KR20040000714A - 다중 인터넷 도메인에서 타 도메인 컨텐츠 선호도와도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법 - Google Patents

Abstract

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야

본 발명은 다중 인터넷 도메인에서 타 도메인 컨텐츠 선호도와 도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것임.

2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제

본 발명은, 인터넷의 여러 도메인에 계정을 가진 사용자에게 타 도메인의 컨텐츠 선호도를 반영하여 맞춤 서비스를 제공하기 위한 맞춤 서비스 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하고자 함.

3. 발명의 해결방법의 요지

본 발명은, 다중 인터넷 도메인의 사용자가 여러 계정을 가지는 환경에서의 맞춤 서비스 방법에 있어서, 성향 분석 사이트의 아이디(ID) 매핑 테이블에 있는 사용자에 대하여, 각 참여 사이트로부터 상위 n개(여기서, n은 자연수임)의 선호 컨텐츠 목록들을 가져오는 제 1 단계; 전송된 컨텐츠의 모든 목록들을 컨텐츠 ID에 대하여 정렬하는 제 2 단계; 상위 n개의 각 컨텐츠에 대하여 각 참여 사이트의 성향 분석 정보를 참조하여 참여 사이트별 선호도를 계산하고, 참여 사이트별로 선호 컨텐츠를 정렬하여 데이터베이스에 저장하는 제 3 단계; 및 상기 각 참여 사이트로 상기 ID 매핑 테이블에 있는 모든 사용자의 선호 컨텐츠 목록을 전달하는 제 4 단계를 포함함.

4. 발명의 중요한 용도

본 발명은 인터넷 맞춤 서비스 등에 이용됨.

Description

다중 인터넷 도메인에서 타 도메인 컨텐츠 선호도와 도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법{Method of providing personalization service by considering contents preference and visit time in participating domains in multiple internet domains}

본 발명은 인터넷의 여러 도메인에 계정을 가진 사용자에게 타 도메인의 컨텐츠 선호도와 도메인을 방문한 시간을 고려하여 맞춤 서비스를 제공할 수 있는 맞춤 서비스 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.

현재, 컴퓨터, 인터넷의 발달과 통신 환경의 개선으로 인해 인터넷을 이용한 전자상거래 업체 및 규모가 확대되고 있는 추세인데, 이는 주지하다시피 인터넷이 가상(Cyber) 공간 서비스 뿐만 아니라, 상품의 구매, 판매 및 교환과 같은 상거래에 적합한 장소이기 때문이다.

그러나, 인터넷 전자상거래 쇼핑몰 개설이 증대됨에 따라 인터넷을 통해 상품을 구매하고자 하는 컴퓨터 이용자는 더욱 다양해진 상품과 보다 저렴한 가격의 동일 상품을 찾을 수 있게 되었으나, 수많은 전자상거래 쇼핑몰을 일일이 방문하여 원하는 상품을 찾아야 하는 번거로움을 안게 되었다.

이러한 번거로움을 해소하기 위한 목적으로, 각 전자상거래 쇼핑몰에서 각 사용자에게 특화된 서비스를 제공하는 맞춤 서비스가 있다.

대부분의 인터넷 쇼핑몰이나 컨텐츠 제공 사이트에서 제공하는 맞춤 서비스는 크게 두 가지로 분류된다.

첫 번째로, 개인 기반 방법은 개인의 과거 행동 패턴을 근거로 미래의 행동을 예측한다. 예를 들면, 개인이 영화 컨텐츠중에서 액션물을 자주 봤다면 미래에도 액션 영화를 볼 가능성이 높고 예술 영화보다는 오락 영화를 볼 가능성이 높다. 이 방법에서는 내용의 유사성에 따라서 컨텐츠를 분류해 두고 웹 로그나 결제 정보를 분석하여 사용자 선호도를 추출한 후 분류된 컨텐츠들로부터 유사성이 높은 컨텐츠 위주로 맞춤 서비스를 제공한다.

두 번째로, 그룹 기반의 방법은 나이, 경제적 능력, 사회적 위치 등 유사한 환경의 사용자들을 그룹화해서 그 그룹이 평균적으로 행하였던 행동을 근거로 그룹 구성원의 미래 행동을 예측한다. 예를 들면, 20대 남학생이 방문을 하면 20대 남학생 그룹이 과거 또는 현재에 선호하는 컨텐츠를 중심으로 맞춤 서비스를 할 수 있다. 그리고, 그 남학생의 웹 로그나 결제 정보는 해당 그룹의 정보에 반영된다.

그러나, 이와 같이 개인 기반이나 그룹 기반으로 한 맞춤 서비스에서는 타 도메인에서 추출된 사용자의 성향 정보가 반영되지 않는다.

일반적으로, 인터넷 이용자들은 여러 도메인을 이용하고 있으며 각 도메인의 웹 로그에 정보를 남긴다. 그런데, 사용자의 성향 정보는 방문한 웹 페이지들을 분석하여 만들기 때문에 다른 도메인에서 남긴 웹 로그 또한 좋은 분석 자료가 될 수 있음에 불구하고, 개인 기반이나 그룹 기반으로 한 맞춤 서비스에서는 타 도메인에서 추출된 사용자의 성향 정보가 전혀 반영되지 않았다.

만일, 여러 도메인의 사용자 계정들을 한 계정으로 매핑하고, 각 도메인의 사용자 선호도 정보에 접근하는 서버가 있는 환경이라면, 다중 인터넷 도메인의 성향 분석 정보가 개인의 맞춤 서비스에 이용될 수 있다.

따라서, 현재의 기술분야에서는 타 도메인의 사용자 선호도를 현재 방문한 도메인에 반영함으로써 보다 효율적인 맞춤 서비스를 제공할 수 있는 방안이 필수적으로 요구된다.

본 발명은, 상기한 바와 같은 요구에 부응하기 위하여 제안된 것으로, 인터넷의 여러 도메인에 계정을 가진 사용자에게 타 도메인의 컨텐츠 선호도를 반영하여 맞춤 서비스를 제공하기 위한 맞춤 서비스 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명은 인터넷의 여러 도메인에 계정을 가진 사용자에게 타 도메인의 컨텐츠 선호도 뿐만 아니라 타 도메인을 방문한 시간을 고려하여 맞춤 서비스를 제공하기 위한 맞춤 서비스 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 다른 목적이 있다.

도 1 은 본 발명이 적용되는 맞춤 서비스 시스템의 구성 예시도.

도 2 는 본 발명에 따른 다중 인터넷 도메인에서 타 도메인 컨텐츠 선호도와 도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법에 대한 일실시예 흐름도.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

10 : 사용자 단말기 21 : 사용자 성향분석 서버

22 : 사용자 성향분석 통합 데이터베이스 23 : ID 매핑 테이블

31 : 사용자 데이터베이스

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 다중 인터넷 도메인의 사용자가 여러 계정을 가지는 환경에서의 맞춤 서비스 방법에 있어서, 성향 분석 사이트의 아이디(ID) 매핑 테이블에 있는 사용자에 대하여, 각 참여 사이트로부터 상위 n개(여기서, n은 자연수임)의 선호 컨텐츠 목록들을 가져오는 제 1 단계; 전송된 컨텐츠의 모든 목록들을 컨텐츠 ID에 대하여 정렬하는 제 2 단계; 상위 n개의 각 컨텐츠에 대하여 각 참여 사이트의 성향 분석 정보를 참조하여 참여 사이트별 선호도를 계산하고, 참여 사이트별로 선호 컨텐츠를 정렬하여 데이터베이스에 저장하는 제 3 단계; 및 상기 각 참여 사이트로 상기 ID 매핑 테이블에 있는 모든 사용자의 선호컨텐츠 목록을 전달하는 제 4 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 상기 각 참여 사이트에서 선호 컨텐츠 목록을 참조하여 사용자별 맞춤 서비스를 제공하는 제 5 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

