빅데이터 맛집검색,
다이닝코드

낯선 곳에서도 실패 없이 맛집을 찾아주는 다이닝코드

빅데이터로 더욱 공정하게
몇 개의 단편적 의견을 모으기보다는 방대한 양의 데이터 분석으로 믿을 수 있는 맛집 랭킹을 제공합니다. 이제 어디에 있든 우리 동네인 듯 맛있는 식당을 찾아보세요.

광고 없이 깔끔하게
다이닝코드만의 필터링 기술이 오염된 블로그 리뷰를 걸러드립니다. 광고청정지역 다이닝코드에서 스트레스 없이 검색하고 맛있게 즐기세요.

내 입맛대로 똑똑하게
프랜차이즈 맛집이 식상하다면 “오래된집”으로 검색해 보세요. “강남 오래된집” 이렇게요. 가끔은 “부모님”으로 검색해서 부모님과의 외식도 좋습니다. 어떤 말로 검색해도 한눈에 랭킹을 볼 수 있습니다. 당신만의 키워드를 찾아보세요.

하루에도 수만 명이 다이닝코드를 통해서 맛집을 찾고 있습니다. 이제 당신도 다이닝코드로 맛집 전문가가 되어보세요. 당신의 식견에 다이닝코드의 기술력을 더해드립니다.

다이닝코드 맛집 랭킹 기준

다이닝코드는 다양한 척도를 기준으로 맛집을 공정하게 랭킹하려고 노력하고 있습니다.

사용자 평가
다이닝코드 사용자가 직접 맛집에 대하여 별점을 매긴 데이터가 랭킹에 영향을 미칩니다.
어뷰징된 별점으로 판별되는 사용자 평가는 랭킹 결과에 잘 반영되지 않습니다.
어뷰징 판별 알고리즘은 계속 진화하고 있습니다.

좋아요
다이닝코드 사용자들의 좋아요 클릭수가 랭킹에 반영이 됩니다.
어뷰징된 좋아요는 랭킹시 필터링 됩니다.

블로그
맛집 블로그 내용의 우수성, 블로거의 평판도, 블로그에 대한
다른 사용자의 긍정적/부정적 반응 등 다양한 요소로 판단이 됩니다.

실시간성
최근에 작성된 사용자 평가, 좋아요, 블로그는 가중치가 주어집니다.
오래되고 전통있는 맛집이 항상 일등하는 것을 방지하고, 최근에 인기있는 맛집이 상단에 노출될 수 있는 기회를 제공합니다.

광고성 평가/블로그
다이닝코드는 광고성 평가/블로그 필터링을 위해서 점점 더 엄격한 알고리즘을 개발하여 적용 중입니다.
필터링된 평가/블로그가 화면에 보이더라도 랭킹에는 전혀 영향을 미치지 못합니다.

다이닝코드 회사소개

다이닝코드는 수년간 자체 개발한 빅데이터 분석 시스템을 통해서
사람의 의도나 편집이 전혀 개입하지 않은 공정한 맛집 정보를 제공하고자 합니다.

다이닝코드는 기술기반 회사입니다.
데이터베이스, 정보검색, 데이터마이닝 등에 기반한 기술을 오랫동안 개발해왔으며,
이 기술을 사용자들이 편리하게 사용할 수 있는 서비스로 연결하고자 노력하고 있습니다.

다이닝코드는 2014년 7월에 설립되었습니다.
2014년 8월 국내 초기투자 전문회사인 케이큐브벤처스로부터 2억원, TIPS프로그램(민간투자주도형 기술창업지원)으로부터 6억원의 정부투자금을 유치하였습니다. 2015년 12월에는 포스코기술투자 등으로부터 20억의 시리즈A 투자를 유치했습니다.

“맛집하면 다이닝코드”가 떠오르는, 우리나라 대표 맛집 서비스를 목표로 현재 순항중이며,
보유 기술을 바탕으로 영화, 여행 등 다른 분야로의 확대와 미국/중국 등의
서비스 글로벌화를 추진할 계획입니다.


언론기사