KR20090072575A - 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치 및 그 방법 - Google Patents

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KR20090072575A
KR20090072575A KR1020070140730A KR20070140730A KR20090072575A KR 20090072575 A KR20090072575 A KR 20090072575A KR 1020070140730 A KR1020070140730 A KR 1020070140730A KR 20070140730 A KR20070140730 A KR 20070140730A KR 20090072575 A KR20090072575 A KR 20090072575A
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김명숙
김효민
안세열
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주식회사 케이티
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking

Abstract

본 발명은 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 사용자 프로파일과 사용자의 상황정보와 사용자간 소셜 네트워크 분석정보를 이용한 추론결과에 따라, 사용자의 취향 및 콘텐츠 요청시점에 맞는 최적 콘텐츠를 추천하기 위한, 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
이를 위하여, 본 발명은 콘텐츠 추천 장치에 있어서, 사용자와 타 사용자 간에 최초의 소셜 네트워크 형성을 위한 사용자 프로파일을 생성하는 사용자 프로파일 관리수단; 상기 사용자 및 상기 타 사용자의 선호 콘텐츠 리스트에 대한 작성환경을 제공하기 위한 콘텐츠 관리수단; 상기 소셜 네트워크를 형성하는 상기 타 사용자 각각에 대해 상기 선호 콘텐츠 리스트를 추출하여 제공하고, 상기 선호 콘텐츠 리스트에 포함된 콘텐츠의 선호도에 따라 상기 타 사용자 각각에 대해 콘텐츠 취향의 유사도를 갱신하기 위한 소셜 네트워크 관리수단; 상기 사용자의 상황정보에 따라 콘텐츠 특징을 결정하여, 콘텐츠 특징에 대응되는 콘텐츠 그룹을 확인하기 위한 상황정보 인식수단; 및 상기 선호 콘텐츠 리스트 및 상기 콘텐츠 그룹을 동시에 만족하는 콘텐츠 추천 리스트를 상기 사용자에게 제공하기 위한 추론엔진수단을 포함한다.
콘텐츠 추천 장치, 상황정보, 소셜 네트워크, 취향, 최적 콘텐츠, 온톨로지, 추론엔진

Description

사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치 및 그 방법{Apparatus and method for recommending user tailored contents}
본 발명은 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자 프로파일과 사용자의 상황정보와 사용자간 소셜 네트워크 분석정보를 이용한 추론결과에 따라, 사용자의 취향 및 콘텐츠 요청시점에 맞는 최적 콘텐츠를 추천하기 위한, 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
인터넷과 디지털 미디어가 발전함에 따라, 콘텐츠 제공자들은 다양한 디지털 콘텐츠를 인터넷을 통하여 다양한 방식으로 유통하고 있다. 이를 테면, 영화나 음악 등 동영상이 스트리밍(streaming) 기술을 통해 인터넷상에서 재생되고, 재생음악이 MP3 파일로 인터넷을 통해 전달된다. 또한, 종이책으로만 볼 수 있었던 문자형태의 콘텐츠가 전자책(e-Book)의 형태로 인터넷을 통해 다운로드되고, 기존의 TV 및 라디오의 거의 모든 콘텐츠도 인터넷을 통해 다시 볼 수 있다.
상기와 같은 종래의 콘텐츠 제공 서비스에서는 사용자들에게 제공할 대량의 콘텐츠를 구비한 상태에서, 콘텐츠 검색기능을 통해 사용자가 원하는 콘텐츠를 검색하여 구매하도록 하고 있다. 즉, 콘텐츠 제공자가 사용자 주도형 콘텐츠 검색기능을 제공함에 따라, 사용자는 해당 콘텐츠에 대한 사전지식이 있거나, 미리듣기(또는 미리보기)와 같이 해당 콘텐츠에 대한 실시간 테스트를 진행해야 해당 콘텐츠를 사용할 수 있다.
이는 사용자로 하여금 자신이 원하는 콘텐츠를 스스로 선택할 수 있다는 장점이 있지만, 새로운 콘텐츠나 자신의 취향에 맞지만 경험하지 못한 콘텐츠를 접하기 어려운 단점이 있다. 즉, 사용자는 대량의 콘텐츠에서 자신에게 어울리는 콘텐츠를 취사선택해야 하므로, 자신이 알고 있는 정도에서 콘텐츠를 검색하여 제한적으로 즐길 수밖에 없다.
상기와 같은 이유로, 콘텐츠 제공자들은 사용자가 직접 검색하지 않더라도 소정의 콘텐츠 목록을 추천하는 기능을 제공하고 있다. 즉, 콘텐츠 제공자들은 콘텐츠 간의 관계를 고려하여 '자주 즐겨듣는 콘텐츠와 유사한 형태의 콘텐츠를 추천하는 방식'으로 소정의 콘텐츠 목록을 제공하고 있다.
예를 들어, 콘텐츠 제공 서비스에서는 느낌별(사랑, 기쁨, 이별 등), 장르별(최신곡, 댄스, 발라드 등), 연령별(10대, 20대, 30대 등), 시즌/시간별(봄, 여름, 가을, 겨울 등), 날씨별(햇빛나는 날, 구름낀 날, 비오는 날 등), 장소별(사무실에서, 노래방에서, CF에서 등) 등으로 구분된 소정의 콘텐츠 목록을 생성하여 사용자에게 추천하고 있다.
이는 해당 콘텐츠 목록이 대량의 콘텐츠로부터 선정되어 사용자에게 추천되더라도, 해당 콘텐츠 목록이 사용자의 상황이나 사용자의 선호도가 반영되지 않고 콘텐츠 제공 서비스에 의해 일방적으로 제공되는 단점이 있다.
