KR20020025579A - 인공지능형 음악 추천 구현 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 사용자가 원하는 음악을 인공지능적으로 추천하여 사용 할 수 있도록 구현한 시스템이다. 사용자의 과거 다운로드/스트리밍 음악 데이터를 분석하여 사용자 성향을 찾아내고. 비슷한 성향의 다른 사용자들의 다운로드/스트리밍 음악 데이터를 대조하여 사용자가 다운로드하지 않고 다른 사용자가 많이 다운로드한 음악을 인공지능적으로 추천하는 시스템이다.사용자들의 다운로드 성향을 분석하여 통계를 내고 각 사용자의 작곡가별,음악별 다운로드 순위를 메기고 음악의 성향 분석을 하여 사용자가 특정음악을 선택 할 때 그 음악을 다운로드 받은 다른 사용자들의 다운로드 순위와 비교하여 사용자의 다운로드 목록에 없는 곡을 추천하는 방법이다.

Description

인공지능형 음악 추천 구현 방법 {AI Music system}

일반적인 사용자들의 경우 음악을 듣는 특성과 취향이 개인적으로 많이 다를 수 밖에 없으나 일정한 패턴이나 동일한 경향을 나타난다. 비슷한 음악을 좋아하는 사용자들의 다운로드 목록은 많이 비슷한 비율의 같은 곡을 목록에 포함하고 있다는 점을 착안하여 사용자들 끼리의 목록을 비교하면 동일한 곡들의 다운로드가 많이 겹치는 곡을 골라낼 수 있다. 동일한 곡들이 목록에 많이 겹치는 사용자들은 비슷한 취향의 사용자 집단으로 분리 가능하며 이들 목록에 들어있는 곡들 중 가장 많은 다운로드/스트리밍을 한 곡 들부터 순위를 정할 수 있다. 사용자의 다운로드/스트리밍 목록을 이 순위목록과 비교하여 사용자의 목록에 없는 곡 중 높은 순위에 있는 곡부터 사용자에게 추천한다.

A 사용자가 이제까지 a,b,c 3 곡을 다운로드/스트리밍 받은 상태라면 사이트는 A 사용자가 받은 a,b,c 3곡 중 한 곡이라도 받은 다른 사용자의 목록을 뽑아내어 그룹으로 분리한다. a,b,c 3곡을 모두 포함하는 목록을 가진 사용자 그룹, 3곡 중 2곡을 포함하는 목록을 가진 그룹, 3곡 중 1곡만이 포함된 목록을 가진 그룹으로 분리하여 3곡을 모두 포함하는 목록을 가진 사용자들은 A 사용자와 거의 비슷한 음악성향을 가지고 있다고 판단하며 가중치를 준다. B 사용자의 목록은 a,b,c,d , C 사용자는 a,b,d,e

D 사용자는 a,e,f,g 라는 목록을 가지고 있을 때 B 사용자는 x3의 가중차를 C 사용자는 x2의 가중치를 D 사용자는 가중치를 두지 않는다.결과를 보면 A 사용자의 목록에 있는 a,b,c를 제외한 나머지 곡 들 중 가중치를 부여하면 B 사용자는 d,d,d. C 사용자는 d,d,e,e D 사용자는 e,f,g 를 자동 추천하게 된다. 순위표를 만들면 d,e,f,g 순서로 만들어지며 순서에 따라 A 사용자에게 추천한다.

본 발명은 인터넷을 통하여 사용자가 음악을 다운로드 받거나 스트리밍으로 감상을 할 때 사용자가 알지 못하여 다운로드/스트리밍 하지 못하는 곡을 사이트가 비슷한 취향의 다른 사용자의 다운로드/스트리밍 목록과 사용자의 목록을 비교하여 자동적으로 음악을 추천하여 사용자로 하여금 취향에 맞는 곡을 선택하여 들어볼 수 있도록 하는 방법이다.

이상에서 서술한 바와 같이 본 발명은 인터넷을 통해 음악을 다운로드/스트리밍 받는 사용자가 별다른 행위를 하지 않고도 비슷한 취향의 다른 사용자들과 비교하여 아직 들어보지 못한 비슷한 취향의 다른 음악을 들어볼 수 있다. 사용자가 많아지고 다운 받는 목록의 곡 수가 많아질수록 추천의 정확도가 높아진다.

Claims (1)

1. 서버에서 사용자의 취향을 분석해 내고 자동적으로 사용자의 취향에 맞는 음악을 추천하는 방법과 기술