KR102169109B1 - 일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 사용자가 여행할 도시에 대한 도시 정보, 상기 여행할 도시에서 이용할 숙소에 대한 체크인 날짜 및 체크아웃 날짜 정보 및 상기 여행할 도시에서 방문하고자 하는 방문지 정보를 획득하는 방문지 정보 관리부; 상기 방문지 정보에 기초하여 상기 여행할 도시에서의 방문지를 그룹화하여 적어도 하나 이상의 방문지 클러스터를 생성하는 방문지 클러스터링부; 상기 사용자가 여행할 도시에 존재하는 적어도 하나 이상의 숙소로부터의 상기 방문지 클러스터와 방문지 클러스터에 포함되지 않은 방문지들과의 이동 거리에 기초하여 총 이동거리를 계산하는 이동 거리 계산부; 및 상기 계산된 총 이동 거리에 기초하여 사용자가 여행할 도시에서 묵을 숙소를 추천 숙소를 결정하는 추천 숙소 결정부를 포함하는 숙소 추천 서비스 제공 시스템 및 이를 이용한 방법을 제공한다.

Description

일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스 제공 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING LODGING RECOMMENDATION SERVICES BASED ON ESTIMATION OF SCHEDULE}
본 발명은 숙소 추천 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사용자가 특정 도시를 여행할 때 복수의 관광지를 방문하고자 하는 경우 관광지의 거리에 기초하여 해당 도시에서 묵을 숙소를 추천할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
삶의 질 향상에 따라 최근 국내외 여행 인구가 크게 증가하고 있는데, 비교적 장기간에 여러 도시나 국가를 여행하는 경우에는 여행 경로를 어떻게 정하고 정해진 여행 경로에 포함된 도시에서 숙소를 어디에 정할 것인가가 매우 중요한 문제이다. 그러나, 여행사의 패키지 여행 상품을 이용하는 경우가 아닌 자유 여행의 경우 대부분 여행객 자신이 스스로 알아서 정해야 하는데, 다수의 국가나 도시를 방문하는 일정의 경우에는 실제 이를 정하는 것이 쉽지 않은 실정이다.
많은 여행자들이 낯선 여행지를 가기전에 미리 숙소를 예약하게 되는데 이때 대부분의 여행자들은 자신이 이용할 공항/역 그리고 가고 싶은 관광지를 염두에 두며 최적의 위치에 숙소를 정하고자 한다. 여기서 최적의 위치는 일반적으로 자신의 일정에 대해 총 이동거리가 최소가 되는 곳이다.
총 이동거리를 구할 때 숙소와 각각의 방문할 곳들간의 거리를 구하고 단순히 합산하는 방식으로 계산하는 방법을 쉽게 떠올릴 수 있다. 그러나, 이러한 방법의 경우, 실제 여행에서 이동하게 될 거리와 상당한 차이가 발생하는 경우가 많다. 이는 여행자들이 여러 개의 몰려있는 관광지들을 한번에 방문하기도 하고, 어떤 경우에는 여러 날에 걸쳐서 관광지들이 몰려있는 지역을 여러 번 방문하기도 하는 부분등을 적절히 반영하기 어렵기 때문이다. 따라서, 단순히 각 숙소와 방문할 곳의 거리만을 고려하여 숙소를 추천하는 것은 실제로는 큰 의미가 없다고 할 수 있다.
한편, 대한민국 공개특허공보 제10-2014-0046792호에 의하면, 정해진 여행 경로를 사용자에게 제공하여 사용자가 선택하도록 하고, 선택된 여행 경로에 대하여 교통편, 숙소를 예약할 수 있도록 하는 등의 여행 일정을 안내하는 방법을 개시하고 있다. 그러나, 이러한 종래 기술은, 단순히 미리 정해진 여행 경로를 사용자에게 제공하고 여행 경로와 관련된 정보를 제공하는 것에 그치고 있을 뿐 이동 거리를 고려하여 적극적으로 숙소를 추천할 수는 없다는 한계점이 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2014-0046792호(2014.04.21.공개)
본 발명은 상기한 바와 같은 한계점을 해결하기 위한 것으로서, 여행자가 방문하고자 하는 도시의 관광지, 터미널 등과 같은 복수의 방문지에 대해 일정 거리 미만인 방문지들을 그룹화하여 클러스터를 구성하고 클러스터에 대한 이동 거리를 고려하여 숙소를 추천할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명은, 일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스 제공 시스템으로서, 사용자가 여행할 도시에 대한 도시 정보, 상기 여행할 도시에서 이용할 숙소에 대한 체크인 날짜 및 체크아웃 날짜 정보 및 상기 여행할 도시에서 방문하고자 하는 방문지 정보를 획득하는 방문지 정보 관리부; 상기 방문지 정보에 기초하여 상기 여행할 도시에서의 방문지를 그룹화하여 적어도 하나 이상의 방문지 클러스터를 생성하는 방문지 클러스터링부; 상기 사용자가 여행할 도시에 존재하는 적어도 하나 이상의 숙소로부터의 상기 방문지 클러스터와 방문지 클러스터에 포함되지 않은 방문지들과의 이동 거리에 기초하여 총 이동거리를 계산하는 이동 거리 계산부; 및 상기 계산된 총 이동 거리에 기초하여 사용자가 여행할 도시에서 묵을 숙소를 추천 숙소를 결정하는 추천 숙소 결정부를 포함하는 숙소 추천 서비스 제공 시스템을 제공한다.
여기에서, 상기 방문지 정보 관리부는, 상기 방문지 정보에 포함된 방문지들이 여행 정보 데이터베이스에 저장되어 있는 대체 방문지 사전에 포함되어 있는 경우, 해당 방문지를 해당 방문지에 상응하여 여행 정보 데이터베이스에 저장되어 있는 대체 방문지로 대체할 수 있다.
또한, 상기 방문지 클러스터링부는, 상기 방문지 정보 관리부에서 획득된 방문지 정보에 포함된 방문지들 중에서 서로간의 거리가 미리 설정된 값(K) 이하인 방문지들을 그룹화한 클러스터 후보들의 클러스터 후보 리스트를 생성하는 클러스터 후보 생성부; 및 상기 클러스터 후보 리스트에 포함된 클러스터 후보들 각각에 대해, 여행 정보 데이터베이스로부터 클러스터 후보에 포함되어 있는 방문지들이 동일한 날짜에 발생한 빈도를 확인하고, 상기 빈도가 미리 설정된 값(L) 미만인 경우, 해당 클러스터 후보를 클러스터 후보 리스트에서 제외시킴으로써 방문지 클러스터를 최종적으로 결정하는 클러스터 결정부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 빈도는, 클러스터 후보에 포함된 방문지들이 모두 포함되고 해당 도시에서의 체류 기간이 동일한 여행 일정 중 동일한 날짜에 클러스터 후보에 포함된 방문지들이 모두 포함된 횟수를 여행 정보 데이터베이스에 저장되어 있는 여행 일정 중에서 클러스터 후보에 포함되고 방문지들이 모두 포함되고 해당 도시에서의 체류 기간이 동일한 여행 일정의 횟수로 나눈 값에 의해 계산될 수 있다.
또한, 상기 이동 거리 계산부는, 특정 숙소에서 방문지 클러스터 및 방문지 클러스터에 포함되지 않은 방문지들 각각에 대한 이동 거리를 합산한 값에 의해 총 이동 거리를 계산할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 의하면, 상기한 바와 같은 일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스 제공 시스템에 의한 숙소 추천 서비스 제공 방법으로서, 사용자가 여행할 도시에 대한 도시 정보, 상기 여행할 도시에서 이용할 숙소에 대한 체크인 날짜 및 체크아웃 날짜 정보 및 상기 여행할 도시에서 방문하고자 하는 방문지 정보를 획득하는 제1 단계; 상기 방문지 정보에 기초하여 상기 여행할 도시에서의 방문지를 그룹화하여 적어도 하나 이상의 방문지 클러스터를 생성하는 제2 단계; 상기 사용자가 여행할 도시에 존재하는 적어도 하나 이상의 숙소로부터의 상기 방문지 클러스터와 방문지 클러스터에 포함되지 않은 방문지들과의 이동 거리에 기초하여 총 이동거리를 계산하는 제3 단계; 및 상기 계산된 총 이동 거리에 기초하여 사용자가 여행할 도시에서 묵을 숙소를 추천 숙소를 결정하는 제4 단계를 포함하는 숙소 추천 서비스 제공 방법을 제공한다.
