Recommendation Model for Jeju Tourist Destinations based on Hybrid Filtering and User Behavior Data

본 연구는 제주도를 방문하는 관광객들에게 개인화된 관광지 추천 서비스를 제공하기 위해 하이브리드 필터링과 사용자 행동 데이터를 기반으로 한 추천 모델을 설계하였다. 연구에 사용된 데이터는 성별, 연령대, 동반자 유형, 방문지 정보, 만족도, 재방문의향, 추천의향 등으로 구성되었으며, 이를 바탕으로 사용자 유형별로 최적화된 추천 시스템을 구축하였다. 추천 알고리즘은 카테고리 기반 지역 필터링, 만족도 점수 산출, 거리 기반 최적화, 탐색적 추천, 최단 경로 시각화의 5단계로 구성되었다. 성능 평가 결과, 평균 정밀도는 0.9804로 매우 높은 수준을 보였으며, 이는 추천된 관광지가 사용자 선호와 높은 일치성을 보였음을 의미한다. 반면, 평균 재현율은 0.3341로 다소 낮은 값을 기록하였으나, 이는 정밀도를 우선시한 설계 목적과 일치하며 사용자 경험의 효율성을 높이는 데 기여한다.<br/> 특히, 본 연구는 시각화를 통해 추천 결과를 직관적으로 제시하여 사용자 편의성을 높였으며, 이러한 결과는 향후 모바일 서비스와의 연계를 통해 실질적이고 사용자 중심적인 관광 서비스를 제공할 가능성을 제시하였다. 본 연구는 데이터 기반 관광지 추천 시스템이 사용자 경험을 개선하고 지역 관광 산업과 경제 활성화에 기여할 수 있음을 입증하며, 추후 실시간 피드백 반영 및 탐색적 추천 비율 조정과 같은 확장 연구의 가능성을 제안한다.