KR20200049193A - 콘텐츠 추천 방법 및 이를 지원하는 서비스 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 서비스 장치는 메모리 및 상기 메모리에 기능적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 사용자 소비 이력을 확인하고, 상기 사용자 소비 이력에 대응하는 콘텐츠의 메타 데이터를 추출하고, 상기 콘텐츠의 메타 데이터에 포함된 텍스트 정보와 상기 사용자 소비 이력을 통해 획득된 콘텐츠의 소비 시간을 고려하여 적어도 하나의 주제 단어를 생성하고, 상기 주제 단어를 기반으로 콘텐츠 추천 리스트를 생성하여 상기 메모리에 저장하도록 설정될 수 있다.

Description

콘텐츠 추천 방법 및 이를 지원하는 서비스 장치{Method for providing contents and service device supporting the same}
본 발명은 콘텐츠 추천에 관한 것으로, 특히 사용자의 소비 이력 및 콘텐츠의 메타 데이터를 기반으로 사용자와 밀접한 관련이 있는 콘텐츠를 추천할 수 있는 콘텐츠 추천 방법 및 이를 지원하는 서비스 장치에 관한 것이다.
종래 콘텐츠 시청 환경에서의 추천 기술은 사용자가 선호할 만한 콘텐츠들을 추천하기 위한 기계학습 및 통계적 기법 등이 이용되었다. 예를 들어, 종래 콘텐츠 추천 기술은 사용자와 비슷한 시청 이력을 가진 다른 사용자들이 시청한 콘텐츠를 추천하는 협업 필터링 방법의 추천기술, 콘텐츠 각각의 시청 사용자들 정보를 활용하여 콘텐츠 간 유사도를 구하여 사용자가 시청한 콘텐츠와 유사한 콘텐츠를 추천하는 기술 등이 주로 사용되어 왔다.
상술한 종래 콘텐츠 추천 결과는 순위로 정렬된 목록형 추천이 주를 이루었고, 사용자에게 추천된 결과에 대한 이유나, 부가적인 설명은 제공되지 않았다. 이에 따라, 종래 콘텐츠 추천 기술은 사용자와 관련성이 떨어지는 콘텐츠를 추천하는 일이 많았고, 이에 따라 사용자 신뢰도가 매우 낮은 문제점이 있었다.
한국공개특허 제10-2009-033750호, 2009년 04월 06일 등록 (명칭: 콘텐츠 플레이 리스트 추천 방법 및 장치)
본 발명은 상술한 요구를 충족하기 위한 것으로, 사용자의 시청 특성을 정의할 수 있는 사용자별 주제 단어를 기반으로 사용자의 콘텐츠 선호도를 분류함으로써, 보다 정확한 사용자 선호도를 결정할 수 있는 콘텐츠 추천 방법 및 이를 지원하는 서비스 장치를 제공함에 있다.
또한, 본 발명은 사용자의 콘텐츠 소비 특성을 정의할 수 있는 사용자 주제 단어를 기반으로 콘텐츠 추천 목록을 제공함으로써 콘텐츠 추천의 근거를 제시하여 콘텐츠 추천에 대한 신뢰도를 개선할 수 있는 콘텐츠 추천 방법 및 이를 지원하는 서비스 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 서비스 장치는 메모리 및 상기 메모리에 기능적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 사용자 소비 이력을 확인하고, 상기 사용자 소비 이력에 대응하는 콘텐츠의 메타 데이터를 추출하고, 상기 콘텐츠의 메타 데이터에 포함된 텍스트 정보와 상기 사용자 소비 이력을 통해 획득된 콘텐츠의 소비 시간을 고려하여 적어도 하나의 주제 단어를 생성하고, 상기 주제 단어를 기반으로 콘텐츠 추천 리스트를 생성하여 상기 메모리에 저장하도록 설정될 수 있다.
여기서, 상기 프로세서는 상기 텍스트 정보에 포함된 단어들과 상기 콘텐츠의 소비 시간을 기반으로 각 단어들에 대한 점수를 부여하고, 상기 부여된 점수가 기준 값 이상인 단어들 또는 상대적으로 높은 점수가 부여된 단어들을 상기 주제 단어로 결정할 수 있다.
특히, 상기 프로세서는 상기 단어들이 출현 횟수와 상기 단어들과 관련한 콘텐츠의 소비 시간을 곱셈한 점수를 각 단어의 점수로 부여하도록 설정될 수 있다. 더욱이, 상기 프로세서는 상기 콘텐츠의 소비 시간 중 기 설정된 시간 이내의 소비 시간에 상대적으로 높은 가중치를 부여하도록 설정될 수 있다.
한편, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 주제 단어를 상기 단말 장치에 제공하고, 상기 단말 장치에 의해 선택된 주제 단어와 관련한 적어도 하나의 콘텐츠 목록을 상기 단말 장치에 제공하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 선택된 주제 단어와 관련하여 상기 사용자 소비 이력에 포함된 콘텐츠를 검출하고, 상기 검출된 콘텐츠와 지정된 유사도 이상을 가지는 적어도 하나의 콘텐츠를 기반으로 상기 콘텐츠 추천 리스트를 생성하여 상기 단말 장치에 제공하도록 설정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 사용자 소비 이력과 유사한 소비 이력을 가진 단말 장치들을 그룹핑하고, 상기 그룹핑된 단말 장치들의 유사한 소비 이력과 관련한 유사 주제 단어들을 수집하고, 상기 유사 주제 단어들을 상기 단말 장치에 제공하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 콘텐츠 추천 방법은 서비스 장치가, 메모리에 저장된 사용자 소비 이력을 확인하는 단계, 상기 사용자 소비 이력에 대응하는 콘텐츠의 메타 데이터를 추출하는 단계, 상기 콘텐츠의 메타 데이터에 포함된 텍스트 정보와 상기 사용자 소비 이력을 통해 획득된 콘텐츠의 소비 시간을 고려하여 적어도 하나의 주제 단어를 생성하는 단계, 상기 주제 단어를 기반으로 콘텐츠 추천 리스트를 생성하여 상기 메모리에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 적어도 하나의 주제 단어를 생성하는 단계는 상기 텍스트 정보로부터 단어들을 추출하고, 상기 추출된 단어들과 상기 단어들과 관련한 콘텐츠 소비 시간을 곱셈하여 상기 단어들의 점수를 부여하는 단계, 상기 부여된 점수를 기반으로 일정 순위 내의 단어들을 상기 적어도 하나의 주제 단어로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또는, 상기 콘텐츠 추천 리스트를 생성하는 단계는 상기 적어도 하나의 주제 단어를 단말 장치에 제공하는 단계, 상기 단말 장치에 의해 선택된 주제 단어와 관련하여 상기 사용자 소비 이력에 포함된 콘텐츠를 검출하는 단계, 상기 검출된 콘텐츠와 지정된 크기 이상의 유사도를 가진 적어도 하나의 콘텐츠를 기반으로 상기 콘텐츠 추천 리스트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 프로세서에 의해 실행된 적어도 하나의 명령어를 저장하는 컴퓨터 기록 매체는 메모리에 저장된 사용자 소비 이력을 확인하는 동작, 상기 사용자 소비 이력에 대응하는 콘텐츠의 메타 데이터를 추출하는 동작, 상기 콘텐츠의 메타 데이터에 포함된 텍스트 정보와 상기 사용자 소비 이력을 통해 획득된 콘텐츠의 소비 시간을 고려하여 적어도 하나의 주제 단어를 생성하는 동작, 상기 주제 단어를 기반으로 콘텐츠 추천 리스트를 제공하는 동작을 수행하도록 설정된 적어도 하나의 명령어를 포함할 수 있다.
