KR100993802B1 - 소집단 관심사 키워드 추출 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 지인(知人) 기반 소셜 네트워크 서비스에서 지인 관계에 따라 얻어지는 소규모 집단에 대한 사용자 중심의 키워드를 추출하도록 하여 소규모 지인 집단에 특화된 키워드를 활용할 수 있도록 하는 소집단 관심사 키워드 추출 시스템 및 방법에 관한 것으로, 사용자의 현재 관심사를 현재 친밀도가 높은 방문자의 관심사를 고려하여 선별 추출하는 것으로 사용자의 현재 친밀 소집단의 현재 관심사를 얻을 수 있도록 함으로써, 사용자의 관심사 중에서 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스에서 중요시되는 개인적으로 친밀한 소집단의 관심사 정보를 활용하는 타겟 서비스를 제공할 수 있어 서비스의 정확도를 높이고 관심을 유발할 수 있는 효과가 있다.

키워드, 소셜 네트워크 서비스, SNS, 방문자, 미니 홈피, 가중치

Description

소집단 관심사 키워드 추출 시스템 및 방법{Keyword extracting system for small group common interest issue and method thereof}

본 발명은 소집단 관심사 키워드 추출 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 지인(知人) 기반 소셜 네트워크 서비스에서 지인 관계에 따라 얻어지는 소규모 집단에 대한 사용자 중심의 키워드를 추출하도록 하여 소규모 지인 집단에 특화된 키워드를 활용할 수 있도록 하는 소집단 관심사 키워드 추출 시스템 및 방법에 관한 것이다.

최근 인터넷을 통해 개인적인 게시물이나 기타 필요한 정보들을 기록하고 수집하는 개인 미디어의 급속한 확산과 인맥을 중요시하는 각종 커뮤니티들이 등장하면서 '관계'가 강조된 네트워크 활동이 두드러지게 되었다. 이러한 '관계'가 강조된 커뮤니티와 1인(개인) 미디어 분야(블로그, 미니 홈피)에 의해 상징되는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service; SNS)는 시간과 공간의 한계를 벗어나 자신의 욕구에 따라 원하는 사람들과 관계를 맺을 수 있는 세상에 대한 효과적인 모 델로서 자리 잡고 있다.

이러한 통합적인 소셜 네트워크 서비스의 특성은 다시 두 가지 관점으로 구분할 수 있는데, 블로그나 커뮤니티 서비스와 같이 특정한 정보의 작성과 공유 특성이 강한 '관심사' 기반 소셜 네트워크와, 에스케이 커뮤니케이션즈의 싸이월드나 마이스페이스와 같이 특정한 정보보다는 개인적인 일상이나 생활의 기록이 게시물화 되는 '지인'기반 소셜 네트워크로 구분될 수 있다.

'관심사' 기반 소셜 네트워크 서비스의 경우 서비스를 통해 등록되는 게시물에 해당 서비스 사용자의 관심사가 반영되는 경우가 많으며, 이러한 관심사는 키워드 분석이나 네트워크 활동 분석을 통해 비교적 용이하게 추출될 수 있다. 예를 들어, 블로그의 경우 각 블로거는 자신의 블로그의 성격이나 관심사를 하나 혹은 복수로 정하고 해당 관심사에 대한 게시물을 작성하거나 수집하는 경향을 보인다.

이러한 관심사를 기반으로 하는 소셜 네트워크 서비스에서는 특정 사용자를 중심으로 하는 관심사 그룹을 비교적 쉽게 구분할 수 있고, 특정 그룹의 공통 관심사를 비교적 정확하게 추출할 수 있어 해당 그룹에 대한 타겟 서비스가 가능해진다. 예를 들어, 특정 관심사를 가지는 사용자에게 대응되는 종류의 광고를 제공하여 광고 효과를 높이거나, 특정 관심사에 관련된 게시물을 추천하거나, 특정 관심사를 가진 사용자들이 주로 구매한 상품을 포함하는 쇼핑 정보를 제공하는 등의 다양한 타겟 서비스가 가능하다.

도 1은 타겟 서비스의 대표적인 예로 사용자의 관심사에 대응되는 광고를 제공하는 시스템의 블록도를 보인 것으로, 도시한 바와 같이 사용자가 블로그나 커뮤 니티에 소정의 게시물(1)을 등록하거나, 등록된 게시물을 확인하는 경우 해당 게시물의 컨텍스트를 분석하여 키워드에 대응하는 광고(3)를 게시물에 포함시켜 광고가 포함된 게시물(2)을 사용자나 방문자에게 제공하도록 하는 광고 제공부(10)와 상기 광고 제공부(10)에 필요한 정보를 제공하는 데이터베이스(20)로 구성된다.

상기 데이터베이스(20)는 주요 키워드나 키워드에 관한 동의이음어 등의 정보가 저장된 키워드 데이터베이스(21), 광고주에게 판매되는 키워드가 저장되는 데이터베이스(22), 광고주가 키워드에 따라 제공하는 광고 정보가 저장되는 광고 데이터베이스(23)로 이루어지며, 필요에 따라 부가적인 데이터베이스들도 더 구성되거나 이 중 일부가 생략될 수도 있다.

한편, 상기 광고 제공부(10)는 상기 키워드 데이터베이스(21)를 참조하여 상기 사용자가 등록하거나 방문자가 확인하는 게시물(1)로부터 키워드를 추출하는 키워드 추출부(11)와, 상기 추출된 키워드와 상기 광고 키워드 데이터베이스(22)에 저장된 광고 키워드 중 유사한 광고 키워드를 매칭하는 키워드 매칭부(12)와, 상기 매칭된 키워드를 이용하여 상기 광고 데이터베이스(23)에서 광고를 선택하는 광고 선택부(13)와, 상기 광고 선택부(13)가 선택한 광고를 상기 게시물(1)에 삽입하여 광고가 삽입된 게시물(2)을 생성하는 광고 제공부(14)를 포함한다.

이러한 광고 제공 시스템을 변형할 경우 게시물 추천이나 쇼핑 정보 제공 등과 같은 다른 종류의 타겟 서비스를 제공할 수 있다.

반면에, '지인'을 기반으로 하는 소셜 네트워크 서비스의 경우 오프라인 지인과의 관계를 강화하기 위한 목적에서 출발하여 온라인을 통해 지인을 확장해나가 는 방향으로 네트워크 활동이 이루어진다. 예를 들어, 국내에서 가장 대표적인 지인기반 소셜 네트워크인 싸이월드의 '미니홈피'서비스의 경우 오프라인 지인과 특별히 밀접한 관계(일촌)를 맺고, 이러한 밀접한 관계의 지인들과 생활의 사소한 정보를 교환하기 위한 게시물(일상적인 메모, 일기, 개인적 사진 등)을 작성한다. 그 외에 다른 미니홈피를 방문하여 관계를 넓히기도 하지만, 기본적으로 미니홈피 사용자와 밀접한 관계가 있는 사용자들 간의 근황이나 정보를 주고 받는 공개용 다이어리, 또래 집단의 연락 공간 등의 기능으로 활용되고 있다. 한편, 이러한 밀접한 관계가 있는 사용자들(예를 들어, 일촌)이라 할지라도 시기나 상황에 따라 친밀도가 달라지기 때문에 현재의 친밀한 관계는 유동적이며 이러한 친밀한 관계에 의한 소집단의 관심사도 수시로 변화되게 된다.

따라서, 이러한 '지인'을 기반으로 하는 소셜 네트워크의 경우 '지인'의 범위가 모호하고, 관심사 정보 역시 수시로 변화되기 때문에 해당 서비스 사용자의 관심사, 특히 현재의 관심사를 정확하게 추출하기 어렵다. 특히, '미니홈피(Mini Homepage)' 등과 같이 일상의 소소한 일들을 가상의 다이어리처럼 기록하는 서비스의 경우 게시물로부터 얻은 키워드들이 관심사인지 단순한 일상의 기록에 불과한 것인지를 검증하기 어려우며, 이를 토대로 타겟 서비스가 제공될 경우 그 적중률은 크게 낮아지게 되어 타겟 서비스 제공이 어렵다.

하지만, 이러한 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스는 오프라인 관계와 온라인 관계가 강하게 작용하는 것으로 서비스 사용 빈도가 높고 충성도가 높다. 또한, 단순히 관심사를 공유하고 확산시키는 '관심사' 기반 소셜 네트워크 서비스에 비해 개인적 성향이 높아 서비스 사용 용도가 다르기 때문에 이러한 '지인'기반 소셜 네트워크 서비스에서 사용자의 현재 관심사를 정확하게 파악할 수 있다면 기존과는 다른 관점과 방향에서 타겟 서비스를 제공할 수 있게 된다.

따라서, '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스에서 수시로 변화되는 개인적 관심사를 실시간 파악하여 그에 따른 타겟 서비스를 제공해 줄 수 있는 새로운 개인 관심사 정보 추출이 요구되고 있다.

상기와 같이 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스의 사용 특성에 따른 개인적 관심사를 실시간 추출하기 위해 새롭게 제안하는 본 발명 실시예들의 목적은 사용자의 현재 관심사를 현재 친밀도가 높은 방문자의 관심사를 고려하여 선별 추출하는 것으로 사용자의 현재 친밀 소집단의 현재 관심사를 사용자의 현재 관심사로서 얻을 수 있도록 함으로써, 사용자의 관심사 중에서 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스에서 중요시되는 개인적으로 친밀한 소집단의 관심사 정보를 활용하는 타겟 서비스를 제공하는 소집단 관심사 키워드 추출 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명 실시예들의 다른 목적은 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스에서 사용자의 최근 게시물을 통해 얻어지는 관심사 정보와, 관계에 따라 분류되는 방문자 중 현재 친밀도가 높은 방문자의 관심사 정보와, 해당 방문자와 친밀도가 높은 또 다른 다른 방문자에 대한 관심사 정보를 계층적으로 획득하여 서로 다른 가중치를 적용함으로써 사용자의 최근 관심사를 획득할 수 있도록 한 소집단 관심사 키워드 추출 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명 실시예들의 다른 목적은 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스에서 사용자의 최근 관심사 정보와, 상기 사용자를 자주 방문한 제 1 레벨 방문자들의 최근 관심사 정보와, 상기 제 1 레벨 방문자들을 자주 방문한 제 2 레벨 방문자들의 최근 관심사 정보를 활용하여 상기 사용자의 최근 관심사 정보를 추출하도록 함으로써 현재 친밀도가 높은 집단의 관심사들을 현재와 미래의 관계를 예상한 사용자 의 관심사 정보로서 얻을 수 있도록 한 소집단 관심사 키워드 추출 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명 실시예들의 다른 목적은 현재 사용자를 중심으로 하는 친밀 집단의 관심사를 사용자를 중심으로 획득하고, 이를 친밀한 방문자들의 계층적 관심사를 통해 필터링하거나 추가하도록 하여 사용자를 중심으로 하는 친밀 소집단의 공동 관심사를 명확하게 알 수 있도록 함과 아울러, 이를 근거로 하는 타겟 광고, 타겟 추천, 타겟 쇼핑 정보 제공 등의 다양한 타겟 서비스나 관심사 클라우드 정보를 제공할 수 있도록 한 소집단 관심사 키워드 추출 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 소집단 관심사 키워드 추출 시스템은 사용자 개인 미디어의 게시물에서 키워드를 추출하는 키워드 추출부와; 상기 사용자 개인 미디어와 명시적 관계가 설정된 방문자 중 기 설정된 기준에 따라 친밀도를 구분하여 기 설정된 수준 이상의 친밀도를 가지는 방문자 개인 미디어에 대해 키워드를 획득하는 지인 키워드 추출부와; 상기 키워드 추출부와 상기 지인 키워드 추출부를 통해 얻어진 키워드에서 키워드 가중합 리스트를 생성하고, 상기 리스트에서 키워드 가중합이 큰 상위 키워드를 관심사 키워드로 구분하는 키워드 가중합부를 포함하여 이루어진다.

상기 지인 키워드 추출부는 상기 방문자 개인 미디어에 대해 명시적 관계가 설정된 방문자 중 기 설정된 기준에 따라 친밀도를 구분하여 기 설정된 수준 이상 의 친밀도를 가지는 방문자 개인 미디어에 대해 상기 키워드 추출부와 같은 방식으로 키워드를 획득하는 과정을 기 설정된 방문자 깊이로 반복하는 확산 지인 키워드 추출부를 더 포함할 수 있다.

상기 키워드 가중합부는 이전에 얻어진 키워드 가중합 리스트와 새롭게 얻어진 키워드 가중합 리스트를 서로 다른 새로운 가중치를 적용하여 결합한 후 통합된 키워드 가중합 리스트를 생성하여 기존 정보를 반영할 수 있다.

상기 키워드 가중합부의 키워드 가중합 리스트 정보를 모든 개인 미디어 사용자에 대해 수집하여 전체 서비스에 대한 키워드 가중합 리스트를 생성하고, 상기 전체 서비스에 대한 키워드 가중합 리스트의 순서에 따라 키워드 중요도를 결정하는 키워드 중요도 갱신부를 더 포함하여 타겟 서비스에 활용할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 소집단 관심사 키워드 추출 시스템은 사용자 개인 미디어의 게시물로부터 키워드를 추출하는 키워드 추출부와; 상기 개인 미디어에 대한 친밀 방문자의 개인 미디어에 대해 키워드를 추출하는 지인 키워드 추출부와; 상기 키워드 추출부와 상기 지인 키워드 추출부를 통해 얻어진 키워드를 상기 사용자 개인 미디어에 대한 근접도에 따라 상이한 가중치를 적용하여 키워드 가중합 리스트를 생성하는 키워드 가중합부를 포함하여 이루어진다.

상기 지인 키워드 추출부는 상기 친밀 방문자를 상기 개인 미디어와 명시적 연결 관계가 설정된 방문자 중에서 선택하는 것이 바람직하다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 소집단 관심사 키워드 추출 방법은 사용자 개인 미디어의 게시물에서 키워드를 추출하는 키워드 추출 단계와; 상기 사용자 개인 미디어와 명시적 관계가 설정된 방문자 중 기 설정된 기준에 따라 친밀도를 구분하여 기 설정된 수준 이상의 친밀도를 가지는 방문자 개인 미디어에 대해 키워드를 획득하는 지인 키워드 추출 단계와; 상기 키워드 추출 단계와 상기 지인 키워드 추출 단계를 통해 얻어진 키워드에서 키워드 가중합 리스트를 생성하고, 상기 리스트에서 키워드 가중합이 큰 상위 키워드를 관심사 키워드로 구분하는 키워드 가중합 연산 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 지인 키워드 추출 단계는 상기 방문자 개인 미디어에 대해 명시적 관계가 설정된 방문자 중 기 설정된 기준에 따라 친밀도를 구분하여 기 설정된 수준 이상의 친밀도를 가지는 방문자 개인 미디어에 대해 상기 키워드 추출부와 같은 방식으로 키워드를 획득하는 과정을 기 설정된 방문자 깊이로 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 키워드 가중합 연산 단계는 이전에 얻어진 키워드 가중합 리스트와 새롭게 얻어진 키워드 가중합 리스트를 생성 시간을 기준으로 서로 다른 가중치를 적용하여 결합한 후 통합된 키워드 가중합 리스트를 생성하는 키워드 가중합 갱신 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 소집단 관심사 키워드 추출 방법은 사용자 개인 미디어의 게시물로부터 키워드를 추출하는 키워드 추출 단계와; 상기 개인 미디어에 대한 친밀 방문자의 개인 미디어에 대해 키워드를 추출하는 지인 키워드 추출 단계와; 상기 키워드 추출 단계와 상기 지인 키워드 추출 단계를 통해 얻어진 키워드를 상기 사용자 개인 미디어에 대한 근접도에 따라 상이한 가중치를 적용하여 키 워드 가중합 리스트를 생성하는 키워드 가중합 연산 단계를 포함하여 이루어진다.

본 발명 실시예에 따른 소집단 관심사 키워드 추출 시스템 및 방법은 사용자의 현재 관심사를 현재 친밀도가 높은 방문자의 관심사를 고려하여 선별 추출하는 것으로 사용자의 현재 친밀 소집단의 현재 관심사를 사용자의 현재 관심사로서 얻을 수 있도록 함으로써, 사용자의 관심사 중에서 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스에서 중요시되는 개인적으로 친밀한 소집단의 관심사 정보를 활용하는 타겟 서비스를 제공할 수 있어 서비스의 정확도를 높이고 관심을 유발할 수 있는 효과가 있다.

본 발명 실시예에 따른 소집단 관심사 키워드 추출 시스템 및 방법은 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스에서 사용자의 최근 게시물을 통해 얻어지는 관심사 정보와, 관계에 따라 분류되는 방문자 중 현재 친밀도가 높은 방문자의 관심사 정보와, 해당 방문자와 친밀도가 높은 또 다른 방문자에 대한 관심사 정보를 계층적으로 획득하여 서로 다른 가중치를 적용함으로써, 사용자가 포함되는 친밀 소집단의 관심사로서 상기 사용자가 현재 시점에서 관심을 가질 가능성이 높은 관심사를 실시간이나 사전에 파악할 수 있는 효과가 있다.

본 발명 실시예에 따른 소집단 관심사 키워드 추출 시스템 및 방법은 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스에서 사용자의 최근 관심사 정보와, 상기 사용자를 자주 방문한 제 1 레벨 방문자들의 최근 관심사 정보와, 상기 제 1 레벨 방문자들을 자 주 방문한 제 2 레벨 방문자들의 최근 관심사 정보를 활용하여 상기 사용자의 최근 관심사 정보를 추출하도록 함으로써 현재 밀접도가 높은 그룹의 관심사들을 현재와 미래의 관계를 예상한 사용자의 관심사 정보로서 얻어 이를 기반으로 다양한 상업적 활용이나 개인화 서비스 제공이 가능한 효과가 있다.

상기한 바와 같은 본 발명을 첨부된 도면들과 실시예들을 통해 상세히 설명하도록 한다. 비록, 하기에서 '관심사' 기반 소셜 네트워크 서비스와 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스를 구분하여 설명하고, 각각의 대표적인 개인 미디어를 구분하여 설명하지만, 이는 해당 서비스의 주된 성향을 구분하기 위한 것일 뿐, 구체적인 개인 미디어의 종류나 소셜 네트워크 서비스의 종류로 본 발명의 한정하기 위한 것이 아니라는데 주의한다. 비록 '관심사' 기반 소셜 네트워크 서비스의 개인 미디어라 할지라도 개인적인 성향이나 운영 방식이 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스의 주된 경향과 유사할 수 있으며, 이러한 경우에는 본 발명 실시예에 따른 친밀 소집단에 대한 현재 키워드를 추출하는 방식을 적용하여 사용자의 현재 관심사를 획득할 수 있다. 따라서, 이하 설명되는 소셜 네트워크 서비스의 구분은 발명을 한정하기 위한 것이 아니라 발명의 이해를 위해 서비스의 일반적인 사용 성향을 구분한 것일 뿐이다.

도 2는 일반적인 '관심사' 기반 소셜 네트워크의 구성과 행동 및 사용자의 개인 미디어(블로그 등)에 대한 관심사 키워드 획득 방식을 보이기 위한 개념적인 예시도로서, 예를 들어, 특정한 사용자(A)의 블로그(30)에는 다른 사용자(B, C)의 블로그(31, 32)와의 명시적인 네트워크 연결 특성이 존재하게 되는데, 예를 들어 트랙백이나 핑백(링크, 퍼온 글 등), 방문자 정보 등과 같은 네트워크 연결 특성에 의해서 관심사를 공유하는 집단의 성향이 결정될 수 있다. 특히, 블로그와 같이 하나 이상의 주제를 가지는 개인 미디어의 경우, 주제별로 관심사 공유 집단이 형성되는 경우가 많고, 이러한 경우는 개인 미디어가 속하는 주제별 카테고리나 사용자가 등록한 관심사, 혹은 게시물 별 태그 정보를 통해 관심사의 종류를 알 수 있다. 그리고, 등록한 컨텐츠(게시물)로부터 키워드를 추출하여 관심사를 특정할 수 있고, 방문자에 대한 정보를 참조하여 주제별 관심 키워드를 얻을 수 있다. 즉, 개인화된 관심 정보를 얻을 수 있으나, 이는 개인 미디어의 주제에 관련된 키워드로 블로그의 주제가 유지되는 동안 그 카테고리는 바뀌지 않는다.

결국, 이러한 '관심사' 기반 소셜 네트워크에서 사용자에 대해 얻는 키워드나 개인화된 관심사 정보는 해당 개인 미디어 사용자의 성향을 결정하거나, 해당 개인 미디어의 주제를 한정적으로 결정하는데 사용된다. 따라서, 이러한 관심 정보는 광고 제공이나 관련 정보 제공 등과 같은 타겟 서비스를 제공하는데 사용될 수 있다. 하지만, 예를 들어 네트워크 프로그래밍에 관련된 주제를 가지는 개인 미디어의 경우 관련된 관심 정보는 네트워크나 프로그래밍 등에 관련된 내용이 되며, 그에 따른 타겟 서비스 역시 이러한 관심사 영역을 벗어나지 않는다. 즉, 관심사를 누적하여 관리하는 것이 바람직한 타겟 서비스 방식이며, 실시간 특성이 고려되지 않는다.

하지만, 본 발명의 실시예에 따른 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스의 경우 개인적인 단상이나 다양한 신변 잡기에 대한 게시물을 등록하는 경우가 빈번한 인맥 관리용 서비스이기 때문에 해당 개인 미디어가 특정한 주제로 고정되지 않고 다양한 내용이 주제별이 아닌 시간 순서대로 기록된다. 따라서, 주제가 시간에 따라 자주 변경되고, 복수의 주제들이 두서없이 등장하는 경우가 빈번하다.

그로 인해서, '지인'기반 소셜 네트워크 서비스를 사용하는 태반의 사용자는 그때 그때 상황에 따라 주제가 변화되고, 현재 친한 사람들(방문자들)도 변화되며 그에 따라 주제도 현재 친한 사람들의 공통 주제가 되는 등, 시간에 따라 친밀 집단이 변화되고, 관심사가 변화되는 특성이 있다. 이를 파악하기 위해서 본 실시예에서는 '시간'과 '친밀 방문자'를 이용하여 현재 사용자의 관심사를 파악하도록 하며, 더 나아가 앞으로 관심사가 될 내용도 일부 고려하도록 하여 사용자가 개인적인 인맥들과 현재 공유하는 관심사를 파악하도록 한다.

예를 들어, 요리에 대한 컨텐츠를 스크랩하여 보관하는 개인 미디어를 가진 사용자가 친구와 개인 미디어를 서로 방문하면서 여행에 관한 게시물을 남기거나 의견을 교환하는 경우, 요리에 대한 타겟 서비스가 아닌 여행에 대한 타겟 서비스가 제공되도록 하고, 여행을 다녀온 후 다른 친구와 쇼핑을 계획하면서 가방에 대한 의견을 서로의 개인 미디어를 방문하면서 교환하는 경우, 요리나 여행이 아닌 가방이나 쇼핑에 관한 타겟 서비스가 제공되어야 한다. 바로 이러한 타겟 서비스 제공 방식이 '지인' 기반 소셜 네트워크의 행동 양식에 적합한 타겟 서비스가 될 것이다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 '지인' 기반 소셜 네트워크의 구성과 행동 및 사용자의 개인 미디어(미니홈피 등)에 대한 관심사 키워드 획득 방식을 보이기 위한 개념적인 예시도로서, 도시된 경우의 개인 미디어는 당 업계에서 대표적으로 사용되는 싸이월드의 '미니홈피'를 예로 들어 설명하도록 한다.

도시된 바와 같이 특정한 사용자(A)의 미니홈피(100)에는 방문자(B)의 미니홈피(101)와의 명시적인 네트워크 연결 특성이 존재하게 되는데, 예를 들어 트랙백이나 핑백(링크, 퍼온 글 등), 방문자 정보 등과 같은 네트워크 연결 특성이나 '일촌'(일반적인 서비스의 경우 '친구/이웃 설정' 등)과 같은 친밀도 설정에 의한 명시적 연결 특성에 의해 '지인'의 범주를 한정할 수 있다.

특히, 미니홈피와 같은 '지인' 기반 소셜 네트워크 서비스의 경우에는 특정한 관심사에 의해 친밀 집단(단순 방문자나 높은 친밀도 설정이 이루어지지 않은 사용자 집단에 대비되는 의미)이 형성되는 경우와 달리 사용자들 사이의 인맥을 근거로 친밀 집단이 형성되어 공통 관심사가 개인 미디어의 주제나 개인 미디어 사용자의 독립적인 관심사와는 상이한 경우가 빈번하다.

예를 들어, 사용자(A)의 미니홈피(100)에 일촌/친구/이웃 관계인 방문자(B) 미니홈피(101)의 사용자가 최근 빈번하게 방문하는 경우 현재 사용자(A)와 방문자(B) 사이는 친밀도가 높은 상태가 된다. 하지만, 이러한 경우 상기 현재 친밀도가 높은 소집단(A와 B로 이루어진 집단)의 관심사는 상기 사용자(A) 미니홈피(100)가 보유 한 컨텐츠의 일반적인 키워드 추출 내용과는 상이할 수 있다.

예를 들어, 사용자(A)의 미니홈피(100)가 보유 컨텐츠에는 무역회사에 다니는 사용자의 일상적인 일들과 요리를 좋아하는 사용자의 요리법과 요리 사진들이 오랜 시간을 두고 등록되어 전체 컨텐츠의 대부분을 차지하고 있는 상태에서, 최근 사귀기 시작한 방문자(B)와 영화를 보러 다니기 시작하여 가장 최근 게시물은 어제 본 영화에 대한 감상이었다면, 상기 사용자(A) 미니홈피(100)와 방문자(B) 미니홈피(101)로 이루어지는 친밀 소집단의 현재 관심사는 컨텐츠의 대부분을 차지하는 일상적인 회사일이나 요리법이 아닌 영화가 된다.

따라서, 이를 파악하기 위해서는 키워드 추출 대상이 되는 사용자(A) 미니홈피(100) 뿐만 아니라 현재 친밀도가 높은(예를 들어, 친밀도가 높은 사용자로 명시적으로 설정된 상태에서 일정 기간 내에 일정 횟수 이상 방문한 경우) 방문자(B) 미니홈피(101)의 컨텐츠 내용도 함께 고려해야 하며, 특히 현재 시점을 기준으로 추출되는 키워드에 가중치를 두어 중요 키워드를 구분해야 한다.

한편, 이렇게 현재 친밀도가 높은 방문자(B) 미니홈피(101)를 방문하는 친밀한 방문자(C) 미니홈피(102)가 존재하는 경우, 상기 방문자(B) 미니홈피(101)와 이를 방문한 방문자(C) 미니홈피(102)에 대한 친밀 소집단이 구성될 수 있으며, 상기 방문자(B) 미니홈피(101)의 현재 관심사 정보를 상기 방문자(C) 미니홈피(102)의 현재 관심사를 통해 추정할 수 있게 된다.

상기 사용자(A) 미니홈피(100)와 직접적 연관성 없이 방문자 연결 레벨에 의한 방문자 깊이가 2를 초과하는 경우 상기 사용자(A) 미니홈피(100)와 상기 방문자 (C) 미니홈피(102)는 직접적인 연관성이 없을 수도 있으나, 사용자(A)와 방문자(B) 가 친밀한 사이이고, 방문자(B)와 그의 방문자(C)가 친밀한 사이인 경우 사용자(A)가 방문자(B)의 소개 등에 의해 방문자(C)와 친밀한 관계로 발전할 가능성이 높으며, 적어도 방문자(B)의 관심사 중 일부는 상기 방문자(B)와 그의 방문자(C) 사이의 관심사이며 이 내용이 상기 사용자(A)에게 소개되어 사용자(A)의 관심사가 될 가능성이 높다.

따라서, 현재의 관심사 집단을 사용자와 방문자의 1차적 깊이에서 상기 방문자의 방문자와 같은 2차 이상의 깊이로 확장할 경우 친밀 집단이나 예비 친밀 집단의 현재 관심사나 예비적 관심사에 대한 정보를 효과적으로 수집할 수 있고, 이를 상기 사용자(A)를 중심으로 하여 방문자 깊이가 깊어질수록 각 방문자 미니홈피에서 얻어진 키워드의 가중치를 낮게 하여 상기 사용자 미니홈피에서 얻어진 키워드와 가중합 한 후 가중합 리스트를 생성하도록 하는 것으로 사용자(A)를 기준으로 하는 지인 집단의 관심 정보를 미래를 고려한 현재를 중심으로 얻을 수 있게 된다.

간단한 예로서, 도시한 바와 같은 키워드 가중합 연산 식을 적용할 수 있는데, 사용자와 방문자의 미니홈피에서 최근 등록된 키워드에 가중치를 두면서(실질적으로는 키워드의 중요도 속성에 가중치를 적용) 일정 기간 동안의 게시물에서 얻은 키워드(A 키워드, B 키워드, C 키워드의 중요도 속성)에 각각 상이한 가중치(a1, a2, a3)를 적용하여 가중합을 구한 후, 중요도가 높은 키워드 순서의 리스트를 생성하면, 해당 리스트의 상위 키워드가 A 기준 지인집단 관심 정보가 될 수 있다. 상기 일정 기간은 상기 최근 게시물의 등록 시간과 현재시간을 통해 가변적으로 결정될 수 있다.

보다 구체적인 예로, 사용자(A) 미니홈피(100)에서 최근 등록한 게시물이 하루 이내의 것이면 해당 게시물에서 추출한 키워드는 그 중요도 가중치를 1로 하고, 하루 이전의 것이면 매일 0.02씩 가중치를 줄이며, 이러한 방식으로 2달 이내의 게시물에 대해 제 1키워드 추출을 실시한다. 상기 사용자(A) 미니홈피(100)를 자주 방문하는 친밀한 방문자(B) 미니홈피(101)에서는 최근 등록한 게시물이 하루 이내의 것이면 해당 게시물에서 추출한 키워드는 그 중요도 가중치를 0.7로 하고, 하루 이전의 것이면 매일 0.02씩 가중치를 줄이며, 이러한 방식으로 2달 이내의 게시물에 대해 제 2키워드 추출을 실시한다. 그리고, 예상 관심사를 얻기 위한 것으로 상기 방문자(B) 미니홈피(101)를 자주 방문하는 친밀한 방문자(C) 미니홈피(102)에서는 최근 등록한 게시물이 하루 이내의 것이면 해당 게시물에서 추출한 키워드는 그 중요도 가중치를 0.2로 하고, 하루 이전의 것이면 매일 0.02씩 가중치를 줄이며, 이러한 방식으로 2달 이내의 게시물에 대해 제 3키워드 추출을 실시한다. 상기 2달의 기간은 고정적으로 설정될 수 있으며, 최근 게시물의 등록 일자나 방문자의 배치 레벨에 따라 달라질 수 있다.

이렇게 얻어진 키워드를 사용자(A) 미니홈피(100)와의 연결 관계를 감안하여 제 1키워드에 대한 중요도 가중치를 1로 하고, 제 2키워드에 대한 가중치를 0.5로 하고, 제 3키워드에 대한 가중치를 0.2로 하여 모든 키워드를 합산할 수 있으며, 그에 따라 중요도가 높은 키워드의 순위 리스트를 얻을 수 있다.

물론, 각 방문자 레벨은 더 깊어질 수 있고, 이때의 초기 가중치는 더욱 줄어들 수 있으며, 이러한 초기 가중치를 위와 같이 가변하지 않고 일정하게 적용한 후 후속 키워드 가중합 연산 시 각 추출된 키워드의 중요도 가중치만 서로 달리 적용할 수도 있다.

도 4는 '지인'기반 소셜 네트워크 서비스의 개인 미디어를 '노드'로 나타낸 네트워크 동작 및 지인 소집단의 형성을 보인 것으로, 친밀 집단을 '일촌'으로 등록하는 '미니홈피' 서비스를 예로 든 것이다.

도시한 바와 같이 각 노드는 친밀도 설정에 의해서 특정한 친밀 집단을 교차 구성하게 되며, 이러한 친밀 집단 중에서 방문 빈도를 고려하여 '현재' 친밀 소집단(A)을 얻을 수 있다. 도시된 집단의 중심은 사용자 노드(110)로서 일촌 설정된 노드 집단(원형)(111, 112, 113, 120, 130)과 친밀 집단을 형성하고 있으며, 이 중에서 최근 1주일 동안 3회 이상 방문한 방문자(120, 130)를 친밀 방문자로 구분할 수 있다.

한편, 이러한 친밀 방문자들(120, 130) 역시 각각 일촌 설정된 노드 집단(사각형 노드(120)를 중심으로 하는 집단(111, 110, 121, 122)과 삼각형 노드(130)를 중심으로 하는 집단(110, 113, 131, 132))과 친밀 집단을 형성하고 있으며, 이 중에서 최근 1주일 동안 3회 이상 방문한 방문자(사각형 노드(120):111, 121 / 삼각형 노드(130):131)를 친밀 방문자로 구분할 수 있다. 물론, 이러한 방문자에 대한 친밀 방문자를 구하는 기준은 좀 더 엄격(예:1주일 3회 -> 1주일 5회)해질 수 있다.

따라서, 이러한 2차 방문자까지 방문자 깊이를 확장하여 얻어지는 '현재' 친밀 소집단(A)은 기준이 되는 사용자 노드(110)가 현재 친밀한 방문자(120, 130)와 의 관심사를 각 친밀한 방문자(120, 130)가 각각의 친밀한 방문자(120의 경우 111, 121 / 130의 경우 131)와의 관심사를 반영하여 얻을 수 있다.

예를 들어, 사용자 노드(110)와 친밀 방문자(120, 130)와의 관계가 시작 단계이고, 친밀 방문자(120, 130)에 대한 각각의 친밀 방문자(111, 121 / 131)와의 관계는 아주 친숙한 관계인 경우 사용자는 친밀 방문자(120, 130)가 현재 관심을 가지는 관심사에 대해 파악할 수 있게 되며, 사용자 노드(110)와 친밀 방문자(120, 130)의 관심사에 더불어 각 친밀 방문자(120, 130)가 다른 방문자와 교환하는 관심사 정보에 대해서도 정보를 얻을 수도 있어 자신 외의 지인들의 관심사를 파악할 수도 있다.

특히, 사용자가 소정 시간 동안 게시물을 등록하지 않은 경우에도 자신의 미니홈피를 방문할 경우 친밀한 지인들의 현재 관심사를 알 수 있어 해당 관심사를 공유할 수 있는 기회를 얻을 수 있으므로 친밀도를 더욱 높일 수 있게 되고, 자신과 친밀한 지인들 사이의 관심사가 친밀한 지인들의 주된 관심사 인지도 파악할 수 있게 된다.

따라서, 이러한 관심사에 대한 타겟 서비스를 제공할 경우 관심사에 대한 정보를 얻기 위해서 해당 서비스를 이용할 가능성이 높아지며 그로 인해 서비스 만족도가 높아질 수 있고, 상업적인 타겟 서비스를 제공할 경우 그에 대한 관심도를 높일 수 있다.

도 5는 상기 설명한 본 발명 실시예의 구성 예를 보인 블록도로서, 도시한 바와 같이 '지인'기반 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 서버의 일부 구성(200)으 로, 개인 미디어에 게시물을 등록하거나, 해당 개인 미디어를 방문할 경우 해당 사용자의 개인 미디어를 중심으로 하는 현재 친밀 소집단의 관심사 정보를 획득하여, 이를 기반으로 타겟 서비스의 일종인 타겟 광고를 제공하기 위한 구성을 보인 것이다.

도시한 바와 같이 사용자의 개인 미디어에 게시물이 등록되거나 해당 개인 미디어에 방문자가 있을 경우, 해당 개인 미디어에 최근 게시물을 기준으로 일정한 기간 내의 게시물에 대한 키워드를 추출하는 키워드 추출부(210)와, 상기 사용자 개인 미디어와 명시적 관계(예를 들어, 일촌, 친구, 이웃 등)가 설정된 방문자 중 일정한 기준(방문 횟수, 방문 시간, 댓글 수 등)에 따라 친밀도를 구분하여 기 설정된 수준 이상의 친밀도를 가지는 방문자 개인 미디어에 대해 상기 키워드 추출부(210)와 같은 방식으로 키워드를 획득하는 지인 키워드 추출부(220)와, 상기 키워드 추출부(210)와 상기 지인 키워드 추출부(220)를 통해 얻어진 키워드를 서로 다른 가중치를 적용하여 키워드 가중합 리스트를 생성하고, 상기 리스트에서 키워드 가중합이 큰 상위 키워드를 관심사 키워드로 구분하는 키워드 가중합부(230)와, 상기 키워드 가중합부(230)의 가중합 리스트와 특정 키워드에 대한 광고가 저장된 키워드별 광고 데이터베이스(340)의 내용을 비교하여 일치도가 가장 높은 가장 상위 리스트의 키워드에 대한 광고를 선택하는 광고 매칭부(250)와, 상기 광고 매칭부(250)에서 선택된 광고를 상기 사용자의 개인 미디어에 노출시키는 광고 제공부(260)로 이루어진다.

상기 키워드 추출부(210)는 주요 키워드에 관한 정보가 존재하는 키워드 데 이터베이스(270)를 참조할 수 있으며, 지인 키워드 추출부(220)는 각 개인 미디어에 대한 사용자별 네트워크 관계(친밀도 설정, 방문, 댓글, 트랙백, 핑백 등에 관한 네트워크 행동 정보) 데이터베이스(310)와, 각 개인 미디어에 대해 키워드 가중합부(230)가 생성한 가중합 리스트 정보를 가지는 사용자별 키워드 데이터베이스(320)를 참조할 수 있다. 상기 사용자별 키워드 데이터베이스(320)에는 키워드 가중합부(230)가 생성한 가중합 리스트가 저장되며, 상기 키워드 가중합부(230)는 생성한 가중합 리스트로 상기 사용자별 키워드 데이터베이스(320)의 내용을 갱신하거나 혹은 기존에 저장된 키워드 가중합 리스트와 새롭게 생성한 키워드 가중합 리스트를 서로 다른 가중치를 적용하여 다시 합산하는 것으로 종래 정보가 반영된 키워드 가중합 리스트를 만들어 기존 가중합 리스트를 갱신할 수도 있다.

