KR102405072B1 - 이벤트 분석 정보를 제공하는 방법 및 이러한 방법을 사용하는 장치 - Google Patents

이벤트 분석 정보를 제공하는 방법 및 이러한 방법을 사용하는 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 이벤트 분석 정보를 제공하는 방법 및 이러한 방법을 사용하는 장치에 관한 것이다. 이벤트 분석 정보를 제공하는 방법은 이벤트 정보 분석 장치가 이벤트 정보를 수집하는 단계, 이벤트 정보 분석 장치가 이벤트 방문자 정보를 수집하는 단계, 이벤트 정보 분석 장치가 이벤트 정보를 분석하여 이벤트 정보(분석)을 생성하는 단계, 이벤트 정보 분석 장치가 이벤트 방문자 정보를 분석하여 이벤트 방문자 정보(분석)을 생성하는 단계와 이벤트 정보 분석 장치가 이벤트 정보(분석) 및 이벤트 방문자 정보(분석)을 기반으로 이벤트 분석 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

이벤트 분석 정보를 제공하는 방법 및 이러한 방법을 사용하는 장치{Method for providing event analysis information and apparatus using the method}
본 발명은 이벤트 분석 정보를 제공하는 방법 및 이러한 방법을 사용하는 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는 수집된 이벤트 정보 및 이벤트 방문자 정보를 분석하여 사용자에게 이벤트 분석 정보를 제공하는 방법 및 이러한 방법을 사용하는 장치에 관한 것이다.
제품 및/또는 서비스의 판촉을 위해 다양한 이벤트들이 기획되고 이루어지고 있다. 하지만, 현재의 이벤트 방식으로는 이벤트를 방문하는 이벤트 방문자 및 이벤트 참가자 모두가 원하는 효과를 얻기가 쉽지 않다.
현재 이벤트 참가자는 자사의 브랜드, 제품, 서비스 등 비즈니스 일괄에 대한 노출, 판매, 협업을 위해 관련 산업이 한 곳에 모이는 전시나 컨퍼런스, 상담회 등과 같은 이벤트에 참가하여 자사의 브랜드, 제품, 서비스를 홍보하고 협업을 하거나 제품을 판매할 수 있는 대상을 찾는다. 이벤트 참가자가 이벤트를 참가를 위해 투자하는 비용은 전체 영업 비용에 많은 부분을 차지한다. 따라서, 이벤트를 참가하는 이벤트 참가자들이 제품 및/또는 서비스를 원하는 이벤트 방문자 또는 같이 일을 할 수 있는 다른 협업 파트너를 찾지 못하는 경우, 영업 비용이 낭비될 수 있다.
이벤트 방문자는 원하는 정보를 얻기 위해 이벤트 장소를 돌아다니는 수고를 해야 하고, 이벤트에 참석한 결과 생성된 정보를 통해 이벤트 방문자에게 필요한 별도의 정보를 제공받을 수도 없다.
따라서, 이벤트 데이터 베이스를 통해 이벤트에서 제품 및/또는 서비스를 홍보하는 이벤트 참가자와 이벤트를 방문한 이벤트 방문자 간에 서로 필요한 정보를 정확하게 교환하고, 이벤트 참가자 또는 이벤트 방문자에게 원하는 정보를 정확하게 제공하기 위한 방법이 필요하다.
본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 이벤트 정보 및 이벤트 방문자 정보를 수집하여 학습하고, 학습 결과를 기반으로 이벤트 참가자 또는 이벤트 방문자에게 필요한 정보를 정확하게 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 이벤트 참가자, 이벤트 방문자로부터 사용자 요청 정보를 수집하고, 사용자 요청 정보에 맞는 정보를 제공하여 이벤트 참가자, 이벤트 방문자가 이벤트 이후에도 원하는 정보를 획득할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 이벤트 분석 정보를 제공하는 방법은 이벤트 정보 분석 장치가 이벤트 정보를 수집하는 단계, 상기 이벤트 정보 분석 장치가 이벤트 방문자 정보를 수집하는 단계, 상기 이벤트 정보 분석 장치가 상기 이벤트 정보를 분석하여 이벤트 정보(분석)을 생성하는 단계, 상기 이벤트 정보 분석 장치가 상기 이벤트 방문자 정보를 분석하여 이벤트 방문자 정보(분석)을 생성하는 단계와 상기 이벤트 정보 분석 장치가 이벤트 정보(분석) 및 이벤트 방문자 정보(분석)을 기반으로 이벤트 분석 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상기 이벤트 정보는 제1 이벤트 정보 수집부 및 제2 이벤트 정보 수집부를 기반으로 수집되고, 상기 제1 이벤트 정보 수집부는 직접적으로 입력되는 제1 이벤트 정보를 수집하고, 상기 제2 이벤트 정보 수집부는 외부 서버 상에 존재하는 제2 이벤트 정보를 수집할 수 있다.
또한, 상기 이벤트 방문자 정보는 이벤트 방문자 신상 정보 수집부 및 이벤트 방문자 관심 정보 수집부를 포함하고, 상기 이벤트 방문자 신상 정보 수집부는 이벤트 방문자의 신상 정보를 수집하고, 상기 이벤트 방문자 관심 정보 수집부는 상기 이벤트 방문자가 이벤트에서 관심을 가진 이벤트 참가자에 대한 정보를 수집할 수 있다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 이벤트 분석 정보를 제공하기 위해 구현된 이벤트 정보 분석 장치는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 이벤트 정보를 수집하고, 상기 이벤트 방문자 정보를 수집하고, 상기 이벤트 정보를 분석하여 이벤트 정보(분석)을 생성하고, 상기 이벤트 방문자 정보를 분석하여 이벤트 방문자 정보(분석)을 생성하고, 상기 이벤트 정보(분석) 및 상기 이벤트 방문자 정보(분석)을 기반으로 이벤트 분석 정보를 생성하도록 구현될 수 있다.
한편, 상기 이벤트 정보 분석 장치는 이벤트 정보 수집부를 포함하고, 상기 이벤트 정보 수집부는 제1 이벤트 정보 수집부 및 제2 이벤트 정보 수집부를 포함하고, 상기 이벤트 정보는 상기 제1 이벤트 정보 수집부 및 상기 제2 이벤트 정보 수집부를 기반으로 수집되고, 상기 제1 이벤트 정보 수집부는 직접적으로 입력되는 제1 이벤트 정보를 수집하고, 상기 제2 이벤트 정보 수집부는 외부 서버 상에 존재하는 제2 이벤트 정보를 수집할 수 있다.
