KR101871745B1 - 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법 및 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템 - Google Patents

Abstract

모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법에서, 복수의 모바일 단말기들 각각의 식별 아이디 및 복수의 모바일 단말기들 각각에 설치된 어플리케이션들의 목록을 포함하는 설치 로그 데이터를 수신하여 제1 데이터베이스에 저장하고, 복수의 어플리케이션들 각각을 순차적으로 목표 어플리케이션으로 선택하고, 제1 데이터베이스를 사용하여 복수의 어플리케이션들 중에서 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 연관 어플리케이션들 및 목표 어플리케이션과 연관 어플리케이션들 사이의 연관 지수들을 결정하고, 어플리케이션 마켓으로부터 복수의 어플리케이션들 각각의 설명 자료를 크롤링하고, 목표 어플리케이션의 설명 자료 및 목표 어플리케이션에 대한 연관 어플리케이션들 각각의 설명 자료에 기초하여 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들 및 앱 대표 키워드들의 앱 대표 지수들을 결정하고, 복수의 식별 아이디들 각각을 순차적으로 목표 식별 아이디로 선택하고, 목표 식별 아이디에 상응하는 목표 모바일 단말기에 설치된 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들 및 앱 대표 키워드들의 앱 대표 지수들에 기초하여 목표 모바일 단말기의 사용자를 대표하는 사용자 대표 키워드들을 결정한다.

Description

모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법 및 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템 {METHOD OF DETERMINING REPRESENTATIVE KEYWORD OF MOBILE DEVICE USER AND SYSTEM FOR DETERMINING REPRESENTATIVE KEYWORD OF MOBILE DEVICE USER}

본 발명은 모바일 단말기 사용자의 성향을 분석하는 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법 및 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템에 관한 것이다.

일반적으로 인터넷 등을 통해 게재되는 다양한 종류의 광고는 사용자의 성향이나 관심사에 관계없이 일방적으로 불특정 다수에게 제공되므로 광고 효과가 그다지 높지 않다는 단점이 있다.

최근에는 광고의 효율을 높이기 위해 광고 대상 물품의 잠재 수요자를 판단한 후, 잠재 수요자들에게만 해당 광고를 제공하는 타겟(target) 광고 기술에 대한 연구가 이루어지고 있다.

예를 들어, 최근 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모바일 단말기의 성능이 향상되고 무선 통신 속도가 증가함에 따라 모바일 단말기에서 실행될 수 있는 어플리케이션의 종류가 급격히 증가하고 있으므로, 어플리케이션의 광고 분야에 타겟 광고 기술을 접목하려는 시도가 이루어지고 있다.

일 예로, 어플리케이션을 판매하는 오픈 마켓은 사용자가 특정 어플리케이션을 검색하는 경우, 상기 사용자가 상기 특정 어플리케이션과 유사한 어플리케이션들의 잠재 수요자인 것으로 판단하여 상기 사용자에게 상기 특정 어플리케이션과 유사한 어플리케이션들에 대한 광고를 제공하고 있다.

그러나, 이와 같은 종래의 타겟 광고 방법은 어플리케이션 검색과 같이 단순한 사용자의 특정 행동이나 특정 반응에 기초하여 상기 사용자가 잠재 수요자인지 여부를 판단한다.

따라서 종래의 타겟 광고 방법은 사용자가 해당 상품에 대해 실제로 관심이 있어서 특정 행동이나 특정 반응을 보인 것인지 혹은 일시적인 호기심에 의해 특정 행동이나 특정 반응을 보인 것인지 여부를 판단할 수가 없으므로, 광고의 효율성이 떨어진다는 문제점이 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 목적은 모바일 단말기 사용자의 성향 및 관심사를 효과적으로 나타낼 수 있는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법 및 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템을 제공하는 것이다.

상술한 본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법에서, 복수의 모바일 단말기들 각각의 식별 아이디 및 상기 복수의 모바일 단말기들 각각에 설치된 어플리케이션들의 목록을 포함하는 설치 로그 데이터를 수신하여 제1 데이터베이스에 저장하고, 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 설치 로그 데이터에 포함되는 복수의 어플리케이션들 각각을 순차적으로 목표 어플리케이션으로 선택하고, 상기 제1 데이터베이스를 사용하여 상기 복수의 모바일 단말기들에 설치된 어플리케이션들의 설치 패턴을 분석하여 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 연관 어플리케이션들 및 상기 목표 어플리케이션과 상기 연관 어플리케이션들 사이의 연관도를 나타내는 연관 지수들을 결정하고, 어플리케이션 마켓으로부터 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 설치 로그 데이터에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 설명 자료를 크롤링(crawling)하고, 상기 목표 어플리케이션의 상기 설명 자료 및 상기 목표 어플리케이션에 대한 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 설명 자료에 기초하여 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 앱 대표 지수들을 결정하고, 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 설치 로그 데이터에 포함되는 복수의 식별 아이디들 각각을 순차적으로 목표 식별 아이디로 선택하고, 상기 목표 식별 아이디에 상응하는 목표 모바일 단말기에 설치된 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 상기 앱 대표 지수들에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기의 사용자를 대표하는 사용자 대표 키워드들을 결정한다.

일 실시예에 있어서, 상기 제1 데이터베이스를 사용하여 상기 복수의 모바일 단말기들에 설치된 어플리케이션들의 설치 패턴을 분석하여 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 상기 연관 어플리케이션들 및 상기 목표 어플리케이션과 상기 연관 어플리케이션들 사이의 연관도를 나타내는 상기 연관 지수들을 결정하는 단계는, 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 복수의 모바일 단말기들 중에서 제1 내지 제k(k는 양의 정수) 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들의 비율에 상응하는 제1 내지 제k 전체 비율들을 결정하는 단계, 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들 중에서 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들의 비율에 상응하는 제1 내지 제k 교차 비율들을 결정하는 단계, 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 및 상기 제1 내지 제k 교차 비율들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계, 및 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 중에서 상대적으로 높은 연관 지수를 갖는 어플리케이션들을 상기 연관 어플리케이션들로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 복수의 모바일 단말기들 중에서 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들의 비율에 상응하는 상기 제1 내지 제k 전체 비율들을 결정하는 단계는, 상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 복수의 모바일 단말기들에 상응하는 상기 식별 아이디들의 개수를 전체 개수로 결정하는 단계, 상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 제j(j는 1 이상 k 이하의 임의의 양의 정수) 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들에 상응하는 상기 식별 아이디들의 개수를 제j 설치 개수로 결정하는 단계, 및 상기 제j 설치 개수를 상기 전체 개수로 나눈 값을 제j 전체 비율로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들 중에서 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들의 비율에 상응하는 상기 제1 내지 제k 교차 비율들을 결정하는 단계는, 상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들에 상응하는 상기 식별 아이디들의 개수를 목표 설치 개수로 결정하는 단계, 상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 제j(j는 1 이상 k 이하의 임의의 양의 정수) 어플리케이션이 함께 설치된 모바일 단말기들에 상응하는 상기 식별 아이디들의 개수를 제j 교차 개수로 결정하는 단계, 및 상기 제j 교차 개수를 상기 목표 설치 개수로 나눈 값을 제j 교차 비율로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 내지 제k 전체 비율들 및 상기 제1 내지 제k 교차 비율들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계는, 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 각각과 상기 제1 내지 제k 교차 비율들 각각 사이의 차이에 기초하여 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 내지 제k 전체 비율들 및 상기 제1 내지 제k 교차 비율들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계는, 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 각각에 대한 상기 제1 내지 제k 교차 비율들 각각의 비율에 기초하여 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 내지 제k 전체 비율들 및 상기 제1 내지 제k 교차 비율들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계는, 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 각각과 상기 제1 내지 제k 교차 비율들 각각 사이의 차이 및 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 각각에 대한 상기 제1 내지 제k 교차 비율들 각각의 비율에 기초하여 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 내지 제k 전체 비율들 및 상기 제1 내지 제k 교차 비율들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계는, 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 각각과 상기 제1 내지 제k 교차 비율들 각각 사이의 차이, 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 각각에 대한 상기 제1 내지 제k 교차 비율들 각각의 비율, 및 0보다 크고 1보다 작은 값을 갖는 가중치에 기초하여 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 목표 어플리케이션의 상기 설명 자료 및 상기 목표 어플리케이션에 대한 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 설명 자료에 기초하여 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 상기 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 상기 앱 대표 지수들을 결정하는 단계는, 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여, 상기 설명 자료에 포함되는 키워드들 및 상기 설명 자료에서 상기 키워드들의 비중들을 결정하여 제2 데이터베이스에 저장하는 단계, 상기 제2 데이터베이스로부터 상기 목표 어플리케이션 및 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 키워드들 및 상기 키워드들의 비중들을 독출하는 단계, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상기 연관 어플리케이션들의 상기 키워드들과 중복되는 키워드들을 중복 키워드들로 결정하는 단계, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들의 비중들과 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 중복 키워드들의 비중들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 앱 대표 지수를 결정하는 단계, 및 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상대적으로 높은 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 상기 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여, 상기 설명 자료에 포함되는 상기 키워드들 및 상기 설명 자료에서 상기 키워드들의 상기 비중들을 결정하여 상기 제2 데이터베이스에 저장하는 단계는, 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여, 상기 설명 자료에 대해 형태소 분석(morphological analysis)을 수행하여 상기 설명 자료에 포함되는 상기 키워드들을 추출하는 단계, 상기 설명 자료에서 상기 키워드들 각각의 반복 횟수를 결정하는 단계, 상기 키워드들 각각의 상기 반복 횟수를 상기 키워드들의 상기 반복 횟수들의 총합으로 나눈 값을 상기 키워드들 각각의 상기 비중으로 결정하는 단계, 및 상기 키워드들 및 상기 키워드들의 상기 비중들을 상응하는 어플리케이션의 명칭과 연관시켜 상기 제2 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들의 비중들과 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 중복 키워드들의 비중들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 앱 대표 지수를 결정하는 단계는, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상기 중복 키워드들 각각에 대하여, 상기 연관 어플리케이션들의 상기 중복 키워드의 비중들의 합을 상기 목표 어플리케이션의 상기 중복 키워드의 비중과 합한 값을 상기 중복 키워드의 상기 앱 대표 지수로 결정하는 단계, 및 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상기 중복 키워드가 아닌 비중복 키워드들 각각에 대하여, 상기 목표 어플리케이션의 상기 비중복 키워드의 비중을 상기 비중복 키워드의 상기 앱 대표 지수로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들의 비중들과 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 중복 키워드들의 비중들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 앱 대표 지수를 결정하는 단계는, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상기 중복 키워드들 각각에 대하여, 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 중복 키워드의 비중과 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 연관 지수의 곱을 상기 목표 어플리케이션의 상기 중복 키워드의 비중과 합한 값을 상기 중복 키워드의 상기 앱 대표 지수로 결정하는 단계, 및 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상기 중복 키워드가 아닌 비중복 키워드들 각각에 대하여, 상기 목표 어플리케이션의 상기 비중복 키워드의 비중을 상기 비중복 키워드의 상기 앱 대표 지수로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상대적으로 높은 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 상기 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계는, 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각과 중복되는 키워드를 포함하는 어플리케이션들의 개수에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 보정 계수를 결정하는 단계, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 앱 대표 지수에 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 보정 계수를 곱한 값을 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 보정 앱 대표 지수로 결정하는 단계, 및 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상대적으로 높은 보정 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 상기 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각과 중복되는 키워드를 포함하는 어플리케이션들의 개수에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 보정 계수를 결정하는 단계는, 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드와 동일한 키워드를 포함하는 어플리케이션들의 개수가 상대적으로 많은 경우, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드의 상기 보정 계수를 상대적으로 작은 값으로 결정하는 단계, 및 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드와 동일한 키워드를 포함하는 어플리케이션들의 개수가 상대적으로 적은 경우, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드의 상기 보정 계수를 상대적으로 큰 값으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 목표 어플리케이션의 상기 설명 자료 및 상기 목표 어플리케이션에 대한 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 설명 자료에 기초하여 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 상기 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 상기 앱 대표 지수들을 결정하는 단계는, 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 상기 설명 자료에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 카테고리 정보를 상기 제2 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하고, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상대적으로 높은 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 상기 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계는, 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각과 중복되는 키워드를 포함하는 어플리케이션들이 속하는 카테고리들의 개수에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 보정 계수를 결정하는 단계, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 앱 대표 지수에 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 보정 계수를 곱한 값을 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 보정 앱 대표 지수로 결정하는 단계, 및 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상대적으로 높은 보정 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 상기 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각과 중복되는 키워드를 포함하는 어플리케이션들이 속하는 카테고리들의 개수에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 보정 계수를 결정하는 단계는, 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드와 동일한 키워드를 포함하는 어플리케이션들이 속하는 카테고리들의 개수가 상대적으로 많은 경우, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드의 상기 보정 계수를 상대적으로 작은 값으로 결정하는 단계, 및 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드와 동일한 키워드를 포함하는 어플리케이션들이 속하는 카테고리들의 개수가 상대적으로 적은 경우, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드의 상기 보정 계수를 상대적으로 큰 값으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 목표 식별 아이디에 상응하는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 상기 앱 대표 지수들에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기의 사용자를 대표하는 상기 사용자 대표 키워드들을 결정하는 단계는, 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 연관 어플리케이션들 및 상기 연관 어플리케이션들의 상기 연관 지수들에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들을 제1 내지 제p(p는 양의 정수) 그룹들로 그룹화하는 단계, 제i(i는 1 이상 p 이하의 임의의 양의 정수) 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 각각에 대하여, 상기 앱 대표 키워드의 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션 별 상기 앱 대표 지수 및 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들 중에서 상기 앱 대표 키워드를 포함하는 관심 어플리케이션들의 개수에 기초하여 상기 앱 대표 키워드의 그룹 대표 지수를 결정하는 단계, 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 각각에 대하여, 상기 앱 대표 키워드의 그룹 별 상기 그룹 대표 지수 및 상기 제1 내지 제p 그룹들 중에서 상기 앱 대표 키워드를 포함하는 그룹들의 개수에 기초하여 상기 앱 대표 키워드의 사용자 대표 지수를 결정하는 단계, 및 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 중에서 상대적으로 높은 사용자 대표 지수를 갖는 앱 대표 키워드들을 상기 사용자 대표 키워드들로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 연관 어플리케이션들 및 상기 연관 어플리케이션들의 상기 연관 지수들에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들을 상기 제1 내지 제p 그룹들로 그룹화하는 단계는, 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들을 노드(node)로 사용하고, 상기 관심 어플리케이션들 각각에 대한 상기 연관 어플리케이션들의 상기 연관 지수들을 링크(link)로 사용하여 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들에 대해 커뮤니티 디텍션 알고리즘(community detection algorithm)을 적용하여 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들을 상기 제1 내지 제p 그룹들로 그룹화하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 각각에 대하여, 상기 앱 대표 키워드의 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션 별 상기 앱 대표 지수 및 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들 중에서 상기 앱 대표 키워드를 포함하는 관심 어플리케이션들의 개수에 기초하여 상기 앱 대표 키워드의 상기 그룹 대표 지수를 결정하는 단계는, 아래의 수학식에 따라 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 각각에 대하여, 상기 앱 대표 키워드의 상기 그룹 대표 지수를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, G_REP_I_t는 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 중의 t번째 앱 대표 키워드의 상기 그룹 대표 지수를 나타내고, G_DUP_CNT_t는 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들 중에서 상기 t번째 앱 대표 키워드를 포함하는 관심 어플리케이션들의 개수를 나타내고, APP_REP_I_t는 상기 t번째 앱 대표 키워드의 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션 별 상기 앱 대표 지수를 나타낸다.

