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아이템 DB(database) 및 특정 사용자에 대한 아이템의 사용이력 DB를 기초로 메타데이터 잠재 백터 및 아이템 잠재 백터를 생성하는 단계;상기 메타데이터 잠재 백터 및 상기 아이템 잠재 백터 중 어느 하나 및 상기 사용이력 DB를 기초로 상기 특정 사용자로부터 획득한 사용자 정보로부터 사용자 잠재 백터를 예측하는 단계; 및상기 사용자 잠재 백터 및 상기 아이템 잠재 백터를 기초로 상기 아이템 DB로부터 추천 아이템을 추출하여 추천 리스트를 생성하는 단계를 포함하는, 아이템 추천 방법
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청구항 1에 있어서,상기 아이템 DB 및 특정 사용자에 대한 아이템의 사용이력 DB를 기초로 메타데이터 잠재 백터 및 아이템 잠재 백터를 생성하는 단계는,상기 아이템 DB 및 상기 사용이력 DB를 기초로 상기 메타데이터 잠재 백터를 생성하는 단계; 및상기 사용이력 DB 및 상기 메타데이터 잠재 백터의 생성 시 학습한 중간 백터를 기초로 상기 아이템 잠재 백터를 생성하는 단계를 포함하는, 아이템 추천 방법
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청구항 2에 있어서,상기 아이템 DB 및 상기 사용이력 DB를 기초로 상기 메타데이터 잠재 백터를 생성하는 단계는,상기 사용이력 DB를 기초로 제1 학습집합을 생성하는 단계;상기 아이템 DB를 기초로 제2 학습집합을 생성하는 단계; 및머신 러닝(machine learning)을 통해 상기 제1 학습집합 및 상기 제2 학습집합을 학습하여 상기 메타데이터 잠재 백터를 생성하는 단계를 포함하는, 아이템 추천 방법
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청구항 3에 있어서,상기 머신 러닝(machine learning)을 통해 상기 제1 학습집합 및 상기 제2 학습집합을 학습하여 상기 메타데이터 잠재 백터를 생성하는 단계는,Word2Vec 알고리즘을 이용하여 상기 제1 학습집합 및 상기 제2 학습집합을 학습하는 단계를 포함하는, 아이템 추천 방법
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청구항 2에 있어서,상기 사용이력 DB 및 상기 메타데이터 잠재 백터의 생성 시 학습한 중간 백터를 기초로 상기 아이템 잠재 백터를 생성하는 단계는,상기 사용이력 DB를 기초로 학습집합을 생성하는 단계;상기 메타데이터 잠재 백터의 생성 시 학습한 중간 백터를 획득하는 단계; 및머신 러닝(machine learning)을 통해 상기 학습집합 및 상기 중간 백터를 학습하여 상기 아이템 잠재 백터를 생성하는 단계를 포함하는, 아이템 추천 방법
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청구항 5에 있어서,상기 머신 러닝을 통해 상기 학습집합 및 상기 중간 백터를 학습하여 상기 아이템 잠재 백터를 생성하는 단계는,Back propagation 알고리즘을 이용하여 상기 학습집합 및 상기 중간 백터를 학습하는 단계를 포함하는, 아이템 추천 방법
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7
청구항 1에 있어서,상기 메타데이터 잠재 백터 및 상기 아이템 잠재 백터 중 어느 하나 및 상기 사용이력 DB를 기초로 상기 특정 사용자로부터 획득한 사용자 정보로부터 사용자 잠재 백터를 예측하는 단계는,상기 사용이력 DB를 기초로 상기 특정 사용자에 대한 가중치를 획득하는 단계를 포함하는, 아이템 추천 방법
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8
청구항 7에 있어서,상기 메타데이터 잠재 백터 및 상기 아이템 잠재 백터 중 어느 하나 및 상기 사용이력 DB를 기초로 상기 특정 사용자로부터 획득한 사용자 정보로부터 사용자 잠재 백터를 예측하는 단계는,상기 아이템 잠재 백터 및 상기 가중치를 기초로 상기 사용자 정보로부터 제1 사용자 잠재 백터를 예측하는 단계; 및상기 메타데이터 잠재 백터 및 상기 가중치를 기초로 상기 사용자 정보로부터 제2 사용자 잠재 백터를 예측하는 단계를 포함하는, 아이템 추천 방법
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청구항 8에 있어서,상기 사용자 잠재 백터 및 상기 아이템 잠재 백터를 기초로 상기 아이템 DB로부터 추천 아이템을 추출하여 추천 리스트를 생성하는 단계는,상기 제1 사용자 잠재 백터 및 상기 제2 사용자 잠재 백터 중 어느 하나 및 상기 아이템 잠재 백터를 기초로 상기 아이템 DB로부터 추천 아이템을 추출하여 추천 리스트를 생성하는 단계를 포함하는, 아이템 추천 방법
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10
청구항 1에 있어서,상기 사용자 잠재 백터 및 상기 아이템 잠재 백터를 기초로 상기 아이템 DB로부터 추천 아이템을 추출하여 추천 리스트를 생성하는 단계는,상기 사용자 잠재 백터 및 상기 아이템 잠재 백터의 내적을 이용하여 상기 아이템 DB로부터 추천 아이템을 추출하여 추천 리스트를 생성하는 단계를 포함하는, 아이템 추천 방법
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프로세서(processor); 및상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령이 저장된 메모리(memory)를 포함하고,상기 적어도 하나의 명령은,아이템 DB(database) 및 특정 사용자에 대한 아이템의 사용이력 DB를 기초로 메타데이터 잠재 백터 및 아이템 잠재 백터를 생성하도록 실행되고,상기 메타데이터 잠재 백터 및 상기 아이템 잠재 백터 중 어느 하나 및 상기 사용이력 DB를 기초로 상기 특정 사용자로부터 획득한 사용자 정보로부터 사용자 잠재 백터를 예측하도록 실행되고,상기 사용자 잠재 백터 및 상기 아이템 잠재 백터를 기초로 상기 아이템 DB로부터 추천 아이템을 추출하여 추천 리스트를 생성하도록 실행되는, 아이템 추천 장치
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청구항 11에 있어서,상기 적어도 하나의 명령은,상기 아이템 DB 및 상기 사용이력 DB를 기초로 상기 메타데이터 잠재 백터를 생성하도록 실행되고,상기 사용이력 DB 및 상기 메타데이터 잠재 백터의 생성 시 학습한 중간 백터를 기초로 상기 아이템 잠재 백터를 생성하도록 실행되는, 아이템 추천 장치
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13
청구항 12에 있어서,상기 적어도 하나의 명령은,상기 사용이력 DB를 기초로 제1 학습집합을 생성하도록 실행되고,상기 아이템 DB를 기초로 제2 학습집합을 생성하도록 실행되고,머신 러닝(machine learning)을 통해 상기 제1 학습집합 및 상기 제2 학습집합을 학습하여 상기 메타데이터 잠재 백터를 생성하도록 실행되는, 아이템 추천 장치
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청구항 13에 있어서,상기 적어도 하나의 명령은,Word2Vec 알고리즘을 이용하여 상기 제1 학습집합 및 상기 제2 학습집합을 학습하도록 실행되는, 아이템 추천 장치
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15
청구항 12에 있어서,상기 적어도 하나의 명령은,상기 사용이력 DB를 기초로 학습집합을 생성하도록 실행되고,상기 메타데이터 잠재 백터의 생성 시 학습한 중간 백터를 획득하도록 실행되고,머신 러닝(machine learning)을 통해 상기 학습집합 및 상기 중간 백터를 학습하여 상기 아이템 잠재 백터를 생성하도록 실행되는, 아이템 추천 장치
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16
청구항 15에 있어서,상기 적어도 하나의 명령은,Back propagation 알고리즘을 이용하여 상기 학습집합 및 상기 중간 백터를 학습하도록 실행되는, 아이템 추천 장치
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청구항 11에 있어서,상기 적어도 하나의 명령은,상기 사용이력 DB를 기초로 상기 특정 사용자에 대한 가중치를 획득하도록 실행되는, 아이템 추천 장치
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18
청구항 17에 있어서,상기 적어도 하나의 명령은,상기 아이템 잠재 백터 및 상기 가중치를 기초로 상기 사용자 정보로부터 제1 사용자 잠재 백터를 예측하도록 실행되고,상기 메타데이터 잠재 백터 및 상기 가중치를 기초로 상기 사용자 정보로부터 제2 사용자 잠재 백터를 예측하도록 실행되는, 아이템 추천 장치
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청구항 18에 있어서,상기 적어도 하나의 명령은,상기 제1 사용자 잠재 백터 및 상기 제2 사용자 잠재 백터 중 어느 하나 및 상기 아이템 잠재 백터를 기초로 상기 아이템 DB로부터 추천 아이템을 추출하여 추천 리스트를 생성하도록 실행되는, 아이템 추천 장치
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청구항 11에 있어서,상기 적어도 하나의 명령은,상기 사용자 잠재 백터 및 상기 아이템 잠재 백터의 내적을 이용하여 상기 아이템 DB로부터 추천 아이템을 추출하여 추천 리스트를 생성하도록 실행되는, 아이템 추천 장치
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