JP2024055796A - ユーザー端末に製品を購入するための製品関連情報を提供する方法 - Google Patents

Abstract

【課題】レビュー画像ベースの製品購入サービス提供方法に関する。【解決手段】本方法は、特定の製品のキーワード情報を取得し、キーワード情報に基づいてビデオサーバから少なくとも１つのレビュー画像候補を抽出し、少なくとも１つのレビュー映像候補のうち、特定製品のレビュー映像として適合性を判断して代表レビュー映像を導出し、代表レビュー映像に対して少なくとも１つの区間を設定し、代表レビュー映像、代表レビュー映像を最初から再生させる第１再生関連インターフェース、代表レビュー映像を少なくとも１つの区間の始点から再生させる第２再生関連インターフェース、代表レビュー映像のタイトル情報及び代表レビュー画像がアップロードされたチャンネル情報を含む代表レビュー画像に関するインターフェースを生成し、ユーザ端末によって代表レビュー画像が選択された場合、関連するインターフェースを提供する。【選択図】図４

Description

本発明は、レビュー画像ベースの製品購入サービス提供方法及び装置に関し、より具体的には、特定製品に関するレビュー画像及び関連情報を提供し、続いて特定製品の購入サービスまでワンストップで提供する方法及び装置に関する。

今日、消費者の消費傾向は過去とはっきりとはっきりとした違いを見せている。従来の消費者がオフラインで直接製品を見て購入したのとは異なり、今日の消費者は、コンピュータやスマートフォンなどの機器を使用して通信ネットワークを介してさまざまな製品を購入することを好み、これに精通しています。

これに関して、消費者は、インターネットに接続されたデスクトップやモバイル端末で雑誌、ブログ、またはYouTubeの動画などを検索して好みの製品を発見すると、製品名などを検索して製品を購入する。有名女優が空港で聞いたバッグ名、バラエティ番組に出てきた子育て用品名がポータルサイトのリアルタイム検索語順位上位に上がる場合がその例といえる。しかし、このとき、ユーザは検索のためのウェブページを別々に開いて製品名、メーカー、販売先などを検索しなければならず、これらについての明確な情報を既に知っていなければ容易に検索できない不便がある。

このように、ユーザと販売者の両方がオンライン上の製品画像に対してより直感的なユーザインターフェース（ＵＩ）環境でショッピング情報を提供したいというニーズが存在する。

上記の問題を解決するための本発明の目的は、レビュー画像ベースの製品購入サービス提供方法を提供することにある。

上記の問題を解決するための本発明の他の目的は、レビュー画像ベースの製品購入サービス提供装置を提供することにある。

本出願が解決しようとする課題は、上述の課題に限定されるものではなく、言及されない課題は、本明細書及び添付図面から本出願が属する技術分野において通常の知識を有する者に明確に理解できるであろう。

本発明が解決しようとする二つ目の課題は、包装ボックスのテーピングを完了した後にも、包装ボックスにテーピングされたテープの先端が包装ボックスの表面から浮き上がることなく、密着した状態をそのまま維持するので、包装ボックスの配送や運搬過程でテープが包装ボックスの表面から任意に分離（剥離）されることから発生する従前の問題を解消できるインナーシート自動付着型ロールテープカッターを提供することにある。

上記目的を達成するための本発明の一実施形態による少なくとも１つのサーバによって実行されるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供方法は、特定の製品のキーワード情報を取得するステップと、サーバから少なくとも１つのレビュー画像候補を抽出するステップと、前記少なくとも１つのレビュー画像候補のうち特定の製品のレビュー画像として適合性を判断して代表レビュー画像を導出するステップと、前記代表レビュー画像に対して少なくとも１つの区間。

を設定するステップ、前記代表レビュー映像、前記代表レビュー映像を最初から再生させる第１再生関連インターフェース、前記代表レビュー映像を前記少なくとも１つの区間の始点から再生させる第２再生関連インターフェース、前記映像サーバから取得した代表レビュー映像のタイトル情報と、映像サーバから取得した代表レビュー映像がアップロードされたチャンネル情報とを含む代表レビュー映像に関するインターフェースを生成するステップと、ユーザ端末によって代表レビュー映像を選択する。

必要に応じて、ユーザ端末に代表レビュー画像に関するインターフェースを提供することを含むことができる。

ここで、前記少なくとも１つのレビュー画像候補のうち、前記特定製品のレビュー画像としての適合性を判断して代表レビュー画像を導出するステップは、前記少なくとも１つのレビュー画像候補のそれぞれについてレビュー画像適合度指数を算出するステップと、前記少なくとも１つのレビュー画像候補のうち、レビュー画像適合度指数が最も高いレビュー画像候補を代表レビュー画像として決定することを含むことができる。

ここで、代表レビュー映像に関するインターフェースは、特定製品に関する追加情報を提供する第１リンク情報をさらに含み、ユーザ端末によって第１リンク情報が選択された場合に特定製品に関する追加を提供する。

情報を提供するサブインターフェースを、代表レビュー映像に関連するインターフェース内の代表レビュー映像の下部に提供するステップをさらに含み、サブインターフェースは、複数のタップによって関連映像インターフェース、ウェアラブル画像提供インターフェース、および他のレビュー提供インターフェースの１つを示し、関連映像インターフェースは、残りのレビュー映像候補のうち代表レビュー映像を除く残りのレビュー映像候補を、レビュー映像適合度指数の高い順に並べ、着用映像提供インターフェースは外部ＳＮＳである。

特定の製品に関するキーワード情報に基づいて取得された少なくとも１つの画像のうち、特定の製品を着用し、撮影された画像と判断される着用画像を、着用画像を含む投稿の視聴回数が高い順に一覧表示する。

そして、撮影された画像内の特定の製品に対応する領域と残りの領域との比率が閾値比未満の画像に設定され、他のレビュー提供インターフェースは、特定の製品を販売する販売サーバから取得したレビュー情報を最近アップロードする。