한편, 콘텐츠 제공자들은 최근에 웹(web)이 기술적 관점에서 사회적 관점으로 진화하는 추세에 따라, 사용자 간의 관계 맺기를 통해 네트워크를 형성하고 그에 따라 사용자의 일상사나 관심사를 공유 또는 소통시켜줄 수 있는 콘텐츠 제공 서비스에 주목하고 있다.
일례로, 일부 콘텐츠 제공자들은 사용자가 선호하는 가수의 이름이 입력되면, 사용자에 의해 입력된 가수의 노래가 아니라 그와 비슷한 성향의 다른 가수들의 노래도 사용자가 좋아할 것이라는 가정하에 무작위로 추천해주는 서비스를 제공하고 있다.
특히, 콘텐츠 제공자들은 같은 취미나 생각을 가진 사용자 간에 네트워크가 형성되면 단기간 내에 폭발적으로 확대될 수 있다는 점에 주목하여, 사용자 간의 네트워크를 고려한 콘텐츠 제공 서비스를 새로운 수익모델로 고려하고 있다.
상기와 같은 이유로, 종래의 콘텐츠 제공 서비스에서는 사용자 간의 관계 속에 내재되어 있는 콘텐츠의 유사성을 적용하여 비슷한 유형의 사람들이 즐기는 콘텐츠를 참조할 뿐만 아니라, 사용자의 상황에 잘 어울리는 콘텐츠를 추천함으로써, 사용자에게 맞는 최적 콘텐츠를 제공하는 서비스가 제안될 필요가 있다.
특히, 사용자들은 대량의 콘텐츠에서 평소 자신이 알지 못해 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 선택하기 어렵기 때문에, 자신의 취향에 맞고 자신의 상황에 잘 어 울리는 콘텐츠를 추천받으려는 서비스에 대한 요구가 있다.
따라서 상기와 같은 종래 기술은 콘텐츠 제공 서비스에서 사용자의 상황 및 사용자의 감성에 맞는 최적 콘텐츠를 추천할 수 없는 문제점이 있으며, 이러한 문제점을 해결하고자 하는 것이 본 발명의 과제이다.
따라서 본 발명은 사용자 프로파일과 사용자의 상황정보와 사용자간 소셜 네트워크 분석정보를 이용한 추론결과에 따라, 사용자의 취향 및 콘텐츠 요청시점에 맞는 최적 콘텐츠를 추천하기 위한, 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 콘텐츠 추천 장치에 있어서, 사용자 와 타 사용자 간에 최초의 소셜 네트워크 형성을 위한 사용자 프로파일을 생성하는 사용자 프로파일 관리수단; 상기 사용자 및 상기 타 사용자의 선호 콘텐츠 리스트에 대한 작성환경을 제공하기 위한 콘텐츠 관리수단; 상기 소셜 네트워크를 형성하는 상기 타 사용자 각각에 대해 상기 선호 콘텐츠 리스트를 추출하여 제공하고, 상기 선호 콘텐츠 리스트에 포함된 콘텐츠의 선호도에 따라 상기 타 사용자 각각에 대해 콘텐츠 취향의 유사도를 갱신하기 위한 소셜 네트워크 관리수단; 상기 사용자의 상황정보에 따라 콘텐츠 특징을 결정하여, 콘텐츠 특징에 대응되는 콘텐츠 그룹을 확인하기 위한 상황정보 인식수단; 및 상기 선호 콘텐츠 리스트 및 상기 콘텐츠 그룹을 동시에 만족하는 콘텐츠 추천 리스트를 상기 사용자에게 제공하기 위한 추론엔진수단을 포함한다.
또한, 본 발명은 콘텐츠 추천 방법에 있어서, 사용자와 타 사용자 간에 최초의 소셜 네트워크 형성을 위한 사용자 프로파일을 생성하고, 상기 사용자 및 상기 타 사용자의 선호 콘텐츠 리스트를 작성하는 작성 단계; 상기 소셜 네트워크를 형성하는 상기 타 사용자 각각에 대해 상기 선호 콘텐츠 리스트를 추출하는 추출 단계; 상기 선호 콘텐츠 리스트에 포함된 콘텐츠의 선호도에 따라 상기 타 사용자 각각에 대해 콘텐츠 취향의 유사도를 갱신하는 갱신 단계; 상기 사용자의 상황정보에 따라 콘텐츠 특징을 결정하여, 콘텐츠 특징에 대응되는 콘텐츠 그룹을 확인하는 확인 단계; 및 상기 선호 콘텐츠 리스트 및 상기 콘텐츠 그룹을 동시에 만족하는 콘텐츠 추천 리스트를 상기 사용자에게 제공하는 제공 단계를 포함한다.
상기와 같은 본 발명은, 사용자 프로파일과 사용자의 상황정보와 사용자간 소셜 네트워크 분석정보를 이용한 추론결과에 따라, 사용자의 취향 및 콘텐츠 요청시점에 맞는 최적 콘텐츠를 추천할 수 있는 효과가 있다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되어 있는 상세한 설명을 통하여 보다 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치에 대한 일실시예 구성도이다.
본 발명에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치는, 대량의 콘텐츠(예를 들어, 음악, 영화, TV 프로그램, 광고 등)를 구비한 상태에서 콘텐츠를 제공받으려는 서비스 가입자 즉, 사용자의 콘텐츠 제공요청이 있을 경우에, 사용자의 취향에 맞는 최적 콘텐츠 즉, 일련의 과정을 통해 추론한 콘텐츠를 사용자에게 추천한다.
즉, 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치는 사용자 본인조차 명확하게 설명하기 어렵고 사용자에게 내재하고 있는 사용자의 취향에 맞는 콘텐츠를 추천하기 위해, '본 서비스를 이용하는 타 사용자와의 관계'와 '콘텐츠 요청시 사용자의 상황'을 이용하여 추론한 결과에 따라 '사용자의 취향에 맞을 것으로 판단하는 대상 콘텐츠에 대한 리스트'(이하 "콘텐츠 추천 리스트"라 함)를 제공한다.
