KR20030020984A - 다중 이용자 프로파일 생성 - Google Patents

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KR20030020984A
KR20030020984A KR10-2003-7002143A KR20037002143A KR20030020984A KR 20030020984 A KR20030020984 A KR 20030020984A KR 20037002143 A KR20037002143 A KR 20037002143A KR 20030020984 A KR20030020984 A KR 20030020984A
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카우샬 쿠라파티
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

그들 옵션들에 대한 이용자 선호들에 기초하여 엔터테인먼트 옵션들의 보다 큰 세트로부터 엔터테인먼트 옵션들의 세트의 추천들을 자동적으로 생성하는데 적당한 시스템, 방법, 및 제조 물품(article of manufacture)을 포함한다. 특히, 본 발명은 그들 모두는 텔레비전 앞에 물리적으로 존재할 필요가 없는 복수의 텔레비전 시청자들의 과거 시청 패턴들 및 선호들에 기초하여 시청 텔레비전 프로그램들에 대한 추천들을 자동적으로 생성하는 분야에 관한 것이다. 본 발명은 그들 중 일부가 텔레비전 앞에 존재할 필요가 없는 합성 이용자 프로파일에 이용될 검출된 각 이용자에 대한 개개의 프로파일들에 기초하여 합성 이용자 프로파일을 생성한다. 각 이용자의 선호들은 각 다른 이용자들의 것과 동일하게 가중될 수 있거나 이용자들은 그들 선호들에 할당된 서로 다른 가중치들을 가질 수 있다.

Description

다중 이용자 프로파일 생성{Multi-user profile generation}
텔레비전 프로그램 시청자는 흔히, 시청할 프로그램을 선택하기 위해 수 번 이상 선택하며, 때때로 그러한 선택들을 수백 번하기도 한다. 게다가, 시청자들은 흔히, 일반적으로 뿐만 아니라 특별히 그들이 좋아하는 프로그램들에 대한 선호들을 가진다.
프로그램의 선택들이 증가함에 따라, 프로그램의 컨텐트에 관한 정보를 제공하기 위한 수많은 방법들이 제안되었다. 예를 들면, 코흐(Kwoh) 등에 의한 미국 특허 제 6,115,057호는 프로그램 비디오 세그먼트로부터 레이팅 데이터(rating data)를 추출하는 것을 가르치며, 상기 레이팅 데이터는 프로그램 비디오 세그먼트의 레이팅 레벨을 나타낸다.
헤르츠(Herz) 등에 의한 미국 특허 제 6,020,883호는 각 고객에게 방송 프로그램의 어떤 특성들이 얼마나 중요한지를 기술하는 수신자들(recipients)에 대한 고객 프로파일들을 발전시키는 것을 가르친다. 이들 프로파일들로부터 일치 매트릭스(agreement matrix)가 계산되어 그들 프로파일에 기초하여 각 수신자에게 각 그러한 프로그램의 매력을 삽입한다.
아마노(Amano) 등에 의한 미국 특허 제 5,585,865호는 장르 코드들이 포함된 텔레비전 신호를 수신하는 것을 가르친다. 상기 특허 제 5,585,865호는 그 채널에 동조하여 장르 코드들이 매칭되는 어떤 프로그램이 존재한다면, 모든 수신 가능한 채널들에 대한 입력된 장르 코드와 방송 장르 코드를 비교하는 것을 가르친다. 또한, 상기 특허 제 5,585,865호는 수신의 가장 높은 주파수의 과거 기록을 가진 채널들에 동조하는 것을 가르친다.
윌리암즈(Williams) 등에 의한 미국 특허 제 5,945,988호는 엔터테인먼트 시스템에서 이용자 선호들을 자동적으로 결정하고 동적으로 갱신하는 방법 및 장치를 가르친다. 상기 특허 제 5,945,988호는 복수의 시스템 이용자들에 대해 허용하고, 시스템 이용자들 중 어느 이용자들이 현재 엔터테인먼트 시스템을 이용하고 있는지의 자동 검출을 제공한다.
그러나, 종래의 기술 분야에서는 텔레비전 또는 다른 엔터테인먼트 시스템의앞에서나 어떤 거리내에서의 시청 영역에서 한 사람보다 많은 식별을 확립하고 그들 이용자들 선호들을 이용하여 합성 이용자 프로파일(composite user profile)을 생성하기 위한 가르침이나 제안이 없다. 종래의 기술 분야는 복수의 이용자들을 자동적으로 검출하고, 또한, 합성 이용자 프로파일을 이용하여 레이팅을 충족시키거나 초과하는 시간 프레임 동안 전송되는 쇼들에 의존하여 쇼들이 추천되거나 상영되도록 결정하는 시스템을 가르치거나 제안하지 않는다. 종래의 기술 분야는 또한 모든 개개의 프로파일들로부터 높은 레이팅들을 수신하는 그들 선택들만을 추천하도록 가르치거나 제안하지 않는다.
더욱이, 종래의 기술 분야는 이용자들에 의해 설정된 예정된 가중치 인자들에 적어도 부분적으로 의존하는 변화 가능한 이용자 선호들에 기초하여 시청 추천들을 자동적으로 생성하도록 가르치거나 제안하지 않는다.
본 발명은 그들 옵션들에 대한 이용자 선호들에 기초하여 옵션들의 세트에 대한 추천들을 생성하는 분야에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 그들 옵션들의 이용자들에 의한 옵션 선택의 과거 패턴들에 기초하여 옵션들의 세트에 대한 추천들을 생성하는 분야에 관한 것이다. 보다 특히, 본 발명은 그들 모두가 텔레비전 앞에 물리적으로 존재할 필요가 없는 복수의 텔레비전 시청자들의 과거 시청 패턴들 및 선호들에 기초하여 텔레비전 프로그램들을 시청하기 위한 추천들을 자동적으로 생성하는 분야에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 예시적 실시예의 일반적으로 투시적인 개략도.
