주제에 대한 새 업데이트 netflix 추천
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How Netflix’s Recommendations System Works 업데이트
In addition to knowing what you have watched on Netflix, to best personalize the recommendations we also look at things like: the time of day you watch, the devices you are watching Netflix on, and . how long you watch. All of these pieces of data are used as inputs that we process in our algorithms.
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우리 사업은 관심 있는 프로그램과 영화를 찾는 데 도움이 되도록 개인화된 추천을 제공하는 구독 서비스 모델입니다
이를 위해 우리는 독점적이고 복잡한 추천 시스템을 만들었습니다
이 기사는 일반 언어로 된 추천 시스템에 대한 높은 수준의 설명을 제공합니다.
기본
Netflix 서비스에 액세스할 때마다 Netflix 추천 시스템을 통해 최소한의 노력으로 즐길 수 있는 프로그램이나 영화를 찾을 수 있도록 노력하고 있습니다
다음을 포함한 여러 요소를 기반으로 카탈로그에서 특정 타이틀을 시청할 가능성을 추정합니다
귀하와 당사 서비스와의 상호작용(예: 귀하의 시청 기록 및 귀하가 다른 타이틀을 평가한 방법), 당사 서비스에서 유사한 취향과 선호도를 가진 다른 회원, 그리고
장르, 카테고리, 배우, 출시 연도 등과 같은 타이틀에 대한 정보
Netflix에서 시청한 콘텐츠를 아는 것 외에도 추천 항목을 가장 잘 맞춤화하기 위해 다음과 같은 항목도 살펴봅니다
당신이 보는 시간,
Netflix를 시청하고 있는 기기 및
얼마나 오래 시청하는지.
이 모든 데이터 조각은 알고리즘에서 처리하는 입력으로 사용됩니다
(알고리즘은 문제 해결 작업에서 따르는 프로세스 또는 일련의 규칙입니다.) 추천 시스템은 의사 결정 프로세스의 일부로 인구 통계 정보(예: 연령 또는 성별)를 포함하지 않습니다.
무언가가 표시되지 않는 경우 보고 싶다면 언제든지 해당 국가에서 사용 가능한 전체 카탈로그를 검색할 수 있습니다
우리는 가능한 한 쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 노력합니다
검색어를 입력하면 동일하거나 유사한 검색어를 입력한 다른 회원의 행동을 기반으로 최고의 결과가 반환됩니다
아래는 시간 경과에 따른 시스템 작동 방식과 이러한 정보가 무엇에 영향을 미치는지에 대한 설명입니다
우리는 당신에게.
“점프 시작”추천 시스템을 제공합니다
Netflix 계정을 만들거나 계정에 새 프로필을 추가할 때 마음에 드는 몇 가지 콘텐츠를 선택하라는 메시지가 표시됩니다
이러한 제목을 사용하여 추천을 “시작”합니다
좋아하는 몇 가지 제목을 선택하는 것은 선택 사항입니다
이 단계를 건너뛰기로 선택하면 다양하고 인기 있는 타이틀 세트로 시작하여 계속 진행할 수 있습니다.
일단 서비스에서 타이틀을 보기 시작하면 이는 귀하가 제공한 초기 기본 설정을 “대체”하며, 다음과 같이 시간이 지남에 따라 계속 시청하면 추천 시스템을 구동한다는 점에서 최근에 본 제목이 과거에 본 제목보다 더 중요합니다
행, 순위 및 제목 표시
Netflix 홈페이지의 행에 포함할 타이틀을 선택하는 것 외에도 당사 시스템은 행 내에서 각 타이틀의 순위를 지정한 다음 알고리즘과 복잡한 시스템을 사용하여 개인화된 경험을 제공하는 행 자체의 순위를 지정합니다
다시 말해, Netflix 홈페이지를 볼 때 Netflix 시스템은 사용자가 즐길 수 있는 최고의 콘텐츠 순서를 제시하도록 설계된 방식으로 콘텐츠의 순위를 매겼습니다.
각 행에는 세 가지 개인화 계층이 있습니다
행 선택(예: 계속 시청, 인기 급상승, 수상 경력에 빛나는 코미디 등)
행에 나타나는 제목 및
해당 타이틀의 순위.
가장 강력하게 추천되는 행이 맨 위로 이동합니다
가장 강력하게 권장되는 제목은 각 행의 왼쪽에서 시작하여 오른쪽으로 이동합니다
당사 시스템에서 아랍어 또는 히브리어를 언어로 선택하지 않은 경우에는 오른쪽에서 왼쪽으로 이동합니다.
추천 시스템을 개선하는 방법
Netflix 서비스를 방문할 때마다 피드백을 받고 이러한 신호로 알고리즘을 지속적으로 재교육하여 가장 시청할 가능성이 높은 콘텐츠에 대한 예측 정확도를 개선합니다
우리의 데이터, 알고리즘 및 계산 시스템은 계속해서 서로를 피드하여 새로운 권장 사항을 생성하여 기쁨을 주는 제품을 제공합니다.
