KR101591297B1 - Course recommendation system and method thereof, recording medium for performing the method - Google Patents

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KR101591297B1
KR101591297B1 KR1020140127889A KR20140127889A KR101591297B1 KR 101591297 B1 KR101591297 B1 KR 101591297B1 KR 1020140127889 A KR1020140127889 A KR 1020140127889A KR 20140127889 A KR20140127889 A KR 20140127889A KR 101591297 B1 KR101591297 B1 KR 101591297B1
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KR
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KR1020140127889A
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Korean (ko)
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박태용
김진영
이상준
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숭실대학교산학협력단
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    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services

Abstract

The present invention relates to a course recommendation system, a method for the course recommendation system, and a recording medium for executing the method. The course recommendation method, which is used to recommend a course by using location information obtained by a user′s subjective information and opinion mining, includes the steps of: analyzing and classifying consumer opinions regarding locations by executing an opinion mining operation; receiving subjective information from a user through a user terminal; and recommending a course including the information regarding at least one location according to the subjective information from the user and the location properties obtained by executing the opinion mining operation. Accordingly, the present invention can provide the course fitting the user′s taste and the meeting purpose by recommending the course according to the location properties obtained by the opinion mining and the subjective information from the user.

Description

코스 추천 시스템 및 그 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체{COURSE RECOMMENDATION SYSTEM AND METHOD THEREOF, RECORDING MEDIUM FOR PERFORMING THE METHOD}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a course recommendation system and a method thereof, and a recording medium for performing the same.

본 발명은 코스 추천 시스템과 그 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사용자 주관성 정보와 오피니언 마이닝을 수행하여 얻은 장소 정보를 바탕으로 장소에 대한 코스를 생성하는 코스 추천 시스템 및 그 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체에 관한 것이다.
The present invention relates to a course recommendation system, a method thereof, and a recording medium for performing the course recommendation system. More particularly, the present invention relates to a course recommendation system for generating a course for a place based on user's subjectivity information and location information obtained by performing Opinion Mining And a recording medium for carrying out the method.

인터넷과 스마트폰을 비롯한 정보통신 기술의 급격한 발전으로 인하여 웹 서비스는 물론 스마트폰 애플리케이션 서비스에 이르기까지 수많은 다양한 서비스들이 생겨났는데, 음식점이나 여행지, 숙박업소와 같이 사용자가 방문하고자 하는 장소의 데이터베이스를 구축하여 검색할 수 있게 해 주는 서비스들 역시 생겨났다.Due to the rapid development of information and communication technologies, including the Internet and smart phones, there have been numerous services ranging from web services to smartphone application services. A database of places that users want to visit, such as restaurants, There are also services that will allow you to search by.

그러나 대부분의 서비스들은 사용자가 입력한 키워드나, 위치와 같은 상황 정보에 일치하는 검색결과로써 사용자에게 장소의 목록을 제공하고 있거나, 그저 많이 조회된 장소를 우선적으로 보여주거나, 다른 사용자들이 매긴 평가의 평균값이 높은 장소를 우선적으로 보여주는 단순한 목록 제공 방법에 그치고 있다.However, most services provide users with a list of places as search results that match the user's entered keyword or location information, or they may prefer to show places that have just been viewed, It is only a simple way to provide a list of places with a high average value.

따라서 사용자는 주어진 목록에 있는 장소가 정말로 자신이 선호하는 장소인지 알고 싶다면 추가적으로 별도의 검색 작업을 함으로써 해당 장소에 관한 추가적인 정보를 얻어야만 한다. 결론적으로, 기존의 방법들은 사람마다의 취향이 각기 다름에도 불구하고 이를 고려하지 못하여, 사용자에게 장소를 제시함에 있어 사용자의 개인적인 취향에 따른 선호도가 전혀 고려되지 못하고 있으며 현재 소비자들의 다양한 취향에 따라 각각의 수요가 존재하고 있는 시장의 동향에도 부합하지 못하고 있다.Therefore, the user must obtain additional information about the place by performing a separate search operation if he wants to know whether the place in the given list is really his preferred location. In conclusion, existing methods do not take this into consideration even though their preferences differ from person to person. Therefore, in presenting the place to the user, the preference according to the user's personal taste is not taken into consideration at all. The demand of the market does not meet the current trend.

이와 같은 기존의 검색 및 목록 제공 서비스의 단점을 보완하기 위하여 몇몇 서비스 업체들은 개인화된 추천 기법을 사용하여 사용자에게 장소의 목록을 제공한다.To overcome the disadvantages of the conventional search and list service, some service providers provide a list of places to users using personalized recommendation techniques.

현재 개인화된 추천 기법을 사용하여 사용자에게 추천 목록을 제공하는 방법으로는 아마존(Amazon)에서 사용하고 있는 협업 필터링(Collaborative Filtering)과 같이 어떤 특정한 대상을 공통적으로 높게 평가하는 기록을 남긴 사용자들을 찾아내고 그들과 유사한 경향의 평가 기록을 가진 사용자에게 그 특정한 대상을 추천하는 방법이 있다.Currently, users who use the personalized recommendation method to provide recommendation lists to users are able to find users who have recorded a common high evaluation of a certain object, such as Collaborative Filtering (Amazon) There is a method of recommending a specific object to a user having an evaluation record of a similar tendency to them.

그리고 구글(Google)이 문서 검색 결과에서 비슷한 검색 결과를 보여줄 때 사용하고 있는 내용 필터링(Content Filtering)과 같이 해당 정보가 담고 있는 내용과 공통되는 내용을 많이 담고 있는 다른 정보를 추천하는 방법도 있다.There is also a way to recommend other information that contains a lot of content that is common to the content of the information, such as Content Filtering, which Google is using to show similar search results in document search results.

그러나, 이러한 방법들은 그저 사용자의 기록 패턴을 분석하거나 상황 정보와 같이 미리 만들어진 규칙을 사용하는 데 머무르기에 패턴을 파악하기에는 남긴 기록의 수가 부족한 사용자에 대해서는 유의미한 추천이 불가능하다, 결국 개인화된 추천 서비스에 있어 핵심적인 요소인 장소에 대한 주관적 선호도를 추측하여 제시하기에 부족하다는 문제점이 있다.However, these methods are not able to make meaningful recommendations for users who lack the number of records left to analyze the user's recording pattern or to use the pre-created rules, such as contextual information, There is a problem in that it is insufficient to estimate the subjective preference of the place, which is a key element of the present invention.

한편으로는 인터넷 접속이 어디서든 가능해짐과 동시에 의견정보의 양이 증가함에 따라 블로그, 카페, 포털, 쇼핑몰, 트위터 등 각종 온라인 서비스를 이용하는 사용자들이 통신망을 통해 올린 글을 분석하여 특정 주제에 관한 사용자들의 반응을 평가하려는 시도가 이루어지고 있다.On the other hand, as internet access becomes available anywhere, and as the amount of opinion information increases, users who use various online services such as blogs, cafes, portals, shopping malls, and tweets analyze the articles uploaded through the communication network, Attempts have been made to evaluate the response of these individuals.

예로서, 일정한 틀이 정해져 있지 않은 문서에서 주제를 찾아내는 텍스트 마이닝(Text Mining), 문서를 작성한 사용자가 해당 주제에 관하여 표출한 감정을 추출하는 오피니언 마이닝(Opinion Mining) 등을 들 수 있다.
Examples include text mining to find a topic in a document that has no fixed frame, Opinion Mining to extract the emotion expressed by the user who created the document, and so on.

10-2014-005605210-2014-0056052

본 발명의 일측면은 사용자 주관성 정보와 오피니언 마이닝을 통해 얻은 장소 정보를 이용하여 코스를 추천하는 코스 추천 방법으로서, 사용자 단말을 통해 얻은 사용자의 주관성 정보와 웹 상에서 얻은 장소 정보를 오피니언 마이닝을 통해 분석 및 분류하여 얻은 데이터를 바탕으로 코스를 추천하는 코스 추천 시스템 및 그 방법을 제공한다.
One aspect of the present invention is a course recommendation method for recommending a course using user subjectivity information and location information obtained through Opinion Mining, wherein the subjectivity information of the user obtained through the user terminal and the place information obtained on the web are analyzed through Opinion Mining And a course recommendation system for recommending a course based on data obtained by classification and a method thereof.

