KR20200003665A - Method and server for recommending webpage - Google Patents

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KR20200003665A
KR20200003665A KR1020180076710A KR20180076710A KR20200003665A KR 20200003665 A KR20200003665 A KR 20200003665A KR 1020180076710 A KR1020180076710 A KR 1020180076710A KR 20180076710 A KR20180076710 A KR 20180076710A KR 20200003665 A KR20200003665 A KR 20200003665A
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양일호
유하진
윤성현
허희수
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서울시립대학교 산학협력단
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Abstract

The present invention relates to a method for recommending a webpage which is performed by a webpage recommendation server. The method for recommending a webpage comprises the steps of: storing a visiting history of a webpage visited through a user terminal; generating a search tree from a target node to an interest node based on the visiting history; selecting a plurality of main nodes based on a browsing time of each node included in the search tree; evaluating recommendation worth of each of the plurality of main nodes based on a visiting probability of each of the plurality of main nodes and a time consumed when moving from the target node to each of the plurality of main nodes; and recommending the webpage based on the recommendation worth of each of the plurality of main nodes.

Description

웹 페이지를 추천하는 방법 및 서버{METHOD AND SERVER FOR RECOMMENDING WEBPAGE}How to recommend web pages and servers {METHOD AND SERVER FOR RECOMMENDING WEBPAGE}

본 발명은 웹 페이지를 추천하는 방법 및 서버에 관한 것이다. The present invention relates to a method and server for recommending a web page.

종래의 경우, 웹 브라우저의 실행 직후 또는 웹 브라우저 상 새 탭의 생성 직후, 초기 웹 브라우저의 화면을 통해 웹 페이지를 추천하고 있다.In the related art, a web page is recommended through the screen of an initial web browser immediately after execution of the web browser or immediately after the creation of a new tab on the web browser.

또한, 사용자가 주소 창에 직접 입력한 웹 페이지의 URL 주소 중 방문 빈도가 높은 웹 페이지만을 위주로 추천해왔다. In addition, only web pages with high frequency of visits are recommended among the URL addresses of web pages that the user directly inputs in the address bar.

한국공개특허공보 제2017-0032037호 (2017.03.22. 공개)Korean Laid-Open Patent Publication No. 2017-0032037 (published Mar. 22, 2017)

본 발명은 사용자 단말을 통해 사용자가 방문한 웹 페이지의 방문 히스토리에 기초하여 대상 노드로부터 관심 노드까지의 탐색 트리를 생성하고, 생성된 탐색 트리를 이용하여 웹 페이지를 추천하고자 한다. The present invention is to generate a search tree from the target node to the node of interest based on the visit history of the web page visited by the user through the user terminal, and recommends the web page using the generated search tree.

또한, 본 발명은 탐색 트리에 포함된 복수의 주요 노드를 대상으로 웹 페이지를 추천하고자 한다. 구체적으로, 본 발명은 복수의 주요 노드 각각의 방문 확률 및 대상 노드로부터 복수의 주요 노드 각각으로 이동할 때 소요되는 시간에 기초하여 각 주요 노드의 추천 가치를 평가하고, 각 주요 노드의 추천 가치에 기초하여 웹 페이지를 추천하고자 한다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다. In addition, the present invention intends to recommend a web page to a plurality of main nodes included in a search tree. Specifically, the present invention evaluates the recommendation value of each main node based on the visit probability of each of the plurality of main nodes and the time required to move from the target node to each of the plurality of main nodes, and based on the recommendation value of each main node. I would like to recommend a web page. However, the technical problem to be achieved by the present embodiment is not limited to the technical problems as described above, and other technical problems may exist.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따른 웹 페이지 추천 서버에 의해 수행되는 웹 페이지 추천 방법은 사용자 단말을 통해 방문한 웹 페이지의 방문 히스토리를 저장하는 단계; 상기 방문 히스토리에 기초하여 대상 노드로부터 관심 노드까지의 탐색 트리를 생성하는 단계; 상기 탐색 트리에 포함된 각 노드의 브라우징 시간에 기초하여 복수의 주요 노드를 선별하는 단계; 상기 복수의 주요 노드 각각으로의 방문 확률 및 상기 대상 노드로부터 상기 복수의 주요 노드 각각으로 이동할 때 소요되는 시간에 기초하여 상기 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치를 평가하는 단계; 및 상기 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치에 기초하여 웹 페이지를 추천하는 단계를 포함할 수 있다. As a technical means for achieving the above technical problem, the web page recommendation method performed by the web page recommendation server according to the first aspect of the present invention comprises the steps of: storing the visit history of the web page visited through the user terminal; Generating a search tree from a target node to a node of interest based on the visit history; Selecting a plurality of main nodes based on a browsing time of each node included in the search tree; Evaluating a recommendation value of each of the plurality of main nodes based on the probability of visit to each of the plurality of main nodes and the time required to move from the target node to each of the plurality of main nodes; And recommending a web page based on recommendation values of each of the plurality of main nodes.

본 발명의 제 2 측면에 따른 웹 페이지를 추천하는 웹 페이지 추천 서버는 사용자 단말을 통해 방문한 웹 페이지의 방문 히스토리를 저장하는 방문 히스토리 저장부; 상기 방문 히스토리에 기초하여 대상 노드로부터 관심 노드까지의 탐색 트리를 생성하는 탐색 트리 생성부; 상기 탐색 트리에 포함된 각 노드의 브라우징 시간에 기초하여 복수의 주요 노드를 선별하는 주요 노드 선별부; 상기 복수의 주요 노드 각각으로의 방문 확률 및 상기 대상 노드로부터 상기 복수의 주요 노드 각각으로 이동할 때 소요되는 시간에 기초하여 상기 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치를 평가하는 추천 가치 평가부; 및 상기 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치에 기초하여 웹 페이지를 추천하는 웹 페이지 추천부를 포함할 수 있다. Web page recommendation server for recommending a web page according to a second aspect of the present invention includes a visit history storage unit for storing the visit history of the web page visited through the user terminal; A search tree generator configured to generate a search tree from a target node to a node of interest based on the visit history; A main node selector configured to select a plurality of main nodes based on a browsing time of each node included in the search tree; A recommendation value evaluator for evaluating recommendation values of each of the plurality of main nodes based on visit probability to each of the plurality of main nodes and time required to move from the target node to each of the plurality of main nodes; And a web page recommender for recommending a web page based on the recommendation values of each of the plurality of main nodes.

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

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 본 발명은 사용자의 웹 브라우징 과정에서, 비주요 노드에 해당하는 웹 페이지(중간에 거쳐가는 웹 페이지)를 건너뛰고, 사용자가 관심있어 할 만한 주요 노드에 해당하는 웹 페이지로 바로 접근할 수 있도록, 주요 노드에 해당하는 웹 페이지를 추천할 수 있다. 이를 통해, 불필요한 웹 페이지(비주요 노드에 해당하는 웹 페이지)간 이동 과정 및 이동 시간을 줄일 수 있으며, 불필요한 웹 페이지로 접속할 때 소비되는 데이터 사용량 및 접속 트래픽 부하를 줄일 수 있다. According to any one of the above-described problem solving means of the present invention, the present invention skips the web page corresponding to the non-major node (web page passing through the middle) during the web browsing process of the user, the user may be interested In order to directly access the web page corresponding to the main node, the web page corresponding to the main node can be recommended. Through this, it is possible to reduce the movement process and time between the unnecessary web pages (web pages corresponding to non-primary nodes), and to reduce the data usage and access traffic load consumed when accessing unnecessary web pages.

