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보조정보를 이용하는 조건부 변분 오토인코더 기반의 협업 필터링 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019000410
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 개시에 의하면 보조정보(auxiliary information)를 이용하는 조건부 변분 오토인코더 기반의 협업 필터링(Conditional Variational Autoendocers for Collaborative Filtering: CVAE-CF)방법이 제공된다. 본 방법은, 희소 행렬 을 잠재변수 로 암호화하여 데이터를 요약하는 단계; 및 로부터 를 재구성하는 단계; 를 포함하고, 상기 재구성하는 단계는 재구성된 값과 원래 값의 차이 를 최소화하는 방향으로 학습될 수 있다.
Int. CL G06Q 30/02 (2012.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01)
CPC G06Q 30/0271(2013.01) G06Q 30/0271(2013.01) G06Q 30/0271(2013.01)
출원번호/일자 1020170100184 (2017.08.08)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0016236 (2019.02.18) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.08.08)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 문일철 대한민국 대전광역시 유성구
2 이원성 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 신우 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 *, *층(역삼동, 대아빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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		 2017.08.08 수리 (Accepted) 1-1-2017-0762426-98
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.10.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2017.11.13 수리 (Accepted) 1-1-2017-1122067-90
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.12.12 수리 (Accepted) 9-1-2017-0044826-59
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.09.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0663978-15
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.11.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1189056-25
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)		 2018.11.28 수리 (Accepted) 1-1-2018-1189041-41
8 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.01.07 수리 (Accepted) 1-1-2019-0014375-37
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
10 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination		 2019.04.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0044180-04
11 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.06.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0466471-93
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.07.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0683147-47
13 등록결정서
Decision to grant		 2019.12.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0940062-18
14 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
 2020.03.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-5006123-69
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨터 장치에 의해 수행되는 보조정보(auxiliary information)를 이용하는 조건부 변분 오토인코더 기반의 협업 필터링(Conditional Variational Autoendocers for Collaborative Filtering: CVAE-CF)방법으로서, 희소 행렬 을 잠재변수 로 암호화하여 데이터를 요약하는 단계; 및로부터 를 재구성하는 단계; 잠재 변수들(latent variation: z)의 집합(p(z))을 정하는 단계; 및보조 변수들(h)의 집합()을 정하는 단계를 포함하고, 파라미터 θ는 p의 모델 파라미터이고, 상기 재구성하는 단계는 재구성된 값과 원래 값의 차이 를 최소화하는 방향으로 학습되며, 상기 N은 사용자의 수이고, 상기 M은 아이템의 수이며, 상기 Y는 해당 사용자가 아이템을 구매한 이력이 있는지 여부를 표시하는 희소행렬이고,상기 K는 조건을 만족하는 상수인, 조건부 변분 오토인코더 기반의 협업 필터링 방법
2 2
컴퓨터 장치에 의해 수행되는 보조정보(auxiliary information)를 이용하는 조건부 변분 오토인코더 기반의 협업 필터링(Conditional Variational Autoendocers for Collaborative Filtering: CVAE-CF)방법으로서, 희소 행렬 에 대해 네거티브 예제 샘플링(negative example sampling)을 수행하는 단계;상기 네거티브 예제 샘플링이 수행된 상기 희소 행렬 을 잠재변수 로 암호화하여 데이터를 요약하는 단계; 로부터 를 재구성하는 단계;잠재 변수들(latent variation: z)의 집합(p(z))을 정하는 단계; 및보조 변수들(h)의 집합()을 정하는 단계를 포함하고, 파라미터 θ는 p의 모델 파라미터이고, 상기 재구성하는 단계는 재구성된 값과 원래 값의 차이 를 최소화하는 방향으로 학습되며상기 N은 사용자의 수이고, 상기 M은 아이템의 수이며, 상기 Y는 해당 사용자가 아이템을 구매한 이력이 있는지 여부를 표시하는 희소행렬이고,상기 K는 인, 조건부 변분 오토인코더 기반의 협업 필터링 방법
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삭제
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제2항에 있어서, 상기 방법은 암시적 피드백 변수들(implicit feedback variables: y)의 집합()를 정하는 단계를 더 포함하고, 하한(lower bound)은 이며, 데이터 관찰자(data observation) (X, Y) = 이고, 여기서 는 사용자 i에 대한 보조 정보이고, 는 사용자 i에 대한 내재적 피드백 벡터이며, D는 보조 정보의 차원(dimension)을 의미하고, z는 이고, h는 인, 보조정보를 이용하는 조건부 변분 오토인코더 기반의 협업 필터링 방법
5 5
제2항에 있어서, 상기 보조 변수들(h)은 보조 정보들(x) 및 암시적 피드백 변수들(y)과 모두 연관되는 보조정보를 이용하는 조건부 변분 오토인코더 기반의 협업 필터링 방법
6 6
제2항에 있어서, 희소 행렬 에 대해 네거티브 예제 샘플링(negative example sampling)을 수행하는 단계는 균등 분포 (uniform distribution) 기반의 random sampling을 수행하는 단계인 조건부 변분 오토인코더 기반의 협업 필터링 방법
7 7
컴퓨터 장치에 의해 수행되는 보조정보(auxiliary information)를 이용하는 조건부 변분 오토인코더 기반의 협업 필터링(Conditional Variational Autoendocers for Collaborative Filtering: CVAE-CF)방법으로서, 희소 행렬 에 대해 네거티브 예제 샘플링(negative example sampling)을 수행하는 단계;희소 행렬 을 잠재변수 로 암호화하여 데이터를 요약하는 단계; 로부터 를 재구성하는 단계; 를 포함하고, 보조 변수들(h)은 보조 정보들(x) 및 암시적 피드백 변수들(y)과 모두 연관되며 상기 보조 정보들(x) 및 상기 암시적 피드백 변수들(y)에 가중치를 둘 수 있고, 상기 재구성하는 단계는 재구성된 값과 원래 값의 차이 를 최소화하는 방향으로 학습되고, 보조 정보들(x) 및 암시적 피드백 변수들(y)에 가중치를 두어 수정된 목적함수는 인, 조건부 변분 오토인코더 기반의 협업 필터링 방법
8 8
삭제
9 9
컴퓨터 장치로서, 제1항, 제2항, 제4항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 실행하도록 동작 가능한 컴퓨터 장치
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하나 이상의 명령어가 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체로서, 상기 하나 이상의 명령어는 컴퓨터에 의해 실행되는 경우, 컴퓨터로 하여금 제1항, 제2항, 제4항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 실행하게 하는, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
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 과학기술정보통신부 한국과학기술원 SW컴퓨팅산업원천기술개발 점진적 기계학습 기반 자가진화(Self-Evolving) 에이전트 시뮬레이션을 이용한 사회변화 예측분석 기술 개발