WO2023043270A1 - Machine learning-based web page template recommendation method and device therefor - Google Patents

Machine learning-based web page template recommendation method and device therefor Download PDF

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WO2023043270A1
WO2023043270A1 PCT/KR2022/013903 KR2022013903W WO2023043270A1 WO 2023043270 A1 WO2023043270 A1 WO 2023043270A1 KR 2022013903 W KR2022013903 W KR 2022013903W WO 2023043270 A1 WO2023043270 A1 WO 2023043270A1
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WO
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template
web page
component
candidate
generating
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PCT/KR2022/013903
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French (fr)
Korean (ko)
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오철원
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주식회사 팀솔루션
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/958Organisation or management of web site content, e.g. publishing, maintaining pages or automatic linking
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/10Text processing
    • G06F40/166Editing, e.g. inserting or deleting
    • G06F40/186Templates
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services

Definitions

  • This specification proposes a method for recommending a web page template based on machine learning and an apparatus therefor.
  • AI artificial intelligence
  • Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI). Instead of explicitly programming computers to learn and improve, the focus is on training computers to learn from data and improve from experience.
  • algorithms are trained/learned to find patterns and correlations in large data sets and make optimal decisions and predictions based on the analysis.
  • Machine learning applications improve through application and become more accurate as the available data increases. Applications of machine learning are spread all around us, from living spaces to shopping carts, entertainment media, and medical care, and are developing more rapidly with the recent expansion of the application range.
  • the field of machine learning is applied to the 'template recommendation method', which is the basis for web page creation, and a web page creation/editing tool is provided so that users can more easily compose/edit web pages, so that users can Its purpose is to efficiently create a web page with a desired design simply by selecting/editing a template recommended through the platform.
  • a method for recommending a template for creating a web page comprising: receiving category information about a web page to be created from a user for each category item; extracting, from among a plurality of pre-registered templates, a template having category information having a higher degree of similarity with the input category information than a preset level, as a first template candidate; providing the extracted first template candidate to the user; receiving a user input for selecting at least one of the first template candidates; and generating a web page based on the selected first template candidate.
  • FIG. 1 and 2 are block diagrams of a web page generating device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a template recommendation method for generating a web page according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a category information input window for each category item according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a decision tree according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a screen for recommending/providing a first template candidate according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a component recommendation method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a first template candidate being edited according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an embodiment of component candidate extraction according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of recommending component selection and template editing according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a template market according to an embodiment of the present invention.
  • first, second, A, B, etc. may be used to describe various elements, but the elements are not limited by the above terms, and are merely used to distinguish one element from another. used only as For example, without departing from the scope of the technology described below, a first element may be referred to as a second element, and similarly, the second element may be referred to as a first element.
  • the terms and/or include any combination of a plurality of related recited items or any of a plurality of related recited items. For example, 'A and/or B' may be interpreted as meaning 'at least one of A or B'. Also, '/' can be interpreted as 'and' or 'or'.
  • each component to be described below may be combined into one component, or one component may be divided into two or more for each more subdivided function.
  • each component to be described below may additionally perform some or all of the functions of other components in addition to its main function, and some of the main functions of each component may be performed by other components. Of course, it may be dedicated and performed by .
  • each process constituting the method may occur in a different order from the specified order unless a specific order is clearly described in context. That is, each process may occur in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the reverse order.
  • the web page generating device proposed in this specification is an electronic/web server/apparatus/device that executes an application/program/website/webpage implemented so that the webpage generating method/embodiment proposed in this specification can be performed/executed. / may correspond to the terminal. Therefore, even if not separately described below, the method/embodiment proposed in this specification can be interpreted as being performed/executed through the server/device/device/terminal where the application/program/website/webpage is running, , the operation of each server/device/device/terminal may be interpreted as the operation/function of the application/program/website/webpage.
  • FIG. 1 and 2 are block diagrams of a web page generating device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a web page generating device 100 according to an embodiment of the present invention, divided by function
  • FIG. 2 is a web page generating device 100 according to an embodiment of the present invention. It is a block diagram that divides the configuration by hardware.
  • the web page generating device 100 may include a web page generating unit 110, a template storage unit 120, a template recommendation unit 130, and/or a template market unit 140. .
  • the web page generator 110 may correspond to a component that creates and edits a web page. More specifically, the web page generation unit 110 corresponds to a configuration that provides a function of uploading, creating, editing, arranging, deleting, and/or manipulating templates and components, which are elements constituting a web page, based on user input. can do.
  • the template may correspond to a form/format of a web page that is pre-generated and pre-stored in the web page generating device 100, and a component may be placed in the template as an element in which data is visualized. Examples of components may include images, videos, photos, text, graphs, tables, GUIs, icons, tags, and the like.
  • the web page generation unit 110 may provide an environment in which the user freely composes a web page by providing a function of selecting/uploading/editing/deleting such templates and/or components. Furthermore, the web page generation unit 110 may additionally provide a source code-based editing function that can be modified by referring to the source code in order to implement a high-level customizing function. Through this, users (especially experts) can more delicately create/edit web pages with desired designs.
  • the template storage unit 120 may correspond to a configuration for storing a template of a web page generated by the web page generator 110 .
  • the template storage unit 120 may store a template using a storage space included in the web page generating device 100 or may store a template using a cloud, which is an online storage space.
  • the template storage unit 120 may build a database including various templates and detailed information (eg, category information) on them in the aforementioned storage space.
  • the templates stored/registered in the database can be used for recommending and selling templates.
  • the template recommendation unit 130 may correspond to a component that recommends a template that is a basis for creating a web page and/or a component to be inserted into the template.
  • the template recommendation unit 130 may perform a function of recommending a template based on similarity of (service) category information.
  • category information refers to service-related information related to a web page, and may be input by a user for each preset category item.
  • the reason for recommending templates based on the similarity of category information is the service field to be provided through the web page, the main service customer group that will use the web page, the main and additional functions of the web page, the design concept of the web page, and the design concept of the web page. This is because the higher the degree of similarity, such as color and/or job of the operator/manager of the web page, the higher the possibility that a template having a similar design/layout/composition will be borrowed.
  • a template having a layout in which a product category selection interface is placed on the left side and products included in the selected product category and a product introduction interface are placed on the right side is commonly borrowed. Since consumers using online shopping malls are very accustomed to such online shopping mall layouts/compositions, when a web page is constructed using a template from which a completely new layout is borrowed, there is a risk that consumers' satisfaction and convenience may significantly decrease. In addition, this layout/composition is very efficient because it is easy to grasp the product at a glance.
  • the template recommendation unit 130 may recommend, as a first template candidate, a template having a higher degree of similarity with category information of a web page to be created by the user than a predetermined level.
  • a template having a higher degree of similarity with category information of a web page to be created by the user than a predetermined level.
  • the template recommendation unit 130 may provide a function of recommending a component based on the similarity of the template layout/composition/composition.
  • the template recommendation unit 130 may recommend a component to be inserted into a specific area based on the similarity of neighboring components (eg, component type, location, layout, composition, composition, arrangement, etc.) there is. This is also because the higher the similarity of neighboring components, the higher the likelihood that components to be inserted in a specific area will be similar, and inserting similar components is efficient in constructing the entire web page. A more specific component recommendation operation of the template recommendation unit 130 will be described in detail below with reference to FIG. 7 .
  • the template and/or component recommended by the template recommendation unit 130 may be provided to the user through the web page generator 110, and the user inputs (eg, Drag and drop input, selection input, etc.) can be performed and edited to easily compose the desired web page.
  • the completed web page may be stored/registered in the template storage unit 120 as a template.
  • the template market unit 140 may correspond to a configuration that provides a market interface through which templates can be sold and purchased.
  • the template market unit 140 may upload and sell at least one template stored/registered in the template storage unit 120 to the market or purchase a template uploaded to the market based on a user input.
  • the purchased template may be provided to the user through the web page creation unit 110 .
  • the template market unit 140 may provide a user with various information such as seller information for each template, sales information (eg, sales price, expiration date, category information, etc.), purchase history information, and popularity ranking information. Furthermore, the template market unit 140 also provides this information to the template recommendation unit 130 so that the template recommendation unit 130 can utilize it as learning/sample data for appropriately recommending a template desired by the user with higher accuracy. can do.
  • the web page generating device 100 may include a control unit 210, a memory unit 220, a display unit 230, a communication unit 240, and/or a user input unit 250.
  • the controller 210 may control other components included in the web page generating apparatus 100 to perform the embodiments proposed in this specification. Therefore, in this specification, the web page generating device 100 may be replaced with the control unit 210 and described.
  • the controller 210 includes at least one CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processor Unit), MCU (Micro Controller Unit), AP (Application Processor), or any type of processor well known in the art. can be configured.
  • the controller 210 may perform calculations for at least one application and/or program for executing a method according to embodiments of the present invention.
  • the memory unit 220 may store various digital data such as video, audio, photos, moving pictures, and applications.
  • the memory unit 220 may store various information related to web page generation, such as a plurality of templates and category information for each template.
  • the memory unit 220 may correspond to various digital data storage spaces such as a flash memory, a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), and a cloud.
  • the display unit 230 may correspond to a component that outputs various visually recognizable objects.
  • the display unit 230 may perform a function of outputting visual objects necessary for performing the embodiments proposed in this specification, such as web pages, templates, and components.
  • the communication unit 240 may communicate with an external device/server using at least one wired/wireless communication protocol.
  • the user input unit 250 may use/equip with at least one sensor to sense various user inputs to the web page generating device 100 and transmit sensing results to the control unit 210 .
  • the at least one sensor may include, for example, a gravity sensor, a geomagnetic sensor, a motion sensor, a gyroscope sensor, an acceleration sensor, an infrared sensor, an inclination sensor, a brightness sensor, an altitude sensor, an olfactory sensor, a temperature sensor, It may include at least one of a depth sensor, a pressure sensor, a bending sensor, an audio sensor, a video sensor, a Global Positioning System (GPS) sensor, a touch sensor, and a grip sensor.
  • GPS Global Positioning System
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a template recommendation method for generating a web page according to an embodiment of the present invention.
  • the apparatus for creating a web page may receive category information about a web page to be generated from a user for each preset category item (S301).
  • the predetermined category items include a service field to be provided through the web page, a main service customer group using the web page, a main function of the web page, an additional function of the web page, a design concept of the web page, a color of the web page, and / or the category information related to the web page service field, such as the occupation of the web page operator, can be set by the administrator/operator as an item for receiving input from the user.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a category information input window for each category item according to an embodiment of the present invention.
  • the web page generating device may provide the user with an input window for receiving category information to be used for recommending a template.
  • the user may input category information about a web page to be created for each category item presented in the input window.
  • the web page generating device selects a template having category information having a similarity with the input category information that is higher than or equal to a predetermined level, among a plurality of templates pre-registered/pre-stored in the template storage unit, It can be extracted as a first template candidate (S302). Extraction of the first template candidate based on similarity may be performed in various ways according to embodiments.
