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사용자의 관심 정보 또는 컨텐츠의 메타 데이터 정보의 키워드를 바탕으로 하는 의미 정보를 모아서 의미적 클러스터를 생성하는 의미적 클러스터 생성기; 복수의 의미적 클러스터를 비교하여 의미적 유사도를 산정하는 의미적 유사도 산정기; 및산정된 의미적 유사도를 이용하여 사용자에게 추천할 컨텐츠를 선정하는 추천 컨텐츠 선정기를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 추천 시스템
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제1항에 있어서,사용자의 관심 정보 또는 컨텐츠의 메타 데이터 정보를 수집하는 정보 수집기; 및상기 수집된 정보를 연결 데이터(Linked Data)에 적용하여 확장하는 연결 데이터 수집기를 더 포함하여 구성되는 특징으로 하는 컨텐츠 추천 시스템
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제2항에 있어서,상기 정보 수집기는,사용자 관심 정보를 수집함에 있어 소셜 네트워크 서비스의 정보를 이용하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 추천 시스템
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제2항에 있어서,상기 정보 수집기가 사용자의 관심 정보 또는 컨텐츠의 메타 데이터 정보를 수집함에 있어서 자동 정보 수집 프로그램(crawler)을 이용하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 의미적 클러스터 생성기는,상기 의미 정보를 분석하여 동일 링크(Identity-links), 유사 링크(Similarity-links) 및 기타 링크로 나누어 분석한 후,분석된 의미 정보들을 모아서 의미적 클러스터를 생성하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 의미적 유사도 산정기는,복수의 의미적 클러스터에 공통적으로 존재하는 모든 의미 정보들의 중요도(centrality) 값을 더하여 의미적 유사도를 산정하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 추천 컨텐츠 선정기는,사용자를 중요 사용자와 보통 사용자로 나누어,각 보통 사용자에 대하여 가장 가까운 의미적 유사도를 가지는 중요 사용자를 선정한 후,상기 중요 사용자가 시청한 컨텐츠 중 보통 사용자가 시청하지 않은 컨텐츠들을 추천 컨텐츠로 선정하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 추천 시스템
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(a) 사용자의 관심 정보 또는 컨텐츠의 메타 데이터 정보의 키워드를 바탕으로 하는 의미 정보를 모아 의미적 클러스터를 생성하는 단계;(b) 복수의 의미적 클러스터를 비교하여 의미적 유사도를 산정하는 단계; 및(c) 산정된 의미적 유사도를 이용하여 사용자에게 추천할 컨텐츠를 선정하는 단계를 포함하여 구성되며,상기 의미적 클러스터는 사용자의 관심 정보 또는 컨텐츠의 메타 데이터 정보의 키워드를 바탕으로 하는 의미 정보가 모여 구성되는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 추천 방법
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제8항에 있어서,상기 (a) 단계는,(a1) 사용자의 관심 정보 또는 컨텐츠의 메타 데이터 정보를 수집하는 단계;(a2) 수집된 정보를 연결 데이터(Linked Data)에 적용하여 의미적으로 확장된 의미 정보를 산출하는 단계;(a3) 의미 정보를 분석하여 동일 링크(Identity-links), 유사 링크(Similarity-links) 및 기타 링크로 나누어 분석하는 단계; 및(a4) 분석된 의미 정보들을 모아서 의미적 클러스터를 생성하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 추천 방법
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제9항에 있어서,상기 (a1) 단계는,자동 정보 수집 프로그램(crawler)을 이용하여 사용자의 관심 정보 또는 컨텐츠의 메타 데이터 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 추천 방법
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제8항에 있어서,상기 사용자의 관심 정보에는 소셜 네트워크 서비스의 정보가 포함되는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 추천 방법
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제8항에 있어서,상기 (b) 단계에서 복수의 의미적 클러스터의 의미적 유사도를 산정함에 있어서,복수의 의미적 클러스터에 공통적으로 존재하는 모든 의미 정보들의 중요도(centrality) 값을 더하여 산정하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 추천 방법
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제8항에 있어서,상기 (c) 단계는,(c1) 사용자의 시청 이력을 바탕으로 중요 사용자 그룹을 산정하는 단계;(c2) 각 보통 사용자에 대하여 가장 가까운 의미적 유사도를 가지는 중요 사용자를 산정하는 단계; 및(c3) 상기 중요 사용자가 시청한 컨텐츠 중에서 보통 사용자가 시청하지 않은 컨텐츠들을 추천 컨텐츠로 선정하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 추천 방법
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