KR102094877B1 - 컨텐츠 추천 서비스 시스템 및 컨텐츠 추천 서비스 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 보다 가입자에게 최적화되고 활용도 높은 컨텐츠를 추천할 수 있어 가입자의 만족도를 높이고 컨텐츠 제공자의 수익을 효율적으로 증대시킬 수 있는 컨텐츠 추천 서비스 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이를 위해 본 발명은, 가입자단말이 특정 가입자와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천을 요청하면, 컨텐츠추천서비스장치가 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여 상기 특정 가입자의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하고, 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 기 수집한 활동이력을 기초로 상기 특정 컨텐츠카테고리에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 상기 가입자단말로 제공하여, 상기 가입자단말이 상기 제공되는 추천컨텐츠를 표시하는 구체적인 구성을 포함한다.

Description

컨텐츠 추천 서비스 시스템 및 컨텐츠 추천 서비스 방법{CONTENTS RECOMMENDATION SERVICE SYSTEM AND SERVICE METHOD THEREOF}

본 발명은 컨텐츠 추천 서비스 시스템 및 컨텐츠 추천 서비스 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 특정 가입자에게 추천컨텐츠를 제공하는데 있어서 특정 가입자가 회원 가입 시 등록한 기본정보를 기반으로 기본정보가 유사한 다른 가입자들을 확인하고 이러한 다른 가입자들의 활동이력을 기초로 추천컨텐츠를 선택하여 제공함으로써, 보다 가입자에게 최적화되고 활용도 높은 컨텐츠를 추천할 수 있어 가입자의 만족도를 높이고 컨텐츠 제공자의 수익을 효율적으로 증대시킬 수 있는 컨텐츠 추천 서비스 시스템 및 컨텐츠 추천 서비스 방법과, 컨텐츠추천서비스장치 및 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법에 관한 것이다.

최근, 이동통신 네트워크가 비약적으로 발전함에 따라, 기존의 고정된 컴퓨터를 이용하는 통신 서비스 뿐 아니라 이동단말을 이용한 통신 서비스의 이용율이 급증하고 있고 이에 힘입어 이동단말을 위한 통신 서비스의 종류가 매우 다양해지고 잇다.

이러한 컴퓨터 및/또는 이동단말을 위한 통신 서비스 중 가장 대표적인 것으로는, 어플리케이션, 영화, 쿠폰 등의 다양한 컨텐츠를 구매할 수 있도록 하는 컨텐츠 제공서비스가 있다.

헌데, 최근 이러한 컨텐츠를 전문 제작자가 아닌 일반 사용자들도 충분히 자체 제작이 가능한 환경이 조성됨에 따라, 온라인 상에 존재하는 컨텐츠의 수와 그 종류가 너무나 방대해지고 있는 실정이다.

이에, 컨텐츠 구매를 위해 컨텐츠 제공서비스에 가입한 일반 가입자 입장에서는, 온라인 상에서 자신의 기호나 취향에 맞는 가장 필요한 컨텐츠가 무엇인지 찾는 것이 점점 어려워지고 있다.

따라서, 본 발명에서는, 가입자에게 컨텐츠를 추천해주는 서비스를 제공하고자 하며, 더 나아가 가입자에게 컨텐츠를 추천함에 있어서 가입자에게 보다 최적화되고 활용도 높은 컨텐츠를 추천할 수 있는 구체적인 방안을 제안하고자 한다.

본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 도달하고자 하는 목적은 가입자단말이 특정 가입자와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천을 요청하면, 컨텐츠추천서비스장치가 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여 상기 특정 가입자의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하고, 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 기 수집한 활동이력을 기초로 상기 특정 컨텐츠카테고리에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 상기 가입자단말로 제공하여, 상기 가입자단말이 상기 제공되는 추천컨텐츠를 표시하는 컨텐츠 추천 서비스 시스템 및 방법을 제공함으로써, 가입자에게 컨텐츠를 추천함에 있어서 가입자에게 보다 최적화되고 활용도 컨텐츠를 추천할 수 있는 구체적인 방안을 제안할 수 있다.

본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 도달하고자 하는 다른 목적은 가입자단말로부터 특정 가입자와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천 요청을 수신하면, 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여, 상기 특정 가입자의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하고, 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 기 수집한 활동이력을 기초로, 상기 특정 컨텐츠카테고리에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 상기 가입자단말로 제공하는 컨텐츠추천서비스장치 및 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법을 제공함으로써, 가입자에게 컨텐츠를 추천함에 있어서 가입자에게 보다 최적화되고 활용도 컨텐츠를 추천할 수 있는 구체적인 방안을 제안할 수 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 관점에 따른 컨텐츠 추천 서비스 시스템은, 특정 가입자와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천을 요청하고, 이에 따라 제공되는 추천컨텐츠를 표시하는 가입자단말; 및 상기 컨텐츠 추천 요청이 확인되면, 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여 상기 특정 가입자의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하고, 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 기 수집한 활동이력을 기초로 상기 특정 컨텐츠카테고리에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하고, 상기 선택한 적어도 하나의 컨텐츠를 추천컨텐츠로서 상기 가입자단말로 제공하는 컨텐츠추천서비스장치를 포함한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 관점에 따른 컨텐츠추천서비스장치는, 가입자단말로부터 특정 가입자와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천 요청을 수신하는 요청수신부; 상기 컨텐츠 추천 요청이 수신되면, 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여, 상기 특정 가입자의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하는 그룹결정부; 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 기 수집한 활동이력을 기초로, 상기 특정 컨텐츠카테고리에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 상기 가입자단말로 제공하는 컨텐츠추천부를 포함한다.

바람직하게는, 상기 그룹결정부는, 상기 특정 가입자의 기본정보 내의 상세정보들 모두와 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 검색하고, 검색된 가입자의 수가 기 설정된 그룹인원수 미만이면, 직전의 가입자 검색 시 이용한 상세정보들 중 하나의 상세정보를 제외한 나머지 상세정보들과 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 재 검색하는 가입자 재검색 과정을 수행하고, 상기 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 상기 그룹인원수 미만이면 검색되는 가입자의 수가 상기 그룹인원수 이상이 될 때까지 상기 가입자 재검색 과정을 재 수행하고, 상기 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 상기 그룹인원수 이상이면 검색된 가입자들로 구성된 상기 가입자그룹을 결정할 수 있다.

바람직하게는, 상기 가입자 재검색 과정에서 제외되는 하나의 상세정보는, 상기 특정 가입자의 기본정보 내 상세정보 별로 기 설정된 중요도를 기초로, 직전의 가입자 검색 시 이용한 상세정보들 중 중요도가 가장 낮은 상세정보일 수 있다.

바람직하게는, 상기 2 이상의 상세정보는, 상기 특정 가입자의 기본정보 내 상세정보 별로 기 설정된 중요도를 기초로, 상기 기본정보 내의 상세정보들 중 중요도가 가장 높은 상세정보부터 중요도가 낮아지는 순서에 따라 순차적으로 선택될 수 있다.

바람직하게는, 상기 특정 가입자의 기본정보 내 상세정보 별 중요도는, 상기 특정 가입자와 관련하여 상기 상세정보 별로 수집되는 반응률이며, 상기 상세정보 중 특정 상세정보의 반응률은, 상기 특정 가입자와 관련하여, 기 지정된 반응수집기간 동안 상기 특정 상세정보를 이용하여 결정된 가입자그룹을 기초로 선택한 추천컨텐츠를 제공하여 상기 제공한 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 빈도수에 의해 결정될 수 있다.

