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키워드 추천 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2014038230
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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 본 발명은 키워드 추천 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 키워드 추천 장치는, 문서 또는 사용자와 관련된 복수의 키워드 집합을 이용하여 상기 문서에 대한 복수의 후보 키워드를 설정하는 후보 키워드 설정부와, 설정된 상기 복수의 후보 키워드 각각에 대한 복수의 특징 벡터의 중요도 값을 연산하는 중요도 연산부와, 기 설정된 평가 척도를 기준으로 진화 알고리즘을 이용하여 상기 복수의 특징 벡터의 가중치를 연산하는 가중치 연산부와, 상기 복수의 후보 키워드 중에서 상기 복수의 특징 벡터의 중요도 값에 상기 가중치를 부여한 값이 기 설정된 순위 내에 포함되는 후보 키워드를 추천 키워드로 결정하는 추천 키워드 결정부를 포함한다.이와 같이 본 발명에 따르면, 진화 알고리즘을 이용하여 후보 키워드에 대한 가중치를 계산하여 키워드를 결정함으로써 사용자에게 최적의 키워드를 추천할 수 있다.
Int. CL G06F 17/20 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01) G06F 17/16 (2006.01)
CPC G06F 17/3064(2013.01) G06F 17/3064(2013.01) G06F 17/3064(2013.01)
출원번호/일자 1020120012622 (2012.02.08)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1382069-0000 (2014.03.31)
공개번호/일자 10-2013-0091392 (2013.08.19) 문서열기
공고번호/일자 (20140414) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.02.08)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황규백 대한민국 서울특별시 송파구
2 주상훈 대한민국 서울 용산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 찬란한컴퍼니 서울특별시 금천구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.02.08 수리 (Accepted) 1-1-2012-0101118-87
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.02.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0118307-88
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.04.12 수리 (Accepted) 1-1-2013-0320028-36
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.04.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0320027-91
5 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal		 2013.08.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0551215-76
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2013.10.10 수리 (Accepted) 1-1-2013-0914737-10
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.11.07 수리 (Accepted) 1-1-2013-1014967-62
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.11.07 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2013-1014966-16
9 등록결정서
Decision to grant		 2014.03.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0217182-46
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2016-5110636-51
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
문서 또는 사용자와 관련된 복수의 키워드 집합을 이용하여 상기 문서에 대한 복수의 후보 키워드를 설정하는 후보 키워드 설정부;설정된 상기 복수의 후보 키워드 각각에 대한 복수의 특징 벡터의 중요도 값을 연산하는 중요도 연산부;기 설정된 평가 척도를 기준으로 진화 알고리즘을 이용하여 상기 복수의 특징 벡터의 가중치를 연산하는 가중치 연산부; 및상기 복수의 후보 키워드 중에서 상기 복수의 특징 벡터의 중요도 값에 상기 가중치를 곱한 값이 기 설정된 순위 내에 포함되는 후보 키워드를 추천 키워드로 결정하는 추천 키워드 결정부를 포함하며,상기 복수의 키워드 집합은,상기 문서에 포함된 단어가 키워드로 설정된 문서 키워드 집합, 상기 문서에 대해 타 사용자에 의해 기 설정된 타 사용자 키워드 집합 및 다른 문서에 대해 동일 사용자에 의해 기 설정된 동일 사용자 키워드 집합 중 적어도 하나를 포함하며,상기 복수의 특징 벡터는,상기 문서 키워드 집합에 대응하는 특징 벡터, 상기 타 사용자 키워드 집합에 대응하는 특징 벡터, 상기 동일 사용자 키워드 집합에 대응하는 특징 벡터, 상기 복수의 후보 키워드의 출현 빈도 특징 벡터 및 상기 복수의 후보 키워드 간의 동시 출현 빈도 특징 벡터 중 적어도 하나를 포함하며,상기 복수의 후보 키워드의 출현 빈도 특징 벡터의 중요도 값(FTF(k))은 다음의 수학식을 이용하여 연산되는 키워드 추천 장치:여기서, 상기 문서 p에서 키워드 k가 출현하는 경우, Th(k, p)는 1의 값을 가지고, 이외의 경우에는 0의 값을 가지며, 상기 문서 p에서 학습 문서에 포함된 키워드 t가 출현하는 경우, Th(k, t)는 1의 값을 가지고, 이외의 경우에는 0의 값을 가진다
2 2
삭제
3 3
삭제
4 4
삭제
5 5
제1항에 있어서,상기 타 사용자 키워드 집합에 대응하는 특징 벡터의 중요도 값(IVRS(k))은 다음의 수학식을 이용하여 연산되는 키워드 추천 장치:여기서, 타 사용자가 키워드를 설정한 문서 p에서 키워드 k가 출현하는 경우, Th(k, p)는 1의 값을 가지고, 이외의 경우에는 0의 값을 가진다
6 6
제1항에 있어서,상기 동일 사용자 키워드 집합에 대응하는 특징 벡터의 중요도 값(IVUS(k))은 다음의 수학식을 이용하여 연산되는 키워드 추천 장치:여기서, 동일 사용자가 키워드를 설정한 문서 p에서 키워드 k가 출현하는 경우, Th(k, p)는 1의 값을 가지고, 이외의 경우에는 0의 값을 가진다
7 7
삭제
8 8
제1항에 있어서,상기 평가 척도는,조화 평균값(F1), 재현율, 정확률 중 적어도 하나를 포함하는 키워드 추천 장치
9 9
키워드 추천 장치를 이용한 문서에 대한 키워드 추천 방법에 있어서,상기 문서 또는 사용자와 관련된 복수의 키워드 집합을 이용하여 상기 문서에 대한 복수의 후보 키워드를 설정하는 단계;설정된 상기 복수의 후보 키워드 각각에 대한 복수의 특징 벡터의 중요도 값을 연산하는 단계;기 설정된 평가 척도를 기준으로 진화 알고리즘을 이용하여 상기 복수의 특징 벡터의 가중치를 연산하는 단계; 및상기 복수의 후보 키워드 중에서 상기 복수의 특징 벡터의 중요도 값에 상기 가중치를 곱한 값이 기 설정된 순위 내에 포함되는 후보 키워드를 추천 키워드로 결정하는 단계를 포함하며,상기 복수의 키워드 집합은,상기 문서에 포함된 단어가 키워드로 설정된 문서 키워드 집합, 상기 문서에 대해 타 사용자에 의해 기 설정된 타 사용자 키워드 집합 및 다른 문서에 대해 동일 사용자에 의해 기 설정된 동일 사용자 키워드 집합 중 적어도 하나를 포함하며,상기 복수의 특징 벡터는,상기 문서 키워드 집합에 대응하는 특징 벡터, 상기 타 사용자 키워드 집합에 대응하는 특징 벡터, 상기 동일 사용자 키워드 집합에 대응하는 특징 벡터, 상기 복수의 후보 키워드의 출현 빈도 특징 벡터 및 상기 복수의 후보 키워드 간의 동시 출현 빈도 특징 벡터 중 적어도 하나를 포함하며,상기 복수의 후보 키워드의 출현 빈도 특징 벡터의 중요도 값(FTF(k))은 다음의 수학식을 이용하여 연산되는 키워드 추천 방법:여기서, 상기 문서 p에서 키워드 k가 출현하는 경우, Th(k, p)는 1의 값을 가지고, 이외의 경우에는 0의 값을 가지며, 상기 문서 p에서 학습 문서에 포함된 키워드 t가 출현하는 경우, Th(k, t)는 1의 값을 가지고, 이외의 경우에는 0의 값을 가진다
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삭제
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삭제
12 12
삭제
13 13
제9항에 있어서,상기 타 사용자 키워드 집합에 대응하는 특징 벡터의 중요도 값(IVRS(k))은 다음의 수학식을 이용하여 연산되는 키워드 추천 방법:여기서, 타 사용자가 키워드를 설정한 문서 p에서 키워드 k가 출현하는 경우, Th(k, p)는 1의 값을 가지고, 이외의 경우에는 0의 값을 가진다
14 14
제9항에 있어서,상기 동일 사용자 키워드 집합에 대응하는 특징 벡터의 중요도 값(IVUS(k))은 다음의 수학식을 이용하여 연산되는 키워드 추천 방법:여기서, 동일 사용자가 키워드를 설정한 문서 p에서 키워드 k가 출현하는 경우, Th(k, p)는 1의 값을 가지고, 이외의 경우에는 0의 값을 가진다
15 15
삭제
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제9항에 있어서,상기 평가 척도는,조화 평균값(F1), 재현율, 정확률 중 적어도 하나를 포함하는 키워드 추천 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 숭실대학교 산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 모바일 플랫폼 기반 계획 및 학습 인지 모델 프레임워크 기술 개발