KR20120127031A - 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 웹 서버에서의 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법으로, 사용자 단말로부터 사용자 아이디 및 사용자 키워드를 수신하는 단계와, 상기 사용자 아이디에 해당하는 사용자 시청 이력 테이블을 획득하는 단계와, 상기 획득된 사용자 시청 이력 테이블에서 가중치가 높은 엘리먼트값과 상기 사용자 키워드를 조합하여 관심 키워드를 획득하는 단계와, 상기 획득된 관심 키워드로 콘텐츠 리스트를 획득하고, 획득된 콘텐츠 리스트를 사용자 단말에 전송하는 단계를 포함한다.

Description

사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법{Method for Recommending Contents Based on User Watch History}
본 발명은 IPTV 기술에 관한 것으로, 특히 IPTV 시청자가 가입된 개방형 IPTV 플랫폼의 양방향 특성을 이용하여 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법에 관한 것이다.
TV를 통한 방송 정보 전달 방식이 디지털화되면서 양방향 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. IPTV 시청자들은 가입한 플랫폼 사업자로부터 제공되는 VOD 서비스 이외에 다양한 부가 서비스에 대한 관심이 크다. IPTV의 양방향성을 극대화하기 위해 사용자 참여를 통한 사용자 관심 콘텐츠 검색을 지능화하는 서비스가 필요하다. 구글과 같은 개방형 TV 정책을 지향하는 검색 사업자는 방송중 화면 상단에 검색창이 오버레이되는 기능을 부가함으로써 사용자 참여를 유도하지만, 이는 PC에서 웹 브라우저를 열고 키워드를 입력해서 콘텐츠를 검색하는 것 이상의 효과는 없다.
양방향성의 장점을 효과적으로 이용하고 사용자의 불편을 줄이는 방법으로, 화면에 노출된 콘텐츠에 삽입된 메타데이터를 입력함으로써 시청 이력을 기반으로 IPTV 시청자의 관심 장르를 더하여 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공한다. 이러한 방법은 종래의 사용자의 선호도를 관리하는 프로파일 시스템의 역할을 축소할 수 있으며, 관리되는 시청 이력의 정보를 효과적으로 재가공한다. 프로파일 시스템은 IPTV 서비스 가입시 발생하는 사용자 정보나 비정기적인 사용자 설문조사를 통해 사용자로부터 제공받는 데이터를 기반으로 입력한 것으로써 정적인 사용자 성향 데이터를 관리한다.
반면에 사용자 시청 이력은 콘텐츠를 소비할 때마다 데이터베이스에 적재되어 관리되는 기업의 수익 창출 자산이 되는 귀중한 소스이다. 이와 같은 기술을 적용하기 위해서는 시청 이력 DB에 콘텐츠 프로파일의 메타데이터의 선호도 정보의 범주를 삽입하여 관리해야 한다.
사용자의 시청 이력에 기반하여 관련 방송 프로그램을 검색 및 표시하는 장치 및 방법은 사용자의 참여가 없는 단방향 서비스이며, 시청하고 있는 프로그램과 연관성 있는 선호 프로그램을 화면 아래에 배치하여 사용자에게 정보를 제공하는 방식이며, 기존 IPTV 사업자들이 EPG 메뉴를 통해서 이미 제공하고 있기 때문에, 유사 정보 제공 이상의 역할은 하지 않는다.
또한 사용자가 관심 항목에 대해 별도의 시청 이력 프로파일이 정제된 형태로 기록 관리한다. 각 사용자별 항목에 대한 횟수를 저장함에 있어 복잡성이 야기될 수 있다. 추천 방법은 사용자의 관심이나 시청 빈도수가 높은 것을 제공해야 하는 것인데, 민감도를 계산하기 위해 각 항목별로 횟수를 저장하는 것은 비효율적이다.
본 발명은 개방형 IPTV 플랫폼에서 IPTV 콘텐츠를 TV나 스마트폰으로 시청할 때, 사용자 입력에 대한 사용자의 과거 시청 이력을 기반으로 입력된 키워드에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 양방향 서비스 기반 콘텐츠 추천 방법을 제공한다.
본 발명은 웹 서버에서의 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법으로, 사용자 단말로부터 사용자 아이디 및 사용자 키워드를 수신하는 단계와, 상기 사용자 아이디에 해당하는 사용자 시청 이력 테이블을 획득하는 단계와, 상기 획득된 사용자 시청 이력 테이블에서 가중치가 높은 엘리먼트값과 상기 사용자 키워드를 조합하여 관심 키워드를 획득하는 단계와, 상기 획득된 관심 키워드로 콘텐츠 리스트를 획득하고, 획득된 콘텐츠 리스트를 사용자 단말에 전송하는 단계를 포함한다.
