KR100350791B1 - User profile for video service system - Google Patents
User profile for video service system Download PDFInfo
- Publication number
- KR100350791B1 KR100350791B1 KR1019990041136A KR19990041136A KR100350791B1 KR 100350791 B1 KR100350791 B1 KR 100350791B1 KR 1019990041136 A KR1019990041136 A KR 1019990041136A KR 19990041136 A KR19990041136 A KR 19990041136A KR 100350791 B1 KR100350791 B1 KR 100350791B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- preference
- user
- information
- recent
- preference information
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 22
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
- H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
- H04N21/4508—Management of client data or end-user data
- H04N21/4532—Management of client data or end-user data involving end-user characteristics, e.g. viewer profile, preferences
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
Abstract
본 발명은 동영상 서비스 시스템에서, 사용자의 선호도를 반영하는 프로파일 정보구조에 관한 것으로서 특히, 사용자의 최근 선호도와 전체 선호도를 이용해서 동영상 서비스(시청/검색/브라우징 등)가 이루어질 수 있도록 함으로써, 사용자 선호도를 효율적으로 반영하는 사용자 프로파일에 관한 것이다.The present invention relates to a profile information structure that reflects a user's preference in a video service system. In particular, the video service (viewing / searching / browsing, etc.) can be performed using the user's recent preferences and overall preferences, and thus user preferences. It relates to a user profile that reflects efficiently.
본 발명은 사용자의 선호도를 결정하기 위하여 사용자의 지금까지의 모든 선호 패턴을 나타내는 전체 선호도 정보와, 최근의 소정 기간 또는 소정 빈도수 이상의 선호 패턴을 나타내는 최근 선호도 정보를 가지며, 각 선호도가 얼마나 신뢰적인지를 나타내는 신뢰도 정보를 더 포함하여, 두 가지 선호도를 모두 고려하는 동영상 검색 또는 브라우징 등의 서비스를 제공할 수 있고, 또한 최근 선호도 정보의 신뢰도가 어느 정도 이상이면 최근 선호도를 우선하여 사용자 선호도를 최종적으로 결정할 수 있고, 그렇지 않을 경우에는 지금까지의 전체 선호도를 우선하여 사용자의 선호도를 결정할 수 있게 되어, 보다 효율적이고 사용자 친화적, 사용자 적응적인 동영상 서비스를 수행할 수 있는 환경을 확보해 준다.The present invention has global preference information indicating all the preference patterns of the user so as to determine the preference of the user, and recent preference information indicating a preference pattern over a predetermined period of time or a predetermined frequency, and how reliable each preference is. In addition, the present invention can provide services such as video search or browsing considering both preferences, and if the reliability of the recent preference information is more than a certain degree, the latest preference is given priority to finally determine the user preference. Otherwise, it is possible to determine the user's preference by prioritizing the overall preference so far, thereby ensuring an environment in which a more efficient, user-friendly and user-adaptable video service can be performed.
Description
본 발명은 동영상 서비스 시스템에서, 사용자의 선호도를 반영하는 프로파일 정보의 생성방법에 관한 것으로서 특히, 사용자의 최근 선호도와 전체 선호도를 이용해서 동영상 서비스(시청/검색/브라우징 등)가 이루어질 수 있도록 함으로써, 사용자 선호도를 효율적으로 반영하는 사용자 프로파일에 관한 것이다.The present invention relates to a method of generating profile information reflecting a user's preference in a video service system. In particular, by allowing a video service (viewing / searching / browsing, etc.) to be performed using a user's recent preferences and overall preferences, The present invention relates to a user profile that efficiently reflects user preferences.
최근에는 사용자의 습관 등을 학습하여 사용자의 선호도를 반영함으로써, 각자의 사용자 마다 그 사용자에게 맞는 서비스를 제공하는 기술들이 소개되고 있다.Recently, by reflecting the user's preferences by learning the user's habits and the like, technologies for providing a service suitable for each user have been introduced.
사용자 선호도를 반영하는 종래의 정보 서비스 시스템의 예를 들면, 사용자의 선호도를 학습하여 비디오 디스플레이 시에 사용자가 원하는 볼륨, 밝기 등의 파라메터들을 자동적으로 설정하는 기술이 소개되었고, 또다른 예로서, 사용자가전자메일을 수신하여 확인할 때 사용자마다 선호하는 디스플레이 형태로 메일을 보여주는 방법이 소개되었고, 또다른 예로서, 사용자의 선호도를 학습하여 전자신문을 볼 때 선호하는 기사를 앞에 보여주는 등, 사용자마다 그에 맞는 전자신문 형식을 제공하는 기술이 소개되었다.As an example of a conventional information service system that reflects user preferences, a technology of learning user preferences and automatically setting parameters such as volume and brightness desired by a user in video display has been introduced. When receiving and confirming e-mails, users were introduced to show their mails in the form of their preferred display. As another example, they learned the user's preferences and displayed their favorite articles when viewing e-newspapers. Techniques for providing the right electronic newspaper format have been introduced.