본 발명은 사용자의 콘텐츠 소비 특성을 주제 단어로 명확히 파악하고 주제 단어를 기반으로 한 다양한 콘텐츠들을 발굴, 추천해줌으로써 콘텐츠 소비 생태계 활성화를 지원할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 네트워크 환경의 한 예를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 장치의 개략적인 형태를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 장치의 프로세서의 한 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 콘텐츠 추천 리스트 생성 방법의 한 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 콘텐츠 추천 방법의 한 예를 나타낸 도면이다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 네트워크 환경의 한 예를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 네트워크 환경(10)은 네트워크(150), 단말 장치(100) 및 서비스 장치(200)를 포함할 수 있다.
상술한 본 발명의 네트? 환경(10)은 단말 장치(100)가 네트워크(150)를 통하여 서비스 장치(200)에 접속하면, 서비스 장치(200)는 단말 장치(100)에 지정된 콘텐츠 추천 리스트를 제공할 수 있다. 이 동작에서 서비스 장치(200)는 단말 장치(100)와 관련한 사용자 소비 이력 및 사용자 소비 이력과 관련한 콘텐츠들의 메타 데이터를 기반으로, 사용자 선호도와 관련한 주제 단어를 선정하고, 선정된 주제 단어를 기반으로 콘텐츠 추천 리스트를 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 콘텐츠 추천 리스트는 사용자의 소비 이력과 관계됨에 따라 사용자 선호도가 높고, 이에 따라, 추천 리스트 정보에 대한 사용자의 신뢰도가 높게 형성될 수 있다.
상기 네트워크(150)는, 인터넷 망과 같은 IP 기반의 유선 통신망뿐만 아니라, LTE(Long term evolution) 망, WCDMA 망과 같은 이동통신망, Wi-Fi망과 같은 다양한 종류의 무선망, 및 이들의 조합으로 이루어질 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 콘텐츠 추천 기능과 관련한 네트워크 환경(10)은, 유무선 통신망에 구별 없이 모두 적용될 수 있다. 구체적으로 상기 네트워크(150)는 서비스 장치(200)와 단말 장치(100) 간의 통신 채널을 형성할 수 있다. 예를 들어, 상기 네트워크(150)는 서비스 장치(200) 또는 단말 장치(100)이 운용할 수 있는 3G, 4G, 5G 무선 이동 통신 방식 중 적어도 하나의 방식을 지원할 수 있다. 또는, 상기 네트워크(150)는 유선 기반으로 단말 장치(100)와 상기 서비스 장치(200) 간의 통신 채널을 형성할 수 있다. 이러한 네트워크(150)는 현재 개발되어 상용화되었거나 향후 개발되어 상용화될 각종 유선망, 무선망 및 이들의 결합망을 포함하는 개념으로 해석되어야 한다.
상기 단말 장치(100)는 네트워크(150)를 통하여 서비스 장치(200)에 접속할 수 있다. 상기 단말 장치(100)는 서비스 장치(200)가 제공하는 주제 단어 기반의 콘텐츠 추천 리스트를 수신하고, 특정 항목 콘텐츠에 따라 추천받을 수 있는 콘텐츠 리스를 수신할 수 있다. 이와 관련하여, 단말 장치(100)는 서비스 장치(200) 접속을 위한 단말 통신 회로, 서비스 장치(200)가 제공하는 웹 페이지 또는 콘텐츠 검색 화면 등을 수신하여 출력할 수 있는 디스플레이, 주제 단어와 관련한 콘텐츠 추천 항목들을 선택하거나 다운로드할 콘텐츠를 선택하는데 이용되는 입력부, 수신된 콘텐츠를 저장할 수 있는 메모리, 상술한 구성들 예컨대, 단말 통신 회로, 디스플레이, 입력부, 메모리 등을 제어할 수 있는 제어부를 포함할 수 있다. 한편, 본 발명의 단말 장치(100)는 사용자 입력에 따라 서비스 장치(200)에 접속하고, 서비스 장치(200)에 아이디 및 로그인 정보를 기반으로 하는 등록을 수행할 수 있다. 상기 단말 장치(100)는 서비스 장치(200)에서 제공하는 다양한 콘텐츠에 대한 구매 및 이용을 수행할 수 있다.
