KR20140026305A - 친구 추천 방법 및 이를 위한 서버 및 단말 - Google Patents

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Abstract

제 1 단말의 이벤트 정보를 분석하여 제 1 관심사 키워드 정보를 생성하는 단계; 제 2 단말의 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하는 단계; 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보를 비교하는 단계; 및 비교한 결과에 기초하여, 제 2 단말의 사용자를 친구로 추천하는 정보를 디스플레이하는 단계를 포함하는 친구 추천 방법을 개시한다.

Description

친구 추천 방법 및 이를 위한 서버 및 단말{METHOD AND SERVER FOR RECOMMENDING FRIENDS, AND TERMINAL THEREOF}
본 발명은 복수의 단말 간의 관심사 키워드 정보를 비교하여, 친구를 추천하는 방법 및 이를 위한 서버 및 단말에 관한 것이다.
스마트폰 이용자가 증가함에 따라 'SNS(Social Networking Service)'를 이용하는 사용자가 증가하고 있다. 'SNS(Social Networking Service)'란 온라인 상에서 불특정 타인과 관계를 맺을 수 있는 서비스를 의미한다. 이용자들은 SNS를 통해 인맥을 새롭게 쌓거나, 기존 인맥과의 관계를 강화시킬 수 있다. 하지만, 현재 SNS의 경우, 불특정 다수에게 개인 정보가 공개될 수 있어, 사용자들은 불안감을 느끼게 된다. 또한, 무의미한 다수와 불필요한 관계를 맺는 경우도 자주 발생한다.
따라서, 공감대를 형성할 수 있는 사용자들 간에 인맥을 형성할 수 있도록 하는 효율적인 친구 추천 시스템의 도입이 필요하다.
본 발명은 복수의 단말 간의 관심사 키워드 정보의 유사도에 기초하여 친구를 추천함으로써, 관심사가 공통되는 친구를 효율적으로 추천해 줄 수 있는 친구 추천 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말의 친구 추천 방법은 제 1 단말의 이벤트 정보를 분석하여 제 1 관심사 키워드 정보를 생성하는 단계; 제 2 단말의 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하는 단계; 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보를 비교하는 단계; 및 비교한 결과에 기초하여, 제 2 단말의 사용자를 친구로 추천하는 정보를 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말의 친구 추천 방법은, 제 1 단말의 이벤트 정보를 수집하는 단계를 더 포함하고, 제 1 단말의 이벤트 정보를 수집하는 단계는, 제 1 단말의 위치 정보, 네트워크 정보, 사용자의 상태 정보, 송수신 메시지 정보, 송수신 이메일 정보, 통화 내역 정보, SNS(Social Networking Service) 이용 정보, 애플리케이션 사용 정보, 웹 페이지 이용 정보, 및 결제 정보 중 적어도 하나를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 관심사 키워드 정보를 생성하는 단계는, 제 1 단말의 이벤트 정보를 분석하여, 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택하는 단계를 포함하고, 제 1 관심사 키워드 정보는, 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드 및 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택하는 단계는, 제 1 단말의 이벤트 정보를 상위 계층 제 1 관심사 키워드로 일반화하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말의 이벤트 정보를 일반화하는 단계는, 제 1 단말의 이벤트 정보를 상위 계층 제 1 관심사 키워드로 일반화하기 위한 일반화 레벨을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택하는 단계는, 제 1 단말의 이벤트 정보를 분석하여, 복수의 후보 키워드를 추출하는 단계; 및 복수의 후보 키워드 각각에 대한 추출 횟수에 기초하여 복수의 후보 키워드 중 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하는 단계는, 제 2 단말의 이벤트 정보에 기초하여 상위 계층 정보로 일반화된 제 2 관심사 키워드를 포함하는 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 2 관심사 키워드 정보는, 제 2 관심사 키워드에 맵핑된 제 2 위치 정보 및 제 2 시간 정보 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하는 단계는, 무선 랜, 근거리 무선 통신(NFC), 블루투스, 지그비, WFD((Wi-Fi Direct), 및 UWB(ultra wideband) 중 적어도 하나를 통해 제 2 단말로부터 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디스플레이하는 단계는, 비교한 결과에 기초하여, 제 1 관심사 키워드 정보 및 상기 제 2 관심사 키워드 정보의 유사도를 산출하는 단계; 및 산출된 유사도가 소정 값 이상인 경우, 제 2 단말의 사용자를 친구로 추천하는 정보를 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말의 친구 추천 방법은, 소정 시간 경과 후, 제 2 관심사 키워드 정보를 삭제하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말의 친구 추천 방법은, 콘텐트를 공유하기 위한 공유 동작을 수행하는 명령을 수신하는 단계; 공유 동작을 수행하기 위한 영역을 선택 받는 단계; 및 제 2 관심사 키워드 정보가 상기 선택된 영역에 제 2 단말이 위치한다는 것을 가리키는 경우, 공유 동작에 관한 정보를 포함하는 친구 요청 메시지를 제 2 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말의 친구 추천 방법은, 친구 요청 메시지의 전송에 대한 응답으로, 친구 승낙 메시지를 제 2 단말로부터 수신하는 단계; 및 친구 승낙 메시지의 수신에 응답하여, 콘텐트를 제 2 단말과 공유하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 공유하는 단계는, 제 1 단말에 의해 공유되는 제 1 콘텐트를 제 2 단말로 전송하는 단계; 및 제 2 단말에 의해 공유되는 제 2 콘텐트를 제 2 단말로부터 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말은, 디스플레이부; 통신부; 및 제 1 단말의 이벤트 정보를 분석하여, 제 1 관심사 키워드 정보를 생성하고, 제 2 단말의 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하도록 통신부를 제어하고, 제 1 관심사 키워드 정보와 제 2 관심사 키워드 정보를 비교하고, 비교한 결과에 기초하여, 제 2 단말의 사용자를 친구로 추천하는 정보를 표시하도록 디스플레이부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부는, 제 1 단말의 이벤트 정보를 수집하고, 제 1 단말의 이벤트 정보는, 제 1 단말의 위치 정보, 네트워크 정보, 사용자의 상태 정보, 송수신 메시지 정보, 송수신 이메일 정보, 통화 내역 정보, SNS(Social Networking Service) 이용 정보, 애플리케이션 사용 정보, 웹 페이지 이용 정보, 및 결제 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부는, 제 1 단말의 이벤트 정보를 분석하여, 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택하고, 제 1 관심사 키워드 정보는, 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드 및 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부는, 제 1 단말의 이벤트 정보를 상위 계층 제 1 관심사 키워드로 일반화하여, 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부는, 제 1 단말의 이벤트 정보를 상위 계층 제 1 관심사 키워드로 일반화하기 위한 일반화 레벨을 설정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부는, 분석된 제 1 단말의 이벤트 정보로부터 복수의 후보 키워드를 추출하고, 복수의 후보 키워드 각각에 대한 추출 횟수에 기초하여 복수의 후보 키워드 중 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부는, 제 2 단말의 이벤트 정보에 기초하여 상위 계층 정보로 일반화된 제 2 관심사 키워드를 포함하는 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하도록 통신부를 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 2 관심사 키워드 정보는, 제 2 관심사 키워드에 맵핑된 제 2 위치 정보 및 제 2 시간 정보 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 통신부는, 무선 랜, 근거리 무선 통신(NFC), 블루투스, 지그비, WFD((Wi-Fi Direct), 및 UWB(ultra wideband) 중 적어도 하나를 통해 제 2 단말과 통신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부는, 비교한 결과에 기초하여, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도가 소정 값 이상인 경우, 제 2 단말의 사용자를 친구로 추천하는 정보를 표시하도록 디스플레이부를 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부는, 소정 시간 경과 후, 제 2 관심사 키워드 정보를 삭제할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부는, 콘텐트를 공유하기 위한 공유 동작을 수행하는 명령을 수신하고, 공유 동작을 수행하기 위한 영역을 선택 받고, 제 2 관심사 키워드 정보가 선택된 영역에 제 2 단말이 위치한다는 것을 가리키는 경우, 공유 동작에 관한 정보를 포함하는 친구 요청 메시지를 제 2 단말로 전송하도록 통신부를 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부는, 친구 요청 메시지의 전송에 대한 응답으로, 친구 승낙 메시지를 제 2 단말로부터 수신하고, 친구 승낙 메시지의 수신에 응답하여, 콘텐트를 제 2 단말과 공유하도록 통신부를 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부는, 제 1 단말에 의해 수집되는 제 1 콘텐트를 제 2 단말로 전송하고, 제 2 단말에 의해 수집되는 제 2 콘텐트를 제 2 단말로부터 수신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 서버의 친구 추천 방법은, 제 1 시간 정보 및 제 1 위치 정보 중 적어도 하나와 맵핑된 제 1 관심사 키워드를 포함하는 제 1 관심사 키워드 정보를 제 1 단말로부터 수신하는 단계; 제 2 시간 정보 및 제 2 위치 정보 중 적어도 하나와 맵핑된 제 2 관심사 키워드를 포함하는 제 2 관심사 키워드 정보를 제 2 단말로부터 수신하는 단계; 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보를 비교하는 단계; 비교한 결과에 기초하여, 제 1 단말 및 제 2 단말 중 적어도 하나에 친구 추천 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예와 관련된 제 1 단말의 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예와 관련된 제 1 단말의 친구 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예와 관련된 제 1 단말이 제 1 관심사 키워드 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예와 관련된 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예와 관련된 워드넷의 개념도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예와 관련된 제 1 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예와 관련된 제 1 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬을 행렬 인수 분해(NMF: Non-Negative Matrix Factorization)한 결과를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예와 관련된 제 1 단말의 친구 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예와 관련된 친구 추천 시스템을 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 서버의 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 서버의 친구 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 서버의 친구 추천 방법을 상세히 설명하기 위한 순서도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말의 친구 추천 화면을 나타내는 도면이다.
도 15는 특정 시공간 상에 존재하는 복수의 단말 간의 친구 추천 화면을 나타내는 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말이 SNS(Social Networking Service) 애플리케이션을 통해 친구를 추천하는 화면을 나타내는 도면이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말이 여행 애플리케이션을 통해 친구를 추천하는 화면을 나타내는 도면이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 공유 동작(share action)을 이용한 친구 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 19는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 공유 동작을 이용한 친구 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 요청 메시지를 브로드캐스팅하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 요청 메시지를 BLE 통신을 이용하여 전송하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 22는 본 발명의 일 실시예예 따른 공유 동작에 의해 수집되는 콘텐트를 공유하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 23은 본 발명의 일 실시예에 따른 공유 서버를 통해 콘텐트를 공유하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 24는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐트 공유 확인 창을 표시하는 화면을 나타내는 도면이다.
도 25는 본 발명의 일 실시예에 따른 공유 패널을 통해 콘텐트를 공유하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 시스템을 나타내는 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 시스템은 제 1 단말(100), 제 2 단말(200), 제 3 단말, … 제 N 단말 등 복수의 단말을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100), 제 2 단말(200), 제 3 단말, … 제 N 단말은 상호 관심사 키워드 정보를 송수신할 수 있고, 상대의 관심사 키워드 정보와 자신의 관심사 키워드 정보를 비교하여, 상대 단말의 사용자를 친구로 추천할 수 있다.
이하에서는, 설명의 편의상, 복수의 단말 중 제 1 단말(100)에서의 친구 추천 방법을 예로 들어 설명하기로 한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100)의 친구 추천 방법은 다른 단말들에도 적용될 수 있음은 자명한 사항이다. 한편, 설명의 편의상 제 2 단말(200)을 외부 디바이스의 대표 단말로 설명하기로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100) 및 제 2 단말(200)은 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 기술되는 제 1 단말(100) 및 제 2 단말(200)에는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 컴퓨터, 태블릿 PC, 전자북 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이하에서는 도 2를 참조하여 제 1 단말(100)의 구성에 대해서 더 자세히 살펴보기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예와 관련된 제 1 단말의 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은 이벤트 정보 수집부(110), 관심사 키워드 정보 관리부(120), 통신부(130), 추천부(140), 제어부(150)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소가 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 제 1 단말(100)이 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 제 1 단말(100)은 구현될 수 있다.
