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사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법에 있어서, 상기 방법은제1 소정 개수의 상위 영화 타이틀에 관한 데이터를 중심점으로 이용하는 단계;상기 중심점을 기준으로 클러스터링 적용을 하는 단계; 및제2 소정 개수의 상위 장르가 많이 포함된 클러스터를 선택하는 단계를 포함하는 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법
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제1항에 있어서,상기 제2 소정 개수의 상위 장르 각각에 대한 대표 영화와 선택되지 않은 클러스터 내부 영화와의 유사도를 계산하는 단계; 및상기 유사도 순위 상위의 영화들에 포함된 속성 정보를 상기 선택된 클러스터에 포함하는 단계를 더 포함하는 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법
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제2항에 있어서, 협업 필터링 모델을 생성하기 위한 학습 데이터 및 테스트 데이터를 구성하는 단계; 및 상기 학습데이터를 이용하여 협업 필터링 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법
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제3항에 있어서,상기 협업 필터링 모델을 테스트 하는 단계; 및상기 협업 필터링 모델을 이용하여 영화 추천을 위한 평점을 예측하는 단계를 더 포함하는 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법
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제4항에 있어서,사용자, 영화, 평점 중 적어도 하나를 포함하는 속성 데이터를 수집하는 단계를 더 포함하는 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법
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제5항에 있어서,상기 클러스터링 적용을 하는 단계는 상기 제1 소정 개수의 상위 영화 각각을 관람한 사용자들 중 랜덤으로 상기 제1 소정 개수와 동일한 명수의 속성 정보를 군집 중심으로 사용하여 클러스터링을 진행하는 것을 특징으로 하는 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법
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제6항에 있어서,상기 클러스터를 선택하는 단계는 클러스터링을 통해 얻어진 상기 제1 소정 개수의 클러스터 군집 중 전체 사용자들이 가장 많이 선택한 상기 제2 소정 개수의 상위 장르의 정보 비율이 높은 군집을 선택하는 것을 특징으로 하는 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법
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제7항에 있어서,상기 유사도를 계산하는 단계는 상기 대표 영화들 각각과 선택되지 않은 클러스터 내부 영화들 중 상기 제2 소정 개수의 상위 장르에 해당하지 않는 영화들 간 유사도를 계산하는 것을 특징으로 하는 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법
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사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법을 이용하는 영화추천 시스템에 있어서, 상기 시스템은,상위 영화 타이틀에 관한 속성 정보를 중심으로 클러스터링을 진행하는 클러스터링 진행부; 상위 장르 대표 영화와 선택되지 않은 클러스터 내부 영화들간 유사도를 계산하는 유사도 계산부 ; 및선택된 클러스터의 데이터를 학습 및 테스트 데이터로 이용하여 영화 추천 협업 필터링 모델을 생성하는 협업 필터링 모델 생성부를 포함하는 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법을 이용하는 영화 추천 시스템
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제9항에 있어서,상기 협업 필터링 모델을 이용하여 추천 영화 정보를 생성하는 영화 추천부; 및영화 소스들로부터 사용자, 영화 및 평점 중 적어도 하나에 관한 데이터를 수신하고 상기 추천 영화를 사용자 디바이스로 전송하는 통신인터페이스를 더 포함하는 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법을 이용하는 영화 추천 시스템
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제10항에 있어서,상기 클러스터링 진행부는,제1 소정 개수의 상위 영화 타이틀에 관한 데이터를 중심점으로 이용하고,상기 중심점을 기준으로 클러스터링 적용하고,제2 소정 개수의 상위 장르가 많이 포함된 클러스터를 선택하는 것을 특징으로 하는 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법을 이용하는 영화 추천 시스템
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제11항에 있어서,상기 유사도 계산부는,상기 제2 소정 개수의 상위 장르 각각에 대한 대표 영화와 선택되지 않은 클러스터 내부 영화와의 유사도를 계산하고,상기 유사도 순위 상위의 영화들에 포함된 속성 정보를 상기 선택된 클러스터에 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법을 이용하는 영화 추천 시스템
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