KR100891444B1 - 사용자 프로파일의 선택적 갱신을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

사용자와 연관된 하나 또는 그 이상의 프로파일들을 갱신하기 위해 사용자로부터 피드백 정보를 선택적으로 얻는 텔레비젼 프로그래밍 추천기가 개시되어 있다. 이전 얻어진 암시적 및 명시적 선호들은 암시적 및 명시적 선호들을 더 갱신하고 정제하기 위하여 피드백 정보의 수집에 선택적으로 집중시키는데 이용된다. 본 발명은 얻어진 정보의 값을 최대화하고 텔레비젼 프로그래밍 추천기의 실행을 향상시키는 방식으로 사용자로부터 피드백을 얻는다. 본 발명은 미리 규정된 기준이 발생하는 즉시 사용자로부터 피드백을 자동적으로 요청한다. 요청된 피드백의 특징과 얻어진 피드백이 프로파일을 조정하는데 이용되는 방식은 변화될 수 있다.
프로파일, 갱신, 텔레비젼 프로그램 추천기, 시청 이력

Description

사용자 프로파일의 선택적 갱신을 위한 방법 및 장치{Method and apparatus for selective updating of a user profile}
본 발명은 텔레비젼 프로그래밍의 추천들과 같이 사용자에게 추천들을 하는 방법 및 장치에 관한 것이며, 특히, 그러한 추천들을 생성하는데 이용되는 사용자 프로파일들을 선택적으로 갱신하는 기법들에 관한 것이다.
텔레비젼 시청자들이 이용 가능한 채널들의 수가 증가함에 따라, 그러한 채널들에 이용 가능한 프로그래밍 콘텐츠의 다양성과 함께, 텔레비젼 시청자들이 관심 있는 텔레비젼 프로그램들을 식별하는 시도가 증가하게 되었다. 역사적으로, 텔레비젼 시청자들은 인쇄된 텔레비젼 프로그램 가이드들을 분석함으로써 관심 있는 텔레비젼 프로그램들을 식별하였다. 통상적으로, 그러한 인쇄된 텔레비젼 프로그램 가이드들은 시간 및 날짜, 채널 및 제목에 의해 이용 가능한 텔레비젼 프로그램들을 나열하는 격자모양들이 포함되었다. 텔레비젼 프로그램들의 수가 증가함에 따라, 이러한 인쇄된 가이드들을 이용하여 원하는 텔레비젼 프로그램들을 효율적으로 식별하기가 점점 어렵게 되었다.
최근, 텔레비젼 프로그램 가이드들은 흔히, 전자 프로그램 가이드들(EPGs : electronic program guides)이라 불리는 전자 포맷으로 이용 가능하게 되었다. 인쇄된 텔레비젼 프로그램 가이드들과 같이, EPGs는 시간 및 날짜, 채널 및 제목에 의해 이용 가능한 텔레비젼 프로그램들을 나열하는 격자모양들을 포함한다. 그러나, 일부 EPGs는 텔레비젼 시청자들이 개인화된 선호들에 따라 이용 가능한 텔레비젼 프로그램들을 분류하거나 검색하도록 허용한다. 부가하여, EPGs는 이용 가능한 텔레비젼 프로그램들의 스크린상 표시(on-screen presentation)를 허용한다.
EPGs는 시청자들이 종래의 인쇄된 가이드들보다 효율적으로 원하는 프로그램들을 식별하도록 허용하는 반면, 그것들은 다수의 제한들을 받는데, 제한들을 극복하는 경우, 원하는 프로그램들을 식별하도록 시청자들의 능력을 더 향상시킬 수 있다. 예를 들면, 많은 시청자들은 액션 프로그램들 또는 스포츠 프로그램들과 같은 어떤 프로그램의 카테고리들에 대하여 특정 선호 성향 또는 반성향을 가지고 있다. 따라서, 시청자 선호들을 EPGs에 적용하여 특정 시청자가 관심 가질 수 있는 추천된 프로그램들의 세트를 얻을 수 있다.
따라서, 다수의 도구들이 텔레비젼 프로그래밍을 추천하도록 제안되어 왔다. 예를 들어, 캘리포니아 서니베일의 Tivo Inc.의 상용화된 Tivo™ 시스템은 시청자들이 "Thumbs Up and Thumbs Down" 특징을 이용하여 쇼들(shows)을 평가하도록 허용하고 그에 따라 시청자가 각각 좋아하고 싫어하는 프로그램들을 표시한다. 그러므로, TiVo 수신기는 각 시청자에게 맞추어진 추천들을 만들기 위해, 기록된 시청자 선호들을 EPG와 같은 수신된 프로그램 데이터와 매칭시킨다.
암시적 텔레비젼 프로그램 추천기들(implicit television program recommenders)은 눈에 띄지 않는 방식으로(in a non-obtrusive manner), 시청자의 시청 이력으로부터 유도된 정보를 기초로 하여 텔레비젼 프로그램 추천들을 생성한다. 도 1은 종래의 암시적 텔레비젼 프로그램 추천기(160)를 이용하여 시청자 프로파일(140)의 생성을 설명한 것이다. 암시적 시청자 프로파일(140)은 각 프로그램을 주어진 시청자가 시청한 것인지 아닌지를 표시하는 시청 이력(125)으로부터 유도된다. 도 1에 도시된 바와 같이, 시청자의 선호들을 특징짓는 추론된 규칙들(inferred rules)의 세트를 포함하는 암시적 시청자 프로파일(140)을 유도하기 위해, 암시적 텔레비젼 프로그램 추천기(160)는 알려진 방식으로 시청 이력(125)을 프로세스한다. 따라서, 암시적 텔레비젼 프로그램 추천기(160)는 시청자가 시청했거나 시청하지 않은 프로그램들의 세트에 기초하여 시청자의 시청 습관들을 유도하도록 시도한다.