본 발명에 의하면, 여행자가 방문하고자 하는 도시의 관광지, 터미널 등과 같은 복수의 방문지에 대해 일정 거리 미만인 방문지들을 그룹화하여 클러스터를 구성하고 클러스터에 대한 이동 거리를 고려하여 숙소를 추천할 수 있는 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
특히, 본 발명에 의하면, 각각의 방문지를 그룹화하고 미리 저장해 둔 일정 데이터베이스를 참조하여 그룹화된 클러스터들이 적절한지를 판단함으로써 사용자의 일정을 추정할 수 있으므로 이를 이용하여 효과적으로 숙소를 추천할 수 있다.
도 1은 본 발명에 의한 일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스 제공 시스템(100)의 전체적인 구성 및 환경을 나타낸 도면이다.
도 2는 시스템(100)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 사용자가 여행할 도시에 대한 도시 정보, 체크인 및 체크아웃 정보 및 방문지 정보를 입력받는 방법의 일예를 나타낸 도면이다.
도 4는 대체 방문지 사전의 일예를 나타낸 것이다.
도 5는 방문지 클러스터링부(20)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 6은 클러스터 후보 생성부(21)의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 여행 정보 데이터베이스(50)를 이용하여 빈도에 의해 클러스터를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 총 이동 거리를 계산하는 일예를 나타낸 도면이다.
도 9는 사용자 단말기(200)에 전술한 바와 같은 방법에 의해 결정된 추천 숙소가 표시된 일예를 나타낸 것이다.
도 10은 도 1 내지 도 8을 참조하여 설명한 시스템(100)에서 수행되는 일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스 제공 방법의 일실시예를 나타낸 흐름도이다.
도 1은 본 발명에 의한 일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스 제공 시스템(100, 이하 간단히 "시스템(100)"이라 한다)의 전체적인 구성 및 환경을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 시스템(100)은 인터넷과 같은 네트워크를 통해 사용자 단말기(200)와 연결되고, 사용자가 여행할 도시에 대한 도시 정보, 상기 여행할 도시에서 이용할 숙소에 대한 체크인 날짜 및 체크아웃 날짜 정보 및 상기 여행할 도시에서 방문하고자 하는 방문지 정보에 기초하여 총 이동 거리를 고려하여 숙소를 추천하는 서비스를 제공한다.
도 1에서, 네트워크는 인터넷, 이동 통신망, 공중 전화망 및 이들의 결합으로 구성되는 종래 알려져 있는 네트워크이고, 사용자 단말기(200)는 컴퓨터, 스마트폰 등과 같은 종래 알려져 있는 장치로서, 네트워크를 통해 시스템(100)과 정보를 송수신함으로써 일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스를 이용하게 된다. 이러한 네트워크 및 사용자 단말기(200)의 구성 자체는 본 발명의 직접적인 목적이 아니고 종래 기술에 의해 알려져 있는 것이므로, 여기서는 상세 설명은 생략한다.
도 2는 시스템(100)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 시스템(100)은, 방문지 정보 관리부(10), 방문지 클러스터링부(20), 이동 거리 계산부(30), 추천 숙소 결정부(40) 및 여행 정보 데이터베이스(50)를 포함한다.
방문지 정보 관리부(10)는, 사용자가 여행할 도시에 대한 도시 정보, 상기 여행할 도시에서 이용할 숙소에 대한 체크인 날짜 및 체크아웃 날짜 정보 및 상기 여행할 도시에서 방문하고자 하는 방문지 정보를 획득하는 기능을 수행한다.
사용자가 여행할 도시에 대한 도시 정보, 체크인 및 체크아웃 정보 및 방문지 정보는 사용자 단말기(200)를 통해 사용자로부터 입력받을 수 있다. 이를 위해 시스템(100)은 사용자가 여행할 도시를 선택할 수 있도록 하고, 해당 도시에서의 체크인 및 체크아웃 날짜, 그리고 해당 도시에서 방문하고자 하는 관광지나 여객 터미널(공항, 역 또는 버스 터미널)인 방문지 정보를 입력할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공하고, 이를 통해 해당 정보를 입력받는다.
