KR20050043969A - 미디어 시스템 상의 관심 프로파일을 적응시키는 방법 및시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 피드백 거동 프로파일(301)에 기초하여 관심 프로파일(104)을 적응시키는/적응시키기 위한 방법 및 미디어 시스템(102)에 관한 것이다. 상기 방법은: 미디어 컨텐트에 관한 정보(101)를 검색하는 단계; 상기 미디어 시스템과의 사용자의 상호 작용에 관한 피드백 정보를 나타내는 암시적 정보(201)을 검색하는 단계로서, 상기 암시적 정보는 또한 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것인, 상기 암시적 정보 검색 단계; 상기 미디어 컨텐트의 사용자 등급에 관한 피드백 정보를 나타내는 명시적 정보(202)를 검색하는 단계로서, 상기 명시적 정보는 또한 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것인, 상기 명시적 정보 검색 단계; 피드백 분석(203)에 의해, 암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나에 응답하여 상기 피드백 거동 프로파일을 업데이트하는 단계; 암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나와 상기 피드백 거동 프로파일에 기초하여 미디어 컨텐트의 관련성을 나타내는 제 1 스코어를 추정하는 단계; 피드백 거동 프로파일 및 상기 제 1 스코어에 기초하여 제 2 스코어를 추정하는 단계로서, 상기 제 2 스코어는 상기 제 1 스코어의 신뢰도를 나타내는, 상기 제 2 스코어 추정 단계; 및 관심 프로파일 유지(204)에 의해, 상기 제 1 및 제 2 스코어들에 기초하여 상기 관심 프로파일을 업데이트하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 상기 제 1 및 제 2스코어들에 기초하여 상기 피드백 거동 프로파일을 더 업데이트하는 단계를 더 포함한다.

Description

미디어 시스템 상의 관심 프로파일을 적응시키는 방법 및 시스템{System and method for adapting an interest profile on a media system}

본 발명은 피드백 거동 프로파일(feedback behavioral profile)에 기초하여 미디어 시스템 상의 관심 프로파일(interest profile)을 적응시키는 방법에 관한 것이다.

본 발명은 또한 상기 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 시스템에 관한 것이다.

본 발명은 또한 상기 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

본 발명은 또한 피드백 거동 프로파일에 기초하여 관심 프로파일을 적응시키기 위한 미디어 시스템에 관한 것이다.

미국 특허 제 5,717,923 호는 개개의 최종 사용자들에 관한 전자 정보를 동적으로 주문 받기 위한 방법 및 장치를 개시한다. 이것은 고객 시스템의 개개의 최종 사용자(들)에 대응하는 소비자 정보를 저장하는 개인 프로파일 데이터베이스를 포함하는 고객 시스템을 포함한다. 또한, 고객 시스템은, 개개의 최종 사용자가 전자 정보를 소비할 때, 상기 사용자에 의해 취해진 활동들을 감시하고 이러한 활동들에 기초하여 상기 개인 프로파일 데이터베이스를 업데이트하는 고객 활동 감시기를 포함한다.

그러나, 종래 기술의 방법이 개개의 최종 사용자에 대응하는 소비자 정보를 과거로부터 취할지라도, 그것은 주어진 소비자 정보의 관련성(relevance)을 고려하지 않거나 관련성의 신뢰도(reliability)를 고려하지 않는다는 문제점을 수반한다. 관련성에 관한 신뢰도가 부족하고 소비자 정보의 관련성만을 안다면, 개인 프로파일 데이터는 신뢰할 수 없는 소비자 정보를 다소 포함할 것이다.

따라서, 본 발명의 목적은, 과거로부터의 정보를 고려하려는 것 외에, 정보가 관심 프로파일을 유지하는데 후속으로 사용되기 전에, 상기 정보의 신뢰도 모두를 고려하는 것이다.

도 1는 관심 프로파일을 적응시키데 사용된 미디어 시스템을 도시한 도면.

도 2는 관심 프로파일에 기초하여 관심 프로파일을 적응시키는 미디어 시스템을 도시한 도면.

도 3는 관심 프로파일 및 피드백 거동 프로파일에 기초하여 관심 프로파일을

적응시키는 미디어 시스템을 도시한 도면.

도 4는 피드백 거동 프로파일에 기초하여 미디어 시스템 상의 관심 프로파일을 적응시키는 방법을 도시한 도면.

상기 및 다른 문제점들은 서두에서 언급된 방법에 의해 해결되며, 상기 방법은,

미디어 컨텐트에 관한 정보를 검색하는 단계,

상기 미디어 시스템으로 사용자의 상호 작용에 관한 피드백 정보를 나타내는 암시적 정보(implicit information)을 검색하는 단계로서, 상기 암시적 정보는 또한 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것인, 상기 암시적 정보 검색 단계,

상기 미디어 컨텐트의 사용자 등급에 관한 피드백 정보를 나타내는 명시적 정보(explicit information)를 검색하는 단계로서, 상기 명시적 정보는 또한 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것인, 상기 명시적 정보 검색 단계,

피드백 분석에 의해, 암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나에 응답하여 상기 피드백 거동 프로파일을 업데이트하는 단계,

암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나와 상기 피드백 거동 프로파일에 기초하여 미디어 컨텐트의 관련성을 나타내는 제 1 스코어를 추정하는 단계,

피드백 거동 프로파일 및 상기 제 1 스코어에 기초하여 제 2 스코어를 추정하는 단계로서, 상기 제 2 스코어는 상기 제 1 스코어의 신뢰도를 나타내는, 상기 제 2 스코어 추정 단계, 및

관심 프로파일 유지에 의해, 상기 제 1 및 제 2 스코어들에 기초하여 상기 관심 프로파일을 업데이트하는 단계를 포함한다.

제 1단계에서, 미디어 시스템은 이용 가능한 미디어 컨텐트에 관한 정보를 검색한다. 미디어 컨텐트에 관한 정보는 이용 가능한 미디어 컨텐트의 장르, 타입, 지속 기간, 토픽, 카테고리, 타이틀, 시작 및/또는 종료 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상기 정보는 미디어 제공자를 식별하는 ID에 관한 것일 수 있다.

제 2단계에서, 미디어 시스템은 미디어 시스템과 사용자의 상호 작용에 관한 암시적 정보를 검색할 수 있다.

제 3단계에서, 미디어 시스템은 미디어 컨텐트의 사용자 등급에 관한 명시적 정보를 검색할 수 있다.

