WO2021107448A1 - 효율적 문서 분류 처리를 지원하는 지식 그래프 기반 마케팅 정보 분석 서비스 제공 방법 및 그 장치 - Google Patents

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WO2021107448A1
WO2021107448A1 PCT/KR2020/015584 KR2020015584W WO2021107448A1 WO 2021107448 A1 WO2021107448 A1 WO 2021107448A1 KR 2020015584 W KR2020015584 W KR 2020015584W WO 2021107448 A1 WO2021107448 A1 WO 2021107448A1
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marketing
information
analysis
knowledge graph
document data
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PCT/KR2020/015584
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이진형
장원홍
윤동준
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주식회사 데이터마케팅코리아
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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Definitions

  • the present invention relates to a document classification processing method and an apparatus therefor. More specifically, the present invention relates to a method and apparatus for providing a knowledge graph-based marketing information analysis service supporting efficient document classification processing.
  • the present invention has been devised to solve the above problems, and by effectively providing a marketing information analysis service based on a marketing specialized knowledge graph model based on analysis information for each marketing channel through artificial intelligence technology, marketing with low cost and high efficiency
  • An object of the present invention is to provide a method and apparatus for providing an efficient marketing analysis service that can support decision-making.
  • the present invention can effectively and accurately classify documents through a hybrid document classification processing method for a marketing knowledge graph in order to effectively provide marketing decision-making and analysis results as described above, and filter only necessary documents for performance
  • An object of the present invention is to provide a method and apparatus for providing a knowledge graph-based marketing information analysis service supporting efficient document classification processing that can improve
  • a service providing apparatus for solving the above-described problems, the information collecting unit for collecting marketing document data in response to a request from a user terminal; an analysis data processing unit that analyzes the marketing document data and builds a marketing-specific knowledge graph model using the analysis result; and a service providing unit for providing a marketing information analysis service using the marketing specialized knowledge graph model, wherein the analysis data processing unit includes a garbage document classification module for filtering the marketing document data according to hybrid machine learning filtering.
  • a method for solving the above-described problems, the method comprising: collecting marketing document data according to a request of a user terminal; analyzing the marketing document data and constructing a marketing-specific knowledge graph model using the analysis result; and providing a marketing information analysis service using the marketing-specific knowledge graph model, wherein the constructing includes, by a garbage document classification module, filtering the marketing document data according to hybrid machine learning filtering. .
  • the method according to an embodiment of the present invention for solving the above problems may be implemented as a program for executing the method in a computer and a recording medium in which the program is recorded.
  • documents can be classified effectively and accurately through a hybrid document classification processing method for a marketing knowledge graph, and necessary It is possible to provide a method and apparatus for providing a knowledge graph-based marketing information analysis service supporting efficient document classification processing capable of improving performance by filtering only documents.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing an entire system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating in more detail an apparatus for providing a marketing service according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for providing a marketing service according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a block diagram for explaining in more detail a knowledge graph construction module according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an operation of a knowledge graph building module according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a relationship diagram for explaining a knowledge graph construction and semantic mapping process according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating a document classification module according to an embodiment of the present invention in more detail
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a document classification processing process according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a classification system definition according to an embodiment of the present invention.
  • block diagrams herein are to be understood as representing conceptual views of illustrative circuitry embodying the principles of the present invention.
  • all flowcharts, state transition diagrams, pseudo code, etc. may be tangibly embodied on a computer-readable medium and be understood to represent various processes performed by a computer or processor, whether or not a computer or processor is explicitly shown.
  • processors may be provided by the use of dedicated hardware as well as hardware having the ability to execute software in association with appropriate software.
  • the functionality may be provided by a single dedicated processor, a single shared processor, or a plurality of separate processors, some of which may be shared.
  • DSP digital signal processor
  • ROM read-only memory
  • RAM random access memory
  • non-volatile memory Other common hardware may also be included.
  • a component expressed as a means for performing the function described in the detailed description includes, for example, any form of software including a combination of circuit elements or firmware/microcode for performing the above function. It is intended to include all methods of performing the functions that are combined with suitable circuitry for executing the software to perform the functions. Since the present invention defined by these claims is combined with the functions provided by the various enumerated means and in a manner required by the claims, any means capable of providing the functions are equivalent to those contemplated from the present specification. should be understood as
  • FIG. 1 is a conceptual diagram schematically illustrating an entire system according to an embodiment of the present invention.
  • the entire system includes a marketing information analysis service providing apparatus 100, a marketing platform 200 and one or more user terminals 300 connected through one or more mutually distinct channels, and a marketing information analysis service
  • the providing apparatus 100 may be connected to the machine learning module 400 or include the machine learning module 400 .
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 may be connected to each platform 200 and the user terminal 300 through a wired/wireless network to provide a marketing information analysis service, and to analyze marketing information based on learning and artificial intelligence
  • it may be connected to the machine learning module 400 or include the machine learning module 400, and devices or terminals connected to each network may perform mutual communication through a preset network channel.
  • each network is a local area network (LAN), a wide area network (WAN), a value added network (VAN), a personal area network (PAN), a mobile communication network ( It can be implemented in all types of wired/wireless networks such as mobile radiocommunication network) or satellite communication networks.
  • LAN local area network
  • WAN wide area network
  • VAN value added network
  • PAN personal area network
  • mobile communication network It can be implemented in all types of wired/wireless networks such as mobile radiocommunication network) or satellite communication networks.
  • the user terminal 300 may include various server devices, network devices, or terminal devices that access the marketing information analysis service providing apparatus 100 for the purpose of receiving a marketing analysis service for marketing decision making.
  • the user terminals 300 may be connected to the marketing information analysis service providing apparatus 100 through an individual security network, and the marketing information analysis service providing apparatus 100 may be connected to each user terminal 300 through each security network.
  • the security network may be an encryption network
  • the service-registered user terminal 300 stores in advance the decryption key information according to the company authentication, and stores the marketing analysis result information received from the marketing information analysis service providing apparatus 100, Decryption according to the decryption key information can be obtained and output.
  • the user terminals 300 may have completed the basic information registration process corresponding to the marketing information analysis service providing apparatus 100 .
  • the user terminal 300 may be a terminal that is provided with a marketing information analysis service as a member of each company.
  • it may be a terminal of a company that directly makes marketing decisions, a terminal of a company that provides marketing services in partnership with a plurality of companies, or a terminal of a network service company that mediates data between a plurality of networks.
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 receives company information from each user terminal 300 , collects marketing document data based on a marketing network channel classified in advance based on the received company information, and the document data By learning the unstructured data according to the processing of the machine learning module 400 through the machine learning module 400, and using the knowledge graph information and ontology information built in advance, the learning information and the structured data collected and analyzed in advance, a marketing-specialized knowledge graph model create
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 may process the marketing market trend and demand prediction analysis using the marketing specialized knowledge graph model, and transmit marketing analysis information according to the processed result information to the user terminal 300 . can provide
  • the marketing-specialized knowledge graph may be constructed by semantic mapping processing of pre-established knowledge graph model information according to a natural language analysis result of company information and marketing document collection information, and the marketing information analysis service providing apparatus 100 ) can collect, store and manage dictionary (DICTIONARY) information required for natural language processing and text analysis for such semantic mapping processing and ontology information for constructing a classification system in advance.
  • DITIONARY dictionary
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 collects and sets a dictionary and a classification system specialized for marketing in advance, and natural language analysis-based learning of marketing document information collected for each marketing channel in response to corporate information According to the processing, semantic mapping may be performed on the pre-established knowledge graph. Accordingly, the meaning-mapped marketing-specialized knowledge graph is specialized for marketing and includes the latest information and rich synonym information, and can include rich context (CONTEXT) and relationship (ASSOCIATION) information.
  • CONTEXT rich context
  • ASSOCIATION relationship
  • Such a marketing-specialized knowledge graph can include relationship information between keywords, can be used for various solutions such as marketing trend analysis and future predictive analysis, and can be used to individually create a subdivided dictionary and classification system for each marketing field.
  • the marketing-specialized knowledge graph is a graph-based data model including relationship information between knowledge keywords by setting keyword information, which is a marketing entity, as a node, and representing the relationship between each node as an edge.
  • keyword information which is a marketing entity
  • a relational data model may be exemplified, but the marketing information analysis service providing apparatus 100 according to an embodiment of the present invention is based on the recently proposed SEMANTIC WEB technology to overcome the complexity and performance limitations of the relational data model. Based on this, it is possible to create higher efficiencies, expand the knowledge expression method, and solve the problems of scalability of data models and interoperability between systems.
  • the dictionary and classification system for text analysis are manually created by experts in a specific field, and as described above, there is a problem of cost increase due to the increase in the amount of data. There is a problem that this falls, and the technology itself, such as a typical web ontology language (OWL, Ontology Web Language), has problems with low model complexity and reusability.
  • OWL Ontology Web Language
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 provides learning information learned through machine learning from unstructured data analysis information and knowledge extracted from structured data in order to construct a marketing-specialized knowledge graph.
  • the diversified marketing knowledge data is efficiently semantically mapped and processed to enable automation while Its accuracy and performance can be improved.
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 may provide keyword classification and system information based on a marketing specialized knowledge graph through the semantic mapping processing of the diversified marketing knowledge data, It facilitates the reflection of recent issue keywords or new words for marketing purposes, and it is possible to quickly build and process information on compatibility between languages for marketing purposes (eg, foreign language data corresponding to Korean transliteration, etc.).
  • the platform 200 may be a marketing target network platform, and may be connected to the marketing information analysis service providing apparatus 100 through each access channel.
  • Each channel may be, for example, site address information corresponding to a specific platform, and the marketing information analysis service providing apparatus 100 collects marketing document data for each platform channel determined in response to site address information, and collects the results can be stored and analyzed.
  • the machine learning module 400 used in the analysis may process parallel analysis of structured and unstructured data, and hybrid-type document classification processing for this may be performed in advance.
  • Hybrid document classification processing is marketing document data using a machine learning-based primary document classification process and secondary classification information using an ontology dictionary and a linguistic rule from classification information obtained from the primary document classification process. It may include a secondary classification process for classifying As such, the classification information according to the primary and secondary classification may be used as re-learning training information of the machine learning module 400 .
