KR101216155B1 - System and methdo for searching social - Google Patents

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KR101216155B1
KR101216155B1 KR1020100132851A KR20100132851A KR101216155B1 KR 101216155 B1 KR101216155 B1 KR 101216155B1 KR 1020100132851 A KR1020100132851 A KR 1020100132851A KR 20100132851 A KR20100132851 A KR 20100132851A KR 101216155 B1 KR101216155 B1 KR 101216155B1
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이동균
권준희
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경기대학교 산학협력단
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01Social networking

Abstract

소셜 검색 시스템은 각 사용자의 식별정보, 타 사용자와의 관계를 나타내는 그래프, 상기 사용자가 게시한 게시물의 토픽을 저장하는 데이터베이스, 질문자 단말로부터 수신한 질문에서 토픽을 추출하는 게이트웨이, 상기 데이터베이스에서 상기 질문에서 추출한 토픽과 동일한 토픽을 포함하는 사용자의 식별정보들을 포함하는 후보 답변자 리스트를 생성하는 대화 관리부, 상기 후보 답변자 리스트에 포함된 식별정보에 상응하는 사용자가 최근 지정된 기간 동안 게시한 게시물들로부터 최근 토픽을 추출하는 토픽 수집부 및 미리 지정된 가중치를 상기 데이터베이스에 저장된 토픽과 상기 최근 토픽 각각에 적용한 수를 산출하고, 상기 수를 합산하여 랭크를 산출하는 랭크 산출부를 포함한다.The social search system includes identification information of each user, a graph indicating a relationship with another user, a database storing a topic of a post posted by the user, a gateway for extracting a topic from a question received from a questioner terminal, and the question from the database. A conversation manager that generates a candidate responder list including identification information of a user including the same topic as a topic extracted from the topic, and a recent topic from posts posted by a user corresponding to the identification information included in the candidate answerer list for a recently designated period A topic collection unit for extracting a and a predetermined weight is applied to each of the topics stored in the database and the recent topic, and a rank calculation unit for calculating the rank by summing the numbers.

Description

소셜 검색 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHDO FOR SEARCHING SOCIAL}Social search system and method {SYSTEM AND METHDO FOR SEARCHING SOCIAL}

본 발명은 검색 기술에 관련된 것으로, 보다 자세하게는 소셜 네트워크 상에서 질문자의 질문을 답변할 답변자를 검색하는 기술에 관한 것이다.
The present invention relates to a search technique, and more particularly, to a technique for searching an answerer to answer a question of a questioner on a social network.

최근 Twitter와 Facebook으로 대표되는 온라인 소셜 네트워크 서비스들이 인기를 끌고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 기존의 웹과는 많은 부분에서 차별점을 가진다. 특히 기존의 웹은 웹 페이지와 같은 콘텐츠들 간의 링크를 통해 웹 그래프를 그렸지만 온라인 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자와 콘텐츠 또는 사용자와 다른 사용자 간의 링크를 통해 그래프를 그릴 수 있다. 이를 통해 그래프 노드의 중요도를 평가하는데 PageRank 등의 알고리즘에서 사용되는 “권위(authority)” 외에 “친밀도(intimacy)” 라는 특성을 추가로 고려할 수 있게 되었다. 또한 온라인 소셜 네트워크 서비스들이 각광을 받으면서 이러한 소셜 네트워크 특성을 이용한 소셜 검색 기술이 활발히 연구되고 있다.Recently, online social network services represented by Twitter and Facebook have become popular. Social network services differ in many ways from the traditional web. In particular, the conventional web has drawn web graphs through links between contents such as web pages, but in online social network services, graphs can be drawn through users and content or links between users and other users. This allows us to consider the property of "intimacy" in addition to the "authority" used in algorithms such as PageRank to evaluate the importance of graph nodes. Also, as online social network services are in the spotlight, social search technology using these social network characteristics has been actively studied.

소셜 검색 기술 중 대표적인 기술로는 사용자가 질문을 하면 사용자의 소셜 네트워크를 분석해 해당 질문에 대한 답변을 제공할 사용자를 추천하는 소셜 질문/답변 서비스를 예로 들 수 있다. 소셜 질문/답변 서비스는 사용자의 네트워크와 콘텐츠를 모두 고려하여 랭크하는 알고리즘을 제안되고 있고, 이 알고리즘이 대규모 소셜 네트워크에서 효과적이라고 인식되고 있다. 그러나 소셜 질문/답변 서비스의 랭크 알고리즘은 사용자의 최근 관심사 변화에 둔감한 단점을 가지고 있다. 즉, 소셜 질문/답변 서비스에서는 답변을 제공할 사용자를 추천함에 있어서, 사용자의 최근 관심사에 대한 것을 고려하지 않고 추천하기 때문에 추천된 답변자가 질문에 적합한 답변을 제공하지 못하는 문제가 있다.
A representative technology of social search technology is a social question / answer service that analyzes a user's social network when a user asks a question and recommends a user to provide an answer to the question. As a social question / answer service, an algorithm for ranking in consideration of both a user's network and content has been proposed, and it is recognized that this algorithm is effective in a large social network. However, the rank algorithm of the social question / answer service has a disadvantage that is insensitive to the recent change of interest of the user. That is, in the social question / answer service, in recommending a user to provide an answer, there is a problem in that the recommended answerer does not provide a proper answer to the question because the user recommends without considering the user's recent interests.

