KR101719265B1 - 서버, 사용자 단말 장치, 그 서비스 제공 방법 및 그 제어 방법 - Google Patents

서버, 사용자 단말 장치, 그 서비스 제공 방법 및 그 제어 방법 Download PDF

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Abstract

서비스 제공 방법이 개시된다. 서비스 제공 방법은, 복수 개의 컨텐츠를 패키징하여 생성된 적어도 하나의 컨텐츠 리스트를 업로드받는 단계, 적어도 하나의 컨텐츠 리스트에 포함된 각 컨텐츠의 패키징 빈도를 고려하여 핵심 컨텐츠를 추출하는 단계 및, 사용자 요청이 있는 경우 추출된 핵심 컨텐츠를 사용자에게 추천하는 단계를 포함한다.

Description

서버, 사용자 단말 장치, 그 서비스 제공 방법 및 그 제어 방법{Server, User terminal appaatus, service providing method and control method thereof}
본 발명은 서버, 사용자 단말 장치, 그 서비스 제공 방법 및 그 제어 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 컨텐츠를 추천하는 서버, 사용자 단말 장치, 그 서비스 제공 방법 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
컨텐츠 산업이 발달함에 따라 많은 수의 컨텐츠 중에서 좋은 컨텐츠를 고르는 일은 중요한 일이 되었다. 또한, 사용자 맞춤 컨텐츠를 추천하는 방법이 음악, 스마트폰 어플리케이션 등에 널리 사용되고 있다.
컨텐츠 추천방법에는 DF(Demographic Filtering), CF(Collaborative Filtering), EXP(Expert based Filtering) 등이 있다.
DF는 사용자의 프로필 정보를 이용하여 비슷한 프로필 사용자의 컨텐츠를 추천해 주는 방식으로, 단순한 사용자의 프로필에 의한 것이라 사용자 맞춤 추천을 하기 어렵다는 문제점이 있다.
CF는 사용자 또는 아이템에 기반하여 컨텐츠를 추천하는 것으로 미리 사용자별, 아이템별 분류가 되어야 하므로, cold-start problem이 있다.
또한, EXP는 전문가가 컨텐츠를 추천하는 고전적인 방식으로, 사람이 직접하는 것이라 DF나 CF에 비해 엉뚱한 추천을 줄일 수 있지만 추천하는 양에 한계가 있다는 문제점이 있다.
이하에서 어플리케이션 다운로드의 경우를 예를 들어 설명하도록 한다.
첫째, 검색 기능을 이용해 키워드를 통해 어플리케이션을 검색하여 다운로드 받는다. 이 경우는 어플리케이션명을 정확히 알고 있지 않으면, 원하는 어플리케이션을 정확히 찾기 어렵다는 문제점이 있다.
둘째, 어플리케이션 스토어에 있는 카테고리별, 인기 순위별 어플리케이션 리스트를 보고 다운로드를 받는 경우에는 사람들이 많이 사용하는 어플리케이션을 다운로드 받을 수 있는 장점이 있지만, 인기 있는 어플리케이션이 아니더라도 내 취향에 맞는 어플리케이션을 찾기 어렵다.
셋째, 커뮤니티를 통해 어플리케이션 정보를 얻어 다운로드를 받는 경우에도 내 취향에 맞는 어플리케이션을 찾기 어렵다는 문제점이 있다.
또한, 기존에는 어플리케이션의 별점을 통해어플리케이션의 선호도 정보를 얻었다. 그렇지만, 별점은 사용자들마다 주관적이며, 별점을 매김으로서 사용자가 얻는 이득이 없어 잘 사용하지 않는 문제점이 있다.
이에 따라 새로운 방식의 컨텐츠 추천 방식이 요구된다.
따라서, 본 발명의 목적은, 숨어있는 참신한 컨텐츠까지 추천해 줄 수 있는 서버, 사용자 단말 장치, 그 서비스 제공 방법 및 그 제어 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 서비스 제공 방법은, 복수 개의 컨텐츠를 패키징하여 생성된 적어도 하나의 컨텐츠 리스트를 업로드받는 단계; 상기 적어도 하나의 컨텐츠 리스트에 포함된 각 컨텐츠의 패키징 빈도를 고려하여 핵심 컨텐츠를 추출하는 단계; 및 사용자 요청이 있는 경우 상기 추출된 핵심 컨텐츠를 사용자에게 추천하는 단계;를 포함한다.
또한, 다운로드된 복수의 컨텐츠에 대한 사용 데이터를 저장하는 단계; 상기 다운로드된 복수의 컨텐츠를 상기 사용 데이터를 기준으로 사용자 위주로 그룹 분류하는 단계; 및, 상기 분류된 그룹별 선호 컨텐츠를 추출하는 단계;를 더 포함하며, 상기 추출된 핵심 컨텐츠를 사용자에게 추천하는 단계는, 상기 그룹별 선호 컨텐츠를 기초로 상기 핵심 컨텐츠를 추천할 수 있다.
또한, 다운로드된 복수의 컨텐츠에 대한 사용 데이터를 저장하는 단계; 상기 다운로드된 복수의 컨텐츠를 상기 사용 데이터를 기준으로 컨텐츠 위주로 그룹 분류하는 단계; 및, 상기 분류된 그룹별 컨텐츠 연관성을 분석하는 단계;를 더 포함하며, 상기 추출된 핵심 컨텐츠를 사용자에게 추천하는 단계는, 상기 그룹별 연관성을 기초로 상기 핵심 컨텐츠를 추천할 수 있다.
