KR101765782B1 - 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법 및 이를 수행하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버 - Google Patents

사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법 및 이를 수행하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 기술에 관한 것으로, 사용자의 휴대단말에 설치된 사용자 행동수집 어플리케이션으로부터 사용자 프로파일, 사용자 방문위치 및 사용자 관심사 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 관심정보를 수집하는 사용자 관심수집부, SNS(Social Network Service) 서버에 작성된 게시내용에서 특정 기준을 만족시키는 SNS 게시정보를 수집하고, 상기 수집된 SNS 게시정보를 분석하여 복수의 핫 플레이스들(hot places)을 결정하는 핫 플레이스 결정부 및 상기 사용자 관심정보를 분석하여 상기 복수의 핫 플레이스들 중 적어도 일부를 사용자에게 추천하는 핫 플레이스 추천부를 포함한다.

Description

사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법 및 이를 수행하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버{METHOD OF RECOMMENDING HOT PLACE BASED ON USER INTEREST AND SERVER RECOMMENDING THE SAME}
본 발명은 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 다양한 SNS(Social Network Service) 어플리케이션에 게시된 정보를 수집하고 사용자의 주요 관심사와 관심지역을 분석하여 핫 플레이스를 사용자에게 추천할 수 있는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법 및 이를 수행하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버에 관한 것이다.
정보통신기술이 발전함에 따라 블로그, SNS(Social Network Service)를 통해 주변의 상품이나 주변장소에 대한 정보를 소개하거나 이들에 대한 리뷰를 작성하면서 사용자들 간에 의견을 교환하는 일이 보편화되고 있다. 그러나 사용자들은 특정 장소를 검색하는 과정에서 타인이 작성한 특정 장소에 대한 리뷰, 이미지 등을 확인할 수 있을 뿐, 사용자의 근처 명소들에 관한 정보들을 획득하기 위해서는 사용자가 직접 장소에 방문해야 하거나 또는 이들을 별도로 검색하여야 하는 번거로움이 있었다. 즉, 종래의 기술은 실시간으로 사용자가 원하는 환경을 갖는 장소를 제공하지 못한다.
한국공개특허공보 제10-2015-0011241호는 장소를 추천하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 센서 데이터를 이용하여 장소 추천 장치에게 관심 지역 정보 추천 요청을 송신하고, 사용자가 원하는 환경 정보에 기초하여 관심 지역 정보 추천 요청에 대한 응답을 장소 추천 장치로부터 수신하는 기술을 개시한다.
한국공개특허공보 제10-2016-0049411호는 사용자 행동 기반의 장소 추천 시스템 및 방법에 관한 것으로, 하나 이상의 사용자 단말로부터 특정 장소에 대한 사용자들의 온라인 상에서의 행동 정보와 사용자 단말의 현재 위치 정보를 수집하고 위치 정보에 포함된 사용자 단말의 현재 위치로부터 기 설정된 반경 이내에 위치하는 장소들을 행동 정보에 따라 수치화하여 각 장소별 순위를 계산하고 순위에 따라 하나 이상의 장소를 사용자 단말로 추천하는 기술을 개시한다.
1. 한국 공개특허공보 공개번호 제10-2015-0011241호(2015.01.30) 2. 한국 공개특허공보 공개번호 제10-2016-0049411호(2016.05.09)
본 발명의 일 실시예는 사용자 행동수집 어플리케이션을 통해 사용자 프로파일, 사용자 방문위치 및 사용자 관심사 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 관심정보를 수집할 수 있는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법 및 이를 수행하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 사용자 관심정보와 복수의 SNS 사용자들의 SNS 게시정보를 분석하여 복수의 핫 플레이스들을 결정할 수 있는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법 및 이를 수행하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 사용자 방문위치와 사용자 관심사 변화에 따라 핫 플레이스를 추천할 수 있는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법 및 이를 수행하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버를 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버는 사용자의 휴대단말에 설치된 사용자 행동수집 어플리케이션으로부터 사용자 프로파일, 사용자 방문위치 및 사용자 관심사 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 관심정보를 수집하는 사용자 관심수집부, SNS(Social Network Service) 서버에 작성된 게시내용에서 특정 기준을 만족시키는 SNS 게시정보를 수집하고, 상기 수집된 SNS 게시정보를 분석하여 복수의 핫 플레이스들(hot places)을 결정하는 핫 플레이스 결정부 및 상기 사용자 관심정보를 분석하여 상기 복수의 핫 플레이스들 중 적어도 일부를 사용자에게 추천하는 핫 플레이스 추천부~~~를 포함한다.
