KR20210035120A - 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법 및 장치 - Google Patents

소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20210035120A
KR20210035120A KR1020210033562A KR20210033562A KR20210035120A KR 20210035120 A KR20210035120 A KR 20210035120A KR 1020210033562 A KR1020210033562 A KR 1020210033562A KR 20210033562 A KR20210033562 A KR 20210033562A KR 20210035120 A KR20210035120 A KR 20210035120A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
influence
attribute
product
user
measuring
Prior art date
Application number
KR1020210033562A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102330724B1 (ko
Inventor
전재영
이현진
Original Assignee
옴니어스 주식회사
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
Priority claimed from KR1020190156235A external-priority patent/KR102230255B1/ko
Application filed by 옴니어스 주식회사 filed Critical 옴니어스 주식회사
Priority to KR1020210033562A priority Critical patent/KR102330724B1/ko
Publication of KR20210035120A publication Critical patent/KR20210035120A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102330724B1 publication Critical patent/KR102330724B1/ko

Links

Images

Classifications

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

Abstract

소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법 및 장치가 제공된다. 상기 방법은 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 장치에 의해 수행되는 영향력 측정 방법에 있어서, 소셜 네트워크 서비스(SNS)로부터 SNS 데이터를 수집하는 단계와, 상기 SNS 데이터를 기초로하여 사용자 영향력 지수, 어트리뷰트 영향력 가치 및 상품 영향력 가치를 측정하는 단계와, 상기 상품 영향력 가치에 기초하여 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 큐레이션(curation)하는 단계;를 포함하고, 상기 사용자 영향력 지수는, 상기 SNS의 해당 사용자의 팔로워 수 및 게시글 당 댓글 수를 기반으로 측정되는 것을 특징으로 한다.

