KR20220057271A - Method, device and computer progrma for recommending items for reinforcing intellectual property - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 컴퓨팅 장치를 이용한 아이템 추천 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 지적재산권 보강을 위한 유사 아이템 추천하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of recommending an item using a computing device, and more particularly, to a method of recommending a similar item for reinforcing intellectual property rights.
상표 출원에 있어서 지정상품은 상표권의 권리범위를 결정한다. 따라서, 출원인이 사용하려고 하는 상품이 상표권에 의하여 충분히 보호될 수 있도록 지정상품을 선정하는 것이 중요하다.In a trademark application, designated goods determine the scope of trademark rights. Therefore, it is important to select a designated product so that the product that the applicant intends to use can be sufficiently protected by the trademark right.
현행 상표법 하에서는 상표 출원인의 이익을 보호하기 위하여 다수의 지정상품을 출원할 수 있도록 하고 있다. 다만 출원 비용 및 관리 비용 상의 문제로 인해 일반적으로 적정 수의 지정상품을 지정하여 상표 출원 및 등록이 이루어진다.Under the current Trademark Act, a number of designated goods can be applied for in order to protect the interests of trademark applicants. However, due to problems in application and management costs, trademark applications and registrations are generally made by designating an appropriate number of designated products.
따라서, 제한된 수의 지정상품을 선정하면서도 출원인의 상표권의 보호범위가 충분히 확보될 수 있도록 하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 종래 상표 출원 시 변리사와 같은 전문가의 경험에 기초하여 다수의 지정상품을 선택하였다. Therefore, it is very important to select a limited number of designated products while ensuring that the protection scope of the applicant's trademark right can be sufficiently secured. Therefore, a number of designated products were selected based on the experience of experts such as patent attorneys when filing a prior trademark application.
그러나 상표 출원 관련 전문가들은 출원 절차와 관련한 법적 문제에 대한 전문가라는 점에서, 지정상품의 선택이 적절하지 못할 가능성이 충분히 존재한다. 따라서, 기존에 수집된 상표 출원의 데이터에 기초하여 지정상품의 추천 및 선택을 제공하는 방법에 관한 수요가 당업계에 존재한다.However, since experts related to trademark applications are experts on legal issues related to the application process, there is a sufficient possibility that the selection of designated products may not be appropriate. Accordingly, there is a need in the art for a method for providing recommendations and selection of designated products based on previously collected data of trademark applications.
본 개시는 전술한 배경기술에 대응하여 안출 된 것으로, 지정상품 추천 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present disclosure has been devised in response to the above background art, and an object of the present disclosure is to provide a method for recommending a designated product.
전술한 바와 같은 과제를 실현하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따라 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로세서로 하여금 이하의 단계들을 수행하게 하기 위한 명령들을 포함하며, 상기 단계들은: 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 단계; 제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템을 추출하는 단계; 및 상기 아이템 간의 상관 관계 데이터 및 상기 추출된 하나 이상의 아이템에 기초하여, 상기 제 1 아이템에 대한 추천 아이템 목록을 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.A computer program stored in a computer-readable storage medium is disclosed according to an embodiment of the present disclosure for realizing the above-described problems. The computer program includes instructions for causing one or more processors to perform the steps of: generating correlation data between items; extracting one or more items corresponding to the first item; and generating a list of recommended items for the first item based on the correlation data between the items and the extracted one or more items. may include
또한, 제 1 항에 있어서, 상기 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 단계는, 동일 메타 데이터에 대응되는 복수의 아이템들 간의 상관도를 증가시키는 단계; 를 포함할 수 있다.The method of
또한, 상기 메타 데이터는, 상표 출원 번호 또는 출원인 코드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In addition, the metadata may include at least one of a trademark application number and an applicant code.
또한, 상기 복수의 아이템 간의 상관도를 증가시키는 단계는, 상기 복수의 아이템 각각의 클래스를 인식하는 단계; 및 클래스가 상이한 아이템 간의 상관도를 증가시킬 때, 가중치를 부여하는 단계; 를 포함할 수 있다.In addition, increasing the correlation between the plurality of items may include: recognizing a class of each of the plurality of items; and when increasing the correlation between items of different classes, assigning weights; may include
또한, 상기 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 단계는, 유사한 하나 이상의 대표 데이터를 포함하는 대표 데이터 군을 생성하는 단계; 및 상기 대표 데이터 군에 대응되는 복수의 아이템들 간의 상관도를 증가시키는 단계; 를 포함할 수 있다.In addition, the generating of the correlation data between the items may include: generating a representative data group including one or more similar representative data; and increasing a degree of correlation between a plurality of items corresponding to the representative data group. may include
또한, 상기 대표 데이터군을 생성하는 단계는, 대표 데이터 군에 포함된 하나 이상의 대표 데이터 각각에 대한 유사도를 연산하는 단계; 및 상기 유사도에 기초하여, 상기 하나 이상의 대표 데이터 각각에 대응하는 가중치를 부여하는 단계; 를 포함할 수 있다.In addition, the generating of the representative data group may include: calculating a degree of similarity for each of one or more representative data included in the representative data group; and assigning a weight corresponding to each of the one or more representative data based on the degree of similarity; may include
또한, 상기 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 단계는, 아이템 데이터베이스에 포함된 복수의 아이템들 중 상관도를 증가시킬 아이템과 속성이 유사한 하나 이상의 아이템을 결정하는 단계; 및 상기 속성이 유사한 하나 이상의 아이템에 대하여 상관도를 증가시키는 단계; 를 포함할 수 있다.In addition, the generating of the correlation data between the items may include: determining one or more items having similar properties to an item to increase the correlation among a plurality of items included in the item database; and increasing the correlation with respect to one or more items having similar properties. may include
또한, 상기 속성이 유사한 하나 이상의 아이템을 결정하는 단계는, 상기 상관도를 증가시킬 아이템과 가장 유사한 아이템을 결정하는 단계; 및 상기 가장 유사한 아이템을 속성이 유사한 하나 이상의 아이템으로 결정하는 단계; 를 포함할 수 있다.In addition, the determining of the one or more items having similar properties may include: determining an item most similar to an item to increase the correlation; and determining the most similar item as one or more items having similar attributes. may include
또한, 상기 속성이 유사한 하나 이상의 아이템에 대하여 상관도를 증가시키는 단계는, 상기 상관도를 증가시킬 아이템과 상기 속성이 유사한 하나 이상의 아이템 각각 간의 유사도를 연산하는 단계; 및 상기 유사도에 기초하여, 상기 속성이 유사한 하나 이상의 아이템 각각에 대한 가중치를 부여하는 단계; 를 포함할 수 있다.In addition, the increasing of the correlation with respect to the one or more items having similar attributes may include: calculating a similarity between the item for which the correlation is to be increased and the one or more items having similar attributes; and assigning a weight to each of the one or more items having similar attributes based on the similarity level; may include
또한, 상기 하나 이상의 아이템은, 상기 상관 관계 데이터를 이용하여 연산된 상관도 벡터 간 거리에 기초하여 추출될 수 있다.Also, the one or more items may be extracted based on a distance between correlation vectors calculated using the correlation data.
또한, 상기 제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템은, 아이템 간 유사도 연산 모델을 이용하여 추출될 수 있다.Also, one or more items corresponding to the first item may be extracted using a similarity calculation model between items.
또한, 상기 상관 관계 데이터는, 압축 희소 행렬일 수 있다.Also, the correlation data may be a compressed sparse matrix.
또한, 상기 상관 관계 데이터는, 상기 아이템과 관련한 메타 데이터에 기초하여 생성된 예측 상관도 벡터를 포함할 수 있다.In addition, the correlation data may include a predicted correlation vector generated based on metadata related to the item.
또한, 상기 추천 아이템 목록을 생성하는 단계는, 제 1 아이템과 관련된 상관 관계 데이터를 인식하는 단계; 상기 제 1 아이템의 클래스 및 상기 제 1 아이템과의 사이에서 상관도가 존재하는 하나 이상의 아이템들 각각의 클래스를 인식하는 단계; 및 상기 제 1 아이템과 클래스가 다른 하나 이상의 아이템들에 대해 가중치를 부여하는 단계;를 포함할 수 있다.In addition, the generating of the list of recommended items may include: recognizing correlation data related to a first item; recognizing the class of the first item and the class of each of the one or more items for which a correlation exists between the class of the first item and the first item; and assigning weights to one or more items having different classes from the first item.
또한, 상기 추천 아이템 목록을 생성하는 단계는, 제 1 아이템과 관련된 상관 관계 데이터를 인식하는 단계; 상기 제 1 아이템의 클래스 및 상기 제 1 아이템과의 사이에서 상관도가 존재하는 하나 이상의 아이템들 각각의 클래스를 인식하는 단계; 및 상기 제 1 아이템의 클래스와 동일한 클래스를 갖는 하나 이상의 아이템들의 목록에 기초하여 상기 추천 아이템 목록을 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.In addition, the generating of the list of recommended items may include: recognizing correlation data related to a first item; recognizing the class of the first item and the class of each of the one or more items for which a correlation exists between the class of the first item and the first item; and generating the list of recommended items based on a list of one or more items having the same class as the class of the first item. may include
또한, 상기 추천 아이템 목록을 생성하는 단계는, 제 1 아이템과 관련된 상관 관계 데이터를 인식하는 단계; 상기 제 1 아이템의 클래스 및 상기 제 1 아이템과의 사이에서 상관도가 존재하는 하나 이상의 아이템들 각각의 클래스를 인식하는 단계; 및 상기 제 1 아이템의 클래스와 상이한 클래스를 갖는 하나 이상의 아이템들의 목록에 기초하여 상기 추천 아이템 목록을 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.In addition, the generating of the list of recommended items may include: recognizing correlation data related to a first item; recognizing the class of the first item and the class of each of the one or more items for which a correlation exists between the class of the first item and the first item; and generating the recommended item list based on a list of one or more items having a class different from that of the first item. may include
전술한 바와 같은 과제를 실현하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따라 컴퓨팅 장치가 개시된다. 상기 컴퓨팅 장치는, 프로세서; 및 메모리; 를 포함하고, 상기 프로세서는, 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하고, 제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템을 추출하고, 상기 아이템 간의 상관 관계 데이터 및 상기 추출된 하나 이상의 아이템에 기초하여, 상기 제 1 아이템에 대한 추천 아이템 목록을 생성할 수 있다.A computing device is disclosed according to an embodiment of the present disclosure for realizing the above-described problems. The computing device may include: a processor; and memory; including, wherein the processor generates correlation data between items, extracts one or more items corresponding to a first item, and based on the correlation data between the items and the extracted one or more items, the first A list of recommended items for the item may be generated.
본 개시에 따른 지정상품 추천 방법에 의하여, 현재 선택된 지정상품과 연관성이 높은 추천 아이템의 목록을 제공할 수 있다.According to the designated product recommendation method according to the present disclosure, it is possible to provide a list of recommended items highly related to the currently selected designated product.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 지정상품 추천 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 장치의 블록 구성도이다.
도 2는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 상관관계 데이터를 도시한다.
도 3은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 메타 데이터 및 대표 데이터를 도시한다.
도 4는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 아이템 및 아이템 클래스를 도시한다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 네트워크 함수를 나타낸 개략도이다.
도 6은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 추천 아이템 목록을 도시한다.
도 7은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 아이템 추천 방법을 수행하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 8은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 방법을 수행하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 9는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 10은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 대표 데이터 군을 생성하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 11은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 방법을 수행하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 12는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 상관도를 증가시킬 아이템과 속성이 유사한 하나 이상의 아이템을 결정하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 13은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 추천 아이템 목록을 생성하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 14는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 추천 아이템 목록을 생성하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 15는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 추천 아이템 목록을 생성하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 16은 본 개시의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경에 대한 간략하고 일반적인 개략도이다.1 is a block diagram of a computing device for performing a designated product recommendation method according to an embodiment of the present disclosure.
2 illustrates correlation data in accordance with some embodiments of the present disclosure.
3 illustrates metadata and representative data according to some embodiments of the present disclosure.
4 illustrates items and item classes in accordance with some embodiments of the present disclosure.
5 is a schematic diagram illustrating a network function according to an embodiment of the present disclosure;
6 illustrates a list of recommended items according to some embodiments of the present disclosure.
7 is a flowchart illustrating a process in which a processor performs an item recommendation method according to some embodiments of the present disclosure.
8 is a flowchart illustrating a process in which a processor performs a method of generating correlation data between items according to some embodiments of the present disclosure.
9 is a flowchart illustrating a process in which a processor generates correlation data between items according to some embodiments of the present disclosure.
10 is a flowchart illustrating a process in which a processor generates a representative data group according to some embodiments of the present disclosure.
11 is a flowchart illustrating a process in which a processor performs a method of generating correlation data between items according to some embodiments of the present disclosure.
12 is a flowchart illustrating a process in which a processor determines one or more items having similar attributes to an item to increase a correlation, according to some embodiments of the present disclosure.
13 is a flowchart illustrating a process in which a processor generates a list of recommended items according to some embodiments of the present disclosure.
14 is a flowchart illustrating a process in which a processor generates a list of recommended items according to some embodiments of the present disclosure.
15 is a flowchart illustrating a process in which a processor generates a list of recommended items according to some embodiments of the present disclosure.
16 is a simplified, general schematic diagram of an example computing environment in which embodiments of the present disclosure may be implemented.
다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 개시의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나, 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다.Various embodiments are now described with reference to the drawings. In this specification, various descriptions are presented to provide an understanding of the present disclosure. However, it is apparent that these embodiments may be practiced without these specific descriptions.
본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정(procedure), 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있다. 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화 될 수 있다. 일 컴포넌트는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통해 전송되는 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.The terms “component,” “module,” “system,” and the like, as used herein, refer to a computer-related entity, hardware, firmware, software, a combination of software and hardware, or execution of software. For example, a component can be, but is not limited to being, a process running on a processor, a processor, an object, a thread of execution, a program, and/or a computer. For example, both an application running on a computing device and the computing device may be a component. One or more components may reside within a processor and/or thread of execution. A component may be localized within one computer. A component may be distributed between two or more computers. In addition, these components can execute from various computer readable media having various data structures stored therein. Components may communicate via a network such as the Internet with another system, for example via a signal having one or more data packets (eg, data and/or signals from one component interacting with another component in a local system, distributed system, etc.) may communicate via local and/or remote processes depending on the data being transmitted).
더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.In addition, the term “or” is intended to mean an inclusive “or” rather than an exclusive “or.” That is, unless otherwise specified or clear from context, "X employs A or B" is intended to mean one of the natural implicit substitutions. That is, X employs A; X employs B; or when X employs both A and B, "X employs A or B" may apply to either of these cases. It should also be understood that the term “and/or” as used herein refers to and includes all possible combinations of one or more of the listed related items.
또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 다만, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.Also, the terms "comprises" and/or "comprising" should be understood to mean that the feature and/or element in question is present. However, it should be understood that the terms "comprises" and/or "comprising" do not exclude the presence or addition of one or more other features, elements and/or groups thereof. Also, unless otherwise specified or unless it is clear from context to refer to a singular form, the singular in the specification and claims should generally be construed to mean “one or more”.
그리고, "A 또는 B 중 적어도 하나"이라는 용어는, "A만을 포함하는 경우", "B 만을 포함하는 경우", "A와 B의 구성으로 조합된 경우"를 의미하는 것으로 해석되어야 한다. And, the term "at least one of A or B" should be interpreted as meaning "when including only A", "when including only B", and "when combined with the configuration of A and B".
당업자들은 추가적으로 여기서 개시된 실시예들과 관련되어 설명된 다양한 예시적 논리적 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 수단들, 로직들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합들로 구현될 수 있음을 인식해야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호교환성을 명백하게 예시하기 위해, 다양한 예시적 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 수단들, 로직들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능성 측면에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전반적인 시스템에 부과된 특정 어플리케이션(application) 및 설계 제한들에 달려 있다. 숙련된 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션들을 위해 다양한 방법들로 설명된 기능성을 구현할 수 있다. 다만, 그러한 구현의 결정들이 본 개시내용의 영역을 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.Those skilled in the art will further appreciate that the various illustrative logical blocks, configurations, modules, circuits, means, logics, and algorithm steps described in connection with the embodiments disclosed herein may be implemented in electronic hardware, computer software, or combinations of both. It should be recognized that they can be implemented with To clearly illustrate this interchangeability of hardware and software, various illustrative components, blocks, configurations, means, logics, modules, circuits, and steps have been described above generally in terms of their functionality. Whether such functionality is implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system. Skilled artisans may implement the described functionality in varying ways for each particular application. However, such implementation decisions should not be interpreted as causing a departure from the scope of the present disclosure.
제시된 실시예들에 대한 설명은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예 들로 한정되는 것이 아니다. 본 발명은 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다. Descriptions of the presented embodiments are provided to enable those skilled in the art to use or practice the present invention. Various modifications to these embodiments will be apparent to those skilled in the art of the present disclosure. The generic principles defined herein may be applied to other embodiments without departing from the scope of the present disclosure. Therefore, the present invention is not limited to the embodiments presented herein. This invention is to be interpreted in its widest scope consistent with the principles and novel features presented herein.
본 개시에서 네트워크 함수와 인공 신경망 및 뉴럴 네트워크(neural network)는 상호교환 가능하게 사용될 수 있다. In the present disclosure, a network function, an artificial neural network, and a neural network may be used interchangeably.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 지정상품 추천 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 장치의 블록 구성도이다.1 is a block diagram of a computing device for performing a method for recommending a designated product according to an embodiment of the present disclosure.
도 1에 도시된 컴퓨팅 장치(100)의 구성은 간략화 하여 나타낸 예시일 뿐이다. 본 개시의 일 실시예에서 컴퓨팅 장치(100)는 컴퓨팅 장치(100)의 컴퓨팅 환경을 수행하기 위한 다른 구성들이 포함될 수 있고, 개시된 구성들 중 일부만이 컴퓨팅 장치(100)를 구성할 수도 있다. The configuration of the
컴퓨팅 장치(100)는 프로세서(110) 및 메모리(120)를 포함할 수 있다.The
프로세서(110)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 컴퓨팅 장치의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치 (GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 데이터 분석, 딥러닝을 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 메모리(130)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 개시의 일 실시예에 따른 기계 학습을 위한 데이터 처리를 수행할 수 있다. 본 개시의 일실시예에 따라 프로세서(110)는 신경망의 학습을 위한 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(110)는 딥러닝(DL: deep learning)에서 학습을 위한 입력 데이터의 처리, 입력 데이터에서의 피처 추출, 오차 계산, 역전파(backpropagation)를 이용한 신경망의 가중치 업데이트 등의 신경망의 학습을 위한 계산을 수행할 수 있다. 프로세서(110)의 CPU, GPGPU, 및 TPU 중 적어도 하나가 네트워크 함수의 학습을 처리할 수 있다. 예를 들어, CPU 와 GPGPU가 함께 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 개시의 일 실시예에서 복수의 컴퓨팅 장치의 프로세서를 함께 사용하여 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에서 수행되는 컴퓨터 프로그램은 CPU, GPGPU 또는 TPU 실행가능 프로그램일 수 있다.The
본 개시의 일 실시예에 따르면, 메모리(120)는 프로세서(110)가 생성하거나 결정한 임의의 형태의 정보 및 통신부(미도시)가 수신한 임의의 형태의 정보를 저장할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따르면, 메모리(120)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 인터넷(internet) 상에서 상기 메모리(120)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다. 전술한 메모리에 대한 기재는 예시일 뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따른 통신부(미도시)는 공중전화 교환망(PSTN: Public Switched Telephone Network), xDSL(x Digital Subscriber Line), RADSL(Rate Adaptive DSL), MDSL(Multi Rate DSL), VDSL(Very High Speed DSL), UADSL(Universal Asymmetric DSL), HDSL(High Bit Rate DSL) 및 근거리 통신망(LAN) 등과 같은 다양한 유선 통신 시스템들을 사용할 수 있다. A communication unit (not shown) according to an embodiment of the present disclosure includes a Public Switched Telephone Network (PSTN), x Digital Subscriber Line (xDSL), Rate Adaptive DSL (RADSL), Multi Rate DSL (MDSL), VDSL ( A variety of wired communication systems such as Very High Speed DSL), Universal Asymmetric DSL (UADSL), High Bit Rate DSL (HDSL), and Local Area Network (LAN) can be used.
또한, 본 명세서에서 제시되는 통신부(미도시)는 CDMA(Code Division Multi Access), TDMA(Time Division Multi Access), FDMA(Frequency Division Multi Access), OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multi Access), SC-FDMA(Single Carrier-FDMA) 및 다른 시스템들과 같은 다양한 무선 통신 시스템들을 사용할 수 있다. In addition, the communication unit (not shown) presented herein is CDMA (Code Division Multi Access), TDMA (Time Division Multi Access), FDMA (Frequency Division Multi Access), OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multi Access), SC-FDMA ( A variety of wireless communication systems can be used, such as Single Carrier-FDMA) and other systems.
본 개시에서 통신부(미도시)는 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 단거리 통신망(PAN: Personal Area Network), 근거리 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 네트워크는 공지의 월드와이드웹(WWW: World Wide Web)일 수 있으며, 적외선(IrDA: Infrared Data Association) 또는 블루투스(Bluetooth)와 같이 단거리 통신에 이용되는 무선 전송 기술을 이용할 수도 있다.In the present disclosure, the communication unit (not shown) may be configured regardless of its communication mode, such as wired and wireless, and may be composed of various communication networks such as a short-range network (PAN: Personal Area Network) and a local area network (WAN: Wide Area Network). can In addition, the network may be a well-known World Wide Web (WWW), and may use a wireless transmission technology used for short-range communication, such as infrared (IrDA) or Bluetooth (Bluetooth).
본 명세서에서 설명된 기술들은 위에서 언급된 네트워크들뿐만 아니라, 다른 네트워크들에서도 사용될 수 있다.The techniques described herein may be used in the networks mentioned above, as well as in other networks.
도 2는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 상관관계 데이터를 도시한다.2 illustrates correlation data in accordance with some embodiments of the present disclosure.
상관관계 데이터(200)는, 임의의 아이템들 간의 상관도(220) 정보를 포함할 수 있다. 상관관계 데이터(200)는 하나의 클래스 또는 복수의 클래스에 속한 아이템들 간의 상관도 정보를 포함할 수 있다. 상관관계 데이터(200)는 복수의 상관도 정보를 포함하는 2차원 이상의 행렬로써 표현될 수 있다.The
본 개시에 있어서 상관도는, 복수의 아이템이 이전 시점 동안 동일한 사실 또는 이벤트에 관련되어온 정도를 표현한 자료일 수 있다. 상관도는 복수의 아이템과 관련된 지표들을 종합함으로써 연산될 수 있다. 복수의 아이템의 상관도는, 개별 아이템들 간의 연관도 지표와 개별 아이템들 간의 가중치 지표들에 기초해서 연산될 수 있다. In the present disclosure, the degree of correlation may be data expressing the degree to which a plurality of items have been related to the same fact or event during a previous point in time. The degree of correlation may be calculated by synthesizing indices related to a plurality of items. The degree of correlation of the plurality of items may be calculated based on a correlation index between the individual items and weight indicators between the individual items.
