APPARATUS AND METHOD FOR RECOMMENDING OBJECT ON ADJACENT TRUNK LINE BASED ON DATA STRUCTURE OF TRUNK LINE CONNECTION GENERATED FROM BIG DATA OF INTERIOR SERVICE
본 발명의 일 실시예에 따른 인접 간선 사물 추천 방법은 인테리어 서비스를 사용하는 각 사용자가 가상 공간에 사물을 배치한 위치 및 사물의 종류에 대한 정보를 포함하는 빅데이터를 획득하는 단계; 상기 빅데이터로부터 상기 가상 공간에 배치된 사물들의 위치를 기초로 사물 간의 그룹을 분류하는 단계; 분류된 모든 그룹에 대해서 제1 사물이 다른 각각의 사물과 같은 그룹으로 배치된 횟수를 집계하는 단계; 상기 횟수를 소정 범위에 따라 분류하여 상기 제1 사물과 상기 각각의 사물 간의 연관도를 판별하는 단계; 상기 빅데이터에 포함된 모든 사...
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Format | Patent |
Language | English Korean |
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02.06.2022
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Abstract | 본 발명의 일 실시예에 따른 인접 간선 사물 추천 방법은 인테리어 서비스를 사용하는 각 사용자가 가상 공간에 사물을 배치한 위치 및 사물의 종류에 대한 정보를 포함하는 빅데이터를 획득하는 단계; 상기 빅데이터로부터 상기 가상 공간에 배치된 사물들의 위치를 기초로 사물 간의 그룹을 분류하는 단계; 분류된 모든 그룹에 대해서 제1 사물이 다른 각각의 사물과 같은 그룹으로 배치된 횟수를 집계하는 단계; 상기 횟수를 소정 범위에 따라 분류하여 상기 제1 사물과 상기 각각의 사물 간의 연관도를 판별하는 단계; 상기 빅데이터에 포함된 모든 사물 각각을 노드로 생성하고, 상기 연관도에 기초한 간선 가중치를 부여하여 상기 노드 간의 간선을 연결한 데이터 구조를 생성하는 단계; 및 인테리어 서비스에서 제1 사용자의 가상 공간에 소정의 사물이 새롭게 배치되는 경우, 상기 데이터 구조에서 상기 소정의 사물과 대응되는 제1 노드와 간선으로 연결된 사물을 상기 간선 가중치에 기반하여 추천하는 단계를 포함할 수 있다. |
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AbstractList | 본 발명의 일 실시예에 따른 인접 간선 사물 추천 방법은 인테리어 서비스를 사용하는 각 사용자가 가상 공간에 사물을 배치한 위치 및 사물의 종류에 대한 정보를 포함하는 빅데이터를 획득하는 단계; 상기 빅데이터로부터 상기 가상 공간에 배치된 사물들의 위치를 기초로 사물 간의 그룹을 분류하는 단계; 분류된 모든 그룹에 대해서 제1 사물이 다른 각각의 사물과 같은 그룹으로 배치된 횟수를 집계하는 단계; 상기 횟수를 소정 범위에 따라 분류하여 상기 제1 사물과 상기 각각의 사물 간의 연관도를 판별하는 단계; 상기 빅데이터에 포함된 모든 사물 각각을 노드로 생성하고, 상기 연관도에 기초한 간선 가중치를 부여하여 상기 노드 간의 간선을 연결한 데이터 구조를 생성하는 단계; 및 인테리어 서비스에서 제1 사용자의 가상 공간에 소정의 사물이 새롭게 배치되는 경우, 상기 데이터 구조에서 상기 소정의 사물과 대응되는 제1 노드와 간선으로 연결된 사물을 상기 간선 가중치에 기반하여 추천하는 단계를 포함할 수 있다. |
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Title | APPARATUS AND METHOD FOR RECOMMENDING OBJECT ON ADJACENT TRUNK LINE BASED ON DATA STRUCTURE OF TRUNK LINE CONNECTION GENERATED FROM BIG DATA OF INTERIOR SERVICE |
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