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고객의 시간별 데이터 및 행동 데이터를 포함하는 로테이터에 기초하여 상기 고객의 향후 행동을 예측할 수 있는 고객의 미래 행동 예측 장치에 있어서,상기 로데이터를 입력받는 입력모듈;상기 입력모듈로부터 전달받은 로데이터를 가공하여 시간×행동으로 정의된 2차원 매트릭스를 생성하는 데이터 전처리모듈;상기 2차원 매트릭스에 HCNN(Horizontal Convolution Neural Network)을 적용하여 상기 고객의 시간별 행동특징인 제1 특징 매트릭스를 추출하는 제1 특징 추출모듈; 및상기 2차원 매트릭스에 VCNN(Vertical Convolution Neural Network)를 적용하여 상기 고객의 행동별 시간특징인 제2 특징 매트릭스를 추출하는 제2 특징 추출모듈;을 포함하는 고객의 미래 행동 예측 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 제1 특징 추출모듈은, 상기 2차원 매트릭스에 Horizontal 1D 컨벌루션을 수행하여 제1 특징맵을 생성한 후, 상기 제1 특징맵에 concatenation을 적용하여 제1 특징 매트릭스를 생성하는 것을 특징으로 하는 고객의 미래 행동 예측 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 제2 특징 추출모듈은, 상기 2차원 매트릭스에 Vertical 1D 컨벌루션을 수행하여 제2 특징맵을 생성한 후, 상기 제2 특징맵에 concatenation을 적용하여 제2 특징 매트릭스를 생성하는 것을 특징으로 하는 고객의 미래 행동 예측 장치
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청구항 1에 있어서,상기 제1 특징 매트릭스 및 제2 특징 매트릭스에 평탄화(flatten)를 적용하는 평탄화 모듈; 및상기 평탄화 모듈의 출력을 입력받아 상기 고객의 미래 행동을 추론하는 결정모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 고객의 미래 행동 예측 장치
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청구항 4에 있어서,상기 결정모듈의 활성화 함수(activation function)은 시그모이드 함수(sigmoid function)인 것을 특징으로 하는 고객의 미래 행동 예측 장치
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