KR20200013329A - 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템 및 이의 동작 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템은 추출된 사용자들 각각의 제2 정보에 기초하여 상기 추출된 콘텐츠들 각각의 평균 평가 점수를 연산하고, 상기 연산된 평균 평가 점수가 높은 순서대로 상기 추출된 콘텐츠들 중 사전 설정된 개수의 콘텐츠들을 선택한 후 상기 제1 사용자의 상기 사용자 단말로 제공함으로써, 사용자에게 적합한 콘텐츠를 선별하여 제공하는 서비스를 제공할 수 있다.
Description
본 발명은 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템 및 이의 동작 방법에 대한 것이다.
일반적으로 고객은 자신이 익히 알고 있는 지역이 아닌 곳에 방문하였을 경우 이 지역 내에 있는 각종 상점(주로, 동종 업체의 상점)이 어느 곳이 좋은지 혹은, 나쁜지에 대하여 정확히 알지 못하는 상태이다.
특히, 이 지역에서 식사 등을 위해 맛집을 방문코자 할 경우 타인의 권유를 통해 특정 맛집을 찾아가거나 혹은, 그 근접 거리, 청결상태 등을 고려한 무작위 식으로 찾아갈 수 밖에 없었다.
이에 종래에는 웹상에서 각 지역의 맛집에 대하여 소개하는 각종 서비스가 다수 생김에 따라 고객은 자신이 가고자 하는 지역의 각 맛집에 대한 내용을 인터넷을 통해 미리 취득할 수 있게 되었다.
즉, 고객은 자신의 맛집 소개를 위해 직접 제작된 홈페이지를 통해 해당 맛집의 정보를 취득할 수 있었고, 직접 맛집을 찾아 이 맛집에 대한 평가를 수행하는 서비스 사이트(site) 혹은, 여러 고객의 추천 상태에 따른 결과를 제시하는 서비스 사이트, 각 맛집에 대한 검색 사이트 등을 통해 인터넷 상에서 필요로 하는 정보를 쉽게 취득할 수 있었고, 또한 이를 참조하여 추후 해당 지역에 방문할 경우 이 지역내의 각 맛집에 대한 선택을 보다 쉽게 수행할 수 있게 된다.
그러나, 전술한 바와 같은 방법은 인터넷상으로만 그 서비스가 제공되었음에 따라 고객이 사전에 아무런 대비없이 타 지역을 방문하였을 경우 이 지역에 대한 각종 상점의 정보는 역시 알 수 없었던 문제점이 있다.
이에 종래에는 전술한 인터넷 상의 서비스 제공을 모바일을 통해 수행될 수 있도록 하기 위한 개발을 수행하고 있으나 유선 인터넷에서의 환경과 무선 인터넷의 환경이 틀림으로 인해 많은 곤란함이 있다.
즉, 모바일 폰의 화면은 각 정보에 대한 디스플레이 한계가 있음에도 불구하고 전술한 인터넷 상의 서비스를 동일하게 접목시키려고 하였음에 따라 사용자가 특정 지역에서 맛집의 선택을 수행하고자 할 경우 많은 모바일폰의 조작을 수행할 수 밖에 없었던 불편함이 있었다.
이와 같은 종래의 문제점을 제기한 배경 기술로는 대한민국 특허출원 제10-2012-0035291호가 있다.
