KR101473250B1 - A method and device for recommending user preference programs in a digital broadcasting system - Google Patents

A method and device for recommending user preference programs in a digital broadcasting system Download PDF

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Abstract

디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램을 추천하는 방법은 데이터베이스로부터 얻은 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 이용하여 사용자가 선호하는 프로그램을 선정하는 제 1 단계 및 상기 프로그램에 대한 정보를 단말로 전송하는 제 2 단계를 포함한다. 본 발명에 따르면, 디지털 방송 시스템에서 사용자가 선호하는 정보와 비선호하는 정보를 모두 이용하여 사용자의 기호를 충분히 만족시키는 사용자 선호 프로그램 추천 방법 및 장치를 얻을 수 있다.

Figure R1020080047179

A method of recommending a user preference program in a digital broadcasting system includes a first step of selecting a program preferred by a user using user preference data and user non-preference data obtained from a database, and a second step of transmitting information on the program to the terminal . According to the present invention, a method and apparatus for recommending a user preference program that satisfies user's preferences by using both information preferred by a user and information not preferred in a digital broadcasting system can be obtained.

Figure R1020080047179

Description

디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램 추천 방법 및 장치{A METHOD AND DEVICE FOR RECOMMENDING USER PREFERENCE PROGRAMS IN A DIGITAL BROADCASTING SYSTEM}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a method and apparatus for recommending a user preference program in a digital broadcasting system,

본 발명은 디지털 방송 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 디지털 방송 시스템이 사용자 선호 프로그램을 추천하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a digital broadcasting system, and more particularly, to a method and apparatus for recommending a user preference program by a digital broadcasting system.

일반적으로 디지털 방송에서는 수십 내지 수백 개의 채널을 이용하여 방송 프로그램을 송신한다. 이로 인하여, 사용자는 채널 선택에 어려움을 겪을 수 있다. 즉, 사용자는 몇 번 채널에서 어떤 프로그램이 방송되는지 알 수 없기 때문에 시청하고자 하는 프로그램을 찾기 위해 수십 내지 수백 개나 되는 채널들을 일일이 선택해 봐야 하는 불편함이 있다. 2. Description of the Related Art Generally, a digital broadcast transmits a broadcast program using several tens to several hundred channels. As a result, the user may have difficulty in selecting a channel. That is, since the user can not know what program is being broadcast on the channel several times, there is an inconvenience that the user has to select several tens to hundreds of channels to search for the program to watch.

한편, 대부분의 사용자는 자신의 기호에 맞는 프로그램을 주로 시청하는 경향이 있다. 따라서, 사용자가 원하는 프로그램을 선별, 검색하고 추천해 줄 수 있는 기술이 필요하다.On the other hand, most users tend to watch programs that suit their preferences. Therefore, there is a need for a technique for selecting, searching and recommending a program desired by the user.

기존의 사용자 선호 프로그램 추출 방법에 따르면 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르, 시청 시간 및 사용자가 입력하는 검색어 등을 이용하여 사용자 선 호 키워드를 선정하고, 상기 사용자 선호 키워드와 관련이 있는 모든 프로그램을 사용자 선호 프로그램으로 추출한다.According to the existing user preference program extracting method, the user preference keyword is selected using the program genre, the viewing time, and the search word input by the user, which are mainly watched by the user, and all programs related to the user preference keyword are selected by the user Extract with program.

상기 방법에 따르면 추출된 프로그램은 사용자가 좋아하지 않거나, 싫어하는 정보를 포함할 수 있다. 그러나, 이와 같은 사용자 비선호 정보가 포함되어 있는 프로그램과 사용자 비선호 정보가 포함되어 있지 않은 프로그램 사이의 사용자 선호 순위를 차별화할 수 있는 방법이 없다. 따라서, 기존의 방법에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 방법은 사용자의 기호를 충분히 만족시키지 못하는 문제가 있다. According to the above method, the extracted program may include information that the user does not like or dislikes. However, there is no way to differentiate the user preference rank between the program including the user non-preference information and the program not including the user non-preference information. Therefore, the user preference program recommendation method according to the existing method has a problem that the user's preference can not be sufficiently satisfied.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 디지털 방송 시스템에서 사용자의 기호를 충분히 만족시키는 사용자 선호 프로그램 추천 방법 및 장치를 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a method and apparatus for recommending a user preference program satisfying user's preferences in a digital broadcasting system.

