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KR20100058833A - 모바일 기기에서 감지 가능한 사용자의 행위 기반의 사용자기호 마이닝 방법 - Google Patents

모바일 기기에서 감지 가능한 사용자의 행위 기반의 사용자기호 마이닝 방법 Download PDF

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KR20100058833A
KR20100058833A KR1020080117386A KR20080117386A KR20100058833A KR 20100058833 A KR20100058833 A KR 20100058833A KR 1020080117386 A KR1020080117386 A KR 1020080117386A KR 20080117386 A KR20080117386 A KR 20080117386A KR 20100058833 A KR20100058833 A KR 20100058833A
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KR
South Korea
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user
preference
mobile terminal
situation
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Application number
KR1020080117386A
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노동현
장소희
김영준
Original Assignee
삼성전자주식회사
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Publication date
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Abstract

모바일 단말에서 감지 가능한 실세계의 사용자 행위 및 주변 정보를 기반으로 사용자의 기호를 모델링하는 방법 및 장치가 제공된다. 사용자의 모바일 단말 사용 기록으로부터 사용자의 기호 정보를 추출하고, 모바일 단말 자체로부터 사용자가 처한 상황 정보를 추출한 다음, 얻어진 기호 정보와 상황 정보에 기초하여 해당 상황의 사용자 기호를 모델링한다.
모바일 단말, 사용자 기호, 마이닝

Description

모바일 기기에서 감지 가능한 사용자의 행위 기반의 사용자 기호 마이닝 방법{Interest mining based on user's behavior sensible by mobile device}
본 발명은 데이터 마이닝에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자의 기호 정보를 모델링하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
1990년대부터 비교적 최근까지 지능형 웹(Intelligent Web)이라 하여 웹 페이지에 대한 개인의 선호도를 모델링하여 웹 페이지를 추천하는 서비스를 위한 사용자 기호 모델링 관련 기술들이 활발하게 연구되었다. 이와 함께 전자 상거래(E-Commerce) 분야에서 쇼핑몰에 방문한 사용자의 브라우징 및 구매 행위 등으로부터 패턴을 추출하여 이를 구매 유도를 위한 상품 추천에 활용하려는 많은 시도가 있었으며, 이와 관련하여 여러 기술들이 개발되었다.
21세기에 들어서면서 온라인 광고 시장이 확대됨에 따라 온라인에서의 사용자의 행위를 기반으로 사용자의 기호를 모델링하려는 시도들이 증가하고 있는데, 대표적인 사례로는 MySpace와 Facebook 등의 커뮤니티 사이트에서 활용하고 있는 행동 타게팅(Behavioral Targeting)을 들 수 있다. 온라인에서의 Behavioral Targeting은 사용자가 방문한 웹 페이지로부터 사용자의 기호를 추출해 내는 방식 으로 1990년대의 지능형 웹과 그 맥락을 같이 한다. 이처럼 사용자의 기호에 대한 마이닝은 주로 온라인 상에서 이루어지는 사용자의 행위에만 기반하여 이루어져 왔다.
따라서, 본 발명의 일 양상에 따라, 오프라인상에서 사용자가 사용하는 모바일 단말을 통하여 감지할 수 있는 오프라인에서의 사용자의 행위에 기반하여 사용자 기호를 마이닝하기 위한 장치 및 방법를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 양상에 따른 사용자 기호 마이닝 장치는,
모바일 단말 사용 정보에 기초하여 모바일 단말 사용자의 기호에 대한 정규화된 키워드 리스트를 기반으로 기호 수준의 갱신이 필요한 기호 항목 및 기호 수준의 증감치를 결정하는 기호 정보 생성부;
상황 의존도가 높으면서 사용자의 모바일 단말을 통하여 얻을 수 있는 상황 정보를 획득하는 상황 관리부; 및,
상기 기호 정보 생성부로부터 및 상황 관리부로부터 사용자 기호 수준의 증감치 및 상황 정보를 수집하여 해당 상황에 대한 기호 모델을 갱신하는 상황 인지 기호 관리부를 포함한다.
