KR101728122B1 - 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 방법 및 그 시스템 - Google Patents

소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 방법 및 그 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101728122B1
KR101728122B1 KR1020147029524A KR20147029524A KR101728122B1 KR 101728122 B1 KR101728122 B1 KR 101728122B1 KR 1020147029524 A KR1020147029524 A KR 1020147029524A KR 20147029524 A KR20147029524 A KR 20147029524A KR 101728122 B1 KR101728122 B1 KR 101728122B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
users
multimedia
playing
identity
user
Prior art date
Application number
KR1020147029524A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20140139575A (ko
Inventor
펑 후
Original Assignee
텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드 filed Critical 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드
Publication of KR20140139575A publication Critical patent/KR20140139575A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101728122B1 publication Critical patent/KR101728122B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/285—Clustering or classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/40—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
    • G06F16/43—Querying
    • G06F16/435—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L65/00—Network arrangements, protocols or services for supporting real-time applications in data packet communication
    • H04L65/40—Support for services or applications
    • H04L65/403—Arrangements for multi-party communication, e.g. for conferences

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)

Abstract

소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하는 방법이 개시된다. 상기 방법은: 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 서버에 의해서 획득하는 단계; 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 상기 서버에 의해서 설립하는 단계; 그리고 동일한 흥미를 가진 사용자들의 상기 그룹 내의 사용자들을 상기 서버에 의해서 서로에게 추천하는 단계를 포함한다. 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코들을 획득함으로써, 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 상기 방법은 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 따라서 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하고 그리고 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹 내 사용자들을 서로에게 추천하도록 한다. 이 방식에 의해서, 사용자는 능동적으로 개인 정보를 채우거나 흥미들의 라벨들을 제출할 필요가 없으며, 이는 동작의 편이성을 향상시킨다. 추가로, 사용자의 멀티미디어 플레이를 한 행동은 그 사용자의 흥미 및 선호도를 상세하게 반영할 수 있기 때문에, 상기 발명은 더욱 유사한 흥미를 가진 사용자들을 추천할 수 있으며, 추천 정밀도의 등급을 증가시킨다. 추가로, 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하는 시스템이 또한 개시된다.

