KR20150079032A - Apparatus for generating metadata of content and method thereof - Google Patents

Apparatus for generating metadata of content and method thereof Download PDF

Info

Publication number
KR20150079032A
KR20150079032A KR1020130168980A KR20130168980A KR20150079032A KR 20150079032 A KR20150079032 A KR 20150079032A KR 1020130168980 A KR1020130168980 A KR 1020130168980A KR 20130168980 A KR20130168980 A KR 20130168980A KR 20150079032 A KR20150079032 A KR 20150079032A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sns
information
content
contents
search
Prior art date
Application number
KR1020130168980A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
정진희
천영삼
서영일
Original Assignee
주식회사 케이티
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 케이티 filed Critical 주식회사 케이티
Priority to KR1020130168980A priority Critical patent/KR20150079032A/en
Publication of KR20150079032A publication Critical patent/KR20150079032A/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking

Abstract

The present invention relates to a method for generating metadata of content. The invention may comprise the steps of: collecting SNS activity history and profile information of each of a plurality of users with regard to the content; analyzing the collected plurality of SNS activity history and obtaining a plurality of SNS information with regard to the content; extracting a plurality of search terms to search for the content; and generating content metadata of the content by using at least one among the plurality of SNS information obtained, the plurality of search terms extracted, and the plurality of profile information.

Description

컨텐츠의 메타데이터를 생성하는 장치 및 방법{APPARATUS FOR GENERATING METADATA OF CONTENT AND METHOD THEREOF}[0001] APPARATUS FOR GENERATING METADATA OF CONTENT AND METHOD THEREOF [0002]

컨텐츠에 대한 메타데이터를 생성하거나, 컨텐츠에 대한 메타데이터를 이용하여 개인화 카테고리를 생성하는 시스템, 장치 및 방법에 관한 것이다.And more particularly, to a system, an apparatus, and a method for generating metadata for content or creating a personalization category using metadata about the content.

최근 정보 통신 기술의 발전으로 사용자는 사용자 단말을 이용하여 전국 어디에서나 자유롭게 네트워크를 이용할 수 있게 되었고, 사용자는 네트워크를 이용하여 사용자 단말을 통해 컨텐츠 서버로부터 다양한 컨텐츠를 제공받을 수 있게 되었다.With the recent development of information communication technology, a user can freely use the network anywhere in the nation by using the user terminal, and the user can receive various contents from the content server through the user terminal using the network.

하지만, 기존에 생성된 데이터로서 존재하는 무수히 많은 VOD(Video On Demand)뿐만 아니라, 하루동안 방송되는 방송 컨텐츠들만 해도 수백개가 되는 바, 컨텐츠 서버로부터 제공받을 수 있는 컨텐츠의 양은 셀 수 없이 많아졌다.However, since there are numerous hundreds of broadcast contents broadcasted throughout the day as well as countless video on demand (VOD) existing as data generated in the past, the amount of content that can be provided from the content server has increased to a countless number.

사용자는 사용자 단말을 이용하여 언급한 바와 같이 셀 수 없이 많은 컨텐츠들 중 어떤 컨텐츠를 제공받을지 명확하게 결정해놓은 바가 없다면, 다양한 컨텐츠 추천 방법을 이용할 수 있다.The user can utilize various content recommendation methods as long as the user has not explicitly decided which contents to be provided from the countless contents as mentioned above.

컨텐츠에 대한 메타데이터를 생성하거나, 컨텐츠에 대한 메타데이터를 이용하여 개인화 카테고리를 생성하는 시스템, 장치 및 방법을 제공하고자 한다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.An object of the present invention is to provide a system, an apparatus, and a method for generating metadata for content or creating a personalization category using metadata about the content. It is to be understood, however, that the technical scope of the present invention is not limited to the above-described technical problems, and other technical problems may exist.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따른 컨텐츠 메타데이터 생성 방법은 상기 컨텐츠에 대한 복수의 사용자 각각의 SNS 활동 이력 및 프로필 정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 복수의 SNS 활동 이력을 분석하여 상기 컨텐츠에 대한 복수의 SNS 정보를 획득하는 단계; 상기 컨텐츠를 검색하는 복수의 검색어를 추출하는 단계; 및 상기 획득된 복수의 SNS 정보, 상기 추출된 복수의 검색어, 및 상기 복수의 프로필 정보 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 컨텐츠의 컨텐츠 메타데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to a first aspect of the present invention, there is provided a method of generating content metadata, the method comprising: collecting SNS activity history and profile information of each of a plurality of users with respect to the content; Analyzing the collected plurality of SNS activity histories to obtain a plurality of SNS information about the contents; Extracting a plurality of search words to search for the content; And generating content metadata of the content using at least one of the obtained plurality of SNS information, the extracted plurality of search words, and the plurality of profile information.

한편, 본 발명의 제 2 측면에 따른 개인화 카테고리 생성 방법은 컨텐츠에 대한 SNS 활동 이력을 이용하여 획득된 복수의 SNS 정보 및 상기 컨텐츠를 검색하는 복수의 검색어 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 컨텐츠에 대한 복수의 컨텐츠 메타데이터를 컨텐츠 서버가 보유한 복수의 컨텐츠 각각에 대하여 생성하는 단계; 상기 복수의 컨텐츠에 대한 복수의 컨텐츠 메타데이터에 포함된 복수의 SNS 정보 및 상기 복수의 검색어 각각에 대응하는 복수의 SNS 트리데이터를 생성하는 단계; 사용자를 SNS 노드 정보로 포함하는 적어도 하나의 SNS 트리데이터를 추출하는 단계; 상기 추출된 적어도 하나 이상의 SNS 트리데이터 각각에 포함된 복수의 속성 정보 각각에 대하여 클러스터링을 수행하는 단계; 상기 추출된 적어도 하나 이상의 SNS 트리데이터 각각에 포함된 SNS 정보 또는 검색어를 포함하는 적어도 하나 이상의 컨텐츠 메타데이터를 추출하는 단계; 및 상기 추출된 적어도 하나 이상의 컨텐츠 메타데이터 각각에 포함된 복수의 속성 정보 각각에 대하여 클러스터링을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to a second aspect of the present invention, there is provided a method for generating a personalized category, the method comprising: generating at least one SNS information obtained by using an SNS activity history of contents and a plurality of search words searching for the content, Generating a plurality of pieces of content metadata for each of a plurality of contents held by a content server; Generating a plurality of SNS information included in a plurality of contents metadata for the plurality of contents and a plurality of SNS tree data corresponding to each of the plurality of search words; Extracting at least one SNS tree data including a user as SNS node information; Performing clustering on each of the plurality of attribute information included in each of the extracted at least one SNS tree data; Extracting at least one content metadata including SNS information or a search word included in each of the extracted at least one SNS tree data; And clustering each of a plurality of attribute information included in each of the extracted at least one content metadata.

