KR20170086751A - 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 장치 및 방법 - Google Patents

이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자에게 추천하는 컨텐츠의 다양성을 확보할 수 있는 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 사용자 프로파일로부터 독립적인 카테고리를 분류하고, 분류된 복수의 이질성 카테고리에서의 유사도 분석을 통하여 이질성 카테고리에 관련된 특정 집단에 적합하고 유용한 컨텐츠를 선별할 수 있기 때문에 기존과 같이 한정된 카테고리에서 컨텐츠를 선별하여 추천하는 방식에서 벗어나서 특정 집단에 속하는 사용자에게 다양한 컨텐츠를 추천할 수 있다.

Description

이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 장치 및 방법{Apparatus And Method For Recommending Contents Using Analysis Heterogeneity Category Based On Similarity}
본 발명은 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자 프로파일로부터 클러스터링하여 그룹화된 카테고리의 폭소노미 데이터를 수집하여 분류하고, 이질성 카테고리 상호간 유사도를 알아냄으로써 사용자에게 제공하기 위한 추천 컨텐츠의 다양성을 확보할 수 있는 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 웹 2.0 환경에서의 폭소노미 태그는 사용자가 직접 참여해서 항목들을 분류하여 사용자가 원하는 정보들을 보다 용이하게 획득할 수 있는 하나의 요소로 사용될 수 있는 개념으로, 도 1의 (a)와 같이 전문가에 의해 이루어지던 기존의 전통적인 컨텐츠의 분류 체계에서 벗어나서, 도 1의 (b)와 같이 전문가뿐만 아니라 여러 사용자에 의하여 다양하게 컨텐츠를 인식할 수 있는 지표로 사용할 수 있기 때문에 비중이 높은 태그들은 컨텐츠를 정의하는 분류로 사용될 수 있다.
폭소노미 태그는 여러 시스템 안에서 태깅 행위 자체에 대해 사용자의 흥미나 선호도, 관심도를 나타내는 하나의 척도로 생각할 수 있기 때문에 믿을 만한 하나의 자료로 생각할 수 있다. 따라서 폭소노미 태그를 사용하면 이용자의 참여 장벽을 낮출 수 있고 동일 태그를 사용하는 이용자들의 유사성과 공통점을 찾을 수 있다.
최근에 연구되는 정보검색 서비스와 추천여과 시스템들에 따르면, 시스템의 정확도뿐만아니라 개인화를 넘어서 다양성과 우연적 발견의 형태의 서비스들이 요구되어 지고 있다. 이것은 기존의 연관성이 높은 아이템만을 추천하는 것을 넘어서 이용자들이 다양한 상황에서 발생할 수 있는 모든 요소들이 고려되는 것을 알 수 있다. 신규 가입자들에게 연관성이 높은 아이템을 추천하는 것이 좋겠지만 이용률이 높고 다양한 아이템을 추천할 수 있는 방법이 필요하다.
한국등록특허 제10-1259604호(2013. 05. 14. 공고)
본 발명의 목적은 사용자 프로파일로부터 클러스터링하여 그룹화된 이질성 카테고리 상호간 유사도를 알아냄으로써 사용자에게 추천하는 컨텐츠의 다양성을 확보할 수 있는 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 장치는, 사용자 프로파일과 선호 장르를 검색하여 생성한 제1카테고리의 데이터베이스를 생성하는 데이터베이스 생성부; 상기 데이터베이스 생성부의 제1카테고리의 데이터베이스에서 선호 장르를 선별하는 선별부; 상기 데이터베이스 생성부의 제1카테고리의 데이터베이스에서 인구통계학적 방법으로 군집한 후 유사이웃을 선정하고 1차 선호 장르를 선정하는 협업필터링부; 상기 제1카테고리와 연관되고 이질적인 제2카테고리에서 속하는 관련된 유사장르의 내부 태그를 수집하고, 상기 선별부에 의해 선별된 선호 장르와 관련된 유사장르의 내부태그를 매핑하는 동의어 처리부; 상기 동의어 처리부의 매핑 결과를 이용하여 선호 장르를 추가 선정하는 추가 선정부; 상기 협업필터링부에서 1차 선정된 장르와 추가 선정된 장르를 바탕으로 추천목록을 작성하는 추천 목록작성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 방법은, 특정 대상의 프로파일 정보를 이용하여 유사사용자를 선정하는 사용자 프로파일 검색단계; 특정 대상이 선호하는 장르를 선별하고, 데이터 행렬을 만들어내고 유사도 계산에 따라 유사사용자를 추출하는 유사이웃 선정 및 선호장르 선별단계: 제1카테고리의 컨텐츠에서 협업필터링 방식에 근거한 1차적인 추천 아이템을 생성하는 추천목록 생성단계; 상기 제1카테고리와 연관되고 이질적인 제2카테고리의 폭소노미 사이트에서 상기 제1카테고리의 컨텐츠에 대한 제2카테고리의 컨텐츠의 폭소노미 데이터를 추출하는 폭소노미 추출단계; 상기 제1카테고리의 컨텐츠에 대한 동의어들을 수집한 후 동의어 사전을 이용하여 매핑함으로써 새로운 장르를 선별하는 동의어 처리단계; 전통적인 협업필터링 방식에서 나온 상기 1차적인 추천 아이템 목록에 사용자의 선호장르와 동의어처리 결과로 나온 새로운 추천 목록을 생성하는 새로운 추천목록 작성단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이상과 같은 본 발명은 사용자 프로파일로부터 독립적인 카테고리를 분류하고, 분류된 복수의 이질성 카테고리에서의 유사도 분석을 통하여 이질성 카테고리에 관련된 특정 집단에 적합하고 유용한 컨텐츠를 선별할 수 있기 때문에 기존과 같이 한정된 카테고리에서 컨텐츠를 선별하여 추천하는 방식에서 벗어나서 특정 집단에 속하는 사용자에게 다양한 컨텐츠를 추천할 수 있다.
