KR100806698B1 - How to save content database reflecting user usage history - Google Patents
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Abstract
Description
도 1은 종래 검색 엔진을 이용한 콘텐츠의 검색 방법을 설명하는 흐름도이다.1 is a flowchart illustrating a content search method using a conventional search engine.
도 2는 콘텐츠에 대한 사용자의 사용 내역을 이용한 검색 방법에서 한정된 사용자의 사용 내역을 저장하는 방법을 설명하는 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating a method of storing a limited usage history of a user in a retrieval method using a user's usage history for content.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠의 검색 시스템을 도시하고 있다.3 illustrates a content search system according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 단말기에 사용자의 사용 내역을 저장하고 저장한 사용자의 사용 내역을 검색 서버로 송신하는 방법을 설명하는 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a method of storing a user's usage history in a user terminal and transmitting the user's usage history to a search server according to an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 데이터베이스의 저장 방법을 설명하는 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a method of storing a content database according to an embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 단말기로부터 사용자의 사용 내역을 수신하는 단계를 보다 구체적으로 설명하는 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating in more detail a step of receiving a user's usage history from a user terminal according to an embodiment of the present invention.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 가공된 통계 데이터를 콘텐츠 데이터베이스에 저장하는 단계를 보다 구체적으로 설명하는 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating in more detail a step of storing processed statistical data in a content database according to an embodiment of the present invention.
도 8은 음악 콘텐츠 'A', 'B', 'C', D', 'E', 'F', 'G', 'H'에 대한 다양한 통계 데이터의 일 예를 도시하고 있다. 8 shows an example of various statistical data for music contents' A ',' B ',' C ', D', 'E', 'F', 'G', and 'H'.
<도면의 주요 부분에 대한 설명>Description of the main parts of the drawing
1: 사용자 단말기 2: 웹 서버1: user terminal 2: web server
3: 네트워크 10: 검색 서버3: network 10: search server
11: 클라이언트부 12: 정보 수집부11: client part 12: information collecting part
13: 데이터베이스 14: 로그 가공부13: Database 14: Log Processing Unit
15: 저장 제어부 16: 검색 제어부15: storage control unit 16: search control unit
본 발명은 콘텐츠 데이터베이스의 구조화 저장 방법에 관한 것으로, 콘텐츠에 대한 사용자의 사용 내역을 정보 온톨로지를 이용하여 통계 데이터로 가공하고 가공한 통계 데이터를 이용하여 콘텐츠 데이터베이스를 구조화하여 저장하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of structured storage of a content database, and more particularly, to a method of constructing and storing a content database using statistical data processed by processing user's history of content using information ontology.
현재 인터넷은 전 세계적으로 대중에 보급되어 있으며 사용자들은 인터넷으로부터 다양한 정보를 획득하여 사용하고 있다. 그러나 인터넷에는 너무나 많은 양의 정보가 저장되어 있다. 사용자는 많은 양의 정보들 중에서 자신이 필요로 하는 정보를 쉽게 얻기 위해 인터넷 포탈 사이트가 제공하는 검색 엔진을 이용한다.Currently, the Internet is spread to the public around the world, and users obtain and use various information from the Internet. But too much information is stored on the Internet. A user uses a search engine provided by an Internet portal site to easily obtain the information he needs from a large amount of information.
도 1은 종래 검색 엔진을 이용한 콘텐츠의 검색 방법을 설명하는 흐름도이다. 도 1을 참고로, 사용자 단말기를 통해 사용자의 검색어 또는 검색어 조합이 입력된다(단계 1). 입력된 사용자의 검색어 또는 검색어 조합에 따라 검색 엔진은 콘텐츠의 본문 또는 메타 데이터(metadata)에 사용자로부터 입력된 검색어를 포함하는 콘텐츠를 검색하고, 검색한 콘텐츠의 본문 또는 메타 데이터와 검색어 또는 검색어 조합의 유사도를 계산한다(단계 2). 계산된 유사도에 기초하여 임계값 이상의 유사도를 가지는 콘텐츠를 사용자에 추천한다(단계 3).1 is a flowchart illustrating a content search method using a conventional search engine. Referring to FIG. 1, a search word or a search word combination of a user is input through a user terminal (step 1). Depending on the user's search term or search term combination, the search engine searches for content that includes the search term entered by the user in the body or metadata of the content, and compares the search term or query combination with the body or metadata of the searched content. The similarity is calculated (step 2). Based on the calculated similarity, content having a similarity above a threshold is recommended to the user (step 3).
