KR20190067165A - 콘텐츠 추천 및 디스플레이 - Google Patents

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KR20190067165A
KR20190067165A KR1020197009576A KR20197009576A KR20190067165A KR 20190067165 A KR20190067165 A KR 20190067165A KR 1020197009576 A KR1020197009576 A KR 1020197009576A KR 20197009576 A KR20197009576 A KR 20197009576A KR 20190067165 A KR20190067165 A KR 20190067165A
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수퀴안 린
샤오린 무
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알리바바 그룹 홀딩 리미티드
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Abstract

시스템은 기본 콘텐츠 풀, 콘텐츠 추천용 서버, 및 클라이언트 단말을 포함한다. 기본 콘텐츠 풀은, 하나 이상의 콘텐츠를 저장한다. 클라이언트 단말은, 사용자 입력을 모니터링하고, 콘텐츠 추천용 서버에 사용자 입력을 제공한다. 콘텐츠 추천용 서버는 클라이언트 단말이 제공한 사용자 입력을 수신하고, 사용자를 위한 개인 콘텐츠 풀을 생성하고, 사용자 입력에 따라 상기 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하며, 그리고 상기 일치하는 콘텐츠를 상기 개인 콘텐츠 풀에 입력한다. 상기 클라이언트 단말은, 사전 설정된 트리거링 조건이 충족되면, 상기 개인 콘텐츠 풀로부터 상기 콘텐츠 추천용 서버가 제공한 콘텐츠를 수신하고, 그 콘텐츠를 디스플레이한다. 본 발명의 기술들은 개별화된 검색 서비스를 제공함으로써 사용자 경험을 향상시킨다.

Description

콘텐츠 추천 및 디스플레이
관련 특허 출원 상호 참조
본 출원은 2016년 10월 10일자로 출원된 "콘텐츠 추천 및 디스플레이를 위한 방법, 클라이언트 단말, 서버 및 시스템"이라는 명칭의 중국 특허 출원 제201610885115.2호에 대한 우선권을 주장하고, 그들의 전체 내용이 참조로써 본 명세서에 포함된다.
기술 분야
본 발명은 컴퓨터 네트워크 통신 기술 분야에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 콘텐츠 추천 및 디스플레이를 위한 방법, 클라이언트 단말, 서버 및 시스템에 관한 것이다.
컴퓨터 네트워크 통신 기술의 지속적인 발전으로 온라인 쇼핑이 점점 더 보편화되고 있다. 특히, 젊은 세대의 경우, 온라인 쇼핑이 일상 생활의 일부가 되고 있다. 현재, 사용자는 클라이언트 단말을 사용하여 온라인 판매 플랫폼을 방문함으로써 온라인으로 제품이나 서비스를 구매할 수 있다. 클라이언트 단말은 특정 온라인 쇼핑 애플리케이션이나 범용 웹 브라우저일 수 있다. 어떠한 클라이언트 단말을 통하여 온라인 쇼핑이 행해지든, 사용자는 일반적으로 사용자가 검색을 하기 위한 문구를 입력(또는 문구 입력 시, 필터 조건을 설정)하고, 사용자에 의해 입력된 문구에 따라(또는 문구 및 필터 조건에 따라), 서버가 온라인 판매 플랫폼의 데이터베이스로부터 대응하는 콘텐츠를 일치(match)시키고, 쇼핑을 위해 그것들을 사용자에게 리턴시키는 것과 같은 단지 일반적인 검색 작업만을 수행할 수 있다.
상술한 검색 시나리오에서, 서버는 통상 많은 검색 결과를 리턴시키고, 사용자는 일반적으로 더 정확한 검색 결과를 얻기 위해 다른 입력 문구로 변경하려는 경향이 있다. 그러나 검색을 위해 입력하는 문구의 조합을 선택하는 것에 익숙하지 않은 일반 사용자에게 있어서는, 입력 문구의 잦은 변경 이후에도 더 정확한 검색 결과를 얻지 못할 수 있다. 즉, 노력을 기울인 후에도, 사용자는 많은 검색 결과로부터 적절한 콘텐츠를 선택하는 데 있어 여전히 문제에 직면할 수 있다. 서버는 또한 사용자에게 개별적인 검색 서비스를 제공할 수 없으므로, 사용자 경험에 부정적인 영향을 준다.
본 요약은 이하의 상세한 설명에서 더 자세히 설명되는 개념을 단순한 형태로 소개하기 위해 제공된다. 본 요약은 청구된 주제의 모든 필수 특징 또는 주요 특징을 확인하려는 것이 아니고, 청구된 사항들의 범주를 결정하는 데 도움을 주기 위해 단독 사용하도록 의도된 것도 아니다. 예를 들어, "기술(들) 또는 기술적 해법(들)"이라는 용어는 상술한 맥락과 본 발명의 전체에 걸쳐 허용되는 장치(들), 시스템(들), 방법(들) 및/또는 컴퓨터 판독 가능 명령어를 지칭할 수 있다.
본 발명의 방법은,
클라이언트 단말에 의해 제공된 사용자 입력을 수신하는 단계;
사용자 입력에 따라 하나 이상의 콘텐츠를 포함하는 기본 콘텐츠 풀(pool)로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하는 단계;
사용자에 대한 콘텐츠를 저장하기 위한 개인 콘텐츠 풀을 생성하는 단계;
일치하는 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 단계; 및
사전 설정된 트리거링 조건이 충족될 때, 개인 콘텐츠 풀로부터 클라이언트 단말에 콘텐츠를 제공하는 단계를 포함하되, 상기 사전 설정된 트리거링 조건은 상기 일치하는 콘텐츠를 검색하기 위한 사용자의 시도가 임계값에 도달하였음을 나타내는 방법을 제공한다.
예를 들어, 사용자 입력은 클라이언트 단말의 자연 언어 대화식 인터페이스(natural language interactive interface)에서의 자연 언어 입력을 포함한다.
예를 들어, 사전 설정된 트리거링 조건은 개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠의 양이 사전 설정된 임계값에 도달하는 것을 포함한다.
예를 들어, 사전 설정된 트리거링 조건은, 사용자 입력을 수신한 후, 어떤 시간 주기가 사전 설정된 임계값의 시간 주기에 도달하는 것을 포함한다.
예를 들어, 사전 설정된 트리거링 조건은 동일한 시나리오에 대한 키워드 입력이 임계 시간에 도달한 횟수를 포함한다.
예를 들어, 사용자 입력은 클라이언트 단말의 서치 바(search bar)로 키워드 입력을 포함한다.
예를 들어, 사전 설정된 트리거링 조건은 검색 결과에서 보여지거나 클릭된 콘텐츠의 양이 사전 설정된 임계값에 도달하는 것을 포함한다.
예를 들어, 본 방법은, 개인 콘텐츠 풀로부터 클라이언트 단말로 콘텐츠를 제공한 후, 추천을 기록하는 단계를 더 포함한다.
예를 들어, 특허 청구 범위의 방법은, 다음번에 개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠를 클라이언트 단말에 제공하기 전에, 기록에 따라 개인 콘텐츠 풀로부터 클라이언트 단말로 콘텐츠를 제공할지 여부를 결정하는 단계; 및
콘텐츠가 기록되었음을 결정하는 것에 대한 응답으로 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀로부터 클라이언트 단말에 다음번에 제공하지 않도록 결정하는 단계를 더 포함한다.
예를 들어, 상기 방법은,
클라이언트 단말에 프롬프트 메시지(prompt message)를 제공하는 단계; 및
클라이언트 단말에 의해 제공된 뷰(view) 요청을 수신한 후에, 개인 콘텐츠 풀로부터 다수의 콘텐츠를 선택하여 클라이언트 단말에 제공하는 단계를 더 포함한다.
예를 들어, 상기 방법은,
클라이언트 단말로부터 추천 요청을 수신하는 단계; 및
사전 설정된 기준 조건에 따라, 하나 이상의 판매자에 대한 하나 이상의 온라인 고객 서비스 인터페이스를 클라이언트 단말로 리턴시키는 단계를 더 포함한다.
예를 들어, 사전 설정된 기준 조건은,
판매자의 온라인 고객 서비스의 바쁨 정도(busy degree);
판매자의 온라인 고객 서비스의 전문적인 수준(professional level); 및
사용자 입력의 개시 이후에 사전 설정된 임계 시간 내의 사용자의 입력 중 적어도 하나를 포함한다.
예를 들어, 개인 콘텐츠 풀로부터 클라이언트 단말에 콘텐츠를 제공하는 단계는,
클라이언트 단말에서 디스플레이된 동작 태그(operation tag)가 클릭되거나 트리거될 때, 트리거되고 있는 뷰 요청을 클라이언트 단말로부터 수신하는 단계; 및
개인 콘텐츠 풀로부터 다수의 콘텐츠를 선택한 후, 다수의 콘텐츠로부터 사전 설정된 양의 콘텐츠(preset quantity of contents)를 클라이언트 단말로 전송하도록 선택하는 단계를 포함한다.
예를 들어, 상기 방법은,
클라이언트 단말로부터 개선된 사용자 입력을 수신하는 단계;
개선된 사용자 입력과 일치하는 콘텐츠를 기본 콘텐츠 풀로부터 검색하는 단계;
개선된 사용 입력과 일치하는 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 단계; 및
개선된 사용 입력과 일치하는 콘텐츠를 클라이언트 단말에 제공하는 단계를 더 포함한다.
예를 들어, 개인 콘텐츠 풀은 라이프 사이클(life cycle)을 갖는다. 개인 콘텐츠 풀은 특정 사용자가 관심을 가질만한 콘텐츠를 포함한다.
예를 들어, 개인 콘텐츠 풀을 생성하는 단계는, 클라이언트 단말의 사용자 상호 작용 인터페이스에서 사용자 상호 작용을 검출할 때, 개인 콘텐츠 풀을 생성하는 것을 포함한다. 예를 들어, 이러한 사용자 상호 작용은 클라이언트 단말에 의해 제공된 사용자 인터페이스에서의 사용자 입력을 포함한다.
예를 들어, 상기 방법은 사용자 상호 작용 인터페이스에서 사용자 상호 작용을 검출하는 것이 완료되면, 개인 콘텐츠 풀을 삭제하는 단계를 더 포함한다. 예를 들어, 사용자 입력을 수신하기 위한 사용자 인터페이스가 사전 설정된 임계 시간보다 많은 시간 동안 새로운 사용자 입력을 수신하지 않은 경우, 사용자가 사용자 인터페이스를 떠났거나, 사용자 상호 작용에서, 사용자 상호 작용이 완료된 것으로 간주될 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력을 수신하기 위해 사용된 특정 페이지가 존재하고, 사용자가 다른 페이지를 열거나 특정 페이지를 닫을 때, 사용자가 사용자 인터페이스를 떠났거나, 사용자 상호 작용에서, 사용자 상호 작용이 완료된 것으로 간주될 수 있다.