본 발명의 일 양태에 따른 디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램을 추천하는 방법은 데이터베이스로부터 얻은 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 이용하여 사용자가 선호하는 프로그램을 선정하는 제 1 단계 및 상기 프로그램에 대한 정보를 단말로 전송하는 제 2 단계를 포함한다.A method of recommending a user preference program in a digital broadcasting system according to an embodiment of the present invention includes a first step of selecting a program preferred by a user using user preference data and user non-preference data obtained from a database, To the terminal.

본 발명의 다른 양태에 따른 디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램 추천 장치는 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 포함하는 데이터베이스, 상기 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 이용하여 메타데이터로부터 프로그램을 검색하는 프로그램 검색부 및 상기 프로그램 검색부에 의하여 검색된 프로그램에 대한 사용자의 선호 순위를 판단하는 선호 순위 판단부를 포함한다.In a digital broadcast system according to another aspect of the present invention, a user preference program recommendation apparatus includes a database including user preference data and user non-preference data, a program search unit for searching a program from metadata using the user preference data and user non- And a preference rank determiner for determining a preference rank of the user for the program retrieved by the program searcher.

본 발명에 따르면, 디지털 방송 시스템에서 사용자가 선호하는 정보와 비선호하는 정보를 모두 이용하여 사용자의 기호를 충분히 만족시키는 사용자 선호 프로그램 추천 방법 및 장치를 얻을 수 있다.According to the present invention, a method and apparatus for recommending a user preference program that satisfies user's preferences by using both information preferred by a user and information not preferred in a digital broadcasting system can be obtained.

이하, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 이하에 설명할 본 발명의 바람직한 실시예에서는 내용의 명료성을 위하여 특정한 기술 용어를 사용한다. 하지만 본 발명은 그 선택된 특정 용어에 한정되지는 않으며, 각각의 특정 용어가 유사한 목적을 달성하기 위하여 유사한 방식으로 동작하는 모든 기술 동의어를 포함함을 미리 밝혀둔다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. In the following preferred embodiments of the present invention, specific technical terms are used for the sake of clarity. It is to be expressly understood, however, that the invention is not limited to the specific terms thereof, and that each specific term includes all technical synonyms that operate in a similar manner to achieve a similar purpose.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 시스템의 전체적인 구성을 도시하는 블록도이다.1 is a block diagram showing an overall configuration of a user preference program recommendation system according to an embodiment of the present invention.

도 1에서 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 시스템은(100)은 입력 장치(110), 추천 장치(120), 메타데이터 서버(130) 및 출력장치(140)를 포함한다.1, a user preference program recommendation system 100 according to an exemplary embodiment of the present invention includes an input device 110, a recommendation device 120, a metadata server 130, and an output device 140, .

입력 장치(110)는 사용자로부터 각종 정보를 수신한다. 예컨대, 사용자는 시청하고자하는 프로그램 장르, 시청 시간, 출연자 등에 대한 정보를 입력 장치에 입력할 수 있다. 입력 장치(110)는 사용자로부터 수신한 상기 정보를 추천 장치(120)에 제공한다. 예컨대, 입력 장치는 텔레비젼 리모트콘트롤, 컴퓨터 키보드 등일 수 있다.The input device 110 receives various information from the user. For example, the user can input information on a program genre, a viewing time, a cast, and the like to be viewed to the input device. The input device 110 provides the recommendation device 120 with the information received from the user. For example, the input device may be a television remote control, a computer keyboard, or the like.