또한, 상기 이벤트 방문자 정보는 이벤트 방문자 신상 정보 수집부 및 이벤트 방문자 관심 정보 수집부를 포함하고, 상기 이벤트 방문자 신상 정보 수집부는 이벤트 방문자의 신상 정보를 수집하고, 상기 이벤트 방문자 관심 정보 수집부는 상기 이벤트 방문자가 이벤트에서 관심을 가진 이벤트 참가자에 대한 정보를 수집할 수 있다.
본 발명에 의하면, 이벤트 정보 및 이벤트 방문자 정보가 수집되어 학습되고, 학습 결과를 기반으로 이벤트 참가자 또는 이벤트 방문자에게 필요한 정보가 정확하게 제공될 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 이벤트 참가자, 이벤트 방문자로부터 사용자 요청 정보가 수집되고, 사용자에게 사용자 요청 정보에 맞는 정보가 제공되어 이벤트 참가자, 이벤트 방문자가 이벤트 이후에도 원하는 정보를 획득할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 정보 분석 장치를 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 정보 수집부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 방문자 정보 수집부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 정보 분석부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 방문자 정보 분석부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 매칭부의 동작을 나타낸 개념도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여 지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 이벤트 분석 정보를 제공하는 방법은 인공 지능 기반 플랫폼으로서 이벤트를 통해 발생되는 이벤트 정보 및 이벤트 방문자 정보를 수집 및 가공하여 사용자에게 사용자 요청에 따른 이벤트 분석 정보를 제공할 수 있다.
사용자는 이벤트 참가자 또는 이벤트 방문자를 포함할 수 있다. 이벤트 참가자는 이벤트에 제품 또는 서비스 등을 소개하기 위해 참가한 이벤트 참가 기업과 관련된 사용자이거나, 이벤트 주체와 직접적으로 연관된 사용자(예를 들어, 이벤트 연사, 이벤트 관련 인사 등)일 수 있다. 이벤트 방문자는 이벤트에 관심이 있어서 방문한 사용자로서 이벤트에 등록하고 이벤트에 참가하여 이벤트 참여 기업의 부스를 방문하는 등에 행위를 한 사용자일 수 있다.
이하, 이벤트 정보 및 이벤트 방문자 정보를 기반으로 사용자에게 이벤트 분석 정보를 제공하는 방법이 구체적으로 개시된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 정보 분석 장치를 나타낸 개념도이다.
도 1에서는 이벤트 정보 및 이벤트 방문자 정보를 수집하고, 수집된 이벤트 정보 및 이벤트 방문자 정보를 분석하여 이벤트 분석 정보를 제공하기 위한 이벤트 정보 분석 장치가 개시된다.
도 1을 참조하면, 이벤트 정보 분석 장치는 이벤트 정보 수집부(100), 이벤트 방문자 정보 수집부(110), 이벤트 정보 분석부(120), 이벤트 방문자 정보 분석부(130), 매칭부(140), 이벤트 분석 정보 제공부(150) 및 프로세서(160)를 포함할 수 있다.
이벤트 정보 수집부(100)는 이벤트 정보를 수집하기 위해 구현될 수 있다. 이벤트 정보는 이벤트와 관련된 정보로서 예를 들어, 이벤트 명칭 정보, 이벤트 일시 정보, 이벤트 장소 정보, 이벤트 참가자 정보 등을 포함할 수 있다. 이벤트 참가자는 이벤트에 참여하는 이벤트 참가 기업, 이벤트에 참가한 개인(예를 들어, 이벤트 관련 연사, 이벤트 관련 핵심 인사 등)을 포함할 수 있다.
이벤트 정보 수집부(100)는 이벤트 정보 분석 장치로 직접적으로 입력되는 정보를 수집할 수도 있고, 별도의 외부 장치(예를 들어, 외부 웹 서버) 등을 통해 제공되는 이벤트 정보를 스크랩핑하는 방식(또는 웹 크롤링(web crawling))으로 이벤트 정보를 수집할 수도 있다.
이벤트 방문자 정보 수집부(110)는 이벤트 방문자 정보를 수집하기 위해 구현될 수 있다. 이벤트 방문자 정보는 이벤트를 방문한 이벤트 방문자에 대한 정보로서 이벤트를 통해 수집되거나, 이벤트 방문자의 별도의 정보 입력을 통해 수집될 수도 있다. 예를 들어, 이벤트 방문자 정보 수집부(110)는 이벤트 방문자의 이벤트 참여시 등록한 이벤트 방문자의 신상 정보(이름, 나이, 성별 등)를 수집할 수 있다. 또한, 이벤트 방문자는 이벤트를 진행하는 공간 상에 위치한 이벤트 참여 기업의 부스를 방문할 수 있고, 사용자 장치를 통해 이벤트 참여 기업의 부스 상에 위치한 식별 정보(예를 들어, QR(quick response) 코드)를 읽을 수 있다. 이러한 경우, 이벤트 방문자 정보 수집부(110)는 이벤트 방문자가 해당 참여 기업의 부스에 방문하였음을 지시하는 정보를 이벤트 방문자 관심 정보로서 수집할 수 있다.
이벤트 정보 분석부(120)는 이벤트 정보를 분석하기 위해 구현될 수 있다. 이벤트 정보 분석부(120)는 사용자에게 이벤트 분석 정보를 제공하기 위해 이벤트 정보에 대한 분석을 수행할 수 있다. 이벤트 정보 분석부(120)는 이벤트 정보에 포함된 하위 이벤트 정보 중 적어도 하나의 하위 이벤트 정보를 서로 다른 우선 순위 별로 정리하여 하나의 좌표 포맷으로 표현하여 분석할 수 있다. 예를 들어, 하위 이벤트 정보는 이벤트 명칭 정보, 이벤트 카테고리 정보, 이벤트 일시 정보, 이벤트 장소 정보, 이벤트 참여자 정보 등과 같은 이벤트 정보 내에 포함되는 하위 정보일 수 있다. 서로 다른 우선 순위 별로 정리하여 서로 다른 우선 순위 각각에 대한 하나의 좌표 포맷으로 표현하는 방법은 후술된다.
이벤트 방문자 정보 분석부(130)는 이벤트 방문자 정보를 분석하기 위해 구현될 수 있다. 이벤트 방문자 정보는 하위 이벤트 방문자 정보를 포함할 수 있다. 하위 이벤트 방문자 정보는 이벤트 방문자 신상 정보 및 이벤트 방문자 관심 정보를 포함할 수 있다.
