KR102017598B1

KR102017598B1 - 소셜 네트워크에서의 인기 정보를 제공하는 방법과 시스템 및 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Info

Publication number: KR102017598B1
Application number: KR1020180004661A
Authority: KR
Inventors: 홍석주
Original assignee: 라인플러스 주식회사
Priority date: 2018-01-12
Filing date: 2018-01-12
Publication date: 2019-09-04
Also published as: JP7252748B2; KR20190095568A; JP2019125359A

Abstract

소셜 네트워크에서의 인기 정보를 제공하는 방법과 시스템 및 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 개시된다. 정보 추천 방법은, 소셜 네트워크 상의 사용자 별 구매 정보를 포함하는 DB(database)를 구성하는 단계; 상기 소셜 네트워크 상에서 사용자들 간에 관계가 설정된 사용자 그룹을 대상으로 상기 DB에서 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 검색하여 상기 사용자 그룹에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 단계; 및 상기 사용자 그룹에 속하는 상기 사용자들 중 상기 구매 추천 정보에 대응하는 구매 정보가 없는 미구매 사용자에게 상기 구매 추천 정보를 제공하는 단계를 포함한다.

Description

소셜 네트워크에서의 인기 정보를 제공하는 방법과 시스템 및 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{METHOD, SYSTEM, AND NON-TRANSITORY COMPUTER READABLE MEDIUM FOR PROVIDING POPULAR INFORMATION ON SOCIAL NETWORK}

아래의 설명은 소셜 네트워크 상에서 추천 정보를 제공하는 기술에 관한 것이다.

인터넷 상에서의 상품 추천은 개인에게 최적화된 상품을 선별하여 추천하는 것이다. 상품 추천 로직에는 상품을 추천할 대상 사용자와 구매 이력이 유사한 사용자들을 선별하고, 유사 사용자들은 구매하였는데 추천 대상 사용자가 구매하지 않은 상품을 추천해주는 협업 필터링(Collaborative Filtering)이나, 여러 사용자의 구매 기록을 이용하여 상품 별로 동시 구매 가능성 또는 동시 클릭 가능성이 높은 상품을 추천하는 연관 규칙 마이닝(Association Rule Mining)과 같은 알고리즘이 활용될 수 있다.

예컨대, 한국등록특허 제10-0882716호(등록일 2009년 02월 02일)에는 사용자 단말기에 설치된 정보 추천 에이전트에서 인식한 상품의 상품 코드, 상품명 또는 모델명 등을 이용하여 상품에 대한 상품 정보를 자동으로 추천하는 기술이 개시되어 있다.

소셜 네트워크의 지인들 사이에서 인기 있는 정보를 추천하기 위한 플랫폼을 구현할 수 있다.

소셜 네트워크에서 지인들의 지불 정보를 바탕으로 거래가 증가한 상품 정보나 상점 정보를 추천할 수 있다.

컴퓨터 시스템에서 실행되는 정보 추천 방법에 있어서, 상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 정보 추천 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에서, 소셜 네트워크 상의 사용자 별 구매 정보를 포함하는 DB(database)를 구성하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 소셜 네트워크 상에서 사용자들 간에 관계가 설정된 사용자 그룹을 대상으로 상기 DB에서 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 검색하여 상기 사용자 그룹에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 사용자 그룹에 속하는 상기 사용자들 중 상기 구매 추천 정보에 대응하는 구매 정보가 없는 미구매 사용자에게 상기 구매 추천 정보를 제공하는 단계를 포함하는 정보 추천 방법을 제공한다.

일 측면에 따르면, 상기 구성하는 단계는, 상기 사용자의 전자 기기로부터 상기 전자 기기가 수신한 메시지에서 상기 사용자의 구매 정보를 취득하는 단계를 포함할 수 있다.