이러한 종래의 기술에서 사용자의 선호도를 학습하는 방법은 주로 다음과 같은 두가지 방법 중에서 하나가 사용되고 있다.In the related art, a method of learning a user's preference is mainly one of the following two methods.
먼저, 사용자의 패턴을 처음부터 계속 학습하여, 그러한 패턴을 나타낼 수 있는 파라메터 값들을 지속적으로 수정하는 방법이다.First, a method of continuously learning a user's pattern from the beginning and continuously modifying parameter values that can represent such a pattern.
이 방법은 사용자의 처음 사용 순간부터 현재까지의 모든 사용 패턴을 학습한다는 장점이 있으나, 사용자의 패턴의 변화를 민감하게 반영하지 못한다는 단점이 있다.This method has the advantage of learning all the usage patterns from the moment of the first use of the user to the present, but has the disadvantage of not sensitively reflecting the change of the pattern of the user.
즉, 만일 사용자의 패턴이 최근에 변경되었다면 최근 패턴은 일정하게 나타나지만 과거의 패턴과 비교했을 때는 상당히 다른 패턴이 나타날 것이다.In other words, if the user's pattern has changed recently, the recent pattern will appear constant but will appear quite different when compared to the past pattern.
따라서, 처음부터 현재 까지의 모든 사용패턴을 가지는 경우에는 그 학습결과가 최근의 변화된 패턴을 충분하게 반영하지 못하고 만다.Therefore, in the case of having all usage patterns from the beginning to the present, the learning result does not sufficiently reflect the recently changed pattern.
예를 들면, 전자신문의 형식으로 정보를 온라인 서비스하는 시스템에서, 사용자가 선호하는 기사가 처음에는 정치,경제,사회,스포츠,레저의 순위였지만, 최근에는 스포츠를 집중적으로 선호하는 경우에도 이왕에 학습된 선호도(전체 선호도)에 최근의 스포츠 기사 선호도가 희석되어 앞의 정치,경제,사회,스포츠,레저의 순위가 그대로 유지되거나 혹은 여전히 정치,경제 등 앞선 순위의 이왕의 선호도가그대로 유지되고 스포츠 기사는 경제 다음 쯤으로 선호하는 것으로 취급되는 경우가 초래된다.For example, in a system of online information service in the form of electronic newspaper, the articles preferred by users were at first rank of politics, economy, society, sports, and leisure, but recently, even if they prefer sports intensively. The current sports article preferences are diluted with the established preferences (total preferences), so that the ranking of the previous politics, economy, society, sports, and leisure remains the same, or the high rankings of the leading ranks such as politics and economy are still maintained. Is often treated as the next preferred economy.
두번째 방법은 최근 얼마동안의 자료만으로 사용자의 패턴을 결정하는 방법이다.The second method is to determine the user's pattern using only recent data.
이러한 방법은 앞에서 설명한 첫번째 방법의 문제점은 해결할 수 있지만, 최근의 사용자 패턴이 변경된 패턴이 아니라 일시적인 변화를 보인 것이거나, 혹은 매우 불규칙적인 변화를 보일때 이 것을 반영하지 못하고, 적절한 패턴을 표현하지 못한다는 단점이 있다.This method solves the problem of the first method described above, but the recent user pattern is not a changed pattern but a temporary change, or a very irregular change does not reflect this, and does not express an appropriate pattern. There are disadvantages.
예를 들면, 전자신문의 형식으로 정보를 온라인 서비스하는 시스템에서, 사용자가 선호하는 기사가 처음에는 정치,경제,사회,스포츠,레저의 순위였지만, 최근에는 거의 무작위로 각각의 분야별 기사를 선호하는 경우(혹은 특별한 사회적 사건에 집중적인 관심을 단기간에 가지는 경우 그에 관련된 기사를 먼저 선호하는 경우 등)에도 이왕에 학습된 선호도(전체 선호도)에 최근의 불규칙적인 선호도가 반영되어 앞의 정치,경제,사회,스포츠,레저의 순위가 실제 사용자의 의도(일시적 선호사항)와는 무관하게 변경되어 버리는 경우가 초래된다.For example, in a system of online information service in the form of electronic newspapers, users' favorite articles were initially ranked in politics, economy, society, sports, and leisure, but recently, they randomly prefer articles in each field. In the case of (or in the case of having a short-term attention to a particular social event, preferring articles related to it first, etc.), the recent irregular preferences are reflected in the preferences learned in the past (total preferences). The ranking of sports, leisure, etc. changes regardless of the actual user's intentions (temporary preferences).
