KR20060022671A - 시청된 상태에 따른 ｔｖ 쇼들의 기록에 대한 쇼 우선순위확정 - Google Patents

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KR20060022671A
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스리니바스 거타
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

추천기 시스템은 추천기 스코어들에 근거하여 추천된 쇼들(shows)의 압축을 수행한다. 쇼가 높게 추천되면, 그 쇼는 압축되지 않을 것이다. 그러나, 쇼가 높게 추천되지 않으면, 그 쇼를 저장하기 전에 쇼를 압축할 것이다. 이는 보다 많은 저장 용량을 제공한다. 압축 비율은 추천기 스코어에 따라 변할 수 있다.
프로그램 추천, 추천 스코어, 임계, 압축.

Description

시청된 상태에 따른 ＴＶ 쇼들의 기록에 대한 쇼 우선순위 확정{Ascertaining show priority for recording of TV shows depending upon their viewed status}
본 발명은 텔레비전 프로그래밍을 추천 및 기록하는 방법 및 디바이스들에 관한 것으로서, 특히, 추천기 스코어들에 근거한 기록된 쇼들의 압축을 수행하는 방법 및 디바이스에 관한 것이다.
다양한 프로그램 콘텐트를 이용할 수 있는 채널들의 수가 텔레비전 시청자들에게 증가함에 따라, 텔레비전 시청자들이 흥미있는 텔레비전 프로그램을 식별하고 기록하고자 하는 요구가 증가한다. 부가적으로, 저장 용량이 제한되어 있으므로, 시청자가 흥미있는 모든 프로그램을 저장하는 것은 어렵다. 종래에는, 텔레비전 시청자들은 프린팅된 텔레비전 프로그램 가이드들에 의해 흥미있는 텔레비전 프로그램들을 식별하였다. 전형적으로, 이러한 프린팅된 텔레비전 프로그램 가이드들은 시간 및 날짜, 채널 및 제목 단위로 이용 가능한 텔레비전 프로그램들을 리스팅한 격자들을 포함한다.
보다 최근에는, 텔레비전 프로그래밍을 추천하는 다수의 툴들이 제안되었고, 이용 가능해졌다. 예를 들어, 캘리포니아, 서니베일의 Tivo사로부터 상업적으로 이 용 가능한
Figure 112005070038210-PCT00001
시스템은 "썸즈 업 및 썸즈 다운(Thumbs Up and Thumbs Down)"특징을 이용하여 사용자가 쇼들을 레이트하게 하고, 이것에 의해 시청자가 좋아하거나 싫어하는 프로그램들을 각각 표시한다. 이후,
Figure 112005070038210-PCT00002
수신기는, 각각의 시청자에게 맞춤된 추천들을 만들기 위해, 전자 프로그램 가이드(EPG)와 같이, 기록된 사용자 선호들과 수신된 프로그램 데이터를 매치한다. 이후, 사용자가 미래에 시청하게 하기 위해
Figure 112005070038210-PCT00003
는 그 추천된 쇼들을 하드 디스크에 기록한다.
추천들에는 전형적으로 2가지 종류가 있는데, 암시적인 것(implicit)과 명시적 것(explicit)이다. 암시적인 텔레비전 프로그램 추천기들은 은연중에 시청자의 시청 이력으로부터 추론된 정보에 근거한 텔레비전 프로그램 추천들을 생성한다. 도 1은 종래의 암시적인 텔레비전 프로그램 추천기(60)를 이용한 시청자 프로파일(40) 생성을 도시한다. 암시적인 시청자 프로파일(40)은, 주어진 시청자가 각각의 프로그램을 좋아하는지 또는 싫어하는지 여부를 표시하는 시청 이력(25)으로부터 추론된다. 도 1에 도시된 바와 같이, 암시적인 텔레비전 프로그램 추천기(60)는, 시청자의 선호들을 특징으로 하는 추론된 규칙들의 세트를 포함하는 암시적인 시청자 프로파일(40)을 추론하기 위해 알려진 방식으로 시청 이력(25)을 프로세싱한다. 따라서, 암시적인 텔레비전 프로그램 추천기(60)는 시청자가 좋아하거나 싫어하는 프로그램들의 세트에 근거한 시청자의 시청 습관들을 추론하도록 시도한다.