도 1은 기존의 전문가에 의한 전통적인 컨텐츠 분류체계와 폭소노미 태그를 이요으한 컨텐츠 분류체계를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 과정을 개략적으로 설명하기 위한 모식도이다.
도 3은 본 발명에 따른 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 음악의 내부 태그 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 동의어 처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 특정 장르를 포함하고 있는 음악에서 동의어 처리하기 위한 매핑 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이하 본 발명의 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 과정을 개략적으로 설명하기 위한 모식도이다.
소셜(social)이나 음악 컨텐츠를 주로 사용하는 사이트들에서 발생한 컨텐츠내의 태그들은 단일 컨텐츠에서만 사용한다.
영화와 음악의 컨텐츠들 각각의 쌓여 있는 태그 데이터들 중에서는 단일 컨텐츠 외에 서로 연관관계가 있다.
그 방법으로 음악의 내부 태그나 영화의 내부 태그 중 서로 연관있는 데이터들을 매핑시키는 방법을 활용할 수 있고, 예를 들어 동의어 사전을 이용한 아크 관계를 활용한다.
본래 단일 컨텐츠에서만 사용되었던 태그 데이터들을 다른 컨텐츠에 적용시켜서 새로운 장르나 새로운 컨텐츠 추천에 사용할 수 있도록 활용한다.
단순히 매핑정보만을 활용하는 것이 아니라 선호도나 기타 프로파일링 정보를 활용하여 추천하면 추천 컨텐츠의 다양성을 확보할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
서로 다른 콘텐츠에서 폭소노미 태그를 활용한 추천 접근법에서는 추천의 다양성을 확보하기 위하여 기존의 협업필터링 방식을 통하여 생성한 1차적인 추천 아이템 목록과 특정대상이 선호하는 영화장르와 음악의 폭소노미 태그와 매핑한 결과로 나타난 장르들을 도입하여 새로운 영화를 추천할 수 있도록 한다.
시스템의 구성은 협업여과시스템이 메모리기반의 시스템으로 메모리 부하를 방지하고 개인화와 정확도를 향상시키기 위하여, 시스템에서는 데이터베이스 안의 이용자의 프로파일 정보인 나이/직업/성별의 데이터를 군집(clustering)화하고, 이를 바탕으로 최초 유사 사용자들을 수집한다. 이후 전통적인 협업필터링 방식에서 사용하는 유사도 계산 알고리즘인 K-근접 이웃(K-nearest neighborhood model) 방식으로 특정대상과 유사한 사용자를 재선별하고 유사 사용자가 선호한 아이템 중에서 선호도가 높은 추천 아이템 목록을 생성한다. 특정 대상이 선호하는 영화 장르는 빈도수와 연관성을 파악해 선별하고, 선별된 선호 장르는 음악이라는 이질성 카테고리를 통해 수집한 음악의 내부 태그 데이터들과 매핑시킨다. 그 결과를 바탕으로 새로운 영화 장르 목록을 기존의 추천 아이템 목록에 도입하여 사용자 선호하는 영화 장르 외의 추천 목록을 생성할 수 있다. 이러한 각 단계를 요약하면 아래와 같다.
단계 1-1 : 사용자 프로파일 검색
특정 대상의 프로파일 정보를 이용하여 유사사용자를 선정한다.
단계 1-2 : 유사이웃 선정 및 선호장르 선별
특정 대상이 선호하는 장르를 선별하고, 데이터 행렬을 만들어내고 유사도 계산에 따라 유사사용자를 추출한다.
단계 1-3 : 추천목록 생성
영화 컨텐츠에서 협업필터링 방식에 근거한 1차적인 추천 아이템을 생성한다.
단계 2-1 : 영화 장르에 대한 음악의 폭소노미 추출
폭소노미 사이트에서 태그를 수집하는 것으로, 폭소노미 사이트의 API를 이용하여 영화장르 태그를 포함하는 음악과 음악의 내부 태그데이터들을 수집한다. 예를 들어 음악의 내부태그는 도 4와 같이 구성한다.
단계 2-2 : 영화 장르-음악태그 매핑정보 생성
영화 장르에 대한 동의어들을 수집(인터넷에서 제공되는 일반적인 동의어 사전 이용)한 후 동의어 사전을 통해 빈도수에 근거한 새로운 장르를 선별한다. 여기서 매핑 방법은 도 5와 도 6과 같이 동의어를 이용하여 연관 관계를 분석한다.
단계 2-3 : 영화와 음악의 연관성을 통한 새로운 추천목록
전통적인 협업필터링 방식에서 나온 추천 아이템 목록에 사용자의 선호장르와 동의어처리 결과로 나온 새로운 영화 장르를 도입한 결과를 바탕으로 새로운 추천 목록을 생성한다.
본 발명에 따르면 영화와 음악이라는 서로 다른 컨텐츠에서 폭소노미 태그를 활용한 방법으로 음악의 태그와 메타데이터의 장르를 결합한 방법을 통해 새로운 아이템을 추천할 수 있는 방법을 제시한다. 이는 기존에 추천 방법이 동일한 컨텐츠 내에서 여러가지 속성(사용자의 인구학적 특성, 컨텐츠특성 등)간의 관계를 분석하여 사용자가 선호할만한 컨텐츠를 추천하는 방법과 달리, 서로 다른 컨텐츠 간에 컨텐츠에 부여된 태그와 장르 간의 연관성을 이용하여 추천함으로써 추천의 다양성을 가져올 수 있고, 또한 분석 대상인 데이터의 양을 증대할 수 있으므로 추천의 정확성을 높일 수 있다.

