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ＳＮＳ에서 사회적 이웃의 관심사와 사회적 활동의 토픽을 통해 사용자 관심사를 추론하는 방법 및 그 시스템

  • 기술번호 : KST2015114454
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 본 발명은 SNS(Social Network Service)를 구성하고 있는 사회적 이웃의 관심사와 사회적 활동의 토픽을 활용하여 사용자의 관심사를 추론하는 방법과 그 시스템에 관한 것이다.사용자 관심사 추론 방법에 있어서, 사용자와 각 사회적 이웃과의 커뮤니케이션 로그로부터 토픽을 추출하는 단계; 추출한 토픽으로부터 각 사회적 이웃 별로 관심사별 연관 정도를 계산하는 단계; 사용자의 각 사회적 이웃과의 친밀도를 계산하는 단계; 관심사별 연관 정도 및 친밀도에 기초하여, 각 사회적 이웃 별로 관심사의 종류마다 사용자와 얼마나 연관이 있는지를 나타내는 상관도를 계산하는 단계; 및 계산된 상관도를 이용하여 사용자의 관심사를 추론하는 단계를 수행한다.
Int. CL G06F 17/00 (2006.01) G06Q 50/30 (2012.01)
CPC
출원번호/일자 1020120039511 (2012.04.17)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1356948-0000 (2014.01.22)
공개번호/일자 10-2013-0116982 (2013.10.25) 문서열기
공고번호/일자 (20140129) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.04.17)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 현순주 대한민국 대전 유성구
2 김태훈 대한민국 대전 서구
3 안다비 대한민국 대전 유성구

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 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.04.17 수리 (Accepted) 1-1-2012-0302397-12
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.06.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0412583-81
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.07.23 수리 (Accepted) 1-1-2013-0664340-45
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.07.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0664341-91
6 등록결정서
Decision to grant		 2013.12.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0845047-64
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
SNS(Social Network Service)에서 사용자 관심사 추론 방법에 있어서,사용자 관심사 추론 시스템에서 사용자와 각 사회적 이웃과의 커뮤니케이션 로그로부터 토픽을 추출하는 단계;상기 사용자 관심사 추론 시스템에서 상기 추출한 토픽으로부터 상기 각 사회적 이웃 별로 관심사별 연관 정도를 계산하는 단계;상기 사용자 관심사 추론 시스템에서 상기 사용자의 상기 각 사회적 이웃과의 친밀도를 계산하는 단계;상기 사용자 관심사 추론 시스템에서 상기 관심사별 연관 정도 및 상기 친밀도에 기초하여, 각 사회적 이웃 별로 관심사의 종류마다 상기 사용자와 얼마나 연관이 있는지를 나타내는 상관도를 계산하는 단계; 및상기 사용자 관심사 추론 시스템에서 상기 계산된 상관도를 이용하여 상기 사용자의 관심사를 추론하는 단계를 포함하고,상기 사용자의 각 사회적 이웃과의 커뮤니케이션 로그로부터 토픽을 추출하는 단계는,상기 각 사회적 이웃이 사전에 설정한 하나 이상의 관심사에 관련된 문서인 관심 콘텐트(Interest Content)와 상기 커뮤니케이션 로그를 뜻하는 사회적 콘텐트(Social Content)를LDA (Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델을 통해 각각 토픽 분포 벡터 (Topic Distribution Vector)의 형태로 표시하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심사 추론 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 추출한 토픽으로부터 상기 각 사회적 이웃 별로 관심사별 연관 정도를 계산하는 단계는,상기 LDA 토픽 모델이 표시하는 각 토픽 분포 벡터를 수학식 1에 반영하여 상기 관심 콘텐트와 상기 사회적 콘텐트 간 유사도의 평균을 계산하여 연관 정도를 구하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심사 추론 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 LDA 토픽 모델은,입력 값은 관심 콘텐트와 사회적 콘텐트, 그리고 토픽의 개수이고,상기 입력되는 사회적 콘텐트와 사회적 콘텐트는 트레이닝 과정을 거쳐 토픽이 출력 값으로 나타나며, 상기 토픽은 확률 분포로써 나타나고,상기 입력되는 관심 콘텐트와 사회적 콘텐트 각각의 상기 토픽 분포 벡터를 알아내는 것을 특징으로 하는 사용자 관심사 추론 방법
