KR20220060680A - 게임 사용자의 심리를 분류하기 위한 표준 테이블 생성 장치 및 표준 테이블 생성 장치의 동작 방법 - Google Patents

게임 사용자의 심리를 분류하기 위한 표준 테이블 생성 장치 및 표준 테이블 생성 장치의 동작 방법 Download PDF

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Abstract

본 개시의 실시예들은 게임 사용자의 성향을 분류하기 위하여, 게임 사용자의 데이터를 표준화하는 서버의 동작 방법으로써, 사용자가 게임을 진행하는 중에 게임 내에서 이벤트가 발생하는지 여부를 결정하는 단계, 게임 내에서 이벤트가 발생하는 경우, 이벤트에 대응하는 데이터 표준화 함수를 호출하는 단계, 데이터 표준화 함수에서 미리 정의된 적어도 하나의 파라미터를 획득하는 단계, 적어도 하나의 파라미터를 이벤트에 대응하는 테이블에 저장하는 단계, 및 생성된 테이블에 기초하여 사용자의 성향을 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

게임 사용자의 심리를 분류하기 위한 표준 테이블 생성 장치 및 표준 테이블 생성 장치의 동작 방법{AN APPARATUS FOR GENERATING STANDARDIZED TABLE FOR CLASSIFYING THE PSYCHOLOGY OF A GAME USER AND AN OPERATION THEREOF}
본 발명은 게임 컨텐츠 추천 장치 및 컨텐츠 추천 장치의 동작 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 사용자의 성향에 따른 게임 컨텐츠를 추천하기 위한 기준을 획득하기 위하여, 원시(RAW) 데이터를 표준화하는 장치 및 방법에 대한 것이다.
일반적으로 게임은 다양한 컨텐츠와 다양한 내용들로 일반인들이 널리 사용하고 있다. 종래의 게임은 다양한 놀이나 유희의 제공을 위해 사용되고 있다. 또한, 게임은 사용자들이 게임을 하는 성향에 따라, 하드코어, 캐주얼 게이머 등으로 구분되거나, 게임의 난이도에 따라 상(Hard), 중(Normal) 및 하(Easy) 등으로 구분되어 사용자들에게 제공되고 있다. 이외에도 게임은 연령대, 성별, 게임 장르 등을 통해서 구분되기도 한다.
사용자들은 게임의 한정된 캐릭터로 표현하기 어려울 만큼 다양한 성격 또는 취향 등의 성향을 가지고 있으나, 종래의 게임을 즐기는 사용자들은 이러한 사용자들의 성향에 맞춰 게임을 즐길 수 있는 게임 서비스를 제공받기 쉽지 않았다.
또한 게임 제공자가 사용자의 성향을 알기 위하여 설문조사를 통하는 경우가 있었으나, 설문조사와 게임의 괴리감으로 인하여 게임 내에서의 사용자의 성향을 파악하는 것이 쉽지 않았다.
최근 기술의 발전으로 게임 내에서 사용자에 특화된 광고를 사용자에게 제공하거나, 인공지능에 기반하여 사용자에게 컨텐츠를 추천하는 알고리즘이 개발되고 있다. 하지만, 게임 내의 광고는 게임의 진행 상황과 직접적인 관계가 없어 사용자가 피로감을 느끼는 경우가 있었다. 또한 인공지능에 기반하여 사용자에게 컨텐츠를 추천하는 알고리즘은 구매 확률에만 의존하여 기계학습되므로 사용자의 심리상태를 반영하지 못하는 문제점이 있었다.
또한, 게임은 정형화된 스토리나 이벤트 등을 구성하고 있는 경우가 많기 때문에, 사용자는 사용자의 성향 또는 심리 상태에 맞지 않는 게임 컨텐츠인 경우에 게임에 대한 거부감을 느끼거나 지루함을 느낄 수도 있었다.
따라서 사용자의 성향에 맞는 게임 컨텐츠를 사용자에게 제공하는 방법 및 장치의 필요성이 증가하고 있다. 또한 사용자의 성향을 구분하기 위한 기준을 획득하는 방법 및 장치에 대한 필요성이 증가하고 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 게임 사용자의 성향을 분류하기 위하여, 게임 사용자의 데이터를 표준화하는 서버의 동작 방법은, 사용자가 게임을 진행하는 중에 게임 내에서 이벤트가 발생하는지 여부를 결정하는 단계, 게임 내에서 이벤트가 발생하는 경우, 이벤트에 대응하는 데이터 표준화 함수를 호출하는 단계, 데이터 표준화 함수에서 미리 정의된 적어도 하나의 파라미터를 획득하는 단계, 적어도 하나의 파라미터를 이벤트에 대응하는 테이블에 저장하는 단계, 및 생성된 테이블에 기초하여 사용자의 성향을 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 서버의 동작 방법의 이벤트가 발생하는지 여부를 결정하는 단계는 이벤트에 대응되는 이벤트 실행 함수가 호출되거나 이벤트에 대응되는 이벤트 발생 정보가 생성된 경우, 게임 내에서 이벤트가 발생한 것으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 서버의 동작 방법의 적어도 하나의 파라미터는 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보, 이벤트의 수행 주체에 대한 정보, 및 이벤트의 수행 주체가 사용한 대상에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 서버의 동작 방법의 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보는, 이벤트의 발생시각에 대한 정보, 이벤트의 종료시각에 대한 정보, 또는 이벤트의 지속시간에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 이벤트의 수행 주체에 대한 정보는, 사용자의 계정에 대한 정보 또는 캐릭터에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 이벤트의 수행 주체가 사용한 대상(object)에 대한 정보는 재화와 관련된 정보, 스킬에 대한 정보, 아이템에 대한 정보, 과금 정보, 또는 컨텐츠에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 서버의 동작 방법의 테이블에 저장하는 단계는 이벤트의 종류 마다 테이블을 생성하여, 복수의 테이블을 생성하는 단계를 포함하고, 복수의 테이블에 포함된 하나의 테이블은 복수의 사용자의 계정에 대한 적어도 하나의 파라미터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 서버의 동작 방법의 사용자의 성향을 분류하는 단계는 미리 결정된 복수의 성향 중 하나로 사용자를 분류하기 위한 기준인 기준 데이터를 복수의 테이블에 기초하여 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 서버의 동작 방법의 사용자의 성향을 분류하는 단계는 복수의 테이블로부터 사용자의 계정에 대한 특징 데이터를 획득하는 단계 및 기준 데이터 및 사용자의 계정에 대한 특징 데이터에 기초하여, 미리 결정된 복수의 성향 중 사용자의 성향을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 서버의 동작 방법의 사용자의 계정에 대한 정보는 사용자의 계정의 고유 식별정보 또는 사용자의 계정의 레벨에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 재화와 관련된 정보는 재화의 고유 식별정보, 재화의 양에 대한 정보, 또는 재화의 획득 경로에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 캐릭터에 대한 정보는 캐릭터의 고유 식별정보, 캐릭터의 카테고리에 대한 정보, 캐릭터의 레벨에 대한 정보, 캐릭터의 획득 경로에 대한 정보, 또는 캐릭터의 능력치에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 스킬에 대한 정보는 스킬의 고유 식별정보, 스킬의 카테고리에 대한 정보, 또는 스킬의 레벨에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 아이템에 대한 정보는 아이템의 고유 식별자, 아이템의 카테고리에 대한 정보, 아이템의 레벨에 대한 정보, 아이템의 개수, 아이템의 획득 경로에 대한 정보 또는 아이템의 가격 중 적어도 하나를 포함하고, 과금 정보는 사용자가 게임 제공자에게 지불한 액수에 대한 정보를 포함하고, 컨텐츠에 대한 정보는 컨텐츠의 고유 식별정보, 컨텐츠의 카테고리에 대한 정보, 컨텐츠의 난이도에 대한 정보, 컨텐츠의 완료에 걸린 시간에 대한 정보, 컨텐츠의 진입 경로에 대한 정보, 또는 컨텐츠의 완료 상태에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상술한 바와 같은 서버의 동작 방법을 구현하기 위한 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다.
도 1는 본 개시의 일 실시예에 따른 서버를 나타낸 도면이다.
도 2은 본 개시의 일실시예에 따른 서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 테이블을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 서버의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 기준 데이터를 생성하는 과정을 나타낸다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따라 표준화된 복수의 테이블로부터 획득된 데이터의 분포를 나타낸다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 표준화된 복수의 테이블로부터 획득된 데이터의 분포를 나타낸다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따라 두 개의 기준 데이터를 이용하여 사용자의 성향을 분류하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
본 명세서에서 어떤 구성요소와 "관련된 정보"는 어떤 구성요소에 기초하여 계산된 정보를 의미하거나, 어떤 구성요소와 대응되는 인덱스이거나, 어떤 구성요소를 포함하는 정보를 의미하거나, 어떤 구성요소와 선형적인 관계를 가진 정보를 의미하거나, 어떤 구성요소가 포함된 정보를 의미한다. 선형적인 관계는 정비례관계 또는 역비례관계를 의미할 수 있다. 정보는 수치 또는 텍스트를 포함할 수 있다.
또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면 "부"는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. 용어 "프로세서"는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치 (CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서 (DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서는, "프로세서"는 주문형 반도체 (ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스 (PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이 (FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. 용어 "프로세서"는, 예를 들어, DSP 와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다.
용어 "메모리"는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 용어 메모리는 임의 액세스 메모리 (RAM), 판독-전용 메모리 (ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리 (NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리 (PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리 (EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM (EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 실시예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.
도 1는 본 개시의 일 실시예에 따른 서버를 나타낸 도면이다.
서버(100)는 프로세서(110) 또는 메모리(120)를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장되어 있는 명령어에 기초하여 동작을 수행할 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니며, 서버(100)는 메모리를 포함하지 않고 프로세서(110)만 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 입력 신호에 기초하여 미리 설정된 신호를 미리 설정된 시간동안 출력 라인으로 출력하도록 설정되어 있을 수 있다. 서버(100)의 각 부품은 신호에 따라 미리 설정된 동작을 수행할 수 있다.
게임 서비스 제공자의 서버(130)는 원시 데이터베이스를 포함할 수 있다. 원시 데이터베이스에는 원시(RAW) 데이터가 저장되어 있을 수 있다. 서버(100)는 게임 서비스 제공자의 서버(130)로부터 원시 데이터를 수신하여 처리한 후, 처리 결과를 다시 게임 서비스 제공자의 서버(130)로 송신할 수 있다. 예를 들어 서버(100)는 사용자의 원시 데이터에 소정의 기준을 적용하여 사용자의 성향을 복수의 성향 중 하나로 결정할 수 있다. 또한 서버(100)는 사용자 계정에 대한 특징 데이터를 성향 분석 모델에 적용하여, 미리 결정된 복수의 성향 중 적어도 하나의 성향을 선택할 수 있다. 사용자 계정에 대한 특징 데이터는 사용자의 로그 데이터에 기반하여 획득된 데이터일 수 있다. 서버(100)는 사용자의 성향에 기초하여 사용자에게 컨텐츠 또는 아이템을 추천할 수 있다. 이를 통하여 게임 서비스 제공자는 사용자에게 행동경제학에 기반한 컨텐츠 및 아이템을 제공할 수 있다.
