KR101950869B1 - 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템 및 방법 - Google Patents

음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것으로, 음식성향 처리서버(10), 데이터베이스(20), 음식성향 사용자앱(30)을 구비한 음식점 허위정보 필터링 시스템을 구성하여, 사람마다 선호하는 맛이 다르거나 광고성의 음식점 리뷰에 의해 음식점 평가 정보가 왜곡되는 점을 해결하기 위하여 음식평가기록(FER)과 음식점매칭정보(RMI)의 평가요소를 비교하여 만족도 높은 음식점 정보를 제시할 수 있다.

Description

음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템 및 방법{System and method for false information filtering of restaurants using food evaluation records and restaurant matching information}
본 발명은 음식점 허위정보 필터링에 관한 것으로, 특히 사람마다 선호하는 맛이 다르거나 광고성의 음식점 리뷰에 의해 음식점 평가 정보가 왜곡되는 점을 해결하기 위하여 음식평가기록(Food Evaluation Record, FER)과 음식점매칭정보(Restaurant Matching Information, RMI)의 평가요소를 비교하여 만족도 높은 음식점 정보를 제시하기에 적당하도록 한 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 사람들은 음식점을 선택할 때 텔레비전에 등장하거나, 지인의 소개를 통해 선택한다. 또한 온라인에서 제공되는 맛집 포스팅, SNS(Social Network Services, 소셜 네트워크 서비스) 등을 이용하여 선택하기도 한다.
하지만 사람마다 선호하는 맛이 다르기 때문에 지인 및 인터넷을 통해 음식을 먹을 경우 만족도가 높지 않은 경우도 많다.
또한 인터넷 상에 제공되는 음식점에 대한 많은 리뷰들은 광고성 의도를 가지고 작성되는 경우도 많아, 음식점의 맛에 대한 데이터 신뢰도가 낮은 편이다.
사람들이 허위성의 소셜 마케팅에 속는 이유는 자신의 맛 성향을 잘 알지 못하고, 또한 해당 음식점의 음식 맛을 이미 평가한 상대방의 맛 성향과 본인의 맛 성향이 다르기 때문이다. 예를 들어, 음식점에 대한 평가 점수를 높게 준 사용자는 맛보다는 직원의 친절함과 음식 양에 높은 점수를 매겼지만 리뷰에는 관련 정보를 주지 않았을 경우, 다른 사람들은 자신만의 기준으로 다른 판단을 할 수 있게 된다.
또한 사람마다 느끼는 것과 보는 관점이 다르기 때문에, 온라인 상에서 음식점에 대해 문장으로 제시된 리뷰만을 보고는 맛에 대한 정확한 판단을 하기 어렵다.
도 1은 종래 음식점 평가 앱의 일 예를 보인 참조도면이다.
이는 망고플레이트라는 앱(Application, App)에서 제공하는 음식점 평가이다. 그래서 도 1에서 (a)의 작성화면에는 식당 정보를 평가할 수 있는 메인 화면을 제공한다. 그리고 도 1에서 (b)의 음식점 추가는 평가하고자 하는 음식점들을 추가할 수 있도록 한다. 또한 도 1에서 (c)의 음식점 정보입력에서는 음식점에 대한 정보를 사용자가 입력할 수 있게 된다. 그러면 도 1에서 (d)의 평가 및 리뷰 항목에서 음식점에 대한 평가와 리뷰를 사용자가 입력할 수 있도록 한다.
도 2는 종래 음식점 평가 앱의 다른 예를 보인 참조도면이다.
도 2는 테이스트로그라는 앱에서 제공하는 음식점 평가이다. 그래서 도 2에서 (a)의 홈화면에는 앱을 이용할 수 있는 기본 정보를 제공한다. 그리고 도 2에서 (b)의 음식점 추가는 평가하고자 하는 음식점들을 추가할 수 있도록 한다. 또한 도 2에서 (c)의 음식점 정보입력에서는 음식점에 대한 정보를 사용자가 입력할 수 있게 된다. 그러면 도 2에서 (d)의 평가 및 리뷰 항목에서 음식점에 대한 평가와 리뷰를 사용자가 입력할 수 있도록 한다.
도 3은 종래 음식점 평가 앱의 또다른 예를 보인 참조도면이다.
도 3은 식신이라는 앱에서 제공하는 음식점 평가이다. 그래서 도 3에서 (a)의 홈화면에는 앱을 이용할 수 있는 기본 정보를 제공한다. 그리고 도 3에서 (b)의 사용자 정보는 사용자에 대한 정보를 입력할 수 있도록 한다. 또한 도 2에서 (c)의 음식점 정보(블로그 링크)에서는 블로그와 링크되어 음식점에 대한 정보를 사용자가 입력할 수 있게 된다. 또한 도 3에서 (d)의 평가 및 리뷰 항목에서 음식점에 대한 리뷰를 사용자가 입력할 수 있도록 한다.
도 4는 종래 맛집 추천 앱의 평가 예를 보인 참조도면이다.
그래서 도 1 내지 도 3과 같은 종래의 음식점 평가 앱들에서는 도 4와 같이 텍스트 형식으로, 평가자의 주관에 의한 평가를 제공하게 된다.
이러한 종래기술들은 사용자들의 맛집 평가를 객관화하기 어렵고, 광고성 맛집 평가 정보에 의해 음식점 평가 정보가 왜곡되는 문제점을 해결하기 어렵다.
한편 대한민국 특허공개번호 제10-2014-0010679호의 "추천 시스템 및 추천 방법"은 웹 상에 게재된 복수의 콘텐츠에서 식사에 관한 복수의 키워드를 추출하는 추출부, 상기 복수의 키워드를 포함하는 각각의 상기 복수의 콘텐츠를 분석하여 상기 복수의 키워드를 랭킹하는 분석부, 그리고 상기 분석부의 랭킹에 따라 상기 복수의 키워드 중 추천 키워드를 선정하여, 상기 추천 키워드에 관련된 맛집을 사용자 단말에게 추천하는 추천부를 포함한 추천 시스템을 제공한다.
그러나 이러한 종래기술 또한 맛집을 추천하기는 하지만, 사용자별 맛 취향의 차이를 고려하지 못하며, 허위 맛집 정보를 걸러내지 못하는 한계가 있다.
