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배재석 (경기대학교) 김성준 (경기대학교) 김찬규 (경기대학교) 송재민 (경기대학교) 조하린 (경기대학교) 최영준 (경기대학교) 이한용 (경기대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
863 - 866 (4page)

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OTT 서비스의 만족도와 이용률 사이의 간극을 해소하기 위해 사용자 맞춤형 컨텐츠 추천 서비스를 개발한다. 현재 OTT 시장에서 넷플릭스의 높은 점유율에도 불구하고 낮은 만족도 문제가 있음을 보여주며 이를 해결하기 위한 사용자의 감정과 취향을 파악하여 개인화된 추천을 제공하는 시스템을 소개한다. 해당 시스템은 Google Natural Language API를 활용하여 사용자 입력 텍스트를 분석하고, 컨텐츠 리뷰의 감정을 파악하여 점수를 부여한다. 또한, Java Selenium을 사용하여 OTT 컨텐츠 데이터를 수집하고, SpringBoot Security 및 JWT를 통해 안전한 사용자 인증 및 권한 부여 기능을 구현한다. 추가적으로 웹소켓을 활용한 실시간 채팅 기능을 제공한다.
#OTT services #Personalized recommendations #Google Natural Language API #Secure user authentication

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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