KR20110114969A - 관심 정보 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

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신중호
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켄이치 스기모토
미치히토 이쿠마
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Abstract

관심 정보 제공 시스템 및 방법이 개시된다. 관심 정보 제공 시스템 및 방법은 대상 사이트에서 생성된 문서에 대한 세부 정보를 수집하여 사용자들이 관심을 가질만한 정보 추천 서비스를 제공한다.

Description

관심 정보 제공 시스템 및 방법{System and method for providing interest information}
본 발명은 사용자의 관심 정보를 추천하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 대상 사이트에서 생성된 문서에 대한 세부 정보를 수집하여 사용자들이 관심을 가질만한 정보 추천 서비스를 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 자주 업데이트되는 웹 사이트는 새로운 콘텐츠를 사이트의 사용자들에게 제공하기 위해 RSS(RDF Site Summary, Rich Site Summery, Really Simple Syndication) 포맷을 이용한다.
하지만 정보 제공 사이트가 RSS를 지원하는 않는 경우 해당 사이트의 업데이트된 문서를 제공할 수 있는 방안이 없다.
따라서, 정보 제공 사이트가 RSS를 지원하지 않는 경우에도 해당 사이트에 업데이트된 문서를 제공할 수 있는 방안이 요청되고 있는 실정이다.
한편 RSS를 지원하는 정보 제공 사이트인 경우에도 사용자가 어떤 사이트가 유명한 사이트인지 또는 사용자가 원하는 분류, 장르, 카테고리의 사이트가 어떤 사이트인지 파악하기 힘들기 때문에 사용자가 사이트 단위로 일일이 확인하여 구독 여부를 결정해야 하는 번거로움이 있다.
또한 RSS를 구독하는 사이트가 늘어날 경우 수신하는 문서가 폭증하게 되는데 수신한 문서 단위에 대해 어떤 문서가 가치가 있는지 판단할 근거가 없으므로 불필요한 문서까지 제공되는 문제점이 있다.
본 발명은 대상 사이트에서 생성된 문서에 대한 세부 정보를 수집하여 사용자들이 관심을 가질만한 정보 추천 서비스를 제공하는 관심 정보 제공 시스템 및 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 정보 제공 사이트가 RSS를 지원하지 않더라도 해당 사이트의 업데이트된 문서를 사용자에게 제공할 수 있는 관심 정보 제공 시스템 및 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 사이트별 영향력을 계산하여 현시점을 기준으로 인기가 있는 사이트 및 문서를 판별하여 사용자에게 추천할 수 있는 관심 정보 제공 시스템 및 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 현시점에서 가장 영향력 있는 문서 및 사이트 목록 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 관심 정보 제공 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 관심 정보 제공 방법은 사이트에서 생성되는 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 수집부와, 상기 수집된 세부 정보를 이용하여 상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산하는 계산부 및 상기 계산된 사용자의 반응을 기초로 하여 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 제공부를 포함한다.
본 발명의 일측면에서 상기 수집부는 각종 정보 제공 사이트를 검색하여 상기 정보 제공 사이트에서 포함된 문서에 대한 세부 정보를 수집할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 계산부는 페이지 랭크수, 북마크수, 상기 페이지 랭크에 시간 개념을 추가한 피인용수, 친구 관계 정보, 상기 사이트에 속한 문서의 인기도 정보를 각 사이트별로 계산할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 페이지 랭크에 시간 개념을 추가한 피인용수는 현재 시점을 기준으로 보다 근접한 시간에 피인용 또는 피링크된 경우 가중치가 더 부여될 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 계산부는 상기 사이트별 소속 분류를 할당하고, 상기 할당된 분류 조건에 대응되는 사이트를 열람하고, 상기 열람된 사이트에 포함된 문서에 대한 사용자의 반응을 계산한 결과에 따라 영향력 있는 문서 또는 사이트를 추출하는 추출부를 더 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 추출부는 상기 계산된 사용자의 반응에 따라 상기 문서 또는 사이트에 대한 인기도를 계산하고, 상기 계산된 인기도가 기준치 이상인 경우 인기 문서 또는 사이트를 판별하고, 상기 판별된 인기 문서 또는 사이트를 상기 영향력 있는 문서 또는 사이트로 추출할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 계산부는 상기 문서에 대한 시간대별 인용된 횟수, 트랙백수, 코멘트수, 실제 사용자가 상기 문서에 대한 URL 방문자수, 상기 URL을 클릭한 정보 또는 상기 문서의 생성 시간 중 어느 하나 이상을 기준으로 하여 상기 문서에 대한 인기도를 계산할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 수집부는 상기 사이트에 포함된 