KR20090122464A - 컨텐츠 항목 추천 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

컨텐츠 항목 데이터베이스(510)의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 방법은, 사용자 그룹 특성들을 브로드캐스팅하는 단계 - 각각의 사용자 그룹 특성이 각각의 사용자 그룹에 대해 기술함 -, 사용자의 위치에서 상기 사용자 그룹 특성을 수신하는 단계, 상기 사용자의 위치에서 상기 사용자를 상기 사용자 그룹들 중 적어도 하나에 할당하는 단계, 사용자 그룹 선호 데이터를 제공하는 단계 - 상기 사용자 그룹 선호 데이터는 상기 사용자 그룹들과 상기 컨텐츠 항목들 간의 관계에 대해 기술함 -, 및 상기 사용자 그룹 선호 데이터에 따라 컨텐츠 항목들을 추천하는 단계를 포함한다.
컨텐츠 항목 추천, 사용자 그룹, 설명 메타 데이터, 사용 거동

Description

컨텐츠 항목 추천 방법 및 시스템 {METHOD AND SYSTEM FOR RECOMMENDING CONTENT ITEMS}
본 발명은 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 또한 컨텐츠 항목들을 추천하는 시스템 및 수신기에 관한 것이다.
학계에서는 물론 상업 서비스에서도 추천 및 개인화 관련 시스템이 있다. 2가지 주된 방식으로서, 사용자에 대한 추천이 대상 사용자(target user)와 "비슷한" 것으로 생각되는 다른 사용자들의 거동에 기초하여 제공되는 협업적 필터링(collaborative filtering)과, 사용자에 대한 추천이 사용자가 좋아하는 항목들과 데이터베이스 내의 항목들 간의 유사성에 기초하는 컨텐츠 기반 필터링(content based filtering)이 있다. 컨텐츠 항목들 간의 유사성을 계산하는 데 일반적으로 필요한, 모든 항목들에 대한 메타 데이터베이스(meta database)를 작성하는 것이 어렵기 때문에, 현재 이용되는 대부분의 시스템들이 협업적 필터링을 사용한다. 그러나, 이러한 종류의 모든 시스템은 본질적으로 서버-기반으로서, a) 서버로의 접속을 필요로 하고(클라이언트 사용 데이터가 그 서버로 전송됨), b) 클라이언트로의 역방향 접속(back connection)을 필요로 한다(추천들이 클라이언트로 전송됨).
그러나, 예를 들어, 텔레비전 세트(TV 세트)와 같은 많은 시스템들에서, 일반적으로 양방향 접속이 이용가능하지 않다.
본 발명의 목적은 양방향 접속을 필요로 하지 않고 컨텐츠 항목들을 추천하는 데 있다.
이 목적은 청구항 제1항에 따른 방법, 제15항에 따른 시스템 및 제27항에 따른 수신기에 의해 해결된다.
추가의 실시예들이 종속항들에 한정되어 있다.
추가의 상세가 첨부 도면 및 이하의 설명을 살펴보면 명백하게 될 것이다.
본 발명의 상기 목적들, 특징들 및 이점들과 기타 목적들, 특징들 및 이점들이 첨부 도면과 관련하여 기술된, 본 발명의 현재 양호한 예시적인 실시예들에 대한 이하의 설명으로부터 더 명백하게 될 것이다.
도 1은 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 2는 사용자 그룹 생성기에서 사용자 그룹을 생성하는 것의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 3은 사용자의 새로운 피드백에 따라 사용자 그룹을 조정하는 것의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 4a는 사용자의 위치에 있는 수신기에서 사용자 그룹들을 사용자에게 자동 할당하는 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 4b는 사용자로부터의 입력에 기초하여 사용자 그룹을 수동 할당하는 것의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 5는 사용자 그룹 선호 데이터를 발생 및 전송하는 것의 제1 실시예를 나타낸 도면이다.
도 6은 사용자 그룹 선호 데이터를 발생 및 전송하는 것의 제2 실시예를 나타낸 도면이다.
도 7은 사용자 그룹 선호 데이터를 발생 및 전송하는 것의 제3 실시예를 나타낸 도면이다.
도 8은 사용자 그룹 선호 데이터를 발생 및 전송하는 것의 제4 실시예를 나타낸 도면이다.
도 9는 사용자 그룹 특성의 계층적 전송을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 10은 요청 이후에 컨텐츠 항목을 전송하는 것의 일 실시예를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 11은 사용자 그룹 특성이 전자 프로그램 안내와 함께 전송되는 일 실시예를 나타낸 도면이다.
이하에, 본 발명의 실시예들이 기술되어 있다. 이하에 기술된 모든 실시예들이 임의의 방식으로 결합될 수 있다는 것, 즉, 어떤 기술된 실시예들이 다른 것들과 결합될 수 없다는 어떤 제한도 없다는 것에 유의하는 것이 중요하다.
도 1에, 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법의 흐름도(100)가 도시되어 있다. 컨텐츠 항목들은 비디오 또는 오디오 데이터 파일, 게임, TV 프로그램, 사진 파일, 텍스트 파일, 또는 서적, 보석류, 의류나 사용자에게 유용할 수 있고 사용자의 개인적인 취향에 따라 분류될 수 있는 임의의 다른 항목 등의 상품 항목일 수 있다. 대응하는 개인적인 취향을 갖는 사용자들이 복수의 컨텐츠 항목들에 대한 추천, 긍정적 피드백 또는 긍정적 평가를 이미 제공했을 수 있기 때문에, 사용자는 이러한 긍정적으로 평가된 컨텐츠 항목들에 관심이 있을 수 있다. 복수의 프로브 사용자(probe user)로부터의 피드백들 또는 추천들을 모아 정리함으로써, 사용자 그룹 특성이 도출될 수 있다. 사용자 그룹 특성은, 예를 들어, 대응하는 사용자 그룹(UG)이 어떻게 정의되는지의 정보를 갖는 파일일 수 있다. TV 프로그램의 예에서, "서부극", "공상 과학", "코메디"에 대한 사용자 그룹, 또는 어떤 배우, 예를 들어, "클락 게이블" 또는 "마릴린 먼로"에 초점을 맞추는 어떤 사용자 그룹들이 있을 수 있다. 오디오 데이터 파일이 컨텐츠 항목인 예에서, 예를 들어, "마돈나", "비틀즈"와 같은 어떤 음악가들에 대한 또는, 예를 들어, "펑크", "80년대 팝" 등과 같은 어떤 음악 스타일에 대한 이러한 사용자 그룹이 구축될 수 있다. 사용자 그룹 특성은 컨텐츠 항목에 대한 평가 정보, 예를 들어, 개개의 TV 프로그램, 개개의 라디오 채널, 노래, 비디오, 책 등에 대한 평가 정보, 또는 보다 암시적인 정보, 예를 들어, 각각의 사용자 그룹의 대표적인 구성원들이 주어진 프로그램을 얼마나 자주 보는지의 정보를 포함할 수 있다.
