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독자 신뢰 패턴 기반 문서 추천 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2020006650
  • 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 기존의 문서 추천 방법은 문서에 대한 개개인의 선호도 및 문서의 주제/의미 특징에 대한 통계 기법을 기반으로 하며, 따라서 근본적으로 문서의 주제와 문서 추천 방식이 깊은 연관성을 갖게 된다. 반면 본 발명은 주어진 문서 내 문장들에 대해 사용자가 보이는 신뢰도 패턴을 기반으로 하며, 사용자와 유사한 신뢰도 패턴을 보이는 독자 그룹이 신뢰하는 다른 문서와 신뢰하지 않는 문서, 사용자와 상반되는 신뢰도 패턴을 보이는 독자 그룹이 신뢰하는 다른 문서와 신뢰하지 않는 문서를 각각 선별하여 사용자에게 제공한다. 본 발명은 신뢰도 개념을 기준으로 문서를 분류하며 이를 통해 기존의 문서 특징 및 집단적 문서 선호도에 기반한 추천 시스템에 비해 다양한 주제의 문서를 동시에 사용자에게 제공하며, 다양한 독해 필요성 및 독해 상황에서 아직 독자에게 알려지지 않은(Unknown) 정보에 대해 추가적인 신뢰 추정 정보를 제공하고, 합리적인 문서 선택 과정을 보조할 수 있다.
Int. CL G06Q 10/10 (2012.01.01) G06F 40/00 (2020.01.01)
CPC G06Q 10/10(2013.01)G06Q 10/10(2013.01)
출원번호/일자 1020180152299 (2018.11.30)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0065640 (2020.06.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박종철 대전광역시 유성구
2 양원석 대전광역시 유성구
3 김정호 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-1201646-36
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
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번호 청구항
1 1
독자 신뢰 패턴 기반 문서 추천 방법에 있어서,사용자가 입력한 문서와 해당하는 문서 내의 각 문장에 대한 사용자의 신뢰도를 기반으로 사용자의 문장 별 신뢰도 패턴을 분석하고 사용자의 문장 신뢰도 패턴을 기반으로 복수 신뢰 패턴 기반 추천 문서 그룹을 선별하여 사용자에게 출력을 제공하는 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 복수 신뢰 패턴 기반 추천 문서 그룹은 하기 제1 항목 내지 제4 항목 중 하나 이상의 항목을 포함하는 방법
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제 1 항에 있어서,독자 신뢰 패턴 기반 문서 추천 방법은사용자로부터 추천 기준이 될 문서와 해당하는 문서 내 각 문장에 대한 사용자의 신뢰도를 입력받으며, 선택적으로 상기 신뢰 패턴 기반 복수 추천 문서 그룹 중 어떤 문서 그룹을 출력받고자 하는 지에 대한 정보를 입력받는 입력 단계(S310);주어진 문서 내, 사용자가 직접 신뢰도를 판단하여 제공한 각 문장과, 신뢰도 코퍼스 내 문장들을 비교하고 주어진 문서 내 문장 각각에 있어 신뢰도 코퍼스 내 문장 중 가장 유사도가 높은 문장을 선별하는 문장 유사도 측정 단계(S320);사용자 간의 신뢰도 패턴 유사도를 활용하여 사용자와 신뢰도 패턴이 유사한 독자 그룹과 사용자와 신뢰도 패턴이 상반되는 독자 그룹을 선별하는 독자 그룹 선별 단계(S330);특정 집단이 한 문서에 대해 보이는 집단 신뢰도 지표를 활용하여 사용자에게 제공할 추천 문서 그룹을 선별하는 문서 선별 단계(S340);선별된 문서를 사용자에게 출력 제공하는 출력 단계(S350);를 포함하는 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 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (EZBARO)(SW 스타랩)언어학적 분석 및 증거문서 자동 수집을 통한 신뢰도 분포 자동 예측 및 자동 증강(2018)