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https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10016391&local_id=10019533
태그 정보를 활용한 사용자 제작 콘텐츠 추천에 관한 연구
Reports NRF is supported by Research Projects( 태그 정보를 활용한 사용자 제작 콘텐츠 추천에 관한 연구 | 2007 Year | 김종우(한양대학교) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number B00212
Year(selected) 2007 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2009년 05월 24일
Year type 결과보고
Year(final report) 2009년
Research Summary
  • Korean
  • 인터넷이 보편화되면서, 사용자 제작 콘텐츠(User Created Content, UCC)라는 새로운 인터넷 응용시스템이 등장하였다. UCC 웹 사이트에서는 과거의 단순한 텍스트 기반의 컨텐츠 뿐만 아니라, 이미지, 비디오 등의 멀티미디어 컨텐츠가 많이 게재되고 있다. 이러한 변화는 전통적인 상품이나 컨텐츠 추천에 활용되었던 추천 기법의 변화를 필요로 한다. 본 연구에서는 UCC 추천을 위한 방안으로, 사용자 행동 데이터와 태그 정보, 제목의 키워드 등의 메타 데이터를 활용한 추천기법을 제시하고, 이들의 성과를 비교하였다. 이를 위해서 국내 대표적인 UCC 사이트의 웹 로그 데이터를 활용하여 실증적인 실험을 수행하였다. 본 연구에서 설계한 UCC 추천기법은 크게 다음과 같이 다섯 가지((1) 전통적인 협업필터링의 사용과, (2) 태그를 활용한 방안, (3) 제목의 키워드를 활용한 방안, (4) 제목과 태그를 함께 활용한 방안, (5) 대표 태그를 활용한 방안)이다. 실험 결과, 컨텐츠의 제목 키워드의 유사성에 기초한 추천 방안이 협업적 필터링 방법들에 비해서 나는 성능을 제공하는 것을 확인할 수 있었다. 태그 키워드를 활용한 것보다 제목 키워드를 활용한 추천이 더 좋은 성과를 보였는데, 이것은 제목의 키워드 품질이, 태그의 키워드 품질보다 더 낫기 때문인 것으로 판단된다.
  • English
  • As the Internet is more embedded in people's lives, Internet users draw on new Internet applications to express themselves through "user-created content (UCC)." In addition, there is a noticeable shift from text-centered contents mainly posted on bulletin boards to multimedia contents such as images and videos on UCC web sites. The changes require different way of recommendations comparing to traditional products or contents recommendation on the Internet. This paper aims to design UCC recommendation methods with user behavior data and contents metadata such as tags and titles, and compare performances of the suggested methods. Real web logs data of a major Korean video UCC site was used to empirical experiments. In fact, in this study we had designed five recommendation methods; (1) traditional collaborative filtering, (2) content based recommendation using tag keywords, (3) content based recommendation using title keywords, (4) content based recommendation using tag keywords and title keywoards, (5) content based recommendation using representative tage keywords. The results of the experiments show that content-based recommendation which uses the similarity based on contents title metadata performs better than other designed methods including collaborative filtering techniques based on similarity of UCC customers' preferences. The reason is considered that the quality of title keywords is highter than that of tag keywords.
Research result report
  • Abstract
  • 본 연구에서는 사용자 생산 콘텐츠(UCC)와 함께 제시되는 태그 정보를 기반으로 협업 필터링 기법을 활용한 UCC 추천 방안들을 설계하고 이들의 성과를 비교하였다. UCC 추천을 위해서, (1) 전통적인 협업필터링의 사용과, (2) 태그를 활용한 방안, (3) 제목의 키워드를 활용한 방안, (4) 제목과 태그를 함께 활용한 방안, (5) 대표 태그를 활용한 방안을 설계하고 비교하였다. 이를 실증적으로 검토하기 위해 대표적인 동영상 UCC 사이트의 사용자 방문 웹 로그를 이용하였다. 분석 결과, UCC 콘텐츠를 이용한 사용자의 선호도 유사성을 추천기법에 활용한 협업 필터링 방법 보다 UCC 콘텐츠의 제목을 이용하여 UCC 콘텐츠 메타데이터의 유사성을 추천 기법에 활용한 콘텐츠 기반 추천 방법이 조금 더 좋은 결과를 보여주었다.
  • Research result and Utilization method
  • UCC 추천을 위한 협업필터링 방안을 5가지 제시하였으며, 이들의 성능을 실제 UCC 사이트의 웹 로그 데이터를 활용하여 실험하였다. 실험결과 제목의 키워드를 활용한 방법이, 전통적인 협업필터링이나 태그를 활용한 방법 보다 더 좋은 성능을 보였다. 이것은 태그의 키워드의 품질이 제목이 키워드에 비해서 낮기때문인 것으로 판단된다.
    본 연구에서 제시된 UCC 추천 방안들은 실제 UCC 제공 사이트들에서 적용이 가능할 것으로 보인다. 또한 협업필터링을 UCC 추천에 활용하려는 경우, 본 연구의 실험 결과가 참조될 수 있다.
  • Index terms
  • 협업필터링, 컨텐츠 추천, UCC
  • List of digital content of this reports
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