された順序に従ってリストすることができます。

ここで、代表レビュー映像に関するインターフェースは、特定商品の購入手続きを進める第２リンク情報をさらに含み、ユーザ端末によって第２リンク情報が選択された場合、代表レビュー映像に関する。

インターフェースを特定商品の販売情報を提供する購入インターフェースに切り替えるステップと、ユーザ端末から購入インターフェースを介して特定製品の購入要求情報を受信するステップと、ユーザ端末に対応する決済情報と、購入要求情報を販売サーバに送信するステップと、販売サーバから購入要求情報に対応する購入承認情報を受信してユーザ端末に提供する。

ここで、代表レビュー画像に対して少なくとも１つの区間を設定するステップは、ビデオサーバから代表レビュー画像に関するチャプタ情報を取得するステップであり、フレームレビュー類似度に基づいて代表レビュー画像の複数のフレームを少なくとも含む。

１つのフレームグループにグループ化するステップと、チャプタ情報と少なくとも１つのフレームグループに関する情報とに基づいて少なくとも１つの区間を設定するステップを含むことができる。

他の目的を達成するための本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供装置は、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサを介して実行される少なくとも１つの命令を記憶するメモリとを含む。

上記の少なくとも１つのコマンドは、特定の製品のキーワード情報を取得するように実行され、キーワード情報に基づいてビデオサーバから少なくとも１つのレビュー画像候補を抽出するように実行され、少なくとも１つのレビュー画像候補のうちの特定。

製品のレビュー映像として適合性を判断して代表レビュー映像を導出するように実行され、前記代表レビュー映像に対して少なくとも１つの区間を設定するように実行され、前記代表レビュー映像、前記代表レビュー映像を最初から再生させる第１再生関連インターフェース、前記代表レビュー映像を前記少なくとも１つの区間の始点から再生させる第２再生関連インターフェース、前記映像サーバから取得した前記代表レビュー映像のタイトル情報、及び前記映像サーバから取得した前記代表レビュー映像が、アップロードされたチャネル情報を含む代表レビュー画像に関するインターフェースを生成するように実行され、ユーザ端末によって代表レビュー画像が選択された場合、ユーザ端末に代表レビュー画像に関するインターフェースを提供するように実行することができる。

ここで、前記少なくとも１つのコマンドは、前記少なくとも１つのレビュー画像候補のそれぞれについてレビュー画像適合度指数を算出するように実行され、前記少なくとも１つのレビュー画像候補のうち、前記レビュー画像適合度指数が最も高いレビュー画像候補を前記代表とする。

レビュー画像として決定するように実行することができる。

ここで、代表レビュー画像に関するインターフェースは、特定の製品に関する追加情報を提供する第１のリンク情報をさらに含み、少なくとも１つのコマンドは、ユーザ端末によって第１のリンク情報が選択された場合に、特定の製品に関する追加情報を提供するサブインターフェースを、代表レビュー映像に関連するインターフェース内の代表レビュー映像の下部に提供するように実行することができ、サブインターフェースは、複数のタップによって関連映像インターフェース、着用画像を提供する。

インターフェースおよび他のレビュー提供インターフェースのうちの１つを示し、関連映像インターフェースは、残りのレビュー映像候補のうち代表レビュー映像を除く残りのレビュー映像候補を、レビュー映像適合度指数の高い順に並べて、着用映像を提供する。

インターフェースは、外部ＳＮＳサーバから前記特定製品に関する前記キーワード情報に基づいて取得される少なくとも１つの画像のうち、前記特定製品を着用し、撮影された画像と判断される着用画像を、前記着用画像を含む投稿の閲覧数が高い。

順に並べて、撮影された画像内の特定の製品に対応する領域と残りの領域との比率が閾値比未満の画像に設定され、他のレビュー提供インターフェースが特定の製品を販売する販売サーバから取得されるレビュー情報は最近アップロードされた順序に従ってリストできます。

ここで、代表レビュー画像に関するインターフェースは、特定の製品の購入手順を進める第２のリンク情報をさらに含み、少なくとも１つのコマンドは、ユーザ端末によって第２のリンク情報が選択された場合に、代表レビュー画像に関するインターフェースは、特定の商品の販売情報を提供する購入インターフェースに切り替えられるように実行され、ユーザ端末から購入インターフェースを介して特定の製品の購入要求情報を受信するように実行され、端末に対応する決済情報および購入要求情報を販売サーバに送信するように実行され、販売サーバから購入要求情報に対応する購入承認情報を受信してユーザ端末に提供する。

ここで、前記少なくとも１つの命令は、前記映像サーバから前記代表レビュー画像に関するチャプタ情報を取得するように実行され、前記代表レビュー画像の複数のフレームをフレーム間類似度に基づいて少なくとも１つのフレームグループにグループ化するように実行される。

チャプタ情報および少なくとも１つのフレームグループに関する情報に基づいて少なくとも１つの区間を設定するように実行されてもよい。

さらに別の目的を達成するための本発明の一実施形態は、少なくとも１つのプロセッサで実行されるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供方法を実行するためのプログラムを記録したコンピュータ可読記録媒体を含み得る。

映像ベースの商品購入サービス提供方法は、特定商品のキーワード情報を取得するステップ、キーワード情報に基づいて映像サーバから少なくとも１つのレビュー映像候補を抽出するステップ、少なくとも１つのレビュー映像候補のうち、特定製品のレビュー映像として適合性を判断して代表レビュー映像を導出するステップ、前記代表レビュー映像に対して少なくとも１つの区間を設定するステップ、前記代表レビュー映像、前記代表レビュー映像を最初から再生させる第１再生関連インターフェース、前記代表レビュー映像を前記少なくとも１つの区間の始点から再生させる第２再生関連インターフェース、前記映像サーバから取得した前記代表レビュー映像のタイトル情報、及び前記映像サーバから取得した前記代表レビュー映像がアップロードされた。

チャネル情報を含む代表レビュー画像に関するインターフェースを生成するステップと、ユーザ端末によって代表レビュー画像が選択された場合、ユーザ端末に代表レビュー画像に関するインターフェースを提供する。

さらに別の目的を達成するための本発明の一実施形態は、少なくとも１つのプロセッサを介してレビュー画像ベースの製品購入サービスを提供する方法を実行するためのコンピュータ可読記録媒体に格納されたプログラムを含み得る。

ベース商品購入サービス提供方法は、特定商品のキーワード情報を取得するステップ、キーワード情報に基づいて映像サーバから少なくとも１つのレビュー映像候補を抽出するステップ、少なくとも１つのレビュー映像候補のうち、特定商品のレビュー映像として適合性を判断して代表レビュー映像を導出するステップ、前記代表レビュー映像に対して少なくとも１つの区間を設定するステップ、前記代表レビュー映像、前記代表レビュー映像を最初から再生させる第１再生関連インターフェース。

前記代表レビュー映像を前記少なくとも１つの区間の開始点から再生させる第２再生関連インターフェース、前記映像サーバから取得した前記代表レビュー映像のタイトル情報、及び前記映像サーバから取得した前記代表レビュー映像がアップロードされたチャンネル。

情報を含む代表レビュー画像に関するインタフェースを生成するステップと、ユーザ端末によって代表レビュー画像が選択された場合、ユーザ端末に代表レビュー画像に関するインタフェースを提供する。

課題の解決手段は、上記の解決手段に限定されるものではなく、言及されていない解決手段は、本明細書および添付の図面から、本出願が属する技術分野において通常の知識を有する者に明確に理解され得る。

本発明によれば、製品のレビュー画像を直感的なインターフェースを介して提供することによって、消費者に製品の高いアクセシビリティを提供することができる。

本発明によれば、製品のレビュー画像だけでなく、製品の関連画像、インフルエンサーの着用画像、および他のレビュー情報を一緒に提供することによって、消費者が製品に関する様々な情報を一度に確保することができる高い利便性を提供することができる。できる。

本発明によれば、消費者が製品のレビュー映像などを視聴した履歴を考慮して消費者に高い満足度を提供することができる他の製品を推奨することができる。

効果は上記の効果に限定されず、言及されていない効果は、本明細書および添付の図面から本出願が属する技術分野において通常の知識を有する者に明確に理解され得る。

本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供のためのシステムの構造を示す図である。 本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供サーバの構成と、サーバと接続されたユーザ端末との接続関係を示す概念図である。 本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態によるレビュー映像ベースの製品購入サービスのための代表レビュー映像に関するインターフェースを示す図である。 本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供のための代表レビュー画像を決定する方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態によるレビュー映像ベースの製品購入サービス提供のための代表レビュー映像の区間設定方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービスのためのサブインターフェースを示す図である。 本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービスのためのサブインターフェースを示す図である。 本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供装置のブロック構成図である。

本明細書または出願に開示されている本発明の実施形態に関する特定の構造的または機能的説明は、本発明による実施形態を説明する目的のためにのみ例示されており、本発明による実施形態は様々な形態で実施される。

可能であり、本明細書または出願に記載された実施形態に限定されると解釈されるべきではない。

本発明による実施形態は様々な変更を加えることができ、様々な形態を有することができるので、特定の実施形態を図面に示し、本明細書または出願に詳細に説明する。

しかしながら、これは、本発明の概念による実施形態を特定の開示形態に限定することを意図するものではなく、本発明の精神および技術の範囲に含まれるすべての変更、均等物から代替物を含むことを理解されたい。

第１および／または第２などの用語は様々な構成要素を説明するために使用することができるが、構成要素はその用語によって限定されるべきではない。

用語は、ある構成要素を他の構成要素から区別する目的でのみ、例えば本発明の概念による権利範囲から逸脱することなく、第１の構成要素を第２の構成要素と呼ぶことができ、同様に第２の構成要素は、第１の構成要素とも命名され得る。

あるコンポーネントが他のコンポーネントに「接続されている」または「接続されている」と言及されている場合、他のコンポーネントに直接接続されているか、または接続されている可能性がありますが、他のコンポーネントが中間に存在する可能性があることを理解してください。

する必要があります。

一方、ある構成要素が他の構成要素に「直接接続されている」または「直接接続されている」と言われる場合、他の構成要素は中間に存在しないことを理解すべきである。

構成要素間の関係を説明する他の表現、すなわち「～の間」と「すぐに～の間」または「～に隣接する」と「～に直接隣接する」なども同様に解釈されるべきである。

本明細書で使用される用語は、単に特定の実施形態を説明するために使用されたものであり、本発明を限定することを意図していない。

単数の表現は、文脈上明らかに他に意味がない限り、複数の表現を含む。

本明細書において、「含む」または「有する」などの用語は、記載されている特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、またはそれらを組み合わせたものが存在することを指定するものであり、1つまたは複数の他の特徴または数字、工程、動作、構成要素、部品、またはそれらを組み合わせたものの存在または追加可能性を予め排除しないことを理解されたい。

他に定義されない限り、技術的または科学的用語を含む本明細書で使用されるすべての用語は、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般に理解されるのと同じ意味である。

一般的に使用される辞書で定義されているような用語は、関連技術の文脈上の意味と一致する意味であると解釈されるべきであり、本明細書で明確に定義されない限り、理想的または過度に形式的な意味として解釈されるべきではない。

以下、添付の図面を参照して本発明の好ましい実施形態を説明することにより、本発明を詳細に説明する。

各図に示されている同じ参照符号は同じ部材を示す。

本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供のためのシステムの構造を示す図である。

図１を参照すると、レビュー画像ベースの製品購入サービス提供のためのシステムは、サーバ１１０と、ネットワーク１２０を介してサーバ１１０と接続されたユーザ端末１３０とを含むことができる。

レビュー画像ベースの製品購入サービスを提供するためのシステムは、有線または無線通信ネットワークを介して消費者にレビュービデオベースの製品購入サービスを提供するシステムであり得る。

サーバ１１０は、レビュー画像ベースの製品購入サービスを運用するために必要な情報を記憶することができる。

レビュービデオベースの製品購入サービスを運用するために必要な情報は、製品関連情報およびビデオフォーマットで撮影された製品のレビューに関する情報を含むことができる。

