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시청 히스토리 내역에 따라 i) TV 프로그램의 장르의 시청 횟수가 많은 프로그램에 우선순위를 적용하여 선호도가 높은 상위-N개의 프로그램 목록을 사용자 단말로 추천하는 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템; 및상기 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템으로부터 상기 선호도가 높은 상위-N개의 TV 프로그램 목록을 수신하고, 추천 목록의 개인화된 사용자 맞춤형 콘텐츠에 대하여 방송 미리보기(preview)를 제공하며, 선택된 프로그램의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠를 수신받아 재생하는 사용자 단말을 포함하며,상기 선호도는 선호도 트리의 최종 자식 노드로부터 최상위 노드까지 Bottom-Up 방식으로 예측되고, 상기 선호도 트리는 개인 사용자별 선호하는 TV 프로그램의 장르에 따라 시청 빈도수가 많을수록 가중치를 올리고 방송 프로그램별 가중치(weight)를 다르게 두어 개인화 된 사용자 맞춤형 TV 프로그램에 대한 선호도를 예측하는 트리 구조의 데이터 구조를 사용하는, 다중 채널 프리뷰 기반의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템
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제1항에 있어서, 상기 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템은 사용자 단말의 IP 주소/MAC 주소 또는 장치ID에 식별되는 사용자 단말별로 TV 프로그램 장르, 방송 프로그램 제목, 시청 빈도수, 시청 시각(시청 시작 시각-시청 종료 시각), 시청 지속시간을 포함하는 시청 히스토리 내역을 저장하는 시청 히스토리 내역 DB; TV 프로그램의 장르가 세분화된 카테고리 마다 TV 프로그램의 시청 히스토리 내역의 컨텍스트(context) 정보를 기초로 i) 시청 히스토리 내역에 따라 TV 프로그램의 장르의 시청 횟수가 많은 프로그램에 우선순위(priority)를 적용하거나 또는 ii) 상기 시청 히스토리 내역에 따라 다르게 적용되는 사용자-콘텐츠 선호도 가중치를 사용하여 시청자의 TV 프로그램 별 선호도를 예측하는 TV 프로그램 별 선호도 예측부; 상기 시청 히스토리 내역에 따라 사용자-콘텐츠 선호도 가중치를 계산하고, 선호도 트리를 사용하여 선호도가 높은 상위-N개의 프로그램을 사용자 단말로 추천/제공하는 사용자-콘텐츠 선호도 가중치 계산부; 선호도가 높은 상위-N개의 프로그램 목록을 사용자 단말로 추천/전송하여 표출되도록하는 미디어 콘텐츠 프로그램 추천부; 및 리모컨을 사용하여 사용자 단말로부터 선호도가 높은 상위-N개의 TV 프로그램 목록에서 선택된 프로그램 요청 정보를 리턴 패스 서버를 통해 수신하면, 이에 대한 응답으로 선택된 TV 프로그램의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠를 상기 사용자 단말로 전송하며, 시청 후, 상기 사용자 단말로부터 실시간으로 시청 내역을 상기 리턴 패스 서버를 통해 상기 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템로 수신받아 상기 시청 히스토리 내역 DB에 저장하여 갱신하는 시청 내역 수신부를 포함하는 다중 채널 프리뷰 기반의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템
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제1항에 있어서, 상기 사용자 단말은 STB/TV 또는 PC를 사용하는, 다중 채널 프리뷰 기반의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템
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제1항에 있어서, 상기 시청 히스토리 내역은 TV 프로그램의 장르, 방송 프로그램 제목, 시청 빈도수, 우선 순위, 시청 시각, 시청 지속 시간(시청 시작 시간-시청 종료 시간)을 포함하는 다중 채널 프리뷰 기반의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템
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제1항에 있어서, 상기 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템은 TV 프로그램의 장르의 카테고리별 예측된 선호도 값을 기반으로 개인 사용자별 선호도 값이 높은 상위-N개의 TV 프로그램 목록을 각각의 사용자 단말로 송신하여 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠를 제공하며, 만약, 초기에 시스템 사용자인 경우, 시청 히스토리 내역에 대한 정보가 없으면, 특정 장르의 TV 프로그램에 대하여 무작위로 TV 프로그램을 사용자 단말로 추천/제공하며, 사용자의 시청 히스토리 내역이 충분한 경우, 선호도 값이 높은 상위-N개의 TV 프로그램 목록과 함께 소수의 시청 빈도수가 적은 장르의 TV 프로그램을 무작위로 선택하여 과적합 현상을 방지하는, 다중 채널 프리뷰 기반의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템
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제1항에 있어서, 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 추천 서비스는 VoD, OTT(Over The Top), STB를 사용한 IPTV 서비스, UHD/HD 방송 서비스에 사용하는, 다중 채널 프리뷰 기반의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템
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(a) 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템은 TV 프로그램의 시청 히스토리 내역의 사용자-미디어 콘텐츠의 시청 관련 컨텍스트 정보를 기반으로 시청 횟수가 많은 TV 프로그램에 우선순위를 적용하여 선호도가 높은 상위-N개의 프로그램 목록을 사용자 단말로 추천하는 시청자의 TV 프로그램 별 선호도를 예측하는 단계; (c) 상기 선호도가 높은 상위-N개의 TV 프로그램 목록을 사용자 단말(STB/TV)의 디스플레이로 표시하는 단계; (d) 상기 사용자 단말로 추천/선택된 개인화된 사용자 맞춤형 콘텐츠에 대하여 실시간 방송 미리보기(preview)를 제공하는 단계; 및 (e) 상기 사용자 단말에서 선호도가 높은 상위-N개의 TV 프로그램 목록에서 선택된 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠를 전송받아 디스플레이되고, 시청 후, 시청 내역을 상기 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템으로 전송하여 갱신하는 단계를 포함하며,(b) 상기 시청 히스토리 내역에 따라 사용자-콘텐츠 선호도 가중치를 계산하여 선호도 트리에서 선호도가 높은 상위-N개의 프로그램을 사용자 단말로 추천/제공하는 단계를 더 포함하며, 상기 단계 (b)에서, 계산된 선호도는 선호도 트리의 최종 자식 노드로부터 최상위 노드까지 Bottom-Up 방식으로 예측되며,상기 선호도 트리는 개인 사용자별 선호하는 TV 프로그램의 장르에 따라 시청 빈도수가 많을수록 가중치를 올리고 방송 프로그램별 가중치(weight)를 다르게 두어 개인화 된 사용자 맞춤형 TV 프로그램에 대한 선호도를 예측하는 트리 구조의 데이터 구조를 사용하는, 다중 채널 프리뷰 기반의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 방법
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제8항에 있어서, 상기 사용자 단말은 STB/TV 또는 PC를 사용하는, 다중 채널 프리뷰 기반의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 방법
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제8항에 있어서, 상기 시청 히스토리 내역은 TV 프로그램의 장르, 방송 프로그램 제목, 시청 빈도수, 우선 순위, 시청 시각, 시청 지속 시간(시청 시작 시간-시청 종료 시간)을 포함하는 다중 채널 프리뷰 기반의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 방법
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제8항에 있어서, 상기 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템은 TV 프로그램의 장르의 카테고리별 예측된 선호도 값을 기반으로 개인 사용자별 선호도 값이 높은 상위-N개의 TV 프로그램 목록을 각각의 사용자 단말로 송신하여 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠를 제공하며, 만약, 초기에 시스템 사용자인 경우, 시청 히스토리 내역에 대한 정보가 없으면, 특정 장르의 TV 프로그램에 대하여 무작위로 TV 프로그램을 사용자 단말로 추천/제공하며, 사용자의 시청 히스토리 내역이 충분한 경우, 선호도 값이 높은 상위-N개의 TV 프로그램 목록과 함께 소수의 시청 빈도수가 적은 장르의 TV 프로그램을 무작위로 선택하여 과적합 현상을 방지하는, 다중 채널 프리뷰 기반의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 방법
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제8항에 있어서, 상기 사용자 단말이 특정 방송 채널의 방송 프로그램 제목을 최상위 선호도 자동 재생 설정 기능을 제공하며 상기 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 시스템으로 전송하며, 사용자 단말의 전원 ON시에 상위-N개의 TV 프로그램 목록 중에서 특정 방송채널(히스토리 채널)의 최상위에 선호도가 가장 높은 TV 방송 프로그램이 자동으로 재생하여 디스플레이되는 단계를 더 포함하는 다중 채널 프리뷰 기반의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 방법
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제8항에 있어서, 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 추천 서비스는 VoD, OTT(Over The Top), STB를 사용한 IPTV 서비스, UHD/HD 방송 서비스에 사용하는, 다중 채널 프리뷰 기반의 사용자 맞춤형 미디어 콘텐츠 프로그램 추천 방법
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