OTT Content User Profiling: Bipartite-Network based SAOM & GNN Modeling
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형B)
2026년
2710115406
과학기술정보통신부
한국연구재단
(서울)경희대학교산학협력단
최수진
1명
2026.05.01 ~ 2027.04.30
2024.05.01 ~ 2027.04.30
9,122만원
9,122만원
기초연구
대학
서울특별시 동대문구
정보/통신 > 디지털 방송·콘텐츠 > 디지털방송 서비스
... 목표로 하며, 이를 위해 '이원모드 네트워크 접근'을 통해 '이용자 선호'를 규명할 수 있는 'OTT콘텐츠 이용네트워크 메커니즘'을 설계하고자 한다. 수많은 디지털 콘텐츠가 존재하는 OTT플랫폼 상에서, 특정 콘텐츠들을 선별하여 이용자에게 추천해주는 '추천 시스템'은 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 그간 추천 시스템의 정확도를 높이고자 협업필터링관련 기술적 고도화는 지속적으로 ...
상기 목표를 달성하기 위해, 본 연구는 다음과 같은 연구 문제들을 중심으로, i) OTT콘텐츠 이용 네트워크 메커니즘을 설계하고 ii) 해당 모형에 대한 시뮬레이션을 '데이터 안/밖'으로 수행하여 모형의 설명력을 검증한다. 이 같은 일련의 과정을 통해 도출된 OTT콘텐츠 이용자 프로파일링 결과를 iii)'통계적 확률에 기반을 둔 네트워크 모형(SAOM)' 외에 ...
... 콘텐츠 이용패턴을 구조화하고 강건한 모형을 수립하는 것이 가능하다. 아울러, 로그 및 설문데이터를 모두 활용함으로써 온라인 지표에만 의존할 때의 문제점을 개선한 상태에서, SAOM 기반의 ... 환경에서, 이용자가 원하는 적확한 콘텐츠를 추천해주는 시스템은 사회적 편익을 증대시킨다. 본 연구가 OTT 등 동영상 플랫폼의 콘텐츠 추천시스템과 관련한 새로운 통찰을 제시하리라 기대한다.