  • the web page generating device may extract, as a first template candidate, a template whose matching rate/number/degree with input category information exceeds a preset ratio/number/degree among a plurality of templates.
  • a weight is assigned to category information having a high degree of importance, and a matching rate/number/degree may be derived. For example, if the importance of an item in the field of service provision is higher than that of other items, a weight of 0.5 may be assigned to the number of relevant fields, and when matching information on the corresponding item, the number of matches will be calculated as 1.5 instead of 1.
  • the web page generation device builds a template similar group classification model by AI learning a plurality of templates pre-registered/pre-stored in the template storage based on machine learning, and using the built model, the first Template candidates can be extracted.
  • the template similar group classification model may correspond to a model that classifies and outputs the template similar group based on the matching rate/number/degree of category information input for the template.
  • the web page generating device may build/create a template similar group classification model by utilizing/application/applying various machine learning technologies, and a similar group classification model construction method using a decision tree will be described later with reference to FIG. 5 do.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a decision tree according to an embodiment of the present invention.
  • the web page generating device may generate a decision tree 500 in which classification criteria for each decision step (S501 to S503) correspond to category items.
  • the web page generating device may classify into a predetermined number (eg, 10) template similarity groups based on template similarity between a plurality of templates.
  • Template similarity may refer to the similarity of visual/design elements such as type, arrangement, layout, composition, size, design, and color of components included in the template.
  • the web page generating device may perform AI learning on templates for each similarity group and extract category information common to each similarity group.
  • the web page generating device designates the similar group of templates as the final node of the decision tree 500, and the classification criterion for each step toward each final node is the final node for the category item corresponding to each step (S501 to S503) (i.e., template similar group) can be set as extraction category information.
  • the first Classification criteria for each decision step (S501 to S503) toward the template similar group may be set as follows.
  • the web page generating device may predict/derive a template similarity group having a high similarity to the input category information by inputting the category information input from the user into the decision tree 500 thus completed.
  • the web page generating device extracts the template classified as the predicted/derived template similar group as the first template candidate, or directly generates the first template candidate by extracting features after AI learning of the template of each template similar group. You may.
  • the web page generating device may provide the first template candidate extracted/generated in this way to the user (S303).
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a screen for recommending/providing a first template candidate according to an embodiment of the present invention.
  • the apparatus for generating a web page recommends a template that matches the characteristics/attributes of a web page that the user wants to create by providing/outputting the extracted/generated first template candidates 610 to 640 to the user.
  • a recommendation order may be determined based on popularity/sales information of the template. For example, a template with high popularity or high sales volume may be provided/recommended to the user by being ranked higher in the recommendation ranking.
  • the web page generating device may receive a user input for selecting at least one of the first template candidates (S304), and generate a web page based on the selected first template candidate (S304). S305).
  • the apparatus for creating a web page may provide an environment in which the user can freely edit the first template candidate by providing an editing/editor tool/function/interface for the selected first template candidate.
  • the template of the web page generated based on the selected first template candidate may be stored in the database together with related information.
  • the related information includes the type, location, layout, composition, composition, arrangement, design, color, category information, etc. of the components (eg, 610-1 to 610-6 in FIG. 6) included in the final template template. may correspond to relevant information.
  • information such as popularity/sales ranking, cumulative sales amount, rating, etc. may also be stored in the database for the corresponding template as related information.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a component recommendation method according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a first template candidate being edited according to an embodiment of the present invention.
  • the component recommendation method proposed in this flowchart will be described focusing on the case where it is applied in the process of editing the first template candidate selected through the above-described template recommendation method, but is not limited thereto, and the user can use the first template candidate without selecting the first template candidate. Of course, it can also be applied to the case of directly creating a template from scratch.
  • the apparatus for creating a web page may first receive a user input (eg, a drag input, etc.) designating a component insertion area 820 within the first template candidate 810 being edited. (S701).
  • a user input eg, a drag input, etc.
  • the web page generating apparatus may recognize types and location information of the components 810-1 to 810-4 included in the surrounding/surrounding area except for the area specified in step S701 (S702).
  • the type information of the components 810-1 to 810-4 may include image, video, photo, text, graph, table, GUI, icon, (HTML) tag, and/or combination information thereof
  • the component 810 -1 to 810-4) may include geometry (eg, x, y coordinate information), layout, arrangement, composition, size, and/or combination information of each component.
  • the web page generating device may search for and extract a second template candidate in the database where the similarity of the type and location of the recognized components 810-1 to 810-4 is higher than a preset level (S703).
  • the web page generating apparatus may reduce search time/burden by searching for the second template candidate only within the same similar template group as the first template candidate 810 .
  • the web page generating device may extract component candidates included in the designated area 820 from the extracted second template candidates (S704).
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an embodiment of component candidate extraction according to an embodiment of the present invention.
  • the apparatus for generating a web page includes a plurality of second template candidates 910 having a high similarity to the neighboring components 810-1 to 810-4 of the first template candidate 810 illustrated in FIG. ⁇ 940) can be extracted.
  • the web page generating apparatus may extract at least one component candidate 910 - 1 to 940 - 3 included in the designated area 820 from the extracted second template candidates 910 to 940 .
  • components 910-1 to 910-3 are included in the first second template candidate 910
  • components 920-1 are included in the second second template candidate 920
  • components 920-1 are included in the third second template candidate 920.
  • Components 930 - 1 and 930 - 2 may be extracted as component candidates in 930 and components 940 - 1 to 940 - 3 in the fourth second template candidate 940 .
  • the web page generating apparatus may provide the extracted component candidates to the user (S705), and may receive a user input for selecting at least one of the extracted component candidates (S706).
  • the web page generating device may insert the selected component candidate into a designated area of the first template candidate (S707).
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of recommending component selection and template editing according to an embodiment of the present invention.
  • the apparatus for generating a web page may provide a user with a selection interface 1010 through which at least one of the extracted component candidates 910-1 to 940-2 may be selected.
  • the user inputs a selection (for example, a specific second template candidate 910-2, 930-2, 940-1) can be selected and dragging and dropping to the designated area 820) can be performed, and the web page generating device can perform component candidates selected by the user (910-2, 930-2, 940- 1) may be inserted into the designated area 820.
  • the web page generating device applies an automatic fitting function when inserting the component candidates 910-2, 930-2, and 940-1, and adjusts the size, arrangement, and composition of the component candidates 910-2, 930-2, and 940-1. , Layout, etc. can be inserted by automatically adjusting/fitting to the designated area. For example, as illustrated in this figure, when a plurality of component candidates 910-2, 930-2, and 940-1 are selected by a user input, the web page generating apparatus selects three component candidates 910-2. , 930-2, and 940-1) can be inserted into the designated area 820 after automatically adjusting their size, shape, and layout so that all of them can be inserted into the designated area 820 without duplication.
  • the web page generating device may provide a component search function so that a user can directly search for a component to be inserted into the designated area 820 .
  • the user can directly search for and insert a desired component by directly inputting information about a tag to be inserted into the designated area 820 through the corresponding function.
  • the method for extracting component candidates described above may be performed based on a pre-constructed component recommendation model by AI learning a plurality of templates according to an embodiment.
  • the component recommendation model is a component candidate prediction model built by AI learning the component type, position, composition, arrangement and/or layout of each of a plurality of templates.
  • an operation of predicting a component candidate having a high possibility of being inserted into the designated area 820 may be performed.
  • the component recommendation model learns the components 910-1 to 940-3 included in the designated area 820 from the previously extracted second template candidates 910 to 940, and converts the components to the designated area 820. Insertion patterns/characteristics/features can be extracted.
  • the component recommendation model may predict a component candidate having a high possibility of being inserted into the designated region 820 based on the extracted insertion pattern/characteristic/feature, and provide/recommend it to the user.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a template market according to an embodiment of the present invention.
  • the web page generating device templates the web page and registers/stores the web page together with related information in a cloud database. Templates registered/stored in the database can be automatically linked to the template market and registered as sales targets. Registered/stored templates can be used as template sample data recommended/learned when other webs are created later.
  • Templates may be classified according to category information input by a user when creating a web page and registered for sale in the template market. Templates can be recommended in order based on sales information such as popularity ranking, number of sales, cumulative sales amount, cumulative sales volume, rating, and/or user reviews, and according to the order of recommendation, as illustrated in this figure, the template market is ranked at the top. may be exposed. Components included in the template may also be registered in the template market as a separate sale target, and may be exposed according to a recommendation order as illustrated in this figure.
  • the template purchased by the user may be loaded into the user's web page generating device, and a web page may be created by freely editing according to the above-described embodiment.
  • a recommendation ranking (and/or sales information) of each template and/or component may also be stored in a database together with the corresponding template and/or component, and may be used as a criterion for assigning weight when determining similarity. For example, more weight may be assigned to a template and/or component having a higher recommendation rank in determining similarity.
  • An embodiment according to the present invention may be implemented by various means, for example, hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • one embodiment of the present invention provides one or more application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), FPGAs ( field programmable gate arrays), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, etc.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • processors controllers, microcontrollers, microprocessors, etc.
  • an embodiment of the present invention is implemented in the form of a module, procedure, function, etc. that performs the functions or operations described above, and is stored on a recording medium readable through various computer means.
  • the recording medium may include program commands, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • Program instructions recorded on the recording medium may be those specially designed and configured for the present invention, or those known and usable to those skilled in computer software.
  • recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs (Compact Disk Read Only Memory) and DVDs (Digital Video Disks), floptical It includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, such as a floptical disk, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions may include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like as well as machine language codes generated by a compiler. These hardware devices may be configured to act as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
  • an apparatus or terminal according to the present invention may be driven by a command that causes one or more processors to perform the functions and processes described above.
  • such instructions may include interpreted instructions, such as script instructions such as JavaScript or ECMAScript instructions, or executable code or other instructions stored on a computer readable medium.
  • the device according to the present invention may be implemented in a distributed manner over a network, such as a server farm, or may be implemented in a single computer device.
  • a computer program (also known as a program, software, software application, script or code) loaded into a device according to the present invention and executing the method according to the present invention includes a compiled or interpreted language or a priori or procedural language. It can be written in any form of programming language, and can be deployed in any form, including stand-alone programs, modules, components, subroutines, or other units suitable for use in a computer environment.
  • a computer program does not necessarily correspond to a file in a file system.
  • a program may be in a single file provided to the requested program, or in multiple interacting files (e.g., one or more modules, subprograms, or files that store portions of code), or parts of files that hold other programs or data. (eg, one or more scripts stored within a markup language document).
  • a computer program may be deployed to be executed on a single computer or multiple computers located at one site or distributed across multiple sites and interconnected by a communication network.

Abstract

A template recommendation method for creating a web page, according to one embodiment of the present invention, may comprise the steps of: receiving, from a user, category information, for each category item, for a web page to be created; extracting, as first template candidates, templates, among a plurality of pre-registered templates, having category information having a predetermined level of or higher degree of similarity with the received category information; providing the extracted first template candidates to the user; receiving a user input for selecting at least one of the first template candidates; and creating the web page on the basis of the selected first template candidate.

Description

머신러닝 기반의 웹 페이지 템플릿 추천 방법 및 이를 위한 장치Machine learning-based web page template recommendation method and device therefor
본 명세서는 머신러닝 기반의 웹 페이지 템플릿 추천 방법 및 이를 위한 장치를 제안한다. This specification proposes a method for recommending a web page template based on machine learning and an apparatus therefor.
최근 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술이 급격히 발전하고 있으며, 인공지능 기술을 이용한 서비스가 다양한 분야에서 광범위하게 제공되고 있다. 머신러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합이다. 학습과 개선을 위해 명시적으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 경험을 통해 개선하도록 훈련하는 데 중점을 둔다. 머신러닝에서 알고리즘은 대규모 데이터 세트에서 패턴과 상관 관계를 찾고 분석을 토대로 최적의 의사결정과 예측을 수행하도록 훈련/학습된다. 머신러닝 어플리케이션은 적용을 통해 개선되며 이용 가능한 데이터가 증가할수록 더욱 정확해진다. 머신러닝의 응용 분야는 주거 공간부터 장바구니, 엔터테인먼트 미디어, 의료에 이르기까지 우리 주변에 퍼져 있으며, 최근 응용 범위 확장에 따라 더욱 빠르게 발전하고 있다.Recently, artificial intelligence (AI) technology is rapidly developing, and services using artificial intelligence technology are widely provided in various fields. Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI). Instead of explicitly programming computers to learn and improve, the focus is on training computers to learn from data and improve from experience. In machine learning, algorithms are trained/learned to find patterns and correlations in large data sets and make optimal decisions and predictions based on the analysis. Machine learning applications improve through application and become more accurate as the available data increases. Applications of machine learning are spread all around us, from living spaces to shopping carts, entertainment media, and medical care, and are developing more rapidly with the recent expansion of the application range.
기존에 머신러닝 기술을 이용하여 웹 페이지 생성 방식에 적용/응용하려는 여러 시도가 있어왔으나, 머신러닝 기술 자체의 높은 기술적 난이도로 인해 비전문가가 이를 이용하여 웹 페이지를 생성하는 데는 많은 어려움이 존재하였다. There have been several attempts to apply/apply webpage generation methods using machine learning technology in the past, but due to the high technical difficulty of machine learning technology itself, there were many difficulties for non-experts to use it to create webpages.
따라서, 본 명세서에서는 이러한 머신러닝 분야를 웹 페이지 생성에 기본이 되는 '템플릿 추천 방식'에 적용하고 사용자가 보다 쉽게 웹 페이지를 구성/편집할 수 있도록 웹 페이지 생성/편집 툴을 제공하여, 사용자가 플랫폼을 통해 추천된 템플릿을 선택/편집하는 것만으로도 간단하게 원하는 디자인의 웹 페이지를 효율적으로 생성할 수 있도록 하는 데 그 목적이 있다.Therefore, in this specification, the field of machine learning is applied to the 'template recommendation method', which is the basis for web page creation, and a web page creation/editing tool is provided so that users can more easily compose/edit web pages, so that users can Its purpose is to efficiently create a web page with a desired design simply by selecting/editing a template recommended through the platform.
본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법에 있어서, 생성할 웹 페이지에 대한 카테고리 정보를 카테고리 항목별로 사용자로부터 입력받는 단계; 기등록되어 있는 복수의 템플릿 중, 입력받은 카테고리 정보와 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 카테고리 정보를 갖는 템플릿을, 제1 템플릿 후보로서 추출하는 단계; 추출한 제1 템플릿 후보를 상기 사용자에게 제공하는 단계; 상기 제1 템플릿 후보 중 적어도 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및 선택된 제1 템플릿 후보를 기초로 웹 페이지를 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.A method for recommending a template for creating a web page according to an embodiment of the present invention, comprising: receiving category information about a web page to be created from a user for each category item; extracting, from among a plurality of pre-registered templates, a template having category information having a higher degree of similarity with the input category information than a preset level, as a first template candidate; providing the extracted first template candidate to the user; receiving a user input for selecting at least one of the first template candidates; and generating a web page based on the selected first template candidate. can include
본 발명의 일 실시예에 따르면, 머신러닝에 대한 기술 이해도가 높지 않은 비전문가도 쉽게 웹 페이지를 생성 및 편집할 수 있다는 효과가 있다. According to an embodiment of the present invention, there is an effect that non-experts who do not have a high technical understanding of machine learning can easily create and edit web pages.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 템플릿의 각 영역별로 삽입할 컴포넌트를 추천해주므로, 사용자가 일일이 컴포넌트를 생성하거나 검색할 필요가 없어 사용성 및 편의성이 증대되며, 웹 페이지 생성/편집의 자유가 매우 높다는 효과가 있다.In addition, according to one embodiment of the present invention, since components to be inserted for each area of the template are recommended, the user does not need to create or search for components individually, increasing usability and convenience, and freedom in creating/editing web pages. has a very high effect.
이외의 본 발명에 대한 효과는, 이하에서 각 도면 및 실시예를 참조하여 후술하기로 한다.Other effects of the present invention will be described below with reference to the respective drawings and embodiments.
도 1 및 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성 장치의 블록도이다. 1 and 2 are block diagrams of a web page generating device according to an embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법을 예시한 순서도이다. 3 is a flowchart illustrating a template recommendation method for generating a web page according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 카테고리 항목별 카테고리 정보 입력창을 예시한 도면이다. 4 is a diagram illustrating a category information input window for each category item according to an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 결정 트리를 예시한 도면이다. 5 is a diagram illustrating a decision tree according to an embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 템플릿 후보 추천/제공 화면을 예시한 도면이다.6 is a diagram illustrating a screen for recommending/providing a first template candidate according to an embodiment of the present invention.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트 추천 방법을 예시한 순서도이다. 7 is a flowchart illustrating a component recommendation method according to an embodiment of the present invention.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 편집 중인 제1 템플릿 후보를 예시한 도면이다. 8 is a diagram illustrating a first template candidate being edited according to an embodiment of the present invention.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트 후보 추출 실시예를 예시한 도면이다. 9 is a diagram illustrating an embodiment of component candidate extraction according to an embodiment of the present invention.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 컴포넌트 선택 및 템플릿 편집 실시예를 예시한 도면이다.10 is a diagram illustrating an example of recommending component selection and template editing according to an embodiment of the present invention.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 템플릿 마켓을 예시한 도면이다.11 is a diagram illustrating a template market according to an embodiment of the present invention.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Since the technology to be described below can have various changes and various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail. However, this is not intended to limit the technology described below to specific embodiments, and it should be understood to include all modifications, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the technology described below.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 예를 들어, 'A 및/또는 B'는 'A 또는 B 중 적어도 하나'의 의미로 해석될 수 있다. 또한, '/'는 '및' 또는 '또는'으로 해석될 수 있다.Terms such as first, second, A, B, etc. may be used to describe various elements, but the elements are not limited by the above terms, and are merely used to distinguish one element from another. used only as For example, without departing from the scope of the technology described below, a first element may be referred to as a second element, and similarly, the second element may be referred to as a first element. The terms and/or include any combination of a plurality of related recited items or any of a plurality of related recited items. For example, 'A and/or B' may be interpreted as meaning 'at least one of A or B'. Also, '/' can be interpreted as 'and' or 'or'.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.In the terms used in this specification, singular expressions should be understood to include plural expressions unless clearly interpreted differently in context, and terms such as “comprising” refer to the described features, numbers, steps, operations, and components. , parts or combinations thereof, but it should be understood that it does not exclude the possibility of the presence or addition of one or more other features or numbers, step-action components, parts or combinations thereof.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.Prior to a detailed description of the drawings, it is to be clarified that the classification of components in the present specification is merely a classification for each main function in charge of each component. That is, two or more components to be described below may be combined into one component, or one component may be divided into two or more for each more subdivided function. In addition, each component to be described below may additionally perform some or all of the functions of other components in addition to its main function, and some of the main functions of each component may be performed by other components. Of course, it may be dedicated and performed by .
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In addition, in performing a method or method of operation, each process constituting the method may occur in a different order from the specified order unless a specific order is clearly described in context. That is, each process may occur in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the reverse order.
본 명세서에서 제안하는 웹 페이지 생성 장치는, 본 명세서에서 제안되는 웹페이지 생성 방법/실시예가 수행/실행 가능하도록 구현된 어플리케이션/프로그램/웹사이트/웹페이지를 실행 중인 전자/웹 서버/기기/장치/단말에 해당할 수 있다. 따라서, 이하에서 별도로 설명하지 않더라도, 본 명세서에서 제안되는 방법/실시예는 상기 어플리케이션/프로그램/웹사이트/웹페이지가 실행 중인 서버/기기/장치/단말을 통해 수행/실행되는 것으로 해석될 수 있으며, 각 서버/기기/장치/단말의 동작은 상기 어플리케이션/프로그램/웹사이트/웹페이지의 동작/기능으로 해석될 수 있다. The web page generating device proposed in this specification is an electronic/web server/apparatus/device that executes an application/program/website/webpage implemented so that the webpage generating method/embodiment proposed in this specification can be performed/executed. / may correspond to the terminal. Therefore, even if not separately described below, the method/embodiment proposed in this specification can be interpreted as being performed/executed through the server/device/device/terminal where the application/program/website/webpage is running, , the operation of each server/device/device/terminal may be interpreted as the operation/function of the application/program/website/webpage.
도 1 및 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성 장치의 블록도이다. 1 and 2 are block diagrams of a web page generating device according to an embodiment of the present invention.
특히, 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성 장치(100)의 구성을 기능별로 구분한 블록도이며, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성 장치(100)의 구성을 하드웨어별로 구분한 블록도이다.In particular, FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a web page generating device 100 according to an embodiment of the present invention, divided by function, and FIG. 2 is a web page generating device 100 according to an embodiment of the present invention. It is a block diagram that divides the configuration by hardware.
먼저 도 1을 참조하면, 웹 페이지 생성 장치(100)는 웹 페이지 생성부(110), 템플릿 저장부(120), 템플릿 추천부(130) 및/또는 템플릿 마켓부(140)를 포함할 수 있다. First, referring to FIG. 1 , the web page generating device 100 may include a web page generating unit 110, a template storage unit 120, a template recommendation unit 130, and/or a template market unit 140. .