한편, 상기 키워드 가중합부(230)에 의해 얻어지는 사용자별 키워드 가중합 리스트를 이용하거나 혹은 이러한 사용자별 키워드 가중합 리스트가 저장된 사용가별 키워드 데이터베이스(320)의 내용을 이용하여 전체 서비스에 대한 키워드 가중합 리스트를 생성하여 중요도(즉, 관심도)가 높은 키워드들의 리스트를 저장하는 키워드 중요도 데이터베이스(330)를 생성할 수 있다. 이러한 키워드 중요도 데이터베이스(330)의 키워드 중요도 순위는 광고 제공을 위한 정보로 활용되거나 타겟 서비스 제공을 위한 정보로 활용될 수 있으며, 전체 사용자들의 개인적인 현재 관심사 동향을 파악할 수 있는 중요한 정보로 활용될 수 있다.

상기 지인 키워드 추출부(220)는 기준이 되는 사용자의 개인 미디어를 방문하는 친밀 방문자의 개인 미디어에 대한 키워드 추출과, 상기 친밀 방문자를 방문 하는 친밀 방문자의 개인 미디어에 대한 키워드 추출을 기 설정된 깊이로 반복할 수 있으며, 각각 추출된 키워드는 방문자 깊이에 따라 구분하는 확산 지인 키워드 추출부를 내부적으로 더 구비할 수 있다.

상기 구성은 타겟 서비스로 광고 제공을 예로 들었으나 광고 대상을 확장하여 상품이나 쇼핑 정보를 제공하거나, 관련 게시물이나 개인 미디어를 추천해 줄 수도 있으며, 관심사 키워드 클라우드(관심사 키워드들이 제시되는 한 형태)를 제공해 줄 수도 있다.

도 6은 상기 설명한 도 5의 구성에 따른 동작 과정을 보인 예로서, 도시한 바와 같이 개인 미디어에 게시물을 작성하거나 해당 개인 미디어를 방문하는 경우(S10), 현재 시점을 기준으로 상기 개인 미디어의 게시물에 대한 키워드를 획득한다(S11). 이때 획득되는 키워드는 등록 시점에 따라 중요도 가중치가 다르게 적용될 수 있다. 필요한 경우, 이전 추출된 키워드의 중요도를 일부 반영하는 방식으로도 키워드 획득이 이루어질 수 있다.

상기 개인 미디어에 명시적인 친밀도 설정이 존재하는 지인들의 개인 미디어 중에서 최근 방문 횟수가 많거나 댓글을 많이 달거나, 트랙백이나 핑백을 많이 한 지인이 존재할 경우(S12) 해당 지인의 개인 미디어를 방문하여 지인의 키워드를 상기 개인 미디어와 같거나 유사한 방식으로 획득(S13)한다.

만일 상기 기준에 맞는 지인이 존재하지 않을 경우(S12)나 지인의 키워드를 획득한 경우 상기 개인 미디어로부터 획득한 키워드와 상기 지인으로부터 획득한 키워드(존재할 경우)를 서로 다른 가중치를 적용하여 키워드 중요도에 대한 가중합 을 생성하고, 기존 정보를 갱신한다. 갱신의 경우 단순 갱신과 누적 갱신(서로 상이한 가중치 적용 가능) 등이 가능하다.

상기 갱신된 키워드 가중합의 정보와 대응 광고를 가지는 키워드를 비교하여 갱신된 키워드 가중합 중 중요도 가중합이 높은 키워드가 속하는 대응 광고를 가지는 키워드를 검색하여 가장 관련이 높은 키워드의 광고가 존재할 경우(S15), 해당 광고를 노출(S16) 시키고, 해당 광고 키워드가 존재하지 않을 경우 근접하거나 일반적인 광고를 노출(S17) 시킨다.

상기 지인 키워드를 획득하는 과정은 앞서 설명한 바와 같이 복수의 방문자 깊이로 확장될 수 있으며, 깊이 2 정도로 확장하는 것이 바람직하다.

이상에서는 본 발명에 따른 바람직한 실시예들에 대하여 도시하고 또한 설명하였다. 그러나 본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 아니하며, 특허 청구의 범위에서 첨부하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능할 것이다.

도 1은 종래 타겟 광고를 위한 구성 블록도.

도 2는 관심사 기반 소셜 네트워크 서비스의 관계 특징을 설명하기 위한 개념도.

도 3은 본 발명 실시예에 따른 지인 기반 소셜 네트워크 서비스의 관계 특징을 설명하기 위한 개념도.

도 4는 본 발명 실시예에 따른 지인 기반 소셜 네트워크의 소집단 구성의 예를 보인 개념도.

도 5는 본 발명 실시예에 따른 시스템 구성을 보인 블록도.

도 6은 본 발명 실시예에 따른 동작 방식을 보인 순서도.

** 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 **

200: 서버 구성 210: 키워드 추출부

220: 지인 키워드 추출부 230: 키워드 가중합부

240: 키워드 중요도 갱신부 250: 광고 매칭부

260: 광고 제공부

Claims (18)

1. 사용자 개인 미디어의 게시물에서 키워드를 추출하는 키워드 추출부와;

   상기 사용자 개인 미디어와 명시적 관계가 설정된 방문자 중 기 설정된 기간 동안 방문 횟수에 따라 친밀도를 구분하여 기 설정된 수준 이상의 친밀도를 가지는 방문자 개인 미디어에 대해 키워드를 획득하는 지인 키워드 추출부와;

   상기 키워드 추출부와 상기 지인 키워드 추출부를 통해 얻어진 키워드에서 키워드 가중합 리스트를 생성하고, 상기 리스트에서 키워드 가중합이 큰 상위 키워드를 관심사 키워드로 구분하는 키워드 가중합부를 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 시스템.
2. 청구항 1에 있어서, 상기 지인 키워드 추출부는 상기 방문자 개인 미디어에 대해 명시적 관계가 설정된 방문자 중 기 설정된 기간 동안 방문 횟수에 따라 친밀도를 구분하여 기 설정된 수준 이상의 친밀도를 가지는 방문자 개인 미디어에 대해 상기 키워드 추출부와 같은 방식으로 키워드를 획득하는 과정을 기 설정된 방문자 깊이로 반복하는 확산 지인 키워드 추출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 시스템.
3. 청구항 1에 있어서, 상기 키워드 가중합부는 이전에 얻어진 키워드 가중합 리스트와 새롭게 얻어진 키워드 가중합 리스트를 서로 다른 새로운 가중치를 적용하여 결합한 후 통합된 키워드 가중합 리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 시스템.
4. 청구항 1에 있어서, 상기 키워드 가중합부의 키워드 가중합 리스트 정보를 모든 개인 미디어 사용자에 대해 수집하여 전체 서비스에 대한 키워드 가중합 리스트를 생성하고, 상기 전체 서비스에 대한 키워드 가중합 리스트의 순서에 따라 키워드 중요도를 결정하는 키워드 중요도 갱신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 시스템.
5. 청구항 4에 있어서,

