Journal of Broadcast Engineering (방송공학회논문지)

The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers (한국방송∙미디어공학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Personalized Automatic TV Program Scheduler using Sequential Pattern Mining

순차 패턴 마이닝 기법을 이용한 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄러

  • Pyo, Shin-Jee (Dept. of Information Communication Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology) ;
  • Kim, Eun-Hui (Dept. of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology) ;
  • Kim, Mun-Churl (Dept. of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology)
  • 표신지 (한국과학기술원 정보통신공학과) ;
  • 김은희 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과) ;
  • 김문철 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과)
  • Published : 2009.09.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

With advent of TV environment and increasing of variety of program contents, users are able to experience more various and complex environment for watching TV contents. According to the change of content watching environment, users have to make more efforts to choose his/her interested TV program contents or TV channels than before. Also, the users usually watch the TV program contents with their own regular way. So, in this paper, we suggests personalized TV program schedule recommendation system based on the analyzing users' TV watching history data. And we extract the users' watched program patterns using the sequential pattern mining method. Also, we proposed a new sequential pattern mining which is suitable for TV watching environment and verify our proposed method have better performance than existing sequential pattern mining method in our application area. In the future, we will consider a VoD characteristic for extending to IPTV program schedule recommendation system.

방송 프로그램 콘텐츠들의 증가와 콘텐츠 접근 방법의 다양화로 따라 사용자는 기존의 단순한 방송 시청 환경에서 보다 복합적인 환경에서 다양한 콘텐츠를 접할 수 있게 되었다. 따라서 사용자는 익숙지 않은 다양한 콘텐츠들 중에서 자신이 시청하기 원하는 콘텐츠를 찾고 그것들을 원하는 시간에 시청하기 위해 전보다 많은 노력을 기울이게 되었다. 또한 사용자는 대체로 자신만의 일관성 있는 시청 패턴으로 프로그램을 시청한다. 본 논문에서는 사용자의 개인적인 시청 특성을 발견하여 사용자의 수고를 줄이고 프로그램 시청의 편의성을 제공하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 이용하여, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄러를 제안한다. 이를 위해 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템을 제안하였으며, 사용자들의 TV 프로그램 시청 기록을 바탕으로 TV시청 환경에 적합한 순차 패턴 마이닝 기법을 제안하였다. 또한 개인 사용자의 암시적인 선호도를 추출하여 TV 프로그램 추천에 적용, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄을 구성하여 추천할 수 있도록 하였다. 이러한 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템은 향후 IPTV의 VoD 특성을 고려한 프로그램 스케줄 추천 시스템으로 확장 가능하다.

Keywords

References

  1. Rakesh Agrawal, Ramakrishnan Srikant, 'Mining sequential patterns,' 11th International Conference on Data Engineering (ICDE'95), 1995 IEEE Transactions on Software Engineering, pp.3-14, 1995 https://doi.org/10.1109/ICDE.1995.380415
  2. Jian Pei, Jiawei Han, Behzad Mortazavi-Asl, Helen Pinto, 'PrefixSpan: Mining Sequential Patterns Efficiently by Prefix-Projected Pattern Growth,' In Proc. 2001 Int. Conf. Data Engineering, April 2001
  3. Baoyao Zhou, Sin Cheung Hui, Kuiyu Chang, 'An Intelligent Recommender System using Sequential Web Access Patterns,' In Proc. 2004 IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems, December 2004
  4. 김성학, 이창훈, '웹 로그 분석을 이용한 추천 에이전트의 개발,' 정보과학회논문지 : 기술교육 제2권 제1호, pp.60-66, 2005
  5. Qiankum Zhao, Sourav S. Bhowmick, 'Sequential Pattern Mining: A Survey,' Technical Report. CAIS, Nanyang Technological University , Singapore, No. 2003118, pp.1-27, 2003
  6. J. Han, J. Pei, B. Mortazavi-Asl, Q. Chen, U. Dayal, and M.-C. Hsu, 'Freespan: Frequent pattern-projected sequential pattern mining,' In Proc. 2000 Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining (KDD”00), pp.355-359, August 2000 https://doi.org/10.1145/347090.347167
  7. 강우현, 서용무, 박승봉, 'Web Usage Mining을 이용한 온라인 사용자의 웹 탐색패턴 연구,' 한국인터넷정보학회 2004 춘계학술발표대회 논문집, pp.99-102, 2004
  8. R. Cooley, B. Mobasher, J. Srivastava, 'Web Mining: Information and Pattern Discovery on the World Wide Web," In Proc. 9th IEEE International Conference of Tools with Artificial Intelligence, 1997 https://doi.org/10.1109/TAI.1997.632303

Cited by

  1. Mining Based Time-Series Sleeping Pattern Analysis for Life Big-Data pp.1572-834X, 2018, https://doi.org/10.1007/s11277-018-5983-z