제9항에 있어서,상기 서브 행렬 분할부는,상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점의 개수에 대응하는 개수의 사용자-아이템 서브 행렬들로 분할하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템.

복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계를 포함하고,상기 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계는,상기 아이템에 해당하는 도메인(domain)이 나타내는 정보들을 포함하는 링크 데이터(Linked Data)에 기초하여 상기 아이템이 속하는 키워드와 관련된 연관 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 그룹화하여 상기 의미적 컨셉 그룹을 생성하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법.

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복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계를 포함하고,상기 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계는,상기 아이템에 해당하는 RFD(Resource Description Framework) 트리플(triple) 중 특성값(property value)을 연관 키워드로 추출하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법.

제1항에 있어서,상기 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계는,상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점의 개수에 대응하는 개수의 사용자-아이템 서브 행렬들로 분할하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법.

복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계를 포함하고,상기 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계는,상기 아이템 별로 생성된 의미적 컨셉 그룹을 대상으로, 각 컨셉 그룹에 속하는 연관 키워드들 중 공통되는 연관 키워드의 수에 기초하여 관점 별 유사도를 계산하고, 계산된 관점 별 유사도에 기초하여 상기 사용자-아이템 행렬을 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법.

복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계를 포함하고,상기 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계는,상기 복수의 사용자들 중에서 대표 사용자를 결정하고, 결정된 대표 사용자와 각 사용자 간의 사용자 선호도를 관점 별로 계산하고, 계산된 사용자 선호도와 기정의된 기준 선호도에 기초하여 관점 별로 연관성을 가진 사용자들로 구성된 사용자 그룹들을 생성하는 사용자 그룹핑을 수행하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법.

제1항에 있어서,상기 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계는,상기 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 불완전 특이값 분해(Incomplete Singular Value Decomposition)를 수행함으로써, 상기 매트릭스 완성을 수행하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법.

복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 단계;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 단계;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 단계; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계를 포함하고,상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 단계는,사용자가 속하는 서브 행렬의 수에 따라 관점 별로 생성된 예측 결과에 서로 다른 가중치를 부여함으로써, 상기 평가 피드백 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 방법.

복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 컨셉 그룹 생성부;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 서브 행렬 분할부;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 매트릭스 완성 수행부; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 평가 피드백 정보 예측부를 포함하고,상기 컨셉 그룹 생성부는,상기 아이템에 해당하는 도메인(domain)이 나타내는 정보들을 포함하는 링크 데이터(Linked Data)에 기초하여 상기 아이템이 속하는 키워드와 관련된 연관 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 그룹화하여 상기 의미적 컨셉 그룹을 생성하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템.

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복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 컨셉 그룹 생성부;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 서브 행렬 분할부;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 매트릭스 완성 수행부; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 평가 피드백 정보 예측부를 포함하고,상기 서브 행렬 분할부는,상기 아이템 별로 생성된 의미적 컨셉 그룹을 대상으로, 각 컨셉 그룹에 속하는 연관 키워드들 중 공통되는 연관 키워드의 수에 기초하여 관점 별 유사도를 계산하고, 계산된 관점 별 유사도에 기초하여 상기 사용자-아이템 행렬을 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템.

복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 컨셉 그룹 생성부;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 서브 행렬 분할부;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 매트릭스 완성 수행부; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 평가 피드백 정보 예측부를 포함하고,상기 서브 행렬 분할부는,상기 복수의 사용자들 중에서 대표 사용자를 결정하고, 결정된 대표 사용자와 각 사용자 간의 사용자 선호도를 관점 별로 계산하고, 계산된 사용자 선호도와 기정의된 기준 선호도에 기초하여 관점 별로 연관성을 가진 사용자들로 구성된 사용자 그룹들을 생성하는 사용자 그룹핑을 수행하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템.

제9항에 있어서,상기 매트릭스 완성 수행부는,상기 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 불완전 특이값 분해(Incomplete Singular Value Decomposition)를 수행함으로써, 상기 매트릭스 완성을 수행하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템.

복수의 사용자들과 복수의 아이템들 중 어느 하나를 행(row)으로 하고, 나머지 하나를 열(column)로 하는 사용자-아이템 행렬을 대상으로, 각 아이템이 속하는 키워드로부터 추출된 연관 키워드들을 조합하여 의미적 컨셉 그룹을 아이템 별로 생성하는 컨셉 그룹 생성부;상기 사용자-아이템 행렬을 기정의된 아이템의 관점에 따라 복수의 사용자-아이템 서브 행렬로 분할하는 서브 행렬 분할부;새로운 아이템에 대한 사용자의 평가 피드백 정보를 예측하기 위해, 분할된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬을 대상으로 매트릭스 완성(matrix completion)을 수행하는 매트릭스 완성 수행부; 및상기 매트릭스 완성이 수행된 복수의 사용자-아이템 서브 행렬 각각의 결과를 관점 별로 취합하여 상기 새로운 아이템에 대한 평가 피드백 정보를 예측하는 평가 피드백 정보 예측부를 포함하고,상기 평가 피드백 정보 예측부는,사용자가 속하는 서브 행렬의 수에 따라 관점 별로 생성된 예측 결과에 서로 다른 가중치를 부여함으로써, 상기 평가 피드백 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 다차원 매트릭스 지역화 시스템.