そして、サーバ１１０は、既存ユーザの製品購入履歴情報を記憶することができる。

ネットワーク１２０は、サーバ１１０とユーザ端末１３０との間の情報を交換するための接続構造を意味することができる。

ネットワーク120は、インターネット(Internet)、LAN(Local Area Network)、Wireless LAN(Wireless Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、PAN(Personal Area Network)、3G、4G、LTE(long term evolution)、VoLTE(voice over LTE)、5G NR(new radio) Wi-Fi(wireless-fidelity)、Bluetooth(Bluetooth)、NFC、RFID(radio frequency identification)ホームネットワーク(home network)、IoT(internet of things)などを含むことができる。

ユーザ端末１３０は、ネットワーク１２０を介してサーバ１１０と接続することができる。

ユーザ端末１３０は、コンピュータ、タブレット、スマートフォンなどのユーザ装置を含むことができる。

ユーザ端末１３０は、サーバ１１０からレビュー画像ベースの製品購入サービスを提供するために必要な情報を受信することができる。

レビュービデオベースの製品購入サービスを提供するために必要な情報は、購入可能な製品、主要顧客層、製品の特性、既存の消費者の購入履歴などの情報を含むことができる。

ユーザ端末１３０は、受信したレビュー画像ベースの製品購入サービスを提供するための情報を出力装置を介して表示することができる。

レビュー画像ベースの製品購入サービスを提供するためのシステムのサーバの構造およびサーバとユーザ端末との間の接続関係は、以下に説明することができる。

本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供サーバの構成と、サーバと接続されたユーザ端末との接続関係を示す概念図である。

図２を参照すると、レビュー画像ベースの製品購入サービス提供のためのシステムのサーバは、ビデオプラットフォームとネットワークを介して接続されたバックエンドと、消費者端末とネットワークを介して接続されるフロントエンドとを含むことができる。

ここで、バックエンドは複数のＡＰＩおよびデータベースを含むことができる。

一実施形態によれば、バックエンドは、映像プラットフォームからレビュー映像情報をクロールするための映像プラットフォームＡＰＩ、映像を構成するフレームの画像認識結果に基づいてレビュー映像の区間を設定するための映像区間設定ＡＰＩ、及びユーザに、推奨する製品を決定するための推奨APIを含めることができます。

バックエンドの複数のＡＰＩは、予め設定されたアルゴリズムを使用して機能を実行することができる。

バックエンドの複数のAPIは、人工ニューラルネットワークを使用して機能を実行できます。

複数のＡＰＩの人工ニューラルネットワークは、以下に説明するようになり得る。

人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：Artificial Neural Network）は、機械学習で使用されるモデルであり、シナプスの結合でネットワークを形成した人工ニューロン（ノード）からなる問題解決能力を有するモデル全体を意味することができる。

人工ニューラルネットワークは、異なる層のニューロン間の接続パターン、モデルパラメータを更新する学習プロセス、出力値を生成する活性化関数によって定義することができる。

人工ニューラルネットワークは、入力層ＩＬ、複数の隠れ層ＨＬ１、ＨＬ２、…、ＨＬｎ、および出力層ＯＬを含むことができる。

各層は１つ以上のニューロンを含み、人工ニューラルネットワークはニューロンとニューロンを連結するシナプスを含み得る。

人工ニューラルネットワークでは、各ニューロンは、シナプスを介して入力された入力信号、重み、偏向に対するアクティブ関数の関数値を出力できます。

入力層ＩＬは、ｉ（ｉは自然数）個の入力ノード（ｘ１、ｘ２、…、ｘｉ）を含むことができる。

そして、長さｉのベクトル入力データを入力ノードに入力することができる。

複数の隠し層（ＨＬ１、ＨＬ２、．h23、…、h2m、hn1、hn2、hn3、…、hnm）を含むことができる。例えば、隠れ層ＨＬ１は、ｍ（ｍは自然数）個の隠れノード（ｈ１１、ｈ１２、ｈ１３、…、ｈ１ｍ）を含むことができ、隠れ層ＨＬ２はｍの隠れノードである。

（ｈ２１、ｈ２２、ｈ２３、…、ｈ２ｍ）を含むことができ、隠れ層ＨＬｎは、ｍ個の隠れノード（ｈｎ１、ｈｎ２、ｈｎ３、…、ｈｎｍ）を含むことができる。

出力層ＯＬは、分類するクラスに対応するｊ（ｊは自然数）個の出力ノード（ｙ１、ｙ２、…、ｙｊ）を含むことができ、入力データについて各クラス別に結果（例えば、たとえば、スコアまたはクラススコア）を出力できます。

出力層ＯＬは、全接続層と呼ぶことができる。

人工ニューラルネットワークは、２つのノード間に直線で示されているノード間の接続と、接続されるノードとの間の重み付け値を含むことができる。

ここで、１つの層内のノードは互いに接続されていなくてもよく、異なる層に含まれるノードは完全にまたは部分的に接続されてもよい。

各ノード（例えば、ｈ１１）は、前のノード（例えば、ｘ１）の出力を入力して受け取り、演算結果をその後のノード（例えば、ｈ２１）に渡すことができる。

ここで、各ノードは、入力された値を特定の関数（例えば、非線形関数）に適用して出力される値を計算することができる。

モデルパラメータは、学習によって決定されるパラメータを意味し、シナプス接続の重み、ニューロンの偏向などが含まれる。

そして、ハイパーパラメータとは、機械学習アルゴリズムにおいて学習前に設定すべきパラメータを意味し、学習率（Learning Rate）、繰り返し回数、ミニバッチサイズ、初期化関数などが含まれる。

人工ニューラルネットワークの学習の目的は、損失関数を最小限に抑えるモデルパラメータを決定することです。

損失関数は、人工ニューラルネットワークの学習過程で最適なモデルパラメータを決定するための指標として使用することができる。

機械学習は、学習方式に応じて、地図学習（Supervised Learning）、非地図学習（Unsupervised Learning）、強化学習（Reinforcement Learning）に分類することができる。

