매칭 점수는 이렇게 계산됩니다

점수 산출 6 단계

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   검색어 → 의미 벡터로 변환

   입력한 자연어 문장을 Voyage-4 임베딩 모델이 1024차원 의미 벡터로 바꿉니다. 단순 키워드 매칭이 아니라 문장 전체의 의미를 수치화합니다.

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   본문 의미 유사도 측정

   검색어 벡터와 모든 특허·과제 본문 벡터의 코사인 유사도를 계산해 0~1로 환산합니다. 1에 가까울수록 본문 내용이 유사합니다.

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   그래프 위치 유사도 측정

   특허·과제·기관 협력 네트워크(2026-05 구축 시점 기준 2,149 특허 × 1,212 과제 × 938 기관, 최신 규모는 '현황 요약' 참조) 위에서의 위치 임베딩(FastRP 128차원)으로 추가 유사도를 계산. 같은 협력 군집 안에 있을수록 점수가 높아집니다.

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   가중 평균 → 종합 의미 점수

   본문 점수 × 0.7 + 그래프 점수 × 0.3 으로 합쳐서 종합 의미 점수를 계산합니다. 본문 의미가 더 중요하다고 판단해 7:3 가중.

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   가산점 적용 (상황별 보정)

   아래 항목이 해당될 때 종합 점수에 추가로 더해집니다.

   • 매칭 입장 가산 — "수요자 입장" 선택 시 공공기술·산학 특허 우대 (+0.08~0.10), "공급자 입장" 선택 시 기업 특허 우대 (+0.05)
   • R&D 활동 가산 — 출원자가 사업보고서에 R&D 관련 내용을 많이 기재할수록 +0.02~0.10 (공급자 입장으로 검색할 때 적용)
   • 같은 협력 군집 — 검색어가 속한 협력 군집(community)과 일치하면 +0.05
   • 최근 활발한 활동 — M&A · 자회사 인수 · 시설투자 등 DART 공시 신호가 강한 기업 +0.15까지
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   최신성 보정 → 최종 점수

   5년이 지난 특허·과제는 단계별로 감점합니다. 현재 최신성 감점 기준: 6~10년 ×0.7, 11~15년 ×0.4, 16년 이상 ×0.1 / 5년 이내는 100% 반영. 마지막으로 (종합 + 가산점) × 최신성 배수 가 카드 우측 상단의 최종 점수가 됩니다.

점수 수준 등급

최종 점수에 따라 5단계 등급이 자동으로 부여됩니다.

예시: 점수 0.73의 산출 과정