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MBTI 기반 협업 추천 시스템 : 웹툰 콘텐츠 사례 연구
MBTI-based Collaborative Recommendation System : A Case Study of Webtoon Contents 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호, 2015 July 08, 2015년, pp.169 - 172  

이명연 (중앙대학교 컴퓨터공학부) ,  이오준 (중앙대학교 컴퓨터공학과) ,  홍민성 (중앙대학교 컴퓨터공학과) ,  정재은 (중앙대학교 컴퓨터공학과)

초록
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웹툰의 양은 방대하여 사용자가 원하는 웹툰을 찾는데 어려움이 있기 때문에 체계적인 추천 시스템이 필요하다. 하지만 기존의 추천 시스템은 조회수가 많은 인기 웹툰을 추천하는 방식과 사용자와 비슷한 연령대, 성별의 사용자들이 조회한 콘텐츠를 추천해주는 인구 통계학적 추천(demographic filtering)방식, 그리고 비슷한 사용자를 분석하여 추천해주는 협업적 추천(collaborative filtering)방식에 국한되어 있어, 개인의 성향을 반영하여 추천하고 있다고 보기 어렵다. 따라서 사용자 개인의 성향을 분석하는 방식에 대한 시도가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해서 개인의 성향을 분석하는 지표로 MBTI(Myers-Briggs Type Indicator) 유형을 이용하고, 같은 MBTI 유형의 사용자간의 협업적 필터링 추천 방식을 제안하였다. 또, 협업적 필터링 방식에서 발생하는 콜드 스타트 문제와 초기 평가자 문제를 해결하는 방안을 제시하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • com”을 통해 온라인 설문을 진행하였다. 그리고 그 결과를 바탕으로 사용자의 MBTI 유형에 따라 장르를 추천해주는 방식을 제안하였다 [5].
  • 본 연구에서는 MBTI를 기반으로 유사한 성향의 사용자를 뽑고, 이들이 선호한 콘텐츠를 추천하는 협업적 추천 기법을 제안한다.
  • 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 사용자들을 개인의 성향을 분류하는 지표로 MBTI 유형을 이용하고, 이를 기반으로 유사한 사용자들의 웹툰리스트를 이용하는 협업적 추천 방식을 제안하였다. 또한 협업적 추천 방식을 이용함으로써 발생하는 콜드 스타트 문제와 초기 평가자 문제를 해결하는 방안을 제시하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존의 웹툰 추천 시스템은 어떤 방식인가? 하지만 기존의 추천 시스템은 조회수가 많은 인기 웹툰을 추천하는 방식과 사용자와 비슷한 연령대와 성별을 갖는 다른 사용자들이 조회한 콘텐츠를 추천해주는 인구 통계학적 추천(demographic filtering)방식, 그리고 유사한 사용자를 분석하여 추천해주는 협업적 추천(collaborative filtering)방식에 국한되어 있다.
웹툰에서 체계적인 추천 시스템이 필요한 이유는 무엇인가? 웹툰 플랫폼 기업 타파스미디어는 서비스 1년만에 누적 작품 편수가 2만1500개에 이른다 [2]. 이처럼 공급되는 웹툰의 양은 방대하여 사용자가 원하는 웹툰을 찾는데 어려움이 있기 때문에 체계적인 추천 시스템이 필요하다.
협업 필터링 방식의 두 가지 문제는 무엇인가? 협업 필터링 방식은 두 가지 문제가 있다. 첫 번째는 처음이기 때문에 어떤 아이템도 사용자에게서 평가받지 못한 상태여서 발생하는 콜드 스타트 문제(Cold-Start Problem)와 두 번째는 새로운 아이템이 나타나 이 아이템은 어떤 사용자에게서도 평가받지 못하여서 발생하는 초기 평가자 문제(First-Rater Problem)가 있다. 이를 보완하기 위한 방법은 아래 III.
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