여기서, 체크인 날짜는 해당 도시에서 이용할 숙소에 대한 체크인 날짜이고, 체크아웃 날짜는 해당 도시에서 이용할 숙소에 대한 체크아웃 날짜를 의미한다.
도 3은 사용자가 여행할 도시에 대한 도시 정보, 체크인 및 체크아웃 정보 및 방문지 정보를 입력받는 방법의 일예를 나타낸 도면이다.
도 3에서, 사용자는 여행할 도시로서 "파리"를 선택하였다. 이후, 해당 도시에서의 체크인/체크아웃 날짜를 입력한 후, 도 3에 나타낸 바와 같이, "파리"에서의 유명 관광지를 제시해 주고 사용자가 이를 선택할 수 있도록 한다. 도 3의 예에서 사용자는 "에펠탑", "몽마르뜨 언덕", "노트르담 대성당", "개선문"의 4개의 관광지를 선택하였으며, 이는 방문지 정보가 된다.
한편, 방문지 정보 관리부(10)는, 상기 방문지 정보에 포함된 방문지들이 여행 정보 데이터베이스(50)에 저장되어 있는 대체 방문지 사전에 포함되어 있는 경우, 해당 방문지를 해당 방문지에 상응하여 여행 정보 데이터베이스(50)에 저장되어 있는 대체 방문지로 대체할 수 있다.
이는 사용자의 방문지 정보에 포함된 방문지(관광지나 터미널)가 해당 도시의 시내에서 크게 벗어나 있는 경우에는 해당 방문지로 빠르게 이동 할 수 있는 도시내의 특정 지점 등을 대체장소로 변경하기 위한 것이다. 대체 방문지가 존재하지 않는 방문지인 경우에는 상기 과정은 생략할 수 있다.
도 4는 대체 방문지 사전의 일예를 나타낸 것이다.
도 4에 나타낸 바와 같이, 대체 방문지 사전은 특정 도시의 특정 방문지에 대해서 대체 방문지를 미리 설정해 둔 것임을 알 수 있다. 전술한 바와 같이, 사용자로부터 입력되는 방문지가 해당 도시의 시내에서 크게 벗어나서 외곽에 존재하는 경우 여기에 빠르게 이동할 수 있는 도시내의 특정 지점(역, 터미널) 등을 대체 방문지로 지정해 둔 것이다.
도 4에 나타낸 바와 같이, 런던의 "히드로 공항"은 대체 방문지로 "Paddington Station"이 설정되어 있고, "해리포터 스튜디오"는 대체 방문지로 "Euston station"이 설정되어 있다.
사용자의 방문지 정보에 포함된 방문지가 도 4에 나타낸 바와 같은 대체 방문지 사전에 포함된 경우, 방문지 정보 관리부(10)는 사용자의 방문지 정보를 해당 방문지에 상응하여 대체 방문지 사전에 저장되어 있는 대체 방문지로 대체한다.
만약, 사용자의 방문지 정보에 포함된 방문지가 도 4에 나타낸 바와 같은 대체 방문지 사전에 포함되어 있지 않다면 사용자의 방문지 정보를 그대로 둔다.
다시 도 2를 참조하면, 방문지 클러스터링부(20)는, 상기 방문지 정보에 기초하여 사용자가 여행할 도시에서의 방문지를 그룹화하여 적어도 하나 이상의 방문지 클러스터를 생성하는 기능을 수행한다.
일반적으로, 시간에 쫓기는 대부분의 여행자들은 숙소에서 관광지를 방문할 때 가까운 관광지들을 한꺼번에 방문하는 일정을 선호한다. 하지만 특별한 관광지들의 경우, 서로 가까이에 위치해 있음에도 불구하고 여러 날에 걸쳐서 나누어 방문하기도 한다. 이러한 점을 고려하여, 방문지 클러스터링부(20)는 후술하는 추천 숙소 결정부(40)에서 실제로 이동하게 될 거리에 기초하여 추천 숙소를 결정할 수 있도록 사용자가 방문하고자 하는 방문지를 그룹화하여 적어도 하나 이상의 방문지 클러스터를 생성한 후, 생성된 클러스터를 이용하여 이동 거리를 계산하는데 사용할 수 있도록 한다.