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주제에 대한 새로운 정보 netflix 추천
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netflix 추천주제 안의 사진 몇 장
Recommender system – Wikipedia Update
A recommender system, or a recommendation system (sometimes replacing ‘system’ with a synonym such as platform or engine), is a subclass of information filtering system that seeks to predict the “rating” or “preference” a user would give to an item.. Recommender systems are used in a variety of areas, with commonly recognised examples taking the form of playlist …
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사용자의 선호도를 예측하는 정보 필터링 시스템
추천 시스템 또는 추천 시스템(때때로 ‘시스템’을 플랫폼이나 엔진과 같은 동의어로 대체)은 사용자가 항목에 부여할 “등급” 또는 “선호도”를 예측하려는 정보 필터링 시스템의 하위 클래스입니다
.[1][2]
추천 시스템은 비디오 및 음악 서비스용 재생 목록 생성기, 온라인 상점용 제품 추천기 또는 소셜 미디어 플랫폼용 콘텐츠 추천기 및 개방형 웹 콘텐츠 추천기의 형태를 취하는 일반적으로 알려진 예와 함께 다양한 영역에서 사용됩니다.[3][4 ] 이러한 시스템은 음악과 같은 단일 입력 또는 뉴스, 책 및 검색 쿼리와 같은 플랫폼 내부 및 전체에 걸쳐 여러 입력을 사용하여 작동할 수 있습니다
레스토랑 및 온라인 데이트와 같은 특정 주제에 대한 인기 있는 추천 시스템도 있습니다
추천 시스템은 연구 논문과 전문가,[5] 협력자,[6] 금융 서비스를 탐색하기 위해 개발되었습니다.[7]
개요 [ 편집 ]
추천 시스템은 일반적으로 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링(성격 기반 접근이라고도 함)[8]과 지식 기반 시스템과 같은 기타 시스템 중 하나 또는 둘 다를 사용합니다
협업 필터링 접근 방식은 사용자의 과거 행동(이전에 구매했거나 선택한 항목 및/또는 해당 항목에 부여된 숫자 등급)과 다른 사용자가 내린 유사한 결정으로부터 모델을 구축합니다
그런 다음 이 모델을 사용하여 사용자가 관심을 가질 수 있는 항목(또는 항목에 대한 등급)을 예측합니다.[9] 콘텐츠 기반 필터링 접근 방식은 유사한 속성을 가진 추가 항목을 추천하기 위해 항목의 사전 태그가 지정된 일련의 개별 특성을 활용합니다.[10]
Last.fm과 Pandora Radio의 두 가지 초기 음악 추천 시스템을 비교하여 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링의 차이점을 입증할 수 있습니다
Last.fm은 사용자가 청취한 밴드와 개별 트랙을 관찰하여 추천 노래의 “스테이션”을 만듭니다
정기적으로 다른 사용자의 청취 행동과 비교합니다
Last.fm은 사용자의 라이브러리에 나타나지 않지만 비슷한 관심사를 가진 다른 사용자가 자주 재생하는 트랙을 재생합니다
이 접근 방식은 사용자의 행동을 활용하기 때문에 협업 필터링 기술의 한 예입니다
Pandora는 노래 또는 아티스트의 속성(Music Genome Project에서 제공하는 400개 속성의 하위 집합)을 사용하여 유사한 속성을 가진 음악을 재생합니다
사용자 피드백은 스테이션의 결과를 수정하는 데 사용되며, 사용자가 특정 노래를 “싫어”할 때 특정 속성을 덜 강조하고 사용자가 노래를 “좋아요”할 때 다른 속성을 강조합니다
이것은 콘텐츠 기반 접근 방식의 예입니다
각 유형의 시스템에는 장단점이 있습니다
위의 예에서 Last.fm은 정확한 추천을 위해 사용자에 대한 많은 양의 정보가 필요합니다
이것은 콜드 스타트 문제의 예이며 협업 필터링 시스템에서 일반적입니다.[11][12][13][14][15] Pandora는 시작하는 데 필요한 정보가 거의 없지만 범위가 훨씬 더 제한적입니다(예: 원래 시드와 유사한 권장 사항만 만들 수 있음).
추천 시스템은 사용자가 항목을 찾는 데 도움을 주기 때문에 검색 알고리즘에 대한 유용한 대안입니다
그들은 달리 찾지 못했을 수도 있습니다
참고로, 추천 시스템은 종종 비전통적인 데이터를 인덱싱하는 검색 엔진을 사용하여 구현됩니다
추천 시스템은 1990년 Columbia University의 Jussi Karlgren[16]에 의해 기술 보고서에서 “디지털 책장”으로 처음 언급되었으며[16] 대규모로 구현되었습니다
1994년부터 Jussi Karlgren, SICS,[17][18] MIT의 Pattie Maes,[19] Bellcore의 Will Hill,[20] Paul Resnick이 이끄는 연구 그룹이 기술 보고서 및 간행물에서 작업했습니다
MIT[21][22]에서 GroupLens와의 협력으로 2010 ACM 소프트웨어 시스템 상을 수상했습니다.
Montaner는 지능형 에이전트 관점에서 추천 시스템의 첫 번째 개요를 제공했습니다.[23] Adomavicius는 추천 시스템에 대한 새로운 대체 개요를 제공했습니다.[24] Herlocker는 추천 시스템[25] 및 Beel et al.에 대한 평가 기술에 대한 추가 개요를 제공합니다
오프라인 평가의 문제점에 대해 논의했습니다.[26] Beel et al
또한 사용 가능한 연구 논문 추천 시스템 및 기존 과제에 대한 문헌 조사를 제공했습니다.[27][28][29]
추천 시스템은 여러 허가된 특허의 초점이었습니다
[30][31][32][33][34]접근[편집]
협업 필터링 [ 편집 ]
등급 시스템을 기반으로 하는 협업 필터링의 예
널리 사용되는 추천 시스템 설계에 대한 한 가지 접근 방식은 협업 필터링입니다.[35] 협업 필터링은 과거에 동의한 사람들이 미래에도 동의할 것이고 과거에 좋아했던 것과 유사한 종류의 항목을 좋아할 것이라는 가정을 기반으로 합니다
시스템은 다양한 사용자 또는 항목에 대한 평가 프로필에 대한 정보만 사용하여 권장 사항을 생성합니다
현재 사용자 또는 항목과 유사한 평가 기록을 가진 피어 사용자/항목을 찾아 이 이웃을 사용하여 권장 사항을 생성합니다
협업 필터링 방법은 메모리 기반과 모델 기반으로 분류됩니다
메모리 기반 접근 방식의 잘 알려진 예는 사용자 기반 알고리즘[36]이고 모델 기반 접근 방식의 경우 커널 매핑 추천자[37]입니다
협업 필터링 접근 방식의 주요 이점은 기계 분석 가능한 콘텐츠에 의존하지 않으므로 항목 자체에 대한 “이해” 없이도 영화와 같은 복잡한 항목을 정확하게 추천할 수 있다는 것입니다
추천 시스템에서 사용자 유사성 또는 항목 유사성을 측정하는 데 많은 알고리즘이 사용되었습니다
예를 들어, k-최근접 이웃(k-NN) 접근법[38]과 Allen이 처음 구현한 Pearson 상관 관계[39]가 있습니다
사용자의 행동으로 모델을 구축할 때 데이터 수집의 명시적 형태와 암시적 형태를 구분하는 경우가 많습니다
명시적 데이터 수집의 예는 다음과 같습니다
사용자에게 슬라이딩 척도로 항목을 평가하도록 요청합니다
사용자에게 검색하도록 요청합니다
사용자에게 항목 컬렉션의 순위를 가장 좋아하는 것부터 가장 적게 즐겨찾는 것까지 요청합니다
사용자에게 두 개의 항목을 제시하고 선택하도록 요청 그 중 더 나은 것.