이하 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
이벤트 정보 수집부(110)는 제 1 단말(100)에서 발생되는 다양한 종류의 이벤트를 감지하고, 감지된 다양한 종류의 이벤트에 관한 정보를 수집할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이벤트 정보 수집부(110)는 이벤트 정보를 수집하기 위한 다양한 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 정보 수집부(110)는 가속도 센서(Acceleration sensor), 기울기 센서(tilt sensor), 자이로 센서(Gyro sensor), 자기장 센서(3-axis Magnetic sensor), 음성 인식 센서, 조도 센서, 온도 센서, 영상 센서(예컨대, 카메라), 터치 센서 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이벤트 정보 수집부(110)는 제 1 단말(100)의 위치 정보, 또는 네트워크 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 정보 수집부(110)는 GPS(Global Positioning System) 좌표 정보, Cell-ID 정보, Wi-fi AP(Access Point) 정보 등을 수집할 수 있는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이벤트 정보 수집부(110)는 사용자의 상태 정보를 수집할 수도 있다. 사용자의 상태 정보란 사용자의 움직임, 생활 패턴 등에 관한 정보로서, 사용자의 걷는 상태, 운동하는 상태, 운전 중인 상태, 수면 상태 등에 관한 정보가 포함될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 제 1 단말(100)을 댁내의 거치대에 연결하는 경우, 이벤트 정보 수집부(110)는 제 1 단말(100)의 위치 정보, 기울기 정보, 이동 정보, 현재 시간 정보, 알람 설정 정보 등을 고려하여, 사용자가 수면 상태임을 판단할 수 있다. 또한, 사용자가 제 1 단말(100)을 차량내의 거치대에 연결하는 경우, 이벤트 정보 수집부(110)는 제 1 단말(100)의 위치 정보, 기울기 정보, 이동 정보 등을 고려하여, 사용자가 운전 상태임을 판단할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이벤트 정보 수집부(110)는 사용자 입력부를 통해 입력되는 내용을 수집할 수도 있다. 예를 들어, 이벤트 정보 수집부(110)는 터치 스크린을 통해 사용자가 입력하는 텍스트, 그림, 기호 등의 정보를 수집하거나, 사용자의 음성을 인식하고, 사용자가 음성으로 입력한 내용을 수집할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이벤트 정보 수집부(110)는 송수신 메시지 정보, 송수신 이메일 정보, 통화 내역 정보, SNS(Social Networking Service) 이용 정보, 웹 페이지 이용 정보를 수집할 수도 있다. 예를 들어, 이벤트 정보 수집부(110)는 메시지 또는 이메일의 송수신 시각, 송수신 메시지 또는 송수신 이메일에 포함된 내용, 통화 내용, 통화 시각, 통화 상대방 정보, SNS 서버 접속 시각, SNS 이용 내역, SNS 서버로부터 수신한 정보, 웹 페이지 접속 시각, 웹 페이지 이용 내역 등을 수집할 수 있는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이벤트 정보 수집부(110)는, 제 1 단말(100) 내의 애플리케이션 사용 정보를 수집할 수도 있다. 예를 들어, 이벤트 정보 수집부(110)는, 사용자가 가계부 애플리케이션을 실행하여 가계부를 작성하는 경우, 가계부에 기록된 지출, 수입, 투자 등에 관한 정보를 수집할 수 있고, 사용자가 일정 관리 애플리케이션을 실행하여 스케줄 정보를 입력하는 경우, 사용자의 스케줄 정보를 수집할 수도 있다. 또한, 이벤트 정보 수집부(110)는, 사용자가 캡쳐 애플리케이션을 실행하여, 캡쳐한 콘텐트 정보를 수집할 수도 있고, 음악 재생 애플리케이션을 통해 사용자가 재생하는 음악 정보를 수집할 수도 있다.
한편, 이벤트 정보 수집부(110)는 사용자가 설치하거나 사용하거나 검색한 애플리케이션의 식별 정보, 애플리케이션 종류, 애플리케이션 이용 시간, 애플리케이션 이용 주기 등의 정보를 수집할 수도 있다. 또한, 제 1 단말(100) 내의 모바일 카드를 이용하여 사용자가 결제를 진행하는 경우, 이벤트 정보 수집부(110)는, 사용자의 결제 정보, 소비 패턴 정보 등을 수집할 수도 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 이벤트 정보 수집부(110)는, 제 1 단말(100)에서 발생되는 이벤트 정보, 제 1 단말(100)의 사용자에 관한 정보를 다양한 센서를 통해 수집할 수 있는 것이다. 이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 이벤트 정보 수집부(110)는 소정 주기로 이벤트 정보를 수집할 수도 있고, 특정 이벤트 발생시 실시간으로 이벤트 정보를 수집할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이벤트 정보 수집부(110)는, 콘텐트를 공유하기 위한 공유 동작에 관한 설정을 입력 받을 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 공유 동작은 다양할 수 있다. 예를 들어, 공유 동작에는 사진 촬영 동작, 음성 녹음 동작, 음악 재생 동작, 스크린 캡쳐 동작 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이벤트 정보 수집부(110)는, 공유 동작이 적용되는 영역에 관한 설정을 더 입력 받을 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 공유 동작이 적용되는 영역은, 제 1 단말(100)의 통신 반경일 수도 있고, 영역(region), 거리(distance), 기 결정된 지점(point)일 수도 있고, 사용자에 의해 설정되는 건물이나 공간 등일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 이벤트 정보 수집부(110)는, 공유 동작을 감지할 수 있다. 또한, 이벤트 정보 수집부(110)는, 제 1 단말(100)이 공유 동작이 적용되는 영역 내에 위치하는 지 여부도 감지할 수 있다.
한편, 이벤트 정보 수집부(110)는, 공유 패널을 요청하는 사용자 제스처를 감지할 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 공유 패널을 요청하는 사용자 제스처는 다양할 수 있다. 예를 들어, 공유 패널을 요청하는 사용자 제스처에는 제 1 단말(100)의 일 측을 터치한 채 타 측으로 드래그하거나 플릭하는 제스처, 소정 버튼을 선택하는 제스처, 화면의 소정 영역을 탭 또는 더블 탭 하는 제스처 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
관심사 키워드 정보 관리부(120), 제 1 단말(100)에서 수집된 이벤트 정보를 분석하여, 제 1 관심사 키워드 정보를 획득할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 관심사 키워드 정보는 이벤트 정보를 분석하여 소정 횟수이상 추출된 적어도 하나 이상의 관심사 키워드에 관한 정보를 의미한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 관심사 키워드 정보에는 제 1 관심사 키워드, 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보, 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 시간 정보 등이 포함될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 관심사 키워드는, 이벤트 정보로부터 자연어 처리 기술을 통해 추출된 복수의 후보 키워드(고유 명사) 중에서 소정 횟수 이상 추출된 키워드를 의미할 수 있다. 즉, 제 1 관심사 키워드는, 제 1 단말(100)에서 발생되는 이벤트에서 추출되는 빈도가 높은 키워드를 의미할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 관심사 키워드는 복수 개일 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보는, 제 1 관심사 키워드가 추출된 이벤트가 발생된 위치에 관한 정보를 의미한다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 시간 정보는, 제 1 관심사 키워드가 추출된 이벤트가 발생된 시간에 관한 정보를 의미한다.
예를 들어, 제 1 단말(100)의 사용자가 2012년 2월 15일 오후 3시에 A 공원에서 친구에게 “야구장 갈래?”라는 문자 메시지를 전송한 경우, 관심사 키워드 정보 관리부(120)는 문자 메시지에서 ‘야구장’이라는 제 1 관심사 키워드를 추출할 수 있다. 이때, 문자 메시지가 작성된 A 공원의 위치가 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보가 되고, 문자 메시지가 작성된 시간인 2012년 2월 15일 오후 3시가 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 시간 정보가 될 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 관심사 키워드 정보 관리부(120)는, 제 1 관심사 키워드에 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 맵핑하여 제 1 관심사 키워드 정보를 생성할 수 있다.
한편, 제 1 관심사 키워드가 추출된 이벤트가 복수 개이고, 복수 개의 이벤트의 발생 위치 및 시간이 각각 상이한 경우, 관심사 키워드 정보 관리부(120)는, 제 1 관심사 키워드가 추출된 복수의 이벤트의 발생 위치 및 시간을 분석하여, 통계적으로 발생 빈도가 높은 위치 및 시간을 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보로 하여, 제 1 관심사 키워드에 맵핑할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 관심사 키워드 정보 관리부(120)는, 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 상위 계층 정보로 일반화하여, 제 1 관심사 키워드에 맵핑할 수도 있다. 또한, 관심사 키워드 정보 관리부(120)는, 제 1 관심사 키워드를 워드넷(계층적 어휘 참조 체계)에 기반하여 상위어로 일반화하고, 일반화된 제 1 관심사 키워드에 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 재맵핑할 수도 있다.
워드넷(Wordnet)은 단어 사이의 의미나 사용 패턴에 관한 정보로 단어 간의 연관성을 구축한 데이터베이스이다. 워드넷의 기본적 구조는 의미적으로 동일한 단어 리스트를 가진 신세(synset)이라는 논리적 그룹들과 이러한 신셋들 사이의 관계를 정의한 의미적 관계로 구성된다. 의미적 관계로는 상위어(hypernym)과 하위어(hyponym), 부분어(meronym)와 전체어(holonym)가 있다. 워드넷의 명사 부분에서는 최상위어로 개체(entity)를 가지며 의미에 따라 이를 확장함으로써 하위어를 형성할 수 있다. 그러므로 워드넷도 개념 어휘를 분류하고 정의하여 계층적 구조를 이룬 일종의 온톨로지라고 할 수 있다.
온톨로지(ontology)는 공유된 개념화(shared conceptualization)에 대한 정형화되고 명시적인 명세(formal and explicit specification)를 의미한다. 온톨로지는 단어와 관계들로 구성된 일종의 사전으로서 볼 수 있으며, 그 속에는 특정 도메인에 관련된 단어들이 계층적으로 표현되어 있고, 추가적으로 이를 확장할 수 있는 추론 규칙이 포함되어 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 의하면, 관심사 키워드 정보 관리부(120)는, 자연어 처리 기술에 의해 추출된 고유 명사의 상위어를 후보 키워드로 추출할 수도 있다. 이 경우, 제 1 관심사 키워드는 기 설정된 일반화 레벨의 키워드들일 수 있다. 예를 들어, 이벤트 정보 분석을 통해 강아지, 고양이, 햄스터, 기니피그, 야구, 농구, 축구, 스포츠카, SUV, 폭스바겐, 부루마블, 모노폴리, 카탄, 젠가 등의 고유 명사가 추출된 경우, 제 1 단말(100)은 강아지, 고양이, 햄스터, 기니피그의 상위어인 ‘애완 동물’과 야구, 농구, 축구의 상위어인 ‘스포츠’와, SUV, 스포츠카, 폭스바겐의 상위어인 ‘자동차’ 와, 부루마블, 모노폴리, 카탄, 젠가의 상위어인 ‘보드게임’을 후보 키워드로 추출할 수 있다. 이때, 후보 키워드인 ‘애완 동물’이 추출된 횟수가 100회고, ‘스포츠’가 추출된 횟수가 10회고, ‘자동차’가 추출된 횟수가 200회고, ‘보드게임’이 추출된 횟수가 70회인 경우, 제 1 단말(100)은 추출 횟수에 기초하여, ‘자동차’, ‘애완 동물’, ‘보드 게임’을 제 1 관심사 키워드로 선택할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 관심사 키워드 정보 관리부(120)는, 제 1 관심사 키워드 정보를 행렬 형태로 구성할 수도 있다. 예를 들어, 관심사 키워드 정보 관리부(120)는, 일반화된 제 1 관심사 키워드를 제 1 축으로 하고, 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 제 2 축으로 하여, 일반화된 제 1 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬 형태로 제 1 관심사 키워드 정보를 생성할 수 있는 것이다.
그리고 관심사 키워드 정보 관리부(120)는, 추출 빈도 행렬 형태로 생성된 제 1 관심사 키워드 정보를 행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)하여, 제 1 관심사 키워드 정보에 대한 복수의 제 1 특징 벡터를 획득할 수도 있다.
행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)란 비음수로 구성된 대량의 객체 정보로부터 두 개의 행렬로 구성되는 부분정보를 추출하고, 두 개의 행렬의 선형 조합으로 객체를 표현할 수 있도록 하는 방법이다. 추출된 첫 번째 행렬은 객체의 부분 정보를 두 번째 행렬은 부분 정보에 대한 가중치로 나타낼 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면 관심사 키워드 정보 관리부(120)는 제 1 단말(100)의 개인화 서버 형태로 구현될 수도 있다. 이에 관하여는 도 9를 참조하여, 후에 자세히 살펴보기로 한다.
통신부(130)는, 외부 디바이스 및 외부 디바이스가 위치한 네트워크와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(130)는, 근거리 통신 모듈, 무선 인터넷 모듈, 이동 통신 모듈, 유선 인터넷 모듈, 위치 정보 모듈 등을 포함할 수 있다.
근거리 통신 모듈은 근거리 통신을 위한 모듈을 말한다. 근거리 통신 기술로 블루투스(Bluetooth), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), NFC(Near Field Communication), WFD(Wi-Fi Direct), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association) 등이 이용될 수 있다.
무선 인터넷 모듈은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 무선 인터넷 모듈은 내장되거나 외장될 수 있다. 이동 통신 모듈은, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부 디바이스, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 유선 인터넷 모듈은 유선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말한다.
위치 정보 모듈은 제 1 단말(100)의 위치를 확인하거나 얻기 위한 모듈이다. 일례로 GPS(Global Position System) 모듈이 있다. GPS 모듈은 복수 개의 인공위성으로부터 위치 정보를 수신한다. 여기에서, 위치 정보는 위도 및 경도로 표시되는 좌표 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(130)는, 제 1 관심사 키워드 정보를 외부 디바이스로 전송하고, 외부 디바이스로부터 외부 디바이스의 관심사 키워드 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(130)는, 제 2 단말(200)로 제 1 관심사 키워드 정보를 전송하고, 제 2 단말(200)로부터 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수 있는 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제 2 관심사 키워드 정보는 제 2 단말(200)에서 수집된 이벤트 정보를 기초로 제 2 단말(200)이 생성한 정보일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(130)는, 상위어로 일반화된 제 2 관심사 키워드에 제 2 위치 정보 및 제 2 시간 정보 중 적어도 하나가 맵핑된 형태의 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제 2 위치 정보는, 제 2 관심사 키워드가 추출된 이벤트가 발생된 위치에 관한 정보를 의미하고, 제 2 시간 정보는, 제 2 관심사 키워드가 추출된 이벤트가 발생된 시간에 관한 정보를 의미한다.
또한, 통신부(130)는, 상위어로 일반화된 제 2 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬 형태의 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수도 있다. 예를 들어, 통신부(130)는, 상위어로 일반화된 제 2 관심사 키워드를 제 1 축으로 하고, 제 2 위치 정보 및 상기 제 2 시간 정보 중 적어도 하나를 제 2 축으로 하여 생성된 상위어로 일반화된 제 2 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬 형태의 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수 있는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(130)는, 추출 빈도 행렬 형태의 제 2 관심사 키워드 정보를 행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)하여 생성된 복수의 제 2 특징 벡터를 수신할 수도 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(130)는 제 2 특징 벡터를 제 2 단말(200)로부터 수신하고, 제 1 특징 벡터를 제 2 단말(200)로 전송함으로써, 데이터 송수신량을 줄일 수 있게 된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(130)는, 소정 공유 동작에 관한 정보를 포함하는 친구 요청 메시지를 제 2 단말(200)로 전송하고, 제 2 단말(200)로부터 친구 요청 메시지에 대응하는 수락 메시지를 수신할 수 있다.
또한, 통신부(130)는, 소정 공유 동작에 의해 수집되는 콘텐트를 제 2 단말(200)과 공유할 수 있다. 예를 들어, 통신부(130)는, 제 1 단말(100)에서 소정 공유 동작에 의해 수집되는 제 1 콘텐트를 제 2 단말(200)로 전송하고, 제 2 단말(200)에서 소정 공유 동작에 의해 수집되는 제 2 콘텐트를 제 2 단말(200)로부터 수신할 수 있다.
한편, 통신부(130)는, 공유 동작에 의해 수집되는 콘텐트를 공유 서버를 통해 제 2 단말(200)과 공유할 수도 있다. 추천부(140)는, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보를 비교할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 추천부(140)는, 상위어로 일반화된 제 1 관심사 키워드에 관한 제 1 관심사 키워드 정보 및 상위어로 일반화된 제 2 관심사 키워드에 관한 제 2 관심사 키워드 정보를 비교할 수 있다. 또한, 추천부(140)는, 행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)를 통해 생성된 제 1 관심사 키워드 정보에 대한 복수의 제 1 특징 벡터, 및 제 2 관심사 키워드 정보에 대한 복수의 제 2 특징 벡터를 비교할 수도 있다.
그리고 본 발명의 일 실시예에 따른 추천부(140)는, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보를 비교한 결과에 기초하여, 제 2 단말(100)의 사용자를 친구로 추천할 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 추천부(140)는, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도가 소정 값 이상인 경우, 제 2 단말(200)의 사용자를 친구로 추천해 줄 수 있는 것이다. 예를 들어, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 유사도가 80%이상인 경우에만, 추천부(140)는 제 2 단말(200)의 사용자를 친구로 추천해 줄 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 추천부(140)는, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 RMSE(Root-Mean-Square-Error)값을 계산하여 유사도를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 추천부(140)는, 공유 동작에 관한 정보 및 공유 동작이 적용되는 영역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 친구 요청 메시지에 대응하는 수락 메시지를 전송한 제 2 단말(200)의 사용자를 친구로 추천할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 디스플레이부(미도시)에 제 2 단말(200)의 사용자에 관한 정보를 표시하면서, 제 2 단말(200)의 사용자를 친구로 추천해 줄 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디스플레이부(미도시)는, 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉서블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display), 투명 디스플레이 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고 제 1 단말(100)의 구현 형태에 따라 디스플레이부(미도시)가 2개 이상 존재할 수도 있다.
제어부(150)는, 통상적으로 제 1 단말(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 즉, 제어부(150)는, 이벤트 정보 수집부(110), 관심사 키워드 정보 관리부(120), 통신부(130), 추천부(140)를 전반적으로 제어할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(150)는, 제 1 관심사 키워드, 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 상위 계층 정보로 일반화하기 위한 일반화 레벨을 설정할 수 있다. 제어부(150)는, 제 1 단말(100)의 사용자 입력에 기초하여, 일반화 레벨을 설정할 수도 있고, 자동으로 일반화 레벨을 설정할 수도 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(150)는, 소정 시간 경과 후, 제 2 관심사 키워드 정보를 메모리(미도시)에서 삭제할 수 있다. 이는, 제 2 단말(200)의 사용자 개인 정보를 보호하기 위함이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(150)는, 공유 패널을 요청하는 사용자 제스처에 응답하여, 공유 패널을 제공할 수 있다. 이때, 제어부(150)는, 공유 패널에 소정 공유 동작에 관한 정보, 소정 공유 동작과 관련된 애플리케이션, 및 소정 공유 동작에 의해 연결된 적어도 하나의 친구에 관한 정보 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100)은 메모리(미도시)를 더 포함할 수 있다. 메모리(미도시)는, 제어부(150)의 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수도 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 외부 디바이스의 관심사 키워드 정보, 워드넷 정보)이 저장될 수도 있다. 제 1 단말(100)은, 메모리에 저장된 프로그램들을 실행하는 프로세서를 포함할 수도 있다.
메모리(미도시)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 제 1 단말(100)은 인터넷(internet)상에서 메모리(미도시)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 운영할 수도 있다.
이하에서는 제 1 단말(100)이 관심사 키워드 정보에 기반하여 친구를 추천하는 방법에 대해서 도 3 및 도 4를 참조하여 자세히 살펴보기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예와 관련된 제 1 단말의 친구 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100)의 친구 추천 방법은 도 2에 도시된 제 1 단말(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도 도 2에 도시된 제 1 단말(100)에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 3의 친구 추천 방법에도 적용됨을 알 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100)은 제 1 단말(100)에서 발생되는 이벤트 정보를 수집할 수 있다[S310]. 예를 들어, 제 1 단말(100)은, 제 1 단말(100)의 위치 정보, 네트워크 정보, 사용자의 상태 정보, 송수신 메시지 정보, 송수신 이메일 정보, 통화 내역 정보, SNS 이용 정보, 애플리케이션 사용 정보, 웹 페이지 이용 정보, 결제 정보 등을 수집할 수 있다.
제 1 단말(100)은, 수집된 이벤트 정보를 분석하여, 제 1 관심사 키워드 정보를 획득할 수 있다[S320]. 즉, 제 1 단말(100)은, 제 1 단말(100)의 위치 정보, 네트워크 정보, 사용자의 상태 정보, 송수신 메시지 정보, 송수신 이메일 정보, 통화 내역 정보, SNS 이용 정보, 애플리케이션 사용 정보, 웹 페이지 이용 정보, 결제 정보 등을 분석하여, 사용자의 관심사를 알아낼 수 있는 것이다. 예를 들어, 제 1 단말(100)은 제 1 단말(100)의 위치 정보, 네트워크 정보, 사용자의 상태 정보를 분석하여, 사용자가 어떤 장소에서 어떤 운동을 주로 하고, 수면 전에 어떤 음악을 듣고, 지하철로 이동 중에 어떤 콘텐트를 재생하는지 알 수 있다. 또한, 제 1 단말(100)은, 송수신 메시지 정보, 송수신 이메일 정보, 통화 내역 정보, SNS 이용 정보 등을 분석하여, 사용자의 취미 생활(예컨대, 골프, 등산 등), 사용자의 관심 분야(예컨대, 주식 종목, 야구 응원 팀 등), 회사에서의 업무 내용 등을 알 수 있다. 또한, 제 1 단말(100)은, 애플리케이션 사용 정보를 통해, 자주 사용하는 애플리케이션의 리스트, 애플리케이션을 이용하는 시간, 애플리케이션의 이용 주기 등의 정보를 추출할 수 있으며, 결제 정보를 분석하여, 사용자의 소비 패턴, 소비 취향, 소비 품목, 주로 이용하는 카드 정보, 주 거래 영업점 등을 알 수도 있다.
제 1 단말(100)은 분석된 이벤트 정보에 기반하여 제 1 관심사 키워드 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 정보를 분석하여, a 키워드가 추출된 횟수가 100회이고, b 키워드가 추출된 횟수가 85회이고, c 키워드가 추출된 횟수가 70회이고, d 키워드가 추출된 횟수가 60회이고, e 키워드가 추출된 횟수가 53회이고, f 키워드가 추출된 횟수가 31회이고, g 키워드가 추출된 횟수가 10회인 경우, 제 1 단말(100)은 추출 횟수에 기초하여, a 키워드, b 키워드, c 키워드, d 키워드, e 키워드를 제 1 관심사 키워드로 선택할 수 있는 것이다.
추출 횟수가 높다는 것은 사용자의 관심도가 크다는 것을 의미하므로, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100)은, 사용자의 관심도를 반영하여 제 1 관심사 키워드를 선택하게 되는 것이다.
제 1 단말(100)은, 제 1 관심사 키워드에 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 맵핑하여 제 1 관심사 키워드 정보를 생성할 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 관심사 키워드, 제 1 위치 정보, 제 1 시간 정보는 상위 계층 정보로 일반화된 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드 정보를 행렬 형태로 생성할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드를 제 1 축으로 하고, 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 제 2 축으로 하여, 제 1 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬 형태로 제 1 관심사 키워드 정보를 생성할 수 있는 것이다.
이때, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 추출 빈도 행렬 형태로 생성된 제 1 관심사 키워드 정보를 행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)하여, 제 1 관심사 키워드 정보에 대한 복수의 제 1 특징 벡터를 획득할 수도 있다.
제 1 단말(100)이 제 1 관심사 키워드 정보를 획득하는 방법에 대해서는 도 4를 참조하여 후에 자세히 살펴보기로 한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 제 2 단말(200)로부터 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수 있다[S330]. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 근거리 통신을 통해서 직접 제 2 단말(200)로부터 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수 있다.
근거리 통신 기술로 무선랜, 블루투스(Bluetooth), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), NFC(Near Field Communication), WFD(Wi-Fi Direct), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association) 등이 이용될 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 외부의 서버를 통해서 제 2 단말(200)로부터 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 2 관심사 키워드 정보는 제 2 위치 정보 및 제 2 시간 중 적어도 하나가 맵핑된 제 2 관심사 키워드에 관한 정보일 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른, 제 2 관심사 키워드, 제 2 위치 정보, 제 2 시간 정보는 상위 계층 정보로 일반화되어 있을 수 있다.
한편, 제 1 단말(100)은 제 2 관심사 키워드에 관한 추출 빈도 행렬 형태의 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수도 있고, 추출 빈도 행렬 형태의 제 2 관심사 키워드 정보를 행렬 인수 분해하여 획득된 복수의 제 2 특징 벡터를 제 2 단말(200)로부터 수신할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보를 비교할 수 있다[S340]. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은, 제 2 단말(200)로부터 수신된 제 2 관심사 키워드 정보와 제 1 단말(100)에서 획득된 제 1 관심사 키워드 정보를 비교할 수 있는 것이다.
이때, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 상위어로 일반화된 제 1 관심사 키워드에 관한 제 1 관심사 키워드 정보와 상위어로 일반화된 제 2 관심사 키워드에 관한 제 2 관심사 키워드 정보를 비교할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은, 행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)를 통해 생성된 제 1 관심사 키워드 정보에 대한 복수의 제 1 특징 벡터와 제 2 관심사 키워드 정보에 대한 복수의 제 2 특징 벡터를 비교할 수도 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100)은 제 2 단말(200)로부터 수신된 복수의 제 2 특징 벡터를 연산하여, 제 2 관심사 키워드에 관한 추출 빈도 행렬을 획득하고, 제 1 관심사 키워드에 관한 추출 빈도 행렬과 제 2 관심사 키워드에 관한 추출 빈도 행렬을 비교할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보를 비교한 결과에 기초하여, 제 2 단말(200)의 사용자를 친구로 추천할 수 있다[S350]. 즉, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도가 소정 값 이상인 경우, 제 2 단말(200)의 사용자를 친구로 추천할 수 있는 것이다.
이때, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 RMSE(Root-Mean-Square-Error)값을 계산하여 유사도를 산출할 수 있다. 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 RMSE(Root-Mean-Square-Error) 값이 낮을수록 유사도는 높다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100)은 관심사 키워드가 공통되는 외부 디바이스의 사용자를 친구로 추천함으로써, 제 1 단말(100)의 사용자가 공통의 관심사를 갖는 외부 디바이스의 사용자들과 특정 관계를 형성할 수 있도록 한다.
이하에서는 도 4를 참조하여, 도 3의 단계 320에 대해서 구체적으로 살펴보기로 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예와 관련된 제 1 단말이 제 1 관심사 키워드 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 405에서, 제 1 단말(100)은 수집된 이벤트 정보를 분석할 수 있다. 또한, 단계 410에서, 제 1 단말(100)은 자연어 처리 기술을 통해 이벤트 정보에서 복수의 후보 키워드를 추출할 수도 있다. 즉, 제 1 단말(100)은 텍스트 또는 음성 메시지/이메일/통화/SNS 정보 등에서 고유 명사(Named-Entity)를 후보 키워드로 추출할 수 있는 것이다. 예를 들어, 제 1 단말(100)의 사용자가 친구에게 “A팀이랑 B팀이 하는 야구경기를 보러 오늘 저녁에 야구장에 갈래?”라고 문자 메시지를 보내는 경우, 제 1 단말(100)은 자연어 처리 기술을 통해 A팀, B팀, 야구경기, 야구장 등을 후보 키워드로 추출할 수 있는 것이다.
