KR20140136592A - System and method for recommending music combining listening habit and tag information - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a music recommendation system and a method in a social music site using music listening habits of users and tag information. The music recommendation system of the present invention comprises: a user information collection unit for collecting user information including details about music that a user listens to and tag information applied to each music item; a user similarity extracting unit for extracting a group having user similarity in listening to similar music using the user information; and a music item recommendation unit for recommending music items using information about preference of music items of the group having user similarity. The user similarity extracting unit includes: a listening habit collection unit for collecting listening habits in listening to the music items of a user using user information; a tag information processing unit for collecting tag information applied to each music item using the user information; and a user similarity selection unit for selecting a group having user similarity in listening to music items similar to the music items of another user using the listening habits and tag information. Also, the tag information processing unit includes: a tag pre-processing unit for pre-processing the tag information in a standardized form; a tag categorizing unit for categorizing the pre-processed tag information into a fact tag and emotion tag; a weighted value assigning unit for assigning weighted value for the categorized tag information; a tag ontology interlocked with the tag pre-processing unit, storing information including homophones, abbreviation, loanword, and synonym for each natural language; and an emotion ontology for storing the weighted value applied to each tag information.

Description

사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR RECOMMENDING MUSIC COMBINING LISTENING HABIT AND TAG INFORMATION}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a music recommendation system and method using a user's listening habit and tag information,

본 발명은 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템 및 방법에 대한 것으로, 구체적으로 사용자의 청취 습관과 태그 정보를 바탕으로 소셜 음악 사이트 등에서 음악을 추천하는 시스템 및 방법에 대한 것이다.The present invention relates to a music recommendation system and method using user listening habits and tag information, and more particularly, to a system and method for recommending music on a social music site based on a user's listening habits and tag information.

최근 들어 사용자 맞춤형 서비스에 대한 요구가 증가하면서 소셜 음악 사이트에서도 각 사용자에게 맞는 음악을 추천해 주는 서비스를 제공하기 위한 시도들이 제시되고 있다. 예를 들어, last.fm과 같은 유명 소셜 음악 사이트에서는 사용자의 청취 습관을 수집한 후 이를 고려하여 음악을 추천하고 있다.In recent years, as the demand for customized services has increased, attempts have been made to provide services for recommending music suitable for each user on a social music site. For example, a popular social music site like last.fm collects your listening habits and recommends music based on that.

그러나 사용자의 청취 습관을 수집하기 위해서는 시간과 노력이 많이 소요되며, 특히 새로 가입한 사용자나 처음 등록된 음악 상품의 경우 수집된 데이터가 없으므로 추천에 어려움이 있었다. 또한, 전체 음악 아이템 집합에서 사용자가 실제 청취한 음악은 매우 작은 비중을 차지하므로 정확한 추천에 어려움이 있었다. However, collecting the user's listening habits requires a lot of time and effort, especially in the case of newly registered users or newly registered music products, because there is no data collected. In addition, the music that the user actually listens on the entire music item set occupies a very small portion, which makes it difficult to recommend correctly.

이러한 문제점을 개선하기 위하여, 사용자가 음악을 재생할 때 재생한 음악에 점수를 외부적으로 입력하여 선호도를 추출하는 방법이 제시되었다(한국등록특허 제1107117호). 그러나 책이나 영화와 같은 다른 콘텐츠와 달리 음악 상품의 경우 사용자들이 외부적인 점수를 입력하기 보다는 좋아하는 음악을 반복적으로 청취하는 습관 습관이 있어 적용에 한계가 있었다. 즉, 사용자가 점수를 입력하는 방식을 사용하기 위해서는 모든 음악 상품에 대해 사용자의 점수 입력이 수반되어야 하므로 적용이 어려운 문제점이 있었다.In order to solve such a problem, a method has been proposed in which a score is externally input to a music played by a user when the music is played back to extract the preference (Korean Patent Registration No. 1107117). However, unlike other contents such as books and movies, there are limitations in the application of music products because there are custom habits for users to listen to favorite music repeatedly rather than inputting external scores. That is, in order to use the method of inputting the score by the user, it is difficult to apply the method because the user has to input the score of all music products.

따라서 새로 가입한 사용자나 새로 등록된 음악 상품에 대해서도 효과적으로 추천할 수 있으며, 사용자에게 별도의 선호도 입력을 요청하지 않고도 음악적 취향을 추출해 낼 수 있는 추천 시스템이 필요하다.
Therefore, it is necessary to provide a recommendation system capable of effectively recommending newly registered users or newly registered music products, and extracting musical tastes without requesting a user to input a preference.

한국등록특허 제1107117호Korea Patent No. 1107117

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 제시된 것으로서, 본 발명의 목적은 사용자의 청취 습관과 부여한 태그로부터 사용자의 음악적 선호도를 추출하여 사용자 프로파일을 생성하고 유사 사용자들을 선별한 후 유사 사용자 그룹이 선호하는 음악을 추천하여 정확도와 재현율을 높일 수 있는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for extracting a musical preference of a user from a listening habit of a user and a tag, And a music recommendation system and method using tag information and a user listening habit that can improve accuracy and recall rate by recommending music.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템은, 사용자가 음악 아이템을 청취한 내용과 각 음악 아이템에 대하여 부여된 태그 정보를 포함하는 사용자 정보를 수집하는 사용자 정보 수집부, 상기 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자와 유사한 음악 아이템의 청취 습관을 갖는 유사 사용자 집합을 추출하는 유사 사용자 추출부, 그리고 유사 사용자 집합의 음악 아이템에 대한 선호 정보를 이용하여 음악 아이템을 추천하는 음악 아이템 추천부를 포함하는 것을 특징으로 한다. In order to achieve the above object, a music recommendation system using a user's listening habit and tag information according to the present invention collects user information including a listener's list of music items and tag information given to each music item A similar user extracting unit for extracting a similar user set having a listening habit of a music item similar to the user using the user information, and a music item extracting unit for extracting a music item using the preference information on the music item of the similar user set, And a recommended music item recommendation unit.

상기 사용자 정보 수집부가, 수집된 사용자 정보를 상기 사용자별로 분류하여 저장하는 사용자 데이터베이스를 포함하고, 상기 사용자 정보는, 상기 사용자의 식별정보, 상기 사용자가 청취한 음악 아이템의 식별정보, 상기 사용자가 청취한 음악 아이템의 청취 횟수 및 상기 사용자가 상기 음악 아이템에 대하여 부여한 태그 정보 중 적어도 하나를 포함함이 바람직하다. 이때, 음악 아이템의 청취 횟수는 음악 아이템에 대한 클릭 횟수를 사용한다. Wherein the user information collecting unit comprises a user database for classifying and storing the collected user information by the user, wherein the user information includes at least one of identification information of the user, identification information of a music item the user has listened to, The number of times of listening to a music item, and the tag information that the user gives to the music item. At this time, the number of times of listening to the music item uses the number of clicks on the music item.