도 2는 본 발명의 예시적 방법의 흐름도.
본 발명은 미리 규정된 시청 영역에 존재하는 하나 또는 그 이상의 이용자들의 이용자 선호들에 기초하여 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들의 보다 큰 세트로부터 선호하는 엔터테인먼트 옵션들(preferred entertainment options)의 세트의 추천들을 자동적으로 생성하는데 적당한 시스템, 방법, 및 제조 물품(article of manufacture)을 포함한다. 예시적 실시예에 있어서, 본 발명은 그들 모두가 텔레비전 앞에 물리적으로 존재할 필요가 없는 복수의 텔레비전 시청자들의 과거 시청 패턴들 및 선호들에 기초하여 시청 텔레비전 프로그램들에 대한 추천들을 자동적으로생성하는데 관련한다. 본 발명은 합성에 이용될 검출된 각 이용자에 대한 개개의 프로파일들에 기초하여 합성 이용자 프로파일을 생성한다. 합성 이용자 프로파일을 생성하는 서로 다른 방법들이 이용될 수 있다. 예의 방식으로 제한하지 않고, 각 이용자의 선호들은 각 다른 이용자들의 것과 동일하게 가중될 수 있거나 이용자들은 그들의 선호들에 할당된 서로 다른 가중치들을 가질 수 있다.
본 발명의 이들 및 다른 특징들, 양상들 및 장점들은 다음의 설명, 첨부된 청구항들 및 첨부 도면들로부터 더욱 완전히 명백해질 것이다.
일반적으로, 이러한 설명의 도처에서, 어떤 항목이 소프트웨어로 구현된 것으로서 기술된다면, 그것은 동일하게 하드웨어로서 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명은 텔레비전(20a)과 같은 엔터테인먼트 시스템(20)을 가진 이용자에게 적당하다. 그러나, 엔터테인먼트 시스템(20)은 라디오, 다른 오디오 엔터테인먼트, 케이블 또는 위성 또는 DVD 시스템들과 같은 방송 및 비-방송 오디오-비주얼 엔터테인먼트, 등을 포함할 수 있다. 엔터테인먼트 시스템(20)은 일반적으로 본 명세서에서 번호 "40"에 의해 참조되는, 대응하는 복수의 엔터테인먼트 시스템 이용자들까지에 대한 개개의 이용자 선호 데이터를 저장할 수 있는 하드 드라이브 또는 비-휘발성 RAM(NVRAM)과 같은 영속 데이터 저장(30)을 포함한다. 이용자 선호들은 각 이용자(40)에 대한 시청 이력들을 더 포함한다. 본 명세서에서 이용된 "시청 이력(view history)"는 다소의 예정된 시간 프레임에 걸쳐 이전에 선택된 이용자(40)의 엔터테인먼트 옵션들의 축적을 의미한다. 양호한 실시예에 있어서, 본 발명의 시스템은 이용자(40)가 특정한 엔터테인먼트 옵션을 선택하고 이용자(40)가 그것을 좋아하며, 시스템이 미래에 유사한 엔터테인먼트 옵션들을 추천하기를 원하는 할 때의 가정을 할 수 있다.
검출 시스템(22)은 텔레비전(20a)에 가장 가까운 예정된 시청 영역(11)에 이용자(40a 또는 40b)와 같은 이용자(40)가 존재할 때를 감지한다. 본 명세서에서 이용된 "시청 영역(viewing area)"은 시청 영역(11)과 같은 텔레비전(20a)에 가장 가까운 물리적 공간뿐만 아니라 시청 영역(11) 경계들을 설정하게 할 권한을 가진 이용자(40)에 의해 원하는 시청 영역들(12 및 13)과 같은 하나 또는 그 이상의 근접한 시청 영역들도 또한 포함할 수 있다.
검출 시스템(22)은 검출 기술 분야에서 보통의 숙련자들에게는 친근할 임의의 그러한 시스템들에 대한 것이며, 예의 방식으로 제한하지 않고, 텔레비전 원격, 바이오메트릭 디바이스들, 인식 시스템들을 구비한 셋 톱 박스들, 음성 인식 시스템들, 등 또는 그 조합과 같은 입력 디바이스들을 포함한다. 본 명세서에서 이용된 "바이오메트릭 디바이스들(biometric devices)"은 음성 인식 시스템, 지문 인식 시스템, 장문 인식 시스템, 등 또는 그 조합들을 포함할 수 있다. Computer Societyof the Institute of Electrical and Electronic Engineers, Inc.에 의한 Automatic Face and Gesture Recognition에 대한 제 2차 국제 회의의 의사록(Proceedings)에 공표되어 있는 구타(Gutta) 등에 의한 Face and Hand Gesture Recognition Using Hybrid Classifiers와 Computer Society of the Institute of Electrical and Electronic Engineers, Inc.에 의한 Automatic Face and Gesture Recognition에 대한 제 2차 국제 회의의 의사록에 공표되어 있는 콜메나레즈(Colmenarez) 등에 의한 Maximum Likelihood Face Detection은 종래의 기술 분야의 바이오메트릭 인식의 두 예들이다.