또한, 상기 암시적 및 명시적 정보는 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것일 수 있다. 여기서, 상기 정보는 미디어 컨텐트에 관한 정보에 관련된다.

제 4단계에서, 피드백 분석은 상기 암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나로 피드백 거동 프로파일을 업데이트할 수 있다. 여기서 상기 피드백 거동 프로파일은 과거의 활동들 및/또는 과거로부터의 활동들을 기억할 수 있는데, 상기 프로파일이 사용자에 속하는 상기 암시적 및 명시적 정보로 업데이트되기 때문이다. 따라서, 피드백 거동 프로파일은 암시 및/또는 명시적 피드백에 의하여 미디어 시스템 상의 미디어 컨텐트와의 과거(상호)-활동(들)로부터 사용자-개인화 정보(user-personalized information)를 포함할 수 있다.

그러나, 제 3 및 제 4단계는 스킵될 수 있다. 이것은, 암시적 피드백만이 이용 가능하고 명시적 피드백, 즉, 사용자의 피드백이 주어지지 않거나, 상기 방법이 사용자 피드백을 고려하지 않는다고 결정할 때의 경우일 것이다. 따라서, 피드백 거동 프로파일의 업데이트는 여기서 또한 스킵될 수 있다.

제 5단계에서, 미디어 시스템은 암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나와 피드백 거동 프로파일에 기초하여 미디어 컨텐트의 관련성을 추정할 수 있다.

거동 프로파일의 사용으로, 적응 프로세스를 개인화하는 것이 유리하며, 결과적으로 개인화 관련성 스코어가 생긴다.

제 6단계에서, 미디어 시스템은 상기 관련성 스코어의 신뢰도를 나타내는 제 2스코어를 추정할 수 있다. 제 2스코어의 결정에서, 상관 관계는 신뢰도에 대한 측정으로 사용된다.

제 7단계에서, 관심 프로파일 유지는 상기 관련성 및 제 2스코어에 기초하여 관심 프로파일을 업데이트할 수 있다. 제 2스코어는 상기 관련성의 신뢰도이므로, 그에 의해 관심 프로파일이 개선된다.

개선된 관심 프로파일(즉, 유지될 때의 상기 관심 프로파일)의 결과로서, 후속으로 사용될 경우 상기 관심 프로파일은, 상기 미디어 시스템 상의 미디어 컨텐트를 추천하는데 후속으로 사용될 때에 상기 미디어 시스템 상의 미디어 컨텐트의 보다 더 관련되고 보다 더 신뢰할 수 있는 추천들을 제공할 것이다.

본 방법의 바람직한 실시예에서, 상기 방법은,

상기 제 1 및 제 2스코어들에 기초하여 상기 피드백 거동 프로파일을 더 업데이트하는 단계를 더 포함한다.

따라서, 피드백 거동 프로파일은 사용자에 대한 품질(관련성 및 관련성의 신뢰도)에 관하여 적응되고 적응할 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예에서, 미디어 컨텐트에 관한 정보는 채널 ID, 또는 프로그램 ID 및, 메타데이터, 토픽, 스타일, 장르, 카테고리, 타입, 지속 기간, 타이틀, 시작 및 종료 중 적어도 하나를 포함한다.

본 발명의 다른 실시예에서, 암시적 정보의 검색은 미디어 시스템을 사용하는 동안에 미디어 시스템과 사용자의 거동의 감독을 포함한다.

본 발명의 다른 실시예에서, 명시적 정보의 검색은 키보드, 마우스, 원격 제어, 대화식 메뉴(interactive menu), 마이크로폰, 동작 인식(gesture recognition), 및 조이스틱 중 적어도 하나를 사용함으로써 미디어 시스템에 대한 입력들을 포함한다.

본 발명의 바람직한 실시예에서, 미디어 시스템은 셋탑 박스, TV, PC, DVD 플레이어, 라디오, 또는 VCR이며, 상기 미디어 시스템은 피드백 거동 프로파일을 사용하여 관심 프로파일의 적응을 수행할 수 있으며, 또한, 상기 미디어 시스템은 암시 및 명시적 피드백 정보를 검색할 수 있다.

또한, 상기 문제점들은 서두에 언급된 미디어 시스템에 의해 해결되며, 상기 미디어 시스템은,

미디어 컨텐트에 관한 정보를 검색하기 위한 수단,

상기 미디어 시스템과 사용자의 상호 작용에 관한 피드백 정보를 나타내는 암시적 정보를 검색하기 위한 수단으로서, 상기 암시적 정보는 또한 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것인, 상기 암시적 정보 검색 수단,

암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나와 상기 피드백 거동 프로파일에 기초하여 상기 미디어 컨텐트의 관련성을 나타내는 제 1 스코어를 추정하기 위한 수단,

피드백 거동 프로파일 및 상기 제 1 스코어에 기초하여 제 2 스코어를 추정하기 위한 수단으로서, 상기 제 2 스코어는 상기 제 1 스코어의 신뢰도를 나타내는, 상기 제 2 스코어 추정 수단, 및

상기 제 1 및 제 2 스코어들에 기초하여 상기 관심 프로파일을 업데이트하기 위한 수단을 포함한다.

본 발명의 바람직한 실시예에서, 상기 미디어 시스템은,

상기 미디어 컨텐트의 사용자들의 등급에 관한 피드백 정보를 나타내는 명시적 정보를 검색하기 위한 수단으로서, 상기 명시적 정보는 또한 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것인, 명시적 정보 검색 수단, 및

암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나에 응답하여 상기 피드백 거동 프로파일을 업데이트하기 위한 수단을 더 포함한다.

본 발명의 다른 실시예에서, 상기 미디어 시스템은 상기 제 1 및 제 2스코어들에 기초하여 사기 피드백 거동 프로파일을 더 업데이트하는 수단을 더 포함한다.

미디어 시스템은 상기 방법에 관하여 이전에 설명된 바와 같이, 동일한 이유들에 대한 동일한 이점들을 준다.

본 발명은 도면들을 참조하고 바람직한 실시예들에 관하여 이하에 보다 완전하게 설명될 것이다.

