KR20230032813A

KR20230032813A - 리뷰 분석을 통해 하위 아이템의 카테고리를 자동 분류하여 검색에 활용할 수 있는 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램

Info

Publication number: KR20230032813A
Application number: KR1020210148079A
Authority: KR
Inventors: 최지훈; 김진호; 구동현; 이강일; 전병민
Original assignee: 네이버 주식회사
Priority date: 2021-08-31
Filing date: 2021-11-01
Publication date: 2023-03-07
Also published as: KR20230032811A

Abstract

리뷰 분석을 통해 하위 아이템의 카테고리를 자동 분류하여 검색에 활용할 수 있는 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 컴퓨터 시스템에서 실행되는 방법으로는, 아이템에 등록된 리뷰의 내용을 분석하는 단계; 및 리뷰 분석 결과를 이용하여 상기 아이템에 부속된 하위 아이템의 카테고리를 분류하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

리뷰 분석을 통해 하위 아이템의 카테고리를 자동 분류하여 검색에 활용할 수 있는 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램{METHOD, SYSTEM, AND COMPUTER PROGRAM TO AUTOMATICALLY CLASSIFY SUB-ITEMS INTO CATEGORIES THROUGH REVIEW ANALYSIS AND USE THEM FOR SEARCH}

아래의 설명은 아이템이 보유하고 있는 하위 아이템을 분류하는 기술에 관한 것이다.

각종 아이템에 대한 사용자 리뷰로 별점 리뷰, 텍스트 리뷰, 사진 리뷰 등 다양한 평가 체계가 활용되고 있다.

장소를 아이템으로 하는 리뷰 서비스에서는 장소 예약 기능, 영수증 인증 기능 등을 이용하여 사용자가 방문하거나 이용한 장소를 인증한 후 인증된 장소 정보를 리뷰와 함께 제출할 수 있다.

예를 들어, 한국 공개특허공보 제10-2020-0000925호(공개일 2020년 01월 06일)에는 증강현실을 이용하여 매장 리뷰 정보를 작성하는 기술이 개시되어 있다.

장소에 대한 사용자 리뷰는 장소 리뷰 서비스는 물론이고, 검색 서비스나 지도 서비스 등 장소 정보를 제공하는 다른 서비스와 연동되어 노출될 수 있다.

리뷰 분석을 통해 아이템이 보유하고 있는 하위 아이템의 카테고리를 자동 분류하여 검색 질의와 연관도가 높은 하위 아이템을 검색 결과로 제공할 수 있다.

컴퓨터 시스템에서 실행되는 방법에 있어서, 상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 아이템에 등록된 리뷰의 내용을 분석하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 리뷰 분석 결과를 이용하여 상기 아이템에 부속된 하위 아이템의 카테고리를 분류하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.

일 측면에 따르면, 상기 분석하는 단계는, 아이템 분류 모델을 통해 리뷰 내용에 대응하는 후보 카테고리를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 분류하는 단계는, 상기 후보 카테고리를 상기 하위 아이템에 대한 정보로 태깅하는 단계를 포함할 수 있다.

다른 측면에 따르면, 상기 태깅하는 단계는, 상기 아이템의 카테고리와 상기 후보 카테고리 간의 연관도에 따라 상기 후보 카테고리의 태깅 여부를 결정할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 분석하는 단계는, 상기 아이템에 등록된 리뷰 중 적어도 일부를 분석 대상 리뷰로 선정하는 단계를 포함하고, 상기 선정하는 단계는, 최근 일정기간 이내에 등록된 리뷰, 일정 레벨 이상의 등급이 부여된 사용자에 의해 등록된 리뷰, 및 상기 아이템의 실제 방문이나 이용이 인증된 리뷰 중 적어도 하나를 상기 분석 대상 리뷰로 선정할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 카테고리를 이용하여 검색 질의에 대응되는 하위 아이템을 검색 결과로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 제공하는 단계는, 상기 카테고리와 상기 검색 질의 간의 유사도를 이용하여 상기 검색 결과로 제공하기 위한 하위 아이템을 선정하는 단계; 및 상기 선정된 하위 아이템의 인기도를 이용한 스코어링을 통해 상기 선정된 하위 아이템을 랭킹하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 검색 질의에 대응되는 아이템을 검색 결과로 제공하는 단계를 더 포함하고, 상기 제공하는 단계는, 상기 검색 결과에 포함된 아이템 별로 상기 검색 질의와 매칭되는 카테고리의 하위 아이템을 상기 검색 결과에 포함시켜 제공할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 아이템에 등록된 리뷰를 통해 상기 아이템의 속성 정보를 추출하여 추가하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 하위 아이템에 등록된 리뷰를 통해 상기 하위 아이템의 속성 정보를 추출하여 추가하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