이로써, 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치는 최적 콘텐츠를 추천하려는 서비스 특성상, 사용자 입장에서 실제로 제공받은 콘텐츠 추천 리스트에 대한 만족도가 가장 중요한 만큼, '본 서비스를 이용하는 타 사용자와의 관계'와 '콘텐츠 요청시 사용자의 상황'을 반영하여, 콘텐츠를 이용하려는 현 시점에 사용자가 느끼는 만족도를 높일 수 있는 콘텐츠를 추천할 수 있다.
또한, 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치는 사용자가 기존에 알지 못했으나 사용자의 취향에 맞는 콘텐츠를 추천하여, 사용자의 취향을 확장시켜 다양한 콘텐츠를 접할 수 있는 기회를 제공한다.
이하, 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치에 대하여 상세히 설명한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치는, 콘텐츠 제공 서비스를 위한 서버단에 위치하며, 클라이언트단에 있는 각각의 사용자 단말기의 콘텐츠 요청시 전술한 바와 같이 각 사용자에 맞는 콘텐츠 추천 리스트를 제공한다.
설명의 편의상 본 발명에서는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치가 음악 제공 서비스를 사용자 단말기(일례로, PDA, PMP, IPTV, MP3 Player, PC, 노트북, 휴대 폰, 스마트폰, DMB 등)로 제공하며, 그에 따라 사용자에게 맞는 콘텐츠 추천 리스트 즉, 음악 추천 리스트를 제공하는 경우를 가정하여 설명하기로 한다. 이때, 본 발명의 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치가 사용자에 맞는 음악 리스트를 제공하는 서비스에 한정되어 해석되지 않으며, 임의의 콘텐츠 제공 서비스에도 적용될 수 있음을 당업자라면 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
이를 위해, 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치는 사용자 프로파일 관리부(111), 사용자 프로파일 온톨로지(112), 콘텐츠 관리부(121), 콘텐츠 온톨로지(122), 콘텐츠DB(123), 소셜 네트워크 관리부(131), 소셜 네트워크 온톨로지(132), 상황정보 인식부(141), 상황정보 온톨로지(142), 상황정보 마이너(143), 추론엔진부(150), 통신부(160)를 포함한다.
사용자 프로파일 관리부(111)는 사용자의 콘텐츠 제공 서비스 가입시, 사용자에 의해 입력되는 사용자의 기본정보 즉, 사용자 프로파일(예를 들어, 나이, 성별, 혈액형, 콘텐츠 선호장르, 직업군, 결혼유무 등)을 생성하여 사용자 프로파일 온톨리지(132)에 추가한다. 이때, 사용자 프로파일 관리부(111)는 사용자에 의해 수정 및 삭제된 사용자 프로파일을 갱신하여, 사용자 프로파일 온톨리지(112)에 기 추가된 사용자 프로파일을 지속적으로 관리할 수 있도록 한다.
특히, 사용자 프로파일 관리부(111)는 후술할 소셜 네트워크 관리부(152)에 의해 소셜 네트워크(social network)의 최초 형성시, 해당 소셜 네트워크에 포함하려는 타 사용자를 지정할 수 있는 사용자 환경을 제공한다. 이때, 사용자 프로파일 관리부(111)는 사용자 프로파일 온톨로지(112)에 포함된 '사용자 프로파일에 대한 메타데이터(metadata)'와 '규칙(rule)'을 이용하여 사용자의 검색조건에 따른 타 사용자의 메타데이터를 상호 의미적인 연결을 통해 최초의 소셜 네트워크에 포함하려는 타 사용자를 지정할 수 있다.
예를 들어, 사용자 프로파일 관리부(111)는 사용자에 의해 입력된 검색조건(즉, 생년월일, 휴대폰번호 등)에 따라 확인된 타 사용자를 '친구맺기 기능'를 통해 최초의 소셜 네트워크에 포함될 수 있게 한다.
콘텐츠 관리부(121)는 사용자의 콘텐츠 제공 서비스 가입시, 사용자에 의해 작성되는 '사용자가 선호하여 즐겨듣는 콘텐츠 리스트'(이하 "즐겨듣기 리스트"라 함)를 콘텐츠 온톨로지(122)에 추가한다.
이때, 콘텐츠 관리부(121)는 즐겨듣기 리스트를 작성할 수 있는 사용자 환경을 제공한다. 예를 들어, 콘텐츠 관리부(121)는 사용자에 의해 입력된 검색조건(즉, 가수명, 노래명 등)에 따라 확인된 콘텐츠를 즐겨듣기 리스트에 포함할 수 있게 한다.
콘텐츠 온톨로지(122)는 콘텐츠DB(123)에 저장되어 있는 대량의 콘텐츠에 대한 메타데이터 각각에 대해 규칙에 따라 서로 의미적으로 연결한다. 즉, 콘텐츠 온톨로지(122)는 각 콘텐츠에 대한 메타데이터를 상황정보에 따른 콘텐츠 특징으로 콘텐츠 그룹을 형성하여 연결한다. 또한, 콘텐츠 온톨로지(122)는 각 콘텐츠에 대한 메타데이터를 사용자의 즐겨듣기 리스트에 따라 추출하여 사용자 프로파일별로 연결한다.
예를 들어, 콘텐츠 온톨로지(122)는 상황정보 "비가 오는 날(강수 몇% 이 상)"에 대한 콘텐츠 특징을 "차분한 음악"으로 나타내고, 해당되는 다수의 콘텐츠를 그룹으로 형성한다. 이와 같은 예로서, 상황정보 "눈이 오는 날"에 대한 콘텐츠 특징을 "추억의 음악"로 나타내고, 상황정보 "한 낮"에 대한 콘텐츠 특징을 "밝은 음악"으로 나타내고, 상황정보 "이른 봄"에 대한 콘텐츠 특징을 "봄을 배경으로 한 음악"으로 나타낸다.
소셜 네트워크 관리부(131)를 설명하기에 앞서, 소셜 네트워크라 함은 사회적 관계 개념을 인터넷 공간으로 가져온 것으로서, 사용자 및 타 사용자 간의 관계 맺기를 통해 형성되는 네트워크이다. 환언하면, 소셜 네트워크는 의미적 연결 즉, 상호 콘텐츠 취향에 대한 유사성을 사람에 대한 관계로 연결하고 사람들이 갖고 있는 정보들을 네트워크로 연결하는 의미적 공간으로서, '사용자(나)'를 기준으로 콘텐츠 취향에 대한 유사성에 따라 타 사용자가 추가되는 네트워크다.
구체적으로, 소셜 네트워크에서 각 개인은 네트워크의 중심이자 하나의 분기점(즉, 노드)이 되는데, 사용자가 '중심 노드'이고, 사용자와 직접 연결되는 제1 타 사용자를 '제1 단계 노드(1st depth node)', 제1 타 사용자와 연결되는 제2 타 사용자를 '제2 단계 노드(2nd depth node)'라 하며, 본 발명에서는 상기와 같이 정의된 용어를 상황에 따라 혼용하기로 한다. 이때, '중심 노드'와 '제1 단계 노드', '제1 단계 노드'와 '제2 단계 노드'는 상호 아크(arc)로 연결되며, 아크에는 가중치 즉, 상호 콘텐츠에 대한 취향이 유사한 정도를 나타내는 값이 부여된다.
이는 소셜 네트워크의 각 노드가 인접 노드와 콘텐츠에 대한 취향이 유사한 정도에 따라 연결되는 것을 의미한다. 여기서, 사용자에 의해 지정된 제1 타 사용 자를 "친구(Freind)"라 하며, 사용자에 의해 지정된 제1 타 사용자 즉, 친구와 연결되는 제2 타 사용자를 "친구의 친구(Freind of a Freind)"라 한다.
소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자의 콘텐츠 제공 서비스 가입시, 사용자 프로파일 온톨로지(112)로부터 확인된 사용자 프로파일을 이용하여 사용자를 중심으로 적어도 한 명 이상의 타 사용자와 최초의 소셜 네트워크를 형성하여 소셜 네트워크 온톨로지(132)에 추가한다.
구체적으로, 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자 소셜 네트워크의 최초 형성시, 사용자 프로파일을 통해 확인되는 연령대, 성별, 혈액형, 콘텐츠 선호장르 등이 유사한 임의의 타 사용자를 사용자에 의미적으로 연결하여 소셜 네트워크를 형성한다. 예를 들어, 사용자 프로파일에서 확인되는 사용자의 나이, 성별, 혈액형, 콘텐츠 선호장르가 동일한 타 사용자는, 사용자와 의미적으로 연결되어 소셜 네트워크가 형성된다.
마찬가지로, 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자 프로파일 관리부(111)를 통해 사용자에 의해 지정된 타 사용자(즉, 친구)도 의미적으로 연결하여 소셜 네트워크를 형성한다. 이때, 소셜 네트워크 관리부(131)는 '친구에 연결되는 친구들'(즉, 친구의 친구)도 의미적으로 연결하여 소셜 네트워크를 형성하는 것이 바람직하다. 이는 '유사한 취향을 갖는 사용자와 연결되어 있는 친구'의 친구들도 사용자와 유사한 취향을 갖는 것으로 판단되어, 친구의 친구도 소셜 네트워크를 형성한다.
이로써, 본 발명에서는 사용자가 관심을 갖는 친구와 소셜 네트워크를 형성 함으로써, 친구의 취향에 맞는 콘텐츠를 공유할 수 있다.
한편, 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자의 서비스 종료시, 소셜 네트워크 온톨로지(132)에 저장된 사용자의 소셜 네트워크를 갱신한다(후술할 도 2 참조).
상황정보 인식부(141)는 사용자의 콘텐츠 요청시, 상황정보 마이너(143)로부터 수집된 상황정보(context) 즉, 인터넷을 통해 센서 및 정보 저장소로부터 수집된 상황정보를 실시간으로 추출하여 상황정보 온톨로지(142)에 저장 및 관리한다.
여기서, 사용자의 상황정보에는 외부 환경특성을 나타내는 날씨, 시간, 계절 등의 일반적인 상황정보와, 사용자에 의존적인 상황정보를 나타내는 동반자, 사용자의 위치 등 고유한 상황정보로 구분된다.
특히, 상황정보 인식부(141)는 퍼지함수를 이용하여 선형적인 척도에 따라, 외부 환경특성에 대한 일반적인 상황정보를 인식한다.
예를 들어, 상황정보 인식부(141)는 "여름"에 대한 상황정보를 인식하기 위해, "6월부터 8월사이"와 같이 단편적으로 상황정보를 인식하지 않고 "따뜻함의 정도"와 같이 연속적으로 상황정보를 인식한다. 즉, 상황정보 인식부(141)는 단편적인 상황인식의 경우 "5월 31일"과 "6월 1일"의 경우 계절이 서로 다르게 인식됨으로써 "따뜻함의 정도"에 별차이가 없더라도 사용자의 상황정보에 맞는 콘텐츠를 제공할 수 없다. 이에, 상황정보 인식부(141)는 "따뜻함의 정도"에 따라 소정의 수준이상의 경우에 "여름"으로 인식하여 사용자의 상황정보로 반영하여 해당 콘텐츠를 제공하는 것이 바람직할 것이다.
또한, 상황정보 인식부(141)는 사용자 단말기를 통한 사용자의 콘텐츠 요청 시, 사용자 단말기의 사양정보[예를 들어, 디스플레이 해상도(resolution), 디스플레이 크기 등]에 따라 해당 콘텐츠를 가공하여 제공하도록 한다.
상황정보 온톨로지(142)는 상황정보에 대한 메타데이터 각각에 대해 규칙에 따라 서로 의미적으로 연결한다. 즉, 상황정보 온톨로지(142)는 각 상황정보에 대한 메타데이터를 규칙에 따라 콘텐츠 특징으로 연결할 수 있다. 예를 들어, 상황정보 온톨로지(142)는 상황정보가 "비가 오는 날(강수량 몇 %이상)"과 "이른 봄"인 경우에, 콘텐츠 특징을 "차분한"과 "봄을 배경으로 한"으로 연결할 수 있다.
추론엔진부(150)는 사용자의 콘텐츠 요청시, 사용자 프로파일 온톨로지(112)로부터 사용자 프로파일을 확인한다.
이후, 추론엔진부(150)는 소셜 네트워크 온톨로지(142)를 통해 사용자의 소셜 네트워크에서 노드간 아크의 가중치에 따라 타 사용자를 추출하고, 그에 따라 추출된 타 사용자의 즐겨듣기 리스트를 확인한다.
먼저, 추론엔진부(150)는 소셜 네트워크를 형성하고 있는 사용자와 제1 단계 노드간에 아크의 가중치를 확인하여, 아크의 가중치가 소정의 값 이상인 경우(일례로, 0.8 이상인 경우)의 타 사용자를 추출한다. 만약, 상기와 같이 추출된 타 사용자가 친구인 경우에, 추론엔진부(150)는 아크의 가중치가 소정의 값 이상인 경우(일례로, 0.9 이상인 경우)에 친구의 친구도 추출한다.
이후, 추론엔진부(150)는 상기와 같이 추출된 제1 단계 노드 및 제2 단계 노드의 즐겨듣기 리스트를 콘텐츠 온톨로지(122)로부터 추출한다. 후술할 도 4b에서는 사용자 A의 친구인 A1 내지 A4, A3의 친구인 A31의 즐겨듣기 리스트를 추출한 다.
한편, 추론엔진부(150)는 상황정보 온톨로지(142)로부터 사용자의 현 시점에서의 상황정보를 확인한다. 이때, 추론엔진부(150)는 상황정보에 해당되는 콘텐츠의 특징을 결정한다. 이에, 추론엔진부(150)는 콘텐츠 온톨로지(122)를 통해 상황정보에 따른 콘텐츠 특징에 따라 콘텐츠 그룹을 확인한다. 예를 들어, 추론엔진부(150)는 상황정보가 "비가 오는 날"이면, 콘텐츠 특징을 "차분한"으로 결정하여 콘텐츠 그룹으로 "차분한 음악"을 확인한다.
이때, 추론엔진부(150)는 복수의 상황정보에 따라 복수의 콘텐츠 특징이 결정되면, 그에 따라 복수의 콘텐츠 그룹을 확인한다.
이후, 추론엔진부(150)는 소셜네트워크를 통해 추출한 "즐겨듣기 리스트"와 상황정보를 통해 확인한 "콘텐츠 그룹"을 동시에 만족하는 콘텐츠에 대한 리스트를 '콘텐츠 추천 리스트'로 사용자에게 제공한다.
이를 통해, 사용자는 콘텐츠 추천 리스트를 통해 자신이 알지 못했더라도 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 접할 수 있게 된다.
통신부(160)는 통상의 유무선 통신방식을 통해 사용자 단말기와 데이터 통신을 수행하며, 사용자 단말기로부터 콘텐츠 요청이 있을 경우에 해당 사용자에 맞는 콘텐츠 추천 리스트를 사용자 단말기로 제공한다.
도 2는 상기 도 1의 소셜 네트워크 관리부(131)에 의한 소셜 네트워크의 최초 형성 또는 분석 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 소셜 네트워크 관리부(131)는 추론엔진부(150)에 의한 사용자의 소셜 네트워크 요청시, 소셜 네트워크 온톨로지(132)에 사용자의 소셜 네트워크가 형성되어 있는지를 검사한다(S201).
먼저, 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자의 소셜 네트워크가 형성되어 있으면(S201), 소셜 네트워크 온톨로지(132)를 통해 사용자의 소셜 네트워크를 분석하여 소셜 네트워크 구성원들의 즐겨듣기 리스트를 추출한다.
구체적으로, 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자의 소셜 네트워크에서, 중심노드(즉, 사용자)에 연결된 제1 단계 노드에서 '아크 가중치가 0.8 이상인 제1 단계 노드'(즉, 타 사용자)를 추출한다(S202). 이때, 소셜 네트워크 관리부(131)는 '아크 가중치가 0.8 이상인 제1 단계 노드'에 연결된 제2 단계 노드에서 '아크 가중치가 0.9 이상인 제2 단계 노드'(즉, 타 사용자)를 다시 추출한다(S203).
이후, 소셜 네트워크 관리부(131)는 상기와 같이 추출된 '아크 가중치가 0.8 이상인 제1 단계 노드' 및 '아크 가중치가 0.9 이상인 제2 단계 노드'를 중심노드와 콘텐츠 취향이 유사할 것으로 판단하여, '아크 가중치가 0.8 이상인 제1 단계 노드' 및 '아크 가중치가 0.9 이상인 제2 단계 노드' 각각에 대해 즐겨듣기 리스트를 추출한다(S204). 그런 후, 소셜 네트워크 관리부(131)는 상기와 같이 추출된 즐겨듣기 리스트를 추론엔진부(150)로 제공한다.
반면, 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자의 소셜 네트워크가 형성되어 있지 않으면(S201), 사용자 프로파일을 이용해 사용자의 소셜 네트워크를 최초로 형성하고, 사용자의 소셜 네트워크 각각의 구성원에 대해 즐겨듣기 리스트를 추출한 다.
구체적으로, 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자 프로파일을 이용하여 사용자 중심으로 소셜 네트워크를 최초로 형성한다(S206). 이때, 소셜 네트워크 관리부(131)는 '사용자에 의해 지정된 타 사용자' 및 '사용자 프로파일을 통해 확인되는 연령대, 성별, 혈액형, 콘텐츠 선호장르 등이 유사한 임의의 타 사용자'를 제1 단계 노드로서 중심노드(즉, 사용자)에 연결하여, 사용자의 소셜 네트워크를 최초로 형성한다.
여기서, 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자의 소셜 네트워크에서, 중심노드 및 제1 단계 노드 간의 아크 가중치를 0.8로 설정한다.
이후, 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자의 소셜 네트워크에서, '아크 가중치가 0.8 이상인 제1 단계 노드'(즉, 최초 형성된 소셜 네트워크의 모든 제1 단계 노드)를 추출한다(S207).
그런 다음, 소셜 네트워크 관리부(131)는 상기와 같이 추출된 '아크 가중치가 0.8 이상인 제1 단계 노드'의 즐겨듣기 리스트를 추출한다(S208). 그런 후, 소셜 네트워크 관리부(131)는 상기와 같이 추출된 즐겨듣기 리스트를 추론엔진부(150)로 제공한다(S205).
도 3은 상기 도 1의 소셜 네트워크 관리부(131)에 의한 소셜 네트워크 갱신 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자의 서비스 종 료시 소셜 네트워크를 갱신한다.
먼저, 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자에 의해 기 형성된 소셜 네트워크에 '사용자에 의해 지정된 타 사용자'에 대한 추가요청이 있는지를 확인한다(S301).
상기 추가요청이 없는 경우에(S301), 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자에게 제공된 콘텐츠 추천 리스트의 '재생리스트(played list)' 및 '거절리스트(rejected list)'를 확인한다(S302). 이때, 소셜 네트워크 관리부(131)는 제1 또는 제2 단계 노드의 즐겨듣기 리스트에 속하는 재생리스트가 존재하면 해당 노드의 아크 가중치를 0.05씩 증가시키고(S303), 제1 또는 제2 단계 노드의 즐겨듣기 리스트에 속하는 거절리스트가 존재하면 해당 노드의 아크 가중치를 0.03씩 감소시킨다(S304).
한편, 상기 추가요청이 있는 경우에(S301), 소셜 네트워크 관리부(131)는 중점노드(즉, 사용자)에 '사용자에 의해 지정된 타 사용자'를 아크 가중치가 0.9인 제1 단계 노드로 연결한다(S305). 이때, 소셜 네트워크 관리부(131)는 '사용자에 의해 지정된 타 사용자'의 즐겨듣기 리스트가 있는 경우에(S306), 해당 즐겨듣기 리스트에 속하는 재생리스트가 존재하면 해당 제1 단계 노드의 아크 가중치를 0.05씩 증가시키고(S302), 해당 즐겨듣기 리스트에 속하는 거절리스트가 존재하면 해당 제1 단계 노드의 아크 가중치를 0.03씩 감소시킨다(S303).
도 4a는 상기 도 1의 소셜 네트워크 관리부(131)에 의해 최초에 형성된 소셜 네트워크에 대한 일실시예 예시도이고, 도 4b는 상기 도 1의 소셜 네트워크 관리부(131)에 의해 관리되는 소셜 네트워크에 대한 일실시예 예시도이다.
도 4a 및 도 4b에 도시된 바와 같이, 소셜 네트워크는 중심노드(즉, 사용자: A)를 비롯하여 제1 및 제2 단계 노드(즉, 타 사용자: A1 내지 A6, A11, A21, A31, A32)가 의미적으로 연결되어 네트워크를 형성한다.
도 4a에서, 소셜 네트워크 관리부(131)에 의해 최초에 형성된 소셜 네트워크에서 제1 단계 노드는, '사용자에 의해 지정된 타 사용자'(A1 내지 A4) 및 '사용자 프로파일을 통해 확인되는 연령대, 성별, 혈액형, 콘텐츠 선호장르 등이 유사한 임의의 타 사용자'(A5, A6)이며, 각각 아크 가중치가 0.8이다.
도 4b에 도시된 바와 같이, 소셜 네트워크 관리부(131)는 소셜 네트워크로부터 콘텐츠 추천 리스트의 추출시, '아크 가중치가 0.8 이상인 제1 단계 노드(즉, A1 내지 A4)'를 먼저 검색하고, 검색된 제1 단계 노드에 연결된 노드(즉, 제2 단계 노드)(즉, A11, A21, A31, A32)에서 '아크 가중치가 0.9 이상인 제2 단계 노드(즉, A31)'를 재검색한다.
이때, 소셜 네트워크 관리부(131)는 '아크 가중치가 0.8 이상인 제1 단계 노드(즉, A1 내지 A4)'와 '아크 가중치가 0.9 이상인 제2 단계 노드(즉, A31)'의 즐겨듣기 리스트를 추출하여, 콘텐츠 추천 리스트로 사용자에게 제공한다.
도 4b와 같이, 소셜 네트워크 관리부(131)는 사용자에게 제공된 콘텐츠 추천 리스트에서 사용자의 재생리스트 및 거절리스트를 토대로 아크 가중치를 갱신함으로써, 사용자 및 타 사용자 간에 콘텐츠 취향에 대한 유사도를 갱신한다. 즉, 사용 자 A와 타 사용자 A6 간에 콘텐츠 취향에 대한 유사도가 낮아졌지만, 사용자 A와 타 사용자 A3 간에 콘텐츠 취향에 대한 유사도가 높아졌다.
도 5는 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 사용자 맞춤형 콘텐츠 장치는 사용자의 서비스 요청시, 사용자 프로파일을 확인하여 해당 사용자의 취향에 맞는 콘텐츠를 추천하기 위한 일련의 과정을 수행한다(S501).
먼저, 사용자 맞춤형 콘텐츠 장치는 해당 사용자의 소셜 네트워크가 형성되어 있는지에 따라, '소셜 네트워크를 최초 형성하는 과정' 또는 '소셜 네트워크를 분석하는 과정'을 수행한다(S502). 이를 통해, 사용자 맞춤형 콘텐츠 장치는 소셜 네트워크를 통해 추출된 타 사용자의 즐겨듣기 리스트를 확인한다(S503).
또한, 사용자 맞춤형 콘텐츠 장치는 현재 사용자의 상황정보를 수집함에 따라, 사용자의 상황정보를 인식한다(S504). 이때, 사용자 맞춤형 콘텐츠 장치는 사용자 상황정보에 대응되는 콘텐츠 특징을 확인하여, 해당 콘텐츠 특징에 해당되는 콘텐츠 그룹을 확인한다(S505).
한편, 사용자 맞춤형 콘텐츠 장치는 사용자의 소셜 네트워크를 통해 추출된 타 사용자의 즐겨듣기 리스트 및 사용자의 상황정보를 통해 확인된 콘텐츠 그룹을 동시에 만족시키는 콘텐츠를 추출한다(S506). 이때, 사용자 맞춤형 콘텐츠 장치는 상기와 같이 추출된 콘텐츠에 대한 리스트 즉, 콘텐츠 추천 리스트를 생성하여 사 용자 단말기를 통해 사용자에게 제공한다(S507).
이후, 사용자의 서비스 종료시, 사용자 맞춤형 콘텐츠 장치는 콘텐츠 추천 리스트에 속한 사용자의 재생리스트 및 거절리스트를 통해 소셜 네트워크상의 아크 가중치를 갱신함으로써, 사용자의 취향에 맞는 타 사용자와 소셜 네트워크를 갱신한다(S508). 이에, 사용자 맞춤형 콘텐츠 장치는 사용자의 취향에 맞는 콘텐츠를 점점 최적의 콘텐츠로서 추천하게 된다.
도 6은 본 발명이 적용되는 사용자 프로파일에 대한 일실시예 예시도이다.
도 6에서는 사용자 이몽룡의 사용자 프로파일(601) 및 타 사용자 홍길동의 사용자 프로파일(602)을 예로 설명한다.
이몽룡은 홍길동을 잘 알지 못하지만, 연령대(40대), 성별(남), 혈액형(O형), 콘텐츠 선호장르(팝, 발라드)가 서로 겹치며, 이몽룡 및 홍길동이 즐겨듣는 리스트가 겹치는 곡이 40% 이상 존재한다. 이와 같은 경우에, 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치는 사용자의 소셜 네트워크 최초 형성시, 이몽룡에 홍길동을 연결한다.
도 7은 본 발명이 적용되는 콘텐츠 추천 리스트에 대한 일실시예 예시도이다.
도 7에서는 '상황정보만 적용된 콘텐츠 추천 리스트(701)' 및 '소셜 네트워크 분석결과가 적용된 콘텐츠 추천 리스트(702)'를 예로 설명한다.
'상황정보만 적용된 콘텐츠 추천 리스트(701)'는, 사용자가 즐겨듣는 리스트 에 상황정보만 적용됨에 따라, 사용자가 알고 있는 콘텐츠만 제한적으로 추천받게 되는 경우이다. 이때, '상황정보만 적용된 콘텐츠 추천 리스트(701)'는 사용자의 즐겨듣기 리스트 내에서 상황정보만 적용됨에 따라, 사용자의 콘텐츠 적합성을 나타내는 감성지수가 사용자의 즐겨듣기 리스트 내에서 높을지라도 사용자의 콘텐츠 적합성을 크게 만족시켜주지 못하는 리스트만을 얻을 수도 있다.
'소셜 네트워크 분석결과가 적용된 콘텐츠 추천 리스트(702)'는, 사용자의 소셜 네트워크를 형성하는 타 사용자의 즐겨듣기 리스트와 사용자의 상황정보에 따른 콘텐츠 그룹에 동시에 속하는 콘텐츠에 대한 리스트이다.
'소셜 네트워크 분석결과가 적용된 콘텐츠 추천 리스트(702)'는, 사용자의 즐겨듣기 리스트에 포함되어 있지는 않지만 사용자의 콘텐츠 적합성을 나타내는 감성지수가 높게 나타난 콘텐츠가 추천되고 있음을 나타내고 있다.
한편, 전술한 바와 같은 본 발명의 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성이 가능하다. 그리고 상기 프로그램을 구성하는 코드 및 코드 세그먼트는 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.　또한, 상기 작성된 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(정보저장매체)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 판독되고 실행됨으로써 본 발명의 방법을 구현한다. 그리고 상기 기록매체는 컴퓨터가 판독할 수 있는 모든 형태의 기록매체를 포함한다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
도 1은 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치에 대한 일실시예 구성도,
도 2는 상기 도 1의 소셜 네트워크 관리부에 의한 소셜 네트워크의 최초 형성 또는 분석 방법에 대한 일실시예 흐름도,
도 3은 상기 도 1의 소셜 네트워크 관리부에 의한 소셜 네트워크 갱신 방법에 대한 일실시예 흐름도,
도 4a는 상기 도 1의 소셜 네트워크 관리부에 의해 최초에 형성된 소셜 네트워크에 대한 일실시예 예시도,
도 4b는 상기 도 1의 소셜 네트워크 관리부에 의해 관리되는 소셜 네트워크에 대한 일실시예 예시도,
도 5는 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 방법에 대한 일실시예 흐름도,
도 6은 본 발명이 적용되는 사용자 프로파일에 대한 일실시예 예시도,
도 7은 본 발명이 적용되는 콘텐츠 추천 리스트에 대한 일실시예 예시도이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
111: 사용자 프로파일 관리부 112: 사용자 프로파일 온톨로지
121: 콘텐츠 관리부 122: 콘텐츠 온톨로지
123: 콘텐츠DB 131: 소셜 네트워크 관리부
132: 소셜 네트워크 온톨로지 141: 상황정보 인식부
142: 상황정보 온톨로지 143: 상황정보 마이너
150: 추론엔진부 160: 통신부

Claims (14)

  1. 콘텐츠 추천 장치에 있어서,
    사용자와 타 사용자 간에 최초의 소셜 네트워크 형성을 위한 사용자 프로파일을 생성하는 사용자 프로파일 관리수단;
    상기 사용자 및 상기 타 사용자의 선호 콘텐츠 리스트에 대한 작성환경을 제공하기 위한 콘텐츠 관리수단;
    상기 소셜 네트워크를 형성하는 상기 타 사용자 각각에 대해 상기 선호 콘텐츠 리스트를 추출하여 제공하고, 상기 선호 콘텐츠 리스트에 포함된 콘텐츠의 선호도에 따라 상기 타 사용자 각각에 대해 콘텐츠 취향의 유사도를 갱신하기 위한 소셜 네트워크 관리수단;
    상기 사용자의 상황정보에 따라 콘텐츠 특징을 결정하여, 콘텐츠 특징에 대응되는 콘텐츠 그룹을 확인하기 위한 상황정보 인식수단; 및
    상기 선호 콘텐츠 리스트 및 상기 콘텐츠 그룹을 동시에 만족하는 콘텐츠 추천 리스트를 상기 사용자에게 제공하기 위한 추론엔진수단
    을 포함하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 소셜 네트워크는,
    상기 사용자를 네트워크 중심에 위치하는 노드와 상기 사용자를 중심으로 깊이에 따라 상기 타 사용자를 각각 배치한 노드로 나타내고, 각 노드가 인접 노드와 콘텐츠 취향의 유사도를 나타내는 아크 가중치에 따라 연결되는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 사용자 프로파일 관리수단은,
    상기 사용자에 의해 입력된 검색조건에 따라 임의의 타 사용자를 상기 소셜 네트워크에 포함시키는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 소셜 네트워크 관리수단은,
    상기 선호 콘텐츠 리스트 추출시에, 상기 아크 가중치에 따라 상기 타 사용자 각각에 대해 상기 선호 콘텐츠 리스트를 추출하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 소셜 네트워크 관리수단은,
    상기 소셜 네트워크를 형성하는 상기 타 사용자 각각의 선호 콘텐츠 리스트가 상기 콘텐츠 추천 리스트의 재생리스트 및 거절리스트에 속하는지에 따라, 상기 아크 가중치를 갱신하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 상황정보 인식수단은,
    상기 사용자의 상황정보 인식시, 퍼지함수를 이용하여 선형적인 척도에 따라 외부 환경특성에 대한 일반적인 상황정보를 인식하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 상황정보 인식수단은,
    사용자 단말기를 통한 사용자의 콘텐츠 요청시, 상기 사용자 단말기의 사양에 맞게 해당 콘텐츠를 가공하여 제공하도록 하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 장치.
  8. 콘텐츠 추천 방법에 있어서,
    사용자와 타 사용자 간에 최초의 소셜 네트워크 형성을 위한 사용자 프로파일을 생성하고, 상기 사용자 및 상기 타 사용자의 선호 콘텐츠 리스트를 작성하는 작성 단계;
    상기 소셜 네트워크를 형성하는 상기 타 사용자 각각에 대해 상기 선호 콘텐츠 리스트를 추출하는 추출 단계;
    상기 선호 콘텐츠 리스트에 포함된 콘텐츠의 선호도에 따라 상기 타 사용자 각각에 대해 콘텐츠 취향의 유사도를 갱신하는 갱신 단계;
    상기 사용자의 상황정보에 따라 콘텐츠 특징을 결정하여, 콘텐츠 특징에 대응되는 콘텐츠 그룹을 확인하는 확인 단계; 및
    상기 선호 콘텐츠 리스트 및 상기 콘텐츠 그룹을 동시에 만족하는 콘텐츠 추천 리스트를 상기 사용자에게 제공하는 제공 단계
    를 포함하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 소셜 네트워크는,
    상기 사용자를 네트워크 중심에 위치하는 노드와 상기 사용자를 중심으로 깊이에 따라 상기 타 사용자를 각각 배치한 노드로 나타내고, 각 노드가 인접 노드와 콘텐츠 취향의 유사도를 나타내는 아크 가중치에 따라 연결되는 것을 특징으로 하 는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 작성 단계는,
    상기 사용자에 의해 입력된 검색조건에 따라 임의의 타 사용자를 상기 소셜 네트워크에 포함시키는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 추출 단계는,
    상기 선호 콘텐츠 리스트 추출시에, 상기 아크 가중치에 따라 상기 타 사용자 각각에 대해 상기 선호 콘텐츠 리스트를 추출하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 추출 단계는,
    상기 소셜 네트워크를 형성하는 상기 타 사용자 각각의 선호 콘텐츠 리스트가 상기 콘텐츠 추천 리스트의 재생리스트 및 거절리스트에 속하는지에 따라, 상기 아크 가중치를 갱신하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 방법.
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 확인 단계는,
    상기 사용자의 상황정보 인식시, 퍼지함수를 이용하여 선형적인 척도에 따라 외부 환경특성에 대한 일반적인 상황정보를 인식하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 확인 단계는,
    사용자 단말기를 통한 사용자의 콘텐츠 요청시, 상기 사용자 단말기의 사양에 맞게 해당 콘텐츠를 가공하여 제공하도록 하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 방법.
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