KR20160107101A

KR20160107101A - Electronic device and Method for filtering content in an electronic device

Info

Publication number: KR20160107101A
Application number: KR1020160022373A
Authority: KR
Inventors: 세일쉬 쿠마 사티쉬; 리르데쉬 니마
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2015-03-03
Filing date: 2016-02-25
Publication date: 2016-09-13
Also published as: KR102361157B1

Abstract

An electronic device according to various embodiments of the present invention comprises: a display; a communications circuit; and a processor electrically connected to the display and the communications circuit. The processor is configured to display at least one data cluster including user intent information on the display, to select a data cluster to be applied to an application, among the at least one data cluster according to a user input, to filter at least one content or service among content or services available in the application, based on the selected data cluster, and to display items corresponding to the filtered at least one content or service on the display. Other embodiments are possible.

Description

BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a content filtering method and system for an electronic device and an electronic device,

본 실시예들은 일반적으로 전자 장치들에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 실시예들은 사용자 의도에 기초하여 전자 장치에서 컨텐츠를 필터링하는 메커니즘에 관한 것이다. 본 출원은 2015년 3월 3일에 출원된 인도 출원 번호 1026/CHE/2015에 기초하여 우선권을 주장하며, 이 인도 출원의 내용은 참조로서 본 명세서에 포함된다.These embodiments generally relate to electronic devices. More specifically, the embodiments relate to a mechanism for filtering content in an electronic device based on user intent. The present application claims priority based on Indian Application No. 1026 / CHE / 2015 filed on March 3, 2015, the contents of which are incorporated herein by reference.

인터넷에 연결된 전자 장치에서 어플리케이션들이 늘어나고 인터넷상의 컨텐츠가 증가함에 따라, 사람들은 인터넷에서 적절한 컨텐츠를 정기적으로 검색하고 있다. 검색 엔진들은 사용자들이 월드 와이드 웹(WWW)과 그 밖의 정보 데이터베이스에서 정보를 검색할 수 있는 기술들을 제공한다. 적절한 정보 검색은 검색 엔진이 사용자 의도에 적합한 결과들을 검색할 수 있도록 사용자가 검색 엔진에 얼마나 효율적인 질의(queries)를 했는지에 달려있다. As the number of applications increases on electronic devices connected to the Internet and the content on the Internet increases, people regularly search for appropriate content on the Internet. Search engines provide technologies that enable users to retrieve information from the World Wide Web (WWW) and other information databases. Proper information retrieval depends on how efficient queries the user has made to the search engine so that the search engine can retrieve the appropriate results for the user's intent.

전술한 내용은 독자가 본 발명을 이해할 수 있도록 도와주기 위해서 배경 정보로서 제공된다. 출원인은 상기 내용이 본 출원에 대한 선행 기술로서 적용 가능한 지의 여부에 관하여 어떠한 결정도 주장도 하지 않는다.The foregoing is provided as background information to assist the reader in understanding the present invention. Applicants do not make any determination as to whether the content is applicable as prior art to the present application.

본 발명의 다양한 실시예들의 주요 목적은 사용자 의도에 기초하여 전자 장치에서 컨텐츠를 필터링하는 메커니즘을 제공하는 것이다. It is a principal object of various embodiments of the present invention to provide a mechanism for filtering content in an electronic device based on user intent.

본 발명의 다양한 실시예들의 다른 목적은 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위한 입력으로서 데이터 클러스터를 수신하는 메커니즘을 제공하는 것이다. 본 발명의 다양한 실시예들의 또 다른 목적은 수신된 데이터 클러스터에 대하여 적어도 하나의 아이템을 식별하기 위하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 메커니즘을 제공하는 것이다.It is a further object of various embodiments of the present invention to provide a mechanism for receiving a data cluster as an input for filtering content available in an application. It is a further object of various embodiments of the present invention to provide a mechanism for filtering content available in an application to identify at least one item for a received data cluster.

본 발명의 다양한 실시예들의 또 다른 목적은 전자 장치에서 식별된 적어도 하나의 아이템을 표시하는 메커니즘을 제공하는 것이다.It is a further object of various embodiments of the present invention to provide a mechanism for displaying at least one item identified in an electronic device.

본 발명의 다양한 실시예들의 또 다른 목적은 사용자 의도와 관련된 파라미터에 기초하여 데이터 클러스터의 데이터를 동적으로 변경하는 메커니즘을 제공하는 것이다.It is a further object of various embodiments of the present invention to provide a mechanism for dynamically changing data in a data cluster based on parameters associated with user intent.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 디스플레이, 통신 회로 및 상기 디스플레이 및 상기 통신 회로와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 디스플레이에 사용자 의도(user intent) 정보를 포함하는 적어도 하나의 데이터 클러스터를 표시하고, 사용자 입력에 따라 상기 적어도 하나의 데이터 클러스터 중 어플리케이션에 적용할 데이터 클러스터를 선택하고, 선택된 데이터 클러스터에 기초하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠 또는 서비스 중 적어도 하나의 컨텐츠 또는 서비스를 필터링하고, 상기 디스플레이에 필터링된 적어도 하나의 컨텐츠 또는 서비스에 대응하는 아이템을 표시하도록 설정될 수 있다.An electronic device according to various embodiments of the present invention may include a display, a communication circuit and a processor electrically connected to the display and the communication circuit. Wherein the processor is further configured to display at least one data cluster containing user intent information on the display and to select a data cluster to apply to the application of the at least one data cluster according to user input, To filter at least one content or service available in the application based on the at least one content or service and to display an item corresponding to at least one content or service filtered on the display.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 컨텐츠 필터링 방법은, 사용자 의도(user intent) 정보를 포함하는 적어도 하나의 데이터 클러스터를 표시하는 동작, 사용자 입력에 따라 상기 적어도 하나의 데이터 클러스터 중 어플리케이션에 적용할 데이터 클러스터를 선택하는 동작, 선택된 데이터 클러스터에 기초하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠 또는 서비스 중 적어도 하나의 컨텐츠 또는 서비스를 필터링하는 동작 및 상기 디스플레이에 필터링된 적어도 하나의 컨텐츠 또는 서비스에 대응하는 아이템을 표시하는 동작을 포함할 수 있다.A method for filtering content of an electronic device according to various embodiments of the present invention includes: displaying at least one data cluster including user intent information; applying to at least one of the at least one data cluster according to user input; Selecting at least one data cluster, filtering at least one content or service available in the application based on the selected data cluster, and displaying an item corresponding to at least one content or service filtered on the display . &Lt; / RTI >

본 실시예들의 이러한 측면과 그 밖의 측면은 하기의 설명 및 첨부의 도면과 함께 고려될 때 더 잘 이해될 것이다. 하기의 설명은 바람직한 실시예들과 다수의 구체적인 세부사항을 나타내고 있지만, 이는 단지 예시에 불과할 뿐 한정하고자 하는 것이 아님을 이해하여야 할 것이다. 본 실시예들은 그 기술적 사상을 벗어나지 않고 그 범위 내에서 다양한 변경과 변형이 가능하며, 이러한 변경 및 변형들은 모두 본 실시예들에 포함된다. These and other aspects of the embodiments will be better understood when considered in conjunction with the following description and the accompanying drawings. While the following description illustrates preferred embodiments and numerous specific details, it should be understood that they have been presented by way of example only, and not limitation. It is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims.

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 사용자 의도에 기초하여 전자 장치에서 컨텐츠를 필터링하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.According to various embodiments of the present invention, a method and apparatus for filtering content in an electronic device based on user intent can be provided.

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 사용자 의도에 기초하여 어플리케이션에서 제공하는 컨텐츠 또는 서비스를 필터링하거나, 검색할 수 있다.According to various embodiments of the present invention, content or services provided by an application can be filtered or retrieved based on the user's intention.

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 데이터 클러스터를 이용하여 어플리케이션에 제공하는 컨텐츠 또는 서비스를 필터링하여 사용자 의도에 부합하는 컨텐츠 또는 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.According to various embodiments of the present invention, a content or a service that is provided to an application using a data cluster may be filtered to provide a user with a content or a service that matches the user's intention.

본 발명은 첨부된 도면에 도시되며, 도면을 통틀어 동일한 참조 문자들은 여러 도면들에서 대응하는 부분들을 나타낸다. 본 실시예들은 이하의 도면을 참고한 다음의 설명으로부터 더 잘 이해될 것이다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 수신된 데이터 클러스터에 대하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 전자 장치를 도시한다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 수신된 데이터 클러스터에 대하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 제어부의 다양한 구성요소를 도시한다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 데이터 클러스터 프레임워크를 도시한다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치에서 컨텐츠를 필터링하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 수신된 데이터 클러스터에 대하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 클라이언트-서버 구조를 도시한다.
도 6a는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 데이터 클러스터에서 이용 가능한 사용자 데이터를 고려하여 사용자 의도 정보를 추출하는 순서도를 도시한다.
도 6b는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 수신된 데이터 클러스터에 대하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 순서도를 도시한다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 사용자 의도 정보와 그 값을 포함하는 "축구" 데이터 클러스터를 도시한다.
도 8a 내지 도 8c는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치에서 컨텐츠를 필터링하는 예를 도시한다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 데이터 클러스터에 타임 라인 필터(time line filter)를 추가하는 것을 도시한다.
도 10a 및 도 10b는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 데이터 클러스터를 작동시키는 예를 도시한다.
도 11a 내지 도 11c는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 수신된 데이터 클러스터에 대하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 다른 예를 도시한다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치에서 컨텐츠를 필터링하는 다른 예를 도시한다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치에서 컨텐츠를 필터링하는 방법 및 시스템을 구현하는 컴퓨팅 환경을 도시한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The present invention is illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference characters designate corresponding parts in the several figures. The embodiments will be better understood from the following description with reference to the following drawings.
1 illustrates an electronic device for filtering content available in an application for a received data cluster, in accordance with various embodiments of the present invention.
2 illustrates various components of a control for filtering content available in an application for a received data cluster, in accordance with various embodiments of the present invention.
Figure 3 illustrates a data cluster framework, in accordance with various embodiments of the present invention.
4 is a flow diagram illustrating a method for filtering content in an electronic device, in accordance with various embodiments of the present invention.
Figure 5 illustrates a client-server architecture for filtering content available in an application for a received data cluster, in accordance with various embodiments of the present invention.
6A illustrates a flowchart for extracting user intent information in consideration of available user data in a data cluster, in accordance with various embodiments of the present invention.
6B illustrates a flowchart for filtering content available in an application for a received data cluster, in accordance with various embodiments of the present invention.
Figure 7 illustrates a "soccer" data cluster comprising user intention information and its values, in accordance with various embodiments of the present invention.
Figures 8A-8C illustrate an example of filtering content in an electronic device, in accordance with various embodiments of the present invention.
Figure 9 illustrates adding a time line filter to a data cluster, in accordance with various embodiments of the present invention.
10A and 10B illustrate an example of operating a data cluster, in accordance with various embodiments of the present invention.
Figures 11A-11C illustrate another example of filtering content available in an application for a received data cluster, in accordance with various embodiments of the present invention.
Figure 12 illustrates another example of filtering content in an electronic device, in accordance with various embodiments of the present invention.
Figure 13 illustrates a computing environment for implementing a method and system for filtering content in an electronic device, in accordance with various embodiments of the present invention.

본 발명의 다양한 특징들 및 세부사항들은 이하의 상세한 설명 및 첨부 도면에 개시된 비제한 실시예들을 참조하여 더 상세히 설명된다. 공지의 구성요소 및 처리 기술은 본 실시예들을 불필요하게 가리지 않도록 그 설명을 생략한다. 또한, 여기에 개시된 다양한 실시예들은 상호 배타적이지 않으며, 일부 실시예들은 하나 또는 그 이상의 실시예와 조합하여 새로운 실시예를 만들어낼 수 있다. 여기에 사용되는 용어 "또는"은 별도의 표시가 없는 한 "비-배타적인(non-exclusive) 또는"을 나타낸다. 여기에 사용된 예시들은 단지 본 실시예들이 실행될 수 있는 방식에 대한 이해를 용이하게 하기 위한 것이며, 나아가 본 기술 분야에 속하는 통상의 기술자가 본 실시예들을 실행할 수 있도록 하기 위한 것이다.The various features and details of the present invention are described in further detail with reference to the following detailed description and the non-limiting embodiments disclosed in the accompanying drawings. The description of the known components and processing techniques is omitted so as not to unnecessarily obscure the present embodiments. Furthermore, the various embodiments disclosed herein are not mutually exclusive, and some embodiments may yield novel embodiments in combination with one or more embodiments. The term "or" as used herein denotes "non-exclusive or" unless otherwise indicated. The examples used herein are intended only to facilitate an understanding of the manner in which the embodiments may be practiced, and further, to enable one of ordinary skill in the art to practice these embodiments.

본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치에서 컨텐츠를 필터링하는 방법은 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위한 입력으로서 데이터 클러스터를 수신하는 단계를 포함한다. 상기 데이터 클러스터는 사용자 의도 정보를 포함하고 나타낸다. 예를 들어, 사용자 의도 정보는 전자 장치가 사용자의 어플리케이션 또는 컨텐츠 사용 이력(예를 들어, 히스토리 정보)을 분석하여 획득한 사용자의 관심 정보, 선호 정보 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 정보, 관심 정보 또는 선호 정보는 적어도 하나의 주제에 대하여 설정된 가중치 또는 확률이 부여된 적어도 하나의 벡터 값을 포함할 수 있다. 또한, 상기 방법은 상기 수신된 데이터 클러스터에 대하여 적어도 하나의 아이템을 식별하기 위하여 상기 어플리케이션에서 이용 가능한 상기 컨텐츠를 필터링하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 방법은 상기 식별된 적어도 하나의 아이템을 상기 전자 장치에 표시하도록 하는 단계를 포함한다.A method of filtering content in an electronic device according to an embodiment of the present invention includes receiving a data cluster as an input for filtering content available in an application. The data cluster includes and represents user intention information. For example, the user's intention information may include interest information, preference information, etc. of the user obtained by analyzing the user's application or content usage history (e.g., history information) of the electronic device. For example, the user information, the interest information, or the preference information may include at least one vector value given a predetermined weight or probability for at least one subject. The method also includes filtering the content available in the application to identify at least one item for the received data cluster. The method also includes causing the electronic device to display the identified at least one item.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 의도 정보는 사용자 벡터(user vector), 애드워즈(Ad-words), 사용자 여정(user journey), 목표 수집(objective collection), 또는 그들의 조합을 포함할 수 있다.According to one embodiment, the user intention information may include a user vector, Ad-words, a user journey, an objective collection, or a combination thereof.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 의도 정보는 상기 어플리케이션에서 이용 가능한 상기 컨텐츠를 필터링하는 값과 관련된다. 상기 값은 상기 어플리케이션의 유형에 기초하여 동적으로 결정되고 할당될 수 있다.According to one embodiment, the user intention information is associated with a value that filters the content available in the application. The value can be dynamically determined and assigned based on the type of application.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 의도 정보는 점증 잠재적 디리클레 할당(incremental Latent Dirichlet Allocation: iLDA) 감독형 모델(supervised model), 비감독형 모델(unsupervised model), 키 수직 추출(key verticals extraction), 또는 그들의 조합을 이용하여 산출될 수 있다.According to one embodiment, the user intention information includes an incremental Latitude Dirichlet Allocation (iLDA) supervised model, an unsupervised model, key verticals extraction, Can be calculated using their combination.