본 발명은 IPTV 시청자의 선호도를 정적으로 측정/관리하는 프로파일 관리 서버(혹은 시스템)의 데이터에서 사용자의 관심 정보로 추출하지 않고 시청 이력에 삽입된 콘텐츠 메타데이터에 대한 통계 정보를 추출함으로써 사용자의 동적 선호도를 측정할 수 있다. 또한 프로파일 관리 서버에 선호도에 대한 통계 정보를 저장할 필요가 없다는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 사용자 시청 이력 테이블의 일 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 관심 키워드 추출 방법을 설명하기 위한 신호 흐름도이다.
도 4는 콘텐츠 프로파일의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 시청 이력 기반 콘텐츠 추천의 클라이언트 화면의 일 예를 도시한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 기술되는 바람직한 실시 예를 통하여 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다.
본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명 실시 예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
명세서 전반에 걸쳐 사용되는 용어들은 본 발명 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 사용자 또는 운용자의 의도, 관례 등에 따라 충분히 변형될 수 있는 사항이므로, 이 용어들의 정의는 본 발명의 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 사용자 단말(User Equipment : UE)(10)로부터 110 단계 및 120 단계에서 User ID 및 Keyword가 SmartC Web(20)를 통해 SmartC WS(30)에 제공된다. 사용자 ID는 사용자 전화번호(휴대폰번호)이며, Keyword는 시청 중에 화면으로 도출되는 인물, 장소 등의 메타 데이터이다. SmartC WS(30)는 콘텐츠 추천을 위한 웹 서비스 서버로, User History(40), Contents Profile(50) 및 SDN-MLM(Service Delivery Network Media Location Manager)(60)을 이용하여 유료 콘텐츠에 대한 시청 이력 기반 추천 콘텐츠 리스트를 확보한다.
User History(40)는 사용자 시청 이력 테이블 정보를 저장하는 데이터베이스이다. 도 2는 사용자 시청 이력 테이블의 일 예를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, User ID는 사용자 전화번호(휴대폰번호)이고, Content Name은 콘텐츠 명, Genre는 콘텐츠의 상위 장르명, Sub Genre는 하위 장르명, Type은 콘텐츠가 유/무료 여부를 나타내며, Provider는 콘텐츠 제공자, 및 Watch Time은 시청 시작 시간을 나타낸다. 사용자 시청 이력은 별도의 시퀀스(Sequence)가 Primary값으로 관리되며, 테이블 칼럼 중 Genre, Sub_Genre 및 Provider는 콘텐츠 프로파일의 엘리먼트와 동일한 값으로 채워진다. 이때 시청 이력은 콘텐츠를 시청하는 순간 이력 관리 테이블로 저장된다.
도 1을 참조하면, SmartC WS(30)는 콘텐츠 추천을 위해 120 단계에서 수신한 사용자 User ID 및 Keyword를 바탕으로 관심 키워드를 추출해야 한다. 이를 위해 우선 SmartC WS(30)는 130 단계 및 135 단계에서 User History(40)에 도 2에 도시된 바와 같은 사용자 시청 이력 테이블을 요청하여 수신한다.
그리고, 수신된 사용자 시청 이력 테이블을 바탕으로 관심 키워드를 추출하는데, 이에 대해서는 도 3을 참조하여 좀 더 상세히 살펴보기로 한다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 관심 키워드 추출 방법을 설명하기 위한 신호 흐름도이다.
도 3을 참조하면, SmartC WS(30)는 310 단계에서 인증된 사용자 ID에 대한 사용자 시청 이력 테이블을 수집한다. 수집된 사용자 시청 이력 테이블에는 도 2에 도시된 바와 같이 i개의 콘텐츠 프로파일의 엘리먼트가 칼럼으로 존재한다. 뿐만 아니라, 각 엘리먼트는 콘텐츠 프로파일에서 종속관계가 포함된다면 상위 카테고리가 먼저 관심 키워드로 검출될 수 있다.
다음으로 사용자의 관심도를 측정하기 위해 Genre, Sub Genre, Type 및 Provider 등의 횟수를 합계하여 가중치가 높은 것이 관심도가 높다고 판단한다. 도 2를 참조하면, User ID(01011111111)가 Genre 및 Sub Genre를 보면 우선 순위가 다음과 같다.
영화(3) > 드라마(2) = 스포츠(2)
SF(1)=범죄(1)=코미디(1)
시청 이력이 무수히 증가할 경우, 영화 장르에 대한 상세 장르의 우선 순위도 측정할 수 있다. 이와 같이 장르, 상세 장르, 타입 및 콘텐츠 제공자에 대한 통계를 측정할 수 있다.
이를 위해, SmartC WS(30)는 320 단계에서 i를 1로 초기화한다. 그리고, 330 단계에서 i 번째 엘리먼트 값에 대해 우선 순위 정렬을 하여, 종류별로 가중치가 높은 순서대로 정렬을 한다. 그리고, SmartC WS(30)는 340 단계에서 엘리먼트 i에서 가중치가 높은값이 존재하는지 판단한다.