프로파일 처리기(34)는 영속 데이터 저장(30) 및 검출 시스템(22)에 통신할 수 있게 연결되어 있다. 본 명세서에서 이용된 "프로파일 처리기(profile processor)"는 개인용 컴퓨터(34a)와 같은 컴퓨터, 프로파일 처리기(34)와 같은 엔터테인먼트 시스템(20)내에 삽입된 또는 직접 붙박인 마이크로프로세서 시스템과 같은 마이크로프로세서 기반 시스템, 마이크로프로세서 기반 시스템을 포함하는 셋 톱 박스(26)와 같은 외부 디바이스, 등 또는 그의 임의의 조합을 포함한다. 프로파일 처리기(34)는 엔터테인먼트 시스템(20)과 이용자(40)의 상호 작용을 모니터링할 수 있고, 엔터테인먼트 시스템(20)과의 상호 작용뿐만 아니라 각 이용자(40)에 대한 시청 이력을 기록할 수 있으며, 영속 데이터 저장(30)에서 이용자 프로파일들을 생성, 조작, 저장, 및 유지할 수 있다.
검출 시스템(22)을 이용하여, 프로파일 처리기(34)는 복수의 엔터테인먼트 시스템 이용자들(40) 중 어느 이용자들(40)이 엔터테인먼트 시스템(20)을 현재 이용하고 있거나 엔터테인먼트 시스템(20)의 시청 영역(11)내에 있는지를 자동적으로 검출한다. 이들 검출된 이용자들(40)을 이용하여, 프로파일 처리기(34)는 시청 영역(11)에서 현재 복수의 이용자들(40)의 각각의 프로파일들에 기초하여 합성 이용자 프로파일을 자동적으로 생성한다.
각 이용자 프로파일은 이용자(40)에 대한 시청 이력뿐만 아니라 선호들을 포함한다. 게다가, 이용자들(40)은 그들 프로파일을 변경하도록 허용되어 예의 방식으로 제한하지 않고 미리 규정된 선호 카테고리들의 세트로부터 선택할 수 있다. 이들 카테고리들은 음악의 유형 또는 텔레비전 프로그램 유형과 같은 선호하는 엔터테인먼트 옵션들의 장르를 포함할 수 있다. 게다가, 이용자(40)는 이용자 선호, 하루 시청 선호들의 시간, 조합 선호들, 등 또는 임의의 그 조합에 의해 엔터테인먼트 옵션들을 순위로 배열(rank order)할 수 있다. 본 명세서에서 이용된 "조합 선호(combinatorial preference)"는 시청 영역(11)에 존재할 수 있는 다른 이용자들(40)의 견지에서 이용자(40)의 선호들을 취급하는 방법에 대한 선호들의 세트를 의미한다. 예를 들면, 주어진 작은 어린이들(40c)이 있는 젊은 성인(40a)은 어린이들의 만화 영화 프로그램에 대한 강한 선호를 가지는 것이 아니라 세 살 어린이(40c)가 시청 영역(11)에 존재한다면 어린이들의 만화 영화는 매우 높게 레이팅되는 프로파일 선호를 가질 수 있다.
문턱값에 또는 그보다 높게 레이팅되는 엔터테인먼트 옵션들은 이용자(40)에 대해 "긍정적(positive)" 프로그램으로 간주될 수 있다. 게다가, 문턱값에 또는 그보다 높게 레이팅되지 않는 엔터테인먼트 옵션들은 이용자(40)에 대해"부정적(negative)" 프로그램으로 간주될 수 있다. 주어진 이용자(40)의 시청 이력에 대해, 본 발명의 시스템은 모든 엔터테인먼트 옵션들의 이용 가능한 데이터베이스를 샘플링함으로써 부정적 엔터테인먼트 옵션들의 세트를 생성하며, 상기 데이터베이스는 소프트웨어 프로그램 기술에서 보통의 기술자들에게 친숙한 것이다.
예시적 실시예에 있어서, 본 발명은 부정적 엔터테인먼트 옵션들을 생성하기 위해 균일한 랜덤 분포(uniform random distribution)를 이용한다. 예의 방식으로 제한하지 않고, 예시적 방법은 이용자(40)에 대해 긍정적 엔터테인먼트 옵션들의 세트에 존재하지 않은 데이터베이스에서의 엔터테인먼트 옵션들에 대한 모든 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들의 데이터베이스로부터 각 엔터테인먼트 옵션을 선택한다. 게다가, 엔터테인먼트 옵션들의 부정적 세트의 이러한 생성은 예를 들면, 그 날로부터 일주일 내와 같은 예정된 시간 프레임에 의해 제한될 수 있다.
게다가, 적응적 기술들은 2001년 3월 28일에 출원된 구타(Gutta) 등에 의한 An Adaptive Sampling Technique for Selecting Negative Examples for Artificial Intelligence Applications에 대한 미국 특허 출원 제 09/819286에 개시된 바와 같이 이용될 수 있다. 적응적 샘플링 기술들(adaptive sampling techniques)은 긍정적 엔터테인먼트 옵션들에 보다 더 가까운 엔터테인먼트 옵션들을 골라내고, 암시적, 명시적, 및 개개의 이용자들(40)에 대한 추천들을 생성하기 위한 피드백 기술들을 이용한다. 암시적 기술들은 어떤 엔터테인먼트 옵션들이 각 이용자(40)에게 어필하는지 예컨대, 각 이용자가 어떤 것을 보거나 듣는지를 알아차리는 시스템을 가지며; 이용자들(40)의 엔터테인먼트 옵션 선호 패턴들을 캡처링하고; 그들 캡처링된 패턴 옵션들에 기초하여 엔터테인먼트 옵션들을 추천하는 것을 관련시킨다. 본 명세서에서 이용된 "캡처링(capture)"은 예의 방식으로 제한하지 않고, 이용자(40)의 시청 이력에서와 같이 이용자(40)에 대한 이용자 선호에서 예정된 데이터를 저장하는 것을 포함한다. 명시적 기술들은 이용자(40)가 시청 선호들을 지정하게 한 다음, 이용자(40)에게 엔터테인먼트 옵션들을 추천하는데 이들 지정된 선호들을 이용하게 한다. 제 3 기술은 시스템이 이용자(40)로부터 특정한 피드백을 도출하게 한 다음, 이용자(40)로부터 피드백에 기초하여 추천들의 세트를 생성하게 한다. 게다가, 어떤 기술은 상기 모든 것을 조합한 것에 이용될 수 있다.