이러한 문제점들 때문에 본 발명에서는 다양한 평가를 기반으로 취향을 분석 하고 상대방의 취향과 비교하면 만족도 높은 맛집을 선택할 수 있도록 정보를 제공하고자 한 것이다.
KR 10-2014-0010679 A
이에 본 발명은 상기와 같은 종래의 제반 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 사람마다 선호하는 맛이 다르거나 광고성의 음식점 리뷰에 의해 음식점 평가 정보가 왜곡되는 점을 해결하기 위하여 음식평가기록(Food Evaluation Record, FER)과 음식점매칭정보(Restaurant Matching Information, RMI)의 평가요소를 비교하여 만족도 높은 음식점 정보를 제시할 수 있는 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템의 블록구성도이고, 도 7은 도 6이 적용되는 예를 보인 개념도이다.
이에 도시된 바와 같이, 음식성향 처리서버(10), 데이터베이스(20), 음식성향 사용자앱(30)을 구비한 음식점 허위정보 필터링 시스템에 있어서, 상기 음식성향 처리서버(10)는, 상기 음식성향 사용자앱(30)과 메시지를 송수신하는 메시지 송수신부(11)와; 상기 음식성향 사용자앱(30)의 사용자를 관리하는 사용자 관리부(12)와; 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점 탐색을 하면 음식점을 평가한 사용자들을 탐색하여 매칭 가능한 사용자를 추출하고, 화면에 표시된 음식점을 평가한 사용자들 중 매칭 가능한 사용자가 있는지 비교하여 음식점에 매칭 가능한 사용자를 표시하고, 사용자의 맛 점수에 매칭률을 표시하는 음식점매칭정보(RMI) 처리부(13)와; 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점의 음식에 대한 평가를 하면, 음식 종류별 구분 정보를 제공하고, 사용자가 입력한 음식에 대한 맛, 양, 신선도, 서비스, 청결도에 대한 음식 평가 항목 정보를 처리하는 음식평가기록(FER) 처리부(14)와; 상기 음식성향 처리서버(10)에서의 메타데이터 처리를 통해 통계자료를 생성하는 통계자료 처리부(15);를 포함하여 구성되고, 상기 데이터베이스(20)는, 상기 음식성향 처리서버(10)와 연결되고, 사용자 정보를 저장하는 사용자 정보(21), 음식점매칭정보(RMI)를 포함하여 음식점 정보를 저장하는 음식점 데이터(22), 음식평가기록(FER)을 포함하여 음식에 대한 평가 정보를 저장하는 평가 데이터(23)를 포함하여 구성되고, 상기 음식성향 사용자앱(30)은, 상기 음식성향 처리서버(10)와 연결되고, 회원 정보를 관리하는 회원 관리부(31)와; 상기 음식성향 처리서버(10)에서 사용자의 음식점매칭정보(RMI)와 음식평가기록(FER)을 제공받아 사용자에게 음식점에 대한 다른 사용자의 음식점 및 음식의 평가 정보를 제공하는 사용자 비교부(32)와; 상기 음식성향 처리서버(10)의 음식점매칭정보(RMI)를 사용자에게 제공하는 음식점매칭정보 제공부(33)와; 상기 음식성향 처리서버(10)에서 처리된 음식평가기록(FER)을 사용자에게 제공하는 음식평가기록 제공부(34);를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 방법을 보인 흐름도이고, 도 9는 도 8에서 회원 관리의 예를 보인 흐름도이다.
이에 도시된 바와 같이, 음식성향 처리서버(10), 데이터베이스(20), 음식성향 사용자앱(30)을 구비한 음식점 허위정보 필터링 시스템에서의 음식점 허위정보 필터링 방법에 있어서, 상기 음식성향 처리서버(10)에서는, 상기 음식성향 사용자앱(30)과 메시지를 송수신하는 메시지 송수신 단계와; 상기 음식성향 사용자앱(30)의 사용자를 관리하는 사용자 관리 단계와; 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점 탐색을 하면 음식점을 평가한 사용자들을 탐색하여 매칭 가능한 사용자를 추출하고, 화면에 표시된 음식점을 평가한 사용자들 중 매칭 가능한 사용자가 있는지 비교하여 음식점에 매칭 가능한 사용자를 표시하고, 사용자의 맛 점수에 매칭률을 표시하는 음식점매칭정보(RMI) 처리단계와; 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점의 음식에 대한 평가를 하면, 음식 종류별 구분 정보를 제공하고, 사용자가 입력한 음식에 대한 맛, 양, 신선도, 서비스, 청결도에 대한 음식 평가 항목 정보를 처리하는 음식평가기록(FER) 처리 단계와; 상기 음식성향 처리서버(10)에서의 메타데이터 처리를 통해 통계자료를 생성하는 통계자료 처리단계;를 포함하여 수행하고, 상기 데이터베이스(20)는, 상기 음식성향 처리서버(10)와 연결되고, 사용자 정보를 저장하는 사용자 정보 저장단계, 음식점매칭정보(RMI)를 포함하여 음식점 정보를 저장하는 음식점 데이터 저장단계, 음식평가기록(FER)을 포함하여 음식에 대한 평가 정보를 저장하는 평가 데이터 저장단계를 포함하여 수행하고, 상기 음식성향 사용자앱(30)은, 상기 음식성향 처리서버(10)와 연결되고, 회원 정보를 관리하는 회원 관리 단계와; 상기 음식성향 처리서버(10)에서 사용자의 음식점매칭정보(RMI)와 음식평가기록(FER)을 제공받아 사용자에게 음식점에 대한 다른 사용자의 음식점 및 음식의 평가 정보를 제공하는 사용자 비교단계와; 상기 음식성향 처리서버(10)의 음식점매칭정보(RMI)를 사용자에게 제공하는 음식점매칭정보 제공단계와; 상기 음식성향 처리서버(10)에서 처리된 음식평가기록(FER)을 사용자에게 제공하는 음식평가기록 제공단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다.
도 10은 도 8에서 음식평가기록(FER)의 비교처리 예를 보인 흐름도이고, 도 11은 도 10에서 음식평가기록(FER)의 비교처리를 통한 사용자 정보 화면의 예를 보인 예시도이며, 도 12는 도 10에서 음식평가기록(FER)의 비교처리를 통한 사용자 정보 화면에서의 사용자 비교 예를 보인 예시도이다.
이에 도시된 바와 같이, 상기 사용자 비교단계는, 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 다른 사용자의 음식평가기록 조회를 요청하면, 상기 음식성향 처리서버(10)는 요청 메시지를 수신하여 상기 데이터베이스(20)를 조회하여 조회를 요청한 사용자 및 다른 사용자의 음식점매칭정보(RMI) 또는 음식평가기록(FER)을 포함한 데이터를 획득하는 단계와; 상기 음식성향 처리서버(10)는 상기 획득한 평가 데이터에서 동일한 음식점 또는 동일한 음식의 데이터만을 추출하여 상기 음식성향 사용자앱(30)으로 전송하는 단계와; 상기 음식성향 사용자앱(30)은 비교 결과에 따른 매칭되는 음식점 또는 음식의 매칭률 정보 및 비교자료를 표시하는 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다.
도 13은 도 8에서 음식점매칭정보(RMI)의 제공 예를 보인 흐름도이고, 도 14는 도 13에서 음식점매칭정보의 제공 예를 보인 예시도이며, 도 15는 도 13에서 음식점매칭정보를 처리하는 예를 보인 개념도이다.
이에 도시된 바와 같이, 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점매칭정보(RMI) 요청이 있으면, 상기 음식성향 처리서버(10)는 요청 메시지를 수신하여 음식점매칭정보(RMI) 처리를 시작하는 단계와; 상기 음식성향 처리서버(10)는 상기 데이터베이스(20)의 음식점 데이터(22)를 조회하여 상기 음식성향 사용자앱(30)의 위치 및 입력에 따른 음식점 조회를 수행하고, 평가 데이터(23)에서 조회 결과 음식점의 평가 데이터 조회를 수행하며, 사용자 정보(21)에서 매칭 데이터가 존재하면 매칭 가능한 다른 사용자들 정보를 상기 음식성향 사용자앱(30)으로 전달하는 단계와; 상기 음식성향 처리서버(10)는 상기 음식성향 처리서버(10)로부터 전달받은 음식점매칭정보(RMI) 결과를 이용하여 음식점 정보를 출력하고, 매칭 가능 여부를 표시하여 음식점매칭정보(RMI)를 제공하는 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다.
도 16은 도 8에서 음식평가기록의 처리 예를 보인 흐름도이고, 도 17은 도 16에서 음식평가기록의 처리를 통한 음식평가 정보 입력의 예를 보인 예시도이다.
이에 도시된 바와 같이, 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 음식평가기록(FER) 요청이 있으면, 상기 음식성향 사용자앱(30)은 평가음식점 및 메뉴 정보를 입력하도록 하고, 맛 평가를 입력하여, 입력된 정보를 상기 음식성향 처리서버(10)로 전송하는 단계와; 상기 음식성향 처리서버(10)는 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 입력된 정보를 전송받고, 데이터베이스(20)의 음식점 데이터(22)에서 음식점매칭정보(RMI)를 전달받아 상기 음식성향 사용자앱(30)에서의 평가음식점이 존재하는지 판별하고, 평가 데이터(23)에서 음식평가기록(FER)을 처리하여 상기 음식성향 사용자앱(30)으로 전송하는 단계와; 상기 음식성향 사용자앱(30)은 상기 음식성향 처리서버(10)에서 전송받은 음식평가기록(FER)을 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의한 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템 및 방법은 사람마다 선호하는 맛이 다르거나 광고성의 음식점 리뷰에 의해 음식점 평가 정보가 왜곡되는 점을 해결하기 위하여 음식평가기록(FER)과 음식점매칭정보(RMI)의 평가요소를 비교하여 만족도 높은 음식점 정보를 제시할 수 있는 효과가 있다.
또한 음식점 이용자는 맛있는 집을 원하고, 음식 제공자입장에서는 이용자의 의견을 듣고 반영하기를 원하는데, 음식점 이용자가 맛집을 선택하는 가장 절대적인 기준은 맛이다. 그리고 통계자료에는 약 70%가 자신의 맛의 기준이 있다. 즉, 본 발명에서는 자신의 맛의 기준을 잘 기록하여 성향 분석을 해주고 비슷한 성향을 가진 사람들 끼리 추천 될 수 있도록 하여 만족도 높은 음식점 평가 정보 서비스를 제공할 수 있다.
또한 본 발명은 이용자 개개인이 모여 그 수가 많아지면 음식 제공자, 서비스 개발자, 조사기관 등에 의미있는 데이터를 제공할 수 있다.
또한 본 발명은 자신이 기록한 음식 평가를 통해 개인의 맛집 만족도를 높이고, 내가 기록한 평가지는 소정의 대가를 지불하고 사용 주체에 따라 마케팅, 서비스 개선 및 개발에 활용할 수 있다. 소정의 대가는 평가 내용을 작성한 이용자에게 보상을 해줌으로 더 활동적이고 성실한 평가내용을 기대할 수 있다.
도 1은 종래 음식점 평가 앱의 일 예를 보인 참조도면이다.
도 2는 종래 음식점 평가 앱의 다른 예를 보인 참조도면이다.
도 3은 종래 음식점 평가 앱의 또다른 예를 보인 참조도면이다.
도 4는 종래 맛집 추천 앱의 평가 예를 보인 참조도면이다.
도 5는 본 발명이 적용되는 시스템의 개념도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템의 블록구성도이다.
도 7은 도 6이 적용되는 예를 보인 개념도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 방법을 보인 흐름도이다.
도 9는 도 8에서 회원 관리의 예를 보인 흐름도이다.
도 10은 도 8에서 음식평가기록(FER)의 비교처리 예를 보인 흐름도이다.
도 11은 도 10에서 음식평가기록(FER)의 비교처리를 통한 사용자 정보 화면의 예를 보인 예시도이다.
도 12는 도 10에서 음식평가기록(FER)의 비교처리를 통한 사용자 정보 화면에서의 사용자 비교 예를 보인 예시도이다.
도 13은 도 8에서 음식점매칭정보(RMI)의 제공 예를 보인 흐름도이다.
도 14는 도 13에서 음식점매칭정보의 제공 예를 보인 예시도이다.
도 15는 도 13에서 음식점매칭정보를 처리하는 예를 보인 개념도이다.
도 16은 도 8에서 음식평가기록의 처리 예를 보인 흐름도이다.
도 17은 도 16에서 음식평가기록의 처리를 통한 음식평가 정보 입력의 예를 보인 예시도이다.
