본 연구는 IPTV 환경에서 사용자의 취향에 맞는 VOD 프로그램을 추천할 수 있는 시스템을 새로이 제안하였다. 제안 시스템은 내용기반 필터링과 협업 필터링의 장 단점을 상호 보완한 복합 필터링에 의한 IPTV-VOD 프로그램 추천 시스템으로, 각 필터링 기법의 프로그램 선호도(program preference) 값을 단일 지표(single-scale)로 비교 평가할 수 있는 수단을 제공함으로써 실질적인 복합 필터링 추천 시스템을 구축하였다. 사용자의 프로그램 선호 취향을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 사용자의 과거 프로그램 시청 이력뿐만 아니라 사용자와 유사한 이웃 사용자들의 취향을 1주일 단위로 갱신되는 프로그램 선호도와 중분류 선호도로 표현하였기 때문에 보다 정확한 프로그램 추천이 가능하다. 제안 시스템의 성능평가를 위해 시청률 조사기관인 닐슨리서치의 24주분 지상파 및 케이블 방송 시청 데이터를 IPTV 형식에 맞게 재구성하여 사용하였으며, 다양한 실험을 통해 그 실용성을 입증하였다.
In this paper, a new program recommendation system is proposed to recommend user preferred VOD program in IPTV environment. A proposed system is implemented with hybrid filtering method that can cooperatively complements the shortcomings of the content-based filtering and collaborative filtering. For a user program preference, a single-scaled measure is designed so that the recommendation performance between content-based filtering and collaborative filtering is easily compared and reflected to final hybrid filtering procedure. In order to provide more accurate program recommendation, we use not only the user watching history, but also the user program preference and sub-genre program preference updated every week as a user preference profile. System performance is evaluated with modified IPTV data from real 24-weeks cable TV watching data provided by Nilson Research Corp. and it shows quite comparative quality of recommendation.
