KR100489151B1 - 프로그램들을 추천하는 방법 및 시스템 - Google Patents

프로그램들을 추천하는 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR100489151B1
KR100489151B1 KR10-2002-0022240A KR20020022240A KR100489151B1 KR 100489151 B1 KR100489151 B1 KR 100489151B1 KR 20020022240 A KR20020022240 A KR 20020022240A KR 100489151 B1 KR100489151 B1 KR 100489151B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
programs
themes
program
user
theme
Prior art date
Application number
KR10-2002-0022240A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20020082157A (ko
Inventor
하네히데타카
카메이시니치로
Original Assignee
닛폰 덴키 가부시끼 가이샤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 닛폰 덴키 가부시끼 가이샤 filed Critical 닛폰 덴키 가부시끼 가이샤
Publication of KR20020082157A publication Critical patent/KR20020082157A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100489151B1 publication Critical patent/KR100489151B1/ko

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04H—BROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00—Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/35—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users
    • H04H60/46—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for recognising users' preferences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04H—BROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00—Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/61—Arrangements for services using the result of monitoring, identification or recognition covered by groups H04H60/29-H04H60/54
    • H04H60/65—Arrangements for services using the result of monitoring, identification or recognition covered by groups H04H60/29-H04H60/54 for using the result on users' side
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/73—Querying
    • G06F16/735—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04H—BROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00—Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/27—Arrangements for recording or accumulating broadcast information or broadcast-related information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04H—BROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00—Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/29—Arrangements for monitoring broadcast services or broadcast-related services
    • H04H60/31—Arrangements for monitoring the use made of the broadcast services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/435—Processing of additional data, e.g. decrypting of additional data, reconstructing software from modules extracted from the transport stream
    • H04N21/4351—Processing of additional data, e.g. decrypting of additional data, reconstructing software from modules extracted from the transport stream involving reassembling additional data, e.g. rebuilding an executable program from recovered modules
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/442—Monitoring of processes or resources, e.g. detecting the failure of a recording device, monitoring the downstream bandwidth, the number of times a movie has been viewed, the storage space available from the internal hard disk
    • H04N21/44213—Monitoring of end-user related data
    • H04N21/44222—Analytics of user selections, e.g. selection of programs or purchase activity
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/4508—Management of client data or end-user data
    • H04N21/4532—Management of client data or end-user data involving end-user characteristics, e.g. viewer profile, preferences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/454—Content or additional data filtering, e.g. blocking advertisements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/462—Content or additional data management, e.g. creating a master electronic program guide from data received from the Internet and a Head-end, controlling the complexity of a video stream by scaling the resolution or bit-rate based on the client capabilities
    • H04N21/4622—Retrieving content or additional data from different sources, e.g. from a broadcast channel and the Internet
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4662—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies characterized by learning algorithms
    • H04N21/4665—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies characterized by learning algorithms involving classification methods, e.g. Decision trees
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4668—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies for recommending content, e.g. movies
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/80—Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
    • H04N21/83—Generation or processing of protective or descriptive data associated with content; Content structuring
    • H04N21/84—Generation or processing of descriptive data, e.g. content descriptors
    • H04N21/8405—Generation or processing of descriptive data, e.g. content descriptors represented by keywords
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/16—Analogue secrecy systems; Analogue subscription systems
    • H04N7/162—Authorising the user terminal, e.g. by paying; Registering the use of a subscription channel, e.g. billing
    • H04N7/163—Authorising the user terminal, e.g. by paying; Registering the use of a subscription channel, e.g. billing by receiver means only

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
  • Television Systems (AREA)
  • Circuits Of Receivers In General (AREA)

Abstract

텔레비전 프로그램들은 종래의 키워드 학습 처리에서는 불가능했던 유연한 방식으로 추천되고, 또한 높은 정확성을 갖고 추천된다. 프로그램들의 내용들을 나타내는 정보와 함께 방송 프로그램들을 수신하는 장치에서 프로그램을 추천하는 방법은 사용자가 선호하는 프로그램들을 나타내기 위해 할당된 수치들을 갖는 복수의 테마들을 갖는 사용자 프로파일을 생성하고, 복수의 프로그램들 각각에 대하여 복수의 각 테마들에 수치들을 할당함으로써 테마들을 분류하고, 그 테마들에 주어진 키워드들을 포함하는 테마 사전들을 이용하고, 사용자 프로파일로부터 추천되는 프로그램들 및 그 프로그램들 각각에 대하여 그 테마들에 할당된 수치들을 결정함으로써 실행된다.