일반적으로 인터넷 포탈 사이트가 제공하는 검색 엔진은 사용자가 입력한 하나 또는 하나 이상의 검색어가 본문 또는 메타 데이터에 포함되어 있는 콘텐츠만을 검색한다. 따라서 많은 양의 콘텐츠들 중에서 자신의 검색 의도에 적합한 콘텐츠를 얻기 위해 사용자는 검색어를 정확하게 선택하여야 한다. 그러나 인터넷에 익숙하지 않거나 검색 엔진을 통한 콘텐츠의 검색에 숙달되지 않은 사용자에게 있어 검색어의 선택은 그리 쉬운 일이 아니며 자신의 의도에 적합한 콘텐츠를 얻기 위해 많은 시간과 노력이 필요하다.In general, a search engine provided by an Internet portal site searches only contents in which one or more search terms entered by a user are included in a body or metadata. Therefore, in order to obtain a content suitable for his or her search intention among a large amount of contents, the user must select a search word correctly. However, for users who are not familiar with the Internet or unskilled in searching for content through search engines, the selection of search terms is not so easy, and it takes a lot of time and effort to obtain content suitable for one's intention.
검색어에 기반하여 콘텐츠를 검색하는 종래 방법의 문제점을 극복하기 위해 최근 들어 인터넷 포탈 사이트는 사용자의 검색어와 관련 있는 단어들을 미리 사전화하여 입력된 사용자의 검색어와 관련된 단어들을 포함한 모든 콘텐츠를 검색하거나 사용자가 콘텐츠를 검색하기 위해 입력할 검색어를 미리 예상하여 콘텐츠의 메타 정보에 첨부함으로써 사용자의 콘텐츠 검색을 도와주고 있다.In order to overcome the problems of the conventional method of searching for contents based on a search term, an Internet portal site has recently pre- dictionaryed words related to a user's search term to search all contents including the words related to the user's search term or the user. Predicts a search term to enter in order to search for content and attaches it to the meta information of the content to help the user search for the content.
그러나 어휘 사전을 이용하여 콘텐츠를 검색하는 방식 역시 사용자의 검색어 선택을 도와주지만 시시각각 바뀌는 사용자의 검색의도와 콘텐츠의 복잡성을 충분히 반영할 수 없다. 또한 콘텐츠의 제공자가 콘텐츠에 미리 키워드를 삽입하여 콘 텐츠를 검색하는 경우에도 콘텐츠 제공자의 의도에 따라 검색의 결과가 달라져 사용자의 검색의도보다는 콘텐츠 제공자의 입장에서 검색되는 문제점이 있다.However, the method of searching contents using the lexical dictionary also helps the user to select the search terms, but cannot sufficiently reflect the complexity of the search intentions and the contents that are constantly changing. In addition, even when the content provider searches for the content by inserting a keyword in the content in advance, there is a problem in that the search result varies according to the intention of the content provider, so that the content provider searches for the content provider rather than the user.
사용자의 검색 의도를 더욱 충실히 반영하여 콘텐츠를 검색하기 위해 콘텐츠에 대한 사용자의 사용 내역을 이용한 검색 방법이 제안되었다.In order to search the content more faithfully reflecting the user's search intention, a search method using the user's usage history of the content has been proposed.
도 2는 콘텐츠에 대한 사용자의 사용 내역을 이용한 검색 방법에서 콘텐츠의 사용 내역을 저장하는 방법을 설명하는 흐름도이다. 도 2를 참고로, 검색 엔진에 사용자 단말기가 접속시 사용자의 나이, 직업, 성향 등과 같은 사용자의 정적 정보를 추출한다(단계 10). 검색 엔진을 통해 검색/추천된 콘텐츠들 중에서 사용자에 의해 조회 또는 구매된 콘텐츠의 데이터를 수집하여 사용자의 사용 내역을 판단한다(단계 15). 추출한 사용자의 정적 정보와 사용자의 사용 내역을 콘텐츠 데이터베이스에 저장한다(단계 18).2 is a flowchart illustrating a method of storing a usage history of content in a search method using a user's usage history for the content. Referring to FIG. 2, when the user terminal accesses the search engine, the user extracts static information such as the user's age, occupation, and propensity (step 10). The usage history of the user is determined by collecting data of content that is viewed or purchased by the user among the contents searched / recommended through the search engine (step 15). The extracted static information of the user and the usage history of the user are stored in the content database (step 18).