반면, 명시적 텔레비전 프로그램 추천기들은 시청자 프로파일들을 추론하고 추천들을 생성하기 위해 제목, 장르, 배우들, 채널, 및 날짜/시간과 같은 프로그램 속성들에 대한 시청자들의 선호들에 대해 시청자에게 명시적으로 질문한다. Kaushal Kurapati, David J. Schaffer, 및 Srinivas Gutta에 의한, 암시적 및 명시적인 시청 선호들을 이용한 추천 스코어들을 생성하는 방법 및 장치로 제목된 U.S. 일련 번호 09/666,401은 조합된 암시적인/명시적인 프로그램 추천 스코어에 근거한 텔레비전 프로그램 추천들을 생성하는 텔레비전 프로그램 추천기를 설명한다. 따라서, 개시된 텔레비전 프로그래밍 추천기는 명시적인 추천 스코어들 및 암시적인 추천 스코어들에 근거한 프로그램 추천들을 생성하기 위해 시청자들의 명시적인 시청 선호들을 그들의 텔레비전 시청 습관과 조합한다. 이 시스템에서, 발명은 암시적 및 명시적 스코어들을 근거한 조합된 추천을 계산한다. 이러한 암시적 및 명시적 스코어들은 명시적 스코어들을 향해 바이어싱될 수 있고, 조합된 추천 스코어는 가중된 선형 맵핑을 이용하여 계산될 수 있다.
설명된 모든 현재의 추천기들의 문제는 추천된 쇼들의 기록을 위한 저장 공간이 제한되어 있다는 것이다. 새롭게 추천된 프로그램을 저장할 공간이 충분하지 않지 때문에, 시청되지 않은 기록을 지울지 또는 새롭게 추천된 프로그램을 기록하지 않을지 여부를 결정하게 한다. 따라서, 효율적인 방식으로 저장 공간을 사용할 방법 및 디바이스를 구현할 필요가 있다.
일반적으로, 추천된 프로그램이 기록되는 텔레비전 추천기 및/또는 기록 방법 및 디바이스는 추천기 스코어로부터 압축 레벨을 결정한다. 일부 프로그램들은 보다 적은 저장 공간을 이용하여 압축된 포맷으로 저장되기 때문에 이것은 부가적인 저장 용량을 부가한다.
일반적인 시스템은 특정 쇼에 대한 추천기 스코어를 주목한다. 추천기 스코어가 예를 들어, 99%와 100% 매치 사이인 경우, 쇼는 보통 모드들로 기록된다. 특정 쇼에 대한 추천기 스코어가 90%와 99% 사이인 경우, 그 쇼의 시간 압축이 수행된다.
또한, 쇼를 이전에 사용자가 시청했는지, 사용자가 쇼를 시청한 것이 언제인지 그리고 얼마나 오래전인지, 누구와 함께 쇼를 시청했는지 등과 같은 추천 프로파일의 다른 가변들에 의존하여 압축이 수행된다.
또한, 본 발명은 웹으로부터 오디오 콘텐트를 다운로딩하는 것과 같은 오디오 아레나를 포함한다. 시스템은 오디오에 대한 추천기 스코어를 결정하고, 추천기 기 스코어에 근거하여 압축없이 오디오를 기록할지 또는 압축하여 기록하지를 결정할 수 있다.
본 발명의 보다 완벽한 이해와 본 발명의 부가적인 특징들 및 유익함들은 다음의 상세한 설명 및 도면들을 참조로 하여 얻어질 것이다.
도 1은 종래 기술에 따른 암시적인 추천기 시스템을 도시한 도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 추천기/기록 시스템을 도시한 도.
도 3은 본 발명의 양호한 실시예에 따라, 요구된 경우 프로그램들의 압축과 함께 프로그램 추천들의 프로그램 추천 생성 프로세스를 도시한 흐름도.
도 4는 본 발명에 따른 개인 비디오 레코더를 도시한 도.
도 2는 본 발명에 따른 텔레비전 프로그래밍 추천기/저장 시스템(50)을 도시한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 텔레비전 프로그래밍 추천기(100)는 특정 시청자에게 흥미있는 프로그램들을 식별하기 위해, 예를 들어, 잘 알려진 온-스크린 프리젠테이션 기술들을 이용한 셋-탑 터미널/텔레비전(도시 없음)을 이용하여, 전자 프로그래밍 가이드(EPG)(100)의 프로그램들 각각을 평가한다.
이용 가능한 많은 타입의 추천기 시스템들이 본 발명에 사용될 수 있지만, 본 발명은 U.S. Ser. No.09/666,401에 설명된 바와 같은 명시적인/암시적인 추천기에 관해 설명된다. 텔레비전 프로그램 추천기(100)는 조합된 암시적/명시적 프로그램 추천 스코어에 근거한 텔레비전 프로그램 추천들을 생성한다. 이 추천기는 프로그램 추천들을 생성하기 위해 시청자들의 명시적인 시청 선호들을 그들의 텔레비전 시청 습관(암시적인 선호들)과 조합한다. 일반적으로, 각각의 시청자는 예를 들어, 텔레비전 프로그램의 날짜 및 시청 시간, 채널들, 배우들, 및 카테고리들(장르들)을 포함한 다양한 프로그램 속성들에 대한 그들의 선호들을 초기에 레이팅한다. 명시적인 시청자 프로파일은 (400)에서 생성된다. 또한, 암시적인 프로파일(500)이 생성되고 각각의 프로그램에 적용된다. U.S. Ser. No.09/666,401의 발명을 이용하여, 조합된 추천 스코어는 각각의 프로그램에 대해 생성된다(600). 추천 스코어가 일정 임계 이상이면, 프로그램은 (130)에서 추천된다.
이후, 프로그램 추천들은, 기록되는 프로그램을 압축할지 어떤 크기로 할지 여부를 결정하기 위해 임계 비교기 및 압축기(140)로 보내진다. (600)에서 수신된 프로그램의 프로그램 추천기 스코어를 주목하고 압축 임계들에 대한 이 스코어를 비교함으로써 결정이 이루어진다. 압축 임계들은 어느 프로그램들이 압축되어야 할지 어떤 크기로 할지를 결정하는데 사용된다. 임계들은 제조업자에 의해 설정될 수 있고, 또는 사용자가 변화시킬 수도 있다. 예를 들어, 한 임계 'T'가 98%이면, 프로그램은 사용자 프로파일의 콘텐트들을 98%로 매치해야함을 의미한다. 예를 들어, 추천기 스코어가 98% 매치보다 크면, 프로그램은 압축없이 기록된다. 다른 임계는 89% < T < 99% 일 수 있다. 추천기 스코어가, 예를 들어, 90%-98%이면, 프로그램은 10% 만큼 압축된다. 더욱이, 추천기 스코어는 항상 퍼센티지의 형태가 아닐 수 있다. 임의의 형태의 추천기 스코어가 사용되고 적절한 임계와 비교될 수 있어, 적절한 압축 비율이 선택될 수 있음을 이해한다. 표 1은 추천된 쇼들에 대한 임계들 및 압축 비율들의 샘플을 도시한다.
임계 압축
98% < T 89% < T < 98% 85% < T < 89% 0 10% 15%
표 1
압축기(140)는 임의의 알려진 압축 알고리즘이 될 수 있다. 압축을 성취하는 하나의 단순한 방법은 기록 동안 프레임들을 스킵하는 것이다. 일반적으로, 압축 기술들은 선형 압축 및 비선형 압축으로 2 가지가 있다. 선형 압축은 스트림내의 고유한 정보에 대한 어떠한 고려 없이, 전체 비디오 또는 오디오 스트림에 대한 압축의 응용과 관계된다. 일부 예들은 미리 지정된 시간 인터벌들에서 프레임들을 스 키핑하고, 가변 프레임 레이트에서 그들을 렌더링한다. 세그먼트들/프레임들을 폐기하는 한 가지 명확한 문제는 불연속의 존재이다. 이 문제는 윈도윙 기능 또는 스무딩 필터를 적용하여 다루어진다.
비선형 압축은 의미 정보의 존재를 고려한 비디오 콘텐트의 압축을 포함한다. 비디오 도메인에서, 이것은 종종 비디오 스키밍(video skimming)으로 불린다. 비디오 스키밍에 대한 수 많은 기술들이 존재하는데, 일 예로, 기술 보고서 CMU-CS-97-111, CUM, 피츠버그, 1997, Michael A. Smith and Takeo Kanade의 '이미지 및 언어 이해 기술들의 조합을 통한 비디오 스키밍 및 특징화'이다. 이미지 및 비디오 데이터베이스의 콘텐트 기반 액세스에 관한 IEEE 국제 워크숍 과정에서, M.A. Smith 및 T.Kanade의 이미지 및 언어 이해의 조합을 통한 비디오 스키밍 및 특징화, 1998, pp.61-70에 동일한 보고서가 발간되었다.
비디오 스키밍에서, 장면들 또는 세그먼트들은 이미지 및 언어 이해의 기술들에 근거하여 특징화 된다. 중요한 장면들이 발견되고 키 프레임들 및 중요한 대응 오디오가 비디오 요약을 생성하기 위해 선택된다. 대부분의 임의의 형태의 압축이 본 발명과 함께 사용될 수 있다.
프로그램에 대한 추천기 스코어만을 주목하는 것 이외에, 또한, 압축은 프로그램이 이전에 시청되었는지 여부를 고려하여 수행될 수 있다. 추천기가 프로그램을 추천하는 경우, 그러나 프로그램이 이미 사용자에 의해 시청되었다면, 시스템은 미리 정의된 양(amount)으로 이러한 추천된 프로그램을 압축할 수 있다. 이것은 도 2의 임계 비교기(140) 또는 도 3의 단계(660)에서 발생할 수 있다. 양호한 실시예 의 이러한 시스템은 사용자 정의가 가능하다. 사용자는 어떤 타입의 프로그램들을 압축할지 결정하는데, 예를 들어, 시청자는 그 달(month)에 앞서 시청된 프로그램이 6개월 전에 시청된 것보다 큰 크기(extent)로 프로그램을 압축하기 원할 수 있다. 또한, 프로그램이 이전에 시청되었는지 여부를 고려하여 추천기 스코어를 얻는 것도 가능하다. 다른 옵션들은 누가 그 프로그램을 이전에 시청했는지를 저장하는 것을 포함한다. 이전에 프로그램을 시청한 동일한 시청자의 프로파일에 대한 추천이 있는 경우, 쇼는 압축될 수 있다. 그러나, 상이한 시청자에 대한 추천이 있는 경우, 압축은 발생하지 않을 수 있다. 누가 프로그램을 시청하고 있는지 트랙을 유지하는 시스템들은, 2000년 10월 10일 출원된 미국 출원 일련번호 09/685683, Miroslav Trajkovic, Yong Yan, Antonio Colmenarez, 및 Srinivas Gutta의 이미지 기반 인식을 통한 디바이스 제어에 설명되어있다.
이전에 시청된 쇼들의 트랙을 유지하는 시스템은, 이와 함께 동시에 출원된 대리인 사건 번호 US030153(ID#703018), Srinivas Gutta에 의한 공동 출원 "TV 쇼들의 시청된 상태에 따른 추천기 스코어들의 변환"에 설명된다.
도 2의 텔레비전 프로그램 추천기(100)는, 중앙 처리 유닛(CPU), RAM 및 ROM과 같은 메모리(120)와 같은 프로세서(115)를 포함하는, 퍼스널 컴퓨터 또는 워크스테이션과 같은, 임의의 컴퓨팅 디바이스로서 구현될 수 있다. 더욱이, 텔레비전 프로그램 추천기(100)는
Figure 112005070038210-PCT00004
시스템과 같은 임의의 이용 가능한 텔레비전 프로그램 추천기, 또는 1999년 12월 17일에 출원된 미국 특허 출원 일련 번호 09/466,406 "결정 트리들을 이용한 텔레비전 프로그래밍을 추천하는 방법 및 장치"와, 2000년 2월 4일에 출원된 미국 특허 출원 일련번호 09/498,271 "베이지언(BAYESIAN) TV 쇼 추천기"에 설명된 텔레비전 프로그램 추천기, 또는 본 발명의 특징들 및 기능들을 실행하도록 고려하여 수정한 임의의 조합으로 구현될 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 추천 압축 시스템의 흐름도를 도시한다. EPG는 (610)에서 흥미있는 시간-기간에 대해 얻어진다. 이후, 단계(615) 동안, 시청자를 위한 적절한 명시적 및 암시적 시청자 프로파일들(400, 500)이 얻어진다. 이후, 필요하다면, 단계(620) 동안, 프로그램 추천 생성 프로세스는 명시적 또는 암시적 시청자들 프로파일들로부터의 각각의 속성에 대한 수치적 비율들을 동일한 수치의 스케일로 변환한다.
