소셜 네트워크 데이터 세트를 사용하여 문화 유적지 관련 정보를 수집하는 데이터 세트 수집부;상기 데이터 세트 수집부로부터 상기 문화 유적지 관련 정보를 수신하고, 키워드 추출 알고리즘인 RAKE(Rapid Automatic Keyword Extraction)을 사용하여 문화 유적지와 관련된 후보 키워드를 추출하고, 상기 추출된 각 후보 키워드의 빈도에 따라 순위를 매겨서 기설정된 상위 N개의 후보 키워드를 키워드 목록으로 선택하는 키워드 특징 추출부;상기 선택한 키워드 목록에서 유사성에 기반으로 한 학습을 수행하는 Fuzzy-KNN(K-Nearest Neighbor) 모델을 이용하여 타겟 사용자를 일정 범위로 클러스터링하여 그룹화하는 분류부; 및상기 클러스터링된 키워드 목록에서 소셜 활동을 사용자 위치 및 사용자 선호도와 통합하여 문화 유적지의 순위를 매겨서 추천 정보를 생성하는 문화 유적지 추천모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 위치 및 키워드 기반 지능형 퍼지 유도 시스템.

제1항에 있어서,상기 후보 키워드 세트는 사용자의 게시물, 피드백, 리뷰 및 평가를 포함한 사용자 선호도 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 위치 및 키워드 기반 지능형 퍼지 유도 시스템.

제1항에 있어서,상기 키워드 특징 추출부는 상기 후보 키워드 세트가 생성되면, 하기의 수학식 1에 의해 상기 각 후보 키워드의 빈도와 정도를 계산하여 상기 각 후보 키워드의 단어 점수를 계산하고, 상기 계산된 단어 점수에 따라 각 후보 키워드의 순위를 매기는 것을 특징으로 하는 사용자 위치 및 키워드 기반 지능형 퍼지 유도 시스템.[수학식 1]여기서, 정도(Degree(CK))는 후보 키워드가 게시물, 검토 또는 피드백에 나타나는 총 횟수이고, 빈도(Frequency(CK))는 각 후보 키워드의 규칙성을 나타냄.

제1항에 있어서,상기 문화 유적지 추천모듈은 상기 문화 유적지의 등급 예측을 최대 평균 만족도(Maximizing Average Satisfaction) 방법을 하기의 수학식 2를 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 사용자 위치 및 키워드 기반 지능형 퍼지 유도 시스템.[수학식 2]여기서, u는 타겟 사용자, 는 i번째 문화 유적지, j=1 내지 k는 k 최근접 이웃들이고, Rating은 모든 k 최근접 이웃들의 i번째 문화 유적지를 위한 등급임.

제4항에 있어서,상기 문화 유적지 추천모듈은 상기 등급이 예측된 문화 유적지를 순서대로 순위가 매겨지고, 기설정된 N개의 상위 등급의 문화 유적지로 사용자 선호도 및 관심사에 따라 맞춤화된 추천 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 위치 및 키워드 기반 지능형 퍼지 유도 시스템.

제1항에 있어서,상기 문화 유적지 추천모듈은 타겟 사용자의 등급 활동보다 더 유사한 최근접 이웃의 등급 행동에 기초하여 타겟 사용자가 방문하지 않은 문화 유적지에 대한 등급이 예측되는 것을 특징으로 하는 사용자 위치 및 키워드 기반 지능형 퍼지 유도 시스템.

제1항에 있어서,상기 사용자 단말로부터 위치 정보를 수신하는 경우, 상기 위치 정보를 기반으로 기설정된 N개의 상위 등급의 문화 유적지 목록을 포함한 추천 정보를 생성하여 통신망을 통해 상기 사용자 단말로 전송하는 제어부를 더 포함하고,상기 제어부는 상기 사용자 단말의 위치가 변경되면, 상기 추천 정보가 자동으로 업데이트되어 상기 추천 정보에 새로운 문화 유적지를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 위치 및 키워드 기반 지능형 퍼지 유도 시스템.

데이터 세트 수집부는 소셜 네트워크 데이터 세트를 사용하여 문화 유적지 관련 정보를 수집하는 단계;키워드 특징 추출부는 상기 수집한 문화 유적지 관련 정보를 키워드 추출 알고리즘인 RAKE(Rapid Automatic Keyword Extraction)을 사용하여 문화 유적지와 관련된 후보 키워드를 추출하고, 상기 추출된 각 후보 키워드의 빈도에 따라 순위를 매겨서 기설정된 상위 N개의 후보 키워드를 키워드 목록으로 선택하는 단계;Fuzzy-KNN 분류부는 상기 선택한 키워드 목록에서 유사성에 기반으로 한 학습을 수행하는 Fuzzy-KNN(K-Nearest Neighbor) 모델을 이용하여 타겟 사용자를 일정 범위로 클러스터링하여 그룹화하는 단계; 및문화 유적지 추천 모듈은 상기 클러스터링된 키워드 목록에서 소셜 활동을 사용자 위치 및 사용자 선호도와 통합하여 상기 수집된 문화 유적지의 순위를 매기고, 기설정된 N개의 상위 등급의 문화 유적지로 사용자 선호도 및 관심사에 따라 맞춤화된 추천 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 위치 및 키워드 기반 지능형 퍼지 유도 방법.

제8항에 있어서,상기 키워드 목록으로 선택하는 단계는,상기 키워드 특징 추출부는 상기 후보 키워드 세트가 생성되면, 하기의 수학식 1에 의해 상기 각 후보 키워드의 빈도와 정도를 계산하여 상기 각 후보 키워드의 단어 점수를 계산하고, 상기 계산된 단어 점수에 따라 각 후보 키워드의 순위를 매기는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 위치 및 키워드 기반 지능형 퍼지 유도 방법.[수학식 1]여기서, 정도(Degree(CK))는 후보 키워드가 게시물, 검토 또는 피드백에 나타나는 총 횟수이고, 빈도(Frequency(CK))는 각 후보 키워드의 규칙성을 나타냄.

제8항에 있어서,상기 맞춤화된 추천 정보를 생성하는 단계는,상기 문화 유적지 추천 모듈은 상기 문화 유적지의 등급 예측을 최대 평균 만족도(Maximizing Average Satisfaction) 방법을 하기의 수학식 2를 이용하여 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 위치 및 키워드 기반 지능형 퍼지 유도 방법.[수학식 2]여기서, u는 타겟 사용자, 는 i번째 문화 유적지, j=1 내지 k는 k 최근접 이웃들이고, Rating은 모든 k 최근접 이웃들의 i번째 문화 유적지를 위한 등급임.