기호 군집화부가 사용자들을 기호에 따라 군집화(Clustering)하고 각 기호를 나타내는 기호 벡터를 생성하는 기호 군집화 단계;사용자 기호전이 탐지부가 상기 기호 벡터들을 이용하여 사용자들의 기호 변화를 탐지하고 상기 기호 변화를 기호 전이 시퀀스로 표현하는 사용자 기호 전이 탐지 단계;성향 군집화부가 사용자들을 기호 전이 패턴에 따라 군집화하고 각 성향을 나타내는 기호 전이모델을 생성하는 성향 군집화 단계;및선호도 예측부가 상기 기호 벡터와 상기 기호 전이모델을 바탕으로 사용자 선호도 예측모델을 생성하고 사용자들의 각 아이템에 대한 선호도를 예측하는 선호도 예측 단계를 포함하며,상기 성향 군집화 단계는,기호전이 유사도 추정부가 유사도를 측정하고자 하는 두 사용자 벡터에서, 서로 가장 유사한 기호를 가지고 있었던 시점을 기준으로 하여 상기 시점 이후 전이 과정이 유사한지 탐색하는 기호 전이 유사도 추정 단계, 기호전이 패턴 군집화부가 기호 전이 유사도를 기반으로 상기 사용자간 유사도의 합이 최대가 되게 하는 군집의 중심을 찾는 기호 전이 패턴 군집화 단계 및 기호전이 모델 생성부가 상기 군집에 포함된 사용자들의 기호가 전이되는 비율과 기호 전이가 일어나는데 걸리는 시간 정보를 포함하는 전이 확률 벡터를 포함하는 기호 전이 모델을 생성하는 기호 전이 모델 생성단계를 포함하는 예측적 군집화 기반 협업 필터링 방법.

청구항 1에 있어서,상기 기호 군집화 단계는,아이템 군집화부가 상기 사용자들의 평가 점수를 기반으로 추정된 아이템들 간의 유사도를 기준으로 아이템을 군집화하는 아이템 군집화 단계;사용자 군집화부가 아이템 군집과 상기 평가 점수를 바탕으로 생성된 특성 벡터와 사용자 간의 유사도를 기준으로 사용자들을 군집화하는 사용자 군집화 단계;및기호벡터 생성부가 사용자 군집에 속한 사용자들의 특성 벡터의 평균을 기호 벡터로 설정하는 기호 벡터 생성 단계를 포함하는 예측적 군집화 기반 협업 필터링 방법.

청구항 2에 있어서,상기 아이템 군집화 단계는,수식1을 이용하여 아이템간 유사도를 도출하고, 상기 아이템간 유사도를 이용하여 아이템을 군집화하는 예측적 군집화 기반 협업 필터링 방법.(수식1)(는 아이템 와 간 유사도, 는 아이템 와 를 모두 평가한 사용자들의 집합, 는 사용자 의 아이템 에 대한 평가 점수, 는 사용자 의 아이템 에 대한 평가 점수, 는 사용자 집합 의 아이템 에 대한 평가점수의 평균, 는 사용자 집합 의 아이템 에 대한 평가점수의 평균이다.)

청구항 2에 있어서,상기 사용자 군집화 단계는,수식2를 이용하여 특성 벡터를 도출하고,수식3을 이용하여 사용자간 유사도를 도출한 뒤, 상기 특성 벡터와 상기 사용자간 유사도를 이용하여 사용자를 군집화하는 예측적 군집화 기반 협업 필터링 방법.(수식2)(는 사용자 의 특성벡터, 은 아이템 군집의 수, 는 사용자 의 번째 아이템 군집인 에 속한 모든 아이템에 대한 평가점수의 평균이다.)(수식3)(는 사용자 와 사용자 의 유사도, 는 사용자 와 사용자 모두가 평가한 아이템들의 집합, 는 사용자 의 아이템 에 대한 평가 점수, 는 사용자 의 아이템 에 대한 평가 점수, 는 아이템 집합 에 대한 사용자 의 평가점수의 평균, 는 아이템 집합 에 대한 사용자 의 평가점수의 평균이다.)

청구항 2에 있어서,상기 기호 벡터는,수식4를 통해서 산출되는 예측적 군집화 기반 협업 필터링 방법.(수식4)(는 번째 기호 의 특성벡터이며, 는 사용자 군집 의 원소 수, 는 사용자 의 특성벡터, 은 아이템 군집의 수, 는 사용자 의 번째 아이템 군집인 에 속한 모든 아이템에 대한 평가 점수의 평균이다.)

청구항 1에 있어서,상기 사용자 기호 전이 탐지 단계는,기호전이 탐지부가 특정 시점에 특정 아이템에 대한 상기 사용자들의 평가 점수를 기설정된 크기의 윈도우로 관측하는 기호 전이 탐지 단계; 및기호전이 벡터 생성부가 상기 특정 시점에서 상기 사용자들의 기호의 특성을 나타내는 기호 벡터, 상기 특정 시점에서 상기 사용자들의 특성을 나타내는 사용자 특성 벡터 및 상기 특정 시점에서 상기 사용자들의 기호 전이가 일어나기까지 소요시간을 포함하는 기호 전이 벡터를 생성하는 기호 전이 벡터 생성 단계를 포함하는 예측적 군집화 기반 협업 필터링 방법.

청구항 6에 있어서,상기 기호 전이 벡터는,수식5를 이용하여 산출되는 예측적 군집화 기반 협업 필터링 방법.(수식5)(는 사용자 의 기호전이 벡터, 을 시점 에서 사용자 의 기호 전이, 는 에서 사용자 의 기호의 특성을 나타내는 기호 벡터, 는 에서 사용자 의 특성을 나타내는 사용자 특성 벡터, 는 에서 발생한 사용자 의 기호 전이가 일어나기까지의 소요시간을 의미한다.)

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청구항 1에 있어서,상기 전이 확률 벡터는,수식6과 같이 산술적 확률을 바탕으로 한 전이 확률과 전이 시간 간격에 대한 가우시안 확률 모델 정보를 담고 있는 예측적 군집화 기반 협업 필터링 방법.(수식6)(는 에서 로의 전이 확률을 나타내는 벡터, 는 에 속해 있던 사람의 수, 는에서 로 전이되는 사람의 수, 는에 속한 사람들이 로 전이되는 비율, 는 전이의 시간 간격의 평균, 는 시간 간격의 표준편차를 의미한다.)

청구항 1에 있어서,상기 선호도 예측 단계는,수식7을 이용하여 상기 사용자의 각 아이템에 대한 선호도를 예측하는 예측적 군집화 기반 협업 필터링 방법.(수식7)(는 번째 사용자, 은 번째 아이템, 은 번째 아이템 군집, 은 번째 기호를 의미하며, 는 기호와 사용자 간 유사도를 의미하고 이 값이 1에 가까울수록 사용자가 해당 기호에 속할 확률이 높아지며, -1에 가까울수록 사용자가 해당기호에 속할 확률이 낮아지며, 는 기호 전이 확률로 사용자의 기호가 에서 로 전이될 확률을 의미하고, 는 각 아이템 군집들에 대한 기호 군집 내 사용자들의 선호도를 의미하고, 는 특정한 아이템이 아이템 군집에 포함되어 있을 확률을 의미하고, 는 의 에 대한 선호도 예측치를 의미한다.)

청구항 1항의 예측적 군집화 기반 협업 필터링 방법을 기록매체에 저장한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 프로그램.