본 발명의 일측면에 의한 코스 추천 시스템은 사용자로부터 사용자의 기호에 관한 정보 또는 선호 지역에 관한 정보인 주관성 정보를 입력 받을 수 있고, 상기 주관성 정보를 코스 추천 서버에 전송하여 사용자의 주관성 정보가 반영된 코스를 수신하는 사용자 단말 및 웹 상의 장소 정보를 포함하는 장소 정보를 추출할 수 있고, 상기 장소 정보를 포함하고 있는 웹 사이트를 검색할 수 있고, 웹 사이트를 통해 장소에 대한 소비자 의견을 분석하여 오피니언 마이닝을 수행할 수 있고, 상기 사용자 단말로부터 전송된 주관성 정보와 상기 오피니언 마이닝을 통해 분석된 소비자 의견 정보에 따라 코스 정보를 생성하여 상기 사용자 단말로 전송하는 코스 추천 서버를 포함할 수 있다.The course recommendation system according to an aspect of the present invention can receive user's preference information or preference information, which is information on a preference area, from a user, and transmits the preference information to a course recommendation server, A user terminal receiving a course and place information including place information on the web can be extracted and a web site including the place information can be searched and a consumer opinion on a place is analyzed through a web site, And a course recommendation server that can perform mining and generate course information according to the subjective information transmitted from the user terminal and the opinion information analyzed through the opinion mining and transmit the course information to the user terminal.

한편, 코스 추천 서버는, 상기 파싱부를 통해 파싱된 장소에 대한 정보와 상기 오피니언 마이닝을 통해 분석된 소비자 의견 정보와 상기 주관성 정보를 저장하는 메모리부와 웹 상에서 장소에 대한 정보와 장소에 대한 소비자 의견을 파싱하는 파싱부, 상기 파싱부에 의해 얻은 정보를 형태소 분석하는 형태소 분석부, 상기 형태소 분석부에 의해 분석된 데이터를 오피니언 마이닝을 통해 상기 장소에 대한 소비자 의견을 분류 및 분석하는 장소 평가부, 상기 장소 평가부에서 분석한 데이터와 상기 사용자로부터 얻은 상기 주관성 정보와 일치하는 속성값을 가지는 장소를 추출하는 장소 추출부 및 상기 사용자가 한 장소를 선택하면 선택된 장소와 다른 종류의 장소 중에서 상기 선택된 장소와의 거리가 기 설정된 범위 내에 있는 장소들을 상기 사용자에게 정렬하여 추천하는 코스 생성부를 포함하는 제어부 및 상기 사용자 단말로부터 주관성 정보를 수신하고 메모리부로 전달하며, 제어부로부터 생성된 코스를 수집하여 사용자 단말로 송신하는 통신부를 포함할 수 있다.On the other hand, the course recommendation server may include a memory unit for storing information about a place parsed through the parsing unit, consumer opinion information analyzed through the opinionin mining, and the subjectivity information, information on a place on the web, A morphological analysis unit for morphologically analyzing the information obtained by the parsing unit, a location evaluating unit for classifying and analyzing the data analyzed by the morpheme analysis unit by consumer opinion on the place, A place extracting unit for extracting a place having an attribute value matching the data analyzed by the place evaluating unit and the subjectivity information obtained from the user; and a place extracting unit for extracting, from the place selected from a place other than the place selected, To the user < RTI ID = 0.0 > And a communication unit for receiving the subjectivity information from the user terminal and delivering the subject information to the memory unit, collecting the course generated from the control unit, and transmitting the collected course to the user terminal.

그리고, 본 발명의 일 측면에 의한 코스 추천 방법은 사용자 단말을 통해 사용자로부터 주관성 정보를 입력 받을 수 있고, 웹 상에서 장소에 대한 정보를 파싱할 수 있고, 상기 장소에 대한 소비자 의견에 대해 오피니언 마이닝 작업을 수행하여 상기 장소를 분류 및 분석할 수 있고, 상기 오피니언 마이닝 작업을 통해 분류된 장소 속성을 메모리부에 저장할 수 있고, 상기 사용자로부터 코스 생성 요청이 들어오면 상기 사용자 단말을 통해 주관성 정보를 입력 받을 수 있고, 오피니언 마이닝을 수행하여 얻은 장소 속성과 사용자의 주관성 정보에 따라 장소 리스트를 추출할 수 있고, 상기 사용자로부터 상기 사용자 단말을 통해 장소 리스트 중 하나를 선택 받을 수 있고, 사용자가 선택한 장소, 파싱부에 의해 획득된 장소 정보, 상기 오피니언 마이닝 작업을 수행하여 획득된 장소 속성 및 상기 사용자의 주관성 정보에 따라 적어도 하나의 장소 정보를 포함하는 코스를 생성할 수 있다.The course recommendation method according to an aspect of the present invention can receive subjectivity information from a user through a user terminal, can parse information about a place on the web, The location attribute can be stored in the memory unit by the opinionining mining operation. When a request for creating a course is received from the user, subjectivity information is received through the user terminal The location list can be extracted according to the location attribute obtained by performing Opinion Mining and user's subjectivity information. The user can select one of the location lists from the user terminal, The location information obtained by the ministry, the information mining operation A may generate a course including at least one of the location information according to the location attribute information and the subjectivity of the user obtained by performing.

한편, 웹 상에서 장소에 대한 정보를 파싱하는 것은, 웹 상의 상호명을 포함하고 있는 지역정보를 수집할 수 있고, 상기 장소 정보에서 상호명을 추출할 수 있고, 상호명을 키워드로 하여 키워드가 존재하는 웹의 URL을 수집할 수 있으며, 웹의 URL을 통해 HTML파일을 다운받고 HTML파일에 포함된 텍스트 정보를 추출할 수 있는 것을 의미한다.On the other hand, parsing information about a place on the web can collect local information including a business name on the web, extract a business name from the place information, It means that you can collect the URL, download the HTML file through the web URL, and extract the text information contained in the HTML file.

또한, 사용자 단말을 통해 사용자로부터 주관성 정보를 입력 받는 것은, 상기 사용자로부터 선호하는 지역 또는 상기 사용자의 기호에 대한 정보인 주관성 정보를 입력 받을 수 있고, 상기 사용자의 기호에 대한 정보는 사용자의 음식취향 또는 선호하는 여가활동 정보를 포함할 수 있다.In addition, receiving the subjectivity information from the user through the user terminal may receive subject information, which is information on the preferred region or the preference of the user, from the user, Or preferred leisure activity information.

또한, 사용자로부터 코스 생성 요청이 들어오면 사용자 단말을 통해 주관성 정보를 입력 받는 것은, 상기 사용자로부터 만남을 원하는 지역, 만나는 인원, 만남의 목적, 만남 시각, 원하는 장소의 종류 및 경제적 정보 중 적어도 하나의 정보를 더 입력 받을 수 있는 것을 의미한다.In addition, when a request for creating a course is received from a user, the receipt of the subjectivity information through the user terminal includes receiving at least one of the region, the meeting person, the meeting purpose, It means that more information can be input.

또한, 오피니언 마이닝을 수행하여 얻은 장소 속성과 사용자의 주관성 정보에 따라 장소 리스트를 추출하는 것은, 상기 오피니언 마이닝을 수행하여 얻은 장소 속성과 사용자의 주관성 정보가 일치하는 장소에 대해 점수를 매길 수 있고, 점수가 높은 순으로 배열하여 장소 리스트를 추출할 수 있는 것을 의미한다.In addition, extracting the place list based on the place attribute and the user's subjectivity information obtained by performing Opinion Mining can score points where the place attribute obtained by performing Opinion Mining matches the subject information of the user, It means that the place list can be extracted by arranging them in descending order of scores.

사용자가 선택한 장소, 파싱부에 의해 획득된 장소 정보, 상기 오피니언 마이닝 작업을 수행하여 획득된 장소 속성 및 상기 사용자의 주관성 정보에 따라 적어도 하나의 장소 정보를 포함하는 코스를 생성하는 것은, 상기 사용자가 선택한 장소를 기준으로 기 설정된 범위 내에 있는 상기 사용자가 선택한 장소와 다른 종류의 장소들을 추출하고, 추출된 장소들 중에서 상기 주관성 정보와 일치하는 장소들을 추출하고, 종류가 다른 장소들을 추출하는 과정을 반복하여 최소 하나 이상 추출된 장소를 거리 순으로 배열하여 코스로 생성할 수 있는 것을 의미한다.Generating a course including at least one place information according to a place selected by the user, place information obtained by the parsing unit, place attribute acquired by performing the opinionin mining operation, and subjectivity information of the user, Extracting places that are different from the place selected by the user within a preset range on the basis of the selected place, extracting places matching the subject information from the extracted places, and extracting places of different kinds And at least one or more extracted places can be arranged in the order of distance to create a course.