게임 서비스 제공자의 서버(130)는 짧은 시간 안에 매우 방대한 양의 로그 데이터를 실시간으로 원시 데이터베이스에 저장할 수 있다. 원시 데이터베이스에 저장되어 있는 로그 데이터는 사용자(게이머)가 게임 내에서 한 활동과 관련된 데이터이다. 원시 데이터베이스에 저장되어 있는 로그 데이터는 가공되지 않은 데이터라는 점에서 원시 데이터(raw data)라고 할 수 있다. 원시 데이터베이스에 포함된 로그 데이터는 게임의 메타데이터, 게임의 플레이 기록, 또는 플레이를 통해 얻을 수 있는 재화와 관련된 데이터를 포함할 수 있다. 게임마다 데이터 베이스의 구조 또는 데이터 베이스에 저장된 로그 데이터의 내용이 다를 수 있다. 또한, 로그 데이터 중에는 서버(100)의 데이터 처리에 불필요한 데이터가 포함되어 있을 수 있다. 따라서, 서버(100) 또는 게임 서비스 제공자의 서버(130) 중 하나는 데이터 처리에 쓰일 데이터를 선정하고, 선정된 데이터만을 추출하여 표준화된 데이터 베이스를 생성할 수 있다. 표준화된 데이터 베이스에 포함된 적어도 하나의 파라미터는 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보, 이벤트의 수행 주체에 대한 정보, 및 이벤트의 수행 주체가 사용한 대상에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 표준화된 데이터 베이스는 복수의 테이블을 포함할 수 있으며, 복수의 테이블 각각은 하나의 이벤트에 대응될 수 있다.
서버(100)는 원시 데이터를 수신하여 표준화된 데이터 베이스를 생성할 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니며 게임 서비스 제공자의 서버(130)까 원시 데이터에 기초하여 표준화된 데이터 베이스를 생성하고, 서버(100)는 게임 서비스 제공자의 서버(130)에서 생성된 표준화된 데이터 베이스를 수신할 수 있다. 본 개시에서 설명의 편의를 위하여, 서버(100)가 본 개시와 관련된 단계들을 수행하는 것으로 기재하고 있으나, 서버(100)가 모든 단계를 수행하는 것으로 한정해석 되어서는 안된다. 본 개시에 기재된 적어도 일부의 단계는 게임 서비스 제공자의 서버(130)에서 수행될 수 있다.
또한 서버(100) 또는 게임 서비스 제공자의 서버(130)는 원시 데이터베이스에 포함된 사용자의 로그 데이터 중에서 필요한 데이터를 추출하여, 표준화된 데이터 베이스를 생성할 수 있다. 서버(100) 또는 게임 서비스 제공자의 서버(130)는 표준화된 데이터 베이스를 생성하기 위하여 소정의 알고리즘을 사용할 수 있다. 서버(100) 또는 게임 서비스 제공자의 서버(130)는 소정의 알고리즘에 기초하여 원시 데이터(raw data)의 값을 서버(100)가 처리할 수 있는 표준화된 값으로 변형할 수 있다. 또한 서버(100) 또는 게임 서비스 제공자의 서버(130)는 소정의 알고리즘에 기초하여 원시 데이터를 포함한 원시 데이터베이스의 구조를 표준화된 데이터 베이스의 구조로 변형할 수 있다. 여기서 표준화된 데이터 베이스는 이하에서 설명할 표준화된 복수의 테이블에 대응될 수 있다.
서버(100)는 표준화된 데이터 베이스에 포함된 적어도 하나의 데이터에 기초하여 사용자의 성향을 분석하기 위한 기준 데이터를 획득할 수 있다. 기준 데이터는 미리 결정된 복수의 성향 중 하나로 사용자를 분류하기 위한 기준일 수 있다. 서버(100)는 복수의 테이블에 기초하여 기준 데이터를 생성할 수 있다. 또한 서버(100)는 기준 데이터에 기초하여 분석 대상 사용자의 성향을 분석하고, 분석 결과에 따라 추천 캐릭터 정보, 추천 아이템 정보, 추천 컨텐츠 정보를 결정할 수 있다.
이하, 서버(100)의 동작에 대하여 보다 자세히 설명한다.
도 2은 본 개시의 일실시예에 따른 서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 2의 단계들은 설명의 편의 상 서버(100)가 수행하는 것으로 설명한다. 하지만 도 2의 단계들 중 일부는 게임 서비스 제공자의 서버(130)에서 수행될 수 있다. 서버(100) 및 게임 서비스 제공자의 서버(130)는 데이터를 주고받으면서 도 2의 단계들을 수행할 수 있다.
도 2의 단계들은 게임 사용자의 성향을 분류하기 위하여, 게임 사용자의 데이터를 표준화하는 서버(100)의 동작 방법에 대한 것이다. 데이터를 표준화 한다는 것은 사용자의 행위와 관련하여 생성된 데이터를 의미별로 모은다는 것을 의미한다. 예를 들어, 사용자가 게임 내에서 특정 스테이지를 진행할 때, 특정 장비를 착용하고 아이템을 사용했다면, 서버(100)는 특정 스테이지에 진입한다는 사용자의 행위와 연관된, 장비 착용에 대한 정보, 및 아이템 사용에 대한 정보 등을 함께 저장할 수 있다. 이를 통하여 서버(100)는 사용자의 장비 착용행위 및 아이템 사용행위가 특정 스테이지를 진행할 때 이루어졌음을 알 수 있으며, 다른 장치 착용행위 및 아이템 사용행위와 구분할 수 있다.
서버(100)는 사용자가 게임을 진행하는 중에 게임 내에서 이벤트가 발생하는지 여부를 결정하는 단계(210)를 수행할 수 있다.
게임 내에서는 복수의 이벤트가 발생할 수 있으며, 서버(100)는 복수의 이벤트 중 분석 대상이 되는 데이터가 생성되거나, 사용되거나, 변경되는 분석 데상 이벤트의 발생 여부를 결정할 수 있다.
분석 대상 이벤트가 발생하는지 여부를 결정하기 위하여 서버(100)는 이벤트에 대응되는 이벤트 실행 함수가 호출되는지 여부를 확인할 수 있다. 또한 분석 대상 이벤트가 발생하는지 여부를 결정하기 위하여 서버(100)는 이벤트에 대응되는 이벤트 발생 정보가 생성되는지 여부를 확인할 수 있다. 이벤트에 대응되는 이벤트 실행 함수가 호출되거나, 이벤트에 대응되는 이벤트 발생 정보가 생성되는 경우, 서버(100)는 게임 내에서 이벤트가 발생한 것으로 결정하는 단계를 수행할 수 있다.
여기서 이벤트는 계정 생성 이벤트, 사용자의 로그인/로그아웃 이벤트, 캐릭터 획득/소멸 이벤트, 캐릭터 레벨업 이벤트, 컨텐츠 시작/종료 이벤트, 재화 획득/소멸 이벤트, 우편함 열람 이벤트, 광고 시청 이벤트, 또는 아이템 획득/소멸/사용/레벨업 등과 같은 개별 이벤트 등을 포함할 수 있다.
본 개시에서 서버(100)는 개별 이벤트가 아닌 분석 대상이 되는 이벤트 및 분석 대상이 되는 이벤트와 관련된 파라미터들을 묶어서 테이블을 생성할 수 있다. 예를 들어 사용자가 컨텐츠(스테이지, 퀘스트)를 시작하면서, 일부 아이템을 소모할 수 있고, 일부 아이템을 획득할 수 있고, 아이템을 장착할 수 있으며, 캐릭터를 이용할 수 있다. 이와 같이 본 개시에 따른 서버(100)는 "컨텐츠 시작"이라는 이벤트와 관련된 파라미터들을 표준화하여 저장할 수 있다. 이를 위하여 다음과 같은 단계를 수행할 수 있다.
게임 내에서 이벤트가 발생하는 경우, 서버(100)는 이벤트에 대응하는 데이터 표준화 함수를 호출하는 단계(220)를 수행할 수 있다. 데이터 표준화 함수는 이벤트에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 획득하기 위한 함수이다. 데이터 표준화 함수는 원시 데이터를 수신하여 표준화된 적어도 하나의 파라미터를 획득할 수 있다. 원시 데이터는 불필요한 데이터를 포함할 수 있으므로, 서버(100)는, 데이터 표준화 함수를 이용하여, 원시 데이터 중 일부를 선택하여 적어도 하나의 파라미터를 획득할 수 있다. 서버(100)는 원시 데이터 중 미리 정해진 순서로 정렬된 적어도 하나의 파라미터를 획득할 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니며, 서버(100)는 원시 데이터 중 임의의 순서로 적어도 하나의 파라미터를 획득할 수 있다.
서버(100)는 데이터 표준화 함수에서 미리 정의된 적어도 하나의 파라미터를 획득하는 단계(230)를 수행할 수 있다. 데이터 표준화 함수에서 획득하는 적어도 하나의 파라미터는 미리 정해져 있을 수 있다.
서버(100)의 데이터 표준화 함수는 원시 데이터 내에서 미리 정해진 적어도 하나의 파라미터를 검색하여 획득할 수 있다. 원시 데이터 내에 미리 정해진 적어도 하나의 파라미터가 아직 존재하지 않는 경우, 서버(100)는 적어도 하나의 파라미터가 생성될 때까지 기다릴 수 있다. 서버(100)는 미리 정해진 적어도 하나의 파라미터를 모두 획득하여 완성된 데이터를 생성할 수 있다. 서버(100)는 완성된 데이터를 테이블에 저장할 수 있다.
하지만 이에 한정되는 것은 아니다. 원시 데이터 내에 미리 정해진 적어도 하나의 파라미터가 아직 존재하지 않는 경우, 서버(100)는 존재하지 않는 파라미터를 무시하고 미완성된 데이터를 생성할 수 있다. 서버(100)는 미완성된 데이터를 테이블에 저장할 수 있다. 서버(100)는 미리 결정된 시간 이후에 존재하지 않았던 파라미터가 원시 데이터 내에 있는지 검색할 수 있다. 존재하지 않았던 파라미터가 원시 데이터에서 발견된 경우, 서버(100)는 테이블 내의 미완성된 데이터를 보완할 수 있다. 이를 통하여 서비스 제공자는 완성된 데이터만을 포함하는 테이블을 만들 수 있다. 또는 존재하지 않았던 파라미터가 원시 데이터에서 발견된 경우, 서버(100)는 발견된 데이터를 이용하여 테이블내에 완성된 데이터를 추가할 수 있다. 즉 테이블에는 미완성된 데이터 및 완성된 데이터가 모두 포함될 수 있다. 이를 통하여 서비스 제공자는 데이터의 완성 시점을 보다 정확하게 알 수 있다.
데이터 표준화 함수는 이벤트에 일대일로 대응될 수 있다. 서버(100)는 복수의 데이터 표준화 함수 중 이벤트에 기초하여 하나의 데이터 표준화 함수를 선택할 수 있다. 또는 사용자가 이벤트 별로 서로 다른 데이터 표준화 함수를 사용할 수 있다. 서버(100)는 이벤트애 기초하여 서로 다른 적어도 하나의 파라미터를 획득할 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니며, 데이터 표준화 함수는 복수의 이벤트에 대응될 수 있다. 서버(100)는 서로 다른 이벤트 일지라도 동일한 적어도 하나의 파라미터를 획득할 수 있다. 서버(100)는 서로 다른 이벤트에서 동일한 적어도 하나의 파라미터를 획득하는 경우, 어떤 이벤트에서 적어도 하나의 파라미터를 획득하였는지 나타내기 위한 인덱스를 더 획득할 수 있다. 서버(100)는 적어도 하나의 파라미터와 함께 이벤트에 대응되는 인덱스를 더 저장할 수 있다.
적어도 하나의 파라미터는 이벤트와 관련한 "누가", "언제", "어디서", "무엇을", "어떻게", 또는 "왜"를 기술하기 위한 것일 수 있다. 예를 들어, 사용자가 아이템을 업그레이드하여 랭크업된 아이템을 획득하였다면, "누가"는 사용자 계정 이 될 수 있고, "언제"는 이벤트의 발생 시점이 될 수 있으며, "어디서"는 메뉴 표시 과정, 아이템 업그레이드 과정, 또는 퀘스트 과정 등이 될 수 있고, "무엇을"은 업그레이드 전의 아이템이 될 수 있고, "어떻게"는 아이템을 업그레이드하기 위하여 사용한 재화 또는 업그레이드용 아이템이 될 수 있고, "왜"는 업그레이드된 아이템이 될 수 있다. 서버(100)는 "누가", "언제", "어디서", "무엇을", "어떻게", 또는 "왜"를 모두 획득하는 것이 아니고, 사용자의 성향을 분석하는데 필요한 미리 정해진 정보만 획득할 수 있다. 예를 들어 "어디서"는 사용자의 성향을 분석하는데 중요하지 않으므로, 서버(100)는 "어디서"와 관련된 정보를 획득하지 않을 수 있다.
아래 에서는 서버(100)가 사용자의 성향을 분석하는데 필요한 적어도 하나의 파라미터를 획득하는 과정에 대하여 보다 자세히 설명한다.
적어도 하나의 파라미터는 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보, 이벤트의 수행 주체에 대한 정보, 및 이벤트의 수행 주체가 사용한 대상에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 파라미터는 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보, 및 이벤트의 수행 주체에 대한 정보를 필수적으로 포함할 수 있다. 또한 적어도 하나의 파라미터는 이벤트의 수행 주체가 사용한 대상에 대한 정보를 선택적으로 포함할 수 있다. 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보, 이벤트의 수행 주체에 대한 정보, 및 이벤트의 수행 주체가 사용한 대상에 대한 정보 각각은 다양한 정보를 포함할 수 있으며, 이벤트에 따라 달라질 수 있다.
이벤트에 대한 시간과 관련된 정보는, 이벤트의 발생시각에 대한 정보, 이벤트의 종료시각에 대한 정보, 또는 이벤트의 지속시간에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이벤트의 지속시간은 이벤트의 종료시각에서 이벤트의 발생시각을 뺀 값일 수 있다. 사용자가 퀘스트를 수행한 경우, 서버(100)는 퀘스트 수행에 대응되는 데이터 표준화 함수를 호출할 수 있다. 서버(100)는 데이터 표준화 함수를 이용하여 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보를 획득할 수 있다. 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보는, 사용자가 퀘스트에 진입한 시각, 사용자가 퀘스트를 종료한 시각 또는 사용자가 퀘스트를 수행하는데 걸린 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이벤트의 수행 주체에 대한 정보는, 사용자의 계정에 대한 정보 또는 캐릭터에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 계정에 대한 정보는 사용자와 일대일로 대응되는 정보일 수 있다. 사용자는 게임 서비스를 이용하기 위하여 계정을 생성할 수 있으며, 사용자의 계정에 대한 정보가 생성될 수 있다. 사용자의 계정에 대한 정보는 사용자 계정의 고유 식별정보 또는 사용자의 계정의 레벨에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
캐릭터는 사용자가 이용하는 게임상의 인물에 대한 정보일 수 있다. 사용자는 캐릭터를 이용하여 게임을 진행할 수 있다. 사용자는 적어도 하나의 캐릭터를 이용할 수 있으므로, 상기 사용자의 계정에 대한 정보는 적어도 하나의 캐릭터에 대한 정보에 대응될 수 있다. 캐릭터에 대한 정보는 이벤트 수행 주체에 대한 정보에 포함될 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 캐릭터에 대한 정보는 이벤트의 수행 주체가 사용한 대상에 대한 정보에 포함될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 캐릭터를 업그레이드할 수 있으며, 이 경우, 이벤트의 수행 주체에 대한 정보는 사용자의 계정에 대한 정보이고, 이벤트의 수행 주체가 사용한 대상에 대한 정보는 캐릭터에 대한 정보가 될 수 있다.
캐릭터에 대한 정보는 캐릭터의 고유 식별정보, 사용자가 보유한 캐릭터들 중 현재 사용하고 있는 캐릭터의 고유 식별정보, 캐릭터의 카테고리에 대한 정보, 사용자가 보유한 캐릭터의 개수와 관련된 정보, 캐릭터의 레벨에 대한 정보, 캐릭터의 획득 경로에 대한 정보, 캐릭터의 경험치와 관련된 정보, 또는 캐릭터의 능력치에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
캐릭터의 획득 경로에 대한 정보는 인덱스로 표시될 수 있다. 캐릭터의 획득 경로는 광고(Ads), 보너스(Bonuses), 캐릭터아키타입(CharacterArchetypes), 재화로 구매, 아이템(Items), 사용자에게 정보를 전달하기 위한 기능(예를 들어, Mailboxes, 쪽지, 알림창, 또는 대화방), 실제 돈으로 구매(Purchasables), 퀘스트(Quests), 스테이지(Stages), 사용자간 트레이드(Trades), 또는 업그레이드(Upgrades) 중 하나를 포함할 수 있다.
캐릭터의 획득 경로는 캐릭터아키타입을 포함할 수 있다. 예를 들어 사용자는 게임을 진행하기 위해 특정 아키타입을 선택할 수 있으며, 서버(100는 사용자의 선택에 대응하여 사용자의 계정에 캐릭터를 제공할 수 있다. 캐릭터아키타입은 캐릭터의 특성과 관련된 정보를 나타낸다. 캐릭터아키타입은 캐릭터의 직업 또는 종족에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한 캐릭터의 획득 경로는 사용자에게 정보를 전달하기 위한 기능을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 Mailboxes, 쪽지, 알림창, 또는 대화방 중 하나에서 캐릭터 제공과 관련된 메시지를 선택할 수 있으며, 서버(100)는 사용자의 선택에 대응하여 사용자의 계정에 캐릭터를 제공할 수 있다.
캐릭터의 능력치에 대한 정보는 캐릭터의 공격력, 방어력 또는 민첩도를 포함하는 값일 수 있다. 또한 캐릭터의 능력치는 실수 또는 정수로 표현될 수 있다.
캐릭터의 카테고리에 대한 정보는 캐릭터의 종족 또는 직업에 대한 정보일 수 있다.
게임 서비스는 복수의 캐릭터를 제공할 수 있다. 게임 서비스에서, 복수의 캐릭터 각각은 고유 식별정보에 일대일로 대응될 수 있다. 캐릭터에 대한 정보는 사용자가 보유하고 있는 캐릭터의 식별정보를 포함하고 있을 수 있다. 또한, 사용자가 복수의 캐릭터를 보유하고 있다면, 캐릭터에 대한 정보는 복수의 캐릭터 중 현재 사용자가 사용하고 있는 캐릭터의 고유 식별정보를 포함할 수 있다.
사용자가 보유하고 있는 캐릭터들 각각은, 사용자가 게임을 진행하면서 레벨이 오를 수 있다. 게임 서비스는 사용자가 게임을 진행하면 캐릭터에 대해 경험치라는 보상을 제공하며, 경험치에 따라 캐릭터의 레벨이 오를 수 있다. 사용자가 보유한 캐릭터의 현재 레벨에 대한 정보는 캐릭터의 현재 경험치와 관련된 정보 또는 현재 레벨에 대한 정보를 포함할 수 있다. 현재 레벨에 대한 정보 및 캐릭터의 현재 경험치와 관련된 정보는 정수 또는 실수로 표현될 수 있다.
이벤트의 수행 주체가 사용한 대상(object)에 대한 정보는 재화와 관련된 정보, 스킬에 대한 정보, 캐릭터에 대한 정보, 아이템에 대한 정보, 과금 정보, 광고 정보, 또는 컨텐츠에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
재화는 게임 내에서 사용되는 온라인 화폐일 수 있다. 재화는 게임 상에서 아이템, 컨텐츠 등을 구입하기 위한 교환 수단이며, 상품 또는 서비스에 대한 교환가치의 척도가 되는 것이다. 사용자는 다양한 경로로 온라인 화폐를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 게임 서비스 제공자가 과금한 액수를 지불하고 온라인 화폐를 획득하거나, 컨텐츠를 플레이 한 후에 온라인 화폐를 획득하거나, 다른 사용자로부터 온라인 화폐를 획득할 수 있다.
하나의 게임 내에서 사용되는 온라인 화폐는 적어도 하나의 종류가 있을 수 있다. 예를 들어 게임 내에서 가치가 서로 다르거나, 서로 다른 용도로 사용되는 온라인 화폐가 있을 수 있다.
재화와 관련된 정보는 재화의 고유 식별정보, 재화의 양에 대한 정보, 재화의 획득에 대한 정보, 재화의 소비에 대한 정보, 또는 재화의 획득 경로에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
재화의 획득/사용 경로에 대한 정보는 인덱스로 표시될 수 있다. 재화의 획득 경로는 광고(Ads), 보너스(Bonuses), 캐릭터아키타입(CharacterArchetypes), 재화로 구매, 아이템(Items), 사용자에게 정보를 전달하기 위한 기능(예를 들어, Mailboxes, 쪽지, 알림창, 또는 대화방), 실제 돈으로 구매(Purchasables), 퀘스트(Quests), 스테이지(Stages), 사용자간 트레이드(Trades), 또는 업그레이드(Upgrades) 중 하나를 포함할 수 있다.
