인구학적 속성 예측(demographic attribute prediction)은 사용자의 로그, 행동패턴 혹은 다른 정보를 활용하여 사용자의 나이, 성별 및 기타 특성을 예측하는 것이다. 이러한 인구학적 속성은 공공정책, 마케팅 등에 널리 사용된다. 특별히 맞춤형 광고(targeted advertisement)를 비롯한 여러 추천 문제(recommendation problem)에도 유용하게 적용될 수 있다. 본 논문에서는 맞춤형 광고를 위한 인구학적 속성 예측 기법, 구체적으로 영화의 연령 및 성별 선호도를 예측하는 기법을 제안한다. IPTV 컨텐츠 ...
인구학적 속성 예측(demographic attribute prediction)은 사용자의 로그, 행동패턴 혹은 다른 정보를 활용하여 사용자의 나이, 성별 및 기타 특성을 예측하는 것이다. 이러한 인구학적 속성은 공공정책, 마케팅 등에 널리 사용된다. 특별히 맞춤형 광고(targeted advertisement)를 비롯한 여러 추천 문제(recommendation problem)에도 유용하게 적용될 수 있다. 본 논문에서는 맞춤형 광고를 위한 인구학적 속성 예측 기법, 구체적으로 영화의 연령 및 성별 선호도를 예측하는 기법을 제안한다. IPTV 컨텐츠 메타데이터에서 얻은 영화 정보를 웹을 통해 확장하고 연령대 및 성별 평점을 일부 영화에 대해 추출한다. 추출된 평점을 활용하여 연령대 및 성별 선호 여부를 정의하고 이를 목표값(target value)으로 활용한다. 그리고 각 영화의 제목과 줄거리에서 추출된 키워드와 영화의 장르, 등급 등의 특성을 자질로 활용하여 어느 자질 혹은 기계학습 방법이 영화 선호도 예측에 적합한지 실험한다.
인구학적 속성 예측(demographic attribute prediction)은 사용자의 로그, 행동패턴 혹은 다른 정보를 활용하여 사용자의 나이, 성별 및 기타 특성을 예측하는 것이다. 이러한 인구학적 속성은 공공정책, 마케팅 등에 널리 사용된다. 특별히 맞춤형 광고(targeted advertisement)를 비롯한 여러 추천 문제(recommendation problem)에도 유용하게 적용될 수 있다. 본 논문에서는 맞춤형 광고를 위한 인구학적 속성 예측 기법, 구체적으로 영화의 연령 및 성별 선호도를 예측하는 기법을 제안한다. IPTV 컨텐츠 메타데이터에서 얻은 영화 정보를 웹을 통해 확장하고 연령대 및 성별 평점을 일부 영화에 대해 추출한다. 추출된 평점을 활용하여 연령대 및 성별 선호 여부를 정의하고 이를 목표값(target value)으로 활용한다. 그리고 각 영화의 제목과 줄거리에서 추출된 키워드와 영화의 장르, 등급 등의 특성을 자질로 활용하여 어느 자질 혹은 기계학습 방법이 영화 선호도 예측에 적합한지 실험한다.
Demographic attribute prediction is about extracting age, gender, and other characteristics from user logs, patterns of user's behavior, or any other information. It is widely used for marketing, building a public policy and so forth. In specific, it can be utilized for recommendation problems such ...
Demographic attribute prediction is about extracting age, gender, and other characteristics from user logs, patterns of user's behavior, or any other information. It is widely used for marketing, building a public policy and so forth. In specific, it can be utilized for recommendation problems such as targeted advertisement. In this paper, we propose a demographic attribute prediction method for targeted advertisement. More precisely, we devised a method for predicting age and gender preference for movie films. First, we extended the information from IPTV contents metadata through the Web, and extracted rating information from age and gender subgroups. With the film rating information, we defined age and gender based preference as the target value for supervised machine learning. Using keywords from the title and story of movies, genre, ratings for specific audiences, we experimented for finding appropriate machine learning and features methods for movie preference prediction.
Demographic attribute prediction is about extracting age, gender, and other characteristics from user logs, patterns of user's behavior, or any other information. It is widely used for marketing, building a public policy and so forth. In specific, it can be utilized for recommendation problems such as targeted advertisement. In this paper, we propose a demographic attribute prediction method for targeted advertisement. More precisely, we devised a method for predicting age and gender preference for movie films. First, we extended the information from IPTV contents metadata through the Web, and extracted rating information from age and gender subgroups. With the film rating information, we defined age and gender based preference as the target value for supervised machine learning. Using keywords from the title and story of movies, genre, ratings for specific audiences, we experimented for finding appropriate machine learning and features methods for movie preference prediction.
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