사용자에게 자신이 좋아하는 항목 목록을 작성하도록 요청(Rocchio 분류 또는 기타 유사한 기술 참조).
암시적 데이터 수집의 예는 다음과 같습니다
사용자가 온라인 상점에서 보는 항목 관찰.
항목/사용자 조회 시간 분석
[40]사용자가 온라인에서 구매한 항목의 기록 유지.
사용자가 자신의 컴퓨터에서 듣거나 본 항목 목록 가져오기.
사용자의 소셜 네트워크 분석 및 유사한 좋아요 및 싫어요 찾기.
협업 필터링 접근 방식 자주 콜드 스타트(cold start), 확장성(scalability) 및 희소성(sparsity)의 세 가지 문제를 겪고 있습니다.[41]
콜드 스타트: 신규 사용자 또는 아이템의 경우 정확한 추천을 하기에 데이터가 충분하지 않습니다
참고: 이 문제에 대해 일반적으로 구현되는 솔루션 중 하나는 Multi-armed bandit 알고리즘입니다
[42] [11] [12] [13] [15]: 신규 사용자나 아이템의 경우 정확한 추천을 하기에 데이터가 충분하지 않습니다
참고: 이 문제에 대해 일반적으로 구현되는 솔루션 중 하나는 Multi-armed bandit 알고리즘입니다
확장성: 이러한 시스템이 권장하는 많은 환경에는 수백만 명의 사용자와 제품이 있습니다
따라서 권장 사항을 계산하려면 많은 양의 계산 능력이 필요한 경우가 많습니다
: 이러한 시스템이 권장 사항을 만드는 많은 환경에는 수백만 명의 사용자와 제품이 있습니다
따라서 권장 사항을 계산하려면 많은 양의 계산 능력이 필요한 경우가 많습니다
희소성: 주요 전자상거래 사이트에서 판매되는 품목의 수가 매우 많습니다
가장 활동적인 사용자는 전체 데이터베이스의 일부만 평가했습니다
따라서 가장 인기 있는 항목이라도 평점이 매우 낮습니다.
협업 필터링의 가장 유명한 예 중 하나는 Amazon.com의 추천 시스템에 의해 대중화된 알고리즘인 항목 간 협업 필터링(x를 구매하는 사람은 y도 구매)입니다.[43]
많은 소셜 네트워크는 원래 사용자와 친구 간의 연결 네트워크를 조사하여 새로운 친구, 그룹 및 기타 소셜 연결을 추천하기 위해 협업 필터링을 사용했습니다.[1] 협업 필터링은 여전히 하이브리드 시스템의 일부로 사용됩니다.
콘텐츠 기반 필터링 [ 편집 ]
추천 시스템을 설계할 때 또 다른 일반적인 접근 방식은 콘텐츠 기반 필터링입니다
콘텐츠 기반 필터링 방법은 항목에 대한 설명과 사용자 기본 설정의 프로필을 기반으로 합니다.[44][45] 이러한 방법은 항목(이름, 위치, 설명 등)에 대한 알려진 데이터가 있지만 사용자에 대한 정보가 없는 상황에 가장 적합합니다
콘텐츠 기반 추천자는 추천을 사용자별 분류 문제로 취급하고 항목의 기능을 기반으로 사용자의 호불호에 대한 분류기를 학습합니다
이 시스템에서는 키워드를 사용하여 항목을 설명하고 사용자 프로필을 작성하여 이를 나타냅니다
이 사용자가 좋아하는 항목의 유형입니다
즉, 이러한 알고리즘은 사용자가 과거에 좋아했거나 현재 검토 중인 항목과 유사한 항목을 추천하려고 합니다
이 임시 프로필을 생성하기 위해 사용자 로그인 메커니즘에 의존하지 않습니다
특히, 다양한 후보 항목을 사용자가 이전에 평가한 항목과 비교하여 가장 잘 어울리는 항목을 추천합니다
이 접근 방식은 정보 검색 및 정보 필터링 연구에 뿌리를 두고 있습니다.
사용자 프로필을 생성하기 위해 시스템은 주로 두 가지 유형의 정보에 중점을 둡니다
1
사용자의 선호도 모델.
2
추천 시스템과 사용자의 상호 작용 이력
기본적으로 이러한 방법은 시스템 내 항목을 특징짓는 항목 프로필(즉, 개별 속성 및 기능 집합)을 사용합니다
시스템에서 항목의 기능을 추상화하기 위해 항목 표시 알고리즘이 적용됩니다
널리 사용되는 알고리즘은 tf–idf 표현(벡터 공간 표현이라고도 함)입니다.[46] 시스템은 항목 기능의 가중치 벡터를 기반으로 사용자의 콘텐츠 기반 프로필을 생성합니다
가중치는 사용자에 대한 각 기능의 중요도를 나타내며 다양한 기술을 사용하여 개별적으로 평가된 콘텐츠 벡터에서 계산할 수 있습니다
간단한 접근 방식은 평가 항목 벡터의 평균값을 사용하는 반면 다른 정교한 방법은 베이지안 분류기, 클러스터 분석, 의사 결정 트리 및 인공 신경망과 같은 기계 학습 기술을 사용하여 사용자가 좋아할 확률을 추정합니다
안건
[47]콘텐츠 기반 필터링의 주요 문제는 시스템이 한 콘텐츠 소스에 대한 사용자의 작업에서 사용자 기본 설정을 학습하고 다른 콘텐츠 유형에서 사용할 수 있는지 여부입니다
시스템이 사용자가 이미 사용하고 있는 동일한 유형의 콘텐츠를 추천하는 것으로 제한되는 경우 추천 시스템의 가치는 다른 서비스의 다른 유형의 콘텐츠를 추천할 수 있는 경우보다 훨씬 적습니다
예를 들어 뉴스 검색을 기반으로 뉴스 기사를 추천하는 것이 유용합니다
그래도 뉴스 브라우징을 기반으로 다양한 서비스의 음악, 비디오, 제품, 토론 등을 추천할 수 있다면 훨씬 더 유용할 것입니다
이를 극복하기 위해 현재 대부분의 콘텐츠 기반 추천 시스템은 일종의 하이브리드 시스템을 사용합니다.