도 1는 관심 프로파일을 적응시키는데 사용된 미디어 시스템을 도시한다. 참조 번호(101)는 이용 가능한 미디어 컨텐트를 제공하는 미디어 제공자일 수 있다. 참조 번호(101)는 하나 이상의 미디어 제공자를 포함할 수 있다. 또한, 참조 번호(101)는 참조 번호(108)에 매입된 미디어 컨텐트에 관한 정보, (101)로부터의 신호를 포함할 수 있다.

미디어 컨텐트는 TV 프로그램과 같은 라이브 미디어 컨텐트, 요구시 볼 수 있는 비디오, 인터넷 상의 대화식 라이브 방송 TV, 인터넷 TV, 이용 가능할 때, 즉,특정 이벤트가 발생할 때의 인터넷 사이트들, 영화, 라디오 방송들 또는 방송 중에 볼 수 있는 임의의 다른 미디어일 수 있으며, 나중에 재생 및 표시하기 위한 미디어 시스템, 즉, PC 또는 VCR에 저장될 수 있는 미디어 컨텐트일 수 있다.

미디어 컨텐트에 관한 정보는 다양한 방법들로 관심 프로파일을 적응시키기 위해 관심 프로파일을 조합하여 사용된다. 관심 프로파일의 적응은 도 4에 도시될 것이다.

참조 번호(102)는 미디어 시스템 또는 미디어 시스템의 일부일 수 있다. 참조 번호(105)는 CPU 또는 (102)의 프로세싱 전력일 수 있다. 참조 번호(105)는 나중의 검색 및 수정을 위해 참조 번호(104), 사용자의 관심 프로파일을 업데이트할 수 있으며, 한편 상기 관심 프로파일은 데이터베이스에 저장될 수 있다.

참조 번호(105)는 암시 및/또는 명시한 피드백 정보를 참조 번호(111), 피드백 시스템으로부터 검색한다.

참조 번호(107)는 관심 프로파일 및 이용 가능한 미디어 컨텐트에 기초한 미디어의 추천일 수 있다.

참조 번호(108)는 미디어 제공자로부터의 신호이며, 이것은 요구시 볼 수 있는 다운로드 가능한 비디오들, 인터넷 데이터 전송, TV 프로그램들, 영화의 요청, 라디오 방송들 또는 미디어 시스템(102)에 저장되거나 미디어 시스템 상에 표시될 수 있는 임의의 다른 미디어 컨텐트를 위한 신호들일 수 있다. 또한, 미디어 컨텐트에 관한 정보는 참조 번호(108)에 매입될 수 있다.

참조 번호(102)는 미디어 시스템이며, 이것은 인터넷 pc, 셋탑 박스, TV, 비디오 카세트 기록기, DVD 플레이어, 라디오 등일 수 있다. 일반적으로, 참조 번호(102)는 미디어 컨텐트를 라이브로 또는 미디어 컨텐트의 기록으로부터 나타낼 수 있고, 관심 프로파일 및 이용 가능한 미디어 컨텐트에 기초하여 미디어를 추천할 수 있는 시스템일 수 있다.

또한, 미디어 시스템은 미디어 컨텐트의 사용자 등급의 검색 및 미디어 컨텐트의 사용자 등급의 신뢰도를 나타내는 스코어의 추정을 수행할 수 있으며, 그 안에 CPU 또는 다른 프로세싱 전력을 가질 수 있다. 미디어 컨텐트의 사용자 등급은 입력 수단에 의해 성취될 수 있다. 입력 수단은 키보드, 마우스, 원격 제어, 스크린 메뉴 상에 클릭들을 갖는 대화식 메뉴 또는 조이스틱일 수 있으며, 등급은 사용자(110)로부터 주어질 수 있다. 입력 수단은 또한 마이크로폰을 통한 음성의 입력 및/또는 카메라에 의한 동작의 인식을 포함할 수 있다.

참조 번호(110)는 미디어 시스템(102)의 하나 이상의 사용자들이다. 사용자 또는 사용자들은 상기 관심 프로파일을 사용하는 추천에 전형적으로 기초하여 표시된 및/또는 선택된 미디어 컨텐트를 시청 또는 청취할 수 있다.

참조 번호(111)는 미디어 시스템에 통합된 피드백 시스템이며, 피드백 시스템에서, 그것은 사용자들이 미디어 시스템(102)과 상호 작용하는 방법을 감독한다. 사용자들은 자핑, 볼륨 조절, 톤 및 톤의 균형, 텍스트 TV 정보 룩킹업 등의 형태로 미디어 시스템과 상호 작용할 수 있다. 자핑(zapping)은, 사용자가 다른 미디어 컨텐트들 간에 종종 스위칭할 수 있다는 것을 의미한다. 자핑은, 라디오 방송의 표시 또는 요구시 비디오의 표시 동안에, 동일한 방법으로 수행될 수 있다. 또한, 사용자가 라디오 또는 TV 채널, 프로그램 및 라디오 또는 TV 상의 어떠한 채널 또는 프로그램으로 스위칭하는 시간은 피드백 시스템(111)에 의해 감독된다. 미디어 시스템이 인터넷에 대한 액세스를 갖는 PC일 때, 사용자(110)가 서핑하는 인터넷 사이트들이 어느 것인지 및 방법이 감독될 수 있다. 또한, 사용자가 다른 인터넷 사이트들 간에 스위칭하는 방법이 감독될 수 있으며, 사용자가 실질적으로 인터넷과 상호 작용하는 방법 및/또는 시간 및/또는 표시를 위해 실질적으로 검색된 인터넷으로부터의 미디어 컨텐트가 어느 것인지에 대한 참조 이력을 갖기 위해, 대응하여 사이트들의 URL들이 감독되고, 이러한 사이트들의 URL들은 (105)에 의해 관심 프로파일 또는 상기 관심 프로파일을 포함하는 데이터베이스(104)에 저장된다

참조 번호(112)는 미디어 제공자(101)에 대한 사용자 접속점이다. 이것은 TV 또는 라디오에 대한 안테나 아웃릿, 모뎀 또는 AD니 접속 또는 인터넷에 대한 유사한 접속, 위성 수신기로부터의 안테나 아웃릿, TV 또는 VCR에 대한 SCART 접속 등일 수 있다.

도 2는 관심 프로파일에 기초하여 관심 프로파일의 적응을 갖는 미디어 시스템을 도시한다. 도 1로부터, 참조 번호(105)는 참조 번호(111), 피드백 시스템으로부터의 피드백의 검색이었다. 여기서 피드백의 검색은 참조 번호(201), 암시적 피드백 및 참조 번호(202), 명시적인 피드백으로 분리된다.

