KR20150124012A - 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 서버의 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 사용자 디바이스가 콘텐츠 파일의 해시값을 생성하여 메타정보와 함께 서버로 전송하는 단계; 서버는 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보를 수신된 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보와 비교하는 단계; 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성하는 단계; 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 서버 내의 콘텐츠 파일들의 리스트를 생성하는 단계; 콘텐츠 파일 별로 사용자 공통 소유 비율 PA를 계산하는 단계; 콘텐츠 파일 별로 서버에 의해 미리 설정된 콘텐츠 추천비율 P과 PA를 비교하는 단계; 및 P값보다 높은 비율을 가진 콘텐츠 파일들을 추출한 콘텐츠 파일 리스트인 P기반 콘텐츠 추천 목록을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 방법 및 시스템{Method and system for recommending contents in upload service}
본 발명은 콘텐츠를 사용자에게 추천하는 것에 관한 것으로서, 특히 서버가 사용자에게 콘텐츠 업로드 서비스를 제공할 때 사용자가 업로드하고자 하는 콘텐츠와 관련된 콘텐츠를 사용자에게 추천하는, 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다.
인터넷의 대중화에 따라 인터넷 상의 콘텐츠가 기하급수적으로 증가하게 되었다. 이러한 환경에서 사용자들은 멀티미디어 콘텐츠를 클라우드 서비스 등을 이용하여 서버에 업로드한다. 언제 어디서든 접속할 수 있는 클라우드 서비스를 통해 사용자는 원하는 파일을 언제 어디서든 업로드 하게 된다.
이 때, 서버는 사용자가 업로드 하고자 하는 콘텐츠와 관련된 콘텐츠를 추천할 수 있다. 이렇게 되면 사용자는 원하는 콘텐츠를 쉽게 얻을 수 있고, 콘텐츠를 추천하는 서버는 네트워크에 걸리는 부하를 감소시켜 업로드 네트워크 사용을 줄일 수 있다. 또한, 사용자의 클라우드 서비스 사용을 촉진할 수도 있다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 특허청의 공개특허공보 공개번호 10-2013-0106699 (공개일자 2013년 09월 30일)로 개시되어 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 업로드 서비스 중 다른 사용자와 비슷한 파일을 업로드 하는 패턴을 가지는 경우 업로드 하는 콘텐츠와 사용자의 행위 등을 분석하여 사용자에게 콘텐츠를 추천할 수 있는, 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 업로드 서비스 중 다른 사용자와 비슷한 파일을 업로드 하는 패턴을 가지는 경우 업로드 하는 콘텐츠와 사용자의 행위 등을 분석하여 사용자에게 콘텐츠를 추천할 수 있는, 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 업로드 서비스 중 다른 사용자와 비슷한 파일을 업로드 하는 패턴을 가지는 경우 업로드 하는 콘텐츠와 사용자의 행위 등을 분석하여 사용자에게 콘텐츠를 추천할 수 있는, 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 서버를 제공하는 것이다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 방법은, 사용자가 콘텐츠 파일을 서버로 업로드할 때 상기 서버의 콘텐츠 추천 방법에 있어서, 상기 사용자의 디바이스가 상기 콘텐츠 파일의 해시(hash)값을 생성하여 상기 해시값과 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 상기 서버로 전송하는 단계; 상기 서버는 상기 콘텐츠 파일의 해시값과 메타정보를 수신하면, 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보를 상기 수신된 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보와 비교하는 단계; 비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 해시값을 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성하는 단계; 상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성하는 단계; 상기 콘텐츠 파일 리스트에 포함된 콘텐츠 파일 별로 상기 사용자 리스트의 사용자 수를 상기 콘텐츠 파일을 소유하고 있는 사용자 수로 나눈 사용자 공통 소유 비율인 PA값을 계산하는 단계; 상기 콘텐츠 파일 리스트의 콘텐츠 파일 별로, 상기 서버에 의해 미리 설정된 콘텐츠 추천비율인 P값과 상기 PA값을 비교하는 단계; 및 상기 콘텐츠 파일 리스트로부터 상기 P값보다 높은 비율을 가진 콘텐츠 파일들을 추출한 콘텐츠 파일 리스트인 P기반 콘텐츠 추천 목록을 생성하는 단계를 포함한다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법은, 업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 각 콘텐츠의 C값을 비교하는 단계; 비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 콘텐츠 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천목록을 생성하는 단계; 및 상기 P기반 콘텐츠 추천목록과 상기 CM기반 콘텐츠 추천목록을 합하여 콘텐츠 추천 목록을 생성하여 사용자에게 추천하는 단계를 더 포함하고, 상기 C값은 콘텐츠 별로 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율을 나타내며, 상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율을 나타내는 것을 특징으로 한다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법은, 사용자가 콘텐츠 파일을 서버로 업로드할 때 상기 서버의 콘텐츠 추천 방법에 있어서, 상기 사용자의 디바이스에서 상기 콘텐츠 파일의 해시(hash)값을 생성하여 상기 해시값과 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 상기 서버로 전송하는 단계; 상기 서버는 상기 콘텐츠 파일의 해시값과 메타정보를 수신하면, 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보를 상기 수신된 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보와 비교하는 단계; 비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 해시값을 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성하는 단계; 상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성하는 단계; 업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 콘텐츠의 C값을 비교하는 단계; 비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천 목록을 생성하는 단계; 및 상기 CM기반 콘텐츠 추천목록을 사용자에게 추천하는 단계를 포함하고, 상기 C값은 콘텐츠 별로 상기 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율을 나타내며, 상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율을 나타내는 것을 특징으로 한다.
