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사용자 식단에 관련된 속성 데이터를 기반으로 사용자를 사용자 그룹 단위로 그룹화하는 사용자 그룹화 모듈;사용자 그룹 별로 식단과 관련된 브랜드와 식단을 구성하는 메뉴가 결합된 브랜드-메뉴에 대한 선호도를 나타내는 선호도 매트릭스를 생성하는 선호도 매트릭스 생성 모듈;대상 사용자 그룹에 대하여 상기 선호도 매트릭스에 평점 데이터가 존재하지 않는 대상 브랜드-메뉴를 선별하고, 상기 대상 브랜드-메뉴에 대하여 선호도를 예측하는 선호도 예측 모듈; 및상기 대상 브랜드-메뉴에 대해 예측된 상기 대상 사용자 그룹의 선호도를 기반으로, 상기 대상 사용자 그룹에게 제공될 식단을 추천하는 추천 모듈을 포함하는,구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 선호도 예측 모듈은,브랜드-메뉴 별로 사용자 그룹들의 선호도 성분들을 포함하는 선호도 벡터를 생성하는 선호도 벡터 생성 모듈;상기 브랜드-메뉴 별로 생성된 선호도 벡터를 기반으로 협업 필터링에 의해 브랜드-메뉴들 간의 유사도를 산출하는 유사도 산출 모듈; 및상기 브랜드-메뉴들 간의 유사도를 기반으로 상기 대상 사용자 그룹의 상기 대상 브랜드-메뉴에 대한 선호도를 예측하는 예측 모듈을 포함하는,구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 시스템
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제2항에 있어서,상기 예측 모듈은 상기 대상 브랜드-메뉴와 유사도가 높은 순으로 상기 대상 사용자 그룹의 브랜드-메뉴들에 대한 평점 데이터를 반영하여 상기 대상 브랜드-메뉴에 대한 상기 대상 사용자 그룹의 선호도를 예측하는, 구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 선호도 예측 모듈은,사용자 그룹 별로 브랜드-메뉴들에 대한 선호도 성분들을 포함하는 선호도 벡터를 생성하는 선호도 벡터 생성 모듈;상기 사용자 그룹 별로 생성된 선호도 벡터를 기반으로 협업 필터링에 의해 사용자 그룹들 간의 유사도를 산출하는 유사도 산출 모듈; 및상기 사용자 그룹들 간의 유사도를 기반으로 상기 대상 사용자 그룹의 상기 대상 브랜드-메뉴에 대한 선호도를 예측하는 예측 모듈을 포함하는,구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 시스템
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제4항에 있어서,상기 예측 모듈은 상기 대상 사용자 그룹과 유사도가 높은 순으로 상기 대상 브랜드-메뉴에 대한 사용자 그룹들의 평점 데이터를 반영하여 상기 대상 브랜드-메뉴에 대한 상기 대상 사용자 그룹의 선호도를 예측하는, 구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 시스템
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제1항에 있어서,사용자에게 추천된 식단에 대한 사용자의 피드백 데이터를 수집하여, 사용자 선호도 데이터베이스에 기록하는 사용자 피드백 수집 모듈을 더 포함하는,구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 시스템
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사용자 그룹화 모듈에 의해, 사용자 식단에 관련된 속성 데이터를 기반으로 사용자를 사용자 그룹 단위로 그룹화하는 단계;선호도 매트릭스 생성 모듈에 의해, 사용자 그룹 별로 식단과 관련된 브랜드와 식단을 구성하는 메뉴가 결합된 브랜드-메뉴에 대한 선호도를 나타내는 선호도 매트릭스를 생성하는 단계;선호도 예측 모듈에 의해, 대상 사용자 그룹에 대하여 상기 선호도 매트릭스에 평점 데이터가 존재하지 않는 대상 브랜드-메뉴를 선별하고, 상기 대상 브랜드-메뉴에 대한 상기 대상 사용자 그룹의 선호도를 예측하는 단계; 및추천 모듈에 의해, 상기 대상 브랜드-메뉴에 대해 예측된 상기 대상 사용자 그룹의 선호도를 기반으로 상기 대상 사용자 그룹에게 제공될 식단을 추천하는 단계를 포함하는,구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 방법
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제7항에 있어서,상기 선호도를 예측하는 단계는,브랜드-메뉴 별로 사용자 그룹들의 선호도 성분들을 포함하는 제1 선호도 벡터를 생성하는 단계;상기 브랜드-메뉴 별로 생성된 제1 선호도 벡터를 기반으로 협업 필터링에 의해 브랜드-메뉴들 간의 제1 유사도를 산출하는 단계; 및상기 브랜드-메뉴들 간의 제1 유사도를 기반으로 상기 대상 사용자 그룹의 상기 대상 브랜드-메뉴에 대한 선호도를 예측하는 단계를 포함하는,구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 방법
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제8항에 있어서,상기 선호도를 예측하는 단계는, 상기 대상 브랜드-메뉴와 유사도가 높은 순으로 상기 대상 사용자 그룹의 브랜드-메뉴들에 대한 평점 데이터를 반영하여 상기 대상 브랜드-메뉴에 대한 상기 대상 사용자 그룹의 선호도를 예측하는 단계를 포함하는, 구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 방법
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제9항에 있어서,상기 선호도를 예측하는 단계는,사용자 그룹 별로 브랜드-메뉴들에 대한 선호도 성분들을 포함하는 제2 선호도 벡터를 생성하는 단계;상기 사용자 그룹 별로 생성된 제2 선호도 벡터를 기반으로 협업 필터링에 의해 사용자 그룹들 간의 제2 유사도를 산출하는 단계; 및상기 사용자 그룹들 간의 제2 유사도를 기반으로 상기 대상 사용자 그룹의 상기 대상 브랜드-메뉴에 대한 선호도를 예측하는 단계를 더 포함하는,구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 방법
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제10항에 있어서,상기 선호도를 예측하는 단계는, 상기 브랜드-메뉴들 간의 제1 유사도 및 상기 사용자 그룹들 간의 제2 유사도 중 보다 높은 유사도를 갖는 순으로 상기 브랜드-메뉴들에 대한 평점 데이터에 가중치를 적용하여 상기 대상 브랜드-메뉴에 대한 상기 대상 사용자 그룹의 선호도를 예측하는 단계를 포함하는,구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 방법
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제7항에 있어서,사용자 피드백 수집 모듈에 의해, 사용자에게 추천된 식단에 대하여 사용자의 피드백 데이터를 수집하여 사용자 선호도 데이터베이스에 기록하는 단계를 더 포함하는,구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 방법
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제7항 내지 제12항 중 어느 한 항에 기재된 구성원 속성 및 피드백 데이터 기반의 협업 필터링을 통한 조합형 식단 추천 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
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