KR102588127B1 - 북마크 이력 기반의 개인화된 콘텐츠 큐레이션 시스템 및 콘텐츠 제안 방법 - Google Patents

북마크 이력 기반의 개인화된 콘텐츠 큐레이션 시스템 및 콘텐츠 제안 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 시스템은, 적어도 하나 이상의 사용자 - 상기 사용자는 제1 사용자, 제2 사용자 내지 제N 사용자, N는 3 이상의 자연수 -의 사용자 장치에서 검색된 웹 콘텐츠와 관련된 정보인 검색 정보를 수신 받는 통신 모듈; 미리 정해진 분류 방법에 따라 상기 통신 모듈로부터 전달되는 검색 정보에 대응되는 메타 정보를 산출하는 메타 정보 산출 모듈; 검색 정보와 메타 정보를 기초로 검색 정보들 간의 유사한 정도인 정보 유사도를 산출하는 유사도 산출 모듈; 정보 유사도를 기초로 사용자들 간의 밀접한 정도인 밀접도를 산출하는 관계 정의 모듈; 및 상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천하기 위해서, 상기 제1 사용자와 소정 기준 이상의 밀접도를 가진 상기 제2 사용자가 검색한 검색 정보 중에서 미리 정해진 추천 조건이 만족되는 검색 정보를 추출하는 추천 모듈;을 포함할 수 있다.

Description

북마크 이력 기반의 개인화된 콘텐츠 큐레이션 시스템 및 콘텐츠 제안 방법 {PERSONALIZED CONTENT CURATION SYSTEM AND CONTENT PROPOSAL METHOD BASED ON BOOKMARK HISTORY}
본 발명은 북마크 이력을 기초로 하여 개인의 관심을 고려하여 콘텐츠를 추천 및 제공할 수 있는 콘텐츠 큐레이션 시스템 및 콘텐츠 제안 방법에 대한 것이다.
인터넷 사용자들은 자신이 원하는 뉴스, 블로그, 동영상, 기업 사이트 콘텐츠를 자유롭게 소비하고 있다. 다양한 콘텐츠 중에서도 인터넷 사용자는 향후에도 다시 소비하고픈 콘텐츠가 있으면 북마크 기능을 통해 해당 콘텐츠로 접근할 수 있는 경로 정보(일례로, URL)을 저장(등록특허공보 제10-2214990호, 2021, 02, 04 등록)하고 있다.
다만, 기존의 서비스는 단순히 북마크를 저장할 수 있도록 하거나, 나의 북마크를 단순하게 다른 사람에게 공유할 수 있는 서비스만을 제공할 뿐, 북마크를 이용하여 개인화된 콘텐츠를 추천 및 제공하지 못해, 사용자가 관심있는 콘텐츠를 계속해서 서칭해야하는 불편함이 존재하였다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 북마크를 이용하여 개인화된 콘텐츠를 맞춤형으로 제공함으로써, 사용자의 검색 편의성을 향상시킬 수 있는 북마크 이력 기반의 개인화된 콘텐츠 큐레이션 시스템 및 콘텐츠 제안 방법을 제공하고자 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 시스템은, 적어도 하나 이상의 사용자 - 상기 사용자는 제1 사용자, 제2 사용자 내지 제N 사용자, N는 3 이상의 자연수 -의 사용자 장치에서 검색된 웹 콘텐츠와 관련된 정보인 검색 정보를 수신 받는 통신 모듈; 미리 정해진 분류 방법에 따라 상기 통신 모듈로부터 전달되는 검색 정보에 대응되는 메타 정보를 산출하는 메타 정보 산출 모듈; 검색 정보와 메타 정보를 기초로 검색 정보들 간의 유사한 정도인 정보 유사도를 산출하는 유사도 산출 모듈; 정보 유사도를 기초로 사용자들 간의 밀접한 정도인 밀접도를 산출하는 관계 정의 모듈; 및 상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천하기 위해서, 상기 제1 사용자와 소정 기준 이상의 밀접도를 가진 상기 제2 사용자가 검색한 검색 정보 중에서 미리 정해진 추천 조건이 만족되는 검색 정보를 추출하는 추천 모듈;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 미리 정해진 분류 방법은, 검색 정보를 구성하는 단어의 구성 및 단어의 빈도수를 기반으로 검색 정보의 성격을 산출하는 방법일 수 있다.
또한, 소정 임계 기준 이상의 정보 유사도를 가지는 검색 정보들을 서로 네트워크 상에 연결시키는 네트워킹 모듈;을 더 포함할 수 있다.