마찬가지로, 이벤트 방문자 정보 분석부(130)는 이벤트 정보에 포함된 하위 이벤트 방문자 정보 중 적어도 하나의 하위 이벤트 방문자 정보를 서로 다른 우선 순위 별로 정리하여 하나의 좌표 포맷으로 표현할 수 있다. 이벤트 방문자 정보를 하나의 좌표 포맷으로 표현하는 방법은 후술된다.
매칭부(140)는 이벤트 정보 분석부(120)에 의해 분석된 이벤트 정보(분석) 및 이벤트 방문자 정보 분석부(130)에 의해 분석된 이벤트 방문자 정보(분석)를 매칭하기 위해 구현될 수 있다. 매칭부(140)에 의한 이벤트 정보(분석)와 이벤트 방문자 정보(분석)의 매칭 결과를 기반으로 이벤트 분석 정보가 생성될 수 있고, 사용자(이벤트 참여자 또는 이벤트 방문자)의 사용자 요청에 따른 이벤트 분석 정보가 제공될 수 있다.
이벤트 분석 정보 제공부(150)는 사용자 요청에 따른 이벤트 분석 정보를 제공하기 위해 구현될 수 있다. 예를 들어, 이벤트 방문자는 추후 예정된 이벤트 중 자신에게 맞춤형 이벤트 정보의 제공을 요청할 수 있고, 이벤트 분석 정보 제공부(150)는 사용자 요청에 따른 이벤트 분석 정보를 제공할 수 있다. 이벤트 참가자는 기업에 맞는 이벤트 방문자에 대한 정보, 기업에 맞는 다른 이벤트 정보 또는 기업에 맞는 다른 이벤트 참가 기업에 대한 정보를 요청할 수 있고, 이벤트 분석 정보 제공부(150)는 요청에 따른 이벤트 분석 정보를 제공할 수 있다.
프로세서(160)는 이벤트 정보 수집부(100), 이벤트 방문자 정보 수집부(110), 이벤트 정보 분석부(120), 이벤트 방문자 정보 분석부(130), 매칭부(140) 및 이벤트 분석 정보 제공부(150)를 제어하기 위해 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 정보 수집부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 2에서는 이벤트 정보 수집부가 이벤트 정보를 수집하는 방법이 개시된다.
도 2를 참조하면, 이벤트 정보 수집부는 제1 이벤트 정보 수집부(210)와 제2 이벤트 정보 수집부(220)를 포함할 수 있다.
제1 이벤트 정보 수집부(210)는 직접적으로 입력되는 제1 이벤트 정보(215)를 수집하기 위해 구현될 수 있다. 제1 이벤트 정보(215)는 이벤트 참가자 및/또는 이벤트 주최자에 의해 직접적으로 입력되는 이벤트 정보일 수 있다. 이벤트 참가자 및/또는 이벤트 주최자는 이벤트와 관련된 정보를 직접적으로 입력할 수 있고, 제1 이벤트 정보 수집부(210)는 입력된 제1 이벤트 정보(215)를 수집할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 참가자 및/또는 이벤트 추최자가 이벤트 명칭 정보, 이벤트 카테고리 정보, 이벤트 일시 정보, 이벤트 장소 정보, 이벤트 참여자 정보를 입력할 수 있다. 제1 이벤트 정보 수집부(210)는 하위 이벤트 정보를 구분하여 입력하므로 별도의 하위 이벤트 정보에 대한 판단 및 분류는 수행되지 않을 수 있다. 제1 이벤트 정보 수집부(210)는 수집된 제1 이벤트 정보(215)를 이벤트 시점 및 현재 시점을 기준으로 제1 이벤트(과거), 제1 이벤트(현재), 제1 이벤트(미래)로 분류할 수 있다.
제2 이벤트 정보 수집부(220)는 제2 이벤트 정보(225)를 외부로부터 수집하기 위해 구현될 수 있다. 제2 이벤트 정보(225)는 별도의 입력없이 제2 이벤트 정보 수집부(220)에 의해 웹 크롤링과 같은 기술을 기반으로 수집된 정보일 수 있다. 제2 이벤트 정보 수집부(220)는 웹 상에 존재하는 제2 이벤트 정보(225)를 수집하여 이벤트 명칭 정보, 이벤트 카테고리 정보, 이벤트 일시 정보, 이벤트 장소 정보, 이벤트 참여자 정보로 분류할 수 있다.
제2 이벤트 정보 수집부(220)는 이벤트 관련 단어에 대한 학습을 기반으로 지속적인 웹 크롤링을 통해 이벤트 정보를 주기적/비주기적으로 수집할 수 있다. NLP(natural language processing) 기반으로 이벤트 정보가 수집될 수 있고, 사용자 요청에 의해 요청되는 정보를 기반으로 웹 크롤링을 위한 검색 범위는 확대될 수 있다.
제2 이벤트 정보 수집부(220)는 제1 이벤트 정보 수집부(210)에 의해 수집된 제1 이벤트 정보(215)에 포함되는 제1 하위 이벤트 정보를 기반으로 제2 이벤트 정보(225)를 분류할 수 있다. 제2 이벤트 정보 수집부(220)는 하위 이벤트 정보 별로 사용되는 용어 유사도/용어 사용 빈도를 기반으로 제2 이벤트 정보(225)를 추출할 수 있다. 예를 들어, 제1 하위 이벤트 정보에 포함된 복수의 이벤트 명칭 정보를 기준으로 제2 이벤트 정보(225) 중 이벤트 명칭 정보를 추출할 수 있다. 이벤트 명칭으로서 XXX 페어, XXX 전시회, XXX 박람회, XXX 설명회 등과 같은 명칭이 사용될 수 있고, 제1 하위 이벤트 정보에 포함된 복수의 이벤트 명칭 정보에서 사용 빈도가 상대적으로 용어가 추출될 수 있다. 추출된 용어를 기준으로 동일한 용어를 포함하는 단어 그룹이 추출되고, 해당 단어 그룹이 제2 이벤트 정보(225) 중 이벤트 명칭 정보로서 추출될 수 있다.
즉, 제1 이벤트 정보(215)에 포함되는 제1 하위 이벤트 정보 각각에 대해서 용어 빈도가 추출될 수 있고, 높은 용어 빈도를 가지고 자주 사용되는 용어들이 추출될 수 있다. 이후, 복수의 제1 하위 이벤트 정보 각각에서 추출된 임계값 이상의 용어 빈도를 가지는 기준 단어를 기준으로 제2 이벤트 정보(225)가 분석되어 제2 하위 이벤트 정보(230)로서 분류될 수 있다. 제2 이벤트 정보 수집부(220)는 위와 같은 용어 빈도를 기준으로 분류된 후 피드백 정보를 받아서 분류 정확도를 높일 수 있다.
