| 1 |
1
상호 진화 연산을 이용하여 데이터를 추천하는 장치에서 수행하는 상호 진화 연산을 이용하여 데이터를 추천하는 방법에 있어서,제1 선택 항목에 대한 개체 성분을 추출하고, 상기 추출된 개체 성분에 기초하여 데이터 그룹화를 수행하고 상호 진화 연산을 위한 항목 초기화를 수행하는 단계;제1 추천 항목에 대한 평가를 입력받고, 상기 제1 추천 항목을 기초로 상기 제1 선택 항목과 상호 진화 연산을 수행해 제2 추천 항목을 생성하는 단계; 및상기 생성된 제2 추천 항목을 사용자에게 제공하는 단계를 포함하되,상기 제1 선택 항목에 대한 개체 성분을 추출하는 것은, 상기 항목의 특성을 나타내는 개체가 갖고 있는 실수값으로 개체값을 추출하고 상기 개체 성분을 속성 개체 및 그룹 개체로 분류하는 것을 특징으로 하고,상기 제1 추천 항목에 대한 평가를 입력받고, 상기 제1 추천 항목을 기초로 상기 제1 선택 항목과 상호 진화 연산을 수행해 제2 추천 항목을 생성하는 단계는,상기 제1 추천 항목에 대한 평가를 입력받고 입력된 평가를 기초로 선택 연산을 이용해 상기 선택 연산을 만족하는 제2 선택 항목을 추출하는 단계;소정의 확률값에 따라 상기 제2 선택 항목 중 일부인 제3 선택 항목은 검색 단계로 입력하고 상기 제2 선택 항목 중 나머지 일부인 제4 선택 항목은 교배 연산 단계로 입력한 후 상기 검색 단계로 입력되는 단계; 및입력된 상기 제3 선택 항목 및 제 4 선택 항목을 기초로 상기 검색 단계를 통해 상기 제2 추천 항목을 생성하는 단계를 포함하고,상기 교배 연산 단계는,BLX-α 교배 기법을 적용하여 상기 제4 선택 항목의 개체값 사이의 거리를 산출하고, 산출된 상기 개체값 사이의 거리를 기초로 상기 제4 선택 항목의 개체값으로 입력될 새로운 개체값의 범위를 산출하고 상기 새로운 개체값의 범위 중 선택된 두 개의 실수값을 상기 제4 선택 항목의 새로운 개체값으로 결정하는 것을 특징으로 하는 상호 진화 연산을 이용하여 데이터를 추천하는 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 제1 추천 항목의 개체 정보를 기초로 선택 연산을 이용해 상기 선택 연산을 만족하는 제2 선택 항목을 추출하는 단계는,상기 제1 추천 항목을 기초로 절단 선택 기법(Truncation Selection)을 사용하여 적어도 일정 수준의 적합도를 가지는 상기 제1 추천 항목을 상기 제2 선택 항목으로 추출하는 것을 특징으로 하는 상호 진화 연산을 이용하여 데이터를 추천하는 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 검색 단계는,데이터 베이스에서 상기 제3 선택 항목과 가장 유사도가 높은 그룹에 포함되는 상기 제3 선택 항목과 소정의 유사도를 가진 항목을 상기 제2 추천 항목으로 추출하는 것을 특징으로 하는 상호 진화 연산을 이용하여 데이터를 추천하는 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서, 상기 검색 단계는,데이터 베이스에서 상기 제4 선택 항목과 가장 유사도가 높은 그룹을 선택하고 상기 그룹에 포함되는 상기 제4 선택 항목과 소정의 유사도를 가진 항목을 상기 제2 추천 항목으로 추출하는 것을 특징으로 하는 상호 진화 연산을 이용하여 데이터를 추천하는 방법
|
| 5 |
5
상호 진화 연산을 이용하여 데이터를 추천하는 장치에 있어서,제1 선택 항목에 대한 개체 성분을 추출하는 성분 추출부;상기 성분 추출부에서 추출한 개체 성분에 기초하여 데이터 그룹화를 수행하는 데이터 그룹화부; 상기 제1 선택 항목 중 입력될 제1 추천 항목을 산출하는 인구 초기화부; 상기 인구 초기화부로부터 제공된 제1 추천 항목에 대한 평가를 출력하는 사용자 평가부; 및상기 인구 초기화부로부터 산출된 상기 제1 추천 항목과 상기 제1 선택 항목을 기초로 상호 진화 연산을 수행하여 제2 추천 항목을 산출하는 상호 진화 연산부를 포함하되,상기 성분 추출부는, 상기 항목의 특성을 나타내는 개체가 갖고 있는 실수값으로 개체값을 추출하고 상기 개체 성분을 속성 개체 및 그룹 개체로 분류하는 것을 특징으로 하고,상기 상호 진화 연산부는,상기 사용자 평가부에서 입력된 제1 추천 항목 및 상기 상호 진화 연산부에서 입력된 제2 추천 항목 중 적어도 하나를 기초로 사용자가 소정의 적합도를 갖는 제2 선택 항목을 산출하는 선택 연산부;상기 선택 연산부에서 산출된 상기 제2 선택 항목을 검색 단계로 입력되는 제3 선택 항목 및 교배 연산 단계로 입력되는 제4 선택 항목 중 적어도 하나의 선택 항목으로 분배하는 분배부;BLX-α 교배 기법을 적용하여 상기 분배부에서 산출된 상기 제4 선택 항목의 개체값 사이의 거리를 산출하고, 산출된 상기 개체값 사이의 거리를 기초로 상기 제4 선택 항목의 개체값으로 입력될 새로운 개체값의 범위를 산출하고 상기 새로운 개체값의 범위 중 선택된 두 개의 실수값을 상기 제4 선택 항목의 새로운 개체값으로 결정하는 교배 연산을 수행하는 교배 연산부; 및상기 교배 연산부에서 교배 연산이 수행된 제4 선택 항목 및 상기 제3 선택 항목을 검색하여 제2 추천 항목을 산출하고, 산출된 제2 추천 항목을 사용자에게 제공하는 검색부를 포함하는 것을 특징으로 하는 상호 진화 연산을 이용하여 데이터를 추천하는 장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서, 상기 선택 연산부는,상기 제1 추천 항목을 기초로 절단 선택 기법(Truncation Selection)을 사용하여 적어도 일정 수준의 적합도를 가지는 상기 제1 추천 항목을 상기 제2 선택 항목으로 추출하는 것을 특징으로 하는 상호 진화 연산을 이용하여 데이터를 추천하는 장치
|
| 7 |
7
제5항에 있어서, 상기 검색부는,데이터 베이스에서 상기 제3 선택 항목과 가장 유사도가 높은 그룹에 포함되는 상기 제3 선택 항목과 소정의 유사도를 가진 항목을 상기 제2 추천 항목으로 추출하는 것을 특징으로 하는 상호 진화 연산을 이용하여 데이터를 추천하는 장치
|
| 8 |
8
제5항에 있어서, 상기 검색부는,데이터 베이스에서 상기 제4 선택 항목과 가장 유사도가 높은 그룹을 선택하고 상기 그룹에 포함되는 상기 제3 선택 항목과 소정의 유사도를 가진 항목을 상기 제2 추천 항목으로 추출하는 것을 특징으로 하는 상호 진화 연산을 이용하여 데이터를 추천하는 장치
|