추천 장치(120)는 상기 입력 장치(110)로부터 수신한 정보와 메타데이터 서버(130)로부터 수신한 정보를 이용하여 사용자 선호 프로그램을 선정하고, 선정된 사용자 선호 프로그램의 선호 순위를 판단하며, 이에 대한 정보를 출력 장치(140)에 알려준다. 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 장치에 대한 자세한 사항은 후술한 다.The recommendation apparatus 120 selects a user preference program using information received from the input device 110 and information received from the metadata server 130, determines a preference rank of the selected user preference program, To the output device 140. Details of the recommendation apparatus according to an embodiment of the present invention will be described later.

메타데이터 서버(130)는 다양한 컨텐츠 정보인 메타데이터를 추천 장치(120)에 제공한다. 여기서, 메타데이터는 데이터를 설명하는 데이터를 의미한다. 즉, 비디오, 오디오 및 텍스트와 같은 실제 데이터가 아닌, 직접 또는 간접적으로 연관된 정보를 제공하는 데이터이다. 예를 들어, 메타데이터는 방송 시간, 출연진 정보, 제작진 정보, 시놉시스(Synopsis), 키워드, 장르, 채널 정보, 등급 정보와 같은 방송 프로그램의 상세 정보를 포함할 수 있다.The metadata server 130 provides the recommendation apparatus 120 with metadata, which is various content information. Here, the meta data means data describing the data. In other words, it is data that provides information that is directly or indirectly related, rather than actual data such as video, audio, and text. For example, the metadata may include detailed information of broadcast programs such as broadcast time, cast information, production information, synopsis, keywords, genre, channel information, and rating information.

출력 장치(140)는 상기 추천 장치(120)로부터 수신한 사용자 선호 프로그램정보를 디스플레이한다. 출력 장치는 사용자 선호 프로그램을 선호 순위 순서대로 리스트 형식으로 출력할 수 있고, 상기 프로그램에 대한 시놉시스, 출연진, 제작진 등과 같은 다양한 상세 정보를 함께 출력할 수 있다. 예컨대, 출력 장치는 텔레비젼 또는 컴퓨터 등의 방송 단말 및 상기 단말의 모니터 등일 수 있다.The output device 140 displays the user preference program information received from the recommendation device 120. [ The output device can output the user preference programs in a list format in the order of preference order, and can output various detailed information such as synopsis, cast, production staff, etc. of the program. For example, the output device may be a broadcast terminal such as a television or a computer, a monitor of the terminal, and the like.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.2 is a block diagram illustrating a configuration of a user preference program recommendation apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 2에서 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 장치(120)는 데이터베이스(121), 분석부(122), 검색부(123) 및 선호 순위 판단부(124)를 포함한다.2, the user preference program recommendation apparatus 120 according to an exemplary embodiment of the present invention includes a database 121, an analysis unit 122, a search unit 123, and a preference ranking determination unit 124 .

데이터베이스(121)는 사용자가 입력한 정보를 모두 저장한 사용자 히스토리, 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 포함할 수 있다. 사용자 히스토리, 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터는 상기 데이터베이스(121) 내에 각각 분류되어 저장될 수 있다. 데이터베이스(121)는 사용자 히스토리를 분석부(122)에 제공한다. The database 121 may include user history, user preference data, and user non-preference data storing all the information input by the user. User history data, user preference data, and user non-preference data may be classified and stored in the database 121, respectively. The database 121 provides the user history to the analysis unit 122. [

