KR101242664B1 - 재생목록들에 기초하여 사용자 프로파일을 발생시키기 위한 방법 및 디바이스 - Google Patents

재생목록들에 기초하여 사용자 프로파일을 발생시키기 위한 방법 및 디바이스 Download PDF

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윌헬무스 에프. 제이. 베르헤이그
아르나우트 엠. 디 모이
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

본 발명은 재생목록에 기초하여 사용자 프로파일을 발생시키기 위한 방법(및 대응하는 디바이스)에 관한 것이며, 상기 사용자 프로파일은 사용자의 재생목록들과 그들로부터 도출되는 특성들에 기초하여 발생된다. 이와 같이, 더 많은 재생목록들이 사용자 프로파일의 발생에서 고려되어 보다 신뢰성 있는 사용자 프로파일을 발생시킨다. 추가로, 과정(즉, 상기 방법)은 자동화되고 공지된 정보를 사용한다. 설명되는 특징들은 발생의 횟수, 재생목록의 생성 날짜, 및 하나 이상의 재생목록들에서 콘텐트 항목들(노래들, 비디오 등) 간의 관계이다.

Description

재생목록들에 기초하여 사용자 프로파일을 발생시키기 위한 방법 및 디바이스{Method and device for generating a user profile on the basis of playlists}
본 발명은 재생목록들의 세트를 얻은 매체 디바이스 상에서 사용자 프로파일을 발생시키는 방법에 관한 것이다.
또한, 본 발명의 다른 특징은 추천된 재생목록들의 발생에 관한 것이다.
본 발명은 또한 상기 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.
추가로, 본 발명은 상기 방법이 실행될 수 있는 매체 디바이스에 관한 것이다.
US 2002/0040326 호는 모바일 디바이스로의 다운로드를 위하여 카테고리화된 콘텐트 항목들을 선택하기 위해 제공되는 방법을 설명하고 있다. 상기 방법은 상기 모바일 디바이스상에서 콘텐트 항목들의 프리젠테이션, 재생, 및 영상 프리젠테이션(visual presentation)을 모니터링한다. 상기 콘텐트 항목들은 데이터 스트림으로서 상기 모바일 디바이스에 다운로드 가능한 임의의 매체 유형(예를 들면, MP3)의 항목들이다.
사용자들에게 콘텐트를 추천하기 위해, 예를 들면 대응하는 사용자 프로파일의 형태로, 사용자 선호들을 사용하는 것은 기술분야에 공지되어 있다. 상기 콘텐트는 노래, 영화 등일 수 있다. 상기 사용자 선호들 및 사용자 프로파일은 상기 사용자들이 그들에게 선호되는 기호의 콘텐트를 선택하거나 추천하는데 도움을 주기 위해 신속한 기능성 항목들이다. 특히, 인터넷, 방송 회사들, 레코드 회사들 및 영화산업이 예를 들면 인터넷상에서 MP3 파일들과 같은 다양한 콘텐트의 양을 엄청나게 지속적으로 증가시키기 때문에, 상기 선호들 및 사용자 프로파일은, 소프트웨어 툴로서 또는 예를 들면, CD 플레이어, 라디오, 개인용 컴퓨터 등의 매체 플레이어 상에서 부가된 기능으로서 적용될 때, 거대한 양의 이용 가능한 콘텐트 중에서 적절한 매체를 선택하는, 사용자의 시간 소모적인 일을 감소시킨다.
공지된 기술분야에서 사용자 선호들을 얻는 작업은 전형적으로 두 가지 접근법들, 즉, 1) 사용자에게 콘텐트를 평가할 것을 명시적으로 요청하는 접근법, 및/또는 2) 예를 들면, 콘텐트가 재생될 때 콘텐트의 실제 사용을 관찰하는 접근법을 사용하여 행해진다.
그러나, 단일 재생목록은 전형적으로 부분적인 관심사들을 나타내는데만 사용될 수 있는데, 예를 들면, 하나의 재생목록은 락 콘텐트에 대한 관심을 나타내고, 다른 재생목록은 오페라에 대한 관심과 같은 영화 콘텐트에 대한 관심을 나타내는 반면, 또 다른 매우 상이한 재생목록은 드라마 TV 방송 등에 대한 관심을 나타낸다. 즉, 단일 재생목록은 락 콘텐트, 오페라 영화들 및 드라마 TV 방송들 등과 같은 전용 콘텐트 영역에 대한 부분적인 사용자 관심을 위해 불완전하고 단지 부분적인 표현일 수 있다.
따라서, 단일 재생목록은 몇몇 그리고 다양한 콘텐트 영역들(실제로 소유자 및 사용자에 의해 선호됨)에 대한 폭넓은 사용자 관심들을 반드시 표현하거나 나타내지 못한다는 문제가 있다.
