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저자정보
강영길 (숭실대학교) 이수원 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2010 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제37권 제2호(C)
발행연도
2010.11
수록면
240 - 244 (5page)

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IPTV의 보급과 다양해진 서비스들로부터 원하는 서비스의 선택을 도와주는 개인화 추천 기술의 필요성이 증대되고 있다. 신규 콘텐츠에 대한 추천이 가능하며 개별 사용자의 선호 정보가 반영된다는 점에서 IPTV 환경에 적합한 내용 기반 추천 기술이 많이 연구되고 있다. 그러나 내용 기반 추천 기술은 적정한 추천 성능을 확보하기 위한 선호도 학습에 시간이 걸리기 때문에 학습 초기에는 추천 성능이 낮다는 문제를 가지고 있다.
본 논문에서는 이러한 내용 기반 추천이 가지는 문제를 해결하기 위해 학습 초기의 사용자 선호도와 유사도가 높은 선호도를 가지는 다른 사용자들의 학습된 선호도를 선호도 학습에 반영하여 상기의 내용 기반 추천 기술이 가지는 문제점을 해결한다. 제안 방법은 사용자의 콘텐츠 이용 히스토리로부터 사용자 선호도를 학습하는 내용기반 사용자 선호도 학습 및 학습된 사용자 선호도와 유사한 선호도를 가지는 유사 사용자의 선호도를 학습된 사용자 선호도에 반영하는 유사 사용자 선호도 학습의 두 단계로 이루어진다. 제안 방법의 평가를 위해 TV 시청 도메인으로 한정하여 개인 선호도 학습만을 사용한 방법, 다수 사용자들이 시청하는 프로그램을 추천해주는 방법 등과 비교해본 결과, 개인 선호도 학습만을 사용한 방법에 비해 제안 방법이 학습 기간을 단축하였으며, 다른 두 가지 방법에 비해 전반적으로 높은 추천 성능을 보였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 내용
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 연구
6. 참조 문헌

참고문헌 (0)

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