Description

프로그램들을 추천하는 방법 및 시스템{Method of and system for recommending programs}
(발명의 배경)
1. 발명의 분야
본 발명은 텔레비전 프로그램들의 내용들을 나타내는 정보에 기초하여 사용자의 기호에 맞는 텔레비전 프로그램들을 추천하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
2. 관련 기술의 설명
텔레비전 프로그램들을 시청하기 위한 사용자의 수동 제어 동작들에 기초하여 텔레비전 프로그램들에 대한 사용자의 기호를 판정하고, EPG(Electronic Program Guide)의 텍스트 정보를 이용하여 사용자의 기호에 기초한 텔레비전 프로그램들을 추천하기 위한 시스템들이 공지되어 있다. 예를 들면, 일본 특개평 제7-135621호는 사용자가 선호하는 텔레비전 프로그램들의 EPG 텍스트 정보를 해석하여 키워드의 출현 빈도를 결정함으로써 키워드들을 고려하는 시스템을 개시한다.
상기의 개시된 시스템에서는, 자주 출현하는 키워드들이 반드시 특징적 키워드들일 필요는 없으므로, 사용자에게는 시스템에 의해 추천된 텔레비전 프로그램이 예상치 못한 프로그램일 수도 있다.
상기의 개시된 시스템은 일반 명사들을 잘 처리할 수 없다. 예컨대, "사건(case)"이라는 단어는 뉴스 프로그램의 EPG 텍스트와 서스펜스 드라마의 EPG 텍스트 모두에서 나타날 수 있다. 하지만, 뉴스 프로그램과 서스펜스 드라마는 사람의 기호라는 관점에서 명확히 서로 다르다. "사건"이라는 키워드만을 단순히 사용자 프로파일에 포함시키면, 본질적으로 서로 완전히 다른 텔레비전 프로그램들에 대해 추천 레벨이 동일할 수밖에 없다.
상기 개시된 시스템은 높은 포인트(점수)의 키워드들을 갖는 텔레비전 프로그램들만을 추천하고, 인간이 쉽게 생각할 수 있는 다른 키워드들을 포함하는 텔레비전 프로그램들을 추천하지 않는다.
(발명의 개요)
본 발명의 목적은 종래의 키워드 학습 처리에서는 불가능했던 유연한 방식으로 텔레비전 프로그램들을 추천하고, 또한 높은 정확성을 갖고 텔레비전 프로그램을 추천하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명에 의하면, 프로그램들의 내용들을 나타내는 정보와 함께 프로그램들의 방송들을 수신하는 장치에서 사용자의 기호를 학습하여 프로그램을 추천하는 방법에 있어서, 사용자가 선호하는 프로그램들을 나타내기 위해 할당된 수치들을 갖는 복수의 테마들을 갖는 사용자 프로파일을 생성하는 단계와, 복수의 프로그램들 각각에 대하여 복수의 각 테마들에 수치들을 할당하고, 테마들에 주어진 키워드들을 포함하는 테마 사전들을 이용하여 테마들을 분류하는 단계와, 사용자 프로파일과 프로그램들 각각에 대하여 테마들에 할당된 수치들로부터 추천되는 프로그램들을 결정하는 단계를 포함하는, 프로그램 추천 방법이 제공된다.
사용자 프로파일은 과거에 사용자에 의해 타이머 기록(timer recording)을 위해 미리설정되었던 프로그램들과 사용자에 의해 선호하는 프로그램들로서 지정된 프로그램들에 대하여 테마들을 분류함으로써 생성될 수 있다.
프로그램들의 내용들을 나타내는 정보에 포함된 테마 사전들 내의 키워드들의 고유한 수들(unique numbers)을 프로그램들의 테마들에서의 포인트들로서 이용하여 테마들을 분류하여 사용자 프로파일을 생성할 수도 있다.
프로파일들의 내용들을 나타내는 정보에 포함된 테마 사전들 내의 키워드들의 총수를 프로그램들의 테마들에서의 포인트들로서 이용하여, 테마들을 분류하여 사용자 프로파일을 생성할 수도 있다.
사용자 프로파일들의 테마들에 할당된 수치들을 프로그램들의 대응 테마들에 할당된 수치들에 더하여, 그 합을 추천 레벨로서 사용할 수도 있다.
본 발명의 방법은 프로그램들의 추천에 가장 기여한 테마들의 제목들과 함께 추천된 프로그램들의 목록을 표시하는 단계를 더 포함할 수도 있다.
본 발명의 방법은 복수의 사용자들 각각의 사용자 프로파일을 개별적으로 생성하는 단계를 더 포함할 수도 있다.
본 발명의 방법에서, 프로그램들의 내용들을 나타내는 정보는 EPG 데이터를 포함할 수도 있다.
본 발명에 의하면, 프로그램들의 내용들을 나타내는 정보와 함께 프로그램들의 방송들을 수신하는 장치에서 사용자의 기호를 학습하여 프로그램을 추천하는 시스템에 있어서, 사용자가 선호하는 프로그램들을 나타내기 위해 할당된 수치들을 갖는 복수의 테마들을 갖는 사용자 프로파일을 생성하고, 상기 테마들에 주어진 키워드들을 포함하는 테마 사전들을 사용하여 복수의 프로그램들 각각에 대하여 복수의 각 테마들에 수치들을 할당하여 테마들을 분류하기 위한 사용자 기호 학습 수단(user's taste learning means)과, 사용자 프로파일과 프로그램들 각각에 대하여 테마들에 할당된 수치들로부터 추천되는 프로그램들을 결정하기 위한 추천 프로그램 결정 수단을 포함하는 시스템이 제공된다.
사용자 기호 학습 수단은 사용자에 의해 타이머 기록을 위해 과거에 미리설정되었던 프로그램들 또는 사용자에 의해 선호하는 프로그램들로서 지정된 프로그램들에 대하여 테마들을 분류함으로써 사용자 프로파일을 생성할 수도 있다.
시스템에 있어서는, 프로그램들의 내용들을 나타내는 정보에 포함된 상기 테마 사전들 내의 키워드들의 고유한 수들을 프로그램들의 테마들에서의 포인트들로서 이용하여, 테마들을 분류하여 사용자 기호 학습 수단을 갖는 사용자 프로파일을 생성할 수도 있다.
시스템에 있어서는, 프로그램들의 내용들을 나타내는 정보에 포함된 테마 사전들 내의 키워드들의 총수들을 상기 프로그램들의 테마들의 포인트들로서 이용하여 사용자 기호 학습 수단을 갖는 사용자 프로파일을 생성하기 위해 테마들을 분류할 수도 있다.
추천 프로그램 결정 수단은 프로그램들의 대응 테마들에 할당된 수치들에 사용자 프로파일들의 테마들에 할당된 수치들을 더하여, 그 합을 추천 레벨로서 사용할 수도 있다.
추천 프로그램 결정 수단은 프로그램들의 추천에 가장 기여한 테마들의 제목들과 함께 추천된 프로그램들의 목록을 표시할 수도 있다.
사용자 기호 학습 수단은 복수의 사용자들 각각의 사용자 프로파일을 개별적으로 생성할 수도 있다.
시스템에 있어서는, 프로그램들의 내용들을 타나내는 정보에 EPG 데이터를 포함 시킬 수도 있다.
본 발명의 상기 및 다른 목적들, 특성들, 및 이점들은 본 발명의 실시예들을 예시하는 첨부된 도면들을 참조하는 아래의 설명으로부터 명료해질 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 프로그램 추천 시스템을 블록으로 도시한 것이다.
본 실시예에서는, 디지털 위성 다채널 방송 시스템에서 데이터 방송 서비스에 의해 전송되는 전자 텔레비전 프로그램 테이블을 나타내는 EPG(Electronic Program Guide) 데이터를 텔레비전 프로그램들의 내용을 나타내는 정보로서 텍스트(text)처럼 사용한다. 디지털 위성 다채널 방송 시스템의 사용자는 텔레비전 수신기의 표시 스크린 상에 표시된 EPG 데이터를 사용하여 사용자가 선호하는 텔레비전 프로그램들을 찾는다. 본 발명의 실시예에 따른 프로그램 추천 시스템은 EPG 데이터에 기초하여 사용자의 기호에 맞는 텔레비전 프로그램들을 추천하도록 동작한다. 이 프로그램 추천 시스템은 본 발명의 실시예에서 사용자를 위해 텔레비전 프로그램들을 추천하기 위한 EPG 데이터에 의존하지만, 이 프로그램 추천 시스템은 EPG 데이터의 사용에 제한되지 않으며, 또한, 정보가 텔레비전 프로그램들로 방송되는한 텔레비전 프로그램들의 내용들을 나타내는 임의의 정보를 텍스트처럼 사용할 수도 있다.
도 1에 도시된 프로그램 추천 시스템은 선택된 채널들 내의 수신된 텔레비전 방송들의 비디오 및 오디오 데이터를 디지털 AV 데이터로서 저장하는 기능을 가지므로, 텔레비전 프로그램들을 기록하고 재생할 수 있으며, 또한 추천된 텔레비전 프로그램들을 표시하기 위한 방송파들(broadcast waves) 내에 포함된 EPG 정보를 취득, 관리 및 저장할 수 있다.
도 1에 도시된 프로그램 추천 시스템은 본 발명을 실시하는데 필요한 구성요소들을 포함하며, 텔레비전 수신기에 설치된다. 실제로, 프로그램 추천 시스템은 또한 텔레비전 수신기 자체를 구성하는, 표시관 등과 같은 일반적인 구성요소들을 포함한다.
프로그램 추천 시스템은 튜너(101), EPG 데이터 취득 장치(EPG data acquisition unit: 102), AV 부호화기(103), 시스템 제어기(104), EPG 관리 장치(105), 데이터 저장 장치(106), AV 복호화기(107), 정보 표시 장치(108), 수동 제어 장치(109)를 포함한다. 시스템 제어기(104)는 수동 제어 장치(109)로부터 입력된 사용자의 수동 제어 동작들에 응답하여 프로그램 추천 시스템의 여러 구성요소들을 제어한다. 이하에 설명된 프로그램 추천 시스템의 여러 구성요소들의 동작은 시스템 제어기(104)에 의해 제어된다.
도 1에 블록들로서 예시된 구성요소들의 동작을 이하에 설명한다.
튜너(101)는 그에 접속된 안테나(도시된 않음)를 통해 수신되는 텔레비전 방송파들로부터 원하는 채널을 선택한다. 선택된 채널의 방송 데이터는 튜너로부터 EPG 데이터 취득 장치(102) 및 AV 부호화기(103)로 공급된다. EPG 데이터 취득 장치(102)는 방송 데이터로부터 EPG 데이터를 추출한다. EPG 데이터는 아날로그 텔레비전 신호의 수직 동기 신호에 그 데이터를 삽입시키는 공지된 VBI(Vertical Blanking Interleave) 처리에 따라 텔레비전 방송파들에 삽입될 수 있다.
EPG 데이터 취득 장치(102)에 의해 추출된 EPG 데이터는 EPG 데이터를 저장하고 관리하는 EPG 관리 장치(105)에 공급된다. EPG 관리 장치(105)는 시스템 제어기(104) 내의 CPU에 의해 직접 액세스될 수 있는 RAM, 또는 하드디스크 드라이브와 같은 2차 저장 장치를 포함할 수도 있다.
튜너(101)로부터 AV 부호화기(103)로 공급된 방송 데이터 비디오 및 오디오 신호들은 AV 부호화기에 의해 디지털 AV 데이터로 변환된다. 그후, 디지털 AV 데이터는 2차 저장 장치인 데이터 저장 장치(106)에 저장된다. 디지털 AV 데이터는 MPEG2 등과 같은 형식일 수 있지만, 임의의 특정 형식에 제한되지 않는다.
수신된 텔레비전 프로그램을 재생하기 위해, 데이터 저장 장치(106)에 저장된 데이터는 그 데이터를 비디오 및 오디오 신호들로 복호하는 AV 복호화기(107)에 의해 판독된다. 비디오 신호는 AV 복호화기(107)에서, 정보 표시 장치(108)로 입력되고, 이 장치는 EPG 관리 장치(105)로부터의 EPG 데이터에 기초하여 사용자를 위한 사용자 인터페이스 화면을 생성하고, 사용자 인터페이스 화면이 중첩(superimpose)되는, 비디오 신호에 기초하여 비디오 영상(image)을 생성하고, 상기 비디오 영상을 최종 비디오 영상으로서 출력한다.
수동 제어 장치(109)는 사용자로부터 수동 제어 동작들을 받아들이며, 텔레비전 수신기로부터 분리된 적외선 원격 제어기, 및 텔레비전 수신기 상에 설치된 적외선 검출기와 패널 스위치들을 포함한다.
이하에 상술될 본 실시예에서, 텔레비전 프로그램들의 비디오 및 오디오 신호들은 디지털 데이터로 압축되고 데이터 저장 장치에 저장된다. 하지만, VHF 테이프들로 예시된 비디오 테이프들 상에 아날로그 데이터로서 텔레비전 프로그램들의 비디오 및 오디오 신호들을 기록하는 것도 가능하다. 본 발명에 따른 프로그램 추천 시스템은 실시예에서 아날로그 텔레비전 방송파들을 다루고 있지만, 장래에 서비스 될 것으로 예상되는 디지털 텔레비전 방송파들 또한 다룰 수 있다.
본 발명에 따른 프로그램 추천 시스템은 텔레비전 방송파들에 포함되는 EPG 데이터를 예측한다. 하지만, 프로그램 추천 시스템은 텔레비전 방송파들과 다른 인터넷 등의 통신 매체로부터 EPG 데이터를 취득할 수도 있다.
도 2는 도 1에 도시된 프로그램 추천 시스템이 추천된 프로그램을 결정하여 추천된 프로그램을 표시하도록 동작하는 방식을 블록으로 도시한다. 프로그램 추천 시스템은 시스템 제어기(104)의 제어 하에 소정의 프로그램에 따라 동작한다. 도 2는 프로그램이 실행될 때 생성된 파일들을 포함하는, 프로그램을 실행하기 위해 요구되는 기능적인 구성요소들(functional components)을 도시한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 프로그램의 기능적인 구성요소들은 프로그램 테이블 표시 수단(121), 프로그램 타이머 기록 수단(122), 사용자 기호 학습 수단(123), 추천 프로그램 표시 수단(124), 추천 프로그램 결정 수단(125), EPG 관리 수단(126), 타이머 기록된 프로그램 데이터(127), 테마 분류 수단(128), 사용자 프로파일(129), EPG 데이터(130), 및 테마 사전들(131)을 포함한다.
사용자 기호 학습 수단(123), 추천 프로그램 결정 수단(125), 및 테마 분류 수단(128)은 도 1에 도시된 시스템 제어기(104)에 대응하고, EPG 관리 수단(126)은 도 1에 도시된 EPG 관리 장치(105)에 대응한다. 프로그램 테이블 표시 수단(121) 및 추천 프로그램 표시 수단(124)은 도 1에 도시된 정보 표시 장치(108)에 대응하고, 프로그램 타이머 기록 수단(122)은 도 1에 도시된 수동 제어 장치(109)에 대응한다. 타이머 기록 프로그램 데이터(127), 사용자 프로파일(129) 및 테마 사전들(131)은 도 1에 도시된 데이터 저장 장치(106)에 대응된다.
프로그램 추천 시스템의 처리 시퀀스가 도 2를 참조하여 이하에서 설명된다.
프로그램 테이블 표시 수단(121)은 EPG 관리 수단(126)에 의해 관리되는 EPG 데이터에 기초하여 프로그램 테이블을 표시한다. 사용자는 프로그램 타이머 기록 수단(122)을 이용하여, 타이머 기록을 위한 프로그램을 미리설정하고, 표시된 프로그램 테이블에 기초하여 선호하는 프로그램을 지정한다. 타이머 기록을 위해 미리설정된 프로그램이 사용자가 선호하는 프로그램이라고 가정된다. 사용자 기호 학습 수단(123)은 사용자가 선호하는 프로그램으로서 타이머 기록을 위해 지정된 프로그램 또는 미리설정된 프로그램을 인식하고, EPG 관리 수단(126)으로부터 선호하는 프로그램에 대한 EPG 데이터에 기초하여 프로그램 정보를 얻고, 테마 분류 수단(128)을 이용하여 프로그램에 대한 포인트를 계산한다.
본 실시예에서는, 프로그램에 대한 포인트가 소정의 테마들에 주어진다. 테마는 프로그램의 내용들을 특징적으로 나타내는 개념이다. 테마 사전들(131)은 테마 및 이들 테마들에 속하는 키워드를 포함한다. 예를 들면, 키워드들 "알려지지 않은 핫 스프링(secluded hot spring)" 및 "노천탕(open-air bath)"이 테마 "온천"에 할당되고, "온천"에 대한 테마 사전의 요소들로서 사용된다. 테마 분류 수단(128)은 EPG 데이터에 기초하여 프로그램 정보에 대해 각 테마들을 위해 준비된 테마 사전들(131)의 키워드들을 검사하고, 어떻게 키워드들이 프로그램 정보를 매치시키는지에 따라 프로그램들 각각에 대한 포인트를 계산한다.