이와 같이 구성된 본 발명에 의한 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템 및 방법의 바람직한 실시예를 첨부한 도면에 의거하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 판례 등에 따라 달라질 수 있으며, 이에 따라 각 용어의 의미는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 할 것이다.
먼저 본 발명은 사람마다 선호하는 맛이 다르거나 광고성의 음식점 리뷰에 의해 음식점 평가 정보가 왜곡되는 점을 해결하기 위하여 음식평가기록(FER)과 음식점매칭정보(RMI)의 평가요소를 비교하여 만족도 높은 음식점 정보를 제시하고자 한 것이다.
본 발명은 개인이 먹은 음식을 기록하여 자신의 음식 성향을 파악 및 분석한다. 또한 자신의 평가를 공유함으로써 자신과의 취향 일치율을 표시하여 맛집을 선택함에 있어 만족도를 높일 수 있는 판단지표를 제공한다.
기본 적인 기록사항은 다음과 같다.
- 날짜, 시간
- 음식점 위치, 이름, 메뉴명
- 맛 평가 (음식 종류 별 기본 맛 항목 + 사용자 정의의 맛 항목) : 매운맛 / 단맛 / 짠맛 / 신맛 / 쓴맛 / 감칠맛 / 바삭한정도 / 느끼함 / 쫀득함)
cf, 사용자 정의의 맛 항목은 기존에 평가했던 사람들이 많이 사용하는 맛 항목을 참고 할 수 있도록 제시
- 음식양 / 신선도 / 서비스 / 청결도
- 분위기 / 음식향 : 사용자 정의의 선택항목
- 리뷰 작성
또한 메타 데이터는 사용자 분석 데이터로서, 다음과 같은 항목을 포함한다.
- 평가 내용 (최신순 및 정렬할 수 있는 옵션 제공)
- 평가한 음식의 종류 및 시간대 별 그래프
- 맛 성향 분석 차트(다른 사용자와 비교한 데이터 값)
또한 일치율은 다른 사용자가 나와 같은 음식을 평가한 자료를 기반으로 일치율을 계산하여 표시한다.
또한 맛집 추천은 기본 음식점 정보 및 사용자 비교를 통한 음식점 정보를 제공한다. 이때 자신과 일치율이 높은 순서대로 색깔 강조 처리를 할 수 있다.
또한 음식평가기록(Food Evaluation Record, FER)은 음식에 대한 사용자의 평가 정보를 기록한 것으로서, 기존보다 다양하고 세분화된 평가 기록을 제공한다.
또한 음식점매칭정보(Restaurant Matching Information, RMI)는 사용자의 과거기록을 기반한 음식점 데이터와 사용자의 현재의 음식점 평가 데이터를 조합하여 다른 사용자와의 음식점에 대한 평가 정보를 매칭시킨 정보이다.
또한 맛성향평가(Taste Inclination Estimation, TIE)는 데이터베이스의 평가 데이터(FER)를 기반으로 사용자 단에서 생성하는 성향 분석 데이터로서, 통계 및 차트로 정보를 제공할 수 있다.
도 5는 본 발명이 적용되는 시스템의 개념도이다.
사용자 인터페이스는 웹(WEB)과 안드로이드 앱(Android Application)으로 동작한다.
웹(WEB)과 안드로이드 앱(Android Application)의 사용자 인터페이스는 동일한 기능을 갖는다.
서버는 사용자로부터 ID, 음식 평가 데이터 및 음식점 정보들을 받아 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 요청에 따라 데이터베이스의 데이터를 추출하여 비교 및 선별한 내용을 사용자에게 전달한다.
데이터베이스는 서버로부터 데이터를 받아 각각의 맞는 테이블에 데이터를 조회, 입력, 수정, 삭제 처리를 수행한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템의 블록구성도이다.
먼저 음식점 허위정보 필터링 시스템은 음식성향 처리서버(10), 데이터베이스(20), 음식성향 사용자앱(30)을 포함하여 구성할 수 있다.
음식성향 처리서버(10)는 메시지 송수신부(11), 사용자 관리부(12), 음식점매칭정보(RMI) 처리부(13), 음식평가기록(FER) 처리부(14)를 포함하여 구성할 수 있다.
메시지 송수신부(11)는 음식성향 사용자앱(30)과 메시지를 송수신한다.
사용자 관리부(12)는 음식성향 사용자앱(30)의 사용자를 관리한다.
음식점매칭정보(RMI) 처리부(13)는 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점 탐색을 하면 음식점을 평가한 사용자들을 탐색하여 매칭 가능한 사용자를 추출하고, 화면에 표시된 음식점을 평가한 사용자들 중 매칭 가능한 사용자가 있는지 비교하여 음식점에 매칭 가능한 사용자를 표시하고, 사용자의 맛 점수에 매칭률을 표시한다.
음식평가기록(FER) 처리부(14)는 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점의 음식에 대한 평가를 하면, 음식 종류별 구분 정보를 제공하고, 사용자가 입력한 음식에 대한 맛, 양, 신선도, 서비스, 청결도에 대한 음식 평가 항목 정보를 처리한다.
통계자료 처리부(15)는 음식성향 처리서버(10)에서의 메타데이터 처리를 통해 통계자료를 생성한다.
데이터베이스(20)은 음식성향 처리서버(10)와 연결되고, 사용자 정보를 저장하는 사용자 정보(21), 음식점매칭정보(RMI)를 포함하여 음식점 정보를 저장하는 음식점 데이터(22), 음식평가기록(FER)을 포함하여 음식에 대한 평가 정보를 저장하는 평가 데이터(23)를 포함하여 구성된다.
음식성향 사용자앱(30)은 회원 관리부(31), 사용자 비교부(32), 음식점매칭정보 제공부(33), 음식평가기록 제공부(34)를 포함하여 구성할 수 있다.
회원 관리부(31)는 음식성향 처리서버(10)와 연결되고, 회원 정보를 관리한다.
사용자 비교부(32)는 음식성향 처리서버(10)에서 사용자의 음식점매칭정보(RMI)와 음식평가기록(FER)을 제공받아 사용자에게 음식점에 대한 다른 사용자의 음식점 및 음식의 평가 정보를 제공한다.
음식점매칭정보 제공부(33)는 음식성향 처리서버(10)의 음식점매칭정보(RMI)를 사용자에게 제공한다.
