KR101429744B1 - 사용자가 원하는 조건에 해당하는 추천기사를 제공하는 방법 및 시스템 - Google Patents

사용자가 원하는 조건에 해당하는 추천기사를 제공하는 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자가 원하는 조건에 해당하는 추천기사를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 발명으로, 기사를 추천하기 위한 추천인들에 대한 정보가 저장되는 추천인정보저장부; 상기 추천인에 의해 추천되는 기사가 등록되는 추천기사등록부; 기사를 추천받고자 하는 사용자들로부터 상기 기사를 추천받기 원하는 추천인의 선정 조건을 포함한 추천조건을 입력받는 추천조건저장부; 상기 추천조건저장부에 등록된 조건에 따라 상기 추천인 선정 조건에 해당하는 추천인에 의해 추천되는 기사를 추천기사로 추출하는 추천기사추출부; 및 상기 추출된 추천기사를 상기 사용자에게 제공하는 추천기사제공부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천기사제공시스템 및 이를 이용한 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 사용자는 자신이 원하는 조건의 추천인들에 의해 선택된 기사를 추천받기 때문에 보다 자신의 취향, 목적 등에 부합하는 기사를 추천받을 수 있는 장점이 있다.

Description

사용자가 원하는 조건에 해당하는 추천기사를 제공하는 방법 및 시스템{Method for providing recommended article corresponding to user's criteria and system therefor}
본 발명은 추천 기사 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로, 구체적으로 추천기사를 제공받는 사용자가 추천기사를 선정하는 기준, 보다 구체적으로 추천기사를 선정하기 위해 이용되는 추천인의 기준을 선택할 수 있도록 하는 추천기사 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
과거의 경우 뉴스 기사들은 종이로 된 신문이나 TV, 라디오 방송의 뉴스 프로그램을 통하여 대중들에게 제공이 되었다.
그러나, 최근에는 보다 다양한 매체를 통하여 뉴스 기사들이 제공되고 있다. 이러한 기사 제공방법 중 대표적인 것이 인터넷 등을 통한 방법이다.
인터넷을 통하여 뉴스 기사가 제공될 때에는 비단 신문사 사이트를 통하여 제공될 뿐 아니라 각종 포털 사이트 등 보다 다양한 매체를 통하여 제공되고 있다.
인터넷을 통하여 뉴스 기사가 제공됨으로 인해 보다 다양한 매체를 통한 기사의 제공이 가능하게 되었고, 실시간으로 기사의 제공이 가능하게 되는 장점이 있는 반면, 사용자들은 접하게 되는 기사가 너무 많아져서 어떤 기사를 먼저 봐야 하는지 혹은 어느 정도 범위까지 기사를 봐야 하는지 혼란스럽게 되는 단점이 있었다.
이러한 문제를 해결하기 위해서 포털사이트나 신문사는 자체적으로 편집자가 대표화면에 출력되는 기사의 종류를 선정하여 일차적으로 일정 범위의 기사만이 사용자에게 제공되도록 하고 있고, 또한 이에 나아가 가장 많은 사용자들이 읽은 기사, 가장 많은 댓글이 달린 기사 등을 소개하여 사용자가 자신이 볼 기사 선택에 참고할 수 있도록 하고 있다.
또한, 특허공개 제2010-78675호와 같이 추천인 그룹을 두고 기사에 대한 추천을 받아 추천된 기사를 베스트 기사 페이지에 노출시키도록 하는 방법도 연구되고 있다.
편집자나 추천인들에 의한 추천 방법에 의해 기사를 선정하는 방법은 편집자나 추천인들의 취향에 맞는 기사가 추천기사로 선택되지만, 실제로 기사를 보는 사용자의 취향과 기사를 선정하는 편집자, 추천인 등의 취향이 다른 경우에는 추천인에게 전혀 도움이 되지 못하는 기사들만 추천될 수 있다는 문제점이 있고, 조회수나 댓글이 많은 기사를 추천하는 방법은 최초로 순위에 오른 기사가 이후에도 조회수나 댓글수가 많아질 수밖에 없다는 점에서 공정한 기사추천방법으로 보기 어렵다는 단점이 있다.