단계(630) 동안, 프로그램 추천 생성 프로세스는 흥미 있는 시간 기간에 대한 EPG(110)내의 식별된 각각의 프로그램에 대한 명시적 추천 스코어 및 암시적 추천 스코어를 얻거나 계산한다. 이후, 단계(640) 동안, 프로그램 추천 생성 프로세스는 각각의 프로그램에 대한 조합된 추천 스코어를 계산한다. 조합된 추천 스코어는 많은 형태들이 될 수 있다. -1 부터 1까지와 같이 수치적 값이거나, 퍼센티지 값일 수 있다. 추천기 스코어는 (650)에서 제공되고, 임계는, 어느 프로그램들이 기록될 것인지, 기록되지 않을 것인지 결정하기 위해 추천기 스코어가 비교되어, (660)에서 설정된다. 추천기 스코어가 75% 또는 그 이상인 경우, 이러한 스코어를 가진 프로그램이 기록되도록 임계를 설정하는 것을 가정한다. 이후, 추천기 스코어는 임계와 비교된다. 이후, 추천기 스코어가 프로그램을 기록하기 위해 표시된 임계 이상이면, 프로그램을 저장할 때 어떤 것이 사용될지 압축량에 대한 결정이 이 루어진다. 임계 비교기(660)가 다양한 임계들에 대한 추천기 스코어를 비교함으로써 사용되는 압축의 퍼센티지를 결정할 수 있거나, 압축기(140)는 상이한 압축 체제들에 대해 추천기 임계들과 연관될 수 있다. 이후, 비디오는 추천기 스코어에 근거하여 (140)에서 압축된다. 추천기가 그 프로그램을 높게 추천하면, 압축을 하지 않거나 매우 조금 압축한다. 프로그램이 그 프로그램을 높게 추천하지 않으면, 많은 압축 비율이 사용된다. 이것은 사용자가 많이 흥미를 갖지 않을 수 있는 프로그램들에 대한 저장 공간을 낭비하지 않음으로써 기록 공간을 절약한다.
또한, 동일한 기술이 오디오 도메인에서 사용될 수 있다. 추천기들은 상이한 오디오 프로그램들 또는 음악을 청취자가 원하는지 여부를 결정하는데 사용될 수 있다. 이러한 추천기의 추천기 결과가 오디오를 기록하기에 충분히 높으나, 압축을 방지하지 위한 임계를 초과하기에 충분히 높지 않은 경우, 오디오는 저장되기 전에 어떤 형태로 압축될 수 있다. 오디오를 압축하는데 사용될 수 있는 형태는, 2001년 9월 30일 - 10월 5일, 제 9 회 2001 멀티미디어 ACM 국제 컨퍼런스 진행, 캐나다 온타리오 오타와, ACM, 2001, 382-391쪽, Livei He 및 Anoop Gupter에 의한 비선형 시간 압축의 유익함들의 개발에 설명된 바와 같은 비선형 시간 압축이다. 선형 시간 압축에서, 스피치는 비균일하게 시간 압축된다(예를 들어, 스피치의 매 100ms는 75ms로 압축된다). 비선형 시간 압축의 일 형태로, 스피치의 중단이 제거되고 선형 시간 압축이 수행된다. 또한, 비선형 시간 압축의 다른 형태들이 본 기술에서 알려져 있다.
도 4는 텔레비전(700) 접속된
Figure 112005070038210-PCT00005
와 같은 개인 비디오 리코더(PVR)(720) 을 도시한다. PVR은 추천기(600) 및 압축기(140)를 포함한다.
Figure 112005070038210-PCT00006
의 "지금 상영중(Now Showing)"인 스크린은 하드 디스크에 현재 저장된 모든 프로그램들을 디스플레이한다. 이 경우, 그들은 프로그램들(A-F)이다. 이러한 많은 프로그램들은 (프로그램들 A-C와 같이) 사용자에 의해 특별히 기록되도록 선택된다. 다른 프로그램들은 원을 둘러싼 사각으로 도시된 바와 같은 추천기 프로그램들이다. 원의 내부는 압축 비율과 상호 관련된 추천기 스코어거나, 특정 압축 비율이 될 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 프로그램(D)은 10% 압축되고, 프로그램(E)은 15%, 프로그램(F)은 전혀 압축되지 않을 수 있다.
대안적인 실시예들은 압축 퍼센티지를 표시하기 위해 컬러 코딩을 사용할 수 있거나, 쇼들은 그들이 압축된 양에 근거하여 순서화될 수 있다.
본 발명의 양호한 실시예들이 도시되고 설명되었지만, 형태 또는 세부사항에 다양한 수정과 변경들이 본 발명의 정신으로부터 벗어남 없이 용이하게 이루어질 수 있음을 물론 이해할 것이다. 따라서, 본 발명은 설명되고 도시된 일정한 양식들로 제한되지 않고, 첨부된 청구범위의 범위에 있는 모든 변경들을 포함함을 의도한다.

Claims (30)

  1. 추천된 오디오 및/또는 시각적 프로그램들을 기록하는 기록 디바이스로서,
    기록될 프로그램들을 추천하고 추천기 스코어(recommender score)를 제공하는 추천기와,
    저장하기 전에 상기 프로그램에 사용되는 압축량을 결정하기 위해 상기 추천기 스코어를 적어도 하나의 임계와 비교하는 비교기와,
    상기 추천기 스코어를 수신하고 상기 비교기의 출력에 근거하여 상기 프로그램을 압축하는 압축기와,
    상기 프로그램을 저장하는 저장 매체를 포함하는, 기록 디바이스.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 압축은 시간-기반 압축인, 기록 디바이스.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 압축은 상기 프로그램의 프레임들을 스킵함으로써 시각적 프로그램들상에서 수행되는, 기록 디바이스.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 압축은 선형 압축인, 기록 디바이스.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 압축은 비선형 압축인, 기록 디바이스.
  6. 제 1 항에 있어서, 프로그램이 이전에 시청되었는지 여부를 결정하는 시청자 이력 디바이스를 더 포함하고, 상기 압축기는 기록을 위해 추천된 이전에 시청된 프로그램들을 압축하는, 기록 디바이스.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 시청자 이력 디바이스는 프로그램들이 이전에 시청된 날짜를 저장하고, 압축은 상기 시청자에 의해 최종 시청된 때부터의 시간 길이에 근거하여 프로그램들상에서 수행되는, 기록 디바이스.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 압축량은 사용자가 정의 가능한, 기록 디바이스.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 시청자 이력 디바이스는 상기 이전의 프로그램들을 시청한 시청자들의 식별을 저장하고, 상기 압축기는 상기 추천된 프로그램이 상기 프로그램을 이전에 시청한 동일한 시청자에 대한 것인지 여부에 근거하여 프로그램을 압축하는, 기록 디바이스.
  10. 제 1 항에 있어서, 추천 임계들이 설정되고, 상기 추천 스코어가 상기 임계들 주위에 있는지에 따라 상이한 압축 레벨들이 사용되는, 기록 디바이스.
  11. 오디오 및/또는 시각적 프로그램들을 추천하는 추천기 시스템으로서,
    기록될 프로그램들을 추천하고, 상기 프로그램이 기록을 위해 추천되었음을 표시하는 추천기 스코어를 제공하는 추천기와,
    저장하기 전에 상기 프로그램에 사용되는 압축량을 결정하기 위해 상기 추천기 스코어를 적어도 하나의 임계와 비교하는 비교기와,
    상기 추천기 스코어를 수신하고, 상기 추천기 스코어 근거하여 상기 프로그램을 압축하는 압축기를 포함하는, 추천기 시스템.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 압축은 시간-기반 압축인, 추천기 시스템.
  13. 제 11 항에 있어서, 상기 압축은 상기 프로그램의 프레임들을 스킵함으로써 시각적 프로그램들상에서 수행되는, 추천기 시스템.