한편, 본 발명의 제 3 측면에 따른 컨텐츠 서버는 컨텐츠에 대한 복수의 사용자의 SNS 활동 이력 및 프로필 정보를 수집하는 수집부; 상기 수집된 복수의 SNS 활동 이력을 분석하여 상기 컨텐츠에 대한 복수의 SNS 정보를 획득하는 분석부; 상기 컨텐츠를 검색하는 복수의 검색어를 추출하는 추출부; 및 상기 획득된 복수의 SNS 정보, 상기 추출된 복수의 검색어, 및 상기 복수의 프로필 정보 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 컨텐츠의 컨텐츠 메타데이터를 생성하는 데이터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to a third aspect of the present invention, there is provided a contents server, comprising: a collection unit for collecting SNS activity history and profile information of a plurality of users with respect to contents; An analyzing unit for analyzing the plurality of collected SNS activity histories to acquire a plurality of SNS information about the contents; An extracting unit for extracting a plurality of search words to search for the content; And a data generation unit for generating content metadata of the content using at least one of the obtained plurality of SNS information, the extracted plurality of search words, and the plurality of profile information.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본 발명을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.The above-described task solution is merely exemplary and should not be construed as limiting the present invention. In addition to the exemplary embodiments described above, there may be additional embodiments described in the drawings and the detailed description of the invention.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 컨텐츠 서버는 컨텐츠에 대한 메타데이터를 생성하거나, 컨텐츠에 대한 메타데이터를 이용하여 개인화 카테고리를 생성할 수 있다. According to any one of the above-described tasks, the content server may generate metadata for the content or may generate the personalization category using the metadata for the content.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인화 카테고리 생성 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 컨텐츠에 대한 메타데이터를 생성하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, SNS 활동 이력에 대한 정보를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 검색어에 대한 정보를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 컨텐츠 메타데이터를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인화 카테고리를 생성하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, SNS 트리구조를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른, SNS 트리데이터를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인화 카테고리에 대한 정보를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른, 도 1에 도시된 컨텐츠 서버의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a personalization category creation system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of generating metadata for content according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 3 is a diagram illustrating information on an SNS activity history according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating information on a search word according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 illustrates content metadata according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
6 is a flowchart illustrating a method of generating a personalization category, in accordance with an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating an SNS tree structure according to an embodiment of the present invention.
8 is a diagram illustrating SNS tree data according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram illustrating information on a personalization category according to an embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a configuration diagram of the content server shown in FIG. 1 according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 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.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, which will be readily apparent to those skilled in the art. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is referred to as being "connected" to another part, it includes not only "directly connected" but also "electrically connected" with another part in between . Also, when an element is referred to as "comprising ", it means that it can include other elements as well, without departing from the other elements unless specifically stated otherwise.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.In this specification, the term " part " includes a unit realized by hardware, a unit realized by software, and a unit realized by using both. Further, one unit may be implemented using two or more hardware, or two or more units may be implemented by one hardware.

본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.In this specification, some of the operations or functions described as being performed by the terminal or the device may be performed in the server connected to the terminal or the device instead. Similarly, some of the operations or functions described as being performed by the server may also be performed on a terminal or device connected to the server.

이하, 첨부된 구성도 또는 처리 흐름도를 참고하여, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하도록 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인화 카테고리 생성 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 컨텐츠 제공 시스템은 컨텐츠 서버(100), 복수의 사용자 단말(200), 웹서버(300) 및 검색 엔진(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 컨텐츠 제공 시스템은 본 발명의 일 실시예에 불과하므로 도 1을 통해 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.1 is a configuration diagram of a personalization category creation system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, the content providing system may include a content server 100, a plurality of user terminals 200, a web server 300, and a search engine 400. However, since the content providing system of FIG. 1 is only one embodiment of the present invention, the present invention is not limited to FIG.

컨텐츠 서버(100)는 복수의 사용자 단말(200) 각각의 사용자의 SNS 활동 이력과 프로필 정보를 웹서버(300)로부터 수집하여 컨텐츠 서버(100)가 보유한 복수의 컨텐츠에 대한 SNS 정보를 획득할 수 있다.The content server 100 may collect SNS activity history and profile information of each user of the plurality of user terminals 200 from the web server 300 and obtain SNS information about a plurality of contents held by the content server 100 have.

또한, 컨텐츠 서버(100)는 특정 컨텐츠를 검색하는 복수의 검색어를 추출할 수 있다. 이 경우, 해당 검색어는 어느 사용자 단말(200)이 해당 검색어를 통해 복수의 컨텐츠를 검색하고, 그 중 해당 컨텐츠를 선택한 경우에 한정되는 것일 수 있다. 또한, 해당 검색어는 컨텐츠 서버(100)에서 해당 컨텐츠를 찾기 위해 입력된 것일 수도 있고, 검색 엔진(400)에서 해당 컨텐츠에 대한 정보를 검색하기 위하여 입력된 것일 수도 있다.In addition, the content server 100 may extract a plurality of search terms for searching for specific contents. In this case, the search term may be limited to a case where a certain user terminal 200 searches for a plurality of contents through the search term, and selects the corresponding content among the plurality of contents. In addition, the search term may be input for searching for the corresponding content in the content server 100, or may be input for searching information about the content in the search engine 400.

나아가, 컨텐츠 서버(100)는 획득된 SNS 정보와 검색어를 이용하여 복수의 컨텐츠 각각에 대한 컨텐츠 메타데이터를 생성할 수 있다. Furthermore, the content server 100 may generate the content metadata for each of the plurality of contents using the acquired SNS information and the search term.

컨텐츠 서버(100)는 복수의 컨텐츠에 대한 복수의 컨텐츠 메타데이터에 포함된 복수의 SNS 정보 및 상기 복수의 검색어 각각에 대응하는 복수의 SNS 트리데이터를 생성할 수 있다. 이 중에서, 컨텐츠 서버(100)는 특정 사용자를 SNS 노드 정보로 포함하는 SNS 트리데이터만을 추출할 수 있다.The content server 100 may generate a plurality of SNS information included in a plurality of content metadata for a plurality of contents and a plurality of SNS tree data corresponding to each of the plurality of search words. Among them, the content server 100 can extract only the SNS tree data including the specific user as the SNS node information.

이 때, 컨텐츠 서버(100)는 추출된 SNS 트리데이터에 포함된 복수의 속성 정보 각각에 대하여 클러스터링을 수행하고, 추출된 SNS 트리데이터에 포함된 SNS 정보 또는 검색어를 포함하는 컨텐츠 메타데이터를 추출하여 컨텐츠 메타데이터에 포함된 복수의 속성 정보 각각에 대하여 클러스터링을 수행할 수 있다.At this time, the content server 100 performs clustering for each of a plurality of attribute information included in the extracted SNS tree data, extracts SNS information contained in the extracted SNS tree data or content metadata including a search term Clustering may be performed for each of a plurality of attribute information included in the content metadata.

컨텐츠 서버(100)는 클러스터링 수행 결과 생성된 복수의 그룹 중 빈도수가 높은 그룹을 이용하여 개인화 컨텐츠 카테고리를 생성할 수 있다.The content server 100 can generate a personalized content category using a group having a high frequency among a plurality of groups generated as a result of clustering.

복수의 사용자 단말(200)은 웹서버(300)에 접속하여 다양한 SNS 활동을 할 수 있다. 또한, 복수의 사용자 단말(200)은 컨텐츠 서버(100)에 접속하여 특정 컨텐츠를 제공받기 위해 검색어를 입력하거나, 검색 엔진(400)에 접속하여 특정 컨텐츠를 찾기 위하여 검색어를 입력할 수 있다. The plurality of user terminals 200 can access the web server 300 and perform various SNS activities. In addition, the plurality of user terminals 200 can input a search word to access the content server 100 to receive specific contents, or access a search engine 400 to input search terms to search for specific contents.

