키워드 기반 콘텐츠 추천 웹서비스

Keyword-Based Contents Recommendation Web Service

Keyword-Based Contents Recommendation Web Service(서비스명 'mobodra')는 미디어 종류 및 장르 취향을 유저별로 분석하여 이에 맞는 콘텐츠를 추천하는 웹 서비스이다. 유저들은 회원가입 시 웹에서 제공하는 랜덤한 작품 중에 일부를 선택하며 서버에서 이를 토대로 취향을 분석한다. 해당 분석을 토대로 유저별 선호 콘텐츠를 추천한다. 본 논문에서는 아이템 기반 협업 필터링(Item-Based Collaborative Filtering)을 통해 콘텐츠 추천 알고리즘을 구현한다. 유저의 활동 데이터 혹은 선호도 재조사 시 위 과정을 다시 실행하여 사용자의 취향을 갱신한다.

Media Contents Recommendation Web Service (service name 'mobodra') is a web service that analyzes media types and genre tastes for each user and recommends content accordingly. Users select some of the works randomly provided on the web when signing up for membership and analyze their tastes based on this. Based on this analysis, preferred content for each user is recommended. In this paper, we implement a content recommendation algorithm through item-based collaborative filtering. When the user's activity data or preference is re-examined, the above process is executed again to update the user's taste.