KR20140078008A - 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법 - Google Patents

소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법 Download PDF

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KR20140078008A
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Abstract

본 발명은, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는지를 신뢰도 높게 정량화한 정보를 제공할 수 있는 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법이 개시되어 있다. 본 발명의 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템은, 소셜네트워크장치가 각 이용자에 의해 등록되는 컨텐츠를 서비스하고, 영향력정보결정장치가 상기 소셜네트워크장치에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하여 상기 분석 결과에 따라, 각 이용자 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산하고, 상기 영향력정보결정장치가 계산한 상기 이용자평가지수, 상기 이용자관계지수 및 상기 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로 상기 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정하는 구성을 포함한다.

Description

소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법{INFLUENCE DETERMINATION SYSTEM AND METHOD THEREOF FOR SOCIAL NETWORK USER}
본 발명은 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는지를 신뢰도 높게 정량화할 수 있는 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법과 이에 따르는 영향력정보결정장치 및 영향력정보결정장치의 동작 방법에 관한 것이다.
현재, 사람 대 사람 간의 커뮤니케이션의 중요성이 강조되면서 이용자들 간의 지인관계를 구축하고 이처럼 구축된 지인들 간에 실시간 커뮤니케이션 서비스, 정보공유 서비스 등을 제공하는 다양한 소셜네트워크(Social Network Service) 형태의 서비스들이 등장하고 있다.
이러한 소셜네트워크 서비스(예 : 블로그)의 확산으로 많은 이용자들이 상품구매에 있어서 소셜네트워크에 등록된 컨텐츠(예 : 블로그 게시물)의 내용을 참고 하는 경우가 많아 지고 있으며, 이에 따라 특정 상품의 마케팅을 위해 소셜네트워크를 활용하고자 하는 기업들이 늘어나고 있다.
이러한 배경에서, 최근 소셜네트워크 서비스에 등록된 수 많은 게시물의 내용을 분석하여 이를 마케팅에 활용하기 위한 마케팅 기술이 속속 도입되고 있다.
헌데, 현재의 소셜네트워크 서비스를 이용한 마케팅 기술은, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 이용자가 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는 이용자인지를 고려하지 않고 있기 때문에, 영향력이 큰 이용자의 소셜네트워크 내 활동과 영향력이 크지 않은 이용자의 소셜네트워크 내 활동에 구분을 둘 수 없어 마케팅의 효율성을 보다 높일 수 있는 중요한 요인을 간과하고 있다고 볼 수 있다.
이에, 본 발명에서는, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는지를 신뢰도 높게 정량화할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 도달하고자 하는 목적은 소셜네트워크장치가 각 이용자에 의해 등록되는 컨텐츠를 서비스하고, 영향력정보결정장치가 상기 소셜네트워크장치에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하여 상기 분석 결과에 따라, 각 이용자 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산하고, 상기 영향력정보결정장치가 계산한 상기 이용자평가지수, 상기 이용자관계지수 및 상기 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로 상기 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정하는 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법을 제공하여, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는지를 신뢰도 높게 정량화한 영향력정보를 결정하는데 있다.
본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 도달하고자 하는 다른 목적은 소셜네트워크장치에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하여, 상기 분석 결과에 따라, 컨텐츠 등록과 관련되는 각 이용자 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산하고, 각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수와 각 컨텐츠 별로 계산한 상기 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정하는 영향력정보결정장치 및 영향력정보결정장치의 동작 방법을 제공하여, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는지를 신뢰도 높게 정량화한 영향력정보를 결정하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 관점에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템은, 각 이용자에 의해 등록되는 컨텐츠를 서비스하는 소셜네트워크장치; 및 상기 소셜네트워크장치에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하여, 각 이용자 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산하며, 계산한 상기 이용자평가지수, 상기 이용자관계지수 및 상기 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로 상기 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정하는 영향력정보결정장치를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 관점에 따른 영향력정보결정장치는, 소셜네트워크장치에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하는 컨텐츠분석부; 상기 분석 결과에 따라, 컨텐츠 등록과 관련되는 각 이용자 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산하는 평가지수계산부; 및 각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수와 각 컨텐츠 별로 계산한 상기 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정하는 영향력정보결정부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 평가지수계산부는, 상기 각 이용자 중 특정 이용자와 관련하여, 상기 특정 이용자에 의해 특정 기간 동안 등록된 컨텐츠의 개수, 상기 특정 이용자가 상기 소셜네트워크에 가입한 시점부터 현재 시점까지의 활동기간, 상기 특정 이용자에 의해 상기 활동기간 동안 등록된 컨텐츠의 총 개수 및 상기 특정 이용자와 지인관계를 갖는 이웃이용자의 수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 특정 이용자에 대한 상기 이용자평가지수를 계산할 수 있다.
바람직하게는, 상기 평가지수계산부는, 상기 특정 이용자와 관련하여, 상기 특정 이용자에 의해 등록된 컨텐츠에 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 이용자관계지수를 기초로, 특정 정규화알고리즘을 통해 상기 특정 이용자에 대한 상기 이용자관계지수를 계산할 수 있다.
바람직하게는, 상기 평가지수계산부는, 상기 각 컨텐츠 중 특정 컨텐츠와 관련하여, 특정 시간 동안 등록된 반응컨텐츠의 개수, 상기 특정 컨텐츠가 등록된 시점부터 현재 시점까지 등록된 반응컨텐츠의 총 개수 및 상기 반응컨텐츠의 총 개수 중에서 상기 특정 컨텐츠를 등록한 특정 이용자와 지인관계를 갖지 않는 다른 이용자에 의해 등록된 반응컨텐츠의 개수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 특정 컨텐츠에 대한 상기 컨텐츠평가지수를 계산할 수 있다.
바람직하게는, 상기 영향력정보결정부는, 상기 각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수에 기초하여, 각 이용자별 영향력지수를 계산하는 제1이용자영향력지수계산부와, 상기 각 컨텐츠 별로 계산한 상기 컨텐츠평가지수와 상기 각 이용자별 영향력지수 중에서 해당 컨텐츠를 등록한 이용자의 영향력지수 및 해당 컨텐츠에 대하여 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 영향력지수에 기초하여, 각 컨텐츠별 영향력지수를 계산하는 컨텐츠영향력지수계산부를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 영향력정보결정부는, 상기 컨텐츠영향력지수계산부에서 상기 각 컨텐츠별 영향력지수가 계산될 때마다, 상기 각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수와 상기 컨텐츠영향력지수계산부에서 금번 계산된 각 컨텐츠별 영향력지수 중에서 해당 이용자에 의해 등록된 컨텐츠의 영향력지수에 기초하여, 각 이용자별 영향력지수를 재 계산하는 제2이용자영향력지수계산부를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 영향력정보결정부는, 상기 제2이용자영향력지수계산부에서 상기 각 이용자별 영향력지수가 재 계산될 때마다, 상기 제2이용자영향력지수계산부에서 금번 계산된 각 이용자별 영향력지수를 이용하여 각 컨텐츠별 영향력지수를 재 계산하도록 상기 컨텐츠영향력지수계산부를 제어할 수 있다.
