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公开(公告)号：KR1020150045281A
公开(公告)日：2015-04-28
申请号：KR1020130124799
申请日：2013-10-18
Applicant: 경희대학교 산학협력단
Abstract: 본발명에따른신뢰도기반추천시스템의추천방법은먼저, 신뢰전파를위해신뢰네트워크에서둘 이상의허브를선택하고, 선택된둘 이상의허브를하나의노드와같이묶어추천스트럭처를구축한다. 그리고, 활성사용자와신뢰관계에있는신뢰노드중에서구축된추천스트럭처에포함된노드가존재하지않는경우, 구축된추천스트럭처를검색한다. 다음으로, 검색된추천스트럭처에포함된둘 이상의허브중에서추천인과연결된허브를검색한후, 활성사용자와추천스트럭처를연결하고, 추천스트럭처와추천인을연결한다. 활성사용자와추천인이추천스트럭처를통해연결되면, 추천인으로부터활성사용자로추천정보를전달한다.
Abstract translation: 基于信任的推荐系统的推荐方法包括从信任网络中选择两个或多个集线器用于置信传播; 绑定所选择的两个或多个集线器和一个节点以构建推荐器结构; 当在与主动用户具有信任关系的信任节点之间没有包括建立的推荐者结构中的节点时，搜索所建立的推荐者结构; 以及从包括在所搜索的推荐器结构中的两个或更多个集线器中搜索连接到推荐器的集线器。 推荐方法还包括将活动用户与推荐者结构相连接; 将推荐器结构与推荐器连接; 当活动用户和推荐者通过推荐者结构彼此连接时，从推荐者向推荐者发送推荐信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101430203B1
公开(公告)日：2014-09-23
申请号：KR1020120116946
申请日：2012-10-19
Applicant: 경희대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 유력 추천인을 이용한 경량화된 등급 예측 장치 및 그 방법에 대한 것이다. 유력 추천인을 이용한 경량화된 등급 예측 장치는 신뢰 행렬에 기초하여 하나 또는 둘 이상의 추천인의 차수(Degree)를 계산하는 차수 연산부, 계산된 하나 또는 둘 이상의 추천인의 차수에 K-쉘 분해(K-Shell Decomposotion)를 이용하여 상기 하나 또는 둘 이상의 추천인 각각에 대한 K-쉘 단계(K-Shell Level)를 계산하는 K-쉘 분해부 및 하나 또는 둘 이상의 추천인 각각에 대한 K-쉘 단계와 미리 설정된 문턱값(Threshold)를 비교하여 상기 문턱값보다 더 큰 값을 가지는 추천인의 추천의 평균을 계산하고, 상기 계산된 추천의 평균 및 상기 등급 행렬에 기초하여 예측된 등급을 생성하는 등급 예측부를 포함한다. 그리고 문턱값을 조절하여 연산의 복잡성 및 예측 범위와 예측의 정확도를 조절할 수 있다.
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公开(公告)号：KR101550884B1
公开(公告)日：2015-09-18
申请号：KR1020130124799
申请日：2013-10-18
Applicant: 경희대학교 산학협력단
Abstract: 본발명에따른신뢰도기반추천시스템의추천방법은먼저, 신뢰전파를위해신뢰네트워크에서둘 이상의허브를선택하고, 선택된둘 이상의허브를하나의노드와같이묶어추천스트럭처를구축한다. 그리고, 활성사용자와신뢰관계에있는신뢰노드중에서구축된추천스트럭처에포함된노드가존재하지않는경우, 구축된추천스트럭처를검색한다. 다음으로, 검색된추천스트럭처에포함된둘 이상의허브중에서추천인과연결된허브를검색한후, 활성사용자와추천스트럭처를연결하고, 추천스트럭처와추천인을연결한다. 활성사용자와추천인이추천스트럭처를통해연결되면, 추천인으로부터활성사용자로추천정보를전달한다.
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公开(公告)号：KR101430204B1
公开(公告)日：2014-08-14
申请号：KR1020120138104
申请日：2012-11-30
Applicant: 경희대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 높은 예측 범위를 효과적으로 성취할 수 있는 신뢰 네트워크의 척도 없음(Scale-freeness) 기반의 신뢰도 기반 추천 장치를 위한 추천인 검색 방법을 제공한다. 신뢰 전파를 위해 신뢰 네트워크에서 둘 이상의 허브를 선택하고, 선택된 둘 이상의 허브를 하나의 노드와 같이 묶어 키 스트럭처를 구축한다. 그리고 키 스트럭처에 포함된 둘 이상의 허브 중에서 추천인과 연결된 허브를 검색한 후, 액티브 사용자를 키 스트럭처에 연결하고, 검색된 허브를 통해 키 스트럭처와 추천인을 연결한다. 신뢰 네트워크는 척도 없는 네트워크(Scale-free Network)인 것을 특징으로 한다. 그리고 키 스트럭처의 임의의 노드에 의해 신뢰된 노드는 키 스트럭처에 의해 신뢰된 노드와 같이 여겨지는 것을 특징으로 한다.
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公开(公告)号：KR1020140070065A
公开(公告)日：2014-06-10
申请号：KR1020120138104
申请日：2012-11-30
Applicant: 경희대학교 산학협력단
Abstract: The present invention provides a method of searching a recommender for a trust-based recommendation system based on scale-freeness of a trust network, which is capable of effectively achieving a high prediction level. At least two hubs are selected from the trust network for the purpose of trust propagation and the selected at least two hubs are combined with one node to construct a key structure. After a hub, which relates to the recommender among the at least two hubs included in the key structure, is found out, an active user is connected to the key structure and the key structure and the recommender are connected to each other through the found hub. The trust network is a scale-free network. In addition, the node trusted by a certain node of the key structure is treated as the node trusted by the key structure.
Abstract translation: 本发明提供了一种基于信任网络的基于信任网络的基于信任的推荐系统来搜索能够有效地实现高预测级别的方法。 从信任网络中选择至少两个集线器用于信任传播，并且所选择的至少两个集线器与一个节点组合以构建密钥结构。 在关键结构中包括的至少两个集线器中的与推荐器有关的集线器之后，主动用户连接到键结构，键结构和推荐器通过所找到的集线器相互连接 。 信任网络是一个无规模的网络。 另外，由密钥结构的特定节点信任的节点被视为由密钥结构信任的节点。
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公开(公告)号：KR1020140050476A
公开(公告)日：2014-04-29
申请号：KR1020120116946
申请日：2012-10-19
Applicant: 경희대학교 산학협력단
Abstract: The present invention relates to an apparatus for lightweight rating prediction using an influential recommender and a method thereof. The apparatus for lightweight rating prediction using an influential recommender includes: a degree calculation unit for calculating the degree of one or two or more recommenders based on a reliable matrix; a K-shell decomposition unit for calculating a K-shell level for each of the one or two or more recommenders using K-shell decomposition for the calculated degree of the one or two or more recommenders; and a rating prediction unit for comparing the K-shell level for each of the one or two or more recommenders with a predetermined threshold to calculate the average of recommendations of a recommender having a larger value than the threshold, and creating a predicted rating based on the calculated average of recommendations and a rating matrix, wherein the complexity of operation and the accuracy of a prediction range and prediction can be controlled by adjusting the threshold. [Reference numerals] (210) Degree calculation unit; (220) K-shell decomposition unit; (230) Rating prediction unit; (AA) Reliable matrix; (BB) Rating matrix; (CC) User degree; (DD) K-shell step; (EE) Predicted rating
Abstract translation: 本发明涉及一种使用有影响力的推荐器进行轻量级评估的装置及其方法。 使用有影响力的推荐器的轻量级评估装置包括：度数计算单元，用于基于可靠矩阵计算一个或两个或多个推荐者的程度; K壳分解单元，用于针对所述一个或两个或更多个推荐者的计算程度使用K-shell分解来计算所述一个或两个或更多个推荐者中的每一个的K-壳级别; 以及评估预测单元，用于将所述一个或多个推荐者中的每一个的K-壳级别与预定阈值进行比较，以计算具有比阈值大的推荐器的推荐的平均值，并且基于 计算的推荐平均值和评级矩阵，其中可以通过调整阈值来控制操作的复杂度和预测范围和预测的精度。 （附图标记）（210）度计算单元; （220）K-壳分解装置; （230）评级预测单位; （AA）可靠矩阵; （BB）等级矩阵; （CC）用户学位; （DD）K壳步骤; （EE）预测评级
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