상기 서비스 장치(200)는 상기 네트워크(150)를 통하여 상기 단말 장치(100)가 접속할 수 있도록 통신 대기 상태를 가질 수 있다. 상기 서비스 장치(200)는 상기 단말 장치(100)가 접속하면, 단말 장치(100)에 서비스 장치(200)가 제공하는 콘텐츠 관련 서비스를 이용할 수 있는 가상 페이지를 단말 장치(100)에 제공할 수 있다. 상기 서비스 장치(200)는 단말 장치(100)가 상기 가상 페이지를 통하여 콘텐츠를 구매하거나, 청취하거나, 선물하거나, 검색하는 등의 작업을 수행하는 동안, 상기 단말 장치(100)와 관련하여 해당 정보들(예: 사용자의 소비 이력)을 메모리에 저장 관리할 수 있다. 상기 서비스 장치(200)는 단말 장치(100)와 관련한 사용자 소비 이력이 지정된 데이터 양이 되면(예: 콘텐츠 구매 이력이 지정된 횟수 이상 발생하거나, 콘텐츠를 검색하거나 선물하거나, 콘텐츠의 적어도 일부를 청취한 이력이 지정된 횟수 이상 발생한 경우) 해당 단말 장치(100)와 관련한 콘텐츠 추천을 위한 주제 단어를 산출할 수 있다. 또는, 상기 서비스 장치(200)는 사용자 콘텐츠 소비 이력 추출하여 콘텐츠 별 소비시간, 최근 소비 일시로 함께 저장하고, 콘텐츠 별 소비시간 및 최근 시청 선호도를 고려한 사용자 별 단어 score 측정을 통해 사용자의 콘텐츠 소비 특성을 대표할 수 있는 개인화된 주제 단어 추출할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 상기 서비스 장치(200)는 사용자 소비 이력과 유사한 소비 이력을 가지는 유사 사용자 그룹 내의 주제 단어 제공 단말 장치(100)에 제공할 수 있다. 상기 서비스 장치(200)는 사용자 소비 콘텐츠 기반 개인화된 주제 단어를 이용하여 콘텐츠 추천 리스트를 생성하고, 이를 단말 장치(100)에 제공할 수 있다. 또는, 상기 서비스 장치(200)는 콘텐츠 추천 리스트를 제공하고, 단말 장치(100) 선택에 대응하여 특정 콘텐츠를 단말 장치(100)에 제공할 수 있다.
상술한 본 발명의 콘텐츠 추천과 관련한 네트웍 환경(10)은 콘텐츠 추천과 관련한 다양한 분석 정보들을 통합하여 분석, 제시함으로써, 콘텐츠 추천과 관련한 확장성을 줄 수 있고, 또한 사용자 소비 이력이 유사한 유사 사용자 그룹을 기반으로, 특정 단말 장치(100)가 포함된 유사 사용자 그룹내의 주제 단어를 함께 제공함으로써, 사용자의 취향 또는 선호도와 밀접한 관련이 있는 콘텐츠를 추천할 수 있다. 또한, 본 발명은 주제 단어를 단말 장치(100)가 선택할 경우, 주제 단어에 대응되는 콘텐츠들을 사용자의 콘텐츠 소비 성향을 반영하여 사용자 별로 제공함으로써, 다른 사용자들과는 구분되는 개인화된 콘텐츠 추천이 가능케 할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 장치의 개략적인 형태를 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 서비스 장치(200)는 통신 회로(210), 메모리(240) 및 프로세서(250)를 포함할 수 있다.
상기 통신 회로(210)는 서비스 장치(200)의 통신 채널을 형성할 수 있다. 예컨대, 상기 통신 회로(210)는 단말 장치(100) 접속 요청에 대응하여 단말 장치(100)와 통신 채널을 형성할 수 있다. 상기 통신 회로(210)는 단말 장치(100)에 지정된 가상 페이지(예: 콘텐츠 관련 서비스 페이지)를 프로세서(250) 제어에 대응하여 제공할 수 있다. 상기 통신 회로(210)는 단말 장치(100)로부터 가상 페이지 이용과 관련한 다양한 메시지(예: 단말 장치(100)의 입력부에 의해 콘텐츠를 검색하거나, 구매하거나, 선물하거나, 적어도 일부를 청취하는 등의 서비스 이용 요청을 위한 입력 메시지)를 수신할 수 있다. 상기 통신 회로(210)는 상기 단말 장치(100)로부터 다양한 메시지를 수신하면, 프로세서(250) 제어에 대응하여 다양한 메시지에 대응한 응답 메시지(예: 콘텐츠 추천 리스트, 콘텐츠 리스트, 콘텐츠, 또는 콘텐츠 스트리밍 데이터 등)를 단말 장치(100)에 제공할 수 있다.
상기 메모리(240)는 상기 서비스 장치(200) 운용과 관련한 다양한 데이터, 프로그램, 알고리즘 등을 저장할 수 있다. 예컨대, 상기 메모리(240)는 사용자 소비 이력(241), 콘텐츠 메타 데이터(243), 용어 셋(245), 콘텐츠 목록(247) 및 콘텐츠(249)를 포함할 수 있다.
상기 사용자 소비 이력(241)은 상기 단말 장치(100)가 상기 서비스 장치(200)에 접속하여 콘텐츠 관련 서비스 이용에 따라 발생하는 다양한 행동 로그를 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자 소비 이력(241)은 상기 서비스 장치(200)에서 제공하는 콘텐츠의 구매 이력, 콘텐츠의 검색 이력, 콘텐츠 선물 이력, 콘텐츠 시청 이력 중 적어도 하나를 포함하는 콘텐츠 이용 이력을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 상기 사용자 소비 이력(241)은 단말 장치(100)별 식별 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 소비 이력(241)은 단말 장치(100)에 대응하는 아이디 및 패스워드 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자 소비 이력(241)은 각 단말 장치(100) 식별 정보 별로 구분되어 저장될 수 있다. 또한, 상기 사용자 소비 이력(241)은 유사한 사용 소비 이력을 가지는 단말 장치(100)별로 그룹핑되어 분류될 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 소비 이력(241)은 장르별, 가수 또는 배우별, 콘텐츠 이용 연령대별, 콘텐츠 제작 시기별, 콘텐츠 이용 빈도별 등 다양한 기준에 따라 그룹핑되어 분류될 수 있다. 또는, 상기 사용자 소비 이력(241)은 단말 장치(100) 특성에 따라 그룹핑되어 분류될 수도 있다. 예컨대, 단말 장치(100)의 사용자 연령대별, 사용자 성별, 지역별, 이용 형태별(예: 구매, 검색, 선물, 청취 등) 등으로 사용자 소비 이력(241)이 그룹핑되어 분류될 수도 있다.