Description

소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 방법 및 그 시스템{Method for recommending users in social network and the system thereof}
본 발명은 인터넷 기술의 분야에 관한 것이며, 더 상세하게는 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
소셜 네트워킹 서비스들 (Social Networking Services (SNS))은 사람들이 자신들 자신의 소셜 네트워크를 구축하는 것을 돕는 인터넷 애플리케이션 서비스에 관련된다. SNS는 정보 및 지식을 공유하기 위해서, 다른 사람들과 통신하고 뷰들을 교환하기 위해서, 그리고 서로 돕기 위해서 우정 체인들을 설립하기 위해서 사용된다. 그러므로, SNS는 사람들의 매일의 생활 및 일에서 더욱 더 중요하게 되어가고 있다.
SNS에서, 사용자는 새로운 친구들을 알고 싶은, 특히 자신과 동일한 또는 유사한 흥미들을 가진 새로운 친구들을 알기 싶은 필요성을 가질 것이다. 동일한 또는 유사한 흥미들을 가진 사용자들은 동일한 흥미를 가진 사용자들로 불린다. 정보를 교환하기 위한 플랫폼으로서, SNS는 동일한 흥미를 가진 다른 사용자들을 사용자에게 추천하기 위한 다양한 방식들을 제공한다.
현존하는 SNS는 채워진 개인적 정보 내의 그 사용자의 흥미들 또는 사용자들 자신들에 의해서 제출된 흥미들의 라벨들에 따라서 사용자들을 매치시키며, 그리고 동일한 또는 유사한 흥미들을 가진 매칭 결과 내의 사용자들을 다른 사용자들에게 추천하는 것이 보통이다.
그러나, 사용자들을 추천하기 위한 전통적인 방법들은 그 사용자가 능동적으로 개인적인 정보를 채우거나 또는 흥미들의 라벨들을 제출할 것을 필요로 하지만, 이는 그 사용자가 동작시키기에는 불편하다. 또한, 사용자들에 의해서 채워진 개인 정보 내의 흥미들 또는 흥미들의 라벨들은 그 사용자의 선호도를 상세하게 반영하지 않을 수 있을 것이다. 그래서, 상기 전통적 방법들의 정밀도는 낮다.
그러므로, 전술한 부적절함들 그리고 불충분한 점들을 중점을 두어서 해결하기 위해서 이전에 해결되지 않았던 필요성들이 본 발명이 속한 기술 분야에서 존재한다.
본 발명의 목적은 동작 시에 편리함을 개선할 수 있으며 그리고 동일한 흥미를 가진 사용자들을 추천하기 위한 정밀도를 증가시킬 수 있는, 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 모습에 따라서, 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하는 방법은:
상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 (playing) 레코드들을 서버에 의해서 획득하는 단계;
상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 상기 서버에 의해서 설립하는 단계; 그리고
동일한 흥미를 가진 사용자들의 상기 그룹 내의 사용자들을 상기 서버에 의해서 서로에게 추천하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하는 단계 이전에, 상기 방법은:
소셜 네트워킹 애플리케이션의 사용자 신원 (identity) 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해서 획득하는 단계;를 더 포함하며,
상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하는 단계는 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해 송신된 상기 사용자의 신원 그리고 상기 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 상기 서버에서 수신하는 단계를 포함한다.
바람직하게는,
상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하는 단계 이전에, 상기 방법은:
멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 그리고 상기 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해서 획득하는 단계; 그리고
소셜 네트워킹 애플리케이션에 의해서, 네트워킹 디바이스의 디바이스 신원 및 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션을 사용하는 사용자의 사용자 신원을 획득하는 단계를 더 포함하며,
상기 사용자 신원은 상기 네트워킹 디바이스의 디바이스 신원에 대응하며,
상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하는 상기 단계는:
상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해서 송신된 상기 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 및 대응 플레잉 레코드들 그리고 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션에 의해서 송신된 상기 네트워킹 디바이스의 디바이스 신원 및 대응 사용자 신원을 서버에서 수신하는 단계; 및
상기 사용자 신원 및 상기 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 서버에서 획득하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들은 사용자 신원 및 플레잉 레코드들을 포함하며, 그리고 상기 플레잉 레코드들은: 멀티미디어 파일의 이름, 멀티미디어 파일의 신원, 멀티미디어 파일의 지속 시간 및 현재의 플레잉 지속 시간 중 하나 또는 그 이상을 포함한다.
바람직하게는, 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들은 최근에 플레이된 회수들의 전체 개수, 멀티미디어 파일의 유형 및 멀티미디어 파일의 품질 정보를 더 포함한다.
바람직하게는, 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 설립하는 상기 단계는:
상기 사용자들의 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들로부터 클러스터 분석을 위한 샘플들을 획득하는 단계; 그리고
미리 조절된 클러스터링 파라미터들에 따라서 클러스터 분석을 위한 상기 샘플들을 클러스터 (cluster)하여, 동일 클러스터 내의 사용자들이 동일한 흥미를 가진 사용자들의 동일 그룹으로 분류되도록 하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 미리 조절된 클러스터링 파라미터들에 따라서 클러스터 분석을 위한 상기 샘플들을 클러스터하는 것은 동일한 멀티미디어 파일을 플레이하는 회수 또는 지속 시간이 미리 정해진 기준을 초과하는 사용자들을 하나의 클러스터로 분류하는 것을 포함한다.
옵션으로, 상기 미리 조절된 클러스터링 파라미터들에 따라서 클러스터 분석을 위한 상기 샘플들을 클러스터하는 것은 멀티미디어 파일들의 동일한 컬렉션을 플레이하는 회수 또는 지속 시간이 미리 정해진 기준을 초과하는 사용자들을 하나의 클러스터로 분류하는 것을 포함한다.
옵션으로, 상기 미리 조절된 클러스터링 파라미터들에 따라서 클러스터 분석을 위한 상기 샘플들을 클러스터하는 것은 동일한 유형의 멀티미디어 파일들을 플레이하는 회수 또는 지속 시간이 미리 정해진 기준을 초과하는 사용자들을 하나의 클러스터로 분류하는 것을 포함하는, 방법
본 발명의 다른 추가의 모습에 따라서, 운영에 있어서 편이성 그리고 동일한 흥미를 가진 사용자들을 추천하기 위한 정밀도를 향상시킬 수 있는, 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하는 시스템이 제공된다.
소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하는 상기 시스템은:
상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하도록 구성된 플레잉 레코드 획득 모듈;
상기 사용자들의 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하도록 구성된 사용자 그룹 설립 모듈; 그리고
동일한 흥미를 가진 사용자들의 상기 그룹 내의 사용자들을 서로에게 추천하도록 구성된 추천 모듈을 포함한다.
바람직하게는, 상기 시스템은:
소셜 네트워킹 애플리케이션의 사용자 신원 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 획득하도록 구성된 제1 멀티미디어 플레이어 모듈을 더 포함할 수 있을 것이며,
상기 플레잉 레코드 획득 모듈은 상기 제1 멀티미디어 플레이어 모듈에 의해 송신된 상기 사용자의 신원 그리고 상기 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 수신하도록 구성된다.
바람직하게는, 상기 시스템은:
멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 그리고 상기 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 획득하도록 구성된 제2 멀티미디어 플레이어 모듈; 그리고
소셜 네트워킹 애플리케이션 모듈로서, 네트워킹 디바이스의 디바이스 신원 및 상기 네트워킹 애플리케이션을 사용하는 사용자의 사용자 신원을 획득하도록 구성된 소셜 네트워킹 애플리케이션 모듈;을 더 포함할 수 있을 것이며,
상기 사용자 신원은 네트워킹 애플리케이션의 디바이스 신원에 대응하며,
상기 플레잉 레코드 획득 모듈은 상기 제2 멀티미디어 플레이어 모듈에 의해서 송신된 상기 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 및 대응 플레잉 레코드들 그리고 소셜 네트워킹 애플리케이션의 상기 디바이스 신원 및 대응 사용자 신원을 수신하도록 구성되어, 상기 사용자 신원 및 상기 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 획득하도록 한다.
바람직하게는, 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들은 사용자 신원 및 플레잉 레코드들을 포함한다. 상기 플레잉 레코드들은: 멀티미디어 파일의 이름, 멀티미디어 파일의 신원, 멀티미디어 파일의 지속 시간 및 현재의 플레잉 지속 시간 중 하나 이상을 포함한다.
바람직하게는, 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들은 최근에 플레이된 회수들의 전체 개수, 멀티미디어 파일의 유형 및 멀티미디어 파일의 품질 정보를 더 포함할 수 있을 것이다.
바람직하게는, 상기 사용자 그룹 설립 모듈은 미리 조절된 클러스터링 파라미터들을 획득하고, 그리고 그 클러스터링 파라미터들에 따라서 상기 사용자들의 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들로부터 클러스터 분석을 위한 샘플들을 추출하고, 그리고 클러스터 분석을 위한 상기 샘플들을 기반으로 하여 상기 사용자들을 클러스터하도록 구성되어, 동일 클러스터 내의 사용자들이 동일한 흥미를 가진 사용자들의 동일 그룹으로 분류하도록 한다.
