KR101438764B1 - Method for Recommending Contents Based on User Watch History - Google Patents

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Abstract

본 발명은 웹 서버에서의 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법으로, 사용자 단말로부터 사용자 아이디 및 사용자 키워드를 수신하는 단계와, 상기 사용자 아이디에 해당하는 사용자 시청 이력 테이블을 획득하는 단계와, 상기 획득된 사용자 시청 이력 테이블에서 가중치가 높은 엘리먼트값과 상기 사용자 키워드를 조합하여 관심 키워드를 획득하는 단계와, 상기 획득된 관심 키워드로 콘텐츠 리스트를 획득하고, 획득된 콘텐츠 리스트를 사용자 단말에 전송하는 단계를 포함한다.A method of recommending content based on user viewing history in a web server, the method comprising: receiving a user ID and a user keyword from a user terminal; acquiring a user viewing history table corresponding to the user ID; Acquiring a keyword of interest by combining an element value having a high weight and a user keyword in a viewing history table; acquiring a content list with the obtained keyword of interest; and transmitting the acquired content list to a user terminal .

Figure R1020110045234
Figure R1020110045234

Description

사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법{Method for Recommending Contents Based on User Watch History}[0001] The present invention relates to a method for recommending contents based on user's viewing history,

본 발명은 IPTV 기술에 관한 것으로, 특히 IPTV 시청자가 가입된 개방형 IPTV 플랫폼의 양방향 특성을 이용하여 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to an IPTV technology, and more particularly, to a method for recommending content based on a user's viewing history by using bidirectional characteristics of an open IPTV platform to which an IPTV viewer subscribes.

TV를 통한 방송 정보 전달 방식이 디지털화되면서 양방향 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. IPTV 시청자들은 가입한 플랫폼 사업자로부터 제공되는 VOD 서비스 이외에 다양한 부가 서비스에 대한 관심이 크다. IPTV의 양방향성을 극대화하기 위해 사용자 참여를 통한 사용자 관심 콘텐츠 검색을 지능화하는 서비스가 필요하다. 구글과 같은 개방형 TV 정책을 지향하는 검색 사업자는 방송중 화면 상단에 검색창이 오버레이되는 기능을 부가함으로써 사용자 참여를 유도하지만, 이는 PC에서 웹 브라우저를 열고 키워드를 입력해서 콘텐츠를 검색하는 것 이상의 효과는 없다. With the digitization of broadcast information delivery method through TV, interest in interactive services is increasing. IPTV viewers are interested in various additional services in addition to the VOD service provided by the participating platform provider. In order to maximize the interactivity of IPTV, there is a need for a service that intelligently retrieves user interest contents through user participation. A search engine that is aimed at an open TV policy such as Google induces user participation by adding a function of overlaying a search window at the top of the screen during broadcasting, but this is not more effective than opening a web browser on a PC and searching for content by entering keywords .

양방향성의 장점을 효과적으로 이용하고 사용자의 불편을 줄이는 방법으로, 화면에 노출된 콘텐츠에 삽입된 메타데이터를 입력함으로써 시청 이력을 기반으로 IPTV 시청자의 관심 장르를 더하여 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공한다. 이러한 방법은 종래의 사용자의 선호도를 관리하는 프로파일 시스템의 역할을 축소할 수 있으며, 관리되는 시청 이력의 정보를 효과적으로 재가공한다. 프로파일 시스템은 IPTV 서비스 가입시 발생하는 사용자 정보나 비정기적인 사용자 설문조사를 통해 사용자로부터 제공받는 데이터를 기반으로 입력한 것으로써 정적인 사용자 성향 데이터를 관리한다. In order to effectively utilize the advantages of bidirectionality and to reduce the inconvenience of the user, the metadata inserted in the content exposed on the screen is input, thereby providing the user with the customized content by adding the genre of interest to the IPTV viewer based on the viewing history. This method can reduce the role of the profile system for managing the preference of the conventional user and effectively reproduces the information of the managed view history. The profile system is based on the user information generated at the time of subscription to the IPTV service or the data received from the user through the occasional user survey, thereby managing the static user preference data.