상기 콘텐츠 메타 데이터(243)는 상기 사용자 소비 이력(241)에 포함된 각 콘텐츠들의 메타 데이터를 포함할 수 있다. 예컨대, 콘텐츠 메타 데이터(243)는 특정 단말 장치(100)의 사용자 소비 이력(241)에 포함된 콘텐츠들의 장르, 내용, 가수 또는 배우 이름, 콘텐츠와 관련된 지역명 등을 포함할 수 있다. 또는, 상기 콘텐츠 메타 데이터(243)는 콘텐츠에 포함된 자막 정보로부터 추출된 형용사, 명사, 부사 등을 포함할 수 있다.
상기 용어 셋(245)은 상기 콘텐츠 메타 데이터(243)로부터 추출된 텍스트 정보 중에서 유의미한 단어들을 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 용어 셋(245)은 사람 이름, 지역명, 특정 감정을 표현하는 형용사나 부사, 특정 상황을 설명하는 의태어나 의성어 등을 포함할 수 이다. 또는 상기 용어 셋(245)은 상기 콘텐츠 메타 데이터(243)에 포함된 다양한 텍스트 정보들 중 지정된 횟수 이상 반복 등장하는 용어들을 포함할 수 있다. 이러한 용어 셋(245)은 단어들에 대한 인덱스 부여를 위해 마련되는 것으로 생략될 수도 있다.
상기 콘텐츠 목록(247)은 상기 용어 셋(245)에 포함된 용어들에 대한 스코어링을 기반으로 산출된 적어도 하나의 주제 단어와, 상기 주제 단어와 관련한 적어도 하나의 콘테츠들의 식별 정보를 포함할 수 있다. 상기 콘텐츠 목록(247)은 특정 단말 장치(100)와 관련한 주제 단어 및 콘텐츠들의 식별 정보뿐만 아니라, 상기 단말 장치(100)가 속하는 유사 그룹에 속하는 단말 장치들과 관련한 적어도 하나의 주제 단어 및 상기 주제 단어와 관련한 콘텐츠들의 식별 정보들을 포함할 수도 있다.
상기 콘텐츠(249)는 단말 장치(100)에 제공하는 적어도 하나의 콘텐츠 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 콘텐츠(249)는 음악 파일, 영상 파일(사진 파일 또는 동영상 파일), 텍스트 파일 등을 포함할 수 있다. 이러한 콘텐츠(249)는 단말 장치(100) 요청에 따라 검색되거나, 구매되거나, 시청되거나, 다른 단말 장치(100)에 선물될 수 있다.
상기 프로세서(250)는 상기 서비스 장치(200) 운용과 관련한 데이터의 전달 또는 데이터의 처리 등을 수행할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(250)는 본 발명의 콘텐츠 추천 기능 수행과 관련하여, 단말 장치(100)의 접속, 가상 페이지의 제공, 단말 장치(100)의 사용자 소비 이력 수집, 사용자 소비 이력과 관련한 콘텐츠 메타 데이터 수집, 콘텐츠 메타 데이터를 기반으로 한 용어 셋 생성, 용어 셋을 기반으로 한 콘텐츠 목록 생성, 콘텐츠 목록을 기반으로 한 콘텐츠 추천과 콘텐츠 제공을 처리할 수 있다. 특히, 본 발명의 프로세서(250)는 단말 장치(100)의 서비스 이용에 따른 사용자 소비 이력을 수집하여 메모리(240)에 저장하고, 콘텐츠 추천 리스트 생성이 요청되면, 상기 메모리(240)에 저장된 사용자 소비 이력(241)을 확인하고, 상기 사용자 소비 이력(241)에 대응하는 콘텐츠의 메타 데이터를 기반으로 단말 장치(100)와 관련한 주제 단어를 산출하고, 상기 주제 단어를 토대로 사용자에게 콘텐츠 추천 리스트를 메모리(240)에 저장할 수 있다. 상기 콘텐츠 추천 리스트 생성 요청은 예컨대, 단말 장치(100)의 사용자 소비 이력(241)이 지정된 값 이상인 경우(예: 서비스 장치(200) 접속이 지정된 횟수 이상인 경우, 서비스 장치(200)에서 제공하는 콘텐츠를 지정된 횟수 이상 이용한 경우) 또는 단말 장치(100)의 콘텐츠 추천 리스트 요청을 수신하는 경우에 발생할 수 있다.
상기 프로세서(250)는 상기 메모리(240)에 저장된 콘텐츠 추천 리스트를 단말 장치(100)에 요청에 따라 단말 장치(100)에 제공하거나 서비스 장치(200)의 정책에 따라 상기 단말 장치(100)에 제공할 수 있다. 상기 프로세서(250)는 콘텐츠 추천 리스트 제공 시, 상기 단말 장치(100)와 관련한 유사 사용자 그룹을 확인하고, 상기 유사 사용자 그룹과 관련한 유사 주제 단어를 상기 단말 장치(100)에 제공하거나 또는 상기 유사 사용자 그룹과 관련한 주제 단어를 토대로 생성한 유사 콘텐츠 추천 리스트를 단말 장치(100)에 제공할 수도 있다. 이러한 상기 프로세서(250)는 도 3에 도시된 바와 같이 구성을 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 장치의 프로세서의 한 예를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 상기 프로세서(250)는 사용자 정보 수집부(251), 메타 데이터 수집부(253), 주제 단어 생성부(255), 콘텐츠 추천부(257), 그룹 처리부(259)를 포함할 수 있다.