또 유사 사용자 추출부는, 상기 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자의 음악 아이템의 청취 습관을 수집하는 청취 습관 수집부, 상기 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자가 음악 아이템에 부여한 태그 정보를 수집하는 태그 정보 처리부, 그리고 상기 청취 습관 및 상기 태그 정보를 이용하여 상기 사용자와 유사한 음악 아이템의 청취 습관을 갖는 유사 사용자 집합을 선정하는 유사 사용자 선택부를 포함한다. 이때, 상기 태그 정보 처리부는, 상기 태그 정보를 표준화된 형태로 전처리하는 태그 전처리부, 전처리된 태그 정보를 사실 태그와 감정 태그로 분류하는 태그 분류부, 그리고 분류된 각 태그 정보에 대하여 가중치를 부여하는 가중치 지정부를 포함할 수 있다. 바람직하게는, 상기 태그 정보 처리부가, 각 자연어에 대한 동음 이의어, 약어, 외래어, 동의어를 포함하는 정보를 저장하며, 상기 태그 전처리부와 연동하여 동작하는 태그 온톨로지와, 상기 각 태그 정보에 부여할 가중치 점수를 저장하는 감정 온톨로지를 더 포함한다. The similar user extracting unit may further include a listening habit collecting unit for collecting a listening habit of the user's music item using the user information, a tag information processing unit for collecting tag information given by the user to the music item using the user information, And a similar user selecting unit for selecting a similar user set having a listening habit of a music item similar to the user using the listening habits and the tag information. The tag information processor may include a tag preprocessor for preprocessing the tag information in a standardized form, a tag classifier for classifying the preprocessed tag information into a fact tag and an emotion tag, and assigning a weight to each tag information And a weight assigning unit. Preferably, the tag information processing unit stores information including homonyms, abbreviations, foreign words, and synonyms for each natural language, and operates in conjunction with the tag preprocessing unit. And an emotion ontology that stores a weight score.

실시예에 따라, 상기 사용자 정보 수집부는, 상기 태그 정보를 표준화된 형태로 처리하고 분류하는 태그 정보 처리부를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the user information collecting unit may include a tag information processing unit for processing and classifying the tag information in a standardized form.

또한, 상기 음악 아이템 추천부는, 상기 사용자에게 추천할 음악 아이템의 후보군을 선정하는 후보 아이템 선정부와, 상기 유사 사용자 집합에서 각 음악 아이템에 대하여 부여한 점수를 이용하여 추천할 음악 아이템을 추출 및 정렬하는 유사 사용자 선호 아이템 계산부를 포함한다. 이때, 상기 후보 아이템 선정부는, 상기 사용자가 청취하거나 태그 정보를 부여한 음악 아이템을 상기 후보군에서 제외한다. 또한, 상기 음악 아이템 추천부는, 상기 점수를 기준으로 높은 점수가 부여된 음악 아이템을 순서대로 추천하는 아이템 추천부를 더 포함할 수 있다. The music item recommendation unit may include a candidate item selection unit for selecting candidate items of music items to be recommended to the user and a music item to be recommended using the scores given to the music items in the similar user set And a similar user preference item calculation unit. At this time, the candidate item selection unit excludes the music item that the user has listened to or the tag information is given from the candidate group. The music item recommendation unit may further include an item recommendation unit for recommending the music items having high scores based on the score in order.

또한, 상기의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 방법은, (a) 사용자가 음악 아이템을 청취한 내용과 각 음악 아이템에 대하여 부여된 태그 정보를 포함하는 사용자 정보를 수집하는 단계, (b) 상기 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자와 유사한 음악 아이템의 청취 습관을 갖는 유사 사용자 집합을 추출하는 단계, 그리고 (c) 유사 사용자 집합의 음악 아이템에 대한 선호 정보를 이용하여 음악 아이템을 추천하는 단계를 포함한다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method of recommending music using a user's listening habit and tag information, the method comprising: (a) receiving a user's music item and tag information (B) extracting a similar user set having a listening habit of a music item similar to the user using the user information; and (c) extracting a preference information And recommending the music item using the music item.

바람직하게는, 상기 단계 (b)가, (b-1) 상기 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자의 음악 아이템의 청취 습관을 수집하는 단계, (b-2) 상기 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자가 음악 아이템에 부여한 태그 정보를 수집하는 단계, 그리고 (b-3) 상기 청취 습관 및 상기 태그 정보를 이용하여 상기 유사 사용자 집합을 선정하는 단계를 포함하되, 상기 단계 (b-1)과 상기 단계 (b-2)는 순서에 무관하게 수행된다. 이때, 상기 단계 (b-2)는, (b-4) 상기 태그 정보를 표준화된 형태로 전처리하는 단계, (b-5) 전처리된 태그 정보를 사실 태그와 감정 태그로 분류하는 단계, 그리고 (b-6) 분류된 각 태그 정보에 대하여 가중치를 부여하는 단계를 포함할 수 있다. Preferably, the step (b) includes the steps of: (b-1) collecting a listening habit of the user's music item using the user information; (b-2) (B-3) selecting the similar user set using the listening habits and the tag information, wherein the step (b-1) and the step (b-3) -2) is performed in an order independent manner. The step (b-2) includes the steps of (b-4) pre-processing the tag information in a standardized form, (b-5) classifying the preprocessed tag information into a fact tag and an emotion tag, and b-6) assigning weights to the classified tag information.

실시예에 따라, 상기 단계 (a) 이후에, (a-1) 상기 태그 정보를 표준화된 형태로 처리하고 분류하는 단계를 더 포함할 수도 있다.According to an embodiment, the step (a) may further include: (a-1) processing and classifying the tag information in a standardized form.

또한, 상기 단계 (c)는, (c-1) 상기 사용자에게 추천할 음악 아이템의 후보군을 선정하는 단계, (c-2) 상기 유사 사용자 집합에서 각 음악 아이템에 대하여 부여한 점수를 이용하여 상기 후보군 중 추천할 음악 아이템을 추출 및 정렬하는 단계, 그리고 (c-3) 상기 정렬된 음악 아이템 중 상위 일정 개수의 음악 아이템을 추천하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 단계 (c-2)에서 상기 후보군 중 상기 부여된 점수가 기준 점수 이상인 음악 아이템만을 추출하여 정렬한다.
The step (c) further includes the steps of: (c-1) selecting a candidate group of music items to be recommended to the user; (c-2) Extracting and arranging music items to be recommended among the sorted music items, and (c-3) recommending a certain predetermined number of music items among the sorted music items. At this time, in the step (c-2), only the music items whose score is equal to or higher than the reference score among the candidate groups are extracted and arranged.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템 및 방법은 사용자의 청취 습관만을 사용하지 않고 태그 점수를 보완적으로 사용하므로, 아직 많은 음악을 청취하지 않은 새로운 사용자에게도 적절한 음악 아이템을 추천할 수 있으며, 아직 청취한 사용자가 많지 않은 새로이 등록된 음악 아이템에 대하여도 입력된 태그를 바탕으로 사용자에게 추천할 수 있다.INDUSTRIAL APPLICABILITY As described above, the music recommendation system and method using the user's listening habit and the tag information according to the present invention complementarily use the tag score without using only the user's listening habit, so that a new user who has not yet listened to many music It is possible to recommend an appropriate music item, and recommend a new registered music item, which has not yet heard a lot of users, to the user based on the input tag.

본 발명에 따른 음악 추천 시스템의 추천 성능을 평가하기 위해서, 종래의 청취 습관 기반 프로파일과, 본 발명에 따른 태그 점수를 고려한 프로파일을 생성하여 음악을 추천한 후, 추천의 정확도, 재현율, 그리고 F-measure를 계산하였다. 70%를 트레이닝 데이터로 사용하고 나머지 30%를 테스트 데이터로 사용한 결과, 본 발명에 의한 추천 음악 추천 시스템의 정확도, 재현율, 그리고 F-measure 값이 유의한 차이를 가지고 우수함을 확인할 수 있었다.
In order to evaluate the recommendation performance of the music recommendation system according to the present invention, after generating a profile considering the conventional listening habit-based profile and the tag score according to the present invention, the recommendation accuracy, recall rate, and F- measure. 70% was used as training data and the remaining 30% was used as test data. As a result, it was confirmed that the accuracy, recall rate, and F-measure value of the recommended music recommendation system according to the present invention were significantly different.

