맞춤기술찾기

이전대상기술

소셜 신뢰도 모델 생성 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2015182394
  • 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 소셜 신뢰도 모델 생성 시스템 및 방법이 개시된다. 소셜 신뢰도 모델을 생성하는 방법으로서, 사용자간의 연결관계를 기반으로 실질 관계 네트워크를 생성하는 단계; 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠들의 내용 유사성을 기반으로 복수의 가상 관계 집단을 생성하는 단계-상기 복수의 가상 관계 집단은 서로 다른 사용자를 포함함; 사용자들 중 적어도 한 명(이하, 기준 사용자)에 대한 실질 관계 네트워크 및 상기 가상 관계 집단을 이용하여 확장 소셜 네트워크를 생성하는 단계; 및 상기 확장 소셜 네트워크를 이용하여 소셜 신뢰도 모델을 생성하는 단계를 포함하되, 상기 소셜 신뢰도 모델은 상기 기준 사용자에 대해 연결관계를 가지고 있는 사용자들의 신뢰도 집합인 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 소셜 신뢰도 모델을 생성하기 위해 사용자간의 연결관계뿐만이 아니라 사용자간의 내용 유사도를 이용한 가상 관계 집단을 더 고려하여 소셜 네트워크를 생성함으로써 소셜 네트워크의 희박성 문제를 해결할 수 있다
Int. CL G06Q 50/30D0 (2006.01)
CPC G06Q 50/01(2013.01) G06Q 50/01(2013.01) G06Q 50/01(2013.01) G06Q 50/01(2013.01) G06Q 50/01(2013.01)
출원번호/일자 1020100121012 (2010.11.30)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1073602-0000 (2011.10.07)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20111014) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.11.30)
심사청구항수 15

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한상용 대한민국 경기도 성남시 분당구
2 김무철 대한민국 서울특별시 동대문구
3 서지완 대한민국 서울특별시 동작구
4 노상현 대한민국 경기도 평택시

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
3 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 주식회사 커네스트 충청북도 청주시 흥덕구
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
2010.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2010-0790137-46
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2011.07.20 수리 (Accepted) 4-1-2011-5148883-62
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2011.07.20 수리 (Accepted) 4-1-2011-5148879-89
4 등록결정서
Decision to grant
2011.09.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0559599-99
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.01.03 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000494-54
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.10.20 수리 (Accepted) 4-1-2014-5123944-33
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.07.04 수리 (Accepted) 4-1-2018-5125629-51
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2019-5151122-15
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.01 수리 (Accepted) 4-1-2019-5153932-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
소셜 신뢰도 모델을 생성하는 방법으로서,사용자간의 연결관계를 기반으로 실질 관계 네트워크를 생성하는 단계;사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠들의 내용 유사성을 기반으로 복수의 가상 관계 집단을 생성하는 단계-상기 복수의 가상 관계 집단은 서로 다른 사용자를 포함함;사용자들 중 적어도 한 명(이하, 기준 사용자)에 대한 상기 실질 관계 네트워크 및 상기 가상 관계 집단을 이용하여 확장 소셜 네트워크를 생성하는 단계; 및상기 확장 소셜 네트워크를 이용하여 소셜 신뢰도 모델을 생성하는 단계를 포함하되,상기 소셜 신뢰도 모델은 상기 기준 사용자에 대해 연결관계를 가지고 있는 사용자들의 신뢰도 집합인 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 연결관계는,상기 사용자간 컨텐츠의 공동 생성, 다른 사용자가 저작한 컨텐츠에 대한 즐겨 찾기 추가, 상기 사용자간 동일 컨텐츠의 공유, 블로그에서의 태깅, 트위터에서의 팔로잉, 포스트에 대한 댓글, 이메일의 전송 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 가상 관계 집단을 생성하는 단계는각각의 사용자가 소유하고 있는 컨텐츠의 제목, 내용 등에 포함된 단어 별 출현 빈도수를 이용하여 내용 속성 정보를 생성하는 단계; 및상기 내용 속성 정보를 이용하여 내용 유사성을 가지는 사용자를 포함하는 복수의 가상 관계 집단을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성방법
4 4
제3항에 있어서,상기 내용 속성 정보는 상기 단어 별 출현 빈도수를 벡터요소로 하는 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 내용 유사성은,상기 내용 속성 정보를 이루는 벡터요소가 이루는 각을 이용하여 결정되는 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 확장 소셜 네트워크를 생성하는 단계는,상기 실질 관계 네트워크로부터 상기 기준 사용자에 대한 제1 연결관계를 획득하는 단계;상기 복수의 가상 관계 집단 중 상기 기준 사용자를 포함하고 있는 가상 관계 집단으로부터 상기 기준 사용자에 대한 제2 연결관계를 획득하는 단계; 및상기 제1 연결관계 및 상기 제2 연결관계의 조합으로 상기 기준 사용자에 대한 확장 소셜 네트워크를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성방법
7 7
제6항에 있어서,상기 소셜 신뢰도 모델을 생성하는 단계는상기 확장 소셜 네트워크를 통해 직접 연결된 사용자 간의 직접 연결관계 신뢰도를 계산하는 단계;상기 확장 소셜 네트워크를 통해 상기 기준 사용자와 간접 연결된 사용자간의 간접 연결관계 신뢰도를 계산하는 단계; 및상기 직접 연결관계 신뢰도와 상기 간접 연결관계 신뢰도를 이용하여 상기 기준 사용자와 연결관계를 가지는 상기 사용자에 대한 소셜 신뢰도 모델을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성방법
8 8
제 7항에 있어서, 상기 직접 연결관계 신뢰도는 상기 사용자간의 제1 연결관계를 가지고 있는 실질 관계 신뢰도, 상기 사용자간의 제2연결관계를 가지고 있는 가상 관계 신뢰도 또는 상기 사용자간의 상기 제1 연결관계 및 상기 제2 연결관계를 동시에 가지고 있는 중복 관계 신뢰도 중 어느 하나의 신뢰도인 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 실질 관계 신뢰도는 상기 사용자 간의 상호 공유하고 있는 상기 컨텐츠의 수량에 의해 계산되며,상기 가상 관계 신뢰도는 상기 사용자 간의 상기 내용 유사도 값에 의해 계산되며, 상기 중복 관계 신뢰도는 상기 컨텐츠의 수량과 상기 내용 유사도 값을 함께 고려하여 계산되는 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성방법
10 10
제9항에 있어서,상기 간접 연결관계 신뢰도는상기 기준 사용자와 간접 연결된 사용자간의 연결관계의 수와 상기 직접 연결관계 신뢰도를 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성방법
11 11
제10항에 있어서,상기 간접 연결관계 신뢰도는,하기의 수학식을 기초로 계산되는 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성방법
12 12
복수의 사용자에 네트워크를 통해 연결되는 서버에서의 소셜 신뢰도 모델을 생성하는 시스템으로서,상기 사용자간의 연결관계를 기반으로 실질 관계 네트워크를 생성하는 실질 관계 네트워크 생성부;상기 사용자가 소유하고 있는 컨텐츠들의 내용 유사성을 기반으로 내용이 유사한 사용자들을 포함하는 복수의 가상 관계 집단을 생성하는 가상 관계 집단 생성부-상기 복수의 가상 관계 집단은 서로 다른 사용자를 포함함;상기 사용자들 중 적어도 한 명(이하, 기준 사용자)에 대한 실질 관계 네트워크 및 상기 가상 관계 집단을 이용하여 확장 소셜 네트워크를 생성하는 확장 소셜 네트워크 생성부; 및상기 확장 소셜 네트워크를 이용하여 소셜 신뢰도 모델을 생성하는 소셜 신뢰도 모델 생성부를 포함하되,상기 소셜 신뢰도 모델은 상기 기준 사용자에 대해 연결관계를 가지고 있는 사용자들의 신뢰도 집합인 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성 시스템
13 13
제12항에 있어서,상기 가상 관계 집단 생성부는,상기 각각의 소유자가 소유하고 있는 상기 컨텐츠의 제목, 내용 등에 포함된 단어 별 출현 빈도수를 이용하여 생성된 내용 속성 정보를 이용하여 상기 복수의 가상 관계 집단을 생성하는 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성 시스템
14 14
제12항에 있어서,상기 확장 소셜 네트워크 생성부는,상기 실질 관계 네트워크로부터 획득된 상기 기준 사용자에 대한 제1 연결 관계 및 상기 복수의 가상 관계 집단 중 상기 기준 사용자를 포함하고 있는 가상 관계 집단으로부터 획득된 상기 기준 사용자에 대한 제2 연결 관계의 조합으로 상기 기준 사용자에 대한 확장 소셜 네트워크를 생성하는 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성 시스템
15 15
제12항에 있어서,상기 소셜 신뢰도 모델을 생성부는,상기 확장 소셜 네트워크를 통해 직접 연결된 사용자 간의 직접 연결관계 신뢰도 및 상기 확장 소셜 네트워크를 통해 상기 기준 사용자와 간접 연결된 사용자간의 간접 연결관계 신뢰도를 이용하여 상기 기준 사용자에 대한 소셜 신뢰도 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 소셜 신뢰도 모델 생성 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.