KR102244563B1 - Contents matching method using rasch model-based intelligent db technics - Google Patents

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KR102244563B1 KR1020200150071A KR20200150071A KR102244563B1 KR 102244563 B1 KR102244563 B1 KR 102244563B1 KR 1020200150071 A KR1020200150071 A KR 1020200150071A KR 20200150071 A KR20200150071 A KR 20200150071A KR 102244563 B1 KR102244563 B1 KR 102244563B1
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Abstract

By measuring the item ability for each user and matching content with other users who have the appropriate ability based on the measured ability, content can be matched with users who have the optimal ability for the user, thereby increasing the matching satisfaction. In particular, by measuring the user's ability by applying the Rasch Model with the level or frequency input by each user as a variable, after measuring the abilities of each user through variables, users or contents with similar levels can be matched with each other, thereby further enhancing the matching satisfaction. In addition, by configuring items to be upgraded on a regular, daily, weekly, or monthly basis, the matching effect can be further enhanced even for items which can change frequently in a short time, such as fashion, design, and artistic performances.

Description

라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법{CONTENTS MATCHING METHOD USING RASCH MODEL-BASED INTELLIGENT DB TECHNICS}Content matching method using intelligent DB generation technology based on Rash model {CONTENTS MATCHING METHOD USING RASCH MODEL-BASED INTELLIGENT DB TECHNICS}

본 발명은 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이용자가 입력한 항목 중 능력을 측정할 수 있는 항목에 대해 라쉬 모델(Rasch Model)을 적용해서 각 항목에 대한 이용자의 능력을 측정하여 지능형 DB화하고, 이용자가 매칭하려는 항목을 선택하면 해당 항목의 이용자 능력을 기준으로 미리 정해놓은 매칭 범위의 능력을 갖춘 이용자와 콘텐츠 중에서 선택할 수 있게 함으로써, 이용자의 능력에 가장 적절한 능력을 갖춘 다른 이용자나 콘텐츠와 매칭시켜 매칭 효과를 한층 더 높일 수 있게 한 것이다. 이때, 이러한 지능형 DB는 상시, 매일, 매주, 또는 매달 단위로 업그레이드할 수 있게 구성함으로써, 매칭 효과를 더욱더 높일 수 있게 한 것이다.The present invention relates to a content matching method using an intelligent DB generation technology based on a Rasch model, and more particularly, by applying a Rasch model to an item that can measure capability among items entered by a user. By measuring the user's ability for each item, it becomes an intelligent DB, and when the user selects an item to match, the user can select from users and contents with the ability of the matching range determined in advance based on the user ability of the item. It is possible to further enhance the matching effect by matching with other users or content with the most appropriate ability for the company's ability. At this time, this intelligent DB is configured to be upgraded on a regular, daily, weekly, or monthly basis, thereby further enhancing the matching effect.

일반적으로 여행이 개별 여행으로 많이 이루어짐에 따라 현지에서 함께 여행할 현지인을 찾거나 다른 국적의 여행자와 함께 여행하면서 다양한 문화를 접할 수 있도록 매칭 방법이 많이 개발되어 있다. 아래의 (특허문헌 1) 및 (특허문헌 2)에는 네트웍을 이용해서 친구를 사귀는 방법에 관한 기술이 개시되어 있다.In general, as travel is made up of individual trips, many matching methods have been developed to find locals to travel with in the region or to experience various cultures while traveling with travelers of different nationalities. In the following (Patent Document 1) and (Patent Document 2), techniques relating to a method of making friends using a network are disclosed.

(특허문헌 1) 한국등록특허 제10-1355639호(Patent Document 1) Korean Patent Registration No. 10-1355639

관계 기반의 네트워크를 이용하여 한정된 범위 내에서의 다른 사용자와 새로운 인맥을 형성할 수 있도록 하는 친구 소개 및 친구 맺기 방법 및 이를 위한 시스템에 관한 것이다. 제1사용자에 대하여, 제1사용자 본인과 제1사용자와 친구관계인 제2사용자로부터 복수의 서로 다른 레벨의 상태 중 하나를 택일적으로 나타내는 상태정보를 각각 입력받고, 입력받은 상태정보를 기초로, 제1사용자의 제2사용자에 대한 상태를 공개상태 또는 비공개상태 중 하나로 결정하고, 제2사용자의 친구이고, 제2사용자를 중개자로 하여 제1사용자와 직렬적 연결관계를 갖는 제3사용자, 그리고 제3사용자의 친구이고, 제2사용자와 제3사용자를 중개자로 하여 제1사용자와 직렬적 연결관계를 갖는 제4사용자 중 적어도 하나에 대하여, 제1사용자의 제2사용자에 대하여 결정된 상태에 따라 제1사용자를 소개풀에 등록한다. 이에 따르면 친구를 맺고자 하는 사용자들의 의사와 중개자의 의사를 모두 반영하여 인맥 형성 가능한 사용자 범위가 결정되므로, 신뢰성 있는 만남이 가능하다는 이점이 있다.The present invention relates to a method for introducing a friend and making a friend, and a system for the same, which enables the formation of a new network with other users within a limited range by using a relationship-based network. For the first user, each of the first user and a second user who is a friend of the first user receives status information that alternatively represents one of a plurality of different levels of status, and based on the received status information, A third user who determines the state of the first user to the second user as either public or private, is a friend of the second user, and has a serial connection relationship with the first user with the second user as an intermediary, and For at least one of the fourth user who is a friend of the third user and has a serial connection relationship with the first user with the second user and the third user as an intermediary, according to the state determined for the second user of the first user. Register the first user in the introduction pool. According to this, since the range of users that can form a network is determined by reflecting both the intentions of the users who want to make friends and the intentions of the intermediary, there is an advantage in that a reliable meeting is possible.

