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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 98 - 105 (8page)
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최근의 미디어 생성/소비 패턴은 UCC 같은 소비자가 직접 미디어를 생성하고 소비하는 프로세스가 등장하여 일반화되고 있다. 그 동안 다양한 콘텐츠 중에서 사용자가 원하는 콘텐츠만을 제공하기 위해 사용자 프로파일을 이용한 콘텐츠 추천 엔진에 대한 연구가 많이 진행되어왔다. 본 연구는 사용자 프로파일 이외에 다종의 멀티미디어 콘텐츠의 소비를 바탕으로 사용자들을 소셜 네트워킹화하고 이를 통해 유사 콘텐츠 선호패턴을 가진 구성원들의 사용자 프로파일을 바탕으로 개인화된 맞춤형 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 에이전트를 개발하였다. 개발한 추천 에이전트는 방송/통신망 상에 존재하는 다양한 콘텐츠 중에 사용자의 선호패턴과 일치하는 콘텐츠들을 추천하고 소셜 네트워크상의 사용자들간의 연관성을 통해 선호도를 갱신하는 시스템이다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 소셜 네트워크 기반 콘텐츠 추천 시스템 구조
Ⅲ. 맞춤형 콘텐츠 추천 시스템
Ⅳ. 결론 및 향후 연구방향
참고문헌
참고문헌 (14)
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1. [보고서] - KITA / 2011 / SNS marketing examples of US enterprises
2. [보고서] - KEIT / 2012 / Any device platform
3. [기타자료] - / / Deloitte TMT Predictions: The markets get anti-social with social networks
4. [기타자료] - / / Social Networks: Facebook Takes Over Top Spot, Twitter Climbs
5. [기타자료] - / / Adweek: "Social Nets Engage in Global Struggle" 66% of MySpace and Facebook users come from North America
2. [보고서] - KEIT / 2012 / Any device platform
3. [기타자료] - / / Deloitte TMT Predictions: The markets get anti-social with social networks
4. [기타자료] - / / Social Networks: Facebook Takes Over Top Spot, Twitter Climbs
5. [기타자료] - / / Adweek: "Social Nets Engage in Global Struggle" 66% of MySpace and Facebook users come from North America
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