또한, 콘텐트의 사용을 관찰하는 작업은, 콘텐트를 재생하는 디바이스가 실제로 누가 이 콘텐트를 듣고 또는 보는지를 일반적으로 등록하지 않기 때문에 다소 신뢰할 수 없고, 또한 재생되고 있는 콘텐트에 대한 명시적인 순위평가(rating)를 요청하는 것은 사용자에 대해 (순위평가 응답을 제공하기 위한) 추가적인 시간-소모 부담을 부여하는 문제가 있다.
(예들로부터 알게 되는) 현재의 추천기들의 문제는 사용자에 의해 구성된 재생목록들을 효율적으로 분석하지 못한다는 것이다. 이 추천기들은 재생목록들이 특정 사용자에 의해 어떻게 행해지는지를 분석하지 못한다. 공지된 추천기들은 예를 들어, 최상의 10 항목들을 취하는, 너무 간단한 방식으로 재생목록으로 조합될 수 있는 개별 항목들을 추천한다.
따라서, 본 발명의 목적은 다양한 재생목록 양상들(aspects)에 대해 사용자의 선호들에 대한 정보를 포함하는, 신뢰성 있는 사용자 프로파일의 자동화된 발생을 제공하는 것이다. 다른 목적은 종래기술의 상술된 문제들을 해결하는 것이다. 본 발명의 다른 목적은 사용자 재생목록(들)에 기초하여 사용자 선호들을 결정하는 것이다.
이는 주어진 사용자에 속하는 적어도 하나의 재생목록을 포함하는 제 1 세트의 재생목록들을 자동으로 얻은 매체 디바이스 상에서 주어진 사용자에 대한 사용자 프로파일을 발생시키는 방법(및 대응하는 매체 디바이스)에 의해 실현되며, 상기 방법은:
- 상기 제 1 세트의 재생목록들을 분석하고 상기 재생목록의 속성들을(properties) 나타내는 다수의 재생목록 특성들(feature)을 도출하는 단계, 및
- 상기 분석된 제 1 세트의 재생목록들과 상기 도출된 재생목록 특성들에 기초하여 사용자 프로파일을 발생시키는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 유리한 실시예들은 종속항들에 정의되어 있다.
결과적으로 그리고 그 다음에, 발생된 신뢰성 있는 사용자 프로파일은, 가능하게는 선호하는 콘텐트의 후속 재생 이전에, 사용자가 주어진 매체 디바이스에서 선호하는 콘텐트를 선택 및/또는 추천하는데 도움을 주는 신속한 기능성 항목(quick functionality item)으로서 적용될 수 있다.
본 발명의 장점은, 더 많은 재생목록들과 이의 추가적인 특성들이 사용자 프로파일의 발생에 고려되어, 더 완전한 사용자 관심과 더 신뢰성 있는 사용자 프로파일을 형성하고 나타낸다는 것이다.
또한, 본 발명의 장점은, 처리(즉, 상기 방법)는 자동화되고 알려진 정보, 즉, 이미 얻은 재생목록을 사용한다는 것이다. 사용자들이 좋아하는 노래들 또는 다른 콘텐트의 재생목록들을 수동적으로 생성하기 위해 사용자들이 통상 많은 시간과 노력을 소비하기 때문에, 이들 재생목록들에 의해 제공되는 선호 정보는 아마도 고품질을 갖는다.
게다가, 상기 방법은 재생목록들을 자동으로 검색하는 매체 디바이스로 및/또는 소프트웨어 프로그램으로서 시스템에서 구현될 수 있다는 장점이 있다. 상기 시스템, 매체 디바이스 및/또는 프로그램은 이어 상기 사용자 프로파일을 발생시키기 위해 이들 재생목록들의 분석을 수행한다.
고려되는 점(aspect)은 바람직하게 하나 이상의 재생목록들에서 콘텐트 항목들(노래들, 비디오들 등) 간의 관계, 재생목록의 생성 날짜, 및 발생 횟수이다.
게다가, 상기 시스템, 매체 디바이스 및/또는 프로그램은, 예를 들면, 인터넷 상의 재생목록의 존재를 체크하거나, 또는 수동 생성 동안에 재생목록을 태그함으로써, 수동으로 생성된 재생목록들과 상업적인 재생목록들(즉, 앨범들) 사이를 구별할 수 있다.
본 발명의 추가적인 장점은 사용자들에 의한 프로파일링 노력들이 요구되지 않는다는 것이다.
본 발명의 추가적인 장점은, 정보 품질이 높고 기술분야에 공지된 재생 관찰들 보다 높은 것으로 기대되기 때문에, 이미 생성된 재생목록들이 사용된다는 것이다.
상기 컴퓨터 시스템 및 매체 디바이스 각각은 동일한 장점들을 제공하고 상기 방법과 관련하여 상술된 동일한 이유들로 동일한 문제(들)를 해결한다.
