KR20200011915A - 모의 사용자를 통한 통신 - Google Patents

모의 사용자를 통한 통신 Download PDF

Info

Publication number
KR20200011915A
KR20200011915A KR1020190090488A KR20190090488A KR20200011915A KR 20200011915 A KR20200011915 A KR 20200011915A KR 1020190090488 A KR1020190090488 A KR 1020190090488A KR 20190090488 A KR20190090488 A KR 20190090488A KR 20200011915 A KR20200011915 A KR 20200011915A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
mock
request
content
provider
Prior art date
Application number
KR1020190090488A
Other languages
English (en)
Inventor
쑤이 웬
션지안 왕
리나 장
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Publication of KR20200011915A publication Critical patent/KR20200011915A/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72403—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0641—Shopping interfaces
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631—Item recommendations
    • H04M1/72522—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
    • G06F21/6218—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
    • G06F21/6245—Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/14—Network analysis or design
    • H04L41/145—Network analysis or design involving simulating, designing, planning or modelling of a network
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/04—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks
    • H04L63/0407—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks wherein the identity of one or more communicating identities is hidden
    • H04L63/0421—Anonymous communication, i.e. the party's identifiers are hidden from the other party or parties, e.g. using an anonymizer
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/535—Tracking the activity of the user
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/02—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail using automatic reactions or user delegation, e.g. automatic replies or chatbot-generated messages
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/14—Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic
    • H04L63/1441—Countermeasures against malicious traffic
    • H04L63/1491—Countermeasures against malicious traffic using deception as countermeasure, e.g. honeypots, honeynets, decoys or entrapment
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/2866—Architectures; Arrangements
    • H04L67/30—Profiles
    • H04L67/306—User profiles
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2201/00—Electronic components, circuits, software, systems or apparatus used in telephone systems
    • H04M2201/34—Microprocessors
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2201/00—Electronic components, circuits, software, systems or apparatus used in telephone systems
    • H04M2201/36—Memories
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2201/00—Electronic components, circuits, software, systems or apparatus used in telephone systems
    • H04M2201/38—Displays

Abstract

일 실시예에 따라 제공되는 전자 디바이스는, 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및 상기 인스트럭션들을 실행하여: 프로바이더에 대해 입력된 사용자의 요청을 획득하고, 상기 요청에 대응하는, 적어도 하나의 모의 사용자(simulated user)의 적어도 하나의 모의 요청을, 상기 프로바이더에게 전송함으로써 획득된 결과를 상기 사용자에게 제공하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서를 포함한다.

Description

모의 사용자를 통한 통신{COMMUNICATION VIA SIMULATED USER}
본 개시는 모의 사용자를 통한 통신에 관한 것으로, 특히 모의 사용자를 통해 콘텐트를 요청하거나 제공하는 기술에 관한다.
인터넷의 폭넓은 응용과 쇼핑, 정보 공유, 사교, 오락 등을 위한 다양한 종류의 네트워크 플랫폼의 등장으로, 콘텐트 프로바이더 (content provider; CP) 를 통해 추천 콘텐트를 획득하고 결과를 검색하는 것 등은 일상이 되었다. 콘텐트 프로바이더와 사용자 간의 상호 작용은, 사용자에 의해 사용자 자신의 요청 사항에 대한 상기 콘텐트 프로바이더에게로의 요청을 시작하는 단계, 상기 요청에 응답하여 일련의 결과를 상기 콘텐트 프로바이더에 의해 상기 사용자에게 반환하는 단계로 요약될 수 있다.
동시에, 사용자 프로파일링 (user profiling) 기술은 사용자에게 콘텐트를 제공하는 과정에서 다양한 콘텐트 프로바이더에 의해 광범위하게 이용된다. 사용자의 일련의 요청에 기초하여, 콘텐트 프로바이더는 사용자 프로파일링 기술을 통해 관심사 등의 사용자 정보를 획득한 후, 이러한 정보에 기초하여 사용자의 개인 선호에 부합하는 콘텐트를 사용자에게 푸시(push)할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 특정 온라인 쇼핑 플랫폼에서 익명 신원으로 상품을 검색하는 것과 비교하여, 사용자가 온라인 쇼핑 플랫폼에서 등록된 신원으로 동일한 검색을 수행하면, 온라인 쇼핑 플랫폼에 의해 사용자에게 추천되는 상품은, 사용자로 하여금 더 많은 구매욕을 가지게 할 수 있다. 이는 온라인 쇼핑 플랫폼이 등록된 사용자의 요청 이력에 기초하여 사용자 프로파일링 기술을 통해 사용자의 선호를 알 수 있어 사용자의 개인 선호에 더 부합하는 검색 결과를 사용자에게 추천할 수 있기 때문이다. 콘텐트 프로바이더로부터 시작된 이러한 사용자 프로파일링 기술을 통해, 사용자로 하여금 구매를 하게 할 수 있는 상품이 사용자에게 우선적으로 추천될 수 있다. 사용자의 검색 및 탐색에 드는 시간과 열정이 절약될 뿐만 아니라 더 많은 거래가 촉진될 수 있다.
일 실시예에 따라 제공되는 전자 디바이스는, 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및 상기 인스트럭션들을 실행하여: 프로바이더에 대해 입력된 사용자의 요청을 획득하고, 상기 요청에 대응하는, 적어도 하나의 모의 사용자(simulated user)의 적어도 하나의 모의 요청을, 상기 프로바이더에게 전송함으로써 획득된 결과를 상기 사용자에게 제공하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 콘텐트를 요청하는 방법이 제공되고, 상기 방법은: 콘텐트를 제공할 것을 콘텐트 프로바이더에게 요청하기 위한 제 1 사용자의 요청을 획득하는 단계; 및 상기 요청에 대응하는 모의 요청을 상기 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 요청에 대응하는 상기 모의 요청을 상기 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 단계는: 모의 사용자를 선택하는 단계; 상기 선택된 모의 사용자에 대응하는 상기 모의 요청을 상기 요청에 따라 획득하는 단계; 및 상기 요청에 대응하는 상기 모의 요청을 상기 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 모의 사용자를 선택하는 단계는: 상기 모의 사용자 및 상기 제 1 사용자 간의 상관성에 기초하여, 및/또는 상기 모의 사용자 및 상기 요청 간의 상관성에 기초하여, 모의 사용자 풀에서 상기 모의 사용자를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 모의 사용자를 선택하는 단계는: 상기 모의 사용자의 사용자 특징 및 상기 제 1 사용자의 사용자 특징 간의 상관성, 및/또는 상기 모의 사용자의 상기 사용자 특징 및 상기 요청 간의 상관성에 기초하여, 상기 모의 사용자 풀에서 상기 모의 사용자를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 모의 사용자를 선택하는 단계는: 상기 모의 사용자 풀 내의 각각의 모의 사용자에 대해, 상기 요청 및 상기 제 1 사용자에 관한 상기 각각의 모의 사용자의 종합 상관성을, 상기 각각의 모의 사용자 및 상기 제 1 사용자 간의 상관성, 및 상기 각각의 모의 사용자 및 상기 요청 간의 상관성에 기초하여 결정하는 단계; 및 상기 요청 및 상기 제 1 사용자에 관한 상기 모의 사용자 풀 내의 상기 각각의 모의 사용자의 상기 종합 상관성에 기초하여 상기 모의 사용자 풀로부터 상기 모의 사용자를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 모의 사용자 풀은: 상기 제 1 사용자에 대응하는 모의 사용자 풀; 상기 콘텐트 프로바이더에 대응하는 모의 사용자 풀; 및 현재 애플리케이션에 대응하는 모의 사용자 풀 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 모의 사용자 풀 내의 모의 사용자는, 콘텐트를 제공할 것을 콘텐트 프로바이더에게 요청하기 위해 수집된 요청을 클러스터링함으로써 획득될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선택된 모의 사용자에 대응하는 상기 모의 요청을 상기 요청에 따라 획득하는 단계는: 상기 요청을, 상기 선택된 모의 사용자에 대응하는 상기 모의 요청으로 취하는 단계; 및/또는 상기 요청 및 상기 선택된 모의 사용자의 사용자 속성 정보에 따라, 상기 선택된 모의 사용자에 대응하는 상기 모의 요청을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 방법은: 각각의 모의 사용자에 대해, 대응하는 랜덤 모의 요청을 각각 생성하는 단계; 및 상기 랜덤 모의 요청을 상기 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선택된 모의 사용자에 대응하는 상기 모의 요청을 상기 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 단계는: 상기 콘텐트 프로바이더에 대응하는 상기 선택된 모의 사용자의 사용자 정보와 함께, 상기 대응하는 모의 요청을 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선택된 모의 사용자는 익명 모의 사용자를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선택된 모의 사용자는 제 2 사용자를 포함하고, 상기 선택된 모의 사용자에 대응하는 상기 모의 요청을 상기 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 단계는: 상기 제 2 사용자의 사용자 단말을 통해 상기 제 2 사용자에 대응하는 상기 모의 요청을 상기 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 콘텐트를 요청하는 상기 방법은 상기 제 1 사용자의 사용자 단말 또는 서버 장치에 의해 실행되고, 상기 콘텐트를 요청하는 상기 방법이 상기 제 1 사용자의 상기 사용자 단말에 의해 실행되는 경우, 상기 방법은: 상기 모의 요청에 응답하여 상기 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 콘텐트에 기초하여 상기 서버 장치에 의해 결정된, 상기 제 1 사용자에게 제공될 콘텐트를 상기 서버 장치로부터 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 방법은: 상기 모의 요청에 응답하여 상기 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 콘텐트를 수신하는 단계; 및 상기 수신된 콘텐트에 기초하여 상기 제 1 사용자에게 제공될 콘텐트를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제 1 사용자에게 제공될 상기 콘텐트를 결정하는 단계는: 상기 모의 요청에 대응하는 상기 모의 사용자와 상기 제 1 사용자 간의 상관성 및/또는 상기 모의 요청과 상기 요청 간의 상관성에 기초하여, 상기 수신된 콘텐트로부터 상기 제 1 사용자에게 제공될 콘텐트를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제 1 사용자에게 제공될 상기 콘텐트를 결정하는 단계는: 상기 모의 요청에 대응하는 상기 모의 사용자의 사용자 특징과 상기 제 1 사용자의 사용자 특징 간의 상관성 및/또는 상기 모의 요청과 상기 요청 간의 상관성에 기초하여 상기 수신된 콘텐트로부터 상기 제 1 사용자에게 제공될 콘텐트를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제 1 사용자에게 제공될 상기 콘텐트를 결정하는 단계는: 각각의 모의 요청에 각각 응답하여 반환된 상기 수신된 콘텐트에 대해, 상기 각각의 모의 요청에 대응하는 모의 사용자와 상기 제 1 사용자 간의 상관성, 및 상기 각각의 모의 요청과 상기 요청 간의 상관성에 기초하여, 상기 제 1 사용자와 상기 요청에 관련된 상기 각각의 모의 요청에 응답하여 반환된 상기 콘텐트의 종합 상관성을 결정하는 단계; 및 상기 제 1 사용자와 상기 요청에 관련된 상기 각각의 모의 요청에 응답하여 반환된 상기 반환된 콘텐트의 상기 종합 상관성에 기초하여, 상기 수신된 콘텐트로부터 상기 제 1 사용자에게 제공될 상기 콘텐트를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선택된 모의 사용자는 제 2 사용자를 포함하고, 상기 모의 요청에 응답하여 상기 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 상기 콘텐트를 수신하는 단계는: 상기 제 2 사용자의 사용자 단말을 통해 상기 제 2 사용자의 사용자 단말에 의해 전송된 상기 모의 요청에 응답하여 상기 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 콘텐트를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 콘텐트를 요청하는 상기 방법은 상기 제 1 사용자의 사용자 단말 또는 서버 장치에 의해 실행되고, 상기 콘텐트를 요청하는 상기 방법이 상기 서버 장치에 의해 실행되는 경우, 상기 방법은: 상기 제 1 사용자의 사용자 단말에게 상기 제 1 사용자에게 제공될 상기 결정된 콘텐트를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 모의 사용자의 상기 사용자 특징은 상기 모의 사용자에 대응하는 히스토리 요청에 기초하여 사용자 프로파일링을 수행함으로써 획득된 사용자 특징이고, 콘텐트를 제공할 것을 콘텐트 프로바이더에게 요청하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 상기 제 1 사용자의 사용자 특징은 상기 제 1 사용자에 대응하는 히스토리 요청에 기초하여 사용자 프로파일링을 수행함으로써 획득된 사용자 특징이며, 콘텐트를 제공할 것을 콘텐트 프로바이더에게 요청하기 위한 것일 수 있다.
현재 어플리케이션이 전자 비즈니스 어플리케이션인 경우, 콘텐트 프로바이더에 의해 제공되도록 요청된 콘텐트는 검색된 상품 정보를 포함하고; 및/또는 현재 어플리케이션이 정보 검색 어플리케이션인 경우, 콘텐트 프로바이더에 의해 제공되도록 요청된 콘텐트는 정보 검색 결과를 포함하고; 및/또는 현재 애플리케이션이 멀티미디어 콘텐트 재생 애플리케이션 인 경우, 콘텐트 프로바이더에 의해 제공되도록 요청된 콘텐트는 검색된 멀티미디어 콘텐트 정보를 포함한다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 콘텐트를 제공하는 방법이 제공되고, 상기 방법은: 모의 요청에 응답하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 콘텐트를 수신하는 단계; 및 상기 수신된 콘텐트에 기초하여 제 1 사용자에게 제공될 콘텐트를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 모의 요청은 상기 콘텐트를 제공할 것을 상기 콘텐트 프로바이더에게 요청하기 위해 사용된 상기 제 1 사용자의 요청에 대응할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 모의 요청에 대응하는 모의 사용자는 제 2 사용자를 포함하고, 상기 모의 요청에 응답하여 상기 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 상기 콘텐트를 수신하는 단계는: 상기 제 2 사용자의 사용자 단말을 통해 상기 제 2 사용자의 사용자 단말에 의해 전송된 상기 모의 요청에 응답하여 상기 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 콘텐트를 상기 제 2 사용자의 사용자 단말을 통해 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 콘텐트를 제공하는 방법은 상기 제 1 사용자의 사용자 단말 또는 서버 장치에 의해 실행되고, 상기 서버 장치에 의해 상기 콘텐트 제공 방법이 실행되는 경우, 상기 방법은: 상기 제 1 사용자의 사용자 단말에게 상기 제 1 사용자에게 제공될 상기 결정된 콘텐트를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 개시의 실시예들의 상기한 목적 및 다른 목적 및 특징은 다음의 설명과 함께 첨부된 도면에 의해 명확해질 것이다.
도 1은 사용자가, 콘텐트 프로바이더에게 콘텐트 제공을 요청하는 기존의 상호 작용 과정을 도시한다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따라 콘텐트를 요청하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따라 요청에 대응하는 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따라 모의 사용자와 요청 간의 상관성을 결정하는 예를 도시한다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 요청에 대응하는 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 예를 도시한다.
도 6는 본 개시의 다른 실시예에 따라 콘텐트를 요청하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 제 1 사용자에게 제공될 콘텐트를 결정하는 예를 도시한다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따라 복수의 사용자에 의해 하나의 모의 사용자 풀을 공유하는 예를 도시한다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 콘텐트를 제공하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 10은 본 개시의 다른 실시예에 따른 콘텐트를 요청하는 방법의 흐름도이다.
도 11 내지 도 19 는 본 개시의 실시예에 따라 콘텐트를 제공하는 방법의 예들을 도시한다.
도 20은 본 개시의 실시예에 따라 온라인 플랫폼을 이용하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 21은 본 개시의 일 실시예에 따른 콘텐트를 요청하는 장치의 블록도를 도시한다.
도 22는 본 개시의 일 실시예에 따른 콘텐트를 요청하는 장치의 블록도를 도시한다.
도 23은 본 개시의 일 실시예에 따른 콘텐트를 제공하는 장치의 블록도이다.
도 24 는 일 실시예에 따른 방법의 흐름도이다.
도 25 은 일 실시예에 따라 요청을 입력하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스이다.
도 26 은 일 실시예에 따라 요청결과를 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 실시예들에 대하여 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나, 실시예들은 다양한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고, 도면에서 실시예들을 명확하게 설명하기 위해 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
용어는 다양한 실시예에 따른 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 실시예의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순히 그 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수개의 표현을 포함한다. "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 특히, 숫자들은 이해를 돕기 위한 예로서, 기재된 숫자들에 의해 실시예들이 한정되는 것으로 이해되지 말아야 한다.
또한, 명세서에 기재된 "…부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
명세서 전체에서 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서 이하에서 언급되는 "제1 구성요소"는 실시예의 기술적 사상 내에서 "제2 구성요소"일 수도 있음은 물론이다.
"적어도 하나의"와 같은 표현은, 구성요소들의 리스트 전체를 수식하고, 그 리스트의 구성요소들을 개별적으로 수식하지 않는다. 예를 들어, "A, B, 및 C 중 적어도 하나"는 오직 A, 오직 B, 오직 C, A와 B 모두, B와 C 모두, A와 C 모두, A와 B와 C 전체, 또는 그 조합을 가리킨다.
명세서 전체에서 전자 디바이스는 스마트폰, 태블릿, 휴대폰, PDA (personal digital assistant), 미디어 플레이어, PMP (Portable Multimedia Player), 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, PC (Personal Computer), 노트북 (laptop), 마이크로 서버, GPS (global positioning system) 장치, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 스마트 TV, 디지털 카메라 및 기타 모바일, 또는, 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
관련 기술에서, 사용자가 웹 사이트 또는 애플리케이션에서 상품 또는 다른 정보를 검색할 때, 동일한 검색 키워드를 통해 지나치게 유사한 정보가 획득되고, 검색 키워드가 상이하여 검색될 정보가 상이하더라도, 동일한 검색 결과가 획득될 수 있다. 이는 사용자가 최근에 해당 정보 또는 그와 유사한 정보를 여러 번 검색하여, 콘텐트 프로바이더가 사용자 프로파일링을 과도하게 사용한 결과이고, 사용자에게 푸시된 콘텐트가 지나치게 유사하고 단일화되어 사용자에게 진부한 사용자 경험을 줄 수 있다.
또한, 사용자가 상품을 구매할 긴급한 필요성이 있고, 콘텐트 프로바이더가 사용자 프로파일링 기술을 통해 사용자에게 특정 상품을 구매할 긴급한 필요성이 있음을 알고 있다면 (예를 들어, 사용자가 해당 상품과 유사한 상품을 최근 구매한 경우), 콘텐트 프로바이더는 특정 상품의 가격을 상승시키거나, 사용자가 어느 검색할 때, 비교적 높은 가격의 상품을 추천할 수 있고, 사용자는 구매 완료 후에야 비로소, 구매가격이 정상 가격보다 높음을 발견할 것이고, 이는 사용자 이익에 악영향을 미칠 수 있다.
상기 예는 콘텐트 프로바이더가 사용자 프로파일링 기법을 사용하여 사용자에게 더 나쁜 사용자 경험을 제공하는 것을 반영한다. 이러한 경우는 사용자 프로파일링과 같은 기술의 결함으로 인해 보통 발생한다. 그러나, 콘텐트 프로바이더가 사용자에 대해 사용자 프로파일링을 수행하는 것은 불가피하다.
관련 분야에서 콘텐트 프로바이더에게 콘텐트 제공을 요청하는 상호 작용 절차는 도 1에 도시된다.
도 1을 참조하면, 사용자는 사용자 자신의 요구에 대해 콘텐트 프로바이더에게 직접 요청을 개시하고, 콘텐트 프로바이더는 요청의 분석, 파싱과 같은 일련의 작업을 수행하고, 사용자에게 콘텐트를 반환한다.
콘텐트 프로바이더는 사용자의 요청을 직접 획득할 수 있으며, 이에 기초하여 사용자의 선호를 빠르게 학습할 수 있다. 이러한 직접적인 상호 작용은 직접적인 사용자 프로파일링 (direct user profiling) 이라 지칭될 수 있으며, 콘텐트 프로바이더는 특정 사용자의 선호에 대해 직접적으로 인지할 수 있다. 요즘, 사용자 프로파일링 기술은 콘텐트 프로바이더에 의해 널리 사용되고 있다. 콘텐트 프로바이더는 이러한 기술을 이용하여 사용자의 선호를 획득함으로써, 개인화된 맞춤 서비스를 사용자에게 제공할 수 있지만, 다음과 같은 문제점을 가질 수 있다. 사용자 프로파일링이 과도하게 사용되어 사용자에게 푸시된 콘텐트가 너무 유사하거나 단일화되어, 사용자에게 진부한 사용자 경험을 줄 수 있다. 또한, 사용자 이익에 악영향을 미칠 수 있다. 콘텐트 프로바이더가 사용자 프로파일링 기술을 통해 사용자에게 특정 상품이 긴급하게 필요하다는 것을 알게 된 경우, 콘텐트 프로바이더는 사용자에 대한 특정 상품의 가격을 상승시키거나, 사용자가 상품을 검색할 때 더 높은 가격의 상품을 푸시할 수 있기 때문이다. 또한, 사용자의 개인 정보가 노출될 경우, 사용자의 프라이버시 침해가 가중될 수 있다.
콘텐트 프로바이더에 의해 사용되는 사용자 프로파일링 기술은 불완전할 수 있으며, 언더-프로파일링 (under-profiling)및 오버-프로파일링(over-profiling)의 가능성을 갖는다.
언더-프로파일링의 경우, 콘텐트 프로바이더가 사용자에 대한 정확한 사용자 프로필을 구축하지 않았기 때문에, 콘텐트 프로바이더는 사용자 요청을 만족시키는 콘텐트를 사용자에게 제공하기 어렵다.
오버-프로파일링의 경우, 만약 사용자가 이전에 의도하지 않게 콘텐트 프로바이더에게 특정 정보를 획득할 것을 요청한 경우, 예를 들어, 그 특정 정보의 관련 링크를 클릭한 경우에도, 이에 대해서도 사용자 프로파일링이 수행되므로, 사용자는 이후 검색 시, 이전에 의도치 않게 클릭된 정보와 관련된 결과를 수신할 수 있다.
특히, 콘텐트 프로바이더의 응답은 모두 모든 가능한 응답들이 구성하는 집합 중 선택된 것으로서, 사용자 프로파일링을 통해 사용자에게 응답을 제공하는 과정은, 사용자의 선호에 따라 가능한 모든 응답으로 구성된 집합에서 최종 응답을 선택하는 과정으로 이해될 수도 있다.
언더-프로파일링이 발생하면, 콘텐트 프로바이더는 사용자의 정확한 정보를 거의 얻을 수 없으므로, 콘텐트 프로바이더는 이러한 정보를 이용하여 맞춤 서비스를 제공할 수 없고, 오버-프로파일링의 경우, 콘텐트 프로바이더가 비교적 정확한 정보를 얻을 수는 있지만, 이러한 정보가 과하게 사용되어, 사용자에게 진부함을 느끼게 할 수 있다.
콘텐트 프로바이더에 의해 사용자에게 제공되는 콘텐트는 콘텐트 프로바이더에 의해 선택되고, 콘텐트 프로바이더가 특정 종류의 정보만을 지속적으로 제공할 경우, 사용자 입장에서 다른 종류의 정보를 획득할 기회를 잃을 수 있다.
또한, 다양한 콘텐트 프로바이더들 사이에서 사용자 프로필이 거래될 경우, 사용자 프라이버시 정보의 안전성이 저하될 수 있다.
본 개시의 실시예들은 콘텐트를 요청하는 방법 및 이에 대응하는 장치, 및 콘텐트를 제공하는 방법 및 이에 대응하는 장치를 제공하고, 사용자가 콘텐트 프로바이더에게 콘텐트의 제공을 요청하는 경우, 사용자의 프라이버시 정보를 보호하고, 사용자 프로파일링 기술을 사용함으로써 야기되는 사용자의 손해를 줄이고, 사용자 경험을 향상시키고, 사용자의 이익을 보호할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따라 콘텐트를 요청하는 방법의 흐름도를 도시한다.
여기서, 상기 방법은 사용자 단말에 의해 실행되거나, 서버 장치에 의해 실행될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은 이동 통신 단말 (예: 스마트 휴대 전화), 스마트 웨어러블 기기 (예: 스마트 시계), 개인용 컴퓨터, 패널, 게임 콘솔, 디지털 멀티미디어 플레이어 등과 같은 전자 단말일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 서버 장치는 클라우드 서버 등과 같은 원격 서버 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
상기 방법은 컴퓨터 프로그램에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 상기 방법은 사용자 단말에 설치된 애플리케이션에 의해 구현될 수도 있고, 또는 사용자 단말의 운영 시스템에서 기능 프로그램에 의해 구현될 수도 있다; 또는 상기 방법은 서버 장치에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 구현될 수도있다.
201 에서, 사용자의 요청이 획득될 수 있다. 사용자의 요청은, 콘텐트를 제공할 것을 콘텐트 프로바이더에게 요청하기 위한 요청일 수 있다.
본 명세서에서, 콘텐트 프로바이더는 콘텐트뿐만 아니라 다양한 종류의 데이터를 제공하는 프로바이더일 수 있으며, 간단히 프로바이더로 지칭될 수도 있다.
본 명세서에서, 제 1 사용자는 콘텐트 프로바이더에 대한 요청을 입력한 사용자를 가리킬 수 있다. 제 2 사용자는, 모의 사용자에 실제 사용자가 포함된 경우, 즉, 모의 사용자 중 실제 사용자의 신원을 갖는 사용자로서, 콘텐트 프로바이더에 대해 요청을 실제로 입력하지는 않았으나, 제 1 사용자에 의해 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 사용자를 가리킬 수 있다. 제 1 사용자 및 제 2 사용자는, 실시예들을 설명함에 있어 그 역할을 용이하게 설명하기 위함이지, 한정하고자 함이 아님이 이해되어야 한다. 예를 들어, 제 2 사용자 또한 프로바이더에 대해 요청을 입력할 수 있고, 해당 요청에 대응하는 모의 요청이 제 1 사용자를 통해 프로바이더에게 전송될 수도 있다. 또한, 제 1 사용자는 사용자로 지칭될 수 있고, 제 2 사용자는 다른 사용자로 지칭될 수 있다.
일 실시예에서, 요청은 사용자에 의해 콘텐트 프로바이더에게 요청되는 콘텐트의 키워드를 포함할 수 있다.
예를 들어, 현재 애플리케이션이 전자 비즈니스 애플리케이션인 경우, 콘텐트 프로바이더에 의해 제공되도록 요청된 콘텐트는 검색된 상품 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 현재 애플리케이션이 정보 검색 애플리케이션인 경우, 콘텐트 프로바이더에 의해 제공되도록 요청된 콘텐트는 정보 검색 결과를 포함할 수 있다. 예를 들어, 현재 애플리케이션이 멀티미디어 콘텐트 재생 애플리케이션인 경우, 콘텐트 프로바이더에 의해 제공되도록 요청된 콘텐트는 검색된 멀티미디어 콘텐트 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 현재 애플리케이션은 현재 사용자에 의해 사용되고, 콘텐트 프로바이더에 대응하는 애플리케이션이다. 예를 들어, 제 1 사용자가 사용자 단말 상에서 콘텐트 프로바이더에 대응하는 애플리케이션을 사용하거나 콘텐트 프로바이더에 대응하는 웹 사이트를 방문하여, 동작 201이 수행될 수 있다.
여기서, 사용자는, 자연인, 또는 넓은 의미에서 콘텐트에 대한 요구가 존재하는 개인 또는 그룹일 수 있다.
202에서, 요청에 대응하는 모의 요청이 콘텐트 프로바이더에게 전송된다. 즉, 요청에 대응하는 모의 요청이, 사용자의 요청 대신 콘텐트 프로바이더에게 전송된다.
본 개시의 일 실시예에서, 요청에 대응하는 모의 요청은 모의 사용자의 신원을 통해 콘텐트 프로바이더에게 전송된다.
일 실시예에서, 모의 요청은 적어도 2 명의 모의 사용자를 통해 전송될 수 있다. 예를 들어, 각각의 모의 사용자의 신원을 통해 각각의 모의 사용자에 대응하는 모의 요청이 콘텐트 프로바이더에게 전송될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에서, 모의 사용자와 사용자간에 상관성이 있다. 일 실시예에서, 모의 사용자와 요청 사이에 상관성이 있다.
예를 들어, 상기 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 사이에는 상관성이 있고, 상기 모의 사용자는 비익명 모의 사용자일 수 있다.
여기서, 모의 사용자가 모의 요청을 전송할 확률과, 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성 양의 상관성 (positive correlation) 이 있을 수 있다. 즉, 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성이 높을수록, 해당 모의 사용자를 통해 프로바이더에게 모의 요청이 전송될 확률이 높아질 수 있다.
일 실시예에서, 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 요청 사이에는 상관성이 있을 수 있다. 여기서, 모의 사용자가 모의 요청을 전송할 확률과, 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 요청 간의 상관성 간에는 양의 상관성 (positive correlation) 이 있을 수 있다. 즉, 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 요청 간의 상관성이 높을수록, 해당 모의 사용자의 신원을 통해 프로바이더에게 모의 요청이 전송될 확률이 높아질 수 있다.
일 실시예에서, 모의 사용자의 유형은 비익명 모의 사용자 및 익명 모의 사용자를 포함할 수 있다. 비익명 모의 사용자는 콘텐트 프로바이더에 대응하는 사용자 정보 (예를 들어, 계정 정보)를 가질 수 있다. 즉, 비익명 모의 사용자는 등록된 신원을 가질 수 있고, 예를 들어, 등록된 신원을 통해, 애플리케이션 또는 콘텐트 프로바이더에 대응하는 웹 사이트에 로그인 될 수 있다. 익명 가상 사용자는 콘텐트 프로바이더에 대응하는 사용자 정보를 가지지 않을 수 있다. 즉, 익명 가상 사용자는 콘텐트 프로바이더에 대응하는 등록된 신원을 갖지 않고, 콘텐트 프로바이더에 대응하는 게스트 신원 (즉, 익명 액세스 신원)을 가질 뿐이다. 비익명 모의 사용자는 의사 사용자 (pseudo user)로 지칭될 수도 있다.
여기서, 다른 모의 사용자들의 사용자 특징들은 상이할 수 있다.
이에 따라, 콘텐트 프로바이더는 비익명 모의 사용자에 대해 사용자 프로파일링을 수행할 수 있지만 익명 모의 사용자에 대해서는 사용자 프로파일링을 수행할 수 없다. 즉, 비익명 모의 사용자는, 프로바이더에 의해 사용자 프로파일링이 수행될 수 있는 사용자를 가리키고, 익명 모의 사용자는, 프로바이더에 의해 사용자 프로파일링이 수행되지 않는 사용자를 가리킬 수 있다.
비익명 모의 사용자는 다양한 적절한 방식으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 비익명 모의 사용자는 콘텐트 프로바이더에게 콘텐트를 요청하기 위해 사용된 요청들을 클러스터링하여 획득될 수 있다. 예를 들어, 콘텐트 프로바이더에게 콘텐트를 요청하기 위해 사용된 요청들을 클러스터링함으로써 획득되는 상이한 유형들은, 상이한 비익명 모의 사용자들에 대응한다;
일 실시예에서, 비익명 모의 사용자는, 실제 사용자들에 기초하여 수집된 사용자 프로필에 기초하여 획득될 수 있다. 예를 들어, 상이한 사용자들의 사용자 프로필은 상이한 비익명 모의 사용자들에 대응할 수 있다. 위의 방식으로 생성된 비익명 모의 사용자는 실제로 존재하는 사용자가 아니라, 구축된 모의 사용자일 수 있다.
일 실시예에서, 실제 사용자가 비익명 모의 사용자로 취급될 수 있다. 예를 들어, 특정 사용자의 특정 콘텐트 프로바이더에 대한 등록 신원이 다른 사용자에게 공유되어, 다른 사용자는 공유된 등록 신원을 모의 사용자로서 이용할 수 있다. 여기서, 비익명 모의 사용자로서의 역할을 수행하는 사용자는 실재하고, 사용자 단말(즉, 모의 사용자로서의 역할을 수행하는 사용자가 사용하는 사용자 단말)을 가질 수 있다.
본 개시의 일 실시예에서, 모의 사용자가 비익명 모의 사용자를 포함하는 경우, 요청에 대응하는 모의 요청은 비익명 모의 사용자의 신원과 함께 콘텐트 프로바이더에게 전송될 수 있다. 비익명 모의 사용자에 대해, 콘텐트 프로바이더에 관련된 비익명 모의 사용자의 등록된 신원으로, 예를 들어, 콘텐트 프로바이더에 등록된 계정을 이용함으로써 콘텐트 프로바이더에 로그인 한 이후의 신원으로, 콘텐트 프로바이더에게 비익명 모의 사용자에 대응하는 모의 요청이 전송될 수 있다. 콘텐트 프로바이더는 사용자를 모의 사용자와 구별할 수 없고, 현재 요청이 요청인지 또는 모의 요청인지를 구별할 수 없기 때문에, 콘텐트 프로바이더는 수신된 모의 요청을 처리하여 응답한다. 프로바이더는, 모의 요청을 수신한 것에 응답하여, 해당 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필에 기초하여 응답할 수 있다. 예를 들어, 프로바이더는 해당 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필이 나타내는 해당 비익명 모의 사용자의 선호에 부합하는 콘텐트를 응답으로서 제시할 수 있다.
모의 사용자가 익명 모의 사용자를 포함하는 경우, 사용자의 요청에 대응하는 모의 요청은 익명 모의 사용자의 신원과 함께 콘텐트 프로바이더에게 전송될 수 있다. 예를 들어, 익명 모의 사용자에 대해, 익명 모의 사용자에 대응하는 모의 요청이 콘텐트 프로바이더에게, 콘텐트 프로바이더에 대한 해당 익명 모의 사용자의 비등록 신원으로, 예를 들어, 콘텐트 프로바이더에 로그인하지 않은 익명 게스트 신원으로, 전송될 수 있다. 모의 요청은 비등록 신원 (즉, 익명 방식)으로 콘텐트 프로바이더에게 전송되기 때문에, 콘텐트 프로바이더가 요청된 콘텐트를 해당 모의 요청에 응답하여 반환할 때 어떠한 사용자 프로필에도 기초할 수 없다.
이하, 사용자의 요청에 대응하는 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 방법은 도 3과 함께 설명될 것이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따라 요청에 대응하는 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.
321에서, 모의 사용자가 선택될 수 있다.
일 실시예에서, 적어도 하나의 모의 사용자가 선택될 수 있다. 예를 들어, 비익명 모의 사용자 한 명이 선택될 수 있다. 예를 들어, 복수의 (적어도 2 명의) 비익명 모의 사용자가 선택될 수 있다. 예를 들어, 복수의 비익명 모의 사용자 및 하나의 익명 모의 사용자가 선택될 수 있다. 예를 들어, 하나의 익명 모의 사용자가 선택될 수 있다.
일 실시예에서, 모의 사용자는 모의 사용자와 사용자 간의 상관성에 기초하여 모의 사용자 풀로부터 선택될 수 있다. 일 실시예에서, 모의 사용자는, 해당 모의 사용자 및 사용자의 요청 간의 상관성에 기초하여 모의 사용자 풀로부터 선택될 수 있다. 일 실시예에서, 모의 사용자는, 해당 모의 사용자와 사용자 간의 상관성 및 해당 모의 사용자와 요청 간의 상관성에 기초하여 모의 사용자 풀로부터 선택될 수 있다. 예를 들어, 모의 사용자 풀 내의 각각의 모의 사용자에 대해, 각각의 모의 사용자와 사용자 간의 상관성, 및 각각의 모의 사용자와 사용자의 요청 간의 상관성에 기초하여, 사용자 및 요청에 관한 각각의 모의 사용자의 종합 상관성이 결정될 수 있고, 사용자 및 요청에 관한 각각의 모의 사용자의 종합 상관성에 기초하여 모의 사용자 풀로부터 모의 사용자가 선택될 수 있다.
일 실시예에서, 비익명 모의 사용자는 사용자 특징을 가질 수 있지만 익명 모의 사용자는 사용자 특징을 가지지 않을 수 있다. 예를 들어, 비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성에 기초하여 모의 사용자 풀로부터 비익명 모의 사용자가 선택될 수 있고, 모의 사용자 풀에서 비익명 모의 사용자가 선택될 확률은, 비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성에 대해, 양의 상관성을 가진다. 즉, 비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성이 높을수록 해당 비익명 모의 사용자가 선택될 확률이 높아진다.
일 실시예에서, 비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 요청 간의 상관성에 기초하여 모의 사용자 풀로부터 비익명 모의 사용자가 선택될 수 있다.
일 실시예에서, 모의 사용자 풀 내의 각각의 비익명 모의 사용자에 대해, 각각의 비익명 모의 사용자와 사용자 간의 상관성, 및 각각의 비익명 모의 사용자와 요청 간의 상관성에 기초하여, 사용자 및 요청에 관한 각각의 비익명 모의 사용자의 종합 상관성이 결정될 수 있고, 사용자 및 요청에 관한 각각의 비익명 모의 사용자의 종합 상관성에 기초하여 모의 사용자 풀로부터 비익명 모의 사용자가 선택될 수 있다. 여기서 비익명 모의 사용자의 종합 상관성이 높을수록, 해당 비익명 모의 사용자가가 선택될 확률이 높아진다.
일 실시예에서, 사용자의 사용자 특징은 사용자의 관심, 취미, 등과 같은 정보를 나타내기 위한 특징일 수 있다. 사용자 특징은 다양한 적절한 방식으로 획득될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 미리 설정된 개인 정보가 사용자의 사용자 특징으로서 직접 획득될 수 있고, 사용자 프로파일링을 통해 획득될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 요청 이력, 탐색 이력 등에 기초하여, 사용자 프로파일링이 수행될 수 있고, 이로써, 획득된 각각의 사용자 라벨에 기초하여 사용자의 사용자 특징을 획득할 수 있다. 이에 따라, 비익명 모의 사용자의 사용자 특징은 비익명 모의 사용자의 관심, 취미, 등과 같은 정보를 나타내기 위한 특징일 수 있다. 비익명 모의 사용자의 사용자 특징은 다양한 적절한 방식으로 획득될 수 있다. 예를 들어, 비익명 모의 사용자의 사용자 특징은 비익명 모의 사용자에 대해 사용자 프로파일링을 수행함으로써 획득될 수 있다. 비익명 모의 사용자의 요청 이력은, 모의 요청 이력을 포함할 수 있다.
모의 사용자와 요청 간의 상관성을 결정하는 방법을 설명하기 위해 도 4를 참조한다. 도 4는 본 개시의 일 실시예에 따라 모의 사용자와 사용자의 요청 간의 상관성을 결정하는 예를 도시한다.
비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성 및 비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 요청 간의 상관성을 결정하기 위해 다양한 적절한 방법이 사용될 수 있다. 예를 들어, 비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성은, 그들의 유사성을 계산함으로써 측정될 수 있다. 비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 요청 간의 상관성은, 그들의 유사성을 계산함으로써 측정될 수 있다. 예를 들어, 사용자 모델 (user model) 을 이용하여, 모의 사용자가 사용자와 어느 정도 관련이 있는지를 평가할 수 있다. 도 4를 참조하면, u는 특정 비익명 모의 사용자를 나타낸다. q는 사용자의 요청을 나타낸다. 만약 비익명 모의 사용자와 요청 한 쌍 (u, q)이 주어지면, 비익명 모의된 사용자 u와 요청 q 간의 상관성, 즉, 특정 비익명 모의 사용자가 해당 요청을 얼마나 좋아하는지를, 사용자 모델을 통해 계산 될 수 있다. 비익명 모의 사용자 u 의 사용자 특징은 M 차원 벡터 g(u) ∈ RM 에 매핑될 수 있다. 예를 들어, 벡터 g(u)는 비익명 모의 사용자 u의 선호를 나타낼 수 있다. 요청 q의 내용은 N 차원 벡터 f(q) ∈ RN 에 매핑된다. (예를 들어, 첫째로 의미론적 특징 추출이 요청의 내용에 대해 수행될 수 있고 두 번째로 추출된 의미론적 특징은 이 2 개의 벡터는 새로운 (M + N) 차원 벡터로 취해지고, 에너지 계산기(예를 들어, 도 4 의 h(g, f))에 입력될 수 있다. 에너지 계산기는 그것의 상관성을 측정하기 위한 값 e(u, q)를 출력할 수 있으며, 그 출력값은 해당 모의 사용자 및 사용자의 요청에 기초한 에너지 값으로 간주될 수 있다. 예를 들면, 계산에 의해 획득되는 g(u)와 f(q)의 거리 (예를 들면, 코사인 거리, 마할라노비스 (Mahalanobis) 거리 등) 는, 비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 요청 간의 유사성의 측정으로 취해질 수 있다.
또한, 예로서 비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성, 및 비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 요청 간의 상관성은, 기계 학습 기술 (예: 딥러닝 (deep learning), 쉘로우 러닝 (shallow learning), 등)을 통해 결정될 수 있다. 예를 들어, 비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 중 2 개는, 사전 훈련된 기계 학습 모델 (예를 들어, 신경망 모델, 지원 벡터 머신 모델 등)을 이용하여 계산되고, 이들 간의 상관성을 측정하기 위한 값이 기계 학습 모델을 통해 출력된다.
모의 사용자와 사용자, 또는 모의 사용자와 사용자의 요청 간의 상관성을 계산하는 방법은, 위 방법 이외에 다양한 알고리즘들이 이용될 수 있다.
모의 사용자와 사용자 간의 상관성 및 모의 사용자와 사용자의 요청 간의 상관성에 기초하여, 사용자와 요청에 관한 모의 사용자의 종합 상관성을 결정하기 위해 다양한 적절한 방법들이 사용될 수 있다. 예를 들어, 모의 사용자에 대해, 모의 사용자와 사용자 간의 상관성을 측정하기 위한 제 1 에너지 값 및 모의 사용자와 사용자의 요청 간의 상관성을 측정하기 위한 제 2 에너지 값이 결정될 수 있다. 이에 따라, 사용자와 사용자의 요청에 관련된 모의 사용자의 종합 상관성 관계를 측정하기 위한 종합적인 에너지 값은, 제 1 에너지 값과 제 2 에너지 값에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 종합적인 에너지 값은 제 1 에너지 값과 제 2 에너지 값의 선형 중첩 또는 비선형 중첩을 통해 획득될 수 있다. 또는 제 1 에너지 값 및 제 2 에너지 값은 이전에 훈련된 기계 학습 모델의 입력으로 취해지고, 대응하는 종합 에너지 값은 기계 학습 모델을 통해 출력될 수 있다.
예를 들어, 모의 사용자 풀 내의 비익명 모의 사용자는 비익명 모의 사용자와 사용자 간의 상관성의 고저에 따라 소팅될(sorted) 수 있다. 모의 사용자 풀 내의 비익명 모의 사용자는 비익명 모의 사용자와 요청 간의 상관성의 고저에 따라 소팅될 수 있다. 모의 사용자 풀 내의 비익명 모의 사용자는 사용자와 요청에 관한 비익명 모의 사용자의 종합적인 상관성의 고저에 따라 소팅될 수 있다. 그리고 소팅된 비익명 모의 사용자의 제1 미리 결정된 수가 선택될 수 있다. 즉, 제 1 미리 결정된 수의 비익명 모의 사용자가 선택될 수 있다. 여기서, 제 1 미리 결정된 수는 네트워크 대역폭, 콘텐트 프로바이더의 액세스 제한, 사용자에 의해 수신될 것으로 기대되는 반환된 결과의 수와 같은 인자에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 모의 사용자 풀 내에서, 사용자와의 상관성, 또는 사용자의 요청과의 상관성이 상응하는 사전 설정 조건을 만족시키는, 비익명 모의 사용자가 선택될 수 있다. 예를 들어, 모의 사용자 풀 내에서, 사용자 및 사용자의 요청에 관련된 종합 상관성이 제 1 사전 설정된 임계 값보다 높은, 비익명 모의 사용자가 선택될 수 있다.
일 실시예에서, 모의 사용자를 선택하기 위한 모의 사용자 풀은 사용자에 대응하는 모의 사용자 풀, 콘텐트 프로바이더에 대응하는 모의 사용자 풀, 및 현재 응용 프로그램에 대응하는 모의 사용자 풀 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예로서, 대응하는 모의 사용자 풀은 각 콘텐트 프로바이더에 대해 설정될 수 있다. 즉, 콘텐트 프로바이더는 모의 사용자 풀에 일대일 대응할 수 있다. 다른 예로서, 대응하는 모의 사용자 풀은 복수의 콘텐트 프로바이더 (예를 들어, 유형이 동일하거나 유사한 복수의 콘텐트 프로바이더)에 대해 설정될 수 있다. 즉, 복수의 콘텐트 프로바이더는 하나의 모의 사용자 풀을 서로 공유할 수 있다. 다른 예로서, 대응하는 모의 사용자 풀은 각 사용자에 대해 설정될 수 있다. 즉, 사용자는 모의 사용자 풀에 일대일 대응할 수 있다. 다른 예로서, 대응하는 모의 사용자 풀은 복수의 사용자에 대해 설정될 수 있다. 즉, 복수의 사용자는 하나의 모의 사용자 풀을 서로 공유할 수 있다.
모의 사용자 풀은 복수의 비익명 모의 사용자를 포함하며, 상이한 비익명 모의 사용자들의 특징들은 서로 상이하다. 즉, 상이한 비익명 모의 사용자들의 사용자 특징들 중 적어도 일부는 서로 상이하다. 모의 사용자 풀은 다양한 적절한 방식으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 콘텐트를 제공할 것을 콘텐트 프로바이더에게 요청하기 위한 복수의 요청들의 이력을 획득하고, 복수의 히스토리 요청들을 의미론(semantic)에 따라 클러스터링하고, 클러스터링을 통해 획득된 각 클래스에 포함된 히스토리 요청들의 세트를, 모의 사용자 풀 내의 각각의 비익명 모의 사용자로서 각각 취함으로써, 모의 사용자 풀이 생성될 수 있다. 여기서, 각 클래스는 비익명 모의 사용자에 일대일 대응할 수 있다. 예를 들어, 클러스터링을 통해 획득된 각 클래스에 포함된 히스토리 요청들의 세트에, 모의 사용자 식별자 (예를 들어, 사용자 이름, 사용자 ID 등)가 할당되어, 하나의 비익명 사용자를 생성할 수 있다. 예를 들어, 생성될 모의 사용자 풀이 콘텐트 프로바이더에 일대일 대응할 때, 콘텐트를 제공할 것을 콘텐트 프로바이더에게 요청하는 요청의 히스토리에 기초하여 모의 사용자 풀이 생성될 수 있다. 또한, 모의 사용자 풀은 콘텐트를 제공할 것을 다른 콘텐트 프로바이더에게 요청하는 요청들의 이력에 기초하여 생성될 수 있다. 상기와 같은 방법으로 생성된 각각의 비익명 모의 사용자는 하나의 클래스에 포함된 히스토리 요청 집합에 대응하며, 이에 따라 상기 세트에 기초하여 사용자 프로파일링이 수행될 수 있고, 비익명 모의 사용자의 초기 사용자 특징이 획득될 수 있다. 상기와 같은 방법으로 생성된 각각의 비익명 모의 사용자는 명시적이며 일반적인 특징을 가지고, 비익명 모의 사용자들 간에 명확한 경계가 있다. 이러한 방식으로, 다양한 사용자 프로파일링 알고리즘을 사용하여 비익명 모의 사용자에 대해 정확한 사용자 프로파일링을 수행할 수 있으므로, 비익명 모의 사용자에 대해 콘텐트 프로바이더가 수행한 올바른 사용자 프로파일링을 보호할 수 있고, 콘텐트 프로바이더는 비익명 모의 사용자의 요청과 관련하여 개인화되고 타겟팅된 콘텐트를 반환할 수 있다.
322에서, 선택된 모의 사용자에 대응하는 모의 요청이 획득될 수 있다.
일 실시예에서, 사용자의 요청에 대응하는 모의 요청은 각각의 선택된 모의 사용자에 대해 각각 생성될 수 있다. 여기서, 생성된 모의 요청의 내용은 요청의 내용과 동일하거나 유사할 수 있다. 예를 들어, 그 의미들이 동일하거나, 유사성이 소정의 조건을 만족할 수 있다. 예로서, 모의 요청을 생성하기 위해, 요청의 내용의 원래의 의미가 변경되지 않으면서 요청의 내용에 약간의 변경 (예를 들어, 표현 방식의 변경 등)이 가해질 수 있다. 또는, 요청 내용의 상위 개념 또는 하위 개념이 모의 요청의 내용으로 취해질 수 있다. 예를 들어, 요청의 내용이 "플래시 메모리"인 경우, 하위 개념 "U-디스크"등이 모의 요청의 내용으로 취해질 수 있지만, "플래시 메모리"로부터 실질적인 차이를 가지는 내용, 예를 들어, "데이터 라인"등 은 모의 요청의 내용으로 취해지지 않을 수 있다.
일 실시예에서, 사용자의 요청은, 선택된 모의 사용자에 대응하는 모의 요청으로 직접 취해질 수 있다. 즉, 모의 사용자가 선택되면, 해당 모의 사용자의 신원으로 사용자의 요청이 프로바이더에게 전송될 수 있다. 여기서, 선택되는 모의 사용자는 익명 모의 사용자일 수 있다. 익명 모의 사용자에 대해 콘텐트 프로바이더가 사용자 프로파일링을 수행할 수 없기 때문에, 사용자의 요청이, 익명 모의 사용자의 모의 요청으로 직접 취해질 수 있다.
일 실시예에서, 하나의 모의 사용자는 하나 이상의 모의 요청에 대응할 수 있다.
일 실시예에서, 선택된 모의 사용자에 대응하는 모의 요청은, 요청 및 선택된 모의 사용자의 사용자 속성 정보에 따라 생성될 수 있다. 예를 들어, 모의 사용자에 대응하는 모의 요청으로서 취해지는 모의 요청을 생성하기 위해, 요청의 내용은 모의 사용자의 사용자 속성 정보에 기초하여 조정될 수 있다. 여기서, 모의 요청의 의미와 요청의 의미 간의 유사성은 소정의 조건을 충족시킨다. 여기서, 모의 사용자의 사용자 속성 정보는 모의 사용자의 개별적인 특징을 표현할 수 있는 정보로서, 예를 들어, 모의 사용자의 사용자 속성 정보는 국적, 성별, 나이, 널리 사용되는 표현 방식을 포함할 수 있다. 예를 들어, 모의 사용자의 사용자 속성 정보는 미리 설정될 수 있다. 일 실시예에서, 모의 사용자의 사용자 특징에 기초하여 모의 사용자의 사용자 속성 정보가 획득될 수 있다.
모의 사용자 풀 내의 비익명 모의 사용자가, 콘텐트 프로바이더에게 콘텐트의 제공을 요청하기 위한 요청들, 또는 그 이력을 클러스터링하여 획득되는 경우, 모의 사용자 풀에서 선택된 비익명 모의 사용자에 대하여, 요청에 대응하는 모의 요청을 생성할 때, 선택된 비익명 모의 사용자에 대응하는 히스토리 요청의 세트 중에서, 히스토리 요청이 모의 요청으로 선택될 수 있다. 여기서, 선택된 히스토리 요청과 요청 간의 유사성은 소정의 조건을 만족할 수 있다.
일 실시예에서, 선택된 모의 사용자에 대응하는 모의 요청이, 사용자의 요청 대신, 콘텐트 프로바이더에게 전송될 수 있다. 예를 들어, 선택된 모의 사용자의 사용자 정보를 이용하여, 대응하는 모의 요청이 콘텐트 프로바이더에게 전송된다. 다시 말해, 콘텐트 프로바이더에 대응하는 선택된 모의 사용자의 식별자를 이용하여, 대응하는 모의 요청이 콘텐트 프로바이더에게 전송된다. 일 실시예에서, 선택된 모의 사용자 중 비익명 모의 사용자에 대응하는 모의 요청은, 콘텐트 프로바이더에 대한 비익명 모의 사용자의 등록 신원(예를 들어, 콘텐트 프로바이더에 등록된 계정을 사용하여 콘텐트 프로바이더에 로그인한 후 신원) 를 이용하여 콘텐트 프로바이더에게 전송될 수 있다. 콘텐트 프로바이더는 사용자를 모의 사용자와 구별할 수 없고, 현재 요청이 요청인지 또는 모의 요청인지를 구별할 수 없기 때문에, 콘텐트 프로바이더는 수신된 모의 요청을 처리하여 이에 응답할 수 있다. 해당 응답은 모의 요청에 대응하는 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필에 기초하여, 반환된 콘텐트를 포함할 수 있다.
동일한 콘텐트 프로바이더에 대한 상이한 비익명 모의 사용자들의 등록 신원들은 서로 상이하다. 즉 동일한 콘텐트 프로바이더에 대응하는 상이한 비익명 모의 사용자들의 로그인 계정들은 서로 상이하다. 예를 들어, 선택된 모의 사용자 중 각각의 익명 모의 사용자에 대해, 익명 모의 사용자에 대응하는 모의 요청은 콘텐트 프로바이더에 대한 익명 모의 사용자의 비등록 신원 (예: 콘텐트 프로바이더에서 로그인하기 위해 등록 계정이 사용되지 않은 비등록 신원)으로 콘텐트 프로바이더에게 전송될 수 있다. 모의 요청은 비등록 신원 (즉, 익명 방식으로)으로 콘텐트 프로바이더에게 전송되므로, 모의 요청에 응답하여 콘텐트 프로바이더가 요청된 콘텐트를 반환할 때, 실제 요청을 입력한 사용자에 대한 사용자 프로파일링에도 기초하지 않는다.
일 실시예에서, 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 경우, 일부 부가 정보가 함께 전송될 수 있다. 예를 들어, 부가 정보는 콘텐트 프로바이더가 사용자를 식별하기 위한 정보, 예를 들어, 사용자의 사용자 단말의 IP (Internet Protocol) 주소, 등을 포함할 수 있다. 이러한 부가 정보는 수정되어 콘텐트 프로바이더에게 전송될 수 있다. 예를 들어, 모의 요청과 함께 전송될 필요가 있는 부가 정보에서, 사용자의 사용자 단말의 실제 IP 주소는 실제 IP 주소와 다른 IP 주소로 변경될 수 있고, 콘텐트 프로바이더 이러한 모의 요청이 모두 동일한 사용자 단말의 사용자로부터 온다는 것을 식별할 수 없기 때문에, 콘텐트 프로바이더가 사용자의 사용자 정보를 획득하는 것을 방지할 수 있다.
예를 들어, 선택된 모의 사용자가 비익명 모의 사용자로 취해지는 다른 사용자 (제 2 사용자)를 포함하는 경우, 제 2 사용자에 대응하는 모의 요청은 제 2 사용자의 사용자 단말을 통해 콘텐트 프로바이더에게 전송될 수 있다. 특히, 제 2 사용자의 사용자 단말에 의해 콘텐트 프로바이더에 대응하는 사용자 정보를 이용하여 콘텐트 프로바이더에게 수신된 모의 정보를 전송하기 위해, 제 2 사용자에 대응하는 모의 요청이 제 2 사용자의 사용자 단말에 전송될 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 요청에 대응하는 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송하는 예를 도시한다. 도 5에 도시된 바와 같이, 사용자 ID를 사용하여 특정 모의 사용자 풀에 사용자의 요청이 전송될 수 있다. 사용자 ID는 모의 사용자의 사용자 프로필을, 사용자에 매칭시키고 사용자의 요청에 매칭시키는데 사용될 수 있다. 매칭이 성공적이면, 사용자의 요청은 매칭된 모의 사용자에 의해 수용되고, 매칭된 모의 사용자의 모의 요청을 생성하기 위해, 해당 요청의 내용이 약간 수정될 수 있다. 생성된 모의 요청은 콘텐트 프로바이더에게 전송되고 (즉, 사용자의 요청은 모의 요청의 방식으로 콘텐트 프로바이더에게 전달된다). 생성된 모의 요청이 사용되는 경우, 해당 모의 요청에 기초하여, 해당 모의 요청에 대응하는 모의 사용자의 사용자 프로필이 업데이트될 수 있다. 즉, 콘텐트 프로바이더는 모의 요청을 처리하여 응답을 생성하고, 동시에 모의 요청을 사용하여 모의 사용자의 사용자 프로필을 향상시킨다.
일 실시예에서, 콘텐트 프로바이더에게 콘텐트의 제공을 요청하는 사용자의 요청이 수신되지 않았음에도 불구하고, 각각의 비익명 모의 사용자에 대해, 랜덤 (random) 모의 요청이 생성될 수 있고, 랜덤 모의 요청이 콘텐트 프로바이더에게 전송될 수 있다. 예를 들어, 비익명 모의 사용자의 사용자 특징을 나타낼 수 있는 랜덤 모의 요청은 비주기적으로 또는 주기적으로 랜덤하게 생성될 수 있다. 예를 들어, 해당 랜덤 모의 요청은 비익명 모의 사용자 프로필에 기초하여 생성될 수 있다. 생성된 랜덤 모의 요청은 비익명 모의 사용자의 신원으로 콘텐트 프로바이더에게 전송되어, 콘텐트 프로바이더에 의해 수행되는 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필을 더욱 정교하게 할 수 있다. 예를 들어, 특정 이유로, 콘텐트 프로바이더에 의해 수행되는 특정 비익명 모의 사용자의 사용자 프로파일링이 편향된 경우, 비익명 모의 사용자에 대해 비주기적으로 또는 주기적으로 랜덤하게 생성된 랜덤 모의 요청이 콘텐트 프로바이더에게 전송됨으로써, 콘텐트 프로바이더로 하여금 랜덤 모의 요청들에 기초하여 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필을 업데이트하게 할 수 있고, 이는 편향을 저감시킬 수 있다.
일 실시예에서, 비익명 모의 사용자에 대해 랜덤하게 생성된 랜덤 모의 요청에 기초하여 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필이 업데이트될 수 있다. 업데이트는 모의 사용자 풀에 의해 수행될 수 있다.
도 6는 본 개시의 다른 실시예에 따라 콘텐트를 요청하는 방법의 흐름도를 도시한다. 도 6을 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 콘텐트 요청 방법은 도 2에 도시된 동작 201 및 202에 대응하는 601 및 602에 더하여, 동작603 및 604를 더 포함한다. 동작 601 및 602는 도 2-5 에 따라 설명된 특정 구현 방법을 참조하여 구현될 수 있으므로, 반복 설명하지 않는다. 여기서, 상기 방법은 사용자 단말에 의해 실행될 수도 있고, 서비스 장치에 의해 실행될 수도있다.
603에서, 모의 요청에 응답하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 응답이 수신될 수 있다.
일 실시예에서, 프로바이더에 의해 반환된 응답은 콘텐트를 포함할 수 있다.
선택된 모의 사용자가 비익명 모의 사용자로 취해진 제 2 사용자를 포함하는 경우, 제 2 사용자의 사용자 단말에 의해 전송된 모의 요청에 대한 콘텐트 프로바이더의 응답은 제 2 사용자의 사용자 단말을 통해 획득될 수 있다.
일 실시예에서, 복수의 비익명 모의 사용자들만 선택될 수 있다. 일 실시예에서, 복수의 비익명 모의 사용자들과 하나의 익명 모의 사용자가 선택될 수 있고, 이에 따라, 사용자의 요청에 대응하는 모의 요청이 익명 모의 사용자에 대해 생성될 수 있고, 모의 요청은 콘텐트 프로바이더에 대한 익명 모의 사용자의 비등록 신원으로 콘텐트 프로바이더에게 전송될 수 있다.
콘텐트 프로바이더가 익명 방문을 허용하는 경우, 익명 모의 사용자에 대응하는 모의 요청에 응답하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 콘텐트가 수신될 수 있다. 만약 콘텐트 프로바이더가 익명 방문을 허용하지 않으면, 익명 모의 사용자에 대응하는 모의 요청에 응답하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 콘텐트는 수신되지 않을 수 있다. 일 실시예에서, 콘텐트 프로바이더가 익명 방문을 수락하는지 여부가 먼저 결정되어, 콘텐트 프로바이더가 익명 방문을 수락하는 경우에, 모의 요청을 전송할 모의 사용자 중 하나로서 익명 모의 사용자가 선택될 수 있다. 콘텐트 프로바이더가 익명 방문을 수락하지 않는 경우, 복수의 비익명 모의 사용자만 선택될 수 있다. 콘텐트 프로바이더가 익명 방문을 수락하는지 여부는 다양한 적절한 방법으로 결정될 수 있는데, 예를 들어, 콘텐트 프로바이더에 대응하는 사용자 인터페이스가 검색 블록을 갖는지 여부를 검출함으로써 결정될 수도 있다.
604에서, 사용자에게 제공될 요청결과가 결정될 수 있다. 사용자에게 제공될 요청결과는, 모의 요청에 대한 프로바이더의 응답으로부터 결정될 수 있다.
적어도 두 개의 모의 요청이 프로바이더에게 전송되는 경우, 프로바이더로부터 수신된 응답으로부터 결정되는 요청결과는, 해당 모의 사용자와 사용자 간에 상관성이 있거나, 해당 모의 요청과 사용자의 요청 사이에 상관성이 있는 경우이다.
모의 요청과 사용자의 요청 간의 상관성은 쿼리 모델을 사용하여 계산 될 수 있다. 예를 들어, 더 높은 상관성을 보이는 모의 요청에 대해 더 높은 에너지 값이 부여될 수 있다. 모의 사용자와 사용자 간의 상관성은 사용자 모델을 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 더 높은 상관값을 가지는 모의 사용자에 대해 더 높은 에너지 값이 부여될 수 있다.
결정된 요청결과에 대응하는 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간에는 상관성이 있다. 또는, 결정된 요청결과에 대응하는 모의 요청과 사용자의 실제 요청 간에는 상관성이 있다. 프로바이더로부터 수신된 응답이 사용자에게 제공될 요청결과로서 결정되거나, 요청결과에 포함될 확률은, 해당 응답에 대응하는 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성, 또는 해당 응답에 대응하는 모의 요청과 사용자의 실제 요청 간의 상관성에 양의 상관성을 가질 수 있다. 즉, 수신된 콘텐트에 대응하는 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성이 높을수록, 또는 수신된 콘텐트에 대응하는 모의 요청과 사용자의 요청 간의 상관성이 높을수록, 해당 응답이 사용자에게 제공될 요청결과로 결정될 확률이 높아진다.
프로바이더로부터 수신되는 응답은, 프로바이더가 사용자의 요청에 응답하여 반환한 콘텐트를 포함할 수 있다. 사용자에게 제공될 요청결과는, 반환된 콘텐트 중 소정 기준에 기초하여 결정된 콘텐트를 포함할 수 있다.
사용자에게 제공될 콘텐트는 모의 요청에 대응하는 모의 사용자와 사용자 간의 상관성 또는 모의 요청과 사용자의 요청 간의 상관성에 기초하여, 반환된 콘텐트로부터 선택될 수 있다. 사용자에게 제공될 콘텐트는 해당 모의 사용자와 사용자 간의 상관성에만 기초하여, 수신된 콘텐트로부터 선택될 수 있다. 사용자에게 제공될 콘텐트는 해당 모의 요청과 사용자 간의 상관성에만 기초하여, 수신된 콘텐트로부터 선택될 수 있다. 사용자에게 제공될 콘텐트는 모의 요청에 대응하는 모의 사용자와 사용자 간의 상관성 및 모의 요청과 사용자 간의 상관성에 모두에 기초하여, 수신된 콘텐트로부터 선택될 수 있다. 예를 들어, 각각의 모의 요청에 각각 응답하여 반환된 수신된 콘텐트에 대해, 각각의 모의 요청에 대응하는 모의 사용자와 사용자 간의 상관성, 및 각각의 모의 요청과 요청 간의 상관성에 기초하여, 사용자와 요청에 관련된 각각의 모의 요청에 응답하여 반환된 콘텐트의 종합 상관성이 결정될 수 있다. 사용자와 요청에 관련된 각각의 모의 요청에 응답하여 반환된 콘텐트의 종합 상관성에 기초하여, 수신된 콘텐트로부터 사용자에게 제공될 콘텐트가 선택될 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 또는 사용자의 요청과 비교되는 대상은 모의 사용자일 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 또는 사용자의 요청과 비교되는 대상은 모의 사용자의 모의 요청일 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 또는 사용자의 요청과 모의 사용자 간의 상관성을 계산하는 경우, 모의 사용자의 사용자 특징이 계산에 이용될 수 있다.
비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성 및 모의 요청과 요청 간의 상관성은 여러 가지 적절한 방식으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 모의 요청에 대응하는 비익명 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성과 관련하여, 이들 간의 유사성을 통해 측정될 수 있다. 따라서, 모의 요청과 요청 간의 상관성과 관련하여, 이들 간의 유사성을 통해 측정될 수 있다. 예를 들어, 각각의 모의 요청에 응답하여 반환된 콘텐트에 대하여, 반환된 콘텐트에 대응하는 비익명 모의 사용자의 사용자 특징 (즉, 비익명 모의 사용자에 대응하는 비익명 모의 사용자 모의 요청) 및 사용자의 사용자 특징 간의 유사성을 측정하기 위한 제 1 에너지 값이 결정될 수 있고, 그 유사도가 높을수록 제 1 에너지 값이 높다. 반환된 콘텐트에 대응하는 모의 요청과 요청 간의 상관성을 측정하기 위한 제 3 에너지 값이 결정될 수 있고, 그 유사도가 높을수록 제 3 에너지 값이 높다. 모의 요청에 응답하여 반환된 콘텐트와 관련하여, 반환된 콘텐트가 사용자에게 제공될 것으로 선택되는지 여부는 반환된 콘텐트의 제 1 에너지 값, 또는 제 3 에너지 값에 기초할 수 있다. 제 1 에너지 값이 높을수록, 또는 제 3 에너지 값이 높을수록, 반환된 콘텐트가 사용자에게 제공될 것으로 선택될 확률이 높아진다. 반환된 콘텐트에 대한 종합적인 에너지 값은, 모의 요청에 응답하여 반환된 콘텐트의 제 1 에너지 값 및 제 3 에너지 값 모두에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 종합적인 에너지 값은 제 1 에너지 값과 제 3 에너지 값의 선형 또는 비선형 중첩을 통해 획득될 수 있다. 또는 제 1 에너지 값 및 제 3 에너지 값은 이전에 훈련된 기계 학습 모델의 입력으로 취해지고, 대응하는 종합 에너지 값은 기계 학습 모델을 통해 출력될 수 있다.
예를 들어, 서로 다른 모의 요청들 (즉, 상이한 모의 사용자들에 각각 대응하는 모의 요청들)에 대해 동일한 콘텐트가 반환되면, 반환된 동일한 콘텐트의 최종 에너지 값은 다른 모의 요청들 중 각각의 모의 요청에 대응하는 반환된 콘텐트들의 종합적인 에너지 값에 기초하여 결정될 수 있다, 즉, 반환된 동일한 콘텐트들은 오직 하나의 반환된 콘텐트로 취해질 수 있고, 그들의 대응하는 최종 에너지 값은, 상이한 모의 요청들에 대응하는 반환된 콘텐트의 종합적인 에너지 값에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 반환된 동일한 콘텐트의 최종 에너지 값을 계산하기 위해 LP 놈(norm)이 사용될 수 있다. n 개의 모의 요청에 대해 동일한 n 개의 콘텐트가 반환되고, 이 n 개의 콘텐트에 대응하는 종합적인 에너지 값이 순서대로 S1, S2, S3,..., Sn, 인 경우, n개의 반환된 동일한 콘텐트의 종합적인 에너지 값에 기초하여 획득된 최종 에너지 값 Lp = (S1 P + S2 P + S3 P +......+ Sn P)1/ p 이고, 여기서, p는 놈의 계수이고, n개의 반환된 콘텐트들은 하나의 반환된 콘텐트로 취급되어, 통계적 최종 에너지 값이 산출될 수 있다. 놈 프로세싱을 통해 획득된 최종 에너지 값은, 다른 방식의 프로세싱을 거친 후 반환된 일반적인 콘텐트의 다른 종합적인 에너지 값과 비교될 수 있다. 또한 계산을 통해 획득된 최종 에너지 값은 저장될 수 있고, 유사한 케이스에 맞닥뜨린 경우 해당 최종 에너지 값이 획득되어 작업량이 절감될 수 있다.
예를 들어, 익명 모의 사용자의 모의 요청에 대응하는 반환된 콘텐트에 대해, 모의 요청과 요청 간의 상관성에 기초하여 1/3의 에너지 값이 결정될 수 있지만, 익명 모의 사용자의 모의 요청에 대응하는 반환된 콘텐트의 제 3 에너지 값에 관한 가중치는, 비익명 모의 사용자의 모의 요청에 대응하는 반환된 콘텐트의 제 3 에너지 값에 대한 가중치와 상이하도록 설정될 수 있고, 상응하는 최종 에너지 값은, 익명 모의 사용자의 모의 요청에 대응하는 반환된 콘텐트의 제 3 에너지 값 및 대응하는 가중치 값에 기초하여 계산될 수 있고, 다른 보통의 반환된 콘텐트의 종합적인 에너지 값과 비교될 수 있다.
일 실시예에서, 익명 모의 사용자와 복수의 비익명 모의 사용자를 통해 모의 요청이 프로바이더에게 전송될 수 있다. 사용자에게 제공될 요청결과는, 비익명 모의 사용자들에 대해 콘텐트 프로바이더에 의해 제공되는 개인화된 응답 (즉, 커스터마이징된 콘텐트) 및 익명 모의 사용자에 대해 콘텐트 프로바이더에 의해 제공되는 비개인화된, 보편적인 응답 (즉, 비-커스터마이징된 콘텐트)에 기초하여 생성될 수 있고, 따라서 사용자는 자신의 개인정보를 프로바이더에게 제공하지 않으면서 다양한 양상의 콘텐트들을 획득될 수 있다.
일 실시예에서, 모의 요청에 응답하여 반환된 응답들의 종합적 에너지 값의 고저에 따라, 반환된 응답들이 소팅될 수 있고, 상위에 속하는 제 2 미리 결정된 수의 소팅된 반환된 응답들이 요청결과로서 선택되어 사용자에게 제공될 수 있다. 여기서, 제 2 미리 결정된 수는 사용자에 의해 미리 설정된 수, 사용자의 익숙한 열람 회수 (예를 들어, 사용자가 통상적으로 상위 100 건의 추천 결과들을 매번 열람하는 경우), 사용자에 의해 사용되는 사용자 단말의 스크린 사이즈 등과 같은 인자에 기초하여 결정될 수 있다. 다른 예로서, 종합 에너지 값이 제 2 사전 설정된 임계값보다 높은 반환된 응답이 사용자에게 제공되도록 선택될 수 있다.
예를 들어, 사용자에게 요청결과로서 제공되는 응답, 또는 사용자에게 제공되지 않는 응답과 관련하여, 관련 정보가 후속 사용을 위해 저장될 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 각각의 모의 요청에 응답하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 응답을 수신하는 경우, 사용자에게 해당 응답을 제공할지 여부가 결정될 수 있다. 예를 들어, 모의 요청에 대응하는 모의 사용자와 사용자 간의 상관성을 결정하고, 만약 상관성이 높은 경우 해당 응답에게 더 높은 제 1 에너지 값을 부여할 수 있다. 예를 들어, 모의 요청과 사용자의 요청 간의 상관성을 결정하고, 만약 상관성이 높은 경우 해당 응답에게 더 높은 제 3 에너지 값을 부여할 수 있다. 반환된 응답의 제 1 에너지 값 및 제 3 에너지 값에 기초하여, 반환된 응답이 사용자에게 제공될 것인지 결정될 수 있다. 만약 반환된 응답을 사용자에게 제공하지 않을 것으로 결정되면, 다음 요청 시 또는 이와 유사한 상황에서 편리하게 발견하여 활용될 수 있도록 준비하기 위해, 해당 응답, 즉, 해당 응답에 포함된 내용이 사용자 단말에 캐싱될(cached) 수 있다.
일반적으로, 콘텐트 프로바이더는 사용자 프로파일링 기술을 사용하여 다른 사용자들에 대해서 다른 요청 결과들을 생성한다. 이러한 요청 결과들은 대개 사용자 자신의 선호와 관련하여 커스터마이징되고, 요청 결과는 콘텐트 제공 업체의 이익 획득에도 유익하다. 서로 다른 모의 사용자들은 서로 다른 특징들을 가지므로, 때때로 다른 모의 사용자들의 모의 요청들의 내용이 완전히 일치하거나 대략 동일하더라도, 반환되는 콘텐트들은 상이할 수 있다. 사용자는 많은 수의 모의 사용자 (익명 모의 사용자 포함)를 가질 수 있으므로, 반환되는 콘텐트의 수는 대개 크고, 따라서 모든 콘텐트를 사용자에게 푸시하는 것은 바람직하지 않은 것은 자명하다. 따라서, 본 개시의 실시예에서는 최종적으로 사용자에게 제공할 콘텐트를 결정하기 위해, 프로바이더로부터 반환된 응답이 스크리닝될(screened) 수 있다.
본 개시의 다른 실시예에 따른 콘텐트 요청 방법이 서버 장치에 의해 수행되는 경우, 사용자에게 제공될 것으로 결정된 요청결과가 사용자의 사용자 단말에게 전송될 수 있다.
콘텐트 프로바이더 측에서, 콘텐트 프로바이더가 비익명 모의 사용자의 모의 요청을 수신한 후에, 모의 요청에 대한 응답을 반환하는 것에 더하여, 콘텐트 프로바이더는 모의 요청에 기초하여 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필을 계속 업데이트할 수 있다. 이에 따라, 비익명 모의 사용자에 대응하는 생성된 모의 요청에 기초하여, 모의 사용자 풀에서 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필이 업데이트될 수 있다. 업데이트는 모의 사용자 풀 또는 풀을 관리하는 장치에 의해 수행될 수 있다. 한편, 프로바이더 측과 모의 사용자 풀이 파악하는 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필 간에 동일성이 보장될 필요가 있다. 특정 사용자에 대해 콘텐트를 요청하는 방법이 수행되는 동안, 비익명 모의 사용자에 기초한 상관성을 계산하는 단계가 완료되기 이전에, 비익명 모의 사용자가 변경되지 않도록 보장될 필요가 있다. 예를 들어, 모의 사용자 풀에서 비익명 모의 사용자가 이용되지 않는 경우, 그 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필은, 이전에 그 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필이 업데이트된 시점으로부터의 현재 시점까지의 기간 내에서 그 비익명 모의 사용자에 대응하는 모의 요청에 기초하여 업데이트될 수 있다. 만약 사용자가, 다른 사용자에 의해 현재 사용 중인 비익명 모의 사용자를 이용하길 원하는 경우, 해당 사용자는 다른 사용자에 의한 비익명 모의 사용자의 사용이 종료되는 것(즉, 그 비익명 모의 사용자에 기초한 상관성을 계산하는 모든 단계가 종료된 이후)을 기다리도록 구현될 수 있다. 대기 시간을 절약하거나, 동일성 보장 문제를 회피하기 위해, 모의 사용자 풀의 스케일 확대, 동일한 모의 사용자 풀을 공유하는 사용자 수의 한정, 사용자에 의해 현재 사용되는 비익명 모의 사용자에게 더 낮은 가중치를 부여하는 방안이 고려될 수 있으며, 이에 따라, 비익명 모의 사용자가 사용되는 동안, 그 비익명 모의 사용자는 다른 사용자에 의해 거의 또는 전혀 선택되지 않을 수 있다.
도 8은 본 개시의 실시예에 따라 다수의 사용자가 하나의 모의 사용자 풀을 공유하는 예를 도시하며, 전술한 바와 같이 업데이트 동기화의 문제점을 고려할 필요가 있다. 복수의 사용자가 하나의 모의 사용자 풀을 공유하는 경우 다음과 같은 이점이 있다: 첫째, 비익명 모의 사용자의 등록 계정이 범람하는 것을 방지할 수 있고, 콘텐트 프로바이더가 콘텐트 프로바이더의 허용 범위를 초과하는 수의 모의 요청을 수신하는 것을 방지할 수 있다; 둘째, 비익명 모의 사용자의 신원을 보다 빈번하게 사용하여 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송함으로써, 콘텐트 프로바이더는 비익명 모의 사용자에 대하여 정확한 사용자 프로파일링을 수행할 수 있다; 셋째, 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필이 특정 사용자에 점점 더 가까워지는 것을 방지할 수 있으며, 특히 하나의 모의 사용자 풀이 하나의 사용자에만 대응하는 경우,콘텐트 모의 사용자 풀에 있는 비익명 모의 사용자의 등록 ID를 사용하여 사용자의 요청과 동일하거나 유사한 모의 요청을 전송함에 따라, 모의 사용자 풀의 비익명 모의 사용자의 사용자 프로필은 사용자의 사용자 프로필 (또는 특정 언더피팅된 버전의 사용자 프로필)에 점점 더 가까워지고, 콘텐트 프로바이더는 모의 사용자 풀 내의 복수의 모의 사용자들의 유사한 행동들을 통해 사용자의 사용자 특징들 중 일부를 학습할 수 있다; 하지만, 복수의 사용자들에 의해 하나의 모의 사용자 풀이 공유되면, 모의 사용자 풀에서 비익명 모의 사용자들에 의한 모의 요청 전송은 더 다양해질 수 있고, 따라서 모의 사용자 풀에서 비익명 모의 사용자들이 특정 사용자에 가까워지지 않아 사용자의 개인 정보를 보호할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 콘텐트를 제공하는 방법의 흐름도를 도시한다. 여기서, 상기 방법은 사용자 단말에 의해 실행되거나, 서버 장치에 의해 실행될 수 있다.
921에서, 모의 요청에 응답하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 응답이 수신될 수 있다.
일 실시예에서, 모의 요청에 대응하는 모의 사용자가 다른 사용자 (제 2 사용자)를 포함하는 경우, 제 2 사용자의 사용자 단말에 의해 전송된 모의 요청에 응답하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환되는 응답은 제 2 사용자의 사용자 단말을 통해 획득될 수 있다.
922에서, 수신된 응답에 기초하여, 사용자에게 제공될 요청결과가 결정될 수 있다. 동작 921 및 922 는 전술된 방법들을 참조하여 구현될 수 있고, 반복 설명되지 않는다.
본 개시의 다른 실시예에 따른 콘텐트 제공 방법이 서버 장치에 의해 수행되는 경우, 상기 방법은: 사용자에게 제공될 것으로 결정된 콘텐트를, 사용자의 사용자 단말에게 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
도 10는 본 개시의 다른 실시예에 따라 콘텐트를 요청하는 방법의 흐름도를 도시한다.
동작 1001 및 1002 는 전술된 방법들을 참조하여 구현될 수 있고, 반복 설명되지 않는다.
여기서, 상기 방법은 사용자 단말에 의해 실행될 수 있다.
1005에서, 모의 요청에 응답하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 응답에 기초하여 서버 장치에 의해 결정된 요청결과가, 서버 장치로부터 수신될 수 있다.
도 11 내지 도 19는 본 개시의 실시예에 따라 콘텐트를 제공하는 방법의 예들을 도시한다.
도 11을 참조하면, 1101에서, 프로바이더에 대해 입력된 사용자의 요청이 획득될 수 있다. 사용자의 요청은 프로바이더에게 콘텐트를 제공할 것을 요청하기 위한 요청일 수 있다. 1102에서, 모의 사용자의 신원으로, 사용자의 요청에 대응하는 모의 요청이 콘텐트 프로바이더에게 전송되고, 여기에서 모의 사용자는 복수의 비익명 모의 사용자 및 하나의 익명 모의 사용자를 포함할 수 있다. 1103에서, 모의 요청에 응답하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 응답이 수신된다. 1104에서, 수신된 응답에 기초하여, 사용자에게 제공될 요청결과가 결정될 수 있다.
본 개시의 실시예에서, 모의 사용자를 선택하고 모의 요청을 생성하는 것은 시뮬레이터에 의해 수행될 수 있으며, 시뮬레이터는 사용자 단말에 직접 배치되거나 서버 장치에 배치되어 사용자에게 온라인 서비스로서 제공될 수 있다.
콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 응답 중 사용자에게 제공될 콘텐트를 요청결과로서 결정하는 것은 필터에 의해 수행될 수 있다. 필터는 온라인 서비스로서 사용자에게 제공되도록 사용자 단말에 배치되거나 서버 장치에 배치될 수 있다.
시뮬레이터 및 필터는 예를 들어 시뮬레이터가 사용자 단말에 배치되고 필터가 서버 장치에 배치되거나 또는 시뮬레이터가 서버 장치에 배치되고 필터가 사용자 단말에 배치되는 것과 같이 개별적으로 배치될 수 있다. 사용자 단말상에서는, 프로바이더에 대한 사용자의 요청이 획득되고, 요청에 대한 요청 결과가 디스플레이될 수 있다. 사용자 단말에서 디스플레이되는 요청결과는, 전술된 모의 요청에 대한 프로바이더의 응답에 기초하여 선택된 콘텐트를 포함할 수 있다.
본 개시의 실시예에 따른 콘텐트 제공 방법은, 도 12 및 도 13에 도시된 바와 같이, 주요 동작들이 사용자 단말에서 실행될 수 있다. 즉, 시뮬레이터 및 필터는 사용자 단말에 배치될 수 있다.
도 12 내지 19 의 사용자 단말들은 프로바이더에 대해 요청을 입력하는 사용자 (제 1 사용자)에 의해 사용되는 사용자 단말을 나타낸다.
도 12에 도시된 바와 같이, 사용자의 사용자 단말은 사용자의 요청을 획득하고(1201), 모의 사용자 풀에서 모의 사용자를 선택하고, 각각의 모의 사용자에 대응하는 모의 요청을 생성하고, 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송하고(1202), 모의 요청에 기초하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 응답을 수신하고(1203), 수신된 응답으로부터, 제 1 사용자에게 제공될 요청결과를 결정하여(1204) 사용자에게 제공할 수 있다.
도 13을 참조하면, 일 실시예에서, 모의 요청을 전송하기 위해 제 2 사용자가 모의 사용자로서 취해지는 경우, 제 1 사용자의 사용자 단말은 사용자의 요청을 획득하고(1301), 제 2 모의 사용자를 포함하는 모의 사용자 풀에서 모의 사용자를 선택하고, 각 모의 사용자에 대응하는 모의 요청을 생성하고, 제 2 사용자의 모의 요청을 제 2 사용자가 사용하는 사용자 단말에게 전송하고 다른 모의 요청들을 콘텐트 프로바이더에게 직접 전송할 수 있다 (1302). 제 1 사용자의 사용자 단말과 제 2 사용자의 사용자 단말은 모의 요청에 기초하여 콘텐트 프로바이더가 반환한 응답을 수신하고, 제 2 사용자의 사용자 단말은 수신된 응답을 제 1 사용자의 사용자 단말에게 전송할 수 있다(1303). 제 1 사용자의 사용자 단말은 수신된 응답으로부터 제 1 사용자에게 제공할 요청결과를 결정하여(1304) 제 1 사용자에게 제공할 수 있다.
본 개시의 실시예에 따른 콘텐트 제공 방법의 예는 도 14 및 도 15에 도시된 바와 같이, 주요 동작들이 서버 장치에 의해 실행될 수 있다. 즉, 시뮬레이터 및 필터는 모두 서버 장치 측에 배치될 수 있다.
도 14에 도시된 바와 같이, 서버 장치는 사용자의 사용자 단말로부터 사용자의 요청을 획득하고(1401), 모의 사용자 풀에서 모의 사용자를 선택하고, 각각의 모의 사용자에 대응하는 모의 요청을 생성하고, 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송하고(1402), 모의 요청에 기초하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 응답을 수신하고(1403), 수신된 응답으로부터, 사용자에게 제공될 요청결과를 결정하여(1404) 사용자의 사용자 단말에게 전송할 수 있다.
일 실시예에서, 도 15에 도시된 바와 같이, 모의 요청을 전송하기 위해 제 2 사용자가 모의 사용자로서 취해지는 경우, 서버 장치는 제 1 사용자의 요청을 획득하고(1501), 제 2 모의 사용자를 포함하는 모의 사용자 풀에서 모의 사용자를 선택하고, 각 모의 사용자에 대응하는 모의 요청을 생성하고, 제 2 사용자의 모의 요청을 제 2 사용자가 사용하는 사용자 단말에게 전송하고, 다른 모의 요청들을 콘텐트 프로바이더에게 직접 전송할 수 있다(1502). 서버 장치와 제 2 사용자의 사용자 단말은 모의 요청에 기초하여 콘텐트 프로바이더가 반환한 응답을 수신하고, 제 2 사용자의 사용자 단말은 수신된 콘텐트를 서버 장치에게 전송할 수 있다(1503). 서버 장치는 수신된 응답으로부터 제 1 사용자에게 제공할 요청결과를 결정하여(1504) 제 1 사용자의 사용자 단말에게 전송할 수 있다.
본 개시의 실시예에 따른 콘텐트 제공 방법의 예는 도 16 및 도 17에 도시된 바와 같이, 일부 동작이 사용자단말에서 수행되고, 일부 동작이 서버 장치에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이터는 사용자 단말 측에 배치되고, 필터는 서버 장치 측에 배치될 수 있다.
도 16에 도시된 바와 같이, 사용자의 사용자 단말은 사용자의 요청을 획득하고(1601), 모의 사용자 풀에서 모의 사용자를 선택하고, 각각의 모의 사용자에 대응하는 모의 요청을 생성하여 콘텐트 프로바이더에게 전송할 수 있다 (1602). 서버 장치는 모의 요청에 기초하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 응답을 수신하고(1621), 수신된 응답으로부터 사용자에게 제공될 요청결과를 결정하고(1622), 요청결과를 사용자의 사용자 단말에게 전송할 수 있다(1605).
일 실시예에서, 도 17에 도시된 바와 같이, 모의 요청을 전송하기 위해 제 2 사용자가 모의 사용자로서 취해지는 경우, 제 1 사용자의 사용자 단말은 제 1 사용자의 요청을 획득하고(1701), 제 2 모의 사용자를 포함하는 모의 사용자 풀에서 모의 사용자를 선택하여, 각 모의 사용자에 대응하는 모의 요청을 생성하고, 제 2 사용자의 모의 요청을 제 2 사용자가 사용하는 사용자 단말에게 전송하고, 다른 모의 요청들을 콘텐트 프로바이더에게 직접 전송할 수 있다(1702). 서버 장치와 제 2 사용자의 사용자 단말은 모의 요청에 기초하여 콘텐트 프로바이더가 반환한 응답을 수신하고, 제 2 사용자의 사용자 단말은 반환된 응답을 서버 장치에게 전송할 수 있다(1721). 서버 장치는 수신된 응답으로부터 제 1 사용자에게 제공할 요청결과를 결정하고(1722), 결정된 요청결과를 제 1 사용자의 사용자 단말에게 전송할 수 있다(1705).
여기서, 도 16 및 도 17의 예에서, 콘텐트 프로바이더는 기본적으로 모든 응답을 서버에 반환하고, 모든 응답 또는 일부의 응답이 서버를 통해 각 사용자 단말에게 제공될 수 있다.
본 개시의 실시예에 따른 콘텐트 제공 방법의 예는 도 18 및 도 19에 도시된 바와 같이, 일부 동작이 사용자단말에서 수행되고, 일부 동작이 서버 장치에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이터는 서버 장치 측에 배치되고, 필터는 사용자 단말 측에 배치될 수 있다.
도 18에 도시된 바와 같이, 서버 장치는 사용자의 사용자 단말로부터 사용자의 요청을 획득하고(1801), 모의 사용자 풀에서 모의 사용자를 선택하고, 각각의 모의 사용자에 대응하는 모의 요청을 생성하고, 콘텐트 프로바이더에게 전송할 수 있다(1802). 사용자의 사용자 단말은 모의 요청에 기초하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 응답을 수신하고(1821), 수신된 응답에 기초하여 사용자에게 제공될 요청결과를 결정하여(1822) 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 도 19에 도시된 바와 같이, 모의 요청을 전송하기 위해 제 2 사용자가 모의 사용자로서 취해지는 경우, 서버 장치는 제 1 사용자의 사용자 단말로부터 제 1 사용자의 요청을 획득하고(1901), 제 2 모의 사용자를 포함하는 모의 사용자 풀에서 모의 사용자를 선택하고, 각각의 모의 사용자에 대응하는 모의 요청을 생성하고, 제 2의 사용자에 의해 사용된 사용자 단말에 제 2의 사용자의 모의 요청을 전송하고, 다른 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 직접 전송할 수 있다(1902). 제 1 사용자의 사용자 단말과 제 2 사용자의 사용자 단말은 모의 요청에 기초하여 콘텐트 프로바이더가 반환한 응답을 수신하고, 제 2 사용자의 사용자 단말은 반환된 응답을 제 1 사용자의 사용자 단말에게 전송하고(1921), 제 1 사용자의 사용자 단말은 수신된 응답으로부터 제 1 사용자에게 제공될 요청결과를 결정하여(1922) 제 1 사용자에게 제공할 수 있다.
여기서, 도 18 및 도 19의 예에서, 서버 장치가 콘텐트 프로바이더에게 전송한 모의 요청은 제 1 사용자가 사용하는 사용자 단말의 관련 정보를 포함할 수 있으며, 콘텐트 프로바이더는 관련 정보에 기초하여 사용자 단말에게 응답을 반환할 수 있다.
도 13, 도 15, 도 17 및 도 19에 도시된 바와 같이, 제 2 사용자는 비익명 모의 사용자 1로 취해지므로, 제 2 사용자의 사용자 단말을 통해 제 2 사용자에 대응하는 모의 요청이 전송되고, 모의 요청에 응답하여 반환된 응답은 제 2 사용자의 사용자 단말을 통해 수신될 수 있다.
상기 실시예에서 콘텐트를 제공하는 방법의 단계들은 도 2-10 에서 기술된 방법들을 참조하여 구현될 수 있고, 반복 설명하지 않는다.
본 개시의 기술 방안을 적용하면, 사용자와 콘텐트 프로바이더는 서로 분리되어, 콘텐트 프로바이더가 사용자의 전체 모습을 획득할 수 없고, 따라서 콘텐트 프로바이더가 사용자에 대해 오버-프로파일링 및 언더-프로파일링을 수행하는 것이 방지될 수 있다. 사용자의 복수의 특징들은, 사용자 특징들이 상이한 복수의 모의 사용자들을 통해 구현될 수 있고, 따라서 콘텐트 프로바이더는 모의 요청에 따라 사용자의 요구에 부합하는 커스터마이징된 콘텐트를 제공할 수 있다.
사용자에 의해 획득된 커스터마이징된 정보 (즉, 커스터마이징된 콘텐트) 및 커스터마이징되지 않은 정보 (즉, 커스터마이징되지 않은 콘텐트)는 본 개시의 기술적 방안을 적용함으로써 균형을 이룰 수 있다. 특히, 커스터마이징된 타입의 정보는 사용자 프로파일링을 통해 생성되는 반면, 커스터마이징되지 않은 타입의 정보는 로그인하지 않은 익명 사용자에 의해 획득되는 보편적이고 널리 퍼진 정보일 수 있다. 만약 사용자가 적절한 커스터마이징되지 않은 타입의 정보를 볼 수 있는 경우, 사용자는 이득 손실을 피할 수 있다.
본 개시의 기술적 방안을 적용하면, 사용자 프라이버시가 보호될 수 있고, 콘텐트 프로바이더는 사용자 프로파일링을 사용자에게 정확하게 대응시킬 수 없기 때문에, 콘텐트 프로바이더는 사용자의 프라이버시 정보를 거래할 수 없다.
본 개시의 일 실시예에 따른 사용자에게 콘텐트를 추천하는 방법은 도 20을 참조하여 설명된다. 예로서, 상기 방법의 모든 단계들은 사용자 단말 또는 서버에 의해 실행될 수 있다. 또는 방법의 단계들의 일부는 사용자 단말에 의해 실행될 수 있고, 다른 단계들은 서버에 의해 실행될 수 있다. 일 실시예에서, 콘텐트 프로바이더는 온라인 플랫폼, 예를 들어, 온라인 쇼핑 플랫폼, 온라인 음악 플랫폼, 온라인 비디오 플랫폼, 온라인 게임 플랫폼 등 일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 일 실시예에서, 사용자의 요청은, 온라인 쇼핑 플랫폼에게 상품의 추천을 요청하기 위한 요청, 즉, 상품 정보를 검색하기 위한 사용자의 요청일 수 있으며, 해당 요청은 추천될 상품의 키워드를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자의 요청은, 온라인 음악 플랫폼에게 음악의 추천을 요청하기 위한 요청, 즉, 음악을 질의하기 위한 키워드일 수 있다.
온라인 쇼핑 플랫폼은 사용자의 요청 및 사용자의 사용자 프로필에 기초하여 사용자에게 상품을 추천할 수 있으므로, 구매 가능성이 높은 사용자에 대해, 예를 들어, 특정 상품을 구입할 긴급한 필요가 있는 사용자, 또는 높은 구매력의 사용자에 대해, 높은 가격의 상품을 추천할 수 있다. 예를 들어, 온라인 쇼핑 플랫폼은 사용자 프로필에 기초하여 요청의 검색 결과들을 소팅하여 높은 가격의 상품들을 추천할 수 있고, 사용자는 수동적으로 콘텐트 프로바이더로부터 피드백을 수용할 뿐이므로, 이는 사용자의 이익 손실을 초래한다.
온라인 음악 플랫폼은 사용자의 검색 히스토리에 따라 사용자에게 맞춤화(customization)에 의해 노래를 푸시 또는 반환할 수 있다. 특히, 온라인 음악 플랫폼은 사용자의 요청 및 사용자의 프로필에 기초하여 사용자에게 노래를 추천할 수 있으므로, 사용자가 온라인 음악 플랫폼상에서 특정 종류의 음악을 최근에 검색한 경우, 이러한 종류의 음악이 사용자에게 과다하게(redundantly) 추천되어 사용자는 다양한 종류의 음악을 접하기 어려워질 수 있다. 이는 사용자 프로파일링이 오버-프로파일링된 경우 악화될 수 있고, 특정 사용자의 선호가 광범위하더라도, 사용자에게 오랫동안 동일한 유형의 음악이 푸시될 수 있다.
도 20를 참조하면, 2001 에서, 사용자의 온라인 플랫폼에 대한 요청이 획득될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 요청은, 상품을 추천할 것을 온라인 쇼핑 플랫폼에게 요청하기 위한 요청일 수 있다. 예를 들어, 사용자의 요청은, 음악을 추천할 것을 온라인 음악 플랫폼에게 요청하기 위한 요청일 수 있다.
2002에서, 복수의 모의 사용자가 선택될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 사용자 특징이나 사용자의 요청과의 상관성이 높은 복수의 비익명 모의 사용자가, 모의 사용자 풀로부터 선택될 수 있다. 일 실시예에서, 익명 모의 사용자가 선택될 수 있다.
모의 사용자 풀은 미리 수립될 수 있으며, 여기서 상이한 비익명 모의 사용자는 상이한 사용자 특징을 가지며, 각각의 비익명 모의 사용자는 온라인 플랫폼에 대응하는 등록 계정을 가질 수 있다. 온라인 플랫폼은 비익명 사용자의 등록 계정을 기반으로 각 비익명 모의 사용자에 대해 사용자 프로파일링을 수행한다. 또한, 모의 사용자 풀은 다른 사용자들 간의 공유 메커니즘을 충족시키기 위해 주기적으로 업데이트되고 동기화될 수 있다.
선택된 복수의 비익명 모의 사용자는 전체적으로 사용자의 복수의 특징들을 잘 나타낼 수 있다. 사용자의 사용자 특징들이 다양하기 때문에, 선택된 복수의 비익명 모의 사용자 각각의 사용자 특징은 사용자의 사용자 특징들의 양상을 구현할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 사용자 특징으로서, 독일 록을 좋아하고, 일본 대중 음악을 좋아하며 서구 음악 및 컨트리 음악을 좋아할 수 있다. 선택된 복수의 비익명 모의 사용자는: 독일 록을 좋아하는 비익명 모의 사용자 1; 일본 대중 음악을 좋아하는 비익명 모의 사용자 2; 및 서구 음악 및 컨트리 음악을 좋아하는 비익명 모의 사용자3 일 수 있다. 따라서, 온라인 음악 플랫폼 단에서, 비익명 가상 사용자들 (1-3)에 대해 사용자 프로파일링을 수행하고, 비익명 모의 사용자 1이 독일 록을 좋아하고, 비익명 모의 사용자 2는 일본 대중 음악을 좋아하고, 비익명 모의 사용자 3은 서구 음악과 컨트리 뮤직을 좋아하는 것을 나타내는 사용자 프로필들이 생성될 수 있다.
2003에서, 복수의 모의 사용자 각각에 대하여, 요청에 대응하는 모의 요청이 생성될 수 있다. 모의 요청은, 사용자의 요청과 동일하거나, 유사할 수 있다. 하나의 모의 사용자에 대해, 하나 이상의 모의 요청이 생성될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 하나의 모의 사용자에 대해 2개 이상의 모의 요청이 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 각각의 모의 요청은 대응하는 모의 사용자의 사용자 속성 정보 및 요청에 따라 언어 모델을 사용하여 획득될 수 있고, 각각의 모의 사용자는 복수의 모의 요청에 대응할 수 있다.
2004에서, 각각의 모의 사용자에 대응하는 모의 요청이 각각의 모의 사용자의 신원으로 온라인 플랫폼에게 전송될 수 있다. 예를 들어, 각각의 비익명 모의 사용자에 대응하는 모의 요청은 온라인 플랫폼상에서의 각각의 비익명 모의 사용자의 등록 신원으로 온라인 플랫폼에 전송된다. 익명 모의 사용자에 대응하는 모의 요청은, 온라인 플랫폼상에서의 익명 모의 사용자의 미등록 신원으로 온라인 플랫폼에게 전송된다.
단계 2005에서, 온라인 플랫폼으로부터 응답이 수신될 수 있다. 온라인 플랫폼으로부터 수신되는 응답은, 모의 요청에 응답하여 온라인 플랫폼에 의해 반환된 콘텐트를 포함할 수 있다.
비익명 모의 사용자의 모의 요청과 관련하여, 온라인 플랫폼은 비익명 모의 사용자에 대해 이전에 수행된 사용자 프로파일링의 결과에 기초하여 지시되는 정보, 예를 들어, 상품 정보나, 음악 정보를 반환할 수 있다.
2006에서, 수신된 콘텐트에 기초하여, 사용자에게 제공될 요청결과가 생성된다. 일 실시예에서, 사용자에게 제공될 요청결과는, 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성이 상대적으로 높은 반환된 콘텐트 및/또는 모의 요청과 요청 간의 상관성이 비교적 높은 콘텐트를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 서로 다른 모의 요청과 관련하여 반환된 동일한 항목, 예를 들어 동일하거나 다른 가격의 동일한 상품과 관련하여, 중복 표시를 방지하기 위해 전술된 종합적 고려가 수행될 수 있다.
상기 방법에서, 사용자는 복수의 특징들을 가질 수 있고, 선택된 복수의 비익명 모의 사용자들 각각은 사용자의 특정 양상의 전형적인 특징만을 나타낼 수 있지만, 선택된 복수의 비익명 모의 사용자는 전체적으로 사용자의 복수의 특징들을 잘 나타낼 수 있으므로, 선택된 복수의 비익명 모의 사용자를 사용하여 사용자의 질의 동작을 간접적으로 시뮬레이션하는 것이 가능하다. 온라인 플랫폼의 측면에서, 온라인 플랫폼은 모의 사용자의 질의 동작만을 획득할 수 있는 반면, 각각의 모의 사용자의 질의 동작은 사용자의 특정 특징만을 나타낼 뿐이고, 온라인 플랫폼은 모의 사용자에 대해 사용자 프로파일링을 수행하지만 사용자에 대해서는 사용자 프로파일링을 수행할 수 없다. 따라서, 모의 사용자는 사용자를 온라인 플랫폼으로부터 분리하여, 사용자의 프라이버시가 잘 보호될 수 있다. 또한, 상이한 사용자 특징들을 갖는 복수의 모의 사용자들을 통해 콘텐트가 획득되고, 따라서, 사용자는 더 종합적이고 투명한 정보, 예를 들어, 상품 정보나 음악 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 온라인 쇼핑 플랫폼이 사용자의 사용자 프로필을 이용하여, 다른 사용자에게 해당 상품이 제공될 때보다 더 높은 가격으로 제공되는 것을 방지할 수 있고, 따라서, 사용자의 이익을 보호할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 대신 온라인 음악 플랫폼과 상호작용하는 복수의 비익명 모의 사용자들은 충분히 다양하므로, 사용자 요구에 부합하는 다양한 음악이 사용자에게 제공되는 한편, 사용자 프라이버시가 보호될 수 있다.
도 21은 본 개시의 일 실시예에 따른 콘텐트를 요청하는 장치의 블록도를 도시한다. 여기서, 상기 장치는 사용자 단말 또는 서버 장치에 설정될 수 있다.
도 21 에 도시된 바와 같이, 본 개시의 일 실시예에 따른 콘텐트 요청 장치는 요청 획득부 (2101)와 모의 요청 전송부 (2102)를 포함한다.
구체적으로, 요청 획득부 (2101) 는 콘텐트를 제공할 것을 콘텐트 프로바이더에게 요청하기 위한 사용자의 요청을 획득하도록 구성된다.
예를 들어, 현재 어플리케이션이 전자 비즈니스 어플리케이션인 경우, 콘텐트 프로바이더에 의해 제공되도록 요청된 콘텐트는 검색된 상품 정보를 포함할 수 있다. 현재 어플리케이션이 정보 검색 어플리케이션인 경우, 콘텐트 프로바이더에 의해 제공되도록 요청된 콘텐트는 정보 검색 결과를 포함할 수 있다. 현재 애플리케이션이 멀티미디어 콘텐트 재생 애플리케이션 인 경우, 콘텐트 프로바이더에 의해 제공되도록 요청된 콘텐트는 검색된 멀티미디어 콘텐트 정보를 포함할 수 있다.
모의 요청 전송부(2102)는 요청에 대응하는 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송하도록 구성된다.
예를 들어, 모의 요청 전송부 (2102)는, 모의 사용자 선택부, 모의 요청 획득부, 및 전송부를 포함할 수 있다.
모의 사용자 선택부는 모의 사용자를 선택하도록 구성된다.
예를 들어, 모의 사용자 선택부는 모의 사용자와 사용자 간의 상관성 및/또는 모의 사용자와 요청 간의 상관성에 기초하여 모의 사용자 풀로부터 모의 사용자를 선택할 수 있다.
예로서, 선택된 모의 사용자는 익명 모의 사용자를 포함할 수 있다.
예를 들어, 모의 사용자 풀은, 사용자에 대응하는 모의 사용자 풀; 콘텐트 프로바이더에 대응하는 모의 사용자 풀; 및 현재 애플리케이션에 대응하는 모의 사용자 풀을 포함할 수 있다.
예를 들어, 모의 사용자 풀 내의 모의 사용자는, 콘텐트를 제공할 것을 콘텐트 프로바이더에게 요청하기 위해 수집된 요청을 클러스터링함으로써 획득될 수 있다.
예를 들어, 모의 사용자 선택부는 모의 사용자의 사용자 특징 및 사용자의 사용자 특징 간의 상관성, 및/또는 모의 사용자의 사용자 특징 및 요청 간의 상관성에 기초하여, 모의 사용자 풀에서 모의 사용자를 선택할 수 있다.
예를 들어, 모의 사용자의 사용자 특징은 모의 사용자에 대응하는 히스토리 요청에 기초하여 사용자 프로파일링을 수행함으로써 획득된 사용자 특징일 수 있고, 콘텐트를 제공할 것을 콘텐트 프로바이더에게 요청하기 위해 사용될 수 있고; 및/또는 사용자의 사용자 특징은 사용자에 대응하는 히스토리 요청에 기초하여 사용자 프로파일링을 수행함으로써 획득된 사용자 특징일 수 있고, 콘텐트를 제공할 것을 콘텐트 프로바이더에게 요청하기 위한 것일 수 있다.
예를 들어, 모의 사용자 풀 내의 각각의 모의 사용자에 대해, 모의 사용자 선택부는 각각의 모의 사용자에 대한 각각의 모의 사용자와 요청의 각각의 상관성에 기초하여, 모의 사용자 및 사용자, 및 각각의 모의 사용자와 요청 간의 상관성; 사용자에 관한 모의 사용자 풀 내의 각각의 모의 사용자와 요청의 종합 상관성 관계에 기초하여 모의 사용자 풀로부터 모의 사용자를 선택할 수 있다.
모의 요청 획득부는 선택된 모의 사용자에 대응하는 모의 요청을 요청에 따라 획득하도록 구성된다.
예를 들어, 모의 요청 획득부는 요청을, 선택된 모의 사용자에 대응하는 모의 요청으로 취할 수 있고; 및/또는 요청 및 선택된 모의 사용자의 사용자 속성 정보에 따라, 선택된 모의 사용자에 대응하는 모의 요청을 생성할 수 있다.
전송부는 선택된 모의 사용자에 대응하는 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송하도록 구성된다.
예를 들어, 모의 요청 획득부는 각각의 모의 사용자에 대해 각각 대응하는 랜덤 모의 요청을 생성하도록 더 구성될 수 있다; 상기 전송부는 상기 랜덤 모의 요청을 상기 콘텐트 프로바이더에게 전송할 수 있다.
예로서, 전송부는 콘텐트 프로바이더에 대응하는 선택된 모의 사용자의 사용자 정보를 이용하여 해당 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송할 수 있다.
예로서, 선택된 모의 사용자는, 다른 사용자를 포함하고, 여기서 전송부는 다른 사용자의 사용자 단말을 통해 다른 사용자에 대응하는 모의 요청을 콘텐트 프로바이더에게 전송할 수 있다.
예로서, 사용자의 사용자 단말에 콘텐트를 요청하는 장치가 설정되면, 장치는 서버 장치로부터 콘텐트를 수신하는 수신부를 더 포함할 수 있다. 수신부는 서버 장치로부터, 모의 요청에 응답하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 콘텐트에 기초하여 서버 장치에 의해 결정된 사용자에게 제공될 콘텐트를 수신하도록 구성된다.
도 22는 본 개시의 일 실시예에 따른 콘텐트를 요청하는 장치의 블록도를 도시한다. 여기서, 상기 장치는 사용자 단말 또는 서버 장치에 설정될 수 있다.
도 22 에 도시된 바와 같이, 본 개시의 일 실시예에 따른 콘텐트 요청 장치는 요청 획득부 (2201), 모의 요청 전송부 (2202), 응답 수신부(2203), 및 요청결과 제공부(2204)를 포함한다. 요청 획득부(2201) 및 모의 요청 전송부(2202)는 이전에 따라 기술된 특정 구현 방법 및 도 21의 요청 획득부 (2101) 및 모의 요청 전송부(2102)를 참조함으로써 구현될 수 있고, 반복 설명되지 않는다.
응답 수신부(2203)는 모의 요청에 응답하여 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 응답을 수신하도록 구성된다. 응답은 콘텐트 프로바이더에 의해 반환된 콘텐트를 포함할 수 있다.
요청결과 제공부 (2204)는 수신된 응답에 기초하여 사용자에게 제공될 요청결과를 제공하도록 구성된다. 요청결과는, 반환된 콘텐트 중 선택될 수 있다.
예를 들어, 요청결과 제공부(2204)는 모의 요청에 대응하는 모의 사용자와 사용자 간의 상관성, 또는 모의 요청과 요청 간의 상관성에 기초하여, 수신된 응답으로부터 콘텐트를 선택하여, 사용자에게 요청결과로서 제공할 수 있다.
예를 들어, 요청결과 제공부(2204)는 모의 요청에 대응하는 모의 사용자의 사용자 특징과 사용자의 사용자 특징 간의 상관성, 또는 모의 요청과 요청 간의 상관성에 기초하여, 수신된 콘텐트로부터 사용자에게 제공될 콘텐트를 선택할 수 있다.
예를 들어, 각각의 모의 요청 각각에 대한 응답에 대해, 요청결과 제공부는 각각의 모의 요청에 대응하는 모의 사용자와 사용자 간의 상관성, 및 각각의 모의 요청과 요청 간의 상관성에 기초하여, 각각의 모의 요청에 대한 응답의 종합 상관성을 결정할 수 있다. 각각의 모의 요청에 응답하여 반환된 콘텐트의 종합 상관성에 기초하여, 사용자에게 제공될 콘텐트가 선택될 수 있다.
일 실시예에서, 선택된 모의 사용자는 다른 사용자를 포함하고, 응답 수신부(2203)는, 다른 사용자의 사용자 단말을 통해, 다른 사용자의 사용자 단말에 의해 전송된 모의 요청에 대한 콘텐트 프로바이더의 응답을 획득할 수 있다.
예로서, 콘텐트 요청 장치가 서버 장치에 설정되는 경우, 콘텐트 요청 장치는, 사용자에게 제공될 것으로 결정된 요청결과를 사용자의 사용자 단말에게 전송함으로써, 사용자에게 요청결과를 제공할 수 있다.
도 23은 본 개시의 일 실시예에 따른 콘텐트를 제공하는 장치의 블록도이다. 여기서, 상기 장치는 사용자 단말 또는 서버 장치에 설정될 수 있다.
도 23 에 도시된 바와 같이, 본 개시의 일 실시예에 따른 콘텐트 제공 장치는 응답 수신부 (2321) 및 요청결과 제공부(2322)를 포함한다.
콘텐트 제공 장치의 응답 수신부 (2321) 및 요청결과 제공부(2322) 는, 도 22 에서 설명된 응답 수신부(2203), 및 요청결과 제공부(2204) 와 실질적으로 동일한 역할을 수행하므로, 반복 설명은 생략된다.
콘텐트 제공 장치가 서버 장치에 설정되는 경우, 콘텐트 제공 장치는, 사용자에게 제공될 것으로 결정된 요청결과를 사용자의 사용자 단말에게 전송함으로써, 사용자에게 요청결과를 제공할 수 있다.
본 개시의 실시예에 따라 콘텐트를 요청하는 장치 및 콘텐트를 제공하는 장치를 구현하는 방법은 도 2-21 에 기술된 관련 구현 방법의 조합을 참조하여 수행될 수 있음을 이해해야 한다.
도 24 는 일 실시예에 따른 방법의 흐름도이다.
2410에서 사용자 단말은 프로바이더에 대해 입력된 사용자의 요청을 획득할 수 있다.
프로바이더에 대해 사용자의 요청을 입력하기 위한 인터페이스를 설명하기 위해 도 25를 참조한다.
도 25 은 일 실시예에 따라 요청을 입력하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스이다.
사용자는, 사용자 단말(2500)을 통해 프로바이더에 대한 요청을 입력할 수 있다. 사용자 단말(2500)은 홈버튼 등을 포함하는 기본 인터페이스 (2502)를 디스플레이할 수 있다. 사용자 단말(2500)은 검색란(2510)을 디스플레이할 수 있다. 검색란(2510)은 사용자 단말 (2500) 의 홈스크린을 아래로 스와이프함으로써 호출될 수 있다. 검색란(2510)은 사용자 단말 내의 정보를 검색하기 위해 사용될 수 있으나, 프로바이더에 대한 요청을 입력하기 위해 사용될 수 있다. 즉, 검색란(2510)은 프로바이더가 제공하는 정보를 검색하기 위해 사용될 수 있다. 검색란(2510)은 복수의 프로바이더에게 액세스 가능한 플랫폼에 의해 제공될 수 있다. 해당 플랫폼은 사용자 단말의 제조업체일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
검색란(2510)에 사용자의 요청이 입력될 수 있다. 사용자의 요청은 사용자 단말(2500)의 키패드 (2506) 를 통해 입력될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 사용자의 요청은 음성, 제스처, 사진 등을 통해 입력될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 자신이 검색하고자 하는 상품, 음악, 비디오, 등을 검색란(2510)에 입력할 수 있다. 검색란(2510)은 프로바이더 선택 버튼(2512)을 포함할 수 있다. 프로바이더 선택 버튼(2512)가 사용자에 의해 선택되는 경우, 프로바이더 리스트(2514)가 디스플레이될 수 있다. 프로바이더 리스트(2514)는 사용자 단말에 의해 제공 가능한 모든 프로바이더들을 포함하거나, 일부의 프로바이더, 예를 들어, 사용자가 즐겨찾는 프로바이더, 사용자가 직접 선택한 프로바이더를 포함할 수 있다. 사용자는 프로바이더 리스트(2514)에서, 프로바이더를 선택할 수 있다. 사용자는 복수의 프로바이더를 선택할 수도 있다.
일 실시예에서, 사용자가 프로바이더를 선택하지 않더라도, 사용자가 입력한 요청의 내용을 분석하여 사용자단말(2500)에 의해 적절한 프로바이더가 선택될 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 검색란(2510)에 상품명을 입력한 경우, 온라인 쇼핑 플랫폼이 프로바이더로서 자동으로 선택될 수 있다. 자동으로 선택되는 프로바이더는, 사용자가 즐겨찾는 프로바이더 또는, 사용자가 직접 선택한 프로바이더일 수 있다. 또한, 복수의 프로바이더가 선택될 수도 있다. 사용자의 입력 텍스트를 분석하기 위해 다양한 방법들이 이용될 수 있고, 이에 대한 설명은 생략한다.
2420 에서 사용자 단말은, 모의 사용자의 모의 요청을 프로바이더에게 전송함으로써 획득된 요청결과를 제공할 수 있다.
요청결과를 제공하는 인터페이스를 설명하기 위해 도 26을 참조한다.
도 26 은 일 실시예에 따라 요청결과를 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스이다.
사용자단말(2600)은, 획득된 요청결과를 제공하기 위한 인터페이스(2620)를 디스플레이할 수 있다. 인터페이스(2620)는 요청결과(2626)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 복수의 프로바이더에게 모의 요청이 전송될 수 있다. 모의 요청에 대한 복수의 프로바이더의 응답에 기초하여 요청결과가 생성될 수 있다. 모의 요청에 대한 프로바이더의 응답에 기초하여 요청결과를 생성하는 과정은 전술된 바, 중복 설명은 생략한다.
도 26을 참조하면, 인터페이스(2620)는, 프로바이더를 선택하기 위한 프로바이더-탭(2624)을 포함할 수 있다. 예를 들어, "E"가 선택되면, "E" 프로바이더로부터 수신된 응답에 기초하여 생성된 요청결과 (2626) 가 디스플레이될 수 있다. 프로바이더-탭(2624)을 통해, 사용자는 다양한 프로바이더로부터의 모의 요청에 대한 응답을 확인할 수 있다.
도 26을 참조하면, 인터페이스(2620)는, 모의 사용자를 선택하기 위한 모의사용자-탭(2622)을 포함할 수 있다. 전술된 바와 같이, 복수의 모의 사용자에 기초하여 복수의 모의 요청이 프로바이더에게 전송되고, 각 모의 요청에 대한 응답이 프로바이더로부터 수신될 수 있다. 모든 응답 중 사용자 또는 사용자의 응답에 가장 부합하는 응답, 예를 들어, 상관성이 가장 높거나 소정 기준 이상의 응답만 선택되어 요청결과로서 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 각 응답 내에서 상위에 랭크된 항목들이 각각 요청결과로서 제공될 수 있다. 예를 들어, "a", "b", "c", … "i" 모의 사용자를 통해 모의 요청이 프로바이더에게 전송되어, 해당 프로바이더로부터 반환된 응답의 전부 또는 일부가 요청결과로서 사용자에게 제공될 수 있다. 도 26을 참조하면, "a" 모의 사용자를 통해 전송된 모의 요청에 대한 응답이 요청결과(2626)로서 디스플레이된다. 사용자는 모의사용자-탭(2620)을 통해 다른 모의 사용자의 모의 요청에 대한 응답을 열람할 수 있다.
프로바이더-탭(2624), 및 모의사용자-탭(2622)은 편의상 탭으로 지칭되나, 다양한 모습으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로바이더-탭(2624), 및 모의사용자-탭(2622)은 스크롤바로 구현된 프로바이더-스크롤바(2624), 및 모의사용자-스크롤바(2622)일 수 있다. 사용자는 스크롤바를 이동시켜 프로바이더 및 모의사용자를 변경할 수 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 더 제공되며, 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때 상기 실시예에서 설명된 콘텐트 요청 방법이 구현된다.
본 개시의 실시예에 따르면, 전자 디바이스가 더 제공될 수 있고, 전자 디바이스는 프로세서 및 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 장치를 포함할 수 있고, 상기 실시예에서 기술된 콘텐트를 요청하는 방법은 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행되어 구현될 수 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 더 제공되며, 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행되어 상기 실시예에서 설명된 콘텐트 제공 방법이 구현될 수 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 전자 디바이스가 더 제공될 수 있고, 전자 디바이스는 프로세서 및 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 장치를 포함할 수 있고, 상기 실시예에서 기술된 콘텐트를 제공하는 방법은 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행되어 구현될 수 있다.
전술된 사용자 단말은, 프로세서 및 메모리를 포함하는 전자 디바이스일 수 있다. 전자 디바이스는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 전자 디바이스의 동작에 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리는, 전자 디바이스의 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금 전술된 실시예들에 따른 동작들을 수행하게 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 인스트럭션들은 프로그램에 포함될 수 있다.
프로세서는 메모리에 커플링되어, 전자 디바이스의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 실시예들에 따른 동작들을 수행할 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 시스템에 의해 판독될 수 있는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 데이터 스토리지 디바이스이다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체 (예를 들어, ROM (read only memory), RAM (random access memory), 읽기 전용 광디스크, 마그네틱 타입, 플로피 디스크, 광 저장 장치 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 개시의 실시예에 따라 콘텐트를 제공하는 장치 및 콘텐트를 요청하는 장치의 다양한 유닛 또는 구성은 하드웨어 구성 요소, 소프트웨어 구성 요소, 또는 하드웨어 구성 요소와 소프트웨어 구성 요소의 조합으로서 구현될 수 있음을 이해해야 한다. 각 유닛에 의해 수행되는 한정된 프로세싱에 따라, 당업자는 예를 들어 FPGA (Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC (Application Specific Integrated Circuit)을 사용하여 각 유닛을 구현할 수 있다.
또한, 본 개시의 실시예에 따른 콘텐트 제공 방법 및 콘텐트 요청 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터 코드로 구현될 수 있다. 당업자는 상기 방법의 설명에 따라 컴퓨터 코드를 구현할 수 있다. 컴퓨터 코드가 컴퓨터에서 실행될 때, 본 개시의 상기 방법이 구현된다.
실시예들은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들은 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직 (logic), 룩업 테이블 (look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 각 구성들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 실시예들은 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바 (Java), 어셈블러 (assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 실시예들은 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. '메커니즘', '요소', '수단', '구성'과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들 (routines) 의 의미를 포함할 수 있다.
실시예들은 어떠한 방법으로도 본 개시의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, '필수적인', '중요하게' 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 실시예들에서 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
본 개시, 특히 특허청구범위에서 '상기'의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 범위 (range) 가 기재된 실시예의 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 것을 포함하는 것으로서 (이에 반하는 기재가 없다면), 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같은 것으로 이해되어야 한다. 실시예에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 상기 단계들의 기재 순서에 따라 실시예가 한정되는 것은 아니다. 모든 예들 또는 예시적인 용어 (예들 들어, 등등) 의 사용은 단순히 실시예들을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 개시의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.

Claims (20)

  1. 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
    상기 인스트럭션들을 실행하여:
    프로바이더에 대해 입력된 사용자의 요청을 획득하고,
    상기 요청에 대응하는, 적어도 하나의 모의 사용자(simulated user)의 적어도 하나의 모의 요청을, 상기 프로바이더에게 전송함으로써 획득된 결과를 상기 사용자에게 제공하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 전자 디바이스.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 모의 사용자는 상기 프로바이더에 대해 등록된 신원(identity)을 가지는 모의 사용자를 포함하는 전자 디바이스.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 모의 사용자는 상기 프로바이더에 대해 익명의 신원을 가지는 모의 사용자를 포함하는 전자 디바이스.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 모의 사용자는 상기 사용자가 아닌 다른 사용자를 포함하는 전자 디바이스.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 모의 요청은 상기 다른 사용자의 전자 디바이스를 통해 상기 프로바이더에게 전송되는 전자 디바이스.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 모의 사용자는 상기 사용자에 기초하여 복수의 모의 사용자들 중 선택되는 전자 디바이스.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 모의 사용자는 상기 요청에 기초하여 복수의 모의 사용자들 중 선택되는 전자 디바이스.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 모의 사용자는 상기 프로바이더에 기초하여 복수의 모의 사용자들 중 선택되는 전자 디바이스.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 모의 사용자는 복수의 모의 사용자들 중 선택되고,
    상기 복수의 모의 사용자들은 다른 사용자와 공유되는 전자 디바이스.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 모의 사용자는 복수의 모의 사용자들 중 선택되고,
    상기 복수의 모의 사용자들은 무작위로 생성된 모의 요청을 상기 프로바이더에게 전송함으로써 업데이트되는 전자 디바이스.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 모의 요청은 상기 사용자의 상기 요청에 기초하여 생성되는 전자 디바이스.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자에게 제공되는 상기 결과는, 상기 적어도 하나의 모의 요청에 대한 상기 프로바이더의 적어도 하나의 응답으로부터 획득되는 전자 디바이스.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 응답이 각각 적어도 하나의 항목을 포함하는 경우,
    상기 사용자에게 제공되는 상기 결과는, 상기 적어도 하나의 응답 각각에서 상위 랭크된 항목으로부터 획득되는 전자 디바이스.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 사용자에게 제공되는 상기 결과는, 상기 적어도 하나의 응답 중 상기 사용자와의 상관성에 기초하여 필터링된 응답을 포함하는 전자 디바이스.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 사용자에게 제공되는 상기 결과는, 상기 적어도 하나의 응답 중 상기 사용자의 상기 요청과의 상관성에 필터링된 응답을 포함하는 전자 디바이스.
  16. 제 12 항에 있어서,
    상기 사용자에게 제공되는 상기 결과는, 순서에 따라 소팅된(sorted) 상기 적어도 하나의 응답을 포함하는 전자 디바이스.
  17. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자의 상기 요청은, 상기 프로바이더를 포함하는 복수의 프로바이더들에게 액세스 가능한 플랫폼에 대해 상기 사용자가 상기 요청을 입력함으로써, 획득되는 전자 디바이스.
  18. 제 1 항에 있어서,
    상기 결과는, 상기 적어도 하나의 모의 사용자의 상기 적어도 하나의 모의 요청에 대한 상기 프로바이더의 적어도 하나의 응답을 포함하고,
    상기 적어도 하나의 응답은, 상기 사용자에게 제공되는 상기 결과에서 상기 적어도 하나의 모의 사용자를 선택함으로써 열람가능한 (browsable) 전자 디바이스.
  19. 프로바이더에 대해 입력된 사용자의 요청을 획득하는 단계; 및
    상기 요청에 대응하는, 적어도 하나의 모의 사용자(simulated user)의 적어도 하나의 모의 요청을, 상기 프로바이더에게 전송함으로써 획득된 결과를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 방법.
  20. 적어도 하나의 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금:
    프로바이더에 대해 입력된 사용자의 요청을 획득하고,
    상기 요청에 대응하는, 적어도 하나의 모의 사용자(simulated user)의 적어도 하나의 모의 요청을, 상기 프로바이더에게 전송함으로써 획득된 결과를 상기 사용자에게 제공하게 하는 인스트럭션들을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
KR1020190090488A 2018-07-25 2019-07-25 모의 사용자를 통한 통신 KR20200011915A (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810826598.8A CN110766489B (zh) 2018-07-25 2018-07-25 请求内容及提供内容的方法和相应设备
CN201810826598.8 2018-07-25

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20200011915A true KR20200011915A (ko) 2020-02-04

Family

ID=69178248

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190090488A KR20200011915A (ko) 2018-07-25 2019-07-25 모의 사용자를 통한 통신

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11430049B2 (ko)
EP (1) EP3818492B1 (ko)
KR (1) KR20200011915A (ko)
CN (1) CN110766489B (ko)
WO (1) WO2020022819A1 (ko)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4127967A4 (en) 2020-03-23 2024-05-01 Sorcero Inc FEATURE ENGINEERING WITH QUESTION GENERATION
CN112214680A (zh) * 2020-10-21 2021-01-12 广州三星通信技术研究有限公司 模糊用户画像的方法及设备
US11750569B2 (en) * 2020-12-09 2023-09-05 International Business Machines Corporation Private cloud user insight privacy
CN114362840A (zh) * 2021-12-10 2022-04-15 中电科思仪科技(安徽)有限公司 一种基于移动通信终端模拟器的多用户模拟装置和方法

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7412422B2 (en) * 2000-03-23 2008-08-12 Dekel Shiloh Method and system for securing user identities and creating virtual users to enhance privacy on a communication network
CN100377548C (zh) * 2005-07-15 2008-03-26 华为技术有限公司 一种实现虚交换的方法和装置
JP2007183859A (ja) * 2006-01-10 2007-07-19 Konica Minolta Holdings Inc 情報検索システム、情報検索方法、及び情報管理装置
WO2009132664A1 (en) * 2008-04-29 2009-11-05 Nec Europe, Ltd. Method and system for providing recommendations to users
US8386476B2 (en) * 2008-05-20 2013-02-26 Gary Stephen Shuster Computer-implemented search using result matching
WO2013097886A1 (en) * 2011-12-27 2013-07-04 Telecom Italia S.P.A. Dynamic pseudonymization method for user data profiling networks and user data profiling network implementing the method
EP2800332B1 (en) * 2013-05-02 2018-07-04 Alcatel Lucent Seamlessly enabling privacy in online recommendation services
WO2015048338A1 (en) * 2013-09-26 2015-04-02 Publicover Mark W Providing targeted content based on a user's moral values
CN103971060B (zh) * 2014-05-09 2016-09-21 广西师范大学 移动电子商务实时推荐中的p2p隐私管理方法
US20170124205A1 (en) * 2014-05-28 2017-05-04 GoEuro Corporation Smart cache for travel search computer system hosting a travel meta-search engine
CN105472547B (zh) * 2014-08-15 2019-07-26 中国电信股份有限公司 一种保护用户位置隐私的方法、终端以及系统
US10110633B2 (en) * 2015-11-16 2018-10-23 Telefonica, S.A. Method, a device and computer program products for protecting privacy of users from web-trackers
CN106911627B (zh) * 2015-12-22 2019-09-17 中国科学院软件研究所 一种基于eID的真实身份安全控制方法及其系统
CN105516190B (zh) * 2016-01-13 2018-05-04 福建师范大学 连续位置服务中基于路网的位置隐私保护方法
CN106060075B (zh) * 2016-07-08 2019-01-01 大连理工大学 一种实现网页匿名聊天的方法
US10740418B2 (en) * 2016-11-03 2020-08-11 International Business Machines Corporation System and method for monitoring user searches to obfuscate web searches by using emulated user profiles
US11257019B2 (en) * 2017-02-28 2022-02-22 Verizon Media Inc. Method and system for search provider selection based on performance scores with respect to each search query
CN107204988B (zh) * 2017-06-28 2020-05-22 华南理工大学 一种基于p2p结构下的位置隐私保护方法
CN107341406A (zh) * 2017-07-05 2017-11-10 北京奇安信科技有限公司 一种保护用户隐私数据的方法及终端
US11915288B2 (en) * 2018-04-20 2024-02-27 Noww, Inc. Useful and novel shopping application
US20180345129A1 (en) * 2018-07-27 2018-12-06 Yogesh Rathod Display virtual objects within predefined geofence or receiving of unique code from closest beacon

Also Published As

Publication number Publication date
EP3818492A4 (en) 2021-08-25
WO2020022819A1 (en) 2020-01-30
CN110766489A (zh) 2020-02-07
US11430049B2 (en) 2022-08-30
EP3818492B1 (en) 2024-05-01
CN110766489B (zh) 2024-04-19
EP3818492A1 (en) 2021-05-12
US20200034917A1 (en) 2020-01-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11514333B2 (en) Combining machine-learning and social data to generate personalized recommendations
US11704367B2 (en) Indexing and presenting content using latent interests
US20090216639A1 (en) Advertising selection and display based on electronic profile information
JP4947477B1 (ja) レコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラム
KR20200011915A (ko) 모의 사용자를 통한 통신
US20140279121A1 (en) Customizable and adjustable pricing of games
US20140172877A1 (en) Boosting ranks of stories by a needy user on a social networking system
US20190012719A1 (en) Scoring candidates for set recommendation problems
US9852448B2 (en) Identifying gaps in search results
US20150356627A1 (en) Social media enabled advertising
US20140188927A1 (en) Presenting recommended content in search pages
US10853424B1 (en) Content delivery using persona segments for multiple users
US10909196B1 (en) Indexing and presentation of new digital content
US20140274355A1 (en) Dynamic recommendation of games
US10198524B1 (en) Dynamic categories
US20140172875A1 (en) Arranging stories on newsfeeds based on expected value scoring on a social networking system
CN106062743A (zh) 用于关键字建议的系统和方法
US10402465B1 (en) Content authority ranking using browsing behavior
US9946794B2 (en) Accessing special purpose search systems
KR101981136B1 (ko) 추천 컨텐츠 제공 시스템, 방법 및 프로그램
CN109408714B (zh) 一种多模型融合的推荐系统和方法
US20200081930A1 (en) Entity-based search system using user engagement
US20170169477A1 (en) Determining item of information, from content aggregation platform, to be transmitted to user device
CA2854369C (en) Providing universal social context for concepts in a social networking system
WO2010083343A1 (en) Systems and methods for predictive recommendations

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal