KR20040065260A - 매체 시스템상의 매체 콘텐츠 추천 - Google Patents

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KR20040065260A
KR20040065260A KR10-2004-7009088A KR20047009088A KR20040065260A KR 20040065260 A KR20040065260 A KR 20040065260A KR 20047009088 A KR20047009088 A KR 20047009088A KR 20040065260 A KR20040065260 A KR 20040065260A
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메울레만페트루스지.
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

본 발명은 사용자의 관심 프로필, 사용자로부터 암시적 피드백 및 상기 피드백의 신뢰도의 사용에 의해 매체 시스템(109)상에서 매체 콘텐츠를 추천하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 이 매체 시스템은 키보드, 마우스, 원격 제어, 대화식 메뉴, 마이크로폰, 제스쳐 인식 또는 조이스틱을 사용함으로써 상기 매체 시스템(109)으로의 입력들을 수신한다. 이 방법은 매체 콘텐츠에 관한 정보를 검색하는 단계, 매체 시스템과 사용자의 대화에 관한 피드백 정보(암시적 피드백)를 검색하는 단계, 매체 콘텐츠의 사용자 등급에 관한 피드백 정보(명시적 피드백)를 검색하는 단계, 상기 피드백 정보에 응답하여 관심 프로필을 갱신하는 단계, 상기 매체 콘텐츠의 사용자 등급에 관한 검색된 피드백 정보중 적어도 한 정보에 응답하여 상기 매체 콘텐츠의 사용자 등급의 신뢰도를 나타내는 스코어를 추정하는 단계, 상기 관심 프로필을 수정하기 위하여 상기 관심 프로필의 사용자 등급, 상기 스코어 및 스코어를 사용하는 단계를 포함한다.

Description

매체 시스템상의 매체 콘텐츠 추천{Recommending media content on a media system}
WO 00/40012호는 다수의 채널들로부터 프로그램 매체를 수신하는 장치를 서술한다. 이 프로그램 매체는 디지털 비디오 브로드캐스팅 및 디지털 텔레비젼을 포함한다. 가상 채널의 콘텐츠는 사용자의 시청 및 명시적 입력들(watching and explicti inputs)의 사용자 습관들을 토대로 선택된다. 동일한 우선순위 레벨의 보다 많은 가상 채널들이 사용가능할 때, 최저 우선순위의 것이 비디오 레코더상에 기록되고, 적절한 시간에, 이 프로그램은 재생된다. 이 시스템은 소망의 프로그램들로 이루어진 사용자 선택가능한 가상 채널을 생성하여, 이 시스템이 소망의 프로그램들을 선택시에 사용을 간편하게 한다. 시청된 채널의 우선순위 등급 형태의 피드백이 사용자로부터 시스템에 제공되고, 다른 방법으로, 가상 채널들의 계산된 우선순위 등급이 시스템으로부터의 피드백들로서 제공된다.
'가상 채널들의 계산된 우선순위 등급'이, 어떠한 방해 없이 제안된 가상 채널들중 한 채널의 텔레비젼 쇼를 명백하게 시청하는 사용자가 암시적 피드백(implicit feedback)으로서 사용자가 텔레비젼 쇼를 좋아한다라고 해석될 수 있는 상황을 토대로 한다는 점에서, 앞서 언급된 WO 00/40012는 신뢰할 수 없는 피드백의 일예일 수 있다. 이는 암시적 사용자 대화에 대한 잘못된 해석일 수 있다. 이 상황은, 텔레비젼 쇼가 실제로 재미없고 지겨운 것으로 인지될 수 있는데, 그 이유는 사용자가 나쁜 품질 및 지겨운 콘텐츠의 텔레비젼 쇼를 실제로 싫어하기 때문이다.
종래 기술은 시스템과의 사용자의 대화에 대한 암시적 피드백 또는 매체 콘텐츠의 사용자 등급에 대한 명시적 피드백이 때때로 믿을만한 가치가 없어 신뢰할 수 없다라는 문제를 수반한다. 시청하라고 제안하는 매체 추전 시스템(media recommender system)의 콘텐츠는 신뢰할 수 없는 피드백 데이터로부터의 불특정한 영향에 의해 영향받을 수 있다.
사용자 피드백의 가치는 제공된 만큼 정확하지만, 문제는 신뢰할 수 없다는것이다. 사용자는 제공된 피드백에서 속임을 당하거나, 졸립고, 피곤하고, 화나거나 시청 또는 청취하면서도 다른 일을 행하고, 즉, 사용자는 사용자로부터 제공된 피드백이 신뢰할 수 없다는 많은 이유들로 인해 실제로 제공된 것이 무엇인지를 잊어버린다. 신뢰할 수 없는 피드백의 일 예로서 좋아하는 풋볼 팀이 중요한 축구 시합에서 패배하는 것을 들 수 있는데, 이로 인해 사용자가 대체로, 스포츠 콘텐츠를 가진 매체를 시청하는 것을 좋아하기 때문에 사용자가 매우 자주, 매주 많은 시간 동안 스포츠 콘텐츠를 가진 매체를 시청할 지라도, 특정 스포츠 이벤트에 대한 사용자로부터 제공된 피드백의 등급을 낮게 한다. 좋아하는 풋볼 팀이 시즌 동안 많은 축구 시합에서 패배하는 경우에, 사용자는 이에 따라서 축구 시합에 대해 등급을 매겨, 문제를 더욱 악화시킨다. 이 경우에, 사용자가 실제로 스포츠를 매우 많이 좋아할지라도, 낮은 등급의 피드백은 매체 추천 시스템이 장차 스포츠를 덜 추천하게 한다.
스코어 형태의 사용자 피드백은 항상 신뢰할 수 없어, 때때로 사용자 피드백이 신뢰될 수 없다.
바꾸어 말하면, 문제는, 사용자가 시청하라고 추천되거나 제안되는 매체 콘텐츠가 항상, 매너 좋게 시청하도록 사용자가 선호하는 매체와 일치하지 않는 다는 것이다.
본 발명은 사용자의 관심 프로필에 응답하여 매체 시스템상의 매체 콘텐츠 추천 방법에 관한 것이며, 상기 방법은:
매체 콘텐츠에 관한 정보를 검색하는 단계,
매체 시스템과 사용자의 대화에 관한 피드백 정보를 검색하는 단계,
매체 콘텐츠의 사용자 등급에 관한 피드백 정보를 검색하는 단계, 및,
상기 피드백 정보에 응답하여 관심 프로필을 갱신하는 단계를 포함한다.
본 발명은 한명 이상의 매체 제공자들로부터 사용자에게 매체 콘텐츠를 추천하기 위한 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 또한, 상기 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.
도 1은 매체 추전 시스템을 도시한 도면.
도 2는 매체 추천 방법의 일 실시예를 도시한 도면.
도 3은 매체 추천 방법의 일 실시예를 도시한 도면.
서두에 언급된 매체 콘텐츠 추전하는 방법이:
매체 시스템과 사용자의 대화에 관한 검색된 피드백 정보 및 상기 매체 콘텐츠의 사용자 등급에 관한 검색된 피드백 정보중 적어도 하나에 응답하여 매체 콘텐츠의 사용자 등급의 신뢰도를 나타내는 스코어를 추정하는 단계; 및,
상기 관심 프로필을 수정하도록 상기 관심 프로필의 사용자 등급, 상기 스코어 및 스코어를 사용하는 단계를 더 포함할 때 상기 문제는 해결된다.
이로 인해, 매체 콘텐츠의 사용자 등급에 관한 검색된 피드백 정보, 매체 시스템과의 사용자 대화에 대한 검색된 피드백 정보, 매체의 사용자 등급의 신뢰도를 나타내는 스코어가 이 방법에 제공된다. 이 방법에서, 사용자 등급, 매체의 사용자 등급에 대한 신뢰도 및 관심 프로필 스코어 자체는 사용자의 관심 프로필을 개선시키고 수정시키는데 사용됨으로써, 매체 시스템상에서 어떤 매체 콘텐츠를 시청하도록 하는 양호한 추천이 사용자에게 제공될 수 있다.
이 방법의 바람직한 실시예가 청구항 2 내지 청구항 7에 기재되어 있다.
본 발명을 따른 시스템의 실시예는 청구항 8에 기재되어 있다.
본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램 제품의 실시예가 청구항 9에 기재되어 있다.
본 발명의 바람직한 실시예들이 첨부한 도면을 참조하여 상세히 후술될 것이다.
도 1은 매체 추천 시스템을 도시한 것이다. 이 시스템은 도 2 및 도 3의 매체 추천 방법을 수행한다.
참조 번호(101)는 이용가능한 매체 콘텐츠를 제공하는 매체 제공자일 수 있다. 참조 번호(101)는 한명 이상의 매체 제공자를 포함할 수 있다. 참조 번호(101)는 또한, (101)로부터의 신호를 포함하여, 참조 번호(108)에 임베드(embed)된 매체 콘텐츠에 관한 정보를 포함할 수 있다.