또한, 하나의 검색 정보를 대표할 수 있는 의미를 가지는 대표 키워드를 검색 정보마다 정의하고, 대표 키워드 별로 검색 정보들을 꾸러미 단위로 분류하는 꾸러미 설정 모듈;을 더 포함하고, 상기 꾸러미 설정 모듈은, 일 사용자의 검색 정보들을 꾸러미 단위로 분류할 수 있다.
또한, 상기 추천 모듈은, 꾸러미 간의 유사한 정도를 산출하고, 상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천 하기 위해서, 상기 제1 사용자의 꾸러미와 소정 기준 이상으로 밀접한 다른 사용자의 꾸러미에 속하는 검색 정보를 선택할 수 있다.
또한, 상기 추천 모듈은, 상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천 하기 위해서, 상기 제1 사용자의 꾸러미와 소정 기준 이상으로 밀접한 다른 사용자의 꾸러미에 속하지만 상기 제1 사용자의 검색 정보와 유사하지 않은 검색 정보를 선택할 수 있다.
또한, 상기 추천 모듈은, 상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천하기 위해서, 꾸러미 마다 지정된 선호 시간을 고려하여 검색 정보를 선택할 수 있다.
또한, 꾸러미의 선호 시간이 저장되어 있는 저장 모듈;을 더 포함하고, 상기 추천 모듈은, 일 꾸러미의 선호 시간이 상기 저장 모듈에 저장되어 있지 않을 경우, 상기 저장 모듈에 선호 시간이 저장되어 있는 꾸러미 중에서 가장 유사한 꾸러미의 선호 시간을 이용하여 일 꾸러미의 선호 시간을 설정할 수 있다.
또한, 상기 검색 정보는, 문자 정보, 이미지 정보 또는 소리 정보로 이루어진 내용 정보와 정보의 위치에 대한 것인 주소 정보로 이루어질 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 제안 방법은, 콘텐츠 큐레이션 시스템을 이용하여 콘텐츠를 추천하는 콘텐츠 큐레이션 제안 방법에 있어서, 통신 모듈이 적어도 하나 이상의 사용자 - 상기 사용자는 제1 사용자, 제2 사용자 내지 제N 사용자, N는 3 이상의 자연수 -의 사용자 장치에 검색된 웹 콘텐츠와 관련된 정보인 검색 정보를 수신받는 단계; 메타 정보 산출 모듈이 미리 정해진 분류 방법에 따라 검색 정보에 대응되는 메타 정보를 산출하는 단계; 유사도 산출 모듈이 검색 정보와 메타 정보를 기초로 검색 정보들 간의 유사한 정도인 정보 유사도를 산출하는 단계; 관계 정의 모듈이 정보 유사도를 기초로 사용자들 간의 밀접한 정도인 밀접도를 산출하는 단계; 및 상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천하기 위해서, 추천 모듈이 상기 제1 사용자와 소정 기준 이상의 밀접도를 가진 상기 제2 사용자가 검색한 검색 정보 중에서 미리 정해진 추천 조건이 만족되는 검색 정보를 추출하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 북마크 이력 기반의 개인화된 콘텐츠 큐레이션 시스템 및 콘텐츠 제안 방법은 사용자의 콘텐츠 접근을 향상시킬 수 있다.
또한, 사용자의 검색 편의성을 향상시킬 수 있다.
또한, 사용자의 검색 정확도를 향상시킬 수 있다.
다만, 본 발명의 효과가 상술한 효과들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 시스템과 외부 기기와의 관계도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 시스템의 구성 블럭도
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 제안 방법의 순서도
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 제안 방법 중 콘텐츠간 유사도 산출 단계를 설명하기 위한 도면
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 제안 방법 중 꾸러미 설정 단계를 설명하기 위한 도면
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 제안 방법 중 콘텐츠 추천 단계를 설명하기 위한 도면
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다.
또한, 각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 시스템(100)과 외부 기기와의 관계도 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 시스템(100)의 구성 블럭도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 시스템(100)은 사용자가 사용하는 컴퓨팅 장치(200)와 네트워크를 통해서 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 제공 서버(300)와 통신 가능하게 연결될 수 있다.
컴퓨팅 장치(200)는 정보 처리 연산을 처리할 수 있는 장치를 의미할 수 있다.
일례로, 컴퓨팅 장치(200)는 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 스마트폰, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 휴대용 단말기 등이 포함되는 이동 단말기 및/또는 스마트 TV 등이 포함될 수 있다.
사용자는 적어도 하나 이상일 수 있다.