바람직하게는, 상기 사용자 그룹 설립 모듈은 동일한 멀티미디어 파일을 플레이하는 회수 또는 지속 시간이 미리 정해진 기준을 초과하는 사용자들을 하나의 클러스터로 무리를 이루게 하도록 구성된다.
옵션으로, 상기 사용자 그룹 설립 모듈은 멀티미디어 파일들의 동일한 컬렉션을 플레이하는 회수 또는 지속 시간이 미리 정해진 기준을 초과하는 사용자들을 하나의 클러스터로 무리를 이루게 하도록 구성된다.
옵션으로, 상기 사용자 그룹 설립 모듈은 동일한 유형의 멀티미디어 파일들을 플레이하는 회수 또는 지속 시간이 미리 정해진 기준을 초과하는 사용자들을 하나의 클러스터로 무리를 이루게 하도록 구성된다.
사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득함으로써, 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 상기의 방법 및 시스템은 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라서 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하고 그리고 그 그룹 내의 동일한 흥미를 가진 사용자들을 서로에게 추천하도록 구성된다. 이 방식에 의해서, 사용자들은 능동적으로 개인 정보를 채우거나 흥미들의 라벨들을 제출할 필요가 없으며, 이는 동작의 편이성을 향상시킨다. 사용자의 멀티미디어 플레이를 한 행동은 그 사용자의 흥미 및 선호도를 상세하게 반영할 수 있기 때문에, 본 발명은 더욱 유사한 흥미를 가진 사용자들을 추천할 수 있으며, 추천 정밀도의 등급을 증가시킨다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에서 소셜 네트워크 내 사용자들을 추천하기 위한 방법의 예시적인 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에서 소셜 네트워크 내 사용자들을 추천하기 위한 방법의 애플리케이션 장면의 설명적인 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에서 소셜 네트워크 내 사용자들을 추천하기 위한 시스템의 설명적인 구조적 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에서 소셜 네트워크 내 사용자들을 추천하기 위한 시스템의 설명적인 구조적 도면이다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에서 소셜 네트워크 내 사용자들을 추천하기 위한 시스템의 설명적인 구조적 도면이다.
도 1에서 보이는 것처럼, 일 실시예에서 소셜 네트워크 내 사용자들을 추천하기 위한 방법은 다음의 단계들을 포함한다.
단계 S100: 서버에 의해서 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득한다.
일 실시예에서, 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들은 사용자 신원 (identity) 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 포함한다. 플레잉 레코드들은: 멀티미디어 파일의 이름, 멀티미디어 파일의 신원, 멀티미디어 파일의 지속 시간 및 현재의 플레잉 지속 시간 중 하나 또는 그 이상을 포함한다.
상기 멀티미디어 플레잉 레코드들은 최근에 플레이된 회수들의 전체 개수, 멀티미디어 파일의 유형 및 멀티미디어 파일의 품질 정보를 더 포함할 수 있을 것이다.
일 실시예에서, 멀티미디어 파일의 전체 텍스트의 해시 값 (Hash Value) 또는 (SHA 값 및 MD5 값과 같은) 메시지 요약 값이 멀티미디어 파일의 신원으로서 획득될 수 있다. 멀티미디어의 품질 정보는 다음을 포함한다: 멀티미디어의 코드 스트림, 해상도, 오디오 샘플링 레이트. 필름 또는 음악의 이름은 그 멀티미디어 파일 내에 포함된 필름이나 음악의 이름에 관한 것이다. 필름이나 음악의 유형은 필름 유형들 및 음악 유형들을 포함한다. 필름 유형들은 서스펜스, 코메디, 액션, 감정 및 아이돌 등을 포함할 수 있을 것이다. 음악 유형들은 팝 그리고 클래식 등을 포함할 수 있을 것이다. 플레잉 지속 시간은 그 멀티미디어 파일의 전체 플레잉 지속 시간일 수 있다.
단계 S102: 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 상기 서버에 의해서 설립한다.
동일한 흥미를 가진 사용자들은 동일한 또는 유사한 흥미 및 선호도를 가진 사용자들은 언급하는 것이다. 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹은 동일한 또는 유사한 흥미를 가진 사용자들로 구성된 그룹을 언급하는 것이다. 멀티미디어 파일의 플레잉 레코드들은 사용자의 흥미 및 선호도를 반영할 수 있다. 그러므로, 사용자의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하는 것이 가능하다.
일 실시예에서, 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들로부터 클러스터 (cluster) 분석을 위한 샘플들이 획득되며, 그리고 그 샘플들은 미리 조절된 클러스터링 파라미터들에 따라서 클러스터되며, 그래서 동일한 클러스터 내의 사용자들이 동일한 흥미를 가진 사용자들의 동일한 그룹으로 분류되도록 한다.
특히, 일 실시예에서, 상기 사용자들의 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들은 프로세싱되고 카운트되어 클러스터 분석을 위한 샘플들을 획득하도록 한다. 예를 들면, 동일한 사용자에 의한 동일한 필름이나 음악의 플레잉 지속 시간 및 플레이된 회수를 합하고, 또는 고-해상도 필름이나 음악이 플레이되었던 회수 또는 고-해상도 필름이나 음악을 플레이했던 사용자들의 백분율을 카운트하며, 또는 어떤 유형의 필름이나 음악이 플레이되었던 회수를 카운트함으로써, 클러스터 분석을 위한 샘플들이 획득된다.
또한, 클러스터 분석을 위한 대용량 샘플들이 클러스터될 수 있다. 특히, 일 실시예에서, 미리 조절된 클러스터링 파라미터들에 따라서 클러스터 분석을 위한 샘플들을 클러스터하기 위해서 전통적인 클러스터링 방법이 사용될 수 있다. 또한, 동일 클러스터 내의 샘플들의 사용자들은 하나의 유형으로, 즉, 동일한 흥미를 가진 사용자들의 동일한 그룹으로 분류된다. 서로 사이의 거리가 미리 조절된 기준보다 더 작은 거리를 가진 샘플들은 동일한 클러스터 내에 있는 것으로 여려진다. 상이한 클러스터링 파라미터들은 상이한 클러스터링 결과들로 이끌 수 있다.
일 실시예에서, 상기 클러스터링 파라미터들은 멀티미디어 플레잉 레코드들의 임의 속성들의 조합으로서 세팅될 수 있다. 예를 들면, 상기 클러스터링 파라미터들은 각 유형의 필름이나 음악이 플레이되었던 회수로서 세팅될 수 있다. 이 클러스터링 파라미터에 따라서, 각 유형의 필름이나 음악을 시청한 회수가 유사한 샘플들이 같이 클러스터된다. 추가로, 상기 클러스터링 파라미터들은, 즉, 필름이나 음악의 이름에 따라서 샘플들을 클러스터하기 위해서 필름이나 음악 한 곡의 이름과 같은 다른 것들로서 또한 세팅될 수 있으며, 그래서 동일한 이름의 필름이나 음악을 포함하는 샘플들을 같이 클러스터할 수 있도록 한다. 상기 클러스터링 파라미터들은 필름이나 음악의 이름 및 그 필름이나 음악이 플레이되었던 회수로서 또한 세팅될 수 있으며, 그래서 동일한 필름이나 음악이 플레이되었던 회수와 가까운 회수의 샘플들이 같이 클러스터되도록 한다. 더욱이, 서로 간의 거리가 미리 조절된 기준보다 더 작은 거리를 가진 클러스터링 결과들 내의 샘플들은 하나의 유형으로 분류된다.
일 실시예에서, 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹은 특정 리소스들을 기반으로 하여 셋업될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 동일한 필름, TV 시리즈의 동일한 에피소드 또는 앨범으로부터 동일한 음악을 상기 기준을 넘는 특정 회수동안 플레이했던 것이 발견된다면 (예를 들면, 비디오가 10 분 넘게 플레이되었거나 또는 음악이 두 차례 넘게 플레이되었다), 그러면 이 사용자들은 하나의 그룹으로 클러스터된다. 이 그룹 내 어떤 사용자에 대해서, 추천하기 위해서 여러 다른 사용자들을 선택하는 것이 가능하다.
일 실시예에서, 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹은 멀티미디어의 특정 컬렉션을 기반으로 하여 설립될 수 있을 것이다. (동일한 필름 이름을 가진 여러 필름들을 포함하는) 동일한 필름, (여러 에피소드들을 포함하는) 동일한 TV 시리즈 또는 (여러 음악들을 포함하는) 동일한 음악 앨범을 시청하는데 있어서 사용자의 지속 시간이 기준에 도달하는 것이 발견된다면 (예를 들면, 그 비디오가 10분 넘게 플레이되었다, 또는 그 음악이 두 번 넘게 플레이되었다), 그러면 이 사용자들은 하나의 그룹으로 클러스터된다. 이 그룹 내의 어떤 사용자에 대해서, 추천하기 위해서 여러 다른 사용자들을 선택하는 것이 가능하다.
일 실시예에서, 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹이 특정 유형의 필름/음악을 기반으로 하여 설립될 수 있을 것이다. 사용자가 동일한 유형의 TV 시리즈 또는 동일한 유형의 음악을 기준을 넘는 특정 시간 동안 플레이했다는 것이 발견된다면 (예를 들면, 그 비디오가 10분 넘게 플레이되었다, 또는 그 음악이 두 번 넘게 플레이되었다), 그러면 이 사용자들은 하나의 그룹으로 클러스터된다. 이 그룹 내의 어떤 사용자에 대해서, 추천하기 위해서 여러 다른 사용자들을 선택하는 것이 가능하다.
단계 103: 동일한 흥미를 가진 사용자들의 상기 그룹 내의 사용자들을 상기 서버에 의해서 서로에게 추천한다.
일 실시예에서, 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹 내의 사용자들을 서로에게 추천하는 것이 가능하며 또는 클러스터된 결과들 내의 가장 유사한 사용자들을 서로에게 추천하는 것이 가능하다. 예를 들면, 사용자 A. 사용자 B 및 사용자 C는 동일한 흥미를 가진 사용자들의 동일 그룹에 속하며, 그러면 사용자 A에게 "사용자 B 및 사용자 C 또한 그 필름을 좋아합니다. 그들에게 주의를 기울일까요?"와 같은 추천을 푸시하며, 그 동안에 추천된 사용자들로의 링크들을 제공하는 것이 가능하다.
일 실시예에서, 상기 단계 S101 이전에, 소셜 네트워킹 애플리케이션의 사용자 신원 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들이 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해서 획득될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션은 멀티미디어 클라이언트이거나 또는 웹페이지에 내장된 멀티미디어 플레이어 애플리케이션이다. SNS 애플리케이션은 (인스턴트 메시징 클라이언트 그리고 소셜 네트워킹 플랫폼과 같은) 애플리케이션 클라이언트일 수 있으며, 또는 웹페이지 내의 SNS 애플리케이션일 수 있다. 일 실시예에서, 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션 그리고 상기 SNS 애플리케이션은 상이한 클라이언트들일 수 있으며, 또는 동일한 웹페이지 내에 있는 상이한 애플리케이션들일 수 있다.