(특허문헌 2) 한국등록특허 제10-0631708호(Patent Document 2) Korean Patent Registration No. 10-0631708

푸쉬 투 토크(PTT) 서비스를 지원하는 관리서버(presence server)의 가입자 정보를 이용하여 요청한 조건에 맞는 상대방을 검색한 후 익명의 친구를 소개해 줄 수 있도록 한 푸쉬 투 토크 서비스를 제공하는 단말기, 푸쉬 투 토크 서비스를 이용한 친구 소개 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 종래 PTT 서비스는 자신이 알고 있는 PTT 사용자의 동의를 얻어 관리서버에 미리 등록해 두어야만 통화가 가능하므로, PTT 사용자로 등록된 익명의 사용자들에 대한 정보를 얻을 방법은 없기 때문에 임의의 사용자에 대한 통화는 불가능하며, PTT 서비스 가입자들 사이의 동호회 활동이나 익명 사용자들 간의 통화시도는 원천적으로 차단되므로 PTT 서비스의 활용에 제한이 많은 문제점이 있었다. 이와 같은 문제점을 감안한 것으로, PTT 가입자 정보를 관리하는 관리서버에 가입자 정보를 등록한 후 정보 공개 여부를 설정하도록 하여, 공개된 사용자 정보를 관리서버가 취합 및 검색할 수 있도록 하며, 사용자가 요구하는 기준에 의해 상기 공개된 사용자 정보로부터 일치하는 대상들을 추출하여 이를 익명의 사용자를 소개받기 원하는 사용자에게 제공하도록 한 것이다.Push-to-talk, a terminal that provides a push-to-talk service that allows you to introduce an anonymous friend after searching for a partner that meets the requested condition by using the subscriber information of the presence server that supports the push-to-talk service. It relates to a friend introduction system and method using a two-talk service. In the conventional PTT service, a call is possible only after obtaining the consent of a PTT user that he knows and registering it in the management server in advance, so there is no way to obtain information about anonymous users registered as PTT users. Calls are not possible, and club activities among PTT service subscribers or call attempts between anonymous users are fundamentally blocked, so there are many limitations in the use of PTT service. In consideration of this problem, by registering subscriber information in the management server that manages PTT subscriber information and setting whether or not to disclose the information, the management server can collect and search the disclosed user information, and the standard required by the user. By extracting matching targets from the disclosed user information, this is provided to a user who wants to introduce an anonymous user.

이외에도, 아래와 같이 세계적으로 다양한 매칭 기술이 적용되어 사용되고 있으나, 다음과 같은 문제가 있다.In addition, various matching technologies are applied and used worldwide as follows, but there are the following problems.

(1) 밋업(Meetup) : 세계 최대의 ‘액티비티’ 동호회 매칭 서비스로서, 주로 같은 관심사를 가진 외국인들과 단체로 만날 수 있도록 돕고 있으나, 한국에서는 ‘언어교환’만 활성화되고 있는 수준으로 이 발명의 서비스와 동일 테마를 가지고 있는 듯하나, '단체' 매칭이라는 구조적 한계와 '노쇼'라는 위험부담을 해결하지 못하고 있다.(1) Meetup: As the world's largest'activity' club matching service, it mainly helps to meet foreigners with the same interest as a group, but in Korea, only'language exchange' is active. It seems to have the same theme as the service, but it has not been able to solve the structural limitations of'group' matching and the risk of'no show'.

(2) 틴더(Tinder) : 외국인 친구 매칭 부문에서 전 세계적으로 가장 많은 유저를 보유한 서비스이나, 개발자가 진행하려고 하는 지능 정보 DB, 추천 알고리즘 부문에서 유저 프로필 정보를 통한 데이터 수집, 분석, 추천 등 세계 최고 수준의 기술력을 갖추고 있으나, 테마가 '이성교제'에 한정되어 있어 웰니스(Wellness) 투어리즘 콘텐츠 니즈를 가진 다수의 고객에게 불편함을 주고 있으며, 유저의 누적 활동량에 따른 추천 기술은 없다.(2) Tinder: The service that has the most users in the world in the foreign friend matching sector, the intelligence information DB that the developer intends to proceed, and the data collection, analysis, and recommendation through user profile information in the recommendation algorithm sector, etc. Although it has the highest level of technology, it is uncomfortable to a large number of customers with needs for wellness tourism content because the theme is limited to'reverse dating', and there is no recommended technology according to the cumulative amount of activity of the user.

(3) 에어비앤비 트립(Airbnb Trip) : 숙박 조건과 예약 관련 50억 데이터 간 관계를 분석하고 모델링에 기반한 알고리즘으로 계산해 추천하는 '에어비앤비' 서비스 운영사에서 2016년 출시한 투어리즘 콘텐츠 판매, 구매 서비스로서 현지인과 여행자의 만남이라는 포맷이나, 유저 관계가 '판매자'와 '구매자'로 설정되어 서비스를 구매하는 형태로 전개되는 한계를 가지고 있다. (3) Airbnb Trip: This is a tourism content sales and purchase service launched in 2016 by an'Airbnb' service operator that analyzes the relationship between 5 billion data related to accommodation conditions and reservations, calculates and recommends it using an algorithm based on modeling. There is a limit to the format of meeting locals and travelers, or in the form of purchasing services in which the user relationship is set as'seller' and'buyer'.

