영상기반 카페 분위기 분류 및 추천 시스템 구현
Implementation of Image Based Café Atmosphere Classification and Recommendation System
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초록
본 논문에서는 영상 기반 카페 분위기 분류 및 추천 시스템을 구현하였다. 웹 크롤링을 통해얻은 카페 영상들을 미리 학습한 분류기를 이용하여 카페의 목적이나 분위기에 따라 분류하고, 이를 바탕으로 사용자가 원하는 목적이나 분위기의 가까운 카페를 사용자에게 추천한다. 영상 분류에는 ResNet을 사용하여 빠르고 정확한 학습과 분류가 가능하게 하였고, 데이터베이스는 유사어, 형태소 단위 검색이 가능한 ElasticSearch를 이용하여 사용자의 질의에 유연한 검색이 가능하게하였다. 제안된 방법은 카페 분위기를 설명하는 레이블을 결정할 때 카페 주인이나 카페 관계자의 주관이나 영업성 과대광고를 배재함으로써 보다 객관적인 추천이 가능하다는 장점이 있다.
Abstract
In this paper, we implement an image-based café classification and recommendation system. Café images obtained through web crawling are classified using a pre-trained classifier based on the purpose or atmosphere of the café. Based on this classification, the system recommends nearby cafés that match the user’s preferred purpose or atmosphere. ResNet is employed for café image classification to achieve fast and accurate learning and inference. For the search component, ElasticSearch is adopted as the database engine to enable flexible search capabilities, including synonym matching and morpheme-based queries. The proposed method enhances the objectivity of recommendations by eliminating subjective bias from café owners or staff during the assignment of labels that describe the café’s atmosphere.