컴퓨터 시스템에 있어서, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 아이템에 등록된 리뷰의 내용을 분석하고, 리뷰 분석 결과를 이용하여 상기 아이템에 부속된 하위 아이템의 카테고리를 분류하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 제공한다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 리뷰 분석을 통해 아이템이 보유하고 있는 하위 아이템의 카테고리를 자동 분류함으로써 아이템에 대해 미등록된 정보를 발견할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 리뷰 분석으로 분류된 하위 아이템의 카테고리를 질의 의도를 고려한 검색에 활용함으로써 사용자가 원하는 정보를 빠르게 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 예를 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템이 수행할 수 있는 방법의 일례를 도시한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서 하위 아이템의 카테고리를 분류하는 과정의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예 있어서 아이템 및 하위 아이템에 대한 속성 정보를 추출하는 과정의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7 내지 도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서 아이템 검색 결과 화면 예시를 도시한 것이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서 하위 아이템 검색 결과를 랭킹하는 과정의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

본 발명의 실시예들은 아이템이 보유하고 있는 하위 아이템의 카테고리를 자동 분류하는 기술에 관한 것이다.

본 명세서에서 구체적으로 개시되는 것들을 포함하는 실시예들은 리뷰 분석을 통해 아이템이 보유하고 있는 하위 아이템의 카테고리를 자동 분류하여 검색 질의와 연관도가 높은 하위 아이템을 검색 결과로 제공할 수 있다.

본 명세서에서 아이템은 검색 또는 추천 대상을 포괄하여 의미할 수 있다. 일 례로, 아이템은 방문이나 이용, 구매 등에 따른 사용자 경험을 리뷰할 수 있는 대상을 포함할 수 있다. 그리고, 하위 아이템은 아이템이 보유하고 있는, 다시 말해 아이템에 부차적으로 속해 있는 대상을 의미할 수 있다. 사용자 리뷰는 아이템에 대한 리뷰는 물론이고, 하위 아이템 각각에 대한 개별 리뷰를 포함할 수 있다.

식당이나 상점, 명소, 인기장소(hot place) 등과 같은 장소를 아이템의 대표적인 일 예시로 들 수 있다. 식당의 경우 식당에서 판매하는 메뉴들이 하위 아이템에 해당될 수 있고, 상점의 경우 상점에서 판매하는 물품들이 하위 아이템에 해당될 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따른 검색 결과 제공 시스템은 적어도 하나의 컴퓨터 시스템에 의해 구현될 수 있으며, 본 발명의 실시예들에 따른 검색 결과 제공 방법은 검색 결과 제공 시스템에 포함되는 적어도 하나의 컴퓨터 시스템을 통해 수행될 수 있다. 이때, 컴퓨터 시스템에는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 설치 및 구동될 수 있고, 컴퓨터 시스템은 구동된 컴퓨터 프로그램의 제어에 따라 본 발명의 실시예들에 따른 검색 결과 제공 방법을 수행할 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 시스템과 결합되어 검색 결과 제공 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다. 또한, 도 1의 네트워크 환경은 본 실시예들에 적용 가능한 환경들 중 하나의 예를 설명하는 것일 뿐, 본 실시예들에 적용 가능한 환경이 도 1의 네트워크 환경으로 한정되는 것은 아니다.

복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등이 있다. 일례로 도 1에서는 전자 기기(110)의 예로 스마트폰의 형상을 나타내고 있으나, 본 발명의 실시예들에서 전자 기기(110)는 실질적으로 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있는 다양한 물리적인 컴퓨터 시스템들 중 하나를 의미할 수 있다.

통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 콘텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제1 서비스를 제공하는 시스템일 수 있으며, 서버(160) 역시 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제2 서비스를 제공하는 시스템일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 서버(150)는 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)에 설치되어 구동되는 컴퓨터 프로그램으로서의 어플리케이션을 통해, 해당 어플리케이션이 목적하는 서비스(일례로, 아이템 리뷰 서비스 등)를 제1 서비스로서 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제공할 수 있다. 다른 예로, 서버(160)는 상술한 어플리케이션의 설치 및 구동을 위한 파일을 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 배포하는 서비스를 제2 서비스로서 제공할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 예를 도시한 블록도이다. 앞서 설명한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140) 각각이나 서버들(150, 160) 각각은 도 2를 통해 도시된 컴퓨터 시스템(200)에 의해 구현될 수 있다.

이러한 컴퓨터 시스템(200)은 도 2에 도시된 바와 같이, 메모리(210), 프로세서(220), 통신 인터페이스(230) 그리고 입출력 인터페이스(240)를 포함할 수 있다.

메모리(210)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM과 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치는 메모리(210)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 컴퓨터 시스템(200)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(210)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(210)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 메모리(210)로 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 인터페이스(230)를 통해 메모리(210)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 소프트웨어 구성요소들은 네트워크(170)를 통해 수신되는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 컴퓨터 시스템(200)의 메모리(210)에 로딩될 수 있다.

프로세서(220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(210) 또는 통신 인터페이스(230)에 의해 프로세서(220)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 인터페이스(230)는 네트워크(170)를 통해 컴퓨터 시스템(200)이 다른 장치(일례로, 앞서 설명한 저장 장치들)와 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 시스템(200)의 프로세서(220)가 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이나 명령, 데이터, 파일 등이 통신 인터페이스(230)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 다른 장치들로 전달될 수 있다. 역으로, 다른 장치로부터의 신호나 명령, 데이터, 파일 등이 네트워크(170)를 거쳐 컴퓨터 시스템(200)의 통신 인터페이스(230)를 통해 컴퓨터 시스템(200)으로 수신될 수 있다. 통신 인터페이스(230)를 통해 수신된 신호나 명령, 데이터 등은 프로세서(220)나 메모리(210)로 전달될 수 있고, 파일 등은 컴퓨터 시스템(200)이 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.

입출력 인터페이스(240)는 입출력 장치(250)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 마이크, 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(240)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(250)는 컴퓨터 시스템(200)과 하나의 장치로 구성될 수도 있다.

또한, 다른 실시예들에서 컴퓨터 시스템(200)은 도 2의 구성요소들보다 더 적은 혹은 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(200)은 상술한 입출력 장치(250) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다.

이하에서는 리뷰 분석을 통해 하위 아이템의 카테고리를 자동 분류하여 검색에 활용할 수 있는 방법 및 시스템의 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템이 수행할 수 있는 검색 결과 제공 방법의 일례를 도시한 순서도이다.

본 실시예에 따른 컴퓨터 시스템(200)은 클라이언트를 대상으로 클라이언트 상에 설치된 전용 어플리케이션이나 컴퓨터 시스템(200)과 관련된 웹/모바일 사이트 접속을 통해 아이템 리뷰 서비스를 제공할 수 있다.

컴퓨터 시스템(200)은 사용자 개인의 서비스 페이지를 통해 아이템에 대한 리뷰 공간을 제공할 수 있으며, 아이템과 관련하여 예약/주문 서비스와의 연동 기능, 영수증 인증 기능 등을 통해 사용자가 방문하거나 이용한 아이템을 인증한 후 인증된 아이템 정보와 함께 사용자가 작성한 리뷰를 연계하여 등록할 수 있다. 사용자는 아이템은 물론이고 아이템 내에서 하위 아이템을 특정하여 리뷰를 작성할 수 있으며, 이때 하위 아이템에 대한 리뷰는 하위 아이템 및 하위 아이템이 속한 아이템과 연계되어 관리될 수 있다.

컴퓨터 시스템(200)은 사용자를 대상으로 아이템 기반의 검색 및 추천 환경을 제공할 수 있으며, 이때 사용자 간에 팔로우(follow)를 기반으로 아이템에 대한 리뷰를 공유할 수 있다.

일례로, 아이템 리뷰 서비스는 음식점, 카페 등 다양한 카테고리의 아이템을 대상으로 팔로잉 사용자의 리뷰, 사용자 취향에 맞는 추천 아이템/리뷰어 등이 노출되는 피드 탭, 사용자의 방문이나 이용이 인증된 아이템 목록이 노출되는 방문 탭, 사용자가 방문하거나 이용한 아이템에 대한 별점 리뷰, 키워드 리뷰, 텍스트 리뷰, 사진 리뷰 등 리뷰 작성이 가능한 리뷰 탭, 방문이나 이용을 목적으로 아이템에 대한 예약, 주문 등의 요청이 가능한 예약/주문 탭, 사용자가 관심 대상으로 저장한 아이템 목록이 노출되는 저장 탭 등이 포함될 수 있다.

컴퓨터 시스템(200)의 프로세서(220)는 이후 설명될 검색 결과 제공 방법을 수행하기 위한 구성요소로서 도 3에 도시된 바와 같이, 하위 아이템 분류부(310), 및 검색 결과 제공부(320)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 프로세서(220)의 구성요소들은 선택적으로 프로세서(220)에 포함되거나 제외될 수도 있다. 또한, 실시예에 따라 프로세서(220)의 구성요소들은 프로세서(220)의 기능의 표현을 위해 분리 또는 병합될 수도 있다.

이러한 프로세서(220) 및 프로세서(220)의 구성요소들은 이후 설명될 검색 결과 제공 방법이 포함하는 단계들을 수행하도록 컴퓨터 시스템(200)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220) 및 프로세서(220)의 구성요소들은 메모리(210)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다.

여기서, 프로세서(220)의 구성요소들은 컴퓨터 시스템(200)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 명령에 따라 프로세서(220)에 의해 수행되는 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(200)이 하위 아이템의 카테고리를 분류하도록 상술한 명령에 따라 컴퓨터 시스템(200)을 제어하는 프로세서(220)의 기능적 표현으로서 하위 아이템 분류부(310)가 이용될 수 있다.

프로세서(220)는 컴퓨터 시스템(200)의 제어와 관련된 명령이 로딩된 메모리(210)로부터 필요한 명령을 읽어들일 수 있다. 이 경우, 상기 읽어들인 명령은 프로세서(220)가 이후 설명될 검색 결과 제공 방법을 실행하도록 제어하기 위한 명령을 포함할 수 있다.

이후 설명될 검색 결과 제공 방법이 포함하는 단계들은 도시된 순서와 다른 순서로 수행될 수 있으며, 단계들 중 일부가 생략되거나 추가의 과정이 더 포함될 수 있다.

도 4를 참조하면, 단계(S410)에서 하위 아이템 분류부(310)는 아이템에 등록된 리뷰를 분석하여 해당 아이템에 부속된 하위 아이템의 카테고리를 분류할 수 있다.

아이템과 하위 아이템은 각각의 속성 정보를 가진다. 예를 들어, 아이템이 식당인 경우 속성 정보는 식당의 위치, 상호명, 업종 카테고리, 전화번호, 설명, 평점, 리뷰, 사진, 예약 정보 등을 포함할 수 있다. 식당의 하위 아이템은 식당에서 판매하는 메뉴가 될 수 있고, 각 메뉴는 메뉴명(카테고리), 가격, 설명, 사진, 평점, 리뷰 등을 포함하는 속성 정보를 가진다.

아이템 리뷰 서비스를 제공하는 서비스 제공자는 아이템 및 하위 아이템에 대한 속성 정보를 다양한 경로로 수집할 수 있다. 예를 들어, 아이템 관계자(예를 들어, 업체나 업주 등)가 정보 관리를 위한 공식 계정(Official Account) 등을 이용하여 정보를 직접 입력할 수 있고, 아이템을 방문하거나 이용한 사용자가 리뷰 형식으로 정보를 입력하거나 사용자 리뷰로부터 원하는 정보를 찾아낼 수도 있다.

본 실시예에서는 다양한 방식으로 아이템 및 하위 아이템의 관계 및 속성 정보 획득을 위한 과정을 지원할 수 있고, 이를 통하여 아이템 관계자가 직접 정보를 등록하지 않더라도 아이템에 대한 사용자 활동인 리뷰를 통해 아이템에 대한 정보는 물론이고, 아이템에 부속된 하위 아이템에 대한 정보를 발견할 수 있다.

일례로, 하위 아이템 분류부(310)는 아이템에 대한 리뷰를 분석하여 리뷰 분석 결과를 통해 아이템과 하위 아이템 간의 연관성(아이템에 어떤 하위 아이템이 부속되어 있는지, 예를 들어 음식점에 어떤 메뉴가 있는지, 상점에서 어떤 상품을 판매하는지 등)을 파악할 수 있고, 아울러 리뷰 분석 결과를 통해 하위 아이템에 대한 속성 정보를 추가할 수 있다.

하위 아이템 분류부(310)는 리뷰 분석을 통해 서비스 상에 아이템에 부속된 하위 아이템으로 등록되어 있지 않은 하위 아이템을 발견함과 아울러 발견된 하위 아이템의 카테고리, 예를 들어 하위 아이템이 식당의 메뉴인 경우 메뉴명을 자동 태깅할 수 있다.

단계(S420)에서 검색 결과 제공부(320)는 아이템에 대한 검색 결과를 제공함에 있어 검색 결과에 포함된 아이템 별로 검색 질의에 대응되는 하위 아이템을 검색 결과에 포함시켜 제공할 수 있다.

검색 결과 제공부(320)는 리뷰 분석을 통해 아이템과 연관된 하위 아이템에 대한 정보로서 자동 분류된 하위 아이템의 카테고리를 검색에 활용할 수 있으며, 이때 검색 질의와 연관도가 높은 카테고리의 하위 아이템을 검색 결과로 제공할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서 하위 아이템의 카테고리를 분류하는 과정의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 단계(S501)에서 하위 아이템 분류부(310)는 아이템에 등록된 리뷰 중 분석 대상이 되는 리뷰를 선정할 수 있다.

일례로, 하위 아이템 분류부(310)는 아이템에 대해 리뷰 등록이 가능한 복수의 리뷰 체계 중 텍스트 리뷰와 사진 리뷰 중 적어도 하나로 작성되어 등록된 리뷰를 분석 대상 리뷰로 선정할 수 있다.

다른 예로, 하위 아이템 분류부(310)는 최신의 정보를 보장하기 위해 아이템에 등록된 리뷰 중 최근 일정기간(예를 들어, 최근 3개월) 이내에 등록된 리뷰를 분석 대상 리뷰로 선정할 수 있다.

또 다른 예로, 하위 아이템 분류부(310)는 신뢰도가 높은 정보를 보장하기 위해 아이템에 등록된 리뷰 중 일정 레벨 이상의 등급을 가진 사용자에 의해 작성된 리뷰를 분석 대상 리뷰로 선정할 수 있다. 리뷰 작성자인 사용자에 대해 어뷰징 등급, 실명 인증 여부, 리뷰 작성 횟수, 서비스 내 팔로워 수 등을 바탕으로 사용자 등급이 부여될 수 있으며, 등급이 높은 사용자가 작성한 리뷰를 선별하여 분석 대상으로 활용할 수 있다.

또 다른 예로, 하위 아이템 분류부(310)는 신뢰도가 높은 정보를 보장하기 위해 아이템에 등록된 리뷰 중 실제 방문이나 이용이 인증된 리뷰를 분석 대상 리뷰로 선정할 수 있다. 아이템과 관련하여 예약/주문 서비스와의 연동 기능, 영수증 인증 기능 등을 통해 사용자가 방문하거나 이용한 아이템을 인증한 후 인증된 아이템 정보와 함께 사용자가 작성한 리뷰를 연계하여 등록할 수 있다. 이때, 하위 아이템 분류부(310)는 신뢰도가 높은 리뷰로서 실제 방문이나 이용이 인증된 리뷰를 분석 대상으로 선별하여 이용할 수 있다.

실시예에 따라서는 아이템에 등록된 리뷰 전체를 분석 대상으로 하되 최신 리뷰나 신뢰도가 높은 리뷰에 대해 가중치나 중요도를 부여하여 정보를 분석할 수 있다.

단계(S502)에서 하위 아이템 분류부(310)는 분석 대상이 되는 리뷰를 인공신경망 등을 기반으로 한 아이템 분류 모델을 통과시켜 리뷰 내용에 대한 후보 카테고리를 획득할 수 있다.

아이템 분류 모델은 딥러닝이나 기계학습을 이용하여 리뷰로 작성된 텍스트나 이미지가 어떤 하위 아이템에 관한 것인지를 분류할 수 있다. 예를 들어, 하위 아이템이 식당의 메뉴인 경우, 아이템 분류기는 리뷰로 등록된 사진이 어떤 메뉴에 관한 것인지를 분류할 수 있다.

하위 아이템의 카테고리는 필요에 따라 적어도 하나 이상의 계층으로 분류될 수 있다. 두 개의 계층으로 분류되는 경우 리뷰 분석 결과가 상위 카테고리명과 세부 카테고리명으로 구분되어 분류될 수 있다. 예를 들어, 상위 카테고리에 해당되는 레벨 1의 분류는 라멘, 돈까스, 음료 등으로 나뉠 수 있고, 레벨 1의 분류 중 하나인 라멘에 대한 세부 카테고리에 해당되는 레벨 2의 분류는 돈고츠 라멘, 미소 라멘, 소유 라멘 등으로 나뉠 수 있다.

아이템 리뷰 서비스 상에서 사용자들은 아이템에 부속된 하위 아이템을 텍스트로 추가하여 입력하고 이에 대한 리뷰를 등록할 수 있다. 일반적으로, 사용자들이 직접 등록하거나 기재한 정보들은 정확성이 검증되지 않아 검색에 그대로 활용할 경우 검색 품질에 영향을 줄 수 있다. 검색 결과가 보다 정확하고 검색 의도에 맞는 내용을 제공하기 위해서는 리뷰 대상에 대한 분류 카테고리를 추가할 필요가 있다. 사용자가 하위 아이템에 대하여 등록한 리뷰가 어떤 카테고리에 속하는지를 확인하기 위해 아이템 분류 모델을 이용할 수 있고, 사용자에 의해 리뷰로 등록된 텍스트나 사진 등의 내용으로부터 분류 카테고리를 획득할 수 있다.

단계(S503)에서 하위 아이템 분류부(310)는 분석 대상 리뷰가 등록된 아이템의 카테고리와의 연관도에 따라 리뷰 분석을 통해 획득한 후보 카테고리를 해당 아이템의 하위 아이템에 대한 정보로 태깅할 수 있다.

하위 아이템 분류부(310)는 하위 아이템에 대한 카테고리 태깅의 정확도를 높이기 위해 아이템의 카테고리(예를 들어, 업종 등)와 리뷰 분석을 통해 획득한 후보 카테고리 간의 연관성을 계산하여 후보 카테고리가 해당 아이템의 카테고리와 연관성이 높은 경우 태깅을 결정하고 연관성이 낮을 경우 태깅에서 제외시킬 수 있다. 예를 들어, 식당의 업종이 '이자카야'인 경우 하위 아이템에 대한 리뷰로 등록된 음료 사진은 '레몬 에이드'나 '오렌지 에이드'보다는 '맥주'일 확률이 높을 수 있다. 아이템의 카테고리와 후보 카테고리 간의 연관성은 해당 아이템에 부속된 모든 하위 아이템, 리뷰, 후보 카테고리를 취합하여 통계 분석을 통해 자동 계산될 수 있다.

