KR101422772B1 - 사용자 선호와 평가를 반영한 음악 재생 목록을 생성하는 온라인 음악 서비스 장치 및 방법 - Google Patents

사용자 선호와 평가를 반영한 음악 재생 목록을 생성하는 온라인 음악 서비스 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 온라인 음악 서비스 장치 및 방법에 관한 것이다. 이를 위해, 본 발명은 사용자 선호와 평가를 반영하기 위해 곡에 대한 스코어를 계산하여 사용자 라이브러리에 저장하고, 재생목록 생성 시 스코어값 기준 상위 N개를 선호곡으로 선정하고, 협력 필터링(CF: collaborating Filtering)를 이용하여 선호곡과 관련된 유사곡을 추출한 후 유사곡을 재생목록으로 생성하여 사용자에게 추천한다. 이때, 재생목록을 생성할 시 곡에 대한 사용자 평가를 실시간으로 반영하여 재생목록을 구성한다. 이에 따라, 본 발명은 사용자가 선호하는 재생목록 생성 시 곡에 대한 사용자의 감상이력 정보를 반영하여 재생목록을 생성하기 때문에 별도의 메타 데이터가 필요하지 않고, 사용자가 이전에 생각하지 못한 곡을 추천받을 수 있게 된다. 또한, 실시간으로 곡에 대한 사용자 평가를 재생목록에 반영시킴으로써 보다 정확한 재생목록을 추천할 수 있게 된다.
온라인 음악 서비스, 선호곡, 재생목록, 추천곡.

Description

사용자 선호와 평가를 반영한 음악 재생 목록을 생성하는 온라인 음악 서비스 장치 및 방법{ONLINE MUSIC SERVICE APPARATUS FOR GENERATING MUSIC PLAYLIST CONSIDERING USER’S PREFERENCES AND RATINGS AND METHOD THEREOF}
본 발명은 사용자 선호와 평가를 반영한 음악 재생 목록을 생성하는 온라인 음악 서비스 장치 및 방법에 관한 것으로서, 상세하게는 사용자의 감상 이력 정보에 기반하여 사용자의 선호곡을 선택하고, 협력 필터링(CF: collaborating Filtering) 기법을 이용하여 선택된 선호곡과 관련된 유사한 곡을 추출하여 음악 재생 목록을 생성할 수 있는 사용자 선호와 평가를 반영한 음악 재생 목록을 생성하는 온라인 음악 서비스 장치 및 방법에 관한 것이다.
온라인 음악 서비스는 다양한 콘텐츠 서비스 중의 하나로서, 여러 종류의 음악, 예를 들어 가요, 팝송, 재즈, 클래식, 다양한 멜로디 등을 음악 서비스 서버에서 네트워크 통신망을 통해 가입자 단말기(예컨데, 이동 단말기, PC 등)로 제공하는 서비스이다.
가입자 단말기는 인터넷을 통해 특정 사이트에 접속하여 원하는 음악을 다운받거나 스트리밍 서비스를 받는다.
한편, 온라인 음악 서비스는 사용자가 선호하는 곡들을 재생목록으로 생성하여 사용자에게 추천하는 서비스를 제공하고 있다. 이러한 곡 추천 서비스를 제공하는 방법으로 하기와 같이 3가지 방법이 제안되고 있다.
첫 번째 방법은, 음악 서비스 서버에서 사용자가 선호하는 곡들을 파악하고, 이들로부터 재생목록을 생성하는 것이다. 재생 회수, 스킵(Skip) 유무 등이 곡 별 선호도 계산에 사용된다. 이와 같은 방법으로 재생목록을 생성하여 추천을 하게 되면, 사용자가 이미 익숙한 곡들 위주로 추천하게 된다. 즉, 사용자는 추천곡에 대해 새로운 느낌을 받을 수 없다.
두 번째 방법은, 사용자가 시드(seed) 곡을 입력하면 메타 데이터를 활용하여 시드 곡과 유사한 곡들을 추출하고, 추출된 곡들로 재생목록을 생성하는 것이다. 이때, 메타 데이터로는 화음, 멜로디, 악기 구성, 가수, 앨범, 장르 등이 있다. 그러나, 두 번째 방법은 유사 곡 추출을 위해 필요한 충분한 양의 메타 데이터를 갖추기 위해서 많은 시간과 비용이 필요하다는 문제점이 있다.
