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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Tae-Yeun Kim (Chosun University) Kyung-Soo Lee (Honam Univ.) Young-Eun An (Chosun University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제12호
발행연도
2018.12
수록면
2,247 - 2,256 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2018.19.12.2247

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본 논문에서는 사용자의 음성 감성 정보를 고려하여 매칭 된 콘텐츠를 추천하기 위해 감성을 6가지의 상황(보통, 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 지루함)으로 정의하였으며 정규화 된 음성을 음성 감성 정보로 분류하기 위해 GAFS 알고리즘과 SVM 알고리즘을 사용하였다. 또한 콘텐츠(이미지, 음악) 정보를 요인분석, 대응 일치 분석, 유클리디안 거리를 이용하여 콘텐츠 감성 정보로 분류하였다. 마지막으로 감성에 따라 분류된 음성 정보와 감성 협업 필터링을 이용하여 감성 정보 값에 따라 감성 선호도를 예측함으로써 사용자 감성에 맞는 콘텐츠를 모바일 애플리케이션에 추천하도록 설계하였다. 성능 평가를 위해 본 논문에서는 MAE 알고리즘을 통해 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과 사용자의 감성에 따른 콘텐츠를 추천함으로써 사용자의 특성 및 만족도를 고려할 수 있을 것으로 기대한다.

목차

[요약]
[Abstract]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. System Configuration and Design
Ⅲ. System Implementation Results and Performance Evaluation
Ⅳ. Conclusions
References

참고문헌 (16)

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