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축구 선수 추천 장치로서, 프로세서; 및상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 축구 경기와 관련된 복수의 변수를 포함하는 데이터 셋으로부터 포지션별 중요 변수를 추출하고, 상기 추출된 중요 변수에 대해 K-평균 군집 분석을 적용하여 포지션별 세부 역할을 분류하고, 세부 역할이 구분되는 세부 포지션의 출전 경기에서의 평균 평점을 이용하여 정의되는 가중치, 전체 경기 수 및 상기 세부 포지션의 출전 경기 수를 이용한 가중 연관 분석을 통해 선발 출전할 세부 포지션들을 추천하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 포함하는 축구 선수 추천 장치
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제1항에 있어서, 상기 K-평균 군집 분석에 따른 세부 역할의 수는 상기 포지션별로 다르게 결정되는 축구 선수 추천 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 제1 세부 포지션의 가중치, 전체 경기 수 및 상기 제1 세부 포지션의 출전 경기 수를 이용하여 상기 제1 포지션의 가중 지지도를 계산하고, 상기 제1 세부 포지션과 다른 세부 역할 또는 포지션을 갖는 제2 세부 포지션의 가중치, 상기 제1 세부 포지션의 출전 경기 수 및 상기 제1 세부 포지션과 상기 제2 세부 포지션의 동시 출전 경기 수를 이용하여 상기 제1 세부 포지션을 기준으로 한 상기 제2 세부 포지션의 가중 신뢰도를 계산하는 축구 선수 추천 장치
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제3항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 가중 지지도는 하나 이상의 세부 포지션들 각각의 가중치, 전체 경기 수 및 상기 하나 이상의 세부 포지션들의 동시 출전 경기 수를 이용하여 계산되며, 글로벌 최적화를 통해 가중 지지도가 미리 설정된 임계값을 초과하는 세부 포지션들의 트랜잭션 중 가장 많은 세부 포지션들을 포함하는 트랜잭션을 선택하고, 상기 선택된 트랜잭션에 포함된 세부 포지션들과 나머지 포지션들과의 가중 신뢰도를 계산하여 선발 출전할 세부 포지션들을 결정하는 축구 선수 추천 장치
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제3항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 로컬 최적화를 통해 가중 지지도가 가장 높은 하나의 세부 포지션을 선택하고, 상기 선택된 하나의 세부 포지션과의 가중 신뢰도가 높은 순으로 다른 세부 포지션들을 선택하여 선발 출전할 세부 포지션들을 결정하는 축구 선수 추천 장치
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제1항에 있어서, 상기 가중치는 상대 팀의 레벨에 따라 다르게 결정되는 축구 선수 추천 장치
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프로세서 및 메모리를 포함하는 장치에서 축구 선수를 추천하는 방법으로서, (a) 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 축구 경기와 관련된 복수의 변수를 포함하는 데이터 셋으로부터 포지션별 중요 변수를 추출하는 단계; (b) 상기 추출된 중요 변수에 대해 K-평균 군집 분석을 적용하여 포지션별 세부 역할을 분류하는 단계; 및(c) 세부 역할이 구분되는 세부 포지션의 출전 경기에서의 평균 평점을 이용하여 정의되는 가중치, 전체 경기 수 및 상기 세부 포지션의 출전 경기 수를 이용한 가중 연관 분석을 통해 선발 출전할 세부 포지션들을 추천하는 단계를 포함하는 축구 선수 추천 방법
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제7항에 있어서, 상기 K-평균 군집 분석에 따른 세부 역할의 수는 상기 포지션별로 다르게 결정되는 축구 선수 추천 방법
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제7항에 있어서,상기 (c) 단계는, 제1 세부 포지션의 가중치, 전체 경기 수 및 상기 제1 세부 포지션의 출전 경기 수를 이용하여 상기 제1 포지션의 가중 지지도를 계산하는 단계; 및상기 제1 세부 포지션과 다른 세부 역할 또는 포지션을 갖는 제2 세부 포지션의 가중치, 상기 제1 세부 포지션의 출전 경기 수 및 상기 제1 세부 포지션과 상기 제2 세부 포지션의 동시 출전 경기 수를 이용하여 상기 제1 세부 포지션을 기준으로 한 상기 제2 세부 포지션의 가중 신뢰도를 계산하는 단계를 포함하는 축구 선수 추천 방법
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제7항에 따른 방법을 수행하는 컴퓨터 판독 가능한 프로그램
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