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K-POP 연관 해시태그 크롤링을 이용한 맛집 추천 시스템 개발
김화선 ( Hwa-seon Kim ),이채연 ( Chae-yeon Lee ),조서윤 ( Seo-yun Cho ),나정은 ( Jeong-eun Nah ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
COVID-19 상황 속에서도 전 세계 Twitter K-POP 콘텐츠 관련 트윗 양은 78억 건 이상으로 매년 성장세를 보인다. Twitter 내 K-POP 팬들은 아티스트 관련 해시태그를 포함한 트윗을 작성하여 같은 팬덤끼리 실시간으로 정보를 전달하고 생산한다. 이러한 맛집 트윗들은 K-POP 팬들이 Twitter 내에서 신뢰도 있는 맛집 정보를 얻는 용도로 사용된다. 하지만 팬들이 정보를 얻기 위해서는 여러 맛집 해시태그로 검색하고 리트윗 수가 많은 트윗을 직접 찾아야 한다. 기존의 맛집 추천 시스템은 서비스 제공자 중심의 구조를 띤다. 서비스 제공자가 일방적으로 정보를 전달하거나, 사용자 리뷰 갱신 간격이 길다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 Twitter 내 K-POP 맛집 해시태그가 포함된 트윗을 Twitter API와 Tweepy를 사용하여 크롤링하였다. 수집한 데이터의 좋아요 수와 리트윗 수를 바탕으로 데이터 필터링을 진행하여 bot user와 광고 계정이 제외된 맛집 관련 트윗을 추출한다. 최종적으로는 추출한 트윗의 정보를 마커로 표시하여 웹 사이트를 제작하였다. K-POP 팬들은 맛집 해시태그를 검색하여 일일이 찾을 필요 없이 웹 사이트에 방문하여 맛집 위치를 확인할 수 있다. 웹 사이트 사용자의 위치가 지도상에 표시되어 가까운 맛집을 찾기도 편리하다. 본 논문에서는 맛집의 위치를 서대문구로 한정하여 진행했다.
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