상기 사용자 정보 수집부(251)는 사용자의 콘텐츠 소비 이력(예: 상기 사용자 소비 이력(241))을 수집하여 상기 메모리(240)에 저장할 수 있다. 이와 관련하여, 상기 사용자 정보 수집부(251)는 단말 장치(100)가 접속하면, 로그인 요청을 수행하고, 단말 장치(100)로부터 로그인 정보가 제공되면, 로그인 정보(또는 단말 장치 식별 정보)를 기반으로 단말 장치(100)의 서비스 장치(200) 이용 이력을 수집할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자 정보 수집부(251)는 단말 장치(100)가 구매한 콘텐츠 정보, 검색한 콘텐츠 정보, 선물한 콘텐츠 정보, 시청한 콘텐츠 정보 중 적어도 하나를 사용자 소비 이력(241)으로서 수집할 수 있다. 이때, 상기 사용자 정보 수집부(251)는 사용자의 콘텐츠별 소비 정도, 최근 콘텐츠 소비 시간 정보를 수집할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자 정보 수집부(251)는 특정 콘텐츠 시청 시간 또는 특정 콘텐츠의 검색이나 구매 또는 선물 횟수 등을 수집할 수 있다. 또는, 상기 사용자 정보 수집부(251)는 단말 장치(100)가 이용한 각 콘텐츠별 소비 시간을 수집 및 정리할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자 정보 수집부(251)는 각 콘텐츠별 총 소비 시간(예: 시청/구매/선물/검색 등의 소비 시간) 및 지정된 시간 범위(예: 최근 일주일 등) 이내의 소비 시간을 누적하여, 각 콘텐츠에 대한 사용자 소비 이력(241)을 저장할 수 있다. 또는, 상기 사용자 정보 수집부(251)는 단말 장치(100)가 이용(예: 시청/구매/선물/검색)한 콘텐츠의 빈도 수에 따라 사용자 소비 이력(241)을 저장할 수 있다.
상기 메타 데이터 수집부(253)는 사용자의 소비 콘텐츠들에 대하여 메타 데이터 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 메타 데이터 수집부(253)는 사용자가 소비한 콘텐츠들에 포함된 텍스트 정보(예: 태그 정보, 내용 정보, 자막 정보, 줄거리 정보 등)를 메타 데이터 정보로 수집할 수 있다. 상기 메타 데이터 수집부(253)는 추출된 메타 데이터 정보에 대해 형태소 분석 수행하여 명사, 형용사, 동사 등을 추출할 수 있다. 상기 메타 데이터 수집부(253)는 콘텐츠에 대해 장르 정보, 감독, 출연자, 방영 일시 등과 같은 콘텐츠에 대한 객관적인 정보에 대해서 우선 순위를 두어 분석할 수 있다. 우선 순위를 부여하는 방식은 heuristic한 가중치를 주는 방식을 포함할 수 있다. 상기 메타 데이터 수집부(253)는 콘텐츠로부터 추출한 단어들을 기반으로 용어 셋(vocabulary set)을 생성할 수 있다. 상기 메타 데이터 수집부(253)는 사용자 별 추출된 콘텐츠의 메타 데이터 내의 명사, 형용사, 동사 단어들을 용어 셋을 기반으로 인덱스로 변환할 수 있다. 예컨대, 메타 데이터 수집부(253)는 인덱스별로 정리된 용어 셋을 기반으로 상기 콘텐츠 메타 데이터에서 추출한 단어들이 어떤 인덱스에 대응하는 확인하고, 대응되는 인덱스 값을 수집할 수 있다.
상기 주제 단어 생성부(255)는 단말 장치(100)별 사용자 소비 이력(241)을 메모리(240)에서 확인하고, 확인된 사용자 소비 이력(241)에 대응하는 콘텐츠들 내에 존재하는 단어들의 스코어를 다음과 같은 수학식 1 및 2를 기반으로 계산할 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
수학식 1에서, RCr 의 분모는 사용자의 전체 콘텐츠 시청 시간이 될 수 있다. tCk는 사용자가 특정 콘텐츠 Ck를 시청한 시간이 될 수 있다. RCr의 분자는 사용자의 특정 콘텐츠 Cr의 시청 시간에 log(1+wtCr)을 곱한 값이다. log(1+ wtCr)의 wtCr은 특정 콘텐츠 Cr의 시청 일시를 수치화 한 값으로써 log 값을 취하게 되면, 최근에 시청한 콘텐츠 일수록 큰 값을 나타낼 수 있다. 수학식 1에 나타낸 Swi는 특정 단어 wi에 대한 score 값을 계산하는 수식이 될 수 있다. 이러한 수학식 1은 사용자가 시청한 전체 콘텐츠 개수 K 개에 대하여 N*C 를 모든 콘텐츠에 대해 더한 결과를 의미할 수 있다. 즉, 수학식 1은 특정 단어의 출현횟수를 콘텐츠 중요도 값을 곱하여 계산한 값이 될 수 있다. 수학식 1에서 NCkwi는 특정 단어 wi가 Ck 콘텐츠에서 발견된 횟수를 의미하고, 상술한 수학식을 기반으로 특정 단어 wi의 score를 계산하는 방식은 사용자가 시청한 K개의 콘텐츠들에 대하여, 특정 콘텐츠 Ck에서 단어 wi가 나타난 횟수 NCkwi에 특정 콘텐츠 weight 값 RCk 값을 곱하는 방식을 포함할 수 있다. RCk는 특정 콘텐츠 Ck의 비율 값으로서, RCk 값은 사용자가 소비한 전체 콘텐츠 소비시간 대비 특정 콘텐츠 Ck 소비시간에 최근 시청 이력가중치를 적용한 값이 될 수 있다.
상술한 바와 같이, 상기 주제 단어 생성부(255)는 사용자의 콘텐츠 소비 이력(또는 사용자 소비 이력)에 대응하는 콘텐츠의 메타 데이터 분석 및 상기 사용자 소비 이력을 기반으로 확인된 소비 시간을 반영한 사용자 콘텐츠 선호도 분석을 통합하여 사용자의 소비 특성을 대표할 수 있는 주제 단어를 생성할 수 있다. 생성된 주제 단어는 특정 사용자의 콘텐츠 소비취향에 대해 구체적 정보를 나타낼 수 있고, 주제 단어를 기반으로 한 다른 도메인의 콘텐츠에 대해서도 확장해 나갈 수 있도록 지원한다.