예시적 실시예의 동작에 있어서, 종래의 기술 분야에 반대로, 본 발명은 단지 단일 이용자(40)가 아니라 복수의 이용자들(40)에 기초하여 엔터테인먼트 옵션 추천들의 세트를 만드는 것을 다룬다. 따라서, 한 예시적 실시예에 있어서, 시스템은 먼저, 시청 영역(11)에서 이용자들(40)의 각각을 식별한 다음, 가족의 멤버들과 같은 시청 영역(11)에서의 이용자들(40)에 의해 공통된 레이팅을 갖는 그들 엔터테인먼트 옵션들에 제한된 엔터테인먼트 옵션 추천들을 그들이 동일한 방에 물리적으로 존재하지 않는 경우에도 제공한다. 예의 방식으로 제한하지 않고, 상기 언급된 세 살 이용자(40c)가 텔레비전(20a)과 동일한 방(11)에 있지 않고, 방(13)과 같이 텔레비전(20a)의 시계 라인(line of sight)내에 또는 들리는 범위내에 있다면, 세 살 이용자(40c)의 부모(40a)는 추천들이 제공될 때 세 살 이용자(40c)의 존재를 고려하기 원할 수 있다. 예를 들면, 세 살 이용자(40c)가 부엌에 있고 텔레비젼(20a)이 부엌에 인접한 밀실(den)에 있다면, 부모(40a)는 여전히 영화 스테이션보다 어린이들의 만화 영화 프로그램을 더욱 높게 추천할 수 있다.
시청 영역(11)에서 모든 이용자들(40)이 검출되고 식별될 때, 식별된 각 이용자(40)에 대한 프로파일은 또 다른 처리를 위해 검색된다. 검출되었지만 식별되지 않은 이용자들(40) 또는 확립된 프로파일을 가지지 않은 이용자들(40)이 디폴트 프로파일에 의해 표현될 수 있다. 검출된 이용자들(40)의 프로파일들은 그 후, 합성 이용자 프로파일에 예정된 방식으로 조합되고, 엔터테인먼트 옵션 추천들의 리스트가 생성되어 합성 이용자 프로파일을 반영하는 시청 영역(11)에서 이용자들(40)에게 이용 가능하게 한다.
먼저 현재 계획된 실시예에 있어서, 긍정적 엔터테인먼트 옵션들을 먼저 축적하고, 검출된 이용자들(40)에 대해 검색된 각 프로파일에 대한 각 긍정적 엔터테인먼트 옵션들에 대한 부정적 엔터테인먼트 옵션들을 생성함으로써, 프로파일들을 조합하는 것이 성취될 수 있다. 그 후, 합성 이용자 프로파일이 생성되며, 검출된 이용자들(40)의 프로파일들의 각각은 합성 이용자 프로파일을 생성하는데 동일하게 가중된다. 합성 이용자 프로파일의 생성은 암시적, 명시적, 또는 피드백 기술들 또는 임의의 그 조합일 수 있다. 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들은 데이터베이스, 또는 현재 또는 현재부터 다음 두 시간(currently or currently through the next two hours)과 같은 주어진 시간 프레임 동안 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들의 다른 소스로부터 검색되고, 엔터테인먼트 옵션 추천에 대한 값들의 세트를 생성하기 위해 합성 이용자 프로파일에 대해 분석된다. 엔터테인먼트 옵션들은 모든 세트들, 또는 선택된 시간 프레임 동안 전송되고 예정된 문턱값에 또는 그 보다 높게있는 그들 엔터테인먼트 옵션들만을 추천함으로써 모든 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들의 예정된 하위 세트로부터 선택된다. 현재 계획된 대안적 실시예들에 있어서, 이용자는 단지 추천된 옵션들, 추천된 옵션들이 눈에 보이게 구별 가능한 모든 옵션들, 또는 추천된 긍정적 옵션들뿐만 아니라 추천되지 않은 부정적 옵션들의 구성 가능한 세트를 나타내는 디스플레이가 제공될 수 있다.
합성 이용자 프로파일을 생성하는 대신에 현재 숙고된 대안책에 있어서, 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들은 시청 영역(11)에 존재하는 각 이용자(40)의 이전에 생성된(또는 디폴트) 프로파일에 대해 분석되고 레이팅된다. 엔터테인먼트 옵션이 이들 모두에 의해 예정된 문턱값에서 또는 그 보다 높게 레이팅될 때만 이용자들(40)은 그 엔터테인먼트 옵션을 추천할 것이다.
이러한 다양한 대안책이 또한 개시되어 있다. 예를 들면, 각 이용자(40)는 어떤 이용자들(40)의 선호들이 다른 이용자들(40)의 선호들보다 더 고려되도록 서로 다르게 가중될 수 있다. 게다가, 모든 이용자들(40)이 문턱값에서 또는 그 보다 높게 레이팅되는 것을 요구하는 대신에, 단순 또는 가중된 "대다수 규칙들(majority rules)" 결정, 또는 다른 규칙들 기초된 결정이 발생할 수 있다. 더욱이, 가중 인자들이 이용된다면, 하루의 시간의 함수로서 변화될 수 있는데, 예를 들면, 이용자(40)에 대한 프로파일이 이용자(40c)에 대한 프로파일과 비교될 때 낮 동안보다 밤에 더욱 많이 가중될 수 있다.