매체 콘텐츠는 TV 프로그램, 요구대로 볼 수 있는 비디오, 인터넷상의 대화식 생방송되는 TV, 인터넷 TV, 어떤 이벤트가 발생될 때에만 이용될 수 있는 인터넷 사이트, 영화, 라디오 방송 또는 방송중에 시청될 수 있는 어떤 다른 매체와 같은 매체 콘텐츠일 수 있거나, 참조 번호(109), 즉 나중에 재생하여 표시하기 위한 매체 시스템, 즉 PC 또는 VCR에 저장될 수 있는 매체 콘텐츠일 수 있다.
매체 콘텐츠에 관한 정보는 사용자를 위한 매체 콘텐츠를 선택하도록 사용된다. 사용자를 위한 매체 콘텐츠의 선택 및 매체 콘텐츠에 관한 정보는 도 2 및 도 3의 매체 추천 방법의 단계들에서 보다 상세하게 설명된다.
참조 번호(102)는 매체 추천 시스템 또는 이 시스템의 부분일 수 있다. 참조 번호(105)는 (102)의 CPU 또는 처리 파워(processing power)일 수 있다. 참조 번호(105)는 실제로 선택되어 사용자에게 제공되고 이용가능한 매체 콘텐츠에 관한 정보를 가진 데이터베이스(104)를 갱신시킬 수 있다. 이 데이터베이스는 나중 검색 및 수정을 위하여 사용자의 관심 프로필을 추가로 포함할 수 있다.
참조 번호(105)는 피드백 시스템(111)으로부터의 피드백을 검색한다 참조 번호(105)는 도 2 및 도 3의 매체 추천 방법의 단계(208)에서 언급된 형태의 피드백을 검색한다. 즉, CPU 또는 처리 파워(105)는 피드백에 관한 정보 및 사용자 피드백 스코어의 추정된 신뢰도 스코어를 검색한다.(108)과 같이 (103)에 의해, 사전에 그리고 현재 선택된 매체 콘텐츠에 관한 정보는 나중 검색을 위하여 (105)에 의해 데이터베이스(104)상에 저장된다.
참조 번호(106)는 (102)의 내부에서 추전된 매체를 전송하는데, 이는 추천 매체(107)가 매체 제공자(101)로부터의 신호(108)에 임베드될 수 있다는 것을 나타낼 수 있으며, 또는 이는 매체 시스템(109)에 직접 전송될 수 있다.
매체 추전은 시스템의 모든 정보를 고려하는 (105)에 의해 실행될 수 있는데, 이는 매체 추천 방법에 상세히 기재된다.
참조 번호(107)는 추천된 매체일 수 있다. 이는 목록 형태 또는 (109)와 같은 시스템상에서 부가 처리 및/또는 프레젠테이션을 위하여 (109)와 같은 다른 전자 장치가 이해할 수 있는 형태일 수 있다.
참조 번호(108)는 매체 제공자로부터의 신호이며, 이는 요구대로 보여지는 다운로딩가능한 비디오용 신호, 인터넷 데이터 전송용 신호, TV 프로그램용 신호, 영화 요청용 신호, 라디오 방송용 신호 또는 매체 시스템(109)상에 저장되거나 제공될 수 있는 어떤 다른 매체 콘텐츠일 수 있다. 매체 콘텐츠에 관한 정보는 참조 번호(108)에 추가로 임베드될 수 있다.
참조 번호(109)는 매체 시스템인데, 이는 인터넷 PC, 셋톱 박스, TV, 비디오카세트 레코더, DVD 플레이어, 라디오 등일 수 있다. 일반적으로, 참조 번호(109)는 라이브 또는 매체 콘텐츠 녹화중 어느 하나로부터 매체 콘텐츠를 제공할 수 있는 시스템일 수 있다. 매체 시스템은 매체 콘텐츠의 사용자 등급의 검색 및 매체 콘텐츠의 사용자 등급의 신뢰도를 나타내는 스코어의 추정을 수행할 수 있기 때문에 CPU는 또 다른 처리 파워를 추가로 가질 수 있다. 매체 콘텐츠의 사용자 등급은 입력 수단에 의해 행해질 수 있다. 매체 시스템상에 제공되는 매체 콘텐츠를 등급화하는 입력 수단은 매체 시스템(109)에 일체로될 수 있다. 이는 키보드, 마우스, 원격 제어, 온스크린 메뉴상에서 클릭과의 대화식 매뉴 및/또는 사용자(110)로부터 등급이 제공될 수 있는 조이스틱일 수 있다. 입력 수단은 마이크로폰을 또한 음성 입력 및/또는 카메라에 의한 제스쳐 인식을 추가로 포함할 수 있다.
참조 번호(110)는 매체 시스템(109)의 한명 이상의 사용자들이다. 사용자 또는 사용자들은 (109)상에 제공되거나 선택된 매체 콘텐츠를 시청 또는 청취할 수 있다.
참조 번호(111)는 피드백 시스템인데, 이 시스템에서 사용자가 매체 시스템(109)과 어떻게 대화하는지가 감독된다. 사용자는 재핑(zapping), 볼륨 조정, 음 및 음의 균형 변경, 텍스트 TV 정보 조사, 등의 형태로 매체 시스템(109)과 대화할 수 있다. 재핑은 사용자가 종종 여러 매체 콘텐츠들간을 스위칭할 수 있다는 것을 의미한다. 재핑은 라디오 방송의 프레젠테이션 또는 주문형 비디오의 프레젠테이션 동안 동일한 방식으로 행해질 수 있다. 이는, 사용자가 라디오 또는 TV 채널로, 프로그램으로, 그리고 라디오 또는 TV의 어느 채널 또는 프로그램으로 스위치할 때, 피드백 시스템(111)에 의해 추가로 감독된다. 매체 시스템이 인터넷에 액세스하는 PC일때, 사용자(110)가 어떻게 어느 인터넷 사이트를 서핑하는지를 감독할 수 있다. 이는 사용자가 여러 인터넷 사이트 또는 홈페이지간을 어떻게 스위칭하는지를 감독하고, 이에 따라서, 사이트의 URL이 감독되고, 이들 사이트의 URL은 (105)에 의해 데이터베이스(104)상에 저장되어 사용자가 실제로 인터넷과 어떻게 대화하는지 그리고 인터넷으로부터의 어느 매체 콘텐츠가 프레젠테이션을 위하여 실제로 검색되는지에 대한 이력 참조(historical reference)를 갖는다.
참조 번호(111)는 매체 시스템(109)에 일체로될 수 있으며, 사용자가 매체 시스템과 어떻게 대화하는지에 대한 일반적인 감독을 위한 전자식 모듈 형태의 전용 하드웨어로 설계될 수 있다. 참조 번호(111)는 도 2 및 도 3의 암시적 피드백을 수행할 수 있다.
참조 번호(112)는 매체 제공자(101)에 대한 사용자 접속점이다. 이는 TV 또는 라디오용 안테나 출구(outlet), 인터넷과의 모뎀 또는 ADSL 접속 또는 이와 유사한 접속, 위성 수신기로부터의 안테나 출구, TV 및/또는 VCR 등과의 SCART 접속일 수 있다.
일반적으로, 참조 번호(102, 109, 및 111)는 또한, 전반적으로 매체 추천 시스템으로 간주될 수 있다.
도 2 및 도 3은 매체 추천 방법을 도시한 것이다. 이 도면들의 촤즉상에, 매체 추천 방법의 작용 및 단계가 도시되어 있다. 이 도면들의 우측상에, 사용자의 작용 및 매체 시스템의 작용이 도시되어 있다.
매체 시스템은 지능형 셋톱 박스, 지능형 VCR, 개인용 컴퓨터, DVD 플레이어, 라디오 또는 매체 콘텐츠를 제공할 수 있는 이외 다른 어떤 전자 장치일 수 있다.
매체 콘텐츠는 TV 프로그램, 요구대로 볼 수 있는 비디오, 인터넷상의 대화식 생방송되는 TV, 인터넷 TV, 어떤 이벤트가 발생될 때에만 이용될 수 있는 인터넷 사이트, 영화, 라디오 방송 또는 방송중에 시청될 수 있는 어떤 다른 매체와 같은 라이브 매체 콘텐츠 형태와 관련될 수 있거나, 나중에 프레젠테이션하기 위한 매체 시스템상에 저장될 수 있는 매체 콘텐츠일 수 있다.