마찬가지로 제2 이벤트 정보 수집부(220)는 수집된 제2 이벤트 정보(225)를 이벤트 시점 및 현재 시점을 기준으로 제2 이벤트(과거), 제2 이벤트(현재), 제2 이벤트(미래)로 분류할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 방문자 정보 수집부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 3에서는 이벤트 방문자 정보 수집부의 이벤트 방문자 정보를 수집하는 방법이 개시된다.
도 3을 참조하면, 이벤트 방문자 정보 수집부는 이벤트 방문자 신상 정보 수집부(310)와 이벤트 방문자 관심 정보 수집부(320)를 포함할 수 있다.
이벤트 방문자 신상 정보 수집부(310)는 이벤트 방문자의 신상 정보를 수집하기 위해 구현될 수 있다. 예를 들어, 이벤트 방문자 신상 정보 수집부(310)는 이벤트 방문자의 이름, 성별, 나이, 거주지 등에 대한 정보를 수집하기 위해 구현될 수 있다. 이벤트 방문자는 이벤트 분석 정보 제공 서비스를 이용시 또는 이벤트에 방문시 이벤트 방문자 신상 정보를 제공할 수 있고, 이벤트 방문자 신상 정보 수집부(310)는 이벤트 방문자 신상 정보를 수집할 수 있다.
이벤트 방문자 관심 정보 수집부(320)는 이벤트 방문자의 이벤트 상에서 관심 정보를 수집하기 위해 구현될 수 있다. 이벤트 방문자 관심 정보 수집부(320)는 이벤트 방문자의 직접적인 관심사 입력을 통해 이벤트 방문자 관심 정보를 수집할 수도 있고, 이벤트 방문자의 이벤트 장에서 이벤트 참가자와의 상호 작용(예를 들어, 이벤트 참가자의 부스 방문)을 통해 획득된 정보를 통해 이벤트 방문자 관심 정보를 수집할 수도 있다.
구체적으로 이벤트 방문자는 이벤트 참가자의 부스 상에 설치된 식별 코드(예를 들어, QR 코드)를 통해 이벤트 참가자에 대한 관심을 표시할 수 있고, 이벤트 방문자의 사용자 장치를 통해 전달된 이벤트 참가자의 식별 정보를 통해 이벤트 방문자 관심 정보가 생성될 수 있다. 또한, 이벤트 방문자가 어떠한 이벤트를 방문하였는지에 따라 이벤트 방문자 관심 정보가 생성될 수 있다.
이벤트 방문자 관심 정보를 생성하기 위해 이벤트 참가자 중 이벤트 방문자가 방문한 이벤트 참가자(이하, 관심 이벤트 참가자)에 대한 정보가 추출될 수 있다. 예를 들어, 관심 이벤트 참가자 정보는 관심 이벤트 참가자에 의해 제공되는 제품 및/또는 서비스에 대한 정보, 관심 이벤트 참가자의 사업장 위치 정보, 관심 이벤트 참가자의 규모 정보와 같은 관심 이벤트 참가자에 관련된 다양한 정보를 포함할 수 있다.
관심 이벤트 참가자 정보 중 상대적으로 더 많이 공통되거나 유사한 범위의 정보일수록 상대적으로 상위 관심 정보로서 추출될 수 있다. 예를 들어, 이벤트 방문자가 베이비페어를 참가하여 n개의 유모차를 판매하는 관심 이벤트 참가자에게 방문하고, m개의 아기띠를 판매하는 관심 이벤트 참가자에게 방문한 경우가 가정될 수 있다. 이러한 경우, n이 m보다 큰 경우, 이벤트 방문자 관심 정보로서 유모차와 아기띠가 포함될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 이벤트 방문자 관심 정보를 수집하기 위해 이벤트 별로 관심 이벤트 참가자 정보에 대한 조정이 수행될 수 있다.
예를 들어, 베이비페어와 같은 일반 물건/서비스를 판매/판촉하기 위한 이벤트는 관심 이벤트 참가자 정보 중 관심 이벤트 참가자에 의해 제공되는 제품 및/또는 서비스에 대한 정보가 가장 중요한 정보일 수 있다. 다른 예로, 구직 박람회와 취업/고용을 위한 이벤트는 관심 이벤트 참가자 정보 중 관심 이벤트 참가자에 의해 제공되는 제품 및/또는 서비스에 대한 정보뿐만 아니라, 관심 이벤트 참가자의 위치, 연봉 등과 같은 정보도 중요한 정보일 수 있다.
따라서, 이벤트 별로 관심 이벤트 참가자 정보에 대한 조정이 수행되어 이벤트 방문자 관심 정보가 결정될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 관심 이벤트 참가자 정보에 대한 조정을 위해 관심 이벤트 참가자 정보 간의 일치도가 추출될 수 있다. 예를 들어, 이벤트 방문자가 특정 이벤트에서 관심 이벤트 참가자A, 관심 이벤트 참가자B, 관심 이벤트 참가자C, ?? 관심 이벤트 참가자Z를 방문한 경우를 가정할 수 있다. 이러한 경우, 관심 이벤트 참가자A 내지 관심 이벤트 참가자Z까지의 관심 이벤트 참가자 정보의 일치도가 추출될 수 있다.
예를 들어, 만약, 관심 이벤트 참가자A 내지 관심 이벤트 참가자Z 각각의 사업장 위치 중 적어도 임계 비율 이상의 위치가 임계 범위 내인지 여부를 고려하여 사업장 위치 정보에 대한 일치도가 추출될 수 있다. 사업장 위치 정보의 일치도가 임계값 이상인 경우, 사업장 위치 정보가 이벤트 방문자 관심 정보로서 추출될 수 있다. 사업장 위치 정보의 일치도가 임계값 미만인 경우, 사업장 위치 정보가 이벤트 방문자 관심 정보에서 제외될 수 있다.
위와 같은 방식으로 이벤트 방문자의 관심사를 보다 정확하게 추출하여 이벤트 방문자 관심 정보를 생성할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 이벤트 방문자 관심 정보는 관심 정보의 종류에 따라 기한을 설정하여 이벤트 방문자 관심 정보를 결정할 수 있다. 이벤트 방문자가 유모차를 구매한 경우, 유모차 관련 이벤트 정보는 관심사에서 멀어질 수 있고, 구직을 한 경우에도 구직 관련 이벤트는 관심사에서 멀어질 수 있다. 따라서, 이벤트 방문자 관심 정보는 관심 지속도를 고려하여 우선 순위를 조정할 수 있다. 이벤트 방문자 관심 정보의 관심 지속도는 이벤트 방문자에게 이후 제공되는 이벤트 분석 정보에 대한 시간에 따른 클릭률을 고려하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 이벤트 방문자 관심 정보를 기반으로 이벤트 분석 정보가 제공되는 경우의 해당 이벤트 분석 정보의 시간에 따른 클릭률의 변화를 고려하여 이벤트 방문자 관심 정보의 관심 지속도가 결정될 수 있다.