상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 각각에 대하여, 상기 앱 대표 키워드의 그룹 별 상기 그룹 대표 지수 및 상기 제1 내지 제p 그룹들 중에서 상기 앱 대표 키워드를 포함하는 그룹들의 개수에 기초하여 상기 앱 대표 키워드의 상기 사용자 대표 지수를 결정하는 단계는, 아래의 수학식에 따라 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 각각에 대하여, 상기 앱 대표 키워드의 상기 사용자 대표 지수를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, U_REP_I_t는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 중의 t번째 앱 대표 키워드의 상기 사용자 대표 지수를 나타내고, U_DUP_CNT_t는 상기 제1 내지 제p 그룹들 중에서 상기 t번째 앱 대표 키워드를 포함하는 그룹들의 개수를 나타내고, G_REP_I_t는 상기 t번째 앱 대표 키워드의 그룹 별 상기 그룹 대표 지수를 나타낸다.

상술한 본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템은 데이터베이스, 연관 어플리케이션 결정부, 앱 대표 키워드 결정부, 및 사용자 대표 키워드 결정부를 포함한다. 상기 연관 어플리케이션 결정부는 복수의 모바일 단말기들 각각의 식별 아이디 및 상기 복수의 모바일 단말기들 각각에 설치된 어플리케이션들의 목록을 포함하는 설치 로그 데이터를 수신하여 상기 데이터베이스에 저장하고, 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 설치 로그 데이터에 포함되는 복수의 어플리케이션들 각각을 순차적으로 목표 어플리케이션으로 선택하고, 상기 제1 데이터베이스를 사용하여 상기 복수의 모바일 단말기들에 설치된 어플리케이션들의 설치 패턴을 분석하여 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 연관 어플리케이션들 및 상기 목표 어플리케이션과 상기 연관 어플리케이션들 사이의 연관도를 나타내는 연관 지수들을 결정한다. 상기 앱 대표 키워드 결정부는 어플리케이션 마켓으로부터 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 설치 로그 데이터에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 설명 자료를 크롤링(crawling)하고, 상기 목표 어플리케이션의 상기 설명 자료 및 상기 목표 어플리케이션에 대한 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 설명 자료에 기초하여 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 앱 대표 지수들을 결정한다. 상기 사용자 대표 키워드 결정부는 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 설치 로그 데이터에 포함되는 복수의 식별 아이디들 각각을 순차적으로 목표 식별 아이디로 선택하고, 상기 목표 식별 아이디에 상응하는 목표 모바일 단말기에 설치된 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 상기 앱 대표 지수들에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기의 사용자를 대표하는 사용자 대표 키워드들을 결정한다.

본 발명의 실시예들에 따른 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템 및 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법은 모바일 단말기의 사용자의 성향 및 관심사를 효과적으로 나타내는 사용자 대표 키워드들을 정확하게 결정할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 도 1의 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템에 포함되는 연관 어플리케이션 결정부가 수신하는 설치 로그 데이터의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 도 1의 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템에 포함되는 제1 데이터베이스의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 도 1의 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템에 포함되는 연관 어플리케이션 결정부의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 6은 도 2의 제1 데이터베이스를 사용하여 복수의 모바일 단말기들에 설치된 어플리케이션들의 설치 패턴을 분석하여 복수의 어플리케이션들 중에서 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 연관 어플리케이션들 및 목표 어플리케이션과 연관 어플리케이션들 사이의 연관도를 나타내는 연관 지수들을 결정하는 단계의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 7은 도 6의 복수의 모바일 단말기들 중에서 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들의 비율에 상응하는 제1 내지 제k 전체 비율들을 결정하는 단계의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 8은 도 6의 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들 중에서 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들의 비율에 상응하는 제1 내지 제k 교차 비율들을 결정하는 단계의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 9는 도 1의 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템에 포함되는 앱 대표 키워드 결정부의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 10은 도 2의 목표 어플리케이션의 설명 자료 및 목표 어플리케이션에 대한 연관 어플리케이션들 각각의 설명 자료에 기초하여 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들 및 앱 대표 키워드들의 앱 대표 지수들을 결정하는 단계의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 11은 도 10의 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여, 설명 자료에 포함되는 키워드들 및 상기 설명 자료에서 상기 키워드들의 비중들을 결정하여 제2 데이터베이스에 저장하는 단계의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 12는 도 9의 앱 대표 키워드 결정부에 포함되는 제2 데이터베이스의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 13은 도 10의 목표 어플리케이션의 키워드들의 비중들과 연관 어플리케이션들 각각의 중복 키워드들의 비중들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 앱 대표 지수를 결정하는 단계의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 14는 도 10의 목표 어플리케이션의 키워드들의 비중들과 연관 어플리케이션들 각각의 중복 키워드들의 비중들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 앱 대표 지수를 결정하는 단계의 다른 예를 나타내는 순서도이다.
도 15는 도 10의 목표 어플리케이션의 키워드들 중에서 상대적으로 높은 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 16은 도 10의 목표 어플리케이션의 키워드들 중에서 상대적으로 높은 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계의 다른 예를 나타내는 순서도이다.
도 17은 도 9의 앱 대표 키워드 결정부에 포함되는 제2 데이터베이스의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 18은 도 1의 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템에 포함되는 사용자 대표 키워드 결정부의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 19는 도 2의 목표 식별 아이디에 상응하는 목표 모바일 단말기에 설치된 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들 및 앱 대표 키워드들의 앱 대표 지수들에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기의 사용자를 대표하는 사용자 대표 키워드들을 결정하는 단계의 일 예를 나타내는 순서도이다.

본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템을 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템(10)은 연관 어플리케이션 결정부(100), 제1 데이터베이스(DB1)(200), 앱 대표 키워드 결정부(300), 및 사용자 대표 키워드 결정부(400)를 포함한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법을 나타내는 순서도이다.

도 2에 도시된 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법은 도 1의 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템(10)을 통해 수행될 수 있다.

이하, 도 1 및 2를 참조하여 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템(10)을 통해 수행되는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법에 대해 상세히 설명한다.

복수의 사용자들에 의해 사용되는 복수의 모바일 단말기들(20) 각각은 고유한 식별 아이디를 내부적으로 저장할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 식별 아이디는 광고에 활용하기 위한 목적으로 모바일 단말기들마다 고유하게 부여된 광고 아이디(Advertising ID, ADID)일 수 있다.

복수의 모바일 단말기들(20) 각각은 다양한 종류의 어플리케이션들을 어플리케이션 마켓(40)으로부터 다운로드하여 설치하고, 상기 설치된 어플리케이션들을 실행할 수 있다.

복수의 모바일 단말기들(20) 각각은 복수의 모바일 단말기들(20) 각각의 상기 식별 아이디 및 복수의 모바일 단말기들(20) 각각에 설치된 모든 어플리케이션들의 목록을 포함하는 설치 로그 데이터(I_LOG)를 데이터 서버(30)로 전송할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 복수의 모바일 단말기들(20) 각각에 설치된 어플리케이션들 중의 적어도 하나는 설치 로그 데이터 전송 모듈을 포함할 수 있다.

예를 들어, 어플리케이션 마켓(40)에 등록된 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 미리 약정된 어플리케이션들은 상기 설치 로그 데이터 전송 모듈을 미리 포함할 수 있다.

모바일 단말기(20)가 어플리케이션 마켓(40)으로부터 상기 미리 약정된 어플리케이션을 다운로드하여 설치하는 경우, 상기 설치 로그 데이터 전송 모듈도 모바일 단말기(20)에 함께 설치될 수 있다.

이후, 모바일 단말기(20)에서 상기 약정된 어플리케이션이 실행될 때마다, 상기 설치 로그 데이터 전송 모듈이 모바일 단말기(20)에서 자동으로 실행되어 모바일 단말기(20)의 상기 식별 아이디 및 모바일 단말기(20)에 설치된 어플리케이션들의 목록을 포함하는 설치 로그 데이터(I_LOG)를 데이터 서버(30)로 전송할 수 있다.

도 1에서 복수의 모바일 단말기들(20) 각각은 스마트폰(smart phone)인 것으로 도시되어 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 실시예에 따라서 복수의 모바일 단말기들(20) 각각은 태블릿 컴퓨터(tablet computer), 휴대폰(mobile phone), 개인 정보 단말기(personal digital assistant; PDA), 등과 같은 휴대 가능한 임의의 모바일 단말기일 수 있다.

데이터 서버(30)는 복수의 모바일 단말기들(20) 각각으로부터 전송되는 설치 로그 데이터(I_LOG)를 수신하여 내부적으로 저장할 수 있다.