서버가 사용자로부터 콘텐츠 승인 또는 거절 정보를 수신하면, 승인받은 콘텐츠의 C값은 증가시키고, 거절된 콘텐츠는 C값을 감소시키고, 사용자에 대해서도 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 M값을 증가시키고 사용자가 추천된 콘텐츠를 거절하면 C값을 감소시킬 수 있다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템은, 사용자가 콘텐츠 파일을 서버로 업로드할 때 콘텐츠를 추천하는 시스템에 있어서, 상기 콘텐츠 파일의 해시(hash)값을 생성하여 상기 해시값과 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 상기 서버로 전송하는 사용자 디바이스; 및 상기 사용자 디바이스에게 콘텐츠를 추천하는 서버를 포함하고, 상기 서버는 상기 콘텐츠 파일의 해시값과 메타정보를 수신하는 콘텐츠 파일 수신부; 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보를 읽어와서 상기 수신된 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보와 비교하는 콘텐츠파일 비교부; 비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 해시값을 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성하는 사용자 리스트 생성부; 상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성하는 콘텐츠 파일 리스트 생성부; 상기 콘텐츠 파일 리스트에 포함된 콘텐츠 파일 별로 상기 사용자 리스트의 사용자 수를 상기 콘텐츠 파일을 소유하고 있는 사용자 수로 나눈 사용자 공통 소유 비율인 PA값을 계산하는 PA값 계산부; 상기 콘텐츠 파일 리스트의 콘텐츠 파일 별로, 상기 서버에 의해 미리 설정된 콘텐츠 추천비율인 P값과 상기 PA값을 비교하는 P값 비교부; 상기 콘텐츠 파일 리스트로부터 상기 P값보다 높은 비율을 가진 콘텐츠 파일들을 추출한 콘텐츠 파일 리스트인 P기반 콘텐츠 추천 목록을 생성하는 P기반 콘텐츠 추천 목록 생성부를 포함한다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템은, 업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 각 콘텐츠의 C값을 비교하는 CM비교부; 비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 콘텐츠 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천목록을 생성하는 CM기반 콘텐츠 추천목록 생성부; 및 P기반 콘텐츠 추천목록과 상기 CM기반 콘텐츠 추천목록을 합하여 콘텐츠 추천 목록을 생성하여 사용자에게 추천하는 콘텐츠 추천부를 더 포함하고, 상기 C값은 콘텐츠 별로 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율로 계산된 값을 나타내며, 상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율로 계산된 값을 나타내는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템은, 서버가 사용자로부터 콘텐츠 승인 또는 거절 정보를 수신하면, 승인받은 콘텐츠의 C값은 증가시키고, 거절된 콘텐츠는 C값을 감소시키고, 사용자에 대해서도 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 M값을 증가시키고 사용자가 추천된 콘텐츠를 거절하면 C값을 감소시키는 것을 특징으로 한다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템은, 사용자가 콘텐츠 파일을 서버로 업로드할 때 콘텐츠를 추천하는 시스템에 있어서, 상기 콘텐츠 파일의 해시(hash)값을 생성하여 상기 해시값과 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 상기 서버로 전송하는 사용자 디바이스; 및 상기 사용자 디바이스에게 콘텐츠를 추천하는 서버를 포함하고, 상기 서버는 상기 콘텐츠 파일의 해시값과 메타정보를 수신하는 콘텐츠 파일 수신부; 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보를 읽어와서 상기 수신된 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보와 비교하는 콘텐츠파일 비교부; 비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 해시값을 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성하는 사용자 리스트 생성부; 상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성하는 콘텐츠 파일 리스트 생성부; 콘텐츠를 업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 각 콘텐츠의 C값을 비교하는 CM비교부; 비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 콘텐츠 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천목록을 생성하는 CM기반 콘텐츠 추천목록 생성부를 포함하고, 상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율로 계산되는 것을 특징으로 한다.
상기 C값은 콘텐츠 별로 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율로 계산된 값을 나타내며, 상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율로 계산된 값을 나타내는 것을 특징으로 한다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 서버는, 콘텐츠 파일을 업로드하고자 하는 디바이스로부터 상기 콘텐츠 파일의 해시값과 메타정보를 수신하는 콘텐츠 파일 수신부; 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보를 읽어와서 상기 수신된 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보와 비교하는 콘텐츠파일 비교부; 비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 해시값을 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성하는 사용자 리스트 생성부; 상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성하는 콘텐츠 파일 리스트 생성부; 상기 콘텐츠 파일 리스트에 포함된 콘텐츠 파일 별로 상기 사용자 리스트의 사용자 수를 상기 콘텐츠 파일을 소유하고 있는 사용자 수로 나눈 사용자 공통 소유 비율인 PA값을 계산하는 PA값 계산부; 상기 콘텐츠 파일 리스트의 콘텐츠 파일 별로, 상기 서버에 의해 미리 설정된 콘텐츠 추천비율인 P값과 상기 PA값을 비교하는 P값 비교부; 상기 콘텐츠 파일 리스트로부터 상기 P값보다 높은 비율을 가진 콘텐츠 파일들을 추출한 콘텐츠 파일 리스트인 P기반 콘텐츠 추천 목록을 생성하는 P기반 콘텐츠 추천 목록 생성부; 업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 각 콘텐츠의 C값을 비교하는 CM비교부; 비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 콘텐츠 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천목록을 생성하는 CM기반 콘텐츠 추천목록 생성부; 및 P기반 콘텐츠 추천목록과 상기 CM기반 콘텐츠 추천목록을 합하여 콘텐츠 추천 목록을 생성하여 사용자에게 추천하는 콘텐츠 추천부를 더 포함하고, 상기 C값은 콘텐츠 별로 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율로 계산되며, 상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율로 계산되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 방법 및 시스템에 의하면, 사용자가 클라우드 서비스를 이용할 때 다른 사용자와 비슷한 파일을 업로드하는 패턴을 가지는 경우 사용자의 행위를 분석하여 콘텐츠를 추천하여 클라우드 서비스 사용을 촉진할 수 있다.
그리고 본 발명에 의하면 콘텐츠를 추천하기 위해 비슷한 파일을 소유하고 있는 사용자 패턴을 기록하고 비슷한 패턴으로 파일을 업로드하는 다른 사용자를 파악함으로써 사용자에게 다른 사용자가 가진 콘텐츠를 추천하여 업로드를 방지할 수 있다. 즉, 이미 존재하고 있다는 것을 확인함으로써 메타 데이터만 업데이트함으로써, 업로드 네트워크 사용을 절약할 수 있다. 또한 콘텐츠 추천을 이용하여 콘텐츠 수익을 창출할 수 있으며, 사용자 행위를 분석하여 콘텐츠 보유 행동 패턴에 관한 빅데이터를 구축할 수도 있다.
또한 본 발명에 의하면, 서버의 네트워크 사용량을 감소할 수 있고 사용자 네트워크 사용량도 감소할 수 있다. 또한 사용자의 업로드 만을 기다리는 수동적인 데서 벗어나 콘텐츠를 추천함으로써 활발한 콘텐츠 소모가 가능하고 서비스 이용을 증대시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템의 일실시예가 적용될 수 있는 네트워크를 포함하는 전체 시스템의 구성을 나타낸 것이다.
도 2는 사용자 디바이스가 동일한 콘텐츠 파일을 서버로 업로드 할 때 콘텐츠 추천 서버가 상기 업로드 하고자 하는 콘텐츠 파일과 관련된 다른 사용자의 콘텐츠 파일들을 추천하는 것을 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템의 제1실시예에 대한 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 4은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템의 제2실시예에 대한 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 5은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템의 제3실시예에 대한 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법의 제1실시예를 흐름도로 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법의 제2실시예를 흐름도로 나타낸 것이다.
도 8은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법의 제3실시예를 흐름도로 나타낸 것이다.
도 9는 본 발명에 의한 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 방법 및 시스템의 일 예를 나타낸 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조로 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템의 일실시예가 적용될 수 있는 네트워크를 포함하는 전체 시스템의 구성을 나타낸 것이다. 제1디바이스(100), 제2디바이스(110), 제3디바이스(120) 및 제n디바이스(130)는 서버(140)과 네트워크를 통해 연결되어 있으며, 상기 서버(140)에 원하는 콘텐츠 파일을 업로드 할 수 있다. 여기서 상기 네트워크는 유선 또는 무선 네트워크를 포함한다. 이 때 서버(140)는 클라우드 스토리지(cloud storage) 기능을 제공한다. 여기서 클라우드 스토리지는 네트워크를 통해 많은 디바이스들이 콘텐츠 파일을 저장할 수 있는 저장장치를 포함하여 이루어진다.
도 2는 사용자 디바이스(200)가 동일한 콘텐츠 파일을 서버로 업로드 할 때 콘텐츠 추천 서버(250)가 상기 업로드 하고자 하는 콘텐츠 파일과 관련된 다른 사용자의 콘텐츠 파일들을 추천하는 것을 나타낸 것이다.
