KR101772404B1 - 시청자 콘텐츠 선호도 추론 정확도 향상 방법 및 장치 - Google Patents

시청자 콘텐츠 선호도 추론 정확도 향상 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101772404B1
KR101772404B1 KR1020120146881A KR20120146881A KR101772404B1 KR 101772404 B1 KR101772404 B1 KR 101772404B1 KR 1020120146881 A KR1020120146881 A KR 1020120146881A KR 20120146881 A KR20120146881 A KR 20120146881A KR 101772404 B1 KR101772404 B1 KR 101772404B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
content
preference
viewer
value
viewing
Prior art date
Application number
KR1020120146881A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20140077761A (ko
Inventor
한경수
이한규
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to KR1020120146881A priority Critical patent/KR101772404B1/ko
Publication of KR20140077761A publication Critical patent/KR20140077761A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101772404B1 publication Critical patent/KR101772404B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/258—Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04H—BROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00—Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/35—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users
    • H04H60/38—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for identifying broadcast time or space
    • H04H60/41—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for identifying broadcast time or space for identifying broadcast space, i.e. broadcast channels, broadcast stations or broadcast areas
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04H—BROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00—Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/35—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users
    • H04H60/38—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for identifying broadcast time or space
    • H04H60/41—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for identifying broadcast time or space for identifying broadcast space, i.e. broadcast channels, broadcast stations or broadcast areas
    • H04H60/42—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for identifying broadcast time or space for identifying broadcast space, i.e. broadcast channels, broadcast stations or broadcast areas for identifying broadcast areas
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04H—BROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00—Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/35—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users
    • H04H60/38—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for identifying broadcast time or space
    • H04H60/41—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for identifying broadcast time or space for identifying broadcast space, i.e. broadcast channels, broadcast stations or broadcast areas
    • H04H60/43—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for identifying broadcast time or space for identifying broadcast space, i.e. broadcast channels, broadcast stations or broadcast areas for identifying broadcast channels
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04H—BROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00—Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/35—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users
    • H04H60/45—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for identifying users
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04H—BROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00—Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/35—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users
    • H04H60/46—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for recognising users' preferences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04H—BROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00—Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/35—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users
    • H04H60/47—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for recognising genres
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04H—BROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00—Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/35—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users
    • H04H60/48—Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for recognising items expressed in broadcast information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/266—Channel or content management, e.g. generation and management of keys and entitlement messages in a conditional access system, merging a VOD unicast channel into a multicast channel
    • H04N21/2668—Creating a channel for a dedicated end-user group, e.g. insertion of targeted commercials based on end-user profiles
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47—End-user applications
    • H04N21/472—End-user interface for requesting content, additional data or services; End-user interface for interacting with content, e.g. for content reservation or setting reminders, for requesting event notification, for manipulating displayed content
    • H04N21/47202—End-user interface for requesting content, additional data or services; End-user interface for interacting with content, e.g. for content reservation or setting reminders, for requesting event notification, for manipulating displayed content for requesting content on demand, e.g. video on demand
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47—End-user applications
    • H04N21/475—End-user interface for inputting end-user data, e.g. personal identification number [PIN], preference data
    • H04N21/4755—End-user interface for inputting end-user data, e.g. personal identification number [PIN], preference data for defining user preferences, e.g. favourite actors or genre

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

시청자의 시청이력에서 시청자의 시청의도 및 시청 시기 등을 기반으로 시청자의 콘텐츠 선호도 추론의 정확도를 향상시키는 방법 및 장치에 관한 것으로, 콘텐츠의 방영시간 대비한 시청자의 시청시간비율이 가중 기준값보다 큰 콘텐츠에 대해서는 정비례값보다 높은 가중치를 부여하고, 상기 시청시간비율이 상기 가중 기준값보다 작은 콘텐츠에 대해서는 정비례 값보다 낮은 가중치를 부여하는 경험치 함수를 기반으로, 상기 콘텐츠의 경험치를 계산하는 단계, 상기 콘텐츠의 경험치를 기반으로 미리 정의된 단위 기간(unit-time period)별 콘텐츠 선호도를 계산하는 단계, 및 상기 단위 기간별 콘텐츠 선호도를 기반으로 하되, 최근의 단위 기간에 대한 콘텐츠 선호도에 시간 가중치를 부여하는 시간 가중 평균을 사용하여 최종 콘텐츠 선호도를 계산함을 특징으로 한다. 발명에 의한 선호도 추론은 시청자의 콘텐츠 소비에 대한 심리상태에 시간에 따른 선호도 변화를 반영함으로써, 더 정확한 현재의 콘텐츠 선호도를 구할 수 있게 하며, 이를 바탕으로 시청자 맞춤형 방송 및 시청자 맞춤형 콘텐츠 추천의 정확도 및 만족도를 높일 수 있다.