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 may provide an analysis information service for effective marketing to the user terminal 300 .
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 may provide a keyword dictionary construction service for market trend analysis, a digital influence quantification service for each keyword, a trend prediction information providing service according to a prediction model, etc. to the user terminal 300 .
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 analyzes text or voice-based request data received from the user terminal 300, and provides a marketing analysis information providing service using an artificial intelligence chatbot function. You may.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating in more detail an apparatus for providing a marketing service according to an embodiment of the present invention.
  • the apparatus 100 for providing a marketing information analysis service includes a control unit 110 , a communication unit 120 , and a user management unit 130 . ), a channel-based information collection unit 140 , an analysis data processing unit 150 , a dashboard configuration unit 160 , a service providing unit 170 , and a storage unit 190 .
  • the control unit 110 generally controls the execution of the operation and function of each component including the marketing document data information collection, analysis data processing, dashboard configuration, and marketing information analysis service provision of the marketing information analysis service providing device 100 .
  • the controller 110 may be implemented as a processor for controlling all or a part of a function of providing an analysis result of information collected from the platforms 200 to the user terminals 300 or a program for executing the same.
  • the communication unit 120 is a network between the marketing information analysis service providing apparatus 100 and a wireless communication system including a mobile communication network or Internet network or between the service providing apparatus 100 and the platform 200 or the user terminal 300 is located. It may include one or more communication modules that enable wired/wireless communication between them.
  • the communication unit 120 may include a modem that encodes and modulates a transmitted signal and demodulates and decodes a received signal, or an RF front end that processes an RF signal.
  • the user manager 130 performs user registration and account management for one or more user terminals 300 using the service providing apparatus 100 .
  • the user management unit 130 receives authentication information including at least one of account identification information and terminal identification information of a person in charge of a logged-in company or a marketing service provider from the user terminal 300, and uses the authentication information to store user information. Registration can be processed. Accordingly, the user management unit 130 may register and manage information on the platform 200 to provide or analyze a marketing service and information on the user terminal 300 corresponding thereto for each marketing channel.
  • the channel-based information collection unit 140 collects marketing document data through data channels connected from the platform 200 corresponding to the user terminals 300 managed by the user management unit 130, respectively, and for each channel.
  • the collected marketing document data is output to the analysis data processing unit 150 .
  • the marketing document data may form basic analysis information processed by the analysis data processing unit 150 according to an embodiment of the present invention.
  • the marketing document data may include, for example, web page document data collected for each channel from the platform 200 , keyword data collected corresponding to a preset format, or site source code information.
  • the channel-based information collection unit 140 stores a keyword crawler that collects and stores keywords classified by industry/subject/brand in response to each platform 200, a user request collection process, and A collection process manager that allocates a collection process for each channel, a collector for each channel that accesses the platform 200, performs collection by channel and stores the collection result in the storage unit 190, and a problem that collection is stopped due to site source change It may include a collection site source management manager that prepares for and periodically compares and reports newly updated information.
  • the channel-based information collection unit 140 may access the platform 200 through a specific channel according to channel information requested from the user terminal 300 or preset in response to the user terminal 300 .
  • the channel-based information collection unit 140 receives the marketing document data to be collected according to keyword information received from the user terminal 300 or preset corresponding to the user terminal 300 through a data channel connected to the platform 200 . It can be collected through the Star Collector.
  • the channel-specific collector of the channel-based information collection unit 140 may store the collected marketing document data in the collection result database of the storage unit 190 .
  • the channel-based information collection unit 140 identifies the channel information of the platforms 200 for each industry/subject/brand corresponding to the classification information requested from the user terminal 300, and through the channel, the user terminal ( 300), a suitable collection site may be determined, and marketing document data corresponding to preset keyword information may be collected and stored from the determined site.
  • the preset keyword information may be obtained from a marketing ontology-based knowledge graph processed by the analysis data processing unit 150 , which will be described in more detail later.
  • the channel-based information collection unit 140 may register and periodically monitor site information of the platform 200 on which marketing document data is collected, and when source code update information is generated, the information is sent to the user terminal 300 . It provides an alarm and can collect and store updated data.
  • analysis data processing unit 150 may perform document classification processing of the marketing document data collected by the channel-based information collection unit 140 , and may generate or construct a marketing-specialized knowledge graph model using the classified document data.
  • the marketing specialized knowledge graph model includes pre-built keyword-based knowledge graph information, pre-collected ontology information, machine learning learning information of the collected and classified document data, and structured data information.
  • the marketing-specialized knowledge graph model may be modular ontology model data, and the ontology model data includes a core ontology built from key concepts, relationship information, daily keywords and emotional keyword information, and real-time machine learning-based document classification to reflect the latest keywords. It can be designed as a layered domain ontology built from the data obtained from the data, and interoperability can be secured by the semantic web standard technology.
  • the semantic web standard technology may include, for example, a conversion processing technology into a standard protocol language corresponding to an ontology description query, and the converted ontology description query format is RDF (Resource Description Framework) format, OWL (Web Ontoyoly language) Format, Sparkle (SPARQL, Protocol and RDF Query Language) format, etc. may be exemplified.
  • RDF Resource Description Framework
  • OWL Web Ontoyoly language
  • Sparkle SPARQL, Protocol and RDF Query Language
  • the analysis data processing unit 150 includes a knowledge graph construction module 151 that processes knowledge graph construction, a dictionary construction module 152 corresponding to the domain ontology, and filtering classification of structured and unstructured documents It may include a document classification module 153 for each. Accordingly, the analysis data processing unit 150 may provide various service information based on the marketing ontology by using the generated or constructed marketing specialized knowledge graph model.
  • the knowledge graph construction module 151 may acquire machine learning-based marketing learning information, and the acquired marketing learning information may be used to build a marketing-specific knowledge graph model.
  • the dashboard configuration unit 160 may configure a marketing analysis dashboard interface to be provided to the user terminal 300 , and the dashboard may be in the form of a GUI (GRAPHIC USER INTERFACE) such as a web interface. may be visually or aurally output through the user terminal 300 .
  • GUI GUI USER INTERFACE
  • the dashboard configuration unit 160 may configure an artificial intelligence chatbot-based marketing interface dashboard for a user-friendly marketing information analysis service, and through this marketing interface dashboard, a request is made from the user terminal 300 . It can provide various services such as market trend analysis, demand prediction analysis, keyword influence analysis, new word keyword dictionary, and product competitiveness analysis.
  • the service providing unit 170 receives the service request of the user terminal 300, and through the dashboard interface configured in the dashboard configuration unit 160, the marketing information analysis service result corresponding to the service request, the user terminal ( 300), and may include a service manager provided by .
  • the storage unit 190 includes one or more storage media for storing program information for the operation of the above-described control unit 110 and the operation of the above-described components, and may include one or more databases according to each purpose. have.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for providing a marketing service according to an embodiment of the present invention.
  • the apparatus 100 for providing a marketing information analysis service first collects platform channel-based marketing document data according to a service request of the user terminal 300 ( S101 ).
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 performs hybrid document classification processing according to primary filtering of marketing document data and secondary filtering based on machine learning (S105).
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 extracts unstructured data from the marketing document data (S105), and obtains machine learning-based marketing learning information corresponding to the unstructured data (S107).
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 generates a specialized marketing knowledge graph model using pre-built knowledge graph information and pre-collected ontology information, and the marketing learning information and structured data (S109).
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 performs marketing market trend and demand prediction analysis based on the marketing specialized knowledge graph model (S111).
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 may perform an analysis corresponding to the service according to the request of the user terminal 300, and not only the market trend and demand prediction analysis, but also the construction of a neologism dictionary, keyword influence analysis, etc. This can be done further.
  • the marketing information analysis service providing apparatus 100 may provide marketing analysis information based on natural language processing according to the analysis result by using the dashboard interface (S113).
  • FIG. 4 is a block diagram for explaining in more detail a knowledge graph construction module according to an embodiment of the present invention.
  • the unstructured data for building a marketing-specialized knowledge graph model may be the original text of a marketing web page collected by the channel-based information collection unit 140, and the structured data may be a general-purpose file format or a structured data that can be collected through openAPI It may contain data.
  • the open knowledge graph data may be domestic and foreign data published in RDF format, and may be obtained by receiving an RDF file or a query response targeting a SPARQL endpoint.
  • the knowledge graph construction module 151 processes step-by-step through a two-stage pipeline module as shown in FIG. 4 , thereby effectively marketing specialized knowledge Graph model building processing can be performed.
  • the knowledge graph building module 151 includes an unstructured data processing unit 1511 , a structured data processing unit 1512 , an open knowledge graph management unit 1515 , and a relational database. 1517 , and may include a natural language analysis unit 1513 , a knowledge graph information conversion unit 1514 , a large-capacity knowledge graph processing unit 1516 , and an ontology information processing unit 1518 as the second pipeline module.
  • the data output from the second pipeline may be transmitted to the marketing specialized knowledge graph construction unit 1519 and used to generate marketing specialized knowledge graph model data or keyword analysis information.
  • the unstructured data processing unit 1511 may identify the unstructured data from the marketing document data collected in the first pipeline stage, and transmit it to the natural language analyzer 1513 .
  • the unstructured data may include, for example, text data identified from marketing document data.
  • the natural language analyzer 153 may extract main keywords using natural language processing technology from the unstructured data.
  • the natural language processing technology may be exemplified by techniques such as morpheme analysis and entity name recognition, and the natural language analysis unit 1513 may use classification information of the document classification module 153 for more accurate keyword extraction processing.
  • the knowledge graph information conversion unit 1514 is a marketing knowledge graph information that is mapped and integrated into the knowledge graph information in a preset format by a mapping technology such as rule-based marketing keyword mapping or machine learning algorithm-based mapping. Format conversion can be processed.
  • the open knowledge graph management unit 1515 may collect and store pre-built open knowledge graph information using an openAPI or the like.
  • the large-capacity knowledge graph processing unit 1516 pre-builds the large-capacity knowledge graph information prepared so that the collected open knowledge graph information can be mapped to the marketing knowledge graph information that has been format-converted from the natural language analysis information described above,
  • the knowledge graph information may be transmitted to the marketing specialized knowledge graph model building unit 1519 .
