한국멀티미디어학회논문지 (Journal of Korea Multimedia Society)

  • 제13권10호
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  • Pages.1453-1462
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  • 2010
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  • 1229-7771(pISSN)
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  • 2384-0102(eISSN)
한국멀티미디어학회 (Korea Multimedia Society)
권호 표지

협업 필터링을 이용한 IPTV-VOD 프로그램 추천 시스템에 대한 연구

A Study of IPTV-VOD Program Recommendation System using Collaborative Filtering

  • 선철용 (단국대학교 컴퓨터학부 컴퓨터과학과) ;
  • 강용진 (단국대학교 컴퓨터학부 컴퓨터과학과) ;
  • 박규식 (단국대학교 공과대학 컴퓨터학부)
  • 투고 : 2010.12.29
  • 심사 : 2010.07.12
  • 발행 : 2010.10.30
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초록

본 연구는 IPTV 환경에서 사용자의 취향에 맞는 VOD 프로그램을 추천할 수 있는 시스템을 새로이 제안하였다. 추천 알고리즘으로는 협업 필터링 기법을 사용하였다. 사용자의 프로그램 선호 취향을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 사용자와 유사한 취향의 이웃 사용자들의 프로그램 선호도와 중분류 선호도 그리고 사용자 유사도를 감안하여 1주 단위로 갱신하였다. 제안 시스템의 성능평가를 위해 시청률 조사기관인 닐슨 리서치의 24주분 지상파 및 케이블 방송 시청 데이터를 IPTV 형식에 맞게 재구성하여 사용하였으며, 다양한 실험을 통해 그 실용성을 입증하였다. 실험결과 사용자 유사도 가중치를 사용하며, 그룹 크기가 5명 그리고 추천 프로그램 수가 5개 일 때 최적의 성능을 나타내었다.

In this paper, a new program recommendation system is proposed to recommend user preferred VOD program in IPTV environment. A proposed system is implemented with collaborative filtering method. For a user profile which describes user program preference, a program preference, sub-genre preference, and US(user similarity) weight of the user neighborhood is averaged and updated every week. In order to evaluate system performance, real 24-weeks cable TV watching data provided by Nilson Research Corp. are modified to fit for IPTV broadcasting environment and the simulation result shows quite comparative quality of recommendation. The experimental results optimum performance when user similarity based weighting, five person per group and five recommendation programs are used.

키워드

참고문헌

  1. Miquel Montaner, Beatriz Lopez, and Josep LIuis De La Rosa, "A Taxonomy of Recommender Agents on the Internet," Artificial Intelligence Review, Vol. 19, No.3, pp. 285-330, 2003. https://doi.org/10.1023/A:1022850703159
  2. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York, "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering," IEEE Internet Computing, Vol. 7, No.1, pp.76-80, 2003. https://doi.org/10.1109/MIC.2003.1167344
  3. John Zimmerman, Kaushal Kurapati, Anna L. Buczak, Dave Schaffer, Srinivas Gutta, and Jacquelyn Martino, TV Personalization System, Kluwer Academic Publishers, pp. 27-51, 2004.
  4. 이연정, "DTV 프로그램 추천 효율 향상을 위한 프로그램 시청 패턴 반영 기법," 석사학위 논문, 숭실대학교, 서울, 2006.
  5. 정하용, 김문식, "KT IPTV 사용자의 시청 이력을 이용한 VOD추천 시스템의 성능 분석," 한국정보과학회 학술발표 논문집, Vol. 36, No. 1, pp. 116-121, 2009.
  6. 김은희, 표신지, 김문철, "협업 필터링을 이용한 순위 정렬 모델 기반 (IP)TV 프로그램 자동 추천," 방송공학회지, Vo1.14, No.2, pp.238-252, 2009.
  7. Christina Christakou and Andreas Stafylopatis, "A Hybrid Movie Recommender System Based on Neural Networks," Intelligent Systems Design and Applications, 2005. ISDA '05. Proceedings. 5th International Conference on, pp.500-505, 2005.