• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.11-24
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• 2019

웹에서 정보 구매자들의 성향은 가성비에서 가심비 형태로 변해가는 추세이다. 멀티미디어 콘텐츠 추천에도 그러한 흐름이 있는데, 바로 폭소노미 (Folksonomy) 기반의 분위기를 이용한 추천 방법이다. 하지만 이런 방법의 경우 동의어를 고려하지 못한다는 문제점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위해 일부 연구에서는 Thayer모델의 12 분위기를 AV(Arousal and Valence)값으로 정의하여 그 문제점을 해결하였지만, 추천 성능이 재현 수준 0.1에서 키워드 기반 검색 방법보다 떨어지는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 재현 수준 0.1에서도 키워드 기반 검색 방법과 동일한 추천 성능을 유지하면서 동의어 문제를 해결할 수 있도록 멀티미디어 콘텐츠의 분위기 벡터를 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 추천 성능 분석을 위해 기존 AV값 기반 방법과 키워드 기반 방법과 비교 분석하였다. 추천 성능 분석결과, 본 논문에서 제안한 방법이 전체적으로 기존 방법들 보다 우수한 추천 성능을 보였다.