  • the relational database 1517 may collect and store ontology information for semantic mapping between the knowledge graph information converted by the knowledge graph information conversion unit 1514 and the knowledge graph information processed by the large capacity knowledge graph processing unit 1516, Among the stored ontology information, mutually compatible ontology information may be transmitted to the marketing specialized knowledge graph construction unit 1519 .
  • the marketing-specialized knowledge graph model building unit 1519 collects open knowledge graph information collected from an RDF file or SPARQL Endpoint as knowledge graph model information for processing a large-capacity knowledge graph, and the converted marketing knowledge graph information By building a mapping table between and the large-capacity knowledge graph information, a marketing-specific knowledge graph model can be built.
  • the marketing-specialized knowledge graph model building unit 1519 performs mapping processing based on the unique identifier assigned to each data item, but in the case of the same data whose identifiers do not match, the pre-collected ontology information-based relationship information and attributes After calculating the matching probability through the information, data mapping processing for preferentially mapping the high probability may be performed.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an operation of a knowledge graph construction module according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 6 is a relationship diagram illustrating a knowledge graph construction and semantic mapping process according to an embodiment of the present invention.
  • the knowledge graph building module 151 is a knowledge graph from OpenAPI or structured file data. Conversion rule information may be obtained (S201).
  • the conversion rule information may be obtained from a conversion rule file described in R2RML (RDB to RDF Mapping Language), which is a W3C international standard.
  • R2RML RDB to RDF Mapping Language
  • the transformation rule information may be converted into knowledge graph transformation rule data using transformation rules described in RML (RDF Mapping Language) from OpenAPI or formatted file data.
  • the knowledge graph construction module 151 obtains ontology transformation rule information from the relational database (S203), and transforms the natural language analysis information of the unstructured data according to the knowledge graph transformation rule information (S205).
  • the knowledge graph construction module 151 maps the transformed knowledge graph information to a pre-built large-capacity knowledge graph according to the ontology transformation rule information to build a marketing-specialized knowledge graph model (S207).
  • the knowledge graph construction module 151 may include a marketing-specific knowledge graph model construction unit 1519 for generating marketing-specific knowledge graph model data.
  • the marketing specialized knowledge graph model building unit 1519 may include the semantic mapping processing unit to efficiently perform the above-described mapping processing with high accuracy.
  • the semantic mapping processing unit may further include a fuzzy algorithm processing unit and a URI identifier processing unit.
  • the semantic mapping processing unit may process semantic mapping between items of data converted into a knowledge graph format (eg, RDF) and a pre-established large-capacity knowledge graph item.
  • a knowledge graph format eg, RDF
  • the semantic mapping processing unit may include a URI identifier processing unit for processing primary mapping by comparing URI identifiers assigned to all data items.
  • the semantic mapping processing unit applies a semantic mapping tool between words implemented based on the Levenshtein fuzzy metric algorithm developed according to the linguistic characteristics of Korean from the primary mapping-processed data to obtain automated meaning. Mapping can be handled.
  • the data for which the automatic mapping is completed may be subjected to sampling processing, and the processed sampling data may be used for subsequent mapping inspection and correction processing.
  • the knowledge graph construction module 151 may acquire knowledge graph model data on which semantic mapping is completed as marketing-specific knowledge graph model data.
  • the knowledge graph construction module 151 may integrally generate a knowledge graph model by importing the mapped knowledge graph data into a triplestore type database in which the large-capacity knowledge graph data previously built is stored. have.
  • the final knowledge graph model be described as an RDF (Resource Description Framework) data model, which improves compatibility and analysis efficiency.
  • RDF Resource Description Framework
  • the classification system for each item of the established large-capacity knowledge graph may be a marketing-specialized system created by a domain expert in the marketing field.
  • the open knowledge graph management unit 1515 manages the classification system for each field based on the public interest (can be calculated as a number of searches for each period of the main portal service) corresponding to each classification system keyword, and the classification system for each field may decide to keep or archive them.
  • the apparatus 100 for providing marketing information analysis service according to an embodiment of the present invention, the problem of not reflecting the latest keywords pointed out as a disadvantage of the general knowledge graph, the Korean-based knowledge graph and It solves the difficulty of building dictionary data for analysis, facilitates marketing trend and keyword analysis through the establishment of a marketing-specialized knowledge graph model, and makes accurate marketing at a lower cost by facilitating the reflection of new words and Korean keyword analysis in particular. It has the advantage of being able to provide information analysis services.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating a document classification module according to an embodiment of the present invention in more detail
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a document classification processing process according to an embodiment of the present invention.
  • the quality of data to be analyzed is a very important factor.
  • data collected by online crawling, etc. includes a large amount of various types of garbage data, causing problems such as distortion of data analysis values and waste of system resources.
  • the document classification module 153 builds a hybrid classification system in which a machine learning algorithm and a rule-based algorithm for building a marketing-specialized knowledge graph model are combined to reach a high level of garbage filtering accuracy. make it possible
  • the document classification module 153 includes a classification system definition unit 1531 , a rule-based filtering unit 1532 , a model learning unit 1533 , and a machine learning filtering unit 1534 .
  • the classification system definition unit 1531 performs linear discriminant analysis (LDA) analysis on the marketing document original data collected and transmitted from the channel-based information collection unit 140, and classification system information according to the result of the execution define
  • LDA linear discriminant analysis
  • the linear discriminant analysis is a method of classifying an arbitrary class by arbitrarily defining a group through mechanical learning.
  • the classification system definition unit 1531 receives the collected marketing document data original information, topic number information, and a relevance metric value as LDA analysis information, and as an LDA analysis result, the original topic group information, and schedules frequently appearing by group Number of keyword information can be output.
  • classification system definition unit 1531 may adjust the number of topics and the related metrics within a meaningful predetermined number, and may process repetitive LDA analysis.
  • the classification system definition unit 1531 generates classification system information from the analysis result information and transmits it to the rule-based filtering unit 1532 .
  • the classification system information may include, for example, garbage topic selection information having a specific pattern for each step.
  • level 1 is advertisement, non-advertisement
  • level 2 is public relations, real estate, stock, transaction, etc.
  • level 3 is event, experience group, product repair and installation, rental, rental sale, stock, transaction sales, and other classification system It may include cataloging information of garbage keywords that appear frequently.
  • the rule-based filtering unit 1532 may perform a rule-based primary filtering process of the marketing document data using the classification system information received from the classification system definition unit 1531 as a rule. Accordingly, data primarily classified as a garbage document based on a rule may be removed from the analysis target classification data. Here, the primary filtered remaining data is transferred to the machine learning filtering unit 1534 .
  • model learning unit 1533 performs a document classification model learning process using a pre-established training set
  • machine learning filtering unit 1534 performs 2 classification processing using the model learning information from the primary filtered data. Carry out tea filtering.
  • data classified as garbage data again by the machine learning filtering unit 1534 may be included in the removal data, and only the remaining data may be classified and processed as normal collection data.
  • the rule-based filtering unit 1532 sets a rule module according to classification system definition information defined from the collected documents (S501).
  • the rule-based filtering unit 1532 may filter sentences in which garbage keywords that frequently appear for each classification system appear. To this end, the rule-based filtering unit 1532 may set a rule module corresponding to the classification system definition information. In addition, the rule-based filtering unit 1532 analyzes the original marketing document data collected by the channel-based information collection unit 140 according to whether it meets the garbage classification system defined in the rule module and the linguistic rule condition. Garbage classification analysis can be performed. Accordingly, the primary filtering classification is processed (S503).
  • a sentence containing the keyword 'one room' may be determined to be garbage classified as 'real estate'.
  • data classified as garbage and residual data may be classified, and the residual data may be transmitted to the machine learning filtering unit 1534 .
  • the machine learning filtering unit 1534 performs secondary filtering processing according to the document classification based on the learning model processed by the model learning unit 1533 .
  • the model learning unit 1533 pre-learns machine learning-based classification information (S505), and the machine learning filtering unit 1534 performs a corpus formation process for learning and a predictive model process for predicting classification labeling using the learning model. can do.
  • the secondary filtering classification based on machine learning learning information of the primary analysis residual data is processed (S507), and the processed data may be output as garbage data.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a classification system definition according to an embodiment of the present invention.
  • classification system information may be defined by spam topic clustering according to a preset number of LDA analysis and adjustment, and the final classification system modeled by the rule-based filtering unit 1532 may be layered and processed for each step.
  • the rule-based primary filtering keyword is set in stages through LDA analysis, and the primary processing result of the rule-based filtering unit 1532 and the machine learning filtering unit ( 1534) can be processed as a hybrid, resulting in more accurate (garbage filtering accuracy of 80% or more achieved). This helps in quick data-based decision making, and can reduce the time and manpower used to build the existing heuristic rule-based filtering system.
  • the above-described method according to various embodiments of the present invention may be implemented as a program and provided to each server or device while being stored in various non-transitory computer readable media. Accordingly, the user terminal 100 may access the server or device and download the program.
  • the non-transitory readable medium refers to a medium that stores data semi-permanently, rather than a medium that stores data for a short moment, such as a register, cache, memory, etc., and can be read by a device.
  • a non-transitory readable medium such as a CD, DVD, hard disk, Blu-ray disk, USB, memory card, ROM, and the like.

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치는, 사용자 단말의 요청에 따라 마케팅 문서 데이터를 수집하는 정보 수집부; 상기 마케팅 문서 데이터를 분석하고, 상기 분석 결과를 이용한 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 구축하는 분석 데이터 처리부; 및 상기 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 이용한 마케팅 정보 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 포함하고, 상기 분석 데이터 처리부는 상기 마케팅 문서 데이터를 하이브리드 머신 러닝 필터링에 따라 필터링하는 가비지 문서 분류 모듈을 포함한다.

