KR20190044592A - Dynamic multi-dimensional analysis based advertisements recommendation apparatus and method - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 광고 추천 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 컨텐츠를 이용하는 사용자에게 적합한 광고를 추천해주는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an advertisement recommendation technique, and more particularly, to a dynamic recommendation apparatus based on a multidimensional analysis that recommends an advertisement suitable for a user who uses content.
광고 추천 기술은 사용자가 컨텐츠를 시청하는 과정에서 사용자의 관심을 집중시킬 수 있는 광고를 추천하기 위한 목적으로 개발되고 있다. 광고 추천 기술은 광고 시장 논리에 따라 사용자 선호도를 포함하는 사용자 측의 니즈 뿐만 아니라 광고주 측의 니즈를 함께 반영하는 방향으로 발전하고 있다. 광고주는 자신의 상품을 효율적으로 광고하기 위해 일정 범위의 사용자를 특정하여 광고를 제공하는 것을 선호할 수 있다. 광고 추천 기술은 사용자에게 최적화된 광고를 추천하기 위해서 사용자 측의 니즈를 독립적으로 고려하여 광고를 추천할 수 있어야 한다.The advertisement recommendation technology is being developed for the purpose of recommending an advertisement that can concentrate the attention of the user in the process of watching the contents. Ad recommendation technology has been developed to reflect not only the needs of the users including the user preference but also the needs of the advertisers according to the advertisement market logic. An advertiser may prefer to advertise a certain range of users in order to efficiently advertise their own products. The advertisement recommendation technique should be able to recommend the advertisement independently considering the needs of the user to recommend the optimized advertisement to the user.
한국 등록특허공보 제10-1254372(2013.04.08)호는 사회적 연대에 기초한 광고 추천에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 네트워크 기반의 서비스들의 특정 유저가 컴퓨터 네트워크를 통해 그 특정 유저에게 제공된 모네타이제이션 기회를 제공받았는지 또는 모네타이제이션 기회를 모네타화했는지에 대하여 판정될 수 있고, 모네타이제이션 기회를 모네타화하는 것은 광고에 대하여 그 광고를 클릭하여 결과로서 돈이 만들어지도록 하는 것을 포함할 수 있으며, 판정에 기초하여 컴퓨터 네트워크를 통해 그 특정 유저가 사회적 연대를 갖는 네트워크 기반 서비스들의 그 특정 유저 이외의 적어도 하나의 다른 유저에게 모네타이제이션 기회가 추천될 수 있다. Korean Patent Registration No. 10-1254372 (Apr. 31, 2014) relates to advertising recommendation based on social solidarity, and more particularly, to a specific user of network-based services providing opportunities for monetization provided to a specific user via a computer network Provided or monetization opportunity, and monetizing the opportunity for monetization may include clicking on the ad to cause the money to be made as a result, and based on the determination A monetization opportunity may be recommended to at least one other user other than that particular user of network-based services for which that particular user has social co-operation over the computer network.
한국 등록특허공보 제10-1110755(2012.01.20)호는 2단계 광고 추천에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 광고들은 오디오 및/또는 비디오 프로그램들에 삽입을 위해 추천되고, 사용자와 한세트의 광고들 사이의 두 단계 링킹이 제공되며, 선호 스코어는 사용자가 각각의 프로그램들을 얼마나 좋아하는지를 나타내고, 광고 분류기는 프로그램에 대한 광고의 유효성을 나타내는 상관 인자를 제공하기 위하여 광고주의 지식을 사용함과 동시에 각각의 프로그램을 통하여 선호 스코어 및 상관 인자의 곱을 합산함으로써 특정 사용자에 관한 광고의 유효성을 나타내는 유효성 측정 기준을 각각의 광고에 대하여 얻을 수 있다.Korean Patent Registration No. 10-1110755 (Jan. 20, 2012) relates to a second stage advertisement recommendation, more specifically, advertisements are recommended for insertion into audio and / or video programs, The preference score indicates how much the user likes each program and the advertisement classifier uses the advertiser's knowledge to provide a correlation factor indicating the effectiveness of the advertisement for the program, A validity measure may be obtained for each advertisement that indicates the effectiveness of the advertisement for a particular user by summing the products of the preference scores and the correlation factors.
본 발명의 일 실시예는 컨텐츠를 이용하는 사용자에게 적합한 광고를 추천해주는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치를 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide a dynamic multi-dimensional analysis-based advertisement recommendation apparatus that recommends an advertisement suitable for a user who uses content.
본 발명의 일 실시예는 사용자 선호도 정보, 컨텐츠 정보 및 광고 정보를 독립적으로 분석하여 개인에게 적합한 광고를 추천할 수 있는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치를 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide a dynamic multi-dimensional analysis-based advertisement recommendation apparatus capable of independently analyzing user preference information, content information, and advertisement information to recommend an advertisement suitable for an individual.
본 발명의 일 실시예는 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이의 발생에 따라 갱신된 사용자 선호도 집합을 이용하여 개인에게 적합한 광고를 추천할 수 있는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치를 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide a dynamic multi-dimensional analysis-based advertisement recommendation apparatus capable of recommending an advertisement suitable for an individual using an updated user preference set according to the occurrence of a time series transition related to user preference.
실시예들 중에서, 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치는 사용자 성향을 저장하는 메모리 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 (a) 컨텐츠 및 광고 중 적어도 하나에 관한 선택의 발생에 따라 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이의 발생을 확인하는 기능, (b) 상기 사용자 선호도의 시계열적 천이가 발생되면 가장 최근에 선택된 사용자 선호도 순으로 정렬된 사용자 선호도 집합으로 구현된 상기 사용자 성향을 갱신하는 기능, (c) 상기 갱신된 사용자 성향을 통해 선호 컨텐츠 모집단과 선호 광고 모집단을 생성하는 동적인 다차원 분석을 수행하는 기능 및 (d) 상기 선호 컨텐츠 모집단에 없는 특정 컨텐츠가 선택되더라도 상기 특정 컨텐츠의 시청 과정에서 상기 선호 광고 모집단에 있는 적어도 하나의 광고를 제공하는 기능을 포함한다.Among embodiments, a dynamic multidimensional analysis-based ad recommendation device includes a memory for storing user preferences and a processor in electrical communication with the memory, the processor comprising: (a) a selection of at least one of the content and the advertisement (B) a user preference, which is implemented as a user preference set arranged in the order of the most recently selected user preferences when a time series transition of the user preferences occurs, (C) performing a dynamic multidimensional analysis to generate a preference content population and a preference advertisement population through the updated user preference; and (d) The at least one optical < RTI ID = 0.0 > Including the ability to provide.
상기 사용자 성향은 컨텐츠 및 광고 중 적어도 하나에 관한 선택이 발생하면 선택한 컨텐츠 또는 광고의 메타데이터와 연관하여 선택 횟수, 시청 시간 및 이탈 횟수 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 선호도 집합으로 구현될 수 있다.The user preference may be implemented as a user preference set including at least one of a selection count, a viewing time, and a number of departures in association with metadata of a selected content or advertisement when a selection regarding at least one of the content and the advertisement occurs.
상기 프로세서는 (e) 상기 적어도 하나의 광고에 대한 선택 여부, 시청 시간 및 이탈 여부 중 적어도 하나를 기초로 상기 사용자 성향을 재갱신하는 기능을 더 포함할 수 있다.The processor may further include a function of (e) re-updating the user tendency based on at least one of whether or not to select the at least one advertisement, the viewing time and the leaving time.
상기 (b) 기능은 상기 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이가 발생되면 가장 최근에 선택된 사용자 선호도의 선택 횟수를 1 증가시키고, 이전 사용자 선호도보다 더 높은 순위를 부여하여 상기 사용자 성향을 갱신하는 기능을 포함할 수 있다.The function (b) includes a function of increasing the number of times of selecting the most recently selected user preference by 1 and updating the user tendency by assigning a higher ranking than the previous user preference when a time series transition is made regarding the user preference can do.