분석부(122)는 상기 데이터베이스(121)로부터 얻은 사용자 히스토리로부터 사용자의 프로그램 시청 유형을 분석한다. 예컨대, 분석부는 사용자가 주로 시청하는 프로그램의 장르, 프로그램 시청 시간, 빨리감기와 되감기 버튼 조작 여부 등을 이용하여 사용자가 어떠한 장르를 선호하는지, 사용자가 언제 주로 프로그램을 시청하는지와 사용자가 어떠한 배우를 좋아하는지에 대하여 분석한다. 또한, 분석부(122)는 상기 분석에 따라 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 추출한다. 예컨대, 특정한 기사의 뉴스를 자주 시청한다면 그 기사의 주제는 사용자 선호 데이터에 포함되고, 드라마의 특정한 배우가 나오는 장면에서 빨리감기를 반복한다면 그 배우의 이름은 사용자 비선호 데이터에 포함된다. 상기 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터는 데이터베이스(121)로 보낸다.The analyzing unit 122 analyzes a program viewing type of the user from the user history obtained from the database 121. For example, the analyzing unit may determine which genre is preferred by the user, when the user mainly watches the program, and what kind of actors the user uses, by using the genre of the program mainly watched by the user, the program viewing time, whether or not the fast forward and rewind buttons are operated I analyze whether I like it. In addition, the analysis unit 122 extracts user preference data and user non-preference data according to the analysis. For example, if the news of a specific article is frequently viewed, the subject of the article is included in the user preference data, and if the fast forward is repeated in a scene in which a specific actor of the drama is played, the name of the actor is included in the user non-preference data. The user preference data and user non-preference data are sent to the database 121.

검색부(123)는 데이터베이스(121)로부터 얻은 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 이용하여 메타데이터로부터 사용자가 선호하는 프로그램을 검색한다. 검색부(123)는 제 1 검색부(123-1)와 제 2 검색부(123-2)를 포함할 수 있다. 먼저, 제 1 검색부(123-1)는 데이터베이스(121)로부터 제공받은 사용자 선호 데이터와 메타데이터 서버로부터 제공받은 메타데이터를 이용하여 사용자 선호 프로그램을 검색한다. 사용자 선호 데이터에 포함되는 키워드와 메타데이터에 포함되는 키워드가 일치하는 경우, 사용자 선호 프로그램으로 할 수 있다. 다음으로, 제 2 검색부(123-2)는 상기 사용자 선호 프로그램 가운데 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램을 검색한다. 데이터베이스(121)로부터 제공받은 사용자 비선호 데이터에 포함되는 키워드와 상기 사용자 선호 프로그램에 대한 정보에 포함되는 키워드가 일치하는 경우, 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램으로 할 수 있다. 검색부(123)는 검색된 프로그램 정보를 선호 순위 판단부(124)에 제공한다.The retrieval unit 123 retrieves the user's preferred program from the metadata using the user preference data and the user non-preference data obtained from the database 121. [ The search unit 123 may include a first search unit 123-1 and a second search unit 123-2. First, the first search unit 123-1 searches for a user preference program using the user preference data provided from the database 121 and the metadata provided from the metadata server. If the keywords included in the user preference data match with the keywords included in the metadata, the user preference program can be used. Next, the second search unit 123-2 searches for a program having user non-preference information among the user preference programs. When the keyword included in the user non-preference data provided from the database 121 matches the keyword included in the information on the user preference program, the program having the user non-preference information can be used. The search unit 123 provides the searched program information to the preference ranking determination unit 124. [

선호 순위 판단부(124)는 검색부(123)로부터 얻은 프로그램 정보를 이용하여 사용자의 프로그램 선호 순위를 판단한다. 여기서, 선호 순위는 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르, 출연 배우에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간, 프로그램에 대한 사용자의 인터렉션(예를 들어, 저장, 빨리감기, 되감기, 멈춤, 요약보기 등)을 통계적으로 분석하여 알 수 있다. 예컨대, 사용자가 드라마를 시청하는 빈도가 뉴스를 시청하는 빈도보다 높다면, 드라마의 선호 순위는 뉴스의 선호 순위보다 높게 설정된다. The preference ranking determination unit 124 determines a program preference rank of the user using the program information obtained from the search unit 123. [ Here, the preference rank is statistically a program genre that a user mainly watches, a preference for an actor, a program viewing time, a user's interaction (e.g., store, fast forward, rewind, pause, Analysis. For example, if the frequency with which the user watches the drama is higher than the frequency with which the news is viewed, the preference rank of the drama is set higher than the preference rank of the news.

