KR20130091391A - Server and method for recommending contents, and recording medium storing program for executing method of the same in computer - Google Patents

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KR20130091391A KR1020120012617A KR20120012617A KR20130091391A KR 20130091391 A KR20130091391 A KR 20130091391A KR 1020120012617 A KR1020120012617 A KR 1020120012617A KR 20120012617 A KR20120012617 A KR 20120012617A KR 20130091391 A KR20130091391 A KR 20130091391A
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Abstract

PURPOSE: A recording media recording programs is provided to recommend information (contents) in which other users having interest on similar fields are interested and the information which a user group shares by analyzing an action pattern of people using a social network service (SNS) and grouping other users sharing the same information based on the action pattern of a user. CONSTITUTION: A user information database unit stores user information including contents use information by each user (S210). A sympathy group generation unit forms a sympathy group between users including similar interest rates by grasping the interest rate between the users based on the content use information by each user (S220). A content recommendation unit individually recommends the rest contents which are out of the interest rate, which is a standard of forming the sympathy group, among the contents use information of the users to the other users belong to the sympathy group by analyzing the contents use information of the user belongs to the formed sympathy group (S230). [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S210) Store contents use information of a user terminal; (S220) Form a sympathy group between users including similar interest rates by grasping the interest rate between the users based on the content use information of the user terminal; (S230) Recommend the rest contents which are out of the interest rate among the contents use information of the users to the other users belong to the sympathy group

Description

콘텐츠 추천 서버 및 방법, 그리고 그 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체{Server and method for recommending contents, and recording medium storing program for executing method of the same in computer}Server and method for recommending contents, and recording medium storing program for executing method of the same in computer}

본 발명은 콘텐츠 추천 서버 및 방법, 그리고 그 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 동일 정보에 대해 공감한 복수의 사용자들 간 서로 콘텐츠를 추천하는 콘텐츠 추천 서버 및 방법, 그리고 그 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 관한 것이다. The present invention relates to a content recommendation server and method, and a recording medium having recorded thereon a program for executing the method on a computer. More specifically, the content recommendation for recommending content between a plurality of users who agree on the same information A server and method, and a recording medium having recorded thereon a program for executing the method on a computer.

소셜 네트워크 서비스(SNS : social network service) 사용자들은 온라인 상에서 자신이 확인한 정보 중 다른 사람에게도 유익하게 작용할 것으로 판단되면, 자신이 사용하는 소셜 네트워크 서비스 플랫폼을 통해 상기 정보를 재공유하는 형태로 온라인상 서비스를 이용하기 시작했다. Social network service (SNS) When users are determined to be beneficial to others of the information they have checked online, the online service in the form of re-sharing the information through the social network service platform that they use Started to use.

종래 존재하는 정보 추천 방식들은 크게 검색 엔진에서의 키워드에 기반한 정보 추천 방식과 정보가 속한 카테고리를 사전에 구성하여 해당 카테고리의 최신 정보를 추천해주는 방식이 있다. 그러나 검색엔진을 통한 정보 추천 방식은 검색 엔진 최적화(SEO : Search Engine Optimization) 기법 등으로 인해 정보 획득보다는 홍보성 기사에 노출되는 경우가 더욱 많아졌다. 또한, 카테고리를 통한 정보 추천 방식은 현재 사람들의 관심분야를 카테고리로 구분할 수 있지만, 각 정보계층에 대한 세밀한 카테고리화는 한계가 있으므로 사용자들이 추천받은 정보에 대해 느끼는 만족감에는 한계가 있었다. Conventionally existing information recommendation methods include a method of recommending information based on keywords in a search engine and a method of recommending the latest information of a corresponding category by configuring a category to which the information belongs in advance. However, information recommendation methods through search engines are more exposed to promotional articles than information acquisition due to search engine optimization (SEO) techniques. In addition, the information recommendation method through the category can be divided into categories of people's interests at present, but the detailed categorization of each information layer has a limit, so there is a limit in the satisfaction that users feel about the recommended information.

이와 관련된 선행기술을 구체적으로 살펴보면, 한국공개공보 제2011-0103611호(발명의 명칭 : 소셜 네트워크 서비스 시스템 및 소셜 네트워크 서비스 방법)에는 웹서버 또는 단말장치로부터 소정 컨텐츠에 대해 공유 요청시 공유 요청 측의 소셜 네트웍 정보를 이용하여 해당 착신 그룹 내 착신 대상들에게 해당 컨텐츠를 제공함으로써 원하는 컨텐츠를 한꺼번에 여러 착신자들에게 제공하는 시스템 및 방법을 개시하고 있다. 이는 여러 착신자들에게 원하는 콘텐츠를 빠르고 간편하게 동시 전달할 수 있도록 하는 것인바, 복수 사용자들간 공통적으로 공유한 정보를 분석하여 공유한 정보를 제외한 나머지 정보를 다른 사용자들에게 추천해주는 본원발명과는 차이가 있다. Looking at the related art in detail, Korean Patent Laid-Open Publication No. 2011-0103611 (name of the invention: a social network service system and a social network service method) includes a request for sharing when sharing a predetermined content from a web server or a terminal device. Disclosed is a system and method for providing a desired content to a plurality of recipients at once by using the social network information to provide the content to the recipients in the destination group. This allows quick and easy simultaneous delivery of desired content to multiple callers, which is different from the present invention which analyzes information shared by multiple users and recommends the rest of the information to other users. .