단계(S102)에서, 사용자 그룹 특성이, 예를 들어, 위성이나 기타 무선 통신을 통해, 또는 유선 통신을 통해(예를 들어, 인터넷을 통해) 브로드캐스팅된다.
단계(S104)에서 사용자의 위치(예를 들어, 집, 사무실, 이동 전화, PDA, 사용자의 자동차)에서 수신되는 브로드캐스팅된 사용자 그룹 특성은, 단계(S106)에서 로컬적으로, 즉 사용자의 위치에서 사용자를 대응하는 하나 또는 복수의 사용자 그룹에 할당하는 데 사용된다. 이러한 로컬 할당에서, 사용자는 어떤 중심적인 컨텐츠 항목 제공자에게 자신의 개인적인 취향을 알려줄 필요가 없으며, 이는 어떤 사용자가 자신의 프라이버시를 비밀로 유지하는 데 중요하다.
단계(S108)에서, 사용자 그룹 선호 데이터가 제공된다. 이러한 사용자 그룹 선호 데이터는 사용자 그룹을 사용자 그룹의 선호되는 컨텐츠 항목들과 상관시킨다. 이러한 선호되는 컨텐츠 항목들은 상기 사용자 그룹의 프로브 사용자들에 의해 이미 긍정적으로 평가되었을 수 있거나, 컨텐츠 항목들에 할당되고 각각의 사용자 그룹의 구성원의 취향을 알려줄지도 모르는 어떤 설명 메타 데이터로 인해 긍정적으로 평가되었을 수 있다.
단계(S110)에서 사용자 그룹 선호 데이터는 사용자에게 컨텐츠 항목들을 추천하는 데 사용되어, 이러한 사용자 그룹 선호 데이터를 컨텐츠 항목들에 대한 이용가능한 데이터(예를 들어, 컨텐츠 항목들에 대한 컨텐츠 항목 ID 또는 설명 메타 데이터)와 상관시킨다.
일 실시예에서, 사용자는 사용자 그룹 특성이 수신된 사용자 그룹들 중 하나를 수동으로 선택할 수 있다. 이것은 사용자 위치에 있는 수신기 내의 복잡한 알고리즘 또는 전자 장치 없이 사용자를 사용자 그룹에 할당하는 쉬운 방법이다.
다른 실시예에서, 사용자의 사용 거동이 평가되고, 사용자 그룹 할당이 사용자에 대해 자동으로 수행된다. 예를 들어, 사용자가 종종 시트콤을 보거나 종종 모짜르트의 오페라를 듣는 경우, 사용자는 자동으로 사용자 그룹 "시트콤" 또는 "모짜르트 오페라"에 각각 할당될 수 있고, 그 후에 시트콤 또는 모짜르트 오페라를 갖는 대응하는 컨텐츠 항목이 추천될 수 있다. 베르디 오페라에 긍정적인 평가를 제공한 "모짜르트 오페라" 사용자 그룹의 프로브 사용자들을 즐겁게 하는 심지어 약간 다른 컨텐츠 항목, 예를 들어, 다른 작곡가(예를 들어, 베르디)의 오페라가 사용자에게 추천될 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 이러한 사용자 그룹은 상관된 컨텐츠 항목(예를 들어, "세익스피어"의 책)과 이들 상관된 컨텐츠 항목들 대부분에게 비슷한, 예를 들어, 긍정적인 피드백을 제공했던 그룹 프로브 사용자들을 알아냄으로써 자동으로 도출된다.
다른 실시예에서, 사용자 그룹 특성을 조정하고 그 후에 조정된 피드백을 브로드캐스팅하기 위해 프로브 사용자의 추가의 피드백이 사용된다. 예를 들어, 새로운 음악가가 사용자 그룹 "포크송"의 프로브 사용자들을 즐겁게 하는 경우, 이 새로운 음악가에 관한 식별자가 사용자 그룹 "포크송"의 사용자 그룹 특성에 포함될 수 있고 사용자의 위치에서 사용자에게 이 새로운 음악가의 노래를 추천하는 데 사용될 수 있다.
다른 실시예에서, 컨텐츠 항목의 컨텐츠 항목 ID를 상기 사용자 그룹에 할당함으로써 사용자 그룹 선호 데이터가 결정된다. 예를 들어, 컨텐츠 항목 데이터 파일의 어떤 "제목" 또는 심지어 알려진 "식별자-태그"가 각각의 사용자 그룹에 대한 긍정적으로 평가된 제목 또는 식별자-태그의 목록을 작성하고 사용자의 위치에서 이 목록을 사용하여 컨텐츠 항목을 추천하는 데 사용될 수 있다.
사용자 그룹 또는 어떤 사용자 그룹 식별자가, 예를 들어, 컨텐츠 항목의 제공자에게 알려져 있는 실시예에서, 컨텐츠 항목을 사용자 그룹 식별자와 함께 사용자의 위치로 전송하는 것이 가능하며, 따라서 사용자의 위치에서, 사용자가 할당되어 있는 사용자 그룹의 사용자 그룹 식별자로 인해 추천이 제공될 수 있다. 그에 따라, 사용자 그룹 식별자가 사용자 그룹 선호 데이터로서 사용된다.
