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사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2023000680
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 사용자 질의 키워드 외에, 사용자 속성, 사용자와 관련된 기업 속성을 고려하여 적절한 관심 기업을 추천할 수 있는 사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 시스템 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 시스템은: 관심 기업의 검색을 위해 사용자가 입력한 질의 키워드, 상기 사용자와 관련된 사용자 속성 데이터, 및 상기 사용자가 소속된 기업의 기업 속성 데이터에서 키워드를 추출하여 검색 조건을 설정하도록 구성되는 검색 조건 설정 모듈; 상기 검색 조건과 대응되는 검색 벡터와 기업 속성 벡터 간의 유사도를 기반으로 상기 관심 기업을 검색하고, 상기 관심 기업에 관한 검색 결과를 출력하도록 구성되는 검색 모듈; 및 상기 검색 결과에 대한 사용자의 피드백에 따라 상기 검색 조건을 보정하여 최종 검색 질의 벡터를 생성하도록 구성되는 검색 질의 보정 모듈;을 포함한다.
Int. CL G06F 16/332 (2019.01.01) G06F 16/33 (2019.01.01) G06F 16/338 (2019.01.01) G06F 16/9535 (2019.01.01) G06F 16/31 (2019.01.01) G06F 16/28 (2019.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06F 16/3326(2013.01) G06F 16/3326(2013.01) G06F 16/3326(2013.01) G06F 16/3326(2013.01) G06F 16/3326(2013.01) G06F 16/3326(2013.01) G06F 16/3326(2013.01) G06F 16/3326(2013.01)
출원번호/일자 1020200173464 (2020.12.11)
출원인 주식회사 포인트테크놀러지스
등록번호/일자 10-2549006-0000 (2023.06.23)
공개번호/일자 10-2022-0083324 (2022.06.20) 문서열기
공고번호/일자 (20230627) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.11)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 포인트테크놀러지스 대한민국 경기도 용인시 수지구

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 권성현 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** 혜산빌딩 *층(시공특허법률사무소)
5 강일신 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층 혜산빌딩(양재동)(시공특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 포인트테크놀러지스 경기도 용인시 수지구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.12.11 수리 (Accepted) 1-1-2020-1348207-12
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.12.15 수리 (Accepted) 1-1-2020-1358366-42
3 보정요구서
Request for Amendment
2020.12.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0193213-65
4 [출원서 등 보정]보정서(납부자번호)
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment(Payer number)
2020.12.21 수리 (Accepted) 1-1-2020-1383858-80
5 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status
2021.04.13 수리 (Accepted) 1-1-2021-0428842-50
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.10.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0815584-23
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.12.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-1390150-18
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.12.23 수리 (Accepted) 1-1-2022-1390143-98
9 등록결정서
Decision to grant
2023.04.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0318686-47
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
관심 기업의 검색을 위해 사용자가 입력한 질의 키워드, 상기 사용자와 관련된 사용자 속성 데이터, 및 상기 사용자가 소속된 기업의 기업 속성 데이터에서 키워드를 추출하여 검색 조건을 설정하도록 구성되는 검색 조건 설정 모듈;상기 검색 조건과 대응되는 검색 벡터와 기업 속성 벡터 간의 유사도를 기반으로 상기 관심 기업을 검색하고, 상기 관심 기업에 관한 검색 결과를 출력하도록 구성되는 검색 모듈; 및상기 검색 결과에 대한 사용자의 피드백에 따라 상기 검색 조건을 보정하여 최종 검색 질의 벡터를 생성하도록 구성되는 검색 질의 보정 모듈;을 포함하는, 사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 검색 질의 보정 모듈은:상기 검색 결과에 대한 상기 사용자의 피드백 행동 패턴을 수집하도록 구성되는 사용자 행동 패턴 수집 모듈; 및상기 피드백 행동 패턴에 따라 가중치를 적용하여 상기 검색 조건을 보정하여 상기 최종 검색 질의 벡터를 생성하도록 구성되는 질의 벡터 보정 모듈;을 포함하는, 사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 피드백 행동 패턴은 상기 사용자가 상기 검색 결과에 머무르는 체류 시간, 상기 검색 결과 내에 연결된 링크 클릭, 상기 검색 결과에 대한 즐겨찾기 추가, 상기 검색 결과에서의 스크롤 이동, 상기 검색 결과에 대한 상기 사용자의 만족도 평가를 포함하고,상기 질의 벡터 보정 모듈은 상기 피드백 행동 패턴을 재귀적 인공신경망 모델로 학습하여 상기 가중치를 결정하고, 상기 가중치를 적용하여 상기 검색 조건을 보정하여 상기 최종 검색 질의 벡터를 생성하도록 구성되는, 사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 시스템
4 4
제2항에 있어서,상기 검색 조건 설정 모듈은 상기 사용자 속성 데이터와 상기 기업 속성 데이터 간의 충돌시, 설정되거나 상기 피드백 행동 패턴에 따라 보정된 가중치에 따라 충돌되는 사용자 속성 데이터와 기업 속성 데이터 중의 어느 하나를 선택하도록 구성되는, 사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 시스템
5 5
제4항에 있어서,상기 사용자 속성 데이터는 소속 기업명, 직무, 직위 및 업종을 포함하고, 상기 기업 속성 데이터는 산업군, 지역, 기업 규모 및 직원수를 포함하는, 사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 시스템
6 6
검색 조건 설정 모듈에 의해, 관심 기업의 검색을 위해 사용자가 입력한 질의 키워드, 상기 사용자와 관련된 사용자 속성 데이터, 및 상기 사용자가 소속된 기업의 기업 속성 데이터에서 키워드를 추출하여 검색 조건을 설정하는 단계;검색 모듈에 의해, 상기 검색 조건과 대응되는 검색 벡터와 기업 속성 벡터 간의 유사도를 기반으로 상기 관심 기업을 검색하고, 상기 관심 기업에 관한 검색 결과를 출력하는 단계; 및검색 질의 보정 모듈에 의해, 상기 검색 결과에 대한 사용자의 피드백에 따라 상기 검색 조건을 보정하여 최종 검색 질의 벡터를 생성하는 단계;를 포함하는, 사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 최종 검색 질의 벡터를 생성하는 단계는:사용자 행동 패턴 수집 모듈에 의해, 상기 검색 결과에 대한 상기 사용자의 피드백 행동 패턴을 수집하는 단계; 및질의 벡터 보정 모듈에 의해, 상기 피드백 행동 패턴에 따라 가중치를 적용하여 상기 검색 조건을 보정하는 단계;를 포함하는, 사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 피드백 행동 패턴은 상기 사용자가 상기 검색 결과에 머무르는 체류 시간, 상기 검색 결과 내에 연결된 링크 클릭, 상기 검색 결과에 대한 즐겨찾기 추가, 상기 검색 결과에서의 스크롤 이동, 상기 검색 결과에 대한 상기 사용자의 만족도 평가를 포함하고,상기 검색 조건을 보정하는 단계는 상기 피드백 행동 패턴을 재귀적 인공신경망 모델로 학습하여 상기 가중치를 결정하고, 상기 가중치를 적용하여 상기 검색 조건을 보정하는 단계를 포함하는, 사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 방법
9 9
제7항에 있어서,상기 검색 조건을 설정하는 단계는 상기 사용자 속성 데이터와 상기 기업 속성 데이터 간의 충돌시, 설정되거나 상기 피드백 행동 패턴에 따라 보정된 가중치에 따라 충돌되는 사용자 속성 데이터와 기업 속성 데이터 중의 어느 하나를 선택하는 단계를 포함하고,상기 사용자 속성 데이터는 소속 기업명, 직무, 직위 및 업종을 포함하고, 상기 기업 속성 데이터는 산업군, 지역, 기업 규모 및 직원수를 포함하는, 사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 방법
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제6항 내지 제9항 중 어느 한 항의 사용자 행동 기반 질의 벡터 자동 보정을 활용한 기업 검색 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.