상기 사용자 관심수집부는 상기 사용자 행동수집 어플리케이션을 통해 상기 휴대단말에 있는 GPS 센서로부터 수신된 위치 신호를 수신하여 상기 사용자 방문위치를 추론할 수 있다. 상기 사용자 관심수집부는 상기 사용자 행동수집 어플리케이션을 통해 상기 휴대단말에서 사용되는 사용자 키워드 또는 촬영되는 영상을 수신하여 상기 사용자 관심사를 추론할 수 있다.
상기 사용자 관심수집부는 상기 사용자 행동수집 어플리케이션을 통해 상기 사용자에 의해 작성된 사용자 SNS 게시글을 수신하여 상기 사용자 관심사를 추론할 수 있다. 상기 사용자 관심수집부는 과거 시간부터 현재 시간까지 특정 시간구간 이내의 단위로 계속적으로 도출된 상기 사용자 관심사를 사용자 우선 관심사로 설정할 수 있다.
상기 핫 플레이스 결정부는 상기 게시내용에 관한 데이터 마이닝을 통해 상기 사용자 프로파일과 일치하는 SNS 사용자에 의해 특정 횟수 이상으로 게시된 빈발 SNS 게시정보를 수집할 수 있다. 상기 핫 플레이스 추천부는 상기 빈발 SNS 게시정보를 분석하여 상기 사용자 방문위치 또는 상기 사용자 관심사와 일치하는 관심지역과 인접한 관심 핫 플레이스를 제공할 수 있다.
상기 핫 플레이스 결정부는 사용자로부터 가상의 사용자 프로파일을 수신하고, 상기 가상의 사용자 프로파일과 일치하는 SNS 사용자에 의한 SNS 게시정보를 분석할 수 있다. 상기 핫 플레이스 추천부는 상기 SNS 사용자에 의한 SNS 게시정보를 상기 사용자 관심정보로 분석하여 상기 복수의 핫 플레이스들 중 상기 사용자의 사용자 방문위치 또는 사용자 관심사와 일치하는 관심 핫 플레이스를 제공할 수 있다.
상기 핫 플레이스 추천부는 상기 사용자 방문위치가 상기 사용자 관심사와 일치하는 관심지역에 포함되는 것을 실시간으로 검출하여 상기 복수의 핫 플레이스들 중 상기 관심지역과 인접한 관심 핫 플레이스를 제공할 수 있다. 상기 핫 플레이스 추천부는 상기 사용자 방문위치가 사용자 우선 관심사와 인접한 지역에 포함되는 것을 실시간으로 검출하여 상기 사용자 우선 관심사와 일치하는 우선 관심지역을 상기 복수의 핫 플레이스들 중 하나로 추천할 수 있다.
실시예들 중에서, 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법은 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버에서 수행된다. 상기 방법은 사용자의 휴대단말에 설치된 사용자 행동수집 어플리케이션으로부터 사용자 프로파일, 사용자 방문위치 및 사용자 관심사 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 관심정보를 수집하는 단계, SNS(Social Network Service) 서버에 작성된 게시내용에서 특정 기준을 만족시키는 SNS 게시정보를 수집하고, 상기 수집된 SNS 게시정보를 분석하여 복수의 핫 플레이스들(hot places)을 결정하는 단계 및 상기 사용자 관심정보를 분석하여 상기 복수의 핫 플레이스들 중 적어도 일부를 사용자에게 추천하는 단계를 포함한다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법 및 이를 수행하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버는 사용자 행동수집 어플리케이션을 통해 사용자 프로파일, 사용자 방문위치 및 사용자 관심사 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 관심정보를 수집할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법 및 이를 수행하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버는 사용자 관심정보와 복수의 SNS 사용자들의 SNS 게시정보를 분석하여 복수의 핫 플레이스들을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법 및 이를 수행하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버는 사용자 방문위치와 사용자 관심사 변화에 따라 핫 플레이스를 추천할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 1에 있는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버에서 수행되는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법을 설명하는 순서도이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 시스템을 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 시스템(10)은 휴대단말(100) 및 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버(200)를 포함하고, 이들은 네트워크를 통해 연결될 수 있다.
휴대단말(100)은 사용자에 의해 소유될 수 있고, 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버(200)와 연결된 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다. 예를 들어, 휴대단말(100)은 데스크톱, 노트북, 태블릿 PC 또는 스마트폰 등으로 구현될 수 있다. 휴대단말(100)은 사용자 행동수집 어플리케이션을 설치하거나 또는 실행할 수 있고, 사용자는 휴대단말(100)에 설치된 사용자 행동수집 어플리케이션을 실행하여 사용자 관심정보를 입력할 수 있다. 여기에서, 사용자 관심정보는 사용자 프로파일, 사용자 방문위치 및 사용자 관심사 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자는 휴대단말(100)의 입력 인터페이스를 통해 사용자 프로파일을 입력할 수 있고, 사용자는 {이름, 성별, 연령, 표시 이름(ID)} 순으로 사용자 프로파일 정보를 입력할 수 있다. 예를 들어, 사용자에 의해 입력되는 사용자 프로파일은 {홍길동, 남, 26, Hong_91}의 형태로 나타낼 수 있다.
휴대단말(100)에 설치된 사용자 행동수집 어플리케이션은 SNS(Social Network Service) 어플리케이션에 해당할 수 있고, SNS는 복수의 사용자들 간의 자유로운 의사소통 및 정보를 공유할 수 있는 온라인 플랫폼을 의미한다. 여기에서, 휴대단말(100)에 설치된 사용자 행동수집 어플리케이션은 트위터(Twitter), 페이스북(Facebook), 인스타그램(Instagram)에 해당할 수 있다.
사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버(200)는 휴대단말(100)과 연결될 수 있고, SNS(Social Network Service)에 작성된 내용을 저장해둔 SNS 서버(미도시됨)와 연동될 수 있다. 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버(200)는 SNS 서버로부터 SNS 게시정보를 수집하여 분석할 수 있다.
사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버(200)는 분석된 SNS 게시정보를 기초로 핫 플레이스를 결정할 수 있다. 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버(200)는 사용자 방문위치가 사용자 관심사와 일치하는 관심지역에 포함할 수 있고, 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버(200)는 복수의 핫 플레이스들 중 사용자 관심지역과 인접한 핫 플레이스를 사용자에게 제공할 수 있다. 이하, 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버(200)와 관련한 보다 상세한 설명은 도 2를 참조하여 설명한다.
도 2는 도 1에 있는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버(200)는 사용자 관심수집부(210), 핫 플레이스 결정부(220), 핫 플레이스 추천부(230) 및 제어부(240)를 포함한다.
사용자 관심수집부(210)는 사용자에 의해 입력된 사용자 관심정보를 수집할 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자 관심수집부(210)는 사용자의 휴대단말(100)에 설치된 사용자 행동수집 어플리케이션으로부터 사용자 관심정보를 수집할 수 있다. 여기에서, 사용자 관심정보는 사용자 프로파일, 사용자 방문위치 및 사용자 관심사 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 관심수집부(210)는 적어도 하나의 센서로부터 센싱 데이터를 수집하여 사용자의 방문위치를 추론할 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자 관심수집부(210)는 사용자 행동수집 어플리케이션을 통해 휴대단말(100)에 있는 GPS 센서로부터 수신된 위치 신호를 수신하여 사용자 방문위치를 추론할 수 있다. 여기에서, GPS(Global Positioning System)는 GPS 위성으로부터 송신되는 신호를 수신하여 사용자의 현재 위치를 획득할 수 있는 센서를 의미한다.
사용자 관심수집부(210)는 추론된 사용자 방문위치를 기초로 사용자 방문위치의 날씨, 사용자 방문위치의 주변지역 정보, 사용자가 자주 방문하는 지역 정보를 획득할 수 있다. 사용자 관심수집부(210)는 사용자 방문위치와 관련된 정보들을 기초로 사용자 관심사를 예측할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 사용자 관심수집부(210)는 사용자에 의해 사용자 행동수집 어플리케이션에 업로드되는 다양한 비정형 데이터를 수집할 수 있다. 여기에서, 비정형 데이터는 텍스트, 이미지, 영상 및 이들의 결합을 통한 다양한 형태의 데이터에 해당할 수 있다.
보다 구체적으로, 사용자 관심수집부(210)는 사용자 행동수집 어플리케이션을 통해 휴대단말(100)에서 사용되는 사용자 키워드 또는 촬영되는 영상을 수신하여 사용자 관심사를 추론할 수 있다. 사용자 관심수집부(210)는 수집된 비정형 데이터를 이용하여 사용자로부터 자주 언급되는 사용자 키워드 또는 영상정보를 추출할 수 있고, 영상정보는 영상의 GPS 값을 검출하여 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 사용자 관심수집부(210)는 사용자의 휴대단말(100)에서 {(여름, 바다, 계곡, 물놀이, 워터파크) 또는 (겨울, 스키, 보드, 썰매, 아이스링크)}, {여행, 국내, 해외}, {호텔, 펜션, 게스트하우스 등의 숙박시설} 등이 사용자 키워드로 추출되는 경우에는 추출된 사용자 키워드를 분석하여 사용자 관심사로 [휴가]를 추론할 수 있다.
또 다른 일 실시예에서, 사용자 관심수집부(210)는 실시간으로 사용자 SNS 게시글을 수신할 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자 관심수집부(210)는 사용자 행동수집 어플리케이션을 통해 사용자에 의해 작성된 사용자 SNS 게시글을 수신하여 사용자 관심사를 추론할 수 있다. 예를 들어, 사용자 관심수집부(210)는 사용자 행동수집 어플리케이션으로부터 [여행 가자], [국내 여행지 추천해주세요], [해외 여행지 추천해주세요] 또는 [제주도로 2박 3일 휴가가요]와 같은 다양한 사용자 SNS 게시글을 수신할 수 있다.
사용자 관심수집부(210)는 과거 시간부터 현재 시간까지 특정 시간구간 이내에 단위로 계속적으로 도출된 사용자 관심사를 사용자 우선 관심사로 설정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 관심수집부(210)는 지난 한달 동안 사용자에 의해 도출된 사용자 관심사 100건이 불국사 15건, 한라산 22건, 설악산 9건 및 해운대 46건에 해당하는 경우에는 [해운대, 한라산, 불국사, 설악산] 순으로 우선순위를 결정할 수 있다. 결과적으로, 사용자 관심수집부(210)는 사용자 관심사의 우선순위를 결정할 수 있고, 사용자 관심수집부(210)는 복수의 사용자 관심사들 중 우선순위가 높은 [해운대]를 사용자 우선 관심사로 설정할 수 있다.
사용자 관심수집부(210)는 사용자 방문위치, 사용자 키워드와 촬영되는 영상을 기초로 추론된 사용자 관심사 및 사용자 SNS 게시글을 기초로 추론된 사용자 관심사를 파악할 수 있다. 즉, 사용자 관심수집부(210)는 다수의 경로를 통해 사용자 관심정보를 수집할 수 있다.
사용자 관심수집부(210)는 복수의 사용자 관심정보들 각각의 데이터 패턴을 분석함으로써 각각의 사용자 관심정보에 대한 사용자의 행동을 분석할 수 있다. 또한, 사용자 관심수집부(210)는 복수의 사용자 관심정보들을 종합하여 사용자의 행동을 분석할 수 있다.
핫 플레이스 결정부(220)는 복수의 SNS 사용자들에 의해 SNS에 작성된 게시내용들을 기초로 핫 플레이스를 결정할 수 있다. 핫 플레이스 결정부(220)는 SNS(Social Network Service) 서버에 작성된 게시내용에서 특정 기준을 만족시키는 SNS 게시정보를 수집할 수 있다. 여기에서, 특정 기준은 특정 횟수 이상으로 게시된 빈발 SNS 게시정보 또는 가상의 사용자 프로파일과 일치하는 SNS 게시정보에 해당할 수 있고, SNS 게시정보는 SNS 사용자 ID, SNS 사용자 방문위치, SNS 사용자에 의해 작성된 게시글, 이미지 또는 영상정보 등을 포함할 수 있다. 핫 플레이스 결정부(220)는 수집된 SNS 게시정보를 분석하여 복수의 핫 플레이스들(hot places)을 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 핫 플레이스 결정부(220)는 게시내용에 관한 데이터 마이닝을 통해 사용자 프로파일과 일치하는 SNS 사용자에 의해 특정 횟수 이상으로 게시된 빈발 SNS 게시정보를 수집할 수 있다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 대용량의 데이터에서 특정 방법(예를 들어, 순차 패턴, 유사성)을 통해 유용한 정보를 발견하는 과정을 의미한다.
핫 플레이스 결정부(220)는 사용자 프로파일과 일치하는 SNS 사용자를 추출할 수 있다. 예를 들어, 핫 플레이스 결정부(220)는 제1 SNS 사용자{Alice, 여, 25, ALICE_25}, 제2 SNS 사용자{James, 남, 20, JJ_James} 및 제3 SNS 사용자{Alex, 남, 30, A30_ALEX}를 포함하는 복수의 SNS 사용자들 중에서 사용자 프로파일{James, 남, 20, JJ_James}과 일치하는 SNS 사용자를 추출할 수 있다. 결과적으로, 핫 플레이스 결정부(220)는 사용자 프로파일과 일치하는 SNS 사용자로 제2 SNS 사용자를 결정할 수 있다.
핫 플레이스 결정부(220)는 사용자 프로파일과 일치하는 SNS 사용자를 추출하면 SNS 사용자에 의해 특정 횟수 이상으로 게시된 빈발 SNS 게시정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 핫 플레이스 결정부(220)는 특정 횟수가 10회로 지정된 경우 SNS 사용자의 게시내용들 중 10회 이상 게시된 SNS 게시정보를 빈발 SNS 게시정보로서 수집할 수 있다. 여기에서, 특정 횟수는 SNS 사용자에 의해 SNS에 게시된 게시내용의 개수에 따라 랜덤으로 결정될 수 있다.
다른 일 실시예에서, 핫 플레이스 결정부(220)는 사용자로부터 가상의 사용자 프로파일을 수신할 수 있고, 여기에서, 가상의 사용자는 사용자와 연관된 특정 사용자인 사용자의 가족, 연인 또는 친구일 수 있다. 핫 플레이스 결정부(220)는 가상의 사용자 프로파일과 일치하는 SNS 사용자에 의한 SNS 게시정보를 분석할 수 있다. 보다 구체적으로, 핫 플레이스 결정부(220)는 사용자와 연관된 특정 사용자에 대한 사용자 관심정보를 수신하여 특정 사용자에 의해 작성된 SNS 게시정보를 분석할 수 있다.
핫 플레이스 결정부(220)는 사용자 관심정보를 기준으로 핫 플레이스를 결정할 수 있고, 사용자가 아닌 다른 사용자 관심정보를 기준으로 핫 플레이스를 결정할 수 있다. 또한, 핫 플레이스 결정부(220)는 사용자 관심정보와 다른 사용자 관심정보를 종합한 데이터를 분석하여 핫 플레이스를 결정할 수도 있다.
핫 플레이스 추천부(230)는 사용자 관심정보를 분석하여 복수의 핫 플레이스들 중 적어도 일부를 사용자에게 추천할 수 있다. 보다 구체적으로, 핫 플레이스 추천부(230)는 핫 플레이스와 해당 핫 플레이스에 대한 정보를 휴대단말(100)을 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 휴대단말(100)을 이용하여 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버(200)로부터 제공받은 핫 플레이스 정보를 확인할 수 있다.
