KR101318015B1 - 유사성 데이터에 기초한 재생목록 생성을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

여러 프로그램 참가자들에 의해 제공되는 매체 라이브러리 인벤토리 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 프로그램 참가자에 대한 매체 재생목록 생성을 용이하게 하기 위한 방법 및 구성이 제공된다. 개인들이 참가하는 시스템 또는 프로그램은 온라인 매체 스토어이다. 프로그램 참가자들이 되기로 결정하는 개인들은 자신의 라이브러리 내에 유사하거나 동일한 음악을 갖는 프로그램 내의 다른 참가자들의 인구로부터 도출된 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 자신의 음악을 구성, 유지 및 재생하는데 관심이 있다. 프로그램 참가자가 되기 위해, 개인 음악 보유자는 프로그램 참가자의 매체 인벤토리를 나타내는 데이터를 보내야 하고 온라인 뮤직 스토어는 이를 수신한다. 이 데이터는 통상적으로 개인 매체 아이템의 소스에 관계없이 참가자의 매체 라이브러리 내에 현재 포함된 개인 매체 아이템들의 식별 데이터를 포함한다. 시스템 또는 프로그램은 상이한 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내의 개인 매체 아이템들의 쌍들의 동시 발생의 정도를 결정한다. 이 결정에 기초하여, 유사성 평가가 상이한 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내의 결정된 동시 발생의 정도에 기초하여 개인 매체 아이템들의 쌍들 간에 지정된다.

Description

유사성 데이터에 기초한 재생목록 생성을 위한 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PLAYLIST GENERATION BASED ON SIMILARITY DATA}

본 출원은 2008년 9월 30일에 모두 출원된 미국 특허 출원 번호 12/242,728, 12/242,735, 12/242,758, 및 12/242,768에 기초한 우선권을 주장하고, 2008년 9월 8일에 출원된 "SYSTEM AND METHOD FOR PLAYLIST GENERATION BASED ON SIMILARITY DATA"라는 제목의 미국 가출원 번호 61/095,289에 기초한 우선권을 주장하며, 이들 모두는 본 명세서에서 전체가 참조로 통합된다.

본 발명은 매체 유사성 데이터(media similarity data)에 관한 것이고 보다 구체적으로는 매체 유사성 데이터에 기초하여 매체 재생목록들을 생성하는 것에 관한 것이다.

소비재 제품들과 같은 물건들 간의 관계를 정의하는 것은 오랫동안 가치있는 작업으로 여겨져 왔다. 최초의 예는 소비자들이 이미 소유하고 있는 제품을 생산한 동일한 회사에 의한 또 다른 제품도 유사한 표준에 따를 것이라는 소비자의 기대의 근거를 제공하는 상표가 될 수 있다. 오늘날, 유사성 관계는 단순한 브랜드 이름을 넘어 더욱 진화해 왔다. 일부 상점들은 유사성 데이터를 이용하여 구매하도록 또는 적어도 소비자들이 고려하도록 신규 아이템들을 제안한다. 이러한 상점들은 사용자 데이터를 추적하여 사용자들이 동일한 쇼핑 기간 동안 어떤 제품들을 보려고 하는지 또는 어떤 제품이 동일한 사용자들에 의해 종종 구매되는지를 판단한다. 이러한 목적으로 유사성 데이터를 사용하는 시스템들은 각 파일 내의 특징을 식별하고 이러한 파일들을 유사한 것으로 식별한다.

유사성 데이터를 생성하는 이러한 방법들 각각은 최상의 가능한 유사성 데이터를 생성하지 못하거나 이러한 데이터를 최대로 유용하게 사용하지 못할 수 있다. 유사성 데이터를 생성하는 기존 방법이 부족한 한 가지 이유는 종래의 유사성 데이터가 신규 구매 결정에만 기초하기 때문이다. 상점들은 사용자가 이미 소유하고 있는 것에 관한 정보가 미래에 사용자가 원하는 대상의 가장 믿을만한 지표가 될 수 있음에도 사용자가 이미 소유하고 있는 것에는 관심을 갖지 않는다.

디지털 오디오 재생기의 도래로, 사람들은 엄청난 디지털 매체의 라이브러리들을 축적하고 있다. 많은 경우, 개인용 매체 라이브러리들은 CD, SACD, 및 DVD-A와 같은 물리적 매체로부터 얻어진 노래들을 포함한다. ITUNES 스토어 및 다른 온라인 매체 제공자들의 출현으로, 보다 많은 사람들이 온라인 디지털 매체 구매를 하게 되었는데, 이는 50억개가 넘는 노래가 2003년 4월부터 2008년 6월까지 판매되었음을 보면 알 수 있다. 디지털 오디오 재생기들을 통해 사람들이 자신의 매체를 사실상 어느 곳에서도 즐길 수 있게 되기는 하였지만, 증가하는 매체 라이브러리들은 점점 더 효과적으로 관리하기가 어려워지고 있다. 음악의 경우, 재생목록(playlist)들이 특정 노래들을 효과적으로 관리하고 필터링하는 한 방법이다. 다양한 디지털 매체 재생기는 순서가 지정된 재생을 위해 노래들의 그룹을 선택하여 재생목록들의 생성을 가능하게 한다.

재생목록을 통상적으로 손으로 만드는 것은 적절한 노래들을 찾기 위해 긴 매체 목록을 검색하고, 원하는 노래들을 선택하며, 어떤 원하는 노래도 간과되지 않았기를 바라는 지루한 프로세스를 수반한다.

음악 재생목록들은 장르, 아티스트, 앨범 등과 같은 공통 음악 트랙 속성들에 기초하여 자동으로 생성될 수 있다. 이러한 자동으로 생성된 재생목록들은, 생성하기 단순하고 빠르기는 하지만 재생목록들을 넓은 범위에 걸쳐 페인팅(paint)한다. 이들은 종종 초과하게 및/또는 부족하게 포함한다. 더욱이, 이러한 자동 방법들은 모든 관련 트랙 속성들이 가용이고 매체의 각 조각에 대해 정확하다고 가정해버린다. 자동 재생목록들을 생성하는 한가지 방법은 "스마트" 재생목록이라 한다. 스마트 재생목록은 사용자로 하여금 검색 조건을 지정할 수 있도록 하고, 검색 조건에 만족하는 노래들을 재생목록에 추가하고, 노래들이 조건을 만족하거나 만족하지 못함에 따라 자동으로 재생목록을 업데이트한다. 스마트 재생목록들은 매체 라이브러리를 관리하는데 있어 강력한 도구이다. 그러나, 스마트 재생목록들도 사용자의 음악 친숙도, 라이브러리, 및 효과적인 스마트 재생목록 질문(query)을 만드는 기술에 의해 제한된다. 사용자는 음악 스타일과 친숙하지 않을 수 있다. 이 비친숙도는 관련된 아티스트들 또는 노래들을 배제하는 것으로 이끌 수 있다. 사용자의 라이브러리는 완전하지 않아 원래는 완전할 수 있었던 스마트 재생목록과는 차이를 가져온다. 사용자는 모든 원하는 노래들을 포함할 정도로 충분히 넓은 스마트 재생목록 질문을 만들지 못할 수 있다. 스마트 재생목록이 모든 의도된 노래들을 포함하는지 확인하는 것은 처음부터 수동으로 재생목록을 생성하는 것보다 종종 더욱 번거로운 작업일 수 있다.

종래의 매체 재생목록 생성 방법 각각의 주요 문제점은 어느 매체 아이템들이 서로 유사한지 여부를 판단하는 것이다. 재생목록을 손으로 일일이 작성하는 경우 사용자는 하나의 매체 아이템과 다른 또 다른 아이템 간의 유사성에 대해 판단내리는 것을 담당한다. 자동화된 재생목록 생성기는 재생목록들을 구축하기 위한 기준에 의존하는데, 이러한 기준들은 종종 너무 광범위하다. 동일한 제작자, 아티스트에 의해 매체 또는 동일한 유형 또는 장르의 매체도 바람직한 재생목록을 생성하기에 충분한 정도로 비슷하지는 않은 경우가 종종 있다. 스마트 재생목록들은 매체의 보다 자세한 특성에 기초하여 많은 이러한 문제들을 해결하려고 하지만, 이는 쉽게 정의될 수 없는 사람의 선호도를 고려에 넣지 못한다.

매체 라이브러리들이 증가하고 디지털 매체 재생기가 계속 증가하는 성능으로 쓰일 수 있음에 따라, 이러한 재생목록들에 대한 문제점은 악화될 수 있다. 더욱이, 더 큰 매체 라이브러리들은 사용자가 실질적으로 각 파일의 콘텐츠 및 특성을 기억할 수 없기 때문에 유사한 아이템들을 그룹화하는 시스템들에 대한 필요성을 더욱 증대시킨다. 따라서, 본 분야 기술에서 필요한 것은 매체 파일들 간의 유사성 데이터를 생성하고 또한 재생목록들을 생성하고 관리하는데 이러한 데이터를 사용하는 향상된 방법이다.

본 명세서에서 설명된 개념들의 추가적인 특징 및 이점은 이하의 설명에 제시되어 있고, 부분적으로 설명을 통해 명확해지거나, 설명된 기술들의 실시에 의해 알 수 있다. 개념들의 특징 및 이점은 첨부된 청구항들에 특히 나타난 도구 및 조합에 의해 실현되고 얻어질 수 있다. 설명된 기술들의 이러한 특징들은 다음의 설명 및 첨부된 청구항을 통해 보다 명확해지거나, 본 명세서에서 제시된 게시된 개념들의 실시에 의해 습득될 수 있다.

본 발명은 복수의 프로그램 참가자들에 의해 제공되는 매체 라이브러리 인벤토리(inventory) 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 프로그램 참가자에 대한 매체 재생목록 생성을 용이하게 하기 위한 방법 및 구성을 설명한다. 이 맥락에서, 개인들이 참가하고 있는 예시적인 프로그램 또는 시스템은 돈을 받고 음악 트랙 다운로드를 판매하는 것과 같은 온라인 매체 스토어이다. 프로그램 참가자가 되고자 결정하는 이러한 개인들은 자신의 라이브러리 내에 유사하거나 동일한 음악을 갖는 프로그램 내의 다른 참가자들의 인구로부터 도출되는 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 음악을 구성, 유지 및 재생하는 것에 관심이 있다. 프로그램 참가자가 되기 위해, 개인 음악 보유자는 프로그램 참가자의 매체 인벤토리를 나타내는 데이터를 송신해야 하고, 온라인 뮤직 스토어가 이를 수신한다. 이 데이터는 통상적으로, 다른 특징들 중에서도 종종 개인 매체 아이템의 소스에 관계없이 참가자의 매체 라이브러리에 현재 포함된 개인 매체 아이템들(노래들)의 식별 데이터를 포함한다. 즉, 아이템들은 구매될 수 있거나, CD로부터 추가될 수 있거나, 아니면 획득되고 청취자의 라이브러리 또는 음악 인벤토리에 포함된다. 이 정보로부터, 시스템 또는 프로그램은 상이한 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내의 개인 매체 아이템들의 쌍들의 동시 발생의 정도를 결정한다. 여기서, 이는 여러 사용자들에 의해 식별되는 음악 아이템들의 쌍들에 대해, 몇 개의 라이브러리에서 쌍(pair)이 상이한 참가자들에 대해 존재하는지 나타나는(카운트되는) 것을 의미한다. 이러한 결정에 기초하여, 유사성 평가가 상이한 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내의 결정된 동시 발생의 정도에 기초하여 개인 매체 아이템들(노래들)의 쌍들 간에서 지정된다. 즉, 만약 매체 아이템들(노래들)의 특정 쌍이 프로그램 내에 나타난 여러 라이브러리들 중 10개의 라이브러리들에 존재한다고 결정되면(계산되면), 쌍들의 유사성 평가가 값으로 지정될 수 있다.

유사성 평가의 분석 및 지정이 의미가 있도록, 이 분석 및 지정은 복수의 프로그램 참가자의 매체 라이브러리들, 즉 시스템의 집합 인벤토리에 포함된 적어도 다수의 개인 매체 아이템들 간에서 컴파일링된다.

시스템 또는 프로그램은 그 다음 자신의 매체 라이브러리에 포함된 아이템들에 한정되는 개인 참가자에 대한 유사성 평가를 컴파일할 수 있다. 이 정보는 그 다음 개인의 매체의 재생목록을 종종 MP3 플레이어라고 하는 장치와 같은 개인용 디지털 음악 재생 장치 상에서와 같이 최종 사용자로 지시하는데 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 개인 재생목록들은 큰 집단의 프로그램 참가자들로부터 도출되는 유사성 데이터에 기초하여 생성될 수 있다.

상이하지만 연관된 특징으로, 본 발명은 또한 여러 프로그램 참가자들에 의해 제공되는 매체 라이브러리 인벤토리 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 매체 재생목록 생성을 용이하게 하기 위한 온라인 스토어와 협동하는 클라이언트 장치의 관점에서 얻어지는 방법 및 구성을 설명한다. 이 실시예는 프로그램 참가자의 클라이언트 장치로부터 (통상적으로 본 명세서에서 온라인 매체 스토어의 온라인 데이터 프로세싱 센터로 예시적으로 설명되는 프로그램 호스트로) 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 내의 매체 인벤토리를 나타내고 개인 매체 아이템의 소스에 관계없이 매체 라이브러리의 인벤토리에 현재 포함된 개인 매체 아이템들의 식별 데이터를 포함하는 데이터를 송신하는 방법, 구성 및 컴퓨터 프로그램에 초점을 둔다. 매체 아이템들의 소스들의 예들은 온라인 구매, 구입된 CD로부터 추가된 트랙, 및 다른 소스들로부터의 다운로드를 포함한다.

이 실시예에서, 프로그램 참가자의 클라이언트 장치는 다음으로 복수의 (둘 이상의) 프로그램 참가자들로부터 수집된 축적 데이터에 기초하여 컴파일된 매체 아이템 유사성 평가를 수신하고 이 축적 데이터는 각 개인 매체 아이템의 소스에 관계없이 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들에 포함된 개인 매체 아이템들의 식별 데이터를 포함한다. 이러한 점에서, 자신들의 소스에 기초한 매체 아이템들 간의 주요 차이는 각 아이템과 연관된 기술하고 식별하는 메타데이터의 양 및 품질이다.

이전과 같이, 수신된 유사성 평가의 컴파일은 축적 데이터를 프로세싱하여 상이한 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내의 개인 매체 아이템들의 쌍들의 동시 발생의 정도를 결정하는 단계 및 상이한 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내의 결정된 동시 발생의 정도에 기초하여 개인 매체 아이템들의 쌍들 간의 유사성 평가를 지정하는 단계를 포함할 것이다. 본 명세서에서 설명된 바와 같이, 프로세싱 및 컴파일은 프로그램 호스트의 온라인 데이터 프로세싱 센터에 의해 예시적으로 실행되는데 이는 아래에서 자세하게 설명된다.

참가자의 매체 라이브러리에 포함된 복수의 개인 매체 아이템들에 대한 유사성 평가는 프로그램 참가자의 클라이언트 장치에 의해 수신된다. 이에 기초하여, 프로그램 참가자의 매체 라이브러리에 포함된 개인 매체 아이템들을 포함하고 참가자의 매체 라이브러리로부터 선택된 시드 매체 아이템에 관한 유사성 평가를 갖는 매체 재생목록이 통상적으로 프로그램 참가자에 의해 생성된다.

예로, 시드 매체 아이템 선택은 클라이언트 장치 상의 스크롤휠 장치를 조작하여 선택하기 위한 시드 매체 아이템을 나타내고, 그 다음 선택 버튼을 활성화 하여 클라이언트 장치의 디스플레이 상의 시드 매체 아이템을 선택함으로써 이루어질 수 있다.

또 다른 예에서, 시드 매체 아이템 선택은 원하는 시드 매체 아이템이 디스플레이 될 때까지 터치스크린 상에 디스플레이되는 매체 아이템들의 목록을 스크롤하는 휩쓰는(sweeping) 손가락 제스처를 이용하여 프로그램 참가자의 클라이언트 장치 상의 터치 스크린을 조작하고, 그 다음 시드 매체 아이템을 터치하고 릴리스하여 시드 매체 아이템을 선택함으로써 이루어질 수 있다.

매체 재생목록은 무엇보다 휴대용 개인 매체 재생 장치 또는 개인용 컴퓨터의 형태를 취할 수 있는 프로그램 참가자의 클라이언트 장치 상에서 생성될 수 있다.

