빅데이터 분석 기반 개인 맞춤형 미디어 콘텐츠 추천 알고리즘 설계

1. 서론

최근 미디어 콘텐츠 소비 환경의 급격한 변화는 사용자에게 적합한 콘텐츠를 효과적으로 제공하는 것을 중요한 과제로 부각시켰다. 방대한 양의 데이터 속에서 개인의 취향에 맞는 콘텐츠를 찾는 것은 사용자에게 상당한 어려움을 야기하며, 이러한 문제는 미디어 플랫폼의 경쟁력에도 직결된다. 따라서 사용자의 선호도를 정확하게 파악하고 개인 맞춤형 미디어 콘텐츠를 추천하는 효율적인 알고리즘 개발이 시급한 상황이다. 이 연구는 빅데이터 분석 기술과 머신러닝 기법을 적극 활용하여 사용자 만족도를 극대화하는 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 알고리즘을 설계하고, 그 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 이는 사용자 경험 향상과 미디어 플랫폼 경쟁력 강화에 크게 기여할 것으로 예상된다. 이 연구는 컴퓨터공학 및 정보통신공학 분야의 데이터 마이닝, 머신러닝, 알고리즘 설계 등의 지식을 기반으로 수행된다. 특히, 최근 각광받고 있는 딥러닝 기술을 적용하여 기존 추천 시스템의 한계를 극복하고, 더욱 정교하고 개인화된 추천 서비스를 제공하는 데 초점을 맞춘다. 본 연구에서 제시되는 알고리즘은 다양한 유형의 미디어 콘텐츠와 사용자 특…