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딥러닝을 이용한 체류시간을 기반의 뉴스 선호도 판단 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2020006434
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 딥러닝을 이용하여 뉴스 구독자가 읽은 뉴스에 대한 선호도를 판단하는 기술에 관한 것으로, 체류 시간 정보 수집부, 정규 분포 함수 매칭부, 체류시간 분포 추정부, 맞춤형 점수 계산부, 개인 선호도 판단부를 포함할 수 있으며, 뉴스 구독자가 구독한 웹 페이지 상의 뉴스 기사에 대한 체류 시간 정보를 수집하고, 이를 이용하여 체류 시간을 각 구독자별 상대 점수로 환산한 맞춤형 점수를 계산하여 뉴스 선호도를 제공함으로써 더욱 정확한 개인별 선호도를 제공할 수 있다는 효과가 존재한다.
Int. CL G06Q 50/10 (2012.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01) G06Q 30/02 (2012.01.01)
CPC G06Q 50/10B0(2013.01) G06Q 50/10B0(2013.01) G06Q 50/10B0(2013.01)
출원번호/일자 1020180152506 (2018.11.30)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0066447 (2020.06.10) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.11.30)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강명주 서울 관악구
2 곽지훈 경기도 성남시 분당구
3 노형민 서울시 서초구
4 김현욱 경기도 수원시 영통구
5 서현 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 황의만 대한민국 서울특별시 강남구 개포로**길 *-*, 만성빌딩 (개포동)(만성국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교 산학협력단 서울특별시 관악구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-1202435-88
2 보정요구서
Request for Amendment		 2018.12.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0193258-50
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.01.07 수리 (Accepted) 1-1-2019-0015336-35
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.05.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
7 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.06.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0121433-90
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.12.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0905072-10
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)		 2020.02.13 수리 (Accepted) 1-1-2020-0151977-51
11 등록결정서
Decision to grant		 2020.06.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0398747-84
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
프로세서에 의하여 동작하는 신경망으로 이루어진 딥러닝 모델을 이용하여, 뉴스 구독자가 구독한 복수의 웹 페이지 상의 뉴스 기사에 대한 체류 시간 정보를 수집하는 체류 시간 정보 수집부;수집된 뉴스 기사 별 체류 시간 정보 각각에 정규분포 함수를 대응시키는 정규 분포 함수 매칭부; 상기 대응된 복수의 체류 시간 정보에 대한 정규분포 함수를 선형적으로 결합하여 상기 뉴스 구독자의 체류시간 분포를 추정하는 체류시간 분포 추정부;상기 추정된 체류시간 분포를 누적하여 누적 분포 함수를 계산하고, 상기 계산된 누적 분포 함수를 이용하여 체류 시간을 각 구독자별 상대 점수로 환산한 맞춤형 점수를 계산하는 맞춤형 점수 계산부; 및상기 계산된 맞춤형 점수를 기반으로 각 뉴스 구독자별 복수의 뉴스 기사에 대한 선호도 그래프를 생성하여 해당 뉴스의 개인 선호도를 판단하는 개인 선호도 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 체류시간을 기반의 뉴스 선호도 판단 장치
2 2
제 1 항에 있어서 상기 체류시간 분포 추정부는,상기 뉴스 구독자가 구독한 뉴스 기사의 수가 늘어날수록 추정된 체류시간 분포는 실제 결과에 부합되는 분포를 따라 가는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 체류시간을 기반의 뉴스 선호도 판단 장치
3 3
제 1 항에 있어서 상기 맞춤형 점수 계산부는, 상기 계산된 누적 분포 함수를 사분위(quantile) 변환하여 맞춤형 점수를 계산하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 체류시간을 기반의 뉴스 선호도 판단 장치
4 4
제 1 항에 있어서 상기 개인 선호도 판단부는,상기 계산된 맞춤형 점수가 높을수록 각 뉴스 구독자가 선호하는 뉴스 기사로 판단하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 체류시간을 기반의 뉴스 선호도 판단 장치
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 판단된 개인 선호도를 이용하여 높은 개인 선호도를 보인 뉴스 기사와 유사한 뉴스를 상기 뉴스 구독자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 체류시간을 기반의 뉴스 선호도 판단 장치
6 6
프로세서에 의하여 동작하는 신경망으로 이루어진 딥러닝 모델을 이용하여, 뉴스 구독자가 구독한 복수의 웹 페이지 상의 뉴스 기사에 대한 체류 시간 정보를 수집하는 단계;수집된 뉴스 기사 별 체류 시간 정보 각각에 정규분포 함수를 대응시키는 단계;상기 대응된 복수의 체류 시간 정보에 대한 정규분포 함수를 선형적으로 결합하여 상기 뉴스 구독자의 체류시간 분포를 추정하는 단계;상기 추정된 체류시간 분포를 누적하여 누적 분포 함수를 계산하고, 상기 계산된 누적 분포 함수를 이용하여 체류 시간을 각 구독자별 상대 점수로 환산한 맞춤형 점수를 계산하는 단계; 및상기 계산된 맞춤형 점수를 기반으로 각 뉴스 구독자별 복수의 뉴스 기사에 대한 선호도 그래프를 생성하여 해당 뉴스의 개인 선호도를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 체류시간을 기반의 뉴스 선호도 판단 방법
7 7
제 6 항에 있어서 상기 체류시간 분포를 추정하는 단계는,상기 뉴스 구독자가 구독한 뉴스 기사의 수가 늘어날수록 추정된 체류시간 분포는 실제 결과에 부합되는 분포를 따라 가는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 체류시간을 기반의 뉴스 선호도 판단 방법
8 8
제 6 항에 있어서 상기 맞춤형 점수를 계산하는 단계는, 상기 계산된 누적 분포 함수를 사분위(quantile) 변환하여 맞춤형 점수를 계산하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 체류시간을 기반의 뉴스 선호도 판단 방법
9 9
제 6 항에 있어서 상기 개인 선호도를 판단하는 단계는,상기 계산된 맞춤형 점수가 높을수록 각 뉴스 구독자가 선호하는 뉴스 기사로 판단하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 체류시간을 기반의 뉴스 선호도 판단 방법
10 10
제 6 항에 있어서, 상기 판단된 개인 선호도를 이용하여 높은 개인 선호도를 보인 뉴스 기사와 유사한 뉴스를 상기 뉴스 구독자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 체류시간을 기반의 뉴스 선호도 판단 방법
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