또한, 제 1 단말(100)의 사용자가 애완 동물에 관심이 많아 제 1 단말(100)의 배경 화면을 강아지 사진으로 하고, SNS 서버에 애완 동물에 관한 정보를 포스팅하고, 친구들과 애완 동물에 관한 문자 메시지를 주고 받을 수 있다. 이 경우, 제 1 단말(100)은 이벤트 정보를 분석하여 고양이 품종인 샴, 러시안 블루, 페르시안, 터키쉬 앙고라, 버만, 래그돌(Ragdoll), 봄베이, 메인쿤(Maine coon) 등의 후보 키워드와, 강아지 품종인 치와와, 마르티스, 파피용, 시추, 푸들, 비글, 닥스훈트, 폭스하운드, 시베리안 허스키, 포인터, 세터, 코커스패니얼, 비즐라 등의 후보 키워드, 토끼, 햄스터, 기니피그, 고슴도치 등의 후보 키워드를 추출할 수 있다.
단계 415에서, 제 1 단말(100)은 후보 키워드 중에서 적어도 하나 이상의 제 1 관심사 키워드를 선택할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은, 복수의 후보 키워드 각각에 대한 추출 횟수에 기초하여 복수의 후보 키워드 중 제 1 관심사 키워드를 선택할 수 있다.
예를 들어, 제 1 단말(100)은 100개의 후보 키워드 중에서 추출 횟수가 소정 비율(예컨대 상위 10%) 이내인 후보 키워드를 제 1 관심사 키워드로 선택할 수도 있고, 추출 횟수가 많은 순서대로 소정 개수(예컨대, 30개)의 후보 키워드를 제 1 관심사 키워드로 선택할 수도 있다.
단계 420에서, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보 및/또는 제 1 시간 정보를 획득할 수 있다. 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보는, 제 1 관심사 키워드가 추출된 이벤트가 발생된 위치에 관한 정보를 의미한다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 시간 정보는, 제 1 관심사 키워드가 추출된 이벤트가 발생된 시간에 관한 정보를 의미한다. 예를 들어, A 지역에서 B 시간에 보낸 문자 메시지에서 제 1 관심사 키워드가 추출된 경우, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드에 대응되는 위치 정보로서 A 지역 정보를, 제 1 관심사 키워드에 대응되는 시간 정보로서 B 시간을 획득할 수 있다.
한편, 제 1 관심사 키워드가 복수의 이벤트 정보로부터 추출되는 경우, 제 1 단말(100)은 복수의 이벤트의 주된 발생 위치 및 주된 발생 시간을 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보 및 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 시간 정보로 판단할 수 있다. 도 5를 참조하기로 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예와 관련된 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보를 나타내는 도면이다.
도 5(a)에 도시된 바와 같이, ‘keyword 1’에 대응되는 위치는 ‘keyword 1’이 주로 수집되는 a 위치가 될 수 있고, ‘keyword 1’에 대응되는 시간은 ‘keyword 1’이 주로 수집되는 b 시간대가 될 수 있다.
또한, 하나의 제 1 관심사 키워드에 대해 복수 개의 제 1 위치 정보 및 제 2 시간 정보가 존재할 수도 있다. 도 5(b)에 도시된 바와 같이, ‘keyword 2’가 주로 수집되는 위치 및 시간이 복수 개 존재하는 경우, a1위치, a2 위치가 ‘keyword 2’에 대응되는 위치가 되고, b1 시간, b2 시간이 ‘keyword 2’에 대응되는 시간이 될 수 있는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 위치 정보는 위도 및 경도로 표시되는 좌표 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 위치 정보는, ‘위도: 37.4872222 경도: 127.0530792’로 표현될 수 있다. 또한, 제 1 시간 정보는 연, 분기, 월, 주, 일, 오전/오후, 시, 분, 초 단위 중 적어도 하나로 표현될 수 있다.
단계 425에서, 제 1 단말(100)은 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 상위 계층 정보로 일반화할 수 있다. 예를 들어, GPS 좌표 값(위도: 37.4872222 경도: 127.0530792)으로 표현된 제 1 위치 정보를 상위 계층 정보로 일반화 하여, 존(zone), 빌딩, 주소, 지역 명, 도시명, 국가 명 등의 상위 개념으로 표현할 수 있는 것이다. 또한, 시분초 단위(예컨대, 2012년 10월 9일 오후 5시 10분 30초)로 표현된 제 1 시간 정보를 상위 계층 정보로 일반화하여, 오전/오후/저녁, 일, 주, 월, 연 단위, 휴일, 주말, 근무일, 주중, 및/또는 또 다른 시간 범위로 표현할 수도 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100)은, 사용자의 입력에 기초하여, 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 상위 계층 정보로 일반화하기 위한 일반화 레벨을 설정할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 제 1 위치 정보 및/또는 제 1 시간 정보를 상위 계층 정보로 일반화함으로써, 사용자의 사생활 정보가 지나치게 노출되는 것을 방지할 수 있다.
단계 430에서, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드에 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 맵핑할 수 있다. 즉, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드에 제 1 위치 정보만을 맵핑할 수도 있고, 제 1 관심사 키워드에 제 1 시간 정보만을 맵핑할 수도 있고, 제 1 관심사 키워드에 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보를 모두 맵핑할 수도 있다.
단계 435에서, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드를 상위어로 일반화할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은, 제 1 관심사 키워드를 워드넷(계층적 어휘 참조 체계)에 기반하여 상위어로 일반화할 수 있는 것이다. 이때, 제 1 단말(100)은 기 설정된 일반화 레벨에 따라 제 1 관심사 키워드를 상위어로 일반화할 수 있다. 도 6을 참조하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예와 관련된 워드넷의 개념도이다.
제 1 단말(100)에서 선택된 제 1 관심사 키워드가 워드넷의 다섯 번째 계층(Level5)에 속하는 정보인 경우, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드를 기 설정된 일반화 레벨인 네 번째 계층(Level 4) 또는 세 번째 계층(Level 3)에 속하는 상위어로 일반화할 수 있다.
예를 들어, 고양이 품종 중에 하나인 ‘샴’, ‘러시안 블루’, ‘페르시안’이 제 1 관심사 키워드로 선택된 경우, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드를 ‘고양이’ 또는 ‘애완 동물’ 등의 상위어로 일반화할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 관심사 키워드가 일반화(또는 익명화)되므로, 개인의 사생활 정보가 보호될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드를 상위어로 일반화하기 위한 일반화 레벨을 설정할 수 있다.
단계 440에서, 제 1 단말(100)은 일반화된 제 1 관심사 키워드에 제 1 위치 정보 및/또는 제 1 시간 정보를 재맵핑할 수도 있다. 이때, 제 1 위치 정보 및/또는 제 1 시간 정보도 상위 계층 정보로 일반화된 정보일 수 있다.
단계 445에서, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드 정보를 행렬 형태로 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 단말(100)은 일반화된 제 1 관심사 키워드를 제 1 축으로 하고, 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 제 2 축으로 하여, 일반화된 제 1 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬을 생성할 수 있는 것이다. 도 7를 참조하기로 한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예와 관련된 제 1 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬을 나타내는 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, ‘Keyword 1’이 수원시에서 오전에 발생된 이벤트 정보에서 10회, 서울시에서 새벽에 발생된 이벤트 정보에서 1 회, 서울시에서 저녁에 발생된 이벤트 정보에서 5회 추출되고, ‘Keyword 2’가 수원시에서 점심에 발생된 이벤트 정보에서 4회 추출되고, ‘Keyword 3’이 수원시에서 오후에 발생된 이벤트 정보에서 23회 추출되는 등의 경우, 제 1 단말(100)은 N 개의 제 1 관심사 키워드에 대한 위치 및/또는 시간에 기반한 추출 빈도 행렬을 생성할 수 있다.
단계 450에서, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드에 관한 추출 빈도 행렬을 행렬 인수 분해할 수 있다. 그리고 단계 455에서, 제 1 단말(100)은 행렬 인수 분해 결과 복수의 제 1 특징 벡터를 획득할 수 있다. 도 8을 참조하기로 한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예와 관련된 제 1 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬을 행렬 인수 분해(NMF: Non-Negative Matrix Factorization)한 결과를 나타내는 도면이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드에 관한 하나의 추출 빈도 행렬을 두 개의 특징 벡터의 선형 조합으로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 제 1 단말(100)은 도 7의 M X N 행렬을 행렬 인수 분해 하여, 두 개의 제 1 특징 벡터(M X K 특징 벡터 및 K X N 특징 벡터)를 획득할 수 있는 것이다.
이때, M=1만, N=1만, K=20, 행렬을 이루는 하나의 원소를 1B로 가정하면, M X N 행렬의 크기는 100MB이나, 복수의 제 1 특징 벡터의 크기는 각각 400KB로, 복수의 제 1 특징 벡터의 크기가 제 1 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬의 크기에 비해 상대적으로 매우 작을 수 있다.
따라서, 제 1 단말(100)이 제 1 특징 벡터를 외부 디바이스로 전송하는 경우, 제 1 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬 자체를 전송하는 것에 비해 데이터 전송량을 크게 줄일 수 있게 된다.
한편, 제 2 관심사 키워드 정보도 도 4에 도시된 방법으로, 제 2 단말(200)에서 획득될 수 있다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예와 관련된 제 1 단말의 친구 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
제 1 서버(100-1)는 제 1 단말(100)의 개인화 서버(Private server)로서, 제 1 서버(100-1)에는 제 1 관심사 키워드 정보를 상위 계층 정보로 일반화하기 위한 워드넷(계층적 어휘 참조 체계)이 저장되어 있을 수 있다.
따라서, 제 1 단말(100)은 수집된 이벤트 정보를 분석하여 추출된 제 1 관심사 키워드 정보를 제 1 서버(100-1)로 전송할 수 있다(① 단계). 이때, 제 1 관심사 키워드 정보에는 제 1 관심사 키워드, 제 1 시간 정보, 제 1 위치 정보가 포함될 수 있다.
제 1 서버(100-1)는 기 설정된 일반화 레벨 정보에 기초하여, 제 1 관심사 키워드 정보를 상위 계층 정보로 일반화할 수 있다. 예를 들어, 제 1 서버(100-1)는 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 상위 계층 정보로 일반화하여, 제 1 관심사 키워드에 맵핑할 수 있다. 또한, 제 1 서버(100-1)는 제 1 관심사 키워드를 워드넷(계층적 어휘 참조 체계)에 기반하여 상위어로 일반화하고, 일반화된 제 1 관심사 키워드에 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 맵핑할 수도 있다. 그리고 제 1 서버(100-1)는 일반화된 제 1 관심사 키워드 정보를 제 1 단말(100)로 전송할 수 있다(② 단계).
한편, 제 2 서버(200-1)는 제 2 단말(200)의 개인화 서버(Private server)로서, 제 2 서버(200-1)에는 제 2 관심사 키워드 정보를 상위 계층 정보로 일반화하기 위한 워드넷(계층적 어휘 참조 체계)이 저장되어 있을 수 있다. 따라서, 제 2 단말(200)이 제 2 관심사 키워드 정보를 제 2 서버(200-1)로 전송하는 경우(③ 단계), 제 2 단말(200)은 제 2 서버(200-1)로부터 일반화된 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수 있다(④ 단계).
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 일반화된 제 1 관심사 키워드 정보를 제 2 단말(200)로 전송할 수 있다(⑤ 단계). 이때, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)를 통해 생성된 제 1 관심사 키워드 정보에 대한 복수의 제 1 특징 벡터를 제 2 단말(200)로 전송할 수도 있다.
제 2 단말(200)은 일반화된 제 1 관심사 키워드 정보와 일반화된 제 2 관심사 키워드 정보를 비교한 결과에 기초하여, 제 1 단말(100)의 사용자를 제 2 단말(200)의 사용자에게 친구로 추천할 수 있다. 즉, 일반화된 제 1 관심사 키워드 정보와 일반화된 제 2 관심사 키워드 정보의 일치율이 소정 비율 이상인 경우, 제 2 단말(200)은 제 1 단말(100)의 사용자를 친구로 추천하게 되는 것이다. 이때, 제 2 단말(200)은 제 1 관심사 키워드 정보에 대한 제 1 특징 벡터와 제 2 관심사 키워드 정보에 대한 제 2 특징 벡터를 비교할 수도 있다.
한편, 제 2 단말(200)이 제 1 단말(100)의 사용자를 제 2 단말(100)의 사용자에게 친구로 추천한 경우, 제 2 단말(200)은 제 1 단말(100)에게 친구 추천 정보를 전송할 수도 있다. 예를 들어, 제 2 단말(200)은, 일반화된 제 1 관심사 키워드 정보와 일반화된 제 2 관심사 키워드 정보의 일치율 정보, 및 제 2 단말(200)의 사용자를 친구로 추천하는 정보를 제 1 단말(100)로 전송할 수 있는 것이다. 이 경우, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 제 2 단말(200)의 사용자를 제 1 단말(100)의 사용자에게 친구로 추천할 수 있게 된다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)의 사용자와 제 2 단말(200)의 사용자는 일반화된 관심사 키워드 정보가 제 1 단말(100)의 사용자와 제 2 단말(100)의 사용자를 매치하는 데 이용되는 것으로 명시할 수 있다. 예를 들어, 제 1 단말(100)의 사용자 또는 제 2 단말(200)의 사용자는, 사용자와 또 다른 단말의 사용자를 매치하는 데 이용되는 적어도 하나 이상의 키워드를 선택하거나 서열을 매길 수 있다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예와 관련된 친구 추천 시스템을 나타내는 도면이다.
도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 또 다른 실시예와 관련된 친구 추천 시스템은 친구 추천 서버(300), 제 1 단말(100), 제 2 단말(200), … ,제 N 단말을 포함할 수 있다. 즉, 친구 추천 서버(300)는 복수의 단말들로부터 관심사 키워드 정보를 획득하고, 관심사 키워드 정보가 공통되는 각각의 단말에 상대의 단말의 사용자를 친구로 추천해 줄 수 있는 것이다. 이하에서는 설명의 편의상 복수의 단말 중 제 1 단말(100)과 제 2 단말(200)을 예로 들어 설명하기로 한다.
제 1 단말(100)은, 이벤트 정보를 수집하고, 수집된 이벤트 정보로부터 제 1 관심사 키워드 정보를 획득할 수 있다. 제 1 단말(100)에서 수집되는 이벤트 정보에는, 제 1 단말(100)의 위치 정보, 네트워크 정보, 사용자의 상태 정보, 송수신 메시지 정보, 송수신 이메일 정보, 통화 내역 정보, SNS(Social Networking Service) 이용 정보, 애플리케이션 사용 정보, 웹 페이지 이용 정보, 결제 정보 등이 있을 수 있다. 이에 관하여는 도 1 및 도 2를 참조하여 설명하였으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
또한, 제 1 단말(100)은 획득된 제 1 관심사 키워드 정보를 추천 관리 서버(300)로 송신할 수 있다. 이때, 제 1 단말(100)은 제 1 위치 정보 및/또는 제 1 시간 정보가 맵핑된 제 1 관심사 키워드 정보를 행렬 형태로 전송할 수도 있고, 행렬 인수 분해를 통해 생성된 제 1 관심사 키워드에 관한 복수의 제 1 특징 벡터를 친구 추천 서버(300)로 전송할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드를 일반화하고, 일반화된 제 1 관심사 키워드에 관한 제 1 관심사 키워드 정보를 친구 추천 서버(300)로 전송할 수도 있다.
제 2 단말(200)은, 이벤트 정보를 수집하고, 수집된 이벤트 정보로부터 제 2 관심사 키워드 정보를 획득할 수 있다. 제 2 단말(200)에서 수집되는 이벤트 정보에는, 제 2 단말(200)의 위치 정보, 네트워크 정보, 사용자의 상태 정보, 송수신 메시지 정보, 송수신 이메일 정보, 통화 내역 정보, SNS(Social Networking Service) 이용 정보, 애플리케이션 사용 정보, 웹 페이지 이용 정보, 결제 정보 등이 있을 수 있다.
제 2 단말(200)은 획득된 제 2 관심사 키워드 정보를 추천 관리 서버(300)로 송신할 수 있다. 이때, 제 2 단말(200)은 제 1 위치 정보 및/또는 제 1 시간 정보가 맵핑된 제 2 관심사 키워드 정보를 행렬 형태로 전송할 수도 있고, 행렬 인수 분해를 통해 생성된 제 2 관심사 키워드에 관한 복수의 제 2 특징 벡터를 친구 추천 서버(300)로 전송할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 2 단말(200)은 제 2 관심사 키워드를 일반화하고, 일반화된 제 2 관심사 키워드에 관한 제 2 관심사 키워드 정보를 친구 추천 서버(300)로 전송할 수도 있다.
친구 추천 서버(300)는, 복수의 단말에 친구 추천 정보를 제공하는 서버이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 서버(300)는, 사용자 간의 관계에 기반하여 특정 서비스를 제공하는 서버일 수 있다. 예를 들어, 친구 추천 서버(300)는 SNS(Social Network Service) 서버나 메신저 서비스를 제공하는 서버일 수 있다.
도 11을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 서버에 대해서 더 자세히 살펴보기로 한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 서버의 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 11에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 서버(300)는 통신부(310), 추천부(320), 저장부(330), 제어부(340)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소가 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 친구 추천 서버(300)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 친구 추천 서버(300)는 구현될 수 있다.
이하 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
통신부(310)는, 외부 디바이스 및 외부 디바이스가 위치한 네트워크와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(310)는, 무선 인터넷 모듈, 이동 통신 모듈, 유선 인터넷 모듈, 근거리 통신 모듈 등을 포함할 수 있다.
통신부(310)는, 제 1 단말(100)로부터 제 1 단말(100)에서 수집된 이벤트 정보를 기초로 획득된 제 1 관심사 키워드 정보를 수신할 수 있다. 통신부(310)는, 일반화된 제 1 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬 형태의 제 1 관심사 키워드 정보를 제 1 단말(100)로부터 수신할 수도 있고, 추출 빈도 행렬 형태의 제 1 관심사 키워드 정보를 행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)하여 생성된 복수의 제 1 특징 벡터를 제 1 단말(100)로부터 수신할 수도 있다.
또한, 통신부(310)는, 제 2 단말(200)로부터 제 2 단말(200)에서 수집된 이벤트 정보를 기초로 획득된 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수 있다. 통신부(310)는, 일반화된 제 2 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬 형태의 제 2 관심사 키워드 정보를 제 2 단말(200)로부터 수신할 수도 있고, 추출 빈도 행렬 형태의 제 2 관심사 키워드 정보를 행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)하여 생성된 복수의 제 2 특징 벡터를 상기 제 2 단말(200)로부터 수신할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 통신부(310)는, 제 1 단말(100)의 위치 정보 및 제 2 단말(200)의 위치 정보를 획득할 수도 있다. 통신부(310)는, 제 1 단말(100) 및 제 2 단말(200)로부터 위치 정보를 직접 수신할 수도 있고, 기지국을 통해서 제 1 단말(100)의 위치 정보 및 제 2 단말(200)의 위치 정보를 수신할 수도 있다.
통신부(310)는, 소정 위치에 존재하는 상기 제 1 단말(100) 및 제 2 단말(200)로부터 소정 시간 동안 상기 제 1 관심사 키워드 정보 및 상기 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수도 있다.
한편, 통신부(310)는, 제 1 단말(100) 및 제 2 단말(200) 중 적어도 하나로 친구 추천 정보를 전송할 수 있다. 친구 추천 정보에는 친구로 추천된 사용자의 정보(성명, 닉네임, 아이디, 연령, 사용 중인 SNS, 현재 위치, 연락처 등), 공통 관심 분야 정보 등이 포함될 수 있다.
추천부(320)는, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보를 비교할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 추천부(320)는, 상위어로 일반화된 제 1 관심사 키워드에 관한 제 1 관심사 키워드 정보 및 상위어로 일반화된 제 2 관심사 키워드에 관한 제 2 관심사 키워드 정보를 비교할 수 있다. 또한, 추천부(320)는, 행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)를 통해 생성된 제 1 관심사 키워드 정보에 대한 복수의 제 1 특징 벡터, 및 제 2 관심사 키워드 정보에 대한 복수의 제 2 특징 벡터를 비교할 수도 있다.
그리고 본 발명의 일 실시예에 따른 추천부(320)는, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보를 비교한 결과에 기초하여, 제 1 단말(100) 및 제 2 단말(200) 중 적어도 하나에 친구 추천 정보를 제공할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 추천부(320)는, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도가 소정 값 이상인 경우, 제 2 단말(200)의 사용자를 제 1 단말(100)의 사용자에게 친구로 추천해 주거나, 제 1 단말(100)의 사용자를 제 2 단말(200)의 사용자에게 친구로 추천해 줄 수 있는 것이다. 예를 들어, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 유사도가 80%이상인 경우, 추천부(320)는 제 1 단말(100)에 제 2 단말(200)의 사용자 정보를 포함하는 친구 추천 정보를 제공하고, 제 2 단말(200)에 제 1 단말(100)의 사용자 정보를 포함하는 친구 추천 정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 추천부(320)는, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 RMSE(Root-Mean-Square-Error)값을 계산하여 유사도를 산출할 수 있다.
한편, 추천부(320)는, 제 1 단말(100)의 위치 및 제 2 단말(200)의 위치를 더 고려하여 제 1 단말(100) 및 제 2 단말(200) 중 적어도 하나에 친구 추천 정보를 제공할 수 있는 것이다. 즉, 제 1 단말(100)과 제 2 단말(200)의 소정 거리 내에 위치하는 경우에, 추천부(320)는, 제 1 단말(100)의 사용자를 제 2 단말(200)의 사용자에게 친구로 추천하거나, 제 2 단말(200)의 사용자를 제 1 단말(100)의 사용자에게 친구로 추천할 수 있는 것이다.
저장부(330)는, 제어부(340)의 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수도 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 제 1 관심사 키워드 정보, 제 2 관심사 키워드 정보, 친구 추천 정보 등)이 저장될 수도 있다.
제어부(340)는, 통상적으로 친구 추천 서버(300)의 전반적인 동작을 제어한다. 즉, 제어부(340)는, 통신부(310), 추천부(320), 저장부(330)를 전반적으로 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(340)는, 소정 시간 경과 후, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보를 삭제할 수 있다. 이는 제 1 단말(100)의 사용자 및 제 2 단말(200)의 사용자의 개인 정보를 보호하기 위함이다.
이하에서는 친구 추천 서버(300)가 관심사 키워드 정보에 기반하여 친구를 추천하는 방법에 대해서 도 12 및 도 13을 참조하여 자세히 살펴보기로 한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 서버의 친구 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 12를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 서버(300)의 친구 추천 방법은 도 11에 도시된 친구 추천 서버(300)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도 도 11에 도시된 친구 추천 서버(300)에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 12의 친구 추천 방법에도 적용됨을 알 수 있다.
단계 1210에서, 친구 추천 서버(300)는, 제 1 단말(100)로부터 제 1 단말(100)에서 수집된 이벤트 정보를 기초로 획득된 제 1 관심사 키워드 정보를 수신할 수 있다.
이때, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 친구 추천 서버(300)는 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나가 맵핑된 제 1 관심사 키워드에 관한 정보를 수신할 수 있다. 즉, 제 1 관심사 키워드 정보에 포함된 적어도 하나 이상의 제 1 관심사 키워드 각각은 위치 정보 및 시간 정보 중 적어도 하나가 맵핑되어 있을 수 있는 것이다. 예를 들어, Keyword 1은 (A 지역, 오전)에 맵핑되어 있고, Keyword 2는 (B 지역, 점심)에 맵핑되어 있고, Keyword 3은 (C 지역, 오후)에 맵핑되어 있을 수 있는 것이다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 관심사 키워드 정보에 포함된 제 1 위치 정보, 및 제 1 시간 정보 적어도 하나는, 상위 계층 정보로 일반화된 정보일 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 관심사 키워드 정보는, 워드넷(계층적 어휘 참조 체계)에 기반하여 상위어로 일반화된 제 1 관심사 키워드에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이는, 제 1 단말(100)의 사용자의 개인 정보가 지나치게 노출되는 것을 방지하기 위함이다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 친구 추천 서버(300)는 일반화된 제 1 관심사 키워드를 제 1 축으로 하고, 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 제 2 축으로 하여 생성된 일반화된 제 1 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬 형태의 제 1 관심사 키워드 정보를 수신할 수도 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 친구 추천 서버(300)는 추출 빈도 행렬 형태의 제 1 관심사 키워드 정보를 행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)하여 생성된 복수의 제 1 특징 벡터를 수신할 수도 있다. 이 경우, 제 1 특징 벡터는 추출 빈도 행렬에 비해 데이터 용량이 적으므로, 데이터 송수신 효율을 높일 수 있게 된다.
단계 1220에서, 친구 추천 서버(300)는, 제 2 단말(200)로부터 제 2 단말(200)에서 수집된 이벤트 정보를 기초로 획득된 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 친구 추천 서버(300)는 제 2 위치 정보 및 제 2 시간 정보 중 적어도 하나가 맵핑된 제 2 관심사 키워드에 관한 정보를 수신할 수 있다. 즉, 제 2 관심사 키워드 정보에 포함된 적어도 하나 이상의 제 2 관심사 키워드 각각은 위치 정보 및 시간 정보 중 적어도 하나가 맵핑되어 있을 수 있는 것이다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 2 관심사 키워드 정보에 포함된 제 2 위치 정보, 및 제 2 시간 정보 적어도 하나는, 상위 계층 정보로 일반화된 정보일 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 2 관심사 키워드 정보는, 워드넷(계층적 어휘 참조 체계)에 기반하여 상위어로 일반화된 제 2 관심사 키워드에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이는 제 2 단말(200)의 사용자의 개인 정보가 지나치게 노출되는 것을 방지하기 위함이다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 친구 추천 서버(300)는 일반화된 제 2 관심사 키워드를 제 1 축으로 하고, 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 제 2 축으로 하여 생성된 일반화된 제 2 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬 형태의 제 2 관심사 키워드 정보를 수신할 수도 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 친구 추천 서버(300)는 추출 빈도 행렬 형태의 제 2 관심사 키워드 정보를 행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)하여 생성된 복수의 제 2 특징 벡터를 수신할 수도 있다.
단계 1230에서, 친구 추천 서버(300)는, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보를 비교할 수 있다.
친구 추천 서버(300)는 상위어로 일반화된 제 1 관심사 키워드에 관한 제 1 관심사 키워드 정보와 상위어로 일반화된 제 2 관심사 키워드에 관한 제 2 관심사 키워드 정보를 비교할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 친구 추천 서버(300)는, 행렬 인수 분해(Non-Negative Matrix Factorization)를 통해 생성된 제 1 관심사 키워드 정보에 대한 복수의 제 1 특징 벡터와 제 2 관심사 키워드 정보에 대한 복수의 제 2 특징 벡터를 비교할 수도 있다.
한편, 친구 추천 서버(300)는 제 1 단말(100)과 제 2 단말(200)의 위치를 비교하여, 제 1 단말(100)과 제 2 단말(200) 간의 거리가 소정 범위(예컨대, 반경 100m) 내인지 판단할 수 있다. 친구 추천 서버(300)는, 제 1 단말(100) 및 제 2 단말(200)이 동일한 빌딩, 주소, 비즈니스, 영역, 존 등에 위치하는지 여부를 결정할 수도 있다.
단계 1240에서, 친구 추천 서버(300)는, 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보를 비교한 결과에 기초하여, 제 1 단말(100) 및 제 2 단말(200) 중 적어도 하나에 친구 추천 정보를 제공할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 친구 추천 서버(300)는 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도가 소정 값 이상인 경우, 제 1 단말(100) 및/또는 제 2 단말(200)로 친구 추천 정보를 제공할 수 있는 것이다.
이때, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 RMSE(Root-Mean-Square-Error)값을 계산하여 유사도를 산출할 수 있다. 제 1 관심사 키워드 정보 및 제 2 관심사 키워드 정보의 RMSE(Root-Mean-Square-Error) 값이 낮을수록 유사도는 높다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 사용자들은 자신과 관심자가 유사한 사람을 친구로 추천 받을 수 있게 된다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 서버의 친구 추천 방법을 상세히 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 이벤트 정보를 수집 및 분석하고[S1305], 제 1 관심사 키워드를 선택하고[S1310], 제 1 관심사 키워드에 제 1 위치 정보 및/또는 제 1 시간 정보를 맵핑하고[S1315], 제 1 관심사 키워드 정보를 제 1 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬 형태로 생성하고[S1320], 추출 빈도 행렬 형태의 제 1 관심사 키워드 정보를 행렬 인수 분해하여[S1325], 복수의 제 1 특징 벡터를 획득할 수 있다[S1330]. 도 13의 단계 1305 내지 단계 1330은 도 4의 단계 405 내지 단계 455에 대응되므로, 자세한 설명은 생략하기로 한다.
한편, 제 2 단말(200)도 제 1 단말(100)과 같이 이벤트 정보를 수집 및 분석하고[S1340], 제 2 관심사 키워드를 선택하고[S1345], 제 2 관심사 키워드에 제 2 위치 정보 및/또는 제 2 시간 정보를 맵핑하고[S1350], 제 2 관심사 키워드 정보를 제 2 관심사 키워드에 대한 추출 빈도 행렬 형태로 생성하고[S1355], 추출 빈도 행렬 형태의 제 2 관심사 키워드 정보를 행렬 인수 분해하여[S1360], 복수의 제 2 특징 벡터를 획득할 수 있다[S1365].
이때, 친구 추천 서버(300)는 제 1 단말(100)로부터 제 1 특징 벡터를 수신하고[S1335], 제 2 단말(200)로부터 제 2 특징 벡터를 수신할 수 있다[S1370]. 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 추천 서버(300)는 복수의 제 1 특징 벡터와 복수의 제 2 특징 벡터 간의 유사도를 산출하게 된다[S1375]. 산출된 유사도가 소정 값 이상인 경우[S1380], 친구 추천 서버(300)는 제 2 단말(200)의 사용자 정보가 포함된 친구 추천 정보를 제 1 단말(100)로 전송하고[S1385], 제 1 단말(100)의 사용자 정보가 포함된 친구 추천 정보를 제 2 단말(200)로 전송할 수 있다[S1390]. 제 1 단말(100)의 사용자 정보 및 제 2 단말(200)의 사용자 정보에는 사용자 식별 정보(예컨대, 전화번호, 아이디, 닉네임, 성명 등), 사용자 식별 이미지(예컨대, 프로필 사진), 사용자 연락처 등이 포함될 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말의 친구 추천 화면을 나타내는 도면이다.
제 1 단말(100)은 제 2 단말(200)의 사용자를 친구로 추천해 주기 위해 친구 추천 창을 화면에 출력할 수 있다. 이때, 제 1 단말(100)은 음성 신호나 진동 신호를 통해 친구 추천 알람을 출력할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 친구 추천 창에는 아이디, 성명, Accept/Ignore 선택 아이콘이 등이 표시될 수 있다.
도 15는 특정 시공간 상에 존재하는 복수의 단말 간의 친구 추천 화면을 나타내는 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 친구 추천 서버(300)는 일정 시간만 유지되는 가상의 관심사 키워드 정보 수집 공간을 만들고, 소정 시간이 경과하면, 가상의 관심사 키워드 정보 수집 공간에 저장된 내용을 삭제하여 사용자들의 개인 정보를 보호할 수 있다.
예를 들어, 친구 추천 서버(300)는 특정 파티가 유지되는 동안에만 그 파티에 참석한 사용자들의 단말로부터 각각의 관심사 키워드 정보를 수집할 수 있다. 그리고 친구 추천 서버(300)는 관심사 키워드 정보가 공통되는 사용자들을 서로 연결시켜 주고, 파티가 종료되면, 수집된 관심사 키워드 정보를 삭제할 수 있는 것이다.
도 15에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)의 사용자는 abc 호텔의 크리스마스 파티에 참석한 복수의 사용자 중에서 관심사 키워드 정보가 유사한 순으로, Babie, Lindsey, Brian, Alon, Alex를 친구로 추천 받을 수 있다. 이때, 제 1 단말(100)의 사용자가 Babie 및 Brian을 선택하는 경우, 제 1 단말(100)의 사용자는 Babie 및 Brian과 새로운 인맥 관계를 형성할 수 있게 되는 것이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말이 SNS(Social Networking Service) 애플리케이션을 통해 친구를 추천하는 화면을 나타내는 도면이다.
도 16(a)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은 일반적인 위치 기반 소셜 네트워킹 서비스를 제공하는 SNS 애플리케이션을 실행할 수 있다. 이 경우, 제 1 단말(100)은 제 1 단말(100)과 가까운 위치에 존재하는 순서대로 사용자 리스트를 표시할 수 있다. 예를 들어, ‘제 1 단말(100)로부터 277m 거리에 위치한 A 단말의 사용자 A’, ‘제 1 단말(100)로부터 348m 거리에 위치한 B 단말의 사용자 B’, ‘제 1 단말(100)로부터 426m 거리에 위치한 C 단말의 사용자 C’ 등의 순으로 SNS 애플리케이션의 사용자 리스트를 표시할 수 있는 것이다.
이때, 제 1 단말(100)의 사용자가 본 발명의 일 실시예에 의한 친구 추천을 선택하는 경우, 제 1 단말(100) 또는 친구 추천 서버(300)는 외부 디바이스들로부터 획득된 관심사 키워드 정보와 제 1 단말(100)의 제 1 관심사 키워드 정보를 비교함으로써, 관심사가 공통되는 친구를 추천할 수 있다.
즉, 제 1 단말(100) 또는 친구 추천 서버(300)는 제 1 단말(100)의 제 1 관심사 키워드 정보와 일치율이 높은 관심사 키워드 정보를 전송한 단말의 순서에 기초하여, 친구 추천 리스트를 제공할 수 있는 것이다. 예를 들어, 도 16(b)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은 사용자 C(일치율: 77%), 사용자 B(일치율: 73%), 사용자 K(일치율: 72%) 등 관심사 키워드 정보의 일치율이 높은 순서대로 친구 리스트를 표시할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 명시적인 사용자의 프로파일이나, 명시적인 사용자의 선호도 정보 없이도, 사용자의 암묵적 행동 패턴에 기반하여, 사용자와 관련성이 높은 사람을 친구로 추천해 줄 수 있게 된다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말이 여행 애플리케이션을 통해 친구를 추천하는 화면을 나타내는 도면이다.
도 17(a)에 도시된 바와 같이, 사용자는 여행 애플리케이션 실행 중에 여행을 함께 할 친구에 대한 추천을 요청을 할 수 있다.
이 경우, 제 1 단말(100) 또는 친구 추천 서버(300)는 제 1 관심사 키워드 정보(특히, 여행 관련 키워드 정보)를 기초로 제 1 단말(100)의 사용자와 관심사가 유사한 사람을 여행지 별로 추천해 줄 수 있다.
도 17(b)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100) 또는 친구 추천 서버(300)는 여행에 관한 관심사가 공통되는 외부 디바이스의 사용자들을 제 1 단말(100)의 사용자에게 친구로 추천해 줄 수 있다.
이하에서는 소정 동작을 이용하여, 빠르게 친구 관계(또는 그룹)를 형성하고, 소정 동작을 통해 수집되는 콘텐트를 친구(또는 그룹)와 공유하는 방법에 대해서 도 18 내지 도 25를 참조하여, 살펴보기로 한다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 공유 동작을 이용한 친구 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 1810에서, 제 1 단말(100)은, 콘텐트를 공유하기 위한 공유 동작에 관한 설정을 입력 받을 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 공유 동작은 콘텐트를 수집하고, 수집된 콘텐트를 타 사용자와 간편하게 공유하기 위해 사용자가 소정 단말을 이용하여 행하는 동작을 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 공유 동작은 사용자에 의해 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시예에 따른 공유 동작에는, 사진 촬영, 동영상 촬영, 음성 녹음, 화면 캡쳐, 애플리케이션 공유 동작, 음악 재생 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 1820에서, 제 1 단말(100)은, 공유 동작에 관한 정보를 포함하는 친구 요청 메시지를 제 2 단말(200)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 제 1 단말(100)은 공유 동작을 통해 콘텐트를 공유하기 위한 친구 관계 형성을 제 2 단말(200)에 요청할 수 있다.
이때, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은, 공유 동작에 관한 정보를 포함하는 친구 요청 메시지를 근거리 통신을 이용하여 브로드캐스팅할 수 있다. 이 경우, 제 1 단말(100)의 통신 반경 내에 존재하는 제 2 단말(200)은, 제 1 단말(100)이 방송하는 친구 요청 메시지를 수신할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은, 근거리 통신(예컨대, BLE 통신)을 통해 주변에 존재하는 디바이스들을 검색할 수 있다. 그리고 제 1 단말(100)은, 검색된 디바이스들 중에서 제 2 단말(100)을 선택하여, 제 2 단말(200)로 친구 요청 메시지를 전송할 수도 있다.
단계 1830에서, 제 1 단말(100)은, 제 2 단말(200)로부터 친구 요청 메시지에 대응하는 수락 메시지를 수신할 수 있다. 예를 들어, 제 2 단말(200)의 사용자가 공유 동작을 통해 제 1 단말(100)의 사용자와 콘텐트를 공유하기를 원하는 경우, 제 2 단말(200)은, 제 1 단말(100)의 친구 요청 메시지에 대한 수락 메시지를 제 1 단말(100)로 전송할 수 있다.
단계 1840에서, 제 1 단말(100)은, 수락 메시지를 전송한 제 2 단말(200)의 사용자를 친구로 추천할 수 있다. 예를 들어, 제 1 단말(100)은 수락 메시지를 전송한 제 2 단말(200)의 식별 정보 또는 제 2 단말(200)의 사용자 식별 정보를 화면에 표시함으로써, 제 2 단말(200)의 사용자를 친구로 추천할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 수락 메시지를 전송한 제 2 단말(200)이 복수의 디바이스인 경우, 제 1 단말(100)은, 제 1 단말(100)의 사용자 및 복수의 제 2 단말(200) 사용자들을 포함하는 공유 그룹을 형성할 수도 있다.
도 19는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 공유 동작을 이용한 친구 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 18과 중복되는 부분에 대한 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
단계 1910에서, 제 1 단말(100)은 콘텐트를 공유하기 위한 공유 동작 및 공유 동작이 적용되는 영역 또는 위치에 관한 설정을 입력 받을 수 있다. 즉, 사용자는 공유 동작을 설정하고, 공유 동작에 의해 콘텐트가 공유되는 일정 영역을 추가로 설정할 수 있다. 이 경우, 제 1 단말(100) 및 제 2 단말(200)이 공유 동작이 적용되는 영역 내에 위치하는 경우에만, 제 1 단말(100)과 제 2 단말(200) 간의 공유 동작에 의한 콘텐트 공유가 가능할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 공유 동작이 적용되는 영역은, 제 1 단말(100)의 통신 반경일 수도 있고, 특정 건물일 수도 있고, 특정 공간일 수도 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 사용자는, 제 1 단말(100)의 근거리 통신 가능 영역을 공유 동작이 적용되는 영역으로 설정할 수도 있고, 특정 건물(예컨대, 박물관) 내에서만 공유 동작에 의한 콘텐트 공유가 가능하도록 설정할 수도 있고, 제 1 단말(100)의 반경 5m 내에서만 공유 동작에 의한 콘텐트 공유가 가능하도록 설정할 수도 있다. 본 발명의 다른 실시예에 의하면, 공유 동작이 적용되는 영역은, 제 1 단말(100) 및 제 2 단말(100)이 연결된 근거리 통신망(local area network) 또는 개인 통신망(personal area network)일 수 있다.
단계 1920에서, 제 1 단말(100)은, 공유 동작 및 공유 동작이 적용되는 영역에 관한 정보를 포함하는 친구 요청 메시지를 제 2 단말(200)로 전송할 수 있다.
단계 1930에서, 제 2 단말(200)은, 제 1 단말(100)로부터 수신된 친구 요청 메시지를 화면에 표시할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제 2 단말(200)은 친구 요청 메시지를 팝업 창 형태로 표시할 수도 있다. 이때, 제 2 단말(200)의 사용자는 친구 요청 메시지에 포함된 공유 동작에 관한 정보, 공유 동작이 적용되는 영역에 관한 정보, 제 1 단말(100) 또는 제 1 단말(100)의 사용자에 관한 정보 등을 확인하고, 친구 요청에 대한 수락 여부를 결정할 수 있다.
단계 1940에서, 제 2 단말(200)의 사용자가 제 1 단말(100)의 친구 요청을 수락하는 경우, 제 2 단말(200)은 제 1 단말(100)로 친구 요청 메시지에 대한 수락 메시지를 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 수락 메시지에는, 제 2 단말(200)에 관한 정보, 제 2 단말(200)의 사용자에 관한 정보 등이 포함될 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에 의한 제 2 단말(200)에 관한 정보에는, 제 2 단말(200)의 식별 정보(예컨대, 디바이스 아이디, 기기 명, 식별 이미지 등), 제 2 단말(200)에서 지원하는 통신 방식에 관한 정보, 제 2 단말(200)에 연결하기 위한 연결 정보(예컨대, 블루투스 어드레스, 프로파일 정보, SSID, IP 주소, MAC 주소, 채널 번호, 보안 키 등) 등이 있을 수 있다. 통신 방식에는 무선 랜(애드혹 모드 또는 인프라 스트럭쳐 모드), 블루투스, 지그비, WFD, UWB 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 1950에서, 제 1 단말(100)은, 수락 메시지를 전송한 제 2 단말(200)의 사용자를 친구로 추천할 수 있다. 예를 들어, 제 1 단말(100)은 수락 메시지를 전송한 제 2 단말(200)의 식별 정보 또는 제 2 단말(200)의 사용자 식별 정보(예컨대, 사용자 계정 정보, 사용자 프로필 정보, 사용자 이미지 등)를 화면에 표시함으로써, 제 2 단말(200)의 사용자를 친구로 추천할 수 있다.
단계 1960에서, 제 1 단말(100)과 제 2 단말(100)은 공유 동작에 의해 수집되는 콘텐트를 공유할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 공유 동작이 적용되는 영역이 설정되어 있는 경우, 제 1 단말(100)과 제 2 단말(100)은, 기 설정된 영역 내에서, 공유 동작에 의해 수집되는 콘텐트를 공유 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 공유 동작에 의해 수집되는 콘텐트는, 오디오 콘텐트, 비디오 콘텐트, 텍스트 콘텐트 등 다양할 수 있다. 예를 들어, 공유 동작에 의해 수집되는 콘텐트는, 사진 콘텐트, 동영상 콘텐트, 음성 녹음 콘텐트, 음악 콘텐트, 전자책 콘텐트 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
제 1 단말(100)과 제 2 단말(100)이 콘텐트를 공유하는 과정에 대해서 좀 더 살펴보기로 한다.
단계 1961에서, 제 1 단말(100)은 센서들을 이용하여 기 설정된 공유 동작을 감지할 수 있다. 그리고 단계 1963에서, 제 1 단말(100)은 기 설정된 공유 동작에 의해 수집되는 제 1 콘텐트를 제 2 단말(200)로 전송할 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)은 근거리 통신을 통해 제 2 단말(200)로 직접 제 1 콘텐트를 전송할 수도 있고, 공유 서버를 통해서 제 2 단말(200)로 제 1 콘텐트를 전송할 수도 있다.
단계 1965에서, 제 2 단말(200)은 기 설정된 공유 동작을 감지할 수 있다. 이때, 단계 1967에서, 제 2 단말(200)도 공유 동작에 의해 수집되는 제 2 콘텐트를 제 1 단말(100)로 전송할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의하면, 제 1 단말(100) 및 제 2 단말(200)은 친구 요청 메시지를 수락한 친구의 리스트 또는 데이터베이스를 유지할 수도 있다. 상기 리스트 또는 데이터베이스는 공유 동작 수행에 이용될 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제 1 단말(100)과 제 2 단말(200)은, 소정 공유 동작을 이용하여 간편하게 친구 관계를 형성하고, 공유 동작에 의해 수집되는 콘텐트들을 서로 공유할 수 있게 된다. 이하에서는, 공유 동작을 통해 친구 관계를 형성하고 콘텐트를 공유하는 일례에 대해서 도 20 내지 도 25를 참조하여 살펴보기로 한다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 요청 메시지를 브로드캐스팅하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 20(a)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은 공유 동작 및 공유 동작이 적용되는 영역을 설정할 수 있는 GUI(Graphical user interface)를 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 사용자는 콘텐트를 공유하기 위한 공유 동작을 입력 또는 선택할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 콘텐트를 공유하기 위한 공유 동작으로 사진 촬영 동작을 선택할 수 있다.
또한, 사용자는 공유 동작이 적용되는 영역을 설정할 수도 있다. 예를 들어, 사용자는 ‘OO 박물관’ 존 내에서만 공유 동작에 의한 콘텐트 공유가 가능한 것으로 설정할 수 있다.
도 20(b)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은, 공유 동작 및 공유 동작이 적용되는 영역에 관한 정보를 포함하는 친구 요청 메시지를 외부로 브로드캐스팅할 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100)은 근거리 통신(예컨대, Wi-Fi, BLE 통신 등)을 이용하여 친구 요청 메시지를 브로드캐스팅할 수 있다.
도 20(c)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은, 외부의 단말들(예컨대, 제 1 디바이스(200-1), 제 2 디바이스(200-2), 제 3 디바이스(200-3), 제 4 디바이스(200-4))로부터 친구 요청 메시지에 대한 수락 메시지를 수신할 수 있다. 예를 들어, 외부 단말들의 사용자들은 친구 요청 메시지에 포함된 공유 동작(예컨대, 사진 촬영) 및 공유 동작이 적용되는 영역(예컨대, OO 박물관)에 관한 정보를 확인한 후, 제 1 단말(100)의 사용자의 요청에 응할 수 있는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100)은, 제 1 디바이스(200-1)의 사용자, 제 2 디바이스(200-2)의 사용자, 제 3 디바이스(200-3)의 사용자, 제 4 디바이스(200-4)의 사용자를 친구로 추천할 수 있다.
그리고 제 1 단말(100)은, 제 1 디바이스(200-1)의 사용자, 제 2 디바이스(200-2)의 사용자, 제 3 디바이스(200-3)의 사용자, 제 4 디바이스(200-4)의 사용자와 공유 그룹을 형성할 수 있다.
이때, 제 1 단말(100)의 사용자와 제 1 디바이스(200-1)의 사용자, 제 2 디바이스(200-2)의 사용자, 제 3 디바이스(200-3)의 사용자, 제 4 디바이스(200-4)의 사용자는, OO 박물관 내에서 사진 촬영을 통해 수집되는 사진 콘텐트들을 서로 공유할 수 있게 된다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 친구 요청 메시지를 BLE 통신을 이용하여 전송하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 21(a)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100)은, 블루투스 저 에너지(Bluetooth Low Energy, 이하 ‘BLE’라 함)를 통해 식별 정보 등을 브로드캐스팅하는 주변 디바이스들을 탐색할 수 있다. 예를 들어, 제 1 단말(100), 주변에서 식별 정보(예컨대, 디바이스 아이디, 계정 정보, 맥 어드레스 등)를 Advertise packet 형태로 브로드캐스팅하는 제 1 디바이스(200-1), 제 2 디바이스(200-2), 제 3 디바이스(200-3), 제 4 디바이스(200-4), 제 5 디바이스(200-5), 제 6 디바이스(200-6)를 검색할 수 있다.
이 경우, 제 1 단말(100)은, 검색된 제 1 디바이스(200-1), 제 2 디바이스(200-2), 제 3 디바이스(200-3), 제 4 디바이스(200-4), 제 5 디바이스(200-5), 제 6 디바이스(200-6)의 리스트를 화면에 표시할 수 있다.
제 1 단말(100)의 사용자는, 리스트에서 공유 그룹을 형성하고자 하는 적어도 하나의 디바이스를 선택할 수 있다. 예를 들어, 제 1 단말(100)의 사용자는 제 2 디바이스(200-2), 제 4 디바이스(200-4), 제 6 디바이스(200-6)을 선택할 수 있다.
이 경우, 제 1 단말(100)은, 사용자에 의해 선택된 적어도 하나의 디바이스(예컨대, 제 2 디바이스(200-2), 제 4 디바이스(200-4), 제 6 디바이스(200-6))로 친구 요청 메시지를 전송할 수 있다. 이때, 친구 요청 메시지에는, 공유 동작에 관한 정보, 공유 동작이 적용되는 영역에 관한 정보 등이 포함될 수 있다.
도 21(b)에 도시된 바와 같이, 제 2 디바이스(200-2), 제 4 디바이스(200-4), 제 6 디바이스(200-6)로부터 친구 요청 메시지에 대한 수락 메시지가 수신되는 경우, 제 1 단말(100)은, 제 2 디바이스(200-2), 제 4 디바이스(200-4), 제 6 디바이스(200-6)와 공유 그룹을 형성할 수 있다. 그리고 제 1 단말(100)은 제 2 디바이스(200-2), 제 4 디바이스(200-4), 제 6 디바이스(200-6)와 소정 공유 동작에 의해 수집되는 콘텐트를 공유할 수 있다. 이에 관해 도 22를 참조하기로 한다.
도 22는 본 발명의 일 실시예예 따른 공유 동작에 의해 수집되는 콘텐트를 공유하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 22에서는 제 1 단말(100)의 사용자가 공유 동작으로 ‘사진 촬영’을 선택하고, 공유 동작이 적용되는 영역으로 ‘OO 박물관’을 선택한 경우를 예로 들어 설명하기로 한다.
도 22(a)에 도시된 바와 같이, 사용자는 제 1 단말(100)의 카메라를 이용하여 OO 박물관 내에서 외부 대상에 대한 이미지를 캡쳐할 수 있다. 이 경우, 제 1 단말(100)은 공유 동작으로 설정된 ‘사진 촬영’ 동작을 감지할 수 있다.
도 22(b)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은, 공유 동작인 사진 촬영 동작이 감지됨에 따라, 사진 촬영 동작에 의해 수집되는 사진 콘텐트를 공유 그룹에 포함되어 있는, 제 2 디바이스(200-2), 제 4 디바이스(200-4), 제 6 디바이스(200-6)로 전송할 수 있다.
또한, 제 2 디바이스(200-2), 제 4 디바이스(200-4), 제 6 디바이스(200-6) 각각에서 사진 촬영에 의해 수집되는 사진 콘텐트들도 제 2 디바이스(200-2), 제 4 디바이스(200-4), 제 6 디바이스(200-6) 및 제 1 단말(100)과 상호 공유될 수 있다.
도 23은 본 발명의 일 실시예에 따른 공유 서버를 통해 콘텐트를 공유하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 23(a)에 도시된 바와 같이, 사용자는 제 1 단말(100)의 카메라를 이용하여 외부 대상에 대한 이미지를 캡쳐할 수 있다. 이 경우, 제 1 단말(100)은 공유 동작으로 설정된 ‘사진 촬영’ 동작을 감지할 수 있다.
단계 23(b)에 도시된 바와 같이, 공유 동작인 사진 촬영 동작이 감지됨에 따라, 제 1 단말(100)은 사진 촬영 동작에 의해 수집되는 사진 콘텐트들을 공유 서버로 전송할 수 있다. 이때, 제 2 디바이스(200-2), 제 4 디바이스(200-4), 제 6 디바이스(200-6) 각각은, 공유 서버에 접근이 가능하다. 따라서, 제 2 디바이스(200-2), 제 4 디바이스(200-4), 제 6 디바이스(200-6) 각각은, 제 1 단말(100)에서 공유 동작에 의해 수집되는 콘텐트를 공유 서버를 통해 획득할 수 있다.
한편, 제 2 디바이스(200-2), 제 4 디바이스(200-4), 제 6 디바이스(200-6) 각각에서 공유 동작(예컨대, 사진 촬영 동작)에 의해 수집되는 콘텐트(예컨대, 사진 콘텐트)들도 공유 서버를 통해 공유될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 공유 서버는 디바이스 별, 공유 그룹 별, 계정 별로 공유 콘텐트를 관리할 수 있다.
도 24는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐트 공유 확인 창을 표시하는 화면을 나타내는 도면이다.
도 24(a)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은, 공유 동작으로 기 설정된 사진 촬영 동작을 감지할 수 있다.
이때, 도 24(b)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은, 공유 동작(예컨대, 사진 촬영 동작)에 의해 수집되는 콘텐트(예컨대, 사진 콘텐트)를 제 2 디바이스(200-2) 및 제 4 디바이스(200-4)와 공유하기 전에 화면에 표시할 수 있다. 사용자는 화면에 표시된 콘텐트를 확인한 후, 제 2 단말(100)과의 공유 여부를 결정할 수 있다.
예를 들어, 사진 촬영 동작에 의해 수집된 사진 콘텐트의 해상도가 낮거나, 사용자의 마음에 들지 않는 경우, 제 1 단말(100)의 사용자는 사진 콘텐트를 제 2 디바이스(200-2) 및 제 4 디바이스(200-4)와 공유하지 않을 수 있다. 만일, 사진 콘텐트가 마음에 드는 경우, 제 1 단말(100)의 사용자는 제 2 디바이스(200-2) 및 제 4 디바이스(200-4)와 사진 콘텐트를 공유할 수 있다.
도 25는 본 발명의 일 실시예에 따른 공유 패널을 통해 콘텐트를 공유하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 25(a)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은, 공유 패널(2500)을 요청하는 사용자 제스처를 감지할 수 있다. 공유 패널(2500)을 요청하는 사용자 제스처는 다양할 수 있다. 예를 들어, 공유 패널(2500)을 요청하는 사용자 제스처에는, 상태 표시 줄을 아래 방향으로 드래그하는 드래그 제스처, 홈 버튼을 소정 횟수(예컨대, 두 번) 누르는 제스처 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 25(b)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은, 공유 패널(2500)을 요청하는 사용자 제스처에 응답하여, 공유 패널(2500)을 제공할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 공유 패널(2500)은, 소정 공유 동작에 의해 콘텐트를 공유하기로 협의한 공유 그룹(예컨대, 제 1 단말(100)의 사용자 및 제 2 단말(200)의 사용자)의 활동 정보를 표시하는 공간을 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 단말(100)은, 공유 패널(2500)에 기 설정된 공유 동작에 관한 정보(예컨대, 사진 촬영, 음악 재생 등), 공유 동작과 관련된 애플리케이션(예컨대, 카메라 애플리케이션, 콘텐트 재생 애플리케이션 등), 및 공유 동작에 의해 연결된 적어도 하나의 친구(또는 공유 그룹)에 관한 정보(2510) 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 사용자는 공유 패널(2500)에서 공유 동작과 관련된 애플리케이션 중 카메라 애플리케이션(2520)을 선택할 수 있다.
이 경우, 도 25(c)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은, 카메라 애플리케이션(2520)에 대한 사용자의 선택을 감지하고, 카메라 애플리케이션(2520)을 실행할 수 있다.
도 25(d)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은, 카메라를 통해 캡쳐된 이미지를 화면에 표시할 수 있다. 이때, 캡쳐된 이미지에 대한 사용자의 업로드 요청이 감지되는 경우, 도 25(e)에 도시된 바와 같이, 제 1 단말(100)은 공유 서버에 캡쳐된 이미지를 업로드할 수 있다. 한편, 제 1 단말(100)은 캡쳐된 이미지를 제 2 단말(200)로 직접 전송할 수도 있다.
본 발명의 일 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 본 발명을 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.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자들이 소지한 각각의 단말에서 이벤트 정보를 수집 및 분석하여 추출된 관심사 키워드 정보를 기초로, 관심사가 공통되는 친구를 추천해 줄 수 있다. 따라서, 사용자는 추천 받은 타 단말의 사용자와 관심사가 공통되므로, 쉽게 공감대를 형성할 수 있으며, 유용한 정보를 서로 공유할 수 있게 된다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.
100: 제 1 단말
110: 이벤트 정보 수집부
120: 관심사 키워드 정보 관리부
130: 통신부
140: 추천부
150: 제어부
200: 제 2 단말
300: 친구 추천 서버
310: 통신부
320: 추천부
330: 저장부
340: 제어부

Claims (30)

  1. 제 1 단말의 이벤트 정보를 분석하여 제 1 관심사 키워드 정보를 생성하는 단계;
    제 2 단말의 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하는 단계;
    상기 제 1 관심사 키워드 정보 및 상기 제 2 관심사 키워드 정보를 비교하는 단계; 및
    상기 비교한 결과에 기초하여, 상기 제 2 단말의 사용자를 친구로 추천하는 정보를 디스플레이하는 단계를 포함하는 친구 추천 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 친구 추천 방법은,
    상기 제 1 단말의 이벤트 정보를 수집하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제 1 단말의 이벤트 정보를 수집하는 단계는,
    상기 제 1 단말의 위치 정보, 네트워크 정보, 사용자의 상태 정보, 송수신 메시지 정보, 송수신 이메일 정보, 통화 내역 정보, SNS(Social Networking Service) 이용 정보, 애플리케이션 사용 정보, 웹 페이지 이용 정보, 및 결제 정보 중 적어도 하나를 수집하는 단계를 포함하는 친구 추천 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 제 1 관심사 키워드 정보를 생성하는 단계는,
    상기 제 1 단말의 이벤트 정보를 분석하여, 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택하는 단계를 포함하고,
    상기 제 1 관심사 키워드 정보는, 상기 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드 및 상기 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는 친구 추천 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택하는 단계는,
    상기 제 1 단말의 이벤트 정보를 상위 계층 제 1 관심사 키워드로 일반화하는 단계를 포함하는 친구 추천 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 제 1 단말의 이벤트 정보를 일반화하는 단계는,
    상기 제 1 단말의 이벤트 정보를 상위 계층 제 1 관심사 키워드로 일반화하기 위한 일반화 레벨을 설정하는 단계를 포함하는 친구 추천 방법.
  6. 제 3 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택하는 단계는,
    상기 제 1 단말의 이벤트 정보를 분석하여, 복수의 후보 키워드를 추출하는 단계; 및
    상기 복수의 후보 키워드 각각에 대한 추출 횟수에 기초하여, 상기 복수의 후보 키워드 중 상기 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택하는 단계를 포함하는 친구 추천 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하는 단계는,
    상기 제 2 단말의 이벤트 정보에 기초하여 상위 계층 정보로 일반화된 제 2 관심사 키워드를 포함하는 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하는 단계를 포함하는 친구 추천 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 제 2 관심사 키워드 정보는,
    상기 제 2 관심사 키워드에 맵핑된 제 2 위치 정보 및 제 2 시간 정보 중 적어도 하나를 더 포함하는 친구 추천 방법.
  9. 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하는 단계는,
    무선 랜, 근거리 무선 통신(NFC), 블루투스, 지그비, WFD((Wi-Fi Direct), 및 UWB(ultra wideband) 중 적어도 하나를 통해 상기 제 2 단말로부터 상기 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하는 단계를 포함하는 친구 추천 방법.
  10. 제 1 항에 있어서, 상기 디스플레이하는 단계는,
    상기 비교한 결과에 기초하여, 상기 제 1 관심사 키워드 정보 및 상기 제 2 관심사 키워드 정보의 유사도를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 유사도가 소정 값 이상인 경우, 상기 제 2 단말의 사용자를 친구로 추천하는 정보를 디스플레이하는 단계를 포함하는 친구 추천 방법.
  11. 제 1 항에 있어서, 상기 친구 추천 방법은,
    소정 시간 경과 후, 상기 제 2 관심사 키워드 정보를 삭제하는 단계를 더 포함하는 친구 추천 방법.
  12. 제 1 항에 있어서, 상기 친구 추천 방법은,
    콘텐트를 공유하기 위한 공유 동작을 수행하는 명령을 수신하는 단계;
    상기 공유 동작을 수행하기 위한 영역을 선택 받는 단계; 및
    상기 제 2 관심사 키워드 정보가 상기 선택된 영역에 상기 제 2 단말이 위치한다는 것을 가리키는 경우, 상기 공유 동작에 관한 정보를 포함하는 친구 요청 메시지를 상기 제 2 단말로 전송하는 단계를 더 포함하는 친구 추천 방법.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 친구 추천 방법은,
    상기 친구 요청 메시지의 전송에 대한 응답으로, 친구 승낙 메시지를 상기 제 2 단말로부터 수신하는 단계; 및
    상기 친구 승낙 메시지의 수신에 응답하여, 콘텐트를 상기 제 2 단말과 공유하는 단계를 더 포함하는 친구 추천 방법.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 공유하는 단계는,
    상기 제 1 단말에 의해 공유되는 제 1 콘텐트를 상기 제 2 단말로 전송하는 단계; 및
    상기 제 2 단말에 의해 공유되는 제 2 콘텐트를 상기 제 2 단말로부터 수신하는 단계를 포함하는 친구 추천 방법.
  15. 제 1 항의 친구 추천 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
  16. 친구를 추천하는 제 1 단말에 있어서,
    디스플레이부;
    통신부; 및
    상기 제 1 단말의 이벤트 정보를 분석하여, 제 1 관심사 키워드 정보를 생성하고, 제 2 단말의 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 제 1 관심사 키워드 정보와 상기 제 2 관심사 키워드 정보를 비교하고, 상기 비교한 결과에 기초하여, 상기 제 2 단말의 사용자를 친구로 추천하는 정보를 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는 제어부를 포함하는 제 1 단말.
  17. 제 16 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제 1 단말의 이벤트 정보를 수집하고,
    상기 제 1 단말의 이벤트 정보는, 상기 제 1 단말의 위치 정보, 네트워크 정보, 사용자의 상태 정보, 송수신 메시지 정보, 송수신 이메일 정보, 통화 내역 정보, SNS(Social Networking Service) 이용 정보, 애플리케이션 사용 정보, 웹 페이지 이용 정보, 및 결제 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제 1 단말.
  18. 제 17 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제 1 단말의 이벤트 정보를 분석하여, 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택하고,
    상기 제 1 관심사 키워드 정보는, 상기 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드 및 상기 제 1 관심사 키워드에 대응되는 제 1 위치 정보 및 제 1 시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제 1 단말.
  19. 제 18 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제 1 단말의 이벤트 정보를 상위 계층 제 1 관심사 키워드로 일반화하여, 상기 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택하는 제 1 단말.
  20. 제 19 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제 1 단말의 이벤트 정보를 상위 계층 제 1 관심사 키워드로 일반화하기 위한 일반화 레벨을 설정하는 제 1 단말.
  21. 제 18 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 분석된 제 1 단말의 이벤트 정보로부터 복수의 후보 키워드를 추출하고, 상기 복수의 후보 키워드 각각에 대한 추출 횟수에 기초하여 상기 복수의 후보 키워드 중 상기 적어도 하나의 제 1 관심사 키워드를 선택하는 제 1 단말.
  22. 제 16 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제 2 단말의 이벤트 정보에 기초하여 상위 계층 정보로 일반화된 제 2 관심사 키워드를 포함하는 제 2 관심사 키워드 정보를 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 제 1 단말.
  23. 제 22 항에 있어서, 상기 제 2 관심사 키워드 정보는,
    상기 제 2 관심사 키워드에 맵핑된 제 2 위치 정보 및 제 2 시간 정보 중 적어도 하나를 더 포함하는 제 1 단말.
  24. 제 16 항에 있어서, 상기 통신부는,
    무선 랜, 근거리 무선 통신(NFC), 블루투스, 지그비, WFD((Wi-Fi Direct), 및 UWB(ultra wideband) 중 적어도 하나를 통해 상기 제 2 단말과 통신하는 제 1 단말.
  25. 제 16 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 비교한 결과에 기초하여, 상기 제 1 관심사 키워드 정보 및 상기 제 2 관심사 키워드 정보의 유사도를 산출하고, 상기 산출된 유사도가 소정 값 이상인 경우, 상기 제 2 단말의 사용자를 친구로 추천하는 정보를 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는 제 1 단말.
  26. 제 16 항에 있어서, 상기 제어부는,
    소정 시간 경과 후, 상기 제 2 관심사 키워드 정보를 삭제하는 제 1 단말.
  27. 제 16 항에 있어서,
    상기 제어부는, 콘텐트를 공유하기 위한 공유 동작을 수행하는 명령을 수신하고, 상기 공유 동작을 수행하기 위한 영역을 선택 받고, 상기 제 2 관심사 키워드 정보가 상기 선택된 영역에 상기 제 2 단말이 위치한다는 것을 가리키는 경우, 상기 공유 동작에 관한 정보를 포함하는 친구 요청 메시지를 상기 제 2 단말로 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 제 1 단말.
  28. 제 27 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 친구 요청 메시지의 전송에 대한 응답으로, 친구 승낙 메시지를 상기 제 2 단말로부터 수신하고, 상기 친구 승낙 메시지의 수신에 응답하여, 콘텐트를 상기 제 2 단말과 공유하도록 상기 통신부를 제어하는 제 1 단말.
  29. 제 28항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제 1 단말에 의해 수집되는 제 1 콘텐트를 상기 제 2 단말로 전송하고, 상기 제 2 단말에 의해 수집되는 제 2 콘텐트를 상기 제 2 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 제 1 단말.
  30. 친구 추천 서버의 친구 추천 방법에 있어서,
    제 1 시간 정보 및 제 1 위치 정보 중 적어도 하나와 맵핑된 제 1 관심사 키워드를 포함하는 제 1 관심사 키워드 정보를 제 1 단말로부터 수신하는 단계;
    제 2 시간 정보 및 제 2 위치 정보 중 적어도 하나와 맵핑된 제 2 관심사 키워드를 포함하는 제 2 관심사 키워드 정보를 제 2 단말로부터 수신하는 단계;
    상기 제 1 관심사 키워드 정보 및 상기 제 2 관심사 키워드 정보를 비교하는 단계;
    상기 비교한 결과에 기초하여, 상기 제 1 단말 및 상기 제 2 단말 중 적어도 하나에 친구 추천 정보를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 친구 추천 방법.
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