시작 후에, 단계(201)에서, 이 방법은 이용가능한 매체 콘텐츠를 분석하고 이를 사용자의 관심 프로필의 스타일, 유형, 지속기간(duration), 토픽 등과 정합시킨다. 이 방법은 매체 콘텐츠에 관한 정보로서 가장 관련있는 매체 제공자 정보를 사용하며, 이는 매체 제공자 정보에서 메타데이터로부터 검색되고 도출될 수 있다. 매체 제공자는 일반적으로, 매체 콘텐츠를 매체 시스템에 제공한다. 메타데이터는 매체 콘텐츠에 관한 문맥(textual) 및 분류된 정보를 포함한다. 텔레비젼 세계에서, 표준화된 DVB-서비스 정보는 매체 콘텐츠에 관한 정보로서 전자식 프로그램 가이드에 관한 정보를 포함한다. 매체 콘텐츠에 관한 정보는 또한, TV 프로그램들의 방송동안 전송된 텍스트 TV 정보로부터 도출될 수 있다. 매체 콘텐츠에 관한 이 정보는 이용가능한 매체 콘텐츠의 쟝르, 유형, 지속기간, 토픽, 타이틀, 시작 및/또는 종료 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 관심 프로필은 소정의 이용가능한 매체 콘텐츠에 대한 스코어를 발생시킬 수 있고, 이 스코어는 단계(205)에서 도시된 매체 콘텐츠의 사용자의 명시적 등급과 같은 수로 표현될 수 있다. 일 예로서, 발생된 관심 프로필 스코어는 매체 콘텐츠의 사용자 등급과 동일한 레벨일 때, 이는 사용자가 동일 또는 유사한 매체 콘텐츠에 등급을 매길지라도 관심 프로필 스코어가 동일한 레벨로 스코어화되기 때문에 양호하게 작동중인 관심 프로필을 나타낸다. 발생된 관심 프로필 스코어가 고 레벨인 경우, 매체 콘텐츠과 관심 프로필이 양호하게 정합된 상황일 수 있다. 매체 콘텐츠에 관한 정보 형태의 이용가능한 매체 콘텐츠, 즉 동일하거나 유사한 스타일, 유형 또는 토픽등 및 관심 프로필로서 어떤 한계 내에서의 바람직한 지속기간, 또는 시작 이나 중지을 갖는 근자에 매체 시스템상에 전송된 매체 콘텐츠 또는 이용가능한 매체 콘텐츠가 관심 프로필과 정합할 때, 이는 매체 시스템의 사용자에 의해 선호될 수 있는 매체 콘텐츠에 관한 정보의 추천된 목록상에 배치된다. 매체 콘텐츠에 관한 추천된 정보는 목록 형태일 수 있고, 이는 다른 전자 장치 또는 매체 시스템에 의해 이해될 수 있는 형태일 수 있다.
단계(202)에서, 매체 콘텐츠에 관한 추천 또는 정보의 추천된 목록은 등급이 매겨진 후, 사용자가 가장 선호하는 관심으로부터 가장 덜 선호하는 관심까지 매체를 추전하는 방법에 의해 분류될 수 있다. 많은 선택이 발견되어 관심 프로필과 정합될 때, 이들은 스포츠, 예술, 뉴스등과 같은 카테고리로 분류될 수 있다. 분류 및 카테고리화한 후, 사용자에 대한 추천 또는 추천 목록이 생성된다.
단계(203)에서, 추천 또는 이 목록은 매체 시스템의 사용자에게 제공된다. 이 매체 추천 목록 또는 추천은 온스크린 메뉴상에 제공될 수 있으며, 이는 인쇄되거나 텍스트 TV 정보의 특정 페이지로서 전송될 수 있다. 이 추천은 또한, VCR 또는 PC, 또는 심지어 매체 콘텐츠으로서 프로그램을 기록 및 저장하는 수단을 지닌 라디오상에 프로그램을 자동 기록하는데 사용될 수 있다. 그 후, 이 방법은 동시에 바람직하게는 병렬로 실행되는 단계(204 및 205)로 진행한다.
단계(204)에서, 사용자가 매체 시스템상에 제공된 일부 매체 콘텐츠를 실제로 시청 또는 청취한다라고 가정된다. 만일 그렇치 않다면, 이 방법은 사용자가 실제로 존재하여 제공된 매체 콘텐츠를 시청 또는 청취할 때까지 대기할 것이다. 사용자의 존재 및 가정된 관심은 사용자가 매체 시스템과 대화하기 때문에 감독된다. 매체 콘텐츠의 프레젠테이션 동안 사용자가 채널을 스위치하거나 매체 콘텐츠의 어떤 다른 형태로 스위칭할 때, 즉 재핑할 때, 사용자의 시청 행동은 매체 시스템에 의해 감독된다. 단계(204)는 매체 시스템과 어떤 사용자와의 작용을 인지하여야 하기 때문에 이 방법의 어떤 다른 단계와 동시에 작용될 수 있다.
단계(204)에서, 사용자의 관심 프로필이 정확하게 사용되고 매체 추천 방법의 단계들에서 정확하게 갱신되도록, 또 다른 사용자가 매체 시스템을 사용중이라는 것을 매체 시스템에 통지할 수 있다.
그 후, 이 방법이 여전히 단계(204)를 바람직하게 감독하고 있는 중이지만, 이 방법은 단계(206)로 진행한다.
단계(206)에서, 단계(204)로부터 사용자의 시청 행동이 감독되는데, 즉 어떤 유형의 매체 콘텐츠를 얼마나 오랫동안 그리고 얼마나 자주 추적(trace)하여 도 1의 피드백 시스템에 의해 시청되는지가 감독된다. 시청 행동은 매체 시스템상의 카메라 및 마이크로폰에 의해 감독되어, 사용자가 매체 시스템과 어떻게 대화하는지를 분석하며; 이는 단계(208)의 사용자의 등급의 신뢰도를 나타내는 추정된 스코어 이외에 매체 시스템과의 사용자 행동 또는 대화 및 매체 콘텐츠의 사용자 등급간의 또 다른 상관성을 제공할 수 있다. 시청 행동은 매체 시스템상에 제공된 매체 콘텐츠의 사용 동안 그리고 시청 또는 청취동안 매체 시스템과 사용자의 대화에 관한 피드백 정보를 검색하는 것으로서 이해될 수 있다. 이 매체 시스템은 사용자에게 제공된 추천 형태 또는 재핑, 볼륨 조정, 텍스트 TV 정보 조사 등의 형태의 사용자 대화 및 사용자 자신의 형태중 어느 한 형태로 매체 시스템상에서 발생된 모든 매체 콘텐츠를 시청할 수 있다. 재핑은 사용자가 종종 여러 매체 콘텐츠간을 스위칭, 즉 TV 상에서 매우 자주 프로그램을 스위칭하며, 여러 인터넷 사이트 또는 홈페이지를 매우 자주 서핑 및 스위칭하는 것을 의미하는데, 이에 따라서 재핑은 라디오 방송의 프레젠테이션 또는 주문형 비디오의 프레젠테이션 동안 행해질 수 있다. 재핑은 시청되는 여러 콘텐츠들을 인지할 수 있다. 매체 시스템이 언급된 바와 같은 여러 사용자 대화들 및 발생된 모든 매체 콘텐츠를 시청할 때, 이를 암시적 피드백이라 칭한다. 이 암시적 피드백은 일반적으로, 매체 시스템과의 모든 사용자 대화의 분석을 토대로 할 수 있다. 이 암시적 피드백은 사용자 피드백 스코어로 변환된다. 그 후, 이 방법은 단계(208)로 진행한다.
단계(204)와의 병렬, 즉 단계(204)와 동시 작용중인 단계(205)에서, 매체 추천 목록 또는 추천이 어떠한 가시 형태로 매체 시스템에 제공될 수 있고, 사용자와의 대화는 매체 시스템에 의해 시작되는데, 이는 사용자에게 시청되는 실제 프로그램 또는 프로그램들에 대해 등급을 매길것을 요구한다. 사용자는 또한, 언제라도 자신의 주도로 프로그램 또는 프로그램들에 대해 등급을 매길수 있다. 다른 말로서, 사용자는 실제로, 매체 시스템상에 제공된 매체 콘텐츠에 대해 등급을 매기고, 이 매체 시스템은 제공된 매체 콘텐츠의 사용자 등급에 관한 피드백 정보를 검색한다. 이를 명시적 피드백이라 칭한다. 이 명시적 피드백은 원격 제어, 마우스, 키보드, 조이스틱 및/또는 대화식 메뉴 등과 같은 매체 시스템으로의 입력을 사용함으로써, 100점중에서 20점이 제공되며, 나는 이를 싫어한다, 나는 이를 좋아한다, 나는 좋아하지도 싫어하지도 않는다, 만족한다 또는 불만족스럽다의 형태를 가질 수 있다. 명시적 피드백은 많은 형태를 가질 수 있는데, 모든 경우에, 이는 시청되는 실제 매체에 대한 스코어를 제공하는 사용자의 피드백이며, 명시적 피드백 또는 스코어는 부울값(참 또는 거짓), 백분율 또는 어떤 또 다른 값일 수 있다. 명시적 피드백은 또한, 다음 형태를 가질 수 있다.
매체 콘텐츠 id : 영화 번호 3, 이는 매체 콘텐츠의 추천된 목록의 목록상의 엔트리와 관련될 수 있다.
사용자 피드백 스코어 : 0.75, 이는 0.0(= 나는 이를 싫어한다) 내지 1.0(=나는 이를 좋아한다)의 범위에 있을 수 있다.
단계(204)에서 처럼, 명시적 피드백은 또 다른 사용자 피드백 스코어로 변환된다. 이 후에, 이 방법은 단계(207)로 진행한다.
단계(207)에서, 실제로 시청되는 각 매체 콘텐츠에 대한 명시적 피드백은 사용자 피드백 스코어로 변환되고 목록내에 모두 저장된다.
단계(208)에서, 본 발명의 바람직한 실시예에서, 단계(206)의 암시적 피드백을 토대로 한 사용자 피드백 각각 및 단계(207)의 명시적 피드백들은 사용자 피드백 스코어의 공통 신뢰도를 추정하는데 사용된다. 다른 말로서, 사용자 피드백 스코어의 신뢰도는 시청되는 각 매체 콘텐츠를 위한 암시적 및 명시적 피드백 둘 다를 고려한다. 그러나, 신뢰도 값이 단지 명시적 피드백 만을 토대로 추정한 상황일 수 있고, 신뢰도 값이 단지 암시적 피드백 만을 토대로 추정한 상황일 수 있다.
신뢰도 값을 지닌 피드백은 본 발명의 바람직한 실시예에서 다음 데이터 구조를 가질 수 있다:
매체 콘텐츠 id: 영화 번호 3, 이는 매체 콘텐츠의 추천된 목록의 목록상의 엔트리와 관련될 수 있다.
사용자 피드백 스코어 : 0.75, 이는 0.0(= 나는 이를 싫어한다) 내지 1.0(=나는 이를 좋아한다)의 범위에 있을 수 있다.
신뢰도 : 0.20, 이는 신뢰할 수 없는 0.0 내지 100% 신뢰할 수 있는 1.0 범위에 있을 수 있다.
단계(208)에서, 매체 콘텐츠의 사용자 등급의 신뢰도를 나타내는 스코어가 추정되며, 이 스코어는 적어도 매체 시스템과의 사용자의 대화에 관한 검색된 피드백 정보 및 매체 콘텐츠의 사용자 등급에 관한 검색된 피드백 정보를 토대로 한다.
매체 콘텐츠의 프레젠테이션은 매체 시스템상의 매체 콘텐츠의 재생, 플레잉, 및/또는 쇼잉(showing)으로서 이해될 수 있다. 프레젠테이션은 또한, 매체 시스템으로부터의 음성 및/또는 음악(MP3 포맷 등에서)으로서 이해될 수 있다.
피드백 시스템은 매체 콘텐츠의 어떤 종류의 차단(interruption)이 감독되기 때문에 매체 시스템과의 사용자 대화에 관한 피드백 정보를 추정할 수 있다. 이 차단은 다른 매체 콘텐츠으로의 재핑, 매체 시스템을 스위칭 오프 및 온, 텍스트 TV 페이지 시청 및/또는 추천되어 매체 시스템상에 제공되는 매체 콘텐츠에 관심을 기울이지 않는 다른 방식일 수 있다. 매체 콘텐츠의 차단은 상대적으로 실제 매체 콘텐츠의 길이로 간주될 수 있다. 즉, 시간 당 한 차단은 최소 차단으로서 간주되는 반면에, 시간 당 4개 이상의 차단은 많은 차단으로서 간주됨으로써, 신뢰도 스코어를 낮게한다. 매체 시스템상에 제공된 매체 콘텐츠가 많은 차단들에 의해 왜곡될 때마다, 신뢰도 스코어는 낮게될 수 있다. 그러나, 이는 매체 콘텐츠의 사용자 등급이 높게될 때에만 해당된다.
대조적으로, 매체 콘텐츠의 사용자 등급이 낮고 매체 시스템상에 제공된 매체 콘텐츠가 매우 자주 차단되는 경우에, 사용자가 자신들에게 제공된 매체 콘텐츠를 좋아하지 않거나 거의 관심을 갖지 않은 만큼 매체 콘텐츠를 안전하게 차단하도록 보장하기 때문에, 신뢰도 스코어는 여전히 높게될 것이다.
도 3에 이어진 단계(209)에서, 사용자 피드백 스코어의 신뢰도에 실제로 제공되어 수반되는 사전에 추천된 매체 콘텐츠 또는 매체 콘텐츠들은(추천된 매체 콘텐츠 및 제공된 매체 콘텐츠가 상이할 수 있다) 검색된 매체 콘텐츠에 관한 이력 정보의 기록을 토대로 결정된다. 다른 말로서, 단계(209)에서, 어느 매체 콘텐츠가 (암시적 및 명시적) 피드백에 포함되는지를 결정한다. 이 정보는 다음 단계의 관심 프로필을 갱신하는데 사용된다.
단계(210)에서, 사용자 피드백 스코어에 포함된 매체 콘텐츠, 사용자 피드백 스코어의 신뢰도 및 사용자의 등급 뿐만 아니라 관심 프로필은 관심 프로필을 갱신하는데 고려된다. 시청되거나 제공된 매체가 매우 높은 신뢰도 스코어를 갖는 경우, 이는 매체 콘텐츠의 유형, 쟝르 및/또는 스타일 등이 장차 높은 선호도로 제공될 수 있다는 점에서 관심 프로필에 영향을 미칠 수 있고, 대조적으로, 제공되며, 시청되거나 재핑되는 매체의 특정 유형이 제로에 거의 근사한 신뢰도 스코어라고 추정되는 경우, 이는 특정 유형의 매체 콘텐츠가 장차 낮거나 전혀 선호되지 않는다는 점에서 관심 프로필에 영향을 미칠 수 있다. 특정 매체 콘텐츠의 동일한 스타일, 유형, 지속기간, 시작 및/또는 중지에 대한 동일한 극대 레벨(매우 높거나 매우 낮음)에 대한 스코어가 많으면 많을 수록, 특정 매체 콘텐츠에 대한 동일한 극대 값에 대한 관심 프로필을 보다 신속하게 수정할 것이다. 다른 말로서, 신뢰도 스코어는 스코어가 높을 때 관심 프로필을 특정 유형의 매체 콘텐츠에 대한 높은 추천으로 수정할 것이며, 이에 따라서, 이 스코어는 스코어가 낮을 때 관심 프로필을 특정 유형의 매체 콘텐츠에 대한 낮은 추천으로 수정할 것이다.
종래 기술에 공지된 바와 같은 관심 프로필은 단지 사용자로부터의 암시적 및 명시적 피드백 정보를 토대로 갱신된다. 그러나, 상술된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에서, 관심 프로필이 사용자의 등급, (신뢰도) 스코어 및 관심 프로필의 스코어 자체를 사용함으로써 보다 양호하고 보다 신뢰할 수 있는 방식으로 갱신된다.
동일한 높은 스코어가 어떤 매체의 동일한 스타일, 유형, 지속기간, 시작및/또는 중지 등에 대한 소정의 많은 횟수인 경우, 신뢰도 스코어를 훨씬 더 신뢰할 가치가 있게 하고, 특정 매체 콘텐츠에 대한 관심 프로필에 대한 변화에 보다 많고 신속하게 영향을 미칠 수 있다. 유사하거나 동일한 매체 콘텐츠에 대해 동일한 고레벨의 스코어와 대단히 유사한 스코어를 가진 관심 프로필은 많은 고 신뢰도 스코어의 사전 이력이 단일의 저 신뢰도 스코어의 영향을 제거하기 때문에 보다 안정적으로 되는데, 즉 장차 거의 낮은 신뢰도 스코어에 의해 덜 영향받는다.
매체 콘텐츠가 스포츠, 예술, 뉴스 등 내에 있을 수 있고, 이는 또한, 이들 내에서 카테고리화될 수 있으며, 또한 이들의 보다 더 특수한 하위-쟝르(sub-genres)일 수 있다.
단계(201 및 202) 처럼 단계(211)에서, 단계(210)의 결과를 토대로, 새롭게 개정된 추전 또는 사용자에 대한 추천들을 지닌 새롭게 개정된 목록이 생성된다. 이 추천에 대한 많은 매체 콘텐츠가 존재하면, 생성전에 분류되고 카테고리화될 수 있다.
단계(203)에서 처럼 단계(212)에서, 추천 또는 목록은 매체 시스템의 사용자에게 제공된다.
매체 시스템이 사용자에게 매체 콘텐츠를 제공하는 한, 이 방법은 이 방법의 연속 실행을 위한 단계(201)로 다시 반복될 것이다.
매체를 추천하는 상술된 방법은 일반적으로 신뢰도 스코어를 가진 피드백이 사용자의 관심 프로필을 개선한다는 점에서 적응적이다.
관심 프로필이 명시적 사용자 등급 또는 사용자 대화(암시적 피드백)중 어느하나 또는 이들 둘 다의 조합을 토대로 어떻게 수정될 수 있는지의 보다 심도깊은 이해를 위하여, 독자(reader)는 관심 프로필을 갱신하는 단계(210)로부터 도 3으로 다시 점프될 수 있다.
등급의 신뢰도를 고려하면서 관심 프로필이 사용자 등급을 토대로 수정되는 일예가 제공된다. 2개의 소스, 즉 명시적 사용자 등급 뿐만 아니라 암시적 피드백이라 칭하는 사용자 대화가 사용자 등급을 위하여 이용될 수 있다. 이용가능한 사용자 등급을 위한 단지 하나의 소스가 존재하는 경우, 사용자 등급의 신뢰도의 결과로 인해 단지 하나의 소스가 사용될 것이다. 3가지 상황이 가능하다라고 가정하자.