또한, 한국공개공보 제2011-0063933호(발명의 명칭 : 정보공유 기능을 갖는 전자책 및 온라인 정보공유가 가능한 전자책 콘텐츠 제공 시스템)에는 사용자의 관심사항이나 부가정보 사항을 공유하여 전자책의 기능성을 부여할 수 있는 전자책 및 콘텐츠 제공 시스템을 개시하고 있다. 이는 파워 이북커(기존 콘텐츠의 핵심 문장 만을 밑줄 긋기와 같은 방법으로 표시하여 사용자들에게 추천을 많이 받는 사람들)를 배출하여 파워 이북커를 기반으로 방대한 콘텐츠의 핵심 내용을 빠르고 쉽게 타 사용자들에게 전달하는 것인바, 복수 사용자들간 공통적으로 공유한 정보를 분석하여 공유한 정보를 제외한 나머지 정보를 다른 사용자에게 추천해주는 본원발명과는 차이가 있다. In addition, Korean Laid-Open Publication No. 2011-0063933 (name of the invention: an e-book with information sharing function and an e-book content providing system capable of sharing online information) shares the user's interests or additional information to provide functionality of the e-book. Disclosed are an e-book and a content providing system that can be given. It produces Power eBookers (people who receive a lot of recommendations from users by displaying only the core sentences of existing content in the same way as underlining), and delivers the core contents of vast contents to other users quickly and easily based on Power Ebooker. The bar is different from the present invention which analyzes the information shared in common among a plurality of users and recommends the remaining information to other users except the shared information.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 소셜 네트워크 서비스(SNS : social network service)를 사용하는 사람들의 행동 패턴을 분석하여, 현 사용자의 행동 패턴에 기반하여 동일한 정보를 공유한 다른 사용자들을 수집하고 그룹핑 하여, 해당 사용자 집단이 공통으로 공유한 정보(콘텐츠) 외에 유사 분야에 관심을 가진 다른 사용자들이 관심 있어 하는 정보(콘텐츠)까지 추천할 수 있는 콘텐츠 추천 서버 및 방법을 제공하는 데 있다.The technical problem of the present invention is to analyze behavioral patterns of people using social network services (SNS), collect and group other users who share the same information based on the behavioral patterns of current users. In addition, the present invention provides a content recommendation server and a method for recommending information (content) that other users interested in similar fields in addition to information (content) commonly shared by a corresponding user group.

상기의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 콘텐츠 추천 서버는, 다수 사용자들간 공감 그룹 형성을 통해 사용자의 관심도를 고려한 콘텐츠 추천 서비스를 제공하는 콘텐츠 추천 서버에 있어서, 사용자별로 콘텐츠 이용 정보가 포함된 사용자 정보를 저장하는 사용자 정보 데이터베이스부; 상기 사용자별 콘텐츠 이용 정보를 토대로 사용자 간 관심도를 파악하여 유사 관심도를 가진 사용자 간 공감 그룹을 형성하는 공감 그룹 생성부; 및 상기 형성된 공감 그룹 내에 속한 사용자들의 콘텐츠 이용 정보를 분석하여 상기 사용자들의 콘텐츠 이용 정보 중 상기 공감 그룹 형성의 기준이 된 유사 관심도에 해당하는 콘텐츠 외 나머지 콘텐츠를 상기 공감 그룹 내에 속한 다른 사용자들에게 각각 추천하는 콘텐츠 추천부;를 구비한다. Content recommendation server according to the present invention for achieving the above technical problem, in the content recommendation server providing a content recommendation service in consideration of the user's interest by forming a consensus group among a plurality of users, the content usage information is included for each user A user information database unit for storing user information; A sympathy group generation unit to identify interests between users based on the content usage information for each user to form a sympathy group between users with similar interests; And analyzing the content usage information of the users in the formed empathy group to provide the remaining contents other than the content corresponding to the similar interest level that is the basis of the empathy group formation among the content usage information of the users to other users in the empathy group, respectively. Recommended content recommendation unit; is provided.

상기의 다른 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 콘텐츠 추천 방법은, 다수 사용자들간 공감 그룹 형성을 통해 사용자의 관심도를 고려한 콘텐츠 추천 서비스를 제공하는 콘텐츠 추천 서버에 의해 수행되는 콘텐츠 추천 방법에 있어서, (a) 사용자별로 콘텐츠 이용 정보가 포함된 사용자 정보를 저장하는 단계; (b) 상기 저장된 사용자별 콘텐츠 이용 정보로부터 사용자 간 관심도를 파악하여 유사 관심도를 가진 사용자 간 공감 그룹을 형성하는 단계; 및 (c) 상기 형성된 공감 그룹 내에 속한 사용자들의 콘텐츠 이용 정보를 분석하여 상기 사용자들의 콘텐츠 이용 정보 중 상기 공감 그룹 형성의 기준이 된 유사 관심도에 해당하는 콘텐츠 외 나머지 콘텐츠를 상기 공감 그룹 내에 속한 다른 사용자들에게 각각 추천하는 단계;를 갖는다. In the content recommendation method according to the present invention for achieving the above technical problem, in the content recommendation method performed by a content recommendation server providing a content recommendation service in consideration of the user's interest by forming a sympathy group among a plurality of users, (a) storing user information including content usage information for each user; (b) identifying interest among users from the stored content usage information for each user to form an empathy group between users having similar interests; And (c) analyzing the content usage information of users belonging to the formed empathy group to display other contents belonging to the empathy group other than the content corresponding to the similarity of interest that is the basis for forming the empathy group among the content usage information of the users. Each step is recommended to them.

상기의 다른 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 콘텐츠 추천 방법은, 다수 사용자들간 공감 그룹 형성을 통해 사용자의 관심도를 고려한 콘텐츠 추천 서비스를 제공하는 콘텐츠 추천 서버에 의해 수행되는 콘텐츠 추천 방법에 있어서, (a) 데이터 통신망을 통해 소셜 네트워크 서비스 서버에 접속한 복수 사용자 단말의 콘텐츠 이용 정보를 제공받는 단계; (b) 상기 제공받은 사용자 단말의 콘텐츠 이용 정보로부터 사용자 간 관심도를 파악하여 유사 관심도를 가진 사용자 간 공감 그룹을 형성하는 단계; 및 (c) 상기 형성된 공감 그룹 내에 속한 사용자들의 콘텐츠 이용 정보를 분석하여 상기 사용자들의 콘텐츠 이용 정보 중 상기 공감 그룹 형성의 기준이 된 유사 관심도에 해당하는 콘텐츠 외 나머지 콘텐츠를 상기 공감 그룹 내에 속한 다른 사용자들에게 각각 추천하는 단계;를 갖는다. In the content recommendation method according to the present invention for achieving the above technical problem, in the content recommendation method performed by a content recommendation server providing a content recommendation service in consideration of the user's interest by forming a sympathy group among a plurality of users, (a) receiving content usage information of a plurality of user terminals connected to a social network service server through a data communication network; (b) identifying interest among users from the content usage information of the provided user terminal to form an empathy group between users having similar interests; And (c) analyzing the content usage information of users belonging to the formed empathy group to display other contents belonging to the empathy group other than the content corresponding to the similarity of interest that is the basis for forming the empathy group among the content usage information of the users. Each step is recommended to them.

본 발명에 따른 콘텐츠 추천 서버 및 방법에 의하면, 소셜 네트워크 서비스(SNS : social network service)를 사용하는 사람들의 행동 패턴을 분석하여, 현 사용자의 행동 패턴에 기반하여 동일한 정보를 공유한 다른 사용자들을 수집하고 그룹핑 하여, 해당 사용자 집단이 공통으로 공유한 정보(콘텐츠) 외에 유사 관심도를 가진 다른 사용자들이 관심을 가지는 정보(콘텐츠)까지 추천할 수 있다. According to the content recommendation server and method according to the present invention, by analyzing the behavior pattern of people using a social network service (SNS), collecting other users who share the same information based on the behavior pattern of the current user In addition to the information (content) shared by the corresponding user group, other users with similar interests may also recommend information (content).

도 1은 본 발명에 따른 콘텐츠 추천 서버를 포함한 전체 시스템을 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 추천 방법을 도시한 도면, 그리고,
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐츠 추천 방법을 도시한 도면이다. 1 is a diagram showing an entire system including a content recommendation server according to the present invention;
2 is a view showing a content recommendation method according to an embodiment of the present invention, and
3 is a diagram illustrating a content recommendation method according to another embodiment of the present invention.

이하에서 첨부의 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 콘텐츠 추천 서버 및 방법의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail a preferred embodiment of the content recommendation server and method according to the present invention.

도 1은 본 발명에 따른 콘텐츠 추천 서버(100)를 포함한 전체 시스템을 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 복수의 사용자 단말(161, 162)은 데이터 통신망(170)에 의해 유선이나 무선 또는 유무선 통신 네트워크상에서 사용자의 관심도를 고려하여 콘텐츠 추천 서비스를 제공받기 위한 응용 프로그램이 탑재될 수 있다. 그리고 이러한 복수의 사용자 단말(161, 162)은 데이터 통신망(170)을 통해 소셜 네트워크 서비스 서버(150)에 접속하여 다양한 소셜 네트워크 서비스를 이용할 수 있다. 따라서 이를 통해 콘텐츠 추천 서버(100)는 복수의 사용자 단말(162, 162)의 사용자별 콘텐츠 이용 정보가 포함된 사용자 정보를 소셜 네트워크 서비스 서버(150)로부터 제공받음으로써 각 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천 및 제공할 수 있다. 이때, 콘텐츠 추천 서버(100)는 소셜 네트워크 서비스 서버(150)에 포함되어 구성될 수 있다. 1 is a diagram illustrating an entire system including a content recommendation server 100 according to the present invention. Referring to FIG. 1, a plurality of user terminals 161 and 162 may be equipped with an application program for receiving a content recommendation service in consideration of a user's interest on a wired, wireless or wired or wireless communication network by the data communication network 170. have. The plurality of user terminals 161 and 162 may use various social network services by accessing the social network service server 150 through the data communication network 170. Accordingly, through this, the content recommendation server 100 receives user information including content usage information for each user of the plurality of user terminals 162 and 162 from the social network service server 150 to recommend content suitable for each user. Can provide. In this case, the content recommendation server 100 may be included in the social network service server 150.

본 발명에 따른 콘텐츠 추천 서버(100)는 사용자 정보 데이터베이스부(110), 공감 그룹 생성부(120), 콘텐츠 추천부(130) 및 단축 URL(Uniform Resource Locator) 주소 생성부(140)를 포함한다.The content recommendation server 100 according to the present invention includes a user information database 110, a sympathy group generator 120, a content recommender 130, and a shortened URL (Uniform Resource Locator) address generator 140. .

사용자 정보 데이터베이스부(110)는 사용자 단말(161, 162)의 각 사용자별로 콘텐츠 이용 정보가 포함된 사용자 정보를 저장한다. 이때 사용자 정보 데이터베이스부(110)는 각 사용자별로 데이터베이스를 생성하고 이렇게 생성된 데이터베이스에는 사용자가 올린 글, 읽은 글 또는 방문한 URL 주소가 저장될 수 있다. The user information database unit 110 stores user information including content usage information for each user of the user terminals 161 and 162. In this case, the user information database unit 110 generates a database for each user, and the generated database may store posts, read posts, or visited URL addresses.

공감 그룹 생성부(120)는 사용자 단말(161, 162)의 사용자별 콘텐츠 이용 정보를 토대로 사용자 간 관심도를 파악하여 유사 관심도를 가진 사용자 간 공감 그룹을 형성한다. 예를 들어, 데이터 통신망(170)을 통해 소셜 네트워크 서비스 서버에 접속한 사용자 단말(161, 162)의 콘텐츠 이용 정보에서 URL 주소가 포함된 콘텐츠 이용 정보를 분류하여 동일한 URL 주소가 포함된 콘텐츠를 사용한 이력이 있는 2명 이상의 사용자를 포함하여 공감 그룹을 형성할 수 있다. 다만, 공감 그룹 형성 기준을 이에 한정하는 것은 아니다. The empathy group generation unit 120 determines an interest level between users based on content usage information of each user of the user terminals 161 and 162 to form an empathy group between users having similar interest levels. For example, the content use information including the URL address is classified from the content use information of the user terminals 161 and 162 connected to the social network service server through the data communication network 170 to use the content including the same URL address. Empathy groups can be formed by including two or more users with a history. However, the criteria for forming empathy groups are not limited thereto.

콘텐츠 추천부(130)는 공감 그룹 생성부(120)에 의해 형성된 공감 그룹 내에 속한 사용자들의 콘텐츠 이용 정보를 분석하여 사용자들의 콘텐츠 이용 정보 중 상기 공감 그룹 형성의 기준이 된 유사 관심도에 해당하는 콘텐츠 외 나머지 콘텐츠를 공감 그룹 내에 속한 다른 사용자들에게 각각 추천해준다. 예를 들어, 공감 그룹을 형성하는 사용자들이 공통적으로 이용한 동일한 URL 주소(공감 그룹 형성의 기준이 된 URL 주소를 의미) 외에 공통적으로 이용하지 않은 별도의 URL 주소가 포함된 콘텐츠를 공감 그룹 내에 속한 다른 사용자에게 추천할 수 있다. The content recommendation unit 130 analyzes content usage information of users belonging to the sympathy group formed by the sympathy group generation unit 120 to add other contents corresponding to similar interests that are the criteria for forming the sympathy group among users' content usage information. Recommend the rest of the content to other users in the empathy group. For example, if the content of the empathy group contains content that contains a separate URL address that is not commonly used in addition to the same URL address commonly used by users forming the empathy group (meaning the URL address used to form the empathy group), Can recommend to the user.

이때, 다른 사용자에게 추천되는 내용은 공통적으로 이용하지 않은 별도의 URL 주소가 포함된 콘텐츠인데, 별도의 URL 주소는 단축 URL 주소 생성부(140)에 의해 단축 주소의 형태로 제공될 수 있다. In this case, the content recommended to other users is content including a separate URL address which is not commonly used. The separate URL address may be provided in the form of a shortened address by the shortened URL address generator 140.

URL 단축(Uniform Resource Locator shortening)은 월드 와이드 웹 상의 긴 URL 주소를 짧게 만드는 것을 의미한다. URL 단축 기능을 제공하는 서버는 HTTP 넘겨주기를 이용해 클라이언트를 긴 URL 주소로 넘겨준다. 수백 바이트 길이의 URL 주소가 있을 수 있지만, 단축된 URL 주소는 대개 URL 단축 서버의 주소 뒤에 6~7 자리 정도의 쿼리가 붙어 있어 길어야 30 바이트 수준을 넘지 않기 때문에 자원을 절약할 수 있다. 따라서 소셜 네트워크 서비스에서 URL 주소는 단축 주소(Bit.ly 등에서 서비스)로 제공되는 경우가 종종 있다. 다만, 기존의 단축 주소 생성 방식의 경우 단축 주소가 많아질 경우, 원래 긴 URL 주소 만큼 길어지는 문제가 있다. Uniform Resource Locator shortening means shortening long URL addresses on the World Wide Web. Servers that provide URL shortening can use HTTP forwarding to redirect clients to long URL addresses. There can be hundreds of bytes of URL address, but shortened URL addresses are usually about 6-7 digits after the URL shortened server address, which should be longer than 30 bytes to save resources. Therefore, in social network services, URL addresses are often provided as short addresses (services in Bit.ly, etc.). However, in the case of the conventional short address generation method, when the short address increases, there is a problem in that it becomes as long as the original long URL address.

따라서 본 발명에 따른 단축 주소의 형태는 단축된 메인 서버 주소 후단에 하위주소 값을 사전에 설정한 자리수 만큼 설정하고, 설정한 하위 주소 자리수를 초과하는 경우 단축된 메인 서버 주소 앞단에 새로운 변수를 추가한다. 예를 들어, 본 발명에 따른 단축 주소의 형태는 'ith.so/asdd'와 같이 단축된 메인 서버 주소(ith.so) 후단에 하위주소 값을 사전에 설정한 자리수(예를 들어, 최대 4개의 기본 값을 제공)만큼 설정하고 하위주소 값이 5자리가 될 경우, 뒤의 변수를 늘리지 않고 단축된 메인 서버 주소 앞단에 새로운 변수(알파벳)를 하나씩 추가하는 방법을 통해 기존 단축 주소에 비해 더욱 많은 단축 주소를 생성할 수 있도록 한다. 예를 들어, 'ith.so/asdda'의 형태와 같이 최대 4개의 기본 값(asdd) 외에 추가로 5자리(asdda)가 되는 경우, 뒤의 변수를 늘리지 않고 주소 앞에 새로운 알파벳을 하나씩 추가하도록 하여 'a.ith.so/asdd', 'b.ith.so/asdd' 등의 형태로 단축 주소가 제공될 수 있도록 한다. Therefore, in the form of a shortened address according to the present invention, a lower address value is set by a predetermined number of digits after the shortened main server address, and a new variable is added in front of the shortened main server address when the set lower address number is exceeded. do. For example, the short address form according to the present invention has a number of digits in which a lower address value is set in advance after a shortened main server address (ith.so) such as ' ith.so/asdd ' (for example, a maximum of 4 Default value), and if the subaddress becomes 5 digits, add new variables (alphabet) one by one in front of the shortened main server address without increasing the latter variable. Allows you to create many short addresses. For example, if there are five additional digits (asdda) in addition to the maximum four default values (asdd), such as 'ith.so/ asdda ', add one new alphabet before the address without increasing the variable after it. Short addresses can be provided in the form of 'a.ith.so/asdd' or 'b.ith.so/asdd'.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 추천 방법을 도시한 도면이다. 도 2를 참조하면, 다수 사용자들간 공감 그룹 형성을 통해 사용자의 관심도를 고려한 콘텐츠 추천 서비스를 제공하는 콘텐츠 추천 서버(100)에 의해 콘텐츠 추천 방법이 구현된다. 먼저, 다수 사용자 단말(161, 162)의 콘텐츠 이용 정보가 사용자 정보 데이터베이스부(110)에 저장된다(S210). 이때 다수 사용자 단말(161, 162)의 콘텐츠 이용 정보는 데이터 통신망(170)을 통해 소셜 네트워크 서비스 서버(150)에 접속한 사용자 단말(161, 162)의 콘텐츠 이용 내역으로부터 제공될 수 있다. 이러한 사용자 단말(162, 162)의 콘텐츠 이용 정보는 각 사용자별로 데이터베이스를 생성한다. 또한, 생성된 사용자별 데이터베이스에는 각 사용자가 올린 글, 읽은 글 또는 URL 주소가 저장된다. 2 is a diagram illustrating a content recommendation method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, a content recommendation method is implemented by a content recommendation server 100 that provides a content recommendation service considering a user's interest by forming a consensus group among a plurality of users. First, content usage information of the plurality of user terminals 161 and 162 is stored in the user information database unit 110 (S210). In this case, the content usage information of the plurality of user terminals 161 and 162 may be provided from the content usage history of the user terminals 161 and 162 connected to the social network service server 150 through the data communication network 170. The content usage information of the user terminals 162 and 162 generates a database for each user. In addition, the generated user-specific database stores posts, posts, or URL addresses posted by each user.

이렇게 저장된 사용자 단말(161, 162)의 콘텐츠 이용 정보로부터 사용자 간 관심도를 파악하여 유사 관심도를 가진 사용자 간 공감 그룹을 형성한다(S220). 이때 공감 그룹을 형성하는 기준은 다양하며, 예를 들어, 데이터 통신망(170)을 통해 소셜 네트워크 서비스 서버(150)에 접속한 사용자 단말(161, 162)의 콘텐츠 이용 정보에서 URL 주소가 포함된 콘텐츠 이용 정보를 분류하여 동일한 URL 주소가 포함된 콘텐츠를 이용한 이력이 있는 2명 이상의 사용자를 포함하여 공감 그룹을 형성할 수 있다. 이렇게 형성된 공감 그룹 내에 속한 사용자들의 콘텐츠 이용 정보를 분석하여 사용자들의 콘텐츠 이용 정보 중 공감 그룹 형성의 기준이 된 유사 관심도에 해당하는 콘텐츠 외 나머지 컨텐츠를 공감 그룹 내에 속한 다른 사용자들에게 각각 추천해준다(S230). 즉, 예를 들어, 공감 그룹을 형성하는 사용자들이 공통적으로 동일한 URL 주소 외에 공통적으로 이용하지 않은 별도의 URL 주소가 포함된 콘텐츠를 공감 그룹 내에 속한 다른 사용자들에게 추천할 수 있다. 이때 제공되는 콘텐츠의 URL 주소는 상술한 바와 같이 단축 URL 주소 생성부(140)에 의해 단축 주소의 형태로 제공될 수 있다. The user's interests are grasped from the content usage information of the user terminals 161 and 162 stored as described above to form an empathy group between users having similar interests (S220). In this case, the criteria for forming a sympathy group are various, and for example, the content including the URL address in the content usage information of the user terminals 161 and 162 connected to the social network service server 150 through the data communication network 170. The use information may be classified to form a sympathy group including two or more users who have a history of using content including the same URL address. The content usage information of the users in the empathy group formed as described above is analyzed to recommend the remaining contents other than the content corresponding to the similar interest level, which is the standard for forming the empathy group among the users, to other users in the empathy group (S230). ). That is, for example, users forming a sympathy group may recommend content including a separate URL address not commonly used in addition to the same URL address to other users in the sympathy group. In this case, the URL address of the provided content may be provided in the form of a shortened address by the shortened URL address generator 140 as described above.

도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐츠 추천 방법을 도시한 도면이다. 도 3을 참조하면,사용자 단말 1(161)은 데이터 통신망(170)을 통해 소셜 네트워크 서비스 서버(150)에 접속하고, 소셜 네트워크 서비스 서버(150)는 콘텐츠 추천 서버(100)에 접속한다. 콘텐츠 추천 서버(100)는 소셜 네트워크 서비스 서버(150)에게 사용자 단말(161)에 대한 사용자 정보 제공을 요청하고, 간단한 사용자 인증 절차를 거친 후 이에 대한 사용자 정보를 제공받을 수 있다. 또한, 콘텐츠 추천 서버(100)는 소셜 네트워크 서비스 서버(150)로부터 사용자 단말 1(161)의 사용자 콘텐츠 이용 정보 중에 URL 주소가 포함된 콘텐츠 이용 정보만을 제공받을 수 있으며, 이를 토대로 사용자의 관심도를 파악하여 유사 관심도를 가진 사용자 간 공감 그룹을 형성할 수 있다. 3 is a diagram illustrating a content recommendation method according to another embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the user terminal 1 161 accesses the social network service server 150 through the data communication network 170, and the social network service server 150 accesses the content recommendation server 100. The content recommendation server 100 may request the social network service server 150 to provide user information on the user terminal 161, and after receiving a simple user authentication procedure, may receive the user information. In addition, the content recommendation server 100 may receive only the content use information including the URL address from the user content use information of the user terminal 1 161 from the social network service server 150, and grasp the user's interest based on this. Thus, empathy groups between users having similar interests can be formed.

이때 콘텐츠 추천 서버(100)는 사용자 단말의 콘텐츠 이용 정보를 각 사용자별 데이터베이스를 생성할 수 있으며, 생성된 사용자별 데이터베이스에는 사용자가 올린 글, 읽은 글 또는 URL 주소가 포함되어 저장될 수 있다. In this case, the content recommendation server 100 may generate a database for each user of content usage information of the user terminal, and the generated user database may include a post posted by a user, a read post, or a URL address.

생성된 사용자별 데이터베이스를 토대로 사용자 간 관심도를 파악할 수 있는데, 예를 들어 각 사용자가 관심 있게 본 콘텐츠의 URL 주소를 분석하여 동일한 URL 주소가 포함된 콘텐츠를 사용한 이력이 있는 2명 이상의 사용자를 포함하여 공감 그룹을 형성할 수 있다. Based on the generated user-specific database, you can determine the interest among users, for example, by analyzing the URL addresses of the content that each user is interested in, including two or more users who have a history of using content with the same URL address. Empathy groups can be formed.

예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자 단말 1, 사용자 단말 2 및 사용자 단말 3은 콘텐츠 이용 정보 중에서 동일한 URL 1번 주소를 포함하고 있으므로 사용자 1, 2 및 3은 URL 1번 주소를 기준으로 공감 그룹을 형성할 수 있다. 이렇게 형성된 공감 그룹(공감 그룹 A라고 명명)은 사용자 단말 1, 사용자 단말 2 및 사용자 단말 3이 포함되며, 이때 사용자 단말 1에게는 다른 사용자 단말과 공통적으로 이용하지 않은 URL 5번 주소를 추천할 수 있으며, 사용자 단말 2에게는 URL 3번 주소, 그리고 사용자 단말 3에게는 URL 2번 주소를 추천할 수 있다. For example, as shown in FIG. 3, since the user terminal 1, the user terminal 2, and the user terminal 3 include the same URL 1 address in the content usage information, the users 1, 2, and 3 may refer to the URL 1 address. Can form a group of empathy. The empathy group (named empathy group A) thus formed includes user terminal 1, user terminal 2, and user terminal 3, where user terminal 1 can recommend URL 5, which is not commonly used with other user terminals. For example, URL 3 address may be recommended for user terminal 2, and URL 2 address may be recommended for user terminal 3.

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 유무선 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. The present invention can also be embodied as computer-readable codes on a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of the computer-readable recording medium include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device, and the like, and a carrier wave (transmission via the Internet). In addition, the computer-readable recording medium may be distributed to a computer system connected to a wired / wireless communication network, and a computer-readable code may be stored and executed in a distributed manner.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다. While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation in the embodiment in which said invention is directed. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and detail may be made therein without departing from the scope of the appended claims.

100 : 콘텐츠 추천 서버 110 : 사용자 정보 데이터베이스부
120 : 공감 그룹 생성부 130 : 콘텐츠 추천부
140 : 소셜 네트워크 서비스 서버 150 : 데이터 통신망
161 : 사용자 단말 1 162 : 사용자 단말 2100: content recommendation server 110: user information database unit
120: empathy group generation unit 130: content recommendation unit
140: social network service server 150: data communication network
161: user terminal 1 162: user terminal 2

Claims (16)

다수 사용자들간 공감 그룹 형성을 통해 사용자의 관심도를 고려한 콘텐츠 추천 서비스를 제공하는 콘텐츠 추천 서버에 있어서,
사용자별로 콘텐츠 이용 정보가 포함된 사용자 정보를 저장하는 사용자 정보 데이터베이스부;
상기 사용자별 콘텐츠 이용 정보를 토대로 사용자 간 관심도를 파악하여 유사 관심도를 가진 사용자 간 공감 그룹을 형성하는 공감 그룹 생성부; 및
상기 형성된 공감 그룹 내에 속한 사용자들의 콘텐츠 이용 정보를 분석하여 상기 사용자들의 콘텐츠 이용 정보 중 상기 공감 그룹 형성의 기준이 된 유사 관심도에 해당하는 콘텐츠 외 나머지 콘텐츠를 상기 공감 그룹 내에 속한 다른 사용자들에게 각각 추천하는 콘텐츠 추천부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 서버. In the content recommendation server that provides a content recommendation service in consideration of the user's interest by forming a consensus group among a plurality of users,
A user information database unit for storing user information including content usage information for each user;
A sympathy group generation unit to identify interests between users based on the content usage information for each user to form a sympathy group between users with similar interests; And
Analyzing content usage information of users in the formed empathy group, recommending the remaining content other than the content corresponding to the similar interest level that is the basis for forming the empathy group among the content usage information of the users to other users in the empathy group, respectively Content recommendation server; comprising a content recommendation server. 제 1항에 있어서,
상기 콘텐츠 추천부에 의해 추천되는 콘텐츠에는 각 사용자가 방문한 URL(Uniform Resource Locator) 주소가 포함되며, 상기 URL 주소는 단축 주소의 형태로 추천될 수 있도록 단축 URL 주소를 생성하는 단축 URL(Uniform Resource Locator) 주소 생성부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 서버. The method of claim 1,
The content recommended by the content recommendation unit includes a Uniform Resource Locator (URL) address visited by each user, and the URL address may be a shortened URL (Uniform Resource Locator) for generating a shortened URL address so as to be recommended in the form of a shortened address. Address generation unit; content recommendation server further comprises. 제 2항에 있어서,
상기 단축 URL(Uniform Resource Locator) 주소 생성부는,
단축된 메인 서버 주소 후단에 하위주소 값을 사전에 설정한 자리수 만큼 설정하고, 상기 설정한 하위주소 자리수를 초과하는 경우 상기 단축된 메인 서버 주소 앞단에 새로운 변수를 추가하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 서버. The method of claim 2,
The short URL (Uniform Resource Locator) address generation unit,
Content recommendation server, characterized in that the lower address value is set in the lower end of the shortened main server address by a predetermined number of digits, and when the set lower address number is exceeded, a new variable is added in front of the shortened main server address. . 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
상기 사용자 정보 데이터베이스부는,
각 사용자별 데이터베이스를 생성하고 상기 생성된 사용자별 데이터베이스에 상기 사용자가 올린 글, 읽은 글 또는 방문한 URL(Uniform Resource Locator) 주소가 저장되는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 서버. 3. The method according to claim 1 or 2,
The user information database unit,
The content recommendation server of claim 1, wherein a user-specific database is generated and the post, read or visited Uniform Resource Locator (URL) address of the user is stored in the generated user-specific database. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
상기 공감 그룹 생성부는,
데이터 통신망을 통해 소셜 네트워크 서비스 서버에 접속한 사용자 단말의 콘텐츠 이용 정보에서 URL(Uniform Resource Locator) 주소가 포함된 콘텐츠 이용 정보를 분류하여 동일한 URL(Uniform Resource Locator) 주소가 포함된 콘텐츠를 이용한 이력이 있는 2명 이상의 사용자를 포함하여 공감 그룹을 형성하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 서버. 3. The method according to claim 1 or 2,
The empathy group generation unit,
The content usage information including the Uniform Resource Locator (URL) address is classified from the content usage information of the user terminal connected to the social network service server through the data communication network, and the history using the content including the same Uniform Resource Locator (URL) address is recorded. Content recommendation server, characterized in that forming an empathy group including two or more users. 제 5항에 있어서,
상기 콘텐츠 추천부는,
상기 공감 그룹을 형성하는 사용자들이 공통적으로 이용한 동일한 제1URL(Uniform Resource Locator) 주소 외에 공통적으로 이용하지 않은 별도의 제2 URL(Uniform Resource Locator) 주소가 포함된 콘텐츠를 상기 공감 그룹 내에 속한 다른 사용자들에게 추천하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 서버. 6. The method of claim 5,
The content recommendation unit,
Other users belonging to the empathy group may include content including a second second Uniform Resource Locator (URL) address not commonly used in addition to the same first Uniform Resource Locator (URL) address commonly used by users forming the empathy group. Content recommendation server, characterized in that recommended to. 다수 사용자들간 공감 그룹 형성을 통해 사용자의 관심도를 고려한 콘텐츠 추천 서비스를 제공하는 콘텐츠 추천 서버에 의해 수행되는 콘텐츠 추천 방법에 있어서,
(a) 사용자별로 콘텐츠 이용 정보가 포함된 사용자 정보를 저장하는 단계;
(b) 상기 저장된 사용자별 콘텐츠 이용 정보로부터 사용자 간 관심도를 파악하여 유사 관심도를 가진 사용자 간 공감 그룹을 형성하는 단계; 및
(c) 상기 형성된 공감 그룹 내에 속한 사용자들의 콘텐츠 이용 정보를 분석하여 상기 사용자들의 콘텐츠 이용 정보 중 상기 공감 그룹 형성의 기준이 된 유사 관심도에 해당하는 콘텐츠 외 나머지 콘텐츠를 상기 공감 그룹 내에 속한 다른 사용자들에게 각각 추천하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 방법. In the content recommendation method performed by the content recommendation server providing a content recommendation service considering the user's interest by forming a sympathy group among a plurality of users,
(a) storing user information including content usage information for each user;
(b) identifying interest among users from the stored content usage information for each user to form an empathy group between users having similar interests; And
(c) analyzing the content usage information of the users belonging to the formed empathy group, and the other users belonging to the empathy group for the remaining contents other than the similar interest degree that is the basis of the empathy group formation among the content usage information of the users. Recommend to each; content recommendation method comprising a. 제 7항에 있어서,
상기 (c) 단계에서 추천되는 콘텐츠에는 각 사용자가 방문한 URL(Uniform Resource Locator) 주소가 포함되며, 상기 URL 주소는 단축 주소의 형태로 추천될 수 있도록 단축 URL 주소를 생성하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 방법. 8. The method of claim 7,
Content recommended in step (c) includes a URL (Uniform Resource Locator) address visited by each user, the URL address is characterized in that to generate a shortened URL address to be recommended in the form of a shortened address Way. 제 8항에 있어서,
