A Comparative Evaluation Study on Personalized Food Recommendation Algorithms
Yong-Yun Jeong, Min‐Gyu Park, Gun-Woo Kim, Seokhwan Kim, Kyoung-Shin Park · The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering · 2023
추천 시스템이란 사용자가 관심을 가질 만한 콘텐츠를 추천하는 방법으로 전자 상거래 상품, 영화, 음악, 뉴스 등 다양한 분야에서 활발히 연구되고 있다. 최근 비대면 서비스가 늘어나면서 소비자의 취향과 생활방식에 맞춘 추천시스템이 더욱 중요해지고 있다. 그러나 식품 분야에서는 음식 분류 기준이 상대적으로 모호하고 맛을 객관적으로 정의할 수 없어 내용을 기반으로 한 유사도 계산이 어려울 뿐만 아니라, 음식에 대한 평가 개념이 생소하여 협력 필터링 기반 추천 시스템에서 Cold Start 문제를 피할 수 없었다. 따라서 본 연구에서는 가장 널리 사용되고 있는 사용자 기반 협력 필터링에서 음식의 특성을 나타낼 수 있는 주재료, 음식 설명 그리고 조리 방식을 추가적으로 활용하는 알고리즘들을 제안하고 이들 알고리즘에 대한 비교 평가를 논의한다.