핫 플레이스 추천부(230)는 사용자의 가독성을 향상시키기 위하여 사용자 방문위치에서 핫 플레이스까지 걸리는 거리 또는 시간, 사용자 관심사로 분류하여 핫 플레이스를 제공할 수 있다. 핫 플레이스 추천부(230)는 높은 우선순위의 사용자 관심사와 연관된 핫 플레이스부터 사용자에게 제공할 수 있다.
핫 플레이스 추천부(230)는 사용자 관심정보와 복수의 사용자들의 SNS 게시정보 분석을 통해 결정된 핫 플레이스와의 연관관계를 도출할 수 있다. 핫 플레이스 추천부(230)는 도출된 연관관계 정보를 기초로 사용자에게 핫 플레이스를 추천할 수 있다.
일 실시예에서, 핫 플레이스 추천부(230)는 빈발 SNS 게시정보를 분석하여 사용자 방문위치 또는 사용자 관심사와 일치하는 관심지역과 인접한 관심 핫 플레이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 핫 플레이스 추천부(230)는 사용자 방문위치가 [서울] 지역이고, 사용자 관심사가 [야구]인 경우에는 관심 핫 플레이스로 [잠실야구장] 또는 [고척스카이돔]정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 핫 플레이스 추천부(230)는 SNS 사용자에 의한 SNS 게시정보를 사용자 관심정보로 분석하여 복수의 핫 플레이스들 중 사용자 방문위치 또는 사용자 관심사와 일치하는 관심 핫 플레이스를 제공할 수 있다. 핫 플레이스 추천부(230)는 사용자와 연관된 가상의 사용자 프로파일과 일치하는 SNS 사용자에 의한 SNS 게시정보를 분석할 수 있다. 보다 구체적으로, 핫 플레이스 추천부(230)는 사용자와 SNS 사용자 간의 사용자 방문위치 또는 사용자 관심사를 비교할 수 있고, 비교된 정보를 기초로 사용자와 SNS 사용자 간의 일치하는 사용자 관심사를 도출할 수 있다. 즉, 핫 플레이스 추천부(230)는 사용자와 SNS 사용자 간의 공통된 사용자 관심사를 기초로 핫 플레이스를 추천할 수 있다.
핫 플레이스 추천부(230)는 사용자 방문위치가 사용자 관심사와 일치하는 관심지역에 포함되는 것을 실시간으로 검출하여 복수의 핫 플레이스들 중 관심지역과 인접한 관심 핫 플레이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 핫 플레이스 추천부(230)는 사용자 방문위치가 [서울 강남] 지역이고, 사용자 관심사가 [야구]이며, 사용자 관심사와 일치하는 관심지역이 [서울 잠실] 지역인 경우에는 사용자의 이동에 따라 사용자 방문위치가 [서울 강남] 지역에서 [서울 잠실] 지역으로 변경되어 관심지역에 포함되는 것을 실시간으로 검출할 수 있다. 즉, 핫 플레이스 추천부(230)는 사용자 방문위치가 [서울 잠실] 지역으로 검출되면 복수의 핫 플레이스들 중 관심지역과 인접한 관심 핫 플레이스 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
핫 플레이스 추천부(230)는 사용자 방문위치가 사용자 우선 관심사와 인접한 지역에 포함되는 것을 실시간으로 검출하여 사용자 우선 관심사와 일치하는 우선 관심지역을 복수의 핫 플레이스들 중 하나로 추천할 수 있다. 예를 들어, 핫 플레이스 추천부(230)는 사용자 방문위치가 [울산] 지역이고, 사용자 관심사는 {(해수욕장, 야구, 유적지)} 순으로 우선순위가 결정된 다양한 사용자 관심사를 포함하는 경우에는 사용자 우선 관심사와 일치하는 [부산] 지역을 우선 관심지역으로 결정할 수 있다. 즉, 핫 플레이스 추천부(230)는 사용자 우선 관심사와 일치하는 우선 관심지역인 [부산] 지역을 복수의 핫 플레이스들 중 하나로 추천할 수 있다.
