WO2023080354A1 - 별점을 대체하는 키워드 리뷰를 위한 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

별점을 대체하는 키워드 리뷰를 위한 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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WO2023080354A1
WO2023080354A1 PCT/KR2022/003386 KR2022003386W WO2023080354A1 WO 2023080354 A1 WO2023080354 A1 WO 2023080354A1 KR 2022003386 W KR2022003386 W KR 2022003386W WO 2023080354 A1 WO2023080354 A1 WO 2023080354A1
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WO
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keyword
place
review
processor
registering
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이건수
이융성
김지수
박미주
김경일
백영미
강인성
신유진
박지원
김예진
임주열
하세린
박보은
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네이버 주식회사
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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
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    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/20—Drawing from basic elements, e.g. lines or circles

Definitions

  • the description below relates to techniques for improving the review system for places.
  • Korean Patent Laid-open Publication No. 10-2020-0000925 discloses a technique for creating store review information using augmented reality.
  • the authenticated place information can be submitted together with the review.
  • a user review of a place may be exposed in conjunction with a place review service as well as other services providing place information such as a search service or a map service.
  • place information such as a search service or a map service.
  • star rating reviews the average score left by users who have visited or used a place can be exposed.
  • Keyword reviews can be provided as a new review system that can replace star rating reviews.
  • a one-sided review environment centered on star ratings can be replaced with a review environment that can express qualitative information about a place.
  • a keyword review method executed on a computer system comprising at least one processor configured to execute computer readable instructions contained in a memory, wherein the keyword review method, by the at least one processor, places registering at least one of words, phrases, and sentences representing characteristics of the place as a keyword list; and providing, by the at least one processor, the keyword list to users who have visited or used the place, and registering at least one keyword selected from the keyword list as a review of the place.
  • the registering as a list of keywords related to the place may include: constructing a pool of candidate keywords related to each type of business; and providing the pool of candidate keywords corresponding to the type of business of the venue to persons concerned with the venue, and registering at least one keyword selected from the pool of candidate keywords in the keyword list.
  • the step of registering a keyword list related to the place may include selecting a keyword related to the place from at least one of a document on the Internet, search log data, and text review related to the place at least among words, phrases, and sentences. It may include the step of extracting in one form.
  • the step of registering a keyword list related to the place includes extracting keywords related to the place from a word dictionary including words or hashtags appearing in documents on the Internet in which the place is mentioned. can do.
  • the registering in the list of keywords related to the place may include extracting keywords related to the place from the text review based on feedback from other users about the text review of the place. .
  • the registering as a list of keywords related to the place may include extracting keywords related to the place through learning using an artificial intelligence model for keywords in a document related to the place. .
  • the registering in the keyword list related to the place may include excluding at least one of a keyword representing factual information and a keyword having a negative meaning from the pool of candidate keywords.
  • registering as a review of the place may include registering a review using the keyword list for each user within a predetermined number of times based on the industry or region of the place.
  • the keyword review method may further include visualizing and providing, by the at least one processor, keyword statistics registered as reviews for the place.
  • the step of visualizing and providing the keyword statistics may include providing the keyword statistics according to at least one criterion of unit period, gender, age, and region.
  • the keyword review method may further include providing, by the at least one processor, at least one keyword registered as a review for the place as a search filter for searching for the place.
  • a computer program stored in a computer readable recording medium in order to execute the keyword review method on a computer.
  • a computer system comprising at least one processor configured to execute computer readable instructions contained in a memory, wherein the at least one processor is configured to transmit at least one of a word, phrase, or sentence characterizing a place to the place.
  • a unilateral review environment centered on star ratings can express qualitative information about a place. It can be replaced with a review environment that can be used.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a network environment according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a computer system according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of components that may be included in a processor of a computer system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a method that a computer system may perform according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram for explaining a process of selecting a review keyword list according to an embodiment of the present invention.
  • 6 and 7 are exemplary diagrams for explaining a process of registering a keyword review in one embodiment of the present invention.
  • 8A and 8B are exemplary diagrams for explaining a process of providing keyword statistics in an embodiment of the present invention.
  • 9 to 10 are exemplary diagrams for explaining a place search process using review keywords in an embodiment of the present invention.
  • Embodiments of the present invention relate to techniques that can improve a review system for a place.
  • Embodiments including those specifically disclosed in this specification can provide keyword reviews that can intuitively grasp the characteristics of a place as a new review system that can replace star rating reviews.
  • a place may mean all objects that can review user experiences according to visits or use, such as restaurants, shops, famous places, and hot places.
  • a review of a place may include a review of an online user experience, such as a commercial transaction or a virtual performance/exhibition, as well as an offline user experience.
  • a keyword review system may be implemented by at least one computer system, and a keyword review method according to embodiments of the present invention is performed through at least one computer system included in the keyword review system. It can be.
  • a computer program according to an embodiment of the present invention may be installed and driven in a computer system, and the computer system may perform a keyword review method according to embodiments of the present invention under the control of the driven computer program.
  • the above-described computer program may be combined with a computer system and stored in a computer readable recording medium to execute a keyword review method on a computer.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a network environment according to an embodiment of the present invention.
  • the network environment of FIG. 1 shows an example including a plurality of electronic devices 110 , 120 , 130 , and 140 , a plurality of servers 150 and 160 , and a network 170 .
  • 1 is an example for explanation of the invention, and the number of electronic devices or servers is not limited as shown in FIG. 1 .
  • the network environment of FIG. 1 only describes one example of environments applicable to the present embodiments, and the environment applicable to the present embodiments is not limited to the network environment of FIG. 1 .
  • the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 may be fixed terminals implemented as computer devices or mobile terminals.
  • Examples of the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 include a smart phone, a mobile phone, a navigation device, a computer, a laptop computer, a digital broadcast terminal, a personal digital assistant (PDA), and a portable multimedia player (PMP). ), tablet PC, game console, wearable device, internet of things (IoT) device, virtual reality (VR) device, augmented reality (AR) device, and the like.
  • FIG. 1 shows the shape of a smartphone as an example of the electronic device 110, but in the embodiments of the present invention, the electronic device 110 substantially uses a wireless or wired communication method to transmit other information via the network 170. It may refer to one of various physical computer systems capable of communicating with the electronic devices 120 , 130 , and 140 and/or the servers 150 and 160 .
  • the communication method is not limited, and short-distance wireless communication between devices as well as a communication method utilizing a communication network (eg, a mobile communication network, a wired Internet, a wireless Internet, and a broadcasting network) that the network 170 may include may also be included.
  • a communication network eg, a mobile communication network, a wired Internet, a wireless Internet, and a broadcasting network
  • the network 170 may include a personal area network (PAN), a local area network (LAN), a campus area network (CAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), and a broadband network (BBN). , one or more arbitrary networks such as the Internet.
  • PAN personal area network
  • LAN local area network
  • CAN campus area network
  • MAN metropolitan area network
  • WAN wide area network
  • BBN broadband network
  • the network 170 may include any one or more of network topologies including a bus network, a star network, a ring network, a mesh network, a star-bus network, a tree or a hierarchical network, and the like. Not limited.
  • Each of the servers 150 and 160 communicates with the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 through the network 170 to provide commands, codes, files, contents, services, and the like, or a computer device or a plurality of computers.
  • the server 150 may be a system that provides a first service to a plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 accessed through the network 170
  • the server 160 may also include a network ( It may be a system that provides a second service to a plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 accessed through 170).
  • the server 150 provides a service targeted by the application (eg, a place review service) through an application as a computer program that is installed and driven in the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140. may be provided to the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 as the first service.
  • the server 160 may provide a service for distributing files for installing and running the above-described application to the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 as a second service.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a computer system according to one embodiment of the present invention.
  • Each of the plurality of electronic devices 110 , 120 , 130 , and 140 or each of the servers 150 and 160 described above may be implemented by the computer system 200 shown in FIG. 2 .
  • the computer system 200 may include a memory 210, a processor 220, a communication interface 230, and an input/output interface 240.
