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텍스트 마이닝과 태깅 시스템을 활용한 사용자 맞춤 맛집 추천 플랫폼

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dc.contributor.author이남기-
dc.contributor.author박태용-
dc.contributor.author양상훈-
dc.contributor.author김진영-
dc.contributor.author강민수-
dc.contributor.author이상준-
dc.date.available2018-05-09T08:09:46Z-
dc.date.created2018-04-17-
dc.date.issued2015-08-
dc.identifier.issn1598-9798-
dc.identifier.urihttp://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/9289-
dc.description.abstract인터넷 콘텐츠 등을 통해 범람하는 정보에도 불구하고 자신의 기호에 꼭 들어맞는 맛집을 결정하기 위해 여전히 많은 사람이 상당한 시간과 노력을 쏟고 있다. 소셜 네트워크 서비스와 블로그 등의 검색결과만 믿고 선뜻 방문하기가 결코 쉽지 않고 자신의 취향과 위치, 주머니 사정까지 종합적인 것을 고려하면 갈만한 곳이 마땅치 않기 때문이다. 이러한 현 세태에 착안하여, 본 논문은 사용자의 기호에 맞춤화된 맛집을 검색하여 결과를 제공하는 플랫폼을 제안한다. 제안 시스템은 인터넷 콘텐츠를 수집하고 콘텐츠 내의 단어들을 형태소 분석기를 이용하여 특성을 분석한 뒤 ‘특징사전’을 구축하며 텍스트 마이닝 기법과 맛집의 대표 특징 단어들을 선별한 뒤 사용자가 원하는 특징을 선택하여 사용자에게 맞춤화가 된 맛집을 추천해주는 방법을 제공한다.-
dc.language한국어-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국정보과학회-
dc.relation.isPartOf데이타베이스연구-
dc.subject텍스트 마이닝-
dc.subject태깅 시스템-
dc.subject추천-
dc.subjectText mining-
dc.subjectTagging system-
dc.subjectRecommendation-
dc.title텍스트 마이닝과 태깅 시스템을 활용한 사용자 맞춤 맛집 추천 플랫폼-
dc.title.alternativePersonalized Restaurants Recommendation Service Platform using Text Mining and Tagging System-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.bibliographicCitation데이타베이스연구, v.31, no.2, pp.58 - 69-
dc.identifier.kciidART002018561-
dc.description.journalClass2-
dc.citation.endPage69-
dc.citation.number2-
dc.citation.startPage58-
dc.citation.title데이타베이스연구-
dc.citation.volume31-
dc.contributor.affiliatedAuthor이상준-
dc.identifier.urlhttps://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002018561-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.subject.keywordAuthor텍스트 마이닝-
dc.subject.keywordAuthor태깅 시스템-
dc.subject.keywordAuthor추천-
dc.subject.keywordAuthorText mining-
dc.subject.keywordAuthorTagging system-
dc.subject.keywordAuthorRecommendation-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
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