  14. 제 11 항에 있어서, 상기 압축은 선형 압축인, 추천기 시스템.
  15. 제 11 항에 있어서, 프로그램이 이전에 시청되었는지 여부를 결정하는 시청자 이력 디바이스를 더 포함하고, 상기 압축기는 기록을 위해 추천된 이전에 시청된 프로그램들을 압축하는, 추천기 시스템.
  16. 제 11 항에 있어서, 상기 시청자 이력 디바이스는 프로그램들이 이전에 시청된 날짜를 저장하고, 압축은 상기 시청자에 의해 최종 시청된 때부터의 시간 길이에 근거하여 프로그램들상에서 수행되는, 추천기 시스템.
  17. 제 16 항에 있어서, 상기 압축량은 사용자가 정의 가능한, 추천기 시스템.
  18. 제 16 항에 있어서, 상기 추천된 프로그램들이 이전에 시청된 날짜는 상기 압축량을 결정하는데 사용되는, 추천기 시스템.
  19. 제 15 항에 있어서, 상기 시청자 이력 디바이스는 상기 이전의 프로그램을 시청한 시청자들의 식별을 저장하고, 상기 압축기는 상기 추천된 프로그램이 상기 프로그램을 이전에 시청한 동일한 시청자에 대한 것인지 여부에 근거하여 프로그램을 압축하는, 추천기 시스템.
  20. 제 11 항에 있어서, 추천 임계들이 설정되고, 상기 추천 스코어가 상기 임계들 주위에 있는지에 따라 상이한 압축 레벨들이 사용되는, 추천기 시스템.
  21. 오디오 및/또는 시각적 프로그램들을 추천하는 방법으로서,
    기록될 프로그램들을 추천하고, 상기 프로그램이 기록을 위해 추천되었음을 표시하는 추천기 스코어를 제공하는 단계와,
    저장하기 전에 상기 프로그램에 사용되는 압축량을 결정하기 위해 상기 추천기 스코어를 적어도 하나의 임계와 비교하는 단계와,
    상기 추천기 스코어에 근거하여 상기 프로그램을 압축하는 단계를 포함하는, 추천 방법.
  22. 제 21 항에 있어서, 상기 압축 단계는 시간-기반 압축을 수행하는, 추천 방법.
  23. 제 21 항에 있어서, 상기 압축 단계는 상기 프로그램의 프레임들을 스킵함으로써 시각적 프로그램들상에서 압축을 수행하는, 추천 방법.
  24. 제 21 항에 있어서, 상기 압축 단계는 선형 압축을 수행하는, 추천 방법.
  25. 제 21 항에 있어서, 프로그램이 이전에 시청되었는지 여부를 저장하는 시청자 이력을 저장하는 단계를 더 포함하고, 상기 압축 단계는 기록을 위해 추천된 이전에 시청된 프로그램들을 압축하는, 추천 방법.
  26. 제 21 항에 있어서, 상기 시청자 이력을 저장하는 단계는 프로그램들이 이전에 시청된 날짜를 저장하고, 상기 압축 단계는 상기 시청자에 의해 최종 시청된 때부터의 시간 길이에 근거하여 프로그램들을 압축하는, 추천 방법.
  27. 제 26 항에 있어서, 상기 압축 단계는 압축량을 사용자가 정의 가능한, 추천 방법.
  28. 제 26 항에 있어서, 상기 추천된 프로그램들이 이전에 시청된 날짜는 압축량을 결정하는데 사용되는, 추천 방법.
  29. 제 25 항에 있어서, 상기 시청자 이력을 저장하는 단계는 상기 이전의 프로그램들을 시청한 시청자들의 식별을 저장하고, 상기 압축 단계는 상기 추천된 프로그램이 상기 프로그램을 이전에 시청한 동일한 시청자에 대한 것인지 여부에 근거하여 프로그램을 압축하는, 추천 방법.
  30. 제 21 항에 있어서, 상이한 압축 레벨들에 대한 상기 추천 스코어 임계들을 설정하는 단계와, 상기 추천 스코어가 상기 임계들 주위에 있는지에 근거하여 압축하는 단계를 더 포함하는, 추천 방법.
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