음식평가기록 제공부(34)는 음식성향 처리서버(10)에서 처리된 음식평가기록(FER)을 사용자에게 제공한다.
도 7은 도 6이 적용되는 예를 보인 개념도이다.
그래서 음식성향 처리서버(10)에서는 음식성향 사용자앱(30)과 연결되어 클라이언트 측과의 메시지 송신 및 수신을 수행한다. 또한 사용자 추가, 사용자 확인, 사용자 조회, 사용자 비교, 음식점매칭정보(RMI) 처리, 음식평가기록(FER) 입력 및 조회, 메타데이터(통계자료 생성) 처리를 수행한다.
또한 음식성향 사용자앱(30)에서는 회원가입, 로그인, 사용자 정보에 대한 기본 관리를 수행한다. 또한 사용자 비교에서는 같은 음식 또는 음식점의 평가에 대한 데이터를 비교한다. 또한 음식점매칭정보는 비교데이터가 있는 음식점과 비교데이터가 없는 음식점을 구분하여 제공한다. 또한 음식평가기록은 자신이 맛본 음식에 대한 평가 기록을 제공한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 방법을 보인 흐름도이다.
이는 음식성향 처리서버(10), 데이터베이스(20), 음식성향 사용자앱(30)을 구비한 음식점 허위정보 필터링 시스템에서의 음식점 허위정보 필터링 방법을 구현한 것이다.
그래서 음식성향 처리서버(10)에서는 음식성향 사용자앱(30)과 메시지를 송수신한다. 또한 음식성향 사용자앱(30)의 사용자를 관리한다. 또한 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점 탐색을 하면 음식점을 평가한 사용자들을 탐색하여 매칭 가능한 사용자를 추출하고, 화면에 표시된 음식점을 평가한 사용자들 중 매칭 가능한 사용자가 있는지 비교하여 음식점에 매칭 가능한 사용자를 표시하고, 사용자의 맛 점수에 매칭률을 표시한다. 또한 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점의 음식에 대한 평가를 하면, 음식 종류별 구분 정보를 제공하고, 사용자가 입력한 음식에 대한 맛, 양, 신선도, 서비스, 청결도에 대한 음식 평가 항목 정보를 처리한다. 또한 음식성향 처리서버(10)에서의 메타데이터 처리를 통해 통계자료를 생성한다.
데이터베이스(20)은 음식성향 처리서버(10)와 연결되고, 사용자 정보를 저장하고, 음식점매칭정보(RMI)를 포함하여 음식점 정보를 저장하며, 음식평가기록(FER)을 포함하여 음식에 대한 평가 정보를 저장한다.
음식성향 사용자앱(30)은 음식성향 처리서버(10)와 연결되고, 회원 정보를 관리한다. 또한 음식성향 처리서버(10)에서 사용자의 음식점매칭정보(RMI)와 음식평가기록(FER)을 제공받아 사용자에게 음식점에 대한 다른 사용자의 음식점 및 음식의 평가 정보를 제공한다. 또한 음식성향 처리서버(10)의 음식점매칭정보(RMI)를 사용자에게 제공한다. 또한 음식성향 처리서버(10)에서 처리된 음식평가기록(FER)을 사용자에게 제공한다.
도 9는 도 8에서 회원 관리의 예를 보인 흐름도이다.
음식성향 사용자앱(30)의 회원관리부(31)는 회원인지 여부를 판별하여 회원가입이 가능하게 한다. 이때 음식성향 처리서버(10)의 메시지 송수신부(11)와 연결되어 회원가입 및 로그인 처리, 회원정보 출력 처리를 수행할 수 있게 한다.
또한 음식성향 처리서버(10)의 메시지 송수신부(11)는 사용자 관리부(12)에 송수신한 메시지는 전송한다. 사용자 관리부(12)는 데이터베이스(20)의 사용자 정보(21)를 조회하여 사용자 정보를 확인하고, 회원확인 및 회원정보 출력 처리를 수행한다.
도 10은 도 8에서 음식평가기록(FER)의 비교처리 예를 보인 흐름도이다.
그래서 사용자 비교를 수행하기 위해서, 음식성향 사용자앱(30)에서는 다른 사용자의 ID를 입력하여 음식성향 처리서버(10)로 음식평가기록 조회를 요청할 수 있게 한다.
그러면 음식성향 처리서버(10)는 요청 메시지를 수신하여 데이터베이스(20)의 음식점 데이터(22)와 평가 데이터(23)를 조회하여 조회를 요청한 사용자 및 다른 사용자의 음식점매칭정보(RMI) 또는 음식평가기록(FER)을 포함한 데이터를 획득한다. 그래서 자신의 ID와 다른 사용자의 ID를 조회하여 음식점매칭정보(RMI)와 음식평가기록(FER)을 조회하고, 매칭 가능한지 여부를 판별한다. 매칭 가능한 평가데이터는 음식성향 사용자앱(30)의 사용자 비교부(32)로 전송한다.
사용자 비교부(32)는 음식점매칭정보(RMI)와 음식평가기록(FER)을 전송받아 매칭 결과가 있는지 판별한다.
매칭 결과가 있으면, 비교자료를 출력한다.
비교 자료에는 다음과 같은 항목을 출력할 수 있다.
- 매칭되는 음식점 수
- 매칭되는 음식 수
- 각 평가항목 별 매칭률
- 전체 매칭률
- 매칭되는 음식점 목록 (지도표시)
도 11은 도 10에서 음식평가기록(FER)의 비교처리를 통한 사용자 정보 화면의 예를 보인 예시도이다.
도 11의 상단의 사용자정보에는 네비게이터(Navigator)로써 메뉴 위치를 알려줄 수 있다. 사용자정보의 바로 하단에는 회원정보를 표시할 수 있다.
그리고 음식 종류별 기록 현황 정보를 제공할 수 있다.
또한 최신 등록된 음식점 또는 음식의 평가 정보를 리스트와 '지도보기' 기능으로 제공하고, '지도보기'를 클릭하면 지도에 평가한 곳이 표시되도록 할 수 있다.
또한 음식점 또는 음식의 평가 정보의 리스트에는 아이콘을 표시하여, 아이콘이 표시된 음식점에 다른 사용자의 평가가 있음을 표시하여 비교분석 가능한 리스트를 제공할 수 있다.
도 12는 도 10에서 음식평가기록(FER)의 비교처리를 통한 사용자 정보 화면에서의 사용자 비교 예를 보인 예시도이다.
그래서 음식점명을 제공하고, 메뉴명과 평가정보, 일치율 정보 등을 표시할 수 있다.
도 13은 도 8에서 음식점매칭정보(RMI)의 제공 예를 보인 흐름도이다.
음식성향 사용자앱(30)에서는 음식점매칭정보(RMI) 요청이 있으면, 사용자 위치 또는 입력을 요청하여 음식점매칭정보(RMI) 요청 메시지를 음식성향 처리서버(10)로 전송한다.
음식성향 처리서버(10)는 음식점매칭정보(RMI) 요청 메시지를 수신하여 음식점매칭정보(RMI) 처리를 시작한다.
그래서 음식성향 처리서버(10)는 데이터베이스(20)의 음식점 데이터(22)를 조회하여 음식성향 사용자앱(30)의 위치 및 입력에 따른 음식점 조회를 수행하고, 평가 데이터(23)에서 조회 결과 음식점의 평가 데이터 조회를 수행한다.
또한 사용자 정보(21)에서 매칭 데이터가 존재하면 매칭 가능한 다른 사용자들 정보를 음식성향 사용자앱(30)으로 전달한다. 이때 사용자 정보(21)는 주기적으로 사용자 별 매칭 가능한 사용자를 업데이트 한다. 또한 매칭 사용자 정보의 업데이트는 서버의 리소스를 적게 사용하는 시간에 정보 업데이트를 수행한다. 또한 매칭 사용자 리미트는 비교할 수 있는 사용자가 많을 경우 제한하기 위한 것이다. 그래서 음식점 또는 음식에 대한 사용자 평가의 신뢰도가 높은 순서대로 제한할 수 있다.
그리고 음식성향 처리서버(10)는 음식성향 처리서버(10)로부터 전달받은 음식점매칭정보(RMI) 결과를 이용하여 음식점 정보를 출력하고, 매칭 가능 여부를 표시하여 음식점매칭정보(RMI)를 제공한다.
도 14는 도 13에서 음식점매칭정보의 제공 예를 보인 예시도이다.
그래서 음식성향 사용자앱(30)의 상단에는 '맛집 탐색' 항목을 표시할 수 있다. '맛집 탐색' 항목은 네비게이터로써 메뉴 위치를 알려줄 수 있다.
또한 '목록' 항목은 필터 기능을 적용하여, 비교 가능한 데이터만 보이도록 할 수 있다.
그리고 '지도보기' 기능, 사용자별 '평가, 맛점수, 매칭률' 등을 표시할 수 있다.
그래서 사용자가 음식성향 사용자앱(30)에서 위치정보 또는 입력을 통해 맛집 탐색을 하면, 음식성향 사용자앱(30)의 화면에 주변 맛집 정보를 표시한다. 그리고 '나의 과거 평가한 음식점 탐색'이 가능하도록 한다. 또한 과거 음식점에서 평가한 사용자들 탐색하여 매칭 가능한 사용자를 추출한다. 그리고 화면에 표시된 맛집 평가한 사용자들 중 매칭 가능한 사용자가 있는지 비교한다. 또한 음식점에 나와 매칭 가능한 사용자가 있다는 것을 표시하고, 사용자의 맛 점수에 매칭률을 표시한다.
도 15는 도 13에서 음식점매칭정보를 처리하는 예를 보인 개념도이다.
그래서 탐색된 음식점(위치정보 또는 목적지 탐색에 의해 나타난 음식점들)을 먼저 추출한다.(도 15의 1에서는 음식점F, G, H, I, J)
그리고 내가 평가(RMI)한 음식점 정보를 추출한다(도 15의 2에서는 음식점 A, B, C, D)
그런 다음 내가 평가한 음식점에 대해 평가(RMI)한 다른 사용자(비교 가능한 데이터가 있는 사용자들) 정보를 추출한다. 도 15의 3에서는 음식점A에 대해 사용자 a, b, c, 음식점B에 대해 사용자 b, d, f, g, 음식점C에 대해 사용자 d, h, I, 음식점D에 대해 사용자 a, f, i, j, k 가 있는 것으로 가정 하였다.
그러면 나와 매칭 가능한 데이터가 있는 사용자는 a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k 가 추출된다.
이러한 내가 평가한 음식점과 내가 평가한 음식점에 대한 다른 사용자 정보는 서버에서 스케줄에 의해 주기적으로 업데이트를 수행한다.
그리고 탐색된 음식점을 평가(RMI)한 사용자 정보를 추출한다.(도 15의 4)
또한 탐색된 음식점 중 매칭 가능 데이터가 있으면 강조 또는 마크 표기를 한다. 도 15의 5에서는 음식점 F, G, J 가 강조 표시된 예를 보였다.
그러면 해당 음식점 클릭 시 비교 가능한 사용자의 맛 평가 점수 및 나와의 일치율 정보를 표시할 수 있게 된다.(도 15의 6)
최종적으로 나와 매칭 가능한 데이터가 있는 사용자는 a, c, d, f, h, i, k 로 추출된다.
이러한 처리과정을 통해 음식점매칭정보(RMI)를 제공하게 된다.
도 16은 도 8에서 음식평가기록의 처리 예를 보인 흐름도이다.
음식성향 사용자앱(30)에서 음식평가기록(FER) 요청이 있으면, 음식성향 사용자앱(30)은 평가음식점 및 메뉴 정보를 입력하도록 하고, 맛 평가를 입력하여, 입력된 정보를 음식성향 처리서버(10)로 전송한다.
음식성향 처리서버(10)는 음식성향 사용자앱(30)에서 입력된 정보를 전송받고, 데이터베이스(20)의 음식점 데이터(22)에서 음식점매칭정보(RMI)를 전달받아 음식성향 사용자앱(30)에서의 평가음식점이 존재하는지 판별한다.
평가음식점이 없으면 음식점을 등록할 수 있도록 하고, 평가음식점이 있으면 음식평가기록 처리를 진행한다.
그래서 평가 데이터(23)에서 음식평가기록(FER)을 처리하여 음식성향 사용자앱(30)으로 전송한다.
그러면 음식성향 사용자앱(30)은 음식성향 처리서버(10)에서 전송받은 음식평가기록(FER)을 사용자에게 제공한다.
도 17은 도 16에서 음식평가기록의 처리를 통한 음식평가 정보 입력의 예를 보인 예시도이다.
음식성향 사용자앱(30)의 상단에 위치한 '맛 평가' 항목에서는 네비게이터로써 메뉴 위치를 알려줄 수 있다.
그리고 맛 평가를 위해서 음식점명, 메뉴, 음식종류, 사진, 평가항목(맛, 양, 신선도, 서비스, 청결도, 향, 분위기 등), 코멘트 정보 등을 제공할 수 있게 된다.
이처럼 본 발명은 사람마다 선호하는 맛이 다르거나 광고성의 음식점 리뷰에 의해 음식점 평가 정보가 왜곡되는 점을 해결하기 위하여 음식평가기록(FER)과 음식점매칭정보(RMI)의 평가요소를 비교하여 만족도 높은 음식점 정보를 제시하게 된다.
이상에서 실시예를 들어 본 발명을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다. 따라서 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술적 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호범위는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10 : 음식성향 처리서버
11 : 메시지 송수신부
12 : 사용자 관리부
13 : 음식점매칭정보 처리부
14 : 음식평가기록 처리부
15 : 통계자료 처리부
20 : 데이터베이스
21 : 사용자 정보
22 : 음식점 데이터
23 : 평가 데이터
30 : 음식성향 사용자앱
31 : 회원 관리부
32 : 사용자 비교부
33 : 음식점매칭정보 제공부
34 : 음식평가기록 제공부

Claims (5)

  1. 음식성향 처리서버(10), 데이터베이스(20), 음식성향 사용자앱(30)을 구비한 음식점 허위정보 필터링 시스템에 있어서,
    상기 음식성향 처리서버(10)는,
    상기 음식성향 사용자앱(30)과 메시지를 송수신하는 메시지 송수신부(11)와; 상기 음식성향 사용자앱(30)의 사용자를 관리하는 사용자 관리부(12)와; 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점 탐색을 하면 음식점을 평가한 사용자들을 탐색하여 매칭 가능한 사용자를 추출하고, 화면에 표시된 음식점을 평가한 사용자들 중 매칭 가능한 사용자가 있는지 비교하여 음식점에 매칭 가능한 사용자를 표시하고, 사용자의 맛 점수에 매칭률을 표시하는 음식점매칭정보(RMI) 처리부(13)와; 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점의 음식에 대한 평가를 하면, 음식 종류별 구분 정보를 제공하고, 사용자가 입력한 음식에 대한 맛, 양, 신선도, 서비스, 청결도에 대한 음식 평가 항목 정보를 처리하는 음식평가기록(FER) 처리부(14)와; 상기 음식성향 처리서버(10)에서의 메타데이터 처리를 통해 통계자료를 생성하는 통계자료 처리부(15);를 포함하여 구성되고,
    상기 데이터베이스(20)는,
    상기 음식성향 처리서버(10)와 연결되고, 사용자 정보를 저장하는 사용자 정보(21), 음식점매칭정보(RMI)를 포함하여 음식점 정보를 저장하는 음식점 데이터(22), 음식평가기록(FER)을 포함하여 음식에 대한 평가 정보를 저장하는 평가 데이터(23)를 포함하여 구성되고,
    상기 음식성향 사용자앱(30)은,
    상기 음식성향 처리서버(10)와 연결되고, 회원 정보를 관리하는 회원 관리부(31)와; 상기 음식성향 처리서버(10)에서 사용자의 음식점매칭정보(RMI)와 음식평가기록(FER)을 제공받아 사용자에게 음식점에 대한 다른 사용자의 음식점 및 음식의 평가 정보를 제공하는 사용자 비교부(32)와; 상기 음식성향 처리서버(10)의 음식점매칭정보(RMI)를 사용자에게 제공하는 음식점매칭정보 제공부(33)와; 상기 음식성향 처리서버(10)에서 처리된 음식평가기록(FER)을 사용자에게 제공하는 음식평가기록 제공부(34);를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템.
  2. 음식성향 처리서버(10), 데이터베이스(20), 음식성향 사용자앱(30)을 구비한 음식점 허위정보 필터링 시스템에서의 음식점 허위정보 필터링 방법에 있어서,
    상기 음식성향 처리서버(10)에서는, 메시지 송수신부(11)가 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 메시지를 송수신하는 메시지 송수신 단계와; 사용자 관리부(12)는 상기 음식성향 사용자앱(30)의 사용자를 관리하는 사용자 관리 단계와; 음식점매칭정보 처리부(13)는 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점 탐색을 하면 음식점을 평가한 사용자들을 탐색하여 매칭 가능한 사용자를 추출하고, 화면에 표시된 음식점을 평가한 사용자들 중 매칭 가능한 사용자가 있는지 비교하여 음식점에 매칭 가능한 사용자를 표시하고, 사용자의 맛 점수에 매칭률을 표시하는 음식점매칭정보(RMI) 처리단계와; 음식평가기록 처리부(14)는 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점의 음식에 대한 평가를 하면, 음식 종류별 구분 정보를 제공하고, 사용자가 입력한 음식에 대한 맛, 양, 신선도, 서비스, 청결도에 대한 음식 평가 항목 정보를 처리하는 음식평가기록(FER) 처리 단계와; 통계자료 처리부(15)는 상기 음식성향 처리서버(10)에서의 메타데이터 처리를 통해 통계자료를 생성하는 통계자료 처리단계;를 포함하여 수행하고,
    상기 데이터베이스(20)는, 사용자 정보(21)에서 상기 음식성향 처리서버(10)와 연결되고, 사용자 정보를 저장하는 사용자 정보 저장단계, 음식점 데이터(22)에서 음식점매칭정보(RMI)를 포함하여 음식점 정보를 저장하는 음식점 데이터 저장단계, 평가 데이터(23)에서 음식평가기록(FER)을 포함하여 음식에 대한 평가 정보를 저장하는 평가 데이터 저장단계를 포함하여 수행하고,
    상기 음식성향 사용자앱(30)은, 회원 관리부(31)가 상기 음식성향 처리서버(10)와 연결되고, 회원 정보를 관리하는 회원 관리 단계와; 사용자 비교부(32)는 상기 음식성향 처리서버(10)에서 사용자의 음식점매칭정보(RMI)와 음식평가기록(FER)을 제공받아 사용자에게 음식점에 대한 다른 사용자의 음식점 및 음식의 평가 정보를 제공하는 사용자 비교단계와; 음식점매칭정보 제공부(33)는 상기 음식성향 처리서버(10)의 음식점매칭정보(RMI)를 사용자에게 제공하는 음식점매칭정보 제공단계와; 음식평가기록 제공부(34)는 상기 음식성향 처리서버(10)에서 처리된 음식평가기록(FER)을 사용자에게 제공하는 음식평가기록 제공단계;를 포함하여 수행하고,
    상기 사용자 비교단계는, 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 다른 사용자의 음식평가기록 조회를 요청하면, 상기 음식성향 처리서버(10)는 요청 메시지를 수신하여 상기 데이터베이스(20)를 조회하여 조회를 요청한 사용자 및 다른 사용자의 음식점매칭정보(RMI) 또는 음식평가기록(FER)을 포함한 데이터를 획득하는 단계와; 상기 음식성향 처리서버(10)는 상기 획득한 평가 데이터에서 동일한 음식점 또는 동일한 음식의 데이터만을 추출하여 상기 음식성향 사용자앱(30)으로 전송하는 단계와; 상기 음식성향 사용자앱(30)은 비교 결과에 따른 매칭되는 음식점 또는 음식의 매칭률 정보 및 비교자료를 표시하는 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 방법.
  3. 삭제
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 음식성향 사용자앱(30)에서 음식점매칭정보(RMI) 요청이 있으면, 상기 음식성향 처리서버(10)는 요청 메시지를 수신하여 음식점매칭정보(RMI) 처리를 시작하는 단계와;
    상기 음식성향 처리서버(10)는 상기 데이터베이스(20)의 음식점 데이터(22)를 조회하여 상기 음식성향 사용자앱(30)의 위치 및 입력에 따른 음식점 조회를 수행하고, 평가 데이터(23)에서 조회 결과 음식점의 평가 데이터 조회를 수행하며, 사용자 정보(21)에서 매칭 데이터가 존재하면 매칭 가능한 다른 사용자들 정보를 상기 음식성향 사용자앱(30)으로 전달하는 단계와;
    상기 음식성향 처리서버(10)는 상기 음식성향 처리서버(10)로부터 전달받은 음식점매칭정보(RMI) 결과를 이용하여 음식점 정보를 출력하고, 매칭 가능 여부를 표시하여 음식점매칭정보(RMI)를 제공하는 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 방법.
  5. 청구항 2에 있어서,
    상기 음식성향 사용자앱(30)에서 음식평가기록(FER) 요청이 있으면, 상기 음식성향 사용자앱(30)은 평가음식점 및 메뉴 정보를 입력하도록 하고, 맛 평가를 입력하여, 입력된 정보를 상기 음식성향 처리서버(10)로 전송하는 단계와;
    상기 음식성향 처리서버(10)는 상기 음식성향 사용자앱(30)에서 입력된 정보를 전송받고, 데이터베이스(20)의 음식점 데이터(22)에서 음식점매칭정보(RMI)를 전달받아 상기 음식성향 사용자앱(30)에서의 평가음식점이 존재하는지 판별하고, 평가 데이터(23)에서 음식평가기록(FER)을 처리하여 상기 음식성향 사용자앱(30)으로 전송하는 단계와;
    상기 음식성향 사용자앱(30)은 상기 음식성향 처리서버(10)에서 전송받은 음식평가기록(FER)을 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 방법.
KR1020180049135A 2018-04-27 2018-04-27 음식평가기록과 음식점매칭정보를 이용한 음식점 허위정보 필터링 시스템 및 방법 KR101950869B1 (ko)

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102254749B1 (ko) 2020-06-01 2021-05-21 석보라 최초 게시자 정보 제공 방법, 장치, 및 시스템
KR20220029144A (ko) * 2020-09-01 2022-03-08 주식회사 스마트캐스트 주문 메뉴 정보 관리 시스템 및 그 방법
KR20220141033A (ko) 2021-04-12 2022-10-19 하현식 설문조사용 질문카드에 기반한 맛집 데이터 취합 시스템 및 그 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000037402A (ko) * 2000-04-21 2000-07-05 이행선 데이터통신망을 매개한 지역정보관리장치와 그 방법
KR20140010679A (ko) 2012-07-16 2014-01-27 주식회사 다음커뮤니케이션 추천 시스템 및 추천 방법
KR20140018635A (ko) * 2012-08-02 2014-02-13 (주)지둘소프트 위치기반 모바일 단말기를 이용한 커뮤니티 기반의 음식점 안내 서비스 제공 시스템
KR20160092845A (ko) * 2015-01-28 2016-08-05 연천군 지역 특산물 사용자 맞춤형 식습관 개선 시스템 및 그 방법
KR101843987B1 (ko) * 2017-02-28 2018-03-30 주식회사 와인그래프 와인 정보 서비스 서버, 와인 정보 서비스 단말, 및 서버와 단말의 와인 추천 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000037402A (ko) * 2000-04-21 2000-07-05 이행선 데이터통신망을 매개한 지역정보관리장치와 그 방법
KR20140010679A (ko) 2012-07-16 2014-01-27 주식회사 다음커뮤니케이션 추천 시스템 및 추천 방법
KR20140018635A (ko) * 2012-08-02 2014-02-13 (주)지둘소프트 위치기반 모바일 단말기를 이용한 커뮤니티 기반의 음식점 안내 서비스 제공 시스템
KR20160092845A (ko) * 2015-01-28 2016-08-05 연천군 지역 특산물 사용자 맞춤형 식습관 개선 시스템 및 그 방법
KR101843987B1 (ko) * 2017-02-28 2018-03-30 주식회사 와인그래프 와인 정보 서비스 서버, 와인 정보 서비스 단말, 및 서버와 단말의 와인 추천 방법

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102254749B1 (ko) 2020-06-01 2021-05-21 석보라 최초 게시자 정보 제공 방법, 장치, 및 시스템
KR20220029144A (ko) * 2020-09-01 2022-03-08 주식회사 스마트캐스트 주문 메뉴 정보 관리 시스템 및 그 방법
KR102389842B1 (ko) * 2020-09-01 2022-04-25 주식회사 스마트캐스트 주문 메뉴 정보 관리 시스템 및 그 방법
KR20220141033A (ko) 2021-04-12 2022-10-19 하현식 설문조사용 질문카드에 기반한 맛집 데이터 취합 시스템 및 그 방법

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