KR101491986B1 - 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템 - Google Patents

개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템에 관한 것으로,
본 발명의 시스템은 복수의 사용자 단말 및 전문가 단말; 상기 사용자 및 전문가의 각 식별정보, 및 상기 사용자 및 전문가에 의해 게시된 게시물을 저장하는 데이터베이스; 및 상기 사용자 단말, 상기 전문가 단말, 및 상기 데이터베이스와 통신 연결되고, 상기 사용자와 상기 전문가를 매칭시켜주어 상기 사용자가 원하는 정보를 상기 전문가를 통해 보다 정확하게 제공받을 수 있도록 서로 매칭시켜주는 소셜 연결 서버;를 포함하며,
여기서, 상기 소셜 연결 서버는, 상기 사용자 및 상기 전문가를 자동으로 생성되는 페르소나에 매칭하여 사용자 페르소나와 전문가 페르소나로 구분하는 페르소나 에이전트; 상기 페르소나 에이전트에 의해 생성된 상기 사용자 페르소나와 상기 전문가 페르소나를 이용하여 상기 사용자와 상기 전문가를 매칭하여 주는 개인화 매칭 엔진; 및 질의응답에 대한 상기 사용자의 게시물을 분석하여 상기 페르소나와 상기 전문가 매칭을 갱신하여 주는 어플리케이션 로직;을 포함함으로써, 소셜 네트워크 상에서 질의에 적절한 답변을 얻기 위해 사용자와 전문가를 자동으로 가장 유사한 페르소나에 속하도록 하고 사용자와 전문가 페르소나를 패턴 매칭함으로서 개인화된 전문가 페르소나 그룹을 만들어 질의에 대해 더 정확한 답을 얻을 수 있도록 해주는 효과가 있다.

Description

개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템{social question and answer system using the individualized persona group}
본 발명은 소셜 질의응답 시스템에 관한 것으로써, 더욱 상세하게는 소셜 네트워크 상에서 질의에 적절한 답변을 얻기 위해 사용자와 전문가를 자동으로 가장 유사한 페르소나(persona)에 속하도록 하고 사용자와 전문가 페르소나를 패턴 매칭함으로서 개인화된 전문가 페르소나 그룹을 만들어 질의에 대해 더 정확한 답을 얻을 수 있도록 해 주는 소셜 질의응답 시스템에 관한 것이다.
최근 소셜 네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)의 사용이 일반화 되고 포털 서비스 등과 결합하게 됨으로서 많은 인터넷 사용자들이 소셜 서비스를 사용하고 있다.
온라인 소셜 네트워크 서비스는 각 사용자의 개인 정보와 컨텐츠 정보를 능동적으로 공유하고 확산할 수 있는 환경을 제공하며, 친구 맺기 등의 기능을 통해 관계를 형성하고 유지할 수 있도록 서비스를 제공하고 있다.
이러한 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자가 필요로 하는 정보를 얻기 위해서는 점점 더 많은 사용자와 관계를 맺어야 하고, 친구 수가 늘어남에 따라 제공되는 정보의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 그러나, 정작 사용자가 원하는 내용의 정보를 얻기가 쉽지 않으며, 필요한 정보를 검색하기 위해 사용되는 시스템 리소스도 점점 많아지는 문제점이 발생하고 있는 실정이다.
이에 따라, 보다 필요한 정보를 제공해줄 수 있는 전문가를 연결해주기 위한 방법들이 제공되고 있다. 원하는 전문가를 찾기 위해 기존에 사용하는 방법들은 사용자 토픽간의 거리를 분석하는 방법이 주류를 이루고 있다. 그러나, 이 방법은 사용자와 전문가를 일반화하기 때문에 더 질 높은 정보를 제공하는 데는 한계를 가지고 있다.
일예로, 같은 전문성을 가졌다 하더라도 같은 성별, 성향, 나이 등을 고려하여 선정한 전문가가 더 사용자에게 필요한 대답을 줄 수 있는 확률이 높아질 수 있다.
1. 한국공개특허 : 제2014-0009686호, 공개일자 : 2014년01월 23일, 발명의 명칭 : 소셜 네트워크 사용자 간 관계형성을 위한 인맥을 제공하는 인맥 제공 시스템 및 그 방법.
