KR20210003421A - 사용자 선호를 반영한 게시글 정렬방법 및 사용자 선호 게시글 우선노출서버 - Google Patents

사용자 선호를 반영한 게시글 정렬방법 및 사용자 선호 게시글 우선노출서버 Download PDF

Info

Publication number
KR20210003421A
KR20210003421A KR1020190079179A KR20190079179A KR20210003421A KR 20210003421 A KR20210003421 A KR 20210003421A KR 1020190079179 A KR1020190079179 A KR 1020190079179A KR 20190079179 A KR20190079179 A KR 20190079179A KR 20210003421 A KR20210003421 A KR 20210003421A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
post
user
information
author
level
Prior art date
Application number
KR1020190079179A
Other languages
English (en)
Inventor
안준용
Original Assignee
안준용
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 안준용 filed Critical 안준용
Priority to KR1020190079179A priority Critical patent/KR20210003421A/ko
Publication of KR20210003421A publication Critical patent/KR20210003421A/ko

Links

Images

Classifications

    • G06Q50/30—
    • 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—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking
    • 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—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

사용자 선호를 반영한 게시글 정렬방법 및 사용자 선호 게시글 우선노출서버를 개시한다. 실시예에 따른 사용자 선호를 반영한 게시글 정렬방법은 (A) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 사용자로부터 게시글을 작성한 글쓴이에 대한 평가를 입력 받고 평가된 게시글의 주제, 관심종목, 종목 상승, 하락에 대한 예측과 평가, 글쓴이의 레벨을 포함하는 속성들을 키 값으로 분류하는 단계; (B) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 업로드 된 게시글 각각의 세부정보를 분석하고, 모든 사용자들의 게시글 선호와 글쓴이의 예측 정확율을 고려하여, 글쓴이의 레벨을 평가하는 단계; (C) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 입력된 선호도 정보와 게시글의 세부정보를 비교하는 단계; (D) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 사용자 선호도 정보와 게시글 세부정보의 비교결과를 기반으로 게시글에 점수를 부여하고 점수에 따라 정렬하는 단계; 및 (E) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 상기 비교결과를 기반으로 정렬된 게시글을 디스플레이 하는 사용자 전용 게시판을 생성하는 단계; 를 포함한다.

