KR102044619B1

KR102044619B1 - 인간의 개입 없이 알고리즘적으로 어린이들에게 적절한 콘텐츠의 식별

Info

Publication number: KR102044619B1
Application number: KR1020177026912A
Authority: KR
Inventors: 셜리 코니 거; 세르탄 지르장; 에일린 마가렛 피터스 롱
Original assignee: 구글 엘엘씨
Priority date: 2015-02-22
Filing date: 2016-02-08
Publication date: 2019-11-13
Also published as: US20160247078A1; WO2016133731A1; EP3259921A1; GB2552750A; JP6901523B2; EP3259921A4; DE112016000851B4; CN107257982A; JP2019145178A; DE112016000851T5; JP2018511115A; KR20170120661A; US11049029B2; GB201715297D0; JP6538866B2

Abstract

구현들은 인간 개입 없이 알고리즘적으로 어린이들에 적절한 콘텐츠를 식별하는 것을 개시한다. 방법은, 처리 디바이스에 의해, 어린이들에 관련된 토픽들에 대응하는 엔티티들을 식별하는 단계, 처리 디바이스에 의해, 식별된 엔티티들 각각에 대한 어린이들의 친화도 스코어를 결정하는 단계, 및 처리 디바이스에 의해, 콘텐츠에 대응하는 식별된 엔티티들에 대한 어린이들의 친화도 스코어에 기초하여 콘텐츠를 선택하는 단계를 포함한다.

Description

인간의 개입 없이 알고리즘적으로 어린이들에게 적절한 콘텐츠의 식별

본 개시는 콘텐츠 공유 플랫폼 분야에 관한 것으로, 특히, 인간의 개입 없이 알고리즘적으로 어린이들에게 적절한 콘텐츠를 식별하는 것에 관한 것이다.

인터넷을 통해, 소셜 네트워크들은 사용자들로 하여금 서로 접속되어 정보를 공유할 수 있게 한다. 다수의 소셜 네트워크는 사용자들로 하여금 비디오 콘텐츠, 이미지 콘텐츠, 오디오 콘텐츠, 텍스트 콘텐츠, 및 등등의 것(이것들은 집합적으로 "미디어 아이템들" 또는 "콘텐츠 아이템들"로서 지칭될 수 있음)과 같은 콘텐츠를 업로드하고, 보고, 공유할 수 있게 하는 콘텐츠 공유 특징을 포함한다. 그러한 볼 수 있고 공유할 수 있는 미디어 아이템들은 오디오 클립들, 영화 클립들, TV 클립들, 및 뮤직 비디오들뿐만 아니라, 비디오 블로깅, 짧은 원본 비디오들, 그림들, 사진들, 다른 멀티미디어 콘텐츠 등과 같은 아마추어 콘텐츠를 포함할 수 있다. 사용자들은 미디어 아이템들을 사용하고, 재생하고, 및/또는, 소비하기 위해(예를 들어, 디지털 비디오들을 시청하고, 및/또는 디지털 음악을 청취하기 위해) 컴퓨팅 디바이스들(스마트 폰들, 셀 방식 폰들, 랩톱 컴퓨터들, 데스크톱 컴퓨터들, 넷북들, 태블릿 컴퓨터들, 네트워크 연결된 텔레비전들)을 사용할 수 있다.

다음은 본 개시의 일부 양태들의 기본적인 이해를 제공하기 위한 본 개시의 단순화된 요약이다. 이 요약은 본 개시에 대한 광범위한 개관은 아니다. 이것은 본 개시의 핵심적이거나 중대한 요소들을 식별하기 위해 의도된 것도 아니고, 본 개시의 특정 구현예들의 임의의 범위 또는 청구항들의 임의의 범위를 획정하기 위해 의도된 것도 아니다. 이것의 유일한 목적은 이후에 제시되는 더 상세한 설명에 대한 서두로서 본 개시의 일부 개념들을 단순화된 형태로 제시하는 것이다.

본 개시의 양태에서, 방법은 처리 디바이스에 의해, 어린이들에 관련된 토픽들에 대응하는 엔티티들을 식별하는 단계; 처리 디바이스에 의해, 식별된 엔티티들 각각에 대한 어린이들의 친화도 스코어를 결정하는 단계; 및 처리 디바이스에 의해, 콘텐츠에 대응하는 식별된 엔티티들에 대한 어린이들의 친화도 스코어에 기초하여 콘텐츠를 선택하는 단계를 포함한다.

일 구현에서, 엔티티들은 적어도 하나의 사람, 장소, 또는 사물을 포함할 수 있다. 또 다른 구현에서, 이 방법에서 엔티티들을 식별하는 단계는 엔티티들의 코퍼스에 관한 구조화된 정보 및 엔티티들의 코퍼스 간의 관계 연결들을 갖는 지식 기반을 포함하는 지식 그래프로부터 엔티티들을 선택하는 단계를 더 포함하며, 엔티티들의 코퍼스는 엔티티들을 포함한다.

또한, 이 방법에서 엔티티들을 식별하는 단계는 어린이들을 위한 콘텐츠에 관련된 외부 데이터 소스에 액세스하는 단계, 외부 데이터 소스로부터 어린이들을 위한 토픽들을 추출하는 단계, 추출된 토픽들을 지식 그래프로부터 결정된 엔티티들의 코퍼스와 조화시키는 단계, 및 지식 그래프로부터의 엔티티들을 추출된 토픽들로부터의 조화된 엔티티들을 이용해 확장하는 단계를 더 포함한다. 일 구현에서, 외부 데이터 소스는 어린이-안전 및 어린이-흥미 콘텐츠에 대한 등급 및 리뷰들을 게시하는 신뢰할 수 있는 웹사이트를 포함한다.

또 다른 구현에서, 이 방법에서 어린이들의 친화도 스코어를 결정하는 단계는 엔티티들로 주석된 콘텐츠 아이템들을 식별하는 단계, 공동 시청 신호들 및 공동 발생 신호들에 기초하여 식별된 콘텐츠 아이템들에 관련된 다른 콘텐츠 아이템들을 식별하는 단계, 식별된 다른 콘텐츠 아이템들과 식별된 콘텐츠 아이템들을 병합하여 콘텐츠 아이템들의 단일 세트를 생성하는 단계, 콘텐츠 아이템들의 단일 세트에서 주석된 엔티티들에 의해 콘텐츠 아이템들의 단일 세트를 그룹화하여 각각의 엔티티에 대한 엔티티 그룹을 형성하는 단계, 엔티티 그룹 내의 콘텐츠 아이템들의 주석 중심성, 주석 관련성, 평균 품질, 인기도, 또는 평균 관련성 가중치 중 적어도 하나에 기초하여 엔티티에 대한 어린이들의 친화도 스코어를 계산하는 단계를 더 포함한다. 또한, 상기 방법은 식별된 콘텐츠 아이템들을 언어, 품질, 인기도, 또는 콘텐츠 등급 중 적어도 하나에 대해 필터링하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 이 방법에서 콘텐츠를 선택하는 단계는 콘텐츠의 카테고리, 업로드 상태, 또는 콘텐츠와 연관된 콘텐츠 아이템의 수 중 적어도 하나에 기초하여 후보 콘텐츠 세트를 식별하는 단계, 각각의 후보 콘텐츠에 대해: 후보 콘텐츠 내의 각각의 콘텐츠 아이템에 대한 엔티티 주석들을 식별하는 단계, 후보 콘텐츠 내의 각각의 콘텐츠 아이템에 대한 평균 등급 및 뷰 카운트를 결정하는 단계, 및 식별된 엔티티 주석들에 의해 가중된 후보 콘텐츠의 모든 콘텐츠 아이템들로부터의 평균 등급 및 뷰 카운트를 집계하여 후보 콘텐츠에 대한 집계 스코어를 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다. 또한, 이 방법에서 콘텐츠를 선택하는 단계는 모든 콘텐츠 후보로부터의 집계 스코어들을 정규화하는 단계, 및 정규화된 집계 스코어들에 기초하여 후보 콘텐츠를 랭킹하는 단계를 포함할 수 있다.

추가 실시예에서, 선택된 콘텐츠는 콘텐츠 공유 플랫폼의 채널들을 포함한다. 또한, 선택된 콘텐츠는 콘텐츠 공유 플랫폼의 재생 목록들을 포함할 수 있다.

본 명세서에 설명된 다양한 구현들 및 전술한 방법의 동작들을 수행하기 위한 컴퓨팅 디바이스들이 개시된다. 본 명세서에 설명된 다양한 구현들 및 전술한 방법과 연관된 동작들을 수행하기 위한 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체가 또한 개시된다.

본 개시는 첨부 도면들의 도들에서, 제한으로서가 아니라 예로서 도시된다.
도 1은 본 개시의 구현들이 구현될 수 있는 예시적인 네트워크 아키텍처를 도시하는 블록도이다.
도 2는 구현에 따라, 본 개시의 일 구현에 따른 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)을 도시하는 블록도이다.
도 3a 및 도 3b는 구현에 따라, 어린이들에게 관련 있고 및/또는 흥미로운 것으로 간주되는 엔티티들을 식별하기 위한 방법들을 도시하는 흐름도들이다.
도 4는 구현에 따라, 콘텐츠 공유 플랫폼의 엔티티들에 어린이들의 친화도 스코어들을 할당하기 위한 방법을 도시하는 도면이다.
도 5는 구현에 따라, 콘텐츠 공유 플랫폼의 엔티티들의 어린이들의 친화도 스코어들을 사용하여 어린이들의 콘텐츠 인터페이스에 대한 어린이들의 콘텐츠를 큐레이션하기 위한 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 6은 본 개시의 구현들에 따라 콘텐츠 공유 플랫폼으로부터 어린이들을 위한 콘텐츠 제안들을 제공하는 어린이들의 홈 스크린 UI의 예시적인 스크린샷을 도시한다.
도 7은 구현에 따라, 컴퓨터 시스템의 일 구현을 도시하는 블록도이다.

본 개시의 양태들 및 구현들은 인간의 개입 없이 알고리즘적으로 어린이들에 적절한 콘텐츠를 식별하는 것에 관한 것이다. 콘텐츠 공유 플랫폼의 어린이들의 콘텐츠 시스템에 대한 구현들이 설명되고, 여기서 어린이들의 콘텐츠 시스템은 어린이들에 관련 있고 적절한 콘텐츠의 식별, 큐레이션, 및 프레젠테이션을 가능하게 한다. 어린이들의 콘텐츠는 어린이들에게 안전한(예를 들어, 성인용이거나, 폭력적이거나, 노골적이지 않은) 및/또는 즐거움을 주는(예를 들어, 관련 있거나 흥미로운) 하나 이상의 콘텐츠 아이템을 지칭할 수 있다.

본 개시의 구현들은 어린이들에게 흥미로운 콘텐츠를 식별할 수 있다. 예를 들어, 어린이들의 콘텐츠 시스템은 어린이들에게 흥미로운 엔티티들(예를 들어, 사람, 장소, 또는 사물)을 식별하고, 이 엔티티들에 대한 상이한 연령 그룹들에 대한 콘텐츠(예를 들어, 채널들, 재생 목록들, 비디오들 등)를 알고리즘적으로 선택하여 생성하고, 적절성에 대해 콘텐츠를 필터링하고(예를 들어, 콘텐츠 등급에 기초하여), 필터링된 콘텐츠를 인기도 및 다른 측정 기준들에 따라 랭킹하고, 콘텐츠를 콘텐츠 공유 플랫폼의 어린이들의 콘텐츠 인터페이스에 게시할 수 있다. 콘텐츠 등급은 "일반 시청자(General Audiences)", "어린이(Children)", "청소년("Teenagers)", "Adults(성인)", 및/또는 임의의 다른 적합한 콘텐츠 등급들과 같은, 적합한 시청 시청자의 표시를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 등급은 Y, G, PG, Teen, Mature 등의 표시자들 중 하나를 포함할 수 있다. 일 구현에서, 어린이들의 콘텐츠 인터페이스는 콘텐츠 공유 플랫폼과 연관된 어린이들의 특정 애플리케이션의 홈 스크린을 포함할 수 있다.