Description

효율적 문서 분류 처리를 지원하는 지식 그래프 기반 마케팅 정보 분석 서비스 제공 방법 및 그 장치
본 발명은 문서 분류 처리 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 효율적 문서 분류 처리를 지원하는 지식 그래프 기반 마케팅 정보 분석 서비스 제공 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
인터넷 기술이 발달함에 따라서, 교양, 쇼핑, 엔터테인먼트, 마케팅 등 다양한 분야에서 온라인 서비스가 제공되고 있다. 그 중, 온라인 마케팅은 최초 홈페이지를 통해서 기업 또는 제품의 정보를 사용자에게 일방적으로 전달하는 형식으로 시작되었으며, 최근에는 SNS 이용이 급증함에 따라서 SNS를 활용한 다양한 마케팅도 시도되고 있다.
특히 스마트 폰과 같은 고성능 단말 장치의 등장과, Wi-Fi 망과 같은 저렴하게 이용 가능한 무선 네트워크의 구축에 따라, 온라인 환경의 이용자는 급증하고 있는 추세이며, 이러한 온라인 환경에서 수집되는 다양한 정보들이 빅데이터로 활용되면서 마케팅 및 효과 분석에도 이용되고 있다.
그러나, 최근 분석 데이터량의 급격한 증가에 의해 이를 분석하기 위한 비용 및 시간 또한 급격히 증가되고 있다. 특히, 이러한 데이터량 증가로 인한 마케팅 환경은, 마케팅 비용 대비 효과 등을 분석하기 위한 분석 전문가와 마케터를 추가 고용하여야 하는 생산 인프라를 요구하고 있으며, 고용이 어려운 중소/중견 기업에서는 결과적으로 단편적이고 직관적인 일부 분석만이 가능할 뿐 저비용으로 효과적인 마케팅 분석 컨설팅을 제공받기는 매우 어려운 실정이다.
이에 따라, 현재로서는 중소/중견 기업에서는 마케터 직원의 직관과 감에 의존한 의사결정 마케팅이 주를 이루고 있으며, 분석할 수 있는 데이터량은 증가함에도 불구하고 그 흐름을 쫓아가기가 사실상 어려운 문제점이 있다.
따라서, 저비용으로도 정확한 근거에 기반하여 마케팅 의사결정을 용이하게 하는 효율적 마케팅 분석 서비스의 필요성이 대두되고 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위해 안출된 것으로, 마케팅 채널별 분석 정보에 기초한 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 기반으로 하는 마케팅 정보 분석 서비스를 인공지능 기술을 통해 효과적으로 제공함으로써, 저비용 고효율로 마케팅 의사결정을 지원할 수 있는 효율적 마케팅 분석 서비스 제공 방법 및 그 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 상기한 바와 같은 마케팅 의사결정 및 분석 결과의 효과적인 제공을 위하여, 마케팅 지식 그래프를 위한 하이브리드 문서 분류 처리방식을 통해 문서를 효과적이고 정확하게 분류 처리할 수 있고, 필요한 문서만을 필터링하여 성능을 향상시킬 수 있는 효율적 문서 분류 처리를 지원하는 지식 그래프 기반 마케팅 정보 분석 서비스 제공 방법 및 그 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치는, 사용자 단말의 요청에 따라 마케팅 문서 데이터를 수집하는 정보 수집부; 상기 마케팅 문서 데이터를 분석하고, 상기 분석 결과를 이용한 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 구축하는 분석 데이터 처리부; 및 상기 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 이용한 마케팅 정보 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 포함하고, 상기 분석 데이터 처리부는 상기 마케팅 문서 데이터를 하이브리드 머신 러닝 필터링에 따라 필터링하는 가비지 문서 분류 모듈을 포함한다.
상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 사용자 단말의 요청에 따라 마케팅 문서 데이터를 수집하는 단계; 상기 마케팅 문서 데이터를 분석하고, 상기 분석 결과를 이용한 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 구축하는 단계; 및 상기 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 이용한 마케팅 정보 분석 서비스를 제공하는 단계를 포함하고, 상기 구축하는 단계는, 가비지 문서 분류 모듈이, 상기 마케팅 문서 데이터를 하이브리드 머신 러닝 필터링에 따라 필터링하는 단계를 포함한다.
한편, 상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램 및 그 프로그램이 기록된 기록 매체로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 마케팅 채널별 분석 정보에 기초한 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 기반으로 하는 마케팅 정보 분석 서비스를 인공지능 기술을 통해 효과적으로 제공함으로써, 저비용 고효율로 마케팅 의사결정을 지원할 수 있는 효율적 마케팅 분석 서비스 제공 방법 및 그 장치를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따르면, 상기한 바와 같은 마케팅 의사결정 및 분석 결과의 효과적인 제공을 위하여, 마케팅 지식 그래프를 위한 하이브리드 문서 분류 처리방식을 통해 문서를 효과적이고 정확하게 분류 처리할 수 있고, 필요한 문서만을 필터링하여 성능을 향상시킬 수 있는 효율적 문서 분류 처리를 지원하는 지식 그래프 기반 마케팅 정보 분석 서비스 제공 방법 및 그 장치를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전체 시스템 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 서비스 제공 장치를 보다 구체적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 서비스 제공 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 지식 그래프 구축 모듈을 보다 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 지식 그래프 구축 모듈의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 지식그래프 구축 및 의미 매핑 과정을 설명하기 위한 관계도이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 문서 분류 모듈을 보다 구체적으로 설명하기 위한 블록도이며, 도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 문서 분류 처리 프로세스를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 분류체계 정의 예시도이다.
이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시예들 뿐만 아니라 특정 실시예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
따라서, 예를 들어, 본 명세서의 블럭도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념적인 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도, 상태 변환도, 의사 코드 등은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.
프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블럭을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 상기 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다.
또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비 휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.
본 명세서의 청구범위에서, 상세한 설명에 기재된 기능을 수행하기 위한 수단으로 표현된 구성요소는 예를 들어 상기 기능을 수행하는 회로 소자의 조합 또는 펌웨어/마이크로 코드 등을 포함하는 모든 형식의 소프트웨어를 포함하는 기능을 수행하는 모든 방법을 포함하는 것으로 의도되었으며, 상기 기능을 수행하도록 상기 소프트웨어를 실행하기 위한 적절한 회로와 결합된다. 이러한 청구범위에 의해 정의되는 본 발명은 다양하게 열거된 수단에 의해 제공되는 기능들이 결합되고 청구항이 요구하는 방식과 결합되기 때문에 상기 기능을 제공할 수 있는 어떠한 수단도 본 명세서로부터 파악되는 것과 균등한 것으로 이해되어야 한다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전체 시스템을 개략적으로 도시한 개념도이다.
본 발명의 실시 예에 따른 전체 시스템은 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100), 상호 구분되는 하나 이상의 채널을 통해 연결된 마케팅 플랫폼(200) 및 하나 이상의 사용자 단말(300)을 포함하며, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는, 머신 러닝 모듈(400)과 연결되거나, 상기 머신 러닝 모듈(400)을 포함할 수 있다.
마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는, 마케팅 정보 분석 서비스 제공을 위해, 각 플랫폼(200) 및 사용자 단말(300)과 유/무선 네트워크를 통해 연결될 수 있으며, 학습 및 인공지능 기반의 마케팅 정보 분석을 위해 머신 러닝 모듈(400)과 연결되거나, 머신 러닝 모듈(400)을 포함할 수 있으며, 각 네트워크에 연결된 장치 또는 단말들은 사전 설정된 네트워크 채널을 통해 상호간 통신을 수행할 수 있다.
여기서 상기 각 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 개인 근거리 무선통신(Personal Area Network; PAN), 이동 통신망(mobile radiocommunication network) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.
사용자 단말(300)은 마케팅 의사결정을 위한 마케팅 분석 서비스를 제공 받기 위한 목적으로 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)에 접속하는 다양한 서버 장치, 네트워크 장치 또는 단말 장치를 포함할 수 있다.
특히, 일반적으로 사용자 단말(300)들은 개별적인 보안 네트워크를 통해 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)와 연결될 수 있으며, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 각각의 보안 네트워크를 통해 각 사용자 단말(300)들로부터 제공되는 기업 정보에 기초하여 채널 기반 마케팅 문서 데이터를 수집하고, 수집된 문서 데이터에 대응하는 분석 결과 정보를 상기 보안 네트워크를 통해 사용자 단말(300)로 제공할 수 있다. 여기서 보안 네트워크는 암호화 네트워크 일 수 있으며, 서비스 등록된 사용자 단말(300)은 기업 인증에 따른 복호화 키 정보를 사전 저장하고, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)로부터 수신되는 마케팅 분석 결과 정보를, 상기 복호화 키 정보에 따라 복호화하여 획득 및 출력할 수 있다.
이와 같은 본 발명의 실시 예에 따르면, 상기 사용자 단말(300)들은 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)에 대응한 기본 정보 등록 프로세스가 완료된 상태일 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말(300)은 각 기업 소속으로서 마케팅 정보 분석 서비스를 제공받는 단말일 수 있다. 예를 들어, 직접 마케팅 의사결정을 수행하는 기업의 단말이거나, 복수의 기업과 제휴하여 마케팅 서비스를 제공하는 기업의 단말이거나, 복수의 네트워크간 데이터를 중개하는 네트워크 서비스 기업의 단말일 수도 있다.
그리고, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 각 사용자 단말(300)로부터 기업 정보를 수신하고, 수신된 기업 정보에 기초하여 사전 분류된 마케팅 네트워크 채널 기반의 마케팅 문서 데이터를 수집하며, 상기 문서 데이터의 처리에 따른 비정형 데이터를 머신 러닝 모듈(400)을 통해 학습 처리하여, 미리 구축된 지식그래프 정보 및 온톨로지 정보와, 상기 학습 정보 및 미리 수집 및 분석된 정형 데이터를 이용하여, 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 생성한다.
이에 따라, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 상기 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 이용한 마케팅 시장 트렌드 및 수요 예측 분석을 처리할 수 있으며, 처리된 결과 정보에 따른 마케팅 분석 정보를 사용자 단말(300)로 제공할 수 있다.
