KR20150007353A

KR20150007353A - 소셜 네트워크 노드 그루핑 방법, 장치 및 컴퓨터 저장 매체

Info

Publication number: KR20150007353A
Application number: KR1020147035105A
Authority: KR
Inventors: 웨원 류; 촨 천; 펑 허; 쥔밍 마이; 위황 리; 웨이화 천
Original assignee: 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2012-05-15
Filing date: 2013-01-28
Publication date: 2015-01-20
Also published as: US10169476B2; WO2013170643A1; JP5946956B2; US20190087505A1; JP2015523628A; CN103428165B; US11361045B2; KR101678115B1; US20150134663A1; CN103428165A

Abstract

본 개시의 다양한 실시예들이 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능한 저장 매체를 기술한다. 이 방법은, 타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드, 상기 타깃 노드와 연관 관계를 가진 연관 노드, 그리고 상기 연관 노드의 그루핑 식별자를 획득하는 단계; 각 그루핑 식별자 내에서 상기 연관 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도 그리고 상기 후보 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도를 획득하는 단계; 및 상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 결합하고 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 출력하는 단계를 포함한다. 상술한 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능한 저장 매체에 있어서, 후보 노드, 연관 노드 그리고 연관 노드의 그루핑 식별자가 획득된다. 후보 노드와 타깃 노드 간의 관련도, 및 각 그루핑 식별자 내의 연관 노드와 타깃 노드 간의 관련도가 획득된다. 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 연관 노드와 후보 노드가 결합되어 출력된다. 본 개시의 다양한 실시예에서 기술된 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능한 저장 매체는 동작을 용이하게 하고 후보 노드를 추가하기 위한 사용자의 동작을 감소시키며, 시스템의 응답 효율을 향상시킨다.

Description

소셜 네트워크 노드 그루핑 방법, 장치 및 컴퓨터 저장 매체{SOCIAL NETWORK NODE GROUPING METHOD AND DEVICE, AND COMPUTER STORAGE MEDIUM}

본 개시의 실시예들은 인터넷 기술, 더욱 상세하게는 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 관한 것이다.

소셜 네트워크는 인터넷 기술의 발전과 함께 붐을 일으키고 있다. 쇼셜 네트워크는 사람들 간의 연결을 제공하는 웹사이트 및 산품을 포함하는데, 인스턴트 메시징 산품, 소셜 네트워킹 웹사이트, 채팅룸, BBS, 가상 커뮤니티, 온라인 게임 등을 포함하는데, 이들에 한정되는 것은 아니다. 소셜 네트워크에서, 사용자는 노드로서 기능 하며 사용자들 간에 직접적인 친구 관계 또는 간접적인 관계가 존재한다. 다시 말해, 노드 간에 연관 관계(association relationship)가 있거나 또는 노드 간에 잠재적인 연관 관계가 있을 수 있다. 소셜 네트워크는 노드들 간에 잠재적인 연관 관계를 제공할 수 있고, 이것은 노드들 간의 관계 체인(relationship chain)의 발전을 촉진하여, 잠재적인 연관 관계가 연관 관계로 변형될 수도 있다. 소셜 네트워크에서, 사용자는 타깃 노드로 된다. 타깃 노드와 연관 관계를 가진 노드는 연관 노드로 되고, 타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 노드는 후보 노드로 된다. 예컨대, 연관 노드는 상기 사용자의 친구이고, 후보 노드는 상기 사용자의 잠재적인 친구이다. 이 경우, 잠재적인 친구는 상기 사용자의 친구로 될 수도 있는 사용자를 지칭한다. 이러한 방식으로, 잠재적인 친구가 상기 사용자에 추천되고, 상기 사용자의 온라인 관계 체인이 발전하게 된다.

전통적인 소셜 네트워크에서는, "연관 노드 및 후보 노드"는 타깃 노드에 나타내기 위해 2개의 블록으로 나누어진다. 타깃 노드는 연관 노드와 데이터 정보를 상호작용하기만 하며, 여기서 타깃 노드와 연관 노드 간에는 연관 관계가 있다. 타깃 노드가, 타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드와 상호작용하기 원하는 경우, 후보 노드는 연관 노드로 변경되는 것이 요구된다. 타깃 노드는 후보 노드가 위치하고 있는 블록을 탐색하여 후보 노드의 데이터를 찾는다. 이것은 타깃 노드가 자신의 관계 체임을 빠르게 확장하는 것을 불편하고 어렵게 한다.

본 개시의 실시예들은 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 방법을 제공하고, 이 방법은, 타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드, 상기 타깃 노드와 연관 관계를 가진 연관 노드, 그리고 상기 연관 노드의 그루핑 식별자를 획득하는 단계;

각 그루핑 식별자 내에서 상기 연관 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도 그리고 상기 후보 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도를 획득하는 단계; 및

상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 결합하고 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 출력하는 단계

늘 포함한다.

본 개시의 실시예들은 또한 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 장치를 제공하고, 이 장치는,

타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드, 상기 타깃 노드와 연관 관계를 가진 연관 노드, 그리고 상기 연관 노드의 그루핑 식별자를 획득하도록 구성 된 추출 모듈;

각 그루핑 식별자 내에서 상기 연관 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도 그리고 상기 후보 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도를 획득하도록 구성된 처리 모둘; 및

상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 결합하고 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 출력하도록 구성된 출력 모듈

을 포함한다.

본 개시의 실시예들은 또한 비일 시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체를 제공한다. 하나 이상의 컴퓨터에 의해 실행된 때, 상기 하나 이상의 컴퓨터로 하여금,

타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드, 상기 타깃 노드와 연관 관계를 가진 연관 노드, 그리고 상기 연관 노드의 그루핑 식별자를 획득하는 단계;

늘 수행하도록 하는 복수의 명령어가 인코딩된, 비일 시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체이다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 상술한 방법, 장치, 그리고 컴퓨터-판독가능한 저장 매체에서, 후보 노드, 연관 노드 그리고 연관 노드의 그루핑 식별자가 획득된다. 후보 노드와 타깃 노드 간의 관련도, 및 각 그루핑 식별자 내의 연관 노드와 타깃 노드 간의 관련 도가 획득된다. 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별 자에서 연관 노드와 후보 노드가 결합하여 출력된다. 본 개시의 다양한 실시 예에서 기술된 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능한 저장 매체는 동작을 용이하게 하고 후보 노드를 추가하기 위한 사용자의 동작을 감소시키며, 시스템의 응답 효율을 향상시킨다.

