JP2020042777A - マルチメディアデータ推薦システム及びマルチメディアデータ推薦方法 - Google Patents

Abstract

【課題】マルチメディアデータ推薦システム及びマルチメディアデータ推薦方法を提供する。【解決手段】マルチメディアデータセグメントを記憶するための第１の記憶ユニットと、ネットワークによって少なくとも１つのユーザー装置に接続され、少なくとも１つのユーザー装置とマルチメディアデータシステムとの対話による操作データを記憶するための第２の記憶ユニットと、を含む記憶装置と、前記記憶装置に結合されており、第１の記憶ユニットにおけるマルチメディアデータセグメントを分析してマルチメディアデータセグメント間の複数の関連性リンクを生成し、及び第２の記憶ユニットにおける操作データを分析し、関連性リンク及び操作データに基づいてマルチメディアデータセグメントが記録される対応の推薦リストを生成するためのプロセッサと、を備えるマルチメディアデータ推薦システム。【選択図】図１

Description

本開示は、マルチメディアデータ推薦システム及びマルチメディアデータ推薦方法に関し、特に、ユーザー習慣及び好みによるマルチメディアデータ推薦システム及びマルチメディアデータ推薦方法に関する。

遠隔学習の発展に伴い、空間の境界が突破されるので、ユーザーは、自分の好みや便利さによって、テレビ放送やインターネット等の形態で学習することができる。しかし、コースデータが数多くあるので、ユーザーは、自分に適したコースデータをすぐに習得するのは容易ではない。よく見られる学習リストプログラミング方法は、システムがテーマ又は管理者の設定によってある予定の順序を有し、ユーザーが現在のコースが自分の現在の好み及びニーズに適しているかを判断できない。

マルチメディアデータが様々であり、人々が好きなコースの種類やテーマ、形態、授業方法は異なる。同じコースに対する受け入れも人によって異なる。良い学習成果を得るために、コースデータは、ユーザーの好みと一致でなければならない。

本開示の実施例において、マルチメディアデータ推薦システムは、複数のマルチメディアデータセグメントを記憶するための第１の記憶ユニットと、ネットワークによって少なくとも１つのユーザー装置に接続され、少なくとも１つのユーザー装置とマルチメディアデータシステムとの対話による操作データを記憶するための第２の記憶ユニットと、を含む記憶装置と、記憶装置に結合されており、第１の記憶ユニットにおけるマルチメディアデータセグメントを分析してマルチメディアデータセグメント間の複数の関連性リンクを生成し、及び第２の記憶ユニットにおける操作データを分析し、関連性リンク及び操作データに基づいてマルチメディアデータセグメントが記録される対応の推薦リストを生成して少なくとも１つのユーザー装置に提供して推薦リストを表示させるためのプロセッサと、を備える。プロセッサは、応答解析ユニット及びタイミングユニットを備え、操作データがマルチメディアデータセグメントに対する少なくとも１つの応答を含み、応答解析ユニットがマルチメディアデータセグメントにおける少なくとも１つの問題に対応する少なくとも１つの応答を取るように分析することに用いられ、タイミングユニットがマルチメディアデータセグメントの再生時間を算出することに用いられる。

本開示の別の実施例において、第１の記憶ユニットによってマルチメディアデータセグメントを記憶する工程と、第２の記憶ユニットによって、少なくとも１つのユーザー装置とマルチメディアデータシステムとの対話による操作データを記憶する工程と、第１の記憶ユニットにおける前記マルチメディアデータセグメントを分析してマルチメディアデータセグメントの間の複数の関連性リンクを生成する工程と、第２の記憶ユニットにおける操作データを分析し、関連性リンク及び操作データに基づいてマルチメディアデータセグメントが記録される対応の推薦リストを生成する工程と、を含む。

要するに、マルチメディアデータシステムは、第１の記憶ユニットによってマルチメディアデータを記憶し、第２の記憶ユニットによって操作データを記憶し、第１の記憶ユニットにおけるマルチメディアデータ及び第２の記憶ユニットにおける操作データを分析し算出し、対応する推薦リストのデータを生成する。

本開示の実施例によるマルチメディアデータシステムを示す機能ブロック図である。 本開示の実施例によるマルチメディアデータの処理方法を示すフロー図である。 本開示の実施例によるマルチメディアデータの内容関連性を示す模式図である。 本開示の実施例による推薦リストの学習経路を示す模式図である。