이후, 데이터 서버(30)는 복수의 모바일 단말기들(20) 각각으로부터 수신한 설치 로그 데이터(I_LOG)를 주기적으로 또는 비주기적으로 연관 어플리케이션 결정부(100)로 전송할 수 있다.

도 1에는 데이터 서버(30)가 복수의 모바일 단말기들(20) 각각으로부터 설치 로그 데이터(I_LOG)를 수신하고, 연관 어플리케이션 결정부(100)는 데이터 서버(30)로부터 복수의 모바일 단말기들(20)의 설치 로그 데이터(I_LOG)를 수신하는 것으로 도시되어 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다.

실시예에 따라서, 연관 어플리케이션 결정부(100)가 데이터 서버(30)의 역할을 수행하도록 구성될 수도 있다.

이 경우, 연관 어플리케이션 결정부(100)는 복수의 모바일 단말기들(20) 각각으로부터 설치 로그 데이터(I_LOG)를 직접 수신할 수도 있다.

연관 어플리케이션 결정부(100)는 복수의 모바일 단말기들(20) 각각의 상기 식별 아이디 및 복수의 모바일 단말기들(20) 각각에 설치된 어플리케이션들의 목록을 포함하는 설치 로그 데이터(I_LOG)를 수신하여 제1 데이터베이스(200)에 저장할 수 있다(단계 S100).

도 3은 도 1의 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템에 포함되는 연관 어플리케이션 결정부가 수신하는 설치 로그 데이터의 일 예를 나타내는 도면이다.

도 3을 참조하면, 설치 로그 데이터(I_LOG)는 모바일 단말기(20)의 식별 아이디(ADID) 및 모바일 단말기(20)에 설치된 어플리케이션들의 목록(APP_LIST)을 포함하는 반정형 데이터(semi-structured data)일 수 있다.

실시예에 따라서, 설치 로그 데이터(I_LOG)는 전송 날짜, 모바일 단말기(20)의 IP(Internet Protocol) 주소, 및 모바일 단말기(20)의 모델명을 더 포함할 수 있다.

도 4는 도 1의 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템에 포함되는 제1 데이터베이스의 일 예를 나타내는 도면이다.

도 4를 참조하면, 제1 데이터베이스(200)는 식별 아이디 필드(ADID_F) 및 어플리케이션 목록 필드(APP_LIST_F)를 포함할 수 있다.

연관 어플리케이션 결정부(100)가 복수의 모바일 단말기들(20) 각각의 설치 로그 데이터(I_LOG)를 수신하는 경우, 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 식별 아이디(ADID)는 제1 데이터베이스(200)의 식별 아이디 필드(ADID_F)에 저장하고, 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 어플리케이션들의 목록(APP_LIST)은 제1 데이터베이스(200)의 어플리케이션 목록 필드(APP_LIST_F)에 저장할 수 있다.

도 4에는 예시적으로 식별 아이디(ADID)가 ADID1에 상응하는 모바일 단말기(20)에는 APP1, APP3, APP5 등의 어플리케이션들이 설치되어 있고, 식별 아이디(ADID)가 ADID2에 상응하는 모바일 단말기(20)에는 APP2, APP3, APP6 등의 어플리케이션들이 설치되어 있는 것을 나타낸다.

다시 도 1 및 2를 참조하면, 연관 어플리케이션 결정부(100)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 복수의 어플리케이션들 각각을 순차적으로 목표 어플리케이션으로 선택할 수 있다(단계 S200).

따라서 연관 어플리케이션 결정부(100)는 복수의 모바일 단말기들(20)에 설치된 모든 어플리케이션들 각각을 순차적으로 상기 목표 어플리케이션으로 선택하여 후술하는 바와 같은 동작을 반복적으로 수행할 수 있다.

연관 어플리케이션 결정부(100)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 복수의 모바일 단말기들(20)의 설치 로그 데이터(I_LOG)를 사용하여 복수의 모바일 단말기들(20)에 설치된 상기 복수의 어플리케이션들의 설치 패턴을 분석하여 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 및 상기 목표 어플리케이션과 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 사이의 연관도를 나타내는 연관 지수들(RIs)을 결정할 수 있다(단계 S300).

도 5는 도 1의 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템에 포함되는 연관 어플리케이션 결정부의 일 예를 나타내는 블록도이다.

도 5를 참조하면, 연관 어플리케이션 결정부(100)는 데이터 수신부(110), 비율 계산부(120), 연관도 분석부(130), 및 연관 어플리케이션 선택부(140)를 포함할 수 있다.

도 6은 도 2의 제1 데이터베이스를 사용하여 복수의 모바일 단말기들에 설치된 어플리케이션들의 설치 패턴을 분석하여 복수의 어플리케이션들 중에서 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 연관 어플리케이션들 및 목표 어플리케이션과 연관 어플리케이션들 사이의 연관도를 나타내는 연관 지수들을 결정하는 단계(S300)의 일 예를 나타내는 순서도이다.

도 6에 도시된 제1 데이터베이스(200)를 사용하여 복수의 모바일 단말기들(20)에 설치된 상기 복수의 어플리케이션들의 설치 패턴을 분석하여 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 및 상기 목표 어플리케이션과 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 사이의 연관도를 나타내는 연관 지수들(RIs)을 결정하는 방법은 도 5에 도시된 연관 어플리케이션 결정부(100)를 통해 수행될 수 있다.

도 1 내지 6을 참조하면, 데이터 수신부(110)는 복수의 모바일 단말기들(20) 각각의 식별 아이디(ADID) 및 복수의 모바일 단말기들(20) 각각에 설치된 어플리케이션들의 목록(APP_LIST)을 포함하는 설치 로그 데이터(I_LOG)를 수신하여 제1 데이터베이스(200)에 저장할 수 있다(단계 S100).

이후, 비율 계산부(120)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각을 순차적으로 상기 목표 어플리케이션으로 선택할 수 있다(단계 S200).

또한, 비율 계산부(120)는 상기 목표 어플리케이션과의 연관도를 분석할 제1 내지 제k 어플리케이션들을 결정할 수 있다. 여기서, k는 양의 정수를 나타낸다.

일 실시예에 있어서, 비율 계산부(120)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션을 제외한 나머지 어플리케이션들을 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들로 결정할 수 있다.

이후, 비율 계산부(120)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 복수의 모바일 단말기들(20)의 설치 로그 데이터(I_LOG)에 기초하여 복수의 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들(20)의 비율에 상응하는 제1 내지 제k 전체 비율들(T_RATE_1~T_RATE_k)을 결정할 수 있다(단계 S310).

도 7은 도 6의 복수의 모바일 단말기들 중에서 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들의 비율에 상응하는 제1 내지 제k 전체 비율들을 결정하는 단계(S310)의 일 예를 나타내는 순서도이다.

도 7을 참조하면, 비율 계산부(120)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 복수의 모바일 단말기들(20)의 설치 로그 데이터(I_LOG)에 기초하여 복수의 모바일 단말기들(20)에 상응하는 식별 아이디들(ADID)의 개수를 전체 개수로 결정할 수 있다(단계 S311).

상술한 바와 같이, 식별 아이디(ADID)는 모바일 단말기들마다 고유하게 부여된 식별값이므로, 상기 전체 개수는 복수의 모바일 단말기들(20)의 총 개수에 상응할 수 있다.

또한, 비율 계산부(120)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 복수의 모바일 단말기들(20)의 설치 로그 데이터(I_LOG)에 기초하여 상기 제j 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20)에 상응하는 식별 아이디들(ADID)의 개수를 제j 설치 개수로 결정할 수 있다(단계 S313). 여기서, j는 1 이상 k 이하의 임의의 양의 정수를 나타낸다.

따라서 상기 제j 설치 개수는 복수의 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제j 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20)의 개수에 상응할 수 있다.

이후, 비율 계산부(120)는 상기 제j 설치 개수를 상기 전체 개수로 나눈 값을 제j 전체 비율(T_RATE_j)로 결정할 수 있다(단계 S315).

따라서 제j 전체 비율(T_RATE_j)은 복수의 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제j 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20)의 비율을 나타낼 수 있다.

비율 계산부(120)는 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각에 대해 상술한 단계들(S313 및 S315)을 반복적으로 수행함으로써 복수의 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들(20)의 비율에 상응하는 제1 내지 제k 전체 비율들(T_RATE_1~T_RATE_k)을 결정할 수 있다.

다시 도 5 및 6을 참조하면, 비율 계산부(120)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 복수의 모바일 단말기들(20)의 설치 로그 데이터(I_LOG)에 기초하여 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들(20)의 비율에 상응하는 제1 내지 제k 교차 비율들(I_RATE_1~I_RATE_k)을 결정할 수 있다(단계 S320).

도 8은 도 6의 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들 중에서 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들의 비율에 상응하는 제1 내지 제k 교차 비율들을 결정하는 단계(S320)의 일 예를 나타내는 순서도이다.

도 8을 참조하면, 비율 계산부(120)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 복수의 모바일 단말기들(20)의 설치 로그 데이터(I_LOG)에 기초하여 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20)에 상응하는 식별 아이디들(ADID)의 개수를 목표 설치 개수로 결정할 수 있다(단계 S321).

따라서 상기 목표 설치 개수는 복수의 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20)의 개수에 상응할 수 있다.

또한, 비율 계산부(120)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 복수의 모바일 단말기들(20)의 설치 로그 데이터(I_LOG)에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션이 함께 설치된 모바일 단말기들(20)에 상응하는 식별 아이디들(ADID)의 개수를 제j 교차 개수로 결정할 수 있다(단계 S323).

따라서 상기 제j 교차 개수는 복수의 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션이 함께 설치된 모바일 단말기들(20)의 개수에 상응할 수 있다.

이후, 비율 계산부(120)는 상기 제j 교차 개수를 상기 목표 설치 개수로 나눈 값을 제j 교차 비율(I_RATE_j)로 결정할 수 있다(단계 S325).

따라서 제j 교차 비율(I_RATE_j)은 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제j 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20)의 비율을 나타낼 수 있다.

비율 계산부(120)는 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각에 대해 상술한 단계들(S323 및 S325)을 반복적으로 수행함으로써 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들(20)의 비율에 상응하는 제1 내지 제k 교차 비율들(I_RATE_1~I_RATE_k)을 결정할 수 있다.

이후, 비율 계산부(120)는 제1 내지 제k 전체 비율들(T_RATE_1~T_RATE_k) 및 제1 내지 제k 교차 비율들(I_RATE_1~I_RATE_k)을 연관도 분석부(130)에 제공할 수 있다.

다시 도 5 및 6을 참조하면, 연관도 분석부(130)는 제1 내지 제k 전체 비율들(T_RATE_1~T_RATE_k) 및 제1 내지 제k 교차 비율들(I_RATE_1~I_RATE_k)에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정할 수 있다(단계 S330).

상술한 바와 같이, 제j 전체 비율(T_RATE_j)은 복수의 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제j 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20)의 비율을 나타내고, 제j 교차 비율(I_RATE_j)은 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제j 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20)의 비율을 나타내므로, 제j 교차 비율(I_RATE_j)이 제j 전체 비율(T_RATE_j)보다 큰 경우 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이에 연관성(correlation)이 존재하고, 제j 교차 비율(I_RATE_j)이 제j 전체 비율(T_RATE_j)보다 작은 경우 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이에 반연관성(inverse correlation)이 존재할 수 있다.

여기서, 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이에 연관성(correlation)이 존재한다는 것은 상기 제j 어플리케이션의 평균적인 설치 비율에 비해 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제j 어플리케이션이 설치된 비율이 더 크다는 것을 의미하고, 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이에 반연관성(inverse correlation)이 존재한다는 것은 상기 제j 어플리케이션의 평균적인 설치 비율에 비해 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제j 어플리케이션이 설치된 비율이 더 작다는 것을 의미한다.

일 실시예에 있어서, 연관도 분석부(130)는 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이에 연관성(correlation)이 존재하는 경우, 제j 연관 지수(RI_j)가 양의 값을 갖도록 제j 연관 지수(RI_j)를 결정하고, 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이에 반연관성(inverse correlation)이 존재하는 경우, 제j 연관 지수(RI_j)가 음의 값을 갖도록 제j 연관 지수(RI_j)를 결정할 수 있다.