상기 단축 주소는 단축된 메인 서버 주소 후단에 하위주소 값을 사전에 설정한 자리수 만큼 설정하고, 상기 설정한 하위주소 자리수를 초과하는 경우 상기 단축된 메인 서버 주소 앞단에 새로운 변수를 추가하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 방법. The method of claim 8,
The short address may be set after the shortened main server address by a predetermined number of lower address values, and when the set lower address number is exceeded, a new variable is added in front of the shortened main server address. How to recommend content. 제 7항 또는 제 8항에 있어서,
상기 (a) 단계에서 저장되는 사용자 정보에는 상기 사용자가 올린 글, 읽은 글 또는 방문한 URL(Uniform Resource Locator) 주소가 저장되는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 방법. 9. The method according to claim 7 or 8,
The user information stored in the step (a) is a content recommending method, characterized in that the post posted by the user, read or visited URL (Uniform Resource Locator) address. 제 7항 또는 제 8항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
데이터 통신망을 통해 소셜 네트워크 서비스 서버에 접속한 사용자 단말의 콘텐츠 이용 정보에서 URL(Uniform Resource Locator) 주소가 포함된 콘텐츠 이용 정보를 분류하여 동일한 URL(Uniform Resource Locator) 주소가 포함된 콘텐츠를 이용한 이력이 있는 2명 이상의 사용자를 포함하여 공감 그룹을 형성하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 방법. 9. The method according to claim 7 or 8,
The step (b)
The content usage information including the Uniform Resource Locator (URL) address is classified from the content usage information of the user terminal connected to the social network service server through the data communication network, and the history using the content including the same Uniform Resource Locator (URL) address is recorded. A content recommendation method comprising a group of empathy including two or more users. 제 11항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
상기 공감 그룹을 형성하는 사용자들이 공통적으로 이용한 동일한 제1 URL(Uniform Resource Locator) 주소 외에 공통적으로 이용하지 않은 별도의 제2 URL(Uniform Resource Locator) 주소가 포함된 콘텐츠를 상기 공감 그룹 내에 속한 다른 사용자들에게 추천하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 방법. 12. The method of claim 11,
The step (c)
Other users belonging to the empathy group may include content including a second second uniform resource locator address not commonly used in addition to the same first uniform resource locator address commonly used by users forming the empathy group. Content recommendation method characterized in that recommended to them. 다수 사용자들간 공감 그룹 형성을 통해 사용자의 관심도를 고려한 콘텐츠 추천 서비스를 제공하는 콘텐츠 추천 서버에 의해 수행되는 콘텐츠 추천 방법에 있어서,
(a) 데이터 통신망을 통해 소셜 네트워크 서비스 서버에 접속한 복수 사용자 단말의 콘텐츠 이용 정보를 제공받는 단계;
(b) 상기 제공받은 사용자 단말의 콘텐츠 이용 정보로부터 사용자 간 관심도를 파악하여 유사 관심도를 가진 사용자 간 공감 그룹을 형성하는 단계; 및
(c) 상기 형성된 공감 그룹 내에 속한 사용자들의 콘텐츠 이용 정보를 분석하여 상기 사용자들의 콘텐츠 이용 정보 중 상기 공감 그룹 형성의 기준이 된 유사 관심도에 해당하는 콘텐츠 외 나머지 콘텐츠를 상기 공감 그룹 내에 속한 다른 사용자들에게 각각 추천하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 방법. In the content recommendation method performed by the content recommendation server providing a content recommendation service considering the user's interest by forming a sympathy group among a plurality of users,
(a) receiving content usage information of a plurality of user terminals connected to a social network service server through a data communication network;
(b) identifying interest among users from the content usage information of the provided user terminal to form an empathy group between users having similar interests; And
(c) analyzing the content usage information of the users belonging to the formed empathy group, and the other users belonging to the empathy group for the remaining contents other than the similar interest degree that is the basis of the empathy group formation among the content usage information of the users. Recommend to each; content recommendation method comprising a. 제 13항에 있어서,
상기 (c) 단계에서 추천되는 콘텐츠에는 각 사용자가 방문한 URL(Uniform Resource Locator) 주소가 포함되며, 상기 URL 주소는 단축 주소의 형태로 추천될 수 있도록 단축 URL 주소를 생성하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 방법. The method of claim 13,
Content recommended in step (c) includes a URL (Uniform Resource Locator) address visited by each user, the URL address is characterized in that to generate a shortened URL address to be recommended in the form of a shortened address Way. 제 14항에 있어서,
상기 단축 주소는 단축된 메인 서버 주소 후단에 하위주소 값을 사전에 설정한 자리수 만큼 설정하고, 상기 설정한 하위주소 자리수를 초과하는 경우 상기 단축된 메인 서버 주소 앞단에 새로운 변수를 추가하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 추천 방법. The method of claim 14,
The short address may be set after the shortened main server address by a predetermined number of lower address values, and when the set lower address number is exceeded, a new variable is added in front of the shortened main server address. How to recommend content. 제 7항 내지 제 9항 및 제 13항 내지 제 15항 중 어느 한 항에 기재된 콘텐츠 추천 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체. A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the content recommendation method according to any one of claims 7 to 9 and 13 to 15 on a computer.
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160093489A (en) * 2015-01-29 2016-08-08 주식회사 솔트룩스 Content collection and recommendation system and method
KR20160124207A (en) 2014-04-17 2016-10-26 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드 Method, apparatus, and system for controlling delivery task in social networking platform
KR20180042934A (en) 2016-10-19 2018-04-27 삼성에스디에스 주식회사 Method, Apparatus and System for Recommending Contents
KR102108683B1 (en) * 2019-08-13 2020-05-07 주식회사 데이블 Method for providing recommendation contents including non-interest contents

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160124207A (en) 2014-04-17 2016-10-26 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드 Method, apparatus, and system for controlling delivery task in social networking platform
KR20160093489A (en) * 2015-01-29 2016-08-08 주식회사 솔트룩스 Content collection and recommendation system and method
KR20180042934A (en) 2016-10-19 2018-04-27 삼성에스디에스 주식회사 Method, Apparatus and System for Recommending Contents
KR102108683B1 (en) * 2019-08-13 2020-05-07 주식회사 데이블 Method for providing recommendation contents including non-interest contents

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