본 발명은 동영상을 서비스하는 시스템에서, 사용자 프로파일에 사용자 선호도 정보를 포함시키고, 사용자 선호도 정보는 시간 또는 빈도수 등을 기준으로 하는 전체 선호도와 최근 선호도 정보를 모두 포함하도록 하고, 이 전체 선호도와 최근 선호도를 해당 사용자에 대한 동영상 서비스에 사용함으로써, 사용자 적응적인 동영상 서비스를 이룰 수 있도록 한 선호도 기반 사용자 프로파일 생성방법을 제공한다.The present invention is to include the user preference information in the user profile in the video service system, the user preference information to include both the overall preference and recent preference information based on the time or frequency, etc., the overall preference and recent preferences By using in the video service for the user, it provides a preference-based user profile generation method that can achieve a user adaptive video service.
또한 본 발명은 사용자의 최근 선호도와 전체 선호도를 포함하는 사용자 프로파일에 있어서, 각 선호도가 표현하는 사용자 선호패턴의 신뢰도 정보를 포함하도록 함으로써, 사용자의 최근 선호도와 전체 선호도의 변화와 일관성을 보다 효과적으로 학습하여 반영할 수 있도록 한 선호도 기반 사용자 프로파일 정보구조를 제공한다.In addition, the present invention, in the user profile including the user's recent preferences and overall preferences, by including the reliability information of the user preference pattern expressed by each preference, more effectively learning the change and consistency of the user's recent preferences and overall preferences Preference-based user profile information structure is provided so that it can be reflected.
도1은 본 발명의 사용자 프로파일 정보구조의 제1실시예를 나타낸 도면1 shows a first embodiment of a user profile information structure of the present invention;
도2는 본 발명의 사용자 프로파일 정보구조의 제2실시예를 나타낸 도면Figure 2 shows a second embodiment of the user profile information structure of the present invention.
도3은 본 발명의 사용자 프로파일 정보구조의 제3실시예를 나타낸 도면3 shows a third embodiment of a user profile information structure of the present invention;
본 발명은 사용자의 선호도를 결정하기 위하여, 최근 까지의 사용자의 모든 패턴을 나타내는 전체 선호도 정보와, 최근의 사용자 패턴을 나타내는 최근 선호도 정보를 사용자 프로파일 정보로서 포함한다.In order to determine the user's preference, the present invention includes, as user profile information, overall preference information representing all patterns of the user up to the latest and recent preference information representing the latest user pattern.
본 발명에서는 상기 선호도 정보가 최근 까지의 사용자의 모든 패턴을 나타내는 전체 선호도 정보와, 최근의 사용자 패턴을 나타내는 최근 선호도 정보로 나뉘어 기록된 사용자 프로파일 정보구조를 가질 수 있다.The present invention may have a user profile information structure in which the preference information is divided into total preference information representing all patterns of the user up to the latest and recent preference information representing the latest user patterns.
본 발명에서는 상기 선호도 정보가 최근 까지의 사용자의 모든 패턴을 나타내는 전체 선호도와, 최근의 사용자 패턴을 나타내는 최근 선호도를 모두 고려하여 반영된 하나의 선호도 정보로서 기록된 사용자 프로파일 정보구조를 가질 수 있다.The present invention may have a user profile information structure in which the preference information is recorded as one preference information reflected in consideration of both the overall preference representing all the patterns of the user up to the latest and the recent preference representing the recent user pattern.
또한 본 발명은 사용자의 선호도를 결정하기 위하여, 최근 까지의 사용자의 모든 패턴을 나타내는 전체 선호도 정보와, 최근의 사용자 패턴을 나타내는 최근 선호도 정보와, 함께 그 신뢰도(정보)를 사용자 프로파일 정보로서 포함한다.In addition, the present invention includes, as a user profile information, the overall preference information representing all the patterns of the user up to the latest, the recent preference information representing the recent user patterns, and the reliability (information) thereof as the user profile information to determine the user's preference. .
신뢰도 정보를 포함함으로써 본 발명에서는, 만일 최근 사용자의 패턴을 나타내는 정보의 신뢰도가 소정의 설정된 값 이상이면 최근 사용자 패턴에 일관성이 있다는 것을 의미하므로, 최근 사용자의 패턴을 우선하여 사용자 선호도를 결정하고, 그렇지 않을 경우에는 그 동안의 전체 패턴을 나타내는 정보에 보다 많은 가중치를 두는 사용자 프로파일을 가질 수 있다.By including the reliability information, in the present invention, if the reliability of the information representing the recent user's pattern is equal to or greater than a predetermined value, it means that the recent user's pattern is consistent. Otherwise, it may have a user profile that puts more weight on information representing the entire pattern.
또는 최근 사용자의 패턴을 나타내는 정보의 신뢰도에 비례하여 최근 사용자 패턴을 나타내는 정보의 가중치를 결정하고, 최근 사용자 패턴을 나타내는 정보의 신뢰도에 반비례하거나 전체 패턴을 나타내는 정보의 신뢰도에 비례하여 전체 패턴을 나타내는 정보의 가중치를 결정할 수 있다.Or determine a weight of information representing a recent user pattern in proportion to the reliability of information representing a recent user pattern, and inversely proportional to the reliability of information representing a recent user pattern or in proportion to the reliability of information representing the entire pattern. The weight of the information can be determined.