다른 실시예에 따르면, 설명 메타 데이터가 사용자 그룹 선호 데이터로서 사용될 수 있다. 이러한 설명 메타 데이터(예를 들어, 제목, 배우의 이름, 영화의 장르, 또는 음악가의 이름, 노래 제목 또는 노래의 음악 장르 등)가 컨텐츠 항목에 대해 이미 이용가능하다. 이러한 설명 메타 데이터를 사용자 그룹 설명 메타 데이터와 상관시킬 때, 예를 들어, 이러한 사용자 그룹이 유사한 설명 메타 데이터를 특징으로 하기 때문에, 사용자의 위치에서 각각의 설명 메타 데이터가 상관될 수 있고 대응하는 추천이 제공될 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠 항목에 대한 컨텐츠 항목 메타 데이터 "90년대 노래"가 사용자 그룹 설명 메타 데이터 "20세기 마지막 10년의 노래"와 쉽게 상관될 수 있다. 예를 들어, 노래에 대한 컨텐츠 항목 설명 메타 데이터로서의 "록"과 예시적인 사용자 그룹 "록 음악"에 대한 사용자 그룹 설명 메타 데이터로서의 록과 같이, 많은 경우에, 이러한 메타 데이터가 동일하기까지 할 수 있다.
다른 실시예에서, 이러한 설명 메타 데이터는 사용자의 위치에서도 결정될 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠 항목의 실제 데이터로부터 식별자(소위 "핑거프린트")를 추출하고 노래의 분위기도 기술할 수 있는 이러한 식별자를 사용하여, 예를 들어, 이 분위기를 사용자 그룹 특성과 상관시켜 대응하는 컨텐츠 항목을 추천하는 것이 공지되어 있다.
도 2에, 사용자 그룹 생성기(200)에 의해 사용자 그룹을 발생하는 것의 예시적인 실시예가 도시되어 있다. 3명의 프로브 사용자, 즉 사용자 A, 사용자 B 및 사용자 C는 대응하는 컨텐츠 항목에 대응하는 어떤 제목에 대한 그 각자의 피드백(FB)을 제공하고 있다. 제1 프로브 사용자(사용자 A)는 제목(TA)을 갖는 컨텐츠 항목에 대해 아주 양호(++) 피드백을 제공하고, 제목(TB)을 갖는 제2 컨텐츠 항목에 대해 양호(+) 피드백을 제공하며, 제목(TC)을 갖는 제3 컨텐츠 항목에 대해 부정적(-) 피드백을 제공한다. 제2 사용자(사용자 B)는 제목(TA)을 갖는 제1 컨텐츠 항목에 대해 아주 긍정적(++) 피드백을 제공하고, 제목(TB)을 갖는 제2 컨텐츠 항목에 대해 무관심(+-) 피드백을 제공하며, 제목(TC)을 갖는 제3 컨텐츠 항목에 대해 부정적 피드백을 제공한다. 제3 프로브 사용자(사용자 C)는 제목(TA)을 갖는 제1 컨텐츠 항목에 대해 아주 부정적(--) 피드백을 제공하고, 제목(TB)을 갖는 제2 컨텐츠 항목에 대해 무관심(+-) 피드백을 제공하며, 제목(TC)을 갖는 제3 컨텐츠 항목에 대해 아주 긍정적(++) 피드백을 제공한다. 사용자 그룹 생성기(200)는 3명의 프로브 사용자(A, B, C)로부터의 수신된 피드백을 자동으로 그룹화함으로써, 프로브 사용자(사용자 A 및 사용자 B)를 제1 사용자 그룹(UG1)으로 그룹화하며, 이 제1 사용자 그룹은 제목(TA)을 갖는 제1 컨텐츠 항목에 대해 아주 긍정적(++) 피드백을 제공하는 것으로 식별된다. 사용자 그룹 생성기(200)는 제3 프로브 사용자(사용자 C)가 할당되는 제2 사용자 그룹(UG2)(제목(TC)을 갖는 제3 컨텐츠 항목에 대해 아주 긍정적(++) 피드백을 제공하는 것을 특징으로 함)을 식별한다. 제목(TA)을 갖는 제1 컨텐츠 항목에 대한 아주 긍정적(++) 피드백이 제1 사용자 그룹(UG1)에 대한 사용자 그룹 특성으로서 사용될 수 있고, 제목(TC)을 갖는 제3 컨텐츠 항목에 대한 아주 긍정적(++) 피드백이 제2 사용자 그룹(UG2)에 대한 사용자 그룹 특성으로서 사용될 수 있다. 다른 제목들을 갖는 다른 컨텐츠 항목들에 대한 다른 피드백들을 모아 정리한 후에, 예를 들어, 도 3에 도시되어 있는 바와 같이, 제1 사용자 그룹(UG1)에 할당되어 있는 제1 사용자(사용자 A)는 다른 제목(TD)을 갖는 다른 컨텐츠 항목에 대해 아주 긍정적 피드백(++)을 제공하였다. 사용자 그룹 생성기(200)는 상기 제1 사용자 그룹(UG1)의 프로브 사용자가 제목(TD)을 갖는 다른 컨텐츠에 대해 아주 긍정적(++) 피드백을 제공한다는 정보를 사용자 그룹 특성에 추가함으로써 제1 사용자 그룹(UG1)의 사용자 그룹 특성을 조정할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 수신기가 제공되며, 상기 수신기는 브로드캐스팅된 사용자 그룹 특성을 수신하도록 구성되어 있고, 각각의 사용자 그룹 특성은 각각의 사용자 그룹 및 사용자 그룹 선호 데이터를 기술하며, 상기 수신기는 상기 사용자 그룹들 중 하나를 상기 사용자에게 할당하고 상기 사용자 그룹 선호 데이터에 따라 컨텐츠 항목들을 상기 사용자에게 추천하도록 구성되어 있는 프로세서를 포함한다.
이러한 수신기는 사용자의 위치에 있으며, 컨텐츠 항목을 추천하는 데 사용될 수 있거나 컨텐츠 항목을 직접 사용할 수 있는, 예를 들어, 텔레비전 세트, 라디오 수신기, 이동 전화, 컴퓨터, PDA 또는 임의의 다른 장치 중 적어도 어떤 것일 수 있다.