도 2를 참조하면, 사용자 디바이스(200)는 3개의 동영상 파일과 1개의 문서 파일을 포함하고 있는 콘텐츠 리스트(202)를 가지고 있다. 사용자 디바이스(200)는 콘텐츠 파일 이름이 02.avi이고 콘텐츠 파일 식별정보의 일예로 해시값이 EA8460인 콘텐츠를 콘텐츠 추천 서버(250)에 업로드하고자 한다. 콘텐츠 추천서버(250)는 현재 저장되어 있는 콘텐츠들 중에서 해시값이 EA8460 인 콘텐츠 파일을 검색하고, 해시값이 EA8460과 관련된 콘텐츠 파일 리스트(252)를 생성하여 사용자 디바이스(200)에게 CCC:AX8494, CCCRR0484, CCC:AJ0123을 추천 콘텐츠로 제공한다. 사용자 디바이스(200)는 추천받은 콘텐츠 중 필요한 콘테츠를 선택한다.
사용자 디바이스(200)는 추천받은 콘텐츠 중 필요한 콘텐츠를 요청하고 업로드한 콘텐츠의 메타데이터 업데이트(update)를 콘텐츠 추천서버(250)에게 요청한다. 콘텐츠 추천 서버(250)는 사용자 디바이스(200)의 요청을 처리한다.
사용자 디바이스(200)는 추천받은 콘텐츠 중 필요한 콘테츠, 예를 들어 CCC:AX8494를 수신하면, 콘텐츠 리스트(202)를 업데이트하고, 4개의 동영상 파일과 1개의 문서 파일을 포함하고 있는 콘텐츠 리스트(202)를 가지게 된다.
도 3은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템의 제1실시예에 대한 구성을 블록도로 나타낸 것이다. 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템의 제1실시예는 사용자 디바이스(300) 및 콘텐츠 추천서버(340)를 포함하여 이루어질 수 있다.
사용자 디바이스(300)는 콘텐츠 파일의 식별정보 예를 들어 해시(hash)값을 생성하여 상기 해시값과 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 콘텐츠 추천 서버(340)로 전송하며, 콘텐츠 파일 해시값 생성부(302) 및 콘텐츠 파일 해시값 전송부(304)를 포함할 수 있다.
콘텐츠 파일 해시값 생성부(302)는 서버(340)로 업로드하고자 하는 콘텐츠 파일의 해시(hash)값을 생성한다.
콘텐츠 파일 해시값 전송부(304)는 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 콘텐츠 추천 서버(340)로 전송한다.
콘텐츠 추천서버(340)는 사용자 디바이스(300)로부터 콘텐츠를 수신하면, 사용자 디바이스(300)에게 콘텐츠를 추천하며, 콘텐츠 파일 수신부(345), 콘텐츠파일 비교부(350), 사용자 리스트 생성부(355), 콘텐츠 파일 리스트 생성부(360), PA값 계산부(365), P값 비교부(370) 및 P기반 콘텐츠 추천 목록 생성부(375)를 포함한다.
콘텐츠 파일 수신부(345)는 상기 콘텐츠 파일의 해시값과 메타정보를 수신한다.
콘텐츠파일 비교부(350)는 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일의 식별정보 예를 들어 콘텐츠 파일의 해시값과 메타정보를 읽어와서 상기 수신된 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보와 비교한다.
사용자 리스트 생성부(355)는 비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 해시값을 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성한다.
콘텐츠 파일 리스트 생성부(360)는 상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성한다.
PA값 계산부(365)는 상기 콘텐츠 파일 리스트에 포함된 콘텐츠 파일 별로 상기 사용자 리스트의 사용자 수를 상기 콘텐츠 파일을 소유하고 있는 사용자 수로 나눈 사용자 공통 소유 비율인 PA값을 계산한다.
P값 비교부(370)는 상기 콘텐츠 파일 리스트의 콘텐츠 파일 별로, 상기 서버에 의해 미리 설정된 콘텐츠 추천비율인 P값과 상기 PA값을 비교한다. 콘텐츠 추천비율 P 값은 관리자가 지정하는 고정 값으로서, 콘텐츠 추천 서버에 있는 동일한 파일을 소유한 사용자들인 사용자 그룹에서 각 파일에 대한 소유 비율과 비교하기 위한 값이며, 사용자 공통 소유 비율 PA값과 비교하여 콘텐츠 추천 목록을 생성한다.
P기반 콘텐츠 추천 목록 생성부(375)는 상기 콘텐츠 파일 리스트로부터 상기 P값보다 높은 비율을 가진 콘텐츠 파일들을 추출한 콘텐츠 파일 리스트인 P기반 콘텐츠 추천 목록을 생성한다.
즉, 콘텐츠 추천 서버와 중복된 파일을 업로드 시 중복된 파일을 지닌 기존 사용자의 파일을 조회하고, 조회된 파일 목록을 사용하여 관리자가 지정한 P% 보다 높은 중복율을 가지는 파일 목록을 생성한다.
도 4은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템의 제2실시예에 대한 구성을 블록도로 나타낸 것이다. 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템의 제2실시예는 사용자 디바이스(400) 및 콘텐츠 추천서버(440)를 포함하여 이루어질 수 있다.
사용자 디바이스(400)는 콘텐츠 파일의 식별정보 예를 들어 콘텐츠 파일의 해시(hash)값을 생성하여 상기 해시값과 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 콘텐츠 추천 서버(440)로 전송하며, 콘텐츠 파일 해시값 생성부(402) 및 콘텐츠 파일 해시값 전송부(404)를 포함한다.
콘텐츠 파일 해시값 생성부(402)는 서버(440)로 업로드하고자 하는 콘텐츠 파일의 해시(hash)값을 생성한다.
콘텐츠 파일 해시값 전송부(404)는 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 콘텐츠 추천 서버(440)로 전송한다.
콘텐츠 추천서버(440)는 사용자 디바이스(300)로부터 콘텐츠를 수신하면, 사용자 디바이스(400)에게 콘텐츠를 추천하며, 콘텐츠 파일 수신부(445), 콘텐츠파일 비교부(450), 사용자 리스트 생성부(455), 콘텐츠 파일 리스트 생성부(460), CM비교부(465) 및 CM기반 콘텐츠 추천목록 생성부(470)를 포함한다.
콘텐츠 파일 수신부(445)는 상기 콘텐츠 파일의 해시값과 메타정보를 수신한다.
콘텐츠파일 비교부(450)는 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보를 읽어와서 상기 수신된 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보와 비교한다.
사용자 리스트 생성부(455)는 비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 해시값을 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성한다.
콘텐츠 파일 리스트 생성부(460)는 상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성한다.
CM비교부(465)는 콘텐츠를 업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 각 콘텐츠의 C값을 비교한다.
CM기반 콘텐츠 추천목록 생성부(470)는 비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 콘텐츠 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천목록을 생성한다.
상기 C값은 콘텐츠 별로 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율로 계산된 값을 나타낸다. 콘텐츠 승인 비율 C 값은 인기 콘텐츠를 판별하는 지료로서, 콘텐츠 승인 회수/추천횟수를 나타내며, 콘텐츠와 1:1 로 대응하고 사용자의 선택에 따라 변동한다. 사용자에게 높은 콘텐츠 승인을 유도하고 사용자 승인 비율(M %)이 낮은 사람에게 인기가 높은 것들만 추천할 수 있다.