사용자에 따라서, 자신과 비슷한 연령대의 사람들이 추천하는 기사, 자신과 전공이 같은 사람들이 많이 보거나 가치있다고 판단하는 기사 등이 무엇인지 궁금해할 수 있는데, 상기한 방법들은 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 방법이 없다는 점에서 한계가 있다.
특허문헌 1. 한국공개특허공보 제2010-78675호(2010.7.8 공개) (기사 편집 방법 및 기사 제공 시스템) 요약, 청구항 1
상기한 문제를 해결하기 위해서 본 발명에서는 사용자가 원하는 추천조건에 따라 추천기사가 제공되는 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 상기한 문제를 해결하기 위해서 본 발명에서는 상기한 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위해서 본 발명은 기사를 추천하기 위한 추천인들에 대한 정보가 저장되는 추천인정보저장부; 상기 추천인에 의해 추천되는 기사가 등록되는 추천기사등록부; 기사를 추천받고자 하는 사용자들로부터 상기 기사를 추천받기 원하는 추천인의 선정 조건을 포함한 추천조건을 입력받는 추천조건저장부; 상기 추천조건저장부에 등록된 조건에 따라 상기 추천인 선정 조건에 해당하는 추천인에 의해 추천되는 기사를 추천기사로 추출하는 추천기사추출부; 및 상기 추출된 추천기사를 상기 사용자에게 제공하는 추천기사제공부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천기사제공시스템을 제공한다.
한편, 상기한 목적을 달성하기 위해서 본 발명은 기사를 추천하기 위한 추천인들에 대한 정보를 저장하는 단계; 상기 추천인에 의해 추천되는 기사를 등록받는 단계; 기사를 추천받고자 하는 사용자들로부터 상기 기사를 추천받기 원하는 추천인의 선정 조건을 포함한 추천조건을 입력받는 단계; 상기 등록된 조건에 따라 상기 추천인 선정 조건에 해당하는 추천인에 의해 추천되는 기사를 추천기사로 추출하는 단계; 및 상기 추출된 추천기사를 상기 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천기사제공방법을 제공한다.
여기서, 상기 추천조건은 상기 기사의 특성과 관련된 조건을 더 포함하며, 추천기사추출부는 상기 추천인 선정 조건에 해당하는 추천인에 의해 추천되는 추천기사 중 상기 기사의 특성과 관련된 조건에 해당하는 기사를 추천기사로 추출할 수 있다.
또한, 상기 추천인에 의해 추천되는 기사는 상기 추천인들로부터 추천을 받은 기사 또는 상기 추천인들이 접속한 사이트에 게재된 기사이다.
또한, 상기 추천조건은 복수의 조건을 조합한 조건일 수 있다.
또한, 상기 시스템은 상기 추천기사 제공에 따른 과금을 결제하기 위한 정산부;를 더 포함할 수 있다.
상기한 목적을 달성하기 위해서 본 발명은 상기한 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
본 발명에 따르면, 사용자는 자신이 원하는 조건의 추천인들에 의해 선택된 기사를 추천받기 때문에 보다 자신의 취향, 목적 등에 부합하는 기사를 추천받을 수 있는 장점이 있다.
또한, 기사를 제공하는 미디어 사이트의 입장에서 볼 때, 추천인들에 의해 지속적으로 뉴스 열람이 발생하고, 이렇게 추천된 기사들에 대해 추천을 받은 사용자들에 의한 열람이 또 다시 발생하므로 기사 조회수를 많이 올리게 되는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 시스템의 구성을 도시한 블록선도
도 2는 본 발명의 방법을 도시한 흐름도
이하 본 발명의 바람직한 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 추천기사 제공시스템의 구성을 도시한 것이다.
본 발명의 추천기사 제공시스템은 추천인정보저장부(110), 추천기사등록부(120), 추천조건저장부(130), 추천기사추출부(140), 추천기사제공부(150) 및 정산부(160)를 포함하여 구성된다.
추천인정보저장부(110)는 추천인들로 선정된 자들의 정보를 저장한다.
본 발명의 시스템의 운영자는 미리 신청을 받거나 선정하는 방법으로 추천인들을 선정하게 된다.
추천인들로 선정되면 각 추천인들은 자신의 정보를 제출하게 되며, 이렇게 제출된 내용은 추천인정보저장부(110)에 저장된다.
추천인정보저장부(110)에 저장되는 내용은 시스템에서 허용하는 추천기사 선정조건의 종류에 따라 달라질 수 있다.
예를 들어, 추천기사 선정조건이 기사 추천인의 전공만을 기준으로 선정할 수 있다면 추천인정보저장부(110)에는 각 추천인의 전공만이 등록되면 될 것이다.
만약, 추천인의 나이, 사는 지역, 사용하는 언어, 근무하는 회사 등도 추천조건에 포함될 수 있도록 되어 있는 경우에는 그에 대한 정보도 추천인정보저장부(110)에 저장되어야 할 것이다.
추천인정보저장부(110)에 추천인 정보를 저장하는 방법은 추천인들이 직접 접속하여 각 항목을 입력하는 방식으로 하는 것도 가능하고, 시스템 운영자가 개별적으로 추천인들의 정보를 수신하고 수신된 내용을 직접 입력하는 방식도 가능할 것이다.
한편, 추천인정보저장부(110)에는 추천조건과 관련된 정보 외에 보상을 위한 정보도 같이 저장될 수 있다.
서비스 형태에 따라 추천한 기사가 구독된 경우 그 기사를 추천한 추천인에게는 현금이나 포인트 등 소정의 보상 또는 혜택이 돌아가도록 할 수 있는데, 추천인정보저장부(110)에는 이를 위한 정보도 같이 저장되도록 할 수 있다.
추천기사등록부(120)는 추천인정보저장부(110)에 등록된 추천인들에 의해 생성된 추천기사가 등록된다.
추천기사를 등록하는 하나의 방법은 추천인들이 직접 접속하여 자신이 추천하는 기사를 입력하는 방법이다.
추천인들이 추천기사를 입력할 때에는 정해진 단위 시간당 소정 개수의 기사만 추천할 수 있도록 하는 것이 바람직하다. 추천할 수 있는 기사 수에 제한을 두지 않는 경우에는 너무 무분별한 추천으로 인해 추천 제도의 기본적인 특징이 잘 반영될 수 없기 때문이다.
추천인들은, 24시간에 한번씩 6시간의 기사 입력시간이 주어지는 것과 같이, 정해진 단위시간마다 본 발명의 시스템에 접속하여 자신이 추천하는 기사를 입력하도록 요구될 수 있다.
기사를 입력할 때에는 단순히 기사가 실린 뉴스 페이지의 URL 등만을 입력하도록 할 수도 있고, 뉴스페이지의 주소정보, 뉴스 헤드라인, 기사 요약, 별점평가, 자신이 추천한 기사들 중의 순위 등을 같이 입력하도록 할 수 있다.
또한, 추천기사를 선택한 이유도 같이 입력하도록 할 수 있다. 추천이유를 입력하도록 하면, 추천인들이 생각없이 단순히 할당량을 채우기 위해 아무 기사나 추천하는 것을 방지하고, 이후 추천인을 새로 선정할 때 추천인로서 의무를 성실히 이행하였는지 판단하는 기준을 삼을 수 있다는 장점이 있다.
추천기사를 등록받는 또 하나의 방법은 각 추천인들이 접속한 사이트들을 집계하여 가장 많은 접속을 한 사이트의 기사를 추천 기사로 등록하는 것이다.
이 경우, 미리 추천인들의 동의를 얻어 추천인의 컴퓨터 등에 어떤 사이트를 접속하였는지 알려주는 프로그램을 설치하여 추천인이 접속한 사이트 정보들을 수집하는 방법이 이용될 수도 있고, 특정 미디어 사이트와 연동하여 추천인이 그 연동된 사이트에 로그인하고 기사들을 보는 경우 그 추천인이 그 미디어 사이트에서 조회한 기사 정보가 수집되도록 할 수도 있을 것이다.
이 때에는 추천기사등록부(120)에 추천인별로 조회한 기사가 등록되게 될 것이다. 이 경우에도 시간을 정하여 추천기사등록부(120)에 등록되는 기사는 일정 시간 내에 추천인이 조회한 기사만 등록되도록 하는 것이 바람직하다.
추천조건저장부(130)는 사용자의 접속을 받아 기사를 추천받기 위한 조건을 입력받아 사용자별로 저장한다.
기사를 추천받기 위한 조건은 시스템 운영자가 설정한 범위 내에서 자유롭게 설정이 가능하다.
기사를 추천받기 위한 조건에는 추천인의 전공, 나이, 성별, 관심영역, 추천인이 사는 지역, 국가, 추천인이 사용하는 언어, 추천인의 출신 대학, 추천인의 최종학력, 추천인의 직업분야 등 추천인과 직접적으로 연관된 조건뿐만 아니라, 추천받고자 하는 뉴스 미디어 사이트, 자신이 제공받고자 하는 기사의 영역, 추천받고자 하는 기사의 언어 등과 같이 기사의 특성과 연관된 조건도 포함될 수 있다.
앞에서 예로 들은 바와 같이, 단순히 추천인들의 전공을 선택하여 기사가 추천되도록 할 수 있다. 예를 들어, 전자공학을 전공한 사람들이 많이 추천하는 기사가 추천기사로 제공되도록 할 수 있다.
복수의 조건을 조합하여 기사가 추천되도록 하는 것도 가능하다. 예를 들어, '전자공학을 전공하는 A 대학교의 대학생들이 B 신문사의 정치 영역에 속하는 기사 중 추천하는 기사'와 같이 복수의 추천조건을 조합하여 설정하는 것도 가능하다.
또한, 추천조건저장부(130)에는 추천하는 기사를 선정하는 시간적 기준도 포함될 수 있다.
예를 들어, '24시간 이내에 추천된 기사' 또는 '24시간 이내에 게재된 기사'와 같이 추천 기사를 선정하는 시간적 기준의 설정도 가능하다.
또한, 추천조건저장부(130)에는 각 사용자별로 1회에 추천되는 기사 수의 설정도 가능하다. 사용자가 이에 대해 설정하지 않은 경우에는 시스템 운영자가 설정한 수의 기사가 추천이 되도록 하는 것이 바람직하다.
추천기사추출부(140)는 추천기사등록부(120)에 등록되어 있는 기사 중 추천조건저장부(130)에 저장된 추천조건에 해당하는 기사를 추출한다.
추천기사를 추출하는 방법은 단순히 추천수 혹은 조회수 등을 기준으로 정해진 수의 기사가 추천되도록 할 수도 있고, 추천인이 매긴 순위 또는 별점에 가중치를 두어 점수를 매겨 총점을 이용하여 추천조건에 해당하는 기사가 추출되도록 할 수도 있다.
추천기사제공부(150)는 추천기사추출부(140)에서 추출된 추천기사를 사용자에게 제공한다.
추천기사를 제공하는 방법은 사용자가 본 발명의 시스템에 의해 운영되는 사이트를 방문하여 로그인을 하면 추천기사를 제공하는 별도의 페이지를 제공하여 사용자가 추천기사를 볼 수 있도록 할 수도 있으며, 이메일, 문자메시지, 푸시메시지 등을 이용하여 사용자에게 기사들을 제공하도록 할 수 있다.
추천기사를 제공할 때에는 기사 전체를 제공할 수도 있지만, 해당하는 기사의 링크정보와 기사의 내용을 일부 추측할 수 있는 제목, 기사의 일부 내용 혹은 요약된 내용만을 제공하여 사용자가 그 기사를 보기 위해서는 링크 정보를 이용하여 해당 사이트에 접속하도록 할 수도 있다.
이렇게 하면, 저작권법으로 인한 분쟁도 피할 수 있고, 해당 기사를 제공하는 미디어 사이트에 트래픽을 유발시킨다는 장점도 있다.
미디어 사이트에 많은 트래픽을 유발시키게 되면 광고 등의 유치 및 경영에 좋은 영향을 미치게 되므로, 위와 같은 방법으로 추천기사를 제공하는 것이 그 미디어 사이트에는 특히 유용할 것이다.
특히, 본 발명의 시스템이 특정 미디어 사이트와 연계하여 특정 미디어 사이트의 기사만을 추천기사로 제공하도록 하는 경우, 그 미디어 사이트로부터 트래픽 유발에 대한 보상을 받을 수도 있으므로 수익원을 하나 더 확보할 수 있다는 장점이 있다.
한편, 추천기사제공부(150)가 추천기사를 제공할 때에는 그 기사를 추천한 추천인이 기재한 추천이유에 대한 정보도 같이 제공되도록 할 수 있다.
사용자는 추천기사가 마음에 들지 않는 경우 추천기사에 대한 피드백을 하거나, 추천이유를 보고 추천이유를 불성실하게 기재한 추천인에 대한 피드백을 할 수 있도록 하는 것이 바람직하며, 추천기사에 대한 부정적 피드백을 하는 경우에는 그 기사를 추천한 추천인 모두에게 벌점이나 기타 부정적 영향이 미치도록 하고, 추천이유에 대한 부정적 피드백을 하는 경우에는 그 추천이유를 작성한 추천인에게만 벌점 등이 매겨지도록 하는 것이 바람직하다.
이렇게 벌점 등이 많이 쌓인 추천인은 추천인 선정시 불이익을 당하도록 하여 성실한 추천인들만이 계속하여 기사추천을 할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.
정산부(160)는 추천기사 제공에 따른 정산을 한다.
여기서 정산은 추천기사를 구독하는 사용자에 대한 정산과 추천인에 대한 정산이 모두 포함된다.
먼저, 추천기사를 구독하는 사용자에 대한 정산은, 본 발명의 서비스가 유료 서비스로 시행이 되는 경우 추천기사 제공에 대한 과금을 한다.
과금은 정액으로 기간별로 될 수도 있고, 사용자가 추천기사를 선택하여 볼 때마다 추천기사별로 되도록 하는 것도 가능하다.
추천기사별로 과금이 되도록 하는 경우, 미리 선결제를 받은 후 추천기사를 조회할 때마다 금액이 빠져나가도록 할 수 있다.
추천인에 대한 정산은 추천에 대한 보상으로 현금이나 포인트 등을 적립시켜 주는 것이다.
포인트 등을 적립시키는 경우 추천인이 기사를 추천한 수에 따라 포인트 등이 적립되도록 할 수도 있고, 추천인이 추천한 기사가 사용자에 의해 조회될 때마다 포인트 등이 적립되도록 할 수도 있다.
도 2는 본 발명의 방법을 도시한 흐름도이다.
먼저, 추천인정보저장부(110)는 추천인들로 선정된 자들의 정보를 저장한다(201).
추천인에 대한 정보는 시스템에서 허용하는 추천기사 선정조건의 종류에 따라 달라질 수 있으며, 추천인의 전공, 나이, 성별, 관심영역, 추천인이 사는 지역, 국가, 추천인이 사용하는 언어, 추천인의 출신 대학, 추천인의 최종학력, 추천인의 직업분야 등이 포함될 수 있음은 앞에서 살펴본 바와 같다.
또한, 추천인정보저장부(110)에는 추천조건과 관련된 정보 외에 보상을 위한 정보도 같이 저장될 수 있다는 점도 앞에서 살펴본 바와 같다.
추천기사등록부(120)는 추천인정보저장부(110)에 등록된 추천인들에 의해 생성된 추천기사가 등록받는다(202).
추천기사를 등록받는 방법은 추천인들이 직접 접속하여 자신이 추천하는 기사를 입력하는 방법, 각 추천인들이 접속한 사이트들을 수집하여 그 사이트의 기사가 추천기사로 등록되도록 하는 방법이 있음은 앞에서 살펴본 바와 같다.
추천인들이 직접 접속하여 자신이 추천하는 기사를 입력하는 방법을 이용할 때에는 정해진 단위 시간당 소정 개수의 기사만 추천할 수 있도록 하는 것이 바람직하며, 기사를 입력할 때에는 단순히 기사가 실린 뉴스 페이지의 URL 등만을 입력하도록 할 수도 있고, 뉴스페이지의 주소정보, 뉴스 헤드라인, 기사요약, 별점평가, 자신이 추천한 기사들 중의 순위, 추천기사를 선택한 이유 등을 입력하도록 할 수 있다는 점은 앞에서 살펴본 바와 같다.
각 추천인들이 접속한 사이트들을 수집하여 그 사이트의 기사가 추천기사로 등록되도록 하는 방법은 미리 추천인들의 동의를 얻어 추천인의 컴퓨터 등에 어떤 사이트를 접속하였는지 알려주는 프로그램을 설치하여 추천인이 접속한 사이트 정보들을 수집하는 방법, 특정 미디어 사이트와 연동하여 추천인이 그 연동된 사이트에 로그인하고 기사들을 보는 경우 그 추천인이 그 미디어 사이트에서 조회한 기사 정보가 수집되도록 하는 방법 등이 이용될 수 있음은 앞에서 살펴본 바와 같다.
또한, 이 경우 추천기사등록부(120)에 등록되는 기사는 일정 시간 내에 추천인이 조회한 기사만 등록되도록 할 수 있다는 점도 앞에서 살펴본 바와 같다.
추천조건저장부(130)는 사용자의 접속을 받아 기사를 추천받기 위한 조건을 입력받아 사용자별로 저장한다(203).
기사를 추천받기 위한 조건은 시스템 운영자가 설정한 범위 내에서 사용자별로 자유롭게 설정이 가능하며, 추천인의 전공, 나이, 성별, 관심영역, 추천인이 사는 지역, 국가, 추천인이 사용하는 언어, 추천인의 출신 대학, 추천인의 최종학력, 추천인의 직업분야 등 추천인과 직접적으로 연관된 조건뿐만 아니라, 추천받고자 하는 뉴스 미디어 사이트, 자신이 제공받고자 하는 기사의 영역, 추천받고자 하는 기사의 언어 등과 같이 기사의 특성과 연관된 조건도 포함될 수 있다는 점은 앞에서 살펴본 바와 같다.
또한, 사용자는 추천하는 기사를 선정하는 시간적 기준도 설정할 수 있으며, 1회에 추천되는 기사 수도 설정할 수 있다는 점도 앞에서 살펴본 바와 같다.
추천기사추출부(140)는 추천기사등록부(120)에 등록되어 있는 기사 중 추천조건저장부(130)에 저장된 추천조건에 해당하는 기사를 추출한다(204).
추천기사를 추출하는 방법은 단순히 추천수 혹은 조회수 등을 기준으로 정해진 수의 기사가 추천되도록 할 수도 있고, 추천인이 매긴 순위 또는 별점에 가중치를 두어 점수를 매겨 총점을 이용하여 추천조건에 해당하는 기사가 추출되도록 할 수도 있다는 점은 앞에서 살펴본 바와 같다.
추천기사제공부(150)는 추천기사추출부(140)에서 추출된 추천기사를 사용자에게 제공한다(205).
추천기사를 제공하는 방법은 사용자가 본 발명의 시스템에 의해 운영되는 사이트를 방문하여 로그인을 하면 추천기사를 제공하는 별도의 페이지를 제공하여 사용자가 추천기사를 볼 수 있도록 할 수도 있으며, 이메일, 문자메시지, 푸시메시지 등을 이용하여 사용자에게 기사들을 제공하도록 할 수 있으며, 추천기사를 제공할 때에는 기사 전체를 제공할 수도 있지만, 해당하는 기사의 링크정보와 기사의 내용을 일부 추측할 수 있는 제목, 기사의 일부 내용만을 제공하여 사용자가 그 기사를 보기 위해서는 링크 정보를 이용하여 해당 사이트에 접속하도록 할 수도 있다는 점은 앞에서 살펴본 바와 같다.
한편, 추천기사를 제공할 때에는 그 기사를 추천한 추천인이 기재한 추천이유에 대한 정보도 같이 제공되도록 할 수 있으며, 사용자는 추천기사가 마음에 들지 않는 경우 추천기사 혹은 추천이유에 대해서 부정적인 피드백을 할 수 있음은 앞에서 살펴본 바와 같다.
또한, 추천기사에 대한 부정적 피드백을 하는 경우에는 그 기사를 추천한 추천인 모두에게 벌점이나 기타 부정적 영향이 미치도록 하고, 추천이유에 대한 부정적 피드백을 하는 경우에는 그 추천이유를 작성한 추천인에게만 벌점 등이 매겨지도록 할 수 있다는 점도 앞에서 살펴본 바와 같다.
정산부(160)는 추천기사 제공에 따른 정산을 한다(206).
정산은 추천기사를 구독하는 사용자에 대한 정산과 추천인에 대한 정산이 모두 포함될 수 있다.
사용자에 대한 정산은 기간별로 정액으로 할 수도 있고, 사용자가 조회한 추천기사별로 할 수도 있다는 점은 앞에서 살펴본 바와 같다.
추천인에 대한 정산은 추천에 대한 보상으로 현금이나 포인트 등을 적립시켜 주는 것으로, 기사를 추천한 수에 따라 포인트 등이 적립되도록 할 수도 있고, 추천인이 추천한 기사가 사용자에 의해 조회될 때마다 포인트 등이 적립되도록 할 수도 있다는 점은 앞에서 살펴본 바와 같다.
도 2에서는 설명의 편의상 추천인이 기사를 추천하는 과정 후에 사용자가 추천조건을 입력하고 추천기사를 추출하는 것으로 도시되었으나, 추천인이 기사를 추천하는 과정과 사용자가 추천조건을 입력하는 과정 등은 병렬로 이루어지는 것으로 서로 선후의 관계가 있는 것은 아니다.
한편, 본 발명의 상기 방법은 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, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

Claims (13)

  1. 기사를 추천하기 위한 추천인들에 대한 정보가 저장되는 추천인정보저장부;
    상기 추천인에 의해 추천되는 기사가 등록되는 추천기사등록부;
    기사를 추천받고자 하는 사용자들로부터 상기 기사를 추천받기 원하는 추천인의 선정 조건을 포함한 추천조건을 입력받는 추천조건저장부;
    상기 추천조건저장부에 등록된 조건에 따라 상기 추천인 선정 조건에 해당하는 추천인에 의해 추천되는 기사를 추천기사로 추출하는 추천기사추출부; 및
    상기 추출된 추천기사를 상기 사용자에게 제공하는 추천기사제공부;를 포함하고,
    상기 추천기사등록부는 상기 추천인이 단위 시간당 미리 설정된 수의 기사만 추천할 수 있고, 상기 추천인이 미리 설정된 시간 내에 조회한 기사만 등록되도록 설정되며, 상기 추천인으로부터 상기 추천기사를 선택한 이유도 같이 입력받으며,
    상기 추천조건은 상기 추천기사가 선택될 시간적 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 추천기사제공시스템
  2. 제1항에 있어서, 상기 추천조건은 상기 기사의 특성과 관련된 조건을 더 포함하며, 추천기사추출부는 상기 추천인 선정 조건에 해당하는 추천인에 의해 추천되는 추천기사 중 상기 기사의 특성과 관련된 조건에 해당하는 기사를 추천기사로 추출하는 것을 특징으로 하는 추천기사제공시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 추천인에 의해 추천되는 기사는 상기 추천인들로부터 추천을 받은 기사인 것을 특징으로 하는 추천기사제공시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 추천인에 의해 추천되는 기사는 상기 추천인들이 접속한 사이트에 게재된 기사인 것을 특징으로 하는 추천기사제공시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 추천조건은 복수의 조건을 조합한 조건인 것을 특징으로 하는 추천기사제공시스템.
  6. 제1항에 있어서, 상기 시스템은
    상기 추천기사 제공에 따른 과금을 결제하기 위한 정산부;를 더 포함하는 것을 것을 특징으로 하는 추천기사제공시스템.
  7. 추천인정보저장부가 기사를 추천하기 위한 추천인들에 대한 정보를 저장하는 단계;
    추천기사등록부가 상기 추천인에 의해 추천되는 기사를 등록받는 단계;
    추천조건저장부가 기사를 추천받고자 하는 사용자들로부터 상기 기사를 추천받기 원하는 추천인의 선정 조건을 포함한 추천조건을 입력받는 단계;
    추천기사추출부가 상기 등록된 조건에 따라 상기 추천인 선정 조건에 해당하는 추천인에 의해 추천되는 기사를 추천기사로 추출하는 단계; 및
    추천기사제공부가 상기 추출된 추천기사를 상기 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하고,
    상기 추천기사를 등록받는 단계에서 상기 추천인은 단위 시간당 미리 설정된 수의 기사만 추천할 수 있고, 상기 추천인이 미리 설정된 시간 내에 조회한 기사만 등록되며, 상기 추천인으로부터 상기 추천기사를 선택한 이유도 같이 입력받으며,
    상기 추천조건은 상기 추천기사가 선택될 시간적 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 추천기사제공방법
  8. 제7항에 있어서, 상기 추천조건은 상기 기사의 특성과 관련된 조건을 더 포함하며, 추천기사를 추출하는 단계는 상기 추천인 선정 조건에 해당하는 추천인에 의해 추천되는 추천기사 중 상기 기사의 특성과 관련된 조건에 해당하는 기사를 추천기사로 추출하는 것을 특징으로 하는 추천기사제공방법.
  9. 제7항에 있어서, 상기 추천인에 의해 추천되는 기사는 상기 추천인들로부터 추천을 받은 기사인 것을 특징으로 하는 추천기사제공방법.
  10. 제7항에 있어서, 상기 추천인에 의해 추천되는 기사는 상기 추천인들이 접속한 사이트에 게재된 기사인 것을 특징으로 하는 추천기사제공방법.
  11. 제7항에 있어서, 상기 추천조건은 복수의 조건을 조합한 조건인 것을 특징으로 하는 추천기사제공방법.
  12. 제7항에 있어서, 상기 방법은
    정산부가 상기 추천기사 제공에 따른 과금을 결제하는 단계;를 더 포함하는 것을 것을 특징으로 하는 추천기사제공방법.
  13. 제7항 내지 제12항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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