미디어 시스템의 사용자가 미디어 시스템의 사용 및/또는 동작 동안에 감독되는 곳에서, 암시적 피드백이 일반적으로 검색된다. 이전에 논의된 바와 같이, 암시적 피드백은, 사용자가, 예를 들면, 자핑, 볼륨 조절, 톤 및 톤의 균형, 텍스트 TV 정보 룩킹업 등의 형태로 미디어 시스템과 상호 작용하는 다양한 방식들로부터 유도될 수 있다. 자핑은 사용자가 다른 미디어 컨텐트들 간에 종종 스위칭한다는 것을 의미한다. 자핑은 라디오 방송의 표시 또는 요구시 비디오의 표시 동안에 동일한 방식으로 이루어질 수 있다.

상기 암시적 피드백과 달리, 명시적 피드백은 보다 직접적이고, 우선 유도되지 않은 정보, 예를 들면, 사용자가 표시된 미디어 컨텐트를 좋아했는지(높은 스코어) 좋아하지 않았는지(보다 낮은 스코어)의 여부를 나타내는 스코어이다. 명시적 피드백은 미디어 컨텐트의 사용자 등급의 미디어 시스템의 검색일 수 있다.

참조 번호(203)는 "피드백 분석"이며, 이러한 분석에서, 주어진 상기 암시적 피드백 및/또는 유도된 상기 명시적 피드백이 고려되고 미디어 컨텐트에 관한 이전에 언급된 정보에 연결된다.

본 발명의 바람직한 실시예에서, 채널 ID 또는 프로그램 ID 및, 메타데이터, 토픽, 스타일, 장르, 카테고리, 타입, 지속 기간, 타이틀, 시작 및 종료와 같은 다음의 특질 항목들 중 적어도 하나는 피드백(들)에 관련된다. 모든 타입들(암시, 명시)의 피드백은 채널 ID 또는 프로그램 ID 및/또는 둘 모두 및 상기 특질 항목들 중 적어도 하나에 관한 상기 피드백 분석에 의해 링크된다.

참조 번호(204), "관심 프로파일 유지"는 참조 번호(104)의 사용자 관심 프로파일을 업데이트하기 위해 피드백 분석, 참조 번호(203)로부터의 정보를 사용할 수 있다.

사용자 관심 프로파일은 참조 번호(206), "결합 및 분석"에 의해 미디어 컨텐트를 추천하는데 후속으로 또는 현재 사용될 수 있다. 미디어 컨텐트, 참조 번호(101)의 상기 추천에서, 신호 및 이용 가능한 미디어 컨텐트를 제공하는 미디어 제공자로부터의 신호의 컨텐트 및 사용자 관심 프로파일이 조합된다. 예를 들면, 사용자 프로파일이 동일한 ID 및 하나 이상의 동일한 특질 항목들을 포함한다면, 이러한 채널이 사용자에게 추천될 수 있다. 그 후 추천은 참조 번호(107), 미디어의 추천에 후속으로 부가될 수 있다.

또한, 사용자 관심 프로파일로부터의 정보를 고려하지 않은 "즉시 업데이트(추천 리스트에 오른 것)", 참조 번호(205)가 결정될 수 있다.

두 경우 모두에서, 참조 번호(207), "분류 및 랭크"는 보다 많은 미디어 컨텐트의 추천들을 고려할 수 있으며, 참조 번호(107)에 도시된 바와 같이 미디어의 상기 추천의 임의의 표시 전에 그들을 후속으로 분류한다.

도 3는 관심 프로파일 및 피드백 거동 프로파일에 기초하여 관심 프로파일의 적응을 갖는 미디어 시스템을 도시한다. 이전 도면에서의 적응과 달리, 이러한 도면은 관심 프로파일 및 피드백 거동 프로파일을 사용한다.

도 2에 부가하여, 참조 번호(30 1)는 "피드백 거동 프로파일"이며, 여기서 참조 번호(303)은 피드백 거동 프로파일로 전송된 데이터 또는 정보이며, 참조 번호(302)는 상기 거동 프로파일로부터 검색된 데이터이다.

이전에 논의된 바와 같이, 참조 번호(203)는 미디어 컨텐트에 관한 정보에 관한 암시 및/또는 명시적 피드백을 위한 피드백 분석이다.

채널 ID 또는 프로그램 ID 및, 메타데이터, 토픽, 스타일, 장르, 카테고리, 타입, 지속 기간, 타이틀, 시작 및 종료와 같은 적어도 하나의 특질 항목은 "피드백 분석"에 의한 피드백(들)에 관련되며, 또한 상기 정보가 상기 피드백 거동 프로파일에 저장될 때, 이러한 프로파일은 과거에 저장된 정보를 미래에 검색하는데 사용될 수 있다. 상기 피드백 거동 프로파일은 활동들(암시, 명시), 즉, 사용자-개인화된 정보 또는 과거로부터의 관련 정보를 기억하는데 사용될 수 있다.

즉, 이전의 도면과 달리, 이러한 도면에서, 피드백 분석은 또한 상기 피드백 거동 프로파일로부터의 데이터를 고려할 수 있으며, 일반적으로, 과거로부터의 사용자에 관한 정보는 참조 번호(104)에 도시된 바와 같이 사용자의 관심 프로파일의 후속 업데이트(관심 프로파일 유지에 의함)에 사용될 수 있다.

도 4는 피드백 거동 프로파일에 기초하여 미디어 시스템 상에서 관심 프로파일을 적응시키는 방법을 도시한다.

단계(90)에서, 방법이 시작된다. 미디어 시스템 상의 변수들, 플래그들, 버퍼들 등, 제 1 및 제 2스코어들의 고려, 관심 프로파일, 피드백 거동 프로파일, 신뢰도 , 관련성 등은 디폴트 값들로 설정된다. 방법이 다시 시작될 때, 단지 손상된 변수들, 플래그들, 버퍼들, 타입들 등은 디폴트 값들로 재설정된다.