본 발명은 바람직한 실시예들과 관련하여 그리고 도면들을 참조하여 이하 더욱 상세하게 설명될 것이다.
도 1은 재생목록들을 갖는 매체 디바이스 상에서 사용자 프로파일을 발생시키는 방법을 도시한 도면.
도 2는 상기 사용자 프로파일 및 컴퓨터-판독가능한 매체를 발생시키고 적용하는 매체 디바이스를 도시한 도면.
도 1은 재생목록들을 갖는 매체 디바이스 상에서 사용자 프로파일을 발생시키는 방법을 도시한다. 상기 매체 디바이스는 쥬크박스, 셋톱-박스, TV, PC, DVD 플레이어, 라디오, VCR, 및/또는 재생목록으로부터의 콘텐트 및/또는 사용자 프로파일로부터 추천된 콘텐트가 재생될 수 있는 것일 수 있다.
재생목록은, 예를 들면, 정렬된 음악(노래들)의 리스트이다. 이는 또한 다른 콘텐트를 포함할 수 있거나, 대신에 영상(pictorial piece)(비디오)을 포함할 수 있다.
노래는 부착되거나 임베딩된 메타데이터를 갖는 오디오 단편(예를 들면, 노래에 대한 정보를 포함하는 헤더를 갖는 MP3 파일)이다.
이에 대응하여, 비디오는 부착되거나 임베딩된 대응하는 메타데이터(예를 들면, 비디오에 대한 다양한 정보를 포함하는 헤더를 갖는 MPEG 파일)를 갖는 영상 단편(예를 들면, MPEG 프레임들)으로 구성된다.
음악 메타데이터는 노래 특성들(song features)을 기술한다(describe). 전형적인 노래 특성들은,
- 노래 제목과 아티스트와 같은 명목상의 특성들,
- 장르, 템포 및 발행년도와 같은 단정적이거나 수치적인 특성들이다.
또한, 오디오 신호로부터 자동으로 추출된 저레벨 신호 특성들이 사용될 수 있다.
이에 대응하여, 비디오 영화에 대한 비디오 특성들을 나타내는 메타데이터가 유사하게 가능하다.
이하에서의 기재는 정렬된 노래들의 리스트를 포함하는 재생목록들에 주로 초점을 맞출 것이지만, 이 기재가 정렬된(ordered) 비디오들, 사진들 등의 리스트를 포함하는 재생목록들을 또한 포함하도록 의도된다는 것을 유의해야 한다.
짧은 재생목록은 다음과 같을 수 있다.
인덱스 ID 제목 아티스트 장르 템포(bpm) 발행년도
1 123 The Winner 아바 팝 124 1979
Takes It All
2 435 The Sign 에이스 오브 베이스 팝 110 1993
3 453 Black Velvet 알라나 밀레스 락 91 1990
4 256 The Final 유럽 락 132 1986
Countdown
5 129 Summer of '69 브라이언 아담스 락 140 1984
대응하는 인덱스들, ID들, 제목들, 아티스트들, 장르들, 템포, 발행년도들 등은 영화 또는 영화-클립들 등을 포함하는 재생목록들에 대해 논의될 수 있다.
이 방법이 적용되기 전에, 재생목록들(즉, 제 2 세트의 재생목록들)은 이미 얻어지고 매체 디바이스에 있다고 가정한다. 그러나, 이들 재생목록들(상기 제 2 세트의 재생목록들)은 상이한 사용자들에 의해 얻어질 수 있고(첫번째 경우), 이는 주어진 단일 사용자(즉, 제 1 세트의 재생목록들)에 속하는 재생목록들이 결정되는 단계(100)에 대한 이유이다. 단일 사용자만이 재생목록들을 얻었다면(두번째 경우), 상기 제 1 세트의 재생목록들과 제 2 세트의 재생목록들은 동일할 것이고, 단계(100)는 불필요하다. 단계(100)에서, 특정 사용자의 재생목록들을 얻는 문제는 첫번째 경우와 두번째 경우 둘 다에서 해결된다.
단계(100)에서, 매체 디바이스는 상기 제 2 세트의 재생목록들 중에서 제 1 세트의 재생목록들을 검색할 것이다. 그 결과, 상기 제 1 세트의 재생목록들은 특정 사용자에게만 속한다. 상기 제 1 세트의 재생목록들은 하나 이상의 특정된 사용 디렉토리들 내의 그리고 이들로부터 파일들로서 분리될 수 있다. 즉, 이들 파일들(재생목록들)은 태그되고 (사용자의) 속성을 갖고 및/또는 특정 사용자만을 표시하는 다른 식별 정보를 갖는다.