地図学習とは、学習データに対するラベルが与えられた状態で人工ニューラルネットワークを学習させる方法を意味し、ラベルとは、学習データが人工ニューラルネットワークに入力される場合、人工ニューラルネットワークが推論しなければならない正解（または結果値）を意味できる。

非地図学習は、学習データのラベルが与えられていない状態で人工ニューラルネットワークを学習する方法を意味することができる。

強化学習とは、各環境で定義されたエージェントが各状態で累積補償を最大化する行動または行動順序を選択するように学習する学習方法を意味することができる。

人工ニューラルネットワークの中で、複数の隠れ層を含む深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）で具現されるマシンランニングをディープラーニング（深層学習、ディープラーニング）とも呼び、ディープラーニングはマシンランニングの一部である。

以下では、機械学習は、深い学習を含む意味で使用される。

一般に、人工ニューラルネットワークの構造は予め決定されており、ノード間の接続に応じた重みは、すでにどのクラスに属しているかを正解が既知のデータを使用して適切な値を推定することができる。

既に正解が知られているデータを「学習データ」と呼び、重みを決定する過程を「学習」と呼ぶことができる。

また、独立して学習可能な構造と重みの束を「モデル」と呼ぶことができる。

人工ニューラルネットワークなどの予め設定されたアルゴリズムを使用して複数のＡＰＩを介して実装されるバックエンドの具体的な動作は、以下の通りであり得る。

バックエンドは、映像プラットフォームＡＰＩを用いて予め設定されたアルゴリズムに従って、映像プラットフォームに公開された映像のうち、製品に関する情報を含む映像を分類することができる。

さらに、バックエンドは、画像プラットフォームＡＰＩを使用して予め設定されたアルゴリズムに従って、製品に関する情報を含む画像の中から適切なレビュー画像を決定することができる。

例えば、サーバは、映像プラットフォームに開示された映像のサムネイル、タイトル、ハッシュタグなどのキーワード情報に基づいて映像のレビュー映像としての適合性を判断することができる。

バックエンドは、映像プラットフォームＡＰＩを用いて予め設定されたアルゴリズムに従って映像プラットフォームに公開された映像のうち適合性を確認した映像をクロールすることができる。

バックアンドはクロールされた画像をデータベースに保存できます。

クロールアルゴリズムは、ウェブ上の様々な情報を自動的に検索および索引付けするために検索エンジンを運営するサイトで使用されるアルゴリズムであり得る。

クロールアルゴリズムを実行するプログラムをクローラと呼ぶことができ、クローラはスパイダ、ボット、インテリジェントエージェントなどの用語とも呼ばれる。

クローラは、コンピュータプログラムのあらかじめ入力された方法に応じて絶えず新しいWebページを見つけて総合し、見つかった結果を利用してまた新しい情報を見つけてインデックスを追加する作業を繰り返し実行することができる。

バックエンドは、画像区間設定ＡＰＩを用いて予め設定されたアルゴリズムに従ってデータベースに記憶された画像の各区間を設定することができる。

画像区間設定ＡＰＩは、画像認識アルゴリズムを用いて画像の各区間を設定することができる。

画像認識アルゴリズムに従って動作するサーバは、画像データおよび画像データのそれぞれから画像特徴点セットを抽出することができる。

画像特徴点セットは、取得された画像データの認識信頼性に影響を与える特徴を表す少なくとも１つ以上の画像特徴点を含むことができる。

ここで、画像特徴点セットは、画像認識の信頼性に影響を与える画像特徴点の集合であり、明度、彩度、照度、色相、ノイズレベル、ぼかしレベル、周波数ベースの特徴点、エネルギーレベルまたは深さ、オブジェクト面積、物体位置のうち少なくとも１つを含むことができる。

ここで、周波数ベースの特徴点は、エッジ、形状、またはテクスチャのうちの少なくとも１つ以上を含み得る。

サーバは、画像データからフーリエ変換（Fourier Transformation）を介して周波数ベースの特徴点を取得することができ、高周波領域ではエッジや形状などを取得することができ、低周波数領域ではテクスチャなどを取得することができる。

サーバーは画像ピラミッドネットワークを使用して周波数ベースの特徴点を抽出できます。

サーバは、画像データおよび画像データのそれぞれから抽出された画像特徴点セットに基づいて画像および／または画像データ内のオブジェクトを認識することができる。

バックエンドは、推奨ＡＰＩを用いて予め設定されたアルゴリズムに従ってデータベースに記憶された製品の情報とユーザの情報とを比較して、ユーザに推奨する製品を決定することができる。

具体的には、バックエンドは、ユーザの年齢、性別、身体情報、関心事などを含むユーザの個人情報を収集することができる。

また、バックエンドは、ユーザに提供した映像レビューに対するフィードバックをユーザから取得することができる。

そして、バックエンドは推奨ＡＰＩを利用して、ユーザの個人情報およびフィードバック情報に基づいてユーザに推奨する製品を決定することができる。

レビュー画像ベースの製品購入サービスを提供するためのシステムのサーバの動作は、以下に説明されるようになり得る。

本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供方法を説明するためのフローチャートである。

本発明は、レビュー画像を利用して製品購入サービスを提供するための方法およびシステムに関する。

このシステムは、特定の製品を購入したいユーザーに関連情報を提供し、購入プロセスをサポートすることによって製品の選択と購入をより効果的に支援することができます。

ユーザが望む特定の製品に関するキーワード情報を収集する。

この情報は、製品を識別し、関連するレビュー画像を見つけるために使用されます。

ユーザーがオンラインで特定の製品を見つけて購入しようとすると、そのプロセスはしばしばさまざまな状況やニーズに依存します。

例えば、ユーザは、最新のスマートフォン、電子製品、ファッション商品、または自動車などの製品を見つけることができる。

この場合、ユーザの要求を満たすためにキーワード情報を取得するステップが必要である。

ユーザは、特定の製品を検索したり、特定の機能を備えた製品を探す場合、ウェブブラウザ、モバイルアプリ、または音声認識技術を介して検索語または音声コマンドを入力する。