개별 아이템들 간의 연관도 지표는, 개별 아이템들이 동일한 이벤트에 대해 관련된 빈도에 관한 지표일 수 있다. 개별 아이템들 간의 연관도 지표는 이벤트와 관련된 메타 데이터 및 대표 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 인식될 수 있다. 가령, 메타 데이터는 이벤트의 식별 정보, 이벤트와 관련된 주체에 대한 식별 정보, 이벤트가 발생한 시점 정보 등을 포함할 수 있다. 이벤트와 관련된 대표 데이터는 이벤트를 표현하는 이벤트 명칭, 이미지, 영상, 섬네일(thumbnail), 음성 등을 포함할 수 있다. 일례로, 본 개시에 따른 아이템 추천 방법이 지적 재산권 출원 업무를 위해 실시될 경우, 메타데이터는 출원인 명칭 정보, 출원인 코드 정보, 출원 일자, 출원 공고 일자, 등록 일자 등을 포함할 수 있다. 이 경우, 대표 데이터는 텍스트로 표현된 상표 명칭 및 영상, 이미지, 음성화 된 표장 및 그 섬네일을 포함할 수 있다. 상술한 예시는 메타 데이터 및 대표 데이터의 종류에 관한 예시일 뿐이며, 메타 데이터 및 대표 데이터의 유형은 이에 한정되지 아니한다.The relevance indicator between the individual items may be an indicator regarding the frequency with which the individual items are related to the same event. The relevance index between individual items may be recognized based on at least one of metadata and representative data related to the event. For example, the metadata may include event identification information, event-related identification information on a subject, event occurrence time information, and the like. Representative data related to an event may include an event name, an image, an image, a thumbnail, and a voice representing the event. As an example, when the item recommendation method according to the present disclosure is implemented for intellectual property application work, the metadata may include applicant name information, applicant code information, application date, application publication date, registration date, and the like. In this case, the representative data may include a trademark name expressed in text, an image, an image, an audio mark, and a thumbnail thereof. The above-described example is merely an example of the types of metadata and representative data, and the types of metadata and representative data are not limited thereto.
본 개시에 있어서 프로세서(110)는 동일 또는 유사한 메타 데이터 및 대표 데이터 정보를 가진 이벤트들을 식별하고, 해당 이벤트들에 관련된 아이템들의 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(110)는 식별된 아이템 정보에 기초하여 연관도 지표를 생성할 수 있다. 상술한 바와 같이 연관도 지표는 개별 아이템들이 동일한 이벤트에 대해 관련된 지표에 관한 것일 수 있다. In the present disclosure, the
본 개시에 따른 아이템 추천 방법에 있어서 개별 아이템들 간의 가중치 지표는, 개별 아이템의 본질적/비본질적 속성 간 유사성을 수치화한 지표일 수 있다. 아이템의 본질적 속성은 아이템의 내재적 특성, 예를 들면 아이템이 재화인지 서비스인지, 아이템이 유형적인지 비유형적인지, 아이템의 대상이 되는 객체가 무엇인지 등을 포함할 수 있다. 아이템의 비본질적 속성은 아이템이 속한 클래스, 유사 아이템 군의 식별 정보 등을 포함할 수 있다. 구체적으로 즉, 복수의 아이템의 가중치 지표는, 개별 아이템들이 보유하는 공통된 속성이 존재하는지 여부, 개별 아이템들이 보유하는 속성들 간의 유사성의 정도, 개별 아이템들이 동일하거나 유사한 이벤트 내에서 출현했는지 여부, 개별 아이템들이 동일한 클래스에 속하는지 여부를 이용하여 연산될 수 있다. 다만 이는 가중치 지표를 결정하기 위한 요소들의 예시에 불과하며, 가중치 지표를 결정하기 위한 요소들은 이에 한정되지 않는다.In the item recommendation method according to the present disclosure, the weight index between individual items may be an index quantifying the similarity between intrinsic/non-essential properties of the individual items. The intrinsic property of the item may include intrinsic characteristics of the item, for example, whether the item is a good or a service, whether the item is tangible or intangible, and what object the item is a target of. The non-essential attribute of the item may include a class to which the item belongs, identification information of a group of similar items, and the like. Specifically, the weight index of the plurality of items is determined by whether a common attribute possessed by the individual items exists, the degree of similarity between the attributes possessed by the individual items, whether the individual items appear within the same or similar event, It can be calculated using whether the items belong to the same class. However, this is only an example of factors for determining the weight index, and the elements for determining the weight index are not limited thereto.
프로세서(110)는 가중치 지표를 결정함에 있어서, 상술된 예시들뿐만 아니라 추가적인 요소들을 더 고려할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 가중치 지표를 결정할 시 고려할 요소들을 선택적으로 결정할 수 있다. 따라서, 가중치 지표의 결정에 영향을 주는 적어도 하나의 요소들은 본 개시에 따른 아이템 추천 방법의 실시 시점에 따라 상이할 수 있다. 일례로, 프로세서(110)는 아이템의 속성 정보의 일치 여부만을 기준으로 가중치 지표를 결정할 수 있다. 또는 프로세서(110)는 아이템 클래스 정보만을 기준으로 가중치 지표를 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(110)는 가용한 가중치 지표 결정 요소들을 모두 이용하여 가중치 지표를 결정할 수 있다. 또한, 가중치 지표의 결정에 대해 각각의 요소들은 상이한 비중을 가질 수 있으며, 각각의 요소의 비중은 본 개시에 따른 아이템 추천 방법의 실시 시점에 따라 상이할 수 있다. 일례로, 가중치 지표는 가중치 지표 결정을 위해 선택된 적어도 하나의 요소들이 갖는 값의 가중평균을 이용하여 연산될 수 있다. 이 때, 상술한 바와 같이 각각의 요소들이 갖는 가중 평균에서의 비중은 본 개시에 따른 아이템 추천 방법의 실시 시점에 따라 상이할 수 있다. 혹은, 가중치 지표는 가중치 지표 결정을 위해 선택된 적어도 하나의 요소들이 갖는 값의 최대 값, 최소 값, 중위 값일 수 있다. 프로세서(110)는 가중치 지표 결정을 위해, 상기 적어도 하나의 요소들을 이용하여 다양한 통계적 기법을 이용할 수 있다. 상술한 가중치 지표의 결정 방법은 예시적인 것에 불과하며, 가중치 지표의 결정 방법은 이에 한정되지 않는다.The
상술한 바와 같이 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서(110)는 복수의 아이템들 간의 상관도를 상기 연관도 지표와 상기 가중치 지표들에 기초해서 연산할 수 있다. 일례로, 프로세서(110)는 연관도 지표에 가중치 지표를 적용함으로써 상관도를 도출해낼 수 있다. 일례로, 프로세서(110)는 연관도 지표와 가중치 지표 간의 사칙 연산에 기반하여 상관도를 도출해낼 수 있다. 또는, 프로세서(110)는 가중치 지표를 변형하여 연관도 지표에 적용함으로써 상관도를 도출해낼 수 있다. 즉, 프로세서(110)는 가중치 지표에 기 설정된 연산을 수행한 값을 연관도 지표에 적용할 수 있다. 일례로, 상기 기 설정된 연산은 역수 또는 특정 유형의 아이템들을 위해 마련된 공식 등일 수 있다. As described above, the
또는 본 개시에 있어서 상관관계 데이터(200)에 포함된 상관도(220)는 아이템 간의 예측 상관도일 수 있다. 예측 상관도는 고유값 분해(EVD) 또는 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition) 기법을 이용하여 생성될 수 있다. 구체적으로, 프로세서(110)는 상술된 상관도 생성 기법을 이용해, 연관도 지표 및 가중치 지표를 이용하여 원시 상관도를 연산할 수 있다. 프로세서(110)는 생성된 복수의 원시 상관도를 포함하는 원시 상관관계 데이터에 EVD 또는 SVD 기법 중 적어도 하나를 적용하여, 예측 상관관계 데이터를 생성할 수 있다. 이와 같이 SVD 기법을 적용한 경우, 프로세서(110)는 생성된 예측 상관관계 데이터를 상관관계 데이터(200)로 결정할 수 있다.Alternatively, in the present disclosure, the
기존에 수집된 상관관계 데이터들은 출원인들의 다양한 니즈에 대하여 세부적으로 조정되어 있기 때문에, 특정 지정상품에 대한 일반적인 경향성을 내포하지 못할 수 있다. 따라서, 상술한 바와 같이 SVD를 적용하여 동반 지정될 아이템을 추천하도록 하면, 더욱 일반화된 추천 아이템 목록을 생성할 수 있다.Since the previously collected correlation data is finely adjusted for the various needs of applicants, it may not contain a general tendency for a specific designated product. Accordingly, if an item to be designated together is recommended by applying SVD as described above, a more generalized list of recommended items can be generated.
또한, 프로세서(110)는 추천 아이템 목록을 생성하기 위해 입력되는 제 1 아이템이 하나 이상 입력되면, 제 1 아이템 및 관련된 아이템들에 대한 상관도를 변경할 수 있다. 즉, 제 1 아이템이 하나 이상 입력되면, 프로세서(110)는 입력된 복수의 아이템들의 모든 조합에 대해 이벤트가 기 발생한 것으로 간주할 수 있다. 이 경우, 프로세서(110)는 복수의 아이템들의 모든 조합에 대해 상관도를 증가 또는 감소시킬 수 있다. 프로세서(110)는 변경이 수행된 상관도 및 상관관계 데이터에 기초하여 추천 아이템 목록을 생성할 수 있다.Also, when one or more first items input to generate a list of recommended items are input, the
이는 아이템 간의 연관도 지표 및 가중치 지표를 이용하여 상관도를 도출하는 다양한 요소들에 대한 예시에 불과하며, 본 개시에 있어 상관도 및 연관도의 연산 시 고려되는 요소들은 이에 한정되지 않는다. This is merely an example of various factors for deriving a degree of correlation using a degree of correlation index and a weight index between items, and factors considered when calculating the degree of correlation and relevance in the present disclosure are not limited thereto.
상술한 바와 같이, 아이템들 간의 상관도(220)는 둘 이상의 아이템들과 연관되는 하나 이상의 이벤트에 기초하여 결정될 수 있다. 본 개시에 있어 이벤트는 하나 이상의 아이템 및 데이터 중 적어도 하나를 그 객체로 하여 발생된 사실이나 현상을 의미할 수 있다. 이벤트가 발생하면, 이벤트의 대상이 되는 객체 및 이벤트 자체를 표현하는 데이터와 이벤트에 대한 메타 데이터 정보가 함께 발생할 수 있다.As described above, the
예를 들어, 이벤트는 아이템에 대한 시청 사실, 아이템에 대한 방문 사실, 아이템에 대한 지적재산권의 출원 사실일 수 있다. 이 경우, 이벤트가 아이템에 대한 시청 사실이라면, 이벤트가 발생 시 아이템의 제목, 아이템의 썸네일(thumbnail), 아이템의 식별 코드, 아이템의 장르 분류, 아이템의 시청 시각, 아이템의 시청자 등에 관한 정보가 함께 발생할 수 있다. 혹은 이벤트가 아이템에 대한 지적재산권의 출원 사실이라면, 아이템의 명칭, 아이템과 관련된 대표 데이터, 출원의 식별 코드(출원 번호), 출원 시점, 출원인, 출원인의 식별 코드 등에 대한 정보가 함께 발생할 수 있다. 이러한 정보들은 상술한 바와 같이 상관도의 연산 시 연관도 지표 및 가중치 지표를 연산하는데 사용됨으로써, 복수의 아이템 간의 상관도를 도출하는 데 이용될 수 있다. 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 아이템이 관심 지역(Point of Interest)인 경우, 이벤트는 해당 POI에 대한 상호 작용을 포함할 수 있다. 이 실시예에서, 상호 작용은 방문 사실, POI에 대한 리뷰 사실, POI에 대한 리뷰 점수(score) 등을 포함할 수 있다. 이 경우, 이벤트가 발생하면, POI의 객체 정보, POI의 섬네일 정보, POI에 대한 리뷰 데이터의 해시 값 등이 함께 발생할 수 있다. 프로세서(110)는 이와 같은 데이터에 기초하여 상관도를 연산할 수 있다. For example, the event may be the fact of viewing the item, the fact of visiting the item, or the filing of an intellectual property right for the item. In this case, if the event is a viewing of an item, when the event occurs, information about the title of the item, the thumbnail of the item, the identification code of the item, the genre classification of the item, the viewing time of the item, the viewer of the item, etc. can occur Alternatively, if the event is the fact that an intellectual property right for an item is filed, information on the name of the item, representative data related to the item, the identification code (application number) of the application, the time of filing, the applicant, the identification code of the applicant, etc. may occur together. Such information may be used to derive a degree of correlation between a plurality of items by being used to calculate a relevance index and a weight index when calculating the degree of correlation as described above. When the item according to another embodiment of the present invention is a point of interest, the event may include an interaction with the corresponding POI. In this embodiment, the interaction may include a visit fact, a review fact for the POI, a review score for the POI, and the like. In this case, when an event occurs, object information of the POI, thumbnail information of the POI, a hash value of review data for the POI, and the like may be generated together. The
상술한 내용은 이벤트에 관한 예시에 불과하며, 이벤트를 표현하는 데이터의 유형은 이에 한정되지 않는다.The above description is merely an example of the event, and the type of data representing the event is not limited thereto.
본 개시에 있어서 아이템(210)은 이벤트의 대상이 되는 객체일 수 있다. 상술한 바와 같이 아이템은 본질적 속성 및 비본질적 속성을 가질 수 있다. 여기서 아이템의 본질적 속성은, 아이템에 대한 외부에서의 속성 정의 절차 없이 규정되는 속성을 의미할 수 있다. 아이템의 비본질적 속성은 아이템에 대한 외부에서의 속성 정의에 의해 규정되는 속성을 의미할 수 있다.In the present disclosure, the
예를 들면, 아이템의 본질적 속성은 아이템이 재화인지 서비스인지, 아이템이 유형적인지 비유형적인지, 아이템의 대상이 되는 객체가 무엇인지 등을 포함할 수 있다. 반면, 아이템의 비본질적 속성은 외부에서 정의된 아이템의 클래스, 또는 유사 아이템 군의 식별 정보 등을 포함할 수 있다.For example, the essential properties of the item may include whether the item is a good or a service, whether the item is tangible or intangible, what object the item is a target of, and the like. On the other hand, the non-essential attribute of the item may include identification information of an externally defined item class or similar item group.
이러한 아이템들의 본질적 속성 및 비본질적 속성들은 메모리(120)에 기 저장되어 프로세서(110)에 의해 읽힐 수 있다. 프로세서(110)는 복수의 아이템 간의 상관도를 연산하는데 사용되는 가중치 지표를 결정하기 위하여, 복수의 이벤트 각각에 관련된 아이템들 및 아이템들의 속성들을 인식할 수 있다.The essential and non-essential properties of these items may be pre-stored in the
프로세서(110)는 아이템들의 본질적 속성 및 비본질적 속성 모두에 기초하여 아이템 간의 가중치 지표를 연산할 수 있다. 다만, 프로세서(110)가 가중치 지표를 연산하기 위해 선택하는 적어도 하나의 속성은 가변적일 수 있다. 따라서, 본 개시에 따른 아이템 추천 방법의 실시 시점에 따라 가중치 지표를 연산하기 위해 이용되는 아이템들의 속성은 상이할 수 있다.The
구체적으로, 일 아이템은 임의의 클래스 및 임의의 아이템 군 식별 정보 중 적어도 하나와 연관될 수 있다. 즉, 제 1 클래스 및 제 1 유사 아이템 군 중 적어도 하나에는 아이템 A 내지 아이템 F가, 제 2 클래스 및 제 2 유사 아이템 군 중 적어도 하나에는 아이템 G 내지 아이템 Z가 존재할 수 있다. 다만 클래스에 포함된 아이템들의 집합 및 유사 아이템 군에 포함된 아이템들의 집합은 상호배타적이지 않다. 즉, 제 1 아이템은 하나 이상의 아이템 군 또는 하나 이상의 클래스에 포함될 수 있다.Specifically, one item may be associated with at least one of any class and any item group identification information. That is, at least one of the first class and the first similar item group may have items A to F, and at least one of the second class and the second similar item group may include items G to item Z. However, the set of items included in the class and the set of items included in the similar item group are not mutually exclusive. That is, the first item may be included in one or more item groups or one or more classes.
구체적으로, 본 개시에 따른 아이템 추천 방법이 상표 출원 분야와 관련될 수 있다. 이 경우 아이템(210)은 지정상품 및 지정상품 명칭일 수 있다.Specifically, the item recommendation method according to the present disclosure may be related to the field of trademark application. In this case, the
아이템(210)은 메모리(120)에 기 저장된 아이템 데이터베이스로부터 인식될 수 있다. 또는, 아이템(210)은 본 개시에 따른 아이템 추천 방법을 이용하는 사용자에 의해, 컴퓨팅 장치(100)와 관련된 입력 장치(미도시)를 통해 입력될 수 있다.The
상술한 내용은 아이템에 관한 예시적인 내용에 불과하며, 아이템의 속성, 아이템과 클래스 및 유사 아이템 군 간의 관계 등에 관한 내용은 이에 한정되지 않는다.The above-mentioned content is only exemplary content regarding the item, and the content regarding the property of the item, the relationship between the item and the class and the group of similar items, etc. is not limited thereto.
상술한 바와 같이, 본 개시에 따른 아이템(210)은 클래스 또는 유사 아이템 군 중 적어도 하나와 관련될 수 있다. 본 개시에 있어서 클래스 또는 유사 아이템 군은, 유사한 속성을 가지는 아이템들에 대하여 부여된 식별 데이터의 일종으로 정의될 수 있다. As described above, the
본 개시에 있어서 클래스 및 유사 아이템 군 정보를 부여하기 위하여 아이템의 속성을 이용하지만, 이용되는 아이템의 속성이 반드시 상술한 아이템의 본질적 속성에 종속되는 것은 아니다. 따라서 본 개시에 있어서 클래스 및 유사 아이템 군 정보와 같은 아이템의 비본질적 속성은 임의적으로 규정되어 있을 수 있다.In the present disclosure, although the properties of items are used to provide class and similar item group information, the properties of the items used are not necessarily dependent on the essential properties of the above-described items. Accordingly, in the present disclosure, non-essential properties of items such as class and similar item group information may be arbitrarily defined.
그러므로, 본 개시에 있어서 클래스 및 유사 아이템 군은 동일유사한 본질적 속성을 갖는 하나 이상의 아이템들의 집합에 대한 식별 정보일 수 있다. 또는, 본 개시에 있어서 클래스 및 유사 아이템 군은 동일유사한 임의적 속성을 갖는 하나 이상의 아이템들의 집합에 대한 식별 정보일 수 있다.Therefore, in the present disclosure, a class and a similar item group may be identification information for a set of one or more items having the same and similar essential properties. Alternatively, in the present disclosure, a class and a similar item group may be identification information for a set of one or more items having the same and similar arbitrary properties.
또는, 클래스 또는 유사 아이템 군은 상관도 벡터 간 거리에 기초하여 연산된 아이템 간의 유사도가 기 설정된 조건을 만족하는 아이템들의 집합일 수 있다. 여기서 상관도 벡터는, 임의의 아이템과 다른 아이템들 간의 상관도 값들을 포함할 수 있다. 도 2를 다시 참조하면, 아이템 A에 대한 상관도 벡터는 (0, 1, 4, 5, 14, 7)일 수 있다. 또, 아이템 E에 대한 상관도 벡터는 (14, 6, 22, 1, 0, 4)일 수 있다. 프로세서(110)는 상기 상관도 벡터 간의 거리가 가장 짧은 아이템들을 제 1 아이템에 대응하는 아이템으로 결정할 수 있다. 상관도 벡터는 일 아이템의 다른 아이템과의 동반 지정 빈도를 의미할 수 있다. 따라서, 상관도 벡터가 유사한 경우(즉, 상관도 벡터 간의 거리가 짧은 경우) 두 아이템이 유사한 아이템이라고 볼 수 있다. 따라서 유사한 아이템들에 대한 상관도 벡터를 추천 아이템 목록에 반영할 수 있으므로, 상표권의 보호를 더욱 입체적으로 도모할 수 있다.Alternatively, the class or similar item group may be a set of items in which a similarity between items calculated based on a distance between correlation vectors satisfies a preset condition. Here, the correlation vector may include correlation values between an arbitrary item and other items. Referring back to FIG. 2 , the correlation vector for item A may be (0, 1, 4, 5, 14, 7). Also, the correlation vector for the item E may be (14, 6, 22, 1, 0, 4). The
아이템에 대한 클래스 및 유사 아이템 군 정보와 같은 비본질적 속성은 메모리(120)에 저장되어, 프로세서(110)에 의해 읽힐 수 있다. 따라서, 프로세서(110)는 복수의 아이템 간의 상관도를 연산할 때, 복수의 아이템 각각을 인식하고, 메모리(120)로부터 당해 아이템 각각들에 대한 클래스 및 유사 아이템 군 정보를 필요한 경우 적어도 하나 이상 읽어들여 인식할 수 있다.Non-essential attributes such as class and similar item group information for an item may be stored in the
예를 들어, 도 2에 도시된 상관 관계 데이터(200)에서 아이템 A 내지 아이템 F가 공통적으로 "식품" 및 "서비스업"이라는 본질적 속성을 가질 경우, 이들은 제 1 클래스 또는 제 1 유사 아이템 군에 속할 수 있다. 이는 클래스 또는 유사 아이템 군에 관련한 예시에 불과하며, 클래스 및 유사 아이템 군에 관한 내용은 상술한 내용에 한정되지 않는다.For example, when items A to F in the
이러한 아이템의 비본질적 속성은 하나 이상 존재할 수 있다. 상술한 바와 같이, 프로세서(110)는 비본질적 속성이 동일한지 여부, 비본질적 속성 간의 유사도 등을 이용하여 가중치 지표를 결정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(110)는 비본질적 속성 간의 동일성 및 유사성에 관한 척도(즉, 유사도)를 인식할 수 있다. 이러한 비본질적 속성 간의 유사도는 메모리(120)에 기 저장되어 프로세서(110)에 의해 읽힐 수 있다. 또는, 클래스 또는 유사 아이템 군의 정보가 텍스트 정보일 경우에 프로세서(110)는 Levenshtein Distance, Hamming Distance, Smith-Waterman, Sørensen-Dice Coefficient와 같은 종래의 스트링 간 유사도의 연산 방법 또는 텍스트 처리를 위한 뉴럴 네트워크에 기반한 단어 유사도 기법을 이용하여 비본질적 속성 간의 유사도를 연산할 수 있다. 또는, 프로세서(110)는 아이템의 비본질적 속성이 표현되는 텍스트 간의 유사도를 연산해내는 뉴럴 네트워크에 기초하여 텍스트 정보 형태의 클래스 또는 유사 아이템 군의 정보 간의 유사도를 연산해낼 수 있다. One or more non-essential attributes of these items may exist. As described above, the
상술한 내용은 예시적인 내용에 불과하므로, 비본질적 정보, 특히 클래스 및 유사 아이템 군 간의 유사도를 연산해내는 방식은 상술한 예시에 한정되지 않아야 할 것이다.Since the above description is only exemplary, the method of calculating the similarity between non-essential information, particularly a class and a group of similar items, should not be limited to the above-described example.