아이템의 카테고리에 대해 특정 하위 아이템이 속할 확률은 입력된 데이터들 혹은 수집된 데이터들을 활용하여 구할 수 있다. 예를 들어, 특정 업종의 식당에 등록된 메뉴들의 이미지를 아이템 분류 모델을 통해 분류하여 해당 업종에 어떤 카테고리가 많이 나오는지 알 수 있다. 하위 아이템 분류부(310)는 개별 메뉴에 투고된 리뷰(사진 리뷰, 텍스트 리뷰 등) 및 메뉴명 후보를 모두 수집하여 상호 간에 가장 연관성이 높은 메뉴명을 태깅할 수 있다.

예를 들어, 아이템 분류 모델을 통해 리뷰 내용(사진이나 텍스트 등)의 후보 카테고리가 '레몬 에이드', '오렌지 에이드', '맥주' 등으로 분류될 수 있고, 이때 아이템의 카테고리가 '이자카야'일 때 후보 카테고리들 중에서 '이자카야'와 연관성이 보다 높은 '맥주'를 태깅할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일실시예 있어서 아이템 및 하위 아이템에 대한 속성 정보를 추출하는 과정의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.

도 6을 참조하면, 단계(S601)에서 프로세서(220)는 아이템에 등록된 리뷰를 통해 해당 아이템의 속성 정보를 추출할 수 있다. 프로세서(220)는 영수증 인증을 통한 리뷰를 분석함으로써 아이템과 관련된 속성 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 식당의 경우 리뷰에 포함된 영수증 내용을 취합하여 영업 시간, 붐비는 시간대나 시간대 별 붐비는 정도, 평균 소비 가격, 연령별 혹은 성별 인기도 등을 추출할 수 있다. 이때, 리뷰 등록 시간이나 리뷰 내용을 분석하여 아이템을 이용한 시간대를 파악하거나, 혹은 영수증에 기록된 결제 시간을 분석하여 아이템의 영업 시간을 파악할 수 있다. 프로세서(220)는 사용자가 방문 인증이나 리뷰 작성을 위해 영수증 이미지를 등록한 경우 OCR(optical character reader) 등을 이용하여 내용을 분석할 수 있고, 분석된 결제 내역 정보를 이용하여 하위 아이템에 대한 정보, 예를 들어 식당의 경우 메뉴명, 메뉴 가격 등을 추출할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 영수증을 이용한 평균 소비 가격 유추 모델링을 적용할 수 있다. 예를 들어, 식당 영수증의 경우 주문한 메뉴의 개수를 기초로 동행 인원 수를 유추하고 총 결제 금액을 인원 수로 나눈 값을 1인당 결제 금액이 될 수 있다. 한 식당에 대한 영수증 정보는 다수 존재하므로 이를 평균내거나 이상점(outlier)를 걸러내는 통계적 기법을 활용하여 해당 식당의 1인당 평균 가격 정보를 유추할 수 있다. 이는 방문 인증에 활용되는 영수증뿐만 아니라 리뷰에 포함된 영수증 이미지나 가격 정보 등에 대해 동일하게 적용할 수 있다. 따라서, 프로세서(220)는 아이템에 등록된 리뷰로부터 아이템 관리자가 입력하기 어려운 정보를 추출하거나 아이템 관리자에 의해 입력된 정보를 보완 내지 갱신할 수 있다.

단계(S602)에서 프로세서(220)는 하위 아이템에 등록된 리뷰를 통해 해당 하위 아이템의 속성 정보를 추출할 수 있다. 프로세서(220)는 하위 아이템을 특정하여 등록한 개별 리뷰를 분석함으로써 하위 아이템과 관련된 속성 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 식당의 경우 각 메뉴 별 리뷰를 통해 메뉴 각각의 인기도, 주요 분류 키워드, 대표 이미지 등을 추출할 수 있다. 프로세서(220)는 하위 아이템에 등록된 개별 리뷰로부터 아이템 관리자가 입력하기 어려운 정보를 추출하거나 아이템 관리자에 의해 입력된 정보를 보완 내지 갱신할 수 있다.

프로세서(220)는 아이템 및 하위 아이템에 대한 속성 정보를 질의 의도를 고려한 검색에 활용할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서 아이템 검색 결과 화면 예시를 도시한 것이다.

도 7을 참조하면, 프로세서(220)는 아이템 검색 결과 화면(700)을 통해 검색 질의(701)에 대응되는 최종 검색 결과로서 아이템 목록(710)을 제공할 수 있다.

이때, 아이템 목록(710)은 검색 질의(701)와 매칭되는 속성 정보를 가진 아이템 등으로 구성될 수 있다.

프로세서(220)는 아이템 검색 결과 화면(700)을 통해 아이템 목록(710)에 포함된 아이템 각각에 대하여 하위 아이템 추천 목록(720)과 리뷰 추천 목록(730)을 함께 제공할 수 있다.

프로세서(220)는 리뷰 분석으로 분류된 하위 아이템의 카테고리를 질의 의도를 고려한 검색에 활용할 수 있다.

하위 아이템 추천 목록(720)은 검색 질의(701)에 대응되는 하위 아이템 검색 결과로 구성될 수 있고, 리뷰 추천 목록(730) 또한 검색 질의(701)에 대응되는 리뷰 검색 결과로 구성될 수 있다.

다시 말해, 프로세서(220)는 검색 질의(701)에 따라 검색 결과에 포함된 아이템 별 하위 아이템 추천 목록(720)과 리뷰 추천 목록(730)을 동적으로 구성하여 제공할 수 있다.

예를 들어, 사용자가 식당 메뉴 키워드를 검색 질의로 사용한 경우 검색 결과에 동일한 식당이 노출되더라도 해당 식당에 대한 정보를 검색 질의에 따라 다르게 노출할 수 있다.

도 8을 참조하면, 아이템에 해당되는 <식당 Ⅰ>가 검색 결과에 포함되는 것으로 가정한다.

검색 질의로 '강남 파스타'가 입력된 경우 <식당 Ⅰ>와 관련된 추천 정보로서 <식당 Ⅰ>에서 판매하는 파스타 메뉴로 구성되거나 파스타 메뉴를 상위 노출(예를 들면, 목록의 가장 왼쪽, 또는 가장 위 등 사용자에게 먼저 인식되는 위치에 노출)시키는 하위 아이템 추천 목록(821)으로 구성하여 제공할 수 있고, 아울러 <식당 Ⅰ>에 대한 리뷰에서 파스타 관련 내용을 담고 있는 리뷰나 <식당 Ⅰ>의 파스타 메뉴에 등록된 리뷰로 구성되거나 이를 상위 노출 시키는 리뷰 추천 목록(831)을 함께 제공할 수 있다.

한편, 검색 질의로 '강남 피자'가 입력된 경우 <식당 Ⅰ>와 관련된 추천 정보로서 <식당 Ⅰ>에서 판매하는 피자 메뉴로 구성되거나 피자 메뉴를 상위 노출(예를 들면, 목록의 가장 왼쪽, 또는 가장 위 등 사용자에게 먼저 인식되는 위치에 노출)시키는 하위 아이템 추천 목록(822)과 <식당 Ⅰ>에 대한 리뷰에서 피자 관련 내용을 담고 있는 리뷰나 <식당 Ⅰ>의 피자 메뉴에 등록된 리뷰로 구성되거나 이를 상위 노출 시키는 리뷰 추천 목록(832)을 제공할 수 있다.

다시 말해, 동일 아이템 <식당 Ⅰ>에 대해 검색 질의에 따라 하위 아이템 추천 목록(821, 822)과 리뷰 추천 목록(831, 832)을 달리 구성할 수 있다.

또한, 검색 결과에 포함된 내용 중 검색 질의와 매칭되는 키워드에 대해 시각적 표시를 추가할 수 있으며, 예를 들어, 글자 색상을 빨간색으로 표시하거나 하이라이트를 이용한 강조 표시를 추가할 수 있다.

프로세서(220)는 검색 결과에 포함된 아이템 각각에 대하여 검색 질의에 대응되는 하위 아이템 목록과 리뷰 목록을 함께 노출함으로써 아이템에 대한 정보 중 컨텍스트에 맞는 추천 정보를 제공할 수 있다. 이때, 프로세서(220)는 아이템에 부속된 하위 아이템 중 검색 질의와 매칭된 하위 아이템을, 그리고 아이템에 등록된 리뷰 중 검색 질의와 매칭된 리뷰를 타겟팅하여 우선적으로 노출할 수 있다.

도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서 하위 아이템 검색 결과를 랭킹하는 과정의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.

도 9를 참조하면, 단계(S901)에서 프로세서(220)는 검색 결과에 포함된 아이템 각각에 대하여 검색 질의에 대응되는 하위 아이템 목록을 선정함에 있어 리뷰 분석으로 분류된 하위 아이템의 카테고리와 검색 질의 간의 유사도를 이용하여 검색 결과를 통해 추천할 하위 아이템을 선정할 수 있다.

검색 질의와 일치하는 키워드의 카테고리는 물론이고, 검색 질의와 비슷한 내용의 카테고리를 매칭하기 위해 임베딩(embedding) 기반의 의미론적 매칭 기법을 사용할 수 있다. 의미론적 매칭이란, 키워드가 검색 질의와 정확하게 매칭된 카테고리의 하위 아이템 이외에도 의미론적으로 비슷한 키워드의 카테고리로 분류된 하위 아이템을 매칭시켜주는 방법으로, 검색 질의와 카테고리 간의 임베딩 유사성을 추출하여 이를 추천 스코어에 반영할 수 있다. 예를 들어, 검색 질의가 '파스타'인 경우 '파스타'로 분류되지 않더라도 의미론적으로 '파스타'와 유사한 카테고리(예를 들어, 스파게티 등)로 분류된 하위 아이템을 추천 대상으로 선정할 수 있다.

