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설명 가능한 추천 시스템에 의해 수행되는 설명 가능한 추천 방법에 있어서, 사용자의 상품에 대한 데이터를 이용하여 지식 그래프 상의 노드들 사이의 감정 관계 정보를 파악하는 단계;상기 파악된 감정 관계 정보에 기초하여 지식 그래프를 임베딩하는 단계; 및 상기 임베딩을 통해 임의의 공간으로 매핑된 지식 그래프의 노드 및 간선들에 대해 강화학습을 기반으로 경로를 탐색하는 단계 를 포함하는 설명 가능한 추천 방법
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제1항에 있어서,상기 파악하는 단계는, 사용자의 텍스트 리뷰 및 사용자의 평점 데이터를 이용하여 지식 그래프 상의 사용자, 상품, 특징을 포함하는 노드들 사이의 감정 관계 정보를 파악하는 단계를 포함하는 설명 가능한 추천 방법
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제2항에 있어서,상기 파악하는 단계는, 상기 사용자의 평점 데이터를 사용하여 기 설정된 점수 범위 중 중간 점수를 기준으로 사용자의 평점 데이터가 상기 중간 점수보다 낮은 상품을 부정적인(negative) 관계, 상기 사용자의 평점 데이터가 상기 중간 점수보다 높은 상품을 긍정적인(positive) 관계, 상기 사용자의 평점 데이터가 상기 중간 점수와 동일한 상품을 중립적인(neutral) 관계로 간주하는 단계를 포함하는 설명 가능한 추천 방법
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제2항에 있어서,상기 파악하는 단계는, 상기 사용자의 텍스트 리뷰에 포함된 특징 언급 횟수가 기 설정된 언급 횟수 기준 이상에 해당되는 특징들을 사용자와 긍정적인 관계, 상기 특징 언급 횟수가 한번만 언급된 특징들을 부정적인 관계, 상기 특징 언급 횟수가 상기 기 설정된 언급 횟수 기준 이상에 해당되거나 상기 한번만 언급된 특징 이외의 나머지 특징들을 중립적인 관계로 간주하는 단계 를 포함하는 설명 가능한 추천 방법
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제2항에 있어서,상기 파악하는 단계는, 상기 사용자의 텍스트 리뷰를 문장 및 문법 형태에 기반하여 분석한 뒤, 감정 사전을 생성하고, 상기 생성된 감정 사전에 구성된 요소들 중 특정 요소가 1일 경우, 특징을 사용자와 긍정적인 관계, 상기 특정 요소가 -1일 경우 특징을 사용자와 부정적인 관계, 상기 특정 요소가 0일 경우, 특징을 중립적인 관계로 간주하는 단계 를 포함하는 설명 가능한 추천 방법
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제1항에 있어서,상기 임베딩하는 단계는,상기 파악된 감정 관계 정보에 기초하여 가중치를 적용하여 노드들 간의 감정 관계 정보를 반영하기 위한 노드들 간의 거리를 조절하는 단계를 포함하는 설명 가능한 추천 방법
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제6항에 있어서,상기 임베딩하는 단계는,상기 가중치를 통해 긍정적인 관계의 노드들에 대해서 기 설정된 기준 이상의 값의 가중치를 부여하여 임베딩 시 노드들 간 거리가 가까워지도록 생성하고, 부정적인 관계의 노드들에 대해서 기 설정된 기준 이하의 값의 가중치를 부여하여 임베딩 시 노드들 간의 거리가 멀어지도록 생성하는 단계를 포함하는 설명 가능한 추천 방법
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제1항에 있어서,상기 경로를 탐색하는 단계는, 강화학습에 따라 상태(state), 행동(action), 전이(transition)를 정의하고, 경로 탐색 시 긍정적인 관계에 있는 노드들을 탐색하는 경우에 추가적인 보상을 부여하는 정책에 기초하여 경로 탐색을 통해 상품을 추천하는 단계 를 포함하는 설명 가능한 추천 방법
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제1항에 있어서,상기 경로를 탐색하는 단계는, 강화학습에 따라 상태(state), 행동(action), 전이(transition)를 정의하고, 임베딩을 통해 임의의 공간으로 매핑된 지식 그래프에 생성된 경로의 마지막 노드가 상품일 경우 보상을 부여하는 정책과 상기 경로 탐색 시 긍정적인 관계에 있는 노드들을 탐색하는 경우에 추가적인 보상을 부여하는 정책에 기초하여 경로 탐색을 통해 상품을 추천하는 단계를 포함하는 설명 가능한 추천 방법
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제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 설명 가능한 추천 방법을 상기 설명 가능한 추천 시스템에 실행시키기 위해 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램
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설명 가능한 추천 시스템에 있어서, 사용자의 상품에 대한 데이터를 이용하여 지식 그래프 상의 노드들 사이의 감정 관계 정보를 파악하는 관계 파악부;상기 파악된 감정 관계 정보에 기초하여 지식 그래프를 임베딩하는 임베딩부; 및 상기 임베딩을 통해 임의의 공간으로 매핑된 지식 그래프의 노드 및 간선들에 대해 강화학습을 기반으로 경로를 탐색하는 경로 탐색부를 포함하는 설명 가능한 추천 시스템
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제11항에 있어서,상기 관계 파악부는, 사용자의 텍스트 리뷰 및 사용자의 평점 데이터를 이용하여 지식 그래프 상의 사용자, 상품, 특징을 포함하는 노드들 사이의 감정 관계 정보를 파악하는 것을 특징으로 하는 설명 가능한 추천 시스템
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제12항에 있어서,상기 관계 파악부는, 상기 사용자의 평점 데이터를 사용하여 기 설정된 점수 범위 중 중간 점수를 기준으로 사용자의 평점 데이터가 상기 중간 점수보다 낮은 상품을 부정적인(negative) 관계, 상기 사용자의 평점 데이터가 상기 중간 점수보다 높은 상품을 긍정적인(positive) 관계, 상기 사용자의 평점 데이터가 상기 중간 점수와 동일한 상품을 중립적인(neutral) 관계로 간주하고,상기 사용자의 텍스트 리뷰에 포함된 특징 언급 횟수가 기 설정된 언급 횟수 기준 이상에 해당되는 특징들을 사용자와 긍정적인 관계, 상기 특징 언급 횟수가 한번만 언급된 특징들을 부정적인 관계, 상기 특징 언급 횟수가 상기 기 설정된 언급 횟수 기준 이상에 해당되거나 상기 한번만 언급된 특징 이외의 나머지 특징들을 중립적인 관계로 간주하고,상기 사용자의 텍스트 리뷰를 문장 및 문법 형태에 기반하여 분석한 뒤, 감정 사전을 생성하고, 상기 생성된 감정 사전에 구성된 요소들 중 특정 요소가 1일 경우, 특징을 사용자와 긍정적인 관계, 상기 특정 요소가 -1일 경우 특징을 사용자와 부정적인 관계, 상기 특정 요소가 0일 경우, 특징을 중립적인 관계로 간주하는 것을 특징으로 하는 설명 가능한 추천 시스템
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제11항에 있어서,상기 임베딩부는,상기 가중치를 통해 긍정적인 관계의 노드들에 대해서 기 설정된 기준 이상의 값의 가중치를 부여하여 임베딩 시 노드들 간 거리가 가까워지도록 생성하고, 부정적인 관계의 노드들에 대해서 기 설정된 기준 이하의 값의 가중치를 부여하여 임베딩 시 노드들 간의 거리가 멀어지도록 생성하는 것을 특징으로 하는 설명 가능한 추천 시스템
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제11항에 있어서,상기 경로 탐색부는, 강화학습에 따라 상태(state), 행동(action), 전이(transition)를 정의하고, 경로 탐색 시 긍정적인 관계에 있는 노드들을 탐색하는 경우에 추가적인 보상을 부여하는 정책에 기초하여 경로 탐색을 통해 상품을 추천하는 것을 특징으로 하는 설명 가능한 추천 시스템
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