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컴퓨팅 장치에 의하여 수행되는 방법에 있어서,기준 콘텐츠를 획득하는 단계;상기 기준 콘텐츠의 공저자 정보를 이용하여, 획득된 확대 공저자의 수가 기 지정된 수에 도달할 때까지, 기 획득된 공저자 중 주저자와의 공저 관계 또는 기 획득된 확대 공저자 중 주저자와의 공저 관계를 매개로 하여 확대 공저자를 추가 획득하는 단계;상기 주저자와의 공저 관계를 매개로 하여 획득된 확대 공저자에 대한 정보에 기반하여, 복수의 추천 후보 콘텐츠를 얻는 단계;상기 복수의 추천 후보 콘텐츠에 포함된 각각의 추천 후보 콘텐츠와 상기 기준 콘텐츠 사이의 유사도를 산출하는 단계;상기 유사도를 기준으로 상기 복수의 추천 후보 콘텐츠 중 일부를 선정하고, 선정된 콘텐츠를 추천 콘텐츠로서 출력하는 단계를 포함하되,상기 추천 후보 콘텐츠는 상기 획득된 공저자 및 확대 공저자 중 적어도 한 명을 저자로서 기재하는 것이고, 상기 확대 공저자는 상기 획득된 공저자와 공저 관계를 가지거나, 다른 확대 공저자와 공저 관계를 가지는 것인,콘텐츠 추천 방법
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제1 항에 있어서,상기 기준 콘텐츠는,학술 논문, 특허 문헌 및 연구 보고서 중 적어도 하나의 문헌이 포함된 콘텐츠인,콘텐츠 추천 방법
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삭제
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삭제
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5
제1 항에 있어서,상기 복수의 추천 후보 콘텐츠를 얻는 단계는,상기 복수의 추천 후보 콘텐츠에 포함된 각각의 추천 후보 콘텐츠의 가중치를 산출하는 단계를 포함하는,콘텐츠 추천 방법
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6
제5 항에 있어서,상기 복수의 추천 후보 콘텐츠에 포함된 각각의 추천 후보 콘텐츠의 가중치를 산출하는 단계는,상기 추천 후보 콘텐츠와 상기 기준 콘텐츠의 동시 이용 횟수를 이용하여 가중치를 산출하는 단계를 포함하는,콘텐츠 추천 방법
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7
제5 항에 있어서,상기 복수의 추천 후보 콘텐츠에 포함된 각각의 추천 후보 콘텐츠의 가중치를 산출하는 단계는,상기 추천 후보 콘텐츠의 작성 시기를 이용하여 가중치를 부여하는 단계를 포함하는,콘텐츠 추천 방법
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8
제5 항에 있어서,상기 복수의 추천 후보 콘텐츠에 포함된 각각의 추천 후보 콘텐츠의 가중치를 산출하는 단계는,상기 추천 후보 콘텐츠의 등재여부를 이용하여 가중치를 부여하는 단계를 포함하는,콘텐츠 추천 방법
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9
제1 항에 있어서,상기 공저자 및 확대 공저자에 대한 정보를 획득하는 단계는,상기 공저자 및 확대 공저자 각각에 대하여 공저 관계의 가중치를 부여하는 단계; 및상기 가중치에 기반하여 상기 확대 공저자의 저자스코어를 연산하는 단계를 포함하는,콘텐츠 추천 방법
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제9 항에 있어서,상기 확대 공저자에 대한 저자스코어를 연산하는 단계는,공저 관계를 통하여 상기 확대 공저자에 도달하는 제1 경로에 부여되는 제1 스코어 및 공저 관계를 통하여 상기 확대 공저자에 도달하는 제2 경로에 부여되는 제2 스코어를 종합하여 상기 확대 공저자에 대한 저자스코어를 연산하는 단계를 포함하는,콘텐츠 추천 방법
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제1 항에 있어서,상기 유사도를 산출하는 단계는,상기 기준 콘텐츠와 상기 추천 후보 콘텐츠의 키워드 및 주제분류 정보를 이용하여 유사도를 산출하는 단계를 포함하는,콘텐츠 추천 방법
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제1 항에 있어서,상기 공저자 또는 상기 확대 공저자와 일대일 대응되는 노드 및 상기 노드 사이의 엣지를 포함하는 그래프 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하되, 제1 노드와 제2 노드 사이의 엣지는 상기 제1 노드 및 상기 제2 노드 사이의 공저 관계가 0이 아닌 경우에 한하여 형성되는,콘텐츠 추천 방법
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사용자 입력을 받는 입력 장치;검색어를 포함하는 검색 요청을 검색 서버에 송신하는 네트워크 인터페이스;복수의 인스트럭션(instruction)을 로드하는 메모리; 및상기 메모리에 로드된 상기 복수의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하되,상기 복수의 인스트럭션은, 기준 콘텐츠를 획득하고, 상기 기준 콘텐츠의 공저자 정보를 이용하여, 획득된 확대 공저자의 수가 기 지정된 수에 도달할 때까지, 기 획득된 공저자 중 주저자와의 공저 관계 또는 기 획득된 확대 공저자 중 주저자와의 공저 관계를 매개로 하여 확대 공저자를 추가 획득하고, 상기 주저자와의 공저 관계를 매개로 하여 획득된 확대 공저자에 대한 정보에 기반하여, 복수의 추천 후보 콘텐츠를 얻고, 상기 복수의 추천 후보 콘텐츠에 포함된 각각의 추천 후보 콘텐츠와 상기 기준 콘텐츠 사이의 유사도를 산출하고, 상기 유사도를 기준으로 상기 복수의 추천 후보 콘텐츠 중 일부를 선정하고, 선정된 콘텐츠를 추천 콘텐츠로서 출력하는 단계를 포함하되,상기 추천 후보 콘텐츠는 상기 획득된 공저자 및 확대 공저자 중 적어도 한 명을 저자로서 기재하는 것이고, 상기 확대 공저자는 상기 획득된 공저자와 공저 관계를 가지거나, 다른 확대 공저자와 공저 관계를 가지는 것인,콘텐츠 추천 장치
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컴퓨팅 장치와 결합되어,기준 콘텐츠를 획득하는 단계;상기 기준 콘텐츠의 공저자 정보를 이용하여, 획득된 확대 공저자의 수가 기 지정된 수에 도달할 때까지, 기 획득된 공저자 중 주저자와의 공저 관계 또는 기 획득된 확대 공저자 중 주저자와의 공저 관계를 매개로 하여 확대 공저자를 추가 획득하는 단계;상기 주저자와의 공저 관계를 매개로 하여 획득된 확대 공저자에 대한 정보에 기반하여, 복수의 추천 후보 콘텐츠를 얻는 단계;상기 복수의 추천 후보 콘텐츠에 포함된 각각의 추천 후보 콘텐츠와 상기 기준 콘텐츠 사이의 유사도를 산출하는 단계;상기 유사도를 기준으로 상기 복수의 추천 후보 콘텐츠 중 일부를 선정하고, 선정된 콘텐츠를 추천 콘텐츠로서 출력하는 단계를 실행시키되,상기 추천 후보 콘텐츠는 상기 획득된 공저자 및 확대 공저자 중 적어도 한 명을 저자로서 기재하는 것이고, 상기 확대 공저자는 상기 획득된 공저자와 공저 관계를 가지거나, 다른 확대 공저자와 공저 관계를 가지는 것인,컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된,컴퓨터 프로그램
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