KR101016990B1 - 권고기, 및 컨텐트의 권고를 제공하는 방법과, 이러한 방법이 수행되도록 하는 컴퓨터 프로그램, 그리고 이러한 권고기를 포함하는 개인용 비디오 리코더 - Google Patents
권고기, 및 컨텐트의 권고를 제공하는 방법과, 이러한 방법이 수행되도록 하는 컴퓨터 프로그램, 그리고 이러한 권고기를 포함하는 개인용 비디오 리코더 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 컨텐트 아이템을 권고하는 시스템에 관한 것이다. 사용자 프로파일 프로세서(113)는 상이한 콘텐트 카테고리에 대해 사용자에 대한 사용자 선호도 프로파일을 결정(201)한다. 컨텐트 아이템이 수신(203)될 때, 권고기 프로세서(111)는, 제 1 컨텐트 아이템이 사용자 선호도 프로파일과 상관하는 지를 결정(205)한다. 그러한 연관 대응성이 있으면, 컨텐트 아이템은 사용자에게 권고(206)된다. 만약 연관 대응성이 없다면, 권고기 프로세서(111)는, 수신된 컨텐트 아이템이 높은 사용자 선호도를 갖는 제 2 컨텐트 아이템의 적어도 제 2 특징에 대한 연관 대응성을 갖는 적어도 제 1 특징을 포함하는지를 결정한다. 그러한 연관 대응성이 있다면, 수신된 컨텐트 아이템은 사용자에게 권고된다. 연관 대응성은, 2개의 컨텐트 아이템에 대한 텍스트 설명이 유사한 단어를 포함하는 경우 존재하는 것으로 결정될 수 있다. 본 발명은 권고에서의 증가된 다양성을 허용하고, 특히 개인용 비디오 리코더에 적합하다.
Description
본 발명은 권고기, 및 컨텐트의 권고를 제공하는 방법에 관한 것으로, 특히 개인용 비디오 리코더에 적합한 권고기에 관한 것이다.
최근에, TV 프로그램, 영화, 음악 및 서적 등과 같은 정보 및 컨텐트에 대한 액세스 능력 및 제공은 폭발적으로 증가되어 왔다. 오늘날 상기 정보 및 컨텐트는 많은 상이한 소스로부터 제공될 수 있고, 컨텐트의 다양성 및 이용가능성은 실질적으로 증가되었다.
예를 들어, 대부분의 국가에서 이용가능한 텔레비전 채널의 수는 실질적으로 최근 10년 간 증가되었고, 많은 국가에서, 시청자는 수십 또는 심지어 수백 개의 상이한 TV 채널을 수신할 수 있다. TV 채널은 상이한 방송국 및 소스로부터 추가로 제공되고, 지상 라디오 방송, 케이블 분배 또는 위성 방송을 포함하는 다양한 매체를 통해 통신된다. 유사하게, 이용가능한 라디오 채널의 수는 폭발적으로 증가되고, 위성 방송, 디지털 지상 방송, 케이블 분배와 같은 상이한 매체를 통해, 또는 심지어 인터넷을 통해 제공된다.
이용가능한 컨텐트가 실질적으로 증가함에 따라, 사용자가 가장 관심 있어 하는 특정한 컨텐트를 찾고 선택하는 것이 매우 어려워지고 있다. 원하는 컨텐트 아이템을 선택하기 위해 이용가능한 컨텐트 총량의 정보를 얻는 것과, 이것을 필터링하는 것은 매우 시간이 소비되고 성가신 프로세스이다. 적절한 컨텐트 아이템을 찾는 것 외에, 사용자는 추가로 원하는 컨텐트 아이템이 어떤 소스 및 어떤 시간에 이용가능한지를 결정할 필요가 있다.
컨텐트 선택을 용이하게 하고, 일정한 사용자에 대해 적합한 선택을 제공하도록 이용가능한 컨텐트를 필터링하기 위해, 권고기가 개발되어 왔으며, 이러한 권고기는 이용가능한 컨텐트를 감시할 수 있고, 사용자 프로파일에 응답하여, 사용자에 특히 적합한 것으로 고려된 컨텐트를 권고할 수 있다.
권고기가 구현되는 하나의 영역은 개인용 비디오 리코더(PVR: Private Video Recorders)이다. 기존의 PVR은 TV 프로그램과 같은 컨텐트 아이템을 리코딩하기 위한 하드 디스크를 포함한다. PVR은 사용자 프로파일에 따라 TV 프로그램을 리코딩하고 이 TV 프로그램을 사용자에게 권고하는 권고기를 더 포함한다. 사용자 프로파일은 사용자의 시청 습관에 매칭하기 위해 시간이 지남에 따라 구축(built up)되고, 프로파일은 특히 일정한 프로그램에 대한 선호도에 관련된 특정 사용자 입력 뿐 아니라 어떤 프로그램이 PVR의 사용자에 의한 시청을 위해 선택되는지 검출하는 것으로부터 생성된다.
종래의 권고기가 컨텐트 선택을 용이하게 할 수 있고 권고를 제공할 수 있지만, 제공된 기능의 추가 개선점은 유리하다.
예를 들어, 사용자 프로파일이 상당한 시간이 지남에 따라 구축될 때, 사용 자 프로파일은 비교적 정적(static)이 되는 경향이 있고, 변형 및 갱신은 단지 점진적으로 병합될 수 있다. 더욱이, 사용자 프로파일은 선택된 프로그램에 대한 사용자의 선호도에 응답하여 결정된다. 그러나, 사용자가 일반적으로 컨텐트로부터 사용자에게 권고된 아이템을 선택할 때, 사용자 선호도 프로파일에 이용가능한 갱신 정보는 일반적으로 이미 권고된 컨텐트에 한정된다. 따라서, 콘텐트 권고는 더욱 더 좁아지는 경향이 있어서, 한정된 범위의 컨텐트만이 권고된다. 따라서, 시간이 지나, 권고의 다양성은 종래의 권고기에서 크게 한정된다.
따라서, 개선된 권고기에 대한 시스템은 유리하고, 특히 권고의 증가된 융통성 및/또는 다양성을 제공하는 시스템이 유리하다.
따라서, 본 발명은 권고기에 대해 개선된 시스템을 제공하고 및/또는 전술한 단점 중 하나 이상을 개별적으로 또는 임의의 조합으로 경감하고, 완화시키거나 제거하는 것에 관한 것이다.
본 발명의 제 1 양상에 따라, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법은, 사용자에 대한 사용자 선호도 프로파일을 결정하는 단계와; 제 1 컨텐트 아이템이 높은 선호도 값을 갖도록 사용자 선호도 프로파일과 상관하는 지와, 제 1 컨텐트 아이템이 컨텐트를 사용자에게 권고하는 높은 선호도 값을 갖는 지와, 제 1 컨텐트 아이템이 높은 선호도 값을 갖지 않는 지를 결정하는 단계와; 제 1 컨텐트 아이템이 높은 사용자 선호도를 갖는 제 2 컨텐트 아이템의 적어도 제 2 특성에 연관 대응성(associative correspondence)을 갖는 적어도 제 1 특성을 포함하는 지를 결정하고, 그러한 연관 대응성이 있는 경우에만 컨텐트를 사용자에게 권고하는 단계를 포함한다.
따라서, 증가된 다양성은, 현재 사용자 선호도 프로파일에 특히 매칭하지 않는 컨텐트 아이템이 사용자에게 권고될 수 있기 때문에 권고에서 유도될 수 있다. 그러나, 이들 컨텐트 아이템은 무작위로 선택되지 않고, 제 1 컨텐트 아이템의 제 1 특성과 제 2 바람직한 컨텐트 아이템의 제 2 특성 사이에 연관 대응성에 응답하여 선택될 수 있다. 따라서, 권고된 컨텐트 아이템은 높은 선호도를 갖는 것으로 알려진 컨텐트 아이템에 관련될 것이다. 그 결과, 컨텐트 아이템은 다른 바람직한 컨텐트 아이템과의 비교적 느슨한 연관에 기초하여 권고될 수 있다. 이것은 사용자 선호도 프로파일에 밀접하게 매칭하지 않는 대안적인 컨텐트 아이템이 권고되도록 하면서, 권고된 컨텐트 아이템이 사용자에게 적합할 확률을 증가시킨다. 따라서, 본 발명은 권고의 다양성을 확장시키고 증가시키는 효과적인 방법을 제공한다.
증가된 다양성은 사용자 선호도 프로파일을 갱신하는데 추가로 사용될 수 있어서, 선호도 정보는 예를 들어 새로운 컨텐트 카테고리로 확장될 수 있게 된다. 따라서, 확장(widening) 메커니즘은 사용자 선호도 프로파일로 유도될 수 있어서, 이를 통해 선호도 평가를 위해 컨텐트의 한정된 권고에 의해 야기된 좁아지는 효과(narrowing effect)에 대항한다. 컨텐트 아이템은 예를 들어 TV 프로그램, 비디오 클립, 오디오 클립, 라디오 프로그램, 뮤직 클립, 멀티미디어 클립 또는 임의의 다른 적합한 컨텐츠 아이템일 수 있다.
본 발명의 특징에 따라, 제 1 컨텐트 아이템은, 제 1 특성과 제 2 특성 사이의 단일 연관 대응성만이 결정되는 경우 사용자에게 권고된다. 특히, 제 1 및 제 2 컨텐트 아이템 사이의 단일 연관 대응성은 충분할 수 있어서, 그 결과 권고가 이루어진다. 이것은 권고될 컨텐트 아이템의 증가된 다양성을 허용한다. 특히, 컨텐트 아이템이 권고되도록 하기 위해 단지 하나의 연관 대응성만이 결정되는 것이 요구될 수 있다. 이것은, 권고된 몇몇 컨텐트 아이템이 현재 바람직한 컨텐트 아이템과 크게 다르다고 생각될 것이다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 연관 대응성은 단일 제 1 및 제 2 특성에 대해서만 결정된다. 이것은, 하나 이상의 바람직한 컨텐트 아이템과 상관되지만 동시에 바람직한 컨텐트 아이템에 너무 밀접하게 관련되지 않을 높은 확률을 갖는 컨텐트 아이템의 권고를 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 본 방법은, 연관 대응성으로부터 권고된 제 1 컨텐트 아이템에 대한 사용자 선호도를 결정하는 단계와, 사용자 선호도에 응답하여 사용자 선호도 프로파일을 갱신하는 단계를 더 포함한다. 이것은, 사용자 선호도 프로파일이 현재 어떠한 선호도 등급을 갖지 않거나 낮은 선호도 등급을 갖는 컨텐트 아이템에 대한 선호도 값으로 갱신되도록 한다. 따라서, 사용자 선호도 프로파일은 새로운 컨텐트의 카테고리에 대한 긍정적인 선호도를 포함하도록 갱신될 수 있어서, 미래의 권고가 더 많이 변경되고 다양화되도록 한다. 따라서 증가된 변동은 현재 권고에 한정되지 않고, 미래 권고를 위해 달성될 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 제 1 특징은 제 1 컨텐트 아이템의 제 1 컨텐트 설명 특징이고, 제 2 특징은 제 2 컨텐트 아이템의 제 2 컨텐트 설명 특징이다. 메타-데이타와 같은 컨텐트 설명의 임의의 적합한 특징 또는 속성이 사용될 수 있다. 이것은 컨텐트 특징에 기초할 제 1 및 제 2 컨텐트 아이템 사이의 연관을 제공하여, 이를 통해 제 1 컨텐트 아이템이 사용자에게 적합한 컨텐트를 가질 확률을 개선시킨다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 제 1 컨텐트 설명 특징은 제 1 컨텐트 아이템과 연관된 제 1 텍스트 설명으로부터 도출되고, 제 2 컨텐트 설명 특징은 제 2 컨텐트 아이템과 연관된 제 2 텍스트 설명으로부터 도출된다. 일반적으로 텍스트-기반의 컨텐트 설명은 방송 컨텐트에 대해 널리 이용된다. 더욱이, 이것은 액세스 및 처리하기 쉽다. 그러므로, 텍스트-기반의 컨텐트 설명의 이용은 연관 대응성을 결정하기 위해 구현하기에 쉬운 기초를 제공한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 연관 대응성은 제 1 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어와 제 2 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어 사이의 대응성의 식별에 응답하여 결정된다. 이것은 컨텐트 아이템 사이의 연관 대응성을 결정하는 간단하고 더 크게 효과적인 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 대응성은 제 2 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어와 유사한 의미를 갖는 제 1 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어에 응답하여 결정된다. 이것은 연관 대응성을 결정하는데 필요한 단지 간단한 처리를 제공하지만, 사용자에 의해 선택하고 및/또는 선호될 적당한 확률을 갖는 한편, 현재 바람직한 컨텐트와 다른 컨텐트 아이템이 권고되도록 한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 대응성은, 제 2 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어에 대한 연관 단어 대응성을 갖는 제 1 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어에 응답하여 결정되며, 상기 연관 단어 대응성은 단어 연관 데이터베이스로부터 결정된다. 따라서, 연관 대응성은 동일하거나 유사한 의미를 갖는 단어에 의해 결정되지 않을 수 있지만(또는 독점적이지 않게), 서로 연관된 단어에 응답하여 또한 결정될 수 있다. 단어 사이의 연관 목록은 데이터베이스에 저장될 수 있고, 연관 대응성을 결정하도록 액세스될 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 연관 대응성은 제 1 및 제 2 텍스트 컨텐트 설명의 적어도 하나의 단어 조합에 응답하여 결정된다. 이것은 제 1 및 제 2 특징 사이의 연관 대응성을 결정하는 증가된 융통성 및 정밀도를 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 제 1 및 제 2 특징의 적어도 하나는 컨텐트 아이템의 컨텐트 분석으로부터 결정된다. 특히, 컨텐트 분석은 컨텐트 아이템 대상 분석과 같은 컨텐트 아이템 비디오 이미지 분석, 및/또는 컨텐트 아이템 오디오 분석을 포함할 수 있다. 이것은 연관 대응성이 어떠한 추가 정보를 요구하지 않고도 컨텐트 아이템만을 기초하여 결정되도록 한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 제 1 및 제 2 특징의 적어도 하나는 컨텐트 아이템 방송 채널로부터 결정되고, 제 1 및 제 2 특성은 컨텐트 아이템 방송 채널과 관련하여 제 1 및 제 2 컨텐트 아이템의 특징과 연관될 수 있다. 이것은 예를 들어 컨텐트 아이템의 방송 시간을 포함할 수 있다. 이것은, 아마 적합하지만 현재 바람직하지 않은 컨텐트 아이템의 권고를 허용하는 연관 대응성을 결정하는 추가적이거나 대안적인 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 연관 대응성을 결정하는 단계는 제 1 컨텐트 아이템의 복수의 특징과 제 2 컨텐트 아이템의 복수의 특징 사이의 복수의 연관 대응성을 결정하는 단계를 포함한다. 이것은 사용자에게 적합할 제 1 컨텐트 아이템의 확률이 증가되도록 한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 연관 대응성은 컨텐트 아이템 사이의 이전 연관 대응성에 응답하여 추가로 결정된다. 이것은 시스템이 이전 행위로부터 학습되도록 한다. 특히, 몇몇 유형의 연관 대응성이 발견되어, 높은 사용자 선호도 표시(indication)를 갖는 컨텐트가 권고되도록 하는 경우, 이러한 연관 대응성은 미래에 더욱 더 사용될 수 있다. 따라서, 권고된 컨텐트 아이템이 사용자에게 적합할 증가된 확률을 제공한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 제 1 및 제 2 특징의 적어도 하나는 배우, 배우가 연기한 캐릭터, 및 장소(location)의 그룹으로부터 선택된다. 이들 특징은 연관 대응성을 결정하는 적합한 기초를 제공하여, 이것은 사용자를 만족시킬 적당한 확률로 다양한 권고를 초래한다.
본 발명의 제 2 양상에 따라, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 권고기가 제공되며, 상기 권고기는, 사용자에 대한 사용자 선호도 프로파일을 결정하는 사용자 프로파일 프로세서와; 제 1 컨텐트 아이템이 높은 선호도 값을 갖도록 사용자 선호도 프로파일과 상관하는 지와, 제 1 컨텐트가 사용자에게 권고하는 높은 선호도 값을 갖는 지와, 제 1 컨텐트 아이템이 높은 선호도 값을 갖지 않는지를 결정하고, 제 1 컨텐트 아이템이 높은 사용자 선호도를 갖는 제 2 컨텐트 아이템의 적어도 제 2 특징에 대한 연관 대응성을 갖는 적어도 제 1 특징을 포함하는지를 결정하고, 그러한 연관 대응성이 있는 경우에만 이를 사용자에게 권고하기 위한 권고기 프로세서를 포함한다.
본 발명의 일실시예는 도면을 참조하여 단지 예로서 설명될 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 권고기를 포함하는 개인용 비디오 리코더를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일시시예에 따른 컨텐트의 권고를 제공하는 방법을 도시한 도면.
다음 설명은 권고기를 포함하는 개인용 비디오 리코더(PVR)에 적용가능한 본 발명의 일실시예에 초점을 맞춘다. 그러나, 본 발명이 이러한 응용에 한정되지 않고, 라디오 프로그램 컨텐트 또는 인터넷 컨텐트에 대한 권고기를 포함하는 많은 다른 응용에 적용될 수 있음이 명백할 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 권고기를 포함하는 개인용 비디오 리코더(PVR)(101)를 도시한 도면이다. PVR(101)은 컨텐트 수신기(103)를 포함한다. 컨텐트 수신기(103)는 하나 이상의 적합한 컨텐트 아이템 소스로부터 컨텐트 아이템을 수신한다. 바람직한 실시예에서, 컨텐트 수신기(103)는 적합한 방식으로 주로 TV 프로그램 방송에 의해 컨텐트를 수신한다.
더욱이, 바람직한 실시예에서, 컨텐트 수신기는 복수의 다양한 컨텐트 소스 로부터 컨텐트를 수신할 수 있다. 따라서, 컨텐트 수신기(103)는 비디오, 오디오 및 멀티미디어 클립 및 프로그램의 형태로 컨텐트 아이템을 수신한다. 특히, TV 프로그램은 지상 라디오 방송 뿐 아니라 디지털 케이블 연결부로부터 수신된다. 이와 마찬가지로, 라디오 프로그램은 종래의 아날로그 라디오 송신 뿐 아니라 케이블 연결부를 통해 수신된 디지털 라디오 방송으로부터 수신된다. 다양한 소스로부터 복수의 컨텐트 아이템을 수신할 수 있는 컨텐트 수신기(103)는 복수의 독립적인 컨텐트 수신기 요소의 조합으로서 간단히 구현될 수 있으며, 여기서 각 요소는 특정 소스로부터 특정 성질의 컨텐트 아이템을 수신하도록 지정된다.
수신된 컨텐트 아이템은 적합한 디지털 포맷으로 변환되고, 컨텐트 아이템과 연관된 정보와 함께 컨텐트 메모리(105)에 저장된다. 특히, 컨텐트 아이템은 비디오 송신을 위해 MPEG2와 같은 적합한 포맷으로 직접 수신될 수 있고, 이러한 경우에 어떠한 변환도 필요하지 않다.
PVR(101)은 컨텐트 아이템, 제어 정보를 디스플레이하고 사용자 입력을 수신하기 위한 사용자 인터페이스(107)를 더 포함한다. 특히, 사용자 인터페이스(107)는 예를 들어 비디오 모니터 또는 TV와 같은 디스플레이를 포함한다. 바람직한 실시예에서, 사용자 입력은 사용자 인터페이스(107)와 통신하는 원격 제어기를 이용함으로써 수신된다. 따라서, 사용자 인터페이스는 다양한 정보를 사용자에게 디스플레이하고 사용자 입력을 수신하도록 동작가능하다. 특히, 사용자 인터페이스는 컨텐트 아이템의 목록을 디스플레이할 수 있고, 사용자는 원격 제어기의 적합한 활성화를 통해 이들 컨텐트 아이템 중 하나를 선택할 수 있다.
PVR은 컨텐트 프리젠터(content presenter)(109)를 추가적으로 포함하며, 상기 컨텐트 프리젠터(109)는 컨텐트 메모리(105)와 사용자 인터페이스(107)에 연결된다. 컨텐트 아이템의 선택에 응답하여, 컨텐트 프리젠터(109)는 컨텐트 메모리(105)로부터 저장된 컨텐트를 검색하고 이를 사용자 인터페이스(107)를 통해 사용자에게 표현하도록 동작한다.
더욱이, PVR(101)은 컨텐트 수신기(103), 컨텐트 프리젠터(109), 사용자 인터페이스(107) 및 가능하면 컨텐트 메모리(105)에 연결된 권고기 프로세서(111)를 포함한다. 권고기 프로세서(111)는 사용자 프로파일 프로세서(113)에 연결되며, 상기 사용자 프로파일 프로세서는 PVR(101)의 사용자에 대한 사용자 선호도 프로파일을 생성하고 유지하도록 동작가능하다.
바람직한 실시예에서, 권고기 프로세서(111)는 어떤 컨텐트 아이템이 컨텐트 프리젠터(109)에 의해 표현되는지를 검출한다. 더욱이, 상기 프로세서(111)는 사용자 인터페이스(107)를 통해 수신된 특정한 사용자 선호도 표시를 통해 컨텐트 아이템에 대한 사용자 선호도를 결정한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 사용자 선호도 표시는 간접 측정을 통해 수신될 수 있다. 이러한 간접 측정은 예를 들어, 주어진 컨텐트 아이템이 얼마나 많이 시청되는지, 컨텐트 아이템이 전부 또는 단지 부분적으로 시청되는지의 여부, 등의 검출을 포함한다.
권고기 프로세서(111)가, 주어진 컨텐트 아이템이 사용자에게 표현되는지를 검출할 때, 상기 프로세서는 컨텐트 메모리(105)로부터 연관된 정보를 검색한다. 사용자 선호도는, 이러한 컨텐트 아이템의 카테고리에 대한 사용자의 선호도의 정 보를 유도하기 위해 컨텐트 아이템에 대한 정보, 특히 컨텐트 아이템의 카테고리와 상관된다.
이러한 정보는 사용자 프로파일 프로세서(113)로 송출되며, 상기 사용자 프로파일 프로세서(113)는 복수의 그러한 표시를 수신하는 것이 끝나 상이한 카테고리 및 유형의 컨텐트에 대한 사용자의 선호도의 지식을 구축한다. 이러한 지식은 사용자 선호도 프로파일에 포함되고, PVR(101)은 사용자 선호도 프로파일을 저장하기 위한 사용자 선호도 프로파일 메모리(115)를 포함한다. 사용자 선호도 프로파일 메모리(115)는 사용자 프로파일 프로세서(113)에 연결된다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따라 컨텐트의 권고를 제공하는 방법을 도시한다. 본 방법은 도 1의 PVR에 적용가능할 수 있고, 이후에 도 1을 참조하여 설명될 것이다.
단계(201)에서, 사용자 선호도 프로파일이 결정된다. 바람직한 실시예에서, 사용자 선호도 프로파일은 이전의 사용자 선택에 응답하여 결정된다. 따라서, 특히 사용자 선호도 프로파일은, PVR(101)이 먼저 개시되고, 그 다음에 사용자 선호도 프로파일 메모리(113)에 저장될 때 생성된다. 사용자 선호도 프로파일은 PVR(101)이 사용될 때 계속해서 갱신되고, 하나 이상의 정보가 계속 결정될 때 점점 더 정밀하고 특정하게 된다. 단계(201)의 사용자 선호도 프로파일의 결정은 새로운 사용자 선호도 프로파일을 생성하는 프로세스를 포함할 수 있다. 그러나, 바람직한 실시예에서, 단계(201)의 결정은 간단히 사용자 선호도 프로파일 메모리(113)에 저장된 정보에 액세스함으로써 사용자 선호도 프로파일을 결정하는 권고기 프로세서 (111)를 포함한다. 따라서, 결정은 간단히 사용자 선호도 프로파일 메모리(113)에 저장된 사용자 선호도 프로파일의 일부 또는 모든 정보를 검색하거나 액세스하는 것으로 이루어지는 것이 바람직하다.
단계(203)에서, 새로운 컨텐트 아이템이 수신되는 지가 결정된다. 이 단계는 컨텐트 아이템이 수신될 때까지 반복된다. 제 1 컨텐트 아이템이 컨텐트 수신기(103)에 의해 수신될 때, 컨텐트 메모리(105)에 저장된다. 더욱이, 컨텐트 정보는 권고기 프로세서(11)에 공급되거나 권고기 프로세서(111)에 의해 추출된다.
제 1 컨텐트 아이템이 수신될 때, 방법은 단계(205)로 계속되고, 여기서 제 1 컨텐트 아이템이 높은 선호도 값을 갖도록 사용자 선호도 프로파일과 상관하는지가 검출되고, 특히 바람직한 실시예에서, 사용자의 현재 사용자 선호도 프로파일에 매칭하는지가 검출된다. 그 결정은 단계(203)에서 결정된 컨텐트 정보에 기초한다. 제 1 컨텐트 아이템이 사용자 선호도 프로파일에 매칭하면, 방법은 컨텐트 아이템을 사용자에게 권고하는 권고기 프로세서(111)에 의해 단계(206)로 계속된다. 이 방법은 그 다음에 단계(203)로 되돌아간다.
제 1 컨텐트 아이템이 사용자 선호도 프로파일에 매칭하지 않으면, 이 방법은 단계(207)로 계속된다. 단계(207)에서, 제 1 컨텐트 아이템과 연관된 하나 이상의 특징은 권고기 프로세서(111)에 의해 추출되거나 상기 권고기 프로세서에 공급된다. 제 1 특징은 임의의 적합한 특징일 수 있지만, 바람직한 실시예에서, 제 1 컨텐트 아이템의 컨텐트에 관련된 정보를 포함한다. 특히, 제 1 특징은 하나 이상의 적합한 컨텐트 설명 표시자를 포함할 수 있다. 일반적으로, 제 1 특징은 컨텐트 아이템의 컨텐트의 특정 속성에 관련된 특정 파라미터 또는 특징이다. 예를 들어, 컨텐트 아이템이 영화와 같은 비디오 프로그램이면, 제 1 특징은 영화에서의 배우, 배우가 연기한 특정 캐릭터, 또는 영화에 포함된 특정 장소에 관련될 수 있다. 따라서, 특정 예로서, 제 1 특징은 특정 배우가 연기한 주 역할, 또는 특정 배우가 연기한 캐릭터에 관련될 수 있다. 제 1 특징은 복수의 상이한 속성을 더 포함할 수 있다. 제 1 특징의 특정 예는, 영화가 미래의 대도시에서 로봇을 연기하는 아놀드 스왈츠네거(Arnold Schwarzenegger)를 포함하는 정보이다.
이 방법은 적어도 제 2 컨텐트 아이템의 적어도 제 2 특징을 결정함으로써 단계(209)로 계속된다. 제 2 특징은 제 1 특징에 대한 이전의 문단에 기술된 특징을 포함하는 임의의 적합한 특징일 수 있다. 제 2 특징은 높은 선호도 값을 갖는 것으로 알려진 특정한 제 2 컨텐트 아이템에 대해 결정되는 것이 바람직하다. 그러나, 몇몇 실시예에서, 제 2 특징은 하나를 초과하는 제 2 컨텐트 아이템에 관련된다. 특히, 제 2 특징은, 제 2 컨텐트 아이템을 포함하고 높은 선호도 값을 갖는 사용자 선호도 프로파일의 컨텐트 카테고리로부터 결정될 수 있다.
상기 방법은 단계(211)에서 계속되며, 여기서 제 1 특징이 적어도 제 2 특징에 대한 연관 대응성을 갖는지가 결정된다. 따라서, 제 1 및 제 2 특징 사이의 임의의 연결 또는 관련이 있는지가 결정된다. 제 1 및 제 2 특징 사이의 연관은 예를 들어, 제 1 특징의 속성이 제 2 특징의 속성과 유사하거나 동일하다는 것으로 이루어질 수 있다. 그러나, 제 1 및 제 2 특징은 동일하거나 유사한 유형의 속성이 될 필요가 없지만, 그 연관은 상이한 유형의 속성에 걸쳐 관련될 수 있다. 예를 들어, 연관 대응성은 제 1 특징에서 식별된 제 1 특징에서 식별된 특정 배우와 제 2 컨텐트 아이템에서 식별된 특정 캐릭터 사이에 존재할 수 있는데, 이는 배우가 이러한 캐릭터와 연관되는지를 알기 때문이다. 따라서, 연관 대응성은 제 1 특징에서의 숀 코너리(Sean Connery)의 신원(identification)과 제 2 특징에서의 제임스 본드(James Bond)의 신원 사이에 존재할 수 있다.
연관 대응성이 존재하는 것으로 발견되면, 상기 방법은 제 1 컨텐트 아이템을 권고함으로써 단계(213)로 계속된다. 만약 발견되지 않으면, 상기 방법은 단계(203) 또는 단계(201)로 되돌아간다. 따라서, 특정 예로서, 배우로서 숀 코너리를 포함하는 컨텐트 아이템이 권고될 수 있는데, 이는 사용자 선호도 프로파일이 사용자가 제임스 본드-연관된 컨텐트 아이템에 대해 높은 선호도를 갖는다는 것을 나타내기 때문이다.
연관 대응성은, 단지 제 1 및 제 2 특징 이상에 응답하여 결정될 수 있고, 제 1 및 제2 특징 각각은 복수의 상이한 정보 요소 및/또는 속성을 포함할 수 있다. 그러나, 바람직한 실시예에서, 연관 대응성은 컨텐트 아이템과 사용자 선호도 프로파일 사이에 매칭하는 것보다 훨씬 더 많이 한정된다. 특히, 연관 대응성은 제 1 및 제 2 컨텐트 아이템의 하나의 특징 및 속성에만 기초할 수 있거나, 심지어 하나의 연관 대응성만이 그들 사이에 존재하는 것을 필요로 할 수 있다. 이것은, 권고된 컨텐트 아이템이 알려진 바람직한 컨텐트 아이템에 관련될지라도, 이러한 관계가 밀접한 관련성이 아니므로, 권고된 컨텐트 아이템이 사용자 선호도 프로파일의 바람직한 컨텐트 아이템과 상당히 다르다는 것을 보장할 것이다.
많은 상이한 방법, 규칙 및/또는 알고리즘은 연관 대응성을 결정하는데 사용될 수 있고, 그 결정은 제 1 및 제 2 특징의 임의의 적합한 결정 및 성질에 기초할 수 있다.
그러나, 바람직한 실시예에서, 제 1 특징은 제 1 컨텐트 아이템의 제 1 컨텐트 설명 특징이고, 제 2 특징은 제 2 컨텐트 아이템의 제 2 컨텐트 설명 특징이다. 따라서, 양쪽 특징은 컨텐트 아이템의 컨텐트에 관련된다.
특히, 제 1 컨텐트 특징은 제 1 컨텐트 아이템과 연관된 제 1 텍스트 설명으로부터 도출될 수 있고, 제 2 특징은 제 2 컨텐트 아이템과 연관된 제 2 텍스트 설명으로부터 도출될 수 있다. 따라서, 연관 대응성은 제 1 및 제 2 컨텐트 아이템의 텍스트 설명에 응답하여 결정된다. 텍스트 설명은 임의의 적합한 방식 및 형태로 수신될 수 있다. 그러나, 바람직한 실시예에서, 컨텐트 아이템의 텍스트 설명은 전자 프로그램 가이드(EPG: Electronic Programme Guide)를 통해 수신된다. EPG는 수신된 방송의 부분으로서 수신되거나, 인터넷으로부터 또는 중앙 유닛과의 직접 데이터 연결을 통한 것을 포함하는 다른 수단을 통해 PVR(101)에 전달된다.
일실시예에서, 연관 대응성은, 제 1 컨텐트 아이템에 대한 제 1 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어가 제 2 컨텐트 아이템에 대한 제 2 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어에 대응하는지를 검출함으로써 결정된다. 그 대응성은, 2개의 텍스트 설명이 동일하거나 유사한 단어를 포함하는 경우 존재한다고 결정될 수 있다. 이러한 비교에서, "~이다(is)", "그(the)" 등과 같은 많은 일반적인 단어는 사실상 무시된다. 예를 들어, PVR(101)은 비교할 때 무시할 단어 목록을 포함할 수 있다.
대응성을 위한 단어 유사성 테스트는, 제 1 컨텐트 아이템과 바람직한 컨텐트 아이템 사이의 한정된 상관에만 기초하여 컨텐트 아이템이 권고되도록 할 것이다. 특정 예로서, 영화 "블루 라군(Blue Lagoon)"에 대한 설명은, 열대 섬에 관한 다큐멘터리의 설명에서 발견될 수 있는 것과 유사한 단어를 포함하는 것 같다. 따라서, 사용자가 그 영화를 매우 높게 평가한 경우, 열대 섬에 관한 다큐멘터리가 권고될 수 있다. 다른 특정 예로서, 영화 "매그놀리아(Magnolia)" 및 영화 "더 플레이어(The Player)"에 대한 설명 모두는 문장 "...많은 줄거리가 얽혀 있음(intertwine many story lines)..."을 포함할 수 있다. 그 결과 권고기는 이들 영화 중 하나를 다른 영화에 대한 높은 선호도에 기초하여 권고할 수 있다.
상이한 텍스트 설명의 문장은 동일할 필요는 없고, 단지 유사할 수 있거나, 특히 유사한 의미를 가질 수 있다. 예를 들어, "과당 경쟁(rat race)" 및 "흥분(burn out)"의 텍스트 설명을 갖는 컨텐트 아이템이 유사한 문제를 설명하는데 사용되기 때문에, 이들 컨텐트 아이템 사이에서 상관이 발견될 수 있다. 더욱이, 상이한 텍스트 설명의 문장 사이에 연관 단어 대응성이 존재하는 경우, 그 대응성이 존재한다고 결정될 수 있다. 바람직하게, 연관 단어 대응성은 단어 연관의 데이터베이스로부터 결정된다. 따라서, 일실시예에서, 권고기는 연관 사전(associative dictionary)에 병합하거나 이에 액세스한다. 따라서, 연관 사전이 단어 "바운티 섬(Bounty Island)"이 일반적으로 "블루 라군"과 연관된다는 것을 나타내기 때문에, 그 대응성은 영화 "블루 라군" 및 다큐멘터리 "바운티 섬 다큐멘터리"의 타이틀로부터 직접 결정될 수 있다. 다른 특정 예로서, 영화 "사운드 오브 뮤직(Sound of Music)"의 설명이 노래 "에델바이스(Edelweiss)"를 언급하는 경우, 영화 "매그놀리아"는 영화 "사운드 오브 뮤직"과 연관될 수 있으며, 이 경우에 양쪽 설명은 꽃 이름을 포함한다.
많은 실시예에서, 연관 대응성은 제 1 및 제 2 텍스트 설명의 단어 조합에 응답하여 결정된다. 예를 들어, 타이틀 "버피와 뱀파이어 해결사(Buffy the Vampire Slayer)"는 "드라큘라(Dracula)"와 연관될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 텍스트 설명에 응답하여 연관 대응성을 결정하기 위해, 제 1 및 제 2 특징의 적어도 하나는 컨텐트 아이템의 컨텐트 분석으로부터 결정된다. 따라서, 연관 대응성은 제 1 컨텐트 아이템, 제 2 컨텐트 아이템, 또는 양쪽 컨텐트 아이템에 대한 컨텐트 분석에 응답하여 결정된다.
본 발명의 구상 내에서, 임의의 적합한 컨텐트 분석 방법이 사용될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 컨텐트 분석은 간단히 컨텐트 아이템의 컨텐트를 나타내는 컨텐트 아이템 신호로부터 메타-데이터를 추출하는 것을 포함한다. 따라서, 이러한 실시예에서의 방송국은 방송에서의 비디오 신호의 컨텐트에 관련된 데이터를 포함한다. 메타-데이터는 컨텐트 아이템 자체 내에 삽입될 수 있거나, 개별적인 논리적 또는 물리적 통신 채널로서 제공될 수 있다. 특히, 메타-데이터는 MPEG에 의해 표준화된 멀티미디어 컨텐트 설명 인터페이스, MPEG7에 따라 컨텐트 설명을 제공할 수 있다.
더 개선된 실시예에서, 컨텐트 분석은 전용 컨텐트 설명의 존재를 필요로 하지 않고, 컨텐트 신호 자체에서 직접 동작한다. 최근에, 예를 들어 비디오 신호에 대한 컨텐트 분석 분야에서 중요한 검색이 수행되었고, 컨텐트 분석에 대한 개발된 임의의 방법 또는 알고리즘은 본 발명에서 벗어나지 않고도 사용될 수 있다.
일반적으로, 컨텐트 분석은 컨텐트의 카테고리의 일반적인 특정한 특징을 검출하는 것에 기초한다. 예를 들어, 비디오 컨텐트 아이템은 녹색의 높은 평균 농도(concentration) 및 빈번한 측면 움직임을 가짐으로써 축구 경기에 관련된 것으로 검출될 수 있다. 만화는 일반적으로 진한 원색, 높은 레벨의 밝기 및 선명한 칼라 전이를 갖는 것을 특징으로 한다. 따라서, 이러한 특징은 컨텐트 정보를 결정하는데 사용되고, 연관 대응성은 도출된 정보에 응답하여 결정된다. 따라서, 수신된 컨텐트 아이템은 만화인 것으로 결정될 수 있고, 예를 들어 사용자 선호도 프로파일이 만화 "심슨 가족(The Simpsons)"에 대해 높은 선호도 값을 갖는다면, 수신된 컨텐트 아이템은 사용자에게 권고될 것이다.
특히, 컨텐트 분석은 컨텐트 아이템 비디오 대상 분석일 수 있다. 이것은 특히 대상 인식에 적합하고, MPEG-4 또는 MPEG 7 기술을 이용하여 용이하게 될 수 있으며, 여기서 컨텐트 제공자는 대상 정보를 갖는 대상을 태그(tag)하는데 필요하다. 이 실시예에서, 바람직한 컨텐트 아이템이 특정 자동차를 포함한다고 결정되면, 예를 들어 상기 차를 포함하는 다른 컨텐트가 권고될 수 있다.
오디오 컨텐트 아이템에 대해, 컨텐트 분석은 예를 들어 음악을 예컨대 어쿠스틱 음악(최소 저주파수 리듬), 댄스 음악(빠르고 높은 볼륨의 저주파수 리듬); 느린 음악(느린 리듬), 빠른 음악(빠른 리듬), 등으로 나눌 수 있다. 이것은 특정한 음악 카테고리에 대한 연관 대응성으로 컨텐트 아이템 특징을 권고하는데 사용 될 수 있다.
컨텐트 분석에 대한 추가 정보는 일반적으로 당업자에게 이용가능하다. 예를 들어, C. Djeraba에 의한 논문 "Content-Based Multimedia Indexing and Retrieval"(2002년 4월-6월, IEEE 멀티미디어, IEEE); A. Yoshika 등의 논문, "A Survey on Content-Based Retrieval for Multimedia Database"(1999, 1월/2월, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 11, No. 1, IEEE); N.Dimitrova 등의 논문, "Applications of Video-Content Analysis and Retrieval"(2002년 7월-9월, IEEE 멀티미디어, IEEE) 및 여기에 포함된 참조 문헌은 컨텐트 분석에 대한 개요를 제공한다.
추가적으로 그리고 대안적으로, 제 1 및 제 2 특징의 적어도 하나는 컨텐트 아이템 방송 채널로부터 결정된다. 특히, 제 1 및/또는 제 2 특징은 제 1 및/또는 제 2 컨텐트 아이템과 컨텐트 아이템 방송 채널 사이의 관계로부터 결정될 수 있다. 특히, 그 관계는 방송 채널 상의 제 1 및/또는 제 2 컨텐트 아이템의 송신 시간을 포함할 수 있다. 이것은, 예를 들어 컨텐트 아이템이 방송될 때에 응답하여 연관 대응성이 결정되도록 한다. 따라서, 컨텐트 아이템은 동일한 시간에 동일한 방송 채널에 의해 방송되는 경우(그러므로 아마 동일한 목표 그룹을 갖는 경우) 연관될 수 있다.
바람직하게, 제 1 컨텐트 아이템에 대한 사용자 선호도는 수신되고, 사용자 선호도 프로파일은 이러한 사용자 선호도에 대해 우선하여 갱신된다. 따라서, 현재 사용자 선호도 프로파일에 매칭하지 않는 컨텐트 아이템이 제안될 때, 이러한 대안 적인 컨텐트에 대한 사용자 선호도가 결정된다. 사용자가 제안된 컨텐트를 좋아하면, 사용자 선호도 프로파일은 권고된 컨텐트 아이템과 연관된 컨텐트 카테고리 또는 카테고리들에 대한 긍정적인 선호도 값을 포함함으로써 변경된다. 이것은 권고의 다양성 및 상이함이 증가되도록 한다.
바람직하게, 연관 대응성은 컨텐트 아이템 사이의 이전의 연관 대응성에 응답하여 추가로 결정된다. 따라서, 상이한 연관 대응성의 성공에 대한 정보가 저장된다. 따라서, 긍정적인 사용자 선호도를 초래하는, 영화에서 배우에 관련된 대응성에 기초하여 권고가 이루어지면, 추가 연관 대응성은 컨텐트 아이템에 수반된 배우들에 기초하여 검사될 것이다.
본 발명은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 임의의 적합한 형태로 구현될 수 있다. 그러나, 본 발명은 하나 이상의 데이터 프로세서 및/또는 디지털 신호 프로세서 상에서 실행되는 컴퓨터 소프트웨어로서 구현되는 것이 바람직하다. 본 발명의 실시예의 요소 및 성분은 임의의 적합한 방식으로 물리적으로, 기능적으로 및 논리적으로 구현될 수 있다. 더욱이, 그 기능은 단일 유닛에서, 복수의 유닛에서 또는 다른 기능 유닛의 부분으로서 구현될 수 있다. 이와 같이, 본 발명은 단일 유닛에서 구현될 수 있거나, 상이한 유닛과 프로세서 사이에 물리적으로 그리고 기능적으로 분배될 수 있다.
본 발명이 바람직한 실시예와 연계하여 설명되었지만, 본 명세서에 설명된 특정 형태에 한정되는 것으로 의도되지 않는다. 오히려, 본 발명의 범주는 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 권고기, 및 컨텐트의 권고를 권고기에 제공하는 방법에 관한 것으로, 특히 개인용 비디오 리코더에 적합한 권고기 등에 이용된다.
Claims (21)
- 하나 이상의 컨텐트 아이템을 포함하는 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법으로서,사용자 프로파일 프로세서(113)에 의해, 사용자에 대한 사용자 선호도 프로파일을 결정하는 단계(201)와;컨텐트 수신기(103)에 의해, 하나 이상의 컨텐트 아이템을 포함하는 상기 컨텐트를 수신하는 단계와;권고기 프로세서(111)에 의해, 수신된 제 1 컨텐트 아이템과 상기 사용자 선호도 프로파일을 상관시킴으로써, 수신된 상기 제 1 컨텐트 아이템이 높은 선호도 값을 가지는 지를 결정하는 단계(205)와;수신된 상기 제 1 컨텐트 아이템이 높은 선호도 값을 가지는 경우, 권고기 프로세서(111)에 의해, 사용자에게 수신된 상기 제 1 컨텐트 아이템을 권고하는 단계(206)와;수신된 상기 제 1 컨텐트 아이템이 높은 선호도 값을 갖지 않는 경우, 사용자의 관여 없이, 상기 제 1 컨텐트 아이템이, 높은 사용자 선호도를 갖는 제 2 컨텐트 아이템의 적어도 하나의 제 2 특징과는 다른 유형의 속성을 가지고, 높은 사용자 선호도를 갖는 상기 제 2 컨텐트 아이템의 상기 적어도 하나의 제 2 특징에 대한 연관 대응성(associative correspondence)을 갖는, 적어도 하나의 제 1 특징을 포함하는지를 권고기 프로세서(111)에 의해 결정하는 단계(211)와, 그러한 연관 대응성이 있는 경우에만 권고기 프로세서(111)에 의해 수신된 상기 제 1 컨텐트 아이템을 상기 사용자에게 권고하는 단계를포함하는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 제 1 컨텐트 아이템은, 상기 제 1 특징과 상기 제 2 특징 사이의 단일 연관 대응성만이 결정되는 경우에만 사용자에게 권고되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 연관 대응성은 단일 제 1 및 제 2 특징에 대해서만 결정되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 연관 대응성으로부터 권고된 상기 제 1 컨텐트 아이템에 대한 사용자 선호도를 권고기 프로세서(111)에 의해 결정하는 단계와, 상기 사용자 선호도에 응답하여 상기 사용자 선호도 프로파일을 사용자 프로파일 프로세서(113)에 의해 갱신하는 단계를 더 포함하는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 제 1 특징은 상기 제 1 컨텐트 아이템의 제 1 컨텐트 설명 특징이고, 상기 제 2 특징은 상기 제 2 컨텐트 아이템의 제 2 컨텐트 설명 특징인, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 5항에 있어서, 상기 제 1 컨텐트 설명 특징은 상기 제 1 컨텐트 아이템과 연관된 제 1 텍스트 설명으로부터 도출되고, 상기 제 2 컨텐트 설명 특징은 상기 제 2 컨텐트 아이템과 연관된 제 2 텍스트 설명으로부터 도출되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 6항에 있어서, 상기 연관 대응성은 상기 제 1 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어와 상기 제 2 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어 사이의 대응성의 식별에 응답하여 결정되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 7항에 있어서, 상기 연관 대응성은 상기 제 2 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어와 유사한 의미를 갖는 상기 제 1 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어에 응답하여 결정되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 7항에 있어서, 상기 연관 대응성은 상기 제 2 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어에 대한 연관 단어 대응성을 갖는 상기 제 1 텍스트 설명의 적어도 하나의 단어에 응답하여 결정되고, 상기 연관 단어 대응성은 단어 연관의 데이터베이스로부터 결정되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 7항에 있어서, 상기 연관 대응성은 상기 제 1 및 제 2 텍스트 컨텐트 설명의 적어도 하나의 단어 조합에 응답하여 결정되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 제 1 및 제 2 특징의 적어도 하나는 상기 컨텐트 아이템의 컨텐트 분석으로부터 결정되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 11항에 있어서, 상기 컨텐트 분석은 컨텐트 아이템 비디오 이미지 분석을 포함하는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 11항에 있어서, 상기 컨텐트 분석은 컨텐트 아이템 오디오 분석을 포함하는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 제 1 및 제 2 특징의 적어도 하나는 컨텐트 아이템 비디오 대상 분석으로부터 결정되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 제 1 및 제 2 특징의 적어도 하나는 컨텐트 아이템 방송 채널로부터 결정되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 제 1 컨텐트 아이템은, 상기 제 1 컨텐트 아이템의 복수의 특징과 상기 제 2 컨텐트 아이템의 복수의 특징 사이의 복수의 연관 대응성이 있는 경우 상기 사용자에게 권고되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 연관 대응성은 컨텐트 아이템 사이의 이전 연관 대응성에 응답하여 더 결정되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 제 1 및 제 2 특징의 적어도 하나는,a. 배우와;b. 배우가 연기한 캐릭터와;c. 장소(location)의그룹으로부터 선택되는, 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
- 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 시스템에서 제 1항 내지 제 18항 중 어느 한 항에 따른 방법이 수행되도록 하는, 컴퓨터 판독가능 기록매체.
- 하나 이상의 컨텐트 아이템을 포함하는 컨텐트의 권고를 사용자에게 제공하는 컨텐트 추천 장치로서,하나 이상의 컨텐트 아이템을 포함하는 상기 컨텐트를 수신하는 수신기(103)와;사용자에 대한 사용자 선호도 프로파일을 결정하는 사용자 프로파일 프로세서(113)와;컨텐트 추천 프로세서(111)로서,수신된 제 1 컨텐트 아이템과 상기 사용자 선호도 프로파일을 상관시킴으로써, 수신된 상기 제 1 컨텐트 아이템이 높은 선호도 값을 가지는 지를 결정하고,수신된 상기 제 1 컨텐트 아이템이 높은 선호도 값을 가지는 경우, 사용자에게 수신된 상기 제 1 컨텐트 아이템을 권고하고,수신된 상기 제 1 컨텐트 아이템이 높은 선호도 값을 갖지 않는 경우, 사용자의 관여 없이 상기 제 1 컨텐트 아이템이, 높은 사용자 선호도를 갖는 제 2 컨텐트 아이템의 적어도 하나의 제 2 특징과는 다른 유형의 속성을 가지고, 높은 사용자 선호도를 갖는 상기 제 2 컨텐트 아이템의 상기 적어도 하나의 제 2 특징에 대한 연관 대응성(associative correspondence)을 갖는, 적어도 하나의 제 1 특징을 포함하는지를 결정하고, 그러한 연관 대응성이 있는 경우에만 수신된 상기 제 1 컨텐트 아이템을 상기 사용자에게 권고하는, 컨텐트 추천 프로세서(111)를포함하는, 컨텐트 추천 장치.
- 제 20항에 기재된 컨텐트 추천 장치를 포함하는, 개인용 비디오 리코더(101).
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