상기 (c) 기능은 (c1) 제1 사용자들을 선별하여 컨텐츠 선호도를 결정하고 상기 컨텐츠 선호도를 기초로 컨텐츠 모집단을 생성하는 기능, (c2) 제2 사용자들을 선별하여 광고 선호도를 결정하고 상기 광고 선호도를 기초로 광고 모집단을 생성하는 기능 및 (c3) 상기 컨텐츠 모집단 및 상기 광고 모집단에 상기 사용자 성향을 적용하여 선호 컨텐츠 모집단 및 선호 광고 모집단을 생성하는 기능을 포함할 수 있다.(C) a function of (c1) selecting a first user to determine a content preference and generating a content population based on the content preference, (c2) selecting a second user to determine an advertisement preference, (C3) generating a preference content population and a preference advertisement population by applying the user preference to the content population and the advertisement population.
상기 (c2) 기능은 상기 제2 사용자들의 광고선택과 무관하게 광고운영정책에 따라 결정된 광고를 상기 광고 모집단에 포함시키는 기능을 포함할 수 있다.The function (c2) may include, in the advertisement population, an advertisement determined according to the advertisement operation policy regardless of the advertisement selection of the second users.
상기 (c3) 기능은 (c31) 상기 컨텐츠 모집단에 있는 컨텐츠 중 상기 사용자 선호도 집합과 연관된 컨텐츠만을 선별하여 상기 선호 컨텐츠 모집단을 생성하는 기능 및 (c32) 상기 광고 모집단에 있는 광고 중 상기 사용자 선호도 집합과 연관된 광고만을 선별하여 상기 선호 광고 모집단을 생성하는 기능을 포함할 수 있다.The function (c3) includes the steps of: (c31) selecting only the content related to the user preference set among the contents in the content population to generate the preference content population; and (c32) And generating the preference advertisement population.
상기 (c3) 기능은 상기 컨텐츠 모집단 및 상기 광고 모집단에 대해 선택 순서 및 선택 횟수 정보를 포함하는 상기 사용자 선호도 집합을 적용하여 상기 선호 컨텐츠 모집단 및 상기 선호 광고 모집단을 생성할 수 있다.The function (c3) may generate the preference content population and the preference advertisement population by applying the user preference set including the selection order and the selection frequency information to the content population and the advertisement population.
실시예들 중에서, 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 방법은 사용자 성향을 저장하는 메모리 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치에서 수행된다. 상기 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 방법은 (a) 컨텐츠 및 광고 중 적어도 하나에 관한 선택의 발생에 따라 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이의 발생을 확인하는 단계, (b) 상기 사용자 선호도의 시계열적 천이가 발생되면 가장 최근에 선택된 사용자 선호도 순으로 정렬된 사용자 선호도 집합으로 구현된 상기 사용자 성향을 갱신하는 단계, (c) 상기 갱신된 사용자 성향을 통해 선호 컨텐츠 모집단과 선호 광고 모집단을 생성하는 동적인 다차원 분석을 수행하는 단계 및 (d) 상기 선호 컨텐츠 모집단에 없는 특정 컨텐츠가 선택되더라도 상기 특정 컨텐츠의 시청 과정에서 상기 선호 광고 모집단에 있는 적어도 하나의 광고를 제공하는 단계를 포함한다.Among embodiments, a dynamic multidimensional analysis-based advertisement recommendation method is performed in a dynamic multidimensional analysis-based advertisement recommendation apparatus that includes a memory for storing user propensity and a processor electrically connected to the memory. The dynamic multi-dimensional analysis-based advertisement recommendation method includes the steps of: (a) confirming occurrence of a time-series transition related to a user preference in accordance with occurrence of selection regarding at least one of contents and advertisements; (b) Updating a user preference, which is implemented with a user preference set sorted in order of the most recently selected user preference, if a transition occurs; (c) updating a preference content population and a preference advertisement population Performing a multi-dimensional analysis; and (d) providing at least one advertisement in the preference advertisement population during a viewing process of the specific content even if specific content not selected in the preference content population is selected.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.The disclosed technique may have the following effects. It is to be understood, however, that the scope of the disclosed technology is not to be construed as limited thereby, as it is not meant to imply that a particular embodiment should include all of the following effects or only the following effects.
본 발명의 일 실시예에 따른 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치는 사용자 선호도 정보, 컨텐츠 정보 및 광고 정보를 독립적으로 분석하여 개인에게 적합한 광고를 추천할 수 있다.The dynamic multi-dimensional analysis-based advertisement recommendation apparatus according to an embodiment of the present invention can independently recommend user's recommendation information by analyzing user preference information, content information, and advertisement information independently.
본 발명의 일 실시예에 따른 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치는 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이의 발생에 따라 갱신된 사용자 선호도 집합을 이용하여 개인에게 적합한 광고를 추천할 수 있다.The dynamic multi-dimensional analysis-based advertisement recommendation apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention can recommend an advertisement suitable for an individual using an updated user preference set according to occurrence of a time series transition related to user preference.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 추천 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2에 있는 프로세서의 기능 요소를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3에 있는 다차원 분석 수행부의 모듈 요소를 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 2에 있는 프로세서에 의하여 수행되는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 프로시저를 설명하는 순서도이다.
도 6은 도 3에 있는 다차원 분석 수행부에 의하여 수행되는 동적인 다차원 분석과정을 설명하는 순서도이다.1 is a view for explaining an advertisement recommendation system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating the dynamic multi-dimensional analysis-based advertisement recommendation apparatus of FIG.
Figure 3 is a block diagram illustrating the functional elements of the processor in Figure 2;
4 is a block diagram showing a module element of the multidimensional analysis performing unit in FIG.
5 is a flowchart illustrating a dynamic multi-dimensional analysis-based advertisement recommendation procedure performed by the processor in FIG.
6 is a flowchart illustrating a dynamic multidimensional analysis process performed by the multidimensional analysis performing unit shown in FIG.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.The description of the present invention is merely an example for structural or functional explanation, and the scope of the present invention should not be construed as being limited by the embodiments described in the text. That is, the embodiments are to be construed as being variously embodied and having various forms, so that the scope of the present invention should be understood to include equivalents capable of realizing technical ideas. Also, the purpose or effect of the present invention should not be construed as limiting the scope of the present invention, since it does not mean that a specific embodiment should include all or only such effect.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.Meanwhile, the meaning of the terms described in the present application should be understood as follows.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.The terms " first ", " second ", and the like are intended to distinguish one element from another, and the scope of the right should not be limited by these terms. For example, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" to another element, it may be directly connected to the other element, but there may be other elements in between. On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between. On the other hand, other expressions that describe the relationship between components, such as "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to" should be interpreted as well.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.It is to be understood that the singular " include " or " have " are to be construed as including the stated feature, number, step, operation, It is to be understood that the combination is intended to specify that it does not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In each step, the identification code (e.g., a, b, c, etc.) is used for convenience of explanation, the identification code does not describe the order of each step, Unless otherwise stated, it may occur differently from the stated order. That is, each step may occur in the same order as described, may be performed substantially concurrently, or may be performed in reverse order.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다.The present invention can be embodied as computer-readable code on a computer-readable recording medium, and the computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices for storing data that can be read by a computer system . Examples of the computer-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage, and the like.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.All terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs, unless otherwise defined. Commonly used predefined terms should be interpreted to be consistent with the meanings in the context of the related art and can not be interpreted as having ideal or overly formal meaning unless explicitly defined in the present application.
사용자 개인에게 적합한 광고를 추천하는 광고 추천 기술은 사용자 개인의 선호도 분석 뿐만 아니라 사용자가 이용하는 동영상 등을 포함하는 컨텐츠 분석 및 사용자에게 제공되는 광고 분석이 각각 독립적으로 이루어진 결과를 통합하여 최종적으로 사용자에게 가장 적합한 광고를 결정할 수 있다. 다차원 분석은 사용자 측면, 컨텐츠 측면 및 광고 측면에서 광고 추천에 영향을 주는 요인들을 각각 독립적으로 분석하여 활용한다는 의미를 포함하고 있다.The advertisement recommendation technology recommends an advertisement suitable for the user as an advertisement. The advertisement recommendation technique not only analyzes the user's preference but also analyzes the content including the video used by the user and the analysis of the advertisement provided to the user, It is possible to determine an appropriate advertisement. Multidimensional analysis implies that the factors affecting the recommendation of advertisements in the user side, content side, and advertisement side are analyzed and used independently.