본 발명에서는 사용자의 최근 관심사를 고려하여 답변을 제공할 사용자를 검색하는 시스템을 제안하고자 한다.
The present invention proposes a system for searching for a user who will provide an answer in consideration of a user's recent interests.

본 발명의 일 측면에 따르면, 각 사용자의 식별정보, 타 사용자와의 관계를 나타내는 그래프, 상기 사용자가 게시한 게시물의 토픽을 저장하는 데이터베이스; 질문자 단말로부터 수신한 질문에서 토픽을 추출하는 게이트웨이; 상기 데이터베이스에서 상기 질문에서 추출한 토픽과 동일한 토픽을 포함하는 사용자의 식별정보들을 포함하는 후보 답변자 리스트를 생성하는 대화 관리부; 상기 후보 답변자 리스트에 포함된 식별정보에 상응하는 사용자가 최근 지정된 기간 동안 게시한 게시물들로부터 최근 토픽을 추출하는 토픽 수집부; 및 미리 지정된 가중치를 상기 데이터베이스에 저장된 토픽과 상기 최근 토픽 각각에 적용한 수를 산출하고, 상기 수를 합산하여 랭크를 산출하는 랭크 산출부를 포함하는 소셜 검색 시스템이 제공된다.According to an aspect of the present invention, a database for storing identification information of each user, a graph indicating a relationship with another user, and a topic of a post posted by the user; A gateway for extracting a topic from a question received from the interrogator terminal; A conversation manager configured to generate a candidate answerer list including identification information of a user including a topic identical to a topic extracted from the question in the database; A topic collector configured to extract a recent topic from posts posted by a user corresponding to the identification information included in the candidate responder list during a recently designated period; And a rank calculator configured to calculate a number by applying a predetermined weight to each of the topics stored in the database and the recent topics, and add the numbers to calculate a rank.

상기 대화 관리부는 상기 랭크에 따라 상기 후보 답변자 리스트에 상응하는 사용자 중 답변자를 선정하고, 선정된 답변자의 답변자 단말로 상기 질문을 전송하고, 상기 질문에 상응하는 답변을 수신할 수 있다.The conversation manager may select an answerer among users corresponding to the candidate answerer list according to the rank, transmit the question to the answerer terminal of the selected answerer, and receive an answer corresponding to the question.

상기 대화 관리부는 상기 답변을 상기 질문자 단말로 전송할 수 있다.The conversation manager may transmit the answer to the interrogator terminal.

상기 랭크 설정부는 하기의 수학식에 따라 상기 랭크를 산출하되,

Figure 112010084995011-pat00001
The rank setting unit calculates the rank according to the following equation,
Figure 112010084995011-pat00001

Figure 112010084995011-pat00002
는 질문자의 질문에 대한 답변자의 상기 랭크이고,
Figure 112010084995011-pat00003
는 상기 그래프 상에서 질문자와 답변자 간의 거리이고,
Figure 112010084995011-pat00004
는 질문에 포함된 전체 토픽 수와 임의의 토픽 t의 수 간 비율이며,
Figure 112010084995011-pat00005
는 질문에 포함된 전체 토픽 수와 최근 토픽 중 임의의 토픽 t의 수 간 비율일 수 있다.
Figure 112010084995011-pat00002
Is the above rank of the answerer to the questioner's question,
Figure 112010084995011-pat00003
Is the distance between the questioner and the answerer on the graph,
Figure 112010084995011-pat00004
Is the ratio between the total number of topics included in the question and the number of random topics t,
Figure 112010084995011-pat00005
May be the ratio between the total number of topics included in the question and the number of any topic t of recent topics.

상기 각 사용자의 식별정보, 상기 그래프, 상기 사용자가 게시한 게시물의 토픽을 소셜 네트워크 시스템으로부터 수신하여 상기 데이터베이스에 저장하는 임포터를 더 포함할 수 있다.
The importer for receiving the identification information of each user, the graph, the topic of the post posted by the user from the social network system may further include an importer for storing in the database.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 소셜 검색 시스템은 소셜 네트워크를 검색하는 방법에 있어서, 각 사용자의 식별정보, 타 사용자와의 관계를 나타내는 그래프, 상기 사용자가 게시한 게시물의 토픽을 저장하는 단계; 질문자 단말로부터 수신한 질문에서 토픽을 추출하는 단계; 상기 데이터베이스에서 상기 질문에서 추출한 토픽과 동일한 토픽을 포함하는 사용자의 식별정보들을 포함하는 후보 답변자 리스트를 생성하는 단계; 상기 후보 답변자 리스트에 포함된 식별정보에 상응하는 사용자가 최근 지정된 기간 동안 게시한 게시물들로부터 최근 토픽을 추출하는 단계; 및 미리 지정된 가중치를 상기 데이터베이스에 저장된 토픽과 상기 최근 토픽 각각에 적용한 수를 산출하고, 상기 수를 합산하여 랭크를 산출하는 단계를 포함하는 소셜 검색 방법이 제공된다.According to another aspect of the present invention, a social search system, the method for searching a social network, comprising: storing identification information of each user, a graph indicating a relationship with another user, a topic of a post posted by the user; Extracting a topic from a question received from the interrogator terminal; Generating a candidate responder list including identification information of a user including a topic identical to a topic extracted from the question in the database; Extracting a recent topic from posts posted by a user corresponding to identification information included in the candidate responder list during a recently designated period; And calculating a number obtained by applying a predetermined weight to each of the topics stored in the database and the recent topics, and adding the numbers to calculate a rank.