다른 기술들이 또한 현재 계획되어 있다. 예의 방식으로 제한하지 않고, 아버지와 딸이 일반적으로 둘 다 스포츠를 즐길 수 있다. 아버지는 또한 딸이 싫어하는 요리를 관련시키는 엔터테인먼트 옵션들을 즐길 수 있고 딸은 아버지가 좋아하지 않는 음악을 관련시키는 엔터테인먼트 옵션들을 즐길 수 있다. 아버지와 딸 둘 다 텔레비전(20a)을 시청하고 있다면, 시스템은 합성 이용자 프로파일을 생성하고, 이용 가능한 텔레비전 프로그램을 분석한 후, 테니스 경기 및 스포츠 뉴스 프로그램을 추천한다. 딸이 혼자 시청하고 있었다면 딸을 위해 추천되지 않았더라도 아버지의 선호들이 시스템에 의해 딸보다 더 많이 가중된다면, 요리 경연 대회 방송이 또한 추천될 수 있다.
또 다른 예에서와 같이, 어머니와 세 살된 아이가 함께 시청하고 있다면, 한 실시예에서, 그들 엔터테인먼트 옵션들이 어머니에 대해 높게 레이팅되지 않았을지라도 세 살된 아이의 프로파일에 의해 더 높게 추천되는 엔터테인먼트 옵션들만이 디스플레이될 수 있다.
시청 이력들 외에도, 시스템은 그 결정 처리들에서 다른 속성들(other attributes)을 이용할 수 있다. 예의 방식으로 제한하지 않고, 주어진 이용자(40)에 대한 가중 인자들이 하루의 시간에 기초하여 변화될 수 있다. 예를 들면, 세 살된 아이가 아침에 가장 큰 우선권을 가질 수 있지만, 어머니는 저녁에 가장 큰 우선권을 가질 수 있다. 또 다른 예의 방식으로, 세 살된 아이의 우선권은 저녁에 0이 될 수 있다.
도 2를 참조하면, 텔레비전(20a)이 켜지거나 그렇지 않으면 타이머에 의해 트리거될 때, 시스템(22)은 예정된 시청 영역(11)내에 존재하는 이용자들(40)을 검출한다(110).
프로파일 처리기(34)는 그 후 검출된 이용자들(40)의 식별을 결정한다. 예시적 실시예에 있어서, 검출된 이용자들(40)의 식별들은 영속 데이터 저장(30)에 저장된 이용자들 식별들의 세트와 비교된다(120). 상기 주지하는 바와 같이, 영속 데이터 저장(30)은 데이터 통신 기술에서 보통의 기술자들에게 친숙한 접속 수단에 의해 텔레비전에 동작적으로 접속된 개인용 컴퓨터(34a)상의 하드 드라이브와 같은 텔레비전(20a)에 액세스 가능한 것 또는 텔레비전(20a)의 한 부분일 수 있다.
검출된 이용자들(40)에 대한 프로파일들이 그 후, 영속 데이터 저장(30)으로부터 검색될 수 있다(130). 식별될 수 없는 이용자들(40) 또는 액세스 가능한 프로파일을 갖지 않은 이용자들(40)이 디폴트 프로파일(135)이 할당될 수 있다.
일단 프로파일들이 얻어지면, 합성 이용자 프로파일은 검색된 프로파일들 모두를 이용하여 생성된다(140). 현재의 양호한 실시예에 있어서, 식별된 각 이용자(40)에 대한 저장된 선호들에 저장된 각 시청 이력으로부터 합성 시청 이력(132)이 먼저 생성됨으로써 합성 이용자 프로파일이 생성된다.
일반적으로, 합성 이용자 프로파일을 생성하는 여러 가지 기술들이 개시되었지만 다른 것들이 컴퓨터 기술에서의 보통의 기술자들에게 친숙할 것이다. 제 1 기술에 있어서, 모아진 모든 프로파일들은 식별된 이용자들(40)의 모든 프로파일들의 가중되지 않은 합을 생성하도록 산술적으로 조합된다. 가장 큰 산술값을 갖는 엔터테인먼트 옵션 선호들을 반영하여 결과로서 생긴 합성 이용자 프로파일의 엔터테인먼트 옵션들이 시청 영역(11)에서 이용자들(40)에게 가장 크게 어필시키는 엔터테인먼트 옵션들인 것으로 추정된다.
제 2 기술에 있어서, 모아진 모든 프로파일들은 검출되고 식별된 이용자들(40)의 모든 프로파일들의 가중된 합을 생성하기 위해, 곱함으로써, 예정된 가중치에 따라 더 조작된다. 제 1 기술로, 가장 크게 결과로서 생긴 산술값을 갖는 결과로서 생긴 합성 이용자 프로파일의 그들 엔터테인먼트 옵션들이 시청 영역(11)에서 이용자들(40)에게 가장 크게 어필시키는 엔터테인먼트 옵션들인 것으로 추정된다.
제 3 기술에 있어서, 모아진 모든 프로파일들은 예정된 문턱값과 같거나 초과하는 각각의 검출되고 식별된 이용자(40)의 각 프로파일의 그들 컴포넌트들만 포함함으로써 조합된다. 상기 이러한 문턱값에서 또는 그 보다 높은 모든 엔터테인먼트 옵션들은 시청 영역(11)에서 이용자들(40)에게 가장 크게 어필시키는 엔터테인먼트 옵션들인 것으로 추정된다.