종래 사용자의 사용 내역을 이용한 검색 방법은 사용자의 정적 정보 및 사용자의 조회/구매 패턴을 저장한 콘텐츠 데이터베이스에 기초하여 사용자의 의도에 보다 적합한 콘텐츠를 검색하여 사용자에 추천한다. 예를 들어, 추출한 사용자의 정적 정보에 기초하여 사용자와 유사한 정적 정보를 가지는 사용자들의 선호 콘텐츠를 사용자에 추천하거나 특정 콘텐츠의 조회/구매시 함께 조회/구매되는 다른 콘텐츠를 사용자의 사용 내역으로부터 추출하여 사용자가 특정 콘텐츠를 조회/구매하는 경우 다른 콘텐츠도 함께 사용자에 추천한다.In the related art, a search method using a user's usage history searches for a content more suitable for the user's intention based on a content database storing the user's static information and the user's inquiry / purchase pattern and recommends it to the user. For example, based on the extracted user's static information, users can recommend the user's preferred content with similar static information to the user, or extract other content that is viewed / purchased together when searching / purchasing specific content from the user's history. Recommends other content to the user when viewing / purchasing specific content.
그러나 종래 사용자의 사용 내역을 이용한 검색 방법은 사용자 정적 정보만을 이용하여 유사한 사용자의 선호 콘텐츠를 추천하거나 조회/구매 패턴에 기초하 여 모두 사용자에 동일한 가중치로 다른 콘텐츠를 추천하므로 사용자의 검색 의도를 정확하게 반영할 수 없다는 문제점을 가진다. However, the conventional search method based on the usage history of the user recommends similar content by using only the user's static information or other content with the same weight based on the search / purchase pattern. The problem is that it cannot be reflected.
따라서 본 발명이 이루고자 하는 목적은 사용자가 특정 콘텐츠를 언제, 어디서, 왜 사용하는지, 사용 후의 반응은 어떤지, 콘텐츠의 주제가 무엇인지와 같이 콘텐츠에 대한 사용자의 다양한 사용 내역을 통계 데이터로 가공하여 콘텐츠 데이터베이스를 업데이트하는 방법을 제공한다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a database of contents by processing various usage history of the user into statistical data, such as when, where and why the user uses a specific content, how is the reaction after use, and what is the subject of the content. Provides a way to update it.
본 발명이 이루고자 하는 목적은 실시간에 검색에 필요한 통계 데이터를 추출할 수 있도록 사용자의 다양한 사용 내역을 구조적으로 업데이트하여 저장하는 방법을 제공한다. It is an object of the present invention to provide a method of structurally updating and storing various usage history of a user so as to extract statistical data necessary for searching in real time.
상기 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 데이터베이스의 구조화 저장 방법은 사용자 단말기로부터 콘텐츠에 대한 사용자의 사용 내역을 수신하는 단계, 정보 온톨로지를 이용하여 수신한 사용자의 사용 내역을 콘텐츠 데이터베이스에 업데이트되는 통계 데이터로 가공하는 단계 및 가공한 통계 데이터를 콘텐츠의 데이터베이스에 업데이트하는 단계를 포함한다.The structured storage method of the content database according to an embodiment of the present invention for achieving the object of the present invention comprises the steps of receiving a user's usage history for the content from the user terminal, the user's usage history received using the information ontology Processing the statistical data updated in the content database and updating the processed statistical data in the content database.
여기서 사용자의 사용 내역은 콘텐츠에 대한 사용자의 행위 로그와 평가 로그이며 사용자의 행위 로그는 콘텐츠의 이용 시간, 이용 위치, 이용 상황 중 적어도 어느 하나이며 사용자의 평가 로그는 콘텐츠의 평가 점수, 답글, 태그, 이용 횟수 중 적어도 어느 하나이다.Here, the user's usage history is the user's behavior log and the evaluation log for the content, the user's behavior log is at least one of the time of use, the location of the content, and the usage situation. , At least one of the number of times of use.
