유비쿼터스 환경에서의 상황인식 기반 VOD 컨텐츠 추천시스템
A Context-Aware Recommendation System for VOD Contents in Ubiquitous Environment
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초록
본 연구는 기존의 사용자 선호도 기반 추천 방법론에서 확장하여 사용자의 상황별 선호도 기반 추천 방법론을 제안하고, 이 방법론에 따라 상황인식 기반 추천 시스템(CARS-VOD; Context-Aware Recommendation System for VOD Contents)을 개발하였다. 일반적인 협업 필터링 추천 기법에서 발생하는 데이터 희소성(Sparsity)에 의한 초기 추천 문제(Cold-Start Problem)를 해결하기 위해 판매자 지식(Seller’s Knowledge)을 추천에 활용하였으며, 사용자의 선호도와 판매자 지식을 결합한 형태의 새로운 추천 방식을 제안하였다. 또한, 사용자의 선호 분명도를 측정하기 위해 선호 분명도 지수(Preference Vividness Index)를 개발하고 이 지표에 따라 선호도가 분명한 사용자에게는 사용자 선호도 기반 추천방식을 적용하고 선호도가 불분명한 사용자에게는 판매자 지식 기반 추천방식을 적용하여 사용자의 추천 만족도를 높이고자 하였다. 본 연구에서 제안한 추천 시스템은 유비쿼터스 환경에서 다양한 멀티미디어 컨텐츠를 필요로 하는 사용자에게 상황에 적합한 컨텐츠를 추천함으로써 무선 인터넷 컨텐츠 이용률 증대에 기여할 것으로 기대한다.
Abstract
This paper proposes a user context preference-based recommendation method as an extension of the existing user preference-based recommendation method. This new method enables us to develop a Context-Aware Recommendation System for VOD contents (CARS-VOD). In order to resolve the cold-start problem caused by data sparsity arising in the general collaborative filtering recommendation technique, we use sellers' knowledge in recommendation, and propose a new recommendation method which combines user preference and sellers' knowledge. We also develop a Preference Vividness Index (PVI) to measure users' preference vividness. Using this index, we attempted to enhance user recommendation satisfaction by applying the user preference-based recommendation method to users whose preference is vivid, and the sellers' knowledge-based recommendation method to those whose preference is not vivid. The recommendation method proposed in this paper will increase the use of wireless internet contents by supporting users who need various types of multimedia contents in ubiquitous environment.
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