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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김은주 (숭실대학교) 송원문 (숭실대학교) 송성렬 (숭실대학교) 김명원 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제5호
발행연도
2012.5
수록면
390 - 398 (9page)

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본 논문에서는 IPTV 서비스를 위한 효율적 협력적 추천 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 콘텐츠의 추가와 삭제가 빈번하고 사용자와 콘텐츠의 수가 방대한 IPTV 환경에서 기존의 추천 기법이 가지고 있는 확장성과 희소성 문제를 해결한다. 이 방법은 사용자 군집화, 사용자 기반 협력적 추천 2단계로 구성된다. 사용자 군집화를 위하여 사용자 시청 이력으로부터 사용자의 특징을 추출하는 스코어링 방법을 제안한다. 이 방법은 IPTV의 콘텐츠와 채널, 메뉴 등을 분석하여 생성한 카테고리 별로 사용자의 시청 패턴이 표현되도록 TF-IDF를 변형한 CF-IUF를 이용한다. 사용자 군집화는 이렇게 표현된 카테고리 별 선호점수를 바탕으로 ISOData 군집화 알고리즘을 사용하여 이루어진다. 사용자 기반 협력적 추천은 목표 사용자가 속하는 군집을 정하고 그 군집 내에서 목표 사용자와 유사한 사용자의 선호도를 이용하여 추천을 수행한다. 이때, 유사 사용자를 선택하기 위하여 피어슨 상관계수와 스피어만 순위 상관계수를 사용한다. 본 논문에서는 성능평가를 위하여 실제 한 달간의 IPTV 서비스 데이터를 이용하였다. 실험 결과 성공률(success rate) 93.58%와 정확률(precision) 77.40%로 IPTV 서비스에서 만족할 만한 성능을 보였다.
#추천시스템 #협력적여과 #군집화 #IPTV #데이터마이닝 #ISO데이터 #recommend system #collaborative filtering #clustering #IPTV #data mining #ISOdata

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. IPTV를 위한 효율적 추천 기법
4. 실험 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Kim, K.H. / 2011 / Research and Standardization Trends on Smart TV / Electronics and Telecommunications Trends 26 (3) : 37 ~ 49 google schola 2. [단행본] - Melville, P. / 2010 / Recommender Systems, In Encyclopedia of Machine Learning / Springer : 829 ~ 838 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Adomavicius, G. / 2005 / Toward the next generation of recommender systems: A survey of the state-of-the-art and possible extensions / IEEE transactions on knowledge and data engineering 17 (6) : 734 ~ 749 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Kim, M.W. / 2006 / Performance Improvement in Collaborative Recommendation Using Multi-Layer Perceptron. Neural Information Processing / LNCS 4234 : 350 ~ 359 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 이문행 / 2008 / IPTV 수용자의 프로그램 시청 행태 / 한국콘텐츠학회 논문지 8 (10) : 95 ~ 103 dbpia

이 논문의 저자 정보

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