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사용자들의 구입 여부 및 선호 여부 중 적어도 하나가 라벨링된 콘텐츠를 훈련 데이터로 수집하는 훈련 데이터 수집부;수집된 복수 개의 콘텐츠에 라벨링된 정보를 토대로 수집된 상기 복수 개의 콘텐츠를 상기 훈련 데이터로 가공하는 훈련 데이터 가공부; 및거리 함수의 학습을 위해 정의된 거리의 특정 형태에 포함된 파라미터를 가공된 상기 훈련 데이터를 토대로 결정하고, 학습된 상기 거리 함수를 출력하는 훈련부를 포함하며,상기 훈련 데이터 가공부는수집된 상기 복수 개의 콘텐츠에서 쌍으로 선택된 콘텐츠에 대한 상기 사용자들의 구매 횟수 또는 시청 횟수가 기설정된 문턱 값을 초과한 경우 상기 쌍으로 선택된 콘텐츠를 제1 쌍으로 만들고, 상기 기설정된 문턱 값을 초과하지 않은 경우 상기 쌍으로 선택된 콘텐츠를 제2 쌍으로 만들며, 만들어진 각 쌍에 대해 상기 사용자들의 구입 여부 및 선호 여부 중 적어도 하나에 따른 관련 횟수를 계산하고, 계산된 관련 횟수에 따라 상기 각 쌍을 반 결합 쌍 또는 결합 쌍으로 분류하며, 결합 쌍으로 분류된 각 쌍에 대응되는 관련 횟수를 토대로 가중치를 계산하고, 계산된 가중치를 결합 쌍으로 분류된 각 쌍에 부여하는 것인 거리 함수를 이용한 정합 시스템의 성능 향상 장치
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제1항에 있어서, 상기 훈련 데이터 가공부는 만들어진 각 쌍 중 계산된 관련 횟수가 기설정된 값인 쌍을 반 결합 쌍으로 분류하고, 계산된 관련 횟수가 상기 기설정된 값보다 큰 쌍을 결합 쌍으로 분류하며, 상기 훈련부는 계산된 관련 횟수에 따라 만들어진 각 쌍 중 결합 쌍으로 분류된 쌍에 대해 가중치를 사용할 수 있도록 하는 훈련을 수행하되, 결합 쌍에 부여된 가중치가 기설정된 기준 가중치 보다 높을 경우, 기설정된 기준 거리보다 작은 거리가 출력되도록 거리 학습하며 학습된 상기 거리 함수를 출력하는 것인 거리 함수를 이용한 정합 시스템의 성능 향상 장치
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제1항에 있어서, 가공된 상기 훈련 데이터(Z)는 수학식 1과 같이 반 결합 쌍(정합되어야 할 쌍이 아닌 것)과 결합 쌍(정합되어야 할 쌍인 것)으로 분류되고,[수학식 1]선형 계획법에서 최대 또는 최소가 되게 하려는 함수인 하나의 목적함수 f(Γ)는 수학식 2와 같으며,[수학식 2] 상기 훈련부는 상기 거리 함수 DΓ(zi)에 대해 상기 목적함수 f(Γ)를 최소화하는 파라미터 Γ를 구하는 것인 거리 함수를 이용한 정합 시스템의 성능 향상 장치
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사용자들의 구입 여부 및 선호 여부 중 적어도 하나가 라벨링된 콘텐츠를 훈련 데이터로 수집하는 단계;수집된 복수 개의 콘텐츠에 라벨링된 정보를 토대로 수집된 상기 복수 개의 콘텐츠를 상기 훈련 데이터로 가공하는 단계; 및거리 함수의 학습을 위해 정의된 거리의 특정 형태에 포함된 파라미터를 가공된 상기 훈련 데이터를 토대로 결정하고, 학습된 상기 거리 함수를 출력하는 단계를 포함하며,상기 가공하는 단계는,수집된 상기 복수 개의 콘텐츠에서 쌍으로 선택된 콘텐츠에 대한 상기 사용자들의 구매 횟수 또는 시청 횟수가 기설정된 문턱 값을 초과한 경우 상기 쌍으로 선택된 콘텐츠를 제1 쌍으로 만드는 단계;상기 기설정된 문턱 값을 초과하지 않은 경우 상기 쌍으로 선택된 콘텐츠를 제2 쌍으로 만드는 단계;만들어진 각 쌍에 대해 상기 사용자들의 구입 여부 및 선호 여부 중 적어도 하나에 따른 관련 횟수를 계산하고, 계산된 관련 횟수에 따라 상기 각 쌍을 반 결합 쌍 또는 결합 쌍으로 분류하는 단계; 및결합 쌍으로 분류된 각 쌍에 대응되는 관련 횟수를 토대로 가중치를 계산하고, 계산된 가중치를 결합 쌍으로 분류된 각 쌍에 부여하는 단계를 포함하는 것인 거리 함수를 이용한 정합 시스템의 성능 향상 방법
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제4항에 있어서,상기 분류하는 단계는,만들어진 각 쌍 중 계산된 관련 횟수가 기설정된 값인 쌍을 반 결합 쌍으로 분류하고, 계산된 관련 횟수가 상기 기설정된 값보다 큰 쌍을 결합 쌍으로 분류하는 단계를 포함하고, 상기 출력하는 단계는,계산된 관련 횟수에 따라 만들어진 각 쌍 중 결합 쌍으로 분류된 쌍에 대해 가중치를 사용할 수 있도록 하는 훈련을 수행하되, 결합 쌍에 부여된 가중치가 기설정된 기준 가중치 보다 높을 경우, 기설정된 기준 거리보다 작은 거리가 출력되도록 거리 학습하며 학습된 상기 거리 함수를 출력하는 단계를 포함하는 것인 거리 함수를 이용한 정합 시스템의 성능 향상 방법
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제4항에 있어서, 상기 출력하는 단계는,가공된 상기 훈련 데이터(Z)는 수학식 1과 같이 반 결합 쌍(정합되어야 할 쌍이 아닌 것)과 결합 쌍(정합되어야 할 쌍인 것)으로 분류되고,[수학식 1]선형 계획법에서 최대 또는 최소가 되게 하려는 함수인 하나의 목적함수 f(Γ)는 수학식 2와 같으며,[수학식 2] 상기 거리 함수 DΓ(zi)에 대해 상기 목적함수 f(Γ)를 최소화하는 파라미터Γ를 구하는 단계를 포함하는 것인 거리 함수를 이용한 정합 시스템의 성능 향상 방법
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