유튜브 키워드 분석을 통한 개인간 매칭 시스템 설계

Q: 유튜브 댓글 분석을 통한 개인 간 매칭 시스템은 어떻게 작동하는가?

연구 결과, 이 시스템은 사용자가 입력한 유튜버 3인의 인기 동영상 댓글 데이터를 수집한다. 수집된 댓글은 자연어 처리 과정을 거쳐 TF-IDF 방법으로 키워드화되고 가중치가 계산되어 벡터화된다. 이후 코사인 유사도 기법을 통해 사용자 간 유사성을 계산하여 재미성향이 유사한 사람들을 매칭시킨다.

김주현; 김미경; 성은아; 고혜원; 이정훈

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김주현 (제주대학교) 김미경 (제주대학교) 성은아 (제주대학교) 고혜원 (제주대학교) 이정훈 (제주대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.6

수록면: 1,652 - 1,653 (2page)

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본 논문에서는 사용자의 재미 성향에 따라 친구를 추천해주는 매칭 시스템을 설계한다. 사용자의 재미성향은 여가시간에 자주 보는 유튜버의 콘텐츠에 대한 댓글에서 키워드를 추출하여 개인의 재미 패턴을 찾고, 이를 기반으로 매칭을 수행한다. 소비자 관점에서 바라 본 유튜버의 속성들은 단어 빈도로 결정 ... 전체 초록 보기

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