바람직하게는, 상기 영향력정보결정부는, 상기 제2이용자영향력지수계산부에서 기 설정된 계산횟수만큼 각 이용자별 영향력지수를 반복하여 재 계산하도록 상기 컨텐츠영향력지수계산부 및 상기 제2이용자영향력지수계산부 중 적어도 하나를 제어하며, 상기 제2이용자영향력지수계산부에서 마지막으로 계산되는 각 이용자별 영향력지수를 기초로 상기 각 이용자에 대한 영향력정보를 결정할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 3 관점에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 방법은, 소셜네트워크장치가 각 이용자에 의해 등록되는 컨텐츠를 서비스하는 단계; 영향력정보결정장치가 상기 소셜네트워크장치에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하는 단계; 상기 영향력정보결정장치가 상기 분석 결과에 따라, 각 이용자 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산하는 단계; 및 상기 영향력정보결정장치가 계산한 상기 이용자평가지수, 상기 이용자관계지수 및 상기 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로 상기 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 4 관점에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 소셜네트워크장치에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하는 컨텐츠분석단계; 상기 분석 결과에 따라, 컨텐츠 등록과 관련되는 각 이용자 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산하는 평가지수계산단계; 및 각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수와 각 컨텐츠 별로 계산한 상기 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정하는 영향력정보결정단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 평가지수계산단계는, 상기 각 이용자 중 특정 이용자와 관련하여, 상기 특정 이용자에 의해 특정 기간 동안 등록된 컨텐츠의 개수, 상기 특정 이용자가 상기 소셜네트워크에 가입한 시점부터 현재 시점까지의 활동기간, 상기 특정 이용자에 의해 상기 활동기간 동안 등록된 컨텐츠의 총 개수 및 상기 특정 이용자와 지인관계를 갖는 이웃이용자의 수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 특정 이용자에 대한 상기 이용자평가지수를 계산할 수 있다.
바람직하게는, 상기 평가지수계산단계는, 상기 특정 이용자와 관련하여, 상기 특정 이용자에 의해 등록된 컨텐츠에 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 이용자관계지수를 기초로, 특정 정규화알고리즘을 통해 상기 특정 이용자에 대한 상기 이용자관계지수를 계산할 수 있다.
바람직하게는, 상기 평가지수계산단계는, 상기 각 컨텐츠 중 특정 컨텐츠와 관련하여, 특정 시간 동안 등록된 반응컨텐츠의 개수, 상기 특정 컨텐츠가 등록된 시점부터 현재 시점까지 등록된 반응컨텐츠의 총 개수 및 상기 반응컨텐츠의 총 개수 중에서 상기 특정 컨텐츠를 등록한 특정 이용자와 지인관계를 갖지 않는 다른 이용자에 의해 등록된 반응컨텐츠의 개수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 특정 컨텐츠에 대한 상기 컨텐츠평가지수를 계산할 수 있다.
바람직하게는, 상기 영향력정보결정단계는, 상기 각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수에 기초하여, 각 이용자별 영향력지수를 계산하는 제1이용자영향력지수계산단계와, 상기 각 컨텐츠 별로 계산한 상기 컨텐츠평가지수와 상기 각 이용자별 영향력지수 중에서 해당 컨텐츠를 등록한 이용자의 영향력지수 및 해당 컨텐츠에 대하여 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 영향력지수에 기초하여, 각 컨텐츠별 영향력지수를 계산하는 컨텐츠영향력지수계산단계와, 상기 컨텐츠영향력지수계산단계에서 상기 각 컨텐츠별 영향력지수가 계산될 때마다, 상기 각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수와 상기 컨텐츠영향력지수계산단계에서 금번 계산된 각 컨텐츠별 영향력지수 중에서 해당 이용자에 의해 등록된 컨텐츠의 영향력지수에 기초하여, 각 이용자별 영향력지수를 재 계산하는 제2이용자영향력지수계산단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 영향력정보결정단계는, 상기 제2이용자영향력지수계산단계에서 상기 각 이용자별 영향력지수가 재 계산될 때마다, 상기 제2이용자영향력지수계산단계에서 금번 계산된 각 이용자별 영향력지수를 이용하여 각 컨텐츠별 영향력지수를 계산하도록 상기 컨텐츠영향력지수계산단계를 재 수행할 수 있다.
바람직하게는, 상기 영향력정보결정단계는, 상기 제2이용자영향력지수계산단계에서 기 설정된 계산횟수만큼 각 이용자별 영향력지수를 반복하여 재 계산하도록 하고, 상기 제2이용자영향력지수계산단계에서 마지막으로 계산되는 각 이용자별 영향력지수를 기초로 상기 각 이용자에 대한 영향력정보를 결정할 수 있다.
이에, 본 발명의 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법에 의하면, 소셜네트워크 상에서 각 이용자 및 각 이용자에 의해 등록된 컨텐츠 간에 순환적으로 영향을 미친다는 점을 반영하여, 영향력지수가 높은 이용자가 반응컨텐츠를 등록한 컨텐츠의 영향력지수를 높이고, 영향력지수가 높아지는 컨텐츠를 등록한 이용자의 영향력지수를 높이는 과정을 순환적으로 반복/계산한 결과로서 각 이용자 별 영향력정보를 결정할 수 있다.
따라서, 본 발명의 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법에 의하면, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는지를 신뢰도 높게 정량화할 수 있는 효과를 도출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템을 나타내는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영향력정보결정장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 방법의 흐름을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법의 흐름을 나타내는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템은, 소셜네트워크장치(100) 및 영향력정보결정장치(200)를 포함한다.
소셜네트워크장치(100)는, 각 이용자(10)에 의해 등록되는 컨텐츠를 관리하고, 요청에 따른 컨텐츠를 제공하는 서비스를 제공한다.
이러한 소셜네트워크장치(100)는, 이용자들 간의 지인관계를 구축하고 이처럼 구축된 지인(또는 이웃이용자)들 간에 실시간 커뮤니케이션 서비스, 정보공유 서비스 등을 제공하는 다양한 SNS(Social Network Service) 형태의 소셜네트워크서비스를 제공하는 장치인 것이 바람직하다.
영향력정보결정장치(200)는, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하여, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자(10)에 대하여 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는지를 정량화한 영향력정보를 결정할 수 있는 장치이다.
즉, 영향력정보결정장치(200)는, 주기적으로 또는 기 설정된 컨텐츠정보 수집이벤트 발생 시 또는 영향력정보결정장치(200)의 운영자 조작에 따라, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 컨텐츠들의 컨텐츠정보를 수집할 수 있다.
이에, 영향력정보결정장치(200)는, 수집한 컨텐츠정보를 기초로 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 컨텐츠들을 분석할 수 있다.
그리고, 영향력정보결정장치(200)는, 전술의 컨텐츠들을 분석한 결과를 기초로, 각 이용자(10) 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산한다.
이에, 영향력정보결정장치(200)는, 전술과 같이 계산한 각 이용자(10) 별 이용자평가지수, 각 이용자(10) 별 이용자관계지수 및 각 컨텐츠 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로, 각 이용자(10)에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정할 수 있다.
다시 말해, 영향력정보결정장치(200)는, 전술과 같이 소셜네트워크장치(100)에서 제공하는 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자(10)에 대하여, 소셜네트워크 상에서의 영향력정보 즉 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는지를 정량화한 영향력정보를 결정할 수 있다.
여기서, 각 이용자(10) 별 영향력정보를 결정하는 구체적인 구성에 대해서는, 이하 도 2를 참조할 본 발명의 영향력정보결정장치의 설명에서 보다 구체적으로 설명하도록 하겠다.
이에, 영향력정보결정장치(200)는 전술과 같이 결정한 각 이용자(10) 별 영향력정보를 소셜네트워크 기반의 마케팅을 실현하는 정보이용장치(300)에서 이용할 수 있도록 지원할 수 있다.