여기서, 상기 사용 데이터는, 해당 컨텐츠에 대한 사용자 정보 및 해당 컨텐츠에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 컨텐츠 리스트는, 패키징 타이틀, 디스크립션 및 키워드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 컨텐츠는, 어플리케이션을 포함할 수 있다.
또한, 상기 핵심 컨텐츠의 업로드 횟수를 고려하여 핵심 유저를 선정하고, 선정된 핵심 유저에 쿠폰 또는 소정의 자격을 부여하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말 장치는, 복수 개의 컨텐츠를 다운로드하고, 각각의 컨텐츠에 대한 사용 데이터를 저장하는 단계; 기 사용 데이터를 기초로 상기 다운로드된 복수 개의 컨텐츠 중 기설정된 주제에 부합하는 복수 개의 컨텐츠를 패키징하여, 적어도 하나의 컨텐츠 리스트를 생성하는 단계; 및 기 생성된 적어도 하나의 컨텐츠 리스트를 서버에 업로드하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서버로부터 적어도 하나의 컨텐츠 리스트에 포함된 각 컨텐츠의 패키징 빈도를 고려하여 추출된 핵심 컨텐츠를 추천받아 표시하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 사용 데이터는, 해당 컨텐츠에 대한 사용자 정보 및 해당 컨텐츠에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버는, 복수 개의 컨텐츠를 패키징하여 생성된 적어도 하나의 컨텐츠 리스트를 리스트를 업로드받는 통신부; 상기 적어도 하나의 컨텐츠 리스트에 포함된 각 컨텐츠의 패키징 빈도를 고려하여 핵심 컨텐츠를 추출하는 추출부; 사용자에게 소정의 컨텐츠를 추천하는 추천부; 및, 사용자 요청이 있는 경우, 상기 추출부에서 추출된 핵심 컨텐츠를 추천하도록 제어하는 제어부;를 포함한다.
또한, 다운로드된 복수의 컨텐츠에 대한 사용 데이터를 저장하는 저장부; 및 상기 다운로드된 복수의 컨텐츠를 상기 사용 데이터를 기준으로 사용자 위주로 그룹 분류하는 그룹 분류부;를 더 포함하며, 상기 제어부는, 상기 분류된 그룹별 선호 컨텐츠를 추출하고, 상기 그룹별 선호 컨텐츠를 기초로 상기 핵심 컨텐츠를 추천하도록 제어할 수 있다.
또한, 다운로드된 복수의 컨텐츠에 대한 사용 데이터를 저장부; 및 상기 다운로드된 복수의 컨텐츠를 상기 사용 데이터를 기준으로 컨텐츠 위주로 그룹 분류하는 그룹 분류부;를 더 포함하며, 상기 제어부는, 상기 분류된 그룹별 컨텐츠 연관성을 분석하고, 상기 그룹별 연관성을 기초로 상기 핵심 컨텐츠를 추천하도록 제어할 수 있다.
여기서, 상기 사용 데이터는, 해당 컨텐츠에 대한 사용자 정보 및 해당 컨텐츠에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 컨텐츠 리스트는, 패키징 타이틀, 디스크립션 및 키워드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 컨텐츠는, 어플리케이션을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 핵심 컨텐츠의 업로드 횟수를 고려하여 핵심 유저를 선정하고, 상기 선정된 핵심 유저에 쿠폰 또는 소정의 자격을 부여할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말 장치의 제어 방법은, 다운로드된 복수 개의 컨텐츠 및 각각의 컨텐츠에 대한 사용 데이터를 저장하는 저장부; 복수 개의 컨텐츠를 선택하여 패키징하기 위한 UI를 제공하는 사용자 인터페이스부; 복수 개의 컨텐츠를 패키징하고, 이에 대한 컨텐츠 리스트를 생성하는 패키징부; 상기 생성된 적어도 하나의 컨텐츠 리스트를 서버에 업로드하는 통신부; 및, 상기 저장부에 저장된 복수 개의 컨텐츠 중 상기 UI를 통해 선택된 복수 개의 컨텐츠를 패키징하도록 제어하는 제어부;를 포함한다.
또한, 상기 제어부는, 상기 서버로부터 상기 적어도 하나의 업로드된 리스트에 포함된 각 컨텐츠의 패키징 빈도를 고려하여 추출된 핵심 컨텐츠를 추천받아 표시하도록 제어할 수 있다.
여기서, 상기 사용 데이터는, 해당 컨텐츠에 대한 사용자 정보 및 해당 컨텐츠에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이에 따라 보다 정확하고 효율적으로 컨텐츠를 추천할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 서버의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 어플리케이션 필터링 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 핵심 어플리케이션 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 7a 내지 7c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 UI 제공 형태를 설명하기 위한 도면들이다.
도 8a 내지 8c는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 UI 제공 형태를 설명하기 위한 도면들이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터의 종류를 설명하기 위한 도면들이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버의 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 사용자 단말 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서는 첨부도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 1에 따르면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버(100)는 통신부(110), 추출부(120), 추천부(130) 및 제어부(140)를 포함한다.
통신부(110)는 복수의 사용자 단말과 데이터 통신을 수행하며, 복수의 사용자 단말로부터 복수의 컨텐츠가 패키징된 형태의 컨텐츠 리스트를 제공받을 수 있다. 여기서, 컨텐츠는 음악 컨텐츠, 동영상 컨텐츠, 스마트 폰의 어플리케이션 등 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위하여 컨텐츠가 스마트 폰에서 실행되는 어플리케이션인 경우로 상정하여 설명하도록 한다.
