KR20190033719A - 개인방송 컨텐츠 추천방법 - Google Patents

개인방송 컨텐츠 추천방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 개인방송 컨텐츠 추천방법에 관한 것으로, 개인방송 진행자에 의해 진행되는 개인방송 컨텐츠를 분석하여 상기 개인방송 진행자의 방송특성을 분석하는 단계, 적어도 사용자 상황과 사용자 선호도로 구성된 현재 사용자 특성을 결정하는 단계 및 상기 현재 사용자 특성에 매치된 개인방송 진행자의 방송특성을 검색하여 적어도 하나의 추천 개인방송 채널을 제공하는 단계를 포함한다. 따라서, 본 발명은 개인방송 이용자들에게 적합한 개인방송 컨텐츠를 추천해 줄 수 있다.

Description

개인방송 컨텐츠 추천방법{A METHOD OF RECOMMENDING PERSONAL BROADCASTING CONTENTS}
본 발명은 개인방송 컨텐츠 추천 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 개인방송 이용자들에게 적합한 개인방송 컨텐츠를 추천해주는 개인방송 컨텐츠 추천 방법에 관한 것이다.
개인방송 기술은 다양한 모바일 기기를 통해 개인이 자유롭게 방송을 할 수 있는 환경을 제공한다. 개인방송 이용자들은 각자의 취향에 따라 자신이 원하는 방송을 자유롭게 이용할 수 있다. 개인방송 플랫폼을 통해 수많은 개인방송이 개설되면서 이용자들은 자신에게 가장 적합한 방송을 찾는데 많은 시간을 소모하고 있다.
한국 공개특허공보 제 10-2013-0117025(2013.10.25)호는 차량 헤드 유닛 제어 시스템에서 휴대용 기기를 이용하여 라디오 프로그램 채널을 추천하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자의 선호도와 관련된 키워드 정보를 수신하는 과정과 키워드 정보를 이용하여 프로그램 가이드 정보를 검색하여 키워드 정보와 대응하는 적어도 하나 이상의 프로그램 채널을 결정하는 과정과 적어도 하나 이상의 프로그램 채널과 매핑되는 적어도 하나 이상의 단축 아이콘을 표시하는 과정을 포함하여 운전자가 안전하고 쉽게 라디오 프로그램을 선택할 수 있는 이점을 제공한다.
한국 공개특허공보 제10-2015-0059209(2015.06.01)호는 음원파일 분석을 통한 방송프로그램 추천장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자의 MP3파일을 가수, 장르, 제목 중 어느 하나를 포함하는 항목으로 분류하고 분류된 MP3파일의 항목별 재생빈도수를 데이터베이스화하여 저장하는 데이터 관리부, 저장된 데이터 중 재생빈도수가 상위에 랭크된 데이터와 방송중인 프로그램을 비교하고 상위에 랭크된 데이터를 포함하는 방송프로그램이 있을 경우 사용자에게 추천되는 방송프로그램이 있음을 알리는 데이터 판단부 및 데이터 판단부에서 추천한 방송프로그램의 출력신호를 사용자로부터 획득하여 방송프로그램을 자동으로 출력하는 방송 출력부를 포함한다.
1. 한국 공개특허공보 제 10-2013-0117025(2013.10.25)호 2. 한국 공개특허공보 제10-2015-0059209(2015.06.01)호
본 발명의 일 실시예는 개인방송 이용자들에게 적합한 개인방송 컨텐츠를 추천해주는 개인방송 컨텐츠 추천 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 개인방송 진행자에 의해 진행되는 개인방송 컨텐츠를 분석하여 개인방송 진행자의 방송특성을 분석하는 개인방송 컨텐츠 추천 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 개인방송 진행자의 방송특성과 사용자의 특성을 매칭하여 추천 개인방송 채널을 제공하는 개인방송 컨텐츠 추천 방법을 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 개인방송 컨텐츠 추천방법은 (a) 개인방송 진행자에 의해 진행되는 개인방송 컨텐츠를 분석하여 상기 개인방송 진행자의 방송특성을 분석하는 단계, (b) 적어도 사용자 상황과 사용자 선호도로 구성된 현재 사용자 특성을 결정하는 단계 및 (c) 상기 현재 사용자 특성에 매치된 개인방송 진행자의 방송특성을 검색하여 적어도 하나의 추천 개인방송 채널을 제공하는 단계를 포함한다.
상기 (b) 단계는 (b-1) 사용자 단말의 이동 변위를 기초로 상기 사용자 상황을 분석하는 단계 및 (b-2) 사용자 선호 컨텐츠를 기초로 상기 사용자 선호도를 분석하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 (a) 단계는 상기 개인방송 컨텐츠에서 상기 개인방송 진행자에 의해 생성되는 제1 컨텐츠 요소 및 상기 개인방송 진행자에 의해 생성되지 않는 제2 컨텐츠 요소를 분리하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (a) 단계는 상기 제1 및 제2 컨텐츠 요소들에 관해 서로 다른 컨텐츠 분석기법을 적용하여 상기 개인방송 진행자의 방송특성을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 (a) 단계는 상기 제1 컨텐츠 요소에 관한 키워드 분석을 통해 핵심 주제어를 결정하는 단계 및 상기 핵심 주제어에 종속적인 복수의 연관어들 각각과 상기 제2 컨텐츠 요소 간의 상관관계를 분석하여 특정 연관어를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 (b-1) 단계는 특정 시점들에서 수집된 상기 사용자 단말의 위치들을 분석하여 상기 이동 변위를 산출하는 단계 및 상기 이동 변위를 기초로 분석된 이동 패턴과 정규 라이프 패턴 간의 상관성을 분석하여 상기 사용자 상황을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (b-2) 단계는 상기 사용자 선호 컨텐츠에 있는 제1 및 제2 컨텐츠 요소들 중 하나를 결정하여 상기 사용자 선호도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (b) 단계는 현재 시점에서 유추된 라이프 패턴 및 상기 라이프 패턴에서 가장 선호되었던 개인방송 컨텐츠에 관한 라이프 패턴 종속적 사용자 선호도를 상기 현재 사용자 특성으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (c) 단계는 상기 현재 사용자 특성에 있는 라이프 패턴 종속적 사용자 선호도를 기초로 상기 적어도 하나의 추천 개인방송 채널을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 개인방송 컨텐츠 추천 방법은 개인방송 진행자에 의해 진행되는 개인방송 컨텐츠를 분석하여 개인방송 진행자의 방송특성을 분석할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 개인방송 컨텐츠 추천 방법은 개인방송 진행자의 방송특성과 사용자의 특성을 매칭하여 추천 개인방송 채널을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인방송 컨텐츠 추천 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 개인방송 컨텐츠 추천장치를 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인방송 컨텐츠 추천장치에서 수행되는 개인방송 컨텐츠를 추천하는 과정을 설명하는 순서도이다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인방송 컨텐츠 추천장치에서 제공하는 개인방송 컨텐츠 추천 알림 메시지를 표시하는 예시도이다.
