Factbook - 농정원 : 농축산 식품 추천 시스템

개요

농식품 추천을 검색하다 걸린 "농정원" 논문에서 농식품 추천시스템(2015.05) 사례를 보고 정리함

출처 : 2015.05 빅데이터 기반 소비자 유형별 농식품 추천시스템 구축 사례

논문 개요

 2015년 1월부터 공공데이터 포털 서비스 구축

• 빅데이터 기반 농식품 추천 시스템을 이용한 맞춤소비정보를 제공

추천시스템의 특징은

첫째, SNS오피니언마이닝, 소비자패널의 모든 구매내역 정보, 기후데이터, 도매가격 데이터와 같은 빅데이터의 성격을 가진 농식품분야의 다양한 데이터들을 이용하기 때문에 데이터 양의 관점에서 추천의 정확도를 높일 수 있다.

둘째, 사용자 정보 기반 추천이 어려운 한계를 극복할 수 있는 방법으로 식생활 라이프스타일과 메가트렌드 요인을 이용한 소비자 세분화방법을 사용한다.

• 사용자 개인정보가 없는 상황에서도 다양한 식품 선호를 반영할 수 있도록 하여 추천실패율을 낯춘다.

셋째, 디리슐레-다항분포를 이용하는 추천 알고리즘을 적용하여 다양한 상황적 요인들의 선호가 반영된 농식품 추천

추가적인 부가정보로

• 추천 농식품에 대한 SNS 맛집정보와 버즈량,
• 관련 식재료를 판매하는 주변 소매점 위치 및 가격정보 제공

 

결론 및 향후 연구 방향

 

• 빅데이터의 특징을 가지는 다양한 데이터를 연계 활용하여 분석결과의 품질을 높임
• 사용자층이 확보되지 않은 서비스 초기 단계에서도 비교적 정확한 추천이 가능
• 농식품 소비자들에게 가치있는 정보를 제공할 수 있는 비즈 니스 모델 개발

 

<한계점>

 

• 추천결과에 대한 사용자의 평가 미비
• 현재 5개로 정의된 소비자 유형으로는 다양한 소 비자의 니즈를 모두 반영 불가  --> 개인화된 추천 필요

논문 내용 요약

농축산 추천 시스템은 추천의 목적에 따라

• 일반 사용자용 : 
  • 건강한 식단을 제공하기 위한 목적
  • 즐겨 먹는 음식의 특징을 파악하여 소비 자의 메뉴선택 의사결정을 도와 만족도를 높이는 목적
  • 생체신호 센서와 주변환경 인식 센서와 같은 유비쿼터스 기술을 이용하여 사용자의 건강과 식사맥 락을 파악하여 최적의 음식을 추천
  • 사용자의 키, 몸 무게, 근육량 정보를 수집한 후 퍼지추론으로 비만도 를 도출한 후 해당 비만도별로 고려되어야 하는 칼로 리와 영양정보를 기준으로 식품을 선별하여 추천
  • 사용자의 메뉴선택 의사결정을 지원하는 추천시스템으로는 과거의 식품 주문정보를 학습하여 선호도가 높은 식품을 추천
  • 사용자에게 직접 요구사항을 질문한 뒤 텍스트마이닝으로 사용자 니즈를 추출하여 영양정보를 기반으로 해당 질문과 가장 관계가 큰 식품을 추천하는 방법
  • 사용 자의 트위터 계정과 연동하여 작성된 트윗을 텍스트 마이닝하여 선호하는 식품 정보를 추출하여 추천에 활용하는 방법 (엥? 정말?)
• 환자용
  • 식단 관리가 필요한 당뇨병이나 신장병 환자를 대상으로 영양정보에 기반한 음식을 추천
  • 음식에 포함된 영양정보의 정확도가 매우 중요한 요인이기 때문에 영양정보가 포함된 방 대한 양의 식품 데이터베이스로부터 특정한 조건의 음식을 분류하여 추천하는 것이 핵심

 

본 연구에서 소개하는 일반적인 추천시스템에서 개인별 정보를 이용하는 것과는 달리

사전에 정의된 사용자 유형별 선호 정보를 이용하여 추천을 실행한다

활용한 데이터

• 소비자 유형 분석 : 농촌진흥청에서 보유하고 있는 수도권 소비자패널을 대 상으로 식생활 라이프스타일 관련 설문을 수집하여 유형분류 분석에 활용
• 소비 자 농식품 선호도 분석: SNS에서의 오피니언마이닝 정보, 수도권 소비자패널의 농식품 구매내역 정보를 이용하였으며, 소비자 유형별로 선호 농식품 리스트와 빈도를 계산하여 선호도 정보를 추출
• 메가트렌드의 감지 :  기 상청의 기후 데이터로부터는 과거의 특정날씨의 시점 을 도출하여 소비자패널이 해당 날씨에 실제 구매한 농식품 리스트를 추출하는데 사용
• 가격변화 정보 : 도매시장 가격정보를 수집하여 품목별 시세하락 을 감지하는데 사용
• 제철 농식품 리스트: 주요 포털서비스에서 수집하였으며 월별 제철 농식품의 추천을 위해 사용

• 표준화 메뉴 : 소비자패널 데이터에 기 록되어 있는 1만6000여 개의 서로다른 메뉴들은 651 개의 표준화 메뉴로 변환

• 식자재 : 채소, 과일, 축산, 수산물 품목 전체에서 소비금액 기준으로 상위 99개만 표준화 식재료로 선정

식생활 라이프스타일 유형에 따른 소비자 분류

Types	Characteristics
건강식단 추구형 Heath menu seek group	Prefer low-calorie, low-salt, low-sugar food
안전성 중시형 Food security oriented group	Prefer organic food, Confirm place of origin and certification(GAP, pesticide-free)
경제성 추구형 Economic oriented group	Prefer inexpensive grocery, Check price information, Consider price when purchasing
식생활 모범가형 Food advanturer group Prefer	a new experience with foods, unusual restaurant, Try to cook novel menu
로컬푸드 지향형 Local Food seek group	Prefer traditional foods, Interest in local restaurants and agri-foods

농식품 추천시스템 구현

1. 소비자 유형별 선호 농식품 리스트 도출
2. 메가 트렌드 - 날씨 유형별 선호 농식품 리스트 도출
3. 메가 트렌드 - 제철농식품 및 시세하락 품목 도출

소비자 유형별 농식품 추천결과

특정 메뉴(예: 삼계탕)를 구성하는 주재료 및 부재료 정보와 SNS 상에서의 맛집관련 연관어, SNS 버즈량, 주요 오피니언 원문 정보를 제공

식재 료에 해당되는 농수축산물을 클릭하거나 추천 메뉴 하위의 주재료 및 부재료를 클릭하게 되면 내 위치 인근의 해당 식재료를 판매하는 소매점 위치와 가격 정보를 제공해주는 기능까지 구현

 

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박 진

2013년 9월~현재: 농림수산식품교육문화정보원, 정 보화사업본부장

 

참고사이트

농림수산식품교육문화정보원(이하 농정원)

농정원 페북 페이지

농식품정보누리 포털 - 농정원에서 운영함

농정원 인스타그램 - 누리댁 "건강한 삶"의 미인 누리댁 이에요

2017.04 농림수산식품교육문화정보원, ‘농식품 빅데이터센터’ 개소

• 농림수산 데이터 전수를 조사·분석하여 데이터 맵(Map)을 구축하는 등 빅데이터 활용 기반을 조성 
• 국민 각자의 취향에 맞는 농촌관광, 농식품 소비 등의 소비 유형별 상품을 제공함