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• 협업필터링 단점은 보완하지 못했고, 그걸 보완하려면 앙상블 기법 써야했는데 시간없어서 구현 못함

알고리즘

• 라이프스타일 정의 : konlpy 라이브러리 기반 형태소 분석, 비지도학습으로 리뷰의 키워드 주제별로 군집화하기 위해 메뉴를 제외하고 TOPIC MODELING 진행. 총 8가지가 나왔고 해당 리뷰가 라이프스타일에 얼마나 근접한지를 나타내는 ratio를 기반으로 추천의 우선순위를 두었습니다.
• 친구들과 함께 약속 알고리즘 : 지역, 음식점 카테고리, 라이프스타일 들을 중복적으로 선택하면, 현재 위치 기 반 혹은 원하는 위치 기반으로 가게들이 추천됨. 지도에 표시하기 위해서 지역구들의 위/경도 평균값을 주소로 변환한 자치구 기반으로 줌인줌아웃하며 음식점을 추천해줍니다.
• 개인 맞춤형 추천 - 개인이 음식점에 매긴 평점을 기반으로 잠재 요인 모델(Latent factor Models) 의 MF를 기반으로 추천. 개개인의 사용자가 평점을 내리지 않은 음식점들을 대상을 맞춤형으로 음식점을 추천함. 현재는 데이터 로딩 시간이 긴 관계로 일시적으로 함수에서 프로젝트 내부에 저장된 행렬을 저장해 불러오는 형태.