하나 이상의 사용자가 원래 재생목록들을 얻었다면(첫번째 경우), 상기 제 1 세트의 재생목록들은 상기 제 2 세트의 재생목록들의 서브세트일 것이며, 모든 경우들에서, 상기 제 1 세트의 재생목록들은 특정 사용자에게만 속할 것이다.
상술된 바와 같이, 단계(100)는, 상기 제 2 세트의 재생목록들이 상기 제 1 세트의 재생목록들과 실제로 동일할 때, 즉 제 1 세트의 재생목록들과 제 2 세트의 재생목록들이 동일하고 유일한 생성자, 소유자 또는 사용자에게만 속할 때, 필요하지 않다. 이 경우에, 상기 제 1 세트의 재생목록들은 상기 매체 디바이스에 저장된 재생목록과 동일하여, 다른 세트들을 다룰 필요가 없다.
어떤 경우에서, 특정 사용자에 속하는 상기 얻은 제 1 세트의 재생목록으로, 방법은 단계(200)로 진행한다.
단계(200)에서, 상기 제 1 세트의 재생목록들이 분석된다. 분석은 이하 기재되는 다양한 방식들로 수행될 수 있다.
일반적으로, 사용자가 재생목록을 좋아하는지는,
1) 재생목록에서의 노래들,
2) 재생목록에서의 노래들의 조합과 재생목록에서의 변화, 및
3) 재생목록에서의 노래들의 순서에 의존한다.
재생목록에서의 노래들의 특성들에 기초하여, 개별 노래 보다는 전체 리스트의 속성들을 표현함으로써 재생목록 특성들이 구성될 수 있다. 예를 들면,
- 템포 변화(variance),
- 상이한 아티스트들의 수
또한, 노래 특성들에 기초하여, 재생목록(들)에서 발생하는 노래 변화들의 속성들을 나타내는 변화 특성들(transition features)이 구성될 수 있다. 예를 들면, 노래 1과 노래 2 간의 변화의 경우,
- 상대적인 템포 차: [템포(노래 2) - 템포(노래 1)] / 템포(노래 1)
- 장르 변화: 장르(노래 1) = 장르 (노래 2)이면 거짓, 그렇지 않으면, 참이 다.
다시 말해서, 분석의 결과는 재생목록들로부터 도출되는 다양한 매개변수들, 즉, 템포 변화, 상이한 아티스트들의 수, 상대적인 템포 차, 하나 이상의 선호하는 장르들, 장르 변화의 수, 참인 (두 개의 노래들 사이의) 특정 장르 변화, 거짓인 (두 개의 상이한 노래들 사이) 장르 변화, 및 노래들 간의 참과 거짓 장르 변화들의 수가 된다.
단계(300)에서, 상기 사용자 프로파일은 발생된다. 이는 상기 분석된 제 1 세트의 재생목록들과 이들의 실제 응용, 즉, 실제 사용에 기초한다. 사용자 프로파일의 발생은 이하 기재되는 다양한 방식들로 수행될 수 있다.
재생목록 또는 재생목록들에 대한 사용자의 선호(흥미)는 노래 특성들, 재생목록 특성들과 변화 특성들 측면에서 표현될 수 있다.
사용자 프로파일은 바람직하게 사용자가 좋아하거나 싫어하는 노래들, 변화들, 및 재생목록들의 예들을 포함하고, 따라서 이 방법의 단계에서의 발생에서의 사용자 프로파일은 사용자가 좋아하거나 싫어하는 노래들, 변화들, 및 재생목록들의 예들로 구성된다. 예는 선호 클래스 "+"(즉, 좋아함)에 또는 선호 클래스 "-"(즉, 싫어함)에 속한다. 대안적으로, 선호 범위는, 예를 들면, 1 내지 5 스케일로 사용될 수 있으며, 1은 "매우 싫어함" 및 5는 "매우 좋아함"을 의미한다.
선호 예들은 사용자가 그의 재생목록들, 즉, 상기 제 1 세트의 재생목록들과, 사용하는 동안의 그 실제 적용에 대해 수행하거나 수행했던 편집과 재생 동작들로부터 얻어진다.
예를 들면, 재생목록의 적용은, 재생목록을 청취할 때 특정 노래를 건너뛸 수 있고, 이에 의해 사용자는 사실상 그의 사용자 프로파일에 추가되는 부정적인 노래 예(이 특정 노래를 싫어함)를 발생시킨다. (적용과 재생목록들의 사용의) 긍정적인 예들은 사용자에 의해 수동으로 생성되는 재생목록들로부터 얻어진다. 이들은 사용자가 선호하는 노래들과 변화들 및 사용자가 선호하는 변화의 레벨의 예들을 제공한다.
기본적으로, 사용자 프로파일은 따라서 3개의 수집들(collections), 즉,
- 사용자가 좋아하거나 싫어하는 노래들의 수집,
- 사용자가 좋아하거나 싫어하는 변화들의 수집, 및
- 사용자가 좋아하거나 싫어하는 재생목록들의 수집을 포함할 수 있다.
