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사용자 추천 방법 및 이를 위한 프로그램이 기록된 기록 매체

  • 기술번호 : KST2014027681
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 사용자 추천 방법이 개시된다. 사용자 추천 시스템이 인터넷을 통하여 상품을 판매하는 전자 상거래 사이트의 사용자에게 상품을 추천하는 방법에 있어서, 사용자의 사용자 행동정보를 수집하는 단계; 수집한 사용자 행동정보를 분석하는 단계; 분석을 기초로 사용자의 특정 상품에 대한 선호 정도를 예측하기 위한 추천 트리(tree)를 생성하는 단계; 및 추천 트리를 기초로 사용자에게 상품을 추천하는 단계를 포함하되, 사용자 행동정보는 사용자가 전자 상거래 사이트에 접속하여 접속을 종료하는 동안 사용자에 의하여 전자 상거래 사이트로 입력되는 명령 신호이며, 상품은 상품을 대표하는 복수개의 항목에 의하여 분류되는 것을 특징으로 하는 사용자 추천 방법은 사용자를 번거롭게 하지 않으면서, 보다 빠르고 정확하게 사용자의 선호도를 분석할 수 있다. 사용자, 추천, 행동, 분석, 상품
Int. CL G06Q 30/06A0 (2006.01) G06Q 30/02B0 (2006.01)
CPC G06Q 30/0631(2013.01) G06Q 30/0631(2013.01)
출원번호/일자 1020080056554 (2008.06.16)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1020206-0000 (2011.02.28)
공개번호/일자 10-2009-0130774 (2009.12.24) 문서열기
공고번호/일자 (20110308) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.06.16)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이은석 대한민국 경기도 수원시 장안구
2 오제환 대한민국 경기도 수원시 장안구
3 이승화 대한민국 경기도 수원시 장안구
4 정민철 대한민국 경기도 수원시 장안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이지 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***(가산동, KCC웰츠밸리) ***-***

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인텔렉추얼디스커버리 주식회사 서울특별시 강남구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2008.06.16 수리 (Accepted) 1-1-2008-0430027-20
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2008.11.10 수리 (Accepted) 1-1-2008-0775119-79
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2009.03.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2009.04.14 수리 (Accepted) 9-1-2009-0023712-40
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2010.03.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0115002-39
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2010.05.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2010-0315946-03
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2010.05.17 수리 (Accepted) 1-1-2010-0315941-75
8 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal		 2010.09.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0415582-46
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2010.10.14 수리 (Accepted) 1-1-2010-0663957-12
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2010.10.14 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2010-0663978-71
11 등록결정서
Decision to grant		 2011.02.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0107557-58
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.04.26 수리 (Accepted) 4-1-2012-5090770-53
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.20 수리 (Accepted) 4-1-2012-5131828-19
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.27 수리 (Accepted) 4-1-2012-5137236-29
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.02.23 수리 (Accepted) 4-1-2017-5028829-43
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자 추천 시스템이 인터넷을 통하여 상품을 판매하는 전자 상거래 사이트의 사용자에게 상품을 추천하는 방법에 있어서, 상기 사용자 추천 시스템이 상기 사용자의 사용자 행동정보를 수집하는 단계; 상기 사용자 추천 시스템이 상기 수집한 사용자 행동정보를 분석하는 단계; 상기 사용자 추천 시스템이 상기 분석을 기초로 상기 사용자의 특정 상품에 대한 선호 정도를 예측하기 위한 추천 트리(tree)를 생성하는 단계; 및 상기 사용자 추천 시스템이 상기 추천 트리를 기초로 상기 사용자에게 상기 상품을 추천하는 단계를 포함하되, 상기 사용자 행동정보는 상기 사용자가 상기 전자 상거래 사이트에 접속하여 접속을 종료하는 동안 상기 사용자에 의하여 상기 전자 상거래 사이트로 입력되는 명령 신호이며, 상기 상품은 상기 상품을 대표하는 복수개의 항목에 의하여 분류되고, 상기 사용자 행동정보를 분석하는 단계는 상기 사용자 행동정보를 통하여 상기 복수개의 항목 각각에 대한 사용자 선호도를 산출하는 단계; 및 상기 복수개의 항목에 포함되는 각각의 요소들에 대한 조건부 확률 값을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 추천 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서, 상기 사용자 선호도를 산출하는 단계는 ID3 알고리즘을 이용하며, 상기 사용자 행동정보의 유용성을 계산하는 단계; 및 상기 사용자 행동정보의 유용성을 기초로 상기 사용자 선호도를 산출해내는 단계를 포함하되, 상기 사용자 선호도를 산출해내는 연산식은 이며, 상기 는 사용자 선호도, 상기 는 상기 사용자 행동정보의 유용성이 3 이상인 경우의 확률, 상기 는 상기 사용자 행동정보의 유용성이 3 미만인 경우의 확률인 것을 특징으로 하는 사용자 추천 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 추천 트리를 형성하는 단계는 상기 사용자 선호도가 높은 항목 순으로 상기 복수개의 항목을 배치하여 계층을 형성하는 단계; 및 상기 항목들을 이루고 있는 상기 요소들을 상기 조건부 확률 값이 높은 순으로 배열하는 단계를 포함하는 사용자 추천 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 추천 트리를 기초로 상기 사용자에게 상기 상품을 추천하는 단계는 상기 사용자 선호도와 상기 상품간의 유사도 계산; 및 상기 유사도가 높은 순으로 상기 사용자에게 상품을 추천하는 단계를 포함하는 사용자 추천 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 유사도를 계산하는 단계는 상기 상품에 해당하는 상기 요소가 배치된 계층의 선호도 및 상기 요소의 상기 조건부 확률 값을 곱하여 단위 유사도를 산출하는 단계; 및 상기 단위 유사도 값을 각각 더하여 상기 유사도를 산출하는 단계를 포함하는 사용자 추천 방법
7 7
사용자 추천 시스템이 인터넷을 통하여 상품을 판매하는 전자 상거래 사이트의 사용자에게 상품을 추천하는 방법을 위한 기록매체에 있어서, 상기 사용자의 사용자 행동정보를 수집하는 단계; 상기 수집한 사용자 행동정보를 분석하는 단계; 상기 분석을 기초로 상기 사용자의 특정 상품에 대한 선호 정도를 예측하기 위한 추천 트리(tree)를 생성하는 단계; 및 상기 추천 트리를 기초로 상기 사용자에게 상기 상품을 추천하는 단계를 포함하되, 상기 사용자 행동정보는 상기 사용자가 상기 전자 상거래 사이트에 접속하여 접속을 종료하는 동안 상기 사용자에 의하여 상기 전자 상거래 사이트로 입력되는 명령 신호이며, 상기 상품은 상기 상품을 대표하는 복수개의 항목에 의하여 분류되고, 상기 사용자 행동정보를 분석하는 단계는 상기 사용자 행동정보를 통하여 상기 복수개의 항목 각각에 대한 사용자 선호도를 산출하는 단계; 및 상기 복수개의 항목에 포함되는 각각의 요소들에 대한 조건부 확률 값을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 추천 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
8 8
삭제
9 9
제7항에 있어서, 상기 사용자 선호도를 산출하는 단계는 ID3 알고리즘을 이용하며, 상기 사용자 행동정보의 유용성을 계산하는 단계; 및 상기 사용자 행동정보의 유용성을 기초로 상기 사용자 선호도를 산출해내는 단계를 포함하되, 상기 사용자 선호도를 산출해내는 연산식은 이며, 상기 는 사용자 선호도, 상기 는 상기 사용자 행동정보의 유용성이 3 이상인 경우의 확률, 상기 는 상기 사용자 행동정보의 유용성이 3 미만인 경우의 확률인 것을 특징으로 하는 사용자 추천 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
10 10
제7항에 있어서, 상기 추천 트리를 형성하는 단계는 상기 사용자 선호도가 높은 항목 순으로 상기 복수개의 항목을 배치하여 계층을 형성하는 단계; 및 상기 항목들을 이루고 있는 상기 요소들을 상기 조건부 확률 값이 높은 순으로 배열하는 단계를 포함하는 사용자 추천 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
11 11
제7항에 있어서, 상기 추천 트리를 기초로 상기 사용자에게 상기 상품을 추천하는 단계는 상기 사용자 선호도와 상기 상품간의 유사도 계산; 및 상기 유사도가 높은 순으로 상기 사용자에게 상품을 추천하는 단계를 포함하는 사용자 추천 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
12 12
제11항에 있어서, 상기 유사도를 계산하는 단계는 상기 상품에 해당하는 상기 요소가 배치된 계층의 선호도 및 상기 요소의 상기 조건부 확률 값을 곱하여 단위 유사도를 산출하는 단계; 및 상기 단위 유사도 값을 각각 더하여 상기 유사도를 산출하는 단계를 포함하는 사용자 추천 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US08103555 US 미국 FAMILY
2 US20090313086 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US2009313086 US 미국 DOCDBFAMILY
2 US8103555 US 미국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 한국과학재단 유비쿼터스 컴퓨팅기술 연구소 특정기초 연구지원 사업 상황 인식 기반 자율형 컴퓨팅 기술을 이용한 유비쿼터스러닝 시스템 개발