세 번째 방법은, 사용자가 시드(seed) 곡을 입력하면 이와 비슷한 곡들을 오디오 시그널 정보를 사용하여 곡을 추출하고, 추출된 곡들로 재생목록을 생성하는 것이다. 오디오 시그널 정보에는 스펙트럼(spectrum), 플럭츄에이션 패턴(fluctuation patterns) 등이 있다. 이러한 세 번째 방법은 오디오 시그널의 유사가 사용자가 느끼는 유사함과 일치하지 않는다는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 추천곡을 대하는 사용자에게 새롭고 신선한 느낌을 줄 수 있는 음악 재생 목록을 생성할 수 있는 온라인 음악 서비스 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 추천을 위한 음악 재생 목록 생성 시 메타 데이터를 사용하지 않고 음악 재생목록을 생성할 수 있는 온라인 음악 서비스 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 추천을 위한 음악 재생 목록 생성 시 사용자가 선호하는 곡과 유사성을 가지는 곡들을 정확하게 추출할 수 있는 온라인 음악 서비스 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 바를 달성하기 위한 본 발명의 온라인 음악 서비스 장치는, 스트리밍, 다운로드 또는 평가한 곡들에 대한 사용자 감상이력 정보를 관리하는 사용자 라이브러리와, 해당 곡에 대한 사용자의 선호도를 나타내는 스코어를 계산하는 스코어 계산부와, 상기 사용자 라이브러리로부터 스코어 값 기준 상위 N개를 선호곡으로 추출하는 선호곡 추출부와, 협력적 필터링(CF) 방식을 이용하여 상기 추출한 선호곡들과 연관된 유사곡을 추출하는 추천곡 추출부와, 상기 추출된 유사곡들을 재생목록으로 생성하는 재생목록 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 온라인 음악 서비스 방법은 사용자에 의해 스트리밍, 다운로 드 또는 평가한 곡들에 대한 감상이력 정보를 관리하는 사용자 라이브러리를 구비하는 과정과, 곡의 최근 스코어, 사용자의 곡에 대한 평가, 곡의 재생회수, 곡 재생 퍼센트를 이용하여 스코어를 계산하는 과정과, 상기 계산된 스코어 값을 이용하여 상기 사용자 라이브러리로부터 선호곡들을 추출하는 과정과, 협력적 필터링(CF) 방식을 이용하여 상기 추출한 선호곡들과 연관된 유사곡을 추출하는 과정과, 상기 추출된 유사곡을 재생목록으로 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 온라인 음악 서비스 방법은 사용자에 의해 스트리밍, 다운로드 또는 평가한 곡들에 대한 감상이력 정보를 관리하는 사용자 라이브러리를 구비하는 과정과, 곡의 최근 스코어, 사용자의 곡에 대한 평가, 곡의 재생회수, 곡 재생 퍼센트를 이용하여 스코어를 계산하는 과정과, 협력적 필터링(CF) 방식을 이용하여 사용자에 의해 입력된 장르와 연관된 장르를 추출하는 과정과, 상기 추출된 연관된 장르가 속하는 곡들 중 스코어가 높은 N개의 곡을 재생목록으로 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 온라인 음악 서비스 방법은 사용자에 의해 스트리밍, 다운로드 또는 평가한 곡들에 대한 감상이력 정보를 관리하는 사용자 라이브러리를 구비하는 과정과, 곡의 최근 스코어, 사용자의 곡에 대한 평가, 곡의 재생회수, 곡 재생 퍼센트를 이용하여 스코어를 계산하는 과정과, 협력적 필터링(CF) 방식을 이용하여 사용자에 의해 입력된 아티스트와 연관된 아티스트를 추출하는 과정과, 상기 추출된 연관된 아티스트를 속하는 곡들 중 스코어가 높은 N개의 곡을 재생목록으로 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 재생목록으로 구성되는 곡들이, 사용자의 감상 이력 정보가 반영된 선호곡을 기초로 CF 기법을 이용하여 추출된 유사곡으로 구성됨에 따라, 사용자가 좋아할 만한 그러나 이전에는 몰랐던 곡을 추천 받을 수 있는 효과가 있다.