또한, 본 발명의 다른 양상에 따른 사용자 기호 마이닝 방법은,
사용자의 모바일 단말 사용 기록으로부터 사용자의 기호 정보를 추출한 다 음, 추출된 기호 정보를 기반으로 기호 수준의 갱신이 필요한 기호 항목 및 기호 수준의 증감치를 결정하는 단계;
모바일 단말 자체로부터 사용자가 처한 상황 정보를 추출하는 단계; 및,
상기 두 단계를 통하여 기호 항목의 기호 수준 증감치가 결정되고, 해당 시점의 상황 정보가 수집되면 해당 상황의 기호 모델을 갱신하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 오프라인상에서 사용자가 사용하는 사용자의 모바일 단말로부터 사용자의 관심 사항, 메시지나 통화 상대방의 업종 정보 등과 같은 사용자 기호 정보와, 사용자의 이동 경로, 날씨, 주변인 등의 상황 정보에 기반함으로써 오프라인에서의 사용자의 행위에 기반하여 사용자의 기호를 마이닝하는 것이 가능하게 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 기호 마이닝 장치의 구조를 나타내는 도면이다.
사용자 기호 마이닝 장치(100)는 해당 사용자가 소지하고 있는 모바일 단말기에 내장되어 사용자의 모바일 단말 사용 정보에 기초하여 사용자의 기호를 마이닝하는 장치이다. 기호 마이닝 장치(100)는 이를 위해 상기 모바일 단말에 내장되어 있는 별도의 유선 또는 무선 통신모듈(미도시)을 통해 외부와 데이터 통신을 수 행하도록 구성될 수 있다.
도 1을 참조하면, 사용자 기호 마이닝 장치(100)는 메시지 처리부(110), 수신자 정보 관리부(120), 위치 정보 처리부(130), 위치 감지부(140), 주변인 감지부(150), 날씨 감지부(160), 기호 정보 생성부(170), 상황 관리부(180) 및 상황인지 기호 관리부(190)를 포함한다.
기호 정보 생성부(170)는 모바일 단말 사용 정보에 기초하여 모바일 단말 사용자의 기호에 대한 정규화된 키워드 리스트를 기반으로 기호 수준의 갱신이 필요한 기호 항목 및 기호 항목에 대한 기호 수준의 증감치를 결정한다.
상황 관리부(180)는 상황 의존도가 높으면서 사용자의 모바일 단말을 통하여 얻을 수 있는 상황 정보를 일정한 주기로 획득한다.
상황 인지 기호 관리부(190)는 기호 정보 생성부(170) 및 상황 관리부(180)로부터 사용자 기호 정보 및 상황 정보를 수집하여 해당 상황에 대한 기호 모델을 갱신한다. 상황 인지 기호 관리부(190)는 오프라인 상에서 사용자가 사용하는 모바일 단말로부터 사용자 기호 정보와, 사용자가 처한 상황 정보를 수집하여 해당 상황에 대한 기호 모델을 갱신한다.
여기에서, 사용자 기호 정보는 사용자가 현재 관심을 가지고 있는 정보 항목에 대하여 사용자가 사용하는 모바일 단말로부터 사용자가 모바일 단말 사용시 생성되는 데이터에 기초하여 현재 사용자가 관심을 가지고 있는 정보 항목에 대한 증감 변동폭에 해당하는 정보를 의미한다. 또한, 사용자 상황 정보는 사용자의 이동 경로, 날씨, 주변인 정보 등과 같이 사용자가 사용하는 모바일 단말을 통해 확보할 수 있는 사용자가 처한 상황에 대한 정보를 의미한다.
우선, 일 실시예에 따라 기호 정보 생성부(170)가 사용자 기호 정보를 생성하는 방법에 대하여 설명한다.
기호 정보 생성부(170)는 모바일 단말 사용 정보에 기초하여 모바일 단말 사용자의 기호에 대한 정규화된 키워드 리스트를 기반으로 기호 수준의 갱신이 필요한 기호 항목 및 기호 항목에 대한 기호 수준의 증감치를 결정한다.
기호 정보 생성부(170)는 메시지 처리부(110), 수신자 정보 처리부(120), 위치 정보 처리부(130)로부터 기호 정보 생성을 위하여 기호 항목을 전달받는다. 기호 정보 생성부(170)는 전달받은 기호 항목 중에서 자신의 키워드 리스트와 전달된 키워드 리스트에 공통으로 속하는 키워드 리스트가 있는 정보 항목을 기호 수준 갱신 대상으로 한다.