도 1은, 본 개시의 일례에 따른, 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는, 본 개시의 일례에 따른, 블록 S 20에서의 프로세스를 보여주는 흐름도이다.
도 3은, 본 개시의 일례에 따른, 노드 관계를 보여주는 개략 모식도이다.
도 4는, 본 개시의 일례에 따른, 연관 노드와 후보 노드의 제시를 보여주는 개략 모식도이다.
도 5는, 본 개시의 일례에 따른, 친구와 잠재적인 친구의 제시를 보여주는 개략 모식도이다.
도 6은, 본 개시의 일례에 따른, 소셜 네트워크 노드를 그루핑(grouping)하는 장치의 구성을 보여주는 개략 모식도이다.
도 7은, 본 개시의 일례에 따른, 처리 모듈의 구성을 보여주는 개략 모식도이다.
도 8은, 본 개시의 일례에 따른, 출력 모듈의 구성을 보여주는 개략 모식도이다.
도 9는, 본 개시의 일례에 따른, 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 장치의 구성을 보여주는 개략 모식도이다.

이하에서 첨부 도면과 예시적인 실시예들을 참조하여 본 개시에 대해 보다 상세하게 설명한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 개시의 일례에 따르면, 소셜 네트워크에서 노드를 그루핑하는 방법은 다음 동작들을 포함한다.

블록 S10에서, 타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드, 타깃 노드와 연관 관계를 가진 연관 노드, 그리고 연관 노드의 그루핑 식별자가 획득된다.

본 예에서, 소셜 네트워크에서 한 사용자가 타깃 노드로 선택될 수 있다. 상기 사용자와 친구 관계를 가진 사용자는 연관 노드로 간주된다. 즉, 타깃 노드와 연관 관계를 가진 노드가 연관 노드로 간주된다. 상기 사용자와 잠재적인 친구 관계를 가진 사용자는 후보 노드로 간주된다. 즉, 타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 노드가 후보 노드로 간주된다. 본 개시의 일례에 따르면, 잠재적인 연관 관계는, 후보 노드가 타깃 노드와 연관 관계를 가지게 될 가능성이 있다는 것을 의미하는 것으로 정의된다. 타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드는 미리 획득될 수 있다. 후보 노드는 후보 노드 리스트에 배치될 수 있다. 타깃 노드와 연관된 후보 노드가 후보 노드 리스트에서 획득될 수 있다. 본 개시의 실시예에 따르면, 후보 노드 리스트로부터 후보 노드를 획득하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있다. 예컨대, 타깃 노드의 속성 정보의 매칭 가중치가 먼저 구성된다. 타깃 노드와 연관 관계를 가지고 있지 않은 노드의 속성 정보를 타깃 노드의 속성 정보와 비교하여, 타깃 노드와 연관 관계를 가지고 있지 않은 노드의 가중치를 획득한다. 타깃 노드와 연관 관계를 가지고 있지 않은 노드의 가중치가 임계치보다 큰 경우, 그 노드는 후보 노드로 간주된다. 노드의 속성 정보는 성별, 나이, 별자리(constellation), 혈액형, 졸업 학교, 전공, 졸업 시기, 고향, 노드가 위치한 위치, 직업, 취미 등과 같은 사실 정보를 포함할 수 있다. 소셜 네트워크가 가상 소셜 네트워크인 경우, 노드의 속성 정보는 그 노드가 가상 세계에서 위치한 영역, 가상 캐릭터의 속성, 가상 캐릭터의 레벨 등을 더 포함할 수 있다.

본 개시의 일례에 따르면, 그루핑 식별자는 중학교 친구, 고등학교 친구, 대학 친구, 동료, 가족 등을 포함하지만 여기에 한정되지는 않는다. 본 개시의 다른 예에 따르면, 그루핑 식별자는 그룹 001, 그룹 002와 같은 그룹 번호(ID)일 수 있다.

블록 S20에서, 각 그루핑 식별자 내에서 연관 노드와 타깃 노드 간의 관련도와 후보 노드와 타깃 노드 간의 관련도가 획득된다.

본 예에서, 본 개시의 일례에 따르면, 후보 노드와 타깃 노드 간의 관련도는, 그루핑 식별자에 따라 획득될 수 있고, 각 그루핑 식별자의 연관 노드와 타깃 노드 간의 관련도가 획득될 수 있다. 관련도란 타깃 노드의 속성 정보와 후보 노드의 속성 정보 간의, 또는 타깃 노드의 속성 정보와 연관 노드의 속성 정보 간의 정합도(matching degree)를 말하기도 한다. 본 개시의 일례에 따르면, 사용자 간의 속성 정보의 유사도를 의미하는 것으로 정의되기도 한다.

본 개시의 일례에 따르면, 도 2에 도시된 바와 같이, 블록 S20에서의 동작이 다음과 같이 실행된다.

블록 S210에서, 노드와 그룹 내 노드 간의 연관 관계가 있는 것으로 판정하기 위한 조건이 미리 구성될 수 있다.

본 예에서, 타깃 노드, 연관 노드 및 후보 노드가 상기 노드로 간주된다. 상기 노드와 각 그룹 내 노드 간의 연관 관계가 계산된다. 본 개시의 일례에 따르면, 상기 노드의 관련도를 획득하는 데 2가지 방법이 있을 수 있다. 첫 번째 방법에 따르면, 상기 그룹 내 노드가 연관 관계를 포함할 때, 상기 노드의 관련도는 상기 노드와 연관 관계를 가진 그룹 내 연관 노드의 수를 카운트하는 것에 의해 획득된다. 두 번째 방법에 따르면, 그룹 내 노드가 연관 노드 및 타깃 노드를 포함하는 경우, 상기 노드의 관련도는 타깃 노드와 그룹 내 연관 노드를 더한 수를 카운트하는 것에 의해 획득되며, 여기서 상기 그룹 내 연관 노드는 상기 노드와 연관 관계를 가진다.

본 개시의 일례에 따르면, 노드와 그룹 내 노드 간의 연관 관계가 있는 것으로 판정하기 위한 사전에 구성된 조건은 다음 조건 중 적어도 하나를 포함한다.

제1 조건은, 해당 노드 자체가 그룹 내 노드인 것이다.

예컨대, 타깃 노드 A의 그룹 0001이 연관 노드 B를 포함하는 경우, 연관 노드 B는 그룹 내 연관 노드이다. 연관 노드 B가 상기 노드로 간주되고, 그룹 내에서 연관 노드 B와 연관 관계를 가진 노드의 수를 카운트할 때, 연관 노드 B 자신도 카운트 된다.

제2 조건은 상기 노드가 상기 그룹 내 노드와 연관 관계를 가지는 것이다.

예컨대, 타깃 노드 A의 그룹 001이 연관 노드 B, 연관 노드 C 그리고 연관 노드 D를 포함하고, 여기서 연관 노드 B가 연관 노드 C와 연관 관계를 가진다. 연관 노드 B가 상기 노드로 간주되고, 그룹 001 내에서 연관 노드 B와 연관 관계를 가진 노드의 수를 카운트할 때, 연관 노드 C는 제2 조건을 충족해서 연관 노드 B와 연관 관계를 가지는 그룹 001 내의 노드로 간주된다.

제3 조건은 상기 노드가 미리 정해진 수의 후보 노드와 연관 관계를 가지고 또 그 미리 정해진 수의 후보 노드가 상기 그룹 내 노드와 연관 관계를 가지는 경우, 상기 노드가 상기 그룹 내 노드와 연관 관계를 가지는 것이다.