특히, 일 실시예에서, 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션은 자신의 플레잉 레코드들을 획득할 수 있으며, SNS 애플리케이션을 찾기 위해서 컴퓨터 (즉, 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션을 구비한 디바이스)를 더 검색할 수 있으며, 그리고 SNS 애플리케이션을 사용하는 사용자의 신원을 획득하기 위해서 그 SNS 애플리케이션과 프로세스간-통신할 수 있다. 다른 실시예에서, 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션은 상기 SNS 애플리케이션의 설정 파일들을 찾기 위해서 상기 컴퓨터를 검색할 수 있으며, 그리고 상기 SNS 애플리케이션을 이용하여 상기 사용자의 신원을 획득하기 위해서 상기 설정 파일들을 분석할 수 있다. 상기 사용자 신원 그리고 동일한 디바이스로부터 획득된 플레잉 레코드들은 서로 대응한다.
일 실시예에서, 상기 SNS 애플리케이션의 사용자 신원 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 획득하기 위해서 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에게 멀티미디어 정보 공유 모듈이 제공될 수 있다.
또한, 상기 SNS 애플리케이션의 사용자 신원 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들은 데이터 패킷으로 캡슐화될 수 있으며, 그 데이터 패킷은 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하기 위해서 상기 SNS 정보 공유 플랫폼으로 송신될 것이다.
더욱이, 단계 S101에서, 상기 사용자 신원 그리고 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해서 송신된 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들이 수신될 수 있을 것이다. 특히, 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해서 송신된 상기 데이터 패킷이 상기 SNS 정보 공유 플랫폼에 의해서 수신되고 그리고 분석되어, 상기 사용자 신원 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들, 즉, 사용자 멀티미디어 플레잉 레코드들이 획득되도록 한다.
이 실시예에서, SNS 애플리케이션을 이용한 상기 사용자의 신원을 획득함 그리고 동일 디바이스의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득함에 의해서, 상기 SNS 애플리케이션을 이용한 상기 사용자의 멀티미디어 플레잉 레코드들은 편리하고 정밀하게 획득될 수 있으며, 그래서 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라서 동일한 흥미를 가진 사용자의 그룹을 더 셋업하고 그리고 그 사용자들을 추천하도록 한다. 상기 사용자의 올바른 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득함으로써, 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 설립하기 위한 정밀도는 증가되며, 소셜 네트워크에서 동일한 흥미를 가진 사용자들을 추천하는 정밀도도 결과적으로 증가시킨다.
다른 실시예에서, 단계 S101 이전에, 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 그리고 멀티미디어 플레이어의 상기 디바이스 신원에 대응하는 플레잉 레코드들은 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해서 획득될 수 있으며, 그리고 네트워킹 애플리케이션의 디바이스 신원 및 그 네트워킹 애플리케이션을 사용하는 사용자의 사용자 신원, 네트워킹 애플리케이션의 상기 디바이스 신원에 대응하는 사용자 신원은 소셜 네트워킹 애플리케이션에 의해서 획득될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 멀티미디어 플레이 디바이스 또는 네트워킹 애플리케이션 디바이스, 즉, 멀티미디어 플레이어 애플리케이션 또는 SNS 애플리케이션을 구비한 디바이스는 데스크톱 컴퓨터, 노트북 PC, 테블릿 PC, 미디어 플레이어 및 모바일 전화기들 등을 포함한다. 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원은 그 멀티미디어 플레이어 디바이스를 유일하게 식별하는 시퀀스 번호를 언급하는 것이다. 네트워킹 애플리케이션의 디바이스 신원은, 컴퓨터의 MAC 주소, IP 주소 및 모바일 전화기의 시퀀스 번호 등과 같이 그 네트워킹 애플리케이션 디바이스를 유일하게 식별하는 시퀀스 번호를 언급하는 것이다.
특히, 멀티미디어가 멀티미디어 애플리케이션에서 플레이될 때에, 그 멀티미디어 애플리케이션은 자신의 플레잉 레코드들 그리고 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원을 획득할 수 있으며, 그리고 멀티미디어 플레이어의 상기 디바이스 신원 및 상기 플레잉 레코드들은 서로 대응한다. 더욱이, 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 그리고 그것의 획득된 대응하는 플레잉 레코드들은 상기 SNS 정보 공유 플랫폼으로 송신된다.
특히, 사용자가 네트워킹 애플리케이션 디바이스에서 상기 SNS 애플리케이션을 사용하고 있을 때에, 상기 SNS 애플리케이션을 이용하는 사용자의 신원 그리고 네트워킹 애플리케이션의 디바이스 신원이 상기 SNS 애플리케이션에 의해서 획득될 수 있으며, 여기에서 네트워킹 애플리케이션의 상기 디바이스 신원 및 상기 사용자 신원은 서로 대응하고 있다. 더욱이, 상기 SNS 애플리케이션은 상기 획득한 네트워킹 애플리케이션 디바이스 신원 및 상기 SNS 애플리케이션을 사용하는 상기 사용자의 상기 대응 신원을 상기 SNS 정보 공유 플랫폼으로 송신할 수 있다.
또한, 단계 S101의 특정 프로세스는 다음과 같을 수 있다: 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해서 송신된 멀티미디어 플레이어의 상기 디바이스 신원 및 상기 대응 플레잉 레코드들, 그리고 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션에 의해서 송신된 상기 네트워킹 디바이스의 상기 디바이스 신원 및 상기 대응 사용자 신원을 서버에서 수신하고, 그리고 상기 사용자 신원 및 상기 플레잉 레코드들을 획득함.
상기 SNS 정보 공유 플랫폼은 상이한 디바이스들로부터 데이터를 수신한다. 네트워킹 애플리케이션의 디바이스 신원 및 대응하는 사용자 신원은 물론이며, 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 그리고 대응하는 플레잉 레코드들에 따라서, 상기 SNS 정보 공유 플랫폼은 "멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 및 네트워킹 애플리케이션의 디바이스 신원은 동일하다"를 매칭 조건으로서 세팅하여, 상기 사용자 신원 및 상기 대응 플레잉 레코드들, 즉, 상기 사용자의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하도록 한다.
이 실시예에서, SNS 애플리케이션을 이용하는 사용자의 신원 그리고 동일한 디바이스의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득함으로써, SNS 애플리케이션을 사용하는 사용자의 멀티미디어 플레잉 레코드들이 편리하고 정밀하게 획득될 수 있으며, 그래서 사용자들의 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라서 동일한 흥미를 가진 사용자의 그룹을 더 셋업하고 그리고 사용자들을 추천하도록 한다. SNS 애플리케이션을 사용하는 사용자의 멀티미디어 플레잉 레코드들은 상기 SNS 애플리케이션 그리고 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션이 동시에 동작하지 않아도 획득될 수 있으며, 이는 사용자 신원 및 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하는 것을 용이하게 한다.
소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 상기의 방법은 특정 애플리케이션 장면에 의해서 기술될 것이다. 도 2에서 보이는 것처럼, 멀티미디어 플레이어 애플리케이션 및 SNS 애플리케이션이 제공된 복수의 디바이스들은 서버 상에 상주하는 SNS 정보 공유 플랫폼과 상호작용 (interact)하도록 구성된다. 일 실시예에서, 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 상기 방법의 특정 프로세스는 다음을 포함한다:
(1) 멀티미디어 플레이어 애플리케이션은 자신의 플레잉 레코드들을 획득하고, 그리고 SNS 애플리케이션용의 멀티미디어 애플리케이션을 구비한 디바이스를 검색하여 SNS 애플리케이션을 사용하는 사용자의 신원을 획득하도록 한다. 동일한 디바이스로부터 획득된 상기 플레잉 레코드들 및 상기 사용자 신원은 서로에게 대응하고 있다. 더욱이, 상기 사용자 신원 및 획득된 대응 플레잉 레코드들은 서버 상의 상기 SNS 정보 공유 플랫폼으로 송신된다.
(2) 상기 SNS 정보 공유 플랫폼은 상기 사용자 신원 및 상기 대응 플레잉 레코드들, 즉, 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 수신한다.
(3) 상기 SNS 정보 공유 플랫폼은 상기 사용자들의 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하며, 그리고 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹 내의 사용자들에게 서로를 추천한다.
다른 실시예에서, 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 상기 방법의 특정 프로세스는 다음을 포함한다:
(1) 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션은 상기 플레잉 레코드들 그리고 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션을 구비한 상기 디바이스의 신원을 획득하고 그리고 그 디바이스 신원 및 플레잉 레코드들을 SNS 정보 공유 플랫폼으로 송신한다;