  • the memory 210 is a computer-readable recording medium and may include a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), and a permanent mass storage device such as a disk drive.
  • a non-perishable mass storage device such as a ROM and a disk drive may be included in the computer system 200 as a separate permanent storage device distinct from the memory 210 .
  • an operating system and at least one program code may be stored in the memory 210 .
  • These software components may be loaded into the memory 210 from a computer-readable recording medium separate from the memory 210 .
  • the separate computer-readable recording medium may include a computer-readable recording medium such as a floppy drive, a disk, a tape, a DVD/CD-ROM drive, and a memory card.
  • software components may be loaded into the memory 210 through the communication interface 230 rather than a computer-readable recording medium.
  • software components may be loaded into memory 210 of computer system 200 based on a computer program installed by files received over network 170 .
  • the processor 220 may be configured to process commands of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations. Instructions may be provided to processor 220 by memory 210 or communication interface 230 . For example, processor 220 may be configured to execute received instructions according to program codes stored in a recording device such as memory 210 .
  • the communication interface 230 may provide a function for the computer system 200 to communicate with other devices (eg, storage devices described above) through the network 170 .
  • a request, command, data, file, etc. generated according to a program code stored in a recording device such as the memory 210 by the processor 220 of the computer system 200 is controlled by the communication interface 230 to the network ( 170) to other devices.
  • signals, commands, data, files, etc. from other devices may be received into computer system 200 via communication interface 230 of computer system 200 via network 170 .
  • Signals, commands, or data received through the communication interface 230 may be transferred to the processor 220 or the memory 210, and files may be stored as storage media that the computer system 200 may further include (described above). permanent storage).
  • the input/output interface 240 may be a means for interface with the input/output device 250 .
  • the input device may include a device such as a microphone, keyboard, or mouse
  • the output device may include a device such as a display or speaker.
  • the input/output interface 240 may be a means for interface with a device in which functions for input and output are integrated into one, such as a touch screen.
  • the input/output device 250 may be configured as one device with the computer system 200 .
  • computer system 200 may include fewer or more elements than those of FIG. 2 . However, there is no need to clearly show most of the prior art components.
  • the computer system 200 may be implemented to include at least some of the aforementioned input/output devices 250 or may further include other elements such as a transceiver and a database.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of components that may be included in a processor of a computer system according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a keyword that can be executed by a computer system according to an embodiment of the present invention. It is a flow chart showing an example of the review method.
  • the computer system 200 may provide a place review service to clients through a dedicated application installed on the client or access to a web/mobile site related to the computer system 200 .
  • the processor 220 of the computer system 200 is a component for performing a keyword review method to be described later, and as shown in FIG. 3, the keyword extractor 310, the keyword register 320, and the review register 330 , and a review providing unit 340 may be included. Depending on embodiments, components of the processor 220 may be selectively included in or excluded from the processor 220 . Also, components of the processor 220 may be separated or merged to express functions of the processor 220 according to embodiments.
  • the processor 220 and components of the processor 220 may control the computer system 200 to perform steps included in a keyword review method to be described later.
  • the processor 220 and components of the processor 220 may be implemented to execute instructions according to an operating system code and at least one program code included in the memory 210 .
  • elements of the processor 220 may be representations of different functions performed by the processor 220 according to instructions provided by program codes stored in the computer system 200 .
  • the keyword extractor 310 may be used as a functional expression of the processor 220 that controls the computer system 200 according to the above-described command so that the computer system 200 extracts keywords related to places.
  • the processor 220 may read necessary commands from the memory 210 loaded with commands related to the control of the computer system 200 .
  • the read command may include a command for controlling the processor 220 to execute a keyword review method to be described later.
  • Steps included in the keyword review method to be described later may be performed in an order different from the order shown, and some of the steps may be omitted or additional processes may be further included.
  • the keyword extraction unit 310 may extract candidate keywords related to the corresponding place as keywords representing qualitative information about the place.
  • the keyword extraction unit 310 may construct a pool of candidate keywords by extracting words, phrases, and sentences representing characteristics of places.
  • a pool of candidate keywords can be built by collecting characteristics of places that users usually want to go to by industry.
  • the keyword extractor 310 extracts words representing characteristics of each business type for each business type of the place from documents (eg, posts) on the Internet related to the place, search log data, text reviews registered as user reviews, and the like. Phrases and sentences can be extracted as candidate keywords.
  • the keyword extractor 310 may extract words, phrases, or sentences input together with at least one keyword among a region name and a business name from a search keyword. For example, 'cost performance' can be extracted as a candidate keyword from the search keyword ⁇ Gangnam restaurant cost performance>.
  • the keyword extraction unit 310 extracts frequently used tags from posts such as community timelines or blogs (eg, view restaurant, healthy taste, bread tigage, vegetarian food, gluten-free, etc.) Appearing words, phrases, and sentences (eg, the boss is kind, the bathroom is clean, the atmosphere is good, the picture is good, etc.) can be extracted.
  • posts such as community timelines or blogs (eg, view restaurant, healthy taste, bread tigage, vegetarian food, gluten-free, etc.)
  • Appearing words, phrases, and sentences eg, the boss is kind, the bathroom is clean, the atmosphere is good, the picture is good, etc.
  • the keyword extractor 310 may extract candidate keywords for a corresponding place by using a word dictionary to which theme keywords for each place are mapped. Words or hashtags that appear in documents on the Internet that mention the place as theme keywords for each place can be built into a word dictionary, and at this time, the keyword extractor 310 uses the word dictionary to generate a pool of candidate keywords can make
  • the keyword extractor 310 may extract candidate keywords based on feedback from users who have actually visited or used a corresponding place for a text review of the place. For example, by giving the next user the right to vote on the reviews of users who have visited or used the previous user, and using the voting results as official tips, the candidate keyword for the place is selected from reviews with high agreement by the next user among previous user reviews. can be extracted.
  • the keyword extraction unit 310 may create a pool of candidate keywords by extracting keywords by location through an artificial intelligence model. Through learning using artificial intelligence models targeting keywords in documents related to places, it is possible to extract words, phrases, and sentences suitable for individual places beyond keywords by industry.
  • the range of documents used for keyword learning may include all places review service homepages, place detail pages, operator detail pages, visitor reviews, and documents on other linked services.
  • the keyword extraction unit 310 excludes keywords corresponding to factual information such as location of places, business hours, menus, etc. and keywords having negative meanings from the pool of candidate keywords, and leaves opinion keywords corresponding to evaluation information. You can refine your keyword pool.
  • keywords corresponding to factual information included in the candidate keyword pool may be used after being changed to reviewable keywords. For example, information about the fact that there is a parking space can be replaced with a keyword for review, such as 'I like that the parking space is large'.
  • the keyword extraction unit 310 may refine the candidate keyword pool based on a voting result by conducting a vote targeting at least one of business operators and general users of the corresponding industry for the candidate keyword pool for each industry category.
  • the keyword extractor 310 may classify keywords included in the pool of candidate keywords for each industry category into two or more topics. For example, in the case of the restaurant industry, candidate keywords can be divided into three themes: food/price, atmosphere, and amenities.
  • the present embodiments have an advantage in that anyone can understand at a glance by selecting and using candidate keywords representing the characteristics of a place not only as words but also as descriptive phrases or sentences.
  • the keyword registration unit 320 may register at least one keyword selected from the candidate keyword pool for each place as a review keyword list for review registration of the corresponding place.
  • the keyword registration unit 320 may provide a pool of candidate keywords corresponding to the type of business of the place to business operators in each place by place, and the keyword selected by the business operator from the candidate keyword pool as a review keyword for the place of the business operator. You can register as a list.
  • Business operators in each location can select m keywords for each of n subject groups from the candidate keyword pool and register them as a review keyword list.
  • Limiting the number of keywords is to make it possible to clearly compare characteristics with other places by appropriately converging to a certain number of keywords by appropriately selecting a range of reviews for places.
