KR102559946B1 - 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템 - Google Patents

빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템 Download PDF

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Abstract

일실시예에 따르면, 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템에 있어서, 빅데이터 기반 시간별 광고 정보를 표출하는 서버를 포함하는, 시스템이 제공된다.

Description

빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템{A system for displaying advertising information based on big data in chronological order}
본 발명은 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템을 제공하기 위한 기술에 관한 것이다.
일반적으로 포털 사이트에 표시되는 배너 광고는 미리 지정된 시간동안 디스플레이 되고, 지정된 시간이 끝나면 다음 배너 광고가 디스플레이 된다. 사용자가 모든 시간대의 배너 광고 정보를 획득하기 위해서는 배너 광고가 바뀔 때마다 포털 사이트에 접속해서 직접 확인해야 할 수 밖에 없었다. 그러나 이러한 방식은 매우 번거로우며, 배너 광고가 바뀔 때마다 직접 접속하지 못하면 배너 광고 정보를 놓치게 되는 문제점이 있었다.
한국등록특허 제10-2059673호 한국공개특허 제10-2014-0075220호 한국등록특허 제10-0739372호 한국등록특허 제10-1756220호
일실시예에 따르면, 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템에 있어서, 빅데이터 기반 시간별 광고 정보를 표출하는 서버를 포함하는 시스템을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.
또한, 상기 서버는, 수집 모듈; 빅데이터 모듈; 및 인터페이스 모듈을 포함하고, 상기 수집 모듈은, 기지정된 주기마다 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 수집 및 전처리하고, 수집 및 전처리한 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 상기 빅데이터 모듈로 전송하되, 상기 메인 배너광고는, 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 화면상에 표시되는 기지정된 위치의 배너광고이고, 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터는, 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠, 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠의 광고주 정보, 및 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠 클릭 또는 탭(tap) 시 랜딩되는 URL을 포함하고, 상기 빅데이터 모듈은, 상기 수집 모듈을 통해 획득한 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 전처리하고, 상기 전처리한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 분석하여 복수 개의 광고 키워드를 추출하되, CNN(Convolutional Neural Network), Transformer 중 어느 하나 이상의 모델을 기반으로 분석하고, 상기 복수 개의 광고 키워드를 임베딩하여 벡터 값으로 변환하고, 상기 전처리한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 상기 벡터 값을 포함하여 빅데이터 형식으로 저장하고, 상기 인터페이스 모듈은, 사용자 단말이 상기 서버에 접속하면, 상기 빅데이터 모듈을 통해 현재 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 획득하고, 상기 사용자 단말에, 상기 현재 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일의 메인 배너광고 콘텐츠를, 각각 PC 탭 및 모바일 탭 화면에 시간 순으로 정렬하여 표시하고, 상기 사용자 단말에 일자 선택 위젯을 제공하고, 상기 사용자 단말을 통해 선택된 일자를 수신하면, 상기 빅데이터 모듈을 통해 상기 선택된 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 배너광고 데이터를 획득하고, 상기 사용자 단말에, 상기 선택된 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일의 메인 배너광고 콘텐츠를, 각각 PC 탭 및 모바일 탭 화면에 시간 순으로 정렬하여 표시하고, 상기 사용자 단말을 통해, 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠에 마우스 오버 또는 롱 탭(long tap) 동작을 수신하면, 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠의 광고주 정보를 툴팁으로 표시하고, 상기 사용자 단말을 통해 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠에 클릭 또는 탭 동작을 수신하면, 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고에 랜딩된 URL 페이지로 연결하고, 상기 사용자 단말에 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 검색하기 위한 검색어 입력창을 제공하고, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 수신하면, 상기 빅데이터 모듈에 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 전송하고, 상기 빅데이터 모듈은, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 벡터 값으로 변환하고, 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값과, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도를 산출하고, 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 선별하여 상기 인터페이스 모듈에 전송하고, 상기 인터페이스 모듈은, 상기 사용자 단말에, 상기 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 표시하는 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 상기 인터페이스 모듈은, 상기 사용자 단말에, 상기 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 표시하는 경우에, 유사도가 높은 순으로 정렬하여 표시하고, 상기 빅데이터 모듈은, Word2Vec, GloVe, FastText 중 어느 하나의 임베딩 기술을 이용하여, 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에서 추출한 복수 개의 광고 키워드와, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하고, 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값과, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도를 [수학식 1]을 이용하여 산출하고,
[수학식 1]
Figure 112023031150212-pat00001
상기 S(A,B)는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값 및 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도이고, A[i]는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값에서 i번째 원소의 값이며, B[i]는 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값에서 i번째 원소의 값인 시스템을 제공할 수 있다.
상기와 같이 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템을 제공함으로써, 모든 시간대의 배너 광고 정보를 획득할 수 있고, 포털 사이트의 PC 및 모바일 화면상에 표시되는 메인 배너광고를 분류할 수 있으며, 사용자가 원하는 일자의 배너 광고 정보를 제공할 수 있고, 포털 사이트의 배너광고 데이터의 검색 기능을 제공할 수 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
일실시예에 따르면, 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템에 있어서, 빅데이터 기반 시간별 광고 정보를 표출하는 서버를 포함하는 시스템이 제공된다.
또한, 상기 서버는, 수집 모듈; 빅데이터 모듈; 및 인터페이스 모듈을 포함하고, 상기 수집 모듈은, 기지정된 주기마다 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 수집 및 전처리하고, 수집 및 전처리한 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 상기 빅데이터 모듈로 전송하되, 상기 메인 배너광고는, 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 화면상에 표시되는 기지정된 위치의 배너광고이고, 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터는, 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠, 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠의 광고주 정보, 및 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠 클릭 또는 탭(tap) 시 랜딩되는 URL을 포함하고, 상기 빅데이터 모듈은, 상기 수집 모듈을 통해 획득한 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 전처리하고, 상기 전처리한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 분석하여 복수 개의 광고 키워드를 추출하되, CNN(Convolutional Neural Network), Transformer 중 어느 하나 이상의 모델을 기반으로 분석하고, 상기 복수 개의 광고 키워드를 임베딩하여 벡터 값으로 변환하고, 상기 전처리한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 상기 벡터 값을 포함하여 빅데이터 형식으로 저장하고, 상기 인터페이스 모듈은, 사용자 단말이 상기 서버에 접속하면, 상기 빅데이터 모듈을 통해 현재 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 획득하고, 상기 사용자 단말에, 상기 현재 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일의 메인 배너광고 콘텐츠를, 각각 PC 탭 및 모바일 탭 화면에 시간 순으로 정렬하여 표시하고, 상기 사용자 단말에 일자 선택 위젯을 제공하고, 상기 사용자 단말을 통해 선택된 일자를 수신하면, 상기 빅데이터 모듈을 통해 상기 선택된 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 배너광고 데이터를 획득하고, 상기 사용자 단말에, 상기 선택된 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일의 메인 배너광고 콘텐츠를, 각각 PC 탭 및 모바일 탭 화면에 시간 순으로 정렬하여 표시하고, 상기 사용자 단말을 통해, 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠에 마우스 오버 또는 롱 탭(long tap) 동작을 수신하면, 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠의 광고주 정보를 툴팁으로 표시하고, 상기 사용자 단말을 통해 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠에 클릭 또는 탭 동작을 수신하면, 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고에 랜딩된 URL 페이지로 연결하고, 상기 사용자 단말에 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 검색하기 위한 검색어 입력창을 제공하고, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 수신하면, 상기 빅데이터 모듈에 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 전송하고, 상기 빅데이터 모듈은, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 벡터 값으로 변환하고, 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값과, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도를 산출하고, 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 선별하여 상기 인터페이스 모듈에 전송하고, 상기 인터페이스 모듈은, 상기 사용자 단말에, 상기 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 표시할 수 있다.
또한, 상기 인터페이스 모듈은, 상기 사용자 단말에, 상기 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 표시하는 경우에, 유사도가 높은 순으로 정렬하여 표시하고, 상기 빅데이터 모듈은, Word2Vec, GloVe, FastText 중 어느 하나의 임베딩 기술을 이용하여, 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에서 추출한 복수 개의 광고 키워드와, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하고, 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값과, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도를 [수학식 1]을 이용하여 산출하고,
[수학식 1]
Figure 112023031150212-pat00002
상기 S(A,B)는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값 및 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도이고, A[i]는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값에서 i번째 원소의 값이며, B[i]는 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값에서 i번째 원소의 값일 수 있다.
일실시예에 따르면, 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템을 제공함으로써, 모든 시간대의 배너 광고 정보를 획득할 수 있는 효과가 있다.
또한, 포털 사이트의 PC 및 모바일 화면상에 표시되는 메인 배너광고를 분류하여 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 사용자가 원하는 일자의 배너 광고 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 포털 사이트의 배너광고 데이터의 검색 기능을 제공할 수 있는 효과가 있다.
한편, 실시예들에 따른 효과들은 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일실시예에 따른 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이다.
도 2는 일실시예에 따른 빅데이터 기반 시간별 광고 정보를 표출하는 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이다.
도 3은 일실시예에 따른 수집한 메인 배너광고를 사용자 단말에 표시하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 일실시예에 따른 사용자 단말에 일자 선택 기능 및 검색 기능을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 일실시예에 따른 사용자 단말과 서버 및 검색 포털 사이트 서버 사이의 데이터 송수신 과정을 설명하기 위한 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이고, 도 2는 일실시예에 따른 빅데이터 기반 시간별 광고 정보를 표출하는 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이며, 도 3은 일실시예에 따른 수집한 메인 배너광고를 사용자 단말에 표시하는 과정을 설명하기 위한 순서도이고, 도 4는 일실시예에 따른 사용자 단말에 일자 선택 기능 및 검색 기능을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이며, 도 5는 일실시예에 따른 사용자 단말과 서버 및 검색 포털 사이트 서버 사이의 데이터 송수신 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 일실시예로서 본 발명에 따른 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템은, 빅데이터 기반 시간별 광고 정보를 표출하는 서버(100)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 서버는 사용자 단말 및 포털사이트 서버와 네트워크를 기반으로 데이터를 송수신할 수 있다. 상기 서버는, 포털사이트 서버를 통해 기지정된 주기마다 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 수집할 수 있고, 수집한 데이터를 전처리하고 분석하여 사용자 단말에 필요한 배너광고 데이터를 제공할 수 있다.
일실시예로 상기 네트워크는 3G, 4G, 5G, LTE, Wi-Fi, LAN, PAN, RF, NFC, 블루투스 등 유무선 네트워크를 모두 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 일실시예로서 빅데이터 기반 시간별 광고 정보를 표출하는 서버(100)는 수집 모듈(110), 빅데이터 모듈(120), 및 인터페이스 모듈(130)을 포함할 수 있다.
일실시예로서 수집 모듈은, 기지정된 주기마다 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 수집 및 전처리할 수 있고, 수집 및 전처리한 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 상기 빅데이터 모듈로 전송할 수 있다.
또한, 빅데이터 모듈은 상기 수집 모듈을 통해 획득한 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 전처리할 수 있고, 상기 전처리한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 분석하여 복수 개의 광고 키워드를 추출할 수 있으며, 상기 복수 개의 광고 키워드를 임베딩하여 벡터 값으로 변환할 수 있고, 상기 전처리한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 상기 벡터 값을 포함하여 빅데이터 형식으로 저장할 수 있다. 마지막으로 인터페이스 모듈은, 사용자 단말이 상기 서버에 접속하면, 상기 빅데이터 모듈을 통해 현재 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 획득할 수 있고, 상기 사용자 단말에, 상기 현재 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일의 메인 배너광고 콘텐츠를, 각각 PC 탭 및 모바일 탭 화면에 시간 순으로 정렬하여 표시할 수 있으며, 상기 사용자 단말에 일자 선택 위젯과 상기 사용자 단말에 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 검색하기 위한 검색어 입력창을 제공할 수 있다.
수집 모듈, 빅데이터 모듈, 및 인터페이스 모듈의 동작은 하기에서 더욱 상세하게 설명하도록 한다.
도 3을 참조하면, 일실시예로서 S301 단계에서 수집 모듈은, 기지정된 주기마다 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 수집 및 전처리할 수 있다. 상기 수집 모듈은 수집한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터 중에서 노이즈 또는 이상치 등 비정상적인 데이터를 제거하거나, 수집한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 분석하기 적합한 형태로 변환하거나, 특수문자 및 공백을 제거하는 등의 전처리를 수행할 수 있다.
또한, S302 단계에서 상기 수집 모듈은, 수집 및 전처리한 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 상기 빅데이터 모듈로 전송할 수 있다.
이때, 상기 메인 배너광고는, 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 화면상에 표시되는 기지정된 위치의 배너광고일 수 있다. 바람직하게는 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 화면 상에서 주목도가 높은 소정의 위치에 디스플레이되는 배너광고일 수 있다.
또한, 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터는, 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠, 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠의 광고주 정보, 및 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠 클릭 또는 탭(tap) 시 랜딩되는 URL을 포함할 수 있다.
일실시예로 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠의 광고주 정보는 랜딩페이지를 분석하여 획득할 수 있다. 수집 모듈은 랜딩페이지 분석을 위해 기학습된 인공지능 모델을 포함할 수도 있다. 상기 기학습된 인공지능 모델은 URL 주소, 랜딩 페이지에 포함되는 텍스트와 이미지 등을 분석하여 광고주의 정보를 추출할 수 있다.
다음으로, S303 단계에서 상기 빅데이터 모듈은, 상기 수집 모듈을 통해 획득한 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 전처리할 수 있다. 전처리를 통하여 불필요한 부분을 제거하거나 병합하여 데이터의 품질을 향상시키고, 데이터를 단순화하거나 축소시켜 데이터 처리 속도를 높일 수 있으며, 여러 데이터 포맷을 적절한 데이터 포맷으로 변환할 수 있다.
S304 단계에서 상기 빅데이터 모듈은, 상기 전처리한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 분석하여 복수 개의 광고 키워드를 추출할 수 있다.
일실시예로서, 메인 배너광고 데이터를 분석하여 복수 개의 광고 키워드를 추출하기 위하여 CNN(Convolutional Neural Network), Transformer 중 어느 하나 이상의 모델을 기반으로 할 수 있다.
CNN은 이미지 분석에 많이 사용되는 효과적인 딥러닝 모델로서, 메인 배너광고 콘텐츠를 입력으로 하여 Convolutional 레이어와 Pooling 레이어를 사용하여 입력 이미지를 처리할 수 있다. Convolutional 레이어는 이미지에서 특징을 추출하고, pooling 레이어는 추출된 특징을 줄이는 역할할 수 있다. 추출된 특징들은 Flatten 레이어를 통해 일차원 배열로 변환되고, 이 배열은 Dense 레이어를 통해 키워드 추출을 위한 출력값으로 변환될 수 있다. 변환된 출력값은 소프트맥스 활성화 함수를 통해 확률값으로 변환될 수 있으며, 가장 높은 확률값을 가지는 단어를 추출할 수 있다.
Transformer는 자연어 처리에 많이 사용되는 딥러닝 모델로서, 배너광고 데이터에 포함되는 텍스트를 입력으로 하여 광고 키워드를 추출할 수 있다. Transformer 모델은 문장의 맥락을 파악하여 단어 간의 관계를 고려한 키워드 추출할 수 있다. Transformer 모델은 인코더와 디코더로 구성되고, 인코더는 입력 시퀀스를 입력받아 정보를 추출하고 디코더는 추출한 정보를 바탕으로 출력 시퀀스를 생성할 수 있다. 상기 인코더에 배너광고 데이터에 포함되는 텍스트를 입력하고 디코더에서 광고 키워드를 추출할 수 있다.
또한, S305 단계에서 빅데이터 모듈은, 상기 복수 개의 광고 키워드를 임베딩하여 벡터 값으로 변환할 수 있고, S306 단계에서 상기 전처리한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 상기 벡터 값을 포함하여 빅데이터 형식으로 저장할 수 있다.
S307 단계에서 인터페이스 모듈은, 사용자 단말이 상기 서버에 접속하면, 상기 빅데이터 모듈을 통해 현재 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 획득할 수 있다. 현재 일자 이내에 소정의 포털 사이트에 디스플레이된 메인 배너광고 데이터는 복수 개일 수 있다.
또한, S308 단계에서 상기 인터페이스 모듈은 상기 사용자 단말에, 상기 현재 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일의 메인 배너광고 콘텐츠를, 각각 PC 탭 및 모바일 탭 화면에 시간 순으로 정렬하여 표시할 수 있다.
일실시예로 상기 사용자 단말에 설정 기능을 제공하여, 사용자 단말에 처음 표시되는 화면을 PC 탭과 모바일 탭 중 하나로 지정할 수 있다.
도 4를 참조하면, 일실시예로서 S401 단계에서 인터페이스 모듈은, 사용자 단말에 일자 선택 위젯을 제공할 수 있다. 일자 선택 위젯은 달력에서 일자를 클릭 또는 탭하여 선택할 수 있는 달력 위젯, 일자를 슬라이딩하여 선택할 수 있는 슬라이더 위젯, 일자를 선택할 수 있는 드롭 다운 메뉴를 제공하는 드롭 다운 메뉴 위젯 중 하나일 수 있다.
S402 단계에서 인터페이스 모듈은, 상기 사용자 단말을 통해 선택된 일자를 수신하면, 상기 빅데이터 모듈을 통해 상기 선택된 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 배너광고 데이터를 획득할 수 있다.
S403 단계에서 인터페이스 모듈은, 상기 사용자 단말에, 상기 선택된 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일의 메인 배너광고 콘텐츠를, 각각 PC 탭 및 모바일 탭 화면에 시간 순으로 정렬하여 표시할 수 있다. 상기 PC 탭 및 모바일 탭 화면은 사용자 단말을 통해 서로 전환될 수 있다.
S404 단계에서 인터페이스 모듈은, 상기 사용자 단말을 통해, 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠에 마우스 오버 또는 롱 탭(long tap) 동작을 수신하면, 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠의 광고주 정보를 툴팁으로 표시할 수 있다. PC 화면에서는 마우스 커서를 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠 상에 올리는 마우스 오버 동작을 하면 광고주 정보를 표시하고, 모바일 화면에서는 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠를 길게 누르는 롱 탭 동작을 하면 광고주 정보를 표시할 수 있다.
S405 단계에서 인터페이스 모듈은, 상기 사용자 단말을 통해 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠에 클릭 또는 탭(tap) 동작을 수신하면, 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고에 랜딩된 URL 페이지로 연결할 수 있다.
랜딩된 URL 페이지의 소멸에 대응하기 위하여, 상기 수집 모듈은 기지정된 주기마다 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 수집하면서, 상기 메인 배너광고 데이터에 포함되는 URL 정보를 기반으로 메인 배너광고 콘텐츠를 클릭 시에 연결되는 랜딩 페이지를 캡쳐하여 수집할 수도 있다.
S406 단계에서 인터페이스 모듈은, 상기 사용자 단말에 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 검색하기 위한 검색어 입력창을 제공할 수 있다. 또한, S407 단계에서, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 수신하면, 상기 빅데이터 모듈에 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 전송할 수 있다.
S408 단계에서 빅데이터 모듈은, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 벡터 값으로 변환할 수 있다. 또한, S409 단계에서 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값과, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도를 산출할 수 있다.
S409 단계에서 빅데이터 모듈은, 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 선별하여 상기 인터페이스 모듈에 전송할 수 있다. 상기 임계값은 0.5로 기지정되거나 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터의 유사도 분포를 기반으로 설정될 수도 있다. 예를 들어, 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터의 유사도가 평균 0.6이면 임계값을 0.6으로 지정하거나, 분포가 많은 유사도 점수를 임계값으로 지정할 수도 있다.
S410 단계에서 인터페이스 모듈은, 상기 사용자 단말에 상기 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 표시할 수 있다.
일실시예로서 인터페이스 모듈은, 상기 사용자 단말에 상기 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 표시하는 경우에, 유사도가 높은 순으로 정렬하여 표시할 수도 있다.
또한, 빅데이터 모듈은 Word2Vec, GloVe, FastText 중 어느 하나의 임베딩 기술을 이용하여, 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에서 추출한 복수 개의 광고 키워드와, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩할 수 있다.
Word2Vec은, 단어를 벡터로 표현하는 임베딩 기술로서, 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에서 추출한 복수 개의 광고 키워드와, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 입력하면 각각의 단어들은 벡터로 임베딩될 수 있다.
GloVe는, 복수 개의 키워드와 검색어에 해당하는 벡터 값을 구한 후에 벡터 값들의 평균을 구하여 하나의 벡터로 표현할 수 있다. GloVe는 행렬 분해 방법을 사용하여 단어 간의 잠재적인 상호 작용에 대한 정보를 담고 있는 임베딩을 생성할 수 있다.
FastText는, 자연어 처리 작업을 수행하는 모델로서, 복수 개의 키워드와 검색어를 n-gram의 집합으로 나눈 후 FastText 모델에 입력하면 각 단어에 대한 벡터를 획득할 수 있다. 각 단어에 대한 벡터의 평균으로 하나의 벡터로 만들거나, 단어 벡터들을 결합하여 하나의 벡터 시퀀스를 생성할 수 있다.
그리고 빅데이터 모듈은, 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값과, 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도를 [수학식 1]을 이용하여 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112023031150212-pat00003
상기 S(A,B)는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값 및 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도이고, A[i]는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값에서 i번째 원소의 값이며, B[i]는 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값에서 i번째 원소의 값일 수 있다.
도 5를 참조하면, 일실시예로서 상기 서버(100)는, 기지정된 주기마다 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 수집(S501)하고, 수집한 배너광고 데이터를 분석하여 복수 개의 광고 키워드를 추출한 후, 상기 복수 개의 광고 키워드를 임베딩하여 벡터 값으로 변환하고, 상기 전처리한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 상기 벡터 값을 포함하여 빅데이터 형식으로 저장(S502)하고, 사용자 단말이 상기 서버에 접속(S503)하면, 현재 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 획득(S504)하여, 현재 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일의 메인 배너광고 콘텐츠를, 사용자 단말에 각각 PC 탭 및 모바일 탭 화면에 시간 순으로 정렬하여 표시(S505)하고, 사용자 단말에 일자 선택 위젯을 제공(S506)하고, 사용자 단말을 통해 선택된 일자를 수신(S507)하면, 선택된 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 배너광고 데이터를 획득(S508)하여, 사용자 단말에 선택된 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일의 메인 배너광고 콘텐츠를, 각각 PC 탭 및 모바일 탭 화면에 시간 순으로 정렬하여 표시(S509)하고, 사용자 단말을 통해, 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠에 마우스 오버 또는 롱 탭(long tap) 동작을 수신(S510)하면, 메인 배너광고 콘텐츠의 광고주 정보를 툴팁으로 표시(S511)하고, 사용자 단말을 통해 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠에 클릭 또는 탭 동작을 수신(S512)하면, 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고에 랜딩된 URL 페이지로 연결(S513)하고, 사용자 단말에 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 검색하기 위한 검색어 입력창을 제공(S514)하고, 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 수신(S515)하면, 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 벡터 값으로 변환하고, 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값과, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도를 산출(S516)하고, 사용자 단말에, 상기 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 표시(S517)할 수 있다.
수집 모듈은 기지정된 주기마다 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 수집하고, 중복 데이터와 손실 데이터 등은 삭제하는 전처리를 시행하여 시간에 따른 배너광고 데이터를 빅데이터 모듈에 전송할 수 있다.
빅데이터 모듈은, 사용자 단말을 통해 입력된 검색어와, 빅데이터 모듈에 저장된 메인 배너광고 데이터들과 비교하여 유사한 메인 배너광고 데이터들을 추출할 수 있다.
일실시예로 상기 빅데이터 모듈은, 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 선별하는 경우에, 상기 임계값은 [수학식 2]를 이용하여 지정할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112023031150212-pat00004
Th는 임계값이고, Min은 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터들의 유사도 중 최소값이며, Max는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터들의 유사도 중 최대값이고, r_th는 임계값 비율일 수 있다. 임계값 비율은 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터들의 유사도 중 최소값과 최대값 사이에 지정될 수 있고, 0.5로 기지정하는 것이 바람직할 것이다.
상기와 같이 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템을 제공함으로써, 모든 시간대의 배너 광고 정보를 획득할 수 있고, 포털 사이트의 PC 및 모바일 화면상에 표시되는 메인 배너광고를 분류할 수 있으며, 사용자가 원하는 일자의 배너 광고 정보를 제공할 수 있고, 포털 사이트의 배너광고 데이터의 검색 기능을 제공할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
100: 서버
110: 수집 모듈
120: 빅데이터 모듈
130: 인터페이스 모듈

Claims (3)

  1. 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템에 있어서,
    빅데이터 기반 시간별 광고 정보를 표출하는 서버를 포함하고,
    상기 서버는,
    수집 모듈;
    빅데이터 모듈; 및
    인터페이스 모듈을 포함하고,
    상기 수집 모듈은,
    기지정된 주기마다 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 수집 및 전처리하고,
    수집 및 전처리한 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 상기 빅데이터 모듈로 전송하되,
    상기 메인 배너광고는, 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 화면상에 표시되는 기지정된 위치의 배너광고이고,
    상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터는, 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠, 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠의 광고주 정보, 및 상기 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일 메인 배너광고 콘텐츠 클릭 또는 탭(tap) 시 랜딩되는 URL을 포함하고,
    상기 빅데이터 모듈은,
    상기 수집 모듈을 통해 획득한 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 전처리하고,
    상기 전처리한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 분석하여 복수 개의 광고 키워드를 추출하되,
    CNN(Convolutional Neural Network), Transformer 중 어느 하나 이상의 모델을 기반으로 분석하고,
    상기 복수 개의 광고 키워드를 임베딩하여 벡터 값으로 변환하고,
    상기 전처리한 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 상기 벡터 값을 포함하여 빅데이터 형식으로 저장하고,
    상기 인터페이스 모듈은,
    사용자 단말이 상기 서버에 접속하면, 상기 빅데이터 모듈을 통해 현재 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 획득하고,
    상기 사용자 단말에, 상기 현재 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일의 메인 배너광고 콘텐츠를, 각각 PC 탭 및 모바일 탭 화면에 시간 순으로 정렬하여 표시하고,
    상기 사용자 단말에 일자 선택 위젯을 제공하고,
    상기 사용자 단말을 통해 선택된 일자를 수신하면, 상기 빅데이터 모듈을 통해 상기 선택된 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 획득하고,
    상기 사용자 단말에, 상기 선택된 일자에 해당하는 소정의 포털 사이트의 PC 및 모바일의 메인 배너광고 콘텐츠를, 각각 PC 탭 및 모바일 탭 화면에 시간 순으로 정렬하여 표시하고,
    상기 사용자 단말을 통해, 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠에 마우스 오버 또는 롱 탭(long tap) 동작을 수신하면, 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠의 광고주 정보를 툴팁으로 표시하고,
    상기 사용자 단말을 통해 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고 콘텐츠에 클릭 또는 탭 동작을 수신하면, 상기 사용자 단말에 표시한 메인 배너광고에 랜딩된 URL 페이지로 연결하고,
    상기 사용자 단말에 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 검색하기 위한 검색어 입력창을 제공하고,
    상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 수신하면, 상기 빅데이터 모듈에 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 전송하고,
    상기 빅데이터 모듈은,
    상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 벡터 값으로 변환하고,
    상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값과, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도를 산출하고,
    임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 선별하여 상기 인터페이스 모듈에 전송하고,
    상기 인터페이스 모듈은,
    상기 사용자 단말에, 상기 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 표시하는, 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 인터페이스 모듈은,
    상기 사용자 단말에, 상기 임계값 이상의 유사도를 갖는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터를 표시하는 경우에, 유사도가 높은 순으로 정렬하여 표시하고,
    상기 빅데이터 모듈은,
    Word2Vec, GloVe, FastText 중 어느 하나의 임베딩 기술을 이용하여, 상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에서 추출한 복수 개의 광고 키워드와, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하고,
    상기 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값과, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도를 [수학식 1]을 이용하여 산출하고,
    [수학식 1]
    Figure 112023048982471-pat00005

    상기 S(A,B)는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값 및 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값의 유사도이고, A[i]는 소정의 포털 사이트의 메인 배너광고 데이터에 포함되는 벡터 값에서 i번째 원소의 값이며, B[i]는 사용자 단말을 통해 입력된 검색어를 임베딩하여 변환한 벡터 값에서 i번째 원소의 값인, 시스템.
KR1020230035691A 2023-03-20 2023-03-20 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템 KR102559946B1 (ko)

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