도 1은 본 발명에 따른 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 감정 온톨로지의 분류를 도시한 예시도이다.
도 3은 본 발명에 따른 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 과정의 흐름도이다.1 is a block diagram of a music recommendation system using user listening habits and tag information according to the present invention.
FIG. 2 is an exemplary diagram showing classification of an emotional ontology according to the present invention.
3 is a flowchart of a music recommendation process using the user's listening habit and tag information according to the present invention.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 장점, 특징 및 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명한다. Hereinafter, advantages, features, and preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템의 구성도이고, 도 2는 본 발명에 따른 감정 온톨로지의 분류를 도시한 예시도이다. 도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템은, 각 사용자가 보유하는 사용자 단말기(10), 각 사용자의 정보를 수집하는 사용자 정보 수집부(20), 각 사용자에게 음악을 추천하기 위하여 각 사용자별로 유사 사용자를 추출하는 유사 사용자 추출부(30) 및 유사 사용자 추출부에서 추출된 유사 사용자 정보를 이용하여 음악 아이템을 추천하는 음악 아이템 추천부(50)를 포함한다. FIG. 1 is a configuration diagram of a music recommendation system using user listening habits and tag information according to the present invention, and FIG. 2 is a diagram illustrating classification of a feeling ontology according to the present invention. 1, a music recommendation system using user listening habits and tag information according to the present invention includes a user terminal 10 held by each user, a user information collection unit 20 for collecting information of each user, A similar user extracting unit 30 for extracting similar users for each user to recommend music to each user, and a music item recommending unit 50 for recommending music items using similar user information extracted from the similar user extracting unit. .

도 1에 도시하지는 않았지만, 본 발명에 따른 음악 추천 시스템은 사용자에게 제공할 음악 아이템이 저장되는 음악 데이터베이스를 포함할 수 있다. 음악 데이터베이스에는 각 음악 아이템에 대하여 음악 파일, 제목, 가수 또는 연주자, 작곡가, 작사가, 장르, 출시일자 등의 정보를 저장할 수 있으며, 각 음악 아이템별로 별도의 식별정보를 부여하여 저장할 수도 있다. Although not shown in FIG. 1, the music recommendation system according to the present invention may include a music database in which music items to be provided to a user are stored. In the music database, information such as a music file, a title, a singer or a performer, a composer, a lyricist, a genre, a release date, and the like can be stored for each music item.

사용자 단말기(10)는 각 사용자가 보유하는 단말기로서, 네트워크를 통해 본 발명에 따른 음악 추천 시스템에 접속하여 서비스를 이용할 수 있도록 한다. 사용자 단말기(10)로는 본 발명에 따른 음악 추천 시스템에 접속하여 서비스를 제공받을 수 있는 모든 디바이스가 사용될 수 있으며, 예를 들어 개인용 컴퓨터, 노트북, 넷북, 태블릿 PC, 스마트 TV, 휴대전화, 내비게이션, PDA, PMP 등이 사용될 수 있다. The user terminal 10 is a terminal possessed by each user, and can access the music recommendation system according to the present invention through a network to use the service. The user terminal 10 may be any device capable of being connected to the music recommendation system according to the present invention to provide a service. Examples of the device include a personal computer, a notebook, a netbook, a tablet PC, a smart TV, a mobile phone, PDA, PMP, etc. may be used.

사용자 정보 수집부(20)는 각 사용자가 본 발명에 따른 음악 추천 시스템에 접속하여 음악을 청취하면서 발생하는 정보들을 수집하여 저장한다. 사용자 정보 수집부(20)는 사용자 단말기(10)와 연동하여 사용자 정보를 수집하는 정보 수집부(22) 및 수집된 사용자 정보를 저장하는 사용자 데이터베이스(24)를 포함한다. The user information collection unit 20 collects and stores information generated when each user accesses the music recommendation system according to the present invention and listens to music. The user information collection unit 20 includes an information collection unit 22 for collecting user information in cooperation with the user terminal 10 and a user database 24 for storing the collected user information.

정보 수집부(22)는 사용자가 음악을 추천받고 음악을 청취하면서 발생하는 사용자 정보를 수집한다. 이때, 수집되는 사용자 정보는 각 사용자의 식별정보, 각 사용자가 청취한 음악 아이템의 식별정보, 각 음악 아이템의 청취 횟수, 그리고 각 사용자가 각 음악 아이템에 부여한 태그 정보를 포함할 수 있다. 사용자의 식별정보는 사용자의 아이디, 닉네임 또는 휴대전화번호 등을 포함할 수 있다. 음악 아이템의 식별정보는 각 음악 아이템의 제목 또는 각 음악 아이템의 식별정보를 포함할 수 있다. 음악 아이템의 청취 횟수는 해당 사용자가 각 음악 아이템을 청취한 횟수로, 각 음악 아이템에 대한 클릭 횟수를 포함할 수 있다. 또한, 태그 정보는 사용자가 각 음악 아이템에 대하여 부여한 것으로, 사용자가 입력한 내용 그 자체일 수 있다. 또한, 태그 정보는, 실시예에 따라 후술하는 태그 정보 처리부에 의해 처리 및 분류된 형태일 수도 있다. 즉, 태그 정보는, 태그 정보 처리부에 의해 표준화 및 규격화된 형태로 가공되고 종류별로 분류된 형태일 수 있다. The information collecting unit 22 collects user information generated when the user is recommended to the music and listens to the music. At this time, the collected user information may include identification information of each user, identification information of music items heard by each user, listening count of each music item, and tag information given to each music item by each user. The identification information of the user may include a user's ID, a nickname, or a mobile phone number. The identification information of the music item may include a title of each music item or identification information of each music item. The listening frequency of the music item may be the number of times the user has listened to the music item, and may include the number of clicks for each music item. In addition, the tag information is given by the user for each music item, and may be the content itself input by the user. The tag information may be processed and classified by a tag information processing unit described later according to the embodiment. That is, the tag information may be processed into a standardized and standardized form by the tag information processing unit and classified into types.

사용자 데이터베이스(24)는 정보 수집부(22)에서 수집된 사용자 정보를 분류하여 저장한다. 즉, 사용자 데이터베이스는 정보 수집부(22)에 의해 수집된 사용자 식별정보, 청취한 음악 아이템의 식별정보, 청취한 음악 아이템의 청취 횟수, 각 음악 아이템에 부여된 태그 정보를 각 사용자별로 분류하여 저장한다. 실시예에 따라, 사용자 데이터베이스는 음악 데이터베이스와 연동할 수 있다. The user database 24 categorizes and stores the user information collected by the information collecting unit 22. That is, the user database stores the user identification information collected by the information collecting unit 22, the identification information of the listened music item, the listening count of the listened music item, and the tag information assigned to each music item, do. According to an embodiment, the user database may be associated with a music database.

