特表 2024-511336 音楽コンテンツを推薦する方法および装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-03-13

(54)【発明の名称】音楽コンテンツを推薦する方法および装置

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/635 20190101AFI20240306BHJP

【ＦＩ】

G06F16/635

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023556573

(86)(22)【出願日】2022-02-28

(85)【翻訳文提出日】2023-09-13

(86)【国際出願番号】 KR2022002856

(87)【国際公開番号】W WO2022196973

(87)【国際公開日】2022-09-22

(31)【優先権主張番号】10-2021-0036098

(32)【優先日】2021-03-19

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】520211720

【氏名又は名称】カカオ エンターテインメント コーポレーション

【氏名又は名称原語表記】ＫＡＫＡＯ ＥＮＴＥＲＴＡＩＮＭＥＮＴ ＣＯＲＰ．

(74)【代理人】

【識別番号】100111132

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 浩

(74)【代理人】

【識別番号】100170900

【弁理士】

【氏名又は名称】大西 渉

(72)【発明者】

【氏名】カン、ヘナ

(72)【発明者】

【氏名】チョン、ジフン

(72)【発明者】

【氏名】キム、ユジン

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175DA05

5B175HA01

(57)【要約】

音楽コンテンツを推薦する方法が開示される。本発明の音楽コンテンツを推薦する方法は、前記推薦装置が、使用者端末から複数の歌詞選択情報を受信する段階－前記歌詞選択情報は音楽コンテンツの歌詞のうち一部を選択した情報である－、前記推薦装置が、前記複数の歌詞選択情報のうち少なくとも一部を分析して特性情報を生成する段階、前記推薦装置が、前記特性情報に基づいてデータベースから少なくとも一つの推薦音楽コンテンツを検索する段階および前記推薦装置が、前記使用者端末に前記推薦音楽コンテンツを推薦する段階を含む。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

推薦装置が音楽コンテンツを推薦する方法において、
前記推薦装置が、使用者端末から複数の歌詞選択情報を受信する段階－前記歌詞選択情報は音楽コンテンツの歌詞のうち一部を選択した情報である－、
前記推薦装置が、前記複数の歌詞選択情報のうち少なくとも一部を分析して特性情報を生成する段階、
前記推薦装置が、前記特性情報に基づいてデータベースから少なくとも一つの推薦音楽コンテンツを検索する段階、および、
前記推薦装置が、前記使用者端末に前記推薦音楽コンテンツを推薦する段階を含む、音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項2】

前記推薦装置が、前記複数の歌詞選択情報のうち少なくとも一部を含む細部グループを生成する段階をさらに含み、
前記特性情報を生成する段階で、
前記推薦装置は、前記細部グループに含まれる歌詞選択情報を分析して細部特性情報を生成し、
前記検索する段階で、
前記推薦装置は、前記細部特性情報に基づいて前記データベースから少なくとも一つの推薦音楽コンテンツを検索する、請求項１に記載の音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項3】

前記細部グループを生成する段階で、
前記推薦装置は、前記歌詞選択情報が生成された時間が含まれる期間、前記歌詞選択情報が生成された状況、前記音楽コンテンツのジャンル、前記音楽コンテンツの類型、前記音楽コンテンツのアーティストおよび前記音楽コンテンツの製作会社の少なくとも一つに該当する分類基準に基づいて前記細部グループを生成する、請求項２に記載の音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項4】

前記細部グループを生成する段階で、
前記推薦装置は、予め定められた分類基準に基づいて前記細部グループを生成し、
前記データベースは、前記分類基準に基づいて生成されたものである、請求項２に記載の音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項5】

前記細部グループを生成する段階で、
前記推薦装置は、前記歌詞選択情報が生成された状況を状況基準に基づいて分類して前記細部グループを生成し、
前記推薦する段階は、前記使用者端末の状況が前記状況基準に該当する場合に遂行される、請求項２に記載の音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項6】

前記細部グループを生成する段階で、
前記推薦装置は、複数の細部グループを生成し、
前記推薦装置が、前記複数の細部グループの生成結果を前記使用者端末に提供する段階をさらに含む、請求項２に記載の音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項7】

前記推薦装置が、前記使用者端末から複数の細部グループのうちいずれか一つを選択した情報を受信すると、
前記推薦する段階で、
前記推薦装置は、前記いずれか一つの細部グループに基づいて音楽コンテンツを推薦する、請求項６に記載の音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項8】

前記データベースは、前記推薦装置が他の端末から受信した複数の歌詞選択情報に基づいて生成されたものである、請求項１に記載の音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項9】

前記推薦装置が、前記使用者端末のアカウント情報を獲得する段階をさらに含み、
前記データベースは、前記他の端末において前記アカウント情報に基づいて予め定められた同一または類似基準により選択されたものである、請求項８に記載の音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項10】

前記推薦装置が、前記使用者端末から音楽コンテンツの検索要請を受信する段階、および、
前記推薦装置が、前記検索要請に対応して前記推薦音楽コンテンツが含まれた検索結果を設ける段階をさらに含み、
前記推薦する段階は、
前記推薦装置が、前記使用者端末に前記検索結果を提供しながら前記推薦音楽コンテンツの露出優先順位を向上させて提供するものである、請求項１に記載の音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項11】

前記特性情報を生成する段階は、
前記推薦装置が、前記複数の歌詞選択情報のうち少なくとも一部に基づいて第１ベクトルを生成する段階を含み、
前記特性情報は前記第１ベクトルを反映して生成されたものであり、
前記検索する段階は、
前記第１ベクトルと前記データベースに含まれた音楽コンテンツの歌詞ベクトルを比較して前記推薦音楽コンテンツを検索するものである、請求項１に記載の音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項12】

前記特性情報を生成する段階は、
前記推薦装置が、前記歌詞選択情報が生成された状況に基づいて第２ベクトルを生成する段階を含み、
前記特性情報は前記第１ベクトルとともに前記第２ベクトルを反映して生成されたものである、請求項１１に記載の音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項13】

前記特性情報を生成する段階は、
前記推薦装置が、前記使用者端末のアカウント情報に基づいて第３ベクトルを生成する段階を含み、
前記特性情報は前記第１ベクトルとともに前記第３ベクトルを反映して生成されたものである、請求項１１に記載の音楽コンテンツを推薦する方法。

【請求項14】

ハードウェアと結合されて請求項１～請求項１３のいずれか一項に記載された方法を実行させるために媒体に保存されたコンピュータプログラム。

【請求項15】

メモリ、および、
前記メモリと連結され、前記メモリに含まれた命令を実行するように構成されたプロセッサを含むものの、
前記プロセッサは、
使用者端末から複数の歌詞選択情報を受信するように制御し－前記歌詞選択情報は音楽コンテンツの歌詞のうち一部を選択した情報である－、
前記複数の歌詞選択情報のうち少なくとも一部を分析して特性情報を生成するように制御し、
前記特性情報に基づいてデータベースから少なくとも一つの推薦音楽コンテンツを検索するように制御し、
前記使用者端末に前記推薦音楽コンテンツを推薦するように制御する、音楽コンテンツを推薦する装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は音楽コンテンツを推薦する方法および装置に関し、さらに詳細には、音楽コンテンツの歌詞を利用して音楽コンテンツを推薦する方法および装置に関する。

【背景技術】

【0002】

最近の音楽コンテンツ提供サービスは、使用者の好みおよび状況に合う音楽コンテンツを推薦する機能を提供している。具体的には、使用者が予め設定した好みにより適切な音楽コンテンツを推薦したり、予め定められた状況に合うプレイリストを提供する方式である。

【0003】

より改善された音楽コンテンツ推薦方法として、使用者が既に鑑賞していた音楽コンテンツのリストに基づいて推薦音楽コンテンツを選定する方法などが試みられている。

【0004】

しかし、より精巧な音楽コンテンツ推薦機能を提供するために、サービス使用者の多様な情報を反映した方式が試みられている。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明は使用者が選択した歌詞に基づいて音楽コンテンツを推薦する方法および装置を提供することに目的がある。

【0006】

また、本発明は複数の歌詞選択情報から特性情報を生成し、このような特性情報に基づいて音楽コンテンツを推薦する方法および装置を提供することに目的がある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

前記課題を解決するための本発明の音楽コンテンツを推薦する方法は、推薦装置が音楽コンテンツを推薦する方法において、前記推薦装置が、使用者端末から複数の歌詞選択情報を受信する段階－前記歌詞選択情報は音楽コンテンツの歌詞のうち一部を選択した情報である－、前記推薦装置が、前記複数の歌詞選択情報のうち少なくとも一部を分析して特性情報を生成する段階、前記推薦装置が、前記特性情報に基づいてデータベースから少なくとも一つの推薦音楽コンテンツを検索する段階および前記推薦装置が、前記使用者端末に前記推薦音楽コンテンツを推薦する段階を含む。

【0008】

本発明の一実施例において、前記推薦装置が、前記複数の歌詞選択情報のうち少なくとも一部を含む細部グループを生成する段階をさらに含み、前記特性情報を生成する段階で、前記推薦装置は、前記細部グループに含まれる歌詞選択情報を分析して細部特性情報を生成し、前記検索する段階で、前記推薦装置は、前記細部特性情報に基づいて前記データベースから少なくとも一つの推薦音楽コンテンツを検索することができる。

【0009】

本発明の一実施例において、前記細部グループを生成する段階で、前記推薦装置は、前記歌詞選択情報が生成された時間が含まれる期間、前記歌詞選択情報が生成された状況、前記音楽コンテンツのジャンル、前記音楽コンテンツの類型、前記音楽コンテンツのアーティストおよび前記音楽コンテンツの製作会社の少なくとも一つに該当する分類基準に基づいて前記細部グループを生成することができる。

【0010】

本発明の一実施例において、前記細部グループを生成する段階で、前記推薦装置は、予め定められた分類基準に基づいて前記細部グループを生成し、前記データベースは、前記分類基準に基づいて生成されたものであり得る。

【0011】

本発明の一実施例において、前記細部グループを生成する段階で、前記推薦装置は、前記歌詞選択情報が生成された状況を状況基準に基づいて分類して前記細部グループを生成し、前記推薦する段階は、前記使用者端末の状況が前記状況基準に該当する場合に遂行され得る。

【0012】

本発明の一実施例において、前記細部グループを生成する段階で、前記推薦装置は、複数の細部グループを生成し、前記推薦装置が、前記複数の細部グループの生成結果を前記使用者端末に提供する段階をさらに含むことができる。

【0013】

本発明の一実施例において、前記推薦装置が、前記使用者端末から複数の細部グループのうちいずれか一つを選択した情報を受信すると、前記推薦する段階で、前記推薦装置は、前記いずれか一つの細部グループに基づいて音楽コンテンツを推薦することができる。

【0014】

本発明の一実施例において、前記データベースは、前記推薦装置が他の端末から受信した複数の歌詞選択情報に基づいて生成されたものであり得る。

【0015】

本発明の一実施例において、前記推薦装置が、前記使用者端末のアカウント情報を獲得する段階をさらに含み、前記データベースは、前記他の端末において前記アカウント情報に基づいて予め定められた同一または類似基準により選択されたものであり得る。

【0016】

本発明の一実施例において、前記推薦装置が、前記使用者端末から音楽コンテンツの検索要請を受信する段階および前記推薦装置が、前記検索要請に対応して前記推薦音楽コンテンツが含まれた検索結果を設ける段階をさらに含み、前記推薦する段階は、前記推薦装置が、前記使用者端末に前記検索結果を提供しながら前記推薦音楽コンテンツの露出優先順位を向上させて提供するものであり得る。

【0017】

本発明の一実施例において、前記特性情報を生成する段階は、前記推薦装置が、前記複数の歌詞選択情報のうち少なくとも一部に基づいて第１ベクトルを生成する段階を含み、前記特性情報は前記第１ベクトルを反映して生成されたものであり、前記検索する段階は、前記第１ベクトルと前記データベースに含まれた音楽コンテンツの歌詞ベクトルを比較して前記推薦音楽コンテンツを検索するものであり得る。