일 실시예에 따르면, 상기 데이터 클러스터는 다수의 데이터 소스들로부터의 데이터를 포함한다. 일 실시예에 따르면, 상기 데이터 클러스터는 상기 사용자 의도 정보에 기초하여 결정될 수 있다.According to one embodiment, the data cluster includes data from a plurality of data sources. According to one embodiment, the data cluster may be determined based on the user intention information.

일 실시예에 따르면, 상기 아이템은 상기 어플리케이션에서 이용 가능한 상기 컨텐츠에 대응한다. 일 실시예에 따르면, 상기 아이템은 컨텐츠 제공자에 의해 제공되는 서비스에 대응할 수 있다.According to one embodiment, the item corresponds to the content available in the application. According to one embodiment, the item may correspond to a service provided by a content provider.

일 실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 사용자 의도 정보와 관련된 파라미터에 기초하여 상기 데이터 클러스터의 상기 컨텐츠를 동적으로 변경하는 단계를 더 포함한다. 예를 들어, 상기 파라미터는 하루 중의 시간, 한 주의 요일, 한 달의 주 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the method further comprises dynamically changing the content of the data cluster based on parameters associated with the user intention information. For example, the parameter may comprise at least one of a time of day, a week of the week, or a week of the month.

예를 들어, 사용자가 상기 데이터 클러스터 상에서 롱 프레스(long press)를 수행하는 시나리오를 고려하자. 상기 데이터 클러스터 상의 롱 프레스는 전자 장치에 설치된 어떤 어플리케이션에서 필터로 사용하기 위하여 사용자가 데이터 클러스터를 복사할 수 있도록 한다. 상기 필터는 전자 장치에 설치된 어떠한 어플리케이션에도 적용될 수 있다. 또한, 상기 필터는 컨텐츠 필터 또는 기능적 필터와 같은 두 가지 모드들에서 동작할 수 있다. 상기 필터의 모드는 필터가 적용된 어플리케이션에 의하여 결정될 수 있다.For example, consider a scenario in which a user performs a long press on the data cluster. The long press on the data cluster allows the user to copy the data cluster for use as a filter in some application installed on the electronic device. The filter can be applied to any application installed in an electronic device. The filter may also operate in two modes, such as a content filter or a functional filter. The mode of the filter may be determined by an application to which the filter is applied.

예를 들어, 상기 데이터 클러스터가 상기 컨텐츠 필터 모드에서 사용될 경우, 상기 어플리케이션은 변형될 필요가 없으며 플랫폼 서비스가 상기 필터를 처리한다. 상기 기능적 필터의 경우에는 몇몇의 어플리케이션들이 변형될 필요가 있다.For example, when the data cluster is used in the content filter mode, the application does not need to be modified and the platform service processes the filter. In the case of the functional filter, some applications need to be modified.

종래의 시스템들 및 방법들과 달리, 제안된 방법은 각각의 데이터 클러스터에 대하여 사용자 의도 정보를 추출하는 메커니즘을 제공한다. 추출된 사용자 의도 정보는 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위하여 사용될 수 있다. 따라서 아이템을 식별하는 것은 사용자의 관심을 식별하는 것이다. 일례로, 사용자 의도 정보를 포함하는 데이터 클러스터는 다양한 어플리케이션들이 설치된 전자 장치에서 개인화된 검색 결과를 추출하기 위하여 사용될 수 있다. 데이터 클러스터는 사용자 벡터, 애드워즈(Ad-words), 그리고 검색 결과를 좁히는 데 사용되는 컨텍스트 벡터(contextual vector)를 포함할 수 있다.Unlike conventional systems and methods, the proposed method provides a mechanism for extracting user intention information for each data cluster. The extracted user intention information can be used to filter the content available in the application. Identifying an item therefore identifies the user's interest. In one example, a data cluster containing user intent information may be used to extract personalized search results in an electronic device in which various applications are installed. The data cluster may include a user vector, Ad-words, and a contextual vector used to narrow the search results.

일 실시예에 따르면, 사용자는 브라우저(browser)에 질의를 입력하여 웹 페이지 주소(URL: Uniform Resource Locator)들을 탐색(browse)할 수 있다. 전자 장치는 클러스터링(clustering) 프로세스를 착수하기 전에 사용자에 의하여 탐색될 일정 개수의 URL들을 기다린다. 처음에, 전자 장치는 사용자에 의하여 탐색된(또는 탐색 중인) 하나 또는 그 이상의 URL들을 대응하는 데이터 클러스터들에 매핑(mapping)하는 것을 착수하기 위하여 스포츠 클러스터, 뉴스 클러스터, 음악 클러스터, CNN 클러스터, 및 IPL(India Premier League, 인도 크리켓 프리미어 리그) 클러스터와 같은 미리 설치된(pre-loaded) 데이터 클러스터들을 사용할 것이다. 탐색된 URL들을 대응하는 데이터 클러스터들에 매핑하기 전에, 전자 장치는 단어 벡터 또는 데이터 구조 또는 주제를 비롯한 의미적 내용(semantic content)을 탐색된 URL들로부터 추출한다. 전자 장치는 점증 모델(incremental model)을 사용하여 사용자 탐색 URL들을 데이터 클러스터로 분류하기 위하여 의미적 내용을 매핑한다. According to one embodiment, a user may enter a query into a browser to browse web page address (URL) Uniform Resource Locators. The electronic device waits for a certain number of URLs to be searched by the user before undertaking the clustering process. Initially, the electronic device may include a sports cluster, a news cluster, a music cluster, a CNN cluster, and a media cluster to initiate mapping of one or more URLs searched (or being searched) by the user to corresponding data clusters. Will use pre-loaded data clusters, such as India Premier League (IPL) clusters. Before mapping the searched URLs to corresponding data clusters, the electronic device extracts semantic content, including word vectors or data structures or topics, from the searched URLs. The electronic device maps semantic content to classify user search URLs into data clusters using an incremental model.

일 실시예에 따르면, 웹 클러스터 프레임워크(web cluster framework)는 사용자에 대응하는 사용 정보(usage information, 탐색 이력, 이메일, 채팅, SMS, 소셜(social) 데이터 등과 같은)를 토대로 다수의 데이터 클러스터들을 구축한다. 데이터 클러스터들은 의미적 내용과 그들의 의미적 관계 및 잠재적 의미 분석 체계(latent semantic analysis schemes)를 이용한 유사성(similarity)을 토대로 구축된다. 각각의 데이터 클러스터는 클러스터의 특징을 정의하는 확률적 벡터에 의해 정의되며, 따라서 특정 특징들을 통하여 "검색 가능한" 백엔드 컨텐츠(backend content)를 가진 어플리케이션들 또는 서비스들과 잘 융합된다. 이하에서, 전자 장치와 관련된 사용자에 대응하는 특정 데이터를 제공는 방법에 대해 보다 구체적으로 설명한다.According to one embodiment, a web cluster framework may be configured to store a plurality of data clusters based on usage information (such as usage information, search history, email, chat, SMS, social data, etc.) Build. Data clusters are constructed on the basis of similarity using semantic content and their semantic relations and latent semantic analysis schemes. Each data cluster is defined by a probabilistic vector that defines the characteristics of the cluster, and therefore is well integrated with applications or services that have "searchable" backend content through certain features. Hereinafter, a method of providing specific data corresponding to a user associated with an electronic device will be described in more detail.

종래의 시스템들 및 방법들과 달리, 제안된 방법은 사용자 의도 정보를 포함하는, 따라서 사용자가 컨텐츠를 검색할 때 검색 결과의 적합성을 향상시키는, 데이터 클러스터를 사용함으로써 검색 메커니즘을 사용하는 편의를 제공한다. 사용자에게는 사용자의 선호와 관심에 더 밀접한 검색 결과가 제공된다.Unlike conventional systems and methods, the proposed method provides the convenience of using a search mechanism by using a data cluster, which includes user intent information, thus improving the suitability of search results when a user searches for content do. Users are provided with search results that are more closely related to the user's preferences and interests.

이제, 도면을 참조하여, 보다 구체적으로 도 1 내지 도 13을 참조하여, 바람직한 실시예들을 설명한다. 도면에서 유사한 참조 문자들은 상응하는 특징들을 일관되게 나타낸다.Preferred embodiments will now be described with reference to the drawings, and more particularly to Figs. Similar reference characters in the figures consistently represent corresponding features.

도 1은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 수신된 데이터 클러스터에 대하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 전자 장치(100)를 도시한다. 전자 장치(100)는 예를 들어, 그러나 이에 반드시 한정되지는 않는, 랩탑(laptop), 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 모바일 폰(mobile phone), 스마트 폰(smart phone), 개인 정보 단말기(PDA: Personal Digital Assistants), 태블릿(tablet), 패블릿(phablet), 소비자 전자 장치, 또는 다른 전자 장치가 될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 제어부(102), 표시부(104), 저장부(106), 통신부(108)를 포함할 수 있다. 1 illustrates an electronic device 100 for filtering content available in an application for a received data cluster, in accordance with various embodiments of the present invention. The electronic device 100 may be, for example, but not necessarily limited to, a laptop, desktop computer, mobile phone, smart phone, personal digital assistant (PDA) A personal digital assistant, a tablet, a phablet, a consumer electronic device, or other electronic device. According to one embodiment, the electronic device 100 may include a control unit 102, a display unit 104, a storage unit 106, and a communication unit 108.

제어부(102)는 수신된 데이터 클러스터에 대한 아이템들을 식별하기 위하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위한 하나 이상의 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다. 또한, 제어부(102)는 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위한 입력으로서 데이터 클러스터를 수신하도록 구성될 수 있다. 데이터 클러스터는 다수의 데이터 소스들 중에서 사용자 의도 정보와 데이터를 포함하고 나타낸다. 각각의 데이터 클러스터를 정의하는 사용자 의도 정보는 전자 장치(100)와 관련된 사용자에 특정되며, 따라서 그 사용자가 관심을 가지는 주제와 관심의 유형을 반영한다. 예를 들어, 사용자 의도 정보는 전자 장치가 사용자의 어플리케이션 또는 컨텐츠 사용 이력(예를 들어, 히스토리 정보)을 분석하여 획득한 사용자의 관심 정보, 선호 정보 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 정보, 관심 정보 또는 선호 정보는 적어도 하나의 주제에 대하여 설정된 가중치 또는 확률이 부여된 적어도 하나의 벡터 값을 포함할 수 있다. 데이터 소스는 단문 메시지 서비스(SMS) 어플리케이션, 통화 기록(call log) 어플리케이션, 사용자 문서, 브라우저(browser) 어플리케이션, 주소록(contacts) 어플리케이션, 및 하나 이상의 SNS 소스들을 포함할 수 있다. SNS 소스들은 예를 들어 이미지 어플리케이션, 팬 팔로잉 페이지(fan following page) 어플리케이션, 채팅(chat) 어플리케이션, 메신저(messenger) 어플리케이션, 사용자 이벤트 데이터, 일정(calendar) 데이터, 사용자 개인정보 보호정책 데이터, 미디어 데이터(예, 사진 또는 비디오 클립) 등을 포함할 수 있지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The control unit 102 may be configured to perform one or more operations to filter the content available in the application to identify items for the received data cluster. In addition, the control unit 102 may be configured to receive the data cluster as an input for filtering content available in the application. A data cluster includes and represents user intention information and data among a plurality of data sources. The user intention information defining each data cluster is specific to the user associated with the electronic device 100 and thus reflects the type of interest and interest that the user is interested in. For example, the user's intention information may include interest information, preference information, etc. of the user obtained by analyzing the user's application or content usage history (e.g., history information) of the electronic device. For example, the user information, the interest information, or the preference information may include at least one vector value given a predetermined weight or probability for at least one subject. The data source may include a Short Message Service (SMS) application, a call log application, a user document, a browser application, an contacts application, and one or more SNS sources. SNS sources include, for example, image applications, fan following page applications, chat applications, messenger applications, user event data, calendar data, user privacy policy data, media Data (e.g., photographs or video clips), and the like.

실시예에서, 어플리케이션은 전자 장치(100)에 설치된 임의의 어플리케이션, 브라우저 기반의 검색 인터페이스, 데이터베이스, 또는 그 밖의 유사한 것들이 될 수 있다. 사용자 의도 정보는 사용자 벡터, 애드워즈(Ad-words), 사용자 여정(user journey), 목표 수집(objective collection), 또는 그들의 조합을 포함할 수 있다. 사용자 의도 정보는 점증 잠재적 디리클레 할당(incremental Latent Dirichlet Allocation: iLDA) 감독형 모델, 잠재적 디리클레 할당(LDA) 또는 유사한 잠재적 토픽 모델 알고리즘(latent topic model algorithms)을 사용한 비감독형 모델, 키 수직 추출(key verticals extraction), 또는 그들의 조합을 사용하여 산출될 수 있다.In an embodiment, the application may be any application installed on the electronic device 100, a browser-based search interface, a database, or other similar. User intention information may include user vectors, Ad-words, user journeys, objective collections, or a combination thereof. The user intent information may include an incremental latent Dirichlet Allocation (iLDA) supervisory model, an unconditional model using latent topic model algorithms or a potential Dirichlet allocation (LDA) verticals extraction, or a combination thereof.

실시예에서, 감독형 모델의 생성은 아래에 설명된 단계들을 포함할 수 있다:In an embodiment, the creation of a supervisory model may include the steps described below:

사전 정의된 카테고리에 대한 데이터 수집 Data collection for predefined categories

상이한 주제 카테고리의 선택 (소량 생산) Selection of different subject categories (small volume production)

LDA 기반의 모델 생성 LDA-based model generation

모델 통합: 일괄 처리와 병합을 통한 정규화 Model Integration: Normalization through batch and merge

위에서, K는 주제들의 개수이고, W는 어휘의 크기, Z_i는 i번째 주제 할당을 나타내며,

는 단어 주제 Z_j 할당을 나타내며,

는 주제 Z_j 할당에 대한 문서이다. 파라미터 α와 β는 각각 문서당 주제들에 대한 디리클레 분포(Dirichlet distribution)와 주제당 단어 분포를 나타낸다. 추론 프로세스는 문서 D_i로부터 추출된 단어-주제 분포(

)에 기초한 이전의 (i-n) 단어-주제 분포에 영향을 미치는 역-전파 프로세스(back-propagation process)를 이용한다.Where K is the number of subjects, W is the size of the vocabulary, Z _i is the i th topic assignment,

Represents the word subject Z _j assignment,

Is a document on subject Z _j allocation. The parameters α and β denote the Dirichlet distribution and the word distribution per topic, respectively, per topic per document. Reasoning process words extracted from the document D _i - Subject Distribution (

Propagation process that affects the previous (in) word-subject distribution based on the back-propagation process.

일 실시예에 따르면, 주제 평가(topic estimation)는 관리된 주제 카테고리 내의 임계치에 기초하여 데이터 클러스터 상에서 수행될 수 있다. 나아가, 클러스터 라벨링 기법(cluster labeling scheme)은 병합된 데이터 클러스터 상에서 수행될 수 있다.According to one embodiment, topic estimation may be performed on the data cluster based on a threshold in the managed subject category. Further, a cluster labeling scheme may be performed on the merged data cluster.

위에서, W^* _l는 l번째 데이터 클러스터의 라벨이고, P_il는 l번째 데이터 클러스터에 i번째 문서가 있을 확률이고, tf(w,i)는 i번째 문서에 있는 단어-w의 용어 빈도(term frequency)이고, D_w는 단어 w가 있는 문서들이고, D는 데이터 클러스터 안의 모든 문서들이다.Where w ^* _l is the label of the l-th data cluster, P _il is the probability of the i-th document in the l-th data cluster, tf (w, i) is the term frequency of the word- frequency), D _w is the document with the word w, and D is the entire document in the data cluster.

일 실시예에 따르면, 사용자 벡터, 애드워즈(Ad-words), 사용자 여정(user journeys) 그리고 목표 수집(objective collection)과 같은 주요 수직적(vertical) 데이터는 사용자와 관련된 데이터 소스로부터 추출될 수 있다.According to one embodiment, the main vertical data, such as user vectors, Ad-words, user journeys, and objective collections, can be extracted from the data sources associated with the user.

또한, 사용자 의도 정보는 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 값과 관련될 수 있다. 상기 값은 어플리케이션의 유형에 기초하여 동적으로 결정되고 할당될 수 있다. 한 예로, 데이터 클러스터가 "정치(POLITICS)"라고 한다면, 사용자 벡터와 그 값(즉, 확률 값)은 {('의회(Congress)', 0.0117); ('인도(India)',0.0102); ('인도국민당(BJP)', 0.0085); ('싱(Singh)', 0.0057); ('장관(Minister)', 0.0049); ('선거(Elections)', 0.0041)}가 될 수 있다.In addition, the user intention information may be associated with a value that filters content available in the application. The value may be dynamically determined and assigned based on the type of application. For example, if the data cluster is "POLITICS", the user vector and its value (ie, the probability value) are {('Congress', 0.0117); (India, 0.0102); ('The People's Party of India (BJP)', 0.0085); ('Singh', 0.0057); ('Minister', 0.0049); ('Elections', 0.0041)}.

데이터 클러스터를 수신한 후에, 제어부(102)는 적어도 하나의 아이템을 식별하기 위하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 제어부(102)는 어플리케이션에서 데이터 클러스터에 기초하여 사용자 의도에 부합하는 적어도 하나의 컨텐츠를 검색할 수 있다. 또한, 제어부(102)는 식별된 아이템들을 표시부(104)에 표시하도록 할 수 있다. 표시부(104)에 표시된 아이템들은 컨텐츠 제공자(content provider)에 의해 제공된 어플리케이션 또는 서비스에서 이용 가능한 컨텐츠에 대응한다. 아울러, 제어부(102)는 사용자 의도 정보와 관련된 파라미터에 기초한 데이터 클러스터의 데이터를 동적으로 변경하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 상기 파라미터는 선택된 기간(예를 들어, 하루 중의 시간, 한 주의 요일, 또는 한 달의 주 등)을 포함할 수 있다.After receiving the data cluster, the control unit 102 may be configured to filter the content available in the application to identify at least one item. For example, the control unit 102 can search for at least one content that matches the user's intention based on the data cluster in the application. In addition, the control unit 102 may cause the display unit 104 to display the identified items. Items displayed in the display unit 104 correspond to contents available in an application or a service provided by a content provider. In addition, the control unit 102 may be configured to dynamically change the data of the data cluster based on parameters related to the user's intention information. For example, the parameter may include a selected period of time (e.g., time of day, week of the week, week of the month, etc.).

실시예에서, 각각의 데이터 클러스터는 다양한 데이터 유형들을 지원하는 구조이다. 예를 들어, "축구(Football)"에 있는 데이터 클러스터는 아래에 설명되는 벡터들을 포함한다:In an embodiment, each data cluster is a structure that supports various data types. For example, a data cluster in "Football " includes the vectors described below:

- 사용자 벡터(즉, 사용자 주제 벡터)- user vector (i.e., user subject vector)

- 메타데이터 정보(metadata information)(최근, 관련성, 깊이)를 가진 애드워즈(Ad-words)- Ad-words with metadata information (recent, relevance, depth)

- 컨텍스트 벡터(contextual vector)(데이터 클러스터가 접속한 때, 데이터 클러스터가 접속한 장소, 또는 그 밖의 유사한 것들)- Contextual vector (when the data cluster was accessed, where the data cluster was accessed, or similar)

더욱이, 데이터 클러스터가 드래그되는 것에 따라, 제안된 방법은 다른 것에 우선하는 하나의 벡터를 할당하는 향상된 데이터 클러스터의 하나 이상의 벡터를 이용한다. 예를 들어, "축구(Football)"데이터 클러스터를 쇼핑 데이터베이스 어플리케이션 상으로 드래그하면, 사용자 벡터나 컨텍스트 벡터보다 더 우선하여 애드워즈(Ad-words) 벡터에 우선권이 주어질 수 있다.Moreover, as the data cluster is dragged, the proposed method utilizes one or more vectors of the enhanced data cluster that allocate one vector prior to the other. For example, when dragging a "football" data cluster onto a shopping database application, priority may be given to the Ad-words vector in preference to user or context vectors.

또한, 저장부(106)는 데이터 클러스터를 저장할 수 있다. 저장부(106)는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 포함할 수 있다. 저장부(106)는 비휘발성 저장 요소들을 포함할 수 있다. 그러한 비휘발성 저장 요소들의 예들은 마그네틱 하드 디스크, 플로피 디스크, 플래쉬 메모리, 또는 소거 가능 프로그래머블 롬(EPROM)이나 전기적 소거 가능 프로그래머블 롬(EEPROM)의 형태를 포함할 수 있다. 게다가, 저장부(106)는, 몇몇의 예들에서, 비 일시적 저장 매체로 고려될 수 있다. 용어 "비 일시적(non-transitory)"은 저장 매체가 반송파(carrier wave) 또는 전파된 신호(propagated signal)에서 구현되지 않음을 나타낸다. 그러나 용어 "비 일시적(non-transitory)"은 저장부(106)가 움직일 수 없다는 뜻으로 해석되어서는 안 된다. 몇몇 예들에서, 저장부(106)는 메모리보다 더 많은 양의 정보를 저장하도록 구성될 수 있다. 어떤 예들에서, 비 일시적 저장 매체는 시간에 따라 변경될 수 있는 데이터를 저장할 수 있다(예를 들면, 램(RAM) 또는 캐시(cache)에서). 통신부(108)는 전자 장치(100)에서 지원되는 다양한 구성요소들 간의 통신 세션을 수립한다.In addition, the storage unit 106 may store a data cluster. The storage 106 may comprise one or more computer readable storage media. The storage 106 may include non-volatile storage elements. Examples of such non-volatile storage elements may include magnetic hard disks, floppy disks, flash memory, or erasable programmable ROM (EPROM) or electrically erasable programmable ROM (EEPROM). In addition, the storage unit 106, in some instances, may be considered a non-volatile storage medium. The term " non-transitory "indicates that the storage medium is not implemented in a carrier wave or a propagated signal. However, the term " non-transitory "should not be construed as meaning that the storage unit 106 can not move. In some instances, the storage 106 may be configured to store a greater amount of information than the memory. In some instances, the non-volatile storage medium may store data that may change over time (e.g., in RAM or cache). The communication unit 108 establishes a communication session between the various components supported by the electronic device 100.

한 가지 예로, 전자 장치(100)가 스포츠 데이터 클러스터, 뉴스 데이터 클러스터, 음악 데이터 클러스터, CNN 데이터 클러스터, 및 IPL 데이터 클러스터와 같은 데이터 클러스터들을 포함하는 시나리오를 고려하자. 각각의 데이터 클러스터는 사용자 의도 정보를 포함할 수 있다. 사용자는 어플리케이션(예를 들어, 크리켓(cricket) 데이터베이스)에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위한 입력으로서 IPL 데이터 클러스터를 선택할 수 있다. 사용자는 선택된 IPL 데이터 클러스터를 크리켓 데이터베이스 상으로 드래그할 수 있으며, 사용자 벡터와 그 값은 크리켓 데이터베이스에 적용될 수 있다. 사용자 벡터와 그 값은 크리켓 데이터베이스를 위하여 만들어질 검색 질의를 결정하고 크리켓 데이터베이스에서 이용 가능한 컨텐츠는 사용자가 관심을 가지는 IPL에 대응하는 아이템들을 식별하기 위하여 필터링될 수 있다.As an example, consider a scenario in which the electronic device 100 includes data clusters such as sports data clusters, news data clusters, music data clusters, CNN data clusters, and IPL data clusters. Each data cluster may contain user intention information. A user may select an IPL data cluster as input to filter content available in an application (e.g., a cricket database). The user can drag the selected IPL data cluster onto the cricket database, and the user vector and its value can be applied to the cricket database. The user vector and its value determine the search query to be made for the cricket database and the content available in the cricket database can be filtered to identify items corresponding to the IPL of interest to the user.

또 다른 예로, 사용자는 비디오 어플리케이션 데이터베이스에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위한 입력으로서 크리켓 데이터 클러스터를 선택할 수 있다. 사용자는 선택된 크리켓 데이터 클러스터를 비디오 어플리케이션 데이터베이스 상으로 드래그할 수 있다. 크리켓 데이터 클러스터와 관련된 사용자 벡터와 그 값을 이용함으로써, 검색 질의는 크리켓 데이터 클러스터로부터 최상위 키워드를 이용하여 만들어질 수 있다. 만들어진 검색 질의는 비디오 어플리케이션 서버로 전송될 수 있다. 검색 질의를 수신한 후, 서버는 크리켓과 관련된 아이템들을 식별하기 위하여 비디오 어플리케이션 데이터베이스에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링할 수 있다. 식별된 아이템은 사용자에게 표시될 수 있다.As another example, a user may select a cricket data cluster as input to filter the content available in the video application database. The user may drag the selected cricket data cluster onto the video application database. By using the user vector associated with the cricket data cluster and its value, the search query can be made using the top-level keyword from the cricket data cluster. The created search query can be sent to the video application server. After receiving the search query, the server may filter the content available in the video application database to identify items associated with the cricket. The identified item may be displayed to the user.

도 1은 전자 장치(100)의 제한적인 개요를 보여주지만, 다른 실시예가 이에 한정되는 것이 아님을 이해하여야 한다. 또한, 전자 장치(100)는 상호 통신하는 임의의 개수의 구성요소들을 포함할 수 있다.Although FIG. 1 shows a limited overview of the electronic device 100, it should be understood that other embodiments are not so limited. In addition, the electronic device 100 may include any number of components in communication with one another.

본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치(예를 들어, 도 1의 전자 장치(100))는, 디스플레이(예를 들어, 도 1의 표시부(104)), 통신 회로(예를 들어, 도 1의 통신부(108)) 및 상기 디스플레이 및 상기 통신 회로와 전기적으로 연결된 프로세서(예를 들어, 도 1의 제어부(102))를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 디스플레이에 사용자 의도(user intent) 정보를 포함하는 적어도 하나의 데이터 클러스터를 표시하고, 사용자 입력에 따라 상기 적어도 하나의 데이터 클러스터 중 어플리케이션에 적용할 데이터 클러스터를 선택하고, 선택된 데이터 클러스터에 기초하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠 또는 서비스 중 적어도 하나의 컨텐츠 또는 서비스를 필터링하고, 상기 디스플레이에 필터링된 적어도 하나의 컨텐츠 또는 서비스에 대응하는 아이템을 표시하도록 설정될 수 있다.An electronic device (e.g., electronic device 100 of FIG. 1) in accordance with an embodiment of the present invention includes a display (e.g., display 104 of FIG. 1), a communication circuit And a processor (e.g., controller 102 of FIG. 1) that is electrically coupled to the display and the communication circuitry. Wherein the processor is further configured to display at least one data cluster containing user intent information on the display and to select a data cluster to apply to the application of the at least one data cluster according to user input, To filter at least one content or service available in the application based on the at least one content or service and to display an item corresponding to at least one content or service filtered on the display.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 의도 정보는 사용자의 어플리케이션 또는 컨텐츠 사용 이력을 분석하여 획득한 사용자의 관심 정보, 또는 선호 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 사용자 의도 정보는 주제에 따라 설정된 사용자 벡터(user vector), 애드워즈(Ad-words), 사용자 여정(user journey), 및 목표 수집(objective collection) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the user intention information may include interest information or preference information of a user obtained by analyzing a user's application or history of content usage. According to one embodiment, the user intention information may include at least one of a user vector, ad-words, a user journey, and an objective collection set according to the subject have.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 어플리케이션에 따라 상기 사용자 벡터(user vector), 애드워즈(Ad-words), 상기 사용자 여정(user journey), 및 상기 목표 수집(objective collection)에 대한 가중치를 설정할 수 있다.According to one embodiment, the processor can set a weight for the user vector, Ad-words, the user journey, and the objective collection according to the application. have.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 의도 정보는 상기 어플리케이션에서 이용 가능한 상기 컨텐츠를 필터링하는 값과 관련될 수 있다. 상기 프로세서는 상기 어플리케이션의 유형에 기초하여 상기 필터링하는 값을 동적으로 결정 또는 할당할 수 있다.According to one embodiment, the user intention information may be associated with a value that filters the content available in the application. The processor may dynamically determine or assign the filtered value based on the type of application.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 사용자 입력에 따라 상기 사용자 의도 정보와 관련된 파라미터를 설정하고, 상기 파라미터에 기초하여 상기 필터링하는 값을 동적으로 결정 또는 할당할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 파라미터는 상기 어플리케이션 또는 컨텐츠 사용 이력을 분석하는 기간에 대한 정보를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the processor may set a parameter associated with the user intention information according to a user input, and dynamically determine or assign the filtering value based on the parameter. According to one embodiment, the parameter may include information on a period during which the application or the content usage history is analyzed.

