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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제9권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
1 - 6 (6page)

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모바일 시장의 확장과 함께 멀티모달 미디어 콘텐츠의 제공을 위한 플랫폼이 다양해지고 있다. 멀티모달 미디어 콘텐츠에는 이종데이터들이 복합적으로 포함되어 있어 사용자들이 선호 콘텐츠를 선택하기 위해 시간과 노력이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 추천을 위한 키워드 가중치를 이용한 멀티모달 미디어 콘텐츠 분류를 제안한다. 제안하는 방법은 멀티모달 미디어 콘텐츠의 텍스트 데이터에서 키워드 가중치를 통해 콘텐츠를 가장 잘 나타내는 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 기반으로 서브클래스를 갖는 장르 클래스를 생성하고 이에 적절한 멀티모달 미디어 콘텐츠를 분류한다. 또한 개인화된 추천을 위해 사용자의 선호도 평가를 진행하여 사용자의 콘텐츠 선호도 분석 결과를 기반으로 멀티모달 콘텐츠를 추천한다. 성능평가는 추천 결과의 정확도와 만족도를 통해 우수함을 검증한다. 이는 사용자가 선호하는 장르와 키워드를 모두 고려하여 추천하기 때문에 정확도는 74.62%, 만족도는 69.1%로 높게 나타난다.
#TF-IDF #Text Mining #Data Mining #Classification #Multimodal Content #Recommendation

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참고문헌 (19)

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박지수 / 2015 / 멀티미디어 콘텐츠의 맞춤형 정보 제공 연구 / 한국전자거래학회지 20(3):79~87 dbpia J. H. Kim / 2014 / Recommendation based on Context-aware Model for Personalized u-Healthcare Service / Multimedia Tools and Applications 71(2):855~872 google schola J. Son / 2017 / Content-based filtering for recommendation systems using multiattribute networks / Expert Systems with Applications 89:404~412 google schola Y. Wu / 2000 / Index structures of user profiles for efficient Web page filtering services / Proceedings 20th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems :644~651 google schola M. Balabanović / 1997 / Fab :content-based, collaborative recommendation / Communications of the ACM 40(3):66~72 google schola

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