KR101451153B1 - 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 시스템 및 방법 - Google Patents

동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 시스템 및 방법 Download PDF

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차재홍
임종태
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충북대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 사용자와 사용자의 동행인을 판별하고, 사용자와 동행인 각각의 현재 궤적과 과거 궤적을 이용하여 사용자와 동행인의 선호 장소와, 사용자들의 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소를 추출하고, 사용자와 동행인이 현재 장소에서 다음 방문한 장소의 리스트를 생성하고, 사용자와 동행인의 추출된 선호 장소 존재 여부에 따라 사용자와 궤적이 유사한 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소, 자신의 선호도가 반영된 사용자 및 동행인의 선호 장소를 선택적으로 고려하여 추천 장소를 생성하고, 사용자와 동행인의 선호 장소가 일치 여부에 따라 사용자의 장소에 대한 선호도, 소셜 네트워크 사용자들의 장소 선호도를 선택적으로 결합하여 선호 장소를 결정한다. 본 발명에 따르면, 사용자와 동행인의 성향을 모두 고려하여 공통 관심 대상이 되는 장소를 제공하는 기법을 제공함으로써 사용자가 선호하는 장소를 정확하게 추천할 수 있다.

Description

동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 시스템 및 방법{LOCATION RECOMMENDATION SYSTEM AND METHOD FOR MOBILE USERS BY MOVING TRAJECTORY ANALYSIS OF COMPANIONS}
본 발명은 모바일 사용자에 대한 장소 추천 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 소셜 네트워크에서 동행인 정보를 활용하여 선호 장소를 추천하는 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 시스템 및 방법에 관한 것이다.
모바일 기기에 장착된 GPS를 이용하여 사용자의 위치를 기록할 수 있게 되었고, 이를 이용한 위치 기반 서비스가 활발히 제공되고 있다. 최근 위치 기반 서비스 중 사용자에게 관심 있어 할 장소를 제공하는 장소 추천 기법들이 연구되고 있다. 이러한 장소 추천 기법은 여행지 추천, 친구 찾기, 각종 상업 서비스를 제공하며 사용자에게 많은 편의성을 제공하고 있다. 사용자의 과거 궤적을 분석하여 관심 있어 할 장소를 정확하게 제시함이 중요하다. 사용자에게 장소 추천을 하기 위해서는 사용자의 선호도를 정확하게 판별하는 것이 매우 중요하다.
기존에 제안된 장소 추천 기법들은 사용자의 과거 궤적 데이터를 이용하여 사용자의 선호도를 생성하고, 이를 통해 사용자가 선호할 장소를 추천한다. Y. Zheng은 사용자의 현재 위치에서 다른 사용자들의 이동 패턴과 방문 횟수를 이용하여 여행 시 장소를 추천하는 기법을 제안하였다. 우선 각 사용자의 각 장소에 대한 방문횟수를 추출한다. 그 후 과거 동일한 장소를 방문한 사용자들의 정보를 수집 후 각 사용자의 궤적 정보를 추출하여 방문한 장소의 연속성을 통해 장소간의 상관성을 계산한다. 최종적으로 사용자의 현재 위치한 장소로부터 주변장소들의 추천 순위를 생성하기 위하여 기존의 사용자들의 장소들 간의 상관성과 방문횟수를 이용하여 사용자에게 장소의 추천 순위를 제공한다. 따라서 추천 장소는 대부분 대중성 있는 장소를 추천하고 현재 위치와 상관성이 큰 새로운 장소에 대해 추천한다. 하지만 대중성 있는 장소만을 추천 해주기 때문에 사용자의 선호도를 충분히 반영하지 않았다.
M. Ye는 사용자 선호도, 소셜 영향성, 지리적 영향성 등 3가지 방법을 고려하여 추천 장소를 제안한다. 사용자 선호도를 고려한 장소를 추출하기 위해서는 사용자-기반 협업 필터링 방법을 사용한다. 예를 들어 사용자A와 사용자B의 과거 궤적 중 방문한 장소가 많이 일치될 경우, 사용자A와 사용자B는 선호하는 장소가 유사하다고 판단한다. 그 후 사용자A가 방문한 장소 중 사용자B가 방문하지 않은 장소가 있을 경우 해당 장소는 사용자B에게 추천 장소로써 제시된다. 소셜 영향성을 고려한 장소를 추출하기 위해서는 사용자의 소셜상에 등록된 친구 목록에서 친구들이 방문한 장소들 중 사용자가 방문하지 않은 장소를 추천받는다. 지리적 영향성을 고려한 장소를 추출하기 위해서는 자신이 방문한 장소들을 하나의 활동범위로 판단한 후 해당 활동범위 내 가까이에 있는 장소를 우선순위로 추천받는다. 최종적으로 임의의 추천 장소 POI에 대해 생성된 정보인 사용자 선호도, 소셜 영향성, 지리적 영향성 등에 대해 각각 가중치를 두어 추천순위를 결정한다. 하지만 장소간의 상관성을 고려하지 않았다.
기존 기법들은 사용자의 선호도만을 반영하여 장소를 추천한다. 하지만 상황에 따라서 사용자와 동행인이 함께할 경우도 있다. 그러므로 사용자와 동행인의 선호도가 일치되는 장소를 추천할 필요가 있다. 또한 동행인과 처음 만나는 경우 혹은 단체로 이동할 경우 즉, 남녀 간 데이트 장소 추천, 단체 활동 시 장소에 대한 결정을 좁히기 위한 방법은 쉽지 않다. 따라서 동행인의 선호도를 반영한 장소 추천이 필요하다.
기존 기법에서는 사용자의 현재 위치에서 다른 사용자들의 이동 패턴과 방문 횟수를 이용하여 여행 경로를 추천하는 기법을 제안하였다. 따라서 추천 장소는 대부분 대중성이 있는 장소를 위주로 제공되지만 실 사용자의 선호도가 충분히 반영되지 못하며 동행인에 대한 특수한 상황을 고려하지 않았다. 또한, 지리적 특성, 소셜 관계로 연결된 사용자들의 방문한 장소 정보, 유사 이동 패턴을 가지는 사용자들의 방문한 장소 정보를 고려하여 POI(Point of Interest)를 추천하는 기법을 제안하였다. 그러나 사용자의 연속 이동 패턴을 고려하지 않아 장소들 사이의 상관성을 반영하지 않았으며 동행인에 대한 특수한 상황을 고려하지 않았다.
기존 장소 추천 기법은 사용자에게 장소를 추천할 경우 단일 사용자 혼자 이동하는 상황만을 고려한다. 장소에 따라서 동행인과 함께 이동하는 상황이 발생한다. 따라서 사용자 개인만을 위한 추천 장소를 요구하지 않을 것이다. 이에 따라 장소 추천에도 동행인의 성향을 고려한 기법이 요구된다. 즉, 사용자와 동행인의 성향을 모두 고려하여 공통 관심 대상이 되는 장소를 제공하는 기법이 필요하다. 동행인을 고려한 장소 추천 기법은 기존에 제공되어 질 수 있는 서비스 이외에도 사용자와 동행인의 취향을 반영한 데이트 코스 생성, 각종 광고 서비스, 그룹 이동 시 의사결정 등을 추가적으로 제공할 수 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2012-0127523호(공개일 2012.11.21.)
따라서, 본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 모바일기기 환경에서 다양한 추천 장소 정보를 활용하기 위해 사용자의 과거 궤적을 추출하여 사용자의 선호 장소, 사용자와 선호도가 유사한 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소, 동행인의 선호 장소를 추출하여 방문 횟수와 장소의 상관성을 고려하여 사용자와 동행인에게 장소를 추천할 수 있도록 하는 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.
이와 같이, 본 발명의 목적은 동행인과의 과거 이동 궤적을 비교하여 향후 방문할 장소를 제공하며, 또한 소셜 네트워크에 연결된 사용자들이 선호하는 장소를 사용자와 동행인의 이동 궤적과 비교하여 소셜 네트워크 사용자의 선호 장소를 추천하는 기법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 시스템은, 사용자와 상기 사용자의 동행인을 판별하는 동행인 판별부; 상기 사용자와 상기 동행인의 현재 궤적과 과거 궤적을 이용하여 상기 사용자와 상기 동행인의 선호 장소와, 상기 사용자의 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소를 추출하는 선호 장소 추출부; 상기 사용자와 상기 동행인이 현재 장소에서 다음 방문한 장소의 리스트를 생성하는 리스트 생성부; 상기 사용자와 상기 동행인의 추출된 선호 장소 존재 여부에 따라 상기 사용자와 궤적이 유사한 상기 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소, 자신의 선호도가 반영된 상기 사용자 및 상기 동행인의 선호 장소를 선택적으로 고려하여 추천 장소를 생성하는 추천 장소 생성부; 및 상기 사용자와 상기 동행인의 선호 장소가 일치 여부에 따라 사용자의 장소에 대한 선호도, 소셜 네트워크 사용자들의 장소 선호도를 선택적으로 결합하여 선호 장소를 결정하는 선호 장소 결정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명의 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 방법은, (a) 사용자와 상기 사용자의 동행인을 판별하는 단계; (b) 상기 사용자와 상기 동행인의 현재 궤적과 과거 궤적을 이용하여 상기 사용자와 상기 동행인의 선호 장소와, 상기 사용자의 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소를 추출하는 단계; (c) 상기 사용자와 상기 동행인이 현재 장소에서 다음 방문한 장소의 리스트를 생성하는 단계; (d) 상기 사용자와 상기 동행인의 추출된 선호 장소 존재 여부에 따라 상기 사용자와 궤적이 유사한 상기 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소, 자신의 선호도가 반영된 상기 사용자 및 상기 동행인의 선호 장소를 선택적으로 고려하여 추천 장소를 생성하는 단계; 및 (e) 상기 사용자와 상기 동행인의 선호 장소가 일치 여부에 따라 사용자의 장소에 대한 선호도, 소셜 네트워크 사용자들의 장소 선호도를 선택적으로 결합하여 선호 장소를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 단계 (a)에서 동행인은, 상기 사용자와 소셜 네트워크로 연결된 친구이며, 특정 시간 동안 동일한 장소에 존재한 궤적을 갖는다.
상기 단계 (d)에서, 선호 장소가 존재하지 않을 경우, 상기 사용자와 궤적이 유사한 상기 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소를 추출하여 추천 장소를 생성하고, 선호 장소가 존재할 경우, 상기 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소와 자신의 선호도가 반영된 상기 사용자 및 상기 동행인의 선호 장소를 모두 고려하여 추천 장소를 생성한다.
상기 단계 (d)는, 상기 과거 궤적에서 현재 장소와 동일한 카테고리에 있는 장소에서 다음에 이동한 장소를 후보 장소로서 추출하는 단계; 상기 후보 장소에 대한 방문 횟수와 사용자의 성향을 포함하는 평균 궤적 연속성을 구하는 단계; 상기 후보 장소에 대한 선호도를 계산하는 단계; 및 상기 후보 장소의 추천 순위를 생성하는 단계를 포함한다. 상기 평균 궤적 연속성은 현재 위치와 후보 장소가 포함된 과거 궤적들에 대해 현재 궤적과 유사한 이동 패턴을 비교한다. 상기 선호도는, 상기 평균 궤적 연속성에 근거하여, 동행인이 방문하였지만 사용자가 방문하지 않은 모든 후보 장소들에 대한 소셜 네트워크 친구들의 방문 횟수(X)와, 각 후보 장소에 대한 소셜 네트워크 친구들의 방문 횟수(Y)의 비율을 이용하여 구한다.
상기 단계 (d)에서, 상기 사용자와 동행인의 과거 궤적을 통해 현재 장소로부터 이동한 다음 장소가 없을 경우, 임계점 이상의 상기 평균 궤적 연속성을 가진 사용자의 소셜 네트워크 친구 목록을 생성하고, 각 사용자마다 생성된 장소들 중 모든 사용자가 일치되는 장소를 추천하고, 해당 장소의 총 방문 횟수를 통해 순위를 생성한다. 한편, 상기 단계 (d)에서, 상기 사용자와 동행인의 과거 궤적을 통해 현재 장소로부터 이동한 다음 장소가 있을 경우, 상기 사용자와 동행인이 방문한 장소에 대한 선호도를 직접적으로 반영하는 사용자 선호 장소(U)와, 상기 사용자와 동행인의 소셜 네트워크 친구들로부터 장소에 대한 선호도를 간접적으로 반영하는 소셜 네트워크 사용자의 선호 장소(SU)를 추출하는 단계; 상기 선호 장소(U)를 방문한 사람들의 수를 기준으로 우선순위를 선별하는 단계; 상기 선호 장소(U)를 방문한 횟수 내부에서는 사용자들의 선호도 혹은 소셜 네트워크 친구들의 선호도 값을 합하여 우선순위를 생성하는 단계; 후보 장소에 대한 선호도를 계산하는 단계; 상기 후보 장소에 대해 상호 방문 장소가 일치되는 장소를 우선순위로 하여 정렬하는 단계; 및 상기 상호 방문 장소가 일치되지 않는 장소를 정렬 후 추천 리스트를 생성하는 단계를 진행한다. 상기 선호도는, 사용자들의 같은 카테고리 장소를 방문한 기록에 따라 사용자 선호도만을 합하거나, 사용자 선호도와 소셜 네트워크 친구들의 선호도를 합하여 계산한다.
상기 단계 (e)에서, 상기 선호 장소가 일치할 경우, 상기 사용자의 장소에 대한 선호도를 결합하여 선호 장소를 결정하고, 상기 선호 장소가 일치하지 않을 경우, 상기 사용자의 장소 선호도와 상기 소셜 네트워크 친구들의 장소 선호도를 결합하여 선호 장소를 결정한다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의한 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 시스템 및 방법에 따르면, 사용자와 동행인의 성향을 모두 고려하여 공통 관심 대상이 되는 장소를 제공하는 기법을 제공함으로써 사용자가 선호하는 장소를 정확하게 추천할 수 있다.
도 1은 제안하는 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 제안하는 기법의 장소 추천 절차를 나타낸 도면이다.
도 3은 카테고리 장소 추출을 나타낸 도면이다.
도 4는 동행인 생성을 나타낸 도면이다.
도 5는 사용자와 소셜 네트워크 친구들 간 궤적 유사도 비교를 나타낸 도면이다.
도 6은 초기 사용자 추천 장소 생성 과정을 나타낸 도면이다.
도 7은 기존 사용자 추천 장소 생성 과정을 나타낸 도면이다.
이하, 본 발명의 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 시스템 및 방법에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
소셜 네트워크에서 위치 기반 서비스를 연동한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 이러한 서비스에서 사용자의 관심 대상이 되는 장소를 추천하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 최근 소셜 네트워크 사용자가 동행인과 함께 이동 중 방문할 수 있는 장소를 추천받기 위한 요구들이 발생하고 있다. 본 발명에서는 모바일 기기 환경에서 사용자와 동행인을 고려하여 장소를 추천하는 기법을 제안한다. 사용자와 동행인에게 장소를 추천하기 위해 사용자와 동행인의 과거 궤적과 소셜 관계성을 이용하여 사용자와 동행인의 선호도를 반영한 장소 추천 리스트를 생성한다.
본 발명에서는 사용자들의 과거 이동 궤적, 소셜 네트워크 관계성, 동행인의 정보를 추출하여 과거 이동 궤적을 비교한 후, 소셜 네트워크에 연결된 사용자들의 선호 장소를 추가적으로 고려하여 동행인의 선호 장소와 일치되는 장소를 추천한다. 장소 추천을 위해 우선적으로 사용자와 동행인을 판별한 후, 사용자와 동행인의 궤적을 추출하여 현재 위치에서 주로 가는 선호 장소 목록을 확인한다. 그 후 각 사용자들과 궤적이 유사한 소셜 네트워크 친구들의 목록을 추출하여 해당 사용자들이 주로 가는 장소 목록을 확인한다. 최종적으로 현재 위치에서 사용자와 동행인이 실제 방문한 장소가 있을 경우 사용자와 동행인이 방문한 장소와 소셜 네트워크 친구들의 방문한 장소 목록을 참고하여 추천 순위를 생성한다. 사용자와 동행인이 실제 방문한 장소가 없을 경우 소셜 네트워크 친구들의 방문한 장소를 새로운 장소로써 추천받는다.
이를 위해 본 발명의 시스템에서는, 도 1에서와 같이, 사용자와 사용자의 동행인을 판별하는 동행인 판별부(1)와, 사용자와 동행인 각각의 현재 궤적과 과거 궤적을 이용하여 사용자와 동행인의 선호 장소와, 사용자들의 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소를 추출하는 선호 장소 추출부(2)와, 사용자와 동행인이 현재 장소에서 다음 방문한 장소의 리스트를 생성하는 리스트 생성부(3)와, 사용자와 동행인의 추출된 선호 장소 존재 여부에 따라 사용자와 궤적이 유사한 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소, 자신의 선호도가 반영된 사용자 및 동행인의 선호 장소를 선택적으로 고려하여 추천 장소를 생성하는 추천 장소 생성부(4)와, 사용자와 동행인의 선호 장소가 일치 여부에 따라 사용자의 장소에 대한 선호도, 소셜 네트워크 사용자들의 장소 선호도를 선택적으로 결합하여 선호 장소를 결정하는 선호 장소 결정부(5)를 포함한다.
본 발명은 동행인과의 이동 궤적을 분석하여 동행인과 사용자의 공통 관심 장소를 제공하는 것이다. 도 2는 본 발명의 전체적인 처리 과정을 나타낸 것이다. companion decision 과정에서 장소 추천을 위해 사용자와 사용자의 동행인을 우선 판별한다(S1). 동행인 정보가 판별된 후 user preference and companion preference extraction 과정에서 사용자와 동행인 각각의 현재 궤적과 과거 궤적을 이용하여 사용자와 동행인의 선호 장소와 사용자들의 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소를 추출한다(S2). 그 후 next location record identification in the past 과정에서 사용자와 동행인이 현재 장소에서 다음 방문한 장소의 리스트를 생성한다(S3). 그 후 사용자와 동행인의 추출된 선호 장소가 하나도 없을 경우에는 beginning user recommend 과정을 통해 간접적으로 선호도가 반영된 현재 위치로 부터 새로운 추천 장소를 생성할 수 있도록 각 사용자와 궤적이 유사한 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소를 추출한다(S4 ~ S5). 이에 반해 추출된 선호 장소가 있을 경우에는 existing user recommend 과정을 통해 간접적으로 선호도가 반영된 소셜 네트워크 사용자들의 선호 장소와 직접적으로 자신의 선호도가 반영된 사용자 및 동행인의 선호 장소를 모두 고려하여 추천 장소를 생성한다(S6). 최종적으로 location recommendation 과정을 통하여 사용자와 동행인의 공통된 선호 장소가 일치한다면 각 사용자의 장소에 대한 선호도를 결합하고, 사용자와 동행인의 공통된 선호 장소가 일치하지 않을 때에는 사용자의 장소 선호도와 소셜 네트워크 사용자들의 장소 선호도를 결합한다(S7).
장소에 대한 사용자의 선호도를 추출하기 위해서 사용자의 과거 궤적 정보와 과거 궤적 정보에서 사용자가 머무른 장소를 추출한 장소 정보가 필요하다. 그러므로 사용자의 이동 궤적을 모바일 기기의 GPS장치를 활용하여 기록한다. 도 3은 장소 추천을 위해 사용자의 궤적 정보를 이용하여 이동한 장소를 판별한다.
Figure 112013070182826-pat00001
사용자의 궤적 정보
Figure 112013070182826-pat00002
이
Figure 112013070182826-pat00003
라고 할 때,
Figure 112013070182826-pat00004
는 GPS 위치로
Figure 112013070182826-pat00005
이다. 사용자의 궤적을 이용하여 과거 이동한 장소를 판별한다. 만약 사용자가 특정 시간 동안 일정 반경 내에서 존재하였을 경우 카테고리 장소로 설정한다. 카테고리 장소는 장소에 대한 카테고리를 뜻한다. 사용자의 궤적
Figure 112013070182826-pat00006
을 통해 생성된 카테고리 장소
Figure 112013070182826-pat00007
는
Figure 112013070182826-pat00008
로 정의한다.
Figure 112013070182826-pat00009
사용자의 특정 위치
Figure 112013070182826-pat00010
가 반경
Figure 112013070182826-pat00011
내에서 특정 시간 동안 존재한다면 이를 이동 위치
Figure 112013070182826-pat00012
로 생성한다.
본 발명에서는 동행인은 동일한 장소에서 특정 시간 동안 함께 존재하는 사용자 중 소셜 네트워크로 연결된 친구를 동행인이라 정의한다. 도 4는 동행인을 판별하는 과정을 나타낸 것이다. 사용자 A와 B는 서로 다른 장소를 이동하다 '카페'라는 장소에서 특정 시간 동안 함께 있는 사용자들이다. 이러한 상황에서 A와 B가 소셜 네트워크로 연결된 친구이며 특정 시간 동안 함께 동일한 장소에 존재하기 때문에 A와 B는 동행인으로 판별한다.
사용자의 현재 장소를 기준으로 다음에 관심 대상이 되는 장소 즉, 사용자 선호도가 반영된 장소를 추출하기 위해 과거 궤적에서 현재 장소와 동일한 카테고리에 있는 장소에서 다음에 이동한 장소를 추출한다. 이를 후보 장소라 한다. 후보 장소가 추출되면 각 장소들에 대한 사용자의 관심도인 방문 횟수와 사용자의 성향을 포함하는 평균 궤적 연속성을 구한다. 이때, 평균 궤적 연속성은 현재 위치와 후보 장소가 포함된 과거 궤적들에 대해 현재 궤적과 유사한 이동 패턴을 비교한 것이다. 후보 장소
Figure 112013070182826-pat00013
에 대해 평균 궤적 연속성
Figure 112013070182826-pat00014
은 (식 1)과 같이 계산한다. 이때,
Figure 112013070182826-pat00015
는 장소
Figure 112013070182826-pat00016
에 대해 비교한 전체 궤적의 수,
Figure 112013070182826-pat00017
는 장소
Figure 112013070182826-pat00018
을 포함하여 과거 궤적이 동일한 이동한 패턴 길이,
Figure 112013070182826-pat00019
는 장소
Figure 112013070182826-pat00020
의 궤적 이동 패턴이
Figure 112013070182826-pat00021
개만큼 동일한 이동한 패턴 수이다.
Figure 112013070182826-pat00022
--- (식 1)
예를 들어, 카페에서 주로 일반 식당, 학교 그리고 당구장으로 이동했다면 3가지 장소에 대한 각각의 방문 횟수와 금일 궤적과 각 장소의 궤적들을 비교한 평균 궤적 연속성을 추출하여 이에 대해 각 사용자의 후보 장소 정보를 생성한다. 후보 장소 정보는
Figure 112013070182826-pat00023
로 표현된다. 이때,
Figure 112013070182826-pat00024
은 장소 명,
Figure 112013070182826-pat00025
는 방문 횟수,
Figure 112013070182826-pat00026
는 평균 궤적 연속성이다.
각 후보 장소에 대한 추천 순위를 생성하기 위해 사용자들이 어떤 후보 장소를 선호하는지 판별해야 한다. 이를 위해 각 후보 장소
Figure 112013070182826-pat00027
에 대한 사용자 선호도
Figure 112013070182826-pat00028
을 계산한다.
Figure 112013070182826-pat00029
는 (식 2)과 같이 계산한다. 이때,
Figure 112013070182826-pat00030
은 현재 궤적의 길이,
Figure 112013070182826-pat00031
는 모든 후보 장소들에 대한 방문 횟수,
Figure 112013070182826-pat00032
는 후보 장소
Figure 112013070182826-pat00033
에 대한 방문 횟수이다.
Figure 112013070182826-pat00034
--- (식 2)
소셜 네트워크 사용자의 선호 장소는 사용자가 방문하지 않은 사용자의 성향이 반영된 새로운 장소를 추천받을 수 있도록 한다. 따라서, 사용자와 사용자의 소셜 네트워크 친구들 중 주로 방문하는 장소의 선호도가 높은 유사 성향을 가진 친구들로부터 사용자에게 새로운 장소에 대해 추천받을 수 있도록 한다. 동행인의 후보 장소를 사용자가 방문한 기록이 없을 경우, 혹은 그 반대의 경우와 후보 장소를 하나도 생성할 수 없을 때 사용된다. 도 5는 사용자와 유사한 성향을 가진 친구를 찾기 위해 궤적을 비교하는 과정을 나타낸다. user's trajectories information은 사용자의 모든 과거 궤적 정보를 나타내고 social network friend's trajectories information은 사용자의 소셜 네트워크 친구들의 모든 과거 궤적을 나타낸다. 사용자와 사용자의 각 소셜 네트워크 친구의 평균 궤적 연속성을 구하기 위해 사용자의 모든 궤적
Figure 112013070182826-pat00035
와, 사용자의 모든 소셜 네트워크 친구들의 모든 궤적
Figure 112013070182826-pat00036
와
Figure 112013070182826-pat00037
을 통해 각각의 연속성을 비교한다.
상호 과거 궤적을 통한 유사성을 판별하기 위해 사용자와 각 소셜 네트워크 친구와의 유사 이동 패턴을 비교한다. 사용자와 각 소셜 네트워크 친구 간의 평균 궤적 연속성은 (식 1)을 통해 계산한다. 평균 궤적 연속성을 이용하여 소셜 네트워크 사용자의 선호도
Figure 112013070182826-pat00038
는 (식 3)을 통해 계산한다.
Figure 112013070182826-pat00039
는 동행인이 방문하였지만 사용자가 방문하지 않은 모든 후보 장소들에 대한 소셜 네트워크 친구들의 방문 횟수,
Figure 112013070182826-pat00040
는
Figure 112013070182826-pat00041
의 각 후보 장소에 대한 소셜 네트워크 친구들의 방문 횟수이다. 즉, 유사한 선호도를 가진 현재 장소에서 소셜 네트워크 친구들이 가장 많이 방문하는 장소를 우선순위에 따라 추천받는다.
Figure 112013070182826-pat00042
--- (식 3)
사용자와 동행인의 과거 궤적을 통해 현재 장소로부터 이동한 다음 장소가 없을 경우 새로운 장소를 추천받을 수 있도록 초기 사용자 추천을 수행하고 과거 방문 장소가 하나 이상 있을 경우 일반 사용자 추천을 한다. 초기 사용자 추천은 임계점
Figure 112013070182826-pat00043
이상의 평균 궤적 연속성을 가진 사용자의 소셜 네트워크 친구 목록을 생성 후 이를 통해 추천을 한다. 도 6은 초기 사용자 추천에 대한 생성 과정을 나타낸다. 현재 사용자 A, B, C가 학교란 카테고리 장소에 위치해 있고 세 명의 사용자 전부 다음 장소로 어떤 곳도 방문하지 않은 상태이다. 이럴 경우 세 명의 사용자 각각 임계점 t 이상의 유사 선호도를 가진 소셜 네트워크 친구들로부터 학교 다음으로 방문한 장소들인 SN 장소들을 생성한다. 이때, 각 사용자마다 생성된 장소들 중 모든 사용자가 일치되는 장소를 추천받을 수 있도록 한다. 사용자와 성향이 유사한 소셜 네트워크 친구들로부터 새로운 장소를 추천받음과 동시에 동행인의 성향을 간접적으로 반영하기 위함이다. 그 후 장소의 총 방문 횟수를 통해 순위를 생성한다. (식 4)를 이용하여 초기 사용자 추천을 통해 후보 장소
Figure 112013070182826-pat00044
에 대한 소셜 네트워크 친구 선호도
Figure 112013070182826-pat00045
을 계산한다.
Figure 112013070182826-pat00046
는 사용자들의 각 소셜 네트워크 친구들의 후보 장소가 상호 일치되는 모든 방문 횟수,
Figure 112013070182826-pat00047
는
Figure 112013070182826-pat00048
의 각 사용자들의 후보 장소에 대한 방문 횟수이다.
Figure 112013070182826-pat00049
--- (식 4)
학교 카테고리 장소 이후에 사용자들이 한번이라도 과거에 다음 장소로 방문한 기록이 있다면 일반 사용자 추천을 한다. 일반 사용자 추천은 사용자와 동행인 즉 각 사용자의 방문한 장소에 대한 선호도를 직접적으로 반영하는 사용자 선호 장소 U 장소와 사용자와 동행인의 소셜 네트워크 친구들로부터 장소에 대한 선호도를 간접적으로 반영하는 소셜 네트워크 사용자의 선호 장소인 SN 장소를 추출한다. 도 7은 일반 사용자 추천에 대한 생성 과정을 나타낸다. 초기 사용자 추천에서는 SN 장소만을 추출한다. 일반 사용자 추천에는 SN 장소와 U 장소가 존재하므로 우선적으로 같은 U 장소를 방문한 사람들의 수를 기준으로 우선순위를 선별한다. 각 사용자들의 직접적인 선호도를 반영할 수 있기 때문이다. 그 후 방문 횟수를 기준으로 해당 U 장소에 대해 내부적으로 추천 순위를 계산한다. 예를 들어, 카페의 경우는 사용자 A, B, C 가 직접 방문한 장소이기 때문에 직접적인 사용자의 선호도를 반영하는 장소 이므로 1순위의 우선순위를 갖고 한식, 공원, 호프 순으로 우선순위가 생성된다. 같은 우선순위가 선별된 후 같은 U장소를 방문한 횟수 내부에서는 사용자들의 선호도 혹은 소셜 네트워크 친구들의 선호도 값을 합하여 계산 후 우선순위를 생성한다.
일반 사용자 추천을 위한 후보 장소
Figure 112013070182826-pat00050
에 대한 선호도
Figure 112013070182826-pat00051
는 (식 5)과 같이 계산한다.
Figure 112013070182826-pat00052
은 사용자를 포함한 동행인의 수,
Figure 112013070182826-pat00053
는 방문 여부에 따른 선호도 변수이다.
Figure 112013070182826-pat00054
는 (식 6)과 같이 계산되며
Figure 112013070182826-pat00055
는 각 후보 장소의 방문 여부를 나타낸다. 장소에 대한 방문은 1로 표시되며 방문하지 않음은 0으로 표시하여
Figure 112013070182826-pat00056
을 사용자 선호도
Figure 112013070182826-pat00057
와 소셜 네트워크 친구들의 선호도
Figure 112013070182826-pat00058
를 결정한다. 같은 카테고리 장소를 방문함은 선호하는 장소가 같다고 판단한다. 그러므로 사용자들의 같은 카테고리 장소를 방문한 기록에 따라 사용자 선호도만을 합하거나 사용자 선호도와 소셜 네트워크 친구들의 선호도를 합하여
Figure 112013070182826-pat00059
를 계산한다. 그 후 모든 후보 장소들에 대해 상호 방문 장소가 일치되는 장소를 우선순위로 두어 내림차순 정렬 후 상호 방문 장소가 일치되지 않는 장소를 내림차순 정렬 후 추천 리스트를 생성한다.
Figure 112013070182826-pat00060
--- (식 5)
Figure 112013070182826-pat00061
--- (식 6)
이상에서 몇 가지 실시예를 들어 본 발명을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것이 아니고 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다.
1 : 동행인 판별부
2 : 선호 장소 추출부
3 : 리스트 작성부
4 : 추천 장소 생성부
5 : 선호 장소 결정부

Claims (11)

  1. 삭제
  2. (a) 사용자와 상기 사용자의 동행인을 판별하는 단계;
    (b) 상기 사용자와 상기 동행인의 현재 궤적과 과거 궤적을 이용하여 상기 사용자와 상기 동행인의 선호 장소와, 상기 사용자의 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소를 추출하는 단계;
    (c) 상기 사용자와 상기 동행인이 현재 장소에서 다음 방문한 장소의 리스트를 생성하는 단계;
    (d) 상기 사용자와 상기 동행인의 추출된 선호 장소 존재 여부에 따라 상기 사용자와 궤적이 유사한 상기 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소, 자신의 선호도가 반영된 상기 사용자 및 상기 동행인의 선호 장소를 선택적으로 고려하여 추천 장소를 생성하는 단계; 및
    (e) 상기 사용자와 상기 동행인의 선호 장소가 일치 여부에 따라 사용자의 장소에 대한 선호도, 소셜 네트워크 사용자들의 장소 선호도를 선택적으로 결합하여 선호 장소를 결정하는 단계를 포함하며,
    상기 단계 (a)에서 동행인은,
    상기 사용자와 소셜 네트워크로 연결된 친구이며,
    특정 시간 동안 동일한 장소에 존재한 궤적을 갖는 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 방법.
  3. 삭제
  4. 제2항에 있어서,
    상기 단계 (d)에서,
    선호 장소가 존재하지 않을 경우, 상기 사용자와 궤적이 유사한 상기 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소를 추출하여 추천 장소를 생성하고,
    선호 장소가 존재할 경우, 상기 소셜 네트워크 친구들의 선호 장소와 자신의 선호도가 반영된 상기 사용자 및 상기 동행인의 선호 장소를 모두 고려하여 추천 장소를 생성하는 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 단계 (d)는,
    상기 과거 궤적에서 현재 장소와 동일한 카테고리에 있는 장소에서 다음에 이동한 장소를 후보 장소로서 추출하는 단계;
    상기 후보 장소에 대한 방문 횟수와 사용자의 성향을 포함하는 평균 궤적 연속성을 구하는 단계;
    상기 후보 장소에 대한 선호도를 계산하는 단계; 및
    상기 후보 장소의 추천 순위를 생성하는 단계를 포함하는 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 평균 궤적 연속성은 현재 위치와 후보 장소가 포함된 과거 궤적들에 대해 현재 궤적과 유사한 이동 패턴을 비교하는 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 선호도는,
    상기 평균 궤적 연속성에 근거하여, 동행인이 방문하였지만 사용자가 방문하지 않은 모든 후보 장소들에 대한 소셜 네트워크 친구들의 방문 횟수(X)와, 각 후보 장소에 대한 소셜 네트워크 친구들의 방문 횟수(Y)의 비율을 이용하여 구하는 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 단계 (d)에서, 상기 사용자와 동행인의 과거 궤적을 통해 현재 장소로부터 이동한 다음 장소가 없을 경우,
    임계점 이상의 상기 평균 궤적 연속성을 가진 사용자의 소셜 네트워크 친구 목록을 생성하고, 각 사용자마다 생성된 장소들 중 모든 사용자가 일치되는 장소를 추천하고, 해당 장소의 총 방문 횟수를 통해 순위를 생성하는 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 방법.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 단계 (d)에서, 상기 사용자와 동행인의 과거 궤적을 통해 현재 장소로부터 이동한 다음 장소가 있을 경우,
    상기 사용자와 동행인이 방문한 장소에 대한 선호도를 직접적으로 반영하는 사용자 선호 장소(U)와, 상기 사용자와 동행인의 소셜 네트워크 친구들로부터 장소에 대한 선호도를 간접적으로 반영하는 소셜 네트워크 사용자의 선호 장소(SU)를 추출하는 단계;
    상기 선호 장소(U)를 방문한 사람들의 수를 기준으로 우선순위를 선별하는 단계;
    상기 선호 장소(U)를 방문한 횟수 내부에서는 사용자들의 선호도 혹은 소셜 네트워크 친구들의 선호도 값을 합하여 우선순위를 생성하는 단계;
    후보 장소에 대한 선호도를 계산하는 단계;
    상기 후보 장소에 대해 상호 방문 장소가 일치되는 장소를 우선순위로 하여 정렬하는 단계; 및
    상기 상호 방문 장소가 일치되지 않는 장소를 정렬 후 추천 리스트를 생성하는 단계를 진행하는 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 선호도는, 사용자들의 같은 카테고리 장소를 방문한 기록에 따라 사용자 선호도만을 합하거나, 사용자 선호도와 소셜 네트워크 친구들의 선호도를 합하여 계산하는 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 방법.
  11. 제2항에 있어서,
    상기 단계 (e)에서,
    상기 선호 장소가 일치할 경우, 상기 사용자의 장소에 대한 선호도를 결합하여 선호 장소를 결정하고,
    상기 선호 장소가 일치하지 않을 경우, 상기 사용자의 장소 선호도와 상기 소셜 네트워크 친구들의 장소 선호도를 결합하여 선호 장소를 결정하는 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 방법.
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