합성 이용자 프로파일로부터, 시스템은 합성 긍정적 엔터테인먼트 옵션들의 세트를 생성한다(150). 합성 긍정적 엔터테인먼트 옵션 세트의 생성은 균일한 랜덤 분포의 이용을 포함하는 소프트웨어 프로그램 기술 분야에서 보통의 기술자들에게 친숙한 바와 같이 다수의 기술들에 의해 성취될 수 있으며 이용자(40)는 긍정적 세트에서 매 엔터테인먼트 옵션에 대한 모든 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들의 데이터베이스로부터 엔터테인먼트 옵션을 선택하도록 허용될 수 있다. 이것은 골라낸 엔터테인먼트 옵션이 긍정적 세트의 부분이 아니며 일 주일의 기간내에서와 같이, 동일한 시간 프레임으로부터 발생한 것임을 확인하는 것을 포함한다. 대안적으로, 합성된 긍정적 엔터테인먼트 옵션 세트의 생성은 긍정적 엔터테인먼트 옵션들에 더가까운 엔터테인먼트 옵션들을 선택하는 적응적 샘플링 기술에 의해 성취될 수 있다. 이용자 프로파일에 기초한 적응적 텔레비전 프로그램 추천들에 대한 방법들은 본 명세서에 완전히 참조로써 통합된 2000년 4월 2일에 출원된 미국 특허 일련 번호 제 09/498,271의 Adaptive TV Program Recommender에 개시되어 있다.
또 다른 대안책에 있어서, 합성 긍정적 엔터테인먼트 옵션 세트의 생성은 암시적 기술들, 명시적 기술들, 피드백 기술들, 또는 그 조합을 이용할 수 있다.
게다가, 합성 부정적 엔터테인먼트 옵션들의 세트는 모든 엔터테인먼트 옵션들의 데이터베이스를 샘플링함으로써 생성될 수 있다(155). 합성 부정적 엔터테인먼트 옵션들의 세트는 또 다른 이용을 위해 저장될 수 있다.
긍정적 및 부정적 프로그램들의 세트들이 일단 생성되면, 상기 세트들의 각 멤버에 대한 점수들이 합성 이용자 프로파일로부터 생성될 수 있다(160). 본 명세서에서 이용된 "점수들(scores)"은 긍정적 및 부정적 엔터테인먼트 옵션들의 세트들의 각 멤버와 연관된 숫자값들을 포함하며, 긍정적 및 부정적 엔터테인먼트 옵션들의 세트들의 각 멤버는 그 세트의 다른 멤버들에 대해 및/또는 그 세트의 추천된 멤버들을 생성하는데 이용하기 위한 예정된 문턱값에 대해 측정(gauged against)될 수 있다. 점수들은 선호들 또는 합성 선호들을 이용하여 생성될 수 있다. 현재 양호한 실시예에 있어서, 점수들은 긍정적 엔터테인먼트 옵션들에 대해서만 생성된다. 또 다른 예시적 실시예들에 있어서, 예정된 시간 프레임에 제한되지만 점수 문턱값과 매칭하는 엔터테인먼트 옵션들의 세트로부터 생성될 수 있다. 예의 방식으로 제한하지 않고, 점수들은, 시청 영역(11)에 존재하는 각 이용자(40)의 이전에생성된 개개의 프로파일들의 각각에 대한 예정된 시간 프레임의 엔터테인먼트 옵션들을 레이팅하고, 그 후 시청 영역(11)에 존재하는 각 이용자(40)의 이전에 생성된 개개의 프로파일들의 각각의 각 예정된 레이팅 문턱값을 충족시키거나 초과하는 엔터테인먼트 옵션들만을 제공함으로써, 복수의 이용자들(40)에 기초하여 추천될 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들 중에서 결정되도록 생성될 수 있다.
게다가, 하나 또는 그 이상의 이용자들(40)은 다른 이용자들(40)의 권리들과는 다른 액세스권들 또는 관리권들과 같은 권리들을 가지는 것으로 나타날 수 있다. 예의 방식으로 제한하지 않고, 이용자(40b)와 같은 이용자에 대한 프로파일은 이용자(40b)가 규칙들 및 가중 방법들을 변경할 수 있고, 다른 프로파일들을 추가하거나 수정할 수 있는 등을 나타낼 수 있는 반면, 이용자들(40a 및 40c)은 그렇지 않을 수 있다.
세부 사항들, 재료들, 및 본 발명의 성질을 설명하기 위하여 상기 기술되고 설명된 부품들의 배열들의 다양한 변경들이 다음 청구항에서 자세히 기술된 바와 같이 본 발명의 원리 및 범위를 벗어나지 않고 본 기술 분야에서 숙련된 기술자들에 의해 만들어질 수 있음을 이해할 것이다.