웹 페이지 생성부(110)는 웹 페이지를 생성 및 편집하는 구성에 해당할 수 있다. 보다 상세하게는, 웹 페이지 생성부(110)는 웹 페이지를 구성하는 요소인 템플릿 및 컴포넌트를 사용자 입력에 기초하여 업로드, 생성, 편집, 배치, 삭제 및/또는 조작하는 기능을 제공하는 구성에 해당할 수 있다. 템플릿은 기생성되어 웹 페이지 생성 장치(100)에 사전 저장되어 있는 웹 페이지의 양식/형식에 해당할 수 있으며, 컴포넌트는 데이터가 시각화된 요소로서 템플릿 내에 배치될 수 있다. 컴포넌트의 예로는, 이미지, 동영상, 사진, 텍스트, 그래프, 표, GUI, 아이콘, 태그 등이 있을 수 있다. 웹 페이지 생성부(110)는 이러한 템플릿 및/또는 컴포넌트의 선택/업로드/편집/삭제 기능 등을 제공하여, 사용자가 자유롭게 웹 페이지를 구성하는 환경을 제공할 수 있다. 나아가, 웹 페이지 생성부(110)는 높은 수준의 커스터마이징 기능을 구현하기 위해, 소스 코드를 참조하여 수정할 수 있는 소스 코드 기반 편집 기능을 추가로 제공할 수 있다. 사용자(특히, 전문가)는 이를 통해, 보다 섬세하게 자신이 원하는 디자인의 웹 페이지를 생성/편집할 수 있다. The web page generator 110 may correspond to a component that creates and edits a web page. More specifically, the web page generation unit 110 corresponds to a configuration that provides a function of uploading, creating, editing, arranging, deleting, and/or manipulating templates and components, which are elements constituting a web page, based on user input. can do. The template may correspond to a form/format of a web page that is pre-generated and pre-stored in the web page generating device 100, and a component may be placed in the template as an element in which data is visualized. Examples of components may include images, videos, photos, text, graphs, tables, GUIs, icons, tags, and the like. The web page generation unit 110 may provide an environment in which the user freely composes a web page by providing a function of selecting/uploading/editing/deleting such templates and/or components. Furthermore, the web page generation unit 110 may additionally provide a source code-based editing function that can be modified by referring to the source code in order to implement a high-level customizing function. Through this, users (especially experts) can more delicately create/edit web pages with desired designs.
템플릿 저장부(120)는 웹 페이지 생성부(110)에서 생성된 웹 페이지의 템플릿을 저장하는 구성에 해당할 수 있다. 템플릿 저장부(120)는 웹 페이지 생성 장치(100)에 포함되어 있는 저장 공간을 이용하여 템플릿을 저장하거나, 온라인 저장 공간인 클라우드를 활용하여 템플릿을 저장할 수 있다. 템플릿 저장부(120)는 다양한 템플릿 및 이들에 대한 상세 정보(예를 들어, 카테고리 정보 등)가 포함된 데이터 베이스를 앞서 상술한 저장 공간에 구축할 수 있다. 이렇게 데이터 베이스에 저장된/등록된 템플릿은 템플릿 추천 및 판매에 활용될 수 있다. The template storage unit 120 may correspond to a configuration for storing a template of a web page generated by the web page generator 110 . The template storage unit 120 may store a template using a storage space included in the web page generating device 100 or may store a template using a cloud, which is an online storage space. The template storage unit 120 may build a database including various templates and detailed information (eg, category information) on them in the aforementioned storage space. The templates stored/registered in the database can be used for recommending and selling templates.
템플릿 추천부(130)는 웹 페이지 생성의 기본이 되는 템플릿 및/또는 템플릿 내에 삽입할 컴포넌트를 추천하는 구성에 해당할 수 있다. The template recommendation unit 130 may correspond to a component that recommends a template that is a basis for creating a web page and/or a component to be inserted into the template.
특히, 제1 실시예로서 템플릿 추천부(130)는 (서비스) 카테고리 정보의 유사도를 기준으로 템플릿을 추천하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서 카테고리 정보는, 웹 페이지와 관련된 서비스 관련 정보를 일컫는 것으로, 기설정된 카테고리 항목별로 사용자에 의해 입력될 수 있다. 이렇듯 카테고리 정보의 유사도를 기준으로 템플릿을 추천하는 이유는, 웹 페이지를 통해 제공할 서비스 분야, 웹 페이지를 이용할 주 서비스 고객층, 웹 페이지의 주기능 및 부가 기능, 웹 페이지의 디자인 컨셉, 웹 페이지의 색상 및/또는 웹 페이지 운영자/관리자의 직업 등의 유사도가 높을수록 유사한 디자인/레이아웃/구도의 템플렛이 차용될 가능성이 매우 높기 때문이다. In particular, as a first embodiment, the template recommendation unit 130 may perform a function of recommending a template based on similarity of (service) category information. Here, the category information refers to service-related information related to a web page, and may be input by a user for each preset category item. The reason for recommending templates based on the similarity of category information is the service field to be provided through the web page, the main service customer group that will use the web page, the main and additional functions of the web page, the design concept of the web page, and the design concept of the web page. This is because the higher the degree of similarity, such as color and/or job of the operator/manager of the web page, the higher the possibility that a template having a similar design/layout/composition will be borrowed.
예를 들어, 대부분의 온라인 쇼핑몰 웹 페이지의 경우, 좌측에는 상품 카테고리 선택 인터페이스, 우측에는 선택된 상품 카테고리에 포함된 상품 및 상품 소개 인터페이스가 배치된 레이아웃을 갖는 템플릿을 공통적으로 차용한다. 온라인 쇼핑몰을 이용하는 소비자들은 이러한 온라인 쇼핑몰 레이아웃/구도에 매우 익숙해져 있기 때문에, 전혀 새로운 레이아웃이 차용된 템플릿을 사용하여 웹 페이지를 구성하는 경우, 소비자들의 이용 만족도 및 편의성은 크게 떨어질 위험이 있다. 또한, 이러한 레이아웃/구도가 상품을 한 눈에 파악하기 쉬워 매우 효율적이다. For example, in the case of most online shopping mall web pages, a template having a layout in which a product category selection interface is placed on the left side and products included in the selected product category and a product introduction interface are placed on the right side is commonly borrowed. Since consumers using online shopping malls are very accustomed to such online shopping mall layouts/compositions, when a web page is constructed using a template from which a completely new layout is borrowed, there is a risk that consumers' satisfaction and convenience may significantly decrease. In addition, this layout/composition is very efficient because it is easy to grasp the product at a glance.
이러한 점에 착안하여, 템플릿 추천부(130)는 사용자가 생성하고자 하는 웹 페이지의 카테고리 정보와 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 템플릿을 제1 템플릿 후보로서 추천할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 직접 처음부터 템플릿을 작성할 필요가 없어 업무 난이도 및 시간이 감축되며, 유사한 서비스 분야의 레이아웃을 차용하기 때문에, 해당 서비스를 이용하는 소비자들의 입장에서는 웹 페이지 사용 편의성이 일정 수준 이상으로 확보된다는 효과가 있다. 템플릿 추천부(130)의 보다 구체적인 템플릿 추천 동작에 대해서는 도 3을 참조하여 이하에서 상세히 후술하기로 한다. In view of this point, the template recommendation unit 130 may recommend, as a first template candidate, a template having a higher degree of similarity with category information of a web page to be created by the user than a predetermined level. Through this, the user does not have to create a template directly from scratch, reducing the difficulty and time of work, and since the layout of similar service fields is borrowed, the convenience of using the web page is secured to a certain level or higher for consumers using the service. It works. A more specific template recommendation operation of the template recommendation unit 130 will be described in detail below with reference to FIG. 3 .
이와 유사하게, 제2 실시예로서 템플릿 추천부(130)는 템플릿 레이아웃/구성/구도의 유사도를 기준으로 컴포넌트를 추천하는 기능을 제공할 수 있다. 본 실시예에서 템플릿 추천부(130)는, 주변의 컴포넌트(예를 들어, 컴포넌트의 종류, 위치, 레이아웃, 구성, 구도, 배치 등)의 유사도를 기초로 특정 영역에 삽입할 컴포넌트를 추천할 수 있다. 이 역시, 주변 컴포넌트의 유사도가 높을수록 특정 영역에 삽입될 컴포넌트가 유사할 가능성이 매우 높으며, 유사한 컴포넌트를 삽입하는 것이 전체 웹 페이지를 구성하는 데 있어 효율적이기 때문이다. 템플릿 추천부(130)의 보다 구체적인 컴포넌트 추천 동작에 대해서는 도 7을 참조하여 이하에서 상세히 후술하기로 한다. Similarly, as a second embodiment, the template recommendation unit 130 may provide a function of recommending a component based on the similarity of the template layout/composition/composition. In this embodiment, the template recommendation unit 130 may recommend a component to be inserted into a specific area based on the similarity of neighboring components (eg, component type, location, layout, composition, composition, arrangement, etc.) there is. This is also because the higher the similarity of neighboring components, the higher the likelihood that components to be inserted in a specific area will be similar, and inserting similar components is efficient in constructing the entire web page. A more specific component recommendation operation of the template recommendation unit 130 will be described in detail below with reference to FIG. 7 .
템플릿 추천부(130)에 의해 추천된 템플릿 및/또는 컴포넌트는 웹 페이지 생성부(110)를 통해 사용자에게 제공될 수 있으며, 사용자는 추천된 템플릿 및/또는 컴포넌트에 대한 사용자 입력(예를 들어, 드래그 앤 드랍 입력, 선택 입력 등)을 수행해 편집함으로써 간편하게 원하는 웹 페이지를 구성할 수 있다. 완성된 웹 페이지는 템플릿으로서 템플릿 저장부(120)에 저장/등록될 수 있다. The template and/or component recommended by the template recommendation unit 130 may be provided to the user through the web page generator 110, and the user inputs (eg, Drag and drop input, selection input, etc.) can be performed and edited to easily compose the desired web page. The completed web page may be stored/registered in the template storage unit 120 as a template.
템플릿 마켓부(140)는 템플릿을 판매 및 구매할 수 있는 마켓 인터페이스를 제공하는 구성에 해당할 수 있다. 특히, 템플릿 마켓부(140)는 사용자 입력에 기초하여 템플릿 저장부(120)에 저장/등록되어 있는 적어도 하나의 템플릿을 마켓에 업로드하여 판매하거나, 마켓에 업로드되어 있는 템플릿을 구매할 수 있다. 구매한 템플릿은 웹 페이지 생성부(110)를 통해 사용자에게 제공될 수 있다. The template market unit 140 may correspond to a configuration that provides a market interface through which templates can be sold and purchased. In particular, the template market unit 140 may upload and sell at least one template stored/registered in the template storage unit 120 to the market or purchase a template uploaded to the market based on a user input. The purchased template may be provided to the user through the web page creation unit 110 .
템플릿 마켓부(140)는 각 템플릿별 판매자 정보, 판매 정보(예를 들어, 판매 가격, 이용 기한, 카테고리 정보 등), 구매 내역 정보, 인기 순위 정보 등과 같은 다양한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 나아가, 템플릿 마켓부(140)는 이러한 정보를 템플릿 추천부(130)에도 제공하여, 템플릿 추천부(130)가 보다 높은 정확도로 사용자가 원하는 템플릿을 적절히 추천하기 위한 학습/샘플 데이터로 활용할 수 있도록 할 수 있다. The template market unit 140 may provide a user with various information such as seller information for each template, sales information (eg, sales price, expiration date, category information, etc.), purchase history information, and popularity ranking information. Furthermore, the template market unit 140 also provides this information to the template recommendation unit 130 so that the template recommendation unit 130 can utilize it as learning/sample data for appropriately recommending a template desired by the user with higher accuracy. can do.
