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소셜 네트워크 기반 맞춤형 콘텐츠 추천 시스템
Personalized Contents Recommendation System Based on Social Network 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.18 no.1, 2013년, pp.98 - 105  

이석필 (상명대학교 디지털미디어학부)

초록
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최근의 미디어 생성/소비 패턴은 UCC 같은 소비자가 직접 미디어를 생성하고 소비하는 프로세스가 등장하여 일반화되고 있다. 그동안 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.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Patterns for generating and consuming contents are various in these days from conventional broadcasting contents to UCC. There are many researches on developing recommendation engines based on user's profile for providing desired contents. In this paper we propose a contents recommendation system us...

주제어

#social network   #metadata   #contents recommendation   #user profile   #personalized service  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 사용자의 프로파일과 함께 멀티미디어 콘텐츠를 소비하는 패턴을 바탕으로 유사한 사용자를 묶어주어 동일 그룹내의 사용자들의 프로파일을 이용하여 다종 미디어를 추천해주는 Social Network 기반의 멀티미디어 콘텐츠 추천 및 공유 에이전트 시스템을 소개한다. 구축된 유무선 추천/공유 에이전트는 음악, 동영상, 방송, 광고, 기사 등의 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 추천엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 만족도를 높여준다.
  • 본 논문에서는 서비스 이용에 따른 사용자 행동양식을 관찰하기 위하여 사용자의 연속적인 콘텐츠 이용 행동을 하나의 패턴으로 정의한다. 사용자 행동기록에서 추출 가능한 모든 연속적인 사용자 행동 패턴들이 수집된다.
  • 본 논문은 개인 사용자 프로파일 이외에 Social Network을 통한 CUG 구성원들의 사용자 프로파일을 기반으로 멀티미디어 콘텐츠 추천 및 공유를 위한 맞춤형 에이전트 구축에 대한 연구이다. 본 연구에서 개발한 에이전트는 음악, 방송, 광고, 기사, 동영상 등의 다양한 종류의 콘텐츠들을 사용자의 선호 패턴을 자동으로 분석하여 선호할 것으로 예상되는 콘텐츠들을 사용자 별로 추천해 주는 시스템이다.
  • 본 연구는 커뮤니티 형 소셜 네트워크 서비스와 멀티미디어 공유를 위한 소셜 미디어 서비스를 통합하는 소셜 네트워크 서비스 기반 멀티미디어 콘텐츠 공유 서비스를 구축하였다. 개인이 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 등록할 수 있고, 이를 개인이 속한 그룹 및 친구들과 공유하며 추천받을 수 있는 형태이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
소셜 네트워크 서비스의 장점 및 단점은? 소셜 네트워크는 뉴미디어로써 지난 몇 년간 각광을 받아오고 있다. 소셜 네트워크의 강점은 수천만 명의 고유한 서비스 사용자를 모을 수 있다는 점에 있으며 단점은 등록된 사용자들을 가지고서 수익을 내기가 만만치 않다는 것이었으나[3] 현재 급증하는 모바일 SNS 사용자들을 대상으로 노출되는 광고에 대한 수익이나, 소셜 게임을 통한 수익, 사업자들의 직-간접적인 광고를 통해 사업을 홍보하는 등 다양한 비즈니스 모델이 창출되고 있다[1].
소셜 네트워크 서비스는 어떤 서비스인가? 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 온라인 인맥구축 서비스이다. 이외에도 전자 우편이나 인스턴트 메신저 서비스를 통해 사용자들끼리 서로 연락할수 있는 수단을 제공하고 있다.
다양한 형태의 미디어가 생성되고 있는 이유는? 멀티 플랫폼 기술의 발달과 UCC와 같은 소비자 생산 형 서비스의 발달로 인해 다양한 형태의 미디어가 생성 되고 있다. 이러한 기존 및 새롭게 만들어질 신규 미디어는 망과망, 기기와 기기 사이를 자유롭게 넘나들 수 있는 크로스플랫폼 (cross-platform) 환경에서 언제, 어디서든지 효과적으로 재현될 수 있는 수단이 제공될 필요가 있다.
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참고문헌 (14)

  1. KITA Report, "SNS marketing examples of US enterprises", Jan. 2011 

  2. KEIT Report, "Any device platform", Jan. 2012 

  3. Deloitte TMT Predictions: The markets get anti-social with social networks. 

  4. Social Networks: Facebook Takes Over Top Spot, Twitter Climbs 

  5. Adweek: "Social Nets Engage in Global Struggle" 66% of MySpace and Facebook users come from North America. 

  6. Alexa.com: Nexopia stats on Alexa.com. 

  7. TechCrunch: Bebo - most popular of its kind in UK (August 2007). 

  8. MarketingVox : German Xing Plans Invasion of LinkedIn Turf. 

  9. Hi5 popular in Europe. 

  10. About.com: "Why Users Love Orkut" - 55% of users are Brazilian. 

  11. Saim Shin, Jong-Seol Lee, Se-Jin Jang, Seok-Pil Lee "The development of the bi-directionally personalized broadcasting and the targeting advertisement system based on the user profile techmniques", Journal of Broadcast Engineering, Vol 15, No. 5, September 2010 

  12. OpenSocial API Documentation. Google Code. Google. Retrieved on 2007-11-02 

  13. Seok-Pil Lee, Saim Shin, Sung-Ju Park, "A Social network service agent based on the consuming multiple contents",Conference on KSBE, November 2012 

  14. http://en.wikipedia.org/wiki/Dice%27s_coefficient 

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