또한 프로그램 참가자가 자신에 의한 직전 데이터 업로드 이후 참가자의 매체 라이브러리에 추가된 추가적인 매체 아이템들의 식별 데이터를 포함하는 매체 라이브러리 내의 프로그램 참가자의 현재 매체 인벤토리를 나타내는 업데이트 데이터를 송신할 수 있는 점이 고려된다. 유사하게, 업데이트 데이터는 직전 데이터 업로드 이후 참가자의 매체 라이브러리로부터 제거된 매체 아이템들의 부재를 나타낼 수 있다. 업데이트 데이터는 또한 이하에 한정되지 않지만 매체 아이템으로 주어진 평가, 재생 카운트, 및 스킵 카운트와 같은 매체 아이템들의 사용에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이에 기초하여, 프로그램 참가자는 이 업데이트 데이터를 고려하여 컴파일되는 업데이트된 유사성 평가를 수신한다. 이러한 방식으로, 현재 생성된 재생목록들은 새롭게 얻어진 매체 아이템들을 포함할 수 있을 뿐만 아니라 최근에 삭제된 것들은 고려하지 않는다.

또 다른 추가적인 관련 특징으로, 본 발명은 또한 프로그램 호스트의 온라인 데이터 프로세싱 센터와 상호동작하여 여러 프로그램 참가자에 의해 제공되는 매체 라이브러리 인벤토리 정보에 적어도 부분적으로 기초하는 매체 재생목록들을 생성하는 하나 이상의 클라이언트 장치들을 포함하는 통합 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 설명한다. 따라서, 데이터가 프로그램 참가자의 클라이언트 장치로부터 프로그램 호스트의 온라인 데이터 프로세싱 센터로 송신된다. 데이터는 클라이언트 장치 상의 매체 라이브러리 내의 매체 인벤토리를 나타내고 클라이언트 장치 상의 매체 라이브러리의 인벤토리 내에 현재 포함된 개인 매체 아이템들의 식별 데이터를 포함한다. 프로그램 호스트의 온라인 데이터 프로세싱 센터에서, 복수의 프로그램 참가자들로부터 위에서 설명된 바와 같이 각각의 프로그램 참가자의 매체 인벤토리를 나타내고 개인 매체 아이템의 소스에 관계없이 각각의 참가자의 매체 라이브러리에 현재 포함된 개인 매체 아이템들의 식별 데이터를 포함하는 데이터가 더욱 수신된다. 상이한 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내의 개인 매체 아이템들의 쌍들의 동시 발생의 정도가 결정되고 유사성 평가가 상이한 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내의 결정된 동시 발생의 정도에 기초하여 개인 매체 아이템들의 쌍들 간에 지정된다. 클라이언트 장치 상의 매체 라이브러리의 인벤토리 내에 포함된 복수의 개인 매체 아이템들에 대한 유사성 평가가 프로그램 호스트의 온라인 데이터 프로세싱 센터로부터 프로그램 참가자의 클라이언트 장치로 송신된다. 클라이언트 장치 상의 매체 라이브러리의 인벤토리에 포함된 개인 매체 아이템들을 포함하고 클라이언트 장치 상의 매체 아이템들의 인벤토리로부터 선택된 시드 매체 아이템에 관한 유사성 평가를 갖는 매체 재생목록이 생성된다.

통상적으로, 상이한 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내의 개인 매체 아이템들의 쌍들의 동시 발생의 빈도는 프로그램 호스트의 온라인 데이터 프로세싱 센터에서 결정되고 개인 매체 아이템들의 쌍들 간의 유사성 평가들이 또한 프로그램 호스트의 온라인 데이터 프로세싱 센터에서 지정된다.

개인 프로그램 참가자에 대한 유사성 평가 데이터의 컴파일은 이 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 내에 포함된 개인 매체 아이템들 간의 유사성 평가 데이터에 한정된다. 이러한 방식으로, 데이터 세트는 사용될 수 있는 것으로 한정되는데, 즉, 프로그램 참가자의 라이브러리 내에 실제 포함된 매체 아이템들만을 포함하는 재생목록들을 생성한다.

상이한 참가자들의 매체 라이브러리들 내에 포함된 실질적으로 동일한 매체 아이템들 간의 직접 상호연관(direct correlation)을 허용하는데 도움을 주기 위해, 프로그램 공급(program-sourced) 식별자가 참가자들의 매체 라이브러리들에 포함된 각 개인 매체 아이템으로 지정된다. 즉, 음악 트랙을 예로 들면, 모든 스튜디오 버전의 America의 "Horse With No Name"에는 빠르고 효과적으로 프로세싱하는 짧은, 시스템 기반 ID가 지정될 것이다. 유사성 평가의 컴파일을 보다 더 용이하게 하기 위해, 유사한 매체 아이템들에는 동일한 식별자가 또한 지정될 수 있는데, 예컨대 America가 노래하는 "Horse With No Name"의 라이브 녹음에는 집합 데이터베이스 내의 다른 매체 아이템들에 대한 이의 유사성을 판단하는 경우 프로세싱하기 위한 동일한 시스템 기반 ID가 지정될 수 있다.

더욱이, 특정 매체 아이템들과 연관된 정보는 제3자 데이터 소스로부터 얻어진 추가적인 데이터를 연관시킴으로써 풍부해질 수 있다. 음악을 다시 예로 사용하면, "장르"가 종종 특정 음악 아이템과 연관되는 특성이다. 프로그램 참가자로부터 특정 음악 제목에 대한 식별 데이터가 수신되지만, 이 데이터가 장르 유형을 포함하지 않는 경우, 이러한 정보를 연관시킨 제3자가 참고될 수 있고 제3자에 의해 공급되는 특정 음악 아이템에 대한 장르 유형이 이와 연관되어 재생목록 생성 프로세스에서 추후 활용될 수 있다.

이 전체 프로그램 또는 시스템의 고유 특징들은 매체 공급자(온라인 뮤직 스토어)의 서버들, 참가자들의 매체 재생 장치들, 및 종종 재생 장치 및 온라인 스토어의 컴퓨터 시스템들 간의 통신을 수용하는 사용자들의 개인용 컴퓨터와 같은 중간 시설들 상에서 발생함을 알 수 있다.

위에서 설명된 실시예들이 실시되는 방식을 최적으로 설명하고 본 발명의 다른 이점 및 특징들을 정의하기 위해, 보다 구체적인 설명이 아래에서 제공되고 첨부된 도면에서 설명된다. 이러한 도면들은 본 발명의 예시적인 실시예들을 묘사하고 있는 것이고 따라서 범위를 한정시키는 것으로 고려되지 않는 점으로 볼 때, 예들은 첨부된 도면의 사용을 통해 추가적인 구체적 내용 및 상세한 내용으로 묘사 및 설명될 것이다.
도 1은 시스템 실시예를 도시한 도면.
도 2는 방법 실시예를 도시한 도면.
도 3은 상호연관 데이터를 결정하는 방법을 도시한 도면.
도 4는 구매 매트릭스 샘플을 도시하는 도면.
도 5는 마스터 유사성 테이블 내의 행을 도시한 도면.
도 6은 개인 유사성 테이블을 도시한 도면.
도 7은 시스템 실시예를 도시한 도면.
도 8은 방법 실시예를 도시한 도면.
도 9는 시스템 실시예를 도시한 도면.
도 10은 매체 및 유사성 테이블들을 디지털 매체 재생기로 동기화하기 위한 시스템 예를 도시한 도면.
도 11은 재생목록 생성을 초기화하기 위한 소프트웨어 인터페이스 예를 도시한 도면.
도 12는 방법 실시예를 도시한 도면.
도 13은 사용자 인터페이스 예를 도시한 도면.
도 14는 사용자 인터페이스 예를 도시한 도면.
도 15는 방법 실시예를 도시한 도면.
도 16은 구매할 아이템들을 추천하는 방법 실시예를 도시한 도면.
도 17은 참여하기로 한 사용자 인터페이스들 예를 도시한 도면.
도 18은 사용자 인터페이스들 예를 도시한 도면.
도 19는 추천 데이터를 디스플레이하기 위한 사용자 인터페이스 예를 도시한 도면.

게시된 방법 및 구성의 다양한 실시예가 아래에 설명된다. 특정 구현이 설명되어 있지만, 이는 예시적인 목적으로 이루어진 것임을 알 수 있다. 당업자라면 다른 구성요소들, 구성 및 단계들이 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 사용될 수 있음을 알 수 있다.

도 1을 참고하면, 예시적인 시스템은 프로세싱 유닛(CPU, 120) 및 리드 온니 메모리(ROM, 140) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM, 150)와 같은 시스템 메모리를 포함하는 다양한 시스템 구성요소들을 프로세싱 유닛(120)으로 결합시키는 시스템 버스(110)를 포함하는 범용 컴퓨팅 장치(100)를 포함한다. 다른 시스템 메모리(130)가 또한 사용가능할 수 있다. 시스템은 하나 보다 많은 CPU(120)를 갖는 컴퓨팅 장치 상에서 또는 함께 네트워킹되어 더 많은 프로세싱 성능을 제공하는 컴퓨팅 장치들 그룹 또는 무리 상에서 작동할 수 있음을 알 수 있다. 시스템 버스(110)는 메모리 버스 또는 메모리 컨트롤러, 주변 버스, 및 임의의 여러 버스 아키텍처를 사용하는 로컬 버스를 포함하는 여러 유형의 버스 구조 중 임의의 것이 될 수 있다. ROM(140) 등에 저장된 기초 입력/출력(BIOS)은 스타트 업 동안과 같이 컴퓨팅 장치(100) 내의 요소들 간에서 정보를 전송하는데 도움을 주는 기초 루틴을 제공할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 하드 디스크 드라이브(160), 자기 디스크 드라이브, 광 디스크 드라이브, 테이프 드라이브 등과 같은 저장 장치들을 더 포함한다. 저장 장치(160)는 드라이브 인터페이스에 의해 시스템 버스(110)로 연결된다. 드라이브들 및 연관된 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어들의 비휘발성 저장소, 데이터 구조, 프로그램 모듈 및 컴퓨팅 장치(100)를 위한 기타 데이터의 비휘발성 저장소를 제공한다. 일 특징으로, 특정 기능을 수행하는 하드웨어 모듈은 CPU, 버스, 디스플레이 등과 같은 필요 하드웨어 구성요소들과 함께 유형 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 소프트웨어 구성요소를 포함하여 해당 기능을 수행한다. 기초 구성요소들은 당업자에게 알려져 있고 적절한 변형이 장치의 유형, 이를테면 장치가 작은지, 핸드헬드 컴퓨팅 장치인지, 데스크톱 컴퓨터인지, 또는 큰 컴퓨터 서버인지에 따라 고려된다.

본 명세서에 설명된 예시적인 환경은 하드 디스크를 사용하지만, 당업자라면 컴퓨터에 의해 액세스가능한 데이터를 저장할 수 있는 다른 유형의 컴퓨터 판독가능 매체, 이를테면, 자기 카세트, 플래시 메모리 카드, 디지털 다용도 디스크, 카트리지, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 리드 온니 메모리(ROM), 케이블 또는 비트 스트림을 포함하는 무선 신호 등이 또한 예시적인 작동 환경에서 사용될 수 있음을 알 수 있다.

사용자가 컴퓨팅 장치(100)와 상호동작할 수 있도록 하기 위해, 입력 장치(190)는 말하기 위한 마이크로폰, 제스처 또는 그래픽 입력을 위한 터치 감지 스크린, 키보드, 마우스, 움직임 입력, 말하기 등과 같은 임의의 수의 입력 메커니즘을 나타낸다. 입력은 말하기 검색 질문의 시작을 나타내는 표시자(presenter)에 의해 사용될 수 있다. 장치 출력(170)은 또한 당업자에게 알려진 하나 이상의 여러 출력 메커니즘이 될 수 있다. 일부 경우에서 다중 모드의 시스템들은 사용자가 복합 유형의 입력을 제공하여 컴퓨팅 장치(100)와 통신할 수 있도록 한다. 통신 인터페이스(180)는 일반적으로 사용자 입력 및 시스템 출력을 관장 및 관리한다. 게시된 방법 및 임의의 특정 하드웨어 구성 상에서 작동하는 장치들에 대한 제한이 없고 따라서 기초 특징들은 이들이 발전함에 따라 향상된 하드웨어 또는 펌웨어 구성으로 쉽게 대체될 수 있다.

설명을 명확히 하기 위해, 예시적인 시스템 실시예가 ("프로세서"로 라벨 표시된 기능 블록들을 포함함) 개인 기능 블록들을 포함하는 것으로 나타난다. 이 블록들이 나타내는 기능들은 이하에 한정되지 않지만 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어를 포함하는 공유 또는 전용 하드웨어의 사용을 통해 제공될 수 있다. 예를 들어 도 1에 도시된 하나 이상의 프로세서의 기능은 단일 공유 프로세서 또는 다중 프로세서에 의해 제공될 수 있다. ("프로세서"라는 용어의 사용은 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어만을 의미하는 것으로 해석되어서는 안된다.) 예시적인 실시예들은 마이크로프로세서 및/또는 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 아래에서 설명되는 작업들을 수행하기 위한 소프트웨어를 저장하는 리드 온니 메모리(ROM), 및 결과를 저장하기 위한 랜덤 액세스 메모리(RAM)를 포함할 수 있다. 초대규모 집적도(very large scale integration; VLSI) 하드웨어 실시예들 뿐만 아니라 범용 DSP 회로와 결합되는 커스텀 VLSI 회로가 또한 제공될 수 있다.

다양한 실시예들의 논리 작업들이 다음과 같이 실행된다: (1) 범용 컴퓨터 내의 프로그램가능 회로 상에서 실행되는 일련의 컴퓨터 실행 단계, 작업, 또는 절차, (2) 특수 용도 프로그램가능 회로 상에서 실행되는 일련의 컴퓨터 실행 단계, 작업, 또는 절차; 및/또는 (3) 프로그램가능 회로 내의 상호연결된 머신 모듈 또는 프로그램 엔진.

위에서 설명된 컴퓨팅 장치는 많은 샘플의 사용자들로부터 도출되는 유사성 데이터를 생성하고 사용하는데 특히 유용하다. 복수의 사용자들의 라이브러리들에 걸친 둘 이상의 노래의 상호연관의 정도를 결정하는 수학적 분석에 기초하여, 통계적 유사성이 결정될 수 있다. 유사성 데이터는 무엇보다 고품질 재생목록의 생성, 사용자에게 구매 추천하기 위한 제안된 제품의 결정, 사용자의 매체 장치를 노래들의 최근 선택으로 업데이트 유지하는 것을 포함하는 많은 유용한 기능들을 위해 사용될 수 있다. 일 예에서, 사용자들은 자신의 전체 매체 데이터베이스의 콘텐츠에 관한 정보를 광범위한 사용자 청중이 액세스할 수 있는 서버로 업로드할 수 있다. 둘 이상의 미디어 아이템이 얼마나 자주 전체 사용자 청중의 라이브러리들 내에서 동시 발생하는지에 기초하여, 매체 아이템들이 서로 상호연관되고 유사한 것으로 표시된다. 이 유사성에 기초하여, 서버는 시드 트랙의 선택에 기초한 하나 이상의 유사한 노래를 포함하는 재생목록을 생성할 수 있거나, 서버는 사용자의 라이브러리에 있지 않는 유사한 노래들의 구매를 추천할 수 있다. 시스템의 이러한 및 다른 특징은 아래에서 보다 자세히 설명될 것이다. 설명된 기술 및 제품의 많은 특징이 Apple Inc.의 ITUNES 스토어와 같은 온라인 뮤직 스토어를 참고하여 설명되지만, 시스템은 이의 바람직한 실시예를 수행하기 위한 임의의 매체 판매를 요구하지 않음을 알 수 있다. 더욱이, 설명의 일부가 하나의 특정 형태의 매체만을 언급할 수 있지만, 본 명세서에서 설명되는 원리들은 오디오, 비디오, 사진, 문서 및 다른 유형의 데이터 파일과 같은 임의의 매체에 적용될 수 있다.

서버

업로딩

도 2는 유사성 데이터를 생성하기 위한 방법 실시예를 도시한다. 방법은 서버에 의해 프로그램 참가자들의 개인용 매체 인벤토리에 관한 사용자 데이터를 수신하는 단계(202)를 포함한다. 사용자 데이터는 통상 메타데이터 형태의 사용자의 라이브러리 내의 개인 매체 아이템들에 관한 식별 정보를 포함한다. 사용자의 라이브러리 내의 매체 아이템들의 기원은 시스템과 관련없다. 설명된 방법이 뮤직 콘텐츠 스토어에 의해 사용되더라도, 본 실시예는 서버가 소스에 기초한 파일 정보 간에서 차이가 있지 않기 때문에, 즉 모든 아이템들이 동일하게 취급되기 때문에 사용자의 파일들이 뮤직 스토어로부터 기원하는 것을 요구하지 않는다. 방법은 CD, DVD, 또는 HD-DVD와 같은 물리적 매체 뿐만 아니라 물리적 매체가 디지털 포맷으로 변환코딩되고 사용자의 매체 라이브러리로 들어가는 경우에도 동일하게 적용된다. 바람직한 실시예에서, 서버는 사용자가 자신의 라이브러리 내의 모든 매체 아이템들에 관한 정보를 업로드하는 것을 요구하지 않는데; 제한된 수의 매체 아이템들만에 관한 정보 또는 매체 아이템들에 관한 부분 정보만이 서버에 의해 또한 받아들여진다.