상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율로 계산된 값을 나타낸다. M값은 사용자 별로 존재한다. 사용자 콘텐츠 승인비율 M 값은 사용 콘텐츠 승인 횟수/추천횟수를 나타내며 콘텐츠와 1:1 로 대응하고 사용자의 선택에 따라 변동한다. 콘텐츠 추천 승인 빈도를 수치로 변환하고 관리자가 지정한 임계점을 가질 수 있다. M값의 디폴트 값은 평균값 또는 미리 설정된 값으로 할 수도 있다.
이상에서, M값과 C값을 활용한 콘텐츠 추천에서는 사용자 행위분석을 통한 M값, 서버의 콘텐츠 활용 행위분석을 통한 C 값을 활용하여 추천 콘텐츠를 생성한다. 콘텐츠 추천 서버와 중복된 파일을 업로드 시 중복된 파일을 지닌 기존 사용자의 파일을 조회한다. M값이 임계점보다 낮은 경우 M 값과 C 값을 비교하여 M 값 보다 높은 C 값을 지닌 콘텐츠 목록을 추천한다. M 값이 임계점보다 높은 경우 관리자가 지정한 특정 C 값과 비교하여 높은 C값을 지닌 콘텐츠 목록을 생성 및 추천할 수 있다.
도 5는 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템의 제3실시예에 대한 구성을 블록도로 나타낸 것이다. 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 시스템의 제3실시예는 사용자 디바이스(500) 및 콘텐츠 추천서버(540)를 포함하여 이루어질 수 있다.
사용자 디바이스(500)는 콘텐츠 파일의 식별정보 예를 들어 콘텐츠 파일의 해시(hash)값을 생성하여 상기 해시값과 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 콘텐츠 추천 서버(550)로 전송하며, 콘텐츠 파일 해시값 생성부(502) 및 콘텐츠 파일 해시값 전송부(504)를 포함한다.
콘텐츠 파일 해시값 생성부(502)는 서버(540)로 업로드하고자 하는 콘텐츠 파일의 해시(hash)값을 생성한다.
콘텐츠 파일 해시값 전송부(504)는 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 콘텐츠 추천 서버(540)로 전송한다.
콘텐츠 추천서버(540)는 사용자 디바이스(300)로부터 콘텐츠를 수신하면, 사용자 디바이스(500)에게 콘텐츠를 추천하며, 콘텐츠 파일 수신부(545), 콘텐츠파일 비교부(550), 사용자 리스트 생성부(555), 콘텐츠 파일 리스트 생성부(560), PA값 계산부(565), P값 비교부(570), P기반 콘텐츠 추천 목록 생성부(575), CM비교부(580), CM기반 콘텐츠 추천목록 생성부(585) 및 콘텐츠 추천부(590)를 포함한다.
콘텐츠 파일 수신부(545)는 상기 콘텐츠 파일의 해시값과 메타정보를 수신한다.
콘텐츠파일 비교부(550)는 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보를 읽어와서 상기 수신된 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보와 비교한다.
사용자 리스트 생성부(555)는 비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 해시값을 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성한다.
콘텐츠 파일 리스트 생성부(560)는 상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성한다.
PA값 계산부(565)는 상기 콘텐츠 파일 리스트에 포함된 콘텐츠 파일 별로 상기 사용자 리스트의 사용자 수를 상기 콘텐츠 파일을 소유하고 있는 사용자 수로 나눈 사용자 공통 소유 비율인 PA값을 계산한다.
P값 비교부(570)는 상기 콘텐츠 파일 리스트의 콘텐츠 파일 별로, 상기 서버에 의해 미리 설정된 콘텐츠 추천비율인 P값과 상기 PA값을 비교한다. 콘텐츠 추천비율 P 값은 관리자가 지정하는 고정 값으로서, 콘텐츠 추천 서버에 있는 동일한 파일을 소유한 사용자들인 사용자 그룹에서 각 파일에 대한 소유 비율과 비교하기 위한 값이며, 사용자 공통 소유 비율 PA값과 비교하여 콘텐츠 추천 목록을 생성한다.
P기반 콘텐츠 추천 목록 생성부(575)는 상기 콘텐츠 파일 리스트로부터 상기 P값보다 높은 비율을 가진 콘텐츠 파일들을 추출한 콘텐츠 파일 리스트인 P기반 콘텐츠 추천 목록을 생성한다.
즉, 콘텐츠 추천 서버와 중복된 파일을 업로드 시 중복된 파일을 지닌 기존 사용자의 파일을 조회하고, 조회된 파일 목록을 사용하여 관리자가 지정한 P% 보다 높은 중복율을 가지는 파일 목록을 생성한다.
CM비교부(580)는 업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 각 콘텐츠의 C값을 비교한다.
CM기반 콘텐츠 추천목록 생성부(585)는 비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 콘텐츠 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천목록을 생성한다.
콘텐츠 추천부(590)는 P기반 콘텐츠 추천목록과 상기 CM기반 콘텐츠 추천목록을 합하여 콘텐츠 추천 목록을 생성하여 사용자에게 추천한다.
상기 C값은 콘텐츠 별로 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율로 계산된 값을 나타내며, 상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율로 계산된 값을 나타낸다. M값은 사용자 별로 존재한다. M값의 디폴트 값은 평균값 또는 미리 설정된 값으로 할 수도 있다.
콘텐츠 승인 비율 C 값은 인기 콘텐츠를 판별하는 지료로서, 콘텐츠 승인 회수/추천횟수를 나타내며, 콘텐츠와 1:1 로 대응하고 사용자의 선택에 따라 변동한다. 사용자에게 높은 콘텐츠 승인을 유도하고 사용자 승인 비율(M %)이 낮은 사람에게 인기가 높은 것들만 추천할 수 있다.
사용자 콘텐츠 승인비율 M 값은 사용 콘텐츠 승인 횟수/추천횟수를 나타내며 콘텐츠와 1:1 로 대응하고 사용자의 선택에 따라 변동한다. 콘텐츠 추천 승인 빈도를 수치로 변환하고 관리자가 지정한 임계점을 가질 수 있다.
이상에서, M값과 C값을 활용한 콘텐츠 추천에서는 사용자 행위분석을 통한 M값, 서버의 콘텐츠 활용 행위분석을 통한 C 값을 활용하여 추천 콘텐츠를 생성한다. 콘텐츠 추천 서버와 중복된 파일을 업로드 시 중복된 파일을 지닌 기존 사용자의 파일을 조회한다. M값이 임계점보다 낮은 경우 M 값과 C 값을 비교하여 M 값 보다 높은 C 값을 지닌 콘텐츠 목록을 추천한다. M 값이 임계점보다 높은 경우 관리자가 지정한 특정 C 값과 비교하여 높은 C값을 지닌 콘텐츠 목록을 생성 및 추천할 수 있다.
콘텐츠 추천 서버가 사용자로부터 콘텐츠 승인 또는 거절 정보를 수신하면, 승인받은 콘텐츠의 C값은 증가시키고, 거절된 콘텐츠는 C값을 감소시킨다. 사용자에 대해서도 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 M값을 증가시키고 사용자가 추천된 콘텐츠를 거절하면 C값을 감소시킬 수 있다.
