KR20170107868A - 사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태로 구성된 데이터베이스를 활용한 음악 콘텐츠 추천 방법 및 시스템 - Google Patents

사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태로 구성된 데이터베이스를 활용한 음악 콘텐츠 추천 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태로 구성된 데이터베이스를 활용한 음악 콘텐츠 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자가 자신의 감정, 감성, 상황이 담긴 사용자 맥락(Context)을 게시하면 다른 사용자들이 그 맥락에 어울리는 음악을 추천하고, 사용자들이 해당 맥락과 그에 달린 추천 음악을 이용하는 행태를 분석하여 사용자 맥락에 맞는 음악 콘텐츠를 추천하는 것이다.
최근 국내외 온라인 음악서비스들은 사용자의 음악 재생 이력 정보를 분석하여 사용자에게 맞는 음악을 추천하는 기능을 제공하고 있으나, 단순히 재생했던 음악과 유사한 아티스트의 음악이나 유사한 장르의 음악을 추천하는데 그치고 있으며, 사용자의 감정, 감성, 상황에 적합한 음악을 추천하기 보다는 계절, 특정일, 날씨, 특정시간과 같은 특정 상황에 어울릴만한 음악을 추천하는데 그치고 있다.
본 발명은 사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태를 수집하는 데이터베이스 수집 단계, 수집된 사용자 맥락을 유사도에 따라 분류하는 맥락 군집화 단계, 맥락 이용 행태를 분석하여 사용자별 선호 맥락군을 추출하는 단계, 선호 맥락군별 음악 이용 행태를 분석하여 사용자별 추천 음악 콘텐츠를 추출하는 단계를 통하여 사용자 맥락에 맞는 음악을 추천할 수 있게 한다.
본 발명의 효과는 사용자의 감정, 감성, 상황이 담긴 사용자 맥락에 적합한 음악을 추천할 수 있게 하는 데에 있다.

Description

사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태로 구성된 데이터베이스를 활용한 음악 콘텐츠 추천 방법 및 시스템{Method and system to recommend music contents by database composed of user's context, recommended music and use pattern}
본 발명은 사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태로 구성된 데이터베이스를 활용한 음악 콘텐츠 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자가 자신의 감정, 감성, 상황이 담긴 사용자 맥락(Context)을 게시하면 다른 사용자들이 그 맥락에 어울리는 음악을 추천하고, 사용자들이 해당 맥락과 그에 달린 추천 음악을 이용하는 행태를 분석하여 사용자 맥락에 맞는 음악 콘텐츠를 추천하는 것이다.
최근 국내외 온라인 음악서비스들은 사용자의 음악 재생 이력 정보를 분석하여 사용자에게 맞는 음악을 추천하는 기능을 제공하고 있으나, 단순히 재생했던 음악과 유사한 아티스트의 음악이나 유사한 장르의 음악을 추천하는데 그치고 있으며, 사용자의 감정, 감성, 상황에 적합한 음악을 추천하기 보다는 계절, 특정일, 날씨, 특정시간과 같은 특정 상황에 어울릴만한 음악을 추천하는데 그치고 있다.
본 발명의 목적은 사용자의 감정, 감성, 상황이 담긴 사용자 맥락에 적합한 음악을 추천하는 것으로, 사용자들이 맥락을 게시하고, 그 맥락에 어울리는 음악을 다른 사용자들이 댓글로 추천하고, 사용자들이 해당 맥락과 그에 달린 추천 음악을 이용하는 행태를 분석하여 사용자 맥락에 맞는 음악을 추천하는 데에 있다.
본 발명은 사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태를 수집하는 데이터베이스 수집 단계, 수집된 사용자 맥락을 유사도에 따라 분류하는 맥락 군집화 단계, 맥락 이용 행태를 분석하여 사용자별 선호 맥락군을 추출하는 단계, 선호 맥락군별 음악 이용 행태를 분석하여 사용자별 추천 음악 콘텐츠를 추출하는 단계를 통하여 사용자 맥락에 맞는 음악을 추천할 수 있게 한다.
본 발명의 효과는 사용자의 감정, 감성, 상황이 담긴 사용자 맥락에 적합한 음악을 추천할 수 있게 하는 데에 있다.
제 1도는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 맥락, 추천 음악, 이용 행태를 수집하고, 수집된 사용자 맥락을 유사도에 따라 군집화하며, 맥락 이용 행태를 분석하여 사용자별 선호 맥락군을 추출하고, 선호 맥락군별 음악 이용 행태를 분석하여 사용자별 추천 음악 콘텐츠를 추출하는 전체적인 동작 흐름도.
제 2도는 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태로 구성된 데이터베이스 모델링에 대한 블록도.
제 3도는 본 발명의 방법을 구현하는 시스템간에 이루어지는 본 발명 프로세스의 전체적인 흐름도
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 하기 실시예는 본 발명을 구체화 하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리범위를 제한하거나 한정하기 위함이 아님은 물론이다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 맥락, 추천 음악, 이용 행태를 수집하고, 수집된 사용자 맥락을 유사도에 따라 군집화하며, 맥락 이용 행태를 분석하여 사용자별 선호 맥락군을 추출하고, 선호 맥락군별 음악 이용 행태를 분석하여 사용자별 추천 음악 콘텐츠를 추출하는 전체적인 동작 흐름을 설명한다. 도 1을 참조하여 각 단계별로 설명하면 다음과 같다.
사용자가 맥락을 게시한다.(100) 게시된 맥락을 조회한 사용자들이 추천음악을 등록한다.(110) 게시된 맥락과 추천음악들을 이용한 이용 행태를 수집한다.(120) 이 때 수집되는 이용 행태는 맥락 등록, 맥락 검색, 맥락 공유, 추천음악 등록, 맥락 좋아요, 맥락별 전체 추천 음악 펼쳐보기, 맥락 펼쳐보기, 맥락별 조회 시간, 추천음악 보관함에 담기, 추천음악 재생목록에 담기, 추천음악 좋아요, 추천음악 재생, 타이틀곡 선정, 추천음악 재생 중 건너뛰기 등을 포함한다.
수집된 맥락들을 유사도에 따라 군집화한다.(130) 군집화 방법은 이와 같다. 맥락을 형태소 분석하여 불용어를 제거하고 단어 단위로 추출한다. 추출된 단어로 그래프의 정점을 결정하고 정점간의 동시출현 관계를 이용하여 간선을 연결한다. TextRank 알고리즘(그래프 기반의 순위화 알고리즘)을 적용하여 각 정점의 순위를 계산하고 이 순위를 기반으로 맥락의 키워드를 추출한다. 추출된 키워드에 tf-idf가중치(Term Frequency - Inverse Document Frequency, 텍스트 마이닝에서 이용하는 가중치)를 적용하여 벡터 공간 모델을 생성한다. 이 모델에 코사인 유사도(데이터 마이닝에서 클러스트간의 응집도를 측정하는 방법)를 적용하여 유사도에 따라 맥락을 군집화한다.
사용자별 맥락 이용 행태를 분석하고, 다양한 맥락 이용 행태마다 각기 다른 가중치를 부여하며 이 가중치에 측정기간 동안 이용 행태가 실행된 횟수를 적용하여 얻은 점수의 합계로 사용자별 선호 맥락군을 추출한다.(140) 이 때 맥락 이용 행태마다의 가중치는 맥락당 실행수가 1회일 수 밖에 없는 "맥락 등록" 이용 행태의 가중치를 최대치로 정하고 "맥락 등록"을 제외한 모든 이용 행태의 가중치는 측정기간 동안 맥락당 이용 행태별 평균 실행수의 역수를 최대치에 곱하여 정한다.