Description

시청자 콘텐츠 선호도 추론 정확도 향상 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS OF ENHANCING ACCURACY OF INFERENCING CONTENTS PREFERENCE OF VIEWER}
본 발명은 시청자의 콘텐츠 선호도 추론에 관한 것으로, 보다 상세하게는 시청자의 시청의도 및 시청 시기 등을 기반으로 시청자의 콘텐츠 선호도 추론의 정확도를 향상시키는 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 디지털 방송이 본격화되면서 종래의 방송이 제공하였던 단순 노출 콘텐츠 이외에 양방향 방송에 대한 관심이 높아지고 있다. IPTV(Internet Protocol Television)을 중심으로 VoD(Video on Demand) 서비스 및 양방향 광고가 상용화되어 있고, 최근 인터넷과 지상파가 결합된 하이브리드 TV를 비롯한 스마트 TV에 대한 기술 개발이 진행되면서, 다양한 형태의 양방향 방송이 관심을 받고 있다.
스마트 TV는 현재 IPTV의 진화한 형태 또는 지상파 방송과 인터넷 연결을 결합한 하이브리드 형태가 될 것이다. 인터넷이 연결됨으로 인하여 TV는 기존의 지상파 방송처럼 단방향이 아닌 시청자와 소통할 수 있는 양방향 특성을 가지게 되고, 이럴한 특성을 잉요한 시청자 맞춤형 방송 및 시청자 맞춤형 콘텐츠 추천이 가능해지게 된다.
시청자 맞춤형 방송 및 시청자 맞춤형 콘텐츠 추천을 위해서는 시청자가 선호하는 콘텐츠를 알아야 한다. 시청자의 선호 콘텐츠를 알아내는 방법으로 시청자가 선호 콘텐츠를 직접 입력하는 방식과 시청이력(시청행태)을 기반으로 시청자의 콘텐츠 선호도를 추론하는 방법이 있다.
그러나, 시청자가 선택한 콘텐츠를 기초로 맞춤형 콘텐츠를 선택하여 송출하는 종래의 방식의 경우, 사용자의 별도의 선택이 없는 경우, 시청자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 없다. 또한 시간의 경과에 따라 시청자가 선호하는 콘텐츠가 바뀌는 경우, 변경된 시청자의 선호도를 반영할 수 없는 한계도 있었다.
시청자의 시청 이력에 따라 선호도를 추론하는 방법의 경우, 종래에는 통계적 추론의 한 방법인 베이지안 추론(Bayesian inference) 방법 등을 통해 시간에 따라 계속적으로 선호도 변화를 추론할 수 있었으나, 시청자의 선호도가 많이 변하는 경우, 변화된 선호도를 충분히 반영하지 못하였다. 또한 시청자가 좋아하는 콘텐츠를 찾기 위해 여러 콘텐츠를 바꿔가며 보고 있는지, 좋아하는 몇 개의 콘텐츠를 번갈아가며 보고 있는지, 그리고 얼마나 시청 콘텐츠에 만족도가 높은지 등의 시청자 의도를 시청 이력에 반영하지 못하였다.