상황 1, 단지 명시적 사용자 피드백이 사용될 수 있다: 사용자 등급은 중간 신뢰도를 가진 명시적 피드백으로부터 직접 도출될 수 있는데, 그 이유는 이를 증명하기 위한 다른 소스는 사용되지 않기 때문이다. 이 신뢰도는 도 2의 단계(208)에서 처럼 '발생'될 수 있다.
상황 2, 단지 암시적 피드백이 사용될 수 있다: 사용자 등급은 '관심이 없다는 것을 의미하는 재핑'과 같은 주로 연역적인 지식을 토대로 한 사용자 행동로부터 도출될 수 있다. 그러므로, 도 2의 단계(208)는 낮은 신뢰도를 이 사용자 등급에 제공할 것이다.
본 발명의 바람직한 실시예에서, 상황3, 2가지 유형의 피드백, 즉 명시적 및 암시적이 사용될 수 있다.
제1 옵션에서, 암시적 피드백 정보를 가진 명시적 피드백이 정합될 수 있다.이는 명시적 피드백 및 암시적 피드백이 높은 관심을 나타내는 경우, 이 결과는 도 2의 단계(208)에서 고 신뢰도를 가진 높은 사용자 등급이라는 것을 의미한다. 2개의 피드백 소스들이 낮은 관심을 나타내는 경우, 낮은 사용자 등급이 높은 신뢰도를 가진채 발생될 수 있다. 명시적 및 암시적 피드백이 대향 표시를 제공하는 경우, 사용자 등급은 명시적 등급에 근사하지만(명시적 피드백이 암시적 피드백 보다 신뢰도가 높기 때문이다), 단계(208)에서 이로 인한 신뢰도는 낮게될 것이다.
극대 값이 이하의 표에 요약되어 있다. 여기서, 명시적 피드백이 암시적 피드백 보다 신뢰도가 높다는 것을 알 수 있다.
제2 옵션에서, 명시적 및 암시적 피드백은 별도로 처리되고, 관심 프로필의 수정은 피드백을 어떻게 결합할지를 결정할 수 있다. 명시적 및 암시적 피드백 이벤트에 대한 사용자 등급 및 신뢰도는 제1의 2가지 해법들과 유사하다. 관심 프로필을 수정하기 위한 표에서의 판단은 도 2의 단계(208) 대신에 도 3의 단계(210)에서 수행되어야 한다.
상술된 예로부터, 피드백 정보에서 사용자 스코어가 관심 프로필에 대해 영향을 미칠 수 있다고 결론지울 수 있다. 이는 사용자 스코어가 제공되는 매체 콘텐츠과 유사한 매체 콘텐츠를 위한 관심 프로필에서 지식을 변경시킬 것이다. 이는 유사한 매체 콘텐츠를 위한 관심 프로필 지식이 명시적 피드백으로서 사용자 스코어와 더욱 일치할 수 있다는 것을 의미한다.
관심 프로필의 변화는 3가지 사실을 의미할 수 있다:
1. 관심 프로필 지식은 사용자 스코어 및 동일 또는 유사한 매체 콘텐츠에대한 관심 프로필의 추정된 스코어간에 명백한 차가 존재하는 경우 변경될 수 있다. 이 변경(사용자 스코어의 방향)은 2개의 스코어간의 차가 큰 경우 크게될 것이다. 다른 말로서, 매체 콘텐츠의 사용자 등급이 매체 콘텐츠의 관심 프로필의 스코어 보다 명백하게 높은 경우, 매체 콘텐츠에 대한 관심 프로필은 사용자의 등급의 스코어를 향하여 수정될 것이다.
2. 관심 프로필 지식은 사용자 스코어 및 관심 프로필 스코어간의 차가 작은 경우 확인되거나 보강될 것이다. 관심 프로필 지식이 확실하게 확인되면 장치 변경에 대해 신뢰하게 될 것이다.
3. 관심 프로필이 매체 콘텐츠 또는 유사한 매체 콘텐츠에 관한 지식을 포함하지 않는다면 새로운 지식이 관심 프로필에 부가될 수 있다.
기존의 관심 프로필에 대한 사용자 소스의 영향, 즉 고려되는 매체 콘텐츠에 대한 관심 프로필의 변경의 크기는 사용자 소스의 신뢰도에 비례할 수 있다. 사용자 소스가 신뢰할 수 있다면, 상술된 변경은 다음과 같이 될 것이다:
-(ad 1) 관심 프로필 지식의 변경이 크게될 것이다.
-(ad 2) 관심 프로필 지식이 훨씬 더 안정적이 될 수 있는데, 즉 매체 콘텐츠의 추천의 장차 부정에 대해 더욱 신뢰하게 된다; 즉, 추정된 높은 스코어, 즉 신뢰할 수 있는 사용자 소스는 장차의 낮은 스코어에 대해 보다 더 신뢰하게 되도록 매체 콘텐츠에 대한 관심 프로필을 수정할 것이다.
-(ad 3) 관심 프로필의 새로운 지식은 시작으로부터 보다 더 안정될 수 있다.
신뢰할 수 있는 사용자 스코어는 고려된 매체 콘텐츠에 대한 관심 프로필에 대해 반대의 영향을 미칠 것이다:
- (ad 1) 관심 프로필 지식의 변경은 보다 작게될 수 있다.
- (ad 2) 관심 프로필 지식은 단지 다소간 보다 안정적으로 될 수 있다.
- (ad 3) 새로운 관심 프로필 지식은 아직 안정적이될 수 없다.
신뢰도는 분석 공정에 의해 결정될 수 있고, 연역적인 지식에 의해 추가로 결정될 수 있다:
- 명시적 피드백(예를 들어, 사용자의 등급)으로부터 도출된 사용자 스코어들은 일반적으로, 신뢰할 수 있다고 일컬어지고, 높은 신뢰도 값을 가질 것이다; 암시적 피드백(예를 들어, 매체 시스템과의 사용자의 상호작용 감독)으로부터 도출되는 사용자 스코어는 (사용자 대화 유형에 따라서) 잡음 및 오해석에 보다 민감하게되고, 또 다시 일반적으로 말하면, 보다 낮은 신뢰도 값을 얻을 수 있다. 결합된 피드백 작용들, 즉 동일한 매체 콘텐츠에 대한 명시적 및 암시적 피드백 작용 둘 다 는 사전 결정된 방식으로 사용자 스코어의 신뢰도에 영향을 미칠 수 있다.
명시적 피드백
좋아한다 좋아하지 않는다
암시적 피드백 좋아한다 높은 사용자 등급,높은 신뢰도 다소 부정적인 사용자 등급,낮은 신뢰도
좋아하지 않는다 다소 긍정적인 사용자 등급,낮은 신뢰도 낮은 사용자 등급,높은 신뢰도
관심 프로필에 대한 영향은 다음과 같이 설명될 수 있다:
사용자 등급의 신뢰도 뿐만 아니라 사용자 등급(상술된 바와 같음) 및 유사한 매체 콘텐츠에 대한 관심 프로필 인지 간의 차(또는 '거리')로서 규정되는 것이중요할 수 있다. 이 차가 크면(예를 들어, 스포츠 프로그램에 대한 사용자 등급이 높은 반면에, 관심 프로필이 스포츠에 대한 낮은 관심을 나타내거나, 또는 그 반대), 관심 프로필은 사용자 등급의 방향으로 '시프트'될 수 있다. 사용자 등급의 신뢰도가 높은 경우, 이 시프트는 보다 크게 될 수 있다: 관심 프로필에 대한 신뢰할 수 있는 사용자 등급의 영향은 신뢰할 수 없는 사용자 등급의 영향보다 크게된다. 사용자 등급의 값 및 신뢰도가 독립적이라는 것이 중요하다. 낮거나 높은 신뢰도를 가진채, 낮거나 높은 사용자 등급을 갖도록 하는 상황일 수 있다. 관심 프로필의 수정시에, 관심 프로필의 시프트 크기는 이와 모순되는 사용자 등급에 대향되는 바와 같이 사전에 신뢰할 수 있는 사용자 등급의 높은 가중에 의해 결정될 수 있다. 다른 말로서, 관심 프로필은 주로, 보다 새로운 등급 및 사용자 등급의 보다 새로운 신뢰도를 보다 작은 정도로 고려하면서 이력 데이터를 토대로 한다. 관심 프로필이 지금까지 많은 신뢰할 수 있는 사용자 등급을 토대로 한 것이라는 '의견(opinion)'을 갖는 경우, 이 새로운 사용자 등급이 또한 높은 신뢰도를 갖는 경우 조차도, 이와 모순되는 단일 사용자 등급은 거의 영향을 받지 않을 수 있다.
관심 프로필은 또한, 매체 시스템의 개별 사용자에 대해 규정된 바와 같이 사용자 관심 프로필이라 할 수 있다.
