| 1 |
1
복수의 사용자의 선호시청정보를 이용하여 사용자 그룹을 설정하는 사용자 그룹핑부와,상기 선호시청정보를 이용하여 상기 사용자 그룹별로 주제모델 파라미터(topic model parameter)를 학습하는 주제모델 파라미터 학습부와,상기 주제모델 파라미터 중 은닉주제 파라미터를 개인별 선호도와 그룹별 선호도에 매핑(mapping)하는 파라미터 매핑부, 및상기 개인별 선호도의 다양성을 드러내기 위하여 상기 주제모델 파라미터에 추가적인 가공 또는 추론을 수행하는 파라미터 가공부를 포함하는 사용자 선호주제 기반 TV프로그램 콘텐츠 자동추천 장치
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 파라미터 매핑부는,문서 생성 모델링에서 문서에 나타난 단어를 의미하는 매핑(mapping), 문서 생성 모델링에서 사용자를 문서로 보고 사용자 시청 토큰을 단어로 보도록 구성한 매핑, 각 문서를 TV프로그램에, 각 시청 토큰을 시청 사용자에 대응시키는 매핑, 또는 대중 선호도와 개인 선호도를 주제모델링으로 구성한 매핑 중 어느 하나를 수행하는 사용자 선호주제 기반 TV프로그램 콘텐츠 자동추천 장치
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 파라미터 가공부는,상기 은닉주제 파라미터의 선행확률인 디리클레 분포(Dirichlet distribution)를 학습함에 있어서,상기 선호시청정보 중 소정의 상위 일부만을 그대로 활용하고 나머지 하위 일부는 0으로 두어 가공하거나,상기 디리클레 분포를 비대칭(asymmetric) 디리클레 분포로 연산하는사용자 선호주제 기반 TV프로그램 콘텐츠 자동추천 장치
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 선호시청정보를 이용하여 방영종료 콘텐츠 또는 상기 사용자가 가입하지 않은 콘텐츠 중 어느 하나 이상을 추천후보에서 제외하는 비선호시청항목 필터를 더 포함하는 사용자 선호주제 기반 TV프로그램 콘텐츠 자동추천 장치
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 주제모델 파라미터를 이용하여 사용자별 추천후보 콘텐츠를 정렬하는 추천후보 콘텐츠 정렬부를 더 포함하는 사용자 선호주제 기반 TV프로그램 콘텐츠 자동추천 장치
|
| 6 |
6
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서상기 매핑 또는 상기 추가 추론에 GS(Gibbs Sampling), CGS(Collapsed Gibbs Sampling), VBI(Variational Bayesian Inference), CVBI(Collapsed Variational Bayesian Inference) 중 어느 하나 이상의 기법을 이용하는사용자 선호주제 기반 TV프로그램 콘텐츠 자동추천 장치
|
| 7 |
7
TV 콘텐츠를 방송 송출하는 미디어 스트리밍 서버와;상기 미디어 스트리밍 서버로부터 TV 콘텐츠를 수신하면서 시청기록을 송신함으로써 TV 콘텐츠 추천목록을 전달받는 사용자 TV와;상기 사용자 TV로부터 시청기록을 수신하여 저장하는 TV 사용자 시청기록 데이터베이스와;복수의 상기 사용자 TV로부터 수신한 시청기록으로부터 생성한 선호시청정보를 이용하여 사용자 그룹을 설정하고, 상기 선호시청정보를 이용하여 상기 사용자 그룹별로 주제모델 파라미터(topic model parameter)를 학습하고, 상기 주제모델 파라미터 중 은닉주제 파라미터를 개인별 선호도와 그룹별 선호도에 매핑(mapping)하며, 상기 개인별 선호도의 다양성을 드러내기 위하여 상기 주제모델 파라미터에 추가적인 가공 또는 추론을 수행하여 TV 콘텐츠 추천목록을 상기 사용자 TV에 송신하는 사용자관리 및 추천서버; 및상기 미디어 스트리밍 서버 및 상기 사용자관리 및 추천서버에 송신할 TV 콘텐츠를 저장하는 TV 콘텐츠 데이터베이스를 포함하는 사용자 선호주제 기반 TV프로그램 콘텐츠 자동추천 시스템
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 사용자관리 및 추천서버는,상기 은닉주제 파라미터의 선행확률인 디리클레 분포(Dirichlet distribution)를 학습함에 있어서 상기 선호시청정보 중 소정의 상위 일부만을 그대로 활용하고 나머지 하위 일부는 0으로 두어 가공하거나 상기 디리클레 분포를 비대칭(asymmetric) 디리클레 분포로 연산하고,상기 선호시청정보를 이용하여 방영종료 콘텐츠 또는 상기 사용자 TV가 가입하지 않은 콘텐츠 중 어느 하나 이상을 추천후보에서 제외하며,상기 주제모델 파라미터를 이용하여 사용자별 추천후보 콘텐츠를 정렬하는사용자 선호주제 기반 TV프로그램 콘텐츠 자동추천 시스템
|
| 9 |
9
복수의 사용자의 선호시청정보를 이용하여 사용자 그룹을 설정하는 사용자 그룹핑 단계와,상기 선호시청정보를 이용하여 상기 사용자 그룹별로 주제모델 파라미터(topic model parameter)를 학습하는 주제모델 파라미터 학습 단계와,상기 주제모델 파라미터 중 은닉주제 파라미터를 개인별 선호도와 그룹별 선호도에 매핑(mapping)하는 파라미터 매핑 단계와,상기 개인별 선호도의 다양성을 드러내기 위하여 상기 주제모델 파라미터에 추가적인 가공 또는 추론을 수행하는 파라미터 가공 단계와,상기 선호시청정보를 이용하여 방영종료 콘텐츠 또는 상기 사용자가 가입하지 않은 콘텐츠 중 어느 하나 이상을 추천후보에서 제외하는 비선호시청항목 필터링 단계, 및상기 주제모델 파라미터를 이용하여 사용자별 추천후보 콘텐츠를 정렬하는 추천후보 콘텐츠 정렬 단계를 포함하는 사용자 선호주제 기반 TV프로그램 콘텐츠 자동추천 방법
|
| 10 |
10
제9항에 있어서,상기 파라미터 가공 단계는,상기 은닉주제 파라미터의 선행확률인 디리클레 분포(Dirichlet distribution)를 학습함에 있어서,상기 선호시청정보 중 소정의 상위 일부만을 그대로 활용하고 나머지 하위 일부는 0으로 두어 가공하거나,상기 디리클레 분포를 비대칭(asymmetric) 디리클레 분포로 연산하는사용자 선호주제 기반 TV프로그램 콘텐츠 자동추천 방법
|
| 11 |
11
복수의 사용자로부터 수신한 선호시청정보를 이용하여 설정된 사용자 그룹별로 주제모델 파라미터(topic model parameter)를 학습하는 주제모델 파라미터 학습 단계와,상기 주제모델 파라미터 중 은닉주제 파라미터를 개인별 선호도와 그룹별 선호도에 매핑(mapping)하되, 문서 생성 모델링에서 문서에 나타난 단어를 의미하는 매핑(mapping), 문서 생성 모델링에서 사용자를 문서로 보고 사용자 시청 토큰을 단어로 보도록 구성한 매핑, 각 문서를 TV프로그램에, 각 시청 토큰을 시청 사용자에 대응시키는 매핑, 또는 대중 선호도와 개인 선호도를 주제모델링으로 구성한 매핑 중 어느 하나를 수행하는 파라미터 매핑 단계, 및상기 은닉주제 파라미터의 선행확률인 디리클레 분포(Dirichlet distribution)를 학습함에 있어서, 상기 선호시청정보 중 소정의 상위 일부만을 그대로 활용하고 나머지 하위 일부는 0으로 두어 가공하거나 상기 디리클레 분포를 비대칭(asymmetric) 디리클레 분포로 연산하도록 가공함으로써, 상기 개인별 선호도의 다양성을 드러내는 추가 추론을 수행하는 파라미터 가공 단계를 포함하는 사용자 선호주제 기반 TV프로그램 콘텐츠 자동추천 방법
|
| 12 |
12
제9항 내지 제11항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 실행하는 프로그램이 기록된컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
|