또한, 사용자 선호의 음악 재생 목록 생성 시, 곡에 대한 사용자의 감상 이력 정보를 반영하여 재생목록을 생성하므로 별도의 메타 데이터가 필요하지 않기 때문에 유사 곡 추출을 위한 메타 데이터를 구축할 필요가 없다
또한, 곡에 대한 사용자 평가를 실시간으로 음악 재생 목록에 반영시킴으로써 보다 실시간으로 정확한 음악 재생 목록을 추천할 수 있는 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세하게 설명한다. 하기에서 설명되는 구체적인 특정 사항은 본 발명의 전반적인 이해를 돕기 위해 제공된 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 생략한다.
본 발명은 사용자의 음악 감상 이력 정보를 이용하여 사용자 별 선호곡들을 선택하고, 협력 필터링(CF) 기법을 이용하여 선호곡들과 유사한 유사곡들을 추출하여 이들로 재생목록을 생성한다.
여기서, 협력 필터링 기법은 선호도나 취향이 비슷한 고객들을 식별하여, 선 호도나 취향이 비슷한 고객들 간에 서로 관련 상품들을 추천하는 서비스에 사용되는 기법을 의미한다.
즉, 본 발명에서 협력 필터링 기법을 이용하여 유사곡을 추출하기 위해서는 각 사용자들의 감상 이력 정보를 저장해 놓고, 어느 사용자의 선호곡이 주어졌을 때 이 주어진 곡을 선호하는 다른 사용자의 감상 이력 정보를 근거로 유사곡을 추출하게 된다. 이와 같이 추출된 유사곡들로 재생목록을 생성하는 것이다.
이와 같이 사용자의 감상 이력 정보를 통해 음악 재생목록을 생성하므로 별도의 메타 데이터가 필요 없으며, 사용자가 인식하고 있는 유사한 곡들과 비교할 때 보다 새롭고 신선한 곡을 제공받을 수 있다.
도 1은 본 발명에 따라 음악 재생 목록을 생성하는 음악 서비스 서버를 포함하는 시스템의 구성도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 이동 단말기(10)는 이동 통신망(100)과 인터넷망(110)을 통해 음악 서비스 서버(120)에 접속하고, PC(20)는 인터넷망(110)을 통해 음악 서비스 서버(120)에 접속하여 음악 서비스를 제공받을 수 있다.
본 발명에 따른 음악 서비스 서버(120)는 선호 기반 재생목록 생성 방법, 장르 기반 재생목록 생성 방법, 아티스트 기반 재생목록 생성 방법으로 음악 재생목록을 생성한다. 여기서, 선호 기반 재생목록 생성 방법은 사용자의 과거 감상 이력 정보를 활용하여 재생목록을 생성하는 것이고, 장르와 아티스트 기반 방법은 감상 이력 정보와 더불어 사용자로부터 시드(seed) 장르와 아티스트를 입력 받아 재생목록을 생성하는 것이다.
이와 같은 음악 서비스 서버(120)의 내부 구성은 도 2와 같이 도시할 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 음악 서비스 서버(120)는 스코어 계산부(200), 사용자 라이브러리(user library)(201), 선호곡 추출부(202), 추천곡 추출부(203), 재생목록 생성부(204), 추천곡 제공부(205)를 포함한다.
사용자 라이브러리(201)는 사용자별 곡 감상 이력 정보를 관리한다. 감상 이력 정보는 사용자가 스트리밍 또는 다운로드 하거나 평가한 곡에 대응하여 생성되고, 각 곡에 대한 감상 이력 정보는 도 3과 같이 여러 항목으로 구성된다.
도 3을 참조하면, 어느 한 사용자에 대한 감상 이력 정보를 도시한 것이다.
감상 이력 정보는 곡 아이디(songid), 스코어(score), 곡이 속하는 장르(genere), 곡에 대한 최근 접근 일시(last access time), 사용자 평가(rating), 곡 재생 회수(playcount), 최근 감상 시 재생 퍼센트(percentage) 항목을 포함한다.
여기서, 스코어는 곡의 점수로, 해당 곡에 대한 사용자의 선호도를 나타내며, 0~100 사이의 숫자로 표현된다. 스코어는 사용자가 곡을 스트리밍 재생하거나 다운로드 할 때마다 다시 계산된다. 이러한 스코어 계산방법에 대해서는 하기에서 구체적으로 설명한다.
