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사용자 추천을 위한 교육용 동영상의 빅데이터 분석 기법 비교
Big Data Analysis Method for Recommendations of Educational Video Contents 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.25 no.12, 2021년, pp.1716 - 1722  

이현섭 (Department of Applied SW Engineering, Dong-Eui University) ,  김진덕 (Department of Computer Engineering, Dong-Eui University)

초록
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최근 동영상 콘텐츠 제공 서비스는 그 용량이 매우 증가하여 사용자 추천의 중요성이 증가하고 있다. 그리고 이러한 콘텐츠는 다양한 특성을 내포하고 있어 사용자가 지정한 키워드만으로 그 콘텐츠의 특징을 제대로 표현하기 어렵다. 그러므로 사용자가 정의한 키워드를 이용하는 기존의 추천 시스템은 개체의 특성을 제대로 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 교육용 동영상 서비스 시스템의 콘텐츠 추천을 위한 기법 중 음성데이터 기반 자막을 이용한 분석과 영상의 키프레임을 이용한 영상 비교 기법의 효율성을 비교한다. 또한, 실험 결과를 통해 각 분석 기법이 효율적으로 활용될 수 있는 영상 콘텐츠의 유형 및 환경을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, the capacity of video content delivery services has been increasing significantly. Therefore, the importance of user recommendation is increasing. In addition, these contents contain a variety of characteristics, making it difficult to express the characteristics of the content properly on...

주제어

#사용자 추천   #음성 및 자막 분석   #키프레임 분석   #빅데이터  

표/그림 (11)

참고문헌 (12)

  1. Video streaming service site [Internet]. Available: http://www.youtube.com. 

  2. video streaming entertainment company [Internet]. Available: http://www.netflex.com. 

  3. J. E. Son, S. B. Kim, H. J. Kim, and S. Z. Cho, "Review and Analysis of Recommender Systems," Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, vol. 41, no. 2, pp. 185-208, Apr. 2015. 

    원문보기 상세보기 crossref

  4. Google AutoML Vision [Internet]. Available: https://cloud.google.com/automl/?hlko#. 

  5. Google Vision API [Internet]. Available: https://cloud.google.com/vision/?hlko#. 

  6. H. S. Lee and J. D. Kim, "A Design of Similar Video Recommendation System using Extracted Words in Big Data Cluster," Journal of Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 24, no. 2, pp. 172-178, 2020. 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. W. S. Ha, "Collaborative Filtering using Web Documents Classification by Associative Word Frequency," Inha University Master's Thesis, 2005. 

  8. K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," CVPR 2016, pp. 770-778, 2016. 

  9. UCF-101 is a created human behavior recognition model and consists of 101 classes [Internet]. Available: https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php. 

  10. K. R. Kim, S. J. Bae, H. S. Lee, and J. D. Kim, "Similarity-based video recommendation system using user and item information," Journal of the Korean Society for Information and Communication Sciences Conference, vol. 24, no. 1, pp. 364-366, 2020. 

  11. J. H. Lee, H. S. Lee, and J. D. Kim, "A Study on the Use of Frequency of Morphology to Extract Similarities in Lecture Video," Journal of the Korean Society for Information and Communication Sciences Conference, vol. 24, no. 2, pp. 155-157, 2020. 

  12. J. H. Lee, H. S. Lee, and J. D. Kim, "Efficient Similarity Extraction Method Between Educational Videos Using the Frequency of Shapes," Journal of the Korean Society for Information and Communication Sciences Conference, vol. 24, no. 1, pp. 9-11, 2020. 

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