도 2를 참조하면, 웹 페이지 생성 장치(100)는 제어부(210), 메모리부(220), 디스플레이부(230), 통신부(240) 및/또는 사용자 입력부(250)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2 , the web page generating device 100 may include a control unit 210, a memory unit 220, a display unit 230, a communication unit 240, and/or a user input unit 250.
제어부(210)는 웹 페이지 생성 장치(100)에 포함되어 있는 다른 구성을 제어하여 본 명세서에서 제안된 실시예를 수행할 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 웹 페이지 생성 장치(100)는 제어부(210)로 대체되어 설명될 수 있다. 제어부(210)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), AP(Application Processor), 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 적어도 하나 포함하여 구성될 수 있다. 제어부(210)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 어플리케이션 및/또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다.The controller 210 may control other components included in the web page generating apparatus 100 to perform the embodiments proposed in this specification. Therefore, in this specification, the web page generating device 100 may be replaced with the control unit 210 and described. The controller 210 includes at least one CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processor Unit), MCU (Micro Controller Unit), AP (Application Processor), or any type of processor well known in the art. can be configured. The controller 210 may perform calculations for at least one application and/or program for executing a method according to embodiments of the present invention.
메모리부(220)는, 비디오, 오디오, 사진, 동영상, 어플리케이션 등 다양한 디지털 데이터를 저장할 수 있다. 특히, 메모리부(220)는 복수의 템플릿, 복수의 템플릿별 카테고리 정보 등 웹 페이지 생성과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 메모리부(220)는 플래시 메모리, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive), 클라우드 등의 다양한 디지털 데이터 저장 공간에 해당할 수 있다.The memory unit 220 may store various digital data such as video, audio, photos, moving pictures, and applications. In particular, the memory unit 220 may store various information related to web page generation, such as a plurality of templates and category information for each template. The memory unit 220 may correspond to various digital data storage spaces such as a flash memory, a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), and a cloud.
디스플레이부(230)는 시각으로 인식 가능한 다양한 객체를 출력하는 구성에 해당할 수 있다. 특히, 디스플레이부(230)는 웹 페이지, 템플릿, 컴포넌트 등 본 명세서에서 제안된 실시예를 수행하기 위해 필요한 시각적 객체를 출력하는 기능을 수행할 수 있다. The display unit 230 may correspond to a component that outputs various visually recognizable objects. In particular, the display unit 230 may perform a function of outputting visual objects necessary for performing the embodiments proposed in this specification, such as web pages, templates, and components.
통신부(240)는 적어도 하나의 유/무선 통신 프로토콜을 사용하여 외부 장치/서버와 통신을 수행할 수 있다. The communication unit 240 may communicate with an external device/server using at least one wired/wireless communication protocol.
사용자 입력부(250)는 적어도 하나의 센서를 이용/구비하여 웹 페이지 생성 장치(100)에 대한 다양한 사용자 입력을 센싱하고, 센싱 결과를 제어부(210)로 전송할 수 있다. 적어도 하나의 센서로는, 예를 들어 중력(gravity) 센서, 지자기 센서, 모션 센서, 자이로스코프 센서, 가속도 센서, 적외선 센서, 기울임(inclination) 센서, 밝기 센서, 고도 센서, 후각 센서, 온도 센서, 뎁스 센서, 압력 센서, 밴딩 센서, 오디오 센서, 비디오 센서, GPS(Global Positioning System) 센서, 터치 센서 및 그립 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. The user input unit 250 may use/equip with at least one sensor to sense various user inputs to the web page generating device 100 and transmit sensing results to the control unit 210 . The at least one sensor may include, for example, a gravity sensor, a geomagnetic sensor, a motion sensor, a gyroscope sensor, an acceleration sensor, an infrared sensor, an inclination sensor, a brightness sensor, an altitude sensor, an olfactory sensor, a temperature sensor, It may include at least one of a depth sensor, a pressure sensor, a bending sensor, an audio sensor, a video sensor, a Global Positioning System (GPS) sensor, a touch sensor, and a grip sensor.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법을 예시한 순서도이다. 3 is a flowchart illustrating a template recommendation method for generating a web page according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 웹 페이지 생성 장치는 생성할 웹 페이지에 대한 카테고리 정보를 기설정된 카테고리 항목별로 사용자로부터 입력받을 수 있다(S301). 여기서, 기설정된 카테고리 항목은, 웹 페이지를 통해 제공할 서비스 분야, 웹 페이지를 이용할 주 서비스 고객층, 상기 웹 페이지의 주 기능, 상기 웹 페이지의 부가 기능, 웹 페이지의 디자인 컨셉, 웹 페이지의 색상 및/또는 상기 웹 페이지 운영자의 직업 등과 같이, 웹 페이지 서비스 분야와 관련된 카테고리 정보를 사용자로부터 입력받기 위한 항목으로 관리자/운영자에 의해 설정될 수 잇다. Referring to FIG. 3 , the apparatus for creating a web page may receive category information about a web page to be generated from a user for each preset category item (S301). Here, the predetermined category items include a service field to be provided through the web page, a main service customer group using the web page, a main function of the web page, an additional function of the web page, a design concept of the web page, a color of the web page, and / or the category information related to the web page service field, such as the occupation of the web page operator, can be set by the administrator/operator as an item for receiving input from the user.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 카테고리 항목별 카테고리 정보 입력창을 예시한 도면이다. 4 is a diagram illustrating a category information input window for each category item according to an embodiment of the present invention.
도 4에 예시한 바와 같이, 웹 페이지 생성 장치는 템플릿 추천에 활용할 카테고리 정보를 입력받기 위한 입력창을 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 입력창에 제시된 카테고리 항목별로, 생성할 웹 페이지에 대한 카테고리 정보를 입력할 수 있다. As illustrated in FIG. 4 , the web page generating device may provide the user with an input window for receiving category information to be used for recommending a template. The user may input category information about a web page to be created for each category item presented in the input window.
다시 도 3을 참조하면, 다음으로 웹 페이지 생성 장치는 템플릿 저장부에 기등록/기저장되어 있는 복수의 템플릿 중, 입력받은 카테고리 정보와 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 카테고리 정보를 갖는 템플릿을, 제1 템플릿 후보로서 추출할 수 있다(S302). 유사도를 기반으로 한 제1 템플릿 후보의 추출은, 실시예에 따라 다양한 방식으로 수행될 수 있다.Referring again to FIG. 3, next, the web page generating device selects a template having category information having a similarity with the input category information that is higher than or equal to a predetermined level, among a plurality of templates pre-registered/pre-stored in the template storage unit, It can be extracted as a first template candidate (S302). Extraction of the first template candidate based on similarity may be performed in various ways according to embodiments.
일 실시예로서, 웹 페이지 생성 장치는 복수의 템플릿 중, 입력된 카테고리 정보와의 매칭율/개수/정도가 기설정된 비율/개수/정도를 초과하는 템플릿을 제1 템플릿 후보로서 추출할 수 있다. 이때, 중요도가 높은 카테고리 정보에는 가중치가 할당되어 매칭율/개수/정도가 도출될 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 분야 항목의 중요도가 다른 항목에 비해 더 높은 경우, 해당 분야의 개수에 0.5의 가중치가 할당될 수 있으며, 해당 항목에 대한 정보 매칭 시 매칭 개수는 1개가 아닌 1.5개로 산출될 수 있다. As an embodiment, the web page generating device may extract, as a first template candidate, a template whose matching rate/number/degree with input category information exceeds a preset ratio/number/degree among a plurality of templates. In this case, a weight is assigned to category information having a high degree of importance, and a matching rate/number/degree may be derived. For example, if the importance of an item in the field of service provision is higher than that of other items, a weight of 0.5 may be assigned to the number of relevant fields, and when matching information on the corresponding item, the number of matches will be calculated as 1.5 instead of 1. can
다른 실시예로서, 웹 페이지 생성 장치는 머신러닝을 기반으로 템플릿 저장부에 기등록/기저장되어 있는 복수의 템플릿을 AI 학습하여 템플릿 유사군 분류 모델을 구축하고, 구축한 모델을 이용하여 제1 템플릿 후보를 추출할 수 있다. 템플릿 유사군 분류 모델은, 템플릿에 대하여 입력된 카테고리 정보를, 매칭율/개수/정도를 기준으로 템플릿 유사군을 분류하여 분류하여 출력하는 모델에 해당할 수 있다. 이때, 웹 페이지 생성 장치는 다양한 머신러닝 기술을 활용/응용/적용하여 템플릿 유사군 분류 모델을 구축/생성할 수 있으며, 결정 트리를 이용한 유사군 분류 모델 구축 방법은 도 5를 참조하여 이하에서 후술한다.As another embodiment, the web page generation device builds a template similar group classification model by AI learning a plurality of templates pre-registered/pre-stored in the template storage based on machine learning, and using the built model, the first Template candidates can be extracted. The template similar group classification model may correspond to a model that classifies and outputs the template similar group based on the matching rate/number/degree of category information input for the template. At this time, the web page generating device may build/create a template similar group classification model by utilizing/application/applying various machine learning technologies, and a similar group classification model construction method using a decision tree will be described later with reference to FIG. 5 do.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 결정 트리를 예시한 도면이다. 5 is a diagram illustrating a decision tree according to an embodiment of the present invention.
웹 페이지 생성 장치는, 도 5에 도시한 바와 같이, 각 결정 단계(S501~S503)별 분류 기준이 카테고리 항목과 대응하는 결정 트리(500)를 생성할 수 있다. As shown in FIG. 5 , the web page generating device may generate a decision tree 500 in which classification criteria for each decision step (S501 to S503) correspond to category items.
이를 위해 우선, 웹 페이지 생성 장치는 복수의 템플릿간 템플릿 유사도를 기초로 기설정된 개수(예를 들어, 10개)의 템플릿 유사군으로 분류할 수 있다. 템플릿 유사도는, 템플릿 내 포함된 컴포넌트의 종류, 배치, 레이아웃, 구도, 크기, 디자인, 색상 등 시각적인/디자인적인 요소의 유사도를 의미할 수 있다. 웹 페이지 생성 장치는 각 유사군별 템플릿을 AI 학습하여, 각 유사군별로 공통되는 카테고리 정보를 추출할 수 있다. 웹 페이지 생성 장치는 템플릿 유사군을 결정 트리(500)의 최종 노드로 지정하고, 각 최종 노드로 향하는 각 단계별 분류 기준은, 각 단계(S501~S503)별 대응하는 카테고리 항목에 대한 최종 노드(즉, 템플릿 유사군)의 추출 카테고리 정보로 설정할 수 있다. To this end, first, the web page generating device may classify into a predetermined number (eg, 10) template similarity groups based on template similarity between a plurality of templates. Template similarity may refer to the similarity of visual/design elements such as type, arrangement, layout, composition, size, design, and color of components included in the template. The web page generating device may perform AI learning on templates for each similarity group and extract category information common to each similarity group. The web page generating device designates the similar group of templates as the final node of the decision tree 500, and the classification criterion for each step toward each final node is the final node for the category item corresponding to each step (S501 to S503) (i.e., , template similar group) can be set as extraction category information.
예를 들어, 도 5에 예시한 바와 같이, 최종 노드가 제1 템플릿 유사군이고, 제1 템플릿 유사군으로부터 도출된 카테고리 정보가 '쇼핑몰', '쇼핑몰 운영자', '여성'인 경우, 제1 템플릿 유사군을 향하는 결정 단계(S501~S503)별 분류 기준은 다음과 같이 설정될 수 있다.For example, as illustrated in FIG. 5 , when the final node is the first template similar group and the category information derived from the first template similar group is 'shopping mall', 'shopping mall operator', and 'female', the first Classification criteria for each decision step (S501 to S503) toward the template similar group may be set as follows.
- 제1 결정 단계(S501)(서비스 제공 분야 항목)의 S501-1: 쇼핑몰- S501-1 of the first decision step (S501) (service provision field item): shopping mall
- 제2 결정 단계(S502)(웹 페이지 운영자 직업)의 S502-1: 쇼핑몰 운영자- S502-1 of the second decision step (S502) (web page operator job): shopping mall operator
- 제3 결정 단계(S503)(웹 페이지 서비스 고객)의 S503-1: 여성- S503-1 of the third decision step (S503) (web page service customer): female
웹 페이지 생성 장치는 이렇게 완성된 결정 트리(500)에, 사용자로부터 입력받은 카테고리 정보를 입력함으로써, 입력된 카테고리 정보와 유사도가 높은 템플릿 유사군을 예측/도출할 수 있다. The web page generating device may predict/derive a template similarity group having a high similarity to the input category information by inputting the category information input from the user into the decision tree 500 thus completed.
웹 페이지 생성 장치는 이렇게 예측/도출한 템플릿 유사군으로 기분류되어 있는 템플릿을 제1 템플릿 후보로서 추출하거나, 각 템플릿 유사군의 템플릿을 AI 학습한 뒤 특징을 추출하여 직접 제1 템플릿 후보를 생성할 수도 있다. The web page generating device extracts the template classified as the predicted/derived template similar group as the first template candidate, or directly generates the first template candidate by extracting features after AI learning of the template of each template similar group. You may.
다시 도 3을 참조하면, 다음으로, 웹 페이지 생성 장치는 이렇게 추출/생성한 제1 템플릿 후보를 사용자에게 제공할 수 있다(S303). Referring back to FIG. 3 , next, the web page generating device may provide the first template candidate extracted/generated in this way to the user (S303).
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 템플릿 후보 추천/제공 화면을 예시한 도면이다.6 is a diagram illustrating a screen for recommending/providing a first template candidate according to an embodiment of the present invention.
도 6에 예시한 바와 같이, 웹 페이지 생성 장치는 추출/생성한 제1 템플릿 후보(610~640)를 사용자에게 제공/출력함으로써 사용자가 생성하고자 하는 웹 페이지 특징/속성에 부합하는 템플릿을 추천할 수 있다. 기등록/기저장된 템플릿이 제공되는 경우, 추천 순서는 템플릿의 인기/판매 정보를 기초로 결정될 수 있다. 예를 들어, 인기가 높거나 판매량이 높은 템플릿일수록, 추천 순위 상위에 랭크되어 사용자에게 제공/추천될 수 있다. As illustrated in FIG. 6 , the apparatus for generating a web page recommends a template that matches the characteristics/attributes of a web page that the user wants to create by providing/outputting the extracted/generated first template candidates 610 to 640 to the user. can When a pre-registered/pre-stored template is provided, a recommendation order may be determined based on popularity/sales information of the template. For example, a template with high popularity or high sales volume may be provided/recommended to the user by being ranked higher in the recommendation ranking.
다시 도 3을 참조하면, 다음으로, 웹 페이지 생성 장치는 제1 템플릿 후보 중 적어도 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하고(S304), 선택된 제1 템플릿 후보를 기초로 웹 페이지를 생성할 수 있다(S305). 특히, 웹 페이지 생성 장치는 선택된 제1 템플릿 후보에 대한 편집/에디터 툴/기능/인터페이스를 제공함으로써, 사용자가 제1 템플릿 후보를 자유롭게 편집할 수 있는 환경을 제공할 수 있다. Referring back to FIG. 3 , next, the web page generating device may receive a user input for selecting at least one of the first template candidates (S304), and generate a web page based on the selected first template candidate (S304). S305). In particular, the apparatus for creating a web page may provide an environment in which the user can freely edit the first template candidate by providing an editing/editor tool/function/interface for the selected first template candidate.
선택된 제1 템플릿 후보를 기반으로 생성된 웹 페이지의 템플릿은 관련 정보와 함께 데이터 베이스에 저장될 수 있다. 여기서 관련 정보는, 최종 완성된 템플릿에 포함된 컴포넌트(예를 들어, 도 6의 610-1~610-6)의 종류, 위치, 레이아웃, 구성, 구도, 배치, 디자인, 색상, 카테고리 정보 등 템플릿과 관련된 정보에 해당할 수 있다. 나아가, 이하에서 후술하겠지만, 템플릿이 템플릿 마켓에 등록되어 판매되는 경우에는, 인기/판매 순위, 누적 판매 금액, 평점 등과 같은 정보도 관련 정보로서 대응하는 템플릿에 대해서 데이터 베이스에 저장될 수 있다. The template of the web page generated based on the selected first template candidate may be stored in the database together with related information. Here, the related information includes the type, location, layout, composition, composition, arrangement, design, color, category information, etc. of the components (eg, 610-1 to 610-6 in FIG. 6) included in the final template template. may correspond to relevant information. Furthermore, as will be described later, when a template is registered and sold in the template market, information such as popularity/sales ranking, cumulative sales amount, rating, etc. may also be stored in the database for the corresponding template as related information.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트 추천 방법을 예시한 순서도이며, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 편집 중인 제1 템플릿 후보를 예시한 도면이다. 7 is a flowchart illustrating a component recommendation method according to an embodiment of the present invention, and FIG. 8 is a diagram illustrating a first template candidate being edited according to an embodiment of the present invention.
본 순서도에서 제안되는 컴포넌트 추천 방법은, 앞서 상술한 템플릿 추천 방법을 통해 선택된 제1 템플릿 후보를 편집하는 과정에서 적용되는 경우를 중심으로 설명하나 이에 한정되지 않으며, 제1 템플릿 후보의 선택 없이 사용자가 직접 처음부터 템플릿을 생성하는 경우에도 적용될 수 있음은 물론이다. The component recommendation method proposed in this flowchart will be described focusing on the case where it is applied in the process of editing the first template candidate selected through the above-described template recommendation method, but is not limited thereto, and the user can use the first template candidate without selecting the first template candidate. Of course, it can also be applied to the case of directly creating a template from scratch.
도 7 및 8을 참조하면, 우선 웹 페이지 생성 장치는 편집 중인 제1 템플릿 후보(810) 내에서 컴포넌트 삽입 영역(820)을 지정하는 사용자 입력(예를 들어, 드래그 입력 등)을 수신할 수 있다(S701). Referring to FIGS. 7 and 8 , the apparatus for creating a web page may first receive a user input (eg, a drag input, etc.) designating a component insertion area 820 within the first template candidate 810 being edited. (S701).
다음으로, 웹 페이지 생성 장치는 S701 단계에서 지정된 영역을 제외한 주변/나머지 영역에 포함된 컴포넌트(810-1~810-4)의 종류 및 위치 정보를 인식할 수 있다(S702). 여기서 컴포넌트(810-1~810-4)의 종류 정보는 이미지, 동영상, 사진, 텍스트, 그래프, 표, GUI, 아이콘, (HTML) 태그 및/또는 이들이 조합 정보를 포함할 수 있으며, 컴포넌트(810-1~810-4)의 위치 정보는 컴포넌트 각각의 지오메트리(geometry)(예를 들어, x, y 좌표 정보), 레이아웃, 배치, 구도, 크기 및/또는 이들의 조합 정보를 포함할 수 있다. Next, the web page generating apparatus may recognize types and location information of the components 810-1 to 810-4 included in the surrounding/surrounding area except for the area specified in step S701 (S702). Here, the type information of the components 810-1 to 810-4 may include image, video, photo, text, graph, table, GUI, icon, (HTML) tag, and/or combination information thereof, and the component 810 -1 to 810-4) may include geometry (eg, x, y coordinate information), layout, arrangement, composition, size, and/or combination information of each component.
다음으로, 웹 페이지 생성 장치는 인식한 컴포넌트(810-1~810-4)의 종류 및 위치의 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 제2 템플릿 후보를 데이터 베이스 상에서 탐색하여 추출할 수 있다(S703). 이때, 웹 페이지 생성 장치는 제2 템플릿 후보를 제1 템플릿 후보(810)와 동일한 템플릿 유사군 내에서만 탐색함으로써, 탐색 시간/부담을 줄일 수 있다. Next, the web page generating device may search for and extract a second template candidate in the database where the similarity of the type and location of the recognized components 810-1 to 810-4 is higher than a preset level (S703). . In this case, the web page generating apparatus may reduce search time/burden by searching for the second template candidate only within the same similar template group as the first template candidate 810 .
다음으로, 웹 페이지 생성 장치는 추출한 제2 템플릿 후보에서 지정된 영역(820)에 포함되어 있는 컴포넌트 후보를 추출할 수 있다(S704).Next, the web page generating device may extract component candidates included in the designated area 820 from the extracted second template candidates (S704).
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트 후보 추출 실시예를 예시한 도면이다. 9 is a diagram illustrating an embodiment of component candidate extraction according to an embodiment of the present invention.
본 도면에 예시한 바와 같이, 웹 페이지 생성 장치는, 도 8에서 예시된 제1 템플릿 후보(810)의 주변 컴포넌트(810-1~810-4)와 유사도가 높은 복수의 제2 템플릿 후보(910~940)를 추출할 수 있다. 웹 페이지 생성 장치는 이렇게 추출한 제2 템플릿 후보(910~940)에서 지정된 영역(820)에 포함되어 있는 적어도 하나의 컴포넌트 후보(910-1~940-3)를 추출할 수 있다. 본 도면을 기준으로 설명하면, 첫 번째 제2 템플릿 후보(910)에서는 910-1 내지 910-3 컴포넌트가, 두 번째 제2 템플릿 후보(920)에서는 920-1 컴포넌트가, 세 번째 제2 템플릿 후보(930)에서는 930-1 및 930-2가, 네 번째 제2 템플릿 후보(940)에서는 940-1 내지 940-3 컴포넌트가 컴포넌트 후보로서 추출될 수 있다. As illustrated in this figure, the apparatus for generating a web page includes a plurality of second template candidates 910 having a high similarity to the neighboring components 810-1 to 810-4 of the first template candidate 810 illustrated in FIG. ~ 940) can be extracted. The web page generating apparatus may extract at least one component candidate 910 - 1 to 940 - 3 included in the designated area 820 from the extracted second template candidates 910 to 940 . Referring to this drawing, components 910-1 to 910-3 are included in the first second template candidate 910, components 920-1 are included in the second second template candidate 920, and components 920-1 are included in the third second template candidate 920. Components 930 - 1 and 930 - 2 may be extracted as component candidates in 930 and components 940 - 1 to 940 - 3 in the fourth second template candidate 940 .
다시 도 7을 참조하면, 다음으로, 웹 페이지 생성 장치는 추출한 컴포넌트 후보를 사용자에게 제공할 수 있으며(S705), 추출한 컴포넌트 후보 중 적어도 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다(S706). 웹 페이지 생성 장치는 선택된 컴포넌트 후보를 제1 템플릿 후보의 지정된 영역에 삽입할 수 있다(S707).Referring back to FIG. 7 , next, the web page generating apparatus may provide the extracted component candidates to the user (S705), and may receive a user input for selecting at least one of the extracted component candidates (S706). The web page generating device may insert the selected component candidate into a designated area of the first template candidate (S707).
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 컴포넌트 선택 및 템플릿 편집 실시예를 예시한 도면이다.10 is a diagram illustrating an example of recommending component selection and template editing according to an embodiment of the present invention.
도 10을 참조하면, 웹 페이지 생성 장치는 추출한 컴포넌트 후보(910-1~940-2) 중 적어도 하나를 선택할 수 있는 선택 인터페이스(1010)를 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 추출된 컴포넌트 후보(910-1~940-2) 중 적어도 하나(910-2, 930-2, 940-1)에 대한 선택 입력(예를 들어, 특정 제2 템플릿 후보(910-2, 930-2, 940-1)를 선택한 후 지정 영역(820)으로 드래그 앤 드랍하는 입력)을 수행할 수 있으며, 웹 페이지 생성 장치는 사용자가 선택한 컴포넌트 후보(910-2, 930-2, 940-1)를 지정된 영역(820)에 삽입할 수 있다. 웹 페이지 생성 장치는 컴포넌트 후보(910-2, 930-2, 940-1) 삽입 시 자동 맞춤 기능을 적용하여, 컴포넌트 후보(910-2, 930-2, 940-1)의 크기, 배치, 구도, 레이아웃 등을 지정된 영역에 맞게 자동 조절/맞춤하여 삽입할 수 있다. 예를 들어, 본 도면에 예시한 바와 같이, 사용자 입력에 의해 복수의 컴포넌트 후보(910-2, 930-2, 940-1)가 선택된 경우, 웹 페이지 생성 장치는 3개의 컴포넌트 후보(910-2, 930-2, 940-1)가 모두 지정된 영역(820) 내에 중복없이 삽입될 수 있도록 각각의 크기, 형상 및 레이아웃을 자동 조절한 후 지정된 영역(820)에 삽입할 수 있다. Referring to FIG. 10 , the apparatus for generating a web page may provide a user with a selection interface 1010 through which at least one of the extracted component candidates 910-1 to 940-2 may be selected. The user inputs a selection (for example, a specific second template candidate 910-2, 930-2, 940-1) can be selected and dragging and dropping to the designated area 820) can be performed, and the web page generating device can perform component candidates selected by the user (910-2, 930-2, 940- 1) may be inserted into the designated area 820. The web page generating device applies an automatic fitting function when inserting the component candidates 910-2, 930-2, and 940-1, and adjusts the size, arrangement, and composition of the component candidates 910-2, 930-2, and 940-1. , Layout, etc. can be inserted by automatically adjusting/fitting to the designated area. For example, as illustrated in this figure, when a plurality of component candidates 910-2, 930-2, and 940-1 are selected by a user input, the web page generating apparatus selects three component candidates 910-2. , 930-2, and 940-1) can be inserted into the designated area 820 after automatically adjusting their size, shape, and layout so that all of them can be inserted into the designated area 820 without duplication.
본 순서도 및 도면에는 도시하지 않았으나, 웹 페이지 생성 장치는 지정된 영역(820)에 삽입하고자 하는 컴포넌트를 사용자가 직접 탐색할 수 있도록 컴포넌트 검색 기능을 제공할 수 있다. 사용자는 해당 기능을 통해 직접 지정된 영역(820)에 삽입하고자 하는 태그에 관한 정보를 입력함으로써 원하는 컴포넌트를 직접 탐색 및 삽입할 수 있다. Although not shown in the flowchart and drawings, the web page generating device may provide a component search function so that a user can directly search for a component to be inserted into the designated area 820 . The user can directly search for and insert a desired component by directly inputting information about a tag to be inserted into the designated area 820 through the corresponding function.
앞서 상술한 컴포넌트 후보 추출 방법은, 실시예에 따라 복수의 템플릿을 AI 학습하여 사전 구축된 컴포넌트 추천 모델을 기반으로 수행될 수 있다. 여기서, 컴포넌트 추천 모델은 복수의 템플릿 각각의 컴포넌트 종류, 위치, 구도, 배열 및/또는 레이아웃을 AI 학습하여 구축된 컴포넌트 후보 예측 모델로서, 주변 컴포넌트(810-1~810-4) 정보를 입력하면, 지정 영역(820)에 삽입할 가능성이 높은 컴포넌트 후보를 예측하는 동작을 수행할 수 있다. 특히, 컴포넌트 추천 모델은, 앞서 추출한 제2 템플릿 후보(910~940)에서, 지정된 영역(820)에 포함되어 있는 컴포넌트(910-1~940-3)를 학습하여 지정된 영역(820)으로의 컴포넌트 삽입 패턴/특성/특징을 추출할 수 있다. 나아가, 컴포넌트 추천 모델은, 추출한 삽입 패턴/특성/특징을 기반으로, 지정된 영역(820)에 삽입될 가능성이 높은 컴포넌트 후보를 예측하여 사용자에게 제공/추천할 수 있다. The method for extracting component candidates described above may be performed based on a pre-constructed component recommendation model by AI learning a plurality of templates according to an embodiment. Here, the component recommendation model is a component candidate prediction model built by AI learning the component type, position, composition, arrangement and/or layout of each of a plurality of templates. , an operation of predicting a component candidate having a high possibility of being inserted into the designated area 820 may be performed. In particular, the component recommendation model learns the components 910-1 to 940-3 included in the designated area 820 from the previously extracted second template candidates 910 to 940, and converts the components to the designated area 820. Insertion patterns/characteristics/features can be extracted. Furthermore, the component recommendation model may predict a component candidate having a high possibility of being inserted into the designated region 820 based on the extracted insertion pattern/characteristic/feature, and provide/recommend it to the user.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 템플릿 마켓을 예시한 도면이다. 11 is a diagram illustrating a template market according to an embodiment of the present invention.
사용자가 웹 페이지 작성을 완료하면, 웹 페이지 생성 장치는 웹 페이지를 템플릿화하여 관련 정보와 함께 클라우드의 데이터 베이스에 등록/저장한다. 데이터 베이스에 등록된/저장된 템플릿은 템플릿 마켓에 자동으로 연동되어 판매 대상으로 등록될 수 있다. 등록/저장된 템플릿은, 추후 다른 웹 생성 시 추천/학습되는 템플릿 샘플 데이터로서 활용될 수 있다. When the user completes the creation of the web page, the web page generating device templates the web page and registers/stores the web page together with related information in a cloud database. Templates registered/stored in the database can be automatically linked to the template market and registered as sales targets. Registered/stored templates can be used as template sample data recommended/learned when other webs are created later.
템플릿은 웹 페이지 작성 시 사용자가 입력한 카테고리 정보에 따라 분류되어 템플릿 마켓에 판매 등록될 수 있다. 템플릿은 인기 순위, 판매 수, 누적 판매 금액, 누적 판매량, 평점 및/또는 사용자 후기 등의 판매 정보를 기초로 추천 순서가 결정될 수 있으며, 추천 순서에 따라 본 도면에 예시된 바와 같이 템플릿 마켓 상위에 노출될 수 있다. 템플릿에 포함된 컴포넌트 역시, 별도의 판매 대상으로서 템플릿 마켓에 등록될 수 있으며, 본 도면에 예시된 바와 같이 추천 순서에 따라 노출될 수 있다. Templates may be classified according to category information input by a user when creating a web page and registered for sale in the template market. Templates can be recommended in order based on sales information such as popularity ranking, number of sales, cumulative sales amount, cumulative sales volume, rating, and/or user reviews, and according to the order of recommendation, as illustrated in this figure, the template market is ranked at the top. may be exposed. Components included in the template may also be registered in the template market as a separate sale target, and may be exposed according to a recommendation order as illustrated in this figure.
사용자가 구매한 템플릿은 사용자의 웹 페이지 생성 장치에 로드될 수 있으며, 앞서 상술한 실시예에 따라 자유롭게 편집하여 웹 페이지를 생성할 수 있다. The template purchased by the user may be loaded into the user's web page generating device, and a web page may be created by freely editing according to the above-described embodiment.
각 템플릿 및/또는 컴포넌트의 추천 순위(및/또는 판매 정보)도, 대응하는 템플릿 및/또는 컴포넌트와 함께 데이터 베이스에 저장될 수 있으며, 유사도 판단 시 가중치를 부여하는 기준으로 활용될 수 있다. 예를 들어, 더 높은 추천 순위를 갖는 템플릿 및/또는 컴포넌트일수록 유사도 판단에 있어 더 많은 가중치가 부여될 수 있다. A recommendation ranking (and/or sales information) of each template and/or component may also be stored in a database together with the corresponding template and/or component, and may be used as a criterion for assigning weight when determining similarity. For example, more weight may be assigned to a template and/or component having a higher recommendation rank in determining similarity.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.An embodiment according to the present invention may be implemented by various means, for example, hardware, firmware, software, or a combination thereof. In the case of hardware implementation, one embodiment of the present invention provides one or more application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), FPGAs ( field programmable gate arrays), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, etc.