(4) 카우치서핑(Couchsurfing) : 전 세계 1,500만 명 이상의 '여행자' 고객을 확보한 플랫폼. '행아웃' 기능을 통해 여행자들이 현지인 친구를 찾을 수 있으나, 기술적으로 미비하여 '게시판' 수준에 그치고, 기원이 되는 서비스가 '숙박 공유'였다는 태생적 제한과 더불어 단순 '댓글' 형식을 통한 매칭이라는 점에서 기술적 한계를 가지고 있다.(4) Couchsurfing: A platform that has secured more than 15 million'travelers' customers around the world. The'Hangout' function allows travelers to find local friends, but it is technically inadequate, so it is limited to the level of the'bulletin board', and matching through a simple'comment' format along with the inherent limitation that the originating service was'stay sharing' It has technical limitations in that it is.

(5) 클룩(Klook) : 홍콩에서 시작해 아시아 전역의 투어리즘 콘텐츠, 액티비티, F&B 등 다양한 티켓을 판매하는 서비스로서, 가격 경쟁력과 콘텐츠의 높은 퀄리티가 특징이나, 유저 커뮤니티나 정보 교류 기능이 없어 '여행 갈 때만 쓰고 지우는 앱'으로 인식되어 있다.(5) Klook: A service that sells a variety of tickets, such as tourism content, activities, F&B, etc., all over Asia starting in Hong Kong. It is characterized by price competitiveness and high content quality, but it does not have a user community or information exchange function. It is recognized as a'write-and-delete app'.

(6) 마이리얼트립 : 클룩의 국내(한국) 버전으로, 해외여행 하는 한국인 관광객들에게 현지 투어리즘 콘텐츠를 판매하고 있으나, 한국인 여행객이 해외여행을 갈 때만 쓸 수 있으며, 인바운드 관광객을 위한 콘텐츠로 지역 관광을 활성화하기는 어려움이 있다.(6) My Real Trip: A domestic (Korea) version of Klook, which sells local tourism content to Korean tourists traveling abroad, but can only be used when Korean tourists travel abroad, and is a content for inbound tourists. There are difficulties in activating tourism.

(7) 와그 : 투어리즘 콘텐츠 예약, 구매 플랫폼으로, 동남아에 집중하고 있고 업체와 직접 계약을 맺는 것이 특징이나, 항공, 숙박 시장에는 전략적으로 접근하지 않고 있으며, 오롯이 액티비티에만 집중하고 있는 것으로 파악된다.(7) WAUG: It is a tourism content reservation and purchase platform that focuses on Southeast Asia and has direct contracts with companies, but it does not strategically approach the aviation and lodging markets, and it is understood that it is only focusing on activities.

한국등록특허 제10-1355639호 (등록일: 2014.01.20)Korean Patent Registration No. 10-1355639 (Registration date: 2014.01.20) 한국등록특허 제10-0631708호 (등록일: 2006.09.27)Korean Patent Registration No. 10-0631708 (Registration Date: 2006.09.27)

본 발명은 이러한 점을 고려한 것으로, 매칭이 필요한 항목에 대해 이용자마다 능력을 측정하고, 측정된 능력을 바탕으로 이와 유사하거나 우수한 능력을 갖춘 다른 이용자와 콘텐츠를 매칭시켜줄 수 있게 구성함으로써, 이용자에게 맞는 최적의 능력을 갖춘 이용자와 콘텐츠를 매칭할 수 있게 되어 매칭 만족도를 높일 수 있게 한 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention takes these points into consideration, and by measuring the ability of each user for an item requiring matching, and configuring the content to match other users with similar or superior ability based on the measured ability, Its purpose is to provide a content matching method using an intelligent DB generation technology based on the Rash model, which enables users with optimal capabilities to match content and improves matching satisfaction.

특히, 본 발명은 이처럼 항목을 매칭하는 방법으로 각 이용자가 항목에 대해 입력한 수준이나 빈도를 변수로 해서 라쉬 모델(Rasch Model)을 적용해서 이용자의 능력을 측정함으로써, 적어도 하나의 변수(예를 들어서, 어학 수준과 관심사 그리고 성향 등)를 통해 각 이용자들의 능력을 측정한 다음 유사한 수준의 이용자나 콘텐츠를 서로 매칭시켜 줄 수 있게 되어 간단하면서도 매칭 만족도를 한층 더 높일 수 있게 한 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법을 제공하는데 다른 목적이 있다.In particular, the present invention measures the user's ability by applying the Rasch Model using the level or frequency input by each user for the item as a variable in such a way to match items, thereby measuring at least one variable (for example, First, it is possible to measure the ability of each user through language level, interests, and disposition), and then match users or contents of similar level to each other. There is another purpose to provide a content matching method using intelligent DB generation technology.

또한, 본 발명은 이처럼 능력을 측정하는데 사용되는 항목을 상시, 매일, 매주, 또는 매달 단위로 업그레이드할 수 있게 구성함으로써, 패션과 디자인 그리고 예술 공연과 같이 짧은 시간에 자주 바뀔 수 있는 항목에 대해서도 신속하게 반영되게 하여 매칭 효과를 더욱더 높일 수 있게 한 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.In addition, the present invention configures the items used to measure the ability to be upgraded at all times, daily, weekly, or monthly, so that items that can change frequently in a short time, such as fashion and design, and art performances, are quickly Another object is to provide a content matching method using intelligent DB generation technology based on the Rash model, which is reflected in such a way that the matching effect can be further increased.

이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법은, 일정 기간 이용자로부터 입력받은 데이터 중에서 매칭이 필요한 항목을 분류하는 제1단계; 상기 제1단계에서 분류된 항목에 대하여 항목마다 라쉬 모델(Rasch Model)에 적용하여 이용자마다 능력을 측정하여 지능형 DB화하는 제2단계; 이용자가 분류된 항목 중 적어도 하나를 선택하면, 선택된 항목에서 이용자의 능력을 기준으로 매칭 범위의 능력에 있는 다른 이용자나 콘텐츠를 추출하게 하는 제3단계; 및 이용자가 상기 제3단계에서 추출된 다른 이용자와 콘텐츠 중에서 적어도 한 명의 이용자나 하나의 콘텐츠를 선택하게 하는 제4단계;를 포함하되; 상기 제2단계에서 사용되는 라쉬 모델은 아래의 식을 이용하는 는 것을 특징으로 한다.The content matching method using the intelligent DB generation technology based on the Rash model according to the present invention for achieving this purpose includes: a first step of classifying items requiring matching among data input from a user for a certain period of time; A second step of applying an item classified in the first step to a Rasch model for each item to measure capabilities for each user to form an intelligent DB; A third step of allowing the user to select at least one of the classified items, extracting other users or content in the matching range based on the user's ability from the selected item; And a fourth step of allowing the user to select at least one user or one content from among other users and contents extracted in the third step; The Lash model used in the second step is characterized by using the following equation.

Figure 112020120614066-pat00001
Figure 112020120614066-pat00001

특히, 상기 매칭이 필요한 항목은, 네트워킹, 라이프스타일, 문화·예술, 사용언어, 성향, 식음료, 액티비티, 업종, 여행, 영화·음악, 및 운동·스포츠 중 적어도 하나인 것을 특징으로 한다.In particular, the item that needs to be matched is characterized in that at least one of networking, lifestyle, culture and art, language used, disposition, food and beverage, activity, industry, travel, movie, music, and exercise and sports.

또한, 상기 매칭 범위는, 이용자의 능력을 기준으로 미리 정한 범위만큼 더하고 뺀 값으로 설정하거나, 이용자의 능력보다 높거나 낮게 설정된 것을 특징으로 한다.In addition, the matching range is set to a value added or subtracted by a predetermined range based on the user's ability, or set to be higher or lower than the user's ability.

마지막으로, 상기 제1단계에서 상기 항목은 상시, 매일, 매주, 또는 매월 단위로 업데이트 가 이루어지게 구성된 것을 특징으로 한다.Finally, in the first step, the item is configured to be updated on a regular, daily, weekly, or monthly basis.

본 발명에 따른 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법은 다음과 같은 효과가 있다.The content matching method using the intelligent DB generation technology based on the Rash model according to the present invention has the following effects.

(1) 이용자가 입력한 항목 중에서 가입자 전체를 대상으로 개개인의 능력을 측정할 수 있는 항목에 대해 이를 수치화하고, 이용자가 선택한 항목에 대해서 매칭하려고 하는 이용자의 능력에 맞는 항목을 가진 다른 이용자나 콘텐츠를 매칭시켜 줌으로써, 매칭 효과를 한층 더 높일 수 있다.(1) Among the items entered by the user, items that can measure individual ability for all subscribers are quantified, and other users or content with items that match the user's ability to match the items selected by the user By matching, it is possible to further increase the matching effect.

(2) 특히, 단순히 매칭 항목이 같은 이용자나 콘텐츠를 매칭시켜 주는 것이 아니라, 매칭 항목의 수준, 여행을 예로 들면, 단순히 대분류로 여행을 좋아하는 것이 아니라 대분류 안에서 다시 소분류한 배낭여행인지 아니면 패키지 여행이나 시티투어를 좋아하는지 확인하여 그 능력이 서로 유사하거나 일정 범위 안에 드는 이용자를 매칭시켜 줌으로써, 매칭 효과 더욱더 높일 수 있다.(2) In particular, the matching item does not simply match the same user or content, but for example, the level of the matched item, and travel, for example, is not simply a backpacking trip that has been subdivided within the main category, or a package tour. It is possible to further enhance the matching effect by checking whether or not you like the city tour and matching users with similar capabilities or within a certain range.

(3) 한편, 이러한 매칭할 수 있는 항목의 능력은 라쉬 모델(Rasch Model)을 이용함으로써, 하나의 변수만으로도 능력을 측정할 수 있어 각 매칭 항목마다 쉽게 이용자의 능력을 측정하여 지능형 DB화할 수 있어 편리하다.(3) On the other hand, by using the Rasch Model, the ability of these matching items can be measured with only one variable, so it is possible to easily measure the user's ability for each matching item and convert it into an intelligent DB. It is convenient.