상기 콘텐츠 추천부(257)는 사용자 별 단어 score를 계산하여 score가 높은 순으로 정렬하고, 사용자별 주제 단어 top N개를 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자가 주제 단어를 선택하게 되면, 콘텐츠 추천부(257)는 선택된 주제 단어를 포함하고 있고, 주제 단어에 대한 중요도가 높은 콘텐츠들을 추출하여 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 추천부(257)는 주제 단어로서 “액션" "신나는" 등의 키워드를 단말 장치(100)에 제공하고, 단말 장치(100)의 사용자에 의해 "액션" 이라는 키워드가 선택되면, 단말 장치(100)의 사용자 시청 콘텐츠 중 “액션” 이라는 단어를 포함하고 있는 콘텐츠들 중, 상술한 수학식 1의 N*R 값(단어 출현 빈도*시청시간-최근 시청 고려한 비율, 예컨대, 단어의 출현 빈도와 총 시청 시간 중 최근 시청 시간의 가중치를 상대적으로 높게 설정한 값을 곱한 값)이 가장 큰 콘텐츠를 “액션“의 대표 콘텐츠 C로 설정될 수 있다. 콘텐츠 추천부(257)는 사용자가 선택한 “액션”이라는 단어에 대하여, 사용자의 “액션” 단어의 대표 콘텐츠 C와 유사도가 높으면서, “액션” 이라는 단어를 포함하고 있는 콘텐츠들을 유사도 순으로 정렬하여 추출할 수 있다. 이에 따라, 사용자 마다 특정 단어에 대한 대표 콘텐츠들이 다를 수 있으며, 이를 통해 사용자 별로 다른 콘텐츠들을 추출할 수 있다. 즉, 동일한 단어를 사용자들이 선택하였다 하더라도, 콘텐츠 추천부(257)는 대표 콘텐츠가 다를 경우 다른 결과를 제공할 수 있다.
상기 그룹 처리부(259)는 사용자 정보 수집부(251)가 수집한 데이터 중 사용자별로 이용한 콘텐츠의 식별 정보를 입력으로 하여 Distributed Memory version of Paragraph Vector (PV-DM) 기법, Latent Dirichlet Allocation 기법 등을 적용하여 사용자 벡터를 추출할 수 있다. 상기 그룹 처리부(259)는 추출된 사용자 벡터를 기반으로 유사 사용자 그룹 형성할 수 있다. 상기 그룹 처리부(259)는 유사 사용자 그룹 내 유사 주제 단어들 추출하여 제공하고, 유사 주제 단어를 사용자가 선택하면, 상기 그룹 처리부(259)는 해당 단어와 연관된 콘텐츠를 제공할 수 있다. 상술한 유사 주제 단어 제공과 관련하여, 그룹 처리부(259)는 각 사용자 별 벡터를 기준으로 벡터 유사도를 계산하고, 특정 사용자와 유사도가 높은 사용자들을 유사 사용자 그룹으로 처리할 수 있다. 상기 그룹 처리부(259)는 유사 사용자 그룹 내의 사용자들의 주제 단어들 중 주제 단어들의 score값과 특정 사용자와의 유사도 값을 곱한 값이 높은 순으로 정렬하고, 일정 순위의 유사 주제 단어들을 단말 장치(100)에 제공할 수 있다.
유사 사용자 그룹 내 주제 단어 추출을 위한 단어 별 score는 다음 수학식 3 및 수학식 4를 통하여 계산할 수 있다.
Figure pat00003
Figure pat00004
상기 UGtarget은 target 사용자의 유사 사용자 그룹을 의미할 수 있다. 상기 wi는 유사 사용자 그룹 내에 존재하는 사용자들의 주제 단어 중 하나를 의미할 수 있다. 상기 Swi,UGtarget은 target 사용자의 유사 사용자 그룹 내에 존재하는 주제 단어 wi에 대한 score값을 의미할 수 있다. UGNum은 유사 사용자 그룹 내 전체 사용자 수이며, ua는 유사 사용자 그룹 내 특정 사용자를 의미하고, Simua,utarget은 target 사용자와 ua 사용자 사이의 유사도를 의미할 수 있다. 그룹 처리부(259)는 Swi,UGtarget 값이 큰 주제 단어 wi들을 정렬하여 유사 사용자 그룹 내 유사 주제 단어로 제공할 수 있다. 상기 Simua,utarget는 상기 수학식 3에서 SimuAuB에 대응될 수 있다. 상기 그룹 처리부(259)는 수학식 3외에도 다양한 유사도 측정 방법(Pearson Correlation Coefficient, Euclidean Distance 등)을 활용하여 유사도를 계산할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 콘텐츠 추천 목록 생성 방법의 한 예를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 콘텐츠 추천 목록 생성 방법과 관련하여, 401 단계에서, 서비스 장치(200)의 프로세서(250)는 메모리(240)에 저장된 사용자 소비 이력을 확인할 수 있다. 예컨대, 단말 장치(100)가 접속한 후, 콘텐츠를 이용하면, 서비스 장치(200)의 프로세서(250)는 콘텐츠 이용에 따른 사용자 소비 이력을 메모리(240)에 저장할 수 있다. 이때, 상기 프로세서(250)는 해당 단말 장치(100)의 식별 정보(예: 로그인 정보)를 기반으로 사용자 소비 이력을 저장할 수 있다. 상기 프로세서(250)는 지정된 콘텐츠 추천 목록 생성이 요청되면, 상기 메모리(240)에 저장된 사용자 소비 이력(241)을 확인할 수 있다.
403 단계에서, 프로세서(250)는 소비 콘텐츠 정제를 수행할 수 있다. 예컨대, 프로세서(250)는 콘텐츠 별 소비 시간을 누적하되 최근 이용 이력에 상대적으로 높은 가중치를 부여할 수 있다. 또는, 상기 프로세서(250)는 이용된 콘텐츠의 식별 정보들을 횟수를 누적하되, 최근 이용 이력에 상대적으로 높은 가중치를 부여할 수 있다.
405 단계에서, 프로세서(250)는 콘텐츠 메타 데이터를 수집할 수 있다. 이와 관련하여, 프로세서(250)는 사용자 소비 이력을 확인하고, 사용자 소비 이력에 포함된 콘텐츠들의 메타 데이터(예: 콘텐츠와 관련한 텍스트 정보)를 수집할 수 있다.
407 단계에서, 프로세서(250)는 용어셋 생성을 수행할 수 있다. 예컨대, 프로세서(250)는 콘텐츠들로부터 획득된 메타 데이터들에 대하여 용어별 정리를 수행하고, 각 용어들에 색인을 부여하여, 용어들에 대한 색인 처리를 수행할 수 있다. 상술한 401 단계 및 403 단계와 상기 405 단계 및 407 단계는 서비스 장치(200)에서 동시 수행될 수도 있다.
409 단계에서, 프로세서(250)는 용어들에 대한 스코어링을 수행할 수 있다. 상기 프로세서(250)는 용어들의 출현 횟수, 해당 용어가 포함된 콘텐츠의 소비 시간 등을 고려하여 용어들에 대한 스코어링을 수행할 수 있다.
411 단계에서, 프로세서(250)는 개인화 주제 단어를 생성할 수 있다. 예컨대, 상기 프로세서(250)는 스코어링을 통해 점수가 부여된 용어들 중 일정 순위 내에 드는 용어들을 개인화된 주제 단어로 결정할 수 있다.
413 단계에서, 프로세서(250)는 콘텐츠 목록을 구성할 수 있다. 상기 프로세서(250)는 각 주제 단어별로 유사도가 높은 콘텐츠들을 확인하고, 유사도가 높은 콘텐츠 제목들을 기반으로 콘텐츠 목록을 구성할 수 있다. 또는, 상기 프로세서(250)는 각 주제 단어들에 해당하는 콘텐츠 목록을 구성한 후, 각 콘텐츠들과 유사성이 높은(또는 지정된 유사도 이상의) 콘텐츠들을 수집하여 콘텐츠 목록을 구성할 수도 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 콘텐츠 추천 방법의 한 예를 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 콘텐츠 추천 방법과 관련하여, 501 단계에서, 서비스 장치(200)의 프로세서(250)는 단말 장치(100) 접속이 있는지 확인할 수 있다. 단말 장치(100) 접속이 없는 경우, 프로세서(250)는 503 단계에서 지정된 기능 수행을 처리할 수 있다. 예컨대, 프로세서(250)는 외부 전자 장치 또는 콘텐츠 제공 장치 등으로부터 적어도 하나의 콘텐츠를 수신하여 메모리에 저장할 수 있다.
단말 장치(100)가 접속되면, 프로세서(250)는 505 단계에서 단말 장치(100) 관련 주제 단어 추출을 수행할 수 있다. 예컨대, 프로세서(250)는 단말 장치(100)의 콘텐츠에 대한 사용자 소비 이력을 확인하고, 상기 사용자 소비 이력에 대응하는 콘텐츠의 메타 데이터를 수집할 수 있다. 상기 프로세서(250)는 수집된 메타 데이터에 포함된 단어들과, 상기 사용자 소비 이력을 기반으로 확인된 콘텐츠의 총 소비 시간을 곱셈하여 단어들에 대한 점수를 부여하고, 부여된 점수를 기반으로 적어도 하나의 주제 단어를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 지정된 점수 이상의 단어들을 주제 단어로 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(250)는 단어들 중 상대적으로 높은 순위(또는 일정 순위)에 포함된 단어들을 주제 단어로 결정할 수 있다. 상기 프로세서(250)는 총 소비 시간 적용에서, 현재 시점을 기준으로 지정된 시간 이내 시청한 소비 시간에 상대적으로 높은 가중치를 부여하여 점수 계산에 적용할 수 있다.
507 단계에서, 프로세서(250)는 주제 단어 기반 리스트를 단말 장치(100)에 제공할 수 있다. 예컨대, 프로세서(250)는 적어도 하나의 주제 단어를 포함하는 리스트를 포함하는 가상 페이지를 단말 장치(100)에 제공할 수 있다.
509 단계에서, 프로세서(250)는 단말 장치(100)로부터 항목 선택과 관련한 메시지를 수신하였는지 확인할 수 있다. 이와 관련하여, 단말 장치(100)는 수신된 주제 단어 리스트를 디스플레이에 출력하고, 사용자 입력에 따라 선택된 특정 주제 단어에 관한 선택 정보를 서비스 장치(200)에 제공할 수 있다.
단말 장치(100)로부터 특정 항목 선택에 대응하는 메시지를 수신한 경우, 프로세서(250)는 511 단계에서 선택된 항목 및 사용자 소비 이력 중 적어도 하나를 기반으로 한 콘텐츠 리스트를 생성하여 메모리(240)에 저장할 수 있다. 상기 프로세서(250)는 상기 메모리(240)에 저장된 콘텐츠 리스트를 단말 장치(100)에 제공할 수 있다. 이 과정에서, 상기 프로세서(250)는 선택된 주제 단어와 관련한 콘텐츠를 확인할 수 있다. 여기서, 사용자 소비 이력에 따라 선택된 주제 단어와 관련한 콘텐츠를 확인하기 때문에, 동일한 주제 단어가 선택되었다 하더라도 각 단말 장치별로 확인된 콘텐츠는 다를 수 있다. 상기 프로세서(250)는 확인된 콘텐츠와 지정된 크기 이상의 유사도를 가지는 적어도 하나의 콘텐츠를 검출할 수 있다. 여기서, 상기 프로세서(250)는 확인된 콘텐츠의 장르, 감독, 배우, 내용 등을 기준으로 지정된 크기 이상의 유사도를 가지는 콘텐츠를 검출할 수 있다.
513 단계에서, 프로세서(250)는 단말 장치(100)로부터 콘텐츠 요청이 수신되는지 확인할 수 있다. 콘텐츠 요청이 수신되면, 프로세서(250)는 515 단계에서 요청된 콘텐츠를 단말 장치(100)에 제공할 수 있다.
프로세서(250)는 517 단계에서 콘텐츠 추천 기능 종료와 관련한 이벤트가 발생하는지 확인할 수 있다. 콘텐츠 추천 기능 관련 종료 이벤트가 발생하지 않으면, 프로세서(250)는 직전 수행된 기능에 따라 상술한 각 단계들 중 특정 단계 이전으로 분기할 수 있다. 예컨대, 프로세서(250)는 항목 선택 동작 이전, 콘텐츠 요청 수신 단계 이전 등으로 분기하여, 이하 동작을 재수행할 수 있다. 콘텐츠 추천 기능 관련 종료 이벤트가 발생하면, 프로세서(250)는 콘텐츠 추천 기능을 종료할 수 있다. 이 동작에 따라, 프로세서(250)는 단말 장치(100)와의 통신 채널을 해제하고, 단말 장치(100)가 접속할 수 있는 접속 대기 상태에 진입할 수 있다.
