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콘텐츠 추천 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015136206
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 콘텐츠 추천 장치 및 방법에 대하여 개시한다. 본 발명의 일면에 따른 콘텐츠 추천 장치는, 멱함수(Power law) 분포를 갖는 온라인상의 콘텐츠 평점 데이터에서 사용자가 추천받고자 하는 제1 종류의 콘텐츠에 대응하는 평점 데이터를 수집하는 수집부, 수집된 평점 데이터 중에서 평가 횟수가 임계개수 이상이고 제1 종류의 콘텐츠에 평점을 매긴 사용자들의 평점 데이터를 선별하는 전처리부, 선별된 평점 데이터를 이용하여 사전에 매겨지지 않은 평점을 예측하고, 제1 종류의 콘텐츠에 대응되는 모든 추천대상 콘텐츠에 대해 모든 선별 대상 사용자의 평점 및 예측된 평점이 반영된 종합 평점 데이터를 산출하는 예측부, 그리고 산출된 종합 평점 데이터에서 추천대상 콘텐츠별 평점을 평균하고, 상기 모든 추천대상 콘텐츠 중 평균한 평점이 가장 높은 콘텐츠부터 기설정된 개수만큼 사용자에게 제공하는 추천부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06Q 30/02 (2012.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01)
CPC G06Q 30/0282(2013.01) G06Q 30/0282(2013.01)
출원번호/일자 1020120142841 (2012.12.10)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1442122-0000 (2014.09.12)
공개번호/일자 10-2014-0084365 (2014.07.07) 문서열기
공고번호/일자 (20141007) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.12.10)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장해 대한민국 서울 관악구
2 김종권 대한민국 서울 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 서울특별시 관악구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2012.12.10 수리 (Accepted) 1-1-2012-1024282-40
2 보정요구서
Request for Amendment
2012.12.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2012-0151660-11
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2013.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2013-5007213-54
4 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2013.01.18 수리 (Accepted) 1-1-2013-0051328-96
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2013.08.22 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2013.10.10 수리 (Accepted) 9-1-2013-0082405-83
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2014.01.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0069329-88
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2014.03.28 수리 (Accepted) 1-1-2014-0302150-11
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2014.03.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0302149-75
10 등록결정서
Decision to grant
2014.07.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0467358-26
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.03.17 수리 (Accepted) 4-1-2015-5033829-92
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2015-5062924-01
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
멱함수(Power law) 분포를 갖는 온라인상의 콘텐츠 평점 데이터에서 사용자가 추천받고자 하는 제1 종류의 콘텐츠에 대응하는 평점 데이터를 수집하는 수집부;수집된 평점 데이터 중에서 평가 횟수가 임계개수 이상이고 상기 제1 종류의 콘텐츠에 평점을 매긴 사용자들의 평점 데이터를 선별하는 전처리부;선별된 평점 데이터를 이용하여 사전에 매겨지지 않은 평점을 예측하고, 상기 제1 종류의 콘텐츠에 대응되는 모든 추천대상 콘텐츠에 대해 모든 선별 대상 사용자의 평점 및 예측된 평점이 반영된 종합 평점 데이터를 산출하는 예측부; 및산출된 종합 평점 데이터에서 추천대상 콘텐츠별 평점을 평균하고, 상기 모든 추천대상 콘텐츠 중 평균한 평점이 가장 높은 콘텐츠부터 기설정된 개수만큼 사용자에게 제공하는 추천부를 포함하는 콘텐츠 추천 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 전처리부는, 수집된 평점 데이터의 모두에 1을 더하여 수집된 평점 데이터의 스케일을 조절하고,상기 예측부는, 예측된 평점에서 1을 감산연산하여 최종 예측 평점을 산출하며, 산출된 최종 예측 평점을 반영하여 상기 종합 평점 데이터를 산출하는 것 인 콘텐츠 추천 장치
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서, 상기 임계개수는,6 이상의 상수인 콘텐츠 추천 장치
5 5
멱함수(Power law) 분포를 갖는 온라인상의 콘텐츠 평점 데이터에서 사용자가 추천받고자 하는 제1 종류의 콘텐츠에 대응하는 평점 데이터를 수집하는 단계;수집된 평점 데이터 중에서 평가횟수가 임계개수 이상이고 상기 제1 종류의 콘텐츠에 평점을 매긴 사용자들의 평점 데이터를 선별하는 단계;선별된 평점 데이터를 이용하여 사전에 매겨지지 않은 평점을 예측하고, 상기 제1 종류의 콘텐츠에 대응되는 모든 추천대상 콘텐츠에 대해 모든 선별 대상 사용자의 평점 및 예측된 평점이 반영된 종합 평점 데이터를 산출하는 단계; 및산출된 종합 평점 데이터에서 추천대상 콘텐츠별 평점을 평균하고, 상기 모든 추천대상 콘텐츠 중 평균한 평점이 가장 높은 콘텐츠부터 기설정된 개수만큼 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 콘텐츠 추천 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 평점 데이터를 선별하는 단계는,수집된 평점 데이터의 모두에 1을 더하여 수집된 평점 데이터의 스케일을 조절하는 단계를 포함하고,상기 산출하는 단계는,예측된 평점에서 1을 감산연산하여 최종 예측 평점을 산출하며, 산출된 최종 예측 평점을 반영하여 상기 종합 평점 데이터를 산출하는 단계를 포함하는 것 인 콘텐츠 추천 방법
7 7
삭제
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.