본 발명에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템은 추출된 사용자들 각각의 제2 정보에 기초하여 상기 추출된 콘텐츠들 각각의 평균 평가 점수를 연산하고, 상기 연산된 평균 평가 점수가 높은 순서대로 상기 추출된 콘텐츠들 중 사전 설정된 개수의 콘텐츠들을 선택한 후 상기 제1 사용자의 상기 사용자 단말로 제공함으로써, 사용자에게 적합한 콘텐츠를 선별하여 제공하는 서비스를 제공하고자 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템은 사용자들 각각의 제1 정보 - 상기 제1 정보는 상기 사용자들 각각의 인적 정보임 - 및 제2 정보 - 상기 제2 정보는 상기 사용자들 각각의 콘텐츠에 대한 평가 정보임 - 를 사용자 아이디에 매칭시켜 저장하고 있는 사용자 정보 저장부, 다수의 콘텐츠들 각각에 대한 위치 정보를 콘텐츠 아이디에 매칭시켜 저장하고 있는 콘텐츠 정보 저장부, 상기 사용자들 중 제1 사용자의 사용자 단말로부터 콘텐츠 추천 요청이 수신되면, 상기 다수의 콘텐츠들 중 상기 제1 사용자의 위치 정보에 따른 위치로부터 제1 거리 이내에 존재하는 일반 콘텐츠들과 제2 거리 이내에 존재하는 파워 콘텐츠들 - 상기 파워 콘텐츠들은 사전 설정된 광고 수수료를 지불한 콘텐츠임 - 을 추출하는 콘텐츠 추출부, 상기 사용자들 중 상기 제1 사용자의 제1 정보와의 유사도가 높은 순서대로 사용자들을 N - 상기 N은 1 이상 상기 사전 설정된 숫자 이하의 정수임 - 만큼 추출하고, 상기 사용자들 중 상기 제1 사용자의 제2 정보와의 유사도가 높은 순서대로 사용자들을 상기 사전 설정된 숫자 - N만큼 추출하여, 사전 설정된 숫자만큼의 사용자들을 추출하는 사용자 추출부 및 상기 추출된 사용자들 각각의 제2 정보에 기초하여 상기 추출된 콘텐츠들 각각의 평균 평가 점수를 연산하고, 상기 연산된 평균 평가 점수가 높은 순서대로 상기 추출된 콘텐츠들 중 사전 설정된 개수의 콘텐츠들을 선택한 후 상기 제1 사용자의 상기 사용자 단말로 제공하는 콘텐츠 제공부를 포함한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템의 동작 방법은 사용자들 각각의 제1 정보 - 상기 제1 정보는 상기 사용자들 각각의 인적 정보임 - 및 제2 정보 - 상기 제2 정보는 상기 사용자들 각각의 콘텐츠에 대한 평가 정보임 - 를 사용자 아이디에 매칭시켜 저장하고 있는 사용자 정보 저장부를 유지하는 단계, 다수의 콘텐츠들 각각에 대한 위치 정보를 콘텐츠 아이디에 매칭시켜 저장하고 있는 콘텐츠 정보 저장부를 유지하는 단계, 상기 사용자들 중 제1 사용자의 사용자 단말로부터 콘텐츠 추천 요청이 수신되면, 상기 다수의 콘텐츠들 중 상기 제1 사용자의 위치 정보에 따른 위치로부터 제1 거리 이내에 존재하는 일반 콘텐츠들과 제2 거리 이내에 존재하는 파워 콘텐츠들 - 상기 파워 콘텐츠들은 사전 설정된 광고 수수료를 지불한 콘텐츠임 - 을 추출하는 단계, 상기 사용자들 중 상기 제1 사용자의 제1 정보와의 유사도가 높은 순서대로 사용자들을 N - 상기 N은 1 이상 상기 사전 설정된 숫자 이하의 정수임 - 만큼 추출하고, 상기 사용자들 중 상기 제1 사용자의 제2 정보와의 유사도가 높은 순서대로 사용자들을 상기 사전 설정된 숫자 - N만큼 추출하여, 사전 설정된 숫자만큼의 사용자들을 추출하는 단계 및 상기 추출된 사용자들 각각의 제2 정보에 기초하여 상기 추출된 콘텐츠들 각각의 평균 평가 점수를 연산하고, 상기 연산된 평균 평가 점수가 높은 순서대로 상기 추출된 콘텐츠들 중 사전 설정된 개수의 콘텐츠들을 선택한 후 상기 제1 사용자의 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템은 추출된 사용자들 각각의 제2 정보에 기초하여 상기 추출된 콘텐츠들 각각의 평균 평가 점수를 연산하고, 상기 연산된 평균 평가 점수가 높은 순서대로 상기 추출된 콘텐츠들 중 사전 설정된 개수의 콘텐츠들을 선택한 후 상기 제1 사용자의 상기 사용자 단말로 제공함으로써, 사용자에게 적합한 콘텐츠를 선별하여 제공하는 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템의 동작 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템의 동작 방법을 도시한 흐름도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 이러한 설명은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였으며, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서 상에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템(100)은 사용자 정보 저장부(110), 콘텐츠 정보 저장부(120), 콘텐츠 추출부(130), 사용자 추출부(140), 콘텐츠 제공부(150), 정보 갱신부(160) 및 사용자 단말 통신부(170)를 포함할 수 있다. 여기에서, 사용자 단말 통신부(170)는 사용자 단말(190)과 통신을 수행하여 데이터를 송수신할 수 있다.
먼저, 사용자 정보 저장부(110)에는 하기 표 1과 같이 사용자들 각각의 제1 정보 및 제2 정보가 사용자 아이디에 매칭되어 저장되어 있을 수 있다. 여기에서, 상기 제1 정보는 상기 사용자들 각각의 인적 정보이고, 상기 제2 정보는 상기 사용자들 각각의 콘텐츠에 대한 평가 정보일 수 있다.
사용자 아이디 | 제1 정보 | 콘텐츠 아이디 | 제2 정보 |
사용자 아이디 1 | 제1 정보 1 | 콘텐츠 아이디 1 | 제2 정보 1 |
콘텐츠 아이디 2 | 제2 정보 2 | ||
콘텐츠 아이디 3 | 제2 정보 3 | ||
콘텐츠 아이디 4 | 제2 정보 4 | ||
사용자 아이디 2 | 제1 정보 2 | 콘텐츠 아이디 1 | 제2 정보 5 |
콘텐츠 아이디 5 | 제2 정보 6 | ||
콘텐츠 아이디 6 | 제2 정보 7 | ||
사용자 아이디 3 | 제1 정보 3 | 콘텐츠 아이디 1 | 제2 정보 8 |
콘텐츠 아이디 7 | 제2 정보 9 | ||
콘텐츠 아이디 8 | 제2 정보 10 | ||
사용자 아이디 4 | 제1 정보 4 | 콘텐츠 아이디 3 | 제2 정보 11 |
콘텐츠 아이디 8 | 제2 정보 12 | ||
사용자 아이디 5 | 제1 정보 5 | - | - |
여기에서, 제1 정보는 하기 표 2와 같은 구조의 데이터일 수 있으며, 제2 정보는 하기 표 3과 같은 구조의 데이터일 수 있다.
제1 정보 | 국적 | 주소 | 나이 | 성별 |
제1 정보 1 | US | 주소 1 | 28 | M |
제1 정보 2 | US | 주소 2 | 32 | F |
제1 정보 3 | CN | 주소 3 | 48 | F |
제1 정보 4 | CN | 주소 4 | 54 | M |
제1 정보 5 | CN | 주소 5 | 26 | F |
여기에서, 주소는 “서울”과 같은 도시 명으로 이루어질 수 있다.
제2 정보 | 평점 | 긍정 단어 | 부정 단어 |
제2 정보 1 | 9.0 | “최고”, “황홀” | - |
제2 정보 2 | 7.5 | “적절”, “좋다” | “비싸다” |
제2 정보 3 | 4.0 | “저렴하다” | “더럽다” |
제2 정보 4 | 1.0 | “최악”, “비싸다” | |
... | ... | ... | ... |
콘텐츠 정보 저장부(120)에는 하기 표 4와 같이 다수의 콘텐츠들 각각에 대한 위치 정보가 콘텐츠 아이디에 매칭되어 저장되어 있을 수 있다.
콘텐츠 아이디 | 위치 정보 | 콘텐츠 유형 정보 | 파워 콘텐츠 정보 |
콘텐츠 아이디 1 | 위치 정보 1 | 콘텐츠 유형 1 | - |
콘텐츠 아이디 2 | 위치 정보 2 | 콘텐츠 유형 2 | 파워 콘텐츠 |
콘텐츠 아이디 3 | 위치 정보 3 | 콘텐츠 유형 1 | 파워 콘텐츠 |
콘텐츠 아이디 4 | 위치 정보 4 | 콘텐츠 유형 2 | - |
콘텐츠 아이디 5 | 위치 정보 5 | 콘텐츠 유형 3 | - |
여기에서, 파워 콘텐츠들은 상기 콘텐츠들 중 사전 설정된 광고 수수료를 지불한 콘텐츠일 수 있다.콘텐츠 추출부(130)는 상기 사용자들 중 제1 사용자의 사용자 단말(190)로부터 콘텐츠 추천 요청이 수신되면, 상기 다수의 콘텐츠들 중 상기 제1 사용자의 위치 정보에 따른 위치로부터 제1 거리 이내에 존재하는 일반 콘텐츠들과 제2 거리 이내에 존재하는 파워 콘텐츠들을 추출할 수 있다.
한편, 콘텐츠 추출부(130)는 상기 사용자들 중 제1 사용자의 사용자 단말로부터 콘텐츠 추천 요청이 수신되면, 상기 사용자 단말(190)에 요청하여 사전 설정된 시간 동안의 상기 제1 사용자의 위치 정보를 수신하고, 상기 사전 설정된 시간 동안의 위치 정보에 기초하여 상기 제1 사용자의 이동 수단을 확정한 후 상기 확정된 이동 수단에 기초하여 상기 제1 거리 및 제2 거리를 조정한 후 상기 조정된 제1 거리 및 제2 거리에 따라 상기 일반 콘텐츠들 및 파워 콘텐츠들을 추출할 수 있다.
여기에서, 콘텐츠 추출부(130)는 상기 사전 설정된 시간 동안의 위치 정보에 기초하여 상기 제1 사용자의 이동 속도 및 연속 여부를 확인한 후 상기 확인된 이동 속도 및 연속 여부와 하기 표 5를 참조하여 상기 제1 사용자의 이동 수단을 확정할 수 있다. 여기에서, 연속 여부는 시간 정보가 연속한 위치 정보들에 따른 위치가 사전 설정된 임계 거리(예 : 1km) 이상인 경우, 콘텐츠 추출부(130)는 상기 제1 사용자의 연속 여부를 불연속으로 판단하고, 그 외의 경우, 상기 제1 사용자의 연속 여부를 연속으로 판단할 수 있다.
이동 속도 | 연속 여부 | 이동 수단 |
4km 이하 | - | 보행 |
4km 초과 | 연속 | 자동차 |
불연속 | 지하철 |
콘텐츠 추출부(130)는 상기 제1 사용자의 이동 수단이 보행로 확정되면, 상기 제1 거리 및 제2 거리를 1km 및 1.2km로 조정하고, 상기 제1 사용자의 이동 수단이 자동차로 확정되면, 상기 제1 거리 및 제2 거리를 5km 및 6km로 조정하며, 상기 제1 사용자의 이동 수단이 지하철로 확정되면, 상기 제1 거리 및 제2 거리를 10km 및 12km로 조정할 수 있다.사용자 추출부(140)는 상기 사용자들 중 상기 제1 사용자의 제1 정보와의 유사도가 높은 순서대로 사용자들을 N만큼 추출하고, 상기 사용자들 중 상기 제1 사용자의 제2 정보와의 유사도가 높은 순서대로 사용자들을 상기 사전 설정된 숫자 - N만큼 추출하여, 사전 설정된 숫자만큼의 사용자들을 추출할 수 있다. 여기에서, 상기 N은 1 이상 상기 사전 설정된 숫자 이하의 정수일 수 있다. 한편, 사용자 추출부(140)는 상기 제1 사용자의 상기 제2 정보의 정보량에 기초하여 상기 N은 1 이상 상기 사전 설정된 숫자 이하에서 결정하되, 상기 제2 정보의 정보량이 적을수록 상기 사전 설정된 숫자에 가까운 숫자로 결정할 수 있다. 여기에서, 상기 제2 정보의 정보량은 상기 제1 사용자의 상기 제2 정보의 개수일 수 있다.
구체적으로, 사용자 추출부(140)는 하기 표 6을 이용하여 상기 사용자들 각각의 제1 정보와 상기 제1 사용자의 제1 정보 간의 항목별 유사도를 합산하여 유사도를 연산할 수 있다.
항목 | 조건 | 유사도 |
국적 | 동일 | 5 |
인접국 | 1 | |
주소 | 동일 | 4 |
인접도시 | 2 | |
나이 | 동일 | 4 |
10% 범위 이내 | 2 | |
성별 | 동일 | 3 |
여기에서, 인접국은 임의 국가의 국경으로부터 500km 이내에 존재하는 국가이고, 인접도시는 임의 도시에서 100km 이내에 존재하는 도시를 의미하며, 10% 범위는 예컨대, 나이가 30살인 경우, 30살을 제외한 27 내지 33살을 의미할 수 있다.또한, 사용자 추출부(140)는 상기 사용자들 각각의 제2 정보를 이용하여 단위 정보 벡터를 생성하여 상기 사용자들 각각의 단위 정보 벡터와 상기 제1 사용자의 단위 정보 벡터 간의 벡터 연산(구체적으로, 내적 연산)을 통해 제2 정보 간의 유사도를 연산할 수 있다.
예를 들어, 콘텐츠가 8개인 경우, 사용자 아이디 1에 매칭되어 있는 제2 정보에 따른 단위 정보 벡터는 하기 수학식 1과 같이 연산될 수 있다.
한편, 사용자 추출부(140)는 사전 설정된 숫자에 하기 표 8을 참조하여 결정되는 α를 곱함으로써 결정되는 값을 반올림한 값을 상기 N으로 결정할 수 있다.
정보량 | α |
10 이하 | 0 |
10 초과 50 이하 | 0.2 |
50 초과 100 이하 | 0.4 |
100 초과 150 이하 | 0.6 |
150 초과 200 이하 | 0.8 |
200 초과 | 1 |
다음으로, 콘텐츠 제공부(150)는 상기 추출된 사용자들 각각의 제2 정보에 기초하여 상기 추출된 콘텐츠들 각각의 평균 평가 점수를 연산하고, 상기 연산된 평균 평가 점수가 높은 순서대로 상기 추출된 콘텐츠들 중 사전 설정된 개수의 콘텐츠들을 선택한 후 상기 제1 사용자의 상기 사용자 단말(190)로 제공할 수 있다.구체적으로, 콘텐츠 제공부(150)는 하기 수학식 2를 이용하여 상기 추출된 사용자들 각각의 제2 정보에 기초하여 상기 추출된 콘텐츠들 각각의 평균 평가 점수를 연산할 수 있다.
여기에서, V1은 콘텐츠 1에 대한 평균 평가 점수이고, APi는 콘텐츠 1에 대한 i번째 제2 정보의 평점이고, PWi는 콘텐츠 1에 대한 i번째 제2 정보의 긍정 단어의 개수이고, PWi는 콘텐츠 1에 대한 i번째 제2 정보의 부정 단어의 개수이고, n은 콘텐츠 1에 대한 제2 정보의 개수이다.
정보 갱신부(160)는 상기 제1 사용자의 상기 사용자 단말(190)로부터 상기 제2 콘텐츠들 중 적어도 하나의 제2 콘텐츠에 대한 콘텐츠 평가 정보를 수신하면, 상기 콘텐츠 평가 정보에 기초하여 상기 제1 사용자의 제2 정보를 갱신할 수 있다.
구체적으로, 정보 갱신부(160)는 상기 제1 사용자의 상기 사용자 단말(190)로부터 상기 제2 콘텐츠들 중 적어도 하나의 제2 콘텐츠에 대한 평점 및 평가 코멘트로 이루어지는 콘텐츠 평가 정보를 수신하면, 정보 갱신부(160)는 적어도 하나의 제2 콘텐츠에 대한 콘텐츠 평가 정보로부터 평점 및 상기 평가 코멘트로부터 추출되는 긍정 단어 및 부정 단어를 추출한 후 상기 제1 사용자의 제2 정보에 입력함으로써, 상기 제1 사용자의 제2 정보를 갱신할 수 있다. 여기에서, 정보 갱신부(160)는 단어 정보 저장부(165)에 저장되어 있는 단어 정보에 기초하여 상기 평가 코멘트를 형태소 분석하여 단어들을 추출할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템의 동작 방법을 도시한 흐름도이다.
먼저, 단계(S210)에서는 사용자들 각각의 제1 정보 - 상기 제1 정보는 상기 사용자들 각각의 인적 정보임 - 및 제2 정보 - 상기 제2 정보는 상기 사용자들 각각의 콘텐츠에 대한 평가 정보임 - 를 사용자 아이디에 매칭시켜 저장하고 있는 사용자 정보 저장부를 유지할 수 있다.
단계(S220)에서는 다수의 콘텐츠들 각각에 대한 위치 정보를 콘텐츠 아이디에 매칭시켜 저장하고 있는 콘텐츠 정보 저장부를 유지할 수 있다.
단계(S230)에서는 상기 사용자들 중 제1 사용자의 사용자 단말로부터 콘텐츠 추천 요청이 수신되면, 상기 다수의 콘텐츠들 중 상기 제1 사용자의 위치 정보에 따른 위치로부터 제1 거리 이내에 존재하는 일반 콘텐츠들과 제2 거리 이내에 존재하는 파워 콘텐츠들 - 상기 파워 콘텐츠들은 사전 설정된 광고 수수료를 지불한 콘텐츠임 - 을 추출할 수 있다.
상기 단계(S230)에서는 상기 사용자들 중 제1 사용자의 사용자 단말로부터 콘텐츠 추천 요청이 수신되면, 상기 사용자 단말에 요청하여 사전 설정된 시간 동안의 상기 제1 사용자의 위치 정보를 수신하고, 상기 사전 설정된 시간 동안의 위치 정보에 기초하여 상기 제1 사용자의 이동 수단을 확정한 후 상기 확정된 이동 수단에 기초하여 상기 제1 거리 및 제2 거리를 조정한 후 상기 조정된 제1 거리 및 제2 거리에 따라 상기 일반 콘텐츠들 및 파워 콘텐츠들을 추출할 수 있다.
단계(S240)에서는 상기 사용자들 중 상기 제1 사용자의 제1 정보와의 유사도가 높은 순서대로 사용자들을 N - 상기 N은 1 이상 상기 사전 설정된 숫자 이하의 정수임 - 만큼 추출하고, 상기 사용자들 중 상기 제1 사용자의 제2 정보와의 유사도가 높은 순서대로 사용자들을 상기 사전 설정된 숫자 - N만큼 추출하여, 사전 설정된 숫자만큼의 사용자들을 추출할 수 있다. 여기에서, 상기 N은 상기 제1 사용자의 상기 제2 정보의 정보량에 기초하여 1 이상 상기 사전 설정된 숫자 이하에서 결정되되, 상기 제2 정보의 정보량이 적을수록 상기 사전 설정된 숫자에 가까운 숫자로 결정될 수 있다.
단계(S250)에서는 상기 추출된 사용자들 각각의 제2 정보에 기초하여 상기 추출된 콘텐츠들 각각의 평균 평가 점수를 연산하고, 상기 연산된 평균 평가 점수가 높은 순서대로 상기 추출된 콘텐츠들 중 사전 설정된 개수의 콘텐츠들을 선택한 후 상기 제1 사용자의 상기 사용자 단말로 제공할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템의 동작 방법은 상기 제1 사용자의 상기 사용자 단말로부터 상기 제1 콘텐츠들 중 적어도 하나의 제1 콘텐츠에 대한 콘텐츠 평가 정보를 수신하면, 상기 콘텐츠 평가 정보에 기초하여 상기 제1 사용자의 제2 정보를 갱신하는 단계를 더 수행할 수 있다.
이상, 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템의 동작 방법에 대해 설명하였다. 여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템의 동작 방법은 도 1을 이용하여 설명한 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템의 동작에 대한 구성과 대응될 수 있으므로, 이에 대한 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템의 동작 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
Claims (4)
- 사용자들 각각의 제1 정보 - 상기 제1 정보는 상기 사용자들 각각의 인적 정보임 - 및 제2 정보 - 상기 제2 정보는 상기 사용자들 각각의 콘텐츠에 대한 평가 정보임 - 를 사용자 아이디에 매칭시켜 저장하고 있는 사용자 정보 저장부;
다수의 콘텐츠들 각각에 대한 위치 정보를 콘텐츠 아이디에 매칭시켜 저장하고 있는 콘텐츠 정보 저장부;
상기 사용자들 중 제1 사용자의 사용자 단말로부터 콘텐츠 추천 요청이 수신되면, 상기 다수의 콘텐츠들 중 상기 제1 사용자의 위치 정보에 따른 위치로부터 제1 거리 이내에 존재하는 일반 콘텐츠들과 제2 거리 이내에 존재하는 파워 콘텐츠들 - 상기 파워 콘텐츠들은 사전 설정된 광고 수수료를 지불한 콘텐츠임 - 을 추출하는 콘텐츠 추출부;
상기 사용자들 중 상기 제1 사용자의 제1 정보와의 유사도가 높은 순서대로 사용자들을 N - 상기 N은 1 이상 상기 사전 설정된 숫자 이하의 정수임 - 만큼 추출하고, 상기 사용자들 중 상기 제1 사용자의 제2 정보와의 유사도가 높은 순서대로 사용자들을 상기 사전 설정된 숫자 - N만큼 추출하여, 사전 설정된 숫자만큼의 사용자들을 추출하는 사용자 추출부; 및
상기 추출된 사용자들 각각의 제2 정보에 기초하여 상기 추출된 콘텐츠들 각각의 평균 평가 점수를 연산하고, 상기 연산된 평균 평가 점수가 높은 순서대로 상기 추출된 콘텐츠들 중 사전 설정된 개수의 콘텐츠들을 선택한 후 상기 제1 사용자의 상기 사용자 단말로 제공하는 콘텐츠 제공부
를 포함하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 제1 사용자의 상기 사용자 단말로부터 상기 제1 콘텐츠들 중 적어도 하나의 제1 콘텐츠에 대한 콘텐츠 평가 정보를 수신하면, 상기 콘텐츠 평가 정보에 기초하여 상기 제1 사용자의 제2 정보를 갱신하는 정보 갱신부
를 더 포함하는 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 콘텐츠 추출부는 상기 사용자들 중 제1 사용자의 사용자 단말로부터 콘텐츠 추천 요청이 수신되면, 상기 사용자 단말에 요청하여 사전 설정된 시간 동안의 상기 제1 사용자의 위치 정보를 수신하고, 상기 사전 설정된 시간 동안의 위치 정보에 기초하여 상기 제1 사용자의 이동 수단을 확정한 후 상기 확정된 이동 수단에 기초하여 상기 제1 거리 및 제2 거리를 조정한 후 상기 조정된 제1 거리 및 제2 거리에 따라 상기 일반 콘텐츠들 및 파워 콘텐츠들을 추출하는
사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 N은 상기 제1 사용자의 상기 제2 정보의 정보량에 기초하여 1 이상 상기 사전 설정된 숫자 이하에서 결정되되, 상기 제2 정보의 정보량이 적을수록 상기 사전 설정된 숫자에 가까운 숫자로 결정되는
사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 지도 서비스를 제공하는 시스템.
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