도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인방송 컨텐츠 추천장치에서 제공하는 개인방송 컨텐츠 추천 목록을 표시하는 예시도이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
개인방송은 PC나 모바일 기기 등의 방송기기를 이용하여 개인방송 진행을 원하는 개인(이하, 개인방송 진행자라 한다.)이 방송을 개설하고 불특정 다수에게 컨텐츠를 제공하는 실시간 라이브 방송이다. 개인방송은 특별한 기술, 장비 및 비용이 없더라도 누구나 쉽게 자신만의 컨텐츠를 생산하여 제공할 수 있다는 장점을 가진다.
개인방송은 인터넷 뿐만 아니라 IP서비스 및 전송제어기술의 발전에 따라 대용량의 컨텐츠를 실시간으로 전송할 수 있는 시스템을 기반으로 급속도로 확산되고 있으며, 1인 미디어 시대의 대표적인 컨텐츠 생성 창구로서의 역할을 수행하고 있다.
개인방송은 음성방송과 영상방송으로 분류할 수 있다. 음성방송은 영상 화면없이 음성과 채팅, 그리고 개인방송 진행자의 진행으로 이루어지는 방송에 해당할 수 있다. 음성방송 중 대부분은 음악을 들려주는 음악방송이 차지하고 있다. 영상방송은 영상 컨텐츠와 채팅, 그리고 개인방송 진행자의 진행 또는 해설로 이루어지는 방송에 해당할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인방송 컨텐츠 추천 시스템을 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 개인방송 컨텐츠 추천 시스템(100)은 DJ 방송 단말(110), 개인방송 컨텐츠 추천장치(130) 및 사용자 단말(150)을 포함한다.
DJ 방송 단말(110)은 개인방송 진행자가 개인방송을 할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당하고 스마트폰, 노트북 또는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스로도 구현될 수 있다. DJ 방송 단말(110)은 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, DJ 방송 단말 1 내지 DJ 방송 단말 n을 포함하는 DJ 방송 단말(110)은 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)와 동시에 연결될 수 있다.
예를 들어, 개인방송 진행자는 DJ 방송 단말(110)을 통해 음악방송 또는 토크방송을 제공할 수 있다. 토크방송은 개인방송 진행자가 특정 주제를 정해 해당 주제에 대해 개인방송 사용자들과 서로 의견을 주고 받는 것을 주요 내용으로 하는 방송에 해당할 수 있다.
개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 네트워크를 통해 개인방송 컨텐츠를 사용자 단말(110)에 제공하는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 DJ 방송 단말(110) 및 사용자 단말(150)과 블루투스, WiFi 등을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 DJ 방송 단말(110) 및 사용자 단말(150)과 데이터를 주고 받을 수 있다.
개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 데이터베이스(미도시)를 포함하여 구현될 수 있고, 데이터베이스와 별도로 구현될 수 있다. 데이터베이스와 별도로 구현된 경우 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 데이터베이스와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다.
데이터베이스는 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)가 개인방송 컨텐츠를 추천하기 위해 사용하는 다양한 정보들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스는 사용자 단말(150)로부터 수집한 GPS 정보, 이와 연관된 사용자 상황 정보, 개인방송 사용자 정보 및 개인방송 사용자들의 이용내역 등을 포함하는 사용자 선호도 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스는 DJ 방송 단말(110)로부터 수집한 개인방송 진행자의 프로필, 방송이력 및 방송내용 등 개인방송과 연관된 다양한 정보들을 저장할 수 있다.
데이터베이스는 특정 범위에 속하는 정보들을 저장하는 적어도 하나의 독립된 데이터베이스들로 구성될 수 있고, 적어도 하나의 독립된 데이터베이스들이 하나로 통합된 통합 데이터베이스로 구성될 수 있다.
사용자 단말(150)은 개인방송 컨텐츠를 이용할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당하고 스마트폰, 노트북 또는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스로도 구현될 수 있다. 사용자 단말(150)은 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 사용자 단말 1 내지 사용자 단말 n을 포함하는 사용자 단말(150)은 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)와 동시에 연결될 수 있다.
도 2는 도 1에 있는 개인방송 컨텐츠 추천장치를 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 방송특성 분석부(210), 사용자 상황 분석부(220), 사용자 선호도 분석부(230), 사용자 특성 결정부(240), 개인방송 채널 제공부(250) 및 제어부(260)를 포함한다.
방송특성 분석부(210)는 개인방송 진행자에 의해 진행되는 개인방송 컨텐츠를 분석하여 개인방송 진행자의 방송특성을 분석할 수 있다. 여기에서, 방송특성은 개인방송의 컨텐츠 및 개인방송 진행자에 따라 개인방송이 가진 고유의 특징에 해당할 수 있다. 방송특성 분석부(210)는 개인방송 진행자의 성향을 반영하여 방송특성을 결정할 수 있다.
개인방송 진행자의 성향은 개인방송 진행자의 목소리, 대화빈도, 대화내용 및 선곡성향 중 적어도 하나를 반영하여 결정될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 개인방송 진행자의 성향을 결정하는데 필요한 다양한 정보들을 선택적으로 반영하여 결정될 수 있다. 방송특성 분석부(210)는 개인방송 진행자의 방송특성을 분석한 결과를 개인방송 진행자와 연관하여 데이터베이스에 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 방송특성 분석부(210)는 개인방송 진행자의 방송특성을 분석하여 미리 정의된 적어도 하나의 방송특성과 가장 유사한 방송특성을 해당 개인방송 진행자의 방송특성으로 결정할 수 있다. 미리 정의된 적어도 하나의 방송특성은 데이터베이스에 저장될 수 있다.
일 실시예에서, 방송특성 분석부(210)는 개인방송 컨텐츠에서 개인방송 진행자에 의해 생성되는 제1 컨텐츠 요소 및 개인방송 진행자에 의해 생성되지 않은 제2 컨텐츠 요소를 분리할 수 있다. 여기에서, 제1 컨텐츠 요소는 개인방송 진행자가 개인방송 진행 중에 하는 멘트, 음성 및 동작 등 개인방송 진행자에 의해 생성되는 컨텐츠에 해당할 수 있다.