따라서, 본 발명의 제1특징은 사용자의 선호도를 반영하는 정보 서비스 시스템에서, 사용자의 최근 정보사용 패턴과 최근 까지의 전체 정보사용 패턴 두 정보를 함께 사용하여 선호도를 결정하는데 있다.Accordingly, a first feature of the present invention is to determine a preference by using both information of a user's recent information usage pattern and a whole information usage pattern up to the latest in an information service system reflecting the user's preference.
본 발명의 제2특징은, 사용자의 선호도 정보에 최근의 선호도(또는 사용 패턴)와 그 동안의 전체 선호도(또는 전체 사용 패턴)의 두 정보를 각각 포함하거나, 두 정보를 함께 고려한 하나의 선호도 정보를 포함하는 사용자 프로파일 이다.The second feature of the present invention includes one piece of preference information that includes two pieces of information, a recent preference (or usage pattern) and a total preference (or all usage pattern), in the user's preference information. User profile that includes.
본 발명의 제3특징은, 사용자의 선호도 정보에서 선호도(또는 사용 패턴)의 일관성을 의미하는 신뢰도 정보가 포함되거나, 그러한 정보를 유추할 수 있는 정보이어서, 만일 최근 선호도에 대한 신뢰도(또는 일관성)가 높을 경우에는 최근 선호도를 더 중시하고, 그렇지 않을 경우에는 전체 선호도를 더 중시하여 처리할 수 있도록 하는 선호도 기반 사용자 프로파일 정보구조 이다.The third feature of the present invention includes reliability information indicating the consistency of preferences (or usage patterns) in the user's preference information, or information that can infer such information, so that reliability (or consistency) of recent preferences can be obtained. If is high, the preference is more important than the recent preference. Otherwise, it is the preference-based user profile information structure that allows the overall preference to be processed more seriously.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 선호도 기반 사용자 프로파일 정보구조를 몇가지의 실시예로서 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, the preference-based user profile information structure of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
먼저, 도1은 본 발명의 사용자 프로파일 정보구조의 제1실시예를 나타낸 도면으로서, 동영상을 서비스하는 시스템에 적용한 예이다. 여기서 사용자 프로파일은 동영상 서버측에 기록될 수도 있고, 동영상 클라이언트 측에 기록될 수도 있으며, 이동 가능한 매체(예를 들면 스마트 카드)에 기록될 수도 있다.First, FIG. 1 is a diagram showing a first embodiment of a user profile information structure of the present invention, and is an example of application to a system for serving a video. In this case, the user profile may be recorded on the video server side, the video client side, or may be recorded on a removable medium (for example, a smart card).
사용자 프로파일(User Profile)(101)에 포함되는 사용자의 선호도(User Preference)(102)로서 최근 선호도 정보(Recent History)(103)와 전체 선호도 정보(History)(104)를 가진다.As the user preference 102 included in the user profile 101, the user profile 102 includes a recent history information 103 and an overall preference information 104.
최근 선호도 정보(103)에는 사용자가 최근에 선호하는 동영상 타입정보(105; Drama, Violation, Sex/병기된 숫자는 선호도를 나타낸다)와 그 정보의 신뢰도 정보(Reliability)(106)를 가지고, 전체 선호도 정보(104)에는 사용자가 지금까지 선호하였던 동영상 타입 정보(107)와 그 정보의 신뢰도 정보(108)를 가진다.The recent preference information 103 includes the video type information 105 (Drama, Violation, Sex / numbered numbers indicate the preferences) and the reliability information 106 of the information, which are preferred by the user. The information 104 includes moving picture type information 107 which the user has preferred so far and reliability information 108 of the information.
도1에서 최근 선호도 정보(103)는 최근의 일정한 기간 이내, 또는 최근 일정한 빈도수 이내의 피드백(사용자의 선택응답, 서비스)의 횟수를 사용해서 학습된 정보이고, 전체 정보는 그 동안의 모든 피드백을 사용하여 학습한 결과이다.In FIG. 1, the recent preference information 103 is information learned using the number of feedbacks (user's selection response, service) within a recent constant period or a recent constant frequency, and the entire information includes all feedbacks during that time. It is the result of learning using.
도1에서 신뢰도 정보(106)(108)는 각각 최근 선호도와 전체 선호도가 얼마나 신뢰적인지를 나타내는 정보로서, 이러한 신뢰도 정보는 전체 선호도와 최근 선호도를 조합할 때 사용할 수 있는데, 최근 선호도와 전체 선호도 중에서 어느 하나만 신뢰도 정보를 포함할 수도 있고, 도1에서와 같이 두 정보 모두가 각각의 신뢰도 정보를 포함할 수도 있다.In FIG. 1, the reliability information 106 and 108 are information indicating how reliable the recent preference and the overall preference are, respectively, and the reliability information can be used when combining the overall preference and the recent preference. Only one may include reliability information, and as shown in FIG. 1, both information may include respective reliability information.
