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소셜 데이터의 인기도 예측 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015092394
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 SNS를 통해 전파되는 소셜 데이터의 인기도 기준을 다양하게 설정하여 해당 인기도를 예측하는 방법 및 장치에 관한 것이다.본 발명에 따른 소셜 데이터 인기 예측 장치는, 소셜 네트워크 데이터 저장소로부터 선정된 기간 동안 생성된 과거 소셜 데이터 및 실시간으로 생성되는 소셜 데이터를 수집하는 소셜 데이터 수집부와, 상기 선정된 기간 동안 생성된 과거 소셜 데이터로부터 사용자 정보 및 데이터 정보를 추출하고 상기 추출된 작성자 정보 및 데이터 정보를 이용하여 소셜 데이터 인기 예측 자원을 구축하는 소셜 데이터 인기 예측 자원 구축부와, 상기 실시간으로 생성되는 소셜 데이터로부터 추출되는 데이터 정보 및 사용자 정보와 상기 구축된 인기 예측 자원을 이용하여 상기 실시간으로 생성되는 소셜 데이터에 대한 인기도를 예측하는 인기 예측부를 포함하되,상기 예측되는 인기도는, 전파량, 인기유지시간 및 확산 속도중 적어도 두가지 항목에 대한 예측치를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 17/00 (2006.01) G06F 15/173 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020130153281 (2013.12.10)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2015-0067897 (2015.06.19) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 배용진 대한민국 대전광역시 유성구
2 김현기 대한민국 대전광역시 유성구
3 장명길 대한민국 대전광역시 유성구
4 최미란 대한민국 대전광역시 유성구
5 허정 대한민국 대전광역시 유성구
6 임수종 대한민국 대전광역시 유성구
7 오효정 대한민국 대전광역시 유성구
8 이충희 대한민국 대전광역시 유성구
9 류법모 대한민국 대전광역시 유성구
10 윤여찬 대한민국 대전광역시 유성구
11 최윤재 대한민국 대전광역시 유성구
12 조요한 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이지 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***(가산동, KCC웰츠밸리) ***-***

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2013.12.10 수리 (Accepted) 1-1-2013-1130444-94
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
소셜 네트워크 데이터 저장소로부터 선정된 기간 동안 생성된 과거 소셜 데이터 및 실시간으로 생성되는 소셜 데이터를 수집하는 소셜 데이터 수집부와,상기 선정된 기간 동안 생성된 과거 소셜 데이터로부터 사용자 정보 및 데이터 정보를 추출하고 상기 추출된 작성자 정보 및 데이터 정보를 이용하여 소셜 데이터 인기 예측 자원을 구축하는 소셜 데이터 인기 예측 자원 구축부와,상기 실시간으로 생성되는 소셜 데이터로부터 추출되는 데이터 정보 및 사용자 정보와 상기 구축된 인기 예측 자원을 이용하여 상기 실시간으로 생성되는 소셜 데이터에 대한 인기도를 예측하는 인기 예측부를 포함하되,상기 예측되는 인기도는, 전파량, 인기유지시간 및 확산 속도중 적어도 두가지 항목에 대한 예측치를 포함하는 소셜 데이터 인기 예측 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 소셜 네트워크 서비스가 트위터인 경우에, 상기 소셜 데이터로부터 추출되는 작성자 정보는 상기 작성자 아이디, 상기 작성자의 팔로워 수, 친구수, 게시글수 및 팔로워 아이디 리스트중 적어도 하나를 포함하는 소셜 데이터 인기 예측 장치
3 3
제1항에 있어서, 상기 소셜 네트워크 서비스가 트위터인 경우에, 상기 소셜 데이터로부터 추출되는 데이터 정보는 트윗 텍스트, 트윗 길이, 리트윗 횟수, 리플라이 유/무, 태그 정보, 트윗 아이디 및 트윗 작성시간중 적어도 하나를 포함하는 소셜 데이터 인기 예측 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 실시간으로 생성되는 소셜 데이터중에서 인기 예측 대상 소셜 데이터를 필터링하는 소셜 데이터 필터링부를 더 포함하고, 상기 소셜 데이터 인기 예측부는 상기 필터링된 예측 대상 소셜 데이터에 대한 인기도를 예측하는 소셜 데이터 인기 예측 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 소셜 네트워크 서비스가 트위터인 경우에 상기 수집되는 소셜 데이터는 트윗이고, 상기 전파량은 상기 트윗이 리트윗되는 횟수를 나타내고, 상기 인기유지시간은 상기 트윗이 작성된 시점부터 마지막 리트윗이 발생한 시점까지의 시간을 나타내고, 상기 확산 속도는 리트윗 평균 시간 간격을 나타내는 소셜 데이터 인기 예측 장치
6 6
제1항에 있어서, 상기 소셜 네트워크 서비스가 페이스북인 경우에 상기 수집되는 소셜 데이터는 게시물이고, 상기 전파량은 상기 게시물의 추천 횟수를 나타내고, 상기 인기유지시간은 상기 게시물이 생성된 시점부터 마지막 추천을 받은 시점까지의 시간을 나타내고, 상기 확산 속도는 상기 게시물의 추천 평균 시간 간격을 나타내는 소셜 데이터 인기 예측 장치
7 7
제1항에 있어서, 상기 전파량, 상기 인기유지시간 및 상기 확산 속도중 적어도 두가지의 항목에 대한 예측치가 선정된 임계치 이상인 소셜 데이터의 텍스트를 분석함으로써 미래 이슈를 추출하는 미래 이슈 분석부를 더 포함하는 소셜 데이터 인기 예측 장치
8 8
소셜 네트워크 서비스를 통해 실시간으로 전파되는 소셜 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 소셜 데이터중에서 사용자에 의해 입력된 필터링 정보에 근거하여 인기 예측 대상 소셜 데이터를 필터링하는 단계;상기 필터링된 소셜 데이터로부터 상기 소셜 데이터의 작성자 정보 및 데이터 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 작성자 정보 및 데이터 정보와 기구축된 소셜 데이터 인기 예측 자원을 이용하여 상기 소셜 데이터의 인기도를 예측하는 단계를 포함하되, 상기 소셜 데이터의 인기 예측 정보는 전파량, 인기유지시간 및 확산 속도중 적어도 두가지의 항목에 대한 예측치를 포함하는 소셜 데이터 인기 예측 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 기축된 소셜 데이터 인기 예측 자원은 과거 선정된 기간동안 생성된 소셜 데이터의 사용자 정보 및 데이터 정보를 포함하는 소셜 데이터 인기 예측 방법
10 10
제8항에 있어서, 상기 소셜 네트워크 서비스가 트위터인 경우에 상기 수집되는 소셜 데이터는 트윗이고, 상기 전파량은 상기 트윗이 리트윗되는 횟수를 나타내고, 상기 인기유지시간은 상기 트윗이 작성된 시점부터 마지막 리트윗이 발생한 시점까지의 시간을 나타내고, 상기 확산 속도는 리트윗 평균 시간 간격을 나타내는 소셜 데이터 인기 예측 방법
11 11
제8항에 있어서, 상기 소셜 네트워크 서비스가 페이스북인 경우에 상기 수집되는 소셜 데이터는 게시물이고, 상기 전파량은 상기 게시물의 추천 횟수를 나타내고, 상기 인기유지시간은 상기 게시물이 생성된 시점부터 마지막 추천을 받은 시점까지의 시간을 나타내고, 상기 확산 속도는 상기 게시물의 추천 평균 시간 간격을 나타내는 소셜 데이터 인기 예측 방법
12 12
제8항에 있어서, 상기 전파량, 상기 인기유지시간 및 상기 확산 속도중 적어도 두가지의 항목에 대한 예측치가 선정된 임계치 이상인 소셜 데이터의 텍스트를 분석함으로써 미래 이슈를 추출하는 단계를 더 포함하는 소셜 데이터 인기 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US20150161517 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US2015161517 US 미국 DOCDBFAMILY
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1 지식경제부 한국전자통신연구원 산업원천기술개발사업(SW컴퓨팅) 웹 인텔리전스를 위한 웹 폭증 데이터 분석형 리스닝 플랫폼용 소셜웹 이슈 탐지-모니터링 및 예측 원천 기술 개발