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문맥 광고 콘텐트를 제공하는 모바일 기기에 있어서, 디스플레이; 광고 콘텐트를 제공하는 프로그램이 저장된 메모리, 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되,상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 따라, 기 저장된 주제 분류 트리를 기초로 상기 메모리에 저장된 사용자 콘텐트로부터 사용자 관심도를 결정하고, 현재 실행 중인 애플리케이션에서의 광고 게재 요청이 획득되면, 포그라운드로 실행 중인 애플리케이션을 구성하는 복수의 애플리케이션 콘텐트 중에서, 현재 모바일 기기의 화면에 출력 중인 애플리케이션 콘텐트를 획득하고, 상기 애플리케이션 콘텐트에 포함된 단어들을 식별하고, 각 단어의 가중치를 이용하여 단어 벡터를 산출하며, 상기 주제 분류 트리의 중심 벡터와 상기 단어 벡터 간의 유사도를 산출함으로써, 상기 애플리케이션 콘텐트의 카테고리를 결정하는 것이고, 상기 주제 분류 트리를 기초로 기 획득된 적어도 하나의 광고 콘텐트 각각의 카테고리를 결정하고, 상기 사용자 관심도와 각 광고 콘텐트의 카테고리 간의 유사도를 산출하고, 기 설정된 값 이상의 유사도를 갖는 적어도 하나의 후보 광고 콘텐트를 추출하고, 상기 후보 광고 콘텐트에 포함된 각 광고 콘텐트의 카테고리와 상기 애플리케이션 콘텐트의 카테고리 간의 교집합 카테고리의 유사도를 산출하며, 상기 유사도에 따른 스코어 및 사용자 관심도에 대한 가중치 값을 기초로 정렬된 상기 적어도 하나의 후보 광고 콘텐트 중에서 상위 랭크의 광고 콘텐트를 출력하고,상기 스코어는 하기 수학식 1에 의해 계산되는 것이고,상기 주제 분류 트리는 오픈 디렉토리 프로젝트(open directory project)로부터 산출된 계층적 카테고리를 포함하는 것인 모바일 기기
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제 1 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 사용자 콘텐트를 수집하고, 상기 사용자 콘텐트에 포함된 단어들을 식별하고, 각 단어의 가중치를 이용하여 단어 벡터를 산출하며, 상기 주제 분류 트리에 포함된 각 카테고리의 중심 벡터와 상기 단어 벡터 간의 유사도를 산출함으로써, 임계값 이상의 유사도를 갖는 상기 주제 분류 트리의 카테고리리를 상기 사용자 관심도로 결정하는 것인 모바일 기기
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제 1 항에 있어서, 상기 프로세서는 각 광고 콘텐트에 포함된 단어들을 식별하고, 각 단어의 가중치를 이용하여 단어 벡터를 산출하며, 상기 주제 분류 트리의 중심 벡터와 상기 단어 벡터 간의 유사도를 산출함으로써, 상기 광고 콘텐트의 카테고리를 결정하는 것인 모바일 기기
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모바일 기기가 문맥 광고를 제공하는 방법에 있어서, 기 저장된 주제 분류 트리를 기초로 상기 모바일 기기에 저장된 사용자 콘텐트로부터 사용자 관심도를 결정하는 단계; 현재 실행 중인 애플리케이션에서의 광고 게재 요청이 획득되면, 상기 주제 분류 트리를 기초로 애플리케이션 콘텐트의 카테고리를 결정하는 단계; 상기 주제 분류 트리를 기초로 기 획득된 적어도 하나의 광고 콘텐트 각각의 카테고리를 결정하는 단계; 및상기 사용자 관심도, 상기 애플리케이션 콘텐트의 카테고리 및 상기 광고 콘텐트 각각의 카테고리 간의 유사도를 이용하여, 상기 적어도 하나의 광고 콘텐트 중에서 하나의 광고 콘텐트를 출력하는 단계를 포함하되, 상기 애플리케이션 콘텐트의 카테고리를 결정하는 단계는 포그라운드로 실행 중인 애플리케이션을 구성하는 복수의 애플리케이션 콘텐트 중에서, 현재 모바일 기기의 화면에 출력 중인 애플리케이션 콘텐트를 획득하는 단계; 상기 애플리케이션 콘텐트에 포함된 단어들을 식별하고, 각 단어의 가중치를 이용하여 단어 벡터를 산출하는 단계; 및상기 주제 분류 트리의 중심 벡터와 상기 단어 벡터 간의 유사도를 산출함으로써, 상기 애플리케이션 콘텐트의 카테고리를 결정하는 단계를 포함하고, 상기광고 콘텐트를 출력하는 단계는 상기 사용자 관심도와 각 광고 콘텐트의 카테고리 간의 유사도를 산출하고, 기 설정된 값 이상의 유사도를 갖는 적어도 하나의 후보 광고 콘텐트를 추출하는 단계; 상기 후보 광고 콘텐트에 포함된 각 광고 콘텐트의 카테고리와 상기 애플리케이션 콘텐트의 카테고리 간의 교집합 카테고리의 유사도를 산출하는 단계; 및 상기 유사도에 따른 스코어 및 사용자 관심도에 대한 가중치 값을 기초로 정렬된 상기 적어도 하나의 후보 광고 콘텐트 중에서 상위 랭크의 광고 콘텐트를 출력하는 단계를 포함하고,상기 스코어는 하기 수학식 1에 의해 계산되는 것이고,상기 주제 분류 트리는 오픈 디렉토리 프로젝트(open directory project)로부터 산출된 계층적 카테고리를 포함하는 것인 문맥 광고 제공 방법
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제 6 항에 있어서, 상기 사용자 관심도를 결정하는 단계는 상기 사용자 콘텐트를 수집하고, 상기 사용자 콘텐트에 포함된 단어들을 식별하고, 각 단어의 가중치를 이용하여 단어 벡터를 산출하는 단계; 및상기 주제 분류 트리의 중심 벡터와 상기 단어 벡터 간의 유사도를 산출함으로써, 임계값 이상의 유사도를 갖는 상기 주제 분류 트리의 카테고리를 상기 사용자 관심도로 결정하는 것인 문맥 광고 제공 방법
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제 6 항에 있어서, 상기 광고 콘텐트의 카테고리를 결정하는 단계는 각 광고 콘텐트에 포함된 단어들을 식별하고, 각 단어의 가중치를 이용하여 단어 벡터를 산출하는 단계; 및상기 주제 분류 트리의 중심 벡터와 상기 단어 벡터 간의 유사도를 산출함으로써, 상기 각 광고 콘텐트의 카테고리를 결정하는 단계를 포함하는 것인 문맥 광고 제공 방법
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제 6 항에 기재된 방법을 컴퓨터 상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
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