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상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021000928
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요약 사용자의 새로운 상황과 유사한 과거 상황에 대한 광고 추천 사례들의 결과를 기반으로, 사용자의 해당 상황에 적합한 광고 추천 정보를 제공할 수 있는 상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 장치 및 방법, 기록 매체가 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 방법은, 상황인지 데이터 분석 모듈에 의해, 사용자와 관련된 다양한 상황 정보를 수집하고 분석하는 단계; 유사도 측정 모듈에 의해, 상기 다양한 상황 정보와, 데이터베이스에 저장된 광고 추천 사례들 간의 유사도를 측정하는 단계; 선정 모듈에 의해, 상기 유사도를 기반으로 상기 사용자의 상황과 관련된 광고 추천 사례를 선정하는 단계; 수정 모듈에 의해, 선정된 광고 추천 사례 중 수정 필요 부분을 판별하고, 상기 수정 필요 부분을 상기 다양한 상황 정보를 기반으로 수정하여 광고 검색어를 생성하는 단계; 및 광고 추천 모듈에 의해, 상기 광고 검색어에 따라 상기 사용자의 상황에 적합한 광고를 추천하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06Q 30/02 (2012.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190172153 (2019.12.20)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0019370 (2021.02.22) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190098323   |   2019.08.12
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.20)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최진영 서울특별시 노원구
2 김현조 서울특별시 양천구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 백두진 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층(양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
2 유광철 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** *층 (양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
3 김정연 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** *층(양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
4 강일신 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층 혜산빌딩(양재동)(시공특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.12.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-1323059-18
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.11.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
다양한 사용자 유형 및 다양한 상황에 대한 광고 추천 사례들을 저장하는 데이터베이스;사용자와 관련된 다양한 상황 정보를 수집하고 분석하는 상황인지 데이터 분석 모듈;상기 상황인지 데이터 분석 모듈에 의해 분석된 상기 다양한 상황 정보와, 상기 데이터베이스에 저장된 광고 추천 사례들 간의 유사도를 측정하는 유사도 측정 모듈;상기 유사도 측정 모듈에 의해 측정된 상기 유사도를 기반으로 상기 사용자의 상황과 관련된 광고 추천 사례를 선정하는 선정 모듈;상기 선정 모듈에 의해 선정된 광고 추천 사례 중 수정 필요 부분을 판별하고, 상기 수정 필요 부분을 상기 다양한 상황 정보를 기반으로 수정하여 광고 검색어를 생성하는 수정 모듈; 및상기 수정 모듈에 의해 수정된 상기 광고 검색어에 따라 상기 사용자의 상황에 적합한 광고를 추천하는 광고 추천 모듈을 포함하는,상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 장치
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제1항에 있어서,상기 광고 검색어에 의해 제공되는 추천 광고가 상기 사용자의 상황에 적합한지를 검증하는 검증 모듈; 및상기 광고 검색어에 대한 검증 결과를 기반으로 하는 학습에 의해 상기 데이터베이스에 상기 광고 추천 사례들을 갱신하는 학습 모듈을 더 포함하는,상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 검증 모듈은, 상기 추천 광고에 따라 발생하는 매출 정보를 기반으로 상기 사용자의 상황에 따른 추천 광고를 검증하고,상기 학습 모듈은, 상기 추천 광고에 대한 상기 사용자의 피드백 데이터에 따라 상기 광고 추천 사례들을 갱신하는,상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 장치
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제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,상기 상황인지 데이터 분석 모듈은, 상기 사용자와 관련된 지리정보, 날씨정보, 교통정보, 시간정보, 상기 사용자의 개인정보 및 상기 사용자가 광고를 추천받기 위해 입력한 검색어를 포함하는 상황 정보들을 수집하는,상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 장치
5 5
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,상기 수정 모듈은,상기 광고 추천 사례와 상기 다양한 상황 정보 간의 불일치되는 부분을 상기 수정 필요 부분으로 판별하고;상기 수정 필요 부분을 상기 불일치되는 부분에 해당하는 상황 정보를 기반으로 수정하여 상기 광고 검색어를 생성하는,상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 장치
6 6
상황인지 데이터 분석 모듈에 의해, 사용자와 관련된 다양한 상황 정보를 수집하고 분석하는 단계;유사도 측정 모듈에 의해, 상기 다양한 상황 정보와, 데이터베이스에 저장된 광고 추천 사례들 간의 유사도를 측정하는 단계;선정 모듈에 의해, 상기 유사도를 기반으로 상기 사용자의 상황과 관련된 광고 추천 사례를 선정하는 단계;수정 모듈에 의해, 상기 광고 추천 사례 중 수정 필요 부분을 판별하고, 상기 수정 필요 부분을 상기 다양한 상황 정보를 기반으로 수정하여 광고 검색어를 생성하는 단계; 및광고 추천 모듈에 의해, 상기 광고 검색어에 따라 상기 사용자의 상황에 적합한 광고를 추천하는 단계를 포함하는,상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 방법
7 7
제6항에 있어서,검증 모듈에 의해, 상기 광고 검색어에 의해 추천되는 추천 광고가 상기 사용자의 상황에 적합한지를 검증하는 단계; 및학습 모듈에 의해, 상기 광고 검색어에 대한 검증 결과를 기반으로 하는 학습에 의해 상기 데이터베이스에 상기 광고 추천 사례들을 갱신하는 단계를 더 포함하는,상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 검증하는 단계는, 상기 추천 광고에 따라 발생하는 매출 정보를 기반으로 상기 사용자의 상황에 따른 추천 광고를 검증하는 단계를 포함하고,상기 광고 추천 사례들을 갱신하는 단계는, 상기 추천 광고에 대한 상기 사용자의 피드백 데이터에 따라 상기 광고 추천 사례들을 갱신하는 단계를 포함하는,상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 방법
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제6항에 있어서,상기 다양한 상황 정보를 수집하고 분석하는 단계는, 상기 사용자와 관련된 지리정보, 날씨정보, 교통정보, 시간정보, 상기 사용자의 개인정보 및 상기 사용자가 광고를 추천받기 위해 입력한 검색어를 포함하는 상황 정보들을 수집하는 단계를 포함하는,상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 방법
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제6항에 있어서,상기 광고 검색어를 생성하는 단계는,상기 광고 추천 사례와 상기 다양한 상황 정보 간의 불일치되는 부분을 상기 수정 필요 부분으로 판별하는 단계; 및상기 수정 필요 부분을 상기 불일치되는 부분에 해당하는 상황 정보를 기반으로 수정하여 상기 광고 검색어를 생성하는 단계를 포함하는,상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 방법
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제6항 내지 제10항 중 어느 한 항에 기재된 상황인지 데이터의 사례학습기반 추론에 따른 광고추천 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
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패밀리정보가 없습니다
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