그리고 콘텐츠 추천 서버가 사용자로부터 콘텐츠 승인 정보를 수신하면 승인 받은 콘텐츠의 메타정보를 갱신한다. 콘텐츠의 메타정보는 파일 정보,예를 들어 파일명, 파일 크기,파일 타입(확장자) 등이 될 수 있다.
도 6은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법의 제1실시예를 흐름도로 나타낸 것이다.
도 6을 참조하면, 사용자 디바이스가 서버로 업로드 하고자 하는 콘텐츠 파일의 식별정보 예를 들어 콘텐츠 파일의 해시(hash)값을 생성하여 상기 해시값과 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 상기 서버로 전송한다.(S600단계)
상기 서버는 상기 콘텐츠 파일의 해시값과 메타정보를 수신하면, 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보를 상기 수신된 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보와 비교한다.(S610단계)
비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 해시값을 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성한다.(S620단계)
상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성한다.(S630 단계)
상기 콘텐츠 파일 리스트에 포함된 콘텐츠 파일 별로 상기 사용자 리스트의 사용자 수를 상기 콘텐츠 파일을 소유하고 있는 사용자 수로 나눈 사용자 공통 소유 비율인 PA값을 계산한다.(S640단계)
상기 콘텐츠 파일 리스트의 콘텐츠 파일 별로, 상기 서버에 의해 미리 설정된 콘텐츠 추천비율인 P값과 상기 PA값을 비교한다.(S650 단계) 콘텐츠 추천비율 P 값은 관리자가 지정하는 고정 값으로서, 콘텐츠 추천 서버에 있는 동일한 파일을 소유한 사용자들인 사용자 그룹에서 각 파일에 대한 소유 비율과 비교하기 위한 값이며, 사용자 공통 소유 비율 PA값과 비교하여 콘텐츠 추천 목록을 생성한다.
상기 콘텐츠 파일 리스트로부터 상기 P값보다 높은 비율을 가진 콘텐츠 파일들을 추출한 콘텐츠 파일 리스트인 P기반 콘텐츠 추천 목록을 생성하여 상기 P기반 콘텐츠 추천 목록을 사용자에게 추천한다. (S660 단계)
즉, 콘텐츠 추천 서버와 중복된 파일을 업로드 시 중복된 파일을 지닌 기존 사용자의 파일을 조회하고, 조회된 파일 목록을 사용하여 관리자가 지정한 P% 보다 높은 중복율을 가지는 파일 목록을 생성하여 사용자에게 추천한다.
도 7은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법의 제2실시예를 흐름도로 나타낸 것이다.
도 7을 참조하면, 사용자의 디바이스에서 서버로 업로드 하고자 하는 콘텐츠 파일의 식별정보 예를 들어 콘텐츠 파일의 해시(hash)값을 생성하여 상기 해시값과 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 상기 서버로 전송한다.(S700단계)
상기 서버는 상기 콘텐츠 파일의 해시값과 메타정보를 수신하면, 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보를 상기 수신된 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보와 비교한다.(S710단계);
비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 해시값을 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성한다.(S720단계)
상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성한다.(S730단계)
업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 콘텐츠의 C값을 비교한다.(S740단계)
비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천 목록을 생성하여 상기 CM기반 콘텐츠 추천목록을 사용자에게 추천한다.(S750 단계)
상기 C값은 콘텐츠 별로 상기 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율을 나타내며, 상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율을 나타낼 수 있다.
콘텐츠 승인 비율 C 값은 인기 콘텐츠를 판별하는 지료로서, 콘텐츠 승인 회수/추천횟수를 나타내며, 콘텐츠와 1:1 로 대응하고 사용자의 선택에 따라 변동한다. 사용자에게 높은 콘텐츠 승인을 유도하고 사용자 승인 비율(M %)이 낮은 사람에게 인기가 높은 것들만 추천할 수 있다.
사용자 콘텐츠 승인비율 M 값은 사용 콘텐츠 승인 횟수/추천횟수를 나타내며 콘텐츠와 1:1 로 대응하고 사용자의 선택에 따라 변동한다. 콘텐츠 추천 승인 빈도를 수치로 변환하고 관리자가 지정한 임계점을 가질 수 있다. M값은 사용자 별로 존재한다. M값의 디폴트 값은 평균값 또는 미리 설정된 값으로 할 수도 있다.
이상에서, M값과 C값을 활용한 콘텐츠 추천에서는 사용자 행위분석을 통한 M값, 서버의 콘텐츠 활용 행위분석을 통한 C 값을 활용하여 추천 콘텐츠를 생성한다. 콘텐츠 추천 서버와 중복된 파일을 업로드 시 중복된 파일을 지닌 기존 사용자의 파일을 조회한다. M값이 임계점보다 낮은 경우 M 값과 C 값을 비교하여 M 값 보다 높은 C 값을 지닌 콘텐츠 목록을 추천한다. M 값이 임계점보다 높은 경우 관리자가 지정한 특정 C 값과 비교하여 높은 C값을 지닌 콘텐츠 목록을 생성 및 추천할 수 있다.
서버가 사용자로부터 콘텐츠 승인 또는 거절 정보를 수신하면, 승인받은 콘텐츠의 C값은 증가시키고, 거절된 콘텐츠는 C값을 감소시키고, 사용자에 대해서도 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 M값을 증가시키고 사용자가 추천된 콘텐츠를 거절하면 C값을 감소시킬 수 있다.
도 8은 본 발명에 의한 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법의 제3실시예를 흐름도로 나타낸 것이다.
도 8을 참조하면, 사용자 디바이스가 서버로 업로드 하고자 하는 콘텐츠 파일의 식별정보 예를 들어 콘텐츠 파일의 해시(hash)값을 생성하여 상기 해시값과 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 상기 서버로 전송한다.(S800단계)
상기 서버는 상기 콘텐츠 파일의 해시값과 메타정보를 수신하면, 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보를 상기 수신된 콘텐츠 파일 해시값과 메타정보와 비교한다.(S810단계)
비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 해시값을 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성한다.(S820단계)
상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성한다.(S830 단계)
상기 콘텐츠 파일 리스트에 포함된 콘텐츠 파일 별로 상기 사용자 리스트의 사용자 수를 상기 콘텐츠 파일을 소유하고 있는 사용자 수로 나눈 사용자 공통 소유 비율인 PA값을 계산하고, 상기 콘텐츠 파일 리스트의 콘텐츠 파일 별로, 상기 서버에 의해 미리 설정된 콘텐츠 추천비율인 P값과 상기 PA값을 비교한다.(S840 단계) 콘텐츠 추천비율 P 값은 관리자가 지정하는 고정 값으로서, 콘텐츠 추천 서버에 있는 동일한 파일을 소유한 사용자들인 사용자 그룹에서 각 파일에 대한 소유 비율과 비교하기 위한 값이며, 사용자 공통 소유 비율 PA값과 비교하여 콘텐츠 추천 목록을 생성한다.
상기 콘텐츠 파일 리스트로부터 상기 P값보다 높은 비율을 가진 콘텐츠 파일들을 추출한 콘텐츠 파일 리스트인 P기반 콘텐츠 추천 목록을 생성한다. (S850 단계)
즉, 콘텐츠 추천 서버와 중복된 파일을 업로드 시 중복된 파일을 지닌 기존 사용자의 파일을 조회하고, 조회된 파일 목록을 사용하여 관리자가 지정한 P% 보다 높은 중복율을 가지는 파일 목록을 생성한다.