本発明に使用される「含む」、「有する」等は、何れも開放的な用語であり、つまり、「〜を含むが、それに限定されない」という意味である。なお、本発明に使用される「及び／又は」は、関連する例示項目における１つ又は複数の項目の何れの１つ及びその全ての組合せを含む。

本文において、ある素子が「接続」又は「結合」と呼ばれる場合、「電気的接続」又は「電気的結合」を指すことができる。「接続」又は「結合」は、また、２つ又は複数の素子同士が互いに合わせて操作又は交互することを指すことに用いられることもできる。なお、本文において、「第１の」、「第２の」〜等の用語で異なる素子を説明するが、前記用語は、同じ技術用語で説明した素子又は操作のみを区別することに用いられる。文脈が明確に示されない限り、前記用語は順序又は順位を特に指し又は暗示しないし、本発明を制限するためのものでもない。

図１を参照されたい。図１は、本開示の実施例によるマルチメディアデータシステムを示す機能ブロック図である。マルチメディアデータシステム１００は、ユーザー装置２００に通信的に接続されており、有線又は無線通信によって互いに接続することで、データの伝達を達成してよい。一実施例において、マルチメディアデータシステム１００は、英語のオンライン学習プラットフォームであってよい。ユーザー装置２００は、パーソナルデスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ装置、タブレットコンピュータ装置又はスマートモバイル通信装置等であってよい。マルチメディアデータは、ビデオ、文章、音声、スライド又は学習データを有する他のメディアを含むオンラインコースであってよい。

一実施例において、マルチメディアデータシステム１００は、プロセッサ１２０及び記憶装置１４０を含む。プロセッサ１２０及び記憶装置１４０はユーザー装置２００に通信的に接続される。これにより、プロセッサ１２０は、ユーザー装置２００とのデータ伝達を行い、データを記憶装置１４０に記憶し又は記憶装置１４０からデータを読み取る。一実施例において、プロセッサ１２０は、中央処理装置、マイクロプロセッサ等又はデータへの処理機能を有する他の素子であってよい。記憶装置１４０は、ハードディスク、ディスクアレイ、テープドライブ、不揮発性メモリ又は他の電子記憶メディアであってよい。

一実施例において、操作データは、マルチメディアデータセグメントに対する少なくとも１つの応答を含む。プロセッサ１２０は、応答解析ユニット１２２及びタイミングユニット１２４を含む。応答解析ユニット１２２は、例えばユーザーの英語教育ビデオのオンラインクイズへの回答を得ることのような、マルチメディアデータセグメントにおける少なくとも１つの問題に対応する少なくとも１つの応答を取るように分析することに用いられる。タイミングユニット１２４は、例えばユーザーが英語教育ビデオを見る再生時間のような、マルチメディアデータセグメントの再生時間を算出することに用いられる。

一実施例において、記憶装置１４０は、第１の記憶ユニット１４２及び第２の記憶ユニット１４４を含む。ユーザー装置２００は、第２の記憶ユニット１４４に通信的に接続される。これにより、第２の記憶ユニット１４４は、ユーザー装置２００に対応するデータを記憶する。第１の記憶ユニット１４２は、マルチメディアデータセグメントを記憶することに用いられる。第２の記憶ユニット１４４は、例えばｌｏｇ又はログのような、ユーザー装置２００とマルチメディアシステム１００との対話による操作データを記憶することに用いられる。プロセッサ１２０は、第１の記憶ユニット１４２に記憶されるマルチメディアデータセグメント及び操作データに対して分析及び算出を行って、対応する推薦リストデータを生成してユーザー装置２００に推薦リストを表示させることに用いられる。

一実施例において、記憶装置１４０は、第３の記憶ユニット（未図示）を更に含む。第３の記憶ユニットは、第１の記憶ユニット１４２におけるマルチメディアデータセグメント（例えば、実際のビデオのｍｐ４ファイル及びビデオファイル）に対応してマルチメディアデータシステム１００におけるクラウドプラットフォームデータベースにアップロードされたメタデータ（ｍｅｔａ ｄａｔａ）を記憶することに用いられる。一実施例において、第３の記憶ユニットは、第１の記憶ユニット１４２及び第２の記憶ユニット１４４の何れと整合してもよいが、ここで上記に限定されない。

一実施例において、第１の記憶ユニット１４２は、オンラインコースを記憶するコースデータベースであってよい。第２の記憶ユニット１４４は、パーソナルデスクトップコンピュータの英語のオンライン学習プラットフォームでの操作データを記憶するバックエンドデータベースであってよい。操作データは、例えばユーザーがマウスでクリックして閲覧するオンラインコースデータであると、バックエンドデータベースはクリックされた項目を操作データとして格納する。

