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딥러닝 기반의 아이템 추천 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019017617
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 딥러닝 기반의 아이템 추천 방법을 개시한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 사용자 각각이 복수의 아이템 중 적어도 하나를 평가한 평가결과값을 포함하는 정보인 초기평가정보를 이용하여 아이템을 추천하는 방법은 상기 초기평가정보에 대하여 사용자가 평가하지 않은 아이템인 미평가아이템에 대응되는 평가결과값으로 소정의 초기결과값을 입력하여, 갱신평가정보를 생성하는 단계; 상기 갱신평가정보 및 상기 갱신평가정보에서 상기 미평가아이템에 대응되는 오차에 적용되는 소정의 차등가중치에 기초하여, 딥러닝 모델(deep learning model)을 학습시키는 단계; 상기 딥러닝 모델 및 상기 초기평가정보에 기초하여, 상기 복수의 사용자가 상기 복수의 아이템을 평가한 결과를 예측하는 예측평가정보를 생성하는 단계; 및 상기 예측평가정보를 이용하여 상기 복수의 사용자 중 하나인 추천대상자에게 상기 복수의 아이템 중에서 복수의 추천아이템을 추천하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06Q 30/06 (2012.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06Q 30/0631(2013.01) G06Q 30/0631(2013.01) G06Q 30/0631(2013.01)
출원번호/일자 1020180016949 (2018.02.12)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0103505 (2019.09.05) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.02.12)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김상욱 서울특별시 강남구
2 채동규 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 홍성욱 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***(역삼동) 동아빌딩 *층(주식회사에스와이피)
2 심경식 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 서울특별시 성동구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.02.12 수리 (Accepted) 1-1-2018-0150907-49
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.01.21 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.03.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0081632-41
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.07.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0546967-81
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5155816-75
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.06 수리 (Accepted) 4-1-2019-5156285-09
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.09.18 수리 (Accepted) 1-1-2019-0955391-28
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.09.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0955392-74
9 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2020.02.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0154704-76
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.03.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0302158-83
11 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2020.03.23 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-0302356-16
12 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2020.04.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0257209-14
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번호 청구항
1 1
복수의 사용자 각각이 복수의 아이템 중 적어도 하나를 평가한 평가결과값을 포함하는 정보인 초기평가정보를 이용하여 아이템 추천 장치가 아이템을 추천하는 방법에 있어서,상기 아이템 추천 장치가 상기 초기평가정보에 대하여 사용자가 평가하지 않은 아이템인 미평가아이템에 대응되는 평가결과값으로 초기결과값을 입력하여, 갱신평가정보를 생성하는 단계;상기 아이템 추천 장치가 상기 갱신평가정보 및 상기 갱신평가정보에서 상기 미평가아이템에 대응되는 오차에 적용되는 소정의 차등가중치에 기초하여, 딥러닝 모델(deep learning model)을 학습시키는 단계;상기 아이템 추천 장치가 상기 딥러닝 모델 및 상기 초기평가정보에 기초하여, 상기 복수의 사용자가 상기 복수의 아이템을 평가한 결과를 예측하는 예측평가정보를 생성하는 단계; 및상기 아이템 추천 장치가 상기 예측평가정보를 이용하여 상기 복수의 사용자 중 하나인 추천대상자에게 상기 복수의 아이템 중에서 복수의 추천아이템을 추천하는 단계를 포함하고,상기 초기결과값은 상기 복수의 아이템 각각에 부여할 수 있는 평가결과값 중에서 기설정된 임계평가값 이하의 값으로 결정되며,상기 딥러닝 모델을 학습시키는 단계는상기 아이템 추천 장치가 상기 갱신평가정보에서 상기 미평가아이템에 대응되는 오차에 적용되는 가중치로 상기 차등가중치를 설정하는 단계;상기 아이템 추천 장치가 상기 갱신평가정보에서 상기 미평가아이템을 제외한 나머지 아이템인 평가아이템에 대응되는 오차에 적용되는 가중치로 상기 차등가중치보다 큰 값을 갖는 기본가중치를 설정하는 단계; 및상기 아이템 추천 장치가 상기 차등가중치, 상기 기본가중치 및 상기 갱신평가정보를 이용하여, 상기 딥러닝 모델을 반복적으로 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 아이템 추천 방법
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3 3
삭제
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제1항에 있어서,상기 딥러닝 모델은 오토인코더(autoencoder)에 기반하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 아이템 추천 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 추천아이템을 추천하는 단계는상기 아이템 추천 장치가 상기 예측평가정보로부터 상기 추천대상자에 대한 상기 복수의 아이템에 대응되는 평가결과값을 추출하는 단계;상기 아이템 추천 장치가 상기 추출된 평가결과값을 내림차순으로 정렬하는 단계; 및상기 아이템 추천 장치가 상기 정렬된 평가결과값의 크기 순서에 따라, 상기 복수의 추천아이템을 추천하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 아이템 추천 방법
6 6
복수의 사용자 각각이 복수의 아이템 중 적어도 하나를 평가한 평가결과값을 포함하는 정보인 초기평가정보를 이용하여 아이템을 추천하는 장치에 있어서,상기 초기평가정보에 대하여 사용자가 평가하지 않은 아이템인 미평가아이템에 대응되는 평가결과값으로 소정의 초기결과값을 입력하여, 갱신평가정보를 생성하는 갱신부;상기 갱신평가정보 및 상기 갱신평가정보에서 상기 미평가아이템에 대응되는 오차에 적용되는 소정의 차등가중치에 기초하여, 딥러닝 모델(deep learning model)을 학습시키는 학습부;상기 딥러닝 모델 및 상기 초기평가정보에 기초하여, 상기 복수의 사용자가 상기 복수의 아이템을 평가한 결과를 예측하는 예측평가정보를 생성하는 예측부; 및상기 예측평가정보를 이용하여 상기 복수의 사용자 중 하나인 추천대상자에게 상기 복수의 아이템 중에서 복수의 추천아이템을 추천하는 추천부를 포함하고,상기 초기결과값은 상기 복수의 아이템 각각에 부여할 수 있는 평가결과값 중에서 기설정된 임계평가값 이하의 값으로 결정되며,상기 학습부는 상기 갱신평가정보에서 상기 미평가아이템에 대응되는 오차에 적용되는 가중치로 상기 차등가중치를 설정하고,상기 갱신평가정보에서 상기 미평가아이템을 제외한 나머지 아이템인 평가아이템에 대응되는 오차에 적용되는 가중치로 상기 차등가중치보다 큰 값을 갖는 기본가중치를 설정한 후,상기 차등가중치, 상기 기본가중치 및 상기 갱신평가정보를 이용하여, 상기 딥러닝 모델을 반복적으로 학습시키는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 아이템 추천 장치
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8 8
삭제
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제6항에 있어서,상기 딥러닝 모델은 오토인코더(autoencoder)에 기반하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 아이템 추천 장치
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제6항에 있어서,상기 추천부는상기 예측평가정보로부터 상기 추천대상자에 대한 상기 복수의 아이템에 대응되는 평가결과값을 추출하고,상기 추출된 평가결과값을 내림차순으로 정렬하고,상기 정렬된 평가결과값의 크기 순서에 따라, 상기 복수의 추천아이템을 추천하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 아이템 추천 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한양대학교 산학협력단 이공분야기초연구사업 / 중견연구자지원사업 / 중견연구(총연구비5억 초과) 데이터/기술 융합을 통한 무관심 상품의 도출 및 이를 활용한 추천 시스템 기술 개발