Description

사용자 선호를 반영한 게시글 정렬방법 및 사용자 선호 게시글 우선노출서버{METHOD AND SEVER FOR SORTING USER PREFERRED POST}
사용자 선호를 고려한 게시글 정렬방법 및 사용자 선호 게시글 우선 노출서버에 관한 것으로, 구체적으로 사용자 선호도를 파악하고 게시물의 세부정보를 분석하여 사용자 선호도와 게시물의 세부정보가 유사한 순서로 게시물을 노출하는 서버 및 방법에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
인터넷커뮤니티서비스 (internet community service)는 인터넷 상에서 각종 모임이나 단체를 만들 수 있도록 지원하는 서비스이다. 인터넷 커뮤니티 서비스는 시간과 공간을 초월하여 다양한 취미를 가진 사람들이 모일 수 있는 온라인의 장점을 최대한 활용하여 네티즌들을 끌어 모으고 있다. 사용자는 서비스 업체에 접속하여 다양한 커뮤니티에 가입·등록하거나 새로운 커뮤니티를 개설할 수 있으며 이메일은 물론 다양한 컨텐츠와 전자상거래 서비스 등을 이용할 수 있다. 현재 사용자들의 관심사에 따라 매우 다양한 커뮤니티가 개설되어 있다. 예컨대, 주식투자, 운동, 뷰티, 재테크, 학습 등 커뮤니티 주제와 카테고리는 매우 다양하다. 사용자들은 특정 커뮤니티 주제에 관심이 많은 사람들로, 개설된 커뮤니티에서 정보를 제공하거나 열람한다. 이러한 인터넷 커뮤니티 서비스는 익명의 사용자가 모여 운영되는 것이 일반적이다.
인터넷 커뮤니티 중 활성화된 곳은 하루에도 수백에서 수천 건의 새 게시물들이 업로드 된다. 종래 커뮤니티는 카테고리를 통해 게시물을 분류하고 게시글 추천, 좋아요 등의 기능으로 인기가 많은 컨텐츠를 상위노출 시키고 있다. 하지만, 사용자는 자신이 선호하는 게시글 또는 관심분야의 게시글을 찾으려면, 직접 키워드를 입력하여 검색하거나 업로드 되는 글들을 모두 보아야 한다. 커뮤니티의 주제가 정해져 있기는 하지만, 많은 사용자들이 주제와 관련 없는 글을 올리거나 광고 게시물도 자주 업로드 하기 때문에, 사용자 입장에서는 게시물 열람 시 이를 직접 필터링 해야 하는 불편함이 있다. 또한, 주식이나 재테크 관련 커뮤니티에는 부정확한 투자정보를 고의적으로 유포하거나 정확하지 않은 정보를 기반으로 투자를 권유하는 게시글도 많기 때문에 사용자는 게시글 정보의 정확성과 의도에 대해 직접 판단하며 읽어야 하는 어려움이 있다.
1. 한국 특허공개 제2018-0019808호 (2018.02.27) 2. 한국 특허공개 제2011-0015734호(2011.02.17)
게시글을 세부정보 항목별로 분석하고 사용자로부터 게시글을 작성한 글쓴이에 대한 선호도를 입력 받아, 평가한 게시글의 세부정보와 선호도에 근거하여 유사한 순서대로 게시글을 노출시키는 서버 및 방법을 제공한다. 또한, 게시글 컨텐츠를 분석하여 게시글에 포함된 정보의 정확도를 산출하고 사용자들로부터 글쓴이 평가 정보를 입력 받아 게시글 평가 종합점수를 산출하고, 산출된 점수가 높은 순서대로 게시물을 노출시키는 서버 및 방법을 제공한다.
이는 사용자가 글쓴이를 평가하면 그 평가가 일어날 때 파악할 수 있는 사용자의 선호를 분석하여 사용자가 주관적으로 좋아할만한 글들을 우선적으로 보이게 하며, 동시에 다른 모든 사용자들의 선호도를 수집하고, 수집된 선호도에 시간이 지나면서 검증된 정확성 수치를 곱해 객관적으로도 우수한 글쓴이들의 글과 게시물이 우선적으로 배치되도록 한다.
실시예에 따른 사용자 선호를 반영한 게시글 정렬방법은 (A) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 사용자로부터 게시글을 작성한 글쓴이에 대한 평가를 입력 받고 평가 이벤트가 발생한 게시글의 주제, 관심종목, 종목 상승, 하락에 대한 예측과 평가를 포함하는 속성들을 키 값으로 분류하는 단계; (B) 글쓴이의 레벨을 분류하는 단계 (C) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 업로드 된 게시글 각각의 세부정보를 분석하는 단계; (D) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 입력된 선호도 정보와 게시글의 세부정보를 비교하는 단계; (E) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 사용자 선호도 정보와 게시글 세부정보의 비교결과를 기반으로 게시글에 점수를 부여하고 점수에 따라 정렬하는 단계; 및 (F) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 상기 비교결과를 기반으로 정렬된 게시글을 디스플레이 하는 사용자 전용 게시판을 생성하는 단계; 를 포함한다.
다른 실시예에 따른 사용자 선호게시글을 우선 정렬 하기 위한 글쓴이 레벨 우선노출 서버는 사용자로부터 게시글의 주제, 분량, 글쓴이, 조회수, 추천수, 정확도를 포함하는 게시글 세부 정보에 대한 선호도와 사용자가 우선적으로 고려하는 정렬기준정보를 수집하는 정보수집모듈; 업로드 된 게시글 각각의 세부정보를 분석하고, 사용자의 게시글 세부정보에 대한 선호도와 정렬기준 정보를 전달받아, 분석된 게시글의 세부정보와 사용자가 입력한 선호도 정보를 항목별로 비교하는 글쓴이 레벨 평가모듈; 및 비교결과를 기반으로 사용자의 게시글 선호도 정보와 게시글의 세부정보를 비교하여 게시글을 정렬하여 사용자 전용 게시판을 생성하는 디스플레이모듈; 을 포함한다.