단계(100)에서, 이용 가능한 미디어 컨텐트에 관한 정보가 검색될 수 있다. 미디어 시스템 상에 표시 가능한 미디어 컨텐트 이외에, 이용 가능한 미디어 컨텐트는 스타일, 타입, 지속 기간, 토픽, 카테고리 등에 관한 정보를 또한 가질 수 있으며, 이러한 정보는 미디어 제공자로부터의 신호 내의 메타-데이터로부터 유도될 수 있다. 미디어 제공자는 일반적으로 미디어 시스템으로 미디어 컨텐트를 제공한다. 메타-데이터는 미디어 컨텐트에 관한 원문적이고 분류된 정보를 포함한다. 텔레비전 세계에서, 표준화된 DVB-서비스 정보는 미디어 컨텐트에 관한 정보로서 전자 프로그램 안내들 상의 정보를 포함한다. 미디어 컨텐트에 관한 정보는 또한 TV 프로그램들의 방송 동안에 전송된 텍스트 TV 정보로부터 유도될 수 있다. 미디어 컨텐트에 관한 정보는 이용 가능한 미디어 컨텐트의 장르, 타입, 지속 기간, 토픽, 카테고리, 타이틀, 시작 및/또는 종료에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상기 정보는 방금 발생하거나 현재 발생한 프로그램 방송을 위한 ID에 관한 것일 수 있으며, 즉, 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보는 미디어 제공자를 식별하는 채널 ID 또는 프로그램 ID를 또한 포함할 수 있다. 상기 ID와 비교되어 다른 미디어 제공자를 식별하는 대응 정보는, 미디어 신호가 인터넷으로부터 수신될 때, 포함될 수 있다. 상기 정보로, 이러한 단계에서, 미디어 시스템은, 일치된 컨텐트의 미디어 컨텐트가 제안되거나 추천될 수 있을 때에 관심 프로파일과의 후속 일치를 위해 준비된 정보를 가질 수 있다.

단계(200)에서, 암시적 정보가 검색될 수 있으며, 암시적 정보는 미디어 시스템과의 사용자 상호 작용에 관한 피드백 정보를 나타낼 수 있다. 상기 암시적 정보는 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것일 수 있다. 상기 암시적 정보는, 미디어 시스템의 사용하면서 미디어 시스템과의 사용자 거동의 감독 동안에 유도될 수 있다. 암시적 피드백은 일반적으로, 미디어 시스템의 사용자가 미디어 시스템의 사용 및/또는 동작 동안에 감독되는 곳에서 검색될 수 있다. 암시적 정보는 미디어 시스템과의 상호 작용의 다양한 방식들, 즉, 자핑, 볼륨 조절, 톤 및 톤의 균형 변경, 텍스트 TV 정보 룩킹 업으로부터 유도될 수 있다.

단계(300)에서, 명시적 정보가 검색될 수 있다. 명시적 정보는 미디어 컨텐트의 사용자 등급에 관한 피드백 정보를 나타낼 수 있다. 또한, 상기 명시적 정보는 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것일 수 있다.

일반적으로, 단계들(200 및 300)에서, 상기 암시적 및 명시적 정보는 미디어 제공자를 식별하는 ID, 즉, 채널 ID, 프로그램 ID 또는 미디어 컨텐트의 인터넷 제공자로부터의 ID에 관한 것일 수 있다. 또한, 상기 암시적 및 명시적 정보는 토픽, 스타일, 장르, 카테고리, 지속 기간, 타이틀, 시작 시간 또는 종료 시간과 같은 특질 정보(상기 ID에 속함)로 검색될 수 있다.

단계(400)에서, 피드백 분석은 암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나에 응답하여 피드백 거동 프로파일을 업데이트할 수 있다. 일반적으로, 상기 피드백 거동 프로파일은 과거의 활동들 및/또는 과거로부터의 활동들을 고려하는데, 상기 프로파일은 사용자에게 속한 상기 암시적 및 명시적 정보와 함께 업데이트되기 때문이다. 따라서, 피드백 거동 프로파일은, 상기 ID(미디어 제공자를 식별함) 및 상기 특질 정보 둘 모두에 관련된 유도된(암시적) 및/또는 직접적인(명시적) 피드백에 관하여 미디어 시스템 상의 미디어 컨텐트와의 과거(상호)-활동(등)로부터의 사용자-개인화 정보를 포함할 수 있다.

피드백 분석에 의한 상기 피드백 거동 프로파일의 간단한 업데이트에서, 피드백 거동 프로파일은 명시적 정보, 즉, 특정 미디어 컨텐트에 주어진 스코어와 단독으로 업데이트되며, 여기서 스코어는 상기 미디어 컨텐트에 관한 상기 명시적 정보에 포함된다.

그러나, 상기 미디어 컨텐트에 관한 암시적 정보만이 이용 가능하다면, 상기 피드백 거동 프로파일의 피드백 분석에 의한 업데이트는 명시적 정보의 방식에 의해 추정될 수 없으며, 미디어 시스템은 상기 피드백 거동 프로파일을 적절히 업데이트하기 위해 사용자의 거동를 해석해야 한다. 이러한 경우에서, 업데이트는 사용자의 해석된 거동로부터 유도될 수 있으므로, 업데이트는 100 퍼센트 신뢰할 수는 없다.

상기 가능성에 관하여, 상기 단계들(300 및 400)은 스킵될 수 있다. 이것은 암시적 피드백만이 이용 가능하고, 명시적 피드백, 즉, 사용자의 피드백은 주어지지 않거나 고려될 필요가 없는 경우일 수 있다. 따라서, 단계(400), 피드백 거동 프로파일의 업데이트가 또한 스킵될 수 있다.

이것은 단계(200)로부터 단계(500)까지, 단계(300 및 400)를 스킵하는 다른 화살표에 의해 도면에 표시된다.

이것은 또한, 명시적 정보 및 암시적 정보 둘 모두가 이용 가능한 경우일 수 있으며, 그러한 경우에서, 명시적 정보는 믿을 수 없고 신뢰할 수 없는 암시적 정보를 지원하는데 사용될 수 있다. 암시적 정보 및 명시적 정보는, 피드백 거동 프로파일을 업데이트하기 위해 피드백 분석에 의해 공통으로 여기서 고려될 수 있다.

단계(500)에서, 제 1스코어가 추정될 수 있다. 제 1스코어는 암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나와 피드백 거동 프로파일에 기초하여 미디어 컨텐트의 관련성을 나타낼 수 있다.