한편, 명시적 텔레비젼 프로그램 추천기들은 시청자 프로파일들을 유도하고 추천들을 생성하기 위해 제목, 장르, 배우들, 채널, 및 날짜/시간과 같은 프로그램 특징들에 대한 그들의 선호들에 대해 시청자들에게 명시적으로 질문한다. 도 2는 종래의 명시적 텔레비젼 프로그램 추천기(260)를 이용한 시청자 프로파일(240)의 생성을 설명한 것이다. 명시적 시청자 프로파일(240)은, 각 프로그램 특징들을 주어진 시청자가 시청한 것인지 아닌지를 표시하며, 예를 들어, "몹시 싫어한다(hates)"와 "몹시 좋아한다(loves)" 사이의 관심의 다양한 레벨들에 맵핑되는 숫자의 등급으로 각 프로그램 특징들에 대한 평가를 제공하는 시청자 조사(225)로부터 생성된다. 도 2에서 도시된 바와 같이, 시청자의 선호들을 실행하는 규칙들의 세트를 포함하는 명시적 시청자 프로파일(240)을 생성하기 위해, 명시적 텔레비젼 프로그램 추천기(260)는 알려진 방식으로 시청자 조사(225)를 프로세스한다.
이러한 텔레비젼 프로그램 추천기들은 주어진 시청자에게 관심 있을 것 같은 프로그램들을 식별하는 반면, 그것들은 다수의 제한들을 받으며, 극복하게 되면 생성된 프로그램 추천들의 품질을 더 향상시킬 수 있다. 예를 들면, 명시적 텔레비젼 프로그램 추천기들은 대체적으로 시청자의 진전된 선호들에 적응시키지 않는다. 오히려, 생성된 프로그램 추천들은 정적 조사 응답들(static survey responses)에 기초된다. 부가하여, 이해를 위해, 명시적 텔레비젼 프로그램 추천기들은 각 사용자가 매우 상세한 조사에 응답할 것을 요구한다. 예를 들면, "장르(genre)" 특징에 대해 180개의 서로 다른 가능한 값들이 있고 사용자가 단지 그 또는 그녀의 "가장 좋아하는 다섯 개의 장르들(favorite five genres)"을 지정한다면, 다른 175개의 가능한 장르들에 대한 사용자들의 선호들에 대해 정보가 얻어지지 않는다. 유사하게, 암시적 텔레비젼 프로그램 추천기들은 종종, 시청자가 쉽게 명시적으로 식별할 수 있는 시청자의 시청 습관들에 대해 부적당한 가정들을 한다.
따라서, 추천들을 생성하는데 이용되는 사용자 프로파일들을 갱신하는 방법 및 장치가 필요하다.
일반적으로, 주어진 사용자에 대한 하나 또는 그 이상의 프로파일들을 갱신하기 위해 사용자로부터 피드백을 선택적으로 얻는 텔레비젼 프로그래밍 추천기가 개시되어 있다. 이전에 얻어진 암시적 및 명시적 선호들은 암시적 및 명시적 선호들을 더 갱신하고 정제(refine)하기 위해 피드백 정보의 수집에 선택적으로 집중시키는데 이용된다. 본 발명은 얻어진 정보의 값들을 최대화하고 텔레비젼 프로그래밍 추천기의 실행을 향상시키는 방식으로 사용자로부터 피드백을 얻는다. 부가하여, 본 발명은 피드백 질문(feedback query)의 눈에 띄는 성질(obtrusive nature)을 감소시킨다.
본 발명은 미리 규정된 기준(criteria)이 발생하는 즉시 사용자로부터 피드백을 자동적으로 요청한다. 예를 들면, 피드백은 (ⅰ) 시청 행동이 프로파일에 기록된 정보와 불일치하거나 생성된 프로그램 추천 스코어들과 불일치한 경우, (ⅱ) 중립적인 시청 스코어(포지티브도 아니고 네가티브도 아닌 추천)가 암시적 또는 명시적 프로그램 추천기들에 의해 생성되는 경우, (ⅲ) 상반하는 추천 스코어들이 암시적 및 명시적 프로그램 추천기들에 의해 생성되는 경우, 또는 (ⅳ) 어떤 앞서 말한 경우의 조합인 경우, 프로파일(들)을 갱신하도록 요청될 수 있다. 미리 규정된 기준은 피드백 정보에 대한 요청을 자동적으로 트리거하기 위해, 실시간(또는 오프라인)으로 생성된 추천 스코어들 및/또는 시청 행동을 비교할 수 있다.
부가하여, 본 발명은 요청된 피드백의 성질뿐 아니라 그러한 피드백이 프로파일(들)을 갱신하는데 이용될 수 있는 방법을 바꿀 수 있도록 허용한다. 한 구현에 있어서, 사용자는 (ⅰ) 프로파일(들)의 정보 또는 할당된 프로그램 추천 스코어와 불일치하다고 나타내는 시청된(또는 시청되지 않은), (ⅱ) 암시적 및/또는 명시적 프로그램 추천기들에 의해 중립적인 또는 상반하는 추천 스코어가 할당되는, 프로그램을 평가하도록 요청된다.
한 실시예에 있어서, 요청된 피드백은 사용자에 그후의 제공(presentation)을 위해 본 명세서에서는 "피드백 요청 리스트(feedback request list)"라 부르는 로그 파일에 저장된다. 피드백 제어 프로세스는 (ⅰ) 요청들의 눈에 띄는 성질을 최소화하고, (ⅱ) 얻어진 피드백 정보의 품질을 최대화하거나, 또는 (ⅲ) 앞서 말한 것의 조합인 것을 위해 주어진 피드백 요청 세션 동안 피드백 요청 리스트로부터 사용자에게 제공되는 피드백 요청들의 타이밍과 수를 조정한다.
표시된 피드백에 기초하여, 본 발명은 명시 또는 암시적 시청자 프로파일(또는 둘다)에서 얻어진 정보를 조정할 것인지, 어느 정도까지 조정해야할지의 여부를 결정한다. 피드백 요청에 응답하여 수신되는 사용자 공급된 프로그램 평가(user-supplied program rating)는 예를 들면, 사용자들의 프로그램을 좋아하거나 싫어하는 강도(strength)를 표시하는 스코어일 수 있다. 사용자 공급된 프로그램 평가는 사용자가 프로그램을 시청했던 것처럼 암시적 프로파일을 갱신하는데 이용될 수 있다. 부가하여, 사용자 공급된 프로그램 평가가 최소 문턱값을 초과하는 것과 같은 미리 규정된 기준을 만족하면, 프로그램 자체는 명시적 프로파일에 추가될 수 있다. 다른 변형에 있어서, 사용자는 피드백 요청을 트리거하는 명시적 프로파일(500)에서 어떤 상반하는 정보를 갱신하는 선택권(option)을 가질 수 있다.
본 발명의 보다 완전한 이해뿐만 아니라 본 발명의 다른 특징들 및 이점들은 다음의 상세한 설명과 도면들을 참조하여 얻을 수 있다.