어린이들을 위한 기존의 콘텐츠 큐레이션 솔루션들은 어린이들에게 관련 있고 적절한 콘텐츠를 식별, 큐레이션, 및 프레젠테이션하는 프로세스를 자동화하지 않는다. 어린이들의 콘텐츠 큐레이션을 위한 종래의 솔루션들은 전체 콘텐츠 코퍼스 중에서 작은 콘텐츠 세트가 인간에 의해 선택되는 화이트리스트 접근 방식을 제공하였다. 그러나, 현재의 콘텐츠 공유 플랫폼들에서는, 인간들이 검토하기에 실용적인 것보다 더 많은 콘텐츠가 플랫폼에 업로드될 수 있다(예를 들어, 매분 300 시간의 비디오가 플랫폼에 업로드됨). 본 개시의 양태들과는 달리, 이 종래의 솔루션들은 알고리즘적으로 수행되지 않았고, 대량의 콘텐츠를 사용하지 않았으며, 및/또는 대량의 기본 콘텐츠뿐만 아니라 빠른 속도로 들어오는 새로운 콘텐츠를 갖지 않았다. 또한, 종래의 솔루션은 (예를 들어, 대응하는 게시된 콘텐츠 등급을 갖는 전통적인 극장 영화 또는 TV 쇼와 비교하여) 콘텐츠의 게시자로부터 오는 콘텐츠 등급을 갖지 않은 콘텐츠는 사용하지 않았다.

본 개시는 단순성과 간결성을 위해 종종 비디오를 참조한다. 그러나, 본 개시의 교시내용은 일반적으로 미디어 아이템들에 적용되며, 예를 들어 비디오, 오디오, 텍스트, 이미지, 프로그램 명령어 등을 포함하는 다양한 타입의 콘텐츠 또는 미디어 아이템들에 적용될 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 구현예에 따른 예시적인 시스템 아키텍처(100)를 도시한다. 시스템 아키텍처(100)는, 클라이언트 디바이스들(110A 내지 110Z), 네트워크(105), 데이터 저장소(106), 콘텐츠 공유 플랫폼(120), 및 서버(130)를 포함한다. 일 구현에서, 네트워크(105)는, 공중 네트워크(예를 들어, 인터넷), 사설 네트워크(예를 들어, 로컬 영역 네트워크(LAN), 또는 광역 네트워크(WAN)), 유선 네트워크(예를 들어, 이더넷 네트워크), 무선 네트워크(예를 들어, 802.11 네트워크 또는 Wi-Fi 네트워크), 셀 방식 네트워크(예를 들어, 롱 텀 에볼루션(LTE) 네트워크), 라우터들, 허브들, 스위치들, 서버 컴퓨터들, 및/또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 일 구현에서, 데이터 저장소(106)는 메모리(예를 들어, 랜덤 액세스 메모리), 캐시, 드라이브(예를 들어, 하드 드라이브), 플래시 드라이브, 데이터베이스 시스템, 또는 데이터를 저장할 수 있는 또 다른 타입의 컴포넌트 또는 디바이스일 수 있다. 데이터 저장소(106)는 다수의 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 다수의 서버 컴퓨터들)에 또한 걸쳐 있을 수 있는 다수의 저장 컴포넌트(예를 들어, 다수의 드라이브 또는 다수의 데이터베이스)를 또한 포함할 수 있다.

클라이언트 디바이스들(110A 내지 110Z)은 개인용 컴퓨터(PC), 랩톱, 휴대폰, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 넷북 컴퓨터, 네트워크 연결된 텔레비전 등과 같은 컴퓨팅 디바이스들을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 클라이언트 디바이스들(110A 내지 110Z)은 "사용자 디바이스들"로 지칭될 수도 있다. 각각의 클라이언트 디바이스는 미디어 뷰어(111)를 포함한다. 일 구현예에서, 미디어 뷰어들(111)은 이미지들, 비디오들, 웹 페이지들, 문서들 등과 같은 콘텐츠를 사용자들이 볼 수 있게 하는 애플리케이션들일 수 있다. 예를 들어, 미디어 뷰어(111)는 웹 서버에 의해 서빙되는 콘텐츠(예를 들어, 하이퍼텍스트 마크업 언어(HTML) 페이지들과 같은 웹 페이지들, 디지털 미디어 아이템들, 기타 등등)에 액세스하고, 이를 검색하고, 프레젠테이션하고, 및/또는 내비게이션할 수 있는 웹 브라우저일 수 있다. 미디어 뷰어(111)는 콘텐츠(예를 들어, 웹 페이지, 미디어 뷰어)를 사용자에게 렌더링하고, 디스플레이하고, 및/또는 프레젠테이션할 수 있다. 미디어 뷰어(111)는 또한, 웹 페이지(예를 들어, 온라인 상인에 의해 판매되는 제품에 관한 정보를 제공할 수 있는 웹 페이지)에 임베딩되는 임베디드 미디어 플레이어(예를 들어, Flash® 플레이어 또는 HTML5 플레이어)를 디스플레이할 수 있다. 또 다른 예에서, 미디어 뷰어(111)는 사용자들로 하여금 디지털 미디어 아이템들(예를 들어, 디지털 비디오들, 디지털 이미지들, 전자 책들 등)을 볼 수 있게 하는 독립형 애플리케이션일 수 있다. 본 개시의 양태들에 따르면, 미디어 뷰어(111)는 사용자들로 하여금 어린이들에 적절한 콘텐츠를 보고 검색할 수 있게 하는 어린이 특정의 애플리케이션일 수 있다.

미디어 뷰어들(111)은 서버(130) 및/또는 콘텐츠 공유 플랫폼(120)에 의해 클라이언트 디바이스들(110A 내지110Z)에 제공될 수 있다. 예를 들어, 미디어 뷰어들(111)은 콘텐츠 공유 플랫폼(120)에 의해 제공되는 웹 페이지들에 임베딩되는 임베디드 미디어 플레이어들일 수 있다. 또 다른 예에서, 미디어 뷰어들(111)은 서버(130)로부터 다운로드되는 애플리케이션들일 수 있다.

일반적으로, 일 구현에서 콘텐츠 공유 플랫폼(120)에 의해 수행되는 것으로 설명되는 기능들은 또한, 적절한 경우 다른 구현들에서 클라이언트 디바이스들(110A 내지110Z)상에서 수행될 수 있다. 또한, 특정 컴포넌트에게 기인하는 기능성은 함께 동작하는 상이한 또는 다수의 컴포넌트에 의해 수행될 수 있다. 콘텐츠 공유 플랫폼(120)은 또한, 적절한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스들을 통하여 다른 시스템들 또는 디바이스들에 제공되는 서비스로서 액세스될 수 있고, 따라서 웹사이트들에서의 사용으로 제한되지 않는다.

일 구현에서, 콘텐츠 공유 플랫폼(120)은 사용자에게 미디어 아이템들로의 액세스를 제공하거나 및/또는 사용자에게 미디어 아이템들을 제공하는 데 이용될 수 있는, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 랙마운트 서버, 라우터 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 개인용 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터 등), 데이터 저장소들(예를 들어, 하드 디스크들, 메모리들, 데이터베이스들), 네트워크들, 소프트웨어 컴포넌트들, 및/또는 하드웨어 컴포넌트들일 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 공유 플랫폼(120)은, 사용자로 하여금 미디어 아이템들을 소비하고, 업로드하고, 검색하고, 찬성하고("좋아하고"), 싫어하고, 및/또는 그에 대해 코멘트하는 것을 허용할 수 있다. 콘텐츠 공유 플랫폼(120)은 또한, 사용자에게 미디어 아이템들로의 액세스를 제공하는 데 이용될 수 있는 웹사이트(예를 들어, 웹 페이지) 또는 애플리케이션 백엔드 소프트웨어를 포함할 수 있다.

본 개시의 구현들에서, "사용자"는 단일 개체로 표현될 수 있다. 그러나, 본 개시의 다른 구현들은 "사용자"가 사용자들의 세트 및/또는 자동화된 소스에 의해 제어되는 엔티티인 것을 포괄한다. 예를 들어, 소셜 네트워크에서의 커뮤니티로서 연합된 개별 사용자들의 세트가 "사용자"로 간주될 수 있다. 또 다른 예에서, 자동화된 소비자는, 콘텐츠 공유 플랫폼(120)의, 토픽 채널과 같은 자동화된 수집 파이프라인(automated ingestion pipeline)일 수 있다.

콘텐츠 공유 플랫폼(120)은 다수의 채널(예를 들어, 채널 A 내지 채널 Z)을 포함할 수 있다. 채널은 공통 소스로부터 이용 가능한 데이터 콘텐츠 또는 공통 토픽, 테마, 및 실체를 갖는 데이터 콘텐츠일 수 있다. 데이터 콘텐츠는 사용자에 의해 선택되는 디지털 콘텐츠, 사용자에 의해 이용 가능하게 된 디지털 콘텐츠, 사용자에 의해 업로드된 디지털 콘텐츠, 콘텐츠 제공자에 의해 선택되는 디지털 콘텐츠, 브로드캐스터에 의해 선택되는 디지털 콘텐츠 등일 수 있다. 예를 들어, 채널 X는 비디오 Y 및 비디오 Z를 포함할 수 있다. 채널은 이 채널에 대해 액션들을 수행할 수 있는 사용자인 소유자와 연관될 수 있다. 소유자가 디지털 콘텐츠를 채널상에서 이용 가능하게 하는 것, 소유자가 또 다른 채널과 연관되는 디지털 콘텐츠를 선택하는 것(예를 들어, 좋아하는 것), 소유자가 또 다른 채널과 연관되는 디지털 콘텐츠에 대해 코멘트하는 것 등과 같은 소유자의 액션들에 기초하여, 상이한 활동들이 채널과 연관될 수 있다. 채널과 연관되는 활동들은 채널에 대한 활동 피드로 수집될 수 있다. 채널의 소유자 이외의 사용자들이 그들이 흥미 있는 하나 이상의 채널에 가입할 수 있다. "가입하는 것"의 개념은 "좋아하는 것", "팔로우하는 것", "친구하는 것" 등으로 지칭될 수도 있다.

일단 사용자가 채널에 가입하면, 사용자에게 채널의 활동 피드로부터의 정보가 프레젠테이션될 수 있다. 사용자가 다수의 채널에 가입하면, 사용자가 가입한 각각의 채널에 대한 활동 피드는 신디케이트된 활동 피드(syndicated activity feed)로 결합될 수 있다. 신디케이트된 활동 피드로부터의 정보는 사용자에게 프레젠테이션될 수 있다. 채널들은 그들 자신의 피드들을 가질 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 공유 플랫폼상에서 채널의 홈 페이지로 내비게이션할 때, 해당 채널에 의해 생성된 피드 아이템들이 채널 홈 페이지상에서 보여질 수 있다. 사용자들은 신디케이트된 피드를 가질 수 있는데, 이것은 사용자가 가입한 모든 채널로부터의 콘텐츠 아이템들의 적어도 서브세트로 구성되는 피드이다. 신디케이트된 피드들은 또한 사용자가 가입하지 않은 채널들로부터의 콘텐츠 아이템들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 공유 플랫폼(120) 또는 다른 소셜 네트워크들은 추천된 콘텐츠 아이템들을 사용자의 신디케이트된 피드에 삽입할 수 있거나, 또는 사용자의 관련된 접속과 연관되는 콘텐츠 아이템들을 신디케이트된 피드에 삽입할 수 있다.