업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 콘텐츠의 C값을 비교한다.(S860단계)
상기 C값은 콘텐츠 별로 상기 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율을 나타낸다. 콘텐츠 승인 비율 C 값은 인기 콘텐츠를 판별하는 지료로서, 콘텐츠 승인 회수/추천횟수를 나타내며, 콘텐츠와 1:1 로 대응하고 사용자의 선택에 따라 변동한다. 사용자에게 높은 콘텐츠 승인을 유도하고 사용자 승인 비율(M %)이 낮은 사람에게 인기가 높은 것들만 추천할 수 있다.
상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율을 나타낼 수 있다. 사용자 콘텐츠 승인비율 M 값은 사용 콘텐츠 승인 횟수/추천횟수를 나타내며 콘텐츠와 1:1 로 대응하고 사용자의 선택에 따라 변동한다. 콘텐츠 추천 승인 빈도를 수치로 변환하고 관리자가 지정한 임계점을 가질 수 있다. M값은 사용자 별로 존재한다. M값의 디폴트 값은 평균값 또는 미리 설정된 값으로 할 수도 있다.
이상에서, M값과 C값을 활용한 콘텐츠 추천에서는 사용자 행위분석을 통한 M값, 서버의 콘텐츠 활용 행위분석을 통한 C 값을 활용하여 추천 콘텐츠를 생성한다. 콘텐츠 추천 서버와 중복된 파일을 업로드 시 중복된 파일을 지닌 기존 사용자의 파일을 조회한다. M값이 임계점보다 낮은 경우 M 값과 C 값을 비교하여 M 값 보다 높은 C 값을 지닌 콘텐츠 목록을 추천한다. M 값이 임계점보다 높은 경우 관리자가 지정한 특정 C 값과 비교하여 높은 C값을 지닌 콘텐츠 목록을 생성 및 추천할 수 있다.
비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천 목록을 생성한다. (S870 단계)
상기 P기반 콘텐츠 추천목록과 상기 CM기반 콘텐츠 추천목록을 합하여 콘텐츠 추천 목록을 생성하여 사용자에게 추천한다.(S880단계)
콘텐츠 추천 서버가 사용자로부터 콘텐츠 승인 또는 거절 정보를 수신하면, 승인받은 콘텐츠의 C값은 증가시키고, 거절된 콘텐츠는 C값을 감소시킨다. 사용자에 대해서도 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 M값을 증가시키고 사용자가 추천된 콘텐츠를 거절하면 C값을 감소시킬 수 있다.
그리고 콘텐츠 추천 서버가 사용자로부터 콘텐츠 승인 정보를 수신하면 승인 받은 콘텐츠의 메타정보를 갱신한다. 콘텐츠의 메타정보는 파일 정보,예를 들어 파일명, 파일 크기,파일 타입(확장자) 등이 될 수 있다.
도 9는 본 발명에 의한 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 방법 및 시스템의 일 예를 나타낸 것이다. 도 9를 참조하면, 사용자 디바이스(900)에는 4개의 콘텐츠 파일들과 그 콘텐츠 리스트(902)를 가지고 있다. 콘텐츠 추천서버(950)에는 4명의 사용자(User A, User B, User C, User D)의 콘텐츠 파일들과 그 콘텐츠 리스트들(952, 954, 956, 958)이 저장되어 있다.
사용자 디바이스(900)는 콘텐츠 파일 CSI_02.AVI의 해시값을 콘텐츠 추천 서버(950)에게 전송하여 업로드를 요청한다.
콘텐츠 추천서버(950)는 사용자 디바이스(900)로부터 업로드 요청을 받으면, 업로드 요청된 콘텐츠 파일과 동일한 파일이 있는지 체크한다. 이 때 콘텐츠 파일의 동일성 여부는 콘텐츠 파일의 식별정보로서 해시 값을 이용할 수 있다.
콘텐츠 추천서버(950)는 업로드 요청된 파일의 해시값과 동일한 해시값을 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성한다. 도 9를 참조하면, 동일 한 해시값을 가지고 있는 사용자는 User A, User B, User D 이다.
User A, User B, User D가 가지고 있는 콘테츠 파일들을 추출하여 콘텐츠 파일 리스를 생성한다. 도 9를 참조하면, User A, User B, User D가 가지고 있는 콘테츠 파일리스트에는 CSI_01.AVI, CSI_02.AVI, CSI_03.AVI, CSI_04.AVI, CSI_05.AVI, CSI_06.AVI 을 포함한다. 콘텐츠 파일 리스트에 포함된 콘텐츠 파일 별로 사용자 공통소유비율인 PA값을 계산하면 CSI_01.AVI는 3명(User A, User B, User D) 중 2명(User A, User D)이 가지고 있으므로 67%, CSI_03.AVI는 67%, CSI_04.AVI는 3명 중 1명만 가지고 있으므로 33%, CSI_05.AVI는 67%, CSI_06.AVI는 67% 이다. 만일 P값이 50%로 설정되어 있다면, P기반 콘텐츠 추천 목록에는 콘텐츠 파일 CSI_01.AVI, CSI_03.AVI, CSI_05.AVI, CSI_06.AVI가 포함된다.
그리고, 사용자 별로 사용자의 M값과 콘텐츠의 C값을 비교하여 M값보다 큰 C값을 갖는 콘텐츠를 추출하여 CM기반 콘텐츠 추천 목록을 생성한다. 도 9를 참조하면, 사용자 디바이스(900)의 사용자 M값은 50%이다. 각 콘텐츠의 C값은 콘텐츠의 추천된 횟수 대비 승인된 횟수의 비율로 구해진다. 예를 들어 콘텐츠 파일 리스트에 포함된 콘텐츠 파일(CSI_01.AVI, CSI_02.AVI, CSI_03.AVI, CSI_04.AVI, CSI_05.AVI, CSI_06.AVI) 각각의 C값이 CSI_01.AVI은 40%, CSI_02.AVI은 70%, CSI_03.AVI은 60%, CSI_04.AVI은 30%, CSI_05.AVI은 60%, CSI_06.AVI은 40%라 하면, CM기반 콘텐츠 추천 목록에는 CSI_02.AVI, CSI_3.AVI, CSI_05.AVI가 포함된다.
이렇게 하여 P기반 콘텐츠 추천 목록과 CM기반 콘텐츠 추천 목록을 병합하여 최종적으로 추천되는 콘텐츠 파일은 CSI_01.AVI, CSI_02.AVI, CSI_03.AVI, CSI_05.AVI, CSI_06.AVI 이 된다.
이상에서 본 발명은 사용자 행위를 분석하여 콘텐츠를 추천한다. 동일한 파일을 가지는 다양한 사용자들의 콘텐츠 보유 패턴을 분석하여 사용자의 콘텐츠 소비 패턴을 서버에 저장할 수 있다. 또한 본 발명은 사용자가 필요로 하는 콘텐츠를 예측하여 추천할 수 있다. 사용자가 업로드 할 만한 콘텐츠 파일을 파악하여 서버가 먼저 콘텐츠 파일을 추천할 수 있다. 또한 특정 콘텐츠 타입 별로 연계되는 콘텐츠를 파악하고 이를 분석하여 추천할 수 있다. 또한 콘텐츠 추천에 대한 선택을 기초로 콘텐츠 추천 기준을 스스로 학습하여 추천 성공률을 높일 수 있다.