유사 사용자 추출부(30)는 본 발명에 따른 음악 추천 시스템에 접속한 사용자 단말기(10)에 음악을 추천하기 위하여 해당 사용자와 유사한 취향을 갖는 유사 사용자를 추출한다. 이를 위해, 유사 사용자 추출부(30)는 사용자 정보 수집부(10)로부터 수집된 사용자 정보를 추출하고 이를 이용하여 해당 사용자와 유사한 취향을 갖는 유사 사용자를 추출한다. 유사 사용자 추출부(30)는 사용자의 음악 청취 습관을 추출 및 수집하는 청취 습관 수집부(32), 사용자가 부여한 태그 정보를 추출 및 처리하는 태그 정보 처리부(미도시), 그리고 청취 습관 수집부와 태그 정보 처리부에 의해 처리된 정보를 이용하여 해당 사용자와 유사한 취향을 갖는 유사 사용자를 추출 및 선택하는 유사 사용자 선택부(40)를 포함한다. 태그 정보 처리부는 태그 전처리부(34), 태그 분류부(36), 그리고 가중치 지정부(38)를 포함할 수 있다. 도 1에서는 태그 정보 처리부로 태그 전처리부(34), 태그 분류부(36) 및 가중치 지정부(38)를 도시하였으나, 이는 설명의 편의를 위하여 구분한 것이며 실시예에 따라 하나 또는 두 개 이상의 기능 유닛으로 다양하게 구성될 수도 있다. 즉, 태그 정보 처리부는 하나의 기능 유닛으로 구성될 수도 있으며, 도 1에 도시한 태그 전처리부, 태그 분류부, 가중치 지정부 중 일부가 서로 통합되거나 복수의 기능 유닛으로 분리된 형태로 구성될 수도 있다. The similar user extracting unit 30 extracts similar users having similar tastes to the user in order to recommend the music to the user terminal 10 connected to the music recommendation system according to the present invention. To this end, the similar user extracting unit 30 extracts user information collected from the user information collecting unit 10 and extracts similar users having similar tastes to the user. The similar user extracting unit 30 includes a listening habit collecting unit 32 for extracting and collecting music listening habits of a user, a tag information processing unit (not shown) for extracting and processing tag information given by the user, And a similar user selecting unit 40 for extracting and selecting similar users having similar tastes to the user using the information processed by the tag information processing unit. The tag information processing unit may include a tag preprocessing unit 34, a tag classification unit 36, and a weight specification unit 38. In FIG. 1, the tag preprocessing unit 34, the tag classifying unit 36, and the weight assigning unit 38 are illustrated as the tag information processing unit. However, the tag preprocessing unit 34, the tag classifying unit 36, And may be variously configured as a unit. That is, the tag information processing unit may be composed of one functional unit, and some of the tag preprocessing unit, the tag classifying unit, and the weight assigning unit shown in FIG. 1 may be integrated with each other, have.

청취 습관 수집부(32)는 사용자가 음악 아이템을 청취한 횟수를 수집한다. 이를 위하여 청취 습관 수집부(32)는 사용자 단말기(10)로부터 전송된 사용자 식별정보를 이용하여 사용자 데이터베이스(24)로부터 해당 사용자의 사용자 정보를 추출하고, 사용자 정보 중 각 음악 아이템에 대한 청취 횟수를 추출할 수 있다. The listening habit collecting unit 32 collects the number of times the user has listened to the music item. For this, the listening habit collection unit 32 extracts the user information of the corresponding user from the user database 24 using the user identification information transmitted from the user terminal 10, and calculates the listening count for each music item in the user information Can be extracted.

태그 정보 처리부는 사용자가 부여한 태그 정보를 추출하고 이를 가공 처리한다. 태그 정보 처리부 역시 사용자 단말기(10)로부터 전송된 사용자 식별정보를 이용하여 사용자 데이터베이스(24)로부터 해당 사용자의 사용자 정보를 추출하고, 사용자 정보 중 각 음악 아이템에 대한 태그 정보를 추출할 수 있다. 태그 정보 처리부의 태그 처리 과정에 대하여 설명하면 이하와 같다. The tag information processing unit extracts the tag information given by the user and processes it. The tag information processing unit may also extract user information of the user from the user database 24 using the user identification information transmitted from the user terminal 10 and extract tag information of each music item from the user information. The tag processing process of the tag information processing unit will be described below.

우선, 태그 전처리부(34)는 각 음악 아이템에 대하여 부여된 태그 정보를 전처리한다. 태그 정보 전처리 과정은 사용자가 자유롭게 부여한 태그 정보를 규칙적이고 표준화된 형태로 변환하는 작업일 수 있다. 실시예에 따라, 태그 정보 처리부는 태그 전처리부(34)가 태그 정보 전처리를 위해 참조할 정보를 저장하는 태그 온톨로지(35)를 포함할 수 있다. 태그 온톨로지(35)는 각 자연어에 대한 동음 이의어, 약어, 외래어, 동의어 등의 정보를 저장할 수 있다. 태그 전처리부(34)는 태그 온톨로지(35)와 연동하여 태그 정보를 표준화된 형태로 변환한다. First, the tag preprocessing unit 34 preprocesses the tag information given to each music item. The tag information preprocessing process may be a task of converting the tag information given by the user freely into a regular and standardized form. According to the embodiment, the tag information processor may include a tag ontology 35 for storing information to be referred to by the tag preprocessor 34 for tag information preprocessing. The tag ontology 35 can store information such as homonyms, abbreviations, foreign words, and synonyms for each natural language. The tag preprocessing unit 34 converts the tag information into a standardized form in cooperation with the tag ontology 35.

태그 분류부(36)는 태그 전처리부(34)에 의해 전처리된 태그 정보를 사실 태그와 감정 태그로 분류한다. 사실 태그는 음악 장르, 음악가, 악기 구성 등 사실적인 내용에 대한 태그 정보이고, 감정 태그는 사용자가 음악 아이템을 청취한 이후 음악 아이템에 대한 평가나 감상 등 개인적이거나 감정적인 내용에 대한 태그 정보이다. The tag classifying unit 36 classifies the tag information preprocessed by the tag preprocessing unit 34 into a fact tag and an emotion tag. Actually tags are tag information about realistic contents such as musical genre, musician, musical instrument configuration, and emotional tag are tag information about personal or emotional contents such as evaluation or appreciation of a music item after the user listens to the music item.

가중치 지정부(38)는 분류된 각 태그 정보에 대하여 가중치를 부여한다. 실시예에 따라, 태그 정보 처리부는 가중치 지정부(38)가 참조할 수 있도록 가중치 점수를 저장하는 감정 온톨로지(39)를 포함할 수 있다. 감정 온톨로지(39)는 각 태그 정보에 대하여 부여할 가중치 점수를 저장할 수 있다. 예를 들어, 사실 태그에 대한 가중치 점수를 1로 하였을 경우, 감정 태그에 대하여는 긍정적 감정은 감정의 강, 중, 약에 따라 1.5, 2, 2.5의 가중치를 부여하고, 부정적 감정은 감정의 강, 중, 약에 따라 1.5, -2, -2.5를 부여할 수 있다. The weight assigning unit 38 assigns weights to the tag information classified. According to the embodiment, the tag information processing unit may include an emotion ontology 39 for storing a weight score so that the weight assigning unit 38 can refer to it. The emotion ontology 39 can store a weight score to be given to each tag information. For example, if we assign a weighting score of 1 to the fact tag, the positive emotion is weighted 1.5, 2, and 2.5 according to the intensity, middle, and the intensity of emotion, Depending on the drug, 1.5, -2, -2.5 can be given.

감정 온톨로지의 분류에 대한 예시든 도 2에 도시한 바와 같다. 도 2에 도시한 바와 같이, 감정 온톨로지(39)는 기본적으로 Plutchik의 인지 모델에 따라 기대, 믿음, 놀람, 그리고 행복의 4개 긍정적 감정 카테고리와 미움, 분노, 두려움, 슬픔의 4개 부정적 카테고리로 분류할 수 있으며, 감정의 정도는 SentiWordNet을 참조하여 강, 중, 약의 3개 단위로 분류할 수 있다. An example of the classification of the emotion ontology is shown in Fig. As shown in FIG. 2, the emotion ontology 39 is basically divided into four positive emotion categories of expectation, belief, surprise, and happiness and four negative categories of hatred, anger, fear, and sadness according to Plutchik's cognitive model , And the degree of emotion can be classified into three units of strong, middle, and weak with reference to SentiWordNet.

