InnoServe 競賽帶隊經驗 (系統直接帶入)
年份
2021
屆別
26
組別
大會專題類-通用-資訊應用組
指定專題類-商業資訊創新應用組
名次
第一名
組別編號
GCIS-OPENDATA-06
專題名稱
食餓點伴
Eating Time !
專題文件
食餓點伴
Eating Time !
應用領域
AI,Open Data,電子商務
技術領域
暫無提供
開發語言及工具
暫無提供
300字簡述
由於外食族普遍，本APP希望結合個人健康需求及飲食偏好，成為貼身的健康管理師，透過使用者輸入基本資料，挑選出偏好的食材，最後選出適合的外食。除了輸入基本資料，也能做客製化的設定，如減重、增肌、高血壓及糖尿病等特殊飲食需求、個人喜好，給予更多推薦。本研究蒐集72間連鎖餐飲店的食物作為外食資料庫並且結合政府開放資料的營養素、過敏原，並以超過1900種食材結合多元飲食，來符合使用者需求。 因為食材種類眾多，故將Scatter & Gather的概念融入K-means中。Scatter將所有篩選後的食物分成9群，使用者從這9群中選取數種，選出後的群集聚成一個新子集合，重複進行三次Scatter與兩次Gather，快速過濾出使用者偏好之食物。 為了完全掌握使用者偏好，會做4次Elo-Rating讓食物兩兩比較，並根據使用者點選傾向，同步調整價格、地理位置、食材的權重。在樣本數為204人中，針對食材的Spearman等級相關係數檢驗，達0.4251，呈中度正相關，此外也綜合食材、價格、距離的Spearman等級相關係數，達0.4863，高於原本針對食材的分數，證明本研究的推薦更貼近使用者實際需求。
指導教授
杜逸寧
學生
劉又方,楊宗儒,林詠盛,楊竣安,李永濬,黃柏勳,陳俊廷
觀看次數
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