사용자 데이터 식별

이 방법은 또한 사용자 데이터를 특정 매체 아이템들로 식별하는 단계(203)를 포함한다. 이 단계는 파일 이름 조사, 메타데이터 또는 파일의 일부의 상세한 분석을 통한 방법을 포함하는 여러 방법 중 하나로 달성될 수 있다. 음악 트랙의 예에서, 서버는 여러가지 메커니즘을 통해 음악 트랙을 식별할 수 있다. 예를 들어, 약 8분 길이의 Led Zepplin의 Stairway to Heaven과 같은 해당 트랙은 아티스트, 노래 이름, 장르, 트랙 길이, 앨범이름, 트랙 번호 등을 식별하는 메타데이터 또는 파일 이름을 포함하는 파일과 연관된 여러 데이터를 가질 수 있다. 이 데이터의 일부는 서버가 이 파일을 Led Zepplin IV 앨범으로부터의 Led Zepplin의 Stairway to Heaven으로 식별하는데 충분할 수 있다. 이와 달리, 상업용 노래 식별 서비스가 이 파일을 식별하는데 사용될 수 있다. 음악 트랙의 일부를 샘플링하거나 구매 스토어로부터의 고유 식별자를 인식하거나 노래 전자 개인 정보(digital fingerprint)를 인식하여 트랙을 식별하는 것이 또한 가능하다. 예를 들어, 서버 또는 서비스가 노래가 ITUNES 스토어로부터 구매되었고 파일의 메타데이터가 ITUNES 스토어에 특유한 고유 식별자를 포함하는 것을 알 수 있다. 서버는 이 식별자에 의해 매체 아이템을 식별할 수 있다. 매체 아이템들을 인식하는 여러 다른 가능한 방법들이 공지되어 있고 이들 모두는 설명된 방법 및 구성이 아우르는 것임을 알 수 있다.

상호연관

단계(204)에서 각 매체 아이템이 고유 식별자와 연관되고 단계(205)에서 테이블에 저장된다. 만약 서버가 이전에 이 노래를 접하지 않았다면, 서버는 이 트랙에 신규 식별자를 지정한다. 그러나, 대부분의 매체 아이템들의 경우, 식별자가 이미 지정될 것이고 매체는 해당 식별자와 상호연관되기만 하면 된다. Stairway to Heaven의 예를 계속하여 설명하면, 일단 매체 아이템이 해당 트랙으로 식별되면, 서버는 해당 트랙에 대한 고유 식별 데이터를 찾아볼 수 있다. 이 프로세스는 서버에 의해 수신되는 각 매체 아이템에 대해 반복된다.

서버가 이미 대부분의 노래와 연관시키는 식별자를 갖지만, 일부 경우에는, 매체 아이템이 서버에 대해 완전히 새로운 것일 수 있거나 적어도 그렇게 인식될 수 있다. 이러한 경우, 서버는 신규 식별자를 발행하고 이를 해당 매체 아이템에게 할당한다. 예를 들어, 신규 아티스트 또는 아마추어 밴드는 서버에 의해 인식되지 않을 수 있다. 그러나, 서버는 해당 아티스트의 트랙에 대해 신규 식별자를 발행할 것이고 서버가 다른 사용자의 라이브러리에서 동일한 트랙을 접하는 경우, 이는 이전에 발행된 것과 동일한 식별자를 해당 트랙에 할당할 것이다.

일부 경우에서, 서버는 서버에 새로운 매체 아이템에 신규 식별자를 공급하지 않을 수 있다. 예를 들어, 매체 아이템이 사용자의 라이브러리에 고유할 수 있고 따라서 해당 아이템에 대해 동시 발생의 경우가 없기 때문에 식별자를 제공하는 것은 의미가 없을 수 있다. 따라서, 시스템은 모든 신규 아이템에 대해 고유 식별자를 공급할 필요가 없다. 나중에, 시스템은 다른 사용자들이 또한 자신의 라이브러리에 해당 매체 아이템을 갖는 경우 해당 트랙에 대한 고유 식별자를 공급하고 해당 아이템에 대한 유사성 데이터를 공급할 수 있다.

마스터 구매 매트릭스

단계(205)에서 각 매체 아이템이 마스터 구매 매트릭스에 저장된다. 마스터 구매 매트릭스의 설명이 도 4에 도시되어 있다. 구매 매트릭스(402)는 테이블 내의 각 고유 매체 아이템에 대응하는 열(404)을 포함하는 테이블이다. 테이블이 음악 콘텐츠 판매자, 이를테면 ITUNES 스토어에 의해 관리되는 실시예에서, 구매 매트릭스는 ITUNES 스토어로부터 구입 가능한 모든 매체 아이템을 또한 포함할 것이다. 마스터 구매 매트릭스(402)의 행은 고유 사용자 식별 번호(406)와 연관된다. 이 식별 코드는 아마도 시스템이 아닌 사용자에게 알려진 익명의 식별 코드로 사용자들을 나타낸다. 따라서, 마스터 구매 매트릭스는 프로그램 서버에 의해 참가하는 모든 사용자로부터 수신되는 모든 파일의 기록을 포함한다.

구매 매트릭스가 각 프로그램 참가자의 라이브러리 내의 모든 프로그램 참가자들 및 모든 매체를 수용하기 때문에, 구매 매트릭스(402)는 엄청나게 클 수 있다. 예를 들어, 만약 뮤직 스토어가 약 225만 사용자를 갖고 500만보다 많은 노래를 갖고 있으면, 이러한 온라인 스토어에 대한 구매 매트릭스는 약 225만 개의 열과 500만 개의 행, 즉 1조 1250억의 개별 셀들로 구성되는 테이블이 될 수 있다. ITUNES 스토어는 5천만이 넘는 등록된 사용자들을 가지고 있고 천만 개가 넘는 노래를 포함하고 있다. 이러한 온라인 스토어에 대한 구매 매트릭스는 약 5천만 개의 열 및 천만 개의 행, 즉 500조의 개별 셀들로 구성되는 테이블이 될 수 있다.

사용자의 라이브러리 내의 노래들에 대하여, 해당 사용자 및 해당 노래에 대응하는 매트릭스 내의 셀이 마킹된다. 마킹은 구매된 경우(408) 1로 구매되지 않은 경우(410) 0과 같이 불 방식(Boolean)과 같은 단순한 데이터 유형으로 행해질 수 있다. 불 방식 데이터 유형이 허용하는 것보다 많은 데이터가 저장되어야 하는 경우 다른 데이터 유형들이 사용될 수 있다. 매트릭스가 매우 클 수 있기는 하지만, 대부분의 사용자들이 자신의 라이브러리 내에 (5백만에 비해) 상대적으로 적은 수의 노래들을 갖기 때문에 이는 매우 희소하게 채워진다. 각 사용자 행이 소수의 엔트리들만을 포함할 수 있는 반면 각 노래 열은 보다 인기있는 노래들에 대해 수십, 수백, 수천, 또는 심지어 수백만의 엔트리들을 포함할 수 있지만, 구매 매트릭스의 광대한 부분은 비어있다.

마스터 구매 매트릭스 또는 테이블이 신규 노래들을 사용자의 라이브러리로 추가하거나, 파일 메타데이터를 변경하거나, 파일들을 삭제하여 사용자 라이브러리들이 변경함에 따른 업데이트를 필요로 한다는 것을 또한 알 수 있다. 구매 매트릭스가 실시간으로 업데이트 될 수 있거나 거래가 나중에 삽입되도록 큐잉(queuing)될 수 있다. 큐잉(queuing)하기 위한 한가지 구성은 규칙적으로, 이를테면 매일 오후 11시 30분에 거래들을 구매 매트릭스에 삽입하는 것이다. 또 다른 큐잉 구성은 어떤 최소 수의 거래가 삽입을 위해 준비된 경우 거래들을 구매 매트릭스로 삽입한다.

구매 테이블에 대한 업데이트는 모든 매체 아이템들에 대한 반복되는 단계들(203 및 204)을 필요로 하지는 않는다. 이미 식별되고 프로그램 기반 식별 번호로 상호연관된 매체 아이템들은 식별 및 상호연관 단계를 필요로 하지 않는데, 사용자의 데이터가 최초에 테이블에 들어가는 경우 이것이 이미 수행되었기 때문이다. 일 실시예에서, 일단 서버가 매체 아이템을 자신의 식별 데이터로 상호연관시키면, 서버는 식별 데이터를 메타데이터에 저장시키기 위해 사용자로 반환할 수 있다. 서버와의 추후 통신에서, 서버는 연관된 식별 데이터를 갖는 매체 아이템에 대한 업데이트들을 수신할 수 있고 따라서 단계(204)를 다시 실행할 필요가 없다.

일부 실시예들에서, 구매 매트릭스는 판매의 일시, 매체가 어떤 포맷으로 되어 있는지, 매체가 고화질 또는 표준 화질인지, 거래가 선물(gift)인지 또는 거래가 지불되었는지, 어떤 장치들이 재생을 위해 인증되었는지 등과 같은 각 거래에 관한 추가적인 정보를 포함하는 매트릭스 또는 더 큰 테이블의 일부가 될 수 있다. 구매 매트릭스는 나누어진 별개의 테이블들이 될 수 있거나, 더 큰 테이블 또는 매트릭스내에 완전히 통합될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 마스터 구매 매트릭스는 사용자의 매체 인벤토리에 관한 업로드된 정보를 포함할 필요가 없다. 마스터 구매 매트릭스는 필수적으로 구매 정보로 구성될 수 있다. 구매 정보는 사용자들에 의해 온라인 스토어로부터 구매된 아이템들만이 될 수 있거나 추가적인 정보를 포함할 수 있다. 이 실시예에서 테이블은 각 사용자에 의해 구매된 모든 아이템의 목록을 포함할 수 있다. 여전히, 마스터 구매 매트릭스는 사용자의 매체 인벤토리의 콘텐츠에 관한 유사성 데이터의 제한된 세트를 적어도 포함할 수 있다.

공동 필터 엔진(collaborative filter engine)

도 2에 도시된 방법은 다음 단계(206)에서 마스터 구매 매트릭스상에서 공동(collaborative) 필터 엔진을 실행시켜 유사성 데이터를 생성하는 것을 포함하고 단계(207)에서 유사성 데이터를 마스터 유사성 테이블에 저장한다. 유사성 데이터는 한 매체 아이템의 마스터 테이블 내의 몇몇 다른 매체 아이템과의 동시 발생의 정도(incidence of co-occurrence)로부터 도출될 수 있다. 사용자들이 동일한 두 개의 매체 아이템을 갖는 경우, 이들은 동시에 발생한다고 할 수 있다. 복수의 사용자들의 라이브러리 내의 이러한 동시 발생은 두 매체 아이템들이 "유사하다"는 표시이다. 두 매체 아이템이 프로그램 참가자들의 라이브러리들 내에서 더 많이 동시 발생할수록, 매체 아이템들이 더 유사하다고 본다.

공동 필터 엔진(308)은 마스터 구매 테이블 내의 개인 매체 아이템들 간의 유사성을 계산한다. 일 실시예에서 공동 필터 엔진은 데이터베이스 내의 노래 쌍들이 프로그램 참가자들의 라이브러리들 내에서 동시 발생하는 횟수를 총계 내는 프로그램과 같이 단순할 수 있다.

일 실시예에서, 공동 필터 엔진은 각 아이템을 다차원 벡터 공간 내의 벡터로 표시함으로써 두 상이한 매체 아이템 간의 유사성을 계산할 수 있다. 차원의 수는 구매 매트릭스(306) 내의 사용자들의 수와 일치한다. 아이템들 간의 상호연관은 벡터들 간의 거리를 계산하여 개발된다. 본래의 또는 수정된 삼각 함수(예컨대, 코사인 또는 사인 함수)가 벡터들 간의 거리를 계산하는데 사용될 수 있다. 만약 두 벡터가 작은 각도를 가지면, 이들은 유사한 것으로 간주되고 만약 두 벡터가 큰 각도를 가지면 이들은 덜 유사한 것으로 간주된다. 이 프로세스는 마스터 구매 매트릭스 내의 각 노래를 마스터 구매 매트릭스 내의 매 다른 노래와 비교함으로써 수행된다.

또 다른 실시예에서 공동 필터 엔진은 동시발생 데이터의 발생 정도보다 더 많은 것을 고려할 수 있다. 예를 들어, 전체 발생 정도가 유사성 평가에 고려될 수 있다. 예를 들어, 노래 A 및 B가 노래 A 및 C와 동등하게 자주 동시발생할 수 있지만, 노래 B가 종합적으로 더 인기있으면 노래 A 및 B가 노래 A 및 C보다 더 높은 유사성 점수(즉, 보다 유사한 것으로 고려됨)를 가질 수 있다. 상이한 노래들의 인기도를 결정하는 한가지 방법은 얼마나 자주 각 노래가 전체 데이터 세트에 발생하는지를 측정하는 것이다.

마찬가지로 사용자 입력과 같은 유사성 점수에 영향을 주는 공동 필터 엔진으로의 다른 입력들이 있을 수 있다. 예를 들어, 매체 아이템으로 주어지는 평가, 재생 카운트, 및 스킵 카운트가 모두 매체 아이템들 간의 유사성을 결정하기 위한 공동 필터 엔진으로의 입력들이 될 수 있다.

도 3은 각 노래를 벡터로 나타내는 개념을 도시한다. 도 3a에서, 마스터 테이블 내의 Media ID(629)에 대한 벡터가 사용자들의 라이브러리들 내의 노래 존재(songs existence) 2, 899, 1,343, 및 2,000에 기초하여 맵핑(map out)되었다. 마찬가지로, 마스터 테이블 내의 Media ID 1,263,999에 대한 벡터가 사용자들의 라이브러리들 내의 노래의 존재 2, 12, 444, 1,343에 기초하여 맵핑되었다. 이 두 벡터 간의 각도는 20도로 측정되고 코사인 값이 약 0.939로 계산된다. 이 코사인 값은 Media ID 629 및 Media ID 1,263,999 간의 상호연관 값을 나타낸다. 도 3b는 Media ID 629 및 Media ID 15 간의 상호연관을 결정하기 위한 또 다른 상호연관 계산을 나타낸다. 이 예에서, 어떤 사용자도 자신의 라이브러리 내에 Media ID 629 및 Media ID 15를 갖지 않고 따라서 이 두 벡터 간의 코사인 값은 약 -0.707이다. 더 낮은 스코어는 Media ID 629 및 15가 서로 밀접하게 상호연관되지 않는다는 것을 나타낸다.

또 다른 실시예에서, 다른 기능들이 아이템들 간의 유사성 스코어를 계산하는데 사용될 수 있다. 예로서 유사성 스코어는 특정 아이템에 의해 이루어진 아이템의 전체 동시 발생의 퍼센트를 고려하는 방법으로 계산될 수 있다. 예를 들어 아이템 A는 아이템 1 내지 5와 동시발생하고 아이템 A의 전체 동시 발생은 아이템 1 내지 5와의 모든 동시발생의 합계이다. 예를 들어, 만약 아이템 A가 아이템 1과 두 번, 아이템 2와 두 번, 아이템 3과 두 번, 아이템 4와 10번, 아이템 5와 두 번 동시 발생하면, 아이템 A는 총 18개의 동시발생을 갖는다. 전체 동시발생 수의 몇 퍼센트가 특정 쌍으로 인한 것인지를 아는 것이 중요할 수 있다. 예를 들어, 아이템 4는 모든 아이템 A의 동시발생의 약 55%를 나타내고 따라서 전체 A의 동시발생의 약 11%만을 각각 나타내는 어떠한 다른 아이템보다 강하게 아이템 A와 상호연관된다. 이 데이터는 또한 유사성 데이터를 결정하는데 사용될 수 있다. 유사성 데이터를 계산하는 두 구체적인 방법이 위에서 설명되어 있지만, 두 아이템들간의 유사성을 계산하는 임의의 수의 다른 방법들이 사용될 수 있음을 알 수 있다.