선호 맥락군별 음악 콘텐츠 이용 행태를 분석하고, 다양한 음악 콘텐츠 이용 행태마다 각기 다른 가중치를 부여하며 이 가중치에 측정기간 동안 이용 행태가 실행된 횟수를 적용하여 얻은 점수의 합계로 사용자별 추천 음악 콘텐츠를 추출한다.(150) 이 때 음악 콘텐츠 이용 행태마다의 가중치는 선호 맥락군 내에서 실행수가 가장 적을 수 밖에 없는 "타이틀곡 선정" 이용 행태의 가중치를 최대치로 정하고 "타이틀곡 선정"을 제외한 모든 이용 행태의 가중치는 측정기간 동안 선호 맥락군 내에서 추천곡당 이용 행태별 평균 실행수의 역수를 최대치에 곱하여 정한다. 타이틀곡은 맥락을 게시한 사용자가 맥락에 등록된 추천음악 중 가장 마음에 드는 1곡을 지정하게 되는데 이렇게 선정된 곡을 의미한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태로 구성된 데이터베이스 모델링에 대한 블록도이다. 도 2를 참조하여 각 블록을 설명하면 다음과 같다.
사용자가 맥락을 게시하면 블록 200과 같이 맥락 정보가 데이터베이스에 저장되어 관리된다. 게시된 맥락에 추천음악이 등록되면 각각의 추천음악마다 블록 210과 같이 추천음악 정보가 데이터베이스에 저장되어 관리된다. 이 때 추천음악이 어떤 맥락에서 등록되었는지를 관리하기 위해 Context ID를 저장하여 맥락과 추천음악을 대응시킨다. 수집된 맥락을 사용자가 조회하는 등 이용하게 되면 사용자별로 맥락 이용행태가 블록 220과 같이 저장되고 관리된다. 수집된 추천음악을 사용자가 재생하는 등 이용하게 되면 곡별로 추천음악 이용행태가 블록 230과 같이 저장되고 관리된다. 맥락과 추천음악이 대응된 데이터베이스에 사용자별 맥락 이용행태와 곡별 추천음악 이용행태가 함께 대응되어 저장, 관리되어 추천 음악 콘텐츠를 추출하기 위한 데이터베이스로 저장, 관리되는 것이 핵심이다.
도 3은 본 발명의 방법을 구현하는 시스템간에 이루어지는 본 발명 프로세스의 전체적인 흐름도이다. 본 발명에 필요한 시스템은 맥락 게시자 스마트폰 단말(10)과 DB 서버(20), 추천음악 등록자 스마트폰 단말(30)을 포함한다.
이러한 각 시스템간의 프로세스를 설명하면 다음과 같다.
1) 맥락 게시자 스마트폰 단말(10)에서 DB 서버(20)로 맥락을 게시한다.
2) 맥락 게시자 스마트폰 단말(10) 또는 추천음악 등록자 스마트폰 단말(30)에서 맥락을 조회한다.
3) 맥락 게시자 스마트폰 단말(10)에서 DB 서버(20)로 추천음악을 등록한다.
4) 맥락 게시자 스마트폰 단말(10) 또는 추천음악 등록자 스마트폰 단말(30)이 맥락과 추천음악을 이용한다.
5) DB 서버(20)가 맥락과 추천음악의 이용행태를 수집한다.
6) DB 서버(20)가 수집된 맥락들을 유사도에 따라 군집화한다.
7) DB 서버(20)가 맥락 이용행태를 분석하여 사용자별 선호 맥락군을 추출한다.
8) DB 서버(20)가 선호 맥락군 내(內) 곡별 추천음악 이용행태를 분석하여 사용자별 추천 음악 콘텐츠를 추출한다.
9) DB 서버(20)가 사용자별 추천 음악 콘텐츠를 맥락 게시자 스마트폰 단말(10)과 추천음악 등록자 스마트폰 단말(30)에 제시한다.