선호 순위 판단부(124)는 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램에 대한 선호 순위를 사용자 비선호 정보를 가지지 않는 프로그램에 대한 선호 순위보다 낮게 설정할 수 있다. 예컨대, 사용자가 주로 오후 9시에 방영하는 드라마를 시청하는 경우, 동시에 방영되는 다수 개의 드라마는 동일한 선호 순위를 가질 수 있다. 여기서, 사용자 비선호 데이터에 포함된 배우가 출연하는 드라마의 선호 순위는 다른 드라마에 비하여 수 등급 아래로 설정될 수 있다.The preference rank determiner 124 may set the preference rank for the program having the user non-preference information to be lower than the preference rank for the program having no user non-preference information. For example, when a user watches a drama broadcast mainly at 9:00 pm, a plurality of drama broadcasted at the same time may have the same preference rank. Here, the preference rank of the drama in which the actors included in the user non-preference data appears can be set to be lower than the other drama.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 방법을 나타 낸 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a method of recommending a user preference program according to an exemplary embodiment of the present invention.

먼저, 데이터베이스에 저장된 사용자 히스토리를 이용하여 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 추출한다(S100). 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르, 시청 시간, 출연진, 제작진, 사용자의 저장, 빨리감기 및 되감기 등의 버튼 조작 여부 등에 대한 정보를 이용하여 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 추출한다. 예컨대, 사용자가 특정한 기사의 뉴스를 자주 시청한다면 그 기사의 주제는 사용자 선호 데이터에 포함되고, 드라마의 특정한 배우가 나오는 장면에서 빨리감기를 반복한다면 그 배우의 이름은 사용자 비선호 데이터에 포함된다.First, user preference data and user non-preference data are extracted using user history stored in the database (S100). The user preference data and the user non-preference data are extracted by using information on the program genres mainly watched by the user, the viewing time, the cast, the production staff, the storage of the user, whether or not the buttons are operated such as fast forwarding and rewinding. For example, if the user frequently watches news of a particular article, the subject of the article is included in the user preference data, and if the fast forward is repeated in a scene where a particular actor of the drama is played, the name of the actor is included in the user non-preference data.

상기 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 이용하여 프로그램을 검색한다(S110). 먼저, 사용자 선호 프로그램을 메타데이터로부터 검색한다. 사용자 선호 데이터에 포함된 키워드와 메타데이터에 포함된 키워드를 비교하여 유사도가 높은 프로그램을 사용자 선호 프로그램으로 할 수 있다. 다음으로, 상기 사용자 선호 프로그램 가운데 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램을 검색한다. 사용자 비선호 데이터에 포함된 키워드와 상기 사용자 선호 프로그램에 대한 데이터에 포함된 키워드가 일치하는 경우, 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램으로 할 수 있다.The program is searched using the user preference data and the user non-preference data (S110). First, the user preference program is retrieved from the metadata. It is possible to compare the keywords included in the user preference data with the keywords included in the meta data to make a program having a high degree of similarity a user preference program. Next, a program having user non-preference information among the user preference programs is searched. When the keyword included in the user non-preference data coincides with the keyword included in the data on the user preference program, the program having the user non-preference information can be used.

검색된 프로그램에 대한 사용자 선호 순위를 판단한다(S120). 여기서, 선호 순위는 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르, 출연 배우에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간, 프로그램에 대한 사용자의 인터렉션(예를 들어, 저장, 빨리감기, 되감기, 멈춤, 요약보기 등)을 통계적으로 분석하여 판단할 수 있다. 예컨대, 사용자 가 드라마를 시청하는 빈도가 뉴스를 시청하는 빈도보다 높다면, 드라마의 선호 순위는 뉴스의 선호 순위보다 높게 설정된다. The user preference rank of the searched program is determined (S120). Here, the preference rank is statistically a program genre that a user mainly watches, a preference for an actor, a program viewing time, a user's interaction (e.g., store, fast forward, rewind, pause, Analysis can be made. For example, if the frequency with which the user watches the drama is higher than the frequency with which the news is viewed, the preference rank of the drama is set higher than the preference rank of the news.