타임스탬프들은 사람의 노래 선호들이 시간에 걸쳐 변할 수 있기 때문에 선호 예들을 제거할 수 있도록 바람직하게 추가된다. 또한, 타임스탬프는 선호 예측에서 예들을 가중하는데 사용되며, 더 오래된 예들에게 더 낮은 가중치를 부여하고, 더 새로운 예들에게 더 높은 가중치를 부여한다. 예를 들면, 노래 예들의 수집의 단편(fragment)은 이와 같이, 즉,
노래-id 선호 클래스 타임스탬프
256 +(좋아함) 02-03-2003, 12:10
476 -(싫어함) 17-03-2003, 10:31
129 +(좋아함) 03-04-2003, 13:40 일 수 있다.
상기 노래-id는 이전에 정의된 "ID"에 대응한다.
3개의 수집들 각각의 요소들이 특성들을 갖기 때문에, 사용자의 선호들은 이들 특성들(일반화) 측면에서 표현될 수 있고, 새로운 재생목록에 대한 선호 예측이 행해질 수 있다.
예들의 수집들에 기초하여, 선호 클래스들의 특징들(characteristics)(긍정적 클래스 및 부정적 클래스)은, 예를 들면, 다음과 같이 통계를 결정함으로써 밝혀질 수 있다. 즉,
긍정적인 노래 예들:
장르: 록의 백분율 = 53
팝의 백분율 = 32
다른 것의 백분율 = 15
템포: 평균 = 80, 분산 = 32
발행년도: 평균 = 1985, 분산 = 21 등이다.
부정적인 노래 예들에 대한 대응하는 유사한 예들이 있다.
긍정적인 변화 예들:
장르 변화:
참의 백분율 = 37
거짓의 백분율 = 63
상대적인 템포 차: 평균 = 5, 분산 = 0.5 등이다.
이에 따라, 부정적인 변화 예들에 대한 유사한 예들이 있다.
긍정적인 재생목록 예들:
상이한 아티스트들의 수: 평균 = 10, 분산 = 7
템포 변화: 평균 = 20, 분산 = 14 등이다.
부정적인 변화 예들에 대한 대응하는 유사한 예들이 있다.
이와 같이, 사용자 프로파일은 재생목록들의 단정적인(categorical) 노래 메타데이터의 카운트들, 합계들 등 및/또는 백분율, 및 재생목록들의 수치적인 노래 메타데이터의 평균 및/또는 분산을 포함한다.
게다가, 확률적 접근법이 대신에 또는 상기와 관련하여 사용될 수 있으며, 평가 중인 재생목록의 특성 값들은 예들의 수집들에서 발생하는 특성 값들과 비교된다. 예를 들면, 사용자 프로파일에서 모든 긍정적인 노래 예들은 1980년대 발표된 노래들에 해당한다. 따라서, 새로운 재생목록의 노래가 발행년도 1958년이면, 이 노래는 이 특성을 고려하여 볼 때 매우 선호되지 않을 것이다. 1975년의 노래는 더 선호될 것이고 1985년의 노래는 매우 선호될 것이다.
선호 확률(가능성)은 재생목록 특성들에 대해서 뿐만 아니라, 재생목록에서의 모든 노래들과 변화들의 모든 특성들에 대해서 결정될 수 있다. (예를 들어, 가중된) 모든 이들 확률의 곱은 사용자가 선호하고 있는 재생목록의 전체 확률을 산출한다. 이 확률은 0 대 1 스케일로 선호 예측으로서 사용될 수 있다. 추천된 재생목록을 구성하기 위해, 이 예측이 최대인 재생목록을 구성하려고 한다. 다른 대안으로서, 베이스 분석 및 추천(Bayesian analysis and recommendation)이 사용될 수 있다. 베이스 분석/논리는 미래 확률/결과를 (더 양호하게) 예측하기 위해 이전의 확률/결과를 사용하는 것에 관한 것이다.
게다가, 이 예 수집들에서 발견된 특성 값들에 기초한 재생목록들에 대한 선호 예측들을 생성하는 다른(비확률적) 접근법들이 또한 가능하다. 또한, 다양한 선택들이 포함된 특성들에 대해 행해질 수 있다.
이들 특징들은 새로운 재생목록들에 대해 사용자의 선호를 예측하고 다음 단계에서 새로운 추천 재생목록들을 발생시키는데 사용될 요약된(condensed) 사용자 프로파일을 형성한다. 유사한 논의들 -노래들을 포함하는 재생목록들에 비해- 은 비디오들, 비디오 클립들 또는 다른 재생가능한 콘텐트 항목들을 포함하는 재생목록들에 대해 가능하며, 즉, 사용자 프로파일은 (비디오들 등에 관해) 사용자 프로파일의 후속하는 생성과 함께 또한 정렬된 비디오들의 리스트(비디오 클립들 또는 다른 재생가능한 콘텐트 항목들)를 포함하는 재생목록들의 분석에 기초할 수 있다.
위의 단계들의 결과로서, 사용자 프로파일이 형성되고, 이어 사용자가 선호하는 취향의 콘텐트 항목들(이용 가능하다면)을 선택하거나 추천하기 위해 신속한 기능성 항목(상기 매체 디바이스에서)으로서 그 사용자에게 적용될 수 있다. 그래서, 사용자 프로파일은, CD, DVD 등과 같은 컴퓨터-판독가능한 매체로부터, 사용자의 매체 디바이스에 미리 저장되어 있는, 예를 들어 인터넷 상에서 그리고 인터넷으로부터, 이용가능한 막대한 양의 콘텐트로부터 적절한 콘텐트 항목들을 선택하는 사용자의 일을 덜어준다.
다시 말해서, 콘텐트 항목들은, 이용 가능한 콘텐트 항목들이 사용자 프로파일로부터 추천되는 것과 근접하게 일치할 때, 자동적으로 생성된 사용자 프로파일에 기초하여 추천될 수 있다. 예를 들어, 동일하거나 가장 유사한 장르, 템포, 긍정적인 선호 클래스 등을 갖는 동일하거나 가장 유사한 콘텐트 항목들이 매체 디바이스 상에서 그리고 매체 디바이스로부터 이용 가능할 때 추천되어야 한다.
상기 방법은 추가적으로 단계(400)를 포함할 수 있다.
단계(400)에서, 추천된 재생목록들은 상기 사용자 프로파일에 기초하여 발생된다.
상술된 바와 같이, 상기 특징들은 요약된 사용자 프로파일을 형성한다. 이는 뒤에 새로운 재생목록들에 대한 사용자의 선호를 예측하고 새로운 추천 재생목록들을 발생시키기 위해 본 발명에 따라 사용될 수 있다.
이에 따라, 템포 분산(variance), 상대 템포 분산, 평균값들, 표준편차와 같은 통계 량들(measures)이 단계(300)의 사용자 발생 프로파일로부터 하나 이상의 추천된 재생목록들을 구성하거나 발생시키도록 적용될 수 있다. 그 결과, 새롭게 발생된 재생목록들은 단계(100 내지 300)에서 참조된 재생목록들과 동일한 구조를 가질 수 있다. 이와 같이, 다양성과 일관성(coherence)이 고려될 수 있다.
게다가, 다른 측면들, 특히 재생목록의 항목들 간의 변화들(transitions)이 고려될 수 있다.
다시 말해서, 현재의 단계에서 본 발명의 일면에 따르면, 최종 결과로서 추천된 재생목록들이 발생되도록 사용자 선호들(좋아함, 싫어함 등)로부터 알게 된다.
도 2는 사용자 프로파일을 발생시키고 적용하는 매체 디바이스 및 컴퓨터-판독가능한 매체를 도시한다. 이 매체 디바이스는 도 1의 방법을 구현한다. 참조번호(20)는 매체 디바이스를 가리키고, 참조번호(23)는 프로그램 코드로 구성된 상기 방법이 저장될 수 있는 컴퓨터-판독가능한 매체를 가리킨다.
매체 디바이스(20)는, 예를 들면, 쥬크박스, 셋톱 박스, TV, PC, (예를 들면, 휴대용) 하드 디스크 레코더, 고체 상태 디바이스(solid-state device), DVD 플레이어, 라디오, VCR 등일 수 있으며, 매체 디바이스(20)는 본 발명에 따라 발생된 사용자 프로파일 및 발생된 새로운 재생목록들을 이용할 수 있다. 더 도시된 것은 콘텐트 항목들, 예를 들면, 비디오들 또는 노래들 등을 제공하는 매체 제공기(21)이다. 참조번호(21)는 하나 이상의 매체 제공기를 가리킬 수 있다. 콘텐트 항목들은 TV 프로그램과 같은 라이브 콘텐트, 온 디멘드로 시청가능한 비디오, 인터넷에서 인터액티브 라이브 방송 TV, 인터넷 TV, 인터넷 사이트들, 영화, 라디오 방송들(예를 들면, 노래) 또는 시청될 수 있는 임의의 다른 콘텐트일 수 있고, 상기 콘텐트는 상기 매체 디바이스에서의 나중의 재생과 프리젠테이션에 적절한 데이터 매체 상에 이후에 가능하게 저장, 즉 기록될 수 있다. 더 기술적인 용어로, 콘텐트 항목들은, 예를 들면,
- 픽쳐(picture) 및 사운드 신호를 포함하는 DVD MPEG 프로그램 스트림,
- 픽쳐 및 사운드 신호를 포함하는 블루-레이(blu-ray) MPEG 트랜스포트 스트림,
- CD 사운드 신호
- 주어진 디지털 오디오 포맷(예를 들면, MP3, WMA, Real Audio, WAV 등),
- 주어진 디지털 영화 포맷(예를 들면, DivX, DVD/MPEG2, Avi, wmf, MOV, Real Video 등),
- 주어진 픽쳐 포맷(예를 들면, JPEG, GIF, BMP, TIFF 등), 및/또는
- 상기 디바이스가 G72x, aiff, real와 같은 픽쳐 및/또는 사운드 신호를 출력하게 할 수 있는 임의의 이러한 포맷의 그룹으로부터 선택된 하나 이상을 포함한다.
