WO2016122016A1 - 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치 - Google Patents

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WO2016122016A1
WO2016122016A1 PCT/KR2015/000887 KR2015000887W WO2016122016A1 WO 2016122016 A1 WO2016122016 A1 WO 2016122016A1 KR 2015000887 W KR2015000887 W KR 2015000887W WO 2016122016 A1 WO2016122016 A1 WO 2016122016A1
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WO
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user
content
interest
information
analysis unit
Prior art date
Application number
PCT/KR2015/000887
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English (en)
French (fr)
Inventor
이경일
최광선
이종민
Original Assignee
주식회사 솔트룩스
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Publication date
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    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor

Definitions

  • the present invention relates to a device for providing content to a user, and more particularly, to a device for recommending and providing content according to a consumption characteristic of a user.
  • the related art has a method of starting a collection by specifying a seed URL (uniform resource locator), which is a starting point of content collection, and extending the collection URL through a connection thereof.
  • Collection method using the API application programming interface
  • real-time content collection method using Really Simple Syndication Really Simple Syndication
  • Rich Site Summary (RSS) Really Simple Syndication
  • the collected content of the service currently being provided is not rich or is not made in real time, there may not be content corresponding to the characteristics through the analysis method used in the conventional recommendation technology.
  • the conventional content collection technology since a large amount of content is collected without considering the characteristics of the content, it is often collected content that does not fit the characteristics of the user or irrelevant to the current service domain. In this case, an additional effort for processing unnecessary content is required.
  • An object of the present invention is to collect and provide content that matches the characteristics of the user or related to the service used by the user through the collection of content in consideration of the content characteristics.
  • an apparatus for providing content of interest to a user may use the user information of the user or activity information of the user, preference of contents provided on a service used by a plurality of users, and use of contents of a user group corresponding to the user information.
  • An interest content analyzer configured to extract user interest content from a database using a user characteristic analyzed according to the characteristic;
  • a searcher searching for the user interest contents from an external database through the analyzed user characteristics;
  • a providing unit providing the extracted user interest content and the searched user interest content.
  • the interest content analyzer may include a user analyzer that extracts user interest candidate content from an internal database by using the user content preference characteristic extracted by analyzing the user information or the activity information of the user.
  • the content analysis unit of interest may include a public analysis unit that extracts public candidate content from an internal database by using a content content preference feature extracted by analyzing a preference of content provided on a service used by a plurality of users.
  • the interest content analyzer may include a group analyzer that extracts group interest candidate content from an internal database by using a content consumption characteristic extracted by analyzing a preference of content of a user group corresponding to the user information.
  • the providing unit assigns a weighted value based on a predetermined criterion to the extracted user interest content and the searched user interest content based on a predetermined criterion, and provides the user interest content according to the rank of the weighted recommendation.
  • the apparatus for providing content of interest of the user may further include a feedback unit configured to collect information on whether the user consumes the content of the user interest provided by the provider and transmit the information to the interest content analyzer.
  • the provider may change the weight according to information about whether the collected user interest content is consumed by the user, and provide the user interest content according to the rank of the changed weighted recommendation.
  • the present invention it is possible to supplement the problem of recommendation for the content before the content is held or provided by the server providing the service through external search reflecting the user characteristics, thereby providing rich content to the user. Can be.
  • the server providing the service through external search reflecting the user characteristics, thereby providing rich content to the user.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a system including a device of providing content of interest to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an apparatus for providing content of interest to a user according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a system including a device 1 for providing user interest content in an embodiment of the present invention.
  • the apparatus for providing user interest content 1 includes an interest content analyzer 100, a searcher 200, a provider 300, and a user 10 who receives content. do.
  • the user interest content is content that is preferred or searched for by the user, in addition to content collected through active expression, the user 10 analyzed by an internal algorithm in the providing apparatus 1 according to the present embodiment. It includes content that is collected and recommended to the user 10 according to the characteristics of the.
  • the content includes data existing on the network, regardless of the format of text, audio, video, and the like.
  • the content may be data of one completed unit or may be part of one complete unit data. Contains the path to access the data.
  • the data provided in this embodiment may be a text file itself, or may be an address of a web server including such text data.
  • the content of interest analysis unit 100 may include user information of the user 10 or activity information of the user, preference of contents provided on a service used by a plurality of users, and content use characteristics of a user group corresponding to the user information.
  • the user interest content is extracted from the database using the analyzed user characteristics.
  • the content analysis unit 100 analyzes a criterion for extracting candidate content for providing content of interest and extracts candidate content accordingly.
  • the content of interest analysis unit 100 derives the characteristics as criteria to be extracted through three analysis criteria, and extracts the candidate content through this.