이하 첨부한 도면을 참고로 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 데이터베이스의 구조화 저장 방법을 보다 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a structured storage method of a content database according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠의 검색 시스템을 도시하고 있다.3 illustrates a content search system according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참고로, 유선/무선 인터넷 네트워크(3)에는 사용자 단말기(1)와 웹 서버(2)가 접속되어 있다. 사용자 단말기(1)는 데스크톱 개인 컴퓨터, 휴대전화기, 휴대용 단말기(PDA) 등과 같이 유선/무선 인터넷 네트워크(3)를 통해 검색 서버(10)에 접속할 수 있으며 검색 서버(10)에서 제공하는 콘텐츠를 수신하여 이용할 수 있는 단말기를 총칭한다.Referring to FIG. 3, a
검색 서버(10)는 클라이언트부(11), 정보 수집부(12), 데이터베이스(13), 로그 가공부(14), 저장 제어부(15) 및 검색 제어부(16)를 포함한다. The
클라이언트부(11)는 사용자 단말기(1)로 사용자 인터페이스를 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 사용자의 정적 정보 및 콘텐츠에 대한 사용자의 사용 내역을 관리한다. 로그 가공부(14)는 정보 온톨로지를 이용하여 수신한 사용자의 사용 내역을 데이터베이스(13)에 업데이트되는 통계 데이터로 가공한다. 사용자의 사용 내역은 콘텐츠에 대해 행한 사용자의 행위 로그와 평가 로그를 포함한다. 정보 온톨로지는 사용자의 행위 로그와 평가 로그를 구성하는 각 단어 사이의 관계를 규정하고 각 단어로부터 추론되는 의미 정보를 확장하기 위해 참고되는 온톨로지를 의미한다. 예를 들어, 낮/밤, 오전/오후, 요일, 월, 계절, 년도, 휴가, 휴일, 명절 등과 같은 시간 관련 온톨로지, 국가, 도시, 산, 해변, 놀이공원 등과 같은 장소 관련 온톨로지, 여행, 업무, 출장, 신혼여행, 데이트 등과 같은 상황 관 련 온톨로지 등이 정보 온톨로지로 사용된다.The
저장 제어부(15)는 데이터베이스(13)에 저장되어 있는 통계 데이터에 가공된 통계 데이터를 반영하여 새로운 통계 데이터를 생성하고 생성한 새로운 통계 데이터를 컨텐츠 데이터베이스(13)에 업데이트한다. 데이터베이스(13)는 사용자의 정적 정보를 저장하는 사용자 데이터베이스, 콘텐츠에 대한 사용자의 사용 내역 을 저장하는 사용 내역 데이터베이스 및 콘텐츠의 통계 데이터를 저장하는 콘텐츠 데이터베이스를 포함한다. The
바람직하게, 콘텐츠 데이터베이스에는 사용자의 사용 내역으로부터 가공된 다양한 콘텐츠의 통계 데이터를 다차원으로 구조화하여 저장하고 있다.Preferably, in the content database, statistical data of various contents processed from user usage history is structured and stored in a multi-dimensional manner.
