타겟팅 서비스는 다양한 미디어 서비스 환경에서 사용자 프로파일, 선호도 및 사용 내역 등을 기반으로 사용자의 취향에 가장 적합한 서비스를 추천 및 제공함으로써, 서비스의 만족도와 이용량을 향상 시키는 주요한 응용서비스로서 주로 방송분야에서 연구되어 왔다. 타겟팅 서비스는 방송 콘렌츠에서 interstitial 콘텐츠로, 고정형 TV단말에서 모바일 단말로 서비스의 영역이 확대되고 있으며, 단순한 방송 데이터에서 광고 데이터, 쿠폰 및 관련 미디어 콘텐츠 정보 등으로 데이터의 종류가 다양해지고 있다. 본 논문에서는 사용자 정보를 기반으로 기사, 광고 및 방송정보에 대한 타겟팅 데이터 서비스를 설계, 구현하고자 한다. 이를 위해 웹 기반의 미디어 콘텐츠에 적용할 수 있도록 사용자 프로파일, 선호도 및 사용 내역 정보를 기존 TV-Anytime Forum의 사용자 메타데이터 및 OpenSocial의 사용자 정보를 기반으로 새롭게 정의하였다. 또한, 사용자 정보와 콘텐츠 정보간 유사도 및 사용 내역을 기반으로 사용자 선호도 정보 및 행동 패턴 정보를 생성하여 타겟팅 데이터 서비스를 구현하였다. 성능평가를 통해서 제안하는 타겟팅 데이터 서비스 기술이 기존의 방송 서비스뿐만 아니라, 웹 기반의 미디어 콘텐츠에서도 적용 가능 하다는 것을 확인하였다.
As an useful application in broadcasting services, the targeting service has been mainly studied to improve the service satisfaction and user usage in various media service environments based on user profile, preferences, and usage history. Targeting service is expanding its domain from broadcasting contents to interstitial contents and from fixed TV devices to mobile devices. Service data also include advertisement data, coupon, and information about media contents as well as simple broadcasting data. In this paper, the targeting data service is designed and implemented on articles, advertisement and broadcasting information on the basis of the user information. To adapt this to web-based media contents, information on user profile, preferences, and usage history is newly defined on the basis of the user metadata developed in TV-Anytime Forum and the user information defined in OpenSocial. The targeting data service is implemented to generate user preferences information and usage history pattern based on the similarity among user preference, contents information, and usage history. Based on performance evaluation, we prove that the proposed targeting data service is effectively applicable to web-based media contents as well as broadcasting service.