Description

소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR MEASURING INFLUENCE BASED ON SOCIAL NETWORK}
본 발명은 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법 및 장치에 관한 것이다.
온라인 상에서 불특정 다수와 관계를 맺고 소통할 수 있도록 지원하는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)가 제공되고 있다. 또한 스마트 폰의 보편화로 인해 온라인 상의 접근성이 증가하고 이에 따라 SNS 서비스의 이용률도 증가하고 있다. 이러한 SNS 서비스는 새로운 구매 채널로서의 기능을 수행하기 시작하였으며, SNS 상에 존재하는 콘텐츠 역시 마케팅적인 목적으로 활용되기 시작하였다.
한편, 특허문헌(미국특허공보 제2017-0132688호)은 SNS 상에서 영향력 있는 사용자, 즉 인플루언서의 영향력에 기반한 광고비(Ad price)를 산정하는 방법을 제공하고 있다. 그러나, 콘텐츠에 대한 직접적인 평가를 하는 방안에 관해서는 언급하고 있지 않다. 따라서 SNS 상에서 콘텐츠가 어느 정도의 가치를 가지고 활용될 수 있는지를 평가할 수 있는 방안이 필요하다.
미국특허공보 제2017-0132688호, 2017.05.11
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 소셜 네트워크 상에서의 영향력 및 이미지 태깅에 기반하여 동적으로 상품의 영향력을 평가하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 소셜 네트워크 상에서의 영향력을 동적으로 반영하여 상품을 추천하고 광고를 게재할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명은 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 장치에 의해 수행되는 영향력 측정 방법에 있어서, 소셜 네트워크 서비스(SNS)로부터 SNS 데이터를 수집하는 단계와, 상기 SNS 데이터를 기초로하여 사용자 영향력 지수, 어트리뷰트 영향력 가치 및 상품 영향력 가치를 측정하는 단계와, 상기 상품 영향력 가치에 기초하여 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 큐레이션(curation)하는 단계;를 포함하고, 상기 사용자 영향력 지수는, 상기 SNS의 해당 사용자의 팔로워 수 및 게시글 당 댓글 수를 기반으로 측정되는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 영향력 측정 장치는, (전체 사용자의 평균 팔로워 수 대비 해당 사용자의 팔로워 수) * (게시글 당 댓글 수의 제곱 평균 제곱근(RMS))을 통해 상기 사용자 영향력 가치를 측정하고, (상기 사용자 영향력 지수) * (기 설정된 기간 내의 게시글에 포함된 이미지로부터 추출한 어트리뷰트가 아이템)을 통해 상기 어트리뷰트 영향력 가치를 측정할 수 있다.
또한, 상기 영향력 측정 장치는, 상기 어트리뷰트 영향력 가치를 측정 시에, 상기 SNS 데이터로부터 상기 사용자의 계정 정보와 관련된 기 설정된 기간 내의 이미지 정보를 획득하고, 상기 이미지 정보를 기반으로 생성되는 학습 이미지에 이미지 태깅을 적용하여 상기 이미지 정보에 포함된 적어도 하나의 어트리뷰트를 추출하며, 상기 적어도 하나의 어트리뷰트 각각에 대한 어트리뷰트 영향력 가치를 측정할 수 있다.
또한, 상기 영향력 측정 장치는, 상기 적어도 하나의 어트리뷰트를 추출 시에, 상기 사용자 영향력 지수를 기반으로 적어도 하나의 영향력 있는 사용자를 도출하고, 상기 적어도 하나의 영향력 있는 사용자의 계정 정보와 관련된 콘텐츠 정보로부터 기 설정된 기간 내의 이미지 정보를 획득하여, 상기 적어도 하나의 어트리뷰트를 추출하고, 상기 적어도 하나의 영향력 있는 사용자 각각에 대한 사용자 영향력 지수를 기반으로 상기 적어도 하나의 어트리뷰트 각각에 대한 어트리뷰트 영향력 가치를 측정할 수 있다.
또한, 상기 영향력 측정 장치는, 상기 어트리뷰트 영향력 가치를 측정 시에, 상기 적어도 하나의 어트리뷰트 각각이 속해 있는 해당 클래스를 기준으로 상기 해당 클래스 내에서 상기 적어도 하나의 어트리뷰트가 각각 차지하는 비율로 상기 어트리뷰트 영향력 가치를 정규화할 수 있고, 상기 어트리뷰트와 이에 대응하는 상기 어트리뷰트 영향력 가치를 맵핑하여 어트리뷰트 데이터베이스에 저장할 수 있다.
또한, 상기 영향력 측정 장치는, 상기 상품 영향력 가치를 측정 시에, 상기 사용자로부터 상기 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 획득하고, 상기 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 기반으로 생성되는 학습 이미지에 이미지 태깅을 적용하여 상기 상품 정보에 포함된 적어도 하나의 상품 어트리뷰트를 추출하고, 상기 어트리뷰트 데이터베이스로부터 상기 적어도 하나의 상품 어트리뷰트 각각에 대응하는 어트리뷰트 영향력 가치를 획득하며, 상기 획득된 어트리뷰트 영향력 가치의 정규화 값을 기반으로 상기 가중치를 반영하여 상기 상품 정보를 포함하는 콘텐츠에 대한 상품 영향력 가치를 측정할 수 있다.
또한, 상기 영향력 측정 장치는, 상기 상품 영향력 가치를 측정 시에, 상기 상품 어트리뷰트와 이에 대응하는 상기 상품 영향력 가치를 각각 맵핑하여 상품 어트리뷰트 데이터베이스에 저장하고, 상기 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 획득 시에, 상기 상품 어트리뷰트 데이터베이스로부터 기설정된 조건에 부합하는 상품 영향력 가치를 가지는 콘텐츠를 검출하여 획득하며, 상기 기설정된 조건은 상기 상품 영향력 가치의 순위를 기준으로 설정되거나, 또는 상기 콘텐츠에 포함된 상품 정보와 유사한 정도를 기준으로 설정될 수 있다.