콘텐츠 기반 추천 시스템에는 의견 기반 추천 시스템도 포함될 수 있습니다
경우에 따라 사용자는 항목에 대한 텍스트 리뷰 또는 피드백을 남길 수 있습니다
이러한 사용자 생성 텍스트는 항목의 기능/측면과 항목에 대한 사용자의 평가/감정 모두에 대한 잠재적으로 풍부한 리소스이기 때문에 추천 시스템에 대한 암시적 데이터입니다
사용자가 작성한 리뷰에서 추출한 특징은 아이템의 메타데이터를 개선하는데, 메타데이터와 같이 아이템의 측면도 반영하기 때문에 추출된 특징은 사용자가 크게 우려하기 때문입니다
리뷰에서 추출한 감성은 해당 기능에 대한 사용자의 평가 점수로 볼 수 있습니다
의견 기반 추천 시스템의 대중적인 접근 방식은 텍스트 마이닝, 정보 검색, 감정 분석(다중 감정 분석 참조) 및 딥 러닝을 포함한 다양한 기술을 사용합니다.[48]
세션 기반 추천 시스템[편집]
이러한 추천 시스템은 세션[49] 내에서 사용자의 상호 작용을 사용하여 추천을 생성합니다
세션 기반 추천 시스템은 Youtube[50]와 Amazon[51]에서 사용됩니다
이는 사용자의 기록(예: 과거 클릭, 구매)을 사용할 수 없거나 현재 사용자 세션과 관련이 없는 경우에 특히 유용합니다
세션 기반 추천이 특히 관련이 있는 도메인에는 비디오, 전자 상거래, 여행, 음악 등이 포함됩니다
세션 기반 추천 시스템의 대부분의 인스턴스는 사용자에 대한 추가 세부 정보(이력, 인구 통계)를 요구하지 않고 세션 내 최근 상호 작용의 순서에 의존합니다
세션 기반 추천 기법은 주로 Recurrent Neural Networks[49][52] Transformers[53] 및 기타 딥 러닝 기반 접근 방식[54][55]과 같은 생성 순차 모델을 기반으로 합니다
추천 시스템을 위한 강화 학습[편집]
추천 문제는 사용자가 사용자의 클릭이나 참여와 같은 보상을 받기 위해 에이전트, 추천 시스템이 작동하는 환경인 강화 학습 문제의 특별한 경우로 볼 수 있습니다.[ 추천 시스템 영역에서 특히 사용되는 강화 학습의 한 측면은 추천 에이전트에게 보상을 제공하여 모델이나 정책을 학습할 수 있다는 사실입니다
이는 유연성이 떨어지는 지도 학습 접근 방식에 의존하는 기존 학습 기술과 대조적으로 강화 학습 추천 기술을 사용하면 참여 메트릭 및 사용자 관심에 직접 최적화할 수 있는 모델을 잠재적으로 훈련할 수 있습니다.[58]
다중 기준 추천 시스템[편집]
다중 기준 추천 시스템(MCRS)은 여러 기준에 대한 선호도 정보를 통합하는 추천 시스템으로 정의할 수 있습니다
단일 기준 값, 즉 항목 i에 대한 사용자 u의 전반적인 선호도를 기반으로 추천 기술을 개발하는 대신 이러한 시스템은 이 전체 선호도 값에 영향을 미치는 여러 기준에 대한 선호도 정보를 활용하여 u의 미개척 항목에 대한 등급을 예측하려고 합니다
몇몇 연구자들은 MCRS를 다중 기준 의사 결정(MCDM) 문제로 접근하고 MCDM 방법과 기술을 적용하여 MCRS 시스템을 구현합니다.[59] 자세한 소개는 이 장[60]을 참조하십시오.
위험 인식 추천 시스템 [ 편집 ]
추천 시스템에 대한 기존 접근 방식의 대부분은 상황 정보를 사용하여 사용자에게 가장 관련성 높은 콘텐츠를 추천하는 데 중점을 두고 있지만 원치 않는 알림으로 사용자를 방해할 위험은 고려하지 않습니다
전문 회의 중, 이른 아침 또는 늦은 밤과 같은 특정 상황에서 권장 사항을 푸시하여 사용자를 화나게 할 위험을 고려하는 것이 중요합니다
따라서 추천 시스템의 성능은 추천 프로세스에 위험을 통합한 정도에 부분적으로 의존합니다
이 문제를 관리하는 한 가지 옵션은 상황 인식 권장 사항을 적기 문제로 모델링하는 시스템인 DRARS입니다
이 시스템은 콘텐츠 기반 기술과 상황별 도적 알고리즘을 결합합니다.[61]
모바일 추천 시스템[편집]
모바일 추천 시스템은 인터넷에 액세스할 수 있는 스마트폰을 사용하여 상황에 맞는 맞춤형 추천을 제공합니다
모바일 데이터는 추천 시스템이 종종 처리해야 하는 데이터보다 더 복잡하기 때문에 이것은 특히 어려운 연구 영역입니다
이질적이고 잡음이 많으며 공간적 및 시간적 자동 상관이 필요하며 유효성 및 일반성 문제가 있습니다.[62]
모바일 추천 시스템과 예측 결과의 정확도에 영향을 줄 수 있는 세 가지 요소는 컨텍스트, 추천 방법 및 개인 정보입니다.[63] 또한 모바일 추천 시스템은 이식 문제로 어려움을 겪고 있습니다
권장 사항은 모든 지역에 적용되지 않을 수 있습니다(예: 모든 재료를 구할 수 없는 지역에서 레시피를 추천하는 것은 현명하지 않습니다).
모바일의 한 예 추천 시스템은 Uber 및 Lyft와 같은 회사에서 도시의 택시 운전사를 위한 운전 경로를 생성하기 위해 취하는 접근 방식입니다.[62] 이 시스템은 위치(위도 및 경도), 타임 스탬프 및 운영 상태(승객 유무)를 포함하는 택시 기사가 근무하는 동안 이동하는 경로의 GPS 데이터를 사용합니다
이 데이터를 사용하여 점유 시간과 이익을 최적화하는 것을 목표로 경로를 따라 픽업 지점 목록을 추천합니다.
