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가짜 리뷰 판별을 위한 분류 모델 선정 방법

  • 기술번호 : KST2019020652
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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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 본 발명은 가짜 리뷰 판별을 위한 분류 모델 선정 방법에 관한 것으로서, 리뷰정보를 수집하는 수집단계; 상기 리뷰정보를 진짜리뷰정보와 가짜리뷰정보로 분류하는 분류단계; 상기 진짜리뷰정보와 상기 가짜리뷰정보의 언어적 차이를 검증하는 검증단계; 상기 언어적 차이에 기초하여, 가짜 리뷰를 판별할 수 있는 분류모델을 구축하는 모델구축단계; 및 상기 분류모델에 상기 리뷰정보를 입력하여 상기 진짜리뷰정보와 상기 가짜리뷰정보의 판별 정확도를 산출하는 정확도산출단계를 포함한다. 본 발명에 따르면, 한글로 작성된 리뷰에 있어서, 가짜 리뷰를 판별하기 위한 분류모델별 가짜 리뷰 판별 정확도가 효과적으로 산출될 수 있고, 이를 이용하면, 가짜 리뷰를 판별하기 위한 최적의 모델이 용이하게 선정될 수 있다. 그리고 상술한 과정을 통해 선정된 최적의 분류모델을 이용하면, 가짜 리뷰를 효과적으로 파악할 수 있다.
Int. CL G06Q 30/02 (2012.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01) G06F 16/00 (2019.01.01)
CPC G06Q 30/0278(2013.01) G06Q 30/0278(2013.01) G06Q 30/0278(2013.01) G06Q 30/0278(2013.01)
출원번호/일자 1020180047048 (2018.04.24)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0123397 (2019.11.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정윤경 경기도 안양시 동안구
2 이범진 서울특별시 관악구
3 김동욱 서울특별시 종로구
4 강지우 서울특별시 서초구
5 송이현 경기도 안산시 단원구
6 이석범 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박길환 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ** 에이스하이엔드타워*차 ***호(피앤케이국제특허법률사무소)
2 김갑수 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ** 에이스하이엔드타워*차 ***호(피앤케이국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.04.24 수리 (Accepted) 1-1-2018-0404623-13
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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리뷰정보를 수집하는 수집단계;상기 리뷰정보를 진짜리뷰정보와 가짜리뷰정보로 분류하는 분류단계;상기 진짜리뷰정보와 상기 가짜리뷰정보의 언어적 차이를 검증하는 검증단계;상기 언어적 차이에 기초하여, 가짜 리뷰를 판별할 수 있는 분류모델을 구축하는 모델구축단계; 및상기 분류모델에 상기 리뷰정보를 입력하여 상기 진짜리뷰정보와 상기 가짜리뷰정보의 판별 정확도를 산출하는 정확도산출단계를 포함하는 가짜 리뷰 판별을 위한 분류 모델 선정 방법
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청구항 1에 있어서,상기 수집단계는,포털사이트의 API에서 블로그 정보를 크롤링하는 것을 특징으로 하는 가짜 리뷰 판별을 위한 분류 모델 선정 방법
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청구항 1에 있어서,상기 언어적 차이는,전체 문장의 길이, 전체 문장에서 단어의 갯수, 전체 문장에서 명사의 비율, 전체 문장에서 동사의 비율, 전체 문장에서 형용사의 비율, 전체 문장에서 부사의 비율 중 어느 하나 이상인 가짜 리뷰 판별을 위한 분류 모델 선정 방법
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청구항 1에 있어서,상기 분류모델은,파이선 패키지를 이용하여 구축되되, SVM, KNN, Naive Bayes, Random Forest 모델 중 어느 하나 이상을 포함하는 가짜 리뷰 판별을 위한 분류 모델 선정 방법
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청구항 1에 있어서,상기 정확도산출단계는,벡터화된 상기 리뷰정보에 따른 문장을 5겹 교차검증(5-Fold Cross Validation)으로 상기 분류모델에 학습시킴으로써 산출되는 것을 특징으로 하는 가짜 리뷰 판별을 위한 분류 모델 선정 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.