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LDA 클러스터링을 이용한 TV 프로그램 추천 기법
TV Program Recommendation Method Using LDA Clustering 원문보기

한국정보처리학회 2013년도 제39회 춘계학술발표대회, 2013 May 10, 2013년, pp.272 - 274  

박창용 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  정연오 (성균관대학교 정보 및 지능 시스템 연구실) ,  김누리 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  이지형 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과)

초록
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최근 TV 시청자들의 콘텐츠 소비량이 증가함에 따라 방송사에서 제공하는 TV 프로그램들의 수량이 방대해지고 장르 또한 다양해지고 있기 때문에 시청자가 TV 프로그램을 선택하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 TV 프로그램 추천이라는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 연구에서는 시청자를 기반으로 하는 협업 필터링 추천 방법과 아이템을 기반으로 하는 협업 필터링 추천 방법이 제안되었지만 시청자의 시청 의도를 고려하는 연구는 사례는 적다. 이에 본 논문에서는 LDA 모델링을 이용하여 사용자의 시청 의도를 고려한 TV 프로그램 추천 기법을 제안한다. 실험을 통해 시청자의 시청 의도가 반영된 TV 프로그램 추천이 가능하다는 것을 검증했다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 모델링 기법을 이용하여 전체시청자의 시청기록을 모델링하고 생성된 확률 모델을 이용하여 시청자들의 숨은 시청 의도를 고려하여 TV프로그램을 추천하는 방법을 제안한다. 논문의 구성은 다음과 같다.
  • 그리고 아이템 기반 추천 기법은 아이템의 장르, 아이템 별 시청자 선호도 평균, 런타임 등의 메타데이터 정보만을 사용하므로 시청 의도가 고려되지 않을 수 있다. 이러한 단점들을 극복하기 위해 본 논문에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 이용한 확률 모델링을 이용하여 사용자의 시청 의도를 고려할 수 있는 TV 프로그램 추천 방법을 제안한다.
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