KR102367087B1

KR102367087B1 - Method for tracking content and electronic device using the same

Info

Publication number: KR102367087B1
Application number: KR1020160064827A
Authority: KR
Inventors: 쿠마르 사티쉬 사일쉬; 프라마닉 찬단; 소니 샌딥쿠마르; 네렐라 벤카타라마나 바라지
Original assignee: 삼성전자 주식회사
Priority date: 2015-04-22
Filing date: 2016-05-26
Publication date: 2022-02-24
Also published as: EP3248170A1; EP3248170A4; KR20170086386A; WO2016171534A1

Abstract

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 통신 회로; 및 상기 통신 회로와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 외부 전자 장치로부터 추적 대상 아이템에 관한 정보를 수신하고, 콘텐츠 제공자로부터 콘텐츠를 수신하고, 상기 추적 대상 아이템과 상기 콘텐츠 사이의 시맨틱 유사도(semantic similarity)를 결정하고, 상기 시맨틱 유사도에 기초하여, 상기 추적 대상 아이템과 관련된 적어도 하나의 업데이트를 생성하고, 및 상기 외부 전자 장치로 상기 적어도 하나의 업데이트를 전송하도록 설정될 수 있다. 이 밖에 다양한 실시 예를 포함할 수 있다.An electronic device according to various embodiments of the present disclosure includes: a communication circuit; and a processor electrically connected to the communication circuit, wherein the processor receives information about the trackable item from an external electronic device, receives content from a content provider, and a degree of semantic similarity between the trackable item and the content. determine a semantic similarity, generate at least one update related to the tracking target item based on the semantic similarity, and transmit the at least one update to the external electronic device. In addition, various embodiments may be included.

Description

Method for tracking content and electronic device using the same}

본 발명의 다양한 실시 예는 콘텐츠를 추적하는 방법 및 이를 사용하는 전자 장치에 관한 것이다.Various embodiments of the present disclosure relate to a method for tracking content and an electronic device using the same.

휴대 단말기와 같은 전자 장치가 널리 보급됨으로 인해, 전자 장치의 웹 브라우저를 통한 인터넷 사용이 증가하고 있다. 인터넷 상으로 점점 더 많은 정보가 수집되고, 저장되며, 전달될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치의 사용자들은 자신이 원하는 정보를 획득하기 위해 능동적으로 인터넷에 접속해야 하며, 업데이트된 정보가 있는지 수시로 검색할 수 있다.Due to the widespread use of electronic devices such as mobile terminals, the use of the Internet through a web browser of the electronic device is increasing. More and more information can be collected, stored, and transmitted over the Internet. For example, users of the electronic device must actively access the Internet to obtain desired information, and may frequently search for updated information.

종래의 방법에 있어서, 웹 브라우저 상에서 검색할 수 있는 임의의 콘텐츠(예: 뉴스, 이미지, 음악 등의 다양한 정보 등)와 관련된 새로운 소식(예: 업데이트 정보)이 확인하기 위해서는 계속해서 콘텐츠가 개시된 웹 사이트를 방문해야만 할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 해당 콘텐츠와 관련된 새로운 소식이 없는 경우라도, 해당 웹 사이트를 수시로 방문해야만 할 수 있다. In the conventional method, in order to check new news (eg, update information) related to arbitrary content (eg, various information such as news, images, music, etc.) that can be searched on a web browser, the content is continuously launched on the web You can only do this by visiting the site. For example, the user may have to visit the website from time to time, even if there is no news related to the content.

본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 휴대 단말기 또는 서버 등)는 사용자가 추적을 원하는 아이템(예: 추적 대상 아이템)을 확인할 수 있으며, 추적 대상 아이템과 관련된 콘텐츠를 검색할 수 있다. 전자 장치는 추적 대상 아이템과 관련된 콘텐츠를 발견하는 경우에는, 사용자에게 새로운 콘텐츠가 있음을 알려줄 수 있다. 이를 통해, 전자 장치는 사용자가 개별적으로 웹 사이트를 방문하지 않더라도, 추적 대상 아이템과 관련된 새로운 콘텐츠가 있음을 알려줄 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, an electronic device (eg, a mobile terminal or a server) may identify an item that a user wants to track (eg, a tracking target item) and may search for content related to the tracking target item. . When content related to the tracking target item is found, the electronic device may notify the user that there is new content. Through this, the electronic device may notify that there is new content related to the tracking target item even if the user does not individually visit the website.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 통신 회로; 및 상기 통신 회로와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 외부 전자 장치로부터 추적 대상 아이템에 관한 정보를 수신하고, 콘텐츠 제공자로부터 콘텐츠를 수신하고, 상기 추적 대상 아이템과 상기 콘텐츠 사이의 시맨틱 유사도(semantic similarity)를 결정하고, 상기 시맨틱 유사도에 기초하여, 상기 추적 대상 아이템과 관련된 적어도 하나의 업데이트를 생성하고, 및 상기 외부 전자 장치로 상기 적어도 하나의 업데이트를 전송하도록 설정될 수 있다.An electronic device according to various embodiments of the present disclosure includes: a communication circuit; and a processor electrically connected to the communication circuit, wherein the processor receives information about the trackable item from an external electronic device, receives content from a content provider, and a degree of semantic similarity between the trackable item and the content. determine a semantic similarity, generate at least one update related to the tracking target item based on the semantic similarity, and transmit the at least one update to the external electronic device.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 콘텐츠를 추적하는 방법에 있어서, 외부 전자 장치로부터 추적 대상 아이템에 관한 정보를 수신하는 동작; 콘텐츠 제공자로부터 콘텐츠를 수신하는 동작; 상기 추적 대상 아이템과 상기 콘텐츠 사이의 시맨틱 유사도(semantic similarity)를 결정하는 동작; 상기 시맨틱 유사도에 기초하여, 상기 추적 대상 아이템과 관련된 적어도 하나의 업데이트를 생성하는 동작; 및 상기 외부 전자 장치로 상기 적어도 하나의 업데이트를 전송하는 동작을 포함할 수 있다.In a method for tracking content in an electronic device according to various embodiments of the present disclosure, the method includes: receiving information about a tracking target item from an external electronic device; receiving content from a content provider; determining a semantic similarity between the tracking target item and the content; generating at least one update related to the tracking target item based on the semantic similarity; and transmitting the at least one update to the external electronic device.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 디스플레이; 통신 회로; 및 상기 디스플레이 및 상기 통신 회로와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 사용자로부터 추적 대상 아이템을 선택하는 입력을 수신하고, 상기 추적 대상 아이템에 관한 정보를 외부 전자 장치에게 전송하고, 및 시맨틱 유사도에 기초한 상기 추적 대상 아이템과 관련된 적어도 하나의 업데이트를 상기 외부 전자 장치로부터 수신하도록 설정될 수 있다.An electronic device according to various embodiments of the present disclosure includes: a display; communication circuit; and a processor electrically connected to the display and the communication circuit, wherein the processor receives an input for selecting a tracking target item from a user, transmits information about the tracking target item to an external electronic device, and semantics It may be configured to receive, from the external electronic device, at least one update related to the tracking target item based on the similarity.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 추적된 콘텐츠를 수신하는 방법에 있어서, 사용자로부터 추적 대상 아이템을 선택하는 입력을 수신하는 동작; 상기 추적 대상 아이템에 관한 정보를 외부 전자 장치에게 전송하는 동작; 및 시맨틱 유사도에 기초한 상기 추적 대상 아이템과 관련된 적어도 하나의 업데이트를 상기 외부 전자 장치로부터 수신하는 동작을 포함할 수 있다.In a method for receiving tracked content of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure, the method includes: receiving an input for selecting a tracking target item from a user; transmitting information about the tracking target item to an external electronic device; and receiving, from the external electronic device, at least one update related to the tracking target item based on the semantic similarity.

도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠 추적 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠 추적 시스템에 포함된 전자 장치에 관한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠 추적 시스템에 포함된 서버에 관한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠 추적 시스템의 서버에 포함된 제어부에 관한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠를 추적하는 방법에 관한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 추적 대상 아이템의 언어와 서로 다른 언어로 구성된 콘텐츠를 추적하는 방법에 관한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠 추적 시스템을 통해 콘텐츠를 추적하는 방법에 관한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠 추적 시스템을 통해 추적 대상 아이템의 언어와 서로 다른 언어로 구성된 콘텐츠를 추적하는 방법에 관한 흐름도이다.
도 9A 및 9B는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 추적 대상 아이템을 선택하고, 추적 대상 아이템에 기초하여 추적된 콘텐츠를 표시하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 데이터 클러스터를 이용하여 데이터 클러스터에 해당되는 콘텐츠를 표시하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 추적된 콘텐츠의 언어를 스위칭하여, 언어를 달리하여 동일한 내용의 콘텐츠를 표시하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시예에 데이터 클러스터 및 언어를 선택하여 콘텐츠를 추적하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 언어를 선택하여, 선택된 언어의 콘텐츠를 추적하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 14는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠를 추적하기 위한 방법 및 시스템을 구현하는 컴퓨팅 환경에 관한 블록도이다. 1 is a diagram schematically showing a content tracking system according to various embodiments of the present invention.
2 is a block diagram of an electronic device included in a content tracking system according to various embodiments of the present disclosure.
3 is a block diagram of a server included in a content tracking system according to various embodiments of the present invention.
4 is a block diagram of a control unit included in a server of a content tracking system according to various embodiments of the present disclosure.
5 is a flowchart of a method for tracking content according to various embodiments of the present disclosure;
6 is a flowchart illustrating a method of tracking content configured in a language different from a language of a tracking target item according to various embodiments of the present disclosure.
7 is a flowchart of a method for tracking content through a content tracking system according to various embodiments of the present disclosure.
8 is a flowchart illustrating a method of tracking content configured in a language different from a language of a tracking target item through a content tracking system according to various embodiments of the present disclosure.
9A and 9B are diagrams illustrating a user interface for selecting a tracking target item and displaying tracked content based on the tracking target item according to various embodiments of the present disclosure;
10 is a diagram illustrating a user interface for displaying content corresponding to a data cluster using a data cluster according to various embodiments of the present invention.
11 is a diagram illustrating a user interface for displaying content of the same content by switching the language of the tracked content according to various embodiments of the present disclosure;
12 is a diagram illustrating a user interface for tracking content by selecting a data cluster and language according to various embodiments of the present disclosure;
13 is a diagram illustrating a user interface for selecting a language and tracking content in the selected language according to various embodiments of the present disclosure;
14 is a block diagram of a computing environment implementing a method and system for tracking content in accordance with various embodiments of the present invention.

이하, 본 문서의 다양한 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재될 수 있다. 실시예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 할 수 있다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B" 또는 "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.Hereinafter, various embodiments of the present document may be described with reference to the accompanying drawings. The examples and terms used therein are not intended to limit the technology described in this document to specific embodiments, and should be understood to include various modifications, equivalents, and/or substitutions of the embodiments. In connection with the description of the drawings, like reference numerals may be used for like components. The singular expression may include the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In this document, expressions such as “A or B” or “at least one of A and/or B” may include all possible combinations of items listed together. Expressions such as "first," "second," "first," or "second," can modify the corresponding elements, regardless of order or importance, and to distinguish one element from another element. It is used only and does not limit the corresponding components. When an (eg, first) component is referred to as being “(functionally or communicatively) connected” or “connected” to another (eg, second) component, that component is It may be directly connected to the component or may be connected through another component (eg, a third component).

본 문서에서, "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다. 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다. In this document, "configured (or configured to)" means "suitable for," "having the ability to," "modified to," depending on the context, for example, hardware or software. ," "made to," "capable of," or "designed to" may be used interchangeably. In some circumstances, the expression “a device configured to” may mean that the device is “capable of” with other devices or parts. For example, the phrase "a processor configured (or configured to perform) A, B, and C" refers to a dedicated processor (eg, an embedded processor) for performing the corresponding operations, or by executing one or more software programs stored in a memory device. , may refer to a general-purpose processor (eg, a CPU or an application processor) capable of performing corresponding operations.

본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토매이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSync^TM, 애플TV^TM, 또는 구글 TV^TM), 게임 콘솔(예: Xbox^TM, PlayStation^TM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Electronic devices according to various embodiments of the present disclosure may include, for example, a smartphone, a tablet PC, a mobile phone, a video phone, an e-book reader, a desktop PC, a laptop PC, a netbook computer, a workstation, a server, a PDA, and a PMP. It may include at least one of a portable multimedia player, an MP3 player, a medical device, a camera, and a wearable device. A wearable device may be an accessory (e.g., watch, ring, bracelet, anklet, necklace, eyewear, contact lens, or head-mounted-device (HMD)), a textile or clothing integral (e.g. electronic garment); It may include at least one of a body mountable (eg skin pad or tattoo) or bioimplantable circuit In some embodiments, the electronic device may include, for example, a television, a digital video disk (DVD) player; Audio, refrigerator, air conditioner, vacuum cleaner, oven, microwave oven, washing machine, air purifier, set-top box, home automation control panel, security control panel, media box (eg Samsung HomeSync ^TM , Apple TV ^TM , or Google TV ^TM ) , a game console (eg, Xbox ^TM , PlayStation ^TM ), an electronic dictionary, an electronic key, a camcorder, or an electronic picture frame.