스킬은 사용자 또는 캐릭터가 게임 내에서 사용하는 기술일 수 있다. 스킬에 대한 정보는 스킬의 고유 식별정보, 스킬의 카테고리에 대한 정보, 스킬의 획득에 대한 정보, 스킬의 소비에 대한 정보, 스킬의 사용횟수에 대한 정보, 또는 스킬의 레벨에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
스킬의 획득 경로에 대한 정보는 인덱스로 표시될 수 있다. 스킬의 획득 경로는 광고(Ads), 보너스(Bonuses), 캐릭터아키타입(CharacterArchetypes), 재화로 구매, 아이템(Items), 사용자에게 정보를 전달하기 위한 기능(예를 들어, Mailboxes, 쪽지, 알림창, 또는 대화방), 실제 돈으로 구매(Purchasables), 퀘스트(Quests), 스테이지(Stages), 사용자간 트레이드(Trades), 또는 업그레이드(Upgrades) 중 하나를 포함할 수 있다.
아이템은 사용자가 게임 내에서 사용하거나 장착하는 대상일 수 있다. 아이템은 소모품 또는 장비일 수 있다. 아이템은 일회성 물품이거나 지속적으로 사용가능한 물품일 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 아이템을 사용하는 경우, 캐릭터의 체력값이 오르거나, 캐릭터의 경험치값이 오르거나, 캐릭터의 레벨값이 오르거나, 캐릭터의 능력치값이 오를 수 있다. 하지만 이에 한정되지 않으며, 게임 서비스는 필요에 따라 다양한 기능의 아이템을 제공할 수 있다.
아이템에 대한 정보는 아이템의 고유 식별자, 아이템의 카테고리에 대한 정보, 아이템의 레벨에 대한 정보, 아이템의 개수, 아이템의 획득 경로에 대한 정보, 아이템의 획득에 대한 정보, 아이템의 소비에 대한 정보, 또는 아이템의 장착에 대한 정보, 또는 아이템의 가격 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
아이템의 카테고리에 대한 정보는 인덱스로 표시될 수 있다. 아이템의 카테고리에 대한 정보는 장비, 소모품, 코스메틱, 토큰, 원자재, 인프라스트럭처, 랜덤박스를 포함할 수 있다. 장비(Equipment)는 무기, 방어구, 악세서리, 기타 장비템과 같은 것을 포함할 수 있다. 소모품(Consumable)은 물약, 붕대 등 사용하면 없어지는 소모품을 의미할 수 있다. 코스메틱(Cosmetics)은 착용 시 능력향상과는 상관없는 코스튬 등을 의미할 수 있다. 토큰(Token)은 특정 시기/컨텐츠에서 화폐로 통용되는 아이템으로써, 입장권을 포함할 수 있다. 원자재(Material)는 장비 업그레이드, 캐릭터 랭크업 등에 소모되는 재료성 아이템을 의미할 수 있다. 인프라스트럭처(Infrastructure)는 게임 전체에 간접적인 영향을 미치는 아이템으로써, 고정자산일 수 있다. 랜덤박스(RandomBox)는 오픈하면 다른 아이템을 랜덤으로 받을 수 있는 아이템을 의미할 수 있다.
아이템의 획득/사용 경로에 대한 정보는 인덱스로 표시될 수 있다. 아이템의 획득 경로는 광고(Ads), 보너스(Bonuses), 캐릭터아키타입(CharacterArchetypes), 재화로 구매, 아이템(Items), 사용자에게 정보를 전달하기 위한 기능(예를 들어, Mailboxes, 쪽지, 알림창, 또는 대화방), 실제 돈으로 구매(Purchasables), 퀘스트(Quests), 스테이지(Stages), 사용자간 트레이드(Trades), 또는 업그레이드(Upgrades) 중 하나를 포함할 수 있다.
과금 정보는 사용자가 게임을 즐기기 위하여 현실의 화폐를 사용하는 것과 관련된 정보이다. 과금은 게임 서비스 제공업체가 사용자에게 게임 서비스 제공에 대한 대가로 사용료를 부과하는 것을 의미한다. 사용자는 과금을 통하여, 게임 내에서 사용할 수 있는 아이템, 컨텐츠, 캐릭터 중 적어도 하나를 구입할 수 있다.
과금 정보는 사용자가 게임 제공자에게 지불한 액수에 대한 정보를 포함할 수 있다. 과금 정보는 사용자가 게임 제공자에게 지불한 화폐의 종류에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
컨텐츠에 대한 정보는 사용자가 게임 내에서 즐긴 컨텐츠에 대한 정보를 나타낼 수 있다. 본 개시에서는 컨텐츠는 사용자가 즐긴, 스테이지 또는 퀘스트를 나타낼 수 있다. 컨텐츠에 대한 정보는 컨텐츠의 고유 식별정보, 컨텐츠의 카테고리에 대한 정보, 컨텐츠의 난이도에 대한 정보, 컨텐츠의 완료에 걸린 시간에 대한 정보, 컨텐츠의 완료 후 획득한 점수에 대한 정보, 컨텐츠의 진입 경로에 대한 정보, 컨텐츠의 플레이 유형에 대한 정보, 또는 컨텐츠의 완료 상태에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
컨텐츠의 플레이 유형에 대한 정보는 인덱스로 표시될 수 있다. 컨텐츠의 플레이 유형에 대한 정보는 PvP(Player versus Player), 또는 PvE(Player Versus Environment) 중 적어도 하나를 나타낼 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니며, 컨텐츠의 플레이 유형에 대한 정보는 자동전투 기능 없음, 자동전투 기능 사용, 자동전투 기능 사용하지 않음, 스테이지 플레이 중 자동전투를 끄고 켤 수 있거나 부분적인 자동전투가 가능함을 나타낼 수 있다.
컨텐츠의 완료 상태에 대한 정보는 인덱스로 표시될 수 있다. 컨텐츠의 완료 상태에 대한 정보는 성공, 승리, 실패, 패배, 비김, 중도포기, 시간 초과, 비정상 종료를 포함할 수 있다. 또한 컨텐츠의 완료 상태에 대한 정보는 아직 컨텐츠가 끝나지 않았음을 나타내거나, 컨텐츠의 시작을 나타내기 위한 정보도 포함할 수 있다.
광고 정보는 인덱스로 표시될 수 있다. 광고 정보는 쿨타임 종료 등으로 플레이어에게 광고 노출됨을 나타내거나, 광고 시청 시작을 나타내거나, 광고 시청 중 종료, 중단을 나타내거나, 광고 시청 완료를 나타낼 수 있다.
서버(100)는 적어도 하나의 파라미터를 이벤트에 대응하는 테이블에 저장하는 단계(240)를 수행할 수 있다. 서버(100)는 이벤트의 발생 시각과 함께 데이터 표준화 함수에 의해 미리 결정된 적어도 하나의 파라미터를 테이블에 저장할 수 있다. 테이블에 저장된 이벤트의 발생 시각은 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보일 수 있다. 서버(100)는 시간에 따라 적어도 하나의 파라미터를 테이블에 누적하여 저장할 수 있다.
서버(100)는 이벤트의 종류 마다 테이블을 생성하여, 복수의 테이블을 생성하는 단계를 수행할 수 있다. 즉, 이벤트 및 테이블을 일대일로 대응할 수 있다.
서버(100)는 복수의 데이터 표준화 함수 중 이벤트에 대응하는 데이터 표준화 함수를 사용할 수 있다. 또한 서버(100)는 사용된 데이터 표준화 함수에 대응하는 테이블에, 획득된 적어도 하나의 파라미터를 저장할 수 있다. 즉, 이벤트와 테이블은 일대일로 대응할 수 있다. 테이블에 작성하는 단계에 대해서는 도 3과 함께 설명한다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 테이블을 나타낸 도면이다.
복수의 테이블에 포함된 하나의 테이블은 복수의 사용자 계정에 대한 적어도 하나의 파라미터를 포함할 수 있다. 하나의 테이블은 복수의 사용자의 계정에 대한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 하나의 테이블은 하나의 이벤트에 대응되는 복수의 사용자의 계정에 대한 정보가 포함될 수 있다. 서버(100)는 게임 내에서 이벤트가 일어난 시간에 따라 테이블을 채워 나갈 수 있다. 예를 들어 제 1 테이블(310)에서 제 1 행(311)에 기재된 사용자 계정 정보는 제 2 행(312)에 기재된 사용자 계정 정보와 다를 수도 있고 동일할 수도 있다.
제 1 테이블 및 제 2 테이블은 서로 다른 이벤트에 대응될 수 있다. 제 1 테이블은 제 1 이벤트에 대응되고 및 제 2 테이블은 제 2 이벤트에 대응될 수 있다. 예를 들어 제 1 이벤트는 "퀘스트 수행" 이벤트일 수 있고, 제 2 이벤트는 "아이템 구매" 이벤트일 수 있다. 제 1 테이블 및 제 2 테이블의 각 열에 기재된 정보는 데이터 표준화 함수에 의하여 획득된 적어도 하나의 파라미터일 수 있다. 이미 설명한 바와 같이 각 이벤트에 대응되는 데이터 표준화 함수는 이벤트 별로 필요한 미리 정해진 적어도 하나의 파라미터를 원시 데이터로부터 획득할 수 있다. 서버(100)는 데이터 표준화 함수에 기초하여 테이블의 값을 채울 수 있다.
이미 설명한 바와 같이 서버(100)를 중심으로 설명하였으나 단계(210) 내지 단계(240)는 게임 서비스 제공자의 서버(130)에서 수행될 수 있다. 단계(210) 내지 단계(240)는 게임 서비스 제공자의 서버(130)에서 수행된 경우, 게임 서비스 제공자의 서버(130)는 서버(100)로 복수의 테이블을 송신할 수 있으며, 서버(100)는 복수의 테이블에 기초하여 사용자의 성향을 분류하기 위한 분석을 수행할 수 있다.
이하에서는 구체적인 이벤트 별로 테이블에 저장될 수 있는 적어도 하나의 파라미터의 예시에 대하여 설명한다.
사용자의 '로그인/로그아웃' 이벤트는 사용자가 게임 서비스에 로그인 또는 로그아웃한 내역에 대한 정보를 포함할 수 있다. '로그인/로그아웃' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보 및 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보가 적어도 하나의 파라미터로써 포함될 수 있다. 예를 들어, 테이블은 사용자의 고유 식별정보를 포함할 수 있다. 또한 테이블은 로그인 시각에 대한 정보 또는 로그아웃 시각에 대한 정보를 포함할 수 있다. 테이블은 소정의 기간 동안의 사용자의 고유 식별정보, 사용자의 로그인 시각 또는 로그아웃 시각을 포함하고 있을 수 있다. 또한 테이블은 현재 행이 로그인에 대한 것인지 또는 로그아웃에 대한 것인지를 나타내기 위한 인덱스를 더 포함할 수 있다.
사용자의 '친구n명과 던전입장' 이벤트는 사용자들의 던전입장과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 '친구n명과 던전입장' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보, 사용자의 캐릭터에 대한 정보, 친구 n 명 각각에 대한 사용자의 계정에 대한 정보, 친구 n 명 각각에 대한 캐릭터에 대한 정보, 또는 입장한 컨텐츠(던전)에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 '입장권을 사용하여 스테이지 입장' 이벤트는 사용자들의 스테이지 입장과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 '입장권을 사용하여 스테이지 입장' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보, 사용자의 캐릭터에 대한 정보, 입장한 컨텐츠(스테이지)에 대한 정보 또는 사용한 아이템(입장권(토큰))에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 '스테이지 시작' 이벤트는 사용자들의 스테이지 시작과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 '스테이지 시작' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보, 사용자의 캐릭터에 대한 정보, 입장한 컨텐츠(스테이지)에 대한 정보, 사용한 스킬에 대한 정보, 또는 사용한 아이템(장비, 소모품, 코스메틱, 토큰, 또는 인프라스트럭처)에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 '플레이없이 스테이지 클리어' 이벤트는 사용자들의 스테이지 클리어와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 '플레이없이 스테이지 클리어' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보, 사용자의 캐릭터(고유 식별정보, 획득한 경험치 등)에 대한 정보, 입장한 컨텐츠(스테이지)에 대한 정보, 플레이없이 클리어하기 위해 사용된 아이템(소모품)에 대한 정보, 획득한 재화와 관련된 정보, 또는 획득한 아이템(장비, 소모품, 코스메틱, 토큰, 또는 인프라스트럭처)에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 '스테이지 종료' 이벤트는 사용자들의 스테이지 시작과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 '스테이지 종료' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보, 사용자가 사용한 캐릭터(고유 식별정보, 획득한 경험치 등)에 대한 정보, 입장한 컨텐츠(스테이지)에 대한 정보, 획득한 재화와 관련된 정보, 또는 획득한 아이템(장비, 소모품, 코스메틱, 토큰, 또는 인프라스트럭처)에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 '퀘스트 수락', '퀘스트 갱신', '퀘스트 실패', '퀘스트 포기', 또는 '퀘스트 완료'와 같은 '퀘스트 관련' 이벤트는 사용자들의 퀘스트와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 '퀘스트 관련' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보, 사용자의 캐릭터에 대한 정보, 수행한 컨텐츠(퀘스트)에 대한 정보, 새로 획득한 컨텐츠(퀘스트)에 대한 정보, 획득한 재화와 관련된 정보, 또는 획득한 아이템(장비, 소모품, 코스메틱, 토큰, 또는 인프라스트럭처)에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 '아이템 구매', '특수 상점 이용', 또는 '인앱 결제'와 같은 '상점 관련' 이벤트는 사용자들의 상점 이용과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 '상점 관련' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보, 사용한 재화와 관련된 정보, 사용한 과금 정보, 사용한 광고 정보, 획득한 캐릭터에 대한 정보, 획득한 스킬에 대한 정보, 획득한 컨텐츠에 대한 정보, 획득한 재화와 관련된 정보, 또는 획득한 아이템에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 '아이템 조합', '랜덤박스에서 뽑기', '타이머 단축 아이템' 또는 '우편으로 아이템 획득'과 같은 '아이템 관련' 이벤트는 사용자들의 아이템 이용과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 '아이템 관련' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보, 사용한 아이템과 관련된 정보, 사용한 재화와 관련된 정보, 사용한 과금 정보, 사용한 광고 정보, 획득한 캐릭터에 대한 정보, 획득한 스킬에 대한 정보, 획득한 컨텐츠에 대한 정보, 획득한 재화와 관련된 정보, 또는 획득한 아이템에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 '랭킹보상', '보너스보상', 또는 '광고보상'과 같은 '보상 관련' 이벤트는 사용자들이 보상 받은 내역과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 '보상 관련' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보, 사용한 광고 정보, 획득한 캐릭터에 대한 정보, 획득한 스킬에 대한 정보, 획득한 컨텐츠에 대한 정보, 획득한 재화와 관련된 정보, 또는 획득한 아이템에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 '아이템 강화', '능력치 강화', '인프라 확장' 또는 '캐릭터 레벨업'과 같은 '강화 관련' 이벤트는 사용자들이 강화한 내역과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 '강화 관련' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보, 사용한 아이템과 관련된 정보, 사용한 재화와 관련된 정보, 사용한 과금 정보, 사용한 광고 정보, 강화된 캐릭터에 대한 정보, 강화된 스킬에 대한 정보, 또는 이용가능해진 컨텐츠에 대한 정보, 강화된 아이템에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 '재화 관련' 이벤트는 사용자들의 재화 획득/소비 내역과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 '재화 관련' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보, 사용한 재화와 관련된 정보, 사용한 과금 정보, 사용한 광고 정보, 또는 획득된 재화에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서 사용한 광고 정보는 재화를 획득하기 위해 사용자가 시청한 광고의 식별자, 광고를 시청한 시간, 또는 광고 시청을 완료했는지 여부에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 '아이템 장착/해제' 이벤트는 사용자들의 아이템 장착/해제 내역과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 '아이템 장착/해제' 이벤트에 대응되는 테이블은 사용자의 계정에 대한 정보, 아이템이 장착되거나 해제된 사용자의 캐릭터에 대한 정보, 또한 장착되거나 해제된 아이템에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 서버(100)는 생성된 테이블에 기초하여 사용자의 성향을 분류하는 단계를 수행할 수 있다. 서버(100)가 표준화된 테이블에 기초하여 사용자의 성향을 분류하는 과정에 대해서는 도 4 내지 도 7과 함께 설명한다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 서버의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
서버(100)는 복수의 모델을 사용하여 사용자의 심리를 분석하여 사용자를 분류할 수 있다. 복수의 모델은 사용자의 성향을 분석하기 위한 모델일 수 있다. 하나의 모델은 사용자를 적어도 하나의 성향으로 분류할 수 있다. 서버(100)는 복수의 모델을 사용하여 사용자를 복수의 성향으로 분류할 수 있다. 서버(100)는 사용자 계정에 대한 특징 데이터를 복수의 모델 중 적어도 하나에 적용하여 사용자에 대하여 심리를 분석할 수 있다. 서버(100)가 사용자 계정에 대한 특징 데이터에 복수의 모델을 적용하기 위해서는 복수의 모델들 각각에 대한 기준 데이터를 생성할 수 있다. 기준 데이터는 사용자의 성향을 구분하기 위한 값일 수 있다.
서버(100)는 사용자의 성향은 인덱스로 표현할 수 있다. 사용자의 성향은 사용자가 게임에서 이탈할 확률이 높은 심리 상태, 게임 서비스에 금방 지루함을 느끼는 심리 상태, 특정 캐릭터와 관련하여 온라인 화폐를 많이 사용하는 심리 상태, 게임을 즐기고 있어서 게임 서비스를 장기적으로 이용할 심리 상태, 일상생활이 불규칙하여 게임을 지속적으로 이용할 수 없는 심리 상태, 또는 게임 서비스에 대하여 재미를 느끼지 못하는 심리 상태를 포함할 수 있다. 서버(100)는 사용자 계정에 대한 특징 데이터 및 모델에 기초하여 복수의 성향 중 적어도 하나의 성향을 선택할 수 있다. 모델은 기준 데이터에 기초하여 사용자를 복수의 성향 중 적어도 하나의 성향으로 분류할 수 있다. 서버(100)는 하나의 모델을 이용하여 사용자를 하나의 성향으로 분류할 수 있다. 서버(100)는 복수의 모델을 이용하여 사용자를 적어도 하나의 성향으로 분류할 수 있다. 서버(100)는 모델 및 사용자 계정에 대한 특징 데이터에 기초하여 복수의 성향 중 적어도 하나를 선택할 수 있다. 선택된 성향은 게임을 이용하는 사용자의 성향을 나타낼 수 있다. 서버(100)는 사용자의 성향을 출력할 수 있고, 게임 서비스 제공자는 사용자의 성향에 기초하여 사용자 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.
서버(100)는 사용자 계정에 대한 특징 데이터 및 모델에 대응되는 기준 데이터에 기초하여 구분하여 사용자의 성향을 구분할 수 있다. 사용자 계정에 대한 특징 데이터는 표준화된 테이블에 기초하여 획득된 데이터로써, 하나의 사용자의 성향을 나타내는 데이터일 수 있다. 예를 들어 사용자 계정에 대한 특징 데이터가 기준 데이터가 큰지 또는 작은지에 기초하여 모델은 사용자의 성향을 분류할 수 있다.
서버(100)는 사용자를 미리 결정된 복수의 성향 중 적어도 하나로 구분할 수 있다. 서버(100)는 복수의 테이블로부터 사용자 계정에 대한 특징 데이터를 획득하는 단계를 수행할 수 있다. 또한, 서버(100)는 기준 데이터 및 사용자 계정에 대한 특징 데이터에 기초하여, 상기 미리 결정된 복수의 성향 중 사용자의 성향을 선택하는 단계를 수행할 수 있다. 서버(100)는 사용자의 성향을 선택하기 위하여 모델을 이용할 수 있다. 또한 서버(100)는 사용자의 성향을 적어도 하나 선택할 수 있으며, 이를 위하여 서버(!00)는 적어도 하나의 모델을 이용할 수 있다.
서버(100)는 게임 서비스 제공자의 서버(130)로부터 원시(raw) 데이터베이스 또는 표준화된 복수의 테이블을 수신하는 단계(410)를 수행할 수 있다. 서버(100)가 원시 데이터베이스를 수신한 경우, 서버(100)는 원시 데이터베이스에 기초하여 표준화된 복수의 테이블을 생성할 수 있다. 서버(100)가 표준화된 복수의 테이블을 수신한 경우, 서버(100)는 수신된 표준화된 복수의 테이블을 이용할 수 있다.
또한 서버(100)는 표준화된 복수의 테이블로부터 복수의 모델 중 하나의 모델에 대응되는 기준 데이터를 획득하기 위하여, 적어도 하나의 모듈에 대한 설정 정보를 획득하는 단계(420)를 수행할 수 있다.
복수의 모델 중 하나의 모델은 적어도 하나의 모듈을 포함할 수 있다. 모듈은 하나의 기능을 하는 하드웨어 또는 소프트웨어일 수 있다. 서버(100)는 사용자의 성향을 분류하기 위하여 표준화된 복수의 테이블에 포함된 복수의 데이터를 활용할 수 있다. 모듈은 표준화된 복수의 테이블에 포함된 하나의 데이터를 도출할 수 있다. 따라서 서버(100)는 표준화된 복수의 테이블로부터 복수의 데이터를 도출하기 위하여 복수의 모듈을 사용할 수 있다.
하나의 모듈은 복수의 모델에 중복적으로 사용될 수 있다. 하지만 모델이 요구하는 데이터의 형태, 분석된 데이터의 범위 등이 다를 수 있다. 따라서 서버(100)는 모델에 따라 모듈의 설정 정보를 다르게 할 수 있다.
서버(100)는 설정 정보를 메모리로부터 획득할 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니다. 서버(100)는 외부의 장치로부터 설정 정보를 유무선으로 수신할 수 있다. 또한 서버(100)는 사용자로부터 설정 정보를 수신할 수 있다. 또한, 설정 정보는 표준화된 복수의 테이블에 기초하여 획득될 수 있다.
서버(100)는 설정 정보에 기초하여 설정된 적어도 하나의 모듈에 기초하여 표준화된 복수의 테이블에 포함된 사용자들의 데이터로부터 기준 데이터를 생성하는 단계(430)를 수행할 수 있다. 표준화된 복수의 테이블은 적어도 하나의 파라미터가 기록되어 있을 수 있다. 적어도 하나의 파라미터는 복수의 사용자들의 로그 데이터일 수 있다. 서버(100)는 적어도 하나의 파라미터에 기초하여 기준 데이터를 생성할 수 있다. 서버(100)는 복수의 사용자들의 로그 데이터의 추세를 이용하여 기준 데이터를 생성하므로, 사용자들의 보편적인 심리를 이용하여 분석 대상 사용자의 심리를 분석할 수 있다.
서버(100)는 획득된 기준 데이터에 기초하여, 분석 대상 사용자의 성향 정보를 획득하는 단계(440)를 수행할 수 있다. 예를 들어 서버(100)는 표준화된 복수의 테이블에 기초하여 획득된 사용자의 데이터가 기준 데이터 이상인지 여부에 기초하여 사용자의 성향을 분류할 수 있다. 예를 들어 사용자의 데이터가 기준 데이터 이상이면 제 1 성향이고, 기준 데이터 미만이면 제 2 성향일 수 있다.
이하에서는 서버(100)가 기준 데이터를 생성하는 단계(430)에 대하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 기준 데이터를 생성하는 과정을 나타낸다.
도 4의 기준 데이터를 생성하는 단계(430)는 서버(100)에 포함된 데이터 통합부(520), 데이터 도출부(530), 변수 획득부(540), 테스트 데이터 획득부(550) 또는 테스트부(560) 중 적어도 하나에 기초하여 수행될 수 있다. 데이터 통합부(520), 데이터 도출부(530), 변수 획득부(540), 테스트 데이터 획득부(550) 또는 테스트부(560)는 모델에 포함되는 모듈일 수 있다.
서버(100)는 원시 데이터베이스 또는 표준화된 복수의 테이블(510)을 수신할 수 있다. 서버(100)는 데이터 통합부(520)를 포함할 수 있다. 데이터 통합부(520)는 적어도 하나의 서버에 기록되어 있는 표준화된 복수의 테이블(510)을 통합할 수 있다. 또한 데이터 통합부(520)는 표준화된 복수의 테이블(510)에 분산되어 있는 데이터를 통합할 수 있다. 또한 데이터 통합부(520)는 기준 데이터를 획득하기 위하여 필요한 데이터를 표준화된 복수의 테이블(510)에서 추출하여 통합할 수 있다. 여기서 추출은 표준화된 복수의 테이블(510)에서 필요한 데이터를 복사하는 과정을 나타낼 수 있다. 데이터 통합부(520)는 통합 데이터베이스를 획득할 수 있다. 기준 데이터를 획득하기 위하여 필요한 데이터의 종류는 미리 결정될 수 있다.
서버(100)는 데이터 도출부(530)를 포함할 수 있다. 데이터 도출부(530)는 통합 데이터베이스를 이용하여 필요한 데이터를 만들 수 있다. 데이터 도출부(530)는 통합 데이터베이스에 포함된 데이터를 이용하여 도출 데이터베이스를 획득할 수 있다. 여기서 도출은 데이터들을 계산하거나, 조합하거나, 선택하는 과정을 의미할 수 있다.
이미 설명한 바와 같이 통합 데이터베이스는 적어도 하나의 서버에서 획득된 표준화된 복수의 테이블을 포함할 수 있다. 도출 데이터베이스가 통합 데이터베이스에 기초하여 획득되므로, 도출 데이터베이스는 표준화된 복수의 테이블에 기초하여 획득되는 것이다. 또한 표준화된 복수의 테이블은 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보, 이벤트의 수행 주체에 대한 정보, 및 이벤트의 수행 주체가 사용한 대상에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하므로, 도출 데이터베이스는 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보, 이벤트의 수행 주체에 대한 정보, 및 이벤트의 수행 주체가 사용한 대상에 대한 정보 중 적어도 하나에 기초하여 획득될 수 있다.
예를 들어, 표준화된 복수의 테이블에 기초한 통합 데이터 베이스에 캐릭터의 레벨에 대한 정보가 누적되어 저장되어 있다면, 도출 데이터베이스는 사용자가 보유한 캐릭터의 시간에 따른 레벨의 변화량과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 사용자가 보유한 캐릭터의 시간에 따른 레벨의 변화량과 관련된 정보는 사용자가 보유한 캐릭터의 성장 속도를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 시간에 따른 레벨의 변화량은 사용자가 게임 서비스를 이용한 시간에 대한 캐릭터의 레벨의 변화를 의미할 수 있다. 또한, 시간에 따른 레벨의 변화량은 사용자가 게임 서비스를 이용한 순간부터 시간에 따른 캐릭터의 레벨의 변화를 의미할 수 있다. 또한, 시간에 따른 레벨의 변화량은 사용자의 게임 이용 횟수에 대한 캐릭터의 레벨의 변화를 의미할 수 있다. 또한 시간에 따른 레벨의 변화량은 사용자가 해당 캐릭터를 이용하여 진행한 게임 이용 횟수에 대한 캐릭터의 레벨의 변화를 의미할 수 있다. 게임 이용 횟수는 게임 서비스에서 제공하는 소정의 목표를 사용자가 시도한 때부터 달성여부가 결정되기 까지를 1회로 하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 표준화된 복수의 테이블에 기초한 통합 데이터 베이스에 아이템에 대한 정보가 누적되어 저장되어 있다면, 서버(100)는 사용자가 사용한 아이템의 수를 사용자의 아이템 사용량과 관련된 정보로써 획득할 수 있다. 사용자의 아이템 사용량과 관련된 정보는 도출 데이터 베이스에 포함될 수 있다. 사용자가 사용한 아이템의 수는 특정 기간 동안에 사용한 아이템의 수를 의미할 수 있다. 서버(100)는 사용자의 성향을 분석하기 위하여 다양한 기간 동안에 사용자가 아이템을 사용한 수를 획득할 수 있다.
예를 들어, 표준화된 복수의 테이블에 기초한 통합 데이터 베이스에 아이템에 대한 정보가 누적되어 저장되어 있다면, 서버(100)는 사용자가 사용한 복수의 아이템과 관련된 정보를 도출 데이터 베이스에 포함시킬 수 있다. 사용자가 사용한 복수의 아이템과 관련된 정보는 사용자가 사용한 아이템의 사용 내역을 의미할 수 있다. 또는 사용자가 사용한 복수의 아이템과 관련된 정보는 사용자가 사용한 아이템의 고유 식별정보의 나열을 의미할 수 있다. 또는 사용자가 사용한 복수의 아이템과 관련된 정보는 사용자가 사용한 아이템의 고유 식별정보 및 고유 식별정보에 대응되는 사용자가 아이템을 사용한 횟수를 포함할 수 있다.
예를 들어, 표준화된 복수의 테이블에 기초한 통합 데이터 베이스에 과금 정보가 누적되어 저장되어 있다면, 서버(100)는 사용자의 과금 횟수와 관련된 정보 또는 사용자의 과금 금액과 관련된 정보를 도출 데이터베이스에 포함시킬 수 있다. 사용자의 과금 횟수와 관련된 정보는 사용자가 게임 서비스 업체에 돈을 지불한 횟수에 비례하는 값일 수 있다. 또한 사용자의 과금 금액과 관련된 정보는 사용자가 미리 정해진 기간 동안 게임 서비스 업체에 지불한 금액에 비례하는 값을 가질 수 있다.
예를 들어, 표준화된 복수의 테이블에 기초한 통합 데이터 베이스에 컨텐츠에 대한 정보가 누적되어 저장되어 있다면, 서버(100)는 플레이 정보를 도출 데이터베이스에 포함시킬 수 있다. 플레이 정보는 사용자가 게임 내의 콘텐츠를 이용한 내역과 관련된 정보일 수 있다. 플레이 정보는 사용자가 어떤 컨텐츠를 플레이 했는지, 플레이한 컨텐츠의 난이도, 컨텐츠에 대한 승리/패배 여부, 승리 시 얻은 경험치, 및 플레이 시간과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
또한, 플레이 정보는 사용자의 PvP 모드의 플레이 횟수에 대한 정보, PvP모드에서의 승률과 관련된 정보, 사용자가 보유한 캐릭터들 중 하나의 캐릭터의 플레이 횟수에 대한 정보, 하나의 컨텐츠를 이용한 시간과 관련된 정보, 컨텐츠 실패 횟수와 관련된 정보, 컨텐츠의 시도 횟수와 관련된 정보, 사용자의 일 평균 플레이 시간과 관련된 정보 또는 사용자의 총 플레이 시간과 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
PvP(Player Versus Player) 모드는 게임 내에서 사용자들 사이의 상호 대결하는 모드를 나타낸다. PvE(Player Versus Environment) 모드는 사용자들이 게임 환경(여기서 게임 서비스를 제공하는 인공 지능을 나타낸다.)과 대결하는 모드를 나타낸다. 게임 컨텐츠는 크게 PvP 모드 및 PvE 모드로 분류된다.
사용자의 PvP 모드의 플레이 횟수에 대한 정보 사용자가 PvP 모드를 플레이한 횟수에 대응되는 정보이다. 서버(100)는 사용자가 PvP 모드에 진입하여 승패 결과가 나온 때 까지를 1회로 결정할 수 있다.