하이브리드 추천 시스템 [ 편집 ]
대부분의 추천 시스템은 이제 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 및 기타 접근 방식을 결합한 하이브리드 접근 방식을 사용합니다
같은 유형의 여러 다른 기술이 혼성화될 수 없는 이유는 없습니다
하이브리드 접근 방식은 여러 가지 방법으로 구현할 수 있습니다
콘텐츠 기반 및 협업 기반 예측을 별도로 만든 다음 결합합니다
협업 기반 접근 방식에 콘텐츠 기반 기능을 추가함으로써(또는 그 반대의 경우도 마찬가지) 또는 접근 방식을 하나의 모델로 통합함으로써(추천 시스템에 대한 완전한 검토는 [24] 참조)
하이브리드의 성능을 순수 협업 및 콘텐츠 기반 방법과 경험적으로 비교하고 하이브리드 방법이 순수 접근 방식보다 더 정확한 권장 사항을 제공할 수 있음을 입증한 여러 연구
이러한 방법은 또한 콜드 스타트 및 희소성 문제와 같은 추천 시스템의 일반적인 문제와 지식 기반 접근 방식의 지식 공학 병목 현상을 극복하는 데 사용할 수 있습니다.[64]
Netflix는 하이브리드 추천 시스템 사용의 좋은 예입니다.[65] 웹사이트는 유사한 사용자의 시청 및 검색 습관을 비교(즉, 협업 필터링)하고 사용자가 높게 평가한 영화와 특성을 공유하는 영화를 제공(컨텐츠 기반 필터링)하여 추천합니다
일부 하이브리드화 기술에는 다음이 포함됩니다
Weighted : 서로 다른 추천 구성 요소의 점수를 수치적으로 합산.
: 서로 다른 추천 구성 요소의 점수를 수치로 합산
스위칭 : 추천 구성요소 중 선택하여 적용.
: 추천 구성요소 중 선택하여 적용
혼합 : 서로 다른 추천인의 추천을 함께 제시하여 추천합니다.
: 서로 다른 추천자들의 추천을 함께 제시하여 추천합니다
기능 조합 : 서로 다른 지식 소스에서 파생된 기능을 함께 결합하여 단일 추천 알고리즘으로 제공합니다
: 서로 다른 지식 소스에서 파생된 기능을 결합하여 하나의 추천 알고리즘으로 제공합니다
Feature Augmentation : 다음 기술에 대한 입력의 일부가 되는 기능 또는 기능 집합을 계산합니다
: 다음 기술에 대한 입력의 일부인 기능 또는 기능 집합을 계산합니다
캐스케이드(Cascade) : 추천자에게 엄격한 우선 순위가 부여되며, 낮은 우선 순위의 추천자는 높은 점수의 동점을 끊습니다
메타 수준: 하나의 추천 기술이 적용되어 일종의 모델을 생성하고, 이는 다음 기술에서 사용되는 입력입니다.[66]
넷플릭스 상 [편집]
추천 시스템에 대한 연구를 활성화한 이벤트 중 하나는 Netflix Prize였습니다
2006년부터 2009년까지 Netflix는 1억 개 이상의 영화 평가 데이터 세트를 제공하고 회사의 기존 추천 시스템에서 제공하는 것보다 10% 더 정확한 추천을 반환할 수 있는 팀에 1,000,000달러의 대상을 제공하는 대회를 후원했습니다
이 대회는 새롭고 더 정확한 알고리즘에 대한 검색을 활성화했습니다
2009년 9월 21일, 순위 결정 규칙을 사용하여 BellKor의 Pragmatic Chaos 팀에 1,000,000달러의 대상이 주어졌습니다.[67]
2007년에 가장 정확한 알고리즘은 107개의 서로 다른 알고리즘 접근 방식의 앙상블 방법을 사용하여 단일 예측으로 혼합되었습니다
수상자가 언급한 대로 Bell et al.:[68]
여러 예측 변수를 혼합할 때 예측 정확도가 크게 향상됩니다
우리의 경험에 따르면 대부분의 노력은 단일 기술을 개선하기보다는 실질적으로 다른 접근 방식을 도출하는 데 집중해야 합니다
결과적으로, 우리의 솔루션은 많은 방법의 앙상블입니다
Netflix 프로젝트로 인해 웹에 많은 이점이 발생했습니다
일부 팀은 기술을 가져와 다른 시장에 적용했습니다
2위를 차지한 팀의 일부 구성원은 RecSys 커뮤니티에서 활발히 활동하는 추천 엔진인 Gravity R&D를 설립했습니다.[67][69] 4-Tell, Inc.는 전자상거래 웹사이트를 위한 Netflix 프로젝트 파생 솔루션을 만들었습니다.
Netflix가 Netflix Prize 대회를 위해 제공한 데이터 세트와 관련하여 여러 개인 정보 문제가 발생했습니다
데이터 세트는 고객 개인 정보를 보호하기 위해 익명으로 처리되었지만 2007년 텍사스 대학의 두 연구원은 데이터 세트를 인터넷 영화 데이터베이스의 영화 등급과 일치시켜 개별 사용자를 식별할 수 있었습니다.[70] 그 결과 2009년 12월 익명의 Netflix 사용자가 Netflix가 데이터 세트를 공개함으로써 미국 공정 거래법과 비디오 개인 정보 보호법을 위반했다고 주장하면서 Doe v
Netflix에서 Netflix를 고소했습니다.[71] 이는 연방거래위원회(Federal Trade Commission)의 우려와 함께 2010년 두 번째 Netflix Prize 대회가 취소되는 원인이 되었습니다.[72]
성능 측정[편집]
평가는 추천 알고리즘의 효율성을 평가하는 데 중요합니다
추천 시스템의 효율성을 측정하고 다양한 접근 방식을 비교하기 위해 사용자 연구, 온라인 평가(A/B 테스트) 및 오프라인 평가의 세 가지 유형의 평가를 사용할 수 있습니다.[26]
일반적으로 사용되는 메트릭은 평균 제곱 오차와 평균 제곱근 오차이며 후자는 Netflix Prize에서 사용되었습니다
정밀도 및 재현율 또는 DCG와 같은 정보 검색 메트릭은 권장 방법의 품질을 평가하는 데 유용합니다
다양성, 참신함 및 적용 범위도 평가에서 중요한 측면으로 간주됩니다.[73] 그러나 많은 고전적인 평가 방법은 매우 비판적입니다.[74]
고정된 테스트 데이터 세트에서 권장 사항 알고리즘의 성능을 평가하는 것은 권장 사항에 대한 실제 사용자의 반응을 정확하게 예측하는 것이 불가능하기 때문에 항상 극도로 어려울 것입니다
따라서 오프라인 데이터에서 알고리즘의 효율성을 계산하는 모든 메트릭은 정확하지 않습니다.
사용자 연구는 오히려 작은 규모입니다
수십 또는 수백 명의 사용자에게 다양한 추천 방식으로 작성된 추천 항목을 제시하고 사용자는 어떤 추천 항목이 가장 좋은지 판단합니다
A/B 테스트에서 추천은 일반적으로 실제 제품의 수천 명의 사용자에게 표시되며 추천 시스템 권장 사항을 생성하기 위해 최소 두 가지 권장 사항 접근 방식을 무작위로 선택합니다
효과는 전환율 또는 클릭률과 같은 암시적 효과 측정으로 측정됩니다
오프라인 평가는 과거 데이터를 기반으로 합니다
사용자가 이전에 영화를 평가한 방법에 대한 정보가 포함된 데이터세트입니다.[75]
추천 접근 방식의 효율성은 추천 접근 방식이 데이터 세트에서 사용자의 평가를 얼마나 잘 예측할 수 있는지에 따라 측정됩니다
등급은 사용자가 영화를 좋아했는지 여부를 명시적으로 표현하는 것이지만 이러한 정보는 모든 영역에서 사용할 수 없습니다
예를 들어, 인용 추천 시스템 영역에서 사용자는 일반적으로 인용이나 추천 기사를 평가하지 않습니다
이러한 경우 오프라인 평가는 암묵적인 효율성 측정을 사용할 수 있습니다
예를 들어, 추천 시스템은 연구 논문의 참고 문헌 목록에 포함된 최대한 많은 논문을 추천할 수 있는 효과적인 시스템이라고 가정할 수 있습니다
그러나 이러한 종류의 오프라인 평가는 많은 연구자들에 의해 비판적입니다.[76][77][78][26] 예를 들어, 오프라인 평가의 결과는 사용자 연구 또는 A/B 테스트의 결과와 낮은 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다.[78][79] 오프라인 평가에 널리 사용되는 데이터 세트는 중복 데이터를 포함하여 알고리즘 평가에서 잘못된 결론으로 이어지는 것으로 나타났습니다.[80] 종종, 소위 오프라인 평가의 결과는 실제로 평가된 사용자 만족도와 상관관계가 없습니다.[81] 이는 아마도 오프라인 교육이 도달 가능성이 높은 항목에 대해 편향되어 있고 오프라인 테스트 데이터는 온라인 추천 모듈의 출력에 크게 영향을 받기 때문일 수 있습니다.[76][82] 연구자들은 오프라인 평가의 결과를 비판적으로 봐야 한다고 결론지었습니다.[83]
정확성을 넘어 [ 편집 ]
일반적으로 추천 시스템에 대한 연구는 가장 정확한 추천 알고리즘을 찾는 것과 관련이 있습니다
그러나 중요한 요소도 많이 있습니다
다양성 – 사용자는 목록 내 다양성이 높을 때 권장 사항에 더 만족하는 경향이 있습니다
다른 아티스트의 항목.[84][85]
추천자 지속성 – 어떤 상황에서는 새 항목을 표시하는 것보다 권장 사항을 다시 표시하거나 [86] 사용자가 항목을 다시 평가하도록 하는 것이 [87] 더 효과적입니다
여기에는 몇 가지 이유가 있습니다
예를 들어, 사용자는 권장 사항을 주의 깊게 검토할 시간이 없었기 때문에 항목이 처음 표시될 때 항목을 무시할 수 있습니다.
– 경우에 따라 새 항목을 표시하는 것보다 권장 사항을 다시 표시하거나 사용자가 항목을 다시 평가하도록 하는 것이 더 효과적입니다
여기에는 몇 가지 이유가 있습니다
예를 들어, 사용자는 권장 사항을 주의 깊게 검토할 시간이 없었기 때문에 항목이 처음 표시될 때 항목을 무시할 수 있습니다
개인 정보 보호 – 사용자가 민감한 정보를 공개해야 하기 때문에 추천 시스템은 일반적으로 개인 정보 문제[88]를 처리해야 합니다
협업 필터링을 사용하여 사용자 프로필을 구축하는 것은 개인 정보 보호 관점에서 문제가 될 수 있습니다
많은 유럽 국가는 데이터 개인 정보 보호 문화가 강하고 모든 수준의 사용자 프로파일링을 도입하려는 모든 시도는 부정적인 고객 반응을 초래할 수 있습니다
이 공간에서 진행 중인 개인 정보 보호 문제에 대해 많은 연구가 수행되었습니다
Netflix Prize는 특히 데이터 세트에 공개된 상세한 개인 정보로 유명합니다
Ramakrishnan et al
개인화와 개인 정보 보호 간의 균형에 대한 광범위한 개요를 수행했으며 약한 유대 관계(우연한 권장 사항을 제공하는 예기치 않은 연결)와 기타 데이터 소스의 조합을 사용하여 익명화된 데이터 세트에서 사용자의 신원을 알아낼 수 있음을 발견했습니다.[89 ]
사용자 인구 통계 – Beel et al
사용자 인구 통계가 사용자가 추천에 얼마나 만족하는지에 영향을 줄 수 있음을 발견했습니다
[90] 그들의 논문에서 그들은 노인 사용자가 젊은 사용자보다 추천에 더 관심이 있는 경향이 있음을 보여줍니다– Beel et al
사용자 인구 통계가 사용자가 추천에 얼마나 만족하는지에 영향을 줄 수 있음을 발견했습니다
그들의 논문에서 그들은 노인 사용자가 젊은 사용자보다 추천에 더 관심이 있는 경향이 있음을 보여줍니다
견고성 – 사용자가 추천 시스템에 참여할 수 있게 되면 사기 문제가 해결되어야 합니다
[91]– 사용자가 추천 시스템에 참여할 수 있게 되면 사기 문제가 해결되어야 합니다
세렌디피티 – 세렌디피티는 “추천이 얼마나 놀라운가”의 척도입니다
예를 들어, 식료품점에서 고객에게 우유를 추천하는 추천 시스템은 완벽할 수 있지만 고객이 구매해야 하는 명백한 품목이기 때문에 좋은 추천이 아닙니다
“[Serendipity]는 두 가지 목적을 수행합니다
첫째, 선택 집합이 너무 균일하여 사용자가 흥미를 잃을 확률이 감소합니다
둘째, 이러한 항목은 알고리즘이 스스로 학습하고 개선하는 데 필요합니다.” [93]
– 세렌디피티는 “추천이 얼마나 놀라운가”의 척도입니다
예를 들어 식료품점에서 고객에게 우유를 추천하는 추천 시스템은 완벽하게 정확할 수 있지만 고객이 구매해야 하는 명백한 품목이기 때문에 좋은 추천이 아닙니다
“[Serendipity]는 두 가지 목적을 수행합니다
첫째, 선택 집합이 너무 균일하여 사용자가 흥미를 잃을 확률이 감소합니다
둘째, 이러한 항목은 알고리즘이 스스로 학습하고 개선하는 데 필요합니다.” 신뢰 – 사용자가 시스템을 신뢰하지 않으면 추천 시스템은 사용자에게 거의 가치가 없습니다
추천 시스템은 추천 시스템이 어떻게 추천을 생성하는지, 왜 아이템을 추천하는지 설명함으로써 신뢰를 구축할 수 있습니다
– 사용자가 시스템을 신뢰하지 않으면 추천 시스템은 사용자에게 거의 가치가 없습니다
추천 시스템이 추천을 생성하는 방법과 아이템을 추천하는 이유를 설명하면 추천 시스템이 신뢰를 구축할 수 있습니다
라벨링 – 권장 사항에 대한 사용자 만족도는 권장 사항의 라벨링에 영향을 받을 수 있습니다.[95] 예를 들어 인용된 연구에서 “후원”으로 표시된 권장사항의 클릭률(CTR)은 “유기농”(CTR=8.86%)으로 표시된 동일한 권장사항의 CTR보다 낮았습니다(CTR=5.93%)
레이블이 없는 권장 사항은 해당 연구에서 가장 잘 수행되었습니다(CTR=9.87%).
재현성 [ 편집 ]
추천 시스템은 오프라인에서 평가하기가 매우 어렵기로 악명이 높으며 일부 연구자는 이것이 추천 시스템 출판물의 재현성 위기를 초래했다고 주장합니다
상위 회의(SIGIR, KDD, WWW, RecSys, IJCAI)에서 발표된 top-k 추천 문제에 딥 러닝 또는 신경 방법을 적용한 소수의 선별된 출판물에 대한 최근 설문 조사에 따르면 평균적으로 40% 미만입니다
일부 회의에서는 14%로 적은 비율로 설문 작성자가 기사를 복제할 수 있습니다
전반적으로 연구에서는 26개의 기사를 확인했으며, 그 중 12개만 저자가 복제할 수 있었고 그 중 11개는 오프라인 평가 메트릭에 대해 훨씬 더 오래되고 간단하게 적절하게 조정된 기준선에 의해 능가할 수 있었습니다
이 기사는 오늘날 연구 학문의 여러 잠재적인 문제를 고려하고 해당 분야에서 개선된 과학적 관행을 제안합니다.[96][97][98] 동일한 방법 세트를 벤치마킹하는 보다 최근의 작업은 질적으로 매우 다른 결과를 가져왔고[99] 신경 방법이 가장 성능이 좋은 방법 중 하나로 밝혀졌습니다
추천 시스템에 대한 딥 러닝 및 신경 방법은 최근 몇 가지 추천 시스템 과제인 WSDM,[100] RecSys Challenge[101]에서 우승한 솔루션에 사용되었습니다
또한 신경 및 딥 러닝 방법은 광범위하게 테스트되는 산업에서 널리 사용됩니다.[102][50][51] 재현성 주제는 추천 시스템에서 새로운 것이 아닙니다
2011년까지 Ekstrand, Konstan, et al
“현재 추천 시스템 연구 결과를 재생산 및 확장하는 것이 어렵다”고 비판했으며, 평가가 “일관되게 처리되지 않는다”고 비판했습니다.[103] Konstan과 Adomavicius는 “추천 시스템 연구 커뮤니티는 상당한 수의 논문은 종종 집단 지식에 거의 기여하지 않는 결과를 제시합니다
그 이유는 연구가 적절하게 판단되어 의미 있는 기여를 제공하기 위한 […] 평가가 부족하기 때문입니다.”[104] 결과적으로 추천 시스템에 대한 많은 연구는 따라서 추천 시스템 운영자는 추천 시스템에서 어떤 추천 접근 방식을 사용하는지에 대한 질문에 답하기 위한 현재 연구에서 거의 지침을 찾지 못했습니다
추천을 위해 가장 인기 있는 프레임워크 중 일부를 벤치마킹했으며 동일한 알고리즘을 사용하더라도 결과에서 큰 불일치를 발견했습니다
nd 데이터 세트가 사용되었습니다
일부 연구자들은 추천 알고리즘이나 시나리오의 사소한 변화가 추천 시스템의 효율성에 큰 변화를 가져온다는 것을 보여주었습니다
그들은 현재 상황을 개선하기 위해 다음과 같은 7가지 조치가 필요하다고 결론지었습니다.[105] “(1) 다른 연구 분야를 조사하고 그들로부터 배우며, (2) 재현성에 대한 공통된 이해를 찾고, (3) 재현성에 영향을 미치는 결정 요인을 식별하고 이해합니다
, (4) 보다 포괄적인 실험 수행 (5) 출판 관행 현대화, (6) 추천 프레임워크 개발 및 사용 촉진, (7) 추천 시스템 연구를 위한 모범 사례 지침 수립.” [ 편집 ]도 참조하십시오
참고문헌[편집]
추가 읽기 [편집]
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그래프로 보는 2021년 넷플릭스 전 세계 시리즈 순위입니다.
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예: 2개 국가에서 1위 (10*2=20점), 1개 국가에서 2위 (9*1=9점) 총 29점
즉 실제 시청자 수, 재생 시간과 상관없이 더 많은 국가에서 높은 순위를 기록할수록 유리합니다.
위 방식으로 계산된 일간 넷플릭스 전 세계 순위를 다시 1주일 누적 점수로 합계 내었습니다.
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넷플릭스 자막 추출 다운로드 하는 방법 – 익스트림 매뉴얼 New
Netflix subtitle downloader로 자막을 다운로드 받으면 vtt 파일로 되어 있는데, 자막을 일반 텍스트로 변환하고 싶거나 srt, smi 같은 다른 포맷방식으로 변환하고 싶다면 SubtitleEdit 프로그램을 사용하면 됩니다. … 추천 글. 넷플릭스 …
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넷플릭스 자막을 추출해 영어나 중국어 공부에 활용하고 싶은 경우가 있다.