또한, 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램의 사용자 선호 순위는 사용자 비선호 정보를 가지지 않는 프로그램의 사용자 선호 순위보다 낮게 설정할 수 있다. 예컨대, 사용자가 주로 오후 9시에 방영하는 드라마를 시청하는 경우, 동시에 방영되는 다수 개의 드라마는 동일한 선호 순위를 가질 수 있다. 여기서, 사용자 비선호 데이터에 포함된 배우가 출연하는 드라마는 다른 드라마에 비하여 선호 순위가 수 등급 아래로 설정될 수 있다.In addition, the user preference rank of the program having the user non-preference information can be set lower than the user preference rank of the program having no user non-preference information. For example, when a user watches a drama broadcast mainly at 9:00 pm, a plurality of drama broadcasted at the same time may have the same preference rank. Here, the drama in which the actors included in the user non-preference data exhibit the preference rank lower than the other drama may be set to a few grades lower than the other dramas.

또한, 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램은 사용자 선호 프로그램 목록에서 삭제할 수 있다. 예컨대, 사용자가 주로 오후 9시에 방영하는 드라마를 시청하는 경우, 동시에 방영되는 다수 개의 드라마는 동일한 선호 순위를 가질 수 있다. 여기서, 사용자 비선호 데이터에 포함된 배우가 출연하는 드라마를 사용자 선호 프로그램 목록에서 삭제할 수 있다.In addition, a program having user non-preference information can be deleted from the user preference program list. For example, when a user watches a drama broadcast mainly at 9:00 pm, a plurality of drama broadcasted at the same time may have the same preference rank. Here, drama in which actors included in the user non-preference data appear can be deleted from the user preference program list.

선호 순위에 따라 프로그램 리스트를 작성한다(S130). 여기서, 사용자 선호 순위가 임계치보다 낮은 프로그램은 프로그램 리스트 작성 대상에서 제외할 수 있다. 예컨대, 프로그램 리스트 내에서 하위 20% 이하의 선호 순위를 가지는 프로그램은 프로그램 리스트에서 삭제할 수 있다. 선호 순위에 따라 작성된 프로그램 리스트는 프로그램 명칭뿐만 아니라, 방영 시간, 시놉시스 및 출연진 등 다양한 정보를 포함할 수 있다.A program list is created according to the preference rank (S130). Here, a program whose user preference ranking is lower than the threshold value can be excluded from the program list creation target. For example, a program having a preference rank lower than 20% in the program list can be deleted from the program list. The list of programs created according to the preference rank may include various information such as broadcast time, synopsis, cast and the like as well as the program name.

본 발명에 따르면, 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램의 사용자 선호 순 위가 낮게 설정되어, 상기 프로그램 정보가 프로그램 리스트의 하단에 위치하거나, 프로그램 리스트에 나타나지 않게 된다. 따라서, 사용자의 기호에 맞는 프로그램 추천 리스트를 제공할 수 있다.According to the present invention, the user preference order of a program having user non-preference information is set low, so that the program information is located at the bottom of the program list or is not displayed in the program list. Therefore, it is possible to provide a program recommendation list suited to the user's preference.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천에 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 적용하는 방법을 나타내는 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a method of applying user preference data and user non-preference data to a user preference program recommendation according to an exemplary embodiment of the present invention.

사용자 입력 정보를 수신한다(S200). 여기서, 사용자 입력 정보는 선호 프로그램 추천 요청, 선호 순위에 따른 프로그램 리스트 출력 요청, 시청을 희망하는 프로그램에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. And receives user input information (S200). Here, the user input information may include a preference program recommendation request, a program list output request according to the preference order, information on a program desired to be viewed, and the like.

사용자는 사용자 히스토리로부터 사용자의 시청 유형을 분석한다(S210). 사용자 입력 정보가 저장된 사용자 히스토리를 이용하여 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르 및 시청 시간 등을 분석한다.The user analyzes the viewing type of the user from the user history (S210). And analyzing the program genre and the viewing time that the user mainly watches using the user history stored in the user input information.