이에, 정보이용장치(300)는, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자(10)가 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는 이용자인지를 고려한 마케팅 기술을 개발/서비스할 수 있어, 마케팅의 효율성을 보다 높일 수 있을 것이다.
여기서, 전술의 영향력정보결정장치(200)는, 도 1에 도시된 바와 같이 소셜네트워크장치(100)와 별도로 구성되는 장치일 수도 있고, 또는 소셜네트워크장치(100)에 포함되는 구성일 수도 있다.
이하에서는 도 2를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영향력정보결정장치를 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
본 발명에 따른 영향력정보결정장치(200)는, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하는 컨텐츠분석부(210)와, 상기 분석 결과에 따라, 컨텐츠 등록과 관련되는 각 이용자(10) 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산하는 평가지수계산부(220)와, 각 이용자(10) 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수와 각 컨텐츠 별로 계산한 상기 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로, 각 이용자(10)에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정하는 영향력정보결정부(260)를 포함한다.
컨텐츠분석부(210)는, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 컨텐츠를 분석한다.
즉, 컨텐츠분석부(210)는, 주기적으로 또는 기 설정된 컨텐츠정보 수집이벤트 발생 시 또는 영향력정보결정장치(200)의 운영자 조작에 따라, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 컨텐츠들의 컨텐츠정보를 수집할 수 있다. 여기서, 컨텐츠란, 이용자에 의해 등록된 텍스트 및 동영상 및 이미지 중 적어도 하나를 포함하는 게시물을 의미할 수 있다.
이에, 컨텐츠분석부(210)는, 수집한 컨텐츠정보를 기초로 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 컨텐츠들을 분석할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 컨텐츠분석부(210)는 수집한 컨텐츠정보를 기초로 컨텐츠들을 분석한 분석정보, 즉 각 이용자(10) 별, 각 컨텐츠 별로 다양한 분석정보를 생성할 수 있다.
예컨대, 각 이용자(10) 별로 생성한 분석정보를 각 이용자(10) 중 특정 이용자 예를 들면 이용자(1)을 언급하여 설명하면, 이용자(1)의 분석정보는, 이용자(1)에 의해 특정 기간(P) 동안 등록된 컨텐츠의 개수, 이용자(1)가 소셜네트워크에 가입한 시점부터 현재 시점까지의 총 활동기간, 이용자(1)에 의해 상기 총 활동기간 동안 등록된 컨텐츠의 총 개수 및 이용자(1)와 지인관계를 갖는 이웃이용자의 수 등을 포함할 수 있다.
그리고, 각 컨텐츠 별로 생성한 분석정보를 각 컨텐츠 중 특정 컨텐츠 예를 들면 컨텐츠1을 언급하여 설명하면, 컨텐츠1에 대하여 특정 시간(T) 동안 등록된 반응컨텐츠(예 : 댓글, 공감 등)의 개수, 컨텐츠1이 등록된 시점부터 현재 시점까지 등록된 반응컨텐츠의 총 개수 및 컨텐츠1에 대하여 등록된 반응컨텐츠의 총 개수 중에서 컨텐츠1을 등록한 특정 이용자(예 : 이용자(1))와 지인관계를 갖지 않는 다른 이용자에 의해 등록된 반응컨텐츠의 개수 등을 포함할 수 있다.
평가지수계산부(220)는, 컨텐츠분석부(210)의 분석 결과에 따라, 컨텐츠 등록과 관련되는 각 이용자(10) 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산한다.
즉, 평가지수계산부(220)는, 전술과 같이 컨텐츠분석부(210)의 분석 결과에 따라 생성된 각 이용자(10) 별 분석정보 및 각 컨텐츠 별 분석정보를 기초로, 컨텐츠 등록과 관련되는 각 이용자(10) 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산할 수 있다.
이를 보다 구체적으로 설명하면, 평가지수계산부(220)는, 각 이용자(10) 중 특정 이용자 예를 들면 이용자(1)와 관련하여, 전술의 이용자(1)에 대하여 생성한 분석정보, 즉 이용자(1)에 의해 특정 기간(P) 동안 등록된 컨텐츠의 개수, 이용자(1)가 소셜네트워크에 가입한 시점부터 현재 시점까지의 총 활동기간, 이용자(1)에 의해 상기 총 활동기간 동안 등록된 컨텐츠의 총 개수 및 이용자(1)와 지인관계를 갖는 이웃이용자의 수 중 적어도 하나를 기초로, 이용자(1)에 대한 이용자평가지수(UserBasic E)를 계산할 수 있다.
예컨대, 평가지수계산부(220)는, 이용자(1)에 대하여 다음의 수식1을 기초로 이용자평가지수를 계산할 수 있다.
[수학식 1]
A : 특정 기간(P) 동안 등록된 컨텐츠의 개수
B : 총 활동기간 등록된 컨텐츠의 총 개수/ 총 활동기간
C : 이웃이용자의 수
이용자평가지수(UserBasic E) = q1*A + q2*B + q3*C, q1+q2+q3 = 1
여기서, q1,q2,q3는 각 파라미터에 대하여 적용되는 가중치로서, 기 설정되는 값일 것이다.
그리고, 평가지수계산부(220)는, 각 이용자(10) 중 특정 이용자 예를 들면 이용자(1)와 관련하여, 이용자(1)에 의해 등록된 컨텐츠에 반응컨텐츠(예 : 댓글, 공감 등)를 등록한 다른 이용자의 이용자관계지수를 기초로, 특정 정규화알고리즘을 통해 이용자(1)에 대한 이용자관계지수(UserNet E)를 계산할 수 있다.
여기서, 이용자관계지수(UserNet E)를 계산하기 위한 정규화알고리즘은, 일반적인 Link Analysis 알고리즘(예 : 페이지랭크 알고리즘, HITS 알고리즘 등)의 결과를 이용할 수 있다.
예를 들어 정규화알고리즘으로서 페이지랭크 알고리즘의 결과를 이용하는 경우를 설명하면, 평가지수계산부(220)는, 각 이용자(10) 별로 기본적인 이용자관계지수를 각각 계산할 수 있다.
그리고, 각 이용자(10) 중 이용자(1)를 언급하여 설명하면, 평가지수계산부(220)는, 이용자(1)의 컨텐츠에 반응컨텐츠(예 : 댓글, 공감 등)를 등록한 다른 이용자(예 : 이용자2,3,4,5)를 확인하고, 다른 이용자(예 : 이용자2,3,4,5) 각각에 대하여 이용자(1)의 컨텐츠에 반응컨텐츠(예 : 댓글, 공감 등)를 등록한 등록횟수 및 기 계산된 이용자관계지수를 확인한다.
이에, 평가지수계산부(220)는, 전술의 확인한 다른 이용자(예 : 이용자2,3,4,5) 각각의 반응컨텐츠 등록횟수 및 이용자관계지수를 기초로, 페이지랭크 알고리즘(Pagerank Algorithm)을 통해 이용자(1)에 대한 이용자관계지수(UserNet E)를 계산할 수 있다.