반면에 사용자 시청 이력은 콘텐츠를 소비할 때마다 데이터베이스에 적재되어 관리되는 기업의 수익 창출 자산이 되는 귀중한 소스이다. 이와 같은 기술을 적용하기 위해서는 시청 이력 DB에 콘텐츠 프로파일의 메타데이터의 선호도 정보의 범주를 삽입하여 관리해야 한다.On the other hand, a user's viewing history is a valuable source of revenue-generating assets for a company that is loaded into the database every time content is consumed. In order to apply such a technique, a category of the preference information of the metadata of the content profile should be inserted and managed in the view history DB.

사용자의 시청 이력에 기반하여 관련 방송 프로그램을 검색 및 표시하는 장치 및 방법은 사용자의 참여가 없는 단방향 서비스이며, 시청하고 있는 프로그램과 연관성 있는 선호 프로그램을 화면 아래에 배치하여 사용자에게 정보를 제공하는 방식이며, 기존 IPTV 사업자들이 EPG 메뉴를 통해서 이미 제공하고 있기 때문에, 유사 정보 제공 이상의 역할은 하지 않는다.A device and method for searching and displaying a related broadcast program based on a user's viewing history is a one-way service in which a user does not participate and a method of providing information to a user by arranging a favorite program related to the program being watched at the bottom of the screen Since existing IPTV operators already provide EPG menus, they do not play more than providing similar information.

또한 사용자가 관심 항목에 대해 별도의 시청 이력 프로파일이 정제된 형태로 기록 관리한다. 각 사용자별 항목에 대한 횟수를 저장함에 있어 복잡성이 야기될 수 있다. 추천 방법은 사용자의 관심이나 시청 빈도수가 높은 것을 제공해야 하는 것인데, 민감도를 계산하기 위해 각 항목별로 횟수를 저장하는 것은 비효율적이다.
In addition, the user records and manages a separate viewing history profile in a refined form for the items of interest. Complexity may arise in storing the number of times for each user-specific item. The recommendation method is to provide users with a high interest or frequency of viewing, and it is inefficient to store the frequency for each item to calculate the sensitivity.

본 발명은 개방형 IPTV 플랫폼에서 IPTV 콘텐츠를 TV나 스마트폰으로 시청할 때, 사용자 입력에 대한 사용자의 과거 시청 이력을 기반으로 입력된 키워드에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 양방향 서비스 기반 콘텐츠 추천 방법을 제공한다.
The present invention provides an interactive service-based content recommendation method for recommending a customized content corresponding to an inputted keyword based on a user's past viewing history of user input when watching IPTV contents on an open IPTV platform on a TV or a smartphone.

본 발명은 웹 서버에서의 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법으로, 사용자 단말로부터 사용자 아이디 및 사용자 키워드를 수신하는 단계와, 상기 사용자 아이디에 해당하는 사용자 시청 이력 테이블을 획득하는 단계와, 상기 획득된 사용자 시청 이력 테이블에서 가중치가 높은 엘리먼트값과 상기 사용자 키워드를 조합하여 관심 키워드를 획득하는 단계와, 상기 획득된 관심 키워드로 콘텐츠 리스트를 획득하고, 획득된 콘텐츠 리스트를 사용자 단말에 전송하는 단계를 포함한다.
A method of recommending content based on user viewing history in a web server, the method comprising: receiving a user ID and a user keyword from a user terminal; acquiring a user viewing history table corresponding to the user ID; Acquiring a keyword of interest by combining an element value having a high weight and a user keyword in a viewing history table; acquiring a content list with the obtained keyword of interest; and transmitting the acquired content list to a user terminal .