따라서, 최근 선호도와 전체 선호도의 조합은 각각의 신뢰도에 비례한다.Therefore, the combination of recent preference and overall preference is proportional to each reliability.
도1에서 살펴보면, 전체 선호도 정보(104)를 볼 때는 사용자가 최근 까지는 성(Sex), 드라마(Drama), 폭력물(Violation)의 순서로 동영상을 선호하였지만, 최근에는 그 취향이 바뀌어서 최근 선호도 정보(103)를 볼 때는 드라마(Drama), 폭력물(Violation), 성(Sex)의 순서로 선호하고 있는 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 1, when viewing the overall preference information 104, a user prefers a video in the order of Sex, Drama, and Violation until recently, but recently, the taste has changed so that the latest preference information ( 103), you can see the preferences in order of drama, violence, sex.
그러므로, (각각의 신뢰도를 고려한다고 해도) 사용자가 원하는 동영상 타입에 변화가 있었고, 그 변화를 최근 선호도가 반영하여 전체 선호도와 함께 고려하는 동영상 서비스가 이루어질 수 있게 되는 것이다.Therefore, there has been a change in the video type desired by the user (even if each reliability is considered), and the video service considering the recent preference and reflecting the change can be provided.
본 도면에서는 최근 선호도와 전체 선호도가 같은 타입, 즉 동영상 타임정보와 선호도로 표현되었으나, 최근 선호도와 전체 선호도가 다른 타입으로 표현될 수도 있다.In the drawing, although the recent preference and the overall preference are expressed in the same type, that is, the video time information and the preference, the recent preference and the overall preference may be expressed in different types.
도2는 본 발명의 사용자 프로파일 정보구조의 제2실시예를 나타낸 도면으로서, 사용자 프로파일에 하나의 선호도 정보가 포함되는 구조이며, 그 정보 자체가 최근 선호도와 전체 선호도가 함께 고려되어 구성된 경우이다.FIG. 2 is a diagram illustrating a second embodiment of a user profile information structure of the present invention, in which a user profile includes one preference information, and the information itself is configured in consideration of a recent preference and an overall preference.
즉, 사용자 프로파일(User Profile)(201)에 포함되는 사용자의 선호도(User Preference)(202)로서 최근 선호도가 전체 선호도와 함께 고려되어 반영된 선호도 정보(Preference Scheme)(203)와, 이 선호도 정보를 구성하기 위한 사용자 패턴의 임시 저장공간(Temporal History)(204)을 가진다.That is, the Preference Scheme 203 in which a recent preference is considered and reflected along with the overall preference as the User Preference 202 included in the User Profile 201, and the preference information It has a temporary history 204 of user patterns to construct.
선호도 정보(203)에는 사용자가 선호하는 동영상 타입(Type and Weight) 정보(205; Drama, Violation, Sex/병기된 숫자는 선호도를 나타낸다)를 가지고, 사용자 패턴의 임시 저장공간(204)에는 각 동영상의 타입별로 사용자의 선호도점수(Score)를 포함하고 있다.The preference information 203 includes user's favorite video type (Type and Weight) information 205 (Drama, Violation, Sex / numbered numbers indicate preference), and the temporary storage space 204 of the user pattern includes each video. The user's preference score (Score) is included for each type of.
도2에서 선호도 정보(203)는 최근의 일정한 기간 이내, 또는 최근 일정한 빈도수 이내의 사용자 피드백의 횟수를 사용해서 학습된 정보와 함께, 그 동안의 모든 피드백을 사용하여 학습한 결과이다.In FIG. 2, the preference information 203 is a result of learning using all the feedbacks in the past, together with information learned using the number of user feedbacks within a recent constant period or within a recent constant frequency.
도2에서 살펴보면, 사용자 패턴 임시 저장공간(204)에 사용자의 피드백에 대응하여 각각의 동영상 타입별로 점수를 매기고, 이 점수가 소정의 설정된 임계치 이상이 되면 그 타입에 대한 사용자 선호도 즉, 사용자 선호도 정보(203)의 해당 타입에 대한 선호도(Weight)를 갱신함으로써, 최근 선호도와 전체 선호도를 함께 고려하여 반영한 선호도 정보(203)를 가지도록 한 것이다.Referring to FIG. 2, each video type is scored in response to a user's feedback in the user pattern temporary storage space 204, and when the score is equal to or greater than a predetermined threshold, user preference, that is, user preference information for the type. By updating the preference for the corresponding type of 203, the user has preference information 203 reflecting the recent preference and the overall preference.
임시 사용자 패턴 정보공간(204,205)에 구성되는 동영상 타입별 사용자 선호도 점수는 다음과 같이 이루어진다.A user preference score for each video type configured in the temporary user pattern information spaces 204 and 205 is performed as follows.