또한, 본 발명은 사용자의 웹 페이지의 URL 주소 입력 여부에 관계없이, 탐색 트리에서 주요 노드(관심 노드 및 분기 노드를 포함)로 판별되는 웹 페이지를 자동으로 추천할 수 있다. In addition, the present invention may automatically recommend a web page determined as a main node (including a node of interest and a branch node) in the search tree, regardless of whether the user inputs the URL address of the web page.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 웹 페이지 추천 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 도 1에 도시된 웹 페이지 추천 서버의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 복수의 주요 노드 각각에 대한 추천 가치를 평가하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 내지 4d는 본 발명의 일 실시예에 따른, 웹 페이지를 추천하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 웹 페이지 추천 서버에서 웹 페이지를 추천하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
1 is a block diagram of a web page recommendation system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of the web page recommendation server shown in FIG. 1 according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining a method of evaluating recommendation values for each of a plurality of main nodes according to an embodiment of the present invention.
4A through 4D are diagrams for describing a method of recommending a web page, according to an exemplary embodiment.
5 is a flowchart illustrating a method of recommending a web page in a web page recommendation server according to an exemplary embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention. As those skilled in the art would realize, the described embodiments may be modified in various different ways, all without departing from the spirit or scope of the present invention. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and like reference numerals designate like parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. Throughout the specification, when a part is "connected" to another part, this includes not only "directly connected" but also "electrically connected" with another element in between. . In addition, when a part is said to "include" a certain component, which means that it may further include other components, except to exclude other components unless otherwise stated.

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

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

이하, 첨부된 구성도 또는 처리 흐름도를 참고하여, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하도록 한다. Hereinafter, with reference to the accompanying configuration diagram or processing flow chart, it will be described in detail for the practice of the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 웹 페이지 추천 시스템의 구성도이다.1 is a block diagram of a web page recommendation system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 웹 페이지 추천 시스템은 웹 페이지 추천 서버(100) 및 사용자 단말(110)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 웹 페이지 추천 시스템은 본 발명의 일 실시예에 불과하므로 도 1을 통해 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니며, 본 발명의 다양한 실시예들에 따라 도 1과 다르게 구성될 수도 있다. Referring to FIG. 1, the web page recommendation system may include a web page recommendation server 100 and a user terminal 110. However, since the web page recommendation system of FIG. 1 is only an embodiment of the present invention, the present invention is not limitedly interpreted through FIG. 1 and may be configured differently from FIG. 1 according to various embodiments of the present invention. .

일반적으로, 도 1의 웹 페이지 추천 시스템의 각 구성요소들은 네트워크(미도시)를 통해 연결된다. 네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다. In general, each component of the web page recommendation system of FIG. 1 is connected through a network (not shown). A network refers to a connection structure capable of exchanging information between nodes such as terminals and servers, and includes a local area network (LAN), a wide area network (WAN), and the Internet (WWW: World). Wide Web), wired / wireless data communication network, telephone network, wired / wireless television communication network, and the like. Examples of wireless data networks include 3G, 4G, 5G, 3rd Generation Partnership Project (3GPP), Long Term Evolution (LTE), World Interoperability for Microwave Access (WIMAX), Wi-Fi, Bluetooth communication, Infrared communication, Ultrasound Communication, visible light communication (VLC), liFi (LiFi), and the like, but are not limited thereto.

웹 페이지 추천 서버(100)는 사용자가 사용자 단말(110)을 통해 방문한 웹페이지의 방문 히스토리를 저장할 수 있다. 예를 들면, 웹 페이지 추천 서버(100)는 기설정된 기간 마다 기설정된 기간 동안의 사용자가 방문한 적이 있는 복수의 웹 페이지에 대한 방문 히스토리를 저장할 수 있다.The web page recommendation server 100 may store a visit history of a web page visited by the user through the user terminal 110. For example, the web page recommendation server 100 may store visit histories for a plurality of web pages that the user has visited during the preset period for each preset period.

웹 페이지 추천 서버(100)는 웹 페이지의 방문 히스토리에 기초하여 대상 노드로부터 관심 노드까지의 탐색 트리를 생성할 수 있다. 여기서, 대상 노드는 초기 웹페이지 또는 현재 브라우징 중인 웹페이지이고, 관심 노드는 사용자가 방문하기를 희망하는 웹페이지일 수 있다. 예를 들면, 웹 페이지에 대한 사용자의 방문 횟수가 기설정된 횟수 이상이거나 해당 웹 페이지의 평균 체류 시간(브라우징 시간)이 기설정된 시간 이상인 웹 페이지가 관심 노드로 설정될 수 있다. The web page recommendation server 100 may generate a search tree from the target node to the node of interest based on the visit history of the web page. Here, the target node may be an initial web page or a web page currently being browsed, and the node of interest may be a web page that the user wishes to visit. For example, a web page in which the number of visits by the user to the web page is greater than or equal to a predetermined number of times or the average residence time (browsing time) of the web page is greater than or equal to a predetermined time may be set as the interest node.

웹 페이지 추천 서버(100)는 탐색 트리에 포함된 각 노드의 브라우징 시간에 기초하여 복수의 주요 노드를 선별할 수 있다. 여기서, 주요 노드는 관심 노드 및 복수의 노드로 연결되는 분기 노드를 포함할 수 있다. 한편, 탐색 트리는 하나의 노드로만 연결되는 비주요 노드(대상 노드 및 주요 노드를 제외한 노드)를 포함할 수 있다.The web page recommendation server 100 may select a plurality of main nodes based on the browsing time of each node included in the search tree. Here, the main node may include a node of interest and a branch node connected to the plurality of nodes. Meanwhile, the search tree may include non-major nodes (nodes except target nodes and main nodes) connected to only one node.

웹 페이지 추천 서버(100)는 복수의 주요 노드 각각으로의 방문 확률 및 대상 노드로부터 복수의 주요 노드 각각으로 이동할 때 소요되는 시간에 기초하여 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치를 평가할 수 있다. The web page recommendation server 100 may evaluate the recommendation value of each of the plurality of main nodes based on the probability of visit to each of the plurality of main nodes and the time required to move from the target node to each of the plurality of main nodes.

웹 페이지 추천 서버(100)는 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치에 기초하여 웹 페이지를 사용자 단말(110)에게 추천할 수 있다. 구체적으로, 웹 페이지 추천 서버(100)는 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치가 높은 순으로 웹 페이지를 추천할 수 있다. The web page recommendation server 100 may recommend the web page to the user terminal 110 based on the recommendation value of each of the plurality of main nodes. In detail, the web page recommendation server 100 may recommend web pages in ascending order of recommendation of each of the plurality of main nodes.

사용자 단말(110)은 무료 네트워크 망이 연결되었을 때, 웹 페이지 추천 서버(100)에서 추천하는 추천 웹 페이지를 웹 페이지 추천 서버(100)로부터 미리 다운로드할 수 있다. 이를 통해, 이동통신망을 통한 소비되는 데이터 사용량을 줄일 수 있다. When the free network is connected, the user terminal 110 may download the recommended web page recommended by the web page recommendation server 100 from the web page recommendation server 100 in advance. Through this, the amount of data consumed through the mobile communication network can be reduced.

만일, 사용자 단말(110)은 이동통신망에서 사용자 단말(110)이 사전에 다운로드한 추천 웹 페이지로 접근할 경우, 사전에 다운로드한 추천 웹 페이지임을 브라우저 상에 표시하고, 이동통신망에서 다시 다운로드할 것에 대한 선택 기능을 화면에 표시할 수 있다. When the user terminal 110 accesses the recommended web page downloaded by the user terminal 110 in advance in the mobile communication network, the user terminal 110 indicates that the recommended web page is downloaded in advance and downloads it again from the mobile communication network. The selection function can be displayed on the screen.

이러한 사용자 단말(110)은 예를 들면, 노트북, 데스크탑 PC뿐만 아니라 유무선 통신이 가능한 모바일 단말을 포함할 수 있다. 모바일 단말은 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스뿐만 아니라, 블루투스(BLE, Bluetooth Low Energy), NFC, RFID, 초음파(Ultrasonic), 적외선, 와이파이(WiFi), 라이파이(LiFi) 등의 통신 모듈을 탑재한 각종 디바이스를 포함할 수 있다. 다만, 사용자 단말(110)은 앞서 예시된 것들로 한정 해석되는 것은 아니다.The user terminal 110 may include, for example, a mobile terminal capable of wired and wireless communication as well as a laptop and a desktop PC. The mobile terminal is a wireless communication device that guarantees portability and mobility, and is not only a smartphone, a tablet PC, and a wearable device, but also Bluetooth, Bluetooth, Low Energy, NFC, RFID, Ultrasonic, Infrared, and WiFi. Various devices equipped with a communication module such as WiFi, LiFi, or the like may be included. However, the user terminal 110 is not limited to those illustrated above.

이하에서는 도 1의 웹 페이지 추천 시스템의 각 구성요소의 동작에 대해 보다 구체적으로 설명한다. Hereinafter, the operation of each component of the web page recommendation system of FIG. 1 will be described in more detail.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 도 1에 도시된 웹 페이지 추천 서버(100)의 블록도이다. 2 is a block diagram of the web page recommendation server 100 shown in FIG. 1 in accordance with an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 웹 페이지 추천 서버(100)는 방문 히스토리 저장부(200), 탐색 트리 생성부(210), 주요 노드 선별부(220), 추천 가치 평가부(230) 및 웹 페이지 추천부(240)를 포함할 수 있다. 여기서, 웹 페이지 추천부(240)는 웹 브라우저 페이지 제공부(242) 및 입력 정보 모니터링부(244)를 포함할 수 있다. 다만, 도 2에 도시된 웹 페이지 추천 서버(100)는 본 발명의 하나의 구현 예에 불과하며, 도 2에 도시된 구성요소들을 기초로 하여 여러 가지 변형이 가능하다. Referring to FIG. 2, the web page recommendation server 100 includes a visit history storage unit 200, a search tree generator 210, a main node selector 220, a recommendation value evaluator 230, and a web page recommender. 240 may be included. Here, the web page recommender 240 may include a web browser page provider 242 and an input information monitor 244. However, the web page recommendation server 100 shown in FIG. 2 is just one implementation example of the present invention, and various modifications are possible based on the elements shown in FIG. 2.

이하에서는 도 2와 함께 도 3 내지 도 4d를 참조하여 설명하기로 한다. Hereinafter, a description will be given with reference to FIGS. 3 to 4D along with FIG. 2.

방문 히스토리 저장부(200)는 사용자 단말(110)을 통해 방문한 웹 페이지의 방문 히스토리를 저장할 수 있다. 예를 들면, 방문 히스토리 저장부(200)는 기설정된 기간 동안에 사용자가 방문한 적이 있는 복수의 웹 페이지에 대한 방문 히스토리를 저장할 수 있다. The visit history storage unit 200 may store the visit history of the web page visited through the user terminal 110. For example, the visit history storage unit 200 may store visit history for a plurality of web pages that the user has visited during the preset period.

예를 들면, 사용자가 매주 A 포털의 특정 화요 웹툰을 즐겨본다고 가정하면, 방문 히스토리 저장부(200)는 사용자가 최초로 접속한 초기 웹 페이지로부터 A 포털의 특정 화요 웹툰의 웹 페이지까지 이동한 이동 경로에 포함된 웹 페이지에 대한 정보를 저장할 수 있다. For example, assuming that the user enjoys a specific Tuesday webtoon of the A portal every week, the visit history storage unit 200 moves from the initial web page that the user first accesses to the webpage of the specific Tuesday webtoon of the A portal. Information about web pages included in can be stored.

탐색 트리 생성부(210)는 기설정된 기간 동안의 웹 페이지의 방문 히스토리로부터 사용자가 최초로 방문한 초기 웹페이지를 대상 노드로 선정할 수 있다. 또는, 탐색 트리 생성부(210)는 사용자 단말(110)을 통해 현재 브라우징 중인 웹 페이지를 대상 노드로 선정할 수 있다. The search tree generator 210 may select, as a target node, an initial web page first visited by a user from the visit history of the web page for a preset period. Alternatively, the search tree generator 210 may select the web page currently being browsed as the target node through the user terminal 110.

탐색 트리 생성부(210)는 웹 페이지의 방문 히스토리에 기초하여 사용자가 방문한 복수의 웹 페이지 중 사용자의 방문의 빈도 횟수(예컨대, 웹 페이지에 대한 스크롤 횟수, 클릭 횟수 등)가 기설정된 횟수 이상이거나 웹 페이지 상에서의 사용자의 평균 체류 시간이 기설정된 시간 이상인 웹 페이지를 관심 노드로 선정할 수 있다. 여기서, 관심 노드는 사용자가 방문하기를 희망하는 웹페이지일 수 있다. The navigation tree generation unit 210 may determine the frequency of the user's visits (eg, the number of scrolls to the web page, the number of clicks, etc.) of the plurality of web pages visited by the user based on the visit history of the web page, or more than a preset number. A web page whose average residence time on the web page is greater than or equal to a predetermined time may be selected as the node of interest. Here, the node of interest may be a web page that the user wishes to visit.

탐색 트리 생성부(210)는 웹 페이지의 방문 히스토리에 기초하여 사용자가 현재 방문한 웹 페이지(대상 노드)로부터 방문할 가능성이 높은 웹 페이지를 선별하고, 선별된 웹 페이지를 관심 노드로 선정할 수 있다. The search tree generator 210 may select a web page that is most likely to be visited from a web page (target node) that the user currently visits based on the visit history of the web page, and select the selected web page as a node of interest. .

탐색 트리 생성부(210)는 웹 페이지의 방문 히스토리에 기초하여 현재 브라우징 중인 웹 페이지 내에서 입력 장치(예컨대, 마우스 커서)에 의해 포인팅된 특정 링크 페이지를 통해 사용자가 방문할 가능성이 높은 웹 페이지를 관심 노드로 선정할 수 있다. The navigation tree generator 210 may search a web page that is most likely to be visited by a user through a specific link page that is pointed by an input device (eg, a mouse cursor) within the web page currently being browsed based on the visit history of the web page. Can be selected as the node of interest.

탐색 트리 생성부(210)는 통계적 모델 또는 심층 신경망, 기계 학습 등을 이용하여 웹 페이지의 방문 히스토리로부터 사용자의 방문 가능성이 높은 웹 페이지를 관심 노드로서 결정할 수 있다. The search tree generator 210 may determine, as a node of interest, a web page having a high probability of a user's visit from the visit history of the web page using a statistical model or a deep neural network, machine learning, or the like.

탐색 트리 생성부(210)는 웹 페이지의 방문 히스토리에 기초하여 선정된 대상 노드 및 복수의 관심 노드를 이용하여 대상 노드로부터 관심 노드까지의 탐색 트리를 생성할 수 있다. 이 때, 탐색 트리에는 하나의 노드로만 연결되는 비주요 노드가 포함될 수 있다. 또한, 탐색 트리 생성부(210)는 생성된 탐색 트리를 최근에 방문한 웹 페이지의 방문 히스토리에 기초하여 주기적으로 갱신할 수 있다. The search tree generator 210 may generate a search tree from the target node to the node of interest using the target node and the plurality of interest nodes selected based on the visit history of the web page. In this case, the search tree may include non-major nodes connected to only one node. In addition, the search tree generator 210 may periodically update the generated search tree based on a visit history of a web page that has been recently visited.

여기서, 탐색 트리를 구성하는 각 노드는 사용자가 방문한 웹 페이지를 의미하며, 대상 노드는 탐색 트리(웹 페이지의 추천 기준이 되는 트리) 상에서 기준이 되는 웹 페이지일 수 있다. 예를 들면, 웹 브라우징 시작 시, 초기 웹 페이지에서 사용자의 방문이 예상될 웹 페이지를 추천하는 경우, 대상 노드는 초기 웹 페이지가 될 수 있다. 다른 예를 들면, 현재 브라우징 중인 웹 페이지에서 사용자의 방문이 예상될 웹 페이지를 추천하는 경우의 대상 노드는 현재 브라우징 중인 웹 페이지가 될 수 있다. 또 다른 예를 들면, 특정 웹 페이지 상에서 입력 장치에 의해 포인팅된 특정 링크 페이지를 통해 사용자의 방문이 예상될 웹 페이지를 추천하는 경우의 대상 노드는 현재 브라우징 중인 웹 페이지가 될 수 있다.Here, each node constituting the search tree means a web page visited by the user, and the target node may be a web page that is a reference on the search tree (a tree that is a recommendation criterion of the web page). For example, when starting web browsing, if the initial web page recommends a web page to be visited by the user, the target node may be the initial web page. In another example, the target node when the web page currently being browsed recommends a web page to be visited by the user may be the web page currently being browsed. As another example, a target node when recommending a web page to be visited by a user through a specific link page pointed to by an input device on a specific web page may be a web page currently being browsed.

예를 들면, 도 3을 참조하면, 사용자가 현재 제 1 노드(300)에 해당하는 웹 페이지를 방문한 경우, 이후 사용자의 방문이 예상되는 웹 페이지를 추천하고자 할 때, 제 1 노드(300)는 대상 노드가 될 수 있다. 이때, 제 4 노드(306) 및 제 6 노드(310)는 관심 노드일 수 있다.For example, referring to FIG. 3, when a user visits a web page corresponding to the first node 300, when the user wants to recommend a web page that is expected to be visited by the user, the first node 300 may be used. Can be a target node. In this case, the fourth node 306 and the sixth node 310 may be nodes of interest.

다시 도 2를 참조하면, 탐색 트리 생성부(210)는 대상 노드인 제 1 노드(300)를 기준으로 제 1 노드(300)로부터 제 4 노드(306) 및 제 6 노드(310)까지 일정 거리 내에 있는 노드들만을 대상으로 탐색 트리를 생성할 수 있다. 예를 들면, 탐색 트리 생성부(210)는 제 1 노드(300)로부터 제 4 노드(306)까지 도달하는데 경유하는 노드들 중 노드 간 이동시 누적 체류 시간이 기설정된 시간 이내인 노드들을 선택하여 탐색 트리를 생성하고, 제 1 노드(300)로부터 제 6 노드(310)까지 도달하는데 경유하는 노드들 중 노드 간 이동시 누적 체류 시간이 기설정된 시간 이내인 노드들을 선택하여 탐색 트리를 생성할 수 있다. Referring back to FIG. 2, the search tree generator 210 has a predetermined distance from the first node 300 to the fourth node 306 and the sixth node 310 based on the first node 300 that is the target node. You can create a search tree for only nodes within it. For example, the search tree generator 210 selects and searches for nodes having a cumulative dwell time within a predetermined time among the nodes passing through from the first node 300 to the fourth node 306. A tree may be generated and a search tree may be generated by selecting nodes having a cumulative dwell time within a predetermined time from among nodes passing through reaching the first node 300 to the sixth node 310.

주요 노드 선별부(220)는 생성된 탐색 트리에 포함된 각 노드의 브라우징 시간에 기초하여 복수의 주요 노드를 선별할 수 있다. 예를 들면, 주요 노드 선별부(220)는 웹 페이지에서의 브라우징 시간이 기설정된 시간(예컨대, 5초) 이상인 웹 페이지를 주요 노드로 선별할 수 있다. 예를 들면, 주요 노드는 관심 노드 및 복수의 노드로 연결되는 분기 노드를 포함할 수 있다.The main node selector 220 may select a plurality of main nodes based on the browsing time of each node included in the generated search tree. For example, the main node selector 220 may select a web page having a browsing time of the web page longer than a preset time (for example, 5 seconds) as the main node. For example, the primary node may include a node of interest and a branch node that connects to a plurality of nodes.

여기서, 각 노드의 브라우징 시간은 각 노드에 해당하는 웹 페이지 각각에서 사용자가 체류한 총 시간과, 총 방문 횟수에 기초하여 [수학식 1]을 통해 계산될 수 있다. Here, the browsing time of each node may be calculated through Equation 1 based on the total time the user stays in each web page corresponding to each node and the total number of visits.

[수학식 1][Equation 1]

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서,

Figure pat00002
(i)는 특정 웹 페이지에서 사용자가 체류한 총 시간이고, N(i)는 사용자가 방문한 특정 웹 페이지의 총 방문 횟수이다. here,
Figure pat00002
(i) is the total time the user stayed in the particular web page, and N (i) is the total number of visits of the particular web page visited by the user.

한편, 도 3을 다시 참조하면, 주요 노드는 관심 노드(제4노드(306) 및 제6노드(310)) 및 둘 이상의 서로 다른 노드, 예를 들어 관심 노드(제4노드(306) 및 제6노드(310))로 연결되는 분기 노드(제3노드(304))를 포함할 수 있다. Meanwhile, referring back to FIG. 3, the primary node is the node of interest (fourth node 306 and sixth node 310) and two or more different nodes, for example, the node of interest (fourth node 306 and second). It may include a branch node (third node 304) connected to the six nodes 310.

대상 노드(제1노드(300)) 및 주요 노드(제3노드(304), 제4노드(306) 및 제6노드(310))에 해당하지 않는 모든 노드(제2노드(302) 및 제5노드(308))는 비주요 노드에 해당되고, 비주요 노드는 주요 노드(제3노드(304), 제4노드(306) 및 제6노드(310))로 가기 위해 단순히 거쳐가는 웹 페이지이므로 비주요 노드에서의 체류 시간은 사용자에게 있어 낭비되는 시간이 될 수 있다. 따라서, 본 발명은 사용자가 불필요하게 거쳐가는 웹 페이지들(비주요 노드)을 건너뛰고, 관심 노드(제4노드(306) 및 제6노드(310))로 빠르게 접근할 수 있도록 관심 노드(제4노드(306) 및 제6노드(310))에 해당하는 웹 페이지를 사용자에게 추천한다. All nodes (second node 302 and first) that do not correspond to the target node (first node 300) and main node (third node 304, fourth node 306, and sixth node 310). The five node 308 corresponds to a non-major node, and the non-major node simply passes through a web page to the main node (third node 304, fourth node 306, and sixth node 310). Therefore, the dwell time at the non-primary node can be a waste of time for the user. Accordingly, the present invention allows the user to skip over unnecessary web pages (non-primary nodes) and quickly access nodes of interest (fourth node 306 and sixth node 310). Web pages corresponding to the four nodes 306 and the sixth node 310 are recommended to the user.

다시 도 2를 참조하면, 추천 가치 평가부(230)는 복수의 주요 노드 각각으로의 방문 확률 및 대상 노드로부터 복수의 주요 노드 각각으로 이동할 때 소요되는 시간에 기초하여 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치를 평가할 수 있다. 이 때, 추천 가치는 불필요한 웹 페이지로 접근하는데 낭비되는 시간을 얼마나 줄였는가로 계산될 수 있다. Referring back to FIG. 2, the recommendation value evaluator 230 recommends values of each of the plurality of main nodes based on visit probability to each of the plurality of main nodes and time required to move from the target node to each of the plurality of main nodes. Can be evaluated. At this time, the recommendation value can be calculated by how much time wasted in accessing unnecessary web pages.

도 3을 다시 참조하면, 탐색 트리에서 엣지(edge, '→')는 사용자가 한 웹 페이지(i)에서 다른 웹 페이지(j)로 이동하는 천이 확률(transition probability) P(j|i)를 의미한다. 예를 들어, 웹 페이지 A에서 웹 페이지 B로 방문한 횟수가 총 7회이고, 웹 페이지 B에서 바로 브라우저를 종료한 횟수가 3회라면, 웹 페이지 A에서 웹 페이지 B로 이동할 천이 확률 P(B|A)는 0.7(70%)이다. Referring back to FIG. 3, the edge of the navigation tree ('→') is the transition probability P (j | i) of the user moving from one web page (i) to another web page (j). it means. For example, if the total number of visits from web page A to web page B is 7 times, and the number of times the browser is immediately closed from web page B is 3, then the probability of transition P from web page A to web page B (B | A) is 0.7 (70%).

복수의 주요 노드 각각으로의 방문 확률은 대상 노드로부터 각 주요 노드까지 거쳐가는 노드들의 천이 확률의 곱으로 계산될 수 있다. The visit probability to each of the plurality of main nodes may be calculated as a product of the transition probabilities of nodes passing from the target node to each main node.

예를 들면, 대상 노드에 해당하는 제 1 노드(300)로부터 분기 노드에 해당하는 제 3 노드(304)로 방문하기 위해서는 제 1 노드(300) → 제 2 노드(302) → 제 3 노드(304)의 순서로 거쳐가야 하므로 분기 노드에 해당하는 제 3 노드(304)의 방문 확률은 P(제2노드|제1노드) x P(제3노드|제2노드) = 1.0 x 1.0 = 1(100%)로 계산될 수 있다. For example, to visit the third node 304 corresponding to the branch node from the first node 300 corresponding to the target node, the first node 300 → the second node 302 → the third node 304. Since the third node 304 corresponds to the branch node, the probability of visit of the third node 304 is P (second node | first node) x P (third node | second node) = 1.0 x 1.0 = 1 ( 100%).

다른 예를 들면, 대상 노드에 해당하는 제 1 노드(300)로부터 관심 노드에 해당하는 제 4 노드(306)로 방문하기 위해서는 제 1 노드(300) → 제 2 노드(302) → 제 3 노드(304) → 제 4 노드(306)의 순서로 거쳐가야 하므로 관심 노드에 해당하는 제 4 노드(306)의 방문 확률은 P(제2노드|제1노드) x P(제3노드|제2노드) x P(제4노드|제3노드) = 1.0 x 1.0 x 0.7 = 0.7(70%)로 계산될 수 있다. For another example, in order to visit from the first node 300 corresponding to the target node to the fourth node 306 corresponding to the node of interest, the first node 300 → the second node 302 → the third node ( 304) → since the fourth node 306 needs to go through, the probability of visit of the fourth node 306 corresponding to the node of interest is P (second node | first node) x P (third node | second node). ) x P (fourth node | third node) = 1.0 x 1.0 x 0.7 = 0.7 (70%).

또 다른 예를 들면, 대상 노드에 해당하는 제 1 노드(300)로부터 관심 노드에 해당하는 제 6 노드(310)로 방문하기 위해서는 제 1 노드(300) → 제 2 노드(302) → 제 3 노드(304) → 제 5 노드(308) → 제 6 노드(310)의 순서로 거쳐가야 하므로 관심 노드에 해당하는 제 6 노드(310)의 방문 확률은 P(제2노드|제1노드) x P(제3노드|제2노드) x P(제5노드|제3노드) x P(제6노드|제5노드) = 1.0 x 1.0 x 0.3 x 1.0 = 0.3(30%)으로 계산될 수 있다. For another example, in order to visit from the first node 300 corresponding to the target node to the sixth node 310 corresponding to the node of interest, the first node 300 → the second node 302 → the third node. (304)-> fifth node 308-> sixth node 310, so the probability of visit of the sixth node 310 corresponding to the node of interest is P (second node | first node) x P (Third node | second node) x P (5th node | third node) x P (6th node | 5th node) = 1.0 x 1.0 x 0.3 x 1.0 = 0.3 (30%) .

대상 노드로부터 복수의 주요 노드 각각으로 이동할 때 소요되는 시간은 방문 경로 상에서 거쳐가는 모든 비주요 노드와 분기 노드의 평균 체류 시간의 합산으로 계산될 수 있다. 이 때, 대상 노드 및 관심 노드에서의 브라우징 시간을 고려하지 않을 수 있다. The time taken to move from the target node to each of the plurality of main nodes may be calculated as the sum of the average dwell times of all the non-major and branch nodes passing through the visited path. At this time, the browsing time at the target node and the node of interest may not be considered.

예를 들면, 분기 노드에 해당하는 제 3 노드(304)를 제 1 노드(300)로부터 방문한다고 가정할 때(즉, 본 발명의 웹페이지 추천없이 제 3 노드(304)를 방문할 때), 대상 노드에 해당하는 제 1 노드(300)로부터 분기 노드에 해당하는 제 3 노드(304)로 이동할 때의 소요되는 시간은 제 2 노드(302)에서의 브라우징 시간인 1초로 계산될 수 있다. For example, assuming that the third node 304 corresponding to the branch node is visited from the first node 300 (that is, when visiting the third node 304 without recommending the webpage of the present invention), The time required for moving from the first node 300 corresponding to the target node to the third node 304 corresponding to the branch node may be calculated as 1 second, which is a browsing time at the second node 302.

다른 예를 들면, 관심 노드에 해당하는 제 4 노드(306)를 제 1 노드(300)로부터 방문한다고 가정할 때(즉, 본 발명의 웹페이지 추천없이 제 4 노드(306)를 방문할 때), 대상 노드에 해당하는 제 1 노드(300)로부터 관심 노드에 해당하는 제 4 노드(306)로 이동할 때의 소요되는 시간은 제 2 노드(302)에서의 브라우징 시간(1초)과 제 3 노드(304)에서의 브라우징 시간(1초)의 합인 2초로 계산될 수 있다. For another example, suppose that the fourth node 306 corresponding to the node of interest is visited from the first node 300 (ie, visiting the fourth node 306 without the webpage recommendation of the present invention). The time required for moving from the first node 300 corresponding to the target node to the fourth node 306 corresponding to the node of interest is the browsing time (1 second) at the second node 302 and the third node. 2 seconds, which is the sum of the browsing time (1 second) at 304.

또 다른 예를 들면, 관심 노드에 해당하는 제 6 노드(310)를 제 1 노드(300)로부터 방문한다고 가정할 때(즉, 본 발명의 웹페이지 추천없이 제 6 노드(310)를 방문할 때), 대상 노드에 해당하는 제 1 노드(300)로부터 관심 노드에 해당하는 제 6 노드(310)로 이동할 때의 소요되는 시간은 제 2 노드(302)에서의 브라우징 시간(1초)과 제 3 노드(304)에서의 브라우징 시간(1초) 및 제 5 노드(308)에서의 브라우징 시간(1초)의 합인 3초로 계산될 수 있다. For another example, suppose that the sixth node 310 corresponding to the node of interest is visited from the first node 300 (that is, when visiting the sixth node 310 without recommending the webpage of the present invention). ), The time required to move from the first node 300 corresponding to the target node to the sixth node 310 corresponding to the node of interest is the browsing time (1 second) and the third time at the second node 302. 3 seconds, which is the sum of the browsing time at node 304 (1 second) and the browsing time at fifth node 308 (1 second).

각 주요 노드 각각의 추천 가치는 주요 노드 각각으로의 방문 확률 및 대상 노드로부터 복수의 주요 노드 각각으로 이동할 때 소요되는 시간의 곱으로 계산될 수 있다. 예를 들면, 분기 노드에 해당하는 제 3 노드(304)에 대한 추천 가치는 제 3 노드(304)로의 방문 확률(1) 및 대상 노드에 해당하는 제 1 노드(300)로부터 제 3 노드(304)로 이동할 때 소요되는 시간(1초)의 곱인 1로 계산될 수 있다. 이 때, 분기 노드에 해당하는 제 3 노드(304)를 사용자에게 추천했을 때, 사용자가 얻게 되는 시간적 이익은 1초가 될 수 있다. The recommendation value of each major node may be calculated as the product of the probability of visiting each of the major nodes and the time required to move from the target node to each of the plurality of major nodes. For example, the recommendation value for the third node 304 corresponding to the branch node is the probability of visit 1 to the third node 304 and the third node 304 from the first node 300 corresponding to the target node. It can be calculated as 1, which is the product of the time (1 second) when moving to In this case, when the third node 304 corresponding to the branch node is recommended to the user, the temporal benefit obtained by the user may be 1 second.

예를 들면, 관심 노드에 해당하는 제 4 노드(306)에 대한 추천 가치는 제 4 노드(306)의 방문 확률(0.7) 및 대상 노드에 해당하는 제 1 노드(300)로부터 제 4 노드(306)로 이동할 때 소요되는 시간(2초)의 곱인 1.4로 계산될 수 있다. 이 때, 관심 노드에 해당하는 제 4 노드(306)를 사용자에게 추천했을 때, 사용자가 얻게 되는 시간적 이익은 1.4초가 될 수 있다.For example, the recommendation value for the fourth node 306 corresponding to the node of interest is the probability of visit (0.7) of the fourth node 306 and the fourth node 306 from the first node 300 corresponding to the target node. It can be calculated as 1.4, which is the product of the time required to move to (2 seconds). In this case, when the fourth node 306 corresponding to the node of interest is recommended to the user, the time gain obtained by the user may be 1.4 seconds.

예를 들면, 관심 노드에 해당하는 제 6 노드(310)에 대한 추천 가치는 제 6 노드(310)의 방문 확률(0.3) 및 대상 노드에 해당하는 제 1 노드(300)로부터 제 6 노드(310)로 이동할 때 소요되는 시간(3초)의 곱인 0.9로 계산될 수 있다. 이 때, 관심 노드에 해당하는 제 6 노드(310)를 사용자에게 추천했을 때, 사용자가 얻게 되는 시간적 이익은 0.9초가 될 수 있다.For example, the recommendation value for the sixth node 310 corresponding to the node of interest is the visit probability 0.3 of the sixth node 310 and the sixth node 310 from the first node 300 corresponding to the target node. It can be calculated as 0.9, which is the product of the time required to move to (). In this case, when the sixth node 310 corresponding to the node of interest is recommended to the user, the temporal benefit obtained by the user may be 0.9 second.

웹 페이지 추천부(240)는 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치에 기초하여 웹 페이지를 추천할 수 있다. 구체적으로, 웹 페이지 추천부(240)는 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치가 높은 순으로 웹 페이지를 추천할 수 있다. 예를 들면, 도 3과 도 4a를 참조하면, 웹 페이지 추천부(240)는 사용자가 웹 브라우저를 처음 실행한 직후 또는 웹 페이지의 브라우징을 위한 새 탭을 생성한 직후의 초기 웹 브라우저 페이지(400)를 통해 추천 가치가 높은 순으로 제 4 노드(306)에 해당하는 제 1 추천 웹 페이지, 제 6 노드(310)에 해당하는 제 2 추천 웹 페이지, 제 3 노드(304)에 해당하는 제 3 추천 웹 페이지를 추천할 수 있다. The web page recommender 240 may recommend a web page based on a recommendation value of each of the plurality of main nodes. In detail, the web page recommender 240 may recommend the web pages in the order of the high recommendation value of each of the plurality of main nodes. For example, referring to FIGS. 3 and 4A, the web page recommender 240 may display an initial web browser page 400 immediately after the user first launches the web browser or immediately after creating a new tab for browsing the web page. ), The first recommendation web page corresponding to the fourth node 306, the second recommendation web page corresponding to the sixth node 310, and the third corresponding to the third node 304 in the order of high recommendation value. Recommend web pages.

웹 브라우저 페이지 제공부(242)는 웹 페이지의 브라우징을 위한 브라우징 영역과 웹 페이지의 추천을 위한 웹 페이지 추천 영역을 포함하는 웹 브라우저 페이지를 사용자 단말(110)에게 제공하고, 웹 페이지 추천 영역에 추천된 웹 페이지의 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면, 도 3과 도 4b를 참조하면, 웹 브라우저 페이지 제공부(242)는 사용자가 현재 방문한 브라우징 중인 웹 브라우저 페이지(402)를 통해 웹 페이지의 브라우징을 위한 브라우징 영역(404)과 웹 페이지의 추천을 위한 웹 페이지 추천 영역(406)을 제공할 수 있다. 이 때, 웹 페이지 추천 영역(406)에 해당하는 창은 사용자에 의한 별도의 웹 브라우저 옵션 설정 또는 지정 단축키를 통해 활성화 또는 비활성화될 수 있다. The web browser page providing unit 242 provides the user terminal 110 with a web browser page including a browsing area for browsing a web page and a web page recommendation area for a web page recommendation, and recommends the web page recommendation area. Information of a web page. For example, referring to FIGS. 3 and 4B, the web browser page providing unit 242 may provide a browsing area 404 and a web page for browsing the web page through the web browser page 402 that the user is currently browsing. A web page recommendation area 406 may be provided for recommendation of. In this case, the window corresponding to the web page recommendation area 406 may be activated or deactivated through a separate web browser option setting or a designated shortcut key by the user.

또한, 웹 브라우저 페이지 제공부(242)는 웹 페이지 추천 영역(406)을 통해 추천 가치가 높은 순으로 제 4 노드(306)에 해당하는 제 1 추천 웹 페이지, 제 6 노드(310)에 해당하는 제 2 추천 웹 페이지, 제 3 노드(304)에 해당하는 제 3 추천 웹 페이지에 대한 정보(예컨대, 추천 웹 페이지의 제목 및 썸네일을 포함한 정보)를 제공할 수 있다. In addition, the web browser page providing unit 242 may correspond to the first recommendation web page corresponding to the fourth node 306 and the sixth node 310 in the order of high recommendation value through the web page recommendation area 406. Information about the third recommendation web page corresponding to the second recommendation web page and the third node 304 may be provided (eg, information including a title and a thumbnail of the recommendation web page).

입력 정보 모니터링부(244)는 사용자 단말(110)로부터 웹 브라우저 페이지에 대한 입력 정보를 모니터링할 수 있다. 예를 들어, 도 4c를 참조하면, 입력 정보 모니터링부(244)는 사용자가 현재 방문한 브라우징 중인 웹 브라우저 페이지(408) 상에서 입력 장치(예컨대, 마우스, 터치 등)에 의한 웹 브라우저 페이지의 링크(410)에 대한 포인팅 정보(412)를 모니터링할 수 있다. 입력 정보 모니터링부(244)는 웹 브라우저 페이지(408)에 포함된 복수의 링크 중 입력 장치의 커서가 가리키는 링크(410)에 대한 포인팅 정보(412)를 모니터링할 수 있다.The input information monitoring unit 244 may monitor input information on the web browser page from the user terminal 110. For example, referring to FIG. 4C, the input information monitoring unit 244 links 410 of a web browser page by an input device (eg, a mouse, a touch, etc.) on a web browser page 408 that the user is currently browsing. Monitoring information 412 may be monitored. The input information monitoring unit 244 may monitor the pointing information 412 for the link 410 indicated by the cursor of the input device among the plurality of links included in the web browser page 408.

웹 브라우저 페이지 제공부(242)는 웹 브라우저 페이지에 대한 입력 정보에 기초하여 추천된 웹 페이지의 정보를 포함하는 팝업 페이지를 사용자 단말(110)에게 제공할 수 있다. 예를 들면, 도 3, 도 4c 및 도 4d를 참조하면, 웹 브라우저 페이지 제공부(242)는 추천 가치가 높은 순으로 제 4 노드(306)에 해당하는 제 1 추천 웹 페이지, 제 6 노드(310)에 해당하는 제 2 추천 웹 페이지, 제 3 노드(304)에 해당하는 제 3 추천 웹 페이지에 대한 정보(예컨대, 추천 웹 페이지의 제목 및 썸네일을 포함한 정보)를 포함하는 팝업 페이지(414)를 팝업창의 형태로 사용자 단말(110)에게 제공할 수 있다. 이 때, 팝업 페이지(414)는 입력 장치의 커서를 링크에 올려둔 상태에서 사용자에 의해 별도의 단축키가 입력되면 활성화 또는 비활성화될 수 있다. The web browser page providing unit 242 may provide the user terminal 110 with a pop-up page including information of the recommended web page based on the input information about the web browser page. For example, referring to FIGS. 3, 4C, and 4D, the web browser page providing unit 242 may include the first recommendation web page corresponding to the fourth node 306 and the sixth node (in order of highest recommendation value). Pop-up page 414 including a second recommendation web page corresponding to 310, information about the third recommendation web page corresponding to third node 304 (eg, information including a title and a thumbnail of the recommendation web page). May be provided to the user terminal 110 in the form of a pop-up window. In this case, the pop-up page 414 may be activated or deactivated when a separate shortcut key is input by the user while the cursor of the input device is placed on the link.

한편, 당업자라면, 방문 히스토리 저장부(200), 탐색 트리 생성부(210), 주요 노드 선별부(220), 추천 가치 평가부(230), 웹 페이지 추천부(240), 웹 브라우저 페이지 제공부(242) 및 입력 정보 모니터링부(244) 각각이 분리되어 구현되거나, 이 중 하나 이상이 통합되어 구현될 수 있음을 충분히 이해할 것이다. On the other hand, those skilled in the art, visit history storage unit 200, search tree generation unit 210, the main node selection unit 220, recommendation value evaluation unit 230, web page recommendation unit 240, web browser page provider It will be fully understood that each of 242 and input information monitoring unit 244 may be implemented separately, or one or more of them may be integrated and implemented.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 웹 페이지 추천 서버(100)에서 웹 페이지를 추천하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 5 is a flowchart illustrating a method of recommending a web page in the web page recommendation server 100 according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 실시예에 따른 웹 페이지 추천 방법은 도 1 내지 도 4d에 도시된 실시예에 따른 웹 페이지 추천 서버(100) 및 사용자 단말(110)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 4d의 웹 페이지 추천 서버(100) 및 사용자 단말(110)에 관하여 기술된 내용은 도 5에 도시된 실시예에 따른 웹 페이지 추천 방법에도 적용될 수 있다. The web page recommendation method according to the embodiment shown in FIG. 5 includes steps that are processed in time series in the web page recommendation server 100 and the user terminal 110 according to the embodiment shown in FIGS. 1 to 4D. Therefore, even if omitted below, the contents described with respect to the web page recommendation server 100 and the user terminal 110 of FIGS. 1 to 4D may be applied to the web page recommendation method according to the embodiment shown in FIG. 5. .

도 5를 참조하면, 단계 S501에서 웹 페이지 추천 서버(100)는 사용자 단말(110)을 통해 방문한 웹 페이지의 방문 히스토리를 저장할 수 있다. Referring to FIG. 5, in operation S501, the web page recommendation server 100 may store a visit history of a web page visited through the user terminal 110.

단계 S503에서 웹 페이지 추천 서버(100)는 방문 히스토리에 기초하여 대상 노드로부터 관심 노드까지의 탐색 트리를 생성할 수 있다. 여기서, 대상 노드는 초기 웹 페이지 또는 현재 브라우징 중인 웹 페이지일 수 있고, 관심 노드는 사용자가 방문하기를 희망하는 웹 페이지일 수 있다. 여기서, 탐색 트리는 하나의 노드로만 연결되는 비주요 노드를 포함할 수 있다. In operation S503, the web page recommendation server 100 may generate a search tree from the target node to the node of interest based on the visit history. Here, the target node may be an initial web page or a web page currently being browsed, and the node of interest may be a web page that the user wishes to visit. Here, the search tree may include non-major nodes connected to only one node.

단계 S505에서 웹 페이지 추천 서버(100)는 탐색 트리에 포함된 각 노드의 브라우징 시간에 기초하여 복수의 주요 노드를 선별할 수 있다. 여기서, 주요 노드는 관심 노드 및 복수의 노드로 연결되는 분기 노드를 포함할 수 있다. In operation S505, the web page recommendation server 100 may select a plurality of main nodes based on the browsing time of each node included in the search tree. Here, the main node may include a node of interest and a branch node connected to the plurality of nodes.

단계 S507에서 웹 페이지 추천 서버(100)는 복수의 주요 노드 각각으로의 방문 확률 및 대상 노드로부터 복수의주요 노드 각각으로 이동할 때, 소요되는 시간에 기초하여 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치를 평가할 수 있다. In operation S507, the web page recommendation server 100 may evaluate the recommendation value of each of the plurality of main nodes based on the time required to move to each of the plurality of main nodes and the probability of visit to each of the plurality of main nodes. have.

단계 S509에서 웹 페이지 추천 서버(100)는 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치에 기초하여 웹 페이지를 추천할 수 있다. In operation S509, the web page recommendation server 100 may recommend the web page based on the recommendation values of the plurality of main nodes.

도 5에는 도시되지 않았으나, 단계 S509에서 웹 페이지 추천 서버(100)는 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치가 높은 순으로 웹 페이지를 추천할 수 있다. Although not shown in FIG. 5, in step S509, the web page recommendation server 100 may recommend the web pages in ascending order of recommendation of each of the plurality of main nodes.

도 5에는 도시되지 않았으나, 단계 S509에서 웹 페이지 추천 서버(100)는 웹 페이지의 브라우징을 위한 브라우징 영역과 웹 페이지의 추천을 위한 웹 페이지 추천 영역을 포함하는 웹 브라우저 페이지를 사용자 단말(110)에게 제공할 수 있다. Although not shown in FIG. 5, in operation S509, the web page recommendation server 100 may transmit a web browser page including a browsing area for browsing the web page and a web page recommendation area for the recommendation of the web page to the user terminal 110. Can provide.

도 5에는 도시되지 않았으나, 단계 S509에서 웹 페이지 추천 서버(100)는 웹 페이지 추천 영역에 추천된 웹 페이지의 정보를 제공할 수 있다. Although not shown in FIG. 5, in operation S509, the web page recommendation server 100 may provide information of the recommended web page to the web page recommendation area.

도 5에는 도시되지 않았으나, 단계 S509에서 웹 페이지 추천 서버(100)는 사용자 단말(110)로부터 웹 브라우저 페이지에 대한 입력 정보를 모니터링하고, 입력 정보에 기초하여 추천된 웹 페이지의 정보를 포함하는 팝업 페이지를 사용자 단말(110)에게 제공할 수 있다. 여기서, 입력 정보는 입력 장치의 웹브라우저 페이지의 링크에 대한 포인팅 정보일 수 있다. Although not shown in FIG. 5, in step S509, the web page recommendation server 100 monitors input information on the web browser page from the user terminal 110, and includes a pop-up including information of the recommended web page based on the input information. The page may be provided to the user terminal 110. Here, the input information may be pointing information on a link of a web browser page of the input device.

상술한 설명에서, 단계 S501 내지 S509는 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다. In the above description, steps S501 to S509 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, according to an embodiment of the present invention. In addition, some steps may be omitted as necessary, and the order between the steps may be changed.

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

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다. The foregoing description of the present invention is intended for illustration, and it will be understood by those skilled in the art that the present invention may be easily modified in other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다. The scope of the present invention is shown by the following claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention. .

100: 웹 페이지 추천 서버
110: 사용자 단말
200: 방문 히스토리 저장부
210: 탐색 트리 생성부
220: 주요 노드 선별부
230: 추천 가치 평가부
240: 웹 페이지 추천부
242: 웹 브라우저 페이지 제공부
244: 입력 정보 모니터링부
100: web page recommendation server
110: user terminal
200: visit history store
210: navigation tree generation unit
220: main node selection unit
230: recommended value evaluation unit
240: web page recommendation
242: web browser page provider
244: input information monitoring unit

Claims (15)

웹 페이지 추천 서버에 의해 수행되는 웹 페이지 추천 방법에 있어서,
사용자 단말을 통해 방문한 웹 페이지의 방문 히스토리를 저장하는 단계;
상기 방문 히스토리에 기초하여 대상 노드로부터 관심 노드까지의 탐색 트리를 생성하는 단계;
상기 탐색 트리에 포함된 각 노드의 브라우징 시간에 기초하여 복수의 주요 노드를 선별하는 단계;
상기 복수의 주요 노드 각각으로의 방문 확률 및 상기 대상 노드로부터 상기 복수의 주요 노드 각각으로 이동할 때 소요되는 시간에 기초하여 상기 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치를 평가하는 단계; 및
상기 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치에 기초하여 웹 페이지를 추천하는 단계
를 포함하는 것인, 웹 페이지 추천 방법.
In the web page recommendation method performed by the web page recommendation server,
Storing a visit history of the web page visited through the user terminal;
Generating a search tree from a target node to a node of interest based on the visit history;
Selecting a plurality of main nodes based on a browsing time of each node included in the search tree;
Evaluating a recommendation value of each of the plurality of main nodes based on the probability of visit to each of the plurality of main nodes and the time required to move from the target node to each of the plurality of main nodes; And
Recommending a web page based on a recommendation value of each of the plurality of main nodes
That includes, web page recommendation method.
제 1 항에 있어서,
상기 대상 노드는 초기 웹 페이지 또는 현재 브라우징 중인 웹 페이지고,
상기 관심 노드는 사용자가 방문하기를 희망하는 웹 페이지인 것인, 웹 페이지 추천 방법.
The method of claim 1,
The target node is an initial web page or a web page currently being browsed,
And wherein the node of interest is a web page that the user wishes to visit.
제 1 항에 있어서,
상기 주요 노드는 상기 관심 노드 및 복수의 노드로 연결되는 분기 노드를 포함하는 것인, 웹 페이지 추천 방법.
The method of claim 1,
Wherein said primary node comprises a node of interest and a branch node to a plurality of nodes.
제 1 항에 있어서,
상기 탐색 트리는 하나의 노드로만 연결되는 비주요 노드를 포함하는 것인, 웹 페이지 추천 방법.
The method of claim 1,
Wherein the navigation tree includes non-primary nodes that connect only to one node.
제 1 항에 있어서,
상기 웹 페이지를 추천하는 단계는 상기 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치가 높은 순으로 상기 웹 페이지를 추천하는 것인, 웹 페이지 추천 방법.
The method of claim 1,
The recommending of the web page comprises recommending the web page in ascending order of recommendation of each of the plurality of main nodes.
제 2 항에 있어서,
상기 웹 페이지를 추천하는 단계는,
웹 페이지의 브라우징을 위한 브라우징 영역과 웹 페이지의 추천을 위한 웹 페이지 추천 영역을 포함하는 웹브라우저 페이지를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하는 것인, 웹 페이지 추천 방법.
The method of claim 2,
Recommend the web page,
And providing a web browser page including a browsing area for browsing a web page and a web page recommendation area for recommending a web page to the user terminal.
제 6 항에 있어서,
상기 웹 페이지를 추천하는 단계는,
상기 웹 페이지 추천 영역에 상기 추천된 웹 페이지의 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 것인, 웹 페이지 추천 방법.
The method of claim 6,
Recommend the web page,
And providing information of the recommended web page in the web page recommendation area.
제 2 항에 있어서,
상기 웹 페이지를 추천하는 단계는,
상기 사용자 단말로부터 웹브라우저 페이지에 대한 입력 정보를 모니터링하는 단계; 및
상기 입력 정보에 기초하여 상기 추천된 웹 페이지의 정보를 포함하는 팝업 페이지를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하는 것인, 웹 페이지 추천 방법.
The method of claim 2,
Recommend the web page,
Monitoring input information on a web browser page from the user terminal; And
Providing a pop-up page including information of the recommended web page to the user terminal based on the input information.
제 8 항에 있어서,
상기 입력 정보는 입력 장치의 상기 웹브라우저 페이지의 링크에 대한 포인팅 정보인 것인, 웹 페이지 추천 방법.
The method of claim 8,
And the input information is pointing information for a link of the web browser page of the input device.
웹 페이지를 추천하는 웹 페이지 추천 서버에 있어서,
사용자 단말을 통해 방문한 웹 페이지의 방문 히스토리를 저장하는 방문 히스토리 저장부;
상기 방문 히스토리에 기초하여 대상 노드로부터 관심 노드까지의 탐색 트리를 생성하는 탐색 트리 생성부;
상기 탐색 트리에 포함된 각 노드의 브라우징 시간에 기초하여 복수의 주요 노드를 선별하는 주요 노드 선별부;
상기 복수의 주요 노드 각각으로의 방문 확률 및 상기 대상 노드로부터 상기 복수의 주요 노드 각각으로 이동할 때 소요되는 시간에 기초하여 상기 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치를 평가하는 추천 가치 평가부; 및
상기 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치에 기초하여 웹 페이지를 추천하는 웹 페이지 추천부
를 포함하는 것인, 웹 페이지 추천 서버.
In the web page recommendation server that recommends a web page,
A visit history storage unit for storing a visit history of a web page visited through a user terminal;
A search tree generator configured to generate a search tree from a target node to a node of interest based on the visit history;
A main node selector configured to select a plurality of main nodes based on a browsing time of each node included in the search tree;
A recommendation value evaluator for evaluating recommendation values of each of the plurality of main nodes based on visit probability to each of the plurality of main nodes and time required to move from the target node to each of the plurality of main nodes; And
Web page recommendation unit for recommending a web page based on the recommendation value of each of the plurality of main nodes
That includes, the web page recommendation server.
제 10 항에 있어서,
상기 대상 노드는 초기 웹 페이지 또는 현재 브라우징 중인 웹 페이지고,
상기 관심 노드는 사용자가 방문하기를 희망하는 웹 페이지인 것인, 웹 페이지 추천 서버.
The method of claim 10,
The target node is an initial web page or a web page currently being browsed,
The node of interest is a web page that the user wishes to visit.
제 10 항에 있어서,
상기 주요 노드는 상기 관심 노드 및 복수의 노드로 연결되는 분기 노드를 포함하는 것인, 웹 페이지 추천 서버.
The method of claim 10,
Wherein the primary node comprises a node of interest and a branch node to a plurality of nodes.
제 10 항에 있어서,
상기 웹 페이지 추천부는 상기 복수의 주요 노드 각각의 추천 가치가 높은 순으로 상기 웹 페이지를 추천하는 것인, 웹 페이지 추천 서버.
The method of claim 10,
And the web page recommendation unit recommends the web pages in ascending order of recommendation of each of the plurality of main nodes.
제 11 항에 있어서,
상기 웹 페이지 추천부는 웹 페이지의 브라우징을 위한 브라우징 영역과 웹 페이지의 추천을 위한 웹 페이지 추천 영역을 포함하는 웹브라우저 페이지를 상기 사용자 단말로 제공하고, 상기 웹 페이지 추천 영역에 상기 추천된 웹 페이지의 정보를 제공하는 웹브라우저 페이지 제공부
를 포함하는 것인, 웹 페이지 추천 서버.
The method of claim 11,
The web page recommendation unit provides a web browser page including a browsing area for browsing a web page and a web page recommendation area for recommending a web page to the user terminal, and the web page recommendation area of the recommended web page. Informational web browser page provider
That includes, the web page recommendation server.
제 14 항에 있어서,
상기 웹 페이지 추천부는 상기 사용자 단말로부터 상기 웹브라우저 페이지에 대한 입력 정보를 모니터링하는 입력 정보 모니터링부
를 더 포함하고,
상기 웹브라우저 페이지 제공부는 상기 입력 정보에 기초하여 상기 추천된 웹 페이지의 정보를 포함하는 팝업 페이지를 상기 사용자 단말로 제공하는 것인, 웹 페이지 추천 서버.
The method of claim 14,
The web page recommendation unit is an input information monitoring unit for monitoring the input information on the web browser page from the user terminal
More,
The web browser page providing unit provides a pop-up page including information of the recommended web page to the user terminal based on the input information.
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