단계(S902)에서 프로세서(220)는 하위 아이템의 인기도를 이용한 스코어링을 통해 하위 아이템 검색 결과를 랭킹할 수 있다. 프로세서(220)는 하위 아이템 자체의 인기도로서 아이템 관리자에 의해 입력된 하위 아이템 별 인기도, 혹은 하위 아이템 별 리뷰를 통해 추출한 인기도 등을 기반으로 검색 결과를 통해 추천하고자 하는 하위 아이템을 랭킹할 수 있다.

따라서, 프로세서(220)는 컨텍스트에 맞는 하위 아이템을 검색 결과로 제공하기 위해 리뷰 분석을 통해 자동 분류된 하위 아이템의 카테고리를 활용할 수 있다.

이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 리뷰 분석을 통해 아이템이 보유하고 있는 하위 아이템의 카테고리를 자동 분류함으로써 아이템에 대해 미등록된 정보를 발견할 수 있다. 그리고, 본 발명의 실시예들에 따르면, 리뷰 분석으로 분류된 하위 아이템의 카테고리를 질의 의도를 고려한 검색에 활용함으로써 사용자가 원하는 정보를 빠르게 제공할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

컴퓨터 시스템에서 실행되는 방법에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 아이템에 등록된 리뷰의 내용을 분석하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 리뷰 분석 결과를 이용하여 상기 아이템에 부속된 하위 아이템의 카테고리를 분류하는 단계
를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 분석하는 단계는,
아이템 분류 모델을 통해 리뷰 내용에 대응하는 후보 카테고리를 획득하는 단계
를 포함하고,
상기 분류하는 단계는,
상기 후보 카테고리를 상기 하위 아이템에 대한 정보로 태깅하는 단계
를 포함하는 방법.
제2항에 있어서,
상기 태깅하는 단계는,
상기 아이템의 카테고리와 상기 후보 카테고리 간의 연관도에 따라 상기 후보 카테고리의 태깅 여부를 결정하는 것
을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 분석하는 단계는,
상기 아이템에 등록된 리뷰 중 적어도 일부를 분석 대상 리뷰로 선정하는 단계
를 포함하고,
상기 선정하는 단계는,
최근 일정기간 이내에 등록된 리뷰, 일정 레벨 이상의 등급이 부여된 사용자에 의해 등록된 리뷰, 및 상기 아이템의 실제 방문이나 이용이 인증된 리뷰 중 적어도 하나를 상기 분석 대상 리뷰로 선정하는 것
을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 카테고리를 이용하여 검색 질의에 대응되는 하위 아이템을 검색 결과로 제공하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제5항에 있어서,
상기 제공하는 단계는,
상기 카테고리와 상기 검색 질의 간의 유사도를 이용하여 상기 검색 결과로 제공하기 위한 하위 아이템을 선정하는 단계; 및
상기 선정된 하위 아이템의 인기도를 이용한 스코어링을 통해 상기 선정된 하위 아이템을 랭킹하는 단계
를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 검색 질의에 대응되는 아이템을 검색 결과로 제공하는 단계
를 더 포함하고,
상기 제공하는 단계는,
상기 검색 결과에 포함된 아이템 별로 상기 검색 질의와 매칭되는 카테고리의 하위 아이템을 상기 검색 결과에 포함시켜 제공하는 것
을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 아이템에 등록된 리뷰를 통해 상기 아이템의 속성 정보를 추출하여 추가하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 하위 아이템에 등록된 리뷰를 통해 상기 하위 아이템의 속성 정보를 추출하여 추가하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램.
컴퓨터 시스템에 있어서,
메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
아이템에 등록된 리뷰의 내용을 분석하고,
리뷰 분석 결과를 이용하여 상기 아이템에 부속된 하위 아이템의 카테고리를 분류하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템.
제10항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
아이템 분류 모델을 통해 리뷰 내용에 대응하는 후보 카테고리를 획득하고,
상기 후보 카테고리를 상기 하위 아이템에 대한 정보로 태깅하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템.
제11항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 아이템의 카테고리와 상기 후보 카테고리 간의 연관도에 따라 상기 후보 카테고리의 태깅 여부를 결정하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템.
제10항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 카테고리를 이용하여 검색 질의에 대응되는 하위 아이템을 검색 결과로 제공하거나, 또는 검색 질의에 대응되는 아이템을 검색 결과로 제공하되 상기 검색 결과에 포함된 아이템 별로 상기 검색 질의와 매칭되는 카테고리의 하위 아이템을 상기 검색 결과에 포함시켜 제공하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템.