본 발명은 IPTV 시청자의 선호도를 정적으로 측정/관리하는 프로파일 관리 서버(혹은 시스템)의 데이터에서 사용자의 관심 정보로 추출하지 않고 시청 이력에 삽입된 콘텐츠 메타데이터에 대한 통계 정보를 추출함으로써 사용자의 동적 선호도를 측정할 수 있다. 또한 프로파일 관리 서버에 선호도에 대한 통계 정보를 저장할 필요가 없다는 이점이 있다.
The present invention extracts statistical information on content metadata embedded in a viewing history without extracting the IPTV viewer's preference from the data of the profile management server (or system) statically measuring / managing the user's interest information, Preference can be measured. It also has the advantage that there is no need to store statistical information about preferences in the profile management server.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 사용자 시청 이력 테이블의 일 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 관심 키워드 추출 방법을 설명하기 위한 신호 흐름도이다.
도 4는 콘텐츠 프로파일의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 시청 이력 기반 콘텐츠 추천의 클라이언트 화면의 일 예를 도시한 도면이다. 1 is a view for explaining a method of recommending content based on a user's viewing history according to a preferred embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing an example of a user viewing history table.
3 is a signal flow diagram illustrating a method for extracting a keyword of interest according to a preferred embodiment of the present invention.
4 is a diagram showing an example of a content profile.
5 is a view showing an example of a client screen of a viewing history-based content recommendation according to a preferred embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 기술되는 바람직한 실시 예를 통하여 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout.

본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명 실시 예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

명세서 전반에 걸쳐 사용되는 용어들은 본 발명 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 사용자 또는 운용자의 의도, 관례 등에 따라 충분히 변형될 수 있는 사항이므로, 이 용어들의 정의는 본 발명의 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
The terms used throughout the specification are defined in consideration of the functions in the embodiments of the present invention and can be sufficiently modified according to the intentions and customs of the user or the operator. It should be based on the contents of.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining a method of recommending content based on a user's viewing history according to a preferred embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 사용자 단말(User Equipment : UE)(10)로부터 110 단계 및 120 단계에서 User ID 및 Keyword가 SmartC Web(20)를 통해 SmartC WS(30)에 제공된다. 사용자 ID는 사용자 전화번호(휴대폰번호)이며, Keyword는 시청 중에 화면으로 도출되는 인물, 장소 등의 메타 데이터이다. SmartC WS(30)는 콘텐츠 추천을 위한 웹 서비스 서버로, User History(40), Contents Profile(50) 및 SDN-MLM(Service Delivery Network Media Location Manager)(60)을 이용하여 유료 콘텐츠에 대한 시청 이력 기반 추천 콘텐츠 리스트를 확보한다. Referring to FIG. 1, in step 110 and step 120, a User ID and a keyword are provided from the user equipment (UE) 10 to the SmartCWS 30 via the SmartCWeb 20. The user ID is a user phone number (mobile phone number), and the keyword is meta data such as a person and a place derived from the screen during viewing. The SmartC WS 30 is a web service server for content recommendation and uses a user history 40, a contents profile 50 and an SDN-MLM (Service Delivery Network Media Location Manager) Based recommended content list.

User History(40)는 사용자 시청 이력 테이블 정보를 저장하는 데이터베이스이다. 도 2는 사용자 시청 이력 테이블의 일 예를 도시한 도면이다.The user history 40 is a database for storing user viewing history table information. 2 is a diagram showing an example of a user viewing history table.