  • the review registration unit 330 may provide a review keyword list so that users who have visited or used the place can leave a keyword review on the place, and at least one keyword selected from the review keyword list is assigned to the place. You can register as a user review for.
  • the review registration unit 330 may register a keyword review for a corresponding place through user feedback on keywords representing characteristics of the place.
  • the number of keyword reviews registered per user may be at least once, and may be determined based on a type of business or region of a place to be reviewed. In other words, the user may register keyword reviews for a place within a predetermined number of times based on the industry or region of the place.
  • Keyword review registration methods include a method of presenting a list of subject-specific review keywords in the form of a parallel list and selecting at least one of them, or a method of sequentially presenting keywords of opposite nature in pairs and selecting one of them in turn. can be applied
  • the review providing unit 340 may provide statistics of keywords registered as user reviews for the corresponding place as a result of user feedback on keywords representing characteristics of the place.
  • the review providing unit 340 may visualize and display statistical information on keywords selected from users who have visited or used the place. For example, in order to understand the characteristics of a place at a glance, a keyword with a higher proportion of selection in a list of review keywords of a place may be displayed in a larger size. At this time, the review providing unit 340 may simply accumulate or index the number of selections for each keyword and display them.
  • the review providing unit 340 may show keyword statistics divided by unit period (eg, 6 months, 1 year, etc.). In addition, the review providing unit 340 may divide and show keyword statistics according to various criteria such as gender, age, and region. In addition, the review providing unit 340 may show keywords whose rankings have risen sharply based on keyword statistics for a specific period of time, keywords that have newly appeared in the rankings, and the like. In addition, the review providing unit 340 may provide a result of comparing keyword statistics with other places in the same industry or neighboring commercial districts in relation to keyword statistics for a place.
  • the review providing unit 340 may provide keywords representing characteristics of the place to be searched as a search filter, and places registered as user reviews with keywords corresponding to the search filter are included in the search results and provided. can do. At this time, the review providing unit 340 may expose places at the top of the search results as more keywords corresponding to the search filter are registered as user reviews. The review providing unit 340 may expose places with a high ratio to the number of review registrations, such as rapidly increasing popularity, at the top of the search results, in addition to the simple number of registrations.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram for explaining a process of selecting a review keyword list according to an embodiment of the present invention.
  • the processor 220 may provide a candidate keyword pool 510 according to the type of business of the business operator to the business operator.
  • a business operator can register a review keyword list 520 that can be voted for in the form of a review by users by selecting keywords that are suitable for the place corresponding to the business and represent the characteristics of the place well from the candidate keyword pool 510.
  • the candidate keyword pool 510 may be classified into two or more subject groups for each type of business, and a business operator may select at least one keyword for each subject group from the candidate keyword pool 510 and register it in the review keyword list 520. .
  • 6 and 7 are exemplary diagrams for explaining a process of registering a keyword review in one embodiment of the present invention.
  • the processor 220 may provide a place reservation function, a receipt authentication function, etc. through the place review service platform, and after authenticating the place visited or used by the user, and then matching the verified place information with the review written by the user, can register.
  • the processor 220 may provide a review writing screen 600 for a specific place to users who have visited or used a specific place. At this time, the review keyword list 520 registered by the operator of the corresponding place may be exposed on the review writing screen 600 .
  • a random rolling method may be applied in addition to the fixed form of exposure order of subject groups included in the review keyword list 520 and keywords included in each subject group.
  • keywords for each subject group may be exposed according to the scrolling of the review writing screen 600 .
  • the review writing screen 600 may include an interface for user feedback on the review keyword list 520 .
  • an interface for user feedback on the review keyword list 520 For example, as an interface for entering that there is no keyword to be selected as a review in the review keyword list 520, you can directly input a user opinion on the review keyword list 520 or other keywords you want to suggest other than the review keyword list 520. interfaces can be provided.
  • the processor 220 may present a review keyword list 520 selected by a business operator of a corresponding place through the review writing screen 600 for a keyword review that can replace a star rating review with a user review for a specific place. .
  • the user can search for keywords close to his or her experience of visiting or using places in the review keyword list 520 and select at least one keyword for each subject.
  • the processor 220 may register at least one keyword selected by the user from the review keyword list 520 as the user's keyword review for the corresponding place.
  • the processor 220 may simply accumulate or index the number of selections for each keyword registered as a review for each place.
  • the review writing screen 600 may include an interface for inputting a like reaction, an interface for inputting star ratings, an interface for writing a photo review or text review, and the like, along with a keyword review for a corresponding place.
  • an interface for star rating reviews may be omitted on the review writing screen 600 .
  • 8A and 8B are exemplary diagrams for explaining a process of providing keyword statistics in an embodiment of the present invention.
  • the processor 220 may provide a place information screen 800 including information on a specific place according to a user request.
  • the processor 220 may visualize and display keyword statistics 830 registered as user reviews on the place information screen 800 so that characteristics of the corresponding place can be grasped at a glance.
  • the processor 220 may visualize keyword statistics 830 through a statistical graph type in which keywords with a greater number of review registrations are displayed in larger letters.
  • the processor 220 may visualize the keyword statistics 830 through a method of showing the number of review registrations for each keyword as a bar graph.
  • keyword statistics 830 may be visualized using various types of graphs such as a pie graph, a bar graph, and a line graph.
  • the keyword statistics 830 may include all of the keywords included in the review keyword list 520, and keywords with a high frequency selected as keyword reviews are in a form with good discrimination, for example, bold fonts or character highlight colors. It can be displayed in the form of application, etc.
  • the processor 220 may divide and display the keyword statistics 830 by unit period (eg, 1 week, 1 month, etc.) or by various criteria such as gender, age, and region.
  • the processor 220 may show information (eg, profile, etc.) of a user who has selected the corresponding keyword as a keyword review for each keyword included in the keyword statistics 830, and at this time, if a specific user is selected, reviews left by the corresponding user can be checked. provides an interface that can be
  • the processor 220 may provide keyword statistics 830 through the place information screen 800 and various statistical information, such as distribution of time zone visited or used, gender distribution, age distribution, and the like.
  • 9 to 10 are exemplary diagrams for explaining a place search process using review keywords in an embodiment of the present invention.
  • the processor 220 may provide a keyword appearing in a keyword review of a place in a place search environment as a search filter.
  • the processor 220 may provide a place list 940 as an initial search result corresponding to the search keyword.
  • the processor 220 may extract frequently occurring keywords of a predetermined criterion from keyword reviews of places included in the initial search results, and provide the extracted keywords to the search filter 950 .
  • the processor 220 may provide the search filter 950 using keywords that frequently appear in keyword reviews of places.
  • the processor 220 may filter the initial search results based on the keyword selected in the search filter 950 .
  • the processor 220 may provide a place list 940 by selecting places in which the keyword selected in the search filter 950 is registered as a keyword review among places included in the initial search results as additional search results.
  • the processor 220 may expose places at the top of the place list 940 as the number of keywords selected in the search filter 950 are registered as keyword reviews.
  • the processor 220 may provide a place list 940 corresponding to ⁇ restaurants in Hannam-dong> as an initial search result.
  • frequent keywords such as 'view restaurant', 'exotic', 'rooftop bar', and 'new restaurant' extracted from keyword reviews of places included in the initial search result may be provided as the search filter 950 .
  • a process of converting sentence-type review keywords into hashtags may be included. For example, 'I like the view' included in the review keyword list may be converted to '#view restaurant' and applied as the search filter 950 .
  • the processor 220 selects places where the keyword 'View Restaurant' appears in the keyword review among places corresponding to ⁇ Hannam-dong Restaurant>.
  • a list of places 940 may be provided by screening as additional search results.
  • the processor 220 when the user selects 'exotic' in the search filter 950, the processor 220 additionally searches for a place where the keyword 'exotic' appears in the keyword review among places corresponding to ⁇ Hannam-dong restaurants>. As a result, a list of places 940 may be provided by screening.
  • the processor 220 may support an additional search function for finding a place having each characteristic as a strength by providing keywords representing characteristics of a place to the search filter 950 in a place search environment.
