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KR20050072471A - 컨텐츠 권고를 제공하는 장치 및 방법 - Google Patents

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KR20050072471A
KR20050072471A KR1020057007890A KR20057007890A KR20050072471A KR 20050072471 A KR20050072471 A KR 20050072471A KR 1020057007890 A KR1020057007890 A KR 1020057007890A KR 20057007890 A KR20057007890 A KR 20057007890A KR 20050072471 A KR20050072471 A KR 20050072471A
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나탈리 데. 페. 로이르스
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Publication date
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Abstract

본 발명은 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 권고기에 관한 것이다. 권고기는, 사용자 선호도 프로파일을 결정하는 단계(201)와, 컨텐츠 아이템 관심이 사용자 선호도 프로파일에 대응하지 않은 지를 결정하는 단계(205)를 수행하는 권고기 프로세서(111)를 포함한다. 만약 컨텐츠 아이템 관심이 사용자 선호도 프로파일에 매칭하지 않으면, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 컨텐츠 아이템에 응답하여 생성(207)된다. 권고기 프로세서(111)는, 그 다음에 사용자 인터페이스(107)를 통해 복수의 다른 컨텐츠 아이템을 권고하고 이들을 위한 사용자 선호도 값을 결정함으로써 일시적 사용자 선호도 프로파일을 시험한다(209). 일시적 사용자 선호도 프로파일에 대한 선호도 값이 높으면(211), 사용자 선호도 프로파일은 이에 따라 갱신(213)된다. 그렇지 않으면, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 삭제(215)된다. 사용자 선호도 프로파일에 대한 갱신은 일시적일 수 있고, 더 높은 갱신 속도를 가질 수 있어서, 권고기가 사용자 선호도의 일시적인 변동을 추적할 수 있게 한다. 이러한 권고기는 특히 개인용 비디오 리코더(101)에 적용가능하다.

Description

컨텐츠 권고를 제공하는 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD TO PROVIDE A RECOMMENDATION OF CONTENT}
본 발명은 컨텐츠 권고를 제공하는 권고기(recommender) 및 방법에 관한 것으로, 특히 개인용 비디오 리코더(Private Video Recorder)에 적합한 권고기에 관한 것이다.
최근에, TV 프로그램, 영화, 음악 및 도서 등과 같은 정보 및 컨텐츠에 대한 접근 능력(accessibility) 및 제공은 폭발적으로 증가되어 왔다. 상기 정보 및 컨텐츠는 오늘날 많은 상이한 소스로부터 제공될 수 있고, 컨텐츠의 다양성 및 이용가능성은 실질적으로 증가하여 왔다.
예를 들어, 대부분의 국가에서 이용가능한 텔레비전 채널의 수는 실질적으로 최근 10년 간 증가해 왔고, 많은 국가에서, 시청자는 수십 또는 심지어 수백 개의 상이한 TV 채널을 수신할 수 있다. TV 채널은 상이한 방송국 및 소스로부터 추가로 제공되고, 지상파 라디오 방송, 케이블 분배 또는 위성 방송을 포함하는 다양한 미디어를 통해 통신된다. 유사하게, 이용가능한 라디오 채널의 수는 폭발적으로 증가하고 있고, 위성 방송, 디지털 지상파 방송, 케이블 분배와 같은 상이한 미디어를 통해, 또는 심지어 인터넷을 통해 제공된다.
이용가능한 컨텐츠가 실질적으로 증가함에 따라, 사용자가 가장 관심을 갖는 특정 컨텐츠를 찾아 선택하는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 원하는 컨텐츠 아이템을 선택하기 위해 이용가능한 컨텐츠의 총량의 정보를 얻는 것과 이것을 필터링하는 것은 매우 시간-소모적이고, 귀찮은 과정이다. 적절한 컨텐츠 아이템을 찾는 것 외에, 사용자는, 추가적으로 원하는 컨텐츠 아이템이 어떤 소스로부터 이용가능하고 어떤 때에 이용가능한지를 결정할 필요가 있다.
컨텐츠 선택을 용이하게 하고, 일정한 사용자에게 적합한 선택을 제공하도록 이용가능한 컨텐츠를 필터링하기 위해, 이용가능한 컨텐츠를 감시할 수 있고, 사용자 프로파일에 응답하여, 특히 사용자에 적합한 것으로 간주된 컨텐츠를 권고하는 권고기가 개발되었다.
권고기가 구현된 하나의 영역은 개인용 비디오 리코더(PVR)이다. 기존의 PVR은 TV 프로그램과 같은 컨텐츠 아이템을 리코딩하기 위한 하드 디스크를 포함한다. PVR은 사용자 프로파일에 따라 TV 프로그램을 리코딩하고 TV 프로그램을 사용자에게 권고하는 권고기를 더 포함한다. 사용자 프로파일은 사용자의 시청 습관에 매칭하기 위해 시간에 걸쳐 구축되고, 특히 이 프로파일은, 일정한 프로그램에 대한 선호도에 관련된 특정한 사용자 입력 뿐 아니라 PVR의 사용자에 의해 시청하기 위해 선택된 프로그램이 어떤 것인지를 검출하는 것으로부터 생성된다.
종래의 권고기가 컨텐츠 선택을 용이하게 하고 권고를 제공할 수 있지만, 제공된 기능의 추가 개선점은 유리하다.
예를 들어, 사용자 프로파일이 상당한 시간에 걸쳐 구축될 때, 비교적 정적이 되는 경향이 있고, 변형 및 갱신은 단지 점차 병합될 수 있다. 더욱이, 사용자 프로파일은 선택된 프로그램에 대한 사용자의 선호도에 응답하여 결정된다. 그러나, 사용자가 일반적으로 컨텐츠로부터 사용자에게 권고된 아이템을 선택할 때, 사용자 프로파일에 이용가능한 갱신 정보는 일반적으로 이미 권고된 컨텐츠에 한정된다. 따라서, 컨텐츠 권고는 점점 더 좁아지는 경향이 있으며, 단지 한정된 범위의 컨텐츠만이 권고된다. 이것은 동적 변화를 추가로 금지시켜, 정적 및 좁은 권고가 사용자에게 제공되도록 한다.
따라서, 개선된 권고기를 위한 시스템이 유리하고, 특히 증가된 융통성 및/또는 동적 성능을 제공하는 시스템이 유리하다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 권고기를 포함하는 개인용 비디오 리코더를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따라 컨텐츠의 권고를 제공하는 방법을 도시한 도면.
따라서, 본 발명은 권고기를 위한 개선된 시스템을 제공하고, 및/또는 전술한 단점 중 하나 이상을 하나씩 또는 임의의 조합으로 경감하고, 완화시키거나 제거하려는 것이다.
본 발명의 제 1 양상에 따라, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법은, 사용자 선호도 프로파일을 결정하는 단계와; 컨텐츠 아이템 관심을 검출하는 단계와; 컨텐츠 아이템 관심이 사용자 선호도 프로파일에 대응하지 않는지를 결정하는 단계와; 만약 대응하지 않으면, 컨텐츠 아이템 관심에 응답하여 일시적 사용자 선호도 프로파일을 결정하는 단계와; 일시적 사용자 선호도 프로파일과 연관된 다른 컨텐츠 아이템이 높은 사용자 선호도 값을 달성하는지를 결정하고, 만약 달성하는 경우, 일시적 사용자 프로파일에 응답하여 사용자 선호도 프로파일을 변형하는 단계를 포함한다.