위의 프로세스는 어떤 규칙적인 간격을 두고 매 아이템 및 매 다른 아이템 간에서 연산된다. 이 프로세스는 과도한 시간이 걸릴 수 있기 때문에, 이는 통상적으로 오프라인으로 수행된다. 이는 한 달에 한번, 한 주에 한번, 하루에 한 번, 또는 연산 성능이 허용하는 한 자주 수행될 수 있다.

유사성 테이블

공동 필터 엔진에 의해 컴파일되는 상호연관 데이터가 도 2의 단계(207) 내의 마스터 유사성 테이블을 생성하는데 사용된다. 도 5는 마스터 유사성 테이블(502) 내에 저장된 데이터를 나타낸다. 주어진 매체 아이템에 대하여, 자신의 프로그램 기반 식별 데이터(504)에 의해 매체 아이템을 식별하는 엔트리가 마스터 유사성 테이블 내에 있다. 해당 매체 아이템과 유사하거나 상호연관되는 것으로 고려되는 각 다른 매체 아이템이 또한 테이블(508) 내에 열거된다. 이러한 방법으로 테이블(502)은 마스터 구매 매트릭스(402) 내의 각 매체 아이템과 유사한 모든 매체의 목록을 유지한다.

아이템들은 이들이 매체 아이템과 유사하거나 상호연관된 것으로 고려될 충분한 스코어를 가지면 마스터 유사성 테이블에 포함된다. 임의의 주어진 아이템에 대하여, 대부분의 다른 아이템들은 전혀 유사하지 않다. 유사성 스코어가 충분히 낮은 경우, 이는 유사성 테이블에 포함되지 않는다. 유사성 스코어가 충분히 낮은지 또는 높은지 여부를 판단하기 위한 임계값은 동적이거나 정적일 수 있다. 예를 들어, 만약 유사성 스코어가 - 1 내지 1의 범위에 해당하고 - 1이 완전히 다른 것을 나타내고 1이 극도로 유사한 것을 나타내면, 임계값은 통계적으로 0.5로 설정될 수 있다. 임계값은 마스터 구매 테이블 내의 노래의 발생 수에 기초하여 동적으로 설정될 수 있는데, 이를테면 100회 미만의 노래 발생에 대해서는 0.9, 5,000회 미만의 노래 발생에 대해서는 0.7, 25,000회 미만의 노래 발생에 대해서는 0.6, 25,000회 이상의 노래 발생에 대해서는 0.5의 임계값이 된다. 임계값은 이용가능한 저장소 또는 임의의 다른 파라미터에 또한 기초할 수 있다.

즉, 마스터 유사성 테이블(502)은 유사성 스코어 전부 또는 일부를 통합할 수 있다. 만약 마스터 유사성 테이블이 특정 저장소 크기에 맞도록 제한되어야 한다면, 최상의 또는 가장 강한 유사성만이 포함되고 나머지는 추려진다. 마찬가지로, 만약 충분한 프로그램 참가자들이 자신의 매체 인벤토리에 아이템을 갖지 않으면, 이는 제외될 수 있다. 이에 대한 한가지 변형은 아이템이 마스터 유사성 테이블로 포함되는 대상이 되기 전에 사용자들의 라이브러리들 내의 최소 발생 횟수를 요구하는 것이다. 예를 들어, 만약 두 아이템이 5회 이하의 동시발생을 가지면, 즉, 만약 5명 이하의 사람이 이 아이템들을 가지면, 시스템은 나머지 스코어를 연산하지 않는다.

또 다른 실시예에서 마스터 유사성 테이블은 또한 동등한 관계를 저장할 수 있다. 예를 들어, 테이블(502) 내의 Media ID 17이 1990년 공연된 Luciano Pavarotti의 "O Sole Mio"에 대응할 수 있다. Enrico Caruso 및 Mario Lanza와 같은 아티스트들에 의한 여러 공연의 "O Sole Mio"가 온라인 스토어에서 입수가능하고 동등한 매체(506)로 간주된다. 다른 주목할 만한 유형의 동등 매체는 공식적인 앨범 트랙, 플러그되지 않은 음향 트랙, 라이브 콘서트 트랙, 다른 밴드에 의한 커버 트랙, 및 심지어 동일한 노래의 외국어 트랙을 포함한다. 하나의 노래가 모든 열거된 형태, 및 그 이상으로 존재할 수 있다. 동등성의 결정은 손으로 수행될 수 있거나 실제 매체 콘텐츠, 메타데이터, 및/또는 다른 입수가능한 데이터에 기초하여 자동으로 수행될 수 있다. 각각에 대한 동등한 Media ID들은 Media ID(504)와 함께 나타나 이들 각각이 동일한 것으로 간주되고 이들이 함께 카운트되는 것을 식별한다.

마스터 유사성 테이블 내의 ID들은 매체를 색인하는 구매 매트릭스(306)에서 사용되는 것과 동일할 수 있거나 이들은 완전히 상이한 기법에 기초할 수 있다. 만약 둘이 가지런하지 않으면, 번역 기능 또는 참조 번역 테이블이 하나의 ID를 다른 아이디로 또는 그 반대로 변환하는데 제공될 수 있다. 둘 간에 공유되는 공통 ID 공간이 성능 불이익 없이도 가장 쉽고 단순하게 유지할 수 있다.

사용자 유사성 테이블들

마스터 유사성 테이블이 유사한 매체 세계를 포함하지만, 개인용 매체 라이브러리가 해당 유사한 매체 세계의 더 적은 서브세트를 거의 확실히 포함한다. 따라서, 제한된 세트, 즉 개인 유사성 테이블이 생성된다. 제한은 주어진 라이브러리 내의 매체 이용가능성에 맞추어진다. 제한된 세트는 또한 매체 라이브러리에서 찾지 못하는 유사한 매체에 대한 참조를 포함할 수 있다. 이는 매체 구매 제안을 사용자에게 겨냥하기 위해 이루어질 수 있다. 이러한 겨냥된 구매 제안은 사용자에게 보다 호소력 있을 수 있는데, 일부 공통된 매체 기호를 갖는 다른 사람들이 이미 자신의 라이브러리 내에 제안된 구매한 것을 갖기 때문이다.

일단 마스터 유사성 테이블(502)이 계산되고 채워지면, 개인 유사성 테이블(602)이 생성된다. 도 6은 개인 유사성 테이블을 도시한다. 개인 유사성 테이블(602)은 개인 매체 라이브러리에 포함된 각 노래에 대한 Media ID(604) 및 이 Media ID와 상호연관된 매체를 포함한다. 상호연관된 매체(606)는 중괄호로 나타난다. 개인 유사성 테이블 내의 상호연관된 매체는 아이템들의 마스터 유사성 테이블에 위치하는 정렬된 유사한 아이템들(508)의 전체 목록의 서브세트이다. 서브세트는 어떤 매체가 개인의 매체 라이브러리에 있는지에 기초하여 선택된다. 즉, 개인의 라이브러리 내의 각 노래에 대하여, 개인의 라이브러리에 또한 포함된 유사한 매체의 목록이 생성된다.

개인 유사성 테이블들은 서버에서 서버에 의해 생성될 수 있고 클라이언트 장치들에 의해 다운로드될 수 있거나 개인 유사성 테이블들은 사용자의 매체 인벤토리 내의 아이템들에 대한 유사성 데이터만을 다운로드하여 클라이언트에 의해 생성될 수 있다. 유사성 테이블들이 어디에 생성되는지 여부에 관계없이, 프로세스는 동일하다. 매체 아이템들이 해당 아이템 프로그램 기반 유사성 식별 데이터에 의해 마스터 유사성 테이블에서 검색된다. 다음으로 시스템은 색인 내의 해당 매체 아이템에 대한 유사성 데이터의 위치를 검색할 수 있다. 검색 작업의 결과에 기초하여, 시스템은 유사한 아이템들을 검색할 수 있다. 이 아이템들은 사용자의 매체 라이브러리 내의 이 매체 아이템들과 더욱 비교되고 사용자의 매체 라이브러리에 있는 해당 아이템들만이 개인 유사성 테이블에 저장된다. 추가적인 실시예에서, 일부 매우 유사한 트랙들이 개인 유사성 테이블에 또한 기록되어 구입들을 사용자에게 제안하는데 사용된다.

바람직한 실시예에서, 라이브러리 당 적어도 하나의 개인 유사성 테이블이 서버에 의해 생성될 수 있다. 클라이언트는 라이브러리 데이터를 서버로 보낼 수 있는데, 이는 라이브러리 내의 아이템들을 식별하고 해당 라이브러리 내의 아이템들에 관한 마스터 유사성 테이블로부터 유사성 데이터를 추출하여 해당 라이브러리에 대한 개인 유사성 테이블을 생성할 수 있다. 개인 유사성 테이블 결과는 그 다음 생성 재생목록 내에서 사용하기 위해 클라이언트로 다운로드될 수 있다. 동일한 개인 유사성 테이블이 또한 클라이언트에 의해 사용되어 주변 장치들에 대한 개인 유사성 테이블을 생성할 수 있다.

이러한 개인 유사성 테이블들을 이용하여, 사용자들은 전체 사용자 인구로부터 도출되는 데이터로부터 도움을 받을 수 있다. 사용자들은 유사성 데이터를 이용하여 재생목록을 생성하고, 신규 매체 구매에 대한 제안을 수신하며, 다양한 다른 가능한 일들을 할 수 있다.

공동 필터링에 영향을 주는 사용자 데이터

재생목록이 유사성 데이터에 기초하여 생성되는 실시예들에서, 사용자들은 자신이 해당 재생목록에서 듣기 원하지 않는 노래를 스킵함으로써 피드백을 제공할 수 있거나 시스템이 이 피드백을 요구할 수 있고, 또는 이들이 재생목록에서 듣기를 즐기는 매체 아이템들에 긍정적인 평가를 할 수 있다. 이러한 데이터는 클라이언트 장치로부터 업로드되고 서버에 의해 수신될 수 있다. 피드백 데이터는 임의의 수의 상이한 모드로 저장될 수 있는데 이를테면 마스터 구매 지수 또는 별도의 테이블에 저장될 수 있다. 피드백은 또한 ITUNES 스토어와 같은 온라인 음악 스토어로부터 도출될 수 있다. 이 실시예에서, 온라인 스토어(304) 상의 사용자 활동은 피드백 데이터를 생성한다. 온라인 스토어 상의 사용자 활동은 매체 아이템 구매, 매체 아이템 미리보기, 특정 매체 아이템 제목 검색, 특정 매체 아이템 아티스트 검색 또는 특정 매체 아이템 장르 검색을 포함할 수 있다. 피드백 데이터는 공동 필터 엔진에 의해 사용되어 아이템들 간의 상호연관 스코어를 수정할 수 있다.

인구로부터의 피드백 데이터는 잠재적으로 원래는 존재하였을 상호연관을 제거할 수 있다. 예를 들어, Simon and Garfunkel의 Mrs. Robinson이라는 노래는 Lemonheads 또는 Frank Sinatra에 의한 동일한 노래에 대해 강한 상호연관을 수신할 수 있지만, Simon and Garfunkel 버전에 기초한 재생목록을 생성하려는 사용자들은 상이한 버전들을 좋아하지 않을 수 있는데, 어쩌면 상이한 장르의 커버 노래들로 인해 그러할 수 있다. 시간에 걸쳐, 노래를 스킵하거나 아이템을 재생목록으로부터 제거하는 것과 같은 피드백 데이터가 상호연관된 아이템들로부터 하나 또는 두 커버 버전을 제거하는데 사용될 수 있다.

다른 실시예들에서 사용자 피드백이 또한 공동 필터 엔진에 의한 사용을 위해 피드백을 서버로 우선 보내지 않고 클라이언트 장치상에서 직접 유사성 데이터를 수정하는데 사용될 수 있다. 이 실시예에서, 사용자 피드백 데이터는 서버와 우선 동기화하지 않고도 클라이언트 장치 상의 개인 유사성 테이블 내에 저장된 관계들(relationships)에 직접 영향을 줄 수 있다. 이와 달리, 유사성 데이터는 동일하게 유지될 수 있지만, 제한들(constraints)이 사용자 피드백 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 만약 사용자가 종종 유사한 아이템을 스킵하면, 클라이언트 자체가 이 아이템을 개인 유사성 테이블로부터 제거하여 해당 아이템을 더 이상 유사한 것으로 고려하지 않을 수 있거나 자주 스킵되는 아이템의 추가가 다른 수단, 이를테면 재생목록 알고리즘 내의 제한에 의해 재생목록 내에 포함되는 것을 막을 수 있다.

유사성 테이블 업데이트

시간에 따라, 아티스트들이 신규 음악을 생성하고 신규 아티스트들이 나타나면서, 신규 매체 아이템들이 온라인 스토어로 추가될 수 있고, 더 나아가 마스터 구매 테이블에 추가될 수 있다. 따라서, 온라인 스토어(304) 내의 기존 아이템들 및 온라인 스토어 내의 신규 추가된 아이템들 간의 상호연관이 형성될 수 있다. 예를 들어, 만약 사용자가 노래 A를 자신의 매체 라이브러리에 갖고 있고 다음으로 온라인 스토어(304) 상에 최근에 도입된 신규 추가된 노래 B를 구입했다면, 노래 A 및 신규 추가된 노래 B 간의 신규 상호연관이 형성될 수 있다. 사용자가 신규 추가된 노래 B를 구입하는 경우, 거래가 구매 매트릭스(306) 내에 기록되고 업데이트된 구매 매트릭스(306)가 생성된다. 이와 달리, 노래 B는 CD로부터 트랙을 복사하여 사용자의 라이브러리로 추가될 수 있다. 이러한 환경에서, 결과는 동일하다. 노래 A 및 노래 B가 사용자의 매체 라이브러리에 있는 한, 이러한 동시 발생은 업데이트된 마스터 구매 매트릭스 내에 기록된다.

공동 필터 엔진(308)은 업데이트된 구매 매트릭스(306)로부터의 정보를 사용하여 위에서 설명된 바와 같이 아이템들(316)의 업데이트된 마스터 유사성 테이블을 생성한다. 그 다음 업데이트된 개인 유사성 테이블(322)이 업데이트된 마스터 유사성 테이블(316)에서 변경된 아이템들만을 추출하여 각 사용자에 대해 생성될 수 있다. 이와 달리 완전히 새로운 개인 유사성 테이블이 신규 데이터에 기초하여 생성될 수 있다.

시스템 개요

도 7은 위에서 설명되는 실시예들을 수행할 수 있는 하나의 시스템(300)의 예를 도시한다. 구매 매트릭스(306)가 사용자 라이브러리부터의 모든 매체 아이템들에 관한 데이터를 저장한다. 공동 필터 엔진(308)이 구매 매트릭스(306) 내의 데이터를 이용하여 각 매체 아이템의 다른 매체 아이템들 각각에 대한 동시 발생의 정도를 결정한다. 공동 필터 엔진(308)은 프로그램 참가자들의 인구에 걸쳐 사용자 선호도에 따라 객체들(324 및 326)에 저장된 피드백 데이터를 선택적으로 사용하여 유사성 스코어를 조정할 수 있다. 공동 필터 엔진의 출력은 주어진 매체 아이템(318)과 유사한 것으로 여겨지는 모든 매체 아이템들(320)을 저장하여 마스터 유사성 테이블 내에 저장된다. 유사한 매체 아이템들(320)이 가장 상호연관된 아이템들로부터 가장 덜 상호연관된 아이템의 순으로 나타나도록 정렬될 수 있다.

온라인 관리 툴(304)이 클라이언트 측(302) 및 서버 측(301)에 대한 인터페이스로 작용한다. 바람직한 실시예에서, 온라인 관리 도구(304)가 온라인 스토어와 연관될 수 있다. 일 실시예에서, 온라인 스토어는 유사성 데이터를 생성하는데 공동 필터 엔진(308)에 의해 또한 사용될 수 있는 데이터(310)를 생성할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 클라이언트(302)는 클라이언트(302)에 저장된 매체 아이템들에 관한 정보를 업로드하고 서버(301)로부터 유사성 데이터를 다운로드하는 일을 한다. 클라이언트 특정한 유사성 데이터가 온라인 관리 도구(304)를 통해 마스터 유사성 테이블(316)로부터 다운로드되어 클라이언트 장치(302) 상의 개인 유사성 테이블(322)을 생성할 수 있거나 개인 유사성 테이블이 서버(301)에 의해 생성되고 클라이언트 장치(302)로 다운로드될 수 있다. 클라이언트 장치는 또한 온라인 관리 도구(304)를 통해 피드백 데이터를 공동 필터(308)로 통신하여 보다 나은 유사성 데이터를 생성하는데 도움을 줄 수 있다.