또한, 상기 영향력 측정 장치는, 상기 SNS 데이터를 수집 시에 상기 소셜 네트워크 서비스로부터 일정 주기마다 신규 SNS 데이터를 수집하여 갱신할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 장치는, 데이터 수집부가 소셜 네트워크 서비스(SNS)로부터 SNS 데이터를 수집하는 데이터 수집부와, 상기 SNS 데이터를 기초로하여 사용자 영향력 지수, 어트리뷰트 영향력 가치 및 상품 영향력 가치를 측정하는 영향력 측정부와, 상기 상품 영향력 가치에 기초하여 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 큐레이션(curation)하는 콘텐츠 큐레이션부를 포함하고, 상기 사용자 영향력 지수는, 상기 SNS의 해당 사용자의 팔로워 수 및 게시글 당 댓글 수를 기반으로 측정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, SNS 상의 인플루언서가 가진 영향력을 바탕으로 콘텐츠에 대한 영향력을 평가할 수 있다. 또한 SNS 상의 인플루언서의 콘텐츠를 지속적으로 모니터링함으로써 콘텐츠에 대한 영향력 평가를 실시간으로 수행할 수 있고, 이를 통해서 콘텐츠와 관련된 상품이나 광고를 적시에 용도에 맞게 제공할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법을 개략적으로 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법을 적용한 일례를 나타낸 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법을 적용한 다른 예를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법을 적용한 또 다른 예를 나타낸 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 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 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 시스템(10, 이하 영향력 측정 시스템이라 함)은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 서버(100), 단말 장치(200), 및 영향력 측정 장치(300)를 포함할 수 있다.
SNS 서버(100)는 SNS를 제공하는 서비스 제공자(예: 트위터, 페이스북, 인스타그램, 카카오 스토리 등)의 서버 장치로서, 단말 장치(200)를 통해서 SNS 사용자에게 인맥 구축 및 정보 교환을 서비스할 수 있다. 또한 SNS 서버(100)는 SNS 이용을 하고자 하는 사용자(예: 개인 사용자, 콘텐츠 제공자 등)에게 SNS 계정을 할당하여, 할당된 계정을 통해 다양한 콘텐츠를 게시하거나 타인이 게시한 콘텐츠를 조회하는 등의 다양한 서비스를 이용할 수 있도록 한다. 설명의 편의상 도 1에서는 하나의 SNS 서버(100)를 도시하였으나, 본 명세서에서의 SNS 서버(100)는 SNS 서비스 제공자별로 구축된 다양한 SNS 서버를 포함하는 것을 의미한다.
단말 장치(200)는 SNS 서버(100)를 통해서 제공되는 SNS를 이용하는 사용자의 단말 장치로, 예컨대 스마트 폰, 태블릿 PC, 데스크 탑, 노트북, 스마트 TV 등과 같은 각종 컴퓨팅 장치일 수 있다.
영향력 측정 장치(300)는 SNS 상에 게시된 각종 SNS 데이터를 SNS 서버(100)로부터 수집하고, 이를 통해서 SNS 데이터에 포함된 각종 정보에 대한 영향력을 평가할 수 있다. 또한 영향력 측정 장치(300)는 SNS 데이터에 포함된 각종 정보에 대한 영향력 평가를 기반으로 다양한 목적을 가진 사용자에게 큐레이션(curation)된 콘텐츠를 제공할 수 있다. 영향력 측정 장치(300)에 대한 구체적인 동작 과정은 후술하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 장치(300, 이하 영향력 측정 장치라 함)는 데이터 수집부(310), 영향력 측정부(320), 및 콘텐츠 큐레이션부(330)를 포함할 수 있다.
데이터 수집부(310)는 SNS 서버(100)로부터 SNS 상에 게시된 각종 SNS 데이터를 수집할 수 있다. 실시예로, 데이터 수집부(310)는 SNS 서버(100)로부터 SNS 사용자의 계정 정보를 수집하는 계정 정보 수집부(311)와, SNS 사용자에 의해 게시된 콘텐츠 정보를 수집하는 콘텐츠 정보 수집부(312)를 포함할 수 있다.
영향력 측정부(320)는 SNS 데이터에 포함된 각종 정보에 대한 영향력을 평가할 수 있다. 실시예로, 영향력 측정부(320)는 사용자 영향력 측정부(321), 어트리뷰트 영향력 측정부(322), 및 상품 영향력 측정부(323)를 포함할 수 있다.
사용자 영향력 측정부(321)는 데이터 수집부(310)에 의해 수집된 SNS 사용자 계정 정보 및 이와 관련된 콘텐츠 정보를 기반으로 사용자 영향력 지수를 측정할 수 있다. 이때 영향력 측정 장치(300)는 각 SNS 사용자 계정 정보와 이에 대응하는 사용자 영향력 지수를 맵핑하여 사용자 계정 데이터베이스(340)에 저장할 수 있다.
어트리뷰트 영향력 측정부(322)는 데이터 수집부(310)에 의해 수집된 콘텐츠 중 이미지 정보를 기반으로 이미지 정보에 포함된 어트리뷰트(attribute)에 대한 어트리뷰트 영향력 가치를 측정할 수 있다. 이때 영향력 측정 장치(300)는 어트리뷰트와 이에 대응하는 어트리뷰트 영향력 가치를 맵핑하여 어트리뷰트 데이터베이스(341)에 저장할 수 있다.
상품 영향력 측정부(323)는 상품 정보를 포함하는 콘텐츠에 대해서 사용자 영향력 지수 및 어트리뷰트 영향력 가치를 기반으로 상품 정보에 대한 상품 영향력 가치를 측정할 수 있다. 이때 영향력 측정 장치(300)는 상품 정보와 이에 대응하는 상품 영향력 가치를 맵핑하여 상품 어트리뷰트 데이터베이스(342)에 저장할 수 있다.
콘텐츠 큐레이션부(330)는 상품 영향력 가치에 기초하여 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 큐레이션하여 다양한 목적을 가진 사용자에게 제공할 수 있다.
도 2에 도시된 영향력 측정 장치(300)의 각 구성요소의 동작 과정은 이하에서 구체적으로 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법을 개략적으로 나타낸 순서도이다. 도 3의 방법은 도 2의 영향력 측정 장치(300)에 의해 수행될 수 있다.