단계(400)에서 논의된 바와 같이, 세 가지 경우, 즉, 첫 번째, 명시적 정보가 사용되는 경우, 두 번째, 암시적 정보가 사용되는 경우, 마지막으로, 명시적 및 암시적 정보가 사용되는 경우가 가능할 수 있다. 그러나, 이들 세 가지 경우 모두에서, 이전의 단계와 달리, 제 1스코어가 추정될 때, 피드백 거동 프로파일로부터의 정보가 또한 고려된다.

첫 번째, 제 1스코어의 간단한 추정에서, 제 1 스코어는 명시적 스코어, 즉, 특정 미디어 컨텐트에 대한 스코어와 동등시 될 수 있으며, 여기서 스코어는 미디어 컨텐트에 관한 명시적 정보에 포함된다. 이러한 경우에서, 스코어는 사용자에 의해 직접 주어지기 때문에, 제 1스코어는 거의 100 퍼센트 신뢰할 수 있다. 특히, 대응하는 미디어 컨텐트에 관한 피드백 거동 프로파일로부터의 명시적 정보(예를 들면, 동일한 타입, 장르 등)는 동일하거나 유사한 레벨의 스코어를 가지며, 이것은 제 1스코어 상의 보다 신뢰할 수 있는 추정을 지지하는 것이다.

두 번째, 그러나, 미디어 컨텐트에 관한 암시적 정보만이 이용 가능하다면, 즉, 제 1스코어가 명시적 정보의 방식에 의해 추정될 수 없다면, 제 1스코어를 추정하기 위해 미디어 시스템은 피드백 거동 프로파일로부터의 정보와 사용자의 거동를 해석해야 한다. 이러한 경우에서, 스코어가 추정되기 때문에, 스코어는 100 퍼센트 신뢰할 수는 없겠지만, 이전의 단계와 달리, 보다 신뢰할 수 있을 것인데, 과거, 즉, 피드백 거동 프로파일로부터의 정보가 또한 추정에서 고려되기 때문이다.

마지막으로, 또한, 명시적 정보 및 암시적 정보 모두가 논의된 미디어 컨텐트 상에서 이용 가능한 경우일 것이다. 이러한 경우에서, 명시적 정보는 믿을 수 없고 신뢰할 수 없는 정보를 지원하는데 사용될 것이다. 제 1스코어를 결정하기 위해 암시적 정보 및 명시적 정보는 여기서, 과거로부터의 정보, 즉, 피드백 거동 프로파일로부터의 정보와 조합하여 고려될 수 있다.

모든 경우, 이러한 단계에서, 제 1스코어는 사용자에 대한 (논의된 미디어 컨텐트의)관련성을 결정한다.

거동 프로파일을 사용으로, 해석 프로세스를 개인화하는 것이 유리하며, 그 결과 개인화된 신뢰도 스코어, 즉, 제 1스코어를 가져온다.

단계(600)에서, 제 2스코어는 피드백 거동 프로파일 및 제 1스코어에 기초하여 추정될 수 있으며, 제 2스코어는 제 1스코어의 신뢰도를 나타낸다.

이전의 단계에서 논의된 바와 같이, 일부 경우에서, 미디어 컨텐트를 추천하는데 사용될 때, 제 1스코어는 신뢰할 수 없는 것, 즉, 후속으로 이용하는데 믿을 수 없는 것이었다.

모든 경우에서, 이전 단계에서 논의된 바와 같이, 피드백 정보(암시 또는 명시)는 제 1스코어, 즉, 미디어 컨텐트의 관련성으로 변환되었다.

이것은, 명시적 정보가 거의 100 퍼센트의 신뢰도로 관련성 스코어로 바로 변환될 수 있는 명시적 피드백에서 상대적으로 간단하였다.

그러나, 암시적 스코어에서, 미디어 시스템은 주어진 암시적 피드백의 형태로 사용자의 거동들을 해석해야 한다. 명시적 정보와 비교하여, 이것은 너무 복잡한데, 명시적 피드백은 관련성 스코어로 바로 변환될 수 없고, 또한, 상기 관련성 스코어는, 미디어 시스템의 동작 동안에 사용자의 거동를 해석하는 방법의 불확실성으로 인해 낮은 신뢰도를 가질 수 있기 때문이다.

신뢰도를 개선하기 위해, 즉, 단계(400)와 비교하여 이러한 단계에서 더 높은 신뢰도를 획득하기 위해, 피드백 거동 프로파일에 포함된 정보는 상기 제 2스코어의 결정 단계에서 더 고려된다.

상기 스코어의 상기 결정 단계에서, 소위 상관 관계(계수)가 사용된다. 상관 관계는, 두 개의 변수들이 어느 정도 관련되는지를 결정하는데 사용될 수 있다. 부호(플러스 또는 마이너스)는 관계의 범위를 정의한다. 양의 상관 관계는, 한 변수의 값이 증가할 때, 다른 변수의 값이 증가하고, 역으로 한 변수가 감소할 때, 다른 변수의 값도 감소한다는 것을 의미한다.

따라서, 거동 프로파일에서, 명시적 관련성 스코어, 즉, 명시적 피드백으로부터의 관련성의 스코어(이러한 경우에서 제 2스코어)는 암시적 거동 패턴, 즉, 암시적 피드백으로부터의 정보와 상호 관련될 수 있다.

또한, 거동 프로파일에서, 암시적 관련성 스코어, 즉, 암시적 피드백으로부터의 관련성의 스코어(이러한 경우에서 제 2스코어를 대신 나타내는 것)는 이러한 거동 패턴과 조합하여 초기 관찰된 명시적 관련성 스코어들(거동 프로파일로부터 검색됨)로부터 생성될 수 있다.

일반적으로, 상기 상관 관계는 신뢰도의 측정이다.

요약하면, 암시 및 명시적 피드백에 관한 사용자로부터의 활동들 간의 다음 관계들 및 관심 및 거동 프로파일의 후속 업데이트가 이하의 표 1에 도시될 수 있다.

	사용자 활동	관심 프로파일 유지	거동 프로파일 내의 활동들
1	명시적 피드백	100 %의 신뢰도를 갖는 명시적 관련성 스코어
2	명시+암시적 피드백	100 %의 신뢰도를 갖는 명시적 관련성 스코어	거동 프로파일에서, 암시적 거동 패턴과 명시적 관련성 스코어를 상호 관련시킴
3	암시적 피드백	불확실한 신뢰도를 갖는 암시적 관련성 스코어	거동 프로파일에서, 이러한 거동 패턴을 조합하여 초기 관찰된 명시적 관련성 스코어로부터 암시적 관련성 스코어를 발생시킴, 상관 관계는 신뢰도의 측정일 수 있음, 또한, 사용자로부터 명시적 피드백 요청, 주어진다면, 1에서 같이 진행함

거동 프로파일에서 언급된 활동들은 다음 단계에서 논의될 것이다.

