KR20150070835A - 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법 - Google Patents
웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20150070835A KR20150070835A KR1020130157487A KR20130157487A KR20150070835A KR 20150070835 A KR20150070835 A KR 20150070835A KR 1020130157487 A KR1020130157487 A KR 1020130157487A KR 20130157487 A KR20130157487 A KR 20130157487A KR 20150070835 A KR20150070835 A KR 20150070835A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- score
- quality
- information processing
- member group
- days
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2453—Query optimisation
- G06F16/24534—Query rewriting; Transformation
- G06F16/24542—Plan optimisation
- G06F16/24545—Selectivity estimation or determination
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Abstract
본 발명은 정보처리장치가 웹 상에 게재된 컨텐츠에 대한 퀄리티를 평가하는 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법에 있어서, 상기 정보처리장치가 웹 상에 게재된 특정 컨텐츠에 대해 타 회원이 투표나 채점한 평가 점수를 입력받는 단계, 상기 정보처리장치가 상기 입력받은 평가 점수에 대해 설정 기준에 따라 분류한 회원 그룹별로 각기 평균과 표준편차를 산출하는 단계 및, 상기 정보처리장치가 상기 산출된 회원 그룹별 평균과 표준편차 및 상기 회원 그룹별로 상이하게 부여된 가중치를 하기의 [식 1]에 적용하여 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수를 산출하는 단계를 포함하여 이루어진 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법에 관한 것으로, 웹 상에 게재된 컨텐츠에 대해서도 퀄리티를 평가할 수 있다.
[식 1]
특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 = ∑(회원그룹별 평균×회원그룹별 가중치)×[{100-∑(회원그룹별 표준편차 ×회원그룹별 가중치)}/100]
[식 1]
특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 = ∑(회원그룹별 평균×회원그룹별 가중치)×[{100-∑(회원그룹별 표준편차 ×회원그룹별 가중치)}/100]
Description
본 발명은 웹 상에 게재된 컨텐츠(예: 사진)의 퀄리티 평가 방법에 관한 것이다.
스마트폰의 보급에 따라, 스마트폰에서 실행되는 각종 애플리케이션 개발이 활발하다. 스마트폰 사용자는 각종 애플리케이션을 애플리케이션 마켓으로부터 무료 또는 유료로 다운로드 받는다.
애플리케이션의 종류가 점점 다양해지고, 그 수가 많아지므로, 사용자는 원하는 애플리케이션을 용이하게 선택하기 어렵다. 이에 따라, 애플리케이션 마켓은 사용자에게 적절한 애플리케이션을 추천할 필요가 있다.
일반적인 애플리케이션 추천 방법에 따르면, 애플리케이션 마켓은 애플리케이션의 다운로드 수에 기초하여 생성한 인기 애플리케이션 리스트를 사용자에게 제공한다. 이와 같은 인기 애플리케이션 리스트는 다운로드 후 사용자의 이용 현황을 반영하지 못하므로, 사용자에게 높은 신뢰도를 줄 수 없는 문제가 있다.
