SALES INFORMATION SIMILARITY CALCULATION SYSTEM AND METHOD USING GRAPH NEURAL NETWORK

실시예에 따른 영업정보 유사도 산출 시스템 및 방법은 GNN (Graph Neural Network)을 이용하여 기업의 영업사례 간 유사도를 계량화하고 정의하여, 하나의 영업사례를 기준으로 기업 내의 데이터베이스 내 영업 사례들의 유사도 순위를 산출하고 이를 영업 정보 관리 시스템의 사용자 인터페이스를 통해 영업 임직원 개개인에게 제공한다. 실시예에 따른 영업정보 유사도 산출 시스템 및 방법은 영업 건의 대상 고객 및 참여 인원, 영업 일지 입력 레코드에 따르는 영업의 진행상황과 각 영업 행동의 분류 카테고리 및 영업 방해 요소의...

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Main Author KIM HYUNG SUB
Format Patent
LanguageEnglish
Korean
Published 24.06.2024
Subjects
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES
PHYSICS
SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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Summary:실시예에 따른 영업정보 유사도 산출 시스템 및 방법은 GNN (Graph Neural Network)을 이용하여 기업의 영업사례 간 유사도를 계량화하고 정의하여, 하나의 영업사례를 기준으로 기업 내의 데이터베이스 내 영업 사례들의 유사도 순위를 산출하고 이를 영업 정보 관리 시스템의 사용자 인터페이스를 통해 영업 임직원 개개인에게 제공한다. 실시예에 따른 영업정보 유사도 산출 시스템 및 방법은 영업 건의 대상 고객 및 참여 인원, 영업 일지 입력 레코드에 따르는 영업의 진행상황과 각 영업 행동의 분류 카테고리 및 영업 방해 요소의 분류 카테고리로 이루어진 그래프의 형태로 영업 사례를 표현한다. 이후, 각 그래프를 GNN 학습 모델에 의해범용적으로 유사도 분석할 수 있다.
Bibliography:Application Number: KR20220175065