사용자 선호도 프로파일은 이에 따라 일시적 사용자 선호도 프로파일로부터 갱신될 수 있다. 일시적 선호도 프로파일은 사용자의 현재 선호도 프로파일에 직접 매칭하지 않는 컨텐츠 아이템을 시험하는데 사용될 수 있어서, 이를 통해 개선된 동적 성능의 증가된 융통성 및 가능성을 허용한다. 특히, 만약 사용자 선호도 프로파일에 추가되는 것이 적합하다면, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 대안 및/또는 추가 선호도가 시험받도록 할 수 있다. 따라서, 확장(widening) 메커니즘은 사용자 선호도 프로파일에 도입될 수 있어서, 이를 통해 선호도 평가를 위해 컨텐츠의 한정된 권고에 의해 야기된 좁아지는 효과(narrowing effect)를 저지한다. 컨텐츠 아이템은 예를 들어 TV 프로그램, 비디오 클립, 오디오 클립, 라디오 프로그램, 뮤직 클립, 멀티미디어 클립 또는 임의의 다른 적합한 컨텐츠 아이템일 수 있다. 컨텐츠 아이템 관심은 컨텐츠 아이템의 선택에 관련된 행위와 같은 사용자 행위에 응답하여 결정될 수 있다.
본 발명의 특징에 따라, 일시적 사용자 프로파일과 연관된 다수의 선호도 컨텐츠 아이템이 사용자에게 권고된다. 특히, 사용자에 대한 일시적 사용자 프로파일의 적합성은 일시적 사용자 선호도 프로파일에 매칭하는 더 많은 컨텐츠 아이템을 권고함으로써 시험받을 수 있다. 다른 컨텐츠 아이템은 이에 따라 특히 일시적 사용자 선호도 프로파일에 따라 권고기에 의해 제안된 컨텐츠 아이템일 수 있다. 이들 컨텐츠 아이템이 높은 사용자 선호도를 수신하면, 사용자 선호도 프로파일이 일시적 사용자 선호도 프로파일에 응답하여 갱신될 확률은 증가한다. 이에 따른 특징은 일시적 사용자 선호도 프로파일의 적합성을 시험하는 방법을 신뢰가능하고 쉽게 구현할 수 있고 사용하기 쉽게 할 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 다른 컨텐츠 아이템이 높은 사용자 선호도 값을 달성하는지를 결정하는 단계는 선호도 컨텐츠 아이템의 선택 비율을 결정하는 단계를 포함한다. 권고기는 특히 일시적 사용자 선호도 프로파일에 매칭하는 컨텐츠 아이템이 얼마나 자주 선택되는지를 결정할 수 있고, 컨텐츠 아이템의 선택은 사용자에 의한 긍정적인 선호도 표시인 것으로 간주될 수 있다. 선택 비율은 특히 매칭 컨텐츠 아이템이 얼마나 자주 선택되는 지로부터 결정될 수 있고, 및/또는 컨텐츠 아이템이 얼마나 오래 선택되는지에 응답하여 결정될 수 있다. 따라서, 선택 이후에 사용자가 다른 컨텐츠 아이템을 얼마나 빨리 선택하는 지와 같은 특성은 사용자 선호도의 결정에 사용될 수 있다. 이것은 사용자 선호도를 결정하는 효과적인 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 사용자 선호도 프로파일을 변경할 지의 여부를 결정하기 전에 권고된 선호도 컨텐츠 아이템의 수는 선택 비율에 따라 좌우된다. 특히, 사용자 선호도 프로파일을 변경하거나 일시적 사용자 선호도 프로파일을 삭제할 지에 대한 결정이 이루어지기 전의 시간은 선택 비율에 따라 좌우될 수 있다. 따라서, 일시적 사용자 선호도 프로파일에 매칭하는 컨텐츠 아이템이 종종 선택되는 경우, 사용자 선호도 프로파일은 비교적 적은 선택 이후에 갱신될 수 있다. 더욱이, 일시적 사용자 선호도 프로파일에 매칭하는 권고된 컨텐츠 아이템이 선택되지 않으면, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 비교적 빨리 삭제될 수 있다. 이것은 특정한 일시적 사용자 선호도 프로파일에 매우 적합한 동적 행위를 허용한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 다른 컨텐츠 아이템이 높은 사용자 선호도 값을 달성하는지를 결정하는 단계는 적어도 몇몇의 선호도 컨텐츠 아이템의 사용자 비율을 결정하는 단계를 포함한다. 이것은 또한 매우 적절한 사용자 선호도 결정을 간단히 구현할 수 있게 한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 사용자 선호도 프로파일을 변경할지를 결정하기 전에 권고된 선호도 컨텐츠 아이템의 수는 적어도 몇몇 선호도 컨텐츠 아이템의 사용자 비율에 따라 좌우된다. 따라서, 사용자 선호도 프로파일에 대한 변형의 동적 행위는 사용자에 적합한 일시적 사용자 선호도 프로파일의 확률에 응답하여 적응된다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 본 방법은 다른 컨텐츠 아이템의 사용자 선호도 값에 응답하여 일시적 사용자 선호도 프로파일을 변경하는 단계를 더 포함한다. 따라서, 이것은, 사용자가 일시적 사용자 선호도 프로파일에 직접 영향을 미치는 선택 사양(option)을 제공하여, 이것이 컨텐츠 선호도에 대한 사용자 프로파일을 더 정밀히 반영하도록 갱신되고 변경될 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 사용자 선호도 프로파일의 변경은 사용자 선호도 프로파일 추가를 포함함으로써 달성된다. 특히, 사용자 선호도 프로파일은 현재 사용자 선호도 프로파일에 추가된 일시적 사용자 선호도 프로파일에 의해 간단히 변경될 수 있다. 예를 들어, 사용자 선호도 프로파일은 일시적 사용자 선호도 프로파일에 결정된 컨텐츠 아이템 카테고리에 대한 임의의 선호도를 사용자 선호도 프로파일에 저장된 선호도에 간단히 추가할 수 있다. 이것은 사용자 선호도 프로파일에 저장된 선호도를 확장시키는 간단한 방법을 제공하여, 권고기의 고유하게 좁아지는 효과를 저지한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 사용자 선호도 프로파일 추가는 일시적이다. 특히, 사용자 선호도 프로파일의 변경은 영구적이지 않을 수 있지만, 한정된 지속기간만을 가질 수 있다. 이것은, 사용자 선호도 프로파일로 하여금 예를 들어 컨텐츠의 특정 카테고리의 일시적 이용가능성과 연관된 일시적 선호도에 적응하도록 한다. 따라서, 권고기의 개선된 동적 성능이 달성될 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 사용자 선호도 프로파일 추가의 동적 갱신 특성은 사용자 선호도 프로파일의 동적 갱신 특성과 다르다. 특히, 이에 따라 사용자 선호도 프로파일은 상이한 동적 성능을 갖는 상이한 요소를 포함할 수 있다. 이것은, 일부 선호도가 장기간 선호도의 정확도를 보존하는 동안 현재 선호도에 따라 재빨리 변경되거나 갱신되도록 할 수 있다. 따라서, 전체 개선된 동적 행위는 장기간 정확도를 희생시키지 않고도 달성될 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 컨텐츠 아이템 관심은 컨텐츠 아이템의 사용자 선택을 검출할 때 검출된다. 이는 컨텐츠 아이템 관심을 검출하는데 적합한 메커니즘을 제공한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 상기 방법은 초기 선택을 위해 컨텐츠 아이템을 권고하는 단계를 더 포함한다. 특히, 일시적 사용자 선호도 프로파일은, 결정된 사용자 선호도 프로파일에 매칭하지 않는 컨텐츠 아이템의 권고 및 선택으로부터 생성될 수 있다. 이것은 권고기로 하여금 매칭하지 않는 컨텐츠 아이템을 시험하도록 하여, 이를 통해 컨텐츠 아이템 선호도의 폭을 넓혀서, 사용자 선호도 프로파일은 새로운 선호도를 포함하도록 갱신될 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 컨텐츠 아이템의 권고는 컨텐츠 아이템과 연관된 컨텐츠 아이템에 대한 다른 사용자의 선호도 값의 증가에 응답하여 이루어진다. 이로 인해, 다른 사용자의 선호도는, 일정한 컨텐츠 아이템 또는 컨텐츠 아이템의 카테고리가 현재 사용자에 적용될 수 있다는 표시로서 사용될 수 있다. 따라서, 이것은 새로운 인기 있는 컨텐츠 아이템 또는 콘텐츠 아이템의 카테고리가 사용자에 적합한지를 권고기가 시험할 수 있게 한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 상기 방법은 외부 소스로부터 화제(topic) 관심 정보를 수신하는 단계를 더 포함한다. 더욱이, 컨텐츠 아이템 관심은 화제 관심 정보에 응답하여 검출된다. 이것은 사용자에 적합할 수 있는 컨텐츠 아이템을 제언하기 위한 적합한 입력을 제공한다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 외부 소스는 신문, 웹사이트, 방송 소스로 된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 소스를 포함한다. 이들 소스는 화제 관심 정보를 생성하고 분배하기 위한 적합하고 유리한 소스를 제공한다.