집합 U1={u1, u2, ..., um}를 모든 사용자 집합이라고 하고, 집합 I1={i1, i2, ..., in}를 사용자가 한번이라도 청취한 적이 있거나 태그를 부여한 적이 있는 음악 아이템의 집합이라고 정의할 때, 각 사용자 ui는 본인이 청취한 음악 아이템 리스트 Iui를 가지고 있고, 각 음악 아이템에 대한 선호도는 음악 아이템을 청취한 횟수 n과 태그 점수 s의 혼합인 m=α*n+(1-α)*s로 계산된다. α는 임계치를 나타낸다. 또한, 사용자 u가 특정 음악 아이템 i에 부여한 혼합 선호도 점수는 삼진 관계 <u, i, m>으로 표현된다. 여기서 임계치 α는 0.3에서 0.7을 사용할 수 있으며, 가장 성능이 좋은 0.5를 사용하는 것이 바람직하다. Set U1 = {u 1, u 2 , ..., u m} as the set of all users and set I1 = {i 1, i 2 , ..., i n} or have the user is listening at least once Each user u i has a music item list I ui that he / she listens to, and the preference for each music item is defined as the number n of listening music items and the number of tags s (1 -?) * S, which is a mixture of the following equations. ? represents a threshold value. Also, the mixed preference score given to the specific music item i by the user u is expressed by the striking relationship < u, i, m &gt;. Here, the threshold value? Can be used from 0.3 to 0.7, and it is preferable to use the best performance 0.5.

실시예에 따라 태그 전처리부(34), 태그 분류부(36) 및 가중치 지정부(38)는 사용자 정보 수집부(20)에 포함되게 구성할 수도 있다. 즉, 도 1에 도시한 바와 같이, 사용자 정보 수집부(20)에 수집된 정보 중 태그 정보에 대하여, 사용자에게 음악 추천 시 태그 정보 처리부가 이를 추출 및 처리하는 것이 아니라, 정보 수집부(22)에 의해 수집된 사용자 정보 중 태그 정보에 대하여 태그 전처리부(34), 태그 분류부(36) 및 가중치 지정부(38)를 통해 태그 정보를 전처리 및 분류한 후 가중치를 부여하여 사용자 데이터베이스(24)에 저장할 수 있다. 이 경우, 태그 정보 처리부는 사용자 데이터베이스(24)로부터 태그 정보를 곧바로 추출하여 이용할 수 있다. The tag preprocessing unit 34, the tag classification unit 36, and the weight designation unit 38 may be included in the user information collection unit 20 according to the embodiment. That is, as shown in FIG. 1, the tag information processing unit does not extract and process the tag information of the information collected in the user information collection unit 20 when the music is recommended to the user, The tag information is pre-processed and classified through the tag preprocessing unit 34, the tag classification unit 36, and the weight designation unit 38 with respect to the tag information among the pieces of user information collected by the user database 24, Lt; / RTI &gt; In this case, the tag information processing section can directly extract the tag information from the user database 24 and use it.

유사 사용자 선택부(40)는 청취 습관 수집부(32)와 태그 정보 처리부에 의해 처리된 사용자 프로파일을 기반으로 유사 사용자를 선택한다. 바람직하게는, 예를 들어 피어스 상관 계수를 계산하여 가장 계수가 높은 상위 n명의 유사 사용자를 선택한다. The similar user selecting unit 40 selects a similar user based on the user profile processed by the listening habit collecting unit 32 and the tag information processing unit. Preferably, for example, a pierce correlation coefficient is calculated to select a similar user of the top n having the highest coefficient.

음악 아이템 추천부(50)는 유사 사용자 추출부(30)에 의해 선택된 유사 사용자 정보를 이용하여 해당 사용자에게 음악을 추천한다. 음악 아이템 추천부(50)는 후보 아이템 선정부(52), 유사 사용자 선호 아이템 계산부(54) 및 아이템 추천부(56)를 포함한다. 도 1에서는 음악 아이템 추천부(50)가 후보 아이템 선정부(52), 유사 사용자 선호 아이템 계산부(54) 및 아이템 추천부(56)를 포함하는 실시예를 도시하였으나, 이는 단지 설명의 편의를 위한 것으로, 실시예에 따라 일부 구성부가 통합되거나 복수의 기능 유닛으로 분리되어 구성될 수도 있음은 물론이다. The music item recommendation unit 50 recommends music to the user using the similar user information selected by the similar user extraction unit 30. [ The music item recommendation unit 50 includes a candidate item selection unit 52, a similar user preference item calculation unit 54, and an item recommendation unit 56. 1 shows an embodiment in which the music item recommendation unit 50 includes a candidate item selection unit 52, a similar user preference item calculation unit 54 and an item recommendation unit 56, It is needless to say that some of the components may be integrated or separated into a plurality of functional units according to the embodiment.

후보 아이템 선정부(52)는 사용자에게 추천할 음악 아이템 중 후보 아이템을 선정한다. 이때, 후보 아이템 선정부(52)는 해당 사용자가 이미 청취한 음악 아이템이나 태그를 부여한 음악 아이템은 제외하고 후보 아이템을 선정할 수 있다. 이는 해당 사용자가 이미 청취하거나 태그를 부여한 음악 아이템의 경우 해당 사용자가 이미 인지하고 있는 음악 아이템이므로 별도로 추천할 필요가 없기 때문이다. 후보 아이템 선정부(52)는 음악 데이터베이스 및 사용자 데이터베이스(24)와 연동하여 후보 아이템을 선정할 수 있다. 즉, 사용자 데이터베이스(24)로부터 해당 사용자가 청취하거나 태그를 부여한 음악 아이템의 식별정보를 추출한 후, 음악 데이터베이스로부터 상기 추출된 음악 아이템을 제외한 음악 아이템의 식별정보를 추출할 수 있다. The candidate item selection unit 52 selects a candidate item among the music items to be recommended to the user. At this time, the candidate item selection unit 52 can select a candidate item, excluding music items or music items to which the user has already listened. This is because, in the case of a music item that the user has already listened to or tagged, the user does not need to recommend it because it is a music item already recognized by the user. The candidate item selection unit 52 can select a candidate item in association with the music database and the user database 24. That is, after the identification information of the music item that the user has listened or tagged is extracted from the user database 24, the identification information of the music item excluding the extracted music item can be extracted from the music database.

유사 사용자 선호 아이템 계산부(54)는 유사 사용자 추출부(30)에 의해 추출 및 선택된 유사 사용자 정보를 이용하여, 유사 사용자 집합에서 각 음악 아이템에 대하여 부여된 선호도 점수를 통합 및 정렬한다. 이때, 유사 사용자 선호 아이템 계산부(54)는 각 음악 아이템에 대하여 유사 사용자 집합에서 부여된 점수의 평균을 사용할 수 있다. 또한, 유사 사용자 선호 아이템 계산부(54)는 각 음악 아이템에 대하여 미리 정의된 기준 점수 이상이 부여된 음악 아이템만을 추출하여 정렬할 수 있다. 유사 사용자 선호 아이템 계산부(54)는 정렬된 음악 아이템 중 가장 높은 점수가 부여된 음악 아이템의 순서로 일정 개수 이상의 음악 아이템에 대한 식별정보를 아이템 추천부(56)로 전송한다. The similar user preference item calculation unit 54 integrates and arranges the preference scores assigned to each music item in the similar user set using the similar user information extracted and selected by the similar user extraction unit 30. [ At this time, the similar user preference item calculation unit 54 may use an average of the scores given in the similar user set for each music item. Also, the similar user preference item calculation unit 54 may extract and arrange only music items to which more than a predetermined reference score is assigned for each music item. The similar user preference item calculation unit 54 transmits identification information on a certain number or more of music items to the item recommendation unit 56 in the order of the music items to which the highest score among the sorted music items is assigned.

아이템 추천부(56)는 유사 사용자 선호 아이템 계산부(54)로부터 전송된 상위 음악 아이템에 대한 정보를 사용자 단말기(10)로 전송하여 추천한다. 이때, 아이템 추천부(56)는 추천하는 음악 아이템에 대해 부여된 점수, 유사 사용자 집단에서 부여한 태그 정보를 함께 제공할 수도 있다.
The item recommendation unit 56 transmits information on the upper music item transmitted from the similar user preference item calculation unit 54 to the user terminal 10 for recommendation. At this time, the item recommending unit 56 may provide together the score given to the recommended music item and the tag information given by the similar user group.

도 3은 본 발명에 따른 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 과정의 흐름도이다. 도 3을 참조하여 본 발명에 따른 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 과정을 설명하면 이하와 같다. 3 is a flowchart of a music recommendation process using the user's listening habit and tag information according to the present invention. The music recommendation process using the user's listening habit and the tag information according to the present invention will be described with reference to FIG.

먼저, 사용자 정보 수집부(20)의 정보 수집부(22)는 음악 청취와 관련된 사용자 정보를 수집한다(ST100). 구체적으로, 정보 수집부(22)는, 사용자 단말기(10)가 본 발명에 따른 음악 추천 시스템에 접속하면 접속 정보를 통해 사용자 식별정보를 추출할 수 있다. 사용자 식별정보로는 사용자의 아이디, 닉네임 또는 휴대전화번호와 같이 사용자를 식별할 수 있는 고유한 정보를 사용할 수 있다. 또한, 해당 사용자가 음악 추천 시스템을 통해 음악 아이템을 선택 및 청취하면, 정보 수집부(22)는 선택 및 청취한 음악 아이템의 식별정보를 수집할 수 있다. 음악 아이템의 식별정보로는 각 음악 아이템의 제목 또는 고유하게 부여된 별도의 식별정보를 사용할 수 있다. 또한, 정보 수집부(22)는 각 음악 아이템별로 해당 사용자가 선택 또는 청취한 횟수를 수집할 수 있다. 음악 아이템의 청취 횟수는 해당 사용자가 각 음악 아이템을 클릭한 횟수를 사용할 수 있다. 음악 아이템의 청취 횟수는 각 사용자별로 누적한다. 즉 음악 아이템별로 이전에 수집된 청취 횟수에 누적하여 청취 횟수를 수집(산출)한다. 또한, 해당 사용자가 음악 아이템에 대하여 태그 정보를 부여하는 경우, 정보 수집부(22)는 부여된 태그 정보를 수집할 수 있다. 정보 수집부(22)에 의해 수집된 사용자 정보는 사용자 데이터베이스(24)에 분류되어 저장된다. 실시예에 따라, ST100 단계는 후술하는 ST110 내지 ST160 단계와 동시에 수행될 수 있다. 즉, ST110 내지 ST160을 통해 음악 아이템을 추천하고 사용자가 이를 선택 및 청취하는 동안에도 사용자 정보를 지속적으로 수집하여 업데이트할 수 있다. First, the information collection unit 22 of the user information collection unit 20 collects user information related to music listening (ST100). Specifically, when the user terminal 10 accesses the music recommendation system according to the present invention, the information collecting unit 22 can extract the user identification information through the access information. As the user identification information, unique information that can identify the user such as a user's ID, a nickname, or a mobile phone number can be used. Also, when the user selects and listens to music items through the music recommendation system, the information collection unit 22 can collect identification information of the selected and listened music items. As the identification information of the music item, a title of each music item or a separate identification information uniquely assigned thereto may be used. Also, the information collecting unit 22 may collect the number of times the user has selected or listened to each music item. The number of times the music item is listened to can be used the number of times that the user clicks each music item. The number of listening times of music items is accumulated for each user. That is, the number of listening times is accumulated (calculated) by accumulating the number of listening times previously collected for each music item. In addition, when the user gives the tag information to the music item, the information collecting unit 22 can collect the tag information. The user information collected by the information collecting unit 22 is classified and stored in the user database 24. According to the embodiment, step ST100 may be performed simultaneously with steps ST110 to ST160 described later. That is, the music item is recommended through ST110 to ST160, and the user information can be continuously collected and updated even while the user selects and listens to the music item.

다음으로, 사용자 단말기(10)로부터 음악 추천 요청이 수신되면, 유사 사용자 추출부(30)의 청취 습관 수집부(32)는 사용자 데이터베이스(24)와 연동하여 해당 사용자의 청취 습관을 추출한다(ST110). 사용자 단말기(10)로부터의 음악 추천 요청은, 사용자 단말기가 음악 추천 시스템에 접속하거나, 음악 추천 시스템이 제공하는 메뉴 중 '음악 추천' 메뉴를 선택함으로써 이루어질 수 있다. 음악 추천 요청이 수신되면, 청취 습관 수집부(32)는 사용자 데이터베이스(24)로부터 해당 사용자의 사용자 정보를 추출하고, 청취한 음악 아이템의 식별정보, 각 음악 아이템별 청취 횟수 등을 이용하여 해당 사용자의 청취 습관을 추출 및 수집한다. Next, when a music recommendation request is received from the user terminal 10, the listening habit collection unit 32 of the similar user extraction unit 30 extracts the listening habit of the user in cooperation with the user database 24 (ST 110 ). The music recommendation request from the user terminal 10 may be made by the user terminal accessing the music recommendation system or selecting the 'music recommendation' menu among the menus provided by the music recommendation system. When the music recommendation request is received, the listening habit collection unit 32 extracts the user information of the corresponding user from the user database 24, identifies the corresponding music item by using the identification information of the listened music item, To extract and collect the listening habits of.

또한, 유사 사용자 추출부(30)의 태그 정보 처리부는 사용자 데이터베이스(24)와 연동하여 해당 사용자가 입력한 태그 정보를 추출 및 처리한다(ST120). 즉, 태그 정보 처리부는 사용자 데이터베이스(24)로부터 해당 사용자의 사용자 정보 중 태그 정보를 추출하고 이를 표준화된 형태로 가공 및 분류할 수 있다. 구체적으로, 태그 전처리부(34)가 태그 온톨로지(35)와 연동하여 태그 정보를 표준화된 형태로 전처리하고, 태그 분류부(36)가 태그 정보를 사실 태그와 감정 태그로 분류한 후, 가중치 지정부(38)가 감정 온톨로지(39)와 연동하여 태그 정보에 가중치를 부여할 수 있다. 실시예에 따라 ST120 단계는 ST100 단계와 함께 수행될 수 있다. 즉, 정보 수집부(22)가 사용자 정보를 수집한 후 태그 정보 처리부가 수집된 태그 정보를 표준화, 분류 및 가중치를 부여한 후 이를 사용자 데이터베이스(24)에 저장할 수 있다. In addition, the tag information processing unit of the similar user extracting unit 30 extracts and processes the tag information input by the user in cooperation with the user database 24 (ST120). That is, the tag information processing unit can extract tag information from the user information of the user from the user database 24, and can process and classify the tag information into a standardized form. Specifically, the tag preprocessing unit 34 pre-processes the tag information in a standardized form in cooperation with the tag ontology 35, and after the tag classification unit 36 classifies the tag information into the fact tag and the emotion tag, The server 38 can assign a weight to the tag information in conjunction with the emotion ontology 39. [ According to an embodiment, step ST120 may be performed together with step ST100. That is, after the information collecting unit 22 collects the user information, the tag information processing unit can standardize, classify, and weight the collected tag information, and store it in the user database 24.

다음으로, 유사 사용자 추출부(30)의 유사 사용자 선택부(40)는 ST110 단계에서 수집된 해당 사용자의 청취 습관과 ST120에서 수집된 태그 정보를 이용하여 유사 사용자 집합을 선택한다(ST130). 구체적으로, 유사 사용자 선택부(40)는 사용자 데이터베이스(24)에 저장된 각 사용자의 사용자 정보와 수집된 특정 사용자의 청취 습관 및 태그 정보를 조합하여 상기 특정 사용자와 유사한 청취 습관을 갖는 유사 사용자의 집합을 선정한다. ST130 단계에서 선정된 유사 사용자 집합에 대한 정보(예를 들어 유사 사용자 집합에 포함된 각 사용자의 식별정보)는 음악 아이템 추천부(50)로 전송된다. Next, the similar user selecting unit 40 of the similar user extracting unit 30 selects a similar user set using the listening habits of the corresponding user collected in ST110 and the tag information collected in ST120 (ST130). Specifically, the similar user selecting unit 40 combines the user information of each user stored in the user database 24 with the collected listening habits and tag information to collect a set of similar users having similar listening habits to the specific user . The information about the set of similar users selected in step ST130 (for example, identification information of each user included in the similar user set) is transmitted to the music item recommendation unit 50. [

다음으로, 음악 아이템 추천부(50)의 후보 아이템 선정부(52)는 해당 사용자에게 추천할 음악 아이템의 후보군을 선택한다(ST140). 구체적으로, 후보 아이템 선정부(52)는 음악 데이터베이스로부터 추천할 음악 아이템의 후보를 선택한다. 바람직하게는, 후보 아이템 선정부(52)는 해당 사용자가 이미 청취하거나 태그 정보를 부여한 음악 아이템은 후보군에서 제외한다. Next, the candidate item selection unit 52 of the music item recommendation unit 50 selects a candidate group of music items to be recommended to the user (ST140). More specifically, the candidate item selection unit 52 selects a candidate for a music item to be recommended from the music database. Preferably, the candidate item selection unit 52 excludes the music item that the user has already listened to or tagged with the tag information from the candidate group.

다음으로, 음악 아이템 추천부(50)의 유사 사용자 선호 아이템 계산부(54)는 유사 사용자 집합의 선호 아이템을 정렬한다(ST150). 구체적으로, 유사 사용자 선호 아이템 계산부(54)는 유사 사용자 추출부(30)에 의해 선택된 유사 사용자 집합의 사용자 정보를 이용하여 유사 사용자 집합에서 각 음악 아이템에 대하여 부여된 선호도 점수를 통합 및 정렬한다. 이때, 유사 사용자 선호 아이템 계산부(54)는 각 음악 아이템에 대하여 유사 사용자 집합에 포함된 각 사용자가 부여한 점수의 평균을 기준으로 정렬할 수 있으며, 일정한 기준 점수 이상의 점수가 부여된 음악 아이템만을 추출하여 정렬할 수 있다. Next, the similar user preference item calculation unit 54 of the music item recommendation unit 50 aligns preference items of the similar user set (ST150). Specifically, the similar user preference item calculation unit 54 integrates and arranges the preference scores assigned to each music item in the similar user set using the user information of the similar user set selected by the similar user extraction unit 30 . At this time, the pseudo-user preference item calculation unit 54 may sort the music items by the average of the scores given by the users included in the similar-user set, .

다음으로, 음악 아이템 추천부(50)의 아이템 추천부(56)는 유사 사용자 선호 아이템 계산부(54)에 의해 정렬된 음악 아이템을 사용자 단말기(10)로 전송하여 추천한다(ST160). 이때, 아이템 추천부(56)는 정렬된 음악 아이템 중 높은 점수를 받은 순서대로 추천할 수 있으며, 상위 n개의 음악 아이템을 추천할 수 있다. Next, the item recommendation unit 56 of the music item recommendation unit 50 transmits the music item sorted by the similar user preference item calculation unit 54 to the user terminal 10 (ST160). At this time, the item recommendation unit 56 can recommend the music items sorted in ascending order, and recommend the top n music items.

사용자 단말기에 의해 추천된 음악이 선택되고 청취 요청이 수신되면, 본 발명에 따른 음악 추천 시스템은 음악 데이터베이스로부터 해당 음악의 음악 파일을 추출하여 사용자가 청취할 수 있도록 제공(예를 들어 스트리밍)한다.
When the music recommended by the user terminal is selected and a listening request is received, the music recommendation system according to the present invention extracts the music file of the music from the music database and provides (e.

본 발명의 바람직한 실시예에 대해 특정 용어들을 사용하여 기재하였으나, 그러한 기재는 오로지 본 발명을 설명하기 위한 것이며, 다음의 청구범위의 기술적 사상 및 범위로부터 이탈되지 않는 범위 내에서 다양하게 변경될 수 있는 것으로 이해되어야 한다.
While the preferred embodiments of the present invention have been described using specific terms, such description is for the purpose of describing the present invention only and is not to be taken in a way that will depart from the spirit and scope of the following claims .

10: 사용자 단말기 20: 사용자 정보 수집부
22: 정보 수집부 24: 사용자 데이터베이스
30: 유사 사용자 추출부 32: 청취 습관 수집부
34: 태그 전처리부 36: 태그 분류부
38: 가중치 지정부 40: 유사 사용자 선택부
50: 음악 아이템 추천부 52: 후보 아이템 선정부
54: 유사 사용자 선호 아이템 계산부 56: 아이템 추천부10: user terminal 20: user information collection unit
22: information collecting unit 24: user database
30: similar user extracting unit 32: listening habit collecting unit
34: tag preprocessing unit 36: tag classification unit
38: weight specification part 40: similar user selection part
50: music item recommendation unit 52: candidate item selection unit
54: similar user preference item calculation unit 56: item recommendation unit

Claims (18)

