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서버에 의해 수행되는 샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 방법에 있어서,(a) 네트워크를 통해 하나 이상의 요리 정보를 수집하고, 상기 수집된 요리 정보별로 식재료들을 추출하여 식재료 데이터를 생성하는 단계;(b) 상기 식재료 데이터에 기초하여 식재료들간의 동시 출현 빈도에 따른 식재료 페어링 스코어를 계산하여 페어링 데이터를 제공하는 단계; 및(c) 상기 페어링 데이터를 입력으로 하여 식재료 페어링 예측 모델에서 식재료 페어링을 예측한 결과 데이터를 제공하는 단계;를 포함하되,상기 식재료 페어링 예측 모델은 상기 식재료 데이터 및 식재료 페어링 스코어 데이터를 입력 데이터로 하여, 제1 서브 네트워크와 제2 서브 네트워크로 구성되는 샴쌍둥이 네트워크를 이용해 학습된 것인,샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 (a) 단계에서 식재료들을 추출할 때, 순환 신경망에 기반한 식재료 명칭 추출 모듈을 사용하여, 수집된 요리 정보에서 각 단어에 대해 로지스틱 회귀를 수행하여 식재료 명칭을 추출하는,샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 방법
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제 2 항에 있어서,상기 순환 신경망은 양방향 LSTM(Long Short Term Memory models)에 기반한,샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 페어링 데이터는 상기 요리 정보에서 두 개의 식재료가 개별적으로 발생하는 확률 및 동시에 발생하는 확률을 하기 수학식 1에 의해 계산하는NPMI(normalized point-wise mutual information)를 기초로 식재료 페어링 스코어를 계산하여 정규화한 것인,샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 방법
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제 4 항에 있어서,상기 (b) 단계에서, 하나 이상의 상기 정규화된 식재료 페어링 스코어를 이용하여 식재료 페어링 스코어 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함하는,샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 식재료 페어링 예측 모델은 제1 식재료와 제2 식재료에 대한 상기 식재료 페어링 스코어가 산출되도록 가중치를 갱신하는 것이고, 시맨틱 특징을 위한 딥 레이어와 희소성 특징을 위한 와이드 레이어를 통해 식재료 페어링 스코어를 계산하는 것인,샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 방법
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제 6 항에 있어서,상기 식재료 페어링 예측 모델은 실제 식재료 페어링 스코어(yab)와 코사인 유사도를 이용한 예측 식재료 페어링 스코어(Yab)를 이용한 손실 함수(J(θ))를 하기 수학식 2에 의해 계산하고, 상기 손실 함수의 결과값이 최소화되도록 학습을 통해 최적의 가중치를 결정하는 것인,샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 (a)단계 이후, 식재료를 나타내는 노드와 식재료와 식재료의 관련도를 나타내는 에지(Edge)로 구성되는 그래프 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고,상기 식재료 페어링 예측 모델은 일대다 식재료 페어링을 학습하기 위해 그래프 기반 신경망 아키텍처를 사용하는 것인,샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 식재료 페어링을 예측한 결과 데이터는 상기 식재료 페어링 스코어에 기초한 식재료 페어링 랭킹 리스트를 포함하는,샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 방법
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제 1 항에 있어서,상기 식재료 페어링을 예측한 결과 데이터는 상기 요리 정보에 포함된 식재료 페어링 스코어, 새로운 식재료 페어링 스코어 및 추천 식재료 페어링 데이터를 포함하는,샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 방법
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샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 서버에 있어서,샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 프로그램이 저장된 메모리;상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 의해,네트워크를 통해 하나 이상의 요리 정보를 수집하고, 상기 수집된 요리 정보별로 식재료들을 추출하여 식재료 데이터를 생성하고,상기 식재료 데이터에 기초하여 식재료들간의 동시 출현 빈도에 따른 식재료 페어링 스코어를 계산하여 페어링 데이터를 제공하고,상기 페어링 데이터를 입력으로 하여 식재료 페어링 예측 모델에서 식재료 페어링을 예측한 결과 데이터를 제공하고,상기 식재료 페어링 예측 모델은 상기 식재료 데이터 및 식재료 페어링 스코어 데이터를 입력 데이터로 하여, 제1 서브 네트워크와 제2 서브 네트워크로 구성되는 샴쌍둥이 네트워크를 이용해 학습된 것인,샴쌍둥이 네트워크를 이용한 식재료 페어링 예측 서버
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제 1 항에 따르는 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체
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