도 5는 방문지 클러스터링부(20)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 방문지 클러스터링부(20)는, 클러스터 후보 생성부(21) 및 클러스터 결정부(22)를 포함한다.
클러스터 후보 생성부(21)는, 상기 방문지 정보 관리부(10)에서 획득된 방문지 정보에 포함된 방문지들 중에서 서로간의 거리가 미리 설정된 값(K) 이하인 방문지들을 그룹화한 클러스터 후보들의 클러스터 후보 리스트를 생성하는 기능을 담당한다.
여기에서, 미리 설정된 값(K)는 설정 가능한 값으로서, 예컨대 5Km, 15Km 등의 값으로 설정해 둘 수 있다.
도 6은 클러스터 후보 생성부(21)의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
사용자로부터 획득된 방문지 정보가 "에펠탑", "개선문", "샹제리제 거리", "몽마르트 언덕", "노트르담 성당", "라탱 지구"의 6개라고 가정하면, 이들 방문지들 중에서 서로간의 거리가 미리 설정된 값(K) 이하인 방문지를 그룹화하면, 도 6과 같이 나타낼 수 있다.
도 6을 참조하면, "개선문"과 "샹제리제 거리"는 클러스터 후보 1을 형성하고, "노트르담 성당"과 "라탱 지구"는 클러스터 후보 2를 형성한다.
"몽마르트 언덕"과 "에펠탑"은 다른 방문지들과의 거리가 미리 설정된 값(K) 이하를 만족하지 아니하므로, 이들은 클러스터 후보가 될 수 없다.
여기에서 방문지간의 거리는 방문지를 직선으로 연결한 거리 또는 방문지 간의 도로를 이용한 최단 거리일 수 있으며, 필요에 따라 적절한 것을 사용할 수 있다.
한편, 클러스터 후보 생성부(21)는 방문지간의 거리에 의해 클러스터 후보를 결정하는 방식 이외에, 두 방문지를 일정 시간 내에 이동 가능한 경우 해당 방문지들을 그룹화하여 클러스터 후보로 결정하는 방법을 사용할 수도 있다.
한편, 클러스터 결정부(22)는, 상기 클러스터 후보 리스트에 포함된 클러스터 후보들 각각에 대해, 여행 정보 데이터베이스(50)로부터 클러스터 후보에 포함되어 있는 방문지들이 동일한 날짜에 발생한 빈도(co-occurrence)를 확인하고, 상기 빈도가 미리 설정된 값(L) 미만인 경우, 해당 클러스터 후보를 클러스터 후보 리스트에서 제외시킴으로써 방문지 클러스터를 최종적으로 결정하는 기능을 수행한다. 여기에서, 미리 설정된 값(L)은 0~1 범위의 실수이며, 설정 가능한 값이다.
여기에서, 빈도는 다음과 같이 정의할 수 있다.
빈도= 클러스터 후보에 포함된 방문지들이 모두 포함되고 해당 도시에서의 체류 기간이 동일한 여행 일정 중 동일한 날짜에 클러스터 후보에 포함된 방문지들이 모두 포함된 횟수/여행 정보 데이터베이스에 저장되어 있는 여행 일정 중에서 클러스터 후보에 포함되고 방문지들이 모두 포함되고 해당 도시에서의 체류 기간이 동일한 여행 일정의 횟수
여기에서, 체류 기간은 해당 도시에서의 체크인/체크 아웃 날짜에 의해 계산될 수 있으며, 예컨대 3박 4일, 4박 5일 등과 같이 구성될 수 있다.
도 7은 여행 정보 데이터베이스(50)를 이용하여 빈도에 의해 클러스터를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은, 여행 정보 데이터베이스(50)에 저장되어 있는 특정 도시(파리)의 3박 4일 일정표로서, 각 날짜별로 사용자들이 방문했던 방문지들의 방문지 정보가 저장되어 있다.
도 6에서 예로 든 "개선문"과 "샹제리제 거리"로 구성되는 클러스터 후보 1에 대해서 빈도를 계산해 보면 다음과 같다.
우선 클러스터 후보 1에 포함된 방문지들이 모두 포함된 여행 일정의 횟수는 도 7에 나타낸 바와 같이 3이다.
다음으로, 클러스터 후보 1에 포함된 방문지들이 모두 포함된 여행 일정 중 동일한 날짜에 클러스터 후보 1에 포함된 방문지들이 모두 포함된 횟수는 1(예시 3)이다.
따라서, 빈도를 계산해 보면, 1/3이라고 할 수 있다.
여기에서, 미리 설정된 값(L)을 0.5라고 하면, 클러스터 후보 1의 빈도는 이보다 작으므로, 클러스터 후보 1은 클러스터 리스트에서 제외시킨다.
한편, 도 6에서 예로 든 "노트르담 성당"과 "라탱 지구"로 구성되는 클러스터 후보 2에 대해서 빈도를 계산해 보면 다음과 같다.
우선 클러스터 후보 2에 포함된 방문지들이 모두 포함된 여행 일정의 횟수는 도 7에 나타낸 바와 같이 3이다.
다음으로, 클러스터 후보 2에 포함된 방문지들이 모두 포함된 여행 일정 중 동일한 날짜에 클러스터 후보 2에 포함된 방문지들이 모두 포함된 횟수는, 도 7에 나타낸 바와 같이 모든 일정에 "라탱 지구"와 "노트르담 성당"이 동일한 날짜에 포함되어 있으므로, 3이다.
따라서, 빈도를 계산해 보면, 3/3=1이라고 할 수 있다.
여기에서, 미리 설정된 값(L)을 0.5라고 하면, 클러스터 후보 1의 빈도는 이보다 높은 값이므로, 클러스터 후보 2는 클러스터 리스트에 그대로 유지된다.
다시 도 2를 참조하면, 이동 거리 계산부(20)는, 상기 사용자가 여행할 도시에 존재하는 적어도 하나 이상의 숙소로부터의 상기 방문지 클러스터와 방문지 클러스터에 포함되지 않은 방문지들과의 이동 거리에 기초하여 총 이동거리를 계산하는 기능을 수행한다.
여기에서, 총 이동 거리는 특정 숙소에서 방문지 클러스터 및 방문지 클러스터에 포함되지 않은 방문지들 각각에 대한 이동 거리를 합산한 값을 의미한다.
한편, 여기에서 이동 거리는 두 지점 사이의 직선 거리이거나 두 지점 사이의 도로를 이용한 최단 거리일 수 있다.
도 8은 총 이동 거리를 계산하는 일예를 나타낸 도면이다.
앞의 예에서, "개선문"과 "샹제리제 거리"로 구성된 클러스터 후보 1은 클러스터 후보 리스트에서 삭제되었으므로, "개선문"과 "샹제리제 거리"는 별도의 방문지가 된다. "라탱 지구"와 "노트르담 성당"으로 구성된 방문지 클러스터와 "개선문", "샹제리제 거리", "몽마르트 언덕", "에펠탑"의 4개의 방문지 각각에 대해 특정 숙소와의 이동 거리를 구하고 이들을 합산함으로써 도 8에 나타낸 바와 같이 총 이동 거리를 계산한다.
여기에서, 특정 숙소와 방문지 클러스터 간의 거리는, 특정 숙소의 클러스터의 중간 지점까지로 정의할 수 있다.
이와 같이, 이동 거리 계산부(30)는, 사용자가 여행할 도시에 존재하는 모든 숙소들에 대해 총 이동 거리를 계산한다.
추천 숙소 결정부(30)는, 상기 계산된 총 이동 거리에 기초하여 사용자가 여행할 도시에서 묵을 추천 숙소를 결정하는 기능을 수행한다.
전술한 바와 같이, 이동 거리 계산부(30)는 각 숙소에 대한 총 이동 거리를 계산했으므로, 추천 숙소 결정부(30)는 이를 거리가 짧은 것부터 순서대로 정렬하고 이 중에서 미리 설정된 값 이하의 숙소를 추천 숙소로 결정하고 이를 사용자 단말기(200)로 전송하거나, 사용자 단말기(200)를 통해 도 8과 같은 전자 지도 상에서 해당 숙소들이 표시될 수 있도록 하는 정보를 사용자 단말기(200)로 전송할 수 있다.
도 9는 사용자 단말기(200)에 전술한 바와 같은 방법에 의해 결정된 추천 숙소가 표시된 일예를 나타낸 것이다.
도 9에 나타낸 바와 같이, 총 4개의 숙소가 추천되었으며, 예상 이동 거리가 함께 표시되어 있음을 알 수 있다. 이에 의하여 사용자는 적절한 숙소를 추천받을 수 있게 된다.
도 10은 도 1 내지 도 8을 참조하여 설명한 시스템(100)에서 수행되는 일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스 제공 방법의 일실시예를 나타낸 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 우선 방문지 정보 관리부(10)는 사용자가 여행할 도시에 대한 도시 정보, 상기 여행할 도시에서 이용할 숙소에 대한 체크인 날짜 및 체크아웃 날짜 정보 및 상기 여행할 도시에서 방문하고자 하는 방문지 정보를 획득하고(S100), 방문지 클러스터링부(20)로 전송한다(S110).
방문지 클러스터링부(20)는 전술한 바와 같이, 방문지 정보에 기초하여 상기 여행할 도시에서의 방문지를 그룹화하여 적어도 하나 이상의 방문지 클러스터를 생성한다(S120). 생성된 방문지 클러스터의 정보는 이동 거리 계산부(30)로 전달된다(S130).
다음으로, 이동 거리 계산부(30)는, 전술한 바와 같은 방법을 사용하여, 상기 사용자가 여행할 도시에 존재하는 적어도 하나 이상의 숙소로부터의 상기 방문지 클러스터와 방문지 클러스터에 포함되지 않은 방문지들과의 이동 거리에 기초하여 총 이동거리를 계산한다(S140). 계산된 총 이동 거리는 추천 숙소 결정부(40)로 전달된다(S150).
추천 숙소 결정부(40)는 전술한 바와 같은 방법을 사용하여 상기 계산된 총 이동 거리에 기초하여 사용자가 여행할 도시에서 묵을 숙소를 추천 숙소를 결정하고(S160), 이를 사용자 단말기(200)로 전송한다.
이상에서, 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시예에 한정되는 것이 아니며 기타 다양한 수정 및 변형 실시가 가능함은 물론이다.
100...일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스 제공 시스템
10...방문지 정보 관리부
20...방문지 클러스터링부
30...이동 거리 계산부
40...추천 숙소 결정부
50...여행 정보 데이터베이스

Claims (6)

  1. 일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스 제공 시스템으로서,
    사용자가 여행할 도시에 대한 도시 정보, 상기 여행할 도시에서 이용할 숙소에 대한 체크인 날짜 및 체크아웃 날짜 정보 및 상기 여행할 도시에서 방문하고자 하는 방문지 정보를 획득하는 방문지 정보 관리부;
    상기 방문지 정보에 기초하여 상기 여행할 도시에서의 방문지를 그룹화하여 적어도 하나 이상의 방문지 클러스터를 생성하는 방문지 클러스터링부;
    상기 사용자가 여행할 도시에 존재하는 적어도 하나 이상의 숙소로부터의 상기 방문지 클러스터와 방문지 클러스터에 포함되지 않은 방문지들과의 이동 거리에 기초하여 총 이동거리를 계산하는 이동 거리 계산부; 및
    상기 계산된 총 이동 거리에 기초하여 사용자가 여행할 도시에서 묵을 숙소를 추천 숙소를 결정하는 추천 숙소 결정부
    를 포함하고,
    상기 방문지 클러스터링부는,
    상기 방문지 정보 관리부에서 획득된 방문지 정보에 포함된 방문지들 중에서 서로간의 거리가 미리 설정된 값(K) 이하인 방문지들을 그룹화한 클러스터 후보들의 클러스터 후보 리스트를 생성하는 클러스터 후보 생성부; 및
    상기 클러스터 후보 리스트에 포함된 클러스터 후보들 각각에 대해, 여행 정보 데이터베이스로부터 클러스터 후보에 포함되어 있는 방문지들이 동일한 날짜에 발생한 빈도를 확인하고, 상기 빈도가 미리 설정된 값(L) 미만인 경우, 해당 클러스터 후보를 클러스터 후보 리스트에서 제외시킴으로써 방문지 클러스터를 최종적으로 결정하는 클러스터 결정부
    를 포함하고,
    상기 빈도는, 클러스터 후보에 포함된 방문지들이 모두 포함되고 해당 도시에서의 체류 기간이 동일한 여행 일정 중 동일한 날짜에 클러스터 후보에 포함된 방문지들이 모두 포함된 횟수를 여행 정보 데이터베이스에 저장되어 있는 여행 일정 중에서 클러스터 후보에 포함되고 방문지들이 모두 포함되고 해당 도시에서의 체류 기간이 동일한 여행 일정의 횟수로 나눈 값에 의해 계산되고,
    상기 이동 거리 계산부는, 특정 숙소에서 방문지 클러스터 및 방문지 클러스터에 포함되지 않은 방문지들 각각에 대한 이동 거리를 합산한 값에 의해 총 이동 거리를 계산하는 것을 특징으로 하는 숙소 추천 서비스 제공 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 방문지 정보 관리부는,
    상기 방문지 정보에 포함된 방문지들이 여행 정보 데이터베이스에 저장되어 있는 대체 방문지 사전에 포함되어 있는 경우, 해당 방문지를 해당 방문지에 상응하여 여행 정보 데이터베이스에 저장되어 있는 대체 방문지로 대체하는 것을 특징으로 하는 숙소 추천 서비스 제공 시스템.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 청구항 1 내지 청구항 2 중 어느 한 항에 의한 일정 추정을 통한 숙소 추천 서비스 제공 시스템에 의한 숙소 추천 서비스 제공 방법으로서,
    방문지 정보 관리부가 사용자가 여행할 도시에 대한 도시 정보, 상기 여행할 도시에서 이용할 숙소에 대한 체크인 날짜 및 체크아웃 날짜 정보 및 상기 여행할 도시에서 방문하고자 하는 방문지 정보를 획득하는 제1 단계;
    방문지 클러스터링부가 상기 방문지 정보에 기초하여 상기 여행할 도시에서의 방문지를 그룹화하여 적어도 하나 이상의 방문지 클러스터를 생성하는 제2 단계;
    이동 거리 계산부가 상기 사용자가 여행할 도시에 존재하는 적어도 하나 이상의 숙소로부터의 상기 방문지 클러스터와 방문지 클러스터에 포함되지 않은 방문지들과의 이동 거리에 기초하여 총 이동거리를 계산하는 제3 단계; 및
    추천 숙소 결정부가 상기 계산된 총 이동 거리에 기초하여 사용자가 여행할 도시에서 묵을 숙소를 추천 숙소를 결정하는 제4 단계
    를 포함하고,
    상기 제2 단계는,
    상기 방문지 클러스터링부의 클러스터 후보 생성부가 상기 방문지 정보 관리부에서 획득된 방문지 정보에 포함된 방문지들 중에서 서로간의 거리가 미리 설정된 값(K) 이하인 방문지들을 그룹화한 클러스터 후보들의 클러스터 후보 리스트를 생성하는 단계; 및
    상기 방문지 클러스터링부의 클러스터 결정부가 상기 클러스터 후보 리스트에 포함된 클러스터 후보들 각각에 대해, 여행 정보 데이터베이스로부터 클러스터 후보에 포함되어 있는 방문지들이 동일한 날짜에 발생한 빈도를 확인하고, 상기 빈도가 미리 설정된 값(L) 미만인 경우, 해당 클러스터 후보를 클러스터 후보 리스트에서 제외시킴으로써 방문지 클러스터를 최종적으로 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 빈도는, 클러스터 후보에 포함된 방문지들이 모두 포함되고 해당 도시에서의 체류 기간이 동일한 여행 일정 중 동일한 날짜에 클러스터 후보에 포함된 방문지들이 모두 포함된 횟수를 여행 정보 데이터베이스에 저장되어 있는 여행 일정 중에서 클러스터 후보에 포함되고 방문지들이 모두 포함되고 해당 도시에서의 체류 기간이 동일한 여행 일정의 횟수로 나눈 값에 의해 계산되고,
    상기 제3 단계에서, 상기 이동 거리 계산부는, 특정 숙소에서 방문지 클러스터 및 방문지 클러스터에 포함되지 않은 방문지들 각각에 대한 이동 거리를 합산한 값에 의해 총 이동 거리를 계산하는 것을 특징으로 하는 숙소 추천 서비스 제공 방법.
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