注意すべきなのは、上記マルチメディアデータシステム１００における装置及び素子の実現形態は、上記実施例の開示した内容に限定されず、且つ接続関係も上記実施例に限定されていない。マルチメディアデータシステム１００に下記技術的内容を実施させることができれば、如何なる接続方法や実施方法も適用することができる。

図１及び図２を同時に参照されたい。図２は、本開示の実施例によるマルチメディアデータの処理方法を示すフロー図である。図２における処理方法３００は、工程Ｓ３１０、工程Ｓ３２０、工程Ｓ３３０及び工程Ｓ３４０を備える。まず、工程Ｓ３１０において、記憶装置１４０における第１の記憶ユニット１４２によって、マルチメディアデータセグメントを記憶する。一実施例において、マルチメディアデータセグメントは、例えば１つの完全なビデオ又は文章のようなセグメント化されないマルチメディアデータ、或いは例えば主題によりセグメント化された文章セグメントのようなセグメント化された複数のマルチメディアデータセグメントを含む。

次に、工程Ｓ３２０において、記憶装置１４０における第２の記憶ユニット１４４によって、ユーザー装置２００とマルチメディアシステム１００との対話による操作データを記憶する。

以下、マルチメディアデータシステム１００における操作データの生成方法を説明する。一実施例において、操作データの生成方法は、ディスカッションエリアでの質問回数に基づくものであってよい。例えば、ユーザーが英語のオンライン学習プラットフォームにおけるマルチメディアデータを閲覧する場合、前記プラットフォームは、マルチメディアデータの内容のインターフェースに加え、前記マルチメディアデータに対応するディスカッションエリアを更に含む。ディスカッションエリアは、ユーザーの内容に対する問題や検討を提供する。例えばユーザービデオ内容について質問がある場合、ディスカッションエリアで質問することができる。質問する場合、質問が何れのセグメントに出るかを解答者により速く知らせるように、ビデオの時間をマークすることができる。

例えば、ユーザーがビデオにおける１：００のところに対して疑問があれば、ディスカッションエリアで質問してビデオ１：００のところをマークすることができる。他のユーザーがこのビデオを閲覧する場合、同時にディスカッションエリアのこの問題を閲覧して、下で回答することができる。後でこのビデオを閲覧する人は、ビデオにおける１：００のところに対して同じ疑問がある場合、ディスカッションエリアで回答された同じ問題があるかを調べることができる。

一実施例において、操作データの生成方法は、マークの数によるものであってよい。例えば、ユーザーがマルチメディアデータセグメントを閲覧する場合、内容にマークを追加することができ、マークに更に注釈を追加することができる。ユーザーが自分で追加する注釈に加え、設置によって他のユーザーの追加したマークを閲覧し又は専門家の使用したマーク及び注釈を適用してもよい。例えばユーザーがビデオを閲覧する場合、ビデオ３：００のところが重点であると考えると、直接ビデオ３：００のところにマークを加え、注釈内容をつけてこのところを重点としてマークすることができる。他のユーザーは、設置によって他のユーザーのマーク及び注釈を閲覧することができる。システムは、また、最も多くのユーザーマークを統計してユーザーに適用させることができる。

一実施例において、操作データの生成方法は、閲覧記録によるものであってよい。例えば、プロセッサ１２０は、ユーザーのマルチメディアデータセグメントの閲覧記録を算出する場合、つまり閲覧記録を統計する。統計結果におけるビデオの比例が一番高いが文章の比例が一番低い場合、前記ユーザーがビデオで学習することがもっと好き、ビデオに対する受入れ程度が高く、又は英語リスニング能力を向上させたいが、テキストを読むのが好きではなく又は英語の読解力を向上させる必要がないことを示す。プロセッサ１２０は、ユーザーの閲覧したオンライン学習コースを分析することで、ユーザーの好きな学習形態及びテーマを把握する。例えばユーザーの閲覧記録がほとんど旅行タイプの英語文章であれば、ユーザーが旅行のテーマに興味があり、且つ読解が好き又は読解力を向上させたいことを示し、この分析結果を第２の記憶ユニット１４４に操作データとして記憶する。

一実施例において、操作データの生成方法は、オンラインテストの表現又は問題の応答の分析結果によるものであってよい。つまり、前記操作データは、ユーザーが操作時に前記マルチメディアデータセグメントに対する応答を含む。マルチメディアデータセグメントが問題アンケートを含む場合、応答は「答案」である。また、例えば、オンラインテストによってユーザーに自分の学習成果を知らせる。オンラインテストの形態は、判定質問、多肢選択問題、アプリケーション、作文又は口頭テスト等であってよい。オンラインテストの点数に加え、解答の時間及び速度の何れもプロセッサ１２０における応答解析ユニット１２２がユーザー学習成果を評価するパラメータの１つである。プロセッサ１２０は、上記パラメータを分析して分析結果を生成し、分析結果を操作データとして記憶する。例えば、オンラインテスト時、分析結果は、ユーザーのオンラインテスト時の答案が正しいかであってよく、正しい及び誤りという２つの結果がある。

一実施例において、操作データの生成方法は、例えばマルチメディアデータの実際の再生時間のようなオンラインビデオを閲覧する時の操作によるものであってよい。ユーザーが異なる難しさの英語オンラインコースを閲覧する場合、異なる操作がある。例えば、英語の初心者（例えば全民英語試験初級程度）が難しい英語オンラインコースを閲覧する時（例えば全民英語試験中級）、閲覧にかなりの時間がかかり、例えば繰り返して特定のセグメントを閲覧し又はビデオを中止し、実際の再生時間がビデオ自身の時間よりも長い。プロセッサ１２０におけるタイミングユニット１２４がユーザーによる実際の再生時間を算出し、第２の記憶ユニット１４４がこれらの記録及び実際の再生時間を操作データとして記憶する。プロセッサ１２０は、繰り返して閲覧されるオンラインコースがユーザーの興味のあり又は強化する必要のある学習テーマと判断することができる。

例えば、オンラインテストの表現は、テスト点数又はテスト時間を含む。プロセッサ１２０は、再生時間、回答時間及び点数を参照することができる。ユーザーがオンラインコースを閲覧する場合の再生時間又はオンラインテストの点数及び回答時間を算出することで、ユーザーの学習程度を判断する。再生時間が参照再生時間よりも長い場合に前記オンラインコースがユーザーにとって難しいと判断し、再生時間が参照再生時間よりも短い場合にユーザーにとって簡単であると判断する。回答時間が参照回答時間よりも長く又は点数が参照点数よりも低い場合にオンラインテストがユーザーにとって難しいと判断し、回答時間が参照回答時間よりも短く又はテスト点数が参照点数よりも高い場合に前記オンラインコースがユーザーにとって簡単であると判断する。従って、プロセッサ１２０は、上記判断形態によって、現在のマルチメディアデータセグメント又はオンラインテストのユーザーに対する難しさが分かる。この実施例において、マルチメディアデータセグメントの性質は、マルチメディアデータセグメントの難度であってよい。参照点数の設置形態は、テストをした全てのユーザーの平均点数であってよい。参照回答時間の設置形態は、テストをした全てのユーザーの平均かかり時間であってよい。設置の形態は、上記に限定されず、他の設置形態であってもよい。

本開示の操作データ生成方法は、上記に限定されず、上記は例を挙げて操作データの生成方法を説明し、ユーザーのユーザー装置２００によるマルチメディアシステム１００での操作の何れも本開示に記載の操作データに含まれる。操作データは、ユーザーの使用習慣及び行為を表す。後で操作データを分析することで評価データを生成する。プロセッサ１２０は、評価データに基づいてユーザーの好みやその程度等を更に知ることができる。

工程Ｓ３３０において、第１の記憶ユニット１４２におけるマルチメディアデータセグメント及び第２の記憶ユニット１４４における操作データに対して分析及び算出をする。一実施例において、工程Ｓ３３０は、更なる工程Ｓ３３１及び工程Ｓ３３２を含む。工程Ｓ３３１において、第１の記憶ユニット１４２におけるマルチメディアデータセグメントの内容に対して関連性リンクを行う。工程Ｓ３３２において、第２の記憶ユニットにおける操作データに基づいて評価データを生成する。

以下、工程Ｓ３３０において、マルチメディアデータセグメント内容の間の関連性の分析方法を説明する。マルチメディアデータセグメントの内容は、ビデオを例として、ビデオキャプション、ディスカッションエリア内容及びビデオをマークする等を更に含む。異なるマルチメディアデータセグメントの内容の間の関連性は、テーマ、キャプション、コース説明又は難しさが同程度のため、高い類似度を有する。また、ビデオを例として、２つの異なるテーマのビデオは、一部の内容に関連性があり、例えば旅行テーマのＡビデオの２：００〜３：００のところと食物テーマのＢビデオの５：００〜６：００の内容との間に関連性がある可能性があり、内容が同じ国家の旅行形態及び食物文化を説明する可能性がある。従って、異なるビデオの内容をセグメント化し、関連性のあるセグメントの間の関連性リンクを構築する必要がある。

以下、工程Ｓ３３１において、関連性リンクの構築方法を説明する。図３を参照されたい。図３は、本開示の実施例によるマルチメディアデータセグメント内容関連性を示す模式図である。図３は、マルチメディアデータＡ１、マルチメディアデータＢ１及びマルチメディアデータＣ１、及び対応するセグメントＡ１１〜Ａ１４、セグメントＢ１１〜Ｂ１３及びセグメントＣ１１〜Ｃ１４を含む。この実施例において、Ａ１をビデオとし、Ｂ１を文章とし及びＣ１をビデオとするものを例として説明し、以下、オンラインコース内容の間の関連性の分析形態を説明する。

マルチメディアデータＡ１において、プロセッサ１２０は、まずＡ１のビデオ内容を分析して、ビデオ内容をセグメント化参照として複数のユニットセグメントに分ける。ここで、４つのセグメントＡ１１、Ａ１２、Ａ１３及びＡ１４に分けるものを例として説明するが、本開示のマルチメディアデータのセグメント化の数は４に限定されず、実際の状況によって、他の数のユニットセグメントに分けられてよい。ビデオ内容のセグメント化方法の分析は、マルチメディアデータＡ１におけるビデオキャプション、ディスカッションエリア、ビデオマーク等のビデオ内容が分かる形態によって分析してよい。セグメント化の分析形態は、例えばキーワード、ビデオの中で話者に一般的に使用される開始文又は終了文のようなものに対して異なるユニットセグメントを区別する。プロセッサ１２０による分析に加え、マルチメディアデータＡ１の製造者又はかなりの知識を持つ専門家によってセグメント化されてもよい。プロセッサ１２０は、上記で述べられたマーク形態によって異なるセグメントをセグメント化することで、ユーザーがマルチメディアデータＡ１を閲覧する時に直接マークをクリックし又は注釈を閲覧することで、閲覧しようとするセグメントにジャンプできるようにして、操作をより便利にし、他の異なるタイプのマルチメディアデータも同じマーク形態を適用することができる。

マルチメディアデータＢ１において、文章の内容及びセグメントを分析する形態によって異なるユニットセグメントを区別する参照とする。一般的に、文章内容における異なるセグメントは、セグメントの先頭に２つのスペースをおくことで異なるセグメントを区別するので、テキストセグメントに２つのスペースがあるところを異なるユニットセグメントの開始とする。この実施例において、３つのセグメントＢ１１、Ｂ１２及びＢ１３に分けることを例とする。マルチメディアデータＣ１のセグメント化形態は、マルチメディアデータＡ１と類似しており、ここで４つのセグメントＣ１１、Ｃ１２、Ｃ１３及びＣ１４に分けることを例とする。

プロセッサ１２０は、異なるマルチメディアデータＡ１、Ｂ１及びＣ１を内容に基づいてそれぞれセグメント化してから、マルチメディアデータＡ１、Ｂ１及びＣ１の間の関連性を分析する。異なるマルチメディアデータにおける異なるセグメント内容の間に関連性がある可能性がある。この実施例において、マルチメディアデータＡ１におけるセグメントＡ１２とマルチメディアデータＢ１におけるセグメントＢ１２及びマルチメディアデータＣ１におけるセグメントＣ１１とは関連性がある。プロセッサ１２０は、図３の曲線矢印に示すように、セグメントＡ１２、セグメントＢ１２及びセグメントＣ１１の間に関連性リンクを構築する。例えばセグメントＡ１２のビデオ内容を閲覧した後で、セグメントＡ１３を予め設定された順序で続けることに加えて、セグメントＢ１２の文章内容を読み続け、次にセグメントＣ１１のビデオ内容を閲覧することも適切である。セグメントＢ１２の文章内容は、セグメントＡ１２のビデオ内容を説明する文章セグメントである可能性があり、セグメントＣ１１の知識基礎の１つである。この場合、必ずしも従来のビデオの閲覧形態のようにマルチメディアデータＡ１の順序に従いセグメントＡ１１、Ａ１２、Ａ１３及びＡ１４を全部閲覧してからマルチメディアデータＢ１を閲覧するわけではない。

一実施例において、マルチメディアデータセグメントの間の関連性リンクは、マルチメディアデータをアップロードする時に予め構築されてもよい。例えばビデオの製造者は、アップロード完了後に、異なるビデオにおける関連性のある内容の間に関連性リンクを構築する。例えば、英語の講師は、自分で製造した複数の英語教育ビデオをアップロードした後で、内容が関連のある部分に関連性リンクを構築する。

一実施例において、マルチメディアデータシステム１００は、マルチメディアデータをセグメント化せずに、直接マルチメディアデータＡ１、マルチメディアデータＢ１及びマルチメディアデータＣ１の内容によって関連性リンクを生成する。

工程Ｓ３３２において、操作データは、評価データを含む。プロセッサ１２０は、工程Ｓ３２０による操作データ及び各マルチメディアデータセグメントに対応する難しさを分析して、更に現在ユーザーに対応する評価データを生成する。評価データは、ユーザーのマルチメディアデータセグメントに対応する程度を評価して、前記ユーザーに適するマルチメディアデータセグメントを判断することを含む。つまり、プロセッサ１２０は、評価データによってユーザーの程度を判断することができる。例えば操作データでユーザーが閲覧するマルチメディアデータの比例を統計して全民英語試験初級の比例が一番高いと、プロセッサ１２０は、前記ユーザーに対応する程度が全民英語試験初級であると判断し対応する評価データを生成し、前記ユーザーの程度を全民英語試験初級として評価する。評価の形態は、上記に限定されず、他の統計方法や判断方法であってもよい。

例えば、評価データの生成方法は、上記実施例における各種類の方法による操作データを分析することで更に評価する結果によるものであってよい。例えば、オンラインテストの表現は、全民英語試験中級のテスト点数が平均点数よりも低く、現在ユーザーの程度を全民英語試験初級として評価する評価データを生成する。プロセッサ１２０は、評価データに基づいて現在ユーザーの程度が分かる。

他の実施例において、ユーザー装置２００とマルチメディアシステム１００とがマルチメディアデータセグメントにアクセスするように接続される場合、マルチメディアデータシステム１００は、ユーザーの操作記録を生成して第２の記憶ユニット１４４に記憶する。操作記録は、ユーザーが第１の記憶ユニット１４２におけるマルチメディアデータセグメントを使用する時に生成される記録を含み、ユーザーの使用したマルチメディアデータセグメント歴史記録を表す。操作記録の結果を分析してユーザーの好ましいマルチメディアデータセグメントの種類又はユーザーの程度が分かる。操作記録を分析することで、プロセッサ１２０は操作記録の評価を行って、操作記録に対応するマルチメディアデータセグメントの好み及び程度を評価して、前記ユーザーのマルチメディアデータに適するを判断する。

最後に、工程Ｓ３４０において、工程Ｓ３３０における関連性リンク及び操作データに基づいて、対応する推薦リストデータを生成しユーザー装置２００に提供して推薦リストを表示させ、更新される関連性リンク及び操作データに基づいて推薦リストの内容を変更する。以下、一実施例を例として説明する。

図４を参照されたい、図４は、本開示の実施例による推薦リストの学習経路を示す模式図である。図４は、マルチメディアデータＡ２〜Ｆ２を含み、上記の関連性リンク及び操作データに基づいて、プロセッサ１２０が対応する推薦リストを生成する。この実施例において、初期推薦リストは、マルチメディアデータＡ２及びＢ２を含む。ユーザーがマルチメディアデータＡ２及びＢ２を閲覧すると、対応する関連性リンク及び操作データを生成し、再び関連性リンク及び操作データに基づいて、プロセッサ１２０はマルチメディアデータＣ２及びマルチメディアデータＥ２において、ユーザーが引き続き閲覧することが適するマルチメディアデータＣ２を判断し、マルチメディアデータＣ２を推薦リストに加えて、再びマルチメディアデータＤ２及びマルチメディアデータＦ２を判断する。判断結果としては、マルチメディアデータＤ２がマルチメディアデータＦ２よりも適する。従って、最後に、学習経路は、マルチメディアデータＡ２、Ｂ２、Ｃ２及びＤ２である。

例えば、マルチメディアデータＡ２及びＣ２は全民英語試験初級程度のコースビデオであり、マルチメディアデータＢ２及びＥ２は全民英語試験中級程度のコースビデオである。ユーザーがマルチメディアデータＡ２を閲覧する場合、ビデオを中止しなくディスカッションエリアで質問する操作がなく、オンラインテストの点数が平均点数よりも高い。マルチメディアデータＢ２を閲覧する場合、５回中止し、ディスカッションエリアで２回質問し、オンラインテストの点数が平均点数よりも低くかかる時間が平均時間よりも高く、プロセッサ１２０は上記操作の操作データを生成する。プロセッサ１２０は、マルチメディアデータＢ２とマルチメディアデータＣ２及びＥ２の内容が関連性があると判断し、関連性リンクを構築する。上記操作データに基づいて、プロセッサ１２０は、現在ユーザーの程度を全民英語試験中級程度ではなく全民英語試験初級程度と判断して評価データを生成し、更に学習経路を連続マルチメディアデータＥ２ではなく連続マルチメディアデータＣ２に変える。マルチメディアデータＤ２及びＦ２の状況が上記と類似しており、プロセッサ１２０は現在ユーザーがマルチメディアデータＦ２ではなくマルチメディアデータＤ２に適することと判断する。上記操作によると、最後に推薦リストに表示されるマルチメディアデータはマルチメディアデータＡ２〜Ｄ２であり、ユーザーに推薦される学習経路はマルチメディアデータＡ２からマルチメディアデータＤ２までのものである。

一実施例において、上記の推薦リストでマルチメディアデータの順序を変えることに加え、推薦リストの内容を変更するように推薦リストでマルチメディアデータを追加し又は削除してもよい。例えば、上記実施例において、ユーザーがマルチメディアデータＤ２を閲覧した後で、プロセッサ１２０は、ユーザーの閲覧したマルチメディアデータＤ２後の操作データに基づいて、対応する評価データを生成してマルチメディアデータＤ２が現在ユーザーにとって簡単であると判断すると、マルチメディアデータＤ２と関連性リンクがあり且つ難度がより高い他のマルチメディアデータを追加し推薦することができる。

一実施例において、記憶装置１４０は、推薦リスト及び学習経路変化の結果を記憶して、リアタイムでユーザーの使用後の結果を記憶するための分析端データベースを更に含む。プロセッサ１２０は、更に、分析端データベースにおける推薦リストデータ及び学習経路を分析し推薦リストを更新する。従って、推薦リストのデータは、ユーザーの行為及びマルチメディアデータの使用後の結果につれてリアタイム又は定時的に更新される。例えば、プロセッサ１２０は、間隔時間を設けて推薦リストを更新してよい。例えば、１時間ごとに１回更新し、間隔時間の設置形態は上記に限定されない。

要するに、マルチメディアデータシステムは、マルチメディアデータセグメント内容の間の関連性を分析し関連性リンクを構築し、ユーザー装置とマルチメディアデータシステムとの対話による操作データを分析し評価データを生成し、ユーザーマルチメディアデータセグメント内容の間の関連性リンク及び評価データに基づいて、ユーザーに適する推薦リストを生成し、ユーザーが推薦リストにおけるマルチメディアデータセグメントを使用すること及び使用した行為につれてリアタイム又は定時的に推薦リストを更新し、ユーザーに選択された学習経路結果を、後の推薦リストの更新根拠として記憶する。

１００ マルチメディアデータシステム
１２０ プロセッサ
１４０ 記憶装置
１４２ 第１の記憶ユニット
１４４ 第２の記憶ユニット
２００ ユーザー装置
３００ データの処理方法
Ｓ３１０、Ｓ３２０、Ｓ３３０、Ｓ３３１、Ｓ３３２、Ｓ３４０ 工程
Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２、Ｅ２、Ｆ２ マルチメディアデータ
Ａ１１〜Ａ１４、Ｂ１１〜Ｂ１３、Ｃ１１〜Ｃ１４ セグメント

Claims (14)