즉, 기호 정보 생성부(170)는 메시지 처리부(110), 수신자 정보 처리부(120), 위치 정보 처리부(130)로부터 전달된 정규화된 키워드 셋을 기반으로 개별 기호 항목들의 기호 수준(interest level)의 증가치를 결정하여 상황인지 기호 관리부(190)에 전달한다. 이 때 Wordnet 등과 같은 외부 네트워크로부터 두 키워드의 유의어 여부 정보를 활용하는 것도 가능하다.
메시지 처리부(110)는 SMS, IM 등과 같이 사용자가 모바일 단말을 통하여 상대방과 커뮤니케이션을 수행하게 되면, 발신된 메시지로부터 명사에 해당하는 키워드를 추출한다. 키워드를 추출하기 위한 방법으로는 본 발명이 속하는 기술분야에서 공지된 방법이 당업자의 선택에 의하여 사용될 수 있다. 메시지에 토큰 화(tokenizing), 태깅(tagging) 및 스테밍(stemming) 을 적용하여 정규화한 다음 키워드를 추출할 수 있다.
수신자 정보 처리부(120)는 사용자가 모바일 단말을 통하여 메시지를 송수신하거나 음성이나 영상 통화를 행하는 경우 수신자의 업종 정보로부터 키워드를 추출한다. 키워드를 추출하기 위한 방법으로는 본 발명이 속하는 기술분야에서 공지된 방법이 당업자의 선택에 의하여 사용될 수 있다. 메시지에 토큰화(tokenizing), 태깅(tagging) 및 스테밍(stemming) 을 적용하여 정규화한 다음 키워드를 추출할 수 있다. 이때 수신자의 업종 정보는 사용자 단말에 내장되어 있는 DB 등에서 얻거나 외부 네트워크에 접속하여 얻을 수 있다.
위치정보 처리부(130)는 GPS 모듈이나 RF Tag 모듈 등과 같이 모바일 단말의 위치를 확인할 수 있는 장치를 통하여 확인되는 사용자가 현재 위치하고 있는 좌표로부터 해당 지역의 업종 정보를 얻은 다음 사용자 기호에 대한 키워드 셋을 추출한다. 도 1에 도시된 일 실시예에 따른 장치에서는 상기 위치 정보 처리부(130)는 위치 감지부(140)로부터 모바일 단말이 현재 위치하고 있는 좌표 정보를 제공받을 수 있다. 키워드를 추출하기 위한 방법으로는 본 발명이 속하는 기술분야에서 공지된 방법이 당업자의 선택에 의하여 사용될 수 있다. 메시지에 토큰화(tokenizing), 태깅(tagging) 및 스테밍(stemming) 을 적용하여 정규화한 다음 키워드를 추출할 수 있다.
다음으로, 상황 관리부(180)가 일 실시예에 따라 상황 정보를 추출하는 과정에 대하여 설명한다.
상황 관리부(180)는 사용자가 모바일 단말을 사용하는 방법이나 내용과 관계없이 순수하게 기계적으로 감지될 수 있는 상황 정보를 추출한다. 상황 관리부(180)는 위치 감지부(140), 주변인 감지부(150), 날씨 감지부(160)로부터 전달된 위치 정보, 주변인 정보, 날씨 및 시간에 대한 정보를 이용하여 해당 시점의 상황이 어떤 상황에 속하는지 판단하고 이를 상황인지 기호 관리부(190)에 전달한다.
위치 감지부(140)는 GPS 모듈이나 RF Tag 모듈 등과 같이 모바일 단말의 위치를 확인할 수 있는 장치로부터 모바일 단말을 소지하고 있는 사용자의 정확한 현재 위치 정보를 얻어 위치 정보 처리부(130)와 상황 관리부(180)에 전달한다.
주변인 감지부(150)는 해당 모바일 단말을 소지하고 있는 사용자 근처에 어떤 사람들이 존재하는지를 확인하여 상황 관리부(180)에 전달한다. 이를 위하여 주변인 감지부(150)는 Bluetooth모듈 과 같이 모바일 단말에 존재하는 근거리 통신 모듈을 이용하여 주변에 존재하는 사람들의 모바일 단말로부터 UDN(Unique Description Number) 정보와 같은 인증 정보를 수집한 다음, 이를 상황 관리부(180)에 전달한다.
날씨 감지부(160)는 사용자가 소지하고 있는 모바일 단말의 내부 또는 외부 정보를 통해 사용자가 소재하고 있는 지역의 날씨 정보를 얻어 와서 상황 관리부(180)에 전달한다. 이를 위하여 날씨 감지부(160)는 외부 네트워크에 접속하여 얻을 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 기호 모델을 나타낸 도면이다.