사용자의 곡에 대한 평가(rating)는 0-10사이의 숫자로 표현되고, 사용자가 해당 곡에 대해 평가한 점수가 표기된다. 이때 평가값이 클수록 사용자가 좋아하는 곡이다. 소정의 곡에 대해서 사용자가 최고 선호하는 곡인 경우, 사용자는 그 곡을 최상위 선호곡(love)으로 설정할 수 있고, 최상위 선호곡으로 설정되는 경우에는 평가 점수가 10이 될 수 있다. 또한, 재생목록에서 제외시키기 위한 금지곡(ban)을 설정할 수 있고, 금지곡으로 설정되는 경우 평가 점수는 0이 될 수 있다.
또한, 곡의 재생 회수(playcount)는 현재까지 재생된 회수가 표기되고, 다운로드 시 또는 프리 다운로드 시에는 미리 설정된 재생 회수만큼으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 다운로드는 10번 재생으로, 프리 다운로드(곡 일부를 무료로 다운로드 받는 것)는 8번 재생으로 간주할 수 있다. 물론, 다운로드 또는 프리 다운로드 시 간주하고자 하는 재생 회수는 다르게 설정할 수 있다.
곡 재생 퍼센트 (percentage)는 0-100 사이의 숫자로 표현되고, 전체 곡의 길이에서 실제 재생된 퍼센트를 의미한다.
사용자 라이브러리(201)는 사용자가 감상 혹은 평가한 곡만을 관리한다. 사용자가 사용자 라이브러리(201)에 없는 곡을 스트리밍 또는 다운로드하거나 평가할 경우 해당 곡은 사용자 라이브러리(201)에 추가되며, 추가된 곡에 대한 감상 이력 정보도 생성된다. 만약, 미리 설정된 기간 동안 소정의 곡에 대한 사용자의 반응이 없으면 그 곡은 사용자 라이브러리(201)에서 제거된다.
음악 서비스 서버(120)는 사용자 라이브러리(201)의 스토리지 또는 관리 비용을 감안하여 사용자 당 관리되는 곡을 제한할 수 있다. 관리되는 곡 개수가 1000개로 한정되어 있을 때, 이를 초과하는 경우 LSF(Least Score First) 리플레이스먼트 기법을 사용해 기존 곡 정보들을 삭제한다. 즉, 스코어 값이 작은 순으로 삭제한다.
스코어를 계산하는 방법은 하기 <수학식 1> 내지 <수학식 3>의 순으로 계산될 수 있다.
score1 = (5 * rating) + (prevscore / 2)
score2 = score1 + (100 - score1) * (1 - Math.exp(-playcount / 100))
score3 = score2 * (0.9 + 0.1 * percentage / 100)
상기 <수학식 1> 내지 <수학식 3>을 참조하여 스코어 계산 방법을 설명하면, 먼저 사용자 평가값(rating)과 이전 스코어(prevscore)를 이용하여 스코어 1(score 1)을 계산한다.
다음으로 곡 재생 회수(playcount)를 반영하여 <수학식 2>를 통해 스코어 2(score 2)를 계산한다. 곡 재생 회수가 클수록 스코어가 커지나 스코어의 상한은 100으로 정해져 있으므로, 감가 상각 함수(exponential decay function)를 사용하여 스코어 값의 증가를 제한한다. 곡 재생 회수가 증가하면 즉 곡에 대한 감상이 증가하면, 곡의 스코어 2는 스코어 1에서 100으로 점차 증가한다.
마지막으로 최근 감상 시 재생 퍼센트(percentage)를 반영하여 수학식 3을 통해 스코어 3(score 3)을 계산한다. 여기서, 스코어 3이 최종적으로 감상 이력 정보에 저장되는 스코어가 된다. <수학식 3>에 의하면, 스코어 3은 스코어 2보다 클 수 없고, 재생 퍼센트가 스코어 2(score2)의 값에 대해 10%만 영향을 주도록 설정되어 있다. 즉, 재생 퍼센트가 100%일 때 스코어 3은 스코어 2의 값과 동일하고, 재생 퍼센트가 100% 아래로 떨어지면 스코어 2의 값보다 작아진다. 여기서, 재생 퍼센트가 스코어 2의 값에 주는 영향의 비율을 변경할 수 있다.
그러면, 이제 상기와 같이 사용자 라이브러리(201)에서 각 가입자의 감상 이력 정보가 관리되는 상태에서 음악 서비스 서버(120)가 재생목록을 생성하는 방법에 대하여 설명한다.
이하에서, 선호 기반 재생목록 생성 방법, 장르 기반 재생목록 생성 방법, 아티스트 기반 재생목록 생성 방법에 대하여 도 4 내지 도 6을 참조하여 설명한다.