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면 복수의 사용자 단말(200)은 다양한 형태일 수 있다. 예를 들어, 복수의 사용자 단말(200)은 네트워크(500)를 통해 원격지의 서버에 접속할 수 있는 TV 장치, 컴퓨터 또는 휴대용 단말일 수 있다. 여기서, TV 장치의 일 예에는 스마트 TV, IPTV 셋톱박스 등이 포함되고, 컴퓨터의 일 예에는 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등이 포함되고, 휴대용 단말의 일 예에는 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치가 포함될 수 있다.According to various embodiments of the present invention, a plurality of user terminals 200 may be of various forms. For example, the plurality of user terminals 200 may be a TV device, a computer, or a portable terminal capable of connecting to a remote server via the network 500. Here, an example of the TV apparatus includes a smart TV, an IPTV set-top box, and the like. Examples of the computer include a notebook computer, a desktop computer, a laptop computer, One example of the terminal includes a Personal Communication System (PCS), a Global System for Mobile Communications (GSM), a Personal Digital Cellular (PDC), a Personal Handyphone System (PHS) Assistant, IMT (International Mobile Telecommunication) -2000, Code Division Multiple Access (CDMA) -2000, W-Code Division Multiple Access (W-CDMA), Wibro (Wireless Broadband Internet) terminals, smart phones, And the like may be included in the present invention.

웹서버(300)는 facebookTM, twitterTM 등의 SNS(소셜 네트워크 서비스)를 제공하는 서비스 제공자의 서버일 수 있다.The web server 300 may be a server of a service provider providing SNS (social network service) such as facebook TM , twitter TM, and the like.

검색 엔진(400)은 GoogleTM, NaverTM, YahooTM, AOLTM 등의 국내외 포털 검색 서비스를 제공하는 서비스 제공자의 서버일 수 있다. The search engine 400 may be a server of a service provider providing portal search services in domestic and overseas such as Google TM , Naver TM , Yahoo TM , and AOL TM .

개인화 카테고리 생성 시스템에 포함된 컨텐츠 서버(100), 복수의 사용자 단말(200), 웹서버(300) 및 검색 엔진(400) 각각은 네트워크(500)를 통해 연결되어 있을 수 있다. 이 때, 네트워크(500)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(500)의 일 예에는 인터넷(Internet), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, LTE(Long Term Evolution), WiFi(Wireless Fidelity), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), WiGig(Wireless Gigabit) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.The content server 100, the plurality of user terminals 200, the web server 300, and the search engine 400 included in the personalization category creation system may be connected through the network 500. In this case, the network 500 refers to a connection structure capable of exchanging information between nodes such as terminals and servers. An example of such a network 500 is an Internet, a wireless LAN Area Network (WAN), Personal Area Network (PAN), 3G, Long Term Evolution (LTE), Wireless Fidelity (WiFi), World Interoperability for Microwave Access (WiMAX) and Wireless Gigabit But is not limited to this.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 컨텐츠에 대한 메타데이터를 생성하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 2에 도시된 실시예에 따른 컨텐츠에 대한 메타데이터를 생성하는 방법은 컨텐츠 서버(100), 복수의 사용자 단말(200), 웹서버(300) 및 검색 엔진(400)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함할 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 및 추후 언급될 도 3 내지 도 10의 컨텐츠 서버(100), 복수의 사용자 단말(200), 웹서버(300) 및 검색 엔진(400)에 관하여 기술된 내용은 도 2에 도시된 실시예에 따른 컨텐츠에 대한 메타데이터를 생성하는 방법에도 적용될 수 있다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of generating metadata for content according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. The method of generating metadata for content according to the embodiment shown in FIG. 2 is performed in a time-series manner in the content server 100, the plurality of user terminals 200, the web server 300, and the search engine 400 Steps. Therefore, even if omitted below, contents described with respect to FIG. 1 and the contents server 100, the plurality of user terminals 200, the web server 300, and the search engine 400 of FIGS. 3 to 10 May also be applied to a method of generating metadata for content according to the embodiment shown in FIG.

단계 S201에서 컨텐츠 서버(100)는 임의의 컨텐츠에 대한 복수의 사용자 각각의 SNS 활동 이력 및 프로필 정보를 수집할 수 있다.In step S201, the content server 100 may collect SNS activity history and profile information of each of a plurality of users for arbitrary contents.

단계 S202에서 컨텐츠 서버(100)는 단계 S201에서 수집된 복수의 사용자에 대한 SNS 활동 이력을 분석하여 해당 컨텐츠에 대한 SNS 정보를 획득할 수 있다. 이 경우 이용되는 분석 방법으로는 자연어 처리 방법을 예로 들 수 있다.In step S202, the content server 100 may analyze the SNS activity histories of the plurality of users collected in step S201 and obtain the SNS information about the corresponding content. As an analysis method used in this case, a natural language processing method is exemplified.

단계 S203에서 컨텐츠 서버(100)는 해당 컨텐츠를 검색하는 복수의 검색어를 추출할 수 있다. 여기서, 검색어는 사용자 단말(200)이 해당 검색어를 통해 검색된 복수의 컨텐츠 중 해당 컨텐츠를 선택한 경우의 해당 검색어일 수 있다.In step S203, the content server 100 may extract a plurality of search terms for searching the corresponding content. Here, the search term may be a corresponding search term when the user terminal 200 selects the corresponding content among a plurality of contents searched through the search term.

단계 S204에서 컨텐츠 서버(100)는 단계 S201에서 수집된 복수의 사용자 각각에 대한 프로필 정보, 단계 S202에서 획득된 복수의 SNS 정보 및 단계 S203에서 추출된 복수의 검색어 중 적어도 하나 이상을 이용하여 해당 컨텐츠의 메타데이터를 생성할 수 있다.In step S204, the content server 100 uses the profile information for each of the plurality of users collected in step S201, the plurality of SNS information acquired in step S202, and the plurality of search terms extracted in step S203, Can be generated.

이 경우, 메타데이터는 단계 S202에서 획득된 복수의 SNS 정보 및 단계 S203에서 추출된 복수의 검색어 각각 중 기설정된 개수만큼 가장 많이 획득된 SNS 정보 및/또는 가장 많이 추출된 검색어를 포함할 수 있다.In this case, the metadata may include a plurality of SNS information obtained in step S202 and SNS information obtained the most by a predetermined number of the plurality of search words extracted in step S203 and / or the most extracted search words.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 메타데이터는 단계 S202에서 획득된 복수의 SNS 정보 및 단계 S203에서 추출된 복수의 검색어별로 각각 생성될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, metadata may be generated for each of a plurality of SNS information obtained in step S202 and a plurality of search terms extracted in step S203.

또한, 단계 S204에서 생성된 메타데이터는 해당 컨텐츠의 식별 정보; 해당 컨텐츠에 대한 SNS 활동 이력에 대응하는 빈도 정보, 시간대 정보, 사용자 연령대 정보 및 사용자 성별 정보; 및 해당 컨텐츠에 대한 검색 이력에 대응하는 빈도 정보, 시간대 정보, 사용자 연령대 정보 및 사용자 성별 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.The metadata generated in step S204 may include identification information of the corresponding content; Frequency information, time zone information, user age range information, and user gender information corresponding to the SNS activity history of the content; And at least one of frequency information, time zone information, user age range information, and user gender information corresponding to the search history of the content.