프로세서(110)는 연산된 비본질적 속성 간의 유사도를 이용하여 가중치 지표를 연산할 수 있다. 일례로, 프로세서(110)는 비본질적 속성이 유사할수록 가중치를 높게 부여하고, 반대로 비본질적 속성이 상이할수록 가중치를 낮게 부여할 수 있다. 반대로, 프로세서(110)는 비본질적 속성이 상이한 여러 아이템들을 추천하기 위해, 비본질적 속성이 유사할수록 가중치를 낮게 부여하고, 반대로 비본질적 속성이 상이할수록 가중치를 높게 부여할 수 있다. 전술한 바와 같이 프로세서(110)는 이러한 일련의 선택을 사용자의 직접적인 지시 없이도 수행할 수 있다. 가령, 사용자가 "다중 클래스 선택"을 부여한 경우에 프로세서(110)는 이 입력에 기반하여 비본질적 속성이 상이할수록 가중치 지표를 높게 부여할 수 있을 것이다. 나아가, 프로세서(110)는 사용자가 아이템 추천을 받기 위해 선택하는 복수의 제 1 아이템 중 적어도 두 개의 아이템의 클래스가 상이한 경우, 자동적으로 이를 "다중 클래스 선택"으로 인식하고 비본질적 속성이 상이할수록 가중치 지표를 높게 부여할 수 있다. 반대로, 프로세서(110)는 사용자가 아이템 추천을 받기 위해 선택한 복수의 제 1 아이템들의 클래스들이 모두 동일한 경우, 자동적으로 이를 "단일 클래스 선택"으로 인식하고, 비본질적 속성이 유사할수록 가중치 지표를 높게 부여할 수 있을 것이다.The
이와 유사한 여러 방식들에 기초하여, 프로세서(110)는 사용자의 니즈에 적합한 아이템 추천 목록을 생성할 수 있도록 상관도 및 상관관계 데이터를 연산해낼 수 있다.Based on various similar methods, the
도 2에서는 제 1 클래스에 아이템 A 내지 아이템 F만을 도시하였다. 그러나, 하나의 클래스는 매우 많은 수의 아이템을 포함할 수 있다. 이 경우, 상관관계 데이터(200)가 2차원 이상의 행렬로 표현되었을 때, 행렬의 요소의 대부분은 0일 수 있다. 이 경우, 상관관계 데이터(200)는 희소행렬(sparse matrix)일 수 있다.In FIG. 2, only items A to F are shown in the first class. However, a class can contain a very large number of items. In this case, when the
프로세서(110)는 상관관계 데이터(200)를 압축 희소 행렬로 표현할 수 있다. 또는, 프로세서(110)는 상관관계 데이터(200)를 사전식 키, LIL(List of lists), COO(Coordinate list), CSR(Compressed sparse row) 등의 방법을 이용하여 저장할 수 있다. 다만 이들은 상관관계 데이터를 압축하여 표현하기 위한 방법의 예시에 불과하므로, 상관관계 데이터를 압축하여 표현하기 위한 방법은 이에 제한되지 않는다.The
프로세서(110)는, 상관관계 데이터(200)를 압축 표현함에 의하여 메모리 공간을 절약할 수 있다. 본 개시에 따른 아이템 추천 방법이 상표 출원과 관련하여 적용될 경우에, 아이템(210)은 지정상품에 대응될 수 있다. 알려진 지정상품 명칭은 수십만 개에 달하므로, 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 희소행렬의 압축 방법을 사용함으로써 메모리 공간을 크게 절약할 수 있다.The
도 3은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 메타 데이터 및 대표 데이터를 도시한다.3 illustrates metadata and representative data according to some embodiments of the present disclosure.
전술한 바와 같이 본 개시에 따른 방법에 의해 상관도를 연산하기 위하여, 이벤트와 관련된 메타 데이터 정보가 생성될 수 있다. 본 개시에 있어, 메타 데이터(300)는 이벤트와 관련한 2차 정보를 의미할 수 있다. 도 2에서 전술한 바와 같이, 메타 데이터는 이벤트의 식별 정보, 이벤트와 관련된 주체에 대한 식별 정보, 이벤트가 발생한 시점 정보 등을 포함할 수 있다. 또한 도 3에 도시된 바와 같이 본 개시에 따른 아이템 추천 방법이, 상표 출원 시 지정상품의 추천에 이용될 경우 메타 데이터(300)는 출원인, 출원일자, 출원 번호 등을 포함할 수 있다.As described above, in order to calculate the degree of correlation by the method according to the present disclosure, metadata information related to an event may be generated. In the present disclosure, the
몇몇 실시예에서, 프로세서(110)는 메타 데이터의 동일성 및 유사성에 기초하여 상관도를 연산하기 위한 연관도 지표를 증가시킬 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 동일한 메타 데이터에 대응되는 하나 이상의 이벤트들을 인식할 수 있다. 여기서, 프로세서(110)는 동일한 메타 데이터에 대응되는 하나 이상의 이벤트들과 관련된 하나 이상의 아이템들 모두를 인식할 수 있다. 또 다른 일례로, 프로세서(110)는 메타 데이터 간의 유사도를 판단하여, 유사한 메타 데이터와 관련된 하나 이상의 이벤트에 관련된 하나 이상의 아이템들 모두를 인식할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(110)는 도 2에서 전술한 바와 같은 텍스트, 이미지 등의 유사도를 판단하는 방법 및 뉴럴 네트워크 기반 방법들을 이용하여 메타 데이터 간의 유사도를 연산할 수 있다. 상술한 예시는 프로세서(110)가 동일유사한 메타 데이터에 대응되는 하나 이상의 이벤트로부터 하나 이상의 아이템들을 인식하는 방법에 관한 예시에 불과하며, 상기 하나 이상의 아이템을 인식하는 방법은 이에 한정되지 않는다.In some embodiments, the
프로세서(110)는, 인식된 상기 하나 이상의 아이템들의 조합에 대해 연관도 지표를 증가시킬 수 있다. 가령, 프로세서(110)는 동일한 이벤트 내에 복수의 아이템이 관련된 경우에는 복수의 아이템의 모든 조합에 대해 연관도 지표를 증가시킬 수 있다. 혹은, 프로세서(110)는 유사한 메타 데이터에 대응되는 복수의 이벤트들에 관련된 복수의 아이템들의 모든 조합에 대해 연관도 지표를 증가시킬 수 있다. 프로세서(110)는 유사한 메타 데이터에 대응되는 복수의 이벤트들에 관련된 아이템들 간의 연관도 지표를 증가시킬 때는, 각각의 이벤트의 메타 데이터 간의 유사도를 적용할 수 있다. 예를 들어, 제 1 이벤트와 관련된 제 1 메타 데이터와 제 2 이벤트와 관련된 제 2 메타 데이터 간의 유사도가 0.6 일 경우, 프로세서(110)는 제 1 이벤트와 관련된 제 1 아이템과 제 2 이벤트와 관련된 제 2 아이템 간의 연관도 지표를 증가시킬 때 1에 0.6을 적용시켜(곱하여), 0.6을 증가시킬 수 있다.The
프로세서(110)가 유사한 메타 데이터와 관련된 복수의 이벤트에 관하여 연관도 지표를 증가시킬 경우, 프로세서(110)는 유사한 메타 데이터를 가진 이벤트들을 하나의 이벤트로 간주할 수 있다. 이 경우, 프로세서(110)는 동일유사한 메타 데이터에 대응되는 이벤트와 관련된 아이템 전체에 대하여 연관도 지표를 단 1회 증가시킬 수 있다.When the
이와 반대로, 프로세서(110)는 유사한 메타 데이터와 관련된 복수의 이벤트에 관하여 연관도 지표를 증가시킬 때, 각각의 이벤트들을 별개의 이벤트로 간주하여, 연관도 지표를 중첩적으로 증가시킬 수 있다.Conversely, when increasing the relevance index with respect to a plurality of events related to similar metadata, the
도 3을 참조하여, 본 개시에 따른 아이템 추천 방법이 상표 출원에 있어 추천 지정상품 목록을 제공하도록 사용되는 일 실시예에 대해 설명한다.An embodiment in which the item recommendation method according to the present disclosure is used to provide a list of recommended designated products in a trademark application will be described with reference to FIG. 3 .
이 경우, 프로세서(110)는 동일유사한 출원인, 동일유사한 출원인 코드, 동일유사한 출원번호, 동일유사한 출원 시점 등을 갖는 복수의 상표 출원 사건들을 인식할 수 있다. 프로세서(110)는 인식된 복수의 상표 출원 사건들에 포함된 모든 아이템들을 인식할 수 있다. 나아가, 프로세서(110)는 복수의 상표 출원 사건들에 있어서 출원인 정보 간의 유사도, 출원인 코드 간의 유사도, 출원번호 간의 유사도, 출원 시점 간의 유사도를 연산할 수 있다.In this case, the
프로세서(110)는 인식된 아이템들의 모든 조합에 대하여 연관도 지표를 증가시킬 수 있다. 전술한 바와 같이 프로세서(110)는 연관도 지표를 증가시키기 위해 상기 모든 상표 출원 사건들을 단일 상표 출원 사건으로 인식하고, 관련된 아이템들의 모든 조합에 대해 연관도 지표를 1 증가시킬 수 있다. 혹은, 프로세서(110)는 개별 상표 사건 마다 연관도 지표를 증가시킬 수 있다. 프로세서(110)가 개별 상표 사건 마다 아이템들의 조합에 대하여 연관도 지표를 증가시킬 때, 프로세서(110)는 상기 연산된 메타 데이터 간의 유사도 값을 반영하여 아이템들의 조합에 대해 연관도 지표를 증가시킬 수 있다. The
상술한 내용은 메타 데이터(300)를 이용하여 아이템 간의 상관도를 증가시키기 위한 방법의 일례에 불과하므로, 아이템 간의 상관도를 증가시키는 방법은 이에 한정되지 않는다.Since the above is only an example of a method for increasing the correlation between items using the
상표 출원인이 단일 업종을 영위하는 경우, 유사 상표에 대한 다중 보호를 원할 경우에 유사한 상표를 동일한 지정상품에 지속적으로 출원할 가능성이 높다. 이 경우 출원 각각에 대해서 상관도를 증가시키면, 지정상품 간 상관도 값의 편향이 일어날 가능성이 높다. 따라서, 상표에 대한 다류 출원과 상표에 대한 복수의 단류 출원이 실질적으로 동일한 목적으로 수행됨에도 상관도 및 상관관계 데이터는 상이할 수 있다. 이러한 특성을 이용하여, 본 개시에 있어 메타 데이터를 이용하여 상관도를 증가시키는 구체적인 방법에 따라 출원인의 니즈에 맞는 상관관계 데이터(200)를 생성할 수 있다.If a trademark applicant operates a single industry and wants multiple protections for similar trademarks, it is highly likely that similar trademarks will be applied continuously for the same designated product. In this case, if the correlation is increased for each application, there is a high possibility that the correlation value between the designated products will be biased. Accordingly, the degree of correlation and the correlation data may be different even when a multi-class application for a trademark and a plurality of single-class applications for a trademark are performed for substantially the same purpose. By using these characteristics, in the present disclosure, according to a specific method of increasing the correlation using metadata, the
가령, 만약 출원인이 상표권에 대한 폭넓은 보호를 원할 경우에는, 출원인(또는 출원인 코드)에 따라 상관도를 증가시키면 지정상품 간 상관도 값의 편향을 제어할 수 있어 폭넓은 상표권 획득을 위한 상관관계 데이터(200)가 생성될 수 있다.For example, if the applicant wants broad protection for trademark rights, increasing the correlation according to the applicant (or applicant code) can control the bias in the correlation value between designated products, so correlation for acquiring a wide range of
반대로, 출원인이 상표권에 대한 중첩적 보호를 원할 경우에는, 복수의 출원(이벤트) 각각에 대해 상관도(연관도 지표)를 증가시킬 수 있다. 따라서 상표권의 중첩적인 보호에 적합한 상관관계 데이터(200)가 생성될 수 있다.Conversely, when the applicant desires overlapping protection for trademark rights, the degree of correlation (relevance index) can be increased for each of a plurality of applications (events). Accordingly,
본 개시에 있어서 대표 데이터(400)는 이벤트 그 자체를 대표하는 역할을 수행하는 데이터일 수 있다. In the present disclosure, the
본 개시에 따른 몇몇 실시예에 있어 (이벤트와 관련된) 대표 데이터는, 이벤트를 표현하는 이벤트 명칭, 이미지, 영상, 섬네일(thumbnail), 음성 등을 포함할 수 있다. 나아가, 대표 데이터는 상기 이벤트 명칭, 이미지, 영상, 섬네일, 음성 등이 조합된 멀티 미디어 데이터일 수 있다. 상술한 내용은 대표 데이터의 유형에 관한 예시에 불과하므로, 대표 데이터의 유형은 이에 한정되지 않는다.In some embodiments according to the present disclosure, representative data (related to an event) may include an event name representing the event, an image, a video, a thumbnail, a voice, and the like. Furthermore, the representative data may be multimedia data in which the event name, image, video, thumbnail, voice, and the like are combined. Since the above description is only an example of the type of representative data, the type of representative data is not limited thereto.
본 개시에 있어서, 프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성할 수 있다. 대표 데이터 군은 프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하기 위해 대표 데이터 간의 유사도를 판단할 수 있다. 가령 프로세서(110)는 이미지 또는 단어의 유사도를 검출하는 뉴럴 네트워크 모델에 기초하여 대표 데이터 간의 유사도를 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 결정된 유사도가 기 설정된 기준을 만족할 경우에는 대표 데이터들을 하나의 대표 데이터 군에 포함시킬 수 있다. 상술한 내용은 대표 데이터 군을 형성하기 위한 방법의 일례에 불과하므로, 대표 데이터 군을 생성하는 방법은 이에 한정되지 않는다.In the present disclosure, the
도 3을 참조하여 설명한다. 도 3에서 대표 데이터(400)는 도시되는 바와 같이, 이미지 형태의 표장일 수 있다. 또는, 대표 데이터(400)는 'CHANEL'로 표기되는 상표 명칭일 수 있다. 또한, 대표 데이터는 도시된 이미지 형태의 표장과 명칭을 모두 포함할 수 있다. 나아가, 대표 데이터는, 데이터의 핵심이 되는 부분(이하 '요부'라 칭함)만을 포함할 수 있다. 가령, 도 3에 도시된 대표 데이터(400)를 참조하면 몇몇 대표 데이터들은 'CHANEL' 텍스트에 부가적인 도형이나 문양이 부기되어 있다. 이 경우, 프로세서(110)는 해당 표장의 이미지 전체를 대표 데이터(400)으로서 인식하기보다는, 부기된 도형들을 제외한 'CHANEL' 부분만을 대표 데이터(400)으로 인식할 수 있다.It will be described with reference to FIG. 3 . As illustrated in FIG. 3 , the
이는 대표 데이터의 유형에 대한 예시에 불과하므로, 본 개시에 따른 대표 데이터의 유형은 이에 제한되지 않는다.Since this is only an example of the type of representative data, the type of representative data according to the present disclosure is not limited thereto.
프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하고, 대표 데이터 군에 대응되는 아이템 간의 상관도를 증가시킬 수 있다. 본 개시에 있어서 대표 데이터 군은, 유사한 대표 데이터들의 집합을 의미할 수 있다. 도 3을 참조하면, 도시된 'CHANEL' 및 그와 유사한 표장들은 하나의 대표 데이터 군으로 묶일 수 있다. 프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하기 위해 대표 데이터 간의 유사도를 판단할 수 있다. 가령 프로세서(110)는 이미지 또는 단어의 유사도를 검출하는 뉴럴 네트워크 모델에 기초하여 대표 데이터 간의 유사도를 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 결정된 유사도가 기 설정된 기준을 만족할 경우에는 대표 데이터들을 하나의 대표 데이터 군에 포함시킬 수 있다. 프로세서(110)는 대표 데이터 군에 포함된 상표 출원들 각각에서 지정된 아이템들을 인식하고, 당해 아이템들 간의 연관도 지표를 증가시킬 수 있다. 이 경우, 프로세서(110)는 대표 데이터 군에 포함된 상표 출원들을 하나의 상표 출원으로 인식하여, 상기 아이템들 각각의 모든 조합에 대해 연관도 지표를 1 증가시킬 수 있다. The
또는, 프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하는지 여부와 무관하게, 개별 상표 출원에 대하여, 연산된 대표 데이터 간 유사도를 반영하여 연관도 지표를 중첩적으로 증가시킬 수 있다. 가령, 제 1 출원의 대표 데이터와 제 2 출원의 대표 데이터 간의 유사도가 0.6일 경우, 프로세서(110)는 제 2 출원에 포함된 하나 이상의 아이템들이 연관된 아이템들 간의 조합에 있어서는 연관도 지표를 0.6씩 증가시킬 수 있다. Alternatively, the
또는, 연관도 지표를 증가시키는 경우 대표 데이터 간 유사도를 적용함에 있어서, 대표 데이터 간 유사도의 역수를 연관도 지표에 반영시킬 수 있다. 즉, 대표 데이터 간 유사도가 0.2인 경우, 연관도 지표를 증가시킬 때 유사도의 역수인 5를 연관도 지표 증가치 1에 곱하여 5를 증가시킬 수 있다. 이 경우, 대표 데이터 간 유사도가 낮은 상표 출원들 간에 상관도의 증가량이 더 커지게 될 것이다.Alternatively, when the degree of similarity between the representative data is applied when the degree of relevance is increased, the reciprocal number of the degree of similarity between the representative data may be reflected in the degree of relevance. That is, when the similarity between the representative data is 0.2, when the relevance index is increased, 5, which is the reciprocal of the similarity, is multiplied by the reciprocity
상표 출원인이 단일 업종을 영위하는 경우, 단일 브랜드와 관련될 경우 또는 유사 상표에 대한 중첩적 보호를 원할 경우에 유사한 상표를 동일한 지정상품에 지속적으로 출원할 가능성이 높다. 이 경우 출원 각각에 대해서만 상관도를 증가시킨다면, 지정상품 간 상관도 값의 편향이 일어날 가능성이 높다. When a trademark applicant operates in a single industry, relates to a single brand, or wants overlapping protection for similar trademarks, it is highly likely that similar trademarks will be applied continuously for the same designated product. In this case, if the correlation is increased only for each application, there is a high possibility that the correlation value between designated products will be biased.
따라서 본 개시에 따른 아이템 추천 방법에서 어떤 메타 데이터를 기준으로 상관도를 증가시키느냐에 따라 출원인의 니즈에 맞는 상관관계 데이터(200)를 생성할 수 있다.Accordingly, the
가령, 만약 출원인이 상표권에 대한 폭넓은 보호를 원할 경우에는, 출원인(또는 출원인 코드)에 따라 상관도를 증가시키면 지정상품 간 상관도 값의 편향을 제어할 수 있어 폭넓은 상표권 획득을 위한 상관관계 데이터(200)가 생성될 수 있다.For example, if the applicant wants broad protection for trademark rights, increasing the correlation according to the applicant (or applicant code) can control the bias in the correlation value between designated products, so correlation for acquiring a wide range of
반대로, 출원인이 상표권에 대한 중첩적 보호를 원할 경우에는, 출원 각각에 대해 상관도를 증가시켜 상표의 중첩적인 보호에 적합한 상관관계 데이터(200)가 생성될 수 있다.Conversely, when the applicant desires overlapping protection for trademark rights,
이는 동일한 아이템들이 중복하여 동반 지정된 경우에, 대표 데이터(400)의 유사성을 어떻게 평가할지에 따라 달려있다. 가령, 출원인이 상표권에 대한 중첩적인 보호를 원할 경우에 프로세서(110)는 유사도를 연관도 지표를 증가시키는 데 있어 반영하도록 결정할 수 있다. 반대로, 출원인이 상표권에 대한 폭넓은 보호를 원할 경우에 프로세서(110)는 대표 데이터 군에 포함된 모든 출원을 단일 출원으로 간주하도록 결정할 수 있다.This depends on how to evaluate the similarity of the
도 4는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 아이템, 아이템 클래스 및 유사 아이템 군을 도시한다.4 illustrates an item, an item class, and a similar item group according to some embodiments of the present disclosure.
도 2에서 상술한 바와 같이 아이템은 본질적 속성 및 비본질적 속성을 가질 수 있으며, 클래스 및 유사 아이템 군에 관한 정보는 아이템들의 비본질적 속성과 관련된다. 전술한 바와 같이, 클래스 및 유사 아이템 군에 관한 정보가 반드시 복수의 아이템들의 본질적 속성에 기초하여 결정되는 것은 아니다. 따라서, 아래의 설명과 무관하게 아이템들의 임의적 속성에 기초하여 클래스 및 유사 아이템 군이 결정될 수 있다는 점이 이해되어야 할 것이다.As described above with reference to FIG. 2 , an item may have intrinsic properties and non-essential properties, and information about a class and a group of similar items is related to the non-essential properties of the items. As described above, information about a class and a group of similar items is not necessarily determined based on essential properties of a plurality of items. Accordingly, it should be understood that a class and a group of similar items may be determined based on arbitrary properties of the items regardless of the description below.
도 4를 예시로써 참조하여 설명한다. It will be described with reference to FIG. 4 as an example.