340 단계의 판단 결과 가중치가 높은 값이 존재할 경우, SmartC WS(30)는 350 단계에서 그 값에 대한 User ID 이력 정보만 남기고 나머지 정보는 지운다. 그리고, 360 단계에서 엘리먼트 i가 마지막인지를 판단한다. 360 단계의 판단 결과 엘리먼트 i가 마지막이 아닐 때, SmartC WS(30)는 370 단계에서 i를 갱신하고 330 단계로 진행한다. 즉, 엘리먼트가 있을 때 가장 높은 값이 나온 것에 대해서 다시 두 번째 엘리먼트 값을 우선 순위 정렬하여 공통 값으로 통계치를 찾는다.
그러나, 340 단계의 판단 결과 엘리먼트 i에서 가중치가 높은 값이 존재하지 않거나, 엘리먼트 i가 마지막일 경우, SmartC WS(30)는 380 단계에서 사용자 입력 키워드에 대한 관심 키워드 조합을 완성한다.
다시 도 1을 참조하면, SmartC WS(30)는 도 3에 도시된 순서에 따라 획득된 관심 키워드를 이용하여 140 단계 및 145 단계에서 Contents Profile(50)로부터 상기 획득된 관심 키워드에 상응하는 콘텐츠 프로파일을 추출한다.
도 4는 콘텐츠 프로파일 실시 예를 도시한 도면이다.
도 4는 콘텐츠 프로파일의 실시 예로써, 사용자가 입력한 키워드와 사용자 시청 이력에서 추출한 Genre, Sub_Genre 및 Provider를 통해 keyword에 매핑되는 콘텐츠의 crid(content reference identifier)를 찾아낼 수 있다. 콘텐츠 프로파일의 구조는 TV-Anytime Forum의 표준을 따르며, keyword는 사용자 이력 기반 콘텐츠 제공을 위하여 추가한 엘리먼트이다. 콘텐츠 프로파일의 Primary 값이 crid이므로, 다른 속성(keyword)으로 콘텐츠를 조회하기 위한 대체 Primary 값이 된다.
그리고, SmartC WS(30)는 150 단계 및 155 단계에서 유료 컨텐츠에 대한 리스트를 획득한다. 즉, SDN-MLM(60)은 crid를 호출할 때, 유료 콘텐츠를 수집, 변환 및 관리하는 콘텐츠 관리 시스템(Content Management System)으로부터 유료 콘텐츠의 저장 위치 정보를 획득하여 SmartC WS(30)에 리턴합니다.그리고, SmartC WS(30)는 160 단계 내지 170 단계에서 획득된 관심 키워드를 가지고 Web Contents Search(70)에 접속하여 콘텐츠 리스트를 획득한다. Web Contents Search(70)는 웹 콘텐츠 제공업체의 웹 서버에 접속하여 무료 콘텐츠에 대한 시청 이력 기반 추천 콘텐츠 리스트를 확보한다.
그리고, SmartC WS(30)는 175 단계에서 수신된 콘텐츠 리스트를 Smart Web(20)에 전송하고, Smart Web(20)은 180 단계에서 클라이언트 화면을 생성하여 185 단계에서 UE(10)로 전송한다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 시청 이력 기반 콘텐츠 추천의 클라이언트 화면의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5에 도시된 클라이언트 화면은 사용자 ID가 "01011111111"이고, 사용자 키워드가 "이병헌"일 때, 도 2에 도시된 바와 같은 사용자 시청 이력 테이블에 따라 검색된 화면이다. 즉, 사용자는 01011111111로 인증 과정 후, 아이리스 콘텐츠를 시청 중 '이병헌'이라는 키워드를 입력한다. 출처가 CANSS인 것은 유료 콘텐츠 이며, Daum/YouTube인 것은 무료 콘텐츠이다. 입력 후 '스마트 콘텐츠 추천'이라는 이력 기반 콘텐츠 추천 서비스를 선택하면 상기와 같은 화면이 IPTV STB에 연결된 TV로 전송된다. 이때 TV는 인터넷이 연결되는 구글 크롬브라우저가 실행되는 환경이다. 또한 스마트 폰 환경에서도 서비스가 가능하다.

Claims (1)

  1. 웹 서버에서의 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법에 있어서,
    사용자 단말로부터 사용자 아이디 및 사용자 키워드를 수신하는 단계와,
    상기 사용자 아이디에 해당하는 사용자 시청 이력 테이블을 획득하는 단계와,
    상기 획득된 사용자 시청 이력 테이블에서 가중치가 높은 엘리먼트값과 상기 사용자 키워드를 조합하여 관심 키워드를 획득하는 단계와,
    상기 획득된 관심 키워드로 콘텐츠 리스트를 획득하고, 획득된 콘텐츠 리스트를 사용자 단말에 전송하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 사용자 시청 이력 기반 콘텐츠 추천 방법.
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