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개인 사용자의 라이프 로그를 수집하는 로그 수집부;상기 개인 사용자에 관하여, 상기 수집된 라이프 로그를 이용하여 기설정된 횟수 이상으로 발생하는 행동의 시퀀스를 추출하는 시퀀스 추출부;상기 추출된 시퀀스가 다수의 사용자에 대하여 유형별로 분류된 레퍼런스 모델 중 적어도 어느 하나와 연관될 확률을 계산하고, 상기 추출된 시퀀스와 매칭되는 적어도 하나 이상의 최적 레퍼런스 모델을 추출하는 성향 분석부; 및 상기 레퍼런스 모델과 상기 추출된 시퀀스의 차이를 고려하여 상기 최적 레퍼런스 모델에 상기 추출된 시퀀스를 부가한 개인화된 생활습관 모델을 생성하는 개인화된 모델 생성부를 포함하고,상기 개인화된 모델 생성부는,상기 레퍼런스 모델과 상기 추출된 시퀀스 차이를 추가하여 개인화된 생활습관 모델을 생성하기 위한 라이프 스타일 고유 패턴 추출부를 더 포함하는 개인화된 라이프 스타일 모델링 장치
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제1항에 있어서,상기 라이프 로그는,비밀 데이터(Private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나를 포함하는개인화된 라이프 스타일 모델링 장치
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제1항에 있어서,상기 성향 분석부는,상기 추출된 시퀀스와 상기 레퍼런스 모델 중 적어도 어느 하나를 매칭하여 그래프의 형태로 행동 패턴을 표현하는개인화된 라이프 스타일 모델링 장치
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제3항에 있어서,상기 그래프는,상기 레퍼런스 모델 중 적어도 어느 하나와 상기 개인 사용자의 실제 행동의 빈도, 실행되는 확률 중 적어도 하나 이상을 포함하여 상기 레퍼런스 모델 중 적어도 어느 하나가 제시하는 행동과 상기 개인 사용자의 실제 행동 간의 차이를 보정할 수 있도록 행동 가중치가 부여된개인화된 라이프 스타일 모델링 장치
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제1항에 있어서,상기 성향 분석부는,상기 수집된 라이프 로그에 포함된 개인별 소셜 네트워크에서의 활동정보를 이용하여, 상기 개인별 성향을 분석하여 상기 사용자와 매칭 확률이 기설정된 조건을 충족하는 상기 레퍼런스 모델을 미리 필터링하여 최적 레퍼런스 모델을 추출하는개인화된 라이프 스타일 모델링 장치
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삭제
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제1항에 있어서,상기 개인화된 모델 생성부는,상기 개인 사용자의 피드백 정보를 수집하여 라이프 스타일 고유 패턴의 행동 가중치에 반영하여 통합된 개인화된 생활습관 모델을 생성하는,개인화된 라이프 스타일 모델링 장치
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개인 사용자의 라이프 로그를 수집하는 단계;상기 개인 사용자에 관하여, 상기 수집된 라이프 로그에서 기설정된 횟수 이상으로 발생하는 행동의 시퀀스를 추출하는 단계;상기 추출된 시퀀스가 다수의 사용자에 대하여 유형별로 분류된 레퍼런스 모델 중 적어도 어느 하나와 연관될 확률을 계산하고, 상기 추출된 시퀀스와 매칭되는 적어도 하나 이상의 최적 레퍼런스 모델을 추출하는 성향 분석 단계;상기 레퍼런스 모델과 상기 추출된 시퀀스의 차이를 고려하여 상기 최적 레퍼런스 모델에 상기 추출된 시퀀스를 부가한 개인화된 생활습관 모델을 생성하는 단계;를 포함하고,상기 개인화된 모델 생성단계는,상기 레퍼런스 모델과 상기 추출된 시퀀스 차이를 추가하여 개인화된 생활습관 모델을 생성하기 위한 라이프 스타일 고유 패턴 추출단계를 더 포함하는개인화된 라이프 스타일 모델링 방법
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제8항에 있어서,상기 라이프 로그는,비밀 데이터(Private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나를 포함하는개인화된 라이프 스타일 모델링 방법
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제8항에 있어서,상기 성향 분석 단계는,상기 추출된 시퀀스와 상기 레퍼런스 모델 중 적어도 어느 하나를 매칭하여 그래프의 형태로 행동 패턴을 표현하는개인화된 라이프 스타일 모델링 방법
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제10항에 있어서,상기 그래프는,상기 레퍼런스 모델 중 적어도 어느 하나와 상기 개인 사용자의 실제 행동의 빈도, 실행되는 확률 중 적어도 하나 이상을 포함하여 상기 레퍼런스 모델 중 적어도 어느 하나가 제시하는 행동과 상기 개인 사용자의 실제 행동 간의 차이를 보정할 수 있도록 행동 가중치가 부여된개인화된 라이프 스타일 모델링 방법
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제8항에 있어서,상기 성향분석 단계는,상기 수집된 라이프 로그에 포함된 개인별 소셜 네트워크에서의 활동정보를 이용하여, 상기 개인별 성향을 분석하여 상기 사용자와 매칭 확률이 기설정된 조건을 충족하는 상기 레퍼런스 모델을 미리 필터링 하여 최적 레퍼런스 모델을 추출하는개인화된 라이프 스타일 모델링 방법
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삭제
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제8항에 있어서,상기 개인화된 모델 생성단계는,상기 개인 사용자의 피드백 정보를 수집하여 라이프 스타일 고유 패턴의 행동 가중치에 반영하여 통합된 개인화된 생활습관 모델을 생성하는,개인화된 라이프 스타일 모델링 방법
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제8항 내지 제12항 및 제 14항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
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