맞춤 편집 비디오
본원에 설명된 것은, 무엇보다도, 하나 이상의 훈련된 기계 학습 모델을 생성하기 위한 기술, 디바이스, 및 시스템이다. 또한 본원에는, 각각의 콘텐츠-항목 타이틀과 소비 이력 사이의 상관관계를 나타내는 스코어 데이터를 생성하기 위해 특정 사용자의 소비 이력을 훈련된 모델(들)에 적용하기 위한 기술, 디바이스, 및 시스템이 설명된다. 다음으로, 본 발명의 기술은 소비 이력에 대한 가장 높은 상관관계를 갖는 콘텐츠 항목들의 순위가 정해진 목록을 결정하고, 이는 검색된 비디오로 구성된 편집 비디오를 생성하기 위해 가장 상관관계가 높은 콘...
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Format: | Patent |
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description | 본원에 설명된 것은, 무엇보다도, 하나 이상의 훈련된 기계 학습 모델을 생성하기 위한 기술, 디바이스, 및 시스템이다. 또한 본원에는, 각각의 콘텐츠-항목 타이틀과 소비 이력 사이의 상관관계를 나타내는 스코어 데이터를 생성하기 위해 특정 사용자의 소비 이력을 훈련된 모델(들)에 적용하기 위한 기술, 디바이스, 및 시스템이 설명된다. 다음으로, 본 발명의 기술은 소비 이력에 대한 가장 높은 상관관계를 갖는 콘텐츠 항목들의 순위가 정해진 목록을 결정하고, 이는 검색된 비디오로 구성된 편집 비디오를 생성하기 위해 가장 상관관계가 높은 콘텐츠 항목과 연관된 비디오를 검색하는 데 사용될 수 있다.
Described herein are, among other things, techniques, devices, and systems for generating one or more trained machine-learning models. Also described herein are techniques, devices, and systems for applying a consumption history of a particular user to the trained model(s) to generate score data indicating a correlation between each content-item title and the consumption history. The techniques then determine a ranked list of content items having a highest correlation to the consumption history, which may be used to retrieve videos associated with the most-correlated content items for generating a compilation video composed of these retrieved videos. |
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Described herein are, among other things, techniques, devices, and systems for generating one or more trained machine-learning models. Also described herein are techniques, devices, and systems for applying a consumption history of a particular user to the trained model(s) to generate score data indicating a correlation between each content-item title and the consumption history. The techniques then determine a ranked list of content items having a highest correlation to the consumption history, which may be used to retrieve videos associated with the most-correlated content items for generating a compilation video composed of these retrieved videos.</description><language>kor</language><subject>AMUSEMENTS ; CALCULATING ; CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING ; GAMES ; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR ; HUMAN NECESSITIES ; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES ; PHYSICS ; SPORTS ; VIDEO GAMES</subject><creationdate>2022</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20220307&DB=EPODOC&CC=KR&NR=20220027146A$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25564,76547</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20220307&DB=EPODOC&CC=KR&NR=20220027146A$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>SARDAR ADIL</creatorcontrib><creatorcontrib>SHERMAN TAYLOR</creatorcontrib><creatorcontrib>CAROLLO CHRISTIAN</creatorcontrib><creatorcontrib>KROLL ALDEN</creatorcontrib><creatorcontrib>OTTEN MARTIN</creatorcontrib><creatorcontrib>COX ANTHONY JOHN</creatorcontrib><creatorcontrib>ZBIKOWSKI MARK</creatorcontrib><creatorcontrib>LAMBE DONALD ICHIRO</creatorcontrib><title>맞춤 편집 비디오</title><description>본원에 설명된 것은, 무엇보다도, 하나 이상의 훈련된 기계 학습 모델을 생성하기 위한 기술, 디바이스, 및 시스템이다. 또한 본원에는, 각각의 콘텐츠-항목 타이틀과 소비 이력 사이의 상관관계를 나타내는 스코어 데이터를 생성하기 위해 특정 사용자의 소비 이력을 훈련된 모델(들)에 적용하기 위한 기술, 디바이스, 및 시스템이 설명된다. 다음으로, 본 발명의 기술은 소비 이력에 대한 가장 높은 상관관계를 갖는 콘텐츠 항목들의 순위가 정해진 목록을 결정하고, 이는 검색된 비디오로 구성된 편집 비디오를 생성하기 위해 가장 상관관계가 높은 콘텐츠 항목과 연관된 비디오를 검색하는 데 사용될 수 있다.
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