このとき、システムはユーザの意図を把握するためにテキストおよび音声分析技術を利用する。

ユーザー入力を分析して関連キーワードを抽出し、それを洗練して重複した単語や不要な情報を削除します。

例えば、「2023年型iPhone価格」という検索語から、「2023年型」、「iPhone」、「価格」などのキーワードを抽出することができる。

単純なキーワード抽出よりも、システムは、ユーザのニーズに合ったより具体的な関連キーワードを特定するために自然言語処理技術を使用する。

例えば、「iPhone」に関連する関連キーワードとして、「iOS」、「スマートフォン」、「Apple」などがあり得る。

抽出されたキーワードに基づいて、システムはユーザーが探している製品を正確に識別し、その製品が属するカテゴリまたはブランドを分類します。

これにより、ユーザが望む情報をより正確に提供することができる。

取得したキーワード情報に基づいて検索エンジンに渡す検索クエリを生成します。

このとき、高度な検索技術を使用して正確な結果を得るためにさまざまな検索パラメータとフィルタを設定できます。

生成された検索クエリを使用して、ビデオサーバまたはオンラインデータベースと対話して関連レビュー画像または情報を検索する。

このとき、検索エンジンは、さまざまなウェブサイト、プラットフォーム、ソーシャルメディア、ニュース、レビューサイトなどを検索し、ユーザーに最適な結果を提供するためにさまざまなデータソースを利用します。

検索結果をフィルタリングして、ユーザの要求に合致する最高のレビュー画像候補を選択する。この場合、さまざまな基準に従って結果を並べ替えることができ、ユーザーの好みに合わせて最も関連性の高い順序で表示されます。

最終選択されたレビュー画像候補とそれに関する簡単な情報をユーザに提供する。

このステップでは、ユーザーが次のステップに進むことができる選択肢と情報を付与してユーザーエクスペリエンスを向上させます。

これにより、ユーザは所望の製品に関する関連情報を取得し、次の段階でより多くの情報を取得したり購入手続きを進めることができる。

これはオンラインショッピングの始点であり、ユーザーが望む製品を見つけて関連情報にアクセスするのに重要な役割を果たします。

取得したキーワード情報に基づいて、映像サーバから複数のレビュー映像候補を抽出する。

このステップは、ユーザが要求したキーワード情報に基づいてオンラインで関連レビュー画像候補を抽出する過程を説明する。

このプロセスは、ユーザーが必要な情報にすばやくアクセスし、さまざまな候補の中から関連性の高いものを選択できるようにするための重要な部分です。

このプロセスの最初のステップは、ユーザーから受信した検索クエリを理解することです。ユーザーが入力した検索語をテキストに変換し、言語処理と自然言語理解（NLU）技術を使用して、ユーザーの意図と要件を特定します。

たとえば、ユーザーが「2023年型iPhoneレビュー」という検索語を入力した場合、それに基づいてiPhoneの最新モデルのレビューを探す意図を把握します。

検索エンジンは、理解されたユーザの意図に従って関連するレビュー画像を検索するために様々なオンラインプラットフォームおよびデータベースを検索する。

これは、ウェブ検索エンジン、動画共有プラットフォーム（例えば、YouTube）、ソーシャルメディア（例：Instagram、Twitter）、プロのレビューサイト、ブログ、フォーラムなどからデータを収集することを意味します。

収集されたデータは様々な形式のレビュー画像を含む。

このステップでは、収集されたデータをフィルタリングして、関連性がなく、ユーザーのニーズに合わないレビュー画像を削除します。

例えば、検索結果に含まれる他の製品のレビュー画像をフィルタリングし、特定のキーワード（例えば「2023年型iPhone」）を含む画像のみを抽出する。

抽出されたレビュー画像候補についてキーワード一致を確認し、関連性スコアを付与する。

これは、各画像のタイトル、説明、タグ、およびメタデータを分析して、キーワードと関連性がどれほど高いかを測定することを含みます。

また、ユーザが検索したキーワードにどれだけ関連する映像であるかを考慮してスコアを調整する。

得点を付与した後、関連性の高いレビュー映像候補を選択する。

このとき、ユーザーに複数のオプションを提供して、ユーザーが関心を持つことができる様々なレビュー映像を選択できるようにする。

たとえば、上位のいくつかの候補を推薦し、ユーザーがプレビューを通じて内容を確認できるようにします。

選択されたレビュー画像候補がユーザに提供される。

このとき、ユーザは各候補をクリックしてプレビューまたは詳細情報を確認することができる。

さらに、ユーザが特定のレビュー画像を選択すると、次のステップに進むことができるようにリンクまたはボタンが提供され、ユーザエクスペリエンスを円滑に導く。

最後に、このプロセスは継続的に更新され、ユーザーの要求に応じて最新の情報に関連するレビュー画像を提供し続けます。

ユーザが検索または要求する内容が変わると、システムはその内容を反映して新しいレビュー画像候補を抽出して提供する。

このプロセスにより、ユーザーは目的の製品やトピックに関連するさまざまなレビュー画像を見つけることができ、関連性と品質を考慮して選択できます。

これは、オンラインレビュービデオ検索と消費者決定に不可欠なプロセスです。

各レビュー画像候補に対するレビュー画像適合度指数を計算する。

これにより、特定製品と関連性が最も高いレビュー映像候補を代表レビュー映像に選定する。

このステップの開始は、抽出されたレビュー画像候補の適合性を評価することです。

各レビュー画像候補に対して、特定の製品に対する関連性と有用性を判断するための基準を設定する。

そのような基準はいくつかの構成であり、例えば以下の事項を考慮することができる。

画像内で検索語やキーワードに関連するコンテンツがどれだけ含まれているかを測定します。

ユーザーの評価と意見を収集し、その画像がどれほど肯定的に評価されたかを検討します。

最新の情報が重要な場合は、ビデオのアップロード日を考慮して最新の情報を提供するビデオを好むことができます。

映像の視聴数、好き数、コメント数などを考慮して、どれだけのユーザーが該当映像を視聴して人気があるかを確認する。

映像制作者の専門性と信頼性を評価する。

信頼できる専門家や信頼できるチャンネルで制作された映像は価値が高いかもしれません。

各レビュー画像候補に対する適合性を判断するために、適合度指数を計算する。

この指数は、上記の基準と重みに基づいて各画像の評価を実行し、総合的にスコアを付けることを含みます。

例えば、ユーザがキーワード一致度を最も重要に考える場合、これを反映した重みを設定し、該当基準に基づいて映像をスコア化することができる。

全てのレビュー映像候補に対する適合度指数が計算されると、この中で最も高いスコアを持つ映像を代表レビュー映像に選定する。

これは、ユーザーが要求した製品に関する最も関連性の高い情報を提供するための重要なステップです。

代表的なレビュー画像は、ユーザーのニーズを最大限に満たし、ユーザーがその製品に関する決定を下すときに必要な情報を提供します。

選択された代表レビュー画像はユーザに提供され、ユーザはこの画像を視聴するかまたは詳細に見ることができる。

また、ユーザが他のレビュー映像候補に関心を持っている場合、これを選択するオプションを提供してユーザが選択的に様々な情報を見て比較することができる。

最後に、このプロセスは絶えず更新され改善され、ユーザーのフィードバックとニーズに応じて最新の情報とより良い代表的なレビュー画像を提供します。

ユーザが新しい情報を要求するか、または他の要件を有するとき、システムはそれを反映して代表レビュー画像を更新する。

このプロセスにより、ユーザーは希望する製品に関する関連情報をすばやく見つけることができ、代表的なレビュービデオを通じてより良い決定を下すことができます。

これは、オンラインショッピングと製品情報の検索を効率的にサポートする重要な部分です。

代表レビュー映像をユーザに提供するためのインターフェースを生成する。

このインターフェースには、代表レビュー映像のタイトル情報とアップロードされたチャンネル情報だけでなく、追加情報を提供するリンク情報とサブインターフェースも含まれる。

選択された代表レビュー画像に基づいてユーザに関連情報と機能を提供するインターフェースを生成する。

このインターフェースはユーザーエクスペリエンスを向上させ、ユーザーがビデオをより効果的に利用できるようにします。

代表レビュー画像インターフェースには、特定の製品に関する追加情報を提供する第１のリンク情報が含まれる。

このリンク情報は、ユーザが代表レビュー映像に関連する製品に関するより多くの情報を得ることができる次元を拡張する。

例えば、代表レビュー映像が特定の携帯電話に関するものである場合、第１のリンク情報は、当該携帯電話の技術仕様、価格、購入オプションなどに関する追加情報を提供することができる。

最初のリンク情報を選択すると、サブインターフェースが代表レビュービデオインターフェース内に表示されます。

このサブインターフェースは、ユーザーが必要な情報により便利にアクセスできるように、さまざまな機能とタブを提供します。

例えば、以下のサブインターフェースを含めることができる。

他のレビュー映像候補の中から代表レビュー映像を除いた残りのレビュー映像候補を、レビュー映像適合度指数が高い順に並べる。

ユーザーはこれを使用してさまざまな観点から情報を比較し、他の意見や評価を確認できます。

外部ソーシャルメディアサーバーから取得した特定の製品を着用し、撮影した画像を視聴回数の高い順に並べる。

これらの画像は、製品の実際のユーザーエクスペリエンスを視覚的に提供し、製品の外観とパフォーマンスをよりよく理解できるようにします。

特定の製品を販売する販売サーバから取得したレビュー情報を最近アップロードされた順序で一覧表示します。

これにより、ユーザーはその製品の最新情報とさまざまな意見を確認し、購入決定を支援するのに役立ちます。

インターフェースはユーザーとの対話をサポートします。ユーザは、第１のリンク情報、サブインタフェースのタブ、プレビュー、コメント、いいね、共有などの機能を活用して、代表レビュー映像と関連情報にさらに深く参加して探索することができる。

これにより、ユーザはサブインターフェース内で他のレビュー画像を選択したり、着用画像を検索したり、自分の興味に応じて情報を選択的に拡張したりすることができる。

代表レビュー画像は、特定の製品の購入を検討しているユーザのためのオプションのステップであり、購入手順をサポートする第２のリンク情報を提供することができる。

ユーザーがこのリンクを選択すると、インターフェースはその製品の販売情報を提供し、ユーザーから購入要求情報を受信し、支払い情報を処理してユーザーが希望する製品を購入できるようにします。

最後に、これらのインターフェースは絶えず改善と更新を受け、ユーザーのニーズとフィードバックを反映しています。

新機能、ユーザーエクスペリエンスの向上、より良い情報提供方法などを通じて、ユーザーが望むサービスを継続的に提供します。

これにより、ユーザーは代表的なレビュー画像や関連情報に簡単にアクセスし、必要な情報をすばやく見つけることができ、必要に応じて製品を購入する段階にまで拡張できます。

これは、ユーザーに利便性と選択の自由を提供する重要なステップです。

ユーザが代表レビュー画像を選択すると、サブインターフェースが表示され、関連画像、着用画像、および他のレビュー情報が一覧表示される。これにより、ユーザーはさまざまな情報を簡単に閲覧できます。

代表レビュー映像を通じて製品に対する関心を高めるユーザーは購入手続きを進めることができる。このとき、購入インターフェースに切り替えられ、ユーザは製品を選択して購入要求情報を送信することができる。