도 1은 종래의 암시적 텔레비젼 프로그램 추천기를 이용하여 암시적 프로파일의 생성을 설명한 도면.
도 2는 종래의 명시적 텔레비젼 프로그램 추천기를 이용하여 명시적 프로파일의 생성을 설명한 도면.
도 3은 본 발명에 따른 텔레비젼 프로그램 추천기의 개략적 블록도.
도 4는 본 발명에 따른 텔레비젼 프로그램 추천기의 프로세스 흐름을 설명하는 구성도.
도 5는 도 3의 예시적인 명시적 시청자 프로파일을 설명하는 표.
도 6은 도 3의 예시적인 암시적 시청자 프로파일을 설명하는 표.
도 7은 도 3의 프로파일 영향 규칙들 데이터베이스로부터의 샘플 표.
도 8은 본 발명의 원리들을 구현하는 도 3의 선택적 프로파일 갱신 프로세스를 기술하는 흐름도.
도 9는 본 발명의 원리를 구현하는 도 3의 피드백 제어 프로세스를 기술하는 흐름도.
도 3은 본 발명에 따른 텔레비젼 프로그램 추천기(300)를 설명한 것이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 텔레비젼 프로그램 추천기(300)는 특정 시청자에게 관심있는 프로그램들을 식별하기 위해, 전자 프로그래밍 가이드(EPG : electronic programming guide)(310)에서 프로그램들의 각각을 평가한다. 추천된 프로그램들의 세트는 예를 들면, 잘 알려진 스크린상 표시 기법들(on-screen presentation techniques)을 이용하는 셋-톱 터미널/텔레비젼(도시되지 않음)을 이용하여, 시청자에게 제공될 수 있다. 본 발명이 텔레비젼 프로그래밍 추천들의 관계에서 본 명세서에서 설명된 반면, 본 발명은 시청 이력 또는 구입 이력과 같은 행동 이력에 기초되는 어떤 자동적으로 생성된 추천들에 적용될 수 있다.
도 4는 프로세스 관점으로부터 텔레비젼 프로그래밍 추천기(300)의 구성도를 제공한 것이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 예를 들면 텔레비젼 프로그램들의 날짜들 및 시청 시간들, 채널들, 배우들, 및 카테고리들(장르들)을 포함하는 다양한 프로그램 특징들에 대한 그들의 선호들을 평가하기 위해, 각 시청자는 명시적 프로파일 인터페이스(450)를 이용한다. 사용자 공급된 명시적 선호들은 명시적 프로파일(500)을 생성하는데 이용되며, 도 5에 관련하여 하기에 보다 논의된다. 명시적 프로파일(500)은 차례로, 명시적 프로그램 추천기(460)에 의해 알려진 방식으로 프로그램 추천 스코어들을 생성하는데 이용된다.
마찬가지로, 도 6과 관련하여 하기에 보다 기술되는 암시적 프로파일(600)은, 주어진 시청자가 각 프로그램 특징을 가진 프로그램들을 시청한 것인지 아닌지를 표시하는 시청 이력(430)으로부터 프로파일러(440)에 의해 유도된다. 시청 이력(430)은 사용자의 시청 행동을 모니터하는 셋-톱 터미널(425)로부터 얻어진다. 암시적 프로파일(600)은 차례로, 알려진 방식으로 암시적 프로그램 추천기(470)에 의해 프로그램 추천 스코어들을 생성하는데 이용된다.
본 발명의 하나의 특징에 따라, 텔레비젼 프로그램 추천기(300)는 주어진 사용자에 대한 암시적 또는 명시적 시청자 프로파일들(500, 600)(또는 둘다)을 갱신하기 위해 사용자로부터 피드백을 선택적으로 얻는다. 일반적으로, 이전 얻어진 암시적 및 명시적 선호들은 그러한 암시적 및 명시적 선호들을 갱신하기 위해 피드백 정보의 수집에 선택적으로 집중시키는데 이용된다. 따라서, 텔레비젼 프로그래밍 추천기(300)는 피드백 질문의 눈에 띄는 성질을 최소화하는 반면, 얻어진 정보의 값을 최대화하고 그에 따라 텔레비젼 프로그래밍 추천기(300)의 실행을 향상시키는 방식으로 사용자로부터 피드백을 얻을 수 있다.
한 구현에 있어서, 본 발명은, 지정된 이벤트들과 같은 미리 규정된 기준이 발생하는 즉시 사용자로부터 피드백을 자동적으로 요청하도록 행동하는 단계(475) 동안 도 7과 관련하여 하기에 기술되는 프로파일 영향 규칙들(700)을 이용한다. 도 7에 관련하여 하기에 기술되는 바와 같이, 설정된 프로파일 영향 규칙들(700)은 단계(480) 동안 사용자로부터 요청되는 피드백의 타이밍 및 성질을 결정할 수 있고, 단계(485) 동안 그러한 피드백이 프로파일(들)(500, 600)을 갱신하는데 어떻게 이용되어야 하는지를 결정할 수 있다. 표시된 피드백에 기초하여, 텔레비젼 프로그래밍 추천기(300)는 명시 또는 암시적 시청자 프로파일(500, 600)(또는 둘다)에서 포함된 정보를 조정할 것인지, 어느 정도까지 조정해야할지의 여부를 결정할 수 있다.
도 8 및 도 9에 관련하여 하기에 보다 기술되는 바와 같이, 단계(480) 동안 요청된 피드백은 적절한 피드백 트리거 조건을 검출하는 즉시 요청될 수 있거나, 피드백 요청은 요청들의 눈에 띄는 성질을 최소화하거나 얻어진 피드백 정보의 품질을 최대화하는(또는 둘다) 연속적인 프로세싱을 위해 피드백 요청 리스트(350)(도 3)에서 로그될 수 있다.
본 발명의 프로파일 영향 규칙들(700)은 예를 들어, (ⅰ) 시청 행동이 프로파일에 기록된 정보와 불일치하거나 생성된 프로그램 추천 스코어들과 불일치한 경우, (ⅱ) 중립적인 추천 스코어(포지티브도 아니고 네가티브도 아닌 추천)가 암시적 또는 명시적 프로그램 추천기들에 의해 생성되는 경우, (ⅲ) 상반하는 추천 스코어들이 암시적 및 명시적 프로그램 추천기들에 의해 생성되는 경우, 또는 (ⅳ) 어떤 앞서 말한 경우의 조합인 경우, 프로파일(들)(500, 600)을 갱신하기 위해 피드백을 요청할 수 있다. 예를 들면, 시청 행동은 예를 들어 (ⅰ) 프로파일(들)(500, 600)에 매칭되지 않는 특징들을 가진 프로그램을 시청한 경우, (ⅱ) 낮은 프로그램 추천 스코어가 할당된 프로그램을 시청한 경우, 또는 (ⅲ) 보다 낮은 프로그램 추천 스코어들을 수신한 하나 또는 그 이상의 프로그램(들)에 찬성하여 프로그램이 시청되지 않았지만 높은 프로그램 추천 스코어를 수신하는 경우에는, 프로파일 정보 또는 생성된 프로그램 추천 스코어들과 불일치할 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 일단 프로파일 영향 규칙들(700)이 설정되면, 프로파일 영향 규칙들은 하나 또는 그 이상의 프로파일 영향 규칙들(700)의 적응성(applicability)을 자동적으로 결정하기 위해, 단계(475) 동안 생성된 추천 스코어들 및/또는 시청 행동뿐만 아니라 다른 요인들과 실시간(또는 오프라인)으로 비교될 수 있다. 각 프로파일 영향 규칙(700)은 프로파일 영향 규칙이 시작되어야 하는 조건들을 지정하는 미리 결정된 기준과, 선택적으로 프로파일(들)에 영향을 주기 위해 요청되어야 하는 적절한 정보를 규정하는 피드백 요청 명령을 포함한다.
본 명세서에 기술된 설명적 실시예에서, 피드백 요청 명령은 사용자에게 (ⅰ) 프로파일(들)(500, 600)의 정보 또는 할당된 프로그램 추천 스코어들과 불일치하다고 나타내는 시청된(또는 시청되지 않은), 또는 (ⅱ) 암시적 및/또는 명시적 프로그램 추천기들에 의해 중립적인 또는 상반하는 추천 스코어들이 할당된, 프로그램을 평가하도록 요청한다. 피드백 요청은 프로그램에 할당된 프로그램 추천 스코어를 선택적으로 표시하고 프로그램 추천 스코어(예를 들면, 톱-N 기여 프로그램 특징들(top-N contributing program features))에 충분히 기여된 하나 또는 그 이상의 프로그램 특징들을 식별할 수 있다.
피드백 요청에 응답하여 수신되는 사용자 공급된 프로그램 평가는 예를 들면, 사용자의 프로그램을 좋아하거나 싫어하는 강도를 표시하는 스코어일 수 있다. 사용자 공급된 프로그램 평가는 사용자가 프로그램을 시청한 것처럼, 잘 알려진 방식으로 암시적 프로파일(600)을 갱신하는데 이용될 수 있다. 부가하여, 사용자 공급된 프로그램 평가가 최소 문턱값을 초과하는 것과 같은 미리 규정된 기준을 만족시키는 경우, 프로그램 자체는 명시적 프로파일(500)에 추가될 수 있다. 바꾸어 말하면, 입력은 {제목 = "program_name"이면 스코어 = 사용자 공급된 프로그램 평가로 할당된다}의 형태로 명시적 프로파일(500)에 추가될 수 있다. 다른 변형에 있어서, 사용자는 피드백 요청이 트리거된 명시적 프로파일(500)에서 어떤 상반하는 정보를 갱신하는 선택권을 가질 수 있다.
따라서, 도 3에 도시된 바와 같이, 텔레비젼 프로그래밍 추천기(300)는, 예를 들어 텔레비젼 프로그래밍 추천기(300)에 의해 축적된 피드백 요청들의 리스트를 포함하는 로그 파일일 수 있는 피드백 요청 리스트(350)를 포함한다. 부가하여, 텔레비젼 프로그래밍 추천기(300)는 명시적 시청자 프로파일(500), 암시적 시청자 프로파일(600)을 포함하고, 각각은 도면들 5 및 6에 관련하여 하기에 각각 보다 기술되며, 그리고 프로파일 영향 규칙들을 포함하는 프로파일 영향 규칙 데이터베이스(700)를 포함하며, 도 7에 관련하여 하기에 보다 기술된다.
부가하여, 선택적 프로파일 갱신 프로세스(800) 및 피드백 제어 프로세스(900)는 도 8 및 도 9에 관련하여 하기에 각각 보다 기술된다. 일반적으로 선택적 프로파일 갱신 프로세스(800)는 프로파일 영향 규칙들(700)을 예를 들어, 생성된 추천 스코어들 및/또는 시청 행동과 비교하고, 주어진 프로파일 영향 규칙(700)이 트리거될 때 적절한 피드백 요청을 가진 피드백 요청 리스트(350)를 위치시킨다. 피드백 제어 프로세스(900)는 요청들의 눈에 띄는 성질을 최소화하거나 얻어진 피드백 정보의 품질을 최대화하기 위해(또는 둘다) 주어진 피드백 세션 동안 피드백 요청 리스트(350)로부터 사용자에게 제공되는 피드백 요청들의 타이밍 및 범위를 조정한다.
텔레비젼 프로그램 추천기(300)는 중앙 처리 장치(CPU)와 같은 프로세서(315), 및 RAM 및 ROM과 같은 메모리(320)를 포함하는 개인 컴퓨터 또는 워크스테이션과 같은 어떤 계산하는 디바이스로서 구현될 수 있다. 부가하여, 텔레비젼 프로그래밍 추천기(300)는 본 발명의 특징들 및 기능들을 실행하기 위하여 본 명세서에서 변형된 바와 같이, 캘리포니아 써니베일의 Tivo Inc.로부터 상용화된 Tivo TM 시스템과 같은 어떤 이용 가능한 텔레비젼 프로그램 추천기로서 구현될 수 있거나, 또는 제목이 "결정 트리들을 이용한 텔레비젼 프로그래밍을 추천하는 방법 및 장치(Method and Apparatus for Recommending Television Programming Using Decision Trees)"(대리인 문서번호 700772)인 1999년 12월 17일 출원된 미국 특허 출원 일련 번호 09/466,406, 제목이 "베이시안 TV 쇼 추천기(Bayesian TV Show Recommender)"(대리인 문서번호 700690)인 2000년 2월 4일에 출원된 미국 특허 출원 일련 번호 09/498,271, 및 제목이 "세방향 미디어 추천 방법 및 시스템(Three-Way Media Recommendation Method and System)"(대리인 문서번호 700913)인 2000년 7월 27일에 출원된 미국 특허 출원 일련 번호 09/627,139에 개시된 텔레비젼 프로그램 추천기들, 또는 그것의 어떤 조합들로 구현될 수 있다.