본 발명은 사용자가 클라우드 서비스를 이용할 때 적용될 수 있다. 사용자가 클라우드 서비스를 이용할 때 다른 사용자와 비슷한 파일을 업로드하는 패턴을 가지는 경우 사용자의 행위를 분석하여 콘텐츠를 추천하여 클라우드 서비스 사용을 촉진할 수 있다. 언제 어디서든 접속할 수 있는 클라우드 서비스를 제공할 때, 사용자는 원하는 파일을 업로드 하여 언제 어디서든 사용 가능하다.
콘텐츠 추천 서버는 콘텐츠를 추천하기 위해, 비슷한 파일을 소유하고 있는 사용자 패턴을 기록한다. 그리고 비슷한 패턴으로 파일을 업로드하는 다른 사용자를 파악한다. 또한 사용자의 콘텐츠를 추천하여 업로드를 방지하고 콘텐츠를 추천한다.
또한 콘텐츠 추천 서버는 사용자가 콘텐츠 파일을 업로드할 때 다른 사용자가 가진 패턴의 파일을 추천할 수 있으며, 이미 존재하고 있다는 것이 확인되면 메타 데이터만 업데이트 한다. 이렇게 함으로써 업로드 네트워크 사용을 절약할 수 있다.
본 발명에서 사용되는 콘텐츠는 그룹화 될 수 있는 콘텐츠를 포함하며, 영화와 자막, 드라마 시리즈 물, 앨범과 앨범 아트 등이 콘텐츠 대상이 될 수 있다.
그리고 콘텐츠 추천 서버는 클라우드 서비스를 제공하는 서버가 될 수 있으며, 사용자는 클라우드를 사용하며 콘텐츠 추천을 원하는 사용자가 될 수 있다.
본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터(정보 처리 기능을 갖는 장치를 모두 포함한다)가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100 : 제1디바이스 110 : 제2디바이스
120 : 제3디바이스 130 : 제n디바이스
140 : 서버 150 : 네트워크
200 : 사용자 디바이스 250 : 콘텐츠 추천 서버
300 : 사용자 디바이스 302 : 콘텐츠 파일 해시값 생성부
304 : 콘텐츠 파일 해시값 전송부 320 : 네트워크
340 : 콘텐츠 추천 서버 345 : 콘텐츠 파일 수신부
350 : 콘텐츠 파일 비교부 355 : 콘텐츠 파일 리스트 생성부
360 : 콘텐츠 파일 리스트 생성부 365 : PA값 계산부
370 : P값 비교부 375 : P기반 콘텐츠 추천 목록 생성부
400 : 사용자 디바이스 402 : 콘텐츠 파일 해시값 생성부
404 : 콘텐츠 파일 해시값 전송부 420 : 네트워크
440 : 콘텐츠 추천 서버 445 : 콘텐츠 파일 수신부
450 : 콘텐츠 파일 비교부 455 : 콘텐츠 파일 리스트 생성부
460 : 콘텐츠 파일 리스트 생성부 465 : CM 비교부
470 : CM기반 콘텐츠 추천목록 생성부
500 : 사용자 디바이스 502 : 콘텐츠 파일 해시값 생성부
504 : 콘텐츠 파일 해시값 전송부 520 : 네트워크
540 : 콘텐츠 추천 서버 545 : 콘텐츠 파일 수신부
550 : 콘텐츠 파일 비교부 555 : 콘텐츠 파일 리스트 생성부
560 : 콘텐츠 파일 리스트 생성부 565 : PA값 계산부
570 : P값 비교부 575 : P기반 콘텐츠 추천 목록 생성부
580 : CM비교부 585 : CM기반 콘텐츠 추천목록 생성부
590 : 콘텐츠 추천부

Claims (11)

  1. 사용자가 콘텐츠 파일을 서버로 업로드할 때 상기 서버의 콘텐츠 추천 방법에 있어서,
    상기 사용자의 디바이스가 상기 콘텐츠 파일의 식별정보를 생성하여 상기 식별정보와 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 상기 서버로 전송하는 단계;
    상기 서버는 상기 콘텐츠 파일의 식별정보와 메타정보를 수신하면, 기존에 저장되어 있는 다른 사용자의 콘텐츠 파일 식별정보와 메타정보를 상기 수신된 콘텐츠 파일 식별정보와 메타정보와 비교하는 단계;
    비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 식별정보가 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 식별정보를 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성하는 단계;
    상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성하는 단계;
    상기 콘텐츠 파일 리스트에 포함된 콘텐츠 파일 별로 상기 사용자 리스트의 사용자 수를 상기 콘텐츠 파일을 소유하고 있는 사용자 수로 나눈 사용자 공통 소유 비율인 PA값을 계산하는 단계;
    상기 콘텐츠 파일 리스트의 콘텐츠 파일 별로, 상기 서버에 의해 미리 설정된 콘텐츠 추천비율인 P값과 상기 PA값을 비교하는 단계; 및
    상기 콘텐츠 파일 리스트로부터 상기 P값보다 높은 비율을 가진 콘텐츠 파일들을 추출한 콘텐츠 파일 리스트인 P기반 콘텐츠 추천 목록을 생성하는 단계를 포함하는 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 각 콘텐츠의 C값을 비교하는 단계;
    비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 콘텐츠 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천목록을 생성하는 단계; 및
    상기 P기반 콘텐츠 추천목록과 상기 CM기반 콘텐츠 추천목록을 합하여 콘텐츠 추천 목록을 생성하여 사용자에게 추천하는 단계를 더 포함하고,
    상기 C값은 콘텐츠 별로 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율을 나타내며, 상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율을 나타내는 것을 특징으로 하는 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    서버가 사용자로부터 콘텐츠 승인 정보를 수신하면 승인 받은 콘텐츠의 메타정보를 갱신하고, 승인받은 콘텐츠는 C값을 증가시키고 거절된 콘텐츠는 C값을 감소시키고, 사용자에 대해서도 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 M값을 증가시키고 C값을 감소시키는 것을 특징으로 하는 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법.
  4. 사용자가 콘텐츠 파일을 서버로 업로드할 때 상기 서버의 콘텐츠 추천 방법에 있어서,
    상기 사용자의 디바이스에서 상기 콘텐츠 파일의 식별정보를 생성하여 상기 해시값과 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 상기 서버로 전송하는 단계;
    상기 서버는 상기 콘텐츠 파일의 식별정보와 메타정보를 수신하면, 기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 식별정보와 메타정보를 상기 수신된 콘텐츠 파일 식별정보와 메타정보와 비교하는 단계;
    비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 해시값이 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 식별정보를 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성하는 단계;
    상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성하는 단계;
    업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 콘텐츠의 C값을 비교하는 단계;
    비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천 목록을 생성하는 단계; 및
    상기 CM기반 콘텐츠 추천목록을 사용자에게 추천하는 단계를 포함하고,
    상기 C값은 콘텐츠 별로 상기 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율을 나타내며, 상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율을 나타내는 것을 특징으로 하는 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    서버가 사용자로부터 콘텐츠 승인 또는 거절 정보를 수신하면, 승인받은 콘텐츠의 C값은 증가시키고, 거절된 콘텐츠는 C값을 감소시키고, 사용자에 대해서도 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 M값을 증가시키고 사용자가 추천된 콘텐츠를 거절하면 C값을 감소시키는 것을 특징으로 하는 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법.