관심 프로필은 매체 콘텐츠에 관한 정보와 동일한 방법으로 정보를 포함할 수 있다. 관심 프로필은 사용자의 관심 프로필 만이 매체 콘텐츠를 포함하기 때문에 매체 콘텐츠에 관한 가능한 정보의 서브셋으로서 정보를 포함할 수 있는데, 이는 사용자의 관심을 갖도록 기대될 수 있으며, 게다가, 이는 사용자가 싫어하는 매체 콘텐츠에 관한 정보를 포함할 수 있다.
일반적으로, 관심 프로필은 상술된 바와 같이 시간에 걸쳐서 사용자의 관심을 변경함으로써 수정될 수 있다.
컴퓨터 판독가능한 매체는 자기 테이프, 광 디스크, 디지털 비디오 디스크(DVD), 콤팩트 디스크(CD 또는 CD-ROM), 미니-디스크, 하드 디스크, 플로피 디스크, 스마트 카드, PCMCIA 카드 등일 수 있다.

Claims (9)

  1. 사용자의 관심 프로필에 응답하여 매체 시스템(109)상의 매체 콘텐츠를 추천하는 방법으로서,
    매체 콘텐츠에 관한 정보를 검색하는 단계(201);
    상기 매체 시스템과 사용자의 대화에 관한 피드백 정보를 검색하는 단계(204, 206);
    상기 매체 콘텐츠의 사용자 등급에 관한 피드백 정보를 검색하는 단계(205, 207);
    상기 피드백 정보에 응답하여 관심 프로필을 갱신하는 단계를 포함하고;
    상기 매체 시스템과 상기 사용자의 대화에 관한 상기 검색된 피드백 정보(204, 206) 및 상기 매체 콘텐츠의 사용자 등급에 관한 상기 검색된 피드백 정보(205, 207)중 적어도 하나에 응답하여 상기 매체 콘텐츠의 사용자 등급의 신뢰도를 나타내는 제1 스코어를 추정하는 단계(208);
    상기 관심 프로필을 수정하도록 상기 관심 프로필의 상기 사용자 등급, 상기 제1 스코어 및 제2 스코어를 사용하는 단계(210)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 매체 콘텐츠 추천 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 매체 시스템(109)은 셋톱 박스, TV, PC, DVD 플레이어, 라디오 및/또는 VCR일 수 있는, 매체 콘텐츠 추천 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 매체 콘텐츠에 관한 정보는 메타데이터, 토픽, 스타일, 장르, 유형, 지속기간, 타이틀, 시작 및 종료중 적어도 하나를 포함하는, 매체 콘텐츠 추천 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 매체 시스템과 사용자의 대화에 관한 피드백 정보를 검색하는 상기 단계(204, 206)는 상기 매체 시스템의 사용 동안 상기 매체 시스템(109)과의 사용자의 행동을 감시하는 것을 포함하는, 매체 콘텐츠 추천 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 매체 콘텐츠의 사용자 등급에 관한 피드백 정보를 검색하는 상기 단계(205, 207)는 키보드, 마우스, 원격 제어, 대화식 메뉴, 마이크로폰, 제스쳐 인식 및 조이스틱중 적어도 하나를 사용함으로써 상기 매체 시스템(109)에의 입력들을 포함하는, 매체 콘텐츠 추천 방법.
  6. 제1항에 있어서, 매체 콘텐츠의 사용자 등급은 상기 매체 콘텐츠의 관심 프로필의 제2 스코어보다 확실히 더 높을 때, 상기 매체 콘텐츠상의 관심 프로필은 상기 사용자 등급의 제1 스코어를 향하여 수정되는, 매체 콘텐츠 추천 방법.
  7. 제1항에 있어서, 추정된 높은 스코어가 미래의 낮은 스코어들에 대하여 더견고해질 상기 매체 콘텐츠상의 상기 관심 프로필을 수정하는, 매체 콘텐츠 추천 방법.
  8. 청구항 1 내지 7에 따른 방법을 구현하기 위한 수단을 가진 하나 또는 그 이상의 매체 제공자들(101)로부터 사용자에게 매체 콘텐츠를 추천하는 시스템(102, 109).
  9. 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터상에서 실행될 때 청구항1 내지 7중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 판독가능한 매체상에 저장되는 프로그램 코드 수단을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100859918B1 (ko) * 2007-08-09 2008-09-23 김서준 사용자 피드백을 이용하여 검색된 컨텐츠를 평가하고 평가결과를 이용하여 검색 결과를 제공하는 방법 및 장치
KR101148529B1 (ko) * 2005-04-21 2012-05-21 야후! 인크. 매체 객체 메타데이터 결합 및 등급 매기기
KR101259418B1 (ko) * 2012-05-17 2013-04-30 한국과학기술정보연구원 사용자 적응적 가이드 서비스 방법 및 그 서버
US8732175B2 (en) 2005-04-21 2014-05-20 Yahoo! Inc. Interestingness ranking of media objects
KR20160113685A (ko) * 2014-01-29 2016-09-30 노키아 테크놀로지스 오와이 콘텐츠 추천 방법, 장치 및 시스템

Families Citing this family (140)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6769128B1 (en) 1995-06-07 2004-07-27 United Video Properties, Inc. Electronic television program guide schedule system and method with data feed access
DK1036466T3 (da) 1997-07-21 2003-07-14 Guide E Inc Fremgangsmåde til navigering i en tv-programoversigt med reklamer
US6898762B2 (en) 1998-08-21 2005-05-24 United Video Properties, Inc. Client-server electronic program guide
EP1275253A2 (en) 2000-03-31 2003-01-15 United Video Properties, Inc. Systems and methods for improved audience measuring
US7440943B2 (en) * 2000-12-22 2008-10-21 Xerox Corporation Recommender system and method
US6941324B2 (en) * 2002-03-21 2005-09-06 Microsoft Corporation Methods and systems for processing playlists
US7096234B2 (en) * 2002-03-21 2006-08-22 Microsoft Corporation Methods and systems for providing playlists
US7220910B2 (en) * 2002-03-21 2007-05-22 Microsoft Corporation Methods and systems for per persona processing media content-associated metadata
US7159000B2 (en) * 2002-03-21 2007-01-02 Microsoft Corporation Methods and systems for repairing playlists
EP1484692B1 (en) * 2003-06-04 2013-07-24 Intel Corporation Content recommendation device with user feedback
KR100493902B1 (ko) * 2003-08-28 2005-06-10 삼성전자주식회사 콘텐츠 추천방법 및 시스템
KR100597399B1 (ko) * 2004-01-12 2006-07-06 삼성전자주식회사 사용자가 선호하는 채널을 동적으로 관리하는 장치 및관리 방법
US20060260875A1 (en) 2005-04-22 2006-11-23 Eric Hoersten System and method for communicating vending information
US20060015895A1 (en) * 2004-06-30 2006-01-19 Stone Christopher J Method and system for avoiding undesirable portions of a recorded audiovisual program
JP2008529395A (ja) * 2005-01-27 2008-07-31 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ リコメンダにおいて支援されるユーザ制御
US7693887B2 (en) 2005-02-01 2010-04-06 Strands, Inc. Dynamic identification of a new set of media items responsive to an input mediaset
US7734569B2 (en) 2005-02-03 2010-06-08 Strands, Inc. Recommender system for identifying a new set of media items responsive to an input set of media items and knowledge base metrics
EP1844386A4 (en) 2005-02-04 2009-11-25 Strands Inc NAVIGATION SYSTEM IN A MUSICAL CATALOG USING MEASUREMENTS FOR CORRELATION OF A KNOWLEDGE BASE OF MEDIA SETS
US8024438B2 (en) 2005-03-31 2011-09-20 At&T Intellectual Property, I, L.P. Methods, systems, and computer program products for implementing bandwidth management services
US8335239B2 (en) 2005-03-31 2012-12-18 At&T Intellectual Property I, L.P. Methods, systems, and devices for bandwidth conservation
US7975283B2 (en) * 2005-03-31 2011-07-05 At&T Intellectual Property I, L.P. Presence detection in a bandwidth management system
US8098582B2 (en) 2005-03-31 2012-01-17 At&T Intellectual Property I, L.P. Methods, systems, and computer program products for implementing bandwidth control services
US8306033B2 (en) * 2005-03-31 2012-11-06 At&T Intellectual Property I, L.P. Methods, systems, and computer program products for providing traffic control services
WO2006114451A1 (es) 2005-04-22 2006-11-02 Musicstrands, S.A.U. Sistema y método para adquirir y agregar datos sobre la reproducción de elementos o ficheros multimedia
US8104054B2 (en) 2005-09-01 2012-01-24 At&T Intellectual Property I, L.P. Methods, systems, and devices for bandwidth conservation
US8701148B2 (en) 2005-09-01 2014-04-15 At&T Intellectual Property I, L.P. Methods, systems, and devices for bandwidth conservation
US7877387B2 (en) 2005-09-30 2011-01-25 Strands, Inc. Systems and methods for promotional media item selection and promotional program unit generation
US20070143790A1 (en) * 2005-12-16 2007-06-21 Sbc Knowledge Ventures, L.P. System and method for channel selection on a set-top box
CN101506796A (zh) 2005-12-19 2009-08-12 斯专兹有限公司 用户-用户推荐器
US20070157221A1 (en) * 2005-12-23 2007-07-05 Sbc Knowledge Ventures, L.P. System and method of providing television ratings information
US9946736B2 (en) * 2006-01-19 2018-04-17 Ilan Cohn Constructing a database of verified individuals
US20070244880A1 (en) 2006-02-03 2007-10-18 Francisco Martin Mediaset generation system
US20070186243A1 (en) * 2006-02-08 2007-08-09 Sbc Knowledge Ventures, Lp System and method of providing television program recommendations
EP1987451A1 (en) 2006-02-10 2008-11-05 Strands, Inc. Dynamic interactive entertainment
KR101031602B1 (ko) 2006-02-10 2011-04-27 스트랜즈, 아이엔씨. 휴대용미디어플레이어 파일들에 우선순위를 설정하는시스템 및 방법
US8607262B2 (en) * 2006-05-10 2013-12-10 Sharp Laboratories Of America Method and apparatus for communicating popularity ratings to users
US7653341B2 (en) * 2006-05-30 2010-01-26 Dell Products L.P. Logging of radio listening and interactivity
US8099459B2 (en) * 2006-06-23 2012-01-17 Microsoft Corporation Content feedback for authors of web syndications
US9003056B2 (en) * 2006-07-11 2015-04-07 Napo Enterprises, Llc Maintaining a minimum level of real time media recommendations in the absence of online friends
US8059646B2 (en) 2006-07-11 2011-11-15 Napo Enterprises, Llc System and method for identifying music content in a P2P real time recommendation network