상술한 설명에서, 단계 S201 내지 S204는 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.In the above description, steps S201 to S204 may be further divided into additional steps, or combined into fewer steps, according to an embodiment of the present invention. Also, some of the steps may be omitted as necessary, and the order between the steps may be changed.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, SNS 활동 이력에 대한 정보를 나타낸 도면이다. 도 3을 참조하면, SNS 활동 이력에 대한 정보는 컨텐츠 명칭(식별 정보), SNS 정보, SNS 작성 시간, SNS 사용자의 연령대, SNS 사용자의 성별 및 SNS 사용자의 SNS 노드 정보를 포함할 수 있다.FIG. 3 is a diagram illustrating information on an SNS activity history according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the information on the SNS activity history may include a content name (identification information), SNS information, SNS creation time, age of the SNS user, gender of the SNS user, and SNS node information of the SNS user.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 검색어에 대한 정보를 나타낸 도면이다. 도 4를 참조하면, 검색어에 대한 정보는 컨텐츠 명칭(식별 정보), 검색어, 검색 시간, 검색자의 연령대, 검색자의 성별 및 검색자의 SNS 노드 정보를 포함할 수 있다. 4 is a diagram illustrating information on a search word according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4, the information on the search term may include a content name (identification information), a search word, a search time, a searcher's age, a gender of the searcher, and SNS node information of the searcher.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 컨텐츠 메타데이터를 나타낸 도면이다. 도 5를 참조하면, 컨텐츠 메타데이터는 컨텐츠 명칭(식별 정보), SNS 정보 또는 검색어, 해당 SNS 정보 또는 검색어가 해당 컨텐츠에 대응하는 복수의 컨텐츠 메타데이터에 걸쳐 나타나는 빈도, 해당 SNS 정보 또는 검색어에 대한 SNS 작성 시간 또는 검색 시간, 해당 SNS 정보 또는 검색어에 대한 SNS 사용자 또는 검색자의 연령대, 및 해당 SNS 정보 또는 검색어에 대한 SNS 사용자 또는 검색자의 성별을 포함할 수 있다.FIG. 5 illustrates content metadata according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. Referring to FIG. 5, the content metadata includes content name (identification information), SNS information or a frequency of occurrence of a search word, corresponding SNS information or a plurality of content metadata corresponding to the content, a corresponding SNS information, The SNS creation time or search time, the age of the SNS user or the searcher for the corresponding SNS information or search term, and the sex of the SNS user or the searcher for the corresponding SNS information or search term.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인화 카테고리를 생성하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 6에 도시된 실시예에 따른 개인화 카테고리를 생성하는 방법은 컨텐츠 서버(100), 복수의 사용자 단말(200), 웹서버(300) 및 검색 엔진(400)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함할 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 5 및 추후 언급될 도 7 내지 도 10의 컨텐츠 서버(100), 복수의 사용자 단말(200), 웹서버(300) 및 검색 엔진(400)에 관하여 기술된 내용은 도 6에 도시된 실시예에 따른 개인화 카테고리를 생성하는 방법에도 적용될 수 있다.6 is a flowchart illustrating a method of generating a personalization category, in accordance with an embodiment of the present invention. The method for generating the personalization category according to the embodiment shown in FIG. 6 includes steps that are processed in a time-series manner in the content server 100, the plurality of user terminals 200, the web server 300, and the search engine 400 can do. Therefore, the contents server 100, the plurality of user terminals 200, the web server 300, and the search engine 400 of FIGS. 1 to 5 and FIGS. 7 to 10 The described contents can also be applied to a method of generating a personalization category according to the embodiment shown in Fig.

단계 S601에서 컨텐츠 서버(100)는 컨텐츠에 대한 SNS 활동 이력을 이용하여 획득된 복수의 SNS 정보 및 해당 컨텐츠를 검색하는 복수의 검색어 중 적어도 하나 이상을 이용하여 해당 컨텐츠에 대한 복수의 컨텐츠 메타데이터를 컨텐츠 서버(100)가 보유한 복수의 컨텐츠 각각에 대하여 생성할 수 있다.In step S601, the content server 100 generates a plurality of pieces of content metadata for the content using at least one of a plurality of SNS information obtained by using the SNS activity history for the content and a plurality of search words for searching the corresponding content Can be generated for each of a plurality of contents held by the content server 100. [

단계 S602에서 컨텐츠 서버(100)는 복수의 컨텐츠에 대한 복수의 컨텐츠 메타데이터에 포함된 복수의 SNS 정보 및 복수의 검색어 각각에 대응하는 복수의 SNS 트리(tree)데이터를 생성할 수 있다. 여기서, SNS 트리데이터는 SNS 상에서 컨텐츠의 메타데이터에 포함된 해당 컨텐츠 정보 또는 해당 검색어에 대응하는 복수의 컨텐츠 각각에 대한 SNS 활동 이력의 흐름을 나타내는 SNS 트리구조를 이용하여 생성된 것일 수 있다.In step S602, the content server 100 may generate a plurality of SNS information included in a plurality of pieces of content metadata for a plurality of contents and a plurality of SNS tree data corresponding to each of the plurality of search words. Here, the SNS tree data may be generated using the SNS tree structure representing the flow of the SNS activity history for each corresponding content information included in the metadata of the content or the plurality of contents corresponding to the search term on the SNS.

단계 S603에서 컨텐츠 서버(100)는 복수의 사용자 단말(200)에 포함된 제 1 단말을 SNS의 노드로 포함하는 적어도 하나 이상의 SNS 트리데이터를 추출할 수 있다.In step S603, the content server 100 may extract at least one SNS tree data including the first terminal included in the plurality of user terminals 200 as nodes of the SNS.

단계 S604에서 컨텐츠 서버(100)는 단계 S603에서 추출된 적어도 하나 이상의 SNS 트리데이터 각각에 포함된 복수의 속성 정보 각각에 대하여 클러스터링을 수행할 수 있다.In step S604, the content server 100 may perform clustering on each of a plurality of attribute information included in each of at least one or more SNS tree data extracted in step S603.

단계 S605에서 컨텐츠 서버(100)는 단계 S603에서 추출된 적어도 하나 이상의 SNS 트리데이터 각각에 포함된 SNS 정보 또는 검색어를 포함하는 적어도 하나 이상의 컨텐츠 메타데이터를 추출할 수 있다.In step S605, the content server 100 may extract at least one content metadata including the SNS information or the search term included in each of the at least one SNS tree data extracted in step S603.

단계 S606에서 컨텐츠 서버(100)는 단계 S605에서 추출된 적어도 하나 이상의 컨텐츠 메타데이터 각각에 포함된 복수의 속성 정보 각각에 대하여 클러스터링을 수행할 수 있다.In step S606, the content server 100 may perform clustering on each of the plurality of attribute information included in each of the at least one content metadata extracted in step S605.

단계 S607에서 컨텐츠 서버(100)는 단계 S604 및 단계 S606에서의 클러스터링 결과 생성된 복수의 속성 정보별 그룹 중 동일한 속성 정보값에 대한 빈도수가 가장 높은 속성 정보에 대응하는 그룹을 기설정된 개수만큼 추출할 수 있다.In step S607, the content server 100 extracts a predetermined number of groups corresponding to the attribute information having the highest frequency with respect to the same attribute information value among the plurality of attribute information items generated as a result of clustering in steps S604 and S606 .

단계 S608에서 컨텐츠 서버(100)는 단계 S607에서 추출된 기설정된 개수의 그룹 각각의 속성 정보값을 이용하여 해당 사용자 단말에 대한 개인화 카테고리 명칭을 생성할 수 있다.In step S608, the content server 100 may generate a personalization category name for the corresponding user terminal using the attribute information value of each of the predetermined number of groups extracted in step S607.

단계 S609에서 컨텐츠 서버(100)는 해당 사용자 단말에 대하여 생성된 개인화 카테고리에 적합한 컨텐츠가 포함되도록 할 수 있다.In step S609, the content server 100 may include content suitable for the generated personalization category for the corresponding user terminal.

상술한 설명에서, 단계 S601 내지 S609는 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.In the above description, steps S601 to S609 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, according to an embodiment of the present invention. Also, some of the steps may be omitted as necessary, and the order between the steps may be changed.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, SNS 트리구조를 나타낸 도면이다. 도 7을 참조하면, SNS 트리구조는 SNS 상의 복수의 사용자 노드를 거쳐 임의의 컨텐츠에 대한 SNS 정보 및 검색어가 이동하는 경로를 나타낼 수 있다. 또한, 컨텐트 서버(100)는 SNS 트리구조를 하나의 SNS 정보 또는 검색어에 대하여 재구성할 수 있고, 이 경우 SNS 활동 이력의 흐름을 예측할 수 있다.7 is a diagram illustrating an SNS tree structure according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 7, the SNS tree structure may indicate SNS information about a certain content and a route through which a search word moves through a plurality of user nodes on the SNS. Also, the content server 100 can reconstruct the SNS tree structure for one SNS information or search word, and in this case, the flow of the SNS activity history can be predicted.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른, SNS 트리데이터를 나타낸 도면이다. 도 8을 참조하면, SNS 트리데이터는 컨텐츠의 명칭(식별 정보), SNS 정보 또는 검색어, SNS 사용자간 해당 컨텐츠에 대한 SNS 활동 이력의 이동 경로, 해당 SNS 사용자(노드)간 연결수, 해당 SNS 사용자간 해당 SNS 활동 이력의 평균 이동시간, 및 해당 SNS 사용자간 해당 SNS 활동 이력이 진행될 예상 사용자 노드를 포함할 수 있다.8 is a diagram illustrating SNS tree data according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 8, the SNS tree data includes the name of the content (identification information), the SNS information or the search word, the path of the SNS activity history for the corresponding content among the SNS users, the number of connections between the SNS users (nodes) An average movement time of the corresponding SNS activity history between the corresponding SNS users, and an expected user node to which the corresponding SNS activity history of the corresponding SNS users will proceed.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인화 카테고리에 대한 정보를 나타낸 도면이다. 도 9를 참조하면, 개인화 카테고리에 대한 정보는 사용자의 ID(식별 정보), 개인화 카테고리의 명칭, 개인화 카테고리에 포함될 컨텐츠의 식별 정보, 클러스터링 정보, 빈도수가 가장 높은 SNS 정보 또는 검색어 및 빈도수가 가장 높은 SNS 정보 또는 검색어에 대응하는 컨텐츠에 대한 SNS 활동 이력의 이동 경로, SNS 사용자 또는 검색자의 연령대, SNS 사용자 또는 검색자의 성별, 및 SNS 작성 시간 또는 검색 시간 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.9 is a diagram illustrating information on a personalization category according to an embodiment of the present invention. 9, the information on the personalization category includes at least one of the ID (identification information) of the user, the name of the personalization category, the identification information of the content to be included in the personalization category, the clustering information, the SNS information having the highest frequency, The route of the SNS activity history for the SNS information or the content corresponding to the search word, the age of the SNS user or the searcher, the sex of the SNS user or the searcher, and the SNS creation time or the search time.

여기서 클러스터링 정보는 클러스터링에 이용된 컨텐츠 메타데이터 및 SNS 트리데이터에 포함된 각각의 속성 정보를 포함할 수 있다.Here, the clustering information may include content attribute information included in the content metadata used in clustering and SNS tree data.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른, 도 1에 도시된 컨텐츠 서버(100)의 구성도이다. 도 10을 참조하면, 컨텐츠 서버(100)는 수집부(110), 분석부(120), 추출부(130), 데이터 생성부(140), 클러스터링부(150), 개인화 카테고리 관리부(160) 및 데이터베이스(DB, 170)를 포함할 수 있다. 다만, 도 10에 도시된 컨텐츠 서버(100)는 본 발명의 하나의 구현 예에 불과하며, 도 10에 도시된 구성요소들을 기초로 하여 여러 가지 변형이 가능하다. 예를 들어, 컨텐츠 서버(100)에는 이용자로부터 어떤 명령 내지 정보를 입력받기 위한 유저 인터페이스가 더 포함될 수 있다. 이 경우, 유저 인터페이스는 일반적으로 키보드, 마우스 등과 같은 입력 장치가 될 수도 있으나, 영상 표시 장치에 표현되는 그래픽 유저 인터페이스(GUI, Graphical User interface)가 될 수도 있다.FIG. 10 is a configuration diagram of the content server 100 shown in FIG. 1 according to an embodiment of the present invention. 10, the content server 100 includes a collection unit 110, an analysis unit 120, an extraction unit 130, a data generation unit 140, a clustering unit 150, a personalization category management unit 160, And a database (DB) 170. However, the content server 100 shown in FIG. 10 is only one embodiment of the present invention, and various modifications are possible based on the components shown in FIG. For example, the content server 100 may further include a user interface for receiving a command or information from a user. In this case, the user interface may generally be an input device such as a keyboard, a mouse, or the like, but may be a graphical user interface (GUI) represented in an image display device.

수집부(110)는 컨텐츠에 대한 복수의 사용자의 SNS 활동 이력 및 프로필 정보를 수집할 수 있다.The collection unit 110 may collect a plurality of SNS activity histories and profile information of the contents.

분석부(120)는 수집된 복수의 SNS 활동 이력을 분석하여 해당 컨텐츠에 대한 복수의 SNS 정보를 획득할 수 있다.The analyzer 120 may analyze a plurality of collected SNS activity histories and obtain a plurality of SNS information about the corresponding contents.

추출부(130)는 해당 컨텐츠를 검색하는 복수의 검색어를 추출할 수 있다.The extracting unit 130 may extract a plurality of search words for searching the corresponding content.

데이터 생성부(140)는 획득된 복수의 SNS 정보, 추출된 복수의 검색어, 및 복수의 사용자의 프로필 정보 중 적어도 하나 이상을 이용하여 해당 컨텐츠의 컨텐츠 메타데이터를 생성할 수 있다.The data generating unit 140 may generate content metadata of the corresponding content using at least one of the obtained SNS information, extracted plural search words, and plural user's profile information.

또한, 데이터 생성부(140)는 복수의 SNS 정보 및 복수의 검색어 중 적어도 하나 이상에 대응하는 SNS 트리데이터를 생성할 수 있다.In addition, the data generation unit 140 may generate SNS tree data corresponding to at least one of a plurality of SNS information and a plurality of search words.

클러스터링부(150)는 생성된 컨텐츠 메타데이터 및 생성된 SNS 트리데이터에 포함된 적어도 하나 이상의 정보에 대하여 클러스터링을 수행할 수 있다.The clustering unit 150 may perform clustering on the generated content metadata and at least one or more pieces of information included in the generated SNS tree data.

이 때, 추출부(130)는 클러스터링 결과 생성된 복수의 속성 정보별 그룹 중 동일한 속성 정보값에 대한 빈도수가 가장 높은 속성 정보에 대응하는 그룹을 기설정된 개수만큼 추출할 수 있다.At this time, the extracting unit 130 can extract a group corresponding to the attribute information having the highest frequency with respect to the same attribute information value among the plurality of groups of attribute information generated as a result of clustering by a predetermined number.

개인화 카테고리 관리부(160)는 추출된 기설정된 개수의 그룹 각각의 속성 정보값을 이용하여 복수의 사용자에 대한 개인화 카테고리를 생성할 수 있다.The personalization category management unit 160 may generate a personalization category for a plurality of users by using the extracted attribute information values of the groups.

DB(170)는 데이터를 저장할 수 있다. 이 때, DB(170)는 데이터는 컨텐츠 서버(100) 내부의 각 구성요소들 간에 입력 및 출력되는 데이터를 포함하고, 컨텐츠 서버(100)와 컨텐츠 서버(100) 외부의 구성요소들간에 입력 및 출력되는 데이터를 포함할 수 있다. The DB 170 may store data. At this time, the data of the DB 170 includes data input and output between the respective components in the content server 100, and input and output between the components outside the content server 100 and the content server 100, And may include output data.

예를 들어, DB(170)는 추출부(130)에서 추출한 복수의 검색어 또는 클러스터링 그룹을 저장할 수 있다. 나아가, DB(170)는 데이터 생성부(140)에서 생성된 컨텐츠 메타데이터 및 SNS 트리데이터를 저장할 수 있다. For example, the DB 170 may store a plurality of search terms or clustering groups extracted by the extraction unit 130. Furthermore, the DB 170 may store the content metadata and the SNS tree data generated by the data generation unit 140. [

이러한 DB(170)의 일 예에는 컨텐츠 서버(100) 내부 또는 외부에 존재하는 하드디스크드라이브, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 플래쉬메모리 및 메모리카드 등이 포함될 수 있다.One example of such a DB 170 may include a hard disk drive, a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a flash memory, a memory card, or the like existing inside or outside the content server 100.

당업자라면, 수집부(110), 분석부(120), 추출부(130), 데이터 생성부(140), 클러스터링부(150), 개인화 카테고리 관리부(160) 및 DB(170)각각이 분리되어 구현되거나, 이 중 하나 이상이 통합되어 구현될 수 있음을 충분히 이해할 것이다.Those skilled in the art will appreciate that the collection unit 110, the analysis unit 120, the extraction unit 130, the data generation unit 140, the clustering unit 150, the personalization category management unit 160, Or one or more of these may be implemented in an integrated fashion.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. One embodiment of the present invention may also be embodied in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as program modules, being executed by a computer. Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, the computer-readable medium may include both computer storage media and communication media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data. Communication media typically includes any information delivery media, including computer readable instructions, data structures, program modules, or other data in a modulated data signal such as a carrier wave, or other transport mechanism.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. will be. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.It is intended that the present invention covers the modifications and variations of this invention provided they come within the scope of the appended claims and their equivalents. .

100: 컨텐츠 서버
200: 복수의 사용자 단말
300: 웹서버
400: 검색 엔진100: Content server
200: a plurality of user terminals
300: Web server
400: search engine

Claims (18)