본 발명에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 소프트웨어 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 본 명세서에서 설명하는 기능적인 동작과 주제의 구현물들은 다른 유형의 디지털 전자 회로로 구현되거나, 본 명세서에서 개시하는 구조 및 그 구조적인 등가물들을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 혹은 하드웨어로 구현되거나, 이들 중 하나 이상의 결합으로 구현 가능하다. 본 명세서에서 설명하는 주제의 구현물들은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 본 발명에 따른 장치의 동작을 제어하기 위하여 혹은 이것에 의한 실행을 위하여 유형의 프로그램 저장매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상의 모듈로서 구현될 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장 장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조성물 혹은 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있다.
아울러, 본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.
마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
본 명세서에서 설명한 주제의 특정한 실시형태를 설명하였다. 기타의 실시형태들은 이하의 청구항의 범위 내에 속한다. 예컨대, 청구항에서 인용된 동작들은 상이한 순서로 수행되면서도 여전히 바람직한 결과를 성취할 수 있다. 일 예로서, 첨부도면에 도시한 프로세스는 바람직한 결과를 얻기 위하여 반드시 그 특정한 도시된 순서나 순차적인 순서를 요구하지 않는다. 특정한 구현예에서, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다.
본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 당업자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다. 따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다.
따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.
본 발명은 콘텐츠 이용 분야에 적용되는 것으로서, 특히, 콘텐츠 추천 기술과 관련된다.
특히, 본 발명은 콘텐츠 추천 기술은 각 사용자별 콘텐츠 소비 이력을 기반으로 개인화된 주제 단어를 적어도 하나 제공하고, 사용자 소비 이력에 따라 유사한 콘텐츠 목록을 제공함으로써, 사용자 선호도에 대한 정확도가 높은 콘텐츠 추천을 가능하게 할 수 있다.
10: 네트워크 환경
100: 단말
150: 네트워크
200: 서비스 장치
210: 통신 회로
240: 메모리
250: 프로세서

Claims (11)

  1. 메모리;
    상기 메모리에 기능적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 메모리에 저장된 사용자 소비 이력을 확인하고,
    상기 사용자 소비 이력에 대응하는 콘텐츠의 메타 데이터를 추출하고,
    상기 콘텐츠의 메타 데이터에 포함된 텍스트 정보와 상기 사용자 소비 이력을 통해 획득된 콘텐츠의 소비 시간을 고려하여 적어도 하나의 주제 단어를 생성하고,
    상기 주제 단어를 기반으로 콘텐츠 추천 리스트를 생성하도록 설정된 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 텍스트 정보에 포함된 단어들과 상기 콘텐츠의 소비 시간을 기반으로 각 단어들에 대한 점수를 부여하고, 상기 부여된 점수가 기준 값 이상인 단어들 또는 상대적으로 높은 점수가 부여된 단어들을 상기 주제 단어로 결정하는 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 단어들이 출현 횟수와 상기 단어들과 관련한 콘텐츠의 소비 시간을 곱셈한 점수를 각 단어의 점수로 부여하도록 설정된 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 콘텐츠의 소비 시간 중 기 설정된 시간 이내의 소비 시간에 상대적으로 높은 가중치를 부여하도록 설정된 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 적어도 하나의 주제 단어를 상기 단말 장치에 제공하고,
    상기 단말 장치에 의해 선택된 주제 단어와 관련한 적어도 하나의 콘텐츠 목록을 상기 단말 장치에 제공하도록 설정된 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 선택된 주제 단어와 관련하여 상기 사용자 소비 이력에 포함된 콘텐츠를 검출하고, 상기 검출된 콘텐츠와 지정된 유사도 이상을 가지는 적어도 하나의 콘텐츠를 기반으로 상기 콘텐츠 추천 리스트를 생성하여 상기 단말 장치에 제공하도록 설정된 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 사용자 소비 이력과 유사한 소비 이력을 가진 단말 장치들을 그룹핑하고,
    상기 그룹핑된 단말 장치들의 유사한 소비 이력과 관련한 유사 주제 단어들을 수집하고,
    상기 유사 주제 단어들을 상기 단말 장치에 제공하도록 설정된 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
  8. 서비스 장치가,
    상기 서비스 장치의 메모리에 저장된 사용자 소비 이력을 확인하는 단계;
    상기 사용자 소비 이력에 대응하는 콘텐츠의 메타 데이터를 추출하는 단계;
    상기 콘텐츠의 메타 데이터에 포함된 텍스트 정보와 상기 사용자 소비 이력을 통해 획득된 콘텐츠의 소비 시간을 고려하여 적어도 하나의 주제 단어를 생성하는 단계;
    상기 주제 단어를 기반으로 콘텐츠 추천 리스트를 생성하는 단계;를 포함하는 콘텐츠 추천 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 주제 단어를 생성하는 단계는
    상기 텍스트 정보로부터 단어들을 추출하고, 상기 추출된 단어들과 상기 단어들과 관련한 콘텐츠 소비 시간을 곱셈하여 상기 단어들의 점수를 부여하는 단계;
    상기 부여된 점수를 기반으로 일정 순위 내의 단어들을 상기 적어도 하나의 주제 단어로 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 콘텐츠 추천 리스트를 생성하는 단계는
    상기 적어도 하나의 주제 단어를 단말 장치에 제공하는 단계;
    상기 단말 장치에 의해 선택된 주제 단어와 관련하여 상기 사용자 소비 이력에 포함된 콘텐츠를 검출하는 단계;
    상기 검출된 콘텐츠와 지정된 크기 이상의 유사도를 가진 적어도 하나의 콘텐츠를 기반으로 상기 콘텐츠 추천 리스트를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 방법.
  11. 프로세서에 의해 실행된 적어도 하나의 명령어를 저장하는 컴퓨터 기록 매체에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령어는
    메모리에 저장된 사용자 소비 이력을 확인하는 동작;
    상기 사용자 소비 이력에 대응하는 콘텐츠의 메타 데이터를 추출하는 동작;
    상기 콘텐츠의 메타 데이터에 포함된 텍스트 정보와 상기 사용자 소비 이력을 통해 획득된 콘텐츠의 소비 시간을 고려하여 적어도 하나의 주제 단어를 생성하는 동작;
    상기 주제 단어를 기반으로 콘텐츠 추천 리스트를 제공하는 동작;을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 기록 매체.
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