각각의 채널은 하나 이상의 미디어 아이템(121)을 포함할 수 있다. 미디어 아이템(121)의 예들로는, 디지털 비디오, 디지털 영화, 디지털 사진, 디지털 음악, 웹사이트 콘텐츠, 소셜 미디어 업데이트, 전자 책(ebooks), 전자 잡지, 디지털 신문, 디지털 오디오 북, 전자 저널, 웹 블로그, RSS(real simple syndication) 피드, 전자 만화책, 소프트웨어 애플리케이션 등이 있을 수 있지만, 이것으로만 제한되지는 않는다. 일부 구현들에서, 미디어 아이템(121)은 콘텐츠 아이템으로도 지칭된다.

미디어 아이템(121)은 인터넷을 통해 및/또는 모바일 디바이스 애플리케이션을 통해 소비될 수 있다. 간결성과 단순성을 위해, 본 문서 전체에 걸쳐 미디어 아이템(121)의 예로서 온라인 비디오(이하에서는 비디오로도 지칭됨)가 이용된다. 본 명세서에서 사용되는 "미디어", "미디어 아이템", "온라인 미디어 아이템", "디지털 미디어", "디지털 미디어 아이템", "콘텐츠" 및 "콘텐츠 아이템"은 디지털 미디어 아이템을 엔티티에 프레젠테이션하도록 구성된 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어를 사용하여 실행 또는 로드될 수 있는 전자 파일을 포함할 수 있다. 일 구현에서, 콘텐츠 공유 플랫폼(120)은 데이터 저장소(106)를 이용하여 미디어 아이템들(121)을 저장할 수 있다.

일 구현에서, 서버(130)는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 랙마운트 서버, 서버 컴퓨터 등)일 수 있다. 일 구현에서, 서버(130)는 콘텐츠 공유 플랫폼(120)에 포함될 수 있다. 서버 (130)는 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)을 포함할 수 있다. 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)은 본 개시의 구현들에서 어린이들에게 관련 있고 적절한 콘텐츠의 식별, 큐레이션, 및 프리젠테이션을 가능하게 한다. 어린이들의 콘텐츠는 어린이들에게 안전한(예를 들어, 성인용이거나 노골적이지 않은) 및/또는 즐거움을 주는(예를 들어, 관련 있는) 하나 이상의 콘텐츠 아이템을 지칭할 수 있다.

본 개시의 구현들은 어린이들에게 흥미로운 콘텐츠를 식별할 수 있다. 예를 들어, 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)은 어린이들에게 흥미로운 엔티티들(예를 들어, 사람, 장소, 또는 사물)을 식별하고, 이 엔티티들에 대한 상이한 연령 그룹들에 대한 콘텐츠를 알고리즘적으로 결정하고, 적절성에 대해 콘텐츠를 필터링하고(예를 들어, 전술한 바와 같은 콘텐츠 등급에 기초하여), 필터링된 콘텐츠를 인기도 및 다른 측정 기준들에 따라 랭킹하고, 콘텐츠를 콘텐츠 공유 플랫폼(120)의 어린이들의 콘텐츠 인터페이스에 게시할 수 있다. 콘텐츠는 비디오, 채널, 재생 목록 등을 지칭할 수 있다. 재생 목록은 콘텐츠 공유 플랫폼에서 순차적으로 또는 셔플링된 순서로 재생(예를 들어, 스트리밍)될 수 있는 콘텐츠 아이템들 (예를 들어, 비디오)의 목록을 포함할 수 있다. 일 구현에서, 어린이들의 콘텐츠 인터페이스는 콘텐츠 공유 플랫폼(120)과 연관된 어린이들의 특정 애플리케이션의 홈 스크린을 포함할 수 있다.

일부 구현들에서, 서버(130)의 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)은 본 개시의 구현들을 제공하기 위해 콘텐츠 공유 플랫폼(120)과 및/또는 다른 제3자 소셜 네트워크 서버들(150)과 상호 작용할 수 있다. 어린이들의 콘텐츠 시스템(140) 및 그 특정 기능들에 대한 추가 설명은 도 2와 관련하여 아래에서 더 상세히 설명된다.

본 개시의 구현들이 콘텐츠 공유 플랫폼들 및 콘텐츠 공유 플랫폼상의 콘텐츠 아이템의 소셜 네트워킹 공유를 증진시키는 것에 관하여 논의되지만, 구현들은 일반적으로 사용자들 간의 연결들을 제공하는 임의의 타입의 소셜 네트워크에도 적용될 수 있다. 본 개시의 구현들은 사용자들에게 채널 가입들을 제공하는 콘텐츠 공유 플랫폼들로만 제한되지는 않는다.

여기서 논의된 시스템들이 사용자들에 대한 개인 정보를 수집하거나 또는 개인 정보를 이용할 수 있는 상황들에서, 사용자들에게는, 콘텐츠 공유 플랫폼(120)이 사용자 정보(예를 들어, 사용자의 소셜 네트워크, 소셜 액션들 또는 활동들, 직업, 사용자의 선호들 또는 사용자의 현재 위치에 대한 정보)를 수집하는지를 제어하거나, 또는 사용자와 더 관련이 있을 수 있는 콘텐츠 서버로부터 콘텐츠를 수신할지 및/또는 어떻게 수신할지를 제어하는 기회가 제공될 수 있다. 또한, 특정 데이터는 이것이 저장되거나 이용되기 이전에, 개인 식별 정보가 제거되도록, 하나 이상의 방식으로 처리될 수 있다. 예를 들어, 사용자에 대해 어떤 개인 식별 정보도 결정될 수 없도록 사용자의 ID(identity)가 처리될 수 있거나, 또는 사용자의 특정 위치가 결정될 수 없도록 (도시, 우편번호(ZIP code) 또는 국가(state) 레벨과 같은) 위치 정보가 획득되는 곳에서 사용자의 지리적 위치가 개략화될 수 있다. 따라서, 사용자는, 사용자에 관해 정보가 어떻게 수집되고 콘텐츠 공유 플랫폼(120)에 의해 어떻게 이용될지에 대한 제어를 할 수 있다.

도 2는 본 개시의 일 구현에 따른 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)을 도시하는 블록도이다. 앞서 논의한 바와 같이, 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)은 단일 소셜 네트워크와 상호 작용할 수 있거나, 다수의 소셜 네트워크 중에서 활용(예를 들어, 다른 제3자 소셜 네트워크들에 의해 활용되는 콘텐츠 공유 플랫폼의 서비스로서 제공)될 수 있다. 일 구현에서, 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)은 어린이들의 엔티티 시딩 모듈(210), 어린이들의 친화도 스코어 모듈(220), 어린이들의 콘텐츠 큐레이션 모듈(230), 및 UI 생성 모듈(240)을 포함한다. 일반성을 잃지 않고 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)에 더 많거나 더 적은 수의 컴포넌트들이 포함될 수 있다. 예를 들어, 모듈 중 2개가 결합하여 단일 모듈이 될 수 있거나, 또는 모듈 중 하나가 2개 이상의 모듈로 분리될 수 있다. 일 구현에서, 모듈들 중 하나 이상은 상이한 컴퓨팅 디바이스들상에(예를 들어, 상이한 서버 컴퓨터들에, 단일 클라이언트 디바이스상에, 또는 다수의 클라이언트 디바이스 중에 분산되어, 기타 등등으로) 상주할 수 있다. 또한, 모듈들 중 하나 이상은 상이한 콘텐츠 공유 플랫폼들, 제3자 소셜 네트워크들, 및/또는 외부 서버들상에 상주할 수 있다.

어린이들의 콘텐츠 시스템(140)은 데이터 저장소(106)에 통신가능하게 결합된다. 예를 들어, 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)은 네트워크를 통해(예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같은 네트워크(105)를 통해) 데이터 저장소(106)에 결합될 수 있다. 또 다른 예에서, 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)은, 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)이 상주하는 서버에 직접 결합될 수 있다(예를 들어, 서버(130)에 직접 결합될 수 있다). 데이터 저장소(106)는, 메모리(예를 들어, 랜덤 액세스 메모리), 캐시, 드라이브(예를 들어, 하드 드라이브), 플래시 드라이브, 데이터베이스 시스템, 또는 데이터를 저장할 수 있는 또 다른 타입의 컴포넌트 또는 디바이스일 수 있다. 데이터 저장소(106)는 다수의 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 다수의 서버 컴퓨터들)에 또한 걸쳐 있을 수 있는 다수의 저장 컴포넌트(예를 들어, 다수의 드라이브 또는 다수의 데이터베이스)를 또한 포함할 수 있다. 데이터 저장소(106)는 콘텐츠 아이템 데이터(290), 지식 그래프(KG) 데이터(291), 및 어린이들의 친화도 스코어 데이터(292)를 포함한다.

위에 논의된 바와 같이, 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)은 본 개시의 구현들에서 어린이들에게 관련 있고 적절한 콘텐츠의 식별, 큐레이션, 및 프리젠테이션을 가능하게 한다. 어린이들의 콘텐츠는 어린이들에게 안전한(예를 들어, 성인용이거나 노골적이지 않은) 및/또는 즐거움을 주는(예를 들어, 관련 있는) 하나 이상의 콘텐츠 아이템을 지칭할 수 있다.

본 개시의 구현들의 초기 관심사는 어린이들에게 흥미 있는 토픽들을 식별하는 것이다. 어린이들의 엔티티 시딩 모듈(210)은 어린이들에게 잠재적으로 관련 있거나 흥미로운 엔티티들을 식별할 수 있다. 엔티티는 사람, 장소, 또는 사물(예를 들어, TV 쇼, 영화, 노래, 책, 기사, 동물 등)을 지칭할 수 있다. 데이터 저장소 (106)는 의미적 엔티티들의 코퍼스에 관한 구조화된 정보 및 의미적 엔티티들의 코퍼스 간의 관계 연결들을 갖는 지식 기반인 지식 그래프(KG)를 유지할 수 있다. 각각의 의미적 엔티티("엔티티"로도 지칭됨)는 하나 이상의 타입을 갖는다. 데이터 저장소(106)의 콘텐츠 아이템 데이터(290)에 유지된 각각의 콘텐츠 아이템은 콘텐츠 아이템과 연관된 엔티티 또는 엔티티들로 주석될 수 있다. 예를 들어 "Dora the Explorer"는 토픽, TV 프로그램, 영화 시리즈, 및 수상 경력이 있는 작품이다. 콘텐츠 아이템 데이터(290)의 콘텐츠 아이템이 Dora the Explorer TV 에피소드라면, 이 콘텐츠 아이템은 KG 데이터(291)에 저장되는 Dora the Explorer 엔티티로 주석될 것이다.

또한, KG 데이터(291)는 컬렉션들의 더 높은 레벨의 추상화를 포함할 수 있고, 엔티티들을 "어린이들의 TV 프로그램들" 또는 "뮤지션들"과 같은 컬렉션들로 그룹화할 수 있다. 이전의 예를 참조하면, "Dora the Explorer" 엔티티는 KG 데이터(291)에서 어린이들의 TV 프로그램 컬렉션들(뿐만 아니라 다른 상이한 컬렉션들)로 그룹화될 수 있다.

어린이들의 엔티티 시딩 모듈(210)은 KG 데이터(291)의 엔티티들을 이용하여 어린이들에게 흥미로운 엔티티들(및 컬렉션들)을 식별하고, 이에 따라 이 식별된 엔티티들을 이용하여 어린이들에게도 흥미로울 수 있는 콘텐츠 및 콘텐츠 아이템들(예를 들어, 식별된 엔티티들로 주석된 콘텐츠 아이템들)을 찾을 수 있다. 예를 들어, 어린이들의 TV 프로그램 컬렉션 또는 5세 내지 7세를 위한 영화 컬렉션과 같이, KG 데이터(291) 내의 일부 엔티티 타입들 및 컬렉션들은 어린이들에 관련 있다. 이러한 엔티티 타입들 및 컬렉션들은 이미 생성되고 큐레이션된 목록을 제공하지만(어떤 경우, 연령 버킷됨(age-bucketed)), 제한된 도메인 세트로 한정된다. 이러한 직접적인 소스들 이외에, 어린이들의 엔티티 시딩 모듈은 KG 데이터(291)에 대한 쿼리들을 실행하여 흥미로운 엔티티들을 추론할 수도 있다. 어린이들의 문헌 문학 장르 컬렉션에서 책들의 주제들의 분포는 그러한 예이다(예를 들어, 상위 주제들은 "동물", "어드벤처", 및 "가족"이다).

다른 구현들에서, 어린이들의 엔티티 시딩 모듈(210)은 KG 데이터(291)뿐만 아니라 다른 외부 데이터 소스들(250)을 사용하여 어린이들에게 흥미로운 엔티티들을 식별할 수 있다. 외부 데이터 소스들 (250)은 어린이들에게 안전한 및/또는 흥미로운 콘텐츠(예를 들어, TV 쇼, 영화, 게임, 애플리케이션, 웹사이트, 책, 음악 등)에 대한 등급들 및 리뷰들을 게시하는 웹사이트들 및 애플리케이션들을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 어린이들의 엔티티 시딩 모듈(210)은 (예를 들어, 네트워크(105)를 통해) 외부 데이터 소스(250)에 액세스하고 외부 데이터 소스(250)로부터 토픽들을 추출할 수 있다.

일 구현에서, 토픽들은 외부 데이터 소스(250)에서 데이터가 저장, 유지 및/또는 프레젠테이션되는 포맷에 기초하여 외부 데이터 소스(250)로부터 추출된다. 예를 들어, 외부 데이터 소스(250)가 디렉터리 포맷으로 데이터를 유지하는 경우, 어린이들의 엔티티 시딩 모듈(210)은 외부 데이터 소스(250)로부터 각각의 루트 카테고리를 다운로드한 다음 각각의 루트 카테고리 내의 서브카테고리들을 지시하는 링크들을 추출할 수 있다. 각각의 링크와 연관된 콘텐츠 등급 및 연령 그룹과 같은 정보가 추출될 수도 있다.

그 후 외부 데이터 소스들(250)로부터 추출된 토픽들은 KG 데이터(291)에 유지된 대응하는 엔티티들과 조화될 수 있다. 그 결과, KG 데이터(291)로부터의 엔티티들의 확장된 세트가 어린이들에게 관련 있는 및/또는 흥미로운 것으로 식별될 수 있다.

또 다른 구현 예에서, 어린이들의 엔티티 시딩 모듈(210)은 어린이들에게 흥미로운 엔티티들을 식별하기 위해 콘텐츠 공유 플랫폼의 콘텐츠의 코퍼스(예를 들어, 콘텐츠 아이템 데이터(290))에 의존할 수 있다. 어린이들의 엔티티 시딩 모듈(210)은 먼저 Y 등급 또는 TV-Y 등급과 같은 특정 콘텐츠 등급과 연관된 콘텐츠 아이템들의 세트를 식별할 수 있다. 콘텐츠 아이템들의 세트 중에서 주석된 엔티티들이 식별되고, 어린이들에게 관련 있는 및/또는 흥미로운 엔티티들의 목록을 채우기 위해 사용된다. 일부 구현들에서, 콘텐츠 아이템들의 품질(예를 들어, 사용자 등급) 및 인기도(예를 들어, 뷰 횟수)는 주석된 엔티티들을 선택하는 데 사용된다.

일 구현에서, 어린이들에게 관련 있는 및/또는 흥미로운 것으로 식별된 엔티티들의 확장된 세트는 각각의 식별된 엔티티에 대한 어린이들의 친화도 스코어를 생성하기 위해 어린이들의 친화도 스코어 모듈(220)에 전달된다. 어린이들의 친화도 스코어 모듈 (220)은 엔티티들의 세트가 어떻게 생성되었는지에 따라, 다양한 방식으로 각각의 엔티티에 대한 어린이들의 친화도 스코어를 결정할 수 있다.

엔티티들의 세트가 외부 데이터 소스(250)로부터의 가능한 보충으로, KG 데이터(291)로부터 시딩되는 경우, 어린이들의 친화도 스코어 모듈(220)은 먼저 이 엔티티들로 주석된 모든 콘텐츠 아이템들을 식별할 수 있다. 그 후, 예를 들어 특정 언어(예를 들어, 영어가 아닌 언어 콘텐츠 아이템들) 콘텐츠 아이템들, 성인용 또는 X 등급을 갖는 콘텐츠 아이템들, 뷰 횟수가 임계 값 미만인 콘텐츠 아이템들, 및/또는 낮은 품질(예를 들어, 5 중 3.0 미만)을 갖는 콘텐츠 아이템들을 제거하기 위해 고급 필터링이 적용될 수 있다.

어린이들의 친화도 스코어 모듈(220)은 그 후 결과적인 콘텐츠 아이템들의 세트를 그 콘텐츠 아이템들의 세트와 관련되는 임의의 콘텐츠 아이템들과 병합할 수 있다. 콘텐츠 아이템들은 사용자들에 의한 공동 시청의 수 및 공동 발생의 수(예를 들어, 재생 목록에서)를 포함하는 신호들에 기초하여 서로 관련되는 것으로 간주될 수 있다. 일부 구현들에서, 관련된 콘텐츠 아이템들은 또한 특정 언어, 성인용 콘텐츠, 낮은 인기도, 및 낮은 품질 콘텐츠를 제거하기 위해 하이-레벨로 필터링된다.

그 후 병합된 콘텐츠 아이템들의 결과적인 단일 세트를 검사하여 그 단일 세트와 연관된 엔티티 주석들을 식별한다. 그 후 엔티티 주석들에 따라 콘텐츠 아이템들이 그룹화될 수 있다. 일부 구현들에서, 콘텐츠 아이템은 다수의 그룹에 나타날 수 있는데 그 이유는 콘텐츠 아이템이 그 콘텐츠 아이템에 대응하는 다수의 상이한 엔티티 주석을 가질 수 있기 때문이다. 각각의 결과적인 엔티티에 대해, 그 엔티티에 대한 어린이들의 친화도 스코어가 엔티티에 대한 그룹 내의 각각의 콘텐츠 아이템에 대한 주석 스코어들, 그룹 내의 콘텐츠 아이템들의 평균 품질, 및 그룹 내의 콘텐츠 아이템들의 평균 인기도, 및 평균 관련성 가중치를 고려하는 함수에 기초하여 계산될 수 있다. 일 구현에서, 이 함수는 콘텐츠 아이템들에 걸쳐 이 신호들을 집계한다.

주석 스코어는 주석된 엔티티가 콘텐츠 아이템에 대해 얼마나 중심적인/관련 있는지를 나타내는 0부터 1까지의 숫자일 수 있으며, 값이 높을수록 엔티티가 콘텐츠 아이템에 대해 더 중심적인/관련 있는 것임을 나타낸다. 품질은 사용자가 콘텐츠 아이템의 등급을 매기는 스코어(예를 들어, 1 내지 5의 스케일로)일 수 있다. 인기도는 콘텐츠 아이템의 뷰 횟수를 나타낼 수 있다. 평균 관련성 가중치는 콘텐츠 아이템들이 그룹 내에서 서로에 대해 얼마나 관련되는지(예를 들어, 공동 시청 및 공동 발생의 측면에서)를 나타낼 수 있다. 일부 구현들에서, 임계 값 미만으로 떨어지는 주석 스코어를 갖는 콘텐츠 아이템들은 그룹으로부터 필터링될 수 있다. 엔티티 그룹에 적용된 함수의 결과는 특정 엔티티에 대한 어린이들의 친화도 스코어이다.

일 구현에서, 어린이들에게 관련 있고 흥미로운 엔티티들이 콘텐츠 공유 플랫폼의 콘텐츠의 코퍼스로부터 직접 식별되는 경우, 그 엔티티들은 코퍼스 내의 콘텐츠 아이템들(예를 들어, TV-Y 등급 콘텐츠 아이템들)의 세트의 주석으로부터 식별될 수 있다. 각각의 콘텐츠 아이템은 특정 엔티티에 대한 주석 스코어를 가질 수 있다. 이 주석 스코어는 주석된 엔티티가 콘텐츠 아이템에 대한 얼마나 중심적인/관련 있는지를 나타내는 0부터 1까지의 숫자일 수 있으며, 값이 높을수록 엔티티가 콘텐츠 아이템에 대해 더 중심적인/관련 있는 것임을 나타낸다.

각각의 식별된 엔티티에 대해, 어린이들의 엔티티 시딩 모듈(210)은 콘텐츠 아이템들의 세트에 걸쳐 엔티티와 연관된 주석 스코어들을 집계할 수 있으며, 각각의 주석 스코어는 특정 주석 스코어와 연관된 콘텐츠 아이템에 대한 뷰 카운트에 의해 가중될 수 있다(예를 들어, 더 인기 있는 콘텐츠 아이템에 대한 주석 스코어들은 특정 엔티티에 대한 주석 스코어들의 집계에서 더 많이 가중된다). 각각의 엔티티에 대한 가중된 주석 스코어들의 집계의 결과는 콘텐츠 아이템들의 세트에 관하여 엔티티의 글로벌 어린이들의 친화도 스코어(글로벌 인기도 스코어로도 지칭됨)이다. 이 글로벌 어린이들의 친화도 스코어는 엔티티에 대한 어린이들의 친화도 스코어로서, 데이터 저장소(106)의 어린이들의 친화도 스코어 데이터(292)에 저장될 수 있다.

각각의 엔티티에 대한 어린이들의 친화도 스코어는 또한 컬렉션 특정적일 수 있다. 어린이들의 친화도 스코어가 컬렉션 내의 각각의 엔티티에 대해 계산되어야 한다면, 어린이들의 엔티티 시딩 모듈(210)은 먼저 식별된 엔티티들이 멤버들인 KG 데이터(291)에서의 컬렉션들을 식별할 수 있다. 엔티티에 대한 글로벌 어린이들의 친화도 스코어는 엔티티/컬렉션 쌍과 연관된 컬렉션 멤버십 스코어와 승산(또는 어떤 다른 함수가 수행)될 수 있다. 컬렉션 스코어는 컬렉션에서 엔티티들의 멤버십의 강도를 나타낼 수 있으며, 스코어가 높을수록 컬렉션과의 더 중심적인/관련 있는 관계를 나타낼 수 있다. 결과적인 숫자는 엔티티의 컬렉션 기반 어린이들의 친화도 스코어로 간주될 수 있다.

일부 구현들에서, 어린이들에게 흥미로운 것으로 식별된 결과적인 엔티티들은 또한 콘텐츠 아이템들이 그러한 엔티티들에 대해 갖는 주석들에 기초하여 콘텐츠 아이템들(예를 들어, 비디오 및 다른 콘텐츠 공유 플랫폼 콘텐츠)에 직접 어린이들의 친화도 스코어를 할당하는 데 사용된다.

그 후 어린이들의 콘텐츠 큐레이션 모듈(230)은 KG 데이터(291) 내의 엔티티들에 대해 계산된 어린이들의 친화도 스코어를 이용하여 콘텐츠 공유 플랫폼에 대한 어린이들의 콘텐츠를 큐레이션할 수 있다. 다음 설명은 어린이들에게 관련 있고 흥미로운 콘텐츠 공유 플랫폼의 채널들을 식별하는 관점에서 콘텐츠 큐레이션을 논의한다. 다른 구현에서, 재생 목록들 및 개별 콘텐츠 아이템들(예를 들어, 비디오들)을 포함하지만 이에 제한되지 않는 상이한 타입의 콘텐츠가 또한 식별될 수 있다. 일 구현에서, 어린이들의 콘텐츠 큐레이션 모듈(230)은 콘텐츠 공유 플랫폼의 어린이들의 특정 애플리케이션 또는 웹 페이지의 홈 스크린 상에 디스플레이하기 위해 어린이들의 콘텐츠를 큐레이션한다. 다른 구현들에서, 어린이들의 콘텐츠 큐레이션 모듈(230)은 검색 결과, 추천, 다음/관련 콘텐츠 시청 등과 같은 다른 목적들을 위해 어린이들의 콘텐츠를 큐레이션할 수 있다.

어린이들에게 흥미로운 또는 관련 있는 것으로 간주될 수 있는 채널들을 선택할 때, 어린이들의 콘텐츠 큐레이션 모듈(230)은 먼저 후보 채널들의 세트를 식별할 수 있다. 후보 채널들의 세트는 하나 이상의 미리 결정된 자격을 만족시키는 것에 기초하여 선택될 수 있다. 자격들은 카테고리들, 업로드 상태, 채널 내의 콘텐츠 아이템들의 수, 리뷰 상태, 및/또는 채널의 콘텐츠 등급(예를 들어, Y 또는 G) 중 하나 이상을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.

카테고리 자격은 하나 이상의 카테고리로 분류되는 채널을 포함할 수 있다. 카테고리들은 어린이들의 콘텐츠 인터페이스의 홈 스크린 상에 디스플레이된 미리 결정된 카테고리들일 수 있으며, 쇼, 음악, 학습, 탐색, DIY(do-it-yourself), 취미, 과학, 실험, 공룡 등과 같은 카테고리들을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 카테고리들은 사용자의 특정 관심사에 기초하여 개인화될 수 있다.

업로드 상태 자격은 가장 최근의 비디오의 업로드 시간이 미리 결정된 시간 임계 값 미만인 것과 같은, 특정 업로드 상태 제약 조건을 만족하는 채널들을 후보로서 선택하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 채널은 1년 미만의 시간 전에 채널에 업로드된 적어도 하나의 콘텐츠 아이템을 포함하는 경우 후보 채널로서 선택될 수 있다. 유사하게, 채널 자격에서 콘텐츠 아이템들의 수는 채널들이 채널에 미리 결정된 임계 수보다 많은 콘텐츠 아이템들을 포함할 때 채널들이 후보로서 선택되는 것을 야기할 수 있다. 이는 활성이 아닌 채널들 또는 적은 수의 콘텐츠 아이템들을 갖는 채널들이 후보 채널들로 선택되는 것을 막는다.

마지막으로, 리뷰 상태 자격은 채널 내의 콘텐츠 아이템들을 검사하기 위해 채널의 인간의 또는 자동화된 리뷰가 이전에 발생했음을 나타내기 위해 설정되는 플래그(또는 다른 마커)를 갖는 채널들을 선택하는 것을 포함할 수 있다. 채널 내의 콘텐츠 아이템들의 검사는 콘텐츠 아이템의 소재가 어린이들에 적절한지 및/또는 어린이들에 관련 있는지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 세금에 관련된 콘텐츠 아이템은 어린이들에게 콘텐츠 등급 면에서 적절할 수 있지만, 어린이들에 관련이 없을 수 있다.

일단 후보 채널 세트가 선택되면, 어린이들의 콘텐츠 큐레이션 모듈(230)은 각각의 후보 채널 내의 콘텐츠 아이템들에 대해 주석되는 엔티티들뿐만 아니라 각각의 엔티티에 대한 어린이들의 친화도 스코어(위에 논의된 바와 같이 어린이들의 친화도 스코어 모듈(220)에 의해 계산됨)를 식별할 수 있다. 후보 채널 내의 각각의 콘텐츠 아이템에 대해, 콘텐츠 아이템에 대한 평균 어린이들의 친화도 스코어 및 콘텐츠 아이템에 대한 뷰 카운트가 결정된다. 일 구현에서, 뷰 카운트는 어린이들의 친화도 스코어에 대한 가중 인자로서 사용될 수 있으며, 따라서 더 높은 뷰 카운트를 갖는 콘텐츠 아이템은 더 낮은 뷰 카운트를 갖는 콘텐츠 아이템보다 더 많이 가중된 연관된 평균 어린이들의 친화도 스코어를 갖는다. 결과적인 가중된 어린이들의 친화도 스코어는 콘텐츠 아이템에 할당된다.

각각의 후보 채널에 대해, 채널 내의 콘텐츠 아이템에 대한 가중된 어린이들의 친화도 스코어들을 집계하여 후보 채널에 대한 어린이들의 친화도 스코어를 생성한다. 그 후 일 구현에서, 후보 채널에 대한 어린이들의 친화도 스코어들을 정규화한다. 그 후 후보 채널들은 후보 채널에 대한 결과적인 어린이들의 친화도 스코어들에 기초하여 랭킹되는데, 가장 높은 스코어를 갖는 채널이 첫 번째로 랭킹되고, 기타 등등이다. 그 후 등급으로부터 상위 N개의 채널은 어린이들의 콘텐츠 인터페이스(예를 들어, 콘텐츠 공유 플랫폼의 어린이들의 애플리케이션의 홈 스크린 또는 어린이들의 애플리케이션의 홈 스크린 내의 제2 카테고리) 상에 디스플레이하기 위해 선택될 수 있다.

선택된 채널들은 UI 생성 모듈(240)에 제공될 수 있다. UI 생성 모듈(240)은 포맷팅 및 다른 UI 요소들을 연관시켜 어린이들에게 흥미로운 및/또는 관련 있는 콘텐츠로서 선택된 채널들을 디스플레이하는 페이지 또는 스크린을 생성할 수 있다. 일부 구현들에서, 선택된 채널들이 UI에 디스플레이 되기 전에 그 채널들의 옵션의 수동(예를 들어, 인간의) 리뷰가 존재한다. 추가 구현들에서, 재생 목록이 생성되고 및/또는 UI에서 디스플레이하기 위해 선택될 수 있다. 아래에서 더 논의되는 도 6은 어린이들에게 관련 있는 및/또는 흥미로운 것으로 큐레이션되는 콘텐츠(예를 들어, 채널들)를 제공하는 어린이들의 인터페이스의 예시적인 어린이들의 홈 스크린 UI(600)를 제공한다.

도 3a 및 도 3b는 본 개시의 일부 구현들에 따라 어린이들에게 관련 있는 및/또는 흥미로운 것으로 간주된 엔티티들을 식별하기 위한 방법들(300, 350)을 도시하는 흐름도들이다. 방법들(300, 350)은 하드웨어(예를 들어, 회로, 전용 로직, 프로그램 가능한 로직, 마이크로 코드 등), 소프트웨어(예를 들어, 하드웨어 시뮬레이션을 수행하기 위한 처리 디바이스상에서 실행되는 명령어들)에 의해 수행될 수 있다.

설명의 단순성을 위해, 본 개시의 방법들은 일련의 행동들로서 묘사 및 설명된다. 그러나, 본 개시에 따른 행동들은 다양한 순서들로 및/또는 동시에, 및 본 명세서에 제시 및 설명되지 않은 다른 행동들과 함께 발생할 수 있다. 더욱이, 개시된 내용에 따른 방법들을 구현하기 위해 모든 예시된 행동들이 요구되는 것이 아닐 수도 있다. 또한, 이 기술분야의 기술자들은 방법들이 이벤트들 또는 상태도를 통해 일련의 상호 관련된 상태들로서 대안적으로 표현될 수 있다는 점을 이해하고 인식할 것이다. 또한, 본 명세서에 개시된 방법들은 이러한 방법들을 컴퓨팅 디바이스들에 전송 및 전달하는 것을 용이하게 하기 위해 제조 물품상에 저장될 수 있다는 점을 인식해야 한다. 본 명세서에 사용되는, "제조 물품"이라는 용어는 임의의 컴퓨터 판독가능 디바이스 또는 저장 매체로부터 액세스할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 포함하는 것으로 의도된다. 일 구현에서, 방법들(300, 350)은 도 2에 도시된 바와 같이 어린이들의 엔티티 시딩 모듈(210)에 의해 수행될 수 있다.

도 3a를 참조하면, 방법(300)은 KG 데이터 및 옵션으로 외부 데이터 소스들을 사용하여 어린이들에게 관련 있는 및/또는 흥미로운 것으로 간주되는 엔티티들을 식별한다. 방법(300)은 블록 305에서 시작되고 이때 어린이들의 토픽으로 라벨링되는 KG 데이터 내의 엔티티들 및 컬렉션들이 식별된다. 블록 310에서, 식별된 엔티티들 및 컬렉션들이 엔티티 시드 목록에 추가된다. 그 후, 블록 315에서, 어린이들에게 관련 있는 및/또는 흥미로운 엔티티들을 추론하기 위해 KG 데이터에 대해 쿼리가 실행된다. 블록 320에서, 추론된 엔티티들도 엔티티 시드 목록에 추가된다.

블록 325 내지 블록 340은 본 개시의 구현들에서 어린이들의 시드 엔티티 모듈(210)에 의해 옵션으로 수행된다. 블록 325에서, 어린이들에게 관련 있는 및/또는 흥미로운 토픽들을 포함하는 외부 데이터 소스가 식별된다. 일 구현에서, 외부 데이터 소스에서 유지되는 데이터의 포맷도 식별된다. 이어서, 블록 330에서, 식별된 포맷에 따라 외부 데이터 소스로부터 토픽들이 추출된다. 블록 335에서, 추출된 토픽들은 KG 데이터 내의 대응하는 엔티티들과 조화된다. 마지막으로, 블록 340에서, 추출된 토픽들과 조화된 대응하는 엔티티들이 엔티티 시드 목록에 추가된다.

도 3b를 참조하면, 방법(350)은 콘텐츠 공유 플랫폼에서 유지되는 콘텐츠의 코퍼스를 사용하여 어린이들에게 관련 있는 및/또는 흥미로운 것으로 간주되는 엔티티들을 식별한다. 방법(350)은 블록 355에서 시작되고 이때 콘텐츠 공유 플랫폼에 의해 유지되는 콘텐츠의 코퍼스로부터 콘텐츠 아이템들의 세트가 식별된다. 일 구현에서, 식별된 콘텐츠 아이템들의 세트는 어린이들에게 적절한 콘텐츠 등급(예를 들어, Y 또는 G 등급)과 연관된 것들이다.

이어서, 블록 360에서, 세트 내의 각각의 콘텐츠 아이템에 대해, 해당 콘텐츠 아이템에 대해 주석되는 엔티티들이 식별된다. 일부 구현들에서, 콘텐츠 아이템의 품질(예를 들어, 사용자 등급) 및/또는 인기도(예를 들어, 뷰 횟수)는 엔티티 주석들을 식별하는 데 사용된다. 마지막으로, 블록 365에서, 식별된 엔티티들이 엔티티 시드 목록에 추가된다.

도 4는 본 개시의 구현에 따라 콘텐츠 공유 플랫폼의 엔티티들에 어린이들의 친화도 스코어들을 할당하기 위한 방법(400)을 도시하는 흐름도이다. 이 방법(400)은, 하드웨어(예를 들어, 회로, 전용 로직, 프로그램가능 로직, 마이크로코드 등), 소프트웨어(예를 들어, 하드웨어 시뮬레이션을 수행하도록 처리 디바이스 상에서 실행되는 명령어들) 또는 이들의 조합을 포함하는 처리 로직에 의해 수행될 수 있다. 일 구현에서, 방법(400)은 도 2에 도시된 바와 같은 어린이들의 친화도 스코어 모듈(220)에 의해 수행될 수 있다.

방법(400)은 블록 410에서 시작되고 이때 어린이들에게 관련 있는 및/또는 흥미로운 것으로 식별된 하나 이상의 엔티티를 포함하는 엔티티 시드 목록이 수신된다. 그 후, 블록 420에서, 엔티티 시드 목록으로부터의 엔티티들로 주석된 모든 콘텐츠 아이템들이 식별된다. 일 구현에서, 콘텐츠 아이템들은 콘텐츠 공유 플랫폼에 의해 저장 및/또는 유지된 콘텐츠 아이템들을 포함한다.

블록 430에서, 식별된 콘텐츠 아이템들은 미리 결정된 자격들을 충족시키지 않는 콘텐츠 아이템들을 제거하기 위해 필터링된다. 일 구현에서, 미리 결정된 자격들은 콘텐츠 아이템의 언어(예를 들어, 영어), 콘텐츠 아이템의 콘텐츠 등급(예를 들어, 성인용 또는 X를 제외한 무엇이든), 콘텐츠 아이템의 인기도(예를 들어, 뷰 카운트)(예를 들어, 임계 뷰 횟수보다 많은), 및 콘텐츠 아이템의 품질(예를 들어, 5 중 3.0보다 큰)을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 일 구현에서, 블록 430에서의 필터링은 옵션으로 방법(400)의 프로세스에서 나중에 또는 콘텐츠 공유 플랫폼의 어린이들의 콘텐츠 인터페이스에서 디스플레이하기 위한 콘텐츠의 선택 직전에 수행될 수 있다.

블록 440에서, 필터링된(옵션으로) 콘텐츠 아이템들에 관련된 다른 콘텐츠 아이템들이 식별된다. 일부 구현들에서, 콘텐츠 아이템들 간의 관계는 콘텐츠 아이템들의 공동 시청들 및/또는 공동 발생들에 기초한다. 일 구현에서, 관련 콘텐츠 아이템은 또한 블록 430과 관련하여 앞서 논의된 미리 결정된 자격들에 기초하여 필터링된다. 그 후, 블록 450에서, 원본 및 관련된 콘텐츠 아이템들은 콘텐츠 아이템들의 단일 세트로 함께 병합된다.

이어서, 블록 460에서, 단일 세트 내의 콘텐츠 아이템들에 대응하는 엔티티 주석들이 식별된다. 그 후, 블록 470에서, 단일 세트로부터의 콘텐츠 아이템들이 식별된 엔티티들에 따라 그룹화된다. 콘텐츠 아이템은 다수의 엔티티로 주석될 수 있으므로, 식별된 엔티티들의 그룹 간에 콘텐츠 아이템이 여러 번 나타날 수 있다.

마지막으로, 블록 480에서, 각각의 엔티티 그룹에 대해, 엔티티에 대한 어린이들의 친화도 스코어가 계산된다. 일 구현에서, 그 엔티티에 대한 어린이들의 친화도 스코어는 그룹 내의 콘텐츠 아이템들에 대한 주석 스코어, 그룹 내의 콘텐츠 아이템들의 평균 품질, 그룹 내의 콘텐츠 아이템들의 평균 인기도, 및 그룹 내의 콘텐츠 아이템들 간의 평균 관련성 가중치의 함수를 사용하여 계산된다.

도 5는 본 개시의 구현에 따라 콘텐츠 공유 플랫폼의 엔티티들의 어린이들의 친화도 스코어들을 사용하여 어린이들의 콘텐츠 인터페이스에 대한 어린이들의 콘텐츠를 큐레이션하기 위한 방법(500)을 도시하는 흐름도이다. 방법(500)은, 하드웨어(예를 들어, 회로, 전용 로직, 프로그램 가능 로직, 마이크로코드 등), 소프트웨어(예를 들어, 하드웨어 시뮬레이션을 수행하도록 처리 디바이스 상에서 실행되는 명령어들) 또는 이들의 조합을 포함하는 처리 로직에 의해 수행될 수 있다. 일 구현에서, 방법(500)은 도 2에 도시된 바와 같은 어린이들의 콘텐츠 큐레이션 모듈(230)에 의해 수행될 수 있다.

비록 방법(500)은 어린이들의 콘텐츠 인터페이스에 대한 채널들을 큐레이션하는 것으로 설명되지만, 재생 목록, 개별 비디오 등과 같은 다른 타입의 콘텐츠가 방법(500)을 사용하여 큐레이션될 수도 있다. 도 5를 참조하면, 블록 510에서, 방법(500)은 미리 결정된 초기 자격들에 기초하여 후보 콘텐츠 채널들의 세트를 식별한다. 일 구현에서, 미리 결정된 초기 자격들은 채널의 카테고리들, 채널의 업로드 상태, 채널 내의 콘텐츠 아이템들의 수, 및 채널의 콘텐츠 리뷰 상태를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.

블록 520에서, 후보 채널들에 대해 주석된 엔티티들이 식별된다. 또한, 식별된 엔티티들 각각에 대한 어린이들의 친화도 스코어도 결정된다. 일 구현에서, 엔티티에 대한 어린이들의 친화도 스코어는 도 4와 관련하여 설명된 방법(400)을 이용하여 계산될 수 있다.

블록 530에서, 각각의 후보 채널 내의 각각의 콘텐츠 아이템에 대해, 콘텐츠 아이템에 대한 평균 어린이들의 친화도 스코어가 계산된다. 일 구현에서, 평균 어린이들의 친화도 스코어는 콘텐츠 아이템에 대해 주석된 모든 엔티티들에 기초하여 계산될 수 있으며, 여기서 콘텐츠 아이템에 대한 평균 어린이들의 친화도 스코어는 콘텐츠 아이템에 대한 뷰 카운트에 의해 가중된다. 그 후, 블록 540에서, 각각의 후보 채널에 대해, 채널 내의 콘텐츠 아이템들에 대한 가중된 평균 어린이들의 친화도 스코어들이 집계된다.

이어서, 블록 550에서, 집계된 가중된 평균 어린이들의 친화도 스코어가 후보 채널에 대한 어린이들의 친화도 스코어로서 할당된다. 블록 560에서, 후보 채널들에 대한 어린이들의 친화도 스코어들이 정규화된다. 그 후, 블록 570에서, 후보 채널들은 후보 채널들에 대한 정규화된 어린이들의 친화도 스코어들에 따라 랭킹된다. 마지막으로, 블록 580에서, 상위 N개의 랭킹된 후보 채널이 콘텐츠 공유 플랫폼의 어린이들의 콘텐츠 인터페이스에 대한 큐레이션된 콘텐츠로서 선택된다. 일 구현에서, N의 값은 미리 결정된 수의 미리 결정된 백분율의 채널들일 수 있다.

도 6은 본 개시의 구현들에 따라 콘텐츠 공유 플랫폼으로부터 어린이들을 위한 콘텐츠 제안들을 제공하는 어린이들의 홈 스크린 UI(600)의 예시적인 스크린샷을 도시한다. 도 6은 콘텐츠 공유 플랫폼의 어린이들의 부분의 홈 스크린 페이지를 보는 사용자에게 제공되는 어린이들의 홈 스크린 UI(600)의 예시적인 스크린샷을 도시한다.

어린이들의 홈 스크린 UI(600)는 카테고리 아이콘들(610) 및 추천 아이콘들(615)을 포함하는 UI(600)의 최상부에서 실행되는 내비게이션 바를 포함할 수 있다. 카테고리 아이콘들(610)은 쇼 아이콘(611), 음악 아이콘(612), 학습 아이콘(613), 및 탐색 아이콘(614)을 포함할 수 있다. 앞서 논의된 바와 같이, UI(600)에 제공된 카테고리들은 본 개시의 구현들에서 달라질 수 있으며 본 명세서에 설명된 카테고리들로 제한되지 않는다. 검색 아이콘(620)도 UI(600)에 디스플레이된다.

카테고리 아이콘들(610) 또는 추천 아이콘들(615) 중 하나가 선택되는 경우, 하나 이상의 콘텐츠 아이콘(630)이 UI(600)에서 렌더링된다. 콘텐츠 아이콘들(630)은 UI(600)를 통해(예를 들어, 사용자에 의해) 선택된 카테고리 아이콘(610) 또는 추천 아이콘(615)에 대응한다. 콘텐츠 아이콘들(630)은 채널들 또는 재생 목록과 같은 콘텐츠, 또는 비디오와 같은 콘텐츠 아이템들에 대응할 수 있다. 특정 카테고리 아이콘(610)에 대해 디스플레이된 콘텐츠 아이콘들(630)은 도 1 내지 도 5와 관련하여 전술한 프로세스들에 따라 어린이들의 콘텐츠 시스템에 의해 어린이들을 위해 큐레이션된 콘텐츠일 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 콘텐츠 아이콘들(630)은 콘텐츠 공유 플랫폼의 엔티티들에 대한 어린이들의 친화도 스코어들을 사용함으로써 어린이들에게 관련 있는 및/또는 흥미로운 것으로 선택된 콘텐츠 공유 플랫폼의 채널들에 대응한다. 일부 구현들에서, 하나 이상의 카테고리 아이콘은 개개의 비디오들을 지칭할 수 있다.

도 7은 머신으로 하여금 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하기 위한 명령어들의 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템(700)의 예시적인 형태의 머신의 도식적인 표현을 도시한다. 대안적인 구현들에서, 머신은 LAN(local area network), 인트라넷, 엑스트라넷, 또는 인터넷에서 다른 머신들에 접속(예를 들어, 네트워킹)될 수 있다. 머신은 클라이언트-서버 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트 머신의 자격으로 또는 피어-투-피어(또는 분산형) 네트워크 환경에서 피어 머신으로서 동작할 수 있다. 머신은 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 PC, 셋톱 박스(STB), PDA(Personal Digital Assistant), 셀 방식 전화기, 웹 어플라이언스, 서버, 네트워크 라우터, 스위치 또는 브리지, 또는 해당 머신에 의해 취해질 액션들을 특정하는 명령어들의 세트(순차적 또는 다른 식)를 실행할 수 있는 임의의 머신일 수 있다. 또한, 단일 머신만이 예시되지만, 용어 "머신"은 또한 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하기 위한 명령어들의 세트(또는 다수의 세트)를 개별적으로 또는 공동으로 실행하는 머신들의 임의의 컬렉션을 포함하는 것으로도 간주되어야 한다. 일 구현에서, 컴퓨터 시스템(700)은 도 1 및 도 2와 관련하여 설명된 바와 같이, 어린이들의 콘텐츠 시스템(140)을 실행하는 서버(102)와 같은 서버를 나타낼 수 있다.

예시적인 컴퓨터 시스템(700)은 처리 디바이스(702), 메인 메모리(704)(예를 들어, 판독 전용 메모리(ROM), 플래시 메모리, 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM)(예컨대 동기 DRAM(SDRAM) 또는 램버스 DRAM(RDRAM) 등), 정적 메모리(706)(예를 들어, 플래시 메모리, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM) 등) 및 데이터 저장 디바이스(718)를 포함하며, 이들은 버스(708)를 통해 서로 통신한다. 본 명세서에 설명된 다양한 버스들을 통하여 제공되는 신호들 중 임의의 신호들을 다른 신호들과 시간 다중화하여 하나 이상의 공통 버스를 통하여 제공할 수 있다. 또한, 회로 구성 요소들 또는 블록들 사이의 상호 접속은 버스들로서 또는 단일 신호 라인들로서 도시될 수 있다. 버스들 각각은 대안적으로 하나 이상의 단일 신호 라인일 수 있고 단일 신호 라인들 각각은 대안적으로 버스들일 수 있다.

처리 디바이스(702)는 마이크로프로세서, 중앙 처리 유닛 등과 같은 하나 이상의 범용 처리 디바이스들을 나타낸다. 더 구체적으로, 처리 디바이스는 CISC(complex instruction set computer) 마이크로프로세서, RISC(reduced instruction set computing) 마이크로프로세서, VLIW(very long instruction word) 마이크로프로세서, 또는 다른 명령어 세트들을 구현하는 프로세서, 또는 명령어 세트들의 조합을 구현하는 프로세서들일 수 있다. 처리 디바이스(902)는 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 디지털 신호 프로세서(DSP), 네트워크 프로세서 등과 같은 하나 이상의 특수 목적 처리 디바이스일 수도 있다. 처리 디바이스(702)는 본 명세서에서 논의된 동작들 및 단계들을 수행하기 위한 처리 로직(726)을 실행하도록 구성된다.

컴퓨터 시스템(700)은 네트워크 인터페이스 디바이스(722)를 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(700)은 또한 비디오 디스플레이 유닛(710)(예를 들어, LCD(liquid crystal display) 또는 CRT(cathode ray tube)), 영숫자 입력 디바이스(712)(예를 들어, 키보드), 커서 제어 디바이스(714)(예를 들어, 마우스), 및 신호 생성 디바이스(720)(예를 들어, 스피커)를 포함할 수 있다.

데이터 저장 디바이스(718)는 본 명세서에 설명된 기능들의 방법론들 중 임의의 하나 이상을 구현하는 명령어들(726)의 하나 이상의 세트(예를 들어, 소프트웨어)가 저장되는 컴퓨터 판독가능 저장 매체(724)(머신 판독가능 저장 매체로도 지칭됨)를 포함할 수 있다. 명령어들(726)은 또한 컴퓨터 시스템(700)에 의해 실행되는 동안 메인 메모리(704) 내에 및/또는 처리 디바이스(702) 내에 완전히 또는 적어도 부분적으로 상주할 수 있다; 메인 메모리(704) 및 처리 디바이스(702)도 머신 판독가능 저장 매체를 구성한다. 명령어들(726)은 네트워크 인터페이스 디바이스(722)를 통해 네트워크(774)를 통해 더 송신되거나 수신될 수 있다.

컴퓨터 판독가능 저장 매체(724)는 또한 본 명세서에 설명된 바와 같이, 인간의 상호 작용 없이 알고리즘적으로 어린이들에 적절한 콘텐츠를 식별하기 위한 방법을 수행하기 위한 명령어들을 저장하는 데 사용될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체(724)가 예시적인 구현에서 단일 매체로 도시되지만, 용어 "컴퓨터 판독가능 저장 매체"는 명령어들의 하나 이상의 세트를 저장하는 단일 매체 또는 다수의 매체(예를 들어, 중앙 집중식 또는 분산형 데이터베이스, 및/또는 연관된 캐시들 및 서버들)을 포함하는 것으로 간주되어야 한다. 머신 판독가능 매체는 머신(예를 들어, 컴퓨터)에 의해 판독 가능한 형태의 정보(예를 들어, 소프트웨어, 처리 애플리케이션)를 저장하기 위한 임의의 메커니즘을 포함한다. 머신 판독가능 매체는 자기 저장 매체(예를 들어, 플로피 디스켓); 광 저장 매체(예를 들어, CD-ROM); 광자기 저장 매체; 판독 전용 메모리(ROM); 랜덤 액세스 메모리(RAM); 소거 가능 프로그램 가능 메모리(예를 들어, EPROM 및 EEPROM); 플래시 메모리; 또는 전자 명령어들 저장하기에 적합한 또 다른 타입의 매체를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.

전술한 설명은 본 개시의 여러 구현들에 대한 양호한 이해를 제공하기 위하여, 구체적인 시스템들, 구성 요소들, 방법들, 및 기타 등등의 예들과 같은 다수의 구체적인 세부 사항들을 제시하고 있다. 그러나, 본 개시의 적어도 일부 구현들은 이러한 구체적인 세부 사항들 없이도 실시될 수 있음은 이 기술분야의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 예들에서, 본 개시를 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위해 잘 알려진 구성 요소들 또는 방법들은 상세히 설명되지 않거나 간단한 블록도 포맷으로 제시된다. 따라서, 제시된 구체적인 세부 사항들은 예시적인 것에 불과하다. 특정 구현들은 이러한 예시적인 세부 사항들로부터 달라질 수 있고 그럼에도 본 개시의 범위 안에 있는 것으로 고려될 수 있다.

본 명세서 전체에 걸쳐 "일 구현" 또는 "구현"은 그 구현과 관련하여 설명된 특정 특징, 구조 또는 특성이 적어도 하나의 구현에 포함됨을 의미한다. 따라서, 본 명세서 전체에 걸쳐 다양한 곳에서의 "일 구현에서" 또는 "구현에서"라는 구문의 출현들은 반드시 모두가 동일 실시예를 지칭하지는 않는다. 또한, "또는"이라는 용어는 배타적인 "또는"이라기보다는 포괄적인 "또는"을 의미하기 위한 것이다.

본 명세서의 방법들의 동작들은 특정한 순서로 도시되고 설명되어 있지만, 각각의 방법의 동작들의 순서는 특정 동작들이 반대의 순서로 수행될 수 있도록 또는 특정 동작들이, 적어도 부분적으로, 다른 동작들과 동시에 수행될 수 있도록 변경될 수 있다. 또 다른 구현에서, 별개의 동작들의 하위 동작들 또는 명령어들이 간헐적인 및/또는 교호적인 방식으로 수행될 수 있다.

Claims

기본 콘텐츠에 추가하도록 빠른 속도로 들어오는 새로운 콘텐츠를 갖는 콘텐츠 공유 플랫폼의 대량의 기본 콘텐츠로부터 어린이들에게 적절한 콘텐츠를 자동으로 식별하는 방법으로서,
처리 디바이스에 의해, 엔티티들의 코퍼스에 대한 구조화된 정보를 갖는 지식 베이스를 포함하는 지식 그래프에 액세스하는 단계;
상기 처리 디바이스에 의해, 상기 지식 그래프 내의 엔티티들의 상기 코퍼스로부터 엔티티들을 식별하는 단계 - 상기 엔티티들은 어린이들에 관련된 토픽들에 대응하고, 상기 토픽들은 어린이들에게 관련있는 것으로 식별된 큐레이션된(curated) 목록의 토픽들 및 상기 지식 그래프 엔티티들의 쿼리들에 기초하여 식별된 추론된 토픽들을 포함함 -;
상기 처리 디바이스에 의해, 상기 식별된 엔티티들 각각에 대한 어린이들의 친화도 스코어를 생성하는 단계;
상기 처리 디바이스에 의해, 선택되는 콘텐츠에 대응하는 상기 식별된 엔티티들의 상기 어린이들의 친화도 스코어에 기초하여, 상기 콘텐츠 공유 플랫폼으로부터 상기 기본 콘텐츠의 상기 콘텐츠를 선택하는 단계; 및
상기 콘텐츠 공유 플랫폼의 어린이들의 콘텐츠 시스템에 상기 선택된 콘텐츠를 추가하는 단계
를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 엔티티들은 사람, 장소 또는 사물 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 지식 베이스는, 엔티티들의 코퍼스(corpus of entities) 간의 관계 연결들을 추가로 포함하는, 방법.
제3항에 있어서,
상기 엔티티들을 식별하는 단계는,
어린이들을 위한 콘텐츠에 관련된 외부 데이터 소스에 액세스하는 단계;
상기 외부 데이터 소스로부터 어린이들에 대한 토픽들을 추출하는 단계;
상기 지식 그래프로부터 결정된 상기 엔티티들의 코퍼스와 상기 추출된 토픽들을 조화시키는 단계; 및
상기 추출된 토픽들로부터의 조화된 엔티티들로 상기 지식 그래프로부터의 상기 엔티티들을 확장하는 단계
를 추가로 포함하는 방법.
제4항에 있어서,
상기 외부 데이터 소스는, 어린이-안전 및 어린이-흥미 콘텐츠(children-safe and children-interesting content)에 대한 등급 및 리뷰들을 게시하는 신뢰할 수 있는 웹사이트(trusted website)를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 어린이들의 친화도 스코어를 생성하는 단계는,
상기 엔티티들로 주석된 콘텐츠 아이템들을 식별하는 단계;
공동-시청 신호들(co-watch signals) 및 공동-발생 신호들(co-occurrence signals)에 기초하여 상기 식별된 콘텐츠 아이템들에 관련된 다른 콘텐츠 아이템들을 식별하는 단계;
상기 식별된 콘텐츠 아이템들과 상기 식별된 다른 콘텐츠 아이템들을 병합하여, 콘텐츠 아이템들의 단일 세트를 생성하는 단계;
상기 콘텐츠 아이템들의 단일 세트에서 주석된 상기 엔티티들에 의해 상기 콘텐츠 아이템들의 단일 세트를 그룹화하여, 각각의 엔티티에 대한 엔티티 그룹을 형성하는 단계; 및
엔티티 그룹을 갖는 각각의 엔티티에 대해, 상기 엔티티 그룹에서의 콘텐츠 아이템들의 주석 중심성(annotation centrality), 주석 관련성(annotation relevance), 평균 품질, 인기도 또는 평균 관련성 가중치(average relatedness weight) 중 적어도 하나에 기초하여 상기 엔티티에 대한 상기 어린이들의 친화도 스코어를 계산하는 단계
를 추가로 포함하는 방법.
제6항에 있어서,
언어, 품질, 인기도 또는 콘텐츠 등급 중 적어도 하나에 대해 상기 식별된 콘텐츠 아이템들을 필터링하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 콘텐츠를 선택하는 단계는,
콘텐츠의 카테고리, 업로드 상태, 또는 콘텐츠와 연관된 콘텐츠 아이템들의 수 중 적어도 하나에 기초하여 후보 콘텐츠 세트를 식별하는 단계;
각각의 후보 콘텐츠에 대해:
상기 후보 콘텐츠에서의 각각의 콘텐츠 아이템에 대한 엔티티 주석들을 식별하는 단계;
상기 후보 콘텐츠에서의 각각의 콘텐츠 아이템에 대한 평균 등급 및 뷰 카운트를 결정하는 단계; 및
상기 식별된 엔티티 주석들에 의해 가중된 상기 후보 콘텐츠의 모든 콘텐츠 아이템들로부터의 상기 평균 등급 및 상기 뷰 카운트를 집계하여, 상기 후보 콘텐츠에 대한 집계 스코어(aggregate score)를 생성하는 단계;
상기 후보 콘텐츠 전부로부터의 상기 집계된 스코어들을 정규화하는 단계; 및
상기 정규화된 집계된 스코어들에 기초하여 상기 후보 콘텐츠를 랭킹화하는 단계
를 추가로 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 선택된 콘텐츠는 콘텐츠 공유 플랫폼의 채널들을 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 선택된 콘텐츠는 상기 콘텐츠 공유 플랫폼의 재생목록들을 포함하는 방법.
기본 콘텐츠에 추가하도록 빠른 속도로 들어오는 새로운 콘텐츠를 갖는 콘텐츠 공유 플랫폼의 대량의 기본 콘텐츠로부터 어린이들에게 적절한 콘텐츠를 자동으로 식별하는 시스템으로서,
메모리; 및
상기 메모리에 결합된 처리 디바이스
를 포함하고,
상기 처리 디바이스는,
엔티티들의 코퍼스에 대한 구조화된 정보를 갖는 지식 베이스를 포함하는 지식 그래프에 액세스하고;
상기 지식 그래프 내의 엔티티들의 상기 코퍼스로부터 엔티티들을 식별하고 - 상기 엔티티들은 어린이들에 관련된 토픽들에 대응하고, 상기 토픽들은 어린이들에게 관련있는 것으로 식별된 큐레이션된(curated) 목록의 토픽들 및 상기 지식 그래프 엔티티들의 쿼리들에 기초하여 식별된 추론된 토픽들을 포함함 -;
상기 식별된 엔티티들 각각에 대한 어린이들의 친화도 스코어를 생성하고;
선택되는 콘텐츠에 대응하는 상기 식별된 엔티티들의 상기 어린이들의 친화도 스코어에 기초하여 상기 콘텐츠 공유 플랫폼으로부터 상기 기본 콘텐츠의 상기 콘텐츠를 선택하고,
상기 콘텐츠 공유 플랫폼의 어린이들의 콘텐츠 시스템에 상기 선택된 콘텐츠를 추가하는 시스템.
제11항에 있어서,
상기 엔티티들은 사람, 장소 또는 사물 중 적어도 하나를 포함하는 시스템.
제11항에 있어서,
상기 지식 베이스는, 엔티티들의 코퍼스 간의 관계 연결들을 추가로 포함하는, 시스템.
제13항에 있어서,
상기 처리 디바이스가 상기 엔티티들을 식별하는 것은,
상기 처리 디바이스가,
어린이들을 위한 콘텐츠에 관련된 외부 데이터 소스에 액세스하는 것;
상기 외부 데이터 소스로부터 어린이들에 대한 토픽들을 추출하는 것;
상기 지식 그래프로부터 결정된 상기 엔티티들의 코퍼스와 상기 추출된 토픽들을 조화시키는 것; 및
상기 추출된 토픽들로부터의 조화된 엔티티들로 상기 지식 그래프로부터의 상기 엔티티들을 확장하는 것
을 추가로 포함하는 시스템.
제11항에 있어서,
상기 처리 디바이스가 상기 어린이들의 친화도 스코어를 생성하는 것은,
상기 처리 디바이스가,
상기 엔티티들로 주석된 콘텐츠 아이템들을 식별하는 것;
공동-시청 신호들 및 공동-발생 신호들에 기초하여 상기 식별된 콘텐츠 아이템들에 관련된 다른 콘텐츠 아이템들을 식별하는 것;
상기 식별된 콘텐츠 아이템들과 상기 식별된 다른 콘텐츠 아이템들을 병합하여, 콘텐츠 아이템들의 단일 세트를 생성하는 것;
상기 콘텐츠 아이템들의 단일 세트에서 주석된 상기 엔티티들에 의해 상기 콘텐츠 아이템들의 단일 세트를 그룹화하여, 각각의 엔티티에 대한 엔티티 그룹을 형성하는 것;
엔티티 그룹을 갖는 각각의 엔티티에 대해, 상기 엔티티 그룹에서의 콘텐츠 아이템들의 주석 중심성, 주석 관련성, 평균 품질, 인기도 또는 평균 관련성 가중치 중 적어도 하나에 기초하여 상기 엔티티에 대한 상기 어린이들의 친화도 스코어를 계산하는 것
을 추가로 포함하는 시스템.
제15항에 있어서,
상기 처리는, 언어, 품질, 인기도 또는 콘텐츠 등급 중 적어도 하나에 대해 상기 식별된 콘텐츠 아이템들을 추가로 필터링하는 시스템.
제11항에 있어서,
상기 처리 디바이스가 상기 콘텐츠를 선택하는 것은,
상기 처리 디바이스가,
콘텐츠의 카테고리, 업로드 상태, 또는 콘텐츠와 연관된 콘텐츠 아이템들의 수 중 적어도 하나에 기초하여 후보 콘텐츠 세트를 식별하는 것;
각각의 후보 콘텐츠에 대해:
상기 후보 콘텐츠에서의 각각의 콘텐츠 아이템에 대한 엔티티 주석들을 식별하는 것;
상기 후보 콘텐츠에서의 각각의 콘텐츠 아이템에 대한 평균 등급 및 뷰 카운트를 결정하는 것; 및
상기 식별된 엔티티 주석들에 의해 가중된 상기 후보 콘텐츠의 모든 콘텐츠 아이템들로부터의 상기 평균 등급 및 상기 뷰 카운트를 집계하여, 상기 후보 콘텐츠에 대한 집계 스코어를 생성하는 것;
상기 후보 콘텐츠 전부로부터의 상기 집계된 스코어들을 정규화하는 것; 및
상기 정규화된 집계된 스코어들에 기초하여 상기 후보 콘텐츠를 랭킹화하는 것
을 추가로 포함하는 시스템.
기본 콘텐츠에 추가하도록 빠른 속도로 들어오는 새로운 콘텐츠를 갖는 콘텐츠 공유 플랫폼의 대량의 기본 콘텐츠로부터 어린이들에게 적절한 콘텐츠를 자동으로 식별하는 비일시적인 머신 판독가능 저장 매체로서, 상기 비일시적인 머신 판독가능 저장 매체는 실행될 때 처리 디바이스로 하여금 동작들을 수행하게 하는 명령어들을 저장하고,
상기 동작들은,
상기 처리 디바이스에 의해, 엔티티들의 코퍼스에 대한 구조화된 정보를 갖는 지식 베이스를 포함하는 지식 그래프에 액세스하는 것;
상기 처리 디바이스에 의해, 상기 지식 그래프 내의 엔티티들의 상기 코퍼스로부터 엔티티들을 식별하는 것 - 상기 엔티티들은 어린이들에 관련된 토픽들에 대응하고, 상기 토픽들은 어린이들에게 관련있는 것으로 식별된 큐레이션된(curated) 목록의 토픽들 및 상기 지식 그래프 엔티티들의 쿼리들에 기초하여 식별된 추론된 토픽들을 포함함 -;
상기 처리 디바이스에 의해, 상기 식별된 엔티티들 각각에 대한 어린이들의 친화도 스코어를 생성하는 것;
상기 처리 디바이스에 의해, 선택되는 콘텐츠에 대응하는 상기 식별된 엔티티들의 상기 어린이들의 친화도 스코어에 기초하여, 상기 콘텐츠 공유 플랫폼으로부터 상기 기본 콘텐츠의 상기 콘텐츠를 선택하는 것; 및
상기 콘텐츠 공유 플랫폼의 어린이들의 콘텐츠 시스템에 상기 선택된 콘텐츠를 추가하는 것
을 포함하는 비일시적인 머신 판독가능 저장 매체.
제18항에 있어서,
상기 지식 베이스는, 엔티티들의 코퍼스 간의 관계 연결들을 추가로 포함하는, 비일시적인 머신 판독가능 저장 매체.
제19항에 있어서,
상기 엔티티들을 식별하는 것은,
어린이들을 위한 콘텐츠에 관련된 외부 데이터 소스에 액세스하는 것;
상기 외부 데이터 소스로부터 어린이들에 대한 토픽들을 추출하는 것;
상기 지식 그래프로부터 결정된 상기 엔티티들의 코퍼스와 상기 추출된 토픽들을 조화시키는 것; 및
상기 추출된 토픽들로부터의 조화된 엔티티들로 상기 지식 그래프로부터의 상기 엔티티들을 확장하는 것
을 추가로 포함하는 비일시적인 머신 판독가능 저장 매체.
제18항에 있어서,
상기 어린이들의 친화도 스코어를 생성하는 것은,
상기 엔티티들로 주석된 콘텐츠 아이템들을 식별하는 것;
공동-시청 신호들 및 공동-발생 신호들에 기초하여 상기 식별된 콘텐츠 아이템들에 관련된 다른 콘텐츠 아이템들을 식별하는 것;
상기 식별된 콘텐츠 아이템들과 상기 식별된 다른 콘텐츠 아이템들을 병합하여, 콘텐츠 아이템들의 단일 세트를 생성하는 것;
상기 콘텐츠 아이템들의 단일 세트에서 주석된 상기 엔티티들에 의해 상기 콘텐츠 아이템들의 단일 세트를 그룹화하여, 각각의 엔티티에 대한 엔티티 그룹을 형성하는 것; 및
엔티티 그룹을 갖는 각각의 엔티티에 대해, 상기 엔티티 그룹에서의 콘텐츠 아이템들의 주석 중심성, 주석 관련성, 평균 품질, 인기도 또는 평균 관련성 가중치 중 적어도 하나에 기초하여 상기 엔티티에 대한 상기 어린이들의 친화도 스코어를 계산하는 것
을 추가로 포함하는 비일시적인 머신 판독가능 저장 매체.
제21항에 있어서,
상기 동작들은, 언어, 품질, 인기도 또는 콘텐츠 등급 중 적어도 하나에 대해 상기 식별된 콘텐츠 아이템들을 필터링하는 것을 추가로 포함하는 비일시적인 머신 판독가능 저장 매체.
제18항에 있어서,
상기 콘텐츠를 선택하는 것은,
콘텐츠의 카테고리, 업로드 상태, 또는 콘텐츠와 연관된 콘텐츠 아이템들의 수 중 적어도 하나에 기초하여 후보 콘텐츠 세트를 식별하는 것;
각각의 후보 콘텐츠에 대해:
상기 후보 콘텐츠에서의 각각의 콘텐츠 아이템에 대한 엔티티 주석들을 식별하는 것;
상기 후보 콘텐츠에서의 각각의 콘텐츠 아이템에 대한 평균 등급 및 뷰 카운트를 결정하는 것; 및
상기 식별된 엔티티 주석들에 의해 가중된 상기 후보 콘텐츠의 모든 콘텐츠 아이템들로부터의 상기 평균 등급 및 상기 뷰 카운트를 집계하여, 상기 후보 콘텐츠에 대한 집계 스코어를 생성하는 것;
상기 후보 콘텐츠 전부로부터의 상기 집계된 스코어들을 정규화하는 것; 및
상기 정규화된 집계된 스코어들에 기초하여 상기 후보 콘텐츠를 랭킹화하는 것
을 추가로 포함하는 비일시적인 머신 판독가능 저장 매체.
제18항에 있어서,
상기 선택된 콘텐츠는, 콘텐츠 공유 플랫폼의 채널들 또는 상기 콘텐츠 공유 플랫폼의 재생목록들 중 적어도 하나를 포함하는 비일시적인 머신 판독가능 저장 매체.