또한, 사용자가 선택한 장소, 파싱부에 의해 획득된 장소 정보, 상기 오피니언 마이닝 작업을 수행하여 획득된 장소 속성 및 상기 사용자의 주관성 정보에 따라 적어도 하나의 장소 정보를 포함하는 코스를 생성하는 것은, 상기 사용자가 같은 종류의 장소를 두 곳 이상 원하는 경우에 사용자가 원하는 종류의 장소를 재 추출하고, 기 생성된 코스에 포함된 장소와 다른 장소를 코스에 포함하여 코스를 재생성할 수 있는 것을 의미한다.The generating of the course including at least one place information according to the place selected by the user, the place information obtained by the parsing unit, the place attribute acquired by performing the opinionin mining work, and the subject information of the user, It means that the user can re-extract a place of a desired kind when the user desires more than two places of the same kind and reproduce the course by including the places included in the created course in the course.

또한, 코스를 추천하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체일 수 있다.
Further, it may be a computer-readable recording medium on which a computer program for recommending a course is recorded.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 사용자 주관성 정보와 오피니언 마이닝을 통해 얻은 장소 정보를 이용하여 사용자의 취향에 맞고 평판이 좋은 장소들을 코스로 추천함으로써, 사용자는 자신의 주관성 정보 입력을 통해 자신의 취향에 맞는 코스를 여러 번의 검색과 검증을 거치지 않고 손쉽게 얻을 수 있는 이점이 있다.According to an aspect of the present invention, by recommending a place that is suitable for a user's taste and has good reputation as a course using user's subjectivity information and location information obtained through Opinion Mining, a user can input his or her own subjectivity information There is an advantage that the course according to taste can be easily obtained without searching and verifying several times.

또한, 블로그, SNS에 기재되는 장소에 대한 사용자 의견을 지속적인 기간마다 얻어 업데이트 함으로써, 장소에 대한 속성이 변할 수 있으므로 그 당시의 트렌드를 반영한 코스 추천이 가능하다.In addition, by updating the blogs and the user's opinions about the places described in the SNS at regular intervals, attributes of the places can be changed, so that the course recommendation can be reflected in the trends at that time.

또한, 사용자의 취향이나 선호에 따라 장소를 분류하는 과정에서, 각각의 취향과 선호를 동시에 만족하는 모임이나 집단을 형성할 수 있으므로, 기업에서는 자신들의 목적에 대응하는 모임이나 집단을 대상으로 효과적인 마케팅을 수행할 수 있어 높은 수익성을 기대할 수 있다.
Also, in the process of classifying the places according to the user's taste or preference, it is possible to form a group or a group satisfying each taste and preference at the same time. Therefore, It is possible to expect high profitability.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말, 코스 추천 서버를 포함하는 코스 추천 시스템을 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 메모리부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 제어부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 도 3에 도시된 장소 평가부의 제어 흐름도이다.
도 5는 도 3에 도시된 장소 추출부의 제어 흐름도이다.
도 6a 및 도 6b는 도 3에 도시된 코스 생성부의 제어 흐름도이다.
도 7은 도 3에 도시된 코스 생성부의 다른 실시예에 따른 제어 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 코스 추천 시스템의 제어 흐름도이다.
도 9a 및 도 9b는 사용자 단말로부터 주관성 정보를 입력 받는 예를 도시한 도면이다.
도 10은 사용자 단말에 코스 생성 결과를 출력한 예를 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 코스 추천 방법을 수행할 수 있는 독립적인 모바일 단말 장치를 도시한 도면이다.
1 is a block diagram showing a course recommendation system including a user terminal and a course recommendation server according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing the configuration of the memory unit shown in FIG.
3 is a block diagram showing the configuration of the control unit shown in FIG.
4 is a control flowchart of the place evaluation unit shown in Fig.
5 is a control flowchart of the place extracting unit shown in FIG.
6A and 6B are control flowcharts of the course creation unit shown in FIG.
7 is a control flowchart according to another embodiment of the course creator shown in FIG.
8 is a control flowchart of a course recommendation system according to an embodiment of the present invention.
9A and 9B are diagrams illustrating an example of receiving subject information from a user terminal.
10 is a diagram showing an example of outputting a result of course creation to a user terminal.
11 is a diagram illustrating an independent mobile terminal device capable of performing the course recommendation method of the present invention.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.The following detailed description of the invention refers to the accompanying drawings, which illustrate, by way of illustration, specific embodiments in which the invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different, but need not be mutually exclusive. For example, certain features, structures, and characteristics described herein may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention in connection with an embodiment. It is also to be understood that the position or arrangement of the individual components within each disclosed embodiment may be varied without departing from the spirit and scope of the invention. The following detailed description is, therefore, not to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention is to be limited only by the appended claims, along with the full scope of equivalents to which such claims are entitled, if properly explained. In the drawings, like reference numerals refer to the same or similar functions throughout the several views.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 코스 추천 시스템의 개략적인 제어 블록도 이다.1 is a schematic control block diagram of a course recommendation system according to an embodiment of the present invention.

코스 추천 시스템은 코스 추천 서버(100)와 사용자 단말(200)을 포함할 수 있다.The course recommendation system may include a course recommendation server 100 and a user terminal 200.

코스 추천 서버(100)는 사용자의 주관성 정보와 오피니언 마이닝을 수행하여 얻은 장소에 대한 사용자의 의견 정보를 이용하여 사용자에게 코스를 추천할 수 있다.The course recommendation server 100 can recommend the course to the user using the subjectivity information of the user and the opinion information of the user about the place obtained by performing Opinion Mining.

코스 추천 서버(100)는 오피니언 마이닝을 수행한 장소에 대한 소비자 의견과 사용자의 주관성 정보를 바탕으로 코스를 생성하도록 제어하는 제어부(110), 코스를 생성하기 위해 필요한 정보를 저장하는 메모리부(120)및 사용자 단말과 데이터를 송신 및 수신하는 통신부(130)를 포함할 수 있다.The course recommendation server 100 includes a control unit 110 for controlling the creation of a course based on consumer opinion on a place where Opinion Mining is performed and user's subjectivity information, a memory unit 120 for storing information necessary for creating a course And a communication unit 130 for transmitting and receiving data with the user terminal.

제어부(110)는 웹 상의 장소 정보를 추출할 수 있다. 제어부(110)는 장소 정보로부터 상호명을 추출할 수 있다. 제어부(110)는 상호명이 포함된 웹 사이트를 통해 장소에 대한 소비자 의견 정보를 수집할 수 있다. 제어부(110)는 장소에 대한 소비자 의견정보에 대해 오피니언 마이닝을 수행하여 장소 속성을 획득할 수 있다. 제어부(110)는 사용자 단말로부터 전송된 주관성 정보와 오피니언 마이닝을 통해 획득한 장소 속성에 따라 사용자에게 코스를 생성하도록 제어할 수 있다.The control unit 110 can extract the place information on the web. The control unit 110 can extract a business name from the place information. The control unit 110 may collect the consumer opinion information on the place through the website including the business name. The control unit 110 may perform opinion mining on the consumer opinion information on the place to obtain the place property. The control unit 110 can control the user to generate a course according to the subjectivity information transmitted from the user terminal and the location attribute acquired through Opinion Mining.

메모리부(120)는 상기 파싱부를 통해 파싱된 장소에 대한 정보와 오피니언 마이닝을 통해 획득한 장소 속성과 주관성 정보를 저장할 수 있다.The memory unit 120 may store information about a place parsed through the parsing unit and location attribute and subjectivity information obtained through Opinion Mining.

장소에 대한 정보는 장소의 종류, 상호명, 전화번호, 위치, 가격정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 장소 속성은 사용자가 입력한 주관성 정보와 대응하는 값이 될 수 있다.The information on the place may include at least one of a place type, a business name, a telephone number, a location, and price information. The place attribute may be a value corresponding to the subjectivity information input by the user.

통신부(130)는 사용자 단말(200)로부터 사용자 주관성 정보를 수신할 수 있다. 통신부(130)는 사용자 단말(200)로부터 수신한 사용자 주관성 정보를 메모리부(120)로 전달할 수 있다. 통신부(130)는 제어부(110)로부터 생성된 코스를 수집하여 사용자 단말(200)로 송신할 수 있다.The communication unit 130 may receive the user subjectivity information from the user terminal 200. The communication unit 130 may transmit the user subjectivity information received from the user terminal 200 to the memory unit 120. The communication unit 130 may collect the course generated from the control unit 110 and transmit the collected course to the user terminal 200.

사용자 단말(200)은 사용자로부터 사용자의 취향과 기호에 대한 정보를 포함하는 주관성 정보를 수집할 수 있다. 사용자의 주관성 정보는, 음식 취향, 선호하는 여가생활, 선호하는 지역 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 사용자 단말(200)은 사용자의 주관성 정보를 코스 추천 서버(100)로 송신할 수 있다. 또한, 사용자 단말(200)은 코스 추천 서버(100)로부터 코스 데이터를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다.The user terminal 200 may collect the subjectivity information including information on the taste and preference of the user from the user. The user's subjectivity information may include at least one of a food taste, a preferred leisure life, and a preferred area. The user terminal 200 can transmit the subjectivity information of the user to the course recommendation server 100. [ In addition, the user terminal 200 can receive the course data from the course recommendation server 100 and provide it to the user.

사용자 단말(200)은 다양한 형태로 구현될 수 있다. 사용자 단말은 PC, 휴대폰, 스마트폰일 수 있으며, 통신이 가능하고 정보의 입출력이 가능한 단말기라면 모두 사용자 단말에 포함될 수 있다.The user terminal 200 may be implemented in various forms. The user terminal may be a PC, a mobile phone, or a smart phone, and may be included in a user terminal if the terminal is capable of communication and capable of inputting and outputting information.

도 2는 도 1에 도시된 메모리부(120)의 구성을 도시한 블록도이다.2 is a block diagram showing the configuration of the memory unit 120 shown in FIG.

메모리부(120)는 소비자 의견 데이터베이스(121), 장소 정보 데이터베이스(122), 사용자 주관성 정보 데이터베이스(123), 코스 데이터베이스(124), 감성사전 데이터베이스(125) 및 속성사전 데이터베이스(126)를 포함할 수 있다.The memory unit 120 includes a consumer opinion database 121, a place information database 122, a user subjectivity information database 123, a course database 124, an emotion dictionary database 125, and an attribute dictionary database 126 .

소비자 의견 데이터베이스(121)는 장소에 대한 소비자의 의견에 대해 오피니언 마이닝을 수행하여 획득한 장소 속성을 저장할 수 있다.The consumer opinion database 121 can store the acquired location attribute by performing Opinion Mining on the consumer's opinion on the place.

장소 정보 데이터베이스(122)는 웹 상에서 얻은 장소의 정보를 저장할 수 있다. 장소의 정보는 상호명, 위치, 전화번호 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The place information database 122 can store information of places obtained on the web. The location information may include at least one of a business name, a location, and a telephone number.

사용자 주관성 정보 데이터베이스(123)는 사용자 단말(200)로부터 입력 받은 사용자의 선호 지역, 음식 취향, 선호하는 여가생활 중 적어도 하나를 포함하는 주관성 정보를 저장할 수 있다.The user subjectivity information database 123 may store subjectivity information including at least one of the user's favorite region, food taste, and preferred leisure life inputted from the user terminal 200.

감성사전 데이터베이스(125)는 소비자가 장소에 대해 느낄 수 있는 감성적인 단어들을 긍정, 중립, 부정으로 분류해 놓은 데이터베이스일 수 있다. 감성사전 데이터베이스(125)에 정의된 값은, 예를 들어 ‘좋다’ 라는 값은 긍정으로 분류될 수 있고 ‘무난하다’ 라는 값은 중립으로 분류될 수 있으며 ‘별로다’ 라는 값은 부정으로 분류될 수 있다.The emotional dictionary database 125 may be a database in which emotional words that a consumer can feel about a place are classified as positive, neutral, and negative. Values defined in the emotion dictionary database 125 may be classified as positive, for example, a value of 'good' may be classified as positive, and values of 'passable' may be classified as neutral, while values of 'bad' .

속성사전 데이터베이스(126)는 사용자가 선택할 수 있는 취향의 종류와 장소가 가질 수 있는 속성을 정의한 데이터베이스일 수 있다. 속성사전 데이터베이스(126)에 정의된 값은, 예를 들어 속성사전에 ‘맛’ 이라는 평가요소가 있다면 ‘맛있다’, ‘맛없다’와 같은 포괄적인 값이 아닌 ‘맵다’, ‘달다’, ‘짜다’ 와 같은 좀 더 세분화된 값을 가질 수 있다.The attribute dictionary database 126 may be a database that defines properties that a user can select and the types of tastes that the place may have. The values defined in the attribute dictionary database 126 are not limited to the comprehensive values such as 'delicious' and 'tasteless', for example, if there is an evaluation element 'taste' in the attribute dictionary, &Quot;, as shown in FIG.

도 3은 도 1에 도시된 제어부(110)구성을 도시한 블록도이다.3 is a block diagram showing the configuration of the control unit 110 shown in FIG.

제어부(110)는 파싱부(111), 형태소 분석부(112), 장소 평가부(113), 장소 추출부(114) 및 코스 생성부(115)를 포함할 수 있다. The control unit 110 may include a parsing unit 111, a morphological analysis unit 112, a place evaluating unit 113, a place extracting unit 114, and a course generating unit 115.

파싱부(111)는 웹 상의 장소 정보를 수집할 수 있다. 장소 정보는 상호명을 포함하고 있다. 장소 정보는 상호명에 대한 사진, 위치, 전화번호 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 파싱부(111)는 장소 정보에서 상호명을 추출할 수 있다. 파싱부(111)는 상호명을 키워드로 하여 웹 사이트를 검색 할 수 있다. 파싱부(111)는 키워드가 존재하는 웹의 URL을 수집할 수 있다. 파싱부(111)는 웹의 URL을 통해 HTML파일을 다운받고 HTML파일에 포함된 텍스트 정보를 추출할 수 있다.The parsing unit 111 can collect place information on the web. The place information includes a business name. The location information may include at least one of a photograph, a location, and a telephone number for a business name. The parsing unit 111 can extract a business name from the place information. The parsing unit 111 can search a web site using a business name as a keyword. The parsing unit 111 can collect the URL of the web in which the keyword exists. The parsing unit 111 downloads the HTML file through the URL of the web and extracts the text information included in the HTML file.

파싱부(111)는 기 설정된 시간마다 웹 상의 장소 정보를 파싱하고, 장소에 대한 소비자 의견 정보를 파싱하여 장소정보 및 소비자 의견 정보에 대한 지속적인 업데이트가 가능할 수 있다.The parsing unit 111 may parse the location information on the web at predetermined time intervals, and may parse the consumer opinion information on the location so that the location information and the consumer opinion information can be continuously updated.

형태소 분석부(112)는 소비자 의견 데이터를 분석할 수 있다. 형태소 분석을 하는 것은, 문장을 최소단위로 나누는 작업이다. The morpheme analysis unit 112 can analyze the consumer opinion data. Morphological analysis is the work of dividing sentences into minimum units.

문장을 최소단위로 나누는 작업은 오픈 프로젝트로 공개되어 있는 형태소 분석기를 통하여 수행할 수 있다. 형태소 분석기는 속성값을 추출하고자 하는 장소에 대한 소비자 의견 문장을 최소 단위로 나눌 수 있다.The task of dividing sentences into minimum units can be done through a morpheme analyzer that is open to the public as an open project. The morpheme analyzer can divide the consumer opinion sentence about the place where the attribute value is extracted into a minimum unit.

장소 평가부(113)는 형태소 분석부(112)로부터 형태소 분석된 소비자 의견 데이터와 감성사전 데이터베이스(125)의 감성 데이터와 비교하고, 속성사전 데이터베이스(126)의 속성 데이터와 비교하여 장소를 평가할 수 있다. The place evaluating unit 113 compares the morpheme-analyzed consumer opinion data from the morpheme analyzing unit 112 and the emotion data of the emotion dictionaries database 125 and compares them with the attribute data of the attribute dictionary database 126 to evaluate the place have.

장소 평가부(113)는 형태소 분석된 소비자 의견 데이터와 감성 데이터를 비교하여 감성사전 데이터베이스(125)의 분류에 따라 소비자 의견의 긍정, 중립, 부정을 판단할 수 있다.The location evaluating unit 113 can compare the morpheme analyzed consumer opinion data with the emotion data to determine whether the consumer opinion is positive, neutral or negative according to the classification of the emotion dictionary database 125. [

장소 평가부(113)는 항목이 긍정 또는 중립으로 분류되는 경우, 항목에 대응하는 장소에 대한 형태소 분석된 소비자 의견 데이터를 추출할 수 있다. 장소 평가부(113)는 추출된 데이터와 속성 데이터가 같은 값을 가지면 일치하는 값을 장소에 대한 속성 값으로 지정할 수 있다. When the item is classified as positive or neutral, the place evaluating unit 113 can extract morpheme-analyzed consumer opinion data for a place corresponding to the item. If the extracted data and the attribute data have the same value, the place evaluating unit 113 can designate a matching value as an attribute value for the place.

이에 더하여, 장소 평가부(113)는 속성값이 기 존재할 경우, 속성값에 대한 속성강도를 표시할 수 있다. 속성값에 대한 속성강도를 표시하는 것은, 속성지수로 나타낼 수 있으며 속성지수에 +1을 부여할 수 있다. 지정된 속성값은 메모리부(110)의 장소 정보 데이터(112)에 저장될 수 있다.In addition, the location evaluating unit 113 can display the attribute strength with respect to the attribute value when the attribute value already exists. Displaying the attribute strength of an attribute value can be represented by an attribute index, and the attribute index can be given a +1. The designated attribute value may be stored in the place information data 112 of the memory unit 110. [

장소 추출부(114)는 장소 평가부(113)에 의해 얻어진 장소 속성에 따라 사용자의 취향에 맞는 장소를 추출할 수 있다. 장소 속성에 따라 사용자의 취향에 맞는 장소를 추출하는 것은, 장소 속성의 값과 사용자의 주관성 정보의 값을 비교하여 일치하는 값이 존재하는 장소를 추출하는 방법으로 수행될 수 있다.The place extracting unit 114 can extract a place suitable for the user's taste according to the place attribute obtained by the place evaluating unit 113. [ The extraction of a place suited to the user's taste according to the place attribute can be performed by a method of comparing the value of the place attribute and the value of the user's subjective information and extracting a place where a matching value exists.

장소 추출부(114)는 사용자의 주관성 정보와 오피니언 마이닝을 수행한 장소 속성의 값을 비교하여 일치하는 값이 있는지 확인할 수 있다. 장소 추출부(114)는 일치하는 속성값이 있으면 그 개수를 산출할 수 있다. The location extracting unit 114 may compare the subjectivity information of the user with the value of the location attribute of the Opinion Mining to check whether there is a matching value. The place extracting unit 114 can calculate the number of matching attribute values, if any.

장소 추출부(114)는 일치하는 속성값에 대한 속성지수와 일치하는 속성값의 개수를 합산할 수 있다. 장소 추출부(114)는 그 합이 높은 순으로 장소를 배열하여 추출할 수 있다.The place extracting unit 114 can add the number of attribute values matching the attribute index for the matching attribute value. The place extracting unit 114 can extract and arrange the places in descending order of the sum.

사용자는 추출된 장소들 중 원하는 장소를 한 곳을 입력 할 수 있다. 장소 추출부(114)는 사용자가 선택한 장소를 기준으로 기 설정된 거리범위 내의 장소를 재 추출할 수 있다.The user can input a desired place among the extracted places. The place extracting unit 114 can re-extract the place within the predetermined distance range based on the place selected by the user.

코스 생성부(115)는 장소 추출부(114)에 의해 선정된 장소들과 사용자가 입력한 주관성 정보 및 거리 정보를 바탕으로 코스를 생성할 수 있다. 사용자가 입력한 주관성 정보 및 거리 정보를 바탕으로 코스를 생성하는 것은, 예를 들어 사용자의 만남 시각정보를 고려하여 코스를 생성할 수 있으며 거리가 가까운 순으로 배열하여 코스를 생성하는 것일 수 있다. 코스 생성부(115)는 코스를 복수개로 생성할 수 있다.The course creating unit 115 can create a course based on the places selected by the place extracting unit 114 and the subjectivity information and the distance information inputted by the user. The course may be created based on the subjectivity information and the distance information inputted by the user, for example, the course may be generated in consideration of the contact time information of the user, and the course may be arranged in the order of closest distance. The course generating unit 115 can generate a plurality of courses.

도 4는 도 3에 도시된 장소 평가부(113)의 제어 흐름도이다.FIG. 4 is a control flowchart of the place evaluation unit 113 shown in FIG.

장소 평가부(113)는 감성 데이터와 형태소 분석된 소비자 의견 데이터가 일치하는지 확인할 수 있다. 일치하는 경우, 장소 평가부(113)는 해당 값이 반전될 수 있는 ‘않다’와 같은 부정단어를 포함하는지 확인할 수 있다. 장소 평가부(113)는 해당 문장이 끝나거나 다음 단어를 만날 때까지 부정단어를 포함하는지 확인할 수 있다. 장소 평가부(113)는 해당 문장이 부정단어를 포함하지 않으면, 일치하는 항목에 대해 감성사전의 분류에 따라 긍정, 중립, 부정을 판단할 수 있다(310). The place evaluating unit 113 can check whether the emotion data and the morpheme analyzed consumer opinion data match. If they match, the place evaluating unit 113 can check whether the corresponding value includes a negative word such as 'no' which can be inverted. The place evaluating unit 113 can check whether the negative sentence is included until the sentence ends or the next word is encountered. If the sentence does not include an unauthorized word, the location evaluation unit 113 may determine whether the matching item is positive, neutral, or negative according to the classification of the emotion dictionary (310).

장소 평가부(113)는 항목이 긍정 또는 중립으로 분류되는 경우, 항목에 대응하는 장소에 대한 형태소 분석된 소비자 의견 데이터를 추출할 수 있다. 장소 평가부(113)는 추출된 데이터를 속성 데이터와 비교할 수 있다(320). When the item is classified as positive or neutral, the place evaluating unit 113 can extract morpheme-analyzed consumer opinion data for a place corresponding to the item. The location evaluating unit 113 may compare the extracted data with the attribute data (320).

장소 평가부(113)는 추출된 데이터와 속성 데이터 중 일치하는 값이 존재하는지 확인할 수 있다(330). The location evaluating unit 113 can check whether there is a matching value among the extracted data and the attribute data (330).

장소 평가부(113)는 속성 데이터와 일치하는 값이 있을 경우, 해당 값이 반전될 수 있는 ‘않다’와 같은 부정단어를 포함하는지 확인할 수 있다. 장소 평가부(113)는 해당 문장이 끝나거나 다음 단어를 만날 때까지 부정단어를 포함하는지 확인할 수 있다. 장소 평가부(113)는 해당 문장이 부정단어를 포함하지 않으면, 일치하는 값을 장소에 대한 속성값으로 지정할 수 있다(340).If the location evaluating unit 113 has a value that matches the attribute data, it can check whether the corresponding value includes a negative word such as 'no' which can be inverted. The place evaluating unit 113 can check whether the negative sentence is included until the sentence ends or the next word is encountered. If the sentence does not contain a negative word, the place evaluating unit 113 can designate a matching value as an attribute value for the place (340).

이에 더하여, 장소 평가부(113)는 속성값이 장소에 대한 속성값으로 기 존재하는지 여부를 확인할 수 있다(350). In addition, the place evaluating unit 113 can check whether the attribute value exists as an attribute value for the place (350).

장소 평가부(113)는 속성값이 기 존재할 경우, 속성값에 대한 속성강도를 표시할 수 있다. 속성값에 대한 속성강도를 표시하는 것은, 속성지수로 나타낼 수 있으며 속성지수에 +1을 부여할 수 있다(360).The location evaluating unit 113 can display the attribute strength of the attribute value when the attribute value exists. Displaying the attribute strength for an attribute value can be represented by an attribute index, and the attribute index can be given +1 (360).

도 5는 도 3에 도시된 장소 추출부(114)의 제어 흐름도이다.5 is a control flowchart of the place extracting unit 114 shown in FIG.

장소 추출부(150)는 사용자의 주관성 정보와 오피니언 마이닝을 수행한 장소의 속성값을 비교하여 일치하는 값이 있는지 확인할 수 있다(410). 장소 추출부(150)는 일치하는 속성값이 있으면 그 개수를 산출할 수 있다(420). The location extracting unit 150 may compare the subjectivity information of the user with the attribute value of the location where Opinion Mining is performed to check whether there is a matching value (410). The location extracting unit 150 can calculate the number of identical attribute values (420).

장소 추출부(150)는 일치하는 속성값에 대한 속성지수와 산출된 일치하는 속성값의 개수를 합산할 수 있다(430). 장소 추출부(150)는 그 합이 높은 순으로 장소를 배열하여 장소 리스트로 추출할 수 있다. 장소 추출부(150)는 통신부(170)를 호출하여 장소 리스트를 사용자 단말(200)에 표시할 수 있다(440).The place extracting unit 150 may add 430 the number of attribute values and the attribute index of the matching attribute values. The place extracting unit 150 arranges places in descending order of the sum and extracts them as a place list. The location extracting unit 150 may call the communication unit 170 to display the location list on the user terminal 200 (440).

사용자는 표시된 장소들 중 원하는 장소를 한 곳을 입력 할 수 있다(450). 장소 추출부(150)는 선택된 장소를 기준으로 기 설정된 거리범위 내의 장소를 다시 추출할 수 있다(460). 장소 추출부(150)는 추출된 장소들의 속성값과 사용자의 주관성 정보를 비교하여 일치하는 값이 있는지 확인할 수 있다(470). 장소 추출부(150)는 일치하는 속성값의 개수와 이에 대응하는 장소에 대한 속성강도의 점수를 합산할 수 있다. 장소 추출부(150)는 그 합이 높은 순으로 배열하여 장소를 추출할 수 있다(480).The user can enter a desired one of the displayed places (450). The location extracting unit 150 may extract the location within the predetermined distance range again based on the selected location (460). The location extracting unit 150 may compare the attribute values of the extracted places with the user's subjectivity information to determine whether there is a matching value (470). The place extracting unit 150 may add up the number of matching attribute values and the score of the attribute strength for the corresponding place. The place extracting unit 150 arranges the sums in descending order so that the place can be extracted (480).

도 6a 및 도 6b는 도 3에 도시된 코스 생성부(115)의 제어 흐름도이다.6A and 6B are control flow charts of the course creating unit 115 shown in FIG.

도 6a를 참조하면, 코스 생성부(115)는 장소 추출부(114)에 의해 선정된 장소 데이터를 수집할 수 있다(510). 코스 생성부(115)는 사용자가 선택한 장소와 장소 추출부(114)에 의해 선정된 장소들을 거리를 고려하여 코스를 생성할 수 있다. 거리를 고려하여 코스를 생성하는 것은, 장소들을 거리 순으로 배열하여 코스를 생성하는 것으로 할 수 있다. 코스는 복수개로 생성될 수 있다(520). 코스 생성부(115)는 생성된 코스를 코스 데이터베이스(124)에 저장할 수 있다(530).Referring to FIG. 6A, the course generating unit 115 may collect the place data selected by the place extracting unit 114 (510). The course creation unit 115 can create a course in consideration of the distance selected by the user and the locations selected by the location extraction unit 114. [ In order to create a course in consideration of the distance, it is possible to arrange the places in order of distance to generate a course. A plurality of courses may be generated (520). The course creation unit 115 may store the created course in the course database 124 (530).

도 6b를 참조하면, 사용자가 입력한 주관성 정보 중 만남 시각 정보가 존재할 경우에 대한 코스 생성이 실행될 수 있다. 코스 생성부(115)는 장소 추출부(114)에 의해 선정된 장소 데이터를 수집할 수 있다(540). 코스 생성부(115)는 사용자가 만남 시각 정보에 대해 입력했는지 확인할 수 있다(550). 코스 생성부(115)는 사용자가 만남 시각 정보에 대해서 입력하지 않았을 경우에 거리를 고려하여 코스를 생성할 수 있다(560). 코스 생성부(115)는 사용자가 만남 시각 정보에 대해서 입력한 경우에 거리와 시각을 고려하여 코스를 생성할 수 있다(570). 코스 생성부(115)는 생성된 코스를 코스 데이터베이스(124)에 저장할 수 있다(580).Referring to FIG. 6B, the course creation may be performed when the encounter time information among the subjectivity information input by the user exists. The course generating unit 115 may collect the place data selected by the place extracting unit 114 (540). The course creation unit 115 can confirm whether the user has entered the contact time information (550). If the user does not input the contact time information, the course creating unit 115 may generate the course in consideration of the distance (560). The course generating unit 115 may generate a course in consideration of distance and time when the user inputs the encounter time information (570). The course creation unit 115 may store the created course in the course database 124 (580).

도 7은 도 3에 도시된 코스 생성부의 다른 실시예에 따른 제어 흐름도이다.7 is a control flowchart according to another embodiment of the course creator shown in FIG.

코스 생성부(115)의 다른 실시예는, 사용자가 같은 종류의 장소를 두 곳 이상 원하는 경우에 실시될 수 있다. 사용자가 같은 종류의 장소를 두 곳 이상 원하는 경우에는 코스 생성부(115)로부터 생성된 코스 데이터에 사용자가 원하는 같은 종류의 장소를 추가하여 코스를 재 생성할 수 있다.Another embodiment of the course generating unit 115 may be implemented when a user desires more than one place of the same kind. If the user desires more than two places of the same type, he can regenerate the course by adding the same kind of place desired by the user to the course data generated by the course generating unit 115. [

코스 생성부(115)는 사용자가 같은 종류의 장소를 두 곳 이상 원하는지 확인할 수 있다(610). 코스 생성부(115)는 사용자가 같은 종류의 장소를 두 곳 이상 원하면 장소 추출부(114)로부터 선정된 장소 데이터 및 생성된 코스 데이터를 수집할 수 있다(620). 코스 생성부(115)는 사용자가 두 곳 이상 원하는 종류의 장소를 장소 데이터에서 추출할 수 있다(630). 코스 생성부(115)는 추출된 장소 데이터 중 생성된 코스에 기 존재하는 장소와 다른 장소들 중 가장 높은 순위에 있는 장소를 선택할 수 있다(640). 코스 생성부(115)는 선택된 장소를 기 생성된 코스에 추가할 수 있다(650). The course creation unit 115 can confirm whether the user wants more than one place of the same type (610). If the user desires more than one place of the same type, the course creating unit 115 may collect the selected place data and the created course data from the place extracting unit 114 (620). The course creation unit 115 may extract 630 the desired kind of place from the place data by the user at two or more places. The course generating unit 115 may select a place that exists in the created course among the extracted place data and a place in the highest position among the places that are present in the created course (640). The course creating unit 115 may add the selected place to the created course (650).

코스 생성부(115)는 다시 사용자가 원하는 요구 조건을 만족하는지 확인하는 과정으로 사용자가 원하는 장소의 종류의 개수를 충족하였는지 확인할 수 있다(660). 코스 생성부(115)는 사용자의 요구 조건을 만족하지 못했을 경우에, 같은 종류의 장소 중 다시 다른 장소를 추출하는 과정을 반복할 수 있다.The course creation unit 115 can confirm whether the number of types of places desired by the user is satisfied by confirming whether the user satisfies the desired requirements again (660). If the requirement of the user is not satisfied, the course creating unit 115 may repeat the process of extracting another place among the same kind of places.

코스 생성부(115)는 사용자의 요구조건을 만족하였을 경우에 추출된 장소를 추가하여 거리 또는 시각 정보를 고려하여 코스를 재 생성할 수 있다(670). 코스 생성부(115)는 재 생성된 코스를 코스 데이터베이스(124)에 저장할 수 있다(680).The course creating unit 115 may add the extracted place when the user's requirement is satisfied, and re-create the course in consideration of the distance or time information (670). The course creation unit 115 may store the re-created course in the course database 124 (680).

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 코스 추천 시스템(1)의 제어 흐름도이다.8 is a control flowchart of the course recommendation system 1 according to an embodiment of the present invention.

최종적으로 본 발명의 일 실시예에 따른 코스 추천 시스템의 제어방법에 대해서 설명하면, 코스 추천 시스템(1)은 장소에 대한 오피니언 마이닝을 수행할 수 있다(710). 코스 추천 시스템(1)은 사용자 단말(200)로부터 주관성 정보를 입력 받아 수집할 수 있다(720).Finally, a method of controlling a course recommendation system according to an embodiment of the present invention will be described. The course recommendation system 1 can perform opinion mining on a place (710). The course recommendation system 1 may collect the subjectivity information from the user terminal 200 (720).

코스 추천 시스템(1)은 오피니언 마이닝을 수행하여 얻은 장소 정보 데이터와 사용자의 주관성 정보를 바탕으로 장소 리스트를 추출할 수 있다(730). 코스 추천 시스템(1)은 사용자로부터 장소 리스트 중 하나를 선택 받을 수 있다(740).The course recommendation system 1 can extract the place list based on the place information data obtained by performing Opinion Mining and the subjectivity information of the user (730). The course recommendation system 1 can select one of the place lists from the user (740).

코스 추천 시스템(1)은 사용자가 선택한 장소를 기준으로 코스를 생성할 수 있다(750). 코스 추천 시스템(1)은 생성된 코스를 사용자 단말(200)에 표시할 수 있다(760).The course recommendation system 1 can generate a course based on a place selected by the user (750). The course recommendation system 1 can display the created course on the user terminal 200 (760).

도 9a 및 도 9b는 사용자 단말(200)로부터 주관성 정보를 입력 받는 예를 도시한 도면이다.FIGS. 9A and 9B are diagrams illustrating an example of receiving subjectivity information from the user terminal 200. FIG.