   상기 전체 서비스에 대한 키워드 가중합 리스트의 상위 키워드 중 기 설정된 키워드에 대해 저장된 광고를 구비한 광고 데이터베이스와;

   상기 키워드 가중합부의 키워드 가중합 리스트의 키워드를 상기 광고 데이터베이스에 저장된 광고에 대응하는 키워드와 비교하여 키워드에 대한 광고를 선택하는 광고 매칭부와;

   상기 광고 매칭부에서 선택된 광고를 상기 사용자의 개인 미디어에 노출시키 는 광고 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 시스템.
6. 청구항 1에 있어서, 상기 키워드 가중합부의 키워드 가중합 리스트 정보 중 가중합치가 큰 기 설정된 수의 상위 리스트를 상기 사용자 개인 미디어에 관심사 키워드로 노출시키는 관심사 클라우드 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 시스템.
7. 사용자 개인 미디어의 게시물로부터 키워드를 추출하는 키워드 추출부와;

   상기 개인 미디어에 대한 친밀 방문자의 개인 미디어에 대해 키워드를 획득하는 지인 키워드 추출부와;

   상기 키워드 추출부와 상기 지인 키워드 추출부를 통해 얻어진 키워드를 상기 사용자 개인 미디어에 대한 근접도에 따라 상이한 가중치를 적용하여 키워드 가중합 리스트를 생성하는 키워드 가중합부를 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 시스템.
8. 청구항 7에 있어서, 상기 지인 키워드 추출부는 상기 친밀 방문자를 상기 개 인 미디어와 명시적 연결 관계가 설정된 방문자 중에서 선택하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 시스템.
9. 청구항 7에 있어서, 상기 키워드 가중합부는 이전에 얻어진 키워드 가중합 리스트와 새롭게 얻어진 키워드 가중합 리스트를 생성 시간을 기준으로 서로 다른 가중치를 적용하여 결합한 후 통합된 키워드 가중합 리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 시스템.
10. 사용자 개인 미디어의 게시물에서 키워드를 추출하는 키워드 추출 단계와;

    상기 사용자 개인 미디어와 명시적 관계가 설정된 방문자 중 기 설정된 기간 동안 방문 횟수에 따라 친밀도를 구분하여 기 설정된 수준 이상의 친밀도를 가지는 방문자 개인 미디어에 대해 키워드를 획득하는 지인 키워드 추출 단계와;

    상기 키워드 추출 단계와 상기 지인 키워드 추출 단계를 통해 얻어진 키워드에서 키워드 가중합 리스트를 생성하고, 상기 리스트에서 키워드 가중합이 큰 상위 키워드를 관심사 키워드로 구분하는 키워드 가중합 연산 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 방법.
11. 청구항 10에 있어서, 상기 지인 키워드 추출 단계는 상기 방문자 개인 미디어에 대해 명시적 관계가 설정된 방문자 중 기 설정된 기간 동안 방문 횟수에 따라 친밀도를 구분하여 기 설정된 수준 이상의 친밀도를 가지는 방문자 개인 미디어에 대해 상기 키워드 추출 단계와 같은 방식으로 키워드를 획득하는 과정을 기 설정된 방문자 깊이로 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 방법.
12. 청구항 10에 있어서, 상기 키워드 가중합 연산 단계는 이전에 얻어진 키워드 가중합 리스트와 새롭게 얻어진 키워드 가중합 리스트를 생성 시간을 기준으로 서로 다른 가중치를 적용하여 결합한 후 통합된 키워드 가중합 리스트를 생성하는 키워드 가중합 갱신 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 방법.
13. 청구항 10에 있어서, 상기 키워드 가중합 연산 단계에서 생성한 키워드 가중합 리스트 정보를 모든 개인 미디어 사용자에 대해 수집하여 전체 서비스에 대한 키워드 가중합 리스트를 생성하고, 상기 전체 서비스에 대한 키워드 가중합 리스트의 순서에 따라 키워드 중요도를 결정하는 키워드 중요도 갱신 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 방법.
14. 청구항 13에 있어서,

    상기 키워드 가중합 연산 단계에서 생성한 키워드 가중합 리스트의 키워드를 대응 광고가 존재하는 기 설정된 키워드 데이터베이스와 비교하여 키워드에 대한 광고를 선택하는 광고 매칭 단계와;

    상기 광고 매칭 단계에서 선택된 광고를 상기 사용자의 개인 미디어에 노출시키는 광고 제공 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 방법.
15. 청구항 10에 있어서, 상기 키워드 가중합 연산 단계에서 생성한 키워드 가중합 리스트 정보 중 가중합치가 큰 기 설정된 수의 상위 리스트를 상기 사용자 개인 미디어에 관심사 키워드로 노출시키는 관심사 클라우드 제공 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 방법.
16. 사용자 개인 미디어의 게시물로부터 키워드를 추출하는 키워드 추출 단계와;

    상기 개인 미디어에 대한 친밀 방문자의 개인 미디어에 대해 키워드를 추출하는 지인 키워드 추출 단계와;

    상기 키워드 추출 단계와 상기 지인 키워드 추출 단계를 통해 얻어진 키워드를 상기 사용자 개인 미디어에 대한 근접도에 따라 상이한 가중치를 적용하여 키워드 가중합 리스트를 생성하는 키워드 가중합 연산 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 방법.
17. 청구항 16에 있어서, 상기 지인 키워드 추출 단계는 상기 친밀 방문자를 상기 개인 미디어와 명시적 연결 관계가 설정된 방문자 중에서 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 방법.
18. 청구항 16에 있어서, 상기 키워드 가중합 연산 단계는 이전에 얻어진 키워드 가중합 리스트와 새롭게 얻어진 키워드 가중합 리스트를 생성 시간을 기준으로 서로 다른 가중치를 적용하여 결합한 후 통합된 키워드 가중합 리스트를 생성하는 키워드 가중합 갱신 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소집단 관심사 키워드 추출 방법.

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