다른 실시예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), 금융 기관의 ATM, 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치 (예: 전구, 각종 센서, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도조절기, 가로등, 토스터, 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치는 가구, 건물/구조물 또는 자동차의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터, 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치는 플렉서블하거나, 또는 전술한 다양한 장치들 중 둘 이상의 조합일 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 서버 또는 휴대 단말기 등)는 추적 대상 아이템과 관련된 콘텐츠를 추적할 수 있다. 전자 장치는 사용자로부터 추적 대상 아이템을 선택하는 입력을 수신하거나 추적 대상 아이템에 관한 정보를 수신할 수 있다. 전자 장치는 적어도 하나의 콘텐츠 제공자로부터 가져온 복수의 콘텐츠들과 추적 대상 아이템 간의 시맨틱 유사도(의미론적 유사도: semantic similarity)를 결정할 수 있다. 전자 장치는 시맨틱 유사도에 기초하여 상기 복수의 콘텐츠들로부터 상기 추적 대상 아이템과 관련된 적어도 하나의 콘텐츠를 확인할 수 있으며, 확인된 콘텐츠가 있음(예: 새로운 소식 업데이트)을 사용자에게 알려줄 수 있다.In another embodiment, the electronic device may include various medical devices (eg, various portable medical measuring devices (eg, a blood glucose monitor, a heart rate monitor, a blood pressure monitor, or a body temperature monitor), magnetic resonance angiography (MRA), magnetic resonance imaging (MRI), CT (computed tomography), imager, or ultrasound machine, etc.), navigation device, global navigation satellite system (GNSS), event data recorder (EDR), flight data recorder (FDR), automotive infotainment device, marine electronic equipment (e.g. navigation devices for ships, gyro compasses, etc.), avionics, security devices, head units for vehicles, industrial or household robots, drones, ATMs in financial institutions, point of sale (POS) in stores of sales) or IoT devices (eg, light bulbs, various sensors, sprinkler devices, fire alarms, thermostats, street lights, toasters, exercise equipment, hot water tanks, heaters, boilers, etc.). According to some embodiments, the electronic device is a piece of furniture, building/structure or automobile, an electronic board, an electronic signature receiving device, a projector, or various measuring devices (eg, water, electricity, gas, or a radio wave measuring device). In various embodiments, the electronic device may be flexible or a combination of two or more of the various devices described above. The electronic device according to the embodiment of the present document is not limited to the above-described devices. In this document, the term user may refer to a person who uses an electronic device or a device (eg, an artificial intelligence electronic device) using the electronic device. According to various embodiments, the electronic device (eg, a server or a mobile terminal) may track content related to a tracking target item. The electronic device may receive an input for selecting a tracking target item from a user or receive information about the tracking target item. The electronic device may determine a semantic similarity (semantic similarity) between a plurality of contents obtained from at least one content provider and a tracking target item. The electronic device may identify at least one content related to the tracking target item from the plurality of contents based on the semantic similarity, and may notify the user of the presence of the identified content (eg, a new news update).

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 적어도 하나의 콘텐츠 제공자들로부터 콘텐츠를 수신할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치는 수신된 콘텐츠에 관하여 시맨틱 인덱싱(예: 의미론적으로 색인을 다는 작업)을 수행할 수 있다. 전자 장치는 추적 대상 아이템 및 콘텐츠 간의 시맨틱 관계에 기초하여 시맨틱 벡터를 생성할 수 있다. 전자 장치는 시맨틱 벡터에 기초하여 추적 대상 아이템 및 콘텐츠 간의 시맨틱 유사도를 결정할 수 있다.According to various embodiments, the electronic device may receive content from at least one content provider. Specifically, the electronic device may perform semantic indexing (eg, semantically indexing) on the received content. The electronic device may generate a semantic vector based on a semantic relationship between the tracking target item and content. The electronic device may determine the semantic similarity between the tracking target item and the content based on the semantic vector.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 시맨틱 유사도를 기초로 복수의 콘텐츠들을 필터링하여 추적 대상 아이템과 관련된 적어도 하나의 업데이트를 제공할 수 있다. According to various embodiments, the electronic device may provide at least one update related to the tracking target item by filtering a plurality of contents based on the semantic similarity.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 데이터 클러스터(data cluster), 이야기(story), 웹 페이지의 문서 객체 모델(document object model, DOM) 트리, 통합 자원 식별자(uniform resource identifier, URI), 사용자가 웹 페이지 상에서 선택한 영역에 포함된 데이터(예: 이미지, 텍스트, 웹 링크 등) 또는 이들의 조합을 추적 대상 아이템으로 설정할 수 있다.According to various embodiments, the electronic device includes a data cluster, a story, a document object model (DOM) tree of a web page, a uniform resource identifier (URI), and a user Data (eg, images, text, web links, etc.) included in a selected area on the page or a combination thereof can be set as the tracking target item.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는 사용자가 선택한 데이터 클러스터에 기초하여 콘텐츠를 필터링할 수 있다. 데이터 클러스터는 사용자 의도 정보를 포함하고 나타낼 수 있다. 예를 들어, 사용자 의도 정보는 전자 장치가 사용자의 어플리케이션 또는 콘텐츠 사용 이력(예: 히스토리 정보)을 분석하여 획득한 사용자의 관심 정보, 선호 정보 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 정보, 관심 정보 또는 선호 정보는 적어도 하나의 주제에 대하여 설정된 가중치 또는 확률이 부여된 적어도 하나의 벡터 값을 포함할 수 있다.According to various embodiments, the electronic device may filter content based on a data cluster selected by the user. The data cluster may contain and represent user intent information. For example, the user intention information may include the user's interest information and preference information obtained by the electronic device analyzing the user's application or content usage history (eg, history information). For example, the user information, interest information, or preference information may include at least one vector value to which a weight or probability set for at least one subject is assigned.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는 추적 대상 아이템의 현재 상태, 추적 대상 아이템에 관한 업데이트 또는 이들의 조합에 기초하여 콘텐츠를 업데이트할 수 있다. According to various embodiments, the electronic device may update content based on a current state of the tracking target item, an update on the tracking target item, or a combination thereof.

본 발명의 다양한 실시예는 서버에 의하여 콘텐츠를 추적하기 위한 방법을 개시할 수 있다. 상기 방법은 사용자에 의하여 선택된 제1 언어 및 추적 대상 아이템을 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 추적 대상 아이템은 사용자가 선택한 제1 언어와 다른 제2 언어로 구성될 수 있다. 상기 방법은 복수의 콘텐츠 제공자들로부터 가져온 상기 제1 언어의 콘텐츠들과 상기 제2 언어의 추적 대상 아이템 간의 시맨틱 유사도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 시맨틱 유사도를 기초로 상기 사용자의 전자 장치로 상기 제1 언어의 콘텐츠를 전송하는 단계를 포함할 수 있다. Various embodiments of the present invention may disclose a method for tracking content by a server. The method may include receiving a first language selected by a user and an item to be tracked. Here, the tracking target item may be configured in a second language different from the first language selected by the user. The method may include determining a semantic similarity between the content to be tracked in the second language and the content in the first language obtained from a plurality of content providers. The method may include transmitting the content of the first language to the electronic device of the user based on the semantic similarity.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 방법은 상기 복수의 콘텐츠 제공자들로부터 상기 제1 언어의 콘텐츠들을 가져오는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 제1 언어의 콘텐츠들과 관련된 시맨틱 벡터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 더욱이, 상기 방법은 상기 제2 언어의 추적 대상 아이템과 관련된 시맨틱 벡터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 게다가, 상기 방법은 상기 제1 언어의 콘텐츠들과 관련된 시맨틱 벡터 및 상기 제2 언어의 추적 대상 아이템과 관련된 시맨틱 벡터 간의 시맨틱 관계를 기초로 상기 시맨틱 유사도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. According to various embodiments, the method may include retrieving contents in the first language from the plurality of content providers. The method may include generating a semantic vector associated with contents of the first language. Furthermore, the method may include generating a semantic vector associated with the trackable item in the second language. Furthermore, the method may include determining the semantic similarity based on a semantic relationship between a semantic vector associated with contents in the first language and a semantic vector associated with a tracked item in the second language.

종래의 시스템 및 방법과 달리, 제안된 메커니즘은 업데이트된 콘텐츠를 추적하고 사용자에게 통지하기 위하여 사용될 수 있다. 사용자는 추적 대상 아이템을 선택할 수 있고(예: 웹 페이지, 이미지, 음악,멀티미디어 파일, 뉴스 또는 이들을 포함하는 임의의 영역), 콘텐츠를 추적하기 위하여(즉, 선택된 추적 대상 아이템과 관련된 업데이트들을 추적하기 위함) 서버로 선택된 추적 대상 아이템을 포함하는 요청을 전송할 수 있다. 제안된 방법에 있어서, 서버는 선택된 추적 대상 아이템의 진전(즉, 선택된 추적 대상 아이템에 관한 업데이트)을 산출할 수 있는 상용 인덱싱 메커니즘을 사용할 수 있다. 예를 들어, 서버는 언어 비종속적인 모형을 사용할 수 있다. 따라서 사용자는 동적으로 언어들을 교체할 수 있다. 서버는 콘텐츠가 각 선행 추적으로부터 임계치를 초과하여 퇴보하면 선택된 추적 대상 아이템과 관련된 콘텐츠를 추적하기 위하여 자동으로 중단할 수 있다. Unlike conventional systems and methods, the proposed mechanism can be used to track updated content and notify users. A user can select a trackable item (eg, a web page, image, music, multimedia file, news, or any area containing them) and to track the content (ie, to track updates related to the selected trackable item) For this purpose), a request including the selected tracking target item may be transmitted to the server. In the proposed method, the server may use a commercial indexing mechanism capable of calculating the progress of the selected trackable item (ie, an update regarding the selected trackable item). For example, a server may use a language-agnostic model. Thus, the user can change languages dynamically. The server may automatically stop tracking the content associated with the selected trackable item if the content regresses beyond a threshold from each preceding tracking.

도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠 추적 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically showing a content tracking system according to various embodiments of the present invention.

다양한 실시 예에 따르면, 시스템(100)은 전자 장치(102), 서버(104) 및 복수의 콘텐츠 제공자들(1061-N)을 포함할 수 있다(이하, 콘텐츠 제공자들(106)로 지칭됨). 전자 장치(102)는 예를 들면, 이에 한정되는 것은 아니지만, 랩톱(laptop), 데스크톱(desktop) 컴퓨터, 모바일 폰(mobile phone), 스마트 폰(smart phone), PDA(Personal Digital Assistants), 태블릿(tablet), 패블릿(phablet), 소비자 전자 장치(consumer electronic device), 또는 임의의 다른 전자 장치가 될 수 있다. According to various embodiments, the system 100 may include an electronic device 102 , a server 104 , and a plurality of content providers 1061 -N (hereinafter referred to as content providers 106 ). . The electronic device 102 may include, for example, but not limited to, a laptop, a desktop computer, a mobile phone, a smart phone, a personal digital assistant (PDA), a tablet ( tablet), phablet, consumer electronic device, or any other electronic device.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 사용자로부터 추적 대상 아이템을 선택하는 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 전자 장치(102)의 화면으로부터 임의의 영역을 선택하여 해당 영역에 포함된 적어도 하나의 객체를 추적 대상 아이템으로 선택할 수 있다. According to various embodiments, the electronic device 102 may receive an input for selecting a tracking target item from a user. For example, the user may select an arbitrary area from the screen of the electronic device 102 and select at least one object included in the corresponding area as the tracking target item.

다양한 실시 예에 따르면, 추적 대상 아이템은 콘텐츠를 추적하기 위하여 선택될 수 있다. (즉, 선택된 추적 대상 아이템과 관련된 업데이트를 추적하기 위한 것일 수 있다). 예를 들어, 추적 대상 아이템은 데이터 클러스터(data cluster), 이야기(story), 웹 페이지의 문서 객체 모델(document object model, DOM) 트리, 통합 자원 식별자(uniform resource identifier, URI), 사용자가 웹 페이지 상에서 선택한 영역에 포함된 데이터(예: 이미지, 텍스트, 웹 링크 등) 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. According to various embodiments, the tracking target item may be selected to track content. (ie, it may be for tracking updates related to the selected trackable item). For example, items to be tracked are data clusters, stories, document object model (DOM) trees of web pages, uniform resource identifiers (URIs), and user-defined web pages. It may include data (eg, images, text, web links, etc.) included in the area selected above, or a combination thereof.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 사용자로부터 디스플레이에 출력된 웹 페이지 상에서 콘텐츠 영역을 선택하는 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(102)는 사용자로부터 콘텐츠 영역에 대한 길게 누름 제스처를 수신할 수 있다. According to various embodiments, the electronic device 102 may receive an input for selecting a content area on a web page output on a display from a user. For example, the electronic device 102 may receive a long press gesture for the content area from the user.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 사용자로부터 브라우징 히스토리(browsing history)로부터 생성된 데이터 클러스터를 선택하는 입력을 수신할 수 있다. 전자 장치(102)는 사용자로부터 데이터 클러스터에 대하여 길게 누름 제스처를 수신할 수 있다. According to various embodiments, the electronic device 102 may receive an input for selecting a data cluster generated from a browsing history from a user. The electronic device 102 may receive a long press gesture on the data cluster from the user.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 사용자로부터 "추적자 캔버스(Tracker Canvas)"에 데이터 클러스터를 드래그 앤 드롭(drag and drop)하는 입력을 수신할 수 있다.According to various embodiments, the electronic device 102 may receive an input of dragging and dropping a data cluster on a “tracker canvas” from a user.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 선택된 추적 대상 아이템에 관한 정보를 서버로(104) 전송할 수 있다. 추적 대상 아이템을 수신한 후, 서버(104)는 도 1에 도시된 바와 같은 콘텐츠 제공자들(106)로부터 콘텐츠들을 가져오도록 구성될 수 있다. 콘텐츠 제공자들(106)로부터 가져온 콘텐츠는 시맨틱 인덱싱될 수 있다 (의미론적 방법론에 따라 색인이 부여될 수 있다). 서버(104)는 추적 대상 아이템 및 콘텐츠들 간의 시맨틱 관계를 기초로 시맨틱 벡터를 생성하도록 구성될 수 있다. 시맨틱 벡터를 기초로, 서버(104)는 추적 대상 아이템 및 콘텐츠들 간의 시맨틱 유사도(의미론적 유사도: semantic similarity)를 결정하도록 구성될 수 있다(의미론적으로 어느 정도 유사한지 여부를 결정하도록 구성될 수 있다). According to various embodiments, the electronic device 102 may transmit information about the selected tracking target item to the server 104 . After receiving the trackable item, server 104 may be configured to retrieve contents from content providers 106 as shown in FIG. 1 . Content retrieved from content providers 106 may be semantically indexed (and may be indexed according to a semantic methodology). The server 104 may be configured to generate a semantic vector based on a semantic relationship between the tracked item and the contents. Based on the semantic vector, the server 104 may be configured to determine a semantic similarity (semantic similarity) between the tracked item and the contents (which may be configured to determine to what extent semantic similarity) there is).

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 시맨틱 유사도를 기초로 하여 콘텐츠들로부터 추적 대상 아이템과 관련된 업데이트를 선택하도록 구성될 수 있다. 선택된 업데이트는 사용자의 전자 장치(102)로 전송될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 추적 대상 아이템과 관련된 업데이트는 시맨틱 유사도에 기초하여 콘텐츠를 필터링하여 선택될 수 있다. 업데이트는 추적 대상 아이템, 추적 대상 아이템의 현재 상태 또는 이들의 조합에 대한 업데이트에 대응할 수 있다. According to various embodiments, the server 104 may be configured to select an update related to the item to be tracked from the contents based on the semantic similarity. The selected update may be transmitted to the user's electronic device 102 . In one embodiment, updates related to the tracked item may be selected by filtering the content based on semantic similarity. The update may correspond to an update to the tracked item, the current state of the tracked item, or a combination thereof.

다양한 실시 예에 따르면, 사용자는 콘텐츠를 추적하기 위한 제1 언어 및 추적 대상 아이템을 선택할 수 있다. 여기서, 추적 대상 아이템은 제2 언어로 구성될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 웹 페이지에 대한 영역(즉, 추적 대상 아이템) 및 제1 언어를 선택할 수 있다. 여기서, 선택된 영역은 제2 언어로 구성될 수 있다. 다른 예로, 사용자는 전자 장치(102)의 스크린 상에서 제1 언어를 나타내는 객체를 제2 언어의 웹 페이지 상의 영역에 드래그 앤 드롭할 수 있다. According to various embodiments, the user may select a first language for tracking content and a tracking target item. Here, the tracking target item may be configured in a second language. For example, the user may select a region (ie, the item to be tracked) and a first language for the web page. Here, the selected region may be configured in the second language. As another example, the user may drag and drop an object representing the first language on the screen of the electronic device 102 to an area on the web page of the second language.

다양한 실시 예에 따르면, 사용자에 의하여 선택된 제1 언어 및 추적 대상 아이템을 수신한 후, 서버(104)는 콘텐츠 제공자들(106)로부터 제1 언어의 콘텐츠를 가져오도록 구성될 수 있다. 더욱이, 서버(104)는 제1 언어의 콘텐츠들과 관련된 시맨틱 벡터 및 제2 언어의 추적 대상 아이템과 관련된 시맨틱 벡터를 생성하도록 구성될 수 있다. 제1 언어의 콘텐츠와 관련된 시맨틱 벡터 및 제2 언어의 추적 대상 아이템과 관련된 시맨틱 벡터 사이의 시맨틱 관계를 기초로, 서버(104)는 시맨틱 유사도를 결정하도록 구성될 수 있다. 더욱이, 서버(104)는 시맨틱 유사도를 기초로 사용자의 전자 장치(102)로 제1 언어의 콘텐츠들을 전송하도록 구성될 수 있다. 전자 장치(102)는 제1 언어의 추적된 콘텐츠(즉, 선택된 추적 대상 아이템과 관련된 업데이트들)를 표시할 수 있다. 종래의 시스템 및 방법과 달리, 제안된 방법은 콘텐츠를 제1 언어로 변경하지만 제2 언어의 콘텐츠의 동일한 시맨틱(의미: semantics)을 유지할 수 있다. According to various embodiments, after receiving the first language selected by the user and the item to be tracked, the server 104 may be configured to retrieve content in the first language from the content providers 106 . Moreover, the server 104 may be configured to generate a semantic vector associated with contents in a first language and a semantic vector associated with a tracked item in a second language. Based on the semantic relationship between the semantic vector associated with the content in the first language and the semantic vector associated with the tracked item in the second language, the server 104 may be configured to determine the semantic similarity. Moreover, the server 104 may be configured to transmit contents of the first language to the electronic device 102 of the user based on the semantic similarity. The electronic device 102 may display the tracked content (ie, updates related to the selected tracking target item) in the first language. Unlike the conventional systems and methods, the proposed method can change the content to the first language but retain the same semantics of the content in the second language.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 콘텐츠를 추적하는 것을 자동으로 중단할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 사용자는 콘텐츠를 추적하는 것을 수동으로 중단시킬 수 있다. 서버(104)는 사용자 인터페이스(user interface, UI)를 통해 사용자에게 동일함을 나타낼 수 있다. 서버(104)는 시맨틱 거리가 임계치 이상으로 초과하면 콘텐츠를 추적하는 것을 중단할 수 있다. 사용자 또한 사용자 인터페이스를 통해 콘텐츠를 추적하는 것을 직접적으로 중단시킬 수 있다. According to various embodiments, the server 104 may automatically stop tracking the content. In another embodiment, the user can manually stop tracking the content. The server 104 may indicate the same to the user through a user interface (UI). The server 104 may stop tracking the content if the semantic distance exceeds a threshold or more. Users can also stop tracking content directly through the user interface.

다양한 실시 예에 따르면, 사용자가 모바일 폰, 즉, 전자 장치(102) 상에 표시되는 웹 페이지로부터 뉴스 아이템을 선택하는 시나리오를 고려할 수 있다. 뉴스 아이템은 동일하거나 다른 소스들, 즉, 콘텐츠 제공자들(106)로부터 어떤 업데이트들을 구할 수 있는지 여부를 지속적으로 추적하기 위하여 선택될 수 있다. 서버(104)는 모바일 폰으로부터 선택된 뉴스 아이템을 수신하고, 요청을 처리할 수 있다. 요청을 수신한 후, 서버(104)는 동일하거나 다른 소스들에 대하여 사용자에 의하여 선택된 동일하거나 유사한 뉴스 아이템과 관련된 콘텐츠를 추적할 수 있다. 더욱이, 서버(104)는 어떤 업데이트를 구할 수 있는지 여부를 판별하기 위하여 뉴스 아이템의 추적을 지속할 수 있다. 서버(104)는 선택된 뉴스 아이템과 콘텐츠 제공자들(106)로부터 가져온 콘텐츠 간의 산출된 시맨틱 거리에 기초하여 선택된 뉴스 아이템을 추적할 수 있다. 선택된 뉴스 아이템과 관련된 업데이트를 이용할 수 있다면, 그 업데이트는 사용자의 모바일 폰으로 전송될 수 있다. 사용자는 선택된 뉴스 아이템과 관련된 업데이트된(또는 추적된) 콘텐츠에 접근할 수 있다. According to various embodiments, a scenario in which a user selects a news item from a web page displayed on a mobile phone, that is, the electronic device 102 may be considered. A news item may be selected to keep track of what updates are available from the same or different sources, ie, content providers 106 . Server 104 may receive the selected news item from the mobile phone and process the request. After receiving the request, server 104 may track content related to the same or similar news item selected by the user to the same or different sources. Moreover, the server 104 may keep track of the news item to determine whether any updates are available. The server 104 may track the selected news item based on the calculated semantic distance between the selected news item and the content retrieved from the content providers 106 . If updates related to the selected news item are available, the updates may be sent to the user's mobile phone. The user may access updated (or tracked) content related to the selected news item.

다양한 실시예에 따르면, 사용자가 동일하거나 다른 소스들로부터 콘텐츠를 추적하기 위한 데이터 클러스터를 선택하는 시나리오를 고려할 수 있다. 전자 장치(102)는 서버(104)로 선택된 데이터 클러스터를 전송할 수 있다. 선택된 데이터 클러스터를 수신한 후, 서버(104)는 데이터 클러스터에서 이야기들, URL들, 뉴스 아이템 등과 같은 브라우징된 아이템들을 추출할 수 있다. 또한, 서버(104)는 동일하거나, 다른 소스들로부터 브라우징된 아이템들의 현재 상태(즉, 업데이트들)를 판별할 수 있다. 서버(104)는 사용자의 전자 장치(102)로 브라우징된 아이템들과 관련된 판별된 업데이트를 전송할 수 있다. According to various embodiments, a scenario may be considered in which a user selects a data cluster for tracking content from the same or different sources. The electronic device 102 may transmit the selected data cluster to the server 104 . After receiving the selected data cluster, the server 104 may extract browsed items, such as stories, URLs, news items, etc., from the data cluster. The server 104 may also determine the current status (ie, updates) of browsed items from the same or different sources. The server 104 may transmit the determined update related to the browsed items to the user's electronic device 102 .

다양한 실시예에 따르면, 사용자가 제1 언어를 선택하는 시나리오를 고려할 수 있다. 사용자는 전자 장치(102)의 스크린 상에 표시된 제2 언어의 특정 뉴스 아이템 상에 제1 언어를 드래그 앤 드롭할 수 있다. 서버(104)는 제2 언어의 뉴스 아이템 및 제1 언어를 수신할 수 있다. 또한, 서버(104)는 동일하거나 다른 소스들로부터 제1 언어의 콘텐츠를 가져온다. 서버(104)는 제1 언어의 동일한 뉴스 아이템을 검출하고, 이를 사용자의 전자 장치(102)로 전송할 수 있다. According to various embodiments, a scenario in which a user selects a first language may be considered. The user may drag and drop the first language onto a specific news item in the second language displayed on the screen of the electronic device 102 . Server 104 may receive news items in a second language and a first language. The server 104 also pulls content in the first language from the same or different sources. The server 104 may detect the same news item in the first language and transmit it to the electronic device 102 of the user.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(102)는 사용자의 선호도를 나타내는 클러스터 벡터를 유지할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 서버(104)는 사용자 선호도를 나타내는 클러스터 벡터를 유지할 수 있다. 더욱이, 서버(104)는 콘텐츠 벡터를 유지하고, 그 콘텐츠 벡터는 웹 페이지들과 같은 일반적인 콘텐츠로부터 추출될 수 있다. 콘텐츠 벡터는 주제에 대하여 그들의 정규화 가중 기여치(normalized weight contribution)를 포함하는 단어 확률의 분포를 제공하는 사유 벡터 추출 처리(proprietary vector extraction process, 즉, 수정된 시맨틱 메커니즘)를 이용하여 추출될 수 있다. According to various embodiments, the electronic device 102 may maintain a cluster vector indicating the user's preference. In another embodiment, server 104 may maintain a cluster vector representing user preferences. Moreover, the server 104 maintains a content vector, which can be extracted from general content such as web pages. Content vectors may be extracted using a proprietary vector extraction process (i.e., a modified semantic mechanism) that provides a distribution of word probabilities including their normalized weight contributions to a subject. .

다양한 실시예에 따르면, 콘텐츠 벡터는 웹 페이지 내에서 지배적인(dominant) 그리고 부지배적인(sub-dominant) 주제들을 나타내고, 어떻게 지배적인 그리고 부지배적인 주제들이 분포되어 있는지를 나타낸다. 콘텐츠 벡터는 다른 페이지로부터의 콘텐츠 벡터 및 코사인 거리 측정을 기초로 그들의 거리에 대하여 매칭 될 수 있고, 이에 따라, 시맨틱 인덱싱 및 추적에 사용되는 콘텐츠들이 함께 얼마나 근접한지를 나타낸다. 유사한 벡터 표현을 유지하는 것에 의하여, 클러스터 벡터는 추적 및 필터링을 위한 콘텐츠에 매칭될 수 있다. 다중 언어를 위하여, 각 언어는 고정된 모델 카테고리들을 가지며, 추출된 벡터는 하나 이상의 카테고리들에 매칭될 수 있다. 더욱이, 메타데이터 매칭 더하기 카테고리 벡터 매핑은 콘텐츠를 교차 언어로 인덱싱 할 수 있다. According to various embodiments, the content vector represents dominant and sub-dominant subjects within a web page, and how the dominant and sub-dominant subjects are distributed. Content vectors can be matched for their distance based on cosine distance measurements and content vectors from other pages, thus indicating how close together the content used for semantic indexing and tracking is. By maintaining a similar vector representation, cluster vectors can be matched to content for tracking and filtering. For multiple languages, each language has fixed model categories, and the extracted vector can match one or more categories. Moreover, metadata matching plus category vector mapping can index content cross-language.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(102) 내 추적만이 가능하며, 서버(104)가 필요 없는 시나리오를 고려할 수 있다. 콘텐츠 벡터는 추적을 위하여 오직 사용자에 의하여 나타내는 콘텐츠를 위하여 추출될 수 있다. 콘텐츠 벡터 및 클러스터 벡터 양자 모두 동일한 추출 절차를 이용하여 추출될 수 있다. 콘텐츠 벡터는 데이터베이스 내의 분리된 테이블 내에 내부적으로 저장되고, 추출된 콘텐츠 벡터는 또한 전자 장치(102) 내의 데이터 클러스터, 즉, 주제 카테고리에 매핑될 수 있다. 웹 페이지가 데이터 클러스터에 매핑 될 때마다, 데이터 클러스터(즉, 콘텐츠 벡터에 매핑된 카테고리로부터)를 위하여 사용자에 의하여 초기화된 어떤 트랙이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 만약, 이용 가능하면, 새로운 콘텐츠가 앞서 저장된 콘텐츠 벡터의 추적된 콘텐츠로 여겨질 수 있는지 여부를 검사하기 위하여 매칭이 수행될 수 있다. 만약, 매칭이 결정되면, 새로운 벡터는 최근 콘텐츠로부터 추출되며, 이는 추가의 추적을 위하여 이전 벡터와 교체될 수 있다. 추적되고 발견된 콘텐츠는 분리된 인덱스 테이블을 가지는 전자 장치(102) 내부에 유지될 수 있다. According to various embodiments, only tracking within the electronic device 102 is possible, and a scenario in which the server 104 is not required may be considered. A content vector may be extracted only for content indicated by the user for tracking purposes. Both the content vector and the cluster vector can be extracted using the same extraction procedure. The content vectors are stored internally in separate tables in the database, and the extracted content vectors may also be mapped to data clusters in the electronic device 102 , ie, subject categories. Whenever a web page is mapped to a data cluster, it can determine whether there are any user-initialized tracks for the data cluster (ie, from the categories mapped to the content vector). If available, a match may be performed to check whether the new content can be considered the tracked content of the previously stored content vector. If a match is determined, a new vector is extracted from the latest content, which can be replaced with the old vector for further tracking. The tracked and discovered content may be maintained within the electronic device 102 having a separate index table.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(102) 및 서버(104)에 의하여 수행된 기능들은 전자 장치(102) 단독으로 수행될 수도 있다. According to various embodiments, functions performed by the electronic device 102 and the server 104 may be performed by the electronic device 102 alone.

도 1이 시스템(100)의 제한된 개관에 대하여 보여주었지만, 다른 실시예는 이에 한정되는 것이 아님을 이해할 수 있을 것이다. 더욱이, 시스템(100)은 상호 간에 통신하는 구성요소들을 얼마든지 포함할 수 있다. Although FIG. 1 has shown for a limited overview of the system 100 , it will be appreciated that other embodiments are not so limited. Moreover, system 100 may include any number of components that communicate with each other.

도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠 추적 시스템에 포함된 전자 장치에 관한 블록도이다.2 is a block diagram of an electronic device included in a content tracking system according to various embodiments of the present disclosure.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(102)는 저장부(202), 스케줄러부(204), 데이터 추출부(206), 매칭부(208), 온톨로지부(210), 및 통신부(212)를 포함할 수 있다. According to various embodiments, the electronic device 102 includes a storage unit 202 , a scheduler unit 204 , a data extraction unit 206 , a matching unit 208 , an ontology unit 210 , and a communication unit 212 . can do.

다양한 실시예에 따르면, 저장부(202)는 콘텐츠의 클러스터들과 더불어 콘텐츠 벡터들 양자 모두를 저장하도록 구성될 수 있다. 저장부(202)는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 저장부(202)는 비휘발성 저장 요소들을 포함할 수 있다. 그러한 비휘발성 저장 요소들의 예들은 자기 하드 디스크, 광학 디스크, 플로피 디스크, 플래시 메모리 또는 전자적으로 프로그램 가능한 메모리들(EPROM) 또는 전자적으로 소거 및 프로그램 가능한(EEPROM) 메모리들의 유형을 포함할 수 있다. 추가로, 저장부(202)는 일부의 예들에서, 비일시적인 저장 매체를 고려할 수 있다. 용어 “비일시적(non-transitory)”은 스토리지 매체가 캐리어 파형 또는 확산 신호에 포함되지 않는 것을 나타낸다. 하지만, 용어 “비일시적(non-transitory)”은 저장부(202)가 이동할 수 없는 것으로 해석되어서는 안 된다. 일부의 예들에서, 저장부(202)는 메모리보다 더 많은 양의 정보를 저장하도록 구성될 수 있다. 어떤 예들에 있어서, 비일시적 저장 매체는 예컨대, RAM(Random Access Memory) 또는 캐시에서, 시간이 지나면 변경될 수 있는 데이터를 저장 할 수도 있다. According to various embodiments, storage 202 may be configured to store both content vectors as well as clusters of content. The storage unit 202 may include one or more computer-readable recording media. Storage 202 may include non-volatile storage elements. Examples of such non-volatile storage elements may include magnetic hard disks, optical disks, floppy disks, flash memory, or types of electronically programmable memories (EPROM) or electronically erasable and programmable (EEPROM) memories. Additionally, storage 202 may, in some examples, contemplate a non-transitory storage medium. The term “non-transitory” indicates that the storage medium is not included in the carrier waveform or spread signal. However, the term “non-transitory” should not be interpreted as meaning that the storage unit 202 is not movable. In some examples, storage 202 may be configured to store larger amounts of information than memory. In some examples, the non-transitory storage medium may store data that may change over time, such as in random access memory (RAM) or cache.

다양한 실시예에 따르면, 스케줄러부(204)는 콘텐츠로부터 발생하는 추출을 위하여 초기 신호를 제공할 수 있다. 더욱이, 스케줄러부(204)는 장치가 충전을 위하여 플러그에 연결되었을 때, 와이파이 네트워크에 연결되는 등과 같은 미리 설정된 규칙에 기초하여 프로세스를 시작하도록 스케줄링할 수 있다. According to various embodiments, the scheduler unit 204 may provide an initial signal for extraction generated from the content. Moreover, the scheduler unit 204 may schedule to start the process based on preset rules, such as when the device is connected to a plug for charging, connected to a Wi-Fi network, and the like.

다양한 실시예에 따르면, 데이터 추출부(206)는 콘텐츠로부터 콘텐츠 시맨틱을 추출하도록 구성될 수 있다. 온톨로지부(210)는 클러스터들 사이의 관계 및 클러스터 계층을 포함하여 클러스터들을 관리하도록 구성될 수 있다. 매칭부(208)는 추출된 콘텐츠 벡터 및 현 클러스터 간의 거리 산출을 수행하도록 구성될 수 있다. 매칭부(208)는 어떤 클러스터가 추출된 콘텐츠에 관련되었는지에 대한 정보를 제공할 수 있다. 통신부(212)는 하나 이상의 네트워크들을 통해 내부 구성요소들과 외부 장치들 간의 내부적으로 통신하도록 구성될 수 있다. According to various embodiments, the data extraction unit 206 may be configured to extract content semantics from content. The ontology unit 210 may be configured to manage clusters including a relationship between clusters and a cluster hierarchy. The matching unit 208 may be configured to calculate a distance between the extracted content vector and the current cluster. The matching unit 208 may provide information on which clusters are related to the extracted content. The communication unit 212 may be configured to communicate internally between internal components and external devices through one or more networks.

도 2가 전자 장치(102)의 제한된 개요에 대하여 보여주었지만, 다른 실시예는 이에 한정되는 것이 아님을 이해할 수 있을 것이다. 더욱이, 전자 장치(102)는 상호 간에 통신하는 구성요소들을 얼마든지 포함할 수 있다. Although FIG. 2 has shown for a limited overview of the electronic device 102 , it will be appreciated that other embodiments are not so limited. Moreover, the electronic device 102 may include any number of components that communicate with each other.

도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠 추적 시스템에 포함된 서버에 관한 블록도이다.3 is a block diagram of a server included in a content tracking system according to various embodiments of the present invention.

다양한 실시예에 따르면, 서버(104)는 입력부(302), 시맨틱 매칭부(304), 제어부(306), 출력부(308), 저장부(310), 인덱스부(312), 스케줄러부(314), 매칭부(316), 사용자 계정(318), 및 애플리케이션 서비스 디렉터리(320)를 포함할 수 있다. According to various embodiments, the server 104 includes an input unit 302 , a semantic matching unit 304 , a control unit 306 , an output unit 308 , a storage unit 310 , an index unit 312 , and a scheduler unit 314 . ), a matching unit 316 , a user account 318 , and an application service directory 320 .

다양한 실시예에 따르면, 입력부(302)는 사용자에 의하여 선택된 추적 대상 아이템을 수신하도록 구성될 수 있다. 더욱이, 입력부(302)는 시맨틱 매칭부(304)로 수신된 추적 대상 아이템을 전송하도록 구성될 수 있다. 추적 대상 아이템을 수신한 후, 시맨틱 매칭부(304)는 콘텐츠 제공자들(106)로부터 콘텐츠들을 가져오도록 구성될 수 있다. 시맨틱 매칭부(304)는 콘텐츠 제공자들(106)로부터 가져온 콘텐츠를 시맨틱 인덱싱(semantically index: 의미론적으로 색인을 부여)하도록 구성될 수 있다. 또한, 시맨틱 매칭부(304)은 콘텐츠들 및 추적 대상 아이템 간의 시맨틱 관계를 기초로 시맨틱 벡터를 생성하도록 구성될 수 있다. According to various embodiments, the input unit 302 may be configured to receive a tracking target item selected by a user. Moreover, the input unit 302 may be configured to send the received tracking target item to the semantic matching unit 304 . After receiving the trackable item, the semantic matcher 304 may be configured to retrieve contents from the content providers 106 . The semantic matching unit 304 may be configured to semantically index the content retrieved from the content providers 106 . In addition, the semantic matching unit 304 may be configured to generate a semantic vector based on a semantic relationship between the contents and the tracking target item.

다양한 실시예에 따르면, 시맨틱 매칭부(304)는 시맨틱 벡터를 기초로 추적 대상 아이템 및 콘텐츠들 간의 시맨틱 유사도를 결정하도록 구성될 수 있다. 제어부(306)는 시맨틱 유사도를 기초로 콘텐츠들로부터 추적 대상 아이템과 관련된 업데이트를 선택하도록 구성될 수 있다. 출력부(308)는 사용자의 전자 장치(102)로 업데이트를 전송하도록 구성될 수 있다. According to various embodiments, the semantic matching unit 304 may be configured to determine the semantic similarity between the tracking target item and contents based on the semantic vector. The controller 306 may be configured to select an update related to the tracking target item from the contents based on the semantic similarity. The output 308 may be configured to send updates to the user's electronic device 102 .

다양한 실시예에 따르면, 입력부(302)는 사용자에 의하여 선택된 제1 언어 및 추적 대상 아이템을 수신하도록 구성될 수 있다. 여기서, 추적 대상 아이템은 제2 언어로 쓰여 있다. 더욱이, 입력부(302)는 시맨틱 매칭부(304)로 사용자에 의하여 선택된 제1 언어 및 추적 대상 아이템을 전송하도록 구성될 수 있다. 제1 언어 및 추적 대상 아이템을 수신한 후, 시맨틱 매칭부(304)는 콘텐츠 제공자들(106)로부터 제1 언어의 콘텐츠들을 가져오도록 구성될 수 있다. According to various embodiments, the input unit 302 may be configured to receive the first language selected by the user and the tracking target item. Here, the tracking target item is written in the second language. Moreover, the input unit 302 may be configured to transmit the first language selected by the user and the tracking target item to the semantic matching unit 304 . After receiving the first language and the trackable item, the semantic matching unit 304 may be configured to retrieve contents in the first language from the content providers 106 .

다양한 실시예에 따르면, 시맨틱 매칭부(304)는 제1 언어의 콘텐츠들과 관련된 시맨틱 벡터를 생성하도록 구성될 수 있다. 제2 언어의 추적 대상 아이템과 관련된 시맨틱 벡터는 시맨틱 매칭부(304)에 의하여 생성될 수 있다. 더욱이, 시맨틱 매칭부(304)는 제2 언어의 추적 대상 아이템과 관련된 시맨틱 벡터 및 제1 언어의 콘텐츠들과 관련된 시맨틱 벡터 간의 시맨틱 관계를 기초로 시맨틱 유사도를 결정하도록 구성될 수 있다. 게다가, 출력부(308)는 시맨틱 유사도를 기초로 사용자의 전자 장치(102)로 제1 언어의 콘텐츠들을 전송하도록 구성될 수 있다. According to various embodiments, the semantic matching unit 304 may be configured to generate a semantic vector associated with contents of the first language. A semantic vector related to the tracking target item of the second language may be generated by the semantic matching unit 304 . Furthermore, the semantic matching unit 304 may be configured to determine the semantic similarity based on the semantic relationship between the semantic vector associated with the tracking target item of the second language and the semantic vector associated with contents of the first language. Moreover, the output unit 308 may be configured to transmit the contents of the first language to the electronic device 102 of the user based on the semantic similarity.

다양한 실시예에 따르면, 저장부(310)는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 포함할 수 있다. 더욱이, 저장부(310)는 비휘발성 저장 요소들을 포함할 수 있다. 그러한 비휘발성 저장 요소들의 예들은 자기 하드 디스크, 광학 디스크, 플로피 디스크, 플래시 메모리 또는 전자적으로 프로그램 가능한 메모리들(EPROM) 또는 전자적으로 소거 및 프로그램 가능한(EEPROM) 메모리들의 유형을 포함할 수 있다. 추가로, 저장부(202)은 일부의 예들에서, 비일시적인 저장 매체를 고려할 수 있다. 용어 “비일시적(non-transitory)”은 스토리지 매체가 캐리어 파형 또는 확산 신호에 포함되지 않는 것을 나타낸다. 하지만, 용어 “비일시적(non-transitory)”은 저장부(310)가 이동할 수 없는 것으로 해석되어서는 안 된다. 일부의 예들에서, 저장부(310)는 메모리보다 더 많은 양의 정보를 저장하도록 구성될 수 있다. 어떤 예들에 있어서, 비일시적 저장 매체는 예컨대, RAM(Random Access Memory) 또는 캐시에서, 시간이 지나면 변경될 수 있는 데이터를 저장 할 수도 있다. According to various embodiments, the storage unit 310 may include one or more computer-readable storage media. Moreover, the storage unit 310 may include non-volatile storage elements. Examples of such non-volatile storage elements may include magnetic hard disks, optical disks, floppy disks, flash memory, or types of electronically programmable memories (EPROM) or electronically erasable and programmable (EEPROM) memories. Additionally, storage 202 may, in some examples, contemplate a non-transitory storage medium. The term “non-transitory” indicates that the storage medium is not included in the carrier waveform or spread signal. However, the term “non-transitory” should not be construed as that the storage unit 310 cannot be moved. In some examples, storage 310 may be configured to store a larger amount of information than memory. In some examples, the non-transitory storage medium may store data that may change over time, such as in random access memory (RAM) or cache.

다양한 실시예에 따르면, 인덱스부(312)는 웹 페이지에서 각 주제의 발생을 식별하기 위하여 사용된 각 단어 벡터 내에서 제공되는 키워드들(키워드들의 세트들)을 사용할 수 있다. 이는 웹 페이지 내에 대응하는 위치 식별자를 가지는 워드 벡터들의 세트를 나타내는 인덱스를 형성할 수 있다. 인덱스는 사용자가 웹 페이지의 개별 위치에서 브라우징하는 특정 토픽에 관한 정보를 제공할 수 있다. According to various embodiments, the index unit 312 may use keywords (sets of keywords) provided within each word vector used to identify the occurrence of each subject in the web page. This may form an index representing a set of word vectors having a corresponding location identifier within the web page. An index may provide information about a particular topic that a user is browsing from an individual location on a web page.

다양한 실시예에 따르면, 스케줄러부(314)는 예컨대, 클러스터가 충전이 켜져있을 때, 클러스터가 N개의 문서들을 수신한 후와 같은 일부 미리 설정된 규칙에 따라 클러스터 및 주제 추출 절차를 스케줄링 할 수 있다. According to various embodiments, the scheduler unit 314 may schedule the cluster and topic extraction procedure according to some preset rules, such as after the cluster receives N documents, for example, when the cluster is charging on.

다양한 실시예에 따르면, 매칭부(316)는 클러스터 목적을 위한 감시 주제 벡터들에 대하여 콘텐츠로부터 추출된 주제 벡터 간의 매칭을 수행할 수 있다. 사용자 계정(318)은 가능한 사용자 프로파일 및 관심 벡터들을 포함하는 사용자 특정 계정을 유지할 수 있다. 어플리케이션 서비스 디렉터리(320)는 어플리케이션들, (필터 쿼리들을 전송하기 위한) 그들의 백엔드 어플리케이션 데이터 어드레스 및 관련된 파라미터들 및 수용된 데이터 형식들에 따른 형식의 질의들을 리스트로 나열할 수 있다. According to various embodiments, the matching unit 316 may perform matching between the subject vectors extracted from the content with respect to the monitoring subject vectors for cluster purposes. User account 318 may maintain a user specific account including possible user profiles and interest vectors. The application services directory 320 may list the applications, their backend application data address (for sending filter queries) and related parameters and queries in a format according to accepted data formats.

다양한 실시예에 따르면, 앞서 설명된 바와 같은 서버(104)의 다양한 구성요소들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 사용자에 의하여 선택된 추적 대상 아이템과 관련된 콘텐츠를 추적하기 위한 전자 장치(102)의 일부가 될 수 있다. According to various embodiments, the various components of the server 104 as described above are part of the electronic device 102 for tracking content related to the item to be tracked selected by the user without departing from the scope of the present invention. can be

도 3이 서버(104)의 제한된 개요에 대하여 보여주었지만, 다른 실시예는 이에 한정되는 것이 아님을 이해할 수 있을 것이다. 더욱이, 서버(104)는 콘텐츠를 추적하기 위하여 상호 간에 통신하는 구성요소들을 얼마든지 포함할 수 있다. Although FIG. 3 has shown for a limited overview of the server 104 , it will be appreciated that other embodiments are not so limited. Moreover, server 104 may include any number of components that communicate with each other to track content.

도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠 추적 시스템의 서버에 포함된 제어부에 관한 블록도이다.4 is a block diagram of a control unit included in a server of a content tracking system according to various embodiments of the present disclosure.

다양한 실시예에 따르면, 제어부(306)는 LDA(latent Dirichlet allocation) 엔진, 콘텐츠 전처리 장치, SVD(Singular Value Decomposition) 엔진, 특징 추출기, LSA(Latent Semantic Analysis) 엔진(또는 대안적으로 LSI(Latent Semantic Indexing) 엔진), 감시 언어 범주들, 콘텐츠 메타데이터 프로세싱, 언어 벡터 번역기, 시맨틱 거리 연산 엔진, 인덱스 관리자 및 인덱스 데이터베이스를 포함할 수 있다. According to various embodiments, the controller 306 may include a latent dirichlet allocation (LDA) engine, a content preprocessor, a singular value decomposition (SVD) engine, a feature extractor, a latent semantic analysis (LSA) engine (or alternatively, a latent semantic (LSI) engine). Indexing) engine), monitoring language categories, content metadata processing, language vector translator, semantic distance calculation engine, index manager and index database.

다양한 실시예에 따르면, 통계적 모형, 특히, 주제 모형으로써 LDA 엔진은 수많은 텍스트 문서로부터 주요 주제(key topics)를 추출하기 위하여 원래 자연어 처리의 영역에서 사용되었다. LDA의 기초 아이디어는 문서가 제한된 수의 주제의 혼합물로 고려될 수 있고, 그 문서에서 각 의미 있는 단어는 주제 중의 하나와 관련될 수 있다는 것이다. LDA 엔진에서, 모든 문서의 주제 부분은 동일한 디리클레 분포(Dirichlet distribution)로부터 랜덤하게 얻어지는 K 차원의 은닉 변수이다. 여기서, K는 주제의 수이다. 주제 추론(즉, 비 생성 모형(non-generative model))을 위하여, LDA는 문서의 수집 및 입력으로 K를 취하고, 수집에서 언급된 K 주제의 세트를 추론할 수 있다. 주제는 직관적으로 문서의 동일한 하부세트에서 동시에 발생하는 경향이 있는 토큰들의 클러스터이다. 따라서 LDA의 생성 시맨틱은 완전하다. 그리고 LDA는 주제 모형을 수립하기 위하여 가장 대중적인 접근법으로 인정될 수 있다. According to various embodiments, the LDA engine as a statistical model, in particular a subject model, was originally used in the field of natural language processing to extract key topics from numerous text documents. The basic idea of LDA is that a document can be considered a mixture of a limited number of subjects, and each meaningful word in the document can be related to one of the subjects. In the LDA engine, the subject part of every document is a K-dimensional hidden variable obtained randomly from the same Dirichlet distribution. where K is the number of subjects. For subject inference (ie, a non-generative model), the LDA can take K as a collection and input of documents, and infer the set of K topics mentioned in the collection. Subjects are clusters of tokens that intuitively tend to occur simultaneously in the same subset of documents. Therefore, the generation semantics of LDA are complete. And LDA can be recognized as the most popular approach for establishing subject models.

다양한 실시예에 따르면, 제어부(306)는 시맨틱 인덱스를 생성, 매칭 및 교차 언어 맵들을 지원(aid)하기 위한 도 4에 도시된 바와 같은 다양한 구성요소들을 포함할 수 있다. According to various embodiments, the control unit 306 may include various components as shown in FIG. 4 for generating a semantic index, matching, and aiding cross-language maps.

다양한 실시예에 따르면, 교차 언어 매핑은 현재 앵커 페이지의 시맨틱에 기초하여 다른 언어로 인코딩된 페이지를 회수할 수 있다. 전형적으로, 교차 언어 시스템은 정보 회수 및 검색 시스템에서 채택될 수 있다. 그러한 시스템은 언어 번역 기술을 사용하고, 다중 언어 시맨틱을 단일 언어 정보 회수 공간으로 분해하는 CRIL(general umbrella of Cross Language Information Retrieval) 처리에 놓이게 할 수 있다. According to various embodiments, the cross-language mapping may retrieve pages encoded in other languages based on the semantics of the current anchor page. Typically, cross-language systems may be employed in information retrieval and retrieval systems. Such systems use language translation techniques and can be placed under a general umbrella of Cross Language Information Retrieval (CRIL) processing that decomposes multilingual semantics into a single language information retrieval space.

다양한 실시예에 따르면, 페이지 대 페이지 매핑이 검색 기반 정보 회수 대신 행해진다. 이러한 이유로, 토큰 기반 번역 시스템은 전체 페이지 대 페이지 변역이 잘못된 그리고 자원 소모 양자 모두이기 때문에 작동하지 않을 것이다. 페이지 번역 동안, 시맨틱 및 언어 구조들은 매핑되지 않으며, 그 프로세스 자체는 언어에 매우 종속적이다. 종래의 시스템 및 방법과는 달리, 페이지 대 페이지 교차 언어 매핑이 주제 분포에 기초하여 결정되는 언어 독립 시스템이 제안될 수 있다. According to various embodiments, page-to-page mapping is done instead of search-based information retrieval. For this reason, a token-based translation system will not work because full page-to-page translations are both erroneous and resource-consuming. During page translation, semantics and language structures are not mapped, and the process itself is highly language dependent. Unlike conventional systems and methods, a language-independent system in which page-to-page cross-language mapping is determined based on subject distribution can be proposed.

다양한 실시예에 따르면, 교차 언어 인덱스를 위하여, 다중 계층 필터가 시맨틱 연관(의미적 연관)을 위하여 사용될 수 있다. 그 제한은 처음에 고정된 세트의 언어가 지원되는 점이다. 하지만, 시스템은 추가 언어가 추가될 수 있고 교차 언어 콘텐츠 연관이 기존 인덱스로부터 점진적으로 증가할 수 있는 그러한 방법으로 설계될 수 있다. 따라서 기존 인덱스가 새로운 언어의 이벤트에서 재연산할 필요가 없다는 것을 보장하는 것이 추가될 수 있다. 예를 들어, 현재 지원되는 언어는 영어, 한국어 및 스페인어이다. 웹 페이지 크롤러(crawler)는 각 언어 내의 고정된 세트의 도메인들로부터 문서(웹 페이지)를 회수할 수 있다. According to various embodiments, for the cross-language index, a multi-layer filter may be used for semantic association (semantic association). The limitation is that initially a fixed set of languages is supported. However, the system can be designed in such a way that additional languages can be added and cross-language content associations can be incrementally increased from an existing index. So it can be added to ensure that the existing index does not need to be recomputed in the event of the new language. For example, currently supported languages are English, Korean and Spanish. A web page crawler may retrieve documents (web pages) from a fixed set of domains within each language.

다양한 실시예에 따르면, 하이브리드 주제 분산 매핑 프로세스를 사용할 수 있다. 주제 분산 모형이 동시 발생 모형을 생성하는 데에 사용될 수 있다. 여기서, 다중언어 코퍼스(multilingual corpus)에서 2개의 유사한 주제 교차 발생의 확률이 산출될 수 있다. 디리클레 분포(Dirichlet distribution)를 기초로 각 언어 세트들을 위한 감시 주제 모형이 생성될 수 있다. 각 언어 세트들을 위한 감시 주제 모형을 생성한 후, 문서 내의 주제 추론이 언어 특정 주제 모형들을 기초로 수행될 수 있다. 또한, LSI(Latent Semantic Indexing)를 위한 동시 발생 확률이 산출될 수 있다. 이러한 모형에서, 잠재 주제 분포(latent topic distribution)(잠재 팩터: latent factors)는 ILDA 추론에 의하여 고려될 수 있다. 반면, 클러스터링 측면은 LSI에 의하여 처리될 수 있다. LSI 기반 클러스터들은 문서 내의 주제 분포 간의 직접 코사인 거리를 취한 것과 비교한 것과 같이 분산을 고려하여 더욱 정확한 클러스터를 제공할 수 있다. According to various embodiments, a hybrid subject distributed mapping process may be used. A subject variance model can be used to generate a co-occurrence model. Here, the probability of occurrence of two similar subject intersections in a multilingual corpus can be calculated. A monitoring subject model for each language set can be generated based on the Dirichlet distribution. After generating the monitoring subject model for each language set, subject inference in the document can be performed based on the language-specific subject models. In addition, the probability of co-occurrence for latent semantic indexing (LSI) may be calculated. In this model, latent topic distributions (latent factors) can be considered by ILDA inference. On the other hand, the clustering aspect can be handled by LSI. LSI-based clusters can provide more accurate clusters by taking the variance into account, such as taking the direct cosine distance between the distributions of subjects in a document and comparing them.

다양한 실시예에 따르면, 초기에, 감시 모형은 LDA 모형을 기초로 영어(모델링된 “X” 주제지만, 교차 언어 인덱싱을 위하여 선택된 “Y”), 한국어 및 스페인어에 대하여 각각 N개의 주제를 설정할 수 있다. 따라서 교차 언어 인덱싱을 위하여 사용되는 주제 해상도(resolution)는 “Y” 주제로 정해져 있다. 이는 다른 주제를 위한 단위(granularity) 및 정확도 양자 모두를 향상시키기 위하여 증가될 수 있다. 영어, 한국어 및 스페인어를 위한 과학 주제 내에서 수집된(crawled) 웹 페이지를 이용하는 “과학” 모형이 훈련될 수 있다. 따라서 LDA 프로세스를 이용하여, 이의 각각의 언어에서 “과학”을 위한 수렴 모형(convergent model)은 3개의 과학 모형을 생성할 수 있다. 영어, 한국어 및 스페인어를 위한 모형이 생성될 수 있다. 따라서 “Z” 모형의 전체가 각 언어에서 “Y” 모형을 가지는 교차 언어 실험을 위하여 생성될 수 있다. According to various embodiments, initially, the monitoring model can set N topics each for English (modeled “X” topics, but “Y” selected for cross-language indexing), Korean, and Spanish based on the LDA model. there is. Therefore, the topic resolution used for cross-language indexing is set to a “Y” topic. This can be increased to improve both granularity and accuracy for other subjects. A “science” model can be trained using web pages crawled within science topics for English, Korean and Spanish. Thus, using the LDA process, a convergent model for “science” in its respective language can generate three scientific models. Models can be generated for English, Korean and Spanish. Therefore, an entire “Z” model can be generated for cross-linguistic experiments with “Y” models in each language.

다양한 실시예에 따르면, 표 1은 문서 주제 확산 매트릭스(Document-Topic spread matrix)를 설명할 수 있다. 여기서, “D”는 문서들을 나타내고, 반면, “T”가 “D” 내에서 분산된 주제를 나타낸다. According to various embodiments, Table 1 may describe a document-topic spread matrix. Here, “D” denotes documents, while “T” denotes subjects dispersed within “D”.

다양한 실시예에 따르면, 제2 필터 프로세스 후, 얻어지는 문서의 그룹 각각을 위하여, 그 세트에서 각 문서 내에 포함된 주제 분포가 취해진다. 이로부터, 문서 주제 분산을 위한 확산 매트릭스는 표 1에 도시된 바와 같이 생성될 수 있다. 매트릭스 내의 각 요소는 2개의 문서들을 위한 주제들 간의 정규화된 정렬 팩터(normalized alignment factor)를 나타낸다. 정렬 팩터는 개략적으로 주제를 위하여 (주제 모형에서 용어 빈도에 대하여) 중복의 깊이로 번역될 수 있다. 여기서, 주제 분포는 정렬되지 않고, 문서 내의 워드 분포가 아니다. 동시 발생 매트릭스 내의 중복 분포로부터, LSI를 이용하는 2개의 문서의 시맨틱 정렬 확률이 산출될 수 있다. 주제 분포 기반 동시 발생 대 용어 빈도는 정확도에 대한 영향 없이 정렬 연산을 상당히 감소시킨다. 동시 발생 매트릭스가 생성되면, 연산 목적을 위하여, 매트릭스의 SVD를 이용하여 차원수 감소가 수행될 수 있다. 더욱이, K 차원이 선택되며, 이는 가장 중요한 근사가 원래의 매트릭스에 주어지며, 나머지는 노이즈로 무시될 수 있다. According to various embodiments, after the second filter process, for each group of documents obtained, a distribution of topics contained within each document in the set is taken. From this, a diffusion matrix for document subject distribution can be generated as shown in Table 1. Each element in the matrix represents a normalized alignment factor between the subjects for the two documents. The alignment factor can be roughly translated into the depth of redundancy for a subject (with respect to term frequency in the subject model). Here, the subject distribution is not ordered, and it is not a word distribution within the document. From the overlap distribution in the co-occurrence matrix, the semantic alignment probability of two documents using LSI can be calculated. Subject distribution-based co-occurrence versus term frequency significantly reduces the sort operation without affecting accuracy. Once the co-occurrence matrix is created, for computational purposes, dimensionality reduction can be performed using the SVD of the matrix. Moreover, the K dimension is chosen, for which the most significant approximation is given to the original matrix, and the rest can be neglected as noise.

다양한 실시예에 따르면, SVD는 동시 발생 매트릭스를 정규직교 벡터(ortho-normal vectors) 및 스칼라 팩터로 분해하도록 할 수 있다. K를 연산하기 위하여, 특이치(singular values)의 제곱 및 모든 차원들의 컷오프(cut-off)가 취해지며, 이는 설정 임계치 미만의 값들이 주어진다. 아래의 매트릭스는 3개의 문서들을 위한 SVD 매트릭스들을 보인다. 예를 들어, 코퍼스 내의 콘텐츠 확산에 따라, 어디에서나 3에서 18까지 서로 다른 K가 얻어질 수 있다. According to various embodiments, SVD may allow decomposition of a co-occurrence matrix into ortho-normal vectors and a scalar factor. To compute K, the square of the singular values and the cut-off of all dimensions are taken, given values below a set threshold. The matrix below shows the SVD matrices for three documents. For example, depending on the spread of content within the corpus, different Ks from 3 to 18 can be obtained everywhere.

도 4가 제어부(306)의 제한된 개요에 대하여 보여주었지만, 다른 실시예는 이에 한정되는 것이 아님을 이해할 수 있을 것이다. 더욱이, 제어부(306)는 콘텐츠를 추적하기 위하여 상호 간에 통신하는 구성요소들을 얼마든지 포함할 수 있다. Although FIG. 4 has shown for a limited overview of the control unit 306 , it will be appreciated that other embodiments are not so limited. Moreover, the control unit 306 may include any number of components that communicate with each other to track content.

도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠를 추적하는 방법에 관한 흐름도이다.5 is a flowchart of a method for tracking content according to various embodiments of the present disclosure;

다양한 실시예에 따르면, 서버(104)는 502 동작에서, 사용자에 의하여 선택된 추적 대상 아이템을 수신할 수 있다. 서버(104)는 입력부(302)를 통해 사용자에 의하여 선택된 추적 대상 아이템을 수신할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 추적 대상 아이템은 데이터 클러스터, 이야기, 웹 페이지 DOM(Document Object Model) 트리, URI(Uniform Resource Identifier) 및 선택 영역 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 일례로, 사용자는 웹 페이지 상에서 콘텐츠 영역을 선택할 수 있다. 사용자는 콘텐츠를 추적하기 위하여 선택된 콘텐츠 영역에 대한 길게 누름 제스처를 수행할 수 있다. 다른 예로, 사용자는 사용자의 브라우징 히스토리(browsing history)로부터 생성된 데이터 클러스터를 선택할 수 있다. 사용자는 콘텐츠를 추적하기 위하여 선택된 데이터 클러스터에 대하여 길게 누름 제스처를 수행할 수 있다. According to various embodiments, the server 104 may receive the tracking target item selected by the user in operation 502 . The server 104 may receive the tracking target item selected by the user through the input unit 302 . In an embodiment, the trackable item may include a data cluster, a story, a web page Document Object Model (DOM) tree, a Uniform Resource Identifier (URI), and a selection area, or a combination thereof. In one example, a user may select a content area on a web page. The user may perform a long press gesture on the selected content area to track the content. As another example, the user may select a data cluster created from the user's browsing history. The user may perform a long press gesture on the selected data cluster to track the content.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 504 동작에서, 콘텐츠 제공자들(106)로부터 콘텐츠들을 가져올 수 있다. 서버(104)는 시맨틱 매칭부(304)를 통해 콘텐츠 제공자들(106)로부터 콘텐츠들을 가져올 수 있다. According to various embodiments, the server 104 may retrieve contents from the content providers 106 in operation 504 . The server 104 may retrieve the contents from the content providers 106 via the semantic matching unit 304 .

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 506 동작에서, 서버(104)는 콘텐츠 제공자들(106)로부터 가져온 콘텐츠를 시맨틱 인덱싱할 수 있다. 예를 들어, 서버(104)는 시맨틱 매칭부(304)를 통해 콘텐츠 제공자들(106)로부터 가져온 콘텐츠들을 시맨틱 인덱싱할 수 있다. According to various embodiments, in operation 506 , the server 104 may semantically index content retrieved from the content providers 106 . For example, the server 104 may semantically index the contents retrieved from the content providers 106 through the semantic matching unit 304 .

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 508 동작에서, 추적 대상 아이템 및 콘텐츠들 간의 시맨틱 관계를 기초로 시맨틱 벡터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(104)는 시맨틱 매칭부(304)를 통해 추적 대상 아이템 및 콘텐츠들 간의 시맨틱 관계를 기초로 시맨틱 벡터를 생성할 수 있다. According to various embodiments, in operation 508 , the server 104 may generate a semantic vector based on a semantic relationship between the tracking target item and contents. For example, the server 104 may generate a semantic vector based on a semantic relationship between the tracking target item and contents through the semantic matching unit 304 .

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 510 동작에서, 시맨틱 벡터를 기초로 추적 대상 아이템 및 콘텐츠들 간의 시맨틱 유사도(의미론적 유사도: semantic similarity)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(104)는 시맨틱 매칭부(304)를 통해 시맨틱 벡터를 기초로 추적 대상 아이템 및 콘텐츠들 간의 시맨틱 유사도를 결정하도록 할 수 있다. According to various embodiments, in operation 510 , the server 104 may determine a semantic similarity (semantic similarity) between the tracking target item and contents based on the semantic vector. For example, the server 104 may determine the semantic similarity between the tracking target item and contents based on the semantic vector through the semantic matching unit 304 .

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 512 동작에서, 시맨틱 유사도를 기초로 하여 콘텐츠들로부터 추적 대상 아이템과 관련된 업데이트를 선택할 수 있다. 예를 들어, 서버(104)는 제어부(306)를 통해 시맨틱 유사도를 기초로 하여 콘텐츠들로부터 추적 대상 아이템과 관련된 업데이트를 선택할 수 있다. 추적 대상 아이템과 관련된 업데이트는 시맨틱 유사도에 기초하여 콘텐츠를 필터링하여 선택될 수 있다. 업데이트는 추적 대상 아이템, 추적 대상 아이템의 현재 상태 또는 이들의 조합에 대한 업데이트에 대응할 수 있다. According to various embodiments, in operation 512 , the server 104 may select an update related to the tracking target item from the contents based on the semantic similarity. For example, the server 104 may select an update related to the tracking target item from the contents based on the semantic similarity through the controller 306 . Updates related to the tracking target item may be selected by filtering the content based on the semantic similarity. The update may correspond to an update to the tracked item, the current state of the tracked item, or a combination thereof.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 514 동작에서, 전자 장치(102)로 업데이트를 전송할 수 있다. 예를 들어, 서버(104)는 출력부(308)를 통해 전자 장치(102)로 업데이트를 전송할 수 있다. According to various embodiments, the server 104 may transmit an update to the electronic device 102 in operation 514 . For example, the server 104 may transmit the update to the electronic device 102 through the output unit 308 .

다양한 실시 예에 따르면, 사용자에 의하여 선택된 데이터 클러스터는 “추적 캔버스(Tracking Canvas)” 상에 드롭될 수 있다. 말하자면, “정치” 데이터 클러스터(즉, 추적 대상 아이템)로부터 사용자에 의하여 이전에 브라우징된 것처럼 콘텐츠의 현재 상태는 “추적 캔버스”에 표시될 것이다. 데이터 클러스터는 사용자의 브라우징 히스토리로부터 형성될 수 있다. 각 데이터 클러스터는 “정치”, “스포츠” 등과 같은 주제를 표현할 것이고, 그 카테고리로부터 글들(articles)을 구성할 것이다. 데이터 클러스터를 “추적 캔버스”에 드롭하는 것에 의하여 콘텐츠의 현재 상태가 무엇인지 보여줄 것이며, 어떠한 추가 추적이 수행되지 않을 수 있다. According to various embodiments, the data cluster selected by the user may be dropped on a “tracking canvas”. In other words, the current state of the content will be displayed in the "tracking canvas" as if it had previously been browsed by the user from the "political" data cluster (ie the tracked item). A data cluster may be formed from a user's browsing history. Each data cluster will represent a topic such as “Politics”, “Sports”, etc., and will organize articles from that category. Dropping the data cluster into the “tracking canvas” will show what the current state of the content is, and no further tracking may be performed.

다양한 실시 예에 따르면, 다양한 동작, 행위, 블록, 단계 등은 제공되는 순서대로, 또는 다른 순서대로, 또는 동시에 수행될 수 있다. 더욱이, 일부 실시예들에서, 일부 동작, 행위, 블록, 단계 등은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 생략되거나, 추가되거나, 수정되거나, 거를 수 있다. According to various embodiments, various operations, acts, blocks, steps, etc. may be performed in the order in which they are provided, in a different order, or simultaneously. Moreover, in some embodiments, some acts, acts, blocks, steps, etc. may be omitted, added, modified, or omitted without departing from the scope of the present invention.

도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 추적 대상 아이템의 언어와 서로 다른 언어로 구성된 콘텐츠를 추적하는 방법에 관한 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating a method of tracking content configured in a language different from a language of a tracking target item according to various embodiments of the present disclosure.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 602 동작에서, 사용자에 의하여 선택된 제1 언어 및 추적 대상 아이템을 수신할수 있다. 예를 들어, 서버(104)는 입력부(302)를 통해 상기 제1 언어 및 추적 대상 아이템을 수신할 수 있다. 여기서, 추적 대상 아이템은 제2 언어로 구성될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 추적 대상 아이템은 데이터 클러스터, 이야기, 웹 페이지 DOM(Document Object Model) 트리, URI(Uniform Resource Identifier) 및 선택 영역 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. According to various embodiments, the server 104 may receive the first language selected by the user and the tracking target item in operation 602 . For example, the server 104 may receive the first language and the tracking target item through the input unit 302 . Here, the tracking target item may be configured in a second language. In an embodiment, the trackable item may include a data cluster, a story, a web page Document Object Model (DOM) tree, a Uniform Resource Identifier (URI), and a selection area, or a combination thereof.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 604 동작에서, 콘텐츠 제공자들(106)로부터 제1 언어의 콘텐츠를 가져올 수 있다. 예를 들어, 서버(104)는 시맨틱 매칭부(304)를 통해 콘텐츠 제공자들(106)로부터 제1 언어의 콘텐츠를 가져오도록 할 수 있다.According to various embodiments, in operation 604 , the server 104 may obtain content in the first language from the content providers 106 . For example, the server 104 may fetch the content of the first language from the content providers 106 via the semantic matching unit 304 .

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 606 동작에서, 제1 언어의 콘텐츠들과 관련된 시맨틱 벡터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(104)는 시맨틱 매칭부(304)를 통해 제1 언어의 콘텐츠들과 관련된 시맨틱 벡터를 생성할 수 있다. According to various embodiments, in operation 606 , the server 104 may generate a semantic vector related to contents of the first language. For example, the server 104 may generate a semantic vector related to contents of the first language through the semantic matching unit 304 .

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 608 동작에서, 제2 언어의 추적 대상 아이템과 관련된 시맨틱 벡터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(104)는 시맨틱 매칭부(304)를 통해 제2 언어의 추적 대상 아이템과 관련된 시맨틱 벡터를 생성할 수 있다. According to various embodiments, in operation 608 , the server 104 may generate a semantic vector related to the tracking target item of the second language. For example, the server 104 may generate a semantic vector related to the tracking target item of the second language through the semantic matching unit 304 .

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 610 동작에서, 제1 언어의 콘텐츠와 관련된 시맨틱 벡터 및 제2 언어의 추적 대상 아이템과 관련된 시맨틱 벡터 사이의 시맨틱 관계를 기초로 시맨틱 유사도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(104)는 시맨틱 매칭부(304)를 통해 제1 언어의 콘텐츠와 관련된 시맨틱 벡터 및 제2 언어의 추적 대상 아이템과 관련된 시맨틱 벡터 사이의 시맨틱 관계를 기초로 시맨틱 유사도를 결정할 수 있다. According to various embodiments, in operation 610 , the server 104 may determine the semantic similarity based on the semantic relationship between the semantic vector related to content in the first language and the semantic vector related to the tracking target item in the second language. For example, the server 104 may determine the semantic similarity based on the semantic relationship between the semantic vector related to the content of the first language and the semantic vector related to the item to be tracked in the second language through the semantic matching unit 304. there is.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 612 동작에서, 시맨틱 유사도를 기초로 사용자의 전자 장치(102)로 제1 언어의 콘텐츠들을 전송할 수 있다. 예를 들어, 서버(104)는 출력부(308)를 통해 시맨틱 유사도를 기초로 사용자의 전자 장치(102)로 제1 언어의 콘텐츠들을 전송할 수 있다. According to various embodiments, in operation 612 , the server 104 may transmit contents of the first language to the electronic device 102 of the user based on the semantic similarity. For example, the server 104 may transmit the contents of the first language to the electronic device 102 of the user based on the semantic similarity through the output unit 308 .

도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠 추적 시스템을 통해 콘텐츠를 추적하는 방법에 관한 흐름도이다.7 is a flowchart of a method for tracking content through a content tracking system according to various embodiments of the present disclosure.

다양한 실시 예에 따르면, 흐름도는 전자 장치(102), 서버(104) 및 콘텐츠 제공자들(106) 사이의 통신을 간략하게 나타낼 수 있다. According to various embodiments, a flowchart may briefly represent communication between the electronic device 102 , the server 104 , and the content providers 106 .

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 702 동작에서, 사용자에 의하여 선택된 추적 대상 아이템과 관련된 입력을 감지할 수 있다. 예를 들어, 추적 대상 아이템은 데이터 클러스터, 이야기, 웹 페이지 DOM(Document Object Model) 트리, URI(Uniform Resource Identifier) 및 선택 영역 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, in operation 702 , the electronic device 102 may detect an input related to the tracking target item selected by the user. For example, the trackable item may include a data cluster, a story, a web page Document Object Model (DOM) tree, a Uniform Resource Identifier (URI), and a selection area, or a combination thereof.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 704 동작에서, 사용자에 의하여 선택된 추적 대상 아이템을 전처리할 수 있다. According to various embodiments, in operation 704 , the electronic device 102 may pre-process the tracking target item selected by the user.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 706 동작에서, 필요한 추적 대상 아이템을 연관시킬 수 있다. According to various embodiments, the electronic device 102 may associate a necessary tracking target item in operation 706 .

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 708 동작에서, 사용자에 의하여 선택된 추적 대상 아이템을 서버(104)로 전송할 수 있다. According to various embodiments, in operation 708 , the electronic device 102 may transmit the tracking target item selected by the user to the server 104 .

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 710 동작에서, 콘텐츠 제공자들(106)로부터 콘텐츠들을 가져오기 위한 요청을 전송할 수 있다. According to various embodiments, the server 104 may transmit a request for retrieving contents from the content providers 106 in operation 710 .

다양한 실시 예에 따르면, 콘텐츠 제공자들(106)은 712 동작에서, 서버(104)에 의하여 요청된 콘텐츠들을 포함하는 응답을 전송할 수 있다. According to various embodiments, the content providers 106 may transmit a response including the contents requested by the server 104 in operation 712 .

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 714 동작에서, 콘텐츠 제공자들(106)로부터 가져온 콘텐츠들을 시맨틱 인덱싱할 수 있다. According to various embodiments, in operation 714 , the server 104 may semantically index contents retrieved from the content providers 106 .

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 716 동작에서, 콘텐츠들과 추적 대상 아이템 간의 시맨틱 관계를 기초로 시맨틱 벡터를 생성할 수 있다. According to various embodiments, in operation 716 , the server 104 may generate a semantic vector based on a semantic relationship between contents and a tracking target item.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 718 동작에서, 시맨틱 벡터를 기초로 콘텐츠들과 추적 대상 아이템 간의 시맨틱 유사도를 결정할 수 있다. According to various embodiments, in operation 718 , the server 104 may determine the semantic similarity between the contents and the tracking target item based on the semantic vector.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 720 동작에서, 시맨틱 유사도를 기초로 콘텐츠들로부터 추적 대상 아이템에 관련된 업데이트를 선택할 수 있다. 예를 들어, 추적 대상 아이템과 관련된 업데이트는 시맨틱 유사도에 기초하여 콘텐츠를 필터링하여 선택될 수 있다. 업데이트는 추적 대상 아이템, 추적 대상 아이템의 현재 상태 또는 이들의 조합에 대한 업데이트에 대응할 수 있다. According to various embodiments, in operation 720 , the server 104 may select an update related to the tracking target item from the contents based on the semantic similarity. For example, updates related to the tracked item may be selected by filtering the content based on semantic similarity. The update may correspond to an update to the tracked item, the current state of the tracked item, or a combination thereof.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 722 동작에서, 사용자의 전자 장치(102)로 업데이트를 전송할 수 있다. According to various embodiments, the server 104 may transmit an update to the user's electronic device 102 in operation 722 .

도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠 추적 시스템을 통해 추적 대상 아이템의 언어와 서로 다른 언어로 구성된 콘텐츠를 추적하는 방법에 관한 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a method of tracking content configured in a language different from a language of a tracking target item through a content tracking system according to various embodiments of the present disclosure.

다양한 실시 예에 따르면, 흐름도는 전자 장치(102), 서버(104) 및 콘텐츠 제공자들(106) 사이의 통신을 간략하게 나타낼 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 802 동작에서, 사용자에 의하여 선택된 제1 언어 및 추적 대상 아이템과 관련된 입력을 감지할 수 있다. 추적 대상 아이템은 제2 언어로 쓰여 있다. According to various embodiments, a flowchart may briefly represent communication between the electronic device 102 , the server 104 , and the content providers 106 . According to various embodiments of the present disclosure, in operation 802 , the electronic device 102 may detect an input related to the first language selected by the user and the tracking target item. The tracked item is written in a second language.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 804 동작에서, 사용자에 의하여 선택된 추적 대상 아이템을 전처리할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, in operation 804 , the electronic device 102 may pre-process the tracking target item selected by the user.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 806 동작에서, 필요한 추적 대상 아이템을 연관시킨다. According to various embodiments, the electronic device 102 associates a necessary tracking target item in operation 806 .

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 808 동작에서, 사용자에 의하여 선택된 제1 언어 및 추적 대상 아이템을 서버(104)로 전송할 수 있다. According to various embodiments, in operation 808 , the electronic device 102 may transmit the first language selected by the user and the tracking target item to the server 104 .

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 810 동작에서, 콘텐츠 제공자들(106)로부터 제1 언어의 콘텐츠들을 가져오기 위한 요청을 전송할 수 있다. According to various embodiments, in operation 810 , the server 104 may transmit a request for retrieving contents of the first language from the content providers 106 .

다양한 실시 예에 따르면, 콘텐츠 제공자들(106)은 812 동작에서, 서버(104)에 의하여 요청된 제1 언어의 콘텐츠들을 포함하는 응답을 전송할 수 있다. According to various embodiments, the content providers 106 may transmit a response including contents of the first language requested by the server 104 in operation 812 .

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 814 동작에서, 제1 언어의 콘텐츠들과 관련된 시맨틱 벡터를 생성할 수 있다. According to various embodiments, in operation 814 , the server 104 may generate a semantic vector related to contents of the first language.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 816 동작에서, 제2 언어의 추적 대상 아이템과 관련된 시맨틱 벡터를 생성할 수 있다. According to various embodiments, in operation 816 , the server 104 may generate a semantic vector related to the tracking target item of the second language.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 818 동작에서, 제1 언어의 콘텐츠와 관련된 시맨틱 벡터 및 제2 언어의 추적 대상 아이템과 관련된 시맨틱 벡터 사이의 시맨틱 관계를 기초로 시맨틱 유사도를 결정할 수 있다. According to various embodiments, in operation 818 , the server 104 may determine the semantic similarity based on the semantic relationship between the semantic vector related to the content in the first language and the semantic vector related to the tracking target item in the second language.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 822 동작에서, 사용자의 전자 장치(102)로 제1 언어의 콘텐츠들을 전송할 수 있다. According to various embodiments, the server 104 may transmit contents of the first language to the electronic device 102 of the user in operation 822 .

도 9A 및 9B는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 추적 대상 아이템을 선택하고, 추적 대상 아이템에 기초하여 추적된 콘텐츠를 표시하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.9A and 9B are diagrams illustrating a user interface for selecting a tracking target item and displaying tracked content based on the tracking target item according to various embodiments of the present disclosure;

다양한 실시 예에 따르면, 도 9A를 참조하면,사용자는 동일하거나, 다른 소스들, 즉, 콘텐츠 제공자들(106)로부터 업데이트들을 추적하기 위하여 전자 장치(102) 상에 표시된 웹 페이지로부터 뉴스 기사 “World cup to kick start in 2 weeks; hosted by Australia”(즉, 추적 대상 아이템)을 선택할 수 있다. According to various embodiments, referring to FIG. 9A , a user can access a news article “World” from a web page displayed on electronic device 102 to track updates from the same or different sources, ie, content providers 106 cup to kick start in 2 weeks; hosted by Australia” (ie the item being tracked).

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 서버(104)로 선택된 뉴스 기사를 전송할 수 있다. 뉴스 기사를 수신한 후, 서버(104)는 동일하거나, 다른 소스들 상에서 선택된 뉴스 기사 “World cup to kick start in 2 weeks; hosted by Australia”와 관련된 콘텐츠, 즉, 동일하거나, 유사한 뉴스 기사들을 추적할 수 있다. 서버(104)는 어떤 업데이트가 선택된 뉴스 기사와 관련되어 이용할 수 있는지 여부를 결정하기 위하여 콘텐츠를 추적할 수 있다. 업데이트된 뉴스 기사들을 결정한 후, 서버(104)는 추적된 콘텐츠, 즉, 뉴스 기사들을 사용자의 전자 장치(102)로 전송할 수 있다. 즉, 전자 장치(102)는 서버(104)로부터 추적된 콘텐츠를 수신할 수 있다.According to various embodiments, the electronic device 102 may transmit the selected news article to the server 104 . After receiving the news article, the server 104 sends the selected news article “World cup to kick start in 2 weeks; hosted by Australia” and related content, i.e. the same or similar news articles. Server 104 may track the content to determine whether any updates are available in relation to the selected news article. After determining updated news articles, the server 104 may transmit the tracked content, ie, news articles, to the user's electronic device 102 . That is, the electronic device 102 may receive the tracked content from the server 104 .

다양한 실시 예에 따르면, 도 9B를 참조하면, 사용자는 새로운 뉴스 기사를 삭제하기 위하여 길게 누름 제스처를 수행할 수 있다. 여기서, 사용자는 같은 것을 삭제하기 위하여 뉴스 기사 “World cup 2015: India Vs Pakistan Tickets Vanish” 상에 길게 누름 제스처를 수행할 수 있다. 예를 들어, 뉴스 기사가 삭제되면, 폰트 위에 줄을 그어 지우는 것을 표시할 수 있다. According to various embodiments, referring to FIG. 9B , the user may perform a long press gesture to delete a new news article. Here, the user may perform a long press gesture on the news article “World cup 2015: India Vs Pakistan Tickets Vanish” to delete the same. For example, when a news article is deleted, a line can be drawn over the font to indicate the deletion.

다양한 실시 예에 따르면, 콘텐츠 시맨틱은 콘텐츠를 추적하기 위하여 사용될 수 있다. 웹 페이지의 영역 또는 콘텐츠는 이야기를 추적하기 위하여 선택될 수 있다. 더욱이, 통지(notification)가 추적되는 이야기가 동일하거나 또는 다른 소스들에 의하여 보고되는 것과 같이 진행될 때마다 표시될 수 있다. According to various embodiments, content semantics may be used to track content. An area or content of a web page may be selected to track the story. Moreover, notifications can be displayed whenever the tracked story progresses as reported by the same or different sources.

도 10은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 데이터 클러스터를 이용하여 데이터 클러스터에 해당되는 콘텐츠를 표시하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.10 is a diagram illustrating a user interface for displaying content corresponding to a data cluster using a data cluster according to various embodiments of the present invention.

다양한 실시 예에 따르면, 도 10을 참조하면,사용자는 전자 장치(102) 상에 표시되는 데이터 클러스터 뷰로부터 데이터 클러스터 “Politics”, 즉, 추적 대상 아이템을 선택할 수 있다. 데이터 클러스터는 선택된 데이터 클러스터와 관련된 동일하거나 다른 소스로부터 업데이트들을 추적하기 위하여 사용자에 의하여 선택될 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, referring to FIG. 10 , a user may select a data cluster “Politics”, ie, a tracking target item, from a data cluster view displayed on the electronic device 102 . A data cluster may be selected by the user to track updates from the same or different sources associated with the selected data cluster.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 서버(104)로 데이터 클러스터를 전송할 수 있다. 데이터 클러스터를 수신한 후, 서버(104)는 “Politics” 데이터 클러스터에서 이전에 브라우징된 콘텐츠를 추출할 수 있다. 서버(104)는 동일하거나, 다른 소스들로부터 콘텐츠들을 가져오는 것에 의하여 브라우징된 콘텐츠의 현재 상태를 결정할 수 있다. 브라우징된 콘텐츠의 현재 상태를 결정한 후, 서버(104)는 전자 장치(102)로 브라우징된 콘텐츠의 현재 상태(즉, 최근 추적된 업데이트들)를 전송할 수 있다. 최근 추적된 업데이트들은 도 10b에 도시된 바와 같이, 사용자에게 표시될 수 있다. According to various embodiments, the electronic device 102 may transmit a data cluster to the server 104 . After receiving the data cluster, the server 104 may extract previously browsed content from the “Politics” data cluster. Server 104 may determine the current state of the browsed content by retrieving content from the same or different sources. After determining the current status of the browsed content, the server 104 may transmit the current status of the browsed content (ie, recently tracked updates) to the electronic device 102 . Recent tracked updates may be displayed to the user, as shown in FIG. 10B .

도 11은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 추적된 콘텐츠의 언어를 스위칭하여, 언어를 달리하여 동일한 내용의 콘텐츠를 표시하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.11 is a diagram illustrating a user interface for displaying content of the same content by switching the language of the tracked content according to various embodiments of the present disclosure;

다양한 실시 예에 따르면, 도 11을 참조하면, 사용자는 한국어(“Korean”), 즉, 제1 언어 및 새로운 뉴스 기사 “Korea Discussing with US on murder issue”를 선택할 수 있다. 여기서, 뉴스 기사는 영어(“English”), 즉, 제2 언어로 쓰여 있다. 일 실시예에 있어서, 사용자는 뉴스 기사 상에 선택된 한국어(“Korean”)를 드래그 앤 드롭할 수 있다. 전자 장치(102)는 서버(104)로 한국어(“Korean”) 및 선택된 뉴스 기사를 전송할 수 있다. 한국어(“Korean”) 및 선택된 뉴스 기사를 수신한 후, 서버(104)는 동일하거나 또는 다른 소스들로부터 한국어(“Korean”)의 콘텐츠를 가져오고, 한국어(“Korean”)의 콘텐츠와 관련된 시맨틱 벡터를 생성할 수 있다. According to various embodiments, referring to FIG. 11 , a user may select Korean (“Korean”), that is, a first language and a new news article “Korea Discussing with US on murder issue”. Here, the news article is written in English (“English”), that is, a second language. In one embodiment, the user may drag and drop the selected Korean language (“Korean”) on the news article. The electronic device 102 may transmit Korean (“Korean”) and the selected news article to the server 104 . After receiving Korean (“Korean”) and selected news articles, server 104 fetches content in Korean (“Korean”) from the same or different sources, and semantics related to content in Korean (“Korean”) You can create vectors.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(104)는 영어(“English”)의 뉴스 기사와 관련된 시맨틱 벡터를 생성할 수 있다. 서버(104)는 영어(“English”)의 뉴스 기사와 관련된 시맨틱 벡터 및 한국어(“Korean”)의 콘텐츠와 관련된 시맨틱 벡터 간의 시맨틱 관계를 기초로 시맨틱 유사도를 결정할 수 있다. 더욱이, 서버(104)는 한국어(“Korean”)의 선택된 뉴스 기사와 관련된 동일한 이야기 또는 현재 활성화된 이야기를 선택하고, 전자 장치(102)로 전송할 수 있다. 도 11b에 도시된 바와 같이, 한국어(“Korean”)의 선택된 뉴스 기사는 전자 장치(102)의 사용자에게 표시될 수 있다. According to various embodiments, the server 104 may generate a semantic vector related to a news article in English (“English”). The server 104 may determine the semantic similarity based on a semantic relationship between a semantic vector related to a news article in English (“English”) and a semantic vector related to content in Korean (“Korean”). Moreover, the server 104 may select the same story or currently active story related to the selected news article in Korean (“Korean”) and transmit it to the electronic device 102 . 11B , the selected news article in Korean (“Korean”) may be displayed to the user of the electronic device 102 .

도 12는 본 발명의 다양한 실시예에 데이터 클러스터 및 언어를 선택하여 콘텐츠를 추적하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.할 수 있다12 is a diagram illustrating a user interface for tracking content by selecting a data cluster and language according to various embodiments of the present invention.

다양한 실시 예에 따르면, 도 12를 참조하면, 사용자는 스포츠(“Sports”) 데이터 클러스터 상에 길게 누름 제스처를 수행할 수 있다. 사용자에게 예컨대, “Track Top Stories” 및 “Track Stories”와 같은 옵션이 제공될 수 있다. According to various embodiments, referring to FIG. 12 , a user may perform a long press gesture on a sports (“Sports”) data cluster. The user may be provided with options such as, for example, “Track Top Stories” and “Track Stories”.

다양한 실시 예에 따르면, “Track Top Stories”를 이용하는 것에 의하여, 사용자는 서버(104)로 URL, 클러스터 벡터 도는 그들의 조합을 전송하여 선택된 데이터 클러스터에 대하여 전역으로 추적되고 있는 “top stories”, 즉, 콘텐츠들을 추적할 수 있다. “Track My Stories”를 이용하는 것에 의하여, 사용자는 사용자의 브라우징 히스토리를 기초로 선택된 데이터 클러스터에 대하여 “활성화된” 이야기들을 추적할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 전자 장치(102)는 서버(104)로 사용자의 브라우징 히스토리를 기초로 이야기들을 추적하기 위한 요청을 전송할 수 있다. According to various embodiments, by using “Track Top Stories”, a user sends a URL, a cluster vector, or a combination thereof to the server 104 to track “top stories” globally for a selected data cluster, that is, Content can be tracked. By using “Track My Stories”, the user can track “active” stories for a data cluster selected based on the user's browsing history. In one embodiment, the electronic device 102 may send a request to the server 104 to track stories based on the user's browsing history.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(102)는 서버(104)로 “지역, 히스토리 URL들 클러스터 벡터”를 전송할 수 있다. 더욱이, 사용자는 도 12에 도시된 바와 같이, 선택된 언어로 콘텐츠를 얻기 위하여 언어를 드래그 앤 드롭할 수 있다. According to various embodiments, the electronic device 102 may transmit a “region, history URLs cluster vector” to the server 104 . Moreover, the user can drag and drop the language to get the content in the selected language, as shown in Fig. 12 .

다양한 실시 예에 따르면, 사용자는 특정 클러스터에 의하여 표현되는 이야기들(즉, 콘텐츠)을 추적하기 위하여 데이터 클러스터에 대하여 길게 누름을 수행할 수 있다. 통지는 이야기가 진행될 때마다 전송될 수 있다. 여기서, 이야기는 그 데이터 클러스터에 속한 사용자가 과거에 브라우징한 웹 사이트를 기초로 할 것이다. 이는 추적 캔버스(“Tracking Canvas”) 상에 데이터 클러스터를 드롭하는 것과 다르다. 드롭하는 것은 오직 이야기의 현재 상태(“Current status”)를 표시할 수 있다. 반면, 데이터 클러스터에 대하여 길게 누름 및 추적(“track”)을 선택하는 것은 추적을 시작할 것이고, 통지가 도착할 것이다. 추적된 이야기는 데이터 클러스터(예컨대, 인도 정치(“Indian Politics”))에 속한 사용자가 과거에 브라우징한 이야기들을 기초로 할 수 있다. According to various embodiments, the user may perform a long press on the data cluster in order to track the stories (ie, content) expressed by the specific cluster. Notifications can be sent as the story progresses. Here, the story will be based on the web sites that users belonging to that data cluster have browsed in the past. This is different from dropping data clusters on the “Tracking Canvas”. Dropping can only display the story's current status (“Current status”). On the other hand, a long press and choosing to track (“track”) on a data cluster will start tracking and a notification will arrive. The tracked stories may be based on stories that have been browsed in the past by users belonging to a data cluster (eg, “Indian Politics”).

도 13은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 언어를 선택하여, 선택된 언어의 콘텐츠를 추적하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.13 is a diagram illustrating a user interface for selecting a language and tracking content of the selected language according to various embodiments of the present disclosure;

다양한 실시 예에 따르면, 도 13을 참조하면, 사용자는 선호하는 언어들로 힌디어(“Hindi”), 텔루구어(“Telugu”), 및 한국어(“Korea”)를 선택할 수 있다. 사용자는 이야기를 추적하기 위하여 기사 상에 길게 누름 제스처를 수행할 수 있다. 서버(104)는 기사가 서버(104)에서 이용할 수 있는 예컨대, 우르두어(“Urdu”), 힌디어(“Hindi”), 한국어(“Korean”), 및 일본어(“Japanese”)와 같은 모든 언어 명칭들을 돌려준다. 사용자는 한국어(“Korean”)로 이야기를 변경하기 위하여 한국어(“Korean”), 즉, 제1 언어를 선택할 수 있다. According to various embodiments, referring to FIG. 13 , the user may select Hindi (“Hindi”), Telugu (“Telugu”), and Korean (“Korea”) as preferred languages. The user can perform a long press gesture on the article to track the story. The server 104 may provide an article in any language available on the server 104, such as Urdu (“Urdu”), Hindi (“Hindi”), Korean (“Korean”), and Japanese (“Japanese”). return them The user can select Korean (“Korean”), ie, the first language, to change the story to Korean (“Korean”).

다양한 실시 예에 따르면, 사용자는 추적 캔버스(“Tracking Canvas”) 상에서 추적된 콘텐츠에 대한 언어 아이콘을 드롭할 수 있다. 사용자는 다른 언어, 예컨대, 한국어(“Korean”)와 교체할 수 있다. 사용자는 전체 추적 캔버스(“Tracking Canvas”)에 적용하기 위하여 추적되는 이야기, 즉 콘텐츠에 대한 언어를 드롭하거나, 언어 아이콘을 누를 수 있다. 서버(104)는 서버(104) 상에서 지원되는 언어들 간의 동적 교체를 지원할 수 있다. 사용자는 언어들을 선택할 수 있고, 하나의 언어로 어느 하나의 이야기 그리고 다른 언어로 다른 이야기의 통지를 수신하는 것을 결정할 수도 있다. 언어들을 교체할 때, 이야기는 동일하게 유지되지만, 콘텐츠는 다른 도메인들로부터 소스로 얻을 수도 있다. 언어들 간의 교체가 수행될 때 시맨틱이 매칭될 수 있다. According to various embodiments, the user may drop a language icon for the tracked content on the tracking canvas (“Tracking Canvas”). The user can exchange for another language, for example, Korean (“Korean”). The user may drop the language for the tracked story, ie the content, or click the language icon to apply to the entire Tracking Canvas (“Tracking Canvas”). Server 104 may support dynamic switching between languages supported on server 104 . The user may select languages and may decide to receive notifications of one story in one language and another story in another language. When switching languages, the story remains the same, but the content may be sourced from different domains. Semantics can be matched when switching between languages is performed.

도 14는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 콘텐츠를 추적하기 위한 방법 및 시스템을 구현하는 컴퓨팅 환경에 관한 블록도이다.14 is a block diagram of a computing environment implementing a method and system for tracking content in accordance with various embodiments of the present invention.

다양한 실시 예에 따르면, 도 14를 참조하면, 컴퓨팅 환경(1402)은 제어부(1404) 및 산술논리 연산부(ALU; Arithmetic Logic Unit, 1406)를 구비하는 적어도 하나의 처리부(1408), 메모리(1410), 스토리지부(1412), 복수의 네트워킹 장치들(1416) 및 복수의 입출력 장치들(1414)을 포함할 수 있다. 처리부(1408)는 스킴(scheme)의 명령들을 처리하는 것을 담당할 수 있다. 처리 장치(1408)는 이의 처리를 수행하기 위하여 제어부로부터 명령을 수신할 수 있다. 더욱이, 명령의 실행에 포함된 임의의 논리적 및 산술적 동작들이 산술논리 연산부(1603)의 도움으로 연산될 수 있다. According to various embodiments, referring to FIG. 14 , the computing environment 1402 includes at least one processing unit 1408 including a control unit 1404 and an arithmetic logic unit (ALU) 1406 , a memory 1410 . , a storage unit 1412 , a plurality of networking devices 1416 , and a plurality of input/output devices 1414 may be included. The processing unit 1408 may be responsible for processing commands of a scheme. The processing device 1408 may receive a command from the control unit to perform its processing. Moreover, any logical and arithmetic operations involved in the execution of the instruction can be calculated with the help of the arithmetic logic operation unit 1603 .

전반적인 컴퓨팅 환경(1402)은 동종의 및/또는 이종의 코어들, 다른 종류의 다중 CPU들, 특정 미디어 및 다른 가속기로 구성될 수 있다. 처리부(1408)는 스킴의 명령들을 처리하는 것을 담당할 수 있다. 더욱이, 복수의 처리부(1408)는 단일 칩 또는 다중 칩들 상에 위치될 수 있다. The overall computing environment 1402 may consist of homogeneous and/or heterogeneous cores, multiple CPUs of different types, specific media, and other accelerators. The processing unit 1408 may be responsible for processing the commands of the scheme. Moreover, the plurality of processing units 1408 may be located on a single chip or multiple chips.

구현을 위하여 요구되는 명령들 및 코드들을 포함하는 스킴은 메모리(1410) 또는 스토리지(1412) 또는 양자 모두에 저장될 수 있다. 실행 시, 명령은 대응하는 메모리(1410) 및/또는 스토리지(1412)로부터 인출될 수 있고, 처리부(1408)에 의하여 실행될 수 있다. A scheme comprising instructions and codes required for implementation may be stored in memory 1410 or storage 1412 or both. Upon execution, the instructions may be fetched from the corresponding memory 1410 and/or storage 1412 and executed by the processing unit 1408 .

임의의 하드웨어 구현의 경우에, 다양한 네트워킹 장치(1416) 또는 외부 입출력 장치(1414)는 네트워킹 구성요소 및 입출력 장치 구성요소를 통한 구현을 지원하기 위하여 컴퓨팅 환경에 연결될 수 있다. For any hardware implementation, various networking devices 1416 or external input/output devices 1414 may be coupled to the computing environment to support implementations via networking components and input/output device components.

여기에 설명된 실시예들은 구성요소들을 제어하기 위한 네트워크 관리 기능들을 수행하고 적어도 하나의 하드웨어 장치에서 구동되는 적어도 하나의 소프트웨어 프로그램을 통하여 구현될 수 있다. 도 1 내지 도 14에 도시된 구성요소들은 적어도 하나의 하드웨어 장치, 또는 하드웨어 장치 및 소프트웨어 모듈의 조합이 될 수 있는 블록들을 포함할 수 있다. The embodiments described herein may be implemented through at least one software program that performs network management functions for controlling components and runs on at least one hardware device. The components illustrated in FIGS. 1 to 14 may include blocks that may be at least one hardware device or a combination of a hardware device and a software module.

본 문서에 개시된 실시 예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 개시의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 개시의 범위는, 본 개시의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시 예를 포함하는 것으로 해석될 수 있다.The embodiments disclosed in this document are provided for description and understanding of the disclosed and technical content, and do not limit the scope of the present disclosure. Accordingly, the scope of the present disclosure may be construed to include all modifications or various other embodiments based on the technical spirit of the present disclosure.

102: 전자 장치 104: 서버
106: 콘텐츠 제공자 102: electronic device 104: server
106: content provider

Claims

In an electronic device,
communication circuit; and
a processor electrically connected to the communication circuit;
The processor is
Receive information about the tracking target item from an external electronic device,
receive content from a content provider;
generating a semantic vector of the content;
determining a semantic similarity between the tracking target item and the content by calculating a co-occurrence matrix obtained based on the semantic vector of the content and the semantic vector of the tracking target item;
generating at least one update related to the tracking target item based on the semantic similarity between the tracking target item and the content, and transmitting the at least one update to the external electronic device;
wherein the co-occurrence matrix is obtained based on a subject distribution having an alignment factor,
The alignment factor indicates a depth of overlap between a semantic vector of the content and a semantic vector of the tracking target item.

delete

According to claim 1,
The processor is
The electronic device is configured to generate the at least one update by filtering the content based on the semantic similarity.

According to claim 1,
The tracking target item includes a data cluster, a story, a document object model (DOM) tree of a web page, a uniform resource identifier (URI), and a user of the external electronic device. An electronic device including at least one of data included in a region selected on a web page.

According to claim 1,
The at least one update corresponds to at least one of a current state of the tracking target item and an update on the tracking target item.

According to claim 1,
The processor is
Receive information about a first language in which to display the update from the external electronic device,
receiving information about a second language of the tracking target item from the external electronic device;
determine the semantic similarity between the content in the first language and the tracking target item in the second language; and
An electronic device configured to transmit the content of the first language to the external electronic device based on the semantic similarity.

According to claim 1,
The processor is
an electronic device configured to calculate a singular value decomposition (SVD) of the co-occurrence matrix to determine a semantic similarity between the trackable item and the content.

A method for tracking content in an electronic device, comprising:
receiving information about a tracking target item from an external electronic device;
receiving content from a content provider;
generating a semantic vector of the content;
generating a semantic vector of the tracking target item;
determining a semantic similarity between the tracking target item and the content by calculating a co-occurrence matrix obtained based on the semantic vector of the content and the semantic vector of the tracking target item;
generating at least one update related to the tracking target item based on a semantic similarity between the tracking target item and the content;
transmitting the at least one update to the external electronic device; and
wherein the co-occurrence matrix is obtained based on a subject distribution having an alignment factor;
The alignment factor indicates a depth of overlap between a semantic vector of the content and a semantic vector of the tracked item.

delete

9. The method of claim 8,
The generating of at least one update related to the tracking target item based on the semantic similarity includes:
and generating the at least one update by filtering the content based on the semantic similarity.

9. The method of claim 8,
The tracking target item includes a data cluster, a story, a document object model (DOM) tree of a web page, a uniform resource identifier (URI), and a user of the external electronic device. A method of including at least one of data included in a selected area on a web page.

9. The method of claim 8,
The at least one update corresponds to at least one of a current state of the trackable item and an update on the tracked item.

9. The method of claim 8,
receiving information about a first language for indicating the update from the external electronic device;
receiving information about a second language of the tracking target item from the external electronic device;
determining the semantic similarity between the content in the first language and the tracking target item in the second language; and
and transmitting the content of the first language to the external electronic device based on the semantic similarity.

14. The method of claim 13,
The determining of the semantic similarity between the content in the first language and the tracking target item in the second language includes:
calculating a singular value decomposition (SVD) of the co-occurrence matrix to determine a semantic similarity between the tracked item and the content.

In an electronic device,
display;
communication circuit; and
a processor electrically connected to the display and the communication circuit;
The processor is
receiving an input for selecting an item to be tracked from a user;
transmitting information about the tracking target item to an external electronic device; and
receiving, from the external electronic device, at least one update related to the tracking target item based on semantic similarity;
To obtain semantic similarity by calculating the SVD of the obtained co-occurrence matrix based on the subject distribution with the alignment factor,
The electronic device of claim 1, wherein the alignment factor indicates a depth of overlap between a subject of the received content and a subject of the tracking target item.

16. The method of claim 15,
The tracking target item includes a data cluster, a story, a document object model (DOM) tree of a web page, a uniform resource identifier (URI) and a user of the electronic device. An electronic device including at least one of data included in a selected area on a page.

16. The method of claim 15,
The processor is
receive input from the user to select a first language in which to present the update;
transmitting information about the first language and information about a second language of the tracking target item to the external electronic device; and
The electronic device is configured to receive the content in the first language related to the tracking target item based on the semantic similarity.

A method for receiving tracked content on an electronic device, the method comprising:
receiving an input for selecting a tracking target item from a user;
transmitting information about the tracking target item to an external electronic device;
receiving, from the external electronic device, at least one update related to the tracking target item based on semantic similarity; and
obtaining semantic similarity by calculating the SVD of the obtained co-occurrence matrix based on the subject distribution having the alignment factor;
and the alignment factor indicates a depth of overlap between the subject of the content and the subject of the tracked item.

19. The method of claim 18,
The tracking target item includes a data cluster, a story, a document object model (DOM) tree of a web page, a uniform resource identifier (URI) and a user of the electronic device. A method of including at least one of data included in a selected region on a page.

19. The method of claim 18,
receiving an input from the user for selecting a first language in which to present the update;
transmitting information about the first language and information about a second language of the tracking target item to the external electronic device; and
and receiving the content in the first language related to the tracking target item based on the semantic similarity.