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소셜 사물 인터넷 환경에서 유사 사용자 추천 방법에서, 소셜 사물 인터넷 환경에서 사용자가 사용하는 데이터 유형, 데이터를 제공하는 사물 위치, 데이터를 사용한 날짜, 소셜 네트워크에서의 사용자 활동 내용을 포함하는 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계;수집한 데이터에서 사용자가 사용한 객체의 사용 빈도수, 사용 날짜, 사용 위치를 이용하여 사용자와 객체 간의 관계를 분석하는 사용자와 객체간 관계 분석 단계;수집한 데이터에서 사용자가 작성한 문서와 사용자가 스크랩한 문서를 분석하여 사용자의 소셜 행위를 분석하는 소셜 행위 분석 단계;상기 사용자와 객체간 관계 분석을 통해 사용자 간의 유사도 값을 계산하고, 상기 소셜 행위 분석을 통해 사용자 간의 유사도 값을 계산하고, 두 값을 합산하여 최종 유사도 값을 계산하는 유사도 계산 단계; 및최종 유사도 값이 높은 순서대로 유사 사용자를 선정하여 추천하는 사용자 추천 단계를 포함하는 소셜 사물 인터넷 환경에서 유사 사용자 추천 방법
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청구항 1에 있어서, 사용자와 객체간 관계 분석 단계에서, 사용자가 어떤 유형의 객체를 자주 사용한 정도를 나타낸 값을 행위 값이라고 할 때, 사용자가 사용한 모든 객체들의 행위 값을 계산하는 방식으로 사용자와 객체간 관계를 분석하는 것을 특징으로 하는 소셜 사물 인터넷 환경에서 유사 사용자 추천 방법
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청구항 2에 있어서,사용자가 해당 객체를 사용한 빈도수가 높을수록 행위 값을 증가시키고, 사용 날짜가 현재 시점으로부터 멀수록 행위 값을 감소시키는 것을 특징으로 하는 소셜 사물 인터넷 환경에서 유사 사용자 추천 방법
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청구항 3에 있어서, 은 사용자 i가 객체 d를 사용한 행위 값이고, K는 τ시점 동안 해당 객체를 사용한 빈도수이고, 는 해당 객체를 사용한 시점부터 현재까지 지난 일 수라고 할 때, (1)의 수학식으로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 소셜 사물 인터넷 환경에서 유사 사용자 추천 방법
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청구항 4에 있어서, 상기 수학식 (1)을 통해 계산된 행위 값을 기반으로 전체 사용자가 사용한 객체들의 사용 비중을 계산하는 객체 비중 계산 과정과, 각 사용자 별로 객체 사용 비중을 계산하는 사용자 비중 계산 과정을 수행하여 행위 값을 조정하는 방식으로 정규화하는 것을 특징으로 하는 소셜 사물 인터넷 환경에서 유사 사용자 추천 방법
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청구항 5에 있어서, P는 사용자의 전체 수일 때, 상기 수학식 (1)을 통해 계산된 행위 값을 기반으로, 상기 객체 비중 계산 과정을, (2)의 수학식으로 나타내고, m은 전체 객체의 수일 때, 상기 사용자 비중 계산 과정을, (3)의 수학식으로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 소셜 사물 인터넷 환경에서 유사 사용자 추천 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 소셜 행위 분석 단계에서, 사용자가 작성한 문서 및 사용자가 스크랩한 문서의 키워드를 추출하고, 각 키워드의 빈도수와 희소성에 비례하는 사용자의 관심도를 계산하는 방식으로 사용자의 소셜 행위를 분석하는 것을 특징으로 하는 소셜 사물 인터넷 환경에서 유사 사용자 추천 방법
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청구항 7에 있어서, 사용자 i가 작성한 문서에서 추출한 키워드 k의 값을 , 사용자 i가 가지고 있는 키워드 k에 대한 희소성 값을 라 할 때, 사용자의 관심도를, (6)의 수학식으로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 소셜 사물 인터넷 환경에서 유사 사용자 추천 방법
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청구항 8에 있어서, 은 사용자 i가 작성한 모든 문서에서 추출한 키워드들을 의미하며, 은 003c#키워드, 빈도 수003e#으로 정의하고, 은 스크랩한 문서 중 키워드 k의 빈도수 값이라고 할 때, (7)의 수학식으로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 소셜 사물 인터넷 환경에서 유사 사용자 추천 방법
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청구항 9에 있어서, TF-IDF 알고리즘을 사용하여 희소성 값을 계산하며, 는 사용자 i가 작성한 문서의 수라고 할 때, (8)의 수학식으로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 소셜 사물 인터넷 환경에서 유사 사용자 추천 방법
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청구항 1 내지 청구항 10 중 어느 한 청구항의 방법을 컴퓨터로 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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