도 5는 예시적인 명시적 시청자 프로파일(500)을 설명하는 표이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 명시적 시청자 프로파일(500)은 서로 다른 프로그램 특징에 각각 연관된 복수의 기록들(505 내지 513)을 포함한다. 부가하여, 열(column)(540)에 나열된 각 특징에 대해, 시청자 프로파일(500)은 대응하는 특징에서 시청자의 관심의 상대적 레벨을 표시하는 숫자 표시를 열(550)에 제공한다. 하기에 논의되는 바와 같이, 도 5에 기재된 설명적인 명시적 시청자 프로파일(500)에서, 1("몹시 싫어하다(hate)")과 7("몹시 좋아한다(love)") 사이의 숫자의 등급이 이용된다. 예를 들어, 도 5에 기재된 명시적 시청자 프로파일(500)은 스포츠 채널의 프로그래밍뿐만 아니라 늦은 오후 프로그래밍을 특히 즐기는 사용자를 표시하는 숫자 표시들을 가진다.
예시적인 실시예에 있어서, 명시적 시청자 프로파일(500)에서 숫자의 표시는 다음과 같은 세기의 등급을 포함한다:
Figure 112002025102668-pct00001
도 6은 상기 논의된 명시적 시청자 프로파일(500)과 동일한 시청자에 대응하는 예시적인 암시적 시청자 프로파일(600)을 설명하는 표이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 암시적 시청자 프로파일(600)은 서로 다른 프로그램 특징과 각각 연관된 복수의 기록들(605 내지 613)을 포함한다. 부가하여, 열(640)에 나열된 각 특징에 대하여, 암시적 시청자 프로파일(600)은 각각 열들(645 및 650)에 알려진 방식으로 시청자가 각각의 특징들을 가지는 프로그램들을 각각 시청했고 시청하지 않은, 횟수(the number of times)를 표시하는 대응하는 포지티브 및 네가티브 카운트들을 제공한다. 각 포지티브 및 네가티브 프로그램 예(즉, 시청한 프로그램 및 시청하지 않은 프로그램)에 대해, 다수의 프로그램 특징들은 사용자 프로파일(600)에 분류된다. 예를 들면, 주어진 시청자가 늦은 오후에 채널 2에서 주어진 스포츠 프로그램을 10번을 보면, 암시적 시청자 프로파일(600)의 이들 특징들과 연관된 포지티브 카운트들이 10으로 증가될 것이고, 네가티브 카운트들은 0(영)이 될 것이다. 암시적 시청자 프로파일(600)이 사용자의 시청 이력에 기초되기 때문에, 프로파일(500)에 포함된 데이터는 시청 이력이 커지는 것과 같이, 시간에 걸쳐 개정된다(revised).
도 7은 프로파일 영향 기준을 시작하는 미리 규정된 기준이 만족되면, 동적으로 사용자 피드백을 얻고 프로파일(들)(500, 600)을 조정하는 프로파일 영향 규칙들의 각각을 기록하는 프로파일 영향 규칙 데이터베이스(700)의 예시적인 표를 설명한 것이다. 각 프로파일 영향 규칙(700)은 프로파일 영향 규칙이 시작되어야 하는 조건들을 지정하는 미리 규정된 기준과, 선택적으로, 프로파일(들)에 영향을 주기 위해 요청되어야 하는 적절한 피드백을 규정하는 피드백 요청 명령을 포함할 수 있다. 설명적 실시예에 있어서, 디폴트 피드백 요청은 (ⅰ) 프로파일(들)(500, 600)의 정보 또는 할당된 프로그램 추천 스코어와 불일치하다고 나타내는 시청된(또는 시청되지 않은), (ⅱ) 암시적 및/또는 명시적 프로그램 추천기들에 의해 중립적인 또는 상반하는 추천 스코어가 할당된, 프로그램을 평가하도록 사용자에게 질문한다. 피드백 요청은 프로그램에 할당된 프로그램 추천 스코어를 선택적으로 표시하고 프로그램 추천 스코어(예를 들면, 톱-N 기여 프로그램 특징들)에 충분히 기여된 하나 또는 그 이상의 프로그램 특징들을 식별한다.
도 7에 도시된 바와 같이, 예시적인 프로파일 영향 규칙 데이터베이스(700)는 서로 다른 프로파일 영향 규칙과 각각 연관된 기록들(705-709)과 같은 복수의 기록들을 유지한다. 각 프로파일 영향 규칙에 대해, 프로파일 영향 규칙 데이터베이스(700)는 필드(750)에서 규칙 기준을 식별한다. 프로파일 영향 규칙 데이터베이스(700)의 다른 변형에서, 부가적 필드(도시되지 않음)는 주어진 만족된 규칙이 구현되어야 하는 대응하는 피드백 요청을 기록하도록 포함될 수 있다.
도 8은 본 발명의 원리들을 구현하는 선택적 프로파일 갱신 프로세스(800)를 설명한 흐름도이다. 이전 설명된 바와 같이, 텔레비젼 프로그래밍 추천기(300)는 시청 행동과 생성된 추천 스코어들을 모니터하고, 어떤 프로파일 영향 규칙과 연관된 미리 규정된 기준이 만족되는지를 결정하기 위해 선택적 프로파일 갱신 프로세스(800)를 실행한다. 이전 설명된 바와 같이, 각 프로파일 영향 규칙은 (ⅰ) 프로파일 영향 규칙이 시작되어야 하는 조건들을 지정하는 미리 규정된 기준, 및 (ⅱ) 프로파일(들)에 영향을 주기 위해 구현되어야 하는 적절한 응답을 규정하는 프로파일 피드백 요청 명령을 포함할 수 있다. 피드백 요청 명령은 사용자로부터 피드백을 얻는 질문(프로파일(들)(500, 600)에서 정보를 조정하는데 차례로 이용될 수 있다), 또는 프로파일(들)(500, 600)에서 정보에 대한 적절한 조정일 수 있다. 따라서, 일단 주어진 프로파일 영향 규칙의 미리 규정된 기준이 만족되면, 선택적 프로파일 갱신 프로세스(800)는 원하는 방식으로 프로파일(들)에 영향을 주기 위해 대응하는 프로파일 피드백 요청 명령을 실행할 것이다.
따라서, 도 8에 도시된 바와 같이, 선택적 프로파일 갱신 프로세스(800)는 단계(805) 동안 프로파일 영향 규칙 데이터베이스(700)에서 프로파일 영향 규칙들을 처음으로 저장한다. 이전 설명된 바와 같이, 프로파일 영향 규칙들은 미리 규정된 기준이 발생하는 즉시 사용자로부터 피드백을 자동적으로 요청하도록 행동할 수 있다.
부가하여, 선택적 프로파일 갱신 프로세스(800)는 단계(810) 동안 시청 행동 및/또는 생성된 추천 스코어들을 수신한다. 그후, 선택적 프로파일 갱신 프로세스(800)는 단계(815) 동안 수신된 시청 행동 및/또는 생성된 추천 스코어 데이터를 프로파일 영향 규칙 데이터베이스(700)에 기록된 프로파일 영향 규칙들 기준과 비교한다. 단계(815) 동안 실행된 비교가 주기적으로, 연속적으로 또는 불규칙한 간격들로 실행될 수 있음을 주의한다.
적어도 하나의 프로파일 영향 규칙에 대한 미리 규정된 기준이 만족되는지를 결정하기 위해 단계(820) 동안 테스트가 실행된다. 단계(820) 동안 적어도 하나의 프로파일 영향 규칙에 대한 미리 규정된 기준이 만족되지 않는 것으로 결정되면, 프로그램 제어는 상기 기술된 방식으로 수신된 시청 행동 및/또는 생성된 추천 스코어 데이터를 계속 평가하기 위해 단계(815)로 리턴된다.
그러나, 단계(820) 동안 적어도 하나의 프로파일 영향 규칙에 대한 미리 규정된 기준이 만족되는 것으로 결정되면, 단계(825) 동안 대응하는 피드백 요청을 포함하는 피드백 요청 리스트(350)에서 입력이 생성된다. 도 9에 관련하여 더 하기에 보다 기술되는 바와 같이, 피드백 요청들이 피드백 요청 리스트(350)로부터 사용자에게 제공되고 피드백 요청들의 수가 주어진 피드백 세션 동안 사용자에게 제공되는 주파수는 요청들의 눈에 띄는 성질을 최소화하거나 또는 얻어진 피드백 정보의 품질을 최대화하도록(또는 둘다) 제어될 수 있다.
예를 들어, 설명적 실시예에서, 디폴트 피드백 요청 명령은 (ⅰ) 프로파일(들)(500, 600)의 정보 또는 할당된 프로그램 추천 스코어와 불일치하다고 나타내는 시청된(또는 시청되지 않은), (ⅱ) 암시적 및/또는 명시적 프로그램 추천기들에 의해 중립적인 또는 상반하는 추천 스코어가 할당된, 프로그램을 평가하도록 사용자에게 질문한다. 피드백 요청은 프로그램에 할당된 프로그램 추천 스코어를 선택적으로 표시하고 프로그램 추천 스코어(예를 들면, 톱-N 기여 프로그램 특징들)에 충분히 기여된 하나 또는 그 이상의 프로그램 특징들을 식별한다.
피드백 요청들의 타이밍 및 범위
상기 설명된 바와 같이, 피드백 요청들이 피드백 요청 리스트(350)로부터 사용자에게 제공되고 피드백 요청들의 수가 주어진 피드백 세션 동안 사용자에게 제공되는 주파수는 요청들의 눈에 띄는 성질을 최소화하거나 또는 얻어진 피드백 정보의 품질을 최대화하도록(또는 둘다) 제어될 수 있다.
도 9는 주어진 피드백 세션 동안 요청들의 눈에 띄는 성질을 최소화하거나 또는 얻어진 피드백 정보의 품질을 최대화하기 위해(또는 둘다) 피드백 요청 리스트(350)로부터 사용자에게 제공되는 피드백 요청들의 타이밍 및 범위를 조정하는 예시적인 피드백 제어 프로세스(900)를 설명하는 흐름도이다. 부가하여, 피드백 제어 프로세스(900)는 각 피드백 세션에 반응하는 사용자로부터 학습함으로써 그 현재의 지식을 향상시킬 수 있다. 하기에 논의되는 바와 같이, 피드백 제어 프로세스(900)는 상황 규정 파라미터들(situation-defining parameters)에 기초하여 피드백 요청들의 타이밍 및 범위를 제어하는 다수의 규칙들을 이용할 수 있다.
규칙 및 연관된 상황 규정 파라미터들은 예를 들어, (ⅰ) 피드백이 요청되거나 또는 요청되지 않아야 할 특정 시간들 및 날짜들(times and days), (ⅱ) 주어진 피드백 요청 세션 동안 제공될 피드백 요청들의 수, (ⅲ) 각 피드백 요청 세션들의 지속기간(duration), 및 (ⅳ) 어떤 두 개의 피드백 요청 세션들(즉, 블랙아웃 시간 기간(blackout time period))이 구별되어야 하는 최소 시간을 지정할 수 있다. 피드백 수집 규칙들에서 시간들 및 날짜들은, 현재 또는 미래의 시간 또는 사용자가 디바이스를 켜는 다음 시간과 같은 이벤트에 대해 절대값들 또는 상대값들에 의해 지정될 수 있음을 주의한다.
하기에서 보다 기술되는 바와 같이, 피드백 수집 규칙들 및/또는 연관된 상황 규정 파라미터들은 예를 들면, 메뉴-구동 인터페이스(manu-driven interface)를 이용하는 사용자에 의해, 또는 인간-기계 상호작용들(human-machine interactions)의 전문가에 의해 지정될 수 있다. 또한, 피드백 수집 규칙들 및/또는 연관된 상황 규정 파라미터들은 미리 규정되거나 하기에 논의되는 바와 같이 동적으로 결정될 수 있다. 일반적으로, 피드백 수집 규칙들 및/또는 연관된 상황 규정 파라미터들은 인간 참가자들을 가장 허용할 수 있고(tolerable) 시간에 걸쳐 좋은 피드백 정보를 가장 많이 생산할 것 같은 상호작용들을 만드는 연구(research)에 의해 통지되어야 한다.