바람직하게는, 상기 컨텐츠추천부는, 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 검색 및 열람 및 구매 중 적어도 하나와 관련된 활동이력을 기초로, 상기 특정 컨텐츠카테고리에 속하는 컨텐츠 중에서 상기 가입자그룹에 속하는 가입자에 의해 검색 및 열람 및 구매 중 적어도 하나가 발생된 컨텐츠를 검색하고, 검색된 컨텐츠 중 특정 컨텐츠를 선택하여 상기 추천컨텐츠로서 상기 가입자단말로 제공할 수 있다.

바람직하게는, 상기 컨텐츠추천부는, 검색 및 열람 및 구매 별로 상이하게 부여되는 활동이력별 가중치를 기초로, 상기 검색된 컨텐츠 각각에 대하여 추천레벨을 계산하고, 상기 검색된 컨텐츠 각각에 대하여 계산한 추천레벨에 따라, 추천레벨이 가장 높은 컨텐츠부터 추천레벨이 낮아지는 순서에 따라 적어도 하나의 컨텐츠를 상기 특정 컨텐츠로 선택할 수 있다.

바람직하게는, 상기 컨텐츠추천부는, 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자 별로 상기 특정 가입자와의 동일한 상세정보의 수에 따른 가입자중요도를 확인하고, 상기 검색된 컨텐츠 각각에 대하여 추천레벨 계산 시 각 컨텐츠 별로 관련된 가입자의 가입자중요도를 추가 적용한 활동이력별 가중치를 기초로 추천레벨을 계산할 수 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 3 관점에 따른 컨텐츠 추천 서비스 방법은, 가입자단말이 특정 가입자와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천을 요청하는 단계; 컨텐츠추천서비스장치가 상기 컨텐츠 추천 요청이 확인되면, 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여 상기 특정 가입자의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하는 단계; 상기 컨텐츠추천서비스장치가 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 기 수집한 활동이력을 기초로 상기 특정 컨텐츠카테고리에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 상기 가입자단말로 제공하는 단계; 및 상기 가입자단말이 상기 제공되는 추천컨텐츠를 표시하는 단계를 포함한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 4 관점에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자단말로부터 특정 가입자와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천 요청을 수신하는 요청수신단계; 상기 컨텐츠 추천 요청이 수신되면, 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여, 상기 특정 가입자의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하는 그룹결정단계; 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 기 수집한 활동이력을 기초로, 상기 특정 컨텐츠카테고리에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 상기 가입자단말로 제공하는 컨텐츠추천단계를 포함한다.

바람직하게는, 상기 그룹결정단계는, 상기 특정 가입자의 기본정보 내의 상세정보들 모두와 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 검색하고, 검색된 가입자의 수가 기 설정된 그룹인원수 미만이면, 직전의 가입자 검색 시 이용한 상세정보들 중 하나의 상세정보를 제외한 나머지 상세정보들과 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 재 검색하는 가입자 재검색 과정을 수행하고, 상기 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 상기 그룹인원수 미만이면 검색되는 가입자의 수가 상기 그룹인원수 이상이 될 때까지 상기 가입자 재검색 과정을 재 수행하고, 상기 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 상기 그룹인원수 이상이면 검색된 가입자들로 구성된 상기 가입자그룹을 결정할 수 있다.

바람직하게는, 상기 2 이상의 상세정보는, 상기 특정 가입자의 기본정보 내 상세정보 별로 기 설정된 중요도를 기초로, 상기 기본정보 내의 상세정보들 중 중요도가 가장 높은 상세정보부터 중요도가 낮아지는 순서에 따라 순차적으로 선택될 수 있다.

바람직하게는, 상기 특정 가입자의 기본정보 내 상세정보 별 중요도는, 상기 특정 가입자와 관련하여 상기 상세정보 별로 수집되는 반응률이며, 상기 상세정보 중 특정 상세정보의 반응률은, 상기 특정 가입자와 관련하여, 기 지정된 반응수집기간 동안 상기 특정 상세정보를 이용하여 결정된 가입자그룹을 기초로 선택한 추천컨텐츠를 제공하여 상기 제공한 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 빈도수에 의해 결정될 수 있다.

바람직하게는, 상기 컨텐츠추천단계는, 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 검색 및 열람 및 구매 중 적어도 하나와 관련된 활동이력을 기초로, 상기 특정 컨텐츠카테고리에 속하는 컨텐츠 중에서 상기 가입자그룹에 속하는 가입자에 의해 검색 및 열람 및 구매 중 적어도 하나가 발생된 컨텐츠를 검색하고, 검색된 컨텐츠 중 특정 컨텐츠를 선택하여 상기 추천컨텐츠로서 상기 가입자단말로 제공할 수 있다.

바람직하게는, 상기 컨텐츠추천단계는, 검색 및 열람 및 구매 별로 상이하게 부여되는 활동이력별 가중치를 기초로, 상기 검색된 컨텐츠 각각에 대하여 추천레벨을 계산하고, 상기 검색된 컨텐츠 각각에 대하여 계산한 추천레벨에 따라, 추천레벨이 가장 높은 컨텐츠부터 추천레벨이 낮아지는 순서에 따라 적어도 하나의 컨텐츠를 상기 특정 컨텐츠로 선택할 수 있다.

바람직하게는, 상기 컨텐츠추천단계는, 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자 별로 상기 특정 가입자와의 동일한 상세정보의 수에 따른 가입자중요도를 확인하고, 상기 검색된 컨텐츠 각각에 대하여 추천레벨 계산 시, 각 컨텐츠 별로 관련된 가입자의 가입자중요도를 추가 적용한 활동이력별 가중치를 기초로 추천레벨을 계산할 수 있다.

이에, 본 발명의 컨텐츠 추천 서비스 시스템 및 방법에 의하면, 특정 가입자에게 추천컨텐츠를 제공하는데 있어서 특정 가입자가 회원 가입 시 등록한 기본정보를 기반으로 기본정보 내의 상세정보가 2 이상 동일한 다른 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하고, 가입자그룹 내의 각 가입자들의 활동이력을 기초로 각 가입자의 가입자중요도, 활동이력별 가중치 등 구체적인 파라미터를 이용하여 최적의 추천컨텐츠를 선택하여 제공함으로써, 보다 가입자에게 최적화되고 활용도 높은 컨텐츠를 추천할 수 있어 가입자의 만족도를 높이고 컨텐츠 제공자의 수익을 효율적으로 증대시킬 수 있는 효과를 도출한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컨텐츠 추천 서비스 시스템을 나타내는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컨텐츠 추천 서비스 방법의 흐름을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컨텐츠 추천 서비스 시스템을 도시한 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 컨텐츠 추천 서비스 시스템은, 특정 가입자와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천을 요청하고, 이에 따라 제공되는 추천컨텐츠를 표시하는 가입자단말(10)와, 상기 컨텐츠 추천 요청이 확인되면, 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여 상기 특정 가입자의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하고, 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 기 수집한 활동이력을 기초로 상기 특정 컨텐츠카테고리에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하고, 상기 선택한 적어도 하나의 컨텐츠를 추천컨텐츠로서 가입자단말(10)로 제공하는 컨텐츠추천서비스장치(100)를 포함한다.

가입자단말(10)은, 컨텐츠추천서비스장치(100)에서 제공하는 서비스에 접속하여 컨텐츠추천서비스장치(100)로부터 제공되는 컨텐츠를 수신할 수 있는 단말로서, 예컨대 이동단말 또는 컴퓨터 일 수 있다.

이러한 가입자단말(10)은, 특정 가입자, 예컨대 가입자(1)에 의해 일련의 로그인 과정을 거쳐 컨텐츠추천서비스장치(100)에서 제공하는 서비스에 접속할 수 있을 것이다.

이에, 가입자단말(10)은, 가입자(1)과 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천을 요청하고, 이에 따라 컨텐츠추천서비스장치(100)로부터 제공되는 추천컨텐츠를 표시할 수 있다.

즉, 가입자단말(10)은, 가입자(1)에 의해 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)가 입력 또는 선택되면, 이러한 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 대한 컨텐츠 추천을 컨텐츠추천서비스장치(100)에 요청할 수 있다.

또는, 가입자단말(10)은, 컨텐츠 추천 요청을 위한 시간대별 추천요청정보가 미리 설정되어, 특정 시간대에 도달하면 해당 시간대의 추천요청정보에 따른 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 대한 컨텐츠 추천을 컨텐츠추천서비스장치(100)에 요청할 수도 있다. 이 밖에도, 가입자단말(10)이 가입자(1)과 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천을 요청하는 방식은 다양하게 실현될 수 있다.

가입자단말(10)은, 컨텐츠 추천 요청에 따라 컨텐츠추천서비스장치(100)로부터 컨텐츠 즉 추천컨텐츠가 제공되면, 추천컨텐츠 예컨대 추천컨텐츠를 열람할 수 있도록 하는 컨텐츠접속정보를 바로 표시할 수 있고, 또는 가입자(1)가 표시를 선택하면 추천컨텐츠의 컨텐츠접속정보를 표시할 수도 있다.

컨텐츠추천서비스장치(100)는, 자신이 제공하는 서비스에 가입된 각 가입자 별로 기 등록된 기본정보를 저장/관리한다.

예컨대, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 가입자가 가입할 때 입력한 정보들 예컨대, 나이, 성별, 생일, 기념일, 주소, 학력, 관심사 등을 상세정보로서 포함하는 기본정보를 생성하여 저장함으로써, 각 가입자의 기본정보를 저장/관리할 수 있다.

더불어, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 각 가입자 별로 기 수집한 활동이력을 저장/관리할 수 있다.

예컨대, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 각 가입자가 어떤 컨텐츠를 검색하였는지, 어떤 컨텐츠를 열람하는지 즉 어떤 컨텐츠의의 컨텐츠접속정보를 선택(클릭)하여 열람하였는지, 어떤 컨텐츠를 구매하였는지 등을 지속적으로 모니터링하고, 이러한 모니터링 결과를 기초로 각 가입자의 활동이력(예 : 검색이력, 열람이력, 구매이력 등)을 저장/관리할 수 있다.

이러한 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 전술과 같이 가입자단말(10)로부터 컨텐츠 추천 요청이 확인되면, 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정한다.

즉, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 각 가입자의 기본정보를 기초로, 가입자(1)의 기본정보 내에 포함된 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들, 즉 가입자(1)의 기본정보가 유사한 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정할 수 있다.

그리고, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 전술과 같이 결정한 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 기 수집한 활동이력을 기초로 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택한다.

즉, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 활동이력을 기초로, 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 속하는 컨텐츠들 중에서 가입자(1)에 추천하기에 가장 적합한 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하는 것이다.

이때, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 다수의 컨텐츠를 보유/저장하고 보유/저장한 다수의 컨텐츠 중 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 속하는 컨텐츠들 중에서 가입자(1)에 추천하기에 가장 적합한 적어도 하나의 컨텐츠를 선택할 수 있고, 또는 다수의 컨텐츠를 보유/저장하는 별도의 서버(미도시)와의 연동을 통해 서버(미도시)의 다수의 컨텐츠 중 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 속하는 컨텐츠들 중에서 가입자(1)에 추천하기에 가장 적합한 적어도 하나의 컨텐츠를 선택할 수도 있다.

이에, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 선택한 적어도 하나의 컨텐츠를 추천컨텐츠로서 가입자단말(10)로 제공할 수 있다.

이에, 가입자단말(10)은, 컨텐츠추천서비스장치(100)로부터 추천컨텐츠가 제공되면, 전술에서 언급한 바와 같이 추천컨텐츠의 컨텐츠접속정보를 바로 표시하거나 또는 가입자(1)가 표시를 선택하면 추천컨텐츠의 컨텐츠접속정보를 표시할 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 컨텐츠 추천 서비스 시스템은, 특정 가입자(전술의 가입자(1))에게 추천컨텐츠를 제공하는데 있어서 특정 가입자가 회원 가입 시 등록한 기본정보를 기반으로 기본정보가 유사한 다른 가입자들을 확인하고 이러한 다른 가입자들의 활동이력을 기초로 추천컨텐츠를 선택하여 제공함으로써, 보다 가입자에게 최적화되고 활용도 높은 컨텐츠를 추천할 수 있다.

이하에서는, 도 2를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 구성을 보다 구체적으로 설명하도록 한다.

본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 가입자단말(10)로부터 특정 가입자와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천 요청을 수신하는 요청수신부(110)와, 상기 컨텐츠 추천 요청이 수신되면, 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여, 상기 특정 가입자의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하는 그룹결정부(120)와, 상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 기 수집한 활동이력을 기초로, 상기 특정 컨텐츠카테고리에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 가입자단말(10)로 제공하는 컨텐츠추천부(130)를 포함한다.

더 나아가, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 정보저장부(150)를 더 포함할 수 있다.

그리고, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 다수의 컨텐츠를 보유/저장할 수 있고 또는 다수의 컨텐츠를 보유/저장하는 별도의 서버(미도시)와 연동할 수도 있다.

이하에서는 일 실시예로서, 컨텐츠추천서비스장치(100)는 다수의 컨텐츠를 보유/저장하는 컨텐츠저장부(140)를 포함하는 것으로 설명하도록 하겠다.

컨텐츠저장부(140)는, 어플리케이션, 영화, 쿠폰 등의 다양한 다수의 컨텐츠를 저장/보유하며, 이러한 다수의 컨텐츠는 컨텐츠카테고리 별로 관리되는 것이 바람직하다.

요청수신부(110)는, 가입자단말(10)로부터 특정 가입자와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천 요청을 수신한다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 특정 가입자로서 전술의 도 1에서 언급한 가입자(1)을 참고하여 설명하도록 하겠다.

즉, 요청수신부(110)는, 가입자단말(10)로부터 특정 가입자 예컨대 가입자(1)와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 대한 컨텐츠 추천 요청을 수신할 수 있다.

그룹결정부(120)는, 전술과 같이 요청수신부(110)에서 컨텐츠 추천 요청이 수신되면, 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여, 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정한다.

전술에서 설명한 바와 같이 본 발명의 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 자신이 제공하는 서비스에 가입된 각 가입자 별로 기본정보와, 각 가입자 별로 활동이력을 저장/관리할 수 있고, 이러한 각 가입자 별로 기본정보와 활동이력은 정보저장부(150)에 저장될 수 있다.

예컨대, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 컨텐츠추천서비스장치(100)에서 제공하는 서비스에 가입자가 가입할 때 입력한 정보들 예컨대, 나이, 성별, 생일, 기념일, 주소, 학력, 관심사 등을 상세정보로서 포함하는 기본정보를 생성하여 정보저장부(150)에 저장함으로써, 각 가입자의 기본정보를 저장/관리할 수 있다.

더불어, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 각 가입자가 어떤 컨텐츠를 검색하였는지, 어떤 컨텐츠를 열람하는지 즉 어떤 컨텐츠의의 컨텐츠접속정보를 선택(클릭)하여 열람하였는지, 어떤 컨텐츠를 구매하였는지 등을 지속적으로 모니터링하고, 이러한 모니터링 결과를 기초로 각 가입자의 활동이력(예 : 검색이력, 열람이력, 구매이력 등)을 정보저장부(150)에 저장/관리할 수 있다.

이에 그룹결정부(120)는, 전술과 같이 요청수신부(110)에서 컨텐츠 추천 요청이 수신되면, 정보저장부(150)에 저장된 각 가입자의 기본정보를 기초로, 가입자(1)의 기본정보 내에 포함된 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 다른 가입자들, 즉 가입자(1)의 기본정보가 유사한 다른 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정할 수 있다.

이하에서는, 가입자그룹을 결정하는 과정에 대한 제1실시예를 구체적으로 설명하도록 한다.

먼저, 그룹결정부(120)는, 특정 가입자 즉 전술의 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 모두와 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 검색한다.

다시 말해, 그룹결정부(120)는, 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 모두와 동일한 가입자, 즉 가입자(1)의 나이, 성별, 생일, 기념일, 주소, 학력, 관심사 모두와 동일한 가입자를 검색한다.

이때, 나이의 경우, 가입자(1)의 나이가 23세이면 정확하게 23세를 동일한 것으로 정의할 수도 있고, 기 구분된 나이범위(예 : 5살 단위)에 따라 20~25세를 동일한 것으로 정의할 수도 있다. 또한, 생일이나 기념일의 경우, 가입자(1)의 생일 또는 기념일이 1월1일이면 정확하게 1월1일을 동일한 것으로 정의할 수도 있고, 기 구분된 날짜범위(예 : 1개월)에 따라 1월1일~1월31일을 동일한 것으로 정의할 수도 있다. 또한, 주소의 경우, 가입자(1)의 주소가 서울시 중구 서xx동 1번지이면 정확하게 서울시 중구 xx동 1번지를 동일한 것으로 정의할 수도 있고, 기 구분된 주소범위(예 : 동)에 따라 서울시 중구 xx동을 동일한 것으로 정의할 수도 있다.

그리고, 그룹결정부(120)는, 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 모두와 동일한 가입자를 검색한 결과, 검색된 가입자의 수가 기 설정된 그룹인원수(예 : 50명) 미만이면, 직전의 가입자 검색 시 이용한 상세정보들 중 하나의 상세정보를 제외한 나머지 상세정보들과 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 재 검색하는 가입자 재검색 과정을 수행한다.

물론, 그룹결정부(120)는, 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 모두와 동일한 가입자를 검색한 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 이상이면, 가입자 재검색 과정을 수행하지 않고 금번 검색된 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정할 수 있다.

하지만, 그룹결정부(120)는, 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 미만이면, 직전의 가입자 검색 시 이용한 상세정보들 즉 상세정보들 모두 중 하나의 상세정보를 제외시킨다.

이때, 가입자 재검색 과정에서 제외되는 하나의 상세정보는, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 별로 기 설정된 중요도를 기초로, 직전의 가입자 검색 시 이용한 상세정보들 중 중요도가 가장 낮은 상세정보일 것이다.

예컨대, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보, 즉 나이, 성별, 생일, 기념일, 주소, 학력, 관심사 각각에 대하여 중요도가 기 설정될 수 있다. 이때, 각 상세정보의 중요도는 가입자(1)에 의해 설정되거나, 또는 컨텐츠추천서비스장치(100)의 운용자에 의해 설정되거나, 또는 후술할 반응률로 설정되는 것이 가능할 것이다.

예를 들어, 나이, 성별, 생일, 기념일, 주소, 학력, 관심사 중에서 가장 낮은 중요도의 상세정보는 기념일인 것으로 가정한다.

이에, 그룹결정부(120)는, 전술과 같이 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 미만이면, 직전의 가입자 검색 시 이용한 상세정보들 즉 상세정보들 모두 중 하나의 상세정보 즉 기념일을 제외한 나머지 상세정보들과 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 재 검색하는 가입자 재검색 과정을 수행한다.

다시 말해, 그룹결정부(120)는, 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 모두 중에서 하나의 상세정보 즉 기념일을 제외한 나머지 상세정보들과 동일한 가입자, 즉 가입자(1)의 나이, 성별, 생일, 주소, 학력, 관심사와 동일한 가입자를 검색함으로써, 가입자 재검색 과정을 수행한다.

그리고, 그룹결정부(120)는, 전술의 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 미만이면 검색되는 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 이상이 될 때까지 전술의 가입자 재검색 과정을 재 수행하고, 전술의 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명)이상이면 검색된 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정할 수 있다.

다시 말해, 그룹결정부(120)는, 전술의 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 미만이면, 직전의 가입자 검색 시 이용한 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보들 즉 가입자(1)의 나이, 성별, 생일, 주소, 학력, 관심사 중에서 가장 낮은 중요도의 상세정보(예 : 학력)을 제외한 나머지 상세정보들 즉 가입자(1)의 나이, 성별, 생일, 주소, 관심사와 동일한 가입자를 검색함으로써, 가입자 재검색 과정을 재 수행할 수 있다.

이에, 그룹결정부(120)는, 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 이상이면, 더 이상 가입자 재검색 과정을 재 수행하지 않고 금번 검색된 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정할 수 있다.

하지만, 그룹결정부(120)는, 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 여전히 그룹인원수(예 : 50명) 미만이면, 직전의 가입자 검색 시 이용한 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보들 중 중요도가 가장 낮은 상세정보(예 : 생일)을 제외한 나머지 상세정보들 즉 가입자(1)의 나이, 성별, 주소, 관심사와 동일한 가입자를 검색함으로써, 가입자 재검색 과정을 재 수행할 수 있다.

이처럼, 그룹결정부(120)는, 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 이상이 될 때까지 전술의 가입자 재검색 과정을 재 수행하고, 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 이상이 되면 비로소 금번 검색된 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정할 수 있다.

따라서, 전술의 제1실시예에 따르면, 그룹결정부(120)에서 결정하는 가입자그룹은 최소한 그룹인원수(예 : 50명) 이상의 가입자들로 구성될 것이다.

한편, 이하에서는 가입자그룹을 결정하는 과정에 대한 제2실시예를 구체적으로 설명하도록 한다.

그룹결정부(120)는, 가입자(1)의 기본정보 내에 포함된 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보를 선택한다.

여기서, 2 이상의 상세정보는, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 별로 기 설정된 중요도를 기초로, 기본정보 내의 상세정보들 중 중요도가 가장 높은 상세정보부터 중요도가 낮아지는 순서에 따라 순차적으로 선택되는 것이 바람직하다.

이때, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 별 중요도는, 가입자(1)와 관련하여 상세정보 별로 수집되는 반응률일 수 있다.

더 구체적으로는, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 중 특정 상세정보의 반응률은, 가입자(1)와 관련하여, 기 지정된 반응수집기간 동안 상기 특정 상세정보를 이용하여 결정된 가입자그룹을 기초로 선택한 추천컨텐츠를 제공하여 상기 제공한 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 빈도수에 의해 결정될 수 있다.

여기서, 특정 상세정보는, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 각각을 의미할 수 있다. 예컨대, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보들 중 성별을 언급하여 설명하도록 하겠다.

즉 그룹결정부(120)는, 가입자(1)와 관련하여, 기 지정된 반응수집기간 동안 성별 상세정보를 이용하여 전술과 같이 그룹결정부(120)에서 결정한 가입자그룹을 기초로 컨텐츠추천부(130)에서 선택한 추천컨텐츠를 제공한 횟수, 그리고 제공한 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 횟수를 모니터링 함으로써 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 빈도수를 확인함으로써, 이에 따른 반응률을 결정할 수 있다.

예를 들어, 반응수집기간 동안에, 성별 상세정보를 이용하여 결정한 가입자그룹을 기초로 선택한 추천컨텐츠를 제공한 횟수는 30회이고, 제공한 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 횟수는 15회라고 하면, 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 빈도수는 1/2로서, 성별 상세정보의 반응률은 이에 따라 50으로 결정될 수 있다.

전술과 같은 과정을 통해, 그룹결정부(120)는, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 각각, 즉 나이, 성별, 생일, 기념일, 주소, 학력, 관심사에 대한 각각의 반응률을 결정할 수 있고, 이처럼 결정된 각 상세정보의 반응률이 곧 상세정보 별 중요도일 수 있다.

따라서, 2 이상의 상세정보로서 3개의 상세정보를 선택하는 경우를 예로서 설명하면, 그룹결정부(120)는, 가입자(1)의 기본정보 내에 포함된 상세정보 각각의 중요도 즉 반응률을 기초로, 반응률이 가장 높은 상세정보부터 반응률이 낮아지는 순서에 따라 순차적으로 3개의 상세정보(예 : 성별, 나이, 주소)를 선택할 수 있다.

이에, 그룹결정부(120)는, 정보저장부(150)에 저장된 각 가입자의 기본정보를 기초로, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 중 전술과 같이 선택한 3개의 상세정보(예 : 성별, 나이, 주소)와 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 검색하여, 이들로 구성되는 가입자그룹을 결정할 수 있다.

컨텐츠추천부(130)는, 전술과 같은 제1실시예 또는 제2실시예에 따라 그룹결정부(120)에서 가입자그룹이 결정되면, 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 활동이력을 기초로, 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 가입자단말(10)로 제공한다.

즉, 컨텐츠추천부(130)는, 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 활동이력을 기초로, 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 속하는 컨텐츠들 중에서 가입자(1)에 추천하기에 가장 적합한 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하는 것이다.

보다 구체적으로는, 컨텐츠추천부(130)는, 가입자그룹에 속하는 각 가입자(예 : A,B,C ...)의 검색 및 열람 및 구매 중 적어도 하나와 관련된 활동이력을 기초로, 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 속하는 컨텐츠 중에서 가입자그룹에 속하는 가입자(예 : A,B,C ...)에 의해 검색 및 열람 및 구매 중 적어도 하나가 발생된 컨텐츠(예 : 1,2,3,4,5,6...)를 검색한다.

이에, 예를 들면 다음과 같은 표 1의 형태로 각 가입자에 의해 검색,열람, 구매된 컨텐츠가 확인될 수 있다.

가입자	검색 컨텐츠	열람 컨텐츠	구매 컨텐츠
가입자A	컨텐츠1	컨텐츠2	-
가입자B	컨텐츠3	컨텐츠4	컨텐츠5
가입자C	컨텐츠6	컨텐츠4,5	컨텐츠2
...	...	...	...

그리고, 컨텐츠추천부(130)는, 검색된 컨텐츠(예 : 1,2,3,4,5,6...) 중 특정 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 가입자단말(10)로 제공할 수 있다.

보다 구체적으로 설명하면, 컨텐츠추천부(130)는, 검색 및 열람 및 구매 별로 상이하게 부여되는 활동이력별 가중치를 기초로, 검색된 컨텐츠 각각(예 : 1,2,3,4,5,6...)에 대하여 추천레벨을 계산할 수 있다.

예컨대, 검색된 컨텐츠 각각(예 : 1,2,3,4,5,6...)에 대하여 계산되는 추천레벨은, 다음의 수식 1을 따를 수 있다.

수식1.

추천레벨 = 검색 횟수*검색이력의 가중치 + 열람 횟수*열람이력의 가중치 + 구매 횟수*구매이력의 가중치

그리고, 활동이력별 가중치는 구매가 가장 높고 열람, 검색 순서로 가중치가 작아지도록 부여되는 것이 바람직하며, 예컨대 검색이력의 가중치는 1, 열람이력의 가중치는 3, 구매이력의 가중치는 5일 수 있다.

이 경우, 컨텐츠 각각(예 : 1,2,3,4,5,6...)에 대하여 계산되는 추천레벨을 설명하면, 컨텐츠1의 추천레벨은 1, 컨텐츠2의 추천레벨은 8, 컨텐츠3의 추천레벨은 1, 컨텐츠4의 추천레벨은 6, 컨텐츠5의 추천레벨은 8, 컨텐츠6의 추천레벨은 1로 계산될 수 있다.

더 나아가, 컨텐츠추천부(130)는, 가입자그룹에 속하는 각 가입자(예 : A,B,C ...) 별로 가입자(1)와의 동일한 상세정보의 수에 따른 가입자중요도를 확인할 수 있다.

예컨대, 전술의 제2실시예에 따라 결정된 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 경우, 가입자(1)의 기본정보 내에서 선택된 2 이상의 상세정보, 예를 들면 전술의 3개의 상세정보(예 : 성별, 나이, 주소)가 동일한 가입자들이기 때문에, 각 가입자는 기본적으로 3개의 상세정보가 가입자(1)과 동일할 것이다.

하지만, 제2실시예의 경우라면, 가입자그룹에 속하는 가입자 중 어떤 가입자는 가입자(1)과 3개의 상세정보만 동일하고 어떤 가입자는 가입자(1)과 3개 보다 많은 수의 상세정보가 동일할 수도 있다.

이에, 컨텐츠추천부(130)는, 가입자그룹에 속하는 각 가입자(예 : A,B,C ...)의 기본정보 및 가입자(1)의 기본정보를 비교하여, 각 가입자(예 : A,B,C ...) 별로 가입자(1)와의 동일한 상세정보의 수에 따른 가입자중요도를 확인할 수 있다. 동일한 상세정보의 수가 많을수록, 높은 가입자중요도가 확인될 수 있다.

그리고 컨텐츠추천부(130)는, 전술과 같이 검색된 컨텐츠 각각(예 : 1,2,3,4,5,6...)에 대하여 추천레벨 계산 시, 각 컨텐츠 별로 관련된 가입자의 가입자중요도를 추가 적용한 활동이력별 가중치를 기초로 추천레벨을 계산할 수 있다.

예컨대, 검색된 컨텐츠 각각(예 : 1,2,3,4,5,6...)에 대하여 가입자의 가입자중요도를 추가 적용한 활동이력별 가중치를 기초로 계산되는 추천레벨은, 다음의 수식 2를 따를 수 있다.

수식2.

추천레벨 = 검색 횟수*(검색이력의 가중치*가입자중요도) + 열람 횟수*(열람이력의 가중치*가입자중요도) + 구매 횟수*(구매이력의 가중치*가입자중요도)

그리고, 컨텐츠추천부(130)는, 검색된 컨텐츠 각각(예 : 1,2,3,4,5,6...)에 대하여 전술과 같이 계산한 추천레벨에 따라, 추천레벨이 가장 높은 컨텐츠부터 추천레벨이 낮아지는 순서에 따라 적어도 하나의 컨텐츠를 특정 컨텐츠로 선택할 수 있고, 선택한 특정 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 가입자단말(10)로 제공할 수 있다.

더 나아가, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 전술과 같이 선택한 특정 컨텐츠를 추천컨텐츠로서 가입자단말(10)로 제공하기에 앞서, 기구매 필터링 및/또는 상품 특성 기반 필터링 등의 사후 필터링을 적용하는 것도 가능할 것이다.

예컨대, 전술과 같이 추천컨텐츠로서 컨텐츠1,2,3,4가 선택되었다고 가정하면, 가입자(1)가 컨텐츠1을 이미 구매하였을 수도 있고 이 경우라면 가입자(1)에는 컨텐츠1을 추천할 필요가 없을 것이다.

이에, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 전술과 같이 선택한 특정 컨텐츠(예 : 컨텐츠1,2,3,4)를 추천컨텐츠로서 선택하면, 이들 추천컨텐츠 중에서 가입자단말(10)의 가입자(예 : 가입자(1))에 의해 기 구매된 컨텐츠를 추천컨텐츠에서 제외시키는 기구매 필터링을 적용하는 것이 바람직하다.

예컨대, 전술과 같이 추천컨텐츠로서 컨텐츠1,2,3,4가 선택되었다고 가정하면, 컨텐츠1의 상태가 구매가능 상태에서 구매불가능 상태(예 : 판매중지, 제고없음 등)로 변경될 수도 있고 이 경우라면 가입자(1)에는 컨텐츠1을 추천할 필요가 없을 것이다. 또한, 컨텐츠1의 상태가 19금 판매가능 상태인데 가입자(1)은 기본정보에서 나이를 확인한 결과 미성년자일 수 있으며, 이 경우라면 가입자(1)에는 컨텐츠1을 추천할 필요가 없을 것이다.

이에, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 전술과 같이 선택한 특정 컨텐츠(예 : 컨텐츠1,2,3,4)를 추천컨텐츠로서 선택하면, 이들 추천컨텐츠 중에서 컨텐츠의 상태가 구매불가능 상태이거나 연령대가 맞지 않는 컨텐츠를 추천컨텐츠에서 제외시키는 상품 특성 기반 필터링을 적용하는 것이 바람직하다.

이외에도, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 전술과 같이 선택하여 추천컨텐츠로서 가입자단말(10)에 제공한 횟수가 특정 횟수(예 : 10회) 이상인데 가입자단말(10)의 가입자(1)에 의해서 검색 또는 열람 또는 구매되는 등의 반응이 없다면, 해당 컨텐츠의 추천 순위를 낮추거나 추천컨텐츠에서 제외시키는 등의 방법을 적용하는 것도 가능할 것이다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 컨텐츠 추천 서비스 시스템 및 컨텐츠추천서비스장치는, 특정 가입자(전술의 가입자(1))에게 추천컨텐츠를 제공하는데 있어서 특정 가입자가 회원 가입 시 등록한 기본정보를 기반으로 기본정보 내의 상세정보가 2 이상 동일한 다른 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하고, 가입자그룹 내의 각 가입자들의 활동이력을 기초로 각 가입자의 가입자중요도, 활동이력별 가중치 등 구체적인 파라미터를 이용하여 최적의 추천컨텐츠를 선택하여 제공함으로써, 보다 가입자에게 최적화되고 활용도 높은 컨텐츠를 추천할 수 있어 가입자의 만족도를 높이고 컨텐츠 제공자의 수익을 효율적으로 증대시킬 수 있는 효과를 도출한다.

이하에서는 도 3 내지 도 4를 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컨텐츠 추천 서비스 방법을 설명하도록 한다. 여기서, 설명의 편의를 위해 전술한 도 1 내지 도 2에 도시된 구성은 해당 참조번호를 언급하여 설명하겠다.

먼저, 도 3을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컨텐츠 추천 서비스 방법을 설명하도록 한다.

컨텐츠추천서비스장치(100)는, 자신이 제공하는 서비스에 가입된 각 가입자 별로 기 등록된 기본정보와, 각 가입자 별로 기 수집된 활동이력을 저장/관리한다(S10).

여기서, 기본정보는 나이, 성별, 생일, 기념일, 주소, 학력, 관심사 등을 상세정보로서 포함하는 정보이고, 활동이력은 검색이력, 열람이력, 구매이력을 포함하는 정보일 수 있다.

가입자단말(10)은, 특정 가입자, 예컨대 가입자(1)에 의해 일련의 로그인 과정을 거쳐 컨텐츠추천서비스장치(100)에서 제공하는 서비스에 접속하고, 가입자(1)과 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천을 요청한다(S20).

이에, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 전술과 같이 가입자단말(10)로부터 컨텐츠 추천 요청이 확인되면, 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정한다(S30).

즉, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 각 가입자의 기본정보를 기초로, 가입자(1)의 기본정보 내에 포함된 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들, 즉 가입자(1)의 기본정보가 유사한 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정할 수 있다.

그리고, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 전술과 같이 결정한 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 기 수집한 활동이력을 기초로 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택한다(S40).

즉, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 활동이력을 기초로, 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 속하는 컨텐츠들 중에서 가입자(1)에 추천하기에 가장 적합한 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하는 것이다.

이에, 컨텐츠추천서비스장치(100)는, 선택한 적어도 하나의 컨텐츠를 추천컨텐츠로서 가입자단말(10)로 제공할 수 있다(S50).

이에, 가입자단말(10)은, 컨텐츠추천서비스장치(100)로부터 추천컨텐츠가 제공되면, 전술에서 언급한 바와 같이 추천컨텐츠의 컨텐츠접속정보를 바로 표시하거나 또는 가입자(1)가 표시를 선택하면 추천컨텐츠의 컨텐츠접속정보를 표시할 수 있다(S60).

이하에서는 도 4를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법을 구체적으로 설명하도록 한다.

본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 자신이 제공하는 서비스에 가입된 각 가입자 별로 기본정보와, 각 가입자 별로 활동이력을 저장/관리할 수 있다(S100).

이러한 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자단말(10)로부터 특정 가입자 예컨대 가입자(1)와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 대한 컨텐츠 추천 요청을 수신할 수 있다(S110).

이에 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 전술과 같이 컨텐츠 추천 요청이 수신되면, 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여, 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정한다(S120).

즉, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 전술과 같이 컨텐츠 추천 요청이 수신되면, 저장된 각 가입자의 기본정보를 기초로, 가입자(1)의 기본정보 내에 포함된 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 다른 가입자들, 즉 가입자(1)의 기본정보가 유사한 다른 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정할 수 있다.

이러한 S120단계의 제1실시예를 구체적으로 설명하면, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 모두와 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 검색한다.

다시 말해, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 모두와 동일한 가입자, 즉 가입자(1)의 나이, 성별, 생일, 기념일, 주소, 학력, 관심사 모두와 동일한 가입자를 검색한다.

그리고, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 모두와 동일한 가입자를 검색한 결과, 검색된 가입자의 수가 기 설정된 그룹인원수(예 : 50명) 미만이면, 직전의 가입자 검색 시 이용한 상세정보들 중 하나의 상세정보를 제외한 나머지 상세정보들과 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 재 검색하는 가입자 재검색 과정을 수행한다.

물론, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 모두와 동일한 가입자를 검색한 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 이상이면, 가입자 재검색 과정을 수행하지 않고 금번 검색된 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정할 수 있다.

하지만, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 미만이면, 직전의 가입자 검색 시 이용한 상세정보들 즉 상세정보들 모두 중 하나의 상세정보를 제외시킨다.

이때, 가입자 재검색 과정에서 제외되는 하나의 상세정보는, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 별로 기 설정된 중요도를 기초로, 직전의 가입자 검색 시 이용한 상세정보들 중 중요도가 가장 낮은 상세정보일 것이다.

예를 들어, 나이, 성별, 생일, 기념일, 주소, 학력, 관심사 중에서 가장 낮은 중요도의 상세정보는 기념일인 것으로 가정한다.

이에, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 전술과 같이 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 미만이면, 직전의 가입자 검색 시 이용한 상세정보들 즉 상세정보들 모두 중 하나의 상세정보 즉 기념일을 제외한 나머지 상세정보들과 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 재 검색하는 가입자 재검색 과정을 수행한다.

다시 말해, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자(1)의 기본정보 내의 상세정보들 모두 중에서 하나의 상세정보 즉 기념일을 제외한 나머지 상세정보들과 동일한 가입자, 즉 가입자(1)의 나이, 성별, 생일, 주소, 학력, 관심사와 동일한 가입자를 검색함으로써, 가입자 재검색 과정을 수행한다.

그리고, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 전술의 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 미만이면 검색되는 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 이상이 될 때까지 전술의 가입자 재검색 과정을 재 수행하고, 전술의 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명)이상이면 검색된 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정할 수 있다.

다시 말해, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 전술의 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 미만이면, 직전의 가입자 검색 시 이용한 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보들 즉 가입자(1)의 나이, 성별, 생일, 주소, 학력, 관심사 중에서 가장 낮은 중요도의 상세정보(예 : 학력)을 제외한 나머지 상세정보들 즉 가입자(1)의 나이, 성별, 생일, 주소, 관심사와 동일한 가입자를 검색함으로써, 가입자 재검색 과정을 재 수행할 수 있다.

이에, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 이상이면, 더 이상 가입자 재검색 과정을 재 수행하지 않고 금번 검색된 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정할 수 있다.

하지만, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자 재검색 과정에 의해 검색된 가입자의 수가 여전히 그룹인원수(예 : 50명) 미만이면, 직전의 가입자 검색 시 이용한 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보들 중 중요도가 가장 낮은 상세정보(예 : 생일)을 제외한 나머지 상세정보들 즉 가입자(1)의 나이, 성별, 주소, 관심사와 동일한 가입자를 검색함으로써, 가입자 재검색 과정을 재 수행할 수 있다.

이처럼, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 이상이 될 때까지 전술의 가입자 재검색 과정을 재 수행하고, 검색된 가입자의 수가 그룹인원수(예 : 50명) 이상이 되면 비로소 금번 검색된 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정할 수 있다.

한편, S120단계의 제2실시예를 구체적으로 설명하면, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자(1)의 기본정보 내에 포함된 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보를 선택한다.

여기서, 2 이상의 상세정보는, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 별로 기 설정된 중요도를 기초로, 기본정보 내의 상세정보들 중 중요도가 가장 높은 상세정보부터 중요도가 낮아지는 순서에 따라 순차적으로 선택되는 것이 바람직하다.

이때, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 별 중요도는, 가입자(1)와 관련하여 상세정보 별로 수집되는 반응률일 수 있다.

더 구체적으로는, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 중 특정 상세정보의 반응률은, 가입자(1)와 관련하여, 기 지정된 반응수집기간 동안 상기 특정 상세정보를 이용하여 결정된 가입자그룹을 기초로 선택한 추천컨텐츠를 제공하여 상기 제공한 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 빈도수에 의해 결정될 수 있다.

여기서, 특정 상세정보는, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 각각을 의미할 수 있다. 예컨대, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보들 중 성별을 언급하여 설명하도록 하겠다.

즉 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자(1)와 관련하여, 기 지정된 반응수집기간 동안 성별 상세정보를 이용하여 전술과 같이 결정한 가입자그룹을 기초로 선택한 추천컨텐츠를 제공한 횟수, 그리고 제공한 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 횟수를 모니터링 함으로써 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 빈도수를 확인함으로써, 이에 따른 반응률을 결정할 수 있다.

예를 들어, 반응수집기간 동안에, 성별 상세정보를 이용하여 결정한 가입자그룹을 기초로 선택한 추천컨텐츠를 제공한 횟수는 30회이고, 제공한 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 횟수는 15회라고 하면, 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 빈도수는 1/2로서, 성별 상세정보의 반응률은 이에 따라 50으로 결정될 수 있다.

전술과 같은 과정을 통해, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 각각, 즉 나이, 성별, 생일, 기념일, 주소, 학력, 관심사에 대한 각각의 반응률을 결정할 수 있고, 이처럼 결정된 각 상세정보의 반응률이 곧 상세정보 별 중요도일 수 있다.

따라서, 2 이상의 상세정보로서 3개의 상세정보를 선택하는 경우를 예로서 설명하면, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자(1)의 기본정보 내에 포함된 상세정보 각각의 중요도 즉 반응률을 기초로, 반응률이 가장 높은 상세정보부터 반응률이 낮아지는 순서에 따라 순차적으로 3개의 상세정보(예 : 성별, 나이, 주소)를 선택할 수 있다.

이에, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 저장된 각 가입자의 기본정보를 기초로, 가입자(1)의 기본정보 내 상세정보 중 전술과 같이 선택한 3개의 상세정보(예 : 성별, 나이, 주소)와 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 검색하여, 이들로 구성되는 가입자그룹을 결정할 수 있다.

본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 전술과 같은 제1실시예 또는 제2실시예에 따라 가입자그룹이 결정되면, 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 활동이력을 기초로, 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 가입자단말(10)로 제공한다.

즉, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 활동이력을 기초로, 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 속하는 컨텐츠들 중에서 가입자(1)에 추천하기에 가장 적합한 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하는 것이다.

보다 구체적으로는, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자그룹에 속하는 각 가입자(예 : A,B,C ...)의 검색 및 열람 및 구매 중 적어도 하나와 관련된 활동이력을 기초로, 특정 컨텐츠카테고리(예 : 대중교통 어플리케이션)에 속하는 컨텐츠 중에서 가입자그룹에 속하는 가입자(예 : A,B,C ...)에 의해 검색 및 열람 및 구매 중 적어도 하나가 발생된 컨텐츠(예 : 1,2,3,4,5,6...)를 검색한다(S130).

이에, 예를 들면 전술의 표 1의 형태로 각 가입자에 의해 검색,열람, 구매된 컨텐츠가 확인될 수 있다.

그리고, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자그룹에 속하는 각 가입자(예 : A,B,C ...) 별로 가입자(1)와의 동일한 상세정보의 수에 따른 가입자중요도를 확인할 수 있다(S140).

예컨대, 전술의 제2실시예에 따라 결정된 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 경우, 가입자(1)의 기본정보 내에서 선택된 2 이상의 상세정보, 예를 들면 전술의 3개의 상세정보(예 : 성별, 나이, 주소)가 동일한 가입자들이기 때문에, 각 가입자는 기본적으로 3개의 상세정보가 가입자(1)과 동일할 것이다.

하지만, 제2실시예의 경우라면, 가입자그룹에 속하는 가입자 중 어떤 가입자는 가입자(1)과 3개의 상세정보만 동일하고 어떤 가입자는 가입자(1)과 3개 보다 많은 수의 상세정보가 동일할 수도 있다.

이에, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 가입자그룹에 속하는 각 가입자(예 : A,B,C ...)의 기본정보 및 가입자(1)의 기본정보를 비교하여, 각 가입자(예 : A,B,C ...) 별로 가입자(1)와의 동일한 상세정보의 수에 따른 가입자중요도를 확인할 수 있다. 동일한 상세정보의 수가 많을수록, 높은 가입자중요도가 확인될 수 있다.

그리고 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 검색 및 열람 및 구매 별로 상이하게 부여되는 활동이력별 가중치에 전술의 확인한 가입자의 가입자중요도를 추가 적용하고, 이를 기초로 검색된 컨텐츠 각각(예 : 1,2,3,4,5,6...)에 대하여 추천레벨을 계산할 수 있다(S150). 여기서 활동이력별 가중치는 구매가 가장 높고 열람, 검색 순서로 가중치가 작아지도록 부여되는 것이 바람직하다.

이에, S130단계에서 검색된 컨텐츠 각각(예 : 1,2,3,4,5,6...)에 대하여 가입자의 가입자중요도를 추가 적용한 활동이력별 가중치를 기초로 S150단계를 통해 계산되는 추천레벨은, 전술의 수식 2를 따를 수 있다.

그리고, 본 발명에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 검색된 컨텐츠 각각(예 : 1,2,3,4,5,6...)에 대하여 전술과 같이 계산한 추천레벨에 따라, 추천레벨이 가장 높은 컨텐츠부터 추천레벨이 낮아지는 순서에 따라 적어도 하나의 컨텐츠를 특정 컨텐츠로 선택할 수 있고(S160), 선택한 특정 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 가입자단말(10)로 제공할 수 있다(S170).

이 경우, 컨텐츠 각각(예 : 1,2,3,4,5,6...)에 대하여 계산되는 추천레벨을 설명하면, 컨텐츠1의 추천레벨은 1, 컨텐츠2의 추천레벨은 8, 컨텐츠3의 추천레벨은 1, 컨텐츠4의 추천레벨은 6, 컨텐츠5의 추천레벨은 8, 컨텐츠6의 추천레벨은 1로 계산될 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 컨텐츠 추천 서비스 방법 및 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 특정 가입자(전술의 가입자(1))에게 추천컨텐츠를 제공하는데 있어서 특정 가입자가 회원 가입 시 등록한 기본정보를 기반으로 기본정보 내의 상세정보가 2 이상 동일한 다른 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하고, 가입자그룹 내의 각 가입자들의 활동이력을 기초로 각 가입자의 가입자중요도, 활동이력별 가중치 등 구체적인 파라미터를 이용하여 최적의 추천컨텐츠를 선택하여 제공함으로써, 보다 가입자에게 최적화되고 활용도 높은 컨텐츠를 추천할 수 있어 가입자의 만족도를 높이고 컨텐츠 제공자의 수익을 효율적으로 증대시킬 수 있는 효과를 도출한다.

본 발명의 일실시예에 따른 컨텐츠추천서비스장치의 동작 방법은, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

지금까지 본 발명을 바람직한 실시 예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 상기한 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.

본 발명에 따른 컨텐츠 추천 서비스 시스템 및 방법에 따르면, 특정 가입자에게 추천컨텐츠를 제공하는데 있어서 특정 가입자가 회원 가입 시 등록한 기본정보를 기반으로 기본정보가 유사한 다른 가입자들을 확인하고 이러한 다른 가입자들의 활동이력을 기초로 추천컨텐츠를 선택하여 제공함으로써, 보다 가입자에게 최적화되고 활용도 높은 컨텐츠를 추천할 수 있어 가입자의 만족도를 높이고 컨텐츠 제공자의 수익을 효율적으로 증대시킨다는 점에서, 기존 기술의 한계를 뛰어 넘음에 따라 관련 기술에 대한 이용만이 아닌 적용되는 장치의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.

1 : 가입자
10 : 가입자단말
100 : 컨텐츠추천서비스장치

Claims (17)

1. 가입자단말로부터 특정 가입자와 관련하여 특정 컨텐츠카테고리에 대한 컨텐츠 추천 요청을 수신하는 요청수신부;
   상기 컨텐츠 추천 요청이 수신되면, 가입자 각각에 대하여 기 등록된 기본정보에 기초하여, 상기 특정 가입자의 기본정보 내의 상세정보들 중에서 2 이상의 상세정보와 동일한 상세정보를 갖는 가입자들로 구성된 가입자그룹을 결정하는 그룹결정부;
   상기 가입자그룹에 속하는 각 가입자의 기 수집한 활동이력을 기초로, 상기 특정 컨텐츠카테고리에 속하는 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠를 선택하여 추천컨텐츠로서 상기 가입자단말로 제공하는 컨텐츠추천부를 포함하며,
   상기 그룹결정부는,
   상기 특정 가입자의 기본정보 내 상세정보와 일치되는 상세정보를 갖는 가입자를 검색하고, 검색된 가입자의 수가 기 설정된 그룹인원수 미만이면, 검색되는 가입자의 수가 상기 그룹인원수 이상이 될 때까지 직전의 가입자 검색 시 이용한 상세정보들 중 하나의 상세정보를 제외한 나머지 상세정보들과 동일한 상세정보를 갖는 가입자를 재 검색하여 가입자 그룹을 결정하거나,
   상기 특정 가입자와 관련하여, 기 지정된 반응수집기간 동안 각 상세정보를 이용하여 결정된 가입자그룹을 기초로 선택한 추천컨텐츠를 제공하여 상기 제공한 추천컨텐츠가 열람 또는 구매되는 빈도수에 의해 결정되는 반응률에 따른 상세정보 별 중요도를 기초로 중요도가 가장 높은 상세정보부터 중요도가 낮아지는 순서에 따라 순차적으로 상기 2 이상의 상세정보를 선택하여 가입자 그룹을 결정하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠추천장치.
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 삭제
9. 삭제
10. 삭제
11. 삭제
12. 삭제
13. 삭제
14. 삭제
15. 삭제
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