먼저, 선호 기반 재생목록 생성 방법에 대하여 살펴본다.
선호 기반 재생목록 생성 방법은 사용자의 감상 이력 정보를 활용하여 재생목록을 생성하기 때문에 사용자가 별도로 소정 정보를 설정할 필요가 없다. 즉, 선호 기반 재생목록 생성 동작은 감상 이력 정보를 기반으로 사용자의 선호곡을 선정하고 선호곡과 연관되는 곡들로 재생목록을 생성한다. 이때, 선호곡과 연관되는 곡들은 협력 필터링(CF) 기법을 통해 추출한다.
도 2 및 도 4를 참조하여 구체적으로 설명한다.
선호곡 추출부(202)는 사용자 라이브러리(201)의 감상 이력 정보를 기반으로 선호곡들(PrefSongs)을 추출한다(S400).
이때, 선호곡으로는 스코어 값 기준으로 상위 N개를 선정한다.
이후, 추천곡 추출부(203)는 선정된 선호곡들과 연관되는 곡들을 CF 기법을 사용하여 추출한다(S402). 즉, 선정된 선호곡을 선호하는 다른 사용자의 사용자 라이브러리(201)로부터 다른 사용자의 감상 이력 정보에 근거하여 연관된 곡들을 추출할 수 있다.
재생목록 생성부(204)는 상기와 같이 추출된 추천곡들(CandiSongs)을 재생목록으로 생성한다. 이때, 재생목록 생성부(204)는 사용자의 곡 평가(rating)를 재생목록 생성에 실시간으로 반영한다(S404). 이를 위해 재생목록 생성부(204)는 평가 발생 시 마다 재생목록을 갱신한다.
만약, 사용자가 소정의 곡에 대해 최상의 선호곡(love)으로 설정한 경우, 그 곡과 연관된 유사곡들을 협력 필터링(CF) 기법으로 추출하고, 추출된 곡들을 재생목록의 가장 앞쪽에 삽입한다. 이와 같이 함으로써 사용자는 자신이 좋아하는 곡과 비슷한 곡을 바로 들을 수 있다.
이때, 만약 협력 필터링으로 추출한 곡들 중 사용자가 금지곡(ban)으로 설정한 곡들 및 이들과 연관된 곡들이 있다면 이들은 재생목록에서 제외시킨다.
이를 위해 별도로 금지곡 집합(ban set)을 관리할 수 있다. 금지곡 집합은 사용자가 금지곡으로 선택한 곡들 및 이들과 연관되는 곡들로 구성된다. 금지곡 집합에 곡 추가는 소정 곡에 대하여 사용자가 평가 점수를 0으로 기입할 때 수행된다.
사용자가 소정의 곡에 대해 금지곡으로 설정한 경우에는 그 곡과 연관된 유사곡들을 CF 기법으로 추출하고, 이들 유사곡들을 재생목록에서 삭제한다. 아울러 선택된 금지곡과 유사곡들을 금지 집합에 추가한다.
이후, 추천곡 재생부(205)는 재생목록의 순서대로 곡을 추천한다. 이때, 추천순서는 랜덤으로 할 수도 있고, 순번대로 추천할 수도 있다(S406). 이때, 사용자에게 동일한 곡이 연속적으로 추천되는 것을 방지하기 위해 추천하는 곡은 최근에 재생된 10곡에 포함되지 않도록 한다.
다음으로, 장르 기반 재생목록 생성 방법에 대하여 살펴본다.
장르기반 재생목록 생성 방법은 사용자가 자신이 선호하는 장르들을 선택하면, CF 기법을 이용하여 연관 장르를 추출하고, 연관 장르에 속하는 곡들로 재생목록을 생성한다. 이때, 장르는 음원 공급자에 의해 기술되는 것이 일반적이다.
도 5를 참조하여 구체적으로 설명한다.
사용자에 의해 선호하는 한 개 이상의 장르가 입력되면, CF 기법을 이용하여 이들 장르와 연관된 장르들을 추출한다(S500, S502).
그리고 이 연관 장르들에 속하는 곡들 중 스코어가 높은 N개의 곡을 추출한다(S504). 이때, 연관 장르들에 속하는 곡들은 사용자 라이브러리(201)에서 검색한다.