PvP모드에서의 승률과 관련된 정보는 사용자가 PvP 모드를 플레이한 횟수에 대하여 사용자가 PvP 모드에서 승리한 횟수의 비율과 관련된 정보일 수 있다. 승률과 관련된 정보는 소정의 기간 동안의 승률을 의미할 수 있다. 소정의 기간은 1일, 1주, 4주, 1개월 또는 1년 등을 포함할 수 있다. PvP모드에서의 승률과 관련된 정보는 비율과 비례관계를 가질 수 있다.
사용자가 보유한 캐릭터들 중 하나의 캐릭터의 플레이 횟수에 대한 정보는 사용자가 보유하고 있는 캐릭터 별로 데이터 베이스에 저장되어 있을 수 있다. 사용자는 하나의 캐릭터를 사용하여 게임을 플레이할 수 있다. 서버(100)는 사용자가 하나의 캐릭터를 사용하여 게임을 시작하고, 게임의 결과가 나올 때 까지를 1 회로 결정할 수 있다.
게임 서비스 제공자는 사용자에게 컨텐츠를 제공할 수 있다. 컨텐츠는 게임 서비스 제공자가 사용자에게 제공하는 다양한 즐길 거리를 의미한다. 예를 들어 컨텐츠는 크게 PvE모드 또는 PvP 모드로 분류될 수 있다. PvE 모드 또는 PvP 모드는 다시 세분화된 다양한 모드로 분류될 수 있다. 또한 컨텐츠는 특성에 따라 온라인 화폐를 제공하는 컨텐츠, 아이템을 제공하는 컨텐츠 또는 하루에 미리 정해진 횟수만 이용가능한 컨텐츠를 포함할 수 있다.
하나의 컨텐츠를 이용한 시간과 관련된 정보는 각각의 컨텐츠에 대응하여 저장될 수 있다. 하나의 컨텐츠를 이용한 시간은 사용자가 하나의 컨텐츠를 플레이한 후 결과가 나올 때까지의 시간의 누적을 의미할 수 있다. 하나의 컨텐츠를 이용한 시간과 관련된 정보는 하나의 컨텐츠를 이용한 시간과 비례할 수 있다.
컨텐츠의 시도 횟수와 관련된 정보는 사용자가 PvE 모드 또는 PvP 모드에 포함된 하나의 컨텐츠를 시도한 횟수와 관련된 정보를 나타낸다. 컨텐츠의 시도 횟수와 관련된 정보는 각각의 컨텐츠에 대응하여 저장될 수 있다. 컨텐츠의 시도 횟수의 1회는 사용자가 하나의 컨텐츠를 플레이한 수를 나타낸다. 컨텐츠의 시도 횟수와 관련된 정보는 컨텐츠의 시도 횟수와 비례하는 값을 가질 수 있다.
컨텐츠의 실패 횟수와 관련된 정보는 사용자가 컨텐츠를 시도한 후 나온 결과가 실패인 횟수와 관련된 정보를 나타낸다. 컨텐츠의 실패 횟수와 관련된 정보는 각각의 컨텐츠에 대응하여 저장될 수 있다. 컨텐츠의 실패 횟수의 1회는 사용자가 하나의 컨텐츠를 플레이 한 후, 그 결과가 실패인 수를 나타낸다. 컨텐츠의 실패 횟수와 관련된 정보는 컨텐츠의 실패 횟수와 비례하는 값을 가질 수 있다.
사용자의 일 평균 플레이 시간은 사용자가 하루에 게임 서비스를 이용한 시간의 평균을 나타낼 수 있다. 사용자의 일 평균 플레이 시간과 관련된 정보는 일 평균플레이 시간에 비례하는 정보일 수 있다.
사용자의 총 플레이 시간은 사용자가 게임 서비스에 로그인한 후 로그아웃 할 때까지의 누적 총 시간을 나타낼 수 있다. 사용자의 총 플레이 시간과 관련된 정보는 총 플레이 시간에 비례하는 정보일 수 있다.
또한, 표준화된 복수의 테이블에 기초한 통합 데이터 베이스에 재화와 관련된 정보가 누적되어 저장되어 있다면, 서버(100)는 온라인 화폐 획득 정보, 온라인 화폐 사용 정보 중 적어도 하나를 도출 데이터베이스에 포함시킬 수 있다.
온라인 화폐 획득 정보는 온라인 화폐 획득량에 대한 정보, 온라인 화폐 획득 시간에 대한 정보 및 온라인 화폐 획득 원인에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 온라인 화폐 사용 정보는 온라인 화폐 소비량에 대한 정보, 온라인 화폐 소비 시간에 대한 정보 및 온라인 화폐 소비 원인에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
획득/소비 원인에 대한 정보는 인덱스로 나타날 수 있다. 예를 들어, 인덱스는 다른 사용자로부터 온라인 화폐를 획득했음을 나타내는 인덱스, 컨텐츠를 플레이 한 후 온라인 화폐를 획득했음을 나타내는 인덱스, 과금된 액수를 지불하고 온라인 화폐를 획득했음을 나타내는 인덱스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
온라인 화폐 사용 정보는 온라인 화폐의 사용량에 대한 정보, 온라인 화폐 사용 시간에 대한 정보 및 온라인 화폐 사용하여 획득한 컨텐츠 또는 아이템 등에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자는 온라인 화폐를 사용하여 다양한 아이템 또는 컨텐츠를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 온라인 화폐를 사용하여 캐릭터를 꾸미기 위한 아이템을 구매하거나, 캐릭터의 능력치를 올리는 아이템을 구매하거나, 특정 컨텐츠를 이용할 수 있는 권리를 구매할 수 있다. 사용자가 온라인 화폐를 사용한 경우, 사용과 관련된 정보가 표준화된 복수의 테이블에 기록될 수 있다. 서버(100)는 표준화된 복수의 테이블에 기초하여 도출 데이터베이스에 온라인 화폐의 사용량에 대한 정보, 온라인 화폐의 사용 시간에 대한 정보 또는 온라인 화폐를 사용하여 획득한 컨텐츠 또는 아이템 등에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함시킬 수 있다. 온라인 화폐를 사용하여 획득한 컨텐츠 또는 아이템 등에 대한 정보는 인덱스로 나타날 수 있다. 즉, 인덱스는 하나의 아이템을 획득했음을 나타내는 인덱스 또는 하나의 컨텐츠를 획득했음을 나타내는 인덱스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도출 데이터베이스는 서버(100)가 사용자의 심리를 분석하기 위한 기준 데이터를 획득하는데 필요한 데이터를 포함할 수 있다. 또한 도출 데이터베이스는 통합 데이터베이스보다 사용자의 심리 모델을 생성하는데 활용하기 좋은 값을 포함할 수 있다.
서버(100)는 변수 획득부(540)를 포함할 수 있다. 변수 획득부(340)는 모듈에 필요한 변수를 도출 데이터베이스로부터 선택할 수 있다. 하나의 모델에 포함된 적어도 하나의 모듈은 도출 데이터베이스 중 일부의 데이터만 이용할 수 있다. 변수 획득부(340)는 심리 분석 모델에 포함된 모듈의 종류에 기초하여 변수를 선택할 수 있다. 모듈의 종류에 따른 변수의 종류는 미리 결정될 수 있다.
서버(100)는 테스트 데이터 획득부(550)를 포함할 수 있다. 테스트 데이터 획득부(350)는 선택된 적어도 하나의 변수들을 조합하여 테스트 데이터베이스를 생성할 수 있다. 모듈은 복수의 사용자들의 적어도 하나의 파라미터를 이용할 수 있다. 변수는 한 명의 사용자에 대응될 수 있다. 테스트 데이터 획득부(550)는 복수의 사용자들의 변수들을 모아서 테스트 데이터베이스를 획득할 수 있다. 또한 복수의 모듈들은 변수를 공유할 수 있다. 또한 하나의 모듈은 복수의 변수들을 이용할 수 있다. 변수 획득부(540)에서 선택된 변수들을 조합하여 테스트 데이터 획득부(550)는 모듈의 종류에 맞는 테스트 데이터베이스를 획득할 수 있다.
서버(100)는 테스트부(560)를 포함할 수 있다. 테스트부(560)는 테스트 데이터베이스에 기초하여 테스트를 수행할 수 있다. 테스트는 복수의 사용자들에 대한 적어도 하나의 파라미터를 분석하여 사용자의 심리 상태를 나눌 수 있는 기준 데이터(570)를 생성하는 단계일 수 있다.
서버(100)는 기준 데이터를 이용하여, 임의의 사용자 계정에 대한 특징 데이터에 기초하여 임의의 사용자의 성향을 구분할 수 있다. 여기서 사용자 계정에 대한 특징 데이터는 표준화된 복수의 테이블에 포함된 한 명의 사용자의 데이터 수집하거나 가공하여 획득될 수 있다. 가공 과정은 위의 도출 데이터베이스를 획득하는 과정과 유사할 수 있다.
테스트는 복수의 사용자들의 계정에 대한 특징 데이터를 분석하여 사용자의 성향을 나눌 수 있는 기준 데이터를 생성하고 검증하는 단계이다. 또한 예측은 기준 데이터에 기초하여 사용자 계정에 대한 특징 데이터를 분석하여 대상 사용자의 성향을 나누는 단계이다.
기준 데이터를 획득하는 방법에 대해서는 도 6 및 도 7과 함께 보다 자세히 설명한다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따라 표준화된 복수의 테이블로부터 획득된 데이터의 분포를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 가로축(610)은 표준화된 복수의 테이블의 컬럼값에 기초하여 획득된 데이터를 나타낼 수 있다. 가로축(610)은 제 1 축에 동일 대응될 수 있다. 세로축(620) 획득된 데이터의 빈도수를 나타낼 수 있다.
서버(100)는 표준화된 복수의 테이블에 기초하여 제 1 분포를 획득할 수 있다. 제 1 분포는 그래프(630)와 같을 수 있다. 서버(100)는 제 1 극대점(640)을 획득할 수 있다. 예를 들어 가로축(610)은 과금 액수를 나타낼 수 있다. 서버(100)는 제 2 테이블(320)에 기초하여 단위 시간당 한 명의 사용자가 지불한 과금 액수를 도출할 수 있다. 서버(100)는 복수의 사용자 각각에 대한 단위 시간당 과금 액수를 계산할 수 있다. 세로축은 단위 시간된 과금 액수에 대응하는 사용자의 숫자에 대응할 수 있다. 또한 서버(100)는 복수의 사용자에 대한 과금 액수 및 빈도수에 기초하여 도 6과 같은 그래프를 그릴 수 있다.
서버(100)는 제 1 분포를 나타내는 그래프(630)의 극대점들 중 가장 큰 빈도수를 가지는 점을 제 1 극대점(640)으로 결정할 수 있다. 또한 서버(100)는 제 2 극대점(650)을 획득할 수 있다. 서버(100)는 제 1 분포를 나타내는 그래프(630)의 극대점들 중 두번째로 큰 빈도수를 가지는 점을 제 2 극대점(650)으로 결정할 수 있다.
