Automatic Recommendation on (IP)TV Program schedules in a personalized way using sequential pattern mining

순차 패턴 마이닝 기법을 이용한 개인 맞춤형 (IP)TV 프로그램 스케줄 자동 추천 -프로그램 시청 시간의 정량적 정보를 고려한 패턴 추출 및 개인 선호도 정보 추출을 통한 스케줄 추천 시스템-

Conventional TV viewing environment had provided limited numbers of channels and contents so that accessibility of contents was made user's manual change of TV channels and by manual selection of TV program contents. However, with advent of IPTV and various contents and channels available to users’ terminals, excessive numbers of TV contents become available to users’ terminals, thus leading to totally different TV viewing environments. In this TV environment, users are required to make much effort to choose their preferred TV channels or program contents, which becomes much cumbersome to the users. Therefore, in this paper, we will propose TV contents schedule recommendation by making reasoning on users’ TV viewing patterns from TV viewing history data using sequential pattern mining so that so that it increases accessibility of users to many TV program contents which may be or may not be aware of the users.

기존의 TV 시청 환경은 제한된 채널과 콘텐츠들을 중에서 사용자가 스스로 채널 이동을 통해 자신이 원하는 콘텐츠를 선택하여 시청하는 형태였다. 그러나 IPTV 의 도입과 더불어 다채널/다매채 시청 환경에서는 사용자가 수많은 콘텐츠에 접근이 가능하며 그로 인해 자신이 선호하고 자신에게 친숙한 콘텐츠를 찾는 것이 많은 부담이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 TV 시청환경에서 사용자에게 적합한 프로그램들을 시간적 순서에 따라 추천해 주는 개인화된 (IP)TV 프로그램 자동 스케줄러를 제안한다. 개인 맞춤형 프로그램 스케줄 추천 시스템은 사용자의 누적된 시청 기록을 기반으로 사용자의 시청 패턴을 추론하고 사용자 개인의 선호도 정보를 적용하여 순차적인 프로그램을 추천한다.