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복수의 사용자 행동 데이터 및 복수의 코스 속성 데이터를 수집하는 데이터 수집부;상기 수집된 복수의 사용자 행동 데이터를 학습하여 적어도 하나의 사용자 행동 특성을 추출하고, 상기 수집된 복수의 코스 속성 데이터를 학습하여 적어도 하나의 코스 속성 특성을 추출하며, 상기 추출된 적어도 하나의 사용자 행동 특성 및 상기 추출된 적어도 하나의 코스 속성 특성을 함께 학습하여 복수의 수강 과목에 대한 사용자의 수강 여부와 관련된 적어도 하나의 상호 작용 특성을 추출하는 딥러닝 모델 처리부; 및상기 추출된 적어도 하나의 상호 작용 특성에 기반하여 적어도 하나의 수강 과목을 추천하는 추천부를 포함하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 데이터 수집부는 복수의 사용자(user) 데이터, 복수의 직업(job) 데이터, 복수의 자격증(certificate) 데이터 및 복수의 언어(language) 데이터를 포함하는 상기 복수의 사용자 행동 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 데이터 수집부는 복수의 코스(course) 데이터 및 복수의 전공(major) 데이터를 포함하는 상기 복수의 코스 속성 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 딥러닝 모델 처리부는 상기 복수의 사용자 행동 데이터에 포함된 복수의 사용자(user) 데이터, 복수의 직업(job) 데이터, 복수의 자격증(certificate) 데이터 및 복수의 언어(language) 데이터를 제1 임베딩 벡터들로 변환하고, 상기 변환된 제1 임베딩 벡터들을 사용자 행동 네트워크(user behavior network, UBN)층에 입력하고, 상기 입력된 제1 임베딩 벡터들을 학습하여 상기 적어도 하나의 사용자 행동 특성을 추출하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 시스템
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제4항에 있어서,상기 딥러닝 모델 처리부는 상기 복수의 코스 속성 데이터에 포함된 복수의 코스(course) 데이터 및 복수의 전공(major) 데이터를 제2 임베딩 벡터들로 변환하고, 상기 변환된 제2 임베딩 벡터들을 코스 속성 네트워크(course attribution network, CAN)층에 입력하고, 상기 입력된 제2 임베딩 벡터들을 학습하여 상기 적어도 하나의 코스 속성 특성을 추출하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 시스템
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제5항에 있어서,상기 딥러닝 모델 처리부는 상기 추출된 적어도 하나의 사용자 행동 특성 및 상기 추출된 적어도 하나의 코스 속성 특성을 심층 신경 네트워크(deep neural network, DNN)층에 입력하고, 상기 입력된 적어도 하나의 사용자 행동 특성 및 상기 입력된 적어도 하나의 코스 속성 특성을 함께 학습하여 상기 적어도 하나의 상호 작용 특성을 추출하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 시스템
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제6항에 있어서,상기 딥러닝 모델 처리부는 상기 사용자 행동 네트워크(user behavior network, UBN)층과 상기 코스 속성 네트워크(course attribution network, CAN)층을 병렬 서브 네트워크(parallel sub-network)로 이용하고, 상기 병렬 서브 네트워크와 상기 심층 신경 네트워크(deep neural network, DNN)층을 연결하여 상기 심층 신경 네트워크(deep neural network, DNN)층을 예측 레이어(prediction layer)로 이용하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 딥러닝 모델 처리부는 상기 추출된 적어도 하나의 사용자 행동 특성 및 상기 추출된 적어도 하나의 코스 속성 특성을 함께 학습함에 있어서, 포인트 와이즈 함수(point wise) 함수의 네거티브 샘플링 비율을 제어하여 상기 적어도 하나의 상호 작용 특성을 추출함에 있어서, 딥러닝 모델의 포인트 와이즈(point wise) 오차를 감소시키는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 추천부는 상기 추출된 적어도 하나의 상호 작용 특성을 상기 적어도 하나의 수강 과목의 추천에 간접적으로 반영하는 암묵적 피드백(implicit feedback)에 기반하여 상기 적어도 하나의 수강 과목을 추천하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 추천부는 상기 적어도 하나의 수강 과목을 순위화하고, 상기 순위화된 적어도 하나의 수강 과목을 리스트화하여 상기 리스트화된 적어도 하나의 수강과목을 포함하는 추천 목록을 제공하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 시스템
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제10항에 있어서,상기 추천부는 상기 적어도 하나의 수강과목 중 사용자가 상호작용을 하지 않은 수강과목을 무작위로 선택하여 상기 적어도 하나의 수강 과목을 순위화하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 시스템
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데이터 수집부에서, 복수의 사용자 행동 데이터 및 복수의 코스 속성 데이터를 수집하는 단계;딥러닝 모델 처리부에서, 상기 수집된 복수의 사용자 행동 데이터를 학습하여 적어도 하나의 사용자 행동 특성을 추출하는 단계;상기 딥러닝 모델 처리부에서, 상기 수집된 복수의 코스 속성 데이터를 학습하여 적어도 하나의 코스 속성 특성을 추출하는 단계;상기 딥러닝 모델 처리부에서, 상기 추출된 적어도 하나의 사용자 행동 특성 및 상기 추출된 적어도 하나의 코스 속성 특성을 함께 학습하여 복수의 수강 과목에 대한 사용자의 수강 여부와 관련된 적어도 하나의 상호 작용 특성을 추출하는 단계; 및추천부에서, 상기 추출된 적어도 하나의 상호 작용 특성에 기반하여 적어도 하나의 수강 과목을 추천하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 방법
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제12항에 있어서,상기 복수의 사용자 행동 데이터 및 복수의 코스 속성 데이터를 수집하는 단계는,복수의 사용자(user) 데이터, 복수의 직업(job) 데이터, 복수의 자격증(certificate) 데이터 및 복수의 언어(language) 데이터를 포함하는 상기 복수의 사용자 행동 데이터를 수집하는 단계; 및복수의 코스(course) 데이터 및 복수의 전공(major) 데이터를 포함하는 상기 복수의 코스 속성 데이터를 수집하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 방법
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제12항에 있어서,상기 수집된 복수의 사용자 행동 데이터를 학습하여 적어도 하나의 사용자 행동 특성을 추출하는 단계는,상기 복수의 사용자 행동 데이터에 포함된 복수의 사용자(user) 데이터, 복수의 직업(job) 데이터, 복수의 자격증(certificate) 데이터 및 복수의 언어(language) 데이터를 제1 임베딩 벡터들로 변환하고, 상기 변환된 제1 임베딩 벡터들을 사용자 행동 네트워크(user behavior network, UBN)층에 입력하고, 상기 입력된 제1 임베딩 벡터들을 학습하여 상기 적어도 하나의 사용자 행동 특성을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 방법
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제14항에 있어서,상기 수집된 복수의 코스 속성 데이터를 학습하여 적어도 하나의 코스 속성 특성을 추출하는 단계는,상기 복수의 코스 속성 데이터에 포함된 복수의 코스(course) 데이터 및 복수의 전공(major) 데이터를 제2 임베딩 벡터들로 변환하고, 상기 변환된 제2 임베딩 벡터들을 코스 속성 네트워크(course attribution network, CAN)층에 입력하고, 상기 입력된 제2 임베딩 벡터들을 학습하여 상기 적어도 하나의 코스 속성 특성을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 방법
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제15항에 있어서,상기 추출된 적어도 하나의 사용자 행동 특성 및 상기 추출된 적어도 하나의 코스 속성 특성을 함께 학습하여 복수의 수강 과목에 대한 사용자의 수강 여부와 관련된 적어도 하나의 상호 작용 특성을 추출하는 단계는,상기 추출된 적어도 하나의 사용자 행동 특성 및 상기 추출된 적어도 하나의 코스 속성 특성을 심층 신경 네트워크(deep neural network, DNN)층에 입력하고, 상기 입력된 적어도 하나의 사용자 행동 특성 및 상기 입력된 적어도 하나의 코스 속성 특성을 함께 학습하여 상기 적어도 하나의 상호 작용 특성을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는딥러닝 기반 사용자 맞춤형 수강 과목 추천 방법
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