(2) 상기 SNS 애플리케이션은 상기 SNS를 사용하는 사용자의 신원 그리고 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션을 구비한 디바이스의 신원을 획득하고, 그리고 그 획득한 디바이스 신원 및 사용자 신원을 상기 SNS 정보 공유 플랫폼으로 송신한다;
(3) 상기 SNS 정보 공유 플랫폼은 상기 애플리케이션에 의해서 송신된 다비이스 신원 및 대응하는 사용자 신원은 물론이며 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해서 송신된 상기 디바이스 신원 및 대응 플레잉 레코드들을 수신하고, 그리고 "동일한 디바이스 신원"을 매칭 조건으로서 세팅하여, 사용자 신원 및 대응 플레잉 레코드들, 즉, 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하도록 한다.
(4) 상기 SNS 정보 공유 플랫폼은 상기 사용자의 멀티미디어 플레이 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하고, 그리고 동일한 흥미를 가진 사용자들의 상기 그룹 내의 사용자들을 서로에게 추천한다.
도 3에 보이는 것처럼, 일 실시예에서, 소셜 네트워크 내에서 사용자들을 추천하기 위한 시스템은 플레잉 레코드 획득 모듈 (301), 사용자 그룹 설립 모듈 (302) 그리고 추천 모듈 (303)을 포함한다. 상기 플레잉 레코드 획득 모듈 (301)은 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하도록 구성된다.
일 실시예에서, 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들은 사용자 신원 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 포함한다. 상기 플레잉 레코드들은 다음의 것들 중 하나 또는 그 이상의 조합을 포함한다: 멀티미디어 파일의 이름, 멀티미디어 파일의 신원, 멀티미디어 파일의 지속 시간 및 현재의 플레잉 지속 시간.
일 실시예에서, 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들은 최근에 플레이된 전체 회수, 멀티미디어 파일의 유형 및 멀티미디어 파일의 품질 정보를 더 포함할 수 있을 것이다.
일 실시예에서, 멀티미디어 파일의 전체 텍스트의 해시 값 또는 (SHA 값 및 MD5 값과 같은) 메시지 요약 값이 멀티미디어 파일의 신원으로 획득될 수 있다. 멀티미디어 파일의 품질 저보는 다음을 포함한다: 멀티미디어 파일의 코드 스트림, 해상도, 오디오 샘플링 레이트. 필름이나 음악의 이름은 멀티미디어 파일 내에 포함된 필름이나 음악의 이름을 언급하는 것이다; 필름이나 음악의 유형은 필름 유형들 및 음악 유형들을 포함한다. 필름 유형들은 서스펜스, 코메디, 액션, 감정 및 아이돌 등을 포함할 수 있을 것이며, 음악 유형들은 팝 그리고 클래식 등을 포함할 수 있을 것이다. 플레잉 지속 시간은 그 멀티미디어 파일의 전체 플레잉 지속 시간일 수 있다.
상기 사용자 그룹 설립 모듈 (302)은 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라서 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하도록 구성된다.
동일한 흥미를 가진 사용자들은 동일한 또는 유사한 흥미 및 선호도를 가지는 사용자들을 언급하는 것이다. 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹은 동일한 또는 유사한 흥미를 가진 사용자로 구성된 그룹을 언급하는 것이다. 멀티미디어 파일의 플레잉 레코드들은 사용자의 흥미 및 선호도를 반영할 수 있다. 그러므로, 사용자의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하는 것이 가능하다.
일 실시예에서, 상기 사용자 그룹 설립 모듈 (302)은 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들로부터 클러스터 분석을 위한 샘플들이 획득할 수 있으며, 그리고 그 샘플들을 미리 조절된 클러스터링 파라미터들에 따라서 클러스터하여, 동일한 클러스터 내의 사용자들을 동일한 흥미를 가진 사용자들의 동일한 그룹으로 분류하도록 할 수 있다.
특히, 일 실시예에서, 상기 사용자 그룹 설립 모듈 (302)은 상기 사용자들의 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들을 먼저 프로세싱하고 카운트하여 클러스터 분석을 위한 샘플들을 획득하도록 한다. 예를 들면, 동일한 사용자에 의한 동일한 필름이나 음악의 플레잉 지속 시간 및 플레이된 회수를 합하고, 또는 고-해상도 필름이나 음악이 플레이되었던 회수 또는 고-해상도 필름이나 음악을 플레이했던 사용자들의 백분율을 카운트하며, 또는 어떤 유형의 필름이나 음악이 플레이되었던 회수를 카운트함으로써, 클러스터 분석을 위한 샘플들이 획득된다.
또한, 상기 사용자 그룹 설립 모듈 (302)은 클러스터 분석을 위해 대용량 샘플들을 클러스터할 수 있다. 특히, 일 실시예에서, 미리 조절된 클러스터링 파라미터들에 따라서 클러스터 분석을 위한 샘플들을 클러스터하기 위해서, 그리고, 동일 클러스터 내의 샘플들의 사용자들을 하나의 유형으로, 즉, 동일한 흥미를 가진 사용자들의 동일한 그룹으로 분류하기 위해서 전통적인 클러스터링 방법이 사용될 수 있다. 서로 사이의 거리가 미리 조절된 기준보다 더 작은 거리를 가진 샘플들은 동일한 클러스터 내에 있는 것으로 여겨진다. 상이한 클러스터링 파라미터들은 상이한 클러스터링 결과들로 이끌 수 있다.
일 실시예에서, 상기 클러스터링 파라미터들은 멀티미디어 플레잉 레코드들의 임의 속성들의 조합으로서 세팅될 수 있다. 예를 들면, 상기 클러스터링 파라미터들은 각 유형의 필름이나 음악이 플레이되었던 회수로서 세팅될 수 있다. 이 클러스터링 파라미터에 따라서, 각 유형의 필름이나 음악을 시청한 회수가 유사한 샘플들이 같이 클러스터된다. 추가로, 상기 클러스터링 파라미터들은, 즉, 필름이나 음악의 이름에 따라서 샘플들을 클러스터하기 위해서 필름이나 음악 한 곡의 이름처럼 다른 것들로서 또한 세팅될 수 있으며, 그래서 동일한 이름의 필름이나 음악을 포함하는 샘플들이 같이 클러스터되도록 한다. 상기 클러스터링 파라미터들은 필름이나 음악의 이름 및 그 필름이나 음악이 플레이되었던 회수로서 또한 세팅될 수 있으며, 그래서 동일한 필름이나 음악이 플레이되었던 회수와 가까운 회수의 샘플들이 같이 클러스터되도록 한다. 더욱이, 서로 간의 거리가 미리 조절된 기준보다 더 작은 거리를 가진 클러스터링 결과들 내의 샘플들은 하나의 유형으로 분류된다.
일 실시예에서, 상기 사용자 그룹 설립 모듈 (302)은 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 특정 리소스들을 기반으로 하여 셋업할 수 있다. 사용자가 동일한 필름, TV 시리즈의 동일한 에피소드 또는 앨범으로부터 동일한 음악을 상기 기준을 넘는 특정 회수동안 플레이했던 것이 발견된다면 (예를 들면, 비디오가 10 분 넘게 플레이되었거나 또는 음악이 두 차례 넘게 플레이되었다), 그러면 이 사용자들은 하나의 그룹으로 클러스터된다. 이 그룹 내 어떤 사용자에 대해서도, 추천하기 위해서 여러 다른 사용자들을 선택하는 것이 가능하다.
일 실시예에서, 상기 사용자 그룹 설립 모듈 (302)은 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 멀티미디어의 특정 컬렉션을 기반으로 하여 셋업하도록 구성될 수 있을 것이다: 사용자가 (동일한 필름 이름을 가진 여러 필름들을 포함하는) 동일한 필름, (여러 에피소드들을 포함하는) 동일한 TV 시리즈 또는 (여러 음악들을 포함하는) 동일한 음악 앨범을 상기 기준을 넘는 특정 시간 동안 플레이했다는 것이 발견된다면 (예를 들면, 그 비디오가 10분 넘게 플레이되었다, 또는 그 음악이 두 번 넘게 플레이되었다), 그러면 이 사용자들은 하나의 그룹으로 클러스터된다. 이 그룹 내의 어떤 사용자에 대해서도, 추천하기 위해서 여러 다른 사용자들을 선택하는 것이 가능하다.
일 실시예에서, 상기 사용자 그룹 설립 모듈 (302)은 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 특정 유형의 필름/음악을 기반으로 하여 셋업하도록 구성될 수 있을 것이다. 사용자가 동일한 유형의 TV 시리즈 또는 동일한 유형의 음악을 기준을 넘는 특정 시간동안 플레이했다는 것이 발견된다면 (예를 들면, 그 비디오가 10분 넘게 플레이되었다, 또는 그 음악이 두 번 넘게 플레이되었다), 그러면 이 사용자들은 하나의 그룹으로 클러스터된다. 이 그룹 내의 어떤 사용자에 대해서, 추천하기 위해서 여러 다른 사용자들을 선택하는 것이 가능하다.
상기 추천 모듈 (303)은 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹 내의 사용자들을 서로에게 추천하도록 구성된다.
일 실시예에서, 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹 내의 사용자들을 서로에게 추천하는 것이 가능하며 또는 클러스터된 결과들 내의 가장 유사한 사용자들을 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹 내 사용자에게 추천하는 것이 가능하다. 예를 들면, 사용자 A. 사용자 B 및 사용자 C는 동일한 흥미를 가진 사용자들의 동일 그룹에 속하며, 그러면 사용자 A에게 "사용자 B 및 사용자 C 또한 그 필름을 좋아합니다. 그들에게 주의를 기울일까요?"와 같은 메시지를 푸시하며, 그리고 추천된 사용자들로의 링크들을 제공하는 것이 가능하다.
도 4에서 보이는 것처럼, 일 실시예에서, 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 시스템은 제1 멀티미디어 플레이어 모듈 (401), 플레잉 레코드 획득 모듈 (402), 사용자 그룹 설립 모듈 (403) 그리고 추천 모듈 (404)을 포함한다. 상기 플레잉 레코드 획득 모듈 (401)은 소셜 네트워크 애플리케이션의 사용자 신원 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 획득하도록 구성된다. 상기 플레잉 레코드 획득 모듈 (402)은 상기 사용자 그룹 설립 모듈 (403) 그리고 상기 추천 모듈 (404)과 함께 서버 상에 상주하고 그리고 SNS 정보 공유 플랫폼으로서 기능한다.
일 실시예에서, 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션은 웹페이지에 내장된 멀티미디어 플레어 애플리케이션 또는 멀티미디어 플레이어 클라이언트이다. SNS 애플리케이션은 웹페이지 내 SNS 애플리케이션, 또는 (인스턴트 메시징 클라이언트 및 친구 플랫폼과 같은) 애플리케이션 클라이언트일 수 있다. 일 실시예에서, 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션 및 SNS 애플리케이션은 상이한 클라이언트들일 수 있으며, 또는 동일한 웹페이지 내에 있는 상이한 애플리케이션들일 수 있다.