여기서, 컨텐츠 리스트, 즉, 어플리케이션 리스트는 복수의 사용자 단말의 각 사용자가 자신들의 재미, 편리를 위해 어플리케이션을 자유로이 패키징한 형태의 리스트가 될 수 있다.
구체적으로, 어플리케이션 리스트는 아플리케이션 패키징에 대한 패키징 타이틀, 디스크립션 및 키워드를 포함할 수 있다.
예를 들어, 각 사용자 단말의 사용자는 패키징 타이틀, 디스크립션 및 키워드 등을 작성한 후, 사용자 단말에 설치되어 있는 어플리케이션 중에서 패키징할 어플리케이션을 선택할 수 있다. 또는, 사용자 단말에 설치되어 있는 어플리케이션 중에서 패키징할 어플리케이션을 선택한 후 패키징 타이틀, 디스크립션 및 키워드 등을 작성하여 어플리케이션 패키징을 구성할 수 있다.
예를 들어 패키징은 아래와 같은 형태로 구성될 수 있다.
Package = tilte + description + {app ID, app ID, app ID} + keywords
구체적인 어플리케이션 패키징 방법에 대해서는 후술하도록 한다.
추출부(120)는 복수의 사용자 단말로부터 업로드된 적어도 하나의 리스트에 포함된 어플리케이션의 패키징 빈도를 고려하여 핵심 어플리케이션을 추출한다.
구체적으로, 패키징된 어플리케이션 중 자주 패키징된 어플리케이션을 핵심 어플리케이션으로 추출할 수 있다. 예를 들어, 많은 지도 어플리케이션 가운데 패키징에 자주 속해 있는 특정 지도 어플리케이션이 성능이 뛰어난 것임을 알 수 있고, 이를 지도 부분의 핵심 어플리케이션으로 결정할 수 있다.
추천부(130)는 사용자에게 소정의 어플리케이션을 추천하는 기능을 한다.
제어부(140)는 사용자 요청이 있는 경우, 추출된 핵심 어플리케이션을 추천하도록 제어한다. 예를 들어, 제어부(140)는 소정 주제에 대해 분류된 어플리케이션 중 핵심 어플리케이션으로 추출된 어플리케이션을 우선적으로 사용자 단말 장치의 사용자에게 추천할 수 있다.
또한, 제어부(140)는 핵심 어플리케이션의 업로드 횟수를 고려하여 핵심 유저를 선정(예를 들어, Expert로 지정)하고, 선정된 핵심 유저에게 소정의 혜택을 부여할 수 있다. 예를 들어, 제어부(140)는 선정된 핵심 유저에 쿠폰 또는 소정의 자격을 부여할 수 있다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 서버의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 2에 따르면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버(100)는 통신부(210), 추출부(220), 추천부(230), 제어부(240), 저장부(250) 및 그룹 분류부(260)를 포함한다. 도 2에 도시된 구성 요소들 중 도 1에 도시된 구성요소들과 중복되는 부분에 대해서는 자세한 설명을 생략하도록 한다.
통신부(210)는 복수의 사용자 단말과 데이터 통신을 수행하며, 복수의 사용자 단말로부터 복수의 어플리케이션이 패키징된 형태의 어플리케이션 리스트를 제공받을 수 있다.
여기서, 어플리케이션 리스트는 복수의 사용자 단말의 각 사용자가 자신들의 재미, 편리를 위해 어플리케이션을 자유로이 패키징한 형태의 리스트가 될 수 있다.
구체적으로, 어플리케이션 리스트는 패키징에 대한 패키징 타이틀, 디스크립션 및 키워드를 포함할 수 있다.
또한, 통신부(210)는 복수의 사용자 단말에 어플리케이션 다운로드 통로를 제공할 수 있다.
추출부(220)는 복수의 사용자 단말로부터 업로드된 적어도 하나의 리스트에 포함된 어플리케이션의 패키징 빈도를 고려하여 핵심 어플리케이션을 추출한다.
추천부(230)는 사용자에게 소정의 어플리케이션을 추천하는 기능을 한다. 이 경우, 추천부(230)는 후술하는 CF(Collabortive Filtering) 방식에 의한 그룹핑에 대한 보완 데이터로 분석된 어플리케이션 패키징 빈도를 고려할 수 있다.
제어부(240)는 사용자 요청이 있는 경우, 추출된 핵심 어플리케이션을 추천하도록 제어한다. 예를 들어, 제어부(240)는 소정 주제에 대해 분류된 어플리케이션 중 핵심 어플리케이션으로 추출된 어플리케이션을 우선적으로 사용자에게 추천할 수 있다.
또한, 제어부(240)는 핵심 어플리케이션의 업로드 횟수를 고려하여 핵심 유저를 선정(예를 들어, Expert로 지정)하고, 선정된 핵심 유저에게 소정의 혜택을 부여할 수 있다. 예를 들어, 제어부(140)는 선정된 핵심 유저에 쿠폰 또는 소정의 자격을 부여할 수 있다.
또한, 제어부(240)는 추출부(220)에서 추출된 핵심 어플리케이션/유저 데이터를 후술하는 CF(Collabortive Filtering)에서 그룹핑에 대한 보완 데이터로 사용하여 핵심 어플리케이션을 추천하도록 추천부(230)를 제어할 수 있다.
저장부(250)는 통신부(210)를 통해 다운로드된 어플리케이션에 대한 사용 데이터를 저장할 수 있다. 여기서, 다운로드된 어플리케이션에 대한 사용 데이터는 로그 데이터 형태로 저장될 수 있다. 구체적으로, 로그 데이터는 어플리케이션에 대한 사용자 정보(또는 기본 정보라고도 함)와 어플리케이션 사용 정보로 나뉘어 저장부(250)에 저장될 수 있다.
이 경우 제어부(240)는 추천에 기반이 될 사용 데이터 즉, 사용자 정보 정보(사용자의 성별, 연령, 국가 등)와 어플레이케이션 사용 정보(실행시간, 설치/삭제 정보 등)를 사용자 동의 하에 수집하도록 제어할 수 있다.
또한, 사용 데이터는 사용자가 원하는 시점에 수동으로 전송할 수 있다. 또한, 사용 데이터는 어플리케이션 설치/삭제 등의 기설정된 이벤트가 있을 때마다 이벤트 기반(event-based)으로 전송될 수도 있다. 이를 통해 국가별/성별/연령별 인기 어플리케이션을 추천해 줄 수 있다. 또한, 사용자들의 평균 실행시간과 설치/삭제 정보를 통해 어플리케이션의 라이프타임(Lifetime)을 분석할 수 있다. 또한, 삭제 정보를 이용하여, 기 삭제 이력이 있는 어플리케이션은 추천하지 않도록 구현하는 것도 가능하다.
그룹 분류부(260)는 저장부(250)에 저장된 어플리케이션 사용 데이터를 기준으로 협업 필터링(Collaborative Filtering)을 수행할 수 있다.
구체적으로, 그룹 분류부(260)는 사용자 기반 또는 아이템 기반으로 그룹을 분류할 수 있다. 여기서, 사용자 기반(User-based)의 그룹 분류는 어플리케이션 다운로드, 사용 이력이 비슷한 사용자들끼리 그룹으로 분류하고, 그룹별로 어떤 어플리케이션을 선호하는지 분석할 수 있다. 또한, 아이템 기반(Item-based)의 그룹 분류는 카테고리, 함께 구매되는 연관성 있는 어플리케이션끼리 그룹으로 분류하고, 그룹별 어플리케이션 연관성을 분석할 수 있다. 이와 같은 CF 방식을 분석한 User Group과 App Group을 바탕으로, 사용자가 어느 그룹에 속하는지, App이 어느 그룹에 속하는지 판단한다. 또한, 분석 데이터는 저장부(250)에 저장되어, 사용 데이터를 보완해 줄 수 있다. 또한, CF 데이터를 통해 사용자 그룹별/어플리케이션 그룹별 인기 어플리케이션을 추천해 줄 수 있다.
이 경우, 제어부(240)는 분류된 그룹별 선호 어플리케이션을 추출하고, 그룹변 선호 어플리케이션을 기반으로 핵심 어플리케이션을 추출하도록 제어할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 3에 따르면, 사용자 단말 장치(300)는 통신부(310), 저장부(320), 사용자 인터페이스부(330), 패키징부(340) 및 제어부(350)를 포함한다.
사용자 단말 장치(300)는 네트워크를 통해 어플리케이션을 다운로드 받을 수 있는 일명 스마트폰으로 구현될 수 있으며, 그 외에 네트워크 및 해당 응용 프로그램을 지원하는 다양한 장치로 구현 가능하다.
통신부(310)는 서버(미도시)로부터 어플리케이션 및 해당 어플리케이션에 대한 로그 데이터를 다운로드받는 통신 인터페이스를 제공한다.
저장부(320)는 사용자 단말 장치(300)를 동작시키기 위해 필요한 각종 프로그램 등이 저장되는 저장매체로서, 메모리, HDD(Hard Disk Drive) 등으로 구현가능하다.
특히, 저장부(320)는 통신부(310)를 통해 다운로드된 복수 개의 어플리케이션 및 각각의 어플리케이션에 대한 사용 데이터를 저장할 수 있다. 여기서, 사용 데이터는, 해당 어플리케이션에 대한 사용자 정보 및 해당 어플리케이션에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
구체적으로, 사용자 정보는 사용자의 성별, 연령, 국가 등을 포함할 수 있으며, 어플리케이션 사용 정보는 실행시간, 설치/삭제 정보 등을 포함할 수 있다. 이러한 사용 데이터는 사용자 동의 하에 수집될 수 있다.
사용자 인터페이스부(330)는 복수 개의 어플리케이션을 선택하여 패키징하기 위한 UI(User Interface)를 제공한다. 이에 따라 본 사용자 단말 장치(100)는 사용자 인터페이스부(330)를 통해 제공되는 UI를 처리하기 위한 UI 처리부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
여기서, UI 처리부(미도시)는 제어부(350)의 제어에 따라 UI 요소의 2D/3D 전환, 투명도, 색상, 크기, 형태 및 위치 조정, 하이라이트, 애니메이션 효과 등의 작업을 수행할 수 있다.
또한, 사용자 인터페이스부(330)는 디스플레이 기능을 갖는 터치패드(Touch Pad) 혹은 각종 기능키, 숫자키, 특수키, 문자키 등을 구비한 키패드(Key Pad) 또는 터치스크린(Touch Screen) 형태로 구현될 수 있다.