  • a one-sided review environment centered on star ratings can be provided with qualitative information about the place. It can be replaced with a review environment that can be expressed.
  • devices and components described in the embodiments include a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), and a programmable PLU (programmable logic unit). logic unit), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions.
  • the processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system.
  • a processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software.
  • the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include.
  • a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
  • Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. You can command the device.
  • the software and/or data may be embodied in any tangible machine, component, physical device, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. there is.
  • Software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer readable media.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium.
  • the medium may continuously store a program executable by a computer or temporarily store the program for execution or download.
  • the medium may be various recording means or storage means in the form of a single or combined hardware, but is not limited to a medium directly connected to a certain computer system, and may be distributed on a network. Examples of the medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROM and DVD, magneto-optical media such as floptical disks, and ROM, RAM, flash memory, etc. configured to store program instructions.
  • examples of other media include recording media or storage media managed by an app store that distributes applications, a site that supplies or distributes various other software, and a server.

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Abstract

별점을 대체하는 키워드 리뷰를 위한 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 키워드 리뷰 방법은, 장소의 특징을 나타내는 단어, 문구, 및 문장 중 적어도 하나 이상을 상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계; 및 상기 장소를 방문하거나 이용한 사용자를 대상으로 상기 키워드 목록을 제공하여 상기 키워드 목록에서 선택된 적어도 하나의 키워드를 상기 장소에 대한 리뷰로 등록하는 단계를 포함한다.

Description

별점을 대체하는 키워드 리뷰를 위한 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램
아래의 설명은 장소에 대한 리뷰 체계를 개선하는 기술에 관한 것이다.
장소에 대한 사용자 리뷰의 일례로 별점을 이용한 평가 체계가 활용되고 있다.
예를 들어, 한국 공개특허공보 제10-2020-0000925호(공개일 2020년 01월 06일)에는 증강현실을 이용하여 매장 리뷰 정보를 작성하는 기술이 개시되어 있다.
장소 리뷰 서비스에서는 장소 예약 기능, 영수증 인증 기능 등을 이용하여 사용자가 방문하거나 이용한 장소를 인증한 후 인증된 장소 정보를 리뷰와 함께 제출할 수 있다.
장소에 대한 사용자 리뷰는 장소 리뷰 서비스는 물론이고, 검색 서비스나 지도 서비스 등 장소 정보를 제공하는 다른 서비스와 연동되어 노출될 수 있다. 별점 리뷰의 경우 장소를 방문하거나 이용한 사용자들이 남긴 점수를 평균하여 노출할 수 있다.
이러한 별점 리뷰의 경우, 장소 관계자(사업주 등) 입장에서는 사용자들이 매기는 점수로 평가받는 구조로 인한 고충이 있으며, 일부 사용자의 낮은 별점이 전체 평균에 큰 영향을 미치는 문제가 있다.
사용자 입장에서는 별점 리뷰를 통해 간단히 장소를 필터링할 수 있는 편의가 있는 반면에, 개인의 취향을 반영하기 어렵기 때문에 리뷰 소비에서의 왜곡이 존재한다.
별점 리뷰를 대체할 수 있는 새로운 리뷰 체계로서 키워드 리뷰를 제공할 수 있다.
별점을 중심으로 한 일방적인 리뷰 환경을 장소의 정성적인 정보를 표현할 수 있는 리뷰 환경으로 대체할 수 있다.
장소의 특징을 나타내는 키워드 중에서 방문이나 이용에 따른 사용자 경험에 가까운 키워드를 고르는 리뷰 방식을 제공할 수 있다.
컴퓨터 시스템에서 실행되는 키워드 리뷰 방법에 있어서, 상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 키워드 리뷰 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 장소의 특징을 나타내는 단어, 문구, 및 문장 중 적어도 하나 이상을 상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 장소를 방문하거나 이용한 사용자를 대상으로 상기 키워드 목록을 제공하여 상기 키워드 목록에서 선택된 적어도 하나의 키워드를 상기 장소에 대한 리뷰로 등록하는 단계를 포함하는 키워드 리뷰 방법을 제공한다.
일 측면에 따르면, 상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계는, 업종 별로 각 업종과 관련된 후보 키워드 풀을 구축하는 단계; 및 상기 장소의 관계자를 대상으로 상기 장소의 업종에 해당되는 상기 후보 키워드 풀을 제공하여 상기 후보 키워드 풀에서 선정된 적어도 하나의 키워드를 상기 키워드 목록으로 등록하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계는, 상기 장소와 관련된 인터넷 상의 문서, 검색 로그 데이터, 및 텍스트 리뷰 중 적어도 하나로부터 상기 장소와 관련된 키워드를 단어, 문구, 및 문장 중 적어도 하나의 형태로 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계는, 상기 장소가 언급된 인터넷 상의 문서에 등장하는 단어나 해시태그가 포함된 단어 사전으로부터 상기 장소와 관련된 키워드를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계는, 상기 장소의 텍스트 리뷰에 대한 다른 사용자들의 피드백을 바탕으로 상기 텍스트 리뷰로부터 상기 장소와 관련된 키워드를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계는, 상기 장소와 관련된 문서 상의 키워드를 대상으로 인공지능 모델을 이용한 학습을 통해 상기 장소와 관련된 키워드를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계는, 상기 후보 키워드 풀에서 사실 정보를 나타내는 키워드와 부정적인 의미의 키워드 중 적어도 하나를 제외시키는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 장소에 대한 리뷰로 등록하는 단계는, 상기 사용자 별로 상기 장소의 업종이나 지역을 기초로 정해진 횟수 이내로 상기 키워드 목록을 이용한 리뷰를 등록하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 키워드 리뷰 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 장소에 대해 상기 리뷰로 등록된 키워드 통계를 시각화하여 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 키워드 통계를 시각화하여 제공하는 단계는, 상기 키워드 통계를 단위 기간, 성별, 연령, 지역 중 적어도 하나의 기준 별로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 키워드 리뷰 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 장소에 대한 리뷰로 등록된 적어도 하나의 키워드를 장소 검색을 위한 검색 필터로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 키워드 리뷰 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
컴퓨터 시스템에 있어서, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 장소의 특징을 나타내는 단어, 문구, 및 문장 중 적어도 하나 이상을 상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 과정; 및 상기 장소를 방문하거나 이용한 사용자를 대상으로 상기 키워드 목록을 제공하여 상기 키워드 목록에서 선택된 적어도 하나의 키워드를 상기 장소에 대한 리뷰로 등록하는 과정을 처리하는 컴퓨터 시스템을 제공한다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 장소의 특징을 나타내는 키워드 중에서 방문이나 이용에 따른 사용자 경험에 가까운 키워드를 고르는 리뷰 방식을 제공함으로써 별점을 중심으로 한 일방적인 리뷰 환경을 장소의 정성적인 정보를 표현할 수 있는 리뷰 환경으로 대체할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 예를 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템이 수행할 수 있는 방법의 일례를 도시한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서 리뷰 키워드 목록을 선정하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서 키워드 리뷰를 등록하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 8A와 도 8B는 본 발명의 일실시예에 있어서 키워드 통계를 제공하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 9 내지 도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서 리뷰 키워드를 이용한 장소 검색 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 발명의 실시예들은 장소에 대한 리뷰 체계를 개선할 수 있는 기술에 관한 것이다.
본 명세서에서 구체적으로 개시되는 것들을 포함하는 실시예들은 별점 리뷰를 대체할 수 있는 새로운 리뷰 체계로 장소의 특징을 직관적으로 파악할 수 있는 키워드 리뷰를 제공할 수 있다.