【0018】

本発明の一実施例において、前記特性情報を生成する段階は、前記推薦装置が、前記歌詞選択情報が生成された状況に基づいて第２ベクトルを生成する段階を含み、前記特性情報は前記第１ベクトルとともに前記第２ベクトルを反映して生成されたものであり得る。

【0019】

本発明の一実施例において、前記特性情報を生成する段階は、前記推薦装置が、前記使用者端末のアカウント情報に基づいて第３ベクトルを生成する段階を含み、前記特性情報は前記第１ベクトルとともに前記第３ベクトルを反映して生成されたものであり得る。

【0020】

前記課題を解決するための本発明の音楽コンテンツを推薦する装置は、メモリおよび前記メモリと連結され、前記メモリに含まれた命令を実行するように構成されたプロセッサを含むものの、前記プロセッサは、使用者端末から複数の歌詞選択情報を受信するように制御し－前記歌詞選択情報は音楽コンテンツの歌詞のうち一部を選択した情報である－、前記複数の歌詞選択情報のうち少なくとも一部を分析して特性情報を生成するように制御し、前記特性情報に基づいてデータベースから少なくとも一つの推薦音楽コンテンツを検索するように制御し、前記使用者端末に前記推薦音楽コンテンツを推薦するように制御することができる。

【発明の効果】

【0021】

本発明の音楽コンテンツ推薦方法によると、使用者が入力した歌詞選択情報に基づいて最適の推薦音楽コンテンツを検索して推薦できるという長所がある。

【0022】

また、本発明の音楽コンテンツ推薦方法によると、使用者が歌詞を選択する時の状況などを考慮して最適の推薦音楽コンテンツを検索して推薦できるという長所がある。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】本発明の一実施例に係る推薦装置およびこれと連結されたネットワーク環境の例示を図示した図面である。

【図2】音楽コンテンツを推薦する方法の一実施例のフローチャートである。

【図3】歌詞選択情報が表示された使用者端末の画面の例示を図示したものである。

【図4】推薦装置が推薦音楽コンテンツを検索する段階の例示を図示したものである。

【図5】歌詞選択情報を反映したデータベースの例示を説明するための図面である。

【図6】音楽コンテンツを推薦する方法の他の一実施例のフローチャートである。

【図7】複数の歌詞選択情報が複数の細部グループに区分された例示を図示したものである。

【図8】音楽コンテンツを推薦する方法のさらに他の一実施例のフローチャートである。

【図9】推薦装置が音楽コンテンツを推薦する例示を図示したものである。

【図10】推薦装置が音楽コンテンツを推薦する例示を図示したものである。

【発明を実施するための形態】

【0024】

以下、添付された図面を参照して本明細書に開示された実施例を詳細に説明するものの、図面符号にかかわらず同一または類似する構成要素は同じ参照番号を付与し、これに対する重複する説明は省略することにする。また、本明細書に開示された実施例の説明において、関連した公知の技術に対する具体的な説明が本明細書に開示された実施例の要旨を曖昧にさせ得る恐れがあると判断される場合、その詳細な説明を省略する。

【0025】

第１、第２等のように序数を含む用語は多様な構成要素の説明に使われ得るが、前記構成要素は前記用語によって限定されはしない。前記用語は一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的でのみ使われる。

【0026】

単数の表現は文脈上明白に異なって意味しない限り、複数の表現を含む。

【0027】

本出願で、説明される各段階は特別な因果関係によって羅列された順序に沿って遂行されなければならない場合を除いて、羅列された順序に関係なく遂行され得る。

【0028】

本出願で、「含む」または「有する」等の用語は、明細書上に記載された特徴、数字、段階、動作、構成要素、部品またはこれらを組み合わせたものが存在することを指定しようとするものであって、一つまたはそれ以上の他の特徴や数字、段階、動作、構成要素、部品またはこれらを組み合わせたものなどの存在または付加の可能性を予め排除しないものと理解されるべきである。

【0029】

以下、添付された図面を参照して本発明について説明する。

【0030】

図１は、本発明の一実施例に係る推薦装置１０およびこれと連結されたネットワーク環境の例示を図示した図面である。

【0031】

本発明でネットワークは通信方式が制限されず、ネットワークが含むことができる通信網（一例として、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網）を活用する通信方式だけでなく近距離無線通信も含まれ得る。

【0032】

推薦装置１０は命令、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供するコンピュータ装置または複数のコンピュータ装置で具現され得る。推薦装置１０は使用者端末２０および他の端末３０とネットワークを通じて通信して情報を送受信できるサーバーであり得る。

【0033】

推薦装置１０はメモリ１２、通信部１３およびプロセッサ１１を含むことができる。

【0034】

メモリ１２は保存媒体として機能を遂行し、推薦装置１０で実行される多数の応用プログラム、推薦装置１０の動作のためのデータおよび命令語を保存することができる。一実施例で、メモリ１２には音楽コンテンツを推薦するのに関連したアプリケーションが保存され得る。

【0035】

このようなメモリ１２はハードウェア的に、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュドライブ、ハードドライブなどのような多様な保存機器の形態で備えられるか、ウェブストレージ（ｗｅｂｓｔｏｒａｇｅ）の形態で備えられ得る。

【0036】

通信部１３はネットワークを通じて使用者端末２０および他の端末３０と有線／無線方式で通信することができる。

【0037】

プロセッサ１１はメモリ１２および通信部１３の全般的な動作を制御して音楽コンテンツの推薦に関連したアプリケーションを実行することができる。プロセッサ１１は後述する本発明の音楽コンテンツ推薦方法を遂行したりこれを遂行するように制御する。

【0038】

推薦装置１０はデータベース１４を含むかネットワークを通じてデータベース１４と連結されていてもよい。データベース１４は使用者端末２０でダウンロードされるかストリーミングされ得るデジタル音楽またはサウンドデータを含む。データベース１４は音楽コンテンツに関連した多様な情報を含むことができる。音楽コンテンツに関連した情報は例えば、音楽コンテンツの歌詞、タイトル、作詞家、作曲家、製作者、アーティスト、アーティストの所属会社または年齢などの個人情報、類型、ジャンルおよび人気度などの音源に関連したすべての情報であり得る。

