KR102333552B1 - 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 방법 및 장치 - Google Patents

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강한샘
곽성경
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Abstract

콘텐츠 플랫폼 서비스는 콘텐츠 제작사 단말로부터 등록된 콘텐츠의 흥행 여부에 관련된 분석을 수행할 수 있고, 이를 기초로 콘텐츠를 구매하려는 기업들에게 콘텐츠에 대한 정보를 제공할 수 있다.

Description

콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING CONTENTS PLATFORM SERVICE}
본 발명은 콘텐츠 플랫폼 서비스를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 콘텐츠 제작사 단말로부터 등록된 콘텐츠에 대한 정보를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
PC나 스마트폰 등을 통해 정보 제공 콘텐츠를 제공하는 서비스를 의미하는 OTT(Over The Top) 서비스를 하는 유튜브, 네이버/다음 블로그, 구글크롬케스트, 애플TV, 카카오TV, 넷플릭스 등과 같은 정보 제공 콘텐츠 플랫폼은 유무선 통신망의 확대와 스마트폰의 폭발적인 보급으로 동영상을 시청하는 수요층이 대폭 늘어나면서 콘텐츠 시장에서 가장 강력한 광고매체로 성장하고 있고 콘텐츠 시장 점유율도 급격히 상승하고 있다.
한편, 정보 제공 콘텐츠 시장의 환경이 공급자 중심에서 수요자 중심으로 바뀌면서 각종 정보 제공 콘텐츠의 조회수는 다양한 수익과 연결되는 중요한 판단 지표가 되고 있다.
특히, 1~10분 이내의 짧은 영상을 나타내는 숏 콘텐츠는 언제 어디서나 모바일 기기를 이용해서 콘텐츠를 즐기는 대중들의 소비 형태가 구체화된 트렌드로 넘쳐나는 콘텐츠 속에서 시청자들의 이탈을 막기 위해 짧은 시간 내에 소화 가능한 스토리 구성을 이룬다는 특징을 가지고 있다. 다시 말해, 언제 어디서든 짧은 순간에 스마트폰을 이용하여 콘텐츠를 즐기는 시청자가 늘어나고 있는 추세와 더불어, 동영상 시청을 선호하나 한가지 영상을 오래 보는 것에 피로감을 느끼는 시청자들을 중심으로 숏 콘텐츠 플랫폼이 특히 성장하고 있다.
다만 콘텐츠들을 제작하는 제작자들의 범위가 기존 콘텐츠 제작자들에 비해 광범위하고, 이러한 콘텐츠들에 대한 시장성 검증이 어렵기 때문에, 콘텐츠 등의 스트리밍 서비스를 제공하는 기업들이 콘텐츠를 구매 및 서비스를 수행할 양질의 콘텐츠들을 구분할 수 있는 방법이 필요하다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 콘텐츠 제작사 단말로부터 등록된 콘텐츠를 분석하고, 상기 콘텐츠에 대한 정보를 콘텐츠 구매 기업들 즉, 콘텐츠 제공 기업 단말에게 제공하는데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 장치를 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 방법은 콘텐츠 제작사 단말로부터 콘텐츠 정보를 획득하는 단계, 적어도 하나의 외부 서버로부터 상기 콘텐츠 정보에 대응되는 콘텐츠에 관련된 제1 기사(article) 정보를 획득하는 단계, 상기 제1 기사 정보를 기초로 상기 콘텐츠에 대한 제1 호감 지수를 산출하는 단계 및 상기 콘텐츠 정보, 상기 제1 호감 지수 및 상기 제1 호감 지수를 기초로 한 상기 콘텐츠에 대한 코멘트 정보를 콘텐츠 제공 기업 단말에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 콘텐츠 정보는 상기 콘텐츠에 출연하는 등장인물에 대한 정보를 포함하고, 상기 등장인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물에 관한 제2 기사 정보 및 상기 제2 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 제2 호감 지수를 산출하는 단계 및 상기 제2 호감 지수를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 제공하는 단계를 더 포함하고, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수 및 상기 제2 호감 지수를 기초로 생성될 수 있다.
여기서, 상기 제2 호감 지수를 산출하는 단계는 상기 제2 기사 정보에 상기 등장인물과 가장 많이 함께 포함된 동반인물을 도출하는 단계, 상기 등장인물 및 상기 동반인물이 함께 출연한 콘텐츠의 조회수 또는 영화의 관객수를 도출하는 단계 및 상기 콘텐츠의 조회수 또는 영화의 관객수, 상기 동반인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물에 관한 제2 기사 정보 및 상기 제2 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 상기 제2 호감 지수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 콘텐츠 정보는 상기 콘텐츠의 감독 정보를 포함하고, 상기 감독 정보에 대응되는 감독의 과거 모든 콘텐츠들의 조회수, 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 대응되는 플랫폼에서 가장 최근에 업로드된 콘텐츠의 조회수, 상기 모든 콘텐츠들에 관한 제3 기사 정보 및 상기 제3 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 제3 호감 지수를 산출하는 단계 및 상기 제3 호감 지수를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 제공하는 단계를 더 포함하고, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수를 기초로 생성될 수 있다.
여기서, 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수를 기초로 흥행 예측 지수 산출하는 단계 및 상기 흥행 예측 지수를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 명세서의 다른 실시예에 따른 콘텐츠 플랫폼 서비스를 제공하는 장치는 프로세서(processor) 및 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은 콘텐츠 제작사 단말로부터 콘텐츠 정보를 획득하도록 실행되고, 적어도 하나의 외부 서버로부터 상기 콘텐츠 정보에 대응되는 콘텐츠에 관련된 제1 기사(article) 정보를 획득하도록 실행되고, 상기 제1 기사 정보를 기초로 상기 콘텐츠에 대한 제1 호감 지수를 산출하도록 실행되고, 상기 콘텐츠 정보, 상기 제1 호감 지수 및 상기 제1 호감 지수를 기초로 한 상기 콘텐츠에 대한 코멘트 정보를 콘텐츠 제공 기업 단말에게 제공하도록 실행될 수 있다.
여기서, 상기 콘텐츠 정보는 상기 콘텐츠에 출연하는 등장인물에 대한 정보를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은 상기 등장인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물에 관한 제2 기사 정보 및 상기 제2 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 제2 호감 지수를 산출하도록 실행되고, 상기 제2 호감 지수를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 제공하도록 실행되고, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수 및 상기 제2 호감 지수를 기초로 생성될 수 있다.
여기서, 상기 적어도 하나의 명령은 상기 제2 기사 정보에 상기 등장인물과 가장 많이 함께 포함된 동반인물을 도출하도록 실행되고, 상기 등장인물 및 상기 동반인물이 함께 출연한 콘텐츠의 조회수 또는 영화의 관객수를 도출하도록 실행되고, 상기 콘텐츠의 조회수 또는 영화의 관객수, 상기 동반인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물에 관한 제2 기사 정보 및 상기 제2 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 상기 제2 호감 지수를 산출하도록 실행될 수 있다.
여기서, 상기 콘텐츠 정보는 상기 콘텐츠의 감독 정보를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은 상기 감독 정보에 대응되는 감독의 과거 모든 콘텐츠들의 조회수, 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 대응되는 플랫폼에서 가장 최근에 업로드된 콘텐츠의 조회수, 상기 모든 콘텐츠들에 관한 제3 기사 정보 및 상기 제3 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 제3 호감 지수를 산출하도록 실행되고, 상기 제3 호감 지수를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 제공하도록 실행되고, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수를 기초로 생성될 수 있다.
여기서, 상기 적어도 하나의 명령은 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수를 기초로 흥행 예측 지수 산출하도록 실행되고, 상기 흥행 예측 지수를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 제공하도록 실행될 수 있다.
본 명세서의 일 실시예에 따르면, 콘텐츠 제작사들은 자신들이 생산한 콘텐츠들을 판매할 수 있는 활로를 개척할 수 있다. 숏 콘텐츠 플랫폼 내에서 경쟁력을 확보하게 된다면, 콘텐츠 구매자들에게 상품성을 어필할 수 있기 때문에 콘텐츠 제작사들은 자신들의 콘텐츠를 쉽게 판매할 수 있다.
본 명세서의 일 실시예에 따르면, 콘텐츠를 구매하여 소비자들에게 직접 서비스하는 기업들은 시장성 검증이 어렵운 숏 콘텐츠들에 대한 정보를 획득할 수 있고 구매 및 서비스를 수행할 양질의 숏 콘텐츠들을 구분할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 플랫폼의 서비스 방법의 개요를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버를 포함하는 시스템도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 플랫폼 서비스를 제공하는 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 방법의 순서도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 플랫폼의 서비스 방법의 개요를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 콘텐츠 플랫폼은 콘텐츠 제작사로부터 콘텐츠를 등록받을 수 있다. 즉, 콘텐츠 제작사는 콘텐츠 플랫폼에 콘텐츠를 제공할 수 있고, 콘텐츠 플랫폼은 콘텐츠 제작사로부터 획득한 콘텐츠를 자신의 플랫폼에 등록할 수 있다. 콘텐츠 플랫폼은 콘텐츠 제작사들의 콘텐츠를 콘텐츠를 구매하고자 하는 플랫폼 또는 통합포털사 등에게 대신하여 판매할 수 있고, 판매한 금액의 일부(예를 들어, 20%)를 수수료로 취득할 수 있다.
콘텐츠 플랫폼은 콘텐츠를 구매하고자 하는 세계기업들(예를 들어, 플랫폼 또는 통합포털사)에게 콘텐츠 제작사들의 콘텐츠를 판매할 수 있다. 콘텐츠 플랫폼은 콘텐츠를 판매한 수익의 일부(예를 들어, 유통수수료 20%)를 제외하고 남은 수익을 콘텐츠 제작사에게 제공할 수 있다.
콘텐츠를 구매한 기업들(예를 들어, 플랫폼 또는 통합포털사)은 소비자들에게 상기 콘텐츠를 판매할 수 있다. 예를 들어, 소비자들은 플랫폼 또는 통합포털사에 가입회원비(예를 들어, 구독 서비스)를 지불하고 콘텐츠를 소비할 수 있고, 또는 VOD를 구매하여 콘텐츠를 소비할 수 있다.
본 명세서에서는 국내 콘텐츠 시장의 판로를 수출시장으로 개척하기 위한 방법이 설명된다. 플랫폼을 통해 콘텐츠를 수출하여 수익을 창출할 수 있고, 국내 콘텐츠사 콘텐츠를 업로드함으로써 유통수수료를 얻을 수 있다. 이하의 표 1은 상기 목적을 달성하기 위한 전략 체계를 도시한 표이다.
Figure 112021023474580-pat00001
이하에서는 콘텐츠 플랫폼 서비스 방법이 설명된다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버를 포함하는 시스템도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른　콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 방법은 PC(Personal Computer) 등과 같이 저장공간을 구비하고 인터넷에　연결될 수 있으며 휴대가 용이하지 않는 컴퓨팅 장치에서 수행되거나 스마트폰 등과 같이 휴대용 단말기에서 수행될 수 있다. 이때 상기　콘텐츠 플랫폼 서비스 제공　방법은 상기　콘텐츠 플랫폼 서비스 제공　방법이 구현된 어플리케이션(application)이 앱스토어(App store)등에서 다운되어 상기 휴대용 단말기에 설치된 후 실행될 수 있다.
그리고 상기　콘텐츠 플랫폼 서비스 제공　방법은 CD(Compact Disc) 또는 USB(Universal Serial Bus) 메모리 등과 같은 기록매체에 기록된 상태에서 PC 등과 같은 컴퓨팅 장치에 삽입되어 상기 컴퓨팅 장치의 액세스 동작을 통해서 수행되거나 상기 기록매체로부터 컴퓨팅 장치의 저장공간에 저장된 후 컴퓨팅 장치의 액세스 동작을 통해서 수행될 수도 있다.
한편 상기 컴퓨팅 장치 또는 휴대용 단말기가 인터넷에　연결된 서버에 접속가능한 경우, 상기　콘텐츠 플랫폼 서비스 제공　방법은 상기 컴퓨팅 장치 또는 휴대용 단말기의 요청에 따라 서버에서도 실행될 수 있다.
이하에서 상기　콘텐츠 플랫폼 서비스 제공　방법이 실행되는 컴퓨팅 장치, 휴대용 단말기 또는 서버 등을 통칭하여 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 장치라고 칭할 수 있다.
상기　콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 장치는 도 3에 예시된　콘텐츠 플랫폼 서비스 제공　장치와 동일한 구성을 가질 수 있으며, 상기　콘텐츠 플랫폼 서비스 제공　장치는 도 2에 도시된　콘텐츠 플랫폼 서비스 제공　장치에 국한되지 않을 수 있다.
일 실시예에 따른 시스템은 콘텐츠 제작사 단말(210), 콘텐츠 구매 기업 단말(220, 230) 및 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버(240)(이하, 서버(240))를 포함할 수 있다. 여기서, 콘텐츠 구매 기업 단말은 콘텐츠 제공 기업 단말이라 나타낼 수도 있다.
콘텐츠 제작사 단말(210), 콘텐츠 구매 기업 단말(220, 230)은, 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기, 카메라가 탑재된 디바이스 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 콘텐츠 제작사 단말(110), 콘텐츠 구매 기업 단말(220, 230)은 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 웨어러블 디바이스일 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않는다.
서버(240)는 콘텐츠 제작사 단말(210), 콘텐츠 구매 기업 단말(220, 230)과, 네트워크를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다.
일례로, 서버(240)는 네트워크를 통해 접속한 콘텐츠 제작사 단말(210), 콘텐츠 구매 기업 단말(220, 230)로 어플리케이션의 설치를 위한 파일을 제공할 수 있다. 이 경우 콘텐츠 제작사 단말(210), 콘텐츠 구매 기업 단말(220, 230)은 서버(240)로부터 제공된 파일을 이용하여 어플리케이션을 설치할 수 있다.
또한, 콘텐츠 제작사 단말(210), 콘텐츠 구매 기업 단말(220, 230)은 운영체제(Operating System, OS) 및 적어도 하나의 프로그램(일례로 브라우저나 설치된 어플리케이션)의 제어에 따라 서버(240)에 접속하여, 서버(240)가 제공하는 서비스나 컨텐츠를 제공받을 수 있다.
다른 예로, 서버(240)는 데이터 송수신을 위한 통신 세션을 설정하고, 설정된 통신 세션을 통해 콘텐츠 제작사 단말(210), 콘텐츠 구매 기업 단말(220, 230) 간의 데이터 송수신을 라우팅할 수도 있다.
콘텐츠 제작사 단말(210), 콘텐츠 구매 기업 단말(220, 230) 및 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버(240)는 네트워크를 이용하여 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 도 2에 도시된 각 네트워크 구성 주체가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 플랫폼 서비스를 제공하는 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 콘텐츠 플랫폼 서비스를 제공하는 서버(300)(이하, 서버(300))는 통신부(310), 프로세서(320) 및 DB(330)를 포함할 수 있다. 도 3의 서버(300)에는 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 3에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 당해 기술분야의 통상의 기술자라면 이해할 수 있다.
통신부(310)는 사용자 단말 및 작품 제공자 단말과 유선/무선 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(310)는, 근거리 통신부(미도시), 이동 통신부(미도시) 및 방송 수신부(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일례로, DB(330)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신부(310)의 제어에 따라 네트워크를 통해 사용자 단말 및 작품 제공자 단말로 전달될 수 있다. 역으로, 사용자 단말 및 작품 제공자 단말의 프로세서의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 네트워크를 거쳐 통신부(310)을 통해 서버(300)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신부(310)를 통해 수신된 서버(300)의 제어 신호나 명령, 컨텐츠 및 파일 등은 프로세서(320)로 전달되거나 DB(330)로 전달되어 저장될 수 있다.
DB(330)는 서버(300) 내에서 처리되는 각종 데이터들을 저장하는 하드웨어로서, 프로세서(320)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 일 실시예에서, DB(330)에는 콘텐츠 제작사들로부터 획득한 콘텐츠 정보가 포함될 수 있다. 보다 구체적으로 DB(330)는 상기 콘텐츠에 관련된 기사(article) 정보, 콘텐츠에 출연하는 등장인물 정보, 상기 등장인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물에 관한 기사 정보, 상기 등장인물과 가장 많이 기사에 같이 실린 동반인물 정보, 상기 동반인물의 필모그래피 정보, 상기 콘텐츠의 감독의 과거 모든 콘텐츠의 조회수, 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 대응되는 플랫폼에서 가장 최근에 업로드된 콘텐츠의 조회수, 상기 모든 콘텐츠들에 관한 기사 정보, 후술할 기준에 따른 제1 내지 제3 호감 지수, 흥행 예측 지수 및 상기 적어도 하나의 지수를 기초로 한 콘텐츠들을 위한 코멘트들 중 적어도 일부를 저장할 수 있다.
DB(330)는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory) 등과 같은 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), CD-ROM, 블루레이 또는 다른 광학 디스크 스토리지, HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive), 또는 플래시 메모리를 포함할 수 있다. DB(330)는 메모리라고 나타낼 수도 있다.
프로세서(320)는 서버(300)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(320)는 DB(330)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 입력부(미도시), 디스플레이(미도시), 통신부(310), DB(330) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 프로세서(320)는, DB(330)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 외부 서버(300)의 동작을 제어할 수 있다.
프로세서(320)는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
DB(330)는 프로세서(320)를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하고 있을 수 있다. 적어도 하나의 명령은 콘텐츠 제작사 단말로부터 콘텐츠 정보를 획득하는 명령, 적어도 하나의 외부 서버로부터 상기 콘텐츠 정보에 대응되는 콘텐츠에 관련된 제1 기사(article) 정보를 획득하는 명령, 상기 제1 기사 정보를 기초로 상기 콘텐츠에 대한 제1 호감 지수를 산출하는 명령 및 상기 콘텐츠 정보, 상기 제1 호감 지수 및 상기 제1 호감 지수를 기초로 한 상기 콘텐츠에 대한 코멘트 정보를 콘텐츠 제공 기업 단말에게 제공하는 명령을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 제1 호감 지수는 수학식 1에 의해 결정될 수 있다.
여기서, 상기 콘텐츠 정보는 상기 콘텐츠에 출연하는 등장인물에 대한 정보를 포함하고, 상기 등장인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물에 관한 제2 기사 정보 및 상기 제2 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 제2 호감 지수를 산출하는 명령 및 상기 제2 호감 지수를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 제공하는 명령을 더 포함하고, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수 및 상기 제2 호감 지수를 기초로 생성될 수 있다.
여기서, 상기 제2 호감 지수를 산출하는 명령은 상기 제2 기사 정보에 상기 등장인물과 가장 많이 함께 포함된 동반인물을 도출하는 명령, 상기 등장인물 및 상기 동반인물이 함께 출연한 콘텐츠의 조회수 또는 영화의 관객수를 도출하는 명령 및 상기 콘텐츠의 조회수 또는 영화의 관객수, 상기 동반인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물에 관한 제2 기사 정보 및 상기 제2 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 상기 제2 호감 지수를 산출하는 명령을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 콘텐츠 정보는 상기 콘텐츠의 감독 정보를 포함하고, 상기 감독 정보에 대응되는 감독의 과거 모든 콘텐츠들의 조회수, 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 대응되는 플랫폼에서 가장 최근에 업로드된 콘텐츠의 조회수, 상기 모든 콘텐츠들에 관한 제3 기사 정보 및 상기 제3 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 제3 호감 지수를 산출하는 명령 및 상기 제3 호감 지수를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 제공하는 명령을 더 포함하고, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수를 기초로 생성될 수 있다.
여기서, 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수를 기초로 흥행 예측 지수 산출하는 명령 및 상기 흥행 예측 지수를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 제공하는 명령을 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수 중 가장 낮은 지수가 제1 임계치 미만이면 상기 가장 낮은 지수에 관련된 부분이 상대적으로 우려된다는 정보를 포함하고, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수 중 가장 낮은 지수가 상기 제1 임계치 이상이고 제2 임계치 미만이면 상기 가장 낮은 지수에 관련된 부분이 상대적으로 아쉽다는 정보를 포함하고, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수 중 가장 낮은 지수가 상기 제2 임계치 이상이면 상기 콘텐츠의 기대감이 높다는 정보를 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 방법의 순서도이다.
도 4를 참조하면, 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 콘텐츠 정보를 획득할 수 있다(S400). 예를 들어, 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 콘텐츠 제작사 단말로부터 콘텐츠 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 콘텐츠 정보는 상기 콘텐츠에 출연하는 등장인물에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또는 예를 들어, 상기 콘텐츠 정보는 상기 콘텐츠의 감독 정보를 포함할 수 있다. 또는 예를 들어, 상기 콘텐츠 정보는 상기 콘텐츠를 재생 또는 제공하기 위한 정보를 포함할 수 있다.
콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 기사(article) 정보를 획득할 수 있다(S410). 예를 들어, 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 적어도 하나의 외부 서버로부터 검색을 통해 상기 콘텐츠 등에 관련된 기사 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 콘텐츠에 관련된 기사 정보는 제1 기사 정보라고 나타낼 수 있다.
또는 예를 들어, 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 콘텐츠 정보에 포함된 상기 등장인물에 관한 기사들에 대한 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 등장인물에 관한 기사 정보는 제2 기사 정보라고 나타낼 수 있다. 또는 예를 들어, 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 콘텐츠 정보에 포함된 감독 정보에 대응되는 감독의 과거 모든 콘텐츠들에 관한 기사들에 대한 정보를 획득할 수 있으며, 감독의 과거 모든 콘텐츠들에 관한 기사 정보는 제3 기사 정보라고 나타낼 수 있다.
예를 들어, 일 실시예는 검색 기능을 제공하는 적어도 하나의 외부 서버를 통해 상기 콘텐츠의 제목 또는 명칭을 기반으로 검색을 수행하여 도출되는 기사 정보를 제1 기사 정보로 수집할 수 있다. 또한, 제2 기사 정보 및 제3 기사 정보도 동일한 방식으로 수집될 수 있다.
콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 호감 지수를 산출할 수 있다(S420). 예를 들어, 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 제1 기사 정보를 기초로 콘텐츠에 대한 제1 호감 지수를 산출할 수 있다. 여기서, 제1 호감 지수는 수학식 1과 같이 산출될 수 있다.
Figure 112021023474580-pat00002
수학식 1에서, 상기 A는 상기 콘텐츠의 상기 제1 호감 지수를 나타내고, 상기 N은 상기 콘텐츠에 대한 상기 제1 기사 정보의 총 개수를 나타내고, 상기 Bn은 n번째 제1 기사 정보의 긍정적인 피드백의 개수를 나타내고, 상기 Cn은 n번째 제1 기사 정보의 부정적인 피드백의 개수를 나타내고, 상기 Dn은 n번째 제1 기사 정보의 조회수를 나타낼 수 있다.
예를 들어, 일 실시예는 미리 학습한 제1 모델을 이용하여 기사 정보로부터 기사 정보가 긍정적인 기사인지 부정적인 기사인지 판단할 수 있다. 즉, 일 실시예는 미리 학습한 제1 모델에 기사 정보를 입력함에 따라 입력한 기사 정보가 긍정적인 기사인지 부정적인 기사인지를 나타내는 정보가 출력될 수 있다. 여기서, 제1 모델은 학습용 기사 정보 및 상기 학습용 기사 정보가 긍정적인 기사인지 부정적인 기사인지에 관한 정보를 학습 데이터 셋으로 구성하여 머신 러닝을 통해 미리 학습한 모델을 나타낼 수 있으며, 지도 학습 방식이 이용될 수 있다. 이때, 머신 러닝에는 DNN(deep neural network), 합성곱 신경망(CNN, Convoultional Neural Network), 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network), 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine),　심층 신뢰 신경망(DBN, Deep Belief Network) 알고리즘들이 이용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 기사(article) 분석에 보다 효과적인 다양한 알고리즘이 이용될 수 있다. 각각의 알고리즘들은 주지의 기술이므로 설명은 생략한다.
일 실시예는 상기 외부 서버를 통해 상기 기사 정보에 대한 추천 개수 및 비추천 개수를 획득할 수 있으며, 기사 정보가 긍적적인 기사로 판단된 경우, 상기 기사 정보에 대한 추천 개수를 상기 긍정적인 피드백의 개수로 결정할 수 있고, 비추천 개수를 상기 부정적인 피드백의 개수로 결정할 수 있다. 또는 상기 기사 정보가 부정적인 기사로 판단된 경우, 상기 기사 정보에 대한 비추천 개수를 상기 긍정적인 피드백의 개수로 결정할 수 있고, 추천 개수를 부정적인 피드백의 개수로 결정할 수 있다.
또는 일 실시예는 추천 또는 비추천이 존재하지 않는 기사 정보의 경우, 기사 정보의 댓글 정보를 기반으로 긍정적인 피드백의 개수 및 부정적인 피드백의 개수를 결정할 수도 있다. 이 경우, 댓글 분석을 위한 미리 학습한 제2 모델이 이용될 수 있다. 다시 말해, 일 시시예는 미리 학습한 제2 모델을 이용하여 댓글 정보로부터 댓글 정보가 긍정적인지 부정적인지 판단할 수 있다. 즉, 일 실시예는 미리 학습한 제2 모델에 댓글 정보를 입력함에 따라 입력한 댓글 정보가 긍정적인 댓글인지 부정적인 댓글인지를 나타내는 정보가 출력될 수 있다. 여기서, 제2 모델은 학습용 댓글 정보 및 상기 학습용 댓글 정보가 긍정적인 댓글인지 부정적인 댓글인지를 나타내는 정보를 학습 데이터 셋으로 구성하여 머신 러닝을 통해 미리 학습한 모델을 나타낼 수 있으며, 지도 학습 방식이 이용될 수 있다. 이때, 머신 러닝에도 제1 모델과 같은 알고리즘이 사용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 댓글 분석에 보다 효과적인 다양한 알고리즘이 이용될 수 있다.
일 실시예는 상기 외부 서버를 통해 상기 기사 정보에 대한 댓글 정보를 획득할 수 있으며, 기사 정보가 긍정적인 기사로 판단되는 경우, 상술한 바와 같이 기사 정보의 댓글 정보에 대하여 긍정적인 댓글인지 부정적인 댓글인지 판단할 수 있고, 긍정적인 댓글로 판단된 댓글 정보의 개수를 긍정적인 피드백의 개수로 결정할 수 있고, 부정적인 댓글로 판단된 댓글 정보의 개수를 부정적인 피드백의 개수로 결정할 수 있다. 또는 기사 정보가 부정적인 기사로 판단되는 경우, 상술한 바와 같이 기사 정보의 댓글 정보에 대하여 긍정적인 댓글인지 부정적인 댓글인지 판단할 수 있고, 긍정적인 댓글로 판단된 댓글 정보의 개수를 부정적인 피드백의 개수로 결정할 수 있고, 부정적인 댓글로 판단된 댓글 정보의 개수를 긍정적인 피드백의 개수로 결정할 수 있다.
예를 들어, 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 상기 등장인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물에 관한 제2 기사 정보 및 상기 제2 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 제2 호감 지수를 기초로 제2 호감 지수를 산출할 수 있따. 여기서, 등장인물에 대한 정보는 콘텐츠 정보에 포함된 콘텐츠에 출연하는 등장인물에 대한 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 제2 기사 정보에 상기 등장인물과 가장 많이 함께 포함된 동반인물을 도출할 수 있으며, 상기 등장인물 및 상기 동반인물이 함께 출연한 콘텐츠의 조회수 또는 영화의 관객수를 도출할 수 있고, 콘텐츠의 조회수 또는 영화의 관객수, 상기 동반인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물에 관한 제2 기사 정보 및 상기 제2 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 상기 제2 호감 지수를 산출할 수도 있다.
예를 들어, 수학식 1 및 관련 설명과 동일 또는 유사하게 제2 기사 정보 및 상기 제2 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기반으로 임시 제2 호감 지수가 산출될 수 있으며, 필모그래피 정보를 기반으로 임시 제2 호감 지수를 보정하여 제2 호감 지수가 산출될 수도 있다. 여기서, 필모그래피 정보는 필모그래피 정보에 포함된 작품 정보가 이용될 수 있으며, 작품의 종류에 따라 서로 다른 산정 기준을 적용하여 작품의 종류별 점수를 도출한 후, 모든 작품의 종류별 점수를 기반으로 필모그래피 종합 점수를 도출할 수 있고, 도출한 필모그래피 종합 정보를 이용하여 임시 제2 호감 지수를 보정할 수 있다. 예를 들어, 작품이 영화인 경우 관객수를 기반으로 영화 점수를 도출할 수 있고, 작품이 서적인 경우 판매부수를 기반으로 서적 점수를 도출할 수 있으며, 영화 점수 및 서적 점수를 기반으로 필모그래피 종합 점수를 도출할 수 있다. 구체적인 작품의 종류별 점수 및 종합 점수를 도출하는 공식 및 방법은 가중치 등이 구현에 따라 달라질 수 있는 바, 특정 가중치 또는 특정 공식에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 동반인물은 1차적으로 기사 내의 인명 정보로 판단되는 단어를 기반으로 도출될 수 있으며, 2차적으로 상기 도출된 단어를 검색 기능을 제공하는 외부 서버를 통해 검색하여 결과로 인명 정보가 도출되는 경우, 상기 도출된 단어를 동반인물의 인명 정보로 결정할 수 있다. 동반인물의 필모그래피 정보도 상술한 등장인물의 필모그래피 정보와 유사하게 필모그래피 종합 점수가 도출될 수 있다. 이에 따라, 일 실시예는 상기 필모그래피 종합 점수, 동반인물의 필모그래피 종합 점수 및 상기 동반인물 및 등장인물이 함께 등장한 콘텐츠의 조회수 또는 영화의 관객수를 기반으로 상기 도출한 임시 제2 호감 지수를 보정하여 제2 호감 지수를 도출할 수 있다.
예를 들어, 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 상기 감독 정보에 대응되는 감독의 과거 모든 콘텐츠들의 조회수, 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 대응되는 플랫폼에서 가장 최근에 업로드된 콘텐츠의 조회수, 상기 모든 콘텐츠들에 관한 제3 기사 정보 및 상기 제3 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 제3 호감 지수를 산출할 수도 있다. 여기서, 감독의 과거 모든 콘텐츠들의 조회수 및 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 대응되는 플랫폼에서 가장 최근에 업로드된 콘텐츠의 조회수는 적어도 하나의 외부 서버를 통해 획득할 수 있으며, 제3 기사 정보 및 제3 기사 정보에 대한 피드백 정보도 적어도 하나의 외부 서버를 통해 획득할 수 있다.
예를 들어, 수학식 1 및 관련 설명과 동일 또는 유사하게 제3 기사 정보 및 상기 제3 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기반으로 임시 제3 호감 지수가 산출될 수 있으며, 감독의 과거 모든 콘텐츠들의 조회수 및 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 대응되는 플랫폼에서 가장 최근에 업로드된 콘텐츠의 조회수를 기반으로 임시 제3 호감 지수를 보정하여 제3 호감 지수를 도출할 수 있다.
콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 코멘트 정보를 생성할 수 있다(S430). 예를 들어, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 내지 제3 호감 지수 중 적어도 하나를 기초로 생성될 수 있다. 또는 예를 들어, 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수를 기초로 흥행 예측 지수 산출할 수 있고, 상기 코멘트는 상기 제1 내지 제3 호감 지수 및 흥행 예측 지수 중 적어도 하나를 기초로 생성될 수 있다.
예를 들어, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수를 기초로 생성되고, 상기 코멘트는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수 중 가장 낮은 지수가 제1 임계치 미만이면 상기 가장 낮은 지수에 관련된 부분이 상대적으로 우려된다는 정보를 포함할 수 있다. 또는 예를 들어, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수 중 가장 낮은 지수가 상기 제1 임계치 이상이고 제2 임계치 미만이면 상기 가장 낮은 지수에 관련된 부분이 상대적으로 아쉽다는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수 중 가장 낮은 지수가 상기 제2 임계치 이상이면 상기 콘텐츠의 기대감이 높다는 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 제1 호감 지수가 가장 낮을 경우, 상기 가장 낮은 지수에 관련된 부분은 콘텐츠 자체에 대한 여론으로 표시될 수 있고, 상기 제2 호감 지수가 가장 낮을 경우, 상기 가장 낮은 지수에 관련된 부분은 등장 인물에 대한 여론으로 표시될 수 있고, 상기 제3 호감 지수가 가장 낮을 경우, 상기 가장 낮은 지수에 관련된 부분은 감독 또는 플랫폼에 대한 여론으로 표시될 수 있다. 특히, 제3 호감 지수의 경우, 콘텐츠 제공 기업 단말에 따라 다르게 산출되어 제공될 수 있으며, 이에 따라 흥행 예상 지수도 콘텐츠 제공 기업 단말에 따라 다르게 산출되어 제공될 수 있다.
콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 콘텐츠, 호감 지수 및 코멘트 정보를 제공할 수 있다(S440). 또는 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 콘텐츠, 호감 지수, 흥행 예측 지수 및 코멘트 정보 중 적어도 일부를 제공할 수도 있다. 예를 들어, 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 콘텐츠 제공 기업 단말에게 상기 콘텐츠를 재생 또는 제공하기 위한 정보를 포함하는 콘텐츠 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 호감 지수는 제1 내지 제3 호감 지수 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
또는 도 4에서 도시하지 않았으나, 콘텐츠 플랫폼 서비스 제공 서버는 외부 서버를 통해 복수의 콘텐츠들에 관한 정보를 획득할 수 있으며, 복수의 콘텐츠들에 관한 정보로부터 상기 콘텐츠의 제1 내지 제3 호감 지수를 기반으로 상기 콘텐츠와 가장 유사한 N개의 유사 콘텐츠를 도출하여 콘텐츠 제공 기업 단말에게 상기 유사 콘텐츠에 관한 정보를 제공할 수도 있다. 여기서, N은 자연수 중 하나로 미리 설정될 수 있다. 또한, 유사 콘텐츠에 관한 정보는 유사 콘텐츠의 조회수를 포함하는 흥행 정보를 포함할 수 있다. 이러한 구성을 통해 콘텐츠 제공 기업 단말은 특정 콘텐츠를 제공하는 경우, 조회수 등의 흥행 정보를 예측할 수 있다.
예를 들어, 일 실시예는 유사 콘텐츠를 도출하기 위해 상기 복수의 콘텐츠들에 관한 정보를 기반으로 복수의 콘텐츠들 각각에 대한 제1 호감 지수 내지 제3 호감 지수를 산출할 수 있다. 여기서, 제3 호감 지수를 산출할 경우, 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 대응되는 플랫폼을 이용하는 경우로 가정될 수 있다. 이후, 일 실시예는 상기 복수의 콘텐츠들 각각에 대한 제1 호감 지수 및 상기 콘텐츠의 제1 호감 지수를 비교하여 제1 오차를 도출할 수 있고, 상기 복수의 콘텐츠들 각각에 대한 제2 호감 지수 및 상기 콘텐츠의 제2 호감 지수를 비교하여 제2 오차를 도출할 수 있고, 상기 복수의 콘텐츠들 각각에 대한 제3 호감 지수 및 상기 콘텐츠의 제3 호감 지수를 비교하여 제3 오차를 도출할 수 있다. 여기서, 제1 오차 내지 제3 오차는 모두 차이값의 제곱한 값으로 도출될 수 있다. 또한, 일 실시예는 복수의 콘텐츠들 중 제1 오차 내지 제3 오차 모두 미리 설정된 오차 임계치 미만이고, 상기 제1 오차 내지 제3 오차를 합산한 종합 오차가 가장 낮은 N개의 콘텐츠를 도출하여 유사 콘텐츠로 결정할 수 있다.
본 명세서의 실시예에 따른 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
실시예가 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 기법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에서, 프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어, 필드 프로그래머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서와 함께 작동할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (6)

  1. 적어도 하나의 서버에 의해 수행되는 콘텐츠 플랫폼 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
    콘텐츠 제작사 단말로부터 콘텐츠 정보를 획득하는 단계;
    적어도 하나의 외부 서버로부터 상기 콘텐츠 정보에 대응되는 콘텐츠에 관련된 제1 기사(article) 정보를 획득하는 단계;
    상기 제1 기사 정보를 기초로 상기 콘텐츠에 대한 제1 호감 지수를 산출하는 단계; 및
    상기 콘텐츠 정보, 상기 제1 호감 지수 및 상기 제1 호감 지수를 기초로 한 상기 콘텐츠에 대한 코멘트 정보를 콘텐츠 제공 기업 단말에게 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 콘텐츠 정보는 상기 콘텐츠에 출연하는 등장인물에 대한 정보를 포함하고,
    상기 등장인물의 필모그래피 정보, 상기 등장인물에 관한 제2 기사 정보 및 상기 제2 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 제2 호감 지수를 산출하는 단계; 및
    상기 제2 호감 지수를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 제공하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 호감 지수를 산출하는 단계는,
    상기 제2 기사 정보에 상기 등장인물과 가장 많이 함께 포함된 동반인물을 도출하는 단계;
    상기 등장인물 및 상기 동반인물이 함께 출연한 콘텐츠의 조회수 또는 영화의 관객수를 도출하는 단계;
    상기 등장인물에 관한 제2 기사 정보 및 상기 제2 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 임시 제2 호감 지수를 산출하는 단계; 및
    상기 콘텐츠의 조회수 또는 영화의 관객수, 상기 동반인물의 필모그래피 정보 및 상기 등장인물의 필모그래피 정보를 기반으로 상기 임시 제2 호감 지수를 보정하여 상기 제2 호감 지수를 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 콘텐츠 정보는 상기 콘텐츠의 감독 정보를 포함하고,
    상기 감독 정보에 대응되는 감독의 과거 모든 콘텐츠들에 관한 제3 기사 정보 및 상기 기사 정보에 대한 피드백 정보를 기초로 임시 제3 호감 지수를 산출하는 단계;
    상기 감독 정보에 대응되는 감독의 과거 모든 콘텐츠들의 조회수 및 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 대응되는 플랫폼에서 가장 최근에 업로드된 콘텐츠의 조회수를 기반으로 상기 임시 제3 호감 지수를 보정하여 상기 제3 호감 지수를 산출하는 단계; 및
    상기 제3 호감 지수를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 제공하는 단계를 더 포함하고,
    상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수를 기초로 생성되고,
    상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수 중 가장 낮은 지수가 제1 임계치 미만이면 상기 가장 낮은 지수에 관련된 부분이 상대적으로 우려된다는 정보를 포함하고,
    상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수 중 가장 낮은 지수가 상기 제1 임계치 이상이고 제2 임계치 미만이면 상기 가장 낮은 지수에 관련된 부분이 상대적으로 아쉽다는 정보를 포함하고,
    상기 코멘트 정보는 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수 중 가장 낮은 지수가 상기 제2 임계치 이상이면 상기 콘텐츠의 기대감이 높다는 정보를 포함하고,
    상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수를 기초로 흥행 예측 지수 산출하는 단계; 및
    상기 흥행 예측 지수를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에 제공하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제1 호감 지수, 상기 임시 제2 호감 지수 및 상기 임시 제3 호감 지수는 각각 아래의 수학식을 기초로 결정되고,
    Figure 112021075454271-pat00008
    ,
    상기 A는 상기 콘텐츠의 상기 제1 호감 지수, 상기 임시 제2 호감 지수 또는 상기 임시 제3 호감 지수를 나타내고, 상기 N은 상기 콘텐츠에 대한 상기 A가 나타내는 호감 지수에 대응되는 기사 정보의 총 개수를 나타내고, 상기 Bn은 n번째 상기 A가 나타내는 호감 지수에 대응되는 기사 정보의 긍정적인 피드백 값을 나타내고, 상기 Cn은 n번째 상기 A가 나타내는 호감 지수에 대응되는 기사 정보의 부정적인 피드백 값을 나타내고, 상기 Dn은 n번째 상기 A가 나타내는 호감 지수에 대응되는 기사 정보의 조회수를 나타내고,
    상기 A가 나타내는 호감 지수에 대응되는 기사 정보가 추천 또는 비추천의 피드백이 포함된 기사인 경우,
    상기 대응되는 기사 정보가 긍정적인 기사로 판단됨을 기반으로 상기 대응되는 기사 정보의 긍정적인 피드백 값은 상기 대응되는 기사 정보에 대한 추천 개수를 기반으로 결정되고, 상기 대응되는 기사 정보의 부정적인 피드백 값은 상기 대응되는 기사 정보에 대한 비추천 개수를 기반으로 결정되고, 상기 대응되는 기사 정보가 부정적인 기사로 판단됨을 기반으로 상기 대응되는 기사 정보의 긍정적인 피드백 값은 상기 대응되는 기사 정보에 대한 비추천 개수를 기반으로 결정되고, 상기 대응되는 기사 정보의 부정적인 피드백 값은 상기 대응되는 기사 정보에 대한 추천 개수를 기반으로 결정되고,
    상기 대응되는 기사 정보가 긍정적인 기사 또는 부정적인 기사로 판단됨은 미리 학습한 제1 모델을 기반으로 수행되고,
    상기 미리 학습한 제1 모델은 학습용 기사 정보 및 상기 학습용 기사 정보가 긍정적인 기사인지 부정적인 기사인지에 관한 정보를 학습 데이터 셋으로 구성하여 머신러닝을 통해 미리 학습된 모델을 나타내고,
    상기 A가 나타내는 호감 지수에 대응되는 기사 정보가 추천 또는 비추천의 피드백이 포함되지 않고, 댓글 정보를 포함하는 기사인 경우,
    상기 대응되는 기사 정보가 긍정적인 기사로 판단됨을 기반으로 상기 대응되는 기사 정보의 긍정적인 피드백 값은 상기 댓글 정보 중 긍정적인 댓글로 판단된 댓글 정보의 개수를 기반으로 결정되고, 상기 대응되는 기사 정보의 부정적인 피드백 값은 상기 댓글 정보 중 부정적인 댓글로 판단된 댓글 정보의 개수를 기반으로 결정되고, 상기 대응되는 기사 정보가 부정적인 기사로 판단됨을 기반으로 상기 대응되는 기사 정보의 긍정적인 피드백 값은 상기 댓글 정보 중 부정적인 댓글로 판단된 댓글 정보의 개수를 기반으로 결정되고, 상기 대응되는 기사 정보의 부정적인 피드백 값은 상기 댓글 정보 중 긍정적인 댓글로 판단된 댓글 정보의 개수를 기반으로 결정되고,
    상기 댓글 정보가 긍정적인 댓글 또는 부정적인 댓글로 판단됨은 미리 학습한 제2 모델을 기반으로 수행되고,
    상기 미리 학습한 제2 모델은 학습용 댓글 정보 및 상기 학습용 댓글 정보가 긍정적인 댓글인지 부정적인 댓글인지에 관한 정보를 학습 데이터 셋으로 구성하여 머신러닝을 통해 미리 학습된 모델을 나타내고,
    상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수를 기반으로 외부 서버를 통해 획득한 복수의 다른 콘텐츠들 중 가장 유사한 미리 설정된 개수의 유사 콘텐츠를 도출하는 단계; 및
    상기 유사 콘텐츠의 흥행 정보를 포함하는 유사 콘텐츠에 관한 정보를 상기 콘텐츠 제공 기업 단말에게 제공하는 단계를 더 포함하고,
    상기 유사 콘텐츠를 도출하는 단계는,
    상기 복수의 다른 콘텐츠들 각각에 대하여 상기 제1 호감 지수, 상기 제2 호감 지수 및 상기 제3 호감 지수를 산출하는 단계;
    상기 복수의 다른 콘텐츠들 각각에 대한 복수의 제1 호감 지수들 및 상기 콘텐츠의 상기 제1 호감 지수를 기반으로 상기 복수의 다른 콘텐츠들 각각에 대한 복수의 제1 오차들을 도출하는 단계;
    상기 복수의 다른 콘텐츠들 각각에 대한 복수의 제2 호감 지수들 및 상기 콘텐츠의 상기 제2 호감 지수를 기반으로 상기 복수의 다른 콘텐츠들 각각에 대한 복수의 제2 오차들을 도출하는 단계;
    상기 복수의 다른 콘텐츠들 각각에 대한 복수의 제3 호감 지수들 및 상기 콘텐츠의 상기 제3 호감 지수를 기반으로 상기 복수의 다른 콘텐츠들 각각에 대한 복수의 제3 오차들을 도출하는 단계; 및
    상기 복수의 다른 콘텐츠들 중 상기 제1 오차, 상기 제2 오차 및 상기 제3 오차가 모두 미리 설정된 오차 임계치 미만이고, 상기 제1 오차, 상기 제2 오차 및 상기 제3 오차를 합산한 종합 오차가 가장 낮은 미리 설정된 개수의 다른 콘텐츠를 선택하여 상기 유사 콘텐츠로 도출하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 제1 오차들은 상기 복수의 다른 콘텐츠들 각각에 대한 복수의 제1 호감 지수들 및 상기 콘텐츠의 상기 제1 호감 지수 간의 차이의 제곱한 값으로 도출되고,
    상기 복수의 제2 오차들은 상기 복수의 다른 콘텐츠들 각각에 대한 복수의 제2 호감 지수들 및 상기 콘텐츠의 상기 제2 호감 지수 간의 차이의 제곱한 값으로 도출되고,
    상기 복수의 제3 오차들은 상기 복수의 다른 콘텐츠들 각각에 대한 복수의 제3 호감 지수들 및 상기 콘텐츠의 상기 제3 호감 지수 간의 차이의 제곱한 값으로 도출되는,
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