본 예에서, 그룹 내 연관 노드는 상기 사용자의 친구일 수 있고, 후보 노드는 상기 사용자의 친구가 될 가능성이 있는 노드이다. 예컨대, 타깃 노드 A의 그룹 001은 연관 노드 B, 연관 노드 C 및 연관 노드 D를 포함한다. 그룹 밖의 후보 노드는 노드 E, F, G 및 H를 포함한다. 상기 미리 정해진 수는 3일 수 있다. 후보 노드 E가 후보 노드 F, G 및 H와 연관 관계를 가지고 연관 노드 B 또한 후보 노드 F, G 및 H와 연관 관계를 가진다고 가정할 때, 후보 노드 E가 상기 노드로 간주되고 후보 노드 E와 연관 관계를 가진 그룹 001 내의 노드의 수가 카운트 되는 경우, 연관 노드 B는 제3 조건을 충족하며 후보 노드 E와 연관 관계를 가진 그룹 001 내의 노드로 간주된다.

블록 S220에서, 조건에 기초하여, 각 노드와 연관 관계를 가진 그룹 내 노드의 수가 획득된다.

예컨대, 조건에 기초하여, 연관 노드 B와 연관 관계를 가진 그룹 001 내의 노드의 수가 카운트 되고, 연관 노드 B와 연관 관계를 가진 그룹 002 내의 노드의 수가 카운트 된다.

블록 S230에서, 그룹 내 노드의 수에 대한 각 노드와 연관 관계를 가진 그룹 내 노드의 수의 비는 각 노드와 타깃 노드 간의 관련도로서 구성된다.

이하, 각 노드와 타깃 노드 간의 관련도를 구하는 프로세스가 보다 상세하게 기술된다. 도 3에 도시된 바와 같이, 타깃 노드 A와 연관 관계를 가진 그룹 G1이 있고 이 그룹 G1은 B1 내지 B7을 포함하는 7개의 연관 노드와 A1 내지 A4를 포함하는 4개의 후보 노드를 포함하는 것으로 가정한다. 미리 정해진 수는 3이다. 본 개시의 일례에 따르면, 그룹 내 노드는 연관 노드를 포함하고, G1 내에서 A1과 연관 관계를 가지는 노드는 B1(제2 조건을 충족), B3(제2 조건을 충족), B6(제2 조건 및 제3 조건을 충족) 및 B5(제 조건을 충족)를 포함하고, 이 경우 A1의 관련도는 4/7이다. G1 내에서 B5와 연관 관계를 가지는 노드는 B5(제1 조건을 충족), B1(제2 조건을 충족), B2(제2 조건을 충족), B4(제2 조건을 충족), B7(제2 조건을 충족), 및 B6(제3 조건을 충족)ㅇ을 포함하고, 이로써 B5의 관련도는 6/7이다. 그룹 내 노드가 연관 노드를 포함하는 상황에 따라 관련도가 획득되는 경우, 연관 노드의 관련도보다 큰 후보 노드의 관련도를 획득하는 것이 좋을 수도 있다. 이 경우, 노드가 관련도의 내림순으로 정렬되면, 더 많은 후보 노드가 앞쪽에 배열되고 이것은 후보 노드에 대한 조작을 용이하게 한다.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 그룹 내 노드가 연관 노드 및 타깃 노드를 포함하고 있다고 가정한다. 즉, 타깃 노드가 관련도를 획득하기 위한 통계(statistic) 노드로 간주될 수 있고, 이로써 A1과 연관 관계를 가진 그룹 G1 내의 노드에는 B1(제2 조건을 충족), B3(제2 조건을 충족), B6(제2 조건 및 제3 조건을 충족), 및 B5(제3 조건을 충족)이 포함되어, A1의 관련도는 4/8이 된다. 그룹 G1 내에서 B5와 연관 관계를 가지는 노드에는, B5(제1 조건을 충족), B1(제2 조건을 충족), B2(제2 조건을 충족), B4(제2 조건을 충족), B7(제2 조건을 충족), B6(제3 조건을 충족), 그리고 타깃 노드 A가 포함되어, B5의 관련도는 7/8이 된다.

블록 S30에서, 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자 내에서의 연관 노드와 후보 노드가 출력을 위해 결합된다.

본 개시의 일례에 따르면, 각 그룹의 연관 노드와 후보 노드가 임의로 결합된 후 출력된다.

본 개시의 일례에 따르면, 블록 S30에서의 동작은 다음과 같이 수행된다. 각 그루핑 식별자 내의 연관 노드 및 후보 노드는 관련도에 따라 정렬된다. 정렬된 연관 노드와 후보 노드는 그루핑 식별자에 따라 제시된다.

구체적으로, 각 그루핑 식별자에서, 그룹 내의 연관 노드 및 후보 노드는 관련도에 따라 정렬된다. 도 3에 도시된 바와 같이, 그루핑 식별자 G1에서, A1, A2, A3 및 A4의 관련도는 각각 4/7, 2/7, 2/7 및 2/7이고, B1, B2, B3, B4, B5, B6 및 B7의 관련도는 각각 5/7, 5/7, 4/7, 4/7, 6/7, 6/7 및 3/7이다. 이들 노드가 관련도의 내림순으로 정렬되는 경우, 노드들은 B5, B6, B3, B4, A1, B7, A2, A3 및 A4와 같이 제시된다. 본 개시의 다른 예에 따르면, 이들 노드는 관련도의 오름순으로 정렬될 수도 있다.

각 그룹이 정렬된 후, 정렬된 연관 노드와 후보 노드가 그루핑 식별자에 따라 제시된다. 도 4에 도시된 바와 같이, 연관 노드를 표시하거나 후보 노드를 표시하거나 또는 모든 노드를 표시하는, 표시 인터페이스상에 3개의 선택 제어부가 있을 수 있다. 연관 노드 리스트는 그룹 1 및 그룹 2를 포함한다. 그룹 1은 연관 노드 1, 후보 노드 1, 연관 노드 2, 후보 노드 2, 연관 노드 3, 후보 노드 3, 후보 노드 4를 포함한다. 그룹 2는 연관 노드 4, 연관 노드 5, 후보 노드 5, 연관 노드 6을 포함한다. 본 개시의 일례에 따르면, 연관 노드와 후보 노드가 제시될 때, 연관 노드와 후보 노드는 구분을 위해 상이한 라벨을 가지고 마킹될 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 실선 스마일 표시는 연관 노드 앞에 표시되고 점선 스마일 표시는 후보 노드 앞에 표시된다. 본 개시의 예들에 따르면, 이 라벨은 사용자 또는 시스템에 의해 구성될 수 있다.