Claims (2)

  1. 사용자 프로파일과 선호 장르를 검색하여 생성한 제1카테고리의 데이터베이스를 생성하는 데이터베이스 생성부;
    상기 데이터베이스 생성부의 제1카테고리의 데이터베이스에서 선호 장르를 선별하는 선별부;
    상기 데이터베이스 생성부의 제1카테고리의 데이터베이스에서 인구통계학적 방법으로 군집한 후 유사이웃을 선정하고 1차 선호 장르를 선정하는 협업필터링부;
    상기 제1카테고리와 연관되고 이질적인 제2카테고리에서 속하는 관련된 유사장르의 내부 태그를 수집하고, 상기 선별부에 의해 선별된 선호 장르와 관련된 유사장르의 내부태그를 매핑하는 동의어 처리부;
    상기 동의어 처리부의 매핑 결과를 이용하여 선호 장르를 추가 선정하는 추가 선정부;
    상기 협업필터링부에서 1차 선정된 장르와 추가 선정된 장르를 바탕으로 추천목록을 작성하는 추천 목록작성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 장치.
  2. 특정 대상의 프로파일 정보를 이용하여 유사사용자를 선정하는 사용자 프로파일 검색단계;
    특정 대상이 선호하는 장르를 선별하고, 데이터 행렬을 만들어내고 유사도 계산에 따라 유사사용자를 추출하는 유사이웃 선정 및 선호장르 선별단계;
    제1카테고리의 컨텐츠에서 협업필터링 방식에 근거한 1차적인 추천 아이템을 생성하는 추천목록 생성단계;
    상기 제1카테고리와 연관되고 이질적인 제2카테고리의 폭소노미 사이트에서 상기 제1카테고리의 컨텐츠에 대한 제2카테고리의 컨텐츠의 폭소노미 데이터를 추출하는 폭소노미 추출단계;
    상기 제1카테고리의 컨텐츠에 대한 동의어들을 수집한 후 동의어 사전을 이용하여 매핑함으로써 새로운 장르를 선별하는 동의어 처리단계;
    전통적인 협업필터링 방식에서 나온 상기 1차적인 추천 아이템 목록에 사용자의 선호장르와 동의어처리 결과로 나온 새로운 추천 목록을 생성하는 새로운 추천목록 작성단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 방법.
KR1020160006007A 2016-01-18 2016-01-18 이질성 카테고리의 유사도 분석을 이용한 컨텐츠 추천 장치 및 방법 KR20170086751A (ko)

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