US8327266B2 (en) 2006-07-11 2012-12-04 Napo Enterprises, Llc Graphical user interface system for allowing management of a media item playlist based on a preference scoring system
US7970922B2 (en) * 2006-07-11 2011-06-28 Napo Enterprises, Llc P2P real time media recommendations
US8090606B2 (en) 2006-08-08 2012-01-03 Napo Enterprises, Llc Embedded media recommendations
US8620699B2 (en) 2006-08-08 2013-12-31 Napo Enterprises, Llc Heavy influencer media recommendations
US8990198B2 (en) * 2006-11-02 2015-03-24 Ilan Cohn Method and system for computerized management of related data records
US7962460B2 (en) 2006-12-01 2011-06-14 Scenera Technologies, Llc Methods, systems, and computer program products for determining availability of presentable content via a subscription service
US9456250B2 (en) 2006-12-15 2016-09-27 At&T Intellectual Property I, L.P. Automatic rating optimization
US8356039B2 (en) * 2006-12-21 2013-01-15 Yahoo! Inc. Providing multiple media items to a consumer via a simplified consumer interaction
US8244599B2 (en) * 2007-02-28 2012-08-14 Ebay Inc. Methods and systems for social shopping on a network-based marketplace
US7801888B2 (en) 2007-03-09 2010-09-21 Microsoft Corporation Media content search results ranked by popularity
GB2447876B (en) * 2007-03-29 2009-07-08 Sony Uk Ltd Recording apparatus
US9224427B2 (en) * 2007-04-02 2015-12-29 Napo Enterprises LLC Rating media item recommendations using recommendation paths and/or media item usage
US8112720B2 (en) 2007-04-05 2012-02-07 Napo Enterprises, Llc System and method for automatically and graphically associating programmatically-generated media item recommendations related to a user's socially recommended media items
US9164993B2 (en) 2007-06-01 2015-10-20 Napo Enterprises, Llc System and method for propagating a media item recommendation message comprising recommender presence information
US8285776B2 (en) 2007-06-01 2012-10-09 Napo Enterprises, Llc System and method for processing a received media item recommendation message comprising recommender presence information
US9037632B2 (en) 2007-06-01 2015-05-19 Napo Enterprises, Llc System and method of generating a media item recommendation message with recommender presence information
US20090049045A1 (en) 2007-06-01 2009-02-19 Concert Technology Corporation Method and system for sorting media items in a playlist on a media device
US8099315B2 (en) * 2007-06-05 2012-01-17 At&T Intellectual Property I, L.P. Interest profiles for audio and/or video streams
US20090006368A1 (en) * 2007-06-29 2009-01-01 Microsoft Corporation Automatic Video Recommendation
US20090006451A1 (en) * 2007-06-29 2009-01-01 Microsoft Corporation Web Page-Container Interactions
US8838729B2 (en) * 2007-06-29 2014-09-16 Microsoft Corporation Gathering statistics based on container exchange
US8626771B2 (en) * 2007-06-29 2014-01-07 Microsoft Corporation Container reputation
WO2009010948A1 (en) * 2007-07-18 2009-01-22 Famillion Ltd. Method and system for use of a database of personal data records
CN101779180B (zh) * 2007-08-08 2012-08-15 贝诺特公司 基于背景的内容推荐的方法和设备
US20090083781A1 (en) * 2007-09-21 2009-03-26 Microsoft Corporation Intelligent Video Player
US8712872B2 (en) * 2012-03-07 2014-04-29 Redbox Automated Retail, Llc System and method for optimizing utilization of inventory space for dispensable articles
US9886809B2 (en) 2007-09-28 2018-02-06 Redbox Automated Retail, Llc Article dispensing machine and method for auditing inventory while article dispensing machine remains operational
US8768789B2 (en) 2012-03-07 2014-07-01 Redbox Automated Retail, Llc System and method for optimizing utilization of inventory space for dispensable articles
US20090094248A1 (en) * 2007-10-03 2009-04-09 Concert Technology Corporation System and method of prioritizing the downloading of media items in a media item recommendation network
US8621506B2 (en) 2007-10-19 2013-12-31 Abroadcasting Company System and method for approximating characteristics of households for targeted advertisement
US9060034B2 (en) 2007-11-09 2015-06-16 Napo Enterprises, Llc System and method of filtering recommenders in a media item recommendation system
US8396951B2 (en) 2007-12-20 2013-03-12 Napo Enterprises, Llc Method and system for populating a content repository for an internet radio service based on a recommendation network
US9734507B2 (en) 2007-12-20 2017-08-15 Napo Enterprise, Llc Method and system for simulating recommendations in a social network for an offline user
US8316015B2 (en) 2007-12-21 2012-11-20 Lemi Technology, Llc Tunersphere
US8117193B2 (en) 2007-12-21 2012-02-14 Lemi Technology, Llc Tunersphere
US8060525B2 (en) 2007-12-21 2011-11-15 Napo Enterprises, Llc Method and system for generating media recommendations in a distributed environment based on tagging play history information with location information
US8725740B2 (en) * 2008-03-24 2014-05-13 Napo Enterprises, Llc Active playlist having dynamic media item groups
US7958130B2 (en) * 2008-05-26 2011-06-07 Microsoft Corporation Similarity-based content sampling and relevance feedback
CN101615961B (zh) * 2008-06-24 2011-05-18 华为技术有限公司 媒体内容推荐方法和装置
US9113040B2 (en) * 2008-06-30 2015-08-18 Verizon Patent And Licensing Inc. System for up-selling content during periods of likely viewer disinterest
US8990848B2 (en) 2008-07-22 2015-03-24 At&T Intellectual Property I, L.P. System and method for temporally adaptive media playback
US7996422B2 (en) 2008-07-22 2011-08-09 At&T Intellectual Property L.L.P. System and method for adaptive media playback based on destination
CN101661487B (zh) * 2008-08-27 2012-08-08 国际商业机器公司 对信息项进行搜索的方法和系统
US9496003B2 (en) 2008-09-08 2016-11-15 Apple Inc. System and method for playlist generation based on similarity data
US8037011B2 (en) * 2008-09-15 2011-10-11 Motorola Mobility, Inc. Method and apparatus for recommending content items
US8176510B2 (en) 2008-11-12 2012-05-08 United Video Properties, Inc. Systems and methods for detecting inconsistent user actions and providing feedback
US9396258B2 (en) * 2009-01-22 2016-07-19 Google Inc. Recommending video programs
US8200602B2 (en) 2009-02-02 2012-06-12 Napo Enterprises, Llc System and method for creating thematic listening experiences in a networked peer media recommendation environment
US8996162B2 (en) 2009-09-05 2015-03-31 Redbox Automated Retail, Llc Article vending machine and method for exchanging an inoperable article for an operable article
US9104990B2 (en) 2009-09-05 2015-08-11 Redbox Automated Retail, Llc Article vending machine and method for exchanging an inoperable article for an operable article
US20120210358A1 (en) * 2009-10-29 2012-08-16 Thomson Licensing Llc Source-independent content rating system and method
JP2011142468A (ja) * 2010-01-06 2011-07-21 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
US9124651B2 (en) * 2010-03-30 2015-09-01 Microsoft Technology Licensing, Llc Controlling media consumption privacy settings
US8745665B2 (en) * 2010-03-30 2014-06-03 Verizon Patent And Licensing Inc. Intelligent video playlists
US8538581B2 (en) 2010-09-03 2013-09-17 Redbox Automated Retail, Llc Article vending machine and method for authenticating received articles
US9569911B2 (en) 2010-08-23 2017-02-14 Redbox Automated Retail, Llc Secondary media return system and method
US8533066B2 (en) * 2010-10-13 2013-09-10 Hulu, LLC Method and apparatus for recommending media programs based on correlated user feedback
US20130035086A1 (en) * 2010-12-22 2013-02-07 Logitech Europe S.A. Remote control system for providing content suggestions
EP2472418A1 (en) * 2011-01-04 2012-07-04 Axel Springer Digital TV Guide GmbH Apparatus and method for managing a personal channel