본 발명의 기술적 과제는 시청자 콘텐츠 선호도 추론 정확도 향상 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 시청자의 시청 이력을 기반으로 시청자의 콘텐츠 선호도 추론 정확도 향상 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 기술적 과제는 시청자의 시청 이력에 시청자의 의도를 반영하여 시청자의 선호도를 추론하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 기술적 과제는 시간에 따른 시청자의 선호도 변화를 반영하여 시청자의 선호도를 추론하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 시청자의 콘텐츠 선호도 추론 방법을 제공한다. 상기 방법은 콘텐츠의 방영시간 대비한 시청자의 시청시간비율이 가중 기준값보다 큰 콘텐츠에 대해서는 정비례값보다 높은 가중치를 부여하고, 상기 시청시간비율이 상기 가중 기준값보다 작은 콘텐츠에 대해서는 정비례 값보다 낮은 가중치를 부여하는 경험치 함수를 기반으로, 상기 콘텐츠의 경험치를 계산하는 단계, 상기 콘텐츠의 경험치를 기반으로 미리 정의된 단위 기간(unit-time period)별 콘텐츠 선호도를 계산하는 단계, 및 상기 단위 기간별 콘텐츠 선호도를 기반으로 하되, 최근의 단위 기간에 대한 콘텐츠 선호도에 시간 가중치를 부여하는 시간 가중 평균을 사용하여 최종 콘텐츠 선호도를 계산함을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 콘텐츠의 선호도 추론의 정확도를 향상시켜 콘텐츠 추천 시스템에서 시청자 선호도에 따른 콘텐츠 추천에 응용할 수 있다.
또한, 본 발명에 의한 선호도 추론은 시청자의 콘텐츠 소비에 대한 심리상태에 시간에 따른 선호도 변화를 반영함으로써, 더 정확한 현재의 콘텐츠 선호도를 구할 수 있게 하며, 이를 바탕으로 시청자 맞춤형 방송 및 시청자 맞춤형 콘텐츠 추천의 정확도 및 만족도를 높일 수 있다.
도 1은 시청자에 의한 지상파 방송 시청이력의 일 예를 나타낸다.
도 2는 시청자의 방송 시청이력을 프로그램별로 정렬한 일 예를 나타낸다.
도 3은 프로그램 방영시간 및 시청시간을 분석하여 정리한 일 예를 나타낸다.
도 4는 시청자에 의한 지상파 방송 시청이력의 다른 예를 나타낸다.
도 5는 시청자의 방송 시청이력을 프로그램별로 정렬한 다른 예를 나타낸다.
도 6은 프로그램 방영시간 및 시청시간을 분석하여 정리한 다른 예를 나타낸다.
도 7은 시청자의 프로그램별 전체시청시간의 일 예를 나타낸다.
도 8은 시청자의 프로그램별 전체시청시간의 다른 예를 나타낸다.
도 9는 본 발명에 따른 콘텐츠 선호도 추론 방법의 일 예를 나타낸다.
도 10은 본 발명에 따른 경험치 함수 그래프의 일 예를 나타낸다.
이하, 본 명세서에서는 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어, 관련된 공지의 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 명세서의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명은 시청자의 시청 이력 수집이 가능한 방송 수신 단말기 또는 상기 방송 수신 단말기와 연결되는 다른 장치에서 수집된 시청자의 시청 이력 정보를 기반으로 시청자의 콘텐츠 선호도를 추론하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
도 1은 시청자에 의한 지상파 방송 시청이력의 일 예를 나타낸다. 비록 도 1에서는 지상파 방송의 경우를 예로 보이나, 본 발명이 반드시 지상파 방송에 국한되는 것은 아니다.
도 1을 참조하면, 시청이력은 시청가구의 ID(identification), 가구내 시청자 구분자, 시청날짜, 시청요일, 시청시작 시각, 시청종료 시각, 프로그램 시작 시각, 프로그램 종료 시각, 프로그램명, 채널, 장르 등으로 구성될 수 있다. 만약 단말이 시청가구 내에서 시청자의 구분이 가능한 경우, 시청자별로 시청이력을 수집할 수 있고, 시청자 구분이 불가능한 경우 시청가구별로 시청이력이 수집할 수도 있을 것이다.
도 1의 예에서는 시청자는 여러 채널의 프로그램들을 번갈아가며 시청하였다. 시청자가 채널을 변경해 가며 방송을 시청하는 경우 크게 두 가지 의도로 볼 수 있다. 하나는 좋아하는 프로그램을 찾기 위해 스캔(scan)하는 경우, 다른 하나는 2가지 이상의 좋아하는 프로그램을 번갈아가며 시청하는 경우이다.