전형적으로, 콘텐트 항목은 파일에 포함되고, 더 많은 콘텐트 항목들은, 예를 들면, 재생목록에 나열될 수 있다.
참조번호(24)는 하나 이상의 CPU 또는 매체 디바이스(20)의 처리 능력(processing power)을 가리킨다. CPU(들)는 나중의 검색과 사용을 위해 본 발명에 따라 수정되거나 검색된 재생목록(들) 및 발생된 사용자 프로파일로 데이터베이스 또는 메모리(25)를 업데이트할 수 있다.
일반적으로, 매체 디바이스(20)는 상기 콘텐트 항목들을 제공(재생 및/또는 전시)할 수 있는 디바이스일 수 있다. 콘텐트 항목들은 재생되기 전에 본 발명에 따른 재생목록 또는 상기 발생된 사용자 프로파일로부터 선택되거나 추천될 수 있다.
상기 매체 디바이스(20)는 다양한 사용자 입력들의 응답들을 수신하고 등록하기 위하여 상기 CPU(들)(24)와 연결한 입력 수단(26)을 더 포함할 수 있다. 입력 수단(26)은, 예를 들면, 키보드, 마우스, 원격제어, 온스크린 메뉴상의 클릭들을 갖는 인터액티브 메뉴, 조이스틱, 단순 푸쉬 버튼, 그래픽 사용자 인터페이스 등의 선택에 의해 이뤄질 수 있다. 입력 수단(26)은, 예를 들면, 다양한 재생목록들을 구성하고, 수동 생성 동안에 재생목록을 태그하고, 재생목록들로부터 재생을 초기화하거나, 본 발명에 따라 발생된 사용자 프로파일로부터 제안 및/또는 추천된 콘텐트를 재생하는데 사용될 수 있다.
또한, 사용자 입력은 본 발명에 따른 재생목록들 및/또는 발생된 사용자 프로파일을 검색 및/또는 조작하는데 사용될 수 있다.
참조번호(22)는 상기 매체 디바이스의 하나 이상의 사용자들을 가리킨다. 사용자 또는 사용자들은 선택될 때 추천된 콘텐트 항목을 보거나 청취할 수 있다.
참조번호(27)는 매체 제공기(21)에 대한 사용자 접속점을 도시한다. 이는 TV 또는 라디오용 안테나 전기접속구(outlet), 모뎀 또는 ADSL 접속 또는 인터넷에의 유사한 접속, 위성 수신기로부터의 안테나 전기접속구, TV 및/또는 VCR에의 SCART 접속, 블루투스 또는 IR 인터페이스 등일 수 있다. 소정의 또는 상업용 재생목록들은 상기 사용자 접속점으로부터 더 검색될 수 있다.
컴퓨터-판독가능한 매체는 자석 테이프, 광 디스크, 디지털 범용 디스크(DVD), 컴팩트 디스크(CD 기록가능하거나 CD 쓰기 가능한), 미니-디스크, 하드 디스크, 플로피 디스크, 스마트 카드, PCMCIA 카드 등일 수 있다.
청구항들에서, 괄호들 사이에 배치된 임의의 참조번호들은 청구항을 한정하는 것으로 해석되지 않아야 한다. 동사 "포함한다" 및 그 활용의 사용은 청구항에 기재된 것들 이외의 소자들 또는 단계들의 존재를 배제하지 않는다. 소자 또는 단계의 앞에 있는 부정관사 "a" 또는 "an"의 사용은 이러한 다수의 소자들 또는 단계들의 존재를 배제하지 않는다.
본 발명은 몇몇 독특한 소자들을 포함하는 하드웨어에 의해 그리고 적당하게 프로그램된 컴퓨터에 의해 구현될 수 있다. 몇몇 수단을 청구하는 디바이스 청구항에서, 몇몇 이들 수단은 하나 그리고 하드웨어의 동일한 항목에 의해 실시될 수 있다. 임의의 측정들이 상호 다른 종속항들에 기재된 사실은 단지 이들 측정들의 조합이 유리하게 하는데 사용될 수 없다는 것을 가리키는 것은 아니다.
20 : 매체 디바이스 21 : 매체 제공기
24 : CPU들 26 : 입력 수단

Claims (14)

  1. 주어진 사용자(22)에 속하는 적어도 하나의 재생목록을 포함하는 제 1 세트의 재생목록들을 자동으로 얻은 매체 디바이스(20)에서 상기 주어진 사용자(22)에 대한 사용자 프로파일을 발생시키는 방법에 있어서:
    상기 제 1 세트의 재생목록들을 분석하고 상기 재생목록에서 콘텐트의 속성들(properties)을 표현하는 다수의 재생목록 특성들(playlist features)을 도출하는 단계(200)로서, 상기 속성들은 상기 콘텐트의 메타데이터를 포함하는, 상기 분석 및 도출 단계; 및
    상기 분석된 제 1 세트의 재생목록들과 상기 도출된 재생목록 특성들에 기초하여 상기 사용자 프로파일을 발생시키는 단계(300)를 포함하는, 사용자 프로파일을 발생시키는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 세트의 각각의 재생목록은 노래나 비디오들과 같은 콘텐트 항목들의 정렬된 리스트를 포함하고, 상기 콘텐트 항목들은 메타데이터를 포함하는, 사용자 프로파일을 발생시키는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 콘텐트 항목들은 노래들이고, 상기 메타데이터는 노래 특성들을 기술하는, 사용자 프로파일을 발생시키는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 노래 특성들은 명칭상의 특성들인, 사용자 프로파일을 발생시키는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 명칭상의 특성은 아티스트의 이름인, 사용자 프로파일을 발생시키는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    제 2 세트의 재생목록들로부터 상기 제 1 세트의 재생목록들을 선택하는 단계를 더 포함하고, 상기 제 2 세트의 재생목록들은 상기 사용자(22)에 속하는 적어도 하나의 재생목록을 포함하는, 사용자 프로파일을 발생시키는 방법.
  7. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 사용자 프로파일에 기초하여 적어도 하나의 추천 재생목록을 발생시키는 단계(400)를 더 포함하는, 사용자 프로파일을 발생시키는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    베이스 분석 및 추천(Bayesian analysis and recommendation) 방법이 사용되는, 사용자 프로파일을 발생시키는 방법.
  9. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자 프로파일은 재생목록들에서 분류별 콘텐트-메타데이터(categorical content-metadata)의 카운트들 또는 백분율들, 및 재생목록들에서 수치적인 콘텐트-메타데이터의 평균들 또는 분산들을 더 포함하는, 사용자 프로파일을 발생시키는 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 매체 디바이스는 쥬크 박스(jukebox), 셋-톱 박스, TV, PC, DVD 플레이어, (휴대용) 하드 디스크 레코더, 솔리드-스테이트 디바이스(solid-state device), 라디오 또는 VCR인 것을 특징으로 하는, 사용자 프로파일을 발생시키는 방법.
  11. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 콘텐트 항목은,
    픽쳐 및 사운드 신호를 포함하는 DVD MPEG 프로그램 스트림;
    픽쳐 및 사운드 신호를 포함하는 블루-레이 MPEG 전송 스트림(Blu-Ray MPEG Transport Stream);
    CD 사운드 신호;
    주어진 디지털 오디오 포맷(예, MP3, WMA, Real Audio, WAV 등);
    주어진 디지털 영화 포맷(예, DivX, DVD/MPEG2, Avi, wmf, MOV, Real Video 등);
    주어진 픽쳐 포맷(예, JPEG, GIF, BMP, TIFF 등); 및
    상기 매체 디바이스가 픽쳐 및 사운드 신호 중 적어도 하나를 출력하도록 할 수 있는 임의의 그러한 포맷(예, G72x, aiff, real)의 그룹으로부터 선택된 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자 프로파일을 발생시키는 방법.
  12. 사용자 프로파일을 발생시키는 매체 디바이스(20)로서, 주어진 사용자(22)에 속하는 적어도 하나의 재생목록을 포함하는 제 1 세트의 재생목록들을 자동으로 얻은 상기 매체 디바이스(20)에 있어서:
    상기 제 1 세트의 재생목록들을 분석하고(200) 상기 재생목록에서 콘텐트의 속성들을 표현하는 다수의 재생목록 특성들을 도출하는 수단(24)으로서, 상기 속성들은 상기 콘텐트의 메타데이터를 포함하는, 상기 분석 및 도출 수단; 및
    상기 분석된 제 1 세트의 재생목록들과 상기 도출된 재생목록 특성들에 기초하여 상기 사용자 프로파일을 발생시키는(300) 수단(24)을 포함하는, 매체 디바이스.
  13. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 청구된 방법을 수행하는 컴퓨터 시스템.
  14. 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터상에서 실행될 때, 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 상기 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터-판독 가능 기록 매체.
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