예로서, 사용자에 의해 주어진 암시적 피드백은 두 가지 매우 다른 방식들, 즉, (미디어 컨텐트)좋아하거나 싫어하는 것으로 해석될 수 있다. 정확한 해석은 특정 사용에 따른다. 따라서, 피드백 거동 프로파일에 이전에 저장된 명시 및/또는 암시적 피드백 내에 이전에 주어진 미디어 컨텐트 또는 유사한 미디어 컨텐트의 사용자 취급 방법을 참조함으로써 암시적 피드백 정보와 미디어 컨텐트의 사용자 관심 또는 좋아하지 않음을 열거하는 것은 가능하다. 두 가지 매우 다른 방식들로 해석될 수 있는 암시적 피드백의 예는, 다음 중 어느 하나에서 해석될 수 있는 자핑 거동일 수 있다.

1) 사용자는 다른 보다 인기 있는 미디어 컨텐트, 예를 들면, 다른 TV 프로그램(들)을 기대하고 대기하고 있다, 또는

2) 사용자는 동시에 몇몇 인기 있는 미디어 컨텐트(TV 프로그램(들))를 시청하고 있다.

물론, 1)은 좋아하지 않는 것을 암시하고, 반면에, 2)는 미디어 컨텐트를 좋아하고, 볼 수 있는 것과 같이, 정확한 해석은 특정 사용자에 매우 의존한다.

즉, 과거로부터의 데이터를 사용함으로써, 상기 피드백 거동 프로파일, 거동 패턴(암시 및 명시적 피드백)의 해석에서 상호-개인 모호성이 제거된다.

따라서, 거동 프로파일의 사용으로, 해석 프로세스를 개인화하는 것이 유리하며, 그 결과 개인화된 신뢰도 스코어, 즉, 제 2스코어를 가져온다.

단계(700)에서, "관심 프로파일 유지"는 관심 프로파일을 업데이트할 수 있다. 업데이트는 상기 제 1 및 제 2스코어들에 기초할 수 있다. 관련된 데이터 및 신뢰할 수 있는 데이터 모두에 관하여 관심 프로파일을 개선하기 위해, 상기 관심 프로파일은 상기 스코어들로 업데이트될 수 있다.

이러한 경우에서, 관심 프로파일이 품질(제 1 및 제 2스코어들)에 관하여 강화(개선(즉, 적응))되는 것은 유리하며, 과거로부터의 데이터, 즉, 이러한 경우에서 피드백 거동 프로파일의 품질이 유지되고 본 발명에 따라 사용자에 대하여 적응된다.

개선된 관심 프로파일의 결과로서, 관심 프로파일이 미디어 시스템 상의 미디어 컨텐트를 추천하는데 후속으로 사용될 때, 관심 프로파일은 미디어 시스템 상의 미디어 컨텐트의 보다 관련되고 보다 신뢰할 수 있는 추천들을 제공할 것이다.

단계(800)에서, 또한, 피드백 거동 프로파일은 상기 제 1및 제 2스코어들에 기초하여 업데이트될 수 있다. 암시적 및 명시적 정보 중 하나로 피드백 거동 프로파일을 업데이트하는 상기 단계와 달리, 이러한 업데이트는 또한 상기 제 1및 제 2스코어들에 기초할 수 있다. 과거 상호활동들로부터 저장된 데이터 이력을 개선하기 위해, 상기 피드백 거동 프로파일은 관련된 데이터(상기 제 1스코어) 및 신뢰할 수 있는 데이터(상기 제 2스코어) 모두에 관하여 또한 업데이트될 수 있다.

이러한 경우에서, 피드백 거동 프로파일이 품질(제 1 및 제 2스코어들)에 관하여 적응성이 있으며 적응된다는 것은 유리하고, 이러한 경우에서, 상기 피드백 거동 프로파일은 유지되고 사용자에 대하여 적응된다.

가능한 스킵되는 상기 단계(300 및 400), 즉, 선택적 단계들을 갖는 것에 대한 논의는 두 가지 다른 프로세스들을 식별하게 한다.

거동 프로파일을 트레이닝하는 프로세스(1), 역으로, 거동 프로파일을 사용하는 프로세스(2),

즉, 거동 프로파일을 트레이닝하는 프로세스(1)는,

암시적 정보 이벤트를 검색하고 명시적 정보 이벤트(즉, 사용자 등급(들)을 가짐)를 검색하는 단계,

이러한 관찰들 및 거동 프로파일에 저장된 이전 관찰들에 관한 정보에 기초하여 두 가지 타입들의 정보 이벤트들 간의 상관 관계를 계산하는 단계로서, 상관 관계는 그후 거동 프로파일로 저장되는, 상관 관계 계산 단계, 및

명시적 피드백으로부터 사용자 등급을 갖는 관심 프로파일을 업데이트하는 단계를 포함할 수 있으며, 그에 의해 관심 프로파일의 후속 사용에 대하여 높은 신뢰도가 성취되고 확보된다.

거동 프로파일을 사용하는 프로세스(2)는,

명시적 정보 이벤트 없이, 암시적 정보 이벤트를 검색하는 단계,

이러한 암시적 정보와 명시적 정보(프로세스(1)에서 이전에 트레이닝된 관찰들로부터) 간에 높은 상관 관계들에 관한 거동 프로파일을 탐색하는 단계,

이전 명시적 정보 이벤트들에 기초하여, 이러한 명시적 정보 이벤트와의 최고 상관 관계(들)을 갖는 사용자 스코어 및 신뢰도를 추정하는 단계, 및

추정된 사용자 스코어 및 신뢰도로 관심 프로파일을 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.

프로세스들 둘 모두는 정상적인 사용 동안에 혼합될 수 있으며 혼합될 것이다. 사용되는 두 개의 프로세스들 중 어느 것은 사용자 피드백에 의해 결정될 수 있다. 명시적 피드백 및 암시적 피드백 모두가 존재한다면, 프로세스(1)가 수행될 수 있으며, 암시적 피드백만이 존재한다면, 프로세스(2)가 수행된다.

통상적으로, 상기 방법은, 미디어 시스템이 전력을 공급받는 한 계속해서 시작할 것다. 그렇지 않다면, 상기 방법은 단계(900)에서 종료할 것이지만, 미디어 시스템이 다시 전력을 공급받는 경우, 상기 방법은 단계(100)으로부터 진행할 수 있다.

상기 미디어 시스템은, 피드백 거동 프로파일, 검색된 암시 및 명시적 피드백 정보를 사용하여 관심 프로파일의 적응을 수행할 수 있는 셋탑 박스, TV, PC, DVD 플레이어, 라디오 또는 VCR 일 수 있다.

컴퓨터-판독 가능 미디어는 자기 테이트, 광학 디스크, 디지털 비디오 디스크(DVD), 컴팩트 디스크(기록 가능한 CD 또는 기입 가능한 CD), 미니-디스크, 하드 디스크, 플로피 디스크, 스마트 카드, PCMCIA 카드 등일 수 있다.

Claims (12)

1. 피드백 거동 프로파일(feedback behavioral profile)에 기초하여 미디어 시스템 상의 관심 프로파일을 적응시키는 방법으로서, 상기 방법은,

   미디어 컨텐트에 관한 정보를 검색하는 단계,

   상기 미디어 시스템과 사용자의 상호 작용에 관한 피드백 정보를 나타내는 암시적 정보(201)를 검색하는 단계(200)로서, 상기 암시적 정보는 또한 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것인, 상기 암시적 정보 검색 단계(200),

   암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나와 상기 피드백 거동 프로파일에 기초하여 상기 미디어 컨텐트의 관련성을 나타내는 제 1 스코어를 추정하는 단계(500),

   피드백 거동 프로파일 및 상기 제 1 스코어에 기초하여 제 2 스코어를 추정하는 단계(600)로서, 상기 제 2 스코어는 상기 제 1 스코어의 신뢰도를 나타내는, 상기 제 2 스코어 추정 단계(600), 및

   관심 프로파일 유지(204)에 의해, 상기 제 1 및 제 2스코어들에 기초하여 상기 관심 프로파일을 업데이트하는 단계(700)를 포함하는, 관심 프로파일 적응 방법.
2. 제 1항에 있어서, 상기 방법은,

   상기 미디어 컨텐트의 사용자 등급에 관한 피드백 정보를 나타내는 명시적 정보(202)를 검색하는 단계(300)로서, 상기 명시적 정보는 또한 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것인, 상기 명시적 정보 검색 단계(300), 및

   피드백 분석(203)에 의해, 암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나에 응답하여 상기 피드백 거동 프로파일을 업데이트하는 단계(400)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 관심 프로파일 적응 방법.
3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 방법은,

   상기 제 1 및 제 2 스코어들에 기초하여 상기 피드백 거동 프로파일을 더 업데이트하는 단계(800)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 관심 프로파일 적응 방법.
4. 제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서, 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보는 채널 ID 또는 프로그램 ID 및, 메타데이터, 토픽, 스타일, 장르, 카테고리, 타입, 지속 기간, 타이틀, 시작 및 종료 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 관심 프로파일 적응 방법.
5. 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서, 암시적 정보의 상기 검색은 상기 미디어 시스템을 사용하는 동안 상기 미디어 시스템과 상기 사용자의 거동의 감독을 포함하는 것을 특징으로 하는, 관심 프로파일 적응 방법.
6. 제 1항 내지 제 5항 중 어느 한 항에 있어서, 명시적 정보의 상기 검색은 키보드, 마우스, 원격 제어, 대화식 메뉴, 마이크로폰, 동작 인식(gesture recognition) 및 조이스틱 중 적어도 하나를 사용함으로써 상기 미디어 시스템으로의 입력들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 관심 프로파일 적응 방법.
7. 제 1항 내지 제 6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 미디어 시스템은 셋탑 박스, TV, PC, DVD 플레이어, 라디오 또는 VCR인 것을 특징으로 하는, 관심 프로파일 적응 방법.
8. 제 1항 내지 제 7항 중 어느 한 항에 따른 상기 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 시스템.
9. 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터 상에서 실행될 때, 제 1항 내지 제 7항 중 어느 한 항의 상기 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드 수단이 컴퓨터-판독 가능 미디어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
10. 피드백 거동 프로파일에 기초하여 관심 프로파일을 적응시키기 위한 미디어 시스템(102)으로서, 상기 미디어 시스템은,

    미디어 컨텐트에 관한 정보를 검색하기 위한 수단(105),

    상기 미디어 시스템과 사용자의 상호 작용에 관한 피드백 정보를 나타내는 암시적 정보를 검색하기 위한 수단(105)으로서, 상기 암시적 정보는 또한 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것인, 상기 암시적 정보 검색 수단(105),

    암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나와 상기 피드백 거동 프로파일에 기초하여 상기 미디어 컨텐트의 관련성을 나타내는 제 1 스코어를 추정하기 위한 수단(105),

    피드백 거동 프로파일 및 상기 제 1 스코어에 기초하여 제 2 스코어를 추정하기 위한 수단(105)으로서, 상기 제 2 스코어는 상기 제 1 스코어의 신뢰도를 나타내는, 상기 제 2 스코어 추정 수단(105), 및

    상기 제 1 및 제 2 스코어들에 기초하여 상기 관심 프로파일을 업데이트하기 위한 수단(204)을 포함하는, 관심 프로파일 적응 미디어 시스템
11. 제 10항에 있어서, 상기 미디어 시스템은,

    상기 미디어 컨텐트의 사용자들 등급에 관한 피드백 정보를 나타내는 명시적 정보를 검색하기 위한 수단(105)으로서, 상기 명시적 정보는 또한 미디어 컨텐트에 관한 상기 정보에 관한 것인, 상기 명시적 정보 검색 수단(105), 및

    암시적 및 명시적 정보 중 적어도 하나에 응답하여 상기 피드백 거동 프로파일을 업데이트하기 위한 수단(203)을 더 포함하는, 관심 프로파일 적응 미디어 시스템.
12. 제 10항 또는 제 11항에 있어서, 상기 미디어 시스템은 상기 제 1 및 제 2 스코어들에 기초하여 상기 피드백 거동 프로파일을 더 업데이트하기 위한 수단(105)을 더 포함하는, 관심 프로파일 적응 미디어 시스템.