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스마트 TV 환경에서 개인 맞춤 추천을 위한 융합 기법 = A Hybrid Technique for Personalized Recommendation in Smart TV Environment
저자
김은주(Eun Ju Kim) ; 송성렬(Sung Yeol Song) ; 김명원(Myung Won Kim) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2012
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
988-997(10쪽)
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0
제공처
소장기관
스마트 TV는 기존 TV에 비해 서비스되는 콘텐츠의 양과 사용자의 시청이력이 방대하다. 따라서 사용자가 관심 있는 콘텐츠를 선택하는 데 어려움이 있으며 이를 해결하기 위해 맞춤형 콘텐츠 추천과 같은 여러 연구가 수행되어 왔다. 그러나 TV의 특성상 가구 단위의 시청이력을 이용하기 때문에 사용자 개인에 대한 추천이 아니라 가구 단위의 추천이 수행됨으로써 추천의 만족도가 떨어지는 문제점이 있다. 따라서 최대한 개인 사용자의 선호 정보를 이용하여 개인 맞춤형 추천이 수행되어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 스마트 TV 환경에서 사용자 개인에 대한 맞춤 추천을 위하여 기존의 사용자 기반 협력적 여과 방법과 현재 선택된 콘텐츠와 유사하거나 연관된 콘텐츠를 추천하는 아이템 기반 추천 기법을 융합하는 방법을 제안한다. 타당성 검증을 위하여 실제 한 달간의 IPTV 서비스 데이터를 이용하여 실험하였다. 사용자 기반 협력적 여과 방법에 아이템 기반 협력적 여과 방법과 카테고리 베스트셀러 기법을 각각 융합한 결과 개인 맞춤 추천을 나타내는 카테고리 일치율이 각각 23.8%, 54.4% 증가함을 보였다.
더보기For smart TV, compared with the existing TV, the amounts of contents serviced and the users" TV view histories are immense. Therefore, it is difficult for a user to select the contents that he is interested in. Consequently, personalized recommendation is needed and several studies have been carried out. However, due to the nature of TV, recommendation is performed based on the household level TV view histories and it suffers from low user satisfaction because it is not fully personalized recommendation. Consequently, we need more personalized recommendation by effectively utilizing personal preference information. In this paper, we propose a hybrid recommendation technique that combines the existing user-based collaborative filtering and the item-based recommendation methods, which recommend those contents that are similar to or closely related to the currently selected content. To verify the proposed method, we have experimented on the real data taken from IPTV service for one month. The user-based collaborative filtering method combined with the item-based collaborative filtering and the category bestseller recommendation have shown 23.8% and 54.4% increases of category agreement rate which measures personalized recommendation, respectively.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2014-09-01 | 평가 | 학술지 통합(기타) | |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KIISE : Software and Applications | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2008-10-17 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KISS : Software and Applications | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정(등재후보2차) | KCI등재 |
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