사용자 그룹 생성기(200)에 의해 자동으로 도출되는 사용자 그룹 특성이 사용자의 위치로, 예를 들어, 사용자의 집에 있는 수신기로 브로드캐스팅된다. 이러한 수신기는 위성 수신기일 수 있거나, 소위 셋톱 박스를 포함할 수 있다.
제1 실시예에 있어서, 도 4a에서 사용자의 위치에 있는 수신기(400) 내에 도시되어 있는 바와 같이, 사용자로부터의 입력, 예를 들어, 컨텐츠 항목들에 대한 피드백이 대응하는 사용자 그룹을 사용자에게 자동 할당하는 데 사용된다. 도 4a에 도시되어 있는 바와 같이, 사용자는 제목(TA)을 갖는 제1 컨텐츠 항목에 대해 아주 긍정적(++) 피드백을 제공하고, 제목(TB)을 갖는 제2 컨텐츠 항목에 대해 긍정적(+) 피드백을 제공하며, 제목(TC)을 갖는 제3 컨텐츠 항목에 부정적(-) 피드백을 제공하였다. 이 피드백은 사용자로부터 제공된 피드백을 수신된 사용자 그룹 특성과 비교하는 프로세서(402)에 의해 평가되며, 그에 의해 사용자의 피드백이 제1 사용자 그룹(UG1)의 사용자 그룹 특성, 즉 제목(TA)을 갖는 제1 컨텐츠 항목에 대한 아주 긍정적(++) 피드백에 대응한다는 것을 알아낸다. 따라서, 사용자 그룹을 사용자에게 완전히 자동으로 할당하는 것이 달성될 수 있다.
다른 실시예가 도 4b에 도시되어 있으며, 동 도면에서 수신기(400)는 디스플레이(404)를 포함하고 있으며, 수신된 사용자 그룹들이 이 디스플레이 상에 디스플레이된다. 입력 메커니즘(406), 예를 들어, 리모콘이 제공되며, 이 입력 메커니즘 상에서 사용자는 디스플레이된 사용자 그룹들 중 적어도 하나를 선택할 수 있다. 도 4b에서, 사용자는 제1 사용자 그룹(UG1)을 선택하고 있다.
다른 실시예에 따르면, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템이 제공되며, 이 시스템은, 사용자 그룹 특성을 브로드캐스팅하도록 구성되어 있는 브로드캐스팅 장치 - 각각의 사용자 그룹 특성은 각각의 사용자 그룹 및 사용자 그룹 선호 데이터를 기술함 -, 및 상기 브로드캐스팅된 사용자 그룹 특성 및 상기 사용자 그룹 선호 데이터를 수신하도록 구성되어 있는 수신기를 포함하고 있고, 상기 수신기는 상기 사용자 그룹들 중 적어도 하나를 상기 사용자에게 할당하고 상기 사용자 그룹 선호 데이터에 따라 상기 사용자에게 컨텐츠 항목들을 추천하도록 구성되어 있는 프로세서를 포함하고 있다.
도 5 내지 도 8에, 사용자 그룹 선호 데이터를 제공하는 시스템 및 수신기의 실시예들이 도시되어 있다.
도 5에, 사용자 그룹 선호 데이터를 제공하는 제1 실시예가 도시되어 있다. 브로드캐스팅 장치(500)는 사용자 그룹 생성기(200)를 포함하고 있으며 사용자 그룹 특성을 사용자의 위치에 있는 수신기(400)로 브로드캐스팅하도록 구성되어 있다. 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)는 이 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 송신기(512)를 통해 수신기(400)로 전송한다. 송신기(512)는 컨텐츠 항목들을 무선 접속을 통해, 예를 들어, 위성 또는 지상 무선 브로드캐스팅을 통해 또는 케이블 접속(예를 들어, 인터넷)을 통해 전송할 수 있다. 사용자 그룹 생성기(200) 내에서, 사용자 그룹을 컨텐츠 ID(identification)와 관련시키는 목록이 사용자 그룹 선호 데이터로서 도출된다. 상기 리스트는 사용자의 위치에 있는 수신기(400)로 브로드캐스팅 또는 전송된다. 송신기(512)는 또한 컨텐츠 항목은 물론 대응하는 컨텐츠 ID도 전송한다. 수신기(400)의 프로세서(402)는 그 후에 컨텐츠 항목 데이터베이스로부터의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천할 수 있으며, 사용자 그룹이 사용자에게 할당되어 있기 때문에, 사용자 그룹 선호 데이터는 이 할당된 사용자 그룹을 컨텐츠 ID와 관련시키고, 이 컨텐츠 ID로 컨텐츠 항목 데이터베이스(510) 중의 대응하는 컨텐츠 항목을 식별한다.
도 6에 도시된 제2 실시예에서, 사용자 그룹 생성기(200)를 갖는 브로드캐스팅 장치(500)가 컨텐츠 항목 데이터베이스(520)와 접속되어 있음으로써 브로드캐스팅 장치(500)와 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)는 서로 통신을 할 수 있으며, 그에 따라 사용자 그룹 생성기(200)는 사용자 그룹 ID(UGID)를 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)에 제공할 수 있다. 브로드캐스팅 장치(500)는 사용자 그룹(UGID)의 사용자 그룹 특성을 사용자의 위치에 있는 수신기(400)로 전송한다. 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)는 사용자 그룹 생성기(200)로부터 전송되는 사용자 그룹 ID(UGID)를 사용하여 상기 사용자 그룹 ID(UGID)를, 사용자 그룹 ID(UGID)에 대응하는 사용자 그룹의 프로브 사용자들에 의해 긍정적으로 평가된 컨텐츠 항목들과 함께 전송한다. 수신기(400) 내의 프로세서(402)는, 전송된 컨텐츠 항목들을 수신할 때, 할당된 사용자 그룹으로부터 대응하는 사용자 그룹 ID(UGID)를 도출하고 대응하는 사용자 그룹 ID(UGID)를 찾아낼 수 있다. 할당된 사용자 그룹의 사용자 그룹 ID(UGID)와 함께 전송되는 컨텐츠 항목들이 프로세서(402)에 의해 추천될 수 있다.