평가지수계산부(220)는, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 각 컨텐츠 중 특정 컨텐츠 예를 들면 컨텐츠1과 관련하여, 전술의 컨텐츠1에 대하여 생성한 분석정보, 즉 특정 시간(T) 동안 등록된 반응컨텐츠(예 : 댓글, 공감 등)의 개수, 컨텐츠1이 등록된 시점부터 현재 시점까지 등록된 반응컨텐츠의 총 개수 및 컨텐츠1에 대하여 등록된 반응컨텐츠의 총 개수 중에서 컨텐츠1을 등록한 특정 이용자(예 : 이용자(1))와 지인관계를 갖지 않는 다른 이용자에 의해 등록된 반응컨텐츠의 개수 중 적어도 하나를 기초로, 컨텐츠1에 대한 컨텐츠평가지수 (ContBasic E)를 계산할 수 있다.
예컨대, 평가지수계산부(220)는, 컨텐츠1에 대하여 다음의 수식2를 기초로 컨텐츠평가지수를 계산할 수 있다.
[수학식 2]
D : 등록된 반응컨텐츠의 총 개수
E : 특정 시간(T) 동안 등록된 반응컨텐츠의 개수
F : 지인관계를 갖지 않는 다른 이용자에 의해 등록된 반응컨텐츠의 개수
컨텐츠평가지수 (ContBasic E) = q4*D + q5*E + q6*F, q4+q5+q6 = 1
여기서, q4,q5,q6은 각 파라미터에 대하여 적용되는 가중치로서, 기 설정되는 값일 것이다.
이상 전술한 바와 같이, 평가지수계산부(220)는, 컨텐츠분석부(210)의 분석 결과에 따라 생성된 각 이용자(10) 별 분석정보 및 각 컨텐츠 별 분석정보를 기초로, 각 이용자(10) 별로 이용자평가지수(UserBasic E) 및 이용자관계지수(UserNet E) 중 적어도 하나를 계산하고, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수 (ContBasic E)를 계산할 수 있다.
영향력정보결정부(260)는, 각 이용자(10) 별로 계산한 이용자평가지수(UserBasic E) 및 이용자관계지수(UserNet E)와 각 컨텐츠 별로 계산한 컨텐츠평가지수(ContBasic E) 중 적어도 하나를 기초로, 각 이용자(10)에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정한다.
보다 구체적으로 설명하면, 영향력정보결정부(260)는, 제1이용자영향력지수계산부(230)와, 컨텐츠영향력지수계산부(240)와, 제2이용자영향력지수계산부(250)를 포함할 수 있다.
제1이용자영향력지수계산부(230)는, 전술의 평가지수계산부(220)에서 각 이용자(10) 별로 계산한 이용자평가지수(UserBasic E) 및 이용자관계지수(UserNet E)에 기초하여, 각 이용자(10) 별로 영향력지수(UserInfluence E)를 계산한다. 즉, 제1이용자영향력지수계산부(230)는, 각 이용자(10) 별로 초기(n=0)의 영향력지수(n)(UserInfluence E(n))를 계산하는 것이다.
보다 구체적으로는, 제1이용자영향력지수계산부(230)는, 다음의 수식3에 따라서, 각 이용자(10) 별로 초기의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0))를 계산할 수 있다.
[수학식 3]
영향력지수(0)(UserInfluence E(0)) = a1* 이용자평가지수(UserBasic E) + a2* 이용자관계지수(UserNet E), a1+ a2 = 1
여기서, a1,a2은 각 파라미터에 대하여 적용되는 가중치로서, 기 설정되는 값일 것이다.
이에, 이용자(1)의 경우를 설명하면, 이용자(1)의 영향력지수(0)는, 평가지수계산부(220)에서 계산된 이용자(1)의 이용자평가지수(UserBasic E)에 a1을 곱한 값과, 평가지수계산부(220)에서 계산된 이용자(1)의 이용자관계지수(UserNet E)에 a2를 곱한 값의 합일 것이다.
이처럼, 제1이용자영향력지수계산부(230)는, 각 이용자(10) 별로 초기의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0))를 계산할 수 있다.
컨텐츠영향력지수계산부(240)는, 각 컨텐츠 별로 계산한 컨텐츠평가지수(ContBasic E)와, 전술의 각 이용자(1) 별 영향력지수 중에서 해당 컨텐츠를 등록한 이용자의 영향력지수 및 해당 컨텐츠에 대하여 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 영향력지수에 기초하여, 각 컨텐츠 별로 영향력지수를 계산할 수 있다.
즉, 각 컨텐츠 중 컨텐츠1을 언급하여 설명하면, 컨텐츠영향력지수계산부(240)는, 컨텐츠1의 컨텐츠평가지수(ContBasic E)와, 컨텐츠1을 등록한 이용자의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0)) 및 컨텐츠1에 대하여 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0))에 기초하여, 컨텐츠1의 첫번째(n=1)의 영향력지수(n)(ContInfluence E(n))를 계산할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 컨텐츠영향력지수계산부(240)는, 각 컨텐츠 별로 기 계산된 또는 기 설정된 감성지수를 보유하는 것이 바람직하다.
이에, 컨텐츠영향력지수계산부(240)는, 다음의 수식4를 기초로, 컨텐츠1의 첫번째(n=1)의 영향력지수(n)(ContInfluence E(n))를 계산할 수 있다.
[수학식 4]
영향력지수(n)(ContInfluence E(n)) = a3*감성지수 + a4* 컨텐츠평가지수(ContBasic E) + a5*등록한 이용자의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0)) + a6*반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자 각각의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0))의 합/A, a3+a4+a5+a6=1
여기서, a3,a4,a5,a6은 각 파라미터에 대하여 적용되는 가중치로서 기 설정되는 값일 수 있고, A는 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자 각각의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0))의 합에 대한 반영치를 결정하는 값으로서 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 수에 의해 결정되는 값일 수 있다.
이처럼, 컨텐츠영향력지수계산부(240)는, 각 컨텐츠 별로 첫번째의 영향력지수(1)(ContInfluence E(1))를 계산할 수 있다.
더 나아가, 컨텐츠영향력지수계산부(240)는, 각 컨텐츠 별로 계산한 영향력지수(1)(ContInfluence E(1))의 총합을 근거로, 각 컨텐츠의 영향력지수(1)(ContInfluence E(1))를 정규화할 수 있다.
제2이용자영향력지수계산부(250)는, 컨텐츠영향력지수계산부(240)에서 전술과 같이 각 컨텐츠별 영향력지수가 계산될 때마다, 각 이용자(10) 별로 계산한 이용자평가지수(UserBasic E) 및 이용자관계지수(UserNet E)와, 더 나아가 컨텐츠영향력지수계산부(240)에서 금번 계산된 각 컨텐츠별 영향력지수 중에서 해당 이용자에 의해 등록된 컨텐츠의 영향력지수에 기초하여, 각 이용자(10) 별로 영향력지수를 재 계산할 수 있다.
즉, 전술과 같이, 제1이용자영향력지수계산부(230)에서 계산된 각 이용자(10) 별 초기의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0))를 이용하여, 컨텐츠영향력지수계산부(240)에서 각 컨텐츠 별 영향력지수(1)(ContInfluence E(1))을 계산하면, 제2이용자영향력지수계산부(250)는, 컨텐츠영향력지수계산부(240)에서 금번 계산한 각 컨텐츠 별 영향력지수(1)(ContInfluence E(1))를 이용한 각 이용자(10) 별 영향력지수를 재 계산할 수 있다.
이용자(1)을 언급하여 설명하면, 제2이용자영향력지수계산부(250)는, 다음의 수식5에 따라 이용자(1)의 영향력지수(1)(UserInfluence E(1))를 재 계산할 수 있다.
[수학식 5]
영향력지수(1)(UserInfluence E(1)) = b1* 이용자평가지수(UserBasic E) + b2* 이용자관계지수(UserNet E) + b3*이용자(1)에 의해 등록된 각 컨텐츠의 영향력지수(1)(ContInfluence E(1))의 합/B, b1+b2+b3 = 1
여기서, b1,b2,b3은 각 파라미터에 대하여 적용되는 가중치로서 기 설정되는 값일 수 있고, B는 이용자(1)에 의해 등록된 각 컨텐츠의 영향력지수(1)(ContInfluence E(1))의 합에 대한 반영치를 결정하는 값으로서 이용자(1)에 의해 등록된 각 컨텐츠의 개수에 의해 결정되는 값일 수 있다.
이처럼, 제2이용자영향력지수계산부(250)는, 각 이용자(10) 별로, 컨텐츠영향력지수계산부(240)에서 계산된 각 컨텐츠별 영향력지수를 더 이용하여, 각 이용자(10) 별 영향력지수(1)(UserInfluence E(1))를 재 계산할 수 있다.
더 나아가, 제2이용자영향력지수계산부(250)는, 각 이용자(10) 별로 계산한 영향력지수(1)(UserInfluence E(1))의 총합을 근거로, 각 이용자의 영향력지수(1)(UserInfluence E(1))를 정규화할 수 있다.
여기서, 영향력정보결정부(260)는, 제2이용자영향력지수계산부(250)에서 전술과 같이 각 이용자(10) 별 영향력지수가 재 계산될 때마다, 제2이용자영향력지수계산부(250)에서 금번 계산된 각 이용자(10) 별 영향력지수를 이용하여 각 컨텐츠별 영향력지수를 재 계산하도록 컨텐츠영향력지수계산부(240)를 제어한다.
따라서, 전술과 같이 제2이용자영향력지수계산부(250)에서 각 이용자(10) 별로 영향력지수(1)(UserInfluence E(1))를 재 계산함에 따라, 컨텐츠영향력지수계산부(240)는, 전술의 수식4에 따라서, 각 컨텐츠 별로 해당 컨텐츠의 두번째(n=2)의 영향력지수(n)(ContInfluence E(n))를 다음과 같이 계산할 수 있다.
영향력지수(n)(ContInfluence E(n)) = a3*감성지수 + a4* 컨텐츠평가지수(ContBasic E) + a5*등록한 이용자의 영향력지수(1)(UserInfluence E(1)) + a6*반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자 각각의 영향력지수(1)(UserInfluence E(1))의 합/A, a3+a4+a5+a6=1
이처럼, 컨텐츠영향력지수계산부(240)는, 각 컨텐츠 별로 두번째의 영향력지수(2)(ContInfluence E(2))를 계산하고, 정규화할 수 있다.
한편, 제2이용자영향력지수계산부(250) 역시, 전술에서 설명한 바와 같이 컨텐츠영향력지수계산부(240)에서 각 컨텐츠 별 영향력지수가 계산될 때마다 각 이용자(10) 별로 영향력지수를 재 계산함으로, 제2이용자영향력지수계산부(250)는, 컨텐츠영향력지수계산부(240)에서 각 컨텐츠 별로 두번째의 영향력지수(2)(ContInfluence E(2))가 계산됨에 따라 컨텐츠영향력지수계산부(240)에서 계산된 각 컨텐츠별 영향력지수(2)(ContInfluence E(2))를 더 이용하여, 각 이용자(10) 별 영향력지수(2)(UserInfluence E(2))를 재 계산하고, 정규화할 것이다.
이처럼, 컨텐츠영향력지수계산부(240) 및 제2이용자영향력지수계산부(250)는, 상호 간의 계산 결과를 더 이용하여 순환적으로 각 컨텐츠 별 영향력지수(n)(ContInfluence E(n)) 및 이용자(10) 별 영향력지수(n)(ContInfluence E(n)))을 반복 계산할 것이다.
이에, 영향력정보결정부(260)는, 제2이용자영향력지수계산부(250)에서 기 설정된 계산횟수만큼 각 이용자별 영향력지수를 반복하여 재 계산하도록 컨텐츠영향력지수계산부(240) 및 제2이용자영향력지수계산부(250) 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
즉, 영향력정보결정부(260)는, 컨텐츠영향력지수계산부(240) 또는 제2이용자영향력지수계산부(250)에 대하여 기 설정된 계산횟수만큼만 재 계산이 유효할 수 있도록 제한을 지정함으로써, 제2이용자영향력지수계산부(250)에서 기 설정된 계산횟수만큼 각 이용자별 영향력지수(n)(UserInfluence E(n))를 반복하여 재 계산하도록 할 수 있다.
이에, 영향력정보결정부(260)는, 제2이용자영향력지수계산부(250)에서 마지막으로 계산되는 각 이용자(10) 별 영향력지수(n)(UserInfluence E(n)), 즉 제2이용자영향력지수계산부(250)에서 기 설정된 계산횟수만큼 계산된 마지막 계산 결과로서의 각 이용자(10) 별 영향력지수(n)(UserInfluence E(n))를 기초로, 각 이용자(10)에 대한 영향력정보를 결정할 수 있다.
예컨대, 영향력정보결정부(260)는, 제2이용자영향력지수계산부(250)에서 마지막으로 계산되는 각 이용자(10) 별 영향력지수(n)(UserInfluence E(n))의 정규화된 값을, 각 이용자(10) 별 영향력정보로 결정할 수 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 이에 포함되는 영향력정보결정장치는, 소셜네트워크 상에서 각 이용자 및 각 이용자에 의해 등록된 컨텐츠 간에 순환적으로 영향을 미친다는 점을 반영하여, 영향력지수가 높은 이용자가 반응컨텐츠를 등록한 컨텐츠의 영향력지수를 높이고, 영향력지수가 높아지는 컨텐츠를 등록한 이용자의 영향력지수를 높이는 과정을 순환적으로 반복/계산한 결과로서 각 이용자 별 영향력정보를 결정할 수 있다.
이에, 본 발명에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 이에 포함되는 영향력정보결정장치는, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는지를 신뢰도 높게 정량화한 영향력정보를 제공할 수 있는 효과를 도출할 수 있다.
이하에서는 도 3 내지 도 4를을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 방법을 설명하도록 한다. 여기서, 설명의 편의를 위해 전술한 도 1 내지 도 2에 도시된 구성은 해당 참조번호를 언급하여 설명하겠다.
먼저, 도 3을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 방법을 설명하도록 한다.
소셜네트워크장치(100)는, 각 이용자(10)에 의해 등록되는 컨텐츠를 관리하여, 요청에 따른 컨텐츠를 제공하는 서비스를 제공한다(S10).
영향력정보결정장치(200)는, 주기적으로 또는 기 설정된 컨텐츠정보 수집이벤트 발생 시 또는 영향력정보결정장치(200)의 운영자 조작에 따라, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 컨텐츠들의 컨텐츠정보를 수집할 수 있다(S20).
이에, 영향력정보결정장치(200)는, 수집한 컨텐츠정보를 기초로 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 컨텐츠들을 분석할 수 있다(S30).
그리고, 영향력정보결정장치(200)는, 전술의 컨텐츠들을 분석한 결과를 기초로, 각 이용자(10) 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산한다(S40).
이에, 영향력정보결정장치(200)는, 전술과 같이 계산한 각 이용자(10) 별 이용자평가지수, 각 이용자(10) 별 이용자관계지수 및 각 컨텐츠 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로, 각 이용자(10)에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정할 수 있다(S50).
다시 말해, 영향력정보결정장치(200)는, 전술과 같이 소셜네트워크장치(100)에서 제공하는 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자(10)에 대하여, 소셜네트워크 상에서의 영향력정보 즉 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는지를 정량화한 영향력정보를 결정할 수 있다.
이에, 영향력정보결정장치(200)는 전술과 같이 결정한 각 이용자(10) 별 영향력정보를 소셜네트워크 기반의 마케팅을 실현하는 정보이용장치(300)에서 이용할 수 있도록 지원할 수 있다(S60).
이에, 정보이용장치(300)는, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자(10)가 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는 이용자인지를 고려한 마케팅 기술을 개발/서비스할 수 있어, 마케팅의 효율성을 보다 높일 수 있을 것이다.
이하에서는 도 4를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법을 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 컨텐츠를 분석한다(S100).
즉, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 주기적으로 또는 기 설정된 컨텐츠정보 수집이벤트 발생 시 또는 영향력정보결정장치(200)의 운영자 조작에 따라, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 컨텐츠들의 컨텐츠정보를 수집할 수 있다. 여기서, 컨텐츠란, 이용자에 의해 등록된 텍스트 및 동영상 및 이미지 중 적어도 하나를 포함하는 게시물을 의미할 수 있다.
이에, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 수집한 컨텐츠정보를 기초로 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 컨텐츠들을 분석할 수 있다.
본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, S100단계의 분석 결과에 따라, 컨텐츠 등록과 관련되는 각 이용자(10) 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고(S110), 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산한다(S120).
즉, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 전술과 같이 S100단계의 분석 결과에 따라 생성된 각 이용자(10) 별 분석정보 및 각 컨텐츠 별 분석정보를 기초로, 컨텐츠 등록과 관련되는 각 이용자(10) 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산할 수 있다.
이를 보다 구체적으로 설명하면, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 이용자(10) 중 특정 이용자 예를 들면 이용자(1)와 관련하여, 전술의 이용자(1)에 대하여 생성한 분석정보, 즉 이용자(1)에 의해 특정 기간(P) 동안 등록된 컨텐츠의 개수, 이용자(1)가 소셜네트워크에 가입한 시점부터 현재 시점까지의 총 활동기간, 이용자(1)에 의해 상기 총 활동기간 동안 등록된 컨텐츠의 총 개수 및 이용자(1)와 지인관계를 갖는 이웃이용자의 수 중 적어도 하나를 기초로, 이용자(1)에 대한 이용자평가지수(UserBasic E)를 계산할 수 있다.
예컨대, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 이용자(1)에 대하여 전술의 수식1을 기초로 이용자평가지수를 계산할 수 있다.
그리고, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 이용자(10) 중 특정 이용자 예를 들면 이용자(1)와 관련하여, 이용자(1)에 의해 등록된 컨텐츠에 반응컨텐츠(예 : 댓글, 공감 등)를 등록한 다른 이용자의 이용자관계지수를 기초로, 특정 정규화알고리즘을 통해 이용자(1)에 대한 이용자관계지수(UserNet E)를 계산할 수 있다.
여기서, 이용자관계지수(UserNet E)를 계산하기 위한 정규화알고리즘은, 일반적인 Link Analysis 알고리즘(예 : 페이지랭크 알고리즘, HITS 알고리즘 등)의 결과를 이용할 수 있다.
예를 들어 정규화알고리즘으로서 페이지랭크 알고리즘의 결과를 이용하는 경우를 설명하면, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 이용자(10) 별로 기본적인 이용자관계지수를 각각 계산할 수 있다.
그리고, 각 이용자(10) 중 이용자(1)를 언급하여 설명하면, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 이용자(1)의 컨텐츠에 반응컨텐츠(예 : 댓글, 공감 등)를 등록한 다른 이용자(예 : 이용자2,3,4,5)를 확인하고, 다른 이용자(예 : 이용자2,3,4,5) 각각에 대하여 이용자(1)의 컨텐츠에 반응컨텐츠(예 : 댓글, 공감 등)를 등록한 등록횟수 및 기 계산된 이용자관계지수를 확인한다.
이에, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 전술의 확인한 다른 이용자(예 : 이용자2,3,4,5) 각각의 반응컨텐츠 등록횟수 및 이용자관계지수를 기초로, 페이지랭크 알고리즘(Pagerank Algorithm)을 통해 이용자(1)에 대한 이용자관계지수(UserNet E)를 계산할 수 있다.
본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 각 컨텐츠 중 특정 컨텐츠 예를 들면 컨텐츠1과 관련하여, 전술의 컨텐츠1에 대하여 생성한 분석정보, 즉 특정 시간(T) 동안 등록된 반응컨텐츠(예 : 댓글, 공감 등)의 개수, 컨텐츠1이 등록된 시점부터 현재 시점까지 등록된 반응컨텐츠의 총 개수 및 컨텐츠1에 대하여 등록된 반응컨텐츠의 총 개수 중에서 컨텐츠1을 등록한 특정 이용자(예 : 이용자(1))와 지인관계를 갖지 않는 다른 이용자에 의해 등록된 반응컨텐츠의 개수 중 적어도 하나를 기초로, 컨텐츠1에 대한 컨텐츠평가지수 (ContBasic E)를 계산할 수 있다.
예컨대, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 컨텐츠1에 대하여 전술의 수식2를 기초로 컨텐츠평가지수를 계산할 수 있다.
이상 전술한 바와 같이, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, S100단계의 분석 결과에 따라 생성된 각 이용자(10) 별 분석정보 및 각 컨텐츠 별 분석정보를 기초로, 각 이용자(10) 별로 이용자평가지수(UserBasic E) 및 이용자관계지수(UserNet E) 중 적어도 하나를 계산하고(S110), 소셜네트워크장치(100)에서 서비스하는 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수 (ContBasic E)를 계산할 수 있다(S120).
본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 이용자(10) 별로 계산한 이용자평가지수(UserBasic E) 및 이용자관계지수(UserNet E)와 각 컨텐츠 별로 계산한 컨텐츠평가지수(ContBasic E) 중 적어도 하나를 기초로, 각 이용자(10)에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정한다.
보다 구체적으로 설명하면, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 전술의 S110단계에서 각 이용자(10) 별로 계산한 이용자평가지수(UserBasic E) 및 이용자관계지수(UserNet E)에 기초하여, 각 이용자(10) 별로 영향력지수(UserInfluence E)를 계산한다(S130). 즉, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 이용자(10) 별로 초기(n=0)의 영향력지수(n)(UserInfluence E(n))를 계산하는 것이다.
보다 구체적으로는, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 전술의 수식3에 따라서, 각 이용자(10) 별로 초기의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0))를 계산할 수 있다.
이에, 이용자(1)의 경우를 설명하면, 이용자(1)의 영향력지수(0)는, S110단계에서 계산된 이용자(1)의 이용자평가지수(UserBasic E)에 a1을 곱한 값과, 이용자(1)의 이용자관계지수(UserNet E)에 a2를 곱한 값의 합일 것이다.
이처럼, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 이용자(10) 별로 초기의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0))를 계산할 수 있다.
그리고 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 컨텐츠 별로 계산한 컨텐츠평가지수(ContBasic E)와, 전술의 각 이용자(1) 별 영향력지수 중에서 해당 컨텐츠를 등록한 이용자의 영향력지수 및 해당 컨텐츠에 대하여 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 영향력지수에 기초하여, 각 컨텐츠 별로 영향력지수를 계산할 수 있다.