본 발명의 서로 다른 양상에 따라, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하기 위한 권고기가 제공되는데, 상기 권고기는, 사용자 선호도 프로파일을 결정하기 위한 권고기 프로세서와; 컨텐츠 아이템 관심을 검출하기 위한 사용자 인터페이스 제어기를 포함하며, 상기 권고기 프로세서는, 컨텐츠 아이템 관심이 사용자 선호도 프로파일에 대응하지 않는지를 결정하고; 만약 대응하지 않는다면, 선택된 컨텐츠 아이템에 응답하여 일시적 사용자 선호도 프로파일을 결정하고; 일시적 사용자 선호도 프로파일과 연관된 다른 컨텐츠 아이템이 높은 사용자 선호도 값을 달성하는지를 결정하고, 만약 달성하는 경우에만, 일시적 사용자 선호도 프로파일에 응답하여 사용자 선호도 프로파일을 변경하도록 동작된다.
본 발명의 일실시예는 도면을 참조하여 단지 예로서 설명될 것이다.
다음 설명은 권고기를 포함하는 개인용 비디오 리코더(PVR)에 적용가능한 본 발명의 일실시예에 초점을 맞춘다. 그러나, 본 발명이 이러한 응용에 한정되지 않고, 라디오 프로그램 컨텐츠 또는 인터넷 컨텐츠를 위한 권고기를 포함하는 많은 다른 응용에 적용될 수 있다는 것이 명백할 것이다.
명백함 및 간략함을 위해, 설명은, 컨텐츠 아이템 관심이 컨텐츠 아이템의 사용자 선택에 응답하여 결정되는 일실시예에 초점을 맞춘다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 권고기를 포함하는 개인용 비디오 리코더(PVR)(101)의 예시이다. PVR(101)은 컨텐츠 수신기(103)를 포함한다. 컨텐츠 수신기(103)는 하나 이상의 적합한 컨텐츠 아이템 소스로부터 컨텐츠 아이템을 수신한다. 바람직한 실시예에서, 컨텐츠 수신기(103)는 적절한 방식으로 주로 TV 프로그램 방송에 의해 컨텐츠를 수신한다.
그러나, 바람직한 실시예에서, 컨텐츠 수신기는 복수의 다양한 컨텐츠 소스로부터 컨텐츠를 추가로 수신할 수 있다. 따라서, 컨텐츠 수신기는 비디오, 오디오 및 멀티미디어 클립 및 프로그램의 형태로 컨텐츠 아이템을 수신한다. 특히, TV 프로그램은 지상파 라디오 방송 뿐 아니라 디지털 케이블 연결로부터 수신된다. 마찬가지로, 라디오 프로그램은 종래의 아날로그 라디오 송신 뿐 아니라 케이블 연결을 통해 수신된 디지털 라디오 방송으로부터 수신된다. 다양한 소스로부터 복수의 컨텐츠 아이템을 수신할 수 있는 컨텐츠 수신기는 복수의 독립적인 컨텐츠 수신기 요소의 조합으로서 간단히 구현될 수 있으며, 상기 복수의 독립적인 컨텐츠 수신기 요소에서 각 요소는 특정 소스로부터 특정 성질의 컨텐츠 아이템을 수신하도록 지정된다.
수신된 컨텐츠 아이템은 적합한 디지털 포맷으로 변환되고, 컨텐츠 아이템과 연관된 정보와 함께 컨텐츠 메모리(105)에 저장된다. 특히, 컨텐츠 아이템은 비디오 송신을 위한 MPEG2 포맷과 같은 적합한 포맷으로 직접 수신될 수 있고, 이 경우에, 어떠한 변환도 필요하지 않다.
PVR(101)은 컨텐츠 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 동작된다. 특히, 사용자 인터페이스는 컨텐츠 아이템의 목록을 디스플레이할 수 있고, 사용자는 원격 제어기의 적합한 작동을 통해 이들 컨텐츠 아이템 중 하나를 선택할 수 있다.
PVR은, 컨텐츠 메모리(105) 및 사용자 인터페이스(107)에 결합되는 컨텐츠 프리젠터(presenter)(109)를 더 포함한다. 컨텐츠 아이템의 선택에 응답하여, 컨텐츠 프리젠터(109)는 컨텐츠 메모리(105)로부터 저장된 컨텐츠를 검색하고, 이 컨텐츠를 사용자 인터페이스(107)를 통해 사용자에게 제공하도록 동작한다.
더욱이, PVR(101)은, 컨텐츠 수신기(103), 컨텐츠 프리젠터(109), 사용자 인터페이스(107) 및 가능하면 컨텐츠 메모리(105)에 결합되는 권고기 프로세서(111)를 포함한다. 권고기 프로세서(111)는 PVR(101)의 사용자를 위한 사용자 선호도 프로파일을 생성하도록 동작한다.
바람직한 실시예에서, 권고기 프로세서(111)는, 컨텐츠 프리젠터(109)에 의해 어떤 컨텐츠 아이템이 제공되는지를 검출한다. 더욱이, 상기 권고기 프로세서(111)는 사용자 인터페이스(107)를 통해 수신된 특정한 사용자 선호도 표시를 통해 컨텐츠 아이템에 대한 사용자 선호도를 결정한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 사용자 선호도 표시는 간접 측정을 통해 수신될 수 있다. 이러한 간접 측정은, 예를 들어 일정한 컨텐츠 아이템이 몇 번 시청되었는지, 이러한 컨텐츠 아이템을 전부 시청했는지 또는 단지 부분적으로 시청했는지 등의 검출을 포함한다.
권고기 프로세서(111)가, 일정한 컨텐츠 아이템이 사용자에게 제공되는지를 검출할 때, 컨텐츠 메모리(105)로부터 연관된 정보를 검색한다. 사용자 선호도는 컨텐츠 아이템의 이러한 카테고리에 대한 사용자의 선호도의 정보를 유도하기 위해, 컨텐츠 아이템에 대한 정보, 특히 컨텐츠 아이템의 카테고리와 상관된다. 이러한 방식으로, 권고기 프로세서(111)는 컨텐츠의 상이한 카테고리 및 유형에 대한 사용자의 선호도의 지식을 축적한다. 이러한 지식은 사용자 선호도 프로파일에 포함되고, PVR(101)은 사용자 선호도 프로파일을 저장하기 위한 사용자 선호도 프로파일 메모리(113)를 포함한다. 사용자 선호도 프로파일 메모리(113)는 권고기 프로세서(111)에 결합된다.
바람직한 실시예에서, PVR(101)은 일시적 사용자 선호도 프로파일을 결정하도록 추가로 동작한다. 이러한 일시적 사용자 선호도 프로파일은 권고기 프로세서(111)에 결합된 일시적 사용자 선호도 프로파일 메모리(115)에 저장될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따라 컨텐츠의 권고를 제공하는 방법의 예시이다. 상기 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 개시될 때 생성되고, 그 다음에 사용자 선호도 프로파일 메모리(113)에 저장된다. 사용자 선호도 프로파일은, PVR이 사용될 때 계속해서 갱신되고, 더 많은 정보가 결정될 때 점점 더 정밀하게 되고 특정된다. 단계(201)의 사용자 선호도 프로파일에 대한 결정은 새로운 사용자 선호도 프로파일을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 그러나, 바람직한 실시예에서, 결정 단계(201)는 사용자 선호도 프로파일 메모리(113)에 저장된 정보에 간단히 액세스함으로써 사용자 선호도 프로파일을 결정하는 권고기 프로세서(111)를 포함한다. 따라서, 상기 결정은 간단히 사용자 선호도 프로파일 메모리(113)에 저장된 사용자 선호도 프로파일의 일부 또는 전체 정보를 검색하거나 액세스하는 것으로 이루어지는 것이 바람직하다.
단계(203)에서, 새로운 컨텐츠 아이템이 선택되는지가 결정된다. 이 단계는 선택의 긍정적인 검출이 발생할 때까지 반복된다. 바람직한 실시예에서, 단계(203)는 더욱이 사용자에게 권고되는 하나 이상의 컨텐츠 아이템과 연관된다. 특히, 이들 컨텐츠 아이템은 사용자의 선호도 프로파일에 매칭하는 다수의 컨텐츠 아이템을 포함할 수 있지만, 사용자의 선호도 프로파일에 밀접하게 매칭하지 않는 몇몇 컨텐츠 아이템을 더 포함할 것이다. 이러한 "놀랄만한" 제안은, 현재 사용자 선호도 프로파일에 매칭하지 않는 컨텐츠 아이템이 사용자에게 권고되도록 하므로, 새로운 선호도를 포함하기 위해 사용자 선호도 프로파일을 변경 및 갱신하는데 사용될 수 있다.
새로운 컨텐츠 아이템이 선택될 때, 본 방법은, 선택된 컨텐츠가 사용자 선호도 프로파일에 대응할지, 특히 바람직한 실시예에서, 사용자의 현재 사용자 선호도 프로파일에 매칭하는 지를 결정하는 단계(205)에서 계속된다. 선택된 컨텐츠 아이템이 사용자 선호도 프로파일에 매칭하면, 컨텐츠 프리젠터(109)는 컨텐츠 아이템을 사용자에게 제공하도록 진행하고, 본 방법은 단계(203)로 되돌아간다.
선택된 컨텐츠 아이템이 사용자 선호도 프로파일에 매칭하지 않으면, 본 방법은, 일시적 사용자 선호도 프로파일이 선택된 컨텐츠 아이템에 응답하여 결정되는 단계(207)에서 계속된다. 따라서, 새로운 일시적 사용자 선호도 프로파일이 생성되며, 이것은 바람직한 실시예에서 컨텐츠 아이템이 속하는 카테고리 중 하나 이상에 대한 긍정적인 선호도 값으로 초기화된다. 따라서, 일반적으로 스포츠에 관심 없어서 사용자 선호도 프로파일에서 스포츠에 대해 낮은 선호도 값을 갖는 사용자가 예를 들어 올림픽 경기에서 축구 경기의 TV 프로그램에 있는 컨텐츠 아이템을 선택하면, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 스포츠, 축구 및 올림픽 경기의 카테고리에 대해 긍정적인 선호도 값에서 시작될 수 있다.
본 방법은, 단계(209)에서 계속되며, 이 단계에서 추가 정보는 일시적 사용자 선호도 프로파일에 대한 사용자 선호도 값을 추가로 결정하기 위해 다른 컨텐츠 아이템으로부터 수집된다. 특히, 바람직한 실시예에서, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 일시적 사용자 선호도 프로파일의 카테고리에 속하는 다른 다수의 컨텐츠 아이템에 의해 시험받는다. 이들 다른 컨텐츠 아이템에 대한 사용자 선호도 값은, 일시적 사용자 선호도 프로파일이 사용자에 대해 어떻게 적합한지를 결정하기 위해 결정되고 사용된다. 더욱이, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 결정된 선호도 값에 따라 갱신되고 변형되는 것이 바람직하다.
특정 예로서, 올림픽 축구 경기의 선택에 뒤이어, 권고기 프로세서(111)는, 사용자 인터페이스(107)를 통해 예를 들어 다른 올림픽 축구 경기, 국내 축구 경기, 및 100m 단거리 경주와 같은 올림픽 육상 경기를 포함하는 다수의 스포츠 프로그램을 권고할 수 있다. 사용자 선호도 값은 이들 권고에 대해 결정되고, 특히 긍정적인 값은 선택되는 컨텐츠 아이템과 연관되는 반면, 부정적인 값은 선택되지 않은 컨텐츠 아이템과 연관된다.
따라서, 사용자가 어떠한 권고된 클립도 선택되지 않으면, 낮은 전체 선호도 값은 일시적 사용자 선호도 프로파일에 의해 달성된다. 모든 권고된 클립이 선택되면, 높은 전체 선호도 값은 일시적 사용자 선호도 프로파일에 의해 달성된다. 만약 단지 클립 일부만이 선택되면, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 바람직한 실시예에서 이에 따라 갱신된다. 따라서, 사용자가 2개의 다른 올림픽 경기에 관련된 컨텐츠 아이템을 선택하면, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 올림픽 카테고리에 대한 높은 선호도를 반영하지만, 축구 경기의 카테고리에 대해 낮은 선호도를 반영하도록 변경된다. 이러한 방식으로, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 사용자의 새로운 선호도를 더 정밀히 반영하도록 추가로 변경된다.