(4) 또한, 이러한 매칭 항목에 대해서 상시, 매일, 매주, 또는 매월 단위로 업데이트할 수 있게 구성함으로써, 라이프스타일이나 예술 공연 그리고 디자인처럼 짧은 시간에 빠르게 변하는 트랜드에 맞춰서 이용자의 능력을 신속하게 업데이트하여 이용자의 능력에 가장 적합한 매칭 상대나 콘텐츠를 찾을 수 있다.(4) In addition, by configuring such matching items to be updated on a regular, daily, weekly, or monthly basis, users' abilities are quickly updated according to rapidly changing trends such as lifestyle, art performances, and design. Thus, it is possible to find a matching partner or content that best suits the user's ability.

[도 1]은 본 발명에 따른 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
[도 2]는 본 발명에 따라 입력자가 입력한 항목 중에서 매칭에 이용할 수 있는 항목을 예시적으로 보여주는 대분류 표이다.
[도 3]은 본 발명에 따라 입력자가 입력한 항목에 대해 라쉬 모델(Rasch Model)을 통해 능력을 검출한 결과를 보여주는 표이다.
[도 4]는 [도 3]의 표에서 매칭 항목으로 네트워킹이 선택됨에 따라 추출된 데이터를 정렬한 표이다.
1 is a flowchart illustrating a content matching method using an intelligent DB generation technology based on a Lash model according to the present invention.
[Fig. 2] is a large classification table showing items that can be used for matching among items input by an input user according to the present invention.
[Fig. 3] is a table showing a result of detecting capability through a Rasch model for an item input by an input user according to the present invention.
[Fig. 4] is a table in which data extracted according to networking is selected as a matching item in the table of [Fig. 3].

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 더욱 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 최고의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 따라 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. Prior to this, terms or words used in the specification and claims should not be construed as being limited to their usual or dictionary meanings, and the inventor should appropriately define the concept of terms in order to describe his own invention in the best way. It should be interpreted as a meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention according to the principle that it can be.

따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 한가지 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형례가 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are only one of the most preferred embodiments of the present invention, and do not represent all the technical spirit of the present invention, and various equivalents that can replace them at the time of the present application And it should be understood that there may be variations.

[콘텐츠 매칭 방법의 구성][Composition of content matching method]

본 발명에 따른 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법은, [도 1] 내지 [도 4]와 같이, 이용자가 입력한 여러 항목 중에서 다른 이용자와 매칭이 필요한 항목을 분류한 다음, 각 항목에 대해서 라쉬 모델(Rasch Model)로 이용자의 능력을 측정하여 지능형 DB화하고, 매칭하려고 하는 이용자의 능력에 맞춰서 적절한 능력을 갖춘 다른 이용자와 콘텐츠를 추출해서 선택할 수 있게 구성함으로써, 매칭하려고 하는 이용자가 선택한 항목의 능력에 맞는 다른 이용자나 콘텐츠를 추천하여 매칭이 이루어질 수 있게 하여 매칭 효과를 한층 더 높일 수 있게 한 것이다.The content matching method using the intelligent DB generation technology based on the Rash model according to the present invention, as shown in [Fig. 1] to [Fig. 4], classifies items that need to be matched with other users among several items input by the user. Next, for each item, the Rasch model is used to measure the user's ability to create an intelligent DB, and match by configuring it to extract and select content with other users with appropriate capabilities according to the user's ability to match. It is possible to further enhance the matching effect by recommending other users or contents that match the capabilities of the item selected by the user who wants to do so.

이하, 이러한 구성에 관해 첨부도면을 참조하여 더욱 상세하게 설명하면 다음과 같다. 여기서, 본 발명에 따른 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법은 아래와 같이 4단계에 걸쳐 이루어지므로, 여기서는 단계별로 나눠서 상세하게 설명한다.Hereinafter, this configuration will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. Here, the content matching method using the intelligent DB generation technology based on the Rash model according to the present invention is performed in four steps as follows, and thus, it will be described in detail by dividing it into steps.

가. 제1단계end. Step 1

제1단계는, [도 1] 및 [도 2]와 같이, 일정 기간 이용자가 입력한 여러 항목 중에서 매칭이 필요한 항목을 분류하는 단계이다. 즉, 여기서 이용자가 입력하는 항목으로는, 사이트에 가입하는 것을 예로 들어 설명하면, 가입자의 인적사항, 취미, 그리고 관심 분야를 예로 들 수 있다. 이 중에서, 가입자의 인적사항 중 매칭에 사용할 수 있는 성별, 나이, 국적과 같은 인적사항과 취미나 관심분야는 매칭할 때 매칭 대상자 사이에 서로 관심이 있을 뿐만 아니라 매칭이 이루어질 수 있는 중요 요인으로 작용한다. 이에, 본 발명에서는 이처럼 서로 다른 이용자가 입력한 항목 중에서 매칭이 이루어질 수 있는 항목을 분류해서 이를 지능형 DB화함으로써, 이용자들이 자신의 항목과 능력에 맞는 다른 이용자나 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 있게 한다.The first step is a step of classifying items requiring matching among several items input by a user for a certain period of time, as shown in [Fig. 1] and [Fig. 2]. That is, here, as an item that the user inputs, when explaining by taking the example of signing up for a site, the personal information, hobbies, and interests of the subscriber can be exemplified. Among them, personal information such as gender, age, and nationality that can be used for matching among subscribers' personal information, and hobbies and interests, are not only interested in each other, but also act as an important factor for matching. do. Accordingly, in the present invention, the items that can be matched among items input by different users are classified and converted into an intelligent DB, so that users can easily find other users or contents suitable for their items and capabilities.