서버(100)는 제 1 극대점(640) 및 제 2 극대점(650) 사이에서 제 1 최소점(660)을 획득할 수 있다. 예를 들어 서버(100)는 제 1 극대점(640)으로부터 제 2 극대점(650)으로 향하면서 가장 처음 나타나는 극소점을 제 1 최소점(660)으로 획득할 수 있다. 또한 서버(100)는 제 2 극대점(650)으로부터 제 1 극대점(640)으로 향하면서 가장 처음 나타나는 극소점을 제 1 최소점(660)으로 획득할 수 있다. 또한, 서버(100)는 제 1 극대점(640) 및 제 2 극대점(650) 사이의 최소 빈도수를 나타내는 점을 제 1 최소점(660)으로 획득할 수 있다.
서버(100)는 제 1 최소점(660)의 가로축 값(611)을 기준 데이터로 결정할 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 표준화된 복수의 테이블로부터 획득된 데이터의 분포를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 가로축(610)은 표준화된 복수의 테이블의 컬럼값에 기초하여 획득된 데이터를 나타낼 수 있다. 가로축(610)은 제 1 축에 동일 대응될 수 있다. 세로축(620) 획득된 데이터의 빈도수를 나타낼 수 있다.
서버(100)는 표준화된 복수의 테이블에 기초하여 제 1 분포를 획득할 수 있다. 제 1 분포는 그래프(630)와 같을 수 있다. 서버(100)는 제 1 극대점(640)을 획득할 수 있다. 서버(100)는 제 1 분포를 나타내는 그래프(630)의 극대점들 중 가장 큰 빈도수를 가지는 점을 제 1 극대점(640)으로 결정할 수 있다. 또한 서버(100)는 제 2 극대점(650)을 획득할 수 있다. 서버(100)는 제 1 분포를 나타내는 그래프(630)의 극대점들 중 두번째로 큰 빈도수를 가지는 점을 제 2 극대점(650)으로 결정할 수 있다.
서버(100)는 제 1 극대점(640)의 가로축의 값(712) 및 제 2 극대점(650)의 가로축의 값(713)의 평균값(711)을 기준 데이터로 결정할 수 있다. 서버(100)는 기준 데이터에 기초하여 사용자의 성향을 분류할 수 있다. 예를 들어 서버(100)는 표준화된 복수의 테이블로부터 특정 사용자에 대한 데이터를 도출하고, 특정 데이터가 기준 데이터 이상인지 여부에 기초하여 사용자의 성향을 분류할 수 있다.
서버(100)는 적어도 하나의 기준 데이터를 획득할 수 있다. 서버(100)는 적어도 하나의 기준 데이터에 기초하여 사용자의 성향을 분류할 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따라 두 개의 기준 데이터를 이용하여 사용자의 성향을 분류하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 하나의 모델을 나타낼 수 있다. 서버(100)는 모델에 대한 기준 데이터를 획득할 수 있다. 모델은 적어도 하나의 기준 데이터를 사용할 수 있다. 예를 들어, 기준 데이터는 제 1 기준값 및 제 2 기준값을 포함할 수 있다. 제 1 기준값은 PvP 컨텐츠 플레이 비율에 대한 기준 데이터일 수 있다. 제 2 기준값은 PvP 모드에서 승률에 대한 기준 데이터일 수 있다.
도 8을 참조하면, 사용자의 성향은 4가지가 있을 수 있다. 예를 들어 사용자의 성향은 제 1 성향(810), 제 2 성향(820), 제 3 성향(830) 및 제 4 성향(840)을 포함할 수 있다. 이중 서버(100)는 미리 결정된 타겟 성향을 판별할 수 있다. 타겟 성향은 사용자의 특정 성향이 두드러지는 분류일 수 있다. 예를 들어 타겟 성향은 제 3 성향(830)일 수 있다. 나머지 제 1 성향(810), 제 2 성향(820) 및 제 4 성향(840)은 사용자의 특정 성향이 두드러지지 않으므로, 추가 분석되어야 하는 성향일 수 있다.
서버(100)는 제 1 기준값 및 제 2 기준값을 사용하여 분석 대상 사용자의 성향 정보를 획득하는 단계(250)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 도 8의 모델은 사용자가 게임에서 이탈할 확률이 높은지 여부를 판단하기 위한 모델일 수 있다. 서버(100)는 분석 대상 사용자의 PvP 컨텐츠 플레이 비율이 제 1 기준값보다 높고, PvP 모드에서의 승률이 제 2 기준값보다 낮은 경우, 분석 대상 사용자를 게임에서 이탈할 확률이 높은 성향인 제 1 성향(810)으로 결정할 수 있다. 서버(100)는 분석결과를 출력할 수 있다. 사용자 또는 서버(100)는 분석 결과에 따른 조치를 취할 수 있다.
도 6 및 도 7에서는 설명의 편의를 위하여 서버(100)가 분포에 대한 그래프를 그리고 기준 데이터를 획득하는 것을 설명하였다. 하지만 서버(100)는 그래프를 그리지 않을 수 있다. 또한 도 6 및 도 7에서 서버(100)는 통계적인 처리에 기초하여 기준 데이터를 획득하였다. 하지만 서버(100)는 기준 데이터 획득 없이 사용자의 성향을 예측할 수 있다. 서버(100)는 기계학습을 이용하여 사용자의 성향과 표준화된 복수의 테이블에 포함된 파라미터들의 관계를 기계학습모델을 획득할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 지도학습을 이용할 수 있다. 사용자는 사용자 계정을 특정 성향으로 레이블 할 수 있다. 서버(100)는 특정 성향의 레이블 및 특정 성향으로 레이블된 사용자의 파라미터들의 관계를 기계학습할 수 있다. 기계학습을 위해서는 복수의 사용자에 대한 파라미터들이 필요할 수 있다. 서버(100)는 표준화된 복수의 테이블로부터 복수의 사용자에 대한 파라미터들을 확보할 수 있다. 서버(100)는 기계학습을 하기 위하여 표준화된 복수의 테이블로부터 필요한 데이터를 도출할 수 있다.
서버(100)는 획득된 기계학습모델에 기초하여 사용자의 성향을 예측할 수 있다. 예를 들어 서버(100)는 아직 레이블 되지 않은 사용자에 대한 표준화된 복수의 테이블을 획득할 수 있다. 또한 서버(100)는 사용자에 대한 표준화된 복수의 테이블에 대하여 전처리를 하여 필요한 데이터를 도출할 수 있다. 또한 도출된 데이터를 기계학습모델에 적용하여 사용자의 성향에 대한 예측 레이블을 획득할 수 있다.
이제까지 다양한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.

Claims (8)

  1. 게임 사용자의 성향을 분류하기 위하여, 상기 게임 사용자의 데이터를 표준화하는 서버의 동작 방법으로써,
    사용자가 게임을 진행하는 중에 게임 내에서 이벤트가 발생하는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 게임 내에서 이벤트가 발생하는 경우, 상기 이벤트에 대응하는 데이터 표준화 함수를 호출하는 단계;
    상기 데이터 표준화 함수에서 미리 정의된 적어도 하나의 파라미터를 획득하는 단계;
    상기 적어도 하나의 파라미터를 상기 이벤트에 대응하는 테이블에 저장하는 단계; 및
    상기 테이블에 기초하여 상기 사용자의 성향을 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버의 동작 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 이벤트가 발생하는지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 이벤트에 대응되는 이벤트 실행 함수가 호출되거나 상기 이벤트에 대응되는 이벤트 발생 정보가 생성된 경우, 게임 내에서 이벤트가 발생한 것으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버의 동작 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 파라미터는 상기 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보, 상기 이벤트의 수행 주체에 대한 정보, 및 상기 이벤트의 수행 주체가 사용한 대상에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버의 동작 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 이벤트에 대한 시간과 관련된 정보는, 상기 이벤트의 발생시각에 대한 정보, 상기 이벤트의 종료시각에 대한 정보, 또는 상기 이벤트의 지속시간에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 이벤트의 수행 주체에 대한 정보는, 상기 사용자의 계정에 대한 정보 또는 캐릭터에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 이벤트의 수행 주체가 사용한 대상(object)에 대한 정보는 재화와 관련된 정보, 스킬에 대한 정보, 아이템에 대한 정보, 과금 정보, 또는 컨텐츠에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버의 동작 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 테이블에 저장하는 단계는
    상기 이벤트의 종류 마다 테이블을 생성하여, 복수의 테이블을 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 테이블에 포함된 하나의 테이블은 복수의 사용자의 계정에 대한 적어도 하나의 파라미터를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버의 동작 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 사용자의 성향을 분류하는 단계는,
    미리 결정된 복수의 성향 중 하나로 상기 사용자를 분류하기 위한 기준인 기준 데이터를 상기 복수의 테이블에 기초하여 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버의 동작 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 사용자의 성향을 분류하는 단계는,
    상기 복수의 테이블로부터 상기 사용자의 계정에 대한 특징 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 기준 데이터 및 상기 사용자의 계정에 대한 특징 데이터에 기초하여, 상기 미리 결정된 복수의 성향 중 사용자의 성향을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버의 동작 방법.
  8. 제 4 항에 있어서,
    상기 사용자의 계정에 대한 정보는 상기 사용자의 계정의 고유 식별정보 또는 상기 사용자의 계정의 레벨에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 재화와 관련된 정보는 상기 재화의 고유 식별정보, 상기 재화의 양에 대한 정보, 또는 상기 재화의 획득 경로에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 캐릭터에 대한 정보는 상기 캐릭터의 고유 식별정보, 상기 캐릭터의 카테고리에 대한 정보, 상기 캐릭터의 레벨에 대한 정보, 상기 캐릭터의 획득 경로에 대한 정보, 또는 상기 캐릭터의 능력치에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 스킬에 대한 정보는 상기 스킬의 고유 식별정보, 상기 스킬의 카테고리에 대한 정보, 또는 상기 스킬의 레벨에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 아이템에 대한 정보는 상기 아이템의 고유 식별자, 상기 아이템의 카테고리에 대한 정보, 상기 아이템의 레벨에 대한 정보, 상기 아이템의 개수, 상기 아이템의 획득 경로에 대한 정보 또는 상기 아이템의 가격 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 과금 정보는 사용자가 게임 제공자에게 지불한 액수에 대한 정보를 포함하고,
    상기 컨텐츠에 대한 정보는 컨텐츠의 고유 식별정보, 상기 컨텐츠의 카테고리에 대한 정보, 상기 컨텐츠의 난이도에 대한 정보, 상기 컨텐츠의 완료에 걸린 시간에 대한 정보, 상기 컨텐츠의 진입 경로에 대한 정보, 또는 상기 컨텐츠의 완료 상태에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버의 동작 방법.
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