동적인 다차원 분석은 세가지 독립적인 분석 결과를 이용하여 최종적으로 사용자에게 제공되는 광고가 동적으로 변화하는 사용자 성향을 반영하여 결정된다는 의미를 포함하고 있다. 보다 구체적으로, 동적인 다차원 분석은 사용자의 컨텐츠 및 광고 중 적어도 하나에 관한 선택으로 인해 발생하는 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이 결과를 동적으로 반영하여 생성한 사용자 개인 성향을 기초로 선호 컨텐츠 및 선호 광고 모집단을 생성하는 과정을 포함할 수 있다.Dynamic multidimensional analysis implies that, using three independent analysis results, the final advertisement provided to the user is determined by reflecting the dynamically changing user tendency. More specifically, the dynamic multidimensional analysis may be based on user preferences generated by dynamically reflecting the results of time series transitions on user preferences resulting from the selection of at least one of the user's content and / And generating a population.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 추천 시스템을 설명하는 도면이다.1 is a view for explaining an advertisement recommendation system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 광고 추천 시스템(100)은 사용자 단말(110), 광고 추천 장치(130) 및 데이터베이스(150)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the
사용자 단말(110)은 사용자가 영화 및 드라마 등을 포함하는 다양한 컨텐츠를 이용할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당하고, 스마트폰, 노트북 또는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스로도 구현될 수 있다. 사용자 단말(110)은 광고 추천 장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 사용자 단말 1 내지 사용자 단말 n을 포함하는 적어도 하나의 사용자 단말(110)은 광고 추천 장치(130)와 동시에 연결될 수 있다.The
예를 들어, 사용자 단말(110)이 스마트 폰인 경우 사용자는 스마트 폰을 통해 동영상을 시청할 수 있다. 사용자는 스마트 폰에 영화 및 드라마 등 동영상 파일을 다운로드 받을 수 있고, 동영상 재생 APP를 통해 해당 동영상을 시청할 수 있다. 또한, 사용자는 스마트 폰에 설치된 웹 브라우저 또는 동영상 공유 APP를 통해 영화 및 드라마 등 동영상을 실시간으로 시청할 수 있다.For example, if the
광고 추천 장치(130)는 네트워크를 통해 사용자 선호도 등을 기초로 추천된 광고들을 사용자 단말(110)에 제공하는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 광고 추천 장치(130)는 사용자 단말(110)과 블루투스, WiFi 등을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 사용자 단말(110)과 데이터를 주고 받을 수 있다.The
광고 추천 장치(130)는 데이터베이스(150)를 포함하여 구현될 수 있고, 데이터베이스(150)와 별도로 구현될 수 있다. 데이터베이스(150)와 별도로 구현된 경우 광고 추천 장치(130)는 데이터베이스(150)와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다.The
데이터베이스(150)는 광고 추천 장치(130)가 개인에게 적합한 광고를 추천하기 위해 사용하는 다양한 정보들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(150)는 사용자 선호도 정보, 컨텐츠 분석 정보 및 광고 분석 정보를 저장할 수 있다.The
사용자 선호도 정보는 사용자 개인의 신상 정보 등 정적인 정보들로 이루어진 사용자 프로파일 정보와 사용자 단말(110)로부터 수집한 컨텐츠 이용 정보 및 광고 시청 정보 등 동적인 정보들로 이루어진 사용자 선호 정보를 포함할 수 있다.The user preference information may include user preference information composed of dynamic information such as user profile information composed of static information such as personal information of the user and content usage information and advertisement viewing information collected from the
사용자 선호 정보는 사용자별로 컨텐츠와 광고를 선택하는 기준에 해당할 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자 선호 정보는 컨텐츠 선택 기준을 제공하는 사용자 컨텐츠 선호 정보와 광고 선택 기준을 제공하는 사용자 광고 선호 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 특정 사용자의 컨텐츠 선호 정보에 포함되는 컨텐츠 선호 장르가 '공포'에 해당하는 경우, 해당 사용자는 여러 장르의 컨텐츠들 중에서 '공포' 장르에 속하는 컨텐츠를 선택하여 시청할 확률이 다른 장르에 속하는 컨텐츠를 선택할 확률보다 높을 수 있다. 사용자가 선택할 수 있는 컨텐츠가 대부분 '스포츠' 장르에 속하더라도 '공포' 장르에 속하는 컨텐츠가 존재할 경우 사용자는 '공포' 장르에 속하는 컨텐츠를 선택할 확률이 가장 높을 수 있다.The user preference information may correspond to criteria for selecting content and advertisement for each user. More specifically, the user preference information may include user content preference information that provides a content selection criterion and user preference information that provides an advertisement selection criterion. For example, when the content preference genre included in the content preference information of a specific user corresponds to 'horror', the user may select a category of 'horror' genre among a plurality of genre contents, It may be higher than the probability of selecting the content to which it belongs. Even if the content that can be selected by the user belongs mostly to the 'sports' genre, the user may have the highest probability of selecting the content belonging to the 'horror' genre when there is content belonging to the 'horror' genre.
또한, 특정 사용자의 광고 선호 정보에 포함되는 광고 선호 장르가 '스포츠'인 경우, 해당 사용자가 선호하는 '공포' 장르의 컨텐츠를 시청하더라도 '스포츠' 장르의 광고가 중간에 제공되면 해당 사용자는 컨텐츠 시청을 중단하고 광고를 시청할 확률이 다른 장르의 광고를 시청할 확률보다 높을 수 있다.In addition, if the advertisement preference genre included in the advertisement preference information of a specific user is 'sports', if an advertisement of the 'sports' genre is provided in the middle even if the user views the content of the 'horror' genre preferred by the user, The probability of stopping the viewing and viewing the advertisement may be higher than the probability of viewing the advertisement of the other genre.
사용자 선호 정보는 사용자 선호도 집합으로 구현된 사용자 성향 정보를 포함할 수 있다. 사용자 선호도 집합은 순서화된 사용자 선호도 리스트에 해당할 수 있다. 사용자 선호도 집합은 사용자의 컨텐츠 또는 광고의 선택에 의해 사용자 선호도의 시계열적 천이가 발생하는 경우 천이 전과 후의 사용자 선호도 각각을 원소로서 포함하여 생성될 수 있다. 여기에서, 시계열적 천이는 시간의 흐름에 따른 선호도의 변화에 해당할 수 있다.The user preference information may include user preference information implemented as a user preference set. The user preference set may correspond to an ordered user preference list. The user preference set can be generated by including each of the user preferences before and after transition as an element when the user's preference changes in a time-wise manner by the selection of the user's content or advertisement. Here, the time series transition may correspond to a change in preference with the passage of time.
일 실시예에서, 사용자 성향은 컨텐츠 및 광고 중 적어도 하나에 관한 선택이 발생하면 선택한 컨텐츠 또는 광고의 메타데이터와 연관하여 선택 횟수, 시청 시간 및 이탈 횟수 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 선호도 집합으로 구현될 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자 선호도 집합은 컨텐츠 또는 광고의 메타데이터에 포함되는 적어도 하나의 항목을 포함하는 원소들로 구현될 수 있고, 컨텐츠 또는 광고의 메타데이터에 포함되는 적어도 하나의 항목과 선택 횟수, 시청 시간 및 이탈 횟수 중 적어도 하나를 포함하는 원소들로 구현될 수 있다.In one embodiment, the user preference is implemented as a user preference set that includes at least one of the number of selections, the viewing time, and the number of times of exit in association with the metadata of the selected content or advertisement when a selection of at least one of the content and the advertisement occurs . More specifically, the user preference set may be implemented with elements including at least one item included in the content or metadata of the advertisement, and may include at least one item included in the content or metadata of the advertisement, Time, and number of times of exit.