한편, 본 발명은 다중 인터넷 도메인의 사용자가 여러 계정을 가지는 환경에서, 프로세서를 구비한 맞춤 서비스 시스템에, 성향 분석 사이트의 아이디(ID) 매핑 테이블에 있는 사용자에 대하여, 각 참여 사이트로부터 상위 n개(여기서, n은 자연수임)의 선호 컨텐츠 목록들을 가져오는 제 1 기능; 전송된 컨텐츠의 모든 목록들을 컨텐츠 ID에 대하여 정렬하는 제 2 기능; 상위 n개의 각 컨텐츠에 대하여 각 참여 사이트의 성향 분석 정보를 참조하여 참여 사이트별 선호도를 계산하고, 참여 사이트별로 선호 컨텐츠를 정렬하여 데이터베이스에 저장하는 제 3 기능; 및 상기 각 참여 사이트로 상기 ID 매핑 테이블에 있는 모든 사용자의 선호 컨텐츠 목록을 전달하는 제 4 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.

또한, 본 발명은 상기 각 참여 사이트에서 선호 컨텐츠 목록을 참조하여 사용자별 맞춤 서비스를 제공하는 제 5 기능을 더 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.

본 발명은 다중 인터넷 도메인의 사용자가 여러 계정을 가지는 환경에서 타 도메인으로부터 추출된 성향 분석 정보를 맞춤 서비스에 적용하기 위한 방법으로서, 컨텐츠가 어느 도메인에서 선호되었는지 여부와 선호되었던 시점에 따라 다르게 가중치를 결정하고자 한다.

즉, 본 발명은 이러한 환경에서 타 도메인의 사용자 선호도를 현재 방문한 도메인에 반영하기 위하여 컨텐츠들이 타 도메인에서도 추출되었는지 여부에 따라 다른 가중치를 적용하고, 컨텐츠의 선호도 추출 시점에 따라 가중치를 다르게 적용하여 컨텐츠에 대한 새로운 선호도를 계산하는 방법을 제시한다. 이는 도메인의 특성에 따라 사용자의 관심 분야는 달라질 수 있으므로 현재의 도메인에서 남긴 로그가 사용자의 성향을 가장 잘 반영한다는 점을 고려하여 현재 도메인에서 추출한 사용자 선호도의 가중치는 높이고 타 도메인에서 추출한 선호도의 가중치는 낮춘다. 또한, 컨텐츠의 선호도가 추출된 시점을 고려해서 최근에 추출한 선호도일수록 가중치를 높인다.

이처럼, 본 발명은 다중 인터넷 도메인의 사용자가 여러 도메인의 계정을 가지는 환경에서 컨텐츠가 특정 도메인(타 도메인)에서 선호되었는지 여부와 사용자가 도메인을 방문한 시간(선호되었던 시점)에 대해 차등적으로 가중치를 부여하여 맞춤 서비스를 제공할 수 있어, 전자상거래, 인터넷 포탈 등 주제별 컨텐츠와 검색을 수행하는 인터넷 서비스 또는 사용자 통합인증 사이트에 활용할 수 있다.

상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.

도 1 은 본 발명이 적용되는 맞춤 서비스 시스템의 구성 예시도이다.

사용자는 사용자 단말기(10)를 통해 유무선 인터넷, 랜(LAN : Local AreaNetwork), 무선랜(Wireless LAN) 등과 같은 정보통신망에 접속하여 A 인터넷 사이트(30A)로부터 N 인터넷 사이트(30N)에 각각 다른 계정을 가지고 있다. 각 사이트(30A~30N)는 매일 한 번씩 자신의 웹 로그를 기반으로 방문했던 사용자들의 성향을 분석하여 사용자 데이터베이스(31)에 저장한다. 즉, 사용자 데이터베이스(31)에는 사용자 성향 분석 정보가 저장 관리된다.

여기서, 유무선 인터넷(Internet), 랜(LAN), 무선랜(Wireless LAN) 등의 정보통신망은 사용자 단말기(10)와 각 인터넷 사이트(20,30A~30N)간의 통신회선을 연결하여 맞춤 서비스와 관련된 데이터 통신이 이루어지도록 연결 설정한다.

따라서, 사용자 단말기(10)로는 통신중재장치(예를 들면, 모뎀 등), 모니터, 키보드(혹은 키패드), 마우스 등이 포함되어진 개인용컴퓨터(PC), 노트북 뿐만 아니라, 개인휴대단말기(PDA : Personal Digital Assistants), 셀룰러폰 혹은 PCS폰 등과 같은 이동통신 단말기, IMT-2000(International Mobile Telecommunication), UMTS(Universal Mobile Telecommunication Service) 등과 같은 차세대 이동통신 단말기 등이 될 수 있다.

성향 분석 사이트(20)는 사용자들의 ID 매핑 테이블(23)을 유지하면서 각 인터넷 사이트(30A~30N)마다 다르게 사용되는 사용자의 계정들을 통일된 ID로 매핑한다. ID 매핑 테이블(23)은 사용자 성향 분석 통합 데이터베이스(22)에서 관리된다.

즉, 성향 분석 사이트(20)내의 사용자 성향 분석 서버(21)는 각 인터넷 사이트(30A~30N)로부터 사용자의 성향 분석 정보를 수집하는데, 이때 선호도가 높은 특정 갯수의 정보만 수집한다. 그리고, 여러 사이트들(30A~30N)로부터 수집된 사용자의 성향 분석 정보들에 여러 가중치 값을 적용하여 새로운 컨텐츠 선호도를 계산한다. 이때, 각 사용자에 대하여 사이트별 컨텐츠 선호도 목록을 생성한다. 또한, 사용자 성향 분석 서버(21)는 이 컨텐츠 선호도를 각 사이트(30A~30N)에 대하여 정리를 해서 해당 사이트의 사용자 데이터베이스(31)에 반영한다. 이후에, 사용자가 인터넷 사이트를 방문하게 되면 여러 사이트(30A~30N)로부터의 선호도 정보가 반영된 맞춤 서비스를 제공한다.

예를 들면, 사용자가 영화 전문 사이트에 방문하는 목적과 검색 포탈 사이트에 방문하는 목적은 다르기 때문에 각 사이트에서는 자체적으로 추출한 사용자 선호도를 중심으로 맞춤 서비스를 제공하는 것이 효과적이다. 그러나, 몇 개월 전에는 오락영화를 주로 감상했던 사용자가 최근에는 예술영화에 관심이 생겨서 검색 포탈에서 관련 자료를 자주 검색하였다고 가정하자. 그리고, 몇 개월 만에 영화 전문 사이트에 방문을 하였다면 과거의 관심 분야였던 오락영화보다는 예술영화 중심의 맞춤 서비스를 원할 것이다. 이러한 경우는 각 사이트에서 추출한 사용자 선호도보다는 사용자가 방문한 다른 사이트들 중에서 가장 최근에 발생한 선호도에 비중을 두는 것이 유리하다.

따라서, 사용자 성향 분석 서버(21)에서 여러 사이트들(30A~30N)로부터 수집된 사용자의 성향 분석 정보들에 차등적인 가중치 값을 적용할 때, 도메인의 특성에 따라 사용자의 관심 분야는 달라질 수 있으므로 현재의 도메인에서 남긴 로그가 사용자의 성향을 가장 잘 반영한다는 점을 고려하여 현재 도메인에서 추출한 사용자 선호도의 가중치는 높이고 타 도메인에서 추출한 선호도의 가중치는 낮춘다. 또한, 컨텐츠의 선호도가 추출된 시점을 고려해서 최근에 추출한 선호도일수록 가중치를 높인다.

도 2 는 본 발명에 따른 다중 인터넷 도메인에서 타 도메인 컨텐츠 선호도와 도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법에 대한 일실시예 흐름도로서, 성향 분석 사이트(20)에서 사용자 성향 분석 서버(21)가 사용자의 통합된 성향을 분석하여 정보를 생성하고 반영하는 절차를 나타낸다.

먼저, 사용자 성향 분석 서버(21)는 성향 분석 사이트(20)의 ID 매핑 테이블(23)에 있는 사용자에 대하여, 참여 사이트로부터 상위 n개의 선호 컨텐츠 목록들을 가져온다(201).

본 발명에서 타 도메인의 로그 분석 데이터를 이용하는 것은 중요하다. 그 데이터들을 성향 분석 사이트에서 종합적으로 분석하여 사용자의 새로운 선호도를 만들어 내는 것이 핵심이라 할 수 있다.

성향 분석 사이트와 참여 사이트 간의 로그 분석 데이터를 공유하는 방법은 일반적인 데이터 통신 방법을 이용하면 된다. 참여 사이트는 자신만의 로그 분석 데이터를 가지고 있다. 성향 분석 사이트는 여러 참여 사이트의 사용자 로그 분석 데이터를 이용해야 하는데 여러 가지 방법이 있다. 첫째, 성향 분석 사이트는 미리 정해진 시간에 사용자 로그 분석 데이터를 배치로 복사해 온다. 둘째, 참여 사이트는 로그가 새로 분석될 때마다 성향 분석 사이트에 직접 복사를 한다. 또는, 참여 사이트로부터 메시지를 받고 성향 분석 사이트가 참여 사이트의 로그 분석 데이터를 복사해 온다. 이때, 참여 사이트의 로그 분석 작업은 자주 발생하지 않기 때문에 두 사이트 간의 네트워크 트래픽이 고려할 수준은 아니다.

이후, 전송된 컨텐츠의 모든 목록들을 컨텐츠 ID에 대하여 정렬한다(202). 그 이유는 선호도가 높은 컨텐츠들부터 필요한 갯수만큼만 다른 사이트의 성향 분석 정보를 반영하기 위함이다.

다음으로, 상위 n개의 각 컨텐츠에 대하여 참여 사이트의 성향 분석 정보를 참조하여 참여 사이트별 선호도를 계산한다(203). 그리고, 참여 사이트별로 선호 컨텐츠를 정렬하여 데이터베이스에 저장한다(204).

ID 매핑 테이블에 있는 모든 사용자들에 대하여(205), 상기의 과정(201~204)을 반복 수행하고, 마지막으로 참여 사이트에 ID 매핑 테이블에 있는 모든 사용자의 선호 컨텐츠 목록을 전달한다(206).

성향 분석 사이트(20)에서 사용자 성향 분석 서버(21)는 컨텐츠 선호도가 결정된 사이트 종류와 컨텐츠 선호도가 결정된 시점, 이 두 가중치 값을 계산하여 사용자의 통합된 성향을 분석한다. 계산된 가중치가 높을수록 해당 사이트에서의 컨텐츠 선호도는 높아진다. 예를 들면, 고려하고 있는 컨텐츠가 현재의 사이트에서 선호되었다면 높은 가중치를 주고 다른 사이트에서만 고려되었다면 낮은 가중치를 준다. 그리고, 컨텐츠의 성향을 계산한 시점이 최근일수록 높은 가중치를 준다.

먼저, 컨텐츠 선호도가 결정된 사이트에 대한 가중치는 다음과 같이 정의한다.

컨텐츠 선호도가 현재 사이트에서 결정되었다면 가중치를 높이고, 다른 사이트에서 결정되었다면 가중치를 낮춘다. 선호도 결정 사이트 가중치인 w1은 다음의(수학식 1)과 같이 계산한다.

w1 = C11, 컨텐츠 선호도가 현재 사이트에서 결정된 경우

w1 = C12, 컨텐츠 선호도가 외부 사이트에서 결정된 경우

(단, C11과 C12는 0보다 큰 상수이고, 0 < C12 < C11임)

한편, 컨텐츠 선호도가 결정된 시점에 대한 가중치는 다음과 같이 정의한다.

컨텐츠 선호도가 최근에 결정되었다면 가중치를 높인다. 선호도 결정 시점 가중치인 w2은 다음의 (수학식 2)와 같이 결정한다. 선호도가 결정된 날과 현재 일 사이의 간격을 단위 일수로 나누어 절사를 하면 정수값이 결정된다. 그리고, C21에서 그 값을 빼면 w2가 결정된다. w2가 음수이면 0으로 할당한다.

w2 = C21 - floor(v / u), 단, w2가 음수이면 w2는 0

(단, C21은 가중치 w2가 가질 수 있는 최대값으로 0보다 큰 상수, u는 단위 일수로 0보다 큰 상수, v는 현재일로부터 선호도가 결정된 날 사이의 일 수임)

그럼, 사용자별로 사이트별 컨텐츠 선호도를 계산하는 과정을 살펴보면 다음과 같다.

사용자의 A 사이트에서의 새로운 컨텐츠 선호도 PI(A)는 위에서 구한 두 가중치 값에 비례한다(w1 + w2). 그리고, A 사이트에서의 선호도 p(A)에 비례하므로 다음의 (수학식 3)과 같이 계산된다.

PI(A) = (w1 + w2) * ( p(A) / C3)

(단, p(A)는 A 사이트에서 계산된 해당 컨텐츠의 선호도, C3은 0보다 큰 상수임)

본 발명이 적용되는 예를 살펴보기 위해 C11=5, C12=3, C21=5, u=15, C3=1이라고 가정한다. 이 가정에서 선호도 결정 사이트 가중치와 선호도 결정 시점 가중치는 같은 값이므로 두 가중치의 비중은 같다고 본다. 컨텐츠 선호도가 현재 사이트에서 결정된 경우에는 w1이 5가 되고, 외부 사이트에서 결정된 경우에는 w1이 3이 된다. 그리고, 컨텐츠의 선호도가 결정된 시점이 현재로부터 15일 이내이면 w2 = 5, 30일 이내이면 w2 = 4, 45일 이내이면 w2 = 3, 60일 이내이면 w2 = 2, 75일 이내이면 w2 = 1, 그리고 76일 이상이면 w2 = 0이 된다.

한 사용자에 대한 A 사이트, B 사이트, C 사이트에서의 컨텐츠 선호도가 다음의 (표 1)과 같다고 할 때, A 사이트에서의 컨텐츠 선호도는 다음과 같이 계산된다.

A 사이트	B 사이트	C 사이트
컨텐츠	선호도	컨텐츠 방문일	컨텐츠	성호도	컨텐츠 방문일	컨텐츠	선호도	컨텐츠 방문일
컨텐츠(1)	10	15일전	컨텐츠(2)	10	40일전	컨텐츠(10)	10	43일전
컨텐츠(2)	9	30	컨텐츠(4)	9	3	컨텐츠(4)	9	7
컨텐츠(3)	8	16	컨텐츠(6)	8	4	컨텐츠(11)	8	3
컨텐츠(4)	7	17	컨텐츠(11)	7	76	컨텐츠(2)	7	75
컨텐츠(5)	6	32	컨텐츠(3)	6	43	컨텐츠(1)	6	23
컨텐츠(6)	5	47	컨텐츠(5)	5	22	컨텐츠(9)	5	100
컨텐츠(7)	4	65	컨텐츠(14)	4	12	컨텐츠(8)	4	86
컨텐츠(8)	3	87	컨텐츠(1)	3	34	컨텐츠(3)	3	32
컨텐츠(9)	2	44	컨텐츠(9)	2	25	컨텐츠(12)	2	12
컨텐츠(10)	1	93	컨텐츠(32)	1	67	컨텐츠(13)	1	16

컨텐츠(1)은 A 사이트의 선호도 리스트에 있으므로 w1=5가 된다. 그러므로, 선호도는 "(5 + (5 - floor(15/15)) ) * 10/1 = 100"이다. 그리고, 컨텐츠(2)에서 컨텐츠(10)도 모두 w1=5가 된다. 그러나, 컨텐츠(11)은 A 사이트의 선호도 리스트에는 없으므로 w1 = 3이 되고 v는 C 사이트의 컨텐츠 방문일인 3이 되고 p(A)는 C 사이트에서의 선호도인 8이 되어 선호도는 "(3 + floor((5- 3/15)) ) * 8/1 = 64"가 된다.

다른 사이트에 대해서도 이와 유사하게 적용을 하면 한 사용자에 대하여 각 사이트별로 선호 컨텐츠를 결정할 수 있다. 사용자 성향 분석 서버는 각 사이트에 대한 선호도 목록을 해당 사이트의 사용자 데이터베이스에 저장한다.

상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을수 있는 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.

상기한 바와 같은 본 발명은, 여러 도메인으로부터 다양한 사용자 성향 분석 자료를 추출하고 통합 분석하여 고급의 고객 관계 관리가 가능하고, 사용자의 도메인 충성도를 높임으로써 해당 도메인의 매출 성장을 기대할 수 있는 효과가 있다.

Claims (9)

1. 다중 인터넷 도메인의 사용자가 여러 계정을 가지는 환경에서의 맞춤 서비스 방법에 있어서,

   성향 분석 사이트의 아이디(ID) 매핑 테이블에 있는 사용자에 대하여, 각 참여 사이트로부터 상위 n개(여기서, n은 자연수임)의 선호 컨텐츠 목록들을 가져오는 제 1 단계;

   전송된 컨텐츠의 모든 목록들을 컨텐츠 ID에 대하여 정렬하는 제 2 단계;

   상위 n개의 각 컨텐츠에 대하여 각 참여 사이트의 성향 분석 정보를 참조하여 참여 사이트별 선호도를 계산하고, 참여 사이트별로 선호 컨텐츠를 정렬하여 데이터베이스에 저장하는 제 3 단계; 및

   상기 각 참여 사이트로 상기 ID 매핑 테이블에 있는 모든 사용자의 선호 컨텐츠 목록을 전달하는 제 4 단계

   를 포함하는 다중 인터넷 도메인에서 타 도메인 컨텐츠 선호도와 도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 각 참여 사이트에서 선호 컨텐츠 목록을 참조하여 사용자별 맞춤 서비스를 제공하는 제 5 단계

   를 더 포함하는 다중 인터넷 도메인에서 타 도메인 컨텐츠 선호도와 도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,

   상기 제 3 단계에서 참여 사이트별 선호도 계산시에 가중치를 부여하는 과정은,

   고려 대상 컨텐츠가 현재의 사이트에서 선호되었다면 높은 가중치를 부여하고, 다른 사이트에서만 고려되었다면 낮은 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 다중 인터넷 도메인에서 타 도메인 컨텐츠 선호도와 도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법.
4. 제 3 항에 있어서,

   상기 제 3 단계에서 참여 사이트별 선호도 계산시에 가중치를 부여하는 과정은,

   컨텐츠의 성향을 계산한 시점이 최근일수록 높은 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 다중 인터넷 도메인에서 타 도메인 컨텐츠 선호도와 도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법.
5. 제 1 항에 있어서,

   상기 제 3 단계에서 참여 사이트별 선호도 계산시에 컨텐츠 선호도가 결정된 사이트에 대한 가중치는,

   컨텐츠 선호도가 현재 사이트에서 결정되었다면 가중치를 높이고, 다른 사이트에서 결정되었다면 가중치를 낮추되, 선호도 결정 사이트 가중치인 w1를 하기의 (수학식 1)에 의해 계산하는 것을 특징으로 하는 다중 인터넷 도메인에서 타 도메인 컨텐츠 선호도와 도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법.

   (수학식 1)

   w1 = C11, 컨텐츠 선호도가 현재 사이트에서 결정된 경우

   w1 = C12, 컨텐츠 선호도가 외부 사이트에서 결정된 경우

   (단, C11과 C12는 0보다 큰 상수이고, 0 < C12 < C11임)
6. 제 5 항에 있어서,

   상기 제 3 단계에서 참여 사이트별 선호도 계산시에 컨텐츠 선호도가 결정된 시점에 대한 가중치는,

   컨텐츠 선호도가 최근에 결정되었다면 가중치가 높이는데, 선호도 결정 시점 가중치인 w2를 하기의 (수학식 2)에 의해 결정하되, 선호도가 결정된 날과 현재 일사이의 간격을 단위 일수로 나누어 절사를 하면 정수값이 결정되는데 이 값을 C21에서 뺌으로써 w2를 결정하는 것을 특징으로 하는 다중 인터넷 도메인에서 타 도메인 컨텐츠 선호도와 도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법.

   (수학식 2)

   w2 = C21 - floor(v / u)(단, w2가 음수이면 w2는 0)

   (여기서, C21은 가중치 w2가 가질 수 있는 최대값으로 0보다 큰 상수, u는 단위 일수로 0보다 큰 상수, v는 현재일로부터 선호도가 결정된 날 사이의 일 수임)
7. 제 6 항에 있어서,

   상기 제 3 단계의 참여 사이트별 선호도를 계산하는 과정은,

   사용자의 A 사이트에서의 새로운 컨텐츠 선호도 PI(A)는 상기 (수학식 1) 및 (수학식 2)에서 구한 두 가중치 값에 비례하며(w1 + w2), A 사이트에서의 선호도 p(A)에 비례하므로 하기의 (수학식 3)에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 다중 인터넷 도메인에서 타 도메인 컨텐츠 선호도와 도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법.

   (수학식 3)

   PI(A) = (w1 + w2) * ( p(A) / C3)

   (단, p(A)는 A 사이트에서 계산된 해당 컨텐츠의 선호도, C3은 0보다 큰 상수임)
8. 다중 인터넷 도메인의 사용자가 여러 계정을 가지는 환경에서, 프로세서를 구비한 맞춤 서비스 시스템에,

   성향 분석 사이트의 아이디(ID) 매핑 테이블에 있는 사용자에 대하여, 각 참여 사이트로부터 상위 n개(여기서, n은 자연수임)의 선호 컨텐츠 목록들을 가져오는 제 1 기능;

   전송된 컨텐츠의 모든 목록들을 컨텐츠 ID에 대하여 정렬하는 제 2 기능;

   상위 n개의 각 컨텐츠에 대하여 각 참여 사이트의 성향 분석 정보를 참조하여 참여 사이트별 선호도를 계산하고, 참여 사이트별로 선호 컨텐츠를 정렬하여 데이터베이스에 저장하는 제 3 기능; 및

   상기 각 참여 사이트로 상기 ID 매핑 테이블에 있는 모든 사용자의 선호 컨텐츠 목록을 전달하는 제 4 기능

   을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
9. 제 8 항에 있어서,

   상기 각 참여 사이트에서 선호 컨텐츠 목록을 참조하여 사용자별 맞춤 서비스를 제공하는 제 5 기능

   을 더 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.