콘텐츠 제공 서버(300)는 콘텐츠를 다른 장치로 제공할 수 있다.
콘텐츠 제공 서버(300)는 서버의 서버 환경을 수행하기 위한 다른 구성들이 포함될 수도 있다.
콘텐츠 제공 서버(300)는 임의의 형태의 장치는 모두 포함할 수 있다.
일례로, 콘텐츠 제공 서버(300)는 디지털 기기로서, 랩탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 웹 패드, 이동 전화기와 같이 프로세서를 탑재하고 메모리를 구비한 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다.
일례로, 콘텐츠 제공 서버(300)는 웹 서버일 수 있다.
다만, 이에 한정하지 않고, 상기 콘텐츠 제공 서버(300)의 종류는 통상의 기술자에게 자명한 수준에서 다양하게 변경 가능하다.
상기 콘텐츠 큐레이션 시스템(100)은 컴퓨팅 장치(200)와 콘텐츠 제공 서버(300)와 유선 및/또는 무선으로 연결될 수 있다.
통신 네트워크 함은 유선 공중망, 무선 이동 통신망, 또는 휴대 인터넷 등과 통합된 코어 망일 수도 있고, TCP/IP 프로토콜 및 그 상위 계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), HTTPS(Hyper Text Transfer Protocol Secure), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol) 등을 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미할 수 있으며, 이러한 예에 한정하지 않고 다양한 형태로 데이터를 송수신할 수 있는 데이터 통신망을 포괄적으로 의미하는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 시스템(100)은, 적어도 하나 이상의 사용자 - 상기 사용자는 제1 사용자, 제2 사용자 내지 제N 사용자, N는 3 이상의 자연수 -의 사용자 장치에서 검색된 웹 콘텐츠와 관련된 정보인 검색 정보를 수신 받는 통신 모듈(110), 미리 정해진 분류 방법에 따라 상기 통신 모듈(110)로부터 전달되는 검색 정보에 대응되는 메타 정보를 산출하는 메타 정보 산출 모듈(120), 검색 정보와 메타 정보를 기초로 검색 정보들 간의 유사한 정도인 정보 유사도를 산출하는 유사도 산출 모듈(130), 정보 유사도를 기초로 사용자들 간의 밀접한 정도인 밀접도를 산출하는 관계 정의 모듈(140) 및 상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천하기 위해서, 상기 제1 사용자와 소정 기준 이상의 밀접도를 가진 상기 제2 사용자가 검색한 검색 정보 중에서 미리 정해진 추천 조건이 만족되는 검색 정보를 추출하는 추천 모듈(160)을 포함할 수 있다.
또한, 상기 콘텐츠 큐레이션 시스템(100)은 소정 임계 기준 이상의 정보 유사도를 가지는 검색 정보들을 서로 네트워크 상에 연결시키는 네트워킹 모듈(180)을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 콘텐츠 큐레이션 시스템(100)은 하나의 검색 정보를 대표할 수 있는 의미를 가지는 대표 키워드를 검색 정보마다 정의하고, 대표 키워드 별로 검색 정보들을 꾸러미 단위로 분류하는 꾸러미 설정 모듈(150)을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 콘텐츠 큐레이션 시스템(100)은 콘텐츠 큐레이션 제안 방법이 구현되는데 필요한 데이터가 저장되어 있는 저장 모듈(170)을 더 포함할 수 있다.
통신 모듈(110)은 외부 기기, 일례로 콘텐츠 제공 서버(300) 및/또는 사용자의 컴퓨팅 장치(200),와 데이터를 송수신할 수 있는 모듈을 의미할 수 있다.
일례로, 통신 모듈(110)은 셀룰러 모듈, WiFi 모듈, 블루투스 모듈, GNSS 모듈, NFC 모듈, RF 모듈, 5G 모듈, LTE 모듈, NB-IOT 모듈 및/또는 LoRa 모듈을 포함할 수 있다.
다만, 이에 한정하지 않고, 통신 모듈(110)이 포함하는 모듈은 통상의 기술자에게 자명한 수준에서 다양하게 변형 가능하다.
일례로, 저장 모듈(170)은 내장 메모리 및/또는 외장 메모리를 포함할 수 있다.
일례로, 내장 메모리는 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등), 비휘발성 메모리(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브 (SSD) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다
외장 메모리는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD, Mini-SD, xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 제안 방법의 순서도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 제안 방법은 통신 모듈이 적어도 하나 이상의 사용자 - 상기 사용자는 제1 사용자, 제2 사용자 내지 제N 사용자, N는 3 이상의 자연수 -의 사용자 장치에 검색된 웹 콘텐츠와 관련된 정보인 검색 정보를 수신받는 단계인 콘텐츠 조회이력 수집 단계, 메타 정보 산출 모듈이 미리 정해진 분류 방법에 따라 검색 정보에 대응되는 메타 정보를 산출하는 단계인 콘텐츠 메타 정보 산출 단계, 유사도 산출 모듈이 검색 정보와 메타 정보를 기초로 검색 정보들 간의 유사한 정도인 정보 유사도를 산출하는 단계인 콘텐츠간 유사도 산출 단계, 관계 정의 모듈이 정보 유사도를 기초로 사용자들 간의 밀접한 정도인 밀접도를 산출하는 단계인 사용자간 관계 산출 단계, 상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천하기 위해서, 추천 모듈이 상기 제1 사용자와 소정 기준 이상의 밀접도를 가진 상기 제2 사용자가 검색한 검색 정보 중에서 미리 정해진 추천 조건이 만족되는 검색 정보를 추출하는 단계인 콘텐츠 추천 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 콘텐츠 큐레이션 제안 방법은 하나의 검색 정보를 대표할 수 있는 의미를 가지는 대표 키워드를 검색 정보마다 정의하고, 대표 키워드 별로 검색 정보들을 꾸러미 단위로 분류하는 단계인 꾸러미 설정 단계를 더 포함할 수 있다.
이하, 각각의 단계에 대해서 자세하게 서술하도록 한다.
콘텐츠 조회이력 수집 단계에서는 통신 모듈이 외부 기기로부터 사용자의 검색 정보를 수집할 수 있다.
사용자는 자신의 컴퓨팅 장치에 자신이 주로 관심있어하는 웹페이지의 주소를 즐겨찾기 혹은 북마크로 지정해놓을 수 있다.
사용자의 컴퓨팅 장치에 저장된 웹페이지의 주소에 대한 정보를 주소 정보라고 정의할 수 있다.
일례로, 주소 정보는 URL일 수 있다.
컴퓨팅 장치는 콘텐츠 큐레이션 시스템으로 상기 주소 정보를 전송할 수 있다.
또한, 상기 컴퓨팅 장치는 상기 주소 정보와 상기 주소 정보와 대응되는 내용 정보를 함께 통신 모듈로 전달할 수 있다.
내용 정보는 주소 정보로서 접근할 수 있는 웹페이지 상에 게재된 문자, 이미지 및/또는 음성 데이터를 의미할 수 있다.
내용 정보를 다른 말로 콘텐츠라고 정의할 수도 있다.
통신 모듈은 사용자의 컴퓨팅 장치로부터 주소 정보를 전달 받으면 상기 주소 정보에 접근하여 내용 정보를 수집할 수도 있다.
상기 검색 정보는 문자 정보, 이미지 정보 또는 소리 정보로 이루어진 내용 정보와 정보의 위치에 대한 것인 주소 정보로 이루어질 수 있다.
컨턴츠 메타 정보 산출 단계에서, 메타 정보 산출 모듈은 검색 정보를 활용하여 메타 정보를 산출할 수 있다.
메타 정보 산출 모듈은 내용 정보에 포함되어 있는 단어의 구성 및 주요 단어의 빈도수를 분석하여 검색 정보가 무슨 성격을 가지고 있는지 해석할 수 있다.
일례로, 메타 정보 산출 모듈은 TF-IDF 분석 기법을 적용하여 검색 정보의 성격을 분석할 수 있다.
일례로, 검색 정보의 성격은 내용 정보의 '속성'에 대한 것일 수 있다.
일례로, 검색 정보의 성격은 주요 내용의 카테고리를 기준으로 구분될 수 있는 것으로서, 가전기기, 여행, 패션, 공학 등으로 예를 들 수 있다.
일례로, 검색 정보의 성격은 웹 문서의 목적을 기준으로 구분될 수 있는 것으로서, 설명문, 광고문, 논설문, 기사 등으로 예를 들 수 있다.
다만, 이에 한정하지 않고 상기 검색 정보의 성격의 구분 방법은 통상의 기술자에게 자명한 수준에서 다양하게 변형 가능하다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 제안 방법 중 콘텐츠간 유사도 산출 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 콘텐츠가 유사도 산출 단계에서 유사도 산출 모듈은 검색 정보와 메타 정보를 기초로 검색 정보들 간의 유사한 정도를 산출할 수 있다.
미리 정해진 분류 방법은 검색 정보를 구성하는 단어의 구성 및 단어의 빈도수를 기반으로 검색 정보의 성격을 산출하는 방법일 수 있다.
검색 정보 간의 유사한 정도는 소정의 유사도 판단 알고리즘을 이용할 수 있다.
웹 문서간의 유사도를 판단하는 알고리즘은 공지된 기술을 활용하는 것으로서 이에 대한 자세한 설명은 생략될 수 있다.
일례로, 웹 문서간의 유사도를 판단할 때, 메타 정보도 함께 활용될 수 있다.
네트워킹 모듈은 소정 임계 기준 이상의 유사도를 가지는 검색 정보들을 서로 네트워크 상으로 연결시킬 수 있다.
일례로, 검색 정보간의 유사도를 0 내지 100의 숫자로 표현이 가능하고, 유사한 정도가 높을수록 높은 숫자로 표현된다고 할 경우, 소정 임계 기준은 80일 수 있다.
다만, 이에 한정하는 것은 아니고 소정 임계 기준의 표현 방법 및 정도는 통상의 기술자에게 자명한 수준에서 다양하게 변형 가능하다.
네크워크 상으로 연결된다는 의미는, 각각의 검색 정보가 포함하는 각각의 주소 정보가 서로 관련 있다는 정보를 저장 모듈에 저장한다는 의미일 수 있다.
사용자간 관계 산출 단계에서, 관계 정의 모듈은 사용자 간의 밀접한 정도를 산출할 수 있다.
관계 정의 모듈은 각각의 사용자들의 검색 정보들의 유사한 정도를 기준으로 하여 사용자간의 밀접한 정도를 산출할 수 있다.
두 사용자의 검색 정보들 간의 유사도가 높을수록, 두 사용자의 밀접한 정도는 점점 높아질 수 있다.
반대로, 두 사용자의 검색 정보들 간의 유사도가 낮을수록, 두 사용자의 밀접한 정도는 점점 낮아질 수 있다.
일례로,관계 정의 모듈은 검색 정보들간의 각각 유사도의 평균으로 밀접한 정도를 0 내지 100의 수치로 산출할 수 있다.
일례로, 제1 사용자가 제1-1 검색 정보, 제1-2 검색 정보를 자신의 컴퓨팅 장치에 저장하고 있고, 제2 사용자가 제2-1 검색 정보, 제2-2 검색 정보를 자신의 컴퓨팅 장치에 저장하고 있고, 각각의 검색 정보를 통신 모듈에 전달한다고 가정할 수 있다.
여기서, 상기 제1-1 검색 정보와 상기 제2-1 검색 정보의 유사도는 90일 수 있고, 상기 제1-1 검색 정보와 상기 제2-2 검색 정보의 유사도는 40일 수 있으며, 상기 제1-2 검색 정보와 상기 제2-1 검색 정보의 유사도는 85일수 있으며, 상기 제1-2 검색 정보와 상기 제2-2 검색 정보의 유사도는 55일 수 있다.
이 때, 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자의 밀접도는 ((90+40)/2 + (85+55)/2)/2 식으로 산출되어 67.5로 산출될 수 있다.
다만, 이에 한정하지 않고, 사용자 간의 밀접한 정도를 산출하는 방법은 통상의 기술자에게 자명한 수준에서 다양하게 변형 가능하다.
상기 관계 정의 모듈은 소정 기준 이상으로 밀접한 사용자들을 유사 사용자로 지정할 수 있다.
일례로, 소정 기준은 80일 수 있으며, 이는 통상의 기술자에게 자명한 수준에서 다양하게 변형 가능하다.
관계 정의 모듈은 사용자가 업로드하는 검색 정보를 기초로 실시간으로 사용자간의 밀접한 정도를 산출하여 저장 모듈에 업데이트할 수 있다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 제안 방법 중 꾸러미 설정 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 꾸러미 설정 단계에서, 꾸러미 설정 모듈은 일 사용자의 검색 정보들을 꾸러미 단위로 분류할 수 있다.
꾸러미 설정 모듈은 빈도수가 공통적으로 높고, 콘텐츠를 대표할 수 있는 의미를 가지고 있는 키워드를 추출하여, 태그와 같은 형식으로 정의할 수 있다.
일례로, 검색 정보가 돌잔치 관련 블로그 콘텐츠일 경우, "돌잔치", "가족행사", "생일"과 같은 키워드가 대표 키워드로 정의될 수 있다.
일례로, 꾸러미 설정 모듈은 사용자의 하나의 꾸러미인 "돌잔치" 대표 키워드를 포함하는 검색 정보를 하나의 꾸러미 내에 포함되도록 분류할 수 있다.
이와 같이, 사용자의 각각의 검색 정보는 꾸러미 기준으로 분류되어, 구분될 수 있다.
상기 꾸러미 설정 모듈은 꾸러미 리스트를 통신 모듈을 통해 수요자 컴퓨팅 장치로 전달할 수 있다.
수요자 컴퓨팅 장치는 디스플레이를 통해 꾸러미 리스트를 확인하고, 적절한 꾸러미의 명칭(대표 키워드)가 제대로 설정되었는지, 꾸러미에 적절하게 검색 정보(일례로, 북마크)가 분류되었는지를 확인하여 피드백할 수 있다.
수요자 컴퓨팅 장치로부터 전달되는 피드백 정보를 기반으로 꾸러미 설정 모듈을 꾸러미 분류 체계를 수정 및 보완할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 큐레이션 제안 방법 중 콘텐츠 추천 단계를 설명하기 위한 도면이다.
추천 모듈은 꾸러미 간의 유사한 정도를 산출할 수 있다.
꾸러미 간의 유사한 정도는 대표 키워드의 서로 간의 연관성을 기준으로 산출될 수 있다.
일례로, 대표 키워드에 대한 속성들이 저장 모듈에 저장되어 있으며, 추천 모듈은 속성들간의 유사성을 판단할 수 있다.
이러한, 유사성을 판단하는 방법은 공지된 기술을 활용하는 것으로서 이에 대한 자세한 설명은 생략될 수 있다.
상기 추천 모듈은 상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천 하기 위해서, 상기 제1 사용자의 꾸러미와 소정 기준 이상으로 밀접한 다른 사용자의 꾸러미에 속하는 검색 정보를 선택할 수 있다.
또한, 상기 추천 모듈은 상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천 하기 위해서, 상기 제1 사용자의 꾸러미와 소정 기준 이상으로 밀접한 다른 사용자의 꾸러미에 속하지만 상기 제1 사용자의 검색 정보와 유사하지 않은 검색 정보를 선택할 수 있다.
도 7을 참조하면, 제1 사용자를 기준으로 설명하자면, 제1 사용자와 소정 기준 이상으로 밀접한 사용자들이 산출될 수 있다.
상기 추천 모듈은 상기 제1 사용자와 소정 기준 이상으로 밀접한 사용자들의 꾸러미들 중에서 제1 사용자의 꾸러미와 유사한 다른 사용자들의 꾸러미를 선택할 수 있다.
상기 추천 모듈은 선별된 꾸러미들 중에서 제1 사용자의 검색 정보와 유사하지 않은 검색 정보를 추출하여 제1 사용자에게 추천할 수 있다.
이를 통해, 제1 사용자가 관심있어하지만 검색을 못한 정보들에 대해서 선택적으로 추천할 수 있어, 제1 사용자의 정보 취득 경로를 획기적으로 확장시킬 수 있다.
상기 추천 모듈은 상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천하기 위해서, 꾸러미 마다 지정된 선호 시간을 고려하여 검색 정보를 선택할 수 있다.
상기 추천 모듈은 꾸러미의 속성을 기준으로 꾸러미 선호 시간을 산출할 수 있다.
이는, 속성에 따라 어느 시간이 선호되는지는 상기 저장 모듈에 저장되어 있을 수 있다.
만일, 임의의 꾸러미에 대해서 저장 모듈에 꾸러미의 선호 시간이 저장되어 있지 않다면, 상기 저장 모듈에 선호 시간이 저장되어 있는 다른 꾸러미 중에서 가장 유사한 꾸러미의 선호 시간을 따를 수 있다.
상기 추천 모듈은 일 꾸러미의 선호 시간이 상기 저장 모듈에 저장되어 있지 않을 경우, 상기 저장 모듈에 선호 시간이 저장되어 있는 꾸러미 중에서 가장 유사한 꾸러미의 선호 시간을 이용하여 일 꾸러미의 선호 시간을 설정할 수 있다.
일례로, 제1 사용자(P100)의 꾸러미는 '영어 공부', '맛집', '부동산'으로 분류될 수 있으며, 제2 사용자(P200)의 꾸러미는 '영어 공부', '수학 공부', '부동산'으로 분류될 수 있고, 제3 사용자(P300)의 꾸러미는 '맛집', '요가', '영화', '아파트 매매'로 분류될 수 있다.
여기서, 제1 사용자(P100), 제2 사용자(P200) 및 제3 사용자(P300)는 소정 기준 이상의 밀접함을 가질 수 있다.
여기서, '영어 공부'에 대한 꾸러미의 선호 시간은 '9:00 ~ 12: 00'일 수 있고, '맛집'에 대한 꾸러미의 선호 시간은 '18:00 ~ 21: 00'일 수 있고, '아파트 매매'의 선호 시간은 '22 :00 ~ 24 : 00'일 수 있다.
여기서, '영어 공부', '맛집'에 대한 선호 시간이 저장 모듈에 저장되어 있고, '부동산'에 대한 선호 시간이 저장 모듈에 저장되어 있지 않을 수 있다.
상기 추천 모듈은 '부동산'의 꾸러미와 가장 유사한 꾸러미인 '아파트 매매'의 선호 신호를 활용하여 '부동산'의 꾸러미 선호 시간으로 할 수 있다.
추천 모듈은 제1 사용자(P100)에게 '9:00 ~ 12: 00' 시간에는 제2 사용자(P200)의 '영어 공부' 꾸러미 내의 검색 정보를 추천할 수 있다.
또한, 상기 추천 모듈은 제1 사용자(P100)에게 '18:00 ~ 21: 00' 시간에는 제3 사용자(P300)의 '맛집' 꾸러미 내의 검색 정보를 추천할 수 있다.
또한, 상기 추천 모듈은 제1 사용자(P100)에게 '22 :00 ~ 24 : 00' 시간에는 제2 사용자(P200)의 '부동산' 꾸러미 내의 검색 정보를 추천할 수 있다.
이와 같은 방법으로 사용자가 관심있는 분야에 대해서 적절하게 콘텐츠를 추천함으로서 사용자의 웹 서핑을 효과적으로 할 수 있도록 한다.
첨부된 도면은 본 발명의 기술적 사상을 보다 명확하게 표현하기 위해, 본 발명의 기술적 사상과 관련성이 없거나 떨어지는 구성에 대해서는 간략하게 표현하거나 생략하였다.
상기에서는 본 발명에 따른 실시예를 기준으로 본 발명의 구성과 특징을 설명하였으나 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상과 범위 내에서 다양하게 변경 또는 변형할 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자에게 명백한 것이며, 따라서 이와 같은 변경 또는 변형은 첨부된 특허청구범위에 속함을 밝혀둔다.
100 : 콘텐츠 큐레이션 시스템 200 : 컴퓨팅 장치
300 : 콘텐츠 제공 서버

Claims (10)

  1. 적어도 하나 이상의 사용자 - 상기 사용자는 제1 사용자, 제2 사용자 내지 제N 사용자, N는 3 이상의 자연수 -의 사용자 장치에서 검색된 웹 콘텐츠와 관련된 정보인 검색 정보를 수신 받는 통신 모듈;
    미리 정해진 분류 방법에 따라 상기 통신 모듈로부터 전달되는 검색 정보에 대응되는 메타 정보를 산출하는 메타 정보 산출 모듈;
    검색 정보와 메타 정보를 기초로 검색 정보들 간의 유사한 정도인 정보 유사도를 산출하는 유사도 산출 모듈;
    정보 유사도를 기초로 사용자들 간의 밀접한 정도인 밀접도를 산출하는 관계 정의 모듈;
    상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천하기 위해서, 상기 제1 사용자와 소정 기준 이상의 밀접도를 가진 상기 제2 사용자가 검색한 검색 정보 중에서 미리 정해진 추천 조건이 만족되는 검색 정보를 추출하는 추천 모듈;
    하나의 검색 검색 정보를 대표할 수 있는 의미를 가지는 대표 키워드를 검색 정보마다 정의하고, 대표 키워드 별로 검색 정보들을 꾸러미 단위로 분류하는 꾸러미 설정 모듈; 및
    상기 꾸러미의 선호 시간이 저장되어 있는 저장 모듈;을 포함하고,
    상기 꾸러미 설정 모듈은,
    사용자의 검색 정보들을 꾸러미 단위로 분류하되, 상기 콘텐츠를 대표하는 의미를 가진 키워드를 추출하여 태그 형식으로 정의하며,
    상기 추천 모듈은,
    상기 제1 사용자의 꾸러미와 소정 기준 이상으로 밀접한 다른 사용자의 꾸러미에 속하지만 상기 제1 사용자의 검색 정보와 유사하지 않은 검색 정보를 선택하여 추천하며,
    선별된 꾸러미들 중에서 제1 사용자의 검색 정보와 유사하지 않은 검색 정보와, 제1 사용자가 관심은 있지만 검색을 못한 정보를 선택적으로 제1 사용자에게 추천하여, 제1 사용자의 정보 취득 경로를 확장시키며,
    일 꾸러미의 선호 시간이 상기 저장 모듈에 저장되어 있지 않을 경우, 상기 저장 모듈에 선호 시간이 저장되어 있는 다른 꾸러미 중에서 가장 유사한 꾸러미의 선호 시간을 상기 일 꾸러미의 선호 시간으로 설정하여 추천하는,
    콘텐츠 큐레이션 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 미리 정해진 분류 방법은,
    검색 정보를 구성하는 단어의 구성 및 단어의 빈도수를 기반으로 검색 정보의 성격을 산출하는 방법인,
    콘텐츠 큐레이션 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    소정 임계 기준 이상의 정보 유사도를 가지는 검색 정보들을 서로 네트워크 상에 연결시키는 네트워킹 모듈;을 더 포함하는,
    콘텐츠 큐레이션 시스템.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 추천 모듈은,
    꾸러미 간의 유사한 정도를 산출하고,
    상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천 하기 위해서, 상기 제1 사용자의 꾸러미와 소정 기준 이상으로 밀접한 다른 사용자의 꾸러미에 속하는 검색 정보를 선택하는,
    콘텐츠 큐레이션 시스템.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 추천 모듈은,
    상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천하기 위해서,
    꾸러미 마다 지정된 선호 시간을 고려하여 검색 정보를 선택하는,
    콘텐츠 큐레이션 시스템.
  8. 삭제
  9. 제1항에 있어서,
    상기 검색 정보는,
    문자 정보, 이미지 정보 또는 소리 정보로 이루어진 내용 정보와 정보의 위치에 대한 것인 주소 정보로 이루어진,
    콘텐츠 큐레이션 시스템.
  10. 콘텐츠 큐레이션 시스템을 이용하여 콘텐츠를 추천하는 콘텐츠 큐레이션 제안 방법에 있어서,
    통신 모듈이 적어도 하나 이상의 사용자 - 상기 사용자는 제1 사용자, 제2 사용자 내지 제N 사용자, N는 3 이상의 자연수 -의 사용자 장치에 검색된 웹 콘텐츠와 관련된 정보인 검색 정보를 수신받는 단계;
    메타 정보 산출 모듈이 미리 정해진 분류 방법에 따라 검색 정보에 대응되는 메타 정보를 산출하는 단계;
    유사도 산출 모듈이 검색 정보와 메타 정보를 기초로 검색 정보들 간의 유사한 정도인 정보 유사도를 산출하는 단계;
    관계 정의 모듈이 정보 유사도를 기초로 사용자들 간의 밀접한 정도인 밀접도를 산출하는 단계;
    상기 제1 사용자에게 다른 사용자의 검색 정보를 추천하기 위해서, 추천 모듈이 상기 제1 사용자와 소정 기준 이상의 밀접도를 가진 상기 제2 사용자가 검색한 검색 정보 중에서 미리 정해진 추천 조건이 만족되는 검색 정보를 추출하는 단계;
    하나의 검색 정보를 대표할 수 있는 의미를 가지는 대표 키워드를 검색 정보마다 정의하고, 대표 키워드 별로 검색 정보들을 꾸러미 단위로 분류하는 단계; 및
    상기 꾸러미의 선호 시간을 저장하는 단계;를 포함하고,
    상기 꾸러미 단위로 분류하는 단계는,
    사용자의 검색 정보들을 꾸러미 단위로 분류하되, 상기 콘텐츠를 대표하는 의미를 가진 키워드를 추출하여 태그 형식으로 정의하며,
    상기 추천 모듈은,
    상기 제1 사용자의 꾸러미와 소정 기준 이상으로 밀접한 다른 사용자의 꾸러미에 속하지만 상기 제1 사용자의 검색 정보와 유사하지 않은 검색 정보를 선택하여 추천하며,
    선별된 꾸러미들 중에서 제1 사용자의 검색 정보와 유사하지 않은 검색 정보와, 제1 사용자가 관심은 있지만 검색을 못한 정보를 선택적으로 제1 사용자에게 추천하여, 제1 사용자의 정보 취득 경로를 확장시키며,
    일 꾸러미의 선호 시간이 저장 모듈에 저장되어 있지 않을 경우, 저장 모듈에 선호 시간이 저장되어 있는 다른 꾸러미 중에서 가장 유사한 꾸러미의 선호 시간을 상기 일 꾸러미의 선호 시간으로 설정하여 추천하는,
    콘텐츠 제안 방법.
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