| 1 |
1
콘텐츠를 추천하는 장치에 있어서,사용자의 특성 벡터 및 콘텐츠의 특성 벡터를 학습시키고 관리하는 특성 벡터 관리 생성부;상기 사용자의 특성 벡터 및 상기 콘텐츠의 특성 벡터를 기반으로 사용자 군집 및 콘텐츠 군집을 생성하는 군집 생성부;상기 사용자 군집 및 상기 콘텐츠 군집을 기반으로 사용자의 피드백을 예측하는 사용자 피드백 예측부; 및상기 사용자의 피드백, 상기 사용자 군집 및 상기 콘텐츠 군집을 기반으로 콘텐츠를 추천하는 콘텐츠 추천부를 포함하며,상기 군집 생성부는 군집의 수를 결정하는 군집 수 결정부, 군집화를 수행하는 군집화 수행부 및 군집 간의 선호도를 추정하는 군집 간 선호도 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 장치
|
| 2 |
2
청구항 1에 있어서,상기 특성 벡터 관리 생성부는,상기 사용자의 피드백을 반영하여 상기 사용자의 특성 벡터 및 상기 콘텐츠의 특성 벡터를 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 장치
|
| 3 |
3
삭제
|
| 4 |
4
청구항 1에 있어서,상기 군집 수 결정부는,베이지안 정보 기준(Bayesian Information Criterion)을 기반으로 군집의 수를 결정하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 장치
|
| 5 |
5
청구항 1에 있어서,상기 군집화 수행부는,기대치 최대화 알고리즘(EM;Expectation Maximization)을 기반으로 가우시안 베이지안 혼합 확률 모델과 상기 군집의 원소 간 유사도를 이용하여 군집화를 수행하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 장치
|
| 6 |
6
청구항 1에 있어서,상기 군집 간 선호도 추정부는,상기 사용자 군집의 원소의 사용자 군집에 대한 우도와, 상기 콘텐츠 군집의 원소의 콘텐츠 군집에 대한 우도와, 상기 사용자 군집의 원소와 상기 콘텐츠 군집의 원소 간의 선호도를 곱한 값의 총합으로 상기 사용자 군집의 콘텐츠 군집에 대한 선호도를 산출하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 장치
|
| 7 |
7
청구항 1에 있어서,상기 사용자 피드백 예측부는,특정 아이템과 유사한 유사 아이템의 집합을 생성하는 유사 아이템 집합 생성부; 상기 사용자와 유사한 유사 사용자의 집합을 생성하는 유사 사용자 집합 생성부; 및상기 유사 아이템의 집합을 기반으로 산출된 평가 점수와, 상기 유사 사용자의 집합을 기반으로 산출된 평가 점수에 가중치를 부여하여 조합함으로써 상기 사용자의 특정 아이템에 대한 피드백을 예측하는 피드백 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 장치
|
| 8 |
8
청구항 7에 있어서,상기 유사 아이템 집합 생성부는,아이템 간의 유사도를 기반으로 아이템 유사도 데이터를 생성하는 아이템 유사도 데이터 생성부;상기 특정 아이템의 이웃들을 대표하기 위한 K개의 유사 아이템을 선택하는 유사 아이템 선택부; 및선택된 유사 아이템의 평가 점수의 가중치 조합을 기반으로 누락된 평가 점수인 유사 아이템 기반 평가 점수를 예측하는 유사 아이템 기반 평가 점수 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 장치
|
| 9 |
9
청구항 7에 있어서,상기 유사 사용자 집합 생성부는,사용자 간의 유사도를 기반으로 사용자 유사도 데이터를 생성하는 사용자 유사도 데이터 생성부;상기 사용자의 이웃들을 대표하기 위한 K개의 유사 사용자를 선택하는 유사 사용자 선택부; 및선택된 유사 사용자의 평가 점수의 가중치 조합을 기반으로 누락된 평가 점수인 유사 사용자 기반 평가 점수를 예측하는 유사 사용자 기반 평가 점수 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 장치
|
| 10 |
10
청구항 7에 있어서,상기 피드백 예측부는,을 통하여 상기 사용자의 특정 아이템에 대한 피드백을 예측하되,상기 는 상기 사용자의 특정 아이템에 대한 피드백을 의미하고, 상기 는 상기 유사 사용자의 집합을 기반으로 산출된 평가 점수를 의미하고, 상기 는 상기 유사 아이템의 집합을 기반으로 산출된 평가 점수를 의미하고, 상기 는 상기 유사 사용자의 집합을 기반으로 산출된 평가 점수와 상기 유사 아이템의 집합을 기반으로 산출된 평가 점수의 가중치를 의미하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 장치
|
| 11 |
11
청구항 1에 있어서,상기 콘텐츠 추천부는,사용자 프로파일과 이용 내역 및 콘텐츠 특성 간의 관계를 기반으로 콘텐츠를 추천하는 규칙 기반 필터링 추천부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 장치
|
| 12 |
12
청구항 11에 있어서,상기 콘텐츠 추천부는,상기 사용자 프로파일과 상황 정보를 기반으로 콘텐츠를 추천하는 하이브리드 필터링 추천부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 장치
|
| 13 |
13
콘텐츠를 추천하는 방법에 있어서,특성 벡터 관리 생성부에 의하여, 사용자의 특성 벡터 및 콘텐츠의 특성 벡터를 학습시키고 관리하는 특성 벡터 관리 생성 단계;군집 생성부에 의하여, 상기 사용자의 특성 벡터 및 상기 콘텐츠의 특성 벡터를 기반으로 사용자 군집 및 콘텐츠 군집을 생성하는 군집 생성 단계;사용자 피드백 예측부에 의하여, 상기 사용자 군집 및 상기 콘텐츠 군집을 기반으로 사용자의 피드백을 예측하는 사용자 피드백 예측 단계; 및콘텐츠 추천부에 의하여, 상기 사용자의 피드백, 상기 사용자 군집 및 상기 콘텐츠 군집을 기반으로 콘텐츠를 추천하는 콘텐츠 추천 단계를 포함하며,상기 군집 생성 단계는 군집 수 결정부에 의하여, 군집의 수를 결정하는 군집 수 결정 단계, 군집화 수행부에 의하여, 군집화를 수행하는 군집화 수행 단계 및 선호도 추정부에 의하여, 군집 간의 선호도를 추정하는 군집 간 선호도 추정 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 방법
|
| 14 |
14
청구항 13에 있어서,상기 특성 벡터 관리 생성 단계는,상기 사용자의 피드백을 반영하여 상기 사용자의 특성 벡터 및 상기 콘텐츠의 특성 벡터를 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 방법
|
| 15 |
15
삭제
|
| 16 |
16
청구항 13에 있어서,상기 군집 수 결정 단계는,베이지안 정보 기준(Bayesian Information Criterion)을 기반으로 군집의 수를 결정하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 방법
|
| 17 |
17
청구항 13에 있어서,상기 군집화 수행 단계는,기대치 최대화 알고리즘(EM;Expectation Maximization)을 기반으로 가우시안 베이지안 혼합 확률 모델과 상기 군집의 원소 간 유사도를 이용하여 군집화를 수행하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 방법
|
| 18 |
18
청구항 13에 있어서,상기 군집 간 선호도 추정 단계는,상기 사용자 군집의 원소의 사용자 군집에 대한 우도와, 상기 콘텐츠 군집의 원소의 콘텐츠 군집에 대한 우도와, 상기 사용자 군집의 원소와 상기 콘텐츠 군집의 원소 간의 선호도를 곱한 값의 총합으로 상기 사용자 군집의 콘텐츠 군집에 대한 선호도를 산출하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 방법
|
| 19 |
19
청구항 13에 있어서,상기 사용자 피드백 예측 단계는,유사 아이템 집합 생성부에 의하여, 특정 아이템과 유사한 유사 아이템의 집합을 생성하는 유사 아이템 집합 생성 단계; 유사 사용자 집합 생성부에 의하여, 상기 사용자와 유사한 유사 사용자의 집합을 생성하는 유사 사용자 집합 생성 단계; 및피드백 예측부에 의하여, 상기 유사 아이템의 집합을 기반으로 산출된 평가 점수와, 상기 유사 사용자의 집합을 기반으로 산출된 평가 점수에 가중치를 부여하여 조합함으로써 상기 사용자의 특정 아이템에 대한 피드백을 예측하는 피드백 예측 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 방법
|
| 20 |
20
청구항 19에 있어서,상기 유사 아이템 집합 생성부는,아이템 유사도 데이터 생성부에 의하여, 아이템 간의 유사도를 기반으로 아이템 유사도 데이터를 생성하는 아이템 유사도 데이터 생성 단계;유사 아이템 선택부에 의하여, 상기 특정 아이템의 이웃들을 대표하기 위한 K개의 유사 아이템을 선택하는 유사 아이템 선택 단계; 및유사 아이템 기반 평가 점수 예측부에 의하여, 선택된 유사 아이템의 평가 점수의 가중치 조합을 기반으로 누락된 평가 점수인 유사 아이템 기반 평가 점수를 예측하는 유사 아이템 기반 평가 점수 예측 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 방법
|
| 21 |
21
청구항 19에 있어서,상기 유사 사용자 집합 생성 단계는,사용자 유사도 데이터 생성부에 의하여, 사용자 간의 유사도를 기반으로 사용자 유사도 데이터를 생성하는 사용자 유사도 데이터 생성 단계;유사 사용자 선택부에 의하여, 상기 사용자의 이웃들을 대표하기 위한 K개의 유사 사용자를 선택하는 유사 사용자 선택부; 및유사 사용자 기반 평가 점수 예측부에 의하여, 선택된 유사 사용자의 평가 점수의 가중치 조합을 기반으로 누락된 평가 점수인 유사 사용자 기반 평가 점수를 예측하는 유사 사용자 기반 평가 점수 예측 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 방법
|
| 22 |
22
청구항 19에 있어서,상기 피드백 예측 단계는,을 통하여 상기 사용자의 특정 아이템에 대한 피드백을 예측하되,상기 는 상기 사용자의 특정 아이템에 대한 피드백을 의미하고, 상기 는 상기 유사 사용자의 집합을 기반으로 산출된 평가 점수를 의미하고, 상기 는 상기 유사 아이템의 집합을 기반으로 산출된 평가 점수를 의미하고, 상기 는 상기 유사 사용자의 집합을 기반으로 산출된 평가 점수와 상기 유사 아이템의 집합을 기반으로 산출된 평가 점수의 가중치를 의미하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 방법
|
| 23 |
23
청구항 13에 있어서,상기 콘텐츠 추천 단계는,사용자 프로파일과 이용 내역 및 콘텐츠 특성 간의 관계를 기반으로 콘텐츠를 추천하는 규칙 기반 필터링 추천 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 방법
|
| 24 |
24
청구항 23에 있어서,상기 콘텐츠 추천 단계는,상기 사용자 프로파일과 상황 정보를 기반으로 콘텐츠를 추천하는 하이브리드 필터링 추천 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일과 상황 정보를 이용한 선호도 기반 하이브리드 필터링 콘텐츠 추천 방법
|
