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음악 추천을 위한 연관성 분석 방법

  • 기술번호 : KST2014011426
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 본 발명은 음악 콘텐츠간의 연관성 분석을 통하여 음악 추천 성능을 향상시키기 위한 방법으로서, 더욱 상세하게는 사용자가 구매한 음악 콘텐츠간의 연관성 분석을 통하여 선호관련요소의 비중에 따라 가중치를 선호관련요소별 콘텐츠간 연관도에 부여하여 내용기반 추천 기법을 개선하고 구매 히스토리기반 협력적 추천 기법과 결합하여 음악 추천 성능을 높이는 방법에 관한 것이다. 이를 위하여 본 발명은 선호관련요소별 콘텐츠간 연관도를 추출하는 1단계; 히스토리기반 연관도를 추출하는 2단계; 선호관련요소별 콘텐츠간 가중치를 계산하여 내용기반 연관도를 계산하는 3단계; 히스토리 기반 연관도와 내용기반 연관도를 결합하여 연관그래프를 생성하는 4단계; 연관 그래프를 이용하여 음악 추천을 제공하는 5단계로 이루어진 것에 특징이 있다. 음악 추천, 연관성 분석, 선호관련요소, 연관 그래프
Int. CL G06Q 50/10A0 (2006.01)
CPC G06Q 50/10A0(2013.01)
출원번호/일자 1020090100455 (2009.10.21)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2011-0043369 (2011.04.27) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.10.21)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이수원 대한민국 서울특별시 서초구
2 이승화 대한민국 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 송경근 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로**길 ** (방배동) 기산빌딩 *층(엠앤케이홀딩스주식회사)

최종권리자

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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2009.10.21 수리 (Accepted) 1-1-2009-0645955-96
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2009.10.23 수리 (Accepted) 1-1-2009-0651605-17
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2011.04.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0233070-03
4 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2011.05.13 수리 (Accepted) 1-1-2011-0355772-16
5 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2011.11.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0692956-27
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2016.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2016-5110636-51
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번호 청구항
1 1
선호관련요소별 콘텐츠간 연관도를 추출하는 1단계; 히스토리기반 연관도를 추출하는 2단계; 선호관련요소별 콘텐츠간 가중치를 계산하여 내용기반 연관도를 계산하는 3단계; 히스토리 기반 연관도와 내용기반 연관도를 결합하여 연관그래프를 생성하는 4단계; 연관 그래프를 이용하여 음악 추천을 제공하는 5단계를 포함하는 음악 추천을 위한 연관성 분석 방법
2 2
제 1항에 있어서, 음악적 특징을 나타내는 음악 콘텐츠 내용기반 특징, 콘텐츠 구매자들의 특징을 나타내는 구매자 나이와 성별 등의 사용자 정보 및 콘텐츠의 기본 정보가 되는 앨범명, 가수 등의 메타정보를 사용자가 음악 콘텐츠를 구매하는데 영향을 미치는 선호관련요소로 정의하여 상호간의 연관도를 추출하는 단계를 포함하는 단계를 포함하는 음악 추천을 위한 연관성 분석 방법
3 3
제 1항에 있어서, 상기의 제 2 단계 수행 후, 구매한 히스토리를 기반으로 내용기반 연관성을 분석하여 콘텐츠의 구매에 있어서 각 선호관련요소가 얼마나 영향을 끼쳤는지 그 비중을 구하여 선호관련요소별 콘텐츠간 연관도 가중치를 구하는 단계를 포함하는 음악 추천을 위한 연관성 분석 방법
4 4
제 1항에 있어서, 상기의 제 3 단계 수행 후, 구매 히스토리 기반 연관도와 선호관련요소를 가중하여 계산된 내용기반 연관도를 반영비율 에 따라 결합하여 콘텐츠간 연관도를 구하고, 계산된 연관도를 바탕으로 연관 그래프를 도출하는 것을 특징으로 하는 단계를 포함하는 음악 추천을 위한 연관성 분석 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 아주대학교산학협력단 유비쿼터스컴퓨팅네트워크원천기반기술개발사업 학습에 의한 개인 맞춤형 WELL-BEING LIFE-CARE 서비스 기술개발