KNN 알고리즘을 기반으로 하는 질병 예측 및 건강기능식품 추천 알고리즘에 관한 연구

• 영문명: Research on Disease Prediction and Health Supplement Recommendation Algorithm Based on KNN Algorithm
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 추용주(Young-Ju Chu)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol13, No.8, 49~57쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.08.30

국문 초록

본 논문에서는 최근 고령화 사회로 진입하면서 건강기능식품에 높은 관심과 머신러닝의 발달로 질병을 고려한 맞춤형 건강기능식품을 추천할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. KNN 알고리즘을 적용하여 질환에 대한 분석과 공개된 건강기능식품 정보, 국가 공공데이터의 매칭 기법을 적용하여, 맞춤형 건강기능식품 추천에 대한 플랫폼의 기초 워크프레임을 제시하였다. 신뢰성 높은 질환 대비 건강기능식품 사이의 매칭을 위해서, 상관관계를 분석하고, KNN알고리즘의 고도화를 위한 변수의 적절성과 정확도를 분석하고, 향후 공개되는 정보와 학습 모델의 개선을 통해 제안하는 시스템의 개선 방향에 대해서 도출하였다.

영문 초록

In this paper, we propose an algorithm that can recommend personalized health functional foods considering diseases due to the high interest in health functional foods and the development of machine learning as society enters an aging phase. By applying the KNN algorithm, we presented a foundational framework for a platform for personalized health functional food recommendations through disease analysis, matching techniques of publicly available health functional food information, and national public data. To ensure reliable matching between diseases and health functional foods, we analyzed correlations, assessed the appropriateness and accuracy of variables for enhancing the KNN algorithm, and derived improvement directions for the proposed system through the improvement of learning models and information to be disclosed in the future.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 추천 및 분석 시스템 구축

Ⅲ. 질환과 건강기능식품 추천 상관관계 및 결과

Ⅳ. 결론

References

키워드

KNN알고리즘 질병 예측 건강기능식품 상관관계 공공데이터 KNN algorithm disease prediction health functional foods correlation Public data