패키징부(340)는 저장부(320)에 저장된 복수 개의 어플리케이션 중 일부 어플리케이션을 패키징하고, 이에 대한 어플리케이션 리스트를 생성할 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말 장치(300)의 사용자들이 자신이 생각하는 특정 테마에 맞는 어플리케이션을 패키징할 수 있다. 예를 들어, 데이트 매니저라는 패키지( package)는 버스정류장 알림 어플리케이션, 맛집 알림 어플리케이션, 여자 친구 이쁘게 찍어주는 카메라 어플리케이션 등을 포함할 수 있겠다.
또한, 숙제 도우미라는 패키지는 영어사전 어플리케이션, 타이머/알람 어플리케이션, 국어사전 어플리케이션 등을 포함할 수 있겠다. 이렇게 테마에 따라 어플리케이션들을 패키징하여 서버에 제공하게 되면, 시맨틱을 이해할 수 있는 사람이 복잡한 온톨로지 구성 없이 추천할 수 있게 된다.
또한, 대체로 사람들은 인기 있는 어플리케이션(특히, 무료 어플리케이션일 경우)은 일단 다운로드하여 사용해 보고 싶어하므로 인기있는 것들만 모아서 패키징할 수도 있다.
이 경우 통신부(310)는 제어부(350)의 제어에 따라 패키징부(340)에서 생성된 적어도 하나의 어플리케이션 리스트를 서버에 업로드할 수 있다.
제어부(350)는 저장부(320)에 저장된 복수 개의 어플리케이션 중 사용자 인터페이스부(330)를 통해 제공되는 UI를 통해 선택된 복수 개의 어플리케이션을 패키징하도록 제어할 수 있다.
또한, 제어부(350)는 서버로부터 적어도 하나의 업로드된 리스트에 포함된 각 어플리케이션의 패키징 빈도를 고려하여 추출된 핵심 어플리케이션을 추천받으면, 이를 디스플레이하여 사용자에게 제공하도록 사용자 인터페이스부(330)를 제어할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 어플리케이션 필터링 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 4a 및 도 4b에 도시된 필터링 방법은 상술한 CF 필터링 방법을 나타낸다.
도 4a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 유저 기반 필터링 방법을 나타내는 도면이다.
도 4a에 도시된 바와 같이 유저 기반 필터링은 비슷한 컨텐츠를 사용하는 사용자들을 그룹지어 그룹원의 컨텐츠를 추천하는 방법이다. 그룹원이 주로 사용하는 컨텐츠 중에서 아직 가지고 있지 않은 컨텐츠가 있다면 그것을 추천할 수 있다. 예를 들어, 사용자 John과 Mary가 비슷한 컨텐츠를 사용하고 있음을 파악하고, 같은 그룹으로 묶어 John이 가지고 있지 않은 어플리케이션 "App2"을 추천할 수 있다.
도 4b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 아이템 기반 필터링 방법을 나타내는 도면이다.
도 4b에 도시된 바와 같이 아이템 기반 필터링은 어플리케이션을 그룹핑하여 추천하는 방법이다. 그룹핑된 어플리케이션을 바탕으로 어플리케이션 연관성을 파악하고, 이를 기초로 어플리케이션을 추천할 수 있다.
예를 들어, "Appl 1"과 "Appl 3"가 연관되어 있음을 파악하고, 어플리케이션 "Appl 3"를 가지고 있지만, "Appl 1"을 가지고 있지 않은 사용자 Roger에게 "Appl 1"을 추천할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 핵심 어플리케이션 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이 여러 패키지(Package 1 내지 5)에 속한 어플리케이션들 가운데 어플리케이션 "C3" 은 반복 패키징됨을 판단하여 핵심 어플리케이션으로 간주할 수 있다.
한편, 어플리케이션 "A5", "A4", "A7", "A3" 들이 같은 그룹(예를 들어, 동일한 카테고리 혹은 동일한 어플리케이션 그룹)에 속해 있다고 가정할 때, 해당 그룹에 속한 어플리케이션들이 패키징에 자주 이용되는 것으로 판단할 수 있으므로 해당 그룹을 핵심 그룹으로 간주할 수 있다.
또한, 좋은 패키징(예를 들어, 핵심 어플리케이션을 포함하는 패키징)을 많이 업로드한 사용자를 핵심 유저로 추출하고, 전문가(Expert)로 지정함으로서 패키징을 유도할 수 있다.
또한, 전문가(Expert)로 지정되면, 특별한 자격이나 쿠폰을 제공하도록 구현하는 것도 가능하다.
상술한 실시 예에서 추출해 낸 핵심 어플리케이션 리스트는 어플리케이션 사용 데이터에 저장하여 CF(Collaborative Filtering)의 보완 데이터로 사용할 수 있다. 이에 따라 CF 단계에서 생성한 어플리케이션 그룹에 사람이 판단한 시맨틱 요소가 강화됨에 따라 CF 데이터를 보완하여 보다 효율적인 추천을 할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 6에 도시된 구성은 도 1 및 2에 도시된 서버(100, 200) 및 도 3에 도시된 사용자 단말 장치(300)의 동작을 나타낸 것으로 중복되는 부분에 대한 자세한 설명은 생략하도록 한다.
우선, 사용자 단말 장치(300)에 의해 어플리케이션이 다운로드되면 다운로드된 어플리케이션에 대한 로그 데이터 즉, 어플리케이션 사용 데이터가 "어플리케이션 사용 데이터 DB"에 저장될 수 있다. 여기서, 어플리케이션 사용 데이터는 사용자의 성별, 연령, 국가 정보 등을 포함하는 사용자 관련 정보와 어플리케이션 실행 시간, 설치 삭제 정보 등을 포함하는 어플리케이션 사용 관련 정보를 포함할 수 있다.