사용자 기호 학습 수단(123)은 선호하는 프로그램의 테마들의 계산된 포인트의 합에 기초하여 선호하는 프로그램의 사용자의 기호를 나타내는 사용자 프로파일(129)을 생성한다.
프로그램 추천 수단(125)은 추천되는 프로그램을 결정하고, 각 프로그램들 에서의 포인트 및 사용자 프로파일(129)을 사용하여 추천 레벨를 계산한다. 프로그램에 대한 추천 레벨이 높을수록, 프로그램은 더욱 선호되는 것으로 가정된다. 추천된 프로그램 표시 수단(124)은 추천 레벨의 내림차순으로 프로그램 제목들을 표시한다.
본 발명의 특징을 구성하는 테마 분류 수단(128)의 동작을 이하에 설명한다.
상술한 바와 같이, 테마는 프로그램의 내용들을 특징적으로 나타내는 개념이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 일반적인 프로그램 테이블은 상이한 시간 영역들(161) 및 상이한 채널들(162) 내의 프로그램 제목들 및 프로그램의 명칭들을 포함한다. 도 3에 도시된 바와 같이, EPG 데이터는 프로그램 제목들(141), 방송 시간들(142), 채널들(143), 출연자들(performers:144), 장르들(145), 및 프로그램 설명(146)으로 구성된다. 장르들(145) 내의 정보는 프로그램들의 내용들을 직접 나타낸다. 장르들은 프로그램의 내용들을 보다 작은 세그먼트들로 나누지 않으며, 단지 열 개 내지 수십 개의 장르들이 이용가능하다. 하지만, 본 발명에 따른 테마들은 프로그램의 내용들을 보다 작은 세그먼트들로 나누며, 수백 개의 테마들이 이용가능하다.
테마들에 따라 프로그램들을 분류하기 위해, 프로그램 추천 시스템은 임의의 프로그램에 속하는 키워드들의 테마 사전들(131)을 이용한다. 도 5는 테마 사전 데이터의 예를 보여준다. 예를 들면, 테마 "여행"(153)은 "여관", "호텔", "기차 투어", "바다 여행", 및 "고속도로"를 포함하는 키워드들(152)을 포함한다. 테마 분류의 기본적인 아이디어(idea)는, 어떤 문자 열(character string)이 주어지면, 상기 문자 열에 포함된 테마사전(dictionary) 키워드들의 수가 카운트되고 테마와 관련된 정도에 따라 분류되는 것이다. 테마사전 키워드들은 상이한 테마의 키워드들과 중복될 수 있다. 도 5에 도시된 예에서, 테마 "과학"(156) 및 테마 "자연"(158)은 모두 키워드 "지구"를 포함한다.
테마들의 상기 개념에 기초하여, 테마 분류 수단(128)은 프로그램의 EPG 데이터를 분석하고, 그 프로그램의 테마들의 포인트를 계산한다. 도 7은 임의의 프로그램(Pi)에 대한 테마 분류 처리의 처리 시퀀스를 보여준다.
도 7에서, 프로그램(Pi)의 테마(Tj)는 단계들(201,202)에서 처리되도록 설정된다. 테마(Tj)의 테마 사전을 이용하여, 프로그램(Pj)의 설명에 포함된 키워드들이 단계(S203)에서 추출된다. 키워드들은 문장 분석에 광범위하게 사용되는 단순 문자 열 매칭 처리(simple character string matching process) 또는 형태소 분석 처리(morphemic analyzing process)에 따라 추출될 수 있다. 후자의 처리는 전자의 처리보다 더 정확하게 키워드들을 추출할 수 있다.
그후에, 키워드들 각각에 대하여 고유한 수가 단계(S204)에서 프로그램(Pi) 및 테마(Tj)에 대한 테마 포인트 K(Pi, Tj)로서 결정된다. 상기 키워드가 포함되지 않으며, 그후 테마 포인트 K(Pi, Tj)는 0으로 설정된다. 키워드의 고유한 수는 복수회 추출되더라도 그 키워드를 나타내는 카운트이고, 그것이 추출된 회수가 아닌 1이다. 테마 포인트로서 고유한 수의 사용 대신, 키워드가 카운트되는 총 횟수가 테마 포인트로서 사용될 수 있다. 이들 처리들 중 하나는 처리될 문서의 경향 또는 테마 사전의 경향에 따라 선택될 수 있다.
단계(S205)에서 모든 테마들로부터 키워드들이 추출되는지 아닌지가 확인된다. 추출되지 않으면, 단계들(202 내지 204)이 반복된다. 추출되면, 그 후에 도 7에 도시된 처리 시퀀스가 종료된다. 이런 식으로, 프로그램(Pi)의 테마들 및 그들의 포인트가 테이블로서 계산된다.
도 6은 테마 분류 처리에 의해 얻어진 테이블 데이터의 예를 보여준다. 도 6에서, 도 3에 도시된 "과학 특집 화성(Science special Mars)" 및 "여행 쿠사츠(Travel Kusatsu)" 란 제목의 프로그램들이 테마들로 분류된다. 전자의 프로그램의 설명은 테마 "과학"에 대한 키워드들 "로봇", "테크놀러지" 및 "화성"을 포함하므로, 테마 "과학"의 포인트는 "3"이다. 전자의 프로그램의 설명은 테마 "정보화(information-oriented)"의 포인트가 "1"이다. 전자의 프로그램의 예는 테마 "자연"에 대한 키워드 "물"을 포함하므로, 테마 "자연"의 포인트는 "1"이다. "여행 쿠사츠" 란 제목의 프로그램에 대하여, 각 테마들의 포인트는 도 6에 도시된 바와 같이 계산된다.
사용자의 기호를 학습하기 위한 사용자 기호 학습 수단(123)의 처리 시퀀스가 이하에 설명된다.
사용자 학습 수단(123)에는 프로그램 테이블 표시 수단(121)에 의해 표시된 프로그램 테이블에 기초하여, 프로그램 타이머 기록 수단(122)에 의해 사용되는, 사용자가 선호하는 프로그램들로서, 사용자가 선호하는 프로그램으로 그 지정된 프로그램 및 타이머 기록을 위해 미리설정된 프로그램이 제공된다. 사용자 기호 학습 수단(123)은 이들 선호하는 프로그램들에 대하여 테마들을 분류하고, 그 테마들에 기초하여 사용자의 기호를 학습하며, 사용자 프로파일(129)에 사용자의 기호를 저장한다.
도 8은 사용자 기호 학습 수단(123)에 의해 실행되는 처리 시퀀스를 보여준다.
우선, 단계들(211,212)에서 사용자의 기호 학습 처리가 설정되고, 사용자 프로파일이 사용자의 선호 프로그램들 중 하나인 프로그램(FPi)에 대하여 처리되도록 설정된다.
그후에, 단계(213)에서 사용자의 선호 프로그램(PFi)에 대하여 테마(Tj)의 테마 포인트 K(FPi, Tj)가 테마 분류 수단(128)에 의해 계산된다. 계산된 테마 포인트 K(FPi, Tj)가 단계(214)에서 테마(Tj)에 대하여 사용자 프로파일 내의 테마 포인트 PR(Tj)에 더해진다. 테마 포인트 PR(Tj)는 초기값 0을 갖는다.
단계(215)에서 테마 포인트 K(FPi, Tj)가 테마들 모두에 대해 계산되는지 아닌지가 확인된다. 계산되지 않으면, 그후 단계들(213 내지 214)이 반복된다. 계산되면, 그후, 단계(216)에서 테마 포인트 K(FPi, Tj)가 사용자의 선호하는 프로그램들 모두에 대해 계산되는지 확인된다. 계산되지 않으면, 그후 단계들(212 내지 216)이 반복된다. 계산되면, 그후 처리 시퀀스가 종료된다.
사용자 프로파일을 생성하기 위해 실행되는 테마 분류 처리에서, 프로그램들에 대하여 테마 분류 처리로서, 추출된 키워드의 고유한 수가 추출된 키워드가 테마 포인트로서 사용되거나, 추출된 키워드가 카운트되는 총 회수가 테마 포인트로서 사용될 수 있다. 이들 처리들 중 하나는 처리될 문서의 경향 또는 테마 사전의 경향에 따라 선택될 수 있다.
테마 포인트는 평균 데이터를 제공하기 위해 사용자의 선호하는 프로그램들의 수에 따르는 수로 나눠질 수 있다. 예를 들면, 테마 포인트는 사용자의 선호하는 프로그램들의 수가 20이면 2로 나눠지고, 사용자의 선호하는 프로그램들의 수가 30이면 3으로 나눠진다.
사용자 프로파일은 복수의 사용자들 각각에 대하여 개별적으로 생성될 수 있다. 사용자 프로파일은 프로그램이 타이머 기록을 위해 미리설정거나 프로그램이 선호하는 프로그램으로서 지정될 때 사용자를 지시하는 코드를 입력함으로써 쉽게 생성될 수 있다.