이벤트 방문자 관심 정보2(360)처럼 클릭률이 임계값 이상으로 감소되는 시간이 상대적으로 길수록 이벤트 방문자 관심 정보의 관심 지속도가 상대적으로 큰 값으로 설정될 수 있고, 이벤트 방문자 관심 정보1(350)처럼 클릭률이 임계값 이상으로 감소되는 시간이 상대적으로 짧을수록 이벤트 방문자 관심 정보의 관심 지속도가 상대적으로 작은 값으로 설정될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 정보 분석부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 4에서는 이벤트 정보 분석부의 이벤트 정보 분석 동작이 개시된다.
도 4를 참조하면, 이벤트 정보 분석부는 이벤트 정보에 포함된 하위 이벤트 정보 중 적어도 하나의 하위 이벤트 정보를 서로 다른 우선 순위 별로 정리하여 하나의 좌표 포맷으로 표현할 수 있다. 이러한 좌표 포맷은 좌표값(이벤트 정보)(400)라는 용어로 표현될 수 있다. 좌표값(이벤트 정보)(400)를 구체적으로 구분하면 좌표값의 조정 이전에는 무조정 좌표값(이벤트 정보)(420)라는 용어로 표현되고, 좌표값의 조정 이후에는 조정 좌표값(이벤트 정보)(440)라는 용어로 표현될 수 있다. 이하, 좌표값의 차원은 하나의 예시로서 복수개 차원의 좌표값으로 무조정 좌표값(이벤트 정보)(420), 조정 좌표값(이벤트 정보)(440)가 생성될 수 있다.
예를 들어, 이벤트 카테고리 정보, 이벤트 일시 정보, 이벤트 장소 정보, 이벤트 참여자 정보에 따라 (a, b, c, d) 와 같은 적어도 하나의 좌표값(이벤트 정보)(400)로서 표현될 수 있다. 좌표값(이벤트 정보)(400)는 정보의 유사도가 높을수록 가까운 값으로 설정될 수 있다.
구체적으로 이벤트 카테고리가 베이비페어인 경우, a의 값은 1이고, 이벤트 일시가 현재 시점을 기준으로 계산식에 의해 산출되어 b의 값은 2로 설정될 수 있다. 또한, 이벤트 장소가 서울인 경우, c의 값은 1이고, 이벤트 참여자 정보에 대한 정보를 기반으로 d의 값이 7로 설정될 수 있다.
다른 이벤트의 이벤트 카테고리가 베이비페어와 유사한 경우, 다른 이벤트의 이벤트 카테고리에 대응되는 a의 값은 1과 가까운 값으로 설정될 수 있다. 마찬가지로 다른 이벤트의 이벤트 장소가 서울에 가까울수록 다른 이벤트의 이벤트 장소에 대응되는 c의 값은 1과 가까운 값으로 설정될 수 있다.
이러한 좌표값(이벤트 정보)(400)는 기준 좌표값(이벤트 정보)(430)를 기준으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 이벤트 장소 정보의 좌표값을 결정하기 위해 서울이 1이라는 값으로 설정된 기준 좌표값(이벤트 정보)(430)로 설정될 수 있고, 기준 좌표값(이벤트 정보)(서울=1)을 기준으로 다른 이벤트의 이벤트 장소 정보의 좌표값이 결정될 수 있다. 서울과 가까울수록 이벤트 장소 정보의 좌표값이 기준 좌표값(이벤트 정보)(430)와 가까운 값일 수 있다. 기준 좌표값(이벤트 정보)(430)를 기준으로 한 스케일은 하위 이벤트 정보마다 다르게 설정될 수 있고, 이벤트 결과를 반영하여 조정될 수 있다. 예를 들어, 서울에 거주하는 이벤트 방문자들이 서울과 경기도에서의 열리는 이벤트를 방문을 하지만 대전에서 열리는 이벤트에 잘 방문하지 않을 수 있다. 이러한 경우, 상대적으로 공통된 방문자들이 많은 서울의 좌표값과 경기도의 좌표값은 절대적인 거리 차이에 대비하여 상대적으로 가깝게 설정될 수 있다. 반대로 공통된 방문자들이 상대적으로 적은 대전의 좌표값은 서울 및/또는 경기도를 기준으로 절대적인 거리 차이에 대비하여 좌표값이 상대적으로 멀게 설정될 수 있다.
기준 좌표값(이벤트 정보)(430)는 매칭부의 무조정 좌표값(이벤트 정보)(420)과 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)의 매칭 동작을 기반으로 적응적으로 변화될 수 있다.
별도의 조정이 없는 상태에서 기준 좌표값(이벤트 정보)(430)을 기준으로 이벤트 정보가 좌표값(이벤트 정보)(400)으로 표현될 수 있다. 조정이 없는 상태의 좌표값은 무조정 좌표값(이벤트 정보)(420)라는 용어로 표현될 수 있다.
전술한 바와 같이 이러한 좌표 포맷은 하위 이벤트 정보의 우선 순위에 따라 다양한 좌표 값으로 표현될 수 있다. 즉, 하위 이벤트 정보의 우선 순위에 따라 무조정 좌표값1(이벤트 정보), 무조정 좌표값2(이벤트 정보), ??, 무조정 좌표값1(이벤트 정보)n으로 표현될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 기준 좌표값(이벤트 정보)(430) 및 기준 좌표값(이벤트 정보)(430)와 다른 좌표값(이벤트 정보) 간의 스케일은 이벤트 방문자 관심 정보 및/또는 사용자 요청에 따라 조정될 수 있다. 전술한 바와 같이 이벤트 방문자 또는 사용자 요청에 맞춤형 정보를 제공하기 위해서는 이벤트 방문자 관심 정보 및/또는 사용자 요청에 따라 기준 좌표값(이벤트 정보)(430) 및 기준 좌표값(이벤트 정보)(430)과 다른 좌표값 간의 스케일이 조정되고 조정된 좌표 포맷으로서 조정 좌표값(이벤트 정보)(440)를 기준으로 사용자에게 이벤트 분석 정보가 제공될 수 있다. 이에 대해서는 후술한다.
