JP2009140032A - Clothing recommending system according to user's circumstances - Google Patents

Clothing recommending system according to user's circumstances Download PDF

Info

Publication number
JP2009140032A
JP2009140032A JP2007312967A JP2007312967A JP2009140032A JP 2009140032 A JP2009140032 A JP 2009140032A JP 2007312967 A JP2007312967 A JP 2007312967A JP 2007312967 A JP2007312967 A JP 2007312967A JP 2009140032 A JP2009140032 A JP 2009140032A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
clothing
user
clothes
recommendation system
word
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2007312967A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Takayuki Ito
孝行 伊藤
Fumiaki Minami
史彬 見並
Mikito Kobayashi
幹門 小林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nagoya Institute of Technology NUC
Original Assignee
Nagoya Institute of Technology NUC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nagoya Institute of Technology NUC filed Critical Nagoya Institute of Technology NUC
Priority to JP2007312967A priority Critical patent/JP2009140032A/en
Publication of JP2009140032A publication Critical patent/JP2009140032A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a clothes recommendation system allowing an assumption of a specific situation of a user, and allowing input by a natural language sentence not but a keyword so as to solve the problem, wherein multi-retrieval is obliged, until finding a target commodity, because the user has to always guess the category or the keyword related to the commodity, in keyword retrieval and category retrieval which is presently widely adopted on a shopping site over the Internet. <P>SOLUTION: In this clothes recommendation system 16, based on the situation of the user, the natural language sentence inputted from the user 15 is morpheme-analyzed in a mechanism 9, an index of an according word, and a range and an attribute of the index are extracted in a mechanism 10, and clothing according with the index, or the like, is extracted from a clothes information DB 2 in a mechanism 11. Finally, the recommended clothes are divided into categories in a mechanism 12 and are displayed on a screen. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、各衣服に6つの指標が付加されている衣服データベースからユーザの自然言語文による入力から単語辞書に含まれる単語を抽出し、以上の単語に付加されている指標と一致する指標を持つ衣服を推薦する衣服推薦システムに関する。 The present invention extracts words contained in a word dictionary from a user's natural language sentence input from a clothes database in which six indices are added to each garment, and sets indices that match the indices added to the above words. The present invention relates to a clothing recommendation system that recommends clothing to be held.

現在、インターネット上ではショッピングサイトが多く存在し、こういったショッピングサイトは様々なカテゴリー(種類)の商品を取り扱っており、多くのユーザによって利用されている。
このようなショッピングサイトの多くは、商品に関連したキーワードにより商品検索を行うキーワード検索やカテゴリー別に商品を検索するカテゴリー検索が多く採用されている。
Currently, there are many shopping sites on the Internet. These shopping sites handle various categories (types) of products and are used by many users.
Many of such shopping sites employ a keyword search for searching for products using keywords related to products and a category search for searching for products by category.

しかし、上記のようなショッピングサイトはユーザが購入する商品が明確でない時にこれのキーワードを推測し目的の商品を大規模な商品データベースから見つけ出すには、複数回の検索を余儀なくされる。以上のような問題を解消する新たな仕組みが求められていた。
また、各ユーザの購入履歴から似たような商品を購入しているユーザへ商品を推薦する強調フィルタリングなどの技術を導入したショッピングサイトもあるが、ユーザがどういった商品を求めているのかを考慮した仕組みになっていないため依然ユーザが商品検索時に抱える負担は解消されていない。
However, the shopping site as described above requires a plurality of searches in order to guess the keyword of the product when the product to be purchased by the user is not clear and find the target product from a large-scale product database. A new mechanism for solving the above problems has been demanded.
There are also shopping sites that have introduced technologies such as emphasis filtering that recommend products to users who have purchased similar products from the purchase history of each user. Since the mechanism is not considered, the burden on the user when searching for the product has not been resolved.

したがって、本発明はユーザの状況を自然言語文によって入力し、以上の入力によって商品を推薦する衣服推薦システムを提供する事を目的として、次のような方法、システムを提案する。
すなわち、請求項1では入力フォームへユーザが状況を自然言語文で入力する。入力文から衣服を推薦する方法において、システムを行事や人を示す単語を収録した単語辞書、衣服データベース、入力部、出力部とアバター部から構成し、上記の入力文から該当する衣服の特性を抽出しこれを推薦する。
請求項2において、請求項1のユーザによる入力は何らかの行事に参加するという特定の状況を入力する。入力例は、“上司と食事に行く”や“娘の入学式に参加する”などがある。以上の入力からユーザの状況を特定し、さらに状況に合った衣服推薦を実行する。
請求項3では、入力文に含まれる単語とその品詞をシステムが把握するために形態素解析を実行する。
請求項4の各衣服に付加されている6つの指標はそれぞれ、フォーマル度、流行度、スポーティー度、ゴージャス度、上品度と個性度である。各指標は、10段階の数値で強弱が示される。また、単語辞書の各単語にはフォーマル度、フォーマル度の範囲と行事または人を示す属性が付加される。以上を用いて入力文と衣服のマッチングを行う。
請求項5,6は、請求項4にて抽出された該当単語の指標、例えば食事のフォーマル度が「4」、フォーマル度の範囲が「4以下」、属性が「行事」の場合、推薦される商品はフォーマル度「4以下」の衣服となる。
請求項7では、本システムが推薦した衣服を選択することにより、アバター部で自由に衣服の組み合わせを確認することができる。
請求項8では、行事を供に過ごす相手によってこの行事のフォーマル度が変化することがある。例えば、“家族と食事をする”と“上司と食事をする”を比較した場合、“上司と食事をする”の方がよりフォーマルな行事になる。このように行事のみに着目するのではなく、過ごす相手に応じた衣服推薦も可能。
請求項9は、ユーザがすでに購入済みのアイテムもアバター部で新たに購入する衣服との組み合わせを確認することが可能である。
Therefore, the present invention proposes the following method and system for the purpose of providing a clothing recommendation system that inputs a user's situation in a natural language sentence and recommends a product by the above input.
That is, in claim 1, the user inputs the situation in a natural language sentence to the input form. In the method of recommending clothes from an input sentence, the system consists of a word dictionary containing words indicating events and people, a clothes database, an input part, an output part, and an avatar part. Extract and recommend this.
In claim 2, the input by the user of claim 1 inputs a specific situation of participating in some event. Examples of input include “going to a meal with the boss” and “participating in the daughter's entrance ceremony”. The user's situation is specified from the above input, and clothing recommendation suitable for the situation is executed.
According to the third aspect of the present invention, the morphological analysis is executed in order for the system to grasp the word included in the input sentence and its part of speech.
Six indicators added to each garment of claim 4 are a formal degree, a fashion degree, a sporty degree, a gorgeous degree, an elegance degree, and an individuality degree, respectively. Each index is indicated by a 10-level numerical value. Each word in the word dictionary has a formal level, a range of the formal level, and an attribute indicating an event or a person. The input sentence and clothes are matched using the above.
Claims 5 and 6 are recommended when the index of the corresponding word extracted in claim 4, for example, the formal degree of meal is “4”, the range of formal degree is “4 or less”, and the attribute is “event”. The product will be clothing with a formal degree of "4 or less".
In claim 7, by selecting the clothes recommended by the present system, the combination of clothes can be freely confirmed in the avatar part.
In claim 8, the formal degree of the event may change depending on the partner who spends the event. For example, when comparing “eating with family” and “eating with boss”, “eating with boss” is a more formal event. In this way, it is possible not only to focus on events, but also to recommend clothes according to the person you spend.
According to the ninth aspect of the present invention, it is possible to confirm a combination of items already purchased by the user with clothes newly purchased in the avatar part.

請求項1,2によれば、本システムを利用するユーザの特定の状況を想定することと、入力された状況に合った性質を持つ衣服を衣服データベースから検索し以上を推薦している。従来の商品検索システムとは異なり、キーワードやカテゴリーを推測して検索する必要がなく、ユーザは状況を入力するだけで衣服検索を行うことが可能である。
請求項3によれば、ユーザからの入力文から行事や過ごす相手を示す単語抽出するために形態素解析を行う。入力文を単語単位で分割することで衣服推薦時に使用する単語の指標を容易に抽出できる。
請求項4,5,6によれば、形態素解析により単語単位に分割した解析結果から行事や供に過ごす相手を示す単語を単語辞書から検索し一致する単語に付加されている指標を抽出する。さらに以上の指標を用いて一致する衣服を衣服データベースで検索することでユーザが入力した状況に合った衣服を推薦でき、ユーザが購入を希望する衣服が明確に決まっていなくとも衣服を検索できる優れたシステムである。
請求項7,9によれば、衣服を推薦するだけではなくユーザが推薦された衣服と購入済みの衣服との組み合わせを自由にコーディネートし確認でき、衣服購入前にユーザが好みの衣服の組み合わせを確認できる使い安いシステムである。
According to the first and second aspects, a specific situation of a user who uses the system is assumed, and clothes having properties suitable for the inputted situation are searched from the clothes database, and the above is recommended. Unlike conventional product search systems, there is no need to search by guessing keywords or categories, and the user can search for clothes simply by inputting the situation.
According to the third aspect, the morphological analysis is performed in order to extract a word indicating an event or a partner to spend from an input sentence from the user. By dividing the input sentence into words, it is possible to easily extract an index of words used when recommending clothes.
According to the fourth, fifth, and sixth aspects, a word indicating a partner who spends an event or an event is searched from the word dictionary from the analysis result divided into words by morphological analysis, and an index added to the matching word is extracted. Furthermore, by searching for matching clothes using the above index in the clothes database, it is possible to recommend clothes that match the situation entered by the user, and it is possible to search for clothes even if the clothes that the user wants to purchase are not clearly determined System.
According to the seventh and ninth aspects, the user can freely coordinate and check the combination of the recommended clothes and the purchased clothes as well as recommending the clothes, and the user can select the combination of the clothes that the user likes before purchasing the clothes. It is a cheap system that can be confirmed.

ここに、本発明を実施するための最良の形態を図に従って説明する。図1は本発明によるユーザの状況に基づく衣服推薦システムの基本構成を示している。
ユーザの目的に応じた衣服推薦システム16は、入力部7、形態素解析を行う機構9、入力文から行事や供に過ごす相手を示す単語を検索する機構10、一致する衣服を検索する機構11、推薦衣服のカテゴリー分けを行う機構12、出力部とアバター部10から構成される。
入力部7は、ユーザが状況を入力することでシステムが入力文を受け取る。
機構9では、入力部から受け取った入力文を形態素解析モジュール13で形態素解析し、その解析結果は単語とその単語の品詞が入力文から抽出される(処理結果3)。
機構10は、機構9から抽出された単語と一致する単語辞書から探しだす。ここで一致した単語に付加されている指標と指標の範囲、さらに属性を抽出する(処理結果4)。
機構11では、機構10の処理結果4を用い衣服情報DB2から一致する衣服を検索する。ここで一致した衣服はカテゴリー(ジャケット、シャツ、ズボン)に関係なく処理結果5として一旦保管される。
機構12では、機構11の処理結果5のカテゴリー分けを行う。カテゴリー分けを行った後の推薦衣服を処理結果6とする。
出力部とアバター部10は、機構12の処理結果5を受け取り、以上の推薦衣服の表示を行う。また、選択された衣服は通常より大きく表示され他の副とのコーディネートを行える。
図2は、ユーザが衣服推薦を受けるまでのフローを示す図である。入力部に入力されたユーザの入力は形態素解析され品詞と単語の原形に分別される。以上の単語と単語辞書にて一致した単語あった場合、この単語の指標と指標の範囲、属性を抽出する。次に、抽出した単語の一連のデータを衣服情報DBから一致する衣服を検索し、一致した衣服を推薦商品として表示する。最後にユーザがアバター部で組み合わせを確認し、問題がなければ購入希望商品となる。もし気に入らなければ、指標を変更して再検索も行える。
Here, the best mode for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 shows a basic configuration of a clothing recommendation system based on a user's situation according to the present invention.
The clothing recommendation system 16 according to the user's purpose includes an input unit 7, a mechanism 9 for performing morphological analysis, a mechanism 10 for searching for a word indicating an event or a partner to spend with an input sentence, a mechanism 11 for searching for matching clothes It comprises a mechanism 12 for classifying recommended clothes, an output unit, and an avatar unit 10.
As for the input part 7, a system receives an input sentence, when a user inputs a condition.
In the mechanism 9, the morphological analysis is performed on the input sentence received from the input unit by the morphological analysis module 13, and as a result of the analysis, a word and a part of speech of the word are extracted from the input sentence (processing result 3).
The mechanism 10 searches from a word dictionary that matches the word extracted from the mechanism 9. Here, the index added to the matched word, the range of the index, and the attribute are extracted (processing result 4).
The mechanism 11 searches for matching clothes from the clothes information DB 2 using the processing result 4 of the mechanism 10. The matched clothes are temporarily stored as the processing result 5 regardless of the category (jacket, shirt, trousers).
The mechanism 12 categorizes the processing result 5 of the mechanism 11. The recommended clothing after categorization is set as a processing result 6.
The output unit and the avatar unit 10 receive the processing result 5 of the mechanism 12 and display the above recommended clothing. The selected clothes are displayed larger than usual and can be coordinated with other assistants.
FIG. 2 is a diagram showing a flow until the user receives a clothing recommendation. User input input to the input unit is morphologically analyzed and classified into parts of speech and original forms of words. When there is a match between the above word and the word dictionary, the index of the word, the range of the index, and the attribute are extracted. Next, a matching clothing is searched from the clothing information DB for a series of extracted word data, and the matching clothing is displayed as a recommended product. Finally, the user confirms the combination in the avatar part. If you don't like it, you can change the index and search again.

本発明によるユーザの状況に基づく衣服推薦システムの基本構成を示す図である。It is a figure which shows the basic composition of the clothing recommendation system based on the condition of the user by this invention. ユーザが衣服推薦を受けるまでのフロー図である。It is a flowchart until a user receives clothes recommendation. 単語辞書のデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of a word dictionary. 衣服情報データベースのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of a clothing information database.

符号の説明Explanation of symbols

1 ユーザ
2 衣服情報データベース(DB)
3,4,5,6, 処理結果
7 入力
8 出力
9 形態素解析を行う機構
10 単語から指標を抽出する機構
11 衣服を検索する機構
12 推薦衣服をカテゴリー分けする機構
13 形態素解析モジュール
14 指標を用いた衣服検索
15 ユーザ
16 衣服推薦システム
1 User 2 Clothes information database (DB)
3, 4, 5, 6, processing result 7 input 8 output 9 mechanism for performing morphological analysis 10 mechanism for extracting index from words 11 mechanism for searching for clothes 12 mechanism for categorizing recommended clothes 13 morphological analysis module 14 using index Clothes search 15 user 16 clothes recommendation system

Claims (9)

衣服情報を記録したデータベースからユーザにより入力された状況に基づき、ユーザの状況に合った衣服を推薦することを特徴とする衣服推薦システム。 A clothing recommendation system that recommends clothing suitable for a user's situation based on a situation input by the user from a database storing clothing information. 請求項1において、ユーザが何らかの行事に参加するという特定の状況を想定し、ユーザがこれから参加する行事と供に参加する人を入力することを特徴とする衣服推薦システム。 The clothing recommendation system according to claim 1, wherein the user inputs a person who participates in an event to be attended in the future, assuming a specific situation in which the user participates in some event. 請求項1において、入力された文章を形態素解析し、解析結果を衣服の検索に用いることを特徴とする衣服推薦システム。 2. The clothing recommendation system according to claim 1, wherein the input sentence is subjected to morphological analysis and the analysis result is used for searching for clothing. 請求項1での衣服データベースに登録されている各衣服へ性質を表す6つの指標を付加し、さらに行事と人を示す単語にも指標を付加した単語辞書を用いることを特徴とする衣服推薦システム。 6. A clothing recommendation system using a word dictionary in which six indexes representing properties are added to each clothing registered in the clothing database according to claim 1 and further indexes are added to words indicating events and people. . 請求項3の解析結果に含まれる単語を請求項4の単語辞書から検索し、一致した単語に付加されている指標を衣服検索に利用することを特徴とする衣服推薦システム。 A clothing recommendation system, wherein a word contained in the analysis result of claim 3 is searched from the word dictionary of claim 4 and an index added to the matched word is used for clothing search. 請求項5で一致した単語の指標と一致する衣服を請求項4の衣服データベースから抽出することを特徴とする衣服推薦システム。 6. A clothing recommendation system, wherein clothing matching the index of the word matched in claim 5 is extracted from the clothing database of claim 4. 請求項6において、抽出された衣服を画面上に出力し、これをユーザがアバター部で自由にコーディネート可能であることを特徴とする衣服推薦システム。 The clothes recommendation system according to claim 6, wherein the extracted clothes are output on a screen, and the user can freely coordinate the clothes in the avatar part. 請求項3において、ユーザが行事に参加する時に同行する人により推薦衣服を変化させることを特徴とする衣服推薦システム。 4. The clothing recommendation system according to claim 3, wherein the recommended clothing is changed by a person accompanying the user when participating in the event. ユーザが持っている商品を事前に登録することにより、本システムが推薦した衣服とアバター部で自由にコーディネート可能であることを特徴とする衣服推薦システム。 A clothing recommendation system that can be freely coordinated with the clothing recommended by the system and the avatar by registering in advance the products held by the user.
JP2007312967A 2007-12-04 2007-12-04 Clothing recommending system according to user's circumstances Pending JP2009140032A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007312967A JP2009140032A (en) 2007-12-04 2007-12-04 Clothing recommending system according to user's circumstances

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007312967A JP2009140032A (en) 2007-12-04 2007-12-04 Clothing recommending system according to user's circumstances

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2009140032A true JP2009140032A (en) 2009-06-25

Family

ID=40870608

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007312967A Pending JP2009140032A (en) 2007-12-04 2007-12-04 Clothing recommending system according to user's circumstances

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2009140032A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108961069A (en) * 2018-05-24 2018-12-07 中国平安人寿保险股份有限公司 Electronic device, personal insurance application data processing method and computer storage medium
CN109976512A (en) * 2019-02-03 2019-07-05 尚尚珍宝(北京)网络科技有限公司 The recommendation of wearable product and display systems and method
US11061533B2 (en) 2015-08-18 2021-07-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Large format display apparatus and control method thereof

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11061533B2 (en) 2015-08-18 2021-07-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Large format display apparatus and control method thereof
CN108961069A (en) * 2018-05-24 2018-12-07 中国平安人寿保险股份有限公司 Electronic device, personal insurance application data processing method and computer storage medium
CN109976512A (en) * 2019-02-03 2019-07-05 尚尚珍宝(北京)网络科技有限公司 The recommendation of wearable product and display systems and method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106202382B (en) Link instance method and system
US8352455B2 (en) Processing a content item with regard to an event and a location
CN103678576B (en) The text retrieval system analyzed based on dynamic semantics
US20160055563A1 (en) Methods and systems of discovery of products in e-commerce
US11774264B2 (en) Method and system for providing information to a user relating to a point-of-interest
CN101223525A (en) Relationship networks
US20120323905A1 (en) Ranking data utilizing attributes associated with semantic sub-keys
CN109597990B (en) Method for matching social hotspots with commodity categories
US20180349981A1 (en) Methods and systems of discovery of products in e-commerce
CN103744887B (en) It is a kind of for the method for people search, device and computer equipment
CN107247743A (en) A kind of judicial class case search method and system
CN110413734A (en) A kind of intelligent searching system and method for medical services
JP2009104450A (en) Product recommendation system based on web chat observation
Renjit et al. CUSAT NLP@ AILA-FIRE2019: Similarity in Legal Texts using Document Level Embeddings.
Kanapala et al. Passage-based text summarization for legal information retrieval
TWI480742B (en) Recommendation method and recommender system using dynamic language model
US20120317141A1 (en) System and method for ordering of semantic sub-keys
US9875298B2 (en) Automatic generation of a search query
JP2009140032A (en) Clothing recommending system according to user&#39;s circumstances
KR100925294B1 (en) Searching system and its method for using tag data and cube structure of information
CN105740476A (en) Associated problem recommending method, device and system
US20120096015A1 (en) System and method for assisting a user to select the context of a search query
Gretzel et al. Intelligent search support: Building search term associations for tourism-specific search engines
US20120317103A1 (en) Ranking data utilizing multiple semantic keys in a search query
JP2006139484A (en) Information retrieval method, system therefor and computer program