이와 같이 추출된 곡들에 대해 사용자의 곡 평가(rating)를 반영시켜 재생목록을 생성한다(S505). 여기서, 재생목록 생성시 사용자의 곡 평가를 반영하는 동작은 상기의 도 4의 S404단계에서 설명한 바와 같이 실시간으로 재생목록에 사용자의 곡 평가가 반영되도록 수행된다.
이후, 재생목록의 순서대로 곡을 추천한다. 이때, 추천순서는 랜덤으로 할 수도 있고, 순번대로 추천할 수도 있다(S506). 이때, S506 단계는 상기의 도 4의 S406에서 설명한 바와 같은 동작으로 곡을 사용자에게 추천한다.
마지막으로, 아티스트 기반 재생목록 생성 방법에 대하여 살펴본다.
사용자가 자신이 선호하는 아티스트를 선택하면, CF 기법을 이용하여 연관 아티스트를 추출하고, 연관 아티스트에 속하는 곡들로 재생목록을 생성한다.
도 6를 참조하여 구체적으로 설명한다.
사용자에 의해 선호하는 아티스트가 입력되면, CF를 이용하여 아티스트와 연관된 연관 아티스트를 추출한다(S600, S602).
그리고 이 연관 아티스트에 속하는 곡들 중 스코어가 높은 N개의 곡을 추출한다(S604). 이때, 연관 아티스트에 속하는 곡들은 사용자 라이브러리(201)에서 검색한다.
이와 같이 추출된 곡들에 대해 사용자의 곡 평가(rating)를 반영시켜 재생목록을 생성한다(S605). 여기서, 재생목록 생성시 사용자의 곡 평가를 반영하는 동작은 상기의 도 4의 S404단계에서 설명한 바와 같이 실시간으로 재생목록에 사용자의 곡 평가가 반영되도록 수행된다.
이후, 재생목록의 순서대로 곡을 추천한다. 이때, 추천순서는 랜덤으로 할 수도 있고, 순번대로 추천할 수도 있다.(S606) 이때, S606 단계는 상기의 도 4의 S406에서 설명한 바와 같은 동작으로 곡을 사용자에게 추천한다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
따라서, 이상에서 기술한 실시 예는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이므로, 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 하며, 본 발명은 특허청구범위에 의해 정의될 뿐이다.
종래 온라인 음악 서비스에서는 추천 재생음악 목록 구성 시 사용자가 선호하는 곡들로 구성하거나, 선호 곡들과 비슷한 곡들을 메타 데이터 또는 오디오 시그널 정보를 이용하여 추출하여 구성하였으나, 본 발명은 사용자 감상이력 정보로부터 선호곡을 선정하고, CF 기법을 이용하여 선호곡과 연관된 유사곡을 추출하고 추출된 유사곡들로 구성된 재생목록을 생성하여 사용자에게 곡을 추천함으로써, 사용자는 자신이 좋아하는 곡이면서도 보다 식상하지 않고, 신선한 느낌을 주는 곡들을 추천받을 수 있는 장점이 있기 때문에, 온라인 음악 서비스 제공 분야에 널리 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 음악 서비스 서버를 포함하는 시스템 구성도,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 음악 서비스 서버의 내부 구성도,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 음악 서비스 서버의 사용자 라이브러리에서 관리되는 사용자별 곡 감상 이력을 나타내는 항목들을 도시하는 예시도,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 선호 기반 재생목록을 생성하는 과정을 나타내는 흐름도,
도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 장르 기반 재생목록을 생성하는 과정을 나타내는 흐름도,
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 아티스트 기반 재생목록을 생성하는 과정을 나타내는 흐름도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
10: 이동 단말기 20: PC
100: 이동 통신망 110: 인터넷망
120: 음악 서비스 서버 200: 스코어 계산부
201: 사용자 라이브러리 202: 선호곡 추출부
203: 추천곡 추출부 204: 재생목록 생성부
205: 추천곡 제공부

Claims (18)

  1. 사용자가 감상 또는 평가한 곡들에 대한 사용자 감상이력 정보를 관리하는 사용자 라이브러리와,