본 개시의 일례에 따르면, 그루핑 식별자 내의 후보 노드의 관련도가 0일 때, 그 후보 노드는 그루핑 식별자 내에서 숨겨지거나 다르게는, 그 후보 노드는 그루핑 식별자에 부가되지 않는다. 예컨대, 그룹 001이 처리될 때, 후보 노드 H와 타깃 노드 간의 관련도가 0이고 그래서 이 후보 노드 H는 그룹 001에 부가되지 않는다. 그룹 002가 처리될 때, 후보 노드 H와 타깃 노드 간의 관련도가 0이 아니고 그리서 이 후보 노드 H는 그룹 002에 부가된다.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 방법에 있어서, 각 그루핑 식별자에서 관련도에 따라 연관 노드와 후보 노드를 정렬하는 과정은, 각 그루핑 식별자에서 연관 노드와 후보 노드를 관련도의 내림순으로 정렬하는 것을 포함한다.

본 개시의 일례에 따르면, 정렬된 연관 노드 및 후보 노드를 그루핑 식별자에 따라 제시하는 과정은, 각 그루핑 식별자 내에서, 높은 관련도를 가진 미리 정해진 수 또는 사용자가 정한 수의 정렬 결과를 제시하는 것을 포함한다. 예컨대, 도 3을 다시 참조하면, 그룹 G1에서, A1, A2, A3 및 A4의 관련도는 각각 4/7, 2/7, 2/7 및 2/7이고, B1, B2, B3, B4, B5, B6 및 B7의 관련도는 각각 5/7, 5/7, 4/7, 4/7, 6/7, 6/7 및 3/7이다. 이들 노드가 관련도의 내림순으로 정렬되는 경우, 이 노드들은 A3 및 A4로 제시된다. 미리 정해진 수가 7이면, B5, B6, B3, B4, A1, B7 및 A2가 제시된다. 추가로, 사용자가 정한 수는 사용자에 의해 언제든 조정된다.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 방법에 있어서, 각 그룹에서 연관 노드와 타깃 노드 간의 관련도 및 후보 노드와 타깃 간의 관련도를 획득한 후에, 이 방법은 추가로 관련도 임계치를 구성하고, 관련도 임계치보다 작은 관련도를 가진 후보 노드를 숨긴다. 그 후, 관련도 임계치보다 작은 관련도를 가진 후보 노드가 숨겨진 각 그룹에서, 연관 노드와 후보 노드가 관련도에 따라 정렬되고, 정렬된 연관 노드와 후보 노드는 그루핑 식별자에 따라 제시된다. 본 개시의 일례에 따르면, 관련도 임계치는 요건에 따라 사용자 또는 시스템 중 하나에 의해 구성될 수 있다. 관련도 임계치가 미리 구성되어 있으면, 후보 노드의 관련도가 관련도 임계치보다 작은지 여부가 판정될 수 있다. 후보 노드의 관련도가 관련도 임계치보다 작은 것으로 판정된 것에 응답하며, 그 후보 노드를 숨긴다. 후보 노드의 관련도가 관련도 임계치와 같거나 그보다 큰 것으로 판정된 것에 응답하며, 그 후보 노드를 제시한다. 일례에서, 타깃 노드의 모든 연관 노드는 사용자에게 제시된다. 추가로, 사용자는 요건에 따라 언제든 관련도 임계치를 구성할 수 있다. 예컨대, 인터페이스에 슬라이더 제어부가 구성될 수 있고, 관련도 임계치가 그 슬라이더 제어부를 슬라이딩 시키는 것으로 조정될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 정렬된 연관 노드와 후보 노드가 제시된 후, 관련도가 관련도 임계치보다 작은 후보 노드는 사용자에 의해 구성된 관련도 임계치에 기초하여 숨겨진다.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 방법에 있어서, 관련도가 관련도 임계치보다 작은 후보 노드가 숨겨진 각 그룹 내에서, 연관 노드와 후보 노드가 관련도의 내림순으로 정렬될 수 있고, 높은 관련도를 가진 미리 정해진 수 또는 사용자가 정한 수의 정렬 결과가 각 그루핑 식별자 내에서 제시될 수 있다.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 본 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 방법은 사용자에 의해 선택된 표시 설정을 획득하는 단계와 상기 표시 설정과 그루핑 식별자에 따라 정렬된 연관 노드와 후보 노드를 제시하는 단계를 더 포함한다. 구체적으로, 사용자에 의해 선택된 표시 설정은, 연관 노드를 제시하는 것, 후보 노드를 제기하는 것, 모든 노드를 제시하는 것 중 어느 하나를 포함한다. 대응하는 표시 설정에 따라 제시 동작이 수행된다. 예컨대, 표시 설정이 연관 노드를 제시하는 것으로 구성되어 있는 경우, 연관 노드 B1 내지 B7이 제시될 수 있다. 표시 설정이 후보 노드를 제시하도록 구성되어 있는 경우, 후보 노드 A1 내지 A4가 제시될 수 있다. 표시 설정이 모든 노드를 제시하도록 구성되어 있는 경우, 모든 정렬된 연관 노드와 후보 노드가 제시된다.

본 개시의 일례에 따르면, 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 방법은 사용자의 친구와 잠재적인 친구를 그루핑하는 데에 적용되고, 이 방법은 다음 동작을 포함한다.

단계 (a)에서, 사용자의 잠재적인 친구, 친구 그루핑 식별자 및 사용자의 그룹 내 친구가 획득된다.

본 예에서, 사용자의 잠재적인 친구는 상기 사용자가 아는 사람 또는 상시 사용자의 친구로 된 사람을 말한다. 잠재적인 친구는 후보 노드일 수 있다. 친구 그루핑 식별자는 그루핑 식별자일 수 있다. 그룹 내 친구는 연관 노드일 수 있다. 본 개시의 일례에 따르면, 잠재적인 친구 리스트가 획득되며, 사용자의 잠재적인 친구는 이 잠재적인 친구 리스트로부터 획득될 수 있다. 잠재적인 친구 리스트로부터 잠재적인 친구를 획득하는 데는 여러 방법이 있을 수 있다. 예컨대, 사용자의 개인 속성 정보의 매칭 가중치(matching weight)가 미리 구성되고, 친구가 아닌 사용자의 개인 속성 정보와 상기 사용자의 개인 속성 정보를 비교하여 친구가 아닌 사용자의 가중치를 획득하며, 가중치가 임계치보다 큰 경우 그 친구가 아닌 사용자를 잠재적인 친구로 간주한다. 사용자의 개인 속성 정보는, 성별, 나이, 별자리, 혈액형, 졸업 학교, 전공, 졸업 시기, 고향, 사용자가 위치한 위치, 직업, 취미 등과 같은 실제 정보를 포함할 수 있다. 소셜 네트워크가 가상 소셜 네트워크인 경우, 사용자의 개인 속성 정보는 사용자가 가상 세상에서 위치한 영역, 가상 캐릭터의 속성, 가상 캐릭터의 레벨 등을 더 포함할 수 있다.

본 개시의 일례에 따르면, 친구 그루핑 식별자는, 한정되지는 않지만, 중학교 친구, 고등학교 친구, 대학교 친구, 동료, 가족 등을 포함한다. 예컨대, 사용자 A의 중학교 친구 그룹 내의 중학교 친구인 사용자 B는 사용자 A의 그룹 내 친구이다.

