KR20200051171A

KR20200051171A - 딥러닝 기반의 sns 활동 분석을 통한 사용자 맞춤 뉴스 서비스 시스템

Info

Publication number: KR20200051171A
Application number: KR1020180134165A
Authority: KR
Inventors: 강장묵; 이상원
Original assignee: 글로벌사이버대학교 산학협력단
Priority date: 2018-11-05
Filing date: 2018-11-05
Publication date: 2020-05-13

Abstract

본 발명의 SNS 활동 분석에 기초한 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 SNS 활동 분석에 기초한 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법은 사용자 단말로부터 소셜 네트워킹 서비스 사이트 접속 기록을 수신하는 단계와 상기 수신한 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 SNS 사이트를 검색하여, 사용자 프로필 정보와 사용자의 SNS 활동 정보를 획득하는 단계와, 상기 사용자 프로필 정보와 SNS 활동 정보를 기초로 상기 사용자의 성향을 분석하는 단계와, 상기 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 단계와, 상기 사용자 맞춤 뉴스를 사용자 단말로 송신하는 단계를 포함하여 구성된다.

Description

딥러닝 기반의 SNS 활동 분석을 통한 사용자 맞춤 뉴스 서비스 시스템{PERSONALIZED NEWS SERVICE SYSTEM BASED ON USER-ACTIVITY ANALYSIS ON SOCIAL NETWORKING SITES USING DEEP LEARNING ALGORITHMS}

본 발명은 사용자 맞춤 뉴스 서비스 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 SNS 활동 분석에 기초한 딥러닝 기반의 사용자 맞춤 뉴스 서비스 시스템에 관한 것이다.

최근 뉴스 추천이 인공지능 및 데이터 분석 기술과 접목되면서 뉴스 미디어 시장에 큰 영향을 미치고 있다. 즉, 뉴스를 소비하는 개인의 선호도를 고려한 개인 맞춤형 뉴스 추천 서비스가 빠르게 확산되고 있다.

카카오는 모바일 다음 뉴스를 통해서 "루빅스"라는 인공 지능 알고리즘 기반의 실시간 이용자 반응형 뉴스 추천 서비스를 제공하고 있는데, 이용자의 뉴스 소비 방식, 성별, 연령대 등을 기반으로 협력을 형성하고 특정 협력 그룹 내 이용자가 읽은 뉴스와 비슷한 기사를 읽은 사람들이 많이 본 기사를 추천하는 협력 필터 방식이다.

네이버는 '에어스’(AiRS, 인공지능 추천 시스템)라는 개인 맞춤형 추천 알고리즘을 모바일뉴스 일부에 적용하고 있다. 에어스의 기본 알고리즘 역시 협력 필터링으로, 비슷한 관심사를 가진 사용자 그룹을 시시각각 생성해 이들이 많이 읽은 뉴스에 순위를 부여하여 추천하는 방식이다.

이와 같이, 협력필터를 이용하면 사용자와 비슷한 관심사를 가진 사용자 네트워크를 실시간으로 구축하여, 협력 그룹 내의 구성원들이 많이 소비한 뉴스를 랭킹화해 추천할 수 있다. 그러나 이와 같은 방식은 사용자들이 과거에 클릭한 뉴스를 기반으로 추천하기 때문에 새로이 생성된 최신 뉴스를 추천하기 어렵고, 주로 인구 통계학적 분석을 기초로 뉴스를 추천하기 때문에 개인의 성향이나 생활패턴에 특화된 맞춤 뉴스 추천에 한계가 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 개인의 생활 패턴에 특화된 맞춤 뉴스 서비스 방법을 제공하는 데 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 개인의 생활 패턴에 특화된 맞춤 뉴스 서비스 장치를 제공하는 데 있다.

여기서 개인의 생활이란 가상공간 또는 소셜 네트워크에 로그인하여 활동한 정보 외에도 웨어러블 디바이스로 물리 공간에서 눈을 뜨고 이동하는 개인에 대한 추적 정보(digital footprint)를 통해 습득한 정보로부터 얻을 수도 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버에서 수행되는 소셜 네트워크 서비스(social networking service, SNS) 활동 분석에 기초한 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법에 있어서, 사용자 단말로부터 소셜 네트워킹 서비스 사이트 접속 기록을 수신하는 단계와, 상기 수신한 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 SNS 사이트를 검색하여, 사용자 프로필 정보와 사용자의 SNS 활동 정보를 획득하는 단계와, 상기 사용자 프로필 정보와 SNS 활동 정보를 기초로 상기 사용자의 성향을 분석하는 단계와, 상기 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 단계와, 상기 사용자 맞춤 뉴스를 사용자 단말로 송신하는 단계를 포함하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법을 제공한다.

여기서, 상기 사용자의 성향을 분석하는 단계는 상기 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 게시하거나 공유한 글의 성향 분석을 통한 상기 사용자의 내적 성향을 분석하는 단계와, 상기 SNS 사이트 내의 상기 사용자와 사회적 관계를 맺은 SNS 지인과의 소통 정보를 기초로 상기 사용자의 외적 성향을 분석하는 단계와, 상기 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 선호도를 표시한 페이지나 그룹의 성향 분석을 통한 상기 사용자의 관심사를 분석하는 단계와, 상기 분석 결과를 기초로 상기 사용자의 정치적, 경제적 또는 사회문화적 성향을 도출하는 사용자 성향 도출 단계를 포함하되, 상기 사용자 성향 도출 단계는 상기 내적 성향, 상기 외적 성향 및 상기 관심사별로, 뉴스 분야별 뉴스 선정 가중치를 별도로 부여하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 외적 성향을 분석하는 단계는 상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 상호 작용 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 친밀도를 계산하는 단계와, 상기 SNS 지인 중에 상기 사용자와 소정의 임계치 이상의 친밀도를 나타내는 SNS 절친을 도출하는 단계와, 상기 SNS 절친의 SNS 활동 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 절친과의 관계형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 도출하는 단계와, 상기 관계 형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 기초로 클러스터 분석하여 상기 사용자의 외적 성향을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 관계 형성의 출발점을 통해서 상기 사용자의 직업, 학연, 지연, 취미 활동, 경제 활동, 정치 활동 중 적어도 하나를 도출하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 맞춤 뉴스를 선정하는 단계는 상기 사용자 단말로부터 수신한 뉴스 검색 로그를 시간대별로 분석하여 뉴스 제공 주기와 뉴스 주제를 도출하고, 상기 뉴스 제공 주기와 뉴스 주제에 따라 소정의 시간대 별로 상기 뉴스 주제에 대응하는 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 맞춤 뉴스를 선정하는 단계는 상기 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 단계와, 상기 사용자 단말의 GPS를 이용하여 상기 사용자 단말의 현 위치를 수신하는 단계와 상기 SNS 활동 정보에서 체크인 정보를 추출하고, 상기 체크인 정보에 기초하여 상기 사용자 단말의 현 위치에 대응하는 생활 장소를 식별하는 단계와, 상기 사용자 맞춤 뉴스를 상기 생활 장소의 특성에 기초하여 배치하는 단계를 포함하고, 상기 생활 장소는 집, 직장, 교통수단 및 여행지 중에 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은, 사용자 단말에서 수행되는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법에 있어서, 사용자 단말의 저장 매체에 기록된 사용 로그로부터 SNS 사이트 접속 기록을 추출하여, 뉴스 제공 서버로 전송하는 단계와, 상기 뉴스 제공 서버로부터 상기 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 선정된 사용자 맞춤 뉴스를 수신하는 단계와, 상기 사용자 단말의 화면을 통해 상기 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 단계를 포함하되, 상기 사용자 맞춤 뉴스는 상기 뉴스 제공 서버가 상기 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 사용자의 SNS 활동 정보를 획득하고, 상기 SNS 활동정보를 기초로 상기 사용자의 성향을 분석한 결과로 선정된 것을 특징으로 하는 사용자 뉴스 서비스 방법을 제공한다.