바람직한 실시예에서, 전술한 방법 외에도, 선호도 값을 결정하는 많은 다른 접근법이 사용된다. 특히, 사용자 인터페이스(107)는 사용자로부터 명백한 선호도 표시를 수신할 수 있고, 이러한 표시를 권고기 프로세서(111)로 전달하는데, 상기 프로세서(111)는 이에 따라 일시적 사용자 선호도 프로파일을 변경하고 갱신할 것이다. 추가적으로 또는 대안적으로, 다른 사용자 행위는, 사용자가 다른 컨텐츠 아이템으로 얼마나 빨리 이동하는지, 사용자가 짧은 지속기간 동안 이들 소스를 선택함으로써 다른 소스로부터 화제를 샘플링할지, 그리고 사용자가 일정한 컨텐츠 아이템을 얼마나 오래 선택하는지를 결정하는 것을 포함하는 선호도 값을 결정하기 위한 정보로서 사용될 수 있다.
따라서, 바람직한 실시예에서, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 일시적 사용자 프로파일과 연관된 다수의 선호도 컨텐츠 아이템을 권고함으로써 단계(209)에서 추가로 개량되고 시험된다.
단계(209)에 이어 단계(211)가 오는데, 이 단계(211)에서, 일시적 사용자 선호도 프로파일이 높은 사용자 선호도 값을 달성하는지를 결정한다. 높은 선호도 값이 달성되면, 본 방법은 일시적 사용자 프로파일에 응답하여 사용자 선호도 프로파일을 변경함으로써 단계(213)에서 계속된다. 높은 선호도 값이 달성되지 않으면, 본 방법은 사용자 선호도 프로파일을 삭제함으로써 단계(215)에서 계속된다.
바람직한 실시예에서, 일시적 사용자 선호도 프로파일을 삭제할지 또는 사용자 선호도 프로파일을 갱신할 지에 대한 결정이 이루어지기 전에 권고되거나 선택된 다른 컨텐츠 아이템의 지속기간 및/또는 수는 얻어진 선호도 값에 따라 좌우된다. 특히, 사용자 선호도 프로파일을 변경할지를 결정하기 전에 권고된 선호도 컨텐츠 아이템의 수는 선호도 컨텐츠 아이템의 적어도 일부의 선택 비율 또는 사용자 비율에 따라 좌우된다. 따라서, 일시적 사용자 선호도 프로파일에 따라 권고된 컨텐츠 아이템 대부분이 선택되고, 높은 사용자 비율이 제공되면, 사용자 선호도 프로파일은 곧바로 변경된다. 그러나, 일시적 사용자 선호도 프로파일에 따라 권고된 컨텐츠 아이템 중 어떤 것도 선택되지 않거나 적은 수만이 선택되고, 이들 컨텐츠 아이템에 낮은 사용자 비율이 주어지면, 사용자 선호도 프로파일은 곧 삭제될 것이다. 이와 대조적으로, 그 결과가 덜 결정적인 경우, 예를 들어 비교적 높은 수의 다른 컨텐츠 아이템이 선택되지만 이들에게 낮은 사용자 비율이 주어지기 때문에, 시험 지속기간은 연장되고, 일시적 사용자 선호도 프로파일에 매칭하는 더 많은 컨텐츠 아이템은 일시적 사용자 선호도 프로파일을 추가로 시험하기 위해 권고된다.
바람직한 실시예에서, 사용자 선호도 프로파일의 변경은 사용자 선호도 프로파일 추가를 포함함으로써 이루어진다. 따라서, 본래 사용자 선호도 프로파일은 일시적 사용자 선호도 프로파일로부터 정보를 포함함으로써 증가된다. 특히, 사용자 선호도 프로파일은, 높은 선호도 값을 갖는 일시적 사용자 선호도 프로파일의 카테고리가 사용자 선호도 프로파일에 추가됨으로써 변경될 수 있다. 따라서, 특정 예에서, 일시적 사용자 선호도 프로파일이, 올림픽 게임에 관련된 컨텐츠 아이템 카테고리가 높은 선호도 값을 갖는다는 나타내는 경우, 이러한 카테고리는 사용자 선호도 프로파일에 추가된다.
몇몇 실시예에서, 사용자 선호도 프로파일 추가는 일시적일 수 있다. 따라서, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 사용자 선호도 프로파일에 통합될 필요가 없지만, 나중에 삭제될 수 있는 분리가능한 추가물(addendum)일 수 있다. 따라서, 이것은, 일시적인 관심 또는 선호도가 사용자 선호도 프로파일로 지속적인 변화를 야기시키지 않고도 권고기에 의해 고려되고 사용되도록 한다. 예를 들어, 사용자 선호도 프로파일은 올림픽 경기에 관련된 컨텐츠 아이템에 대한 높은 선호도를 포함함으로써 갱신될 수 있다. 그러나, 올림픽 경기가 종료하면, 이러한 카테고리가 삭제될 수 있다.
바람직한 실시예에서, 사용자 선호도 프로파일 추가의 동적 갱신 특성은 사용자 선호도 프로파일의 동적 갱신 특성과 다르다. 따라서, 이 실시예에서, 사용자 선호도 프로파일에 대한 갱신 속도 및 변경 속도는 일반적으로 사용자 선호도 프로파일 추가보다 상당히 더 느리다. 그러므로, 사용자 선호도 프로파일을 변경하기 위해 행위의 더욱 현저하고 실질적인 변화를 필요로 하는 반면, 사용자 선호도 프로파일 추가는 훨씬 더 적은 선호도 값 입력에 의해 갱신되고 변경될 것이다. 예를 들어, 사용자 선호도 프로파일은 수년 동안 사용자 행위를 감시하는 것으로 되어있을 수 있으므로, 사용자의 평균 선호도를 매우 정밀하게 반영할 것이다. 이러한 정보 및 정확도를 얻기 위해, 많은 수의 컨텐츠 아이템에 대한 매우 상당한 선호도 값이 사용자 선호도 프로파일에 대한 실질적인 변화가 이루어지도록 하는데 필요하다. 그러나, 사용자 선호도 프로파일 추가는 단지 며칠 또는 몇 주간의 정보에 기초하여 이루어질 수 있으므로, 사용자의 평균 선호도로부터 현재 편차를 반영할 수 있다. 사용자의 선호도의 변형에 따르기 위해, 훨씬 더 적은 컨텐츠 아이템이, 사용자 선호도 프로파일 추가에 대해 상당한 변화가 이루어지도록 하는데 필요하다.
특정 예에서, 사용자는 일반적으로 스포츠에 관심이 없을 수 있지만, 후속하는 현재 올림픽 경기에는 관심이 있을 수 있다. 설명된 실시예는 스포츠에 대한 낮은 평균 선호도에 대한 예외가 검출되도록 하고, 일시적 사용자 선호도 프로파일 및, 이에 따라 사용자 선호도 프로파일 추가가 초래된다. 따라서, 아마 며칠 내에, 권고기는 올림픽 경기에 관련된 컨텐츠 아이템을 포함하기 위해 권고를 삭제하고 갱신할 것이다. 올림픽 경기가 종료하면, 이 카테고리에서 어떠한 컨텐츠 아이템도 선택되지 않을 것이고, 사용자 선호도 프로파일 추가의 높은 갱신 속도로 인해, 스포츠 경기에 대한 선호도 값은 빨리 정상 레벨로 복귀한다. 따라서, 단기간의 선호도 변형은 장기간 평균 선호도 프로파일에 강한 영향을 미치지 않고도 추적될 수 있다.
사용자 선호도 프로파일에 밀접하게 매칭하지 않는 임의의 컨텐츠 아이템 관심이 바람직한 실시예에서 일시적 사용자 선호도 프로파일을 개시하는데 사용될 수 있다는 것이 인식될 것이다. 그러나, 하나 이상의 컨텐츠 아이템의 권고는 이들 컨텐츠 아이템과 연관된 컨텐츠 아이템에 대한 다른 사용자의 선호도 값의 증가에 응답하여 이루어지는 것이 바람직하다. 따라서, 다른 사용자의 행위는 컨텐츠 아이템을 사용자에게 권고하는데 사용되는 것이 바람직하며, 이것은 일시적 사용자 선호도 프로파일을 초래할 것이다. 특히, 현재 인기 있는 컨텐츠 아이템 및 컨텐츠 아이템의 카테고리가 권고를 사용자에게 제공하기 위해 결정되고 검출되고 사용될 수 있다. 예를 들어, 스포츠 경기에 대한 선택 및 선호도 값이 일반적으로 증가하고, 이들이 특히 최근에 시작한 올림픽 경기에 관련된다는 것이 검출될 수 있다. 이에 응답하여, 올림픽 경기에 관련된 컨텐츠 아이템은 초기에 사용자에게 권고될 수 있고, 만약 선택되면, 일시적 사용자 선호도 프로파일은 이에 응답하여 개시될 수 있다.
다른 사용자의 행위에 관련된 정보의 일부 통신이 필요하다는 것이 명백할 것이다. 이것은 임의의 적절한 방식으로 제공될 수 있고, 특히 수신된 방송 송신에 데이터로서 포함될 수 있다. 마찬가지로, 상이한 사용자의 행위 및 선호도 값을 검출하는 임의의 적합한 방법이 사용될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 다수의 PVR은 중앙 통신 유닛에 연결될 수 있고, 상기 유닛은 복수의 사용자의 행위의 정보를 생성하기 위해 선택 정보를 수신하고 처리한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 권고기는 외부 소스로부터 컨텐츠 아이템 관심에 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 권고기는 일반적으로 많은 사용자가 관심 있어하는 화제의 정보를 직접 수신할 수 있다. 중앙 유닛에 의해 특히 그 목적을 위해 생성된 정보와 같은 이러한 정보는 지시받을 수 있다. 이에 따라, PVR의 사용자는, 예를 들어 현재 일반적으로 높은 관심을 갖는 문제 또는 이벤트를 나타내는 화제 관심 정보를 포함하는 컨텐츠 아이템에 관련된 정보를 수신할 수 있는 자격을 사용자에게 부여하는 가입을 가질 수 있다. 다른 실시예에서, 화제 관심 정보는 더욱 간접적일 수 있고, 권고기에 의해 간접 정보로부터 유도될 수 있다. 이것은, 예를 들어 헤드라인이 현재 일반적으로 높은 관심을 갖는 화제의 표시를 제공하도록 분석될 수 있는 신문으로부터 정보를 포함할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 하나 이상의 웹사이트는 높은 관심을 갖는 화제에 대한 표시에 대해 액세스될 수 있고 분석될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 화제 관심 정보는 방송에 포함되거나 방송으로부터 유도될 수 있다. 특히, 그 정보는 컨텐츠 아이템 방송 신호에 내장된 데이터로서 포함될 수 있다.
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 동작하는 컴퓨터 소프트웨어로서 구현되는 것이 바람직하다. 본 발명의 일실시예의 요소 및 구성요소는 임의의 적절한 방식으로 물리적으로, 기능적으로 그리고 논리적으로 구현될 수 있다. 게다가, 그 기능은 단일 유닛, 복수의 유닛 또는 다른 기능 유닛의 부분으로서 구현될 수 있다. 이와 같이, 본 발명은 단일 유닛에서 구현될 수 있거나, 상이한 유닛과 프로세서 사이에 물리적으로 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 컨텐츠 권고를 제공하는 권고기 및 방법에 관한 것으로, 특히 개인용 비디오 리코더(Private Video Recorder)에 적합한 권고기 등에 이용된다.

Claims (18)

  1. 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법으로서,
    사용자 선호도 프로파일을 결정하는 단계(201)와,
    컨텐츠 아이템 관심을 검출하는 단계(203)와,
    컨텐츠 아이템 관심이 사용자 선호도 프로파일에 대응하지 않은 지를 결정하는 단계(205)와, 만약 대응하지 않는다면,
    상기 컨텐츠 아이템 관심에 응답하여 일시적 사용자 선호도 프로파일을 결정하는 단계(207)와,
    상기 일시적 사용자 선호도 프로파일과 연관된 다른 컨텐츠 아이템이 높은 사용자 선호도 값을 달성하는 지를 결정하는 단계(209)와, 달성하는 경우에만, 상기 일시적 사용자 선호도 프로파일에 응답하여 상기 사용자 선호도 프로파일을 변경하는 단계(213)를
    포함하는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 일시적 사용자 프로파일과 연관된 다수의 선호도 컨텐츠 아이템은 상기 사용자에게 권고되는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  3. 제 2항에 있어서, 다른 컨텐츠 아이템이 높은 사용자 선호도 값을 달성하는지를 결정하는 상기 단계(209)는 상기 선호도 컨텐츠 아이템의 선택 비율을 결정하는 단계를 포함하는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 사용자 선호도 프로파일을 변경할지를 결정하기 전에 권고된 상기 다수의 선호도 컨텐츠 아이템은 상기 선택 비율에 따라 좌우되는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  5. 제 2항에 있어서, 다른 컨텐츠 아이템이 높은 사용자 선호도 값을 달성하는지를 결정하는 상기 단계(209)는 상기 선호도 컨텐츠 아이템의 적어도 일부의 사용자 비율을 결정하는 단계를 포함하는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 사용자 선호도 프로파일을 변경할지를 결정하기 전에 권고된 상기 다수의 선호도 컨텐츠 아이템은 상기 선호도 컨텐츠 아이템의 적어도 일부의 사용자 비율에 따라 좌우되는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 다른 컨텐츠 아이템의 사용자 선호도 값에 응답하여 상기 일시적 사용자 선호도 프로파일을 변경하는 단계를 더 포함하는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 사용자 선호도 프로파일의 변경 단계(213)는 사용자 선호도 프로파일 추가를 포함함으로써 실현되는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 사용자 선호도 프로파일 추가는 일시적인, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  10. 제 8항에 있어서, 상기 사용자 선호도 프로파일 추가의 동적 갱신 특성은 상기 사용자 선호도 프로파일의 동적 갱신 특성과 다른, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  11. 제 1항에 있어서, 상기 컨텐츠 아이템 관심은 컨텐츠 아이템의 사용자 선택의 검출로부터 검출되는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  12. 제 11항에 있어서, 초기 선택을 위해 상기 컨텐츠 아이템을 권고하는 단계를 더 포함하는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 컨텐츠 아이템의 권고는 상기 컨텐츠 아이템과 연관된 컨텐츠 아이템에 대해 다른 사용자의 선호도 값의 증가에 응답하여 이루어지는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  14. 제 1항에 있어서, 외부 소스로부터 화제(topic) 관심 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 컨텐츠 아이템 관심은 상기 화제 관심 정보에 응답하여 검출되는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  15. 제 14항에 있어서, 상기 외부 소스는,
    a. 신문,
    b. 웹사이트,
    c. 방송 소스
    의 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 소스를 포함하는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 방법.
  16. 제 1항 내지 제 15항 중 어느 한 항에 따른 방법이 수행되도록 하는, 컴퓨터 프로그램.
  17. 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 권고기(recommender)로서,
    사용자 선호도 프로파일을 결정하는 권고기 프로세서(111)와,
    컨텐츠 아이템 관심을 검출하는 사용자 인터페이스 제어기(107)를
    포함하며,
    상기 권고기 프로세서(111)는,
    상기 컨텐츠 아이템 관심이 사용자 선호도 프로파일에 대응하지 않은 지를 결정하고, 만약 대응하지 않는다면,
    상기 선택된 컨텐츠 아이템 관심에 응답하여 일시적 사용자 선호도 프로파일을 결정하고,
    상기 일시적 사용자 선호도 프로파일과 연관된 다른 컨텐츠 아이템이 높은 사용자 선호도 값을 달성하는 지를 결정하고, 달성하는 경우에만, 상기 일시적 사용자 선호도 프로파일에 응답하여 상기 사용자 선호도 프로파일을 변경하도록 동작하는, 컨텐츠의 권고를 사용자에게 제공하는 권고기.
  18. 제 17항에 기재된 권고기를 포함하는, 개인용 비디오 리코더(101).
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Families Citing this family (80)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030233655A1 (en) * 2002-06-18 2003-12-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for an adaptive stereotypical profile for recommending items representing a user's interests
US8365306B2 (en) * 2005-05-25 2013-01-29 Oracle International Corporation Platform and service for management and multi-channel delivery of multi-types of contents
US7917612B2 (en) * 2005-05-25 2011-03-29 Oracle International Corporation Techniques for analyzing commands during streaming media to confirm delivery
US7783635B2 (en) * 2005-05-25 2010-08-24 Oracle International Corporation Personalization and recommendations of aggregated data not owned by the aggregator
WO2007015183A1 (en) 2005-08-01 2007-02-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Organizing content using a dynamic profile
US11216498B2 (en) 2005-10-26 2022-01-04 Cortica, Ltd. System and method for generating signatures to three-dimensional multimedia data elements
US10949773B2 (en) 2005-10-26 2021-03-16 Cortica, Ltd. System and methods thereof for recommending tags for multimedia content elements based on context
US20140156901A1 (en) 2005-10-26 2014-06-05 Cortica Ltd. Computing device, a system and a method for parallel processing of data streams
US11032017B2 (en) 2005-10-26 2021-06-08 Cortica, Ltd. System and method for identifying the context of multimedia content elements
US9646005B2 (en) 2005-10-26 2017-05-09 Cortica, Ltd. System and method for creating a database of multimedia content elements assigned to users
US20160085733A1 (en) 2005-10-26 2016-03-24 Cortica, Ltd. System and method thereof for dynamically associating a link to an information resource with a multimedia content displayed in a web-page
US8326775B2 (en) 2005-10-26 2012-12-04 Cortica Ltd. Signature generation for multimedia deep-content-classification by a large-scale matching system and method thereof
US20160321253A1 (en) 2005-10-26 2016-11-03 Cortica, Ltd. System and method for providing recommendations based on user profiles
US10848590B2 (en) 2005-10-26 2020-11-24 Cortica Ltd System and method for determining a contextual insight and providing recommendations based thereon
US11386139B2 (en) 2005-10-26 2022-07-12 Cortica Ltd. System and method for generating analytics for entities depicted in multimedia content
US11361014B2 (en) * 2005-10-26 2022-06-14 Cortica Ltd. System and method for completing a user profile
US11604847B2 (en) 2005-10-26 2023-03-14 Cortica Ltd. System and method for overlaying content on a multimedia content element based on user interest
US10742340B2 (en) 2005-10-26 2020-08-11 Cortica Ltd. System and method for identifying the context of multimedia content elements displayed in a web-page and providing contextual filters respective thereto
US11403336B2 (en) 2005-10-26 2022-08-02 Cortica Ltd. System and method for removing contextually identical multimedia content elements
US11620327B2 (en) 2005-10-26 2023-04-04 Cortica Ltd System and method for determining a contextual insight and generating an interface with recommendations based thereon
US11019161B2 (en) 2005-10-26 2021-05-25 Cortica, Ltd. System and method for profiling users interest based on multimedia content analysis
JP2007274604A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Fujitsu Ltd 電子装置、その情報閲覧方法及び情報閲覧プログラム
US20090327193A1 (en) * 2008-06-27 2009-12-31 Nokia Corporation Apparatus, method and computer program product for filtering media files
US8560463B2 (en) 2006-06-26 2013-10-15 Oracle International Corporation Techniques for correlation of charges in multiple layers for content and service delivery
US7877765B2 (en) * 2006-10-26 2011-01-25 International Business Machines Corporation Viewing pattern data collection
US7796056B2 (en) 2007-03-28 2010-09-14 Fein Gene S Digital windshield information system employing a recommendation engine keyed to a map database system
US7908303B2 (en) 2007-04-10 2011-03-15 Intellectual Ventures Holding 32 Llc Integrated digital media projection and personal digital data processing system
US11537636B2 (en) 2007-08-21 2022-12-27 Cortica, Ltd. System and method for using multimedia content as search queries
US8666909B2 (en) * 2007-11-02 2014-03-04 Ebay, Inc. Interestingness recommendations in a computing advice facility
US11263543B2 (en) 2007-11-02 2022-03-01 Ebay Inc. Node bootstrapping in a social graph
GB2454509A (en) * 2007-11-09 2009-05-13 Motorola Inc Method and apparatus for modifying a user preference profile
US20090204482A1 (en) * 2008-02-13 2009-08-13 Eran Reshef System and method for streamlining social media marketing
US8561108B2 (en) * 2008-03-25 2013-10-15 International Business Machines Corporation Video episode order adherence
US8689266B2 (en) * 2008-03-25 2014-04-01 International Business Machines Corporation Dynamic rebroadcast scheduling of videos
JP2011217209A (ja) * 2010-03-31 2011-10-27 Sony Corp 電子機器、コンテンツ推薦方法及びプログラム
JP5578040B2 (ja) * 2010-11-15 2014-08-27 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、情報処理システム、並びに、プログラム
JP5126633B2 (ja) * 2010-11-24 2013-01-23 株式会社Ｊｖｃケンウッド アイテム選択装置、アイテム選択方法およびコンピュータプログラム
EP2727335A4 (en) * 2011-06-28 2015-01-14 Tata Consultancy Services Ltd PROCESS AND SYSTEM FOR CONTEXTIC RECOMMENDATIONS
CN102262663B (zh) * 2011-07-25 2013-01-02 中国科学院软件研究所 一种软件缺陷报告修复方法
US20130212491A1 (en) * 2011-09-12 2013-08-15 Gface Gmbh Computer-implemented method for displaying an individual timeline of a user of a social network, computer system and computer-readable medium thereof
US8842840B2 (en) 2011-11-03 2014-09-23 Arvind Gidwani Demand based encryption and key generation and distribution systems and methods
EP2608137A3 (en) * 2011-12-19 2013-07-24 Gface GmbH Computer-implemented method for selectively displaying content to a user of a social network, computer system and computer readable medium thereof
US9143823B2 (en) 2012-10-01 2015-09-22 Google Inc. Providing suggestions for optimizing videos to video owners
US20140337905A1 (en) * 2013-05-09 2014-11-13 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) System and method for delivering extended media content
US10206014B2 (en) 2014-06-20 2019-02-12 Google Llc Clarifying audible verbal information in video content
US9805125B2 (en) 2014-06-20 2017-10-31 Google Inc. Displaying a summary of media content items
US9838759B2 (en) 2014-06-20 2017-12-05 Google Inc. Displaying information related to content playing on a device
WO2015196162A1 (en) * 2014-06-20 2015-12-23 Google Inc. Displaying information related to content playing on a device
US10373093B2 (en) 2015-10-27 2019-08-06 International Business Machines Corporation Identifying patterns of learning content consumption across multiple entities and automatically determining a customized learning plan based on the patterns
US10349141B2 (en) 2015-11-19 2019-07-09 Google Llc Reminders of media content referenced in other media content
US11037015B2 (en) 2015-12-15 2021-06-15 Cortica Ltd. Identification of key points in multimedia data elements
US11195043B2 (en) 2015-12-15 2021-12-07 Cortica, Ltd. System and method for determining common patterns in multimedia content elements based on key points
CN106060637A (zh) * 2016-06-29 2016-10-26 乐视控股（北京）有限公司 视频推荐方法、装置及系统
US11760387B2 (en) 2017-07-05 2023-09-19 AutoBrains Technologies Ltd. Driving policies determination
US11899707B2 (en) 2017-07-09 2024-02-13 Cortica Ltd. Driving policies determination
CN108574857B (zh) * 2018-05-22 2021-09-28 深圳Tcl新技术有限公司 基于用户行为的节目推荐方法、智能电视及存储介质
US10846544B2 (en) 2018-07-16 2020-11-24 Cartica Ai Ltd. Transportation prediction system and method
US11613261B2 (en) 2018-09-05 2023-03-28 Autobrains Technologies Ltd Generating a database and alerting about improperly driven vehicles
CN109145221B (zh) * 2018-09-10 2021-05-28 北京一点网聚科技有限公司 内容推荐方法及装置、电子设备、可读存储介质
US10839694B2 (en) 2018-10-18 2020-11-17 Cartica Ai Ltd Blind spot alert
US20200133308A1 (en) 2018-10-18 2020-04-30 Cartica Ai Ltd Vehicle to vehicle (v2v) communication less truck platooning
US11392738B2 (en) 2018-10-26 2022-07-19 Autobrains Technologies Ltd Generating a simulation scenario
US11904863B2 (en) 2018-10-26 2024-02-20 AutoBrains Technologies Ltd. Passing a curve
US11270132B2 (en) 2018-10-26 2022-03-08 Cartica Ai Ltd Vehicle to vehicle communication and signatures
CN109522483B (zh) * 2018-11-14 2022-04-12 北京百度网讯科技有限公司 用于推送信息的方法和装置
US10789535B2 (en) 2018-11-26 2020-09-29 Cartica Ai Ltd Detection of road elements
US11170647B2 (en) 2019-02-07 2021-11-09 Cartica Ai Ltd. Detection of vacant parking spaces
US11643005B2 (en) 2019-02-27 2023-05-09 Autobrains Technologies Ltd Adjusting adjustable headlights of a vehicle
US11285963B2 (en) 2019-03-10 2022-03-29 Cartica Ai Ltd. Driver-based prediction of dangerous events
US11694088B2 (en) 2019-03-13 2023-07-04 Cortica Ltd. Method for object detection using knowledge distillation
US11132548B2 (en) 2019-03-20 2021-09-28 Cortica Ltd. Determining object information that does not explicitly appear in a media unit signature
US12055408B2 (en) 2019-03-28 2024-08-06 Autobrains Technologies Ltd Estimating a movement of a hybrid-behavior vehicle
US11488290B2 (en) 2019-03-31 2022-11-01 Cortica Ltd. Hybrid representation of a media unit
US11908242B2 (en) 2019-03-31 2024-02-20 Cortica Ltd. Efficient calculation of a robust signature of a media unit
US11222069B2 (en) 2019-03-31 2022-01-11 Cortica Ltd. Low-power calculation of a signature of a media unit
US10776669B1 (en) 2019-03-31 2020-09-15 Cortica Ltd. Signature generation and object detection that refer to rare scenes
US11704292B2 (en) 2019-09-26 2023-07-18 Cortica Ltd. System and method for enriching a concept database
US11593662B2 (en) 2019-12-12 2023-02-28 Autobrains Technologies Ltd Unsupervised cluster generation
US11590988B2 (en) 2020-03-19 2023-02-28 Autobrains Technologies Ltd Predictive turning assistant
US11827215B2 (en) 2020-03-31 2023-11-28 AutoBrains Technologies Ltd. Method for training a driving related object detector

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000115098A (ja) * 1998-10-05 2000-04-21 Victor Co Of Japan Ltd 番組選択補助装置
US6385619B1 (en) * 1999-01-08 2002-05-07 International Business Machines Corporation Automatic user interest profile generation from structured document access information
JP4465737B2 (ja) * 1999-05-26 2010-05-19 ソニー株式会社 受信機および番組選択方法
EP1200902A2 (en) * 1999-07-16 2002-05-02 Agentarts, Inc. Methods and system for generating automated alternative content recommendations
JP3674427B2 (ja) * 1999-12-07 2005-07-20 日本ビクター株式会社 情報提供サーバ及び情報提供方法
IL134943A0 (en) * 2000-03-08 2001-05-20 Better T V Technologies Ltd Method for personalizing information and services from various media sources
US20010051876A1 (en) * 2000-04-03 2001-12-13 Seigel Ronald E. System and method for personalizing, customizing and distributing geographically distinctive products and travel information over the internet
US7454775B1 (en) * 2000-07-27 2008-11-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for generating television program recommendations based on similarity metric
JP3654173B2 (ja) * 2000-11-02 2005-06-02 日本電気株式会社 番組選択支援装置、番組選択支援方法およびそのプログラムを記録した記録媒体
WO2002041177A1 (en) * 2000-11-20 2002-05-23 British Telecommunications Plc Method of managing resources
US7721310B2 (en) * 2000-12-05 2010-05-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for selective updating of a user profile
US20020075320A1 (en) * 2000-12-14 2002-06-20 Philips Electronics North America Corp. Method and apparatus for generating recommendations based on consistency of selection
US7035871B2 (en) * 2000-12-19 2006-04-25 Intel Corporation Method and apparatus for intelligent and automatic preference detection of media content
JP2002215665A (ja) * 2001-01-16 2002-08-02 Dainippon Printing Co Ltd 情報推薦サーバー装置
US20020147628A1 (en) * 2001-02-16 2002-10-10 Jeffrey Specter Method and apparatus for generating recommendations for consumer preference items
US20020162101A1 (en) * 2001-04-27 2002-10-31 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method of and apparatus for enabling recommendations to be made to users of entertainment receivers

Also Published As

Publication number Publication date
EP1563681A1 (en) 2005-08-17
WO2004043069A1 (en) 2004-05-21
CN100409684C (zh) 2008-08-06
EP1563681B1 (en) 2010-04-21
CN1708986A (zh) 2005-12-14
BR0316008A (pt) 2005-09-13
DE60332266D1 (de) 2010-06-02
JP2006505988A (ja) 2006-02-16
AU2003267782A1 (en) 2004-06-07
ATE465597T1 (de) 2010-05-15
US20060100987A1 (en) 2006-05-11

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