    상기 사용자 감상이력 정보는 곡 아이디(songid), 스코어(score), 곡이 속하는 장르(genre), 곡에 대한 최근 접근 일시(last access time), 사용자 평가(rating), 곡 재생 회수(playcount), 최근 감상 시 재생 퍼센트(percentage) 항목 중 적어도 하나 이상의 항목을 포함하며,;
    특정 곡에 대한 사용자의 선호도를 나타내는 스코어를 계산하는 스코어 계산부;
    상기 사용자 라이브러리로부터 상기 스코어 값 기준 상위 N개를 선호곡으로 추출하는 선호곡 추출부;
    협력적 필터링(CF) 방식을 이용하여 상기 추출한 선호곡들과 연관된 유사곡을 추출하는 추천곡 추출부;
    상기 추출된 유사곡들을 재생목록으로 생성하는 재생목록 생성부를 포함하되,
    상기 스코어 계산부는
    특정 곡에 대한 사용자 평가값(rating)과 이전 스코어(prevscore)를 이용하여 제1 스코어를 산출하고,
    상기 제1 스코어에 곡 재생 회수(playcount)를 반영하여 제2 스코어를 산출하고,
    상기 제2 스코어에 최근 감상 시 재생 퍼센트(percentage)를 반영하여 제3 스코어를 산출한 후,
    상기 제3 스코어를 상기 사용자의 선호도를 나타내는 스코어로서 계산하는 것을 특징으로 하는 온라인 음악 서비스 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 생성된 재생목록에 포함된 유사곡을 순서대로 또는 랜덤하게 사용자에게 추천하는 추천곡 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 음악 서비스 장치.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제 1항에 있어서, 상기 재생목록 생성부는,
    사용자가 소정의 곡에 대해 최상의 선호곡(love)으로 설정한 경우, 그 곡의 연관된 유사곡들을 협력 필터링(CF)으로 추출하고, 추출된 곡들을 상기 재생목록의 가장 앞쪽에 삽입하는 것을 특징으로 하는 온라인 음악 서비스 장치.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 재생목록 생성부는,
    사용자가 소정의 곡에 대해 금지곡(ban)으로 설정한 경우, 상기 금지곡으로 설정된 곡들과 연관된 유사곡들을 협력 필터링(CF)으로 추출하고, 상기 금지곡으로 설정된 곡들과 상기 유사곡들을 상기 재생목록에서 제외시키는 것을 특징으로 하는 온라인 음악 서비스 장치.
  8. 사용자에 의해 감상 또는 평가된 곡들에 대한 감상이력 정보를 관리하는 사용자 라이브러리를 구비하는 과정과,
    상기 사용자 감상이력 정보는 곡 아이디(songid), 스코어(score), 곡이 속하는 장르(genre), 곡에 대한 최근 접근 일시(last access time), 사용자 평가(rating), 곡 재생 회수(playcount), 최근 감상 시 재생 퍼센트(percentage) 항목 중 적어도 하나 이상의 항목을 포함하며,;
    특정 곡에 대한 사용자의 선호도를 나타내는 스코어를 계산하는 과정;
    상기 사용자 라이브러리로부터 상기 스코어 값 기준 상위 N개를 선호곡으로 추출하는 과정;
    협력적 필터링(CF) 방식을 이용하여 상기 추출한 선호곡들과 연관된 유사곡을 추출하는 과정;
    상기 추출된 유사곡을 재생목록으로 생성하는 과정을 포함하되,
    상기 스코어를 계산하는 과정은
    특정 곡에 대한 사용자 평가값(rating)과 이전 스코어(prevscore)를 이용하여 제1 스코어를 산출하고,
    상기 제1 스코어에 곡 재생 회수(playcount)를 반영하여 제2 스코어를 산출하고,
    상기 제2 스코어에 최근 감상 시 재생 퍼센트(percentage)를 반영하여 제3 스코어를 산출한 후,
    상기 제3 스코어를 상기 사용자의 선호도를 나타내는 스코어로서 계산하는 과정인 것을 특징으로 하는 온라인 음악 서비스 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 생성된 재생목록에 포함된 곡들을 순서대로 또는 랜덤하게 사용자에게 추천하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 음악 서비스 방법.
  10. 삭제
  11. 제 8항에 있어서, 상기 재생목록 생성 과정은,
    사용자가 소정의 곡에 대해 최상의 선호곡(love)으로 설정한 경우, 그 곡과 연관된 유사곡들을 협력 필터링(CF)으로 추출하고, 추출된 곡들을 상기 재생목록의 가장 앞쪽에 삽입하는 과정인 것을 특징으로 하는 온라인 음악 서비스 방법.
  12. 제 8항에 있어서, 상기 재생목록 생성 과정은,
    사용자가 소정의 곡에 대해 금지곡(ban)으로 설정한 경우, 상기 금지곡으로 설정된 곡들과 연관된 유사곡들을 협력 필터링(CF)으로 추출하고, 상기 금지곡으로 설정된 곡들과 상기 유사곡들을 상기 재생목록에서 제외시키는 과정인 것을 특징으로 하는 온라인 음악 서비스 방법.
  13. 사용자에 의해 감상 또는 평가된 곡들에 대한 감상이력 정보를 관리하는 사용자 라이브러리를 구비하는 과정과,
    상기 사용자 감상이력 정보는 곡 아이디(songid), 스코어(score), 곡이 속하는 장르(genre), 곡에 대한 최근 접근 일시(last access time), 사용자 평가(rating), 곡 재생 회수(playcount), 최근 감상 시 재생 퍼센트(percentage) 항목 중 적어도 하나 이상의 항목을 포함하며,;
    특정 곡에 대한 사용자의 선호도를 나타내는 스코어를 계산하는 과정과,
    협력적 필터링(CF) 방식을 이용하여 사용자에 의해 입력된 장르와 연관된 장르를 추출하는 과정과,
    상기 추출된 연관된 장르에 속하는 곡들 중에서 상기 스코어 순으로 상위 N개의 곡을 재생목록으로 생성하는 과정을 포함하되,
    상기 스코어를 계산하는 과정은
    특정 곡에 대한 사용자 평가값(rating)과 이전 스코어(prevscore)를 이용하여 제1 스코어를 산출하고,
    상기 제1 스코어에 곡 재생 회수(playcount)를 반영하여 제2 스코어를 산출하고,
    상기 제2 스코어에 최근 감상 시 재생 퍼센트(percentage)를 반영하여 제3 스코어를 산출한 후,
    상기 제3 스코어를 상기 사용자의 선호도를 나타내는 스코어로서 계산하는 과정인 것을 특징으로 하는 온라인 음악 서비스 방법.
  14. 사용자에 의해 감상 또는 평가된 곡들에 대한 감상이력 정보를 관리하는 사용자 라이브러리를 구비하는 과정과,
    상기 사용자 감상이력 정보는 곡 아이디(songid), 스코어(score), 곡이 속하는 장르(genre), 곡에 대한 최근 접근 일시(last access time), 사용자 평가(rating), 곡 재생 회수(playcount), 최근 감상 시 재생 퍼센트(percentage) 항목 중 적어도 하나 이상의 항목을 포함하며,;
    특정 곡에 대한 사용자의 선호도를 나타내는 스코어를 계산하는 과정과,
    협력적 필터링(CF) 방식을 이용하여 사용자에 의해 입력된 아티스트와 연관된 아티스트를 추출하는 과정과,
    상기 추출된 연관된 아티스트에 속하는 곡들 중에서 상기 스코어 순으로 상위 N개의 곡을 재생목록으로 생성하는 과정을 포함하되,
    상기 스코어를 계산하는 과정은
    특정 곡에 대한 사용자 평가값(rating)과 이전 스코어(prevscore)를 이용하여 제1 스코어를 산출하고,
    상기 제1 스코어에 곡 재생 회수(playcount)를 반영하여 제2 스코어를 산출하고,
    상기 제2 스코어에 최근 감상 시 재생 퍼센트(percentage)를 반영하여 제3 스코어를 산출한 후,
    상기 제3 스코어를 상기 사용자의 선호도를 나타내는 스코어로서 계산하는 과정인 것을 특징으로 하는 온라인 음악 서비스 방법.
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 제 13항 또는 14항에 있어서, 상기 재생목록 생성 과정은,
    사용자가 소정의 곡에 대해 최상의 선호곡(love)으로 설정한 경우, 그 곡의 연관된 유사곡들을 협력 필터링(CF)으로 추출하고, 추출된 곡들을 상기 재생목록의 가장 앞쪽에 삽입하는 과정인 것을 특징으로 하는 온라인 음악 서비스 방법.
  18. 제 13항 또는 14항에 있어서, 상기 재생목록 생성 과정은,
    사용자가 소정의 곡에 대해 금지곡(ban)으로 설정한 경우, 상기 금지곡으로 설정된 곡들과 연관된 유사곡들을 협력 필터링(CF)으로 추출하고, 상기 금지곡으로 설정된 곡들과 상기 유사곡들을 상기 재생목록에서 제외시키는 과정인 것을 특징으로 하는 온라인 음악 서비스 방법.
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