여기서 상기 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 단계 이전에 GPS를 이용하여 상기 사용자 단말의 현 위치를 도출하는 단계와, 상기 SNS 활동 정보에서 체크인 정보를 추출하고, 상기 체크인 정보에 기초하여 상기 현 위치에 대응하는 생활 장소를 식별하는 단계를 더 포함하고, 상기 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 단계는 상기 사용자 맞춤 뉴스를 상기 생활 장소의 특성에 기초하여 상기 사용자 단말의 화면에 배치하고, 상기 생활 장소는 집, 직장, 교통수단 및 여행지 중에 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 사용자 맞춤 뉴스는 상기 뉴스 제공 서버가 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 게시하거나 공유한 글의 성향을 분석을 통한 내적 성향을 분석하고, 상기 SNS 사이트 내의 상기 사용자와 사회적 관계를 맺은 SNS 지인과의 소통 정보를 기초로 상기 사용자의 외적 성향을 분석하고, 상기 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 선호도를 표시한 페이지나 그룹의 성향 분석을 통한, 상기 사용자의 관심사를 분석하고, 상기 분석 결과를 기초로 상기 사용자의 정치적, 경제적, 또는 사회문화적 성향을 도출하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 외적 성향 분석은 상기 뉴스 제공 서버가 상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 상호 작용 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 친밀도를 계산하고, 상기 SNS 지인 중에 상기 사용자와 소정의 임계치 이상의 친밀도를 나타내는 SNS 절친을 도출하고, 상기 SNS 절친의 SNS 활동 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 절친과의 관계형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 도출하고 상기 관계 형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 기초로 클러스터 분석하여 상기 사용자의 외적 성향을 분석하는 것을 특징으로 한다.

상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은 SNS 활동 분석에 기초한 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버에 있어서 사용자 단말로부터 SNS 사이트 접속 기록을 수신하는 SNS 접속 기록 수신부와, 상기 수신한 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 SNS 사이트를 검색하여, 사용자의 SNS 활동 정보를 획득하는 SNS 활동 정보 획득부와, 상기 획득한 SNS 활동 정보를 기초로 상기 사용자의 성향을 분석하는 사용자 성향 분석부와, 상기 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 맞춤 뉴스 선정부와, 상기 사용자 맞춤 뉴스를 사용자 단말로 송신하는 맞춤 뉴스 송신부를 포함하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버를 제공한다.

여기서 상기 사용자 성향 분석부는 상기 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 게시하거나 공유한 글의 성향 분석을 통한 상기 사용자의 내적 성향을 분석하는 내적 성향 분석 모듈과, 상기 SNS 사이트 내의 상기 사용자와 사회적 관계를 맺은 SNS 지인과의 소통 정보를 기초로 상기 사용자의 외적 성향을 분석하는 외적 성향 분석 모듈과, 상기 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 선호도를 표시한 페이지나 그룹의 성향을 분석하여 상기 사용자의 관심사를 분석하는 관심사 분석 모듈과, 상기 분석 결과를 기초로 상기 사용자의 정치적, 경제적 또는 사회문화적 성향을 도출하는 사용자 성향 도출 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 외적 성향 분석 모듈은 상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 상호 작용 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 친밀도를 계산하고, 상기 SNS 지인 중에 상기 사용자와 소정의 임계치 이상의 친밀도를 나타내는 SNS 절친을 도출하고, 상기 SNS 절친의 SNS 활동 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 절친과의 관계형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 도출하고, 상기 관계 형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 기초로 클러스터 분석하여 상기 사용자의 외적 성향을 분석하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 맞춤 뉴스 선정부는 상기 사용자 단말로부터 수신한 뉴스 검색 로그를 시간대별로 분석하여 뉴스 제공 주기와 뉴스 주제를 도출하고, 상기 뉴스 제공 주기와 뉴스 주제에 따라 소정의 시간대 별로 상기 뉴스 주제에 대응하는 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 맞춤 뉴스 선정부는 상기 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 맞춤 뉴스 선정 모듈과, 상기 사용자 단말의 GPS를 이용하여 상기 사용자 단말의 현 위치를 수신하는 단말 위치 수신 모듈과, 상기 SNS 활동 정보에서 체크인 정보를 추출하고, 상기 체크인 정보에 기초하여 상기 사용자 단말의 현 위치에 대응하는 생활 장소를 식별하는 생활 장소 식별 모듈과, 상기 사용자 맞춤 뉴스를 상기 생활 장소의 특성에 기초하여 배치하는 맞춤 뉴스 배치 모듈을 포함하고, 상기 생활 장소는 집, 직장, 교통수단 및 여행지 중에 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은, 활동 분석에 기초한 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 사용자 단말에 있어서, 저장 매체에 기록된 사용 로그로부터 SNS 사이트 접속 기록을 추출하여 뉴스 제공 서버로 전송하는 접속 기록 전송부와, 뉴스 제공 서버로부터 상기 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 선정된 사용자 맞춤 뉴스를 수신하는 맞춤 뉴스 수신부와, 상기 수신한 사용자 맞춤 뉴스를 상기 사용자 단말의 화면을 통해 제공하는 사용자 맞춤 뉴스 제공부를 포함하되, 상기 사용자 맞춤 뉴스는 상기 뉴스 제공 서버가 상기 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 사용자의 SNS 활동 정보를 획득하고, 상기 SNS 활동정보를 기초로 상기 사용자의 성향을 분석한 결과로 선정된 것을 특징으로 하는 사용자 단말을 제공한다.

여기서, GPS를 이용하여 단말의 현 위치를 도출하는 위치 도출부와, 상기 사용자의 SNS 활동 정보에서 체크인 정보를 추출하고, 상기 체크인 정보에 기초하여 상기 현 위치에 대응하는 생활 장소를 획득하는 생활 장소 획득부를 더 포함하고, 상기 사용자 맞춤 뉴스 제공부는 상기 사용자 맞춤 뉴스를 상기 생활 장소의 특성에 기초하여 화면에 배치하고, 상기 생활 장소는 집, 직장, 교통수단 및 여행지 중에 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기와 같은 본 발명에 따른 딥러닝 기반의 SNS 활동 분석에 기초한 맞춤 뉴스 서비스 방법 및 장치를 이용할 경우에는 단말에 저장된 SNS 활동 기록을 기초로 사용자의 SNS 인맥을 도출하고, SNS 인맥 간의 상호 작용을 분석하여, 사용자의 사회적, 문화적, 정치적 성향을 도출하여 개인화된 맞춤 뉴스를 서비스할 수 있다. 일반적으로 소셜 네트워크 분석에서 다루는 노드와 엣지 간의 거리, 밀도, 방향성 등에 대한 그래프 및 경로 분석에 그치지 않고 로그인되어 활동하는 전반의 정보를 딥러닝하여 이를 보다 개인화하고 고도화한 정보를 바탕으로 뉴스를 제공할 수 있다.

또한, 사용자 단말의 로그 분석을 통해서, 시간대별, 장소별 사용자의 관심 분야에 따른 뉴스를 선정하기 때문에 사용자의 생활 패턴에 특화된 뉴스를 제공할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 시스템의 구성을 보여주는 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버의 일 구성인 사용자 성향 분석부의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 성향 분석을 위하여 SNS 절친을 도출하는 예를 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 성향 분석을 위하여 사용자의 SNS 지인 관계를 분석하는 예를 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 성향 분석을 위하여 사용자의 SNS 관계를 도식화한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 관심사 분석을 위하여 사용자의 SNS 활동을 수집하는 예를 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버의 일 구성인 사용자 맞춤 뉴스 선정부의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버에서 사용자 맞춤 뉴스 선정 방법이 진행되는 과정을 보여주는 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 성향 분석 과정을 상세하게 보여주는 순서도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 소통 정보 분석을 통한 사용자 외적 성향 분석 과정을 상세하게 보여주는 순서도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 위치 기반의 맞춤 뉴스를 제공과정을 상세하게 보여주는 순서도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 사용자 단말의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말을 통해 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 방법 보여주는 순서도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 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 사용하였다.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 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.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 의미로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 시스템의 구성을 보여주는 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 시스템은 소셜 네트워크 서비스(social networking service, SNS) 활동 분석을 기초로 하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 시스템이며, 맞춤 뉴스 서비스 서버(100)와 사용자의 SNS 접속 기록을 제공하고 사용자에게 맞춤 뉴스를 제공하는 사용자 단말(100)을 포함하여 구성된다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 시스템의 각 구성은 다음과 같이 설명될 수 있다.

맞춤 뉴스 서비스 서버(100)는 네트워크를 통해서 연결되어 있는 사용자 단말(200)로부터 사용자의 SNS 접속 기록을 제공받고, SNS 접속 기록을 기초로 SNS 사이트(10)를 검색하여 사용자의 SNS 활동 정보를 수집할 수 있다. 맞춤 뉴스 서비스 서버(100)는 수집한 SNS 활동 정보를 이용하여, 사용자의 성향(예를 들면, 정치적, 경제적, 사회문화적 성향 등)을 분석하여 사용자 성향에 맞는 사용자 맞춤 뉴스를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다

사용자 단말(200)은 단말(200)에 기록된 이용 로그에서 사용자의 SNS 접속 기록을 추출하여 맞춤 뉴스 서비스 서버(100)에 제공할 수 있고, 맞춤 뉴스 서비스 서버(100)로부터 상기 SNS 접속 기록을 기초로 선정한 맞춤 뉴스를 수신하면, 사용자 단말(200)의 화면을 통해서 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 사용자 단말(200)은 GPS 또는 IP 주소를 이용하여 사용자 단말(200)의 현 위치(즉, 사용자가 있는 장소)를 도출하여, 현 위치에 대응하는 장소(예를 들면, 집, 직장, 학교, 쇼핑몰, 지하철 등)를 파악하여 사용자의 현재 위치에 맞게 배치된 맞춤 뉴스를 제공할 수 있다. 현 위치에 대응하는 장소가 집인지 직장인지 등은 SNS(10)의 타임라인의 체크인 기록을 통해서 파악할 수 있다. 사용자는 SNS(20) 체크인을 통해 사용자의 위치 및 장소를 기록하고, 해당 장소에서 사용자가 무엇을 하고 있는지, 어떤 목적으로 방문했는지를 기록으로 남길 수 있다. 이를 통해서 해당 위치가 사용자의 집인지 직장인지 여부를 판단할 수 있다. 이와 같은 정보는 페이스북 같은 SNS 체크인외에도, 보폭과 걸음걸이 등을 기록하는 백그라운드 앱(아이폰의 경우 건강 앱 등)의 구동시 자동 로그인되어 기록되는 센싱정보와 반정형데이터 등을 통해 축적될 수 있다.

이때, 사용자 단말은 스마트폰, 태블릿 PC, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, PDA 등을 포함하는 다양한 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다.

다음으로, 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버(100)에 대하여 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버의 구성을 보여주는 블록도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버(100)는 SNS 활동 분석을 통한 사용자 맞춤 뉴스를 제공하도록 구성되며, SNS 접속 기록 수신부(110), SNS 활동 정보 획득부(120), 사용자 성향 분석부(130), 맞춤 뉴스 선정부(140) 및 맞춤 뉴스 송신부(150)를 포함하여 구성될 수 있고, 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버(100)는 사용자 단말과 유무선 네트워크를 통해 작동하는 것을 알 수 있다. 여기서 SNS 활동 분석은 네트워크 이론을 기반으로 하는 소셜(social) 분석 외에도 딥러닝을 통해 사용자의 문맥과 패턴을 스스로 학습한 데이터 기반의 서비스 시스템과 관련된 것을 포함한다. 특히, 본 발명은 패턴이나 피처(feature)를 지정해주는 기계학습이 아닌, 백지 상태의 알고리즘에서 데이터의 피처를 대표하는 알고리즘을 설계, 축적 및 분석하는 방법을 통해 맞춤 뉴스를 제공하고자 한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버(100)의 보다 상세한 구성은 다음과 같이 설명될 수 있다.

SNS 접속 기록 수신부(110)가 사용자 단말(200)로부터 SNS 사이트 접속 기록을 수신하면, SNS 활동 정보 획득부(120)는 수신한 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 SNS 사이트(10)를 검색하여, 사용자의 SNS 활동 정보를 획득할 수 있다.

이때, 사용자의 SNS 활동 정보는 사용자의 타임라인 상의 활동 정보, 사용자의 SNS 지인에 대한 정보, 사용자가 게시하거나 공유한 글에 대한 정보, 사용자가 선호도 표시를 한 페이지나 그룹에 대한 정보를 포함할 수 있다.

사용자 성향 분석부(130)는 상기 획득한 SNS 활동 정보를 기초로 사용자의 성향을 분석할 수 있다. 사용자의 내적 성향 분석, 외적 성향 분석 및 선호도 분석을 통해서 사용자의 정치적, 경제적 또는 사회문화적 성향을 도출할 수 있다. 사용자 성향을 분석하는 상세한 내용은 후술하기로 한다.

맞춤 뉴스 선정부(140)는 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자 맞춤 뉴스를 선정하여, 맞춤 뉴스 송신부(150)를 통해서 사용자 맞춤 뉴스를 사용자 단말로 송신할 수 있다.

맞춤 뉴스 선정은 기존의 뉴스 콘텐츠 중에 사용자와 유사한 성향의 사용자자 그룹이 소비한 뉴스 콘텐츠에 순위를 부여하여 선정하는 방식이 이용될 수 있다. 한편, 새로이 생성된 뉴스 콘텐츠는 이슈 중심 분석을 통해서 사용자 성향에 적합한 이슈를 다루는 뉴스 콘텐츠를 추천하는 방식이 제공될 수 있다. 또는 사용자의 현재 위치나 시간대를 파악하여 현재 위치(집, 직장, 여행지 등)나 현 시간에 사용자의 관심 대상이 될 뉴스를 특별히 선정할 수 있다.

또는 뉴스를 보면서 동시에 해당 뉴스를 친구에게 메신저(메신저 활동 또는 메모리 사용량 확인)로 전송하는 행위나 뉴스를 읽으면서 즐겨 듣는 노래 플레이리스트 등을 통해 사용자의 행동 정보를 획득할 수 있다. 이와 같은 정보는 개인정보 침해의 우려가 있으므로, 비식별화기술을 통해 가명/익명화하여 분석할 수 있다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버의 일 구성인 사용자 성향 분석부(130)의 상세 구성과 기능에 대해서 구체적으로 설명한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버의 일 구성인 사용자 성향 분석부의 구성을 보여주는 블록도이다.

도 3을 참조하면 사용자 성향 분석부(130)는 내적 성향 분석 모듈(131), 외적 성향 분석 모듈(132), 관심사 분석 모듈(133) 및 사용자 성향 도출 모듈(134)을 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 도 3을 참조하면 사용자 성향 분석부(130)는 SNS 활동정보 획득부 (120)로부터 SNS 활동 정보를 수신하고, 이를 기초로 사용자 성향을 분석할 수 있다.

내적 성향 분석 모듈(131)은 SNS 사이트(10) 내에 사용자가 게시하거나 공유한 글의 성향 분석을 통한 상기 사용자의 내적 성향을 분석할 수 있다.

게시글이나 공유글을 통한 사용자의 내적 성향 분석은, SNS 사용자 성향 분석 모델(300)을 적용하여 수행될 수 있다. SNS 사용자 성향 분석 모델(300)은 SNS 사용자의 게시글이나 공유글을 빅데이터 분석하여 사용자의 성향을 분석한 것일 수 있다. 사용자의 게시글이나 공유글 분석을 통해서 사회문화적, 정치적, 경제적 이슈나 사건에 대한 사용자의 사상이나 견해를 도출할 수 있으며, 이를 통해서 사용자의 정치적, 경제적, 사회문화적 성향을 파악할 수 있다.

예를 들면, 사용자는 자신과 같은 성향의 뉴스 기사나 사건에 대해서는 옹호적인 입장의 글이나 반응을 표현하며, 자신과 다른 성향의 뉴스 기사에 대해서는 비판하는 입장의 글이나 댓글 또는 비판적인 반응을 표현할 수 있다.

사용자의 게시글이나 공유글을 빅데이터 분석하여 성향을 분석하는 것은 알려진 기술이므로 자세한 설명을 생략한다.

외적 성향 분석 모듈(132)은 SNS 사이트(10) 내의 사용자와 사회적 관계를 맺은 SNS 지인과의 소통 정보를 기초로 사용자의 외적 성향을 분석할 수 있다.

SNS 지인은 사용자의 SNS 프로필을 통해서 도출될 수 있지만, 시공을 초월하는 SNS의 특성상 사용자와 전혀 소통이 없는 SNS 지인이 프로필에 존재할 수 있다. 또한, 프로필 정보만으로는 사용자와 SNS 지인 간의 공통점이나 관계 형성의 계기 및 방대한 인적 네트워크 내에서 사용자의 포지션 등을 파악하기 어렵다.

따라서, 유효한 성향 분석을 위해서 전혀 소통이 없는 SNS 지인이나 오래전에 소통이 단절된 지인은 제외하고 어느 정도 친밀도를 갖는 SNS 지인과의 소통 정보를 기초로 분석하는 것이 좋다. 이를 위해서는, 사용자의 SNS 지인과의 최근 몇 년간의 상호 작용 정보를 도출할 필요가 있다. 즉, 사용자와 SNS 지인과의 정보 공유, 댓글, 호감도 표시 등을 분석하여 친밀도를 계산할 수 있다.

이 중에서, 사용자와 소정의 임계치 이상의 친밀도를 나타내는 SNS 지인을 SNS 절친으로 도출한 후에, SNS 절친의 SNS 활동 정보를 기초로 사용자와 SNS 절친과의 관계형성의 출발점, 즉 관계를 형성하게 된 계기나 공통점을 도출할 수 있다. 예를 들면, SNS 절친의 활동 정보를 통해서 SNS 지인의 직업, 취미, 관심 분야를 도출할 수 있다.

이를 기초로 사용자와 SNS 절친과의 관계형성의 출발점(관계 형성의 계기, 공통점 등)을 찾을 수 있다. 또한, SNS 절친의 절친을 도출하고 이들의 활동 정보를 통해서 관계를 파악할 수 있다. 여기서 관계란, 직업, 학연, 지연, 취미 활동, 경제 활동, 정치 활동 등을 통해 맺어지는 관계를 의미할 수 있다.

위에서 도출한 관계 정보를 기초로, 사용자의 SNS 절친과 SNS 절친의 절친을 포함하는 클러스터 분석을 통해서 사용자의 SNS 상의 포지션(예를 들면, 직업적 특성, 취미 생활, 경제적 포지션, 문화적 포지션, 관심분야, 정치적 포지션 등)을 파악할 수 있고, 이를 통해서 사용자의 외적 성향을 분석할 수 있다. 이때 사용하는 클러스터링 기법으로는 K-mean 방법 등 다양한 알고리즘을 적용할 수 있으며, SNS의 네트워크 구성이나 특징에 따라 달리 적용할 수 있다.

관심사 분석 모듈(133)은 SNS 사이트(10) 내에 사용자가 선호도를 표시한 페이지나 그룹의 성향을 분석하여 상기 사용자의 관심사를 분석할 수 있다. SNS 페이지는 각종 조직이나 단체가 운영하는 페이지 일 수 있으며, 조직이나 단체의 활동 내역을 분석하여 사용자의 선호도를 알 수 있다. 또한, 폐쇄형 그룹은 사용자가 직접 참여하고 활동하는 형태이므로 사용자의 취향이나 성향 파악에 중요한 단서가 될 수 있다. 다만, 활동이 없는 페이지나 그룹, 또는 사용자의 참여가 거의 없는 페이지나 그룹은 분석에서 제외하고, 사용자의 활동에 따라서 가중치를 부여하는 것이 좋다.

사용자 성향 도출 모듈(134)은 상기 분석 결과를 기초로 사용자의 정치적, 경제적 또는 사회문화적 성향을 도출할 수 있다. 사용자의 내적 성향 분석 결과는 주로 사용자의 글이나 사용자가 공유한 글을 통해서 사건이나 이슈에 대한 견해를 파악할 수 있기, 사용자의 정치적 성향이나 사회적 이슈에 대한 포지션을 도출할 수 있다. 따라서 정치 분야나 사회 분야 뉴스 선택 시 가중치를 줄 수 있다.

사용자의 외적 성향은 SNS 내의 사용자의 소통 정보를 통해서 판단하기 때문에, 사용자의 직업, 성격이나 관심 분야의 파악이 용이하다. 따라서, 사용자의 외적 성향 분석 결과는 스포츠, 부동산, 주식, 문화예술과 관련된 뉴스 선택에 가중치를 부여 수 있다.

사용자의 관심사는 사용자가 호감을 표시한 페이지나 활동중인 그룹의 성향을 분석한 것으로, 외적 성향과 마찬가지로 사용자의 직업, 성격이나 관심 분야의 파악이 용이하다. 따라서, 사용자의 관심사 분석 결과도 스포츠, 부동산, 주식, 문화예술과 관련된 뉴스 선택에 가중치를 더 부여할 수 있다.

이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 활동 분석을 통하여 사용자 성향을 분석하는 과정을 예를 들어 설명한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 성향 분석을 위하여 SNS 절친을 도출하는 예를 보여주는 도면이다.

도 4를 참조하면, 사용자와 SNS 상에서 관계를 맺은 SNS 지인(401)과의 소통 현황(402, 403, 404)을 표(400)를 통해 알 수 있다. 사용자와 각 SNS 지인(401)과의 공유(402), 댓글(403), 반응(404)(예를 들면, 사용자의 게시글이나 공유글에, 좋아요, 최고예요 등을 표시한 수) 등을 분석하여 수치화된 친밀도(405)를 산출하고, 친밀도(405)가 소정의 임계치 이상인 경우 절친(406)으로 선정할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 성향 분석을 위하여 사용자의 SNS 지인 관계를 분석하는 예를 보여주는 도면이다.

도 5를 참조하면, 도 4에서 선정된 사용자의 SNS 절친(406)의 활동 정보를 분석하여 SNS 절친(406)의 SNS 절친(450)을 도출할 수 있다. SNS 절친의 SNS 절친(450)역시 도 4에 도시된 방법으로 선정할 수 있다.

이와 같이 SNS 절친(406)과 절친의 절친(450)까지 도출하는 과정에서 이들이 SNS 상에서 관계가 형성된 계기나 공통점이 도출될 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 성향 분석을 위하여 사용자의 SNS 관계를 도식화한 도면이다.

도 6을 참조하면, 도 5에서 선정된 사용자의 SNS 절친(406)의 절친(450)과의 관계의 종류를 파악할 수 있다. 사용자와 SNS 절친(406)과는 서로 고향, 학교, 정치활동, 취미활동, 동호회 등을 통해서 연결되어 있으며, SNS 절친(406)과 그 절친(450) 역시 유사한 관계로 연결되어 있다. 또한, 사용자와 지인 관계가 아닌 절친의 절친(601) 역시 사용자와 동일한 그룹에 소속되어 있을 수 있다.

즉, 유사한 성향의 사람을 묶어주는 SNS의 특성상 사용자의 지인(406)의 지인(450)은 사용자와 공통되는 접점이 있을 확률이 높다. 따라서 사용자의 지인(406)의 지인(450)을 포함하는 관계 클러스터 분석을 통해서 사용자의 사회 문화적 성향을 도출할 수 있다. 이를 토대로 정치적 경제적 성향을 유추할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 관심사 분석을 위하여 사용자의 SNS 활동을 수집하는 예를 보여주는 도면이다.

도 7을 참조하면, 사용자가 SNS 사이트 내에서 호감을 표시한 페이지(710)나 활동중인 그룹(702)을 나타낸다. 사용자는 가입한 페이지(710)나 활동중인 그룹(702)에서 지속적으로 관련된 정보를 수신하기 때문에, 페이지(710) 내의 지속적인 정보의 갱신과 활동중인 그룹(702) 내에 사용자의 지속적인 참여는 관심사 분석에 있어서 중요한 지표가 될 수 있다. 정보갱신이나 활동이 중단된 페이지나 그룹은 분석에서 제외할 수 있다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버의 일 구성인 맞춤 뉴스 선정부(140)의 상세 구성과 기능에 대해서 구체적으로 설명한다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버의 일 구성인 사용자 맞춤 뉴스 선정부의 구성을 보여주는 블록도이다.

도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 선정부(140)는 맞춤 뉴스 선정 모듈(141), 단말 위치 수신 모듈(142), 생활 장소 식별 모듈(143) 및 맞춤 뉴스 배치 모듈(144)을 포함하여 구성될 수 있다.

맞춤 뉴스 선정 모듈(141)은 사용자 성향 분석부(130)의 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자에 맞는 뉴스를 추출하여 사용자 맞춤 뉴스를 선정할 수 있다.

또한, 상기 사용자 단말로부터 수신한 뉴스 검색 로그를 시간대별로 분석하여 뉴스 제공 주기와 뉴스 주제를 도출하고, 상기 뉴스 제공 주기와 뉴스 주제에 따라 소정의 시간대 별로 상기 뉴스 주제에 대응하는 사용자 맞춤 뉴스를 선정할 수 있다. 예를 들면, 시간대별 뉴스 검색 로그를 통해서 사용자는 오전에는 정치나 경제 분야의 뉴스를 읽었고, 오후에는 스포츠나 문화 예술 분야의 뉴스를 읽었다면, 시간대에 따라서 사용자의 선호 주제를 반영하여 뉴스를 선정하고 순위에 맞추어 배치할 수 있다.

단말 위치 수신 모듈(142)은 사용자 단말(200)의 GPS를 이용하여 상기 사용자 단말(200)의 현 위치를 수신할 수 있다. 예를 들면, 단말 위치 수신 모듈(142)은 사용자 단말(200)의 GPS또는 IP 주소를 이용하여 사용자 단말(200)의 물리적 위치를 도출할 수 있다.

생활 장소 식별 모듈(143)은 SNS 활동 정보에서 체크인 정보를 추출하고, 상기 체크인 정보에 기초하여 사용자 단말(200)의 현 위치에 대응하는 생활 장소를 식별할 수 있다.

예를 들면, 단말 위치 수신 모듈(142)에서 도출한 물리적 위치(예를 들면, 서울시 중구 남대문로 123, 용왕빌딩)를 도출하면, SNS 체크인 정보를 통해서 현 위치에 대응하는 개념적 장소(예를 들면, 사용자의 직장)를 파악할 수 있다.

SNS 체크인 정보에는 사용자가 방문한 주소와 방문 목적이 기록되어 있을 수 있다. 이를 이용하여 해당 주소가 집인지 직장인지 또는 출장지이거나 친구 집인지 등을 판단할 수 있다. 또는 지하철역이거나 카페라면 사용자가 이동 중이거나 누군가를 만나고 있다고 판단할 수 있다.

맞춤 뉴스 배치 모듈(144)은 생활 장소에 따른 특성을 도출하고, 해당 특성에 기초하여 맞춤 뉴스를 배치할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 직장에 있다면, 직업상 필요한 정보를 포함하는 뉴스를 상위에 배치할 수 있고, 외출 중이거나 야외 활동 중이라면 날씨나 교통 상황에 관련된 뉴스를 전면에 배치할 수 있다. 또는 카페에 있거나 친구 집에 있다면 실시간 검색어와 관련된 뉴스를 전면 또는 상위로 선정하여 배치함으로서 이야기 거리를 제공할 수도 있다.

다음으로, 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 과정에 대하여 설명한다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버에서 사용자 맞춤 뉴스 선정 방법이 진행되는 과정을 보여주는 순서도이다.

도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법은 SNS 활동 분석을 통한 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 과정으로 구성되며, SNS 접속 기록 수신단계(S110), SNS 활동 정보 획득단계(S120), 사용자 성향 분석단계 (S130), 맞춤 뉴스 선정단계 (S140) 및 맞춤 뉴스 송신단계(S150)을 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법의 각 과정은 다음과 같이 설명될 수 있다.

SNS 접속 기록 수신단계(S110)가 사용자 단말로부터 소셜 네트워크 서비스(social networking service, SNS) 사이트 접속 기록을 수신하면, 수신한 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 SNS 사이트(10)를 검색하여, 사용자의 SNS 활동 정보를 획득할 수 있다(S120).

이때, 사용자의 SNS 활동 정보는 사용자의 타임라인 상의 활동 정보, 사용자의 SNS 지인에 대한 정보, 사용자가 게시하거나 공유한 글에 대한 정보, 사용자가 선호도 표시를 한 페이지나 그룹에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 사용자의 SNS 지인의 지인에 대한 정보도 포함할 수 있다.

사용자 성향 분석단계(S130)는 획득한 SNS 활동 정보를 기초로 사용자의 성향을 분석할 수 있다. 사용자의 성향은 내적 성향, 외적 성향 및 선호도 분석을 통해서 사용자의 정치적, 경제적 또는 사회문화적 성향을 도출할 수 있다.

맞춤 뉴스 선정단계(S140)는 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자 맞춤 뉴스를 선정하여, 사용자 맞춤 뉴스를 사용자 단말로 송신할 수 있다(S150).

이하, 도면을 참조하여 사용자 성향 분석단계(S130)의 상세 과정을 구체적으로 설명한다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 성향 분석 과정을 상세하게 보여주는 순서도이다.

도 10을 참조하면, 사용자 성향 분석단계(S130)는 내적 성향 분석 단계 (S131), 외적 성향 분석 단계(S132), 관심사 분석 단계(S133) 및 사용자 성향 도출 단계(S134)을 포함하여 구성될 수 있다.

내적 성향 분석 단계(S131)는 SNS 사이트 내에 사용자가 게시하거나 공유한 글의 성향 분석을 통한 상기 사용자의 내적 성향을 분석할 수 있다.

게시 글이나 공유 글을 통한 사용자의 내적 성향은, SNS 사용자 성향 분석 모델을 적용하여 분석할 수 있다. SNS 사용자 성향 분석 모델은 SNS 사용자의 게시글이나 공유글을 빅데이터 분석하여 사용자의 성향을 분석한 것일 수 있다. 사용자의 게시글이나 공유글 분석을 통해서 사회문화적, 정치적, 경제적 이슈나 사건에 대한 사용자의 사상이나 견해를 도출할 수 있으며, 이를 통해서 사용자의 정치적, 경제적, 사회문화적 성향을 파악할 수 있다.

사용자의 게시글이나 공유글을 빅데이터 분석하여 성향을 분석하는 알려진 기술이므로 자세한 설명을 생략한다.

외적 성향 분석 단계(S132)는 SNS 사이트 내의 사용자와 사회적 관계를 맺은 SNS 지인과의 소통 정보를 기초로 사용자의 외적 성향을 분석할 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 소통 정보 분석을 통한 사용자 외적 성향 분석 과정을 상세하게 보여주는 순서도이다.

도 11을 참조하면, 외적 성향 분석 단계(S132)는 SNS 지인 친밀도 계산 단계(S1321), SNS 절친 도출 단계(S1322), SNS 절친과의 관계 출발점 도출 단계(S1323) 및 외적 성향 도출 단계(S1324)를 포함하여 구성될 수 있다.

SNS 지인 친밀도 계산 단계(S1321)는 사용자와 SNS 지인과의 상호 작용 정보를 기초로 사용자와 SNS 지인과의 친밀도를 계산하는 단계일 수 있다.

즉, SNS 지인은 사용자의 SNS 프로필을 통해서 도출될 수 있지만, 시공을 초월하는 SNS의 특성상 사용자와 전혀 소통이 없는 SNS 지인이 프로필에 존재할 수 있다. 또한, 프로필 정보만으로는 사용자와 SNS 지인 간의 공통점이나 관계 형성을 하게 된 계기, 방대한 인적 네트워크 내에서 사용자의 포지션 등을 파악하기 어렵다.

SNS 절친 도출 단계(S1322)는 상기 SNS 지인 중에 사용자와 소정의 임계치 이상의 친밀도를 나타내는 SNS 절친을 도출할 수 있다. 즉 앞에서 도출한 친밀도를 기초로, 사용자와 소정의 임계치 이상의 친밀도를 나타내는 SNS 지인을 SNS 절친을 도출한 할 수 있다.

SNS 절친과의 관계 출발점 도출 단계(S1323)는 SNS 절친의 SNS 활동 정보를 기초로 사용자와 SNS 절친과의 관계형성의 출발점과 SNS 절친의 절친을 도출하고, 그 들의 관계를 도출할 수 있다.

즉, SNS 절친의 SNS 활동 정보를 기초로 사용자와 SNS 절친과의 관계형성의 출발점, 즉 관계를 형성하게 된 계기나 공통점을 도출할 수 있다. 예를 들면, SNS 절친의 활동 정보를 통해서 SNS 지인의 직업, 취미, 관심 분야가 도출될 수 있다.

외적 성향 도출 단계(S1324)는 앞에서 도출한 관계 정보를 기초로, 사용자의 SNS 절친과 SNS 절친의 절친을 포함하는 클러스터 분석을 통해서 사용자의 SNS 상의 포지션(예를 들면, 직업적 특성, 취미 생활, 경제적 포지션, 문화적 포지션, 관심분야, 정치적 포지션 등)을 파악할 수 있고, 이를 통해서 사용자의 외적 성향을 분석할 수 있다.

관심사 분석 단계(S133)는 SNS 사이트 내에 사용자가 선호도를 표시한 페이지나 그룹의 성향을 분석하여 상기 사용자의 관심사를 분석할 수 있다. 페이지는 각종 조직이나 단체가 운영하는 페이지 일 수 있으며, 조직이나 단체의 활동 내역을 분석하여 사용자의 선호도를 알 수 있다. 또한, 폐쇄형 그룹은 사용자가 직접 참여하고 활동하는 형태이므로 사용자의 취향이나 성향 파악에 중요한 단서가 될 수 있다. 다만, 활동이 없는 페이지나 그룹, 또는 사용자의 참여가 거의 없는 페이지나 그룹은 분석에서 제외하고, 사용자의 활동에 따라서 가중치를 부여하는 것이 좋다.

사용자 성향 도출 단계(S134)는 상기 분석 결과를 기초로 사용자의 정치적, 경제적 또는 사회문화적 성향을 도출할 수 있다. 사용자의 내적 성향 분석 결과는 주로 사용자의 글이나 사용자가 공유한 글을 통해서 사건이나 이슈에 대한 견해를 파악할 수 있기, 사용자의 정치적 성향이나 사회적 이슈에 대한 포지션을 도출할 수 있다. 따라서 정치 분야나 사회 분야 뉴스 선택 시 가중치를 줄 수 있다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤 뉴스 선정단계(S140)의 상세 과정에 대해서 구체적으로 설명한다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 위치 기반의 맞춤 뉴스를 제공하는 과정을 상세하게 보여주는 순서도이다.

도 12를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 선정단계(S140)는 맞춤 뉴스 선정 단계(S141), 단말 위치 수신 단계(S142), 생활 장소 식별 단계(S143) 및 맞춤 뉴스 배치 단계(S144)을 포함하여 구성될 수 있다.

맞춤 뉴스 선정 단계(S141)는 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자에 맞는 뉴스를 추출하여 사용자 맞춤 뉴스를 선정할 수 있다.

또한, 상기 사용자 단말로부터 수신한 뉴스 검색 로그를 시간대별로 분석하여 뉴스 제공 주기와 뉴스 주제를 도출하고, 상기 뉴스 제공 주기와 뉴스 주제에 따라 소정의 시간대 별로 상기 뉴스 주제에 대응하는 사용자 맞춤 뉴스를 선정할 수 있다.

단말 위치 수신 단계(S142)는 사용자 단말의 GPS를 이용하여 상기 사용자 단말의 현 위치를 수신할 수 있다. 예를 들면, 사용자 단말의 GPS 또는 IP 주소를 이용하여 사용자 단말의 물리적 위치를 도출할 수 있다.

생활 장소 식별 단계(S143)는 SNS 활동 정보에서 체크인 정보를 추출하고, 상기 체크인 정보에 기초하여 사용자 단말의 현 위치에 대응하는 생활 장소를 식별할 수 있다.

예를 들면, GPS를 이용하여 단말의 물리적 위치(예를 들면, 서울시 중구 남대문로 123, 용왕빌딩)를 도출하면, SNS 체크인 정보를 통해서 현 위치에 대응하는 개념적 장소(예를 들면, 사용자의 직장)를 파악할 수 있다.

맞춤 뉴스 배치 단계(S144)는 생활 장소에 따른 특성을 도출하고, 해당 특성에 기초하여 맞춤 뉴스를 배치할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 직장에 있다면, 직업상 필요한 정보를 포함하는 뉴스를 전면에 배치할 수 있고, 외출 중이거나 야외 활동 중이라면 날씨나 교통 상황에 관련된 뉴스를 전면에 배치할 수 있다. 또는 카페에 있거나 친구 집에 있다면 실시간 검색어와 관련된 뉴스를 전면에 배치하여 이야기 거리를 제공할 수도 있다.

다음으로, 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 사용자 단말(200)에 대하여 설명한다.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 사용자 단말의 구성을 보여주는 블록도이다.

도 13을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스를 위한 사용자 단말(200)은 SNS 활동 분석을 통한 사용자 성향 분석에 따른 사용자 맞춤 뉴스를 서버(100)로부터 수신하여 사용자에게 제공하도록 구성되며, SNS 접속 기록 전송부(210), 맞춤 뉴스 수신부(220), 단말 위치 도출부(230), 생활 장소 획득부(240), 맞춤 뉴스 제공부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 제공을 위한 사용자 단말(200)의 보다 상세한 구성은 다음과 같이 설명될 수 있다.

SNS 접속 기록 전송부(210)는 저장 매체에 기록된 사용 로그로부터 SNS 사이트 접속 기록을 추출하여 뉴스 제공 서버(100)로 전송할 수 있다.

맞춤뉴스 수신부(220) 는 뉴스 제공 서버(100)로부터 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 선정된 사용자 맞춤 뉴스를 수신할 수 있다. 이때, 사용자 맞춤 뉴스는 뉴스 제공 서버(100)가 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 사용자의 SNS 활동 정보를 획득하고, 이를 기초로 사용자의 성향을 분석한 결과로 선정된 것일 수 있다.

단말 위치 도출부(230)는 GPS를 이용하여 단말의 현 위치를 도출할 수 있다.

생활 장소 획득부(240)는 서버(100)에서 수신한 사용자의 SNS 활동 정보에서 체크인 정보를 추출하고, 상기 체크인 정보에 기초하여 현 위치에 대응하는 생활 장소를 획득할 수 있다.

예를 들면 단말 위치 도출부(230)에서 도출한 물리적 위치(예를 들면, 서울시 중구 남대문로 123, 용왕빌딩)를 도출하면, SNS 체크인 정보를 통해서 현 위치에 대응하는 개념적 장소(예를 들면, 사용자의 직장)를 파악할 수 있다.

다음으로, 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말을 통해 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 방법에 대해서 설명한다.

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말을 통해 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 방법을 보여주는 순서도이다.

도 14를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말을 통해 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 방법은 사용자의 SNS 활동 분석을 통한 사용자 성향 분석에 따른 사용자 맞춤 뉴스를 사용자 단말을 통하여 사용자에게 제공하도록 구성되며, SNS 접속 기록 전송단계(S210), 맞춤 뉴스 수신단계(S220), 단말 위치 도출단계(S230), 생활 장소 획득단계(S240), 맞춤 뉴스 제공단계(S250)를 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법의 단계는 다음과 같이 설명될 수 있다.

SNS 접속 기록 전송단계(S210)는 사용자 단말의 저장매체에 기록된 사용 로그로부터 SNS 사이트 접속 기록을 추출하여 뉴스 제공 서버로 전송할 수 있다.

맞춤뉴스 수신 단계(220)는 뉴스 제공 서버로부터 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 선정된 사용자 맞춤 뉴스를 수신할 수 있다. 이때, 사용자 맞춤 뉴스는 뉴스 제공 서버가 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 사용자의 SNS 활동 정보를 획득하고, 이를 기초로 사용자의 성향을 분석한 결과로 선정된 것일 수 있다.

단말 위치 도출 단계(230)는 GPS를 이용하여 단말의 현 위치를 도출할 수 있다.

생활 장소 획득 단계(240)는 서버에서 수신한 사용자의 SNS 활동 정보에서 체크인 정보를 추출하고, 상기 체크인 정보에 기초하여 현 위치에 대응하는 생활 장소를 획득할 수 있다.

예를 들면 GPS를 이용하여 도출한 물리적 위치(예를 들면, 서울시 중구 남대문로 123, 용왕빌딩)를 도출하면, SNS 체크인 정보를 통해서 현 위치에 대응하는 개념적 장소(예를 들면, 사용자의 직장)를 파악할 수 있다.

맞춤 뉴스 제공 단계(250)는 수신한 사용자 맞춤 뉴스를 사용자 단말의 화면을 통해 제공하되, 상기 생활 장소(예를 들면, 집, 직장, 교통수단 및 여행지)의 특성에 기초하여 단말의 화면에 배치할 수 있다. 즉, 생활 장소에 따른 특성을 도출하고, 해당 특성에 기초하여 맞춤 뉴스를 배치할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 직장에 있다면, 직업상 필요한 정보를 포함하는 뉴스를 전면에 배치할 수 있고, 외출 중이거나 야외 활동 중이라면 날씨나 교통 상황에 관련된 뉴스를 전면에 배치할 수 있다. 또는 카페에 있거나 친구 집에 있다면 실시간 검색어와 관련된 뉴스를 전면에 배치하여 이야깃거리를 제공할 수도 있다.

한편, 지금까지 설명한 본 발명의 방법 및 장치는 실제로 컴퓨터 프로그램에 의해 구현될 수 있고, 컴퓨터에서 실행될 때 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있도록 프로그램 및 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록매체를 포함하며, ROM, RAM, CD, DVD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 인터넷을 통한 전송되는 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 즉, 이와 같은 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims

사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버에서 수행되는 소셜 네트워크 서비스(social networking service, SNS) 활동 분석에 기초한 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법에 있어서,
사용자 단말로부터 소셜 네트워킹 서비스 사이트 접속 기록을 수신하는 단계와,
상기 수신한 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 SNS 사이트를 검색하여, 사용자 프로필 정보와 사용자의 SNS 활동 정보를 획득하는 단계와,
상기 사용자 프로필 정보와 SNS 활동 정보를 기초로 상기 사용자의 성향을 분석하는 단계와,
상기 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 단계와,
상기 사용자 맞춤 뉴스를 사용자 단말로 송신하는 단계를 포함하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법.
제1항에 있어서, 상기 사용자의 성향을 분석하는 단계는
상기 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 게시하거나 공유한 글의 성향 분석을 통한 상기 사용자의 내적 성향을 분석하는 단계와,
상기 SNS 사이트 내의 상기 사용자와 사회적 관계를 맺은 SNS 지인과의 소통 정보를 기초로 상기 사용자의 외적 성향을 분석하는 단계와,
상기 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 선호도를 표시한 페이지나 그룹의 성향 분석을 통한 상기 사용자의 관심사를 분석하는 단계와,
상기 분석 결과를 기초로 상기 사용자의 정치적, 경제적 또는 사회문화적 성향을 도출하는 사용자 성향 도출 단계를 포함하되,
상기 사용자 성향 도출 단계는 상기 내적 성향, 상기 외적 성향 및 상기 관심사별로, 뉴스 분야별 뉴스 선정 가중치를 별도로 부여하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법.
제2항에 있어서, 상기 외적 성향을 분석하는 단계는
상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 상호 작용 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 친밀도를 계산하는 단계와,
상기 SNS 지인 중에 상기 사용자와 소정의 임계치 이상의 친밀도를 나타내는 SNS 절친을 도출하는 단계와,
상기 SNS 절친의 SNS 활동 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 절친과의 관계형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 도출하는 단계와,
상기 관계 형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 기초로 클러스터 분석하여 상기 사용자의 외적 성향을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법.
제3항에 있어서, 상기 관계 형성의 출발점을 통해서 상기 사용자의 직업, 학연, 지연, 취미 활동, 경제 활동, 정치 활동 중 적어도 하나를 도출하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법.
제1항에 있어서, 상기 맞춤 뉴스를 선정하는 단계는
상기 사용자 단말로부터 수신한 뉴스 검색 로그를 시간대별로 분석하여 뉴스 제공 주기와 뉴스 주제를 도출하고,
상기 뉴스 제공 주기와 뉴스 주제에 따라 소정의 시간대 별로 상기 뉴스 주제에 대응하는 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법.
제5항에 있어서, 상기 맞춤 뉴스를 선정하는 단계는
상기 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 단계와,
상기 사용자 단말의 GPS를 이용하여 상기 사용자 단말의 현 위치를 수신하는 단계와,
상기 SNS 활동 정보에서 체크인 정보를 추출하고, 상기 체크인 정보에 기초하여 상기 사용자 단말의 현 위치에 대응하는 생활 장소를 식별하는 단계와,
상기 사용자 맞춤 뉴스를 상기 생활 장소의 특성에 기초하여 배치하는 단계를 포함하고,
상기 생활 장소는 집, 직장, 교통수단 및 여행지 중에 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법.
사용자 단말에서 수행되는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법에 있어서,
사용자 단말의 저장 매체에 기록된 사용 로그로부터 SNS 사이트 접속 기록을 추출하여, 뉴스 제공 서버로 전송하는 단계와,
상기 뉴스 제공 서버로부터 상기 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 선정된 사용자 맞춤 뉴스를 수신하는 단계와,
상기 사용자 단말의 화면을 통해 상기 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 단계를 포함하되,
상기 사용자 맞춤 뉴스는 상기 뉴스 제공 서버가 상기 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 사용자의 SNS 활동 정보를 획득하고, 상기 SNS 활동정보를 기초로 상기 사용자의 성향을 분석한 결과로 선정된 것을 특징으로 하는, 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법.
제7항에 있어서, 상기 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 단계 이전에
GPS를 이용하여 상기 사용자 단말의 현 위치를 도출하는 단계와,
상기 SNS 활동 정보에서 체크인 정보를 추출하고, 상기 체크인 정보에 기초하여 상기 현 위치에 대응하는 생활 장소를 식별하는 단계를 더 포함하고,
상기 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 단계는
상기 사용자 맞춤 뉴스를 상기 생활 장소의 특성에 기초하여 상기 사용자 단말의 화면에 배치하고,
상기 생활 장소는 집, 직장, 교통수단 및 여행지 중에 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법.
제7항에 있어서, 상기 사용자 맞춤 뉴스는
상기 뉴스 제공 서버가 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 게시하거나 공유한 글의 성향을 분석을 통한 내적 성향을 분석하고,
상기 SNS 사이트 내의 상기 사용자와 사회적 관계를 맺은 SNS 지인과의 소통 정보를 기초로 상기 사용자의 외적 성향을 분석하고,
상기 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 선호도를 표시한 페이지나 그룹의 성향 분석을 통한, 상기 사용자의 관심사를 분석하고,
상기 분석 결과를 기초로 상기 사용자의 정치적, 경제적, 또는 사회문화적 성향을 도출하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법.
제9항에 있어서, 상기 외적 성향 분석은
상기 뉴스 제공 서버가 상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 상호 작용 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 친밀도를 계산하고,
상기 SNS 지인 중에 상기 사용자와 소정의 임계치 이상의 친밀도를 나타내는 SNS 절친을 도출하고,
상기 SNS 절친의 SNS 활동 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 절친과의 관계형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 도출하고,
상기 관계 형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 기초로 클러스터 분석하여 상기 사용자의 외적 성향을 분석하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 방법.
제1항 또는 제7항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 매체.
SNS 활동 분석에 기초한 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버에 있어서
사용자 단말로부터 SNS 사이트 접속 기록을 수신하는 SNS 접속 기록 수신부와,
상기 수신한 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 SNS 사이트를 검색하여, 사용자의 SNS 활동 정보를 획득하는 SNS 활동 정보 획득부와,
상기 획득한 SNS 활동 정보를 기초로 상기 사용자의 성향을 분석하는 사용자 성향 분석부와,
상기 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 맞춤 뉴스 선정부와,
상기 사용자 맞춤 뉴스를 사용자 단말로 송신하는 맞춤 뉴스 송신부를 포함하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버.
제12항에 있어서, 상기 사용자 성향 분석부는,
상기 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 게시하거나 공유한 글의 성향 분석을 통한 상기 사용자의 내적 성향을 분석하는 내적 성향 분석 모듈과,
상기 SNS 사이트 내의 상기 사용자와 사회적 관계를 맺은 SNS 지인과의 소통 정보를 기초로 상기 사용자의 외적 성향을 분석하는 외적 성향 분석 모듈과,
상기 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 선호도를 표시한 페이지나 그룹의 성향을 분석하여 상기 사용자의 관심사를 분석하는 관심사 분석 모듈과,
상기 분석 결과를 기초로 상기 사용자의 정치적, 경제적 또는 사회문화적 성향을 도출하는 사용자 성향 도출 모듈을 포함하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버.
제 13항에 있어서, 상기 외적 성향 분석 모듈은
상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 상호 작용 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 친밀도를 계산하고,
상기 SNS 지인 중에 상기 사용자와 소정의 임계치 이상의 친밀도를 나타내는 SNS 절친을 도출하고,
상기 SNS 절친의 SNS 활동 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 절친과의 관계형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 도출하고,
상기 관계 형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 기초로 클러스터 분석하여 상기 사용자의 외적 성향을 분석하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버.
제12항에 있어서, 상기 맞춤 뉴스 선정부는
상기 사용자 단말로부터 수신한 뉴스 검색 로그를 시간대별로 분석하여 뉴스 제공 주기와 뉴스 주제를 도출하고,
상기 뉴스 제공 주기와 뉴스 주제에 따라 소정의 시간대 별로 상기 뉴스 주제에 대응하는 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버.
제12항에 있어서, 상기 맞춤 뉴스 선정부는
상기 사용자 성향 분석 결과를 기초로 뉴스 검색을 통해서 사용자 맞춤 뉴스를 선정하는 맞춤 뉴스 선정 모듈과,
상기 사용자 단말의 GPS를 이용하여 상기 사용자 단말의 현 위치를 수신하는 단말 위치 수신 모듈과,
상기 SNS 활동 정보에서 체크인 정보를 추출하고, 상기 체크인 정보에 기초하여 상기 사용자 단말의 현 위치에 대응하는 생활 장소를 식별하는 생활 장소 식별 모듈과,
상기 사용자 맞춤 뉴스를 상기 생활 장소의 특성에 기초하여 배치하는 맞춤 뉴스 배치 모듈을 포함하고,
상기 생활 장소는 집, 직장, 교통수단 및 여행지 중에 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 뉴스 서비스 서버.
활동 분석에 기초한 사용자 맞춤 뉴스를 제공하는 사용자 단말에 있어서,
저장 매체에 기록된 사용 로그로부터 SNS 사이트 접속 기록을 추출하여 뉴스 제공 서버로 전송하는 접속 기록 전송부와,
뉴스 제공 서버로부터 상기 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 선정된 사용자 맞춤 뉴스를 수신하는 맞춤 뉴스 수신부와,
상기 수신한 사용자 맞춤 뉴스를 상기 사용자 단말의 화면을 통해 제공하는 사용자 맞춤 뉴스 제공부를 포함하되,
상기 사용자 맞춤 뉴스는 상기 뉴스 제공 서버가 상기 SNS 사이트 접속 기록을 기초로 사용자의 SNS 활동 정보를 획득하고, 상기 SNS 활동정보를 기초로 상기 사용자의 성향을 분석한 결과로 선정된 것을 특징으로 하는 사용자 단말.
제17항에 있어서,
GPS를 이용하여 단말의 현 위치를 도출하는 위치 도출부와,
상기 사용자의 SNS 활동 정보에서 체크인 정보를 추출하고, 상기 체크인 정보에 기초하여 상기 현 위치에 대응하는 생활 장소를 획득하는 생활 장소 획득부를 더 포함하고,
상기 사용자 맞춤 뉴스 제공부는 상기 사용자 맞춤 뉴스를 상기 생활 장소의 특성에 기초하여 화면에 배치하고,
상기 생활 장소는 집, 직장, 교통수단 및 여행지 중에 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말.
제17항에 있어서, 상기 사용자 맞춤 뉴스는
상기 뉴스 제공 서버가 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 게시하거나 공유한 글의 성향을 분석을 통한 내적 성향을 분석하고,
상기 SNS 사이트 내의 상기 사용자와 사회적 관계를 맺은 SNS 지인과의 소통 정보를 기초로 상기 사용자의 외적 성향을 분석하고,
상기 SNS 사이트 내에 상기 사용자가 선호도를 표시한 페이지나 그룹의 성향 분석을 통한, 상기 사용자의 관심사를 분석하고,
상기 분석 결과를 기초로 상기 사용자의 정치적, 경제적, 또는 사회문화적 성향을 도출하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말.
제19항에 있어서, 상기 외적 성향 분석은
상기 뉴스 제공 서버가 상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 상호 작용 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 지인과의 친밀도를 계산하고,
상기 SNS 지인 중에 상기 사용자와 소정의 임계치 이상의 친밀도를 나타내는 SNS 절친을 도출하고,
상기 SNS 절친의 SNS 활동 정보를 기초로 상기 사용자와 상기 SNS 절친과의 관계형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 도출하고,
상기 관계 형성의 출발점과 상기 SNS 절친의 절친을 기초로 클러스터 분석하여 상기 사용자의 외적 성향을 분석하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말.