1. 複数のマルチメディアデータセグメントを記憶するための第１の記憶ユニットと、ネットワークによって少なくとも１つのユーザー装置に接続され、前記少なくとも１つのユーザー装置とマルチメディアデータシステムとの対話による操作データを記憶するための第２の記憶ユニットと、を含む記憶装置と、
   前記記憶装置に結合されており、前記第１の記憶ユニットにおける前記マルチメディアデータセグメントを分析して前記マルチメディアデータセグメント間の複数の関連性リンクを生成し、及び前記第２の記憶ユニットにおける前記操作データを分析し、前記関連性リンク及び前記操作データに基づいて前記マルチメディアデータセグメントが記録される対応の推薦リストを生成するためのプロセッサと、
   を備えるマルチメディアデータ推薦システム。
2. 前記プロセッサは、少なくとも１つのマルチメディアデータの内容をセグメント化し、前記マルチメディアデータセグメントを生成し、前記マルチメディアデータセグメントに基づいて前記マルチメディアデータセグメントの間の前記関連性リンクを生成することに用いられる請求項１に記載のマルチメディアデータ推薦システム。
3. 前記プロセッサは、前記マルチメディアデータセグメントの間の類似度を算出し、算出結果に基づいて前記マルチメディアデータセグメントにおける内容が関連付けられる部分に対して前記関連性リンクを生成することに用いられる請求項２に記載のマルチメディアデータ推薦システム。
4. 前記プロセッサは、応答解析ユニットを備え、
   前記操作データが前記マルチメディアデータセグメントに対する少なくとも１つの応答を含み、
   前記応答解析ユニットは前記マルチメディアデータセグメントにおける少なくとも１つの問題に対応する前記少なくとも１つの応答を取るように分析することに用いられ、
   前記操作データには、前記応答解析ユニットが前記マルチメディアデータセグメントに対応する前記少なくとも１つの問題及び前記少なくとも１つの応答を分析する分析結果を更に含む請求項１〜３の何れか１項に記載のマルチメディアデータ推薦システム。
5. 前記プロセッサは、前記マルチメディアデータセグメントの再生時間を算出するためのタイミングユニットを含み、
   前記操作データが前記マルチメディアデータセグメントの前記再生時間を含む請求項１〜４の何れか１項に記載のマルチメディアデータ推薦システム。
6. 前記マルチメディアデータセグメントは、それぞれある性質に対応し、前記性質に基づいて前記操作データを更新する請求項１〜５の何れか１項に記載のマルチメディアデータ推薦システム。
7. 前記プロセッサは、更新された前記操作データ及び前記関連性リンクに基づいて、前記少なくとも１つのユーザー装置に提供される前記推薦リストの内容を変更する請求項６に記載のマルチメディアデータ推薦システム。
8. 第１の記憶ユニットによって複数のマルチメディアデータセグメントを記憶する工程と、
   第２の記憶ユニットによって少なくとも１つのユーザー装置とマルチメディアデータシステムとの対話による操作データを記憶する工程と、
   前記第１の記憶ユニットにおける前記マルチメディアデータセグメントの間の複数の関連性リンクを分析する工程と、
   前記第２の記憶ユニットにおける前記操作データを分析し、前記関連性リンク及び前記操作データに基づいて前記マルチメディアデータセグメントが記録される対応の推薦リストを生成する工程と、
   を含むマルチメディアデータ推薦方法。
9. 少なくとも１つのマルチメディアデータの内容をセグメント化し、前記マルチメディアデータセグメントを生成し、前記マルチメディアデータセグメントに基づいて前記マルチメディアデータセグメントの間の前記関連性リンクを生成することを更に含む請求項８に記載のマルチメディアデータ推薦方法。
10. 前記マルチメディアデータセグメントの間の類似度を算出し、算出結果に基づいて前記マルチメディアデータセグメントにおける内容が関連付けられる部分に対して前記関連性リンクを生成する請求項９に記載のマルチメディアデータ推薦方法。
11. 前記第２の記憶ユニットにおける前記操作データを分析し、前記関連性リンク及び前記操作データに基づいて対応する前記推薦リストを生成する工程は、
    前記マルチメディアデータセグメントにおける少なくとも１つの問題に対応する少なくとも１つの応答を分析して分析結果を生成することを含む請求項８〜１０の何れか１項に記載のマルチメディアデータ推薦方法。
12. 前記第２の記憶ユニットにおける前記操作データを分析し、前記関連性リンク及び前記操作データに基づいて対応する前記推薦リストを生成する工程は、
    前記マルチメディアデータセグメントの再生時間を算出することを更に含む請求項８〜１１の何れか１項に記載のマルチメディアデータ推薦方法。
13. 前記マルチメディアデータセグメントに対応する性質に基づいて、前記操作データを更新する請求項８〜１２の何れか１項に記載のマルチメディアデータ推薦方法。
14. 前記第２の記憶ユニットにおける前記操作データを分析し、前記関連性リンク及び前記操作データに基づいて対応する前記推薦リストを生成する工程は、
    前記推薦リストを生成した後で、更新された前記操作データ及び前記関連性リンクに基づいて、前記少なくとも１つのユーザー装置に提供される前記推薦リストの内容を変更することを含む請求項１３に記載のマルチメディアデータ推薦方法。
    

Images