도 9a를 참조하면, 사용자 단말(200)은 사용자의 주관성 정보를 입력 받는다. 사용자의 주관성 정보를 입력 받는 것은, 사용자의 선호 장소 정보를 입력 받는 것일 수 있고, 음식 취향 정보를 입력 받는 것일 수 있으며, 선호하는 여가 활동 정보를 입력 받는 것일 수 있다. Referring to FIG. 9A, the user terminal 200 receives user's subjectivity information. Receiving the user's subjectivity information may be input of the user's favorite place information, inputting the food taste information, or inputting the favorite leisure activity information.

선호 장소 정보, 음식 취향 정보, 선호하는 여가 활동 정보는 복수개를 입력 받을 수 있으며, 적어도 하나의 정보를 입력 받는 것으로 할 수 있다.Preference place information, food preference information, and preferred leisure activity information can be inputted, and at least one information can be inputted.

도 9b를 참조하면, 사용자가 코스 추천을 선택하면 만남에 대한 정보를 입력 받을 수 있다. 만남에 대한 정보는 시각, 인원, 목적, 원하는 장소의 종류일 수 있다. 만남에 대한 정보는 적어도 하나의 정보를 입력 받는 것으로 할 수 있다.Referring to FIG. 9B, when a user selects a course recommendation, information on a meeting can be input. The information about the meeting may be the type of visual, personnel, purpose, desired place. The information on the meeting can be obtained by receiving at least one information.

도 10은 사용자 단말(200)에 코스 생성 결과를 출력한 예를 도시한 도면이다.10 is a diagram showing an example in which a result of course creation is output to the user terminal 200. FIG.

사용자 단말(200)은 최종 생성된 코스를 표시할 수 있다. 사용자 단말(200)에 최종 표시되는 코스들은 각 장소에 대한 정보 및 사진을 포함할 수 있다. 표시되는 코스는 복수개일 수 있으며, 코스의 특성을 표시할 수 있다. 코스의 특성은 예를 들어 대중교통을 이용할 경우, 자가용을 이용할 경우일 수 있다.The user terminal 200 can display the finally generated course. The courses ultimately displayed on the user terminal 200 may include information on each place and a photograph. The displayed course may be a plurality of courses, and the course characteristics can be displayed. The characteristics of the course may be, for example, when using public transportation, or when using a car.

또한, 사용자 단말(200)은 본 발명의 지속적인 유지 및 관리를 위해 사용자로부터 코스에 대한 만족도 또는 후기를 입력 받을 수 있다.In addition, the user terminal 200 can receive the satisfaction of the course or the latter from the user for continuous maintenance and management of the present invention.

도 11은 본 발명의 코스 추천 방법을 수행할 수 있는 독립적인 모바일 단말 장치를 도시한 도면이다.11 is a diagram illustrating an independent mobile terminal device capable of performing the course recommendation method of the present invention.

이와 같은, 사용자 단말 및 코스 추천 서버를 통해 코스를 제공하는 기술은 도 11과 같이 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.Such a technique for providing a course through a user terminal and a course recommendation server may be implemented in an application as shown in FIG. 11 or may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded on a computer readable recording medium . The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.Program instructions that are recorded on a computer-readable recording medium may be those that are specially designed and constructed for the present invention and are known and available to those skilled in the art of computer software.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like.

프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of program instructions include machine language code such as those generated by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. A hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform processing in accordance with the present invention, and vice versa.

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined in the appended claims. It will be possible.

100: 코스 추천 서버 200: 사용자 단말
110: 제어부 120: 메모리부
130: 통신부 111: 파싱부
112: 형태소 분석부 113: 장소 평가부
114: 장소 추출부 115: 코스 생성부
800: 모바일 단말
100: course recommendation server 200: user terminal
110: control unit 120: memory unit
130: communication unit 111: parsing unit
112: Morphological analysis unit 113: Place evaluation unit
114: place extracting unit 115:
800: mobile terminal

Claims (11)

사용자로부터 사용자의 기호에 관한 정보 또는 선호 지역에 관한 정보인 주관성 정보를 입력 받고, 상기 주관성 정보를 코스 추천 서버에 전송하여 사용자의 주관성 정보가 반영된 코스를 수신하는 사용자 단말; 및
웹 상의 장소 정보를 포함하는 장소 정보를 추출하고, 상기 장소 정보를 포함하고 있는 웹 사이트를 검색하고, 웹 사이트를 통해 장소에 대한 소비자 의견을 분석하여 오피니언 마이닝을 수행하고, 상기 오피니언 마이닝을 통해 소비자 의견이 긍정 또는 중립으로 판단되는 장소에 대한 소비자 의견 데이터를 추출하고, 상기 소비자 의견이 긍정 또는 중립으로 판단되는 장소에 대한 소비자 의견 데이터와 장소가 가질 수 있는 속성이 미리 정의된 속성 데이터를 비교하여 상기 소비자의 의견이 긍정 또는 중립으로 판단되는 장소에 대한 장소 속성을 획득하고, 상기 장소에 대한 장소 속성과 상기 사용자의 주관성 정보를 비교하여 장소 별로 상기 사용자의 주관성 정보와 일치하는 장소 속성의 개수를 산출하고, 상기 사용자의 주관성 정보와 일치하는 장소 속성의 개수에 따라 장소를 배열하여 코스 정보를 생성하고, 생성된 코스 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는 코스 추천 서버를 포함하는 코스 추천 시스템.
A user terminal for receiving information on a preference of a user or information on a preference area from a user and receiving the subjectivity information of the user by transmitting the subjectivity information to a course recommendation server; And
An opinion mining is performed by extracting the place information including the place information on the web, searching the website including the place information, analyzing the consumer opinion on the place through the website, Extracts consumer opinion data on a place where the opinion is judged to be affirmative or neutral and compares the consumer opinion data on the place where the consumer opinion is judged to be positive or neutral and the property data that the place can have, Acquiring a location attribute for a place where the opinion of the consumer is determined to be affirmative or neutral and comparing the location attribute for the location with the subjectivity information of the user to determine the number of location attributes matching the user's subjectivity information for each location , And calculates the length of the chapter corresponding to the user's subjectivity information And a course recommendation server that arranges places according to the number of minor attributes to generate course information, and transmits the generated course information to the user terminal.
제 1 항에 있어서,
상기 코스 추천 서버는,
파싱부를 통해 파싱된 장소에 대한 정보와 상기 오피니언 마이닝을 통해 분석된 소비자 의견 정보와 상기 주관성 정보를 저장하는 메모리부;
웹 상에서 장소에 대한 정보와 장소에 대한 소비자 의견을 파싱하는 파싱부, 상기 파싱부에 의해 얻은 정보를 형태소 분석하는 형태소 분석부, 상기 형태소 분석부에 의해 분석된 데이터를 오피니언 마이닝을 통해 상기 장소에 대한 소비자 의견을 분류 및 분석하는 장소 평가부, 상기 장소 평가부에서 분석한 데이터와 상기 사용자로부터 얻은 상기 주관성 정보와 일치하는 속성값을 가지는 장소를 추출하는 장소 추출부 및 상기 사용자가 한 장소를 선택하면 선택된 장소와 다른 종류의 장소 중에서 상기 선택된 장소와의 거리가 기 설정된 범위 내에 있는 장소들을 정렬하여 사용자에게 추천하는 코스 생성부를 포함하는 제어부;및
상기 사용자 단말로부터 주관성 정보를 수신하고 메모리부로 전달하며, 제어부로부터 생성된 코스를 수집하여 사용자 단말로 송신하는 통신부를 포함하는 코스 추천 시스템.
The method according to claim 1,
The course recommendation server,
A memory unit for storing information on a place parsed through a parsing unit, consumer opinion information analyzed through Opinion Mining, and the subjectivity information;
A morpheme analyzing unit for morpheme analyzing the information obtained by the parsing unit; and a data analyzing unit for analyzing the data analyzed by the morpheme analyzing unit through the opinion mining A place extracting unit for extracting a place having an attribute value matching the data analyzed by the place evaluating unit and the subjectivity information obtained from the user; A controller for sorting places in a predetermined range of distance between the selected place and the selected place and recommending the place to the user;
And a communication unit for receiving the subjectivity information from the user terminal and transmitting the subject information to the memory unit, and collecting the course generated from the control unit and transmitting the collected course information to the user terminal.
사용자 단말을 통해 사용자로부터 주관성 정보를 입력 받고,
웹 상에서 장소에 대한 정보 및 장소에 대한 소비자 의견을 파싱하고,
상기 장소에 대한 소비자 의견에 대해 오피니언 마이닝 작업을 수행하여 장소 속성을 분석하고,
파싱한 장소에 대한 정보 및 오피니언 마이닝 작업을 통해 분석된 장소 속성을 메모리부에 저장하고,
상기 사용자로부터 코스 생성 요청이 들어오면 상기 사용자 단말을 통해 주관성 정보를 입력 받고,
오피니언 마이닝을 수행하여 소비자 의견이 긍정 또는 중립으로 판단되는 장소에 대한 소비자 의견 데이터를 추출하고, 상기 소비자 의견이 긍정 또는 중립으로 판단되는 장소에 대한 소비자 의견 데이터와 장소가 가질 수 있는 속성이 미리 정의된 속성 데이터를 비교하여 상기 소비자의 의견이 긍정 또는 중립으로 판단되는 장소에 대한 장소 속성을 획득하고, 상기 장소에 대한 장소 속성과 상기 사용자의 주관성 정보를 비교하여 장소 별로 상기 사용자의 주관성 정보와 일치하는 장소 속성의 개수를 산출하고, 상기 사용자의 주관성 정보와 일치하는 장소 속성값의 개수에 따라 장소 리스트를 추출하고,
상기 사용자로부터 상기 사용자 단말을 통해 장소 리스트 중 하나를 선택 받고,
사용자가 선택한 장소, 파싱부에 의해 획득된 장소 정보, 상기 오피니언 마이닝 작업을 수행하여 획득된 장소 속성 및 상기 사용자의 주관성 정보에 따라 적어도 하나의 장소 정보를 포함하는 코스를 생성하는 코스 추천 방법.
Receives subjectivity information from a user via a user terminal,
Parsing consumer comments on places and information on the web,
An opinion mining operation is performed on the consumer opinion on the place to analyze the place property,
Information about the parsed place, and location attribute analyzed through Opinion mining operation is stored in the memory unit,
When a request for creating a course is received from the user, subjectivity information is input through the user terminal,
Opinion mining is performed to extract consumer opinion data on a place where the consumer opinion is judged to be positive or neutral and the consumer opinion data on the place where the consumer opinion is judged as positive or neutral and the property that the place can have Comparing the attribute data of the user with the attribute information of the user to obtain a place attribute for a place where the opinion of the consumer is judged to be affirmative or neutral and comparing the place attribute for the place with the subjectivity information of the user, Extracts a location list according to the number of location attribute values coinciding with the subject information of the user,
Selecting one of the location lists from the user through the user terminal,
A course recommendation method for creating a course including at least one place information according to a place selected by a user, place information obtained by a parsing unit, place attribute acquired by performing opinionin mining, and subjectivity information of the user.
제 3 항에 있어서,
상기 웹 상에서 장소에 대한 정보 및 장소에 대한 소비자 의견을 파싱하는 것은,
웹 상의 상호명을 포함하는 지역정보를 수집하고, 상기 장소 정보에서 상호명을 추출하고, 상호명을 키워드로 하여 웹 사이트를 검색하고, 웹의 URL을 수집하며, 웹의 URL을 통해 HTML파일을 다운받고, HTML파일에 포함된 텍스트 정보를 추출하는 코스 추천 방법.
The method of claim 3,
Parsing the consumer's opinion of the place and the information about the place on the web,
Collects local information including a business name on the web, extracts a business name from the location information, searches a website using a business name as a keyword, collects a URL of the web, downloads an HTML file through a URL of the web, A course recommendation method for extracting text information contained in an HTML file.
제 3 항에 있어서,
상기 웹 상에서 장소에 대한 정보 및 장소에 대한 소비자 의견을 파싱하는 것은,
상기 장소 정보 및 상기 장소에 대한 소비자 의견 정보를 지속적으로 업데이트 하도록 기 설정된 시간마다 웹 상의 장소 정보 및 장소에 대한 소비자 의견 정보를 파싱하는 코스 추천 방법.
The method of claim 3,
Parsing the consumer's opinion of the place and the information about the place on the web,
The method of recommending a program for parsing consumer opinion information on place information and a place on the web at predetermined time intervals to continuously update the place information and consumer opinion information on the place.
제 3 항에 있어서,
상기 사용자 단말을 통해 사용자로부터 주관성 정보를 입력 받는 것은,
상기 사용자로부터 선호하는 지역 또는 상기 사용자의 기호에 대한 정보인 주관성 정보를 입력 받는 것을 포함하고,
상기 사용자의 기호에 대한 정보는 사용자의 음식취향 또는 선호하는 여가활동 정보를 포함하는 코스 추천 방법.
The method of claim 3,
Receiving the subjectivity information from the user through the user terminal,
And inputting subjectivity information which is information on a preference region from the user or a preference of the user,
Wherein the information on the preference of the user includes a taste of the user or a preferred leisure activity information.
제 3 항에 있어서,
상기 사용자로부터 코스 생성 요청이 들어오면 상기 사용자 단말을 통해 주관성 정보를 입력 받는 것은,
상기 사용자로부터 만남을 원하는 지역, 만나는 인원, 만남의 목적, 만남 시각, 원하는 장소의 종류 및 경제적 정보 중 적어도 하나의 정보를 더 입력 받는 코스 추천 방법.
The method of claim 3,
Receiving a subject creation request through the user terminal when a request for creating a course is received from the user,
A recommendation method of receiving at least one piece of information from the user, an area desired to meet, a meeting person, a meeting purpose, a meeting time, a type of desired place, and economic information.
제 3 항에 있어서,
오피니언 마이닝을 수행하여 얻은 장소 속성과 사용자의 주관성 정보를 바탕으로 장소 리스트를 추출하는 것은,
상기 오피니언 마이닝을 수행하여 얻은 장소 정보 데이터와 사용자의 주관성 정보가 일치하는 장소들에 대해 점수를 매기고, 장소를 점수에 따라 배열하여 장소 리스트를 추출하는 코스 추천 방법.
The method of claim 3,
The extraction of the place list based on the place attribute obtained by performing Opinion Mining and the subjectivity information of the user,
A course recommendation method of scoreing places where the location information data obtained by performing Opinion Mining and the subjectivity information of the user coincide with each other and arranging places according to the scores to extract a place list.
제 6 항에 있어서,
사용자가 선택한 장소, 파싱부에 의해 획득된 장소 정보, 상기 오피니언 마이닝 작업을 수행하여 획득된 장소 속성 및 상기 사용자의 주관성 정보에 따라 적어도 하나의 장소 정보를 포함하는 코스를 생성하는 것은,
상기 사용자가 선택한 장소를 기준으로 기 설정된 범위 내에 있는 상기 사용자가 선택한 장소와 다른 종류의 장소를 추출하고,
추출된 장소들 중에서 상기 주관성 정보와 일치하는 장소를 추출하고, 종류가 다른 장소들을 추출하는 과정을 반복하여 최소 하나 이상 추출된 장소를 거리 순으로 배열하여 코스로 생성하는 코스 추천 방법.
The method according to claim 6,
Generating a course including at least one place information according to a place selected by a user, place information obtained by a parsing unit, place attribute obtained by performing opinionion mining work, and subjectivity information of the user,
Extracting a place of a type different from a place selected by the user within a predetermined range based on the place selected by the user,
Extracting a place matching the subjectivity information among the extracted places, and extracting places having different kinds; repeating the process of extracting places having different types, and arranging at least one extracted place in the order of distance to generate a course.
제 6 항에 있어서,
사용자가 선택한 장소, 파싱부에 의해 획득된 장소 정보, 상기 오피니언 마이닝 작업을 수행하여 획득된 장소 속성 및 상기 사용자의 주관성 정보에 따라 적어도 하나의 장소 정보를 포함하는 코스를 생성하는 것은,
상기 사용자가 같은 종류의 장소를 두 곳 이상 원하는 경우에 사용자가 원하는 종류의 장소를 재 추출하고,
코스에 포함된 장소와 다른 장소를 코스에 포함하여 코스를 재 생성하는 코스 추천 방법.
The method according to claim 6,
Generating a course including at least one place information according to a place selected by a user, place information obtained by a parsing unit, place attribute obtained by performing opinionion mining work, and subjectivity information of the user,
If the user desires more than one place of the same kind, the user re-extracts the place of the desired kind,
Suggested ways to recreate a course by including it in the course and other places.
제 3 항 내지 제 10 항 중 어느 하나의 항에 따라 코스를 추천하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.11. A computer-readable recording medium having recorded thereon a computer program for recommending a course according to any one of claims 3 to 10.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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