예를 들어, 사용자 선호도 집합은 {'축구', '농구', '배구'}와 같이 '스포츠'에 속하는 '스포츠 종목'을 원소로 포함하여 구현될 수 있고, {('공포', 2), ('멜로', 5), ('코믹', 3)}와 같이 '영화'에 속하는 '장르' 항목과 해당 장르의 선택 횟수를 원소로 포함하여 구현될 수 있다.For example, a user preference set can be implemented by including as an element a 'sport item' belonging to 'sport' such as 'football', 'basketball', 'volleyball' , 'Genre' belonging to 'movie' such as '(melody', 5), ('comic', 3)} and the selection frequency of the genre.
광고 추천 장치(130)는 사용자 단말(110)에 저장된 사용자 프로파일 관련 정보를 사용자의 동의를 받아 수집하거나 사용자 단말(110)을 통해 사용자로부터 직접 입력받을 수 있다. 광고 추천 장치(130)는 수집된 정보를 기초로 사용자 프로파일 정보를 구성하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있다.The
광고 추천 장치(130)는 사용자 단말(110)을 통해 사용자가 선택하고 시청한 컨텐츠 및 광고와 관련된 정보를 사용자의 동의를 받아 수집할 수 있다. 예를 들어, 광고 추천 장치(130)는 사용자가 선택한 컨텐츠 및 광고의 메타데이터를 포함하여 시청 시간, 시청 요일 등 광고 추천에 이용될 수 있는 다양한 형태의 관련 정보들을 사용자 단말(110)로부터 수집하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있다.The
컨텐츠 분석 정보는 컨텐츠를 분석하여 수집한 정보에 해당하고, 컨텐츠의 메타데이터 정보를 포함할 수 있다. 컨텐츠 메타데이터는 컨텐츠 제공자가 컨텐츠와 함께 제공하는 정보를 통해 수집하거나 컨텐츠 메타데이터 분석을 통해 얻은 결과를 가공하여 관련 정보를 수집할 수 있다. 컨텐츠 메타데이터는 컨텐츠의 제목, 유형, 장르 및 재생 시간 등 컨텐츠를 구성하는 일반적인 정보 뿐만 아니라 컨텐츠의 위치와 내용, 작성자에 관한 정보, 권리 조건 및 이용 조건 등 일정한 규칙에 따라 작성된 정보들을 포함할 수 있다.The content analysis information corresponds to information collected by analyzing the content, and may include metadata information of the content. The content metadata may be collected through the information provided by the content provider with the content or by processing the results obtained through the content metadata analysis to collect relevant information. The content metadata may include not only general information constituting the content such as the title, type, genre, and reproduction time of the content but also information created according to certain rules such as the location and content of the content, information on the creator, have.
컨텐츠 분석 정보는 컨텐츠에 대한 사용자들의 평가 점수 및 사용자들의 평균 시청 시간 등 컨텐츠 메타데이터 외에 광고 추천에 활용 가능한 다양한 형태의 정보들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광고 추천 장치(130)는 컨텐츠 각각에 대해 해당 컨텐츠를 이용한 사용자들이 평가한 평가 점수를 통계 정보로 가공하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있다. 광고 추천 장치(130)는 해당 컨텐츠의 평균 시청 시간이나 시청이 가장 많이 이루어지는 실제 시간 또는 요일 등 사용자 단말(110)로부터 수집할 수 있는 정보들을 광고 추천에 활용할 수 있는 형태로 가공하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있다.The content analysis information may include various types of information that can be used for advertisement recommendation besides content meta data such as an evaluation score of users on content and an average viewing time of users. For example, the
광고 분석 정보는 광고를 분석하여 수집한 정보에 해당하고, 광고의 메타데이터 정보를 포함할 수 있다. 광고 메타데이터는 광고 제공자가 광고와 함께 제공하는 정보를 통해 수집하거나 광고 메타데이터 분석을 통해 얻은 결과를 가공하여 관련 정보를 수집할 수 있다. 광고 메타데이터는 광고의 제목, 유형, 장르 및 재생 시간 등 광고를 구성하는 일반적인 정보 뿐만 아니라 광고의 위치와 내용, 작성자에 관한 정보, 권리 조건 및 이용 조건 등 일정한 규칙에 따라 작성된 정보들을 포함할 수 있다.The advertisement analysis information corresponds to the information collected by analyzing the advertisement, and may include the metadata information of the advertisement. The advertisement metadata can be collected through the information provided by the advertisement provider with the advertisement or by processing the result obtained through the analysis of the advertisement metadata. The advertisement metadata may include information created in accordance with certain rules such as the title, type, genre, and reproduction time of the advertisement as well as general information constituting the advertisement, such as the location and content of the advertisement, information about the creator, have.
광고 분석 정보는 광고에 대한 사용자들의 반응을 분석하여 광고 추천에 활용 가능한 다양한 형태로 가공한 정보들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광고 추천 장치(130)는 광고 각각에 대해 해당 광고를 접한 사용자들이 실제 광고를 클릭한 횟수, 광고를 시청한 시간 및 광고 종료 전에 이탈한 횟수 등의 정보를 수집하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있다. 또한, 광고 추천 장치(130)는 해당 광고가 제공된 시점에 사용자가 시청하고 있었던 컨텐츠와 연관된 정보들을 사용자 단말(110)로부터 수집하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있다.The advertisement analysis information may include information processed in various forms that can be utilized for advertisement recommendation by analyzing the user's reaction to the advertisement. For example, the
데이터베이스(150)는 특정 범위에 속하는 정보들을 저장하는 적어도 하나의 독립된 서브-데이터베이스들로 구성될 수 있고, 적어도 하나의 독립된 서브-데이터베이스들이 하나로 통합된 통합 데이터베이스로 구성될 수 있다. 적어도 하나의 독립된 서브-데이터베이스들로 구성되는 경우에는 각각의 서브-데이터베이스들은 블루투스, WiFi 등을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 상호 간의 데이터를 주고 받을 수 있다. 통합 데이터베이스로 구성되는 경우에는 각각의 서브-데이터베이스들을 하나로 통합하고 상호 간의 데이터 교환 및 제어 흐름을 관리하는 제어부를 포함할 수 있다.The
도 2는 도 1에 있는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치를 나타내는 블록도이다.2 is a block diagram illustrating the dynamic multi-dimensional analysis-based advertisement recommendation apparatus of FIG.
도 2를 참조하면, 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치(130)는 프로세서(210), 메모리(220), 사용자 입출력부(230) 및 네트워크 입출력부(240) 를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the dynamic multi-dimensional analysis-based
프로세서(210)는 도 5에 있는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 프로시저를 실행할 수 있고, 그 과정 전반에서 읽혀지거나 작성되는 메모리(220)를 관리할 수 있으며, 메모리(220)에 있는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리 간의 동기화 시간을 스케줄할 수 있다. 프로세서(210)는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치(130)의 동작 전반을 제어할 수 있고, 메모리(220), 사용자 입출력부(230) 및 네트워크 입출력부(240)와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치(130)의 CPU(Central Processing Unit)로 구현될 수 있다.
메모리(220)는 SSD(Solid State Disk) 또는 HDD(Hard Disk Drive)와 같은 비휘발성 메모리로 구현되어 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치(130)에 필요한 데이터 전반을 저장하는데 사용되는 보조기억장치를 포함할 수 있고, RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리로 구현된 주기억장치를 포함할 수 있다.The
사용자 입출력부(230)은 사용자 입력을 수신하기 위한 환경 및 사용자에게 특정 정보를 출력하기 위한 환경을 포함하고, 예를 들어, 마우스, 트랙볼, 터치 패드, 그래픽 태블릿, 스캐너, 터치 스크린, 키보드 또는 포인팅 장치와 같은 어댑터를 포함하는 입력장치 및 모니터 또는 터치스크린과 같은 어댑터를 포함하는 출력장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 입출력부(230)은 원격 접속을 통해 접속되는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 그러한 경우, 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치(130)는 서버로서 수행될 수 있다.The user input and
네트워크 입출력부(240)은 네트워크를 통해 사용자 단말(110)과 연결하기 위한 환경을 포함하고, 예를 들어, LAN(Local Area Network) 통신을 위한 어댑터를 포함할 수 있다.The network input /
도 3은 도 2에 있는 프로세서의 기능 요소를 나타내는 블록도이다.Figure 3 is a block diagram illustrating the functional elements of the processor in Figure 2;
도 3를 참조하면, 프로세서(210)는 시계열 천이 확인부(310), 사용자 성향 갱신부(320), 다차원 분석 수행부(330), 광고 추천부(340), 사용자 성향 재갱신부(350) 및 제어부(360)를 포함할 수 있다.3, the
시계열 천이 확인부(310)는 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이의 발생을 확인할 수 있다. 보다 구체적으로, 시계열 천이 확인부(310)는 컨텐츠 및 광고 중 적어도 하나에 관한 선택이 발생하면 선택된 컨텐츠 또는 광고와 연관된 사용자 선호도 정보를 데이터베이스(150)로부터 검색하여 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이가 발생하였는지 여부를 확인할 수 있다.The time series
예를 들어, 시계열 천이 확인부(310)는 '코믹' 장르에 속하는 컨텐츠에 대한 선택이 발생한 경우 해당 사용자의 선호도 집합 정보를 데이터베이스(150)로부터 검색한 결과 {'공포', '코믹', '멜로'} 순으로 정렬되어 있다면 가장 우선순위가 높은 장르인 '공포'와 선택된 '코믹'은 서로 다른 장르이므로 최종적으로 사용자 선호도의 천이가 발생한 것으로 처리할 수 있다.For example, when a selection of content belonging to the 'comic' genre occurs, the time-series
사용자 성향 갱신부(320)는 사용자 성향 정보를 갱신할 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자 성향 갱신부(320)는 시계열 천이 확인부(310)에 의해 사용자 선호도의 시계열적 천이가 발생한 것으로 확인된 경우 가장 최근에 선택된 사용자 선호도 순으로 정렬된 사용자 선호도 집합으로 구현된 사용자 성향을 갱신할 수 있다.The user
예를 들어, 사용자 성향 갱신부(320)는 사용자 선호도가 '공포' 장르에서 '코믹' 장르로 변화함으로써 시계열 천이의 발생이 확인된 경우 해당 사용자의 사용자 선호도 집합 정보를 데이터베이스(150)로부터 검색할 수 있다. 사용자 성향 갱신부(320)는 검색된 사용자 선호도 집합이 {'공포', '코믹', '멜로'} 순으로 정렬되어 있다면 {'코믹', '공포', '멜로'}으로 사용자 선호도 집합을 갱신할 수 있다.For example, when the user preference is changed from the 'horror' genre to the 'comic' genre, the user
일 실시예에서, 사용자 성향 갱신부(320)는 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이가 발생되면 가장 최근에 선택된 사용자 선호도의 선택 횟수를 1 증가시키고, 가장 높은 순위를 부여하여 사용자 성향을 갱신할 수 있다.In one embodiment, the user
예를 들어, 사용자 선호도 집합이 {('공포', 10), ('코믹', 4), ('멜로', 13)}과 같이 장르와 선택 횟수의 쌍을 원소로 가지는 경우 '코믹' 장르에 속하는 컨텐츠 또는 광고가 선택되면 사용자 성향 갱신부(320)는 사용자 선호도 집합을 {('코믹', 5), ('공포', 10), ('멜로', 13)}과 같이 갱신할 수 있다. 사용자 선호도 집합이 {('공포', 10), ('멜로', 13), ('코믹', 4)}인 경우 '코믹' 장르에 속하는 컨텐츠 또는 광고가 선택되면 사용자 성향 갱신부(320)는 사용자 선호도 집합을 {('코믹', 5), ('공포', 10), ('멜로', 13)}과 같이 갱신할 수 있다.For example, if a user preference set has a pair of genres and selection frequencies as elements {('fear', 10), ('comic', 4), (' The user
일 실시예에서, 사용자 성향 갱신부(320)는 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이가 발생되면 가장 최근에 선택된 사용자 선호도의 선택 횟수를 1 증가시키고, 이전 사용자 선호도보다 더 높은 순위를 부여하여 사용자 성향을 갱신할 수 있다.In one embodiment, the user
예를 들어, 사용자 선호도 집합이 {('공포', 10), ('코믹', 4), ('멜로', 13)}과 같이 장르와 선택 횟수의 쌍을 원소로 가지는 경우 '코믹' 장르에 속하는 컨텐츠 또는 광고가 선택되면 사용자 성향 갱신부(320)는 사용자 선호도 집합을 {('코믹', 5), ('공포', 10), ('멜로', 13)}과 같이 갱신할 수 있다. 사용자 선호도 집합이 {('공포', 10), ('멜로', 13), ('코믹', 4)}인 경우 '코믹' 장르에 속하는 컨텐츠 또는 광고가 선택되면 사용자 성향 갱신부(320)는 사용자 선호도 집합을 {('공포', 10), ('코믹', 5), ('멜로', 13)}과 같이 갱신할 수 있다.For example, if a user preference set has a pair of genres and selection frequencies as elements {('fear', 10), ('comic', 4), (' The user
다차원 분석 수행부(330)는 동적인 다차원 분석을 수행하여 선호 컨텐츠 모집단 및 선호 광고 모집단을 생성할 수 있다. 다차원 분석 수행부(330)는 사용자 성향 갱신부(320)에 의해 갱신된 사용자 성향 정보를 이용하여 사용자에게 적합한 컨텐츠 및 광고를 선별하여 각각 선호 컨텐츠 모집단 및 선호 광고 모집단을 생성할 수 있다. 다차원 분석 수행부(330)에 대해서는 도 4의 설명 부분에서 자세히 설명한다.The multidimensional
광고 추천부(340)는 다차원 분석 수행부(330)에 의해 생성된 선호 광고 모집단에 포함된 광고를 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다. 광고 추천부(340)는 선호 컨텐츠 모집단에 없는 특정 컨텐츠가 선택되더라도 특정 컨텐츠의 시청 과정에서 선호 광고 모집단에 있는 적어도 하나의 광고를 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다.The
일 실시예에서, 광고 추천부(340)는 특정 컨텐츠의 시청 과정에서 선호 광고 모집단에 있는 적어도 하나의 광고를 재정렬된 순서에 따라 차례대로 제공할 수 있다. 보다 구체적으로, 광고 추천부(340)는 광고운영정책에 따라 재정렬된 선호 광고 모집단에 속한 광고들을 특정 컨텐츠의 재생과정에서 순서대로 제공할 수 있다. 광고 추천부(340)는 특정 컨텐츠의 특정 재생 시점에서 순서대로 광고를 제공하거나 일정한 재생 간격마다 순서대로 광고를 제공할 수 있다.In one embodiment, the
광고운영정책은 광고 추천 장치(130)가 사용자 단말(110)에 추천 광고를 제공할 때 최우선적으로 지켜야하는 내부 규칙에 해당할 수 있다. 광고운영정책은 광고 추천 장치(130)를 통해 수동으로 설정할 수 있고, 데이터베이스(150)에 저장될 수 있다.The advertisement operation policy may correspond to an internal rule that should be kept as a top priority when the
사용자 성향 재갱신부(350)는 추천 광고에 대한 사용자의 반응을 기초로 해당 사용자의 성향 정보를 실시간으로 재갱신할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 성향 재갱신부(350)는 적어도 하나의 광고에 대한 선택 여부, 시청 시간 및 이탈 여부 중 적어도 하나를 기초로 사용자 성향을 재갱신할 수 있다.The user tendency
예를 들어, 사용자 성향이 사용자 선호도 집합으로 구현되고 사용자 선호도 집합이 {('공포', 10), ('코믹', 4), ('멜로', 13)}과 같이 장르와 선택 횟수의 쌍을 원소로 가지는 경우 '코믹' 장르에 속하는 추천 광고가 선택되거나 시청되면 사용자 성향 재갱신부(350)는 사용자 선호도 집합을 {('코믹', 5), ('공포', 10), ('멜로', 13)}과 같이 재갱신할 수 있다. 광고 추천 장치(130)는 사용자 성향 재갱신부(350)에 의해 재갱신된 사용자 선호도 집합을 해당 사용자와 연관하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있다.For example, if the user orientation is implemented as a set of user preferences and the set of user preferences is a pair of genres and selections such as {('fear', 10), ('comic', 4), (' When a recommendation advertisement belonging to the 'comic' genre is selected or viewed, the user
제어부(360)는 광고 추천 장치(130)의 전체적인 동작을 제어하고, 시계열 천이 확인부(310), 사용자 성향 갱신부(320), 다차원 분석 수행부(330), 광고 추천부(340) 및 사용자 성향 재갱신부(350) 간의 제어 흐름 및 데이터 흐름을 관리할 수 있다.The
도 4는 도 3에 있는 다차원 분석 수행부의 모듈 요소를 나타내는 블록도이다.4 is a block diagram showing a module element of the multidimensional analysis performing unit in FIG.
도 4를 참조하면, 다차원 분석 수행부(330)는 컨텐츠 모집단 생성모듈(410), 광고 모집단 생성모듈(430), 선호모집단 생성모듈(450) 및 제어모듈(470)을 포함할 수 있다.4, the
컨텐츠 모집단 생성모듈(410)은 사용자 단말(110)에 제공될 광고를 결정하기 위한 전 단계로서 컨텐츠에 관한 모집단을 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 컨텐츠 모집단 생성모듈(410)은 제1 사용자들을 선별하여 컨텐츠 선호도를 결정하고 컨텐츠 선호도를 기초로 컨텐츠 모집단을 생성할 수 있다.The content
여기에서, 제1 사용자들은 특정 컨텐츠를 이용하였던 일반적인 사용자들에 해당하고, 해당 사용자들 중 일부만을 포함하여 구성될 수 있다. 제1 사용자들의 컨텐츠 선호도는 특정 컨텐츠에 관한 범용 선호도에 해당할 수 있고, 사용자들이 컨텐츠를 이용한 후 해당 컨텐츠에 대해 수행한 평가 점수 등을 기초로 결정될 수 있다.Here, the first users correspond to general users who have used specific contents, and may include only a part of the users. The content preferences of the first users may correspond to universal preferences related to specific contents and may be determined based on evaluation scores performed by the users after using the contents.
컨텐츠 모집단 생성모듈(410)은 제1 사용자들을 선별한 후 다양한 기준에 따라 컨텐츠 모집단을 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠 모집단 생성모듈(410)은 사용자들이 가장 많이 선택한 컨텐츠를 기준으로 정렬하고 정렬된 순서에 따라 특정 순위 내의 컨텐츠들로 구성된 컨텐츠 모집단을 생성할 수 있다. 컨텐츠 모집단 생성모듈(410)은 사용자들이 가장 오랫동안 시청한 컨텐츠를 기준으로 정렬하고 정렬된 순서에 따라 특정 순위 내의 컨텐츠들로 구성된 컨텐츠 모집단을 생성할 수 있다. The content
광고 모집단 생성모듈(430)은 사용자 단말(110)에 제공될 광고를 결정하기 위한 전 단계로서 광고에 관한 모집단을 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 광고 모집단 생성모듈(430)은 제2 사용자들을 선별하여 광고 선호도를 결정하고 광고 선호도를 기초로 광고 모집단을 생성할 수 있다.The ad
여기에서, 제2 사용자들은 특정 광고를 이용하였던 일반적인 사용자들에 해당하고, 해당 사용자들 중 일부만을 포함하여 구성될 수 있다. 제2 사용자들의 광고 선호도는 특정 광고에 관한 범용 선호도에 해당할 수 있고, 사용자들이 광고를 접한 후 해당 광고를 클릭한 횟수, 해당 광고를 시청한 시간 및 해당 광고 재생 완료 전에 이탈한 횟수 등을 기초로 결정될 수 있다.Here, the second users correspond to general users who have used a specific advertisement, and may include only a part of the users. The advertisement preference of the second users may correspond to the general preference related to the specific advertisement, and may be based on the number of times the user clicks on the advertisement after viewing the advertisement, the time when the advertisement is viewed, . ≪ / RTI >
광고 모집단 생성모듈(430)은 제2 사용자들을 선별한 후 다양한 기준에 따라 광고 모집단을 생성할 수 있다. 예를 들어, 광고 모집단 생성모듈(430)은 사용자들이 가장 많이 클릭한 광고를 기준으로 정렬하고 정렬된 순서에 따라 특정 순위 내의 광고들로 구성된 광고 모집단을 생성할 수 있다. 광고 모집단 생성모듈(430)은 사용자들이 가장 오랫동안 시청한 광고 또는 가장 적게 이탈한 광고를 기준으로 정렬하고 정렬된 순서에 따라 특정 순위 내의 광고들로 구성된 광고 모집단을 생성할 수 있다.The advertisement
일 실시예에서, 광고 모집단 생성모듈(430)은 제2 사용자들의 광고선택과 무관하게 광고운영정책에 따라 결정된 광고를 광고 모집단에 포함시킬 수 있다. 보다 구체적으로, 광고 모집단 생성모듈(430)은 광고주의 의사가 반영된 광고운영정책에 따라 특정 광고를 포함시켜 광고 모집단을 생성할 수 있다. 예를 들어, 광고 모집단 생성모듈(430)은 제2 사용자들의 광고 선호도를 기초로 광고 모집단을 생성한 후 광고운영정책에 의해 특정 광고주의 광고를 광고 모집단에 추가할 수 있다. 광고 모집단 생성모듈(430)은 광고 모집단이 특정 순위에 따라 생성된 경우라도 순위에 상관없이 특정 광고주의 광고를 광고 모집단의 최상위에 위치시킬 수 있고 특정 위치를 지정하여 해당 광고를 위치시킬 수 있다.In one embodiment, the ad
선호 모집단 생성모듈(450)은 컨텐츠 모집단 생성모듈(410) 및 광고 모집단 생성모듈(430)에 의해 생성된 컨텐츠 및 광고 모집단에 대해 사용자 성향을 적용하여 각각 선호 컨텐츠 모집단 및 선호 광고 모집단을 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 선호 모집단 생성모듈(450)은 특정 순위에 따라 생성된 컨텐츠 모집단 또는 광고 모집단에 대해 사용자 성향을 구현하는 사용자 선호도 집합에 속한 컨텐츠 또는 광고만을 추출하여 선호 컨텐츠 모집단 또는 선호 광고 모집단을 생성할 수 있다.The preference
선호 모집단 생성모듈(450)은 컨텐츠 및 광고 모집단이 특정 순위에 따라 생성된 경우 사용자 성향을 적용하여 생성한 선호 컨텐츠 및 선호 광고 모집단도 해당 순위에 따라 정렬하여 생성할 수 있다. 예를 들어, '영화' 컨텐츠 모집단 내에서 '공포' 장르에 속하는 영화1, 영화2 및 영화3의 순위가 각각 5위, 14위 및 35위에 해당하고 {'공포', '멜로', '코믹'}과 같은 사용자 선호도 집합에 따라 영화1, 영화2 및 영화3을 포함하는 선호 컨텐츠 모집단이 생성된 경우 선호 컨텐츠 모집단에 포함된 '공포' 장르 내에서 영화1, 영화2 및 영화3의 순위는 각각 1위, 2위 및 3위에 해당할 수 있다.The preference
일 실시예에서, 선호 모집단 생성모듈(450)은 컨텐츠 모집단에 있는 컨텐츠 중 사용자 선호도 집합과 연관된 컨텐츠만을 선별하여 선호 컨텐츠 모집단을 생성하고, 광고 모집단에 있는 광고 중 사용자 선호도 집합과 연관된 광고만을 선별하여 선호 광고 모집단을 생성할 수 있다.In one embodiment, the preference
예를 들어, 사용자 선호도 집합이 {'축구', '농구', '배구'}와 같은 경우 선호 모집단 생성모듈(450)은 컨텐츠 모집단에 있는 컨텐츠 중 가장 우선순위가 높은 '축구'와 관련된 컨텐츠만을 선별하여 선호 컨텐츠 모집단을 생성할 수 있고, 광고 모집단에 있는 광고 중 가장 우선 순위가 낮은 '배구'와 관련된 광고만을 선별하여 선호 컨텐츠 모집단을 생성할 수 있다. 선호 모집단 생성모듈(450)은 컨텐츠 모집단에 있는 컨텐츠 중 '축구', '농구' 및 '배구' 중 적어도 하나와 관련된 광고들을 모두 선별하여 선호 컨텐츠 모집단을 생성할 수 있고, 광고 모집단에 대해서도 동일한 방식으로 선호 광고 모집단을 생성할 수 있다.For example, if the user preference set is {'soccer', 'basketball', 'volleyball'}, then the preferred
일 실시예에서, 선호 모집단 생성모듈(450)은 컨텐츠 모집단 및 광고 모집단에 대해 선택 순서 및 선택 횟수 정보를 포함하는 사용자 선호도 집합을 적용하여 선호 컨텐츠 모집단 및 선호 광고 모집단을 생성할 수 있다.In one embodiment, the preference
예를 들어, 선호 모집단 생성모듈(450)은 광고 모집단이 '스포츠' 광고와 관련된 광고들로 구성되어 있고 사용자 선호도 집합이 {('배구', 2), ('농구', 5), ('축구', 3)}인 경우에 광고 모집단에 포함된 광고들 중에서 '배구'와 관련된 광고 중 우선순위가 높은 광고를 2개 선별하고, '농구'와 관련된 광고 중 우선순위가 높은 광고를 5개 선별하며 '축구'와 관련된 광고 중 우선순위가 높은 광고를 3개 선별하여 선호 광고 모집단을 생성할 수 있다. 선호 모집단 생성모듈(450)은 컨텐츠 모집단에 대해서도 동일한 방식으로 선호 컨텐츠 모집단을 생성할 수 있다.For example, the preference
또한, 선호 모집단 생성모듈(450)은 선택 횟수의 비율을 고려하여 선호 모집단을 생성할 수 있다. 예를 들어, 선호 모집단 생성모듈(450)은 사용자 선호도 집합이 {('배구', 2), ('농구', 5), ('축구', 3)}인 경우에 각 종목에 대한 선택 횟수의 비율이 2:5:3이므로 '배구' 관련 광고를 4개 포함시킨다면 '농구' 및 '축구' 관련 광고는 각각 10개 및 6개를 포함시켜 선호 광고 모집단을 생성할 수 있다.Also, the preference
제어모듈(470)은 다차원 분석 수행부(330)의 전체적인 동작을 제어하고, 컨텐츠 모집단 제어모듈(410), 광고 모집단 제어모듈(430) 및 선호 모집단 생성모듈(450) 간의 제어 흐름 및 데이터 흐름을 관리할 수 있다.The
도 5는 도 2에 있는 프로세서에 의하여 수행되는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 프로시저를 설명하는 순서도이다.5 is a flowchart illustrating a dynamic multi-dimensional analysis-based advertisement recommendation procedure performed by the processor in FIG.
도 5를 참조하면, 프로세서(210)는 시계열 천이 확인부(310)를 통해 컨텐츠 및 광고에 관한 선택의 발생에 따라 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이의 발생을 확인할 수 있다(단계 S510).Referring to FIG. 5, the
프로세서(210)는 사용자 성향 갱신부(320)를 통해 가장 최근에 선택된 사용자 선호도 순으로 정렬된 사용자 선호도 집합으로 구현된 사용자 성향을 갱신할 수 있다(단계 S530).The
프로세서(210)는 다차원 분석 수행부(330)를 통해 사용자 성향을 통해 선호 컨텐츠 모집단 및 선호 광고 모집단을 생성하는 동적인 다차원 분석을 수행할 수 있다(단계 S550).The
프로세서(210)는 광고 추천부(340)를 통해 특정 컨텐츠의 시청 과정에서 선호 광고 모집단에 있는 적어도 하나의 광고를 제공할 수 있다(단계 S570). 일 실시예에서, 광고 추천부(340)는 광고주의 의사가 반영된 광고운영정책에 따라 특정 광고를 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 광고 추천부(340)는 다차원 분석 수행부(330)에 포함된 선호 모집단 생성모듈(450)에 의해 생성된 선호 광고 모집단의 순위에 상관없이 특정 광고주의 광고를 가장 먼저 제공할 수 있고, 특정 재생 시점이나 특정 재생 간격마다 순위에 상관없이 특정 광고주의 광고를 제공할 수 있다.The
프로세서(210)는 사용자 성향 재갱신부(350)를 통해 광고에 대한 선택 여부, 시청 시간 및 이탈 여부 중 적어도 하나를 기초로 사용자 성향을 재갱신할 수 있다(단계 S590).The
도 6은 도 3에 있는 다차원 분석 수행부에 의하여 수행되는 동적인 다차원 분석과정을 설명하는 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a dynamic multidimensional analysis process performed by the multidimensional analysis performing unit shown in FIG.
다차원 분석 수행부(330)는 컨텐츠 모집단 생성모듈(410)을 통해 컨텐츠 모집단을 생성할 수 있다(단계 S610). 컨텐츠 모집단 생성모듈(410)은 제1 사용자들을 선별하여 컨텐츠 선호도를 결정하고 컨텐츠 선호도를 기초로 컨텐츠 모집단을 생성할 수 있다.The multidimensional
일 실시예에서, 컨텐츠 모집단 생성모듈(410)는 협업 필터링을 통해 해당 사용자와 유사한 컨텐츠 사용 경향을 보이는 사용자들을 제1 사용자로 선별할 수 있고 제1 사용자들의 컨텐츠 선호도를 기초로 컨텐츠 모집단을 생성할 수 있다.In one embodiment, the content
다차원 분석 수행부(330)는 광고 모집단 생성모듈(430)을 통해 광고 모집단을 생성할 수 있다(단계 S630). 광고 모집단 생성모듈(430)은 제2 사용자들을 선별하여 광고 선호도를 결정하고 광고 선호도를 기초로 광고 모집단을 생성할 수 있다.The multidimensional
일 실시예에서, 광고 모집단 생성모듈(430)은 컨텐츠 기반 필터링을 통해 해당 사용자가 이전에 선택하거나 시청한 광고와 유사한 광고들을 선택하거나 시청한 사용자들을 제2 사용자로 선별할 수 있고 제2 사용자들의 광고 선호도를 기초로 광고 모집단을 생성할 수 있다. 다른 일 실시예에서, 광고 모집단 생성모듈(430)은 해당 사용자가 이전에 선택하거나 시청한 광고의 광고대상과 유사한 광고대상를 소재로 한 광고들을 선택하거나 시청한 사용자들을 제2 사용자로 선별할 수 있다.In one embodiment, the advertisement
다차원 분석 수행부(330)는 선호 모집단 생성모듈(450)을 통해 컨텐츠 및 광고 모집단에 사용자 성향을 적용하여 선호 컨텐츠 및 선호 광고 모집단을 생성할 수 있다(단계 S650).The multidimensional
일 실시예에서, 선호 모집단 생성모듈(450)은 광고주의 의사가 반영된 광고운영정책에 따라 특정 광고를 포함시켜 선호 광고 모집단을 생성할 수 있다. 예를 들어, 선호 모집단 생성모듈(450)은 광고 모집단 생성모듈(430)에 의해 광고 모집단이 특정 순위에 따라 생성되고 사용자 성향을 적용하여 선호 광고 모집단이 생성되더라도 순위에 상관없이 특정 광고주의 광고를 선호 광고 모집단의 최상위에 위치시킬 수 있고 특정 위치를 지정하여 해당 광고를 위치시킬 수 있다.In one embodiment, the preference
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the present invention as defined by the following claims It can be understood that
100: 광고 추천 시스템
110: 사용자 단말
130: 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치
150: 데이터베이스
210: 프로세서
220: 메모리
230: 사용자 입출력부
240: 네트워크 입출력부
310: 시계열 천이 확인부
320: 사용자 성향 갱신부
330: 다차원 분석 수행부
340: 광고 추천부
350: 사용자 성향 재갱신부
360: 제어부
410: 컨텐츠 모집단 생성모듈
430: 광고 모집단 생성모듈
450:선호 모집단 생성모듈
470: 제어모듈100: Ad referral system
110: User terminal
130: Ad recommendation device based on dynamic multi-dimensional analysis
150: Database
210: processor 220: memory
230: user input / output unit 240: network input / output unit
310: Time series transition confirmation unit 320: User orientation update unit
330: Multidimensional analysis performing unit 340: Advertisement recommendation unit
350: user tendency re-updating unit 360:
410: Content Population Creation Module 430: Advertisement Population Creation Module
450: preference population generation module 470: control module
Claims (9)
상기 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는
(a) 컨텐츠 및 광고 중 적어도 하나에 관한 선택의 발생에 따라 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이의 발생을 확인하는 기능;
(b) 상기 사용자 선호도의 시계열적 천이가 발생되면 가장 최근에 선택된 사용자 선호도 순으로 정렬된 사용자 선호도 집합으로 구현된 상기 사용자 성향을 갱신하는 기능;
(c) 상기 갱신된 사용자 성향을 통해 선호 컨텐츠 모집단과 선호 광고 모집단을 생성하는 동적인 다차원 분석을 수행하는 기능; 및
(d) 상기 선호 컨텐츠 모집단에 없는 특정 컨텐츠가 선택되더라도 상기 특정 컨텐츠의 시청 과정에서 상기 선호 광고 모집단에 있는 적어도 하나의 광고를 제공하는 기능을 포함하는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치.
A memory for storing user preferences; And
And a processor electrically coupled to the memory,
The processor
(a) a function of confirming occurrence of a time-wise transition with respect to a user's preference in accordance with occurrence of selection regarding at least one of contents and advertisements;
(b) a function of updating the user preference implemented as a user preference set arranged in the order of the most recently selected user preferences when the user preference time series occurs;
(c) performing dynamic multidimensional analysis to generate a preference content population and a preference advertisement population through the updated user preference; And
(d) providing at least one advertisement in the preference advertisement population during the viewing of the specific content even if a specific content not in the preference content population is selected.
컨텐츠 및 광고 중 적어도 하나에 관한 선택이 발생하면 선택한 컨텐츠 또는 광고의 메타데이터와 연관하여 선택 횟수, 시청 시간 및 이탈 횟수 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 선호도 집합으로 구현된 것을 특징으로 하는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치.
The method of claim 1,
Wherein the user preference set is implemented as a user preference set including at least one of a selection count, a viewing time, and an exit count in association with metadata of the selected content or advertisement when a selection is made regarding at least one of the content and the advertisement. Based advertisement recommendation apparatus.
(e) 상기 적어도 하나의 광고에 대한 선택 여부, 시청 시간 및 이탈 여부 중 적어도 하나를 기초로 상기 사용자 성향을 재갱신하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다층 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치.
2. The apparatus of claim 1, wherein the processor
(e) re-updating the user tendency based on at least one of whether or not to select at least one advertisement, the viewing time, and whether to leave the advertisement.
상기 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이가 발생되면 가장 최근에 선택된 사용자 선호도의 선택 횟수를 1 증가시키고, 이전 사용자 선호도보다 더 높은 순위를 부여하여 상기 사용자 성향을 갱신하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치.
The method of claim 1, wherein the function (b)
And a function of updating the user tendency by increasing the number of selection of the most recently selected user preference by 1 and assigning a higher ranking than the previous user preference when a time series transition related to the user preference occurs, Based multi-dimensional analysis recommendation apparatus.
(c1) 제1 사용자들을 선별하여 컨텐츠 선호도를 결정하고 상기 컨텐츠 선호도를 기초로 컨텐츠 모집단을 생성하는 기능;
(c2) 제2 사용자들을 선별하여 광고 선호도를 결정하고 상기 광고 선호도를 기초로 광고 모집단을 생성하는 기능; 및
(c3) 상기 컨텐츠 모집단 및 상기 광고 모집단에 상기 사용자 성향을 적용하여 선호 컨텐츠 모집단 및 선호 광고 모집단을 생성하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치.
The method of claim 1, wherein the function (c)
(c1) selecting a first user to determine a content preference and generating a content population based on the content preference;
(c2) a function of selecting second users to determine advertisement preferences and generating advertisement populations based on the advertisement preferences; And
(c3) generating a preference content population and a preference advertisement population by applying the user preference to the content population and the advertisement population.
상기 제2 사용자들의 광고선택과 무관하게 광고운영정책에 따라 결정된 광고를 상기 광고 모집단에 포함시키는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치.
6. The method of claim 5, wherein the function (c2)
And a function of including the advertisement determined according to the advertisement operation policy in the advertisement population regardless of the advertisement selection of the second users.
(c31) 상기 컨텐츠 모집단에 있는 컨텐츠 중 상기 사용자 선호도 집합과 연관된 컨텐츠만을 선별하여 상기 선호 컨텐츠 모집단을 생성하는 기능; 및
(c32) 상기 광고 모집단에 있는 광고 중 상기 사용자 선호도 집합과 연관된 광고만을 선별하여 상기 선호 광고 모집단을 생성하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치.
6. The method of claim 5, wherein the function (c3)
(c31) a function of selecting only the content related to the user preference set among the contents in the content population to generate the preferred content population; And
(c32) generating a preference advertisement population by selecting only the advertisement related to the user preference set among the advertisements in the advertisement population.
상기 컨텐츠 모집단 및 상기 광고 모집단에 대해 선택 순서 및 선택 횟수 정보를 포함하는 상기 사용자 선호도 집합을 적용하여 상기 선호 컨텐츠 모집단 및 상기 선호 광고 모집단을 생성하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 장치.
6. The method of claim 5, wherein the function (c3)
And generating the preference content population and the preference advertisement population by applying the user preference set including the selection order and the selection frequency information to the content population and the advertisement population. Ad recommendation device.
(a) 컨텐츠 및 광고 중 적어도 하나에 관한 선택의 발생에 따라 사용자 선호도에 관한 시계열적 천이의 발생을 확인하는 단계;
(b) 상기 사용자 선호도의 시계열적 천이가 발생되면 가장 최근에 선택된 사용자 선호도 순으로 정렬된 사용자 선호도 집합으로 구현된 상기 사용자 성향을 갱신하는 단계;
(c) 상기 갱신된 사용자 성향을 통해 선호 컨텐츠 모집단과 선호 광고 모집단을 생성하는 동적인 다차원 분석을 수행하는 단계; 및
(d) 상기 선호 컨텐츠 모집단에 없는 특정 컨텐츠가 선택되더라도 상기 특정 컨텐츠의 시청 과정에서 상기 선호 광고 모집단에 있는 적어도 하나의 광고를 제공하는 단계를 포함하는 동적인 다차원 분석 기반의 광고 추천 방법.
A dynamic multi-dimensional analysis-based advertisement recommendation method performed in a dynamic multi-dimensional analysis-based advertisement recommendation apparatus including a memory for storing a user tendency and a processor electrically connected to the memory,
comprising the steps of: (a) confirming occurrence of a time-series transition with respect to user preference in accordance with occurrence of a selection regarding at least one of contents and advertisements;
(b) updating the user preference implemented with a user preference set arranged in order of the most recently selected user preferences when the user preference has time-wise transition;
(c) performing dynamic multidimensional analysis to generate a preference content population and a preference advertisement population through the updated user preference; And
(d) providing at least one advertisement in the preference advertisement population during the viewing of the specific content even if specific content not in the preference content population is selected.
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CN111401970A (en) * | 2020-04-09 | 2020-07-10 | 东风小康汽车有限公司重庆分公司 | Advertisement pushing method, device and system |
Citations (2)
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---|---|---|---|---|
KR101110755B1 (en) | 2003-11-10 | 2012-03-08 | 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. | Two-step commercial recommendation |
KR101254372B1 (en) | 2007-02-01 | 2013-04-15 | 야후! 인크. | Advertisement referral based on social ties |
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