사용자의 시청 유형을 분석한 결과를 이용하여, 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 추출한다(S220). 예컨대, 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르 및 사용자가 주로 시청하는 프로그램에 출연한 배우의 이름 등은 사용자 선호 데이터가 되고, 사용자가 빨리감기 버튼을 자주 작동한 프로그램 정보는 사용자 비선호 데이터가 될 수 있다.The user preference data and user non-preference data are extracted using the result of analyzing the user's viewing type (S220). For example, program genres mainly watched by the user and names of actors appearing in a program mainly watched by the user are user preference data, and program information in which the user frequently operates the fast forward button may be user non-preference data.

상기 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 데이터베이스에 저장한다(S230). 데이터베이스 업데이트 회수가 증가할수록 통계적으로 더욱 정확한 데이터베이스가 구축될 수 있다. The user preference data and user non-preference data are stored in a database (S230). As the number of database updates increases, a statistically more accurate database can be constructed.

데이터베이스에 저장된 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 이용하여 프로그램을 검색하고, 상기 프로그램에 대한 사용자 선호 순위를 판단한다(S240). 사용자 선호 순위는 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르, 출연 배우에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간, 프로그램에 대한 사용자의 인터렉션(예를 들어, 저장, 빨리감기, 되감기, 멈춤, 요약보기 등)을 통계적으로 분석하여 판단할 수 있다. 또한, 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램의 경우 선호 순위가 후순위로 조정될 수 있다.The program is searched using the user preference data stored in the database and the user non-preference data, and the user preference rank of the program is determined (S240). The user preference rank statistically analyzes the program genre that the user mainly watches, the preference for the actor, the program watching time, and the user's interaction (e.g., store, fast forward, rewind, pause, . In the case of a program having user non-preference information, the preference order can be adjusted to a subordinate order.

본 발명은 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하기 위해 디자인된 ASIC(application specific integrated circuit), DSP(digital signal processing), PLD(programmable logic device), FPGA(field programmable gate array), 프로세서, 제어기, 마이크로 프로세서, 다른 전자 유닛 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하는 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어는 메모리 유닛에 저장될 수 있고, 프로세서에 의해 실행된다. 메모리 유닛이나 프로세서는 당업자에게 잘 알려진 다양한 수단을 채용할 수 있다.The present invention may be implemented in hardware, software, or a combination thereof. (DSP), a programmable logic device (PLD), a field programmable gate array (FPGA), a processor, a controller, a microprocessor, and the like, which are designed to perform the above- , Other electronic units, or a combination thereof. In software implementation, it may be implemented as a module that performs the above-described functions. The software may be stored in a memory unit and executed by a processor. The memory unit or processor may employ various means well known to those skilled in the art.

이상, 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 기술하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에 있어서 통상의 지식을 가진 사람이라면, 첨부된 청구 범위에 정의된 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 본 발명을 여러 가지로 변형 또는, 변경하여 실시할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 앞으로의 실시예들의 변경은 본 발명의 기술을 벗어날 수 없을 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is evident that many alternatives, modifications and variations will be apparent to those skilled in the art. It will be understood that various modifications and changes may be made without departing from the spirit and scope of the invention. Accordingly, modifications of the embodiments of the present invention will not depart from the scope of the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 시스템의 전체적인 구성을 도시하는 블록도이다.1 is a block diagram showing an overall configuration of a user preference program recommendation system according to an embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.2 is a block diagram illustrating a configuration of a user preference program recommendation apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 방법을 나타낸 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a method of recommending a user preference program according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천에 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 적용하는 방법을 나타내는 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a method of applying user preference data and user non-preference data to a user preference program recommendation according to an exemplary embodiment of the present invention.