WO2012094564A1 (en) 2011-01-06 2012-07-12 Veveo, Inc. Methods of and systems for content search based on environment sampling
JP2014516490A (ja) * 2011-04-11 2014-07-10 インテル・コーポレーション パーソナライズされたプログラム選択のシステムおよび方法
US8760395B2 (en) 2011-05-31 2014-06-24 Microsoft Corporation Gesture recognition techniques
WO2012174171A2 (en) 2011-06-14 2012-12-20 Redbox Automated Retail, Llc System and method for substituting a media article with alternative media
CA2842293C (en) 2011-07-20 2019-10-22 Redbox Automated Retail, Llc System and method for providing the identification of geographically closest article dispensing machines
US9348822B2 (en) 2011-08-02 2016-05-24 Redbox Automated Retail, Llc System and method for generating notifications related to new media
WO2013025392A2 (en) 2011-08-12 2013-02-21 Redbox Automated Retail, Llc System and method for applying parental control limits from content providers to media content
US9959543B2 (en) 2011-08-19 2018-05-01 Redbox Automated Retail, Llc System and method for aggregating ratings for media content
CA2845573C (en) * 2011-08-19 2020-11-03 Redbox Automated Retail, Llc System and method for importing ratings for media content
US8983905B2 (en) 2011-10-03 2015-03-17 Apple Inc. Merging playlists from multiple sources
US8789109B2 (en) * 2011-10-17 2014-07-22 Electronics And Telecommunications Research Institute System for recommending favorite channel/program based on TV watching pattern and method thereof
WO2013077983A1 (en) 2011-11-01 2013-05-30 Lemi Technology, Llc Adaptive media recommendation systems, methods, and computer readable media
US8635637B2 (en) 2011-12-02 2014-01-21 Microsoft Corporation User interface presenting an animated avatar performing a media reaction
US20130145385A1 (en) * 2011-12-02 2013-06-06 Microsoft Corporation Context-based ratings and recommendations for media
CN103152618B (zh) * 2011-12-07 2017-11-17 北京四达时代软件技术股份有限公司 数字电视增值业务内容推荐方法及装置
US9100685B2 (en) 2011-12-09 2015-08-04 Microsoft Technology Licensing, Llc Determining audience state or interest using passive sensor data
RU2495485C1 (ru) * 2012-04-25 2013-10-10 Александр Константинович Гласман Способ мониторинга информации о предпочтениях пользователей на основе анализа восприятия ими контента (варианты)
CA2775700C (en) 2012-05-04 2013-07-23 Microsoft Corporation Determining a future portion of a currently presented media program
US9747253B2 (en) 2012-06-05 2017-08-29 Redbox Automated Retail, Llc System and method for simultaneous article retrieval and transaction validation
US8881209B2 (en) 2012-10-26 2014-11-04 Mobitv, Inc. Feedback loop content recommendation
US10491694B2 (en) 2013-03-15 2019-11-26 Oath Inc. Method and system for measuring user engagement using click/skip in content stream using a probability model
US20140280554A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Yahoo! Inc. Method and system for dynamic discovery and adaptive crawling of content from the internet
US9270767B2 (en) * 2013-03-15 2016-02-23 Yahoo! Inc. Method and system for discovery of user unknown interests based on supplemental content
US10108601B2 (en) * 2013-09-19 2018-10-23 Infosys Limited Method and system for presenting personalized content
US9326026B2 (en) 2013-10-31 2016-04-26 At&T Intellectual Property I, Lp Method and apparatus for content distribution over a network
WO2015076694A1 (en) * 2013-11-25 2015-05-28 Nptv Soft Ltd Method for delivering personalized interactive video stream
US9588635B2 (en) * 2013-12-12 2017-03-07 Microsoft Technology Licensing, Llc Multi-modal content consumption model
US20160110791A1 (en) * 2014-10-15 2016-04-21 Toshiba Global Commerce Solutions Holdings Corporation Method, computer program product, and system for providing a sensor-based environment
US10575057B2 (en) 2015-04-23 2020-02-25 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for improving accuracy in media asset recommendation models
US20160314410A1 (en) * 2015-04-23 2016-10-27 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for improving accuracy in media asset recommendations based on data from one data space
US20160314404A1 (en) * 2015-04-23 2016-10-27 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for improving accuracy in media asset recommendations based on data from multiple data spaces
US10003836B2 (en) 2015-04-23 2018-06-19 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for improving accuracy in media asset recommendation models based on users' levels of enjoyment with respect to media assets
US9781479B2 (en) * 2016-02-29 2017-10-03 Rovi Guides, Inc. Methods and systems of recommending media assets to users based on content of other media assets
JP7075125B2 (ja) 2016-05-25 2022-05-25 イマティクス バイオテクノロジーズ ゲーエムベーハー 標的としてのおよび胆嚢がんおよび胆管がんおよびその他のがんに対する免疫療法で使用するための新規ペプチド、ペプチド組み合わせ
US10708664B2 (en) 2016-06-21 2020-07-07 Rovi Guides, Inc. Methods and systems for recommending to a first user media assets for inclusion in a playlist for a second user based on the second user's viewing activity
US10015544B2 (en) * 2016-08-05 2018-07-03 V. Juliano Communications, LLC System and method for recommending a content service to a content consumer
CN107798012B (zh) * 2016-09-05 2021-12-14 腾讯科技（深圳）有限公司 阅读资源评论推送方法和系统
US10091549B1 (en) 2017-03-30 2018-10-02 Rovi Guides, Inc. Methods and systems for recommending media assets based on the geographic location at which the media assets are frequently consumed
US10936653B2 (en) 2017-06-02 2021-03-02 Apple Inc. Automatically predicting relevant contexts for media items
CN109146541B (zh) * 2018-07-05 2021-04-27 北京三快在线科技有限公司 一种兴趣点的质量评分获取方法、装置、计算机设备及存储介质
AU2019337731A1 (en) * 2018-09-16 2021-05-13 Price, Cameron MR System and method for delivering information to a user

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5410344A (en) * 1993-09-22 1995-04-25 Arrowsmith Technologies, Inc. Apparatus and method of selecting video programs based on viewers' preferences
PT932398E (pt) 1996-06-28 2006-09-29 Ortho Mcneil Pharm Inc Utilizacao do topiramento ou dos seus derivados para a producao de um medicamento para o tratamento de disturbios bipolares maniaco- depressivos
US6229524B1 (en) * 1998-07-17 2001-05-08 International Business Machines Corporation User interface for interaction with video
US6898762B2 (en) * 1998-08-21 2005-05-24 United Video Properties, Inc. Client-server electronic program guide
US6317881B1 (en) * 1998-11-04 2001-11-13 Intel Corporation Method and apparatus for collecting and providing viewer feedback to a broadcast
DE69937674T2 (de) 1998-12-23 2008-10-30 Koninklijke Philips Electronics N.V. Programmeempfangsgerät
AU6310500A (en) 1999-08-20 2001-03-19 Singularis S.A. Method and apparatus for creating recommendations from users profile built interactively
US8302127B2 (en) * 2000-09-25 2012-10-30 Thomson Licensing System and method for personalized TV
US7299484B2 (en) * 2001-07-20 2007-11-20 The Directv Group, Inc. Method and apparatus for adaptive channel selection

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101148529B1 (ko) * 2005-04-21 2012-05-21 야후! 인크. 매체 객체 메타데이터 결합 및 등급 매기기
US8732175B2 (en) 2005-04-21 2014-05-20 Yahoo! Inc. Interestingness ranking of media objects
US10210159B2 (en) 2005-04-21 2019-02-19 Oath Inc. Media object metadata association and ranking
US10216763B2 (en) 2005-04-21 2019-02-26 Oath Inc. Interestingness ranking of media objects
KR100859918B1 (ko) * 2007-08-09 2008-09-23 김서준 사용자 피드백을 이용하여 검색된 컨텐츠를 평가하고 평가결과를 이용하여 검색 결과를 제공하는 방법 및 장치
KR101259418B1 (ko) * 2012-05-17 2013-04-30 한국과학기술정보연구원 사용자 적응적 가이드 서비스 방법 및 그 서버
KR20160113685A (ko) * 2014-01-29 2016-09-30 노키아 테크놀로지스 오와이 콘텐츠 추천 방법, 장치 및 시스템

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