도 2를 참조하면, User ID는 사용자 전화번호(휴대폰번호)이고, Content Name은 콘텐츠 명, Genre는 콘텐츠의 상위 장르명, Sub Genre는 하위 장르명, Type은 콘텐츠가 유/무료 여부를 나타내며, Provider는 콘텐츠 제공자, 및 Watch Time은 시청 시작 시간을 나타낸다. 사용자 시청 이력은 별도의 시퀀스(Sequence)가 Primary값으로 관리되며, 테이블 칼럼 중 Genre, Sub_Genre 및 Provider는 콘텐츠 프로파일의 엘리먼트와 동일한 값으로 채워진다. 이때 시청 이력은 콘텐츠를 시청하는 순간 이력 관리 테이블로 저장된다. 2, the User ID is a user telephone number (mobile phone number), Content Name is a content name, Genre is a top genre name of a content, Sub Genre is a low genre name, Type indicates whether a content is free / The content provider, and the Watch Time represent the viewing start time. A separate sequence is managed as a primary value in the user viewing history, and Genre, Sub_Genre and Provider among the table columns are filled with the same values as the elements of the content profile. At this time, the viewing history is stored in the history management table at the moment of viewing the content.

도 1을 참조하면, SmartC WS(30)는 콘텐츠 추천을 위해 120 단계에서 수신한 사용자 User ID 및 Keyword를 바탕으로 관심 키워드를 추출해야 한다. 이를 위해 우선 SmartC WS(30)는 130 단계 및 135 단계에서 User History(40)에 도 2에 도시된 바와 같은 사용자 시청 이력 테이블을 요청하여 수신한다.Referring to FIG. 1, the SmartC WS 30 extracts a keyword of interest based on a user ID and a keyword received in operation 120 for content recommendation. To this end, the SmartC WS 30 requests and receives a user viewing history table as shown in FIG. 2 to the User History 40 in steps 130 and 135.

그리고, 수신된 사용자 시청 이력 테이블을 바탕으로 관심 키워드를 추출하는데, 이에 대해서는 도 3을 참조하여 좀 더 상세히 살펴보기로 한다. The interest keyword is extracted based on the received user viewing history table, which will be described in more detail with reference to FIG.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 관심 키워드 추출 방법을 설명하기 위한 신호 흐름도이다.3 is a signal flow diagram illustrating a method for extracting a keyword of interest according to a preferred embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, SmartC WS(30)는 310 단계에서 인증된 사용자 ID에 대한 사용자 시청 이력 테이블을 수집한다. 수집된 사용자 시청 이력 테이블에는 도 2에 도시된 바와 같이 i개의 콘텐츠 프로파일의 엘리먼트가 칼럼으로 존재한다. 뿐만 아니라, 각 엘리먼트는 콘텐츠 프로파일에서 종속관계가 포함된다면 상위 카테고리가 먼저 관심 키워드로 검출될 수 있다. Referring to FIG. 3, in step 310, the SmartC WS 30 collects a user viewing history table for the authenticated user ID. In the collected user viewing history table, elements of i content profiles exist in columns as shown in FIG. In addition, if each element includes a dependency in the content profile, the parent category can be first detected as the keyword of interest.

다음으로 사용자의 관심도를 측정하기 위해 Genre, Sub Genre, Type 및 Provider 등의 횟수를 합계하여 가중치가 높은 것이 관심도가 높다고 판단한다. 도 2를 참조하면, User ID(01011111111)가 Genre 및 Sub Genre를 보면 우선 순위가 다음과 같다.Next, in order to measure user's interest, it is judged that the number of genre, sub genre, type, Referring to FIG. 2, when the User ID (01011111111) is viewed as Genre and Sub Genre, the priority is as follows.

영화(3) > 드라마(2) = 스포츠(2)Movies (3)> Drama (2) = Sports (2)

SF(1)=범죄(1)=코미디(1)SF (1) = crime (1) = comedy (1)

시청 이력이 무수히 증가할 경우, 영화 장르에 대한 상세 장르의 우선 순위도 측정할 수 있다. 이와 같이 장르, 상세 장르, 타입 및 콘텐츠 제공자에 대한 통계를 측정할 수 있다.If the viewing history increases a great deal, the priority order of the genre of the movie genre can also be measured. In this way, metrics for genres, detail genres, types, and content providers can be measured.