제어부(240)는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버(200)의 전체적인 동작을 제어하고, 사용자 관심수집부(210), 핫 플레이스 결정부(220) 및 핫 플레이스 추천부(230) 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다.
도 3은 도 1에 있는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버에서 수행되는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법을 설명하는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 사용자 관심정보 수집부(210)는 사용자의 휴대단말(100)에 설치된 사용자 행동수집 어플리케이션(예를 들어, 인스타그램, 페이스북, 트위터 등에 해당할 수 있음)으로부터 사용자 관심정보를 수집할 수 있다. 사용자 관심정보 수집부(210)는 사용자 관심정보에 해당하는 사용자 프로파일, 사용자 방문위치 및 사용자 관심사를 수집할 수 있다(단계 S310).
핫 플레이스 결정부(220)는 SNS(Social Network Service) 서버에 작성된 게시내용에서 특정 기준을 만족시키는 SNS 게시정보를 수집할 수 있다. 핫 플레이스 결정부(220)는 수집된 SNS 게시정보를 분석하여 복수의 핫 플레이스들을 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 핫 플레이스 결정부(220)는 사용자 관심정보와 복수의 SNS 사용자들의 SNS 게시정보 간의 연관관계를 도출할 수 있다. 핫 플레이스 결정부(220)는 도출된 연관관계 정보를 기초로 핫 플레이스를 결정할 수 있다. 핫 플레이스 결정부(220)는 복수의 SNS 사용자들의 SNS 게시정보들을 실시간으로 분석하여 사용자 관심정보와 일치하는 SNS 게시정보를 추출할 수 있다(단계 S320).
핫 플레이스 추천부(230)는 핫 플레이스 결정부(220)를 통해 결정된 복수의 핫 플레이스들을 사용자에게 제공할 수 있다. 보다 구체적으로, 핫 플레이스 추천부(230)는 사용자 관심정보를 분석하여 복수의 핫 플레이스들 중 적어도 일부를 사용자에게 추천할 수 있다(단계 S330).
결과적으로, 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버(200)는 사용자 행동수집 어플리케이션을 통해 사용자 관심정보를 수집할 수 있고, 수집된 사용자 관심정보와 연관된 관심지역을 핫 플레이스로 사용자에게 추천할 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10: 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 시스템
100: 휴대단말
200: 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버
210: 사용자 관심수집부 220: 핫 플레이스 결정부
230: 핫 플레이스 추천부 240: 제어부

Claims (12)

  1. 사용자의 휴대단말에 설치된 사용자 행동수집 어플리케이션으로부터 사용자 프로파일, 사용자 방문위치 및 사용자 관심사 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 관심정보를 수집하고, 상기 사용자 관심정보의 데이터 패턴을 분석하여 상기 사용자의 행동을 분석하고, 상기 분석된 사용자의 행동을 기초로 상기 사용자 관심사의 변화를 검출하는 사용자 관심수집부;
    SNS(Social Network Service) 서버에 작성된 게시내용에서 특정 기준을 만족시키는 SNS 게시정보를 수집하고, 상기 수집된 SNS 게시정보를 분석하여 복수의 핫 플레이스들(hot places)을 결정하는 핫 플레이스 결정부; 및
    상기 사용자 관심정보를 분석하여 상기 복수의 핫 플레이스들과의 연관관계를 도출하고, 상기 도출된 연관관계에 관한 정보를 기초로 상기 복수의 핫 플레이스들 중 적어도 일부를 사용자에게 추천하는 핫 플레이스 추천부를 포함하고,
    상기 핫 플레이스 추천부는 상기 사용자 방문위치가 사용자 우선 관심사와 인접한 지역에 포함되는 것을 실시간으로 검출하여 상기 사용자 우선 관심사와 일치하는 우선 관심지역을 상기 복수의 핫 플레이스들 중 하나로 추천하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버.