클라이언트

도 7에 도시된 바와 같이, 클라이언트 장치(302)는 다양한 형태 중 임의의 하나를 취할 수 있다. 클라이언트 장치(302)는 휴대용 디지털 오디오 재생기, 휴대용 디지털 비디오 재생기, 스마트폰, 데스크톱 및 랩톱 컴퓨터, 텔레비전 셋톱 박스, 및 매체를 재생할 수 있는 임의의 다른 장치와 같은 장치를 포함한다. 클라이언트 장치들은 데스크톱 컴퓨터 또는 다른 중간 장치를 통해 온라인 스토어(304)로 동기화하는 오프라인 휴대용 장치들, 이를테면 데스크톱 컴퓨터와의 케이블 연결을 통해 동기화하는 IPOD 디지털 오디오 재생기, 무선 라우터를 통해 무선으로 동기화하는 IPOD TOUCH 디지털 오디오 재생기, 또는 셀룰러 연결을 통해 무선으로 동기화하는 스마트폰을 포함할 수 있다. 위의 설명으로부터 명확하듯이, 클라이언트 장치는 다양한 매체 아이템들의 인벤토리를 포함한다. 만약 클라이언트 장치의 사용자가 유사성 데이터의 사용으로부터 도움을 받기 원하면, 사용자는 온라인 인터페이스를 통해 서비스에 액세스한다. 이와 달리, 클라이언트 장치는 클라이언트 기반 애플리케이션 이를테면 인터넷을 통해 원격 서버와 통신하는 ITUNES 데스크톱 애플리케이션을 통해 유사성 데이터 서비스에 액세스할 수 있다.

온라인 스토어(304)는 단일 서버 또는 클라이언트 장치들이 디지털 매체를 구매할 수 있게 하는 서버들의 무리가 될 수 있다. 온라인 스토어는 또한 다른 보조 매체 관리 특징들로의 액세스를 부여할 수 있다.

도 15는 유사성 데이터를 클라이언트로 다운로드하기 위한 방법 실시예를 도시한다. 만약 클라이언트가 처음 공동 프로그램에 액세스하는 것이면(842), 클라이언트는 프로그램을 선택하여 참가하기를 선택해야 한다(844). 단계(846)에서 클라이언트에 개인 사용자 식별 코드가 주어진다. 서버가 이 코드를 이용하여 클라이언트의 라이브러리와 연관되는 반면, 클라이언트만이 추가적인 식별 정보를 포함한다. 서버는 클라이언트 장치 또는 사용자(프로그램 참가자)에 관한 개인 또는 식별 정보를 알지 못한다. 일단 개인 식별 코드가 지정되면, 클라이언트 장치는 이의 매체 라이브러리에 관한 정보를 업로드할 수 있다(848). 바람직한 실시예에서, 사용자는 어느 매체 아이템들을 서버와 공유하도록 하는지 선택할 수 있다.

만약 단계(842)의 결과가 사용자가 이미 공동 프로그램 내의 참가자라고 나타내면, 단계(850)에서 클라이언트는 자신의 개인 식별 코드를 이용하여 서버로 로그인할 수 있다. 단계(852)에서, 서버는 클라이언트로부터 매체 라이브러리에 대한 변경에 관한 정보를 요청할 수 있거나 이와 달리 클라이언트가 이 정보를 우선 요청받지 않고 공유할 수 있다. 만약 라이브러리에 대한 변화가 발생하면, 클라이언트가 변경에 관한 정보를 업로드한다(854). 변경들은 편집된 메타데이터, 신규 아이템들, 삭제된 아이템들 등의 형태를 취할 수 있다. 일단 클라이언트 매체 라이브러리에 관한 최신 정보가 서버로 보내지면, 클라이언트는 단계(856)에서 서버로부터 신규 유사성 데이터를 요청할 수 있다. 이와 달리, 서버가 신규 또는 업데이트된 유사성 데이터의 송신을 개시할 수 있다.

대체 실시예에서 클라이언트는 위의 단계들을 스킵하고 라이브러리를 식별할 필요 없이 마스터 유사성 테이블로부터 업데이트된 결과를 단지 요청할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트는 식별 번호에 의해 자신을 식별하지 않고 또한 서버에 클라이언트의 매체 라이브러리의 인벤토리에 대한 변화를 알리지 않고 특정 아이템 또는 아이템의 목록에 대한 업데이트를 요청할 수 있다.

유사성 데이터가 단계(858)에서 다운로드된다. 유사성 데이터가 서버에 의해 이전에 생성된 테이블의 형태로 다운로드될 수 있거나 정보가 다운로드되고 실시간으로 개인 유사성 데이터 테이블로 포맷되어 들어갈 수 있다.

재생목록들이 개인 유사성 테이블에 기초하여 생성된다. 재생목록들은 클라이언트 측(302), 온라인 스토어(304) 내, 또는 공동 필터 엔진(308) 내에 생성될 수 있다. 재생목록들은 하나의 노래 또는 여러 노래들에 대한 통계적 유사성에 기초하여 생성될 수 있다. 클라이언트 장치가 개인 유사성 테이블에 기초하여 재생목록들을 사용하는 경우, 특정 노래들은 사용자가 기재한 것이 아닐 수 있거나 사용자를 만족시키지 않을 수 있다. 사용자가 통계적 유사성에 기초하여 재생목록에 있는 노래를 종종 스킵하는 경우, 시스템은 이 노래에 "불이익을 주고(penalizes)", 이의 유사성 값을 감소시키며, 이를 보다 적은 빈도로 재생목록에 포함시키고, 결국 이를 완전히 재생목록으로부터 버릴 수 있다. 이는 사용자가 언제 노래를 스킵하는 지를 보고함으로써 발효된다. 이러한 동작은 클라이언트 장치 상에 기록되고 피드백으로 온라인 스토어에 송신된다. 온라인 스토어는 이 피드백을 공동 필터 엔진으로 보내는데 이 엔진은 이를 네거티브 상호연관 테이블(326)에 저장한다. 네거티브 상호연관 테이블은 유사성의 네거티브 표시를 저장한다. 이러한 방법으로 각 사용자는 노래가 유사성 테이블로부터 제거될 때까지 여러번 개별적으로 노래를 스킵할 필요가 없다. 축적 네거티브 피드백이 그룹 행동에 기초하여 사용자들의 그룹에 대한 비인기 노래들을 걸러낼 것이다. 이와 같이, 이러한 재생목록들은 사용자들의 인구의 변하는 매체 기호들에 맞추어 진화하는 살아있는 유기체처럼 행동한다.

예를 들어, 만약 많은 사용자들이 재생목록 내의 특정 노래를 항상 스킵한다거나 만약 많은 사용자들이 이 노래를 자신의 재생목록으로부터 삭제하면, 해당 정보가 기록되고 이 정보에 마스터 유사성 테이블의 생성에 영향을 주는 가중치가 지정된다. 이 가중치는 보고된 네거티브 상호연관 수 또는 사용자 상호동작의 다른 특징에 기초할 수 있다. 반대로, 특정 노래와의 포지티브 사용자 상호동작이 포지티브 상호연관을 제공한다. 예를 들어, 많은 사용자가 동일한 노래를 기존의 재생목록에 추가하거나 많은 사용자들이 특정 노래 동안 볼륨을 키우면, 이러한 포지티브 상호연관은 온라인 인터페이스를 통해 서버에 보고되고 포지티브 상호연관 테이블 내에 저장된다.

서버와의 상호동작에 추가하여, 클라이언트는 또한 다른 클라이언트 또는 주변 장치와 상호동작할 수 있다. 한가지 바람직한 실시예에서, 클라이언트는 IPOD 휴대용 음악 재생기와 같은 휴대용 음악 재생기와 상호동작하는 개인용 컴퓨터가 될 수 있다. 이러한 예에서 클라이언트 장치는 또한 주변 장치 상에서 사용하기 위한 개인 유사성 테이블들을 마련할 수 있다. 서버가 클라이언트의 라이브러리 내의 이 매체 아이템들만에 대한 정보를 포함하는 클라이언트에 대해 개인 유사성 테이블을 마련할 수 있는 것처럼, 클라이언트는 주변 장치의 라이브러리 내의 이 매체 아이템들만에 대한 정보를 포함하는 주변 장치에 대해 개인 유사성 테이블을 마련할 수 있다. 클라이언트는 개인 유사성 테이블을 임의의 다른 데이터 아이템에 대하는 것처럼 주변 장치상으로 로딩할 수 있다.

주변 장치

주변 장치는 클라이언트가 서버와 작업하는 것과 같이 클라이언트와 작업하게 된다. 예를 들어, 주변 장치는 클라이언트에 콘텐츠에 대한 변화를 알릴 수 있고 이 콘텐츠에 대한 유사성 데이터를 요청할 수 있다. 보다 바람직한 실시예에서, 주변 장치는 ITUNES 데스크톱 애플리케이션을 실행하는 개인용 컴퓨터가 IPOD 휴대용 매체 장치를 관리하는 것과 같이 클라이언트에 의해 관리될 수 있다. 이 실시예에서, 클라이언트는 주변 장치의 콘텐츠에 대한 변경으로 업데이트될 필요가 없는데 이는 클라이언트가 이 변화에 영향을 주는 도구가 됨으로써 변화를 이미 알기 때문이다. 이 실시예에서 클라이언트는 또한 클라이언트의 개인 유사성 테이블 내의 이용가능한 데이터에 기초하여 주변 장치의 유사성 테이블을 최신으로 유지할 수 있다. 더욱이, 주변 장치는 피드백 데이터를 서버로의 추후 송신을 위해 클라이언트로 통신할 수 있다.

또 다른 실시예에서, 주변 장치는 클라이언트 장치로서 서버와 직접 상호동작할 수 있다. 보다 많은 휴대용 매체 장치가 인터넷에 액세스하는 성능을 갖게 됨에 따라, 휴대용 장치는 서버와 직접 상호동작하여 가장 최근의 유사성 데이터를 다운로드하거나 마스터 구매 매트릭스를 업데이트할 수 있다. 이러한 실시예에서 주변 장치는 클라이언트의 모든 성능을 가질 수 있다.

생성 재생목록들

논의된 바와 같이, 본 명세서에서 설명된 방법에 의해 생성되는 유사성 데이터의 한가지 사용은 유사성 데이터를 이용하여 재생목록을 생성하는 것이다. 재생목록을 생성하는 것이 개인 유사성 테이블 내의 모든 유사한 아이템을 재생하는 것과 같이 단순할 수 있는 반면, 최상의 결과는 재생목록 생성 모듈의 사용을 통해 얻어질 공산이 있다. 도 8은 재생목록의 생성을 위한 방법 실시예를 도시한다. 단계(802)에서 하나 이상의 시드 트랙(seed track)이 선택되고 단계(804)에서 재생목록으로 추가된다. 단계(806)에서 시드 트랙에 대한 유사성 데이터가 개인 유사성 테이블에서 검색되고 단계(808)에서 유사한 트랙들이 후보 목록에 추가된다. 후보들은 재생목록에 추가될 잠재적인 트랙들의 목록이다. 후보가 재생목록에 추가될지 여부는 일련의 제한(constraint)을 통해 후보를 평가하여 결정된다.

제한들은 노래가 재생목록에 추가될 수 있는지 여부에 대한 한도로 작동한다. 대부분의 경우에 제한은 재생목록의 품질을 향상시키도록 작용할 것이다. 한가지 제한은 재생목록에 특정 공간을 필요로 할 수 있다. 예를 들어, 아티스트 공간 제한이 활성화 상태이면 Radiohead의 두 노래가 연속하여 재생될 수 없다. 유사한 예에서, 제한들은 동일한 앨범 또는 동일한 제목의 노래들이 재생목록 내의 서로의 주어진 수의 노래들 내에서 발생하는 것을 막을 수 있다. 또 다른 제한은 양립할 수 없는 장르의 노래들이 동일한 재생목록에서 재생되는 것을 막는다. 더욱이 또 다른 제한은 "지터(jitter)" 기능이다. 지터는 랜덤으로 원래는 승인되는 노래가 재생목록에 추가되지 않도록 할 수 있다. 지터는 재생목록에 무작위 특성을 제공하여 동일한 재생목록이 동일한 시드 트랙의 선택에 따라 매번 생성되는 것을 막는다. 또 다른 제한은 스킵 카운트 제한인데, 이 경우 주어진 횟수보다 많이 스킵된 임의의 노래는 제한에 만족하지 않고 재생목록에 포함되지 않는다.

제한이 쉽게 변경될 수 있는 특정 파라미터 또는 변수에 기초할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 동일한 앨범 또는 아티스트로부터의 두 노래 간에 개입하는 노래들의 필요 수는 변할 수 있다. 마찬가지로 트랙 또는 호환가능한 장르의 멤버들을 배제하는데 필요한 스킵 카운트들의 수가 변할 수 있다. 일 실시예에서, 이러한 변화가능한 설정은 사용자에 의해 구성될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 이러한 설정은 서버에 의해 선택되고 서버로부터 발행되며 클라이언트가 업데이트된 유사성 데이터를 다운로드하도록 연결할 때마다 서버에 의해 조정될 수 있다.

또한 포지티브 제한들이 고려될 수 있음을 할 수 있다. 높은 재생 속도 또는 높은 평가를 갖는 노래들은 재생목록으로 이동될 수 있거나 일부 다른 네거티브 제한의 영향 또는 지터 기능에 영향을 받지 않을 수 있다. 보다 많은 제한을 추가하거나, 제한을 제거하거나, 제한을 다소 엄격하게 함으로써 여러 변형이 가능한데, 이들 각각은 본 명세서에서 설명되는 방법에 의해 고려된다.

단계(810)에서 고려될 다음 후보가 선택되고 이의 메타데이터가 단계(812)에서 검색된다. 메타데이터는 제한들을 평가하는데 필요한 후보에 대한 정보를 제공한다. 단계(814, 815, 및 816)에서 트랙이 제한들에 의해 평가된다. 도 8에는 세 개의 제한들이 표시되어 있지만, 임의의 수의 가능한 제한이 있을 수 있음을 알 수 있다. 만약 노래가 하나의 제한을 통과하면 이는 다음 제한으로 넘어가 단계(818)에서 모든 제한이 통과되고 트랙이 재생목록으로 추가된다. 그 다음 방법은 단계(820)로 진행하고 재생목록 내의 신규 노래에 대한 유사성 데이터를 페칭한다. 이 유사성 데이터는 재생목록으로의 포함을 고려하기 위한 후보 목록에 첨부될 수 있다.

만약 트랙이 제한에 충족하지 못하면 방법은 단계(830)로 건너뛰고 만약 목록 내에 평가할 추가적인 후보들이 있으면 단계(810)로 돌아간다. 그러나, 만약 목록에 추가적인 후보가 없으면, 즉 모든 후보들이 제한에 충족하지 못하거나 재생목록에 있게 되면, 단계(832)는 제한들을 검토하여 제한들이 자신의 디폴트 값으로 설정되었는지 여부를 판단한다. 만약 그러하면, 제한들이 단계(828)에서 완화되어 하나 이상의 완화 제한들이 이전에는 거절되었던 후보가 재고려시 재생목록에 추가되도록 하는 것을 기대한다(단계 826). 만약 모든 후보가 다시 제한에 충족하지 못하면, 단계(832)는 제한들이 이미 완화되는지를 판단하고 프로세스를 종료한다.

완화 제한들은 여러 형태 중 임의의 한 형태를 취할 수 있다. 일부 경우 하나의 제한만이 덜 엄격하게 된다. 다른 경우들에서 복수의 제한들이 완화된다. 예를 들어, 만약 제1 제한이 동일한 아티스트로부터의 두 노래가 서로 4개의 노래 내에서는 재생되지 않는 것을 요구하면, 이 제한은 하나의 개입하는 노래를 요구하도록만 완화될 수 있거나 제한이 완전히 제거될 수 있다. 일부 실시예들에서, 모든 제한이 완화될 수는 없다. 일 예는 장르 제한이다. 특정 장르들은 전혀 호환되지 못할 수 있고 따라서 장르 제한은 추가적인 장르를 포함하도록 완화되지 않는다.

단계(826)로 돌아와서, 후보 트랙이 제한에 충족하지 못하고 추가적인 후보가 없는 경우의 예에서, 제한들이 완화된다. 만약, 완화된 제한들로 인해, 한 후보가 모든 제한을 통과하고 재생목록에 추가되면, 제한들은 단계(822 및 824)에서 정상으로 돌아간다. 단계(822)는 제한들을 검토하여 이들이 완화되었는지 또는 디폴트 설정으로 되어 있는지 여부를 판단한다. 만약 이들이 디폴트 설정으로 되어 있으면 방법은 단계(810)로 돌아가고 목록 내의 다음 트랙을 고려한다. 그러나, 만약 단계(822)가 제한들이 완화되었다고 판단하면, 방법은 제한들을 정상으로 반환하는 단계(824)로 진행하고 그 다음 단계(810)로 돌아가 목록 내의 다음 후보를 고려한다. 이 프로세스는 완화된 제한들을 통과하는 후보가 없을 때까지 계속되고 루틴이 단계(834)에서 종료한다.