한국에서 공개되는 넷플릭스 영상은 기본적으로 영어 자막이 지원되며 경우에 따라 일본어나 스페인어 등 다국어 자막이 지원되는 경우도 있다
네
Netflix 자막을 다운로드하려면 Chrome 확장 프로그램과 Netflix에서 추출한 VTT 자막을 일반 텍스트 파일로 변환하는 자막 프로그램이 필요합니다
크롬 확장 프로그램
탬퍼몽키
넷플릭스 자막 다운로더
VTT 자막에서 텍스트를 추출합니다
자막 편집
Chrome 브라우저를 사용하며, Chrome과 같은 Chromium 계열인 Edge 브라우저에서도 가능합니다
참고: Chromium Edge에 Chrome 확장 프로그램을 설치하는 방법
넷플릭스 자막을 다운 받으세요
준비 과정에서 tampermonkey와 Netflix Subtitle Downloader를 언급했습니다
Tampermonkey는 사용자가 작성한 스크립트를 실행하는 프로그램입니다
넷플릭스 자막 다운로더는 TamperMonkey에서 실행 가능한 스크립트로 구성되어 있기 때문에, tampermonkey 먼저 Monkey를 설치해야 합니다
링크: 탬퍼몽키
Chrome 웹 스토어에서 직접 검색하거나 위의 링크를 클릭하여 설치하세요
링크 : 넷플릭스 자막 다운로더
자막을 다운로드하려면 TamperMonkey 스크립트를 설치하세요
이 스크립트 설치를 클릭한 후 소스 코드가 나타나는 화면 상단의 [설치] 버튼을 클릭합니다
Netflix에 연결하고 자막을 다운로드할 동영상을 선택합니다
선택.
동영상 재생 화면에서 자막 아이콘 위에 마우스를 올리면 새로운 넷플릭스 자막 다운로더 항목이 나타나며 여러 옵션을 확인할 수 있습니다.
가장 간단한 방법은 동영상을 선택한 다음 이 에피소드의 자막 다운로드를 클릭하는 것입니다
자막을 다운로드합니다
, 선택한 영상이 지원하는 모든 언어가 함께 다운로드 됩니다
동영상 이름과 함께 압축 파일로 다운로드됩니다
크롬 팝업차단 확장 프로그램을 사용하시면 다운로드가 되지 않으니 netflix.com은 예외로 설정하셔야 합니다.
옵션 설명
이 에피소드의 자막 다운로드: 현재 비디오의 자막 다운로드 사용 가능한 마지막 에피소드까지 이 에피소드의 자막 다운로드: 현재 비디오의 모든 에피소드에 대한 자막 다운로드 Netflix에서 모든 언어로 강제 표시 : 한국어 Netflix 언어에서 지원하지 않는 자막 강제 활성화 다운로드: 모든 언어의 자막을 다운로드합니다
세 번째와 네 번째 옵션은 옵션을 활성화/비활성화하는 옵션이고, 첫 번째와 두 번째 자막 다운로드 옵션은 첫 번째와 두 번째 옵션입니다
세 번째 옵션은 기본적으로 켜져 있으며 한국어 Netflix에서 지원하지 않는 모든 외국어 자막을 선택할 수 있습니다
네 번째 옵션은 기본적으로 모두 선택되어 있으므로 자막 다운로드 시 모든 언어가 함께 다운로드됩니다
특정 언어만 다운로드하려면 옵션을 클릭한 후 원하는 언어를 입력하세요
: de, 일본어 : jp 등..
예를 들어 Netflix 비디오의 모든 에피소드를 영어 자막으로 수신하려면 네 번째 옵션을 en으로 변경한 다음 두 번째 옵션을 클릭하여 비디오를 하나씩 자동으로 로드하고 자막을 추출합니다
.
VTT 자막 변환
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자막을 일반 텍스트로 변환하거나 srt 또는 smi와 같은 다른 형식으로 변환하려면 SubtitleEdit 프로그램을 사용할 수 있습니다
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SubtitleEdit는 설치된 버전과 휴대용 버전을 모두 제공하므로 취향에 따라 다운로드할 수 있습니다
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일반 텍스트를 선택하여 일반 텍스트 파일로 추출할 수 있습니다
다른 방식으로 자막을 저장할 때 인코딩 방식으로 UTF-8을 선택하면 텍스트가 깨지지 않고 저장할 수 있습니다.
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최신 넷플릭스 드라마 전세계 시청 순위 Top 10 🍁 #시청평 #댓글반응 ( 2021년 3분기 글로벌 랭킹 ) Update
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드라마 시리즈편 지금 시작합니다 !
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2021년 3분기 – 넷플릭스 드라마 스트리밍 순위
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6:23 2위.
7:00 1위.
▶▶▶ 2021년 3분기
(드라마) https://youtu.be/2ajRqf2sAHo
(영화) …
▶▶▶ 2021년 2분기 – 넷플릭스 영화 \u0026 드라마
(드라마) https://youtu.be/oEB7qdjLJBg
(영화) https://youtu.be/9MENFpMCLkE
▶▶▶▶ 2021년 1분기 – 넷플릭스 영화 \u0026 드라마 순위도 있구요!
(영화 ) ttps://youtu.be/huRZ-azSK64
(드라마) https://youtu.be/FZCg4slGSCQ
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★ 매달 찾아오는 넷플릭스 신작 영화 \u0026 드라마 프리뷰 소개 (이달의 신작 재생목록)
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https://www.youtube.com/watch?v=2jx84…
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▶▶▶▶ 넷플릭스 ‘입문자’를 위한 대표작 추천 ◀◀◀◀◀◀
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▶▶▶▶ 넷플릭스 ‘만랩 졸업자’ → 아마존 프라임 비디오 / 왓챠 추천 ◀◀◀
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★ 아마존 프라임 비디오 #프라임오리지널 드라마 (1탄)
https://www.youtube.com/watch?v=fgoJx…
▷ 저작권
본 영상은 Motionelements, Epidemicsound, Adobe 에서 정식 구매된 프로그램, 음원, 효과와
전세계 공식 릴리즈 된 공개 영상을 토대로 제작되어 있습니다.
큐레이션된 2차 저작물에 대한 노력 창의 상호 긍정적 영향을 함께 존중해 주세요~
▷ 참고자료
– Netflix Korea 유튜브 채널
– Netflix 유튜브 채널
– Netflix
– 위키디피아
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양떠님 블로그 – 양떠님 애니 블로그 Update
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한마바키 시즌2 스페셜 뉴스 영상이 공개되었습니다
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