  • the service may be implemented to take and analyze only some of the three criteria according to the implementation method of the service.
  • one or two criteria may be selected according to the propensity of the user 10 by dynamically operating the analysis criteria.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating the user interest content providing device 1 according to FIG. 1 in more detail.
  • the content of interest analysis unit 100 includes a user analyzer 110, a public analyzer 120, and a group analyzer 130.
  • the user analyzer 110 extracts user interest candidate content from the internal database 500 by using user content preference characteristics extracted by analyzing user information or user activity information.
  • the candidate content extracted in the present embodiment may be extracted from a storage server inside a service that operates the user interest content providing device 1.
  • the user analyzer 110 analyzes the user's content inquiry, interest content, interest keyword, etc. as the user's activity information as well as basic personal information such as gender, age, and occupation of the user as user information, and the user's content. Extract preferences. When the user's content preference feature is extracted, the candidate content to be recommended is extracted.
  • the public analysis unit 120 extracts public candidate content from the internal database 500 by using the public content preference feature extracted by analyzing the preference of content provided on a service used by a plurality of users.
  • a preference characteristic is analyzed for a plurality of users than the above-described user analyzer 110 in units of services used by the users, and the candidate content is extracted through this.
  • the public analysis unit 120 analyzes and classifies the content preference characteristics of the public currently using the service, extracts the content characteristics preferred by the user group having a high relationship with the user who is the target of the recommendation, and is a candidate to be recommended. Extract the content.
  • news data is described as an example, if there are articles that the service users search the most or suddenly increase in the volume, and the subject of the article is 'car', related articles may be extracted as the candidate content for recommendation.
  • the group analyzer 130 extracts the group interest candidate content from the internal database 500 using the content consumption characteristic extracted by analyzing the content preference of the user group corresponding to the user information. .
  • a group is formed by analyzing user profile attributes such as gender, age, and region of a user to be referred to, extracts content consumption characteristics of a group to which the user to be recommended or most similarly belongs, and merges them with predefined popular topics. To extract the candidate content to be recommended.
  • the content of interest analysis unit 100 extracts a personalization characteristic by fusing the results analyzed according to the above three criteria and constructs a recommendation list with contents corresponding to the characteristic.
  • the candidate interest content may be extracted from the internal database 500 through the recommendation list.
  • the searcher 200 searches for user interest content from the external database 20 through the analyzed user characteristics.
  • the user characteristic may be a recommendation list configured by the above-described interest content analyzer 100.
  • the searcher 200 searches for and extracts additional contents from the external database 20.
  • the external content reflecting the user's characteristics is recommended through the user's recommendation for the content before the content is held or provided by the storage server to the database 500 of the apparatus for providing content of interest 1 according to the present embodiment. It can be supplemented.
  • the result searched through the search unit 200 is added to the internal database 500, and in the subsequent extraction, the content of interest analysis unit 100 extracts the content candidates of interest including newly added content. can do.
  • a search is performed in an external search engine by using user characteristics such as 'iPhone', 'Galaxy Note', 'Mobile Phone', 'Car', 'Soccer' and 'Hong Myung Bo'. You can collect related articles from the search results. In this case, the collected related articles may be stored in an internal database 500.
  • the provider 300 provides the extracted user interest content and the searched user interest content.
  • the provider 300 weights the user interest content extracted from the interest content analyzer 100 and the recommendation calculated according to the characteristics of the user interest content retrieved from the searcher 200, User interest content may be provided according to a weighted recommendation ranking.
  • the top n results among the contents according to the ranking may be delivered to the user.
  • the number of content results provided at this time may be predetermined or determined by the user, or may be determined by an internal algorithm using user information used by the user analyzer 110.
  • the provider 300 recommends the top few articles by combining extracted candidate candidate articles and articles collected through an external search.
  • the user performs an operation such as inquiry about a recommendation result and registration of an article of interest.
  • the user may not collect or store all of the provided information, may accept the content as a recommendation, and determine the content to actually use.
  • the apparatus for providing content of interest 1 further includes a feedback unit 400.
  • the feedback unit 400 collects information on whether the user consumes the user interest content provided by the provider 300 and transmits the information to the interest content analysis unit 100. The user performs content consumption on the recommendation result, which is passed back to the interested content analyzer 100 through the user feedback unit 400 and used as data for reanalysis.
  • dynamic weighting may be applied to the next recommendation.
  • weights are independently weighted to recommendation results of user analysis, public analysis, and group analysis through feedback on user content consumption. do.
  • the user's feedback dynamically assigns weights to the recommendation results of the user analysis unit, the public analysis unit, and the group analysis unit for each user.
  • content may be provided by ranking the result values obtained by dynamically weighting each criterion as shown in the following equation.
  • Recommend (A) a * RecommendByP (A) + b * RecommendByS (A) + c * RecommendByD (A)
  • Recommend (A) is the sum of the recommendations of the content according to each criterion
  • RecommendByP (A) is the recommendation according to the user analysis
  • RecommendByS (A) is the recommendation according to the public analysis
  • RecommendByD ( A) refers to the recommendation according to the group analysis
  • weight of recommendation may be 0.4 and the rest 0.3. These weights are constantly updated to reflect the user's propensity to consume.
  • the provider may provide customized content for the user through the user's behavior pattern and satisfaction with the recommendation result while repeatedly analyzing the feedback result on the user's consumption tendency in the feedback unit.
  • a user with a strong personal tendency is recommended mainly for contents according to the user analysis unit, and a user with a tendency to see a lot of the latest contents without a special tendency may recommend content for the mass analysis part.
  • the problem of recommendation for the content before the lack or content collected by the server providing the service can be supplemented through an external search reflecting the user characteristics, thereby providing rich content to the user can do.
  • the problem of recommendation for the content before the lack or content collected by the server providing the service can be supplemented through an external search reflecting the user characteristics, thereby providing rich content to the user can do.
  • the problem of recommendation for the content before the lack or content collected by the server providing the service can be supplemented through an external search reflecting the user characteristics, thereby providing rich content to the user can do.
  • a content database specialized in the service domain provided by repeating a series of processes in which feedback on the consumption of the user is repeated.

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Abstract

본 발명은 사용자에게 콘텐츠를 제공하는 장치에 관한 것으로 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치는 사용자의 상기 사용자 정보 또는 상기 사용자의 활동 정보, 복수의 사용자가 이용하는 서비스 상에서 제공되는 콘텐츠의 선호도, 및 상기 사용자 정보에 대응되는 사용자 그룹의 콘텐츠 이용 특성에 따라 분석된 사용자 특성을 이용하여 데이터베이스로부터 사용자 관심 콘텐츠를 추출하는 관심 콘텐츠 분석부; 상기 분석된 사용자 특성을 통해 외부 데이터베이스로부터 상기 사용자 관심 콘텐츠를 검색하는 검색부; 및, 상기 추출된 사용자 관심 콘텐츠 및 상기 검색된 사용자 관심 콘텐츠를 제공하는 제공부를 포함한다.

Description

사용자 관심 콘텐츠 제공 장치
본 발명은 사용자에게 콘텐츠를 제공하는 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 소비 특성에 맞는 콘텐츠를 추천하고 이를 제공하는 장치에 관한 것이다.
사용자에게 콘텐츠 추천을 위하여 종래 기술은 콘텐츠 수집의 시작점이 되는 씨드 URL(uniform resource locator)을 지정하여 수집을 시작하고 이들의 연결을 통해 수집 URL을 확장해 나가는 방법이 있으며, SNS(Social Networking Service) 의 API(application programming interface)를 이용한 수집방법, RSS(Really Simple Syndication, Rich Site Summary)를 이용한 실시간 콘텐츠 수집 방법 등이 있다.
기존의 수집 방법에 따른 콘텐츠 추천 기술들은 각 방법의 특성에 따라 편향된 콘텐츠를 추천하거나, 신규 콘텐츠 및 신규 사용자에 대한 양질의 콘텐츠 추천이 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 다양한 콘텐츠 추천 기술을 혼합한 형태의 추천 방법들이 제시되기도 하였다.
하지만, 현재 제공중인 서비스의 수집 콘텐츠가 풍부하지 않거나 실시간으로 이루어 지지 않는 경우 종래 추천 기술에서 사용된 분석 방법을 통한 특성에 부합하는 콘텐츠가 존재하지 않을 수 있다. 종래 콘텐츠 수집 기술의 경우 대부분 콘텐츠의 특성을 고려하지 않은 채 많은 양의 콘텐츠를 수집하기 때문에 사용자의 특성에 맞지 않거나 현재 서비스 도메인과 무관한 콘텐츠를 수집하는 경우가 많다. 이러한 경우 불필요한 콘텐츠의 처리를 위한 부가적인 노력이 필요하다.
본 발명의 목적은, 콘텐츠 특성을 고려한 콘텐츠의 수집을 통해 사용자의 특성에 맞거나 또는 사용자가 이용하는 서비스와 관련된 콘텐츠를 수집하여 제공하는 것이다.
또한, 서비스를 제공하는 서버에서 수집된 콘텐츠 외에 외부의 데이터베이스를 통해 지속적인 콘텐츠를 수집하여 콘텐츠 제공 장치에서 이용하는 분석 방법에서 도출된 특성에 맞는 풍부한 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치는 사용자의 상기 사용자 정보 또는 상기 사용자의 활동 정보, 복수의 사용자가 이용하는 서비스 상에서 제공되는 콘텐츠의 선호도, 및 상기 사용자 정보에 대응되는 사용자 그룹의 콘텐츠 이용 특성에 따라 분석된 사용자 특성을 이용하여 데이터베이스로부터 사용자 관심 콘텐츠를 추출하는 관심 콘텐츠 분석부; 상기 분석된 사용자 특성을 통해 외부 데이터베이스로부터 상기 사용자 관심 콘텐츠를 검색하는 검색부; 및, 상기 추출된 사용자 관심 콘텐츠 및 상기 검색된 사용자 관심 콘텐츠를 제공하는 제공부를 포함한다.
상기 관심 콘텐츠 분석부는, 사용자의 상기 사용자 정보 또는 상기 사용자의 활동 정보를 분석하여 추출된 사용자 콘텐츠 선호 특성을 이용하여 내부 데이터베이스로부터 사용자 관심 후보 콘텐츠를 추출하는 사용자 분석부를 포함한다.
상기 관심 콘텐츠 분석부는, 복수의 사용자가 이용하는 서비스 상에서 제공되는 콘텐츠의 선호도를 분석하여 추출된 대중 콘텐츠 선호 특성을 이용하여 내부 데이터베이스로부터 대중 후보 콘텐츠를 추출하는 대중 분석부를 포함한다.
상기 관심 콘텐츠 분석부는, 상기 사용자 정보에 대응되는 사용자 그룹의 콘텐츠의 선호도를 분석하여 추출된 콘텐츠 소비 특성을 이용하여 내부 데이터베이스로부터 그룹 관심 후보 콘텐츠를 추출하는 그룹 분석부를 포함한다.
상기 제공부는 상기 추출된 사용자 관심 콘텐츠 및 상기 검색된 사용자 관심 콘텐츠에 대하여 산출된 추천도에 미리 결정된 기준에 따른 가중치를 부여하고, 상기 가중치가 부여된 추천도의 순위에 따라 사용자 관심 콘텐츠를 제공한다.
상기 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치는, 상기 제공부가 제공한 상기 사용자 관심 콘텐츠의 사용자 소비 여부의 정보를 수집하여 상기 관심 콘텐츠 분석부에 전달하는 피드백부를 더 포함한다.
상기 제공부는 상기 수집된 사용자 관심 콘텐츠의 사용자 소비 여부의 정보에 따라 상기 가중치를 변경하고, 상기 변경된 가중치가 부여된 추천도의 순위에 따라 사용자 관심 콘텐츠를 제공하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따르면, 서비스를 제공하는 서버에서 보유 또는 제공하고 있는 콘텐츠가 부족하거나 수집 되기 이전의 콘텐츠에 대한 추천 문제를 사용자 특성을 반영한 외부 검색을 통해 보완 할 수 있으므로, 풍부한 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 특성의 분석을 통해 콘텐츠를 검색하고 수집한 뒤, 이에 대한 사용자의 소비 여부를 피드백 받는 일련의 과정을 반복함으로써 제공중인 서비스 도메인에 특화된 콘텐츠 데이터 베이스를 구성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치를 포함하는 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치를 나타내는 블록도이다.
이하의 내용은 단지 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 발명의 원리를 구현하고 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다.
또한, 발명을 설명함에 있어서 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하에는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치(1)를 포함하는 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치(1)는 관심 콘텐츠 분석부(100), 검색부(200), 제공부(300) 및 콘텐츠를 제공 받는 사용자(10)를 포함한다.
본 실시예에서 사용자 관심 콘텐츠란 사용자가 선호하거나, 검색하고자 하는 콘텐츠로서 능동적인 의사표현을 통해 수집되는 콘텐츠외에, 본 실시예에 따른 제공 장치(1)에서 내부 알고리즘을 통해 분석된 사용자(10)의 특성에 따라 수집하여 사용자(10)에게 추천되는 콘텐츠를 포함한다.
또한, 콘텐츠는 네트워크 상에 존재하는 데이터들을 포함하며 텍스트, 음성, 영상 등의 형식을 불문한다. 콘텐츠는 하나의 완성된 단위의 데이터일 수 있으며, 하나의 완성된 단위 데이터의 일부일 수도 있다. 데이터에 접근하기 위한 경로를 포함한다. 예를 들어 본 실시예에서 제공되는 데이터는 텍스트 파일 자체일 수도 있으며, 이러한 텍스트 데이터를 포함하는 웹 서버의 주소일 수도 있다.