또한, 펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현되어, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.In addition, in the case of implementation by firmware or software, an embodiment of the present invention is implemented in the form of a module, procedure, function, etc. that performs the functions or operations described above, and is stored on a recording medium readable through various computer means. can be recorded. Here, the recording medium may include program commands, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the recording medium may be those specially designed and configured for the present invention, or those known and usable to those skilled in computer software. For example, recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs (Compact Disk Read Only Memory) and DVDs (Digital Video Disks), floptical It includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, such as a floptical disk, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions may include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like as well as machine language codes generated by a compiler. These hardware devices may be configured to act as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
아울러, 본 발명에 따른 장치나 단말은 하나 이상의 프로세서로 하여금 앞서 설명한 기능들과 프로세스를 수행하도록 하는 명령에 의하여 구동될 수 있다. 예를 들어 그러한 명령으로는, 예컨대 JavaScript나 ECMAScript 명령 등의 스크립트 명령과 같은 해석되는 명령이나 실행 가능한 코드 혹은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장되는 기타의 명령이 포함될 수 있다. 나아가 본 발명에 따른 장치는 서버 팜(Server Farm)과 같이 네트워크에 걸쳐서 분산형으로 구현될 수 있으며, 혹은 단일의 컴퓨터 장치에서 구현될 수도 있다.In addition, an apparatus or terminal according to the present invention may be driven by a command that causes one or more processors to perform the functions and processes described above. For example, such instructions may include interpreted instructions, such as script instructions such as JavaScript or ECMAScript instructions, or executable code or other instructions stored on a computer readable medium. Furthermore, the device according to the present invention may be implemented in a distributed manner over a network, such as a server farm, or may be implemented in a single computer device.
또한, 본 발명에 따른 장치에 탑재되고 본 발명에 따른 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일 되거나 해석된 언어나 선험적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상의 스크립트) 내에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.In addition, a computer program (also known as a program, software, software application, script or code) loaded into a device according to the present invention and executing the method according to the present invention includes a compiled or interpreted language or a priori or procedural language. It can be written in any form of programming language, and can be deployed in any form, including stand-alone programs, modules, components, subroutines, or other units suitable for use in a computer environment. A computer program does not necessarily correspond to a file in a file system. A program may be in a single file provided to the requested program, or in multiple interacting files (e.g., one or more modules, subprograms, or files that store portions of code), or parts of files that hold other programs or data. (eg, one or more scripts stored within a markup language document). A computer program may be deployed to be executed on a single computer or multiple computers located at one site or distributed across multiple sites and interconnected by a communication network.
설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시예들을 병합하여 새로운 실시예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 또한, 본 발명은 상술한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상술한 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.For convenience of description, each drawing has been divided and described, but it is also possible to design to implement a new embodiment by merging the embodiments described in each drawing. In addition, the present invention is not limited to the configuration and method of the described embodiments as described above, but the above-described embodiments are configured by selectively combining all or part of each embodiment so that various modifications can be made. It could be.
또한, 이상에서는 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 명세서는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구 범위에서 청구하는 요지를 벗어남이 없이 당해 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 명세서의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.In addition, although preferred embodiments have been shown and described above, this specification is not limited to the specific embodiments described above, and those skilled in the art in the art to which the specification pertains without departing from the subject matter claimed in the claims Of course, various modifications are possible by the person, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or perspective of the present specification.
웹페이지 산업 분야에 이용가능하다.It is available in the webpage industry field.

Claims (12)

  1. 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법에 있어서,In the template recommendation method for creating a web page,
    생성할 웹 페이지에 대한 카테고리 정보를 카테고리 항목별로 사용자로부터 입력받는 단계; Receiving category information about a web page to be created for each category item from a user;
    기등록되어 있는 복수의 템플릿 중, 입력받은 카테고리 정보와 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 카테고리 정보를 갖는 템플릿을, 제1 템플릿 후보로서 추출하는 단계; extracting, from among a plurality of pre-registered templates, a template having category information having a higher degree of similarity with the input category information than a preset level, as a first template candidate;
    추출한 제1 템플릿 후보를 상기 사용자에게 제공하는 단계;providing the extracted first template candidate to the user;
    상기 제1 템플릿 후보 중 적어도 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및 receiving a user input for selecting at least one of the first template candidates; and
    선택된 제1 템플릿 후보를 기초로 웹 페이지를 생성하는 단계; 를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.generating a web page based on the selected first template candidate; Including, a template recommendation method for generating a web page.
  2. 제 1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 카테고리 항목은, The category items are,
    상기 웹 페이지를 통해 제공할 서비스 분야, 상기 웹 페이지를 이용할 주 서비스 고객층, 상기 웹 페이지의 주 기능, 상기 웹 페이지의 부가 기능, 상기 웹 페이지의 디자인 컨셉, 상기 웹 페이지의 색상 및 상기 웹 페이지 운영자의 직업 중 적어도 하나를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.The field of service to be provided through the web page, the main service customer group that will use the web page, the main function of the web page, the additional function of the web page, the design concept of the web page, the color of the web page, and the operator of the web page A template recommendation method for generating a web page, including at least one of the jobs of
  3. 제 1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 제1 템플릿 후보를 추출하는 단계는, The step of extracting the first template candidate,
    각 카테고리 항목이 결정 단계별 분류 기준에 대응하는 결정 트리를 생성하는 단계; generating a decision tree in which each category item corresponds to a classification criterion for each decision stage;
    상기 결정 트리에 상기 입력된 카테고리 정보를 상기 결정 단계별로 입력하여, 상기 입력된 카테고리 정보가 속하는 템플릿 유사군을 도출하는 단계; 및deriving a template similarity group to which the input category information belongs by inputting the input category information into the decision tree for each decision step; and
    도출한 템플릿 유사군으로 기분류되어 있는 템플릿을 상기 제1 템플릿 후보로서 추출하는 단계; 를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.extracting a template classified as the derived template similarity group as the first template candidate; Including, a template recommendation method for generating a web page.
  4. 제 3 항에 있어서,According to claim 3,
    상기 결정 트리를 생성하는 단계는,To create the decision tree,
    상기 복수의 템플릿을, 템플릿 유사도를 기초로 기설정된 개수의 상기 템플릿 유사군으로 분류하는 단계; classifying the plurality of templates into a template similarity group of a predetermined number based on template similarity;
    각 템플릿 유사군별로 공통된 카테고리 정보를 추출하는 단계; 및extracting common category information for each template-like group; and
    상기 각 템플릿 유사군을 최종 노드로 설정하고, 각 유사군별 공통되는 카테고리 정보를 기초로 상기 결정 단계별 분류 기준을 설정하여, 상기 결정 트리를 생성하는 단계; 를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.generating the decision tree by setting each of the template similar groups as a final node and setting a classification criterion for each decision stage based on common category information for each similar group; Including, a template recommendation method for generating a web page.
  5. 제 3 항에 있어서,According to claim 3,
    상기 선택된 제1 템플릿 후보에 대한 편집 기능을 제공하는 단계; 를 더 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.providing an editing function for the selected first template candidate; Further comprising a template recommendation method for generating a web page.
  6. 제 5 항에 있어서,According to claim 5,
    상기 편집 기능을 제공하는 단계는,In the step of providing the editing function,
    상기 선택된 제1 템플릿 후보 중 컴포넌트를 삽입할 영역을 지정하는 사용자 입력을 수신하는 단계; receiving a user input designating a region to insert a component among the selected first template candidates;
    상기 사용자 입력을 기초로 지정된 영역을 제외한 주변 영역에 포함된 컴포넌트의 종류 및 위치를 인식하는 단계;Recognizing a type and position of a component included in a peripheral area excluding a designated area based on the user input;
    인식한 컴포넌트의 종류 및 위치의 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 제2 템플릿 후보를 추출하는 단계;extracting a second template candidate having a similarity of the type and position of the recognized component higher than a predetermined level;
    추출한 제2 템플릿 후보에서, 상기 지정된 영역에 포함되어 있는 컴포넌트 후보를 추출하는 단계;extracting component candidates included in the designated area from the extracted second template candidates;
    추출한 컴포넌트 후보를 상기 사용자에게 제공하는 단계; providing the extracted component candidate to the user;
    상기 추출한 컴포넌트 후보 중 적어도 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및receiving a user input for selecting at least one of the extracted component candidates; and
    선택된 컴포넌트 후보를 상기 지정된 영역에 삽입하는 단계; 를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.inserting a selected component candidate into the designated area; Including, a template recommendation method for generating a web page.
  7. 제 6 항에 있어서,According to claim 6,
    상기 컴포넌트는, 그래프, 표, 이미지, 동영상, 텍스트, GUI(Graphic User Interface) 및 이들의 조합 중 적어도 하나를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.The component includes at least one of a graph, table, image, video, text, GUI (Graphic User Interface), and a combination thereof, a template recommendation method for generating a web page.
  8. 제 6 항에 있어서,According to claim 6,
    상기 제2 템플릿 후보는, 상기 선택된 제1 템플릿 후보와 동일한 템플릿 유사군 내에서 추출되는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.The second template candidate is extracted from the same template similar group as the selected first template candidate.
  9. 제 6 항에 있어서,According to claim 6,
    상기 사용자 입력에 의해 복수의 컴포넌트 후보가 선택된 경우, 상기 선택된 컴포넌트 후보를 상기 지정된 영역에 삽입하는 단계는,When a plurality of component candidates are selected by the user input, the step of inserting the selected component candidates into the designated area includes:
    상기 선택된 컴포넌트 후보가 상기 지정된 영역에 중복없이 삽입되도록, 크기 및 위치를 자동 조절하는 단계; 를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.automatically adjusting the size and position of the selected component candidate so that it is inserted into the designated area without duplication; Including, a template recommendation method for generating a web page.
  10. 제 6 항에 있어서,According to claim 6,
    상기 컴포넌트 후보를 추출하는 단계는,The step of extracting the component candidate,
    상기 복수의 템플릿을 AI(Artificial Intelligence) 학습하여 사전 구축된 컴포넌트 추천 모델을 기반으로 수행되는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.A template recommendation method for generating a web page, which is performed based on a pre-built component recommendation model by AI (Artificial Intelligence) learning of the plurality of templates.
  11. 제 10 항에 있어서,According to claim 10,
    상기 컴포넌트 추천 모델은, 상기 복수의 템플릿 각각의 컴포넌트의 종류, 위치, 구도, 배열 및 레이아웃 중 적어도 하나를 AI 학습하여 구축되며,The component recommendation model is built by AI learning at least one of the type, location, composition, arrangement, and layout of each component of the plurality of templates,
    상기 컴포넌트 후보를 추출하는 단계는,The step of extracting the component candidate,
    상기 추출한 제2 템플릿 후보에서, 상기 지정된 영역에 포함되어 있는 컴포넌트의 삽입 패턴을 추출하는 단계; 및extracting an insertion pattern of a component included in the designated area from the extracted second template candidate; and
    추출한 삽입 패턴을 기반으로, 상기 지정된 영역에 삽입될 컴포넌트 후보를 예측하여 상기 컴포넌트 후보로서 추출하는 단계; 를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.predicting a component candidate to be inserted into the designated region based on the extracted insertion pattern and extracting the component candidate as the component candidate; Including, a template recommendation method for generating a web page.
  12. 제 1 항에 있어서,According to claim 1,
    생성 완료된 웹 페이지의 템플릿을 템플릿 마켓에 연동하는 단계;Linking the created web page template to the template market;
    상기 템플릿 마켓을 통해 연동된 템플릿을 판매하는 단계; 및Selling linked templates through the template market; and
    상기 연동된 템플릿을 상기 복수의 템플릿에 포함시키는 단계; 를 더 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.including the linked template in the plurality of templates; Further comprising a template recommendation method for generating a web page.
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