KR101976056B1 - 추천 시스템 및 추천 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 추천 시스템은 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 포함한다.

Description

추천 시스템 및 추천 방법{SYSTEM AND METHOD FOR RECOMMENDATION}
본 발명은 추천 시스템 및 추천 방법에 관한 것이다.
인터넷의 발달로 사용자는 온라인 상에서 자신의 의견 또는 경험 등을 자유롭게 기재하고 이를 다른 매체로 전파하는 일이 빈번해졌다. 특히 온라인 상에서 불특정 타인과 관계를 맺는 소셜 네트워크 서비스(social network service, SNS)를 통하여 사용자는 다양한 콘텐츠를 웹 상에 게시할 수 있다.
한편 사용자는 행동을 결정할 때에 이와 관련되어 다른 사람의 결정을 참고하고 싶은 욕구가 있다. 따라서 웹 상에 게재되어 있는 대중의 의견 등을 파악하여 사용자에게 제공하면 사용자에게 유용한 자료로 사용될 수 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 웹 상에 게재된 사용자의 의견을 기초로 점심 또는 저녁 메뉴를 추출하여, 관련 맛집을 추천함으로써 사용자에게게 유용한 정보를 제공하는 것이다.
본 발명의 한 실시예에 따른 추천 시스템은 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 포함한다.
상기 복수의 키워드는 메뉴명을 포함할 수 있다.
상기 복수의 콘텐츠를 수집하는 수집부를 더 포함할 수 있다.
상기 분석부는, 상기 복수의 콘텐츠에 포함된 긍정에 관련된 단어 및 부정에 관련된 단어를 추출하여 그의 개수를 산정할 수 있다.
상기 분석부는, 상기 긍정에 관련된 단어가 많을수록, 상기 부정에 관련된 단어가 적을수록 상기 키워드를 상위에 랭킹할 수 있다.
상기 추천부는, 상기 사용자 단말의 위치를 고려하여 상기 맛집을 추천할 수 있다.
상기 복수의 콘텐츠는 소셜 네트워크 서비스(social network service, SNS)를 통하여 게재될 수 있다.
상기 추출부는 식사 시간에 대응되는 시간 동안 게재된 콘텐츠에서 상기 키워드를 추출할 수 있다.
상기 추천부는 상기 추천 키워드를 상기 사용자 단말에게 더 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 추천 방법은 추천 시스템이 사용자 단말에게 맛집을 추천하는 방법으로서, 웹 상에 게재된 복수의 콘텐츠에서 식사에 관한 복수의 키워드를 추출하는 단계, 상기 복수의 키워드를 포함하는 각각의 상기 복수의 콘텐츠를 분석하는 단계, 상기 분석 결과에 따라 상기 복수의 키워드를 랭킹하는 단계, 상기 랭킹에 따라 상기 복수의 키워드 중 추천 키워드를 선정하는 단계, 그리고 상기 추천 키워드에 관련된 맛집을 사용자 단말에게 추천하는 단계를 포함한다.
상기 복수의 키워드는 메뉴명을 포함할 수 있다.
상기 복수의 콘텐츠를 수집하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 분석하는 단계는, 상기 복수의 콘텐츠에 포함된 긍정에 관련된 단어 또는 부정에 관련된 단어를 추출하는 단계, 그리고 상기 긍정에 관련된 단어 또는 부정에 관련된 단어의 개수를 산정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 분석하는 단계는, 상기 긍정에 관련된 단어가 많을수록, 상기 부정에 관련된 단어가 적을수록 상기 키워드를 상위에 랭킹하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 추천하는 단계는, 상기 사용자 단말의 위치를 고려하여 상기 맛집을 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수의 콘텐츠는 소셜 네트워크 서비스(social network service, SNS)를 통하여 게재될 수 있다.
상기 추출하는 단계는, 식사 시간에 대응되는 시간 동안 게재된 콘텐츠를 대상으로 상기 키워드를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 한 실시예에 따르면 웹 상에 게재된 사용자의 의견을 기초로 점심 또는 저녁 메뉴를 추출하여, 관련 맛집을 추천함으로써 사용자에게게 유용한 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 추천 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 추천 시스템이 분석한 내용을 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 추천 방법의 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도면을 참고하여 본 발명의 한 실시예에 따른 추천 시스템 및 추천 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 추천 시스템의 블록도이며, 도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 추천 시스템이 분석한 한 내용을 도시하는 도면이다.
추천 시스템(100)은 웹 상에 게재되어 있는 복수의 사용자 단말(200)의 의견을 수집하고 이를 분석하여, 점심 또는 저녁 메뉴를 추출하고 추출한 메뉴에 관련된 맛집을 사용자 단말(300)에게 추천하는 서버이다.
여기서 사용자 단말(200, 300)은 사용자가 네트워크를 통하여 추천 시스템(100)에 접속하고 통신하는 장치이며, 예를 들어 컴퓨터, 개인 휴대용 정보 단말기(Personal Digital Assistant, PDA), 이동 통신 단말기 및 텔레비전(television, TV)등 다양한 통신 장치가 사용될 수 있다.
추천 시스템(100)은 수집부(110), 추출부(120), 분석부(130) 및 추천부(140)를 포함한다.
수집부(110)는 복수의 사용자 단말(200)이 작성하여 웹 상에 게재한 콘텐츠를 수집한다. 수집부(110)는 이러한 콘텐츠를 사용자 단말(200)로부터 직접 수신하거나 콘텐츠를 개시하는 별도의 서버로부터 수신할 수도 있다. 이때 콘텐츠는 온라인 상에서 불특정 타인과 관계를 맺는 소셜 네트워크 서비스(social network service, SNS)를 통하여 게재된 콘텐츠 및 인터넷 게시판 등일 수 있다.
추출부(120)는 수집부(110)가 수집한 콘텐츠에서 식사에 관한 키워드를 적어도 하나 추출한다. 키워드는 음식 메뉴명 등을 포함한다. 추출부(120)는 식사 시간, 즉 점심 시간 및 저녁 시간에 대응되는 시간 범위 동안 게재된 콘텐츠에서 키워드를 추출할 수 있다. 예를 들어 추출부(120)는 일반적인 점심 시간인 12시 에서 13시가 포함된 11시 30분에서 13시 30분 동안 웹 상에 개재된 콘텐츠에서 메뉴명을 추출할 수 있다.
분석부(130)는 추출부(120)에서 추출한 키워드가 포함된 콘텐츠를 분석하여, 해당 키워드에 대한 평가를 기초로 키워드를 랭킹한다. 이때 평가는 콘텐츠에 포함된 문장에서 '긍정'또는 '부정'으로 판단될 수 있는 단어 등을 추출하여 이를 기초로 긍정의 개수와 부정의 개수를 산정하여 이루어질 수 있다. 도 2를 참고하면, 추출된 키워드는 흑돼지, 갈비, 구이, 냉면, 돼지, 회식, 게장, 껍데기, 된장찌개, 비빔, 생갈비, 생구이, 소주, 오겹살 및 정식이다. 또한 도 2에는 각 키워드에 대하여 긍정 및 부정에 대한 개수가 표시되어 있다. 예를 들어 흑돼지는 긍정이 36개, 부정이 1개이며, 긍정의 개수가 가장 높다.
추천부(140)는 분석부(130)가 랭킹한 키워드 중에서 적어도 하나를 선정하여 해당 키워드와 관련된 맛집 및 해당 키워드를 사용자 단말(300)에게 추천한다. 이때 추천부(140)는 사용자 단말(300)의 위치를 고려하여 맛집을 추천할 수 있다. 이를 위하여 추천부(140)는 맛집 목록을 저장하고 있으며, 각 맛집에 관한 키워드를 분류하여 저장하고 있을 수 있다.
이와 같이, 웹 상에 개재된 콘텐츠를 기초로 식사 시간에 관심도가 높아지는 메뉴명을 포함하는 키워드를 추출하여, 키워드 및 해당 키워드에 관련된 맛집을 사용자 단말에게 제공함으로써, 대중의 의견을 기초로 한 유용한 정보를 사용자에게 제공하여 사용자의 편리함을 도모할 수 있다.
이제 도 3을 참고하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 추천 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 추천 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 3을 참고하면, 추천 시스템(100)은 복수의 사용자 단말(200)이 웹 상에 게재한 콘텐츠를 수집한다(S310). 이때 콘텐츠는 SNS를 통하여 게재된 콘텐츠일 수 있다.
이어서 추천 시스템(100)은 수집한 콘텐츠에서 식사와 관련된 키워드를 추출한다(S320). 이때 키워드를 추출하는 대상이 되는 콘텐츠는 식사 시간에 대응되는 시간 동안 게재된 콘텐츠일 수 있으며, 키워드는 음식에 관한 메뉴명을 포함한다.
추천 시스템(100)은 추출한 키워드를 포함하는 콘텐츠의 내용을 분석하여 해당 키워드에 대한 긍정 및 부정의 의견을 분류하고, 이를 기초로 키워드를 랭킹한다(S330).
그런 후 추천 시스템(100)은 랭킹된 키워드에서 적어도 하나의 키워드를 추천 키워드로 선정한다(S340).
이어서 추천 시스템(100)은 추천 키워드에 관련된 맛집을 선정하여 사용자 단말(300)에게 제공하며, 맛집은 사용자 단말(300)의 위치 정보에 관련하여 사용자 단말(300)의 주변의 식당으로 선정될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (17)

  1. 특정 식사 시간 범위에 웹 상에 게재된 복수의 콘텐츠에서 식사에 관한 복수의 식사 키워드들을 추출하는 추출부,
    각 식사 키워드가 추출된 콘텐츠를 분석하여 해당 식사 키워드에 대한 평가 의견을 분류하고, 각 식사 키워드의 평가 의견을 기초로 상기 복수의 식사 키워드들을 랭킹하는 분석부, 그리고
    상기 분석부의 랭킹에 따라 상기 복수의 키워드들 중 추천 식사 키워드를 선정하여, 상기 특정 식사 시간 범위에 상기 추천 식사 키워드에 관련된 맛집을 사용자 단말에게 추천하는 추천부를 포함하고,
    상기 평가 의견은 긍정 의견 또는 부정 의견을 포함하는, 추천 시스템.
  2. 제1항에서,
    상기 복수의 키워드들은 메뉴명을 포함하는 추천 시스템.
  3. 제1항에서,
    상기 복수의 콘텐츠를 수집하는 수집부
    를 더 포함하는 추천 시스템.
  4. 제1항에서,
    상기 분석부는,
    상기 복수의 콘텐츠에 포함된 긍정에 관련된 단어 및 부정에 관련된 단어를 추출하여 그 개수를 산정하는 추천 시스템.
  5. 제4항에서,
    상기 분석부는,
    상기 복수의 식사 키워드들의 평가 의견에서, 상기 긍정에 관련된 단어가 많은 식사 키워드일수록, 또는 상기 부정에 관련된 단어가 적은 식사 키워드일수록 상위에 랭킹하는 추천 시스템.
  6. 제1항에서,
    상기 추천부는,
    상기 사용자 단말의 위치를 고려하여 상기 맛집을 추천하는 추천 시스템.
  7. 제1항에서,
    상기 복수의 콘텐츠는 소셜 네트워크 서비스(social network service, SNS)를 통하여 게재된 추천 시스템.
  8. 삭제
  9. 제1항에서,
    상기 추천부는 상기 추천 키워드를 상기 사용자 단말에게 더 제공하는 추천 시스템.
  10. 추천 시스템이 사용자 단말에게 맛집을 추천하는 방법으로서,
    특정 식사 시간 범위에 웹 상에 게재된 복수의 콘텐츠에서 식사에 관한 복수의 식사 키워드들을 추출하는 단계,
    각 식사 키워드가 추출된 콘텐츠를 분석하여 해당 식사 키워드에 대한 평가 의견을 분류하는 단계,
    각 식사 키워드의 평가 의견을 기초로 상기 복수의 식사 키워드들을 랭킹하는 단계,
    상기 랭킹에 따라 상기 복수의 키워드들 중 추천 식사 키워드를 선정하는 단계, 그리고
    상기 특정 식사 시간 범위에 상기 추천 식사 키워드에 관련된 맛집을 사용자 단말에게 추천하는 단계를 포함하고,
    상기 평가 의견은 긍정 의견 또는 부정 의견을 포함하는, 추천 방법.
  11. 제10항에서,
    상기 복수의 키워드들은 메뉴명을 포함하는 추천 방법.
  12. 제10항에서,
    상기 복수의 콘텐츠를 수집하는 단계
    를 더 포함하는 추천 방법.
  13. 제10항에서,
    상기 분석하는 단계는,
    상기 복수의 콘텐츠에 포함된 긍정에 관련된 단어 또는 부정에 관련된 단어를 추출하는 단계, 그리고
    상기 긍정에 관련된 단어 또는 부정에 관련된 단어의 개수를 산정하는 단계
    를 포함하는 추천 방법.
  14. 제13항에서,
    상기 분석하는 단계는,
    상기 복수의 식사 키워드들의 평가 의견에서, 상기 긍정에 관련된 단어가 많은 식사 키워드일수록, 상기 부정에 관련된 단어가 적은 식사 키워드일수록 상위에 랭킹하는 단계
    를 더 포함하는 추천 방법.
  15. 제10항에서,
    상기 추천하는 단계는,
    상기 사용자 단말의 위치를 고려하여 상기 맛집을 추천하는 단계를 포함하는 추천 방법.
  16. 제10항에서,
    상기 복수의 콘텐츠는 소셜 네트워크 서비스(social network service, SNS)를 통하여 게재된 추천 방법.
  17. 삭제
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