이상에서와 같은 사용자 선호 게시글 우선정렬서버 및 방법은 사용자의 글쓴이 선호도를 파악하고 게시물의 세부정보를 분석하여 사용자가 선호하는 게시물을 우선 노출시킴으로써, 사용자가 자신이 선호하는 글쓴이의 게시물을 우선적으로 확인할 수 있도록 한다.
또한, 주식투자, 부동산, 재테크, 학습정보 등 정보 정확성이 상대적으로 중요한 커뮤니티에서 사용자 별 누적된 평가에 따라 부정확한 정보를 게시하는 게시물들을 필터링 하고 사용자 별 기호에 맞는 글들을 우선 배치하여, 커뮤니티의 정보 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 한다.
또한, 글쓴이를 평가하여 평가 점수가 높은 게시물을 상위 노출시키고, 글쓴이를 평가하는 시점의 게시글이 가지고 있던 키 값들을 분석하여 관련 글을 우선 노출할 뿐 아니라 글쓴이 별 게시글의 노출 제한 요청을 분석하여 사용자의 게시물 선호정보를 보다 정확하게 파악할 수 있도록 한다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 실시예에 따른 게시글 평가 시스템 구성을 나타낸 도면
도 2는 실시예에 따른 사용자 선호 게시글 우선노출서버(100)의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면
도 3은 실시예에 따른 게시글 평가 모듈(130)의 보다 구체적인 데이터 처리 블록을 나타낸 도면
도 4는 실시예에 따른 사용자 별 선호 게시글 우선 정렬을 위한 데이터 처리과정을 나타낸 도면
도 5는 사용자 별 선호 게시글 우선 정렬 실시예를 나타낸 도면
도 6은 실시예에 따른 게시글 평가 과정을 설명하기 위한 도면
도 7은 실시예에 따른 사용자 별 선호 게시글 우선 정렬방법의 디스플레이 예를 나타낸 도면
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 실시예에 따른 게시글 평가 시스템 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 실시예에 따른 게시글 평가 시스템은 사용자 선호 게시글 우선 정렬 서버(100)와 컴퓨팅 기기(200)를 포함하여 구성될 수 있다. 사용자 선호 게시글 우선 정렬 서버(100)는 사용자 별 선호 게시글을 우선적으로 노출하고, 게시글과 글쓴이를 평가하여 평가 순위가 높은 게시글을 상위 노출 시키는 어플리케이션 또는 프로그램을 분산방식으로 컴퓨팅 기기(200)에 제공한다.
컴퓨팅 기기(200)는 사용자가 자신의 게시글 선호 정보를 입력하는 개인용 스마트 기기로서, 서버(100)로부터 사용자 선호 게시글 우선 정렬 어플리케이션을 다운로드 하여 이용할 수 있다. 실시예에서 컴퓨팅 기기(200)는 태블릿 PC(Tablet PC), 랩톱(Laptop), 개인용 컴퓨터(PC: Personal Computer), 스마트 폰(Smart Phone), 개인휴대용 정보단말기(PDA: Personal Digital Assistant) 및 이동통신 단말기(Mobile Communication Terminal) 등 중 어느 하나일 수 있다. 즉, 컴퓨팅 기기(200)는 유무선 통신망을 경유하여 서버(100)에 접속하기 위한 특정 어플리케이션을 저장하기 위한 메모리, 프로그램을 실행하여 연산 및 제어하기 위한 마이크로프로세서 등을 구비하고 있는 단말기를 의미한다. 즉, 컴퓨팅 기기(200)는 개인 PC인 것이 일반적이지만, 서버(100)와 서버-클라이언트 통신이 가능하다면 그 어떠한 단말기도 가능하며, 노트북 컴퓨터, 이동통신 단말기, PDA 등 여하한 통신 컴퓨팅 장치를 모두 포함하는 넓은 개념이다.
도 2는 실시예에 따른 글쓴이 레벨 우선노출서버(100)의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 실시예에 따른 사용자 선호 게시글을 우선정렬 하기 위한 글쓴이 레벨 우선 노출서버(100)는 정보수집모듈(110), 게시글 평가모듈(130) 및 디스플레이모듈(150)을 포함하여 구성될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 '모듈' 이라는 용어는 용어가 사용된 문맥에 따라서, 소프트웨어, 하드웨어 또는 그 조합을 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어, 소프트웨어는 기계어, 펌웨어(firmware), 임베디드코드(embedded code), 및 애플리케이션 소프트웨어일 수 있다. 또 다른 예로, 하드웨어는 회로, 프로세서, 컴퓨터, 집적 회로, 집적 회로 코어, 센서, 멤스(MEMS; Micro-Electro-Mechanical System), 수동 디바이스, 또는 그 조합일 수 있다.
