TV METHOD AND APPARATUS FOR RECOMMENDING TV PROGRAM BASED ON COMPETING PROGRAMS

The present invention relates to a method and apparatus for recommending a TV program on the basis of competing programs. According to the present invention, the method comprises the following steps: determining a winner on the basis of an airing time and viewing time of a program watched by a user and determining a loser from competing programs having an airing time overlapping with the airing time of the winner to determine a winner-loser pair; learning a preference relationship between programs according to a sampling probability of the winner-loser pair to estimate a TV program preference of a corresponding user; and selecting and recommending a TV program corresponding to the priority of user preference among the TV programs airing at the time of recommendation on the basis of the estimated preference. Accordingly, a competing program of each user's watched program is selected and preference of a winner-loser pair of each competition program is learned, thereby providing an effect of accurately recommending the user's preference for a TV show program. 본 발명은 경쟁 프로그램 기반의 TV 프로그램 추천 방법 및 장치에 관한 것으로, 경쟁 프로그램 기반의 TV 프로그램 추천 방법은 사용자가 시청한 프로그램의 방영 시간 및 시청 시간에 기초하여 승자를 결정하고, 상기 승자의 방영 시간과 중첩되는 방영 시간을 갖는 경쟁 프로그램 중에서 패자를 결정하여, 승자-패자 쌍을 결정하는 단계; 상기 승자-패자 쌍을 샘플링 확률에 따라 프로그램들의 선호 관계를 학습하여, 해당 사용자의 TV 프로그램 선호도를 추정하는 단계; 및 상기 추정된 선호도를 기초로 추천 시점에 방영 중인 TV 프로그램에서 사용자 선호도의 우선 순위에 대응하는 TV 프로그램을 선정하여 추천하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다. 본 발명은 각 사용자의 시청한 프로그램의 경쟁 프로그램을 선정하고, 각 경쟁 프로그램의 승자-패자 쌍의 선호도를 학습하여, 사용자의 TV 쇼 프로그램에 대한 선호도를 정확하게 추천할 수 있는 효과가 있다. 본 발명은 삼성전자(주) 2020년도 삼성미래기술육성사업(202000000002448) "다중 머신 러닝 어플리케이션 가속을 위한 컴파일러 기반 실시간 최적화 프레임워크"를 통해 개발된 기술이다.