이를 위해, SmartC WS(30)는 320 단계에서 i를 1로 초기화한다. 그리고, 330 단계에서 i 번째 엘리먼트 값에 대해 우선 순위 정렬을 하여, 종류별로 가중치가 높은 순서대로 정렬을 한다. 그리고, SmartC WS(30)는 340 단계에서 엘리먼트 i에서 가중치가 높은값이 존재하는지 판단한다. To this end, the SmartC WS 30 initializes i to 1 in step 320. Then, in step 330, the i-th element values are sorted in order of priority. Then, in step 340, the SmartC WS 30 determines whether a value having a high weight exists in the element i.

340 단계의 판단 결과 가중치가 높은 값이 존재할 경우, SmartC WS(30)는 350 단계에서 그 값에 대한 User ID 이력 정보만 남기고 나머지 정보는 지운다. 그리고, 360 단계에서 엘리먼트 i가 마지막인지를 판단한다. 360 단계의 판단 결과 엘리먼트 i가 마지막이 아닐 때, SmartC WS(30)는 370 단계에서 i를 갱신하고 330 단계로 진행한다. 즉, 엘리먼트가 있을 때 가장 높은 값이 나온 것에 대해서 다시 두 번째 엘리먼트 값을 우선 순위 정렬하여 공통 값으로 통계치를 찾는다. As a result of the determination in step 340, if there is a high value, the SmartC WS 30 leaves only the User ID history information for the value in step 350 and erases the remaining information. In step 360, it is determined whether the element i is the last. As a result of the determination in step 360, when the element i is not the last, the SmartC WS 30 updates i in step 370 and proceeds to step 330. That is, when the element exists, the highest value is obtained, and the second element value is prioritized again to find a statistic with a common value.

그러나, 340 단계의 판단 결과 엘리먼트 i에서 가중치가 높은 값이 존재하지 않거나, 엘리먼트 i가 마지막일 경우, SmartC WS(30)는 380 단계에서 사용자 입력 키워드에 대한 관심 키워드 조합을 완성한다. However, if it is determined in step 340 that the value of the element i does not have a high weight or the element i is the last, the SmartC WS 30 completes the keyword combination of interest for the user input keyword in step 380.

다시 도 1을 참조하면, SmartC WS(30)는 도 3에 도시된 순서에 따라 획득된 관심 키워드를 이용하여 140 단계 및 145 단계에서 Contents Profile(50)로부터 상기 획득된 관심 키워드에 상응하는 콘텐츠 프로파일을 추출한다.Referring again to FIG. 1, the SmartC WS 30 extracts a content profile corresponding to the obtained interest keyword from the Contents Profile 50 in steps 140 and 145 using the interest keyword obtained according to the order shown in FIG. .

도 4는 콘텐츠 프로파일 실시 예를 도시한 도면이다.4 is a diagram showing a content profile embodiment.

도 4는 콘텐츠 프로파일의 실시 예로써, 사용자가 입력한 키워드와 사용자 시청 이력에서 추출한 Genre, Sub_Genre 및 Provider를 통해 keyword에 매핑되는 콘텐츠의 crid(content reference identifier)를 찾아낼 수 있다. 콘텐츠 프로파일의 구조는 TV-Anytime Forum의 표준을 따르며, keyword는 사용자 이력 기반 콘텐츠 제공을 위하여 추가한 엘리먼트이다. 콘텐츠 프로파일의 Primary 값이 crid이므로, 다른 속성(keyword)으로 콘텐츠를 조회하기 위한 대체 Primary 값이 된다.FIG. 4 shows an example of a content profile, which can find a content reference identifier (CRID) of a content mapped to a keyword through Genre, Sub_Genre, and Provider extracted from a user input history and user input history. The structure of the content profile conforms to the standard of the TV-Anytime Forum, and the keyword is an element added to provide user-based content. Since the primary value of the content profile is crid, it becomes an alternative Primary value for querying the content with another attribute (keyword).

