KR101486924B1 - 소셜 네트워크 서비스를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법 - Google Patents

소셜 네트워크 서비스를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 소셜 네트워크 서비스를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법에 관한 것으로, 상기 방법은 SNS(Social Networking Service)에 등록된 게시글들 중 미디어 콘텐츠를 포함하는 유효 게시글들을 선별하는 게시글 선별 단계; 상기 미디어 콘텐츠 각각에 대한 토픽 특성과 링크 특성을 획득한 후, 사용자별로 분류 및 분석하여 사용자의 토픽 특성과 그룹 분포를 파악하는 게시글 분석 단계; 미디어 콘텐츠 추천을 요청하는 제1 사용자가 발생하면, 상기 제1 사용자의 토픽 특성과 상기 미디오 콘텐츠 각각의 토픽 특성을 비교하여, 상기 제1 사용자의 토픽 특성과 유사도가 높은 미디어 콘텐츠를 순차적으로 추천하는 제1 추천 단계; 및 미디어 콘텐츠 전파를 요청하는 제2 사용자가 발생하면, 상기 제2 사용자와 친구들의 토픽 특성과 그룹 특성을 기반으로 미디어 콘텐츠 각각의 재참조 가능성을 산출한 후, 상기 재참조 가능성이 높은 미디어 콘텐츠를 순차적으로 추천하는 제2 추천 단계;를 포함할 수 있다.

Description

소셜 네트워크 서비스를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법{METHOD FOR RECOMMANDING MEDIA CONTENTS USING SOCIAL NETWORK SERVICE}
본 발명은 소셜 네트워크를 이용하여 특정 사용자에게 사용자 친구들이 좋아하거나 콘텐츠 전파력이 가장 높은 미디어 콘텐츠를 추천하거나, 콘텐츠 광고자에게 광고하고자 하는 콘텐츠를 가장 효율적으로 전파할 수 있는 사용자를 추천함으로써, 소셜 네트워크를 활용도가 더욱 다양해질 수 있도록 하는 소셜 네트워크 서비스를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법에 관한 것이다.
소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 웹을 기반으로 하여 사람들이 기존의 인맥 관계를 강화시키거나 새로운 인맥을 만들 수 있는 서비스를 말하며, SNS은 사람들을 일정한 유형으로 분류하는 서비스, 친구들과 연락을 주고받을 수 있는 수단을 제공하는 서비스 등을 제공한다.
초기의 소셜 네트워크는 일반화된 온라인 커뮤니티 형태로, 사람들을 모아놓고 대화방에서 대화를 하거나 개인정보, 작성 글들을 개인 홈페이지에 올릴 수 있는 도구를 제공하는 등 특정 주제에 관심을 가진 집단이나 그룹이 폐쇄적인 서비스를 공유하는 것이었다. 이후 개인이 중심이 되어 자신의 관심사와 개성을 공유하며 수천만 명의 고유한 서비스 사용자를 모을 수 있는 SNS들이 제공되면서 비즈니스와 각종 정보공유를 위한 생산적 용도로 활용되고 있다.
SNS는 이외에도 전자우편이나 인스턴트 메신저 서비스를 통해 사용자들끼리 서로 연락할 수 있는 수단을 제공하고 있다. SNS를 이용하면 개인의 정보를 공유하고 의사소통을 도와주는 1인 미디어, 1인 커뮤니티가 가능하다.
특히, SNS의 경우, 동일한 관심 분야 또는 사회적 배경을 가지는 사람들이 서로 인맥을 형성하고 정보를 교류하기 때문에, 이들 정보의 신뢰성이 높은 특징이 있다.
다만, 이러한 SNS의 경우, 국내공개특허 제10-2012-0137568호에 개시된 바와같이 인맥이 형성된 사용자들끼리 정보를 공유하는 기술에 초점이 맞추어져 있기 때문에, 기존의 SNS를 통해 특정 대상을 추천하거나 전파하는 등의 서비스를 제공하기란 불가능한 단점이 있다. 이는 SNS를 통해 사용자 각각에 특정 대상을 추천하거나, 사용자들을 통해 특정 대상을 전파하기 위해서는, SNS를 사용하는 사람들의 취향, 사용자간 링크 구조, 추천 또는 전파 대상의 특징 등을 종합적으로 파악할 수 있어야 하나 기존의 SNS에서는 이러한 특징을 파악하기 위한 수단을 전혀 개시하지 못하고 있기 때문이다.
이에 본 발명에서는 SNS를 통해서도 특정 대상을 추천하거나 전파하는 서비스를 제공할 수 있도록 하는 소셜 네트워크 서비스를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법에 관한 것이다.
또한, 콘텐츠 광고자에게 광고하고자 하는 콘텐츠를 가장 효율적으로 전파할 수 있는 SNS사용자를 추천함으로써, SNS의 활용도가 더욱 다양해질 수 있도록 하는 소셜 네트워크 서비스를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법에 관한 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시 형태에 따르면, SNS(Social Networking Service)에 등록된 게시글들 중 미디어 콘텐츠를 포함하는 유효 게시글들을 선별하는 게시글 선별 단계; 상기 미디어 콘텐츠 각각에 대한 토픽 특성과 링크 특성을 획득한 후, 사용자별로 분류 및 분석하여 사용자의 토픽 특성과 그룹 분포를 파악하는 게시글 분석 단계; 미디어 콘텐츠 추천을 요청하는 제1 사용자가 발생하면, 상기 제1 사용자의 토픽 특성과 상기 미디오 콘텐츠 각각의 토픽 특성을 비교하여, 상기 제1 사용자의 토픽 특성과 유사도가 높은 미디어 콘텐츠를 순차적으로 추천하는 제1 추천 단계; 및 미디어 콘텐츠 전파를 요청하는 제2 사용자가 발생하면, 상기 제2 사용자와 친구들의 토픽 특성과 그룹 특성을 기반으로 미디어 콘텐츠 각각의 재참조 가능성을 산출한 후, 상기 재참조 가능성이 높은 미디어 콘텐츠를 순차적으로 추천하는 제2 추천 단계;를 포함하는 소셜 네트워크를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법을 제공한다.
상기 게시글 선별 단계는 상기 게시글 각각에 대한 작성자 정보, 게시물의 참조여부, 참조된 게시글의 작성자 정보, 게시글 내용, 미디어 콘텐츠의 링크 주소 중 적어도 하나를 파악하는 단계; 상기 게시글 내용에 대한 품사 태깅(Part-of-speech Tagging) 동작을 수행하여, 상기 게시글이 미디어 콘텐츠를 포함하는 유효 게시글인지를 확인하는 단계; 및 상기 유효 게시글에 한해 상기 유효 게시글에 링크된 미디어 콘텐츠에 대한 메타 데이터를 획득하는 단계;를 포함하는 소셜 네트워크를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법을 제공한다.
상기 게시글 분석 단계는 상기 미디어 콘텐츠별로, 비디오 특성, 오디오 특성, 텍스트 특성 중 적어도 하나를 획득하여 콘텐츠 장르를 알려주는 토픽 특성을 획득하는 단계; 상기 미디어 콘텐츠별로, 사용자와 콘텐츠간 링크 관계 또는 사용자와 원문 작성자와 콘텐츠간 링크 관계를 파악하여 링크 특성을 획득하는 단계; 상기 사용자 각각이 참조 또는 재참조한 뮤직 비디오의 토픽 특성을 분석하여 사용자 토픽 특성을 획득하는 단계; 및 상기 사용자 각각이 참조 또는 재참조한 뮤직 비디오의 링크 구조를 분석하여, 사용자 그룹 분포를 파악하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제2 추천 단계는 상기 친구들 각각의 친구 수를 추가 고려하여 미디어 콘텐츠 각각의 전파 가능성을 산출한 후, 상기 전파 가능성이 높은 미디어 콘텐츠를 순차적으로 추천하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 미디어 콘텐츠 중 하나에 대한 콘텐츠 광고를 요청하는 제3 사용자가 발생하면, 상기 광고요청된 미디어 콘텐츠의 전파 가능성을 사용자별로 계산한 후, 상기 전파 가능성이 높은 사용자를 순차적으로 추천하는 제3 추천 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 소셜 네트워크 서비스를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법은 SNS를 통해서도 특정 대상을 추천하거나 전파하는 서비스를 제공할 수 있도록 함을 알 수 있다.
특히, 추천 동작을 특정 대상을 단순 추천하는 수준에서 더 나아가, 사용자 각각의 취향에 맞는 미디어 콘텐츠를 추천하거나, 사용자 친구들이 가장 관심있어 할 미디어 콘텐츠를 사용자에게 추천하거나, 콘텐츠 광고자에게 자신이 광고할 미디어 콘텐츠를 가장 효과적으로 전파할 수 있는 사용자를 추천하는 등, 추천 목적에 따라 추천 정보 수신 대상, 추천 정보 내용을 다양화할 수 있어 그 활용도가 보다 다양해질 수 있도록 함을 알 수 있다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS(Social Network Service)를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 시스템을 도시한 도면이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS를 이용한 콘텐츠 전파 방법을 개략적으로 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
먼저, 도3을 참고하여 본 발명의 일 실시예에 따른 수집 단계(S10)를 보다 상세히 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 단계(S20)를 보다 상세히 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 단계(S40)를 보다 상세히 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 추천 단계(S40)를 보다 상세히 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 추천 단계(S40)를 보다 상세히 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 대해 구체적으로 살펴보기로 한다.
다만, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 용어가 동일하더라도 표시하는 부분이 상이하면 도면 부호가 일치하지 않음을 미리 말해두는 바이다.
그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 설정된 용어들로서 이는 실험자 및 측정자와 같은 사용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있으므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS(Social Network Service)를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 시스템을 도시한 도면이다.
계속하여 도1을 참고하면, 본 발명의 미디어 콘텐츠 추천 시스템은 사용자 단말(100), SNS 서버(200), 및 추천 장치(400)등을 포함하며, SNS를 통해 특정 대상을 추천하거나 전파하는 서비스를 제공할 수 있도록 한다. 특히, 본 발명에서는 뮤직 비디오, 광고 동영상, 음원과 같은 미디어 콘텐츠를 사용자 또는 광고자에게 추천하거나 SNS를 통해 전파할 수 있도록 한다.
사용자 단말(100)는 스마트 폰, 태블릿 PC, 데스크 탑, 노트북 등으로 구현되는 각종 통신 단말로, 개인 사용자와 콘텐츠 광고자가 이를 통해 SNS에 관련된 각종 서비스를 이용할 수 있도록 한다.
SNS 서버(200)는 미국의 트위터, 마이스페이스, 페이스북, 한국의 싸이월드, 카카오 스토리 등과 같이 온라인 인맥 구축을 목적으로 개설된 커뮤니티형 웹사이트를 운영하는 서버로, SNS 이용을 요청하는 사용자 또는 콘텐츠 광고자에게 SNS 계정을 할당하여 상기 사용자 또는 콘텐츠 광고자가 자신이 할당받은 계정에 자신이 원하는 글, 그림, 미디어 콘텐츠를 올리거나, 타인의 게시물을 열람하거나, 또는 타인의 게시물을 참조(또는 리트윗)하는 등의 다양한 작업을 수행할 수 있도록 한다.
미디어 콘텐츠 제공 서버(300)는 각종 미디어 콘텐츠를 저장 및 제공하는 서버로, 미디어 콘텐츠에 대한 내용이 포함된 게시글이 열람 요청되면, 미디어 콘텐츠를 스트리밍 또는 다운로드하여 사용자가 게시글 표시 화면창을 통해 해당 미디어 콘텐츠를 열람할 수 있도록 한다.
추천 장치(400)는 SNS상에 개시된 미디어 콘텐츠를 수집 및 분석하여, SNS를 사용하는 미디어 콘텐츠의 토픽 특징과 링크 구조 등을 종합적으로 파악한 후, 이를 기반으로 하여 사용자 각각의 취향에 맞는 미디어 콘텐츠를 추천하거나, 사용자 친구들이 가장 관심있어 할 미디어 콘텐츠를 사용자에게 추천하거나, 콘텐츠 광고자에게 자신이 광고할 미디어 콘텐츠를 가장 효과적으로 전파할 수 있는 사용자를 추천하는 등의 다양한 추천 동작을 수행하도록 한다.
본 발명의 추천 장치(400)는 SNS 서버(200)와 독립되는 별도의 장치 또는 서버 형태로 구현될 수도 있으나, SNS 서버(200)에 내장되는 임베디드 장치 형태로 구현될 수도 있을 것이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS를 이용한 콘텐츠 전파 방법을 개략적으로 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 콘텐츠 전파 방법은 크게 SNS에 등록된 게시물 중에서 중 게시글들 중 미디어 콘텐츠에 관련된 내용을 포함하는 유효 게시글들을 선별하는 게시글 선별 단계(S10), 상기 미디어 콘텐츠 각각에 대한 토픽 특성과 링크 특성을 획득한 후 사용자별로 분류 및 분석하여, 사용자의 취향을 알려주는 토픽 특성, 사용자와 사용자 친구간 취향차를 알려주는 그룹 분포 정보를 파악하는 게시글 분석 단계(S20), 추천 동작이 요청되면 추천 동작의 종류를 파악하는 단계(S30), 사용자 취향에 맞는 콘텐츠의 추천을 요청받으면, 상기 사용자의 토픽 특성과 상기 미디오 콘텐츠 각각의 토픽 특성을 비교 분석하여 상기 사용자의 취향 유사도 순으로 미디어 콘텐츠를 선별 및 추천하는 제1 추천 단계(S40), 친구들 취향에 맞는 콘텐츠의 추천을 요청받으면, 상기 사용자의 그룹 분포 정보, 상기 친구들 각각의 토픽 특성, 상기 미디어 콘텐츠 각각의 토픽 특성을 고려하여 상기 친구들의 참조 가능성을 파악한 후, 상기 친구들의 참조 가능성이 높은 순으로 미디어 콘텐츠를 선별 및 추천하는 제2 추천 단계(S50), 콘텐츠 광고자에 의해 해당 광고 영상을 가장 잘 전파할 사용자의 추천을 요청받으면, 특정 콘텐츠의 전파 가능성을 사용자별로 계산한 후, 상기 전파 가능성이 높은 순으로 사용자를 선별 및 추천하는 제3 추천 단계(S60);를 포함하여 구성될 수 있다.
이하, 도3 내지 도7을 참조하여 본 발명의 SNS를 이용한 콘텐츠 전파 방법에 대해 보다 상세히 살펴보면 다음과 같다. 다만, 도3 내지 도7의 설명에서는, 설명의 편이를 위해 뮤직 비디오를 미디어 콘텐츠로 일예로 가정하기로 한다.
먼저, 도3을 참고하여 본 발명의 일 실시예에 따른 수집 단계(S10)를 보다 상세히 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
먼저, 추천 장치(400)는 정보 수집 이벤트가 발생하면 SNS 상에 등록된 게시글을 모두 수집한 후, 수집된 게시글 각각에 대해 게시물 작성자의 정보(이름, ID), 게시물의 참조여부(또는 리트윗 여부), 참조된 게시물의 작성자 정보(이름, ID), 게시글 내용, 게시글에 포함된 콘텐츠 링크 주소 중 적어도 하나를 파악한다(S11).
이때, SNS 상에 등록된 게시글은 폴링(polling) 방식이나 스트림(stream) 방식으로 수집될 수 있으며, 정보 수집 이벤트는 각각의 사용자가 게시물을 등록할 때 마다 발생되거나, 일정 시간 주기로 자동 발생될 수 있을 것이다. 그리고 게시글에 포함된 콘텐츠 링크 주소는 기존의 URL 형태뿐 만 아니라 짧은 URL(short URL) 형태를 따를 수 있는 데, 이는 SNS의 경우 하나의 게시물에 포함될 수 있는 정보량이 한정될 수 있음을 고려하여, 링크 주소를 표시하기 위한 정보량을 최소화하고, 게시물 내용 작성에 할당될 수 있는 정보량을 보다 많이 확보하기 위함이다.
그리고 S11를 통해 획득된 게시글 내용 각각에 대한 품사 태깅(Part-of-speech Tagging) 동작을 수행하여, SNS 상에 등록된 게시글들 중에서 뮤직 비디오에 관련된 내용을 가지는 유효 게시글만을 선별한다(S12).
그리고 유효 게시글의 콘텐츠 링크 주소가 뮤직 비디오와 관련이 있으면, 미디어 콘텐츠 제공 서버(300)로부터 유효 게시글에 링크된 뮤직 비디오에 대한 메타 데이터를 획득한다(S13). 이때, 뮤직 비디오의 메타 데이터는 뮤직 비디오 식별 정보, 올린이, 뮤직 비디오의 설명, 및 태그 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있을 것이다.
그리고 유효 게시글 작성자의 사용자 데이터베이스를 검색하여, 유효 게시글 작성자의 인맥 정보가 오래되었으면, 이를 최신 버전으로 갱신한다(S14). 즉, 작성자가 팔로잉하는 사용자들이 누구인지, 작성자를 팔로잉하는 사용자들이 누구인지 파악하도록 한다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 단계(S20)를 보다 상세히 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
그리고 유효 게시글들에 링크된 뮤직 비디오들을 미디어 콘텐츠 제공 서버(300)로부터 다운로드받고, 오디오 특성, 비디오 특성, 및 텍스트 특성을 분석함으로써 뮤직 비디오 각각의 토픽 특성을 획득한다(S21).
뮤직 비디오의 토픽 특성은 특성의 종류, 특성의 비중을 나타내는 형식으로 표현될 수 있으며, 일례로 빠른 템포 70%, 군무 30% 와 같이 표현될 수 있을 것이다. 참고로, 오디오 특성 정보는 뮤직 비디오의 전체 재생 구간을 다수 구간으로 나눈 후, 각각의 구간에서 일정 시간(예를 들어, 30초) 동안 추출되는 MFCC((Mel Frequency Cepstral Coefficients) 시계열 데이타를 평균하고, 공분산을 취해서 두 값을 직렬화해서 벡터화시키는 방식을 통해 획득될 수 있다. 비디오 특성 정보는 소정 시간 간격으로 스크린 샷(screenshot)을 획득하고, 스크린 샷을 HSV 히스토그램(histogram)으로 변환하고 샷 경계를 획득한 후, 양방향 유사도(bidirectional similarity)를 이용해서 남은 스크린샷의 집합에서 스크린 샷을 반복적으로 빼면서 양방향 유사도가 가장 높은 소정개(예를 들어, 10개)의 스크린샷을 최종 획득한 후, 상기 소정개의 스크린샷에서 비디오 특징을 추출함으로써 획득될 수 있다. 텍스트 특성 정보는 품사 태깅 기술을 이용하여 게시물 내용에 기재된 명사만을 추출한 후, 나열함으로써 획득될 수 있다. 다만, 상기의 방법 이외에 오디오, 비디오, 텍스트 특성을 파악할 수 있는 공지된 기술이 존재한다면, 이를 통해 상기 특성들을 파악할 수도 있음은 물론 당연할 것이다.
더하여, 유효 게시글들에 링크된 뮤직 비디오들 중, 토픽 특성이 이미 획득된 뮤직 비디오가 있다면, 불필요한 자원 소모를 최소화하기 위해 이들에 대한 토픽 특성 획득 동작을 수행하지 않도록 한다.
뮤직 비디오별로, 뮤직 비디오 각각의 참조(Tweet) 및 재참조(Retweet) 구조를 파악하여 뮤직 비디오 각각을 링크 특성을 획득한다(S22). 이때, 뮤직 비디오의 참조 구조는 뮤직 비디오와 해당 뮤직 비디오를 최초로 언급한 원문 작성자를 링크시킴으로써 획득되고, 뮤직 비디오의 재참조 구조는 상기 원문 작성자와 상기 원문 작성자의 게시글을 재참조한 작성자를 링크시킴으로써 파악할 수 있을 것이다.
그리고 사용자 각각이 참조 또는 재참조한 뮤직 비디오의 토픽 특성을 분석하여, 사용자 각각이 선호하는 뮤직 비디오의 특성을 알려주는 사용자 토픽 특성을 획득한다(S23). 따라서, 사용자의 토픽 특성 또한 뮤직 비디오의 토픽 특성과 같이 특성의 종류, 특성의 비중을 나타내는 형식으로 표현될 수 있을 것이다.
그리고 사용자 각각이 참조 또는 재참조한 뮤직 비디오의 링크 구조를 분석하여, 사용자가 속한 그룹의 분포를 파악한다(S24). 사용자의 그룹 분포는 사용자 각각이 참조 또는 재참조한 뮤직 비디오의 링크 구조를 분석하여 유사한 토픽 특성을 가지는 뮤직 비디오들에 관심이 있는 사용자들을 파악하고 이들을 그룹핑함으로써 파악할 수 있다. 또한, 필요한 경우, 사용자의 인맥 정보(친구 정보, 사용자가 가입한 그룹(카페, 동호회, 클럽 등)를 통해 파악할 수도 있다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 단계(S40)를 보다 상세히 설명하기 위한 동작 흐름도로, 이는 추천 단계(S40)는 사용자 취향에 가장 맞는 뮤직 비디오를 추천하기 위한 단계이다.
먼저, 추천 장치(400)는 사용자에 의해 뮤직 비디오 추천 동작이 요청되면, 해당 사용자의 토픽 특성과 뮤직 비디오 각각의 토픽 특성을 획득한다(S51).
그리고 사용자의 토픽 특성과 뮤직 비디오 각각의 토픽 특성을 비교 분석하여(S62), 사용자의 토픽 특성과 유사도가 높은 뮤직 비디오를 순차적으로 추천한다(S52). 이때, 사용자에게 추천될 뮤직 비디오의 개수는 사용자 또는 시스템 관리자에 의해 사전에 등록 또는 변경될 수 있을 것이다.
도6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 추천 단계(S40)를 보다 상세히 설명하기 위한 동작 흐름도로, 이는 사용자에게 친구들이 가장 좋아할 만한 뮤직 비디오를 추천하기 위한 단계이다. 즉, 뮤직 비디오 전파를 목적으로 하는 사용자에게 뮤직 비디오 전파 가능성이 높은 뮤직 비디오를 선별 및 추천하기 위한 단계이다.
먼저, 추천 장치(400)는 사용자의 인맥 정보로부터 사용자가 쓴 게시글을 열람할 수 있는 친구들을 파악한다(S61).
그리고 친구들 각각의 토픽 특성과 그룹 분포를 획득한 후, 미디어 콘텐츠별로 사용자와 친구들의 토픽 특성과 그룹 분포를 비교 분석하여(S62), 사용자가 추천한 뮤직 비디오가 사용자 친구들에 의해 재참조될 가능성(즉, 사용자가 특정 뮤직 비디오를 추천하는 게시물을 작성한 경우, 사용자들이 해당 게시물을 열람하고 재참조할 가능성)을 파악한다(S63).
이때, 사용자와 친구의 토픽 특성이 유사할수록, 사용자와 친구가 동일 그룹에 속할수록, 사용자의 게시글을 친구가 열람하고 재참조할 가능성이 높아질 수 있을 것이다.
그리고 사용자 친구 각각의 인맥 정보로부터 사용자 친구 각각의 친구 수를 추가 확인하여, 사용자 친구들에 의해 재참조된 뮤직 비디오가 사용자 친구들의 친구들에 의해 전파될 가능성을 확인한다(S63).
그리고 나서, 추천 장치(400)는 전파 가능성이 높은 뮤직 비디오를 적어도 하나 선별하여 사용자에게 추천하도록 한다(S64).
도7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 추천 단계(S40)를 보다 상세히 설명하기 위한 동작 흐름도로, 이는 콘텐츠 광고자에게 집중적으로 홍보해야 할 사용자를 추천하기 위한 것이다.
도7의 방법은 도6의 방법을 통해 획득된 정보를 재활용하여 수행될 수 있다. 즉, 도7의 방법을 사용자 각각에 대해 수행하여, 사용자별로 전파 가능성이 높은 뮤직 비디오를 파악한 후(S71), 해당 정보를 재정렬하여 뮤직 비디오별로 전파 가능성이 높은 사용자를 선별하여 콘텐츠 광고자에게 추천하도록 한다(S72).
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (5)

  1. SNS(Social Networking Service)을 운영 또는 접속가능한 추천 장치의 소셜 네트워크를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법에 있어서,
    상기 추천 장치가 SNS에 등록된 게시글들 중 미디어 콘텐츠를 포함하는 유효 게시글들을 선별하는 게시글 선별 단계;
    상기 추천 장치가 상기 미디어 콘텐츠 각각에 대한 토픽 특성과 링크 특성을 획득한 후, 사용자별로 분류 및 분석하여 사용자의 토픽 특성과 그룹 분포를 파악하는 게시글 분석 단계;
    상기 추천 장치가 미디어 콘텐츠 추천을 요청하는 제1 사용자가 발생하면, 상기 제1 사용자의 토픽 특성과 상기 미디오 콘텐츠 각각의 토픽 특성을 비교하여, 상기 제1 사용자의 토픽 특성과 유사도가 높은 미디어 콘텐츠를 순차적으로 추천하는 제1 추천 단계; 및
    상기 추천 장치가 미디어 콘텐츠 전파를 요청하는 제2 사용자가 발생하면, 상기 제2 사용자와 친구들의 토픽 특성과 그룹 특성을 기반으로 미디어 콘텐츠 각각의 재참조 가능성을 산출한 후, 상기 재참조 가능성이 높은 미디어 콘텐츠를 순차적으로 추천하는 제2 추천 단계;를 포함하며,
    상기 게시글 선별 단계는
    상기 게시글 각각에 대한 작성자 정보, 게시물의 참조여부, 참조된 게시글의 작성자 정보, 게시글 내용, 미디어 콘텐츠의 링크 주소 중 적어도 하나를 파악하는 단계;
    상기 게시글 내용에 대한 품사 태깅(Part-of-speech Tagging) 동작을 수행하여, 상기 게시글이 미디어 콘텐츠를 포함하는 유효 게시글인지를 확인하는 단계; 및
    상기 유효 게시글에 한해 상기 유효 게시글에 링크된 미디어 콘텐츠에 대한 메타 데이터를 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 게시글 분석 단계는
    상기 미디어 콘텐츠별로, 비디오 특성, 오디오 특성, 텍스트 특성 중 적어도 하나를 획득하여 콘텐츠 장르를 알려주는 토픽 특성을 획득하는 단계;
    상기 미디어 콘텐츠별로, 사용자와 콘텐츠간 링크 관계 또는 사용자와 원문 작성자와 콘텐츠간 링크 관계를 파악하여 링크 특성을 획득하는 단계;
    상기 사용자 각각이 참조 또는 재참조한 뮤직 비디오의 토픽 특성을 분석하여 사용자 토픽 특성을 획득하는 단계; 및
    상기 사용자 각각이 참조 또는 재참조한 뮤직 비디오의 링크 구조를 분석하여, 사용자 그룹 분포를 파악하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 제2 추천 단계는
    상기 친구들 각각의 친구 수를 추가 고려하여 미디어 콘텐츠 각각의 전파 가능성을 산출한 후, 상기 전파 가능성이 높은 미디어 콘텐츠를 순차적으로 추천하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 추천 장치가 상기 미디어 콘텐츠 중 하나에 대한 콘텐츠 광고를 요청하는 제3 사용자가 발생하면, 상기 광고요청된 미디어 콘텐츠의 전파 가능성을 사용자별로 계산한 후, 상기 전파 가능성이 높은 사용자를 순차적으로 추천하는 제3 추천 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크를 이용한 미디어 콘텐츠 추천 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210051854A (ko) 2019-10-31 2021-05-10 삼성에스디에스 주식회사 개인 맞춤형 토픽 추천 모델 생성 장치 및 방법

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102335207B1 (ko) * 2014-12-08 2021-12-03 삼성전자 주식회사 전자 장치 및 그의 소셜 미디어 컨텐츠 제공 방법
CN107480241A (zh) * 2017-08-10 2017-12-15 北京奇鱼时代科技有限公司 一种基于潜在主题的相似企业推荐方法
KR102642589B1 (ko) * 2021-06-24 2024-02-28 조수민 일기 분석을 통한 개인화 콘텐츠 추천 시스템

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004362208A (ja) * 2003-06-04 2004-12-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> プロファイリングシステム、プロファイリング方法、プログラムおよび記録媒体
KR20090090818A (ko) * 2008-02-22 2009-08-26 이명종 소셜 네트워크에서의 타게팅 광고 서비스 제공 방법 및시스템
KR20110101882A (ko) * 2010-03-10 2011-09-16 한양대학교 산학협력단 블로그 월드에서의 주제별 정보 파급 분석 장치 및 방법
KR20120137542A (ko) * 2011-04-11 2012-12-24 에스케이씨앤씨 주식회사 Ｓｎｓ를 이용한 마케팅 서비스 방법 및 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004362208A (ja) * 2003-06-04 2004-12-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> プロファイリングシステム、プロファイリング方法、プログラムおよび記録媒体
KR20090090818A (ko) * 2008-02-22 2009-08-26 이명종 소셜 네트워크에서의 타게팅 광고 서비스 제공 방법 및시스템
KR20110101882A (ko) * 2010-03-10 2011-09-16 한양대학교 산학협력단 블로그 월드에서의 주제별 정보 파급 분석 장치 및 방법
KR20120137542A (ko) * 2011-04-11 2012-12-24 에스케이씨앤씨 주식회사 Ｓｎｓ를 이용한 마케팅 서비스 방법 및 장치

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210051854A (ko) 2019-10-31 2021-05-10 삼성에스디에스 주식회사 개인 맞춤형 토픽 추천 모델 생성 장치 및 방법

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