문서의 세부 내용에 따라 상기 사이트를 세분화하여 상기 문서에 대한 세부 정보를 수집할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 사이트들 중에서 유사한 속성을 가지는 사이트들을 그룹핑하여 신규 사이트를 생성하는 생성부를 더 포함하고, 상기 제공부는 상기 그룹핑된 사이트들에서 제공하는 문서를 수집하여 상기 생성된 신규 사이트의 이름으로 상기 수집된 문서를 제공할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 수집부는 상기 사이트들 중에서 유사한 속성을 가지는 개인들이 단위가 되는 사이트들을 수집하여 사이트 속성별로 그룹핑하고, 상기 제공부는 상기 그룹핑된 원 사이트들에서 제공되는 문서를 수집하여 신규 서비스로 제공할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 제공부는 추천된 사용자의 관심 정보를 대상으로 북마크 서비스를 제공하고, 상기 계산부는 상기 제공된 북마크 서비스 정보를 상기 문서에 대한 사용자의 반응으로 반영하여 상기 문서 또는 사이트에 대한 인기도 또는 영향력을 계산할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 제공부는 상기 사용자의 관심 정보를 검색 서비스와 연동하여 상기 사용자의 관심 정보와 연관성이 기준치 이상인 문서들을 제공할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 관심 정보 제공 방법은 사이트에서 생성되는 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 단계와, 상기 수집된 세부 정보를 이용하여 상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산하는 단계 및 상기 계산된 사용자의 반응을 기초로 하여 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일측면에서 상기 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 단계는 각종 정보 제공 사이트를 검색하여 상기 정보 제공 사이트에서 업데이트된 문서에 대한 세부 정보를 수집한다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산하는 단계는 페이지 랭크수, 북마크수, 상기 페이지 랭크에 시간 개념을 추가한 피인용수, 친구 관계 정보 또는 상기 사이트에 속한 문서의 인기도 정보를 각 사이트별로 계산할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 페이지 랭크에 시간 개념을 추가한 피인용수는 현재 시점을 기준으로 보다 근접한 시간에 피인용 또는 피링크된 경우 가중치가 더 부여될 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산하는 단계는 상기 사이트별 소속 분류를 할당하고, 상기 할당된 분류 조건에 대응되는 사이트를 열람하는 단계와 상기 열람된 사이트에 포함된 문서에 대한 사용자의 반응을 계산한 결과에 따라 영향력 있는 문서 또는 사이트를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 영향력 있는 문서 또는 사이트를 추출하는 단계는 상기 계산된 사용자의 반응에 따라 상기 문서 또는 사이트에 대한 인기도를 계산하는 단계와, 상기 계산된 인기도가 기준치 이상인 경우 인기 문서 또는 사이트를 판별하는 단계 및 상기 판별된 인기 문서 또는 사이트를 상기 영향력 있는 문서 또는 사이트로 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 인기도를 계산하는 단계는 상기 문서에 대한 시간대별 인용된 횟수, 트랙백수, 코멘트수, 실제 사용자가 상기 문서에 대한 URL 방문자수, 상기 URL을 클릭한 정보 또는 상기 문서의 생성 시간 중 어느 하나 이상을 기준으로 하여 상기 문서에 대한 인기도를 계산할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 사이트에서 생성되는 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 단계는 상기 사이트에 포함된 문서의 세부 내용에 따라 상기 사이트를 세분화하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 사이트들에서 생성되는 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 단계는 상기 사이트들 중에서 유사한 속성을 가지는 사이트들을 그룹핑하여 신규 사이트를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 단계는 상기 그룹핑된 사이트들에서 제공하는 문서를 수집하여 상기 생성된 신규 사이트의 이름으로 상기 수집된 문서를 제공할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 사이트들을 그룹핑하여 신규 사이트를 생성하는 단계는 상기 사이트들 중에서 유사한 속성을 가지는 개인들이 단위가 되는 사이트들을 수집하여 사이트 속성별로 그룹핑하고, 상기 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 단계는 상기 그룹핑된 원 사이트들에서 제공되는 문서를 수집하여 신규 서비스를 제공할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 단계는 상기 사용자의 관심 정보를 추천 받고, 상기 추천된 사용자의 관심 정보를 대상으로 북마크 서비스를 제공하고, 상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산하는 단계는 상기 제공된 북마크 서비스 정보를 상기 문서에 대한 사용자의 반응으로 반영하여 상기 문서 또는 사이트에 대한 인기도 또는 영향력을 계산할 수 있다.
또한 본 발명의 일측면에서 상기 사용자의 관심 정보 서비스를 추천하는 단계는 상기 사용자의 관심 정보를 검색 서비스와 연동하여 상기 사용자의 관심 정보와 연관성이 기준치 이상인 문서들을 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 대상 사이트에서 생성된 문서에 대한 세부 정보를 수집하여 사용자들이 관심을 가질만한 정보 추천 서비스를 제공하는 관심 정보 제공 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 정보 제공 사이트가 RSS를 지원하지 않더라도 해당 사이트의 업데이트된 문서를 사용자에게 제공할 수 있는 관심 정보 제공 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 사이트별 영향력을 계산하여 현시점을 기준으로 인기가 있는 사이트 및 문서를 판별하여 사용자에게 추천할 수 있는 관심 정보 제공 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 현시점에서 가장 영향력 있는 문서 및 사이트 목록 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 관심 정보 제공 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 관심 정보 제공 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 관심 정보 제공 방법의 동작 흐름을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일시예에서 영향력이 높은 순서에 따라 관심 정보를 제공하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에서 주목 인물에 대한 관심 정보를 제공하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에서 신착 순서에 따라 화제의 인물에 대한 관심 정보를 제공하는 일례를 나타내는 도면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 관심 정보 제공 시스템 및 방법 을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 관심 정보 제공 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 관심 정보 제공 시스템(100)은 수집부(110), 계산부(120) 및 제공부(130)를 포함한다.
수집부(110)는 사이트에서 생성되는 문서에 대한 세부 정보를 수집한다. 상기 세부 정보는 상기 문서 내용, 상기 문서에 대한 생성 일자, 상기 문서에 대한 작성자 정보 또는 상기 문서에 대한 대상 정보와 같이 상기 문서와 연관된 각종 정보를 모두 포함할 수 있다.
수집부(110)는 상기 사이트에 포함된 문서의 세부 내용에 따라 상기 사이트를 세분화하여 상기 문서에 대한 세부 정보를 수집한다. 즉, 수집부(110)는 각종 정보 제공 사이트를 검색하여 상기 정보 제공 사이트에서 포함된 문서에 대한 세부 정보를 수집한다. 일례로 수집부(110)는 상기 정보 제공 사이트가 RSS를 지원하지 않는 경우에 웹 로봇으로 해당 정보 제공 사이트의 업데이트된 문서를 제공하기 위해 상기 정보 제공 사이트에서 포함된 각종 문서에 대한 세부 정보를 수집할 수 있다.
예를 들어, 수집부(110)는 사이트가 회사 홍보 홈페이지인 경우에 '공지사항, IR정보, 인터뷰 문서' 등과 같이 세분화하고, 쇼핑 사이트인 경우에 각종 카테고리별 상품 정보별로 세분화하여 해당 문서에 대한 세부 정보를 수집할 수 있다.
또한 수집부(110)는 여러 사이트를 종합하여 문서 발신 단위로 신규 사이트로 재조합하기 위해 유사한 속성을 갖는 사이트들을 그룹핑하여 상기 신규 사이트를 생성하고, 그룹핑된 원 사이트들에서 제공하는 문서들을 수집할 수 있다. 일례로 수집부(110)는 'A 사이트에 대한 신상품 정보+B 사이트에 대한 신상품 정보+C 사이트에 대한 신상품 정보"를 수집하여 신상품 정보로 그룹핑하여 최신 쇼핑 정보라는 이름의 신규 사이트를 생성할 수 있다. 다른 일례로 수집부(110)는 'A 사이트에 대한 금주 이벤트 정보+B 사이트에 대한 금주 이벤트 정보"를 수집하여 금주 이벤트 정보로 그룹핑하여 신규 사이트를 생성할 수 있다.
예를 들어, 수집부(110)는 사이트들 중에서 개인들이 단위가 되는 사이트들을 수집하고, 제공부(120)는 상기 수집된 정보를 이용하여 "유명인의 오늘의 한마디"와 같은 서비스를 제공할 수 있다.
계산부(120)는 상기 수집된 세부 정보를 이용하여 상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산한다. 즉, 계산부(120)는 페이지 랭크수, 북마크수, 상기 페이지 랭크에 시간 개념을 추가한 피인용수, 친구 관계 정보 또는 상기 사이트에 속한 문서의 인기도 정보를 각 사이트별로 계산한다. 여기서, 상기 페이지 랭크(page rank)에 시간 개념을 추가한 피인용수는 현재 시점을 기준으로 보다 근접한 시간에 피인용 또는 피링크된 경우 가중치가 더 부여될 수 있다. 예를 들어, 최근 1시간에 2번 인용된 경우가 일주일 전에 3번 인용된 경우보다 가중치가 더 많이 부여될 수 있다. 상기 사이트가 블로그와 같은 개인 단위의 사이트인 경우 친구 관계 정보, 상기 해당 사이트에 소속된 문서의 인기도 정보가 반영될 수 있다. 예를 들어, 상기 친구 관계 정보는 트위터의 follower한 수/당한 수, 블로그의 친구 추가수/추가당한수 또는 미니홈피의 일촌 신청수/신청당한 수를 포함할 수 있다.
일례로 계산부(120)는 상기 세부 정보를 수집하기 위한 수집 대상이 되는 각종 정보 제공 사이트가 실제 사용자들에게 얼마나 영향력을 가지고 있는지를 각 사이트 단위로 계산할 수 있다. 다른 일례로 계산부(120)는 상기 수집 대상이 되는 각종 정보 제공 사이트에서 제공되는 문서들에 대해서 현 시점에서 얼마나 인기가 많은지에 대한 문서별 인기도를 계산할 수 있다.
계산부(120)는 상기 사이트별 소속 분류를 할당하고, 상기 할당된 분류 조건에 대응되는 사이트를 열람하고, 상기 열람된 사이트에 포함된 문서에 대한 사용자의 반응을 계산한 결과에 따라 영향력 있는 문서 또는 사이트를 추출하는 추출부(도면에 도시되지 않음)를 더 포함할 수 있다. 상기 추출부는 상기 계산된 사용자의 반응에 따라 상기 문서 또는 사이트에 대한 인기도를 계산하고, 상기 계산된 인기도가 기준치 이상인 경우 인기 문서 또는 사이트를 판별하고, 상기 판별된 인기 문서 또는 사이트를 상기 영향력 있는 문서 또는 사이트로 추출할 수 있다. 일례로 상기 추출부는 상기 사이트에 대한 분류별 영향력과 해당 사이트가 생성한 문서 및 해당 문서의 인기도를 요소로 현재 시점에서 가장 영향력이 있는 문서 및 사이트들의 목록 정보를 추출할 수 있다.
계산부(120)는 상기 문서에 대한 시간대별 인용된 횟수, 트랙백수, 코멘트수, 실제 사용자가 상기 문서에 대한 URL 방문자수, 상기 URL을 클릭한 정보 또는 상기 문서의 생성 시간 중 어느 하나 이상을 기준으로 하여 상기 문서에 대한 인기도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 상기 문서에 대한 인기도는 시간대별로 인용된 횟수를 현재 시점을 기준으로 최근에 인용된 경우에 더 높은 가중치가 부여될 수 있다.
제공부(130)는 상기 계산된 사용자의 반응을 기초로 하여 사용자의 관심 정보 서비스를 제공한다. 즉, 제공부(130)는 상기 계산된 사용자의 반응에 따라 현 시점에서 사용자들에게 얼마나 인기가 있는지에 대한 문서별 인지도에 따라 사용자들이 관심을 가질만한 정보 추천 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 관심 정보 제공 시스템(100)은 상기 사이트들 중에서 유사한 속성을 가지는 사이트들을 그룹핑하여 신규 사이트를 생성하는 생성부(도면에 도시되지 않음)를 더 포함할 수 있다.
제공부(130)는 상기 그룹핑된 사이트들에서 제공하는 문서를 수집한 결과에 따라 상기 생성된 신규 사이트의 이름으로 상기 수집된 문서를 제공한다.
수집부(110)는 상기 사이트들 중에서 유사한 속성을 가지는 개인들이 단위가 되는 사이트들을 수집하여 사이트 속성별로 그룹핑할 수 있고, 제공부(130)는 상기 그룹핑된 원 사이트들에서 제공되는 문서를 수집한 결과를 신규 서비스로 제공할 수 있다.
제공부(130)는 추천된 사용자의 관심 정보를 대상으로 북마크 서비스를 제공할 수 있고, 계산부(120)는 상기 제공된 북마크 서비스 정보를 상기 문서에 대한 사용자의 반응으로 반영하여 상기 문서 또는 사이트에 대한 인기도 또는 영향력을 계산할 수 있다. 일례로 제공부(130)는 종래 북마크 서비스가 사용자가 직접 북마크할 문서를 직접 검색하여 입력하는 방식을 벗어나서 상기 사용자의 관심 정보를 제공함으로써 상기 사용자가 북마크 서비스를 이용할 수 있는 북마크할 대상을 쉽게 선택할 수 있다. 본 발명에 따른 북마크 서비스는 문서 및 인기 사이트의 인기도 및 영향력에 대한 계산 결과가 북마크 정보로 활용될 수 있다.
제공부(130)는 관심 사이트 및 문서에 대한 사용자의 입력으로 추천 정보를 제공할 수 있으며, 상기 사용자의 입력을 기준으로 필터링하여 상기 사용자가 현재 관심을 가지고 있는 사이트와 문서에 대해 연관성이 높은 다른 사이트와 문서를 추천하는 서비스를 연계하여 제공할 수 있다.
제공부(130)는 상기 사용자의 관심 정보를 검색 서비스와 연동하여 상기 사용자의 관심 정보와 연관성이 기준치 이상인 문서들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 제공부(130)는 상기 사용자가 검색어로 "이효리"라는 인물을 검색하면, "이효리"라는 인물이 운용하는 사이트들의 최근 글들을 검색 결과의 일부로 구성하여 제공할 수 있다.
일례로 제공부(130)는 확장된 사이트 개념에 따라 '최신 상품'이라고 검색하면, "복수 개의 쇼핑 사이트들에서 최근에 제공된 인기도가 높은 최신 상품 관련 문서"를 검색 결과로 제공할 수 있다.
다른 일례로 제공부(130)는 '대기업 채용 정보'라고 검색하면, "복수 개의 대기업 사이트들에서 최근에 제공된 인기도가 높은 최신 채용 정보 관련 문서"를 수집하여 검색 결과로 제공할 수 있다.
이와 같이, 본 발명은 사용자가 입력한 검색어를 포함하지 않지만 연관성이 높아 사용자가 원하는 정보로 제공되기 적합한 문서들까지 검색될 수 있으므로 보다 다양하고 정확하게 사용자가 원하는 관심 정보를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 관심 정보 제공 방법의 동작 흐름을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 관심 정보 제공 시스템(100)은 사이트에서 생성되는 문서에 대한 세부 정보를 수집한다(210). 즉, 관심 정보 제공 시스템(100)은 각종 정보 제공 사이트를 검색하여 상기 정보 제공 사이트에서 업데이트된 문서에 대한 세부 정보를 수집한다. 관심 정보 제공 시스템(100)은 상기 사이트에서 생성되는 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 단계(210)에서 상기 사이트에 포함된 문서의 세부 내용에 따라 상기 사이트를 세분화하는 단계를 더 포함할 수 있다.
관심 정보 제공 시스템(100)은 상기 수집된 세부 정보를 이용하여 상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산한다(220). 즉, 관심 정보 제공 시스템(100)은 페이지 랭크수, 북마크수, 상기 페이지 랭크에 시간 개념을 추가한 피인용수, 친구 관계 정보 또는 상기 사이트에 속한 문서의 인기도 정보를 각 사이트별로 계산한다. 여기서, 상기 페이지 랭크에 시간 개념을 추가한 피인용수는 현재 시점을 기준으로 보다 근접한 시간에 피인용 또는 피링크된 경우 가중치가 더 부여될 수 있다.
관심 정보 제공 시스템(100)은 상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산할 때 상기 사이트별 소속 분류를 할당하고, 상기 할당된 분류 조건에 대응되는 사이트를 열람하는 단계 및 상기 열람된 사이트에 포함된 문서에 대한 사용자의 반응을 계산한 결과에 따라 영향력 있는 문서 또는 사이트를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 일례로 상기 영향력 있는 문서 또는 사이트를 추출하는 단계는 상기 계산된 사용자의 반응에 따라 상기 문서 또는 사이트에 대한 인기도를 계산하는 단계와, 상기 계산된 인기도가 기준치 이상인 경우 인기 문서 또는 사이트를 판별하는 단계 및 상기 판별된 인기 문서 또는 사이트를 상기 영향력 있는 문서 또는 사이트로 추출하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 관심 정보 제공 시스템(100)은 상기 인기도를 계산하는 단계에서 상기 문서에 대한 시간대별 인용된 횟수, 트랙백수, 코멘트수, 실제 사용자가 상기 문서에 대한 URL 방문자수, 상기 URL을 클릭한 정보 또는 상기 문서의 생성 시간 중 어느 하나 이상을 기준으로 하여 상기 문서에 대한 인기도를 계산할 수 있다.
관심 정보 제공 시스템(100)은 상기 계산된 사용자의 반응을 기초로 하여 사용자의 관심 정보 서비스를 제공한다(230).
관심 정보 제공 시스템(100)은 상기 사이트들에서 생성되는 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 단계(210)에서 상기 사이트들 중에서 유사한 속성을 가지는 사이트들을 그룹핑하여 신규 사이트를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 여기서, 상기 사이트들을 그룹핑하여 신규 사이트를 생성하는 단계는 상기 사이트들 중에서 유사한 속성을 가지는 개인들이 단위가 되는 사이트들을 수집하여 사이트 속성별로 그룹핑할 수 있다.
관심 정보 제공 시스템(100)은 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 단계(230)에서 상기 그룹핑된 사이트들에서 제공하는 문서를 수집하여 상기 생성된 신규 사이트의 이름으로 상기 수집된 문서를 제공할 수 있다. 또한 관심 정보 제공 시스템(100)은 상기 그룹핑된 원 사이트들에서 제공되는 문서를 수집하여 신규 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 상기 신규 서비스를 제공하는 단계는 상기 사용자의 관심 정보를 추천 받고, 상기 추천된 사용자의 관심 정보를 대상으로 북마크 서비스를 제공할 수 있다.
또한 관심 정보 제공 시스템(100)은 상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산하는 단계(220)에서 상기 제공된 북마크 서비스 정보를 상기 문서에 대한 사용자의 반응으로 반영하여 상기 문서 또는 사이트에 대한 인기도 또는 영향력을 계산할 수 있다.
또한 관심 정보 제공 시스템(100)은 상기 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 단계(210)에서 상기 사용자의 관심 정보를 검색 서비스와 연동하여 상기 사용자의 관심 정보와 연관성이 기준치 이상인 문서들을 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일시예에서 영향력이 높은 순서에 따라 관심 정보를 제공하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 주목 인물에 대한 관심 정보를 제공하는 화면(300)은 주목 인물의 등록수(301), 카테고리(302), 랭킹(303), 정보 발신자명(304), 직업(305), 영향력 순위(influencer Rank)(306), 개인 사이트 정보(307), Post date(308) 및 코멘트(309)를 포함한다.
주목 인물의 등록수(301)는 테마 데이터베이스로 관리하고 있는 공식 개인 사이트 정보의 총수를 기재한다. 여기서, 상기 개인 사이트 정보는 블로그(blog), 트위터(twitter) 또는 싸이월드 미니홈피 등과 같은 각종 개인 커뮤니티 정보를 포함할 수 있다.
카테고리(302)는 테마 인물 데이터베이스에 대한 업종, 직종에 따라 분류되고, 데이터가 없는 카테고리를 표시되지 않는다.
랭킹(303)은 과거 1주간 이내의 신착 데이터로 영향력이 높은 순서로 표시된다.
정보 발신자명(304)은 테마로 관리하고 있는 개인 사이트 정보의 오브젝트명(인물명) 또는 상기 오브젝트명이 없는 경우 사용자 아이디 등으로 표시될 수 있다. 상기 오브젝트명은 상기 개인 사이트에 대한 사용자 이름 또는 닉네임(nick name)일 수 있다.
직업(305)은 테마로 관리하고 있는 직종명이 표시되고, 등록제로 신청시에 선택한 직업명이 표시될 수 있다.
영향력 랭크(306)은 실시간으로 검색 TF(Term Frequency)로 계산하고 있는 영향력 랭크가 표시되고, 갱신시 업데이트된다.
개인 사이트 정보(307)는 트위터, 블로그, 싸이월드 미니홈피 등의 아이디 또는 공식 타이틀이 표시되고, Post date(308)는 최신 문서의 일자가 표시되고, 코멘트(309)는 개인 사이트에 포함된 코멘트가 표시된다. 예를 들어, 상기 코멘트는 트위터(twitter)인 경우 신착 군소리(tweets)가 표시되고, 블로그인 경우 신착 포스트의 타이틀+본문이 최대 50문자까지 표시될 수 있다.
주목 인물에 대한 관심 정보를 제공하는 화면(300)은 설정된 갱신 빈도에 따라 주목 인물의 등록수(301), 카테고리(302), 랭킹(303), 정보 발신자명(304), 직업(305), 영향력 순위(influencer Rank)(306), 개인 사이트 정보(307), Post date(308) 및 코멘트(309)를 갱신할 수 있으며, 데이터의 보관 유지 기간에 따라 데이터가 보관 유지될 수 있다. 일례로 사용자가 갱신 빈도를 10분으로 설정한 경우 10분마다 갱신되고, 데이터의 보관 유지 기간을 1주일로 설정한 경우 최장 1주간 정도의 데이터를 보관 유할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에서 주목 인물에 대한 관심 정보를 제공하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 주목 인물에 대한 관심 정보를 제공하는 화면(400)은 인기 순서(401), 표시 건수(402), 정보 발신자명(403), 직업(404), 영향력 랭크(405), 개인 사이트 정보(406), Post date(407), 코멘트(408) 및 프로파일 이미지(409)를 포함한다.
인기 순서(401)은 해당 장르에 속하는 개인 사이트의 RSS로 취득한 과거 1주간 이내의 데이터를 영향력 랭크 순서에 따라 정렬되어 표시될 수 있고, 표시 건수(402)는 디폴트 10건이고 사용자의 선택에 따라 조절되어 건수가 표시될 수 있다,
정보 발신자명(403)은 유명인 또는 저명인인 경우 테마로 관리하고 있는 공신 개인 사이트의 오브젝트명(인물명)이 표시되고, 일반인인 경우 등록제로 신청시 기입된 닉넥임이 표시될 수 있다.
직업(404)는 유명인 또는 저명인인 경우 테마로 관리하고 있는 직종명이 표시되고, 일반인 경우 등록제로 신청시에 선택된 직업명이 표시될 수 있다.
영향력 랭크(405)는 실시간 검색 TF로 계산된 점수를 표시하고, 1주간에 1회 정도로 업데이트되도록 설정될 수 있고, 개인 사이트 정보(406)는 개인 사이트 정보의 아이디 또는 공식 타이틀일 수 있다.
Post date(407)은 최신 문서의 일자가 표시되고, 코멘트(408)은 개인 사이트의 종류에 따라 해당 정보가 50문자 정보까지 표시되고, 프로필 이미지(409)는 테마 인물로 표시하고 있는 공식 이미지가 리사이즈(resize)되어 표시되며, 데이터가 없을 경우 no image 화상으로 표시될 수 있다.
주목 인물에 대한 관심 정보를 제공하는 화면(400)은 인기 순서(401), 표시 건수(402), 정보 발신자명(403), 직업(404), 영향력 랭크(405), 개인 사이트 정보(406), Post date(407), 코멘트(408) 및 프로파일 이미지(409)를 갱신 빈도에 따라 갱신 데이터가 있으면 추가 갱신하고, 설정된 기간만큼 데이터가 보관 유지된다.
도 5는 본 발명의 일실시예에서 신착 순서에 따라 화제의 인물에 대한 관심 정보를 제공하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 신착 순서에 따라 화제의 인물에 대한 관심 정보를 제공하는 화면(500)은 신착 순서(501), 자동 갱신 버튼(502) 및 표시 건수(503)를 포함한다.
신착 순서(501)는 해당 장르에 속하는 개인 사이트의 RSS로 취득한 과거 1주간 이내의 데이터가 신착 순서에 따라 정렬되어 표시될 수 있다.
자동 갱신 버튼(502)은 시간에 따라 자동으로 갱신하도록 설정하기 위한 버튼이다. 일례로 자동 갱신 버튼(502)은 실시간을 중요시 하는 경우 신착 데이터가 있으면 사용자가 페이지를 갱신하지 않아도 자동으로 신착 문서가 삽입되도록 할 수 있다. 다른 일례로 자동 갱신 버튼(502)은 고정된 정보를 보기를 원하는 사용자를 위해 갱신을 중지하는 기능도 추가적으로 부가될 수 있다.
표시 건수(503)는 디폴트 10건으로 설정될 수 있으며, 자동 갱신으로 문서가 추가되었을 때 변경된 건수로 표시될 수 있다.
신착 순서에 따라 화제의 인물에 대한 관심 정보를 제공하는 화면(500)은 신착 순서(501), 자동 갱신 버튼(502) 및 표시 건수(503)가 기간 동안에 데이터로 보관 유지될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 방법들은 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 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100: 관심 정보 제공 시스템
110: 수집부
120: 계산부
130: 제공부

Claims (25)

  1. 사이트에서 생성되는 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 수집부;
    상기 수집된 세부 정보를 이용하여 상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산하는 계산부; 및
    상기 계산된 사용자의 반응을 기초로 하여 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 제공부
    를 포함하는 관심 정보 제공 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 수집부는,
    각종 정보 제공 사이트를 검색하여 상기 정보 제공 사이트에서 포함된 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 계산부는,
    페이지 랭크수, 북마크수, 상기 페이지 랭크에 시간 개념을 추가한 피인용수, 친구 관계 정보 또는 상기 사이트에 속한 문서의 인기도 정보 중 적어도 하나를 각 사이트별로 계산하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 페이지 랭크에 시간 개념을 추가한 피인용수는,
    현재 시점을 기준으로 보다 근접한 시간에 피인용 또는 피링크된 경우 가중치가 더 부여되는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 계산부는,
    상기 사이트별 소속 분류를 할당하고, 상기 할당된 분류 조건에 대응되는 사이트를 열람하고, 상기 열람된 사이트에 포함된 문서에 대한 사용자의 반응을 계산한 결과에 따라 영향력 있는 문서 또는 사이트를 추출하는 추출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 추출부는,
    상기 계산된 사용자의 반응에 따라 상기 문서 또는 사이트에 대한 인기도를 계산하고, 상기 계산된 인기도가 기준치 이상인 경우 인기 문서 또는 사이트를 판별하고, 상기 판별된 인기 문서 또는 사이트를 상기 영향력 있는 문서 또는 사이트로 추출하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 계산부는,
    상기 문서에 대한 시간대별 인용된 횟수, 트랙백수, 코멘트수, 실제 사용자가 상기 문서에 대한 URL 방문자수, 상기 URL을 클릭한 정보 또는 상기 문서의 생성 시간 중 적어도 하나에 기초하여 상기 문서에 대한 인기도를 계산하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 수집부는,
    상기 사이트에 포함된 문서의 세부 내용에 따라 상기 사이트를 세분화하여 상기 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 사이트들 중에서 유사한 속성을 가지는 사이트들을 그룹핑하여 신규 사이트를 생성하는 생성부를 더 포함하고,
    상기 제공부는,
    상기 그룹핑된 사이트들에서 제공하는 문서를 수집하여 상기 생성된 신규 사이트의 이름으로 상기 수집된 문서를 제공하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 수집부는,
    상기 사이트들 중에서 유사한 속성을 가지는 개인들이 단위가 되는 사이트들을 수집하여 사이트 속성별로 그룹핑하고,
    상기 제공부는,
    상기 그룹핑된 원 사이트들에서 제공되는 문서를 수집하여 신규 서비스로 제공하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 시스템.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 제공부는,
    추천된 사용자의 관심 정보를 대상으로 북마크 서비스를 제공하고,
    상기 계산부는,
    상기 제공된 북마크 서비스 정보를 상기 문서에 대한 사용자의 반응으로 반영하여 상기 문서 또는 사이트에 대한 인기도 또는 영향력을 계산하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 시스템.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 제공부는,
    상기 사용자의 관심 정보를 검색 서비스와 연동하여 상기 사용자의 관심 정보와 연관성이 기준치 이상인 문서들을 제공하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 시스템.
  13. 사이트에서 생성되는 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 단계;
    상기 수집된 세부 정보를 이용하여 상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 사용자의 반응을 기초로 하여 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 단계
    를 포함하는 관심 정보 제공 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 단계는,
    각종 정보 제공 사이트를 검색하여 상기 정보 제공 사이트에서 업데이트된 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산하는 단계는,
    페이지 랭크수, 북마크수, 상기 페이지 랭크에 시간 개념을 추가한 피인용수, 친구 관계 정보 또는 상기 사이트에 속한 문서의 인기도 정보 중 적어도 하나를 각 사이트별로 계산하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 페이지 랭크에 시간 개념을 추가한 피인용수는,
    현재 시점을 기준으로 보다 근접한 시간에 피인용 또는 피링크된 경우 가중치가 더 부여되는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 방법.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산하는 단계는,
    상기 사이트별 소속 분류를 할당하고, 상기 할당된 분류 조건에 대응되는 사이트를 열람하는 단계; 및
    상기 열람된 사이트에 포함된 문서에 대한 사용자의 반응을 계산한 결과에 따라 영향력 있는 문서 또는 사이트를 추출하는 단계
    를 포함하는 관심 정보 제공 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 영향력 있는 문서 또는 사이트를 추출하는 단계는,
    상기 계산된 사용자의 반응에 따라 상기 문서 또는 사이트에 대한 인기도를 계산하는 단계;
    상기 계산된 인기도가 기준치 이상인 경우 인기 문서 또는 사이트를 판별하는 단계; 및
    상기 판별된 인기 문서 또는 사이트를 상기 영향력 있는 문서 또는 사이트로 추출하는 단계
    를 포함하는 관심 정보 제공 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 인기도를 계산하는 단계는,
    상기 문서에 대한 시간대별 인용된 횟수, 트랙백수, 코멘트수, 실제 사용자가 상기 문서에 대한 URL 방문자수, 상기 URL을 클릭한 정보 또는 상기 문서의 생성 시간 중 적어도 하나에 기초하여 상기 문서에 대한 인기도를 계산하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 방법.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 사이트에서 생성되는 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 단계는,
    상기 사이트에 포함된 문서의 세부 내용에 따라 상기 사이트를 세분화하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 방법.
  21. 제13항에 있어서,
    상기 사이트들에서 생성되는 문서에 대한 세부 정보를 수집하는 단계는,
    상기 사이트들 중에서 유사한 속성을 가지는 사이트들을 그룹핑하여 신규 사이트를 생성하고,
    상기 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 단계는,
    상기 그룹핑된 사이트들에서 제공하는 문서를 수집하여 상기 생성된 신규 사이트의 이름으로 상기 수집된 문서를 제공하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 방법.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 사이트들을 그룹핑하여 신규 사이트를 생성하는 단계는,
    상기 사이트들 중에서 유사한 속성을 가지는 개인들이 단위가 되는 사이트들을 수집하여 사이트 속성별로 그룹핑하고,
    상기 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 단계는,
    상기 그룹핑된 원 사이트들에서 제공되는 문서를 수집하여 신규 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 단계는,
    상기 사용자의 관심 정보를 추천 받고, 상기 추천된 사용자의 관심 정보를 대상으로 북마크 서비스를 제공하고,
    상기 문서에 대한 사용자의 반응을 각 사이트별로 계산하는 단계는,
    상기 제공된 북마크 서비스 정보를 상기 문서에 대한 사용자의 반응으로 반영하여 상기 문서 또는 사이트에 대한 인기도 또는 영향력을 계산하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 방법.
  24. 제13항에 있어서,
    상기 사용자의 관심 정보 서비스를 제공하는 단계는,
    상기 사용자의 관심 정보를 검색 서비스와 연동하여 상기 사용자의 관심 정보와 연관성이 기준치 이상인 문서들을 제공하는 것을 특징으로 하는 관심 정보 제공 방법.
  25. 제13항 내지 제24항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
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