더욱 구체적으로, 서버로 전송되는 사용 데이터에는 [appID,[execTime, execFreq, execDay]+]와 같은 앱 사용 정보, [appID,installDate, type, lifeTime]과 같은 앱 설치/삭제 정보, [country, ageGroup, gender]와 같은 프로파일 정보, [appID]와 같은 관심 앱 아이디 정보가 포함될 수 있다. 또한, 이러한 정보들은 "Defalut"로 서버로 전송되도록 설정되거나, "Request"에 의해 서버로 전송되도록 설정되는 것도 가능하다.
"어플리케이션 사용 데이터 DB"에 저장된 사용 데이터는 사용자 기반 필터링 및 아이템 기반 필터링에 이용되고, 각 필터링에 의해 생성된 사용자 그룹 및 어플리케이션 그룹에 속하는 어플리케이션에 대한 데이터가 각각 "사용자 기반 CF 데이터 DB" 및 "아이템 기반 CF 데이터 DB"에 저장될 수 있다.
한편, 사용자 단말 장치(300)에서 업로드된 패키징 어플리케이션 리스트로부터 핵심 어플리케이션이 추출될 수 있고, 이에 대한 데이터는 "어플리케이션 패키지 데이터 DB"에 저장될 수 있다.
이어서, "어플리케이션 패키지 데이터 DB"에 저장된 데이터는 "사용자 기반 CF 데이터 DB" 및 "아이템 기반 CF 데이터 DB"에 저장된 데이터를 보완하여 패키징 또는 어플리케이션을 추출하는데 이용되게 된다. 즉, 어플리케이션 패키징 횟수 및 선호수가 반영된 어플리케이션이 핵심 어플리케이션으로 추천될 수 있게 된다.
도 7a 내지 7c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 UI 제공 형태를 설명하기 위한 도면들이다.
도 7a에 따르면, 사용자는 사용자 단말 장치의 UI 화면(예를 들어 "ADD ITEMS" 메뉴)을 통해 패키징할 어플리케이션(barcoo, Toms)을 선택할 수 있다.
도 7b에 따르면, 사용자는 UI 화면(예를 들어 "MAKE PACKAGE")을 통해 패키지 타이틀(Package Name)을 설정하고, 이에 대한 디스크립션(Package Description)을 입력함으로써 어플리케이션 패키징을 생성할 수 있다. 또한, 도시된 바와 같이 "Apps from My Apps" 메뉴를 통해 패키징에 속하는 어플리케이션이 사용자가 확인할 수 있도록 표시될 수 있다.
도 7c에 따르면, 사용자는 UI 화면(PACKAGE DETAILS)을 통해 생성된 어플리케이션 패키징 정보를 확인할 수 있다. 도시된 바와 같이 사용자는 UI 화면(PACKAGE DETAILS)을 통해 패키징 타이틀, 디스크립션, 패키징을 구성하는 어플리케이션 정보 등과 같은 어플리케이션 패키징 정보를 확인할 수 있다.
도 8a 내지 8c는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 UI 제공 형태를 설명하기 위한 도면들이다.
도 8a 내지 8c에 따르면, 사용자는 UI 화면(APPS FOR ME)을 통해 어플리케이션을 추천받을 수 있다. 구체적으로, 사용자에게 다양한 어플리케이션 카테고리를 제공해주고, 사용자가 원하는 카테고리를 선택하도록 할 수 있다.
도 8a는 사용자가 "HOT PACKAGES/GOOD RATING PASKAGES" 카테고리를 선택한 경우 추천되는 어플리케이션을 "RESULTS" 영역에 표시해 주는 상태를 도시한다.
도 8b는 사용자가 "SIMILAR TASTE" 카테고리를 선택한 경우 추천되는 어플리케이션을 "RESULTS" 영역에 표시해 주는 상태를 도시한다.
도 8c는 사용자가 "HOT TREND" 카테고리를 선택한 경우 추천되는 어플리케이션을 "RESULTS" 영역에 표시해 주는 상태를 도시한다.
도 8a 내지 8c에서 추천되는 도 7a 내지 7c에 도시된 바와 같은 어플리케이션 패키징 작업을 통해 서버에 업로드된 어플리케이션 중 핵심 어플리케이션으로 추출된 어플리케이션이 될 수 있다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터의 종류를 설명하기 위한 도면들이다.
도 9a에 도시된 바에 따르면, 다운로드된 어플리케이션에 대응되는 실행 데이터(executionData) 및 설치 데이터(installationData)를 랜덤하게 추출하여 "RAW DB"에 저장할 수 있다. 여기서, 실행 데이터는 어플리케이션 ID, 순위, 실행ㅍ요일, 실행 시간 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 설치 데이터는 어플리케이션 ID, 설치 날짜, 유형, 유효기간 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
이어서, 배치 작업(1)을 통해 "RAW DB"에 저장된 데이터로부터 어플리케이션 추천에 사용될 사용 데이터를 추출하여 "Usage DB"에 저장할 수 있다.
또한, 배치 작업(2) 및 매칭 작업(3)을 통해 "Usage DB"에 저장된 데이터로부터 후보 어플리케이션에 대한 데이터를 추출하여 "CNDT DB"에 저장할 수 있다. 여기서, "Usage DB"에 저장된 데이터는 기본 데이터, 추천 데이터, 위시리스트데이터 등과의 매칭 작업을 통해 후보로 추출될 수 있다.