단계 (b)에서, 각 그룹 내에서 친구와 사용자 간의 관련도 및 잠재적인 친구와 사용자 간의 관련도가 획득된다.

본 예에서는, 잠재적인 친구와 그룹 내 친구가 노드로서 미리 구성되고, 노드와 그룹 내 노드 간의 관계가 있다고 판단하기 위한 조건이 미리 구성된다. 그 조건은 앞서 설명한, 그루핑 식별자에서 노드와 그룹 내 노드 간 연관 관계가 있다고 결정하기 위한 조건을 말하므로, 여기서 반복 설명은 하지 않는다.

단계 (c)에서, 관련도에 기초하여, 각 그룹 내에서 친구 및 잠재적인 친구가 출력을 위해 결합된다.

본 개시의 일례에 따르면, 단계 (c)에서의 동작은 다음과 같이 구현된다.

단계 (c1)에서, 각 그룹에서 친구 및 잠재적인 친구가 관련도에 따라 정렬된다.

단계 (c2)에서, 정렬된 친구 및 잠재적인 친구는 친구 그루핑 식별자에 기초하여 제시된다.

본 예에서, 각 그룹이 정렬될 때, 정렬된 친구와 잠재적인 친구는 친구 그루핑 식별자에 따라 제시될 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 표시 인터페이스상에는 3개의 옵션 제어부가 있는데, 이는 친구를 표시하는 것, 잠재적인 친구를 표시하는 것, 또는 모든 사용자를 표시하는 것이다. 친구 리스트는 그룹 1 및 그룹 2를 포함한다. 그룹 1은 친구 1, 잠재적인 친구 1, 친구 2, 잠재적인 친구 2, 친구 3, 잠재적인 친구 3 및 잠재적인 친구 4를 포함한다. 그룹 2는 친구 4, 친구 5, 잠재적인 친구 5, 및 친구 6을 포함한다.

또한, 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 본 방법은 사용자의 친구와 잠재적인 친구를 그루핑하는 데 적용되고, 이 방법은 단계 (b) 이후에 다음 동작을 포함한다.

단계 (e)에서, 관련도 임계치가 구성된다. 관련도가 관련도 임계치보다 작은 잠재적인 친구는 숨겨진다.

본 예에서, 관련도 임계치는 사용자 또는 시스템 중 하나에 의해 요건에 따라 구성된다. 관련도 임계치가 미리 구성되어 있는 경우, 잠재적인 친구의 관련도가 관련도 임계치보다 작은지 여부가 판정될 수 있다. 잠재적인 친구의 관련도가 관련도 임계치보다 작은 것으로 판정된 것에 응답하며, 그 잠재적인 친구를 숨긴다. 잠재적인 친구의 관련도가 관련도 임계치와 같거나 그보다 큰 것으로 판정된 것에 응답하며, 그 잠재적인 친구를 제시한다. 일례에서, 사용자의 모든 친구가 사용자에게 제시된다. 추가로, 사용자는 요건에 따라 언제든 관련도 임계치를 구성할 수 있다. 예컨대, 인터페이스에 슬라이더 제어부가 구성될 수 있고, 관련도 임계치가 그 슬라이더 제어부를 슬라이딩 시키는 것으로 조정될 수 있다.

본 개시의 일례에 따르면, 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 방법이 사용자의 친구 및 잠재적인 친구의 그루핑에 적용되는 경우, 본 방법은 이하의 동작을 추가로 포함한다.

단계 (f)에서, 사용자에 의해 설정된 표시 설정은, 친구를 표시하는 것, 잠재적인 친구를 표시하는 것, 그리고 모든 사용자를 표시하는 것 중 하나를 포함할 수 있다. 대응하는 표시 설정에 따라 제시가 수행된다. 예컨대, 표시 설정이 친구를 제시하도록 구성된 경우, 친구 1 내지 6이 제시된다. 표시 설정이 잠재적인 친구를 제시하도록 구성된 경우, 잠재적인 친구 1 내지 5가 제시된다. 표시 설정이 모든 사용자를 제시하도록 구성된 경우, 모든 정렬된 친구 및 잠재적인 친구가 제시된다.

도 6은, 본 개시의 일례에 따른, 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 장치의 구성을 보여주는 개략 모식도이다. 이 장치는 추출 모듈(10), 처리 모듈(20) 및 출력 모듈(30)을 포함한다.

추출 모듈(10)은 타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드, 타깃 노드와 연관 관계를 가진 연관 노드, 그리고 연관 노드의 그루핑 식별자를 획득한다.

본 예에서, 소셜 네트워크 내의 사용자가 타깃 노드로 선택될 수 있다. 그 사용자와 친구 관계를 가진 사용자는 연관 노드로 간주될 수 있는데, 즉 타깃 노드와 연관 관계를 가진 노드는 연관 노드로 간주된다. 상기 사용자와 잠재적인 친구 관계를 가진 사용자는 후보 노드로 간주되는데, 즉 타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 노드가 후보 노드로 간주된다. 타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드는 미리 획득될 수 있다. 후보 노드는 후보 노드 리스트에 배치될 수 있다. 타깃 노드와 연관된 후보 노드가 후보 노드 리스트에서 획득될 수 있다. 본 개시의 실시예에 따르면, 후보 노드 리스트로부터 후보 노드를 획득하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있다. 예컨대, 타깃 노드의 속성 정보의 매칭 가중치가 먼저 구성된다. 타깃 노드와 연관 관계를 가지고 있지 않은 노드의 속성 정보를 타깃 노드의 속성 정보와 비교하여, 타깃 노드와 연관 관계를 가지고 있지 않은 노드의 가중치를 획득한다. 타깃 노드와 연관 관계를 가지고 있지 않은 노드의 가중치가 임계치보다 큰 경우, 그 노드는 후보 노드로 간주된다. 노드의 속성 정보는 성별, 나이, 별자리, 혈액형, 졸업 학교, 전공, 졸업 시기, 고향, 노드가 위치한 위치, 직업, 취미 등과 같은 사실 정보를 포함할 수 있다. 소셜 네트워크가 가상 소셜 네트워크인 경우, 노드의 속성 정보는 그 노드가 가상 세계에서 위치한 영역, 가상 캐릭터의 속성, 가상 캐릭터의 레벨 등을 더 포함할 수 있다.

처리 모듈(20)은, 각 그루핑 식별자 내에서 연관 노드와 타깃 노드 간의 관련도와 후보 노드와 타깃 노드 간의 관련도를 획득한다. 본 개시의 일례에 따르면, 후보 노드와 타깃 노드 간의 관련도는, 그루핑 식별자에 따라 획득될 수 있고, 각 그루핑 식별자의 연관 노드와 타깃 노드 간의 관련도가 획득될 수 있다. 관련도란 타깃 노드의 속성 정보와 후보 노드의 속성 정보 간의, 또는 타깃 노드의 속성 정보와 연관 노드의 속성 정보 간의 정합도(matching degree)를 말하기도 한다. 본 개시의 일례에 따르면, 사용자 간의 속성 정보의 유사도를 의미하는 것으로 정의되기도 한다.

본 개시의 일례에 따르면, 도 7에 도시된 바와 같이, 처리 모듈(20)은 초기화 서브모듈(210), 카운팅 서브모듈(220) 및 획득 서브모듈(230)을 포함할 수 있다.

초기화 서브모듈(210)은 노드와 그룹 내 노드 간의 연관 관계가 있는 것으로 판정하기 위한 조건을 미리 구성한다.

제1 조건은, 해당 노드 자체가 그룹 내 노드인 것이다.

카운팅 서브모듈(220)은, 조건에 기초하여, 각 노드와 연관 관계를 가진 그룹 내 노드의 수를 획득한다. 예컨대, 조건에 기초하여, 연관 노드 B와 연관 관계를 가진 그룹 001 내의 노드의 수가 카운트 되고, 연관 노드 B와 연관 관계를 가진 그룹 002 내의 노드의 수가 카운트 된다.

획득 서브모듈(230)은 그룹 내 노드의 수에 대한 각 노드와 연관 관계를 가진 그룹 내 노드의 수의 비를 각 노드와 타깃 노드 간의 관련도로서 구성하는데, 이것은 도 3을 참조하여 설명하였으므로 반복 설명은 하지 않는다.

본 개시의 일례에 따르면, 그룹 내 노드가 연관 노드 및 타깃 노드를 포함하고 있다고 가정한다. 즉, 타깃 노드가 관련도를 획득하기 위한 통계(statistic) 노드로 간주될 수 있고, 이로써 A1과 연관 관계를 가진 그룹 G1 내의 노드에는 B1(제2 조건을 충족), B3(제2 조건을 충족), B6(제2 조건 및 제3 조건을 충족), 및 B5(제3 조건을 충족)이 포함되어, A1의 관련도는 4/8이 된다. 그룹 G1 내에서 B5와 연관 관계를 가지는 노드에는, B5(제1 조건을 충족), B1(제2 조건을 충족), B2(제2 조건을 충족), B4(제2 조건을 충족), B7(제2 조건을 충족), B6(제3 조건을 충족), 그리고 타깃 노드 A가 포함되어, B5의 관련도는 7/8이 된다.

출력 모듈(30)은, 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자 내에서의 연관 노드와 후보 노드를 결합하고 그 연관 노드와 후보 노드를 출력한다.

본 개시의 일례에 따르면, 출력 모듈(30)은 각 그룹의 연관 노드와 후보 노드를 임의로 결합하고 그 연관 노드와 후보 노드를 출력한다.

본 개시의 일례에 따르면, 도 8에 도시된 바와 같이, 출력 모듈(30)이 정렬 서브모듈(310) 및 제시 서브모듈(320)을 포함한다.

정렬 서브모듈(310)은, 각 그루핑 식별자 내의 연관 노드 및 후보 노드를 관련도에 따라 정렬한다. 구체적으로, 각 그루핑 식별자에서, 그룹 내의 연관 노드 및 후보 노드는 관련도에 따라 정렬된다. 도 3에 도시된 바와 같이, 그루핑 식별자 G1에서, A1, A2, A3 및 A4의 관련도는 각각 4/7, 2/7, 2/7 및 2/7이고, B1, B2, B3, B4, B5, B6 및 B7의 관련도는 각각 5/7, 5/7, 4/7, 4/7, 6/7, 6/7 및 3/7이다. 이들 노드가 관련도의 내림순으로 정렬되는 경우, 노드들은 B5, B6, B3, B4, A1, B7, A2, A3 및 A4와 같이 제시된다. 본 개시의 다른 예에 따르면, 이들 노드는 관련도의 오름순으로 정렬될 수도 있다.

제시 서브모듈(320)은 그루핑 식별자에 따라, 정렬된 연관 노드와 후보 노드를 제시한다.

본 예에서, 각 그룹이 정렬된 후, 정렬된 연관 노드와 후보 노드가 그루핑 식별자에 따라 제시된다. 도 4에 도시된 바와 같이, 연관 노드를 표시하거나 후보 노드를 표시하거나 또는 모든 노드를 표시하는, 표시 인터페이스상에 3개의 선택 제어부가 있을 수 있다. 연관 노드 리스트는 그룹 1 및 그룹 2를 포함한다. 그룹 1은 연관 노드 1, 후보 노드 1, 연관 노드 2, 후보 노드 2, 연관 노드 3, 후보 노드 3, 후보 노드 4를 포함한다. 그룹 2는 연관 노드 4, 연관 노드 5, 후보 노드 5, 연관 노드 6을 포함한다.

본 개시의 일례에 따르면, 연관 노드와 후보 노드가 제시될 때, 연관 노드와 후보 노드는 구분을 위해 상이한 라벨을 가지고 마킹될 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 실선 스마일 표시는 연관 노드 앞에 표시되고 점선 스마일 표시는 후보 노드 앞에 표시된다. 본 개시의 예들에 따르면, 이 라벨은 사용자 또는 시스템에 의해 구성될 수 있다.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 정렬 서브모듈(310)은 관련도의 내림순으로 각 그룹 내에서 연관 노드와 후보 노드를 정렬한다. 제시 서브모듈(320)은, 각 그룹 식별자 내에서, 높은 관련도를 가진 미리 정해진 수의 또는 사용자가 정산 후의 정렬 결과를 제시한다. 예컨대, 도 3을 다시 참조하면, 그룹 G1에서, A1, A2, A3 및 A4의 관련도는 각각 4/7, 2/7, 2/7 및 2/7이고, B1, B2, B3, B4, B5, B6 및 B7의 관련도는 각각 5/7, 5/7, 4/7, 4/7, 6/7, 6/7 및 3/7이다. 이들 노드가 관련도의 내림순으로 정렬되는 경우, 이 노드들은 A3 및 A4로 제시된다. 미리 정해진 수가 7이면, B5, B6, B3, B4, A1, B7 및 A2가 제시된다. 사용자가 정한 수가 6이면, B5, B6, B3, B4, A1 및 B7이 제시된다.

도 9에 도시된 바와 같이, 추출 모듈(10), 처리 모듈(20) 및 출력 모듈(30)에 더하여, 본 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 장치는 사전 구성 모듈(40), 판정 모듈(50), 숨김 모듈(60) 및 입력 모듈(70)을 더 포함할 수 있다.

사전 구성 모듈(40)은, 관련도 임계치를 구성한다. 본 개시의 일례에 따르면, 관련도 임계치는 요건에 따라 사용자 또는 시스템 중 하나에 의해 구성될 수 있다.

판정 모듈(50)은 유보 노드의 관련도가 관련도 임계치보다 작은지 여부를 판정한다.

숨김 모듈(60)은 후보 노드의 관련도가 관련도 임계치보다 작다고 판정한 것에 응답하여 해당 후보 노드를 숨긴다.