사용자가 음악 아이템을 청취한 내용과 각 음악 아이템에 대하여 부여된 태그 정보를 포함하는 사용자 정보를 수집하는 사용자 정보 수집부;
상기 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자와 유사한 음악 아이템의 청취 습관을 갖는 유사 사용자 집합을 추출하는 유사 사용자 추출부; 및
유사 사용자 집합의 음악 아이템에 대한 선호 정보를 이용하여 음악 아이템을 추천하는 음악 아이템 추천부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템.
A user information collecting unit for collecting user information including contents of a listener listening to a music item and tag information given to each music item;
A similar user extracting unit for extracting a similar user set having a listening habit of a music item similar to the user using the user information; And
And a music item recommending unit for recommending the music item using the preference information on the music item of the similar user set.
제1항에 있어서,
상기 사용자 정보 수집부는,
수집된 사용자 정보를 상기 사용자별로 분류하여 저장하는 사용자 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템.
The method according to claim 1,
The user information collecting unit,
And a user database for classifying and storing the collected user information for each user. The music recommendation system using the user's listening habit and the tag information.
제1항에 있어서,
상기 사용자 정보는,
상기 사용자의 식별정보, 상기 사용자가 청취한 음악 아이템의 식별정보, 상기 사용자가 청취한 음악 아이템의 청취 횟수 및 상기 사용자가 상기 음악 아이템에 대하여 부여한 태그 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템.
The method according to claim 1,
The user information includes:
Wherein the user information includes at least one of identification information of the user, identification information of the music item the user has listened to, number of times of listening to the music item listened by the user, and tag information given by the user to the music item. Music recommendation system using listening habits and tag information.
제3항에 있어서,
상기 음악 아이템의 청취 횟수는 상기 음악 아이템에 대한 클릭 횟수인 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템.
The method of claim 3,
And the number of listening times of the music item is a number of clicks on the music item.
제1항에 있어서,
상기 유사 사용자 추출부는,
상기 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자의 음악 아이템의 청취 습관을 수집하는 청취 습관 수집부;
상기 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자가 음악 아이템에 부여한 태그 정보를 수집하는 태그 정보 처리부; 및
상기 청취 습관 및 상기 태그 정보를 이용하여 상기 사용자와 유사한 음악 아이템의 청취 습관을 갖는 유사 사용자 집합을 선정하는 유사 사용자 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템.
The method according to claim 1,
The similar-
A listening habit collector for collecting listening habits of the user's music item using the user information;
A tag information processing unit for collecting tag information given by the user to the music item using the user information; And
And a similar user selecting unit for selecting a similar user set having a listening habit of a music item similar to the user using the listening habits and the tag information.
제5항에 있어서,
상기 태그 정보 처리부는,
상기 태그 정보를 표준화된 형태로 전처리하는 태그 전처리부;
전처리된 태그 정보를 사실 태그와 감정 태그로 분류하는 태그 분류부; 및
분류된 각 태그 정보에 대하여 가중치를 부여하는 가중치 지정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템.
6. The method of claim 5,
The tag information processing unit,
A tag preprocessing unit for preprocessing the tag information in a standardized form;
A tag classifying unit for classifying the preprocessed tag information into a fact tag and an emotion tag; And
And a weight assigning unit for assigning weights to the classified tag information. The music recommendation system using the user's listening habit and the tag information.
제6항에 있어서,
상기 태그 정보 처리부는,
각 자연어에 대한 동음 이의어, 약어, 외래어, 동의어를 포함하는 정보를 저장하며, 상기 태그 전처리부와 연동하여 동작하는 태그 온톨로지; 및
상기 각 태그 정보에 부여할 가중치 점수를 저장하는 감정 온톨로지를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템.
The method according to claim 6,
The tag information processing unit,
A tag ontology that stores information including homonyms, abbreviations, foreign words, synonyms for each natural language, and operates in conjunction with the tag preprocessing unit; And
And a feeling ontology for storing a weight score to be given to each tag information.
제1항에 있어서,
상기 사용자 정보 수집부는,
상기 태그 정보를 표준화된 형태로 처리하고 분류하는 태그 정보 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템.
The method according to claim 1,
The user information collecting unit,
And a tag information processing unit for processing and classifying the tag information in a standardized form. The music recommendation system using the user's listening habit and the tag information.
제1항에 있어서,
상기 음악 아이템 추천부는,
상기 유사 사용자 집합에서 각 음악 아이템에 대하여 부여한 점수를 이용하여 추천할 음악 아이템을 추출 및 정렬하는 유사 사용자 선호 아이템 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템.
The method according to claim 1,
The music item recommendation unit may include:
And a similar user preference item calculation unit for extracting and arranging music items to be recommended using scores given to each music item in the similar user set.
제9항에 있어서,
상기 음악 아이템 추천부는,
상기 사용자에게 추천할 음악 아이템의 후보군을 선정하는 후보 아이템 선정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템.
10. The method of claim 9,
The music item recommendation unit may include:
And a candidate item selecting unit for selecting a candidate group of music items to be recommended to the user. The music recommendation system using the user listening habit and the tag information.
제10항에 있어서,
상기 후보 아이템 선정부는 상기 사용자가 청취하거나 태그 정보를 부여한 음악 아이템을 상기 후보군에서 제외하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템.
11. The method of claim 10,
Wherein the candidate item selecting unit excludes a music item that the user has listened to or tag information on, from the candidate group, the music recommendation system using the user's listening habit and tag information.
제9항에 있어서,
상기 음악 아이템 추천부는,
상기 점수를 기준으로 높은 점수가 부여된 음악 아이템을 순서대로 추천하는 아이템 추천부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 시스템.
10. The method of claim 9,
The music item recommendation unit may include:
And an item recommendation unit for recommending the music items having a high score based on the score in order. The music recommendation system using the user's listening habit and the tag information.
(a) 사용자가 음악 아이템을 청취한 내용과 각 음악 아이템에 대하여 부여된 태그 정보를 포함하는 사용자 정보를 수집하는 단계;
(b) 상기 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자와 유사한 음악 아이템의 청취 습관을 갖는 유사 사용자 집합을 추출하는 단계; 및
(c) 유사 사용자 집합의 음악 아이템에 대한 선호 정보를 이용하여 음악 아이템을 추천하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 방법.
(a) collecting user information including a listener's listening to a music item and tag information given to each music item;
(b) extracting a similar user set having a listening habit of a music item similar to the user using the user information; And
(c) recommending a music item using the preference information of the music item of the similar user set, and recommending the music using the user listening habit and the tag information.
제13항에 있어서,
상기 단계 (a) 이후에,
(a-1) 상기 태그 정보를 표준화된 형태로 처리하고 분류하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 방법.
14. The method of claim 13,
After said step (a)
(a-1) processing the tag information in a standardized form and classifying the tag information, and classifying the tag information according to the user's listening habit and tag information.
제13항에 있어서,
상기 단계 (b)는,
(b-1) 상기 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자의 음악 아이템의 청취 습관을 수집하는 단계;
(b-2) 상기 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자가 음악 아이템에 부여한 태그 정보를 수집하는 단계; 및
(b-3) 상기 청취 습관 및 상기 태그 정보를 이용하여 상기 유사 사용자 집합을 선정하는 단계를 포함하고,
상기 단계 (b-1)과 상기 단계 (b-2)는 순서에 무관하게 수행되는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 방법.
14. The method of claim 13,
The step (b)
(b-1) collecting a listening habit of the user's music item using the user information;
(b-2) collecting tag information assigned to the music item by the user using the user information; And
(b-3) selecting the similar user set using the listening habit and the tag information,
Wherein the step (b-1) and the step (b-2) are performed independently of the order.
제15항에 있어서,
상기 단계 (b-2)는,
(b-4) 상기 태그 정보를 표준화된 형태로 전처리하는 단계;
(b-5) 전처리된 태그 정보를 사실 태그와 감정 태그로 분류하는 단계; 및
(b-6) 분류된 각 태그 정보에 대하여 가중치를 부여하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 방법.
16. The method of claim 15,
The step (b-2)
(b-4) pre-processing the tag information in a standardized form;
(b-5) classifying the preprocessed tag information into a fact tag and an emotion tag; And
(b-6) assigning a weight to each of the tag information classified by the step (b-6); and recommending music using the user's listening habit and tag information.
제13항에 있어서,
상기 단계 (c)는,
(c-1) 상기 사용자에게 추천할 음악 아이템의 후보군을 선정하는 단계;
(c-2) 상기 유사 사용자 집합에서 각 음악 아이템에 대하여 부여한 점수를 이용하여 상기 후보군 중 추천할 음악 아이템을 추출 및 정렬하는 단계; 및
(c-3) 상기 정렬된 음악 아이템 중 상위 일정 개수의 음악 아이템을 추천하는 단계는 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 방법.
14. The method of claim 13,
The step (c)
(c-1) selecting a candidate group of music items to be recommended to the user;
(c-2) extracting and arranging music items to be recommended among the candidate groups by using scores given to the music items in the similar user set; And
(c-3) recommending a predetermined number of music items among the sorted music items, and recommending music using the user's listening habit and tag information.
제17항에 있어서,
상기 단계 (c-2)에서, 상기 후보군 중 상기 부여된 점수가 기준 점수 이상인 음악 아이템만을 추출하여 정렬하는 것을 특징으로 하는 사용자 청취 습관과 태그 정보를 이용한 음악 추천 방법.18. The method of claim 17,
The music recommendation method using the user's listening habit and the tag information is characterized in that, in the step (c-2), only music items whose score is equal to or greater than the reference score among the candidate groups are extracted and arranged.
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