컨텐츠 메타데이터 생성 방법에 있어서,
상기 컨텐츠에 대한 복수의 사용자 각각의 SNS 활동 이력 및 프로필 정보를 수집하는 단계;
상기 수집된 복수의 SNS 활동 이력을 분석하여 상기 컨텐츠에 대한 복수의 SNS 정보를 획득하는 단계;
상기 컨텐츠를 검색하는 복수의 검색어를 추출하는 단계; 및
상기 획득된 복수의 SNS 정보, 상기 추출된 복수의 검색어, 및 상기 복수의 프로필 정보 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 컨텐츠의 컨텐츠 메타데이터를 생성하는 단계를 포함하는 컨텐츠 메타데이터 생성 방법.
A content metadata generating method comprising:
Collecting SNS activity history and profile information of each of a plurality of users for the content;
Analyzing the collected plurality of SNS activity histories to obtain a plurality of SNS information about the contents;
Extracting a plurality of search words to search for the content; And
And generating content metadata of the content using at least one of the obtained plurality of SNS information, the extracted plurality of search words, and the plurality of profile information.
제 1 항에 있어서,
상기 메타데이터는 컨텐츠의 식별 정보, 상기 컨텐츠에 대한 전체 SNS 정보 및 검색어에 대한 상기 SNS 정보 또는 상기 검색어의 빈도, SNS 작성 시간 또는 검색 시간, SNS 사용자 또는 검색자의 연령대, 및 SNS 사용자 또는 검색자의 성별 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것인, 컨텐츠 메타데이터 생성 방법.
The method according to claim 1,
The metadata includes at least one of identification information of the content, total SNS information about the content, frequency of the SNS information or the search term for the search term, SNS creation time or search time, age range of the SNS user or searcher, The content metadata including at least one of the content metadata and the content metadata.
제 1 항에 있어서,
상기 메타데이터는 상기 획득된 복수의 SNS 정보 및 상기 추출된 복수의 검색어 각각 중 기설정된 개수만큼 가장 많이 획득된 SNS 정보 및/또는 가장 많이 추출된 검색어를 포함하는 것인, 컨텐츠 메타데이터 생성 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the meta data includes the acquired SNS information and the SNS information obtained by a predetermined number of the extracted plurality of search words and / or the most searched term.
제 1 항에 있어서,
상기 검색어는 사용자 단말이 상기 검색어를 통해 검색된 복수의 컨텐츠 중 상기 컨텐츠를 선택한 경우의 검색어인 것인, 컨텐츠 메타데이터 생성 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the search term is a search term when the user terminal selects the content among a plurality of contents searched through the search term.
제 1 항에 있어서,
상기 복수의 SNS 정보 및 상기 복수의 검색어 중 적어도 하나 이상에 대응하는 SNS 트리데이터를 생성하는 단계를 더 포함하고,
상기 SNS 트리데이터는 SNS 상에서 상기 복수의 SNS 정보 및 상기 복수의 검색어 중 적어도 하나 이상에 대응하는 복수의 컨텐츠에 대한 SNS 활동 이력의 흐름을 나타내는 것인, 컨텐츠 메타데이터 생성 방법.
The method according to claim 1,
Further comprising generating SNS tree data corresponding to at least one of the plurality of SNS information and the plurality of search words,
Wherein the SNS tree data indicates the flow of the SNS activity history for the plurality of contents corresponding to at least one of the plurality of SNS information and the plurality of search words on the SNS.
제 5 항에 있어서,
상기 SNS 트리데이터는 상기 복수의 컨텐츠별로 생성되고,
상기 SNS 트리데이터는 컨텐츠의 식별 정보, 상기 SNS 사용자간 상기 컨텐츠에 대한 SNS 활동 이력의 이동 경로, 상기 SNS 사용자간 연결수, 상기 SNS 사용자간 상기 SNS 활동 이력의 평균 이동시간, 및 상기 SNS 사용자간 상기 SNS 활동 이력의 이동 예상 사용자 정보를 포함하는 것인, 컨텐츠 메타데이터 생성 방법.
6. The method of claim 5,
Wherein the SNS tree data is generated for each of the plurality of contents,
The SNS tree data includes identification information of contents, a movement route of SNS activity history to the SNS users, a number of connections between SNS users, an average movement time of SNS activity histories between SNS users, And the estimated user information of movement of the SNS activity history.
개인화 카테고리 생성 방법에 있어서,
컨텐츠에 대한 SNS 활동 이력을 이용하여 획득된 복수의 SNS 정보 및 상기 컨텐츠를 검색하는 복수의 검색어 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 컨텐츠에 대한 복수의 컨텐츠 메타데이터를 컨텐츠 서버가 보유한 복수의 컨텐츠 각각에 대하여 생성하는 단계;
상기 복수의 컨텐츠에 대한 복수의 컨텐츠 메타데이터에 포함된 복수의 SNS 정보 및 상기 복수의 검색어 각각에 대응하는 복수의 SNS 트리데이터를 생성하는 단계;
사용자를 SNS 노드 정보로 포함하는 적어도 하나의 SNS 트리데이터를 추출하는 단계;
상기 추출된 적어도 하나 이상의 SNS 트리데이터 각각에 포함된 복수의 속성 정보 각각에 대하여 클러스터링을 수행하는 단계;
상기 추출된 적어도 하나 이상의 SNS 트리데이터 각각에 포함된 SNS 정보 또는 검색어를 포함하는 적어도 하나 이상의 컨텐츠 메타데이터를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 적어도 하나 이상의 컨텐츠 메타데이터 각각에 포함된 복수의 속성 정보 각각에 대하여 클러스터링을 수행하는 단계를 포함하는 개인화 카테고리 생성 방법.
A method for generating a personalized category,
A plurality of pieces of content metadata for the contents using at least one of a plurality of SNS information obtained by using the SNS activity history of contents and a plurality of search words for searching the contents, ≪ / RTI >
Generating a plurality of SNS information included in a plurality of contents metadata for the plurality of contents and a plurality of SNS tree data corresponding to each of the plurality of search words;
Extracting at least one SNS tree data including a user as SNS node information;
Performing clustering on each of the plurality of attribute information included in each of the extracted at least one SNS tree data;
Extracting at least one content metadata including SNS information or a search word included in each of the extracted at least one SNS tree data; And
And clustering each of a plurality of attribute information included in each of the extracted at least one content metadata.
제 7 항에 있어서,
상기 SNS 트리데이터는 컨텐츠의 식별 정보, 상기 SNS 사용자간 상기 컨텐츠에 대한 SNS 활동 이력의 이동 경로, 상기 SNS 사용자간 연결수, 상기 SNS 사용자간 상기 SNS 활동 이력의 평균 이동시간, 및 상기 SNS 사용자간 상기 SNS 활동 이력의 진행 예상 사용자 정보를 포함하는 것인, 개인화 카테고리 생성 방법.
8. The method of claim 7,
The SNS tree data includes identification information of contents, a movement route of SNS activity history to the SNS users, a number of connections between SNS users, an average movement time of SNS activity histories between SNS users, Wherein the SNS activity history includes predicted user progress information of the SNS activity history.
제 7 항에 있어서,
상기 클러스터링 결과 생성된 복수의 속성 정보별 그룹 중 동일한 속성 정보값에 대한 빈도수가 가장 높은 속성 정보에 대응하는 그룹을 기설정된 개수만큼 추출하는 단계;
상기 추출된 기설정된 개수의 그룹 각각의 속성 정보값을 이용하여 상기 사용자에 대한 상기 개인화 카테고리를 생성하는 단계를 더 포함하는 개인화 카테고리 생성 방법.
8. The method of claim 7,
Extracting a group corresponding to the attribute information having the highest frequency with respect to the same attribute information value among the plurality of attribute information items generated as a result of clustering by a predetermined number;
And generating the personalization category for the user using the extracted attribute information values of each of the predetermined number of groups.
제 7 항에 있어서,
SNS 상에서 상기 복수의 SNS 정보 또는 상기 복수의 검색어에 대응하는 복수의 컨텐츠 각각에 대한 SNS 활동 이력의 흐름을 나타내는 SNS 트리구조를 생성하는 단계를 더 포함하고,
상기 SNS 트리데이터는 상기 SNS 트리구조를 이용하여 생성되는 것인, 개인화 카테고리 생성 방법.
8. The method of claim 7,
Further comprising generating an SNS tree structure representing the flow of the SNS activity history for each of the plurality of SNS information or the plurality of contents corresponding to the plurality of search words on the SNS,
Wherein the SNS tree data is generated using the SNS tree structure.
제 9 항에 있어서,
상기 개인화 카테고리는 사용자의 식별 정보, 개인화 카테고리의 명칭, 상기 개인화 카테고리에 포함될 컨텐츠의 식별 정보, 상기 클러스터링 정보, 상기 빈도수가 가장 높은 속성 정보값 및 상기 빈도수가 가장 높은 속성 정보에 대응하는 컨텐츠에 대한 SNS 활동 이력의 이동 경로 중 적어도 하나 이상을 포함하는 개인화 카테고리를 생성하는 단계를 더 포함하는 개인화 카테고리 생성 방법.
10. The method of claim 9,
Wherein the personalization category includes at least one of a user identification information, a personalization category name, identification information of contents to be included in the personalization category, clustering information, an attribute information value having the highest frequency and a content corresponding to the attribute information having the highest frequency And creating a personalization category that includes at least one of a movement path of the SNS activity history.
제 11 항에 있어서,
상기 사용자 단말에 대하여 생성된 개인화 카테고리에 상기 개인화 카테고리에 적합한 컨텐츠를 포함시키는 단계를 더 포함하는 개인화 카테고리 생성 방법.
12. The method of claim 11,
Further comprising the step of including content suitable for the personalization category in the personalization category generated for the user terminal.
컨텐츠 서버에 있어서,
컨텐츠에 대한 복수의 사용자의 SNS 활동 이력 및 프로필 정보를 수집하는 수집부;
상기 수집된 복수의 SNS 활동 이력을 분석하여 상기 컨텐츠에 대한 복수의 SNS 정보를 획득하는 분석부;
상기 컨텐츠를 검색하는 복수의 검색어를 추출하는 추출부; 및
상기 획득된 복수의 SNS 정보, 상기 추출된 복수의 검색어, 및 상기 복수의 프로필 정보 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 컨텐츠의 컨텐츠 메타데이터를 생성하는 데이터 생성부를 포함하는 컨텐츠 서버.
In the content server,
A collection unit for collecting SNS activity history and profile information of a plurality of users for contents;
An analyzing unit for analyzing the plurality of collected SNS activity histories to acquire a plurality of SNS information about the contents;
An extracting unit for extracting a plurality of search words to search for the content; And
And a data generator for generating content metadata of the content using at least one of the obtained plurality of SNS information, the extracted plurality of search words, and the plurality of profile information.
제 13 항에 있어서,
상기 검색어는 사용자 단말이 상기 검색어를 통해 검색된 복수의 컨텐츠 중 상기 컨텐츠를 선택한 경우의 검색어인 것인, 컨텐츠 서버.
14. The method of claim 13,
Wherein the search term is a search term when the user terminal selects the content among a plurality of contents searched through the search term.
제 13 항에 있어서,
상기 데이터 생성부는 상기 복수의 SNS 정보 및 상기 복수의 검색어 중 적어도 하나 이상에 대응하는 SNS 트리데이터를 생성하고,
상기 SNS 트리데이터는 SNS 상에서 상기 복수의 SNS 정보 및 상기 복수의 검색어 중 적어도 하나 이상에 대응하는 복수의 컨텐츠에 대한 SNS 활동 이력의 흐름을 나타내는 것인, 컨텐츠 서버.
14. The method of claim 13,
Wherein the data generation unit generates SNS tree data corresponding to at least one of the plurality of SNS information and the plurality of search words,
Wherein the SNS tree data indicates a flow of the SNS activity history for a plurality of contents corresponding to at least one of the plurality of SNS information and the plurality of search words on the SNS.
제 15 항에 있어서,
상기 컨텐츠 메타데이터 및 상기 SNS 트리데이터에 포함된 적어도 하나 이상의 정보에 대하여 클러스터링을 수행하는 클러스터링부를 더 포함하는 것인, 컨텐츠 서버.
16. The method of claim 15,
And a clustering unit for performing clustering on at least one or more pieces of information included in the content metadata and the SNS tree data.
제 16 항에 있어서,
상기 추출부는 상기 클러스터링 결과 생성된 복수의 속성 정보별 그룹 중 동일한 속성 정보값에 대한 빈도수가 가장 높은 속성 정보에 대응하는 그룹을 기설정된 개수만큼 추출하고,
상기 컨텐츠 서버는 상기 추출된 기설정된 개수의 그룹 각각의 속성 정보값을 이용하여 상기 복수의 사용자에 대한 상기 개인화 카테고리를 생성하는 개인화 카테고리 관리부를 더 포함하는 컨텐츠 서버.
17. The method of claim 16,
Wherein the extracting unit extracts a predetermined number of groups corresponding to the attribute information having the highest frequency with respect to the same attribute information value among the plurality of attribute information items generated as a result of the clustering,
Wherein the content server further comprises a personalization category management unit for generating the personalization category for the plurality of users by using attribute information values of the extracted groups of the predetermined number.
제 17 항에 있어서,
상기 개인화 카테고리는 사용자의 식별 정보, 개인화 카테고리의 명칭, 상기 개인화 카테고리에 포함될 컨텐츠의 식별 정보, 상기 클러스터링 정보, 상기 빈도수가 가장 높은 속성 정보값 및 상기 빈도수가 가장 높은 속성 정보에 대응하는 컨텐츠에 대한 SNS 활동 이력의 이동 경로 중 적어도 하나 이상을 포함하는 개인화 카테고리를 생성하는 것인, 컨텐츠 서버.
18. The method of claim 17,
Wherein the personalization category includes at least one of a user identification information, a personalization category name, identification information of contents to be included in the personalization category, clustering information, an attribute information value having the highest frequency and a content corresponding to the attribute information having the highest frequency And a personalization category including at least one of a movement path of the SNS activity history.
KR1020130168980A 2013-12-31 2013-12-31 Apparatus for generating metadata of content and method thereof KR20150079032A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130168980A KR20150079032A (en) 2013-12-31 2013-12-31 Apparatus for generating metadata of content and method thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130168980A KR20150079032A (en) 2013-12-31 2013-12-31 Apparatus for generating metadata of content and method thereof

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20150079032A true KR20150079032A (en) 2015-07-08

Family

ID=53791463

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130168980A KR20150079032A (en) 2013-12-31 2013-12-31 Apparatus for generating metadata of content and method thereof

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20150079032A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170090273A (en) * 2016-01-28 2017-08-07 주식회사 엘지유플러스 Contents production application and method for driving the contents production application
KR20190087949A (en) * 2018-01-17 2019-07-25 베이징 바이두 넷컴 사이언스 앤 테크놀로지 코., 엘티디. Method and apparatus for generating information
KR20190102529A (en) * 2018-02-26 2019-09-04 광운대학교 산학협력단 Apparatus and method for analyzing target using topic

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170090273A (en) * 2016-01-28 2017-08-07 주식회사 엘지유플러스 Contents production application and method for driving the contents production application
KR20190087949A (en) * 2018-01-17 2019-07-25 베이징 바이두 넷컴 사이언스 앤 테크놀로지 코., 엘티디. Method and apparatus for generating information
US11003731B2 (en) 2018-01-17 2021-05-11 Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. Method and apparatus for generating information
KR20190102529A (en) * 2018-02-26 2019-09-04 광운대학교 산학협력단 Apparatus and method for analyzing target using topic

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Mo et al. Cloud-based mobile multimedia recommendation system with user behavior information
US9323845B2 (en) Portable communication terminal for extracting subjects of interest to the user, and a method therefor
KR102138896B1 (en) Method for providing online to offline based multiplatform making service combining socialmedia, marketing and e-commerce
US20150161517A1 (en) Device and method for predicting popularity of social data
CN103109273B (en) Method and apparatus for managing data
CN106407361A (en) Method and device for pushing information based on artificial intelligence
KR101647087B1 (en) Server and method for goods providing based on natural language processing
US20140236969A1 (en) Apparatus and method for recommending contents based on metadata graph
US20160283591A1 (en) Method for providing social activity integration service
KR20160043601A (en) Device and method for recommendationing digital content
KR20150079032A (en) Apparatus for generating metadata of content and method thereof
KR101976816B1 (en) APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING MASH-UP SERVICE OF SaaS APPLICATIONS
KR102213618B1 (en) Multimedia automatic generation system for automatically generating multimedia suitable for user's voice data by using artificial intelligence
CN104537080A (en) Information recommendation method and system
KR20130064447A (en) Method and appratus for providing search results using similarity between inclinations of users and device
KR101678779B1 (en) Method for recommending contents using metadata and apparatus for performing the method
Huang An analysis of the intellectual structure of the cloud patents of SaaS
KR101600616B1 (en) Method for analyzing service of heterogeneous contents
KR102624520B1 (en) System and method for recommanding job opprotunity
KR20150022583A (en) Apparatus for extracting keyword and method thereof
CN110598100B (en) Hot word recommendation method, device, equipment and storage medium
KR101592509B1 (en) Method and system for managing personal career
KR101482143B1 (en) Apparatus for providing additional information based on type of auto-completed word and method thereof
KR101997224B1 (en) Apparatus for generating metadata based on video scene and method thereof
KR102560564B1 (en) Server, system and user device for providing personalized contents

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application