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추천 시스템에 의해 수행되는 추천 방법으로서,소셜 네트워크 정보 및 관찰된 레이팅 정보를 입력 받는 단계;입력된 소셜 네트워크 정보 및 관찰된 레이팅 정보에 기초하여 병합 그래프를 생성하는 단계;상기 병합 그래프에서 네트워크 임베딩을 수행하는 단계; 및 수행한 네트워크 임베딩에 기초하여 타겟 대상에 대응하는 예측 레이팅 정보를 연산하는 단계를 포함하는, 추천 방법
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제1항에 있어서,상기 병합 그래프를 생성하는 단계는,상기 관찰된 레이팅 정보에 포함된 유저 및 아이템에 대응하는 노드 및 에지를 추가하는 단계를 포함하는, 추천 방법
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제2항에 있어서,상기 노드 및 에지를 추가하는 단계는, 에지를 추가하되, 상기 에지에 대하여, 상기 에지에 대응되는 레이팅 값에 기초하여 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는, 추천 방법
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제2항에 있어서,상기 병합 그래프를 생성하는 단계는, 상기 소셜 네트워크 정보에 포함된 유저에 대응하는 노드 및 에지를 추가하는 단계를 더 포함하는, 추천 방법
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제1항에 있어서,상기 네트워크 임베딩을 수행하는 단계는, 소정 노드에서 시작되는 랜덤워크를 수행하는 단계;상기 랜덤워크로 생성된 이동 시퀀스에 기초하여 노드 쌍을 추출하는 단계; 및 추출된 노드 쌍에 기초하여 목적함수를 최소화하는 바이어스 및 벡터를 학습하는 단계를 포함하는, 추천 방법
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제5항에 있어서,상기 랜덤워크를 수행하는 단계는,양의 이동, 음의 이동 및 무가중치의 이동 중 적어도 하나에 따라 랜덤워크를 수행하는 것을 특징으로 하는, 추천 방법
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제5항에 있어서, 상기 노드 쌍을 추출하는 단계는, 상기 이동 시퀀스 각각에 포함된 노드 중, 관찰된 레이팅 정보에 대응하는 에지로 연결된 노드 쌍을 추출하는 제1타입, 유사성의 상관관계를 갖는 노드 쌍을 추출하는 제2타입 및 비유사성의 상관관계를 갖는 노드 쌍을 추출하는 제3타입 중 적어도 하나에 따라 노드 쌍을 추출하는 것을 특징으로 하는, 추천 방법
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제7항에 있어서, 상기 바이어스 및 벡터를 학습하는 단계는,상기 목적함수가, 관찰된 레이팅과 예측 레이팅의 차이를 최소화하는 제1수식, 유사성의 상관관계를 갖는 노드에 대응하는 벡터간의 내적을 증가시키는 제2수식, 비유사성의 상관관계를 갖는 노드에 대응하는 벡터간의 내적을 감소시키는 제3수식으로 구성되는 것을 특징으로 하는, 추천 방법
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제8항에 있어서,상기 바이어스 및 벡터를 학습하는 단계는,상기 제1타입에 대응하는 노드를 상기 제1수식에 적용하고, 상기 제2타입에 대응하는 노드를 상기 제2수식에 적용하고, 상기 제3타입에 대응하는 노드를 상기 제3수식에 각각 적용하되, 경사하강법을 적용하여 상기 목적함수를 최소화하는 바이어스 및 벡터를 학습하는 것을 특징으로 하는, 추천 방법
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제1항에 있어서,연산한 예측 레이팅 정보에 기초하여 상기 타겟 대상에 대응하는 추천 아이템을 선정하고, 상기 타겟 대상에 대하여 상기 추천 아이템에 대한 정보 및 상기 추천 아이템에 대한 선정 이유를 제시하는 단계를 더 포함하는, 추천 방법
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제10항에 있어서,상기 제시하는 단계는,상기 추천 아이템에 대응하는 보충 개체를 선정 이유로 제시하되, 상기 보충 개체는, 상기 추천 아이템을 선호하는 유저인 상기 타겟 대상에 대한 유사 유저 및 상기 타겟 대상이 선호하는 아이템인 상기 추천 아이템에 대한 유사 아이템 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 추천 방법
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제11항에 있어서,상기 제시하는 단계는, 상기 유사 유저가 상기 타겟 대상과 유사한 이유 및 상기 유사 아이템이 상기 추천 아이템과 유사한 이유 중 적어도 하나를 제시하는 단계를 더 포함하는, 추천 방법
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제 1 항에 기재된 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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추천 시스템에 의해 수행되며, 제 1 항에 기재된 방법을 수행하기 위해 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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소셜 네트워크 정보 및 관찰된 레이팅 정보를 입력 받아 저장하는 저장부; 및 입력된 소셜 네트워크 정보 및 관찰된 레이팅 정보에 기초하여 타겟 대상에 대응하는 예측 레이팅 정보를 연산하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 소셜 네트워크 정보 및 상기 관찰된 레이팅 정보에 기초하여 병합 그래프를 생성하고, 상기 병합 그래프에서 네트워크 임베딩을 수행하여 타겟 대상에 대응하는 예측 레이팅 정보를 연산하는, 추천 시스템
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