도 9b에 도시된 바에 따르면, "Usage DB"에 저장된 다양한 데이터 중에서 핵심 어플리케이션 추출에 필요한 데이터들이 배치 작업을 통해 추출되어 "CNDT DB"에 저장되고, "CNDT DB"에 저장된 데이터가 핵심 어플리케이션을 추출하는데 이용되는 과정을 확인할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버의 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10에 도시된 서버의 서비스 제공 방법에 따르면, 서버는 복수 개의 어플리케이션을 패키징하여 생성한 적어도 하나의 어플리케이션 리스트를 업로드받는다(S1010).
이어서, 업로드된 적어도 하나의 어플리케이션 리스트에 포함된 각 어플리케이션의 패키징 빈도를 고려하여 핵심 어플리케이션을 추출한다(S1020).
이 후, 사용자 요청이 있는 경우 S1020 단계에서 추출된 핵심 어플리케이션을 사용자에게 추천할 수 있다(S1030).
여기서, 어플리케이션 리스트는, 패키징 타이틀, 디스크립션 및 키워드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 핵심 어플리케이션의 업로드 횟수를 고려하여 핵심 유저를 선정할 수 있다.
또한, 선정된 핵심 유저에 쿠폰 또는 소정의 자격을 부여할 수 있다.
또한, 다운로드된 복수의 어플리케이션에 대한 사용 데이터를 저장하고, 다운로드된 복수의 어플리케이션을 상기 사용 데이터를 기준으로 사용자 위주로 그룹 분류하여 핵심 어플리케이션 추출에 이용할 수 있다. 구체적으로, 분류된 그룹별 선호 어플리케이션을 추출하고, 추출된 그룹별 선호 어플리케이션을 기초로 상기 핵심 어플리케이션을 추천할 수 있다.
또한, 다운로드된 복수의 어플리케이션에 대한 사용 데이터를 저장하고, 다운로드된 복수의 어플리케이션을 상기 사용 데이터를 기준으로 어플리케이션 위주로 그룹 분류하여 핵심 어플리케이션 추출에 이용할 수 있다. 구체적으로, 분류된 그룹별 어플리케이션 연관성을 분석하고, 그룹별 연관성을 기초로 핵심 어플리케이션을 추천할 수 있다.
여기서, 사용 데이터는, 해당 어플리케이션에 대한 사용자 정보 및 해당 어플리케이션에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 11은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 사용자 단말 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11에 도시된 사용자 단말 장치의 제어 방법에 따르면, 우선, 복수 개의 어플리케이션을 다운로드 받고, 각각의 어플리케이션에 대한 사용 데이터를 저장할 수 있다(S1110).
이어서, 저장된 사용 데이터를 기초로 상기 다운로드된 복수 개의 어플리케이션 중 기설정된 주제에 부합하는 복수 개의 어플리케이션을 패키징하여, 적어도 하나의 어플리케이션 리스트를 생성할 수 있다(S1120).
이 후, 생성된 적어도 하나의 어플리케이션 리스트를 서버에 업로드할 수 있다(S1130).
또한, 사용자 단말 장치에서는, 서버로부터 적어도 하나의 어플리케이션 리스트에 포함된 각 어플리케이션의 패키징 빈도를 고려하여 추출된 핵심 어플리케이션을 추천받아 표시할 수 있다. 즉, 서버에서는 업로드된 패티징 어플리케이션 리스트를 분석하여 핵심 어플리케이션을 추출하고, 이를 사용자 단말 장치에 대한 어플리케이션 추천에 이용할 수 있다.
여기서, 사용 데이터는, 해당 어플리케이션에 대한 사용자 정보 및 해당 어플리케이션에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이에 따라 단순한 카테고리 분류나 불명확한 별점을 통해 어플리케이션의 연관성을 찾는 것이 아니라, 사용자가 직접 패키징한 것을 바탕으로 어플리케이션 간의 연관성을 분석하여 보다 정확한 추천을 할 수 있다.
또한, 각종 인기 순위에서 인기 있는 것들만 패키징할 수도 있어, 한꺼번에 다운로드하는 편의성을 제공할 수도 있다.
또한, 국가별/연령병/카테고리별 인기순위에 그치는 것이 아니라, 사용자 그룹별/어플리케이션 그룹별/패키지별 등 다양한 인기순위 정보를 제공할 수 있다.
또한, 다운로드된 기본 데이터를 보완하여 사용자에게 맞춤형 인기순위를 제공하여 보다 많은 어플리케이션을 다운로드 받게 되므로 시장 활성화를 달성할 수 있게 된다.
또한, 단순한 인기 순위에 그치는 것이 아니라 long tail 그래프의 long tail에 속한 참신한 어플리케이션을 발굴해 내어 보다 많은 어플리케이션을 활성화시킬 수 있게 된다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 이해되어져서는 안 될 것이다.
100, 200 : 서버 110, 210 : 통신부
120, 220 : 추출부 130, 230 : 추천부
140, 240 : 제어부 250 : 저장부
260 : 그룹 분류부 300 : 사용자 단말 장치
310 : 통신부 320: 저장부
330 : 사용자 인터페이스부 340 : 패키징부
350 : 제어부

Claims (20)

  1. 복수의 사용자 단말 장치 각각에서 복수의 컨텐츠를 패키징하여 생성된 컨텐츠 리스트를 상기 복수의 사용자 단말 장치 각각으로부터 서버가 수신하는 단계;
    상기 복수의 사용자 단말 장치 각각으로 다운로드된 복수의 컨텐츠에 대한 사용 데이터를 저장하는 단계;
    수신된 복수의 컨텐츠 리스트에 포함된 각 컨텐츠의 패키징 빈도를 상기 서버가 판단하는 단계;
    상기 판단된 각 컨텐츠의 패키징 빈도에 기초하여 상기 복수의 컨텐츠 리스트로부터 핵심 컨텐츠를 상기 서버가 추출하는 단계;
    사용자로부터 추천 컨텐츠 요청을 상기 서버가 수신하는 단계; 및
    상기 요청에 따라 상기 추출된 핵심 컨텐츠를 상기 서버가 상기 사용자에게 추천하는 단계;를 포함하며,
    상기 사용 데이터는,
    상기 사용자 단말 장치에서 다운로드된 컨텐츠를 삭제한 컨텐츠 삭제 이력을 포함하고, 상기 컨텐츠 삭제 이력은 삭제 이벤트에 기초하여 상기 사용자 단말 장치에서 상기 서버로 전송되며,
    상기 서버는,
    상기 컨텐츠 삭제 이력이 있는 컨텐츠를 추천하지 않는, 서비스 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 다운로드된 복수의 컨텐츠를 상기 사용 데이터를 기준으로 상기 서버가 사용자 위주로 그룹 분류하는 단계; 및
    상기 분류된 그룹별 선호 컨텐츠를 상기 서버가 추출하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 추출된 핵심 컨텐츠를 상기 서버가 사용자에게 추천하는 단계는,
    상기 그룹별 선호 컨텐츠를 기초로 상기 핵심 컨텐츠를 추천하는 것을 특징으로 하는 서비스 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 다운로드된 복수의 컨텐츠를 상기 사용 데이터를 기준으로 상기 서버가 컨텐츠 위주로 그룹 분류하는 단계; 및
    상기 분류된 그룹별 컨텐츠 연관성을 상기 서버가 분석하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 추출된 핵심 컨텐츠를 상기 서버가 사용자에게 추천하는 단계는,
    상기 그룹별 연관성을 기초로 상기 핵심 컨텐츠를 추천하는 것을 특징으로 하는 서비스 제공 방법.
  4. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    상기 사용 데이터는,
    해당 컨텐츠에 대한 사용자 정보 및 해당 컨텐츠에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 제공 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 컨텐츠 리스트는,
    패키징 타이틀, 디스크립션 및 키워드 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 제공 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 컨텐츠는,
    어플리케이션을 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 제공 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 서버가 상기 핵심 컨텐츠의 업로드 횟수를 고려하여 핵심 유저를 선정하고, 선정된 핵심 유저에 쿠폰 또는 소정의 자격을 부여하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 제공 방법.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 복수의 사용자 단말 장치 각각에서 복수의 컨텐츠를 패키징하여 생성된 컨텐츠 리스트를 상기 복수의 사용자 단말 장치 각각으로부터 수신하는 통신부;
    상기 복수의 사용자 단말 장치 각각으로 다운로드된 복수의 컨텐츠에 대한 사용 데이터를 저장하는 저장부;
    수신된 복수의 컨텐츠 리스트에 포함된 각 컨텐츠의 패키징 빈도를 판단하는 제어부;
    상기 판단된 각 컨텐츠의 패키징 빈도에 기초하여 상기 복수의 컨텐츠 리스트로부터 핵심 컨텐츠를 추출하는 추출부; 및
    사용자에게 소정의 컨텐츠를 추천하는 추천부;를 포함하며,
    상기 제어부는,
    사용자로부터 추천 컨텐츠 요청을 수신하고, 상기 요청에 따라 상기 추출된 핵심 컨텐츠를 상기 사용자에게 추천하도록 상기 추천부를 제어하며,
    상기 사용 데이터는,
    상기 사용자 단말 장치에서 다운로드된 컨텐츠를 삭제한 컨텐츠 삭제 이력을 포함하고, 상기 컨텐츠 삭제 이력은 삭제 이벤트에 기초하여 상기 사용자 단말 장치로부터 수신되며,
    상기 추천부는,
    상기 컨텐츠 삭제 이력이 있는 컨텐츠를 추천하지 않는, 서버.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 다운로드된 복수의 컨텐츠를 상기 사용 데이터를 기준으로 사용자 위주로 그룹 분류하는 그룹 분류부;를 더 포함하며,
    상기 제어부는,
    상기 분류된 그룹별 선호 컨텐츠를 추출하고, 상기 그룹별 선호 컨텐츠를 기초로 상기 핵심 컨텐츠를 추천하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 서버.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 다운로드된 복수의 컨텐츠를 상기 사용 데이터를 기준으로 컨텐츠 위주로 그룹 분류하는 그룹 분류부;를 더 포함하며,
    상기 제어부는,
    상기 분류된 그룹별 컨텐츠 연관성을 분석하고, 상기 그룹별 연관성을 기초로 상기 핵심 컨텐츠를 추천하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 서버.
  14. 제12항 또는 제13항에 있어서,
    상기 사용 데이터는,
    해당 컨텐츠에 대한 사용자 정보 및 해당 컨텐츠에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 컨텐츠 리스트는,
    패키징 타이틀, 디스크립션 및 키워드 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 컨텐츠는,
    어플리케이션을 포함하는 것을 특징으로 하는 서버.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 핵심 컨텐츠의 업로드 횟수를 고려하여 핵심 유저를 선정하고, 상기 선정된 핵심 유저에 쿠폰 또는 소정의 자격을 부여하는 것을 특징으로 하는 서버.
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
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