Claims (10)

디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램을 추천하는 방법에 있어서,A method for recommending a user preference program in a digital broadcasting system, 데이터베이스로부터 얻은 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 이용하여 사용자가 선호하는 프로그램을 선정하는 제 1 단계; 및 A first step of selecting a user's preferred program using user preference data and user non-preference data obtained from the database; And 상기 프로그램에 대한 정보를 단말로 전송하는 제 2 단계A second step of transmitting information on the program to the terminal 를 포함하고,Lt; / RTI > 상기 제 1 단계는 The first step 상기 사용자 선호 데이터와 연관되는 프로그램을 메타데이터로부터 검색하는 단계, 검색된 프로그램 가운데 상기 사용자 비선호 데이터와 연관되는 프로그램에 대한 사용자 선호 순위를 낮게 설정하는 단계 및 사용자 선호 순위에 따라 프로그램 리스트를 작성하고, 사용자 선호 순위가 임계치 이하인 프로그램을 제외하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 방법.Retrieving a program associated with the user preference data from the metadata; setting a user preference rank for a program associated with the user non-preference data among the retrieved programs to a low level; creating a program list according to a user preference rank; And excluding the program whose preference rank is below a threshold value. 삭제delete 삭제delete 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 단계는 2. The method of claim 1, wherein the first step 상기 사용자 선호 데이터와 연관되는 프로그램을 메타데이터로부터 검색하는 단계; 및 검색된 프로그램 가운데 상기 사용자 비선호 데이터와 연관되는 프로그램을 제외하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 방법. Retrieving a program associated with the user preference data from metadata; And excluding a program associated with the user non-preference data among the searched programs. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 단계 이전에The method according to claim 1, wherein before the first step 사용자 히스토리로부터 사용자 시청 유형을 분석하여 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 추출하고, 상기 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 방법. Extracting user preference data and user non-preference data by analyzing the user view type from the user history, and storing the user preference data and user non-preference data in a database. 디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램 추천 장치에 있어서,A user preference program recommendation apparatus in a digital broadcast system, 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 포함하는 데이터베이스;A database including user preference data and user non-preference data; 상기 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 이용하여 메타데이터로부터 프로그램을 검색하는 프로그램 검색부; 및A program retrieval unit for retrieving a program from the metadata using the user preference data and the user non-preference data; And 상기 프로그램 검색부에 의하여 검색된 프로그램에 대한 사용자의 선호 순위를 판단하는 선호 순위 판단부;A preference rank determining unit for determining a preference rank of a user for a program retrieved by the program retrieving unit; 상기 선호 순위 판단부에 의하여 판단된 프로그램의 사용자 선호 순위에 따라 프로그램 리스트를 작성하는 리스트 작성부And a list creation unit for creating a program list according to a user preference rank of the program determined by the preference ranking determination unit, 를 포함하고,Lt; / RTI > 상기 리스트 작성부는 프로그램의 사용자 선호 순위가 임계치 이하인 경우 상기 프로그램을 리스트에서 제외하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 장치. Wherein the list creating unit excludes the program from the list if the user's preference rank of the program is less than or equal to a threshold value. 제 6 항에 있어서, 상기 프로그램 검색부는7. The apparatus of claim 6, wherein the program search unit 상기 사용자 선호 데이터와 연관되는 프로그램을 메타데이터로부터 검색하는 제 1 검색부; 및A first search unit for searching, from the metadata, a program associated with the user preference data; And 상기 제 1 검색부에 의하여 검색된 프로그램 가운데 사용자 비선호 데이터와 연관되는 프로그램을 검색하는 제 2 검색부를 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 장치.And a second retrieval unit for retrieving a program associated with the user non-preference data among the programs retrieved by the first retrieval unit. 제 7 항에 있어서, 8. The method of claim 7, 상기 선호 순위 판단부는 상기 제 2 검색부에 의하여 검색된 프로그램의 사용자 선호 순위를 낮게 설정하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 장치.Wherein the preference ranking determination unit sets a user preference rank of a program retrieved by the second retrieval unit to a lower value. 제 6 항에 있어서,The method according to claim 6, 상기 프로그램 추천 장치는 사용자의 프로그램 시청 유형을 분석하여 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 추출하는 분석부를 더 포함하고, 상기 분석부는 상기 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 상기 데이터베이스에 제공하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 장치.Wherein the program recommendation apparatus further includes an analyzing unit for analyzing a program viewing type of a user and extracting user preference data and user non-preference data, and the analyzing unit provides the user preference data and the user non-preference data to the database Program recommendation device. 삭제delete
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