Claims (25)

  1. a.적어도 하나의 이용자(40)에게 이용 가능한 프로그램을 제공하는 적어도 하나의 엔터테인먼트 시스템으로서, 상기 프로그램은 상기 엔터테인먼트 시스템 컴포넌트에 대한 적어도 하나의 입력을 통해 수신되는, 상기 적어도 하나의 엔터테인먼트 시스템,
    b.대응하는 복수의 엔터테인먼트 시스템 이용자들(40)에 대한 이용자 선호 데이터를 저장하기 위해 복수의 저장 위치들을 갖는 영속 데이터 저장(30)으로서, 적어도 하나의 독특한 저장 위치는 독특한 대응하는 시스템 이용자(40)에 대한 이용자 선호 데이터를 저장하는데 전용인, 상기 영속 데이터 저장(30), 및
    c.상기 적어도 하나의 엔터테인먼트 시스템 컴포넌트, 상기 영속 데이터 저장(30), 및 이용자 검출 시스템(22)과 동작적으로 통신하는 프로파일 처리기(34)로서,
    ⅰ.상기 복수의 엔터테인먼트 시스템 이용자들(40) 중 어느 이용자들(40)이 현재 미리 규정된 시청 영역(11)내에 존재하는지를 자동적으로 검출하고,
    ⅱ.상기 미리 규정된 시청 영역(11)내에서 현재 검출된 상기 복수의 이용자들(40)의 각각에 대한 프로파일에 기초하여 합성 이용자 프로파일을 자동적으로 생성하며,
    ⅲ.상기 합성 이용자 프로파일에 응답하여 상기 엔터테인먼트 시스템에 대한 동작 파라미터들을 동적으로 조정하도록 프로그래밍되는 상기 프로파일 처리기(34)를 포함하는 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로파일 처리기(34)는 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들의 세트로부터 추천된 엔터테인먼트 옵션들의 세트를 생성하는데 유용한 합성 이용자 프로파일을 자동적으로 생성하도록 프로그래밍되는, 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 이용자 검출 시스템(22)은 컴퓨터 비전 시스템, 음성 인식 시스템, 지문 인식 시스템, 장문 인식 시스템, 및 적어도 하나의 독특한 입력을 전송할 수 있는 입력 디바이스를 포함하는, 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 컴퓨터 비전 시스템은 상기 검출된 이미지에서의 얼굴들을 식별하는, 시스템
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로파일 처리기(34)는 상기 엔터테인먼트 시스템과 이용자들(40)의 상호 작용을 모니터링하고, 시청 이력에 각 상호 작용의 예정된 부분을 선택적으로 저장하며, 상기 시청 이력으로부터 상호 작용들을 선택적으로 검색하도록 더 프로그래밍되는, 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 프로파일 처리기(34)는,
    a.그 이용자의 프로파일 내에서 이용자(40)의 상기 시청 이력에 관한 적어도 하나의 값을 생성하고
    b.그들 이용자의 과거 시청 이력들에서의 시청 선택들과 유사하거나 동일한 상기 시청 선택들에 대한 각 검출된 이용자(40)의 과거 시청 이력에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 합성 이용자 프로파일에 대한 추천 시청 선택들의 세트를 생성하도록 더 프로그래밍되는, 시스템.
  7. 복수의 이용자들(40)에 대한 합성 이용자 프로파일을 생성하는 방법에 있어서,
    a.복수의 이용자들(40) 중 어느 이용자들이 현재 예정된 시청 영역(11)내에 존재하는지를 자동적으로 검출하는 단계,
    b.상기 검출된 복수의 이용자들(40)의 각각에 대한 식별을 결정하는 단계,
    c.각 식별된 이용자에 대해,
    ⅰ.영속 데이터 저장(30)에 저장된 이용자 데이터의 제 1 예정된 부분과 상기 이용자의 식별을 비교하는 단계, 및
    ⅱ.상기 영속 데이터 저장(30)에 저장된 이용자 프로파일을 가진 각 이용자(40)에 대해 상기 영속 데이터 저장(30)으로부터 이용자 데이터의 제 2 예정된 부분을 검색하는 단계, 및
    d.이용자 데이터의 상기 제 2 예정된 부분들의 각각으로부터 합성 이용자 프로파일을 생성하는 단계를 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들의 세트로부터 상기 합성 이용자 프로파일에 기초하여 추천된 엔터테인먼트 옵션들의 세트를 생성하는 단계를 더 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    e.각 검출된 이용자에 대한 시청 이력을 축적하는 단계로서, 상기 시청 이력은 긍정적 엔터테인먼트 옵션들을 포함하는, 상기 축적 단계,
    f.상기 축적된 시청 이력들로부터 합성 시청 이력을 생성하는 단계로서, 상기 합성 시청 이력은 긍정적 엔터테인먼트 옵션들을 포함하는, 상기 생성 단계,
    g.상기 합성 시청 이력에서 상기 긍정적 엔터테인먼트 옵션들을 이용하여 상기 합성 이용자 프로파일을 조정하는 단계로서, 상기 합성 이용자 프로파일에서의 각 긍정적 엔터테인먼트 옵션은 상기 개개의 이용자의 프로파일들의 각각에서 상기 긍정적 엔터테인먼트 옵션의 발생들의 합을 반영하는, 상기 조정 단계,
    h.상기 합성 이용자 프로파일에서 각 긍정적 엔터테인먼트 옵션에 대한 부정적엔터테인먼트 옵션들을 생성하는 단계,
    i.예정된 시간 프레임에서 이용 가능한 어느 엔터테인먼트 옵션들이 상기 합성 이용자 프로파일에 의해 긍정적으로 레이팅되는지를 결정하는 단계, 및
    j.상기 합성 이용자 프로파일에서 각 긍정적 엔터테인먼트 옵션 및 부정적 엔터테인먼트 옵션에 대한 합성 점수를 생성하는 단계를 더 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  10. 제 7 항에 있어서,
    이용자 프로파일은, 존재하지만 프로파일을 갖지 않은 이용자들(40)에 대해 이용자 프로파일을 생성할 권한을 가진 개인에 의해 생성될 수 있는, 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  11. 제 7 항에 있어서,
    e.식별된 각 이용자(40)에 대한 상기 저장된 이용자 데이터에 저장된 각 시청 이력을 반영하는 합성 시청 이력을 생성하는 단계,
    f.상기 합성 시청 이력에서 긍정적 엔터테인먼트 옵션들의 예정된 문턱값을 충족시키거나 초과하는 상기 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들에 대한 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들의 세트로부터 긍정적 엔터테인먼트 옵션들의 세트를 생성하는 단계, 및