  6. 사용자가 콘텐츠 파일을 서버로 업로드할 때 콘텐츠를 추천하는 시스템에 있어서,
    상기 콘텐츠 파일의 식별정보를 생성하여 상기 식별정보와 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 상기 서버로 전송하는 사용자 디바이스; 및
    상기 사용자 디바이스에게 콘텐츠를 추천하는 서버를 포함하고,
    상기 서버는
    상기 콘텐츠 파일의 식별정보와 메타정보를 수신하는 콘텐츠 파일 수신부;
    기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 식별정보와 메타정보를 읽어와서 상기 수신된 콘텐츠 파일 식별정보와 메타정보와 비교하는 콘텐츠파일 비교부;
    비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 식별정보가 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 식별정보를 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성하는 사용자 리스트 생성부;
    상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성하는 콘텐츠 파일 리스트 생성부;
    상기 콘텐츠 파일 리스트에 포함된 콘텐츠 파일 별로 상기 사용자 리스트의 사용자 수를 상기 콘텐츠 파일을 소유하고 있는 사용자 수로 나눈 사용자 공통 소유 비율인 PA값을 계산하는 PA값 계산부;
    상기 콘텐츠 파일 리스트의 콘텐츠 파일 별로, 상기 서버에 의해 미리 설정된 콘텐츠 추천비율인 P값과 상기 PA값을 비교하는 P값 비교부;
    상기 콘텐츠 파일 리스트로부터 상기 P값보다 높은 비율을 가진 콘텐츠 파일들을 추출한 콘텐츠 파일 리스트인 P기반 콘텐츠 추천 목록을 생성하는 P기반 콘텐츠 추천 목록 생성부를 포함하는, 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 각 콘텐츠의 C값을 비교하는 CM비교부;
    비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 콘텐츠 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천목록을 생성하는 CM기반 콘텐츠 추천목록 생성부; 및
    P기반 콘텐츠 추천목록과 상기 CM기반 콘텐츠 추천목록을 합하여 콘텐츠 추천 목록을 생성하여 사용자에게 추천하는 콘텐츠 추천부를 더 포함하고,
    상기 C값은 콘텐츠 별로 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율로 계산된 값을 나타내며,
    상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율로 계산된 값을 나타내는 것을 특징으로 하는 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 시스템.
  8. 제8항에 있어서,
    서버가 사용자로부터 콘텐츠 승인 또는 거절 정보를 수신하면, 승인받은 콘텐츠의 C값은 증가시키고, 거절된 콘텐츠는 C값을 감소시키고, 사용자에 대해서도 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 M값을 증가시키고 사용자가 추천된 콘텐츠를 거절하면 C값을 감소시키는 것을 특징으로 하는 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 시스템.
  9. 사용자가 콘텐츠 파일을 서버로 업로드할 때 콘텐츠를 추천하는 시스템에 있어서,
    상기 콘텐츠 파일의 식별정보를 생성하여 상기 식별정보와 상기 콘텐츠 파일에 관한 메타정보를 상기 서버로 전송하는 사용자 디바이스; 및
    상기 사용자 디바이스에게 콘텐츠를 추천하는 서버를 포함하고,
    상기 서버는
    상기 콘텐츠 파일의 식별정보와 메타정보를 수신하는 콘텐츠 파일 수신부;
    기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 식별정보와 메타정보를 읽어와서 상기 수신된 콘텐츠 파일 식별정보와 메타정보와 비교하는 콘텐츠파일 비교부;
    비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 식별정보가 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 식별정보를 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성하는 사용자 리스트 생성부;
    상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성하는 콘텐츠 파일 리스트 생성부;
    콘텐츠를 업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 각 콘텐츠의 C값을 비교하는 CM비교부;
    비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 콘텐츠 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천목록을 생성하는 CM기반 콘텐츠 추천목록 생성부를 포함하고,
    상기 C값은 콘텐츠 별로 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율로 계산된 값을 나타내며,
    상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율로 계산된 값을 나타내는 것을 특징으로 하는 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 시스템.
  10. 콘텐츠 파일을 업로드하고자 하는 디바이스로부터 상기 콘텐츠 파일의 식별정보와 메타정보를 수신하는 콘텐츠 파일 수신부;
    기존에 저장된 다른 사용자의 콘텐츠 파일 식별정보와 메타정보를 읽어와서 상기 수신된 콘텐츠 파일 식별정보와 메타정보와 비교하는 콘텐츠파일 비교부;
    비교 결과, 동일한 콘텐츠 파일 식별정보가 존재하는 경우, 상기 동일한 콘텐츠 파일 식별정보를 가지고 있는 사용자들을 추출하여 사용자 리스트를 생성하는 사용자 리스트 생성부;
    상기 사용자 리스트에 있는 사용자들이 가지고 있는 상기 서버 내의 콘텐츠 파일들을 읽어와서 콘텐츠 파일 리스트를 생성하는 콘텐츠 파일 리스트 생성부;
    상기 콘텐츠 파일 리스트에 포함된 콘텐츠 파일 별로 상기 사용자 리스트의 사용자 수를 상기 콘텐츠 파일을 소유하고 있는 사용자 수로 나눈 사용자 공통 소유 비율인 PA값을 계산하는 PA값 계산부;
    상기 콘텐츠 파일 리스트의 콘텐츠 파일 별로, 상기 서버에 의해 미리 설정된 콘텐츠 추천비율인 P값과 상기 PA값을 비교하는 P값 비교부;
    상기 콘텐츠 파일 리스트로부터 상기 P값보다 높은 비율을 가진 콘텐츠 파일들을 추출한 콘텐츠 파일 리스트인 P기반 콘텐츠 추천 목록을 생성하는 P기반 콘텐츠 추천 목록 생성부;
    업로드 하고자 하는 사용자의 M값과 각 콘텐츠의 C값을 비교하는 CM비교부;
    비교결과 M값보다 높은 C값을 갖는 콘텐츠 파일들의 목록인 CM기반 콘텐츠 추천목록을 생성하는 CM기반 콘텐츠 추천목록 생성부; 및
    P기반 콘텐츠 추천목록과 상기 CM기반 콘텐츠 추천목록을 합하여 콘텐츠 추천 목록을 생성하여 사용자에게 추천하는 콘텐츠 추천부를 더 포함하고,
    상기 C값은 콘텐츠 별로 콘텐츠가 추천된 총 횟수 대비 상기 콘텐츠가 승인된 비율로 계산되며,
    상기 M값은 사용자가 추천된 콘텐츠를 승인하면 증가하고 거절하면 감소하며, 사용자 별로 콘텐츠 추천 총 회수를 사용자에 의해 승인된 비율로 계산되는 것을 특징으로 하는 업로드 서비스에서의 콘텐츠 추천 서버.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 콘텐츠 파일의 식별정보는
    콘텐츠 파일의 해시(hash) 값인 것을 특징으로 하는 업로드 서비스를 제공하는 서버의 콘텐츠 추천 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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