제2 컨텐츠 요소는 개인방송 진행자가 개인방송에서 사용하는 다양한 외부 컨텐츠에 해당할 수 있다. 예를 들어, 제2 컨텐츠 요소는 음악을 포함하는 음성 컨텐츠와 사진을 포함하는 이미지 컨텐츠 및 영화, 광고 등의 동영상을 포함하는 영상 컨텐츠를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 방송특성 분석부(210)는 개인방송 컨텐츠 중에서 음성 컨텐츠를 추출하고, 해당 음성 컨텐츠의 주파수를 분석하여 제1 컨텐츠 요소와 제2 컨텐츠 요소를 분리할 수 있다. 보다 구체적으로, 방송특성 분석부(210)는 데이터베이스에 저장된 개인방송 진행자의 목소리에 관한 고유 주파수 정보를 검색하여 해당 고유 주파수 정보를 기초로 음성 컨텐츠 중에서 제1 컨텐츠 요소를 분리할 수 있다. 방송특성 분석부(210)는 음성 컨텐츠 중에서 제1 컨텐츠 요소를 제외한 나머지를 제2 컨텐츠 요소로 분리할 수 있다.
일 실시예에서, 방송특성 분석부(210)는 개인방송 컨텐츠 중에서 음성 컨텐츠를 추출하고, 해당 음성 컨텐츠의 주파수 외에 세기나 음색을 분석하여 제1 컨텐츠 요소와 제2 컨텐츠 요소를 분리할 수 있다
일 실시예에서, 방송특성 분석부(210)는 제1 및 제2 컨텐츠 요소들에 관해 서로 다른 컨텐츠 분석기법을 적용하여 개인방송 진행자의 방송특성을 결정할 수 있다. 방송특성 분석부(210)는 제1 및 제2 컨텐츠 요소들을 음성 컨텐츠, 이미지 컨텐츠 및 영상 컨텐츠로 분리할 수 있고, 해당 컨텐츠의 종류에 따라 각각 다른 컨텐츠 분석기법을 결정하여 적용할 수 있다.
여기에서, 컨텐츠 분석기법은 음성, 이미지 및 영상에 대한 일반적인 분석기법 알고리즘에 해당할 수 있고, 해당 컨텐츠를 분석하여 특징적 요소를 추출한 후 추출된 특징적 요소에 따라 미리 정의된 그룹으로 분류하는 과정을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 방송특성 분석부(210)는 제1 컨텐츠 요소에 관한 키워드 분석을 통해 핵심 주제어를 결정하고, 핵심 주제어에 종속적인 복수의 연관어들 각각과 제2 컨텐츠 요소 간의 상관관계를 분석하여 특정 연관어를 결정할 수 있다.
방송특성 분석부(210)는 제1 컨텐츠 요소가 음성 컨텐츠인 경우 음성 컨텐츠로부터 키워드를 추출하고, 해당 키워드를 분석하여 핵심 주제어를 결정할 수 있다. 방송특성 분석부(210)는 제1 컨텐츠 요소가 이미지 컨텐츠인 경우 이미지 분석을 통해 이미지와 연관된 키워드를 추출하고, 해당 키워드를 분석하여 핵심 주제어를 결정할 수 있다. 방송 특성 분석부(210)는 제1 컨텐츠 요소가 영상 컨텐츠인 경우 영상에 관한 메타데이터를 분석하여 영상과 연관된 키워드를 추출하고, 해당 키워드를 분석하여 핵심 주제어를 결정할 수 있다.
방송특성 분석부(210)는 핵심 주제어를 결정한 후 해당 핵심 주제어에 종속적인 복수의 연관어를 추출할 수 있고, 복수의 연관어들 각각과 제2 컨텐츠 요소 간의 상관관계를 분석하여 특정 연관어를 결정할 수 있다.
보다 구체적으로, 방송특성 분석부(210)는 제1 컨텐츠 요소로부터 추출된 키워드 중 핵심 주제어와 연관된 키워드를 복수의 연관어로 추출할 수 있고, 핵심 주제어로부터 파생되는 하위 키워드를 복수의 연관어로 추출할 수 있다. 방송특성 분석부(210)는 제2 컨텐츠 요소를 분석하여 제2 컨텐츠 요소와 연관된 키워드를 추출할 수 있고, 복수의 연관어들 각각과 제2 컨텐츠 요소와 연관된 키워드 간의 유사도를 기초로 복수의 연관어들 중 특정 연관어를 결정할 수 있다.
사용자 상황 분석부(220)는 사용자 단말(150)의 이동 변위를 기초로 사용자 상황을 분석할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 상황 분석부(220)는 특정 시점들에서 수집된 사용자 단말(150)의 위치들을 분석하여 이동 변위를 산출할 수 있고, 이동 변위를 기초로 분석된 이동 패턴과 정규 라이프 패턴 간의 상관성을 분석하여 사용자 상황을 분석할 수 있다. 여기에서, 정규 라이프 패턴은 특정 시간에 주기적으로 관찰되는 특정 이동 패턴에 해당할 수 있다.
보다 구체적으로, 사용자 상황 분석부(220)는 사용자 단말(150)의 이동 변위를 기초로 해당 사용자의 이동 패턴을 분석할 수 있다. 사용자의 이동 패턴은 정지, 걷기, 달리기 및 차량 이동을 포함할 수 있다. 정지는 특정 장소에서의 휴식이나 취침 및 회의와 같은 정적인 업무를 수행하는 활동을 포함할 수 있다. 차량 이동은 자동차, 버스, 지하철, 기차 및 비행기 이동 등 다양한 교통 수단을 통한 이동을 포함할 수 있다. 사용자 상황 분석부(220)는 사용자의 이동 패턴을 분석하여 데이터베이스에 저장된 정규 라이프 패턴과 비교하여 사용자의 상황을 분석할 수 있다.
개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 주기적으로 사용자 단말(150)로부터 위치 정보를 수집하고 이를 기초로 사용자의 이동 패턴을 분석하여 데이터베이스에 저장할 수 있다. 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 특정 기간동안 수집된 사용자의 이동 패턴정보들을 분석하여 사용자의 정규 라이프 패턴을 분석할 수 있고, 분석된 정규 라이프 패턴을 데이터베이스에 저장할 수 있다.
사용자 상황 분석부(220)는 이동 변위를 기초로 분석된 이동 패턴을 정규 라이프 패턴과 비교하여 유사도를 산출하고, 산출된 유사도 중 가장 높은 유사도와 연관된 정규 라이프 패턴을 결정할 수 있다. 사용자 상황 분석부(220)는 정규 라이프 패턴을 기초로 사용자의 현재 상황을 결정할 수 있다.