여기서, 상기 마케팅 특화 지식그래프는, 기 구축된 지식그래프 모델 정보를 기업 정보 및 마케팅 문서 수집 정보의 자연어 분석 결과에 따라, 의미 매핑 처리하여 구축될 수 있는 것으로서, 상기 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 이러한 의미 매핑 처리를 위한 자연어 처리 및 텍스트 분석에 필요한 사전(DICTIONARY) 정보와, 분류체계 구축을 위한 온톨로지 정보를 미리 수집하여 저장 및 관리할 수 있다.
보다 구체적으로, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 마케팅에 특화된 사전(DICTIONARY)과 분류 체계를 사전 수집 및 설정하고, 기업 정보에 대응하여 각 마케팅 채널별로 수집되는 마케팅 문서 정보의 자연어 분석 기반 학습 처리에 따라, 기 구축된 지식그래프에 의미 매핑을 수행할 수 있다. 이에 따라, 의미 매핑된 마케팅 특화 지식그래프는 마케팅에 특화되어 정보의 최신성과 풍부한 유의어 정보를 포함하고, 풍부한 맥락(CONTEXT)와 관계(ASSOCIATION) 정보를 포함할 수 있게 된다.
이러한 마케팅 특화 지식그래프는 키워드 간 관계 정보를 포함할 수 있으며, 마케팅 트랜드 분석 및 향후 예측 분석과 같은 다양한 솔루션에 이용될 수 있고, 세분화된 마케팅 분야별 사전 및 분류체계를 개별적으로 생성하는 데에도 이용될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 특화 지식 그래프는 마케팅 개체인 키워드 정보를 노드로 설정하고, 각 노드 간 관계를 엣지로 나타냄으로써, 지식 키워드간 관계 정보를 포함하는 그래프 기반의 데이터 모델로서, 기본적으로는 관계형 데이터 모델이 예시될 수 있으나, 본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 관계형 데이터 모델의 복잡성 및 성능 한계를 극복하기 위해 최근 제안된 시맨틱 웹(SEMANTIC WEB) 기술에 기반하여 보다 높은 효율성을 창출하고, 지식 표현 방법의 확장과, 데이터 모델의 확장성 및 시스템 간 상호 운용성 문제를 해결할 수 있다.
특히, 텍스트 분석을 위한 사전과 분류 체계는 특정 분야의 전문가에 의해 수동적으로 이루어져 전술한 바와 같은 데이터량 증가에 따른 비용증가의 문제점이 있으며, 단순히 일방적인 크롤링을 통해 구축되는 사전 및 분류 체계는 품질이 떨어지는 문제점이 있고, 통상의 웹 온톨로지 언어(OWL, Ontology Web Language)과 같은 기술 그 자체는 모델의 복잡성과 재활용성이 낮은 문제점이 있다.
이에 따라, 본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는, 마케팅 특화 지식 그래프 구축을 위해, 비정형 데이터 분석 정보로부터 머신 러닝을 통해 학습된 학습 정보와, 정형 데이터로부터 추출되는 지식 그래프 변환 규칙 정보와, 오픈 지식 그래프로부터 획득되는 기 구축 지식그래프 정보 및 사전 관리되는 관계 데이터베이스로부터 획득되는 온톨로지 규칙 정보에 기초하여, 다변화된 마케팅 지식 데이터를 효율적으로 의미 매핑 처리함으로써, 자동화가 가능하면서도 그 정확도 및 성능은 높일 수 있다.
특히, 본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 이와 같은 다변화된 마케팅 지식 데이터의 의미 매핑 처리를 통해, 마케팅 특화 지식 그래프 기반의 키워드 분류 및 체계 정보를 제공할 수 있으며, 마케팅을 목적으로 하는 최근 이슈 키워드나 신조어 등의 반영을 용이하게 하며, 마케팅 목적의 언어간 호환 정보(예를 들어, 한글 음역에 대응하는 외래어 데이터 등)도 빠르게 구축 및 처리할 수 있다.
한편, 플랫폼(200)은 마케팅 대상이 되는 네트워크 플랫폼일 수 있으며, 각각의 접속 채널을 통해 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)와 연결될 수 있다. 각 채널은 예를 들어, 특정 플랫폼에 대응하는 사이트 주소 정보일 수 있으며, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 사이트 주소 정보에 대응하여 결정된 각 플랫폼 채널별 마케팅 문서 데이터를 수집하고, 수집된 결과를 저장 및 분석할 수 있다.
또한, 분석에 있어서 사용되는 머신 러닝 모듈(400)은, 정형 및 비 정형 데이터의 병렬적 분석을 처리할 수 있으며, 이를 위한 하이브리드형 문서 분류 처리가 사전 수행될 수 있다. 하이브리드형 문서 분류 처리는, 머신 러닝 기반의 1차 문서 분류 프로세스와, 1차 문서 분류 프로세스로부터 획득되는 분류 정보로부터 온톨로지 사전 및 언어 법칙(Linguistic Rule)을 이용한 2차 분류 정보를 이용하여 마케팅 문서 데이터를 분류하는 2차 분류 프로세스를 포함할 수 있다. 이와 같이 1차 및 2차 분류에 따른 분류 정보는 머신 러닝 모듈(400)의 재학습 트레이닝 정보로서 이용될 수 있다.
그리고, 이러한 분류 및 분석 처리에 따라, 본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 효과적인 마케팅을 위한 분석 정보 서비스를 사용자 단말(300)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 시장 트렌드 분석을 위한 키워드 사전 구축 서비스, 키워드별 디지털 영향력 정량화 서비스, 예측 모델에 따른 트렌드 예측 정보 제공 서비스 등을 사용자 단말(300)로 제공할 수 있다.
또한, 이러한 서비스 제공을 위해, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 사용자 단말(300)로부터 수신되는 텍스트 또는 음성 기반 요청 데이터를 분석하여, 인공지능 챗 봇 기능을 이용한 마케팅 분석 정보 제공 서비스를 제공할 수도 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 서비스 제공 장치를 보다 구체적으로 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 제어부(110), 통신부(120), 사용자 관리부(130), 채널 기반 정보 수집부(140), 분석 데이터 처리부(150), 대시보드 구성부(160), 서비스 제공부(170) 및 저장부(190)를 포함하여 구성될 수 있다.
제어부(110)는 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)의 마케팅 문서 데이터 정보 수집, 분석 데이터 처리, 대시보드 구성 및 마케팅 정보 분석 서비스 제공을 포함하는 각 구성요소의 동작 및 기능의 실행을 전반적으로 제어한다. 예를 들어, 제어부(110)는 플랫폼(200)들로부터 수집된 정보의 분석 결과를 사용자 단말(300)들로 제공하는 기능의 전부 또는 일부를 제어하기 위한 프로세서 또는 이를 실행하기 위한 프로그램으로 구현될 수 있다.
그리고, 통신부(120)는 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)와 이동 통신망 또는 인터넷망을 포함하는 무선 통신 시스템 사이 또는 서비스 제공 장치(100)와 플랫폼(200) 또는 사용자 단말(300)이 위치한 네트워크 사이의 유무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 통신 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(120)는 송신된 신호를 부호화 및 변조하고, 수신된 신호를 복조 및 복호화하는 모뎀(modem) 또는 RF 신호를 처리하는 RF 프론트 엔드 등을 포함할 수 있다.
한편, 사용자 관리부(130)는 서비스 제공 장치(100)를 이용하는 하나 이상의 사용자 단말(300)에 대한 사용자 등록 및 계정 관리를 수행한다.
사용자 관리부(130)는 사용자 단말(300)로부터 로그인한 기업의 담당자 또는 마케팅 서비스 제공자의 계정 식별 정보, 단말 식별 정보 중 적어도 하나를 포함하는 인증 정보를 수신하고, 상기 인증 정보를 이용하여 사용자 정보의 등록을 처리할 수 있다. 이에 따라, 사용자 관리부(130)는 마케팅 서비스를 제공하거나 분석할 플랫폼(200) 정보와 이에 대응하는 사용자 단말(300) 정보를 마케팅 채널별로 등록 및 관리할 수 있다.
그리고, 채널 기반 정보 수집부(140)는 상기 사용자 관리부(130)에서 관리되는 사용자 단말(300)들에 대응하는 플랫폼(200)으로부터 각각 연결된 데이터 채널을 통해 마케팅 문서 데이터를 수집하고, 각 채널별 수집된 마케팅 문서 데이터를 분석 데이터 처리부(150)로 출력한다.
여기서, 마케팅 문서 데이터는, 본 발명의 실시 예에 따른 분석 데이터 처리부(150)에서 처리되는 기본 분석 정보를 형성할 수 있다. 마케팅 문서 데이터는 예를 들어, 플랫폼(200)으로부터 각 채널 별로 수집되는 웹 페이지 문서 데이터이거나, 사전 설정된 포맷에 대응하여 수집되는 키워드 데이터이거나, 또는 사이트 소스 코드 정보를 포함할 수도 있다.
이와 같은 채널별 수집을 위해, 채널 기반 정보 수집부(140)는, 각 플랫폼(200)에 대응하여 산업/주제/브랜드별로 분류된 키워드를 수집 및 저장하는 키워드 크롤러, 사용자 요청 수집 프로세스를 저장하고 채널별 수집 프로세스를 할당하는 수집 프로세스 매니저, 플랫폼(200)에 접속하여 채널별 수집을 수행하고 수집 결과를 저장부(190)에 저장하는 채널별 수집기와, 사이트 소스 변경에 의해 수집이 중단되는 문제를 대비하고 주기적으로 새로 갱신된 정보를 비교 리포팅하는 수집 사이트 소스 관리 매니저를 포함할 수 있다.
이에 따라, 채널 기반 정보 수집부(140)는 사용자 단말(300)로부터 요청되거나, 상기 사용자 단말(300)에 대응하여 사전 설정된 채널 정보에 따라, 특정 채널을 통한 플랫폼(200)에 접속할 수 있다. 또한, 채널 기반 정보 수집부(140)는 사용자 단말(300)로부터 수신되거나 상기 사용자 단말(300)에 대응하셔 사전 설정된 키워드 정보에 따라, 수집할 마케팅 문서 데이터를 상기 플랫폼(200)에 연결된 데이터 채널별 수집기를 통해 수집할 수 있다.
그리고, 채널 기반 정보 수집부(140)의 상기 채널별 수집기는 각 수집 완료된 마케팅 문서 데이터를 저장부(190)의 수집 결과 데이터베이스에 저장할 수 있다.
예를 들어, 채널 기반 정보 수집부(140)는 사용자 단말(300)로부터 요청된 분류 정보에 대응하는 산업/주제/브랜드별 플랫폼(200)들의 채널 정보를 식별하고, 상기 채널을 통해 사용자 단말(300)에 적합한 수집 사이트를 결정하며, 결정된 사이트로부터 사전 설정된 키워드 정보에 대응하는 마케팅 문서 데이터를 수집 및 저장할 수 있다. 특히, 상기 사전 설정된 키워드 정보는 분석 데이터 처리부(150)에서 처리되는 마케팅 온톨로지 기반의 지식그래프로부터 획득될 수 있으며, 이에 대하여는 보다 구체적으로 후술하도록 한다.
또한, 상기 채널 기반 정보 수집부(140)는 마케팅 문서 데이터가 수집된 플랫폼(200)의 사이트 정보를 등록하고, 주기적으로 모니터링할 수 있으며, 소스 코드 갱신 정보가 발생된 경우 사용자 단말(300)로 알람을 제공하며, 갱신된 데이터를 수집 저장할 수 있다.
그리고, 분석 데이터 처리부(150)는 채널 기반 정보 수집부(140)에서 수집된 마케팅 문서 데이터의 문서 분류 처리를 수행하고, 분류된 문서 데이터를 이용한 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 생성 또는 구축할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 상기 마케팅 특화 지식 그래프 모델은, 미리 구축된 키워드 기반 지식그래프 정보와, 사전 수집된 온톨로지 정보와, 상기 수집 및 분류된 문서 데이터의 머신러닝 학습 정보와, 정형 데이터 정보를 이용하여 구축될 수 있다. 마케팅 특화 지식 그래프 모델은, 모듈형 온톨로지 모델 데이터일 수 있으며, 온톨로지 모델 데이터는 주요 개념, 관계 정보, 일상 키워드 및 감성 키워드 정보로부터 구축되는 코어 온톨로지와, 최신 키워드 반영을 위한 실시간 머신러닝 기반 문서분류된 데이터로부터 구축되는 도메인 온톨로지로 계층화되어 설계될 수 있으며, 시맨틱 웹 표준기술에 의해 상호운용성이 확보될 수 있다. 시맨틱 웹 표준 기술은 예를 들어, 온톨로지 기술 질의에 대응한 표준 프로토콜 언어로의 변환 처리 기술을 포함할 수 있으며, 변환되는 온톨로지 기술 질의 포맷은 RDF(Resource Description Framework) 포맷, OWL(Web Ontoyoly language) 포맷, 스파클(SPARQL, Protocol and RDF Query Language) 포맷 등이 예시될 수 있다.
이러한 처리를 위해, 분석 데이터 처리부(150)는 지식 그래프 구축을 처리하는 지식그래프 구축 모듈(151), 상기 도메인 온톨로지에 대응하는 신조어 사전(Dictionary) 구축 모듈(152), 정형 및 비정형 문서의 필터링 분류를 위한 문서 분류 모듈(153)을 각각 포함할 수 있다. 이에 따라, 분석 데이터 처리부(150)는 생성 또는 구축된 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 이용하여 마케팅 온톨로지 기반의 다양한 서비스 정보를 제공할 수 있다. 특히, 지식그래프 구축 모듈(151)은 머신 러닝 기반의 마케팅 학습 정보를 획득할 수 있으며, 획득된 마케팅 학습 정보는 마케팅 특화 지식 그래프 모델 구축에 이용될 수 있다.
마케팅 분석 정보 서비스 제공을 위해, 대시보드 구성부(160)는 사용자 단말(300)로 제공될 마케팅 분석 대시보드 인터페이스를 구성할 수 있으며, 상기 대시보드는 웹 인터페이스 등의 GUI(GRAPHIC USER INTERFACE) 형태로 사용자 단말(300)을 통해 시각적 또는 청각적으로 출력될 수 있다.
또한, 대시보드 구성부(160)는 사용자 친화적 마케팅 정보 분석 서비스를 위하여, 인공지능 챗 봇 기반의 마케팅 인터페이스 대시보드를 구성할 수 있으며, 이러한 마케팅 인터페이스 대시보드를 통해, 사용자 단말(300)에서 요청되는 마케팅 시장 트랜드 분석, 수요 예측 분석, 키워드 영향력 분석, 신조어 키워드 사전, 제품 경쟁력 분석 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있다.
그리고, 서비스 제공부(170)는 사용자 단말(300)의 서비스 요청을 수신하며, 서비스 요청에 대응하는 마케팅 정보 분석 서비스 결과를 대시보드 구성부(160)에서 구성된 대시보드 인터페이스를 통해, 사용자 단말(300)로 제공하는 서비스 매니저를 포함할 수 있다.
한편, 저장부(190)는 전술한 제어부(110)의 동작 및 상기한 구성요소들의 동작을 위한 프로그램 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 저장매체를 포함하며, 각 목적에 따른 하나 이상의 데이터베이스를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 서비스 제공 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는, 먼저 사용자 단말(300)의 서비스 요청에 따라, 플랫폼 채널 기반의 마케팅 문서 데이터를 수집한다(S101).
그리고, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 마케팅 문서 데이터의 1차 필터링 및 머신 러닝 기반의 2차 필터링에 따른 하이브리드 문서 분류 처리를 수행한다(S105).
그리고, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 마케팅 문서 데이터로부터 비정형 데이터를 추출하고(S105), 비정형 데이터에 대응하는 머신 러닝 기반 마케팅 학습 정보를 획득한다(S107).
이후, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는, 미리 구축된 지식그래프 정보 및 사전 수집된 온톨로지 정보와, 상기 마케팅 학습 정보 및 정형 데이터를 이용한 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 생성한다(S109).
그리고, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 마케팅 특화 지식 그래프 모델 기반의 마케팅 시장 트렌드 및 수요 예측 분석을 수행한다(S111).
여기서, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 사용자 단말(300)의 요청에 따른 서비스에 대응하는 분석을 수행할 수 있으며, 상기 시장 트렌드, 수요 예측 분석 뿐만 아니라, 신조어 사전 구축, 키워드 영향력 분석 등이 더 수행될 수 있다.
그리고, 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는 대시 보드 인터페이스를 이용하여, 자연어 처리 기반의 마케팅 분석 정보를 상기 분석 결과에 따라 제공할 수 있다(S113).
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 지식 그래프 구축 모듈을 보다 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 특화 지식 그래프 모델 데이터 생성을 위하여는, 채널 기반 정보 수집부(140)에서 수집된 마케팅 문서 데이터로부터 분류되는 비정형 데이터와, 사전 수집된 정형 데이터와, 오픈 지식 그래프로부터 획득되는 대용량 지식 그래프 및 온톨로지 정보가 필요할 수 있다.
예를 들어, 마케팅 특화 지식 그래프 모델 구축을 위한 비정형 데이터는 채널 기반 정보 수집부(140)에서 수집된 마케팅 웹페이지 원문 텍스트일 수 있으며, 정형 데이터는 범용적인 파일 포맷이거나, openAPI를 통해 수집 가능한 정형 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 오픈 지식그래프 데이터는 RDF 형식으로 공개되어 있는 국내외의 데이터일 수 있으며, RDF 파일 또는 SPARQL Endpoint를 대상으로 한 쿼리 응답을 수신하여 획득할 수 있다.
그리고, 수집 또는 분류된 정보로부터 마케팅 특화 지식그래프 모델 데이터를 구축하기 위하여, 지식그래프 구축 모듈(151)은 도 4에 도시된 바와 같이 2단계 파이프라인 모듈을 통해 단계적으로 처리함으로써, 효과적인 마케팅 특화 지식그래프 모델 구축 처리를 수행할 수 있다.
보다 구체적으로, 도 4를 참조하면, 지식그래프 구축 모듈(151)은, 제1 파이프라인 모듈로서, 비정형 데이터 처리부(1511), 정형 데이터 처리부(1512), 오픈 지식그래프 관리부(1515) 및 관계 데이터베이스(1517)을 포함하며, 제2 파이프라인 모듈로서 자연어 분석부(1513), 지식그래프 정보 변환부(1514), 대용량 지식 그래프 처리부(1516) 및 온톨로지 정보 처리부(1518)를 포함할 수 있다.
그리고, 제2 파이프라인으로부터 출력되는 데이터는 마케팅 특화 지식그래프 구축부(1519)로 전달되어, 마케팅 특화 지식그래프 모델 데이터 생성 또는 키워드 분석 정보 생성에 이용될 수 있다.
먼저, 비정형 데이터 처리부(1511)는 제1 파이프라인 단계에서 수집된 마케팅 문서 데이터로부터 비정형 데이터를 식별하여, 자연어 분석부(1513)로 전달할 수 있다. 비정형 데이터는 예를 들어 마케팅 문서 데이터로부터 식별되는 텍스트 데이터를 포함할 수 있다.
그리고, 자연어 분석부(153)는 비정형 데이터로부터 자연어 처리 기술을 이용한 주요 키워드를 추출할 수 있다. 자연어 처리 기술은 형태소 분석, 개체명 인식 등의 기술이 예시될 수 있으며, 자연어 분석부(1513)는 보다 정확한 키워드 추출 처리를 위해나 문서 분류 모듈(153)의 분류 정보를 이용할 수 있다.
그리고, 추출된 키워드는 지식그래프 정보 변환부(1514)로 전달될 수 있다. 지식그래프 정보 변환부(1514)는, 규칙 기반(Rule-based) 마케팅 키워드 매핑 또는 머신 러닝 알고리즘 기반 매핑 등의 매핑 기술에 의해, 사전 설정된 포맷의 지식 그래프 정보에 매핑 통합되도록 하는 마케팅 지식그래프 정보로서 포맷 변환 처리될 수 있다.
그리고, 오픈 지식그래프 관리부(1515)는 openAPI 등을 이용하여 사전 구축된 오픈 지식그래프 정보를 수집 및 저장할 수 있다.
