[추천 시스템] 메뉴 추천 시스템 (3)

저번 글 이후로 시간이 좀 흘렀다..!

[추천 시스템] 메뉴 추천 시스템 (2)

일단 데이터셋에 없는 메뉴명이 들어왔을 때 카테고리나 메뉴명에 따라 메뉴를 추천해주는 기능이 필요하다!
(위 글에서는 데이터셋에 있는 메뉴와 유사한 메뉴들을 추천)
 
NLP 사용하거나 챗봇 api를 사용해서 구현하려다가 제일 간단하게 규칙기반으로 구현하기로 결정했다
(사실 며칠 뒤에 바로 chatGPT API 사용하는 것으로 변경됐다 히히 / 근데 짱 쉬워)
 
그래서 일단 새롭게 입력된 메뉴명에 대한 카테고리를 규칙기반으로 예상해줘야 한다
데이터셋의 카테고리명('밥', '국'과 같은 카테고리명)이 포함된다면 해당 카테고리로 df에 새로운 행으로 추가 !
 
예를 들면 "미역국"이라는 새로운 메뉴가 들어온 경우 기존 데이터셋의 카테고리인 "국"이 포함되기 때문에 df에 "국"이라는 카테고리를 가졌고 음식명이 "미역국"인 행을 추가해주었다
 
그 후로는 "미역국"까지 포함된 데이터셋에서 유사도 계산을 해주고 (미역국은 입력된 메뉴명이고 기존 데이터셋에는 없기 때문에) "미역국"을 제외한 메뉴를 추천해주는 것이다!
 
 
그리고 가상의 가게! 김밥천국 메뉴판으로 실행을 해보았다

이미지를 저장해서 ios에서 제공하는 텍스트 인식 기능을 사용해서 엑셀 파일을 만들고, csv로 만들어주었다

 
(우리 서비스는 배민처럼 가게 사장님께서 [구분1], [구분2], [음식명]을 입력할 수 있도록 함)
 
이때, 앞에서 예시로 든 미역국을 입력하게 되면..! 김밥천국에는 "국" 카테고리를 가진 메뉴가 3개 뿐이라.. 이렇게 떡만두국, 만두국, 떡국을 추천해주는 모습을 볼 수 있다

미역국 입력

(국, 찌개를 같은 카테고리로 봐야 하나 고민 중..!)
 

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일단 위 내용이랑 다른 내용이긴 한데,
 
우리는 사용자가 어떤 메뉴를 말했을 때 1) 메뉴판과 일치하는 메뉴명이 있는 경우, 2) 메뉴판에 유사한 메뉴명이 있는 경우, 3) 메뉴판에 유사한 메뉴가 없는 경우, 크게 3가지로 나뉘게 된다!

menu_name = "미역국" ## 입력

lst = []

if (True in (data['음식명'] == menu_name).values): # 입력과 일치하는 메뉴가 있는 경우
		print("일치하는 메뉴가 있습니다.")
		lst.append(menu_name)
		
else : # 입력과 일치하는 메뉴명이 없는 경우
	lst = recommend_menu(data, menu_name)
	if (len(lst) != 0):
		print("일치하는 메뉴가 없습니다. 추천 메뉴는 다음과 같습니다.")

if (len(lst) == 0):
	print("메뉴가 없습니다.")
else :
	lst = remove_in_list(lst)
	print(lst) ## 주문 메뉴 전송 필요

그래서 이렇게 3가지 상황을 나누어 코드를 작성해주었다 !!!
 
이번 주 캡스톤도 끝 !!!
 

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이제 사용자 평가에 따른 추천 기능도 추가해야 할 것 같다
 

랏코 귀여워 !!!!!!!!!!!!! 🩵🩵🩵🩵🩵🩵