도 3을 참조하면, 데이터 수집부(310)는 SNS 서버(100)로부터 SNS 상에 게시된 각종 SNS 데이터를 수집할 수 있다(S400).
일 실시예로, 계정 정보 수집부(311)가 SNS 서버(100)에 등록된 SNS 사용자의 계정 정보를 수집할 수 있다. 콘텐츠 정보 수집부(312)가 SNS 서버(100)로부터 SNS 상에 게시된 각종 콘텐츠 데이터를 수집할 수 있다. 이때 계정 정보 수집부(311) 및 콘텐츠 정보 수집부(312)는 일정 주기마다 사용자 계정 정보 및 콘텐츠 정보를 수집하여 갱신할 수 있으며, 이에 따라 최근 SNS 데이터를 유지할 수 있다.
영향력 측정부(320)는 수집된 SNS 데이터에 기초하여 사용자 영향력 지수, 어트리뷰트 영향력 가치, 상품 영향력 가치를 측정할 수 있다(S410~S430).
보다 구체적으로, 사용자 영향력 측정부(321)는 SNS 사용자의 사용자 계정 정보 및 이와 관련된 콘텐츠 정보를 기반으로 사용자 영향력 지수를 도출할 수 있다(S410). 여기서 사용자 계정 정보는 사용자 계정, 사용자 계정과 연관된 인맥 정보(예: 팔로워, 팔로잉 등) 등을 포함할 수 있다. 사용자 계정 정보와 관련된 콘텐츠 정보는 해당 사용자 계정을 통해 게시한 콘텐츠의 수, 해당 사용자 계정을 통해 게시된 콘텐츠에 대한 관심도와 같은 부가적인 정보(예: 댓글 수, 좋아요 등과 같은 평가 정보 등)를 포함할 수 있다.
일 실시예로, 사용자 영향력 지수는 수학식 1과 같이 도출될 수 있으며, 이는 SNS 상에서 사용자가 어느 정도의 영향을 미치는가를 평가하는 기준으로 사용할 수 있다.
Figure pat00001
여기서, n은 전체 사용자의 수, follower는 사용자 계정의 팔로워 수, post는 게시된 콘텐츠의 수, engagements는 게시된 콘텐츠에 대한 관심도(좋아요, 댓글 등의 수)일 수 있다. 따라서 수학식 1은 (전체 사용자의 평균 팔로워 수 대비 해당 사용자의 팔로워 수) * (게시글 당 관심도의 제곱 평균 제곱근(RMS))을 나타낸다.
예를 들어, 사용자 풀 n(user) = 2, 아이템 = {코트, 스커트, 패딩}, 컬러 = {베이지, 그레이}이며, 사용자 A의 경우 팔로워가 5,000,000명, 게시글 3개, 각 게시글에 좋아요 및 댓글 수가 각각 1150, 1300, 1000이고, 사용자 B의 경우 팔로워가 2,000,000명, 게시글 2개, 각 게시글에 좋아요 및 댓글 수가 각각 1000, 500이라고 가정하자. 사용자 A 및 사용자 B에 대한 사용자 영향력 지수는 수학식 1을 적용하면 아래와 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00002
사용자 영향력 측정부(321)는 상술한 바와 같이 도출된 사용자 계정 정보 및 이에 대응하는 사용자 영향력 지수를 맵핑하여 사용자 계정 데이터베이스(340)에 저장할 수 있다.
어트리뷰트 영향력 측정부(322)는 콘텐츠 데이터 중 이미지 정보를 기반으로 이미지 정보에 포함된 어트리뷰트에 대한 어트리뷰트 영향력 가치를 도출할 수 있다(S420).
일 실시예로, 어트리뷰트 영향력 측정부(322)는 콘텐츠 정보 수집부(312)로부터 사용자 계정 정보와 관련된 최근 콘텐츠 데이터를 획득할 수 있다. 실시예에 따라, 어트리뷰트 영향력 측정부(322)는 사용자 영향력 지수를 기반으로 적어도 하나의 영향력 있는 사용자(인플루언서, Influencer)를 사용자 계정 데이터베이스(340)로부터 검색하여 도출하고, 도출한 적어도 하나의 영향력 있는 사용자의 사용자 계정을 통해 게시한 최근 콘텐츠 데이터를 획득할 수 있다.
이미지 처리부(324)는 최근 콘텐츠 데이터로부터 이미지 정보를 획득하고, 획득한 이미지 정보에 이미지 태깅 기술을 적용하여 이미지 정보에 포함된 적어도 하나의 어트리뷰트를 추출할 수 있다. 예를 들어, 이미지 처리부(324)는 이미지 정보에 대해 딥러닝, 뉴럴 네트워크(neural network) 등을 이용하여 학습된 모델을 형성하고, 이러한 이미지의 학습된 모델에 이미지 태깅을 적용하여 이미지 정보에 포함된 적어도 하나의 어트리뷰트를 추출할 수 있다.
어트리뷰트 영향력 측정부(322)는 적어도 하나의 어트리뷰트 각각에 대해 어트리뷰트 영향력 가치를 도출할 수 있다. 일 실시예로, 어트리뷰트 영향력 가치는 수학식 2와 같이 도출될 수 있으며, 이는 해당 어트리뷰트가 영향력 있는 사용자의 콘텐츠 내에서 어느 정도의 빈도로 등장하며 또한 높은 파급력을 가지는가를 평가하는 기준으로 사용할 수 있다.
Figure pat00003
수학식 2에 따르면, 어트리뷰트 영향력 측정부(322)는 적어도 하나의 영향력 있는 사용자 각각에 대한 사용자 영향력 지수 및 적어도 하나의 영향력 있는 사용자의 이미지에 포함된 어트리뷰트 각각에 대한 빈도수를 기반으로 어트리뷰트 영향력 가치를 도출한다.
예를 들어, 사용자 A의 경우 사용자 영향력 지수가 1652.1, 최근 게시글에 포함된 이미지로부터 추출한 어트리뷰트가 아이템 = {코트 2, 스커트 1}, 컬러 = {그레이 2, 베이지 1}이고, 사용자 B의 경우 사용자 영향력 지수가 451.8, 최근 게시글에 포함된 이미지로부터 추출한 어트리뷰트가 아이템 = {롱패딩 1, 스커트 1}, 컬러 = {베이지 2}라고 가정하자. 영향력 있는 사용자 A 및 B에 기초한 어트리뷰트 각각에 대한 어트리뷰트 영향력 가치는 수학식 2에 따라 아래와 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00004
실시예에 따라, 어트리뷰트 영향력 측정부(322)는 해당 어트리뷰트가 속한 클래스를 기준으로 어트리뷰트 영향력 가치를 정규화할 수 있다. 일 실시예로, 어트리뷰트 영향력 가치를 정규화하는 과정은 수학식 3과 같이 도출될 수 있으며, 이는 해당 어트리뷰트의 영향력 가치를 어트리뷰트 자신이 속해 있는 클래스 내에서의 조정을 통해서 하나의 클래스 내에서 어트리뷰트가 어느 정도의 영향력을 가지는지를 측정할 수 있다.
Figure pat00005
수학식 3에 따르면, 어트리뷰트 영향력 측정부(322)는 어트리뷰트가 속한 클래스 내에서 해당 어트리뷰트가 차지하는 비율로 어트리뷰트 영향력 가치를 정규화한다.
예를 들어, 아이템으로 구성된 클래스에서 코트 어트리뷰트의 어트리뷰트 영향력 가치가 3304.2, 스커트 어트리뷰트의 어트리뷰트 영향력 가치가 2103.9, 롱패딩 어트리뷰트의 어트리뷰트 영향력 가치가 451.8이며, 컬러로 구성된 클래스에서 그레이 어트리뷰트의 어트리뷰트 영향력 가치가 3304.2, 베이지 어트리뷰트의 어트리뷰트 영향력 가치가 2555.7라고 가정하자. 각 어트리뷰트에 대한 어트리뷰트 영향력 가치를 수학식 3에 따라 정규화하면 아래와 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00006
어트리뷰트 영향력 측정부(322)는 상술한 바와 같이 도출된 어트리뷰트 및 이에 대응하는 어트리뷰트 영향력 가치, 그리고 어트리뷰트의 정규화된 값을 맵핑하여 어트리뷰트 데이터베이스(341)에 저장할 수 있다.
상품 영향력 측정부(323)는 상품 정보를 포함하는 콘텐츠에 대해서 사용자 영향력 지수 및 어트리뷰트 영향력 가치를 기초로 콘텐츠에 포함된 상품에 대한 상품 영향력 가치를 도출할 수 있다(S430).
일 실시예로, 상품 영향력 측정부(323)는 사용자로부터 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 획득할 수 있다. 예를 들어, 상품 영향력 측정부(323)는 온라인 쇼핑몰 등을 통해서 온라인 상에서 상품을 판매하는 사용자, 상품 광고를 원하는 사용자 등으로부터 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 획득할 수 있다. 이때 사용자는 자신의 상품 정보를 저장하는 데이터베이스(343)를 별도로 구축하여 사용할 수 있으며, 이에 따라 영향력 측정 장치(300)는 각 사용자의 데이터베이스(343)로부터 상품 정보를 획득할 수 있다.
이미지 처리부(324)는 상품 정보를 포함하는 콘텐츠로부터 이미지 정보를 획득하고, 획득한 이미지 정보에 딥러닝, 뉴럴 네트워크 등을 통한 이미지 태깅을 적용하여 이미지 정보로부터 적어도 하나의 상품 어트리뷰트를 추출할 수 있다.
상품 영향력 측정부(323)는 추출한 적어도 하나의 상품 어트리뷰트 각각에 대한 어트리뷰트 영향력 가치를 기반으로 상품 정보를 포함하는 콘텐츠에 대한 상품 영향력 가치를 측정할 수 있다. 이때 상품 영향력 측정부(323)는 어트리뷰트 데이터베이스(341)로부터 상품 어트리뷰트에 대응하는 어트리뷰트 영향력 가치를 획득하여, 상품 영향력 가치를 도출할 수 있다. 일 실시예로, 상품 영향력 가치는 수학식 4와 같이 도출될 수 있으며, 이는 상품을 포함하는 콘텐츠가 얼마나 영향력을 가지고 있으며 또한 트렌드를 반영하고 있는지를 평가하는 기준으로 사용할 수 있다.
Figure pat00007
수학식 4에 따르면, 상품 영향력 측정부(323)는 하나의 콘텐츠에 포함된 각 상품 어트리뷰트에 대한 어트리뷰트 영향력 가치의 정규화 값을 기초로, 가중치(예: 해당 상품 어트리뷰트가 속한 클래스의 관심 정도, 중요 정도 등을 반영한 값)를 반영하여 상품 영향력 가치를 도출한다. 여기서 가중치는 경험적인 데이터(empirical data)를 통해 가변적으로 변경할 수 있다.
예를 들어, 코트에 대한 어트리뷰트 영향력 가치의 정규화 값이 0.9433, 스커트에 대한 어트리뷰트 영향력 가치의 정규화 값이 0.1051, 롱패딩에 대한 어트리뷰트 영향력 가치의 정규화 값이 -1.0484, 그레이에 대한 어트리뷰트 영향력 가치의 정규화 값이 0.7071, 베이지에 대한 어트리뷰트 영향력 가치의 정규화 값이 -0.7071이고, 아이템 클래스의 가중치가 1, 컬러 클래스의 가중치가 0.5인 경우, 사용자로부터 획득한 제1 콘텐츠에는 아이템 = {코트}, 컬러 = {베이지}인 상품 어트리뷰트가 포함되어 있고, 제2 콘텐츠에는 아이템 = {스커트}, 컬러 = {그레이}인 상품 어트리뷰트가 포함되어 있다고 가정하자. 제1 콘텐츠 및 제2 콘텐츠에 포함된 상품에 대한 상품 영향력 가치는 수학식 4에 따라 아래와 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00008
상품 영향력 측정부(323)는 상술한 바와 같이 도출된 상품 어트리뷰트 및 이에 대응하는 상품 영향력 가치를 맵핑하여 상품 어트리뷰트 데이터베이스(342)에 저장할 수 있다.
콘텐츠 큐레이션부(330)는 상품 영향력 가치에 기초하여 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 큐레이션할 수 있다(S440).
일 실시예로, 콘텐츠 큐레이션부(330)는 상품 어트리뷰트 데이터베이스(342)로부터 기설정된 조건에 부합하는 상품 영향력 가치를 가지는 상품 콘텐츠를 검출하고, 이를 활용하고자 하는 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 상품 영향력 가치의 순위를 조건으로 설정한 경우, 콘텐츠 큐레이션부(330)는 사용자가 제공한 다양한 콘텐츠 중에서 상품 영향력 가치가 높은 상품 어트리뷰트를 상품 어트리뷰트 데이터베이스(342)로부터 획득하고, 이러한 상품 어트리뷰트를 큐레이션한 콘텐츠를 제공할 수 있다. 또는 상품의 유사도를 조건으로 설정한 경우, 콘텐츠 큐레이션부(330)는 사용자가 제공한 콘텐츠에 포함된 상품과 유사한 상품 어트리뷰트를 상품 어트리뷰트 데이터베이스(342)로부터 획득하고, 획득한 각 상품 어트리뷰트와의 유사도를 계산하여 콘텐츠 큐레이션에 활용할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법을 적용한 일례를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 데이터 수집부(310)는 기설정된 주기마다 신규 SNS 데이터를 수집할 수 있다(S500). 실시예에 따라, 데이터 수집부(310)는 사용자 계정 데이터베이스(340)로부터 사용자 영향력 지수에 기초하여 영향력 있는 사용자를 검출하고, 검출한 사용자의 SNS 데이터를 주기적으로 수집할 수도 있다.
영향력 측정부(320)는 수집된 SNS 데이터로부터 이미지를 획득하여 각 이미지에 포함된 적어도 하나의 어트리뷰트를 추출할 수 있다(S510). 실시예에 따라, 영향력 측정부(320)는 영향력 있는 사용자의 SNS 데이터로부터 새로 수집된 이미지에 한해서 어트리뷰트를 추출할 수 있다.
영향력 측정부(320)는 영향력 있는 사용자 각각에 대한 사용자 영향력 지수를 이용하여 각 이미지에 포함된 어트리뷰트에 대한 어트리뷰트 영향력 가치를 측정할 수 있다(S520).
예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 영향력 측정부(320)는 제1 사용자의 제1 이미지(501)로부터 코트, 베이지, 벨트 어트리뷰트를 추출하고, 제2 사용자의 제2 이미지(502)로부터 랩스커트, 그레이, 디스트로이드 어트리뷰트를 추출할 수 있다. 영향력 측정부(320)는 추출한 각 어트리뷰트에 대해 제1, 2 사용자의 사용자 영향력 지수를 이용하여 각 어트리뷰트 영향력 가치를 계산할 수 있다.
영향력 측정부(320)는 각 어트리뷰트 및 이와 대응하는 어트리뷰트 영향력 가치를 어트리뷰트 데이터베이스(341)에 저장할 수 있다(S530).
어트리뷰트 데이터베이스(341)가 업데이트된 경우, 영향력 측정부(320)는 어트리뷰트 데이터베이스(341)에서 업데이트된 어트리뷰트 및 어트리뷰트 영향력 가치를 이용하여 상품 영향력 가치를 도출할 수 있고, 이에 따라 상품 어트리뷰트 데이터베이스(342)를 업데이트할 수 있다(S540).
또한 사용자로부터 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 획득하면 영향력 측정부(320)는 어트리뷰트 데이터베이스(341)에 저장된 어트리뷰트 및 어트리뷰트 영향력 가치를 이용하여 사용자의 콘텐츠에 포함된 상품에 대한 상품 영향력 가치를 측정할 수 있다(S550).
본 발명의 일 실시예에 따르면, 주기적으로 신규 SNS 데이터를 수집하여 영향력을 평가하므로 지속적으로 상품 영향력을 갱신할 수 있고, 이에 따라 최신 트렌드를 적시에 효과적으로 반영하여 활용할 수 있다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법을 적용한 다른 예를 나타낸 도면이다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 영향력 측정부(320)는 사용자 상품 데이터베이스(343)로부터 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 획득할 수 있다(S600). 실시예로, 영향력 측정부(320)는 사용자 상품 데이터베이스(343)로부터 스톡 키핑 유닛(stock keeping unit, SKU) 단위로 콘텐츠를 획득할 수 있다.
영향력 측정부(320)는 획득한 콘텐츠 각각으로부터 어트리뷰트를 추출하고(S610), 추출한 어트리뷰트 각각에 대한 어트리뷰트 영향력 가치를 측정한 다음 각 어트리뷰트 영향력 가치를 기초로 콘텐츠 각각에 대한 상품 영향력 가치를 측정할 수 있다(S620).
콘텐츠 큐레이션부(330)는 획득한 콘텐츠 각각에 대한 상품 영향력 가치를 기반으로 기설정된 영향력 가치에 부합하는지 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 조건에 부합하는 콘텐츠를 필터링할 수 있다(S630). 예를 들어, 영향력 가치가 높은 순위에 있는 콘텐츠를 선별하여 필터링할 수 있다.
콘텐츠 큐레이션부(330)는 필터링된 콘텐츠를 큐레이션하여 사용자에게 제공할 수 있다(S640). 예를 들어, 사용자가 보유한 콘텐츠 중에서 소셜 네트워크 상에서 가장 영향력이 높은 상품을 반영하여 제공할 수 있다.
상술한 바와 같이 어트리뷰트 데이터베이스(341) 및 상품 어트리뷰트 데이터베이스(342)의 업데이트에 따라, 어트리뷰트 영향력 가치 및 상품 영향력 가치가 변경될 수 있다. 이 경우, 콘텐츠 큐레이션부(330)는 상품 어트리뷰트 데이터베이스(342)로부터 업데이트된 상품 영향력 가치를 기반으로 다시 기설정된 조건에 부합하는지 여부를 판단하여 콘텐츠의 필터링을 수행할 수 있다. 따라서, 소셜 네트워크 상에서의 트렌드 변동을 지속적으로 모니터링할 수 있고, 이에 따라 트렌드를 반영한 콘텐츠를 동적으로 업데이트할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법을 적용한 또 다른 예를 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 영향력 측정부(320)는 사용자로부터 신규 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 획득할 수 있다(S700).
영향력 측정부(320)는 신규 상품 정보를 포함하는 콘텐츠로부터 상품 어트리뷰트를 추출하고(S710), 추출한 상품 어트리뷰트 각각에 대한 어트리뷰트 영향력 가치를 기반으로 상품 정보를 포함하는 콘텐츠의 상품 영향력 가치를 측정할 수 있다(S720).
여기서, 영향력 측정부(320)는 사용자로부터 획득한 콘텐츠에 포함된 상품과 유사한 상품을 비교하여 상품 영향력 가치를 평가할 수도 있다.
실시예로, 영향력 측정부(320)는 사용자로부터 획득한 콘텐츠 내의 상품 어트리뷰트와 유사한 상품(701)을 상품 어트리뷰트 데이터베이스(342)로부터 획득할 수 있다(S730). 영향력 측정부(320)는 유사한 상품(701) 각각으로부터 상품 어트리뷰트(702, 703)를 추출하고(S740), 추출한 상품 어트리뷰트(702, 703) 각각과 사용자로부터 획득한 콘텐츠의 상품 어트리뷰트 각각의 유사 정도를 비교(704, 705)할 수 있다(S750). 이러한 각 어트리뷰트 간의 유사 정도(704, 705)에 따라 유사한 상품 각각의 유사도를 도출할 수 있다. 영향력 측정부(320)는 각 유사한 상품(701)에 대해서 상품 유사도를 반영하여 상품 영향력 가치를 측정할 수 있다.
콘텐츠 큐레이션부(330)는 상품 유사도를 반영한 상품 영향력 가치에 기초하여 사용자로부터 획득한 콘텐츠와 유사한지 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 유사한 상품을 포함한 콘텐츠를 필터링할 수 있다(S760).
콘텐츠 큐레이션부(330)는 필터링된 콘텐츠를 큐레이션하여 사용자에게 제공할 수 있다(S770).
본 발명에 따르면, 상품의 유사도를 반영하여 영향력을 평가할 수 있으므로 유사한 상품을 추천하거나 유사한 상품을 매칭하는 경우에 효과적으로 활용할 수 있으며, 예컨대 광고 게재시에 활용할 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (10)