그리고, SmartC WS(30)는 150 단계 및 155 단계에서 유료 컨텐츠에 대한 리스트를 획득한다. 즉, SDN-MLM(60)은 crid를 호출할 때, 유료 콘텐츠를 수집, 변환 및 관리하는 콘텐츠 관리 시스템(Content Management System)으로부터 유료 콘텐츠의 저장 위치 정보를 획득하여 SmartC WS(30)에 리턴합니다.그리고, SmartC WS(30)는 160 단계 내지 170 단계에서 획득된 관심 키워드를 가지고 Web Contents Search(70)에 접속하여 콘텐츠 리스트를 획득한다. Web Contents Search(70)는 웹 콘텐츠 제공업체의 웹 서버에 접속하여 무료 콘텐츠에 대한 시청 이력 기반 추천 콘텐츠 리스트를 확보한다.  In step 150 and step 155, the SmartC WS 30 acquires a list of paid contents. That is, when calling the crid, the SDN-MLM 60 acquires the storage location information of the paid contents from the contents management system (Content Management System) which collects, converts and manages the paid contents, and returns to the SmartC WS 30 The SmartC WS 30 acquires the content list by accessing the Web Contents Search 70 with the interest keywords obtained in steps 160-170. The Web Contents Search (70) accesses a web server of a web content provider to obtain a list of viewing history-based recommended contents for free contents.

그리고, SmartC WS(30)는 175 단계에서 수신된 콘텐츠 리스트를 Smart Web(20)에 전송하고, Smart Web(20)은 180 단계에서 클라이언트 화면을 생성하여 185 단계에서 UE(10)로 전송한다.Then, the SmartC WS 30 transmits the content list received in step 175 to the Smart Web 20, and the Smart Web 20 generates a client screen in step 180 and transmits it to the UE 10 in step 185.

도 5는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 시청 이력 기반 콘텐츠 추천의 클라이언트 화면의 일 예를 도시한 도면이다. 5 is a view showing an example of a client screen of a viewing history-based content recommendation according to a preferred embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 클라이언트 화면은 사용자 ID가 "01011111111"이고, 사용자 키워드가 "이병헌"일 때, 도 2에 도시된 바와 같은 사용자 시청 이력 테이블에 따라 검색된 화면이다. 즉, 사용자는 01011111111로 인증 과정 후, 아이리스 콘텐츠를 시청 중 '이병헌'이라는 키워드를 입력한다. 출처가 CANSS인 것은 유료 콘텐츠 이며, Daum/YouTube인 것은 무료 콘텐츠이다. 입력 후 '스마트 콘텐츠 추천'이라는 이력 기반 콘텐츠 추천 서비스를 선택하면 상기와 같은 화면이 IPTV STB에 연결된 TV로 전송된다. 이때 TV는 인터넷이 연결되는 구글 크롬브라우저가 실행되는 환경이다. 또한 스마트 폰 환경에서도 서비스가 가능하다.The client screen shown in Fig. 5 is a screen retrieved according to the user viewing history table as shown in Fig. 2 when the user ID is " 01011111111 "and the user keyword is" Lee Byung-hun. &Quot; That is, after the authentication process with 01011111111, the user inputs the keyword 'Lee Byung Hun' while watching the iris content. The source is the paid content, and Daum / YouTube is the free content. Based content recommendation service called 'smart content recommendation' is selected, the above screen is transmitted to the TV connected to the IPTV STB. At this time, the TV is an environment that runs the Google Chrome browser to which the Internet is connected. It can also be used in a smartphone environment.

