협업 필터링을 이용한 순위 정렬 모델 기반 (IP)TV 프로그램 자동 추천

김은희; 표신지; 김문철

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김은희 표신지 김문철

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제14권 제2호

발행연도: 2009.3

수록면: 238 - 252 (15page)

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방송과 융합의 시대로 접어들면서 (IP)TV 단말에서 이용 가능한 프로그램 콘텐츠 수가 급격히 증가 하였다. 이로 인해, 사용자(시청자)가 선호하는 방송 프로그램 콘텐츠로의 접근성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인의 시청 프로그램 선호도를 고려하여 방송 프로그램을 추천하기 위해서, 제안하는 추천 시스템의 구성은 오프라인과 온라인 연산으로 구성된다. 오프라인 연산과정에서 (IP)TV 프로그램, 장르, 채널에 대한 개인의 선호도를 묵시적으로 추론 하는 방법을 제시하고, 동적 퍼지 클러스터링 방법을 사용하여 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹 짓되, 특징 벡터를 장르와 채널에 대한 선호도로 결합하여 사용하는 방법을 제시한다. 또한, (IP)TV 단말에 로그인 한 활동 사용자에게, 높은 정확도로 선호 프로그램을 추천하기 위해서, 활동 사용자와 관심 시청 프로그램이 유사한 사용자들을 유사도 측정 방법을 사용하여 한 번 더 추출하고, 이 추출된 유사 취향 사용자들의 선호 (IP)TV 프로그램들에 대해, EPG를 이용하여 현재 방송되지 않는 프로그램들을 제외시킨다. 마지막 단계에서는 추천 후보 프로그램들에 대해 본 논문에서 제안하는 순위 정렬 모델을 이용하여 추천 우선순위를 결정하여 제시한다. 특별히, 본 논문은 BM(Best Match) 알고리즘을 확장하여 개인 선호도를 고려한 순위 정렬 모델을 제시한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 프로그램 자동 추천 알고리듬은 2,441명의 사용자에 대해 5개의 프로그램을 추천하였을 경우, 62.1%의 예측 정확도를 나타내었다.

#Collaborative Filtering #IPTV #Recommendation System #Rank Model #Dynamic Fuzzy Clustering

참고문헌 (17)

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1. [학술지(정기간행물)] - M. MONTANER / 2003 / A Taxonomy of Recommender Agents on the Internet / Artificial Intelligence Review 19 : 285 ~ 330

2. [학술지(정기간행물)] - Robertson S.E. / 1976 / Relevance Weighting of Search Term / Journal of the America Society for Information Science

3. [학술지(정기간행물)] - L. Greg / 2003 / Amazon.com Recommendations, Item-to-Item Collaborative filtering / IEEE Internet Computing

4. [학술대회논문] - Cotter, P. / 2000 / PTV: Personalised TV Guides / Proceedings of the 12th Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence

5. [학술대회논문] - Resnick P. / 1994 / An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews / Proceedings of the ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work : 175 ~ 186

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