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NTIS 바로가기주관연구기관 | 건국대학교 KonKuk University |
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연구책임자 | 신효섭 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-09 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300013576 |
과제고유번호 | 1711104638 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2023-10-31 |
키워드 | 개인화.맛집추천.토픽발굴.토픽랭킹.딥러닝.Personalization.Restaurant Recommendation.Topic Discovery.Topic Ranking.Deep Learning. |
□ 연구개요
평점 기반의 랭킹에 머물러 있는 국내외 맛집 정보 서비스에 도입할 수 있는 개인 맞춤형 맛집 추천 기술을 개발함. 음식점을 찾는 사용자의 고정된 프로파일이 아닌, 동적으로 변하는 상황에 대하여 다른 취향이 존재함을 인지하고 대응하기 위해서, 사용자 차원 및 음식점 차원에 더하여 사용자의 위치, 시간, 연령대, 성별 등의 상황차원(context)까지 고려한 3차원 추천 모델을 기반으로 추천 기술을 개발함.
□ 연구 목표대비 연구결과
(1) 연구개발용 DB 구축
맛집 메터데이터를 연구목적에 맞게
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