Claims (9)

웹 서버에서의 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법에 있어서,
사용자 단말로부터 사용자 아이디 및 사용자 키워드를 수신하는 단계와,
상기 사용자 아이디에 해당하는 사용자 시청 이력 테이블을 획득하는 단계와,
상기 획득된 사용자 시청 이력 테이블에 포함된 콘텐츠 프로파일 엘리먼트 값에 대해 우선 순위 정렬을 하여, 종류별로 가중치가 높은 순서대로 정렬하고, 가중치가 높은 엘리먼트값과 상기 사용자 키워드를 조합하여 관심 키워드를 획득하는 단계와,
상기 획득된 관심 키워드로 콘텐츠 리스트를 획득하는 단계와,
상기 획득된 콘텐츠 리스트를 사용자 단말에 전송하는 단계를 포함하되,
상기 콘텐츠 프로파일 엘리먼트는
콘텐츠의 상위 장르명, 콘텐츠의 하위 장르명을 포함하되,
상기 관심 키워드를 획득하는 단계는
상기 콘텐츠 프로파일 엘리먼트들 간의 종속 관계가 성립하면, 상위 카테고리를 먼저 관심 키워드로 검출함 을 특징으로 하는 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법.
A method of recommending content based on user viewing history in a web server,
Receiving a user ID and a user keyword from a user terminal;
Acquiring a user viewing history table corresponding to the user ID;
Sorting the content profile element values included in the obtained user viewing history table in order of weight according to the sorting order and obtaining an interest keyword by combining the element value having a high weight and the user keyword Wow,
Obtaining a list of contents with the obtained keyword of interest;
And transmitting the acquired content list to a user terminal,
The content profile element
An upper genre name of the content, and a lower genre name of the content,
The step of obtaining the keyword of interest
And when a dependency relation between the content profile elements is established, the parent category is first detected as a keyword of interest .
제 1항에 있어서, 상기 사용자 아이디는 사용자 전화번호이며, 상기 사용자 키워드는 시청 중에 화면에 출력되는 인물 정보, 장소 정보를 포함하는 메타 데이터임을 특징으로 하는 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법.The method according to claim 1, wherein the user ID is a user telephone number, and the user keyword is metadata including person information and place information output on a screen during viewing. 제 1항에 있어서, 상기 사용자 시청 이력 테이블은
상기 사용자 아이디 각각에 대해 하나 이상의 콘텐츠 프로파일 엘리먼트가 포함됨을 특징으로 하는 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법.
The apparatus according to claim 1, wherein the user viewing history table
Wherein at least one content profile element is included for each of the user IDs.
제 3항에 있어서, 상기 콘텐츠 프로파일 엘리먼트는
콘텐츠 명, 콘텐츠의 상위 장르명, 콘텐츠의 하위 장르명, 콘텐츠의 유/무료 여부, 콘텐츠 제공자 및 시청 시작 시간을 포함함을 특징으로 하는 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법.
4. The method of claim 3, wherein the content profile element
A content name, a top genre name of the content, a low genre name of the content, whether the content is free / free, a content provider, and a viewing start time.
삭제delete 제 3항에 있어서, 상기 관심 키워드를 획득하는 단계는
인증된 사용자 아이디에 대한 사용자 시청 이력 테이블을 수집하는 단계와,
상기 콘텐츠 프로파일 엘리먼트 값을 1로 초기화하는 단계와,
상기 콘텐츠 프로파일 엘리먼트 값에 대해 우선 순위 정렬을 하여, 종류별로 가중치가 높은 순서대로 정렬을 하는 단계와,
상기 콘텐츠 프로파일 엘리먼트 값에서 가중치가 높은 값이 존재하지 않을 경우, 상기 사용자 키워드에 대한 관심 키워드 조합을 완성하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법.
4. The method of claim 3, wherein obtaining the keyword of interest comprises:
Collecting a user viewing history table for an authenticated user ID,
Initializing the content profile element value to 1;
Sorting the content profile element values in a priority order and sorting the content profile element values in descending order of weight;
And if the value of the content profile element does not have a high weight value, completing a keyword combination of interest for the user keyword.
제 6항에 있어서,
상기 콘텐츠 프로파일 엘리먼트 값에서 가중치가 높은값이 존재할 경우, 그 값에 대한 사용자 아이디 이력 정보를 제외한 나머지 정보는 지우는 단계와,
상기 콘텐츠 프로파일 엘리먼트 값이 마지막일 경우, 사용자 입력 키워드에 대한 관심 키워드 조합을 완성하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법.
The method according to claim 6,
If there is a value having a high weight in the content profile element value, erasing the remaining information excluding the user ID history information for the value;
And completing an interest keyword combination for a user input keyword if the content profile element value is last.
제 7항에 있어서,
상기 콘텐츠 프로파일 엘리먼트 값이 마지막이 아닐 때, 엘리먼트 값을 갱신하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법.
8. The method of claim 7,
And updating the element value when the value of the content profile element is not the latest.
제 1항에 있어서, 상기 콘텐츠 리스트를 획득하는 단계는
유료 콘텐츠에 대한 리스트 및 무료 콘텐츠에 대한 리스트를 확보함을 특징으로 하는 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법. The method of claim 1, wherein obtaining the content list comprises:
A list of paid contents, and a list of free contents.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019027160A1 (en) * 2017-08-01 2019-02-07 삼성전자주식회사 Electronic device and method for controlling same
WO2020017930A1 (en) * 2018-07-19 2020-01-23 삼성전자 주식회사 Method for providing recommended channel list, and display device according thereto