  2. 제1항에 있어서, 상기 사용자 관심수집부는
    상기 사용자 행동수집 어플리케이션을 통해 상기 휴대단말에 있는 GPS 센서로부터 수신된 위치 신호를 수신하여 상기 사용자 방문위치를 추론하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버.
  3. 제1항에 있어서, 상기 사용자 관심수집부는
    상기 사용자 행동수집 어플리케이션을 통해 상기 휴대단말에서 사용되는 사용자 키워드 또는 촬영되는 영상을 수신하여 상기 사용자 관심사를 추론하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버.
  4. 제1항에 있어서, 상기 사용자 관심수집부는
    상기 사용자 행동수집 어플리케이션을 통해 상기 사용자에 의해 작성된 사용자 SNS 게시글을 수신하여 상기 사용자 관심사를 추론하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버.
  5. 제2항 또는 제3항에 있어서, 상기 사용자 관심수집부는
    과거 시간부터 현재 시간까지 특정 시간구간 이내의 단위로 계속적으로 도출된 상기 사용자 관심사를 사용자 우선 관심사로 설정하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버.
  6. 제1항에 있어서, 상기 핫 플레이스 결정부는
    상기 게시내용에 관한 데이터 마이닝을 통해 상기 사용자 프로파일과 일치하는 SNS 사용자에 의해 특정 횟수 이상으로 게시된 빈발 SNS 게시정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버.
  7. 제6항에 있어서, 상기 핫 플레이스 추천부는
    상기 빈발 SNS 게시정보를 분석하여 상기 사용자 방문위치 또는 상기 사용자 관심사와 일치하는 관심지역과 인접한 관심 핫 플레이스를 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버.
  8. 제1항에 있어서, 상기 핫 플레이스 결정부는
    사용자로부터 가상의 사용자 프로파일을 수신하고, 상기 가상의 사용자 프로파일과 일치하는 SNS 사용자에 의한 SNS 게시정보를 분석하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버.
  9. 제8항에 있어서, 상기 핫 플레이스 추천부는
    상기 SNS 사용자에 의한 SNS 게시정보를 상기 사용자 관심정보로 분석하여 상기 복수의 핫 플레이스들 중 상기 사용자의 사용자 방문위치 또는 사용자 관심사와 일치하는 관심 핫 플레이스를 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버.
  10. 제1항에 있어서, 상기 핫 플레이스 추천부는
    상기 사용자 방문위치가 상기 사용자 관심사와 일치하는 관심지역에 포함되는 것을 실시간으로 검출하여 상기 복수의 핫 플레이스들 중 상기 관심지역과 인접한 관심 핫 플레이스를 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버.
  11. 삭제
  12. 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버에서 수행되는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법에 있어서,
    사용자의 휴대단말에 설치된 사용자 행동수집 어플리케이션으로부터 사용자 프로파일, 사용자 방문위치 및 사용자 관심사 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 관심정보를 수집하고, 상기 사용자 관심정보의 데이터 패턴을 분석하여 상기 사용자의 행동을 분석하고, 상기 분석된 사용자의 행동을 기초로 상기 사용자 관심사의 변화를 검출하는 단계;
    SNS(Social Network Service) 서버에 작성된 게시내용에서 특정 기준을 만족시키는 SNS 게시정보를 수집하고, 상기 수집된 SNS 게시정보를 분석하여 복수의 핫 플레이스들(hot places)을 결정하는 단계; 및
    상기 사용자 관심정보를 분석하여 상기 복수의 핫 플레이스들과의 연관관계를 도출하고, 상기 도출된 연관관계에 관한 정보를 기초로 상기 복수의 핫 플레이스들 중 적어도 일부를 사용자에게 추천하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 핫 플레이스들 중 적어도 일부를 추천하는 단계는 상기 사용자 방문위치가 사용자 우선 관심사와 인접한 지역에 포함되는 것을 실시간으로 검출하여 상기 사용자 우선 관심사와 일치하는 우선 관심지역을 상기 복수의 핫 플레이스들 중 하나로 추천하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법.
KR1020160094760A 2016-07-26 2016-07-26 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법 및 이를 수행하는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 서버 KR101765782B1 (ko)

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