먼저, 사용자가 해당 타입의 동영상을 서비스 받게 되면 해당 타입의 점수가 k만큼 증가한다.First, when a user receives a video of the type, the score of the type is increased by k.
만일, 일정한 기간(d) 동안에 해당 타입의 동영상을 서비스 받지 않을 경우에는 해당 타입의 점수가 k'만큼 감소한다.If the video of the type is not serviced for a certain period (d), the score of the type is reduced by k '.
이와같은 방법으로 각 동영상 타입별 점수를 매긴다.In this way, each video type is scored.
이렇게 기간(d)과 점수(k,k')를 함께 고려함으로써 최근의 사용자 피드백을 고려하여 반영할 수 있고, 선호도가 일시적인 변화인지 혹은 장기적으로 반복되는 것인지의 여부를 고려할 수 있게 된다.By considering the period (d) and the score (k, k ') together, it is possible to reflect in consideration of the recent user feedback, it is possible to consider whether the preference is a temporary change or repeated in the long term.
또한, 각 타입별 점수를 증가시키다가, 특정한 타입의 동영상이 소정의 설정된 임계치 이상으로 되면, 해당 타입의 사용자 선호도(203,204)를 증가시켜 준다.In addition, while increasing the score for each type, when a particular type of video becomes more than a predetermined threshold, the user preferences 203 and 204 of the type are increased.
즉, 최근에 일정한 사용자 패턴이 존재하면 그 패턴을 사용자 선호도에 반영시키고, 만일 그렇지 않다면 점수가 낮아지거나 혹은 높지 않아 무시하게 된다.In other words, if a certain user pattern exists recently, the pattern is reflected in user preference, and if it is not, the score is lowered or not high and ignored.
따라서, 일정한 기간과 일정한 임계치 이상으로 사용자가 일관성 있게 특정 타입의 동영상에 대한 피드백을 수행한 경우에 대해서만 최근 사용자 패턴을 사용자 선호도에 반영하게 되며, 이렇게 하면 최근 선호도의 일관성 유지 여부가 고려되는 것은 물론, 최근 선호도에 대하여 신뢰적인지를 함께 고려한 결과도 된다.Therefore, the recent user pattern is reflected in the user preference only when the user consistently provides feedback on a specific type of video over a certain period of time and a certain threshold, and this considers whether or not the last preference is consistent. This is also a result of considering whether the recent preferences are reliable.
도3은 본 발명의 사용자 프로파일 정보구조의 제3실시예를 나타낸 도면으로서, 사용자 프로파일에 하나의 선호도 정보가 포함되는 구조이며, 그 정보 자체가 최근 선호도와 전체 선호도가 함께 고려되어 구성된 경우로서, 도2와 비교할 때 사용자 패턴 임시저장 공간에 리스트(list) 형태로 사용자가 서비스 받은 각각의 동영상 타입과 서비스 받은 날짜를 포함하고 있는 경우이다.3 is a diagram illustrating a third embodiment of a user profile information structure of the present invention, in which a user profile includes one preference information, and the information itself is configured in consideration of recent preferences and overall preferences. Compared with FIG. 2, the user pattern temporary storage space includes each video type serviced by the user in the form of a list and the date of service.
즉, 사용자 프로파일(User Profile)(301)에 포함되는 사용자의 선호도(User Preference)(302)로서 최근 선호도가 전체 선호도와 함께 고려되어 반영된 선호도 정보(Preference Scheme)(303)와, 이 선호도 정보를 구성하기 위한 사용자 패턴의 임시 저장공간(Temporal History)(304)을 가진다.That is, the Preference Scheme 303 in which the recent preference is considered and reflected along with the overall preference as the user preference 302 included in the User Profile 301, and the preference information It has a temporary history 304 of user patterns to construct.
선호도 정보(303)에는 사용자가 선호하는 동영상 타입(Type and Weight) 정보(305; Drama, Violation, Sex/병기된 숫자는 선호도를 나타낸다)를 가지고, 사용자 패턴의 임시 저장공간(304)에는 각 동영상의 타입과 그 동영상을 서비스 받은 날짜가 리스트 형태로 포함되고 있다.The preference information 303 includes user's favorite video type (Type and Weight) information 305 (Drama, Violation, Sex / sequence number indicates a preference), and each video is included in the temporary storage space 304 of the user pattern. The type and date of receiving the video are included in the form of a list.
도3에서 선호도 정보(303)는 최근의 일정한 기간 이내, 또는 최근 일정한 빈도수 이내의 피드백(사용자의 선택 응답)의 횟수를 사용해서 학습된 정보와 함께, 그 동안의 모든 피드백을 사용하여 학습한 결과이다.In FIG. 3, the preference information 303 is a result of learning using all the feedbacks in the past, together with information learned using the number of feedbacks (user's selection response) within a recent constant period or within a recent constant frequency. to be.