더욱이, 텔레비젼 프로그래밍 추천기(300)는, 예를 들어, 피드백 수집 프로세스에 대한 사용자의 반응에 응답하여 시간에 걸쳐 변경될 수 있는 사용자 테스팅 연구(user testing research)에 기초하여 상황 규정 변수들에 대한 디폴트 값들로 초기화될 수 있다.
도 9에 도시된 바와 같이, 피드백 제어 프로세스(900)는 단계(910) 동안 피드백 요청 리스트(350)에서 프로세스되는 현재 어떤 피드백 요청들이 있는지를 처음 결정한다. 단계(910) 동안 피드백 요청 리스트(350)에서 현재 프로세스되는 피드백 요청들이 없는 것으로 결정되면, 프로그램 제어는 종료된다. 그러나, 단계(910) 동안 피드백 요청 리스트(350)에서 피드백 요청들이 있는 것으로 결정되면, 피드백 제어 프로세스(900)는 단계(920) 동안 각 피드백 요청을 시작할 시간을 계산한다.
예를 들어, 계산된 시간은 일반적으로 프로파일들(500, 600)과 연관된 사용자(들)의 존재(presence)를 조건으로 삼을 수 있다. 사용자의 존재는, 예를 들면, 카메라들 또는 열 센서기들 또는 디바이스가 켜질 때 사용자가 존재한다는 추론(inference)과 같은 잘 알려진 상황 인식 방법들(situation-awareness methods)을 이용하여 결정될 수 있다.
부가하여, 각 피드백 요청 세션에 포함되는 요청들의 수가 단계(930) 동안 결정된다. 세션에 포함되는 요청들의 수 각각이 시간에 의해 변화될 수 있는 피드백 요청 리스트(350)의 요청들의 수를 초과하면, 피드백 요청들은 단계(940) 동안 우선된다.
피드백 요청 세션을 시작할 시간인지를 결정하기 위해 단계(950) 동안 테스트가 실행된다. 단계(950) 동안 피드백 요청 세션을 시작할 시간이 아닌 것으로 결정되면, 프로그램 제어는 표시된 시간까지 단계(950)로 리턴된다.
그러나, 단계(950) 동안 피드백 요청 세션을 시작할 시간으로 결정되면, 피드백 요청은 단계(960) 동안 시작된다. 사용자에게 피드백에 대해 질문하지 않는 것을 표시하는 플래그와 같은 다른 상황 규정 변수들 및 요청된 피드백은 단계(970) 동안 수집되는데, 예를 들면, 다른 사람들이 방에 있을 때, 또는 사용자가 전화를 받고 있을 때이다.
최종적으로, 피드백 관리 규칙들은 단계(980) 동안 새로운 상황 규정 변수들 로 갱신되고, 적절한 사용자 프로파일(들)(500, 600)은 단계(990) 동안 얻어진 피드백으로 갱신된다. 적절한 사용자 프로파일(들)(500, 600)은, 예를 들면, 본 발명의 양수인으로 양도되고 본 명세서에 참조로 포함된 제목이 "세방향 미디어 추천 방법 및 시스템(Three-Way Media Recommendation Method and System)"(대리인 문서번호 700913)인 2000년 7월 27일에 출원된 미국 특허 출원 일련 번호 09/627,139에 개시된 기법들에 따라 갱신될 수 있음을 주의한다.
이전 설명한 바와 같이, 피드백 제어 프로세스(900)에 의해 피드백 요청들의 타이밍 및 범위를 결정하는데 이용된 상황 규정 변수들은 미리 규정될 수 있거나, 동적으로 결정될 수 있다. 한 구현에 있어서, 텔레비젼 프로그래밍 추천기(300)는 디폴트값으로 시작될 수 있거나 또는 얼마나 자주 피드백 요청 세션이 스케줄 되어야 하는지와 각 피드백 요청 세션 동안 사용자가 프로세스하기 원하는 피드백 요청들이 얼마나 많은지를 표시하는 사용자 지정된 값들(user-specified values)로 시작될 수 있다.
그후, 텔레비젼 프로그래밍 추천기(300)는 시행착오 프로세스를 초기값들을 정제하는데 이용할 수 있다. 이러한 접근으로, 상황 규정 파라미터들은 학습할 필요가 있는 어떤 확률 분포를 가진 랜덤 변수들로 간주될 수 있거나, 그것들은 신뢰 가중치들(confidence weightings)을 갖는 퍼지 함수들(fuzzy functions)로 간주될 수 있다.
예를 들면, 피드백 세션 동안 얼마나 많은 쇼들을 제공해야 하는지를 결정하기 위해, 디폴트 위치는 10의 평균과 ±5의 범위를 가진 정규적으로 분포된 랜덤 변수로서 이 값을 다룰 수 있다. 각 피드백 요청 세션 동안, 랜덤 수는 이 분포로부터 선택될 것이고 피드백 요청들의 그 수는 사용자에게 제공될 것이다. 그 후, 피드백 요청 세션은 (ⅰ) 피드백에 대한 모든 요청들에 응답하고 나서 정지하는 방법, (ⅱ) 모든 요청들(어떤 요청들에 응답하는 거절을 포함)에 응답하기 전에 세션을 종료하는 방법, 또는 (ⅲ) 피드백에 대한 모든 요청들을 완료하고 나서 부가적 피드백 요청들을 요청하는 방법의 이들 세가지 방법 중의 하나로 사용자에 의해 종료될 수 있다. 결과가 무엇이든 간에, 사용자가 결정한 랜덤 변수의 관측된 값은 축적될 수 있다. 시간에 걸쳐, 이들 축적된 값들은 특정 사용자의 허용오차를 보다 정확히 반영하는 새로운 확률 분포를 계산할 수 있다.
이들 수집된 관측들은 관측된 값이 수집되었을 때의 상황을 특성화하는 부가적 변수들을 수집함으로써 더 향상될 수 있다. 예를 들면, 날짜 및 시간이 기록된다(noted). 이것은 다변수 분포로서 쇼들의 수를 모델링하도록 허용한다. 이것을 이용하는 시스템은, 예를 들면, 사용자가 주(week)의 일정한 날들에 및/또는 일정한 기간들 동안 더욱 많은 피드백 요청들에 응답하고 싶어하는 것을 학습할 수 있다. 유사하게, 맞춰진 쇼(tuned-in show)의 장르가 또한 기록되면, 시스템은 뉴스가 방영될 때보다 시트콤이 방영될 때 사용자가 더 많이 피드백 요청들에 응답하고 싶어하는 것을 학습할 수 있다. 시스템은 또한 프로그램 제목을 알 수 있어서, 이 사용자가 대체로 주어진 프로그램의 시작에서가 아니라 끝에, 일반적으로 다른 프로그램들과 함께 하지 않고, 피드백을 공급하고 싶어한다는 것을 학습할 수 있다.
피드백 요청의 타이밍을 관리하는 파라미터들을 고려하여, 동일한 방법이 적용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 양수인으로 양도되고 본 명세서에 참조로 포함된 제목이 "멀티미디어 출력 디바이스의 자동 콘텐츠 향상을 위한 시스템 및 방법(System and Method for Automatic Content Enhancement of Multimedia Output Device)"인 2000년 3월 21일 출원된 미국 특허 출원 일련 번호 09/532,845에 개시된 그러한 기법들과 같이, 방송을 세그먼팅하는 기법이 이용되면, 시스템은 피드백 요청들이 쇼 방송동안 제공되는 경우 보다 잘 받아들여 지는 것 같은 것을 학습할 수 있다.
본 명세서에 도시되고 기술된 본 실시예들 및 변형들은 단지 본 발명의 원리들을 설명하기 위함이며, 다양한 변형들은 본 발명의 범위 및 정신에 벗어나지 않고 당업자들에 의해 구현될 수 있다.

Claims (8)

  1. 사용자 프로파일(500, 600)을 갱신하는 방법으로서,
    사용자의 선호들을 표시하는 상기 사용자 프로파일(500, 600)을 얻는 단계,
    상기 사용자 프로파일 내의 상기 선호들에 기초하여 추천 스코어들을 생성하는 단계,
    상기 추천 스코어들을 상기 사용자에 의해 이루어진 콘텐츠 항목 선택과 비교하는 단계, 및
    상기 선택이 상기 추천 스코어들과 불일치한 경우, 상기 사용자로부터 피드백 정보를 요청하는 단계를 포함하는, 상기 사용자 프로파일 갱신 방법에 있어서:
    상기 피드백 정보를 요청하는 단계는,
    상기 콘텐츠 항목이 선택될 때, (ⅰ) 시청 행동이 상기 생성된 추천 스코어들과 불일치하고, (ⅱ) 중립적인 추천 스코어가 암시적 또는 명시적 프로그램 추천기에 의해 생성되고, (ⅲ) 상반하는 추천 스코어들이 상기 암시적 및 명시적 프로그램 추천기들에 의해 생성되는 것 중 적어도 하나를 포함하는 미리 규정된 기준의 발생을 검출하고,
    콘텐츠 항목을 평가하도록 상기 사용자에게 요청함으로써, 상기 선택이 상기 추천 스코어들과 불일치한 경우에 상기 사용자로부터 피드백 정보를 요청하는 단계를 포함하고;
    상기 사용자 프로파일(500, 600)을 상기 피드백 정보로 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자 프로파일 갱신 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 피드백 정보를 요청하는 단계는, 피드백 요청을 로그 파일에 배치하는 단계, 및 후에 상기 사용자에게 상기 피드백 요청을 제공하는 단계를 더 포함하는, 사용자 프로파일 갱신 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 피드백 요청들은 상황 규정 파라미터(situation-defining parameter)에 기초하여 상기 피드백 요청을 제공하는 상기 단계 동안 피드백 요청 세션에서 제공되는, 사용자 프로파일 갱신 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 피드백 정보를 요청하는 단계는 상기 사용자 프로파일(500, 600) 내의 선호들과 불일치하다고 나타내는 선택된 콘텐츠 항목을 평가하도록 상기 사용자에게 요청하는 단계를 포함하는, 사용자 프로파일 갱신 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 피드백 정보를 요청하는 단계는 상기 사용자 프로파일(500, 600) 내의 선호들과 불일치하다고 나타내는 선택되지 않은 콘텐츠 항목을 평가하도록 상기 사용자에게 요청하는 단계를 포함하는, 사용자 프로파일 갱신 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 피드백 정보를 요청하는 단계는 두 개의 추천기들에 의해 불일치한 추천 스코어가 할당되는 콘텐츠 항목을 평가하도록 상기 사용자에게 요청하는 단계를 포함하는, 사용자 프로파일 갱신 방법.
  7. 사용자 프로파일(500, 600)을 갱신하는 시스템(300)으로서,
    컴퓨터 판독 가능한 코드 및 상기 사용자 프로파일(500, 600)을 저장하기 위한 메모리(320), 및
    상기 메모리(320)에 동작적으로 결합된 프로세서(315)를 포함하고,
    상기 프로세서(315)는,
    사용자의 선호들을 표시하는 상기 사용자 프로파일(500, 600)을 얻고,
    추천 스코어들을 상기 사용자에 의해 이루어진 콘텐츠 항목 선택과 비교하고,
    상기 선택이 상기 추천 스코어들과 불일치한 경우, 상기 사용자로부터 피드백 정보를 요청하도록 구성된, 상기 사용자 프로파일 갱신 시스템에 있어서:
    상기 프로세서는 상기 사용자 프로파일 내의 상기 선호들에 기초하여 추천 스코어들을 생성하도록 구성되고,
    상기 피드백 정보를 요청하는 것은,
    (ⅰ) 시청 행동이 상기 생성된 추천 스코어들과 불일치하고, (ⅱ) 중립적인 추천 스코어가 암시적 또는 명시적 프로그램 추천기에 의해 생성되고, (ⅲ) 상반하는 추천 스코어들이 상기 암시적 및 명시적 프로그램 추천기들에 의해 생성되는 것 중 적어도 하나를 포함하는 미리 규정된 기준의 발생을 검출하고,
    콘텐츠 항목을 평가하도록 상기 사용자에게 요청함으로써, 상기 콘텐츠 항목의 상기 선택이 상기 선호들과 불일치한 경우에 상기 사용자로부터 피드백 정보를 요청하는 것을 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 사용자 프로파일(500, 600)을 상기 피드백 정보로 갱신하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 사용자 프로파일 갱신 시스템.
  8. 사용자 프로파일(500, 600)을 갱신하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 매체로서, 컴퓨터 판독 가능한 코드를 포함하고, 상기 컴퓨터 판독 가능한 코드는 프로세서로 하여금 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 청구된 방법을 실행하게 하도록 동작하는, 컴퓨터 판독 가능한 매체.
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