검색 엔진부(15)는 클라이언트부(11)를 통해 사용자 검색어가 입력되는 경우, 사용자의 검색어를 비롯하여 1) 사용자의 정적 정보 2)검색어를 입력한 시점, 사용자의 검색 의도, 검색 장소 등과 같은 사용자의 동적 정보 및 3) 콘텐츠 데이터베이스에 저장되어 있는 콘텐츠의 통계 자료를 이용하여 사용자의 검색어에 매핑되는 콘텐츠의 유사도를 계산한다. 계산한 콘텐츠의 유사도에 따라 일정 임계값 이상의 유사도를 가지는 콘텐츠를 검색하여 클라이언트부(11)를 통해 사용자 단말기(1)로 제공한다.When the user search term is input through the
사용자는 사용자 단말기(1)에 디스플레이된 사용자 인터페이스를 통해 검색 서버(10)로부터 제공된 콘텐츠에 대해 행위 로그 또는 평가 로그를 첨부할 수 있으며, 첨부한 행위 로그와 평가 로그는 사용자 단말기(1)에 저장된 후 검색 서버(10)와 재접속시 검색 서버(10)로 송신된다.The user may attach an action log or an evaluation log to content provided from the
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 단말기(1)에 사용자의 사용 내역을 저장하고 저장한 사용자의 사용 내역을 검색 서버(10)로 송신하는 방법을 설명하는 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a method of storing a user's usage history in the
도 4를 참고로, 사용자 단말기(1)는 검색 서버(10)에서 제공한 콘텐츠를 실행하고(단계 20), 실행한 콘텐츠에 대한 사용자의 평가 로그를 저장한다(단계 22). 사용자의 평가 로그는 콘텐츠에 대한 사용자의 평가 데이터를 의미한다. 사용자는 사용자 인터페이스를 통해 실행한 콘텐츠에 대한 평가 점수, 답글, 태그를 부여하거나 작성할 수 있다. 바람직하게, 콘텐츠에 대한 평가 점수, 답글, 태그는 사용자 인터페이스를 통해 제공되는 아이콘을 통해 부여하거나 작성할 수 있다. 작성된 사용자의 평가 로그는 사용자 단말기(1)의 메모리에 저장된다.Referring to FIG. 4, the
한편, 실행한 콘텐츠에 대한 사용자의 행위 로그를 저장한다(단계 24). 사용자의 행위 로그는 사용자가 콘텐츠를 실행하는 시간, 장소, 상황 등과 같이 콘텐츠에 대해 행한 사용자의 행위 이력을 나타내는 데이터이다. 사용자 단말기(1)는 사용자가 콘텐츠를 실행할 때마다 실행 시간, 실행 장소, 실행 상황의 행위 로그를 자동으로 사용자 단말기(1)의 메모리에 저장한다. 바람직하게, 콘텐츠를 실행하는 상황은 사용자 인터페이스를 통해 제공된 아이콘을 통해 사용자에 의해 직접 입력될 수 있다. On the other hand, the user's behavior log for the executed content is stored (step 24). The user's behavior log is data indicating the user's behavior history of the content, such as the time, place, and situation at which the user executes the content. The
사용자 단말기(1)를 통해 검색 서버(10)에 재접속하려는 경우 사용자 단말기(1)는 검색 서버(10)와 동기화 과정을 수행하여 검색 서버(10)에 접속하며(단계 26), 동기화 과정에서 새로운 사용자의 행위 로그 또는 사용자의 평가 로그가 사용자 단말기(1)에 저장되어 있는 경우 검색 서버(10)로 저장되어 있는 사용자 행위 로그와 평가 로그를 송신한다(단계 28). When reconnecting to the
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 데이터베이스의 저장 방법을 설명하는 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a method of storing a content database according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참고로, 사용자 단말기(1)의 접속시 사용자 단말기(1)로부터 사용자의 평가 로그와 행위 로그를 수신하고(단계 30), 수신한 사용자의 평가 로그와 행위 로그를 콘텐츠 데이터베이스에 저장되는 통계 데이터로 가공한다(단계 33). 수신한 평가 로그와 행위 로그에 저장되어 있는 사용자의 사용 내역은 가공되지 않은 로우(raw) 데이터이므로 이를 통계 데이터로 가공한다.Referring to FIG. 5, when the
예를 들어, 콘텐츠 'A'의 실행 시간이 AM 09:23이고 위도 36도/경도 45도의 위치에서 실행되는 경우 시간 관련 온톨로지를 이용하여 실행 시간을 오전으로 시간 통계 데이터로 가공하며, 실행된 위치의 장소를 검색하고 장소 관련 온톨로지를 이용하여 검색 장소를 해변/산/섬 등으로 장소 통계 데이터로 가공한다.For example, if the execution time of the content 'A' is AM 09:23 and is executed at a latitude 36 degrees / longitude 45 degrees, the execution time is processed into time statistical data in the morning using a time-related ontology, and the executed position is executed. The place is searched and the search place is processed into place statistics data such as beach / mountain / island using place-related ontology.