도2에서 살펴보면, 사용자 패턴 임시 저장공간(304)에 사용자의 피드백에 대응하여 각각의 동영상 타입과 그 동영상을 서비스 받은 날짜를 리스트 형태로 포함하고, 최근의 소정 기간(d)에 대하여 이 기간(d) 이전에 기록된 내용들은 자동적으로 삭제하면서 유지되는 리스트 내에서 서비스 횟수가 일정한 임계치 이상 되는 동영상 타입에 대해서는 그 타입에 대한 사용자 선호도 즉, 사용자 선호도 정보(303)의 해당 타입에 대한 선호도(Weight)를 갱신함으로써, 최근 선호도와 전체 선호도를 함께 고려하여 반영한 선호도 정보(303)를 가지도록 한 것이다.Referring to FIG. 2, the user pattern temporary storage space 304 includes each video type and a date when the video is serviced in a list form in response to user feedback, and for the latest predetermined period d, d) For a video type in which the number of service is more than a certain threshold in the list maintained while automatically deleting the previously recorded contents, the user preference for that type, that is, the preference for the type of the user preference information 303 ) To have the preference information 303 reflecting the recent preference and the overall preference together.
임시 사용자 패턴 정보공간(304,305)에 구성되는 사용자 패턴정보의 임시저장은 다음과 같이 이루어진다.Temporary storage of user pattern information configured in the temporary user pattern information spaces 304 and 305 is performed as follows.
먼저, 사용자가 어떤 타입의 동영상을 서비스 받게 되면 해당 동영상 타입과 그 동영상을 서비스 받은 날짜를 기록해 나간다.First, when a user receives a video of a certain type, the user records the video type and the date of receiving the video.
만일, 최근의 일정한 기간을 d라고 했을 경우 이 기간(d) 이전에 기록된 동영상 타입 및 그 서비스 받은 날짜 정보는 삭제한다.If the most recent fixed period is d, the moving picture type recorded before this period (d) and the service date information are deleted.
이와같은 방법으로 사용자가 서비스를 받을 때마다 동영상의 타입과 서비스 받은 날짜를 기록하고 또 일정한 기간(d)을 정하여 그 기간 이전에 기록된 내용은 삭제함으로써 가장 최근의 사용자 패턴에 대한 정보를 늘 갱신하여 가지고 있도록 한다.In this way, each time a user receives a service, the type of video and the date of service are recorded, and a certain period (d) is set to delete information recorded before that time, thereby updating the information on the most recent user pattern. Have it.
이렇게 기간(d)과 그 기간(d) 동안에 서비스 받은 동영상 리스트를 함께 고려함으로써 최근의 사용자 피드백을 고려하여 반영할 수 있고, 선호도를 항상 최신 정보로서 가지고 있게 된다.Thus, by considering the service list during the period (d) and the service period (d) together, it is possible to reflect in consideration of the latest user feedback, and always have the preference as the latest information.
그리고, 그 일정한 기간(d) 안에 서비스 받은 소정의 동영상 타입이 소정의 설정된 횟수 이상으로 사용자가 일관성 있게 특정 타입의 동영상에 대한 피드백을 수행한 경우에 대해서만 최근 사용자 패턴을 사용자 선호도에 반영하게 되며, 이렇게 하면 최근 선호도의 일관성 유지 여부가 고려되는 것은 물론, 최근 선호도에 대하여 신뢰적인지를 함께 고려한 결과도 된다.In addition, the user's preference is reflected in the user's preference only when the user's feedback is consistently performed for a certain type of video more than a predetermined number of times. This not only considers whether the last preference is consistent, but also considers whether the recent preference is reliable.
본 발명의 선호도 기반 사용자 프로파일 정보구조에 의하면, 최근 선호도와 전체 선호도 두가지 정보를 이용함으로써 사용자의 선호도를 효율적으로 사용자 프로파일로서 반영할 수 있게 된다.According to the preference-based user profile information structure of the present invention, the user's preferences can be efficiently reflected as a user profile by using two pieces of information, recent preferences and overall preferences.
그러므로, 동영상 서비스 시스템에서 사용자 프로파일을 기반으로 동영상을 검색 및 브라우징 등을 수행할 때, 사용자의 전체 선호도는 물론 최근의 일관성있는 사용자 선호도의 변화를 모두 고려하여 보다 사용자 친화적이고 사용자 적응적인 동영상 검색 또는 브라우징을 서비스할 수 있게 된다.Therefore, when searching and browsing videos based on the user profile in the video service system, a user-friendly and user-friendly video search or Browsing can be serviced.
