lg-uplus
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All datasets matching “lg-uplus”LGUplus_rolling_persona_aug
LGUplus_rolling_persona_aug
jungsanghyun/lgu-rolling-persona-aug
의 [주요 시청 프로그램] 표를 실제 시청기록으로 양방향 재구성한 판.
원본 문제: 표가 단방향 누적이라 (1) 안 본 프로그램도 계속 '상승'으로 잔류(DROP 안 됨),
(2) 새로 꾸준히 본 프로그램이 표에 안 들어감(3일+ 시청의 62%가 누락).
보정: 표 각 행에 연속 미시청 일수를 명시하고 실제 시청기록으로 재체이닝(상태기계).
오늘 시청 → 미시청 0, 미시청 → +1, 미시청 ≥ 10일 → 드랍, 신규 시청 → 미시청 0 으로 추가(채널·요일·시간·장르 합성).
[장기 성향]·[최근 성향] 서술과 user/system 메시지는 원본 그대로, 표만 교체.
표기: 제목 | 채널 | 요일 | 시간 | 장르 | 미시청 N일.
스키마: persona_id, date, dow, mode, messages([system,user… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ENERZAiKR/LGUplus_rolling_persona_aug.LGUplus_keyword_reranking
LGUplus_keyword_reranking
페르소나 기반 키워드 top1 선택 데이터셋. 350m 페르소나 모델의 <|kw|> 태스크 학습용.
(persona, date, 2h block) 마다: 그 블록에서 총 15분 이상 시청한 프로그램들의 키워드(1~8, dedup) 중,
그 사람의 성향을 가장 잘 대표하는 **키워드 1개(top1)**를 고른다.
태스크 I/O
입력: 주간 페르소나(전주, key_keywords 제외: viewing_tendency/preferred_genres/preferred_programs/frequent_channels) + 직전일 일일페르소나 서술 + 후보 키워드(1~8). 최근 시청이력은 입력에 넣지 않음(후보를 만들 때만 사용).
출력: 키워드 1개 (label_keyword)
후보 키워드 = 그 블록 15분+ 시청 프로그램들의 키워드(프로그램별 1개, dedup). 정답 = 교사… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ENERZAiKR/LGUplus_keyword_reranking.LGUplus_viewing_history
LGUplus Persona TV Viewing History
한국인 가상 페르소나 1만 명의 일주일치 TV 시청이력 합성 데이터셋입니다.
nvidia/Nemotron-Personas-Korea 페르소나와
실제 U+tv EPG(258채널 × 7일, 2026-06-03~09) 편성표를 기반으로, 교사 LLM(Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8)이
2단계로 생성했습니다.
생성 방법
시청 스케줄 생성: 페르소나(직업·나이·가족·취미)를 보고 요일별 시청 시간대를 추정
(근거 문장을 schedule_reasoning으로 함께 생성 — 예: 주부/은퇴자는 평일 낮, 직장인은 저녁)
프로그램 선택: 각 (요일, 시간창)마다 해당 시간에 방영 중인 실제 편성표를 제시하고
페르소나가 시청할 프로그램을 순서대로 선택 (채널 현실성 지시: 주류 채널 위주,
전문채널은 취미·직업 일치 시에만 / 이미 본 (제목,회차)… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ENERZAiKR/LGUplus_viewing_history.LGUplus_channel_recommendation
LGUplus_channel_recommendation
페르소나 기반 채널 추천 데이터셋 (추천 top5에서 파생). 350m 페르소나 모델의 <|chan|> 태스크 학습용.
(persona, date, 2h block) 마다: 컨텍스트를 보고 후보 채널(≤20) 중 그 시간대에 볼 채널 5개를 고른다.
태스크 I/O
입력: 주간 페르소나(전주, key_keywords 제외: viewing_tendency/preferred_genres/preferred_programs/frequent_channels) + 직전일 일일페르소나 서술 + 직전 2시간 시청(총 15분+) + 후보 채널(≤20)
출력: 채널 5개 (label_channels)
후보 채널 = 추천 20개 프로그램 후보(A∪B)의 채널 dedup(≤20). 정답 = 교사가 뽑은 top5 프로그램의 채널 dedup(≤5).
구성… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ENERZAiKR/LGUplus_channel_recommendation.LGUplus_epg_summary
LGUplus EPG with Program Summaries
실제 U+tv EPG 편성표에 프로그램별 방송 내용 한 문장 요약(교사 LLM 생성)과 원본 EPG 시놉시스를
부여한 데이터셋입니다.
train / test 구성
split
규모
소스
기간
train
113,775
주간 EPG(week, 258채널) + 신규 원본 EPG(avevent, 382채널) 첫 주
6/0309 + 6/0713
test
69,180
신규 원본 EPG(avevent) 다음 주
6/14~20
source 컬럼으로 두 원천 구분: week(기존 주간 EPG, 합성 슬롯 포함) / avevent(신규 이벤트 테이블 원본, 19일 연속 중 발췌)
test는 train과 겹치지 않는 별도 주(6/14~20)로, 일반화 평가용
요약 생성 (summary)
교사… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ENERZAiKR/LGUplus_epg_summary.LGUplus_recommendation_top5_rolling
LGUplus TV 추천 (rolling-persona 기반, self-contained · 채널급 포함)
(persona, date, block) 마다 후보 프로그램 A∪B(≤20) 중 교사 LLM(Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8)이
그 시청자가 그 시간대에 '실제로 볼' top5 를 고른 결과.
persona 컨텍스트: jungsanghyun/lgu-rolling-persona
의 전일까지 갱신된 롤링 페르소나(장기 성향 + 최근 성향 + 고정 시청 프로그램 표). 추천대상 날짜의 직전 스냅샷을 쓰며, 그날 시청이 없으면 더 과거 스냅샷으로 백워크한다.
업데이트: 이제 각 행이 입력을 포함(self-contained) 하며, program-level picks 에 더해 채널급(cand_channels/label_channels) 도 제공한다.
필드
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설명… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ENERZAiKR/LGUplus_recommendation_top5_rolling.