예를 들어, 정규 라이프 패턴 정보가 평일 오후 3시에 공원에서 조깅을 하거나 학원 수업을 듣는 사용자의 경우, 사용자 상황 분석부(220)는 오후 3시경에 사용자 단말(150)로부터 수집한 이동 패턴이 달리기인 경우 정규 라이프 패턴 중 공원에서 조깅하는 패턴과 유사도가 가장 높으므로 사용자의 상황을 공원에서 조깅하는 상황으로 결정할 수 있다.
사용자 선호도 분석부(230)는 사용자 선호 컨텐츠를 기초로 사용자 선호도를 분석할 수 있다. 사용자 선호도 분석부(230)는 사용자 선호도를 분석하여 데이터베이스에 저장할 수 있고, 데이터베이스에 저장된 사용자 선호도 정보를 갱신할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 선호도 분석부(230)는 사용자 선호 컨텐츠에 있는 제1 및 제2 컨텐츠 요소들 중 하나를 결정하여 사용자 선호도를 결정할 수 있다. 사용자 선호 컨텐츠는 사용자가 자주 이용하는 개인방송 컨텐츠에 해당할 수 있다. 예를 들어, 개인방송 사용자가 평소에 음악 방송을 자주 이용한 경우 해당 사용자의 선호도는 제2 컨텐츠 요소 중 하나인 음악 방송에서 자주 들려주는 음악들과 연관된 선호도에 해당할 수 있다. 또한 해당 사용자의 선호도는 제1 컨텐츠 요소 중 하나인 특정 개인방송 진행자와 연관된 선호도에 해당할 수 있다.
사용자 특성 결정부(240)는 사용자 상황 분석부(220)를 통해 분석된 사용자 상황과 사용자 선호도 분석부(230)를 통해 분석된 사용자 선호도로 구성된 현재 사용자 특성을 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 현재 사용자 특성은 현재 사용자의 특정 상황에서의 사용자 선호도를 연관시켜 결정될 수 있다.
예를 들어, 사용자 상황 분석부(220)가 현재 사용자의 상황을 '공원에서 조깅하는 상황'으로 분석하고, 사용자 선호도 분석부(230)가 사용자 선호도를 '신나는 음악 방송을 선호'하는 것으로 분석한 경우, 사용자 특성 결정부(240)는 현재 사용자의 특성을 '공원에서 조깅하는 상황에서는 신나는 음악 방송을 선호하는 특성'으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 특성 결정부(240)는 현재 시점에서 유추된 라이프 패턴 및 라이프 패턴에서 가장 선호되었던 개인방송 컨텐츠에 관한 라이프 패턴 종속적 사용자 선호도를 현재 사용자 특성으로 결정할 수 있다.
사용자 특성 결정부(240)는 사용자 상황 분석부(220)에 의해 분석된 사용자 상황을 기초로 데이터베이스에 저장된 라이프 패턴 중 가장 유사한 라이프 패턴을 현재 사용자의 라이프 패턴으로 결정할 수 있다. 사용자 특성 결정부(240)는 데이터베이스에 저장된 현재 사용자의 라이프 패턴에서 가장 선호되었던 개인방송 컨텐츠를 추출할 수 있고, 추출된 개인방송 컨텐츠를 현재 사용자의 선호도로 결정할 수 있다. 사용자 특성 결정부(240)는 현재 사용자의 라이프 패턴과 현재 사용자의 선호도를 연관지어 현재 사용자 특성으로 결정할 수 있다.
개인방송 채널 제공부(250)는 사용자 특성 결정부(240)를 통해 결정된 현재 사용자 특성에 매치된 개인방송 진행자의 방송특성을 검색하여 적어도 하나의 추천 개인방송 채널을 제공할 수 있다. 개인방송 채널 제공부(250)는 현재 사용자 특성과 데이터베이스에 저장된 개인방송 진행자의 방송특성 중 일치하는 개인방송을 검색하여 추천 개인방송 채널을 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 개인방송 채널 제공부(250)는 현재 사용자 특성과 데이터베이스에 저장된 개인방송 진행자의 방송특성 중 특정 유사도 이상을 갖는 개인방송을 검색하여 추천 개인방송 채널을 제공할 수 있다. 여기에서, 유사도는 사용자 특성과 개인방송 진행자의 방송특성 사이의 유사한 정도를 의미하고, 사용자의 특성을 구성하는 항목들과 개인방송 진행자의 방송특성을 구성하는 항목들 중에서 일치하는 항목을 기초로 산출될 수 있다.
일 실시예에서, 개인방송 채널 제공부(250)는 현재 사용자 특성에 있는 라이프 패턴 종속적 사용자 선호도를 기초로 적어도 하나의 추천 개인방송 채널을 결정할 수 있다. 예를 들어, 현재 사용자 특성이 '공원에서 조깅하는 상황에서 신나는 음악방송을 선호하는 특성'인 경우, 개인방송 채널 제공부(250)는 현재 사용자 특성에서 '신나는 음악방송을 선호하는 선호도'에 기초하여 데이터베이스에서 신나는 음악방송과 연관된 개인방송을 검색할 수 있고, 그 결과를 추천 개인방송 채널로 결정할 수 있다.
제어부(260)는 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)의 전체적인 동작을 제어하고, 방송특성 분석부(210), 사용자 상황 분석부(220), 사용자 선호도 분석부(230), 사용자 특성 결정부(240) 및 개인방송 채널 제공부(250) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 관리할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인방송 컨텐츠 추천장치에서 수행되는 개인방송 컨텐츠를 추천하는 과정을 설명하는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 방송특성 분석부(210)를 통해 개인방송 컨텐츠를 분석하여 개인방송 진행자의 방송특성을 분석할 수 있다(단계 S310). 일 실시예에서, 방송특성 분석부(210)는 개인방송 컨텐츠에서 개인방송 진행자에 의해 생성되는 제1 컨텐츠 요소 및 개인방송 진행자에 의해 생성되지 않은 제2 컨텐츠 요소를 분리할 수 있다.
일 실시예에서, 방송특성 분석부(210)는 제1 컨텐츠 요소에 관한 키워드 분석을 통해 핵심 주제어를 결정하고, 핵심 주제어에 종속적인 복수의 연관어들 각각과 제2 컨텐츠 요소 간의 상관관계를 분석하여 특정 연관어를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 방송특성 분석부(210)는 핵심 주제어를 결정한 후 해당 핵심 주제어에 종속적인 복수의 연관어를 추출할 수 있다. 방송특성 분석부(210)는 복수의 연관어들 각각과 제2 컨텐츠 요소와 연관된 키워드 간의 유사도를 기초로 복수의 연관어들 중 특정 연관어를 결정할 수 있다.
예를 들어, 개인방송 진행자가 음악을 들려주면서 날씨에 관한 얘기를 들려주는 경우 방송특성 분석부(210)는 '날씨'를 핵심 주제어로 결정할 수 있다. 방송특성 분석부(210)는 핵심 주제어인 '날씨'와 관련된 복수의 연관어들로 '흐림', '맑음', '소나기' 및 '폭풍' 등을 결정할 수 있다. 방송특성 분석부(210)는 개인방송 진행자가 들려주는 음악을 분석하여 음악 전체의 분위기와 관련된 키워드로서 '댄스', '발라드' 및 '클래식' 등을 결정할 수 있다.
방송특성 분석부(210)는 개인방송 진행자가 들려주는 전체 음악의 분위기가 '발라드'인 경우 복수의 연관어들 중 '발라드'와 상관관계가 가장 높은 '흐림'을 특정 연관어로 결정할 수 있다. 방송특성 분석부(210)는 개인방송 진행자의 방송특성으로 “흐림을 주제로한 발라드”로 분석할 수 있고, 데이터 베이스에 개인방송 진행자와 연관하여 방송특성으로 저장할 수 있다.
만약 개인방송 진행자가 운동과 관련된 얘기를 주로 하면서 신나는 댄스 음악을 들려주는 경우에는 방송특성 분석부(210)는 개인방송 진행자의 방송특성을 “운동을 주제로한 댄스”로 분석할 수 있다.
일 실시예에서, 방송특성 분석부(210)는 개인방송 진행자에 의해 진행되는 개인방송 컨텐츠를 실시간으로 분석하여 개인방송 진행자의 방송특성을 분석하고 갱신할 수 있다. 보다 구체적으로, 방송특성 분석부(210)는 개인방송 진행자가 제공하는 멘트 및 컨텐츠 중 적어도 하나를 실시간으로 분석하여 데이터베이스에 저장된 해당 개인방송 진행자의 방송특성을 갱신할 수 있다.
일 실시예에서, 방송특성 분석부(210)는 개인방송 진행자의 성향을 반영하여 방송특성을 결정할 수 있다. 방송특성 분석부(210)는 개인방송 진행자가 제공하는 멘트 및 컨텐츠 중 적어도 하나를 실시간으로 분석하여 개인방송 진행자의 성향을 실시간으로 갱신할 수 있다. 방송특성 분석부(210)는 갱신된 개인방송 진행자의 성향을 반영하여 해당 방송특성을 결정하고 데이터베이스에 저장된 해당 방송특성을 갱신할 수 있다.
개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 사용자 상황 분석부(220)를 통해 사용자 단말의 이동 변위를 기초로 사용자 상황을 분석할 수 있다(단계 S330).
개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 사용자 선호도 분석부(230)를 통해 사용자 선호 컨텐츠를 기초로 사용자 선호도를 분석할 수 있다(단계 S350). 일 실시예에서, 사용자 선호도 분석부(230)는 특정 기간 동안의 개인방송 사용자의 이용내역, 이용시간, 이용장소 및 사용자 상황 중 적어도 하나를 기초로 사용자 선호도를 분석할 수 있다.
예를 들어, 사용자 선호도 분석부(230)는 특정 시간에 사용자가 자주 이용했던 개인방송을 연관시켜 사용자 선호도를 결정할 수 있고, 특정 장소에서 사용자가 자주 이용했던 개인방송을 연관시켜 사용자 선호도를 결정할 수 있다. 사용자 선호도 분석부(230)는 특정 사용자 상황에서 사용자가 자주 이용했던 개인방송을 연관시켜 사용자 선호도를 결정할 수 있다.
개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 사용자 특성 결정부(240)를 통해 사용자 상황과 사용자 선호도로 구성된 현재 사용자 특성을 결정할 수 있다(단계 S370).
개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 개인방송 채널 제공부(250)를 통해 현재 사용자 특성에 매치된 개인방송 진행자의 방송특성을 검색하여 추천 개인방송 채널을 제공할 수 있다(단계 S390). 일 실시예에서, 개인방송 채널 제공부(250)는 적어도 하나의 추천 개인방송 채널 정보를 사용자 단말(150)의 알림 메시지로 제공할 수 있다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인방송 컨텐츠 추천장치에서 제공하는 개인방송 컨텐츠 추천 알림 메시지를 표시하는 예시도이다.
도 4a를 참조하면, 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 사용자 단말(150)에게 추천 개인방송 채널 정보를 알림 메시지(410)로 제공할 수 있다. 알림 메시지(410)는 현재 사용자의 상황 정보 및 이와 연관된 개인방송 채널 정보를 포함할 수 있다. 개인방송 사용자가 추천된 개인방송에 연결하고자 하는 경우에는 알림 메시지(410)를 선택함으로써 해당 개인방송에 자동으로 연결할 수 있다.
개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 사용자 단말(150)로부터 알림 메시지에 대한 반응을 수신하는 경우 사용자 단말(150)에 해당 알림 메시지와 연관된 개인방송 컨텐츠를 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 개인방송 채널 제공부(250)는 현재 사용자 특성과 데이터베이스에 저장된 개인방송 진행자의 방송특성 중 특정 유사도 이상을 갖는 개인방송을 검색하여 추천 개인방송 채널을 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 개인방송 채널 제공부(250)는 현재 사용자 특성과 데이터베이스에 저장된 개인방송 진행자의 방송특성 중 다음 수학식에 의해 산출된 유사도를 기초로 특정 유사도 이상을 갖는 개인방송을 검색하여 추천 개인방송 채널을 제공할 수 있다.
[수학식]
Figure pat00001
여기에서, S는 유사도를, N은 일치하는 항목 수를, Wi는 항목별 가중치를, Pi는 항목별 배점을 의미한다.
유사도는 현재 사용자 특성과 개인방송 진행자의 방송특성에 포함된 항목들 중 서로 일치하는 항목의 수가 많을수록 증가할 수 있다. 유사도는 일치하는 항목에 설정된 배점 및 가중치가 높을수록 증가할 수 있다. 유사도는 1부터 10의 값을 가질 수 있으며, 유사도 값이 10에 가까울수록 유사도가 높을 수 있다. 사용자 특성과 개인방송 진행자의 방송특성에 일치하는 항목이 존재하지 않는 경우 유사도는 기본값으로서 1에 해당할 수 있다. 사용자 특성과 개인방송 진행자의 방송특성에 포함된 항목 중 중요도에 따라 항목별 가중치가 정해지고, 전체 항목이 모두 일치한 경우의 유사도 값이 10이 될 수 있도록 각 항목별 가중치를 고려하여 각 항목별 배점이 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 개인방송 채널 제공부(250)는 적어도 하나의 추천 개인방송 채널과 적어도 하나의 인기 개인방송 채널을 함께 제공할 수 있다. 개인방송 사용자는 추천 개인방송 채널을 이용하거나 현재 가장 인기있는 개인 방송 채널을 이용하여 자신이 원하는 개인방송에 연결할 수 있다.
도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인방송 컨텐츠 추천장치에서 제공하는 개인방송 컨텐츠 추천 목록을 표시하는 예시도이다.
도 4b를 참조하면, 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 사용자 단말(150)에게 추천 개인방송 채널 정보(430)와 인기 개인방송 채널 정보(450)를 함께 제공할 수 있다. 추천 개인방송 채널 정보(430) 및 인기 개인방송 채널 정보(450)는 개인방송 채널에 대한 대표 이미지와 개인방송의 주제를 포함할 수 있다. 개인방송 컨텐츠 추천장치(130)는 사용자 단말(150)에게 추천 개인방송 채널 정보(430)와 인기 개인방송 채널 정보(450)를 리스트 형태로 제공할 수 있고, 반드시 이에 한정되지 않고, 다양한 형태로 구성하여 제공할 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100 : 개인방송 컨텐츠 추천 시스템
110 : DJ 방송 단말 150 : 사용자 단말
410 : 알림 메시지
430 : 추천 개인방송 채널 정보
450 : 인기 개인방송 채널 정보

Claims (9)

  1. 개인방송 컨텐츠 추천서버에서 수행되는 개인방송 컨텐츠 추천방법에 있어서,
    (a) 개인방송 진행자에 의해 진행되는 개인방송 컨텐츠를 분석하여 상기 개인방송 진행자의 방송특성을 분석하는 단계;
    (b) 적어도 사용자 상황과 사용자 선호도로 구성된 현재 사용자 특성을 결정하는 단계; 및
    (c) 상기 현재 사용자 특성에 매치된 개인방송 진행자의 방송특성을 검색하여 적어도 하나의 추천 개인방송 채널을 제공하는 단계를 포함하는 개인방송 컨텐츠 추천방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    (b-1) 사용자 단말의 이동 변위를 기초로 상기 사용자 상황을 분석하는 단계; 및
    (b-2) 사용자 선호 컨텐츠를 기초로 상기 사용자 선호도를 분석하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인방송 컨텐츠 추천방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는
    상기 개인방송 컨텐츠에서 상기 개인방송 진행자에 의해 생성되는 제1 컨텐츠 요소 및 상기 개인방송 진행자에 의해 생성되지 않는 제2 컨텐츠 요소를 분리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인방송 컨텐츠 추천방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 (a) 단계는
    상기 제1 및 제2 컨텐츠 요소들에 관해 서로 다른 컨텐츠 분석기법을 적용하여 상기 개인방송 진행자의 방송특성을 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인방송 컨텐츠 추천방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 (a) 단계는
    상기 제1 컨텐츠 요소에 관한 키워드 분석을 통해 핵심 주제어를 결정하는 단계; 및
    상기 핵심 주제어에 종속적인 복수의 연관어들 각각과 상기 제2 컨텐츠 요소 간의 상관관계를 분석하여 특정 연관어를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인방송 컨텐츠 추천방법.
  6. 제2항에 있어서, 상기 (b-1) 단계는
    특정 시점들에서 수집된 상기 사용자 단말의 위치들을 분석하여 상기 이동 변위를 산출하는 단계; 및
    상기 이동 변위를 기초로 분석된 이동 패턴과 정규 라이프 패턴 간의 상관성을 분석하여 상기 사용자 상황을 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인방송 컨텐츠 추천방법.
  7. 제2항에 있어서, 상기 (b-2) 단계는
    상기 사용자 선호 컨텐츠에 있는 제1 및 제2 컨텐츠 요소들 중 하나를 결정하여 상기 사용자 선호도를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인방송 컨텐츠 추천방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    현재 시점에서 유추된 라이프 패턴 및 상기 라이프 패턴에서 가장 선호되었던 개인방송 컨텐츠에 관한 라이프 패턴 종속적 사용자 선호도를 상기 현재 사용자 특성으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인방송 컨텐츠 추천방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 현재 사용자 특성에 있는 라이프 패턴 종속적 사용자 선호도를 기초로 상기 적어도 하나의 추천 개인방송 채널을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인방송 컨텐츠 추천방법.

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KR1020170122214A KR101983635B1 (ko) 2017-09-22 2017-09-22 개인방송 컨텐츠 추천방법

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US (1) US10462508B2 (ko)
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200143866A (ko) * 2019-06-17 2020-12-28 주식회사 엔씨소프트 연관 방송 제공 방법 및 장치
KR20210059593A (ko) * 2019-11-15 2021-05-25 주식회사 텐원더스 콘텐츠 기반의 상품 판매 중개 서비스 제공 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램
KR102650337B1 (ko) 2022-12-26 2024-03-25 쿠팡 주식회사 추천 컨텐츠를 제공하는 전자 장치 및 방법

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10728619B2 (en) * 2017-12-31 2020-07-28 PUCs, LLC Systems and methods for playback responsive advertisements and purchase transactions
AU2019206495A1 (en) * 2018-01-11 2020-09-03 Editorji Technologies Private Limited Method and system for customized content
US11422675B1 (en) * 2020-03-30 2022-08-23 Amazon Technologies, Inc. Multi-level strategy-based dynamic content generation
CN112102037B (zh) * 2020-09-16 2021-05-07 广州伊的家网络科技有限公司 一种基于大数据的直播电商平台商品内容智能推送管理系统

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090100896A (ko) * 2008-03-21 2009-09-24 주식회사 다음커뮤니케이션 실시간 개인 방송의 맞춤형 광고 제공 시스템 및 방법
KR20100079332A (ko) * 2008-12-31 2010-07-08 에스케이 텔레콤주식회사 방송 연결 정보를 제공하기 위한 방송 단말기, 서버 및 시스템
KR20120014338A (ko) * 2010-08-09 2012-02-17 (주)휴빌론 이동단말기를 이용한 방송참여에 따른 소셜네트워크서비스 제공 방법
KR20130117025A (ko) 2012-04-17 2013-10-25 삼성전자주식회사 차량 헤드 유닛 제어 시스템에서 휴대용 기기를 이용하여 라디오 프로그램 채널을 추천하는 방법 및 장치
EP2763421A1 (en) * 2013-02-01 2014-08-06 Krea Icerik Hizmetleri Ve Produksiyon Anonim Sirketi A personalized movie recommendation method and system
KR101522649B1 (ko) * 2014-05-30 2015-05-22 주식회사 마인미디어 실시간 자막 분석을 통한 디지털 방송의 시청 등급 분류 시스템 및 방법
KR20150059209A (ko) 2013-11-21 2015-06-01 현대모비스 주식회사 음원파일 분석을 통한 방송프로그램 추천장치 및 그 방법
KR20160051983A (ko) * 2014-10-30 2016-05-12 현대자동차주식회사 차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법
US9355402B2 (en) * 2009-09-15 2016-05-31 International Business Machines Corporation System, method and computer program product for improving messages content using user'S tagging feedback
KR20160136906A (ko) * 2015-05-21 2016-11-30 아주대학교산학협력단 관심 지점을 이용한 이동 패턴 분석 시스템 및 방법
KR101715070B1 (ko) * 2015-12-21 2017-03-13 미디어스코프 주식회사 디지털음성송신 기반의 음악 라디오 서비스 제공 시스템 및 방법

Family Cites Families (68)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6507872B1 (en) * 1992-09-25 2003-01-14 David Michael Geshwind Class of methods for improving perceived efficiency of end-user interactive access of a large database such as the world-wide web via a communication network such as “The Internet”
US6202058B1 (en) * 1994-04-25 2001-03-13 Apple Computer, Inc. System for ranking the relevance of information objects accessed by computer users
US6029195A (en) * 1994-11-29 2000-02-22 Herz; Frederick S. M. System for customized electronic identification of desirable objects
US5842200A (en) * 1995-03-31 1998-11-24 International Business Machines Corporation System and method for parallel mining of association rules in databases
US6092049A (en) * 1995-06-30 2000-07-18 Microsoft Corporation Method and apparatus for efficiently recommending items using automated collaborative filtering and feature-guided automated collaborative filtering
US6049777A (en) * 1995-06-30 2000-04-11 Microsoft Corporation Computer-implemented collaborative filtering based method for recommending an item to a user
US6041311A (en) * 1995-06-30 2000-03-21 Microsoft Corporation Method and apparatus for item recommendation using automated collaborative filtering
US6112186A (en) * 1995-06-30 2000-08-29 Microsoft Corporation Distributed system for facilitating exchange of user information and opinion using automated collaborative filtering
JPH09231264A (ja) * 1996-02-23 1997-09-05 Hitachi Ltd オンラインショッピング支援方法およびシステム
JP3658471B2 (ja) * 1996-09-30 2005-06-08 株式会社日立製作所 電子ショッピングシステムにおける買物かご機能の提示方法及び電子ショッピングシステム
US6029182A (en) * 1996-10-04 2000-02-22 Canon Information Systems, Inc. System for generating a custom formatted hypertext document by using a personal profile to retrieve hierarchical documents
US6108493A (en) * 1996-10-08 2000-08-22 Regents Of The University Of Minnesota System, method, and article of manufacture for utilizing implicit ratings in collaborative filters
US6016475A (en) * 1996-10-08 2000-01-18 The Regents Of The University Of Minnesota System, method, and article of manufacture for generating implicit ratings based on receiver operating curves
US6078740A (en) * 1996-11-04 2000-06-20 Digital Equipment Corporation Item selection by prediction and refinement
ATE355662T1 (de) * 1997-01-06 2006-03-15 Bellsouth Intellect Pty Corp Methode und system zur netzwerkverwendungserfassung
US20010013009A1 (en) * 1997-05-20 2001-08-09 Daniel R. Greening System and method for computer-based marketing
US20030040962A1 (en) * 1997-06-12 2003-02-27 Lewis William H. System and data management and on-demand rental and purchase of digital data products
US6782370B1 (en) * 1997-09-04 2004-08-24 Cendant Publishing, Inc. System and method for providing recommendation of goods or services based on recorded purchasing history
AU1702199A (en) * 1997-11-25 1999-06-15 Motorola, Inc. Audio content player methods, systems, and articles of manufacture
US6144964A (en) * 1998-01-22 2000-11-07 Microsoft Corporation Methods and apparatus for tuning a match between entities having attributes
US6055513A (en) * 1998-03-11 2000-04-25 Telebuyer, Llc Methods and apparatus for intelligent selection of goods and services in telephonic and electronic commerce
US6064980A (en) * 1998-03-17 2000-05-16 Amazon.Com, Inc. System and methods for collaborative recommendations
US6321221B1 (en) * 1998-07-17 2001-11-20 Net Perceptions, Inc. System, method and article of manufacture for increasing the user value of recommendations
US6334127B1 (en) * 1998-07-17 2001-12-25 Net Perceptions, Inc. System, method and article of manufacture for making serendipity-weighted recommendations to a user
US6266649B1 (en) * 1998-09-18 2001-07-24 Amazon.Com, Inc. Collaborative recommendations using item-to-item similarity mappings
US6317722B1 (en) * 1998-09-18 2001-11-13 Amazon.Com, Inc. Use of electronic shopping carts to generate personal recommendations
US7720723B2 (en) * 1998-09-18 2010-05-18 Amazon Technologies, Inc. User interface and methods for recommending items to users
US6092053A (en) * 1998-10-07 2000-07-18 Cybercash, Inc. System and method for merchant invoked electronic commerce
US6356879B2 (en) * 1998-10-09 2002-03-12 International Business Machines Corporation Content based method for product-peer filtering
US20020144263A1 (en) * 2000-08-31 2002-10-03 Eldering Charles A. Grouping of advertisements on an advertising channel in a targeted advertisement system
US6330592B1 (en) * 1998-12-05 2001-12-11 Vignette Corporation Method, memory, product, and code for displaying pre-customized content associated with visitor data
US6321209B1 (en) * 1999-02-18 2001-11-20 Wired Solutions, Llc System and method for providing a dynamic advertising content window within a window based content manifestation environment provided in a browser
US6691163B1 (en) * 1999-12-23 2004-02-10 Alexa Internet Use of web usage trail data to identify related links
US20010011235A1 (en) * 2000-01-29 2001-08-02 E-Net Co., Ltd. Apparatus for realizing personal shops in an electronic commerce business
US6873967B1 (en) * 2000-07-17 2005-03-29 International Business Machines Corporation Electronic shopping assistant and method of use
US7599851B2 (en) * 2000-09-05 2009-10-06 Renee Frengut Method for providing customized user interface and targeted marketing forum
CN1475081A (zh) * 2000-10-11 2004-02-11 联合视频制品公司 补充按需式媒体的系统和方法
US7318049B2 (en) * 2000-11-17 2008-01-08 Gregory Fx Iannacci System and method for an automated benefit recognition, acquisition, value exchange, and transaction settlement system using multivariable linear and nonlinear modeling
US20020052788A1 (en) * 2001-10-18 2002-05-02 Lumenati, Inc. New-media monetary engine business method
US8370203B2 (en) * 2002-10-07 2013-02-05 Amazon Technologies, Inc. User interface and methods for recommending items to users
US20070156539A1 (en) * 2005-12-29 2007-07-05 United Video Properties, Inc. Systems and methods for commerce in media program related merchandise
US8069461B2 (en) * 2006-03-30 2011-11-29 Verizon Services Corp. On-screen program guide with interactive programming recommendations
US20080235101A1 (en) * 2007-03-23 2008-09-25 At&T Knowledge Ventures, Lp System and method of presenting assets related to media content
US8290827B2 (en) * 2007-03-23 2012-10-16 At&T Intellectual Property I, L.P. Method, medium, and system of presenting assets related to media content
US8752093B2 (en) * 2008-01-21 2014-06-10 At&T Intellectual Property I, L.P. System and method of providing recommendations related to a service system
US8098390B1 (en) * 2008-03-31 2012-01-17 Amazon Technologies, Inc. On-demand content customization
JP4539750B2 (ja) * 2008-04-08 2010-09-08 ソニー株式会社 記録媒体
US8584186B2 (en) * 2008-11-18 2013-11-12 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus to provide supplemental media content
US8244564B2 (en) * 2009-03-31 2012-08-14 Richrelevance, Inc. Multi-strategy generation of product recommendations
US20100333162A1 (en) * 2009-06-24 2010-12-30 At&T Intellectual Property I, L.P. System and Method to Provide an Extensible Storefront
US20100332313A1 (en) * 2009-06-25 2010-12-30 Microsoft Corporation User selectable advertising networks
US8572655B2 (en) * 2009-09-09 2013-10-29 Verizon Patent And Licensing Inc. Video on demand (VOD) recommendations based on user viewing history
US9264159B2 (en) * 2009-12-10 2016-02-16 Mobitv, Inc. Distributed contribution of disparate interactive elements
US20110153663A1 (en) * 2009-12-21 2011-06-23 At&T Intellectual Property I, L.P. Recommendation engine using implicit feedback observations
EP2625660A4 (en) * 2010-10-05 2014-06-11 Centric Software Inc INTERACTIVE COLLECTION BOOK FOR MOBILE DEVICES
US20120131475A1 (en) * 2010-11-19 2012-05-24 International Business Machines Corporation Social network based on video recorder parental control system
US8949900B2 (en) * 2010-12-30 2015-02-03 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and apparatus for providing a personalized content channel
US20120204201A1 (en) * 2011-02-03 2012-08-09 Bby Solutions, Inc. Personalized best channel selection device and method
US20120239504A1 (en) * 2011-03-15 2012-09-20 Microsoft Corporation Virtual Shopping Assistance
US20120296745A1 (en) * 2011-05-20 2012-11-22 Echostar Technologies Llc Using a media content receiver to provide promotional information to a mobile device
US9064276B2 (en) * 2011-05-24 2015-06-23 Amazon Technologies, Inc. Service for managing digital content resales
US9053482B2 (en) * 2011-05-24 2015-06-09 Amazon Technologies, Inc. Service for managing digital content licenses
BR112013033318A2 (pt) * 2011-06-24 2019-09-24 Directv Group Inc método e sistema para obter dados de visualização e fornecer recomendações de conteúdo em um receptor
US8527361B2 (en) * 2011-06-27 2013-09-03 Amazon Technologies, Inc. Service for adding in-application shopping functionality to applications
US8478664B1 (en) * 2011-10-25 2013-07-02 Amazon Technologies, Inc. Recommendation system with user interface for exposing downstream effects of particular rating actions
US8863162B2 (en) * 2012-12-03 2014-10-14 At&T Intellectual Property I, L.P. System and method of content and merchandise recommendation
US20150304707A1 (en) * 2014-02-12 2015-10-22 Badu Networks Inc. Home-hub private cloud
KR102137189B1 (ko) * 2014-04-15 2020-07-24 엘지전자 주식회사 영상 표시 기기 및 그의 동작 방법

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090100896A (ko) * 2008-03-21 2009-09-24 주식회사 다음커뮤니케이션 실시간 개인 방송의 맞춤형 광고 제공 시스템 및 방법
KR20100079332A (ko) * 2008-12-31 2010-07-08 에스케이 텔레콤주식회사 방송 연결 정보를 제공하기 위한 방송 단말기, 서버 및 시스템
US9355402B2 (en) * 2009-09-15 2016-05-31 International Business Machines Corporation System, method and computer program product for improving messages content using user'S tagging feedback
KR20120014338A (ko) * 2010-08-09 2012-02-17 (주)휴빌론 이동단말기를 이용한 방송참여에 따른 소셜네트워크서비스 제공 방법
KR20130117025A (ko) 2012-04-17 2013-10-25 삼성전자주식회사 차량 헤드 유닛 제어 시스템에서 휴대용 기기를 이용하여 라디오 프로그램 채널을 추천하는 방법 및 장치
EP2763421A1 (en) * 2013-02-01 2014-08-06 Krea Icerik Hizmetleri Ve Produksiyon Anonim Sirketi A personalized movie recommendation method and system
KR20150059209A (ko) 2013-11-21 2015-06-01 현대모비스 주식회사 음원파일 분석을 통한 방송프로그램 추천장치 및 그 방법
KR101522649B1 (ko) * 2014-05-30 2015-05-22 주식회사 마인미디어 실시간 자막 분석을 통한 디지털 방송의 시청 등급 분류 시스템 및 방법
KR20160051983A (ko) * 2014-10-30 2016-05-12 현대자동차주식회사 차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법
KR20160136906A (ko) * 2015-05-21 2016-11-30 아주대학교산학협력단 관심 지점을 이용한 이동 패턴 분석 시스템 및 방법
KR101715070B1 (ko) * 2015-12-21 2017-03-13 미디어스코프 주식회사 디지털음성송신 기반의 음악 라디오 서비스 제공 시스템 및 방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200143866A (ko) * 2019-06-17 2020-12-28 주식회사 엔씨소프트 연관 방송 제공 방법 및 장치
KR20210059593A (ko) * 2019-11-15 2021-05-25 주식회사 텐원더스 콘텐츠 기반의 상품 판매 중개 서비스 제공 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램
KR102650337B1 (ko) 2022-12-26 2024-03-25 쿠팡 주식회사 추천 컨텐츠를 제공하는 전자 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
US10462508B2 (en) 2019-10-29
US20190098352A1 (en) 2019-03-28
KR101983635B1 (ko) 2019-05-29

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