도 2는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 수신된 데이터 클러스터에 대하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 제어부의 다양한 구성요소를 도시한다. 일 실시예에 따르면, 제어부(102)는 스케줄러부(202, scheduler unit), 데이터 마이너부(204, data miner unit), 매칭부(206, match unit), 온톨로지부(208, ontology unit), 애드워즈 추출부(210, Ad-word extraction unit), 주제 벡터 추출부(212, topic vector extraction unit), 사용자 계정(214, user accounts), 및 어플리케이션 서비스 디렉토리(216, application service directory)를 포함할 수 있다.2 illustrates various components of a control for filtering content available in an application for a received data cluster, in accordance with various embodiments of the present invention. According to one embodiment, the control unit 102 includes a scheduler unit 202, a data miner unit 204, a match unit 206, an ontology unit 208, An extracting unit 210, a topic vector extraction unit 212, user accounts 214, and an application service directory 216 .

스케줄러부(202)는 충전이 "ON"일 때의 데이터 클러스터, "N"개의 문서들을 수신하는 데이터 클러스터, 등과 같은 미리 설정된 기준에 따라 데이터 클러스터 및 주제 추출 프로세스를 스케줄링하도록 구성될 수 있다. 또한, 데이터 마이너부(204)는 미리 식별된 주제 내에서 특정 사용자 관심과 관련된 설정에 기초하여 컨텐츠로부터 사용자 특정 벡터를 추출하도록 구성될 수 있다.The scheduler unit 202 may be configured to schedule the data cluster and subject extraction process according to predetermined criteria such as a data cluster when charging is "ON ", a data cluster receiving" N " In addition, the data miner 204 may be configured to extract a user specific vector from the content based on a setting related to a particular user interest within the pre-identified subject.

또한, 매칭부(206)는 데이터 클러스터를 위해 관리된 주제 벡터들에 대하여 컨텐츠로부터 추출된 주제 벡터들 간의 매칭을 수행하도록 구성될 수 있다. 온톨로지부(208)는 주제들과 그들 상호간의 관계들을 포함하는 시스템에 의하여 사용된 주제 어휘를 유지되도록 구성될 수 있다. 또한, 온톨로지부(208)는 모델들 및 그들의 어휘 등을 업데이트하는 것과 같은 모델 관리를 수행할 수 있다.In addition, the matching unit 206 may be configured to perform matching between the subject vectors extracted from the contents with respect to the subject vectors managed for the data cluster. The ontology unit 208 can be configured to maintain the subject vocabulary used by the system, including the topics and their interrelationships. In addition, the ontology unit 208 can perform model management such as updating models and their vocabulary.

애드워즈 추출부(210)는 컨텐츠 내에서 제품 특정 정보를 추출하도록 구성될 수 있다. 또한, 주제 벡터 추출부(212)는 추가적인 추론에 사용될 사용자 벡터들(즉, 단어 벡터들 및 그 확률)을 추출하는 것을 위한 LDA와 iLDA 둘 모두에 의하여 사용된다. 사용자 계정(214)은 가능한 사용자 프로파일들과 관심 벡터들을 포함하는 사용자 특정 계정을 유지하도록 구성될 수 있다. 어플리케이션 서비스 디렉토리(216)는 어플리케이션들, 필터 질의들을 전송하기 위한 백엔드 어플리케이션 데이터 주소, 관련 파라미터들과 함께 받아들여진 질의들의 유형, 및 받아들여진 데이터 유형들을 리스트할 수 있다.The AdWords extracting unit 210 may be configured to extract product specific information in the content. In addition, the subject vector extractor 212 is used by both LDA and iLDA for extracting user vectors (i.e., word vectors and their probabilities) to be used for additional reasoning. The user account 214 may be configured to maintain a user-specific account that includes possible user profiles and interest vectors. The application services directory 216 may list applications, the backend application data address for transmitting filter queries, the type of queries accepted with the related parameters, and the accepted data types.

도 2는 제어부(102)의 제한적인 개요를 보여주지만, 다른 실시예가 이에 한정되는 것이 아님을 이해하여야 한다. 또한, 제어부(102)는 상호 통신하는 임의의 개수의 구성요소들을 포함할 수 있다.2 shows a limited overview of the control unit 102, it should be understood that other embodiments are not so limited. In addition, the control unit 102 may include any number of components communicating with each other.

도 3은 여기에 개시된 실시예들에 따른, 데이터 클러스터 프레임워크(300)를 도시한다. 일 실시예에 따르면, 데이터 클러스터 프레임워크(300)는 데이터 소스들(302, data sources), 텍스트 전처리부(304, text pre-processing unit), 형태 분석부(306, morphological analysis unit), 잠재적 주제 생성부(308, latent topic generation unit), 온톨로지부(310, ontology unit), 클러스터 라벨링부(312, cluster labeling unit), 및 사용자 주제 그래프(314, user topic graphs)를 포함할 수 있다.Figure 3 shows a data cluster framework 300, in accordance with the embodiments disclosed herein. According to one embodiment, data cluster framework 300 includes data sources 302, a text pre-processing unit 304, a morphological analysis unit 306, A latent topic generation unit 308, an ontology unit 310, a cluster labeling unit 312, and user topic graphs 314.

데이터 소스들(302)은 SMS 어플리케이션, 통화 기록 어플리케이션, 사용자 문서, 브라우저 어플리케이션, 주소록 어플리케이션, 및 하나 이상의 SNS 소스들을 포함할 수 있다. SNS 소스들은 예컨대 이미지 어플리케이션, 팬 팔로잉 페이지 어플리케이션, 채팅 어플리케이션, 메신저 어플리케이션, 사용자 이벤트 데이터, 일정 데이터, 사용자 개인정보 보호정책 데이터, 미디어 데이터(예, 사진 또는 비디오 클립) 등을 포함할 수 있으나, 반드시 이에 한정되지는 않는다.The data sources 302 may include an SMS application, a call log application, a user document, a browser application, an address book application, and one or more SNS sources. SNS sources may include, for example, image applications, fan-following page applications, chat applications, messenger applications, user event data, schedule data, user privacy policy data, media data (e.g., pictures or video clips) But is not limited thereto.

텍스트 전처리부(304)는 전자 장치(100)에서 하나 이상의 데이터 소스들(302)의 사용 정보를 동적으로 수집 분석(collate)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 브라우저 URL 히스토리, 브라우저 웹 페이지들, 브라우저 피드들(browser feeds), 소셜 네트워크 업데이트들(social network updates) 등과 같은 사용자의 이력 데이터는 다양한 어플리케이션들에서 저장될 수 있다. 텍스트 전처리부(304)는 데이터 소스들(302)의 수집 분석된 사용 정보로부터 임베디드 광고들, 반복적인 컨텐츠(예를 들면, 모든 웹 페이지마다 반복되는 뉴스 웹 페이지들의 헤드라인들)를 제거할 수 있다. 텍스트 전처리부(304)는 데이터 소스들(302)에서 임베디드 링크들과 관련된 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 만약 어떤 소셜 피드의 메타데이터에서도 거론된 이미지가 없다면, 텍스트 전처리부(304)는 전자 장치(100)에서 형성된 주제들을 시각화하기 위하여 임베디드 링크로부터 주요 기사와 함께 주요 이미지를 추출할 수 있다. The text preprocessing unit 304 may dynamically collate usage information of the one or more data sources 302 in the electronic device 100. According to one embodiment, user's historical data such as browser URL history, browser web pages, browser feeds, social network updates, etc., can be stored in various applications. Text preprocessing 304 may remove embedded advertisements, repetitive content (e.g., headlines of news web pages that are repeated for every web page) from the collected and analyzed usage information of data sources 302 have. The text preprocessing unit 304 may collect data related to the embedded links at the data sources 302. For example, if there is no image referred to in the metadata of any social feed, the text preprocessing unit 304 may extract the main image with the main article from the embedded link to visualize the subjects formed in the electronic device 100 have.

텍스트 전처리부(304)는 수집 분석된 정보를 형태 분석부(306)로 전송할 수 있다. 수집 분석된 정보를 수신한 후, 형태 분석부(306)는 사용자 정보를 전처리할 수 있다. 또한, 형태 분석부(306)는 전처리된 사용자 정보를 잠재적 주제 생성부(308)로 전송할 수 있다. 온톨로지부(310)는 주제 및 그들의 상호 관계들을 포함하는 시스템에 의하여 사용되는 주제 어휘을 유지하도록 구성될 수 있다. 또한, 온톨로지부(208)는 모델들, 그들의 어휘 등을 업데이트하는 것과 같은 모델 관리를 수행할 수 있다.The text preprocessing unit 304 may transmit the collected and analyzed information to the morphological analysis unit 306. After receiving the collected and analyzed information, the morphology analyzer 306 may preprocess the user information. In addition, the morphology analyzer 306 may transmit the preprocessed user information to the potential topic generator 308. The ontology section 310 may be configured to maintain a subject vocabulary used by the system including the topics and their interrelationships. In addition, the ontology unit 208 can perform model management such as updating models, their vocabularies, and the like.

일 실시예에 따르면, 잠재적 주제 생성부(308)는 새로운 주제들이 온톨로지부(310)에 의해 지원되지 않을 경우 새로운 주제들을 생성할 수 있다. 이는 기존의 관리된 주제 리스트에 새로운 주제들을 추가하여 관리되지 않은 주제의 출현을 제공한다. 클러스터 라벨링부(312)는 새롭게 출현된 주제들에 라벨을 제공할 수 있다. 사용자 주제 그래프(314)는 사용자 벡터들을 구축하고 주제들이 온톨로지부(310) 내에서 캡처될 수 있는 그들의 관계와 함께 (노드들로서) 서로 연결된 분석 가능한 그리고 통과 가능한 트리 구조로서 사용자 벡터들을 유지할 수 있다.According to one embodiment, the potential topic creation unit 308 may create new topics if new topics are not supported by the ontology unit 310. [ This provides the appearance of unmanaged topics by adding new topics to the existing managed topic list. The cluster labeling unit 312 may provide a label to newly appeared topics. The user subject graph 314 may build user vectors and maintain the user vectors as an analytically and passable tree structure interconnected (as nodes) with their relationship that the topics can be captured within the ontology section 310. [

도 3은 데이터 클러스터부(300)의 제한적인 개요를 보여주지만, 다른 실시예가 이에 한정되는 것이 아님을 이해하여야 한다. 또한, 데이터 클러스터부(300)는 상호 통신하는 임의의 개수의 구성요소들을 포함할 수 있다.Although FIG. 3 shows a limited overview of the data cluster portion 300, it should be understood that other embodiments are not so limited. In addition, the data cluster unit 300 may include any number of components communicating with each other.

도 4는 여기에 개시된 실시예들에 따른, 전자 장치(100)에서 컨텐츠를 필터링하는 방법(400)을 도시하는 흐름도이다.4 is a flow diagram illustrating a method 400 for filtering content in an electronic device 100, in accordance with the embodiments disclosed herein.

402 단계에서, 이 방법(400)은 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위한 입력으로서 데이터 클러스터를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 클러스터는 사용자 의도 정보를 포함할 수 있다. 이 방법(400)은 제어부(102)가 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위한 입력으로서 데이터 클러스터를 수신하도록 한다. 사용자 의도 정보예를 들어, 사용자 의도 정보는 사용자 벡터, 애드워즈, 사용자 여정, 목표 수집, 또는 그들의 조합을 포함할 수 있다. 사용자 의도 정보는 iLDA 감독형 모델, 비감독형 모델, 키 수직 추출, 또는 그들의 조합을 이용함으로써 산출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 의도 정보는 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 값과 관련될 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠를 필터링하는 값은 어플리케이션의 유형에 기초하여 동적으로 결정되고 할당될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 어플리케이션은 전자 장치(100), 검색 인터페이스 기반의 브라우저, 데이터베이스, 등에 설치된 어플리케이션이 될 수 있다.In step 402, the method 400 may include receiving a data cluster as an input for filtering content available in the application. According to one embodiment, the data cluster may include user intent information. The method 400 allows the control unit 102 to receive a data cluster as an input for filtering content available in the application. User Intent Information For example, the user intent information may include a user vector, an AdWords, a user's itinerary, a goal collection, or a combination thereof. User intention information can be computed by using an iLDA supervised model, a non-supervised model, key vertical extraction, or a combination thereof. According to one embodiment, the user intention information may be associated with a value that filters content available in the application. For example, the values for filtering content can be dynamically determined and assigned based on the type of application. According to one embodiment, the application may be an application installed in the electronic device 100, a search interface-based browser, a database, or the like.

404 단계에서, 이 방법(400)은 수신된 데이터 클러스터에 대하여 아이템을 식별하기 위하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이 방법(400)은 제어부(102)가 수신된 데이터 클러스터에 대하여 아이템을 식별하기 위하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하도록 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 수신된 데이터 클러스터에 기초하여 어플리케이션을 통하여 컨텐츠를 검색할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 어플리케이션에 데이터 클러스터를 적용함으로써, 사용자 의도 정보에 대응하는 적어도 하나의 컨텐츠를 검색할 수 있다. In step 404, the method 400 may include filtering the content available in the application to identify an item for the received data cluster. For example, the method 400 may cause the control unit 102 to filter the content available in the application to identify an item for the received data cluster. According to one embodiment, the electronic device can retrieve the content through the application based on the received data cluster. For example, an electronic device can retrieve at least one content corresponding to user intention information by applying a data cluster to an application.

406 단계에서, 이 방법(400)은 식별된 아이템을 전자 장치(100)에 표시하도록 하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이 방법(400)은 제어부(102)가 식별된 아이템을 전자 장치(100)에 표시하도록 할 수 있다.In step 406, the method 400 may include causing the identified item to be displayed on the electronic device 100. For example, the method 400 may cause the control unit 102 to display the identified item on the electronic device 100.

일 실시예에 따르면, 사용자는 애플리케이션 상으로의 입력으로서 사용자 의도 정보를 포함하는 데이터 클러스터를 제공하기 위하여 드래그 앤 드롭 제스처(drag and drop gesture)를 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 의도 정보를 포함하는 데이터 클러스터는 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위하여 그리고 컨텐츠 제공자에 의해 제공되는 컨텐츠 또는 서비스(즉, 아이템들)를 식별하기 위하여 검색 문자열(search string)로서 사용될 수 있다. 또한, 컨텐츠 제공자에 의해 제공된 식별된 컨테츠 또는 서비스는 전자 장치(100)의 사용자에게 검색 결과로서 표시될 수 있다.According to one embodiment, a user may perform a drag and drop gesture to provide a data cluster containing user intention information as input to the application. According to one embodiment, a data cluster comprising user intent information is stored in a search string to filter content available in the application and to identify content or services (i.e., items) provided by the content provider. Lt; / RTI > In addition, the identified content or service provided by the content provider may be displayed as a search result to the user of the electronic device 100. [

다른 실시예에서, 사용자는 해당 어플리케이션들의 리스트를 보기 위하여 터치 제스처(touch gesture)를 수행함으로써 데이터 클러스터를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 선택된 클러스터는 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위한 입력으로서 사용될 수 있다.In another embodiment, the user may select a data cluster by performing a touch gesture to view a list of applications. According to one embodiment, the selected cluster may be used as an input to filter the content available in the application.

또 다른 실시 예에서, 사용자는 관련된 데이터 클러스터들을 보기 위하여 검색 인터페이스 상에 키워드들을 입력할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 키워드들을 입력할 때, 검색 인터페이스 상에서 해당 데이터 클러스터들이 사용자에게 추천될 수 있다.In another embodiment, the user may enter keywords on the search interface to view the associated data clusters. For example, when a user enters keywords, corresponding data clusters may be recommended to the user on the search interface.

또 다른 실시 예에서, 상이한 가중치가 데이터 클러스터 내의 각각의 벡터에 할당될 수 있다. 예를 들어, 가중치는 개별 사용자들에 대한 검색 결과(즉, 아이템들)를 맞춤화하고 개인화하기 위하여 어플리케이션의 유형 또는 컨텍스트에 따라 각각의 어플리케이션마다 차이가 있을 수 있다.In yet another embodiment, different weights may be assigned to each vector in the data cluster. For example, the weights may be different for each application depending on the type or context of the application in order to customize and personalize the search results (i.e., items) for the individual users.

이 방법(300)에서 다양한 동작들, 행위들, 블록들, 단계들 등은 제공되는 순서대로, 또는 다른 순서대로, 또는 동시에 수행될 수 있다. 더욱이, 일부 실시예들에서, 일부 동작들, 행위들, 블록들, 단계들 등은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 생략되거나, 추가되거나, 수정되거나, 건너뛸 수 있다. The various operations, acts, blocks, steps, etc. in the method 300 may be performed in the order presented, or in another order, or simultaneously. Moreover, in some embodiments, some acts, acts, blocks, steps, etc. may be omitted, added, modified, or skipped without departing from the scope of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 컨텐츠 필터링 방법은, 사용자 의도(user intent) 정보를 포함하는 적어도 하나의 데이터 클러스터를 표시하는 동작, 사용자 입력에 따라 상기 적어도 하나의 데이터 클러스터 중 어플리케이션에 적용할 데이터 클러스터를 선택하는 동작, 선택된 데이터 클러스터에 기초하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠 또는 서비스 중 적어도 하나의 컨텐츠 또는 서비스를 필터링하는 동작 및 상기 디스플레이에 필터링된 적어도 하나의 컨텐츠 또는 서비스에 대응하는 아이템을 표시하는 동작을 포함할 수 있다.The method of filtering content of an electronic device according to an embodiment of the present invention includes: displaying at least one data cluster including user intent information; applying to at least one of the at least one data cluster according to user input; Selecting at least one data cluster, filtering at least one content or service available in the application based on the selected data cluster, and displaying an item corresponding to at least one content or service filtered on the display . &Lt; / RTI >

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 의도 정보는 사용자의 어플리케이션 또는 컨텐츠 사용 이력을 분석하여 획득한 사용자의 관심 정보, 또는 선호 정보를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the user intention information may include interest information or preference information of a user obtained by analyzing a user's application or history of content usage.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 의도 정보는 주제에 따라 설정된 사용자 벡터(user vector), 애드워즈(Ad-words), 사용자 여정(user journey), 및 목표 수집(objective collection) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the user intention information may include at least one of a user vector, ad-words, a user journey, and an objective collection set according to the subject have.

일 실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 어플리케이션에 따라 상기 사용자 벡터(user vector), 애드워즈(Ad-words), 상기 사용자 여정(user journey), 및 상기 목표 수집(objective collection)에 대한 가중치를 설정하는 동작을 더 포함할 수 있다.According to one embodiment, the method further comprises setting a weight for the user vector, Ad-words, the user journey, and the objective collection according to the application Operation may be further included.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 의도 정보는 상기 어플리케이션에서 이용 가능한 상기 컨텐츠를 필터링하는 값과 관련되며, 상기 방법은 상기 어플리케이션의 유형에 기초하여 상기 필터링하는 값을 동적으로 결정 또는 할당하는 동작을 더 포함할 수 있다.According to one embodiment, the user intention information is associated with a value for filtering the content available in the application, the method further comprising dynamically determining or assigning the filtering value based on the type of application .

일 실시예에 따르면, 상기 방법은 사용자 입력에 따라 상기 사용자 의도 정보와 관련된 파라미터를 설정하는 동작 및 상기 파라미터에 기초하여 상기 필터링하는 값을 동적으로 결정 또는 할당하는 동작을 더 포함할 수 있다. 상기 파라미터는 상기 어플리케이션 또는 컨텐츠 사용 이력을 분석하는 기간에 대한 정보를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the method may further comprise setting a parameter associated with the user intention information according to user input and dynamically determining or assigning the filtering value based on the parameter. The parameter may include information on a period during which the application or the content usage history is analyzed.

도 5는 여기에 개시된 실시예들에 따른, 수신된 데이터 클러스터에 대하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 클라이언트-서버 구조(500)를 도시한다. 실시예에서, 클라이언트-서버 구조(500)는 전자 장치(100)와 서버(502)를 포함할 수 있다.FIG. 5 illustrates a client-server architecture 500 for filtering content available in an application for a received data cluster, in accordance with the embodiments disclosed herein. In an embodiment, the client-server architecture 500 may include an electronic device 100 and a server 502.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 저장부(106), 스케줄러부(202), 데이터 마이너부(204), 매칭부(206), 온톨로지부(208), 및 통신부(108)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서버(502)는 저장부(504), 애드워즈 추출부(210), 주제 벡터 추출부(212), 스케줄러부(506), 사용자 계정(214), 및 어플리케이션 서비스 디렉토리(216)를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device 100 includes a storage unit 106, a scheduler unit 202, a data miner unit 204, a matching unit 206, an ontology unit 208, and a communication unit 108 can do. According to one embodiment, the server 502 includes a storage unit 504, an AdWords extraction unit 210, a subject vector extraction unit 212, a scheduler unit 506, a user account 214, and an application service directory 216 ).

일 실시예에 따르면, 스케줄러부(202)는 충전이 "ON"일 때의 데이터 클러스터, "N"개의 문서들을 수신하는 데이터 클러스터, 등과 같은 미리 설정된 기준에 따라 데이터 클러스터 및 주제 추출 프로세스를 스케줄링하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 마이너부(204)는 미리 식별된 주제 내에서 특정 사용자 관심과 관련된 설정에 기초하여 컨텐츠로부터 사용자 특정 벡터를 추출하도록 구성될 수 있다.According to one embodiment, the scheduler unit 202 may be configured to schedule the data cluster and subject extraction process according to predetermined criteria, such as a data cluster when charging is "ON ", a data cluster receiving" N &Lt; / RTI > According to one embodiment, the data miner 204 may be configured to extract a user specific vector from the content based on a setting associated with a particular user interest within a pre-identified subject.

일 실시예에 따르면, 매칭부(206)는 데이터 클러스터를 위해 관리된 주제 벡터들에 대하여 컨텐츠로부터 추출된 주제 벡터들 간의 매칭을 수행하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 온톨로지부(208)는 주제들과 그들 상호간의 관계들을 포함하는 시스템에 의하여 사용된 주제 어휘를 유지되도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 온톨로지부(208)는 모델들 및 그들의 어휘 등을 업데이트하는 것과 같은 모델 관리를 수행할 수 있다. 또한, 통신부(108)의 기능들은 도 1과 함께 설명된다.According to one embodiment, the matching unit 206 may be configured to perform matching between subject vectors extracted from the content with respect to the subject vectors managed for the data cluster. According to one embodiment, the ontology unit 208 may be configured to maintain the subject vocabulary used by the system, including the topics and their interrelationships. According to one embodiment, the ontology unit 208 may perform model management such as updating models and their vocabularies and the like. Further, the functions of the communication unit 108 are described together with Fig.

저장부(504)의 기능들은 도 1에 도시된 바와 같은 저장부(106)와 함께 설명된다. 일 실시예에 따르면, 애드워즈 추출부(210)는 컨텐츠 내에서 제품 특정 정보를 추출하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 주제 벡터 추출부(212)는 추가적인 추론에 사용될 사용자 벡터들(즉, 단어 벡터들 및 그 확률)을 추출하는 것을 위한 LDA와 iLDA 둘 모두에 의하여 사용될 수 있다. The functions of the storage 504 are described with the storage 106 as shown in FIG. According to one embodiment, the AdWords extractor 210 may be configured to extract product specific information within the content. According to one embodiment, the subject vector extractor 212 may be used by both LDA and iLDA for extracting user vectors (i.e., word vectors and their probabilities) to be used for additional reasoning.

일 실시예에 따르면, 스케줄러부(506)는 충전이 "ON"일 때의 데이터 클러스터, "N"개의 문서들을 수신하는 데이터 클러스터, 등과 같은 미리 설정된 기준에 따라 데이터 클러스터 및 주제 추출 프로세스를 스케줄링하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 계정(214)은 가능한 사용자 프로파일들과 관심 벡터들을 포함하는 사용자 특정 계정을 유지하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 어플리케이션 서비스 디렉토리(216)는 어플리케이션들, 필터 질의들을 전송하기 위한 백엔드 어플리케이션 데이터 주소, 관련 파라미터들과 함께 받아들여진 질의들의 유형, 및 받아들여진 데이터 유형들을 리스트할 수 있다.According to one embodiment, the scheduler unit 506 may be configured to schedule the data cluster and subject extraction process according to predetermined criteria, such as a data cluster when charging is "ON ", a data cluster receiving" N &Lt; / RTI > According to one embodiment, the user account 214 may be configured to maintain a user-specific account that includes possible user profiles and interest vectors. According to one embodiment, the application services directory 216 may list applications, the backend application data address for transmitting filter queries, the type of queries accepted with the related parameters, and the accepted data types.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)와 서버(502)에 의하여 수행되는 기능들은 전자 장치(100) 단독으로 수행될 수 있다.According to one embodiment, functions performed by the electronic device 100 and the server 502 may be performed solely by the electronic device 100. For example,

일 실시예에 따르면, 서버(502)는 확장된 사용자 벡터 추출 및 애드워즈 추출을 통하여 강화된 기능을 제공할 수 있다. 또한, 잠재적 의미 기반의 추출과 같은 헤비 프로세싱(heavy processing)이 서버(502)에서 발생할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 벡터들은 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위하여 서버(502)에 의해 배경 필터들로서 사용될 수 있다. 예를 들어, 질의-응답 모델(query-response model)을 사용함으로써, 전자 장치(100)는 사용자 벡터와 애드워즈를 서버(502)로부터 인출할 수 있다. 종래의 시스템들 및 방법들과 달리, 새로운 어플리케이션들은 서버 디렉토리 추가를 통해서 빠르게 지원될 수 있다. 서버(502)는 등록을 위하여 클라이언트와 제3자에게 레스트 풀 인터페이스(REST full interface)를 지원한다.According to one embodiment, the server 502 may provide enhanced functionality through extended user vector extraction and AdWords extraction. In addition, heavy processing, such as extracting potential semantic based, may occur at the server 502. According to one embodiment, the user vectors may be used by the server 502 as background filters to filter the content available in the application. For example, by using a query-response model, the electronic device 100 can fetch the user vector and the AdWords from the server 502. Unlike conventional systems and methods, new applications can be quickly supported through server directory additions. The server 502 supports a REST full interface to the client and a third party for registration.

일 실시예에 따르면, 클라이언트(즉, 전자 장치(100))는 컨텐츠로부터 의미를 추출하는 클러스터 동작을 수행하고 고정된 데이터 클러스터 또는 관리되지 않는 데이터 클러스터 중 어느 하나에 매핑을 수행할 수 있다. 또한, 클라이언트는 컨텐츠와 추론된 데이터 클러스터를 서버(502)로 전송할 수 있다. 서버(502)는 하나 이상의 주제들로서 나타내어진 컨테츠와 데이터 클러스터를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 컨텐츠와 그와 대응하는 데이터 클러스터들을 수신한 후, 서버(502)는 사용자 의도 정보(사용자 벡터 및 애드워즈)를 추출할 수 있다. 서버(502)는 사용자 의도 정보클라이언트로부터의 요청에 기초하여 추출된 사용자 의도 정보를 클라이언트로 다시 전송할 수 있다. 클라이언트는 사용자 의도 정보를 이용하여 그리고 어플리케이션 서비스에 연결하여 컨텐츠를 필터링할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트는 어플리케이션에서 사용자 의도 정보에 기초하여 컨텐츠를 검색할 수 있다.According to one embodiment, a client (i.e., electronic device 100) may perform a cluster operation to extract meaning from content and perform a mapping to either a fixed data cluster or an unmanaged data cluster. In addition, the client may send the content and the speculated data cluster to the server 502. Server 502 may receive content and data clusters represented as one or more topics. According to one embodiment, after receiving the content and its corresponding data clusters, the server 502 may extract user intent information (user vector and AdWords). The server 502 may send the extracted user intention information back to the client based on the request from the user intention information client. A client can filter content by using user intention information and by connecting to an application service. For example, a client can retrieve content based on user intention information in an application.

본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치는, 디스플레이, 통신 회로 및 상기 디스플레이 및 상기 통신 회로와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 사용자 입력에 따라 사용자 의도(user intent) 정보를 포함하는 적어도 하나의 데이터 클러스터(data cluster) 중 어플리케이션에 적용할 데이터 클러스터를 선택하고, 선택한 데이터 클러스터를 상기 통신 회로를 이용하여 외부 서버로 전송하고, 상기 통신 회로를 이용하여 상기 외부 서버로부터 상기 외부 서버가 상기 선택한 데이터 클러스터에 기초하여 필터링한 컨텐츠에 대한 정보를 수신하고, 상기 외부 서버로부터 수신한 정보에 기반하여 상기 선택한 데이터 클러스터에 대하여 필터링된 적어도 하나의 컨텐츠를 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.An electronic device according to an embodiment of the present invention may include a display, a communication circuit and a processor electrically connected to the display and the communication circuit. The processor selects a data cluster to be applied to an application among at least one data cluster including user intent information according to a user input and transmits the selected data cluster to an external server And receiving information on content filtered by the external server based on the selected data cluster from the external server by using the communication circuit and transmitting the filtered content cluster to the selected data cluster based on the information received from the external server And display at least one content filtered on the display.

일 실시예에 따르면, 상기 필터링한 컨텐츠에 대한 정보는 필터링한 컨텐츠에 대한 웹 페이지 또는 URL(uniform resource locator) 정보를 포함할 수 있다.According to an exemplary embodiment, the information on the filtered content may include a web page or URL (uniform resource locator) information about the filtered content.

본 발명의 일 실시예에 따른 서버는, 통신 회로 및 상기 통신 회로와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 통신 회로를 이용하여 외부 전자 장치로부터 사용자 의도 정보를 포함하는 데이터 클러스터를 수신하고, 상기 수신된 데이터 클러스터에 기초하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하고, 상기 통신 회로를 이용하여 필터링한 컨텐츠에 대한 정보를 상기 외부 전자 장치로 전송할 수 있다.A server according to an embodiment of the present invention may include a communication circuit and a processor electrically connected to the communication circuit. Wherein the processor is configured to receive data clusters containing user intent information from an external electronic device using the communication circuit, filter content available in the application based on the received data clusters, And may transmit information on the content to the external electronic device.

도 6a는 여기에 개시된 실시예들에 따른, 데이터 클러스터에서 이용 가능한 사용자 데이터를 고려하여 사용자 의도 정보를 추출하는 순서도(600a)를 도시한다. 실시예에서, 일련의 시그널링(signaling)은 전자 장치(100)와 서버(502) 사이의 통신을 나타낸다. 6A illustrates a flowchart 600a for extracting user intent information in consideration of available user data in a data cluster, in accordance with the embodiments disclosed herein. In an embodiment, a series of signaling represents communication between the electronic device 100 and the server 502.

- 602a 단계에서: 전자 장치(100)는 사용자와 관련된 하나 이상의 데이터 소스들의 사용 정보를 동적으로 검색(retrieve)하고 수집 분석(collate)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용 정보는 데이터 소스들로부터 동적으로 수집 분석된 탐색 히스토리, SNS 정보, 어플리케이션 사용 데이터를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 사용자의 사용 정보는 사용자에 의해 방문된 웹 페이지 URL들, 사용자에 의해 전송된 이메일들, 사용자에 의해 수신된 이메일들, 사용자에 의해 전송된 텍스트 메시지들, 사용자에 의해 수신된 텍스트 메시지들, 사용자에 의해 열람된 문서들, 사용자에 의해 편집된 문서들, 사용자에 의해 전송된 인스턴트 메시지들, 사용자에 의해 수신된 인스턴트 메시지들, 사용자-장치 인터랙티브 데이터(user-device interactive data), 사용자의 동적 컨텍스트 정보 등을 포함할 수 있다.In step 602a : the electronic device 100 may dynamically retrieve and collate usage information of one or more data sources associated with the user. According to one embodiment, usage information may include search history, SNS information, application usage data dynamically collected and analyzed from data sources. In another embodiment, the user's usage information may include web page URLs visited by the user, emails sent by the user, emails received by the user, text messages sent by the user, Text messages, documents viewed by a user, documents edited by a user, instant messages sent by a user, instant messages received by a user, user-device interactive data, , Dynamic context information of the user, and the like.

- 604a 단계에서: 사용자와 관련된 데이터 소스들의 사용 정보를 검색하고 수집 분석한 후, 전자 장치(100)는 사용자 정보(즉, 형태 분석(morphological analysis))를 전처리할 수 있다.In step 604a : After retrieving and collecting and analyzing usage information of the data sources associated with the user, the electronic device 100 may preprocess user information (i.e., morphological analysis).

- 606a 단계에서: 전자 장치(100)는 수집 분석된 각각의 데이터 소스의 사용 정보로부터 의미적 내용을 추출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 의미적 내용은 단어 벡터 또는 구조 데이터 또는 주제 또는 토큰(token) 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 각각의 데이터 소스로부터 추출된 문서에 있는 주제 단어 벡터들을 추출하기 위하여 LDA 알고리즘을 사용할 수 있다. 예를 들어, 변형된 버전은 웹 페이지 내에 있는 주제 모델들(LDA 세분화를 위한)의 세밀한 리스트를 얻기 위하여, 추출된 단어들이 일부 기존의 또는 사전 설치된 웹 컨텐츠와 함께 웹 컨텐츠(청소 및 형태분석 후의)로부터 조합되는 곳에서 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 웹 페이지 내에 있는 각각의 주제를 묘사하는 단어 벡터들의 리스트를 표시할 수 있다. 예를 들어, 각각의 단어 벡터 내에 있는 키워드 집합들을 사용하는 인덱싱 모듈은 웹 페이지에서 각각의 주제 발생을 식별하기 위하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 웹 페이지 내에서 대응하는 위치 식별자들로 단어 벡터들의 집합을 나타내는 인덱스를 형성할 수 있다. 예를 들어, 인덱스는 사용자가 웹 페이지의 특정 위치에서 탐색(browse)하는 특정 주제에 관한 정보를 제공한다.In step 606a : the electronic device 100 may extract semantic content from usage information of each data source that has been collected and analyzed. According to one embodiment, the semantic content may include word vectors or structure data or a subject or token. According to one embodiment, the electronic device 100 may use the LDA algorithm to extract the subject word vectors in the document extracted from each data source. For example, the modified version can be used to retrieve a detailed list of subject models (for LDA segmentation) within a web page, to allow the extracted words to be used in conjunction with some existing or pre-installed web content, ). &Lt; / RTI > According to one embodiment, electronic device 100 may display a list of word vectors describing each topic within a web page. For example, an indexing module using keyword sets within each word vector can be used to identify each occurrence of a topic in a web page. For example, the electronic device 100 may form an index representing a set of word vectors with corresponding location identifiers within a web page. For example, an index provides information about a particular topic that a user browses at a specific location on a web page.

- 608a 단계에서: 전자 장치(100)는 수집 분석된 사용 정보를 점증 모델(incremental model)을 이용하여 데이터 클러스터에 분류하기 위하여 각각의 데이터 소스의 의미적 내용을 매핑할 수 있다. 전자 장치(100)는 데이터 클러스터를 국부적으로 저장할 수 있다.In step 608a : the electronic device 100 may map the semantic content of each data source to classify the usage information collected and analyzed into a data cluster using an incremental model. The electronic device 100 may store the data cluster locally.

- 610a 단계에서: 전자 장치(100)는 데이터 클러스터와 데이터 클러스터에서 이용 가능한 컨텐츠를 서버(502)로 전송할 수 있다.In step 610a : the electronic device 100 may send the data cluster and the content available in the data cluster to the server 502.

- 612a 단계에서: 데이터 클러스터와 컨텐츠를 수신한 후, 서버(502)는 사용자 의도 정보를 추출하도록 구서될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 사용자 의도 정보는 사용자 벡터, 애드워즈, 사용자 여정, 목표 수집, 및 그들의 조합을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 의도 정보는 iLDA 감독형 모델, 비감독형 모델, 키 수직 추출, 또는 그들의 조합을 이용하여 산출될 수 있다.In step 612a : after receiving the data cluster and the content, the server 502 may be instructed to extract user intention information. According to various embodiments, user intent information may include user vectors, AdWords, user itineraries, goal collections, and combinations thereof. According to one embodiment, the user intention information may be computed using an iLDA supervised model, an unconsolidated model, a key vertical extract, or a combination thereof.

- 614a 단계에서: 사용자 의도 정보를 추출한 후, 서버(502)는 데이터 클러스터에 대응하는 사용자 의도 정보를 저장할 수 있다.In step 614a , after extracting the user intention information, the server 502 may store user intention information corresponding to the data cluster.

- 616a 단계에서: 전자 장치(100)는 데이터 클러스터에 대응하는 추출된 사용자 의도 정보를 수신하기 위하여 서버(502)로 요청을 전송하도록 구성될 수 있다.In step 616a : the electronic device 100 may be configured to send a request to the server 502 to receive the extracted user intention information corresponding to the data cluster.

- 618a 단계에서: 요청을 수신한 후, 서버(502)는 전자 장치(100)에 사용자 의도 정보를 전송하도록 구성될 수 있다. In step 618a : after receiving the request, the server 502 may be configured to send the user's intention information to the electronic device 100.

도 6b는 여기에 개시된 실시예들에 따른, 수신된 데이터 클러스터에 대하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 순서도(600b)를 도시한다. 실시예에서, 일련의 시그널링(signaling)은 전자 장치(100)와 서버(502) 사이의 통신을 나타낸다. 6B illustrates a flowchart 600b for filtering content available in an application for a received data cluster, in accordance with the embodiments disclosed herein. In an embodiment, a series of signaling represents communication between the electronic device 100 and the server 502.

- 602b 단계에서: 전자 장치(100)는 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위한 입력으로서 데이터 클러스터를 수신하도록 구성될 수 있다. 데이터 클러스터는 사용자 의도 정보를 포함한다.In step 602b : the electronic device 100 may be configured to receive the data cluster as an input for filtering content available in the application. The data cluster includes user intention information.

- 604b 단계에서: 입력으로 데이터 클러스터를 수신한 후, 전자 장치(100)는 서버(502)로 요청을 전송하여 어플리케이션 서비스 레지스트리를 질의(query)하도록 구성될 수 있다.In step 604b : after receiving the data cluster as an input, the electronic device 100 may be configured to send a request to the server 502 to query the application service registry.

- 606b 단계에서: 요청을 수신한 후, 서버(502)는 아이템들을 식별하기 위하여 컨텐츠를 필터링하는 어플리케이션을 질의하도록 구성될 수 있다.In step 606b : after receiving the request, the server 502 may be configured to query the application to filter the content to identify the items.

- 608b 단계에서: 아이템을 식별한 후, 서버(502)는 아이템들을 전자 장치(100)에 전송하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 서버(502)는 컨텐츠를 필터링(또는, 검색)하여 식별된 컨텐츠 또는 컨텐츠 리스트를 전자 장치에 전송할 수 있다. 예를 들어, 서버(502)는 식별된 컨텐츠를 제공하는 주소(예를 들어, 웹 페이지 주소 또는 URL 등)을 전자 장치에 전송할 수 있다.In step 608b : after identifying the item, the server 502 may be configured to send the items to the electronic device 100. For example, the server 502 may filter (or search) the content to transmit the identified content or list of content to the electronic device. For example, the server 502 may send an address (e. G., A web page address or URL, etc.) to the electronic device that provides the identified content.

- 610b 단계에서: 아이템들을 식별한 후, 전자 장치(100)는 사용자에게 아이템들을 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 서버로부터 전송 받은 정보에 기초하여 적어도 하나의 컨텐츠에 대응하는 아이템을 표시할 수 있다.In step 610b : After identifying the items, the electronic device 100 may display the items to the user. For example, the electronic device 100 may display items corresponding to at least one content based on information received from the server.

본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 컨텐츠 필터링 방법은, 사용자 입력에 따라 사용자 의도(user intent) 정보를 포함하는 적어도 하나의 데이터 클러스터(data cluster) 중 어플리케이션에 적용할 데이터 클러스터를 선택하는 동작, 선택한 데이터 클러스터를 외부 서버로 전송하는 동작, 상기 외부 서버로부터 상기 외부 서버가 상기 선택한 데이터 클러스터에 기초하여 필터링한 컨텐츠에 대한 정보를 수신하는 동작 및 상기 외부 서버로부터 수신한 정보에 기반하여 상기 선택한 데이터 클러스터에 대하여 필터링된 적어도 하나의 컨텐츠를 표시하는 동작을 포함할 수 있다.The content filtering method of an electronic device according to an embodiment of the present invention includes: selecting a data cluster to be applied to an application among at least one data cluster including user intent information according to user input; An operation for transmitting the selected data cluster to an external server, an operation for receiving information about content filtered by the external server based on the selected data cluster from the external server, And displaying at least one content filtered for the data cluster.

본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 컨텐츠 필터링 방법은, 외부 전자 장치로부터 사용자 의도 정보를 포함하는 데이터 클러스터를 수신하는 동작, 상기 수신된 데이터 클러스터에 기초하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 동작 및 필터링한 컨텐츠에 대한 정보를 상기 외부 전자 장치로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.도 7은 여기에 개시된 실시예들에 따른, 사용자 의도 정보와 그 값을 포함하는 "축구(Football)" 데이터 클러스터를 도시한다. A server content filtering method according to an embodiment of the present invention includes: receiving a data cluster including user intention information from an external electronic device; filtering contents available in the application based on the received data cluster; And transmitting the information about the filtered content to the external electronic device. Figure 7 is a block diagram of an embodiment of a "Football" data cluster, including user intent information and its values, / RTI >

다양한 실시예에 따르면, 데이터 클러스터는 적어도 하나의 사용자 벡터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 데이터 클러스터는 사용자 벡터, 애드워즈, 컨텍스트 인덱스를 포함할 수 있다.According to various embodiments, the data cluster may include at least one user vector. For example, a data cluster may include a user vector, an AdWords, and a context index.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자 입력에 따라 데이터 클러스터를 어플리케이션에 적용할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 데이터 클러스터를 어플리케이션에 드래그 앤 드롭하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 전자 장치는 사용자 입력에 따라 선택되는 데이터 클러스터를 선택된 어플리케이션에 적용할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 데이터 클러스터를 어플리케이션에 적용하여 정보를 필터링하는 경우, 전자 장치는 선택된 어플리케이션에 따라 데이터 클러스터에 포함된 복수의 사용자 벡터에 서로 다른 가중치를 적용할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 어플리케이션의 특성 또는 종류에 따라 사용자 벡터들 각각에 다른 가중치를 적용하여 정보를 필터링할 수 있다.According to one embodiment, an electronic device may apply a data cluster to an application in accordance with user input. For example, an electronic device may receive user input to drag and drop a data cluster into an application. The electronic device may apply the data cluster selected in accordance with the user input to the selected application. According to various embodiments, when applying a data cluster to an application to filter the information, the electronic device may apply different weights to the plurality of user vectors included in the data cluster according to the selected application. For example, the electronic device can filter information by applying different weights to each of the user vectors, depending on the nature or type of application.

예를 들어, 도 7을 참조하면, 축구 데이터 클러스터의 사용자 벡터와 확률 값은 아래에 표시된다.For example, referring to FIG. 7, the user vector and the probability value of the soccer data cluster are shown below.

- 사용자 벡터 = {'베컴', 0.0066, '잉글랜드', 0.00503, '맨유', 0.00484, '승리', 0.0044, '시즌', 0.0043}.- User vector = {'Beckham', 0.0066, 'England', 0.00503, 'United', 0.00484, 'Victory', 0.0044, 'Season', 0.0043}.

"축구" 데이터 클러스터의 애드워즈와 확률 값은 아래에 표시된다.The AdWords and probability values for the "soccer" data cluster are shown below.

- 애드워즈 = {'암 밴드', 0.00032, '잉글랜드', 0.00268, '나이키', 0.0004, '첼시 밴드', 0.0024, '스케쥴 마그넷', 0.0026}- Adwords = {'Arm Band', 0.00032, 'England', 0.00268, 'Nike', 0.0004, 'Chelsea Band', 0.0024, 'Schedule Magnet', 0.0026}

"축구" 데이터 클러스터의 컨텍스트 인덱스(contextual index)는 아래에 표시된다.The contextual index of the "soccer " data cluster is shown below.

- 컨텍스트 인덱스 = 벡터: 맨유, 분데스리가, 바이에른, 피파(FIFA) - Context Index = Vector: United, Bundesliga, Bayern, FIFA (FIFA)

배경: GMT+3.00, 위치: "집" Background: GMT + 3.00, location: "home"

일 실시예에 따르면, 데이터 클러스터가 어플리케이션 상으로 드래그됨에 따라, 우선권이 사용자 벡터, 애드워즈 또는 컨텍스트 인덱스로 주어진다. 예를 들어, 데이터 클러스터가 컨텐츠 제공자 어플리케이션 상으로 드래그된다면, 사용자 벡터와 컨텍스트 인덱스보다 애드워즈에 더 우선권이 주어질 수 있다. 다른 예로, "축구"데이터 클러스터가 쇼핑 데이터베이스 상으로 드래그된다면, 도 7에 도시된 바와 같이 애드워즈에 우선권이 주어질 수 있다.According to one embodiment, as the data cluster is dragged onto the application, the priority is given as a user vector, an AdWords or a context index. For example, if a data cluster is dragged onto a content provider application, then AdWords may be given more priority than user vectors and context indexes. As another example, if the "soccer" data cluster is dragged onto the shopping database, priority may be given to AdWords as shown in FIG.

도 8a 내지 도 8c는 여기에 개시된 실시예들에 따른, 전자 장치(100)에서 컨텐츠를 필터링하는 예를 도시한다. 전자 장치(100)는 도 8a에 표시된 스포츠 데이터 클러스터, 뉴스 데이터 클러스터, 음악 데이터 클러스터, CNN 데이터 클러스터, 및 IPL 데이터 클러스터와 같은 데이터 클러스터들을 포함할 수 있다. 각각의 데이터 클러스터는 사용자 의도 정보와 그 값을 포함한다.8A-8C illustrate an example of filtering content in electronic device 100, in accordance with the embodiments disclosed herein. The electronic device 100 may include data clusters such as the sports data cluster, news data cluster, music data cluster, CNN data cluster, and IPL data cluster shown in FIG. 8A. Each data cluster contains user intention information and its value.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 적어도 하나의 데이터 클러스터를 표시할 수 있다. 전자 장치는 표시된 데이터 클러스터 중 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 표시된 데이터 클러스터 중 하나를 필터로 선택하는 터치 입력을 수신할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device is capable of displaying at least one data cluster. The electronic device may receive user input selecting one of the displayed data clusters. For example, the electronic device may receive a touch input that selects one of the displayed data clusters as a filter.

예를 들어, IPL 데이터 클러스터는 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 입력으로서 선택될 수 있다. 사용자는 IPL 데이터 클러스터를 선택하기 위하여 롱 프레스(long press) 제스처를 수행할 수 있다. 입력으로서 IPL 데이터 클러스터를 선택한 후, 전자 장치(100)는 사용자에게 컨텐츠 필터 보기(content filter view)를 작동시키고 표시할 수 있다. 컨텐츠 필터 보기에서, 전자 장치는 어플리케이션-1, 어플리케이션-2, 어플리케이션-3, 및 어플리케이션-4와 같은 어플리케이션의 집합은 도 8b에 도시된 바와 같이 적용될 수 있도록 선택된 IPL 데이터 클러스터 상에 표시할 수 있다. 사용자는 선택된 IPL 데이터 클러스터를 도 8b에 도시된 바와 같이 어플리케이션-1 상으로 드롭하기 위하여 드래그 앤 드롭 제스처를 수행할 수 있다.For example, the IPL data cluster may be selected as an input to filter the content available in the application. The user may perform a long press gesture to select an IPL data cluster. After selecting the IPL data cluster as input, the electronic device 100 may enable and display a content filter view to the user. In the content filter view, the electronic device can display on the selected IPL data cluster a set of applications such as Application-1, Application-2, Application-3, and Application-4 that can be applied as shown in Figure 8b . The user may perform a drag and drop gesture to drop the selected IPL data cluster onto Application-1 as shown in Figure 8B.

일 실시예에 따르면, 선택된 IPL 데이터 클러스터가 어플리케이션-1 상으로 드롭될 때, 클러스터 의미들은 어플리케이션-1에 적용될 수 있다. 클러스터의 의미들은 검색 질의가 IPL 데이터 클러스터에 대응하는 사용자 벡터를 이용하여 만들어지도록 결정한다. 만들어진 검색 질의는 컨텐츠를 필터링하기 위하여 그리고 도 8b에 도시된 바와 같이 사용자에게 더 구체적인 다수의 아이템들(즉, 검색 결과들)을 표시하기 위하여 어플리케이션-1에 의해 사용된다.According to one embodiment, when the selected IPL data cluster is dropped onto Application-1, the cluster semantics may be applied to Application-1. Clusters mean that the search query is made using the user vector corresponding to the IPL data cluster. The created search query is used by application-1 to filter the content and to display a number of items (i.e., search results) that are more specific to the user as shown in FIG. 8B.

일 실시예에 따르면, 도 8c에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 입력으로서 IPL 데이터 클러스터를 선택한 후에 기능적 필터 보기를 작동시키고 표시할 수 있다. 선택된 IPL 데이터 클러스터가 어플리케이션-1 상으로 드롭될 때, 클러스터 의미들은 어플리케이션-1에 적용된다. 클러스터의 의미들은 검색 질의가 IPL 데이터 클러스터에 대응하는 애드워즈를 이용하여 만들어지도록 결정한다. 만들어진 검색 질의는 어플리케이션-1에 의해 컨텐츠를 필터링하기 위하여 그리고 도 8c에 도시된 바와 같이 컨텐츠 제공자에 의해 제공된 사용자에게 더 구체적인 서비스들을 표시하기 위해 사용될 수 있다.According to one embodiment, as shown in FIG. 8C, the electronic device 100 can activate and display a functional filter view after selecting the IPL data cluster as an input. When the selected IPL data cluster is dropped onto Application-1, the cluster semantics apply to Application-1. The clusters mean that the search query is made using AdWords corresponding to the IPL data cluster. The generated search query can be used to filter the content by application-1 and to display more specific services to the user provided by the content provider as shown in FIG. 8C.

도 9는 여기에 개시된 실시예들에 따른, 데이터 클러스터에 타임 라인 필터(time line filter)를 추가하는 것을 도시한다. 일 실시예에 따르면, 사용자 의도 정보(즉, 단어 조합과 확률 분포)는 시간을 기초로 변할 수 있다. 처음에, IPL 데이터 클러스터에 대한 사용자 의도 정보는 IPL 데이터 클러스터에서 이용 가능한 완전한 데이터를 고려함으로써 생성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 사용자가 IPL 데이터 클러스터를 선택할 때 타임 라인 필터를 작동시킬 수 있다. 타임 라인 필터는 지난 2주에 기초하여 또는 단 하루에 기초하여 또는 단 한 달에 기초하여 IPL 데이터 클러스터를 필터링하도록 작동될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 타임 라인 필터의 시간 주기는 이에 한정되지 않고, 다양하게 설정 및 변경될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자 입력에 따라 데이터 클러스터를 필터링하기 위한 기간을 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 도 9에 도시된 바와 같이 IPL 데이터 클러스터를 필터링하기 위하여 한 달의 기간을 선택할 수 있다. IPL 데이터 클러스터의 전체 컨텐츠를 사용하는 것보다 한 달의 기간 동안의 컨텐츠가 사용자 의도 정보를 생성하기 위하여 사용될 수 있다.Figure 9 illustrates adding a time line filter to a data cluster, in accordance with the embodiments disclosed herein. According to one embodiment, the user intention information (i.e., word combinations and probability distributions) may vary based on time. Initially, the user intention information for the IPL data cluster can be generated by considering the complete data available in the IPL data cluster. According to one embodiment, the electronic device 100 may activate a timeline filter when the user selects an IPL data cluster. The timeline filter may be enabled to filter IPL data clusters based on the past two weeks or on a single day or on a single month basis. According to various embodiments, the time period of the time line filter is not limited to this, but may be variously set and changed. According to one embodiment, the electronic device may determine a time period for filtering the data cluster according to user input. For example, the user may select a period of one month to filter the IPL data cluster as shown in FIG. Content for a period of one month can be used to generate user intention information rather than using the entire contents of the IPL data cluster.

일 실시예에 따르면, 데이터 클러스터의 데이터는 단지 지난 2주에 기초하여, 단지 지난 하루에 기초하여, 단지 지난 한 달에 기초하여, 또는 기타 유사한 기간에 기초하여 훨씬 더 맞춤화된 필터를 만들면서 필터링될 수 있다. 예를 들어, 타임 라인 내에서 추론된 사용자 의도 정보는 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하도록 사용될 수 있다. According to one embodiment, the data in the data cluster is filtered based on only the last two weeks, based on only the last day, based on only the last month, or other similar time periods, . For example, inferred user intention information within a timeline can be used to filter content available in an application.

도 10a 및 도 10b는 여기에 개시된 실시예들에 따른, 데이터 클러스터를 작동시키는 예를 도시한다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 데이터 클러스터를 적용하기 위한 적어도 하나의 어플리케이션을 표시할 수 있다. 전자 장치는 어플리케이션과 함께 데이터 클러스터를 표시하기 위한 오브젝트(예를 들어, 데이터 클러스터 아이콘)를 함께 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 10a에 도시된 바와 같이, 전자 장치는 사용자로부터 데이터 클러스터를 표시하는 오버레이(overlay) 스크린을 작동하기 위하여 데이터 클러스터 아이콘 상에서 제스처를 수신할 수 있다. Figures 10A and 10B illustrate an example of operating a data cluster, in accordance with the embodiments disclosed herein. According to one embodiment, the electronic device may display at least one application for applying a data cluster. The electronic device may display an object (e.g., a data cluster icon) for displaying the data cluster together with the application. For example, as shown in FIG. 10A, the electronic device may receive a gesture on the data cluster icon to operate an overlay screen that displays the data cluster from the user.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자 입력에 응답하여 화면에 어플리케이션에 적용 가능한 적어도 하나의 데이터 클러스터를 포함하는 화면을 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 어플리케이션에 적용 가능한 데이터 클러스터를 투명한 또는 반투명한 팝업 창에 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 데이터 클러스터를 도 10b에 도시된 바와 같이 어플리케이션의 위에 표시할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device may display a screen including at least one data cluster applicable to the application on the screen in response to user input. For example, the electronic device may display a transparent or translucent pop-up window of data clusters applicable to the application. For example, the electronic device may display the data cluster on top of the application as shown in FIG. 10B.

도 11a 내지 도 11c는 여기에 개시된 실시예들에 따른, 수신된 데이터 클러스터에 대하여 어플리케이션에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하는 다른 예를 도시한다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 적어도 하나의 데이터 클러스터를 표시할 수 있다. 전자 장치는 데이터 클러스터와 함께 필터링을 수행할 적어도 하나의 어플리케이션을 표시하기 위한 오브젝트(예를 들어, 어플리케이션 아이콘)을 표시할 수 있다. 전자 장치는 표시한 오브젝트에 사용자 입력을 수신하고, 사용자 입력에 응답하여 적어도 하나의 어플리케이션을 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 데이터 클러스터를 적용 가능한 적어도 하나의 어플리케이션을 오버레이 스크린에 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 표시된 적어도 하나의 어플리케이션 중 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 도 11a에 도시된 바와 같이, 사용자는 어플리케이션-1, 어플리케이션-2, 및 어플리케이션-3과 같은 어플리케이션들을 표시하는 오버레이 스크린을 작동하기 위하여 어플리케이션 아이콘 상에서 제스처를 수행할 수 있다. 사용자는 어플리케이션-3을 선택하기 위한 롱 프레스 제스처를 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 특정 어플리케이션이 선택된 후, 사용자로부터 선택된 어플리케이션에 적용할 데이터 클러스터를 선택하기 위한 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 어플리케이션-3을 선택한 후, 사용자는 도 11b에 도시된 바와 같이 모바일 데이터 클러스터 상에 선택된 어플리케이션-3을 드롭하기 위한 드래그 앤 드롭 제스처를 수행할 수 있다.Figures 11A-11C illustrate another example of filtering content available in an application for a received data cluster, in accordance with the embodiments disclosed herein. According to one embodiment, the electronic device is capable of displaying at least one data cluster. The electronic device may display an object (e.g., an application icon) for displaying at least one application to perform filtering with the data cluster. The electronic device may receive user input to the displayed object and display at least one application in response to the user input. For example, the electronic device may display on the overlay screen at least one application to which the data cluster is applicable. For example, the electronic device may receive user input selecting one of the displayed at least one application. For example, as shown in FIG. 11A, a user may perform a gesture on an application icon to activate an overlay screen that displays applications such as Application-1, Application-2, and Application-3. The user can perform a long press gesture to select Application-3. According to one embodiment, an electronic device may receive input from a user to select a data cluster to apply to a selected application after a particular application is selected. For example, after selecting Application-3, the user may perform a drag-and-drop gesture to drop the selected Application-3 on the mobile data cluster, as shown in FIG. 11B.

일 실시예에 따르면, 선택된 어플리케이션-3이 모바일 데이터 클러스터 상에 드롭될 때, 클러스터 의미들이 어플리케이션-3에 적용될 수 있다. 클러스터의 의미들은 검색 질의가 모바일 데이터 클러스터에 대응하는 사용자 벡터를 이용하여 만들어지도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 검색 질의를 이용하여 어플리케이션에 의해 사용자 의도에 대응하는 적어도 하나의 컨텐츠를 검색할 수 있다. 전자 장치는 검색된 적어도 하나의 컨텐츠에 대응하는 아이템을 표시할 수 있다. 만들어진 검색 질의는 어플리케이션-3에 의해 컨텐츠를 필터링하기 위하여 그리고 도 11-c에 도시된 바와 같이 사용자에게 더 구체적인 다수의 아이템들(즉, 검색 결과들)을 표시하기 위해 사용될 수 있다.According to one embodiment, when the selected application-3 is dropped on the mobile data cluster, the cluster semantics may be applied to the application-3. The meanings of the clusters can be determined so that the search query is made using the user vector corresponding to the mobile data cluster. For example, an electronic device can search for at least one content corresponding to a user's intention by an application using a search query. The electronic device may display an item corresponding to at least one content retrieved. The created search query can be used to filter the content by application-3 and to display a number of more specific items (i.e., search results) to the user, as shown in FIG. 11-c.

도 12는 여기에 개시된 실시예들에 따른, 전자 장치(100)에서 컨텐츠를 필터링하는 다른 예를 도시한다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 스포츠 데이터 클러스터, IPL 데이터 클러스터, 및 모바일 데이터 클러스터와 같은 데이터 클러스터들을 한쪽 가장자리에 표시할 수 있다. 도 12에 도시된 바와 같이 어플리케이션-1, 어플리케이션-2, 및 어플리케이션-3이 전자 장치(100)의 다른 가장자리에 표시될 수 있다.12 shows another example of filtering content in electronic device 100, in accordance with the embodiments disclosed herein. According to one embodiment, the electronic device 100 may display data clusters, such as sports data clusters, IPL data clusters, and mobile data clusters, on one edge. Application-1, application-2, and application-3 may be displayed on the other edge of the electronic device 100, as shown in FIG.

일 실시예에 따르면, 사용자는 어플리케이션-3에서 이용 가능한 컨텐츠를 필터링하기 위하여 모바일 데이터 클러스터와 어플리케이션-3을 동시에 선택할 수 있다. 예를 들어, 클러스터 의미들은 어플리케이션-3에 적용될 수 있다. 클러스터의 의미들은 검색 질의가 모바일 데이터 클러스터에 대응하는 사용자 벡터를 이용하여 만들어지도록 결정할 수 있다. 만들어진 검색 질의는 어플리케이션-3에 의해 컨텐츠를 필터링하기 위하여 그리고 도 12에 도시된 바와 같이 사용자에게 더 구체적인 다수의 아이템들(즉, 검색 결과들)을 표시하기 위해 사용될 수 있다.According to one embodiment, the user may simultaneously select the mobile data cluster and application-3 to filter the content available in application-3. For example, cluster semantics can be applied to Application-3. The meanings of the clusters can be determined so that the search query is made using the user vector corresponding to the mobile data cluster. The created search query may be used to filter the content by application-3 and to display a number of more specific items (i.e., search results) to the user as shown in FIG.

도 13은 여기에 개시된 실시예들에 따른, 전자 장치(100)에서 컨텐츠를 필터링하는 방법 및 시스템을 구현하는 컴퓨팅 환경을 도시한다. 도면에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 환경(1301)은 제어부(1302)와 산술논리장치(1303, Arithmetic Logic Unit: ALU)가 갖추어진 적어도 하나의 처리부(1304, processing unit), 메모리(1305, memory), 저장장치(1306, storage unit), 다수의 네트워킹 장치들(1308, networking devices), 및 다수의 입출력 장치들(1307, I/O devices)을 포함한다. 처리부(1304)는 알고리즘의 명령을 처리하는 것을 담당한다. 처리부(1304)는 그 처리를 수행하기 위하여 제어부로부터 명령을 수신한다. 또한, 명령의 실행에 포함된 임의의 논리적 산술적 연산들은 산술논리장치(1303)의 도움에 의해 산출될 수 있다.13 illustrates a computing environment for implementing a method and system for filtering content in an electronic device 100, in accordance with the embodiments disclosed herein. The computing environment 1301 includes at least one processing unit 1304 having a control unit 1302 and an arithmetic logic unit 1303, a memory 1305, A storage unit 1306, a plurality of networking devices 1308, and a plurality of I / O devices 1307. The processing unit 1304 is responsible for processing an instruction of an algorithm. The processing unit 1304 receives an instruction from the control unit to perform the process. In addition, any logical arithmetic operations involved in the execution of the instruction may be computed with the aid of arithmetic logic unit 1303.

전반적인 컴퓨팅 환경(1301)은 다수의 동종 또는 이종 코어(core)들, 서로 다른 종류들의 중앙처리장치(CPU)들, 특별한 미디어, 및 기타 가속장치(accelerator)들로 구성될 수 있다. 처리부(1304)는 알고리즘의 명령을 처리하는 것을 담당할 수 있다. 또한, 다수의 처리부(1304)들은 하나의 칩 위에 또는 다수의 칩들에 걸쳐 위치할 수 있다.The overall computing environment 1301 may comprise a plurality of homogeneous or heterogeneous cores, different types of central processing units (CPUs), special media, and other accelerators. The processing unit 1304 may be responsible for processing an instruction of the algorithm. In addition, the plurality of processing units 1304 can be located on one chip or over a plurality of chips.

구현에 필요한 명령들 및 코드들을 포함하는 알고리즘은 메모리(1305)와 저장장치(1306)의 어느 하나에 또는 둘 모두에 저장될 수 있다. 실행 시점에서, 명령은 대응하는 메모리(1305) 또는 저장장치(1306)로부터 인출될 수 있고 처리부(1304)에 의해 실행될 수 있다.An algorithm including the commands and codes necessary for the implementation may be stored in either or both of the memory 1305 and the storage 1306. At the time of execution, the instruction may be fetched from the corresponding memory 1305 or storage 1306 and executed by the processing unit 1304. [

어떤 하드웨어 구현의 경우에 다양한 네트워킹 장치들(1308) 또는 외부 입출력 장치들(1307)은 네트워킹 장치와 입출력 장치를 통한 구현을 지원하기 위하여 컴퓨팅 환경과 연결될 수 있다.In some hardware implementations, various networking devices 1308 or external input / output devices 1307 may be coupled with the computing environment to support implementation through networking devices and input / output devices.

여기에 개시된 실시예들은 적어도 하나의 하드웨어 장치에서 동작하는 그리고 구성요소들을 제어하기 위하여 네트워크 관리 기능들을 수행하는 적어도 하나의 소프트웨어 프로그램을 통하여 구현될 수 있다. 도 1 내지 도 13에 도시된 구성요소들은 적어도 하나의 하드웨어 장치, 또는 하드웨어 장치와 소프트웨어 모듈의 조합이 될 수 있는 블록들을 포함한다.The embodiments disclosed herein may be implemented through at least one software program that runs on at least one hardware device and performs network management functions to control the components. The components shown in Figs. 1 to 13 include at least one hardware device, or blocks that can be a combination of a hardware device and a software module.

구체적인 실시예들에 대한 이상의 설명은 통상의 기술자가 통상의 지식을 적용하여 포괄적인 개념으로부터 벗어나지 않고 상기 실시예들을 쉽게 변형하거나 다양한 적용들에 적합하게 할 수 있도록 본 실시예들의 일반적 본질을 충분히 드러내고 있을 것이다. 따라서 그러한 적용들과 변형들은 개시된 실시예들의 균등물의 의미와 범위 내에서 이해될 것이고 되어야 한다. 여기에 사용된 어구 또는 용어는 설명의 목적을 위한 것일 뿐 한정을 위한 것이 아님을 이해하여야 한다. 따라서 실시예들은 바람직한 실시예의 측면에서 설명되었지만, 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 실시예들은 여기에 개시된 실시예들의 의미와 범위 내에서 변형되어 실행될 수 있다고 인식할 것이다.The foregoing description of specific embodiments is provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the general nature of the invention to those skilled in the art to which such embodiments are susceptible of modification or adaptation to various applications without departing from the generic concept There will be. Accordingly, such applications and modifications should be understood and should be construed within the meaning and range of equivalents of the disclosed embodiments. It is to be understood that the phraseology or terminology employed herein is for the purpose of description and not of limitation. Accordingly, while the embodiments have been described in terms of a preferred embodiment, those skilled in the art will recognize that the embodiments may be practiced with modification within the meaning and range of the embodiments disclosed herein.

Claims

In an electronic device,
display;
Communication circuit and
And a processor electrically coupled to the display and the communication circuit,
Wherein the processor is further configured to display at least one data cluster containing user intent information on the display and to select a data cluster to apply to the application of the at least one data cluster according to user input, To filter at least one content or service available in the application based on the filtered content or service and to display an item corresponding to at least one filtered content or service on the display.

The method according to claim 1,
Wherein the user intention information includes interest information or preference information of a user obtained by analyzing a user's application or history of content usage.

3. The method of claim 2,
Wherein the user intention information includes at least one of a user vector set according to a subject, an Ad-words, a user journey, and an objective collection.

The method of claim 3,
Wherein the processor is configured to set a weight for the user vector, Ad-words, the user journey, and the objective collection according to the application.

The method according to claim 1,
Wherein the user intention information is associated with a value for filtering the content available in the application,
Wherein the processor is configured to dynamically determine or assign the filtering value based on the type of application.

6. The method of claim 5,
Wherein the processor is configured to set a parameter associated with the user intention information according to a user input and dynamically determine or assign the filtering value based on the parameter,
Wherein the parameter includes information on a period during which the application or the content usage history is analyzed.

A content filtering method of an electronic device,
Displaying at least one data cluster comprising user intent information;
Selecting a data cluster to be applied to an application among the at least one data cluster according to a user input;
Filtering at least one of the content or services available in the application based on the selected data cluster; And
And displaying an item corresponding to at least one content or service filtered on the display.

8. The method of claim 7,
Wherein the user intention information includes interest information or preference information of a user obtained by analyzing a user's application or a content usage history.

8. The method of claim 7,
Wherein the user intention information includes at least one of a user vector set according to a subject, an Ad-words, a user journey, and an objective collection.

10. The method of claim 9,
Further comprising setting a weight for the user vector, Ad-words, the user journey, and the objective collection according to the application.

The method according to claim 1,
Wherein the user intention information is associated with a value for filtering the content available in the application,
Further comprising dynamically determining or assigning the filtering value based on the type of application.

12. The method of claim 11,
Setting a parameter related to the user intention information according to user input; And
Further comprising: dynamically determining or assigning the filtered value based on the parameter,
Wherein the parameter includes information on a period during which the application or the content usage history is analyzed.

In an electronic device,
display;
A communication circuit;
And a processor electrically coupled to the display and the communication circuit,
The processor selects a data cluster to be applied to an application among at least one data cluster including user intent information according to a user input and transmits the selected data cluster to an external server And receiving information on content filtered by the external server based on the selected data cluster from the external server by using the communication circuit and transmitting the filtered content cluster to the selected data cluster based on the information received from the external server To display on the display at least one filtered content.

14. The method of claim 13,
Wherein the information on the filtered content includes a web page or uniform resource locator (URL) information about the filtered content.

A content filtering method of an electronic device,
Selecting a data cluster to be applied to an application among at least one data cluster including user intent information according to a user input;
Transmitting the selected data cluster to an external server;
Receiving information on content filtered by the external server based on the selected data cluster from the external server; And
And displaying at least one content filtered for the selected data cluster based on information received from the external server.

16. The method of claim 15,
Wherein the information on the filtered content includes a web page or uniform resource locator (URL) information about the filtered content.

In the server,
Communication circuit; And
And a processor electrically coupled to the communication circuit,
Wherein the processor is configured to receive data clusters containing user intent information from an external electronic device using the communication circuit, filter content available in the application based on the received data clusters, And to transmit information about the content to the external electronic device.

18. The method of claim 17,
Wherein the information about the filtered content includes a web page or URL (uniform resource locator) information about the filtered content.

A content filtering method of a server,
Receiving a data cluster containing user intention information from an external electronic device;
Filtering content available in the application based on the received data cluster; And
And transmitting information about the filtered content to the external electronic device.

20. The method of claim 19,
Wherein the information about the filtered content includes a web page or URL (uniform resource locator) information about the filtered content.