즉, 각 컨텐츠 중 컨텐츠1을 언급하여 설명하면, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 컨텐츠1의 컨텐츠평가지수(ContBasic E)와, 컨텐츠1을 등록한 이용자의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0)) 및 컨텐츠1에 대하여 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0))에 기초하여, 컨텐츠1의 첫번째(n=1)의 영향력지수(n)(ContInfluence E(n))를 계산할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 컨텐츠 별로 기 계산된 또는 기 설정된 감성지수를 보유하는 것이 바람직하다.
이에, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 전술의 수식4를 기초로, 컨텐츠1의 첫번째(n=1)의 영향력지수(n)(ContInfluence E(n))를 계산할 수 있다.
이처럼, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 컨텐츠 별로 첫번째의 영향력지수(1)(ContInfluence E(1))를 계산할 수 있다.
더 나아가, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 컨텐츠 별로 계산한 영향력지수(1)(ContInfluence E(1))의 총합을 근거로, 각 컨텐츠의 영향력지수(1)(ContInfluence E(1))를 정규화할 수 있다.
본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 전술과 같이 각 컨텐츠별 영향력지수가 계산될 때마다, 각 이용자(10) 별로 계산한 이용자평가지수(UserBasic E) 및 이용자관계지수(UserNet E)와, 더 나아가 금번 계산된 각 컨텐츠별 영향력지수 중에서 해당 이용자에 의해 등록된 컨텐츠의 영향력지수에 기초하여, 각 이용자(10) 별로 영향력지수를 재 계산할 수 있다.
즉, 전술과 같이, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 이용자(10) 별 초기의 영향력지수(0)(UserInfluence E(0))를 이용하여, 각 컨텐츠 별 영향력지수(1)(ContInfluence E(1))을 계산하면, 금번 계산한 각 컨텐츠 별 영향력지수(1)(ContInfluence E(1))를 이용한 각 이용자(10) 별 영향력지수를 재 계산할 수 있다.
이용자(1)을 언급하여 설명하면, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 전술의 수식5에 따라 이용자(1)의 영향력지수(1)(UserInfluence E(1))를 재 계산할 수 있다.
이처럼, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 이용자(10) 별로, 금번 계산된 각 컨텐츠별 영향력지수를 더 이용하여, 각 이용자(10) 별 영향력지수(1)(UserInfluence E(1))를 재 계산할 수 있다.
더 나아가, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 각 이용자(10) 별로 계산한 영향력지수(1)(UserInfluence E(1))의 총합을 근거로, 각 이용자의 영향력지수(1)(UserInfluence E(1))를 정규화할 수 있다.
여기서, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 전술과 같이 각 이용자(10) 별 영향력지수가 재 계산될 때마다, 금번 계산된 각 이용자(10) 별 영향력지수를 이용하여 각 컨텐츠별 영향력지수를 재 계산할 수 있다.
따라서, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 전술과 같이 각 이용자(10) 별로 영향력지수(1)(UserInfluence E(1))를 재 계산함에 따라, 전술의 수식4에 따라서, 각 컨텐츠 별로 해당 컨텐츠의 두번째(n=2)의 영향력지수(n)(ContInfluence E(n))를 재 계산하고, 정규화할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 전술에서 설명한 바와 같이 각 컨텐츠 별 영향력지수가 계산될 때마다 각 이용자(10) 별로 영향력지수를 재 계산함으로, 각 컨텐츠 별로 두번째의 영향력지수(2)(ContInfluence E(2))가 계산됨에 따라 금번 계산된 각 컨텐츠별 영향력지수(2)(ContInfluence E(2))를 더 이용하여, 각 이용자(10) 별 영향력지수(2)(UserInfluence E(2))를 재 계산하고, 정규화할 것이다.
이처럼, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 설정된 계산횟수만큼 각 이용자별 영향력지수가 계산되기 이전까지(S150, No), 상호 간의 계산 결과를 더 이용하여 순환적으로 각 컨텐츠 별 영향력지수(n)(ContInfluence E(n)) 및 이용자(10) 별 영향력지수(n)(ContInfluence E(n)))을 반복 계산할 것이다(S140).
한편, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 기 설정된 계산횟수만큼 각 이용자별 영향력지수(n)(UserInfluence E(n))를 반복하여 재 계산한 경우(S150, Yes), 마지막으로 계산되는 각 이용자(10) 별 영향력지수(n)(UserInfluence E(n)), 즉 기 설정된 계산횟수만큼 계산된 마지막 계산 결과로서의 각 이용자(10) 별 영향력지수(n)(UserInfluence E(n))를 기초로, 각 이용자(10)에 대한 영향력정보를 결정할 수 있다(S170).
예컨대, 본 발명에 따른 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 마지막으로 계산되는 각 이용자(10) 별 영향력지수(n)(UserInfluence E(n))의 정규화된 값을, 각 이용자(10) 별 영향력정보로 결정할 수 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 방법 및 이에 포함되는 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 소셜네트워크 상에서 각 이용자 및 각 이용자에 의해 등록된 컨텐츠 간에 순환적으로 영향을 미친다는 점을 반영하여, 영향력지수가 높은 이용자가 반응컨텐츠를 등록한 컨텐츠의 영향력지수를 높이고, 영향력지수가 높아지는 컨텐츠를 등록한 이용자의 영향력지수를 높이는 과정을 순환적으로 반복/계산한 결과로서 각 이용자 별 영향력정보를 결정할 수 있다.
이에, 본 발명에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 방법 및 이에 포함되는 영향력정보결정장치의 동작 방법은, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는지를 신뢰도 높게 정량화할 수 있는 효과를 도출할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 방법 및 이에 포함되는 영향력정보결정장치의 동작 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. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시 예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 상기한 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.
본 발명에 따른 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법에 따르면, 소셜네트워크 서비스를 이용하는 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서 어느 정도의 영향력을 갖는지를 신뢰도 높게 정량화한 정보를 제공할 수 있다는 점에서, 기존 기술의 한계를 뛰어 넘음에 따라 관련 기술에 대한 이용만이 아닌 적용되는 장치의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.
10 : 각 이용자
100 : 소셜네트워크장치
200 : 영향력정보결정장치
300 : 정보이용장치

Claims (17)

  1. 각 이용자에 의해 등록되는 컨텐츠를 서비스하는 소셜네트워크장치; 및
    상기 소셜네트워크장치에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하여, 각 이용자 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산하며, 계산한 상기 이용자평가지수, 상기 이용자관계지수 및 상기 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로 상기 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정하는 영향력정보결정장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템.
  2. 소셜네트워크장치에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하는 컨텐츠분석부;
    상기 분석 결과에 따라, 컨텐츠 등록과 관련되는 각 이용자 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산하는 평가지수계산부; 및
    각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수와 각 컨텐츠 별로 계산한 상기 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정하는 영향력정보결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 평가지수계산부는,
    상기 각 이용자 중 특정 이용자와 관련하여, 상기 특정 이용자에 의해 특정 기간 동안 등록된 컨텐츠의 개수, 상기 특정 이용자가 상기 소셜네트워크에 가입한 시점부터 현재 시점까지의 활동기간, 상기 특정 이용자에 의해 상기 활동기간 동안 등록된 컨텐츠의 총 개수 및 상기 특정 이용자와 지인관계를 갖는 이웃이용자의 수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 특정 이용자에 대한 상기 이용자평가지수를 계산하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 평가지수계산부는,
    상기 특정 이용자와 관련하여, 상기 특정 이용자에 의해 등록된 컨텐츠에 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 이용자관계지수를 기초로, 특정 정규화알고리즘을 통해 상기 특정 이용자에 대한 상기 이용자관계지수를 계산하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 평가지수계산부는,
    상기 각 컨텐츠 중 특정 컨텐츠와 관련하여, 특정 시간 동안 등록된 반응컨텐츠의 개수, 상기 특정 컨텐츠가 등록된 시점부터 현재 시점까지 등록된 반응컨텐츠의 총 개수 및 상기 반응컨텐츠의 총 개수 중에서 상기 특정 컨텐츠를 등록한 특정 이용자와 지인관계를 갖지 않는 다른 이용자에 의해 등록된 반응컨텐츠의 개수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 특정 컨텐츠에 대한 상기 컨텐츠평가지수를 계산하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치.
  6. 제 2 항 내지 제 5 항 중 한 항에 있어서,
    상기 영향력정보결정부는,
    상기 각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수에 기초하여, 각 이용자별 영향력지수를 계산하는 제1이용자영향력지수계산부와,
    상기 각 컨텐츠 별로 계산한 상기 컨텐츠평가지수와 상기 각 이용자별 영향력지수 중에서 해당 컨텐츠를 등록한 이용자의 영향력지수 및 해당 컨텐츠에 대하여 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 영향력지수에 기초하여, 각 컨텐츠별 영향력지수를 계산하는 컨텐츠영향력지수계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 영향력정보결정부는,
    상기 컨텐츠영향력지수계산부에서 상기 각 컨텐츠별 영향력지수가 계산될 때마다, 상기 각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수와 상기 컨텐츠영향력지수계산부에서 금번 계산된 각 컨텐츠별 영향력지수 중에서 해당 이용자에 의해 등록된 컨텐츠의 영향력지수에 기초하여, 각 이용자별 영향력지수를 재 계산하는 제2이용자영향력지수계산부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 영향력정보결정부는,
    상기 제2이용자영향력지수계산부에서 상기 각 이용자별 영향력지수가 재 계산될 때마다, 상기 제2이용자영향력지수계산부에서 금번 계산된 각 이용자별 영향력지수를 이용하여 각 컨텐츠별 영향력지수를 재 계산하도록 상기 컨텐츠영향력지수계산부를 제어하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 영향력정보결정부는,
    상기 제2이용자영향력지수계산부에서 기 설정된 계산횟수만큼 각 이용자별 영향력지수를 반복하여 재 계산하도록 상기 컨텐츠영향력지수계산부 및 상기 제2이용자영향력지수계산부 중 적어도 하나를 제어하며, 상기 제2이용자영향력지수계산부에서 마지막으로 계산되는 각 이용자별 영향력지수를 기초로 상기 각 이용자에 대한 영향력정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치.
  10. 소셜네트워크장치가 각 이용자에 의해 등록되는 컨텐츠를 서비스하는 단계;
    영향력정보결정장치가 상기 소셜네트워크장치에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하는 단계;
    상기 영향력정보결정장치가 상기 분석 결과에 따라, 각 이용자 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산하는 단계; 및
    상기 영향력정보결정장치가 계산한 상기 이용자평가지수, 상기 이용자관계지수 및 상기 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로 상기 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 방법.
  11. 소셜네트워크장치에서 서비스하는 컨텐츠를 분석하는 컨텐츠분석단계;
    상기 분석 결과에 따라, 컨텐츠 등록과 관련되는 각 이용자 별로 이용자평가지수 및 이용자관계지수 중 적어도 하나를 계산하고 각 컨텐츠 별로 컨텐츠평가지수를 계산하는 평가지수계산단계;
    각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수와 각 컨텐츠 별로 계산한 상기 컨텐츠평가지수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 각 이용자에 대하여 소셜네트워크 상에서의 영향력정보를 결정하는 영향력정보결정단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치의 동작 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 평가지수계산단계는,
    상기 각 이용자 중 특정 이용자와 관련하여, 상기 특정 이용자에 의해 특정 기간 동안 등록된 컨텐츠의 개수, 상기 특정 이용자가 상기 소셜네트워크에 가입한 시점부터 현재 시점까지의 활동기간, 상기 특정 이용자에 의해 상기 활동기간 동안 등록된 컨텐츠의 총 개수 및 상기 특정 이용자와 지인관계를 갖는 이웃이용자의 수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 특정 이용자에 대한 상기 이용자평가지수를 계산하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치의 동작 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 평가지수계산단계는,
    상기 특정 이용자와 관련하여, 상기 특정 이용자에 의해 등록된 컨텐츠에 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 이용자관계지수를 기초로, 특정 정규화알고리즘을 통해 상기 특정 이용자에 대한 상기 이용자관계지수를 계산하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치의 동작 방법.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 평가지수계산단계는,
    상기 각 컨텐츠 중 특정 컨텐츠와 관련하여, 특정 시간 동안 등록된 반응컨텐츠의 개수, 상기 특정 컨텐츠가 등록된 시점부터 현재 시점까지 등록된 반응컨텐츠의 총 개수 및 상기 반응컨텐츠의 총 개수 중에서 상기 특정 컨텐츠를 등록한 특정 이용자와 지인관계를 갖지 않는 다른 이용자에 의해 등록된 반응컨텐츠의 개수 중 적어도 하나를 기초로, 상기 특정 컨텐츠에 대한 상기 컨텐츠평가지수를 계산하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치의 동작 방법.
  15. 제 11 항 내지 제 14 항 중 한 항에 있어서,
    상기 영향력정보결정단계는,
    상기 각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수에 기초하여, 각 이용자별 영향력지수를 계산하는 제1이용자영향력지수계산단계와,
    상기 각 컨텐츠 별로 계산한 상기 컨텐츠평가지수와 상기 각 이용자별 영향력지수 중에서 해당 컨텐츠를 등록한 이용자의 영향력지수 및 해당 컨텐츠에 대하여 반응컨텐츠를 등록한 다른 이용자의 영향력지수에 기초하여, 각 컨텐츠별 영향력지수를 계산하는 컨텐츠영향력지수계산단계와,
    상기 컨텐츠영향력지수계산단계에서 상기 각 컨텐츠별 영향력지수가 계산될 때마다, 상기 각 이용자 별로 계산한 상기 이용자평가지수 및 상기 이용자관계지수와 상기 컨텐츠영향력지수계산단계에서 금번 계산된 각 컨텐츠별 영향력지수 중에서 해당 이용자에 의해 등록된 컨텐츠의 영향력지수에 기초하여, 각 이용자별 영향력지수를 재 계산하는 제2이용자영향력지수계산단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치의 동작 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 영향력정보결정단계는,
    상기 제2이용자영향력지수계산단계에서 상기 각 이용자별 영향력지수가 재 계산될 때마다, 상기 제2이용자영향력지수계산단계에서 금번 계산된 각 이용자별 영향력지수를 이용하여 각 컨텐츠별 영향력지수를 계산하도록 상기 컨텐츠영향력지수계산단계를 재 수행하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치의 동작 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 영향력정보결정단계는,
    상기 제2이용자영향력지수계산단계에서 기 설정된 계산횟수만큼 각 이용자별 영향력지수를 반복하여 재 계산하도록 하고, 상기 제2이용자영향력지수계산단계에서 마지막으로 계산되는 각 이용자별 영향력지수를 기초로 상기 각 이용자에 대한 영향력정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 영향력정보결정장치의 동작 방법.
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