KR20220118774A - 마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정 방법 - Google Patents

마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정방법
을 제공함에 그 목적이 있다. 이를 구현하기 위한 본 발명은, 이를 위하여 특정 사용자에 관하여,
온라인 콘텐츠의 액션정보에 포함되는 복수개의 액션과 온라인 콘텐츠의 속성정보에 포함되는 복수개의 속성 사이의 상관관계(correlation)인 액션-속성 코릴레이션 정보를 계산하는 액션-속성 코릴레이션 모듈; 액션-속성 코릴레이션 정보를 통하여 속성별로 가장 상관관계가 높은 액션인 대표액션을 선정하는 속성별 대표액션 설정모듈; 대표액션이 전체 사용자의 액션 대비 어느 정도 수준인지를 평가하여 속성별로 대표액션 스코어를 계산하는 대표액션 스코어링 모듈; 액션-속성 코릴레이션 정보와 대표액션 스코어를 이용하여 속성별로 계산되는 가중치인 속성 가중치를 생성하는 속성 가중치 모듈; 및 속성 가중치와 온라인 콘텐츠의 속성정보를 이용하여 마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정방법을 계산하는 우선순위 모듈;이 제공될 수 있다.

Description

마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정 방법{Dynamic Reputation Rating Mechanism for Credibility Enhancement of Micro-Learning Contents Curation}
본 발명은 마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정 방법 에 관한 것이다.
망고플레이트와 같은 식당 정보제공 애플리케이션에는 특정 식당에 대해 적어도 하나 이상의 리뷰 방식의 온라인 콘텐츠가 구성될 수 있다. 도 1은 망고플레이트 애플리케이션의 특정 식당 페이지를 도시한 캡쳐 사진, 도 2는 망고플레이트 애플리케이션의 리뷰 페이지를 도시한 캡쳐 사진이다. 도 1, 2에 도시된 바와 같이 리뷰 방식의 온라인 콘텐츠인 리뷰 콘텐츠는 특정 식당에 대한 사용자의 설명으로서, 텍스트, 비디오, 오디오, 프레젠테이션, 또는 이미지를 수록한 멀티미디어 콘텐츠를 포함하는 다양한 디지털 콘텐츠를 포함할 수 있다. 망고플레이트와 같은 식당 정보제공 어플리케이션은 위와 같은 리뷰 콘텐츠로의 엑세스를 사용자 클라이언트에 제공한다.
사용자들은 클라이언트 장치, 가령 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨팅 장치, 또는 스마트폰과 같은 데이터-인에이블드 모바일 디바이스에서 동작하는 독립적(standalone) 애플리케이션(예컨대, 식당 정보제공 애플리케이션의 웹 페이지를 액세스할 수 있는 애플리케이션 또는 웹 브라우저 전용 모바일 애플리케이션)을 통해 식당 정보 및 그들의 관련 콘텐츠를 액세스한다. 이러한 리뷰 콘텐츠는 해당 리뷰 콘텐츠가 저장되는 식당의 마케팅과 식당 정보제공 서비스의 사용자 경험에 직접적인 영향을 주게 된다.
리뷰 콘텐츠는 망고플레이트와 같은 식당 정보제공 애플리케이션뿐만 아니라, 각종 정보를 제공해주는 웹/앱 서비스에 적용될 수 있다. 예를 들어 Amazoncom과 같은 커머스 서비스에서도 특정 제품에 대한 사용자들의 리뷰콘텐츠를 확인할 수 있다. 사용자들은 이러한 리뷰 콘텐츠에서 해당 제품의 정보를 취득하고 구매 여부를 결정하게 되므로, 정보제공 서비스에서 리뷰 콘텐츠는 매우 중요한 역할을 한다.
대한민국 공개특허 10-2016-0106626, 페이스북, 인크.
본 발명은 상술한 제반 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로,정보제공 서비스에서 리뷰 콘텐츠는 사용자 경험에 매우 중요한 역할을 하고 있음에도 불구하고 이의 우선순위는 개인화되고 있지 않다. 또한, 사용자별 리뷰의 기호를 평가할 속성의 비교가 매우 모호하고 어려워서 리뷰디스플레이를 개인화하는 것은 시도되고 있지 않다.
따라서 본 발명의 목적은, 정보제공 서비스에 있어서, 리뷰 콘텐츠에 우선순위를 설정하고 이러한 우선순위로 정보제공 서비스에서의 리뷰의 디스플레이를 개인화하기 위한 마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정방법을 제 공하는데에 그 목적이 있다
상술한 바와 같은 목적을 구현하기 위한 본 발명의 마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정방법 , 본 발명의 목적은, 특정 사용자에 관하여, 온라인 콘텐츠의 액션정보에 포함되는 복수개의 액션과 상기 온라인 콘텐츠의 속성정보에 포함되는 복수개의 속성 사이의 상관관계(correlation)인 액션-속성 코릴레이션 정보를 계산하는 액션-속성 코릴레이션 모듈; 상기 액션-속성 코릴레이션 정보를 통하여 상기 속성별로 가장 상관관계가 높은 액션인 대표액션을 선정하는 속성별 대표액션 설정 모듈; 상기 대표액션이 전체 사용자의 액션 대비 어느 정도 수준인지를 평가하여 상기 속성별로 대표액션 스코어를 계산하는 대표액션 스코어링 모듈; 상기 액션-속성 코릴레이션 정보와 상기 대표액션 스코어를 이용하여 속성별로 계산되는 가중치인 속성 가중치를 생성하는 속성 가중치 모듈; 및 상기 속성 가중치와 상기 온라인 콘텐츠의 속성정보를 이용하여 상기 온라인 콘텐츠의 우선순위를 계산하는 우선순위 모듈;을 포함하는, 콘텐츠 우선순위 개인화 장치를 제공하여 달성될 수 있다.
또한, 상기 대표액션 스코어링 모듈은, 최근 특정 기간 동안의 상기 대표액션이 [0012] 상기 특정 사용자의 나머지 기간 동안의 액션 대비 어느 정도 수준인지를 평가하여 상기 속성별로 대표액션 스코어를 계산하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 다른 목적은, 콘텐츠 우선순위 개인화 장치의 일구성인 액션-속성 코릴레이션 모듈이, 특정 사용자에 관하여 온라인 콘텐츠의 액션정보에 포함되는 복수개의 액션과 상기 온라인 콘텐츠의 속성정보에 포함되는 복수개의 속성 사이의 상관관계(correlation)인 액션-속성 코릴레이션 정보를 계산하는 액션-속성 코릴레이션 단계;상기 콘텐츠 우선순위 개인화 장치의 일구성인 속성별 대표액션 설정 모듈이, 상기 액션-속성 코릴레이션 정보를 통하여 상기 속성별로 가장 상관관계가 높은 액션인 대표액션을 선정하는 속성별 대표액션 설정 단계; 상기콘텐츠 우선순위 개인화 장치의 일구성인 대표액션 스코어링 모듈이, 상기 대표액션이 전체 사용자의 액션 대비 어느 정도 수준인지를 평가하여 상기 속성별로 대표액션 스코어를 계산하는 대표액션 스코어링 단계; 상기 콘텐츠 우선순위 개인화 장치의 일구성인 속성 가중치 모듈이, 상기 액션-속성 코릴레이션 정보와 상기 대표액션 스코어를 이용하여 속성별로 계산되는 가중치인 속성 가중치를 생성하는 속성 가중치 단계; 및 상기 콘텐츠 우선 순위 개인화 장치의 일구성인 우선순위 모듈이, 상기 속성 가중치와 상기 온라인 콘텐츠의 속성정보를 이용하여 상기 온라인 콘텐츠의 우선순위를 계산하는 우선순위 단계;를 포함하는, 콘텐츠 우선순위 개인화 방법을 제공하여 달성될 수 있다.
또한, 상기 대표액션 스코어링 단계는, 최근 특정 기간 동안의 상기 대표액션이 상기 특정 사용자의 나머지 기간 동안의 액션 대비 어느 정도 수준인지를 평가하여 상기 속성별로 대표액션 스코어를 계산하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 다른 목적은, 콘텐츠 우선순위 개인화 장치의 일구성인 액션-속성 코릴레이션 모듈이, 특정 사용자에 관하여 온라인 콘텐츠의 액션정보에 포함되는 복수개의 액션과 상기 온라인 콘텐츠의 속성정보에 포함되는 복수개의 속성 사이의 상관관계(correlation)인 액션-속성 코릴레이션 정보를 계산하는 액션-속성 코릴레이션 단계;
상기 콘텐츠 우선순위 개인화 장치의 일구성인 속성별 대표액션 설정 모듈이, 상기 액션-속성 코릴레이션 정보를 통하여 상기 속성별로 가장 상관관계가 높은 액션인 대표액션을 선정하는 속성별 대표액션 설정 단계; 상기 콘텐츠 우선순위 개인화 장치의 일구성인 대표액션 스코어링 모듈이, 상기 대표액션이 전체 사용자의 액션 대비 어느 정도 수준인지를 평가하여 상기 속성별로 대표액션 스코어를 계산하는 대표액션 스코어링 단계; 상기 콘텐츠 우선순위 개인화 장치의 일구성인 속성 가중치 모듈이, 상기 액션-속성 코릴레이션 정보와 상기 대표액션 스코어를 이용하여 속성별로 계산되는 가중치인 속성 가중치를 생성하는 속성 가중치 단계; 및 상기 콘텐츠 우선 순위 개인화 장치의 일구성인 우선순위 모듈이, 상기 속성 가중치와 상기 온라인 콘텐츠의 속성정보를 이용하여 상기 온라인 콘텐츠의 우선순위를 계산하는 우선순위 단계;를 포함하는, 콘텐츠 우선순위 개인화 방법을 컴퓨터 상에서 수행하는 기록매체에 저장된 프로그램을 제공하여 달성될 수 있다.
본 발명에 따른 마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정방법에 의하면,
첫째, 본 발명의 일실시예에 따르면, 정보제공 서비스에서의 리뷰의 디스플레이가 개인화되는 효과가 발생된다.
둘째, 본 발명의 일실시예에 따르면, 리뷰에 포함되는 복수개의 속성과 복수개의 액션이 각각 비교되어 리뷰가 개인화될 수 있는 효과가 발생된다.
도 1은 망고플레이트 애플리케이션의 특정 식당 페이지를 도시한 캡쳐 사진,
도 2는 망고플레이트 애플리케이션의 리뷰 페이지를 도시한 캡쳐 사진,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정 방법을 도시한 것,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정 방법을 구체적으로 도시한 모식도,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정 방법의 흐름도,
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정 방법을 도시한 흐름도,
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정 방법의 흐름도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 쉽게 실시할수 있는 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 동작원리를 상세하게 설명함에 있어서 관련된 공지기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
또한, 도면 전체에 걸쳐 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용한다. 명세서 전체에서, 특정 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고, 간접적으로 연결되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 특정 구성요소를 포함한다는 것은 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