노래들은 가장 유사한 것에서 가장 덜 유사한 순으로 재생목록에 추가될 필요가 없고; 노래들은 랜덤 알고리즘 또는 다른 로직을 이용하여 임의의 순서로 추가될 수 있다.

생성된 재생목록들은 정적 또는 동적이 될 수 있다. 동적 재생목록들은 유사성 데이터가 진화하고 신규 아이템들이 사용자의 라이브러리에 추가됨에 따라 시간에 걸쳐 업데이트될 수 있다. 이와 달리, 사용자가 즐기고 변경 없이 보유하고자 하는 재생목록이 생성되는 경우, 사용자는 재생목록을 유사성 데이터에 의해 더 이상 영향받지 않는 별개의 정적 재생목록으로 저장할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자가 특정 생성된 재생목록이 "완벽하다"고 생각하면, 이는 서버를 통해 유사성 테이블에 반영된 무리의 변하는 기호로부터 영향받지 않고 보존될 수 있다.

동기화하기 위한 장치들의 유사성 데이터의 사용

재생목록이 생성될 수 있는 것과 같이, 유사성 데이터가 또한 휴대용 음악 재생기와 같은 주변 장치를 사용자의 매체 라이브러리로부터의 신규 또는 상이한 음악으로 업데이트 유지시키는데 사용될 수 있다. 여러 휴대용 매체 재생기가 제한된 성능으로 어려움을 겪고 따라서 모든 사용자의 매체 라이브러리가 IPOD 휴대용 매체 재생기와 같은 휴대용 장치 상에 저장될 수 없다. 이러한 경우 사용자들은 종종 이들의 휴대용 장치 상에 저장될 자신의 매체 아이템의 일부를 선택해야한다. 일부 사용자는 이 과정이 번거롭다고 생각할 수 있고 자신의 휴대용 장치 상에 현재 저장된 매체 아이템들에 실증이 나게 될 수 있다.

위에서 식별된 문제에 대한 한가지 해결방법은 유사성 데이터를 이용하여 휴대용 장치를 신규 매체 아이템으로 업데이트 유지시키는 것이다. 이 실시예에서, 사용자는 이들의 휴대용 장치 상에서 자신이 좋아하는 음악 유형을 나타내는 특정 수의 시드 트랙들을 선택한다. 재생목록이 시드 트랙으로부터 생성될 수 있는 것처럼, 사용자의 라이브러리부터의 아이템들이 휴대용 매체 재생기에 포함되도록 선택될 수 있다. 유사성 데이터가 변경함에 따라, 신규 노래들이 사용자의 라이브러리에 추가되고, 유사성 데이터가 휴대용 장치를 신규 트랙들로 최신으로 유지시키는데 사용될 수 있다.

구매 추천

유사성 데이터는 사용자에 의해 구매하기 위한 신규 아이템들을 추천하는데 또한 사용될 수 있다. 마스터 유사성 테이블에서 발생하지만 사용자의 라이브러리에 있지 않은 아이템들이 시스템에 의한 구매를 위해 추천될 수 있다. 일 실시예에서 온라인 스토어는 사용자의 라이브러리 또는 시드 트랙의 선택에 기초하여 구매 추천을 할 수 있다. 온라인 스토어는 또한 최근 구매를 시드 트랙으로 사용하여 구매하기 위한 아이템들을 추천할 수 있다. 또 다른 실시예에서 재생목록 모듈은 노래가 사용자의 라이브러리의 일부였다면 노래가 재생목록에 포함되었을 위치를 사용자에게 알림으로써 구매하기 위한 노래들을 추천할 수 있다. 구매 추천들은 서버로부터 클라이언트를 거쳐 휴대용 매체 재생기까지의 임의의 레벨의 시스템에서 발생할 수 있다.

일부 실시예들에서, 추천될 아이템은 이와 연관된 유사성 데이터를 갖지 않는 신규 아이템이 될 수 있다. 이러한 시나리오에서, 신규 아이템이 사용자들에 의해 구매 추천되도록 유사성 스코어가 온라인 스토어의 관리자에 의해 제공될 수 있다. 제공된 유사성 스코어는 동시 발생 또는 다른 실시예들에 기초한 유사성 데이터가 이용가능할 때까지 유지될 수 있다.

유사하게, 영화 대여 또는 구매가 또한 추천될 수 있다. 실시예들의 대부분이 노래와 관련하여 설명되었지만, 매체 아이템들은 또한 비디오 또는 영화를 포함하는 임의의 파일이 될 수 있다. 이 실시예에서, 사용자는 시드 아이템의 선택에 기초하여 유사한 영화들을 요청할 수 있다. 이와 달리, 시스템은 이전 대여에 기초하여 영화를 추천할 수 있다. 유사성 데이터가 신규 영화들을 사용자가 나중에 볼 수 있도록 클라이언트 또는 휴대용 매체 재생기로 자동으로 다운로드하는데 사용될 수 있음을 고려할 수 있다. 이 실시예는 가입된 서비스의 일부가 될 수 있거나 사용자가 영화를 보지 않기로 선택하고 대여료가 발생하지 않을 수 있다.

도 16은 유사성 데이터가 구매하기 위한 매체 아이템들을 추천하는데 사용될 수 있는 한가지 방법 실시예를 도시한다. 단계(1002)에서, 시드 트랙이 선택된다. 구매 추천은 재생목록들이 시드 트랙에 기초하여 생성되듯이, 시드 트랙에 기초한다. 그러나, 적어도 하나의 실시예에서, 구매 추천은 사용자의 전체 라이브러리와 가장 유사한 콘텐츠에 기초할 수 있다.

일단 시드 트랙이 선택되면, 설명된 방법은 그 다음 단계(1004)에서 개인 유사성 테이블로부터 시드 트랙에 대한 유사성 데이터를 검색한다. 이 실시예에서, 개인 유사성 테이블은 또한 사용자의 라이브러리 내에 있지 않지만 유사성 데이터에 의해 사용자의 매체 라이브러리 내에 있는 아이템들과 연관되는 매체 아이템들을 또한 포함할 것이다. 또 다른 실시예에서, 구매 추천은 지역적으로 저장된 유사성 테이블 보다는 서버로부터 직접 올 수 있다. 마스터 유사성 테이블로부터의 유사성 목록들은 유사성 데이터를 제공할 수 있고 서버 또는 클라이언트가 사용자의 라이브러리로부터 식별된 트랙들을 뺄 수 있다. 이 실시예는 가장 작은 가능한 개인 유사성 테이블을 생성하는 이점을 갖는데, 이는 구매 추천들이 포함될 필요가 없고 모든 사용자가 추천을 위한 마스터 테이블을 공유하기 때문이다.

사용자의 라이브러리에 이미 있는 아이템들이 구매 추천되는 것을 막기 위해, 단계(1006)는 단계(1004)에서 검색된 유사성 데이터로부터 사용자의 매체 라이브러리 내에 이미 있는 아이템들을 필터링한다. 일부 경우에서, 매체 아이템들이 이미 사용자에 의해 구매되었지만, 이 아이템들은 사용자의 매체 라이브러리에 있지 않다. 이는 이하의 경우와 같은 임의의 수의 이유로 그러할 수 있는데; 사용자가 해당 노래를 좋아하지 않아 삭제한 경우, 또는 사용자가 또 다른 매체 라이브러리에 매체를 저장한 경우, 또는 사용자가 해당 매체 아이템을 구매하였지만 아직 다운로드하지 않았을 경우 그러할 수 있다. 적어도 이러한 시나리오에서 구매하기 위한 매체 아이템들을 추천하는 것이 바람직하지 않을 수 있고, 따라서 이들 역시 단계(1008)에서 필터로 걸러진다. 단계(1010)는 구매 추천 아이템들을 디스플레이한다.

물론, 방법은 사용자에 의해 현재 선택된 모든 노래를 반복할 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자는 긍정적으로 구매 추천을 찾을 필요는 없다. 이러한 실시예들에서, 구매 추천은 매체 아이템이 재생을 위해 선택될 때마다 매체 관리자 또는 매체 스토어 내에 디스플레이될 수 있다. 매체 아이템이 재생됨에 따라, 그래픽 사용자 인터페이스는 다른 추천된 매체 아이템들, 또는 매체 아이템들의 그룹, 이를테면 앨범 또는 구매를 디스플레이할 수 있다. 바람직한 실시예에서, 매체 아이템들은 입력 장치로 추천 자체를 선택함으로써 바로 구매될 수 있거나, 적어도 추천은 온라인 스토어로 하이퍼링크될 수 있어 매체 아이템이 이로부터 구매될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 구매 추천은 또한 선택이 가능하지 않은 방법을 이용하여 보여질 수 있다. 예를 들어, 청취자들이 또한 구매한 지정된 아티스트에 의한 상위 노래들을 디스플레이하는 아티스트 보기 페이지(View An Artist page)에서, 시스템은 이미 사용자의 라이브러리 내의 아이템들의 추천을 제거하도록 필터링된 추천들을 디스플레이할 수 있다.

서버>클라이언트>IPOD

하나의 특히 바람직한 실시예에서, 한 위치에서 유용한 방법들이 시스템의 각 위치에서 동등하게 적용될 수 있다. 도 9는 이 개념을 도시한다. 유사성 테이블(908) 및 재생목록 모듈(914)을 포함하는 온라인 음악 스토어(902)가 도시된다. 유사성 테이블(908)은 서버의 매체 인벤토리 내의 각 아이템에 대한 모든 관계를 포함한다. 재생목록 모듈(914)은 이것이 시스템 내의 임의의 다른 클라이언트 또는 휴대용 매체 재생기 상에서 작동하는 것처럼 유사성 테이블 내의 데이터에 기초하여 작동한다. 마찬가지로, 클라이언트(904)는 서버가 포함하는 것보다 작은 매체 인벤토리를 포함하는 것으로 도시되고 클라이언트의 매체 인벤토리 내의 각 아이템에 대한 유사성 데이터가 유사성 테이블(910) 내에 저장된다. 재생목록 모듈(916)이 이것이 휴대용 매체 재생기(906) 또는 뮤직 스토어(902) 상에서 작동하는 것처럼 로컬 유사성 테이블(910) 내의 데이터에 기초하여 작동한다. 마지막으로, 클라이언트(904)의 것보다 작은 매체 인벤토리를 포함하는 휴대용 매체 재생기(906)가 도시된다. 유사성 테이블(912)이 휴대용 매체 재생기(906)의 매체 인벤토리 내의 아이템들에 관한 정보를 저장하고 재생목록 모듈(918)이 해당 데이터에 기초하여 작동한다.

도 9는 클라이언트가 휴대용 매체 재생기 그룹에 대하여 서버와 같이 행동할 수 있거나 더 큰 클라이언트가 더 작은 클라이언트에 대해 서버로 행동할 수 있는 개념을 도시하는데, 이 모든 것은 본 명세서에서 고려된다.

대부분의 실시예에서, 서버가 마스터 구매 매트릭스 및 마스터 유사성 테이블을 유지하는 유일한 위치가 될 것이지만, 로컬 유사성 테이블의 생성은 서버로부터 도출된 데이터에 기초한 임의의 장치 상에서 발생할 수 있다. 서버에 의해 실행될 수 있는 또 다른 기능이 업데이트되고 있다. 대부분의 실시예에서, 서버는 유사성 데이터 업데이트의 소스가 될 뿐만 아니라, 서버는 재생목록 모듈 또는 시스템의 소프트웨어 구성요소들을 또한 업데이트할 수 있다.

본 명세서에서 설명된 모든 프로세스들이 실시간으로 발생해야하는 것은 아님을 알 수 있다. 많은 경우에서 프로세싱 자원들을 저장하고 특정 태스크들을 오프라인으로 수행하는 것이 바람직할 것이다. 예를 들어, 공동 필터 엔진은 스케줄 지정된 시간에서만 실행하여 마스터 유사성 데이터 테이블을 생성할 수 있다. 오프라인 프로세싱을 위한 필요가 기술이 향상됨에 따라 완화될 수 있음을 알 수 있다. 이러한 경우, 현재는 오프라인으로 수행되는 것이 바람직한 프로세스들이 실시간으로 수행될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 각 장치는 특정 기능을 지역적으로 수행할 수 있지만, 서버로 하여금 특정 태스크들을 수행하도록 하는 것이 바람직할 수 있다. 예를 들어, 서버가 클라이언트에 대한 개인 유사성 테이블들을 생성하거나 클라이언트에 대한 재생목록들을 생성할 수 있다. 이는 클라이언트가, 큰 프로세스들에 대해 요구되는 프로세싱 자원들이 통상적으로 부족한 휴대용 매체 재생기에 대해 이러한 태스크들을 수행하는데 더 유용할 수 있다. 또 다른 예에서, 서버가 재생목록 생성 내에 사용되는 제한들의 일부를 수행하고 그 결과를 유사성 테이블 데이터에 포함시키는 것이 이로울 수 있다. 예를 들어, 절대로 완화되지 않는 장르 제한의 경우, 서버는 호환되지 않는 장르로부터의 매체 아이템들을 아이템의 유사성 데이터로부터 배제할 수 있다. 이러한 방식으로, 서버가 제한을 통과하지 못하는 아이템들을 개인 유사성 테이블로부터 이미 배제할 것이기 때문에 재생목록 모듈은 재생목록을 생성하는 경우 제한을 실행시킬 필요가 없을 것이다.

도 10은 매체 및 유사성 테이블들을 디지털 매체 재생기와 동기화하기 위한 시스템 예를 도시한다. 통신 매체(920)는 인터넷이 될 가능성이 가장 높지만, 장치들로 하여금 서로 통신할 수 있도록 하는 임의의 채널을 포함할 수 있다. 온라인 스토어(922)가 클라이언트(924), 통상적으로 특수 소프트웨어가 설치되어 온라인 스토어와 통신하고 상호동작하는 개인용 컴퓨터와 통신한다. Apple IPOD 매체 재생기와 같은 휴대용 매체 재생기(926)는 통상적으로 30 핀 USB 커넥터를 통해 온라인 스토어(922)로 연결된 개인용 컴퓨터(924)와 동기화한다. 휴대용 매체 재생기(926)를 개인용 컴퓨터(924)로 연결하는 다른 방법들은 USB, Firewire, 802.11 시리즈 또는 블루투스 무선 연결을 포함한다. 온라인 스토어는 매체(930)의 마스터 라이브러리 및 마스터 유사성 테이블(932)을 포함한다. 휴대용 매체 재생기(926)가 동기화되는 경우, 로컬 매체(934) 메타데이터 및 로컬 서브세트 유사성 테이블(936)이 개인용 컴퓨터(924) 및 통신 매체(920)를 통해 온라인 스토어(922)로 송신된다. 메타데이터만이 송신되고 실제 매체는 송신되지 않는 것이 중요하다. 온라인 스토어는 매체의 복사본이 필요없고, 이는 어느 매체가 휴대용 매체 재생기(926) 상에서 위치하는지를 확실히 식별하는 충분한 정보만을 필요로 한다. 온라인 스토어는 적절한 정보를 생성 및/또는 검색할 수 있고 이를 다시 장치로 반환하여, 로컬 서브세트 유사성 테이블(936)을 지역적으로 저장된 매체(934)에 대응하는 신규 데이터로 업데이트한다. 로컬 서브세트 유사성 테이블은 그 다음 온라인 스토어 레벨, 컴퓨터 레벨, 및/또는 장치 자체 상에서 개인화된 재생목록들을 생성하는데 사용된다.

또 다른 실시예에서 휴대용 매체 재생기(926)는 서버(922)로부터 직접 데이터를 얻을 수 있다. 이러한 실시예에서 휴대용 매체 재생기는 이를테면 802.11 시리즈 통신(Wi-Fi) 또는 모바일 전화 네트워크를 통해서 온라인 스토어로 연결하기 위한 다양한 성능으로 준비될 수 있다. 휴대용 매체 재생기는 서버로 직접 연결될 수 있고 클라이언트 장치가 위의 예에서와 같이 수행할 수 있다. 휴대용 매체에는 고유 식별 번호가 지정될 수 있거나, 만약 라이브러리가 또한 클라이언트 장치와 연관되면, 휴대용 매체 재생기는 클라이언트 장치와 동일한 식별 번호를 사용할 수 있다. 그러함에도 불구하고, 휴대용 매체 재생기는 자신의 라이브러리에 저장된 매체 아이템들에 관한 정보를 업로드하고 이 동일한 아이템들에 대한 유사성 데이터를 다운로드할 수 있다. 휴대용 매체 재생기는 하나 보다 많은 서버로 연결하는 방법을 가질 수 있음을 알 수 있다. 휴대용 매체 재생기가 온라인 스토어로 연결하기 위한 복수의 메커니즘을 가질 수 있을 뿐만 아니라, 휴대용 매체 재생기는 또한 클라이언트 장치와 동기화하고 온라인 스토어와 직접 통신하는 성능을 가질 수 있다.

사용자 인터페이스 - 일반

도 11은 재생목록 생성을 개시하기 위한 소프트웨어 인터페이스 예를 도시한다. 매체를 재생하고, 매체 및 매체 재생목록들을 관리하며, 온라인 스토어로부터 매체의 구매를 허용하고, 기타 매체 관련 기능을 수행하는 애플리케이션을 위한 소프트웨어 인터페이스(702)가 도시된다. 소프트웨어 인터페이스(702)는 매체(704)의 목록 및 연관된 메타데이터의 일부 또는 전부를 디스플레이할 수 있다. 온라인 스토어를 통해 수신된 개인 유사성 테이블을 이용하는 재생목록을 생성하기 위해, 사용자는 하나 이상의 매체 조각을 선택하고 버튼을 클릭하거나 아니면 컴퓨터에게 선택된 시드 트랙에 기초하여 재생목록을 생성하는 명령을 내린다. 고려되는 적절한 사용자 인터페이스들은 키보드 상의 키 시퀀스, 마우스 제스처, 터치 기반 입력, 음성 명령, 또는 이들 및 다른 적절한 사람-컴퓨터 인터페이스의 임의의 조합과 같은 특징들을 포함할 수 있다. 소프트웨어 애플리케이션은 일단 시작되면 선택된 매체 시드 트랙에 대한 유사성 테이블을 검색하고 유사성 테이블에 기초하여 재생목록을 생성한다. 애플리케이션은 재생목록의 콘텐츠를 사용자에게 디스플레이하거나 디스플레이하지 않을 수 있다. 애플리케이션은 현재 재생중인 트랙 또는 재생목록 콘텐츠의 일부 다른 서브세트, 이를테면 바로 이전 매체, 현재 재생 중인 매체, 및 다음 대기 중인 매체만을 디스플레이할 수 있다.

도 11에 도시된 음영처리된 엔트리들과 같은 하나 보다 많은 노래가 재생목록을 생성하는데 선택되는 경우, 재생목록이 단지 두 엔트리의 각각의 개인 유사성 데이터를 결합시킴으로써 생성될 수 있다. 이와 달리, 보다 고급의 알고리즘이 이 둘을 병합하는데 사용될 수 있는데; 예를 들어 선택된 노래들 가운데서 흔한 매체에 높은 중요도를 지정하고 두 선택된 노래와 유사하지 않은 것으로 보이는 노래에는 낮은 중요도 또는 심지어 낮아지는 중요도를 지정한다. 복수의 선택된 노래를 다루어 재생목록을 생성하는 경우의 애플리케이션의 알고리즘 및/또는 동작은 사용자에 의해 제어될 수 있거나 애플리케이션 내에서 미리 설정될 수 있다.

재생목록들이 또한 새로 고쳐지거나(refreshed) 재생성될 수 있는 실시예들에서, 생성된 재생목록들의 각각을 순차적으로 진행하는 뒤로 및 앞으로 가기 기능이 제공될 수 있다. 예를 들어, 만약 사용자가 재생목록을 만들고 또 다른 재생목록을 만드는 경우, 해당 사용자는 콘텐츠 및 순서를 포함하는 이전 재생목록으로 돌아갈 수 있고, 그 다음 브라우저의 뒤로 가기 및 앞으로 가기 버튼과 같이 새롭게 생성된 재생목록으로 다시 뛰어 넘어갈 수 있다.

재생목록들은 또한 임의의 노래를 선택하지 않고도 생성될 수 있다. 사용자는 사용자에 대한 시드 트랙을 선택하는 시스템을 가져오는 "나를 위한 선택(Choose For Me)" 유형 버튼(706)을 단순히 선택할 수 있다. 일 실시예에서, 시드 트랙은 랜덤하게 선택될 수 있다. 또 다른 실시예에서 시스템은 최근 재생된 아이템들의 목록, 가장 많이 재생된 아이템들, 가장 높이 평가된 아이템들, 최근에 추가되거나 구매된 아이템들의 목록으로부터 트랙, 장르, 또는 아이템을 선택하는데 사용될 수 있는 임의의 다른 속성을 선택할 수 있다. 어떻게 시드 트랙이 선택되는지에 관계없이, 재생목록은 그 다음 유사성 데이터에 기초하여 생성될 수 있다.

사용자 인터페이스 - IPOD/IPHONE/IPOD 터치

도 12는 사용자 입장에서 유사성 데이터로부터 재생목록을 생성하는 방법을 도시한다. 도 12는 두 가지 가능한 시작 점(720 및 731)을 도시한다. 사용자는 재생목록 모듈에 대한 시드 트랙이 되도록 단계(720)에서 매체 아이템을 선택할 수 있거나, 사용자는 사용자가 현재 듣고 있는 아이템에 기초하여 재생목록을 생성하기로 결정할 수 있다(731). 사용자는 메뉴가 디스플레이되도록 하는(724) 명령을 입력한다(722). 명령은 버튼, 터치 스크린 또는 포인터와 같은 임의의 사용자 인터페이스 객체에 의해 입력될 수 있다. 일단 메뉴가 디스플레이되면, 단계(726)에서 사용자는 재생목록 생성기 옵션(727)을 선택하도록 커서를 이동시켜(도 13a 참조) 이를 선택한다. 단계(728)에서 확인 스크린이 도시되고, 사용자 확인에 따라, 재생목록이 단계(730)에서 생성된다.

도 13a 및 13b는 재생목록 생성 프로그램을 시작하기 위한 두 개의 상이한 상황(contextual) 메뉴를 보여준다. 사용자가 긴 시간 동안 매체 아이템(예컨대, 노래 목록 또는 현재 재생 중인 스크린 내의 노래)에 대해 센터 버튼(723)을 누르는 경우, 상황 메뉴가 디스플레이된다. 상황 메뉴는 무엇보다 재생목록 생성기(Playlist Generator) 명령을 포함할 수 있다. 사용자는 스크롤 휠(719)을 이용하여 자신의 손가락을 시계방향 또는 반시계 방향으로 움직임으로써 네비게이션하여 재생목록 생성기 아이템을 하이라이트하고 센터 버튼(723)을 눌러 하이라이트된 영역을 선택할 수 있다.

도 13c는 사용자가 상황 메뉴 내의 재생목록 생성기 프로그램을 선택하는 경우 또는 예컨대 사용자가 매체 재생 동안 사전결정된 회수로 센터 버튼(723)을 누르는 경우 나타날 수 있는 스크린을 보여준다. 이 스크린은 화살표(729)를 시작 위치로 이동시키는 스크롤휠 입력(719)을 기다림으로써 재생목록 생성기의 사용자 동작을 요구한다. 사용자는 메뉴 버튼을 누름으로써 빠져나올 수 있다.

도 13d는 예시적인 재생목록을 보여준다. 에너지 기호(325)가 재생목록이 생성된 시드(트랙)를 나타낸다. 새로 고침(327)이 시드에 기초하여 신규 재생목록을 생성할 것이다. 저장 재생목록(329)은 (가장 높은 레벨 메뉴 구조 내의) 음악 아래의 재생목록 서브메뉴로부터 또는 (가장 높은 레벨 메뉴 구조 내의) 재생목록 생성기를 선택함으로써 검색될 수 있는 재생목록을 저장한다.

도 14는 재생목록 생성기를 이용하기 위한 대체 인터페이스를 도시한다. 도 14a는 재생목록 생성기 모듈이 터치스크린을 이용하여 선택될 수 있는 재생목록 메뉴를 보여준다. 사용자는 자신의 손가락으로 메뉴 아이템을 탭하거나 메뉴 아이템 상에서 자신의 손가락을 움직이고 터치 스크린에서 자신의 손가락을 띄어 재생목록 생성기 프로그램(또는 임의의 다른 메뉴 아이템)을 선택할 수 있다.

도 14b는 사용자가 재생목록 모듈이 재생목록을 생성하는데 사용할 매체 아이템을 선택할 수 있는 시드 트랙 선택 스크린을 보여준다. 사용자는 손가락 터치를 이용하여 스크롤링함으로써 매체 아이템들의 목록들을 돌아다니며 볼 수 있다. 사용자는 위 아래로 쓸어내리는 손가락 제스처를 이용하여 목록이 알파벳 상 내림 또는 오름 차순으로 각각 스크롤링하도록 할 수 있다. 이와 달리, 사용자는 목록의 해당 파트에 대응하는 글자를 선택하여 알파벳 목록의 원하는 부분으로 넘어갈 수 있다.

"Abram"이라는 노래에 기초하여 생성되는 재생목록 샘플이 도 14c에 도시되어 있고 도 14d는 재생되고 있는 재생목록의 첫번째 트랙을 도시한다. 도 14c를 다시 참고하면, 새로 고침 버튼(740)이 유사성 테이블 내의 신규 데이터로부터 신규 재생목록을 생성하는데 사용될 수 있고 도 14e는 새로 고쳐진 재생목록 재생을 보여준다.

도 14f는 새로 고쳐진 목록을 정적 재생목록으로 저장하는데 선택될 수 있는 저장 버튼(742)을 도시한다. 저장된 재생목록은 도 14g 내의 재생목록 메뉴에서 보여질 수 있다. 저장된 재생목록들도 편집될 수 있다. 재생목록 편집 스크린 샘플이 도 14h에 도시된다. 다른 실시예들에서, 재생목록 내의 노래들은 시드 트랙으로 선택될 수 있는데, 예를 들어 만약 사용자가 현재 시드 트랙의 재생목록을 마치고 현재 재생 중인 트랙에 기초하여 신규 재생목록을 생성하기를 원하는 경우 그러하다.

또 다른 실시예에서, 노래들이 구매될 수 있고 재생목록이 클라이언트 장치를 제어하는 원격 장치를 이용하여 생성될 수 있다.

사용자 인터페이스 - ITUNES

도 17a 및 17b는 사용자 참여(opt-in) 페이지의 두 가지 가능한 실행을 도시한다. 사용자 참여 스크린이 사용자들에게 자신의 개인용 음악 라이브러리에 관한 데이터가 서비스로 보내질 것이라고 알리고 사용자들에게 참가 버튼(1026)을 클릭하여 프로그램에 참가하라고 요구한다. 사용자들은 또한 버튼(1027)을 선택하여 이 옵션을 거절할 수 있다.

도 17b에 도시된 그래픽 사용자 인터페이스는 또는 재생목록 생성 프로그램을 시작할 수 있는 선택가능한 아이템들(1020 및 1024)을 도시한다. 선택가능한 아이템(1022)은 매체 아이템 추천 기능을 개시할 수 있다. 바람직한 실시예에서, 아이템(1022)은 사용자에게 구매 추천 아이템을 보여주기 위한 그래픽 사용자 인터페이스 내에서 프레임(1025)를 열 수 있다.

도 18은 일반적으로 사용자의 매체 라이브러리에 관한 정보를 업로딩하고 지역 매체 라이브러리의 콘텐츠에 대한 유사성 데이터를 수신하는 동안 디스플레이되는 한가지 가능한 그래픽 사용자 인터페이스를 도시한다. 도 18a는 프로그램이 도 18b에 도시된 스크린이 디스플레이되는 동안 서버로 송신되는 사용자의 매체 라이브러리에 관한 정보를 모으는 동안 나타나는 가능한 스크린을 도시한다. 도 18c는 클라이언트 장치에 대한 개인 유사성 테이블 내에 저장될 정보를 다운로드하면서 도시되는 가능한 스크린을 도시한다. 도 18d는 사용자가 이제 재생목록 생성 및 본 명세서에서 설명되는 매체 추천 프로세스를 이용할 수 있음을 나타내는 프로세스 완성 스크린을 도시한다. 사용자는 정보의 수집, 업로드, 및 다운로드 동안 스크린들을 볼 필요가 없는데, 적어도 하나의 바람직한 실시예에서, 사용자는 이 프로세스 동안 그래픽 사용자 인터페이스의 다른 특징들을 계속하여 이용할 수 있다.

사용자 인터페이스 - ITUNES/사이드바

도 19는 유사성 데이터에 기초하여 매체 아이템 추천을 디스플레이하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스를 일반적으로 도시한다. 도 19a를 참조하면, 도면은 더 큰 그래픽 사용자 인터페이스로 통합될 수 있거나 독립 인터페이스가 될 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스(1038)를 도시한다. 인터페이스(1038) 내에서, 앨범에 관한 유사성 데이터가 나타난다. 이 예에서, White Stripes Album으로부터의 노래가 선택되고 인터페이스(1038)가 매체 아이템에 관한 유사성 데이터를 디스플레이한다. 모듈(1040)은 구매 추천의 한가지 유형을 포함한다. 모듈(1040) 내의 아이템들은 지정된 매체 아이템을 포함하는 앨범을 포함하는 동일한 아티스트에 의한 앨범들을 나타낸다. 일부 실시예들에서, 이 인터페이스 내의 앨범을 선택하는 것은 앨범 상의 모든 트랙들을 디스플레이하는 목록으로 확장될 것이다. 추천 앨범은 다운로드를 위해 아직 이용가능하지 않을 수 있지만, 이의 발매에 앞서 구매될 수 있다. 중요하게도, 만약 사용자가 이미 자신의 라이브러리 내의 앨범 또는 구매 히스토리로부터의 모든 노래들을 갖고 있으면, 해당 앨범은 가장 관련있는 앨범일지라도 나타나지 않는다. 그러나, 만약 사용자가 앨범 내의 노래들 중 일부만을 소유하고 있으면, 앨범은 이미 소유된 노래들이 표시된 상태로 나타날 수 있다. 인터페이스(1038)는 사용자의 라이브러리 또는 구매 히스토리 내에 있지 않은 매체 아이템들만을 디스플레이한다.

모듈(1042)은 사용자의 라이브러리 또는 구매 히스토리 내에 있지 않은 동일한 아티스트로부터의 노래들을 디스플레이한다. 모듈(1044)은 선택되는 노래에 대한 유사성 데이터에 기초하여 매체 아이템들을 추천한다. 일부 노래들에 대해 시스템은 관련된 추천을 제공하지 못할 수 있지만, 이러한 상황에서 사용자의 듣기 및 구매 습관에 여전히 맞추어지고 이미 갖고 있는 것에 대해서는 걸러진 더 넓은 추천이 사용자에게로 제공될 수 있다.

각 모듈(1040, 1042 및 1044)은 반드시 도면들에 표시된 수만일 필요가 없고, 임의의 수의 아이템을 포함할 수 있다. 일부 예에서 인터페이스가 한번에 디스플레이할 수 있는 것보다 더 많은 추천들이 나타날 수 있다. 이러한 경우, 인터페이스는 추가적인 추천 아이템을 보기 위한 스크롤 바 또는 링크를 포함할 수 있다.

각 개별 매체 아이템은 또한 아이콘(1041)을 선택하여 미리 보여질 수 있다. 이 아이콘을 선택하여 사용자는 개인 매체 아이템을 미리보고 사용자가 추천을 좋아하는지 여부를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 아이콘(1041)은 재생 버튼으로 변경되어 아이템이 미리 보여질 수 있음을 더 잘 나타낼 수 있다. 만약 사용자가 매체 아이템을 구매하기를 원하면, 사용자는 자신이 선택된 아이템을 구매 및 획득할 수 있도록 하는 아이콘(1043)을 선택할 수 있다. 일단 아이템이 구매되면, 구매를 나타내는 아이콘 또는 다른 수단이 디스플레이될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 일단 아이템이 구매되면 이는 추가적인 추천을 위한 시드 트랙이 될 수 있다.

도 19b는 인터페이스(1038)를 위한 대체 레이아웃을 도시한다. 이 레이아웃에서 박스(1040 및 1044)만이 디스플레이된다. 인터페이스 내의 추가적인 이용가능한 공간을 차지하도록, 추가적인 매체 아이템들이 추천 박스(1044)로 추가되었다. 적어도 일 실시예에서, 비어 있는 낭비되는 공간을 갖는 것은 사용자에게 좋지 않을 수 있기 때문에 모든 이용가능한 공간을 추천으로 채우는 것이 바람직하다.

도 19c는 선택된 매체 아이템에 대해 유사성 데이터를 이용할 수 없는 경우의 실시예를 도시한다. 이 실시예에서, 박스(1048)가 어떠한 매치도 이용가능하지 않다고 나타내고 모듈(1043 및 1046)을 이용하여 선택된 매체 아이템과 동일하거나 유사한 장르의 최고 앨범들을 추천한다.

