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저자정보
차지수 (연세대학교) 정구섭 (연세대학교) 김우영 (연세대학교) 양재원 (연세대학교) 백상덕 (연세대학교) 이원준 (연세대학교) 장서호 (연세대학교) 박태준 (한국방송광고진흥공사) 정찬우 (한국방송광고진흥공사) 김우주 (연세대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제29권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
323 - 338 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

셋톱박스 오디언스 타겟팅을 위한 세션 기반 개인화 추천 시스템 개발
차지수 ,  정구섭 ,  김우영 외 7명 지능정보연구 2023.06 학술저널
셋톱박스 오디언스 광고 타겟팅을 위한 세션 기반 개인화 추천 시스템 개발
차지수 ,  정구섭 ,  김우영 외 7명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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셋톱박스 오디언스(TV 시청자) 타겟팅의 핵심은 오디언스의 시청패턴을 분석하여 광고의 효과성이 높을 것으로 예상되는 오디언스에게 맞춤형 광고를 내보내는 것이다. 세션 기반 추천 시스템은 인터넷 광고 추천, 유저 검색 기록 기반 추천 등에 많이 이용되고 있지만, TV 광고의 측면에서 셋톱박스 데이터 수집의 어려움을 이유로 연구하기에 어려움이 있었다. 또한 오디언스 개인의 식별정보가 있는 데이터에서, 오디언스의 선호가 반영되는 시청 패턴을 모델링하는 데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 한국방송광고진흥공사(KOBACO)와 방송3사(SKB, KT, LGU+)와의 협업을 통해 익명화된 오디언스 4,847명의 6개월간 시청 데이터를 확보하여 연구를 진행하였으며, 유저-세션-아이템의 계층적 구조를 가지는 개인화 세션 기반 추천 시스템을 개발하여 성능 검증을 진행하였다. 그 결과, 셋톱박스 오디언스 데이터셋과 그 외 검증을 위한 2개의 데이터셋에서 제안된 모델이 비교 대상 모델보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
#세션 기반 추천 시스템 #오디언스 타겟팅 #그래프 뉴럴 네트워크 #추천 시스템 #표현 학습 #Session-Based Recommendation #Audience Targeting #Graph Neural Network #Recommendation System #Representation Learning

목차

1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구모델
4. 실험 내용
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
나혜연, 남기환.(2020).사용자 선호도 변화에 따른 추천시스템의 다양성 적용. 지능정보연구, 26(4), 67-86. google schola 장동수, 이청용, 김재경.(2023).딥러닝 기반 온라인 리뷰의 언어학적 특성을 활용한 추천 시스템 성능 향상에 관한 연구. 지능정보연구, 29(1), 41-63. google schola 홍태호, 홍준우, 김은미, 김민수. (2022). 영화 리뷰의 상품 속성과 고객 속성을 통합한 지능형 추천시스템. 지능정보연구, 28(2), 1-18. google schola Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling. arXiv preprint arXiv:1412.3555. google schola Hamilton, W., Ying, Z., & Leskovec, J. (2017). Inductive representation learning on large graphs. Advances in neural information processing systems, 30. google schola

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