본 발명에서는 시청자의 두 가지 의도를 구분하기 위하여, 프로그램별로 시청시간을 분석하였다. 도 1의 예에서 시청이력 데이터는 시간 11:48(11시 48분)부터 11:54(11시 54분)까지 1시간 6분 동안, 총 5개의 방송 프로그램을 번갈아 시청하였다. 상기 시청이력을 프로그램별로 모아서 정리하면 도 2와 같이 나타낼 수 있다. 도 2는 시청자의 방송 시청이력을 프로그램별로 정렬한 일 예를 나타낸다. 또한, 상기 도 2에서 시청시간 및 프로그램 방영시간을 분석하면 도 3과 같이 시청이력 데이터를 정리할 수 있다.
도 3은 프로그램 방영시간 및 시청시간을 분석하여 정리한 일 예를 나타낸다.
도 3을 참조하면, 시청시간 필드는 시청자가 프로그램을 시청한 시간을 나타내며, 프로그램 방영시간 필드는 해당 프로그램의 전체 방영 시간을 나타낸다. 도 3에서 "해피투게더스페셜" 프로그램의 예를 보면, 상기 프로그램이 방송되는 11:50~12:49의 59분 동안, 시청자는 31분과 10분 동안 2번에 나누어서 총 41분동안 상기 프로그램을 시청하였다. 또한 상기 11:50~12:49 동안 채널 변경이 수차례 있었으나, 시청시간이 짧으므로, 이 경우는 시청자가 다른 프로그램들을 스캔하였다고 볼 수 있다.
도 4는 시청자에 의한 지상파 방송 시청이력의 다른 예를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 시청자는 17:27부터 20:15까지, 총 4개의 프로그램을 번갈아 시청하였다. 도 4의 시청이력을 프로그램별로 모아서 정리하면 도 5와 같이 정렬될 수 있다. 도 5는 시청자의 방송 시청이력을 프로그램별로 정렬한 다른 예를 나타낸다. 또한, 상기 도 5에서 시청시간 및 프로그램 방영시간을 분석하면 도 6과 같이 시청이력 데이터를 정리할 수 있다.
도 6은 프로그램 방영시간 및 시청시간을 분석하여 정리한 다른 예를 나타낸다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 시청자는 "해피선데이"를 17분과 70분, 총 87분 동안 시청하였다. 또한 시청자는 "일요일이좋다1부"를 33분, "일요일이좋다2부"를 38분간 시청하였다. 또한 "우리들의일밤"은 채널만 스캔하고 시청시간은 0분이다. 이 예어서 시청자는 좋아하는 3가지의 프로그램을 번갈아가며 시청하였다고 볼 수 있다.
상기 도 3을 프로그램별 전체 시청시간으로 정리하면 도 7과 같이 나타낼 수 있고, 상기 도 6을 프로그램별 전체 시청시간으로 정리하면 도 8과 같이 나타낼 수 있다.
도 7은 시청자의 프로그램별 전체시청시간의 일 예를 나타낸다. 도 8은 시청자의 프로그램별 전체시청시간의 다른 예를 나타낸다.
도 7을 참조하면 시청자는 "해피투게더"를 총 59분의 방영시간 중 41분간 시청하였음을 알 수 있고, "전국노래자랑"을 총 69분의 방영시간 중 5분간 시청하였음을 알 수 있다. 도 8을 참조하면, 시청자는 "우리들의일밤"을 총 153분의 방영시간 중 0분간 시청하였음을 알 수 있고, "해피선데이"를 총 156분의 방영시간 중 87분간 시청하였음을 알 수 있다.
시청자의 프로그램에 대한 시청 경험(experience)는 프로그램별 방영시간과 시청시간의 비를 반영하여 나타낼 수 있으며, 상기 프로그램에 대한 시청 경험은 시청자의 콘텐츠 선호도 추론을 위하여 사용될 수 있다. 이 경우 상기 프로그램별 방영시간과 시청시간의 비율을 정비례의 관계로 반영하는 경우, 채널 스캔에 의한 시청 시간을 제거할 수 없고 시청자의 만족도를 반영할 수 없다. 따라서 보다 정확한 콘텐츠 선호도를 추론하기 위하여는 시청시간의 비율이 큰 프로그램에 대해서는 정비례 값보다 높은 값을 부여하여 만족도 높은 프로그램에 가중치를 둘 필요성이 존재한다.
또한, 시청자의 선호도는 일반적으로 일정 기간 이상의 긴 시간동안의 시청이력을 분석함으로써 구해진다. 하지만 선호도는 일정한 경향을 유지할 수 있으나, 시간의 흐름에 따라 변화하기도 한다. 그러나 일반적인 선호도 추론 방법은 시간의 흐름에 따른 변화에 민감하지 못하여 시청자의 선호도가 변한 경우, 현재 시청자의 선호도와 긴 시간동안 추론된 선호도 간의 차이가 발생할 수 있다. 따라서 보다 정확한 콘텐츠 선호도를 추론하기 위하여는 시간의 흐름에 따른 선호도 변화를 반영할 필요성 또한 존재한다.
이하, 본 발명에서는 상기 예들에서 설명한 것처럼, 시청자가 좋아하는 프로그램을 찾기 위한 채널 변경과, 좋아하는 다수의 프로그램들을 번갈아가며 시청하는 채널 변경을 구분하여, 시청자의 의도를 반영할 수 있는 콘텐츠 선호도 추론 방법을 제시한다. 이를 위하여 또한 본 발명에서는 시간의 흐름에 따른 시청자의 선호도 변화를 반영할 수 있는 콘텐츠 선호도 추론 방법을 제시한다. 본 발명에 따라 시청자의 콘텐츠 선호도를 추론할 수 있는 장치는 선호도 추론 장치라고 불릴 수 있으며, 상기 선호도 추론 장치는 방송 수신 단말이 될 수 있고, 또는 방송 수신 단말과 연결되는 다른 장치가 될 수도 있다. 상기 선호도 추론 장치는 프로세서부를 구비하고, 후술하는 콘텐츠 추론 방법은 상기 선호도 추론 장치의 프로세서부에서 구현될 수 있다.
도 9는 본 발명에 따른 콘텐츠 선호도 추론 방법의 일 예를 나타낸다.
도 9을 참조하면, 선호도 추론 장치는 시청자가 콘텐츠를 시청하는 경우, 상기 시청자가 시청하는 콘텐츠에 대한 시청시간비율을 기반으로 가중치를 부여하는 경험치 함수를 이용하여 콘텐츠의 경험치 값을 계산한다(S900). 이 경우, 상기 경험치 함수는 콘텐츠의 방영시간 대비한 시청자의 해당 콘텐츠 시청시간비율이 가중 기준값보다 큰 콘텐츠에 대해서는 정비례값보다 높은(더 큰) 가중치를 부여하고, 상기 시청시간비율이 상기 가중 기준값보다 작은 콘텐츠에 대해서는 정비례 값보다 낮은(더 작은) 가중치를 부여한다. 상기 콘텐츠는 특정 방송 프로그램이 될 수 있고, 또는 특정 장르가 될 수도 있다.
도 10은 본 발명에 따른 경험치 함수 그래프의 일 예를 나타낸다.
도 10을 참조하면, 상기 그래프의 x축은 시청시간비율(watching time ratio)를 나타내고,y축은 경험치를 나타낸다. 경험치 함수(1000)는 실선으로 표시되고, 정비례 함수(1050)는 점선으로 표시되어 있다. 상기 경험치 함수(1000)는 시청시간비율, 구체적으로 콘텐츠시청시간/콘텐츠방영시간,이 가중 기준값(reference value)보다 작은 경우는 정비례 함수(1050)보다 낮은 가중치를 부여하고, 상기 시청시간비율이 상기 가중 기준값보다 큰 경우는 정비례 함수(1050)보다 높은 가중치를 부여한다. 또한 상기 경험치 함수(1000)는 시청시간비율이 최소 기준값 이하인 경우는 선호도 계산에 미치는 영향을 최소화하기 위하여 거의 0에 가까운 값을 가지고, 시청시간비율이 최대 기준값 이상인 경우는 만족도 높은 프로그램에 선호도 가중치를 주기 위하여 거의 1에 가까운 값을 갖도록 설정될 수 있다. 상기와 같은 특징을 갖는 경험치 함수로 시청시간비율에 따른 콘텐츠의 경험치를 계산할 수 있다. 도 10의 예에서는 가중 기준값은 0.5이고, 상기 최소 기준값은 0.1, 상기 최대 기준값은 0.9인 예를 나타내었다. 상기 기준값은 0 내지 1 사이의 임의의 값으로 설정될 수 있다. 또한 상기 최소 기준값 및 상기 최대 기준값 중 적어도 하나는 사용되지 않을 수 있다. 본 실시 예에서는 경험치 함수로 베타(beta) 누적분포함수(CDF: Cumulative Distribution Function)가 사용되었으며, 본 발명에서 제시한 경험치 함수의 특성이 만족되는 다른 함수가 사용될 수도 있다.
다시 도 9를 참조하면, 선호도 추론 장치는 단위 기간(unit-time period)별 콘텐츠 선호도를 계산한다(S920). 상기 콘텐츠 선호도는 특정 콘텐트 또는 프로그램에 대한 선호도일 수 있다. 또는 상기 콘텐츠 선호도는 장르별 선호도일 수도 있다. 선호도 추론 장치는 각 콘텐트의 경험치 값을 기반으로 콘텐츠 선호도를 계산할 수 있다. 상기 콘텐츠 선호도 계산은 베이지안 추론 방법 등을 사용할 수 있으며, 본 발명에서는 추론 방법에 대한 제한은 없다. 본 발명에서는 콘텐츠 선호도는 상기 단위 기간 단위로 계산된다. 상기 단위 기간은 미리 정의될 수 있다. 또는 상기 단위 기간은 사용자 인터페이스에 의하여 변경될 수 있다. 상기 단위 기간은 예를 들어 하루, 일주일, 또는 한달이 될 수 있다.
선호도 추론 장치는 상기 단위 기간별 콘텐츠 선호도를 기반으로 하되, 최근의 단위 기간에 대한 콘텐츠 선호도에 시간 가중치를 부여하는 시간 가중 평균을 사용하여 최종 콘텐츠 선호도를 계산한다(S940). 이는 선호도는 일정한 경향을 유지할 수도 있으나, 시간의 흐름에 따라 변화할 수 있기 때문이다. 본 발명에서는 시간의 흐름에 따른 시청자의 선호도 변화를 반영하기 위하여 최근 단위 기간의 콘텐츠 선호도에 시간 가중치를 반영한다.
일 예로, 첫 번째 단위기간동안 계산된 콘텐츠 선호도를 x0라고 하면, 첫 번째 단위기간의 끝에서의 최종 콘텐츠 선호도는 수학식 1과 같을 수 있다.
Figure 112012104428400-pat00001
수학식 1을 참조하면, x0는 첫 번째 단위기간동안 계산된 콘텐츠 선호도, s1은 첫 번째 단위기간의 끝에서의 최종 콘텐츠 선호도이다.
또한, n번째 단위기간 끝에서의 최종 콘텐츠 선호도는 수학식 2와 같을 수 있다.
Figure 112012104428400-pat00002
수학식 2를 참조하면, xn -1은 n번째 단위 기간 동안 계산된 콘텐츠 선호도이고, sn -1은 n-1번째 단위기간 끝에서의 최종 콘텐츠 선호도이며, w는 시간 가중치이고, sn은 n번째 단위 기간 끝에서의 최종 콘텐츠 선호도이다. 상기 w는 0보다 크고 1보다 작은 값 중 임의의 값이 될 수 있다.
상기 예에서 설명한 방법은 지수 평활법(exponential smoothing)으로, 가장 최근 데이터에 가장 큰 가중치가 주어지고 시간이 지남에 따라 가중치가 기하학적으로 감소되는 가중치 이동 평균 예측 기법의 하나이다. 데이터들이 시간의 지수 함수에 따라 가중치를 가지므로 지수 평활법이라고 한다. 상기 예에서는 최근의 콘텐츠 선호도에 시간 가중치를 두어 시간에 따른 선호도 변화를 반영하였다. 시간 가중치를 두어 평균을 구하는 방법은 여러가지가 있으며, 본 발명에서는 예로서 지수 평활법을 사용하였을 뿐 다른 시간 가중 평균법을 사용하여 최종 콘텐츠 선호도를 계산할 수도 있음은 당연하다. 본 발명은, 오랜 기간동안의 시청이력을 기준으로 시청자의 콘텐츠 선호도를 추론함에 있어서, 단위기간으로 쪼개어 각각의 단위기간에 대해 선호도를 추론할 수 있으며, 최종 선호도는 시간 가중 평균을 사용하여 선호도를 계산할 수 있는 특징이 있다.
본 발명의 실시 예에서는 지상파 시청이력을 분석하여 선호도를 추론하는 과정을 보였으나, 다른 매체의 시청이력 또는 방송콘텐츠가 아닌 광고콘텐츠와 같은 경우에도, 시청시간 비율에 따른 가중치 적용과, 최근의 시청 선호도에 대한 가중치 적용 등은 모두 가능하며, 이 또한 본 발명의 범위 내라고 볼 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (7)

  1. 시청자의 콘텐츠 선호도(contents preference) 추론 방법으로,
    콘텐츠의 방영시간 대비한 시청자의 시청시간비율을 계산하는 단계;
    상기 시청시간비율을 소정의 가중 기준값과 비교하여 가중치를 결정하는 단계;
    상기 시청시간비율에 정비례하는 경험치에 상기 가중치를 적용하여 상기 콘텐츠의 가중 경험치를 계산하는 단계;
    상기 콘텐츠의 가중 경험치를 기반으로 미리 정의된 단위 기간(unit-time period)별 콘텐츠 선호도를 계산하는 단계; 및
    상기 단위 기간별 콘텐츠 선호도를 기반으로 하되, 최근의 단위 기간에 대한 콘텐츠 선호도에 시간 가중치를 부여하는 시간 가중 평균을 사용하여 최종 콘텐츠 선호도를 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 가중치를 결정하는 단계에서, 상기 시청시간비율이 상기 가중 기준값 이상인 경우에는 상기 가중치를 1 이상의 값으로 결정하고, 상기 시청시간비율이 상기 가중 기준값보다 작은 경우에는 상기 가중치를 1 보다 작은 값으로 결정하는 것을 특징으로 하는, 콘텐츠 선호도 추론 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 가중 경험치는 상기 시청시간비율이 최소 기준값 이하인 경우는 0이고, 상기 시청시간비율이 최대 기준값 이상인 경우는 1인 것을 특징으로 하는, 콘텐츠 선호도 추론 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 최소 기준값 및 상기 최대 기준값 중 적어도 하나는 사용되지 않는 것을 특징으로 하는, 콘텐츠 선호도 추론 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 가중 기준값은 0 내지 1 사이의 임의의 값으로 설정되는 것을 특징으로 하는, 콘텐츠 선호도 추론 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 단위 기간은 미리 정의되거나, 사용자 인터페이스에 의하여 변경 가능한 것을 특징으로 하는, 콘텐츠 선호도 추론 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 콘텐츠 선호도는 특정 장르를 단위로 계산되는 것을 특징으로 하는, 콘텐츠 선호도 추론 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 최종 콘텐츠 선호도는, 지수 평활법에 기반하여 계산됨을 특징으로 하는, 콘텐츠 선호도 추론 방법.

KR1020120146881A 2012-12-14 2012-12-14 시청자 콘텐츠 선호도 추론 정확도 향상 방법 및 장치 KR101772404B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120146881A KR101772404B1 (ko) 2012-12-14 2012-12-14 시청자 콘텐츠 선호도 추론 정확도 향상 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120146881A KR101772404B1 (ko) 2012-12-14 2012-12-14 시청자 콘텐츠 선호도 추론 정확도 향상 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140077761A KR20140077761A (ko) 2014-06-24
KR101772404B1 true KR101772404B1 (ko) 2017-08-29

Family

ID=51129611

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120146881A KR101772404B1 (ko) 2012-12-14 2012-12-14 시청자 콘텐츠 선호도 추론 정확도 향상 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101772404B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101894509B1 (ko) 2018-03-28 2018-09-04 메틴 아탈란 셋탑박스를 이용한 콘텐츠 서비스 시스템과 그 제어방법
KR102030042B1 (ko) 2018-03-28 2019-11-08 크레노바시스템스 주식회사 지능정보 기술을 활용한 ict 기반의 tv 모니터링 콘텐츠 서비스 시스템 및 그 제어방법
KR20220143427A (ko) * 2021-04-16 2022-10-25 주식회사 카카오 개인화된 탐색 로직을 이용한 콘텐츠 제공 방법 및 시스템

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102384215B1 (ko) * 2017-08-01 2022-04-07 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그의 제어방법
KR102129604B1 (ko) * 2018-05-11 2020-07-08 한양대학교 산학협력단 시청가능 에피소드 기반의 tv 프로그램 추천 방법 및 그 시스템
US11157964B2 (en) 2019-01-09 2021-10-26 Samsung Electronics Company, Ltd. Temporal-based recommendations for personalized user contexts and viewing preferences

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100839306B1 (ko) * 2007-06-29 2008-06-17 숭실대학교산학협력단 프로그램 시청 패턴 반영 기법을 이용한 디지털 ｔｖ프로그램 추천 시스템 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100839306B1 (ko) * 2007-06-29 2008-06-17 숭실대학교산학협력단 프로그램 시청 패턴 반영 기법을 이용한 디지털 ｔｖ프로그램 추천 시스템 및 방법

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101894509B1 (ko) 2018-03-28 2018-09-04 메틴 아탈란 셋탑박스를 이용한 콘텐츠 서비스 시스템과 그 제어방법
KR102030042B1 (ko) 2018-03-28 2019-11-08 크레노바시스템스 주식회사 지능정보 기술을 활용한 ict 기반의 tv 모니터링 콘텐츠 서비스 시스템 및 그 제어방법
KR20220143427A (ko) * 2021-04-16 2022-10-25 주식회사 카카오 개인화된 탐색 로직을 이용한 콘텐츠 제공 방법 및 시스템
KR102622258B1 (ko) 2021-04-16 2024-01-05 주식회사 카카오 개인화된 탐색 로직을 이용한 콘텐츠 제공 방법 및 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140077761A (ko) 2014-06-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101772404B1 (ko) 시청자 콘텐츠 선호도 추론 정확도 향상 방법 및 장치
EP1685712B1 (en) Two-step commercial recommendation
US8943537B2 (en) Method and system for presenting personalized television program recommendation to viewers
JP4676441B2 (ja) チャンネル契約提案装置、方法、プログラム及び集積回路
JP5482206B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
US20070028266A1 (en) Recommendation of video content based on the user profile of users with similar viewing habits
JP2008542870A (ja) コンテンツに対するユーザの群の全体の関心を推定するため方法及び装置
US10715873B1 (en) Method and system for personalizing the display of recordings stored in a user receiving device
KR20130091131A (ko) 시청 정보와 메타 데이터를 사용한 선호도 추론 장치 및 방법
JP7254624B2 (ja) 視聴履歴分析方法および視聴履歴分析システム
CN105578292A (zh) 一种电视节目的推荐方法及系统
KR20190072731A (ko) 방송 서비스의 반송률 측정 장치
KR20190072730A (ko) 방송 서비스의 반송률 측정 장치
KR20110047718A (ko) 맞춤형 티브이 광고장치 및 광고방법
US20170280197A1 (en) Information recommend system, information recommend method and non-transitory computer-readable storage medium
JP2017167906A (ja) 番組推薦装置、番組推薦方法及び番組推薦プログラム
KR101102351B1 (ko) 맞춤형 방송 프로그램을 제공하기 위한 방법 및 시스템
JP6986062B2 (ja) 配信装置及び番組推薦システム
JP6641205B2 (ja) 番組推薦装置、番組推薦方法及び番組推薦プログラム
JP2017167908A (ja) 番組推薦装置、番組推薦方法及び番組推薦プログラム
JP6986061B2 (ja) 番組推薦装置、番組推薦方法及び番組推薦プログラム
JP7082106B2 (ja) 番組推薦装置、番組推薦システム、番組推薦方法及び番組推薦プログラム
JP6866466B2 (ja) 番組推薦装置、番組推薦方法及び番組推薦プログラム
JP2017167907A (ja) 番組推薦装置、番組推薦方法及び番組推薦プログラム
JP4305863B2 (ja) 番組順位付け装置、番組順位付け方法、及び番組順位付けプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant