公开(公告)号：KR101459537B1

公开(公告)日：2014-11-11

申请号：KR1020120150866

申请日：2012-12-21

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 이재훈 ,  윤효진 ,  장해 ,  김종권

IPC: G06Q50/00 ,  G06Q50/30

Abstract: 임의의 사용자가 선택을 할 때 다른 사용자의 견해에 영향을 받는, 즉 다른 사용자의 행동에 대해 의존성이 존재하는 trust 관계에 대한 정보를 추천 시스템에 적용한다. 본 발명에 따른 소셜 추천 방법은, 사용자와 아이템을 매핑하여 사용자-아이템 매트릭스를 형성하는 단계; 상기 사용자에 대하여 Jaccard Coefficient를 계산하여 계산된 Jaccard Coefficient가 미리 정한 임계값 이상인 경우 소셜 관계가 있는 것으로 판단하여 소셜 링크를 증가시키는 단계; 및 상기 사용자-아이템 매트릭스에 증가된 상기 소셜 링크를 추가하는 단계를 포함하며, Pearson Coefficient Correlation 방법을 사용하여 유사도를 평가하고 평가한 상기 유사도를 더 고려하여 상기 소셜 링크를 증가시킬 수 있다.

公开(公告)号：KR101442122B1

公开(公告)日：2014-10-07

申请号：KR1020120142841

申请日：2012-12-10

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 장해 ,  김종권

IPC: G06F17/00 ,  G06Q50/10

Abstract: 본 발명은 콘텐츠 추천 장치 및 방법에 대하여 개시한다. 본 발명의 일면에 따른 콘텐츠 추천 장치는, 멱함수(Power law) 분포를 갖는 온라인상의 콘텐츠 평점 데이터에서 사용자가 추천받고자 하는 제1 종류의 콘텐츠에 대응하는 평점 데이터를 수집하는 수집부, 수집된 평점 데이터 중에서 평가 횟수가 임계개수 이상이고 제1 종류의 콘텐츠에 평점을 매긴 사용자들의 평점 데이터를 선별하는 전처리부, 선별된 평점 데이터를 이용하여 사전에 매겨지지 않은 평점을 예측하고, 제1 종류의 콘텐츠에 대응되는 모든 추천대상 콘텐츠에 대해 모든 선별 대상 사용자의 평점 및 예측된 평점이 반영된 종합 평점 데이터를 산출하는 예측부, 그리고 산출된 종합 평점 데이터에서 추천대상 콘텐츠별 평점을 평균하고, 상기 모든 추천대상 콘텐츠 중 평균한 평점이 가장 높은 콘텐츠부터 기설정된 개수만큼 사용자에게 제공하는 추천부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

公开(公告)号：KR1020140087065A

公开(公告)日：2014-07-09

申请号：KR1020120150866

申请日：2012-12-21

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 이재훈 ,  윤효진 ,  장해 ,  김종권

IPC: G06Q50/00 ,  G06Q50/30

CPC classification number: G06Q50/01 ,  G06Q50/30

Abstract: When a certain user performs selection, information regarding a trust relationship affected by other user′s opinion, namely, having dependence on a behavior of other user, is applied to a recommendation system. A method for social recommendation according to the present invention comprises steps of mapping a user and an item to form a user-item matrix; calculating a Jaccard coefficient with respect to the user, determining that there is a social relationship when the calculated Jaccard coefficient is equal to or greater than a predetermined threshold value, and increasing a social link; and adding the increased social link to the user-item matrix. Similarity is evaluated by using a person coefficient correlation method, and the social link may be increased in further consideration of the evaluated similarity.

Abstract translation: 当某个用户执行选择时，关于受其他用户意见影响的信任关系的信息，即依赖于其他用户的行为的信息被应用于推荐系统。 根据本发明的社会推荐方法包括以下步骤：映射用户和项目以形成用户项目矩阵; 计算相对于用户的雅克卡系数，当所计算的雅可卡系数等于或大于预定阈值时确定存在社会关系，并增加社交链接; 并将增加的社交链接添加到用户项目矩阵。 通过使用人系数相关方法评估相似度，并且可以在进一步考虑所评估的相似性的情况下增加社交链接。

公开(公告)号：KR1020140084365A

公开(公告)日：2014-07-07

申请号：KR1020120142841

申请日：2012-12-10

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 장해 ,  김종권

IPC: G06F17/00 ,  G06Q50/10

CPC classification number: G06Q30/0282 ,  G06Q50/10

Abstract: The present invention discloses an apparatus and a method for recommending contents. An apparatus for recommending contents according to one aspect of the present invention includes a collecting unit for collecting score data corresponding to a first kind of contents desired to be recommended by a user from on-line content score data having a power law distribution; a prediction unit for predicting a score, which is not previously given by a matrix factorization scheme and a random bias scheme, based on the collected score data; and a recommendation unit for providing at least one of the first kind of contents having a high score by using the collected score data and the predicted score.

Abstract translation: 本发明公开了一种用于推荐内容的装置和方法。 根据本发明的一个方面的用于推荐内容的装置包括：收集单元，用于从具有幂律分布的在线内容分数数据中收集对应于期望由用户推荐的第一种内容的分数数据; 预测单元，用于基于所收集的分数数据预测以前未由矩阵分解方案和随机偏移方案给出的分数; 以及推荐单元，用于通过使用所收集的分数数据和预测得分来提供具有高分数的第一种内容中的至少一个。