정렬 서브모듈(310)은, 관련도가 관련도 임계치보다 작은 후보 노드가 숨겨진 각 그룹에서, 관련도에 따라 연관 노드와 후보 노드를 정렬한다.

제시 서브모듈(320)은, 관련도가 관련도 임계치보다 작은 후보 노드가 숨겨진 각 그룹에서, 관련도에 기초하여 정렬된 연관 노드와 후보 노드를 제시한다.

입력 모듈(70)은 사용자에 의해 선택된 표시 설정을 획득한다. 구체적으로, 사용자에 의해 선택된 표시 설정은, 연관 노드를 제시하는 것, 후보 노드를 제기하는 것, 모든 노드를 제시하는 것 중 어느 하나를 포함한다. 대응하는 표시 설정에 따라 제시 동작이 수행된다. 예컨대, 표시 설정이 연관 노드를 제시하는 것으로 구성되어 있는 경우, 연관 노드 B1 내지 B7이 제시될 수 있다. 표시 설정이 후보 노드를 제시하도록 구성되어 있는 경우, 후보 노드 A1 내지 A4가 제시될 수 있다. 표시 설정이 모든 노드를 제시하도록 구성되어 있는 경우, 모든 정렬된 연관 노드와 후보 노드가 제시된다.

제시 서브모듈(320)은 표시 설정과 그루핑 식별자에 따라, 정렬된 연관 노드와 후보 노드를 제시한다.

본 개시의 다른 예에 따라, 소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 장치에 있어서, 정렬 서브모듈(310)은, 관련도가 관련도 임계치보다 작은 후보 노드가 숨겨진 각 그룹에서, 관련도의 내림순으로 연관 노드와 후보 노드를 정렬한다. 제시 서브모듈(320)은 각 그루핑 식별자에서 높은 관련도를 가진 미리 정해진 수 또는 사용자가 정한 수의 정렬 결과를 제시한다.

소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 장치가 사용자의 친구와 잠재적인 친구를 그루핑하는 데 적용되는 경우, 대응하는 과정은 상술한 방법에서의 동작을 참고할 수 있고, 대응하는 단계는 대응하는 모듈에 의해 실행되므로 여기서 반복 설명은 생략한다.

본 개시의 여러 실시예에 따라, 상술한 소셜 네트워크 노드의 그루핑 방법 및 장치에서, 타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드, 타깃 노드와 연관 관계를 가진 연관 노드, 그리고 연관 노드의 그루핑 식별자가 획득될 수 있다. 각 그루핑 식별자 내에서의 후보 노드의 관련도와 연관 노드의 관련도가 획득될 수 있다. 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자 내에서 연관 노드와 후보 노드가 출력을 위해 결합될 수 있다. 본 개시의 여러 실시예에서 기술된 장치 및 방법은 동작을 용이하게 하고 사용자에 의해 후보 노드를 추가하는 동작을 줄이며, 시스템의 응답 효율을 향상시킨다.

추가로, 관련도 임계치가 구성되고 후보 노드의 일부가 숨겨질 수 있으므로, 표시 공간을 절감할 수 있다. 또한, 연관 노드와 후보 노드가 사용자에 의해 선택된 표시 설정에 따라 제시될 수 있고, 따라서 제시 동작이 유연하게 될 수 있다.

통상의 기술자라면 상술한 실시예의 방법의 모든 과정 또는 일부 과정이 컴퓨터에 의해 판독 가능한 명령어를 따르는 하드웨어 모듈에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 컴퓨터에 의해 판독 가능한 명령어는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된다. 실행시, 컴퓨터 판독 가능한 명령어는 상술한 방법 실시예의 과정을 제공한다. 저장 매체는, 디스켓, CD, ROM, RAM 등일 수 있다.

여기에 기술되거나 도시된 것은 일부 변형과 함께 개시된 실시예이다. 여기에 사용된 용어, 표현, 그림은 오로지 설명을 위한 것이며 한정하려는 의도가 아니다. 많은 변형예가 이하의 청구의 범위 그리고 그 균등의 범위에 의해 정의되는 사상의 범위 내에서 이루어질 수 있으며, 모든 용어는 달리 명시되어 있지 않으면 가장 넓은 합당한 의미로 해석되어야 한다.

Claims

소셜 네트워크 노드를 그루핑(grouping)하는 그루핑 방법으로서,
타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드, 상기 타깃 노드와 연관 관계를 가진 연관 노드, 그리고 상기 연관 노드의 그루핑 식별자를 획득하는 단계;
각 그루핑 식별자 내에서 상기 연관 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도 그리고 상기 후보 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도를 획득하는 단계; 및
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 결합하고 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 출력하는 단계
를 포함하는 그루핑 방법.
제1항에 있어서,
상기 연관 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도 그리고 상기 후보 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도를 획득하는 상기 단계가,
노드와 그룹 내 노드 간에 연관 관계가 있는 것으로 판정하기 위한 조건을 미리 구성하는 단계;
상기 조건에 기초하여, 상기 노드와 연관 관계를 가진 그룹 내 노드의 수를 획득하는 단계; 및
상기 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도로서, 그룹 내 노드의 수에 대한, 상기 노드와 연관 관계를 가진 그룹 내 노드의 수의 비를 구성하는 단계
를 포함하는, 그루핑 방법.
제2항에 있어서,
상기 노드와 그룹 내 노드 간에 연관 관계가 있는 것으로 판정하기 위한 조건이,
1) 상기 노드가 상기 그룹 내 노드인 것,
2) 상기 노드가 상기 그룹 내 노드와 연관 관계를 가지는 것, 그리고
3) 상기 노드가 미리 정해진 수의 후보 노드와 연관 관계를 가지고 상기 미리 정해진 수의 후보 노드가 상기 그룹 내 노드와 연관 관계를 가지는 경우, 상기 노드가 상기 그룹 내 노드와 연관 관계를 가지는 것
중 하나 이상의 조건을 포함하는,
그루핑 방법.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 결합하고 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 출력하는 상기 단계가,
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하는 단계; 및
상기 그루핑 식별자에 따라, 정렬된 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 제시하는 단계
를 포함하는 그루핑 방법.
제4항에 있어서,
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하는 상기 단계 이전에,
사전에 구성된 관련도 임계치에 기초하여, 관련도가 상기 관련도 임계치보다 작은 후보 노드를 숨기는 단계를 더 포함하고,
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하는 상기 단계는, 관련도가 상기 임계치 관련도보다 작은 상기 후보 노드가 숨겨진 각 그루핑 식별자 내에서, 상기 관련도에 기초하여 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하는 단계를 포함하는,
그루핑 방법.
제4항에 있어서,
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하는 상기 단계가,
각 그루핑 식별자에서, 상기 관련도의 내림순으로 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하는 단계를 포함하고,
상기 그루핑 식별자에 따라, 정렬된 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 제시하는 상기 단계가,
각 그루핑 식별자 내에서, 미리 정해진 수 또는 사용자가 정한 수의 높은 관련도를 가진 정렬 결과를 제시하는 단계를 포함하는,
그루핑 방법.
제4항에 있어서,
사용자에 의해 선택된 표시 설정을 획득하는 단계; 및
상기 표시 설정 및 상기 그루핑 식별자에 따라 상기 정렬된 연관 노드와 후보 노드를 제시하는 단계
를 더 포함하는, 그루핑 방법.
소셜 네트워크 노드를 그루핑하는 그루핑 장치로서,
타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드, 상기 타깃 노드와 연관 관계를 가진 연관 노드, 그리고 상기 연관 노드의 그루핑 식별자를 획득하도록 구성된 추출 모듈;
각 그루핑 식별자 내에서 상기 연관 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도 그리고 상기 후보 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도를 획득하도록 구성된 처리 모듈; 및
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 결합하고 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 출력하도록 구성된 출력 모듈
을 포함하는 그루핑 장치.
제8항에 있어서,
상기 처리 모듈이,
노드와 그룹 내 노드 간에 연관 관계가 있는 것으로 판정하기 위한 조건을 미리 구성하도록 구성된 초기화 서브모듈;
상기 조건에 기초하여, 상기 노드와 연관 관계를 가진 그룹 내 노드의 수를 획득하도록 구성된 카운팅 서브모듈; 및
상기 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도로서, 그룹 내 노드의 수에 대한, 상기 노드와 연관 관계를 가진 그룹 내 노드의 수의 비를 구성하도록 구성된 획득 서브모듈
을 포함하는, 그루핑 장치.
제9항에 있어서,
상기 노드와 그룹 내 노드 간에 연관 관계가 있는 것으로 판정하기 위한 조건이,
1) 상기 노드가 상기 그룹 내 노드인 것,
2) 상기 노드가 상기 그룹 내 노드와 연관 관계를 가지는 것, 그리고
3) 상기 노드가 미리 정해진 수의 후보 노드와 연관 관계를 가지고 상기 미리 정해진 수의 후보 노드가 상기 그룹 내 노드와 연관 관계를 가지는 경우, 상기 노드가 상기 그룹 내 노드와 연관 관계를 가지는 것
중 하나 이상의 조건을 포함하는,
그루핑 장치.
제8항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 출력 모듈이,
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하도록 구성된 정렬 서브모듈; 및
상기 그루핑 식별자에 따라, 정렬된 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 제시하도록 구성된 제시 서브모듈
을 포함하는, 그루핑 장치.
제11항에 있어서,
관련도 임계치를 사전에 구성하도록 구성된 사전 구성 모듈;
후보 노드의 관련도가 상기 관련도 임계치보다 작은지 판정하도록 구성된 판정 모듈; 및
관련도가 상기 관련도 임계치보다 작은 후보 노드를 숨기도록 구성된 숨김 모듈
을 더 포함하고,
상기 정렬 서브모듈은, 관련도가 상기 관련도 임계치보다 작은 후보 노드가 숨겨진 각 그루핑 식별자 내에서, 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 관련도에 기초하여 정렬하도록 구성된,
그루핑 장치.
제11항에 있어서,
상기 정렬 서브모듈이, 각 그루핑 식별자 내에서, 상기 관련도의 내림순으로 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하도록 구성되고,
상기 제시 서브모듈이, 각 그루핑 식별자 내에서, 미리 정해진 수 또는 사용자가 정한 수의 높은 관련도를 가진 정렬 결과를 제시하도록 구성된,
그루핑 장치.
제11항에 있어서,
사용자에 의해 선택된 표시 설정을 획득하도록 구성된 입력 모듈을 더 포함하는 그루핑 장치.
하나 이상의 컴퓨터에 의해 실행된 때, 상기 하나 이상의 컴퓨터로 하여금,
타깃 노드와 잠재적인 연관 관계를 가진 후보 노드, 상기 타깃 노드와 연관 관계를 가진 연관 노드, 그리고 상기 연관 노드의 그루핑 식별자를 획득하는 단계;
각 그루핑 식별자 내에서 상기 연관 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도 그리고 상기 후보 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도를 획득하는 단계; 및
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 결합하고 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 출력하는 단계
를 수행하도록 하는 복수의 명령어가 인코딩된, 비일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
제15항에 있어서,
상기 연관 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도 그리고 상기 후보 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도를 획득하는 상기 단계가,
노드와 그룹 내 노드 간에 연관 관계가 있는 것으로 판정하기 위한 조건을 미리 구성하는 단계;
상기 조건에 기초하여, 상기 노드와 연관 관계를 가진 그룹 내 노드의 수를 획득하는 단계; 및
상기 노드와 상기 타깃 노드 간의 관련도로서, 그룹 내 노드의 수에 대한, 상기 노드와 연관 관계를 가진 그룹 내 노드의 수의 비를 구성하는 단계
를 포함하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
제16항에 있어서,
상기 노드와 그룹 내 노드 간에 연관 관계가 있는 것으로 판정하기 위한 조건이,
1) 상기 노드가 상기 그룹 내 노드인 것,
2) 상기 노드가 상기 그룹 내 노드와 연관 관계를 가지는 것, 그리고
3) 상기 노드가 미리 정해진 수의 후보 노드와 연관 관계를 가지고 상기 미리 정해진 수의 후보 노드가 상기 그룹 내 노드와 연관 관계를 가지는 경우, 상기 노드가 상기 그룹 내 노드와 연관 관계를 가지는 것
중 하나 이상의 조건을 포함하는,
비일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
제15항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 결합하고 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 출력하는 상기 단계가,
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하는 단계; 및
상기 그루핑 식별자에 따라, 정렬된 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 제시하는 단계
를 포함하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
제18항에 있어서,
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하는 상기 단계 이전에,
사전에 구성된 관련도 임계치에 기초하여, 관련도가 상기 관련도 임계치보다 작은 후보 노드를 숨기는 단계를 더 포함하고,
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하는 상기 단계는, 관련도가 상기 임계치 관련도보다 작은 상기 후보 노드가 숨겨진 각 그루핑 식별자 내에서, 상기 관련도에 기초하여 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하는 단계를 포함하는,
비일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
제19항에 있어서,
상기 관련도에 기초하여, 각 그루핑 식별자에서 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하는 상기 단계가,
각 그루핑 식별자에서, 상기 관련도의 내림순으로 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 정렬하는 단계를 포함하고,
상기 그루핑 식별자에 따라, 정렬된 상기 연관 노드와 상기 후보 노드를 제시하는 단계가,
각 그루핑 식별자 내에서, 미리 정해진 수 또는 사용자가 정한 수의 높은 관련도를 가진 정렬 결과를 제시하는 단계를 포함하는,
비일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
제19항에 있어서,
상기 하나 이상의 컴퓨터로 하여금,
사용자에 의해 선택된 표시 설정을 획득하는 단계; 및
상기 표시 설정 및 상기 그루핑 식별자에 따라 상기 정렬된 연관 노드와 후보 노드를 제시하는 단계
를 수행하도록 하는 명령어를 더 포함하는 비일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.