KR20190128636A

KR20190128636A - 연관된 사용자를 추천하는 방법 및 디바이스

Info

Publication number: KR20190128636A
Application number: KR1020197025618A
Authority: KR
Inventors: 디양 한; 이 팡; 페이 훙
Original assignee: 유쿠 인터넷 테크놀로지 (베이징) 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2017-03-02
Filing date: 2017-11-24
Publication date: 2019-11-18
Also published as: US20200012701A1; CN106960014A; KR102412397B1; JP2020512623A; WO2018157630A1; CN106960014B

Abstract

본 출원은 연관된 사용자를 추천하는 방법 및 디바이스에 관한 것이다. 방법은 멀티미디어 리소스 재생 동안 제1 사용자의 제1 상호작용 데이터에 기초하여, 제1 사용자의 제1 상호작용 속성들을 결정하는 단계; 제1 상호작용 속성들 및 제2 사용자의 제2 상호작용 속성들에 따라 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 상관의 정도를 결정하는 단계; 및 상호작용 상관의 정도에 기초하여 제1 사용자와 연관된 제2 사용자를 추천하는 단계를 포함한다. 본 출원의 실시예들에 따르면, 상호작용 속성들이 상호작용 데이터에 기초하여 결정될 수 있고, 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 상관의 정도가 상호작용 속성들에 따라 결정될 수 있고, 다음에 제1 사용자와 연관된 제2 사용자가 추천될 수 있다. 그러므로, 연관된 사용자가 사용자 행위들에 기초하여 추천될 수 있음으로써, 연관된 사용자 추천의 정확도를 개선시키고 사용자 경험을 향상시킨다.

Description

연관된 사용자를 추천하는 방법 및 디바이스

관련된 출원들에 대한 상호 참조

본 출원은 2017년 3월 2일자 출원된 중국 출원 번호 201710121010.4호를 우선권 주장하는 2017년 11월 24일자 출원된 국제 출원 번호 PCT/CN2017/112791호의 국내 단계이며 그것을 우선권 주장하고, 상기 양 출원은 전체적으로 본원에 참조로 포함된다.

본 개시내용은 컴퓨터 기술들의 분야에 관한 것으로, 특히, 연관된 사용자를 추천하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

인터넷 상에서, 서로 낮설은 사람들인 많은 수의 사용자들이 있다. 이들 낮설은 사람들은 서로, 특히 자신들과 유사한 관심들 및 성격들을 공유하는 사람들과 연관하고 싶어한다. 기존의 소프트웨어를 사용하여, 이러한 사용자들은 유사성의 정도를 공유하고 그들이 의미있는 교환들을 할 수 있는 다른 사람들을 효과적으로 발견하려고 노력한다.

그러므로, 해결해야 할 시급한 문제는 사용자들 중에서 관련성을 효과적으로 식별하고 사용자가 연관된 사용자들과의 통신을 확립하게 하기 위해 제1 사용자에게 연관된 사용자들을 추천할 수 있는 기술적 해결책을 어떻게 제공하느냐는 것이다.

이 점에 비추어서, 본 개시내용은 사용자 행위에 기초하여 연관된 사용자들을 추천할 수 있는, 연관된 사용자를 추천하는 방법 및 장치를 제공함으로써, 연관된 사용자들을 추천하는 데 있어서 정확성을 개선시키고 사용자 경험을 향상시킨다.

본 개시내용의 한 양태에 따르면, 연관된 사용자를 추천하는 방법이 제공되는데, 상기 방법은 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 사용자의 제1 상호작용 데이터에 기초하여 상기 제1 사용자의 상기 제1 상호작용 속성을 결정하는 단계; 제1 상호작용 속성 및 제2 사용자의 제2 상호작용 속성에 따라 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 단계; 및 상기 상호작용 관련성에 따라, 상기 제1 사용자와 연관된 상기 제2 사용자를 추천하는 단계를 포함한다.

본 개시내용의 또 하나의 양태에 따르면, 연관된 사용자를 추천하는 장치가 제공되는데, 상기 장치는 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 사용자의 제1 상호작용 데이터에 기초하여 상기 제1 사용자의 상기 제1 상호작용 속성을 결정하기 위해 사용되는 제1 상호작용 속성 결정 모듈; 상기 제1 상호작용 속성 및 제2 사용자의 제2 상호작용 속성에 따라 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하기 위해 사용되는 제1 관련성 결정 모듈; 및 상기 상호작용 관련성에 따라, 상기 제1 사용자와 연관된 상기 제2 사용자를 추천하기 위해 사용되는 제1 사용자 추천 모듈을 포함한다.

본 개시내용의 또 하나의 양태에 따르면, 연관된 사용자를 추천하는 장치가 제공되는데, 프로세서; 및 프로세서-실행가능한 명령어들을 저장하기 위해 사용되는 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 사용자의 제1 상호작용 데이터에 기초하여 상기 제1 사용자의 상기 제1 상호작용 속성을 결정하고; 상기 제1 상호작용 속성 및 제2 사용자의 제2 상호작용 속성에 따라 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하고; 상기 상호작용 관련성에 따라, 상기 제1 사용자와 연관된 상기 제2 사용자를 추천하도록 구성된다.

본 개시내용의 또 하나의 양태에 따르면, 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체가 단말기 및/또는 서버로 하여금 상기 저장 매체 내의 명령어들이 상기 단말기 및/또는 상기 서버의 프로세서에 의해 실행될 때 위에 설명된 방법을 수행하게 하기 위해 제공되는데, 상기 방법은 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 사용자의 제1 상호작용 데이터에 기초하여 상기 제1 사용자의 상기 제1 상호작용 속성을 결정하는 단계; 제1 상호작용 속성 및 제2 사용자의 제2 상호작용 속성에 따라 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 단계; 및 상기 상호작용 관련성에 따라, 상기 제1 사용자와 연관된 상기 제2 사용자를 추천하는 단계를 포함한다.

본 개시내용의 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 방법 및 장치는 상호작용 데이터에 기초하여 상호작용 속성을 결정하고, 상호작용 속성에 따라 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하고, 제1 사용자와 연관된 제2 사용자를 추가로 추천할 수 있음으로써, 사용자 행위에 기초하여 연관된 사용자들을 추천하고, 연관된 사용자들을 추천하는 데 있어서 정확성을 개선시키고, 사용자 경험을 향상시키고 사용자들을 매칭하는 과정들의 성능을 개선시킨다.

본 개시내용의 다른 특징들 및 양태들은 첨부 도면을 참조하는 예시적인 실시예들의 다음의 상세한 설명에서 보다 상세하게 설명될 것이다.

본 명세서 내에 포함되고 본 명세서의 일부를 형성하는 첨부 도면은 본 명세서와 함께 본 개시내용의 예시적인 실시예들, 특징들, 및 양태들을 도시하고, 본 개시내용의 원리들을 설명하는 역할을 한다.
도 1은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 방법에서의 단계 12를 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 방법에서의 단계 13을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 장치를 도시한 블록도이다.
도 8은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 장치를 도시한 블록도이다.
도 9는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 장치를 도시한 블록도이다.
도 10은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 장치를 도시한 블록도이다.

본 개시내용의 다양한 예시적인 실시예들, 특징들, 및 양태들이 첨부 도면을 참조하여 아래에 상세히 설명될 것이다. 도면 내의 동일한 참조 번호들은 동일하거나 유사한 기능들을 갖는 요소들을 표시한다. 실시예들의 다양한 양태들이 도면에 도시되지만, 도면은 구체적으로 언급하지 않는다면 반드시 축척에 맞게 그려지지 않는다. 본원에서 사용된 단어 "예시적인"은 "예, 실시예, 또는 예시로서 사용되는 것"을 의미한다. "예시적인"이라고 본원에 설명된 어느 실시예는 다른 실시예들보다 우수하거나 양호한 것으로 반드시 해석되지 않는다. 또한, 본 개시내용을 더 잘 예시하기 위해, 수많은 특정한 상세들이 아래의 실시예들의 설명에 주어진다. 본 개시내용은 일부 특정한 상세들 없이도 구현될 수 있다는 것을 본 기술 분야의 통상의 기술자들은 이해하여야 한다. 일부 예들에서, 본 기술 분야의 통상의 기술자들에게 널리 공지된 방법들, 수단들, 요소들, 및 회로들은 본 개시내용의 요지를 상세히 설명되지 않는다.

도 1은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 방법을 도시한 흐름도이다.

방법은 (스마트폰들과 같은) 단말기 디바이스 또는 서버에 적용될 수 있다. 도 1에 도시한 것과 같이, 연관된 사용자를 추천하는 방법은 다음의 단계들을 포함한다.

단계 S11에서, 방법은 멀티미디어 리소스 재생 과정 동안 제1 사용자의 제1 상호작용 데이터에 기초하여 제1 사용자의 제1 상호작용 속성을 결정한다.

단계 S12에서, 방법은 제1 상호작용 속성 및 제2 사용자의 제2 상호작용 속성에 따라 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정한다.

단계 S13에서, 방법은 상호작용 관련성에 따라, 제1 사용자와 연관된 제2 사용자를 추천한다.

본 개시내용의 실시예들에 따른 멀티미디어 리소스를 재생하는 방법 및 장치는 상호작용 데이터에 기초하여 상호작용 속성을 결정하고, 상호작용 속성에 따라 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하고, 제1 사용자와 연관된 제2 사용자를 추가로 추천할 수 있음으로써, 사용자 행위에 기초하여 연관된 사용자들을 추천하고, 연관된 사용자들을 추천하는 데 있어서 정확성을 개선시키고, 사용자 경험을 향상시킨다.

제1 상호작용 데이터는 사용자가 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 멀티미디어 리소스 또는 다른 사용자들과 같은 대상들의 코멘팅, 좋아함, 전송 등과 같은 어떤 상호작용 행위를 행할 때 발생되는 상호작용 데이터일 수 있다. 제1 및 제2 상호작용 속성들은 제1 및 제2 사용자들의 상호작용 행위의 속성 특징들을 나타낼 수 있는 어떤 값, 통계들, 분류 결과 등일 수 있다.

예를 들어, 멀티미디어 리소스(예를 들어, 비디오) 재생 과정에서, 사용자는 전체 멀티미디어 리소스에 관한 또는 멀티미디어 리소스의 프래그먼트에 관한 코멘트일 수 있거나, 멀티미디어 리소스의 재생 동안 소정의 시점에서 이루어진 코멘트일 수 있는 코멘트들을 입력할 수 있다. 코멘트의 내용들은 입력 텍스트들, 사진들, 감정들 등을 포함할 수 있고, 내용들은 특별 코멘트 내용 디스플레이 영역 내에 디스플레이될 수 있거나 멀티미디어 리소스의 재생 인터페이스 상에 불릿 화면(또는 멀티미디어 파일들에 관한 소셜 코멘팅을 가능하게 하는 다른 메커니즘)의 형태로 디스플레이될 수 있다. 본 개시내용은 사용자에 의해 입력된 코멘트의 내용, 입력 방법, 및 디스플레이 방법을 제한하지 않는다.

한 실시예에서, 제1 상호작용 데이터는 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 멀티미디어 리소스를 현재 시청하고 있는 제1 사용자에 의해 입력된 코멘트 아이콘 및 대응하는 입력 시간을 포함할 수 있다. 멀티미디어 리소스 재생 과정에서, 제1 사용자에 의해 입력된 코멘트 아이콘(예를 들어, 슬픔, 기쁨, 또는 공포를 나타내는 제1 사용자에 의해 클릭된 코멘트 아이콘)이 취득될 수 있다. 제1 사용자에 의해 입력된 코멘트 아이콘은 실시간으로 입력될 수 있고, 멀티미디어 리소스의 재생 인터페이스 상에 불릿 화면의 형태로 디스플레이될 수 있다. 그러므로, 제1 사용자에 의해 입력된 코멘트 아이콘 및 대응하는 입력 시간이 제1 상호작용 데이터로서 취득될 수 있다.

한 실시예에서, 제1 사용자의 제1 상호작용 속성은 제1 코멘트 아이콘에 대한 제1 사용자의 입력 빈도, 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 빈도, 제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 시간 분포, 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 시간 분포 중 하나 또는 복수개를 포함하고, 제1 코멘트 아이콘은 복수의 코멘트 아이콘 중 어느 하나이다.

예를 들어, 제1 상호작용 데이터에 대해, 제1 사용자의 제1 상호작용 속성이 결정될 수 있다. 제1 상호작용 속성은 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 사용자에 의해 입력된 다양한 코멘트 아이콘들의 분석을 통해 획득된 제1 사용자의 아이콘 클릭 정보, 예를 들어, 복수의 코멘트 아이콘의 클릭 빈도(복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 빈도), 유사한 코멘트 아이콘들의 클릭 빈도(제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 빈도), 유사한 아이콘들의 클릭 시간 분포(제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 시간 분포), 모든 아이콘들의 클릭 시간 분포(복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 시간 분포) 등일 수 있다. 복수의 코멘트 아이콘은 슬픔, 기쁨, 또는 공포 등을 나타내는 멀티미디어 리소스의 재생 인터페이스 상에 제공된 코멘트 아이콘들의 일부 또는 모두를 포함할 수 있다. 제1 코멘트 아이콘은 슬픔, 기쁨, 공포 등을 나타내는 멀티미디어 리소스의 재생 인터페이스 상에 제공된 코멘트 아이콘들 중 어느 하나를 포함할 수 있다.

한 실시예에서, 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성은 멀티미디어 리소스를 현재 시청하고 있는 제1 사용자의 제1 상호작용 속성 및 멀티미디어 리소스를 현재 시청하고 있는 또는 멀티미디어 리소스를 이전에 시청한 제2 사용자의 제2 상호작용 속성에 기초하여 제1 사용자와 제2 사용자를 매칭함으로써 취득되고, 사용자 매칭을 위한 추출된 시간 기간들은 멀티미디어 리소스의 연속적인, 단속적인, 또는 전체 시간일 수 있다. 예를 들어, 사용자 A는 제1 분으로부터 제2 분까지 초당 하나의 클릭의 빈도로 웃는 얼굴의 코멘트 아이콘을 클릭하고, 제5 분으로부터 제7 분까지 10초마다 9개의 클릭의 빈도로 우는 얼굴의 코멘트 아이콘을 클릭하고; 사용자 B는 제1 분으로부터 제2 분까지 10초마다 9개의 클릭의 빈도로 웃는 얼굴의 코멘트 아이콘을 클릭하고, 제5 분으로부터 제7 분까지 초당 하나의 클릭의 빈도로 우는 얼굴의 코멘트 아이콘을 클릭한다. 2개의 시간 기간에서의 유사한 아이콘들에 대한 양 사용자의 입력 빈도들은 유사하고, 그러므로 제1 사용자 A의 제1 상호작용 속성(예를 들어, 사용자 A의 웃는 얼굴 코멘트 아이콘의 입력 빈도 및 우는 얼굴 코멘트 아이콘의 입력 빈도)과 제2 사용자 B의 제2 상호작용 속성(예를 들어, 사용자 B의 웃는 얼굴 코멘트 아이콘의 입력 빈도 및 우는 얼굴 코멘트 아이콘의 입력 빈도)는 비교적 유사하다고 고려될 수 있고, 제1 사용자 A와 제2 사용자 B 간의 상호작용 관련성이 비교적 높다고 결정될 수 있다.

한 실시예에서, 제1 사용자와 연관된 제2 사용자가 상호작용 관련성에 따라 추천될 수 있다. 예를 들어, 상기 예에서, 제1 사용자 A와 제2 사용자 B 간의 상호작용 관련성은 비교적 높다. 그러므로, 제1 사용자와 연관된 사용자로서, 제2 사용자 B가 제1 사용자 A에게 추천될 수 있다. 이 방식은 사용자 행위에 기초하여 연관된 사용자들을 추천할 수 있음으로써, 연관된 사용자들을 추천하는 데 있어서 정확성을 개선시키고, 사용자 경험을 향상시킨다.

도 2는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 방법을 도시한 흐름도이다.

도 2에 도시한 것과 같이, 한 실시예에서, 방법은 단계 S14에서, 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제2 사용자의 제2 상호작용 데이터에 기초하여 제2 사용자의 제2 상호작용 속성을 결정하는 것을 추가로 포함한다.

예를 들어, 제2 사용자는 멀티미디어 리소스를 현재 시청하고 있는 다른 사용자 또는 멀티미디어 리소스를 이전에 시청한 복수의 사용자일 수 있다. 멀티미디어 리소스 재생 과정에서, 제2 사용자에 의해 입력된 코멘트 아이콘(예를 들어, 슬픔, 기쁨, 또는 공포를 나타내는 제2 사용자에 의해 클릭된 코멘트 아이콘)이 취득될 수 있고 제2 상호작용 데이터로서 추가로 사용될 수 있다. 서버는 멀티미디어 리소스를 현재 시청하고 있는 또는 멀티미디어 리소스를 이전에 시청한 사용자들을 식별하고, 제2 사용자들을 멀티미디어 리소스를 현재 시청하고 있는 제1 사용자와 매칭하기 위해 그 제2 상호작용 속성들을 결정하고 저장하고, 그들 사이의 상호작용 관련성을 결정하고, 제1 사용자에게 그들 중에서 비교적 높은 상호작용 관련성을 갖는 제2 사용자를 추천할 수 있다.

한 실시예에서, 제2 상호작용 데이터는 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제2 사용자에 의해 입력된 코멘트 아이콘 및 대응하는 입력 시간을 포함한다. 제2 상호작용 속성은 제1 코멘트 아이콘에 대한 제2 사용자의 입력 빈도, 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 빈도, 제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 시간 분포, 및 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 시간 분포 중 하나 또는 복수개를 포함한다. 제1 코멘트 아이콘은 복수의 코멘트 아이콘 중 어느 하나이다.

예를 들어, 제2 상호작용 데이터에 대해, 제2 사용자의 제2 상호작용 속성이 결정될 수 있다. 제2 상호작용 속성은 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제2 사용자에 의해 입력된 다양한 코멘트 아이콘들의 분석을 통해 획득된 제2 사용자의 아이콘 클릭 정보, 예를 들어, 복수의 코멘트 아이콘의 클릭 빈도(복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 빈도), 유사한 코멘트 아이콘들의 클릭 빈도(제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 빈도), 유사한 아이콘들의 클릭 시간 분포(제1 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 시간 분포), 모든 아이콘들의 클릭 시간 분포(복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 시간 분포) 등일 수 있다. 복수의 코멘트 아이콘은 슬픔, 기쁨, 또는 공포 등을 나타내는 멀티미디어 리소스의 재생 인터페이스 상에 제공된 코멘트 아이콘들의 일부 또는 모두를 포함할 수 있다. 제1 코멘트 아이콘은 슬픔, 기쁨, 공포 등을 나타내는 멀티미디어 리소스의 재생 인터페이스 상에 제공된 코멘트 아이콘들 중 어느 하나를 포함할 수 있다.

이 방식은 제2 사용자를 제1 사용자에 매칭하기 위해 제2 사용자의 제2 상호작용 속성을 결정할 수 있음으로써, 연관된 사용자들을 추천하는 데 있어서 정확성을 더 개선시킨다.

도 3은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 방법을 도시한 흐름도이다.

도 3에 도시한 것과 같이, 한 실시예에서, 단계 S12는 단계 S121에서, 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 시간 간격 내의 제1 상호작용 속성 및 제2 상호작용 속성에 따라 제1 시간 간격 내의 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 것을 포함한다.

도 3에 도시한 것과 같이, 한 실시예에서, 단계 S13은 단계 S131에서, 제1 시간 간격 내의 제1 사용자와 연관된 제2 사용자를 추천하는 것을 포함한다.

예를 들어, 멀티미디어 리소스 재생 과정에서, 제1 시간 간격 내의 상호작용 속성들이 제1 시간 간격 내의 사용자들에 의해 입력된 코멘트 아이콘들 및 대응하는 입력 시간에 기초하여 분석될 수 있고, 제1 시간 간격은 멀티미디어 리소스 재생 과정에서의 임의의 시간 간격일 수 있다. 제1 시간 간격 내의 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 빈도가 분석될 수 있고 또는 제1 시간 간격 내의 제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 빈도가 분석될 수 있어서, 제1 시간 간격 내의 제1 상호작용 속성 및 제2 상호작용 속성에 따라 제1 시간 간격 내의 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정한다. 예를 들어, 사용자 A는 제1 분으로부터 제2 분까지 초당 하나의 클릭의 빈도로 웃는 얼굴의 코멘트 아이콘을 클릭하고, 사용자 B는 제1 분으로부터 제2 분까지 10초마다 9개의 클릭의 빈도로 웃는 얼굴의 코멘트 아이콘을 클릭하면, 양 사용자의 입력 빈도들은 유사하고; 그러므로, 제1 분으로부터 제2 분까지 사용자 A와 사용자 B 간의 상호작용 관련성이 비교적 높다고 고려될 수 있다.

한 실시예에서, 제1 시간 간격 내의 제1 사용자와 연관된 제2 사용자가 상호작용 관련성에 따라 추천될 수 있다. 예를 들어, 제1 분으로부터 제2 분까지 사용자 A와 사용자 B 간의 상호작용 관련성이 비교적 높으면(웃는 얼굴의 코멘트 아이콘에 대한 그들의 클릭 빈도들이 유사하면), 제1 시간 간격(제1 분 내지 제2 분) 내의 제1 사용자 A와 연관된 사용자로서, 제2 사용자 B가 제1 사용자에게 추천될 수 있다. 이러한 추천은 실시간 추천, 예를 들어, 멀티미디어 리소스의 재생 동안 제2 분에 제1 사용자 A에게 제2 사용자 B를 추천하는 것일 수 있다.

이 방식은 연관된 사용자들을 추천하기 위해 제1 시간 간격 내의 사용자들의 상호작용 관련성을 결정하고, 추천의 정확성 및 적시성을 개선시킬 수 있음으로써, 사용자 경험을 향상시킨다.

도 4는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 위에 설명된 단계 S12의 한 실시예를 도시한 흐름도이다.

도 4에 도시한 것과 같이, 한 실시예에서, 단계 S12는 다음의 부단계들을 포함한다.

단계 S122에서, 방법은 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 시간 간격 내의 제1 상호작용 속성 및 제2 상호작용 속성에 따라 제1 시간 간격 내의 제1 사용자와 제2 사용자 간의 간격 상호작용 관련성을 결정한다.

단계 S123에서, 방법은 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 복수의 제1 시간 간격 내의 간격 상호작용 관련성에 따라 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정한다.

예를 들어, 멀티미디어 리소스 재생 과정에서, 제1 시간 간격 내의 상호작용 속성들이 제1 시간 간격 내의 사용자들에 의해 입력된 코멘트 아이콘들 및 대응하는 입력 시간에 기초하여 분석될 수 있고, 제1 시간 간격은 멀티미디어 리소스 재생 과정에서의 임의의 시간 간격일 수 있다. 제1 시간 간격 내의 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 빈도가 분석될 수 있고 또는 제1 시간 간격 내의 제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 빈도가 분석될 수 있어서, 제1 시간 간격 내의 제1 상호작용 속성 및 제2 상호작용 속성에 따라 제1 시간 간격 내의 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정한다. 예를 들어, 사용자 A는 제1 분으로부터 제2 분까지 초당 하나의 클릭의 빈도로 웃는 얼굴의 코멘트 아이콘을 클릭하고, 사용자 B는 제1 분으로부터 제2 분까지 10초마다 9개의 클릭의 빈도로 웃는 얼굴의 코멘트 아이콘을 클릭하면, 양 사용자의 입력 빈도들은 유사하다. 그러므로, 제1 분으로부터 제2 분까지 사용자 A와 사용자 B 간의 상호작용 관련성이 비교적 높다고 고려될 수 있다.

한 실시예에서, 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성이 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 복수의 제1 시간 간격 내의 간격 상호작용 관련성에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자 A가 제1 분으로부터 제2 분까지 초당 하나의 클릭의 빈도로 웃는 얼굴의 코멘트 아이콘을 클릭하고, 제5 분으로부터 제7 분까지 10초마다 9개의 클릭의 빈도로 우는 얼굴의 코멘트 아이콘을 클릭하고, 사용자 B가 제1 분으로부터 제2 분까지 10초마다 9개의 클릭의 빈도로 웃는 얼굴의 코멘트 아이콘을 클릭하고, 제5 분으로부터 제7 분까지 초당 하나의 클릭의 빈도로 우는 얼굴의 코멘트 아이콘을 클릭하면, 제1 분으로부터 제2 분까지 그리고 제5 분으로부터 제7 분까지 사용자 A와 사용자 B 간의 간격 상호작용 관련성이 둘 다 비교적 높다고 고려될 수 있다. 이 방식은 복수의 제1 시간 간격 내의 간격 상호작용 관련성에 따라(예를 들어, 복수의 제1 시간 간격 내의 간격 상호작용 관련성의 가중된 평균 또는 가중된 합에 따라) 제1 사용자와 제2 사용자 간의 전체 상호작용 관련성을 결정하고, 전체 상호작용 관련성에 따라 추천을 수행할 수 있다. 복수의 제1 시간 간격은 멀티미디어 리소스의 연속적인, 단속적인, 또는 전체 재생 시간일 수 있다.

이 방식은 추천의 정확성 및 적시성을 개선시킬 수 있고 그럼으로써 사용자 경험을 향상시킬 수 있다.

도 5는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 앞서 설명된 단계 13의 한 실시예를 도시한 흐름도이다. 도 5에 도시한 것과 같이, 한 실시예에서, 단계 S13는 다음의 단계들을 포함한다.

단계 S132에서, 방법은 제1 임계보다 크거나 동일한 상호작용 관련성을 갖는 하나 또는 복수의 제2 사용자를 취득한다.

단계 S133에서, 방법은 상호작용 관련성의 정도로 제2 사용자들을 소팅한다.

단계 S134에서, 방법은 가장 큰 상호작용 관련성을 갖는 미리 결정된 수의 제2 사용자들을 제1 사용자에게 추천한다.

예를 들어, 제1 사용자와 복수의 제2 사용자 간의 상호작용 관련성이 결정될 수 있고, 제1 임계보다 크거나 동일한 상호작용 관련성을 갖는 제2 사용자가 취득될 수 있다. 제1 임계는 미리 설정된 상호작용 관련성 임계일 수 있다. 예를 들어, 모든 상호작용 관련성이 0-1의 값 범위를 가질 때 제1 임계는 0.5-0.7로 설정될 수 있다.

한 실시예에서, 제2 사용자들은 예를 들어, 제2 사용자들의 추천 리스트를 확립하는 상호작용 관련성의 내림차순으로 소팅될 수 있다. 추천 리스트는 가장 큰 상호작용 관련성을 갖는 미리 결정된 수, 예를 들어, 10의 제2 사용자들을 포함할 수 있다. 제2 사용자들의 추천 리스트가 제1 사용자가 선택하도록 제1 사용자에게 추천될 수 있다.

이 방식은 연관된 사용자들을 추천하는 효율성을 개선시키고, 사용자에게 더 많은 선택들을 제공하고, 사용자 경험을 향상시킬 수 있다.

한 실시예에서, 제1 상호작용 속성 및 제2 사용자의 제2 상호작용 속성에 따라 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 것은 제1 상호작용 속성과 제2 상호작용 속성 간의 유사성에 따라 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 것을 포함할 수 있다.

예를 들어, 제1 사용자와 제2 사용자가 관련되는지 여부는 위에 예시된 입력 빈도들, 전체 입력 빈도들, 시간 분포들, 또는 전체 시간 분포들이 유사한지 여부에 따라 결정될 수 있다. 유사성이 높을수록 더 높은 상호작용 관련성을 표시한다. 본 기술 분야의 통상의 기술자들은 상호작용 관련성의 판단을 용이하게 하기 위해 임의의 적절한 수단에 의해(예를 들어, 빈도들 간의 차이, 시간 분포 곡선들 간의 거리 등에 따라) 제1 상호작용 속성과 제2 상호작용 속성 간의 유사성을 결정할 수 있고, 이는 본 개시내용에서 제한되지 않는다.

구체적인 예가 도 6을 참조하여 아래에 주어진다.

도 6은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 방법을 도시한 흐름도이다.

도 6에 도시한 것과 같이, 한 실시예에서, (위에 설명된) 단계 S12는 단계 S124에서, 제1 시간 간격 내의 제1 코멘트 아이콘에 대한 제1 사용자의 입력 빈도와 제1 시간 간격 내의 제1 코멘트 아이콘에 대한 제2 사용자의 입력 빈도 간의 차이에 따라 제1 시간 간격 내의 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 것을 추가로 포함한다.

도 6에 도시한 것과 같이, 한 실시예에서, (위에 설명된) 단계 S13은 단계 S135에서, 상호작용 관련성이 제2 임계보다 크거나 동일하면 제1 사용자에게 제2 사용자를 추천하는 것을 추가로 포함한다.

예를 들어, 제1 상호작용 속성은 제1 시간 간격 내의 제1 코멘트 아이콘에 대한 제1 사용자의 입력 빈도를 포함할 수 있고, 제2 상호작용 속성은 제1 시간 간격 내의 제1 코멘트 아이콘에 대한 제2 사용자의 입력 빈도를 포함할 수 있고, 제1 시간 간격은 멀티미디어 리소스 재생 과정에서의 임의의 시간 간격일 수 있다. 그러므로, 제1 시간 간격 내의 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성이 제1 시간 간격 내의 제1 코멘트 아이콘에 대한 제1 사용자의 입력 빈도와 제1 시간 간격 내의 제1 코멘트 아이콘에 대한 제2 사용자의 입력 빈도 간의 차이에 따라 결정될 수 있다. 이 차이가 작으면, 상호작용 관련성이 큰 것으로 결정될 수 있고; 이 차이가 크면, 상호작용 관련성이 작은 것으로 결정될 수 있다.

한 실시예에서, 상호작용 관련성의 제2 임계가 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 모든 상호작용 관련성이 0-1의 값 범위를 가질 때 제2 임계는 0.6-0.8로 설정될 수 있다. 상호작용 관련성이 제2 임계보다 크거나 동일하면, 제1 사용자와 제2 사용자는 제1 시간 간격 내에서 연관되는 것으로 결정될 수 있고, 제2 사용자가 제1 사용자의 연관된 사용자로서 결정될 수 있고, 제2 사용자는 그러므로 제1 사용자에게 추천될 수 있다.

이 방식은 제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 빈도들 간의 차이에 따라 추천을 수행하고 추천의 정확성을 개선시킬 수 있다.

도 7은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 장치를 도시한 블록도이다.

도 7에 도시한 것과 같이, 연관된 사용자를 추천하는 장치는 제1 상호작용 속성 결정 모듈(71), 제1 관련성 결정 모듈(72), 및 제1 사용자 추천 모듈(73)을 포함한다.

제1 상호작용 속성 결정 모듈(71)은 멀티미디어 리소스 재생 과정 동안 제1 사용자의 제1 상호작용 데이터에 기초하여 제1 사용자의 제1 상호작용 속성을 결정하기 위해 사용된다.

제1 관련성 결정 모듈(72)은 제1 상호작용 속성 및 제2 사용자의 제2 상호작용 속성에 따라 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하기 위해 사용된다.

제1 사용자 추천 모듈(73)은 상호작용 관련성에 따라, 제1 사용자와 연관된 제2 사용자를 추천하기 위해 사용된다.

도 8은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 장치를 도시한 블록도이다. 도 8에 도시한 것과 같이, 한 실시예에서, 장치는 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제2 사용자의 제2 상호작용 데이터에 기초하여 제2 사용자의 제2 상호작용 속성을 결정하도록 구성된 제2 상호작용 속성 결정 모듈(74)을 추가로 포함한다.

도 8에 도시한 것과 같이, 한 실시예에서, 제1 관련성 결정 모듈(72)은 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 시간 간격 내의 제1 상호작용 속성 및 제2 상호작용 속성에 따라 제1 시간 간격 내의 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하도록 구성된 제1 관련성 결정 서브모듈(721)을 포함한다.

예시된 실시예에서, 제1 사용자 추천 모듈(73)은 제1 시간 간격 내에서 제1 사용자와 연관된 제2 사용자를 추천하도록 구성된 제1 추천 서브모듈(731)을 포함한다.

도 8에 도시한 것과 같이, 한 실시예에서, 제1 관련성 결정 모듈(72)은 제2 관련성 결정 서브모듈(722) 및 제3 관련성 결정 서브모듈(723)을 포함한다.

예시된 실시예에서, 제2 관련성 결정 서브모듈(722)은 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 시간 간격 내의 제1 상호작용 속성 및 제2 상호작용 속성에 따라 제1 시간 간격 내의 제1 사용자와 제2 사용자 간의 간격 상호작용 관련성을 결정하도록 구성된다.

예시된 실시예에서, 제3 관련성 결정 서브모듈(723)은 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 복수의 제1 시간 간격 내의 간격 상호작용 관련성에 따라 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하도록 구성된다.

도 8에 도시한 것과 같이, 한 실시예에서, 제1 사용자 추천 모듈(73)은 사용자 취득 서브모듈(732), 소팅 서브모듈(733), 및 제2 추천 서브모듈(734)을 포함한다.

예시된 실시예에서, 사용자 취득 서브모듈(732)은 제1 임계보다 크거나 동일한 상호작용 관련성을 갖는 하나 또는 복수의 제2 사용자를 취득하도록 구성된다.

예시된 실시예에서, 소팅 서브모듈(733)은 상호작용 관련성의 정도로 제2 사용자를 소팅하도록 구성된다.

예시된 실시예에서, 제2 추천 서브모듈(734)은 가장 큰 상호작용 관련성을 갖는 미리 결정된 수의 제2 사용자들을 제1 사용자에게 추천하도록 구성된다.

한 실시예에서, 제1 관련성 결정 모듈은 제1 상호작용 속성과 제2 상호작용 속성 간의 유사성에 따라 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하기 위해 사용된다.

한 실시예에서, 제1 상호작용 데이터는 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 사용자에 의해 입력된 코멘트 아이콘 및 대응하는 입력 시간을 포함한다. 본 실시예에서, 제1 사용자의 제1 상호작용 속성은 제1 코멘트 아이콘에 대한 제1 사용자의 입력 빈도, 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 빈도, 제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 시간 분포, 및 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 시간 분포 중 하나 또는 복수개를 포함하고, 제1 코멘트 아이콘은 복수의 코멘트 아이콘 중 어느 하나이다.

한 실시예에서, 제2 상호작용 데이터는 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제2 사용자에 의해 입력된 코멘트 아이콘 및 대응하는 입력 시간을 포함하고, 제2 상호작용 속성은 제1 코멘트 아이콘에 대한 제2 사용자의 입력 빈도, 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 빈도, 제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 시간 분포, 및 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 시간 분포 중 하나 또는 복수개를 포함하고, 제1 코멘트 아이콘은 복수의 코멘트 아이콘 중 어느 하나이다.

한 실시예에서, 제1 상호작용 속성은 제1 시간 간격 내의 제1 코멘트 아이콘에 대한 제1 사용자의 입력 빈도를 포함하고, 제2 상호작용 속성은 제1 시간 간격 내의 제1 코멘트 아이콘에 대한 제2 사용자의 입력 빈도를 포함한다.

도 8에 도시한 것과 같이, 한 실시예에서, 제1 관련성 결정 모듈(72)은 제4 관련성 결정 서브모듈(724)을 포함한다.

예시된 실시예에서, 제4 관련성 결정 서브모듈(724)은 제1 시간 간격 내의 제1 코멘트 아이콘에 대한 제1 사용자의 입력 빈도와 제1 시간 간격 내의 제1 코멘트 아이콘에 대한 제2 사용자의 입력 빈도 간의 차이에 따라 제1 시간 간격 내의 제1 사용자와 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하도록 구성된다.

예시된 실시예에서, 제1 사용자 추천 모듈(73)은 상호작용 관련성이 제2 임계보다 크거나 동일하면 제1 사용자에게 제2 사용자를 추천하도록 구성된 제3 추천 서브모듈(735)을 추가로 포함한다.

도 9는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 장치(800)를 도시한 블록도이다.

예를 들어, 장치(800)는 이동 전화, 컴퓨터, 디지털 방송 단말기, 메시징 디바이스, 게임 콘솔, 태블릿 디바이스, 의료 기구, 운동 기구, 개인 휴대 단말기 등일 수 있다.

도 9를 참조하면, 장치(800)는 다음의 소자를 하나 또는 복수개 포함할 수 있다: 처리 소자(802), 메모리(804), 전력 공급 소자(806), 멀티미디어 소자(808), 오디오 소자(810), 입/출력(I/O) 인터페이스(812), 센서 소자(814), 및 통신 소자(816).

처리 소자(802)는 디스플레이, 전화 호출, 데이터 통신, 카메라, 및 기록과 연관된 동작들과 같은, 장치(800)의 전체 동작들을 전형적으로 제어한다. 처리 소자(802)는 위에 설명된 방법의 단계들의 모두 또는 일부를 달성하기 위해 명령어들을 실행하는 하나 또는 복수의 프로세서(820)를 포함할 수 있다. 또한, 처리 소자(802)는 처리 소자(802)와 다른 소자들 간의 상호작용을 용이하게 하기 위해 하나 또는 복수의 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 처리 소자(802)는 멀티미디어 소자(808)와 처리 소자(802) 간의 상호작용을 용이하게 하기 위해 멀티미디어 모듈을 포함할 수 있다.

메모리(804)는 장치(800)에 대한 동작을 지원하기 위해 다양한 유형들의 데이터를 저장하도록 구성된다. 이들 데이터의 예들은 장치(800) 상에서 동작하는 임의의 애플리케이션 또는 방법을 위한 명령어들, 연락 데이터, 폰북 데이터, 메시지들, 사진들, 비디오 등을 포함한다. 메모리(804)는 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 전기적으로 소거가능하고 프로그램가능한 리드 온리 메모리(EEPROM), 소거가능하고 프로그램가능한 리드 온리 메모리(EPROM), 프로그램가능한 리드 온리 메모리(PROM), 리드 온리 메모리(ROM), 자기 메모리, 플래시 메모리, 자기 디스크, 또는 광학 디스크와 같은, 임의 유형의 휘발성 또는 비휘발성 저장 디바이스 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다.

전력 공급 소자(806)는 장치(800)의 다양한 소자들에 전력을 제공한다. 전력 공급 소자(806)는 전력 관리 시스템, 하나 또는 복수의 전원, 및 장치(800)를 위한 전력의 발생, 관리, 및 분배와 연관된 다른 소자들을 포함할 수 있다.

멀티미디어 소자(808)는 장치(800)와 사용자 간에 출력 인터페이스를 제공하는 화면을 포함한다. 일부 실시예들에서, 화면은 액정 디스플레이(LCD) 및 터치 패널(TP)를 포함할 수 있다. 화면이 터치 패널을 포함하면, 화면은 사용자로부터 입력 신호들을 수신하기 위해 터치 화면으로서 구현될 수 있다. 터치 패널은 터치 패널 상의 터치들, 스위프들, 및 제스처들을 감지하기 위해 하나 또는 복수의 터치 센서를 포함한다. 터치 센서들은 터치 또는 스위프 동작의 경계를 감지할 뿐만 아니라, 터치 또는 스위프 조작과 관련된 시간의 기간 및 압력을 검출할 수 있다. 일부 실시예들에서, 멀티미디어 소자(808)는 전면 카메라 및/또는 후면 카메라를 포함한다. 장치(800)가 사진 모드 또는 비디오 모드와 같은 동작 모드에 있을 때, 전면 카메라 및/또는 후면 카메라는 외부 멀티미디어 데이터를 수신할 수 있다. 각각의 전면 카메라 및 후면 카메라는 고정된 광학 렌즈계일 수 있거나 초점 길이 및 광학 줌 능력을 갖는다.

오디오 소자(810)는 오디오 신호들을 출력 및/또는 입력하도록 구성된다. 예를 들어, 오디오 소자(810)는 장치(800)가 호출 모드, 기록 모드, 및 음성 인식 모드와 같은 동작 모드에 있을 때 외부 오디오 신호들을 수신하도록 구성된 마이크로폰(MIC)을 포함한다. 수신된 오디오 신호들은 메모리(804) 내에 추가로 저장되고 또는 통신 소자(816)를 통해 보내질 수 있다. 일부 실시예들에서, 오디오 소자(810)는 오디오 신호들을 출력하기 위해 사용되는 스피커를 추가로 포함한다.

I/O 인터페이스(812)는 처리 소자(802)와 키보드, 클릭 휠, 버튼 등일 수 있는 주변 인터페이스 모듈 간에 인터페이스를 제공한다. 이들 버튼은 홈 버튼, 볼륨 버튼, 시작 버튼, 및 잠금 버튼을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다.

센서 소자(814)는 장치(800)에 다양한 양태들의 상태 평가들을 제공하기 위해 사용되는 하나 또는 복수의 센서를 포함한다. 예를 들어, 센서 소자(814)는 장치(800)의 온/오프 상태, 및 장치(800)의 소자들, 예를 들어, 디스플레이 및 키패드의 상대적 위치를 검출할 수 있고; 센서 소자(814)는 또한 장치(800) 또는 장치(800)의 하나의 소자의 위치 변화, 장치(800)와의 사용자 접촉의 유무, 장치(800)의 배향 또는 가속/감속, 및 장치(800)의 온도의 변화를 검출할 수 있다. 센서 소자(814)는 물리적 접촉이 없이 인접한 물체의 존재를 검출하도록 구성된 근접 센서를 포함할 수 있다. 센서 소자(814)는 촬상 애플리케이션들에서 사용하기 위한 CMOS들 또는 CCD 영상 센서와 같은, 광학 센서를 추가로 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 센서 소자(814)는 가속도 센서, 자이로스코프 센서, 자기 센서, 압력 센서, 또는 온도 센서를 추가로 포함할 수 있다.

통신 소자(816)는 장치(800)와 다른 디바이스들 간의 유선 또는 무선 통신을 용이하게 하도록 구성된다. 장치(800)는 와이파이, 2G, 3G, 또는 이들의 조합과 같은 통신 표준에 기초하여 무선 네트워크에 액세스할 수 있다. 한 예시적인 실시예에서, 통신 소자(816)는 방송 채널을 통해 방송 관련 정보 또는 외부 방송 관리 시스템으로부터 방송 신호들을 수신한다. 한 예시적인 실시예에서, 통신 소자(816)는 단거리 통신을 용이하게 하기 위해 근거리 통신(NFC) 모듈을 추가로 포함할 수 있다. 예를 들어, NFC 모듈은 라디오 주파수 식별(RFID) 기술, 적외선 통신(IrDA) 기술, 초광대역(UWB) 기술, 블루투스(BT) 기술, 및 다른 기술들에 기초하여 구현될 수 있다.

예시적인 실시예에서, 장치(800)는 위에 설명된 방법을 실행하기 위해 하나 또는 복수의 주문형 집적 회로들(ASIC들), 디지털 신호 프로세서들(DSP들), 디지털 신호 처리 디바이스들(DSPD들), 프로그램가능한 논리 디바이스들(PLD들), 필드 프로그램가능한 게이트 어레이들(FPGA들), 컨트롤러들, 마이크로컨트롤러들, 마이크로프로세서들, 또는 다른 전자 요소들에 의해 구현될 수 있다.

예시적인 실시예에서, 명령어들을 포함하는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 예를 들어, 위에 설명된 방법을 달성하기 위해 장치(800)의 프로세서(820)에 의해 실행될 수 있는 명령어들을 포함하는 메모리(804)가 추가로 제공된다.

도 10은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 연관된 사용자를 추천하는 장치(1900)를 도시한 블록도이다.

예를 들어, 장치(1900)는 서버로서 이용될 수 있다. 도 10을 참조하면, 장치(1900)는 하나 또는 복수의 프로세서를 추가로 포함하는 처리 소자(1922), 처리 소자(1922)에 의해 실행될 수 있는 명령어들, 예를 들어, 애플리케이션을 저장하기 위해 사용되는 메모리(1932)로 대표되는 메모리 리소스를 포함한다. 메모리(1932) 내에 저장된 애플리케이션은 명령어들의 세트에 각각 대응하는 하나 또는 복수의 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 처리 소자(1922)는 위에 설명된 방법을 실행하기 위해 명령어들을 수행하도록 구성된다.

장치(1900)는 장치(1900)의 전력 관리를 수행하도록 구성된 전력 공급 소자(1926), 장치(1900)를 네트워크에 접속하도록 구성된 무선 네트워크 인터페이스(1950), 및 입/출력(I/O) 인터페이스(1958)를 추가로 포함할 수 있다. 장치(1900)는 Windows Server®, Mac OS X®, Unix®, Linux®, FreeBSD® 등과 같은, 메모리(1932) 내에 저장된 운영 체제에 기초하여 동작할 수 있다.

예시적인 실시예에서, 명령어들을 포함하는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 예를 들어, 명령어들을 포함하는 메모리(1932)가 추가로 제공되는데, 위에 언급된 명령어들은 위에 설명된 방법을 달성하기 위해 장치(1900)의 처리 소자(1922)에 의해 실행될 수 있다.

본 개시내용은 시스템, 방법, 및/또는 컴퓨터 프로그램 제품일 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 프로세서로 하여금 본 개시내용의 다양한 양태들을 구현하게 하기 위해 그에 저장되어 있는 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들을 갖는 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함할 수 있다.

컴퓨터 판독가능 저장 매체는 명령어 실행 디바이스에 의해 사용되는 명령어들을 홀드하고 저장할 수 있는 실재하는 디바이스일 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 예를 들어, 전기 저장 디바이스, 자기 저장 디바이스, 광학 저장 디바이스, 전자기 저장 디바이스, 반도체 메모리 디바이스, 또는 이들의 임의의 적합한 조합을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체의 보다 구체적인 예들(총망라적이지 않은 리스트)은 휴대용 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 리드 온리 메모리(ROM), 소거가능하고 프로그램가능한 리드 온리 메모리(EPROM 또는 플래시 메모리), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 휴대용 컴팩트 디스크 리드 온리 메모리(CD-ROM), 디지털 다기능 디스크(DVD), 메모리 스틱, 플로피 디스크, 그에 저장되는 명령어들을 갖는 펀치 카드 또는 리세션들 내의 범프들의 구조와 같은 기계적 코딩 장비, 및 이들의 임의의 적합한 조합을 포함한다. 본원에서 사용되는 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 라디오 파들 또는 다른 자유롭게 전파되는 전자기 파들, 도파관 또는 다른 전송 매체를 통해 전파되는 전자기 파들(예를 들어, 광섬유 케이블을 통해 통과하는 광 펄스들), 또는 전기 배선들을 통해 전송되는 전기 신호들과 같은, 일시적 신호들 자체들로서 해석되지 않는다.

본원에 설명된 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들은 컴퓨터 판독가능 저장 매체로부터 다양한 컴퓨팅/처리 디바이스들로 다운로드되거나 인터넷, 근거리 네트워크, 광역 네트워크 및/또는 무선 네트워크와 같은 네트워크를 통해 외부 컴퓨터 또는 외부 저장 디바이스에 다운로드될 수 있다. 네트워크는 구리 전송 케이블들, 광섬유 전송, 무선 전송, 라우터들, 방화벽들, 스위치들, 게이트웨이 컴퓨터들, 및/또는 에지 서버들을 포함할 수 있다. 각각의 컴퓨팅/처리 디바이스 내의 네트워크 어댑터 카드 또는 네트워크 인터페이스는 네트워크로부터 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들을 수신하고 각각의 컴퓨팅/처리 디바이스 내의 컴퓨터 판독가능 저장 매체 내에 그들을 저장하기 위해, 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들을 전송한다.

본 개시내용의 동작들을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 명령어들은 어셈블리 명령어들, 명령어 세트 아키텍처(ISA) 명령어들, 머신 명령어들, 머신 관련 명령어들, 마이크로코드, 펌웨어 명령어들, 상태 설정 데이터, 또는 하나 또는 복수의 프로그래밍 언어들, Smalltalk, C++ 등과 같은 객체 지향 프로그래밍 언어들을 포함하는 프로그래밍 언어들, 및 "C" 언어 또는 유사한 프로그래밍 언어들과 같은 통상적인 절차적 프로그래밍 언어들의 임의의 조합으로 작성된 소스 코드 또는 오브젝트 코드일 수 있다. 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들은 사용자 컴퓨터 상에서 전체적으로 또는 부분적으로 실행되고, 스탠드-얼론 소프트웨어 패키지로서 실행되고, 사용자 컴퓨터 상에서 부분적으로 그리고 원격 컴퓨터 상에서 부분적으로 실행되고, 또는 원격 컴퓨터 또는 서버 상에서 전체적으로 실행될 수 있다. 원격 컴퓨터의 경우에, 원격 컴퓨터는 근거리 네트워크(LAN) 또는 광역 네트워크(WAN)를 포함하는, 임의 종류의 네트워크를 통해 사용자의 컴퓨터에 접속될 수 있다. 대안적으로, 그것은 (예를 들어, 인터넷을 통해 접속하기 위해 인터넷 서비스 제공업체를 이용하여) 외부 컴퓨터에 접속될 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로그램가능한 논리 회로들, 필드 프로그램가능한 게이트 어레이들(FPGA들), 또는 프로그램가능한 논리 어레이들(PLA들)과 같은 전자 회로들은 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들의 상태 정보를 이용하여 주문화될 수 있다. 전자 회로들은 본 개시내용의 다양한 양태들을 구현하기 위해 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들을 실행할 수 있다.

본 개시내용의 다양한 양태들이 본 개시내용의 실시예들에 따른 방법들, 장치들(시스템들), 및 컴퓨터 프로그램 제품들의 흐름도들 및/또는 블록도들을 참조하여 본원에 설명된다. 흐름도들 및/또는 블록도들의 각각의 블록 및 흐름도들 및/또는 블록도들 내의 다양한 블록들의 조합이 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해하여야 한다.

이들 컴퓨터 프로그램 명령어는 머신을 제조하기 위해, 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 또는 다른 프로그램가능한 데이터 처리 장치들의 프로세서에 제공될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 다른 프로그램가능한 데이터 처리 장치들의 프로세서에 의해 실행될 때, 이들 명령어는 흐름도들 및/또는 블록도들의 하나 또는 복수의 블록 내에 특정된 기능들/동작들을 구현하는 장치를 제조한다. 또한, 이들 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들은 컴퓨터 판독가능 저장 매체 내에 저장될 수 있다. 이들 명령어는 컴퓨터, 프로그램가능한 데이터 처리 디바이스, 및/또는 다른 디바이스들로 하여금 특정한 방식으로 동작하게 하므로; 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체는 하나 또는 복수의 흐름도들 및/또는 블록도들 내에 특정된 기능들/동작들의 다양한 양태들을 구현하는 명령어들을 포함하는, 아티팩트를 포함한다.

컴퓨터 프로그램 명령어들은 또한 컴퓨터, 다른 프로그램가능한 데이터 처리 장치들, 또는 다른 디바이스들 상에 로드될 수 있으므로, 다른 프로그램가능한 데이터 처리 장치들 또는 다른 디바이스들은 컴퓨터-구현 과정을 발생하기 위해, 일련의 동작 단계들을 수행하므로, 하나 또는 복수의 흐름도 및/또는 블록도 내에 특정된 기능들/동작들은 컴퓨터, 다른 프로그램가능한 데이터 처리 장치들, 또는 다른 디바이스들 상에서 실행되는 명령어들에 의해 구현된다.

첨부 도면 내의 흐름도들 및 블록도들은 본 개시내용의 복수의 실시예에 따른 시스템들, 방법들, 및 컴퓨터 프로그램 제품들의 실시예들의 시스템 아키텍처들, 기능들, 및 동작들을 도시한다. 이와 관련하여, 흐름도들 또는 블록도들 내의 각각의 블록은 특정된 논리 기능들을 구현하기 위한 하나 또는 복수의 실행가능한 명령어를 포함하는 모듈, 프로그램 세그먼트, 또는 명령어의 부분을 대표할 수 있다. 일부 대안적인 구현들에서, 블록들 내에 표시된 기능들은 또한 도면에 도시된 것과 상이한 순서로 발생할 수 있다. 예를 들어, 2개의 연속하는 블록은 실제로 실질적으로 병렬로 수행될 수 있고, 때때로 또한 포함된 기능들에 따라 역순으로 수행될 수 있다. 흐름도들 및/또는 블록도들의 각각의 블록, 및 흐름도들 및/또는 블록도들 내의 블록들의 조합들이 특정된 기능 또는 동작을 수행하는 전용 하드웨어 기반 시스템에서 구현될 수 있거나, 전용 하드웨어와 컴퓨터 명령어들의 조합에 의해 구현될 수 있다는 점에 또한 주목한다.

본 개시내용의 다양한 실시예들이 위에 설명되었다. 전술한 설명은 예시적이고 총망라적이지 않고, 개시된 다양한 실시예들로 제한되는 것은 아니다. 많은 수정들 및 변형들이 예시된 다양한 실시예들의 범위 및 취지에서 벗어나지 않고서 본 기술 분야의 통상의 기술자들에게 명백하다. 본원에서 사용된 용어들은 원리들, 실제 응용들, 또는 실시예들의 시장에서의 기술들에 대한 기술적 개선들을 최상으로 설명하고, 또는 본원에 개시된 실시예들을 본 기술 분야의 다른 통상의 기술자들에게 이해시킬 수 있도록 선택되었다.

Claims

연관된 사용자를 추천하는 방법으로서, 상기 방법은
멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 사용자의 제1 상호작용 데이터에 기초하여 상기 제1 사용자의 상기 제1 상호작용 속성을 결정하는 단계;
상기 제1 상호작용 속성 및 제2 사용자의 제2 상호작용 속성에 따라 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 단계; 및
상기 상호작용 관련성에 따라, 상기 제1 사용자와 연관된 상기 제2 사용자를 추천하는 단계
를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 방법은
상기 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 상기 제2 사용자의 제2 상호작용 데이터에 기초하여 상기 제2 사용자의 상기 제2 상호작용 속성을 결정하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 단계는
상기 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 시간 간격 내의 상기 제1 상호작용 속성 및 상기 제2 상호작용 속성에 따라 상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 단계를 포함하고;
상기 제1 사용자와 연관된 상기 제2 사용자를 추천하는 단계는
상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 사용자와 연관된 상기 제2 사용자를 추천하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 단계는
상기 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 시간 간격 내의 상기 제1 상호작용 속성 및 상기 제2 상호작용 속성에 따라 상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 간격 상호작용 관련성을 결정하는 단계; 및
상기 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 복수의 제1 시간 간격 내의 간격 상호작용 관련성에 따라 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상기 상호작용 관련성을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 사용자와 연관된 상기 제2 사용자를 추천하는 단계는
제1 임계보다 크거나 동일한 상호작용 관련성을 갖는 하나 또는 복수의 제2 사용자를 취득하는 단계;
상호작용 관련성의 정도로 상기 제2 사용자들을 소팅하는 단계; 및
가장 큰 상호작용 관련성을 갖는 미리 결정된 수의 제2 사용자들을 상기 제1 사용자에게 추천하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 상호작용 속성 및 제2 사용자의 제2 상호작용 속성에 따라 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 단계는
상기 제1 상호작용 속성과 상기 제2 상호작용 속성 간의 유사성에 따라 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상기 상호작용 관련성을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 제1 상호작용 데이터는 상기 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 상기 제1 사용자에 의해 입력된 코멘트 아이콘 및 대응하는 입력 시간을 포함하고;
상기 제1 사용자의 상기 제1 상호작용 속성은 제1 코멘트 아이콘에 대한 상기 제1 사용자의 입력 빈도, 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 빈도, 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 시간 분포, 및 상기 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 시간 분포 중 하나 또는 복수개를 포함하고,
상기 제1 코멘트 아이콘은 상기 복수의 코멘트 아이콘 중 어느 하나인 방법.
제7항에 있어서, 제2 상호작용 데이터는 상기 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 상기 제2 사용자에 의해 입력된 코멘트 아이콘 및 대응하는 입력 시간을 포함하고;
상기 제2 상호작용 속성은 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 상기 제2 사용자의 입력 빈도, 상기 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 빈도, 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 시간 분포, 및 상기 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 시간 분포 중 하나 또는 복수개를 포함하고,
상기 제1 코멘트 아이콘은 상기 복수의 코멘트 아이콘 중 어느 하나인 방법.
제8항에 있어서, 상기 제1 상호작용 속성은 제1 시간 간격 내의 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 상기 제1 사용자의 입력 빈도를 포함하고, 상기 제2 상호작용 속성은 상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 상기 제2 사용자의 입력 빈도를 포함하고;
상기 제1 상호작용 속성 및 복수의 제2 사용자의 제2 상호작용 속성들에 따라 상기 제1 사용자와 상기 복수의 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 단계는
상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 상기 제1 사용자의 상기 입력 빈도와 상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 상기 제2 사용자의 상기 입력 빈도 간의 차이에 따라 상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하는 단계를 포함하고;
상기 상호작용 관련성에 따라, 상기 제1 사용자와 연관된 상기 제2 사용자를 추천하는 단계는
상기 상호작용 관련성이 제2 임계보다 크거나 동일하면 상기 제1 사용자에게 상기 제2 사용자를 추천하는 단계를 포함하는 방법.
연관된 사용자를 추천하는 장치로서, 상기 장치는
멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 사용자의 제1 상호작용 데이터에 기초하여 상기 제1 사용자의 상기 제1 상호작용 속성을 결정하기 위해 사용되는 제1 상호작용 속성 결정 모듈;
상기 제1 상호작용 속성 및 제2 사용자의 제2 상호작용 속성에 따라 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하기 위해 사용되는 제1 관련성 결정 모듈; 및
상기 상호작용 관련성에 따라, 상기 제1 사용자와 연관된 상기 제2 사용자를 추천하기 위해 사용되는 제1 사용자 추천 모듈
을 포함하는 장치.
제10항에 있어서, 상기 장치는 상기 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 상기 제2 사용자의 제2 상호작용 데이터에 기초하여 상기 제2 사용자의 상기 제2 상호작용 속성을 결정하기 위해 사용되는 제2 상호작용 속성 결정 모듈을 추가로 포함하는 장치.
제10항에 있어서, 상기 제1 관련성 결정 모듈은
상기 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 시간 간격 내의 상기 제1 상호작용 속성 및 상기 제2 상호작용 속성에 따라 상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하기 위해 사용되는 제1 관련성 결정 서브모듈을 포함하고;
상기 제1 사용자 추천 모듈은
상기 제1 시간 간격 내에서 상기 제1 사용자와 연관된 상기 제2 사용자를 추천하기 위해 사용되는 제1 추천 서브모듈을 포함하는 장치.
제10항에 있어서, 상기 제1 관련성 결정 모듈은
상기 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 시간 간격 내의 상기 제1 상호작용 속성 및 상기 제2 상호작용 속성에 따라 상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 간격 상호작용 관련성을 결정하기 위해 사용되는 제2 관련성 결정 서브모듈;
상기 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 복수의 제1 시간 간격 내의 간격 상호작용 관련성에 따라 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상기 상호작용 관련성을 결정하기 위해 사용되는 제3 관련성 결정 서브모듈을 포함하는 장치.
제10항에 있어서, 상기 제1 사용자 추천 모듈은
제1 임계보다 크거나 동일한 상호작용 관련성을 갖는 하나 또는 복수의 제2 사용자를 취득하기 위해 사용되는 사용자 취득 서브모듈;
상기 상호작용 관련성의 정도로 상기 제2 사용자를 소팅하기 위해 사용되는 소팅 서브모듈; 및
가장 큰 상호작용 관련성을 갖는 미리 결정된 수의 제2 사용자들을 상기 제1 사용자에게 추천하기 위해 사용되는 제2 추천 서브모듈을 포함하는 장치.
제10항에 있어서, 상기 제1 관련성 결정 모듈은 상기 제1 상호작용 속성과 상기 제2 상호작용 속성 간의 유사성에 따라 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상기 상호작용 관련성을 결정하기 위해 사용되는 장치.
제11항에 있어서, 상기 제1 상호작용 데이터는 상기 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 상기 제1 사용자에 의해 입력된 코멘트 아이콘 및 대응하는 입력 시간을 포함하고;
상기 제1 사용자의 상기 제1 상호작용 속성은 제1 코멘트 아이콘에 대한 상기 제1 사용자의 입력 빈도, 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 빈도, 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 시간 분포, 및 상기 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 시간 분포 중 하나 또는 복수개를 포함하고,
상기 제1 코멘트 아이콘은 상기 복수의 코멘트 아이콘 중 어느 하나인 장치.
제16항에 있어서, 제2 상호작용 데이터는 상기 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 상기 제2 사용자에 의해 입력된 코멘트 아이콘 및 대응하는 입력 시간을 포함하고;
상기 제2 상호작용 속성은 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 상기 제2 사용자의 입력 빈도, 상기 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 빈도, 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 입력 시간 분포, 및 상기 복수의 코멘트 아이콘에 대한 전체 입력 시간 분포 중 하나 또는 복수개를 포함하고,
상기 제1 코멘트 아이콘은 상기 복수의 코멘트 아이콘 중 어느 하나인 장치.
제17항에 있어서, 상기 제1 상호작용 속성은 제1 시간 간격 내의 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 상기 제1 사용자의 입력 빈도를 포함하고, 상기 제2 상호작용 속성은 상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 상기 제2 사용자의 입력 빈도를 포함하고,
상기 제1 관련성 결정 모듈은
상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 상기 제1 사용자의 상기 입력 빈도와 상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 코멘트 아이콘에 대한 상기 제2 사용자의 상기 입력 빈도 간의 차이에 따라 상기 제1 시간 간격 내의 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하기 위해 사용되는 제4 관련성 결정 서브모듈을 포함하고;
상기 제1 사용자 추천 모듈은
상기 상호작용 관련성이 제2 임계보다 크거나 동일하면 상기 제1 사용자에게 상기 제2 사용자를 추천하기 위해 사용되는 제3 추천 서브모듈을 포함하는 장치.
연관된 사용자를 추천하는 장치로서, 상기 장치는
프로세서; 및
프로세서-실행가능한 명령어들을 저장하기 위해 사용되는 메모리를 포함하고,
상기 프로세서는 멀티미디어 리소스 재생 과정에서 제1 사용자의 제1 상호작용 데이터에 기초하여 상기 제1 사용자의 상기 제1 상호작용 속성을 결정하고;
상기 제1 상호작용 속성 및 제2 사용자의 제2 상호작용 속성에 따라 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자 간의 상호작용 관련성을 결정하고;
상기 상호작용 관련성에 따라, 상기 제1 사용자와 연관된 상기 제2 사용자를 추천하도록
구성되는 장치.