이러한 매칭이 필요한 항목은 적어도 두 명의 이용자가 서로 관심을 보이고 매칭 대상자를 찾을 때 관심을 끌 수 있는 항목이라면 어떠한 것이라도 사용할 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 이러한 매칭 항목으로, [도 2]와 같이, 대분류로서, 네트워킹, 라이프스타일, 문화·예술, 사용언어, 성향, 식음료, 액티비티, 업종, 여행, 영화·음악, 및 운동·스포츠 중 적어도 하나를 포함하게 구성하는 것이 바람직하다. 또한, 이러한 매칭 항목은 대분류로, 아래와 같이, 소분류를 포함하여 구성하는 것이 바람직하다. 이때, 이러한 대분류와 소분류의 분류나 네이밍은 서비스 경과에 따라 언제든지 바뀔 수 있음은 본 발명이 속한 기술분야의 종사자라면 누구든지 쉽게 알 수 있을 것이다.Items requiring such matching can be used as long as at least two users show interest to each other and attract attention when searching for a matching target. In a preferred embodiment of the present invention, as such a matching item, as shown in [Fig. 2], as a major category, networking, lifestyle, culture and art, language used, disposition, food and beverage, activities, industry, travel, movies, music, and It is desirable to configure it to include at least one of exercise and sports. In addition, such matching items are a large category, and it is preferable to include a small category as follows. At this time, it will be readily apparent to anyone in the technical field to which the present invention belongs that the classification or naming of the large and sub-classes can be changed at any time according to the progress of the service.

1. 네트워킹1. Networking

Figure 112020120614066-pat00002
Figure 112020120614066-pat00002

2. 2. 라이프스타일Lifestyle

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Figure 112020120614066-pat00003

3. 문화·예술3. Culture and Arts

Figure 112020120614066-pat00004
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4. 사용언어4. Language

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Figure 112020120614066-pat00005

5. 성향5. Inclination

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Figure 112020120614066-pat00006

6. 식음료6. Food and beverage

Figure 112020120614066-pat00007
Figure 112020120614066-pat00007

7. 7. 액티비티Activity

Figure 112020120614066-pat00008
Figure 112020120614066-pat00008

8. 업종8. Industry

Figure 112020120614066-pat00009
Figure 112020120614066-pat00009

9. 여행9. Travel

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Figure 112020120614066-pat00010

10. 영화·음악10. Movies and music

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Figure 112020120614066-pat00011

11. 운동·스포츠11. Exercise and sports

Figure 112020120614066-pat00012
Figure 112020120614066-pat00012

이처럼 매칭이 필요한 항목은, [도 3]과 같이, 하나의 지능형 DB로 저장해서 관리하거나 항목마다 각각의 지능형 DB로 저장해서 통합 관리하게 되며, 각 항목에 대해서 이용자의 능력을 측정하여 지능형 DB화한다.As shown in Fig. 3, items that need matching are stored and managed as one intelligent DB, or each item is stored in each intelligent DB and integrated and managed, and each item is converted into an intelligent DB by measuring the user's ability. do.

본 발명의 바람직한 실시예에서, 상기 항목은 상시, 매일, 매주, 또는 매월 단위로 업데이트가 이루어지게 해서 각 항목에 대한 능력 평가가 주기적으로 이루어질 수 있게 구성하는 것이 바람직하다. 이는, 음악이나 디자인과 같이 시간이 지남에 따라 바뀌는 트랜드에 맞춰 이에 따라 여러 항목에 반영되게 구성함으로써, 매칭 효과를 한층더 높일 수 있게 하기 위함이다.In a preferred embodiment of the present invention, it is preferable to configure the items to be updated on a regular, daily, weekly, or monthly basis so that the ability evaluation for each item can be performed periodically. This is to further enhance the matching effect by configuring to be reflected in various items according to trends that change over time, such as music or design.

나. 제2단계I. Step 2

제2단계는, [도 1] 및 [도 3]과 같이, 제1단계에서 분류된 항목에 대해서 이용자의 능력을 측정하여 수치화하는 단계이다. 이때, 이용자의 항목에 대한 능력의 수치화는 라쉬 모델(Rasch Model)을 이용한다. 여기서, 라쉬 모델은 하나의 변수만을 이용해서 피험자의 능력을 추정하는 통상의 기술로, 본 발명에서는 각 항목을 선택한 이용자의 수를 빈도 변수로 사용해서 아래의 [수학식 1]과 같이 능력을 측정했다.The second step is a step of measuring and digitizing the user's ability for the items classified in the first step, as shown in [Fig. 1] and [Fig. 3]. At this time, the Rasch model is used to quantify the capabilities of the user's items. Here, the Lash model is a conventional technique for estimating the ability of a subject using only one variable. In the present invention, the ability is measured as shown in [Equation 1] below by using the number of users who have selected each item as a frequency variable. did.

Figure 112020120614066-pat00013
Figure 112020120614066-pat00013

[도 3]에는 이처럼 대분류 항목(kr_category_title)에 따라 분류된 소분류 항목(kr_section_title)에 대해서 빈도를 변수로 라쉬 모델에 적용해서 SD를 얻었으며, 이 값을 그대로 각 소분류 항목의 능력으로 사용하거나, (1-SD) 값으로 능력으로 사용할 수도 있다.In [Fig. 3], SD was obtained by applying the frequency as a variable to the Lash model for the sub-category item (kr_section_title) classified according to the large-category item (kr_category_title), and this value is used as it is as the capability of each sub-category item, or ( 1-SD) can also be used as an ability as a value.

다. 제3단계All. Step 3

제3단계는, [도 1]과 같이, 분류된 항목에서 개인의 능력을 측정한 결과에서 매칭하려고 하는 이용자가 원하는 항목을 선택하면, 선택된 항목 중 매칭하려고 하는 이용자의 항목 능력에 적당한 능력을 갖춘 다른 이용자나 콘텐츠를 추출하는 단계이다.In the third step, as shown in [Fig. 1], if the user who wants to match selects the desired item from the result of measuring the individual's ability from the classified items, the selected item has the ability appropriate to the item ability of the user who is trying to match. This is the step of extracting other users or content.

예를 들어서, 매칭하려고 하는 이용자가 네트워킹에 관심이 있는 다른 이용자와 매칭하려고 한다고 가정하면, 우선 대분류(kr_category_title)인 '네트워킹'을 선택하면 [도 4]와 같이 여러 종류의 소분류(kr_section_title) 항목이 추출된다. 이때, 여기서는, 대분류와 소분류를 차례로 선택하게 한 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정하지 않고 서치(Search) 기능을 이용해서 대분류인 네트워킹 중에서 바로 소분류 항목을 선택해서 검색할 수 있게 구성할 수도 있다.For example, assuming that the user trying to match is trying to match other users who are interested in networking, first, if you select'networking', which is a large category (kr_category_title), several types of sub-category (kr_section_title) items are displayed as shown in [Fig. 4]. Is extracted. In this case, here, it is described that a large category and a small category are sequentially selected, but the present invention is not limited thereto, and a search function may be used to directly select and search a small category item from networking, which is a major category.

한편, [도 4]와 같이 대분류 선택에 따라 추출된 소분류 항목은 그대로 이용자에게 노출되지 않고, 이용자의 능력을 고려해서 적절한 능력을 갖춘 소분류 항목을 다시 추출해서 보여준다. 즉, 매칭하려고 하는 이용자의 능력을 기준으로 매칭 범위를 정해서 그 범위에 드는 소분류에 해당하는 이용자를 매칭 대상으로 보여주게 된다. 여기서, 매칭 범위는 이용자의 능력을 기준으로 미리 정한 범위만큼 더하고 뺀 값으로 설정하거나, 이용자의 능력보다 높거나 낮게 설정하는 것이 바람직하다. 이는, 여행지 추천이나 드라마 그리고 요리와 같이 매칭하려고 하는 이용자의 능력보다 큰 차이가 나더라도 상관이 없는 항목이 있을 수 있고, 또한 사용하는 언어 능력과 같이 매칭하려고 하는 이용자의 능력을 기준으로 이보다 너무 차이가 나면 대화를 할 수 없거나 이용자들 사이에 의사소통을 할 수 없게 되는 항목도 있을 수 있기 때문이다. 이에, 매칭하려고 하는 이용자가 선택한 항목에 대해 이 이용자의 능력을 기준으로 적절한 매칭 범위에 있는 다른 이용자를 추출하는 것이 바람직하다.On the other hand, as shown in [Fig. 4], the sub-classified items extracted according to the selection of the large classification are not exposed to the user as they are, and the sub-classified items with appropriate capabilities are extracted and shown again in consideration of the user's capabilities. In other words, the matching range is determined based on the ability of the user to be matched, and users corresponding to the sub-classes within the range are shown as targets for matching. Here, the matching range is preferably set to a value added or subtracted by a predetermined range based on the user's ability, or set higher or lower than the user's ability. There may be items that are irrelevant even if there is a greater difference than the user's ability to match, such as travel recommendations, drama, and cuisine, and it is too different based on the user's ability to match, such as the language ability used. This is because there may be items that make it impossible to communicate or communicate between users. Accordingly, it is desirable to extract other users in an appropriate matching range based on the capabilities of the user for the item selected by the user to be matched.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에서, 상술한 매칭 방법에서는 이용자가 다른 이용자를 찾을 때를 예로 들어서 설명하고 있으나, 이뿐만 아니라 이용자가 자신이 흥미가 있는 콘텐츠에 대해서도 같은 방법으로 자신의 능력을 기준으로 이에 맞는 다른 콘텐츠를 찾거나 검색할 때도 활용할 수 있다.In addition, in a preferred embodiment of the present invention, in the above-described matching method, the case when a user searches for another user is described as an example. As a result, it can also be used to find or search for other content that fits it.

라. 제4단계la. Step 4

제4단계는, [도 1]과 같이, 제3단계에서 추출된 다른 이용자 정보나 콘텐츠를 매칭하려고 하는 이용자에게 제공하고, 매칭하려고 하는 이용자가 추출될 여러 이용자와 콘텐츠 중에서 임의로 선택하게 하는 단계이다. 이때, 매칭하려고 하는 이용자는 자신의 능력에 맞춰서 추출된 여러 이용자와 콘텐츠 중에서 자신의 성향이나 의중을 고려해서 선택하게 되므로 한층 더 만족감과 매칭 효과를 높일 수 있다.In the fourth step, as shown in [Fig. 1], the other user information or content extracted in the third step is provided to a user who tries to match, and the user who tries to match is randomly selected from among the various users and contents to be extracted. . At this time, the user who tries to match is selected from among various users and contents extracted according to his or her ability, considering his or her disposition or intention, so that satisfaction and matching effect can be further enhanced.

이상과 같이 이루어진 본 발명은 개개인의 관심 분야에 대해서 이를 능력으로 수치화하여 지능형 DB화하고, 매칭하려고 하는 이용자의 능력을 기준으로 다른 이용자의 능력을 비교해서 적절한 대상을 추출하여 매칭하려고 하는 이용자에게 보여줌으로써, 매칭하려고 하는 이용자의 관심 분야에 맞는 최적의 매칭 효과를 얻을 수 있게 된다.The present invention made as described above is shown to a user who is trying to match by extracting an appropriate target by comparing the capabilities of other users based on the ability of the user trying to match and converting it into an intelligent DB by numerically converting the field of interest of the individual. By giving, it is possible to obtain an optimal matching effect suitable for the field of interest of the user who is trying to match.

Claims (4)

일정 기간 이용자로부터 입력받은 데이터 중에서 매칭이 필요한 항목을 분류하는 제1단계;
상기 제1단계에서 분류된 항목에 대하여 항목마다 라쉬 모델(Rasch Model)에 적용하여 이용자마다 능력을 측정하여 지능형 DB화하는 제2단계;
이용자가 분류된 항목 중 적어도 하나를 선택하면, 선택된 항목에서 이용자의 능력을 기준으로 매칭 범위의 능력에 있는 다른 이용자나 콘텐츠를 추출하게 하는 제3단계; 및
이용자가 상기 제3단계에서 추출된 다른 이용자와 콘텐츠 중에서 적어도 한 명의 이용자나 하나의 콘텐츠를 선택하게 하는 제4단계;를 포함하되,
상기 제2단계에서 사용되는 라쉬 모델은 아래의 식을 이용하는 것을 특징으로 하는 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법.
Figure 112021018552312-pat00014

A first step of classifying items requiring matching among data input from a user for a certain period of time;
A second step of applying an item classified in the first step to a Rasch model for each item to measure capabilities for each user to form an intelligent DB;
A third step of allowing the user to select at least one of the classified items, extracting other users or content in the matching range based on the user's ability from the selected item; And
A fourth step of allowing the user to select at least one user or one content from among other users and contents extracted in the third step; including,
The content matching method using an intelligent DB generation technology based on the Rash model, characterized in that the Rash model used in the second step uses the following equation.
Figure 112021018552312-pat00014

제1항에서,
상기 매칭이 필요한 항목은,
네트워킹, 라이프스타일, 문화·예술, 사용언어, 성향, 식음료, 액티비티, 업종, 여행, 영화·음악, 및 운동·스포츠 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법.
In claim 1,
Items that need matching above,
Networking, lifestyle, culture and art, language of use, inclination, food and beverage, activities, industry, travel, movies, music, and sports and sports using intelligent DB generation technology based on the Rash model characterized How to match content.
제1항에서,
상기 매칭 범위는,
이용자의 능력을 기준으로 미리 정한 범위만큼 더하고 뺀 값으로 설정하거나,
이용자의 능력보다 높거나 낮게 설정된 것을 특징으로 하는 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법.
In claim 1,
The matching range is,
Set as a value added or subtracted by a predetermined range based on the user's ability, or
Content matching method using intelligent DB generation technology based on Rash model, characterized in that it is set higher or lower than the user's ability.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에서,
상기 제1단계에서 상기 항목은 상시, 매일, 매주, 또는 매월 단위로 업데이트 가 이루어지게 구성된 것을 특징으로 하는 라쉬 모델을 기반으로 하는 지능형 DB 생성 기술을 이용한 콘텐츠 매칭 방법.
In any one of claims 1 to 3,
In the first step, the content matching method using an intelligent DB generation technology based on a Lash model, characterized in that the item is configured to be updated on a regular, daily, weekly, or monthly basis.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100631708B1 (en) 2004-06-16 2006-10-09 엘지전자 주식회사 Terminal providing push-to-talk service, friend introduction system using push-to-talk service and method
KR101355639B1 (en) 2011-09-29 2014-02-06 (주)카카오 Method and system for introducing and making friend
KR20150000948A (en) * 2013-06-25 2015-01-06 주식회사 좋은만남 선우 A method of extracting couples with optimal condition using weight ratio for one's spouse index and the record medium recording thereof
KR20160045512A (en) * 2014-10-18 2016-04-27 이윤휘 Smart life and fuctioning management service and system by way of smart co-ordinators and automation flatform installed in smart phones
KR20200023140A (en) * 2018-08-25 2020-03-04 전지은 Method and system based on big data analysis for couple matching with information of ideal type

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100631708B1 (en) 2004-06-16 2006-10-09 엘지전자 주식회사 Terminal providing push-to-talk service, friend introduction system using push-to-talk service and method
KR101355639B1 (en) 2011-09-29 2014-02-06 (주)카카오 Method and system for introducing and making friend
KR20150000948A (en) * 2013-06-25 2015-01-06 주식회사 좋은만남 선우 A method of extracting couples with optimal condition using weight ratio for one's spouse index and the record medium recording thereof
KR20160045512A (en) * 2014-10-18 2016-04-27 이윤휘 Smart life and fuctioning management service and system by way of smart co-ordinators and automation flatform installed in smart phones
KR20200023140A (en) * 2018-08-25 2020-03-04 전지은 Method and system based on big data analysis for couple matching with information of ideal type

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