이 제2 실시예는 브로드캐스팅 장치(500) 및 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)가 동일한 컨텐츠 제공자에 의해, 예를 들어, 인터넷 서버에 의해 제공되는 방식에 특히 적합하다.
도 7에, 사용자 그룹 선호 데이터를 제공하는 것의 제3 실시예가 도시되어 있다. 이 제3 실시예에서, 브로드캐스팅 장치(500)는, 사용자 그룹 설명 메타 데이터와 관련된 사용자 그룹들의 목록과 함께, 사용자 그룹 특성을 전송한다. 이러한 메타 데이터는, 예를 들어, 영화가 컨텐츠 항목인 경우에, 대응하는 사용자 그룹이 좋아하는 영화에서 통상적으로 연기하는 어떤 배우의 이름 또는 이 사용자 그룹의 구성원들로부터 통상적으로 긍정적으로 평가되는 제목에 대한 키워드일 수 있다. 각각의 컨텐츠 항목에 대한 컨텐츠 항목 설명 메타 데이터가 컨텐츠 항목 데이터베이스(510) 내에 저장되고, 예를 들어, 컨텐츠 항목들과 함께, 사용자의 위치에 있는 수신기(400)로 전송된다. 프로세서(402)는 사용자 그룹 설명 메타 데이터를 컨텐츠 항목 설명 메타 데이터와 비교하여 유사한 메타 데이터를 갖는 컨텐츠 항목을 사용자에게 추천하는 메타 데이터 상관기(700)를 포함하고 있다.
사용자 그룹 선호 데이터를 제공하는 것의 제4 실시예가 도 8에 도시되어 있다. 브로드캐스팅 장치(500)는 사용자 그룹 특성 및 컨텐츠 항목의 소위 "핑거프린트"와 관련된 사용자 그룹들의 목록을 사용자의 위치에 있는 수신기(400)로 전송한다. 송신기(512)는 컨텐츠 항목들을 사용자의 위치에 있는 수신기(400)로 전송한다. 수신기(400) 내의 프로세서(402)는 상기 전송된 컨텐츠 항목으로부터 "핑거프린트"를 도출할 수 있는 핑거프린트 추출기(800)를 포함하고 있고, 이 "핑거프린트"를 브로드캐스팅 장치(500)로부터 수신된 "핑거프린트" 데이터와 비교한다. 이 비교의 결과, 수신된 컨텐츠 항목의 유사한 "핑거프린트"가 할당된 사용자 그룹에 대응하는 경우, 대응하는 컨텐츠 항목이 사용자에게 추천된다. "핑거프린트"는 오디오 데이터(예를 들어, 노래)의 적어도 일부로부터 도출되는 것으로서, 예를 들어, 바이트 길이에 의해 이 부분을 일의적으로 식별하는 식별 태그(identification tag)일 수 있다.
이들 실시예에서, 수신기(400)로부터 브로드캐스팅 장치(500) 또는 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)로의 역방향 채널(back channel)이 필요하지 않다. 이러한 역방향 채널이 없어도, 수신기(400) 내의 프로세서(402)에 의해 제공되는 추천은 협업적 필터 방식에 기초하고 있는데, 그 이유는 그 추천이 프로브 사용자(A, B, C)의 피드백에 의해 평가되기 때문이다. 따라서, 이는 역방향 채널이 없는 시스템에, 예를 들어, 텔레비전을 브로드캐스팅하는 데 또는 사용자가 자신의 피드백을 중앙 장치, 예를 들어, 컨텐츠 항목 데이터베이스(510) 또는 이러한 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)를 소유하는 컨텐츠 제공자에게 제공하고자 하지 않는 시스템에 아주 적합하다.
도 9에 도시되어 있는 바와 같이, 사용자 그룹 특성은 계층적 순서를 포함할 수 있다. 동 도면에서 "서부극"으로 표시되어 있는 제1 주 사용자 그룹(UG1)은, 동 도면에서 "UG1a 존 웨인 및 UG1b 개리 쿠퍼"라고 되어 있는 2개의 하위 그룹을 포함하고 있다. 두번째 주 사용자 그룹 "UG2 공상 과학"은 2개의 하위 그룹, UG2a 스타 트랙 및 UG2b 코메디를 포함하고 있으며, 여기서 첫번째 하위 그룹, UG2a 스타트랙은 2개의 차하위 그룹, UG2aa 첫번째 시리즈 및 UG2ab 두번째 시리즈를 더 포함하고 있다. 도 6의 아래쪽 부분에 도시되어 있는 바와 같이, 사용자 그룹 특성의 이러한 계층적 순서가 사용되는 경우에, 주 그룹(UG1, UG2)의 사용자 그룹 특성이 먼저 전송되고 그 후가 되어서야 하위 그룹(UG1a, UG1b, UG2a) 또는 차하위 그룹(UG2aa, UG2ab)의 사용자 그룹 특성이 전송되는 방식으로 사용자 그룹 정보가 전송될 수 있다. 이러한 전송 방식을 사용하여, 수신기(400)는 이미, 사용자가 제1 사용자 그룹 특성[즉, 주 그룹(UG1, UG2)의 사용자 그룹 특성]은 수신했고 하위 그룹(UG1a, UG1b, UG2a, UG2b) 또는 차하위 그룹(UG2aa, UG2ab)의 사용자 그룹 특성은 아직 수신하지 않았을 때에만, 사용자에게 사용자 그룹을 할당하기 시작했을 수 있다.
도 10에, 수신기(400)가, 어떤 컨텐츠 항목을 추천한 후에, 송신기-수신기(1000)를 통해 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)에 컨텐츠 항목을 요청하는 다른 실시예가 도시되어 있으며, 이 송신기-수신기(1000)는 대응하는 요청을 수신한 후에 컨텐츠 항목을 전송한다.