도 10은 사용자 기호 학습 처리에 의해 얻어진 사용자 프로파일의 예를 보여준다. 도 10에 도시된 예에서 데이터는 사용자의 기호가 학습되지 않는 상태, 즉 프로파일의 테마 포인트 PR(Tj) 모두가 0인 상태로부터 도 8에 도시된 처리 시퀀스에 따라 도 6에 도시된 프로그램들의 테마 포인트을 처리함으로써 생성된다. 테마 포인트는 도 10에 도시된 바와 같이 누적된다.
사용자 프로파일(129)에 기초하여 사용자의 기호에 맞는 추천된 프로그램을 결정하기 위해 추천 프로그램 결정 수단(125)에 의해 실행되는 처리 시퀀스가 도 9를 참조하여 이하에 설명된다.
추천된 프로그램이 단계(221)에서 결정되도록 설정되고 추천될 프로그램들 중 하나인 프로그램(Pi)에 대한 추천 레벨이 단계(222)에서 0으로 초기화된다. 그후에, 문제의 테마(Tj)에 대하여 프로그램(Pi)의 테마 포인트 K(Pi,Tj)가 단계(233)에서 테마 분류 수단(128)에 의해 계산되고, 프로파일에서의 테마 포인트 PR(Tj)와 테마 포인트 K(Pi,Tj)의 적(product)이 단계(224)에서 추천 레벨 R(Pi)에 더해진다.
단계(225)에서 추천 레벨 R(Pi)이 테마들 모두에 대해 계산되는지 아닌지가 결정된다. 단계들(223,224)은 추천 레벨 R(Pi)이 테마들 모두에 대해 계산될 때까지 반복되어, 최종 추천 레벨 R(Pi)을 결정한다.
단계(226)에서 최종 추천 레벨 R(Pi)이 추천될 프로그램들 모두에 대해 결정되는지 아닌지가 결정된다. 최종 추천 레벨 R(Pi)이 추천될 프로그램들 모두들에 대해 결정될 때까지 단계들(222 내지 225)이 반복된다. 최종 추천 레벨 R(Pi)이 프로그램들 모두에 대에 얻어진 후, 추천될 프로그램들은 추천 레벨 R(Pi)의 내림차순으로 저장된다. 단계(227)에서 보다 높은 추천 레벨 R(Pi)의 N 개의 프로그램들은, n이 "10'일 수 있으며, 또는 추천된 프로그램들로서 표시될 수 있는 최대 수일 수 있는 추천된 프로그램들로서 결정된다.
예를 들면, 도 11에 도시된 테마 포인트을 갖는 프로그램에 대한 추천 레벨 R(Pi)이 도 10에 도시된 사용자 프로파일에 대하여 계산되면, 그후에 테마들 "과학" 및 "자연"의 포인트의 적들이 아래와 같이 합산된다.
추천 레벨 R(Pi)=3[사용자의 프로파일에서 테마 "과학"의 포인트]×2[그 프로그램에서 테마 "과학"의 포인트]+2[사용자 프로파일에서 테마 "자연"의 포인트]×1[그 프로그램에서 테마 "자연"의 포인트]=8
도 9에 도시된 처리 프로그램에 따라, 사용자 프로파일에서 보다 높은 포인트의 테마들에 대하여 테마 포인트가 보다 높은 프로그램은 보다 높은 추천 레벨를 갖는다. 사용자 프로파일은 포인트로 테마들에서 사용자의 기호를 나타낸다. 사용자 프로파일에서 포인트의 분포에 매치하는 프로그램이 추천된 프로그램으로서 선택되므로, 테마 분류의 관점에서 사용자의 기호에 맞는 프로그램이 추천된다.
사용자의 기호 학습 처리와 프로그램 추천 처리의 처리 시퀀스들이 테마 포인트의 축적과 덧셈 및 프로그램 테마 포인트의 적과 합에 기초하여 사용자 계산들에 의해 매우 간단히 실행된다. 하지만, 본 발명은 이 처리에 제한되지 않으며, 패턴 기록 또는 텍스트 매칭시에 광범위하게 사용되는 베이스 예측(Bayesian estimation)과 같은 더욱 복잡한 처리를 사용할 수 있다.
도 12는 사용자에게 추천된 프로그램들을 제공하는 추천 프로그램 표시 수단(124)에 의해 출력된 표시 화면의 예를 보여준다. 도시된 예에서, 보다 높은 추천 레벨를 갖는 추천된 프로그램들의 목록이 프로그램 제목(175), 채널(176), 방송 시간(177) 및 장르(178)를 포함하여 컬럼들(columns)로 표시된다.
도 13은 추천 프로그램 표시 수단(124)에 의해 출력된 화면의 또 다른 예를 보여준다. 도시된 예에서, 보다 높은 추천 레벨들을 갖는 추천된 프로그램들의 목록이 도 12에 도시된 것들, 및 또한 프로그램들의 추천에 가장 기여한 테마들의 명칭들을 표시하는 테마(147)를 포함하여 컬럼들로 표시된다. 테마들의 표시된 명칭들은 테마들(Tj)의 명칭들이고, 프로그램들(Pi)의 테마 포인트의 적 PR(Tj) ×K(Pi,Tj)의 값이 도 9에 도시된 단계(224)에서의 계산 중에 가장 크다. 테마들의 표시된 명칭들은 사용자가 왜 그 프로그램들이 추천되었는지의 이유를 이해하기 때문에 프로그램들의 내용들을 사용자가 유추할 수 있게 한다.
도 12 및 도 13에서, 표시된 목록에서 추천된 프로그램들 중 하나가 프로그램 타이머 기록 수단(122)에 의한 타이머 기록을 위해 미리설정될 수 있다.
본 발명은 사용자의 기호가 프로그램 테마들에 대한 기호로서 학습되므로, 종래의 키워드 학습 처리가 할 수 없었던 유연한 방식으로 프로그램들을 추천할 수 있다는 제 1의 장점을 제공한다. 이것은 프로그램의 설명들이 테마들을 포함하는 사전들 및 테마들에 포함된 키워드들을 이용하여 테마 포인트를 계산하도록 분석되고, 그 테마 포인트가 사용자의 기호에 따라 학습되기 때문이다.
본 발명은 테마 사전들에 포함된 키워드들만을 이용하여 테마들을 분류함으로써 의미없는 워드들 및 추상적인 워드들을 배제할 수 있으므로, 프로그램들을 높은 정확성을 갖고 추천할 수 있는 제 2 장점을 제공한다. 또한, 한 테마의 포인트는 여러 개의 테마들에 속하는 키워드들이외의 다른 키워드들을 적중시킴으로써 증가될 수 있어, 일반 명사의 모호함을 배제할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예가 특정 용어들을 사용하여 설명되었지만, 이러한 설명은 단지 예시적인 목적이며, 변경 및 변형들이 첨부된 청구범위의 사상과 정신에서 벗어남이 없이 행해질 수 있음을 이해할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 프로그램 추천 시스템(program recommending system)의 블록도.
도 2는 도 1에 도시된 프로그램 추천 시스템이 추천 프로그램을 결정하고 그 추천 프로그램을 표시하도록 동작하는 방식을 보여주는 블록도.
도 3은 EPG 데이터의 예를 보여주는 도면.
도 4는 프로그램 테이블 데이터의 예를 보여주는 도면.
도 5는 테마 사전 데이터의 예를 보여주는 도면.
도 6은 테마 분류 처리에 의해 얻어진 테이블 데이터의 예를 보여주는 도면.
도 7은 테마 분류 처리의 처리 시퀀스를 보여주는 도면.
도 8은 사용자 기호 학습 수단(user taste learning means)에 의해 실행된 프로그램 시퀀스의 흐름도.
도 9는 사용자 프로파일에 기초하여 사용자의 기호에 맞는 추천 프로그램을 결정하기 위해 추천 프로그램 결정 수단에 의해 실행된 처리 시퀀스의 흐름도.
도 10은 사용자 기호 학습 처리에 의해 얻어진 사용자 프로파일의 예를 보여주는 도면.
도 11은 텔레비전 프로그램이 갖는 테마 포인트의 예를 보여주는 도면.
도 12는 추천 프로그램을 사용자에게 제공하는 추천 프로그램 표시 수단에 의해 출력되는 화면을 보여주는 도면.
도 13은 추천된 프로그램들을 사용자에게 제공하는 추천 프로그램 표시 수단에 의해 출력된 또 다른 화면을 보여주는 도면.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*
101: 튜너 103: AV 부호화기
105: EPG 관리 장치 106: 데이터 저장 장치
107: AV 복호화기 126: EPG 관리 수단
130: EPG 데이터 131: 테마 사전들