예를 들어, 상기 방법은 사용자의 계정이 삭제될 때, 개인 콘텐츠 풀을 삭제하는 단계를 더 포함한다. 예를 들어, 사용자는 서버에 계정을 갖거나 다른 서버에 제 3의 웹 사이트를 가질 수 있다. 서버는 사용자가 계정을 닫았다는 통지를 수신한다. 그러면, 사용자를 위한 개인 콘텐츠 풀이 삭제된다.
본 발명은, 또한,
사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력을 수신하는 단계;
콘텐츠 추천용 서버에 사용자 입력을 제공하는 단계;
사전 설정된 트리거링 조건이 충족되면, 개인 콘텐츠 풀로부터 콘텐츠 추천용 서버가 제공한 콘텐츠를 수신하는 단계; 및
콘텐츠를 디스플레이하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.
예를 들어, 사용자 인터페이스는 자연 언어 사용자 인터페이스(natural language user interface)이다.
예를 들어, 사전 설정된 트리거링 조건은,
개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠의 양이 사전 설정된 임계값에 도달하는 것;
사용자 입력을 수신한 이후의 시간 주기가 사전 설정된 임계값의 시간 주기에 도달하는 것; 및
동일 시나리오에 대한 키워드 입력의 횟수가 임계 횟수에 도달한 것 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명은 또한 클라이언트 단말을 제공하고, 이 클라이언트 단말은,
하나 이상의 프로세서; 및
하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터-판독 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하되, 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 매체는, 하나 이상의 프로세서로 하여금,
사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력을 수신하는 것;
콘텐츠 추천용 서버에 사용자 입력을 제공하는 것;
사전 설정된 트리거링 조건이 충족될 때, 개인 콘텐츠 풀로부터 콘텐츠 추천용 서버에 의해 제공되는 콘텐츠를 수신하는 것; 및
콘텐츠를 디스플레이하는 것을 포함하는 동작을 수행하게 한다.
예를 들어, 사용자 인터페이스는 자연 언어 사용자 인터페이스이다.
예를 들어, 사전 설정된 트리거링 조건은, 검색에 대한 정확한 사용자 입력을 찾으려는 사용자의 시도가 임계값에 도달했음을 나타낸다.
더욱 상세하게는, 예를 들어, 사전 설정된 트리거링 조건은;
개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠의 양이 사전 설정된 임계값에 도달하는 것;
사용자 입력을 수신한 이후의 시간 주기가 사전 설정된 임계값의 시간 주기에 도달하는 것; 및
동일 시나리오를 기술하고자 하는 다수의 사용자 입력이 임계 시간에 도달한 횟수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 사용자 인터페이스는, 클라이언트 단말의 수신 장치에 의해 수신된다.
예를 들어, 콘텐츠는 클라이언트 단말의 디스플레이 장치에서 디스플레이된다.
본 발명은 또한 서버를 제공하고, 서버는,
하나 이상의 프로세서; 및
하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터-판독 가능한 명령을 저장하는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하되, 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 매체는, 하나 이상의 프로세서로 하여금 다음의 동작,
클라이언트 단말에 의해 제공된 사용자 입력을 수신하는 것;
사용자 입력에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하는 것;
개인 콘텐츠 풀을 생성하는 것;
일치하는 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 것; 및
사전 결정된 트리거링 조건이 충족될 때, 개인 콘텐츠 풀로부터 클라이언트 단말에 콘텐츠를 제공하는 것을 포함하는 동작을 수행하게 한다.
본 발명은 또한 콘텐츠 추천 및 디스플레이를 위한 방법, 클라이언트 단말, 서버 및 시스템을 제공하여 사용자를 위한 개별 검색 서비스를 제공하고, 사용자의 경험을 향상시킨다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 기본 콘텐츠 풀, 콘텐츠 추천용 서버 및 적어도 하나의 클라이언트 단말을 포함하는 콘텐츠 추천용 시스템을 제공한다.
기본 콘텐츠 풀은 하나 이상의 콘텐츠를 저장한다.
클라이언트 단말은, 사용자 입력을 모니터링하고, 콘텐츠 추천용 서버에 사용자 입력을 제공한다.
콘텐츠 추천용 서버는 클라이언트 단말이 제공하는 사용자 입력을 수신하고, 사용자를 위한 개인 콘텐츠 풀을 생성하고, 사용 입력에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 사용자 입력과 일치하는 콘텐츠를 검색하며, 그리고 일치하는 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀에 입력한다.
클라이언트 단말은, 사전 설정된 트리거링 조건이 충족되면, 개인 콘텐츠 풀로부터 콘텐츠 추천용 서버가 제공한 콘텐츠를 수신하고, 콘텐츠를 사용자에게 디스플레이한다.
아울러, 본 발명은 또한 콘텐츠 추천 방법을 제공하고, 이 콘텐츠 추천 방법은,
사용자에 대한 개인 콘텐츠 풀을 생성하기 위해 클라이언트 단말로부터 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
사용 입력에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 사용자 입력과 일치하는 콘텐츠를 검색하고, 일치하는 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 단계를 포함한다.
아울러, 본 발명은 또한 콘텐츠 추천용 서버를 제공하고, 이 콘텐츠 추천용 서버는,
하나 이상의 프로세서; 및
콘텐츠 추천용 장치를 포함하는 복수의 유닛 및 모듈을 그 내부에 저장하는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 콘텐츠 추천용 장치가 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때,
사용자에 대한 개인 콘텐츠 풀을 생성하기 위해 클라이언트 단말로부터 사용자 입력을 수신하는 동작; 및
사용 입력에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 사용자 입력과 일치하는 콘텐츠를 검색하고, 일치하는 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 동작이 수행된다.
아울러, 본 발명은 또한 콘텐츠 디스플레이를 위한 방법을 제공하고, 이 콘텐츠 디스플레이를 위한 방법은,
사용자 입력을 모니터링하고, 콘텐츠 추천용 서버에 사용자 입력을 제공하는 단계,
사전 설정된 트리거링 조건이 충족되면, 개인 콘텐츠 풀로부터 콘텐츠 추천용 서버가 제공한 콘텐츠를 수신하고, 그 콘텐츠를 사용자에게 디스플레이하는 단계를 포함한다.
아울러, 본 발명은 또한 클라이언트 단말을 제공하고, 클라이언트 단말은,
사용자로부터 사용자 입력을 수신하는 하나 이상의 입력 장치들;
콘텐츠 추천용 서버에 사용자 입력을 제공하고, 사전 설정된 트리거링 조건이 충족될 때, 개인 콘텐츠 풀로부터 콘텐츠 추천용 서버가 제공하는 콘텐츠를 수신하는 입력 장치와 결합된 하나 이상의 프로세서; 및
콘텐츠를 사용자에게 디스플레이하는 디스플레이 장치를 포함한다.
본 발명에서, 기본 콘텐츠 풀은 하나 이상의 콘텐츠를 저장한다. 클라이언트 단말은, 사용자로부터의 입력을 모니터링한 후, 콘텐츠 추천용 서버에 사용자 입력을 제공한다. 콘텐츠 추천용 서버는 클라이언트 단말이 제공하는 사용자 입력을 수신하여 사용자를 위한 개인 콘텐츠 풀을 생성하고, 사용 입력에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 사용자 입력과 일치하는 콘텐츠를 검색하며, 그리고 일치하는 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀에 입력한다. 클라이언트 단말은, 사전 설정된 트리거링 조건이 충족되면, 개인 콘텐츠 풀로부터 콘텐츠 추천용 서버가 제공한 콘텐츠를 수신하고, 그 콘텐츠를 사용자에게 디스플레이한다. 따라서, 개별화된 검색 서비스가 사용자에게 제공된다. 사용자가 검색 난이도 또는 검색 결과 선택 난이도에 직면할 때, 본 발명은 특정 추천 및 의사 결정 능력(decision-making capabilities)을 제공함으로써, 사용자 경험을 향상시킨다.
본 발명의 실시예 또는 종래 기술의 기술적 해결책을 보다 명확히 설명하기 위해, 실시예를 설명하기 위한 도면을 다음과 같이 간략하게 소개한다. 도면들은 본 발명의 실시예들 중 일부만을 설명하고 있음이 명백하다. 당업자라면 창조적인 노력없이도 도면들에 따라 다른 특징들을 구현할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 예시적인 실시예에 따른 예시적인 콘텐츠 추천 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 예시적인 실시예에 따른 클라이언트 단말과 사용자 간의 상호 작용 디스플레이 인터페이스를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 예시적인 실시예에 따른 클라이언트 단말과 사용자 간의 다른 상호 작용 디스플레이 인터페이스를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 예시적인 실시예에 따른 프롬프트 메시지(prompt message)를 보여주는 디스플레이 인터페이스를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 예시적인 실시예에 따른 클라이언트 단말에서 더 많은 콘텐츠를 디스플레이하는 디스플레이 인터페이스를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 예시적인 실시예에 따른 클라이언트 단말에서 더 많은 콘텐츠를 디스플레이하는 다른 디스플레이 인터페이스를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 추천을 위한 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 추천을 위한 다른 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 디스플레이를 위한 또 다른 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 예시적인 실시예에 따른 예시적인 콘텐츠 추천용 서버의 개략도이다.
도 11은 본 발명의 일 예시적인 실시예에 따른 예시적인 클라이언트 단말의 개략도이다.
도 12a 내지 도 12c는 본 발명의 실시예에 따른 특정 애플리케이션 시나리오 하에서의 예시적인 클라이언트 단말의 상호 작용을 나타내는 도면이다.
본 발명의 다음의 도면들과 함께, 본 발명의 실시예들에서 기술적 해결책들이 설명될 것이다. 명백하게, 설명된 실시예는 단지 본 발명의 실시예들 중 일부를 나타내고, 본 발명을 제한하는 것으로 해석되어야 한다. 본 발명의 실시예에 기초하여 당업자에 의해 획득된 모든 다른 실시예는 본 발명의 보호 범위 내에 포함된다.
본 발명의 시스템은,
기본 콘텐츠 풀(pool);
콘텐츠 추천용 서버; 및
클라이언트 단말을 포함하고,
여기서, 기본 콘텐츠 풀은 하나 이상의 콘텐츠를 저장하고;
클라이언트 단말은 사용자 입력을 모니터링하고, 콘텐츠 추천용 서버에 사용자 입력을 제공하고;
콘텐츠 추천용 서버는 클라이언트 단말이 제공한 사용자 입력을 수신하고, 사용자를 위한 개인 콘텐츠 풀을 생성하고, 사용자 입력에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하며, 그리고 일치하는 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀에 입력하며; 또한
클라이언트 단말은, 사전 설정된 트리거링 조건이 충족되면, 개인 콘텐츠 풀로부터 콘텐츠 추천용 서버가 제공한 콘텐츠를 수신하고, 그 콘텐츠를 디스플레이하는 시스템을 제공한다.
예를 들어, 사용자 입력은 클라이언트 단말의 자연 언어 상호 작용 인터페이스(natural language interactive interface)에서 사용자에 의해 입력된 자연 언어를 포함한다.
예를 들어, 사전 설정된 트리거링 조건은,
개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠의 양이 사전 설정된 임계값에 도달하는 것;
사용자가 자연 언어를 입력하기 시작한 이후의 시간 주기가 사전 설정된 임계값의 시간 주기에 도달하는 것; 및
동일 시나리오에 대해 사용자가 변경하는 키워드의 횟수가 임계 횟수에 도달한 것 중 적어도 하나를 포함한다.
예를 들어, 사용자 입력은 클라이언트 단말의 서치 바(search bar)에서의 사용자에 의한 키워드 입력을 포함한다.
예를 들어, 사전 설정된 트리거링 조건은,
개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠의 양이 사전 설정된 임계값에 도달하는 것;
동일 시나리오에 대해 사용자가 변경하는 키워드의 횟수가 임계 횟수에 도달한 것; 및
검색 결과에서 사용자가 본 콘텐츠의 양이 사전 설정된 임계값에 도달하는 것 중 적어도 하나를 포함한다.
예를 들어, 콘텐츠 추천용 서버는, 개인 콘텐츠 풀의 콘텐츠를 클라이언트 단말에 제공한 후, 추천을 기록하고, 또한
콘텐츠 추천용 서버는, 다음번에 개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠를 클라이언트 단말에 제공하기 전에, 기록에 따라 개인 콘텐츠 풀의 콘텐츠를 클라이언트 단말에 제공할지 여부를 결정한다.
예를 들어, 콘텐츠 추천용 서버는 클라이언트 단말에 프롬프트 메시지를 제공하고, 클라이언트 단말이 제공한 뷰 요청을 수신한 후에 개인 콘텐츠 풀로부터 다수의 콘텐츠를 선택하여 사용자에게 제공한다.
예를 들어, 클라이언트 단말은 사용자로부터 추천 요청을 수신하고; 그리고
추천 요청에 상응하는 콘텐츠 추천용 서버는, 사전 설정된 기준 조건에 따라, 하나 이상의 추천 인터페이스를 클라이언트 단말로 리턴시킨다.
예를 들어, 사전 설정된 기준 조건은,
판매자의 온라인 고객 서비스의 바쁨 정도(busy degree);
판매자의 온라인 고객 서비스의 전문적인 수준(professional level); 및
사용자 입력의 개시 이후에 사전 설정된 임계 시간 내에서의 사용자의 입력 중 적어도 하나를 포함한다.
예를 들어, 클라이언트 단말은 작업 태그를 제공하고; 콘텐츠 추천용 서버는, 개인 콘텐츠 풀로부터 다수의 콘텐츠를 선택한 후, 클라이언트 단말로부터 뷰 요청을 수신하면, 개인 콘텐츠 풀로부터 사용자에게 사전 설정된 양의 콘텐츠를 선택하며, 뷰 요청은 사용자가 작업 태그에서 작업할 때 트리거된다.
예를 들어, 클라이언트 단말은 사용자로부터 개선된 사용자 입력을 수신하고; 그리고 콘텐츠 추천용 서버는 기본 콘텐츠 풀로부터 개선된 키워드가 일치하는 콘텐츠를 더 검색하며, 클라이언트 단말에 그것들을 제공한다.
본 발명은 또한 콘텐츠 추천을 위한 방법을 제공하고, 이 콘텐츠 추천을 위한 방법은,
클라이언트 단말에 의해 제공된 사용자의 사용자 입력을 수신하는 단계;
사용자를 위한개인 콘텐츠 풀을 생성하는 단계;
사용자 입력에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하는 단계;
일치하는 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 단계; 및
사전 결정된 트리거링 조건이 충족될 때, 개인 콘텐츠 풀로부터 클라이언트 단말에 콘텐츠를 제공하는 단계를 포함한다.
예를 들어, 사용자 입력은 클라이언트 단말의 자연 언어 상호 작용 인터페이스(natural language interactive interface)에서 사용자에 의해 입력된 자연 언어를 포함한다.
예를 들어, 사전 설정된 트리거링 조건은,
개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠의 양이 사전 설정된 임계값에 도달하는 것;
사용자가 자연 언어를 입력하기 시작한 이후의 시간 주기가 사전 설정된 임계값의 시간 주기에 도달하는 것; 및
동일 시나리오에 대해 사용자가 변경하는 키워드의 횟수가 임계 횟수에 도달하는 것 중 적어도 하나를 포함한다.
예를 들어, 사용자 입력은 클라이언트 단말의 서치 바(search bar)로 사용자에 의한 키워드 입력을 포함한다.
예를 들어, 사전 설정된 트리거링 조건은,
개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠의 양이 사전 설정된 임계값에 도달하는 것;
동일 시나리오에 대해 사용자가 변경하는 키워드의 횟수가 임계 횟수에 도달하는 것; 및
검색 결과에서 사용자가 본 콘텐츠의 양이 사전 설정된 임계값에 도달하는 것 중 적어도 하나를 포함한다.
예를 들어, 콘텐츠 추천용 서버는, 개인 콘텐츠 풀의 콘텐츠를 클라이언트 단말에 제공한 후에, 추천을 기록하고, 그리고 콘텐츠 추천용 서버는, 다음번에 개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠를 클라이언트 단말에 제공하기 전에, 기록에 따라 개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠를 클라이언트 단말에 제공할지 여부를 결정한다.
예를 들어, 콘텐츠 추천용 서버는 클라이언트 단말에 프롬프트 메시지를 제공하고, 그리고 클라이언트 단말에 의해 제공되는 뷰 요청을 수신한 후에 개인 콘텐츠 풀로부터 다수의 콘텐츠를 선택하여 사용자에게 제공한다.
예를 들어, 클라이언트 단말은 사용자로부터 추천 요청을 수신하고; 그리고 콘텐츠 추천용 서버는 사전 설정된 기준 조건에 따라, 추천 요청에 상응하는 하나 이상의 추천 인터페이스를 클라이언트 단말로 리턴시킨다.
예를 들어, 사전 설정된 기준 조건은,
판매자의 온라인 고객 서비스의 바쁨 정도(busy degree);
판매자의 온라인 고객 서비스의 전문적인 수준(professional level); 및
사용자 입력의 개시 이후에 사전 설정된 임계 시간 내에서의 사용자의 입력 중 적어도 하나를 포함한다.
예를 들어, 클라이언트 단말은 작업 태그를 제공하고; 그리고 콘텐츠 추천용 서버는, 개인 콘텐츠 풀로부터 다수의 콘텐츠를 선택한 후, 클라이언트 단말로부터 뷰 요청을 수신하면, 개인 콘텐츠 풀로부터 사용자에게 사전 설정된 양의 콘텐츠를 선택하며, 여기서 뷰 요청은 사용자가 작업 태그에서 작업할 때 트리거된다.
예를 들어, 클라이언트 단말은 사용자로부터 개선된 사용자 입력을 수신하고; 그리고 콘텐츠 추천용 서버는 기본 콘텐츠 풀로부터 개선된 키워드가 일치하는 콘텐츠를 더 검색하며, 클라이언트 단말에 그것들을 제공한다.
본 발명은 또한 콘텐츠 추천용 서버를 제공하고, 이 콘텐츠 추천용 서버는,
하나 이상의 프로세서; 및
하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터-판독 가능한 명령을 저장하는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하되, 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 매체는, 하나 이상의 프로세서로 하여금 다음의 동작,
클라이언트 단말에 의해 제공된 사용자의 사용자 입력을 수신하는 것;
사용자를 위한 개인 콘텐츠 풀을 생성하는 것;
사용자 입력에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하는 것;
일치하는 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 것; 및
사전 결정된 트리거링 조건이 충족될 때, 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀로부터 클라이언트 단말에 제공하는 것을 포함하는 동작을 수행하게 한다.
본 발명은 또한 콘텐츠 디스플레이를 위한 방법을 제공하고, 이 콘텐츠 디스플레이를 위한 방법은,
사용자의 사용자 입력을 모니터링하는 단계;
콘텐츠 추천용 서버에 사용자 입력을 제공하는 단계; 및
사전 설정된 트리거링 조건이 충족되면, 개인 콘텐츠 풀로부터 콘텐츠 추천용 서버가 제공한 콘텐츠를 수신하여, 그 콘텐츠를 디스플레이하는 단계를 포함한다.
본 발명은 또한 클라이언트 단말을 제공하고, 이 클라이언트 단말은,
사용자의 사용자 입력을 수신하는 입력 장치;
콘텐츠 추천용 서버에 사용자 입력을 제공하고, 그리고 사전 설정된 트리거링 조건이 충족될 때, 개인 콘텐츠 풀로부터 콘텐츠 추천용 서버가 제공한 콘텐츠를 수신하여 그 콘텐츠를 디스플레이하는 프로세서; 및
콘텐츠를 사용자에게 디스플레이하는 디스플레이 장치를 포함한다.
도 1을 참조하면, 본 발명은 하나 이상의 클라이언트 단말(102(1), 102(2), …, 102(n)) 및 콘텐츠 추천용 서버(104)를 포함하는 콘텐츠 추천 시스템을 제공한다. n은 임의의 정수일 수 있다. 클라이언트 단말(102)은 콘텐츠 추천용 서버(104)와 결합된다. 콘텐츠 추천용 시스템(104)은 하나 이상의 클라이언트 단말(102)을 포함할 수 있다.
도 1에 나타내는 바와 같이, 일 예시적인 실시예에서, 콘텐츠 추천용 시스템(100)은 또한 기본 콘텐츠 풀(106)을 포함한다. 기본 콘텐츠 풀(106)은 콘텐츠 추천용 서버(104)와 결합된다. 기본 콘텐츠 풀(106)은 데이터 마이닝(data mining)을 위한 데이터 소스로서 하나 이상의 콘텐츠를 포함한다. 하나 이상의 콘텐츠는 콘텐츠 정보의 세트이다. 콘텐츠 정보는 제품 및/또는 서비스의 소개 또는 추천 정보를 포함한다. 예를 들어, 콘텐츠 정보는 광고 콘텐츠, 사용 정보 콘텐츠, 코멘트 정보 콘텐츠, 제품 설명 콘텐츠, 제품 랭킹, 상세 제품 정보, (구매 링크와 같은) 제품 구매 정보를 포함할 수 있다. 콘텐츠 정보는 텍스트, 이미지, 비디오 또는 오디오의 형태일 수 있다. 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자의 검색 의도에 따라 기본 콘텐츠 풀(106)로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하고, 그것들을 사용자에게 추천한다. 기본 콘텐츠 풀(106)은 본 발명에 의해 한정되는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스(data warehouse), 데이터 세트 등으로 구현될 수 있다.
콘텐츠 추천용 서버(104)는 하나의 서버, 또는 다수의 서버를 포함하는 서버의 클러스터일 수 있다.
일 예시적인 실시예에서, 특정 사용자가 클라이언트 단말(102)의 자연 언어 상호 작용 인터페이스에서 자연 언어를 입력하는 것이 검출될 때, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 특정 사용자에 대한 개인 콘텐츠 풀을 생성하고, 사용자의 자연 언어 입력에 따라 기본 콘텐츠 풀(106)로부터 일치된 콘텐츠의 데이터 마이닝을 지속적으로 행하고, 또한 사용자의 개인 콘텐츠 풀에 일치된 콘텐츠를 입력한다. 사전 설정된 제 1 트리거링 조건이 충족될 때, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠를 특정 사용자에게 추천한다. 개인 콘텐츠 풀은 본 발명에 의해 한정되는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 세트 등으로 구현될 수 있다.
콘텐츠 추천용 서버(104)가 사용자의 자연 언어 입력에 따라 기본 콘텐츠 풀(106)로부터 일치된 콘텐츠의 데이터 마이닝을 하는 동작은 사용자가 입력하는 자연 언어의 의미론적 분석을 수행하고, 그로부터 키워드를 추출하며, 추출된 키워드에 따라 기본 콘텐츠 풀(106)로부터 키워드가 일치하는 콘텐츠를 검색하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 입력한 키워드가 "아웃도어" 및 "러닝화"를 포함하는 경우, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 기본 콘텐츠 풀(106)로부터 데이터 마이닝을 수행하여, 신발 광고 콘텐츠, 신발 시험 보고(shoe tryout report), 사용자 구매 코멘트, 러닝화 제조자 정보, 세계 탑 10 러닝화, 핫 세일 러닝화, 및 "아웃도어 러닝화", "러닝화" 및 "야외 활동"과 관련된 제품 링크를 검색한다.
사용자를 위해 생성하는 개인 콘텐츠 풀은 일시적이며, 라이프 서클을 갖는다. 일단 라이프 서클이 끝나면, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 그것의 라이프 서클이 끝나자마자 개인 콘텐츠 풀을 삭제할 수 있다. 일 예시적인 실시예에서, 사용자가 클라이언트 단말의 자연 언어 상호 작용 인터페이스로 상호 작용 동작을 시작하면, 개인 콘텐츠 풀이 생성된다. 자연 언어 상호 작용 인터페이스가 닫히거나, 자연 언어 상호 작용 인터페이스가 사전 설정된 임계 시간보다 많은 시간 동안 사용자로부터의 입력을 수신하지 못하는 것과 같이, 사용자가 상호 작용을 중지한 후에는, 개인 콘텐츠 풀이 삭제된다. 다른 예시적인 실시예에서, 사용자가 클라이언트 단말의 자연 언어 상호 작용 인터페이스와 상호 작용 동작을 시작하면, 개인 콘텐츠 풀이 생성된다. 개인 콘텐츠 풀은 (계정과 같은) 사용자 데이터가 삭제될 때까지 유지 관리될 것이다.
본 발명에서, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자가 입력한 자연 언어를 식별할 수 있으므로, 사용자의 자연 언어 입력에 따라 기본 콘텐츠 풀(106)로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하고, 일치하는 콘텐츠를 사용자에게 추천한다. 따라서 사용자가 검색 의도를 표현하기 위해 자연 언어를 입력하는 것이 편리하다. 기존 기술 하에서 검색 의도를 표현하기 위해 검색 도구에서 키워드를 복수회 변경하거나 논리적이고 복잡한 키워드의 조합을 시도할 필요가 없다. 한편, 자연 언어 기반의 검색 상호 작용은 콘텐츠 추천용 서버(104)가 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 찾아내어, 보다 정확하고 적절한 콘텐츠를 사용자에게 추천하게 한다.
일 예시적인 실시예에서, 제 1 트리거링 조건은 개인 콘텐츠 풀에 입력된 콘텐츠의 수가 임계값에 도달하는 것이다. 다른 예시적인 실시예에서, 제 1 트리거링 조건은, 자연 언어의 사용자 입력을 수신한 후, 시간 주기가 사전 설정된 시간 주기에 도달하는 것이다. 다른 예시적인 실시예에서, 제 1 트리거링 조건은, 자연 언어의 사용자 입력을 수신한 후, 사용자가 동일한 시나리오 하에서 키워드를 변경하는 횟수가 임계값에 도달하는 것이다. 동일 시나리오 하의 키워드는 키워드가 동일하거나 실질적으로 동일한 개념에 속한다는 것을 의미한다. 예를 들어, 사용자가 한 쌍의 스포츠화를 구입하려는 경우, 사용자는 짧은 시간 주기로 "러닝화" "아웃도어 러닝화" 및 "트랙 슈즈"라는 3개의 키워드를 검색한다. 이 모든 신발은 달릴 때 신기에 적합하므로, 동일 시나리오 하의 키워드로 간주된다.
일 예시적인 실시예에서, 사전 설정된 제 1 트리거링 조건이 충족될 때, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자의 개인 콘텐츠 풀로부터 다수의 콘텐츠를 검색하여 사용자에게 추천한다. 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자가 더 많은 추천을 필요로 하는 것을 발견할 때, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자의 개인 콘텐츠 풀로부터 더 많은 콘텐츠를 선택하여 사용자에게 그것들을 추천할 것이다. 선택된 콘텐츠는 관련도(relevancy degree)와 같은 파라미터 차원에 기초한 임의 또는 선호 선택일 수 있다.
일 예시적인 실시예에서, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 또한 쇼핑 가이드를 위한 인터페이스를 클라이언트 단말(102)에 제공한다. 인터페이스가 클라이언트 단말(102)을 통해 사용자로부터 쇼핑 가이드에 대한 요청을 수신하면, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 하나 이상의 사전 설정된 기준 조건에 따라 하나 이상의 판매자의 온라인 고객 서비스를 사용자에게 추천한다. 사용자는 하나 이상의 판매자로부터 선택할 수 있다. 기준 조건은 판매자의 온라인 고객 서비스의 바쁜 정도, 판매자의 온라인 고객 서비스의 전문적인 수준 및/또는 사용자가 자연 언어의 입력을 개시한 후, 사전 설정된 임계 시간 내에 사용자가 입력하는 자연 언어를 포함할 수 있다.
현재 기술의 한계로 인해 인간과 기계 사이의 통신은 인간끼리의 통신보다 덜 용이하다는 것이 명백하다. 따라서 쇼핑 가이드의 도움을 통해 사용자는 자신의 검색 의도를 표현하는 것이 더 용이하다. 사용자의 검색 의도를 이해한 후에, 판매자의 온라인 고객 서비스는 또한 기계 검색보다 더 정확한 검색 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다. 한편, 판매자의 온라인 고객 서비스의 비즈니스 정도 및 전문적인 수준과 같은 요소를 고려한 후, 사용자에게 제공되는 판매자의 온라인 고객 서비스가 선택됨에 따라, 사용자는 이러한 형태의 쇼핑 가이드를 통해 빠르고 편리하게 전문적이고 정확한 추천 콘텐츠를 얻을 수 있고, 그에 따라서 사용자 경험을 향상시킬 수 있다.
일 예시적인 실시예에서, 클라이언트 단말(102)은 (JD.com의 클라이언트 단말 또는 Amazon.com의 클라이언트 단말과 같은) 범용 온라인 쇼핑 웹 사이트의 유사한 검색 기능을 제공하는 검색 바(search bar)를 제공한다. 사용자에 의해 클라이언트 단말(102)의 검색 바에 (도 4에 도시된 바와 같이 "드레스"와 같은) 키워드가 입력된 것이 검출되면, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 특정 사용자의 개인 콘텐츠 풀을 생성하고, 그 사용자가 입력한 키워드에 따라 기본 콘텐츠 풀(106)로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하고, 그 일치하는 콘텐츠를 특정 사용자의 개인 콘텐츠 풀에 입력한다. 사전 설정된 제 2 트리거링 조건이 충족될 때, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠를 사용자에게 추천한다.
일 예시적인 실시예에서, 사용자가 검색 바에 키워드를 입력하기 시작할 때, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 개인 콘텐츠 풀을 생성한다. 사용자가 응용 소프트웨어 또는 웹 사이트를 닫으면, 개인 콘텐츠 풀이 삭제된다. 다른 예시적인 실시예에서, 사용자가 검색 바에 키워드를 입력하기 시작할 때, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 개인 콘텐츠 풀을 생성한다. 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자가 응용 소프트웨어 또는 웹 사이트상의 (사용자 계정과 같은) 사용자 데이터를 삭제할 때까지 개인 콘텐츠 풀을 유지한다.
일 예시적인 실시예에서, 사전 설정된 제 2 트리거링 조건은, 사용자가 키워드를 입력한 후에 동일 시나리오에 대한 키워드의 변경 횟수가 임계값에 도달하는 것이다. 일반적으로 사용자가 한 번의 검색으로 적절한 콘텐츠를 찾으면, 사용자는 새로운 키워드를 입력하여 시간을 낭비하지 않는다. 이에 대응하여, 사용자가 사전 설정된 짧은 주기의 시간 내에 동일 시나리오에 대한 키워드를 자주 변경하면, 사용자가 속성 콘텐츠를 찾기가 어렵다는 것을 나타내고, 그로 인해 사용자가 검색에 어려움을 겪고 있다고 가정할 수 있다.
일 예시적인 실시예에서, 사전 설정된 제 2 트리거링 조건은 사용자가 보거나 클릭한 검색 결과의 콘텐츠의 수가 사전 설정된 임계값에 도달하는 것이다. 검색 결과는 동일 시나리오에 대한 키워드의 검색 결과이다. 일반적으로 리턴된 검색 결과는 많은 콘텐츠를 포함한다. 사용자가 보거나 클릭한 콘텐츠의 수가 사전 설정된 임계값에 도달하면, 사용자가 콘텐츠를 선택하는 데 어려움이 있음을 나타내고, 그로 인해 사용자가 선택에 곤란을 겪고 있다고 가정할 수 있다.
일 예시적인 실시예에서, 사전 결정된 제 2 트리거링 조건은 개인 콘텐츠 풀에 입력된 콘텐츠의 수가 임계값에 도달하는 것이다.
상술한 예시적인 실시예에서, 콘텐츠 추천용 서버(104)가 사전 설정된 제 2 트리거링 조건을 충족하는지 여부를 판단하는 목적은 사용자가 검색의 어려움이나 선택의 어려움을 겪고 있는지 여부를 판단하기 위함이다. 사용자가 검색의 어려움이나 선택의 어려움이 있는 것으로 판단되면, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 개인 콘텐츠 풀의 콘텐츠를 사용자에게 추천하고, 그것에 의해 사용자가 콘텐츠 검색 및 선택을 완료할 수 있도록 특정 추천 및 결정 기능을 사용자에게 제공한다.
일 예시적인 실시예에서, 사전 설정된 제 2 트리거링 조건이 충족되면, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자의 개인 콘텐츠 풀로부터 다수의 콘텐츠를 선택하고, 그것들을 사용자에게 추천한다. 사용자가 더 많은 추천을 필요로 한다고 결정하면, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자의 개인 콘텐츠 풀로부터 더 많은 콘텐츠를 선택하여 사용자에게 그것들을 추천한다.
일 예시적인 실시예에서, 콘텐츠를 사용자에게 푸시하기 전에, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자에게 추천 콘텐츠가 준비되었음을 상기시키는 (도 4에 도시된 바와 같은, 플로팅 층(402)과 같은) 프롬프트 메시지를 전송한다. 사용자가 프롬프트 메시지상에서 작업할 때, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 다수의 콘텐츠를 사용자에게 푸시한다. 사용자에게 프롬프트 메시지가 전송된 후 사전 설정된 시간 주기 내에, 사용자가 프롬프트 메시지 상에서 작업하지 않으면, 사용자가 추천을 수락하지 않을 것임을 나타낸다. 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자에게 방해가 되지 않도록 프롬프트 메시지를 닫는다. 또한, 사용자에게 상기시키기 위해, 고선명(high-brightness) 디스플레이, 고대비(high-contrast) 디스플레이와 같이, 프롬프트 메시지가 강조될 수 있다.
일 예시적인 실시예에서, 개인용 콘텐츠 풀의 콘텐츠를 상응하는 클라이언트 단말(102)에 푸시하기 전에, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 동일 시나리오의 콘텐츠가 사용자에게 추천되었는지 여부를 결정한다. 콘텐츠가 사용자에게 추천되지 않았다면, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 콘텐츠를 사용자에게 푸시한다. 그렇지 않으면, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 동일 콘텐츠의 반복적 푸싱을 피하기 위해 푸싱을 포기하여 사용자 경험에 영향을 미치도록 한다. 물론, 동일한 시나리오의 콘텐츠가 사용자에게 추천되었는지 여부를 결정하기 위해, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 각각의 추천에 대하여 추천된 사용자 및 추천 콘텐츠를 기록한다.
일 예시적인 실시예에서, 클라이언트 단말(102)이 사용자에게 콘텐츠를 디스플레이한 후, 클라이언트 단말(102)이나, 콘텐츠 추천용 서버(104) 또는 양쪽 모두는 콘텐츠에 대한 사용자의 동작을 모니터링한다. 사용자가 더 많은 콘텐츠를 보기를 요청하면, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자의 조작에 따라 사용자에게 추천된 콘텐츠를 조정한다. 모니터링은 시청된 콘텐츠에 대한 사용자의 체류 시간을 모니터링하는 것을 포함할 수 있다(사용자가 특정 콘텐츠에 머무르는 시간이 길수록 사용자의 관심도가 높아짐). 모니터링은 또한 사용자의 클릭 행위에 기초하여 사용자의 관심 포인트(attention point)를 결정하기 위해 사용자의 클릭 행위를 모니터링하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 단지 "긴 A-라인 봄/가을 니트 드레스" 또는 "짧은 슬리브 A-라인 흰색 드레스"를 클릭하면, 그 드레스들은 모두 A 라인 드레스에 속하기 때문에, 사용자가 A 라인 드레스에 더 많은 관심을 가지고 있는 것으로 판단된다. 사용자가 더 많은 드레스를 볼 것을 요청하면, 도 6에 도시된 바와 같이, 사용자의 개인 콘텐츠 풀 내의 A-라인 드레스의 콘텐츠가 사용자에게 추천된다.
일 예시적인 실시예에서, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 일반적으로 매일 다수의 클라이언트 단말(102)로부터 방대한 데이터를 수신한다. 방대한 데이터는 클라이언트 단말(102)의 검색 바에서 사용자에 의해 입력된 키워드, 및/또는 대응하는 클라이언트 단말(102)의 자연 언어 상호 작용 인터페이스에서 사용자에 의해 입력된 자연 언어를 포함한다. 이것은 콘텐츠 추천용 서버(104)의 많은 자원을 소비할 것이다. 실시간으로 데이터를 수집하기 위해, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 다중 스레드 비동기 대기열(multiple-thread asynchronous queue), 분배 처리(distributive processing) 등을 이용하여 업로드된 데이터를 처리할 수 있다.
일 예시적인 실시예에서, 기본 콘텐츠 풀(106)은 데이터베이스일 수 있다.
일 예시적인 실시예에서, 기본 콘텐츠 풀(106)은 뉴스, 코멘트, 활동, 지식과 같은 제품 및/또는 서비스의 소개 정보나 추천 정보를 클러스터링한다. 예를 들어, 화장품 브랜드가 출시한 크림의 상위 10개 정보, 제 3의 미디어 웹사이트에서 발간한 패션 의류 정보, 명품 밴드에서 출시한 새로운 서류 가방의 출시 정보, 제 3의 미디어 웹사이트에서 발간한 특정 스타의 의류 정보, 제 3의 미디어 웹사이트에서 발간한 와인 쇼핑 지식, 제 3의 미디어 웹사이트에서 발간한 여름 의류 매칭 기술 및 제 3의 미디어 웹사이트에서 발간된 인기 판매 스마트 폰의 리뷰 보고서 등이 이에 포함될 수 있다.
일 예시적인 실시예에서, 기본 콘텐츠 풀(106)에 저장된 콘텐츠는 라이프 사이클을 갖는다. 새로운 콘텐츠의 도입 및 오래된 콘텐츠의 삭제를 통해, 기본 콘텐츠 풀(106)을 지속적으로 업데이트하여 사용자 요구 사항을 충족시킨다.
일 예시적인 실시예에서, 클라이언트 단말(102)은 스마트폰, 태블릿 장치, 차량 탑재 장치, 스마트 웨어러블 장치와 같은 모바일 장치일 수 있다. 클라이언트 단말(102)은 데스크탑 PC, 올인원 컴퓨터(all-in-one computer), 스마트 셀프-헬프 단말(smart self-help terminal)과 같은 데스크탑 장치일 수도 있다.
사용자는 다른 클라이언트 단말(102)을 사용하여 콘텐츠 추천용 서버(104)와 통신하여 본 발명의 실시예 중 하나 이상의 작업을 완료할 수 있다.
일 예시적인 실시예에서, 클라이언트 단말(102)은 (도 2의 라벨(202) 또는 도 3의 라벨(302)과 같은) 자연 언어 상호 작용 인터페이스를 제공한다. 사용자는 콘텐츠 추천용 서버(104)와 클라이언트 단말(102)의 자연 언어 상호 작용 인터페이스를 통해 검색하기 위한 자연 언어 상호 작용을 수행한다. 도 2를 참조하면, 일 예시적인 실시예에서, 자연 언어 상호 작용은 텍스트 및 오디오의 혼합 형태의 자연 언어 상호 작용이다. 텍스트 형태의 자연 언어와 비교하여, 사용자가 오디오의 형태로 자연 언어를 입력하는 것이 더 편리할 수 있다. 콘텐츠 추천용 서버(104)에 의해 리턴된 텍스트 형태의 자연 언어는 또한 사용자가 보기에 편리하다. 도 3을 참조하면, 다른 실시예에서, 자연 언어 상호 작용은 텍스트의 형태일 수 있다. 다른 예시적인 실시예에서, 자연 언어 상호 작용은 오디오의 형태일 수 있다. 사용자에 의해 입력된 자연 언어가 오디오 형태인 경우, 의미론적 분석 이전에, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 또한 자연 언어를 오디오에서 텍스트로 변환한다.
일 예시적인 실시예에서, 콘텐츠 추천용 서버(104)가 사용자에게 추천된 콘텐츠를 수신하면, 클라이언트 단말(102)은 사용자가 그 콘텐츠를 보고 선택하도록 디스플레이한다. 일 예시적인 실시예에서, 기본적으로, 클라이언트 단말(102)은, 도 2 및 도 3에 도시하는 바와 같이, 사용자가 보고 선택하는 것을 용이하게 하기 위해 콘텐츠 추천용 서버(104)에 의해 사용자에게 추천된 다수의 콘텐츠를 수신한다.
일 예시적인 실시예에서, 클라이언트 단말(102)은 "더보기(view more)"와 같은 더 많은 동작 태그를 설정한다. 사용자가 "더보기"의 동작 태그를 클릭하면, 클라이언트 단말(102)은, 도 5에 도시하는 바와 같이, 콘텐츠 추천용 서버(104)로부터 더 많은 콘텐츠를 요청하고, 콘텐츠 추천용 서버에 의해 리턴된 콘텐츠를 수신한 후에 그 콘텐츠를 사용자에게 디스플레이한다.
일 예시적인 실시예에서, 클라이언트 단말(102)은 또한 "쇼핑 안내 보기"의 동작 태그를 설정한다. 사용자가 "쇼핑 안내 보기"의 동작 태그를 클릭하면, 클라이언트 단말(102)은 쇼핑 안내 매뉴얼 요청을 콘텐츠 추천용 서버(104)로 전송한다. 콘텐츠 추천용 서버(104)에 의해 리턴된 판매자의 하나 이상의 온라인 고객 서비스 인터페이스를 수신한 후, 클라이언트 단말(102)은 사용자에게 선택을 위한 온라인 고객 서비스 인터페이스를 디스플레이한다.
일 예시적인 실시예에서, 사용자가 클라이언트 단말(102)에 의해 리턴된 콘텐츠를 본 후에, 다른 자연 언어나 키워드가 클라이언트 단말(102)을 통해(도 5에 도시하는 바와 같이, "나는 … 생각한다"와 같은 입력 박스(502)를 통해) 입력될 수 있다. 사용자의 추가 입력에 따라, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자의 추가 입력과 일치하는 하나 이상의 콘텐츠를 검색하고, 그것들을 클라이언트 단말(102)로 푸시하여 사용자에게 표시할 수 있다. 이러한 추가 상호 작용에 기초하여, 더 일치하는 콘텐츠가 사용자에게 제공된다.
일 예시적인 실시예에서, 실시간 추천을 구현하기 위해, 클라이언트 단말(102)은 실시간으로 사용자 입력을 수집하고, 그것들을 콘텐츠 추천용 서버(104)에 업로드할 수 있다. 네트워크 자원을 절약하기 위해, 클라이언트 단말(102)은 사용자가 입력 동작을 수행할 때에만 데이터를 수집할 수도 있다.
도 7을 참조하면, 일 예시적인 실시예에서, 콘텐츠 추천을 위한 방법은 다음의 동작들, 즉,
단계 S702에서, 사용자가 클라이언트 단말의 자연 언어 상호 작용 인터페이스에서 자연 언어를 입력하는 것이 검출된 후, 개인 콘텐츠 풀이 사용자를 위해 생성되는 것을 포함할 수 있다.
본 예시적인 실시예의 수행 개체는 클라이언트 단말 및 콘텐츠 추천용 서버일 수 있다.
일 예시적인 실시예에서, 사용자가 콘텐츠를 검색하려 할 때, 자연 언어는 (도 2에 도시된 라벨(202)이나 도 3에 도시된 라벨(302)과 같은) 클라이언트 단말의 자연 언어 상호 작용 인터페이스에 입력된다. 클라이언트 단말의 자연 언어 상호 작용 인터페이스가 사용자에 의해 입력된 자연 언어를 수신한 후에, 그 자연 언어는 콘텐츠 추천용 서버(104)에 업로딩된다.
단계 S704에서 콘텐츠 추천용 서버는 자연 언어 입력에 대한 사용자 입력을 모니터링하고, 사용자가 입력한 자연 언어에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하며, 사용자의 개인 콘텐츠 풀에 그 콘텐츠를 입력한다.
일 예시적인 실시예에서, 콘텐츠 추천용 서버가 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 것은 연속적인 프로세스이다. 이 프로세스에서, 사용자가 자연 언어를 입력하면, 콘텐츠 추천용 서버(104)는 사용자가 자연 언어의 입력을 시작한 시점부터 자연 언어의 입력을 종료하는 종점까지 사용자에 의해 입력된 자연 언어에 따라 기본 콘텐츠 풀(106)로부터 일치하는 콘텐츠를 검색한다.
도 2를 참조하면, 사용자가 자연 언어를 입력하기 시작한 시각부터 현재까지, 사용자는 자연 언어를 오디오 형태의 한 문장으로 입력한다(그 텍스트가 "나는 보디빌딩용 드레스를 사고 싶다"인 경우, 콘텐츠 추천용 서버는 "나는 보디빌딩용 드레스를 사고 싶다"라는 문장에 대해 의미론적 분석을 행하여 그 문장으로부터 "보디빌딩"과 "드레스"라는 키워드를 추출하고, 해당 키워드에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색한다). 도 3을 참조하면, 사용자가 자연 언어를 입력하기 시작한 시각부터 현재까지, 사용자는 "나는 보디빌딩용 드레스를 사고 싶다", "봄과 가을에 적합한"과 같은 하나 이상의 문장을 자연 언어로 입력한다. 콘텐츠 추천용 서버에서는 "나는 보디빌딩용 드레스를 사고 싶다", "봄과 가을에 적합한"이라는 문장에 대해 의미론적 분석을 행하여, 키워드 "보디빌딩", "드레스", "봄" 및 "가을"을 추출한 다음, "보디빌딩" "드레스" 및 "봄", 및 "보디빌딩" "드레스" 및 "가을"에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색한다. 일반적으로, 사용자가 자연 언어를 입력하기 시작한 시각부터 현재까지, 사용자가 더 많은 자연 언어를 입력할수록, 기본 콘텐츠 풀로부터 콘텐츠 추천용 서버에 의해 검색된 콘텐츠가 더 정확해진다.
단계 S706에서, 사전 설정된 제 1 트리거링 조건이 충족될 때, 개인 콘텐츠 풀의 콘텐츠가 사용자에게 추천된다.
사전 설정된 제 1 트리거링 조건 및 개인 콘텐츠 풀의 콘텐츠를 사용자에게 추천하는 방법은 상기의 예시적인 시스템의 실시예에서 대응하는 부분을 참조할 수 있으며, 간략하게 하기 위해 여기에서는 상세하게 설명하지 않는다. 예시적인 방법 실시예에서 상세하게 설명하지 않은 부분들은 상기의 예시적인 시스템 실시예들을 참고할 수 있음에 유의해야 한다.
도 8을 참조하면, 일 예시적인 실시예에서, 콘텐츠 추천을 위한 방법은 다음의 동작들을 포함할 수 있다.
단계 S802에서, 사용자가 클라이언트 단말의 검색 바에 키워드를 입력하는 것으로 검출되면, 개인 콘텐츠 풀이 사용자를 위해 생성된다.
본 예시적인 실시예의 수행 개체는 클라이언트 단말 및 콘텐츠 추천용 서버일 수 있다.
일 예시적인 실시예에서, 사용자가 콘텐츠를 검색하려고 할 때, (도 4에 도시된 바와 같이, "드레스"와 같은) 키워드가 클라이언트 단말의 검색 바에 입력된다. 클라이언트 단말의 검색 바가 사용자에 의해 입력된 키워드가 수신된 후, 키워드가 콘텐츠 추천용 서버에 업로드된다.
단계 S804에서, 콘텐츠 추천용 서버는 사용자에 의해 입력된 키워드를 모니터링하고, 사용자에 의해 입력된 키워드에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하고, 그 콘텐츠를 개인 콘텐츠 풀에 입력한다.
일 예시적인 실시예에서, 개인 콘텐츠 풀에 대한 콘텐츠 추천용 서버에 의한 입력은 연속적인 프로세스이다. 이 프로세스 동안, 사용자가 키워드를 입력하면, 콘텐츠 추천용 서버는, 사용자가 키워드를 입력하기 시작한 시점부터 현재 시각까지 사용자에 의해 입력된 자연 언어에 따라, 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색한다. 데이터 마이닝의 상세한 프로세스는, 도 7에 도시되는 바와 같이, 상술한 예시적인 방법의 실시예를 참조할 수 있고, 여기서는 간결성을 위해 상세한 설명을 생략한다.
단계 S806에서, 사전 설정된 제 2 트리거링 조건이 충족될 때, 개인 콘텐츠 풀의 콘텐츠가 사용자에게 추천된다.
사전 설정된 제 2 트리거링 조건 및 개인 콘텐츠 풀의 콘텐츠를 사용자에게 추천하는 방법은 상기의 예시적인 시스템의 실시예에서 대응하는 부분을 참조할 수 있으며, 간략하게 하기 위해 여기에서는 상세하게 설명하지 않는다. 예시적인 방법 실시예에서 상세하게 설명하지 않은 부분들은 상기의 예시적인 시스템 실시예들을 참고할 수 있음에 유의해야 한다.
도 9를 참조하면, 일 예시적인 실시예에서, 콘텐츠 디스플레이를 위한 방법은 다음의 동작들을 포함할 수 있다.
단계 S902에서, 콘텐츠를 푸시하기 위한 서버에 의해 추천된 콘텐츠가 수신된다.
예시적인 실시예에서의 실행 개체는 클라이언트 단말일 수 있다. 콘텐츠는 콘텐츠를 푸시하기 위해 서버에 의해 기본 콘텐츠 풀로부터 검색된 콘텐츠일 수 있다.
예시적인 실시예에서, 클라이언트에 의해 수신된 콘텐츠는 다음과 같이 획득될 수 있다.
사용자가 콘텐츠를 검색하려고 할 때, (도 4에 도시된 "드레스"와 같은) 키워드는 클라이언트 단말의 검색 바에 입력되거나, (도 2 또는 3에 도시된 바와 같이) 클라이언트 단말의 자연 언어 상호 작용 인터페이스에 자연 언어가 입력된다. 이에 대응하여, 클라이언트 단말의 검색 바나 자연 언어 상호 작용 인터페이스는 사용자의 입력을 수신한 후에, 사용자의 입력이 콘텐츠 추천용 서버에 업로드된다. 한편, 콘텐츠를 푸시하는 서버는 사용자 입력을 검출하고, 사용자에 대한 개인 콘텐츠 풀을 생성한다. 다음에 사용자 입력에 따라 콘텐츠를 푸시하는 서버는 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하고, 그 콘텐츠를 사용자의 개인 콘텐츠 풀에 입력한다. 사전 설정된 조건이 충족된 후에, 콘텐츠를 푸시하기 위한 서버는 개인 콘텐츠 풀의 콘텐츠를 클라이언트에 푸시하여 사용자에게 추천한다.
단계 S904에서, 콘텐츠는 사용자에게 디스플레이된다.
예시적인 방법의 실시예에서, 클라이언트 단말이 콘텐츠 및 상세하게 설명하지 않은 부분을 디스플레이하는 프로세스는 상술한 예시적인 시스템의 실시예의 대응하는 부분을 참조할 수 있으므로, 여기서는 상세하게 설명하지 않는다.
상술한 프로세스는 특정 시퀀스에서의 일련의 동작을 포함하지만, 프로세스는 많거나 적은 동작을 포함할 수 있으며, 이 프로세스는 (병렬 프로세서나 멀티-스레드 환경을 사용하는 것과 같이) 동시에 또는 순차적으로 수행될 수 있다는 것을 주목해야 한다. 작업은 여기에 설명된 순서 이외의 순서로 수행될 수도 있다.
도 10을 참조하면, 예시적인 실시예에서, 하드웨어 레벨의 콘텐츠 추천용 서버(104)는 하나 이상의 프로세서(1002), 내부 버스(1004), 컴퓨터 저장 장치(1006) 및 메모리(1008)를 포함할 수 있고, 또한 네트워크 인터페이스(1010)와 같은 다른 프로세싱에 필요한 다른 하드웨어를 포함할 수도 있다.
컴퓨터 저장 장치(1006) 및 메모리(1008)는 컴퓨터 판독 가능 매체의 예이다.
컴퓨터 판독 가능 매체는 비휘발성 및 휘발성 매체뿐만 아니라 이동 가능 매체 및 비이동 가능 매체를 포함하며, 임의의 방법이나 기술에 의해 정보 저장을 구현할 수 있다. 정보는 컴퓨터 판독 가능 명령, 데이터 구조 및 프로그램 모듈 또는 다른 데이터일 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는, 예를 들어, PRAM(Phase-change Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), DRAM(Dynamic Random Access Memory), 다른 유형의 RAM, ROM, EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM(Compact Disc Read-Only Memory), DVD(Digital Versatile Disc) 또는 다른 광학 저장 장치, 카세트 테이프, 자기 테이프/자기 디스크 저장 장치 또는 다른 자기 저장 장치, 또는 컴퓨팅 장치에 의해 액세스될 수 있는 정보를 저장하는데 사용될 수 있는 임의의 다른 비전송 매체를 포함하지만, 이들로 한정되지 않는다. 본원의 정의에 따르면, 컴퓨터 판독 가능 매체는 변조된 데이터 신호 및 캐리어와 같은 일시적인 매체(transitory media)를 포함하지 않는다.
프로세서(1002)는 컴퓨터 저장 장치(1006)로부터 대응하는 컴퓨터 판독 가능 명령 또는 컴퓨터 프로그램을 메모리(1008)로 판독하여 실행함으로써, 데이터 객체 추천 장치(1012)가 논리 레벨로 형성된다. 물론, 소프트웨어 구현에 더하여, 본 발명은 논리적 하드웨어 구성 요소 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합과 같은 다른 구현 형태를 배제하지 않는다. 즉, 본원의 수행 개체는 각각의 논리 유닛에 한정되지 않으며, 하드웨어나 논리적 하드웨어 구성 요소일 수 있다. 일 예시적인 실시예에서, 프로세서들에 의해 수행될 때, 콘텐츠 추천 장치는,
사용자가 클라이언트 단말의 자연 언어 상호 작용 인터페이스에 자연 언어를 입력하는 것을 감지하고, 사용자를 위한 개인 콘텐츠 풀을 생성하는 것;
사용자가 입력한 자연 언어에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하고, 그 콘텐츠를 사용자의 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 것; 및
사전 설정된 제 1 트리거링 조건이 충족될 때, 개인 콘텐츠 풀의 콘텐츠가 사용자에게 추천되는 것과 같은 동작들을 수행할 수 있다.
동작들의 상세는, 도 7에 도시된 바와 같이, 콘텐츠 추천을 위한 상기 방법 및 상술한 예시적인 서버의 실시예의 대응 부분들을 참조할 수 있고, 여기에서는 상세하게 설명하지 않는다.
다른 예시적인 실시예에서, 프로세서들에 의해 수행될 때, 콘텐츠 추천 장치는,
사용자에 의해 클라이언트 단말의 서치 바에 키워드가 입력되는 것을 감지하고, 사용자를 위한 개인 콘텐츠 풀을 생성하는 것;
사용자에 의해 입력된 자연 언어에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하고, 그 콘텐츠를 사용자의 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 것; 및
사전 설정된 제 2 트리거링 조건이 충족될 때, 개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠를 사용자에게 추천하는 것과 같은 동작들을 수행할 수 있다.
상기 동작들의 상세는, 도 8에 도시된 바와 같이, 콘텐츠 추천을 위한 상기 방법 및 상술한 예시적인 서버의 실시예의 대응 부분들을 참조할 수 있고, 여기에서는 상세하게 설명하지 않는다.
도 11은 본 발명에 따른 예시적인 클라이언트 단말의 하드웨어 구성 요소를 나타낸다. 클라이언트 단말은, 도 1에 도시된 바와 같이, 클라이언트 단말(102)의 구현예일 수 있다. 클라이언트 단말은, 도 1에 도시된 바와 같이, 콘텐츠 추천용 서버(104)와 통신할 수 있다. 도 11을 참조하면, 하드웨어 레벨의 클라이언트 단말(102)은 하나 이상의 프로세서(1102), 내부 버스(1104), 컴퓨터 저장 장치(1106) 및 메모리(1108)를 포함할 수 있고, 또한 네트워크 인터페이스(1110)와 같은 다른 프로세싱에 필요한 다른 하드웨어를 포함할 수도 있다. 프로세서(1102)는 컴퓨터 저장 장치(1106)로부터 대응하는 컴퓨터 판독 가능 명령 또는 컴퓨터 프로그램을 메모리(1108)로 판독하여 실행함으로써, 데이터 객체 디스플레이(1112)가 논리 레벨로 형성된다. 물론, 소프트웨어 구현에 더하여, 본 발명은 논리적 하드웨어 구성 요소 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합과 같은 다른 구현 형태를 배제하지 않는다. 즉, 본원의 수행 개체는 각각의 논리 유닛에 한정되지 않으며, 하드웨어나 논리적 하드웨어 구성 요소일 수 있다. 상기 동작의 상세는, 도 9에 도시된 바와 같이, 상술한 예시적인 실시예와 상술한 예시적인 시스템의 실시예의 상응하는 부분을 참조할 수 있고, 여기에서는 상세하게 설명되지 않는다.
도 11에 도시된 바와 같은 클라이언트 단말과, 도 1에 도시된 바와 같은 시스템을 참조하면, 본 발명의 예시적인 적용 시나리오가 설명된다. 개시 후에, 클라이언트 단말에서의 디스플레이 장치는, 도 12a에 도시된 바와 같이, 사용자가 입력하도록 상호 작용 인터페이스를 제공한다. 사용자가 "캔버스 슈즈(canvas shoes)"를 검색하고자 하는 경우, 사용자는, 도 12b에 도시된 바와 같이, (터치 스크린(1202) 또는 음성 입력 장치(1204)와 같은) 클라이언트 단말의 입력 장치를 통해 "나는 캔버스 슈즈를 사고 싶다"를 입력한다. 클라이언트 단말의 프로세서는 사용자가 "나는 캔버스 슈즈를 사고 싶다"라고 입력한 것을 감지하고, 사용자 입력에 의미론적 분석을 적용하고, 키워드 "캔버스 슈즈"를 추출하여 콘텐츠 추천용 서버에 그것을 업로드한다. 다른 예시적인 실시예에서, 클라이언트 단말의 프로세서는 완전한 사용자 입력인 "나는 캔버스 슈즈를 사고 싶다"를 콘텐츠 추천용 서버에 업로드한다. 콘텐츠 추천용 서버는 완전한 사용자 입력에 대해 의미론적 분석을 적용하여 키워드 "캔버스 슈즈"를 추출한다. 콘텐츠 추천용 서버는 사용자를 위한 개인 콘텐츠 풀을 생성하고, (제품 소개, 사용 코멘트, 관련 캔버스 슈즈의 최고 판매 제품과 같은) 기본 콘텐츠 풀로부터 "캔버스 슈즈"와 일치하는 콘텐츠를 검색하여 개인 콘텐츠 풀에 그 콘텐츠를 입력한다. (개인 콘텐츠 풀에 저장된 "캔버스 슈즈"에 관련된 콘텐츠의 개수가 미리 설정된 수 또는 임계값에 도달하는 것과 같은) 트리거링 조건이 충족된 후에, 콘텐츠 추천용 서버는 개인용 콘텐츠 풀 내의 "캔버스 슈즈"와 관련된 복수의 콘텐츠를 클라이언트 단말에 제공한다. 클라이언트 단말은, 도 12c에 도시된 바와 같이, 그것들을 사용자가 볼 수 있도록 디스플레이 장치로 출력한다. 사용자는, 도 6 또는 도 7에 도시된 바와 같이, 추가적인 콘텐츠를 얻기 위해 클라이언트 단말과 더 상호 작용할 수 있다.
본 발명의 명세서 및 청구 범위에서, "포함하는"이나 "구비하는" 또는 그 변형은 공개된 용어이며, "포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다"로 해석되어야 한다.
당업자는 본 발명의 예시적인 실시예에 의해 설명된 다양한 예시적인 논리 모듈, 유닛 및 동작이 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 통해 구현될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 구현을 위해 하드웨어 또는 소프트웨어의 사용 여부는 시스템의 특정 애플리케이션 및 설계 요건에 따라 달라진다. 당업자는 다양한 특정 애플리케이션에 대해 설명된 기능을 구현하기 위해 상이한 방법을 사용할 수도 있다. 이러한 구현은 본 발명의 보호 범위 내에서 해석되어야 할 것이다.
본 발명의 예시적인 실시예들에 의해 설명된 다양한 예시적인 논리 모듈들 또는 유닛은 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서, ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array), 또는 기타 프로그램 가능한 논리 장치, 이산 게이트(discrete gate)나 트랜지스터 논리, 이산 하드웨어 구성 요소, 또는 설명된 동작을 달성하거나 기능하도록 설계된 상기의 임의의 조합 알고리즘을 사용함으로써 구현될 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수 있거나, 그렇지 않으면 임의의 종래 프로세서, 컨트롤러, 마이크로컨트롤러 또는 상태 머신일 수 있다. 프로세서는 또한 컴퓨팅 장치, 예를 들어, 디지털 신호 프로세서와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서 코어와 결합된 하나 이상의 마이크로프로세서, 또는 구현을 위한 임의의 다른 유사한 구성의 조합으로 구현될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에서, 설명된 단계 또는 방법이나 알고리즘의 동작은 하드웨어, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈, 또는 양자의 조합으로 직접 내장될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 이동식 디스크, CD-ROM 또는 임의의 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장될 수 있다. 예시적으로, 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로세서가 컴퓨터 판독 가능 매체로부터 정보를 판독하고 컴퓨터 판독 가능 매체에 정보를 기록할 수 있도록 프로세서에 접속될 수 있다. 대안적으로, 컴퓨터 판독 가능 매체는 또한 프로세서에 통합될 수 있다. 프로세서 및 컴퓨터 판독 가능 매체는 ASIC에 제공될 수 있고, ASIC은 사용자 단말에 제공될 수 있다. 대안적으로, 프로세서 및 컴퓨터 판독 가능 매체는 클라이언트 단말의 상이한 구성 요소로 제공될 수도 있다.
상술한 설명은 본 발명의 목적, 기술적 해결책 및 기술적 효과를 추가로 예시하고 있다. 상술한 설명은 본 발명의 예시적인 실시예에 불과하며, 본 발명의 보호 범위를 제한하기 위해 사용되어서는 안 된다는 점에 유의해야 한다. 본 발명의 정신 및 원리 내에서의 임의의 변경, 등가적 대체, 개선은 본 발명의 보호 범주에 포함되어야 한다.

Claims (20)

  1. 클라이언트 단말에 의해 제공된 사용자 입력을 수신하는 단계;
    상기 사용자 입력에 따라 하나 이상의 콘텐츠를 포함하는 기본 콘텐츠 풀(pool)로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하는 단계;
    사용자를 위한 콘텐츠를 저장하기 위해 개인 콘텐츠 풀을 생성하는 단계;
    상기 일치하는 콘텐츠를 상기 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 단계; 및
    사전 설정된 트리거링 조건이 충족될 때, 상기 개인 콘텐츠 풀로부터 상기 클라이언트 단말로 콘텐츠를 제공하는 단계
    를 포함하되, 상기 사전 설정된 트리거링 조건은 상기 일치하는 콘텐츠를 검색하기 위한 상기 사용자의 시도가 임계값에 도달했음을 나타내는
    방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 입력은 상기 클라이언트 단말의 자연 언어 상호 작용 인터페이스(natural language interactive interface)에서 자연 언어 입력을 포함하는
    방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 사전 설정된 트리거링 조건은,
    상기 개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠의 양이 사전 설정된 임계값에 도달하는 것;
    상기 사용자 입력을 수신한 이후의 시간 주기가 사전 설정된 임계값의 시간 주기에 도달하는 것; 및
    동일 시나리오를 기술하고자 하는 다수의 사용자 입력이 임계 시간에 도달한 횟수 중 적어도 하나를 포함하는
    방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 입력은, 클라이언트 단말의 서치 바(search bar)로 키워드 입력을 포함하는
    방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 개인 콘텐츠 풀로부터 상기 클라이언트 단말로 상기 콘텐츠를 제공한 후에 추천을 기록하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 개인 콘텐츠 풀 내의 상기 콘텐츠를 상기 클라이언트 단말에 다음번에 제공하기 전에, 기록에 따라 상기 콘텐츠를 상기 개인 콘텐츠 풀로부터 상기 클라이언트 단말로 제공할지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 콘텐츠가 기록되었음을 결정하는 것에 대한 응답으로, 상기 콘텐츠를 상기 개인 콘텐츠 풀로부터 상기 클라이언트 단말로 다음번에 제공하지 않도록 결정하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 클라이언트 단말에 프롬프트 메시지(prompt message)를 제공하는 단계; 및
    상기 클라이언트 단말에 의해 제공된 뷰(view) 요청을 수신한 후에, 상기 개인 콘텐츠 풀로부터 다수의 콘텐츠를 선택하여 이를 상기 클라이언트 단말에 제공하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 클라이언트 단말로부터 추천 요청을 수신하는 단계; 및
    사전 설정된 기준 조건에 따라 하나 이상의 판매자에 대한 하나 이상의 온라인 고객 서비스 인터페이스를 상기 클라이언트 단말로 리턴하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 사전 설정된 기준 조건은,
    판매자의 온라인 고객 서비스의 바쁨 정도(busy degree);
    판매자의 온라인 고객 서비스의 전문적인 수준(professional level); 및
    상기 사용자 입력의 개시 이후에 사전 설정된 임계 시간 내의 상기 사용자의 입력 중 적어도 하나를 포함하는
    방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 개인 콘텐츠 풀로부터 상기 클라이언트 단말로 상기 콘텐츠를 제공하는 단계는,
    상기 클라이언트 단말에서 디스플레이된 동작 태그가 클릭되거나 트리거될 때, 트리거되고 있는 뷰 요청을 상기 클라이언트 단말로부터 수신하는 것; 및
    상기 개인 콘텐츠 풀로부터 다수의 콘텐츠를 선택한 후에, 상기 클라이언트 단말로 전송될 상기 다수의 콘텐츠로부터 사전 설정된 콘텐츠의 양을 선택하는 것을 포함하는
    방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 클라이언트 단말로부터 개선된 사용자 입력을 수신하는 단계;
    상기 개선된 사용자 입력과 일치하는 콘텐츠를 상기 기본 콘텐츠 풀로부터 검색하는 단계;
    상기 개선된 사용 입력과 일치하는 상기 콘텐츠를 상기 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 단계; 및
    상기 개선된 사용 입력과 일치하는 상기 콘텐츠를 상기 클라이언트 단말에 제공하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 개인 콘텐츠 풀은 라이프 사이클(life cycle)을 갖는
    방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 개인 콘텐츠 풀을 생성하는 단계는,
    상기 클라이언트 단말의 사용자 상호 작용 인터페이스에서 사용자 상호 작용을 검출할 때 상기 개인 콘텐츠 풀을 생성하는 것을 포함하고,
    상기 방법은,
    상기 사용자 상호 작용 인터페이스에서 사용자 상호 작용을 검출하는 것이 완료되면 개인 콘텐츠 풀을 삭제하는 단계; 또는
    상기 사용자의 계정이 삭제될 때 상기 개인 콘텐츠 풀을 삭제하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  14. 하나 이상의 프로세서; 및
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 컴퓨터-판독 가능한 명령을 저장하는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하되,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 매체는, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
    사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력을 수신하는 것;
    콘텐츠 추천용 서버에 상기 사용자 입력을 제공하는 것;
    사전 설정된 트리거링 조건이 충족될 때, 개인 콘텐츠 풀로부터 상기 콘텐츠 추천용 서버에 의해 제공되는 콘텐츠를 수신하는 것; 및
    상기 콘텐츠를 디스플레이하는 것을 포함하는 동작을 수행하게 하는
    클라이언트 단말.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 사용자 인터페이스는 자연 언어 사용자 인터페이스인
    클라이언트 단말.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 사전 설정된 트리거링 조건은,
    검색에 대한 정확한 사용자 입력을 찾으려는 상기 사용자의 시도가 임계값에 도달하였음을 나타내는
    클라이언트 단말.
  17. 제 14 항에 있어서,
    상기 사전 설정된 트리거링 조건은,
    상기 개인 콘텐츠 풀 내의 콘텐츠의 양이 사전 설정된 임계값에 도달하는 것;
    상기 사용자 입력을 수신한 이후의 시간 주기가 사전 설정된 임계값의 시간 주기에 도달하는 것; 및
    동일 시나리오를 기술하고자 하는 다수의 사용자 입력이 임계 시간에 도달한 횟수 중 적어도 하나를 포함하는
    클라이언트 단말.
  18. 제 14 항에 있어서,
    상기 사용자 인터페이스는 상기 클라이언트 단말의 수신 장치에 의해 수신되는
    클라이언트 단말.
  19. 제 14 항에 있어서,
    상기 콘텐츠는 상기 클라이언트 단말의 디스플레이 장치에서 디스플레이되는
    클라이언트 단말.
  20. 하나 이상의 프로세서; 및
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터-판독 가능한 명령을 저장하는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하되, 상기 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 매체는, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
    클라이언트 단말에 의해 제공된 사용자 입력을 수신하는 것;
    사용자 입력에 따라 기본 콘텐츠 풀로부터 일치하는 콘텐츠를 검색하는 것;
    개인 콘텐츠 풀을 생성하는 것;
    상기 일치하는 콘텐츠를 상기 개인 콘텐츠 풀에 입력하는 것; 및
    사전 결정된 트리거링 조건이 충족될 때, 상기 개인 콘텐츠 풀로부터 상기 클라이언트 단말로 콘텐츠를 제공하는 것을 포함하는 동작을 수행하게 하는
    서버.
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Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101804139B1 (ko) * 2017-02-15 2017-12-05 김진원 키워드 기반 데이터 관리 시스템 및 방법
CN113553132A (zh) * 2018-05-24 2021-10-26 创新先进技术有限公司 信息推送方法、装置、系统及设备
US11853306B2 (en) * 2018-06-03 2023-12-26 Apple Inc. Techniques for personalizing app store recommendations
CN109710753B (zh) * 2018-12-29 2021-08-03 北京金山安全软件有限公司 基于个性化主题的快捷信息生成方法、装置和电子设备
CN109815251A (zh) * 2019-02-26 2019-05-28 江西师范大学 一种多功能服务挖掘系统
US11157702B2 (en) * 2019-03-06 2021-10-26 International Business Machines Corporation Utilizing varying coordinates related to a target event to provide contextual outputs
US11086991B2 (en) * 2019-08-07 2021-08-10 Advanced New Technologies Co., Ltd. Method and system for active risk control based on intelligent interaction
US11758231B2 (en) * 2019-09-19 2023-09-12 Michael J. Laverty System and method of real-time access to rules-related content in a training and support system for sports officiating within a mobile computing environment
CN111079000B (zh) * 2019-11-25 2021-10-19 腾讯科技（深圳）有限公司 内容处理方法、装置、设备及存储介质
WO2021113716A1 (en) * 2019-12-04 2021-06-10 Canopy Crest Corporation Private recommendation in a client-server environment
CN113298481A (zh) * 2020-07-13 2021-08-24 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理方法及装置
TWI800743B (zh) * 2020-07-17 2023-05-01 開曼群島商粉迷科技股份有限公司 個人化內容推薦方法、圖形使用者介面及其系統
CN112507165B (zh) * 2020-12-09 2024-04-30 北京达佳互联信息技术有限公司 视频推荐方法及装置
TWI818213B (zh) * 2020-12-10 2023-10-11 中華電信股份有限公司 商品推薦系統與方法及電腦可讀媒介
US20220368855A1 (en) * 2021-05-11 2022-11-17 Mend VIP, Inc. Virtual waiting room
CN116561603B (zh) * 2023-07-10 2023-09-01 深圳益普睿达市场咨询有限责任公司 一种基于数据分析的用户匹配方法及装置

Family Cites Families (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8429026B1 (en) * 1999-06-28 2013-04-23 Dietfood Corp. System and method for creating and submitting electronic shopping lists
WO2001075743A1 (en) * 2000-04-03 2001-10-11 The Pugliese Company System and method for displaying and selling goods and services
US20020198882A1 (en) * 2001-03-29 2002-12-26 Linden Gregory D. Content personalization based on actions performed during a current browsing session
US7752209B2 (en) * 2005-09-14 2010-07-06 Jumptap, Inc. Presenting sponsored content on a mobile communication facility
EP1783632B1 (en) * 2005-11-08 2012-12-19 Intel Corporation Content recommendation method with user feedback
US8677243B2 (en) * 2006-09-01 2014-03-18 Nokia Corporation Media recommendation system and method
CN100579130C (zh) * 2007-06-06 2010-01-06 腾讯科技（深圳）有限公司 一种sns网络中好友推荐系统及方法
US8032480B2 (en) * 2007-11-02 2011-10-04 Hunch Inc. Interactive computing advice facility with learning based on user feedback
CN101226555A (zh) * 2008-02-15 2008-07-23 北京中星微电子有限公司 购物辅助系统、服务器及方法
CN102362275A (zh) * 2009-03-23 2012-02-22 富士通株式会社 内容推荐方法、推荐信息生成方法、内容推荐程序、内容推荐服务器以及内容提供系统
WO2011064675A1 (en) * 2009-11-30 2011-06-03 France Telecom Method and system to recommend applications from an application market place
CN101819576A (zh) * 2009-12-22 2010-09-01 无锡语意电子政务软件科技有限公司 一种用户可编程的搜索系统及方法
JP4958968B2 (ja) 2009-12-22 2012-06-20 ヤフー株式会社 商品検索支援装置、方法及びプログラム
JP5303500B2 (ja) * 2010-03-19 2013-10-02 日本電信電話株式会社 文書検索装置及び方法及びプログラム
US8812033B2 (en) * 2010-04-28 2014-08-19 Cellco Partnership Systems and method for recommending an application from a mobile station
WO2012023541A1 (ja) 2010-08-20 2012-02-23 楽天株式会社 情報提供装置、情報提供方法、プログラム、ならびに、情報記録媒体
CN102446326B (zh) * 2010-10-09 2016-02-24 阿里巴巴集团控股有限公司 一种信息推送的方法、系统及设备
CN102819804A (zh) 2011-06-07 2012-12-12 阿里巴巴集团控股有限公司 一种商品信息的推送方法及设备
CN102982023A (zh) * 2011-09-02 2013-03-20 北京百度网讯科技有限公司 一种提供搜索建议的方法及装置
US20130268395A1 (en) * 2012-04-10 2013-10-10 Adam I. Sandow Automated product selection and distribution system
US9229977B2 (en) * 2012-08-02 2016-01-05 Rule 14 Real-time and adaptive data mining
US11568420B2 (en) * 2012-11-21 2023-01-31 Verint Americas Inc. Analysis of customer feedback surveys
US20140172621A1 (en) * 2012-12-14 2014-06-19 Wal-Mart Stores, Inc. Systems and methods for recommending products based on a shopping list and a shopping budget
US10043164B2 (en) * 2013-05-20 2018-08-07 Mastercard International Incorporated System and method for facilitating a transaction between a merchant and a cardholder
KR101834188B1 (ko) * 2013-12-18 2018-03-05 주식회사 케이티 콘텐츠 정보 공유 방법, 컴퓨팅 장치 및 컴퓨터 판독 가능 매체
CN103886090B (zh) * 2014-03-31 2018-01-02 北京搜狗科技发展有限公司 基于用户喜好的内容推荐方法及装置
US9754284B2 (en) * 2014-05-22 2017-09-05 Excalibur Ip, Llc System and method for event triggered search results
JPWO2015186393A1 (ja) * 2014-06-03 2017-04-20 ソニー株式会社 情報処理装置、情報提示方法、プログラム、およびシステム
US10430854B2 (en) * 2015-12-31 2019-10-01 Walmart Apollo, Llc System, method, and non-transitory computer-readable storage media for evaluating search results for personalized product substitutions
WO2017178843A1 (en) * 2016-04-15 2017-10-19 Ubamarket Ltd Shopping method and system

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