도 4를 참조하면, 표 우측에 나열된 아이템(지정상품)들은 모두 유통업과 관련된다. 따라서 아이템들의 공통적인 본질적 속성은 "유통업" 이라고 할 수 있다. 이 경우에 프로세서(110)는 "유통업"에 대응되는 "35류"를 클래스로 결정할 수 있다.Referring to FIG. 4 , the items (designated products) listed on the right side of the table are all related to the distribution business. Therefore, the common essential property of items can be said to be "distribution business". In this case, the
이러한 클래스에 기초하여, 프로세서(110)는 동반 지정된 아이템들 각각의 클래스를 인식하고, 상이한 클래스에 속하는 아이템들이 동반 지정된 경우에는 상관도 값에 가중치를 부여하여 증가시킬 수 있다.Based on this class, the
이러한 아이템의 비본질적 속성은 하나 이상 존재할 수 있다. 상술한 바와 같이, 프로세서(110)는 비본질적 속성이 동일한지 여부, 비본질적 속성 간의 유사도 등을 이용하여 가중치 지표를 결정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(110)는 비본질적 속성 간의 동일성 및 유사성에 관한 척도(즉, 유사도)를 인식할 수 있다. 이러한 비본질적 속성 간의 유사도는 메모리(120)에 기 저장되어 프로세서(110)에 의해 읽힐 수 있다. 또는, 클래스 또는 유사 아이템 군의 정보가 텍스트 정보일 경우에 프로세서(110)는 Levenshtein Distance, Hamming Distance, Smith-Waterman, Sørensen-Dice Coefficient와 같은 종래의 스트링 간 유사도의 연산 방법 또는 텍스트 처리를 위한 뉴럴 네트워크에 기반한 단어 유사도 기법을 이용하여 비본질적 속성 간의 유사도를 연산할 수 있다. 또는, 프로세서(110)는 아이템의 비본질적 속성이 내포하는 의미 간의 유사도를 연산해내는 뉴럴 네트워크에 기초하여 텍스트 정보 형태의 클래스 또는 유사 아이템 군의 정보 간의 유사도를 연산해낼 수 있다. 상술한 내용은 예시적인 내용에 불과하므로, 비본질적 정보, 특히 클래스 및 유사 아이템 군 간의 유사도를 연산해내는 방식은 상술한 예시에 한정되지 않아야 할 것이다.One or more non-essential attributes of these items may exist. As described above, the
프로세서(110)는 연산된 비본질적 속성 간의 유사도를 이용하여 가중치 지표를 연산할 수 있다. 일례로, 프로세서(110)는 비본질적 속성이 유사할수록 가중치를 높게 부여하고, 반대로 비본질적 속성이 상이할수록 가중치를 낮게 부여할 수 있다. 반대로, 프로세서(110)는 비본질적 속성이 상이한 여러 아이템들을 추천하기 위해, 비본질적 속성이 유사할수록 가중치를 낮게 부여하고, 반대로 비본질적 속성이 상이할수록 가중치를 높게 부여할 수 있다. 전술한 바와 같이 프로세서(110)는 이러한 일련의 선택을 사용자의 직접적인 지시 없이도 수행할 수 있다. The
가령, 사용자가 "다중 클래스 선택"을 부여한 경우에 프로세서(110)는 이 입력에 기반하여 비본질적 속성이 상이할수록 가중치 지표를 높게 부여할 수 있을 것이다. 나아가, 프로세서(110)는 사용자가 아이템 추천을 받기 위해 선택하는 복수의 제 1 아이템 중 적어도 두 개의 아이템의 클래스가 상이한 경우, 자동적으로 이를 "다중 클래스 선택"으로 인식하고 비본질적 속성이 상이할수록 가중치 지표를 높게 부여할 수 있다. 반대로, 프로세서(110)는 사용자가 아이템 추천을 받기 위해 선택한 복수의 제 1 아이템들의 클래스들이 모두 동일한 경우, 자동적으로 이를 "단일 클래스 선택"으로 인식하고, 비본질적 속성이 유사할수록 가중치 지표를 높게 부여할 수 있을 것이다.For example, when the user grants "multi-class selection", the
이와 유사한 여러 방식들에 기초하여, 프로세서(110)는 사용자의 니즈에 적합한 아이템 추천 목록을 생성할 수 있도록 상관도 및 상관관계 데이터를 연산해낼 수 있다.Based on various similar methods, the
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 네트워크 함수를 나타낸 개략도이다.5 is a schematic diagram illustrating a network function according to an embodiment of the present disclosure;
본 명세서에 걸쳐, 연산 모델, 신경망, 네트워크 함수, 뉴럴 네트워크(neural network)는 동일한 의미로 사용될 수 있다. 신경망은 일반적으로 노드라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 노드들은 뉴런(neuron)들로 지칭될 수도 있다. 신경망은 적어도 하나 이상의 노드들을 포함하여 구성된다. 신경망들을 구성하는 노드(또는 뉴런)들은 하나 이상의 링크에 의해 상호 연결될 수 있다.Throughout this specification, computational model, neural network, network function, and neural network may be used interchangeably. A neural network may be composed of a set of interconnected computational units, which may generally be referred to as nodes. These nodes may also be referred to as neurons. A neural network is configured to include at least one or more nodes. Nodes (or neurons) constituting the neural networks may be interconnected by one or more links.
신경망 내에서, 링크를 통해 연결된 하나 이상의 노드들은 상대적으로 입력 노드 및 출력 노드의 관계를 형성할 수 있다. 입력 노드 및 출력 노드의 개념은 상대적인 것으로서, 하나의 노드에 대하여 출력 노드 관계에 있는 임의의 노드는 다른 노드와의 관계에서 입력 노드 관계에 있을 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다. 상술한 바와 같이, 입력 노드 대 출력 노드 관계는 링크를 중심으로 생성될 수 있다. 하나의 입력 노드에 하나 이상의 출력 노드가 링크를 통해 연결될 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다. In the neural network, one or more nodes connected through a link may relatively form a relationship between an input node and an output node. The concepts of an input node and an output node are relative, and any node in an output node relationship with respect to one node may be in an input node relationship in a relationship with another node, and vice versa. As described above, an input node-to-output node relationship may be created around a link. One or more output nodes may be connected to one input node through a link, and vice versa.
하나의 링크를 통해 연결된 입력 노드 및 출력 노드 관계에서, 출력 노드의 데이터는 입력 노드에 입력된 데이터에 기초하여 그 값이 결정될 수 있다. 여기서 입력 노드와 출력 노드를 상호 연결하는 링크는 가중치(weight)를 가질 수 있다. 가중치는 가변적일 수 있으며, 신경망이 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변 될 수 있다. 예를 들어, 하나의 출력 노드에 하나 이상의 입력 노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력 노드는 상기 출력 노드와 연결된 입력 노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력 노드들에 대응하는 링크에 설정된 가중치에 기초하여 출력 노드 값을 결정할 수 있다.In the relationship between the input node and the output node connected through one link, the value of the data of the output node may be determined based on data input to the input node. Here, a link interconnecting the input node and the output node may have a weight. The weight may be variable, and may be changed by a user or an algorithm in order for the neural network to perform a desired function. For example, when one or more input nodes are interconnected to one output node by respective links, the output node sets values input to input nodes connected to the output node and links corresponding to the respective input nodes. An output node value may be determined based on the weight.
상술한 바와 같이, 신경망은 하나 이상의 노드들이 하나 이상의 링크를 통해 상호 연결되어 신경망 내에서 입력 노드 및 출력 노드 관계를 형성한다. 신경망 내에서 노드들과 링크들의 개수 및 노드들과 링크들 사이의 연관관계, 링크들 각각에 부여된 가중치의 값에 따라, 신경망의 특성이 결정될 수 있다. 예를 들어, 동일한 개수의 노드 및 링크들이 존재하고, 링크들의 가중치 값이 상이한 두 신경망이 존재하는 경우, 두 개의 신경망들은 서로 상이한 것으로 인식될 수 있다.As described above, in a neural network, one or more nodes are interconnected through one or more links to form an input node and an output node relationship in the neural network. The characteristics of the neural network may be determined according to the number of nodes and links in the neural network, the correlation between the nodes and the links, and the value of a weight assigned to each of the links. For example, when the same number of nodes and links exist and there are two neural networks having different weight values of the links, the two neural networks may be recognized as different from each other.
신경망은 하나 이상의 노드들의 집합으로 구성될 수 있다. 신경망을 구성하는 노드들의 부분 집합은 레이어(layer)를 구성할 수 있다. 신경망을 구성하는 노드들 중 일부는, 최초 입력 노드로부터의 거리들에 기초하여, 하나의 레이어(layer)를 구성할 수 있다. 예를 들어, 최초 입력 노드로부터 거리가 n인 노드들의 집합은, n 레이어를 구성할 수 있다. 최초 입력 노드로부터 거리는, 최초 입력 노드로부터 해당 노드까지 도달하기 위해 거쳐야 하는 링크들의 최소 개수에 의해 정의될 수 있다. 그러나, 이러한 레이어의 정의는 설명을 위한 임의적인 것으로서, 신경망 내에서 레이어의 차수는 상술한 것과 상이한 방법으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 노드들의 레이어는 최종 출력 노드로부터 거리에 의해 정의될 수도 있다.A neural network may consist of a set of one or more nodes. A subset of nodes constituting the neural network may constitute a layer. Some of the nodes constituting the neural network may configure one layer based on distances from the initial input node. For example, a set of nodes having a distance of n from the initial input node may constitute n layers. The distance from the initial input node may be defined by the minimum number of links that must be passed to reach the corresponding node from the initial input node. However, the definition of such a layer is arbitrary for description, and the order of the layer in the neural network may be defined in a different way from the above. For example, a layer of nodes may be defined by a distance from the final output node.
최초 입력 노드는 신경망 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서 링크를 거치지 않고 데이터가 직접 입력되는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또는, 신경망 네트워크 내에서, 링크를 기준으로 한 노드 간의 관계에 있어서, 링크로 연결된 다른 입력 노드들을 가지지 않는 노드들을 의미할 수 있다. 이와 유사하게, 최종 출력 노드는 신경망 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서, 출력 노드를 가지지 않는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또한, 히든 노드는 최초 입력 노드 및 최후 출력 노드가 아닌 신경망을 구성하는 노드들을 의미할 수 있다. The initial input node may mean one or more nodes to which data is directly input without going through a link in a relationship with other nodes among nodes in the neural network. Alternatively, in a relationship between nodes based on a link in a neural network, it may mean nodes that do not have other input nodes connected by a link. Similarly, the final output node may refer to one or more nodes that do not have an output node in relation to other nodes among nodes in the neural network. In addition, the hidden node may mean nodes constituting the neural network other than the first input node and the last output node.
본 개시의 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드의 개수가 출력 레이어의 노드의 개수와 동일할 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 감소하다가 다시 증가하는 형태의 신경망일 수 있다. 또한, 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드의 개수가 출력 레이어의 노드의 개수 보다 적을 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 감소하는 형태의 신경망일 수 있다. 또한, 본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드의 개수가 출력 레이어의 노드의 개수보다 많을 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 증가하는 형태의 신경망일 수 있다. 본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 신경망은 상술한 신경망들의 조합된 형태의 신경망일 수 있다.The neural network according to an embodiment of the present disclosure may be a neural network in which the number of nodes in the input layer may be the same as the number of nodes in the output layer, and the number of nodes decreases and then increases again as progresses from the input layer to the hidden layer. can Also, in the neural network according to another embodiment of the present disclosure, the number of nodes in the input layer may be less than the number of nodes in the output layer, and the number of nodes may be reduced as the number of nodes progresses from the input layer to the hidden layer. there is. In addition, the neural network according to another embodiment of the present disclosure may be a neural network in which the number of nodes in the input layer may be greater than the number of nodes in the output layer, and the number of nodes increases as the number of nodes progresses from the input layer to the hidden layer. can The neural network according to another embodiment of the present disclosure may be a neural network in a combined form of the aforementioned neural networks.
딥 뉴럴 네트워크(DNN: deep neural network, 심층신경망)는 입력 레이어와 출력 레이어 외에 복수의 히든 레이어를 포함하는 신경망을 의미할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크를 이용하면 데이터의 잠재적인 구조(latent structures)를 파악할 수 있다. 즉, 사진, 글, 비디오, 음성, 음악의 잠재적인 구조(예를 들어, 어떤 물체가 사진에 있는지, 글의 내용과 감정이 무엇인지, 음성의 내용과 감정이 무엇인지 등)를 파악할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크는 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN: convolutional neural network), 리커런트 뉴럴 네트워크(RNN: recurrent neural network), 오토 인코더(auto encoder), GAN(Generative Adversarial Networks), 제한 볼츠만 머신(RBM: restricted boltzmann machine), 심층 신뢰 네트워크(DBN: deep belief network), Q 네트워크, U 네트워크, 샴 네트워크, 적대적 생성 네트워크(GAN: Generative Adversarial Network) 등을 포함할 수 있다. 전술한 딥 뉴럴 네트워크의 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다. A deep neural network (DNN) may refer to a neural network including a plurality of hidden layers in addition to an input layer and an output layer. Deep neural networks can be used to identify the latent structures of data. In other words, it can identify the potential structure of photos, texts, videos, voices, and music (e.g., what objects are in the photos, what the text and emotions are, what the texts and emotions are, etc.) . Deep neural networks include convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), auto encoders, generative adversarial networks (GANs), and restricted boltzmann machines (RBMs). machine), a deep belief network (DBN), a Q network, a U network, a Siamese network, and a Generative Adversarial Network (GAN). The description of the deep neural network described above is only an example, and the present disclosure is not limited thereto.
본 개시의 일 실시예에서 네트워크 함수는 오토 인코더(autoencoder)를 포함할 수도 있다. 오토 인코더는 입력 데이터와 유사한 출력 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망의 일종일 수 있다. 오토 인코더는 적어도 하나의 히든 레이어를 포함할 수 있으며, 홀수 개의 히든 레이어가 입출력 레이어 사이에 배치될 수 있다. 각각의 레이어의 노드의 수는 입력 레이어의 노드의 수에서 병목 레이어(인코딩)라는 중간 레이어로 축소되었다가, 병목 레이어에서 출력 레이어(입력 레이어와 대칭)로 축소와 대칭되어 확장될 수도 있다. 오토 인코더는 비선형 차원 감소를 수행할 수 있다. 입력 레이어 및 출력 레이어의 수는 입력 데이터의 전처리 이후에 차원과 대응될 수 있다. 오토 인코더 구조에서 인코더에 포함된 히든 레이어의 노드의 수는 입력 레이어에서 멀어질수록 감소하는 구조를 가질 수 있다. 병목 레이어(인코더와 디코더 사이에 위치하는 가장 적은 노드를 가진 레이어)의 노드의 수는 너무 작은 경우 충분한 양의 정보가 전달되지 않을 수 있으므로, 특정 수 이상(예를 들어, 입력 레이어의 절반 이상 등)으로 유지될 수도 있다.In an embodiment of the present disclosure, the network function may include an autoencoder. The auto-encoder may be a kind of artificial neural network for outputting output data similar to input data. The auto encoder may include at least one hidden layer, and an odd number of hidden layers may be disposed between the input/output layers. The number of nodes in each layer may be reduced from the number of nodes of the input layer to an intermediate layer called the bottleneck layer (encoding), and then expanded symmetrically with reduction from the bottleneck layer to the output layer (symmetrically with the input layer). The auto-encoder can perform non-linear dimensionality reduction. The number of input layers and output layers may correspond to a dimension after preprocessing the input data. In the auto-encoder structure, the number of nodes of the hidden layer included in the encoder may have a structure that decreases as the distance from the input layer increases. If the number of nodes in the bottleneck layer (the layer with the fewest nodes located between the encoder and decoder) is too small, a sufficient amount of information may not be conveyed, so a certain number or more (e.g., more than half of the input layer, etc.) ) may be maintained.
뉴럴 네트워크는 교사 학습(supervised learning), 비교사 학습(unsupervised learning), 반교사학습(semi supervised learning), 또는 강화학습(reinforcement learning) 중 적어도 하나의 방식으로 학습될 수 있다. 뉴럴 네트워크의 학습은 뉴럴 네트워크가 특정한 동작을 수행하기 위한 지식을 뉴럴 네트워크에 적용하는 과정일 수 있다. The neural network may be trained using at least one of supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, and reinforcement learning. Learning of the neural network may be a process of applying knowledge for the neural network to perform a specific operation to the neural network.
뉴럴 네트워크는 출력의 오류를 최소화하는 방향으로 학습될 수 있다. 뉴럴 네트워크의 학습에서 반복적으로 학습 데이터를 뉴럴 네트워크에 입력시키고 학습 데이터에 대한 뉴럴 네트워크의 출력과 타겟의 에러를 계산하고, 에러를 줄이기 위한 방향으로 뉴럴 네트워크의 에러를 뉴럴 네트워크의 출력 레이어에서부터 입력 레이어 방향으로 역전파(backpropagation)하여 뉴럴 네트워크의 각 노드의 가중치를 업데이트 하는 과정이다. 교사 학습의 경우 각각의 학습 데이터에 정답이 라벨링되어있는 학습 데이터를 사용하며(즉, 라벨링된 학습 데이터), 비교사 학습의 경우는 각각의 학습 데이터에 정답이 라벨링되어 있지 않을 수 있다. 즉, 예를 들어 데이터 분류에 관한 교사 학습의 경우의 학습 데이터는 학습 데이터 각각에 카테고리가 라벨링 된 데이터 일 수 있다. 라벨링된 학습 데이터가 뉴럴 네트워크에 입력되고, 뉴럴 네트워크의 출력(카테고리)과 학습 데이터의 라벨을 비교함으로써 오류(error)가 계산될 수 있다. 다른 예로, 데이터 분류에 관한 비교사 학습의 경우 입력인 학습 데이터가 뉴럴 네트워크 출력과 비교됨으로써 오류가 계산될 수 있다. 계산된 오류는 뉴럴 네트워크에서 역방향(즉, 출력 레이어에서 입력 레이어 방향)으로 역전파 되며, 역전파에 따라 뉴럴 네트워크의 각 레이어의 각 노드들의 연결 가중치가 업데이트 될 수 있다. 업데이트 되는 각 노드의 연결 가중치는 학습률(learning rate)에 따라 변화량이 결정될 수 있다. 입력 데이터에 대한 뉴럴 네트워크의 계산과 에러의 역전파는 학습 사이클(epoch)을 구성할 수 있다. 학습률은 뉴럴 네트워크의 학습 사이클의 반복 횟수에 따라 상이하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 뉴럴 네트워크의 학습 초기에는 높은 학습률을 사용하여 뉴럴 네트워크가 빠르게 일정 수준의 성능을 확보하도록 하여 효율성을 높이고, 학습 후기에는 낮은 학습률을 사용하여 정확도를 높일 수 있다.A neural network can be trained in a way that minimizes output errors. In the training of a neural network, iteratively input the training data into the neural network, calculate the output of the neural network and the target error for the training data, and calculate the error of the neural network from the output layer of the neural network to the input layer in the direction to reduce the error. It is a process of updating the weight of each node in the neural network by backpropagation in the direction. In the case of teacher learning, learning data in which the correct answer is labeled in each learning data is used (ie, labeled learning data), and in the case of comparative learning, the correct answer may not be labeled in each learning data. That is, for example, learning data in the case of teacher learning related to data classification may be data in which categories are labeled in each of the learning data. Labeled training data is input to the neural network, and an error can be calculated by comparing the output (category) of the neural network with the label of the training data. As another example, in the case of comparison learning related to data classification, an error may be calculated by comparing the input training data with the neural network output. The calculated error is back propagated in the reverse direction (ie, from the output layer to the input layer) in the neural network, and the connection weight of each node of each layer of the neural network may be updated according to the back propagation. The change amount of the connection weight of each node to be updated may be determined according to a learning rate. The computation of the neural network on the input data and the backpropagation of errors can constitute a learning cycle (epoch). The learning rate may be applied differently according to the number of repetitions of the learning cycle of the neural network. For example, in the early stage of learning of a neural network, a high learning rate can be used to enable the neural network to quickly obtain a certain level of performance, thereby increasing efficiency, and using a low learning rate at a later stage of learning can increase accuracy.
뉴럴 네트워크의 학습에서 일반적으로 학습 데이터는 실제 데이터(즉, 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 처리하고자 하는 데이터)의 부분집합일 수 있으며, 따라서, 학습 데이터에 대한 오류는 감소하나 실제 데이터에 대해서는 오류가 증가하는 학습 사이클이 존재할 수 있다. 과적합(overfitting)은 이와 같이 학습 데이터에 과하게 학습하여 실제 데이터에 대한 오류가 증가하는 현상이다. 예를 들어, 노란색 고양이를 보여 고양이를 학습한 뉴럴 네트워크가 노란색 이외의 고양이를 보고는 고양이임을 인식하지 못하는 현상이 과적합의 일종일 수 있다. 과적합은 머신러닝 알고리즘의 오류를 증가시키는 원인으로 작용할 수 있다. 이러한 과적합을 막기 위하여 다양한 최적화 방법이 사용될 수 있다. 과적합을 막기 위해서는 학습 데이터를 증가시키거나, 레귤라이제이션(regularization), 학습의 과정에서 네트워크의 노드 일부를 비활성화하는 드롭아웃(dropout), 배치 정규화 레이어(batch normalization layer)의 활용 등의 방법이 적용될 수 있다.In the training of neural networks, in general, the training data may be a subset of real data (that is, data to be processed using the trained neural network), and thus, the error on the training data is reduced, but the error on the real data is reduced. There may be increasing learning cycles. Overfitting is a phenomenon in which errors on actual data increase by over-learning on training data as described above. For example, a phenomenon in which a neural network that has learned a cat by seeing a yellow cat does not recognize that it is a cat when it sees a cat other than yellow may be a type of overfitting. Overfitting can act as a cause of increasing errors in machine learning algorithms. In order to prevent such overfitting, various optimization methods can be used. In order to prevent overfitting, methods such as increasing the training data, regularization, and dropout that deactivate some of the nodes of the network in the process of learning, and the use of a batch normalization layer are applied. can
본 개시의 일 실시예에 따라 데이터 구조를 저장한 컴퓨터 판독가능 매체가 개시된다.A computer-readable medium storing a data structure is disclosed according to an embodiment of the present disclosure.
데이터 구조는 데이터에 효율적인 접근 및 수정을 가능하게 하는 데이터의 조직, 관리, 저장을 의미할 수 있다. 데이터 구조는 특정 문제(예를 들어, 최단 시간으로 데이터 검색, 데이터 저장, 데이터 수정) 해결을 위한 데이터의 조직을 의미할 수 있다. 데이터 구조는 특정한 데이터 처리 기능을 지원하도록 설계된, 데이터 요소들 간의 물리적이거나 논리적인 관계로 정의될 수도 있다. 데이터 요소들 간의 논리적인 관계는 사용자 정의 데이터 요소들 간의 연결관계를 포함할 수 있다. 데이터 요소들 간의 물리적인 관계는 컴퓨터 판독가능 저장매체(예를 들어, 영구 저장 장치)에 물리적으로 저장되어 있는 데이터 요소들 간의 실제 관계를 포함할 수 있다. 데이터 구조는 구체적으로 데이터의 집합, 데이터 간의 관계, 데이터에 적용할 수 있는 함수 또는 명령어를 포함할 수 있다. 효과적으로 설계된 데이터 구조를 통해 컴퓨팅 장치는 컴퓨팅 장치의 자원을 최소한으로 사용하면서 연산을 수행할 수 있다. 구체적으로 컴퓨팅 장치는 효과적으로 설계된 데이터 구조를 통해 연산, 읽기, 삽입, 삭제, 비교, 교환, 검색의 효율성을 높일 수 있다.The data structure may refer to the organization, management, and storage of data that enables efficient access and modification of data. A data structure may refer to an organization of data to solve a specific problem (eg, data retrieval, data storage, and data modification in the shortest time). A data structure may be defined as a physical or logical relationship between data elements designed to support a particular data processing function. The logical relationship between data elements may include a connection relationship between user-defined data elements. Physical relationships between data elements may include actual relationships between data elements physically stored on a computer-readable storage medium (eg, persistent storage ). A data structure may specifically include a set of data, relationships between data, and functions or instructions applicable to data. Through an effectively designed data structure, the computing device can perform an operation while using the resource of the computing device to a minimum. Specifically, the computing device may increase the efficiency of operations, reads, insertions, deletions, comparisons, exchanges, and retrievals through effectively designed data structures.