또한 예를 들어, 사용자로부터 입력된 콘텐츠의 평가 점수가 입력되는 경우 선호도 분류 기준에 따라 콘텐츠에 대한 사용자의 선호도를 최대/중간/최소의 선호도 통계 데이터로 가공하거나 콘텐츠를 실행하는 상황에 매핑된 아이콘을 이용하여 콘텐츠가 실행되는 상황 통계 데이터로 가공한다.Also, for example, when a rating score of content input from a user is input, an icon mapped to a situation in which the user's preference for the content is processed into maximum / medium / minimum affinity statistical data according to the preference classification criteria or the content is executed. The data is processed into situation statistical data in which the content is executed.
가공한 통계 데이터에는 통계 데이터의 종류에 따라 상기 가공된 통계 데이터를 분류하기 위한 분류 식별자가 할당되며(단계 35), 할당된 분류 식별자에 대응하는 위치에 저장되어 있는 통계 데이터와 가공된 통계 데이터를 이용하여 새로운 통계 데이터를 생성하고 생성한 통계 데이터를 콘텐츠 데이터베이스에 업데이트한다(단계 37). 사용자의 행위 로그 또는 평가 로그에 포함되어 있는 다양한 사용 내역의 데이터는 서로 다른 식별자로 구분되며 사용자의 행위 로그 또는 평가 로그로부터 통계 데이터를 생성하는 경우, 사용자의 행위 로그 또는 평가 로그에 첨부된 식별자에 기초하여 생성되는 통계 데이터에 서로 다른 분류 식별자를 할당한다. The processed statistical data is assigned a classification identifier for classifying the processed statistical data according to the type of statistical data (step 35), and the statistical data stored at the position corresponding to the assigned classification identifier and the processed statistical data are allocated. Generate new statistical data and update the generated statistical data in the content database (step 37). The data of the various usage history included in the user's behavior log or the evaluation log are divided into different identifiers. When generating statistical data from the user's behavior log or the evaluation log, the data attached to the user's behavior log or evaluation log Different classification identifiers are assigned to the generated statistical data.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 단말기(1)로부터 사용자의 사용 내역을 수신하는 단계를 보다 구체적으로 설명하는 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating in more detail a step of receiving a user's usage history from the
도 6을 참고로, 사용자 단말기(1)로부터 사용자 아이디를 수신하고(단계 40) 수신한 사용자 아이디에 기초하여 사용자 데이터베이스에 저장되어 있는 사용자의 정적 정보를 추출한다(단계 43). 사용자 단말기(1)와 검색 서버(10)의 동기화 과정에서 사용자의 사용 내역 데이터베이스에 저장되어 있지 않은 새로운 사용 내역이 사용자 단말기(1)에 저장되어 있는지 검색하고 새로운 사용 내역이 검색되는 경우 콘텐츠에 대한 새로운 사용자의 사용 내역을 수신하고(단계 45), 수신한 사용자의 사용 내역을 사용 내역 데이터베이스에 저장한다(단계 47). 수신한 새로운 사용자의 사용 내역을 사용 내역 데이터베이스에 저장하는 경우, 추출한 사용자의 정적 정보와 새로운 사용자의 사용 내역이 서로 매핑될 수 있도록 저장한다. Referring to FIG. 6, a user ID is received from the user terminal 1 (step 40), and static information of the user stored in the user database is extracted based on the received user ID (step 43). In the process of synchronizing the
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 가공된 통계 데이터를 콘텐츠 데이터베이스에 저장하는 단계를 보다 구체적으로 설명하는 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating in more detail a step of storing processed statistical data in a content database according to an embodiment of the present invention.
도 7을 참고로, 가공된 통계 데이터에서 식별 분류자를 추출하고(단계 51), 추출한 식별 분류자에 기초하여 가공된 통계 데이터를 업데이트할 콘텐츠 데이터베 이스의 위치를 판단한다(단계 53). 판단된 콘텐츠 데이터베이스의 위치에 저장되어 있는 통계 데이터를 추출하고(단계 55), 추출한 통계 데이터에 가공된 통계 데이터를 반영하여 새로운 통계 데이터를 생성한다(단계 57). 생성한 새로운 통계 데이터를 상기 판단된 콘텐츠 데이터베이스의 위치에 업데이트한다(단계 59).Referring to FIG. 7, the identification classifier is extracted from the processed statistical data (step 51), and the position of the content database to update the processed statistical data is determined based on the extracted identification classifier (step 53). Statistical data stored at the determined content database location is extracted (step 55), and new statistical data is generated by reflecting the processed statistical data in the extracted statistical data (step 57). The generated new statistical data is updated to the determined location of the content database (step 59).
사용자의 행위 로그와 평가 로그로부터 다양하게 가공된 통계 데이터가 생성되며 생성된 통계 데이터는 각각의 통계 데이터를 서로 다른 영역(다차원)에 구조화하여 저장된다.Various processed statistical data are generated from the user's behavior log and the evaluation log, and the generated statistical data is structured and stored in different areas (multi-dimensional).
도 8은 음악 콘텐츠 'A', 'B', 'C', D', 'E', 'F', 'G', 'H'에 대한 다양한 통계 데이터의 일 예를 도시하고 있다. 8 shows an example of various statistical data for music contents' A ',' B ',' C ', D', 'E', 'F', 'G', and 'H'.
도 8(a)를 참고로, 음악 콘텐츠 'A', 'B', 'C', D', 'E', 'F', 'G', 'H'에 대한 시간별 선호도와 서울, 경기, 부산 등 지역별 선호도에 대한 통계 데이터가 구조적으로 저장되어 있다.Referring to FIG. 8 (a), the hourly preferences for the music contents' A ',' B ',' C ', D', 'E', 'F', 'G', and 'H' and Seoul, Gyeonggi, Statistical data on regional preferences such as Busan is structurally stored.
도 8(b)를 참고로, 음악 콘텐츠 'A', 'B', 'C', D', 'E', 'F', 'G', 'H'에 대한 시간별 선호도와 생일, 여행, 출장 등 이용 상황별 선호도에 대한 통계 데이터가 구조적으로 저장되어 있다.Referring to FIG. 8 (b), the hourly preferences for the music contents' A ',' B ',' C ', D', 'E', 'F', 'G', and 'H', birthday, travel, Statistical data on preferences by travel situation, such as business trips, are stored in a structured way.
도 8(c)를 참고로, 음악 콘텐츠 'A', 'B', 'C', D', 'E', 'F', 'G', 'H'에 대한 시간별 선호도와 10대, 20대, 30대 등 나이별 선호도에 대한 통계 데이터가 구조적으로 저장되어 있다.Referring to FIG. 8 (c), the hourly preferences for the music contents' A ',' B ',' C ', D', 'E', 'F', 'G', and 'H' are shown in teenagers and 20s. Statistical data on preferences by age, such as teens and thirties, are structurally stored.
도 8(d)를 참고로, 음악 콘텐츠 'A', 'B', 'C', D', 'E', 'F', 'G', 'H'에 대한 시간별 선호도와 봄, 여름, 가을, 겨울의 계절별 선호도에 대한 통계 데이터 가 구조적으로 저장되어 있다.Referring to FIG. 8 (d), the hourly preferences for the music contents' A ',' B ',' C ', D', 'E', 'F', 'G', and 'H', as well as spring, summer, Statistical data on seasonal preferences for autumn and winter are structurally stored.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.Meanwhile, the above-described embodiments of the present invention can be written as a program that can be executed in a computer, and can be implemented in a general-purpose digital computer that operates the program using a computer-readable recording medium.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.The computer-readable recording medium may be a magnetic storage medium (for example, a ROM, a floppy disk, a hard disk, etc.), an optical reading medium (for example, a CD-ROM, DVD, etc.) and a carrier wave (for example, the Internet). Storage medium).
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, this is merely exemplary, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications and equivalent other embodiments are possible. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.
본 발명에 따른 콘텐츠 데이터베이스의 저장 방법은 사용자의 행위 로그 및 평가 로그로부터 콘텐츠에 대한 다양한 사용 내역의 통계 데이터를 구조적으로 저장함으로써, 콘텐츠의 검색시 사용자의 검색 의도에 보다 충실한 콘텐츠의 검색을 도와준다.The method of storing a content database according to the present invention structurally stores statistical data of various usage histories from a user's behavior log and an evaluation log, thereby helping to search for content more faithful to the user's search intention when searching for content. .
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