【0039】

使用者端末２０はコンピュータ装置で具現される固定型端末であるか移動型端末であり得る。一例として、使用者端末２０はスマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、携帯電話、タブレットＰＣ、コンピュータ、ノートパソコン、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）等を含むことができる。一例として使用者端末２０は無線または有線通信方式を利用してネットワークを通じて推薦装置１０と通信することができる。

【0040】

このような使用者端末２０は使用者によって使われ得る。使用者とは、使用者端末２０の使用者であってもよいが、推薦装置１０が提供したり推薦装置１０に関連した音楽コンテンツ提供サービスに登録されたアカウントを意味してもよい。したがって、推薦装置１０が何らかの情報を使用者に伝送するという意味は音楽コンテンツ提供サービスに登録された使用者のアカウントを通じて使用者端末２０に伝送することを意味し得る。

【0041】

他の端末３０は前述した使用者端末２０に類似している。他の端末３０もコンピュータ装置で具現される固定型端末であるか移動型端末であり得る。他の端末３０は使用者ではない他の使用者によって使われ得る。他の使用者も他の端末３０の使用者であってもよいが、前述した音楽コンテンツ提供サービスに登録されたアカウントを意味してもよい。

【0042】

本発明は推薦装置１０が使用者端末２０に音楽コンテンツを推薦する方法に関する。以下、これについて詳細に説明することにする。

【0043】

以下、図２～図５を参照して本発明の推薦装置１０が音楽コンテンツを推薦する方法の一実施例について説明することにする。

【0044】

図２は、音楽コンテンツを推薦する方法の一実施例のフローチャートである。

【0045】

段階（Ｓ２１０）で推薦装置１０が使用者端末２０から複数の歌詞選択情報を受信する。

【0046】

ここで、歌詞選択情報は使用者が音楽コンテンツの歌詞のうち一部を選択した情報を意味する。使用者端末２０は音楽コンテンツを使用者に提供しながら、使用者の選択によって歌詞の一部を選択して別途に指定または表示できる機能を提供することができる。使用者によって選択された歌詞のうち一部は単語の一部、一つの単語、二以上の単語の集合、一つの文章または二以上の文章の集合であり得る。そして、使用者によって選択された歌詞のうち一部は一つまたは二以上の部分であり得る。使用者端末２０はこのような機能を通じて入力を受けた歌詞選択情報を推薦装置１０に提供することができる。

【0047】

複数の歌詞選択情報は複数の音楽コンテンツに関するものであり得る。推薦装置１０は使用者端末２０から複数の歌詞選択情報を順次受信して保存することができる。推薦装置１０はこのように受信した歌詞選択情報を使用者のアカウント情報にマッチングして保存することができる。

【0048】

段階（Ｓ２２０）で推薦装置１０が複数の歌詞選択情報のうち少なくとも一部を分析して特性情報を生成する。

【0049】

ここで、特性情報は複数の歌詞選択情報で抽出されたキーワード、内容、雰囲気、言語の種類および語感などに基づいて生成した歌詞選択情報の特性に関する。例えば、歌詞でよく繰り返されるキーワードが何であるかまたは歌詞の内容が明るい雰囲気であるか悲しい雰囲気であるかなどにより特性情報が設定され得る。

【0050】

特性情報は一つの歌詞選択情報ではなく複数の歌詞選択情報を分析して生成されたものである。したがって、一つの歌詞選択情報でのみ繰り返されるキーワードよりは複数の歌詞選択情報で共通して繰り返されるキーワードが特性情報にさらによく反映され得る。

【0051】

また、特性情報は歌詞選択情報から選択された歌詞そのものではなく他の要素に基づいて生成され得る。例えば、該当音楽コンテンツのジャンル、類型、アーティストおよび製作会社などに基づいて特性情報が生成され得る。

【0052】

また、特性情報は歌詞選択情報に基づいて生成された要素と歌詞選択情報そのものでない他の要素が結合されて生成され得る。例えば、歌詞で「ｒａｉｎｂｏｗ」という単語が繰り返されることに基づいてｒａｉｎｂｏｗというキーワードを一つの要素として生成し、該当音楽コンテンツのジャンルがジャズであることに基づいてジャズジャンルを他の一つの要素として生成することができる。そして、ｒａｉｎｂｏｗという要素とジャズジャンルという要素を結合して一つの特性情報として生成することができる。

【0053】

このような特性情報は特性キーワードとして指定されて生成され得る。例えば、複数の歌詞選択情報の歌詞にｒａｉｎｂｏｗという単語が繰り返され、ジャズジャンルが多い場合、特性情報は「ｒａｉｎｂｏｗ」および「ジャズ」に生成され得る。

【0054】

また、このような特性情報はコード化されて保存され得る。推薦装置１０は特性情報により予め保存された複数のコードを保存していてもよい。例えば、ｒａｉｎｂｏｗという単語の特性情報は「Ｒ０３Ｋ」というコードで保存され、ジャズジャンルの特性情報は「Ｊ０３」というコードで保存され得る。

【0055】

推薦装置１０はこのような特性情報を生成し、使用者のアカウント情報にマッチングして保存することができる。

【0056】

段階（Ｓ２３０）で推薦装置１０が特性情報に基づいてデータベース１４から少なくとも一つの推薦音楽コンテンツを検索する。

【0057】

データベース１４は、推薦装置１０が保有したりアクセス可能な音楽コンテンツデータベース１４であり得る。特に、データベース１４は音楽コンテンツの歌詞、タイトル、アーティストおよび製作会社などのテキスト形態のデータベースであり得る。

【0058】

データベース１４は多様に変更または編集され得る。場合によって、データベース１４は使用者または他の使用者が生成した歌詞選択情報を反映したものであり得る。すなわち、音楽コンテンツの歌詞全体をデータベースとして推薦音楽コンテンツを検索するのではなく、歌詞のうち使用者または他の使用者が選択した一部のみをデータベースとして推薦音楽コンテンツを検索してもよい。さらに具体的には、歌詞のうち予め定められた回数以上選択された一部のみをデータベースとすることも可能である。これは、音楽コンテンツの歌詞全体から歌詞選択情報として選択された一部が音楽コンテンツで核心部分またはハイライト部分である可能性が高く、これを推薦方法に反映するためである。

【0059】

推薦装置１０は特性情報に基づいて多様な方式で検索を遂行できる。前述したように、特性情報で「ｒａｉｎｂｏｗ」と「ジャズ」が生成されたものを例示として説明することにする。

【0060】

推薦装置１０は「ｒａｉｎｂｏｗ」自体を検索キーワードにして検索を進めることができる。しかし、場合によって、推薦装置１０は検索キーワードを拡張して、「ｒａｉｎｂｏｗ」だけでなく「ｓｋｙ」、「虹」などの関連した単語まで検索キーワードにして検索を進めることができる。

【0061】

また、推薦装置１０は検索対象フィールドも多様に指定することができる。例えば、推薦装置１０は音楽コンテンツの歌詞を対象としてのみ検索を進めてもよく、歌詞だけでなく音楽コンテンツのタイトルとアーティストまで含んで検索を進めてもよい。

【0062】

また、推薦装置１０は「ｒａｉｎｂｏｗ」と「ジャズ」を利用して検索結果の積集合を最終検索結果として選定してもよく、和集合を最終検索結果として選定してもよい。場合によっては、「ｒａｉｎｂｏｗ」と「ジャズ」に対して互いに異なる加重値を設けて最終検索結果を選定してもよい。

【0063】

このような検索を通じて、推薦装置１０は段階（Ｓ２３０）で少なくとも一つの推薦音楽コンテンツを選定することができる。

【0064】

段階（Ｓ２４０）で推薦装置１０が使用者端末２０に推薦音楽コンテンツを推薦する。

【0065】

推薦装置１０は段階（Ｓ２３０）で導き出された検索結果の中で、検索の正確度、類似度などを考慮して優先順位を定めて推薦を遂行できる。それだけでなく、音楽コンテンツの人気度、使用者のアカウント情報（例えば、使用者が入力した好み情報）等を反映して推薦の優先順位を定めることができる。

【0066】

図３は、歌詞選択情報が表示された使用者端末２０の画面の例示を図示したものである。

【0067】

図３に図示されたように、使用者端末２０の画面に音楽コンテンツの歌詞が表示される。使用者端末２０の画面には歌詞を選択できるモードを活性化させることができる選択インターフェース３１０が提供され得る。歌詞を選択できるモードが活性化されると、使用者が画面の歌詞の一部をタッチ、クリック、ドラッグなどのインタラクションを通じて歌詞を選択することができる。そして、使用者が選択した歌詞のうち一部３２０が他の部分と区別されて表示され得る。

【0068】

図４は、推薦装置１０が推薦音楽コンテンツを検索する段階（Ｓ２３０）の例示を図示したものである。

【0069】

図４に図示されたように、２個の歌詞選択情報４１０があり得る。２個の歌詞選択情報には共通して「ｒａｉｎｂｏｗ」という単語が含まれている。そして、２個の歌詞選択情報の音楽コンテンツはすべてジャズジャンルである。

【0070】

このような場合、推薦装置１０が「ｒａｉｎｂｏｗ」キーワードを特性情報にして検索を進めて第１および第２音楽コンテンツ４３０、４４０を検索結果として得ることができる。検索された第１および第２音楽コンテンツ４３０、４４０はいずれも歌詞に「ｒａｉｎｂｏｗ」という単語が含まれている。推薦装置１０は段階（Ｓ２４０）で第１および第２音楽コンテンツ４３０、４４０をすべて使用者端末２０に推薦することができる。

【0071】

場合により、推薦装置１０は第１および第２音楽コンテンツ４３０、４４０のうちジャンルがジャズという特性情報を追加で反映することができる。このような場合、推薦装置１０は段階（Ｓ２４０）で第１音楽コンテンツ４３０を優先的に推薦することができる。例えば、使用者端末２０の推薦結果画面に第１音楽コンテンツ４３０を第２音楽コンテンツ４４０より上段に露出するようにする方式である。

【0072】

また、場合により推薦装置１０が「ｒａｉｎｂｏｗ」キーワードとジャズジャンルをすべて特性情報にして検索を進め、積集合に該当する音楽コンテンツのみを推薦音楽コンテンツとして選定することができる。このような場合、推薦装置１０は段階（Ｓ２４０）で第１音楽コンテンツ４３０のみを単独で使用者端末２０に推薦することができる。

【0073】

図５は、歌詞選択情報を反映したデータベースの例示を説明するための図面である。

【0074】

第１音楽コンテンツ５３０の歌詞選択情報を見ると、「ｒａｉｎｂｏｗ」が含まれた歌詞の一部が歌詞選択情報として選択されていることが分かる。しかし、第２音楽コンテンツ５４０の歌詞選択情報を見ると、「ｒａｉｎｂｏｗ」が含まれた歌詞の一部が歌詞選択情報として選択されていないことが分かる。

【0075】

推薦装置１０が歌詞の全体をデータベース１４として推薦音楽コンテンツを検索すると仮定して説明する。このような場合には、第２音楽コンテンツ５４０の歌詞のうち「ｒａｉｎｂｏｗ」が含まれた部分が歌詞選択情報として選択されていないが、歌詞全体がデータベース１４に該当することになる。このような状態で推薦装置１０が音楽コンテンツの歌詞を検索フィールドにして「ｒａｉｎｂｏｗ」を検索すれば、第１および第２音楽コンテンツ５３０、５４０がすべて検索されることになる。

【0076】

しかし、他の場合として、推薦装置１０が歌詞のうち歌詞選択情報として選択された一部のみをデータベース１４として推薦音楽コンテンツを検索すると仮定して説明する。このような場合には、第２音楽コンテンツ５４０の歌詞のうち「ｒａｉｎｂｏｗ」が含まれた部分はデータベース１４に含まれなくなる。このような状態で推薦装置１０が音楽コンテンツの歌詞を検索フィールドにして「ｒａｉｎｂｏｗ」を検索すれば、第１音楽コンテンツ５３０は検索されるが、第２音楽コンテンツ５４０は検索されなくなる。

【0077】

以下、図６～図７を参照して本発明の推薦装置１０が音楽コンテンツを推薦する方法の他の一実施例について説明することにする。

【0078】

図６は、音楽コンテンツを推薦する方法の他の一実施例のフローチャートである。

【0079】

段階（Ｓ６１０）は前述した段階（Ｓ２１０）と同一または類似しているため説明を省略することにする。

【0080】

段階（Ｓ６１１）で推薦装置１０が複数の歌詞選択情報のうち少なくとも一部を含む細部グループを生成する。

【0081】

ここで、細部グループは推薦装置１０が段階（Ｓ６１０）で受信したすべての歌詞選択情報を含む集合を全体集合とすれば、その部分集合に該当するものである。すなわち、すべての歌詞選択情報のうち一部またはすべてが細部グループに要素として含まれ得る。そして、互いに異なる複数の細部グループが存在し得る。場合によって、分類基準は互いに異なる２個の細部グループが存在するが、２個の細部グループの要素はすべて同一であってもよい。

【0082】

推薦装置１０は多様な分類基準に基づいて細部グループを生成することができる。分類基準は個別歌詞選択情報が該当細部グループに属するか否かを判断するための基準を意味する。

【0083】

具体的には、分類基準は歌詞選択情報が生成された時間が含まれる期間、歌詞選択情報が生成された状況、音楽コンテンツのジャンル、音楽コンテンツの類型、音楽コンテンツのアーティストおよび前記音楽コンテンツの製作会社などとなり得る。

【0084】

例えば、先週生成を分類基準とすれば、去る一週間の間に生成された歌詞選択情報が含まれた細部グループを生成することができる。また、雨が降る夜の状況を分類基準とすれば、雨が降る夜という状況で生成された歌詞選択情報が含まれた細部グループを生成することができる。また、ジャズジャンルを分類基準とすれば、音楽コンテンツのジャンルがジャズである歌詞選択情報が含まれた細部グループを生成することができる。

【0085】

ここで、歌詞選択情報が生成された状況は多様な方法で情報が収集され得る。例えば、使用者端末２０が位置した場所、使用者端末２０と連結されたブルートゥース（登録商標）装置（車両、イヤホンなど）、使用者端末２０が歌詞選択情報を生成した時点の天気、使用者端末２０が歌詞選択情報を生成した時点で使用者が遂行した日程、使用者端末２０が歌詞選択情報を生成した時点で使用者端末２０で実行されるアプリケーション、使用者端末２０が歌詞選択情報を生成した時点で使用者端末２０で生成されたクッキー情報などを参照して状況を判断することができる。

【0086】

段階（Ｓ６２０）で推薦装置１０が細部グループに含まれる歌詞選択情報を分析して細部特性情報を生成する。

【0087】

段階（Ｓ６２０）は段階（Ｓ２２０）に類似しているが、すべての歌詞選択情報ではなく細部グループに含まれる歌詞選択情報を分析して細部特性情報を生成するという点で差がある。

【0088】

細部特性情報は該当細部グループに含まれる歌詞選択情報に基づいて生成された特性情報を意味する。したがって、一つのアカウント情報に複数の細部グループが生成された場合、複数の細部特性情報が生成され得る。細部特性情報を生成する具体的な方法は前述した特性情報を生成する方法と同一である。

【0089】

細部特性情報は分類基準に基づいて分類された歌詞選択情報に基づいて生成されたものであるため、特性情報に比べてさらに明確な特性を反映することができる。例えば、細部グループが雨が降る夜という状況で生成された歌詞選択情報を分類したものである場合を説明する。このような場合、使用者は雨が降る夜という状況に関連した歌詞を選択した可能性が高いであろう。例えば、「ｒａｉｎ」、「雨」、「懐かしさ」、「思い出」等のキーワードが含まれた歌詞を選択した可能性がある。このようなキーワードは歌詞の内容および雰囲気に関して共通点が多いので、このような特性をさらに明確に反映した細部特性情報を生成することができる。

【0090】

段階（Ｓ６３０）で推薦装置１０が細部特性情報に基づいてデータベース１４から少なくとも一つの推薦音楽コンテンツを検索する。

【0091】

段階（Ｓ６３０）は段階（Ｓ２３０）に類似しているが、特性情報ではなく細部特性情報に基づいてデータベース１４から推薦音楽コンテンツを検索するという点で差がある。

【0092】

段階（Ｓ６４０）で推薦装置１０が使用者端末２０に推薦音楽コンテンツを推薦する。

【0093】

段階（Ｓ６４０）は段階（Ｓ２４０）に類似している。

【0094】

段階（Ｓ６４０）で推薦装置１０は使用者端末２０の状況に合うように推薦音楽を推薦することができる。具体的には、推薦装置１０は細部グループを生成する時の分類基準として使われた状況基準と使用者端末２０の現在状況が同一または類似する場合に、該当細部グループに基づいて検索された推薦音楽コンテンツを推薦することができる。

【0095】

例えば、現在使用者端末２０が置かれた状況が雨が降る夜と仮定して説明する。このような場合、推薦装置１０は雨が降る夜という状況に基づいて検索された推薦音楽コンテンツを推薦することができる。

【0096】

具体的には、推薦装置１０は過去使用者端末２０が雨が降る夜という同一の状況で選択した複数の歌詞選択情報を受信した状態であり得る。推薦装置１０は雨が降る夜という分類基準により細部グループを生成したり、すでに生成したことがある可能性がある。そして、推薦装置１０はこのような細部グループに基づいて細部特性情報を生成したり、すでに生成したことがある可能性がある。推薦装置１０はこのような細部特性情報により検索された推薦音楽コンテンツを使用者端末２０に推薦することができる。

【0097】

このように、細部特性情報に基づいて検索された推薦音楽コンテンツを推薦する方法は、使用者端末２０の現在状況に合わせてさらに正確な音楽コンテンツを推薦できるという長所がある。

【0098】

図７は、複数の歌詞選択情報が複数の細部グループに区分された例示を図示したものである。

【0099】

図７で、第１および第２歌詞選択情報７１０、７２０は虹がかかった日に生成されたものであり、第３および第４歌詞選択情報７３０、７４０は使用者がジョギングをする間に生成されたものと仮定して説明する。

【0100】

そうすると、推薦装置１０は第１および第２歌詞選択情報７１０、７２０を第１細部グループ７０１で束ねることができる。そして、第３および第４歌詞選択情報７３０、７４０を第２細部グループ７０２で束ねることができる。

【0101】

そして、推薦装置１０が現在使用者端末２０が置かれた状況がジョギングをする状況と判断すれば、推薦装置１０は第２細部グループ７０２に基づいて検索された推薦音楽を使用者に推薦することができる。

【0102】

図７を参照して、音楽コンテンツを推薦する方法の他の実施例を説明することにする。

【0103】

推薦装置１０は図７に図示されたように、細部グループの生成結果を使用者端末２０に提供することができる。そして、使用者端末２０は使用者が細部グループのうちいずれか一つを選択するインタラクションの入力を受けることができる。このような使用者の選択情報は推薦装置１０に提供され得る。推薦装置１０はこのように受信した使用者の細部グループ選択情報に基づいて音楽コンテンツを推薦することができる。

【0104】

例えば、図７に図示されたように、使用者端末２０は状況による第１、第２細部グループ７０１、７０２の情報を出力することができる。このような状況で使用者が第２細部グループ７０２を選択すれば、推薦装置１０は第２細部グループ７０２の状況基準に合う音楽コンテンツを推薦することができる。

【0105】

このような方式を利用して、使用者の状況に合わせて最適の音楽コンテンツを推薦できるという長所がある。

【0106】

以下、図８～図９を参照して本発明の推薦装置１０が音楽コンテンツを推薦する方法のさらに他の一実施例について説明することにする。

【0107】

図８は、音楽コンテンツを推薦する方法のさらに他の一実施例のフローチャートである。

【0108】

段階（Ｓ８１０）、段階（Ｓ８１１）、段階（Ｓ８２０）、段階（Ｓ８４０）は前述したそれぞれの段階（Ｓ６１０）、段階（Ｓ６１１）、段階（Ｓ６２０）、段階（Ｓ６４０）と同一または類似しているため説明を省略することにする。

【0109】

段階（Ｓ８２１）で推薦装置１０は細部グループの分類基準に基づいてデータベース１４を生成することができる。

【0110】

ここで、生成されたデータベースは細部グループの分類基準に基づいて既存の元のデータベースを編集または抜粋したものであり得る。

【0111】

例えば、段階（Ｓ８２０）で生成されたある細部グループの分類基準がジョギングする状況に関するものと仮定する。このような場合、推薦装置１０は元のデータベースでジョギングする状況に関連した音楽コンテンツを別途に抜粋して新しいオーダーメード型データベースを生成することができる。

【0112】

具体的には、推薦装置１０は使用者端末２０でない他の端末３０から受信した歌詞選択情報に基づいてデータベースを生成することができる。例えば、推薦装置１０がジョギングする状況に関連したデータベースを生成しようとする場合、他の端末３０の他の使用者がジョギングする状況で生成した歌詞選択情報に基づいてデータベースを生成する方式である。

【0113】

図９は、図８を参照して説明した実施例により音楽コンテンツを推薦する例示を図示したものである。

【0114】

図９に図示されたように、使用者端末２０から受信した歌詞選択情報のうち少なくとも一部がジョギング状況に関する細部グループ９０１で束ねられていると仮定する。

【0115】

推薦装置１０は細部グループ９０１の歌詞内容を分析して「活気」、「若さ」、「肯定」というキーワードに関連した細部特性情報を生成することができる（Ｓ８２０）。

【0116】

そして、推薦装置１０は細部グループの分類基準に該当する状況情報に基づいてデータベースを生成することができる（Ｓ８２１）。すなわち、推薦装置１０は元のデータベースでジョギング状況に合う新しいデータベースを生成することができる。

【0117】

例えば、第１音楽コンテンツ９１０は他の使用者がジョギング状況で歌詞を選択した場合がなかったが、第２音楽コンテンツ９２０は他の使用者がジョギング状況で歌詞を選択した場合が多数あったと仮定する。このような場合、推薦装置１０は第２音楽コンテンツ９２０は新しいデータベースに含ませ、第１音楽コンテンツ９１０は新しいデータベースから除外させることができる。

【0118】

推薦装置１０が細部特性情報である「活気」、「若さ」、「肯定」というキーワードに基づいて元のデータベースから推薦音楽コンテンツを検索して、第１音楽コンテンツ９１０と第２音楽コンテンツ９２０が検索されたと仮定する。しかし、前述した状況で推薦装置１０が元のデータベースでない新しいデータベースから推薦音楽コンテンツを検索すれば、第２音楽コンテンツ９２０のみが検索されるであろう。

【0119】

図８と図９を参照して説明した実施例では、データベースを新しく生成することにおいて、推薦装置１０は細部グループの分類基準に基づいてデータベースを生成することを説明した。

【0120】

しかし、場合により推薦装置１０は他の情報に基づいてデータベース１４を生成することができる。例えば、使用者端末２０のアカウント情報を獲得し、獲得したアカウント情報に基づいてデータベースを生成することができる。

【0121】

例えば、使用者端末２０の使用者がアカウント情報に自身の音楽好みをジャズと選択したと仮定する。このような場合、推薦装置１０が元のデータベースから新しいデータベースを生成する時、音楽好みがジャズと選択された他の端末３０の他の使用者が生成した歌詞選択情報に基づいて新しいデータベースを生成することができる。

【0122】

ここで活用されるアカウント情報は前述した音楽好みの他に、年齢帯、性別、活動地域、趣味などが活用され得る。

【0123】

このようにオーダーメード型データベースを生成し、これを利用して音楽コンテンツを推薦する方式を利用して、他の使用者が選択した情報を利用して使用者の状況に合う最適の音楽コンテンツを推薦できるという長所がある。

【0124】

オーダーメード型データベースを生成することを説明しながら、オーダーメード型データベースを推薦装置１０が生成するものとして説明した。しかし、場合によって、オーダーメード型データベースは推薦装置１０ではなく他の主体が生成し、推薦装置１０はこのように生成されたオーダーメード型データベースに接近して音楽コンテンツを推薦することも可能である。

【0125】

図面に図示してはいないが、前述した実施例によって生成された特性情報または細部特性情報は多様な状況に活用され得る。特性情報または細部特性情報は使用者端末２０の使用者の歌詞好み情報を反映している情報であるので、使用者端末２０にオーダーメード型情報を提供するのに活用され得る。

【0126】

例えば、特性情報または細部特性情報は使用者端末２０が検索を進める時に使われ得る。

【0127】

推薦装置１０が使用者端末２０から音楽コンテンツの検索要請を受信することができる。ここで、検索要請は歌詞を検索することだけでなく、タイトルを検索すること、アーティストを検索することなどとなり得る。推薦装置１０は検索要請に対応して推薦音楽コンテンツが含まれた検索結果を設けて、使用者端末２０に提供することができる。

【0128】

この時、推薦装置１０は使用者端末２０に検索結果を提供して特定情報または細部特性情報に基づいて選定された推薦音楽コンテンツの露出優先順位を向上させて提供することができる。

【0129】

これに伴い、推薦装置１０は検索要請を満足する音楽コンテンツを提供し、使用者の歌詞好みに合うオーダーメード型情報を提供することができる。

【0130】

前述した実施例で歌詞選択情報を分析して特性情報または細部特性情報を生成する過程に多様な自然語処理方法を使うことができる。例えば、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ、ＬＤＡ（Ｌａｔｅｎｔ Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）またはＴＦ－ＩＤＦ方法などを使うことができる。

【0131】

以下、図１０を参照してｗｏｒｄ２ｖｅｃ方法を利用して推薦装置１０が音楽コンテンツを推薦する方法のさらに他の一実施例について説明することにする。

【0132】

ｗｏｒｄ２ｖｅｃ方法は、単語をベクトル空間にエンベディング（ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ）し、ベクトルで単語を表現する方法である。この方法を通じて、多様な単語のうち意味上関連性がある単語を抽出することができる。ｗｏｒｄ２ｖｅｃ方法に対する具体的な内容は詳しい説明を省略することにする。

【0133】

本発明で、推薦装置１０が特性情報または細部特性情報を生成する段階で、推薦装置１０はｗｏｒｄ２ｖｅｃ方式によって生成されたベクトルを反映して特性情報または細部特性情報を生成することができる。

【0134】

具体的には、推薦装置１０は歌詞選択情報１０１０、１０２０、１０３０で選択された歌詞のうち少なくとも一部に基づいて第１ベクトル１１１０を生成することができる。また、推薦装置１０は歌詞選択情報が生成された状況１００２に基づいて第２ベクトル１１２０を生成することができる。また、推薦装置１０は使用者端末２０のアカウント情報１００３に基づいて第３ベクトル１１３０を生成することができる。

【0135】

推薦装置１０はこのような第１ベクトル１１１０、第２ベクトル１１２０および第３ベクトル１１３０のうち少なくとも一部を反映して特性情報１１００または細部特性情報を生成することができる。特性情報１１００または細部特性情報が二以上のベクトルを共に反映して生成されたものである場合に、二以上のベクトルは互いに演算されて特性情報１１００または細部特性情報に反映され得る。

【0136】

前述した特性情報１１００または細部特性情報を生成するために反映される第１ベクトル１１１０、第２ベクトル１１２０および第３ベクトル１１３０のうち少なくとも一部が選択されることにおいて、ベクトルの種類による重要度が反映され得る。具体的には、第１ベクトル１１１０の場合、歌詞選択情報で歌詞そのものに基づいたものであるので、重要度が最も高くてもよい。そして、場合により各ベクトルを特性情報１１００または細部特性情報に反映するにあたって、重要度による加重値が適用され得る。

【0137】

このような少なくとも一つのベクトルを反映して生成された特性情報１１００および細部特性情報は、データベースに保存された音楽コンテンツの歌詞ベクトル１２００と比較して推薦音楽コンテンツを検索することができる。特性情報１１００および細部特性情報は音楽コンテンツの歌詞ベクトル１２００以外にも音楽コンテンツのジャンルベクトル、音楽類型ベクトル、アーティストベクトルなどが比較され得る。

【0138】

このようなｗｏｒｄ２ｖｅｃ方式を利用して特性情報または細部特性情報を生成し、推薦音楽コンテンツを検索することができる。このような方式は学習データが増加するにつれモデルが精巧になり、これに伴い、検索性能が向上し得るという長所がある。

【0139】

以上、音楽コンテンツ推薦方法について説明した。本発明の音楽コンテンツ推薦方法によると、使用者が入力した歌詞選択情報に基づいて最適の推薦音楽コンテンツを検索して推薦できるという長所がある。

【0140】

本発明の各実施例に開示された技術的特徴は該当実施例にのみ限定されるものではなく、互いに両立不可能でない限り、各実施例に開示された技術的特徴は互いに異なる実施例に併合されて適用され得る。

【0141】

したがって、各実施例ではそれぞれの技術的特徴を中心として説明するが、各技術的特徴が互いに両立不可能でない限り、互いに併合されて適用され得る。

【0142】

本発明は前述した実施例および添付した図面に限定されるものではなく、本発明が属する分野で通常の知識を有する者の観点で多様な修正および変形が可能であろう。したがって、本発明の範囲は本明細書の請求の範囲だけでなくこの請求の範囲と均等なものなどによって定められるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【国際調査報告】