Claims (12)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019990041136A KR100350791B1 (en) | 1999-09-22 | 1999-09-22 | User profile for video service system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019990041136A KR100350791B1 (en) | 1999-09-22 | 1999-09-22 | User profile for video service system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20010028737A KR20010028737A (en) | 2001-04-06 |
| KR100350791B1 true KR100350791B1 (en) | 2002-09-09 |
Family
ID=19612779
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1019990041136A KR100350791B1 (en) | 1999-09-22 | 1999-09-22 | User profile for video service system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR100350791B1 (en) |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7584208B2 (en) | 2002-11-20 | 2009-09-01 | Radar Networks, Inc. | Methods and systems for managing offers and requests in a network |
| US7640267B2 (en) | 2002-11-20 | 2009-12-29 | Radar Networks, Inc. | Methods and systems for managing entities in a computing device using semantic objects |
| US7433876B2 (en) | 2004-02-23 | 2008-10-07 | Radar Networks, Inc. | Semantic web portal and platform |
| US8924838B2 (en) | 2006-08-09 | 2014-12-30 | Vcvc Iii Llc. | Harvesting data from page |
| US20090076887A1 (en) | 2007-09-16 | 2009-03-19 | Nova Spivack | System And Method Of Collecting Market-Related Data Via A Web-Based Networking Environment |
| US20100004975A1 (en) * | 2008-07-03 | 2010-01-07 | Scott White | System and method for leveraging proximity data in a web-based socially-enabled knowledge networking environment |
| US8200617B2 (en) | 2009-04-15 | 2012-06-12 | Evri, Inc. | Automatic mapping of a location identifier pattern of an object to a semantic type using object metadata |
| US8862579B2 (en) | 2009-04-15 | 2014-10-14 | Vcvc Iii Llc | Search and search optimization using a pattern of a location identifier |
| US10628847B2 (en) | 2009-04-15 | 2020-04-21 | Fiver Llc | Search-enhanced semantic advertising |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1063679A (en) * | 1996-08-23 | 1998-03-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Information presentation device |
| JPH1091686A (en) * | 1996-09-17 | 1998-04-10 | Hitachi Ltd | Method for providing service |
| JPH10228482A (en) * | 1997-02-14 | 1998-08-25 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Taste estimating method, information extracting method and information supplying method |
| JPH117453A (en) * | 1997-04-22 | 1999-01-12 | Mitsubishi Electric Corp | Media information recommending device |
| JPH1166081A (en) * | 1997-08-12 | 1999-03-09 | N T T Data:Kk | Profile acquisition system, information provision system, profile acquiring method and medium |
-
1999
- 1999-09-22 KR KR1019990041136A patent/KR100350791B1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1063679A (en) * | 1996-08-23 | 1998-03-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Information presentation device |
| JPH1091686A (en) * | 1996-09-17 | 1998-04-10 | Hitachi Ltd | Method for providing service |
| JPH10228482A (en) * | 1997-02-14 | 1998-08-25 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Taste estimating method, information extracting method and information supplying method |
| JPH117453A (en) * | 1997-04-22 | 1999-01-12 | Mitsubishi Electric Corp | Media information recommending device |
| JPH1166081A (en) * | 1997-08-12 | 1999-03-09 | N T T Data:Kk | Profile acquisition system, information provision system, profile acquiring method and medium |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20010028737A (en) | 2001-04-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8214318B2 (en) | Apparatus, method and computer program for content recommendation and recording medium | |
| CA2320510C (en) | Method of generating user profile based on user preference and multimedia data browsing system using the same | |
| US7685200B2 (en) | Ranking and suggesting candidate objects | |
| US8463775B2 (en) | Temporal search query personalization | |
| US9519716B2 (en) | System and method for conducting a profile based search | |
| EP1384171B1 (en) | Data search user interface with ergonomic mechanism for user profile definition and manipulation | |
| US20100036839A1 (en) | Apparatus, method and computer program for content recommendation and recording medium | |
| CN109299384A (en) | Scene recommended method, apparatus and system, storage medium | |
| JP4497309B2 (en) | Information providing apparatus, information providing method, and information providing program | |
| US6850954B2 (en) | Information retrieval support method and information retrieval support system | |
| JPH10301946A (en) | Information providing device | |
| EP1049992A1 (en) | Information system using human resource profiles | |
| JP2005505070A (en) | Personal recommendation device database using other people's profiles | |
| KR20040075036A (en) | Hierarchical decision fusion of recommender scores | |
| KR20100057087A (en) | Customization of search results | |
| CA2225790A1 (en) | Method and apparatus for item recommendation using automated collaborative filtering | |
| JP2005504399A (en) | Change personal profile by recommender using other person's profile | |
| EP2458546A1 (en) | Recommender system for stimulating a user to recommend an item to a contact of the user | |
| JP2001160069A5 (en) | ||
| WO2001065405A1 (en) | Customized interaction with computer network resources | |
| KR100350791B1 (en) | User profile for video service system | |
| JP2011124656A (en) | Video content recommendation management device, method of instructing reproduction of scene in video content, and program thereof | |
| KR101151176B1 (en) | The Content Recommendation Method by Using Menu Preferences | |
| WO2001037193A1 (en) | System, method, and article of manufacture for recommending items to users based on user preferences | |
| CN111523050A (en) | Content recommendation method, server and storage medium |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| N231 | Notification of change of applicant | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20080618 Year of fee payment: 7 |
|
| LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |