[AI 도전기 1일차] 하이브리드 모델 기반 추천 시스템 파악하기

 

즐거운 대학교 4학년 졸업 프로젝트
나는 분명 백엔드 개발을 하려고 했는데 ..,,?
개발은 어려운 게 하나도 없다는 교수님의 말씀 !!
?? : 그냥 셋 다 AI 하면 안돼? 프론트, 백엔드는 덤으로 해~
네 교수님 ㅎㅎ

 

으로 시작된 AI 알고리즘 개선 프로젝트 ,,,

 

AI 는 모르겠고 A+ 받기 프로젝트 시작합니다 ^^

 

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우리 조의 서비스 주제 !

📍 AI NutriTrack : Harnessing Vision for Personalized Nutrition

 

쉽게 말해, 사용자 맞춤형 영양 관리 AI 서비스를 제공해주는 플랫폼이다

 

핵심 기능은 ..

1. AI 모델 활용 사진 인식 기반으로 영양 분석 데이터 제공

2. 사용자 맞춤형 메뉴 추천 시스템

3. 사용자 건강 관리 대시보드

 

백엔드 개발을 해야 해서 당연히 모든 기능을 담당한다고도 할 수 있지만..

사용자 맞춤형 메뉴 추천 시스템의 AI 알고리즘을 한 자리 하기로 했다

(무섭다)

 

우리가 선택한 추천 시스템의 구현 방식은.. 하이브리드 모델 !!

 

Hybrid Model

 

이런 느낌 ?

 

사용자 개인의 이전 선호도를 기반으로 하는 콘텐츠 기반 필터링 알고리즘과

다른 사용자들의 선호도를 기반으로 하는 협업 필터링 알고리즘을 통합한 추천 시스템이다

 

이 중에서도 콘텐츠 기반 필터링 알고리즘을 맡기로 했다 - !

 

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1. 콘텐츠 기반 필터링 알고리즘 (Content-Based Filtering)

  - 각 아이템의 특성을 분석하여 유사성 결정

  → 음식의 영양 정보나 재료를 기반으로 메뉴 간 유사성을 평가한다

  ex) 사용자가 이전에 좋아했던 음식의 영양 정보와 유사한 메뉴를 추천한다

 

2. 협업 필터링 알고리즘 (Collaborative Filtering)

  - 사용자의 행동 데이터를 분석하여 다른 사용자의 선호도와 행동 패턴을 기반으로 추천

  → 사용자가 이전에 선택하거나 평가한 음식 데이터를 분석하여 비슷한 사용자들이 선택한 음식 추천

 

3. 하이브리드 시스템 구축

  - 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링을 결합

  - 각각의 추천 결과 종합하기 → 가중 평균 결합 or 최종 추천 리스트 생성

 

 

전체적인 느낌 파악 완료..

가보자고 ~