실시간 감상 기록 분석 기반 영화 추천 서비스의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Movie Recommendation Service Based on Real-Time Viewing Record Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 24권 / 2호 / 247 ~ 255페이지
· 저자명 : 박예진, 박상희, 박서원, 전수민, 유견아

초록

최근 콘텐츠의 소비가 증가하고 스트리밍 서비스가 흥행하면서 사람들은 넘쳐나는 콘텐츠에 어떤 영화를 선택할지 결정하는데 많은 시간을 쏟는다. 기존의 추천 방식만으로는 취향에 맞는 영화를 찾는다는 보장을 할 수 없고 추천의 기준 또한 불분명하여 매 순간 선택에 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 영화를 보는 동안 사용자의 리액션과 감정을 실시간으로 기록하여 감정 분석을 기반으로 영화를 추천하는 새로운 방식을 제안한다. 제안하는 추천 방식은 영화를 감상하는 동안의 사용자 감정과 집중도를 분석하여 사용자가 흥미를 느낀 장르, 배우, 감정 등의 사용자 선호 정보를 자동으로 얻어 영화 추천에 활용하는 것이다. 이 방식은 기존의 협업 필터링과 내용기반 추천 방식 모두에 적용될 수 있으며, 감상 당시의 감정과 집중도를 분석하여 문서화하고 감정의 변화에 따른 평가에 기반함으로써 신뢰도 높은 콘텐츠를 추천할 수 있게 한다.

영어초록

With the recent increase in content consumption and the success of streaming services, people spend a lot of time deciding which movies to choose among the overflowing content. The existing recommendation method alone cannot guarantee finding a movie that suits your taste, and the criteria for recommendation are also unclear, making it difficult to make a choice at every moment. In this paper, to solve this problem, we propose a new method of recommending movies based on emotion analysis by recording users' reactions and emotions in real time while watching movies. The proposed recommendation method analyzes the user's emotion and concentration while watching a movie, and automatically obtains user preference information such as the genre, actor, and emotion that the user is interested in and uses it for movie recommendation. This method can be applied to both existing collaborative filtering and content-based recommendation methods, and analyzes and documents emotions and concentration at the time of viewing, and recommends highly reliable content based on evaluation based on changes in emotions.

참고자료

· 없음