도 11에, 사용자 그룹 생성기(200)가 데이터 채널(800)을 사용하여 사용자 그룹 특성을 전송하는 다른 실시예가 도시되어 있으며, 이 데이터 채널(800)은 전자 프로그램 안내 발생기(EPG-G)(1102)에 의해 발생되는 전자 프로그램 안내(EPG)를 전송하는 데 이미 사용되고 있다. 이것은 데이터 채널(800)이 추가의 전송 용량을 제공하는 경우에, 예를 들어, 어떤 위성 통신 데이터 채널의 경우에 특히 유용하다.
예를 들어, 기업 "TVTV"가 예로서 사용될 수 있다. "TVTV"는 뮌헨에 본사를 둔 메타 데이터(전자 프로그램 안내 데이터, 즉 EPG 데이터) 제공업체로서, 그의 컨텐츠 항목들에 대한 웹 기반 인터페이스를 제공하고 또한 인터프리터 프로그램(interpreted)을 수신할 수 있는 TV 세트로 위성 방송을 통해 컨텐츠를 전송한다.
웹 기반 서비스에 의해, 프로브 사용자들로부터의 많은 사용자 데이터가 TVTV에게 제공될 수 있으며, 이에 따라 사용자를 사용자 그룹으로 그룹화할 수 있고 그 결과 협업적 필터링 기반 추천을 할 수 있게 된다. TV 프로그램에 대한 평가가 알려져 있는 기존의 사용자 그룹에 새로운 사용자를 할당하는 것이 이것을 한다. 이러한 그룹화가 행해진 후에, 이전의 프로브 사용자들에 의해 긍정적으로 평가된 컨텐츠 항목들이 문제의 사용자에게 추천될 수 있다.
사용자 그룹 특성이 (위성을 통해) EPG 데이터 채널(800)을 거쳐 브로드캐스팅되어, 이 채널에 의해 전송되는 기존의 메타 데이터에 어떤 오버헤드를 추가한다. 사용자 그룹 속성은 본질적으로 2 부분, 즉 현재의 사용자를 기존의 사용자 그룹들 중 하나에(로컬 그룹에) 할당할 수 있게 하는 사용자 그룹 특성 부분과, 그룹 선호사항을 어떤 방식으로 코팅하여 사용자의 위치에 있는 수신기가 추천을 제공할 수 있게 하는 사용자 그룹 선호 데이터 부분을 갖는다. 사용자 그룹을 계층적 순서로 브로드캐스팅하는 것이 가능하며, 이 경우 가장 광대한 사용자 그룹이 먼저 전송되고, 그 다음에 주 그룹의 보다 세분된 하위 그룹이 전송된다. 이와 같이, 수신기는 모든 메타 데이터가 브로드캐스팅될 때까지 기다릴 필요가 없고, 먼저 브로드캐스팅된 코스 그룹에 기초하여 이미 추천을 제공하기 시작할 수 있다.
이 기본 개념이 많은 다른 서비스, 장치 및 데이터 유형에 적용될 수 있다. TV 예에서, 사용자 그룹 선호 데이터는 정보 검색 방법(예를 들어, tf-idf (term frequency-inverse document frequency) 기반 탐색)에서 EPG 데이터에 액세스하는 데 사용될 수 있는, 키워드와 각각의 키워드에 대한 가중치를 포함할 수 있으며, 키워드와 그의 가중치는 각각의 사용자 그룹에 대한 사용자 프로파일을 구성한다(그리고 단순히 하위 그룹의 구성요소들의 사용자 프로파일들의 합일 수 있다). 반면에, 사용자 그룹 특성 부분은 개개의 TV 프로그램에 대한 평가 정보, 즉 각각의 사용자 그룹의 통상적인 구성원이 주어진 프로그램을 얼마나 자주 보는지의 정보를 포함할 수 있다. TV 수신기는 현재의 사용자의 사용자 그룹 멤버쉽에 관해 알아보기 위해 이러한 정보를 로컬적으로 사용할 수 있다.
적어도 부분적으로 피드백 메커니즘을 갖지 않는 각종의 종단점 장치들로 공개 채널을 통해 협업적 필터링 기본 정보를 적절히 압축시키기 위해 클러스터링된(그룹화된), 협업적 필터링 기본 정보의 브로드캐스팅이 제안되어 있다. 이 정보에 의해, 종단점 장치들이 컨텐츠 항목 데이터베이스의 각각의 서버에 능동적으로 접속되지 않고서도 개인화 서비스를 제공하는 것이 가능하게 될 것이다.
양방향 서버 접속을 필요로 하지 않는 각종 유형의 협업적 필터링 기반 추천 시스템을 구축하는 것이 가능하다. 이것은, 예를 들어, 사용자 또는 인터넷에 접속되어 있지 않은 수신기인 기타 TV 세트에 대한 완전 개인화된 TV 프로그램 추천을 제공하는 것이 가능하다는 것을 의미한다.
이것은 또한, 사용자의 선호 사항이 서비스 운영자에게로 전송되지 않기 때문에, 사용자에 있어서 프라이버시 문제가 없다는 것을 의미한다.

Claims (32)

  1. 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법으로서,
    사용자 그룹 특성을 브로드캐스팅하는 단계 - 각각의 사용자 그룹 특성은 각각의 사용자 그룹(UG)에 대해 기술함 -;
    사용자의 위치에서 상기 사용자 그룹 특성을 수신하는 단계;
    상기 사용자의 위치에서 상기 사용자를 상기 사용자 그룹들(UG) 중 적어도 하나에 할당하는 단계;
    사용자 그룹 선호 데이터를 제공하는 단계 - 상기 사용자 그룹 선호 데이터는 상기 사용자 그룹들(UG)과 상기 컨텐츠 항목들 간의 관계에 대해 기술함 -; 및
    상기 사용자 그룹 선호 데이터에 따라 컨텐츠 항목들을 추천하는 단계
    를 포함하는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 할당하는 단계는 사용자가 상기 사용자 그룹들(UG) 중 하나를 선택하는 단계를 포함하는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    사용자의 사용 거동을 평가하는 단계; 및
    상기 사용 거동을 상기 사용자 그룹 특성과 비교하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 브로드캐스팅된 사용자 그룹들 중 적어도 하나를 할당하는 단계는 사용자 그룹 특성이 상기 사용 거동에 대응하는 사용자 그룹(UG)을 사용자에게 할당하는 단계를 포함하는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자 그룹 특성은, 동일한 컨텐츠 항목들에 대해 비슷한 피드백을 제공한 프로브 사용자들을 그룹화함으로써 자동으로 도출되는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  5. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자 그룹 특성은, 상관된 컨텐츠 항목들을 식별하고 상기 상관된 컨텐츠 항목들에 대해 비슷한 피드백을 제공한 프로브 사용자들을 찾아냄으로써 도출되는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  6. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    추가의 피드백에 따라 상기 사용자 그룹 특성을 조정하는 단계 - 상기 추가 의 피드백은 상기 프로브 사용자들에 의해 제공됨 -; 및
    상기 조정된 사용자 그룹 특성을 상기 사용자의 위치로 브로드캐스팅하는 단계
    를 더 포함하는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자 그룹 선호 데이터는 컨텐츠 항목들의 컨텐츠 항목 ID(identification)를 상기 사용자 그룹(UG)에 할당함으로써 결정되는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  8. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자 그룹 선호 데이터는 사용자 그룹 ID(UGID)를 상기 컨텐츠 항목들에 할당함으로써 결정되고, 상기 사용자 그룹 ID(UGID)는 컨텐츠 항목과 함께 상기 사용자의 위치로 전송되는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  9. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자 그룹 특성으로부터 사용자 그룹 설명 메타 데이터를 도출하고 상기 사용자 그룹 메타 데이터를 상기 사용자 그룹 선호 데이터로서 브로드캐스팅하는 단계;
    상기 컨텐츠 항목들에 대한 설명 메타 데이터를 도출하는 단계;
    상기 사용자 그룹 설명 메타 데이터를 상기 설명 메타 데이터와 비교하는 단계; 및
    상기 할당된 사용자 그룹의 사용자 그룹 설명 메타 데이터와 비슷한 설명 메타 데이터를 갖는 컨텐츠 항목들을 추천하는 단계
    를 더 포함하는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 설명 메타 데이터는 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)로부터 상기 사용자의 위치로 전송되는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  11. 제9항에 있어서, 상기 설명 메타 데이터는 사용자의 위치에서 도출되는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자 그룹 특성은 넓은 주 사용자 그룹 특성과 좁은 하위 그룹 특성을 갖는 계층적 순서를 포함하고, 상기 주 사용자 그룹 특성은 상기 하위 그룹 특성보다 이전에 브로드캐스팅되는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자 그룹 특성은 전자 프로그램 안내를 브로드캐스팅하는 데 사용되는 데이터 채널(1100)을 통해 브로드캐스팅되는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 추천된 컨텐츠 항목을 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)로부터 요청하는 단계; 및
    상기 요청된 컨텐츠 항목을 상기 사용자의 위치로 전송하는 단계
    를 더 포함하는, 사용자에게 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 추천하는 방법.
  15. 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템으로서,
    사용자 그룹 특성을 브로드캐스팅하도록 구성되어 있는 브로드캐스팅 장치(500) - 각각의 사용자 그룹 특성은 각각의 사용자 그룹(UG) 및 사용자 그룹 선호 데이터를 기술함 -; 및
    상기 브로드캐스팅된 사용자 그룹 특성 및 상기 사용자 그룹 선호 데이터를 수신하도록 구성되어 있는 수신기(400)
    를 포함하고,
    상기 수신기는 상기 사용자 그룹들(UG) 중 적어도 하나를 상기 사용자에게 할당하고 상기 사용자 그룹 선호 데이터에 따라 상기 사용자에게 컨텐츠 항목들을 추천하도록 구성되어 있는 프로세서(402)를 포함하는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템.
  16. 제15항에 있어서, 상기 수신기(400)는,
    상기 사용자 그룹들(UG)을 디스플레이하도록 구성되어 있는 디스플레이(402); 및
    상기 디스플레이(402) 상에 디스플레이된 상기 사용자 그룹들(UG)의 선택을 가능하게 하도록 구성되어 있는 입력 메커니즘(406)
    을 더 포함하고,
    상기 프로세서(400)는 또한 상기 선택을 사용하여 상기 전송된 사용자 그룹들(UG) 중 적어도 하나를 사용자에게 할당하도록 구성되어 있는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템.
  17. 제15항에 있어서, 상기 프로세서(402)는 또한 사용자의 사용 거동을 평가하고 상기 사용 거동을 상기 전송된 사용자 그룹 특성과 비교하도록 구성되어 있고, 또한 사용자 그룹 특성이 상기 사용자 거동에 대응하는 사용자 그룹(UG)을 사용자에게 할당하도록 구성되어 있는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템.
  18. 제15항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 브로드캐스팅 장치(500)가 동일한 컨텐츠 항목들에 대해 비슷한 피드백을 제공한 프로브 사용자들을 그룹화함으로써 상기 사용자 그룹 특성을 자동으로 도출하도록 구성되어 있는 사용자 그룹 생성기(200)를 더 포함하는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템.
  19. 제15항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 브로드캐스팅 장치(500)는 상관된 컨텐츠 항목들을 식별하고 상기 상관된 컨텐츠 항목들에 대해 비슷한 피드백을 제공한 프로브 사용자들을 찾아냄으로써 상기 사용자 그룹 특성을 도출하도록 구성되어 있는 사용자 그룹 생성기(200)를 더 포함하는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템.
  20. 제18항 또는 제19항에 있어서, 상기 사용자 그룹 생성기(200)는 또한 상기 프로브 사용자들의 계속되는 피드백에 기초하여 조정된 사용자 그룹 특성을 발생하도록 구성되어 있고, 상기 브로드캐스팅 장치(500)는 상기 조정된 사용자 그룹 특성을 브로드캐스팅하도록 구성되어 있는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템.
  21. 제18항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자 그룹 생성기(200) 가 또한 컨텐츠 항목들의 컨텐츠 항목 ID(identification)를 상기 사용자 그룹(UG)에 할당함으로써 상기 사용자 그룹 선호 데이터를 결정하도록 구성되어 있는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템.
