Abstract:
본 발명은 SNS(Social Network Service)를 구성하고 있는 사회적 이웃의 관심사와 사회적 활동의 토픽을 활용하여 사용자의 관심사를 추론하는 방법과 그 시스템에 관한 것이다. 사용자 관심사 추론 방법에 있어서, 사용자와 각 사회적 이웃과의 커뮤니케이션 로그로부터 토픽을 추출하는 단계; 추출한 토픽으로부터 각 사회적 이웃 별로 관심사별 연관 정도를 계산하는 단계; 사용자의 각 사회적 이웃과의 친밀도를 계산하는 단계; 관심사별 연관 정도 및 친밀도에 기초하여, 각 사회적 이웃 별로 관심사의 종류마다 사용자와 얼마나 연관이 있는지를 나타내는 상관도를 계산하는 단계; 및 계산된 상관도를 이용하여 사용자의 관심사를 추론하는 단계를 수행한다.
Abstract:
PURPOSE: Provided is to enhance the accuracy and to reduce errors which are occurred in a traditional approach method inferring user interests through familiarity analysis or neighbor interest analysis. CONSTITUTION: A topic is extracted from communication log between a user and his/her neighbors (S110). Similarity of interests is calculated from the extracted topic (S120). Calculate the familiarity between the user and neighbors (S130). Based on the similarity and familiarity, a correlation diagram is produced which explains how much a topic is related to the user in each category (S140). Using the produced correlation diagram, infer the interests of the user (S150). [Reference numerals] (110) Extract topic from communication log between a user and his/her neighbors; (120) Calculate similarity of interests per each society and neighbor from the extracted topic; (130) Calculate familiarity between the user and social neighbors; (140) Calculate familiarity indicating explains how much a topic is related to the user in each category; (150) Infer the interests of the user by using the produced correlation diagram; (AA) Start; (BB) End
Abstract:
본 발명은 SNS(Social Network Service)를 구성하고 있는 사회적 이웃의 관심사와 사회적 활동의 토픽을 활용하여 사용자의 관심사를 추론하는 방법과 그 시스템에 관한 것이다. 사용자 관심사 추론 방법에 있어서, 사용자와 각 사회적 이웃과의 커뮤니케이션 로그로부터 토픽을 추출하는 단계; 추출한 토픽으로부터 각 사회적 이웃 별로 관심사별 연관 정도를 계산하는 단계; 사용자의 각 사회적 이웃과의 친밀도를 계산하는 단계; 관심사별 연관 정도 및 친밀도에 기초하여, 각 사회적 이웃 별로 관심사의 종류마다 사용자와 얼마나 연관이 있는지를 나타내는 상관도를 계산하는 단계; 및 계산된 상관도를 이용하여 사용자의 관심사를 추론하는 단계를 수행한다.