다른 측면에 따르면, 상기 구성하는 단계는, 상기 소셜 네트워크 상의 상기 사용자들의 식별 정보가 연계된 다른 서버로부터 상기 사용자들의 구매 정보를 취득하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 취득한 구매 정보는 상품 정보와 상점 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 구성하는 단계는, 상기 구매 정보로 취득한 상품이나 상점의 표기를 표준화된 표기로 바꿔 상기 DB에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 생성하는 단계는, 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들 중 일정 수 이상의 사용자들이 구매한 상품과 상점 중 적어도 하나에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 생성하는 단계는, 사전에 정해진 시간 내에 상기 사용자 그룹에서 일정 수 이상의 사용자들이 구매한 상품과 상점 중 적어도 하나에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 생성하는 단계는, 일정 주기마다 해당 주기 동안 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들이 구매한 상품과 상점 중 적어도 하나에 대한 목록을 구매 추천 정보로 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 생성하는 단계는, 임의 사용자의 구매 정보가 상기 DB에 저장되는 경우 상기 소셜 네트워크 상에서 상기 임의 사용자가 속하는 적어도 하나의 사용자 그룹 중 하나를 획득하는 단계; 및 상기 획득한 사용자 그룹을 대상으로 상기 DB에서 상기 획득한 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 검색한 결과, 상기 임의 사용자의 상기 구매 정보와 대응되는 구매 정보가 일정 개수 이상이 검색되면, 해당 구매 정보에 대한 추천 정보를 상기 구매 추천 정보로서 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 미구매 사용자는 상기 사용자 그룹에서 상기 구매 추천 정보에 대응하는 상품 또는 상점과 일치하는 구매 정보가 없는 사용자일 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 사용자 별 구매 정보는 구매 가격 정보를 포함하고, 상기 제공하는 단계는, 상기 구매 가격 정보에 기초하여 상기 구매 추천 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 정보 추천 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 구매 추천 정보를 제공하기 위한 정보 추천 기준을 상기 사용자 별로 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 제공하는 단계는, 둘 이상의 사용자 그룹에 속하는 미구매 사용자에 대하여 상기 둘 이상의 사용자 그룹에 대해 서로 대응되는 구매 정보가 상기 구매 추천 정보로서 생성되면 해당 구매 추천 정보의 제공 횟수를 제한하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 제공하는 단계는, 둘 이상의 사용자 그룹에 속하는 미구매 사용자에 대하여 상기 둘 이상의 사용자 그룹에 대해 동일 상품이 상기 구매 추천 정보로서 생성되면 해당 상품에 대한 구매 추천 정보의 제공 횟수를 제한하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 정보 추천 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공한다.

컴퓨터 시스템에 있어서, 메모리; 및 상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 소셜 네트워크 상의 사용자 별 구매 정보를 포함하는 DB(database)를 구성하는 DB 구성부; 상기 소셜 네트워크 상에서 사용자들 간에 관계가 설정된 사용자 그룹을 대상으로 상기 DB에서 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 검색하여 상기 사용자 그룹에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 정보 생성부; 및 상기 사용자 그룹에 속하는 상기 사용자들 중 상기 구매 추천 정보에 대응하는 구매 정보가 없는 미구매 사용자에게 상기 구매 추천 정보를 제공하는 정보 추천부를 포함하는, 컴퓨터 시스템을 제공한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서 정보 추천 서비스 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서 구매 정보를 취득하는 과정의 예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서 구매 정보 DB를 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서 표준화된 표기로 구매 정보 DB를 구성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9 내지 도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서 정보 추천 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

본 발명의 실시예들은 소셜 네트워크 상에서 추천 정보를 제공하는 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 소셜 네트워크의 지인들 사이에서 인기 있는 정보를 제공하는 기술에 관한 것이다.

본 명세서에서 구체적으로 개시되는 것들을 포함하는 실시예들은 소셜 네트워크의 지인들 사이에서 인기 있는 정보를 제공할 수 있고, 이를 통해 효율성, 시장 확보, 서비스 확대, 편의성, 비용 절감 등의 측면에 있어서 상당한 장점들을 달성할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.

복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 시스템으로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등이 있다. 일례로 도 1에서는 전자 기기 1(110)의 예로 스마트폰의 형상을 나타내고 있으나, 본 발명의 실시예들에서 전자 기기 1(110)은 실질적으로 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있는 다양한 물리적인 컴퓨터 시스템들 중 하나를 의미할 수 있다.

통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제1 서비스를 제공하는 시스템일 수 있으며, 서버(160) 역시 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제2 서비스를 제공하는 시스템일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 서버(150)는 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)에 설치되어 구동되는 컴퓨터 프로그램으로서의 어플리케이션을 통해, 해당 어플리케이션이 목적하는 서비스(일례로, 소셜 서비스 등)를 제1 서비스로서 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제공할 수 있다. 다른 예로, 서버(160)는 상술한 어플리케이션의 설치 및 구동을 위한 파일을 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 배포하는 서비스를 제2 서비스로서 제공할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2에서는 전자 기기에 대한 예로서 전자 기기 1(110), 그리고 서버(150)의 내부 구성을 설명한다. 또한, 다른 전자 기기들(120, 130, 140)이나 서버(160) 역시 상술한 전자 기기 1(110) 또는 서버(150)와 동일한 또는 유사한 내부 구성을 가질 수 있다.

전자 기기 1(110)과 서버(150)는 메모리(211, 221), 프로세서(212, 222), 통신 모듈(213, 223) 그리고 입출력 인터페이스(214, 224)를 포함할 수 있다. 메모리(211, 221)는 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리(211, 221)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 전자 기기 1(110)이나 서버(150)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(211, 221)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 전자 기기 1(110)에 설치되어 구동되는 브라우저나 특정 서비스의 제공을 위해 전자 기기 1(110)에 설치된 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(211, 221)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(213, 223)을 통해 메모리(211, 221)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로, 상술한 서버(160))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 메모리(211, 221)에 로딩될 수 있다.

프로세서(212, 222)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(211, 221) 또는 통신 모듈(213, 223)에 의해 프로세서(212, 222)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(212, 222)는 메모리(211, 221)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 모듈(213, 223)은 네트워크(170)를 통해 전자 기기 1(110)과 서버(150)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 전자 기기 1(110) 및/또는 서버(150)가 다른 전자 기기(일례로 전자 기기 2(120)) 또는 다른 서버(일례로 서버(160))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 전자 기기 1(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(150)의 프로세서(222)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(170)를 거쳐 전자 기기 1(110)의 통신 모듈(213)을 통해 전자 기기 1(110)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(150)의 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등은 프로세서(212)나 메모리(211)로 전달될 수 있고, 컨텐츠나 파일 등은 전자 기기 1(110)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.

입출력 인터페이스(214)는 입출력 장치(215)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드, 마우스, 마이크로폰, 카메라 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(214)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(215)는 전자 기기 1(110)과 하나의 장치로 구성될 수도 있다. 또한, 서버(150)의 입출력 인터페이스(224)는 서버(150)와 연결되거나 서버(150)가 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기 1(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버(150)나 전자 기기 2(120)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 컨텐츠가 입출력 인터페이스(214)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다.

또한, 다른 실시예들에서 전자 기기 1(110) 및 서버(150)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 전자 기기 1(110)은 상술한 입출력 장치(215) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기 1(110)이 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 가속도 센서나 자이로 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 전자 기기 1(110)에 더 포함되도록 구현될 수 있다.

이하에서는 소셜 네트워크의 지인들 사이에서 인기 있는 정보를 추천할 수 있는 방법 및 시스템의 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.

본 명세서에서는 메신저를 소셜 네트워크의 대표적인 예로 하여 설명하고 있으나, 이에 한정되지 않으며 메신저는 물론이고, 카페, 블로그, 각종 SNS(social network service) 등 사용자 간에 메시지나 데이터를 주고 받거나 각종 정보를 공유하는 모든 소셜 미디어에 적용 가능하다.

주로 사용자가 직접 쇼핑 사이트나 메신저 내의 쇼핑 페이지 등을 방문하거나 게시판 등에 다른 사용자들이 공유해 놓은 정보를 바탕으로 아이템을 구매하게 되는데, 사용자가 원하는 아이템을 적극적으로 검색하거나 빠른 시간 내에 인지하여만 구입이 가능하다.

본 발명에서는 메신저 사용자들의 상품 구매 정보를 취득하여 DB(데이터베이스)를 구축한 후 이러한 DB를 바탕으로 지인들에게 인기 있는 정보를 파악하여 자동 추천할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서 정보 추천 서비스 환경의 예를 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 서버(150)는 지인들 사이에서 인기 있는 상품이나 상점을 파악하여 추천할 수 있는 서비스 플랫폼 역할을 할 수 있다. 서비스 시나리오의 일례는 다음과 같다.

1. 사용자가 쇼핑 사이트나 메신저 내 쇼핑 페이지 등을 통해 상품을 구매하는 경우 해당 구매 정보를 포함한 메시지를 SMS(short message service)나 메신저의 알림 계정 등을 통해 수신할 수 있다.

2. DB 서버(301)는 메신저 사용자에 대하여 해당 사용자의 전자 기기 1(110)에 설치된 메신저 어플리케이션과 연동하여 SMS나 메신저의 알림 계정 등을 통해 수신한 구매 정보를 취득할 수 있고 이러한 구매 정보를 사용자 정보와 매칭하여 저장함으로써 DB를 구축할 수 있다.

3. DB 서버(301)는 구매 정보가 발생한 사용자에 대하여 해당 사용자 정보를 메신저 서버(302)로 전달하여 지인 정보를 요청할 수 있다. 지인 정보는 메신저 상에서 사용자와 관계(예컨대, 친구, 이웃, 구독, 그룹 등)가 설정된 타인 목록을 의미할 수 있다.

4. 메신저 서버(302)는 DB 서버(301)가 요청한 사용자의 지인 정보를 DB 서버(301)로 전달할 수 있다.

5. DB 서버(301)는 메신저 서버(302)로부터 획득한 지인 정보를 바탕으로 N명 이상의 지인이 구매한 상품이나 상점에 대한 정보를 메신저 사용자에 대한 추천 정보로서 메신저 서버(302)로 전달할 수 있다. 이때, DB 서버(301)는 추천 정보에 포함된 상품이나 상점에 대해 아직 구매 정보가 없는 지인 정보를 함께 전달할 수 있다.

6. 메신저 서버(302)는 N명 이상의 지인이 구매한 상품이나 상점에 대한 추천 정보의 알림을 해당 상품이나 상점에 대한 구매 정보가 없는 지인들에게 제공할 수 있다.

서버(150)는 DB 서버(301)와 메신저 서버(302)를 포함하는 것으로, 일례로 DB 서버(301)와 메신저 서버(302)가 하나의 플랫폼에 포함되는 형태로 구현될 수 있다. 이에 한정되는 것은 아니며, DB 서버(301)와 메신저 서버(302)가 별개의 시스템으로 구축되어 상호 연동을 통해 정보 추천 서비스를 제공하는 형태로 구현되는 것 또한 가능하다.

따라서, 서버(150)는 메신저 사용자들의 구매 정보를 DB로 구축한 후 이러한 DB를 바탕으로 지인들 사이에서 거래가 많은 상품이나 상점을 파악하여 아직 구매 이력이 없는 사용자에게 추천할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이고, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.

본 실시예에 따른 서버(150)는 클라이언트(client)인 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)을 대상으로 정보 추천 서비스를 제공하는 플랫폼 역할을 한다. 서버(150)는 전자 기기들(110, 120, 130, 140) 상에 설치되는 어플리케이션과 연동하여 정보 추천 서비스를 제공할 수 있다.

서버(150)의 프로세서(222)는 도 5에 따른 정보 추천 방법을 수행하기 위한 구성요소로서 도 4에 도시된 바와 같이, DB 구성부(410), 정보 생성부(420), 및 정보 추천부(430)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 프로세서(222)의 구성요소들은 선택적으로 프로세서(222)에 포함되거나 제외될 수도 있다. 또한, 실시예에 따라 프로세서(222)의 구성요소들은 프로세서(222)의 기능의 표현을 위해 분리 또는 병합될 수도 있다.

이러한 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 도 5의 정보 추천 방법이 포함하는 단계들(S510 내지 S540)을 수행하도록 서버(150)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 메모리(221)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다.

여기서, 프로세서(222)의 구성요소들은 서버(150)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 명령에 따라 프로세서(222)에 의해 수행되는 프로세서(222)의 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 서버(150)가 메신저 사용자의 구매 정보를 DB로 구성하도록 상술한 명령에 따라 서버(150)를 제어하는 프로세서(222)의 기능적 표현으로서 DB 구성부(410)가 이용될 수 있다.

단계(S510)에서 프로세서(222)는 서버(150)의 제어와 관련된 명령이 로딩된 메모리(221)로부터 필요한 명령을 읽어들일 수 있다. 이 경우, 상기 읽어들인 명령은 프로세서(222)가 이후 설명될 단계들(S520 내지 S540)을 실행하도록 제어하기 위한 명령을 포함할 수 있다.

단계(S520)에서 DB 구성부(410)는 메신저를 이용하는 사용자의 구매 정보를 취득하여 사용자 별 구매 정보를 포함하는 DB를 구성할 수 있다. 도 6을 참조하면, DB 구성부(410)는 사용자의 전자 기기 1(110)에 설치된 메신저 어플리케이션과 연동하여 전자 기기 1(110)로부터 SMS나 알림 계정을 통해 수신한 구매 정보를 취득할 수 있고(S601) 이러한 구매 정보를 사용자 정보와 매칭하여 저장함으로써 DB를 구축할 수 있다. 이때, 사용자 정보는 메신저 사용자를 식별하기 위한 정보를 의미하는 것으로, 예를 들어 메신저 ID를 포함할 수 있다. DB 구성부(410)는 메신저 어플리케이션과의 연동을 통해 전자 기기 1(110)로부터 사용자의 구매 정보를 취득하는 것 이외에도, 사용자의 메신저 ID가 연계된 다른 서버(160)(예컨대, 쇼핑 서버, 결제 서버 등)와 연동하여 다른 서버(160)로부터 사용자의 구매 정보를 취득하는 것 또한 가능하다(S602). 예를 들어, 사용자가 메신저 ID로 쇼핑몰에 접속하여 상품을 구매한 경우 해당 쇼핑몰로부터 사용자의 구매 정보를 직접 취득할 수 있다. DB 구성부(410)는 메신저 사용자의 구매 정보를 구매 활동이 이루어진 시점이나 SMS나 알림 계정을 통해 수신된 시점에 실시간으로 취득할 수도 있고, 혹은 일정 주기마다 해당 주기 동안의 구매 정보를 일괄로 취득하는 것 또한 가능하다.

도 7에 도시한 바와 같이, DB 구성부(410)는 사용자의 구매 활동 각각에 대하여 사용자 정보(710)와 구매 정보(720)를 매칭하여 저장함으로써 구매 정보 DB(700)를 구축할 수 있다. 이때, 구매 정보(720)는 상점 ID(721) 등 상품 구매가 이루어진 상점에 대한 정보(즉, 상점 정보), 상품 ID(722) 등 구매한 상품에 대한 정보(즉, 상품 정보), 가격(723) 및 통화(724) 등 상품을 구입한 가격 정보 등을 포함할 수 있다. 상점 정보와 상품 정보는 대상을 식별하기 위한 정보를 의미하는 것으로, 예를 들어 이름이나 고유 번호, 식별 코드 등을 포함할 수 있다.

상점 정보나 상품 정보의 경우 구매 정보를 작성하는 주체(예컨대, 카드사, 가맹점 등)에 따라 표기가 다를 수 있기 때문에 표준화된 표기로 구매 정보 DB(700)를 구축할 필요가 있다. 도 8을 참조하면, 구매 정보를 작성하는 주체마다 각 주체에서 이용하는 상품과 상점의 표기들을 수집하여 해당 표기들을 표준화한 표기와 함께 저장함으로써 상품 DB(801)와 상점 DB(802)를 구축할 수 있다. 이에, DB 구성부(410)는 상품 정보의 경우 동일한 상품임에도 불구하고 다른 언어(영문, 한글 등)나 다른 명칭으로 표기될 수 있어 취득한 상품 표기를 상품 DB(801)에서 조회하여 해당 상품의 표준화된 표기로 바꿔 구매 정보 DB(700)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 상품 A를 쇼핑몰 a에서는 'Item aa'로, 쇼핑몰 b에서는 'Item aaa'로 표기할 경우 구매 정보 DB(700)를 구축할 때 'Item aa'와 'Item aaa'를 'Item1'로 통일하여 저장할 수 있다. 상점 정보 또한 마찬가지로 상점 표기를 각기 다르게 할 수 있기 때문에 취득한 상점 표기를 상점 DB(802)에서 조회하여 해당 상점의 표준화된 표기로 바꿔 구매 정보 DB(700)에 저장할 수 있다. 따라서, DB 구성부(410)는 구매 정보로 취득한 상품 정보와 상점 정보의 다양한 표기를 하나의 통일된 표기로 일치시켜 구매 정보 DB(700)를 구축할 수 있다.

다시 도 5에서, 단계(S530)에서 정보 생성부(420)는 메신저 상에서 사용자 간에 관계가 설정된 사용자 그룹(이하, '지인 그룹'이라 칭함)을 대상으로 구매 정보 DB(700)를 검색하여 일정 인원(N명) 이상이 구매한 상품 및/또는 상점에 대한 추천 정보를 생성할 수 있다. 일례로, 정보 생성부(420)는 임의 사용자의 구매 정보가 구매 정보 DB(700)에 저장될 때(즉, 구매가 발생한 때), 해당 구매를 한 사용자의 지인 그룹(들)을 획득한 후, 획득한 지인 그룹 각각에 대해 동일한 상품이나 상점에 대한 구매를 한 지인이 N명 이상이 되는 지인 그룹이 있는지 여부를 판단하고, 해당하는 지인 그룹(들)이 있으면 해당 상품이나 상점에 대한 추천 정보를 생성할 수 있다. 정보 생성부(420)는 임의 사용자의 구매 정보가 구매 정보 DB(700)에 저장되는 경우 소셜 네트워크 상에서 임의 사용자가 속하는 적어도 하나의 지인 그룹 중 하나를 획득하여 획득한 지인 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 구매 정보 DB(700)에서 검색한 결과 임의 사용자의 구매 정보와 대응되는 구매 정보가 일정 개수 이상이 검색되면 해당 구매 정보에 대한 추천 정보를 해당 지인 그룹에 대한 구매 추천 정보로서 생성할 수 있다. 임의 사용자와 다른 사용자가 동일한 상점에서 동일하거나 동일한 상품군에 속하는 상품을 구매하는 경우 또는 임의 사용자와 다른 사용자가 서로 다른 상점에서 동일하거나 동일한 상품군에 속하는 상품을 구매하는 경우, 임의 사용자의 구매 정보와 다른 사용자의 구매 정보가 서로 대응되는 것으로 판단될 수 있다. 이때, 지인 그룹을 대상으로 사전에 정해진 시간(예컨대, 1주일) 내에 N명 이상의 지인이 동일한 상품이나 상점에 대한 구매를 했다고 판단되는 경우 해당 상품이나 상점에 대한 추천 정보를 생성할 수 있다. 다시 말해, 정보 생성부(420)는 일정 시간 안에 정해진 횟수 이상 구매가 발생하거나 이전 기간에 비해 구매가 증가하는 상품이나 상점을 파악할 수 있다. 다른 예로, 정보 생성부(420)는 구매 정보 DB(700)를 이용하여 일정 주기마다 해당 주기 동안 지인 그룹 내 지인들이 구매한 상품이나 상점 목록을 추천 정보로 생성할 수 있다. 이때, 지인 그룹은 구매가 발생한 사용자와 관계가 설정된 타인으로 구성되거나, 혹은 대화 그룹이나 관심사와 같은 기준으로 생성된 소셜 그룹 중 해당 사용자가 포함된 그룹을 의미할 수 있다. 예를 들어, 구매가 발생한 사용자 A에 대하여 사용자 A와 친구나 이웃, 구독 등의 관계가 설정된 타인들, 사용자 A가 참여하는 그룹 대화방의 대화 상대들, 사용자 A와 공통된 관심사를 가진 소셜 그룹 등이 지인 그룹에 해당될 수 있다. 따라서, 정보 생성부(420)는 구매 정보 DB(700)에서 사용자 A와 관계가 설정되거나 사용자 A가 포함된 지인 그룹을 대상으로 동일한 상품이나 상점에 대한 구매 정보가 N개 이상 존재하는지 검색하여 만약 존재하면 해당 상품이나 상점에 대한 정보를 추천 정보로서 생성할 수 있다. 구매가 발생할 때마다 해당 구매 건의 사용자를 기준으로 개별 지인 그룹을 획득하는 것은 물론이고, 사용자 간에 공통된 지인 교집합이나 모든 사용자의 지인 합집합 등으로 서비스 대상이 되는 지인 그룹이 미리 정해지는 것 또한 가능하다.

단계(S540)에서 정보 추천부(430)는 지인 그룹에 속하는 사용자들 중 구매 추천 정보에 대응하는 구매 정보가 없는 미구매 사용자에게 구매 추천 정보를 제공할 수 있다. 이때, 미구매 사용자는 지인 그룹에 속하는 사용자 중 구매 추천 정보로 생성된 추천 대상이 되는 상품 또는 상점과 일치하는 구매 정보를 가지고 있지 않은 사용자(즉, 구매 정보 DB(700)에 추천 대상이 되는 상품 또는 상점에 대한 구매 이력이 없는 사용자)를 의미할 수 있다. 정보 추천부(430)는 지인 그룹에서 일정 인원(N명) 이상이 구매한 상품 및/또는 상점에 대한 추천 정보를 해당 구매 정보가 없는 사용자를 대상으로 제공할 수 있다. 다시 말해, 정보 추천부(430)는 N명 이상의 지인이 구매한 상품이나 상점에 대한 추천 정보를 해당 상품이나 상점에 대한 구매 정보가 없는 지인들에게 메신저의 푸시 알림으로 제공할 수 있다. 이때, 정보 추천부(430)는 구매 정보 DB(700)를 이용하여 가격 정보가 포함된 추천 정보를 제공할 수 있다. 일례로, 정보 추천부(430)는 N명 이상의 지인이 구매한 상품이나 상점에 대해 가장 저렴한 가격 정보를 가진 구매 정보를 추천할 수 있다. 다른 예로, 정보 추천부(430)는 N명 이상의 지인이 구매한 상품이나 상점에 대해 가격 정보에 변동이 있는 경우, 예를 들어 가격이 내려가면 푸시 알림을 제공할 수 있다. 그리고, 정보 추천부(430)는 구매 정보 DB(700)를 이용하여 일정 주기마다 해당 주기 동안 지인들이 구매한 상품이나 상점 목록을 추천 정보로 제공할 수 있다. 정보 추천 기준은 인원수나 주기 등을 포함할 수 있고, 이는 모든 메신저 사용자에게 공통적으로 적용 가능한 디폴트로 설정되거나 혹은 각 메신저 사용자에 의해 개별적으로 설정되는 것 또한 가능하다. 예를 들어, 각 메신저 사용자가 5명의 지인이 동일한 상품이나 상점을 구매할 때 해당 상품이나 상점에 대한 추천을 받을 수 있도록 정보 추천을 위한 인원수(N)를 5명으로 설정할 수 있고, 또는 매일 전날 지인들이 구매한 상품이나 상점 목록을 추천 받을 수 있도록 정보 추천을 위한 주기를 1일(1day)로 설정할 수 있다.

도 9 내지 도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서 정보 추천 과정의 예를 도시한 도면이다. 이하에서는 정보 추천을 위한 인원수(N)가 3명이라 가정한다.

도 9를 참조하면, 정보 추천부(430)는 지인 그룹(900)에서 동일한 상품을 구매한 사용자(901)가 3명 이상인 경우 해당 상품 정보를 미구매 사용자(902)에게 추천할 수 있다. 구매 사용자(901)가 정보 추천 기준으로 설정된 인원수인 3명이 되는 시점에 해당 인원이 동일하게 구매한 상품 정보를 미구매 사용자(902)에게 추천할 수 있다.

도 10에 도시한 바와 같이, 정보 추천부(430)는 제1 지인 그룹(1010)과 제2 지인 그룹(1020) 모두 구매 사용자(1001)가 3명이 되면 해당 인원이 구매한 상품 정보를 미구매 사용자(1002)에게 추천할 수 있다. 이때, 미구매 사용자(1002) 중 제1 지인 그룹(1010)과 제2 지인 그룹(1020)에 동시에 속하는 일부 사용자(1003)의 경우 제1 지인 그룹(1010)과 제2 지인 그룹(1020)에 대해 서로 대응되는 구매 정보가 추천 정보로 생성되면 해당 추천 정보의 제공 횟수를 제한할 수 있다. 다시 말해, 정보 추천부(430)는 제1 지인 그룹(1010)과 제2 지인 그룹(1020)에 대해 동일 상품이 추천 정보로 생성되면 해당 상품에 대한 추천 횟수를 제한할 수 있다. 따라서, 둘 이상의 지인 그룹에 속한 사용자의 경우 같은 상품에 대한 추천 알림을 중복해서 받게 되는데, 이를 방지하기 위해 동일 상품에 대한 추천 알림 횟수를 일정 회수 이하로 제한할 수 있다. 다른 예로는 동일 상품에 대한 추천 알림을 단계적으로 반복하여 제공하는 것 또한 가능하며, 예를 들어 설정 인원수에 대한 일정 배수로 구매 사용자(1001)가 3명이 되는 시점, 6명이 되는 시점, 9명이 되는 시점 등 지인들이 동일하게 구매한 상품에 대한 추천 알림을 단계적으로 제공할 수 있다. 동일 상품에 대한 추천 알림 횟수는 디폴트로 설정되거나 혹은 각 메신저 사용자에 의해 직접 설정되는 것 또한 가능하다.

이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 소셜 네트워크 상에서 추천 정보를 제공하는 것으로, 지인들의 구매 정보를 바탕으로 지인들 사이에서 인기 있는 정보를 파악하여 추천할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

컴퓨터 시스템에서 실행되는 정보 추천 방법에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 정보 추천 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 소셜 네트워크 상의 사용자 별 구매 정보를 포함하는 DB(database)를 구성하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 소셜 네트워크 상에서 사용자들 간에 관계가 설정된 사용자 그룹을 대상으로 상기 DB에서 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 검색하여 상기 사용자 그룹에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 사용자 그룹에 속하는 상기 사용자들 중 상기 구매 추천 정보에 대응하는 구매 정보가 없는 미구매 사용자에게 상기 구매 추천 정보를 제공하는 단계
를 포함하고,
상기 생성하는 단계는,
상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들 중 일정 수 이상의 사용자들이 구매한 상품과 상점 중 적어도 하나에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 단계
를 포함하는, 정보 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 구성하는 단계는,
상기 사용자의 전자 기기로부터 상기 전자 기기가 수신한 메시지에서 상기 사용자의 구매 정보를 취득하는 단계
를 포함하는, 정보 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 구성하는 단계는,
상기 소셜 네트워크 상의 상기 사용자들의 식별 정보가 연계된 다른 서버로부터 상기 사용자들의 구매 정보를 취득하는 단계
를 포함하는, 정보 추천 방법.
제2항 또는 제3항에 있어서,
상기 취득한 구매 정보는 상품 정보와 상점 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 구성하는 단계는,
상기 구매 정보로 취득한 상품이나 상점의 표기를 표준화된 표기로 바꿔 상기 DB에 저장하는 단계
를 포함하는, 정보 추천 방법.
삭제
컴퓨터 시스템에서 실행되는 정보 추천 방법에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 정보 추천 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 소셜 네트워크 상의 사용자 별 구매 정보를 포함하는 DB(database)를 구성하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 소셜 네트워크 상에서 사용자들 간에 관계가 설정된 사용자 그룹을 대상으로 상기 DB에서 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 검색하여 상기 사용자 그룹에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 사용자 그룹에 속하는 상기 사용자들 중 상기 구매 추천 정보에 대응하는 구매 정보가 없는 미구매 사용자에게 상기 구매 추천 정보를 제공하는 단계
를 포함하고,
상기 생성하는 단계는,
사전에 정해진 시간 내에 상기 사용자 그룹에서 일정 수 이상의 사용자들이 구매한 상품과 상점 중 적어도 하나에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 단계
를 포함하는, 정보 추천 방법.
제1항 또는 제6항에 있어서,
상기 생성하는 단계는,
일정 주기마다 해당 주기 동안 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들이 구매한 상품과 상점 중 적어도 하나에 대한 목록을 구매 추천 정보로 생성하는 단계
를 포함하는, 정보 추천 방법.
컴퓨터 시스템에서 실행되는 정보 추천 방법에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 정보 추천 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 소셜 네트워크 상의 사용자 별 구매 정보를 포함하는 DB(database)를 구성하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 소셜 네트워크 상에서 사용자들 간에 관계가 설정된 사용자 그룹을 대상으로 상기 DB에서 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 검색하여 상기 사용자 그룹에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 사용자 그룹에 속하는 상기 사용자들 중 상기 구매 추천 정보에 대응하는 구매 정보가 없는 미구매 사용자에게 상기 구매 추천 정보를 제공하는 단계
를 포함하고,
상기 생성하는 단계는,
임의 사용자의 구매 정보가 상기 DB에 저장되는 경우 상기 소셜 네트워크 상에서 상기 임의 사용자가 속하는 적어도 하나의 사용자 그룹 중 하나를 획득하는 단계; 및
상기 획득한 사용자 그룹을 대상으로 상기 DB에서 상기 획득한 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 검색한 결과, 상기 임의 사용자의 구매 정보와 대응되는 구매 정보가 일정 개수 이상이 검색되면, 해당 구매 정보에 대한 추천 정보를 상기 구매 추천 정보로서 생성하는 단계
를 포함하는, 정보 추천 방법.
제1항, 제6항, 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 미구매 사용자는 상기 사용자 그룹에서 상기 구매 추천 정보에 대응하는 상품 또는 상점과 일치하는 구매 정보가 없는 사용자인, 정보 추천 방법.
제1항, 제6항, 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 사용자 별 구매 정보는 구매 가격 정보를 포함하고,
상기 제공하는 단계는,
상기 구매 가격 정보에 기초하여 상기 구매 추천 정보를 제공하는 단계
를 포함하는, 정보 추천 방법.
제1항, 제6항, 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 정보 추천 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 구매 추천 정보를 제공하기 위한 정보 추천 기준을 상기 사용자 별로 설정하는 단계
를 더 포함하는, 정보 추천 방법.
컴퓨터 시스템에서 실행되는 정보 추천 방법에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 정보 추천 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 소셜 네트워크 상의 사용자 별 구매 정보를 포함하는 DB(database)를 구성하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 소셜 네트워크 상에서 사용자들 간에 관계가 설정된 사용자 그룹을 대상으로 상기 DB에서 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 검색하여 상기 사용자 그룹에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 사용자 그룹에 속하는 상기 사용자들 중 상기 구매 추천 정보에 대응하는 구매 정보가 없는 미구매 사용자에게 상기 구매 추천 정보를 제공하는 단계
를 포함하고,
상기 제공하는 단계는,
둘 이상의 사용자 그룹에 속하는 미구매 사용자에 대하여 상기 둘 이상의 사용자 그룹에 대해 서로 대응되는 구매 정보가 상기 구매 추천 정보로서 생성되면 해당 구매 추천 정보의 제공 횟수를 제한하는 단계
를 포함하는, 정보 추천 방법.
컴퓨터 시스템에서 실행되는 정보 추천 방법에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 정보 추천 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 소셜 네트워크 상의 사용자 별 구매 정보를 포함하는 DB(database)를 구성하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 소셜 네트워크 상에서 사용자들 간에 관계가 설정된 사용자 그룹을 대상으로 상기 DB에서 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 검색하여 상기 사용자 그룹에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 사용자 그룹에 속하는 상기 사용자들 중 상기 구매 추천 정보에 대응하는 구매 정보가 없는 미구매 사용자에게 상기 구매 추천 정보를 제공하는 단계
를 포함하고,
상기 제공하는 단계는,
둘 이상의 사용자 그룹에 속하는 미구매 사용자에 대하여 상기 둘 이상의 사용자 그룹에 대해 동일 상품이 상기 구매 추천 정보로서 생성되면 해당 상품에 대한 구매 추천 정보의 제공 횟수를 제한하는 단계
를 포함하는, 정보 추천 방법.
제1항 내지 제3항, 제6항, 제8항, 제12항, 제13항 중 어느 한 항의 정보 추천 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
컴퓨터 시스템에 있어서,
메모리; 및
상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
소셜 네트워크 상의 사용자 별 구매 정보를 포함하는 DB(database)를 구성하는 DB 구성부;
상기 소셜 네트워크 상에서 사용자들 간에 관계가 설정된 사용자 그룹을 대상으로 상기 DB에서 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 검색하여 상기 사용자 그룹에 대한 구매 추천 정보를 생성하는 정보 생성부; 및
상기 사용자 그룹에 속하는 상기 사용자들 중 상기 구매 추천 정보에 대응하는 구매 정보가 없는 미구매 사용자에게 상기 구매 추천 정보를 제공하는 정보 추천부
를 포함하고,
상기 정보 생성부는,
상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들 중 일정 수 이상의 사용자들이 구매한 상품과 상점 중 적어도 하나에 대한 구매 추천 정보를 생성하는, 컴퓨터 시스템.
제15항에 있어서,
상기 DB 구성부는,
상기 사용자의 전자 기기로부터 상기 전자 기기가 수신한 메시지에서 상기 사용자의 구매 정보를 취득하는, 컴퓨터 시스템.
제15항에 있어서,
상기 DB 구성부는,
상기 소셜 네트워크 상의 상기 사용자들의 식별 정보가 연계된 다른 서버로부터 상기 사용자들의 구매 정보를 취득하는, 컴퓨터 시스템.
제16항 또는 제17항에 있어서,
상기 취득한 구매 정보는 상품 정보와 상점 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 DB 구성부는,
상기 구매 정보로 취득한 상품이나 상점의 표기를 표준화된 표기로 바꿔 상기 DB에 저장하는, 컴퓨터 시스템.
삭제
제15항에 있어서,
상기 정보 생성부는,
일정 주기마다 해당 주기 동안 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자들이 구매한 상품과 상점 중 적어도 하나에 대한 목록을 구매 추천 정보로 생성하는, 컴퓨터 시스템.
제15항에 있어서,
상기 정보 생성부는,
임의 사용자의 구매 정보가 상기 DB에 저장되는 경우 상기 소셜 네트워크 상에서 상기 임의 사용자가 속하는 적어도 하나의 사용자 그룹 중 하나를 획득한 후, 상기 획득한 사용자 그룹을 대상으로 상기 DB에서 상기 획득한 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 구매 정보를 검색한 결과, 상기 임의 사용자의 상기 구매 정보와 대응되는 구매 정보가 일정 개수 이상이 검색되면 해당 구매 정보에 대한 추천 정보를 상기 구매 추천 정보로서 생성하는, 컴퓨터 시스템.
제15항에 있어서,
상기 사용자 별 구매 정보는 구매 가격 정보를 포함하고,
상기 정보 추천부는,
상기 구매 가격 정보에 기초하여 상기 구매 추천 정보를 제공하는, 컴퓨터 시스템.