본 실시예에서 관심 콘텐츠 분석부(100)는 사용자(10)의 사용자 정보 또는 사용자의 활동 정보, 복수의 사용자가 이용하는 서비스 상에서 제공되는 콘텐츠의 선호도, 및 사용자 정보에 대응되는 사용자 그룹의 콘텐츠 이용 특성에 따라 분석된 사용자 특성을 이용하여 데이터베이스로부터 사용자 관심 콘텐츠를 추출한다.
즉 관심 콘텐츠 분석부(100)는 관심 콘텐츠를 제공하기 위한 후보 콘텐츠를 추출하는 기준을 분석하고 이에 따른 후보 콘텐츠를 추출한다.
본 실시예에서 관심 콘텐츠 분석부(100)는 3가지의 분석기준을 통해 추출하는 기준으로 특성을 도출하고 이를 통해 후보 콘텐츠를 추출한다. 이하에서는 3가지의 분석기준을 모두 이용하여 후보 콘텐츠를 추출하는 것을 예를 들어 설명하나, 서비스의 구현 방법에 따라서 3가지의 기준 중에 일부 기준 만을 취하여 분석하도록 서비스를 구현하는 것도 가능하다. 또는 동적으로 분석 기준을 운용하여 사용자(10)의 성향에 따라 1가지, 2가지 등의 기준을 선택하도록 하는 것도 가능하다.
이하, 본 실시예에 따른 관심 콘텐츠 분석부(100)는 도 2를 참조하여 보다 상세히 설명한다.
도 2는 도 1에 따른 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치(1)를 보다 상세히 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 관심 콘텐츠 분석부(100)는 사용자 분석부(110), 대중 분석부(120), 그룹 분석부(130)를 포함한다.
본 실시예에서 사용자 분석부(110)는 사용자의 사용자 정보 또는 사용자의 활동 정보를 분석하여 추출된 사용자 콘텐츠 선호 특성을 이용하여 내부 데이터베이스(500)로부터 사용자 관심 후보 콘텐츠를 추출한다.
본 실시예에서 추출되는 후보 콘텐츠는 본 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치(1)를 운용하는 서비스 내부의 저장 서버로부터 추출 되는 것일 수 있다.
본 실시예에서 사용자 분석부(110)는 사용자 정보로 사용자의 성별, 나이, 직업 등의 기본적인 신상 정보와 함께 사용자의 활동 정보로서 사용자의 콘텐츠 조회, 관심 콘텐츠, 관심 키워드 등을 분석하여 사용자의 콘텐츠 선호 특성을 추출한다. 사용자의 콘텐츠 선호 특성이 추출되면 이를 통해 추천될 후보 콘텐츠를 추출한다.
뉴스 데이터를 예를 들어 설명하면, 서비스 사용자가 주로 '아이폰', '갤럭시 노트'와 관련된 기사들을 읽는 다면 해당 사용자의 사용자 콘텐츠 선호 특성으로는 '아이폰', '갤럭시 노트' 또는 카테고리 분류에 기반하여 '핸드폰'이라는 관심 주제가 추출될 수 있다. 따라서, 이러한 키워드와 관심 주제를 기준으로 관련 기사들을 추천 후보 콘텐츠로 추출하게 된다.
본 실시예에서 대중 분석부(120)는 복수의 사용자가 이용하는 서비스 상에서 제공되는 콘텐츠의 선호도를 분석하여 추출된 대중 콘텐츠 선호 특성을 이용하여 내부 데이터베이스(500)로부터 대중 후보 콘텐츠를 추출한다.
즉, 상술한 사용자 분석부(110) 보다 다수의 사용자를 대상으로, 사용자들이 이용하는 서비스를 단위로 선호 특성을 분석하고, 이를 통해 후보 콘텐츠를 추출한다.
구체적으로 대중 분석부(120)는 현재 서비스를 이용하고 있는 대중의 콘텐츠 선호 특성을 분석, 분류하고 추천의 대상이 되는 사용자와의 관계성이 높은 사용자 그룹이 선호하는 콘텐츠 특성을 추출하고 추천될 후보 콘텐츠를 추출한다.
뉴스 데이터를 예를 들어 설명하면, 서비스 사용자들이 가장 많이 조회하거나 갑자기 조회량이 늘어 나는 기사가 있고 해당 기사의 주제가 '자동차'일 경우 관련된 기사가 추천 후보 콘텐츠로 추출할 수 있다.
다음으로, 본 실시예에서 그룹 분석부(130)는 사용자 정보에 대응되는 사용자 그룹의 콘텐츠의 선호도를 분석하여 추출된 콘텐츠 소비 특성을 이용하여 내부 데이터베이스로(500)부터 그룹 관심 후보 콘텐츠를 추출한다.
구체적으로, 추천 대상이 되는 사용자의 성별, 나이, 지역 등의 사용자 프로파일 속성을 분석하여 그룹을 구성하고, 추천 대상 사용자가 속하거나 가장 유사한 그룹의 콘텐츠 소비 특성을 추출하고 미리 정의된 인기토픽과 융합하여 추천될 후보 콘텐츠를 추출한다.
뉴스 데이터를 예를 들어 설명하면, 추천 대상이 되는 사용자가 20대의 남성이고 20대 남성 그룹의 선호하는 기사의 주제가 '축구', '홍명보'일 경우 해당 주제는 그룹의 특성으로 추출되며 관련 기사가 추천 후보 콘텐츠로 추출 된다.
본 실시예에서 관심 콘텐츠 분석부(100)는 이상의 상술한 3가지 기준에 따라 분석된 결과들을 융합하여 개인화 특성을 추출하고 해당 특성에 부합하는 콘텐츠들로 추천 목록을 구성한다. 이때의 추천 목록을 통해 내부의 데이터베이스(500)에서 후보 관심 콘텐츠를 추출할 수 있다.
다시 도 1 또는 도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 검색부(200)는 분석된 사용자 특성을 통해 외부 데이터베이스(20)로부터 사용자 관심 콘텐츠를 검색한다.
이때의 사용자 특성은 상술한 관심 콘텐츠 분석부(100)에서 구성한 추천 목록일 수 있다. 이를 이용하여, 검색부(200)는 외부 데이터베이스로(20)부터 추가적인 콘텐츠들을 검색하여 추출한다.
본 실시예에서는 내부 데이터베이스(500)에 저장된 콘텐츠 뿐만 아니라 이를 확장하여 외부의 데이터베이스(20)로부터 콘텐츠를 추출한다. 따라서, 본 실시예에 따른 관심 콘텐츠 제공 장치(1)의 데이터베이스(500)로 저장 서버에서 보유 또는 제공하고 있는 콘텐츠가 부족하거나 수집 되기 이전의 콘텐츠에 대한 추천 문제를 사용자 특성을 반영한 외부 검색을 통해 보완할 수 있다.
또한, 본 실시예에서 검색부(200)를 통해 검색된 결과는 내부의 데이터베이스(500)에 추가되고, 이후의 추출에서는 관심 콘텐츠 분석부(100)가 새로 추가된 콘텐츠를 포함하여 관심 콘텐츠 후보들을 추출할 수 있다.
상술한 뉴스 데이터의 예에서 추출된 '아이폰', '갤럭시 노트', '휴대폰', '자동차', '축구', '홍명보' 등의 사용자 특성을 이용하여 외부 검색 엔진에서 검색을 수행하고 각각의 검색 결과로부터 관련 기사를 수집할 수 있다. 이때 수집된 관련 기사들은 내부의 데이터베이스(500)에 저장될 수 있다.
다음, 본 실시예에서 제공부(300)는 추출된 사용자 관심 콘텐츠 및 검색된 사용자 관심 콘텐츠를 제공한다.
구체적으로 제공부(300)는 관심 콘텐츠 분석부(100)에서 추출된 사용자 관심 콘텐츠와 검색부(200)에서 검색된 사용자 관심 콘텐츠에 대하여 각각의 특성에 따라 산출된 추천도에 대하여 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 추천도의 순위에 따라 사용자 관심 콘텐츠를 제공할 수 있다.
구체적으로 순위에 따른 콘텐츠 중 상위 n 개의 결과를 사용자에게 전달할 수 있다. 이때의 제공되는 콘텐츠 결과의 수는 미리 결정되거나 사용자에 의해 결정될 수 도 있으며, 사용자 분석부(110)에서 이용되는 사용자 정보를 이용하여 내부 알고리즘으로 결정될 수도 있다.
뉴스 데이터를 예로 들면, 제공부(300)는 추출된 추천 후보 기사들과 외부 검색을 통해 수집된 기사를 조합하여 상위 몇 개의 기사를 추천해준다. 사용자는 추천 결과에 대한 조회, 관심 기사 등록 등의 행위를 수행한다. 즉, 본 실시예에서 사용자는 제공되는 정보를 모두 수집하거나 저장하지 않고, 콘텐츠의 추천으로 받아들이고, 실제로 이용할 콘텐츠를 결정하는 것도 가능하다.
즉, 도 2를 참조하면 본 실시예에 따른 관심 콘텐츠 제공 장치(1)는 피드백부(400)를 더 포함한다. 본 실시예에서 피드백부(400)는 제공부(300)가 제공한 사용자 관심 콘텐츠의 사용자 소비 여부의 정보를 수집하여 관심 콘텐츠 분석부(100)에 전달한다. 사용자는 추천 결과에 대한 콘텐츠 소비를 수행하게 되고 이는 사용자 피드백부(400)를 통해 관심 콘텐츠 분석부(100)에 다시 전달되어 재 분석을 위한 데이터로 사용된다.
사용자가 관심 콘텐츠 분석부(100)의 특성 분석을 통해 추천된 기사 중 어떠한 특성을 반영한 기사를 더 선호하는지에 따른 정보를 다음 추천에 반영할 수 있다.
구체적으로, 동적인 가중치의 부여를 통해 다음 추천에 반영할 수 있는데, 이를 위해 본 실시예에서는 사용자 콘텐츠 소비에 대한 피드백을 통해 사용자 분석, 대중 분석, 그룹 분석의 추천도 결과에 독립적으로 가중치를 부여한다. 사용자의 피드백을 통해 각 사용자에 대한 사용자 분석부, 대중 분석부, 그룹 분석부의 추천 결과에 가중치를 동적으로 부여한다.
즉, 아래의 수학식과 같이 동적으로 독립된 가중치를 각 기준마다 부여하여 나온 결과값을 순위화하여 콘텐츠를 제공할 수도 있다.
[수학식]
Recommend(A) = a*RecommendByP(A) + b*RecommendByS(A) + c*RecommendByD(A)
이때, 사용자 A에 대하여, Recommend(A)는 각각의 기준에 따른 콘텐츠의 추천도의 합, RecommendByP(A)는 사용자 분석에 따른 추천도, RecommendByS(A)는 대중 분석에 따른 추천도, RecommendByD(A)는 그룹 분석에 따른 추천도를 의미하고, a,b,c(이때, a+b+c=1)는 각각의 추천도에 대하여 동적으로 부여되는 가중치를 의미한다.
예를 들어, 사용자 A의 경우 처음에는 동일하게 각 33%의 가중치(a, b, c = 0.33...)로 추천한 결과가 10건이 있다고 가정하고, 사용자 A가 　이 중에서 사용자 분석부로부터 추천된 콘텐츠 만을 소비한다고 하였을 때, 이후에는 사용자 분석에 따른 추천도의 가중치를 0.4, 나머지를 0.3으로 부여할 수 있다. 이러한 가중치는 사용자의 소비 성향을 반영하여 지속적으로 업데이트된다.
따라서, 본 실시예에서 제공부는 피드백부에서의 사용자 소비성향에 대한 피드백 결과의 분석을 반복적으로 거치면서 사용자의 행동 패턴, 추천결과의 만족도를 통해서 사용자에 대한 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있다.
즉, 개인적인 성향이 강한 사용자에게는 사용자 분석부에 따른 콘텐츠 위주로 추천하게 되고,　특별한 성향 없이 최신 콘텐츠를 많이 보는 경향의 사용자는 대중 분석부에 따른 콘텐츠를 위주로 추천하게 될 수 있다.
이상의 본 발명에 따르면, 서비스를 제공하는 서버에서 보유 또는 제공하고 있는 콘텐츠가 부족하거나 수집 되기 이전의 콘텐츠에 대한 추천 문제를 사용자 특성을 반영한 외부 검색을 통해 보완 할 수 있으므로, 풍부한 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 특성의 분석을 통해 콘텐츠를 검색하고 수집한 뒤, 이에 대한 사용자의 소비 여부를 피드백 받는 일련의 과정을 반복함으로써 제공중인 서비스 도메인에 특화된 콘텐츠 데이터 베이스를 구성할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (7)

  1. 사용자의 상기 사용자 정보 또는 상기 사용자의 활동 정보, 복수의 사용자가 이용하는 서비스 상에서 제공되는 콘텐츠의 선호도, 및 상기 사용자 정보에 대응되는 사용자 그룹의 콘텐츠 이용 특성에 따라 분석된 사용자 특성을 이용하여 데이터베이스로부터 사용자 관심 콘텐츠를 추출하는 관심 콘텐츠 분석부;
    상기 분석된 사용자 특성을 통해 외부 데이터베이스로부터 상기 사용자 관심 콘텐츠를 검색하는 검색부; 및,
    상기 추출된 사용자 관심 콘텐츠 및 상기 검색된 사용자 관심 콘텐츠를 제공하는 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 관심 콘텐츠 분석부는,
    사용자의 상기 사용자 정보 또는 상기 사용자의 활동 정보를 분석하여 추출된 사용자 콘텐츠 선호 특성을 이용하여 내부 데이터베이스로부터 사용자 관심 후보 콘텐츠를 추출하는 사용자 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 관심 콘텐츠 분석부는,
    복수의 사용자가 이용하는 서비스 상에서 제공되는 콘텐츠의 선호도를 분석하여 추출된 대중 콘텐츠 선호 특성을 이용하여 내부 데이터베이스로부터 대중 후보 콘텐츠를 추출하는 대중 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 관심 콘텐츠 분석부는,
    상기 사용자 정보에 대응되는 사용자 그룹의 콘텐츠의 선호도를 분석하여 추출된 콘텐츠 소비 특성을 이용하여 내부 데이터베이스로부터 그룹 관심 후보 콘텐츠를 추출하는 그룹 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 관심 콘텐츠 분석부는,
    상기 사용자 정보에 대응되는 사용자 그룹의 콘텐츠의 선호도를 분석하여 추출된 콘텐츠 소비 특성을 이용하여 내부 데이터베이스로부터 그룹 관심 후보 콘텐츠를 추출하는 그룹 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치는,
    상기 제공부가 제공한 상기 사용자 관심 콘텐츠의 사용자 소비 여부의 정보를 수집하여 상기 관심 콘텐츠 분석부에 전달하는 피드백부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 제공부는 상기 수집된 사용자 관심 콘텐츠의 사용자 소비 여부의 정보에 따라 상기 가중치를 변경하고,
    상기 변경된 가중치가 부여된 추천도의 순위에 따라 사용자 관심 콘텐츠를 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심 콘텐츠 제공 장치.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020101411A1 (ko) * 2018-11-14 2020-05-22 네오사피엔스 주식회사 대상 화자 음성과 동일한 음성을 가진 컨텐츠를 검색하는 방법 및 이를 실행하기 위한 장치
US11664015B2 (en) 2018-11-14 2023-05-30 Neosapience, Inc. Method for searching for contents having same voice as voice of target speaker, and apparatus for executing same

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100049197A (ko) * 2008-11-03 2010-05-12 삼성전자주식회사 컨텐츠를 기록한 기록매체, 사용자 관련정보 수집 기능을 구비한 컨텐츠 제공 장치, 컨텐츠 제공 방법, 사용자 관련정보 제공 방법 및 컨텐츠 검색 방법
KR20110053185A (ko) * 2009-11-13 2011-05-19 한국과학기술연구원 사용자의 배경정보에 따른 컨텐츠의 트렌드 분석/검색 시스템 및 방법
KR20120076649A (ko) * 2010-12-09 2012-07-09 삼성전자주식회사 선호도 기반의 컨텐츠 제공 방법 및 시스템
KR20120094814A (ko) * 2011-02-17 2012-08-27 문훈 관심 콘텐츠 제공을 위한 참여 검색 서비스 제공 시스템 및 방법
KR20140056633A (ko) * 2012-10-30 2014-05-12 에스케이플래닛 주식회사 관심분야 기반 컨텐츠 제공 시스템 및 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100049197A (ko) * 2008-11-03 2010-05-12 삼성전자주식회사 컨텐츠를 기록한 기록매체, 사용자 관련정보 수집 기능을 구비한 컨텐츠 제공 장치, 컨텐츠 제공 방법, 사용자 관련정보 제공 방법 및 컨텐츠 검색 방법
KR20110053185A (ko) * 2009-11-13 2011-05-19 한국과학기술연구원 사용자의 배경정보에 따른 컨텐츠의 트렌드 분석/검색 시스템 및 방법
KR20120076649A (ko) * 2010-12-09 2012-07-09 삼성전자주식회사 선호도 기반의 컨텐츠 제공 방법 및 시스템
KR20120094814A (ko) * 2011-02-17 2012-08-27 문훈 관심 콘텐츠 제공을 위한 참여 검색 서비스 제공 시스템 및 방법
KR20140056633A (ko) * 2012-10-30 2014-05-12 에스케이플래닛 주식회사 관심분야 기반 컨텐츠 제공 시스템 및 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020101411A1 (ko) * 2018-11-14 2020-05-22 네오사피엔스 주식회사 대상 화자 음성과 동일한 음성을 가진 컨텐츠를 검색하는 방법 및 이를 실행하기 위한 장치
US11664015B2 (en) 2018-11-14 2023-05-30 Neosapience, Inc. Method for searching for contents having same voice as voice of target speaker, and apparatus for executing same

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