METHOD AND SYSTEM FORFORECASING DYNAMIC TRUST INDEX

Disclosed are a method for predicting a trust index using a time dependent feature of the trust index and a system thereof. According to the present invention, the method for predicting a trust index realized in a computer may comprise the steps of: collecting customer data, company data, and goods data related to a transaction; classifying the collected customer data, company data, and goods data according to base, ability, and intent; differently constructing a deep learning architecture for the data classified by the base, ability, and intent; and as a new transaction occurs, predicting a trust index corresponding to the new transaction based on the differently constructed deep learning architecture. 신뢰 지수의 시간 의존 특징을 이용한 신뢰지수 예측 방법 및 시스템이 개시된다. 컴퓨터로 구현되는 신뢰 지수(trust index) 예측 방법에 있어서, 거래와 관련된 고객 데이터, 회사 데이터 및 물건 데이터를 수집하는 단계, 수집된 상기 고객 데이터, 회사 데이터 및 물건 데이터를 진실(base), 능력(ability), 및 의도(intent)에 따라 분류하는 단계, 상기 진실, 능력, 및 의도로 분류된 데이터들을 대상으로, 딥러닝(deep learning) 구조(architecture)를 다르게 구성하는 단계, 및 새로운 거래가 발생함에 따라, 다르게 구성된 상기 딥러닝 구조를 기반으로 새로운 거래에 해당하는 신뢰 지수를 예측하는 단계를 포함할 수 있다.