5 5
제3항에 있어서,상기 관심사별 연관 정도 및 상기 친밀도에 기초하여, 각 사회적 이웃 별로 관심사의 종류마다 상기 사용자와 얼마나 연관이 있는지를 나타내는 상관도를 계산하는 단계는,상기 계산된 관심사별 연관 정도와 상기 사용자의 상기 각 사회적 이웃과의 친밀도를 수학식 2에 반영하여 상기 상관도를 계산하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심사 추론 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 계산된 상관도를 이용하여 상기 사용자의 관심사를 추론하는 단계는상기 상관도의 합으로 관심도를 계산하는 단계; 및상기 계산된 관심도의 값에 따라 상기 사용자의 관심사의 순위가 매겨지는 단계를 포함하는 사용자 관심사 추론 방법
7 7
제6항에 있어서, 상기 상관도의 합으로 관심도를 계산하는 단계는,상기 계산된 상관도를 수학식 3에 반영하여 계산하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심사 추론 방법
8 8
SNS(Social Network Service)에서 사용자 관심사 추론 시스템에 있어서,사용자와 각 사회적 이웃과의 커뮤니케이션 로그로부터 토픽을 추출하는 토픽 추출부;상기 추출한 토픽으로부터 상기 각 사회적 이웃 별로 관심사별 연관 정도를 계산하는 연관 계산부;상기 사용자의 상기 각 사회적 이웃과의 친밀도를 계산하는 친밀도 계산부;상기 관심사별 연관 정도 및 상기 친밀도에 기초하여, 각 사회적 이웃 별로 관심사의 종류마다 상기 사용자와 얼마나 연관이 있는지를 나타내는 상관도를 계산하는 상관도 계산부; 및상기 계산된 상관도를 이용하여 상기 사용자의 관심사를 추론하는 관심사 추론부로 구성되고,상기 토픽 추출부는,상기 각 사회적 이웃이 사전에 설정한 하나 이상의 관심사에 관련된 문서인 관심 콘텐트(Interest Content)와 상기 커뮤니케이션 로그를 뜻하는 사회적 콘텐트(Social Content)를 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델을 통해 각각 토픽 분포 벡터 (Topic Distribution Vector)의 형태로 표시하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심사 추론 시스템
9 9
삭제
10 10
제8항에 있어서,상기 연관 계산부는,상기 LDA 토픽 모델이 표시하는 각 토픽 분포 벡터를 수학식 4에 반영하여 상기 관심 콘텐트와 상기 사회적 콘텐트 간 유사도의 평균을 계산하여 연관 정도를 구하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심사 추론 시스템
11 11
제10항에 있어서,상기 LDA 토픽 모델은,입력 값은 관심 콘텐트와 사회적 콘텐트, 그리고 토픽의 개수이고,상기 입력되는 관심 콘텐트와 사회적 콘텐트는 트레이닝 과정을 거쳐 출력 값으로 토픽이 나타나며,상기 토픽은 확률 분포로써 나타나고,상기 입력되는 관심 콘텐트와 사회적 콘텐트 각각의 상기 토픽 분포 벡터를 알아내는 것을 특징으로 하는 사용자 관심사 추론 시스템
12 12
제10항에 있어서,상기 상관도 계산부는,상기 계산된 관심사별 연관 정도와 상기 사용자의 상기 각 사회적 이웃과의 친밀도를 수학식 5에 반영하여 상기 상관도를 계산하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심사 추론 시스템
13 13
제12항에 있어서,상기 관심사 추론부는상기 상관도의 합으로 관심도를 계산하는 관심도 계산부; 및상기 계산된 관심도의 값에 따라 상기 사용자의 관심사의 순위가 매겨지는 순위 결정부를 포함하는 사용자 관심사 추론 시스템
14 14
제13항에 있어서, 상기 관심도 계산부는,상기 계산된 상관도를 수학식 6에 반영하여 계산하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심사 추론 시스템
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1 방송통신위원회 한국과학기술원 방송통신 기술개발사업 스마트 IoT 기반의 즉시적 서비스 조합 기술 연구