본 발명은 모바일 단말에서 감지 가능한 오프라인 사용자 행위 및 주변 정보 를 기반으로 사용자의 기호를 마이닝하는 방법에 대한 것이다. 이때 상황에 따라서 기호 항목 및 그 수준이 달라질 수 있으므로 상황에 따른 사용자의 기호를 모델링한다. 본 발명의 일 실시예에서는 기호의 대상이 되는 기호 항목이 응용의 목적에 따라서 미리 정해져 있음을 가정하고 각 기호 항목의 기호 수준(예, 0 ~ 100)을 조절하는 방법을 제안한다.
도 2에 도시한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에서 각 기호 항목은 다수 개의 부모 항목과 다수개의 자식 항목을 갖고, 부모 항목이 자식 항목을 개념적으로 포함하게 된다. 이때 하나의 기호 항목은 다수 개의 유의어로 정의될 수 있으며, 각 기호 항목은 다수 개의 의미를 갖는 정규화된 키워드로 정의된다. 즉, 도 2에 도시한 본 발명의 일 실시예와 같이 트리로 모델링된 모든 기호 항목 및 그들의 구조를 기호 모델이라고 정의하고, 각 기호 항목의 기호 수준을 조절하는 작업을 기호 모델링이라고 정의한다. 기호 모델의 예는 도면 2와 같다.
상기된 바와 같이 같은 사용자라 할지라도 상황에 따라서 사용자의 기호 항목 및 그 기호 수준이 다를 수 있으므로 상황별로 사용자의 기호를 모델링하는 것은 매우 중요하다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 사용자의 모바일 단말을 통하여 얻을 수 있으면서 상황 의존도가 높은 사용자의 위치 정보, 주변인 정보 또는 날씨나 시간 정보 등을 일정한 주기로 획득하고, 또 다른 일정한 주기로 일정 기간 내에 획득된 사용자의 기호에 대한 정보를 미리 정해진 개수의 클러스터로 클러스터링하는 방식으로 상황을 모델링할 수 있다.
이 작업은 상황 관리부(180)에 의해서 수행되며, 상황 관리부는 상황인지 기호 관리부(190)가 현재 상황 정보를 요청하면, 위치 감지부(140), 주변인 감지부(150), 날씨 감지부(160)로부터 사용자의 위치, 주변인, 날씨 정보를 얻고 현재의 시간 정보를 함께 이용하여 현재의 상황이 이전에 모델링된 상황들 중에 어디에 속하는지를 판단하고, 해당 상황의 인덱스를 상황인지 기호 관리부(190)에 전달한다. 응용 및 모바일 단말에 따라서 상황을 모델링하는데 상기된 것 외에 다양한 정보가 사용될 수 있다.
상황을 모델링하기 위한 클러스터링 방법으로 k-means clustering, , LBG, bi-clustering 등의 다양한 clustering 방법이 사용될 수 있으며, 해당 상황을 결정하기 위해서 Euclidean distance 등 다양한 거리 측정 기법이 사용될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 기호 마이닝 방법을 나타내는 도면이다.
먼저 사용자의 모바일 단말 사용기록으로부터 사용자의 기호 정보를 추출한다(S310). 이를 위하여 SMS나 IM을 통한 발신 메시지로부터 명사에 해당하는 키워드를 추출하거나, SMS나 Call의 수신자의 업종 정보에 기초하여 정규화된 키워드를 추출할 수 있다. 또한 GPS와 같은 좌표 정보에 기초하여 사용자의 이동경로를 추출하여 사용자의 기호도와 상관관계가 높은 지역 정보를 추출할 수 있다. 이렇게 추출된 정보들은 토큰화(tokenizing), 테깅(tagging) 및 스테밍(stemming) 등을 적용하여 정규화된 키워드 정보를 얻을 수 있다.
