Offline Friend Recommendation using Mobile Context and Online Friend Network Information based on Tensor Factorization

The present invention provides an offline friend recommendation method using mobile context and tensor factorization based on online friend network information and a system thereof. A social network service method comprises: a step of receiving offline context of a plurality of users using a social network service and evaluation result information for recommended friends to undergo a parsing process to store the offline context and the evaluation result information in a database by a preprocessor; a step of collecting and standardizing friend relationship information of the plurality of users to store the friend relationship information in the database; a step of using information stored in the database to convert the information into a format of input information used in a tensor and a matrix by a data converter; a step of simultaneously factorizing and recoupling a tensor and a matrix by a recommendation engine; and a step of using a recoupled tensor to generate a recommendation friend list for each user by a friend list generation unit. 모바일 상황정보와 온라인 친구네트워크정보 기반 텐서 분해를 통한 오프라인 친구 추천 방법 및 시스템이 제시된다. 소셜 네트워크 서비스 방법은 프리프로세서를 통해 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 복수의 사용자들의 오프라인 상황정보와 추천된 친구들에 대한 평가 결과정보를 수신하여 파싱 과정을 거쳐 데이터베이스에 저장하는 단계, 상기 복수의 사용자들의 친구관계정보를 수집하고 정형화하여 데이터베이스에 저장하는 단계, 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 데이터 컨버터를 통해 텐서 및 행렬에서 사용되는 입력정보의 형태로 변환하는 단계, 추천 엔진을 통해 텐서 및 행렬을 동시에 분해하고 재결합하는 단계, 친구목록 생성부를 통해 재결합된 텐서를 이용하여 각 사용자들을 위한 추천 친구목록을 생성하는 단계를 포함한다.