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확장된 개인 데이터를 활용한 OTT 서비스 추천 시스템

원문정보

Recommendation System of OTT Service using Extended Personal Data

유희정, 김능회

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초록

영어

According to the Korea Information Society Development Institute, OTT services grew at a rate of 33.4% in four yearsfrom 2017, when they were first launched.TheKorea Export-Import Bank announced in 2020 that the domestic OTT market was worth 780.1 billionKRW. This growth of the OTT market is expected to stimulate competition among OTT service platforms, and user satisfactionwithconvenience features, such as video recommendations, seems to be acting as an important factor in the competition.Currently, the OTT market uses a variety ofdata for customized recommendations, but the limitationis that it only uses datacollected within the app. Thereby we have proposed the use ofpersonal data collected outside the app for personalized recommendations, and the survey results showed that user satisfaction was 23.72% higher for recommended content based on the proposedmethod thanNetflix recommended content.

한국어

정보통신정책연구원에 따르면 OTT 서비스가 처음 등장한 2017년도로부터 4년간 33.4%라는 성장률을 보였다. 또, 한국수출입은행은 지난 2020년 국내 OTT 시장이 7801억원 규모라 발표하였다. 이런 OTT 시장의 발전은 OTT 서비스 플랫폼 간의 경쟁을 부추겨 OTT 서비스의 영상 추천 등과 같은 편의 기능에 대한 이용자 만족이 OTT 서비스 시장 경쟁에서 중요한 요소로 작용할 것으로 보인다. 현재 OTT 시장은 사용자의 맞춤형 추천을 위해 여러 데이터를 사용하고 있지만 앱 내부에서의 데이터만을 사용했다는 한계가 있다. 이에 개개인의 맞춤형 추천을 위한 앱 외부의 사용 자 개인 데이터 활용을 제안하였으며, 설문 조사 결과 사용자의 만족도는 넷플릭스 추천 콘텐츠 대비 제안한 방법을 토대로 한 추천 콘텐츠가 23.72% 더 높은 것으로 나타났다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경
Ⅲ. 확장된 개인 데이터를 활용한 OTT 서비스 추천 시스템
1. 카카오톡 대화 파일 분석
2. 넷플릭스 콘텐츠 데이터 크롤링
3. 사용자 만족도 조사
Ⅳ. 비교 및 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

저자정보

  • 유희정 HeeJung Yu. 학생회원 군산대학교 소프트웨어학부
  • 김능회 Neunghoe Kim. 정회원 군산대학교 소프트웨어학부

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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