    g.상기 합성 시청 이력에서 긍정적 엔터테인먼트 옵션들의 상기 예정된 문턱값을 충족시키지 않는 상기 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들의 세트를 샘플링함으로써 부정적 엔터테인먼트 옵션들의 세트를 생성하는 단계를 더 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    단계(g)는 부정적 옵션들의 세트를 생성하기 위해 균일한 랜덤 분포를 이용하는 단계를 더 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  13. 제 11 항에 있어서,
    h.이용자(40)가 상기 긍정적 엔터테인먼트 옵션들의 세트로부터 엔터테인먼트 옵션을 선택하도록 허용하는 단계, 및
    i.상기 부정적 엔터테인먼트 옵션들의 세트의 멤버들인 엔터테인먼트 옵션들에 대해 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션의 선택을 방지하는 단계를 더 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    단계(i)는 예정된 시간 프레임 내에서 발생하는 것들에 대한 부정적 엔터테인먼트 옵션들을 제한하는 단계를 더 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  15. 제 11 항에 있어서,
    단계(f)는 상기 선택된 엔터테인먼트 옵션들이 예정된 범위내에서 상기 합성 이용자 프로파일에서의 선호들과 매칭하도록 모든 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들로부터 엔터테인먼트 옵션들을 선택하기 위해 적응적 샘플링 기술을 이용하는 단계를 더 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  16. 제 11 항에 있어서,
    h.암시적 선택 기술들, 명시적 선택 기술들, 피드백 선택 기술들, 또는 그 조합을 이용하여 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들 및 상기 긍정적 엔터테인먼트 옵션들의 세트에 기초하여 엔터테인먼트 옵션 추천들을 생성하는 단계를 더 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 암시적 선택 기술들은 이용자들의 엔터테인먼트 옵션 선택 패턴들을 캡처링하는 단계, 및 상기 이용자들의 엔터테인먼트 옵션 선택 패턴들의 합성에 기초하여 엔터테인먼트 옵션 추천들을 생성하는 단계를 포함하는, 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 명시적 선택 기술들은 상기 이용자들(40)이 상기 이용자의 엔터테인먼트 옵션 선호들의 각각을 명시적으로 입력하게 하는 단계, 및 상기 이용자들의 명시적 엔터테인먼트 옵션 선호들의 합성에 기초하여 엔터테인먼트 옵션 추천들을 생성하는 단계를 포함하는, 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  19. 제 11 항에 있어서,
    h.이용자들의 엔터테인먼트 옵션 선택 패턴들을 캡처링하는 단계,
    i.상기 이용자의 엔터테인먼트 옵션 선호들의 상기 이용자들의 명시적 입력의 적어도 하나를 수용하는 단계, 및
    j.상기 이용자들의 엔터테인먼트 옵션 선택 패턴들의 합성 및 상기 이용자들의 명시적 엔터테인먼트 옵션 선호들의 합성에 기초하여 엔터테인먼트 옵션 추천들을 생성하는 단계를 더 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  20. 제 11 항에 있어서,
    단계(e)는
    ⅱ.상기 검출된 이용자들의 프로파일 데이터의 각각으로부터 상기 검출된 이용자들(40)의 각각에 대한 점수들을 생성하는 단계, 및
    ⅲ.상기 생성된 점수들을 이용하여 상기 검출된 이용자들의 프로파일들을 조합하는 단계를 더 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    각 이용자의 개개의 이용자 프로파일은 상기 검출된 이용자들의 프로파일 데이터의 각각으로부터 상기 검출된 이용자들(40)에 대한 점수들을 생성할 때 각 검출된 이용자의 선호들이 상기 시청 영역(11)에서 검출된 다른 이용자들(40)로부터 독립적으로 가중되는 가중 인자를 더 포함할 수 있는, 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 가중 인자는 하루의 시간 또는 달력 시간의 함수로서 변경할 수 있는, 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  23. 제 11 항에 있어서,
    h.상기 시청 영역(11)에서 검출된 각 시청자(40)의 이전에 생성된 개개의 프로파일들의 각각에 대비하여 예정된 시간 프레임에 대한 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들을 레이팅하는 단계, 및
    i.상기 시청 영역(11)에 존재하는 각 이용자(40)의 상기 이전에 생성된 개개의 프로파일들의 각각에서 예정된 레이팅 문턱값을 충족시키거나 초과하는 엔터테인먼트 옵션들만을 제공하는 단계를 더 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  24. 제 7 항에 있어서,
    j.상기 복수의 식별된 시스템 이용자들(40)로부터 어느 이용자들이 현재 예정된 시청 이력(11)내에 존재하는지를 검출하는 단계,
    k.상기 검출된 이용자들(40) 중 어느 이용자들이 상기 영속 데이터 저장(30)에 저장된 이용자 선호 데이터를 갖는지를 결정하는 단계,
    l.상기 영속 데이터 저장(30)에서 프로파일들을 갖는 그들 검출된 이용자들(40)에 대해 상기 영속 데이터 저장(30)으로부터 상기 검출된 이용자들(40)의 각각에 대응하는 상기 이용자 선호 데이터를 검색하는 단계,
    m.상기 검색된 이용자 선호 데이터를 이용하여 합성 이용자 프로파일을 생성하는 단계,
    n.매칭 값들의 예정된 범위내에서 상기 합성 이용자 프로파일과 매칭하는 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들에 대한 프로그램 정보를 스캐닝하는 단계, 및
    o.상기 합성 이용자 프로파일 및 이용 가능한 엔터테인먼트 옵션들에 따라 상기 엔터테인먼트 시스템을 조정하는 단계를 포함하는 합성 이용자 프로파일 생성 방법.
  25. 컴퓨터 프로그램 제품을 실행할 때 프로그래밍 가능한 디바이스가 청구항 1에 규정된 바와 같은 시스템으로서 기능하도록 할 수 있는 상기 컴퓨터 프로그램 제품.
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