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하이브리드 협업적 여과 방법을 이용한 코사인 유사도 기반 전문가 추천 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015001673
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 전문가의 속성(전문분야, 관심분야)과 전문가 간의 유사도를 계산한 후, 사용자와 관련된 전문가를 추천해 주는 하이브리드 협업적 여과 방법을 이용한 코사인 유사도 기반 전문가 추천 방법을 개시한다.일 실시예로서, 피부마커와 체내 특징점을 이용한 고정확도 영상정합 장치 및 방법은, 전문가 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터가 적을 경우에 점수 예측 기법을 통하여 전문가 추천을 수행할 수 있고, 전문가의 전문성을 판단하기 위하여 전문가의 활동(논문, 경력 등)을 활용하여 가중치를 적용해서 추천의 질을 높일 수 있고, SNS 사용자는 자신의 관심분야에 대한 전문가를 추천받아 자신의 관심분야에 대한 커뮤니케이션 및 협업을 수행할 수 있다.
Int. CL G06F 17/10 (2006.01) G06Q 50/30 (2012.01) G06F 19/00 (2011.01)
CPC G06Q 50/30D0(2013.01) G06Q 50/30D0(2013.01)
출원번호/일자 1020120057282 (2012.05.30)
출원인 전북대학교산학협력단, (주)유엠텍
등록번호/일자 10-1363171-0000 (2014.02.07)
공개번호/일자 10-2013-0134046 (2013.12.10) 문서열기
공고번호/일자 (20140214) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.05.30)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전북대학교산학협력단 대한민국 전라북도 전주시 덕진구
2 (주)유엠텍 대한민국 전북 익산시 익산대로 ***, 아이티 비

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신영성 대한민국 전북 전주시 덕진구
2 오병석 대한민국 전북 전주시 덕진구
3 오영만 대한민국 전북 익산시 익산
4 김형일 대한민국 전북 전주시 덕진구
5 박여삼 대한민국 전북 익산시 익산
6 장재우 대한민국 전북 전주시 덕진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전북대학교산학협력단 전라북도 전주시 덕진구
2 (주)유엠텍 전북 익산시 익산대로 ***, 아이티 비
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		 2012.05.30 수리 (Accepted) 1-1-2012-0432107-59
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.10.04 수리 (Accepted) 4-1-2012-5206243-46
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.08.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0546959-08
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.08.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0722513-97
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.08.09 수리 (Accepted) 1-1-2013-0722512-41
6 등록결정서
Decision to grant		 2013.12.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0841476-44
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.01.29 수리 (Accepted) 4-1-2016-5013206-34
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.02.27 수리 (Accepted) 4-1-2019-5038917-11
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146986-17
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146985-61
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5219602-91
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5149086-79
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
전문가 그룹에 속하는 전문가 단말 사이의 제1 유사도를 연산하는 제1 연산부;상기 전문가 그룹과 소셜 네트워크 서비스(SNS)로 연결되는 사용자 그룹에 속하는 사용자 단말 사이의 제2 유사도를 연산하는 제2 연산부;EMDP(Effective Missing Data Prediction) 알고리즘에 의거하여, 상기 연산을 통해 상기 제1 유사도 및 상기 제2 유사도가 획득되는지에 따른 추천 점수를 계산하는 추천 계산부; 및상기 계산된 추천 점수를 이용하여 전문가 단말을 추천하는 추천부를 포함하는 전문가 추천 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 추천 계산부는,상기 제1 유사도와 상기 제2 유사도를 모두 획득하는 경우,상기 제1 유사도와 상기 제2 유사도 각각으로 서로 대칭되는 제1 반영치를 곱셈 적용하여 상기 추천 점수를 계산하는전문가 추천 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 추천 계산부는,상기 제1 유사도와 상기 제2 유사도를 모두 획득하지 않는 경우,상기 전문가 단말에 기부여된 전문가 점수에 대한 전문가 평균값을 연산하고, 상기 사용자 단말에 기부여된 사용자 점수에 대한 사용자 평균값을 연산하며, 상기 전문가 평균값과 상기 사용자 평균값 각각으로 서로 대칭되는 제1 반영치를 곱셈 적용하여 상기 추천 점수를 계산하는전문가 추천 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 추천 계산부는,상기 제1 유사도와 상기 제2 유사도 중 어느 하나의 유사도를 획득하는 경우, 획득된 유사도를 상기 추천 점수로서 계산하는전문가 추천 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 제1 연산부는,전문분야, 관심분야, 출신지역, 종사지역, 직장, 또는 나이 중 적어도 하나에 관한 속성에 근거하여, 상기 전문가 단말 간의 내용기반 유사도값을 산출하고, 임의 사용자 단말에 의해 평가되었던 전문가 단말 간의 협업기반 유사도값을 산출하며, 상기 내용기반 유사도값과 상기 헙업기반 유사도값 각각으로 서로 대칭되는 제2 반영치를 곱셈 적용하여 상기 제1 유사도를 연산하는전문가 추천 장치
6 6
제5항에 있어서,상기 제1 연산부는,속성별 가중치와 복수 전문가 단말 사이의 임의 속성에 대한 유사도값을 곱하고 합산하여 상기 내용기반 유사도값을 산출하는전문가 추천 장치
7 7
제5항에 있어서,상기 제1 연산부는,상기 임의 사용자 단말이 상기 전문가 단말에 부여한 평가점수를 평균한 값을 분산 값으로 나누어 상기 협업기반 유사도값을 산출하는전문가 추천 장치
8 8
제1항에 있어서,상기 제2 연산부는,사용자 유사도값을 산출하고, 직접 경로로 연결되는 사용자 단말 간에 상기 사용자 유사도값으로 산출된 로컬 사용자 유사도값과, 간접 경로로 연결되는 사용자 단말 간에 상기 사용자 유사도값으로 산출된 글로벌 사용자 유사도값 중 큰 값을, 상기 제2 유사도로서 연산하는전문가 추천 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 제2 연산부는,상기 사용자 유사도값의 외적값을 내적값으로 나누고, 상기 사용자 단말 사이의 피어슨 상관 계수를 곱하여 상기 사용자 유사도값을 산출하는전문가 추천 장치
10 10
제1항에 있어서,상기 추천부는,상기 전문가 단말에 대한 활동성 값에 따른 가중치를 고려하여 상기 추천 점수를 갱신하고, 상기 갱신된 추천 점수에 의해 부여된 랭킹 순으로 상기 전문가 단말을 추천하는전문가 추천 장치
11 11
전문가 그룹에 속하는 전문가 단말 사이의 제1 유사도를 연산하는 단계;상기 전문가 그룹과 소셜 네트워크 서비스(SNS)로 연결되는 사용자 그룹에 속하는 사용자 단말 사이의 제2 유사도를 연산하는 단계;EMDP(Effective Missing Data Prediction) 알고리즘에 의거하여, 상기 연산을 통해 상기 제1 유사도 및 상기 제2 유사도가 획득되는지에 따른 추천 점수를 계산하는 단계; 및상기 계산된 추천 점수를 이용하여 전문가 단말을 추천하는 단계를 포함하는 전문가 추천 방법
12 12
제11항에 있어서,상기 추천 점수를 계산하는 단계는,상기 제1 유사도와 상기 제2 유사도를 모두 획득하는 경우,상기 제1 유사도와 상기 제2 유사도 각각으로 서로 대칭되는 제1 반영치를 곱셈 적용하는 수식 1을 통해 상기 추천 점수를 계산하는 단계를 포함하고,상기 수식 1은, 'λ*제2 유사도 + (1-λ)*제1 유사도'를 만족하고,상기 서로 대칭되는 제1 반영치 λ와 1-λ는, 합산하면 1이 되는 변수인전문가 추천 방법
13 13
제11항에 있어서,상기 추천 점수를 계산하는 단계는,상기 제1 유사도와 상기 제2 유사도를 모두 획득하지 않는 경우,상기 전문가 단말에 기부여된 전문가 점수에 대한 전문가 평균값을 연산하는 단계;상기 사용자 단말에 기부여된 사용자 점수에 대한 사용자 평균값을 연산하는 단계; 및상기 전문가 평균값과 상기 사용자 평균값 각각으로 서로 대칭되는 제1 반영치를 곱셈 적용하는 수식 2을 통해 상기 추천 점수를 계산하는 단계를 포함하고,상기 수식 2는, 'λ*사용자 평균값 + (1-λ)*전문가 평균값'를 만족하고,상기 서로 대칭되는 제1 반영치 λ와 1-λ는, 합산하면 1이 되는 변수인전문가 추천 방법
14 14
제11항에 있어서,상기 추천 점수를 계산하는 단계는,상기 제1 유사도 및 제2 유사도 중 어느 하나의 유사도를 획득하는 경우, 획득된 유사도를 상기 추천 점수로서 계산하는 단계를 포함하는 전문가 추천 방법
15 15
제11항에 있어서,상기 제1 유사도를 연산하는 단계는,전문분야, 관심분야, 출신지역, 종사지역, 직장, 또는 나이 중 적어도 하나에 관한 속성에 근거하여, 상기 전문가 단말 간의 내용기반 유사도값을 산출하는 단계;임의 사용자 단말에 의해 평가되었던 전문가 단말 간의 협업기반 유사도값을 산출하는 단계; 및상기 내용기반 유사도값과 상기 헙업기반 유사도값 각각으로 서로 대칭되는 제2 반영치를 곱셈 적용하는 수식 3을 통해 상기 제1 유사도를 연산하는 단계를 포함하고,상기 수식 3은, 'β*내용기반 유사도값 + (1-β)*협업기반 유사도값'를 만족하고,상기 서로 대칭되는 제2 반영치 β와 1-β는, 합산하면 1이 되는 변수인전문가 추천 방법
16 16
제15항에 있어서,상기 내용기반 유사도값을 산출하는 단계는, 를 만족하여 상기 내용기반 유사도값을 산출하는 단계- 상기 는 속성별 가중치를 의미하고, 상기 는 복수 전문가 단말 사이의 임의 속성(An)에 대한 유사도값 의미함 -를 포함하는 전문가 추천 방법
17 17
제15항에 있어서,상기 협업기반 유사도값을 산출하는 단계는, 를 만족하여 상기 협업기반 유사도값을 산출하는 단계- 상기 와 는 상기 임의 사용자 단말이 상기 전문가 단말에 부여한 평가점수를 의미하고, 및 은 상기 전문가 단말에 대한 사용자 단말의 평균 평가점수를 의미함 -를 포함하는 전문가 추천 방법
18 18
제11항에 있어서,상기 제2 유사도를 연산하는 단계는,사용자 유사도값을 산출하는 단계; 및직접 경로로 연결되는 사용자 단말 간에 상기 사용자 유사도값으로 산출된 로컬 사용자 유사도값과, 간접 경로로 연결되는 사용자 단말 간에 상기 사용자 유사도값으로 산출된 글로벌 사용자 유사도값 중 큰 값을, 상기 제2 유사도로서 연산하는 단계를 포함하는 전문가 추천 방법
19 19
제18항에 있어서,상기 사용자 유사도값을 산출하는 단계는, 를 만족하여 상기 사용자 유사도값을 산출하는 단계- 상기 sim(a,u)는 상기 사용자 단말 사이의 피어슨 상관 계수를 의미함 -를 포함하는 전문가 추천 방법
20 20
제11항에 있어서,상기 전문가 단말을 추천하는 단계는,상기 전문가 단말에 대한 활동성 값에 따른 가중치를 고려하여 상기 추천 점수를 갱신하고, 상기 갱신된 추천 점수에 의해 부여된 랭킹 순으로 상기 전문가 단말을 추천하는 단계를 포함하는 전문가 추천 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 전북대학교 산학협력단 산학연 공동기술개발 지원사업 사용자 간의 협업을 위한 화상회의 및 전문가 추천 기능 지원 소셜 네트워크 서비스(SNS) 개발