한편, 아직까지 웹 상에 게재된 컨텐츠(예: 사진)의 퀄리티에 대해 제대로 평가할 수 있는 기술을 쉽게 찾을 수 없는 것이 현실이다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 개발된 것으로, 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티에 대해서도 평가할 수 있도록 하는, 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법은,
정보처리장치가 웹 상에 게재된 컨텐츠에 대한 퀄리티를 평가하는 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법에 있어서, 상기 정보처리장치가 웹 상에 게재된 특정 컨텐츠에 대해 타 회원이 투표나 채점한 평가 점수를 입력받는 단계, 상기 정보처리장치가 상기 입력받은 평가 점수에 대해 설정 기준에 따라 분류한 회원 그룹별로 각기 평균과 표준편차를 산출하는 단계 및, 상기 정보처리장치가 상기 산출된 회원 그룹별 평균과 표준편차 및 상기 회원 그룹별로 상이하게 부여된 가중치를 하기의 [식 1]에 적용하여 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수를 산출하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
[식 1]
특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 = ∑(회원그룹별 평균×회원그룹별 가중치)×[{100-∑(회원그룹별 표준편차 ×회원그룹별 가중치)}/100]
바람직하게, 상기 정보처리장치가 하기의 [식 2]에 적용하여 상기 특정 컨텐츠에 대한 제2 퀄리티 평가 점수를 산출하는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
[식 2]
특정 컨텐츠에 대한 제2 퀄리티 평가 점수 = 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 + [{(정보처리장치에서 제공하는 공유하기 경로로 들어온 조회수(단, 공유된 경로 하나 당 조회수 하나 인정))/(SNS 공유수 +메일 공유수)}×100 ×(1-α) ×(1 - α에서 링크점수가 차지하는 비율)]
여기서, α = [{100-∑(회원그룹별 표준편차 × 회원그룹별 가중치)}/100], '1-α에서 링크점수(제2 퀄리티 평가 점수)가 차지하는 비율'은 회원별 표준편차가 얼마나 벌어지느냐에 따라 관리자가 조정하는 비율
그리고, 상기 정보처리장치가 하기의 [식 3]에 적용하여 상기 특정 컨텐츠에 대한 제3 퀄리티 평가 점수를 산출하는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
[식 3]
특정 컨텐츠에 대한 제3 퀄리티 평가 점수 = 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 + 상기 특정 컨텐츠에 대한 제2 퀄리티 평가 점수 + [{(별점참여회원수 - 별점참여회원 중 해당 사진작가와 맞팔로잉 회원수)/(전체별첨 참여 회원수)} × 100 × (1-α)×(1-α에서 별점참여점수가 차지하는 비율)]
여기서, α= [{100-∑(회원그룹별 표준편차 × 회원그룹별 가중치)}/100], '별점'은 제1 퀄리티 평가 점수
바람직하게, 상기 설정 기준은 투표 신뢰도, 유료/무료 여부, 서비스 혜택 범위의 차이를 포함하고, 상기 회원 그룹은 투표 신뢰도가 높은 선정된 제1 회원 그룹, 제1 유료 회원 그룹, 제2 유료 회원 그룹, 무료 회원 그룹을 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 제1 회원 그룹은 하기의 [식 4]에 따라 구한 점수가 전체 점수 상에서 상위 설정 퍼센트(%)에 속하는 회원으로 이루어진 것을 특징으로 한다.
[식 4]
제1 회원 그룹에 속하는 회원 산출식 = 개인회원 별점평가지수 + N일 동안 로그인 점수 + N일 동안 별점참여점수
여기서, '개인회원 별점평가지수' = PSR(개인회원 별점신뢰도) × PSR가중치. PSR = 100-√((∑{개인이 준 각 사진의 점수 - (해당 사진의 회원 그룹별 평균 × 해당 사진의 회원 그룹별 가중치)}^2)/(개인회원의 총 별점참여수))
'N일 동안 로그인 점수' = {(N일 동안 로그인)/(N일)} ×100 ×N일 동안 로그인수의 가중치
'N일 동안 별점참여점수' = {(N일 동안 별점참여 수)/(N일 동안 로그인 수)} × 100 × N일 동안 별점참여수의 가중치
그리고, 상기 정보처리장치는 상기 퀄리티 평가 점수가 높은 컨텐츠에 대해 상을 부여하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 웹 상에 게재된 컨텐츠에 대한 퀄리티를 평가할 수 있다. 즉, 기존에는 애플리케이션에 대한 퀄리티를 평가할 수 있었는데 본 발명에 따라 웹 상에 게재된 컨텐츠에 대해서도 퀄리티를 평가할 수 있다. 특히, 일반적인 산출 평균을 이용한 방법에서 발생할 수 있는 회원들끼리의 어뷰징으로 인한 부작용을 방지할 수 있어 보다 신뢰성있게 컨텐츠에 대해 평가할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법이 적용된 시스템의 구성을 도시한 도면
도 2는 본 발명에 따른 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법을 순서대로 도시한 도면
도 2는 본 발명에 따른 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법을 순서대로 도시한 도면
도 1은 본 발명에 따른 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법이 적용된 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 시스템은 웹 상에 컨텐츠를 게재하고 타 회원에 의해 게재된 컨텐츠에 대해 평가한 점수를 정보처리장치(102)로 입력하는 다수의 회원 단말기와, 상기 컨텐츠에 대해 평가한 점수를 기반으로 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티를 평가하는 정보처리장치(102)를 포함하여 이루어진 구조이다.