도 19d는 어떤 유사성 데이터도 이용할 수 없고 어떤 장르 정보도 이용가능하지 않은(또는 장르에 기초한 추천이 없는) 실시예를 도시한다. 일단 다시 선택된 매체 아이템에 대해 어떠한 일치하는 것도 반환되지 않았다고 사용자에게 알리는 메시지가 박스(1048)에 디스플레이된다. 모듈(1045)은 선택된 매체 아이템에 가장 유사한 매체 아이템들을 디스플레이할 수 있다. 모듈(1046)은 온라인 스토어의 최상위 앨범들을 디스플레이할 수 있다.

도 19e는 사용자가 프로그램에 참가하지 않았거나 서버가 유사성 데이터를 발행하도록 이용가능하지 않기 때문에 이용할 수 있는 추천이 없는 실시예를 또한 도시한다. 어떤 매치도 이용가능하지 않다고 나타내는 메시지가 모듈(1048) 내에 디스플레이될 수 있다. 유사성 데이터를 대신하여, 모듈(1050)은 시드 트랙과 동일한 아티스트에 의해 다른 노래들 및 앨범들을 디스플레이할 수 있다. 이 실시예에서, 사용자의 매체 라이브러리 내에 있는 아이템들이 디스플레이될 수 있다. 모듈(1052)이 저장 구매 정보로부터 도출된 저장 아이템들을 디스플레이한다.

도 19f는 어떤 추천도 이용가능하지 않고 이러한 것을 나타내는 메시지가 모듈(1048)에 디스플레이될 수 있는 실시예를 도시한다. 추천 대신, 인터페이스는 모듈(1054 및 1046) 내에 온라인 스토어로부터의 상위 판매 차트를 보여준다.

본 발명의 범주내의 실시예들은 또한 컴퓨터 실행가능 명령들 또는 그곳에 저장된 데이터 구조들을 수반하거나 또는 갖는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 범용 또는 특정 목적 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체가 될 수 있다. 제한적이 아닌 일례로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 저장소, 자기 디스크 저장소, 또는 다른 자기 저장 장치, 또는 컴퓨터 실행가능 명령들 또는 데이터 구조의 형태로 원하는 프로그램 코드 수단들을 수반 또는 저장하는데 이용될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 정보가 네트워크 또는 다른 통신 연결(하드와이어드, 무선, 또는 이들의 조합 중 하나)을 통해 컴퓨터로 전송 또는 제공될 때, 컴퓨터는 이 연결을 컴퓨터 판독가능 매체로서 적절하게 바라본다. 따라서, 임의의 이러한 연결은 컴퓨터 판독가능 매체로 적절하게 명칭된다. 전술한 것의 조합은 또한 컴퓨터 판독가능 매체의 범주내에 포함된다.

컴퓨터 실행가능 명령은, 예컨대, 범용 컴퓨터, 특정 목적 컴퓨터, 또는 특별한 목적의 처리 장치가 몇몇 기능 또는 기능들의 그룹을 수행하도록 하는 명령들 및 데이터를 포함한다. 컴퓨터 실행가능 명령들은 또한 독립형 또는 네트워크 환경에서 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈들을 포함할 수 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈들은 특정 작업을 수행하거나 특별한 추상적 데이터 유형을 구현하는 루틴들, 프로그램들, 오브젝트들, 콤포넌트들, 및 데이터 구조들을 포함한다. 컴퓨터 실행가능 명령들, 관련된 데이터 구조들, 및 프로그램 모듈들은 여기 개시된 방법의 단계들을 실행하기 위한 프로그램 코드 수단들의 일례들을 나타낸다. 이러한 실행가능 명령들의 특별한 시퀀스 또는 관련된 데이터 구조들은 이러한 단계들에 기술된 기능들을 구현하기 위한 대응하는 동작들의 일례들을 나타낸다.

당업자는 본 발명의 여러 실시예들이 개인용 컴퓨터, 핸드 헬드 장치들, 멀티 프로세서 시스템들, 마이크로 프로세서 기반 또는 프로그램가능 소비자 전자 장치, 네트워크 PC들, 미니 컴퓨터들, 메인 프레임 컴퓨터들 등을 포함하는 복수의 컴퓨터 시스템 구성의 유형들로 네트워크 컴퓨팅 환경에서 실행될 수 있다는 것을 알 수 있다. 실시예들은 또한 통신 네트워크를 통해 링크되는(하드와이어드 링크, 무선 링크, 또는 이들의 조합 중 하나) 로컬 또는 원격 프로세싱 장치들에 의해 작업이 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서도 수행될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장소 장치 모두에 위치될 수 있다.

개시된 시스템의 다양한 단계에서의 통신은 근거리 네트워크, 토큰 링 네트워크, 인터넷, 코포릿 인트라넷(corporate intranet), 802.11 직렬 무선 신호, 파이버-옵틱 네트워크, 무선 또는 마이크로파 송신등과 같은 네트워크 클라우드(328)를 통해 수행될 수 있다. 하부 통신 기술이 변할지라도, 여기 개시된 기본적인 원리는 여전히 적용가능하다.

위에서 개시된 다양한 실시예들은 단지 예시를 위한 것이고 본 발명을 제한하도록 해석되어서는 안된다. 예컨대, 여기서의 원리는 휴대용 매체 재생 장치, 또는 네트워크에 물리적으로 연결된 개인용 컴퓨터에 의해 무선으로 액세스가능한 온라인 저장소에 적용될 수 있다. 당업자는 본 발명의 진정한 사상 및 범주를 벗어나지 않고, 여기 개시되고 도시된 예시적인 실시예들 및 응용들을 따르지 않고도 본 발명에 대해 다양한 수정 및 변경이 이루어질 수 있음을 알 수 있다.

Claims (22)

1. 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 내의 매체 아이템들의 상대적 유사성을 확립하여 매체 재생목록(media playlist) 생성을 용이하게 하기 위한 컴퓨터 실행 방법으로서,
   서버에 의해 프로그램 참가자와 복수의 다른 프로그램 참가자들로부터 개개의 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리 인벤토리(inventory)를 나타내는 데이터를 수신하는 단계 - 상기 데이터는 개개의 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내에 현재 포함된 모든 개인 매체 아이템(individual media item)들의 식별 데이터를 포함함 -;
   개개의 식별 데이터의 분석에 기초하여 개개의 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들에 현재 포함된 각 개인 매체 아이템에게 프로그램 공급된(program-sourced) 고유의 식별자를 할당하는 단계 - 상기 프로그램 공급된 고유의 식별자는 개개의 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내에 현재 포함된 실질적으로 동일한 매체 아이템들 간의 직접 상호연관(direct correlation)을 허용함 - ;
   상이한 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 중에서 상이한 개인 매체 아이템들의 쌍들이 동시 발생(co-occur)하는 빈도를 결정하는 단계 - 상기 쌍들은 상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리에서 선택된 시드 매체 아이템(seed media item)과 상기 다른 프로그램 참자가들의 매체 라이브러리들 내에 현재 포함된 복수의 상이한 개인 매체 아이템들 중 하나를 포함함 - ;
   상기 결정된 동시 발생의 빈도에 기초하여 상기 상이한 개인 매체 아이템들의 쌍들 간의 유사성 평가(rating)들을 할당하는 단계;
   상기 할당된 유사성 평가들에 기초하여 상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리에 포함된 복수의 개인 매체 아이템들의, 상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리에 포함된 다른 매체 아이템들에 대한 유사성 평가들을 컴파일(compile)하는 단계; 및
   상기 프로그램 참가자의 장치에게 상기 컴파일된 유사성 평가들을 포함하는 데이터를 송신하여, 상기 데이터로부터 유사한 매체 라이브러리 아이템들의 재생목록들의 생성을 용이하게 하는 단계 - 상기 유사한 매체 라이브러리 아이템들은 상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리에 현재 포함되어 있음 -
   를 포함하는, 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 내의 매체 아이템들의 상대적 유사성을 확립하여 매체 재생목록 생성을 용이하게 하기 위한 컴퓨터 실행 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리에 포함된 상기 복수의 개인 매체 아이템들에 대한 상기 유사성 평가들은 각각 상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 내의 상기 시드 매체 아이템과 유사한 상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 내의 매체 아이템들의 목록 형태인, 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 내의 매체 아이템들의 상대적 유사성을 확립하여 매체 재생목록 생성을 용이하게 하기 위한 컴퓨터 실행 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 개개의 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리 인벤토리를 나타내는 데이터는 상기 유사성 평가들이 컴파일되는 온라인 매체 공급 소스(on-line media supply source)에 의해 수집되는, 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 내의 매체 아이템들의 상대적 유사성을 확립하여 매체 재생목록 생성을 용이하게 하기 위한 컴퓨터 실행 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 온라인 매체 공급 소스는 프로그램 참가자가 개인 음악 트랙들을 구입한 온라인 뮤직 스토어인, 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 내의 매체 아이템들의 상대적 유사성을 확립하여 매체 재생목록 생성을 용이하게 하기 위한 컴퓨터 실행 방법.
5. 삭제
6. 제1항에 있어서,
   구매 추천 매체 아이템과 상기 시드 매체 아이템 간의 유사성 평가를 할당하는 단계 - 상기 평가는 상기 구매 추천 매체 아이템이 상기 다른 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내의 상기 시드 매체 아이템과 동시 발생하는 빈도를 나타냄 - ;
   상기 구매 추천 매체 아이템이 상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리에 현재 포함되어 있지 않음을 결정하는 단계; 및
   상기 서버로부터 상기 프로그램 참가자의 장치로, 상기 시드 매체 아이템과 유사한 것으로 평가된 상기 구매 추천 매체 아이템에 기초하여 상기 구매 추천 매체 아이템의 식별을 송신하는 단계
   를 더 포함하는,
   프로그램 참가자의 매체 라이브러리 내의 매체 아이템들의 상대적 유사성을 확립하여 매체 재생목록 생성을 용이하게 하기 위한 컴퓨터 실행 방법.
7. 매체 재생목록의 생성을 위한 시스템으로서,
   적어도 프로그램 참가자의 클라이언트 장치 및 또 다른 프로그램 참가자의 클라이언트 장치로부터 수신된 대표 데이터(representative data)를 저장하기 위한 저장 매체 - 각 클라이언트 장치는 개개의 프로그램 참가자들의 개인 매체 아이템들의 매체 라이브러리를 포함하는 저장 매체 장치를 포함하고, 상기 대표 데이터는 상기 개개의 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리 인벤토리를 위한 것이며, 상기 개개의 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내에 현재 포함된 모든 개인 매체 아이템들을 나타내는 식별 데이터를 포함함 - ;
   상기 저장 매체로부터 상기 대표 데이터를 수신하고, 상기 개개의 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내에 현재 포함된 각각의 개인 매체 아이템에 프로그램 공급된 고유의 식별자를 할당하여 상기 개개의 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내에 현재 포함된 실질적으로 동일한 매체 아이템들 간의 직접 상호연관을 허용하며, 상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 및 상기 또 다른 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 중에서, 동시 발생하는 상이한 개인 매체 아이템들의 쌍들 간의 유사성 평가 데이터를 할당하는 유사성 데이터 생성 프로그램을 실행하기 위한 프로세서; 및
   상기 클라이언트 장치들과 상기 프로세서 간의 통신을 위한 통신 인터페이스 - 상기 통신 인터페이스는 상기 대표 데이터를 상기 프로세서에 송신하고, 상기 프로세서로부터 상기 유사성 평가 데이터를 수신함 -
   를 포함하는, 매체 재생목록의 생성을 위한 시스템.
8. 제7항에 있어서,
   상기 클라이언트 장치들 중 적어도 하나 상의 상기 저장 매체 장치는 상기 개개의 클라이언트 장치상에 저장된 개인 매체 아이템들을 식별하는 데이터 및 상기 개인 매체 아이템들 중 적어도 일부를 동일한 개개의 클라이언트 장치상에 또한 저장된 다른 개인 매체 아이템들의 서브세트와 유사한 것으로 관련시키는 데이터를 포함하는 유사성 테이블을 또한 저장하는, 매체 재생목록의 생성을 위한 시스템.
9. 제7항에 있어서,
   재생목록을 생성하기 위한 프로세서를 상기 클라이언트 장치들 중 적어도 하나 상에 더 포함하고, 상기 재생목록은 선택된 시드 트랙과 유사한 것으로 식별되는 개인 매체 아이템들로 채워지는(populated), 매체 재생목록의 생성을 위한 시스템.
10. 매체 재생목록 생성 장치로서,
    저장 매체 장치와 신호 통신하는 프로세서를 포함하고,
    상기 저장 매체 장치는 복수의 프로그램 참가자들로부터 수집된 축적 데이터에 기초하여 컴파일된 매체 아이템 유사성 평가들에 관한 유사성 평가 데이터를 포함하고, 상기 축적 데이터는 상기 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들에 포함된 모든 개인 매체 아이템들의 식별 데이터를 포함하며, 상기 식별 데이터는 상기 프로그램 참가자들의 상기 매체 라이브러리들 내에 포함된 각 개인 매체 아이템을 위한 프로그램 공급된 고유의 식별자를 포함하여 개개의 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내에 포함된 실질적으로 동일한 매체 아이템들 간의 직접 상호연관을 허용하고,
    상기 프로세서는 상기 저장 매체 장치로부터 유사성 평가 데이터를 수신하고 또한 상기 유사성 평가 데이터에서 식별된 상기 개인 매체 아이템들로부터 선택된 후보 매체 아이템들로부터 재생목록을 생성하는 재생목록 생성 프로그램을 적어도 실행하도록 구성되는,
    매체 재생목록 생성 장치.
11. 제10항에 있어서,
    상기 저장 매체 장치는 그 상에 저장되는 개인 매체 아이템들을 더 포함하는, 매체 재생목록 생성 장치.
12. 제10항에 있어서,
    상기 유사성 평가 데이터는 개인 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 내의 개인 매체 아이템들에 관한 유사성 평가 데이터에 한정되는, 매체 재생목록 생성 장치.
13. 제11항에 있어서,
    상기 저장 매체 장치에 포함된 복수의 개인 매체 아이템들을 위한 상기 유사성 평가 데이터는 각각 상기 저장 매체 장치상의 시드 매체 아이템과 유사한 상기 저장 매체 장치상의 매체 아이템들의 목록의 형태인, 매체 재생목록 생성 장치.
14. 제10항에 있어서,
    상기 유사성 평가들의 컴파일링(compilation)은 상기 축적 데이터를 프로세싱하여 상이한 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 중에서, 상이한 개인 매체 아이템들의 쌍들이 동시 발생하는 빈도를 결정하고, 상기 결정된 동시 발생의 빈도에 기초하여 상기 상이한 개인 매체 아이템들의 쌍들 간의 유사성 평가를 할당하는 것을 더 포함하는, 매체 재생목록 생성 장치.
15. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 내에 포함된 개인 매체 아이템들로만 구성되고 또한 상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리로부터 선택된 시드 매체 아이템에 상대적인 유사성 평가를 갖는 상기 재생목록을 생성하도록 또한 구성되는, 매체 재생목록 생성 장치.
16. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 프로그램의 참가자의 매체 라이브러리 내에 포함된 개인 매체 아이템들을 포함하고 또한 상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리로부터 선택된 시드 매체 아이템에 상대적인 유사성 평가를 갖는 상기 재생목록을 생성하도록 또한 구성되는, 매체 재생목록 생성 장치.
17. 제10항에 있어서,
    상기 재생목록은 상기 매체 재생목록 생성 장치상에서 생성되고, 상기 매체 재생목록 생성 장치는 휴대용 개인용 매체 재생 장치 또는 개인용 컴퓨터의 형태를 취하는, 매체 재생목록 생성 장치.
18. 제12항에 있어서,
    상기 프로그램 참가자의 매체 라이브러리 인벤토리에 현재 포함된 지정된 매체 아이템과 유사하게 평가되는 구매 추천 매체 아이템에 기초하여 선택된 적어도 하나의 구매 추천 매체 아이템의 식별을 서버로부터 수신하도록 구성되는 통신 인터페이스
    를 더 포함하고,
    상기 평가는 상기 구매 추천 매체 아이템이 다른 프로그램 참가자들의 매체 라이브러리들 내의 상기 지정된 매체 아이템과 동시 발생하는 빈도를 나타내고, 상기 구매 추천 매체 아이템은 상기 프로그램 참가자의 상기 매체 라이브러리 인벤토리 내에 현재 포함되어 있지 않은 것으로 결정되는, 매체 재생목록 생성 장치.
19. 삭제
20. 삭제
21. 삭제
22. 삭제

Images