Design of a Personalized Food Recommender Using GPS, TF-IDF, and Reinforcement Learning
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초록
현대 사회의 바쁜 일상과 넘쳐나는 정보 속에서 많은 사람들은 수많은 선택지로 인해 점심 메뉴를 고르는 데에도 과도한 시간과 에너지를 소비하며 어려움을 겪는다. 이는 결국 결정 피로(decision fatigue)와 만족도 저하로 이어진다. 특히 직장인과 학생들은 한정된 점심시간에 빠른 결정이 필요하나, 효과적인 의사결정 도구가 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 GPS와 사용자선호를 활용한 맞춤형 메뉴 추천 서비스 '뭐먹젠?'을 설계한다. React Native와 Django 프레임워크기반의 모바일 애플리케이션을 구현한다. TF-IDF 알고리즘을 이용한 음식 메뉴 추천 시스템과 알레르기 및 식단 조절을 위한 영양 정보 제공 기능을 강화학습으로 최적화하여 사용자 만족도를60%까지 향상시켰다.
Abstract
In modern society's busy daily life and information overload, many people struggle with excessive time and energy consumption even when choosing lunch menus due to numerous options, ultimately leading to decision fatigue and decreased satisfaction. Particularly, office workers and students need quick decisions during limited lunch breaks, yet effective decision-making tools are lacking. To address this issue, we design "WhatToEat?", a personalized menu recommendation service utilizing GPS and user preferences. We implement a mobile application based on React Native and Django frameworks. By optimizing the food menu recommendation system using TF-IDF algorithms and enhancing nutritional information features for allergies and dietary adjustments through reinforcement learning, we improved user satisfaction by up to 60%.