여기서, 정보처리장치(102)는 웹 상에 게재된 특정 컨텐츠(예: 사진)에 대해 타 회원이 투표나 채점한 평가 점수를 회원 단말기로부터 입력받고, 상기 입력받은 평가 점수에 대해 설정 기준에 따라 분류한 회원 그룹별로 각기 평균과 표준편차를 산출한 다음, 상기 산출된 회원 그룹별 평균과 표준편차 및 상기 회원 그룹별로 상이하게 부여된 가중치를 하기의 [식 5]에 적용하여 평가 척도가 되는 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수를 산출한다.
[식 5]
특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 = ∑(회원그룹별 평균×회원그룹별 가중치)×[{100-∑(회원그룹별 표준편차 ×회원그룹별 가중치)}/100]
그리고, 상기 정보처리장치(102)는 상기 퀄리티 평가 점수가 높은 컨텐츠에 대해 상을 부여할 수 있다.
상기 설정 기준은 투표 신뢰도, 유료/무료 여부, 서비스 혜택 범위의 차이를 포함하고, 그에 따라 상기 회원 그룹은 투표 신뢰도가 높은 선정된 제1 회원 그룹, 제1 유료 회원 그룹, 제2 유료 회원 그룹, 무료 회원 그룹을 포함하여 구성될 수 있다. 그리고, 상기 회원 그룹별로 가중치가 다르게 부여된다. 예를 들어, 제1 회원 그룹에 가장 높은 가중치가 부여되고, 무료 회원 그룹에 가장 낮은 가중치가 부여된다.
상기 제1 유료 회원 그룹과 제2 유료 회원 그룹의 차이는 정보처리장치(102)가 제공하는 서비스 혜택 범위의 차이(예를 들어, 제1 유료 회원 그룹인 경우 온라인 개인 전시공간이 제공되고 제2 유료 회원 그룹인 경우 그러한 전시공간이 제공되지 않음)에 따라 구분된다.
한편, 상기 제1 회원 그룹은 투표 신뢰도가 높은 회원으로 이루어진 것으로, 하기의 [식 6]에 따라 구한 점수가 전체 점수 상에서 상위 설정 퍼센트(%)에 속하는 회원을 제1 회원 그룹에 속하는 회원으로 산출하게 된다. 제1 회원 그룹에 속하는 회원 산출식은 다음과 같다.
[식 6]
제1 회원 그룹에 속하는 회원 산출식 = 개인회원 별점평가지수 + N일 동안 로그인 점수 + N일 동안 별점참여점수
여기서, '개인회원 별점평가지수' = PSR(개인회원 별점신뢰도) × PSR가중치. PSR = 100-√((∑{개인이 준 각 사진의 점수 - (해당 사진의 회원 그룹별 평균 × 해당 사진의 회원 그룹별 가중치)}^2)/(개인회원의 총 별점참여수))
'N일 동안 로그인 점수' = {(N일 동안 로그인)/(N일)} ×100 ×N일 동안 로그인수의 가중치
'N일 동안 별점참여점수' = {(N일 동안 별점참여 수)/(N일 동안 로그인 수)} × 100 × N일 동안 별점참여수의 가중치
한편, 상기 정보처리장치(102)는 하기의 [식 7]에 적용하여 상기 특정 컨텐츠에 대한 제2 퀄리티 평가 점수를 산출할 수 있다. 이 경우 제1 퀄리티 평가 점수만으로도 컨텐츠에 대한 평가 척도를 제공할 수 있으나, 보다 정밀한 퀄리티 평가를 위해 마련된 것이다.