특히, 일 실시예에서, 상기 제1 멀티미디어 플레이어 모듈 (401)은 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션의 플레잉 레코드들을 획득할 수 있으며, SNS 애플리케이션을 위해서 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션을 가진 컴퓨터를 더 검색할 수 있으며, 그리고 SNS 애플리케이션을 사용하는 사용자의 신원을 획득하기 위해서 그 SNS 애플리케이션과 프로세스간-통신할 수 있다. 다른 실시예에서, 상기 제1 멀티미디어 플레이어 모듈 (401)은 상기 SNS 애플리케이션의 설정 파일들을 찾기 위해서 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션을 가진 디바이스를 검색할 수 있으며, 그리고 그 SNS 애플리케이션을 사용하는 사용자의 신원을 획득하기 위해서 그 설정 파일들을 분석할 수 있다. 동일한 디바이스로부터 획득된 상기 사용자 신원 및 플레잉 레코드들은 서로에게 대응한다.
또한, 상기 제1 멀티미디어 플레이어 모듈 (401)은 상기 SNS 애플리케이션의 사용자 신원 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 데이터 패킷으로 캡슐화할 수 있으며, 그리고 그것을 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하기 위해서 상기 플레잉 레코드 획득 모듈 (402)로 송신할 수 있다.
상기 플레잉 레코드 획득 모듈 (402)은 상기 제1 멀티미디어 플레이어 모듈 (401)에 의해서 송신된 상기 사용자 신원 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 수신하도록 구성된다.
특히, 상기 플레잉 레코드 획득 모듈 (402)은 상기 제1 멀티미디어 플레이어 모듈 (401)에 의해서 송신된 상기 데이터 패킷을 수신하고, 그리고 그것을 분석하여, 상기 사용자 신원 그리고 대응 플레잉 레코드들, 즉, 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하도록 한다.
상기 사용자 그룹 설립 모듈 (403)은 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라서 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하도록 구성된다.
상기 추천 모듈 (404)은 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹 내의 다른 사용자들을 서로에게 추천하도록 구성된다.
이 실시예에서, SNS 애플리케이션을 이용한 상기 사용자의 신원을 획득함 그리고 동일 디바이스의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득함에 의해서, 상기 SNS 애플리케이션을 이용한 상기 사용자의 멀티미디어 플레잉 레코드들은 편리하고 정밀하게 획득될 수 있으며, 그래서 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라서 동일한 흥미를 가진 사용자의 그룹을 더 셋업하고 그리고 그 사용자들을 추천하도록 한다. 상기 사용자의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득함으로써, 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 설립하기 위한 정밀도는 증가되며, 소셜 네트워크에서 동일한 흥미를 가진 사용자들을 추천하는 정밀도도 결과적으로 증가시킨다.
도 5에서 보이는 것처럼, 일 실시예에서, 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 시스템은 제2 멀티미디어 플레이어 모듈 (501), 소셜 네트워킹 애플리케이션 모듈 (502), 플레잉 레코드 획득 모듈 (503), 사용자 그룹 설립 모듈 (504) 그리고 추천 모듈 (505)을 포함한다. 상기 제2 멀티미디어 플레이어 모듈 (501)은 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 그리고 멀티미디어 플레이어의 상기 디바이스 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 획득하도록 구성된다.
상기 소셜 네트워킹 애플리케이션 모듈 (502)은 네트워크 애플리케이션의 디바이스 신원 그리고 네트워킹 애플리케이션의 상기 디바이스 신원에 대응하는 소셜 네트워크를 사용하는 사용자의 신원을 획득하도록 구성된다.
상기 플레잉 레코드 획득 모듈 (503)은 상기 사용자 그룹 설립 모듈 (504) 그리고 상기 추천 모듈 (505)와 함께 서버 상에 상주하고 그리고 SNS 정보 공유 플랫폼으로서 기능한다.
일 실시예에서, 상기 멀티미디어 플레이 디바이스 또는 네트워킹 애플리케이션 디바이스, 즉, 멀티미디어 플레이어 애플리케이션 또는 SNS 애플리케이션을 구비한 디바이스는 데스크톱 컴퓨터, 노트북 PC, 테블릿 PC, 미디어 플레이어 및 모바일 전화기들 등을 포함한다. 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원은 그 멀티미디어 플레이어 디바이스를 유일하게 식별하는 시퀀스 번호를 언급하는 것이다. 네트워킹 애플리케이션의 디바이스 신원은, 컴퓨터의 MAC 주소, IP 주소 및 모바일 전화기의 시퀀스 번호 등과 같이 그 네트워킹 애플리케이션 디바이스를 유일하게 식별하는 시퀀스 번호를 언급하는 것이다.
특히, 멀티미디어가 멀티미디어 애플리케이션에 의해서 플레이될 때에, 상기 제2 멀티미디어 플레이어 모듈 (501)은 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션의 플레잉 레코드들 그리고 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원을 획득할 수 있으며, 그리고 멀티미디어 플레이어의 상기 디바이스 신원 및 상기 플레잉 레코드들은 서로 대응한다. 더욱이, 상기 제2 멀티미디어 플레이어 모듈 (501)은 멀티미디어 플레이어의 획득된 디바이스 신원 그리고 그것의 대응하는 플레잉 레코드들을 상기 플레잉 레코드 획득 모듈 (503)로 송신할 수 있다.
특히, 사용자가 네트워킹 애플리케이션 디바이스에서 상기 SNS 애플리케이션을 사용하고 있을 때에, 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션 모듈 (502)은 상기 SNS 애플리케이션을 이용하는 사용자의 신원 그리고 네트워킹 애플리케이션의 디바이스 신원을 획득할 수 있으며, 그리고 네트워킹 애플리케이션의 상기 디바이스 신원은 상기 사용자 신원과 대응한다. 더욱이, 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션 (502)은 상기 획득한 네트워킹 애플리케이션 디바이스 신원 및 상기 SNS 애플리케이션을 사용하는 상기 사용자의 상기 대응 신원을 상기 플레잉 레코드 획득 모듈 (503)로 송신할 수 있다.
상기 플레잉 레코드 획득 모듈 (503)은 상기 제2 멀티미디어 플레이어 모듈 (501)에 의해서 송신된 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 그리고 대응하는 플레잉 레코드들, 그리고 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션 모듈 (502)에 의해서 송신된 네트워킹 애플리케이션의 디바이스 신원 및 대응하는 사용자 신원을 수신하도록 구성되어, 상기 사용자 신원 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 획득하도록 한다.
특히, 네트워킹 애플리케이션의 디바이스 신원 및 대응 사용자 신원은 물론이며, 멀티미디어 플레이어 디바이스 신원 및 대응 플레잉 레코드들에 따라서, 상기 플레잉 레코드 획득 모듈 (503)은 "동일 디바이스 신원"을 매칭 조건으로서 세팅하고 그리고 상기 사용자 신원 및 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들, 즉, 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득할 수 있다.
상기 사용자 그룹 설립 모듈 (504)은 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 셋업하도록 구성된다.
상기 추천 모듈 (505)은 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹 내 사용자들을 서로에게 추천하도록 구성된다.
이 실시예에서, SNS 애플리케이션을 이용하는 사용자의 신원 그리고 동일한 디바이스의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득함으로써, SNS 애플리케이션을 사용하는 사용자의 멀티미디어 플레잉 레코드들이 편리하고 정밀하게 획득될 수 있으며, 그래서 사용자들의 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라서 동일한 흥미를 가진 사용자의 그룹을 더 셋업하고 그리고 사용자들을 추천하도록 한다. SNS 애플리케이션을 사용하는 사용자의 멀티미디어 플레잉 레코드들은 상기 SNS 애플리케이션 그리고 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션이 동시에 동작하지 않아도 획득될 수 있으며, 이는 사용자 신원 및 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하는 것을 용이하게 한다.
사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득함으로써, 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 상기의 방법 및 시스템은 상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하고 그리고 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹 내 다른 사용자들을 서로에게 추천하도록 구성된다. 이 방식에 의해서, 사용자는 개인적인 정보를 채워야 하거나 또는 흥미들의 라벨들을 능동적으로 제출할 필요가 없으며, 이는 운용 편이성을 개선한다. 추가로, 사용자의 멀티미디어를 플레이하는 행동은 사용자의 흥미 그리고 선호도를 상세하게 반영할 수 있기 때문에, 상기의 방법은 더욱 유사한 흥미를 가진 사용자들을 추천할 수 있으며, 그래서 추천 정밀도의 비율을 증가시킨다.
상기 실시예들은 본 발명이 속한 기술 분야에서의 통상의 지식을 가진 다른 자들이 숙고된 특별한 사용에 적합한 다양한 변경들을 하면서 본 발명 그리고 다양한 실시예들을 활용하도록 촉진시키기 위해서 본 발명의 원칙들을 설명하고 그리고 그것들의 실제적인 응용을 설명하기 위해 선택되고 기술되었다. 대안의 실시예들은 발명의 사상 및 범위에서 벗어나지 않으면서, 본 발명이 속한 기술 분야에서의 통상의 지식을 가진 자들에게 명백하게 될 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 앞서의 설명 그리고 그 설명 내에서 기술된 예시적인 실시에들이 아니라 첨부된 청구항들에 의해서 정의된다.

Claims (18)

  1. 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하는 방법으로서:
    상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 서버에 의해서 획득하는 단계;
    상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 상기 서버에 의해서 설립하는 단계; 그리고
    동일한 흥미를 가진 사용자들의 상기 그룹 내의 사용자들을 상기 서버에 의해서 서로에게 추천하는 단계를 포함하며,
    사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 설립하는 단계는:
    상기 사용자들의 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들로부터 클러스터 분석을 위한 샘플들을 획득하는 단계; 그리고
    미리 조절된 클러스터링 파라미터들에 따라서 클러스터 분석을 위한 상기 샘플들을 클러스터 (cluster)하여, 동일 클러스터 내의 사용자들이 동일한 흥미를 가진 사용자들의 동일 그룹으로 분류되도록 하는 단계를 포함하며,
    상기 미리 조절된 클러스터링 파라미터들에 따라서 클러스터 분석을 위한 상기 샘플들을 클러스터하는 것은:
    동일한 멀티미디어 파일을 플레이하는 회수 또는 지속 시간이 미리 정해진 기준을 초과하는 사용자들을 하나의 클러스터로 분류함;
    멀티미디어 파일들의 동일한 컬렉션을 플레이하는 회수 또는 지속 시간이 미리 정해진 기준을 초과하는 사용자들을 하나의 클러스터로 분류함; 또는
    동일한 유형의 멀티미디어 파일들을 플레이하는 회수 또는 지속 시간이 미리 정해진 기준을 초과하는 사용자들을 하나의 클러스터로 분류함,
    중의 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하기 이전에, 상기 방법은:
    소셜 네트워킹 애플리케이션의 사용자 신원 (identity) 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해서 획득하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하는 것은 상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해 송신된 상기 사용자의 신원 그리고 상기 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 상기 서버에서 수신하는 것을 포함하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하기 이전에, 상기 방법은:
    멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 그리고 상기 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해서 획득하는 단계; 그리고
    소셜 네트워킹 애플리케이션에 의해서, 네트워킹 디바이스의 디바이스 신원 및 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션을 사용하는 사용자의 사용자 신원을 획득하는 단계를 더 포함하며,
    상기 사용자 신원은 상기 네트워킹 디바이스의 디바이스 신원에 대응하며,
    상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하는 단계는:
    상기 멀티미디어 플레이어 애플리케이션에 의해서 송신된 상기 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 및 대응 플레잉 레코드들 그리고 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션에 의해서 송신된 상기 네트워킹 디바이스의 디바이스 신원 및 대응 사용자 신원을 서버에서 수신하는 단계; 및
    상기 사용자 신원 및 상기 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 서버에서 획득하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들은 사용자 신원 및 플레잉 레코드들을 포함하며, 그리고
    상기 플레잉 레코드들은: 멀티미디어 파일의 이름, 멀티미디어 파일의 신원, 멀티미디어 파일의 지속 시간 및 현재의 플레잉 지속 시간 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 플레잉 레코드들은: 최근에 플레이된 회수들의 전체 개수, 멀티미디어 파일의 유형 및 멀티미디어 파일의 품질 정보 중 하나 이상을 더 포함하는, 방법.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하는 시스템으로서:
    상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들을 획득하도록 구성된 플레잉 레코드 획득 모듈;
    상기 사용자들의 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들에 따라 동일한 흥미를 가진 사용자들의 그룹을 셋업하도록 구성된 사용자 그룹 설립 모듈; 그리고
    동일한 흥미를 가진 사용자들의 상기 그룹 내의 사용자들을 서로에게 추천하도록 구성된 추천 모듈을 포함하며.
    상기 사용자 그룹 설립 모듈은;
    미리 조절된 클러스터링 파라미터들을 획득하고, 그리고 그 클러스터링 파라미터들에 따라서 상기 사용자들의 상기 멀티미디어 플레잉 레코드들로부터 클러스터 분석을 위한 샘플들을 추출하고, 그리고 클러스터 분석을 위한 상기 샘플들을 기반으로 하여 상기 사용자들을 클러스터하도록 구성되어, 동일 클러스터 내의 사용자들이 동일한 흥미를 가진 사용자들의 동일 그룹으로 분류하도록 하며,
    상기 미리 조절된 클러스터링 파라미터들에 따라서 클러스터 분석을 위한 상기 샘플들을 클러스터하는 것은:
    동일한 멀티미디어 파일을 플레이하는 회수 또는 지속 시간이 미리 정해진 기준을 초과하는 사용자들을 하나의 클러스터로 분류함;
    멀티미디어 파일들의 동일한 컬렉션을 플레이하는 회수 또는 지속 시간이 미리 정해진 기준을 초과하는 사용자들을 하나의 클러스터로 분류함; 또는
    동일한 유형의 멀티미디어 파일들을 플레이하는 회수 또는 지속 시간이 미리 정해진 기준을 초과하는 사용자들을 하나의 클러스터로 분류함,
    중의 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    소셜 네트워킹 애플리케이션의 사용자 신원 그리고 그 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 획득하도록 구성된 제1 멀티미디어 플레이어 모듈을 더 포함하며,
    상기 플레잉 레코드 획득 모듈은 상기 제1 멀티미디어 플레이어 모듈에 의해 송신된 상기 사용자의 신원 그리고 상기 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 수신하도록 구성된, 시스템.
  12. 제10항에 있어서,
    멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 그리고 상기 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 획득하도록 구성된 제2 멀티미디어 플레이어 모듈; 그리고
    소셜 네트워킹 애플리케이션 모듈로서, 네트워킹 디바이스의 디바이스 신원 및 상기 네트워킹 애플리케이션을 사용하는 사용자의 사용자 신원을 획득하도록 구성된 소셜 네트워킹 애플리케이션 모듈;을 더 포함하며,
    상기 사용자 신원은 네트워킹 애플리케이션의 디바이스 신원에 대응하며,
    상기 플레잉 레코드 획득 모듈은 상기 제2 멀티미디어 플레이어 모듈에 의해서 송신된 상기 멀티미디어 플레이어의 디바이스 신원 및 대응 플레잉 레코드들 그리고 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션 모듈에 의해서 송신된 소셜 네트워킹 애플리케이션의 상기 디바이스 신원 및 대응 사용자 신원을 수신하도록 구성되어, 상기 사용자 신원 및 상기 사용자 신원에 대응하는 플레잉 레코드들을 획득하도록 하는, 시스템.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 사용자들의 멀티미디어 플레잉 레코드들은 사용자 신원 및 플레잉 레코드들을 포함하며, 그리고
    상기 플레잉 레코드들은: 멀티미디어 파일의 이름, 멀티미디어 파일의 신원, 멀티미디어 파일의 지속 시간 및 현재의 플레잉 지속 시간 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 멀티미디어 플레잉 레코드들은: 최근에 플레이된 회수들의 전체 개수, 멀티미디어 파일의 유형 및 멀티미디어 파일의 품질 정보 중 하나 이상을 더 포함하는, 시스템.
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 삭제
KR1020147029524A 2012-03-21 2013-03-16 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 방법 및 그 시스템 KR101728122B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210076533.9 2012-03-21
CN201210076533.9A CN103327045B (zh) 2012-03-21 2012-03-21 社交网络中的用户推荐方法和系统
PCT/CN2013/072774 WO2013139239A1 (en) 2012-03-21 2013-03-16 Method for recommending users in social network and the system thereof

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140139575A KR20140139575A (ko) 2014-12-05
KR101728122B1 true KR101728122B1 (ko) 2017-04-18

Family

ID=49195575

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020147029524A KR101728122B1 (ko) 2012-03-21 2013-03-16 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 방법 및 그 시스템

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20150046458A1 (ko)
KR (1) KR101728122B1 (ko)
CN (1) CN103327045B (ko)
SG (1) SG11201405523SA (ko)
WO (1) WO2013139239A1 (ko)

Families Citing this family (43)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9510055B2 (en) 2013-01-23 2016-11-29 Sonos, Inc. System and method for a media experience social interface
KR102120862B1 (ko) * 2013-08-08 2020-06-18 삼성전자주식회사 클라우드 환경에서 그룹핑된 적어도 하나의 클라이언트에게 컨텐츠 데이터를 전송하는 방법 및 장치
CN103714130B (zh) * 2013-12-12 2017-08-22 深圳先进技术研究院 视频推荐系统及方法
US20150220498A1 (en) 2014-02-05 2015-08-06 Sonos, Inc. Remote Creation of a Playback Queue for a Future Event
US9679054B2 (en) 2014-03-05 2017-06-13 Sonos, Inc. Webpage media playback
CN104915354B (zh) * 2014-03-12 2020-01-10 深圳市腾讯计算机系统有限公司 多媒体文件推送方法及装置
US20150324552A1 (en) 2014-05-12 2015-11-12 Sonos, Inc. Share Restriction for Media Items
US10796384B2 (en) * 2014-05-30 2020-10-06 Google Llc Suggesting pre-created groups based on a user web identity and online interactions
US20150356084A1 (en) 2014-06-05 2015-12-10 Sonos, Inc. Social Queue
CN105335595A (zh) 2014-06-30 2016-02-17 杜比实验室特许公司 基于感受的多媒体处理
US9874997B2 (en) 2014-08-08 2018-01-23 Sonos, Inc. Social playback queues
CN104166716B (zh) * 2014-08-15 2018-12-07 华为技术有限公司 一种评估媒体文件的方法及装置
US9690540B2 (en) 2014-09-24 2017-06-27 Sonos, Inc. Social media queue
US10645130B2 (en) 2014-09-24 2020-05-05 Sonos, Inc. Playback updates
US9667679B2 (en) 2014-09-24 2017-05-30 Sonos, Inc. Indicating an association between a social-media account and a media playback system
US9860286B2 (en) 2014-09-24 2018-01-02 Sonos, Inc. Associating a captured image with a media item
US9723038B2 (en) 2014-09-24 2017-08-01 Sonos, Inc. Social media connection recommendations based on playback information
US9959087B2 (en) * 2014-09-24 2018-05-01 Sonos, Inc. Media item context from social media
EP3114625A1 (en) 2014-09-24 2017-01-11 Sonos, Inc. Social media connection recommendations based on playback information
CN104317865B (zh) * 2014-10-16 2017-06-09 南京邮电大学 一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法
CN104410878A (zh) * 2014-12-05 2015-03-11 北京国双科技有限公司 视频卡顿次数分布的检测方法和装置
CN104580169A (zh) * 2014-12-23 2015-04-29 惠州Tcl移动通信有限公司 一种进行文件同步的方法及系统
CN106294455A (zh) * 2015-05-29 2017-01-04 腾讯科技（深圳）有限公司 一种网络分析方法及装置
CN105005582B (zh) * 2015-06-17 2017-09-15 深圳市腾讯计算机系统有限公司 多媒体信息的推荐方法及装置
CN108108491B (zh) * 2015-07-23 2021-07-30 海信集团有限公司 一种多媒体数据的推荐方法及装置
CN106708888B (zh) 2015-11-17 2020-06-26 阿里巴巴集团控股有限公司 推荐方法及装置
CN106708883B (zh) 2015-11-17 2020-09-29 阿里巴巴集团控股有限公司 推荐方法及装置
US10778803B2 (en) * 2015-11-18 2020-09-15 International Business Machines Corporation Sub-social network based on contextual inferencing
CN105608120A (zh) * 2015-12-16 2016-05-25 中青冠岳科技(北京)有限公司 一种基于即时通讯程序进行目标用户搜索的方法和装置
CN105741131A (zh) 2016-01-22 2016-07-06 北京三快在线科技有限公司 一种推荐用户信息的方法及装置
CN107153659A (zh) * 2016-03-04 2017-09-12 朱开 一种应用于社交网络的推荐方法与推荐系统
CN105791902B (zh) * 2016-04-21 2019-02-22 广州酷狗计算机科技有限公司 用户推荐方法及装置
CN105872837B (zh) * 2016-04-21 2019-01-29 广州酷狗计算机科技有限公司 用户推荐方法及装置
CN106447504B (zh) * 2016-09-05 2020-06-09 杭州网易云音乐科技有限公司 一种交友的方法和装置
CN107948047B (zh) * 2016-10-13 2020-02-28 腾讯科技（深圳）有限公司 一种用户推荐方法及终端
CN106960014B (zh) * 2017-03-02 2021-02-19 阿里巴巴（中国）有限公司 关联用户推荐方法及装置
KR102010896B1 (ko) * 2017-11-22 2019-08-19 주식회사 찌읏 컨텐츠큐레이션 기반 소셜네트워크서비스 방법 및 이를 이용한 시스템
CN108337562A (zh) * 2018-01-24 2018-07-27 优酷网络技术（北京）有限公司 分享多媒体播放记录的方法及装置
CN109688479B (zh) * 2018-12-26 2022-03-01 杭州蓦然认知科技有限公司 一种弹幕显示方法、弹幕显示装置和弹幕显示服务器
CN110517114A (zh) * 2019-08-21 2019-11-29 广州云徙科技有限公司 一种基于社区发现算法的信息推送方法及系统
EP4123490A4 (en) * 2020-03-18 2023-08-23 Sony Group Corporation DATA PROCESSING DEVICE, DATA PROCESSING METHOD, DATA PROCESSING PROGRAM, DATA EXTRACTION DEVICE, DATA EXTRACTION METHOD AND DATA EXTRACTION PROGRAM
BE1028278B1 (fr) * 2020-05-07 2021-12-06 Olivier Hemerijck Gestion de l’alimentation électrique par câble Ethernet
CN115065845A (zh) * 2022-06-17 2022-09-16 联通沃音乐文化有限公司 一种社群融合推荐的影音视频播放管理方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080052371A1 (en) * 2006-08-28 2008-02-28 Evolution Artists, Inc. System, apparatus and method for discovery of music within a social network
US20080134054A1 (en) * 2006-11-30 2008-06-05 Bryan Clark Method and system for community tagging of a multimedia stream and linking to related content
US20080320139A1 (en) * 2007-06-25 2008-12-25 Yahoo! Inc. Social mobilized content sharing

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100530185C (zh) * 2006-10-27 2009-08-19 北京搜神网络技术有限责任公司 基于网络行为的个性化推荐方法和系统
CN100521611C (zh) * 2006-12-13 2009-07-29 腾讯科技（深圳）有限公司 一种sns社区中推荐朋友的方法及系统
JP4986225B2 (ja) * 2007-03-26 2012-07-25 富士フイルム株式会社 登録制コミュニケーションサイトの提供装置及び方法
CN101770459B (zh) * 2008-12-31 2013-10-09 华为技术有限公司 一种推荐好友的方法和设备
US20110060738A1 (en) * 2009-09-08 2011-03-10 Apple Inc. Media item clustering based on similarity data
CN102044009A (zh) * 2009-10-23 2011-05-04 华为技术有限公司 群组推荐方法和系统
CN102130934A (zh) * 2010-01-20 2011-07-20 腾讯数码（天津）有限公司 Sns社区中推荐好友的方法及系统
CN102857471A (zh) * 2011-06-27 2013-01-02 深圳深讯和科技有限公司 多媒体交互方法及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080052371A1 (en) * 2006-08-28 2008-02-28 Evolution Artists, Inc. System, apparatus and method for discovery of music within a social network
US20080134054A1 (en) * 2006-11-30 2008-06-05 Bryan Clark Method and system for community tagging of a multimedia stream and linking to related content
US20080320139A1 (en) * 2007-06-25 2008-12-25 Yahoo! Inc. Social mobilized content sharing

Also Published As

Publication number Publication date
US20150046458A1 (en) 2015-02-12
WO2013139239A1 (en) 2013-09-26
CN103327045B (zh) 2017-03-22
KR20140139575A (ko) 2014-12-05
SG11201405523SA (en) 2014-10-30
CN103327045A (zh) 2013-09-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101728122B1 (ko) 소셜 네트워크에서 사용자들을 추천하기 위한 방법 및 그 시스템
US9965563B2 (en) Method and apparatus to identify outliers in social networks
JP6084954B2 (ja) ソーシャルネットワークの更新におけるメディアオブジェクトの一部分へのリンクのリアルタイムな提供を行う方法、及びコンピューティングデバイス
CN108875022B (zh) 一种视频推荐方法及装置
CN109769128A (zh) 视频推荐方法、视频推荐装置和计算机可读存储介质
US9251406B2 (en) Method and system for detecting users' emotions when experiencing a media program
WO2017206398A1 (zh) 一种视频共享方法及装置
US20120036524A1 (en) System and method for social networking using an internet television
US20140095504A1 (en) Systems and methods for cataloging user-generated content
WO2010102527A1 (zh) 一种sns网络中成员关系圈的提取方法和装置
CN104506894A (zh) 多媒体资源评估方法及其装置
KR101774397B1 (ko) 방송 선호 정보를 제공하기 위한 방법 및 장치
CN104038533A (zh) 在通信终端、服务器中用于创建用户群组的设备和方法
KR20140092352A (ko) 컨텐츠의 평가 재생 시스템
CN106572390A (zh) 一种音视频推荐方法及设备
US20160255036A1 (en) Association of a social message with a related multimedia flow
US10198737B2 (en) Peer-to-peer data collector and analyzer
US20140196100A1 (en) Electronic device for providing media recommendations and a method therein
CN109587517B (zh) 一种多媒体文件的播放方法及装置、服务器及存储介质
Hussain et al. Understanding digital ethnography: socio-computational analysis of trending YouTube videos
Spathis et al. A data-driven analysis of YouTube community features
CN206441168U (zh) 景点推荐设备及系统
CN115374307A (zh) 智能舆情分析方法、装置、终端设备及存储介质
KR20150111524A (ko) 광고 제공 장치 및 방법
Oršolić Quality of Experience estimation of encrypted video streaming by using machine learning methods

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant