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개인 맞춤형 메시지 신디케이션을 위한 타겟팅 알고리즘
Targeting Algorithm for Personalized Message Syndication 원문보기

한국인터넷방송통신학회 논문지 = The journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication, v.12 no.3, 2012년, pp.43 - 49  

김남윤 (한성대학교 정보시스템공학과)

초록
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모바일 마케팅의 효과를 극대화하기 위해서는 타겟팅을 통한 개인 맞춤형 메시지 전달이 중요하다. 본 논문에서는 타켓 조건에 부합하는 고객을 실시간으로 결정하는 알고리즘을 제시한다. 중간 매개체인 프록시 서버는 데이터 베이스에 고객 프로파일(성별, 연령, 지역 등)과 이를 요약한 정수 값을 저장하고 있다. 기업이 메시지 신디케이션할 경우, 프록시 서버는 부울식으로 표현된 타켓 조건을 정수 값으로 매핑한 후 고객 프로파일 요약 값과 비교함으로써 효율적으로 고객을 결정한다. 따라서 고객이 수백만 명이상인 대규모 시스템에서 "타겟 조건" 검사가 실시간으로 이루어질 수 있고 기존의 데이터 베이스와 쉽게 연동이 가능하기 때문에 효율적으로 개인화된 메시지 전달이 가능하다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Personalized message syndication is an important process for maximizing the effect of mobile marketing. This paper proposes an algorithm for determining clients satisfying target conditions in real-time. The proxy server as an intermediate node stores client profiles (gender, age, location, etc) and...

주제어

#모바일 마케팅   #개인화된 메시지 신디케이션   #타겟팅 알고리즘   #정수 매핑   #DNF 변환  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 수백 만명 이상의 고객을 가진 시스템에서 타겟 고객을 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 고객 프로파일과 타겟 조건을 각각 정수 값으로 매핑함으로써 실시간으로 비교가 가능한 장점이 있다.
  • 특히 스마트 디바이스의 "메시지 서비스"는 제품 정보나 이벤트정보에 대한 푸쉬(push)가 가능하기 때문에 실시간 전달이 가능하다. 본 논문에서는 스마트 디바이스상에서 메시지 전송시 고객의 연령, 위치, 성별 등에 따라 고객을 세분화하여 전송할 수 있는 개인화된 메시지 신디케이션(PMS: Personalized Message Syndication) 기법을 제안한다.
  • 그러나 이러한 접근 방법은 추가적인 모듈 개발을 요구하고 기존 데이터베이스와의 연동이 어려운 단점이있다. 본 논문에서는 타겟 조건과 고객의 프로파일을 단순히 정수로 매핑하여 비교하기 때문에 효율적이면서 기존 데이터 베이스와의 연동이 가능한 방법을 제안한다.
  • 또한 타겟 조건은 '논리곱(conjunction)을 논리합(disjunction)'으로 연결한DNF(Disjunctive Normal Form)으로 표현되는데, 논리곱을 정수로 매핑함으로써 정수의 집합으로 변환된다.본 절에서는 논리곱으로 표현된 부울식(booleanexpression)을 정수로 매핑하는 방법에 대해 기술한다.

가설 설정

  • 1) DNF로 변환: 임의의 부울식을 DNF로 변환하는데 걸리는 시간이다. 최악의 경우 지수적인(exponential) 복잡도를 가진다[9].
  • 1) 논리곱 부울식 bi에 포함된 속성 값 vi에 대해, 2진수 코드 ci를 할당한다. 결국, 부울식 bi는 순서 집합(ordered set) {c1 ,c2, …, cn}으로 변환된다.
  • 2) 정수 매핑: 각 논리곱에 대해 O(1)의 시간이 소요된다. DNF에서 논리곱이 n 개 있을 경우 O(n) 시간이 소요된다.
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참고문헌 (12)

  1. Understanding Podcasts & RSS Feeds, http://www.smallgrains.org/podcast.pdf. 

  2. Hodong Eom, "Research on Expansion of Mobile Media and Countermeasures of Newspapers," Master Thesis, Sungkyunkwan University, 2010. 

  3. Nagarjuna Venna, "The Evolving Nature of Competition in the Wireless Ecosystem: Emergent Opportunities and Threats," Massachusetts Institute of Technology, June 2009. 

  4. A. Carzaniga and A. L. Wolf, "Forwarding in a content-based network," In SIGCOMM, 2003. 

  5. F. Fabret, H. A. Jacobsen, F. Llirbat, J. Pereira, K. A. Ross, and D. Shasha, "Filtering algorithms and implementation for very fast publish/subscribe systems," In SIGMOD 2001. 

  6. S. E. Whang, H. G. Molina, "Indexing Boolean Expressions," VLDB 2009. 

  7. Apple Developers Document and SDK, http://developer.apple.com. 

  8. Android Developers Document and SDK, http://developer.android.com. 

  9. Yves Crama, Peter L. Hammer, Boolean Functions: Theory, Algorithms, and Applications, Cambridge University Press, 2001. 

  10. BoolStuff, C++ Library on boolean expression, http://perso.b2b2c.ca/sarrazip/dev/boolstuff.html. 

  11. Lynn Beighley, Michael Morrison, Head First PHP & MyQSL, O'Reilly Media, 2008. 

  12. Robert Sedgewick, Algorithms, Addison Wesley, 1988. 

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