이벤트 정보 분석부는 무조정 좌표값(이벤트 정보)(420) 및 조정 좌표값(이벤트 정보)(440)를 이벤트 정보(분석)(450)으로서 매칭부로 제공할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 방문자 정보 분석부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 5에서는 이벤트 방문자 정보 분석부의 이벤트 방문자 정보에 대한 분석 동작이 개시된다.
도 5를 참조하면, 이벤트 방문자 정보 분석부는 이벤트 방문자 정보에 포함된 하위 이벤트 방문자 정보 중 적어도 하나의 하위 이벤트 방문자 정보를 서로 다른 우선 순위 별로 정리하여 하나의 좌표 포맷으로 표현할 수 있다.
이러한 좌표 포맷은 좌표값(이벤트 방문자 정보)(500)라는 용어로 표현될 수 있다. 좌표값(이벤트 방문자 정보)(500)를 구체적으로 구분하면 좌표값의 조정 이전에는 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(520)라는 용어로 표현되고, 좌표값의 조정 이후에는 조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(540)라는 용어로 표현될 수 있다. 이하, 좌표값의 차원은 하나의 예시로서 복수개 차원의 좌표값으로 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(520), 조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(540)가 생성될 수 있다.
예를 들어, 이벤트 방문자 신상 정보, 이벤트 방문자 관심 정보에 따라 (a, b)와 같은 적어도 하나의 좌표값(이벤트 방문자 정보)(500)로서 표현될 수 있다. 이벤트 방문자의 관심사에 따라 좌표값(이벤트 방문자 정보)(500)의 개수는 복수개일 수 있다. 좌표값(이벤트 방문자 정보)(500)은 정보의 유사도가 높을수록 가까운 값으로 설정될 수 있다.
구체적으로 이벤트 방문자가 30살, 남성인 경우, a의 값은 1이고, 이벤트 방문자의 관심 정보가 구직인 경우 b의 값은 3으로 설정될 수 있다. 또한, 동일한 이벤트 방문자의 관심 정보가 또한 웨딩인 경우, b의 값은 7로 설정될 수 있다. 즉, (1, 3), (1, 7)이 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(520)로서 표현될 수 있다.
이러한 좌표값(이벤트 방문자 정보)(500)는 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)(530)를 기준으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 이벤트 방문자 신상 정보의 좌표값을 결정하기 위해 남자, 30살이 1이라는 값으로 설정된 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)(530)이 설정될 수 있고, 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)(남자, 30살=1)을 기준으로 다른 이벤트 방문자의 이벤트 방문자 신상 정보의 좌표값이 결정될 수 있다.
별도의 조정이 없는 상태에서 기준 좌표값을 기준으로 이벤트 방문자 정보가 좌표값(이벤트 방문자 정보)(500)으로 표현될 수 있다. 조정이 없는 상태의 좌표값은 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(520)라는 용어로 표현될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)(530) 및 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)(530)과 다른 좌표값 간의 스케일은 사용자 요청에 따라 조정될 수 있다. 전술한 바와 같이 이벤트 방문자 또는 이벤트 참여자와 같은 사용자의 사용자 요청에 맞춤형 정보를 제공하기 위해서는 사용자 요청에 따라 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)(530) 및 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)(530)와 다른 좌표값 간의 스케일이 조정되고 조정된 좌표 포맷인 조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(540)를 기준으로 사용자에게 이벤트 분석 정보가 제공될 수 있다. 이에 대해서는 후술한다.
이벤트 방문자 정보 분석부는 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(520) 및 조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(540)를 이벤트 방문자 정보(분석)(550)으로서 매칭부로 제공할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 매칭부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 6에서는 이벤트 분석 정보를 제공하기 위해 매칭부의 이벤트 정보(분석) 및 이벤트 방문자 정보(분석)에 대한 매칭 동작이 개시된다.
도 6을 참조하면, 매칭부는 이벤트 분석 정보를 생성하기 위해 이벤트 정보 분석부에 의해 생성된 이벤트 정보(분석) 및 이벤트 방문자 정보 분석부에 의해 생성된 이벤트 방문자 정보(분석)를 매칭할 수 있다.
이벤트 정보(분석)은 이벤트 정보의 분석을 통한 무조정 좌표값(이벤트 정보)(600) 및 조정 좌표값(이벤트 정보)(610)를 포함할 수 있다.
이벤트 방문자 정보(분석)은 이벤트 방문자 정보의 분석을 통한 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(620) 및 조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(630)를 포함할 수 있다.
매칭부는 우선적으로 무조정 좌표값(이벤트 정보)(600)과 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(620)간의 매칭을 수행할 수 있다. 이벤트 방문자가 직접 이벤트에 방문을 하거나 관심을 보인 기록을 기반으로 무조정 좌표값(이벤트 정보)(600)과 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(620) 간의 좌표 사이 거리 값이 가장 작도록 기준 좌표값(이벤트 정보) 및 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)가 조정될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 무조정 좌표값(이벤트 정보)(600)과 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(620) 간의 거리 값을 계산시 좌표의 차원이 맞지 않는 경우, 높은 차원의 좌표값을 낮은 차원으로 변화시킬 수 있다.
예를 들어, 무조정 좌표값(이벤트 정보)(600)는 이벤트 카테고리 정보, 이벤트 일시 정보, 이벤트 장소 정보, 이벤트 참여자 정보에 따라 (a, b, c, d) 와 같은 적어도 하나의 좌표값(이벤트 정보)로서 표현되고, 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(620)는 이벤트 방문자 신상 정보, 이벤트 방문자 관심 정보에 따라 (a', b')와 같은 적어도 하나의 좌표값(이벤트 방문자 정보)으로 표현될 수 있다.
이때, 좌표의 차원을 감소시키기 위해 이벤트 카테고리 정보, 이벤트 일시 정보, 이벤트 장소 정보, 이벤트 참여자 정보 중 매칭 결과 관련도가 낮은 하위 이벤트 정보(예를 들어, 이벤트 일시 정보)는 삭제할 수 있다. 관련도는 이벤트 정보와 이벤트 방문자 정보 사이의 관련된 정도로서 예를 들어, 특정 이벤트 하위 정보(예를 들어, 이벤트 일시 정보)에 따른 좌표값(이벤트 방문자 정보)의 집중도(또는 밀도)를 고려하여 결정될 수 있다.
다음으로 좌표의 차원을 감소시키기 위해 연관도가 높은 적어도 하나의 정보는 하나의 좌표값으로 표현할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 카테고리 정보와 이벤트 참여자 정보 간의 관련도가 상대적으로 높다면, 두 개의 좌표값을 하나의 좌표값으로 매칭시켜 좌표의 차원을 감소시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 이벤트 참가자가 이벤트 방문자에게 관심을 보인 기록도 추가하여 무조정 좌표값(이벤트 정보)(600)과 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(620) 간의 거리값의 합이 가장 작도록 기준 좌표값(이벤트 정보) 및 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)가 조정될 수 있다. 매칭부는 계속적으로 이벤트 결과를 반영하여 기준 좌표값(이벤트 정보) 및 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)에 대한 조정을 수행할 수 있다.
디폴트 세팅(default setting)(660) 상태에서는 무조정 좌표값(이벤트 정보)(600)과 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(620)간의 매칭 및 사용자 요청을 기반으로 사용자 요청에 따른 이벤트 분석 정보가 생성될 수 있다. 예를 들어, 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(a1, b1)(663)을 가지는 이벤트 방문자의 경우, 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(a1, b1)(663)에 매칭되는 무조정 좌표값(이벤트 정보)(666)을 기준으로 이벤트 분석 정보(650)를 제공할 수 있다. 이때 매칭 영역 범위(690)가 설정되어 좌표 평면 상에서 매칭 영역 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(a1, b1)(663)에 매칭되는 무조정 좌표값(이벤트 정보)(666)을 중심으로 한 매칭 영역 범위 내에 위치한 무조정 좌표값(이벤트 정보)(666)에 대응되는 이벤트 정보가 이벤트 분석 정보로서 사용자에게 제공될 수 있다. 매칭 영역 범위(690) 내에서 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(a1, b1)(663)에 매칭되는 무조정 좌표값(이벤트 정보)(666)에 가까울수록 높은 우선 순위의 이벤트 분석 정보로서 사용자에게 제공될 수 있다
논-디폴트 세팅(non-default setting)(670) 상태에서는 사용자의 검색 레인지 조정에 따라 무조정 좌표값(이벤트 방문자) 및 무조정 좌표값(이벤트 정보)가 조정 좌표값(이벤트 방문자) 및 조정 좌표값(이벤트 정보)로 변화되어 매칭될 수 있다. 구체적으로 사용자가 검색 레인지를 설정하거나 변화하는 경우, 조정 좌표값(이벤트 방문자) 및/또는 조정 좌표값(이벤트 정보)을 기반으로 이벤트 분석 정보가 제공될 수 있다.
예를 들어, 사용자가 서울 내의 향후에 있을 구직 관련 이벤트에 대한 정보를 이벤트 분석 정보를 요청하는 경우, 스케일의 조정을 통해 매칭 영역 범위가 설정되어 좌표 평면 상에서 매칭 영역 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(a1, b1)(673)에 매칭되는 조정 좌표값(이벤트 정보)을 중심으로 한 매칭 영역 범위 내에 위치한 조정 좌표값(이벤트 정보)에 대응되는 이벤트 정보가 이벤트 분석 정보로서 사용자에게 제공될 수 있다. 매칭 영역 범위(690) 내에서 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(a1, b1)(673)에 매칭되는 조정 좌표값(이벤트 정보)(676)에 가까울수록 높은 우선 순위의 이벤트 분석 정보로서 사용자에게 제공될 수 있다.
즉, 논-디폴트 세팅(non-default setting)(670)에 따라 (무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(620)와 조정 좌표값(이벤트 정보)(610)), (조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(630)와 조정 좌표값(이벤트 정보)(610)), (조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)(630)와 무조정 좌표값(이벤트 정보)(600))에 따라 이벤트 분석 정보(650)가 생성되어 사용자에게 제공될 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (6)

  1. 이벤트 분석 정보를 제공하는 방법은,
    이벤트 정보 분석 장치가 이벤트 정보를 수집하는 단계;
    상기 이벤트 정보 분석 장치가 이벤트 방문자 정보를 수집하는 단계;
    상기 이벤트 정보 분석 장치가 상기 이벤트 정보를 분석하여 이벤트 정보(분석)을 생성하는 단계;
    상기 이벤트 정보 분석 장치가 상기 이벤트 방문자 정보를 분석하여 이벤트 방문자 정보(분석)을 생성하는 단계; 및
    상기 이벤트 정보 분석 장치가 이벤트 정보(분석) 및 이벤트 방문자 정보(분석)을 기반으로 이벤트 분석 정보를 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 이벤트 정보는 제1 이벤트 정보 수집부 및 제2 이벤트 정보 수집부를 기반으로 수집되고,
    상기 제1 이벤트 정보 수집부는 직접적으로 입력되는 제1 이벤트 정보를 수집하고,
    상기 제2 이벤트 정보 수집부는 외부 서버 상에 존재하는 제2 이벤트 정보를 수집하고,
    상기 이벤트 방문자 정보는 이벤트 방문자 신상 정보 수집부 및 이벤트 방문자 관심 정보 수집부를 기반으로 생성되고,
    상기 이벤트 방문자 신상 정보 수집부는 이벤트 방문자 신상 정보를 생성하고,
    상기 이벤트 방문자 관심 정보 수집부는 상기 이벤트 방문자가 이벤트에서 관심을 가진 이벤트 참가자에 대한 정보인 관심 이벤트 참가자 정보를 기반으로 이벤트 방문자 관심 정보를 생성하고,
    상기 이벤트 방문자 관심 정보 수집부는 상기 관심 이벤트 참가자 정보 중 상대적으로 더 많이 공통되거나 유사한 범위의 정보일수록 우선 순위를 조정하여 상대적으로 상위 관심 정보로 추출하여 상기 이벤트 방문자 관심 정보를 결정하고,
    상기 이벤트 방문자 관심 정보는 상기 관심 이벤트 참가자 정보 간의 일치도 및 상기 관심 이벤트 참가자 정보의 관심 지속도를 고려하여 생성되고,
    상기 관심 지속도는 상기 이벤트 분석 정보의 시간에 따른 클릭률을 고려하여 결정되고,
    상기 이벤트 정보(분석)은 상기 이벤트 정보에 포함된 하위 이벤트 정보간 유사도를 고려하여 설정된 좌표값인 무조정 좌표값(이벤트 정보) 및 조정 좌표값(이벤트 정보)을 포함하고,
    상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)는 기준 좌표값(이벤트 정보)을 기준으로 상기 이벤트 정보에 포함되는 하위 이벤트 정보를 우선 순위별로 정리하여 정보간 유사도를 기반으로 표현한 좌표값이고,
    상기 조정 좌표값(이벤트 정보)는 상기 이벤트 방문자 관심 정보를 기반으로 상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)을 조정한 좌표값이고,
    상기 이벤트 방문자 정보(분석)은 상기 이벤트 방문자 정보에 포함된 하위 이벤트 정보간 유사도를 고려하여 설정된 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보) 및 조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)을 포함하고,
    상기 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)는 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)을 기준으로 좌표값이고,
    상기 조정 좌표값(이벤트 정보)는 사용자 요청에 의해 맞춤형 정보를 제공하기 위해 상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)을 조정한 좌표값이고,
    상기 이벤트 정보 분석 장치는 디폴트 세팅(default setting) 상태에서는 상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)과 상기 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보) 간의 매칭에 따른 상기 이벤트 분석 정보를 생성하고,