[식 7]
특정 컨텐츠에 대한 제2 퀄리티 평가 점수 = 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 + [{(정보처리장치에서 제공하는 공유하기 경로로 들어온 조회수(단, 공유된 경로 하나 당 조회수 하나 인정))/(SNS 공유수 +메일 공유수)}×100 ×(1-α) ×(1 - α에서 링크점수가 차지하는 비율)]
여기서, α = [{100-∑(회원그룹별 표준편차 × 회원그룹별 가중치)}/100], '1-α에서 링크점수(제2 퀄리티 평가 점수)가 차지하는 비율'은 회원별 표준편차가 얼마나 벌어지느냐에 따라 관리자가 조정하는 비율, 'SNS 공유수'는 예를 들어, 페이스북 공유수, 트위터 공유수 등이 될 수 있다.
상기 공유하기 경로로 들어온 조회수는 정보처리장치(102)에서 제공하는 공유하기 경로로 들어온 조회수로 예를 들어, 웹 상의 갤러리 본문에 페이스북이나 트위터 공유 버튼 누름시 게시물에 대한 링크가 소셜 네트워크나 메일로 전송되고, 소셜 네트워크나 메일로 받으면 그 링크를 누르고 접속한 경우 조회수로 인정된다.
또한, 상기 정보처리장치(102)는 하기의 [식 8]에 적용하여 상기 특정 컨텐츠에 대한 제3 퀄리티 평가 점수를 산출할 수 있다.
[식 8]
특정 컨텐츠에 대한 제3 퀄리티 평가 점수 = 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 + 상기 특정 컨텐츠에 대한 제2 퀄리티 평가 점수 + [{(별점참여회원수 - 별점참여회원 중 해당 사진작가와 맞팔로잉 회원수)/(전체별첨 참여 회원수)} × 100 × (1-α)×(1-α에서 별점참여점수가 차지하는 비율)]
여기서, α= [{100-∑(회원그룹별 표준편차 × 회원그룹별 가중치)}/100], '별점'은 제1 퀄리티 평가 점수
도 2는 본 발명에 따른 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법을 순서대로 도시한 도면이다.
이하, 도 1의 시스템에 적용된 본 발명에 따른 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법을 도 2를 참조해 설명한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명은 먼저, 정보처리장치가 웹 상에 게재된 특정 컨텐츠(예: 사진)에 대해 타 회원이 투표나 채점한 평가 점수를 회원 단말기로부터 입력받고, 상기 입력받은 평가 점수에 대해 설정 기준에 따라 분류한 회원 그룹별로 각기 평균과 표준편차를 산출한 다음, 상기 산출된 회원 그룹별 평균과 표준편차 및 상기 회원 그룹별로 상이하게 부여된 가중치를 하기의 [식 9]에 적용하여 평가 척도가 되는 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수를 산출한다.
[식 9]
특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 = ∑(회원그룹별 평균×회원그룹별 가중치)×[{100-∑(회원그룹별 표준편차 ×회원그룹별 가중치)}/100]
그리고, 상기 정보처리장치는 상기 퀄리티 평가 점수가 높은 컨텐츠에 대해 상을 부여할 수 있다.
상기 설정 기준은 투표 신뢰도, 유료/무료 여부, 서비스 혜택 범위의 차이를 포함하고, 그에 따라 상기 회원 그룹은 투표 신뢰도가 높은 선정된 제1 회원 그룹, 제1 유료 회원 그룹, 제2 유료 회원 그룹, 무료 회원 그룹을 포함하여 구성될 수 있다. 그리고, 상기 회원 그룹별로 가중치가 다르게 부여된다. 예를 들어, 제1 회원 그룹에 가장 높은 가중치가 부여되고, 무료 회원 그룹에 가장 낮은 가중치가 부여된다.
상기 제1 유료 회원 그룹과 제2 유료 회원 그룹의 차이는 정보처리장치가 제공하는 서비스 혜택 범위의 차이(예를 들어, 제1 유료 회원 그룹인 경우 온라인 개인 전시공간이 제공되고 제2 유료 회원 그룹인 경우 그러한 전시공간이 제공되지 않음)에 따라 구분된다.
한편, 상기 제1 회원 그룹은 투표 신뢰도가 높은 회원으로 이루어진 것으로, 하기의 [식 10]에 따라 구한 점수가 전체 점수 상에서 상위 설정 퍼센트(%)에 속하는 회원을 제1 회원 그룹에 속하는 회원으로 산출하게 된다. 제1 회원 그룹에 속하는 회원 산출식은 다음과 같다.
[식 10]
제1 회원 그룹에 속하는 회원 산출식 = 개인회원 별점평가지수 + N일 동안 로그인 점수 + N일 동안 별점참여점수
여기서, '개인회원 별점평가지수' = PSR(개인회원 별점신뢰도) × PSR가중치. PSR = 100-√((∑{개인이 준 각 사진의 점수 - (해당 사진의 회원 그룹별 평균 × 해당 사진의 회원 그룹별 가중치)}^2)/(개인회원의 총 별점참여수))
'N일 동안 로그인 점수' = {(N일 동안 로그인)/(N일)} ×100 ×N일 동안 로그인수의 가중치
'N일 동안 별점참여점수' = {(N일 동안 별점참여 수)/(N일 동안 로그인 수)} × 100 × N일 동안 별점참여수의 가중치
한편, 상기 정보처리장치는 하기의 [식 11]에 적용하여 상기 특정 컨텐츠에 대한 제2 퀄리티 평가 점수를 산출할 수 있다. 이 경우 제1 퀄리티 평가 점수만으로도 컨텐츠에 대한 평가 척도를 제공할 수 있으나, 보다 정밀한 퀄리티 평가를 위해 마련된 것이다.
[식 11]
특정 컨텐츠에 대한 제2 퀄리티 평가 점수 = 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 + [{(정보처리장치에서 제공하는 공유하기 경로로 들어온 조회수(단, 공유된 경로 하나 당 조회수 하나 인정))/(SNS 공유수 +메일 공유수)}×100 ×(1-α) ×(1 - α에서 링크점수가 차지하는 비율)]
여기서, α = [{100-∑(회원그룹별 표준편차 × 회원그룹별 가중치)}/100], '1-α에서 링크점수(제2 퀄리티 평가 점수)가 차지하는 비율'은 회원별 표준편차가 얼마나 벌어지느냐에 따라 관리자가 조정하는 비율
상기 공유하기 경로로 들어온 조회수는 정보처리장치에서 제공하는 공유하기 경로로 들어온 조회수로 예를 들어, 웹 상의 갤러리 본문에 페이스북이나 트위터 공유 버튼 누름시 게시물에 대한 링크가 소셜 네트워크나 메일로 전송되고, 소셜 네트워크나 메일로 받으면 그 링크를 누르고 접속한 경우 조회수로 인정된다.
또한, 상기 정보처리장치는 하기의 [식 12]에 적용하여 상기 특정 컨텐츠에 대한 제3 퀄리티 평가 점수를 산출할 수 있다.
[식 12]
특정 컨텐츠에 대한 제3 퀄리티 평가 점수 = 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 + 상기 특정 컨텐츠에 대한 제2 퀄리티 평가 점수 + [{(별점참여회원수 - 별점참여회원 중 해당 사진작가와 맞팔로잉 회원수)/(전체별첨 참여 회원수)} × 100 × (1-α)×(1-α에서 별점참여점수가 차지하는 비율)]
여기서, α= [{100-∑(회원그룹별 표준편차 × 회원그룹별 가중치)}/100], '별점'은 제1 퀄리티 평가 점수
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
102 : 정보처리장치
102 : 정보처리장치
Claims (6)
- 정보처리장치가 웹 상에 게재된 컨텐츠에 대한 퀄리티를 평가하는 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법에 있어서,
상기 정보처리장치가 웹 상에 게재된 특정 컨텐츠에 대해 타 회원이 투표나 채점한 평가 점수를 입력받는 단계;
상기 정보처리장치가 상기 입력받은 평가 점수에 대해 설정 기준에 따라 분류한 회원 그룹별로 각기 평균과 표준편차를 산출하는 단계; 및
상기 정보처리장치가 상기 산출된 회원 그룹별 평균과 표준편차 및 상기 회원 그룹별로 상이하게 부여된 가중치를 하기의 [식 13]에 적용하여 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수를 산출하는 단계를 포함하여 이루어진 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법.
[식 13]
특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 = ∑(회원그룹별 평균×회원그룹별 가중치)×[{100-∑(회원그룹별 표준편차 ×회원그룹별 가중치)}/100] - 제 1 항에 있어서,
상기 정보처리장치가
하기의 [식 14]에 적용하여 상기 특정 컨텐츠에 대한 제2 퀄리티 평가 점수를 산출하는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법.
[식 14]
특정 컨텐츠에 대한 제2 퀄리티 평가 점수 = 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 + [{(정보처리장치에서 제공하는 공유하기 경로로 들어온 조회수(단, 공유된 경로 하나 당 조회수 하나 인정))/(SNS 공유수 +메일 공유수)}×100 ×(1-α) ×(1 - α에서 링크점수가 차지하는 비율)]
여기서, α = [{100-∑(회원그룹별 표준편차 × 회원그룹별 가중치)}/100], '1-α에서 링크점수(제2 퀄리티 평가 점수)가 차지하는 비율'은 회원별 표준편차가 얼마나 벌어지느냐에 따라 관리자가 조정하는 비율 - 제 2 항에 있어서,
상기 정보처리장치가
하기의 [식 15]에 적용하여 상기 특정 컨텐츠에 대한 제3 퀄리티 평가 점수를 산출하는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법.
[식 15]
특정 컨텐츠에 대한 제3 퀄리티 평가 점수 = 상기 특정 컨텐츠에 대한 제1 퀄리티 평가 점수 + 상기 특정 컨텐츠에 대한 제2 퀄리티 평가 점수 + [{(별점참여회원수 - 별점참여회원 중 해당 사진작가와 맞팔로잉 회원수)/(전체별첨 참여 회원수)} × 100 × (1-α)×(1-α에서 별점참여점수가 차지하는 비율)]
여기서, α= [{100-∑(회원그룹별 표준편차 × 회원그룹별 가중치)}/100], '별점'은 제1 퀄리티 평가 점수 - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 설정 기준은
투표 신뢰도, 유료/무료 여부, 서비스 혜택 범위의 차이를 포함하고,
상기 회원 그룹은
투표 신뢰도가 높은 선정된 제1 회원 그룹, 제1 유료 회원 그룹, 제2 유료 회원 그룹, 무료 회원 그룹을 포함하는 것을 특징으로 하는 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 제1 회원 그룹은
하기의 [식 16]에 따라 구한 점수가 전체 점수 상에서 상위 설정 퍼센트(%)에 속하는 회원으로 이루어진 것을 특징으로 하는 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법.
[식 16]
제1 회원 그룹에 속하는 회원 산출식 = 개인회원 별점평가지수 + N일 동안 로그인 점수 + N일 동안 별점참여점수
여기서, '개인회원 별점평가지수' = PSR(개인회원 별점신뢰도) × PSR가중치. PSR = 100-√((∑{개인이 준 각 사진의 점수 - (해당 사진의 회원 그룹별 평균 × 해당 사진의 회원 그룹별 가중치)}^2)/(개인회원의 총 별점참여수))
'N일 동안 로그인 점수' = {(N일 동안 로그인)/(N일)} ×100 ×N일 동안 로그인수의 가중치
'N일 동안 별점참여점수' = {(N일 동안 별점참여 수)/(N일 동안 로그인 수)} × 100 × N일 동안 별점참여수의 가중치 - 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 정보처리장치는
상기 퀄리티 평가 점수가 높은 컨텐츠에 대해 상을 부여하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020130157487A KR20150070835A (ko) | 2013-12-17 | 2013-12-17 | 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020130157487A KR20150070835A (ko) | 2013-12-17 | 2013-12-17 | 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20150070835A true KR20150070835A (ko) | 2015-06-25 |
Family
ID=53517304
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020130157487A KR20150070835A (ko) | 2013-12-17 | 2013-12-17 | 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR20150070835A (ko) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101698492B1 (ko) * | 2015-11-19 | 2017-01-20 | 주식회사 사이람 | 소셜미디어 상의 사용자 컨텐츠 확산 영향력 측정 방법 및 장치 |
US10628510B2 (en) | 2016-06-30 | 2020-04-21 | International Business Machines Corporation | Web link quality analysis and prediction in social networks |
CN111898887A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-11-06 | 北京网聘咨询有限公司 | 流量质量评价方法 |
-
2013
- 2013-12-17 KR KR1020130157487A patent/KR20150070835A/ko not_active Application Discontinuation
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101698492B1 (ko) * | 2015-11-19 | 2017-01-20 | 주식회사 사이람 | 소셜미디어 상의 사용자 컨텐츠 확산 영향력 측정 방법 및 장치 |
US10628510B2 (en) | 2016-06-30 | 2020-04-21 | International Business Machines Corporation | Web link quality analysis and prediction in social networks |
CN111898887A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-11-06 | 北京网聘咨询有限公司 | 流量质量评价方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9613341B2 (en) | Calculating trust score on web based platform | |
CA2843056C (en) | User-initiated boosting of social networking objects | |
US20180025082A1 (en) | Soft matching user identifiers | |
US8490004B2 (en) | Evaluation of remote user attributes in a social networking environment | |
CN106341312B (zh) | 社交信息显示方法、系统和服务器 | |
US20200126110A1 (en) | Object selection method and device | |
CA2876245A1 (en) | Sponsored advertisement ranking and pricing in a social networking system | |
US20170186029A1 (en) | Advertisement relevance score using social signals | |
US10762273B2 (en) | Comment display method, a comment display system, an electronic device, and a readable storage medium | |
US20180293240A1 (en) | Automated measurement of content quality | |
US10565212B2 (en) | Systems and methods for providing non-manipulable trusted recommendations | |
US20160381158A1 (en) | Automatic Invitation Delivery System | |
CN110796515A (zh) | 一种房源推荐方法、装置、存储介质及移动终端 | |
KR20150070835A (ko) | 웹 상에 게재된 컨텐츠의 퀄리티 평가 방법 | |
CN107424061A (zh) | 对在线拍品的竞拍信息预展分享与激励分享的方法 | |
CN106202168A (zh) | 一种网站内容展示方法与装置 | |
JP6255098B2 (ja) | クライアント・コンピューティング・デバイス上のタイムスロット内でのコンテンツの提供 | |
CN109284932B (zh) | 一种基于大数据的陌生人社交用户评价方法与系统 | |
US9363135B1 (en) | Social vicinity service for social networks | |
KR101969707B1 (ko) | 점수 재산정 방법과 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 | |
US20160225103A1 (en) | Methods, systems, and computer readable media for determining social compatibility using a selected group | |
US20200402152A1 (en) | Systems and methods for providing content | |
CN108491547A (zh) | 一种基于大数据的互联网教学系统 | |
CA2979165A1 (en) | User status and authenticating social interactions in a computer network | |
CN110851724B (zh) | 基于自媒体号等级的文章推荐方法及相关产品 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E601 | Decision to refuse application |