backend/README.md

metadata

title: K-Recipe2Vec API
emoji: 🍳
colorFrom: yellow
colorTo: red
sdk: docker
pinned: false

🍳 K-Recipe2Vec

AI 기반 한식 식재료 대체 추천 서비스

📖 Overview

한국 요리에서 식재료를 대체할 수 있는 재료를 AI가 추천해주는 웹 서비스입니다.
Doc2Vec과 Word2Vec 모델을 활용하여 식재료 간의 의미적 유사도를 분석합니다.

🔗 Demo

🚀 Live Demo - Streamlit Cloud 배포

✨ Features

• 🥬 식재료 대체 추천: 없는 재료에 대한 유사 재료 추천
• 📊 3D 시각화: PCA 기반 재료 벡터 공간 시각화
• 💰 가격 정보: 재료별 가격 정보 제공
• ☁️ 워드클라우드: 추천 재료 시각화

🛠️ Tech Stack

Category	Technologies
Frontend	Streamlit
ML Models	Gensim (Doc2Vec, Word2Vec)
Data Processing	Pandas, NumPy
Visualization	Plotly, Matplotlib, WordCloud
Database	Supabase
Deployment	Streamlit Cloud

📁 Project Structure

k-recipe2vec/
├── app.py              # Main Streamlit application
├── logic.py            # Core recommendation logic (if exists)
├── requirements.txt    # Python dependencies
├── d2v.model          # Doc2Vec trained model
├── w2v.model          # Word2Vec trained model
├── price_rank.csv     # Price data
└── stats.pkl          # Preprocessed statistics

🚀 Getting Started

Prerequisites

• Python 3.8+
• pip

Installation

# Clone the repository
git clone https://github.com/nneans/k-recipe2vec.git
cd k-recipe2vec

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run the app
streamlit run src/app.py

📊 Model Information

Doc2Vec Model

• 한국 레시피 데이터 기반 학습
• 레시피 단위 문서 임베딩

Word2Vec Model

• 식재료 간 의미적 유사도 학습
• 대체 가능한 재료 추천에 활용

🤝 Contributing

버그 리포트, 기능 제안, PR 환영합니다!

📝 License

MIT License

👤 Author

Mingyun Kang

• GitHub: @nneans