본 명세서에서 장소는 식당이나 매장, 명소, 인기장소(hot place) 등 방문이나 이용 등에 따른 사용자 경험을 리뷰할 수 있는 모든 대상을 포괄하여 의미할 수 있다. 장소에 대한 리뷰는 오프라인에서의 사용자 경험을 물론이고, 상거래나 가상 공연/전시 등 온라인에서의 사용자 경험에 대한 리뷰를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 키워드 리뷰 시스템은 적어도 하나의 컴퓨터 시스템에 의해 구현될 수 있으며, 본 발명의 실시예들에 따른 키워드 리뷰 방법은 키워드 리뷰 시스템에 포함되는 적어도 하나의 컴퓨터 시스템을 통해 수행될 수 있다. 이때, 컴퓨터 시스템에는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 설치 및 구동될 수 있고, 컴퓨터 시스템은 구동된 컴퓨터 프로그램의 제어에 따라 본 발명의 실시예들에 따른 키워드 리뷰 방법을 수행할 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 시스템과 결합되어 키워드 리뷰 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다. 또한, 도 1의 네트워크 환경은 본 실시예들에 적용 가능한 환경들 중 하나의 예를 설명하는 것일 뿐, 본 실시예들에 적용 가능한 환경이 도 1의 네트워크 환경으로 한정되는 것은 아니다.
복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등이 있다. 일례로 도 1에서는 전자 기기(110)의 예로 스마트폰의 형상을 나타내고 있으나, 본 발명의 실시예들에서 전자 기기(110)는 실질적으로 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있는 다양한 물리적인 컴퓨터 시스템들 중 하나를 의미할 수 있다.
통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 콘텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제1 서비스를 제공하는 시스템일 수 있으며, 서버(160) 역시 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제2 서비스를 제공하는 시스템일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 서버(150)는 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)에 설치되어 구동되는 컴퓨터 프로그램으로서의 어플리케이션을 통해, 해당 어플리케이션이 목적하는 서비스(일례로, 장소 리뷰 서비스 등)를 제1 서비스로서 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제공할 수 있다. 다른 예로, 서버(160)는 상술한 어플리케이션의 설치 및 구동을 위한 파일을 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 배포하는 서비스를 제2 서비스로서 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 예를 도시한 블록도이다. 앞서 설명한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140) 각각이나 서버들(150, 160) 각각은 도 2를 통해 도시된 컴퓨터 시스템(200)에 의해 구현될 수 있다.
이러한 컴퓨터 시스템(200)은 도 2에 도시된 바와 같이, 메모리(210), 프로세서(220), 통신 인터페이스(230) 그리고 입출력 인터페이스(240)를 포함할 수 있다.
메모리(210)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM과 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치는 메모리(210)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 컴퓨터 시스템(200)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(210)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(210)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 메모리(210)로 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 인터페이스(230)를 통해 메모리(210)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 소프트웨어 구성요소들은 네트워크(170)를 통해 수신되는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 컴퓨터 시스템(200)의 메모리(210)에 로딩될 수 있다.
프로세서(220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(210) 또는 통신 인터페이스(230)에 의해 프로세서(220)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 인터페이스(230)는 네트워크(170)를 통해 컴퓨터 시스템(200)이 다른 장치(일례로, 앞서 설명한 저장 장치들)와 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 시스템(200)의 프로세서(220)가 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이나 명령, 데이터, 파일 등이 통신 인터페이스(230)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 다른 장치들로 전달될 수 있다. 역으로, 다른 장치로부터의 신호나 명령, 데이터, 파일 등이 네트워크(170)를 거쳐 컴퓨터 시스템(200)의 통신 인터페이스(230)를 통해 컴퓨터 시스템(200)으로 수신될 수 있다. 통신 인터페이스(230)를 통해 수신된 신호나 명령, 데이터 등은 프로세서(220)나 메모리(210)로 전달될 수 있고, 파일 등은 컴퓨터 시스템(200)이 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.
입출력 인터페이스(240)는 입출력 장치(250)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 마이크, 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(240)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(250)는 컴퓨터 시스템(200)과 하나의 장치로 구성될 수도 있다.
또한, 다른 실시예들에서 컴퓨터 시스템(200)은 도 2의 구성요소들보다 더 적은 혹은 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(200)은 상술한 입출력 장치(250) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다.
이하에서는 별점을 대체하는 키워드 리뷰를 위한 방법 및 시스템의 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템이 수행할 수 있는 키워드 리뷰 방법의 일례를 도시한 순서도이다.
본 실시예에 따른 컴퓨터 시스템(200)은 클라이언트를 대상으로 클라이언트 상에 설치된 전용 어플리케이션이나 컴퓨터 시스템(200)과 관련된 웹/모바일 사이트 접속을 통해 장소 리뷰 서비스를 제공할 수 있다.
컴퓨터 시스템(200)의 프로세서(220)는 이후 설명될 키워드 리뷰 방법을 수행하기 위한 구성요소로서 도 3에 도시된 바와 같이, 키워드 추출부(310), 키워드 등록부(320), 리뷰 등록부(330), 및 리뷰 제공부(340)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 프로세서(220)의 구성요소들은 선택적으로 프로세서(220)에 포함되거나 제외될 수도 있다. 또한, 실시예에 따라 프로세서(220)의 구성요소들은 프로세서(220)의 기능의 표현을 위해 분리 또는 병합될 수도 있다.
이러한 프로세서(220) 및 프로세서(220)의 구성요소들은 이후 설명될 키워드 리뷰 방법이 포함하는 단계들을 수행하도록 컴퓨터 시스템(200)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220) 및 프로세서(220)의 구성요소들은 메모리(210)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다.
여기서, 프로세서(220)의 구성요소들은 컴퓨터 시스템(200)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 명령에 따라 프로세서(220)에 의해 수행되는 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(200)이 장소와 관련된 키워드를 추출하도록 상술한 명령에 따라 컴퓨터 시스템(200)을 제어하는 프로세서(220)의 기능적 표현으로서 키워드 추출부(310)가 이용될 수 있다.
프로세서(220)는 컴퓨터 시스템(200)의 제어와 관련된 명령이 로딩된 메모리(210)로부터 필요한 명령을 읽어들일 수 있다. 이 경우, 상기 읽어들인 명령은 프로세서(220)가 이후 설명될 키워드 리뷰 방법을 실행하도록 제어하기 위한 명령을 포함할 수 있다.
이후 설명될 키워드 리뷰 방법이 포함하는 단계들은 도시된 순서와 다른 순서로 수행될 수 있으며, 단계들 중 일부가 생략되거나 추가의 과정이 더 포함될 수 있다.
도 4를 참조하면, 단계(S410)에서 키워드 추출부(310)는 장소의 정성적인 정보를 나타내는 키워드로서 해당 장소와 관련된 후보 키워드를 추출할 수 있다. 키워드 추출부(310)는 장소의 특징을 나타내는 단어, 문구, 문장을 추출함으로써 후보 키워드 풀(pool)을 구축할 수 있다. 사용자들이 가볼 만한 장소를 발견하는데 집단지성을 활용하기 위해 사용자들이 주로 가고 싶어하는 곳의 특징들을 업종별로 모아 후보 키워드 풀을 구축할 수 있다.
일례로, 키워드 추출부(310)는 장소와 관련된 인터넷 상의 문서(예를 들어, 포스트 등), 검색 로그 데이터, 사용자 리뷰로 등록된 텍스트 리뷰 등으로부터 장소의 업종 별로 각 업종의 특징을 나타내는 단어, 문구, 문장을 후보 키워드로 추출할 수 있다. 키워드 추출부(310)는 검색 키워드에서 지역명과 업종명 중 적어도 하나의 키워드와 함께 입력된 단어나 문구, 혹은 문장을 추출할 수 있다. 예를 들어, 검색 키워드 <강남 맛집 가성비>에서 '가성비'를 후보 키워드로 추출할 수 있다. 키워드 추출부(310)는 커뮤니티 타임라인이나 블로그 등의 게시물에서 많이 사용하는 태그(예를 들어, 뷰맛집, 건강한맛, 빵지순례, 채식, 글루텐프리 등)를 추출하거나 사용자들이 작성한 텍스트 리뷰 등에서 자주 등장하는 단어, 문구, 문장(예를 들어, 사장님이 친절하시고, 화장실이 깨끗해요, 분위기가 좋아요, 사진 잘 나와요 등)을 추출할 수 있다.
다른 예로, 키워드 추출부(310)는 장소 별 테마 키워드가 매핑된 단어 사전을 활용하여 해당 장소의 후보 키워드를 추출할 수 있다. 장소 별로 각 장소의 테마 키워드로서 해당 장소를 언급한 인터넷 상의 문서에서 등장하는 단어나 해시태그가 단어 사전으로 구축될 수 있으며, 이때 키워드 추출부(310)는 단어 사전을 이용하여 업종 별 후보 키워드 풀을 만들 수 있다.
또 다른 예로, 키워드 추출부(310)는 장소에 대한 텍스트 리뷰에 대하여 해당 장소를 실제 방문하거나 이용한 사용자들의 피드백을 바탕으로 후보 키워드를 추출할 수 있다. 예를 들어, 이전에 방문하거나 이용한 사용자의 리뷰에 대한 투표권을 다음에 방문하거나 이용한 사용자에게 제공하여 투표 결과를 공식 팁으로 활용함으로써 이전 사용자 리뷰 중 다음 사용자의 동의가 높은 리뷰로부터 해당 장소의 후보 키워드를 추출할 수 있다.
또 다른 예로, 키워드 추출부(310)는 인공지능 모델을 통해 장소 단위의 키워드를 추출하여 후보 키워드 풀을 만들 수 있다. 장소와 관련된 문서 상의 키워드를 대상으로 인공지능 모델을 이용한 학습을 통해 업종 별 키워드를 넘어 개별 장소에 맞는 단어, 문구, 문장을 추출할 수 있다. 키워드 학습에 활용되는 문서 범위에는 장소 리뷰 서비스 홈페이지, 장소 상세 페이지, 사업자 상세 페이지, 방문자 리뷰, 연동되는 다른 서비스 상의 문서 등이 모두 포함될 수 있다.
키워드 추출부(310)는 후보 키워드 풀에서 장소의 위치나 영업 시간, 메뉴 등과 같은 사실 정보에 해당되는 키워드와 부정적인 의미를 포함하는 키워드를 제외하고 평가 정보에 해당되는 의견성 키워드를 남기는 방식으로 후보 키워드 풀을 정제할 수 있다. 실시예에 따라서는 후보 키워드 풀에 포함된 사실 정보에 해당되는 키워드를 리뷰성 키워드로 변경하여 사용할 수 있다. 예를 들어, 주차 공간이 있다는 사실 정보를 우 '주차 공간이 넓어 좋아요'와 같이 리뷰성 키워드로 바꿔 사용할 수 있다. 또한, 키워드 추출부(310)는 업종 별 후보 키워드 풀에 대해 해당 업종의 사업자와 일반 사용자 중 적어도 하나를 대상으로 한 투표를 진행하여 투표 결과를 바탕으로 후보 키워드 풀을 정제할 수 있다.
키워드 추출부(310)는 업종 별로 각 업종의 후보 키워드 풀에 포함된 키워드를 둘 이상의 주제로 분류할 수 있다. 예를 들어, 식당 업종의 경우 후보 키워드를 음식/가격, 분위기, 편의시설 3가지 주제로 나눌 수 있다.
따라서, 본 실시예들은 장소의 특징을 나타내는 후보 키워드를 단어뿐만 아니라 서술형의 문구나 문장으로 뽑아 사용함으로써 누구나 한눈에 이해할 수 있는 장점이 있다.
단계(S420)에서 키워드 등록부(320)는 장소 별로 후보 키워드 풀에서 선정된 적어도 하나의 키워드를 해당 장소의 리뷰 등록을 위한 리뷰 키워드 목록으로 등록할 수 있다. 일례로, 키워드 등록부(320)는 장소 별로 각 장소의 사업자를 대상으로 해당 장소의 업종에 해당되는 후보 키워드 풀을 제공할 수 있고, 사업자가 후보 키워드 풀에서 선택한 키워드를 사업자의 장소에 대한 리뷰 키워드 목록으로 등록할 수 있다. 각 장소의 사업자는 후보 키워드 풀에서 n개의 주제군에 대해 각각 m개의 키워드를 골라 리뷰 키워드 목록으로 등록할 수 있다. 사업자의 직접적인 선택에 의해 리뷰 키워드 목록이 결정되는 것 이외에도 시스템 내부적으로 장소와 관련된 정보를 바탕으로 선정된 키워드로 리뷰 키워드 목록이 결정되는 것 또한 가능하다. 예를 들어, 장소와 관련하여 사용자가 해시 태그나 텍스트 리뷰로 많이 입력한 키워드를 중심으로 리뷰 키워드 목록이 자동 결정될 수 있다.
키워드 개수를 제한하는 것은 장소에 대한 리뷰로 선택 가능한 폭을 적절하게 하여 일정한 개수의 키워드로 수렴되도록 함으로써 타 장소와 특징을 명확하게 비교할 수 있게 하기 위함이다.
실시예에 따라서는 후보 키워드 풀에 포함된 키워드 이외에 사업자가 직접 선정한 키워드를 리뷰 키워드 목록에 포함시키는 것 또한 가능하다.
단계(S430)에서 리뷰 등록부(330)는 장소를 방문하거나 이용한 사용자를 대상으로 장소에 대한 키워드 리뷰를 남길 수 있도록 리뷰 키워드 목록을 제공할 수 있고, 리뷰 키워드 목록에서 선택된 적어도 하나의 키워드를 해당 장소에 대한 사용자 리뷰로 등록할 수 있다. 리뷰 등록부(330)는 장소의 특징을 나타내는 키워드에 대한 사용자 피드백을 통해 해당 장소에 대한 키워드 리뷰를 등록할 수 있다. 사용자 한 명 당 키워드 리뷰 등록 횟수는 적어도 1회 이상일 수 있으며, 리뷰 대상이 되는 장소의 업종이나 지역 등을 기준으로 결정될 수 있다. 다시 말해, 사용자는 장소에 대해 해당 장소의 업종이나 지역을 기초로 정해진 횟수 이내로 키워드 리뷰를 등록할 수 있다. 키워드 리뷰 등록 방법은 주제 별 리뷰 키워드 목록을 병렬적인 목록 형태로 제시하여 그 중 적어도 하나를 고르는 방식, 또는 서로 대치되는 성격의 키워드를 쌍 단위로 순차적으로 제시하여 차례로 둘 중 하나를 고르는 방식 등이 적용될 수 있다.
단계(S440)에서 리뷰 제공부(340)는 장소의 특징을 나타내는 키워드에 대한 사용자 피드백 결과로서 해당 장소에 대한 사용자 리뷰로 등록된 키워드 통계를 제공할 수 있다. 다시 말해, 리뷰 제공부(340)는 장소를 방문하거나 이용한 사용자들로부터 선택받은 키워드에 대한 통계 정보를 시각화하여 보여줄 수 있다. 예를 들어, 장소의 특징을 한눈에 파악할 수 있도록 장소의 리뷰 키워드 목록에서 선택 비중이 큰 키워드일수록 크게 표시할 수 있다. 이때, 리뷰 제공부(340)는 키워드 별 선택 횟수를 단순 누적하거나 지수화하여 표시할 수 있다.
리뷰 제공부(340)는 키워드 통계를 단위 기간(예를 들어, 6개월, 1년 등) 별로 나누어 보여줄 수 있다. 또한, 리뷰 제공부(340)는 키워드 통계를 성별, 연령, 지역 등 다양한 기준 별로 나누어 보여줄 수 있다. 또한, 리뷰 제공부(340)는 키워드 통계를 특정 기간을 기준으로 하여 순위가 급상승한 키워드, 순위에 새로 등장한 키워드 등을 보여줄 수 있다. 아울러, 리뷰 제공부(340)는 장소에 대한 키워드 통계와 관련하여 동일 업종이나 주변 상권의 다른 장소들과 키워드 통계를 비교한 결과를 함께 제공할 수 있다.
리뷰 제공부(340)는 장소를 검색함에 있어 검색하고자 하는 장소의 특징을 나타내는 키워드들을 검색 필터로 제공할 수 있으며, 검색 필터에 해당되는 키워드가 사용자 리뷰로 등록된 장소를 검색 결과에 포함시켜 제공할 수 있다. 이때, 리뷰 제공부(340)는 검색 필터에 해당되는 키워드가 사용자 리뷰로 많이 등록된 장소일수록 검색 결과 상단에 노출할 수 있다. 리뷰 제공부(340)는 단순 등록 횟수 이외에 급상승 인기 장소와 같이 리뷰 등록 횟수 대비 비율이 높은 장소를 검색 결과 상단에 노출할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서 리뷰 키워드 목록을 선정하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 5를 참조하면, 프로세서(220)는 사업자를 대상으로 해당 사업자의 업종에 따른 후보 키워드 풀(510)을 제공할 수 있다. 사업자는 후보 키워드 풀(510)에서 본인 사업체에 해당되는 장소에 적합하면서 장소의 특징을 잘 나타내는 키워드를 선정하여 사용자들로부터 리뷰 형태로 투표받을 수 있는 리뷰 키워드 목록(520)을 등록할 수 있다.
후보 키워드 풀(510)은 업종 별로 둘 이상의 주제군으로 분류될 수 있으며, 사업자는 후보 키워드 풀(510)에서 각 주제군에 대해 적어도 하나의 키워드를 골라 리뷰 키워드 목록(520)으로 등록할 수 있다.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서 키워드 리뷰를 등록하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
프로세서(220)는 장소 리뷰 서비스 플랫폼을 통해 장소 예약 기능, 영수증 인증 기능 등을 제공할 수 있고, 이를 통해 사용자가 방문하거나 이용한 장소를 인증한 후 인증된 장소 정보와 함께 사용자가 작성한 리뷰를 매칭하여 등록할 수 있다.
도 6을 참조하면, 프로세서(220)는 특정 장소를 방문하거나 이용한 사용자를 대상으로 해당 장소에 대한 리뷰 작성 화면(600)을 제공할 수 있다. 이때, 리뷰 작성 화면(600)에는 해당 장소의 사업자가 등록해 놓은 리뷰 키워드 목록(520)이 노출될 수 있다.
이때, 리뷰 작성 화면(600)에서는 리뷰 키워드 목록(520)에 포함된 주제군과 각 주제군에 포함된 키워드의 노출 순서가 고정 형태 이외에도 랜덤 롤링 방식이 적용될 수 있다. 또한, 리뷰 작성 화면(600)에 대한 스크롤에 맞춰 각 주제군 별 키워드가 노출될 수 있다.
리뷰 작성 화면(600)에는 리뷰 키워드 목록(520)에 대한 사용자 피드백을 위한 인터페이스가 포함될 수 있다. 예를 들어, 리뷰 키워드 목록(520)에 리뷰로서 선택할 키워드가 없음을 입력하기 위한 인터페이스로서 리뷰 키워드 목록(520)에 대한 사용자 의견 또는 리뷰 키워드 목록(520) 이외에 제안하고자 하는 다른 키워드를 직접 입력할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.
프로세서(220)는 특정 장소에 대한 사용자 리뷰로 별점 리뷰를 대체할 수 있는 키워드 리뷰를 위해 리뷰 작성 화면(600)을 통해 해당 장소의 사업자에 의해 선정된 리뷰 키워드 목록(520)을 제시할 수 있다.
도 7에 도시한 바와 같이, 사용자는 리뷰 키워드 목록(520)에서 장소 방문이나 이용에 따른 자신의 경험에 가까운 키워드를 찾아 각 주제 별로 적어도 하나 이상 선택할 수 있다. 프로세서(220)는 리뷰 키워드 목록(520)에서 사용자로부터 선택된 적어도 하나의 키워드를 해당 장소에 대한 사용자의 키워드 리뷰로 등록할 수 있다. 프로세서(220)는 각 장소에 대해 리뷰로 등록된 키워드 별 선택 횟수를 단순 누적하거나 지수화할 수 있다.
리뷰 작성 화면(600)에는 해당 장소에 대한 키워드 리뷰와 함께, 좋아요 리액션을 입력할 수 있는 인터페이스, 별점을 입력할 수 있는 인터페이스, 사진 리뷰나 텍스트 리뷰를 작성할 수 있는 인터페이스 등이 포함될 수 있다.
실시예에 따라서는 별점 리뷰를 키워드 리뷰로 대체함에 따라 리뷰 작성 화면(600)에 별점 리뷰를 위한 인터페이스가 생략될 수 있다.
도 8A와 도 8B는 본 발명의 일실시예에 있어서 키워드 통계를 제공하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 8A와 도 8B를 참조하면, 프로세서(220)는 사용자 요청에 따라 특정 장소에 대한 정보를 포함하는 장소 정보 화면(800)을 제공할 수 있다. 프로세서(220)는 해당 장소의 특징을 한눈에 파악할 수 있게 장소 정보 화면(800) 상에 사용자 리뷰로 등록된 키워드 통계(830)를 시각화하여 보여줄 수 있다. 프로세서(220)는 도 8A에 도시한 바와 같이 리뷰 등록 횟수가 많은 키워드일수록 큰 글자로 배치하여 보여주는 통계 그래프 타입을 통해 키워드 통계(830)를 시각화할 수 있다. 프로세서(220)는 도 8B에 도시한 바와 같이 키워드 별 리뷰 등록 횟수를 막대 그래프로 보여주는 방식을 통해 키워드 통계(830)를 시각화할 수 있다. 이외에도 원 그래프, 띠 그래프, 꺾은 선 그래프 등 다양한 유형의 그래프를 이용하여 키워드 통계(830)를 시각화할 수 있다. 키워드 통계(830)에는 리뷰 키워드 목록(520)에 포함된 키워드가 모두 포함될 수 있고, 키워드 리뷰로 선택된 빈도가 큰 키워드일수록 식별력이 좋은 형태로, 예를 들어 글자 굵기를 굵게, 혹은 글자 강조 색을 적용하는 형태 등으로 표시될 수 있다.
프로세서(220)는 키워드 통계(830)를 단위 기간(예를 들어, 1주일, 한달 등) 별로 나누어 보여주거나 혹은 성별, 연령, 지역 등 다양한 기준 별로 나누어 보여줄 수도 있다. 프로세서(220)는 키워드 통계(830)에 포함된 키워드 별로 해당 키워드를 키워드 리뷰로 선택한 사용자 정보(예를 들어, 프로필 등)를 보여줄 수 있고, 이때 특정 사용자를 선택한 경우 해당 사용자가 남긴 리뷰를 확인할 수 있는 인터페이스를 제공한다.
프로세서(220)는 장소 정보 화면(800)을 통해 키워드 통계(830)와 함께, 장소를 방문하거나 이용하는 시간대 분포, 성별 분포, 연령 분포 등 다양한 통계 정보를 제공할 수 있다.
도 9 내지 도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서 리뷰 키워드를 이용한 장소 검색 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
프로세서(220)는 장소 검색 환경에서 장소에 대한 키워드 리뷰에 등장하는 키워드를 검색 필터로 제공할 수 있다.
도 9를 참조하면, 프로세서(220)는 장소 검색 화면(900)에서 검색 키워드가 입력되는 경우 검색 키워드에 대응되는 초기 검색 결과로 장소 목록(940)을 제공할 수 있다.
프로세서(220)는 초기 검색 결과에 포함된 장소의 키워드 리뷰에서 소정 기준의 빈출 키워드를 추출하여 검색 필터(950)로 제공할 수 있다. 다시 말해, 프로세서(220)는 장소에 대한 키워드 리뷰에서 자주 등장하는 키워드를 이용하여 검색 필터(950)를 제공할 수 있다.
프로세서(220)는 검색 필터(950)에서 선택된 키워드를 기준으로 초기 검색 결과에 대한 필터링을 수행할 수 있다. 일례로, 프로세서(220)는 초기 검색 결과에 포함된 장소 중 검색 필터(950)에서 선택된 키워드가 키워드 리뷰로 등록된 장소를 추가 검색 결과로 선별하여 장소 목록(940)을 제공할 수 있다.
프로세서(220)는 검색 필터(950)에서 선택된 키워드가 키워드 리뷰로 많이 등록된 장소일수록 장소 목록(940)의 상단에 노출할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 장소 검색 화면(900)에서 검색 키워드 <한남동 맛집>이 입력되는 경우 <한남동 맛집>에 대응되는 장소 목록(940)을 초기 검색 결과로 제공할 수 있다. 이때, 초기 검색 결과에 포함된 장소의 키워드 리뷰로부터 추출된 빈출 키워드 '뷰맛집', '이국적인', '루프탑바', '신상맛집' 등을 검색 필터(950)로 제공할 수 있다. 검색 필터(950)를 제공하기 위해 문장형의 리뷰 키워드를 해시 태그 형태로 변환하는 과정이 포함될 수 있다. 예를 들어, 리뷰 키워드 목록에 포함된 '뷰가 좋아요'를 '#뷰맛집'으로 변환하여 검색 필터(950)로 적용할 수 있다.
프로세서(220)는 도 9에 도시한 바와 같이 사용자가 검색 필터(950)에서 '뷰맛집'을 선택하는 경우 <한남동 맛집>에 대응되는 장소 중 키워드 리뷰에 키워드 '뷰맛집'이 등장하는 장소를 추가 검색 결과로 선별하여 장소 목록(940)을 제공할 수 있다.
프로세서(220)는 도 10에 도시한 바와 같이 사용자가 검색 필터(950)에서 '이국적인'을 선택하는 경우 <한남동 맛집>에 대응되는 장소 중 키워드 리뷰에 키워드 '이국적인'이 등장하는 장소를 추가 검색 결과로 선별하여 장소 목록(940)을 제공할 수 있다.
다시 말해, 프로세서(220)는 장소 검색 환경에서 장소의 특징을 나타내는 키워드를 검색 필터(950)로 제공함으로써 각각의 특징을 강점으로 하는 장소를 찾는 추가 검색 기능을 지원할 수 있다.
이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 장소의 특징을 나타내는 키워드 중에서 방문이나 이용에 따른 사용자 경험에 가까운 키워드를 고르는 리뷰 방식을 제공함으로써 별점을 중심으로 한 일방적인 리뷰 환경을 장소의 정성적인 정보를 표현할 수 있는 리뷰 환경으로 대체할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 컴퓨터 시스템에서 실행되는 키워드 리뷰 방법에 있어서,
    상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 키워드 리뷰 방법은,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 장소의 특징을 나타내는 단어, 문구, 및 문장 중 적어도 하나 이상을 상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 장소를 방문하거나 이용한 사용자를 대상으로 상기 키워드 목록을 제공하여 상기 키워드 목록에서 선택된 적어도 하나의 키워드를 상기 장소에 대한 리뷰로 등록하는 단계
    를 포함하는 키워드 리뷰 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계는,
    업종 별로 각 업종과 관련된 후보 키워드 풀을 구축하는 단계; 및
    상기 장소의 관계자를 대상으로 상기 장소의 업종에 해당되는 상기 후보 키워드 풀을 제공하여 상기 후보 키워드 풀에서 선정된 적어도 하나의 키워드를 상기 키워드 목록으로 등록하는 단계
    를 포함하는 키워드 리뷰 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계는,
    상기 장소와 관련된 인터넷 상의 문서, 검색 로그 데이터, 및 텍스트 리뷰 중 적어도 하나로부터 상기 장소와 관련된 키워드를 단어, 문구, 및 문장 중 적어도 하나의 형태로 추출하는 단계
    를 포함하는 키워드 리뷰 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계는,
    상기 장소가 언급된 인터넷 상의 문서에 등장하는 단어나 해시태그가 포함된 단어 사전으로부터 상기 장소와 관련된 키워드를 추출하는 단계
    를 포함하는 키워드 리뷰 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계는,
    상기 장소의 텍스트 리뷰에 대한 다른 사용자들의 피드백을 바탕으로 상기 텍스트 리뷰로부터 상기 장소와 관련된 키워드를 추출하는 단계
    를 포함하는 키워드 리뷰 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계는,
    상기 장소와 관련된 문서 상의 키워드를 대상으로 인공지능 모델을 이용한 학습을 통해 상기 장소와 관련된 키워드를 추출하는 단계
    를 포함하는 키워드 리뷰 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 단계는,
    상기 후보 키워드 풀에서 사실 정보를 나타내는 키워드와 부정적인 의미의 키워드 중 적어도 하나를 제외시키는 단계
    를 포함하는 키워드 리뷰 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 장소에 대한 리뷰로 등록하는 단계는,
    상기 사용자 별로 상기 장소의 업종이나 지역을 기초로 정해진 횟수 이내로 상기 키워드 목록을 이용한 리뷰를 등록하는 단계
    를 포함하는 키워드 리뷰 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 키워드 리뷰 방법은,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 장소에 대해 상기 리뷰로 등록된 키워드 통계를 시각화하여 제공하는 단계
    를 더 포함하는 키워드 리뷰 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 키워드 통계를 시각화하여 제공하는 단계는,
    상기 키워드 통계를 단위 기간, 성별, 연령, 지역 중 적어도 하나의 기준 별로 제공하는 단계
    를 포함하는 키워드 리뷰 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 키워드 리뷰 방법은,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 장소에 대한 리뷰로 등록된 적어도 하나의 키워드를 장소 검색을 위한 검색 필터로 제공하는 단계
    를 더 포함하는 키워드 리뷰 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항의 키워드 리뷰 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램.
  13. 컴퓨터 시스템에 있어서,
    메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    장소의 특징을 나타내는 단어, 문구, 및 문장 중 적어도 하나 이상을 상기 장소와 관련된 키워드 목록으로 등록하는 과정; 및
    상기 장소를 방문하거나 이용한 사용자를 대상으로 상기 키워드 목록을 제공하여 상기 키워드 목록에서 선택된 적어도 하나의 키워드를 상기 장소에 대한 리뷰로 등록하는 과정
    을 처리하는 컴퓨터 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    업종 별로 각 업종과 관련된 후보 키워드 풀을 구축하는 과정; 및
    상기 장소의 관계자를 대상으로 상기 장소의 업종에 해당되는 상기 후보 키워드 풀을 제공하여 상기 후보 키워드 풀에서 선정된 적어도 하나의 키워드를 상기 키워드 목록으로 등록하는 과정
    을 처리하는 컴퓨터 시스템.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 장소와 관련된 인터넷 상의 문서, 검색 로그 데이터, 및 텍스트 리뷰 중 적어도 하나로부터 상기 장소와 관련된 키워드를 단어, 문구, 및 문장 중 적어도 하나의 형태로 추출하는 과정
    을 처리하는 컴퓨터 시스템.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 후보 키워드 풀에서 사실 정보를 나타내는 키워드와 부정적인 의미의 키워드 중 적어도 하나를 제외시키는 과정
    을 처리하는 컴퓨터 시스템.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 사용자 별로 상기 장소의 업종이나 지역을 기초로 정해진 횟수 이내로 상기 키워드 목록을 이용한 리뷰를 등록하는 과정
    을 처리하는 컴퓨터 시스템.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 장소에 대해 상기 리뷰로 등록된 키워드 통계를 시각화하여 제공하는 과정
    을 처리하는 컴퓨터 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 키워드 통계를 단위 기간, 성별, 연령, 지역 중 적어도 하나의 기준 별로 제공하는 과정
    을 처리하는 컴퓨터 시스템.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 장소에 대한 리뷰로 등록된 적어도 하나의 키워드를 장소 검색을 위한 검색 필터로 제공하는 과정
    을 처리하는 컴퓨터 시스템.
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