  22. 제18항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자 그룹 생성기(200)와 접속되어 있고 상기 컨텐츠 항목들에 사용자 그룹 ID(UGID)를 할당함으로써 상기 사용자 그룹 선호 데이터를 결정하도록 구성되어 있는 컨텐츠 항목 데이터베이스(510); 및
    상기 사용자 그룹 ID(UGID)를 컨텐츠 항목과 함께 상기 수신기(400)로 전송하도록 구성되어 있는 송신기(512)
    를 더 포함하는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템.
  23. 제18항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자 그룹 생성기(200)는 또한 상기 사용자 그룹 특성으로부터 사용자 그룹 설명 메타 데이터를 도출하도록 구성되어 있고,
    상기 브로드캐스팅 장치(500)는 또한 상기 사용자 그룹 설명 메타 데이터를 상기 사용자 그룹 선호 데이터로서 브로드캐스팅하도록 구성되어 있으며,
    상기 프로세서(402)는 상기 컨텐츠 항목들에 대한 설명 메타 데이터를 도출하고 상기 사용자 그룹 설명 메타 데이터를 상기 설명 메타 데이터와 비교하도록 구성되어 있고, 상기 프로세서는 또한 상기 할당된 사용자 그룹의 사용자 그룹 설명 메타 데이터와 비슷한 설명 메타 데이터를 갖는 컨텐츠 항목들을 추천하도록 구성되어 있는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템.
  24. 제18항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 컨텐츠 항목들에 대한 설명 메타 데이터를 저장하도록 구성되어 있는 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)를 더 포함하고,
    상기 사용자 그룹 생성기(200)는 또한 상기 사용자 그룹 특성으로부터 사용자 그룹 설명 메타 데이터를 도출하도록 구성되어 있으며, 상기 브로드캐스팅 장치(500)는 또한 상기 사용자 그룹 설명 메타 데이터를 상기 사용자 그룹 선호 데이터로서 브로드캐스팅하도록 구성되어 있고, 상기 프로세서(400)가 또한 상기 사용자 그룹 설명 메타 데이터를 상기 수신된 설명 메타 데이터와 비교하고 상기 할당된 사용자 그룹의 사용자 그룹 설명 메타 데이터와 비슷한 설명 메타 데이터를 갖는 컨텐츠 항목들을 추천하도록 구성되어 있는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템.
  25. 제15항 내지 제24항 중 어느 한 항에 있어서,
    전자 프로그램 안내(EPG)를 브로드캐스팅하고 상기 사용자 그룹 특성을 브로드캐스팅하는 데 사용되는 데이터 채널(1100)을 더 포함하는, 컨텐츠 항목 데이터 베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템.
  26. 제15항 내지 제25항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로세서(400)는 추천된 컨텐츠 항목을 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)로부터 요청하도록 구성되어 있고,
    상기 시스템은 상기 요청된 컨텐츠 항목을 상기 수신기(400)로 전송하도록 구성되어 있는 송신기(512)를 더 포함하는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 시스템.
  27. 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 수신기로서,
    상기 수신기(400)는 브로드캐스팅된 사용자 그룹 특성을 수신하도록 구성되어 있고, 각각의 사용자 그룹 특성은 각각의 사용자 그룹(UG) 및 사용자 그룹 선호 데이터를 기술하며,
    상기 수신기(400)는 상기 사용자 그룹들(UG) 중 적어도 하나를 상기 사용자에게 할당하고 상기 사용자 그룹 선호 데이터에 따라 컨텐츠 항목들을 상기 사용자에게 추천하도록 구성되어 있는 프로세서(402)를 포함하는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 수신기.
  28. 제27항에 있어서,
    상기 사용자 그룹들을 디스플레이하도록 구성되어 있는 디스플레이(402); 및
    상기 디스플레이(402) 상에 디스플레이된 상기 사용자 그룹들(UG)의 선택을 가능하게 하도록 구성되어 있는 입력 메커니즘(406)
    을 더 포함하며,
    상기 프로세서(402)는 또한 상기 선택을 사용하여 사용자에게 상기 전송된 사용자 그룹들(UG) 중 적어도 하나를 할당하도록 구성되어 있는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 수신기.
  29. 제27항에 있어서, 상기 수신기(400)는 또한 사용자의 사용 거동을 평가하고, 상기 사용 거동을 상기 전송된 사용자 그룹 특성과 비교하며, 사용자 그룹 특성이 상기 사용 거동에 대응하는 사용자 그룹을 사용자에게 할당하도록 구성되어 있는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 수신기.
  30. 제27항 내지 제29항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로세서(402)는 또한 상기 추천된 컨텐츠 항목을 컨텐츠 항목 데이터베이스(510)로부터 요청하도록 구성되어 있는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 수신기.
  31. 제27항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 수신기(400)는 또한 사용자 그룹 설명 메타 데이터를 수신하도록 구성되어 있고, 상기 프로세서(402)는 또한 상기 컨텐츠 항목들에 대한 설명 메타 데이터를 도출하고 상기 사용자 그룹 설 명 메타 데이터를 상기 컨텐츠 항목 설명 메타 데이터와 비교하도록 구성되어 있으며 또한 상기 할당된 사용자 그룹(UG)의 사용자 그룹 설명 메타 데이터와 비슷한 설명 메타 데이터를 갖는 컨텐츠 항목들을 추천하도록 구성되어 있는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 수신기.
  32. 제27항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 수신기(400)는 상기 컨텐츠 항목들에 대한 설명 메타 데이터를 수신하고 사용자 그룹 설명 메타 데이터를 수신하도록 구성되어 있으며, 상기 프로세서는 또한 상기 사용자 그룹 설명 메타 데이터를 상기 설명 메타 데이터와 비교하고 상기 할당된 사용자 그룹(UG)의 사용자 그룹 설명 메타 데이터와 비슷한 설명 메타 데이터를 갖는 컨텐츠 항목들을 추천하도록 구성되어 있는, 컨텐츠 항목 데이터베이스의 컨텐츠 항목들을 사용자에게 추천하는 수신기.
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