데이터 구조는 데이터 구조의 형태에 따라 선형 데이터 구조와 비선형 데이터 구조로 구분될 수 있다. 선형 데이터 구조는 하나의 데이터 뒤에 하나의 데이터만이 연결되는 구조일 수 있다. 선형 데이터 구조는 리스트(List), 스택(Stack), 큐(Queue), 데크(Deque)를 포함할 수 있다. 리스트는 내부적으로 순서가 존재하는 일련의 데이터 집합을 의미할 수 있다. 리스트는 연결 리스트(Linked List)를 포함할 수 있다. 연결 리스트는 각각의 데이터가 포인터를 가지고 한 줄로 연결되어 있는 방식으로 데이터가 연결된 데이터 구조일 수 있다. 연결 리스트에서 포인터는 다음이나 이전 데이터와의 연결 정보를 포함할 수 있다. 연결 리스트는 형태에 따라 단일 연결 리스트, 이중 연결 리스트, 원형 연결 리스트로 표현될 수 있다. 스택은 제한적으로 데이터에 접근할 수 있는 데이터 나열 구조일 수 있다. 스택은 데이터 구조의 한 쪽 끝에서만 데이터를 처리(예를 들어, 삽입 또는 삭제)할 수 있는 선형 데이터 구조일 수 있다. 스택에 저장된 데이터는 늦게 들어갈수록 빨리 나오는 데이터 구조(LIFO-Last in First Out)일 수 있다. 큐는 제한적으로 데이터에 접근할 수 있는 데이터 나열 구조로서, 스택과 달리 늦게 저장된 데이터일수록 늦게 나오는 데이터 구조(FIFO-First in First Out)일 수 있다. 데크는 데이터 구조의 양 쪽 끝에서 데이터를 처리할 수 있는 데이터 구조일 수 있다.A data structure may be classified into a linear data structure and a non-linear data structure according to the type of the data structure. The linear data structure may be a structure in which only one piece of data is connected after one piece of data. The linear data structure may include a list, a stack, a queue, and a deck. A list may mean a set of data in which an order exists internally. The list may include a linked list. The linked list may be a data structure in which data is linked in such a way that each data is linked in a line with a pointer. In a linked list, a pointer may contain information about a link with the next or previous data. A linked list may be expressed as a single linked list, a doubly linked list, or a circularly linked list according to a shape. A stack can be a data enumeration structure with limited access to data. A stack can be a linear data structure in which data can be manipulated (eg, inserted or deleted) at only one end of the data structure. The data stored in the stack may be a data structure (LIFO-Last in First Out). A queue is a data listing structure that allows limited access to data, and unlike a stack, it may be a data structure that is stored later (FIFO-First in First Out). A deck can be a data structure that can process data at either end of the data structure.
비선형 데이터 구조는 하나의 데이터 뒤에 복수개의 데이터가 연결되는 구조일 수 있다. 비선형 데이터 구조는 그래프(Graph) 데이터 구조를 포함할 수 있다. 그래프 데이터 구조는 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 정의될 수 있으며 간선은 서로 다른 두개의 정점을 연결하는 선을 포함할 수 있다. 그래프 데이터 구조 트리(Tree) 데이터 구조를 포함할 수 있다. 트리 데이터 구조는 트리에 포함된 복수개의 정점 중에서 서로 다른 두개의 정점을 연결시키는 경로가 하나인 데이터 구조일 수 있다. 즉 그래프 데이터 구조에서 루프(loop)를 형성하지 않는 데이터 구조일 수 있다.The non-linear data structure may be a structure in which a plurality of data is connected after one data. The nonlinear data structure may include a graph data structure. A graph data structure may be defined as a vertex and an edge, and the edge may include a line connecting two different vertices. A graph data structure may include a tree data structure. The tree data structure may be a data structure in which one path connects two different vertices among a plurality of vertices included in the tree. That is, it may be a data structure that does not form a loop in the graph data structure.
본 명세서에 걸쳐, 연산 모델, 신경망, 네트워크 함수, 뉴럴 네트워크(neural network)는 동일한 의미로 사용될 수 있다. 이하에서는 신경망으로 통일하여 기술한다. 데이터 구조는 신경망을 포함할 수 있다. 그리고 신경망을 포함한 데이터 구조는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 신경망을 포함한 데이터 구조는 또한 신경망에 의한 처리를 위하여 전처리된 데이터, 신경망에 입력되는 데이터, 신경망의 가중치, 신경망의 하이퍼 파라미터, 신경망으로부터 획득한 데이터, 신경망의 각 노드 또는 레이어와 연관된 활성 함수, 신경망의 학습을 위한 손실 함수 등을 포함할 수 있다. 신경망을 포함한 데이터 구조는 상기 개시된 구성들 중 임의의 구성 요소들을 포함할 수 있다. 즉 신경망을 포함한 데이터 구조는 신경망에 의한 처리를 위하여 전처리된 데이터, 신경망에 입력되는 데이터, 신경망의 가중치, 신경망의 하이퍼 파라미터, 신경망으로부터 획득한 데이터, 신경망의 각 노드 또는 레이어와 연관된 활성 함수, 신경망의 학습을 위한 손실 함수 등 전부 또는 이들의 임의의 조합을 포함하여 구성될 수 있다. 전술한 구성들 이외에도, 신경망을 포함한 데이터 구조는 신경망의 특성을 결정하는 임의의 다른 정보를 포함할 수 있다. 또한, 데이터 구조는 신경망의 연산 과정에 사용되거나 발생되는 모든 형태의 데이터를 포함할 수 있으며 전술한 사항에 제한되는 것은 아니다. 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 판독가능 기록 매체 및/또는 컴퓨터 판독가능 전송 매체를 포함할 수 있다. 신경망은 일반적으로 노드라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 노드들은 뉴런(neuron)들로 지칭될 수도 있다. 신경망은 적어도 하나 이상의 노드들을 포함하여 구성된다.Throughout this specification, computational model, neural network, network function, and neural network may be used interchangeably. Hereinafter, the neural network is unified and described. The data structure may include a neural network. And the data structure including the neural network may be stored in a computer-readable medium. Data structures, including neural networks, also include preprocessed data for processing by the neural network, data input to the neural network, weights of the neural network, hyperparameters of the neural network, data obtained from the neural network, activation functions associated with each node or layer of the neural network, and neural networks. It may include a loss function for learning of . A data structure comprising a neural network may include any of the components disclosed above. That is, the data structure including the neural network includes preprocessed data for processing by the neural network, data input to the neural network, weights of the neural network, hyperparameters of the neural network, data obtained from the neural network, activation function associated with each node or layer of the neural network, and neural network It may be configured to include all or any combination thereof, such as a loss function for learning of . In addition to the above-described configurations, a data structure including a neural network may include any other information that determines a characteristic of a neural network. In addition, the data structure may include all types of data used or generated in the operation process of the neural network, and is not limited to the above. Computer-readable media may include computer-readable recording media and/or computer-readable transmission media. A neural network may be composed of a set of interconnected computational units, which may generally be referred to as nodes. These nodes may also be referred to as neurons. A neural network is configured to include at least one or more nodes.
데이터 구조는 신경망에 입력되는 데이터를 포함할 수 있다. 신경망에 입력되는 데이터를 포함하는 데이터 구조는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 신경망에 입력되는 데이터는 신경망 학습 과정에서 입력되는 학습 데이터 및/또는 학습이 완료된 신경망에 입력되는 입력 데이터를 포함할 수 있다. 신경망에 입력되는 데이터는 전처리(pre-processing)를 거친 데이터 및/또는 전처리 대상이 되는 데이터를 포함할 수 있다. 전처리는 데이터를 신경망에 입력시키기 위한 데이터 처리 과정을 포함할 수 있다. 따라서 데이터 구조는 전처리 대상이 되는 데이터 및 전처리로 발생되는 데이터를 포함할 수 있다. 전술한 데이터 구조는 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.The data structure may include data input to the neural network. A data structure including data input to the neural network may be stored in a computer-readable medium. The data input to the neural network may include learning data input in a neural network learning process and/or input data input to the neural network in which learning is completed. Data input to the neural network may include pre-processing data and/or pre-processing target data. The preprocessing may include a data processing process for inputting data into the neural network. Accordingly, the data structure may include data to be pre-processed and data generated by pre-processing. The above-described data structure is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.
데이터 구조는 신경망의 가중치를 포함할 수 있다. (본 명세서에서 가중치, 파라미터는 동일한 의미로 사용될 수 있다.) 그리고 신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 신경망은 복수개의 가중치를 포함할 수 있다. 가중치는 가변적일 수 있으며, 신경망이 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변 될 수 있다. 예를 들어, 하나의 출력 노드에 하나 이상의 입력 노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력 노드는 상기 출력 노드와 연결된 입력 노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력 노드들에 대응하는 링크에 설정된 가중치에 기초하여 출력 노드에서 출력되는 데이터 값을 결정할 수 있다. 전술한 데이터 구조는 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.The data structure may include the weights of the neural network. (In this specification, weight and parameter may be used interchangeably.) And the data structure including the weight of the neural network may be stored in a computer-readable medium. The neural network may include a plurality of weights. The weight may be variable, and may be changed by a user or an algorithm in order for the neural network to perform a desired function. For example, when one or more input nodes are interconnected to one output node by respective links, the output node sets values input to input nodes connected to the output node and links corresponding to the respective input nodes. A data value output from the output node may be determined based on the weight. The above-described data structure is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.
제한이 아닌 예로서, 가중치는 신경망 학습 과정에서 가변되는 가중치 및/또는 신경망 학습이 완료된 가중치를 포함할 수 있다. 신경망 학습 과정에서 가변되는 가중치는 학습 사이클이 시작되는 시점의 가중치 및/또는 학습 사이클 동안 가변되는 가중치를 포함할 수 있다. 신경망 학습이 완료된 가중치는 학습 사이클이 완료된 가중치를 포함할 수 있다. 따라서 신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조는 신경망 학습 과정에서 가변되는 가중치 및/또는 신경망 학습이 완료된 가중치를 포함한 데이터 구조를 포함할 수 있다. 그러므로 상술한 가중치 및/또는 각 가중치의 조합은 신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조에 포함되는 것으로 한다. 전술한 데이터 구조는 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.By way of example and not limitation, the weight may include a weight variable in a neural network learning process and/or a weight in which neural network learning is completed. The variable weight in the neural network learning process may include a weight at a time point at which a learning cycle starts and/or a weight variable during the learning cycle. The weight for which neural network learning is completed may include a weight for which a learning cycle is completed. Accordingly, the data structure including the weights of the neural network may include a data structure including the weights that vary in the neural network learning process and/or the weights on which the neural network learning is completed. Therefore, it is assumed that the above-described weights and/or combinations of weights are included in the data structure including the weights of the neural network. The above-described data structure is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.
신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조는 직렬화(serialization) 과정을 거친 후 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예를 들어, 메모리, 하드 디스크)에 저장될 수 있다. 직렬화는 데이터 구조를 동일하거나 다른 컴퓨팅 장치에 저장하고 나중에 다시 재구성하여 사용할 수 있는 형태로 변환하는 과정일 수 있다. 컴퓨팅 장치는 데이터 구조를 직렬화하여 네트워크를 통해 데이터를 송수신할 수 있다. 직렬화된 신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조는 역직렬화(deserialization)를 통해 동일한 컴퓨팅 장치 또는 다른 컴퓨팅 장치에서 재구성될 수 있다. 신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조는 직렬화에 한정되는 것은 아니다. 나아가 신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조는 컴퓨팅 장치의 자원을 최소한으로 사용하면서 연산의 효율을 높이기 위한 데이터 구조(예를 들어, 비선형 데이터 구조에서 B-Tree, Trie, m-way search tree, AVL tree, Red-Black Tree)를 포함할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.The data structure including the weights of the neural network may be stored in a computer-readable storage medium (eg, memory, hard disk) after being serialized. Serialization can be the process of converting a data structure into a form that can be reconstructed and used later by storing it on the same or a different computing device. The computing device may serialize the data structure to send and receive data over the network. A data structure including weights of the serialized neural network may be reconstructed in the same computing device or in another computing device through deserialization. The data structure including the weight of the neural network is not limited to serialization. Furthermore, the data structure including the weights of the neural network is a data structure to increase computational efficiency while using the resources of the computing device to a minimum (e.g., B-Tree, Trie, m-way search tree, AVL tree, Red-Black Tree). The foregoing is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.
데이터 구조는 신경망의 하이퍼 파라미터(Hyper-parameter)를 포함할 수 있다. 그리고 신경망의 하이퍼 파라미터를 포함한 데이터 구조는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 하이퍼 파라미터는 사용자에 의해 가변되는 변수일 수 있다. 하이퍼 파라미터는 예를 들어, 학습률(learning rate), 비용 함수(cost function), 학습 사이클 반복 횟수, 가중치 초기화(Weight initialization)(예를 들어, 가중치 초기화 대상이 되는 가중치 값의 범위 설정), Hidden Unit 개수(예를 들어, 히든 레이어의 개수, 히든 레이어의 노드 수)를 포함할 수 있다. 전술한 데이터 구조는 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.The data structure may include hyper-parameters of the neural network. In addition, the data structure including the hyperparameters of the neural network may be stored in a computer-readable medium. The hyper parameter may be a variable variable by a user. Hyperparameters are, for example, learning rate, cost function, number of iterations of the learning cycle, weight initialization (e.g., setting the range of weight values to be initialized for weights), Hidden Unit The number (eg, the number of hidden layers, the number of nodes of the hidden layer) may be included. The above-described data structure is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.
본 개시에 있어서, 상술된 바와 같은 뉴럴 네트워크는 이벤트의 식별 정보, 이벤트와 관련된 주체에 대한 식별 정보, 이벤트가 발생한 시점 정보 등을 포함하는 이벤트에 관련한 메타 데이터, 이벤트 명칭, 이벤트 이미지, 이벤트 영상, 이벤트 섬네일, 이벤트 음성 등을 포함하는 이벤트와 관련된 대표 데이터, 아이템의 본질적 속성 및 클래스나 유사 대표 데이터 군과 같은 아이템의 비본질적 속성 간의 유사도를 도출하는 데 이용될 수 있다. In the present disclosure, the neural network as described above includes event-related metadata including event identification information, event-related entity identification information, event occurrence time information, etc., event name, event image, event image, It may be used to derive a degree of similarity between representative data related to an event including an event thumbnail, an event voice, and the like, an essential attribute of an item, and a non-essential attribute of an item, such as a class or similar representative data group.
구체적으로, 본 개시에 있어서 대표 데이터 간의 유사성은 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 이미지 간 유사도 측정 방법이나 자연어 처리 기법을 이용한 단어 간 유사도 측정 기법에 기초할 수 있다.Specifically, in the present disclosure, the similarity between representative data may be based on a similarity measurement method between images using a convolutional neural network (CNN) or a similarity measurement method between words using a natural language processing technique.
도 6은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 추천 아이템 목록을 도시한다.6 illustrates a list of recommended items according to some embodiments of the present disclosure.
본 개시에 있어, 프로세서(110)는 상관도에 기초하여 추천 아이템 목록을 생성할 수 있다. In the present disclosure, the
본 개시에 있어서 추천 아이템은 임의의 제 1 아이템과 동반 지정할 것이 권유되는 아이템으로서, 상관 관계 데이터(200)에 포함된 상관도(220)에 기초해 결정될 수 있다.In the present disclosure, the recommended item is an item that is recommended to be designated together with the first item, and may be determined based on the
도 6을 참조하면, 아이템 A에 대한 추천 아이템은 아이템 E, F 및 D로 결정되었다. 프로세서(110)는 아이템 A와의 상관도가 높은 순서대로 추천 아이템을 결정한 것일 수 있다. Referring to FIG. 6 , items E, F, and D were determined as recommended items for item A. The
도 6에 도시된 아이템 A에 대한 추천 아이템 목록은 예시적인 것으로서, 추천 아이템의 수, 추천 아이템의 결정 기준 등은 이에 한정되지 않는다.The list of recommended items for item A illustrated in FIG. 6 is exemplary, and the number of recommended items and criteria for determining the recommended items are not limited thereto.
도 7은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 아이템 추천 방법을 수행하는 과정을 도시한 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a process in which a processor performs an item recommendation method according to some embodiments of the present disclosure.
프로세서(110)는 아이템 간의 상관관계 데이터를 생성할 수 있다(S100).The
도 2에서 전술한 바와 같이, 상관관계 데이터(200)는 하나 이상의 복수의 아이템들 간 상관도(220) 정보를 포함한다. 상관관계 데이터(200)는 2차원 이상의 행렬 정보로 표현될 수 있다. 상관관계 데이터(200)를 메모리(120) 상에서 공간 효율적으로 저장하기 위해, 프로세서(110)는 상관관계 데이터(200)를 압축 희소 행렬로 표현할 수 있다. 또는, 프로세서(110)는 상관관계 데이터(200)를 사전식 키, LIL(List of lists), COO(Coordinate list), CSR(Compressed sparse row) 등의 방법을 이용하여 저장할 수 있다. 다만 이들은 상관관계 데이터를 압축하여 표현하기 위한 방법의 예시에 불과하므로, 상관관계 데이터(200)를 압축하여 표현하기 위한 방법은 이에 제한되지 않는다.As described above in FIG. 2 , the
프로세서(110)는, 상관관계 데이터(200)를 압축 표현함에 의하여 메모리 공간을 절약할 수 있다. 본 개시에 따른 아이템 추천 방법이 상표 출원과 관련하여 적용될 경우에, 아이템(210)은 지정상품에 대응될 수 있다. 이를 통하여, 메모리(120)를 공간 효율적으로 사용할 수 있고 상관관계 데이터(200)에 대한 입출력 속도가 매우 빨라질 수 있다.The
프로세서(110)는 제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템을 추출할 수 있다(S200).The
본 개시에 있어서 제 1 아이템은 이벤트가 수행되는 대상일 수 있다. 특히, 이벤트가 상표 출원인 경우, 제 1 아이템은 출원인이 출원하고자 하는 임의의 지정상품일 수 있다. 이러한 제 1 아이템은 입력장치를 통해 사용자에 의하여 직접적으로 입력될 수 있다.In the present disclosure, the first item may be a target on which an event is performed. In particular, when the event is a trademark application, the first item may be any designated product that the applicant intends to apply for. The first item may be directly input by the user through the input device.
프로세서(110)에 의하여 추출되는 제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템은 제 1 아이템과 유사하다고 결정된 아이템일 수 있다. 도 2에서 전술한 바와 같이, 예를 들어, 임의의 두 아이템은 그 본질적/비본질적 속성의 유사성에 기초하여 유사도가 결정될 수 있다. 프로세서(110)는 임의의 두 아이템의 유사도가 기 설정된 조건을 만족하면, 두 아이템이 유사하다고 결정할 수 있다.One or more items corresponding to the first item extracted by the
예를 들면, 프로세서(110)는 동일 클래스에 속하거나 동일한 유사 아이템 군에 속하는 아이템들을 유사하다고 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(110)는 제 1 아이템의 본질적 속성을 이용하여 유사 아이템을 결정할 수 있다. 가령, 제 1 아이템의 본질적 속성에 대하여, 일정 비율 이상의 수의 일치하는 본질적 속성을 가지는 제 2 아이템은 제 1 아이템과 유사한 아이템이라고 결정될 수 있다. 프로세서(110)는 도 5에 도시된 바와 같은 뉴럴 네트워크 등을 이용한 모델 또는 Levenshtein Distance 등과 같은 종래의 텍스트 유사도 분석 알고리즘에 기초하여, 제 1 아이템과 유사한 아이템을 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 결정된 유사한 아이템들을 제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템들로서 추출할 수 있다. For example, the
또는, 제 1 아이템에 대응되어 추출되는 하나 이상의 아이템들은 상관도 벡터 간의 거리가 기 설정된 조건을 만족하는 아이템들의 집합일 수 있다. 상관도 벡터는 임의의 아이템이 다른 하나 이상의 아이템들과의 사이에서 갖는 상관도 값들을 표현한 벡터일 수 있다. 도 2를 다시 참조하면, 아이템 A에 대한 상관도 벡터는 (0, 1, 4, 5, 14, 7)일 수 있다. 또, 아이템 E에 대한 상관도 벡터는 (14, 6, 22, 1, 0, 4)일 수 있다. 프로세서(110)는 제 1 아이템과 상기 상관도 벡터 간의 거리가 가장 짧은 아이템들을 제 1 아이템에 대응하는 아이템으로 결정할 수 있다.Alternatively, one or more items extracted corresponding to the first item may be a set of items in which a distance between correlation vectors satisfies a preset condition. The correlation vector may be a vector expressing correlation values of an arbitrary item with one or more other items. Referring back to FIG. 2 , the correlation vector for item A may be (0, 1, 4, 5, 14, 7). Also, the correlation vector for the item E may be (14, 6, 22, 1, 0, 4). The
상관도 벡터는 일 아이템이 다른 아이템과의 동일한 이벤트에서 관련된 빈도를 의미할 수 있다. 따라서, 상관도 벡터가 유사한 경우(즉, 상관도 벡터 간의 거리가 짧은 경우) 두 아이템이 유사한 아이템이라고 볼 수 있다. 따라서 유사한 아이템들에 대한 상관도 벡터를 추천 아이템 목록에 반영할 수 있으므로, 상표권의 보호를 더욱 입체적으로 도모할 수 있다.The correlation vector may mean a frequency in which one item is related to another item in the same event. Accordingly, when the correlation vectors are similar (ie, when the distance between the correlation vectors is short), the two items can be regarded as similar items. Accordingly, since the correlation vector for similar items can be reflected in the list of recommended items, the protection of trademark rights can be further three-dimensionally promoted.
또는, 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서(110)는 상관도 벡터 간 거리에 기초하여 제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템을 추출할 수 있다.Alternatively, the
여기서 상관도 벡터는, 임의의 아이템과 다른 아이템들 간의 상관도 값들을 포함할 수 있다.Here, the correlation vector may include correlation values between an arbitrary item and other items.
도 2를 다시 참조하면, 아이템 A에 대한 상관도 벡터는 (0, 1, 4, 5, 14, 7)일 수 있다. 또, 아이템 E에 대한 상관도 벡터는 (14, 6, 22, 1, 0, 4)일 수 있다.Referring back to FIG. 2 , the correlation vector for item A may be (0, 1, 4, 5, 14, 7). Also, the correlation vector for the item E may be (14, 6, 22, 1, 0, 4).
프로세서(110)는 상기 상관도 벡터 간의 거리가 가장 짧은 아이템들을 제 1 아이템에 대응하는 아이템으로 결정할 수 있다.The
상관도 벡터는 일 아이템의 다른 아이템과의 동반 지정 빈도를 의미할 수 있다. 따라서, 상관도 벡터가 유사한 경우(즉, 상관도 벡터 간의 거리가 짧은 경우) 두 아이템이 유사한 아이템이라고 볼 수 있다. 따라서 유사한 아이템들에 대한 상관도 벡터를 추천 아이템 목록에 반영할 수 있으므로, 상표권의 보호를 더욱 입체적으로 도모할 수 있다.The correlation vector may mean a frequency of designation of one item with another item. Accordingly, when the correlation vectors are similar (ie, when the distance between the correlation vectors is short), the two items can be regarded as similar items. Accordingly, since the correlation vector for similar items can be reflected in the list of recommended items, the protection of trademark rights can be further three-dimensionally promoted.