그리고, 대용량 지식 그래프 처리부(1516)는, 수집된 오픈 지식 그래프 정보가 전술한 자연어 분석 정보로부터 포맷 변환 처리된 마케팅 지식그래프 정보에 매핑될 수 있도록 준비된 대용량 지식 그래프 정보를 사전 구축하고, 구축된 대용량 지식 그래프 정보를 마케팅 특화 지식그래프 모델 구축부(1519)로 전달할 수 있다.
한편, 관계 데이터베이스(1517)는 지식 그래프 정보 변환부(1514)에서 변환된 지식 그래프 정보와 대용량 지식 그래프 처리부(1516)에서 처리된 지식 그래프 정보의 의미 매핑을 위한 온톨로지 정보를 수집 및 저장할 수 있으며, 저장된 온톨로지 정보 중 상호 호환이 가능한 온톨로지 정보를 마케팅 특화 지식그래프 구축부(1519)로 전달할 수 있다.
예를 들어, 마케팅 특화 지식그래프 모델 구축부(1519)는, RDF 파일 또는 SPARQL Endpoint로부터 수집된 오픈 지식그래프 정보를 대용량 지식그래프 처리를 위한 지식그래프 모델 정보로서 수집하고, 상기 변환된 마케팅 지식그래프 정보와 상기 대용량 지식그래프 정보간 매핑 테이블을 구축하여 마케팅 특화 지식그래프 모델을 구축할 수 있다.
이를 위해, 마케팅 특화 지식그래프 모델 구축부(1519)는, 데이터 항목마다 부여되어 있는 고유 식별자를 기준으로 매핑 처리하되, 식별자가 일치하지 않는 동일 데이터의 경우에는 사전 수집된 온톨로지 정보 기반 관계 정보와 속성 정보를 통해 일치 확률을 계산한 후, 높은 확률을 우선적으로 매핑하는 데이터 매핑 처리를 수행할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 지식 그래프 구축 모듈의 동작을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 지식그래프 구축 및 의미 매핑 과정을 설명하기 위한 관계도이다.
도 5 및 도 6은 마케팅 특화 지식 그래프 모델 데이터의 생성 프로세스를 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 지식 그래프 구축 모듈(151)은, 먼저 도 6에 도시된 바와 같이, OpenAPI 또는 정형 파일 데이터로부터 지식그래프 변환 규칙 정보를 획득할 수 있다(S201).
예를 들어, 변환 규칙 정보는 W3C 국제 표준인 R2RML(RDB to RDF Mapping Language)로 기술된 변환규칙 파일로부터 획득될 수 있다. 또한 변환 규칙 정보는 OpenAPI 또는 정형 파일 데이터로부터 RML(RDF Mapping Language)로 기술된 변환규칙을 사용하여 지식그래프 변환 규칙 데이터로 변환될 수도 있다.
이후, 지식 그래프 구축 모듈(151)은, 관계형 데이터베이스로부터 온톨로지 변환 규칙 정보를 획득하며(S203), 비정형 데이터의 자연어 분석 정보를 지식그래프 변환 규칙 정보에 따라 변환 처리한다(S205).
이후, 지식 그래프 구축 모듈(151)은 온톨로지 변환 규칙 정보에 따라, 상기 변환된 지식그래프 정보를 기 구축된 대용량 지식그래프에 매핑하여, 마케팅 특화 지식그래프 모델을 구축한다(S207).
도 6에 도시된 바와 같이, 지식 그래프 구축 모듈(151)은 마케팅 특화 지식그래프 모델 데이터를 생성하기 위한 마케팅 특화 지식그래프 모델 구축부(1519)을 포함할 수 있다. 마케팅 특화 지식그래프 모델 구축부(1519)는 의미 매핑 처리부를 포함하여, 전술한 매핑 처리를 보다 정확성이 높으면서도 효율적으로 수행할 수 있다. 여기서 의미 매핑 처리부는 퍼지(Fuzzy) 알고리즘 처리부 및 URI 식별자 처리부를 더 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 의미 매핑 처리부는, 지식그래프 포맷(예를 들어, RDF)으로 변환된 데이터의 항목과, 기 구축된 대용량 지식그래프 항목 간의 의미적 매핑을 처리할 수 있다.
이를 위해, 의미 매핑 처리부는 모든 데이터 항목에 할당되어 있는 URI 식별자를 비교하여 1차 매핑을 처리하는 URI 식별자 처리부를 포함할 수 있다.
그리고, 의미 매핑 처리부는 1차 매핑 처리된 데이터로부터 한국어의 언어적 특성에 맞춰 개발된 레펜슈타인 퍼지 알고리즘(Levenshtein fuzzy metric algorithm)를 기반으로 구현된 단어 간 의미적 매핑 도구를 적용하여, 자동화된 의미 매핑을 처리할 수 있다. 상기 자동 매핑이 완료된 데이터는 샘플링 처리될 수 있으며, 처리된 샘플링 데이터는 이후 매핑 검수 및 교정 처리에 이용될 수 있다.
한편, 지식 그래프 구축 모듈(151)은, 의미 매핑이 완료된 지식그래프 모델 데이터를 마케팅 특화 지식 그래프 모델 데이터로서 획득할 수 있다. 예를 들어, 지식 그래프 구축 모듈은(151)은 기 구축된 대용량 지식 그래프 데이터가 저장된 트리플스토어(Triplestore) 방식의 데이터베이스에 상기 매핑 처리된 지식그래프 데이터를 임포트시켜 지식그래프 모델을 통합적으로 생성할 수 있다.
이에 따라, 최종적인 지식그래프 모델은 RDF(Resource Description Framework) 데이터 모델로 기술되는 것이 바람직하며, 이는 호환성 및 분석 효율을 높일 수 있게 한다.
또한, 기 구축된 대용량 지식그래프의 항목별 분류 체계는 마케팅 분야 도메인 전문가에 의해 생성된 마케팅 특화 체계일 수 있으며, 이를 위해 오픈 지식 그래프 관리부(1515)는 국제적인 웹자원 식별체계인 schema.org와 국내 주요 포털 서비스의 브랜드 및 제품 분류체계 정보를 각각 수집하여 조합함으로써, 보다 효율적인 대용량 지식 그래프를 구축 처리할 수 있다. 이를 위해, 오픈 지식 그래프 관리부(1515)는 각 분류체계 키워드에 대응하는 대중 관심도(주요 포털서비스의 기간별 검색량 수치로 산출될 수 있음)를 기반으로 분야별 분류체계의 관리를 수행하고, 분야별 분류체계의 유지 또는 아카이브를 결정할 수 있다.
이와 같은 지식그래프 모델 구축에 따라, 본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치(100)는, 일반적인 지식그래프의 단점으로 지적되는 최신성 있는 키워드의 미 반영 문제와, 한국어 기반 지식그래프 및 분석용 사전(Dictionary) 데이터의 구축의 어려움을 해결하고, 마케팅 특화 지식그래프 모델 구축을 통한 마케팅 트렌드 및 키워드 분석을 용이하게 하며, 특히 신조어 반영 및 한글 키워드 분석을 용이하게 하여 보다 저비용으로도 정확한 마케팅 정보 분석 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 문서 분류 모듈을 보다 구체적으로 설명하기 위한 블록도이며, 도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 문서 분류 처리 프로세스를 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 실시 예에 따른 마케팅 특화 지식그래프 모델 구축을 위한 마케팅 문서 데이터 수집에 있어서, 분석 대상이 되는 데이터의 품질은 매우 중요한 요소이다. 특히, 온라인에서 크롤링 등으로 수집한 데이터에는 다양한 유형의 가비지(GARBAGE) 데이터가 다량으로 포함되어 데이터 분석값의 왜곡 및 시스템 자원의 낭비와 같은 문제를 초래하고 있다.
이를 머신러닝 기반으로 기계적으로 처리하는 방안도 제안되고는 있으나, 다양한 유형으로 파편화된 가비지 데이터를 처리하기에는 한계가 있다. 특히, 한글 원문의 경우 원문 패턴의 복잡도와 학습 데이터 자체의 부족으로 영어권 대비 분류 정확도가 떨어지고 있는 실정이다.
따서, 본 발명의 실시 예에 따른 문서 분류 모듈(153)은, 마케팅 특화 지식그래프 모델 구축을 위한 머신러닝 알고리즘과 규칙 기반 알고리즘이 결합된 하이브리드 분류 시스템을 구축하여 높은 수준의 가비지 필터링 정확도에 도달할 수 있도록 한다.
이를 위해, 문서 분류 모듈(153)은, 분류 체계 정의부(1531), 규칙 기반 필터링부(1532), 모델 학습부(1533) 및 머신 러닝 필터링부(1534)을 포함한다.
분류 체계 정의부(1531)는, 채널 기반 정보 수집부(140)로부터 수집 전달되는 마케팅 문서 원문 데이터를 대상으로 선형판별분석(LDA, Linear Discriminant Analysis) 분석을 수행하고, 수행 결과에 따른 분류 체계 정보를 정의한다. 여기서, 선형판별분석은 기계적 학습을 통해 임의로 그룹을 정의하여 임의의 클래스를 분류하는 방식이다.
분류 체계 정의부(1531)는 수집된 마케팅 문서 데이터 원문 정보, 토픽 개수 정보, 연관 메트릭(relevance metric) 값을 LDA 분석 정보로 입력받아, LDA 분석 결과로서 원문 토픽 그룹 정보와, 그룹별 많이 등장한 일정 개수 키워드 정보를 출력할 수 있다.
그리고, 분류 체계 정의부(1531)는 토픽 개수 및 연관 메트릭이 유의미한 일정 개수 이내로 조정될 수 있으며, 반복적인 LDA 분석을 처리할 수 있다.
그리고, 분류 체계 정의부(1531)는 LDA 분석 결과 정보가 최종적으로 결정되면, 분석 결과 정보로부터 분류 체계 정보를 생성하여 규칙 기반 필터링부(1532)로 전달한다.
분류 체계 정보는 예를 들어 각 단계별로 특정 패턴을 갖는 가비지 토픽 선정 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 1단계는 광고, 비광고, 2단계는 홍보, 부동산, 주식, 거래, 기타, 3단계는 이벤트, 체험단, 제품수리설치, 렌탈, 임대분양, 주식, 거래판매, 기타 각 분류체계별 자주 등장하는 가비지 키워드의 목록화 정보를 포함할 수 있다.
이에 따라, 규칙 기반 필터링부(1532)는 분류 체계 정의부(1531)에서 수신된분류 체계 정보를 규칙으로 하는 마케팅 문서 데이터의 규칙 기반 1차 필터링 처리를 수행할 수 있다. 이에 따라 1차적으로 규칙 기반으로 가비지 문서로 분류된 데이터는 분석 대상 분류 데이터에서 제거될 수 있다. 여기서, 1차 필터링된 나머지 데이터는 머신 러닝 필터링부(1534)로 전달된다.
한편, 모델 학습부(1533)는 사전 구축된 트레이닝 세트를 이용한 문서 분류 모델 학습 처리를 수행하며, 머신 러닝 필터링부(1534)는 1차 필터링된 데이터로부터, 모델 학습 정보를 이용한 분류 처리를 통해 2차 필터링을 수행한다.
이에 따라, 머신 러닝 필터링부(1534)에서 다시 가비지 데이터로 분류된 데이터는 제거 데이터에 포함되며, 나머지 데이터만이 정상 수집 데이터로서 분류 처리될 수 있다.
이를 도 8을 참조하여 다시 설명하면, 먼저 규칙 기반 필터링부(1532)는, 수집된 문서로부터 정의되는 분류 체계 정의 정보에 따른 규칙 모듈을 설정한다(S501).
규칙 기반 필터링부(1532)는 각 분류 체계별 자주 등장하는 가비지 키워드가 나오는 문장들을 필터링할 수있다. 이를 위해 규칙 기반 필터링부(1532)는 분류 체계 정의 정보에 대응하는 규칙 모듈(Rule module)을 설정할 수 있다. 그리고, 규칙 기반 필터링부(1532)는 채널 기반 정보 수집부(140)에서 수집된 마케팅 문서 데이터 원문을 상기 규칙 모듈에서 정의된 가비지 분류 체계와, 언어 규칙(Linguistic Rule) 조건에 부합하는지 여부에 따른 가비지 분류 분석을 수행할 수 있다. 이에 따라 1차 필터링 분류가 처리된다(S503).
예를 들어, '원룸'이라는 키워드가 들어간 문장은 '부동산' 분류의 가비지라고 판단될 수 있다.
이에 따라, 가비지로 분류된 데이터와 잔여 데이터가 분류될 수 있으며, 잔여 데이터는 머신 러닝 필터링부(1534)로 전달될 수 있다.
머신 러닝 필터링부(1534)는 모델 학습부(1533)에서 처리된 학습 모델에 기초한 문서 분류에 따른 2차 필터링 처리를 수행한다. 모델 학습부(1533)는 머신 러닝 기반 분류 정보를 사전 학습하며(S505), 머신 러닝 필터링부(1534)는 학습을 위한 말뭉치 형성 프로세스와, 학습 모델을 이용한 분류 라벨링을 예측하는 예측 모델 프로세스를 수행할 수 있다.
이에 딸, 1차 분석 잔여 데이터의 머신 러닝 학습 정보 기반 2차 필터링 분류가 처리되며(S507), 처리된 데이터는 가비지데이터로서 출력될 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 분류체계 정의 예시도이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 분류 체계 정보는 사전 설정된 개수의 LDA 분석 및 조정에 따른 스팸 토픽 클러스터링에 의해 정의될 수 있으며, 규칙 기반 필터링부(1532)에서 모델링되는 최종 분류체계는 각 단계 별로 계층화되어 처리될 수 있다.
도 9에 도시된 바와 같이 LDA 분석을 통해 규칙기반 1차 필터링 키워드가 단계적으로 설정되는 것을 확인할 수 있으며, 규칙 기반 필터링부(1532)의 1차 처리 결과와, 그 잔여 데이터의 머신 러닝 필터링부(1534)의 2차 처리 결과가 하이브리드로 처리될 수 있어, 보다 정확한(가비지 필터링 정확도 80% 이상 달성) 결과를 도출할 수 있다. 이는 데이터 기반 신속한 의사 결정에 도움을 주며, 기존의 휴리스틱한 규칙 기반 필터링 체계 구축에 사용되는 시간과 인력을 절감할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법은 프로그램으로 구현되어 다양한 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)에 저장된 상태로 각 서버 또는 기기들에 제공될 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(100)은 서버 또는 기기에 접속하여, 상기 프로그램을 다운로드할 수 있다.
비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

Claims (14)

  1. 서비스 제공 장치에 있어서,
    사용자 단말의 요청에 따라 마케팅 문서 데이터를 수집하는 정보 수집부;
    상기 마케팅 문서 데이터를 분석하고, 상기 분석 결과를 이용한 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 구축하는 분석 데이터 처리부; 및
    상기 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 이용한 마케팅 정보 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 포함하고,
    상기 분석 데이터 처리부는 상기 마케팅 문서 데이터를 하이브리드 머신 러닝 필터링에 따라 필터링하는 가비지 문서 분류 모듈을 포함하는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 가비지 문서 분류 모듈은,
    마케팅 특화 지식그래프 구축을 위한 복수의 마케팅 문서 데이터를 분석하여 분류 체계 정보를 정의하는 분류 체계 정의부;
    상기 분류 체계 정보 정의에 따라, 상기 복수의 마케팅 문서 데이터에 대응한 규칙기반 1차 필터링을 수행하여 가비지 데이터를 1차 제거하는 규칙기반 필터링부; 및
    상기 1차 필터링에 따른 잔여 마케팅 문서 데이터에 대응한 사전 학습 모델 기반의 머신 러닝 필터링을 처리하여, 가비지 데이터를 2차 제거하는 머신 러닝 필터링부를 포함하는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 분류 체계 정의부는,
    상기 복수의 마케팅 문서 데이터에 대응하는 선형판별 분석을 수행하고, 수행 결과에 따른 분류 체계 정보를 정의하되,
    상기 복수의 마케팅 문서 데이터로부터 수집된 마케팅 문서 데이터 원문 정보, 토픽 개수 정보, 연관 메트릭(relevance metric) 값을 LDA 분석 정보로 입력받는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 분류 체계 정의부는
    LDA 분석 결과로서 원문 토픽 그룹 정보와, 그룹별 많이 등장한 일정 개수 키워드 정보를 출력하고,
    상기 토픽 그룹 정보는 가비지 토픽 정보 또는 스팸 토픽 정보를 포함하는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 규칙 기반 필터링부는,
    상기 분류 체계 정의 정보로부터 획득되는 가비지 분류 체계와, 언어 규칙(Linguistic Rule) 조건에 부합하는지 여부에 따른 가비지 분류 분석을 수행하는 규칙 모듈을 포함하는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 머신 러닝 필터링부는, 학습을 위한 말뭉치 형성 프로세스와, 학습 모델을 이용한 분류 라벨링을 예측하는 예측 모델 프로세스를 수행하여, 상기 1차 필터링에 따른 잔여 마케팅 문서 데이터의 가비지 데이터를 2차 제거하는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 분석 데이터 처리부는,
    상기 마케팅 특화 지식 그래프 모델 구축을 위해 복수의 처리부들의 파이프라인 프로세서로 구성된 지식 그래프 구축 모듈을 더 포함하는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 장치.
  8. 서비스 제공 방법에 있어서,
    사용자 단말의 요청에 따라 마케팅 문서 데이터를 수집하는 단계;
    상기 마케팅 문서 데이터를 분석하고, 상기 분석 결과를 이용한 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 구축하는 단계; 및
    상기 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 이용한 마케팅 정보 분석 서비스를 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 구축하는 단계는,
    가비지 문서 분류 모듈이, 상기 마케팅 문서 데이터를 하이브리드 머신 러닝 필터링에 따라 필터링하는 단계를 포함하는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 가비지 문서 분류 모듈은,
    마케팅 특화 지식그래프 구축을 위한 복수의 마케팅 문서 데이터를 분석하여 분류 체계 정보를 정의하는 분류 체계 정의부;
    상기 분류 체계 정보 정의에 따라, 상기 복수의 마케팅 문서 데이터에 대응한 규칙기반 1차 필터링을 수행하여 가비지 데이터를 1차 제거하는 규칙기반 필터링부; 및
    상기 1차 필터링에 따른 잔여 마케팅 문서 데이터에 대응한 사전 학습 모델 기반의 머신 러닝 필터링을 처리하여, 가비지 데이터를 2차 제거하는 머신 러닝 필터링부를 포함하는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 분류 체계 정의부는,
    상기 복수의 마케팅 문서 데이터에 대응하는 선형판별 분석을 수행하고, 수행 결과에 따른 분류 체계 정보를 정의하되,
    상기 복수의 마케팅 문서 데이터로부터 수집된 마케팅 문서 데이터 원문 정보, 토픽 개수 정보, 연관 메트릭(relevance metric) 값을 LDA 분석 정보로 입력받는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 분류 체계 정의부는
    LDA 분석 결과로서 원문 토픽 그룹 정보와, 그룹별 많이 등장한 일정 개수 키워드 정보를 출력하고,
    상기 토픽 그룹 정보는 가비지 토픽 정보 또는 스팸 토픽 정보를 포함하는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 규칙 기반 필터링부는,
    상기 분류 체계 정의 정보로부터 획득되는 가비지 분류 체계와, 언어 규칙(Linguistic Rule) 조건에 부합하는지 여부에 따른 가비지 분류 분석을 수행하는 규칙 모듈을 포함하는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 머신 러닝 필터링부는, 학습을 위한 말뭉치 형성 프로세스와, 학습 모델을 이용한 분류 라벨링을 예측하는 예측 모델 프로세스를 수행하여, 상기 1차 필터링에 따른 잔여 마케팅 문서 데이터의 가비지 데이터를 2차 제거하는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 구축하는 단계는,
    복수의 처리부들의 파이프라인 프로세서로 구성된 지식 그래프 구축 모듈을 이용하여 상기 마케팅 특화 지식 그래프 모델을 구축하는 단계를 포함하는
    마케팅 정보 분석 서비스 제공 방법.
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