Claims (16)

  1. 프로그램들의 내용들을 나타내는 정보와 함께 프로그램들의 방송들을 수신하는 장치에서 사용자의 기호를 학습하여 프로그램을 추천하는 방법에 있어서,
    사용자가 선호하는 프로그램들을 나타내기 위해 할당된 수치들을 갖는 복수의 테마들을 갖는 사용자 프로파일을 생성하는 단계와,
    상기 테마들에 주어진 키워드들을 포함하는 테마 사전들을 사용하여, 복수의 프로그램들 각각에 대하여 복수의 각 테마들에 수치들을 할당함으로써, 상기 테마들을 분류하는 단계와,
    상기 사용자 프로파일과 상기 프로그램들 각각에 대하여 상기 테마들에 할당된 상기 수치들로부터 추천되는 프로그램들을 결정하는 단계를 포함하는, 프로그램 추천 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 사용자 프로파일은 상기 사용자에 의해 타이머 기록을 위해 과거에 미리설정되었던 프로그램들 또는 상기 사용자에 의해 선호된 프로그램들로서 지정된 프로그램들에 대하여 테마들을 분류함으로써 생성되는, 프로그램 추천 방법.
  3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 프로그램들의 내용들을 나타내는 상기 정보에 포함된 상기 테마 사전들 내의 키워드들의 고유한 수들을 상기 프로그램들의 테마들에서의 포인트들로서 이용하여, 테마들을 분류하여 상기 사용자 프로파일을 생성하는, 프로그램 추천 방법.
  4. 제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 프로그램들의 내용들을 나타내는 상기 정보에 포함된 상기 테마 사전들 내의 키워드들의 총수들을 상기 프로그램의 테마들에서의 포인트들로서 이용하여, 테마들을 분류하여 상기 사용자 프로파일을 생성하는, 프로그램 추천 방법.
  5. 제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 사용자 프로파일들 내의 테마들에 할당된 수치들이 상기 프로그램들의 상기 대응 테마들에 할당된 상기 수치들에 더해지고, 그 합이 추천 레벨로서 사용되는, 프로그램 추천 방법.
  6. 제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 프로그램의 추천에 가장 기여한 테마들의 제목들과 함께 추천된 프로그램들의 목록을 표시하는 단계를 더 포함하는, 프로그램 추천 방법.
  7. 제 1항 또는 제 2항에 있어서, 복수의 사용자들 각각의 사용자 프로파일을 개별적으로 생성하는 단계를 더 포함하는, 프로그램 추천 방법.
  8. 제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 프로그램들의 내용들을 나타내는 상기 정보는 EPG 데이터를 포함하는, 프로그램 추천 방법.
  9. 프로그램들의 내용들을 나타내는 정보와 함께 프로그램들의 방송들을 수신하는 장치에서 사용자의 기호를 학습하여 프로그램을 추천하기 위한 시스템에 있어서,
    상기 사용자가 선호하는 프로그램들을 나타내기 위해 할당된 수치들을 갖는 복수의 테마들을 갖는 사용자 프로파일을 생성하고, 테마들에 주어진 키워드들을 포함하는 테마 사전들을 이용하여 복수의 프로그램들 각각에 대하여 복수의 각 테마들에 수치들을 할당하여 상기 테마들을 분류하기 위한 사용자 기호 학습 수단과,
    상기 사용자 프로파일과 상기 프로그램들 각각에 대하여 상기 테마들에 할당된 상기 수치들로부터 추천되는 프로그램들을 결정하기 위한 추천 프로그램 결정 수단을 포함하는, 프로그램 추천 시스템.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 사용자 기호 학습 수단은 상기 사용자에 의해 타이머 기록을 위해 과거에 미리설정되었던 프로그램들 또는 상기 사용자에 의해 선호하는 프로그램들로서 지정된 프로그램들에 대하여 테마들을 분류함으로써 상기 사용자 프로파일을 생성하는, 프로그램 추천 시스템.
  11. 제 9항 또는 제 10항에 있어서, 상기 프로그램들의 내용들을 나타내는 상기 정보에 포함된 상기 테마 사전들 내의 키워드들의 고유한 수들을 상기 프로그램들의 테마들에서의 포인트들로서 이용하여, 테마들을 분류하여 상기 사용자 기호 학습 수단을 갖는 상기 사용자 프로파일을 생성하는, 프로그램 추천 시스템.
  12. 제 9항 또는 제 10항에 있어서, 상기 테마들은 상기 프로그램들의 내용들을 나타내는 상기 정보에 포함된 상기 테마 사전들 내의 키워드들의 총수들을 상기 프로그램들의 테마들의 포인트들로서 이용하여, 상기 사용자 기호 학습 수단을 가지고 상기 사용자 프로파일을 생성하기 위해 분류되는, 프로그램 추천 시스템.
  13. 제 9항 또는 제 10항에 있어서, 상기 추천 프로그램 결정 수단은 상기 사용자 프로파일들의 테마들에 할당된 수치들을 상기 프로그램들의 상기 대응 테마들에 할당된 상기 수치들에 더하고, 그 합을 추천 레벨로서 사용하는, 프로그램 추천 시스템.
  14. 제 9항 또는 제 10항에 있어서, 상기 추천 프로그램 결정 수단은 상기 프로그램들의 추천에 가장 기여한 테마들의 제목들과 함께 추천된 프로그램들의 목록을 표시하는, 프로그램 추천 시스템.
  15. 제 9항 또는 제 10항에 있어서, 상기 사용자 기호 학습 수단은 복수의 사용자들 각각의 사용자 프로파일을 개별적으로 생성하는, 프로그램 추천 시스템.
  16. 제 9항 또는 제 10항에 있어서, 상기 프로그램들의 내용들을 나타내는 상기 정보는 EPG 데이터를 포함하는, 프로그램 추천 시스템.
KR10-2002-0022240A 2001-04-23 2002-04-23 프로그램들을 추천하는 방법 및 시스템 KR100489151B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JPJP-P-2001-00124585 2001-04-23
JP2001124585A JP3672023B2 (ja) 2001-04-23 2001-04-23 番組推薦システムおよび番組推薦方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20020082157A KR20020082157A (ko) 2002-10-30
KR100489151B1 true KR100489151B1 (ko) 2005-05-17

Family

ID=18973947

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR10-2002-0022240A KR100489151B1 (ko) 2001-04-23 2002-04-23 프로그램들을 추천하는 방법 및 시스템

Country Status (4)

Country Link
US (1) US7421725B2 (ko)
JP (1) JP3672023B2 (ko)
KR (1) KR100489151B1 (ko)
CN (1) CN1226867C (ko)

Families Citing this family (89)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100524297C (zh) * 2002-12-12 2009-08-05 索尼株式会社 信息处理设备、信息处理方法、记录介质和程序
JP2004206679A (ja) * 2002-12-12 2004-07-22 Sony Corp 情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム
KR20060063779A (ko) * 2003-04-03 2006-06-12 세드나 페이턴트 서비시즈, 엘엘씨 컨텐츠 통보 및 전달
JP5046471B2 (ja) * 2003-05-30 2012-10-10 ソニー株式会社 情報処理装置及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラム
JP2005056361A (ja) * 2003-08-07 2005-03-03 Sony Corp 情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体
US20050054381A1 (en) * 2003-09-05 2005-03-10 Samsung Electronics Co., Ltd. Proactive user interface
JP4238678B2 (ja) * 2003-09-08 2009-03-18 ソニー株式会社 受信装置および受信方法、記録媒体、並びにプログラム
WO2005027512A1 (ja) * 2003-09-11 2005-03-24 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. コンテンツ選択方法およびコンテンツ選択装置
JP2005122556A (ja) * 2003-10-17 2005-05-12 Hitachi Ltd 情報評価システム
WO2005048587A1 (ja) 2003-11-13 2005-05-26 Matsushita Electric Industrial Co.,Ltd. 番組推薦装置及び番組推薦装置の番組推薦方法並びにプログラム
EP1699236A4 (en) * 2003-12-26 2010-01-06 Panasonic Corp METHOD AND DEVICE FOR NOTIFYING PROGRAM RECOMMENDED
WO2005066837A1 (ja) 2003-12-26 2005-07-21 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. 辞書作成装置および辞書作成方法
JP2006127452A (ja) * 2004-03-31 2006-05-18 Denso It Laboratory Inc 情報提示装置および情報提示方法
JP4552179B2 (ja) * 2004-05-24 2010-09-29 カシオ計算機株式会社 端末装置および端末処理プログラム
JP4479366B2 (ja) 2004-06-14 2010-06-09 ソニー株式会社 番組情報処理システム，番組情報管理サーバ，番組情報利用端末およびコンピュータプログラム。
WO2006003766A1 (ja) * 2004-07-05 2006-01-12 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. 番組検索装置
KR100664142B1 (ko) * 2004-09-13 2007-01-04 엘지전자 주식회사 이동통신 단말기의 티브이 프로그램 추천 방법
US8789106B2 (en) 2004-10-01 2014-07-22 Panasonic Corporation Channel contract proposing apparatus, method, program and integrated circuit
JP2006155336A (ja) * 2004-11-30 2006-06-15 Pioneer Electronic Corp 情報処理装置、データ取得制御装置、情報処理方法、および、そのプログラム
US7533399B2 (en) * 2004-12-02 2009-05-12 Panasonic Corporation Programming guide content collection and recommendation system for viewing on a portable device
JP4675376B2 (ja) * 2005-01-31 2011-04-20 パイオニア株式会社 番組録画装置、番組録画方法、番組録画プログラム、およびコンピュータに読み取り可能な記録媒体
CN100581229C (zh) * 2005-01-31 2010-01-13 日本先锋公司 节目录像装置
JP2006279429A (ja) * 2005-03-29 2006-10-12 Kddi Corp 映像コンテンツの推薦システム
CN100481083C (zh) * 2005-07-26 2009-04-22 索尼株式会社 信息处理装置、特征提取方法
JP4256371B2 (ja) * 2005-09-08 2009-04-22 株式会社東芝 視聴推薦装置及び方法
JP4378646B2 (ja) * 2005-09-28 2009-12-09 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP4550725B2 (ja) * 2005-11-28 2010-09-22 株式会社東芝 映像視聴支援システム
US8448212B2 (en) * 2005-12-02 2013-05-21 Nokia Corporation Combined receiver for DVB-H and DVB-T transmission
US20070156589A1 (en) * 2005-12-30 2007-07-05 Randy Zimler Integrating personalized listings of media content into an electronic program guide
US20070219856A1 (en) * 2006-03-14 2007-09-20 Comcast Cable Holdings, Llc Method and system of recommending television programs
US8285595B2 (en) * 2006-03-29 2012-10-09 Napo Enterprises, Llc System and method for refining media recommendations
CN101536503B (zh) * 2006-06-15 2012-09-26 尼尔森（美国）有限公司 利用隐藏字幕信息来计量内容曝光的方法和装置
US8327266B2 (en) 2006-07-11 2012-12-04 Napo Enterprises, Llc Graphical user interface system for allowing management of a media item playlist based on a preference scoring system
US9003056B2 (en) 2006-07-11 2015-04-07 Napo Enterprises, Llc Maintaining a minimum level of real time media recommendations in the absence of online friends
JP5067370B2 (ja) * 2006-08-08 2012-11-07 ソニー株式会社 受信装置、表示制御方法、及びプログラム
JP4984739B2 (ja) * 2006-08-23 2012-07-25 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、並びに、プログラム
JP4910582B2 (ja) * 2006-09-12 2012-04-04 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、並びに、プログラム
JP2008070958A (ja) * 2006-09-12 2008-03-27 Sony Corp 情報処理装置および方法、並びに、プログラム
US20080141310A1 (en) * 2006-12-07 2008-06-12 Comcast Cable Holdings, Llc System and method for managing content on a digital video recorder
JP4997979B2 (ja) * 2007-01-12 2012-08-15 ソニー株式会社 ネットワークシステム、端末装置、録画装置、録画予約状況の表示方法、端末装置用プログラム、及び録画装置用プログラム
JP4730619B2 (ja) * 2007-03-02 2011-07-20 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、並びにプログラム
US7941764B2 (en) 2007-04-04 2011-05-10 Abo Enterprises, Llc System and method for assigning user preference settings for a category, and in particular a media category
US20080250067A1 (en) * 2007-04-06 2008-10-09 Concert Technology Corporation System and method for selectively identifying media items for play based on a recommender playlist
WO2008129879A1 (ja) * 2007-04-18 2008-10-30 Panasonic Corporation デジタル放送受信装置およびデジタル放送受信方法
US8839141B2 (en) 2007-06-01 2014-09-16 Napo Enterprises, Llc Method and system for visually indicating a replay status of media items on a media device
US20080307316A1 (en) * 2007-06-07 2008-12-11 Concert Technology Corporation System and method for assigning user preference settings to fields in a category, particularly a media category
CN101601038A (zh) * 2007-08-03 2009-12-09 松下电器产业株式会社 关联词语提示装置
US7882056B2 (en) * 2007-09-18 2011-02-01 Palo Alto Research Center Incorporated Method and system to predict and recommend future goal-oriented activity
US8224856B2 (en) 2007-11-26 2012-07-17 Abo Enterprises, Llc Intelligent default weighting process for criteria utilized to score media content items
JP2009302884A (ja) * 2008-06-13 2009-12-24 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
US20110107381A1 (en) * 2008-06-26 2011-05-05 Honeybee Tv Israel Ltd. Methods and systems for managing viewing at client terminals
JP4656202B2 (ja) * 2008-07-22 2011-03-23 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体
JP5238418B2 (ja) * 2008-09-09 2013-07-17 株式会社東芝 情報推薦装置および情報推薦方法
US9135348B2 (en) * 2008-11-21 2015-09-15 Alcatel Lucent Method and apparatus for machine-learning based profiling
JP2010152481A (ja) * 2008-12-24 2010-07-08 Fujitsu Ltd 情報提示装置および情報提示プログラム
US9215423B2 (en) 2009-03-30 2015-12-15 Time Warner Cable Enterprises Llc Recommendation engine apparatus and methods
US11076189B2 (en) * 2009-03-30 2021-07-27 Time Warner Cable Enterprises Llc Personal media channel apparatus and methods
JP5067895B2 (ja) * 2009-06-09 2012-11-07 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
US20110093452A1 (en) * 2009-10-20 2011-04-21 Yahoo! Inc. Automatic comparative analysis
CN101888515A (zh) * 2010-06-30 2010-11-17 中山大学 一种数字电视节目预订播放方法及系统
KR101196935B1 (ko) 2010-07-05 2012-11-05 엔에이치엔(주) 실시간 인기 키워드에 대한 대표 문구를 제공하는 방법 및 시스템
KR101196989B1 (ko) 2010-07-06 2012-11-02 엔에이치엔(주) 실시간 인기 키워드에 대한 대표 문구를 제공하는 방법 및 시스템
JP5416063B2 (ja) * 2010-09-13 2014-02-12 日本電信電話株式会社 コンテンツ推薦装置，コンテンツ推薦プログラムおよびその記録媒体
JP4940348B1 (ja) 2010-12-27 2012-05-30 株式会社東芝 映像出力装置および映像出力方法
US20130290131A1 (en) * 2010-12-27 2013-10-31 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Method and arrangement for enabling customized recommendations
JP2012222569A (ja) * 2011-04-07 2012-11-12 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 番組推薦装置及び方法及びプログラム
US8621516B2 (en) * 2011-04-11 2013-12-31 Echostar Technologies L.L.C. Apparatus, systems and methods for providing travel information related to a streaming travel related event
US9667367B2 (en) * 2011-06-01 2017-05-30 Verizon Patent And Licensing Inc. Content personality classifier
US9426123B2 (en) 2012-02-23 2016-08-23 Time Warner Cable Enterprises Llc Apparatus and methods for content distribution to packet-enabled devices via a network bridge
CN102582124B (zh) * 2012-03-09 2014-07-30 江苏万乐复合材料有限公司 内衬薄膜袋折叠边装置
US9467723B2 (en) 2012-04-04 2016-10-11 Time Warner Cable Enterprises Llc Apparatus and methods for automated highlight reel creation in a content delivery network
US8781916B1 (en) * 2012-05-18 2014-07-15 Google Inc. Providing nuanced product recommendations based on similarity channels
US10158898B2 (en) 2012-07-26 2018-12-18 Comcast Cable Communications, Llc Customized options for consumption of content
JP5278929B2 (ja) * 2012-08-08 2013-09-04 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP5278928B2 (ja) * 2012-08-08 2013-09-04 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
CN103581270B (zh) 2012-08-08 2015-12-16 腾讯科技（深圳）有限公司 用户推荐方法和系统
US20140089124A1 (en) * 2012-09-26 2014-03-27 Google Inc. Dynamic Product Content Generation
US10394816B2 (en) 2012-12-27 2019-08-27 Google Llc Detecting product lines within product search queries
CN103577587A (zh) * 2013-11-08 2014-02-12 南京绿色科技研究院有限公司 一种新闻主题分类方法
CN103577579B (zh) * 2013-11-08 2015-01-21 南方电网科学研究院有限责任公司 基于用户潜在需求的资源推荐方法及系统
CN103647989A (zh) * 2013-11-15 2014-03-19 乐视致新电子科技（天津）有限公司 一种智能电视的节目推荐方法及装置
KR20150137499A (ko) * 2014-05-29 2015-12-09 엘지전자 주식회사 영상 표시 기기 및 그의 동작 방법
US10116676B2 (en) 2015-02-13 2018-10-30 Time Warner Cable Enterprises Llc Apparatus and methods for data collection, analysis and service modification based on online activity
CN104780462A (zh) * 2015-04-09 2015-07-15 天脉聚源(北京)传媒科技有限公司 一种频道图标的排序方法及装置
CN105611331B (zh) * 2015-12-28 2019-03-22 康佳集团股份有限公司 一种基于智能电视的视频推送方法及系统
EP3193265A1 (en) * 2016-01-18 2017-07-19 Wipro Limited System and method for classifying and resolving software production incident tickets
CN105872686A (zh) * 2016-03-29 2016-08-17 乐视控股（北京）有限公司 电视节目的信息显示方法、装置及终端
CN107613366B (zh) * 2017-09-12 2019-12-06 中广热点云科技有限公司 一种飞机上广播电视节目单的生成方法
CN107846611A (zh) * 2017-11-03 2018-03-27 中广热点云科技有限公司 一种基于年龄段的电视节目推送方法及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10207914A (ja) * 1997-01-03 1998-08-07 Texas Instr Inc <Ti> 電子プログラムガイドおよび計算プラットフォーム上で実行されるプログラムガイド方法
WO2001020904A1 (en) * 1999-09-10 2001-03-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method of and apparatus for advising about receivable programs

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06140952A (ja) 1992-10-23 1994-05-20 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> ジャンル判定装置
JP3351058B2 (ja) 1993-11-09 2002-11-25 松下電器産業株式会社 映像機器における録画および選局方法
JPH117453A (ja) * 1997-04-22 1999-01-12 Mitsubishi Electric Corp メディア情報推薦装置
JP4198786B2 (ja) * 1998-06-30 2008-12-17 株式会社東芝 情報フィルタリングシステム、情報フィルタリング装置、映像機器および情報フィルタリング方法
JP3488092B2 (ja) * 1998-08-06 2004-01-19 松下電器産業株式会社 放送受信装置及び受信番組の選定方法
US6898762B2 (en) * 1998-08-21 2005-05-24 United Video Properties, Inc. Client-server electronic program guide
GB2343076B (en) 1998-10-23 2002-12-31 Sony Uk Ltd Receiving broadcast material
JP4465560B2 (ja) * 1998-11-20 2010-05-19 ソニー株式会社 情報表示制御装置及び情報表示制御装置の情報表示制御方法
AU2262601A (en) * 1999-12-21 2001-07-03 Tivo, Inc. Intelligent system and methods of recommending media content items based on userpreferences
US6851090B1 (en) * 2000-10-30 2005-02-01 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for displaying program recommendations with indication of strength of contribution of significant attributes
US20020100046A1 (en) * 2000-11-16 2002-07-25 Dudkiewicz Gil Gavriel System and method for determining the desirability of video programming events

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10207914A (ja) * 1997-01-03 1998-08-07 Texas Instr Inc <Ti> 電子プログラムガイドおよび計算プラットフォーム上で実行されるプログラムガイド方法
WO2001020904A1 (en) * 1999-09-10 2001-03-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method of and apparatus for advising about receivable programs

Also Published As

Publication number Publication date
US20020157096A1 (en) 2002-10-24
US7421725B2 (en) 2008-09-02
KR20020082157A (ko) 2002-10-30
CN1383328A (zh) 2002-12-04
CN1226867C (zh) 2005-11-09
JP2002320159A (ja) 2002-10-31
JP3672023B2 (ja) 2005-07-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100489151B1 (ko) 프로그램들을 추천하는 방법 및 시스템
JP3654173B2 (ja) 番組選択支援装置、番組選択支援方法およびそのプログラムを記録した記録媒体
US9202523B2 (en) Method and apparatus for providing information related to broadcast programs
US20060167859A1 (en) System and method for personalized searching of television content using a reduced keypad
US20030106058A1 (en) Media recommender which presents the user with rationale for the recommendation
JP4619915B2 (ja) 番組データ処理装置、番組データ処理方法、制御プログラム、記録媒体、ならびに、番組データ処理装置を備えた録画装置、再生装置、および、情報表示装置
US7756916B2 (en) Display method
JP2004526373A (ja) マルチメディアコンテンツ情報に基づいたビデオプログラムのパレンタル制御システム
JPH11252477A (ja) 受信機
KR100988255B1 (ko) 정보 처리 장치 및 방법, 및 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독가능한 매체
US20060174275A1 (en) Generation of television recommendations via non-categorical information
KR20050025999A (ko) 키워드의 자동 추출 장치 및 방법, 기록 매체， 및 프로그램
US20070022440A1 (en) Program recommendation via dynamic category creation
KR101573331B1 (ko) 방송 수신장치 및 그 키워드 검색 방법
KR100421766B1 (ko) 전자 프로그램 안내(ｅｐｇ/이피지) 애플리케이션에서러프 퍼지 ｍｌｐ를 이용한 프로그램 추천 장치 및 방법
EP1463059A2 (en) Recording and reproduction apparatus
US20070245381A1 (en) Broadcasting receiving device
JP3569441B2 (ja) 類似番組検索装置、類似番組検索方法および類似番組検索プログラムを記録した媒体
KR100913078B1 (ko) 디지털 방송 수신기 및 그의 프로그램 가이드 제공방법
JP4924866B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP4731288B2 (ja) 番組推薦装置、番組推薦方法、番組推薦プログラム、および番組推薦プログラムを記録した記録媒体
EP1365583A2 (en) Process for navigation by displaying a document, receiver implementing the process, and graphical interface for the presentation of the process
KR20090121068A (ko) 디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램 추천 방법및 장치

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
J201 Request for trial against refusal decision
AMND Amendment
B701 Decision to grant
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130502

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140418

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150416

Year of fee payment: 11

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160418

Year of fee payment: 12

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170330

Year of fee payment: 13

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180418

Year of fee payment: 14

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190418

Year of fee payment: 15