콘텐츠 추천을 위한 동적인 노이즈 제거 방법 및 콘텐츠 추천 시스템
    1.
    发明公开
    콘텐츠 추천을 위한 동적인 노이즈 제거 방법 및 콘텐츠 추천 시스템 审中-实审
    用于内容推荐的动态噪声消除方法和内容推荐系统

    公开(公告)号:KR1020170079423A

    公开(公告)日:2017-07-10

    申请号:KR1020150189979

    申请日:2015-12-30

    Abstract: 본발명은콘텐츠추천을위한동적인노이즈제거방법및 이방법을이용하는콘텐츠추천시스템에관한것이다. 상기방법은콘텐츠평가시점차이및 사용자가평가한콘텐츠의수 중적어도하나를가중치로반영하는단계, 각사용자별평점분포를계산하는단계와상기분포를소정값과비교하여노이즈데이터를제거하는단계를포함한다.

    Abstract translation: 本发明涉及用于内容推荐的动态噪声去除方法和使用该方法的内容推荐系统。 通过该方法包括将所述分配步骤中,计算每个用户等级分布反射的内容评价点的差异的最少数量的步骤中,和一个用户评价可以是普遍的重量的预定值而在去除噪声的数据 它包括。

    사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법 및 영화 추천 시스템
    3.
    发明公开
    사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법 및 영화 추천 시스템 审中-实审
    考虑用户属性的基于聚类的协同过滤方法和电影推荐系统

    公开(公告)号:KR1020170079429A

    公开(公告)日:2017-07-10

    申请号:KR1020150189989

    申请日:2015-12-30

    Abstract: 본발명은사용자속성을고려한클러스터링기반의협업필터링방법및 그방법을이용하는영화추천시스템에관한발명이다. 상기방법은제1 소정개수의상위영화타이틀에관한데이터를중심점으로이용하는단계, 상기중심점을기준으로클러스터링적용을하는단계와제2 소정개수의상위장르가많이포함된클러스터를선택하는단계를포함한다.

    Abstract translation: 本发明涉及考虑用户属性的基于聚类的协同过滤方法和使用该方法的电影推荐系统。 该方法包括使用关于第一预定数量的上部电影标题的数据作为中心点,基于中心点应用聚类,并且选择包含第二预定数量的较高类型的聚类 。

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