Claims (7)

  1. 사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태로 구성된 데이터베이스를 활용하여 음악 콘텐츠를 추천하는 방법에 있어서,
    사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태를 수집하는 데이터베이스 수집 단계,
    수집된 사용자 맥락을 유사도에 따라 분류하는 맥락 군집화 단계,
    맥락 이용 행태를 분석하여 사용자별 선호 맥락군을 추출하는 단계,
    선호 맥락군별 음악 이용 행태를 분석하여 사용자별 추천 음악 콘텐츠를 추출하는 단계
    를 포함하는 사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태로 구성된 데이터베이스를 활용하여 음악 콘텐츠를 추천하는 방법.
  2. 제 1항의 사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태를 수집하는 데이터베이스 수집 단계에 있어서,
    수집되는 이용 행태는 맥락 등록, 맥락 검색, 맥락 공유, 추천음악 등록, 맥락 좋아요, 맥락별 전체 추천 음악 펼쳐보기, 맥락 펼쳐보기, 맥락별 조회 시간, 추천음악 보관함에 담기, 추천음악 재생목록에 담기, 추천음악 좋아요, 추천음악 재생, 타이틀곡 선정, 추천음악 재생 중 건너뛰기를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터베이스 수집 단계.
  3. 제 1항의 사용자 맥락, 추천 음악, 이용 행태를 수집하는 데이터베이스 수집 단계에 있어서,
    맥락과 추천음악들이 대응되어 저장, 관리되고 사용자별 맥락 이용행태와 곡별 추천음악 이용행태가 함께 저장, 관리되어 추천 음악 콘텐츠를 추출하기 위한 데이터베이스로 저장, 관리되는 것을 특징으로 하는 데이터베이스 수집 단계.
  4. 제 1항의 맥락 이용 행태를 분석하여 사용자별 선호 맥락군을 추출하는 단계에 있어서,
    사용자별 맥락 이용 행태를 분석하고, 다양한 맥락 이용 행태마다 각기 다른 가중치를 부여하며 이 가중치에 측정기간 동안 이용 행태가 실행된 횟수를 적용하여 얻은 점수의 합계로 사용자별 선호 맥락군을 추출하는 것을 특징으로 하는 사용자별 선호 맥락군을 추출하는 단계.
  5. 제 4항의 가중치에 있어서,
    맥락 이용 행태마다의 가중치는 맥락당 실행수가 1회일 수 밖에 없는 "맥락 등록" 이용 행태의 가중치를 최대치로 정하고 "맥락 등록"을 제외한 모든 이용 행태의 가중치는 측정기간 동안 맥락당 이용 행태별 평균 실행수의 역수를 최대치에 곱하여 정하는 것을 특징으로 하는 가중치.
  6. 선호 맥락군별 음악 이용 행태를 분석하여 사용자별 추천 음악 콘텐츠를 추출하는 단계에 있어서,
    선호 맥락군별 음악 콘텐츠 이용 행태를 분석하고, 다양한 음악 콘텐츠 이용 행태마다 각기 다른 가중치를 부여하며 이 가중치에 측정기간 동안 이용 행태가 실행된 횟수를 적용하여 얻은 점수의 합계로 사용자별 추천 음악 콘텐츠를 추출하는 것을 특징으로 하는 사용자별 추천 음악 콘텐츠를 추출하는 단계.
  7. 제 6항의 가중치에 있어서,
    음악 콘텐츠 이용 행태마다의 가중치는 선호 맥락군 내에서 실행수가 가장 적을 수 밖에 없는 "타이틀곡 선정" 이용 행태의 가중치를 최대치로 정하고 "타이틀곡 선정"을 제외한 모든 이용 행태의 가중치는 측정기간 동안 선호 맥락군 내에서 추천곡당 이용 행태별 평균 실행수의 역수를 최대치에 곱하여 정하는 것을 특징으로 하는 가중치.
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