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개인화 시스템에서 각 사용자에 대한 맞춤 학습을 위한순서 추천 방법 및 이를 구현할 수 있는 프로그램이 수록된컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체

  • 기술번호 : KST2015124817
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 개인화 시스템에서 각 사용자에 대한 맞춤 학습을 위한 순서 추천 방법에 관한 것으로, 특히 상기 사용자와 관심 분야가 유사한 사용자들로 준거 집단을 구성하는 단계; 상기 사용자의 사용 패턴으로부터 가능한 순차적 페이지 군의 후보를 산출하는 단계; 및 상기 후보 페이지들 중에서 상기 구성된 준거 집단 사용자들이 방문을 한 페이지가 가장 많은 순차적 페이지를 선택하여 추천하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.순서 추천, 사용 패턴, 준거 집단, 후보 페이지, 협업 필터링
Int. CL G06Q 50/20 (2008.03)
CPC G06Q 50/20(2013.01)
출원번호/일자 1020060101997 (2006.10.19)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2008-0035371 (2008.04.23) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 취하
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임일 대한민국 서울 강남구
2 이준기 대한민국 경기 용인시 수지구
3 김범수 대한민국 서울 종로구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 전종학 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, 성지*차빌딩 **층 대표:****호 경은국제특허법률사무소 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application
2006.10.19 수리 (Accepted) 1-1-2006-0756057-77
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2011.12.15 수리 (Accepted) 4-1-2011-5252006-10
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2013.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2013-5062749-37
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2013.06.24 수리 (Accepted) 4-1-2013-5088566-87
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.09.25 수리 (Accepted) 4-1-2014-5114224-78
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번호 청구항
1 1
개인화 시스템에서 각 사용자에 대한 맞춤 학습을 위한 순서 추천 방법에 있어서,상기 사용자와 관심 분야가 유사한 사용자들로 준거 집단을 구성하는 단계;상기 사용자의 사용 패턴으로부터 가능한 순차적 페이지 군의 후보를 산출하는 단계; 및상기 후보 페이지들 중에서 상기 구성된 준거 집단 사용자들이 방문을 한 페이지가 가장 많은 순차적 페이지를 선택하여 추천하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 시스템에서 각 사용자에 대한 맞춤 학습을 위한 순서 추천 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 순차적 페이지 군의 후보를 산출하는 단계 이후에,상기 산출된 각 후보 페이지들의 내용을 분석하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 시스템에서 각 사용자에 대한 맞춤 학습을 위한 순서 추천 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 준거 집단을 구성하는 방법은,협업 기반 필터링의 방법에 의해 과거 방문한 페이지가 유사한 사용자들로 준거 집단을 구성하는 것을 특징으로 하는 개인화 시스템에서 각 사용자에 대한 맞춤 학습을 위한 순서 추천 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 순차적 페이지 군의 후보를 산출하는 방법은,마코프 모델, 순차 연관 규칙 및 연관 규칙 중에서 선택된 어느 하나 이상의 방법을 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 개인화 시스템에서 각 사용자에 대한 맞춤 학습을 위한 순서 추천 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 각 순차적 페이지 군의 후보에 대해 설정되는 순서의 수는, 기설정된 숫자만큼 산출하는 것을 특징으로 하는 개인화 시스템에서 각 사용자에 대한 맞춤 학습을 위한 순서 추천 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 추천되는 순서는,온라인 학습 사이트에서의 학습 순서인 것을 특징으로 하는 개인화 시스템에서 각 사용자에 대한 맞춤 학습을 위한 순서 추천 방법
7 7
제1항에 있어서, 상기 추천되는 순서는,온라인 쇼핑몰 사이트에서의 물품 구매 순서인 것을 특징으로 하는 개인화 시스템에서 각 사용자에 대한 맞춤 학습을 위한 순서 추천 방법
8 8
제1항에 있어서, 상기 추천되는 순서는,온라인 동호회 사이트에서의 특정 분야에 대한 학습 순서인 것을 특징으로 하는 개인화 시스템에서 각 사용자에 대한 맞춤 학습을 위한 순서 추천 방법
9 9
제1항 내지 제8항 중에서 선택된 어느 한 항에 따른 방법을 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.