1: 콘텐츠 우선순위 개인화 시스템
10: 사용자 클라이언트
12: 서버
13: 콘텐츠 우선순위 개인화 장치
14: 데이터베이스
131: 액션 정보 수집 모듈
132: 액션-속성 코릴레이션 모듈
133: 속성별 대표액션 설정 모듈
134: 대표액션 스코어링 모듈
135: 속성 가중치 모듈
136: 리뷰 우선순위 모듈
141: 사용자 정보 DB
142: 리뷰 콘텐츠 DB
143: 액션 정보 DB
144: 속성 가중치 DB
145:리뷰우선장치DB

Claims (2)

  1. 특정 사용자에 관하여, 온라인 콘텐츠의 액션정보에 포함되는 복수개의 액션과 상기 온라인 콘텐츠의 속성정보에 포함되는 복수개의 속성 사이의 상관관계(correlation)인 액션-속성 코릴레이션 정보를 계산하는 액션-속성 코릴레이션 모듈;
    상기 액션-속성 코릴레이션 정보를 통하여 상기 속성별로 가장 상관관계가 높은 액션인 대표액션을 선정하는 속성별 대표액션 설정 모듈;
    최근 특정 기간 동안의 상기 대표액션이 상기 특정 사용자의 나머지 기간 동안의 액션 대비 어느 정도 수준인지를 평가하여 상기 속성별로 대표액션 스코어를 계산하는 대표액션 스코어링 모듈;
    상기 온라인 콘텐츠의 텍스트 마이닝 또는 상기 온라인 콘텐츠의 작성자의 과거 어뷰징 정보를 기초로 상기 온라인 콘텐츠의 어뷰징 가능성 정보를 생성하는 어뷰징 가능성 모듈;
    상기 액션-속성 코릴레이션 정보와 상기 대표액션 스코어를 이용하여 속성별로 계산되는 가중치인 속성 가중치를 생성하는 속성 가중치 모듈; 및
    상기 어뷰징 가능성 정보, 상기 속성 가중치와 상기 온라인 콘텐츠의 속성정보를 이용하여 상기 온라인 콘텐츠의 우선순위 정보를 계산하는 우선순위 모듈;을 포함하고,
    상기 온라인 콘텐츠의 상기 우선순위 정보를 기초로 상기 특정 사용자에게 출력되는 복수개의 온라인 콘텐츠 중 상기 온라인 콘텐츠의 출력 우선순위를 개인화 하는 것을 특징으로 하는,마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정 방법.
  2. 액션-속성 코릴레이션 모듈이, 특정 사용자에 관하여, 온라인 콘텐츠의 액션정보에 포함되는 복수개의 액션과 상기 온라인 콘텐츠의 속성정보에 포함되는 복수개의 속성 사이의 상관관계(correlation)인 액션-속성 코릴레이션 정보를 계산하는 액션-속성 코릴레이션 단계;
    속성별 대표액션 설정 모듈이, 상기 액션-속성 코릴레이션 정보를 통하여 상기 속성별로 가장 상관관계가 높은 액션인 대표액션을 선정하는 속성별 대표액션 설정 단계;
    대표액션 스코어링 모듈이, 최근 특정 기간 동안의 상기 대표액션이 상기 특정 사용자의 나머지 기간 동안의 액션 대비 어느 정도 수준인지를 평가하여 상기 속성별로 대표액션 스코어를 계산하는 대표액션 스코어링 단계;
    어뷰징 가능성 모듈이, 상기 온라인 콘텐츠의 텍스트 마이닝 또는 상기 온라인 콘텐츠의 작성자의 과거 어뷰징 정보를 기초로 상기 온라인 콘텐츠의 어뷰징 가능성 정보를 생성하는 어뷰징 가능성 단계;
    속성 가중치 모듈이, 상기 액션-속성 코릴레이션 정보와 상기 대표액션 스코어를 이용하여 속성별로 계산되는 가중치인 속성 가중치를 생성하는 속성 가중치 단계; 및
    우선순위 모듈이, 상기 어뷰징 가능성 정보, 상기 속성 가중치와 상기 온라인 콘텐츠의 속성정보를 이용하여 상기 온라인 콘텐츠의 우선순위 정보를 계산하는 우선순위 단계;을 포함하고,
    상기 온라인 콘텐츠의 상기 우선순위 정보를 기초로 상기 특정 사용자에게 출력되는 복수개의 온라인 콘텐츠 중상기 온라인 콘텐츠의 출력 우선순위를 개인화 하는 것을 특징으로 하는,마이크로러닝 콘텐츠 큐레이션의 신뢰도 향상을 위한 동적 콘텐츠 평판 순위 결정 방법.

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