| 1 |
1
오프셋 값을 가지는 선호도 가중치를 설정 및 저장하는 단계;사용자, 스포츠 시설 및 심판의 프로파일을 수집 및 저장하고, 상기 사용자 프로파일을 팀 단위로 취합 및 분석함으로써, 스포츠 융합 콘텐츠 프로파일을 구성하는 단계;팀 매칭이 요청되면, 상기 스포츠 융합 콘텐츠 프로파일을 기반으로 평점 기반 팀간 선호도와 유사도 기반 팀간 선호도 각각을 산출하는 단계;상기 선호도 가중치에 따라 상기 평점 기반 팀간 선호도와 유사도 기반 팀간 선호도 각각의 고려 비중을 조정하고, 상기 고려 비중이 조정된 상기 평점 기반 팀간 선호도와 유사도 기반 팀간 선호도를 기반으로 팀간 선호도를 최종 산출하는 단계; 상기 팀간 선호도가 높은 순으로 상대팀을 선별 및 추천하는 단계; 및 상기 팀 매칭 결과에 대한 사용자 피드백이 입력되면, 상기 사용자 피드백을 반영하여 상기 선호도 가중치를 수정하는 단계를 포함하며, 상기 팀간 선호도는 ""의 식에 따라 산출하며, 상기 TSij는 거리 기반 팀간 유사도, 상기 TRij는 평점 기반 팀간 유사도, 상기 αi는 상기 선호도 가중치인 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 스포츠 콘텐츠 큐레이션 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 팀 매칭을 요청한 사용자의 상황 정보를 기반으로 상기 스포츠 시설 및 상기 심판 프로파일을 검색 및 분석하여, 적어도 하나의 스포츠 시설 및 심판을 선별 및 추천하는 단계를 더 포함하는 것을 특징하는 사용자 맞춤형 스포츠 콘텐츠 큐레이션 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 사용자 피드백을 반영하여 상기 선호도 가중치를 수정하는 단계는 팀 매칭 결과에 대한 사용자 피드백을 기반으로 속성별 가중치, 사용자별 가중치를 추가 수정하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 스포츠 콘텐츠 큐레이션 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서, 상기 스포츠 융합 콘텐츠 프로파일은 스포츠 시설 정보, 심판 정보, 사용자 정보, 팀 정보, 팀 가중치 정보, 사용자-팀 등급 정보, 경기 정보, 및 종목 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 스포츠 콘텐츠 큐레이션 방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서, 상기 사용자 정보는 사용자 ID(IDentification), 사용자 PW(PassWord), 종목 ID, 이름, 성별, 생년월일, 전화번호, E-mail, 지역, 신장, 체중, 장애 여부 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하며, 상기 지역, 상기 신장, 상기 체중, 상기 장애 여부는 수정 가능한 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 스포츠 콘텐츠 큐레이션 방법
|
| 6 |
6
제5항에 있어서, 상기 팀 정보는 팀 ID, 팀 이름, 팀 개설일, 주요 위치, 성별 비율, 성별 표준 편차, 장애 비율, 장애 표준 편차, 경기수, 승리수, 평균 나이, 나이 표준 편차, 팀 평점, 평균 신장, 신장 표준 편차, 평균 체중, 체중 표준 편차, 멤버 수 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하고, 상기 주요 위치, 상기 성별 비율, 상기 성별 표준 편차, 상기 장애 비율, 상기 장애 표준 편차, 상기 평균 나이, 상기 나이 표준 편차, 상기 팀 평점, 상기 평균 신장, 상기 신장 표준 편차, 상기 평균 체중, 상기 체중 표준 편차, 상기 멤버 수는 상기 사용자 프로파일 각각의 지역, 신장, 체중, 장애 여부를 팀 단위로 취합 및 분석함으로써 산출되는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 스포츠 콘텐츠 큐레이션 방법
|
| 7 |
7
제4항에 있어서, 상기 팀 가중치 정보는 속성별 가중치 정보, 팀 평점, 선호도 가중치 중 적어도 하나의 정보를 포함하고, 상기 사용자-팀 등급 정보는 사용자 ID, 팀 ID, 사용자별 가중치 중 적어도 하나의 정보를 포함하며,상기 속성별 가중치 정보, 상기 유사도 기반 팀간 선호도, 및 상기 사용자별 가중치는 상기 사용자 피드백에 따라 수정되는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 스포츠 콘텐츠 큐레이션 방법
|
| 8 |
8
삭제
|
| 9 |
9
제1항에 있어서, 상기 유사도 기반 팀간 선호도는 ""의 식에 따라 산출되며, 상기 FAik 및 FAjk는 팀 i와 j의 k 번째 속성의 평균값, 상기 FSDik 및 FSDjk는 팀 i와 j의 k 번째 속성의 표준 편차, 상기 FWn는 n번째 속성의 가중치, 상기 k는 속성의 인덱스, 상기 n은 속성의 총 개수인 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 스포츠 콘텐츠 큐레이션 방법
|
| 10 |
10
제1항에 있어서, 상기 평점 기반 팀간 선호도는 사용자별 가중치를 반영하여 팀원 각각의 고려 비중을 달리하면서 팀원별 평점을 합산 및 평균낸 후, 상대팀과 비교 분석함으로써 산출되는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 스포츠 콘텐츠 큐레이션 방법
|
| 11 |
11
사용자, 스포츠 시설 및 심판의 프로파일을 수집 및 저장하고, 상기 사용자 프로파일을 팀 단위로 취합 및 분석함으로써, 스포츠 융합 콘텐츠 프로파일을 생성 및 관리하는 콘텐츠 인포메틱스 제공 시스템; 및사용자로부터 팀 매칭이 요청되면, 상기 스포츠 융합 콘텐츠 프로파일을 기반으로 평점 기반 팀간 선호도 및 유사도 기반 팀간 선호도를 산출하고, 기 설정된 선호도 가중치에 따라 상기 평점 기반 팀간 선호도와 유사도 기반 팀간 선호도 각각의 고려 비중을 조정하고, 상기 고려 비중이 조정된 상기 평점 기반 팀간 선호도와 유사도 기반 팀간 선호도를 기반으로 팀간 선호도를 최종 산출한 후, 상기 팀간 선호도가 높은 순으로 상대팀을 선별 및 추천하고, 팀 추천 결과에 대한 사용자 피드백을 기반으로 상기 선호도 가중치를 수정하는 콘텐츠 추천 큐레이션 시스템을 포함하며, 상기 콘텐츠 추천 큐레이션 시스템은 ""의 식에 따라 상기 팀간 선호도를 산출하며, 상기 TSij는 거리 기반 팀간 유사도, 상기 TRij는 평점 기반 팀간 유사도, 상기 αi는 상기 선호도 가중치인 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 스포츠 콘텐츠 큐레이션 시스템
|
