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公开(公告)号：KR101559459B1
公开(公告)日：2015-10-13
申请号：KR1020140155596
申请日：2014-11-10
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06Q50/10
CPC classification number: G06Q50/10
Abstract: 본발명은유저의기초적선호에기반한콘텐츠추천방법으로, 콘텐츠를숫자적인값으로벡터화하는단계; 상기벡터화된콘텐츠에기반하여유저를적어도하나의기초적선호도를갖는가상유저들로나누는단계; 상기가상유저들중에서타겟이용자와유사한가상이용자를찾아내고, 상기타겟유저의상기콘텐츠에대한선호도를계산하는협업필터링단계를포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种基于用户的基本偏好推荐内容的方法。 该方法包括：将内容向量化为数值的步骤; 基于所述向量化内容，将用户划分成具有至少一个基本偏好的虚拟用户的步骤; 以及协作过滤步骤，用于在所述虚拟用户之间寻找类似于目标用户的虚拟用户，并且计算所述目标用户的内容的偏好。 因此，本发明能够通过从与用户分离的偏好中推荐内容来提供更高性能的内容推荐方法。
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公开(公告)号：KR101552952B1
公开(公告)日：2015-09-14
申请号：KR1020140170533
申请日：2014-12-02
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: H04N21/258 , H04N21/266 , H04N21/475 , H04N21/45 , H04N21/25
CPC classification number: H04N21/258 , H04N21/251 , H04N21/25808 , H04N21/266 , H04N21/4532 , H04N21/4755
Abstract: 본 발명은 TV 채널 추천 방법을 개시하고 있다. 상기 방법은 사용자의 시청 시각 및 시청 채널 정보를 수신하는 단계, 상기 수신된 시청 시각 및 시청 채널 정보를 기반으로 특정 시간대의 적어도 하나의 시청 채널에 대한 시청 빈도를 저장하는 단계, 채널 추천 요청을 수신하는 단계, 상기 채널 추천 요청의 대상 시간대의 시청 채널에 대한 충성도를 지시하는 시청 패턴을 기반으로 생성되는 제 1 시청 빈도 조정값 및 상기 대상 시간대와 인접한 시간대의 시청 채널에 대한 시청 빈도 값을 기반으로 생성되는 제 2 빈도 조정 값 중 하나를 기반으로 상기 저장된 시청 빈도값을 조정하는 단계 및 상기 조정된 시청 빈도 값을 기반으로 추천 채널을 결정하는 단계를 포함한다.
Abstract translation: 公开了电视频道推荐方法。 该方法包括以下步骤：接收用户观看的观看时间和频道信息; 基于接收到的观看时间和频道信息，在特定时间内存储至少一个频道的观看频率; 接收频道推荐请求; 基于在观看模式中生成的第一观看频率控制值来控制所存储的观看频率值，以在频道推荐请求的目标时间中指示对观看频道的忠诚度，或基于生成的第二频率控制值 在与目标时间相邻的时间内观看频道的观看频率值; 以及基于所控制的观看频率值来确定推荐频道。
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公开(公告)号：KR101491627B1
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：KR1020130090407
申请日：2013-07-30
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06Q30/0278 , G06F17/2735 , G06F17/30616 , G06F17/30666
Abstract: 본 발명의 모바일 애플리케이션의 평점을 계산하기 위한 리뷰 정량화 방법은 애플리케이션의 리뷰 데이터를 수집하여 주요 키워드를 추출하는 키워드 추출 단계, 상기 추출된 주요 키워드를 적어도 하나의 평가지표로 세분화하여 평가지표별 키워드 사전을 생성하는 키워드 사전 생성 단계 및 상기 평가지표별 키워드 사전을 기반으로 대상 애플리케이션의 사용자 리뷰를 분석하여 애플리케이션 평점을 산출하는 평점 산출 단계를 포함한다. 따라서, 정성적 데이터인 애플리케이션 리뷰를 분석하여 사용자에게 정량적 정보를 제공할 수 있도록 하여, 구매 예정자는 모바일 애플리케이션에 대한 구체적인 평가를 보다 편리하게 판단할 수 있고, 상품에 대한 구매자들의 주요 의견을 구매예정자에게 효과적으로 전달할 수 있다.
Abstract translation: 用于量化移动应用评估的评价的方法包括：关键字提取步骤，通过收集应用的审阅数据来提取主要关键字; 关键词预生成步骤，通过将所提取的主要关键词细分为至少一个评价指标来生成针对每个评价指标的关键字词典; 以及评价计算步骤，通过基于每个评价指标的关键字词典分析目标应用的用户评价来计算应用评级。 因此，该方法可以通过分析作为定性数据的应用程序审查来向用户提供定量信息，使得潜在买家能够方便地确定移动应用程序的特定评估，并可有效地将买方的主要意见交付给潜在买家 。
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公开(公告)号：KR1020150006930A
公开(公告)日：2015-01-20
申请号：KR1020130080263
申请日：2013-07-09
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: H04N1/32
CPC classification number: H04N1/32021 , G06K9/6278
Abstract: 본 발명의 팩스 스팸 문서 차단 방법은 분석용 팩스 스팸 문서 집단과 분석용 팩스 일반 문서 집단 중 적어도 어느 하나를 토대로 스팸 분류 알고리즘을 생성하는 단계, 상기 스팸 분류 알고리즘을 이용하여 수신된 대상 팩스 문서가 스팸 문서인지 판별하는 판별 단계 및 판별 결과를 기반으로 상기 대상 팩스 문서의 출력 여부를 결정하는 출력 단계를 포함한다. 따라서, 팩스 스팸 시스템을 구현할 때에 불필요한 자원의 소모를 줄일 수 있고, 사용자의 업무 효율을 증가시키므로 생산성의 증가시킨다.
Abstract translation: 本发明涉及一种传真垃圾邮件文件封锁算法，更具体地说，涉及一种用于智能过滤所接收的传真垃圾邮件文档的方法。 根据本发明，用于阻止传真垃圾邮件文档的方法包括以下步骤：基于用于分析的传真文档组和用于分析的传真生成文档组中的至少一个生成垃圾邮件分类算法; 通过使用垃圾邮件分类算法来确定接收到的目标传真文档是否是垃圾邮件文档; 以及基于所确定的结果确定所述目标传真文档的输出。 因此，当实现传真垃圾邮件系统时，可以减少不必要的资源消耗，提高用户的工作效率，提高生产效率。
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公开(公告)号：KR101401175B1
公开(公告)日：2014-05-29
申请号：KR1020120155904
申请日：2012-12-28
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06K9/6221 , G06F17/12 , G06F17/2745
Abstract: The present invention relates to a method for text mining using a weighted TF technique wherein the method comprises the steps of: controlling a web search server to collect initial document data on internet (510); controlling a database to store the initial document data (520); and controlling a text mining server to cluster the stored initial document data by standard time unit for generating a document-word matrix and performing text mining. The initial document data includes information for the generated time. A TF value composing the document-word matrix has weighted values for the generated time.
Abstract translation: 本发明涉及一种使用加权TF技术的文本挖掘方法，其中该方法包括以下步骤：控制网页搜索服务器以收集互联网上的初始文档数据（510）; 控制数据库以存储初始文档数据（520）; 并且控制文本挖掘服务器以通过标准时间单位对存储的初始文档数据进行聚类，以生成文档字矩阵并执行文本挖掘。 初始文档数据包括生成时间的信息。 构成文档字矩阵的TF值具有生成时间的加权值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101266504B1
公开(公告)日：2013-05-24
申请号：KR1020120006633
申请日：2012-01-20
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/15 , G06F17/277
Abstract: PURPOSE: A method for extracting topic words from a set of documents using richness is provided to weigh and rank topic words by comparing coverage of documents for candidate topic words. CONSTITUTION: A user terminal extracts candidate topic words from a set of documents using a term extraction algorithm(S101). The user terminal generates groups of documents by grouping the documents related to each of topic words(S102). The user terminal searches documents related to each of topic words and obtains the search results(S103). The user terminal generates clusters of the search results by a clustering algorithm(S104). The clusters are assumed as sub topics of each topic word(S105). The user terminal calculates similarity among the clusters which make up the clusters of the sub topics of each topic word. [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S101) Extract one or more candidate topic words from a set of documents; (S102) Group documents of the document set corresponding to each of the extracted topic words; (S103) Search related documents with a query about an online search target set using each of the extracted topic words; (S104) Generate clusters by clustering the extracted related documents; (S105) Assume the clusters generated based on each topic word as sub topics of each topic word; (S106) Calculate similarity between clusters which make up clusters corresponding to the sub topics of each topic word and documents which make up documents grouped based on each topic word; (S107) Match a cluster most similar to each document with respect to topic word; (S108) Calculate richness scores using the number of matched clusters and the quantitative value of the similarity to the clusters; (S109) Arrange topic words based on the richness scores and select a predetermined number(N) of topic words from the highest score as final topic words
Abstract translation: 目的：提供一种使用丰富性从一组文档中提取主题词的方法，通过比较候选主题词的文档覆盖率来对主题词进行权重和排名。 构成：用户终端使用术语提取算法从一组文档中提取候选主题词（S101）。 用户终端通过对与每个主题词相关的文档进行分组来生成文档组（S102）。 用户终端搜索与每个主题词相关的文档并获得搜索结果（S103）。 用户终端通过聚类算法生成搜索结果的集群（S104）。 集群被假设为每个主题词的子主题（S105）。 用户终端计算构成每个主题词的子主题的集群的集群之间的相似度。 （附图标记）（AA）开始; （BB）结束; （S101）从一组文档中提取一个或多个候选主题词; （S102）对应于每个提取的主题词的文档集合的文档; （S103）使用每个提取的主题词搜索关于在线搜索目标集的查询的相关文档; （S104）通过聚类提取的相关文档生成集群; （S105）假设基于每个主题词生成的群集作为每个主题词的子主题; （S106）计算构成与每个主题词的子主题相对应的群集的群组之间的相似性，以及基于每个主题词分组的文档的组合; （S107）匹配与主题词最相似的每个文档的集群; （S108）使用匹配簇的数量和与簇的相似性的定量值来计算丰度度分数; （S109）基于丰富度分数排列主题词，并从最高分选择预定数量（N）个主题词作为最终主题词
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公开(公告)号：KR1020120110799A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：KR1020110028911
申请日：2011-03-30
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F9/45533 , G06F9/445 , G06F9/45558 , G06F17/3007
Abstract: PURPOSE: A pattern diversification system and a pattern diversification method using an intelligent agent are provided to apply an emotion model for generation of various emotion in the generation of the emotion model. CONSTITUTION: An input unit(10) receives IVA(Intelligent Virtual Agent) behavior data according to the input of a user. An IVA(20) classifies the IVA behavior data received from the input unit. The IVA extracts an IVA feature value stored in a storing unit(30) from the IVA behavior data. The IVA generates a regulation based on a learning result. [Reference numerals] (10) Input unit; (20) Virtual IVA; (30) Storing unit; (40) Output unit; (AA) VA feature value; (BB) VA behavior data
Abstract translation: 目的：提供一种使用智能代理的图案多样化系统和图案多样化方法，以在情感模型的产生中应用情感模型来产生各种情感。 构成：输入单元（10）根据用户的输入接收IVA（智能虚拟代理）行为数据。 IVA（20）对从输入单元接收的IVA行为数据进行分类。 IVA从IVA行为数据中提取存储在存储单元（30）中的IVA特征值。 IVA根据学习结果产生规定。 （附图标记）（10）输入单元; （20）虚拟IVA; （30）存储单元; （40）输出单元; （AA）VA特征值; （BB）VA行为数据
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公开(公告)号：KR101165310B1
公开(公告)日：2012-07-20
申请号：KR1020100054810
申请日：2010-06-10
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G01C21/34 , G01C21/26 , G08G1/0968
Abstract: 개시된 기술은 GPS 손실 데이터에 대한 경로 예측 방법에 관한 것이다. 실시예들 중에서, GPS(Global Positioning System) 손실 데이터에 대한 경로 예측 방법은 기 저장된 이동 경로 중 손실 경로-상기 손실 경로는 경로 정보가 손실된 구간인 손실 구간 및 경로 정보가 손실되지 않은 구간인 미 손실 구간을 포함함-와 실질적으로 동일한 좌표가 존재하는 이동 경로를 추출하는 단계; 상기 손실 경로와 상기 추출된 이동 경로 간의 유사도를 산출하는 단계; 및 상기 유사도를 기초로 상기 손실 구간에 대한 경로를 예측하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR101108670B1
公开(公告)日：2012-01-30
申请号：KR1020090072586
申请日：2009-08-07
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 제 1 사용자 단말과 타 사용자 단말과의 블루투스 통신 설정 상태에 대한 정보에 기초하여, 상기 제 1 사용자 단말과 타 사용자 단말과의 물리적 근접도를 측정하는 물리적 근접도 측정부, 상기 제 1 사용자 단말과 타 사용자 단말과의 통화 이력 및 문자 메시지 송수신 정보에 기초하여, 상기 제 1 사용자 단말과 타 사용자 단말과의 사회적 근접도를 측정하는 사회적 근접도 측정부 및 상기 측정된 물리적 근접도 및 사회적 근접도에 기초하여 상기 제 1 사용자 단말과 타 사용자 단말과의 전체 근접도를 산출하고, 상기 산출된 전체 근접도의 크기에 따라 상기 타 사용자 단말들에 대한 그룹을 설정하는 근접도 랭킹 산출부를 포함하는 그룹 마이닝 장치를 제공한다.
그룹 마이닝-
公开(公告)号：KR101093521B1
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：KR1020100050169
申请日：2010-05-28
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 개시된 기술은 연속적으로 발생하는 데이터의 패턴 분석 방법에 관한 것이다. 개시된 기술의 일 실시예에 따른 데이터의 패턴 분석 방법은 연속적으로 발생하는 데이터를 단위 블록으로 분할하는 단계; 상기 분할된 단위 블록-상기 단위 블록은 N(N>0 인 정수)번째 분할된 단위 블록임-의 데이터로부터 패턴을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 패턴을 패턴 모델 PM
N
-1 과 결합하여 새로운 패턴 모델 PM
N 을 생성하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 PM
N
-1 은 첫 번째 패턴부터 N-1번째 패턴까지 N-1개의 패턴이 결합되어 생성되는 패턴 모델이다.
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