상기 S310 단계에서 사용자의 기호도와 상관관계가 높은 지역 정보로는 사용 자의 방문 가능성이 높은 상점 정보를 예로 들 수 있다. GPS 좌표 정보로부터 사용자가 방문한 가능성이 높은 상점을 알아내는 방법은 다음과 같다. 보정된 GPS 좌표가 사전에 정해진 반경 범위를 일정 시간 이상 벗어나지 않았으면 GPS 좌표를 중심으로 GPS 오차에 비례하는 반경 내에 존재하는 상점들에 대해서 대상 상점 개수에 반비례하도록 각 상점에의 방문 가능성을 정한다. 즉, 오차 값이 클 수록 대상 상점이 많아지고, 대상 상점이 많을 수록 각 상점에의 방문 가능성은 낮아진다. 상기 전화번호부의 경우와 같이 네비게이션에서 사용되는 전자지도의 DB 등에서 GPS 좌표를 중심으로 특정 반경 내에 존재하는 상점들의 정보를 얻는 것을 가정한다.
상기 S310 단계에서 추출된 기호 정보를 기반으로 기호 수준의 갱신이 필요한 기호 항목 및 기호 수준의 증감치를 결정한다(S320).
이때 기호 수준의 갱신이 필요한 기호 항목을 선정하는 방법은 다음과 같다. 기호 항목 중에서 자신의 키워드 리스트와 전달된 키워드 리스트에 공통으로 속하는 키워드 리스트가 있는 기호 항목이 기호 수준 갱신 대상이 된다. 이때 wordnet 등으로부터 두 키워드의 유의어 여부 정보를 활용하는 것도 가능할 것이다.
또한 기호 수준의 증감치를 결정하는 방법은 다음과 같다. 기호 항목의 기호 수준의 증감치는 전달된 키워드 리스트에 해당 항목의 키워드가 발생한 빈도에 비례한다. 이때 비례 정도는 응용의 목적 및 그에 따른 키워드를 제공한 소스의 중요도 따라서도 다를 수 있다. 예를 들어서 SMS 메시지 기반의 광고 서비스의 경우, 메시지 내용 자체로부터 처리되는 키워드에 대해서는 발생 건당 20만큼씩 기호 수준을 증가시키고, 사용자의 위치 정보와 관련하여 전달된 키워드 리스트에 대해서 는 발생 건당 5만큼씩 기호 수준을 증가시키는 것이 가능할 것이다.
이때, 위치 정보와 관련하여 전달된 키워드의 비례 정도를 결정함에 있어서 키워드가 추출된 상점의 방문 가능성 정보를 함께 전달 받아서 방문 가능성에 비례하도록 비례 정도를 결정할 수도 있을 것이다.
상기 S310 단계와 함께 또는 별도로 사용자의 모바일 단말 자체로부터 사용자가 처한 상황 정보를 추출한다(S330). 본 발명에 대한 바람직한 실시예에서는 사용자 모바일이 현재 위치하고 있는 장소에 관한 위치 정보, 주변인 정보, 날씨 및 시간에 관한 정보 등이 상황 정보로서 추출된다.
상기 S320 단계를 통하여 갱신 대상인 모든 기호 항목의 기호 수준 증감치가 결정되고, 상기 S330단계를 통하여 해당 시점의 상황 정보가 수집되면, 해당 상황의 기호 모델을 갱신한다(S340).
본 발명의 일 실시예에 따라 기호 모델을 갱신하는 방법은 다음과 같다. S320단계를 통하여 전달된 기호 항목들에 대해서 해당 기호 수준 증가치 만큼 기호 수준을 증가시킨다. 예컨대 축구에 관심이 높으면 스포츠에 관심이 높다고 볼 수 있는 것처럼 트리에서 하위의 기호 항목에 대한 기호는 상위의 기호 항목에 대한 기호를 반영하므로, 기호 수준의 갱신이 상위로 전파되도록 한다.
이때 하위 항목의 갱신 정도가 그대로 상위 항목의 갱신 정도로 사용되는 것과, 상위 항목의 하위 항목 개수로 해당 하위 항목의 갱신 정도를 나눈 값을 상위 항목의 갱신 정도로 사용하는 것과, 일정한 값으로 나눈 값을 사용하는 것 등 갱신 정도 전파 방식은 다양할 수 있을 것이다.
기호 모델의 모든 기호 항목의 기호 수준은 여러 가지 요인에 의해서 감소될 수 있는데, 응용의 목적에 따라서 다양한 쇠퇴 함수를 정의할 수 있을 것이다. 기호 수준이 시간이 흐름에 따라서 일정하게 감소할 수도 있고, 일정시간 동안 유지되다가 급격하게 감소할 수도 있고, 기호 수준에 비례해서 일정한 비율로 감소 정도가 정해질 수도 있을 것이다.