정보수집모듈(110)은 사용자 별 게시글 선호 정보와 글쓴이 선호정보를 수집한다. 실시예에서 게시글 선호 정보는 글쓴이 평가 이벤트가 발생한 게시글의 글쓴이, 조회수, 추천수, 정확도를 포함하는 게시글 세부 정보에 대한 선호도를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 별로 선호하는 글쓴이 정보를 수집한다. 실시예에서 글쓴이 선호 정보는 사용자가 일정 점수 이상의 평점을 준 글쓴이 및 사용자가 선호하는 주제의 글을 주로 작성하는 글쓴이 등이 될 수 있다. 또한, 게시글 선호정보는 사용자가 우선적으로 고려하는 게시글 정렬기준정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자는 특정 글쓴이가 쓴 글, 특정 종목이나 주제에 대한 글 등을 우선적으로 디스플레이 하도록 사용자 우선 정렬 기준정보를 수집할 수 있다.
게시글 평가모듈(130)은 글쓴이 평가 이벤트가 발생한 게시글 각각의 세부정보를 분석하고, 입력된 사용자 별 게시글 세부정보에 대한 선호도와 정렬기준 정보를 사용자의 컴퓨팅 기기(100)로부터 전달받는다. 이후, 분석된 게시글의 세부정보와 사용자가 입력한 선호도 정보를 항목별로 비교한다.
디스플레이모듈(150)은 비교결과를 기반으로 사용자의 선호 정보로 입력 받은 게시글의 조회수, 추천수, 정확도, 분량 항목을 게시글 세부정보 항목과 각각 비교하여 각 항목별 차이가 적은 순서대로 게시글을 정렬하여 사용자 전용 게시판을 생성한다. 예컨대, 사용자가 특정 종목 (예컨대, XX전자)의 상승 예측 글을 작성한 글쓴이에게 우선선호 점수를 부여한 경우, 우선선호 점수가 부여된 글쓴이가 쓴 다른 종목에 관한 글뿐만 아니라 사용자가 관심을 갖는 종목인 XX전자 상승, XX전자 관련 산업 군 상승에 관련된 높은 레벨의 다른 글쓴이들의 글이 우선적으로 상위 노출 되도록 한다.
도 3은 실시예에 따른 게시글 평가 모듈(130)의 보다 구체적인 데이터 처리 블록을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 실시예에 따른 게시글 평가 모듈(130)은 카운팅부(131), 정확도 산출부(133), 점수 산출부(135)를 포함하여 구성될 수 있다.
카운팅부(131)는 게시글이 업로드 되면 기간별로 게시글의 조회수, 노출 제한요청 횟수 등을 합산한다. 예컨대, 게시글 각각의 조회수, 노출제한 요청 횟수 등을 합산하여 평가 점수를 산출 할 수 있다.
정확도 산출부(133)는 게시글 내용에 투자추천종목과 추천종목의 등하락율과 매수 및 매도 추천정보를 포함하는 투자정보 컨텐츠가 포함된 경우, 글쓴이가 글을 작성하는데 있어 상승과 하락에 대한 입장을 표명하게 되어있어 글을 쓴 시점에서 1주일, 3주, 한달 등 단기, 중기, 장기간의 일정기간이 지난 이후 글쓴이가 예측했던 바가 맞았는지 여부를 확인하여 투자예측 컨텐츠의 정확도를 산출한다. 실시예에서 정확도 산출부(133)는 금융투자 회사의 서버와 통신하여 실제 주식종목 등락률 정보와 게시물의 투자 예측 컨텐츠를 비교하고 비교결과에 따라 게시물 정확도를 산출할 수 있다. 구체적으로 실제 종목 등락률과 투자예측 컨텐츠에 게시된 종목 및 등락률의 차이를 비교하고, 이 차이에 반비례 하도록 게시물의 정확도를 산출 할 수 있다. 이를 통해, 글쓴이의 예측이 얼마나 정확한지 확인할 수 있도록 한다.
점수 산출부(135)는 게시글을 조회한 사용자의 글쓴이의 선호도 점수를 포함하는 평가 점수를 산출한다. 실시예에서 평가점수는 게시글을 조회한 커뮤니티 가입자로부터 글쓴이 평가점수가 입력될 때마다 이를 종합하여 산출할 수 있다. 또한, 실시예에서 점수 산출부(135)는 투자 예측 컨텐츠에 포함된 종목별 등락정보와 실제 종목별 등락정보가 반대되는 경우, 게시글의 평가 점수를 하향 조정하고, 투자 예측 컨텐츠와 실제 주식시장에서 매도 매수 종목의 등락률이 일정 수준이상 유사한 경우, 게시글의 평가 점수를 상향조정 할 수 있다. 이로써, 투자 종목 예측을 보다 정확하게 수행한 게시글의 점수가 상향 조정되도록 한다. 또한, 점수 산출부(135)는 사용자의 게시글 작성자 평가 점수를 따로 산출하고 게시글에 대한 노출 제한 요청 횟수를 파악하여 작성자 평가점수와 노출 제한 요청 횟수를 고려하여 게시글 평가 점수를 산출 할 수 있도록 한다.
또한 실시예에서는 게시글의 노출 제한 요청이 일정 수를 초과하는 경우, 노출제한 요청이 일정수준을 초과하는 게시글에 접근할 수 있는 사용자의 권한을 다시 설정한다. 예컨대, 사용자의 레벨이 일정수준 이상이거나, 광고 시청 이후 게시글을 볼 수 있도록 제한하거나, 코인 등 리워드를 지불하는 사용자에게만 게시글을 노출시킬 수도 있다. 실시예에서는 게시글에 대한 노출 제한 요청 횟수와 게시글 컨텐츠의 신뢰성 및 게시글 내용의 설득력을 비례하는 관계로 설정하여 게시글에 대한 노출 제한 요청 횟수가 많을수록 정당한 대가를 지불한 사용자만 게시글을 볼 수 있게 한다. 또한, 사용자의 게시글 작성자 평가는 게시글 평가와는 별개로 이루어지는 과정으로, 게시글 작성자 평가를 통해 사용자의 게시글 선호 유형을 보다 정확하게 파악할 수 있도록 한다.
이하에서는 실시예에 따른 사용자별 선호 게시글 우선 정렬방법에 대해서 차례로 설명한다. 실시예에 따른 사용자별 선호 게시글 우선 정렬방법의 작용(기능)은 사용자별 선호 게시글 우선 정렬 서버 및 시스템상의 기능과 본질적으로 같은 것이므로 도 1 내지 도 3과 중복되는 설명은 생략하도록 한다
도 4는 실시예에 따른 사용자별 선호 게시글 우선 정렬을 위한 데이터 처리과정을 나타낸 도면이다.
S410 단계에서는 사용자별 선호 게시글 우선정렬 서버에서 사용자로부터 글쓴이 평가와 글쓴이 평가가 일어난 게시글의 관련 종목, 관련 산업군, 상승하락에 대한 태도 등을 포함하는 게시글 세부 정보에 대한 선호도 정보를 전달받는다.
S430 단계에서는 사용자별 선호 게시글 우선정렬 서버에서 업로드 된 게시글 각각의 세부정보를 분석한다. 예컨대, 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 사용자로부터 게시글을 작성한 글쓴이인 글쓴이에 대한 평가를 입력 받고 평가된 게시글의 주제, 관심종목, 종목 상승, 하락에 대한 예측과 평가, 글쓴이의 레벨을 포함하는 속성들을 키 값으로 분류한다. 실시예에서 S430 단계는 글쓴이 평가가 이루어진 글의 있던 속성 키 값들을 분석하여 키 값 별로 아래 예시된 과정에 따라 업로드 된 글들에 각각 점수를 부여하는 과정을 포함하여 구성될 수 있다.
이후, 점수 비교 결과에 따라 S450 단계에서 사용자의 게시글 선호도 정보와 게시글의 세부정보가 유사한 순서대로 게시글을 정렬한다. 실시예에서 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 사용자 선호도 정보와 게시글 세부정보의 비교결과를 기반으로 게시글을 정렬하는 과정은 비교결과를 기반으로 정렬된 게시글을 디스플레이 하는 사용자 전용 게시판을 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다. 실시 에서 사용자 전용 게시판은 상기 과정이 적용된 가상게시판의 한 형태로서, 글을 게시한 순서에 따라 게시글을 정렬하는 것이 아니라 사용자 선호도에 따라 게시글을 정렬한다. 실시예에서 사용자는 자신의 선호도에 따라 순서대로 노출되는 가상게시판을 통해 게시물을 열람할 수 있다.
실시예에서는 S410단계에서 글쓴이 평가가 늘어나는 경우, 이전과 다른 모습으로 보일 수 있다. 예컨대, 글쓴이 평가가 추가로 일어나면 이전에 보이지 않던 게시글들이 점수 순서대로 추가로 표시되기도 하고, 글쓴이의 레벨이 바뀌게 되는 경우, 노출 순서도 바뀔 수 있다.
실시예에서, 글쓴이의 레벨은 글쓴이가 다른 사람들에게 얼마나 선호되는 지 글쓴이가 획득한 긍정평가를 합산하여 산출될 수 있다. 실시예에서 글쓴이는 작성하는 게시글 컨텐츠에 종목 상승과 하락을 필수적으로 표시해야 하며, 그때 예측한 내용이 일정 기간 후에 얼마나 정확한지 나타내는 정확성이 평가된다. 실시예에서 정확성 평가는 사용자에게 입력 받는 글쓴이 별 긍정평가에 실수배로 곱하여 글쓴이의 레벨을 결정하는 또 다른 중요 인자로 활용될 수 있다. 일반적으로 예측 정확도는 평균에 수렴할 것으로 예상되므로 평균보다 눈에 띄게 좋은 일정 수치를 초과하는 적중률을 보이는 글쓴이가 높은 배수로 적용받을 수 있다. 동시에 평균보다 눈에 띄게 낮은 일정수준 미만의 적중률을 보이는 글쓴이의 글 역시 높은 배수로 적용하여 다른 의미로 특별하게 관리될 수 있다.
실시예에서 게시글 내용에 추천종목과 상기 추천종목의 등 하락율과 매수 및 매도 추천정보를 포함하는 투자 예측 컨텐츠가 게시글 내용에 포함된 경우, 상기 투자예측 컨텐츠의 정확도를 산출하는 단계; 는 게시글에 포함된 투자 예측 컨텐츠와 실제 주식시장에서 매도, 매수 종목의 등락률을 비교하는 과정 및 비교결과에 투자 예측 컨텐츠에 포함된 등락률과 실제 매도, 매수 종목의 등락률 차이에 반비례하여 투자 예측 컨텐츠의 정확도를 산출하는 과정을 포함하여 구성될 수 있다.
또한 실시 예에서 게시글의 정확도를 산출하기 위해, 게시글에 포함된 투자 예측 컨텐츠와 실제 주식시장에서 매도, 매수 종목의 등락률을 비교하는 단계; 는 투자 예측 컨텐츠에 포함된 종목별 등락정보와 실제 종목별 등락정보가 반대되는 경우, 게시글의 평가 점수를 하향 조정하는 과정; 및 투자 예측 컨텐츠와 실제 주식시장에서 매도 매수 종목의 등락률이 일정 수준이상 유사한 경우, 게시글의 평가 점수를 상향조정 과정; 을 포함하여 투자 예측 컨텐츠가 정확할수록 글쓴이는 높은 점수를 얻어 레벨이 높아지고 레벨이 높은 글쓴이가 쓴 글들이 상위 노출될 수 있도록 한다. 또한, 실시 예에서는 게시물 작성자 평가 점수 및 게시물의 노출제한 요청 횟수가 게시물 평가에 반영되도록 하여 향후 가치 있는 정보를 독점하려는 사용자들의 의지를 이용하여 더 가치 있는 정보를 구분해낼 수 있도록 한다. 또한, 실시예에서는 글쓴이의 노력에 정당한 대가를 지불한 사람들에게만 노출 제한 횟수가 일정 수준을 초과하는 게시물에 포함된 중요한 정보를 열람할 권한을 부여할 수 있다.
도 5는 사용자별 선호 게시글 우선 정렬 실시예를 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 실시예에 따른 사용자별 선호 게시글 우선 정렬 프로그램을 주식 투자 커뮤니티에 적용하는 경우, 기본적으로 종목별 기본 게시판에 단순하게 날짜와 시간키 값으로 게시글이 업로드 된다. 실시예에서는 글쓴이가 글을 작성할 때, 매수 또는 매도 중 하나를 선택하여 관련 글을 작성해야 하고, 작성자의 레벨 및 평가점수가 게시글 제목과 함께 표시되도록 한다.
도 6은 실시예에 따른 게시글 평가 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 실시예에서 커뮤니티에 게시된 글을 조회하면 글쓴이의 레벨과, 게시글을 조회한 사용자의 글 선호도, 최근 투자 예측 컨텐츠의 정확도(적중률), 한달 간의 정확도(적중률) 및 3개월간의 정확도(적중률) 등 글쓴이가 쓴 게시물의 정확도가 표시된다. 실시예에서 정확도로 산출되는 적중률은 특정 종목에 대해 상승으로 게시하고, 실제로 특정 종목이 상승하면 카운팅, 하락으로 게시하고 실제로 하락해도 정확도(적중률)을 카운팅 하여 산출 할 수 있다. 만일 종목 적중률과 등 하락 정확도가 일정 수준 이상인 경우, 게시글 정확도를 실수 배로 상승시켜 글쓴이의 결정에 유리하게 적용받을 수 있고, 글쓴이 레벨 평가에서 상위레벨로 평가 받을 수 있도록 한다. 도 6에 게시된 글 선호도는 글쓴이에 대한 사용자들의 평가 점수를 종합하여 산출될 수 있다. 실시예에서 글 선호도는 7일간 적중률 점수, 한달 간 적중률 점수를 실수 배 한 후 모두 합하여 산출할 수도 있다. 또한, 적중률을 가산 적용하여 글쓴이의 레벨을 산출 할 수 있다. 실시예에서는 글 선호도를 기준으로 내림차순 정렬하여 게시글을 노출 시킬 수 있고, 글의 선호도로 전체 사용자 순위를 생성하여 최하위부터 최상위까지 레벨을 부여 할 수 있다.
또한 실시예에서는 게시글 작성자 평가 점수를 사용자로부터 입력 받을 수 있다. 실시예에서는 게시글 작성자를 평가할 수 있도록 하여 사용자 선호도 및 선호하는 게시글의 유형을 보다 정확하게 파악할 수 있도록 한다. 또한, 사용자로부터 게시글을 혼자만 보고 싶은지 여부를 확인하는 게시글 공개 제한 요청 횟수를 입력 받아 게시글에 작성된 컨텐츠 평가 점수와 글쓴이의 레벨 산출에 반영할 수 있도록 한다.
실시예에서는 아래 과정을 통해 게시글을 배열하는 순위를 산출할 수 있다. 게시글의 순위를 산출하는 이하의 과정은 하나의 실시 예일뿐 게시글 순위 산출과정을 한정하기 위해 기재하는 것이 아니다.
종래 게시판은 에는 날짜, 사건 등 작성 글의 속성에 따라 게시글들이 배치된다. 실시예는 사용자의 글쓴이 평가(B), 글쓴이 평가 시 평가 글의 속성(C), 속성을 종합 평가하여 새로운 순서로 글을 재배열하여 보여주는 방식이다. 실시예에서는 일정 기간 동안 쓰여진 모든 글마다 아래 산식에 따라 각 기준에 따른 점수를 부여하고 그 점수를 합산하여 그 값이 높은 순으로 글을 재배열한다.
실시예에서 모든 게시글에는 4개 분류(A, B, C, D)에 따라 다음 6개의 키 값(①~⑥)을 가지고 있다.
글(게시글) 평가 예시
총 6개의 평가요소 중 실시예에서 각 평가 요소가 가질 수 있는 값은 다음과 같다.
① 사용자의 글쓴이 평가
② 종목 평가 여부
③ 산업군 평가 여부
④ 상승, 하락
⑤ 글쓴이의 레벨
⑥ 작성한 날짜, 시간
평가요소 별 가중치 적용
① 사용자의 글쓴이평가
② 종목 평가 여부
③ 산업군 평가 여부
④ 상승, 하락 중 최근 선호
⑤ 글쓴이의 레벨
⑥ 작성날짜, 시간
실시예에서는 가중치가 적용된 평가 요소들 모두 합한(①+②③④⑤⑥) 의 값을 기준으로 게시글을 재배열할 수 있다. 또한, 각 가중치에 대해 우선 순위를 정하여 우선 순위에 따라 일부 가중치가 더 높은 비중으로 적용될 수 있다. 즉, 최종적 가중치 도출에 있어 합연산이 아닌 곱연산을 도입할 수 있으며, 예를 들어, ①, ②, ③ 요소가 우선적용 대상 가중치일 때, ①x②x③+④⑤⑥와 같이 일부 가중치에 곱연산을 도입하여 각 가중치의 비중을 변화시켜 적용할 수도 있다.
도 7은 실시예에 따른 사용자별 선호 게시글 우선 정렬방법의 디스플레이 예를 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 실시예에서 사용자의 글쓴이 평가가 늘어날수록 사용자 표시되는 내용이 늘어난다. 긍정 평가한 글쓴이가 우선적으로 표시되며 평가가 일어난 글에 키 값을 분석하여 사용자가 가장 관심을 가질 가능성이 높은 종목에 대한 글을 다른 사용자의 평가와 적중도 등이 합산되어 정해진 레벨에 따른 순서로 보여준다.
이상에서와 같은 사용자 선호 게시글 우선정렬서버 및 방법은 사용자의 선호도를 파악하고 게시물의 세부정보를 분석하여 사용자가 선호하는 게시물을 우선 노출시킴으로써, 사용자가 자신이 선호하는 게시물을 우선적으로 확인할 수 있도록 한다. 또한, 주식투자, 부동산, 재테크, 학습정보 등 정보 정확성이 상대적으로 중요한 커뮤니티에서 부정확한 정보를 게시하는 게시물들을 필터링 하여, 커뮤니티의 정보 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 한다. 또한, 가치 있는 게시글 작성한 글쓴이를 평가하여 평가 점수가 높은 글쓴이가 쓴 게시물들을 상위 노출시키고, 사용자 별로 게시물을 평가한 점수를 분석하여 사용자의 게시물 선호정보를 보다 정확하게 파악하여 그 수요에 일치하는 게시글들을 읽을 수 있도록 한다.
개시된 내용은 예시에 불과하며, 특허청구범위에서 청구하는 청구의 요지를 벗어나지 않고 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양하게 변경 실시될 수 있으므로, 개시된 내용의 보호범위는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 않는다.

Claims (13)

  1. 사용자 선호를 반영한 게시글 정렬방법에 있어서,
    (A) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 사용자로부터 게시글을 작성한 글쓴이에 대한 평가를 입력 받고 평가된 게시글의 주제, 관심종목, 종목 상승, 하락에 대한 예측과 평가, 글쓴이의 레벨을 포함하는 속성들을 키 값으로 분류하는 단계;
    (B) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 업로드 된 게시글 각각의 세부정보를 분석하고, 모든 사용자들의 게시글 선호와 글쓴이의 예측 정확율을 고려하여, 글쓴이의 레벨을 평가하는 단계;
    (C) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 입력된 선호도 정보와 게시글의 세부정보를 비교하는 단계;
    (D) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 사용자 선호도 정보와 게시글 세부정보의 비교결과를 기반으로 게시글에 점수를 부여하고 점수에 따라 정렬하는 단계; 및
    (E) 사용자 선호게시글 우선노출서버에서 상기 비교결과를 기반으로 정렬된 게시글을 디스플레이 하는 사용자 전용 게시판을 생성하는 단계; 를 포함하는 게시글 정렬 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 (D) 단계; 는
    사용자의 글쓴이 평가 이벤트가 발생한 게시글에서 선호 정보로 입력 받은 게시글 세부정보 항목과 상기 키 값을 각각 비교하여 각 항목별 차이가 적은 순서대로 게시글을 정렬하는 것을 특징으로 하는 게시글 정렬 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 (B) 단계; 는
    게시글이 업로드 되고 일정기간 동안 조회수, 추천횟수 및 노출제한요청 횟수를 산출하는 단계;
    추천종목과 상기 추천종목의 등하락율과 매수 및 매도 추천정보를 포함하는 투자예측 컨텐츠가 게시글에 포함된 경우, 상기 투자예측 컨텐츠의 정확도를 산출하는 단계;
    게시글을 조회한 사용자들로부터 게시글 평가 점수를 입력 받아, 게시글 종합 평가 점수 산출하고, 글쓴이 평가 정보를 수집하여 게시글 작성자의 레벨을 산출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 게시글 정렬 방법.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 추천종목과 상기 추천종목의 등하락율과 매수 및 매도 추천정보를 포함하는 투자예측 컨텐츠가 게시글에 포함된 경우, 상기 투자예측 컨텐츠의 정확도를 산출하는 단계;
    게시글에 포함된 투자 예측 컨텐츠와 특정 기간 경과 후 실제 주식시장에서 매도, 매수 종목의 등락 결과를 비교하는 단계;
    상기 비교결과에 투자 예측 컨텐츠에 포함된 등락률과 실제 매도, 매수 종목의 등락률 차이에 반비례하여 투자 예측 컨텐츠의 정확도를 산출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 게시글 정렬 방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 게시글에 포함된 투자 예측 컨텐츠와 실제 주식시장에서 매도, 매수 종목의 등락률을 비교하는 단계; 는
    투자 예측 컨텐츠에 포함된 종목별 등락정보와 실제 종목별 등락정보의 일치율이 일정 수치 미만인 경우, 게시글의 평가 점수를 하향 조정하는 단계; 및
    투자 예측 컨텐츠와 실제 주식시장에서 매도 매수 종목의 등락률이 일정 수준이상 유사거나 일정수준 미만인 경우, 게시글의 평가 점수를 상향조정 하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 게시글 정렬 방법.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 (D) 단계; 는
    상기 게시글의 세부정보 항목 중 사용자가 우선적으로 고려하는 세부정보항목을 입력 받아, 상기 입력된 세부정보항목을 기준으로 게시글을 정렬하는 것을 특징으로 하는 게시글 정렬 방법.
  7. 사용자 선호게시글을 우선 정렬 하기 위한 글쓴이 레벨 우선노출 서버에서 있어서,
    사용자가 글쓴이를 평가한 정보를 수집하고, 수집된 글쓴이 평가 정보를 분석하여, 조회수, 추천수, 정확도를 포함하는 게시글 세부 정보에 대한 선호도와 사용자가 우선적으로 고려하는 정렬기준정보를 수집하는 정보수집모듈;
    업로드 된 게시글 각각의 세부정보를 분석하고, 사용자의 게시글 세부정보에 대한 선호도와 정렬기준 정보를 전달받아, 분석된 게시글의 세부정보와 사용자가 입력한 선호도 정보를 항목별로 비교하는 글쓴이 레벨 평가모듈; 및
    비교결과를 기반으로 사용자의 게시글 선호도 정보와 게시글의 세부정보를 비교하여 게시글을 정렬하여 사용자 전용 게시판을 생성하는 디스플레이모듈; 을 포함하는 사용자 선호 게시글 우선노출서버.
  8. 제 7항에 있어서, 상기 디스플레이모듈은
    사용자의 선호 정보로 입력 받은 글쓴이의 글쓴이 긍정평가 점수, 게시글의 조회수, 추천수, 노출제한 요청 수, 글쓴이의 예측이 정확도를 포함하는 속성을 키 값으로 정렬하여 글쓴이의 레벨을 나누는 특징으로 하는 글쓴이 레벨 우선노출서버.
  9. 제 7항에 있어서, 상기 글쓴이 레벨 평가모듈은
    게시글을 조회한 사용자의 게시글 작성자 긍정평가 점수를 산출하는 점수 산출부;
    게시글 내용에 추천종목과 상기 추천종목의 등하락율과 매수 및 매도 추천정보를 포함하는 투자정보 컨텐츠가 게시글 내용에 포함된 경우, 상기 투자예측 컨텐츠의 정확도를 산출하는 정확도 산출부; 및
    게시글이 업로드 되고 일정기간 안에 조회수, 추천횟수 및 노출제한요청 횟수를 산출하는 카운팅부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 글쓴이 레벨 우선노출서버.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 정확도 산출부는
    게시글에 포함된 투자 예측 컨텐츠와 실제 주식시장에서 일주일, 한달 및 삼개월을 포함하는 특정기간 이후 매도, 매수 종목의 등락률을 비교하고, 상기 비교결과에 투자 예측 컨텐츠에 포함된 등락예측과 실제 매도, 매수 종목의 등락결과 차이에 반비례하여 투자 예측 컨텐츠의 정확도를 산출하는 것을 특징으로 하는 글쓴이 레벨 우선노출서버.
  11. 제 9항에 있어서, 상기 점수 산출부는
    투자 예측 컨텐츠에 포함된 종목별 등락정보와 실제 종목별 등락정보 예측 정확도가 일정수준 미만이 경우, 레벨을 결정하는 배수를 하향조정 하고, 투자 예측 컨텐츠와 실제 주식시장에서 매도 매수 종목의 등락 예측 성공률이 일정 수준 보다 높거나 설정 수치를 초과하는 경우, 게시글의 평가 점수를 상향조정 하는 것을 특징으로 하는 글쓴이 레벨 우선노출서버.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 점수 산출부는
    게시글에 포함된 투자 예측 컨텐츠와 실제 주식시장에서 매도 매수 종목의 등락 예측 성공률이 기 설정된 최소값 미만인 경우, 상기 게시글 및 상기 게시글의 글쓴이를 모니터링 하는 것을 특징으로 하는 글쓴이 레벨 우선노출서버.
  13. 제 7항에 있어서, 상기 디스플레이모듈은
    게시글에 대한 사용자의 노출 제한요청 횟수가 일정수준을 초과하는 경우, 상기 게시물이 일정 레벨 이상이거나 일정 대가 지불한 소수의 사용자에게만 노출되도록 하는 접근 제한을 설정하는 것을 특징으로 하는 글쓴이 레벨 우선노출서버.
KR1020190079179A 2019-07-02 2019-07-02 사용자 선호를 반영한 게시글 정렬방법 및 사용자 선호 게시글 우선노출서버 KR20210003421A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190079179A KR20210003421A (ko) 2019-07-02 2019-07-02 사용자 선호를 반영한 게시글 정렬방법 및 사용자 선호 게시글 우선노출서버

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190079179A KR20210003421A (ko) 2019-07-02 2019-07-02 사용자 선호를 반영한 게시글 정렬방법 및 사용자 선호 게시글 우선노출서버

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20210003421A true KR20210003421A (ko) 2021-01-12

Family

ID=74129406

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190079179A KR20210003421A (ko) 2019-07-02 2019-07-02 사용자 선호를 반영한 게시글 정렬방법 및 사용자 선호 게시글 우선노출서버

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20210003421A (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102349977B1 (ko) * 2021-04-13 2022-01-10 김경진 주식관련 정보 제공 플랫폼 서버 및 이를 포함하는 시스템
KR102463550B1 (ko) * 2022-03-29 2022-11-04 주식회사 당근마켓 지역 기반 추천 서비스를 제공하는 방법 및 시스템

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110015734A (ko) 2009-08-10 2011-02-17 주식회사 엔씨소프트 사용자 맞춤형 게시판 서비스 방법 및 게시판 서비스 시스템
KR20180019808A (ko) 2016-08-17 2018-02-27 이덕행 게시물에 대한 사용자 선호도 집계 단계를 바탕으로 한 sns에서의 게시물 필터링 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110015734A (ko) 2009-08-10 2011-02-17 주식회사 엔씨소프트 사용자 맞춤형 게시판 서비스 방법 및 게시판 서비스 시스템
KR20180019808A (ko) 2016-08-17 2018-02-27 이덕행 게시물에 대한 사용자 선호도 집계 단계를 바탕으로 한 sns에서의 게시물 필터링 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102349977B1 (ko) * 2021-04-13 2022-01-10 김경진 주식관련 정보 제공 플랫폼 서버 및 이를 포함하는 시스템
KR102463550B1 (ko) * 2022-03-29 2022-11-04 주식회사 당근마켓 지역 기반 추천 서비스를 제공하는 방법 및 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108520076B (zh) 电子书推荐方法、电子设备及计算机存储介质
De Langhe et al. Navigating by the stars: Investigating the actual and perceived validity of online user ratings
KR101871747B1 (ko) 유사성향 기반 사용자-관광상품 추천 방법 및 시스템
US11568334B2 (en) Adaptive workflow definition of crowd sourced tasks and quality control mechanisms for multiple business applications
CN109582857A (zh) 基于大数据信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质
KR101865710B1 (ko) 소셜 네트워킹 엔진의 사용자들에게 콘텐츠를 다이렉팅하는 시스템 및 방법
CN110622188A (zh) 在基于互联网的社交网络服务中计算成员简档的排名和评级的系统和方法以及用于此的记录介质
CN102132285A (zh) 自动设置和改变价格以用于在线内容销售的方法和系统
CN108550068A (zh) 一种基于用户行为分析的个性化商品推荐方法及系统
US20200234218A1 (en) Systems and methods for entity performance and risk scoring
US8769079B1 (en) Determination and management of click values associated with visitors to web sites
KR20120076477A (ko) 상점 추천 방법 및 시스템
TW202139098A (zh) 消費預測系統及消費預測方法
KR102453535B1 (ko) 온라인 쇼핑 플랫폼을 제공하는 방법 및 장치
KR102651407B1 (ko) 빅데이터를 활용한 시장성 분석 및 사업화방법론 분석 시스템
US20150026079A1 (en) Systems and methods for determining packages of licensable assets
US20170337566A1 (en) Method and apparatus for group filtered reports
CN110175264A (zh) 视频用户画像的构建方法、服务器及计算机可读存储介质
CN113077317A (zh) 基于用户数据的物品推荐方法、装置、设备及存储介质
US11556897B2 (en) Job-post budget recommendation based on performance
CN109118243B (zh) 一种产品分享、有用评价识别、推送方法和服务器
US9727883B2 (en) Methods and systems for conducting surveys and processing survey data to generate a collective outcome
KR20210003421A (ko) 사용자 선호를 반영한 게시글 정렬방법 및 사용자 선호 게시글 우선노출서버
Toubia Conjoint analysis
CN113468394A (zh) 一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
E601 Decision to refuse application