본 발명은 상기의 문제를 해결하기 위한 것으로, 소셜 네트워크를 이용한 질의 처리를 위하여 사용자에게 페르소나로 특징된 분야별의 전문가 그룹을 제공하여 질의에 대한 보다 정확한 정보를 제공하는 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적은 제공되는 전문가 그룹이 일반적인 친구 맺기 관계와는 분리되어 분류된 카테고리 내의 질의를 처리하는 관계만을 형성하여 불필요한 정보를 줄이고 필요한 정보만을 획득할 수 있도록 하는 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 사용자와 전문가가 거리에 따라 유사한 페르소나로 자동으로 매칭되어 질의를 처리할 수 있는 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 패턴 매칭 방법에 의하여 사용자와 전문가를 매칭하여 질의를 처리할 수 있는 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 제공된 전문가 그룹이 사용자 활동에 따라 갱신되어 사용자에게 가장 적합한 형태를 유지하도록 하는 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 전문가 그룹의 활동이 DB(DataBase)에 저장되어 FAQ(Frequently Asked Questions) 형태로 사용자가 검색하여 결과를 볼 수 있도록 하는 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템은, 복수의 사용자 단말 및 전문가 단말; 상기 사용자 및 전문가의 각 식별정보, 및 상기 사용자 및 전문가에 의해 게시된 게시물을 저장하는 데이터베이스; 및 상기 사용자 단말, 상기 전문가 단말, 및 상기 데이터베이스와 통신 연결되고, 상기 사용자와 상기 전문가를 매칭시켜주어 상기 사용자가 원하는 정보를 상기 전문가를 통해 보다 정확하게 제공받을 수 있도록 서로 매칭시켜주는 소셜 연결 서버;를 포함하며,
여기서, 상기 소셜 연결 서버는, 상기 사용자 및 상기 전문가를 자동으로 생성되는 페르소나에 매칭하여 사용자 페르소나와 전문가 페르소나로 구분하는 페르소나 에이전트; 상기 페르소나 에이전트에 의해 생성된 상기 사용자 페르소나와 상기 전문가 페르소나를 이용하여 상기 사용자와 상기 전문가를 매칭하여 주는 개인화 매칭 엔진; 및 질의응답에 대한 상기 사용자의 게시물을 분석하여 상기 페르소나와 상기 전문가 매칭을 갱신하여 주는 어플리케이션 로직;을 포함한다.
여기서, 상기 페르소나 에이전트는, 자동 생성되는 상기 페르소나 간의 거리를 수학식
Figure 112013061661154-pat00001
를 통해서 결정하며, 이 거리 값의 크기에 따라 상기 사용자 페르소나 또는 전문가 페르소나를 자동으로 생성한다.
또한, 상기 페르소나 에이전트는 자동으로 생성되는 상기 페르소나와 사용자 간의 거리를 측정하여 가장 거리가 가까운 상기 페르소나에 상기 사용자를 매칭하고 관리한다.
또한, 상기 개인화 매칭 엔진은 상기 페르소나 에이전트에 의해 얻어진 상기 사용자 페르소나와 상기 전문가 페르소나에 대해 패턴 매칭 알고리즘을 사용하여 매칭시켜 원하는 질의를 응답해 줄 기본 후보 전문가 페르소나를 얻는다.
이에 따라, 본 발명은 복수의 사용자에게 페르소나 그룹핑용 질의를 제공하고, 그룹핑용 질의에 대한 대답을 기반으로 미리 생성된 가장 유사한 페르소나에 사용자와 전문가를 속하게 하며 이 사용자 페스소나에 매칭되어 있는 전문가 페르소나들을 기반으로 사용자의 질의를 보냄으로서, 사용자의 질의에 대한 보다 정확한 정보를 제공할 수 있음에 따라 사용자의 질의에 대한 만족도를 높일 수 있는 효과가 있다.
도1은 본 발명의 실시예에 따라 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템의 간략한 구성을 도시한 도면.
도2는 본 발명의 실시예에 따라 페르소나 그룹 매칭 예시도를 나타낸 도면.
도3은 본 발명의 실시예에 따라 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템의 동작 과정을 나타낸 순서도.
도4는 본 발명의 실시예에 따라 사용자 및 전문가의 페르소나 매칭 순서도.
도5는 본 발명의 실시예에 따라 사용자와 전문가 페르소나 그룹의 매칭 순서도.
도6은 본 발명의 실시예에 따라 소셜 네트워크 페르소나에 의해 선정된 전문가 리스트의 예를 도시한 도면.
도7은 본 발명의 실시예에 따라 소셜 네트워크 페르소나에 의해 선정된 그룹의 설정(customize)을 위해 표시되는 정보의 예를 도시한 도면.
이하에서는, 종래의 문제점 때문에 복수의 사용자에게 페르소나 그룹핑용 질의를 제공하고, 그룹핑용 질의에 대한 대답을 기반으로 미리 생성된 가장 유사한 페르소나에 사용자와 전문가를 속하게 하며 이 사용자 페스소나에 매칭되어 있는 전문가 페르소나들을 기반으로 사용자의 질의를 보냄으로서 사용자의 질의 만족도를 높일 수 있는 방법에 대해 개시한다. 이때, 상기 페르소나는 사용자 모델링에 사용되기 위하여 상기 전문가 혹은 사용자 유형을 대표하는 가상적인 인물 정보를 지칭함을 미리 밝혀둔다.
또한, 본 발명은 온라인 사용자의 상호 작용에 관한 것이고, 구체적으로는 사용자의 페르소나와 매칭된 전문가의 페르소나 집단과 이 페르소나 집단 내 질의에 대한 분석에 기초하여 답변자를 자동적으로 매칭시키는 방법에 대해 개시한다.
뿐만 아니라, 본 발명은 대상 사용자가 개인적으로 매칭된 최적의 페르소나 전문가 그룹 풀(pool)을 가지게 되며 각 질의의 내용을 기반으로 그룹 내 근접 사용자 탐색을 행하여 최종 후보들을 결정하는 방법을 개시한다.
한편, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 동일한 명칭의 구성 요소에 대하여 도면에 따라 다른 참조부호를 부여할 수도 있으며, 서로 다른 도면임에도 불구하고 동일한 참조부호를 부여할 수도 있다. 그러나, 이와 같은 경우라 하더라도 해당 구성 요소가 실시예에 따라 서로 다른 기능을 갖는다는 것을 의미하거나, 서로 다른 실시예에서 동일한 기능을 갖는다는 것을 의미하는 것은 아니며, 각각의 구성 요소의 기능은 해당 실시예에서의 각각의 구성요소에 대한 설명에 기초하여 판단하여야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도시된 바와 같이, 소셜 질의응답 시스템은 사용자 단말(100), 전문가 단말(200), 소셜 연결 서버(300), 및 데이터베이스(DB)(500)를 포함한다. 사용자 단말(100) 및 전문가 단말(200)은 통신망을 통해 소셜 연결 서버(300)에 통신 연결되어 필요한 데이터를 송수신한다. 소셜 연결 서버(300)는 어플리케이션로직(320), 페르소나 에이전트(340), 및 개인화 매칭엔진(360)을 포함하여 구성된다. 소셜 연결 서버(300)는 데이터베이스(500)에 직접 또는 페르소나 에이전트(340) 및 개인화 매칭엔진(360)을 통해 연결되어 필요한 데이터를 저장 및 인출한다.
소셜 연결 서버(300)는 유/무선 인터넷 등의 통신망을 통해, 후술되는 복수의 사용자 단말(100)과 전문가 단말(200) 사이의 통신회선을 연결하여 개인화된 전문가 풀을 통한 질의응답이 이루어지도록 한다.
복수의 사용자 및 전문가 단말(100, 200)은 네트워크 통신망을 통해 개설된 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템을 제공하는 소셜 연결 서버(300)에 접속할 수 있다. 또한, 복수의 사용자 및 전문가 단말(100, 200)은 소셜 연결 서버(300)와 통신 접속을 진행한 후 개인화 서비스를 제공받기 위해 소셜 연결 서버(300)에서 제공되는 소정의 양식 데이터에 따라 사용자가 입력하는 데이터를 소셜 연결 서버(300)로 전송한다. 소셜 연결 서버(300)는 복수의 사용자 및 전문가 단말(100, 200)로부터 전송된 특정 사용자의 개인화 서비스 데이터를 입력받아 데이터베이스(500)에 저장한다.
소셜 연결 서버(300)는 관리자에 의해 구분된 복수의 카테고리별로 전문가 풀을 형성한 데이터베이스(500)를 구축하고 있으며, 어플리케이션 로직(320)은 전체 프로세스를 관리하고 각 블록간의 연관 관계를 규정한다.
페르소나 에이전트(340)는 자동으로 사용자들 및 전문가들의 페르소나를 생성하고 각 사용자와 전문가를 페르소나에 매칭시킨다.
개인화 매칭엔진(360)은 사용자와 전문가의 페르소나를 기반으로 사용자에게 각 분야별 전문가 페르소나를 복수로 매칭하여 질의를 보낼 후보군을 형성한다.
페르소나 에이전트(340)가 페르소나를 형성하는 사용자의 항목은 성별, 나이, 관심분야, 직업 등 사용자가 사전에 입력한 항목과, 소셜 연결 서버(300)에 의해 평가되는 사용자 토픽, 주제어, 접속빈도, 질의율, 카테고리 만족도 등의 소셜 연결 서버(300) 항목을 포함한다. 이에 따라, 페르소나 에이전트(340)는 사용자의 페르소나를 형성하여 소셜 연결 서버(300)에 의해 자동 생성된 페르소나와의 거리를 측정하여 가장 가까운 페르소나에 사용자를 매칭한다.
또한, 페르소나 에이전트(340)가 페르소나를 형성하는 전문가의 항목은 성별, 나이, 관심분야, 직업, 전문성 등 전문가가 사전에 입력한 항목과, 소셜 연결 서버(300)에 의해 평가되는 접속빈도, 응답율, 카테고리 만족도, 사용자 만족도, 사용자 평가 등의 시스템 항목을 포함한다. 이에 따라, 페르소나 에이전트(340)는 전문가의 페르소나를 형성하여 소셜 연결 서버(300)에 의해 자동 생성된 페르소나와의 거리를 측정하여 가장 가까운 페르소나에 전문가를 매칭한다.
그리고, 개인화 매칭 엔진(360)은 데이터베이스(500)에 저장되어 있는 사용자 페르소나를 토대로 동적 계획법(Dynamic Programming) 패턴 매칭을 수행하여, 각 분야별 전문가 페르소나 중 사용자와 가장 적합한 페르소나를 복수로 매칭한다.
사용자와 전문가의 페르소나를 이루는 항목은 사용자의 입력 항목과 데이터베이스에 의한 항목으로 나누어지며, 각 항목들은 가중치(T)가 관리되어 각 항목의 가중치는 각각 별도로 관리되어 페르소나에 매칭되는 방식을 조절한다.
개인화 매칭엔진(360)에서 사용자에게 추천된 개인화된 전문가 페르소나 풀은 해당 사용자의 추가된 질의응답 정보와 이벤트 등을 조합하여 새롭게 생성되며 사용자에 의해 확인되고 편집될 수 있다. 각 사용자는 개인화된 가중치 항목(T)을 가지고 있으며 이 가중치를 매칭되어 있는 전문가 페르소나 그룹에 적용하여 최종 질의자 그룹을 선택한다.
어플리케이션(application) 로직(320)은 사용자들에게 개인화된 페르소나 전문가 풀을 활용하는 주체로 사용자 단말(100)을 통한 특정 사용자의 로그인 후 질의를 하면, 개인화된 전문가 풀에 질의를 매칭하여 최종 전문가 그룹을 형성하고 질의를 보내는 역할을 한다.
페르소나 에이전트(340)는 각 사용자와 전문가를 그 유사한 페르소나와의 이루는 각 항목에 대한 거리 D를 측정하여 가장 가까운 전문가 모델에 해당 전문가가 포함되도록 한다. 소셜 연결 서버(300)는 페르소나의 활용도에 의해 자동으로 생성하는데, 한 카테고리 내의 페르소나 그룹의 크기가 적정한 수(w) 이상으로 커지면 사용자 항목이나 온라인 항목을 추가하여 세분화하여 활용될 수 있다.
각 페르소나 벡터와 전문가 프로파일 벡터값의 거리 값(ab간)은 다음의 수식에 의해 계산된다.
Figure 112013061661154-pat00002
여기서, 상기 D는 각 페르소나와 전문가간 거리를 의미하고, 상기 r은 상기 게시물에서 총 검색된 페이지 중 연관된 문서가 나타난 횟수 가중치를 의미하며, 상기 a는 전문가 페르소나 또는 사용자 페르소나를 의미하고, 상기 b는 전문가 또는 사용자를 의미하며, 상기 k는 이하의 가중치 벡터 처리를 위해 사용된 변수를 의미하고, 상기 Tak는 상기 a의 프로파일 항목에 대한 가중치 벡터를 의미하며, 상기 Tbk와 Tkb는 상기 b의 프로파일 항목에 대한 가중치 벡터를 의미할 경우, 상기 거리(D)의 크기에 따라 상기 사용자 페르소나 또는 전문가 페르소나를 자동으로 생성하게 된다.
데이터베이스(500)는 어플리케이션 로직(320)에서 설정한 복수의 카테고리를 저장하고 있으며, 개인화 매칭 엔진(360)을 이용하기 위해 복수의 사용자들이 입력하는 기본정보를 해당 사용자별로 구분하여 저장한다.
개인화 엔진(340)은 네트워크 통신망을 통해 접속된 사용자들에게 개인화 전문가 페르소나 그룹 서비스를 제공하기 위한 어플리케이션 로직(320)의 요청에 따라 복수의 사용자들에 의해 발생된 이벤트 정보, 카테고리별 만족도, 검색 키워드, 사전에 설정된 규칙을 전문가 풀을 제공하고 사용자의 질의와 답변이 마무리되면 새로운 전문가 프로파일을 업데이트하여 전문가 풀을 재구성한다.
또한, 도 2는 본 발명의 실시예에 따라 사용자 페르소나와 전문가 페르소나의 그룹간의 관계를 보여주는 그림이다.
도시된 바와 같이, 사용자 페르소나(120)에 매칭된 각 카테고리의 전문가 페르소나(220) 그룹은 그 크기가 너무 커지거나 상세 분류가 필요하면 자동으로 세분화되어 트리 형태로 전문 세부 그룹이 형성될 수 있다.
도6은 본 발명의 실시예에 따라 소셜 네트워크 페르소나에 의해 선정된 전문가 리스트의 예를 도시한 도면이고, 도7은 본 발명의 실시예에 따라 소셜 네트워크 페르소나에 의해 선정된 그룹의 설정(customize)을 위해 표시되는 정보의 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 사용자가 질의를 보냈을 때의 전체 진행 프로세스를 나타낸 흐름도이다.
페르소나 에이전트(340)는 사용자 단말(100)로부터 사용자 질의가 요청되면(S110), 사용자의 전문가 페르소나 그룹을 이미 가지고 있으므로 사용자의 질의를 분석하고 필터링한다(S120). 이후, 페르소나 에이전트(340)는 최종으로 질의를 보낼 전문가 페르소나를 결정한다(S130).
결정된 전문가 페르소나는 해당 질의가 발송되며(S140), 이에 대한 응답과 사용자 만족도를 시스템이 체크하여 저장하고(S150), 전문가 페르소나와 사용자 페르소나의 이벤트 내용을 데이터베이스(500)에 저장한다(S170).
한편, 응답자의 회신이 관리자가 정한 적정한 수 밑이 되면(S160), 이를 시스템이 정해진 시간 동안 대기한 후에 새로운 전문가 페르소나에 질의를 보냄으로서 사용자가 필요한 만큼의 응답을 받을 수 있도록 할 수 있다(S130).
저장된 질의에 대한 이벤트 기록은 사용자와 전문가의 개인화 프로파일을 업데이트하여 페르소나의 내용과 질의 발송 페르소나 결정에 영향을 줄 수 있다(S180).
도4는 본 발명의 실시예에 따라 새로 등록되는 사용자 혹은 전문가가 기존의 페르소나에 매칭되는 프로세스를 도시한 흐름도이다.
새로 가입한 사용자 혹은 전문가는 입력된 항목에 의해 페르소나가 결정되며 추후 온라인 활동에 대한 사항이 업데이트 되어 참여하는 페르소나 그룹이 정해질 수 있다.
페르소나 에이전트(340)는 사용자의 입력 항목 및 온라인 데이터베이스 항목을 불러온다(S210).
페르소나 에이전트(340)는 불려온 사용자 정보를 분석하여(S220), 자동 생성되어 있는 페르소나와의 거리를 비교하여(S230) 매칭 가능한 페르소나가 있는지 체크한다(S240).
매칭 가능한 페르소나가 있는 경우, 페르소나 에이전트(340)는 매칭된 전문가 페르소나에게 질의 내용을 발송한다(S260).
한편, 매칭 가능한 페르소나가 없는 경우에는(S240), 페르소나 에이전트(340)는 새로운 페르소나를 생성하여 새로운 그룹을 생성하게 할 수도 있다(S250).
상기한 사용자 혹은 전문가의 활동 내용은 데이터베이스(500)에 저장되어 그 이후의 페르소나 결정에 영향을 준다(S270).
도5는 본 발명의 실시예에 따라 사용자의 페르소나가 개인화 매칭 엔진(360)에 의해 전문가의 페르소나와 매칭되는 과정을 나타낸 흐름도이다.
개인화 매칭 엔진(360)은 사용자 페르소나를 데이터베이스(500)로부터 불러오고(S310), 사용자의 페르소나(120)를 각 카테고리별 전문가 페르소나에 매칭시키기 위해 패턴을 매칭시킨다(S320).
개인화 매칭 엔진(360)은 각 카테고리별 페르소나에 대해 단수 혹은 복수로 전문가 페르소나를 선정하여 매칭시킨다(S330).
이때, 페르소나 선정 내용은 데이터베이스(500)에 저장된다(S360).
한편, 각 분야 전체가 매칭이 되지 않은 경우(S340), 개인화 매칭 엔진(360)은 다시 페르소나를 추가로 선정하여(S350) 다음 단계의 패턴 매칭을 하여(S320) 카테고리별로 페르소나를 선정하여 사용할 수 있도록 한다.
이상에서 설명한 실시예들은 그 일 예로서, 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.
100: 사용자 단말 120: 사용자 페르소나
200: 전문가 단말 220: 전문가 페르소나
300: 소셜 연결 서버 320: 어플리케이션 로직
340: 페르소나 에이전트 360: 개인화 매칭 엔진
500: 데이터베이스

Claims (4)

  1. 복수의 사용자 단말 및 전문가 단말;
    상기 사용자 및 전문가의 각 식별정보, 및 상기 사용자 및 전문가에 의해 게시된 게시물을 저장하는 데이터베이스; 및
    상기 사용자 단말, 상기 전문가 단말, 및 상기 데이터베이스와 통신 연결되고, 상기 사용자와 상기 전문가를 매칭시켜주어 상기 사용자가 원하는 정보를 상기 전문가를 통해 보다 정확하게 제공받을 수 있도록 서로 매칭시켜주는 소셜 연결 서버;를 포함하며,
    여기서, 상기 소셜 연결 서버는,
    상기 사용자 및 상기 전문가를 자동으로 생성되는 페르소나-사용자 모델링에 사용되기 위하여 상기 전문가 혹은 사용자 유형을 대표하는 가상적인 인물 정보를 지칭함-에 매칭하여 사용자 페르소나와 전문가 페르소나로 구분하는 페르소나 에이전트;
    상기 페르소나 에이전트에 의해 생성된 상기 사용자 페르소나와 상기 전문가 페르소나를 이용하여 상기 사용자와 상기 전문가를 매칭하여 주는 개인화 매칭 엔진; 및
    질의응답에 대한 상기 사용자의 게시물을 분석하여 상기 페르소나와 상기 전문가 매칭을 갱신하여 주는 어플리케이션 로직;을 포함하고,
    상기 페르소나 에이전트는,
    자동 생성되는 상기 페르소나 간의 거리(D)를 수학식
    Figure 112014084130735-pat00011
    로 나타내며,
    여기서, 상기 D는 각 페르소나와 전문가간 거리를 의미하고, 상기 r은 상기 게시물에서 총 검색된 페이지 중 연관된 문서가 나타난 횟수 가중치를 의미하며, 상기 a는 전문가 페르소나 또는 사용자 페르소나를 의미하고, 상기 b는 전문가 또는 사용자를 의미하며, 상기 k는 이하의 가중치 벡터 처리를 위해 사용된 변수를 의미하고, 상기 Tak는 상기 a의 프로파일 항목에 대한 가중치 벡터를 의미하며, 상기 Tbk와 Tkb는 상기 b의 프로파일 항목에 대한 가중치 벡터를 의미할 경우, 상기 거리(D)의 크기에 따라 상기 사용자 페르소나 또는 전문가 페르소나를 자동으로 생성하는 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 페르소나 에이전트는 자동으로 생성되는 상기 페르소나와 사용자 간의 거리를 측정하여 가장 거리가 가까운 상기 페르소나에 상기 사용자를 매칭하고 관리하는 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 개인화 매칭 엔진은 상기 페르소나 에이전트에 의해 얻어진 상기 사용자 페르소나와 상기 전문가 페르소나에 대해 패턴 매칭 알고리즘을 사용하여 매칭시켜 원하는 질의를 응답해 줄 기본 후보 전문가 페르소나를 얻는 개인화된 페르소나 그룹을 통한 소셜 질의응답 시스템.
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