구체적으로, 연관도 분석부(130)는 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이의 연관성(correlation)이 높을수록 제j 연관 지수(RI_j)가 양의 값을 가지면서 상대적으로 큰 절대값을 갖도록 제j 연관 지수(RI_j)를 결정하고, 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이의 반연관성(inverse correlation)이 높을수록 제j 연관 지수(RI_j)가 음의 값을 가지면서 상대적으로 큰 절대값을 갖도록 제j 연관 지수(RI_j)를 결정할 수 있다.

이하, 연관도 분석부(130)가 제1 내지 제k 전체 비율들(T_RATE_1~T_RATE_k) 및 제1 내지 제k 교차 비율들(I_RATE_1~I_RATE_k)에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정하는 다양한 실시예들에 대해 설명한다.

일 실시예에 있어서, 연관도 분석부(130)는 제1 내지 제k 전체 비율들(T_RATE_1~T_RATE_k) 각각과 제1 내지 제k 교차 비율들(I_RATE_1~I_RATE_k) 각각 사이의 차이에 기초하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정할 수 있다.

예를 들어, 연관도 분석부(130)는 아래의 [수학식 1]에 기초하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정할 수 있다.

[수학식 1]

여기서, j는 k 이하의 양의 정수를 나타내고, RI_j는 상기 제j 연관 지수를 나타내고, I_RATE_j는 상기 제j 교차 비율을 나타내고, T_RATE_j는 상기 제j 전체 비율을 나타낸다.

연관도 분석부(130)가 상기 [수학식 1]에 기초하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정하는 경우, 제j 연관 지수(RI_j)는 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제j 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20)의 비율과 복수의 모바일 단말기들(20) 중에서 상기 제j 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들(20)의 비율의 차이를 그대로 나타내므로, 제j 연관 지수(RI_j)는 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이의 연관성(correlation) 또는 반연관성(inverse correlation)을 객관적으로 나타낼 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 연관 어플리케이션 결정부(100)는 복수의 모바일 단말기들(20)의 사용자들의 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들에 대한 주관적인 선호도 평가에 대한 고려 없이, 복수의 모바일 단말기들(20)에 설치된 어플리케이션들의 목록(APP_LIST)에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 추정하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정할 수 있다.

따라서 연관 어플리케이션 결정부(100)는 어플리케이션들 사이의 연관도 분석의 객관성 및 정확성을 효과적으로 향상시킬 수 있다.

다른 실시예에 있어서, 연관도 분석부(130)는 제1 내지 제k 전체 비율들(T_RATE_1~T_RATE_k) 각각에 대한 제1 내지 제k 교차 비율들(I_RATE_1~I_RATE_k) 각각의 비율에 기초하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정할 수 있다.

예를 들어, 연관도 분석부(130)는 아래의 [수학식 2]에 기초하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정할 수 있다.

[수학식 2]

여기서, j는 k 이하의 양의 정수를 나타내고, RI_j는 상기 제j 연관 지수를 나타내고, I_RATE_j는 상기 제j 교차 비율을 나타내고, T_RATE_j는 상기 제j 전체 비율을 나타낸다.

연관도 분석부(130)가 상기 [수학식 2]에 기초하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정하는 경우, 제j 연관 지수(RI_j)는 제j 전체 비율(T_RATE_j)과 제j 교차 비율(I_RATE_j) 사이의 비율에 기초하여 결정되므로, 제j 전체 비율(T_RATE_j)과 제j 교차 비율(I_RATE_j)의 크기가 서로 비슷한 경우에도 제j 연관 지수(RI_j)는 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이의 연관성(correlation) 또는 반연관성(inverse correlation)을 효과적으로 나타낼 수 있다.

또한, 상기 목표 어플리케이션의 평균적인 설치 비율이 상대적으로 작은 경우, 제j 전체 비율(T_RATE_j)과 제j 교차 비율(I_RATE_j)의 크기는 모두 상대적으로 작은 값을 가질 수 있다. 이러한 경우에도, 연관도 분석부(130)가 상기 [수학식 2]에 기초하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정하는 경우, 제j 연관 지수(RI_j)는 제j 전체 비율(T_RATE_j)과 제j 교차 비율(I_RATE_j) 사이의 비율에 기초하여 결정되므로, 본 발명의 실시예들에 따른 연관 어플리케이션 결정부(100)는 어플리케이션들 사이의 연관도 분석의 정확성을 효과적으로 향상시킬 수 있다.

또 다른 실시예에 있어서, 연관도 분석부(130)는 제1 내지 제k 전체 비율들(T_RATE_1~T_RATE_k) 각각과 제1 내지 제k 교차 비율들(I_RATE_1~I_RATE_k) 각각 사이의 차이 및 제1 내지 제k 전체 비율들(T_RATE_1~T_RATE_k) 각각에 대한 제1 내지 제k 교차 비율들(I_RATE_1~I_RATE_k) 각각의 비율에 기초하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정할 수 있다.

예를 들어, 연관도 분석부(130)는 아래의 [수학식 3]에 기초하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정할 수 있다.

[수학식 3]

여기서, j는 k 이하의 양의 정수를 나타내고, RI_j는 상기 제j 연관 지수를 나타내고, I_RATE_j는 상기 제j 교차 비율을 나타내고, T_RATE_j는 상기 제j 전체 비율을 나타내고, ABS()는 절대값 연산을 나타내고, A_DIFF_j는 제j 절대 비율 차이를 나타내고, R_DIFF_j는 제j 상대 비율 차이를 나타낸다.

상기 [수학식 1], 상기 [수학식 2], 및 상기 [수학식 3]을 비교하면, 제j 절대 비율 차이(A_DIFF_j)는 상기 [수학식 1]에 따른 제j 연관 지수(RI_j)와 동일하고, 제j 상대 비율 차이(R_DIFF_j)는 상기 [수학식 2]에 따른 제j 연관 지수(RI_j)와 동일하다. 따라서, 제j 절대 비율 차이(A_DIFF_j) 및 제j 상대 비율 차이(R_DIFF_j)에 대한 중복되는 설명은 생략한다.

상기 [수학식 3]을 참조하면, 제j 절대 비율 차이(A_DIFF_j), 제j 상대 비율 차이(R_DIFF_j), 및 제j 연관 지수(RI_j)는 서로 동일한 부호를 가지므로, 연관도 분석부(130)가 상기 [수학식 3]에 기초하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정하는 경우, 제j 연관 지수(RI_j)는 제j 절대 비율 차이(A_DIFF_j)와 제j 상대 비율 차이(R_DIFF_j)의 기하 평균에 상응할 수 있다.

따라서 상기 [수학식 3]에 따른 제j 연관 지수(RI_j)는 제j 절대 비율 차이(A_DIFF_j)가 갖는 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이의 연관도 분석의 장점과 제j 상대 비율 차이(R_DIFF_j)가 갖는 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이의 연관도 분석의 장점을 모두 가질 수 있다.

따라서 본 발명의 실시예들에 따른 연관 어플리케이션 결정부(100)는 어플리케이션들 사이의 연관도 분석의 객관성 및 정확성을 더욱 효과적으로 향상시킬 수 있다.

또 다른 실시예에 있어서, 연관도 분석부(130)는 제1 내지 제k 전체 비율들(T_RATE_1~T_RATE_k) 각각과 제1 내지 제k 교차 비율들(I_RATE_1~I_RATE_k) 각각 사이의 차이, 제1 내지 제k 전체 비율들(T_RATE_1~T_RATE_k) 각각에 대한 제1 내지 제k 교차 비율들(I_RATE_1~I_RATE_k) 각각의 비율, 및 0보다 크고 1보다 작은 값을 갖는 가중치에 기초하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정할 수 있다.

예를 들어, 연관도 분석부(130)는 아래의 [수학식 4]에 기초하여 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)을 결정할 수 있다.

[수학식 4]

여기서, j는 k 이하의 양의 정수를 나타내고, RI_j는 상기 제j 연관 지수를 나타내고, I_RATE_j는 상기 제j 교차 비율을 나타내고, T_RATE_j는 상기 제j 전체 비율을 나타내고, wt는 상기 가중치를 나타내고, ABS()는 절대값 연산을 나타내고, A_DIFF_j는 제j 절대 비율 차이를 나타내고, R_DIFF_j는 제j 상대 비율 차이를 나타낸다.

일 실시예에 있어서, 연관도 분석부(130)는 외부로부터의 입력을 통해 가중치(wt)를 획득할 수 있다.

다른 실시예에 있어서, 연관도 분석부(130)는 내부적으로 미리 저장된 가중치(wt)를 독출함으로써 가중치(wt)를 획득할 수 있다.

상기 [수학식 3]과 상기 [수학식 4]를 비교하면, 상기 [수학식 4]에 따른 제j 연관 지수(RI_j)는 가중치(wt)를 적용한 제j 절대 비율 차이(A_DIFF_j)와 제j 상대 비율 차이(R_DIFF_j)의 가중 기하 평균에 상응할 수 있다.

따라서 상기 [수학식 4]에 따른 제j 연관 지수(RI_j)는 제j 절대 비율 차이(A_DIFF_j)가 갖는 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이의 연관도 분석의 장점과 제j 상대 비율 차이(R_DIFF_j)가 갖는 상기 목표 어플리케이션과 상기 제j 어플리케이션 사이의 연관도 분석의 장점을 모두 가질 수 있다.

또한, 가중치(wt)의 값을 조절함으로써 제j 절대 비율 차이(A_DIFF_j)가 제j 연관 지수(RI_j)에 미치는 영향과 제j 상대 비율 차이(R_DIFF_j)가 제j 연관 지수(RI_j)에 미치는 영향은 조절될 수 있다.

따라서 본 발명의 실시예들에 따른 연관 어플리케이션 결정부(100)는 상기 목표 어플리케이션의 특성에 따라 가중치(wt)의 값을 조절함으로써 어플리케이션들 사이의 연관도 분석의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있다.

다시 도 5 및 6을 참조하면, 연관 어플리케이션 선택부(140)는 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 제1 내지 제k 연관 지수들(RI_1~RI_k)의 크기를 비교하여, 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 중에서 상대적으로 높은 연관 지수를 갖는 어플리케이션들을 상기 목표 어플리케이션에 대한 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)로 결정할 수 있다(단계 S340).

일 실시예에 있어서, 연관 어플리케이션 선택부(140)는 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 중에서 연관 지수가 높은 순서대로 미리 정해진 개수의 어플리케이션들을 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)로 결정할 수 있다.

다른 실시예에 있어서, 연관 어플리케이션 선택부(140)는 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 중에서 문턱값보다 높은 연관 지수를 갖는 어플리케이션들을 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)로 결정할 수 있다.

이후, 연관 어플리케이션 선택부(140)는 상기 목표 어플리케이션에 대한 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 및 상기 목표 어플리케이션과 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 사이의 연관도를 나타내는 연관 지수들(RIs)을 앱 대표 키워드 결정부(300)에 제공할 수 있다.

한편, 연관 어플리케이션 결정부(100)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각을 순차적으로 상기 목표 어플리케이션으로 선택하고, 상기 선택된 목표 어플리케이션에 대해 도 6을 참조하여 상술한 바와 같은 동작을 반복적으로 수행함으로써, 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대해 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 및 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)의 연관 지수들(RIs)을 결정하여 앱 대표 키워드 결정부(300)에 제공할 수 있다.

이상, 도 5 내지 8을 참조하여, 연관 어플리케이션 결정부(100)가 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 및 상기 목표 어플리케이션과 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 사이의 연관도를 나타내는 연관 지수들(RIs)을 결정하는 다양한 실시예들에 대해 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 실시예들에 따라서 연관 어플리케이션 결정부(100)는 다양한 방식으로 상기 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 및 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)의 연관 지수들(RIs)을 결정할 수 있다.

다시 도 1 및 2를 참조하면, 앱 대표 키워드 결정부(300)는 연관 어플리케이션 결정부(100)로부터 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 및 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)의 연관 지수들(RIs)을 수신할 수 있다.

일반적으로 어플리케이션들을 제공하는 어플리케이션 마켓(40)은 어플리케이션들의 특징, 기능 등을 기술하는 설명 자료(DS)를 함께 제공한다.

앱 대표 키워드 결정부(300)는 유무선 통신을 통해 어플리케이션 마켓(40)으로부터 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 설명 자료(DS)를 크롤링(crawling)할 수 있다(단계 S400).

이후, 앱 대표 키워드 결정부(300)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각을 순차적으로 상기 목표 어플리케이션으로 선택하고, 상기 목표 어플리케이션의 설명 자료(DS) 및 상기 목표 어플리케이션에 대한 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 각각의 설명 자료(DS)에 기초하여 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 및 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)의 앱 대표 지수들(APP_REP_Is)을 결정할 수 있다(단계 S500).

도 9는 도 1의 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템에 포함되는 앱 대표 키워드 결정부의 일 예를 나타내는 블록도이다.

도 9를 참조하면, 앱 대표 키워드 결정부(300)는 설명 자료 수집부(310), 키워드 추출부(320), 제2 데이터베이스(DB2)(330), 및 키워드 분석부(340)를 포함할 수 있다.

도 10은 도 2의 목표 어플리케이션의 설명 자료 및 목표 어플리케이션에 대한 연관 어플리케이션들 각각의 설명 자료에 기초하여 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들 및 앱 대표 키워드들의 앱 대표 지수들을 결정하는 단계(S500)의 일 예를 나타내는 순서도이다.

도 10에 도시된 상기 목표 어플리케이션의 설명 자료(DS) 및 상기 목표 어플리케이션에 대한 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 각각의 설명 자료(DS)에 기초하여 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 및 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)의 앱 대표 지수들(APP_REP_Is)을 결정하는 방법은 도 9에 도시된 앱 대표 키워드 결정부(300)를 통해 수행될 수 있다.

도 9 및 10을 참조하면, 설명 자료 수집부(310)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 복수의 모바일 단말기들(20)의 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들의 명칭들(APP_N)을 조회한 후, 어플리케이션 마켓(40)으로부터 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 설명 자료(DS)를 크롤링(crawling)할 수 있다(단계 S400).

설명 자료 수집부(310)는 크롤링된 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 설명 자료(DS)를 키워드 추출부(320)에 제공할 수 있다.

키워드 추출부(320)는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여, 설명 자료(DS)에 포함되는 키워드들(KW) 및 설명 자료(DS)에서 키워드들(KW)의 비중들(GV)을 결정하여 제2 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다(단계 S510).

도 11은 도 10의 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여, 설명 자료에 포함되는 키워드들 및 상기 설명 자료에서 상기 키워드들의 비중들을 결정하여 제2 데이터베이스에 저장하는 단계(S510)의 일 예를 나타내는 순서도이다.

키워드 추출부(320)는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여 도 11에 도시된 동작들을 수행함으로써, 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 키워드들(KW) 및 상응하는 어플리케이션의 설명 자료(DS)에서 키워드들(KW) 각각이 차지하는 비중들(GV)을 결정하여 제2 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다.

구체적으로, 도 11을 참조하면, 키워드 추출부(320)는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여, 설명 자료(DS)에 대해 형태소 분석(morphological analysis)을 수행하여 설명 자료(DS)에 포함되는 키워드들(KW)을 추출할 수 있다(단계 S511).

일 실시예에 있어서, 키워드 추출부(320)는 설명 자료(DS)에 대해 형태소 분석을 수행하여 설명 자료(DS)에 포함되는 모든 형태소들을 추출한 후, 상기 파악된 형태소들 중에서 명사인 형태소들을 설명 자료(DS)의 키워드들(KW)로 결정할 수 있다.

그러나 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 실시예들에 따라서 키워드 추출부(320)는 다양한 종류의 형태소 분석 알고리즘을 사용하여 설명 자료(DS)에 포함되는 키워드들(KW)을 추출할 수 있다.

이후, 키워드 추출부(320)는 키워드들(KW)이 추출된 설명 자료(DS)에서 키워드들(KW) 각각의 반복 횟수를 결정할 수 있다(단계 S513).

예를 들어, 키워드 추출부(320)는 키워드들(KW) 각각이 설명 자료(DS)에 포함되는 개수를 카운트하여 키워드들(KW) 각각의 상기 반복 횟수로 결정할 수 있다.

이후, 키워드 추출부(320)는 키워드들(KW) 각각의 상기 반복 횟수를 키워드들(KW)의 상기 반복 횟수들의 총합으로 나눈 값을 키워드들(KW) 각각의 비중(GV)으로 결정할 수 있다(단계 S515).

예를 들어, 설명 자료(DS)에서 제1 키워드가 5회 반복되고, 제2 키워드가 3회 반복되고, 제3 키워드가 2회 반복되는 경우, 키워드 추출부(320)는 상기 제1 키워드의 비중(GV)은 0.5로 결정하고, 상기 제2 키워드의 비중(GV)은 0.3으로 결정하고, 상기 제3 키워드의 비중(GV)은 0.2로 결정할 수 있다.

이후, 키워드 추출부(320)는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여, 키워드들(KW) 및 키워드들(KW)의 비중들(GV)을 상응하는 어플리케이션의 명칭(APP_N)과 연관시켜 제2 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다(단계 S517).

도 12는 도 9의 앱 대표 키워드 결정부에 포함되는 제2 데이터베이스의 일 예를 나타내는 도면이다.

도 12를 참조하면, 제2 데이터베이스(330a)는 어플리케이션 필드(APP_F), 키워드 필드(KW_F), 및 비중 필드(GV_F)를 포함할 수 있다.

키워드 추출부(320)는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여, 어플리케이션의 명칭(APP_N)을 어플리케이션 필드(APP_F)에 저장하고, 상응하는 어플리케이션의 키워드들(KW)을 키워드 필드(KW_F)에 저장하고, 상응하는 어플리케이션의 키워드들(KW)의 비중들(GV)을 비중 필드(GV_F)에 저장할 수 있다.

도 12에는 예시적으로 APP1에 상응하는 어플리케이션의 키워드들(KW)은 "대화", "친구", 및 "첨부"로 결정되고, APP1에 상응하는 어플리케이션에서 "대화", "친구", 및 "첨부"의 비중(GV)은 각각 "0.40", "0.35", 및 "0.25"로 결정되고, APP2에 상응하는 어플리케이션의 키워드들(KW)은 "임신", "태교", "다이어리", 및 "영양"으로 결정되고, APP2에 상응하는 어플리케이션에서 "임신", "태교", "다이어리", 및 "영양"의 비중(GV)은 각각 "0.45", "0.30", "0.15", 및 "0.10"으로 결정된 것을 나타낸다.

다시 도 9 및 10을 참조하면, 키워드 분석부(340)는 연관 어플리케이션 결정부(100)로부터 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 및 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)의 연관 지수들(RIs)을 수신할 수 있다.

또한, 키워드 분석부(340)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각을 순차적으로 상기 목표 어플리케이션으로 선택할 수 있다.

키워드 분석부(340)는 상기 복수의 어플리케이션들 중의 하나를 상기 목표 어플리케이션으로 선택한 이후, 제2 데이터베이스(330)로부터 상기 목표 어플리케이션 및 상기 목표 어플리케이션의 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 각각의 키워드들(KW) 및 키워드들(KW)의 비중들(GV)을 독출할 수 있다(단계 S520).

이후, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW)과 상기 목표 어플리케이션의 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 각각의 키워드들(KW)을 비교하여, 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 중에서 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)의 키워드들(KW)과 중복되는 키워드들을 중복 키워드들로 결정하고, 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 중에서 상기 중복 키워드가 아닌 키워드들을 비중복 키워드들로 결정할 수 있다(단계 S530).

예를 들어, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW)과 상기 목표 어플리케이션의 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 중의 적어도 하나의 키워드들(KW)에 공통으로 포함되는 키워드들을 상기 중복 키워드들로 결정하고, 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 중에서 상기 목표 어플리케이션의 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)에 전혀 포함되지 않는 키워드들을 비중복 키워드들로 결정할 수 있다.

이후, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW)의 비중들(GV)과 상기 목표 어플리케이션의 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 각각의 상기 중복 키워드들의 비중들(GV)에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 각각의 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 결정할 수 있다(단계 S540).

도 13은 도 10의 목표 어플리케이션의 키워드들의 비중들과 연관 어플리케이션들 각각의 중복 키워드들의 비중들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 앱 대표 지수를 결정하는 단계(S540)의 일 예를 나타내는 순서도이다.

도 13을 참조하면, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 중에서 상기 중복 키워드들 각각에 대하여, 상기 목표 어플리케이션의 상기 중복 키워드의 비중(GV)에 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 각각의 상기 중복 키워드의 비중(GV)을 가중치로 적용하여 상기 중복 키워드의 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 결정할 수 있다(단계 S541).

일 실시예에 있어서, 키워드 분석부(340)는 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)의 상기 중복 키워드의 비중들(GV)의 합을 상기 목표 어플리케이션의 상기 중복 키워드의 비중(GV)과 합한 값을 상기 중복 키워드의 앱 대표 지수(APP_REP_I)로 결정할 수 있다.

예를 들어, 상기 목표 어플리케이션의 제1 중복 키워드의 비중(GV)이 a1이고, 상기 목표 어플리케이션의 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 중에서 제1 내지 제3 연관 어플리케이션들이 상기 제1 중복 키워드를 포함하며, 상기 제1 연관 어플리케이션의 상기 제1 중복 키워드의 비중(GV)이 b1이고, 상기 제2 연관 어플리케이션의 상기 제1 중복 키워드의 비중(GV)이 b2이고, 상기 제3 연관 어플리케이션의 상기 제1 중복 키워드의 비중(GV)이 b3인 경우, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 상기 제1 중복 키워드의 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 (a1+b1+b2+b3)로 결정할 수 있다.

한편, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 중에서 상기 비중복 키워드들 각각에 대하여, 상기 목표 어플리케이션의 상기 비중복 키워드의 비중(GV)을 그대로 상기 비중복 키워드의 앱 대표 지수(APP_REP_I)로 결정할 수 있다(단계 S545).

예를 들어, 상기 목표 어플리케이션의 제1 비중복 키워드의 비중이 c1이고, 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 중에서 상기 제1 비중복 키워드를 포함하는 연관 어플리케이션이 존재하지 않는 경우, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 상기 제1 비중복 키워드의 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 c1로 결정할 수 있다.

도 14는 도 10의 목표 어플리케이션의 키워드들의 비중들과 연관 어플리케이션들 각각의 중복 키워드들의 비중들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 앱 대표 지수를 결정하는 단계(S540)의 다른 예를 나타내는 순서도이다.

도 14를 참조하면, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 중에서 상기 중복 키워드들 각각에 대하여, 상기 목표 어플리케이션의 상기 중복 키워드의 비중(GV)에 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 각각의 상기 중복 키워드의 비중(GV) 및 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 각각의 연관 지수(RI)를 가중치로 적용하여 상기 중복 키워드의 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 결정할 수 있다(단계 S543).

일 실시예에 있어서, 키워드 분석부(340)는 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 각각의 상기 중복 키워드의 비중(GV)과 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 각각의 연관 지수(RI)의 곱을 상기 목표 어플리케이션의 상기 중복 키워드의 비중(GV)과 합한 값을 상기 중복 키워드의 앱 대표 지수(APP_REP_I)로 결정할 수 있다.

예를 들어, 상기 목표 어플리케이션의 제1 중복 키워드의 비중(GV)이 a1이고, 상기 목표 어플리케이션의 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 중에서 제1 내지 제3 연관 어플리케이션들이 상기 제1 중복 키워드를 포함하며, 상기 제1 연관 어플리케이션의 상기 제1 중복 키워드의 비중(GV)이 b1이고, 상기 제1 연관 어플리케이션의 연관 지수(RI)가 r1이고, 상기 제2 연관 어플리케이션의 상기 제1 중복 키워드의 비중(GV)이 b2이고, 상기 제2 연관 어플리케이션의 연관 지수(RI)가 r2이고, 상기 제3 연관 어플리케이션의 상기 제1 중복 키워드의 비중(GV)이 b3이고, 상기 제3 연관 어플리케이션의 연관 지수(RI)가 r3인 경우, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 상기 제1 중복 키워드의 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 (a1 + b1*r1 + b2*r2 + b3*r3)로 결정할 수 있다.

한편, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 중에서 상기 비중복 키워드들 각각에 대하여, 상기 목표 어플리케이션의 상기 비중복 키워드의 비중(GV)을 그대로 상기 비중복 키워드의 앱 대표 지수(APP_REP_I)로 결정할 수 있다(단계 S545).

예를 들어, 상기 목표 어플리케이션의 제1 비중복 키워드의 비중이 c1이고, 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 중에서 상기 제1 비중복 키워드를 포함하는 연관 어플리케이션이 존재하지 않는 경우, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 상기 제1 비중복 키워드의 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 c1로 결정할 수 있다.

다시 도 9 및 10을 참조하면, 키워드 분석부(340)는 상술한 바와 같은 방식으로 상기 목표 어플리케이션의 중복 키워드들 및 비중복 키워드들의 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 결정한 후, 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 중에서 상대적으로 높은 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 갖는 키워드들을 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)로 결정할 수 있다(단계 S550).

일 실시예에 있어서, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 중에서 앱 대표 지수(APP_REP_I)가 높은 순서대로 미리 정해진 개수의 키워드들을 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)로 결정할 수 있다.

다른 실시예에 있어서, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 중에서 문턱 지수보다 높은 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 갖는 키워드들을 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)로 결정할 수 있다.

도 13 및 14를 참조하여 상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 앱 대표 키워드 결정부(300)는 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW)의 비중들(GV)뿐만 아니라, 상기 목표 어플리케이션의 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 각각의 상기 중복 키워드들의 비중들(GV)과 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)의 연관 지수들(RIs)을 함께 고려하여 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)을 결정한다.

따라서 본 발명의 실시예들에 따른 앱 대표 키워드 결정부(300)는 어플리케이션의 특징을 효과적으로 나타내는 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)을 정확하게 결정할 수 있다.

도 15는 도 10의 목표 어플리케이션의 키워드들 중에서 상대적으로 높은 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계(S550)의 일 예를 나타내는 순서도이다.

도 15를 참조하면, 키워드 분석부(340)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 각각과 중복되는 키워드를 포함하는 어플리케이션들의 개수에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 각각의 보정 계수를 결정할 수 있다(단계 S551).

예를 들어, 키워드 분석부(340)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 키워드(KW)와 동일한 키워드를 포함하는 어플리케이션들의 개수가 상대적으로 많은 경우, 상기 목표 어플리케이션의 키워드(KW)의 상기 보정 계수를 상대적으로 작은 값으로 결정하고, 제1 데이터베이스(200)에 저장된 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 키워드(KW)와 동일한 키워드를 포함하는 어플리케이션들의 개수가 상대적으로 적은 경우, 상기 목표 어플리케이션의 키워드(KW)의 상기 보정 계수를 상대적으로 큰 값으로 결정할 수 있다.

이후, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 각각의 앱 대표 지수(APP_REP_I)에 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 각각의 상기 보정 계수를 곱한 값을 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 각각의 보정 앱 대표 지수로 결정하고(단계 S555), 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 중에서 상대적으로 높은 보정 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)로 결정할 수 있다(단계 S557).

일반적으로 "권한", "결제" 등과 같이 다양한 어플리케이션들의 설명 자료(DS)에서 공통으로 사용되는 일반적인 단어들은 특정 어플리케이션의 특징이나 기능을 효과적으로 나타낼 수 없다.

도 15를 참조하여 상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 앱 대표 키워드 결정부(300)는 상기 보정 계수를 통해 "권한", "결제" 등과 같이 다양한 어플리케이션들의 설명 자료(DS)에서 공통으로 사용되는 일반적인 키워드의 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 감소시켜 상기 보정 앱 대표 지수를 결정하므로, 범용적인 키워드가 상기 목표 어플리케이션의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)로 결정되는 것을 효과적으로 방지할 수 있다.

따라서 본 발명의 실시예들에 따른 앱 대표 키워드 결정부(300)는 어플리케이션의 특징을 효과적으로 나타내는 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)을 더욱 정확하게 결정할 수 있다.

도 16은 도 10의 목표 어플리케이션의 키워드들 중에서 상대적으로 높은 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계(S550)의 다른 예를 나타내는 순서도이다.

일 실시예에 있어서, 어플리케이션 마켓(40)으로부터 크롤링되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 설명 자료(DS)는 상기 복수의 어플리케이션들의 카테고리 정보를 포함할 수 있다.

이 경우, 키워드 추출부(320)는 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 설명 자료(DS)에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 상기 카테고리 정보를 제2 데이터베이스(330)에 추가적으로 저장할 수 있다.

도 17은 도 9의 앱 대표 키워드 결정부에 포함되는 제2 데이터베이스의 다른 예를 나타내는 도면이다.

도 17을 참조하면, 제2 데이터베이스(330b)는 어플리케이션 필드(APP_F), 카테고리 필드(CATEGORY_F), 키워드 필드(KW_F), 및 비중 필드(GV_F)를 포함할 수 있다.

키워드 추출부(320)는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여, 어플리케이션의 명칭(APP_N)을 어플리케이션 필드(APP_F)에 저장하고, 상응하는 어플리케이션의 카테고리를 카테고리 필드(CATEGORY_F)에 저장하고, 상응하는 어플리케이션의 키워드들(KW)을 키워드 필드(KW_F)에 저장하고, 상응하는 어플리케이션의 키워드들(KW)의 비중들(GV)을 비중 필드(GV_F)에 저장할 수 있다.

도 17에는 예시적으로 APP1에 상응하는 어플리케이션의 카테고리는 "커뮤니케이션"이고, APP1에 상응하는 어플리케이션의 키워드들(KW)은 "대화", "친구", 및 "첨부"로 결정되고, APP1에 상응하는 어플리케이션에서 "대화", "친구", 및 "첨부"의 비중(GV)은 각각 "0.40", "0.35", 및 "0.25"로 결정되고, APP2에 상응하는 어플리케이션의 카테고리는 "출산"이고, APP2에 상응하는 어플리케이션의 키워드들(KW)은 "임신", "태교", "다이어리", 및 "영양"으로 결정되고, APP2에 상응하는 어플리케이션에서 "임신", "태교", "다이어리", 및 "영양"의 비중(GV)은 각각 "0.45", "0.30", "0.15", 및 "0.10"으로 결정된 것을 나타낸다.

이 경우, 도 16에 도시된 바와 같이, 키워드 추출부(320)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 각각과 중복되는 키워드를 포함하는 어플리케이션들이 속하는 카테고리들의 개수에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 각각의 보정 계수를 결정할 수 있다(단계 S553).

예를 들어, 키워드 분석부(340)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 키워드(KW)와 동일한 키워드를 포함하는 어플리케이션들이 속하는 카테고리들의 개수가 상대적으로 많은 경우, 상기 목표 어플리케이션의 키워드(KW)의 상기 보정 계수를 상대적으로 작은 값으로 결정하고, 제1 데이터베이스(200)에 저장된 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 키워드(KW)와 동일한 키워드를 포함하는 어플리케이션들이 속하는 카테고리들의 개수가 상대적으로 적은 경우, 상기 목표 어플리케이션의 키워드(KW)의 상기 보정 계수를 상대적으로 큰 값으로 결정할 수 있다.

이후, 키워드 분석부(340)는 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 각각의 앱 대표 지수(APP_REP_I)에 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 각각의 상기 보정 계수를 곱한 값을 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 각각의 보정 앱 대표 지수로 결정하고(단계 S555), 상기 목표 어플리케이션의 키워드들(KW) 중에서 상대적으로 높은 보정 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)로 결정할 수 있다(단계 S557).

일반적으로 "권한", "결제" 등과 같이 다양한 종류의 카테고리들에 속하는 어플리케이션들의 설명 자료(DS)에서 공통으로 사용되는 일반적인 단어들은 특정 어플리케이션의 특징이나 기능을 효과적으로 나타낼 수 없다.

도 16 및 17을 참조하여 상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 앱 대표 키워드 결정부(300)는 상기 보정 계수를 통해 "권한", "결제" 등과 같이 다양한 종류의 카테고리들에 속하는 어플리케이션들의 설명 자료(DS)에서 공통으로 사용되는 일반적인 키워드의 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 감소시켜 상기 보정 앱 대표 지수를 결정하므로, 범용적인 키워드가 상기 목표 어플리케이션의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)로 결정되는 것을 효과적으로 방지할 수 있다.

따라서 본 발명의 실시예들에 따른 앱 대표 키워드 결정부(300)는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대해 어플리케이션의 특징을 효과적으로 나타내는 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)을 더욱 정확하게 결정할 수 있다.

상술한 바와 같이, 앱 대표 키워드 결정부(300)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각을 순차적으로 상기 목표 어플리케이션으로 선택하고, 상기 선택된 목표 어플리케이션에 대해 도 9 내지 17을 참조하여 상술한 바와 같은 동작을 반복적으로 수행함으로써, 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 및 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)의 앱 대표 지수들(APP_REP_Is)을 결정할 수 있다.

이후, 앱 대표 키워드 결정부(300)는 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 및 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)의 앱 대표 지수들(APP_REP_Is)을 사용자 대표 키워드 결정부(400)에 제공할 수 있다.

다시 도 1 및 2를 참조하면, 사용자 대표 키워드 결정부(400)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 복수의 식별 아이디들(ADID) 각각을 순차적으로 목표 식별 아이디로 선택하고(단계 S600), 상기 목표 식별 아이디에 상응하는 목표 모바일 단말기에 설치된 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 및 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)의 앱 대표 지수들(APP_REP_Is)에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기의 사용자를 대표하는 사용자 대표 키워드들(USER_REP_KWs)을 결정할 수 있다(단계 S700).

도 18은 도 1의 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템에 포함되는 사용자 대표 키워드 결정부의 일 예를 나타내는 블록도이다.

도 18을 참조하면, 사용자 대표 키워드 결정부(400)는 그룹 결정부(410), 그룹 대표 지수 결정부(420), 사용자 대표 지수 결정부(430), 및 사용자 대표 키워드 선택부(440)를 포함할 수 있다.

도 19는 도 2의 목표 식별 아이디에 상응하는 목표 모바일 단말기에 설치된 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들 및 앱 대표 키워드들의 앱 대표 지수들에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기의 사용자를 대표하는 사용자 대표 키워드들을 결정하는 단계(S700)의 일 예를 나타내는 순서도이다.

도 19에 도시된 상기 목표 식별 아이디에 상응하는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 및 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)의 앱 대표 지수들(APP_REP_Is)에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기의 사용자를 대표하는 사용자 대표 키워드들(USER_REP_KWs)을 결정하는 방법은 도 18에 도시된 사용자 대표 키워드 결정부(400)를 통해 수행될 수 있다.

도 18 및 19를 참조하면, 그룹 결정부(410)는 앱 대표 키워드 결정부(300)로부터 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 및 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)의 앱 대표 지수들(APP_REP_Is)을 수신할 수 있다.

또한, 그룹 결정부(410)는 제1 데이터베이스(200)에 저장된 설치 로그 데이터(I_LOG)에 포함되는 복수의 식별 아이디들(ADID) 각각을 순차적으로 상기 목표 식별 아이디로 선택하고(단계 S600), 제1 데이터베이스(200)로부터 상기 목표 식별 아이디에 상응하는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 어플리케이션들의 목록(APP_LIST)을 독출하여 상기 관심 어플리케이션들로 결정할 수 있다.

이후, 그룹 결정부(410)는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 연관 어플리케이션들(CORR_APPs) 및 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)의 연관 지수들(RIs)에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들을 제1 내지 제p 그룹들(GR1~GRp)로 그룹화할 수 있다(단계 S710). 여기서, p는 양의 정수를 나타낸다.

일 실시예에 있어서, 그룹 결정부(410)는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들을 노드(node)로 사용하고, 상기 관심 어플리케이션들 각각에 대한 연관 어플리케이션들(CORR_APPs)의 연관 지수들(RIs)을 링크(link)로 사용하여 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들에 대해 커뮤니티 디텍션 알고리즘(community detection algorithm)을 적용하여 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들을 제1 내지 제p 그룹들(GR1~GRp)로 그룹화할 수 있다.

다양한 방식의 커뮤니티 디텍션 알고리즘이 이미 알려져 있으며, 그룹 결정부(410)는 임의의 종류의 커뮤니티 디텍션 알고리즘을 사용하여 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들을 제1 내지 제p 그룹들(GR1~GRp)로 그룹화할 수 있다.

이후, 그룹 대표 지수 결정부(420)는 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 각각에 대하여, 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)의 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션 별 앱 대표 지수(APP_REP_I) 및 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들 중에서 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)를 포함하는 관심 어플리케이션들의 개수에 기초하여 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)의 그룹 대표 지수(G_REP_I)를 결정할 수 있다(단계 S720). 여기서, i는 1 이상 p 이하의 임의의 양의 정수를 나타낸다.

일 실시예에 있어서, 아래의 [수학식 5]에 표현된 바와 같이, 그룹 대표 지수 결정부(420)는 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 각각에 대하여, 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)의 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션 별 앱 대표 지수(APP_REP_I)의 합에 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들 중에서 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)를 포함하는 관심 어플리케이션들의 개수를 곱한 값을 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)의 그룹 대표 지수(G_REP_I)로 결정할 수 있다.

[수학식 5]

여기서, G_REP_I_t는 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 중의 t번째 앱 대표 키워드의 그룹 대표 지수를 나타내고, G_DUP_CNT_t는 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들 중에서 상기 t번째 앱 대표 키워드를 포함하는 관심 어플리케이션들의 개수를 나타내고, APP_REP_I_t는 상기 t번째 앱 대표 키워드의 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션 별 앱 대표 지수(APP_REP_I)를 나타낸다.

그룹 대표 지수 결정부(420)는 제1 내지 제p 그룹들(GR1~GRp) 각각에 대해 상기 [수학식 5]에 따른 연산을 수행함으로써 각각의 그룹을 대표하는 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 및 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)의 그룹 대표 지수들(G_REP_Is)을 결정할 수 있다.

그룹 대표 지수 결정부(420)가 상기 [수학식 5]에 기초하여 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 각각에 대한 그룹 대표 지수들(G_REP_Is)을 결정하는 경우, 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들 중에서 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)를 포함하는 관심 어플리케이션들의 개수가 많을수록 해당 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)의 그룹 대표 지수(G_REP_I)는 높은 값으로 결정될 수 있다.

그룹 대표 지수 결정부(420)는 제1 내지 제p 그룹들(GR1~GRp) 각각에 대한 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 및 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)의 그룹 대표 지수들(G_REP_Is)을 사용자 대표 지수 결정부(430)에 제공할 수 있다.

사용자 대표 지수 결정부(430)는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 각각에 대하여, 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)의 그룹 별 그룹 대표 지수(G_REP_I) 및 제1 내지 제p 그룹들(GR1~GRp) 중에서 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)를 포함하는 그룹들의 개수에 기초하여 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)의 사용자 대표 지수(U_REP_I)를 결정할 수 있다(단계 S730).

일 실시예에 있어서, 아래의 [수학식 6]에 표현된 바와 같이, 사용자 대표 지수 결정부(430)는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 각각에 대하여, 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)의 그룹 별 그룹 대표 지수(G_REP_I)의 합에 제1 내지 제p 그룹들(GR1~GRp) 중에서 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)를 포함하는 그룹들의 개수를 곱한 값을 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)의 사용자 대표 지수(U_REP_I)로 결정할 수 있다.

[수학식 6]

여기서, U_REP_I_t는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 중의 t번째 앱 대표 키워드의 사용자 대표 지수를 나타내고, U_DUP_CNT_t는 제1 내지 제p 그룹들(GR1~GRp) 중에서 상기 t번째 앱 대표 키워드를 포함하는 그룹들의 개수를 나타내고, G_REP_I_t는 상기 t번째 앱 대표 키워드의 그룹 별 그룹 대표 지수(G_REP_I)를 나타낸다.

사용자 대표 지수 결정부(430)는 각각의 그룹을 대표하는 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 및 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)의 그룹 대표 지수들(G_REP_Is)에 대해 상기 [수학식 6]에 따른 연산을 수행함으로써 상기 목표 식별 아이디에 상응하는 상기 목표 모바일 단말기에 대한 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 및 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)의 사용자 대표 지수들(U_REP_Is)을 결정할 수 있다.

사용자 대표 지수 결정부(430)는 상기 목표 모바일 단말기에 대한 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 및 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)의 사용자 대표 지수들(U_REP_Is)을 사용자 대표 키워드 선택부(440)에 제공할 수 있다.

사용자 대표 키워드 선택부(440)는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 중에서 상대적으로 높은 사용자 대표 지수(U_REP_I)를 갖는 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs)을 사용자 대표 키워드들(USER_REP_KWs)로 결정할 수 있다(단계 S740).

일 실시예에 있어서, 사용자 대표 키워드 선택부(440)는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 중에서 사용자 대표 지수(U_REP_I)가 높은 순서대로 미리 정해진 개수의 앱 대표 키워드들을 사용자 대표 키워드들(USER_REP_KWs)로 결정할 수 있다.

다른 실시예에 있어서, 사용자 대표 키워드 선택부(440)는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 앱 대표 키워드들(APP_REP_KWs) 중에서 문턱값보다 높은 사용자 대표 지수(U_REP_I)를 갖는 앱 대표 키워드들을 사용자 대표 키워드들(USER_REP_KWs)로 결정할 수 있다.

도 18 및 19를 참조하여 상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 사용자 대표 키워드 결정부(400)는 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)가 그룹 내에서 중복되는 횟수를 가중치로 하여 1차 연산을 수행하여 그룹 대표 지수(G_REP_I)를 결정하고, 해당 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)가 제1 내지 제p 그룹들(GR1~GRp) 간에 중복되는 횟수를 가중치로 하여 2차 연산을 수행하여 사용자 대표 지수(U_REP_I)를 결정한 후, 사용자 대표 지수(U_REP_I)가 상대적으로 높은 앱 대표 키워드(APP_REP_KW)를 사용자 대표 키워드들(USER_REP_KWs)로 결정한다.

따라서 본 발명의 실시예들에 따른 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템(10) 및 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법은 모바일 단말기의 사용자의 성향 및 관심사를 효과적으로 나타내는 사용자 대표 키워드들을 정확하게 결정할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템(10) 및 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법을 통해 결정되는 사용자 대표 키워드들(USER_REP_KWs)은 모바일 단말기 사용자의 성향 및 관심사를 효과적으로 나타내므로, 본 발명의 실시예들에 따른 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템(10) 및 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법은 복수의 사용자들 중에서 다양한 종류의 상품에 대한 잠재 수요자를 추출하여 타겟 광고를 수행하는 데에 유용하게 이용될 수 있다.

본 발명은 모바일 단말기의 사용자의 성향 및 관심사를 효과적으로 나타내는 사용자 대표 키워드들을 정확하게 결정할 수 있으므로, 다양한 상품의 광고 대상을 선별하는 데에 유용하게 이용될 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

10: 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템
20: 모바일 단말기 30: 데이터 서버
40: 어플리케이션 마켓 100: 연관 어플리케이션 결정부
110: 데이터 수신부 120: 비율 계산부
130: 연관도 분석부 140: 연관 어플리케이션 선택부
200: 제1 데이터베이스 300: 앱 대표 키워드 결정부
310: 설명 자료 수집부 320: 키워드 추출부
330: 제2 데이터베이스 340: 키워드 분석부
400: 사용자 대표 키워드 결정부 410: 그룹 결정부
420: 그룹 대표 지수 결정부 430: 사용자 대표 지수 결정부
440: 사용자 대표 키워드 선택부

Claims (21)

1. 복수의 모바일 단말기들 각각의 식별 아이디 및 상기 복수의 모바일 단말기들 각각에 설치된 어플리케이션들의 목록을 포함하는 설치 로그 데이터를 수신하여 제1 데이터베이스에 저장하는 단계;
   상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 설치 로그 데이터에 포함되는 복수의 어플리케이션들 각각을 순차적으로 목표 어플리케이션으로 선택하는 단계;
   상기 제1 데이터베이스를 사용하여 상기 복수의 모바일 단말기들에 설치된 어플리케이션들의 설치 패턴을 분석하여 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 연관 어플리케이션들 및 상기 목표 어플리케이션과 상기 연관 어플리케이션들 사이의 연관도를 나타내는 연관 지수들을 결정하는 단계;
   어플리케이션 마켓으로부터 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 설치 로그 데이터에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 설명 자료를 크롤링(crawling)하는 단계;
   상기 목표 어플리케이션의 상기 설명 자료 및 상기 목표 어플리케이션에 대한 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 설명 자료에 기초하여 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 앱 대표 지수들을 결정하는 단계;
   상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 설치 로그 데이터에 포함되는 복수의 식별 아이디들 각각을 순차적으로 목표 식별 아이디로 선택하는 단계; 및
   상기 목표 식별 아이디에 상응하는 목표 모바일 단말기에 설치된 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 상기 앱 대표 지수들에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기의 사용자를 대표하는 사용자 대표 키워드들을 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
2. 제1 항에 있어서, 상기 제1 데이터베이스를 사용하여 상기 복수의 모바일 단말기들에 설치된 어플리케이션들의 설치 패턴을 분석하여 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 상기 연관 어플리케이션들 및 상기 목표 어플리케이션과 상기 연관 어플리케이션들 사이의 연관도를 나타내는 상기 연관 지수들을 결정하는 단계는,
   상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 복수의 모바일 단말기들 중에서 제1 내지 제k(k는 양의 정수) 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들의 비율에 상응하는 제1 내지 제k 전체 비율들을 결정하는 단계;
   상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들 중에서 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들의 비율에 상응하는 제1 내지 제k 교차 비율들을 결정하는 단계;
   상기 제1 내지 제k 전체 비율들 및 상기 제1 내지 제k 교차 비율들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계; 및
   상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 중에서 상대적으로 높은 연관 지수를 갖는 어플리케이션들을 상기 연관 어플리케이션들로 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
3. 제2 항에 있어서, 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 복수의 모바일 단말기들 중에서 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들의 비율에 상응하는 상기 제1 내지 제k 전체 비율들을 결정하는 단계는,
   상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 복수의 모바일 단말기들에 상응하는 상기 식별 아이디들의 개수를 전체 개수로 결정하는 단계;
   상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 제j(j는 1 이상 k 이하의 임의의 양의 정수) 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들에 상응하는 상기 식별 아이디들의 개수를 제j 설치 개수로 결정하는 단계; 및
   상기 제j 설치 개수를 상기 전체 개수로 나눈 값을 제j 전체 비율로 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
4. 제2 항에 있어서, 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들 중에서 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각이 설치된 모바일 단말기들의 비율에 상응하는 상기 제1 내지 제k 교차 비율들을 결정하는 단계는,
   상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 목표 어플리케이션이 설치된 모바일 단말기들에 상응하는 상기 식별 아이디들의 개수를 목표 설치 개수로 결정하는 단계;
   상기 복수의 모바일 단말기들의 상기 설치 로그 데이터에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 제j(j는 1 이상 k 이하의 임의의 양의 정수) 어플리케이션이 함께 설치된 모바일 단말기들에 상응하는 상기 식별 아이디들의 개수를 제j 교차 개수로 결정하는 단계; 및
   상기 제j 교차 개수를 상기 목표 설치 개수로 나눈 값을 제j 교차 비율로 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
5. 제2 항에 있어서, 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 및 상기 제1 내지 제k 교차 비율들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계는,
   상기 제1 내지 제k 전체 비율들 각각과 상기 제1 내지 제k 교차 비율들 각각 사이의 차이에 기초하여 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
6. 제2 항에 있어서, 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 및 상기 제1 내지 제k 교차 비율들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계는,
   상기 제1 내지 제k 전체 비율들 각각에 대한 상기 제1 내지 제k 교차 비율들 각각의 비율에 기초하여 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
7. 제2 항에 있어서, 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 및 상기 제1 내지 제k 교차 비율들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계는,
   상기 제1 내지 제k 전체 비율들 각각과 상기 제1 내지 제k 교차 비율들 각각 사이의 차이 및 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 각각에 대한 상기 제1 내지 제k 교차 비율들 각각의 비율에 기초하여 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
8. 제2 항에 있어서, 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 및 상기 제1 내지 제k 교차 비율들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션과 상기 제1 내지 제k 어플리케이션들 각각 사이의 연관도를 나타내는 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계는,
   상기 제1 내지 제k 전체 비율들 각각과 상기 제1 내지 제k 교차 비율들 각각 사이의 차이, 상기 제1 내지 제k 전체 비율들 각각에 대한 상기 제1 내지 제k 교차 비율들 각각의 비율, 및 0보다 크고 1보다 작은 값을 갖는 가중치에 기초하여 상기 제1 내지 제k 연관 지수들을 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
9. 제1 항에 있어서, 상기 목표 어플리케이션의 상기 설명 자료 및 상기 목표 어플리케이션에 대한 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 설명 자료에 기초하여 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 상기 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 상기 앱 대표 지수들을 결정하는 단계는,
   상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여, 상기 설명 자료에 포함되는 키워드들 및 상기 설명 자료에서 상기 키워드들의 비중들을 결정하여 제2 데이터베이스에 저장하는 단계;
   상기 제2 데이터베이스로부터 상기 목표 어플리케이션 및 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 키워드들 및 상기 키워드들의 비중들을 독출하는 단계;
   상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상기 연관 어플리케이션들의 상기 키워드들과 중복되는 키워드들을 중복 키워드들로 결정하는 단계;
   상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들의 비중들과 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 중복 키워드들의 비중들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 앱 대표 지수를 결정하는 단계; 및
   상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상대적으로 높은 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 상기 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
10. 제9 항에 있어서, 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여, 상기 설명 자료에 포함되는 상기 키워드들 및 상기 설명 자료에서 상기 키워드들의 상기 비중들을 결정하여 상기 제2 데이터베이스에 저장하는 단계는,
    상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여,
    상기 설명 자료에 대해 형태소 분석(morphological analysis)을 수행하여 상기 설명 자료에 포함되는 상기 키워드들을 추출하는 단계;
    상기 설명 자료에서 상기 키워드들 각각의 반복 횟수를 결정하는 단계;
    상기 키워드들 각각의 상기 반복 횟수를 상기 키워드들의 상기 반복 횟수들의 총합으로 나눈 값을 상기 키워드들 각각의 상기 비중으로 결정하는 단계; 및
    상기 키워드들 및 상기 키워드들의 상기 비중들을 상응하는 어플리케이션의 명칭과 연관시켜 상기 제2 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
11. 제9 항에 있어서, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들의 비중들과 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 중복 키워드들의 비중들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 앱 대표 지수를 결정하는 단계는,
    상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상기 중복 키워드들 각각에 대하여, 상기 연관 어플리케이션들의 상기 중복 키워드의 비중들의 합을 상기 목표 어플리케이션의 상기 중복 키워드의 비중과 합한 값을 상기 중복 키워드의 상기 앱 대표 지수로 결정하는 단계; 및
    상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상기 중복 키워드가 아닌 비중복 키워드들 각각에 대하여, 상기 목표 어플리케이션의 상기 비중복 키워드의 비중을 상기 비중복 키워드의 상기 앱 대표 지수로 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
12. 제9 항에 있어서, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들의 비중들과 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 중복 키워드들의 비중들에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 앱 대표 지수를 결정하는 단계는,
    상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상기 중복 키워드들 각각에 대하여, 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 중복 키워드의 비중과 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 연관 지수의 곱을 상기 목표 어플리케이션의 상기 중복 키워드의 비중과 합한 값을 상기 중복 키워드의 상기 앱 대표 지수로 결정하는 단계; 및
    상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상기 중복 키워드가 아닌 비중복 키워드들 각각에 대하여, 상기 목표 어플리케이션의 상기 비중복 키워드의 비중을 상기 비중복 키워드의 상기 앱 대표 지수로 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
13. 제9 항에 있어서, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상대적으로 높은 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 상기 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계는,
    상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각과 중복되는 키워드를 포함하는 어플리케이션들의 개수에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 보정 계수를 결정하는 단계;
    상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 앱 대표 지수에 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 보정 계수를 곱한 값을 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 보정 앱 대표 지수로 결정하는 단계; 및
    상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상대적으로 높은 보정 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 상기 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
14. 제13 항에 있어서, 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각과 중복되는 키워드를 포함하는 어플리케이션들의 개수에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 보정 계수를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드와 동일한 키워드를 포함하는 어플리케이션들의 개수가 상대적으로 많은 경우, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드의 상기 보정 계수를 상대적으로 작은 값으로 결정하는 단계; 및
    상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드와 동일한 키워드를 포함하는 어플리케이션들의 개수가 상대적으로 적은 경우, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드의 상기 보정 계수를 상대적으로 큰 값으로 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
15. 제9 항에 있어서, 상기 목표 어플리케이션의 상기 설명 자료 및 상기 목표 어플리케이션에 대한 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 설명 자료에 기초하여 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 상기 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 상기 앱 대표 지수들을 결정하는 단계는,
    상기 복수의 어플리케이션들 각각의 상기 설명 자료에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 카테고리 정보를 상기 제2 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하고,
    상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상대적으로 높은 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 상기 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계는,
    상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각과 중복되는 키워드를 포함하는 어플리케이션들이 속하는 카테고리들의 개수에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 보정 계수를 결정하는 단계;
    상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 앱 대표 지수에 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 보정 계수를 곱한 값을 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 보정 앱 대표 지수로 결정하는 단계; 및
    상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 중에서 상대적으로 높은 보정 앱 대표 지수를 갖는 키워드들을 상기 앱 대표 키워드들로 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
16. 제15 항에 있어서, 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각과 중복되는 키워드를 포함하는 어플리케이션들이 속하는 카테고리들의 개수에 기초하여 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드들 각각의 상기 보정 계수를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드와 동일한 키워드를 포함하는 어플리케이션들이 속하는 카테고리들의 개수가 상대적으로 많은 경우, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드의 상기 보정 계수를 상대적으로 작은 값으로 결정하는 단계; 및
    상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드와 동일한 키워드를 포함하는 어플리케이션들이 속하는 카테고리들의 개수가 상대적으로 적은 경우, 상기 목표 어플리케이션의 상기 키워드의 상기 보정 계수를 상대적으로 큰 값으로 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
17. 제1 항에 있어서, 상기 목표 식별 아이디에 상응하는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 상기 앱 대표 지수들에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기의 사용자를 대표하는 상기 사용자 대표 키워드들을 결정하는 단계는,
    상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 연관 어플리케이션들 및 상기 연관 어플리케이션들의 상기 연관 지수들에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들을 제1 내지 제p(p는 양의 정수) 그룹들로 그룹화하는 단계;
    제i(i는 1 이상 p 이하의 임의의 양의 정수) 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 각각에 대하여, 상기 앱 대표 키워드의 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션 별 상기 앱 대표 지수 및 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들 중에서 상기 앱 대표 키워드를 포함하는 관심 어플리케이션들의 개수에 기초하여 상기 앱 대표 키워드의 그룹 대표 지수를 결정하는 단계;
    상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 각각에 대하여, 상기 앱 대표 키워드의 그룹 별 상기 그룹 대표 지수 및 상기 제1 내지 제p 그룹들 중에서 상기 앱 대표 키워드를 포함하는 그룹들의 개수에 기초하여 상기 앱 대표 키워드의 사용자 대표 지수를 결정하는 단계; 및
    상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 중에서 상대적으로 높은 사용자 대표 지수를 갖는 앱 대표 키워드들을 상기 사용자 대표 키워드들로 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
18. 제17 항에 있어서, 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 연관 어플리케이션들 및 상기 연관 어플리케이션들의 상기 연관 지수들에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들을 상기 제1 내지 제p 그룹들로 그룹화하는 단계는,
    상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들을 노드(node)로 사용하고, 상기 관심 어플리케이션들 각각에 대한 상기 연관 어플리케이션들의 상기 연관 지수들을 링크(link)로 사용하여 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들에 대해 커뮤니티 디텍션 알고리즘(community detection algorithm)을 적용하여 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들을 상기 제1 내지 제p 그룹들로 그룹화하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
19. 제17 항에 있어서, 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 각각에 대하여, 상기 앱 대표 키워드의 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션 별 상기 앱 대표 지수 및 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들 중에서 상기 앱 대표 키워드를 포함하는 관심 어플리케이션들의 개수에 기초하여 상기 앱 대표 키워드의 상기 그룹 대표 지수를 결정하는 단계는,
    아래의 수학식에 따라 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 각각에 대하여, 상기 앱 대표 키워드의 상기 그룹 대표 지수를 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
    

    

    
    (여기서, G_REP_I_t는 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 중의 t번째 앱 대표 키워드의 상기 그룹 대표 지수를 나타내고, G_DUP_CNT_t는 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션들 중에서 상기 t번째 앱 대표 키워드를 포함하는 관심 어플리케이션들의 개수를 나타내고, APP_REP_I_t는 상기 t번째 앱 대표 키워드의 상기 제i 그룹에 포함되는 상기 관심 어플리케이션 별 상기 앱 대표 지수를 나타냄)
20. 제17 항에 있어서, 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 각각에 대하여, 상기 앱 대표 키워드의 그룹 별 상기 그룹 대표 지수 및 상기 제1 내지 제p 그룹들 중에서 상기 앱 대표 키워드를 포함하는 그룹들의 개수에 기초하여 상기 앱 대표 키워드의 상기 사용자 대표 지수를 결정하는 단계는,
    아래의 수학식에 따라 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 각각에 대하여, 상기 앱 대표 키워드의 상기 사용자 대표 지수를 결정하는 단계를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 방법.
    

    

    
    (여기서, U_REP_I_t는 상기 목표 모바일 단말기에 설치된 상기 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 중의 t번째 앱 대표 키워드의 상기 사용자 대표 지수를 나타내고, U_DUP_CNT_t는 상기 제1 내지 제p 그룹들 중에서 상기 t번째 앱 대표 키워드를 포함하는 그룹들의 개수를 나타내고, G_REP_I_t는 상기 t번째 앱 대표 키워드의 그룹 별 상기 그룹 대표 지수를 나타냄)
21. 제1 데이터베이스;
    복수의 모바일 단말기들 각각의 식별 아이디 및 상기 복수의 모바일 단말기들 각각에 설치된 어플리케이션들의 목록을 포함하는 설치 로그 데이터를 수신하여 상기 제1 데이터베이스에 저장하고, 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 설치 로그 데이터에 포함되는 복수의 어플리케이션들 각각을 순차적으로 목표 어플리케이션으로 선택하고, 상기 제1 데이터베이스를 사용하여 상기 복수의 모바일 단말기들에 설치된 어플리케이션들의 설치 패턴을 분석하여 상기 복수의 어플리케이션들 중에서 상기 목표 어플리케이션과 높은 연관도를 갖는 연관 어플리케이션들 및 상기 목표 어플리케이션과 상기 연관 어플리케이션들 사이의 연관도를 나타내는 연관 지수들을 결정하는 연관 어플리케이션 결정부;
    어플리케이션 마켓으로부터 상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 설치 로그 데이터에 포함되는 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 설명 자료를 크롤링(crawling)하고, 상기 목표 어플리케이션의 상기 설명 자료 및 상기 목표 어플리케이션에 대한 상기 연관 어플리케이션들 각각의 상기 설명 자료에 기초하여 상기 목표 어플리케이션을 대표하는 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 앱 대표 지수들을 결정하는 앱 대표 키워드 결정부; 및
    상기 제1 데이터베이스에 저장된 상기 설치 로그 데이터에 포함되는 복수의 식별 아이디들 각각을 순차적으로 목표 식별 아이디로 선택하고, 상기 목표 식별 아이디에 상응하는 목표 모바일 단말기에 설치된 관심 어플리케이션들의 상기 앱 대표 키워드들 및 상기 앱 대표 키워드들의 상기 앱 대표 지수들에 기초하여 상기 목표 모바일 단말기의 사용자를 대표하는 사용자 대표 키워드들을 결정하는 사용자 대표 키워드 결정부를 포함하는 모바일 단말기 사용자의 대표 키워드 결정 시스템.

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