상기 소셜 검색 방법은 상기 랭크에 따라 상기 후보 답변자 리스트에 상응하는 사용자 중 답변자를 선정하는 단계; 및 선정된 상기 답변자의 답변자 단말로 상기 질문을 전송하고, 상기 질문에 상응하는 답변을 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.The social search method includes selecting an answerer among users corresponding to the candidate answerer list according to the rank; And transmitting the question to an answerer terminal of the selected answerer, and receiving an answer corresponding to the question.

상기 소셜 검색 방법은 상기 답변을 상기 질문자 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.The social search method may further include transmitting the answer to the questioner terminal.

상기 랭크를 산출하는 단계는 하기의 수학식에 따라 상기 랭크를 산출하되, Computing the rank is to calculate the rank according to the following equation,

상기 랭크를 산출하는 단계는 하기의 수학식에 따라 상기 랭크를 산출하되,

Figure 112010084995011-pat00006
Computing the rank is to calculate the rank according to the following equation,
Figure 112010084995011-pat00006

Figure 112010084995011-pat00007
는 질문자의 질문에 대한 답변자의 상기 랭크이고,
Figure 112010084995011-pat00008
는 상기 그래프 상에서 질문자와 답변자 간의 거리이고,
Figure 112010084995011-pat00009
는 질문에 포함된 전체 토픽 수와 임의의 토픽 t의 수 간 비율이며,
Figure 112010084995011-pat00010
는 질문에 포함된 전체 토픽 수와 최근 토픽 중 임의의 토픽 t의 수 간 비율일 수 있다.
Figure 112010084995011-pat00007
Is the above rank of the answerer to the questioner's question,
Figure 112010084995011-pat00008
Is the distance between the questioner and the answerer on the graph,
Figure 112010084995011-pat00009
Is the ratio between the total number of topics included in the question and the number of random topics t,
Figure 112010084995011-pat00010
May be the ratio between the total number of topics included in the question and the number of any topic t of recent topics.

본 발명에 따르면, 사용자의 최근 관심사를 고려하여 답변을 제공할 사용자를 추천함으로써 답변자가 적절한 답변을 제공할 확률을 높일 수 있다.
According to the present invention, by recommending a user to provide an answer in consideration of the user's recent interests, the probability of the answerer providing an appropriate answer can be increased.

도 1은 소셜 검색 시스템을 예시한 블록도.
도 2는 소셜 검색 시스템이 소셜 네트워크 시스템으로부터 수신한 소셜 네트워크 정보에 포함된 그래프를 예시한 도면.
도 3은 소셜 검색 시스템이 질문자의 질문에 대한 답변을 제공하는 소셜 검색 방법을 예시한 순서도.
1 is a block diagram illustrating a social search system.
2 illustrates a graph included in social network information received by a social search system from a social network system.
3 is a flow chart illustrating a social search method in which a social search system provides answers to questioners' questions.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The present invention may be variously modified and have various embodiments, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail with reference to the accompanying drawings. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소로 신호를 “전송한다”로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되어 신호를 전송할 수 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 신호를 전송할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
Further, in this specification, when an element is referred to as " transmitting " a signal to another element, the element can be directly connected to the other element to transmit a signal, It should be understood that the signal may be transmitted by mediating another component in the middle.

도 1은 소셜 검색 시스템을 예시한 블록도이다. 1 is a block diagram illustrating a social search system.

도 1을 참조하면, 소셜 검색 시스템은 임포터(110), 데이터베이스(120), 게이트웨이(130), 대화 관리부(140), 랭크 산출부(150) 및 토픽 수집부(160)를 포함한다. Referring to FIG. 1, the social search system includes an importer 110, a database 120, a gateway 130, a conversation manager 140, a rank calculator 150, and a topic collector 160.

임포터(110)는 소셜 네트워크 시스템(50)과 연결되어 사용자가 소셜 네트워크 서비스에 처음 회원 가입을 하거나 자신의 프로필을 수정하는 이벤트가 발생하는 경우, 소셜 네트워크 시스템(50)으로부터 사용자 식별정보, 각 사용자와 타 사용자 간의 관계를 나타내는 그래프 및 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자가 게시한 게시물을 요청하여 수신한다. 그래프에 대해서는 추후 도 2를 참조하여 상세하게 설명하도록 한다. 예를 들어, 임포터(110)는 FACEBOOK, LINKEDIN, TWITTER 등의 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 소셜 네트워크 시스템(50)과 연결될 수 있다. 임포터(110)는 소셜 네트워크 시스템(50) 상에서 사용자가 회원 가입 또는 프로필 수정 등을 단말을 통해 수행하는 경우, 해당 소셜 네트워크 시스템(50)으로부터 사용자 식별정보, 그래프, 게시물을 수신한다. 임포터(110)는 수신한 게시물의 자연어 문장에서 단어를 추출한다. 임포터(110)는 추출한 단어를 토픽으로 선정하고, 선정된 토픽과 소셜 네트워크 정보를 데이터베이스(120)에 저장한다. 이 때, 임포터(110)는 추출한 단어 중 중복되는 단어가 존재하는 경우, 해당 단어에 대한 토픽이 중복되도록 데이터베이스(120)에 저장하거나, 해당 토픽의 중복 횟수를 데이터베이스(120)에 저장할 수 있다. 예를 들어, '소셜'이라는 단어가 게시물에 3번 중복되어 있는 경우, 임포터(110)는 토픽 '소셜'을 데이터베이스(120)에 3번 중복하여 저장하거나 토픽 '소셜'과 해당 토픽에 대한 중복 횟수 3을 저장한다.The importer 110 is connected to the social network system 50 so that when an event for the first time a user registers for the social network service or modifies his or her profile occurs, the user identification information from the social network system 50, each user Request and receive a post posted by a user using a social network service and a graph indicating a relationship between the user and other users. The graph will be described in detail later with reference to FIG. 2. For example, the importer 110 may be connected to a social network system 50 that provides a social network service such as FACEBOOK, LINKEDIN, TWITTER, and the like. The importer 110 receives user identification information, graphs, and posts from the social network system 50 when the user performs membership registration or profile modification on the social network system 50 through the terminal. The importer 110 extracts a word from the natural language sentence of the received post. The importer 110 selects the extracted word as a topic, and stores the selected topic and social network information in the database 120. In this case, when there is a duplicate word among the extracted words, the importer 110 may store the duplicated topic for the word in the database 120 or store the duplicate number of the corresponding topic in the database 120. For example, if the word 'social' is duplicated three times in a post, the importer 110 stores the topic 'social' three times in the database 120, or duplicates the topic 'social' and the topic. Store the number 3.

데이터베이스(120)는 임포터(110)로부터 수신한 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자 별 사용자 식별정보, 토픽, 그래프를 저장한다. 데이터베이스(120)는 대화 관리부(140)의 요청에 따라 소셜 네트워크 정보를 제공할 수 있다. The database 120 stores user identification information, topics, and graphs for each user using the social network service received from the importer 110. The database 120 may provide social network information at the request of the conversation manager 140.

게이트웨이(130)는 소셜 네트워크 시스템(50)으로부터 사용자가 입력한 질문 또는 답변을 입력 받고, 질문 또는 답변으로부터 토픽을 추출한다. 즉, 게이트웨이(130)는 질문 또는 답변에 포함된 자연어 문장에서 단어를 추출하고, 추출한 단어를 해당 질문 또는 답변의 토픽으로 선정한다. 게이트웨이(130)는 선정한 토픽을 대화 관리부(140)로 전송한다.The gateway 130 receives a question or answer input by the user from the social network system 50, and extracts a topic from the question or answer. That is, the gateway 130 extracts a word from a natural language sentence included in the question or answer, and selects the extracted word as a topic of the question or answer. The gateway 130 transmits the selected topic to the conversation manager 140.

대화 관리부(140)는 게이트웨이(130)로부터 수신한 토픽에 대응하는 사용자들의 식별정보를 데이터베이스(120)로부터 추출한다. 예를 들어, 대화 관리부(140)는 게이트웨이(130)로부터 토픽 '음식'을 수신한 경우, 데이터베이스(120)에 저장된 사용자 식별정보 중 대응되는 토픽이 '음식'으로 저장된 사용자 식별정보를 추출한다. 이 때, 추출한 사용자 식별정보는 하나 이상일 수 있으며, 대화 관리부(140)는 하나 이상의 사용자 식별정보를 포함하는 후보 답변자 리스트를 생성하여 랭크 산출부(150)로 전송한다.The conversation manager 140 extracts identification information of users corresponding to a topic received from the gateway 130 from the database 120. For example, when the conversation manager 140 receives the topic 'food' from the gateway 130, the conversation manager 140 extracts user identification information whose corresponding topic is stored as 'food' among user identification information stored in the database 120. In this case, the extracted user identification information may be one or more, and the conversation manager 140 generates a candidate answerer list including one or more user identification information and transmits the list to the rank calculator 150.

대화 관리부(140)는 랭크 산출부(150)로부터 후보 답변자 리스트에 포함된 각 사용자 식별정보에 상응하는 랭크를 수신한다. 대화 관리부(140)는 각 사용자 식별정보에 상응하는 랭크가 지정된 수의 상위 답변자 단말(20)로 질문을 게이트웨이(130)를 통해 전송한다. 대화 관리부(140)는 답변자 단말(20)로부터 답변을 수신하고, 수신한 답변을 질문자 단말(10)로 전송한다. 예를 들어, 대화 관리부(140)는 각 사용자 식별정보에 상응하는 랭크가 지정된 수(본 실시예에서는 2)의 상위 답변자 단말들(랭크가 최상위인 답변자 단말 및 랭크가 2위인 답변자 단말)로 질문을 전송하고, 각 답변자 단말로부터 답변을 수신할 수 있다. 대화 관리부(140)는 수신한 답변들을 질문자 단말(10)로 전송할 수 있다. The conversation manager 140 receives a rank corresponding to each user identification information included in the candidate responder list from the rank calculator 150. The conversation manager 140 transmits a question through the gateway 130 to the upper-order answerer terminal 20 having a rank corresponding to each user identification information. The conversation manager 140 receives an answer from the answerer terminal 20 and transmits the received answer to the questioner terminal 10. For example, the conversation manager 140 may ask a question with the number of the highest answering device terminals (the answering device terminal having the highest rank and the answering device terminal having the second rank) of the number corresponding to each user identification information (in this embodiment, 2). And transmit an answer from each answerer terminal. The conversation manager 140 may transmit the received answers to the interrogator terminal 10.

랭크 산출부(150)는 후보 답변자 리스트의 각 사용자 식별정보에 상응하는 랭크를 설정한다. 랭크 산출부(150)는 후보 답변자 리스트를 토픽 수집부(160)로 전송하여 각 사용자 식별정보에 상응하는 답변자들이 최근 관심을 두고 있는 토픽(이하 최근 토픽이라 지칭)을 요청한다. 랭크 산출부(150)는 토픽 수집부(160)로부터 각 사용자 식별정보에 상응하는 최근 토픽을 수신하고, 최근 토픽을 고려하여 후보 답변자 리스트에 포함된 각 사용자 식별정보의 랭크를 산출한다. 랭크 산출부(150)는 데이터베이스(120)에 저장된 토픽 중 후보 답변자 리스트에 포함된 각 사용자 식별정보에 상응하는 토픽과 최근 토픽에 가중치를 적용하여 랭크를 산출한다. 랭크 산출부(150)는 하기의 수학식 1을 이용하여 설정한다.
The rank calculation unit 150 sets a rank corresponding to each user identification information of the candidate answerer list. The rank calculator 150 transmits the candidate responder list to the topic collector 160 to request a topic (hereinafter, referred to as a recent topic) of interest to respondents corresponding to each user identification information. The rank calculation unit 150 receives a recent topic corresponding to each user identification information from the topic collection unit 160 and calculates a rank of each user identification information included in the candidate answerer list in consideration of the recent topic. The rank calculator 150 calculates a rank by applying a weight to a topic corresponding to each user identification information included in the candidate answerer list and a recent topic among the topics stored in the database 120. The rank calculation unit 150 is set using Equation 1 below.

[수학식 1] [Equation 1]

Figure 112010084995011-pat00011
Figure 112010084995011-pat00011

이 때,

Figure 112010084995011-pat00012
는 답변자,
Figure 112010084995011-pat00013
는 질문자, q는 질문, t는 임의의 토픽을 의미한다. 또한
Figure 112010084995011-pat00014
는 질문자의 질문 q에 대한 답변자의 랭크를 의미한다. 또한
Figure 112010084995011-pat00015
는 그래프 상에서 질문자와 답변자 간의 거리이고,
Figure 112010084995011-pat00016
는 질문에 포함된 전체 토픽 수와 임의의 토픽 t의 수 간 비율이며,
Figure 112010084995011-pat00017
는 질문에 포함된 전체 토픽 수와 최근 토픽 중 임의의 토픽 t의 수 간 비율을 의미한다. At this time,
Figure 112010084995011-pat00012
Is the answerer,
Figure 112010084995011-pat00013
Is a questioner, q is a question, and t is any topic. Also
Figure 112010084995011-pat00014
Means the rank of the answerer to the question q of the questioner. Also
Figure 112010084995011-pat00015
Is the distance between the questioner and the answerer on the graph,
Figure 112010084995011-pat00016
Is the ratio between the total number of topics included in the question and the number of random topics t,
Figure 112010084995011-pat00017
Is the ratio between the total number of topics included in the question and the number of any topic t of recent topics.

및 는 하기의 수학식 2 및 수학식 3에 의해 정의된다. And are defined by Equations 2 and 3 below.

[수학식 2]&Quot; (2) "

Figure 112010084995011-pat00018

Figure 112010084995011-pat00018

[수학식 3]&Quot; (3) "

Figure 112010084995011-pat00019

Figure 112010084995011-pat00019

이 때,

Figure 112010084995011-pat00020
는 답변자 의 게시물에 포함된 전체 토픽 수와 임의의 토픽 t의 수 간 비율이며,
Figure 112010084995011-pat00021
는 답변자 의 최근 토픽의 전체 개수와 최근 토픽 중 임의의 토픽 t의 수 간 비율이다.At this time,
Figure 112010084995011-pat00020
Is the ratio between the total number of topics included in the responder's post and the number of random topics t,
Figure 112010084995011-pat00021
Is the ratio between the total number of respondents' recent topics and the number of random topics t in the recent topics.

랭크 산출부(150)는 후보 답변자 리스트의 각 사용자 식별정보에 대해 산출된 랭크를 대화 관리부(140)로 전송한다.The rank calculator 150 transmits the rank calculated for each user identification information of the candidate respondent list to the conversation manager 140.

토픽 수집부(160)는 후보 답변자 리스트에 포함된 각 사용자 식별정보에 상응하는 답변자의 게시물 중 현재로부터 지정된 기간 이전 시점 이후에 작성된 게시물을 검색한다. 이 때, 토픽 수집부(160)는 미리 지정된 서비스(예를 들어, 블로그, SNS, 웹 북마킹(소셜 북마킹))를 제공하는 서버에 대해서 게시물을 검색할 수 있다. 토픽 수집부(160)는 검색된 각 답변자의 게시물에 포함된 태그 또는 북마크를 추출한다. 토픽 수집부(160)는 추출한 태그 또는 북마크를 해당 답변자의 최근 토픽으로 선정한다. 예를 들어, 토픽 수집부(160)는 후보 답변자 리스트에 포함된 하나의 사용자 식별정보에 상응하는 게시물을 지정된 서버(블로그 및 웹 북마킹 제공 서버)로 접근하여 검색한다. 이 때, 토픽 수집부(160)는 해당 사용자 식별정보에 상응하는 블로그의 게시물 및 웹 북마크 중 지정된 기간(예를 들어, 최근 5일)동안 작성된 게시물을 검색한다. 토픽 수집부(160)는 검색된 블로그의 게시물에 상응하는 태그 및 검색된 웹 북마크를 최근 토픽으로 선정한다. 토픽 수집부(160)는 최근 토픽을 대화 관리부(140)로 전송한다.
The topic collection unit 160 searches for posts written after a point in time before a specified period from the presenter's posts corresponding to each user identification information included in the candidate responder list. At this time, the topic collection unit 160 may search for posts with respect to a server that provides a predetermined service (eg, blog, SNS, web bookmarking (social bookmarking)). The topic collector 160 extracts a tag or a bookmark included in each searcher's post. The topic collecting unit 160 selects the extracted tag or bookmark as the latest topic of the corresponding answerer. For example, the topic collection unit 160 accesses and searches a post corresponding to one user identification information included in the candidate respondent list to a designated server (a blog and a web bookmarking providing server). At this time, the topic collection unit 160 searches for posts made during a specified period (eg, the last five days) among posts of the blog and web bookmarks corresponding to the user identification information. The topic collecting unit 160 selects a tag corresponding to a post of a searched blog and a searched web bookmark as a recent topic. The topic collecting unit 160 transmits the latest topic to the conversation managing unit 140.

도 2는 소셜 검색 시스템이 소셜 네트워크 시스템으로부터 수신한 소셜 네트워크 정보에 포함된 그래프를 예시한 도면이다.2 is a diagram illustrating a graph included in social network information received by a social search system from a social network system.

도 2를 참조하면, 소셜 네트워크 정보에 포함된 그래프는 사용자 간의 관계를 나타낸다. 도 2에 예시된 그래프의 1-hop은 소셜 네트워크 시스템에서 친구관계로 설정된 것을 의미한다. 예를 들어, 사용자 A는 사용자 B, C 및 D와 소셜 네트워크 시스템에서 친구 관계로 설정되어 있고, 사용자 D는 사용자 A, B 및 F와 친구 관계로 설정되어 있다. 따라서, 상술한 수학식 1에서

Figure 112010084995011-pat00022
는 질문자와 답변자 간의 그래프 상 홉 수를 의미한다. 예를 들어, 사용자 A가 질문자이고, 사용자 G가 답변자인 경우,
Figure 112010084995011-pat00023
는 3이다.
2, a graph included in social network information represents a relationship between users. 1-hop in the graph illustrated in FIG. 2 means that the social network system is set as a friend. For example, user A is set up in a social network system with users B, C, and D, and user D is set up in a friend relationship with users A, B, and F. Therefore, in Equation 1 described above
Figure 112010084995011-pat00022
Is the number of hops in the graph between the questioner and the answerer. For example, if user A is a questioner and user G is an answerer,
Figure 112010084995011-pat00023
Is 3.

도 3은 소셜 검색 시스템이 질문자의 질문에 대한 답변을 제공하는 소셜 검색 방법을 예시한 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a social search method in which a social search system provides an answer to a question of a questioner.

도 3을 참조하면, 단계 310에서 소셜 검색 시스템은 소셜 네트워크 시스템으로부터 소셜 네트워크 정보 및 각 사용자가 게시한 게시물을 수신한다.Referring to FIG. 3, in step 310, the social search system receives social network information and posts posted by each user from the social network system.

단계 320에서 소셜 검색 시스템은 단계 310에서 수신한 게시물의 자연어 문장에서 단어를 추출하고, 추출한 단어를 해당 사용자의 토픽으로 선정한다.In operation 320, the social search system extracts a word from the natural language sentence of the post received in operation 310, and selects the extracted word as a topic of the corresponding user.

단계 330에서 소셜 검색 시스템은 발신자 단말로부터 질문을 수신한다.In step 330 the social search system receives a question from the caller terminal.

단계 340에서 소셜 검색 시스템은 단계 330에서 수신한 질문의 자연어 문장에서 단어를 추출하고, 추출한 단어를 해당 질문의 토픽으로 선정한다.In operation 340, the social search system extracts a word from the natural language sentence of the question received in operation 330, and selects the extracted word as a topic of the question.

단계 350에서 소셜 검색 시스템은 질문의 토픽과 대응하는 토픽에 대해 게시한 게시물이 있는 사용자를 검색한다. 소셜 검색 시스템은 검색된 사용자의 식별 정보를 포함하는 후보 답변자 리스트를 생성한다.In step 350, the social search system searches for users who have posted posts about the topic that corresponds to the topic of the question. The social search system generates a list of candidate respondents containing the retrieved user's identification information.

단계 360에서 소셜 검색 시스템은 후보 답변자 리스트에 포함된 각 사용자의 최근 토픽을 추출한다.In step 360, the social search system extracts a recent topic of each user included in the candidate responder list.

단계 370에서 소셜 검색 시스템은 후보 답변자 리스트에 포함된 각 사용자(후보 답변자)의 랭크를 산출한다. 각 사용자의 랭크를 산출하는 과정은 수학식 1을 참조하여 상술하였다.In operation 370, the social search system calculates a rank of each user (candidate responder) included in the candidate responder list. The process of calculating the rank of each user has been described above with reference to Equation 1.

단계 380에서 소셜 검색 시스템은 후보 답변자 리스트에 포함된 각 사용자 중 랭크가 지정된 수의 상위 사용자를 답변자로 선정한다.In step 380, the social search system selects the top-ranked number of the top users among the users included in the candidate responder list as the responders.

단계 390에서 소셜 검색 시스템은 단계 380에서 선정된 답변자의 답변자 단말(20)로 단계 330에서 수신한 질문을 전송하고, 해당 답변자 단말(20)로부터 답변을 수신한다.In operation 390, the social search system transmits the question received in operation 330 to the answerer terminal 20 of the answerer selected in operation 380, and receives an answer from the corresponding answerer terminal 20.

단계 395에서 소셜 검색 시스템은 단계 390에서 수신한 답변을 질문자 단말(10)로 전송한다.
In operation 395, the social search system transmits the answer received in operation 390 to the interrogator terminal 10.

이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예를 중심으로 살펴보았다. 전술한 실시 예 외의 많은 실시 예들이 본 발명의 특허청구범위 내에 존재한다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예는 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.So far I looked at the center of the embodiment for the present invention. Many embodiments other than the above-described embodiments are within the claims of the present invention. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. The disclosed embodiments should, therefore, be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than by the foregoing description, and all differences within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the present invention.

Claims (9)

각 사용자의 식별정보, 타 사용자와의 관계를 나타내는 그래프, 상기 사용자가 게시한 게시물의 토픽을 저장하는 데이터베이스;
질문자 단말로부터 수신한 질문에서 토픽을 추출하는 게이트웨이;
상기 데이터베이스를 참조하여 상기 질문에서 추출한 토픽과 동일한 토픽을 포함하는 사용자의 식별정보들을 포함하는 후보 답변자 리스트를 생성하는 대화 관리부;
상기 후보 답변자 리스트에 포함된 식별정보에 상응하는 사용자가 최근 지정된 기간 동안 게시한 게시물들로부터 최근 토픽을 추출하는 토픽 수집부; 및
미리 지정된 가중치를 상기 데이터베이스에 저장된 토픽과 상기 최근 토픽 각각에 적용한 수를 산출하고, 상기 수를 합산하여 랭크를 산출하는 랭크 산출부
를 포함하는 소셜 검색 시스템.
A database for storing identification information of each user, a graph indicating a relationship with another user, and a topic of a post posted by the user;
A gateway for extracting a topic from a question received from the interrogator terminal;
A conversation manager configured to generate a candidate responder list including identification information of a user including a topic identical to a topic extracted from the question by referring to the database;
A topic collector configured to extract a recent topic from posts posted by a user corresponding to the identification information included in the candidate responder list during a recently designated period; And
A rank calculator configured to calculate a number obtained by applying a predetermined weight to each of the topics stored in the database and the most recent topic, and calculate the rank by adding the numbers;
Social search system comprising a.
제1 항에 있어서,
상기 대화 관리부는 상기 랭크에 따라 상기 후보 답변자 리스트에 상응하는 사용자 중 답변자를 선정하고,
선정된 답변자의 답변자 단말로 상기 질문을 전송하고, 상기 질문에 상응하는 답변을 수신하는 것을 특징으로 하는 소셜 검색 시스템.
The method according to claim 1,
The conversation manager selects an answerer among users corresponding to the candidate answerer list according to the rank,
And transmitting the question to an answerer terminal of a selected answerer and receiving an answer corresponding to the question.
제2 항에 있어서,
상기 대화 관리부는 상기 답변을 상기 질문자 단말로 전송하는 것을 특징으로 하는 소셜 검색 시스템.
The method of claim 2,
The conversation manager transmits the answer to the questioner terminal.
제1 항에 있어서,
상기 랭크 설정부는 하기의 수학식에 따라 상기 랭크를 산출하되,
Figure 112010084995011-pat00024

Figure 112010084995011-pat00025
는 질문자의 질문에 대한 답변자의 상기 랭크이고,
Figure 112010084995011-pat00026
는 상기 그래프 상에서 질문자와 답변자 간의 거리이고,
Figure 112010084995011-pat00027
는 질문에 포함된 전체 토픽 수와 임의의 토픽 t의 수 간 비율이며,
Figure 112010084995011-pat00028
는 질문에 포함된 전체 토픽 수와 최근 토픽 중 임의의 토픽 t의 수 간 비율인 것을 특징으로 하는 소셜 검색 시스템.
The method according to claim 1,
The rank setting unit calculates the rank according to the following equation,
Figure 112010084995011-pat00024

Figure 112010084995011-pat00025
Is the above rank of the answerer to the questioner's question,
Figure 112010084995011-pat00026
Is the distance between the questioner and the answerer on the graph,
Figure 112010084995011-pat00027
Is the ratio between the total number of topics included in the question and the number of random topics t,
Figure 112010084995011-pat00028
Is a ratio between the total number of topics included in the question and the number of any topic t of recent topics.
제1 항에 있어서,
상기 각 사용자의 식별정보, 상기 그래프, 상기 사용자가 게시한 게시물의 토픽을 소셜 네트워크 시스템으로부터 수신하여 상기 데이터베이스에 저장하는 임포터를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 검색 시스템.
The method according to claim 1,
And an importer for receiving the identification information of the user, the graph, and a topic of a post posted by the user from a social network system and storing the identification information in the database.
소셜 검색 시스템은 소셜 네트워크를 검색하는 방법에 있어서,
각 사용자의 식별정보, 타 사용자와의 관계를 나타내는 그래프, 상기 사용자가 게시한 게시물의 토픽을 데이터베이스에 저장하는 단계;
질문자 단말로부터 수신한 질문에서 토픽을 추출하는 단계;
상기 데이터베이스를 참조하여 상기 질문에서 추출한 토픽과 동일한 토픽을 포함하는 사용자의 식별정보들을 포함하는 후보 답변자 리스트를 생성하는 단계;
상기 후보 답변자 리스트에 포함된 식별정보에 상응하는 사용자가 최근 지정된 기간 동안 게시한 게시물들로부터 최근 토픽을 추출하는 단계; 및
미리 지정된 가중치를 상기 데이터베이스에 저장된 토픽과 상기 최근 토픽 각각에 적용한 수를 산출하고, 상기 수를 합산하여 랭크를 산출하는 단계
를 포함하는 소셜 검색 방법.
The social search system is a method for searching a social network,
Storing identification information of each user, a graph indicating a relationship with another user, and a topic of a post posted by the user in a database;
Extracting a topic from a question received from the interrogator terminal;
Generating a candidate responder list including identification information of a user including a topic identical to a topic extracted from the question by referring to the database;
Extracting a recent topic from posts posted by a user corresponding to identification information included in the candidate responder list during a recently designated period; And
Calculating a number by applying a predetermined weight to each of the topics stored in the database and the most recent topic, and calculating the rank by summing the numbers
Social search method comprising a.
제6 항에 있어서,
상기 랭크에 따라 상기 후보 답변자 리스트에 상응하는 사용자 중 답변자를 선정하는 단계; 및
선정된 상기 답변자의 답변자 단말로 상기 질문을 전송하고, 상기 질문에 상응하는 답변을 수신하는 단계를 더 포함하는 소셜 검색 방법.
The method of claim 6,
Selecting an answerer among users corresponding to the candidate answerer list according to the rank; And
And transmitting the question to an answerer terminal of the selected answerer, and receiving an answer corresponding to the question.
제7 항에 있어서,
상기 답변을 상기 질문자 단말로 전송하는 단계를 더 포함하는 소셜 검색 방법.
The method of claim 7, wherein
And transmitting the answer to the questioner terminal.
제6 항에 있어서,
상기 랭크를 산출하는 단계는 하기의 수학식에 따라 상기 랭크를 산출하되,
Figure 112010084995011-pat00029

Figure 112010084995011-pat00030
는 질문자의 질문에 대한 답변자의 상기 랭크이고,
Figure 112010084995011-pat00031
는 상기 그래프 상에서 질문자와 답변자 간의 거리이고,
Figure 112010084995011-pat00032
는 질문에 포함된 전체 토픽 수와 임의의 토픽 t의 수 간 비율이며,
Figure 112010084995011-pat00033
는 질문에 포함된 전체 토픽 수와 최근 토픽 중 임의의 토픽 t의 수 간 비율인 것을 특징으로 하는 소셜 검색 방법.
The method of claim 6,
Computing the rank is to calculate the rank according to the following equation,
Figure 112010084995011-pat00029

Figure 112010084995011-pat00030
Is the above rank of the answerer to the questioner's question,
Figure 112010084995011-pat00031
Is the distance between the questioner and the answerer on the graph,
Figure 112010084995011-pat00032
Is the ratio between the total number of topics included in the question and the number of random topics t,
Figure 112010084995011-pat00033
Is a ratio between the total number of topics included in the question and the number of any topic t of recent topics.
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