 다양한 속성을 포함한 충분한 데이터가 확보되어야 안정적이며 신뢰적인 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 다양한 목적 및 상황에 맞는 추천을 제공하기 위해 데이터 속성 확장 메커니즘과 머신러닝 기반 음식점 추천시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 추천 리스트 생성을 위해 자연어 평가 기반 음식점 특징 추출 기법, K-means 기반 평가점수 유사그룹 생성기법, 선형회귀 기반 주문량 예측 기법을 제공한다. 본 논문은 Python을 기반으로 제안하는 시스템을 구현하였으며 중국 광저우 지역의 음식점 평가 데이터를 기반으로 추천목록 생성 실험을 수행하였다. 제안하는 시스템은 동적인 특징 추출로 대상의 특성을 유연하게 반영할 수 있으며, 보다 상세한 사용자의 취향 구분이 가능하다. 또한 주문량 예측결과 20% 미만의 오차를 보여 추세파악이 가능할 것으로 생각된다.