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101662161B1 (en) * 2014-05-09 2016-10-04 주식회사 소울핑거 System and Method of 3D Character recommend install of Broadcasting Information-based
CN106101376B (en) * 2016-05-26 2021-01-05 努比亚技术有限公司 Message pushing device and method and mobile terminal
KR102522784B1 (en) * 2020-11-13 2023-04-17 주식회사 엘지유플러스 Apparatus and method for providing video contents

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050084264A (en) * 2002-12-12 2005-08-26 소니 가부시끼 가이샤 Information processing device and information processing method, information processing system, recording medium, and program
JP2005260647A (en) * 2004-03-12 2005-09-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd Content guiding service system, content guiding device, content guiding method and content guiding program
JP2006203619A (en) * 2005-01-21 2006-08-03 Victor Co Of Japan Ltd Program classification apparatus for classification by preference and program classification method for classification by preference
JP2011015234A (en) * 2009-07-02 2011-01-20 Sharp Corp Program search device, program search method, program search program and storage medium

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050084264A (en) * 2002-12-12 2005-08-26 소니 가부시끼 가이샤 Information processing device and information processing method, information processing system, recording medium, and program
JP2005260647A (en) * 2004-03-12 2005-09-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd Content guiding service system, content guiding device, content guiding method and content guiding program
JP2006203619A (en) * 2005-01-21 2006-08-03 Victor Co Of Japan Ltd Program classification apparatus for classification by preference and program classification method for classification by preference
JP2011015234A (en) * 2009-07-02 2011-01-20 Sharp Corp Program search device, program search method, program search program and storage medium

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019027160A1 (en) * 2017-08-01 2019-02-07 삼성전자주식회사 Electronic device and method for controlling same
US11064233B2 (en) 2017-08-01 2021-07-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Providing service recommendation information on the basis of a device use history
WO2020017930A1 (en) * 2018-07-19 2020-01-23 삼성전자 주식회사 Method for providing recommended channel list, and display device according thereto
KR20200009645A (en) * 2018-07-19 2020-01-30 삼성전자주식회사 Providing a list including at least one recommended channel and display apparatus thereof
US11412308B2 (en) 2018-07-19 2022-08-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for providing recommended channel list, and display device according thereto
KR102582046B1 (en) * 2018-07-19 2023-09-22 삼성전자주식회사 Providing a list including at least one recommended channel and display apparatus thereof

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