    상기 이벤트 정보 분석 장치는 논-디폴트 세팅(non-default setting) 상태에서는 검색 레인지 조정에 따라 상기 무조정 좌표값(이벤트 방문자) 및 상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)를 상기 조정 좌표값(이벤트 방문자) 및 상기 조정 좌표값(이벤트 정보)로 변화시켜 상기 이벤트 분석 정보를 생성하고,
    상기 기준 좌표값(이벤트 정보)는 상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)와 상기 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)의 매칭 동작을 기반으로 적응적으로 변화되고,
    상기 기준 좌표값(이벤트 정보) 및 상기 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)는 상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)와 상기 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보) 간의 거리의 합이 가장 작도록 조정되고,
    상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)와 상기 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보) 간의 거리 값을 계산시 좌표의 차원이 맞지 않는 경우, 높은 차원의 좌표값은 낮은 차원의 좌표값으로 변화되고,
    상기 낮은 차원의 좌표값은 매칭 결과 관련도가 상대적으로 낮은 하위 이벤트 정보를 삭제하거나 연관도가 상대적으로 높은 복수의 하위 이벤트 정보를 하나의 좌표값으로 표현하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 이벤트 분석 정보를 제공하기 위해 구현된 이벤트 정보 분석 장치에 있어서,
    상기 이벤트 정보 분석 장치는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 이벤트 정보를 수집하고,
    상기 이벤트 방문자 정보를 수집하고,
    상기 이벤트 정보를 분석하여 이벤트 정보(분석)을 생성하고,
    상기 이벤트 방문자 정보를 분석하여 이벤트 방문자 정보(분석)을 생성하고,
    상기 이벤트 정보(분석) 및 상기 이벤트 방문자 정보(분석)을 기반으로 이벤트 분석 정보를 생성하도록 구현되고,
    상기 이벤트 정보는 제1 이벤트 정보 수집부 및 제2 이벤트 정보 수집부를 기반으로 수집되고,
    상기 제1 이벤트 정보 수집부는 직접적으로 입력되는 제1 이벤트 정보를 수집하고,
    상기 제2 이벤트 정보 수집부는 외부 서버 상에 존재하는 제2 이벤트 정보를 수집하고,
    상기 이벤트 방문자 정보는 이벤트 방문자 신상 정보 수집부 및 이벤트 방문자 관심 정보 수집부를 기반으로 생성되고,
    상기 이벤트 방문자 신상 정보 수집부는 이벤트 방문자 신상 정보를 생성하고,
    상기 이벤트 방문자 관심 정보 수집부는 상기 이벤트 방문자가 이벤트에서 관심을 가진 이벤트 참가자에 대한 정보인 관심 이벤트 참가자 정보를 기반으로 이벤트 방문자 관심 정보를 생성하고,
    상기 이벤트 방문자 관심 정보 수집부는 상기 관심 이벤트 참가자 정보 중 상대적으로 더 많이 공통되거나 유사한 범위의 정보일수록 우선 순위를 조정하여 상대적으로 상위 관심 정보로 추출하여 상기 이벤트 방문자 관심 정보를 결정하고,
    상기 이벤트 방문자 관심 정보는 상기 관심 이벤트 참가자 정보 간의 일치도 및 상기 관심 이벤트 참가자 정보의 관심 지속도를 고려하여 생성되고,
    상기 관심 지속도는 상기 이벤트 분석 정보의 시간에 따른 클릭률을 고려하여 결정되고,
    상기 이벤트 정보(분석)은 상기 이벤트 정보에 포함된 하위 이벤트 정보간 유사도를 고려하여 설정된 좌표값인 무조정 좌표값(이벤트 정보) 및 조정 좌표값(이벤트 정보)을 포함하고,
    상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)는 기준 좌표값(이벤트 정보)을 기준으로 상기 이벤트 정보에 포함되는 하위 이벤트 정보를 우선 순위별로 정리하여 정보간 유사도를 기반으로 표현한 좌표값이고,
    상기 조정 좌표값(이벤트 정보)는 상기 이벤트 방문자 관심 정보를 기반으로 상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)을 조정한 좌표값이고,
    상기 이벤트 방문자 정보(분석)은 상기 이벤트 방문자 정보에 포함된 하위 이벤트 정보간 유사도를 고려하여 설정된 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보) 및 조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)을 포함하고,
    상기 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)는 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)을 기준으로 좌표값이고,
    상기 조정 좌표값(이벤트 정보)는 사용자 요청에 의해 맞춤형 정보를 제공하기 위해 상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)을 조정한 좌표값이고,
    상기 이벤트 정보 분석 장치는 디폴트 세팅(default setting) 상태에서는 상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)과 상기 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보) 간의 매칭에 따른 상기 이벤트 분석 정보를 생성하고,
    상기 이벤트 정보 분석 장치는 논-디폴트 세팅(non-default setting) 상태에서는 검색 레인지 조정에 따라 상기 무조정 좌표값(이벤트 방문자) 및 상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)를 상기 조정 좌표값(이벤트 방문자) 및 상기 조정 좌표값(이벤트 정보)로 변화시켜 상기 이벤트 분석 정보를 생성하고,
    상기 기준 좌표값(이벤트 정보)는 상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)와 상기 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보)의 매칭 동작을 기반으로 적응적으로 변화되고,
    상기 기준 좌표값(이벤트 정보) 및 상기 기준 좌표값(이벤트 방문자 정보)는 상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)와 상기 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보) 간의 거리의 합이 가장 작도록 조정되고,
    상기 무조정 좌표값(이벤트 정보)와 상기 무조정 좌표값(이벤트 방문자 정보) 간의 거리 값을 계산시 좌표의 차원이 맞지 않는 경우, 높은 차원의 좌표값은 낮은 차원의 좌표값으로 변화되고,
    상기 낮은 차원의 좌표값은 매칭 결과 관련도가 상대적으로 낮은 하위 이벤트 정보를 삭제하거나 연관도가 상대적으로 높은 복수의 하위 이벤트 정보를 하나의 좌표값으로 표현하여 결정되는 것을 특징으로 하는 이벤트 정보 분석 장치.
  5. 삭제
  6. 삭제
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