프로세서(110)는 아이템 간의 상관관계 데이터 및 추출된 하나 이상의 아이템에 기초하여, 제 1 아이템에 대한 추천 아이템 목록을 생성할 수 있다(S300).The
본 개시에 있어서 추천 아이템은 당해 이벤트에 있어 임의의 제 1 아이템과 동반 출현하게 할 것이 권유되는 아이템으로서, 상관 관계 데이터(200)에 포함된 상관도(220)에 기초해 결정될 수 있다. 예시로서, 제 1 아이템에 대응되는 아이템으로써 제 2 아이템 및 제 3 아이템이 추출된 경우를 가정하자.In the present disclosure, a recommended item is an item recommended to appear together with a first item in the event, and may be determined based on the
이 경우, 프로세서(110)는 상관관계 데이터(200)로부터 제 1 아이템, 제 2 아이템 및 제 3 아이템의 상관도 정보를 인식할 수 있다. 프로세서(110)는 인식된 제 1 아이템 내지 제 3 아이템의 상관도 정보를 종합(예를 들면, 동일한 아이템에 대한 상관도 값을 더함)할 수 있다. 프로세서(110)는 종합된 상관도 정보로부터, 상관도 정보가 높은 순서대로 추천 아이템 목록을 생성할 수 있다.In this case, the
이는 추천 아이템 목록을 생성하는 방법에 관한 일례에 불과하므로, 본 개시의 내용은 상술한 바에 한정되지 않는다.Since this is only an example of a method for generating a list of recommended items, the content of the present disclosure is not limited thereto.
프로세서(110)는 연산된 비본질적 속성 간의 유사도를 이용하여 가중치 지표를 연산할 수 있다. 일례로, 프로세서(110)는 비본질적 속성이 유사할수록 가중치를 높게 부여하고, 반대로 비본질적 속성이 상이할수록 가중치를 낮게 부여할 수 있다. 반대로, 프로세서(110)는 비본질적 속성이 상이한 여러 아이템들을 추천하기 위해, 비본질적 속성이 유사할수록 가중치를 낮게 부여하고, 반대로 비본질적 속성이 상이할수록 가중치를 높게 부여할 수 있다. 전술한 바와 같이 프로세서(110)는 이러한 일련의 선택을 사용자의 직접적인 지시 없이도 수행할 수 있다. 가령, 사용자가 "다중 클래스 선택"을 부여한 경우에 프로세서(110)는 이 입력에 기반하여 비본질적 속성이 상이할수록 가중치 지표를 높게 부여할 수 있을 것이다. 나아가, 프로세서(110)는 사용자가 아이템 추천을 받기 위해 선택하는 복수의 제 1 아이템 중 적어도 두 개의 아이템의 클래스가 상이한 경우, 자동적으로 이를 "다중 클래스 선택"으로 인식하고 비본질적 속성이 상이할수록 가중치 지표를 높게 부여할 수 있다. 반대로, 프로세서(110)는 사용자가 아이템 추천을 받기 위해 선택한 복수의 제 1 아이템들의 클래스들이 모두 동일한 경우, 자동적으로 이를 "단일 클래스 선택"으로 인식하고, 비본질적 속성이 유사할수록 가중치 지표를 높게 부여할 수 있을 것이다.The
프로세서(110)는 추천 아이템 목록 생성 시 제 1 아이템과 같은 클래스 또는 유사 아이템 군에 해당하는 아이템들만을 추천 아이템 목록에 포함시키거나, 제 1 아이템과 상이한 클래스 또는 상이한 유사 아이템 군에 해당하는 아이템들만을 추천 아이템 목록에 포함시킬 수 있다.When generating the recommended item list, the
상술한 방법에 의하여, 출원인이 단류 출원을 원하는지, 혹은 다류 출원을 원하는지 여부에 따라 불필요한 아이템이 추천되는 상황을 방지할 수 있다.According to the above-described method, it is possible to prevent a situation in which unnecessary items are recommended depending on whether the applicant desires a single-class application or a multi-class application.
도 8은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 방법을 수행하는 과정을 도시한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a process in which a processor performs a method of generating correlation data between items according to some embodiments of the present disclosure.
프로세서(110)는 복수의 아이템 각각의 클래스를 인식할 수 있다(S110).The
본 개시에 있어서 클래스 또는 유사 아이템 군은, 유사한 속성을 가지는 아이템들에 대하여 부여된 식별 데이터의 일종으로 정의될 수 있다. 본 개시에 있어서 클래스 및 유사 아이템 군 정보를 부여하기 위하여 아이템의 속성을 이용하지만, 이용되는 아이템의 속성이 반드시 상술한 아이템의 본질적 속성에 종속되는 것은 아니다. 따라서 본 개시에 있어서 클래스 및 유사 아이템 군 정보와 같은 아이템의 비본질적 속성은 임의적으로 규정되어 있을 수 있다.In the present disclosure, a class or similar item group may be defined as a type of identification data assigned to items having similar properties. In the present disclosure, although the properties of items are used to provide class and similar item group information, the properties of the items used are not necessarily dependent on the essential properties of the above-described items. Accordingly, in the present disclosure, non-essential properties of items such as class and similar item group information may be arbitrarily defined.
그러므로, 본 개시에 있어서 클래스 및 유사 아이템 군은 동일유사한 본질적 속성을 갖는 하나 이상의 아이템들의 집합에 대한 식별 정보일 수 있다. 또는, 본 개시에 있어서 클래스 및 유사 아이템 군은 동일유사한 임의적 속성을 갖는 하나 이상의 아이템들의 집합에 대한 식별 정보일 수 있다.Therefore, in the present disclosure, a class and a similar item group may be identification information for a set of one or more items having the same and similar essential properties. Alternatively, in the present disclosure, a class and a similar item group may be identification information for a set of one or more items having the same and similar arbitrary properties.
또는, 클래스 또는 유사 아이템 군은 상관도 벡터 간 거리에 기초하여 연산된 아이템 간의 유사도가 기 설정된 조건을 만족하는 아이템들의 집합일 수 있다. 여기서 상관도 벡터는, 임의의 아이템과 다른 아이템들 간의 상관도 값들을 포함할 수 있다. 도 2를 다시 참조하면, 아이템 A에 대한 상관도 벡터는 (0, 1, 4, 5, 14, 7)일 수 있다. 또, 아이템 E에 대한 상관도 벡터는 (14, 6, 22, 1, 0, 4)일 수 있다. 프로세서(110)는 상기 상관도 벡터 간의 거리가 가장 짧은 아이템들을 제 1 아이템에 대응하는 아이템으로 결정할 수 있다. 상관도 벡터는 일 아이템의 다른 아이템과의 동반 지정 빈도를 의미할 수 있다. 따라서, 상관도 벡터가 유사한 경우(즉, 상관도 벡터 간의 거리가 짧은 경우) 두 아이템이 유사한 아이템이라고 볼 수 있다. 따라서 유사한 아이템들에 대한 상관도 벡터를 추천 아이템 목록에 반영할 수 있으므로, 상표권의 보호를 더욱 입체적으로 도모할 수 있다.Alternatively, the class or similar item group may be a set of items in which a similarity between items calculated based on a distance between correlation vectors satisfies a preset condition. Here, the correlation vector may include correlation values between an arbitrary item and other items. Referring back to FIG. 2 , the correlation vector for item A may be (0, 1, 4, 5, 14, 7). Also, the correlation vector for the item E may be (14, 6, 22, 1, 0, 4). The
프로세서(110)는 클래스가 상이한 아이템 간의 상관도를 증가시킬 때, 가중치를 부여할 수 있다(S120).The
아이템에 대한 클래스 및 유사 아이템 군 정보와 같은 비본질적 속성은 메모리(120)에 저장되어, 프로세서(110)에 의해 읽힐 수 있다. 따라서, 프로세서(110)는 복수의 아이템 간의 상관도를 연산할 때, 복수의 아이템 각각을 인식하고, 메모리(120)로부터 당해 아이템 각각들에 대한 클래스 및 유사 아이템 군 정보를 필요한 경우 적어도 하나 이상 읽어들여 인식할 수 있다.Non-essential attributes such as class and similar item group information for an item may be stored in the
구체적으로, 아이템에 대한 클래스 및 유사 아이템 군 정보와 같은 비본질적 속성은 메모리(120)에 저장되어, 프로세서(110)에 의해 읽힐 수 있다. 따라서, 프로세서(110)는 복수의 아이템 간의 상관도를 연산할 때, 복수의 아이템 각각을 인식하고, 메모리(120)로부터 당해 아이템 각각들에 대한 클래스 및 유사 아이템 군 정보를 필요한 경우 적어도 하나 이상 읽어들여 인식할 수 있다.Specifically, non-essential attributes such as class and similar item group information for an item may be stored in the
프로세서(110)는 제 1 아이템과 제 2 아이템의 클래스가 동일한지 여부를 판단하고, 클래스가 상이할 경우에는 제 1 아이템과 제 2 아이템 간의 상관도를 증가시키기 위해 가중치 지표를 부여할 수 있다.The
구체적으로, 프로세서(110)는 비본질적 속성이 동일한지 여부, 비본질적 속성 간의 유사도 등을 이용하여 가중치 지표를 결정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(110)는 비본질적 속성 간의 동일성 및 유사성에 관한 척도(즉, 유사도)를 인식할 수 있다. 이러한 비본질적 속성 간의 유사도는 메모리(120)에 기 저장되어 프로세서(110)에 의해 읽힐 수 있다. 또는, 클래스 또는 유사 아이템 군의 정보가 텍스트 정보일 경우에 프로세서(110)는 Levenshtein Distance, Hamming Distance, Smith-Waterman, Sørensen-Dice Coefficient와 같은 종래의 스트링 간 유사도의 연산 방법 또는 텍스트 처리를 위한 뉴럴 네트워크에 기반한 단어 유사도 기법을 이용하여 비본질적 속성 간의 유사도를 연산할 수 있다. 또는, 프로세서(110)는 아이템의 비본질적 속성이 내포하는 의미 간의 유사도를 연산해내는 뉴럴 네트워크에 기초하여 텍스트 정보 형태의 클래스 또는 유사 아이템 군의 정보 간의 유사도를 연산해낼 수 있다. Specifically, the
상술한 내용은 예시적인 내용에 불과하므로, 비본질적 정보, 특히 클래스 및 유사 아이템 군 간의 유사도를 연산해내는 방식은 상술한 예시에 한정되지 않아야 할 것이다.Since the above description is only exemplary, the method of calculating the similarity between non-essential information, particularly a class and a group of similar items, should not be limited to the above-described example.
프로세서(110)는 연산된 비본질적 속성 간의 유사도를 이용하여 가중치 지표를 연산할 수 있다. 일례로, 프로세서(110)는 비본질적 속성이 유사할수록 가중치를 높게 부여하고, 반대로 비본질적 속성이 상이할수록 가중치를 낮게 부여할 수 있다. 반대로, 프로세서(110)는 비본질적 속성이 상이한 여러 아이템들을 추천하기 위해, 비본질적 속성이 유사할수록 가중치를 낮게 부여하고, 반대로 비본질적 속성이 상이할수록 가중치를 높게 부여할 수 있다. 전술한 바와 같이 프로세서(110)는 이러한 일련의 선택을 사용자의 직접적인 지시 없이도 수행할 수 있다. 가령, 사용자가 "다중 클래스 선택"을 부여한 경우에 프로세서(110)는 이 입력에 기반하여 비본질적 속성이 상이할수록 가중치 지표를 높게 부여할 수 있을 것이다. 나아가, 프로세서(110)는 사용자가 아이템 추천을 받기 위해 선택하는 복수의 제 1 아이템 중 적어도 두 개의 아이템의 클래스가 상이한 경우, 자동적으로 이를 "다중 클래스 선택"으로 인식하고 비본질적 속성이 상이할수록 가중치 지표를 높게 부여할 수 있다. 반대로, 프로세서(110)는 사용자가 아이템 추천을 받기 위해 선택한 복수의 제 1 아이템들의 클래스들이 모두 동일한 경우, 자동적으로 이를 "단일 클래스 선택"으로 인식하고, 비본질적 속성이 유사할수록 가중치 지표를 높게 부여할 수 있을 것이다.The
이와 유사한 여러 방식들에 기초하여, 프로세서(110)는 사용자의 니즈에 적합한 아이템 추천 목록을 생성할 수 있도록 상관도 및 상관관계 데이터를 연산해낼 수 있다.Based on various similar methods, the
도 9는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 과정을 도시한 순서도이다.9 is a flowchart illustrating a process in which a processor generates correlation data between items according to some embodiments of the present disclosure.
프로세서(110)는 유사한 하나 이상의 대표 데이터를 포함하는 대표 데이터 군을 생성할 수 있다(S130).The
본 개시에 따른 몇몇 실시예에 있어 (이벤트와 관련된) 대표 데이터는, 이벤트를 표현하는 이벤트 명칭, 이미지, 영상, 섬네일(thumbnail), 음성 등을 포함할 수 있다. 나아가, 대표 데이터는 상기 이벤트 명칭, 이미지, 영상, 섬네일, 음성 등이 조합된 멀티 미디어 데이터일 수 있다. 상술한 내용은 대표 데이터의 유형에 관한 예시에 불과하므로, 대표 데이터의 유형은 이에 한정되지 않는다.In some embodiments according to the present disclosure, representative data (related to an event) may include an event name representing the event, an image, a video, a thumbnail, a voice, and the like. Furthermore, the representative data may be multimedia data in which the event name, image, video, thumbnail, voice, and the like are combined. Since the above description is only an example of the type of representative data, the type of representative data is not limited thereto.
본 개시에 있어서, 프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성할 수 있다. 대표 데이터 군은 프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하기 위해 대표 데이터 간의 유사도를 판단할 수 있다. 가령 프로세서(110)는 이미지 또는 단어의 유사도를 검출하는 뉴럴 네트워크 모델에 기초하여 대표 데이터 간의 유사도를 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 결정된 유사도가 기 설정된 기준을 만족할 경우에는 대표 데이터들을 하나의 대표 데이터 군에 포함시킬 수 있다. 상술한 내용은 대표 데이터 군을 형성하기 위한 방법의 일례에 불과하므로, 대표 데이터 군을 생성하는 방법은 이에 한정되지 않는다.In the present disclosure, the
도 3을 다시 참조하여 설명한다. 도 3에서 대표 데이터(400)는 도시되는 바와 같이, 이미지 형태의 표장일 수 있다. 또는, 대표 데이터(400)는 'CHANEL'로 표기되는 상표 명칭일 수 있다. 또한, 대표 데이터는 도시된 이미지 형태의 표장과 명칭을 모두 포함할 수 있다. 나아가, 대표 데이터는, 데이터의 핵심이 되는 부분(이하 '요부'라 칭함)만을 포함할 수 있다. 가령, 도 3에 도시된 대표 데이터(400)를 참조하면 몇몇 대표 데이터들은 'CHANEL' 텍스트에 부가적인 도형이나 문양이 부기되어 있다. 이 경우, 프로세서(110)는 해당 표장의 이미지 전체를 대표 데이터(400)으로서 인식하기보다는, 부기된 도형들을 제외한 'CHANEL' 부분만을 대표 데이터(400)으로 인식할 수 있다.It will be described with reference to FIG. 3 again. As illustrated in FIG. 3 , the
이는 대표 데이터의 유형에 대한 예시에 불과하므로, 본 개시에 따른 대표 데이터의 유형은 이에 제한되지 않는다.Since this is only an example of the type of representative data, the type of representative data according to the present disclosure is not limited thereto.
프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하고, 대표 데이터 군에 대응되는 아이템 간의 상관도를 증가시킬 수 있다. 본 개시에 있어서 대표 데이터 군은, 유사한 대표 데이터들의 집합을 의미할 수 있다. 도 3을 참조하면, 도시된 'CHANEL' 및 그와 유사한 표장들은 하나의 대표 데이터 군으로 묶일 수 있다. 프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하기 위해 대표 데이터 간의 유사도를 판단할 수 있다. 가령 프로세서(110)는 이미지 또는 단어의 유사도를 검출하는 뉴럴 네트워크 모델에 기초하여 대표 데이터 간의 유사도를 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 결정된 유사도가 기 설정된 기준을 만족할 경우에는 대표 데이터들을 하나의 대표 데이터 군에 포함시킬 수 있다. The
프로세서(110)는 대표 데이터 군에 대응되는 복수의 아이템들 간의 상관도를 증가시킬 수 있다(S140).The
프로세서(110)는 대표 데이터 군에 포함된 상표 출원들 각각에서 지정된 아이템들을 인식하고, 당해 아이템들 간의 연관도 지표를 증가시킬 수 있다. 이 경우, 프로세서(110)는 대표 데이터 군에 포함된 상표 출원들을 하나의 상표 출원으로 인식하여, 상기 아이템들 각각의 모든 조합에 대해 연관도 지표를 1 증가시킬 수 있다. The
또는, 프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하는지 여부와 무관하게, 개별 상표 출원에 대하여, 연산된 대표 데이터 간 유사도를 반영하여 연관도 지표를 중첩적으로 증가시킬 수 있다. 가령, 제 1 출원의 대표 데이터와 제 2 출원의 대표 데이터 간의 유사도가 0.6일 경우, 프로세서(110)는 제 2 출원에 포함된 하나 이상의 아이템들이 연관된 아이템들 간의 조합에 있어서는 연관도 지표를 0.6씩 증가시킬 수 있다. Alternatively, the
상표 출원인이 단일 업종을 영위하는 경우, 단일 브랜드와 관련될 경우 또는 유사 상표에 대한 중첩적 보호를 원할 경우에 유사한 상표를 동일한 지정상품에 지속적으로 출원할 가능성이 높다. 이 경우 출원 각각에 대해서만 상관도를 증가시킨다면, 지정상품 간 상관도 값의 편향이 일어날 가능성이 높다. When a trademark applicant operates in a single industry, relates to a single brand, or wants overlapping protection for similar trademarks, it is highly likely that similar trademarks will be applied continuously for the same designated product. In this case, if the correlation is increased only for each application, there is a high possibility that the correlation value between designated products will be biased.
따라서 본 개시에 따른 아이템 추천 방법에서 어떤 메타 데이터를 기준으로 상관도를 증가시키느냐에 따라 출원인의 니즈에 맞는 상관관계 데이터(200)를 생성할 수 있다.Accordingly, the
가령, 만약 출원인이 상표권에 대한 폭넓은 보호를 원할 경우에는, 출원인(또는 출원인 코드)에 따라 상관도를 증가시키면 지정상품 간 상관도 값의 편향을 제어할 수 있어 폭넓은 상표권 획득을 위한 상관관계 데이터(200)가 생성될 수 있다.For example, if the applicant wants broad protection for trademark rights, increasing the correlation according to the applicant (or applicant code) can control the bias in the correlation value between designated products, so correlation for acquiring a wide range of
반대로, 출원인이 상표권에 대한 중첩적 보호를 원할 경우에는, 출원 각각에 대해 상관도를 증가시켜 상표의 중첩적인 보호에 적합한 상관관계 데이터(200)가 생성될 수 있다.Conversely, when the applicant desires overlapping protection for trademark rights,
이는 동일한 아이템들이 중복하여 동반 지정된 경우에, 대표 데이터(400)의 유사성을 어떻게 평가할지에 따라 달려있다. 가령, 출원인이 상표권에 대한 중첩적인 보호를 원할 경우에 프로세서(110)는 유사도를 연관도 지표를 증가시키는 데 있어 반영하도록 결정할 수 있다. 반대로, 출원인이 상표권에 대한 폭넓은 보호를 원할 경우에 프로세서(110)는 대표 데이터 군에 포함된 모든 출원을 단일 출원으로 간주하도록 결정할 수 있다.This depends on how to evaluate the similarity of the
도 10은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 대표 데이터 군을 생성하는 과정을 도시한 순서도이다.10 is a flowchart illustrating a process in which a processor generates a representative data group according to some embodiments of the present disclosure.
프로세서(110)는 대표 데이터 군에 포함된 하나 이상의 대표 데이터 각각에 대한 유사도를 연산할 수 있다(S131).The
프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하고, 대표 데이터 군에 대응되는 아이템 간의 상관도를 증가시킬 수 있다. 본 개시에 있어서 대표 데이터 군은, 유사한 대표 데이터들의 집합을 의미할 수 있다. 도 3을 참조하면, 도시된 'CHANEL' 및 그와 유사한 표장들은 하나의 대표 데이터 군으로 묶일 수 있다. 프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하기 위해 대표 데이터 간의 유사도를 판단할 수 있다. 가령 프로세서(110)는 이미지 또는 단어의 유사도를 검출하는 뉴럴 네트워크 모델에 기초하여 대표 데이터 간의 유사도를 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 결정된 유사도가 기 설정된 기준을 만족할 경우에는 대표 데이터들을 하나의 대표 데이터 군에 포함시킬 수 있다. 프로세서(110)는 대표 데이터 군에 포함된 상표 출원들 각각에서 지정된 아이템들을 인식하고, 당해 아이템들 간의 연관도 지표를 증가시킬 수 있다. 이 경우, 프로세서(110)는 대표 데이터 군에 포함된 상표 출원들을 하나의 상표 출원으로 인식하여, 상기 아이템들 각각의 모든 조합에 대해 연관도 지표를 1 증가시킬 수 있다. The
프로세서(110)는 유사도에 기초하여, 하나 이상의 대표 데이터 각각에 대응하는 가중치를 부여할 수 있다(S132).The
프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하고, 대표 데이터 군에 대응되는 아이템 간의 상관도를 증가시킬 수 있다. 본 개시에 있어서 대표 데이터 군은, 유사한 대표 데이터들의 집합을 의미할 수 있다. 도 3을 참조하면, 도시된 'CHANEL' 및 그와 유사한 표장들은 하나의 대표 데이터 군으로 묶일 수 있다. 프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하기 위해 대표 데이터 간의 유사도를 판단할 수 있다. 가령 프로세서(110)는 이미지 또는 단어의 유사도를 검출하는 뉴럴 네트워크 모델에 기초하여 대표 데이터 간의 유사도를 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 결정된 유사도가 기 설정된 기준을 만족할 경우에는 대표 데이터들을 하나의 대표 데이터 군에 포함시킬 수 있다. 프로세서(110)는 대표 데이터 군에 포함된 상표 출원들 각각에서 지정된 아이템들을 인식하고, 당해 아이템들 간의 연관도 지표를 증가시킬 수 있다. 이 경우, 프로세서(110)는 대표 데이터 군에 포함된 상표 출원들을 하나의 상표 출원으로 인식하여, 상기 아이템들 각각의 모든 조합에 대해 연관도 지표를 1 증가시킬 수 있다. The
또는, 프로세서(110)는 대표 데이터 군을 생성하는지 여부와 무관하게, 개별 상표 출원에 대하여, 연산된 대표 데이터 간 유사도를 반영하여 연관도 지표를 중첩적으로 증가시킬 수 있다. 가령, 제 1 출원의 대표 데이터와 제 2 출원의 대표 데이터 간의 유사도가 0.6일 경우, 프로세서(110)는 제 2 출원에 포함된 하나 이상의 아이템들이 연관된 아이템들 간의 조합에 있어서는 연관도 지표를 0.6씩 증가시킬 수 있다. Alternatively, the
또는, 연관도 지표를 증가시키는 경우 대표 데이터 간 유사도를 적용함에 있어서, 대표 데이터 간 유사도의 역수를 연관도 지표에 반영시킬 수 있다. 즉, 대표 데이터 간 유사도가 0.2인 경우, 연관도 지표를 증가시킬 때 유사도의 역수인 5를 연관도 지표 증가치 1에 곱하여 5를 증가시킬 수 있다. 이 경우, 대표 데이터 간 유사도가 낮은 상표 출원들 간에 상관도의 증가량이 더 커지게 될 것이다.Alternatively, when the degree of similarity between the representative data is applied when the degree of relevance is increased, the reciprocal number of the degree of similarity between the representative data may be reflected in the degree of relevance. That is, when the similarity between the representative data is 0.2, when the relevance index is increased, 5, which is the reciprocal of the similarity, is multiplied by the reciprocity
상표 출원인이 단일 업종을 영위하는 경우, 단일 브랜드와 관련될 경우 또는 유사 상표에 대한 중첩적 보호를 원할 경우에 유사한 상표를 동일한 지정상품에 지속적으로 출원할 가능성이 높다. 이 경우 출원 각각에 대해서만 상관도를 증가시킨다면, 지정상품 간 상관도 값의 편향이 일어날 가능성이 높다. When a trademark applicant operates in a single industry, relates to a single brand, or wants overlapping protection for similar trademarks, it is highly likely that similar trademarks will be applied continuously for the same designated product. In this case, if the correlation is increased only for each application, there is a high possibility that the correlation value between designated products will be biased.
따라서 본 개시에 따른 아이템 추천 방법에서 어떤 메타 데이터를 기준으로 상관도를 증가시키느냐에 따라 출원인의 니즈에 맞는 상관관계 데이터(200)를 생성할 수 있다.Accordingly, the
가령, 만약 출원인이 상표권에 대한 폭넓은 보호를 원할 경우에는, 출원인(또는 출원인 코드)에 따라 상관도를 증가시키면 지정상품 간 상관도 값의 편향을 제어할 수 있어 폭넓은 상표권 획득을 위한 상관관계 데이터(200)가 생성될 수 있다.For example, if the applicant wants broad protection for trademark rights, increasing the correlation according to the applicant (or applicant code) can control the bias in the correlation value between designated products, so correlation for acquiring a wide range of
반대로, 출원인이 상표권에 대한 중첩적 보호를 원할 경우에는, 출원 각각에 대해 상관도를 증가시켜 상표의 중첩적인 보호에 적합한 상관관계 데이터(200)가 생성될 수 있다.Conversely, when the applicant desires overlapping protection for trademark rights,
이는 동일한 아이템들이 중복하여 동반 지정된 경우에, 대표 데이터(400)의 유사성을 어떻게 평가할지에 따라 달려있다. 가령, 출원인이 상표권에 대한 중첩적인 보호를 원할 경우에 프로세서(110)는 유사도를 연관도 지표를 증가시키는 데 있어 반영하도록 결정할 수 있다. 반대로, 출원인이 상표권에 대한 폭넓은 보호를 원할 경우에 프로세서(110)는 대표 데이터 군에 포함된 모든 출원을 단일 출원으로 간주하도록 결정할 수 있다.This depends on how to evaluate the similarity of the
도 11은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 방법을 수행하는 과정을 도시한 순서도이다.11 is a flowchart illustrating a process in which a processor performs a method of generating correlation data between items according to some embodiments of the present disclosure.
프로세서(110)는 아이템 데이터베이스에 포함된 복수의 아이템들 중 상관도를 증가시킬 아이템과 속성이 유사한 하나 이상의 아이템을 결정할 수 있다(S150).The
그 후, 프로세서(110)는 속성이 유사한 하나 이상의 아이템에 대하여 상관도를 증가시킬 수 있다(S160).Thereafter, the
본 개시에 있어서 아이템 데이터베이스는 아이템에 관한 정보가 저장된 데이터베이스일 수 있다. 예를 들어, 아이템 데이터베이스는 아이템 각각의 명칭, 아이템 각각의 본질적 속성 및 비본질적 속성에 관한 정보를 포함하고 있을 수 있다. In the present disclosure, the item database may be a database in which information about an item is stored. For example, the item database may include information about the name of each item, essential properties and non-essential properties of each item.
구체적으로, 아이템 A와 아이템 B 간의 상관도를 증가시키고자 할 경우 프로세서(110)는 아래와 같이 처리할 수 있다.Specifically, when it is desired to increase the correlation between item A and item B, the
프로세서(110)는 아이템 B와 속성이 유사한 아이템들을 아이템 데이터베이스로부터 인식할 수 있다. 그 후, 프로세서(110)는 아이템 A와, 아이템 B 및 인식된 아이템 B와 속성이 유사한 아이템들의 상관도를 증가시킬 수 있다.The
임의의 두 아이템은 그 본질적/비본질적 속성의 유사성에 기초하여 유사도가 결정될 수 있다. 프로세서(110)는 임의의 두 아이템의 유사도가 기 설정된 조건을 만족하면, 두 아이템이 유사하다고 결정할 수 있다.The degree of similarity of any two items may be determined based on the similarity of their essential/non-essential attributes. The
예를 들면, 프로세서(110)는 동일 클래스에 속하거나 동일한 유사 아이템 군에 속하는 아이템들을 유사하다고 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(110)는 제 1 아이템의 본질적 속성을 이용하여 유사 아이템을 결정할 수 있다. 가령, 제 1 아이템의 본질적 속성에 대하여, 일정 비율 이상의 수의 일치하는 본질적 속성을 가지는 제 2 아이템은 제 1 아이템과 유사한 아이템이라고 결정될 수 있다. 프로세서(110)는 도 5에 도시된 바와 같은 뉴럴 네트워크 등을 이용한 모델 또는 Levenshtein Distance 등과 같은 종래의 텍스트 유사도 분석 알고리즘에 기초하여, 제 1 아이템과 유사한 아이템을 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 결정된 유사한 아이템들을 제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템들로서 추출할 수 있다. For example, the
또는, 제 1 아이템에 대응되어 추출되는 하나 이상의 아이템들은 상관도 벡터 간의 거리가 기 설정된 조건을 만족하는 아이템들의 집합일 수 있다. 상관도 벡터는 임의의 아이템이 다른 하나 이상의 아이템들과의 사이에서 갖는 상관도 값들을 표현한 벡터일 수 있다. 도 2를 다시 참조하면, 아이템 A에 대한 상관도 벡터는 (0, 1, 4, 5, 14, 7)일 수 있다. 또, 아이템 E에 대한 상관도 벡터는 (14, 6, 22, 1, 0, 4)일 수 있다. 프로세서(110)는 제 1 아이템과 상기 상관도 벡터 간의 거리가 가장 짧은 아이템들을 제 1 아이템에 대응하는 아이템으로 결정할 수 있다.Alternatively, one or more items extracted corresponding to the first item may be a set of items in which a distance between correlation vectors satisfies a preset condition. The correlation vector may be a vector expressing correlation values of an arbitrary item with one or more other items. Referring back to FIG. 2 , the correlation vector for item A may be (0, 1, 4, 5, 14, 7). Also, the correlation vector for the item E may be (14, 6, 22, 1, 0, 4). The
상관도 벡터는 일 아이템이 다른 아이템과의 동일한 이벤트에서 관련된 빈도를 의미할 수 있다. 따라서, 상관도 벡터가 유사한 경우(즉, 상관도 벡터 간의 거리가 짧은 경우) 두 아이템이 유사한 아이템이라고 볼 수 있다. 따라서 유사한 아이템들에 대한 상관도 벡터를 추천 아이템 목록에 반영할 수 있으므로, 상표권의 보호를 더욱 입체적으로 도모할 수 있다.The correlation vector may mean a frequency in which one item is related to another item in the same event. Accordingly, when the correlation vectors are similar (ie, when the distance between the correlation vectors is short), the two items can be regarded as similar items. Accordingly, since the correlation vector for similar items can be reflected in the list of recommended items, the protection of trademark rights can be further three-dimensionally promoted.
또는, 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서(110)는 상관도 벡터 간 거리에 기초하여 제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템을 추출할 수 있다.Alternatively, the
여기서 상관도 벡터는, 임의의 아이템과 다른 아이템들 간의 상관도 값들을 포함할 수 있다.Here, the correlation vector may include correlation values between an arbitrary item and other items.
도 2를 다시 참조하면, 아이템 A에 대한 상관도 벡터는 (0, 1, 4, 5, 14, 7)일 수 있다. 또, 아이템 E에 대한 상관도 벡터는 (14, 6, 22, 1, 0, 4)일 수 있다.Referring back to FIG. 2 , the correlation vector for item A may be (0, 1, 4, 5, 14, 7). Also, the correlation vector for the item E may be (14, 6, 22, 1, 0, 4).
프로세서(110)는 상기 상관도 벡터 간의 거리가 가장 짧은 아이템들을 제 1 아이템에 대응하는 아이템으로 결정할 수 있다.The
상관도 벡터는 일 아이템의 다른 아이템과의 동반 지정 빈도를 의미할 수 있다. 따라서, 상관도 벡터가 유사한 경우(즉, 상관도 벡터 간의 거리가 짧은 경우) 두 아이템이 유사한 아이템이라고 볼 수 있다. 따라서 유사한 아이템들에 대한 상관도 벡터를 추천 아이템 목록에 반영할 수 있으므로, 상표권의 보호를 더욱 입체적으로 도모할 수 있다.The correlation vector may mean a frequency of designation of one item with another item. Accordingly, when the correlation vectors are similar (ie, when the distance between the correlation vectors is short), the two items can be regarded as similar items. Accordingly, since the correlation vector for similar items can be reflected in the list of recommended items, the protection of trademark rights can be further three-dimensionally promoted.
이 때, 프로세서(110)는 아이템 B와 가장 유사한 하나의 아이템을 인식할 수 있다.In this case, the
일반적으로, 상표 출원이 이루어질 때 모든 지정상품의 속성에 대한 고려가 이루어진다고 볼 수 없다. 따라서, 유사한 지정상품에 대한 누락이 발생할 수 있다. 따라서 상관도 값이 왜곡될 수 있다. 이를 보완하기 위해서, 동반 지정되어 상관도가 증가되어야 할 지정상품과 유사한 지정상품들을 찾아내어 상관도를 함께 증가시킬 수 있다. 이를 통해, 원 데이터에서 지정 누락으로 인해 발생한 상관도의 왜곡을 극복할 수 있다.In general, when a trademark application is made, it cannot be said that consideration is given to the attributes of all designated goods. Accordingly, omissions for similar designated products may occur. Accordingly, the correlation value may be distorted. To compensate for this, it is possible to find designated products similar to the designated products to be designated and to increase the degree of correlation and increase the degree of correlation together. Through this, it is possible to overcome the distortion of correlation caused by omission of designation in the original data.
도 12는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 상관도를 증가시킬 아이템과 속성이 유사한 하나 이상의 아이템을 결정하는 과정을 도시한 순서도이다.12 is a flowchart illustrating a process in which a processor determines one or more items having similar attributes to an item to increase a correlation, according to some embodiments of the present disclosure.
프로세서(110)는 상관도를 증가시킬 아이템과 속성이 유사한 하나 이상의 아이템 각각 간의 유사도를 연산할 수 있다(S151).The
임의의 두 아이템은 그 본질적/비본질적 속성의 유사성에 기초하여 유사도가 결정될 수 있다. 프로세서(110)는 임의의 두 아이템의 유사도가 기 설정된 조건을 만족하면, 두 아이템이 유사하다고 결정할 수 있다.The degree of similarity of any two items may be determined based on the similarity of their essential/non-essential attributes. The
예를 들면, 프로세서(110)는 동일 클래스에 속하거나 동일한 유사 아이템 군에 속하는 아이템들을 유사하다고 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(110)는 제 1 아이템의 본질적 속성을 이용하여 유사 아이템을 결정할 수 있다. 가령, 제 1 아이템의 본질적 속성에 대하여, 일정 비율 이상의 수의 일치하는 본질적 속성을 가지는 제 2 아이템은 제 1 아이템과 유사한 아이템이라고 결정될 수 있다. 프로세서(110)는 도 5에 도시된 바와 같은 뉴럴 네트워크 등을 이용한 모델 또는 Levenshtein Distance 등과 같은 종래의 텍스트 유사도 분석 알고리즘에 기초하여, 제 1 아이템과 유사한 아이템을 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 결정된 유사한 아이템들을 제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템들로서 추출할 수 있다. For example, the
또는, 제 1 아이템에 대응되어 추출되는 하나 이상의 아이템들은 상관도 벡터 간의 거리가 기 설정된 조건을 만족하는 아이템들의 집합일 수 있다. 상관도 벡터는 임의의 아이템이 다른 하나 이상의 아이템들과의 사이에서 갖는 상관도 값들을 표현한 벡터일 수 있다. 도 2를 다시 참조하면, 아이템 A에 대한 상관도 벡터는 (0, 1, 4, 5, 14, 7)일 수 있다. 또, 아이템 E에 대한 상관도 벡터는 (14, 6, 22, 1, 0, 4)일 수 있다. 프로세서(110)는 제 1 아이템과 상기 상관도 벡터 간의 거리가 가장 짧은 아이템들을 제 1 아이템에 대응하는 아이템으로 결정할 수 있다.Alternatively, one or more items extracted corresponding to the first item may be a set of items in which a distance between correlation vectors satisfies a preset condition. The correlation vector may be a vector expressing correlation values of an arbitrary item with one or more other items. Referring back to FIG. 2 , the correlation vector for item A may be (0, 1, 4, 5, 14, 7). Also, the correlation vector for the item E may be (14, 6, 22, 1, 0, 4). The
상관도 벡터는 일 아이템이 다른 아이템과의 동일한 이벤트에서 관련된 빈도를 의미할 수 있다. 따라서, 상관도 벡터가 유사한 경우(즉, 상관도 벡터 간의 거리가 짧은 경우) 두 아이템이 유사한 아이템이라고 볼 수 있다. 따라서 유사한 아이템들에 대한 상관도 벡터를 추천 아이템 목록에 반영할 수 있으므로, 상표권의 보호를 더욱 입체적으로 도모할 수 있다.The correlation vector may mean a frequency in which one item is related to another item in the same event. Accordingly, when the correlation vectors are similar (ie, when the distance between the correlation vectors is short), the two items can be regarded as similar items. Accordingly, since the correlation vector for similar items can be reflected in the list of recommended items, the protection of trademark rights can be further three-dimensionally promoted.
또는, 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서(110)는 상관도 벡터 간 거리에 기초하여 제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템을 추출할 수 있다.Alternatively, the
여기서 상관도 벡터는, 임의의 아이템과 다른 아이템들 간의 상관도 값들을 포함할 수 있다.Here, the correlation vector may include correlation values between an arbitrary item and other items.
도 2를 다시 참조하면, 아이템 A에 대한 상관도 벡터는 (0, 1, 4, 5, 14, 7)일 수 있다. 또, 아이템 E에 대한 상관도 벡터는 (14, 6, 22, 1, 0, 4)일 수 있다.Referring back to FIG. 2 , the correlation vector for item A may be (0, 1, 4, 5, 14, 7). Also, the correlation vector for the item E may be (14, 6, 22, 1, 0, 4).
프로세서(110)는 상기 상관도 벡터 간의 거리가 가장 짧은 아이템들을 제 1 아이템에 대응하는 아이템으로 결정할 수 있다.The
상관도 벡터는 일 아이템의 다른 아이템과의 동반 지정 빈도를 의미할 수 있다. 따라서, 상관도 벡터가 유사한 경우(즉, 상관도 벡터 간의 거리가 짧은 경우) 두 아이템이 유사한 아이템이라고 볼 수 있다. 따라서 유사한 아이템들에 대한 상관도 벡터를 추천 아이템 목록에 반영할 수 있으므로, 상표권의 보호를 더욱 입체적으로 도모할 수 있다.The correlation vector may mean a frequency of designation of one item with another item. Accordingly, when the correlation vectors are similar (ie, when the distance between the correlation vectors is short), the two items can be regarded as similar items. Accordingly, since the correlation vector for similar items can be reflected in the list of recommended items, the protection of trademark rights can be further three-dimensionally promoted.
프로세서(110)는 유사도에 기초하여 속성이 유사한 하나 이상의 아이템 각각에 대한 가중치를 부여할 수 있다(S152).The
프로세서(110)는 유사도를 이용하여 가중치를 생성할 수 있다. 가령, 프로세서(110)는 유사도를 그대로 가중치로 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(110)는 유사도의 역수를 가중치로 결정할 수 있다.The
이는 동일한 아이템들이 중복하여 동반 지정된 경우에, 대표 데이터(400)의 유사성을 어떻게 평가할지에 따라 달려있다. 가령, 출원인이 상표권에 대한 중첩적인 보호를 원할 경우에 프로세서(110)는 유사도를 그대로 가중치로 결정할 수 있다. 반대로, 출원인이 상표권에 대한 폭넓은 보호를 원할 경우에 프로세서(110)는 유사도의 역수를 가중치로 결정할 수 있다.This depends on how to evaluate the similarity of the
도 13은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 추천 아이템 목록을 생성하는 과정을 도시한 순서도이다.13 is a flowchart illustrating a process in which a processor generates a list of recommended items according to some embodiments of the present disclosure.
프로세서(110)는 제 1 아이템과 관련된 상관 관계 데이터를 인식할 수 있다(S310).The
프로세서(110)는 제 1 아이템의 클래스 및 제 1 아이템과의 사이에서 상관도가 존재하는 하나 이상의 아이템들 각각의 클래스를 인식할 수 있다(S320).The
프로세서(110)는 제 1 아이템과 클래스가 다른 하나 이상의 아이템들에 대해 가중치를 부여할 수 있다(S330).The
출원인이 다류 출원을 원하는 경우에, 상술한 방법에 의하여 동일 클래스 내의 아이템들을 추천 아이템 목록 생성 시 배제할 수 있다. 따라서 전문가의 개입 없이도 적절한 추천 아이템 목록이 생성 및 제공될 수 있다.When an applicant desires multiple applications, items in the same class may be excluded when generating a list of recommended items by the above-described method. Accordingly, an appropriate list of recommended items may be generated and provided without an expert's intervention.
도 14는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 추천 아이템 목록을 생성하는 과정을 도시한 순서도이다.14 is a flowchart illustrating a process in which a processor generates a list of recommended items according to some embodiments of the present disclosure.
프로세서(110)는 제 1 아이템과 관련된 상관 관계 데이터를 인식할 수 있다(S340).The
프로세서(110)는 제 1 아이템의 클래스 및 제 1 아이템과의 사이에서 상관도가 존재하는 하나 이상의 아이템들 각각의 클래스를 인식할 수 있다(S350).The
프로세서(110)는 제 1 아이템의 클래스와 동일한 클래스를 갖는 하나 이상의 아이템들의 목록에 기초하여 추천 아이템 목록을 생성할 수 있다(S360).The
도 15는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로세서가 추천 아이템 목록을 생성하는 과정을 도시한 순서도이다.15 is a flowchart illustrating a process in which a processor generates a list of recommended items according to some embodiments of the present disclosure.
프로세서(110)는 제 1 아이템과 관련된 상관 관계 데이터를 인식할 수 있다(S370).The
프로세서(110)는 제 1 아이템의 클래스 및 제 1 아이템과의 사이에서 상관도가 존재하는 하나 이상의 아이템들 각각의 클래스를 인식할 수 있다(S380).The
프로세서(110)는 제 1 아이템의 클래스와 상이한 클래스를 갖는 하나 이상의 아이템들의 목록에 기초하여 추천 아이템 목록을 생성할 수 있다(S390).The
도 16은 본 개시의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경에 대한 간략하고 일반적인 개략도이다.16 is a simplified, general schematic diagram of an example computing environment in which embodiments of the present disclosure may be implemented.
본 개시가 일반적으로 컴퓨팅 장치에 의해 구현될 수 있는 것으로 전술되었지만, 당업자라면 본 개시가 하나 이상의 컴퓨터 상에서 실행될 수 있는 컴퓨터 실행가능 명령어 및/또는 기타 프로그램 모듈들과 결합되어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로써 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.Although the present disclosure has been described above as being generally capable of being implemented by a computing device, those skilled in the art will appreciate that the present disclosure may be implemented in hardware and software in combination with computer-executable instructions and/or other program modules and/or in combination with computer-executable instructions and/or other program modules that may be executed on one or more computers. It will be appreciated that it can be implemented as a combination.
일반적으로, 프로그램 모듈은 특정의 태스크를 수행하거나 특정의 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 컴포넌트, 데이터 구조, 기타 등등을 포함한다. 또한, 당업자라면 본 개시의 방법이 단일-프로세서 또는 멀티프로세서 컴퓨터 시스템, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터는 물론 퍼스널 컴퓨터, 핸드헬드(handheld) 컴퓨팅 장치, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램가능 가전 제품, 기타 등등(이들 각각은 하나 이상의 연관된 장치와 연결되어 동작할 수 있음)을 비롯한 다른 컴퓨터 시스템 구성으로 실시될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.Generally, program modules include routines, programs, components, data structures, etc. that perform particular tasks or implement particular abstract data types. In addition, those skilled in the art will appreciate that the methods of the present disclosure can be applied to single-processor or multiprocessor computer systems, minicomputers, mainframe computers as well as personal computers, handheld computing devices, microprocessor-based or programmable consumer electronics, and the like. It will be appreciated that each of these may be implemented in other computer system configurations, including those capable of operating in connection with one or more associated devices.
본 개시의 설명된 실시예들은 또한 어떤 태스크들이 통신 네트워크를 통해 연결되어 있는 원격 처리 장치들에 의해 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치 둘 다에 위치할 수 있다.The described embodiments of the present disclosure may also be practiced in distributed computing environments where certain tasks are performed by remote processing devices that are linked through a communications network. In a distributed computing environment, program modules may be located in both local and remote memory storage devices.
컴퓨터는 통상적으로 다양한 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 매체는 그 어떤 것이든지 컴퓨터 판독가능 매체가 될 수 있고, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적(transitory) 및 비일시적(non-transitory) 매체, 이동식 및 비-이동식 매체를 포함한다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 판독가능 저장 매체 및 컴퓨터 판독가능 전송 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보를 저장하는 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적 및 비-일시적 매체, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital video disk) 또는 기타 광 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있고 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있는 임의의 기타 매체를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다.Computers typically include a variety of computer-readable media. Any medium accessible by a computer can be a computer-readable medium, and such computer-readable media includes volatile and nonvolatile media, transitory and non-transitory media, removable and non-transitory media. including removable media. By way of example, and not limitation, computer-readable media may include computer-readable storage media and computer-readable transmission media. Computer readable storage media includes volatile and nonvolatile media, temporary and non-transitory media, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data. includes media. A computer-readable storage medium may be RAM, ROM, EEPROM, flash memory or other memory technology, CD-ROM, digital video disk (DVD) or other optical disk storage device, magnetic cassette, magnetic tape, magnetic disk storage device, or other magnetic storage device. device, or any other medium that can be accessed by a computer and used to store the desired information.
컴퓨터 판독가능 전송 매체는 통상적으로 반송파(carrier wave) 또는 기타 전송 메커니즘(transport mechanism)과 같은 피변조 데이터 신호(modulated data signal)에 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터 등을 구현하고 모든 정보 전달 매체를 포함한다. 피변조 데이터 신호라는 용어는 신호 내에 정보를 인코딩하도록 그 신호의 특성들 중 하나 이상을 설정 또는 변경시킨 신호를 의미한다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 전송 매체는 유선 네트워크 또는 직접 배선 접속(direct-wired connection)과 같은 유선 매체, 그리고 음향, RF, 적외선, 기타 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다. 상술된 매체들 중 임의의 것의 조합도 역시 컴퓨터 판독가능 전송 매체의 범위 안에 포함되는 것으로 한다.Computer-readable transmission media typically embodies computer-readable instructions, data structures, program modules or other data, etc. in a modulated data signal such as a carrier wave or other transport mechanism, and Includes all information delivery media. The term modulated data signal means a signal in which one or more of the characteristics of the signal is set or changed so as to encode information in the signal. By way of example, and not limitation, computer-readable transmission media includes wired media such as a wired network or direct-wired connection, and wireless media such as acoustic, RF, infrared, and other wireless media. Combinations of any of the above are also intended to be included within the scope of computer-readable transmission media.
컴퓨터(1102)를 포함하는 본 개시의 여러가지 측면들을 구현하는 예시적인 환경(1100)이 나타내어져 있으며, 컴퓨터(1102)는 처리 장치(1104), 시스템 메모리(1106) 및 시스템 버스(1108)를 포함한다. 시스템 버스(1108)는 시스템 메모리(1106)(이에 한정되지 않음)를 비롯한 시스템 컴포넌트들을 처리 장치(1104)에 연결시킨다. 처리 장치(1104)는 다양한 상용 프로세서들 중 임의의 프로세서일 수 있다. 듀얼 프로세서 및 기타 멀티프로세서 아키텍처도 역시 처리 장치(1104)로서 이용될 수 있다.An example environment 1100 implementing various aspects of the disclosure is shown including a
시스템 버스(1108)는 메모리 버스, 주변장치 버스, 및 다양한 상용 버스 아키텍처 중 임의의 것을 사용하는 로컬 버스에 추가적으로 상호 연결될 수 있는 몇 가지 유형의 버스 구조 중 임의의 것일 수 있다. 시스템 메모리(1106)는 판독 전용 메모리(ROM)(1110) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1112)를 포함한다. 기본 입/출력 시스템(BIOS)은 ROM, EPROM, EEPROM 등의 비휘발성 메모리(1110)에 저장되며, 이 BIOS는 시동 중과 같은 때에 컴퓨터(1102) 내의 구성요소들 간에 정보를 전송하는 일을 돕는 기본적인 루틴을 포함한다. RAM(1112)은 또한 데이터를 캐싱하기 위한 정적 RAM 등의 고속 RAM을 포함할 수 있다.The
컴퓨터(1102)는 또한 내장형 하드 디스크 드라이브(HDD)(1114)(예를 들어, EIDE, SATA)-이 내장형 하드 디스크 드라이브(1114)는 또한 적당한 섀시(도시 생략) 내에서 외장형 용도로 구성될 수 있음-, 자기 플로피 디스크 드라이브(FDD)(1116)(예를 들어, 이동식 디스켓(1118)으로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임), 및 광 디스크 드라이브(1120)(예를 들어, CD-ROM 디스크(1122)를 판독하거나 DVD 등의 기타 고용량 광 매체로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임)를 포함한다. 하드 디스크 드라이브(1114), 자기 디스크 드라이브(1116) 및 광 디스크 드라이브(1120)는 각각 하드 디스크 드라이브 인터페이스(1124), 자기 디스크 드라이브 인터페이스(1126) 및 광 드라이브 인터페이스(1128)에 의해 시스템 버스(1108)에 연결될 수 있다. 외장형 드라이브 구현을 위한 인터페이스(1124)는 USB(Universal Serial Bus) 및 IEEE 1394 인터페이스 기술 중 적어도 하나 또는 그 둘 다를 포함한다.The
이들 드라이브 및 그와 연관된 컴퓨터 판독가능 매체는 데이터, 데이터 구조, 컴퓨터 실행가능 명령어, 기타 등등의 비휘발성 저장을 제공한다. 컴퓨터(1102)의 경우, 드라이브 및 매체는 임의의 데이터를 적당한 디지털 형식으로 저장하는 것에 대응한다. 상기에서의 컴퓨터 판독가능 매체에 대한 설명이 HDD, 이동식 자기 디스크, 및 CD 또는 DVD 등의 이동식 광 매체를 언급하고 있지만, 당업자라면 집 드라이브(zip drive), 자기 카세트, 플래쉬 메모리 카드, 카트리지, 기타 등등의 컴퓨터에 의해 판독가능한 다른 유형의 매체도 역시 예시적인 운영 환경에서 사용될 수 있으며 또 임의의 이러한 매체가 본 개시의 방법들을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어를 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.These drives and their associated computer-readable media provide non-volatile storage of data, data structures, computer-executable instructions, and the like. In the case of
운영 체제(1130), 하나 이상의 애플리케이션 프로그램(1132), 기타 프로그램 모듈(1134) 및 프로그램 데이터(1136)를 비롯한 다수의 프로그램 모듈이 드라이브 및 RAM(1112)에 저장될 수 있다. 운영 체제, 애플리케이션, 모듈 및/또는 데이터의 전부 또는 그 일부분이 또한 RAM(1112)에 캐싱될 수 있다. 본 개시가 여러가지 상업적으로 이용가능한 운영 체제 또는 운영 체제들의 조합에서 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.A number of program modules may be stored in the drive and
사용자는 하나 이상의 유선/무선 입력 장치, 예를 들어, 키보드(1138) 및 마우스(1140) 등의 포인팅 장치를 통해 컴퓨터(1102)에 명령 및 정보를 입력할 수 있다. 기타 입력 장치(도시 생략)로는 마이크, IR 리모콘, 조이스틱, 게임 패드, 스타일러스 펜, 터치 스크린, 기타 등등이 있을 수 있다. 이들 및 기타 입력 장치가 종종 시스템 버스(1108)에 연결되어 있는 입력 장치 인터페이스(1142)를 통해 처리 장치(1104)에 연결되지만, 병렬 포트, IEEE 1394 직렬 포트, 게임 포트, USB 포트, IR 인터페이스, 기타 등등의 기타 인터페이스에 의해 연결될 수 있다.A user may enter commands and information into the
모니터(1144) 또는 다른 유형의 디스플레이 장치도 역시 비디오 어댑터(1146) 등의 인터페이스를 통해 시스템 버스(1108)에 연결된다. 모니터(1144)에 부가하여, 컴퓨터는 일반적으로 스피커, 프린터, 기타 등등의 기타 주변 출력 장치(도시 생략)를 포함한다.A
컴퓨터(1102)는 유선 및/또는 무선 통신을 통한 원격 컴퓨터(들)(1148) 등의 하나 이상의 원격 컴퓨터로의 논리적 연결을 사용하여 네트워크화된 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터(들)(1148)는 워크스테이션, 컴퓨팅 디바이스 컴퓨터, 라우터, 퍼스널 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 마이크로프로세서-기반 오락 기기, 피어 장치 또는 기타 통상의 네트워크 노드일 수 있으며, 일반적으로 컴퓨터(1102)에 대해 기술된 구성요소들 중 다수 또는 그 전부를 포함하지만, 간략함을 위해, 메모리 저장 장치(1150)만이 도시되어 있다. 도시되어 있는 논리적 연결은 근거리 통신망(LAN)(1152) 및/또는 더 큰 네트워크, 예를 들어, 원거리 통신망(WAN)(1154)에의 유선/무선 연결을 포함한다. 이러한 LAN 및 WAN 네트워킹 환경은 사무실 및 회사에서 일반적인 것이며, 인트라넷 등의 전사적 컴퓨터 네트워크(enterprise-wide computer network)를 용이하게 해주며, 이들 모두는 전세계 컴퓨터 네트워크, 예를 들어, 인터넷에 연결될 수 있다.
LAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1102)는 유선 및/또는 무선 통신 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(1156)를 통해 로컬 네트워크(1152)에 연결된다. 어댑터(1156)는 LAN(1152)에의 유선 또는 무선 통신을 용이하게 해줄 수 있으며, 이 LAN(1152)은 또한 무선 어댑터(1156)와 통신하기 위해 그에 설치되어 있는 무선 액세스 포인트를 포함하고 있다. WAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1102)는 모뎀(1158)을 포함할 수 있거나, WAN(1154) 상의 통신 컴퓨팅 디바이스에 연결되거나, 또는 인터넷을 통하는 등, WAN(1154)을 통해 통신을 설정하는 기타 수단을 갖는다. 내장형 또는 외장형 및 유선 또는 무선 장치일 수 있는 모뎀(1158)은 직렬 포트 인터페이스(1142)를 통해 시스템 버스(1108)에 연결된다. 네트워크화된 환경에서, 컴퓨터(1102)에 대해 설명된 프로그램 모듈들 또는 그의 일부분이 원격 메모리/저장 장치(1150)에 저장될 수 있다. 도시된 네트워크 연결이 예시적인 것이며 컴퓨터들 사이에 통신 링크를 설정하는 기타 수단이 사용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.When used in a LAN networking environment, the
컴퓨터(1102)는 무선 통신으로 배치되어 동작하는 임의의 무선 장치 또는 개체, 예를 들어, 프린터, 스캐너, 데스크톱 및/또는 휴대용 컴퓨터, PDA(portable data assistant), 통신 위성, 무선 검출가능 태그와 연관된 임의의 장비 또는 장소, 및 전화와 통신을 하는 동작을 한다. 이것은 적어도 Wi-Fi 및 블루투스 무선 기술을 포함한다. 따라서, 통신은 종래의 네트워크에서와 같이 미리 정의된 구조이거나 단순하게 적어도 2개의 장치 사이의 애드혹 통신(ad hoc communication)일 수 있다.The
Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 유선 없이도 인터넷 등으로의 연결을 가능하게 해준다. Wi-Fi는 이러한 장치, 예를 들어, 컴퓨터가 실내에서 및 실외에서, 즉 기지국의 통화권 내의 아무 곳에서나 데이터를 전송 및 수신할 수 있게 해주는 셀 전화와 같은 무선 기술이다. Wi-Fi 네트워크는 안전하고 신뢰성 있으며 고속인 무선 연결을 제공하기 위해 IEEE 802.11(a, b, g, 기타)이라고 하는 무선 기술을 사용한다. 컴퓨터를 서로에, 인터넷에 및 유선 네트워크(IEEE 802.3 또는 이더넷을 사용함)에 연결시키기 위해 Wi-Fi가 사용될 수 있다. Wi-Fi 네트워크는 비인가 2.4 및 5GHz 무선 대역에서, 예를 들어, 11Mbps(802.11a) 또는 54 Mbps(802.11b) 데이터 레이트로 동작하거나, 양 대역(듀얼 대역)을 포함하는 제품에서 동작할 수 있다.Wi-Fi (Wireless Fidelity) makes it possible to connect to the Internet, etc. without a wired connection. Wi-Fi is a wireless technology such as cell phones that allows these devices, eg, computers, to transmit and receive data indoors and outdoors, ie anywhere within range of a base station. Wi-Fi networks use a radio technology called IEEE 802.11 (a, b, g, etc) to provide secure, reliable, and high-speed wireless connections. Wi-Fi can be used to connect computers to each other, to the Internet, and to wired networks (using IEEE 802.3 or Ethernet). Wi-Fi networks may operate in unlicensed 2.4 and 5 GHz radio bands, for example at 11 Mbps (802.11a) or 54 Mbps (802.11b) data rates, or in products that include both bands (dual band). .
본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 정보 및 신호들이 임의의 다양한 상이한 기술들 및 기법들을 이용하여 표현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 위의 설명에서 참조될 수 있는 데이터, 지시들, 명령들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들은 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장들 또는 입자들, 광학장들 또는 입자들, 또는 이들의 임의의 결합에 의해 표현될 수 있다.One of ordinary skill in the art of this disclosure will understand that information and signals may be represented using any of a variety of different technologies and techniques. For example, data, instructions, instructions, information, signals, bits, symbols, and chips that may be referenced in the above description are voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or particles, optical field particles or particles, or any combination thereof.
본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에서 소프트웨어로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 호환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 이들의 기능과 관련하여 위에서 일반적으로 설명되었다. 이러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정한 애플리케이션 및 전체 시스템에 대하여 부과되는 설계 제약들에 따라 좌우된다. 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 각각의 특정한 애플리케이션에 대하여 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있으나, 이러한 구현 결정들은 본 개시의 범위를 벗어나는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.Those of ordinary skill in the art of the present disclosure will recognize that the various illustrative logical blocks, modules, processors, means, circuits, and algorithm steps described in connection with the embodiments disclosed herein include electronic hardware, (convenience For this purpose, it will be understood that it may be implemented by various forms of program or design code (referred to herein as software) or a combination of both. To clearly illustrate this interchangeability of hardware and software, various illustrative components, blocks, modules, circuits, and steps have been described above generally in terms of their functionality. Whether such functionality is implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system. A person skilled in the art of the present disclosure may implement the described functionality in various ways for each specific application, but such implementation decisions should not be interpreted as a departure from the scope of the present disclosure.
여기서 제시된 다양한 실시예들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용한 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 용어 제조 물품은 임의의 컴퓨터-판독가능 저장장치로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체(media)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터-판독가능 저장매체는 자기 저장 장치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립, 등), 광학 디스크(예를 들면, CD, DVD, 등), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예를 들면, EEPROM, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 여기서 제시되는 다양한 저장 매체는 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 장치 및/또는 다른 기계-판독가능한 매체를 포함한다.The various embodiments presented herein may be implemented as methods, apparatus, or articles of manufacture using standard programming and/or engineering techniques. The term article of manufacture includes a computer program, carrier, or media accessible from any computer-readable storage device. For example, computer-readable storage media include magnetic storage devices (eg, hard disks, floppy disks, magnetic strips, etc.), optical disks (eg, CDs, DVDs, etc.), smart cards, and flash drives. memory devices (eg, EEPROMs, cards, sticks, key drives, etc.). Also, various storage media presented herein include one or more devices and/or other machine-readable media for storing information.
제시된 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근들의 일례임을 이해하도록 한다. 설계 우선순위들에 기반하여, 본 개시의 범위 내에서 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해하도록 한다. 첨부된 방법 청구항들은 샘플 순서로 다양한 단계들의 엘리먼트들을 제공하지만 제시된 특정한 순서 또는 계층 구조에 한정되는 것을 의미하지는 않는다.It is to be understood that the specific order or hierarchy of steps in the presented processes is an example of exemplary approaches. Based on design priorities, it is to be understood that the specific order or hierarchy of steps in the processes may be rearranged within the scope of the present disclosure. The appended method claims present elements of the various steps in a sample order, but are not meant to be limited to the specific order or hierarchy presented.
제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 개시를 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 개시는 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.The description of the presented embodiments is provided to enable any person skilled in the art to make or use the present disclosure. Various modifications to these embodiments will be readily apparent to those skilled in the art, and the generic principles defined herein may be applied to other embodiments without departing from the scope of the present disclosure. Thus, the present disclosure is not intended to be limited to the embodiments presented herein, but is to be construed in the widest scope consistent with the principles and novel features presented herein.
Claims (17)
아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 단계;
제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템을 추출하는 단계; 및
상기 아이템 간의 상관 관계 데이터 및 상기 추출된 하나 이상의 아이템에 기초하여, 상기 제 1 아이템에 대한 추천 아이템 목록을 생성하는 단계;
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
A computer program stored on a computer-readable storage medium, the computer program comprising instructions for causing one or more processors to perform the following steps, the steps comprising:
generating correlation data between items;
extracting one or more items corresponding to the first item; and
generating a list of recommended items for the first item based on the correlation data between the items and the extracted one or more items;
containing,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 단계는,
동일 메타 데이터에 대응되는 복수의 아이템들 간의 상관도를 증가시키는 단계;
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
The step of generating correlation data between the items includes:
increasing a degree of correlation between a plurality of items corresponding to the same metadata;
containing,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 메타 데이터는,
상표 출원 번호 또는 출원인 코드 중 적어도 하나를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
3. The method of claim 2,
The metadata is
comprising at least one of a trademark application number or an applicant code;
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 복수의 아이템 간의 상관도를 증가시키는 단계는,
상기 복수의 아이템 각각의 클래스를 인식하는 단계; 및
클래스가 상이한 아이템 간의 상관도를 증가시킬 때, 가중치를 부여하는 단계;
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
3. The method of claim 2,
The step of increasing the correlation between the plurality of items includes:
recognizing a class of each of the plurality of items; and
adding weights when increasing the correlation between items having different classes;
containing,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 단계는,
유사한 하나 이상의 대표 데이터를 포함하는 대표 데이터 군을 생성하는 단계; 및
상기 대표 데이터 군에 대응되는 복수의 아이템들 간의 상관도를 증가시키는 단계;
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
The step of generating correlation data between the items includes:
generating a representative data group including one or more similar representative data; and
increasing a correlation between a plurality of items corresponding to the representative data group;
containing,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 대표 데이터 군을 생성하는 단계는,
대표 데이터 군에 포함된 하나 이상의 대표 데이터 각각에 대한 유사도를 연산하는 단계; 및
상기 유사도에 기초하여, 상기 하나 이상의 대표 데이터 각각에 대응하는 가중치를 부여하는 단계;
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
6. The method of claim 5,
The step of generating the representative data group comprises:
calculating a degree of similarity for each of one or more representative data included in the representative data group; and
assigning a weight corresponding to each of the one or more representative data based on the degree of similarity;
containing,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하는 단계는,
아이템 데이터베이스에 포함된 복수의 아이템들 중 상관도를 증가시킬 아이템과 속성이 유사한 하나 이상의 아이템을 결정하는 단계; 및
상기 속성이 유사한 하나 이상의 아이템에 대하여 상관도를 증가시키는 단계;
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
The step of generating correlation data between the items includes:
determining one or more items having similar properties to an item to increase correlation among a plurality of items included in the item database; and
increasing the correlation with respect to one or more items having similar properties;
containing,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 속성이 유사한 하나 이상의 아이템을 결정하는 단계는,
상기 상관도를 증가시킬 아이템과 가장 유사한 아이템을 결정하는 단계; 및
상기 가장 유사한 아이템을 속성이 유사한 하나 이상의 아이템으로 결정하는 단계;
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
8. The method of claim 7,
The step of determining one or more items having similar properties comprises:
determining an item most similar to an item to increase the correlation; and
determining the most similar item as one or more items having similar attributes;
containing,
A computer program stored in a computer readable storage medium
상기 속성이 유사한 하나 이상의 아이템에 대하여 상관도를 증가시키는 단계는,
상기 상관도를 증가시킬 아이템과 상기 속성이 유사한 하나 이상의 아이템 각각 간의 유사도를 연산하는 단계; 및
상기 유사도에 기초하여, 상기 속성이 유사한 하나 이상의 아이템 각각에 대한 가중치를 부여하는 단계;
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
8. The method of claim 7,
The step of increasing the correlation with respect to one or more items having similar properties comprises:
calculating a degree of similarity between the item whose correlation is to be increased and each of the one or more items having similar properties; and
assigning a weight to each of the one or more items having similar attributes based on the similarity;
containing,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 하나 이상의 아이템은,
상기 상관 관계 데이터를 이용하여 연산된 상관도 벡터 간 거리에 기초하여 추출되는,
컴퓨터 판독가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
10. The method of claim 9,
The one or more items,
The correlation calculated using the correlation data is also extracted based on the distance between vectors,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템은,
아이템 간 유사도 연산 모델을 이용하여 추출되는,
컴퓨터 판독가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
One or more items corresponding to the first item,
Extracted using the similarity calculation model between items,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 상관 관계 데이터는,
압축 희소 행렬인,
컴퓨터 판독가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
The correlation data is
Compressed sparse matrix,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 상관 관계 데이터는,
상기 아이템 간의 예측 상관도 벡터를 포함하는,
컴퓨터 판독가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
The correlation data is
including a predictive correlation vector between the items,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 추천 아이템 목록을 생성하는 단계는,
제 1 아이템과 관련된 상관 관계 데이터를 인식하는 단계;
상기 제 1 아이템의 클래스 및 상기 제 1 아이템과의 사이에서 상관도가 존재하는 하나 이상의 아이템들 각각의 클래스를 인식하는 단계; 및
상기 제 1 아이템과 클래스가 다른 하나 이상의 아이템들에 대해 가중치를 부여하는 단계;
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
The step of generating the list of recommended items includes:
recognizing correlation data associated with the first item;
recognizing the class of the first item and the class of each of the one or more items for which a correlation exists between the class of the first item and the first item; and
assigning weights to one or more items having different classes from the first item;
containing,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 추천 아이템 목록을 생성하는 단계는,
제 1 아이템과 관련된 상관 관계 데이터를 인식하는 단계;
상기 제 1 아이템의 클래스 및 상기 제 1 아이템과의 사이에서 상관도가 존재하는 하나 이상의 아이템들 각각의 클래스를 인식하는 단계; 및
상기 제 1 아이템의 클래스와 동일한 클래스를 갖는 하나 이상의 아이템들의 목록에 기초하여 상기 추천 아이템 목록을 생성하는 단계;
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
The step of generating the list of recommended items includes:
recognizing correlation data associated with the first item;
recognizing the class of the first item and the class of each of the one or more items for which a correlation exists between the class of the first item and the first item; and
generating the list of recommended items based on a list of one or more items having the same class as the class of the first item;
containing,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
상기 추천 아이템 목록을 생성하는 단계는,
제 1 아이템과 관련된 상관 관계 데이터를 인식하는 단계;
상기 제 1 아이템의 클래스 및 상기 제 1 아이템과의 사이에서 상관도가 존재하는 하나 이상의 아이템들 각각의 클래스를 인식하는 단계; 및
상기 제 1 아이템의 클래스와 상이한 클래스를 갖는 하나 이상의 아이템들의 목록에 기초하여 상기 추천 아이템 목록을 생성하는 단계;
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
The step of generating the list of recommended items includes:
recognizing correlation data associated with the first item;
recognizing the class of the first item and the class of each of the one or more items for which a correlation exists between the class of the first item and the first item; and
generating the list of recommended items based on a list of one or more items having a class different from that of the first item;
containing,
A computer program stored in a computer-readable storage medium.
메모리;
를 포함하고,
상기 프로세서는,
아이템 간의 상관 관계 데이터를 생성하고,
제 1 아이템에 대응되는 하나 이상의 아이템을 추출하고,
상기 아이템 간의 상관 관계 데이터 및 상기 추출된 하나 이상의 아이템에 기초하여, 상기 제 1 아이템에 대한 추천 아이템 목록을 생성하는,
컴퓨팅 장치.processor; and
Memory;
including,
The processor is
create correlation data between items,
Extracting one or more items corresponding to the first item,
Based on the correlation data between the items and the extracted one or more items, generating a list of recommended items for the first item,
computing device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200142360A KR20220057271A (en) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | Method, device and computer progrma for recommending items for reinforcing intellectual property |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200142360A KR20220057271A (en) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | Method, device and computer progrma for recommending items for reinforcing intellectual property |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20220057271A true KR20220057271A (en) | 2022-05-09 |
Family
ID=81582462
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020200142360A KR20220057271A (en) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | Method, device and computer progrma for recommending items for reinforcing intellectual property |
Country Status (1)
Country | Link |
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KR (1) | KR20220057271A (en) |
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- 2020-10-29 KR KR1020200142360A patent/KR20220057271A/en unknown
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