  1. 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 장치에 의해 수행되는 영향력 측정 방법에 있어서,
    소셜 네트워크 서비스(SNS)로부터 SNS 데이터를 수집하는 단계;
    상기 SNS 데이터를 기초로하여 사용자 영향력 지수, 어트리뷰트 영향력 가치 및 상품 영향력 가치를 측정하는 단계; 및
    상기 상품 영향력 가치에 기초하여 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 큐레이션(curation)하는 단계;를 포함하고,
    상기 사용자 영향력 지수는, 상기 SNS의 해당 사용자의 팔로워 수 및 게시글 당 댓글 수를 기반으로 측정되는, 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영향력 측정 장치는,
    (전체 사용자의 평균 팔로워 수 대비 해당 사용자의 팔로워 수) * (게시글 당 댓글 수의 제곱 평균 제곱근(RMS))을 통해 상기 사용자 영향력 가치를 측정하고,
    (상기 사용자 영향력 지수) * (기 설정된 기간 내의 게시글에 포함된 이미지로부터 추출한 어트리뷰트가 아이템)을 통해 상기 어트리뷰트 영향력 가치를 측정하는, 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 영향력 측정 장치는, 상기 어트리뷰트 영향력 가치를 측정 시에,
    상기 SNS 데이터로부터 상기 사용자의 계정 정보와 관련된 기 설정된 기간 내의 이미지 정보를 획득하고,
    상기 이미지 정보를 기반으로 생성되는 학습 이미지에 이미지 태깅을 적용하여 상기 이미지 정보에 포함된 적어도 하나의 어트리뷰트를 추출하며,
    상기 적어도 하나의 어트리뷰트 각각에 대한 어트리뷰트 영향력 가치를 측정하는, 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 영향력 측정 장치는, 상기 적어도 하나의 어트리뷰트를 추출 시에,
    상기 사용자 영향력 지수를 기반으로 적어도 하나의 영향력 있는 사용자를 도출하고,
    상기 적어도 하나의 영향력 있는 사용자의 계정 정보와 관련된 콘텐츠 정보로부터 기 설정된 기간 내의 이미지 정보를 획득하여, 상기 적어도 하나의 어트리뷰트를 추출하고,
    상기 적어도 하나의 영향력 있는 사용자 각각에 대한 사용자 영향력 지수를 기반으로 상기 적어도 하나의 어트리뷰트 각각에 대한 어트리뷰트 영향력 가치를 측정하는, 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 영향력 측정 장치는, 상기 어트리뷰트 영향력 가치를 측정 시에,
    상기 적어도 하나의 어트리뷰트 각각이 속해 있는 해당 클래스를 기준으로 상기 해당 클래스 내에서 상기 적어도 하나의 어트리뷰트가 각각 차지하는 비율로 상기 어트리뷰트 영향력 가치를 정규화하는, 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 영향력 측정 장치는, 상기 어트리뷰트 영향력 가치를 측정 시에,
    상기 어트리뷰트와 이에 대응하는 상기 어트리뷰트 영향력 가치를 맵핑하여 어트리뷰트 데이터베이스에 저장하는, 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 영향력 측정 장치는, 상기 상품 영향력 가치를 측정 시에,
    상기 사용자로부터 상기 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 획득하고,
    상기 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 기반으로 생성되는 학습 이미지에 이미지 태깅을 적용하여 상기 상품 정보에 포함된 적어도 하나의 상품 어트리뷰트를 추출하고,
    상기 어트리뷰트 데이터베이스로부터 상기 적어도 하나의 상품 어트리뷰트 각각에 대응하는 어트리뷰트 영향력 가치를 획득하며,
    상기 획득된 어트리뷰트 영향력 가치의 정규화 값을 기반으로 상기 가중치를 반영하여 상기 상품 정보를 포함하는 콘텐츠에 대한 상품 영향력 가치를 측정하는, 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 영향력 측정 장치는,
    상기 상품 영향력 가치를 측정 시에, 상기 상품 어트리뷰트와 이에 대응하는 상기 상품 영향력 가치를 각각 맵핑하여 상품 어트리뷰트 데이터베이스에 저장하고,
    상기 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 획득 시에, 상기 상품 어트리뷰트 데이터베이스로부터 기설정된 조건에 부합하는 상품 영향력 가치를 가지는 콘텐츠를 검출하여 획득하며,
    상기 기설정된 조건은,
    상기 상품 영향력 가치의 순위를 기준으로 설정되거나, 또는 상기 콘텐츠에 포함된 상품 정보와 유사한 정도를 기준으로 설정되는, 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 영향력 측정 장치는, 상기 SNS 데이터를 수집 시에,
    상기 소셜 네트워크 서비스로부터 일정 주기마다 신규 SNS 데이터를 수집하여 갱신하는, 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법.
  10. 데이터 수집부가 소셜 네트워크 서비스(SNS)로부터 SNS 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 SNS 데이터를 기초로하여 사용자 영향력 지수, 어트리뷰트 영향력 가치 및 상품 영향력 가치를 측정하는 영향력 측정부; 및
    상기 상품 영향력 가치에 기초하여 상품 정보를 포함하는 콘텐츠를 큐레이션(curation)하는 콘텐츠 큐레이션부;를 포함하고,
    상기 사용자 영향력 지수는, 상기 SNS의 해당 사용자의 팔로워 수 및 게시글 당 댓글 수를 기반으로 측정되는, 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 장치.
KR1020210033562A 2019-11-29 2021-03-15 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법 및 장치 KR102330724B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210033562A KR102330724B1 (ko) 2019-11-29 2021-03-15 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190156235A KR102230255B1 (ko) 2019-11-29 2019-11-29 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법 및 장치
KR1020210033562A KR102330724B1 (ko) 2019-11-29 2021-03-15 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법 및 장치

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190156235A Division KR102230255B1 (ko) 2019-11-29 2019-11-29 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210035120A true KR20210035120A (ko) 2021-03-31
KR102330724B1 KR102330724B1 (ko) 2021-11-24

Family

ID=75237902

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210033562A KR102330724B1 (ko) 2019-11-29 2021-03-15 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102330724B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102608247B1 (ko) * 2023-08-16 2023-11-30 주식회사 에프오씨씨 시니어 건강관리 및 웰니스 플랫폼 시스템

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240099561A (ko) 2022-12-22 2024-07-01 주식회사 크리스틴컴퍼니 소셜 네트워크 서비스 트렌드 분석 기반의 디자인을 통한 디자이너 및 제조공장 매칭 시스템

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101302507B1 (ko) * 2011-04-11 2013-09-03 에스케이씨앤씨 주식회사 Ｓｎｓ를 이용한 마케팅 서비스 방법 및 장치
KR20140078008A (ko) * 2012-12-13 2014-06-25 에스케이플래닛 주식회사 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법
KR20140094052A (ko) * 2013-01-15 2014-07-30 에스케이플래닛 주식회사 관심대상 분석 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 장치
KR20170026264A (ko) * 2015-08-26 2017-03-08 옴니어스 주식회사 상품 영상 검색 및 시스템
US20170132688A1 (en) 2013-09-13 2017-05-11 Google Inc. Pricing product recommendations in a social network

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101302507B1 (ko) * 2011-04-11 2013-09-03 에스케이씨앤씨 주식회사 Ｓｎｓ를 이용한 마케팅 서비스 방법 및 장치
KR20140078008A (ko) * 2012-12-13 2014-06-25 에스케이플래닛 주식회사 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법
KR20140094052A (ko) * 2013-01-15 2014-07-30 에스케이플래닛 주식회사 관심대상 분석 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 장치
US20170132688A1 (en) 2013-09-13 2017-05-11 Google Inc. Pricing product recommendations in a social network
KR20170026264A (ko) * 2015-08-26 2017-03-08 옴니어스 주식회사 상품 영상 검색 및 시스템

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102608247B1 (ko) * 2023-08-16 2023-11-30 주식회사 에프오씨씨 시니어 건강관리 및 웰니스 플랫폼 시스템
KR102656106B1 (ko) * 2023-08-16 2024-04-11 주식회사 에프오씨씨 액티브 시니어 취향 기반 콘텐츠 추천 플랫폼 시스템
KR102656101B1 (ko) * 2023-08-16 2024-04-11 주식회사 에프오씨씨 시니어 취향 기반 상품, 서비스 또는 콘텐츠 중개 플랫폼 시스템
KR102684731B1 (ko) * 2023-08-16 2024-07-12 씨엠에이파트너스 주식회사 시니어 취향 기반 상품, 서비스 또는 콘텐츠 추천 플랫폼 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR102330724B1 (ko) 2021-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102052344B1 (ko) 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법 및 장치
US20180108048A1 (en) Method, apparatus and system for recommending contents
US20170337602A1 (en) Using facial recognition and facial expression detection to analyze in-store activity of a user
JP5960887B1 (ja) 算出装置、算出方法及び算出プログラム
KR20190142500A (ko) 화장품 추천 서비스 제공 방법 및 이를 실행하기 위한 시스템
US20190149626A1 (en) Similarity learning-based device attribution
KR102330724B1 (ko) 소셜 네트워크 기반의 영향력 측정 방법 및 장치
KR20100091669A (ko) 전자상거래 서비스에서의 개인화 추천 시스템
KR102020551B1 (ko) 모바일 컨텍스트 정보 기반의 음식점 추천방법 및 그를 위한 장치
KR101679750B1 (ko) 맞춤형 정보를 제공하기 위해 빅데이터 분석으로 브랜드를 평가하는 시스템
US20140288999A1 (en) Social character recognition (scr) system
KR20160065429A (ko) 하이브리드 개인화 상품추천 방법
EP2812856A1 (en) Tools and methods for determining relationship values
KR20190067619A (ko) 스마트기기 신체분석과 연동된 헬스케어 정보제공 및 제품구독 서비스 제공 방법
WO2016042284A1 (en) A method and system for delivering context-relevant content to portable devices
Pipergias Analytis et al. The structure of social influence in recommender networks
KR20200052573A (ko) 소셜미디어 및 사용자 로그를 이용한 큐레이션 기반 데일리 코디 서비스 제공 방법
Tkalčič et al. A research tool for user preferences elicitation with facial expressions
CN103366308A (zh) 信息处理设备、信息处理方法和程序
TWI629654B (zh) Wisdom door city welcome product recommendation system and method thereof
KR102230255B1 (ko) 소셜 네트워크를 이용한 영향력 측정 방법 및 장치
KR20220126909A (ko) 인공지능 기반 맞춤형 퍼스널 컬러 진단에 따른 화장품 추천 시스템
Ying et al. Preference-aware community detection for item recommendation
JP6767465B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
KR102131959B1 (ko) 사용자 선호도 및 유전정보를 이용한 맞춤형 마케팅 방법 및 이를 위한 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant