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선호도 반영 지식구조 모델링부(130), 메타 정보 지식구조 모델링부(120), 유사도 분석부(140), 컨텐츠 평가 예측부(150) 및 선호도 분석부(160)를 포함하는 다중 컨텐츠 평가 장치를 통한 지식구조를 이용한 다중 컨텐츠 평가 방법에 있어서,상기 선호도 반영 지식구조 모델링부를 통해, 사용자 기록에 포함된 선호도 정보를 기반으로 선호도가 반영된 사용자 지식구조를 구축하는 단계;상기 유사도 분석부를 통해, 상기 선호도가 반영되어 구축된 사용자 지식구조에 기초하여, 선호도 정보를 이용한 지식구조 기반의 사용자간 유사도를 분석하는 단계;상기 메타 정보 지식구조 모델링부를 통해 상기 다중 컨텐츠 데이터의 메타 정보에 대한 지식 구조를 구축하고, 상기 선호도 분석부를 통해, 상기 사용자 지식구조와의 관계도에 따라, 메타 정보에 대한 사용자 선호도를 분석하는 단계; 및상기 컨텐츠 평가 예측부를 통해, 상기 분석된 사용자 지식구조간 유사도 또는 메타 정보에 대한 사용자 선호도 중 적어도 하나에 기초하여, 신규 컨텐츠에 대응되는 사용자 적합성을 예측 평가하는 단계를 포함하며,상기 유사도를 분석하는 단계는,사용자별 지식구조를 매트릭스로 변환하고, 매트릭스간 코사인 유사도 분석을 통해, 상기 유사도를 평가하는 것을 특징으로 하는지식구조를 이용한 다중 컨텐츠 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 예측 평가하는 단계는,상기 컨텐츠 데이터의 클러스터링된 메타 정보를 이용하여 선정된 토픽별 사용자 선호도를 산출하고, 상기 토픽별 사용자 선호도에 따라 사용자 선호도에 대해 미리 산출된 예측 평가 정보를 조정하는 단계를 포함하는지식구조를 이용한 다중 컨텐츠 평가 방법
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제1항에 있어서, 상기 지식구조는 다중 컨텐츠 문서에 포함된 주요 키워드에 각각 대응되는 다수의 노드와, 노드간 의미의 근접성을 표시하는 다수의 링크로 표현되는 것을 특징으로 하는지식구조를 이용한 다중 컨텐츠 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 예측 평가하는 단계는,상기 신규 컨텐츠에 대한 추천 대상 사용자의 사용자 선호도를 예측하기 위해, 상기 신규 컨텐츠에 대한 평가 정보가 존재하는 사용자 그룹 내의 모든 사용자들에 대한 평가 정보와, 상기 추천 대상 사용자간 유사도를 총합 및 정규화하여 산출하는 단계를 더 포함하는지식구조를 이용한 다중 컨텐츠 평가 방법
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제2항에 있어서,상기 조정하는 단계는,지식구조 기반 사용자 유사도 또는 메타 정보에 대한 사용자 유사도 중 어느 하나에 기초하여, 상기 토픽별 사용자 선호도 예측을 조정하는 단계를 더 포함하는지식구조를 이용한 다중 컨텐츠 평가 방법
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지식구조를 이용한 다중 컨텐츠 평가 장치에 있어서,사용자 기록 및 다중 컨텐츠 데이터를 기반으로 상기 사용자 기록에 포함된 선호도가 반영된 사용자 지식구조를 구축하는 지식구조 구축부;상기 구축된 사용자 지식구조에 기초하여, 선호도 정보를 이용한 지식구조 기반의 사용자간 유사도를 분석하는 유사도 분석부;상기 다중 컨텐츠 데이터의 메타 정보에 대한 지식 구조를 구축하고, 상기 사용자 지식구조과의 관계도에 따라, 메타 정보에 대한 사용자 선호도를 분석하는 선호도 분석부;상기 분석된 사용자 지식구조간 유사도 또는 메타 정보에 대한 사용자 선호도 중 적어도 하나에 기초하여, 신규 컨텐츠에 대응되는 사용자 적합성을 예측 평가하는 평가 예측부; 및상기 평가에 따라 적합하다고 판단되는 상기 신규 컨텐츠를 사용자에게 추천 또는 제공하는 컨텐츠 관리부를 포함하며,상기 유사도 분석부는,사용자별 지식구조를 매트릭스로 변환하고, 매트릭스간 코사인 유사도 분석을 통해, 상기 유사도를 평가하는 것을 특징으로 하는 지식구조를 이용한 다중 컨텐츠 평가 장치
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선호도 반영 지식구조 모델링부(130), 메타 정보 지식구조 모델링부(120), 유사도 분석부(140), 컨텐츠 평가 예측부(150), 선호도 분석부(160) 및 컨텐츠 추천부(171)와 컨텐츠 제공부(172)를 구비하는 컨텐츠 관리부(170)를 포함하는 다중 컨텐츠 평가 장치를 통한 지식구조를 이용한 다중 컨텐츠 추천 방법에 있어서,상기 선호도 반영 지식구조 모델링부를 통해, 사용자 기록에 포함된 선호도 정보를 기반으로 선호도가 반영된 하는 사용자 지식구조를 구축하는 단계;상기 유사도 분석부를 통해, 상기 선호도가 반영되어 구축된 사용자 지식구조에 기초하여, 선호도 정보를 이용한 지식구조 기반의 사용자간 유사도를 분석하는 단계;상기 메타 정보 지식구조 모델링부를 통해 상기 다중 컨텐츠 데이터의 메타 정보에 대한 지식 구조를 구축하고, 상기 선호도 분석부를 통해, 상기 사용자 지식구조와의 관계도에 따라, 메타 정보에 대한 사용자 선호도를 분석하는 단계;상기 컨텐츠 평가 예측부를 통해, 상기 분석된 사용자 지식구조간 유사도 또는 메타 정보에 대한 사용자 선호도 중 적어도 하나에 기초하여, 신규 컨텐츠에 대응되는 사용자 적합성을 예측 평가하는 단계; 및상기 컨텐츠 관리부를 통해, 상기 평가에 따라 적합하다고 판단되는 상기 신규 컨텐츠를 사용자에게 추천 또는 제공하는 단계를 포함하며,상기 유사도를 분석하는 단계는,사용자별 지식구조를 매트릭스로 변환하고, 매트릭스간 코사인 유사도 분석을 통해, 상기 유사도를 평가하는 것을 특징으로 하는지식구조를 이용한 다중 컨텐츠 추천 방법
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