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복수의 사용자 단말 각각에 행위에 대한 행위 속성 정보를 생성하고, 정해진 기간 동안 생성된 각 사용자 단말에 행위 속성 정보를 최근 시간 순으로 추출하여 기준 시간과의 시간차를 산출하고, 상기 산출된 시간차에 따라 추출된 상기 행위 속성 정보에 함유된 카테고리에 대한 시간 가중치를 산출하며, 상기 시간 가중치와 사용자 관심도 가중치를 곱하여 추출된 상기 행위 속성 정보의 상기 카테고리에 대한 관심도를 산출하며, 동일한 카테고리에 대한 관심도를 합산하여 각 카테고리에 대한 최종 관심도를 산출하는 사용자 행위 분석부,상기 사용자 행위 분석부와 연결되어 있고, 상기 사용자 행위 분석부에 의해 각 사용자 단말마다 산출된 상기 최종 관심도의 크기 순서로 카테고리를 저장하는 데이터베이스, 그리고상기 데이터베이스에 연결되어 있고, 상기 데이터베이스에 저장되어 있는 상기 최종 관심도를 이용하여, 상기 복수의 사용자 단말 중 친구 요청 사용자 단말에 대한 최종 관심도의 카테고리의 배열 순서와 추천 후보 사용자 단말에 대한 최종 관심도의 카테고리의 배열 순서를 비교하고, 상기 친구 요청 사용자 단말의 상기 최종 관심도의 카테고리와 상기 추천 후보 사용자 단말의 최종 관심도의 카테고리의 배열 순서와 종류가 일치하는 카테고리를 판정하고, 상기 배열 순서와 종류가 일치한 카테고리에 부여된 유사도를 합산하여 상기 친구 요청 사용자 단말과 추천 후보 사용자 단말간의 관심도 유사도를 측정하고, 상기 관심도 유사도를 이용해 상기 추천 후보 사용자 단말 중에서 친구 추천 사용자 단말의 목록을 친구 추천 목록으로 하여 상기 친구 요청 단말로 전달하는 친구 추천부를 포함하고,상기 사용자 관심도 가중치는 정해진 카테고리의 종류에서 각 사용자 단말에 의해 정해진 선호도 순서에 기초하여 정해지고, 상기 정해진 카테고리의 종류에 대한 사용자 관심도 가중치는 모두 더하면 '1'이 되며,상기 유사도는 카테고리의 배열 순서에 따라 다른 값이 부여되어 있는친구 추천 장치
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제1항에서,상기 사용자 관심도 가중치는 상기 복수의 사용자 단말 각각에 의해 정해진 카테고리의 선호도 순위에 따라 정해져 있는 친구 추천 장치
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제1항에서,상기 시간 가중치는 상기 시간차가 작을수록 증가하는 친구 추천 장치
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사용자 행위 분석부는 사용자 단말에 의해 행위가 발생했는지를 판정하는 단계,상기 사용자 행위 분석부는 상기 사용자 단말에 의해 상기 행위가 발생할 경우, 상기 사용자 단말에 대한 행위 속성 정보를 생성하는 단계,상기 사용자 행위 분석부는 생성된 상기 행위 속성 정보 중에서 시간 순으로 정해진 개수의 행위 속성 정보를 추출하는 단계,상기 사용자 행위 분석부는 추출된 상기 행위 속성 정보에 함유된 날짜와 기준 시간 사이의 시간차를 생성하여, 생성된 시간차에 대한 시간 가중치를 산출하는 단계,상기 사용자 행위 분석부는 산출된 상기 시간 가중치에 사용자 단말에 의해 정해진 카테고리별에 부여된 사용자 관심도 가중치를 곱하여 추출된 상기 행위 속성 정보의 카테고리에 대한 관심도를 산출하는 단계, 상기 사용자 행위 분석부는 추출된 상기 행위 속성 정보에서 동일한 카테고리에 대한 관심도를 합산하여 각 카테고리에 대한 최종 관심도를 산출하는 단계, 친구 추천부는 복수의 사용자 단말 중에서 친구 추천을 요청한 친구 요청 사용자 단말이 존재하는지를 판정하는 단계,상기 친구 추천부는 친구 요청 사용자 단말이 존재할 경우, 상기 복수의 사용자 정보 중에서 친구 요청 사용자 단말과 동일한 포맷의 행위 속성 정보를 갖는 추천 후보 사용자 단말을 추출하는 단계,상기 친구 추천부는 상기 최종 관심도 크기에 따른 상기 친구 요청 사용자 단말에 대한 최종 관심도의 카테고리의 배열 순서와 상기 추천 후보 사용자 단말에 대한 최종 관심도의 카테고리의 배열 순서를 비교하는 단계,상기 친구 추천부는 상기 친구 요청 사용자 단말의 상기 최종 관심도의 카테고리와 상기 추천 후보 사용자 단말의 최종 관심도의 카테고리의 배열 순서와 종류가 일치하는 카테고리를 판정하는 단계,상기 친구 추천부는 상기 배열 순서와 종류가 일치한 카테고리에 부여된 유사도를 합산하여 상기 친구 요청 사용자 단말과 상기 추천 후보 사용자 단말 간의 관심도 유사도를 산출하는 단계, 그리고상기 친구 추천부는 산출된 관심도 유사도의 크기 순서에 따라 상기 친구 요청 사용자 단말로 친구 추천 목록을 전송하는 단계를 포함하고,상기 사용자 관심도 가중치는 정해진 카테고리의 종류에서 각 사용자 단말에 의해 정해진 선호도 순서에 기초하여 정해지고, 상기 정해진 카테고리의 종류에 대한 사용자 관심도 가중치는 모두 더하면 '1'이 되며,상기 유사도는 카테고리의 배열 순서에 따라 다른 값이 부여되어 있는 친구 추천 방법
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