기호 수준이 시간이 지남에 따라서 일정한 비율로 감소하는 경우에 장기간 동안의 기호가 주요 관심 대상인 응용에서는 감소 비율을 작게 하고, 단기간 동안의 기호가 주요 관심 대상인 응용에서는 감소 비율을 크게 하는 방법으로 목적한 바를 달성할 수 있다.
이제까지 본 발명의 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 사용자 기호 마이닝 장치를 나타내는 도면이고,
도 2는 일 실시예에 따른 사용자 기호 모델을 나타내는 도면이고,
도 3은 일 실시예에 사용자 기호 마이닝 방법을 나타내는 순서도이다.

Claims (9)

  1. 모바일 단말 사용 정보에 기초하여 모바일 단말 사용자의 기호에 대한 정규화된 키워드 리스트를 기반으로 기호 수준의 갱신이 필요한 적어도 하나의 기호 항목 및 상기 기호 항목에 대한 기호 수준의 증감치를 결정하는 기호 정보 생성부;
    사용자의 모바일 단말을 통하여 얻을 수 있는 상황 정보를 획득하는 상황 관리부; 및,
    상기 기호 항목 및 기호 항목의 기호 수준 증감치에 기초하여, 상기 상황 정보에 대응하는 상황의 기호 모델을 갱신하는 상황 인지 기호 관리부를 포함하는 사용자 기호 마이닝 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 기호 모델은 다수개의 부모 항목과 다수개의 자식 항목을 포함하고, 부모 항목이 자식 항목을 개념적으로 포함하는 정규화된 키워드의 트리 구조인 사용자 기호 마이닝 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 기호 정보 생성부는,
    모바일 단말에서 발신된 메시지로부터 키워드를 추출하는 메시지 처리부;
    사용자가 모바일 단말을 통하여 메시지를 송수신하거나 통화를 행하는 경우 수신자의 업종 정보로부터 키워드를 추출하는 수신자 정보 처리부; 및,
    사용자가 현재 위치하고 있는 장소로부터 인근 지역의 업종 정보를 추출하는 위치 정보 처리부 중 적어도 하나로부터 기호 정보를 수신하는 사용자 기호 마이닝 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 상황 관리부는,
    사용자의 현재 위치에 관한 정보를 수집하는 위치 감지부;
    해당 모바일 단말을 소지하고 있는 사용자 근처에 존재하는 사람에 대한 정보를 수집하는 주변인 감지부; 및,
    사용자가 현재 위치하고 있는 장소에 관한 날씨 정보를 수집하는 날씨 감지부 중 적어도 하나로부터 상황 정보를 수신하는 사용자 기호 마이닝 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 상황 관리부는 상황 정보를 일정 주기로 획득하고, 획득된 상황 정보를 특정 개수의 클러스터로 클러스터링하는 방식으로 상황을 모델링하는 사용자 기호 마이닝 장치.
  6. 사용자의 모바일 단말 사용 기록으로부터 사용자의 기호 정보를 추출한 다음, 추출된 기호 정보를 기반으로 기호 수준의 갱신이 필요한 기호 항목 및 기호 수준의 증감치를 결정하는 단계;
    모바일 단말 자체로부터 사용자가 처한 상황 정보를 추출하는 단계; 및,
    기호 항목의 기호 수준 증감치에 기초하여, 상기 상황 정보에 대응하는 상황의 기호 모델을 갱신하는 사용자 기호 마이닝 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 기호 모델은 다수개의 부모 항목과 다수개의 자식 항목을 포함하고, 부모 항목이 자식 항목을 개념적으로 포함하는 정규화된 키워드의 트리 구조인 사용자 기호 마이닝 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 사용자 기호 정보는
    사용자의 모바일 단말에서 발신된 메시지에서 추출된 명사 키워드;
    사용자의 모바일 단말에서 송수신된 메시지나 통화요청에 대한 수신자의 업종정보에 기초하여 정규화된 키워드; 및
    사용자의 이동경로와 관련된 업종 정보에 기초하여 정규화된 키워드 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 기호 마이닝 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 상황 정보는 사용자의 모바일 단말을 통하여 얻을 수 있으면서 상황 의 존도가 높은 사용자의 위치 정보, 주변인 정보, 날씨 정보 및 시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 기호 마이닝 방법.
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