참고문헌
- 문가영, "책 덮은 대한만국,, 당신은?...1년간 단한권도 안읽은 성인 53%", 매일경제, 2022, https://www.mk.co.kr/news/society/10482768
- 통계청(2022), 「국민독서실태조사 통계정보보고서, 12-14
한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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- Pages.544-545
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- 2024
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
영상 콘텐츠 시청 데이터를 활용한 개인 맞춤형 도서 추천 시스템
Personalized book recommendation system using video content viewing data
- 임예빈 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
- 이경민 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
- 김유진 (동덕여자대학교 경영학과) ;
- 이서영 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
- 김현희 (동덕여자대학교 정보통계학과)
- Yea Bin Lim (Dept. of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
- Gyeong Min Lee (Dept. of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
- Yu Jin Kim (Dept. of Business Administration, Dongduk Women's University) ;
- Seo Young Lee (Dept. of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
- Hyon Hee Kim (Dept. of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University)
- 발행 : 2024.05.23
초록
최근 성인 독서량은 지속적으로 감소하는데 비해 영상 콘텐츠 소비가 증가하고 있다. 이에 따라 새로운 사용자에 대한 선호도 및 행동 패턴에 대한 정보가 없고 새로운 도서에 대한 사용자 평가나 구매 정보가 부족해 콜드 스타트 문제와 데이터 희소성 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 영상물 콘텐츠 기반 도서 하이브리드 추천 시스템을 제안하였다. 제안하는 추천 시스템은 영상물의 콘텐츠를 활용하여 콜드 스타트 문제와 데이터 희소성 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 전통적인 도서 추천 시스템에 비해 성능이 향상되었고 장르, 줄거리, 평점 정보 기반 사용자 취향 정보까지 모두 반영된 질 높은 추천 결과까지 확인할 수 있었다.
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