購入要求情報は販売サーバに送信され、販売サーバは決済情報とともに購入承認情報をユーザ端末に返す。

代表レビュー映像をより効果的に活用するために、チャプター情報とフレーム類似度に基づいて映像を区間別に分ける。

これにより、ユーザーは必要な情報をすばやく見つけることができます。

映像区間設定は、まず代表レビュー映像のチャプター情報を取得する段階から始まる。

チャプター情報は、画像内のさまざまなセクションまたはトピックを識別するのに役立ち、ユーザーが望む部分をすばやく見つけることができます。

例えば、映像がスマートフォンレビューであれば、チャプタ情報で「デザイン」、「性能」、「カメラ」、「バッテリ寿命」などのセクションを識別することができる。

次に、代表レビュー画像のフレームをフレーム間類似度に基づいてグループ化してフレームグループを生成する。

このようにして生成されたフレームグループは、画像内で同様のコンテンツを含む連続したフレームのセットを表します。

このフレームグループを使用すると、ユーザーが望む区間を簡単に設定できます。

ユーザーは次の方法で区間を設定できます。

ユーザが所望のチャプタまたはトピックを選択すると、そのチャプタに対応するフレームグループに移動して対応する区間を選択することができる。

ユーザが特定のフレームグループを選択すると、そのグループ内で関心のある部分を見つけて選択することができる。

ユーザーはビデオのタイムラインをドラッグして開始点と終了点を直接設定できます。

区間設定処理では、ユーザは画像内の関心のある部分を選択する。このとき、ユーザが選択したフレームグループまたはタイムライン上の領域と残りの領域との比率を設定することができる。

この比率は、ユーザーが強調したい部分とそうでない部分を事前定義するのに役立ちます。

例えば、ユーザがカメラレビューの画質を強調したい場合、その区間をより大きな割合に設定してより詳細な情報を提供することができる。

ユーザーがセクション設定を完了すると、この設定を保存および管理する機能が提供されます。

これにより、ユーザーは後でその区間を再度閲覧することができ、必要に応じて修正または共有することができる。

また、ユーザは様々な区間を生成して管理することができ、様々な観点から映像を見ることができる。

最後に、映像区間設定機能は継続的に改善と更新を受け、ユーザのニーズとフィードバックを反映する。

ユーザが新しい機能を望むか、またはより良いユーザエクスペリエンスを必要とするとき、システムはそれを反映してより良い画像区間設定機能を提供する。

これにより、ユーザは代表レビュー画像の所望の部分を設定し、関心のある情報にさらに集中することができる。

ビデオ内の重要な内容を発見して共有するのに役立つ重要なステップです。

本発明は、以下の技術的改善を提供する。

ユーザーに特定の製品に関する包括的な情報を提供し、購入の決定を支援します。

映像サーバとの対話を通じて関連映像を効率的に検索し、ユーザに提供する。

ユーザーの関心を高め、購入プロセスを簡素化して購入を促進する。

これらの方法とシステムにより、ユーザーは製品のより良い理解を得て購入を決定する際に役立つことができ、これはオンラインショッピング体験の向上に貢献します。

図３を参照すると、一実施形態は、特定の製品に関するキーワード情報を取得することができる（Ｓ３１０）。

例えば、キーワード情報は、一般の人々が特定の製品を検索エンジンに検索するために使用される様々なキーワードを含み得る。

ここで、キーワード情報は管理者端末を介して取得することができ、管理者端末を介して特定の製品の名前を取得する場合、その名前に基づいてキーワードを拡張してキーワード情報を取得してもよい。

ここで、キーワードの拡張はあらかじめ学習された人工知能モデルを利用することができ、キーワード拡張に利用される人工知能モデルは様々な分野で活発に使用中であり、自明であると判断されるので詳細な説明は省略する。

一実施形態は、キーワード情報に基づいてビデオサーバから少なくとも１つのレビュー画像候補を抽出することができる（Ｓ３２０）。

例えば、一実施形態は、様々な動画がアップロードされ共有される少なくとも１つのビデオサーバから特定の製品のキーワード情報を用いて画像を検索することができ、検索結果に含まれる画像をレビュー画像候補として決定することができる。

ある。すなわち、検索結果に含まれる映像は、特定の製品に関する詳細なレビュー情報を含む映像だけでなく、特定の製品に関連性のある全ての映像を含むことができる。できる。

一実施形態は、少なくとも１つのレビュー画像候補のうち特定の製品のレビュー画像として適合性を判断して代表レビュー画像を導出することができる（Ｓ３３０）。

例えば、一実施形態は、特定の製品に関連する様々な画像のうちレビュー画像を導き出し、それを特定の製品の代表的なレビュー画像として決定することができる。

代表レビュー画像を導出する方法は、レビュー画像に対する適合性としてレビュー画像適合度指数を利用することができるが、その詳細な説明は図５と共に後述する。

一実施形態は、代表レビュー画像に対して少なくとも１つの区間を設定することができる（Ｓ３４０）。

例えば、代表レビュー映像は短い映像であってもよいが、長い映像であってもよい。

さらに、必要な部分のみを抽出して視聴することに精通している現代人のために、一実施形態は、代表レビュー画像に対して少なくとも１つの区間を設定し、ユーザが選択した区間のみを視聴できるように代表レビュー画像を提供することができる。

区間の設定方法は、映像サーバにアップロードされた映像のチャプタ情報を利用することができ、映像のフレーム間類似度に基づいてグループ化したフレームグループに関する情報を利用することができ、チャプタ情報及びフレームグループに関する情報が一緒に使用されてもよいが、その詳細な説明は図６と共に後述する。

一実施形態は、代表レビュー画像に関するインターフェースを生成することができる（Ｓ３５０）。ここで、代表レビュー映像に関するインターフェースは、代表レビュー映像、代表レビュー映像を最初から再生させる第１再生関連インターフェース、代表レビュー映像を少なくとも１つの区間の始点から再生させる第２再生関連インターフェース、映像サーバから取得した代表レビュー映像のタイトル情報と、映像サーバから取得した代表レビュー映像がアップロードされたチャンネル情報とを含むことができる。

すなわち、ユーザは、ユーザ端末に提供される代表レビュー映像に関するインターフェースを介して代表レビュー映像を区間に応じて視聴することができ、代表レビュー映像に関する様々な情報も確認することができる。

さらに、代表レビュー画像に関するインターフェースは、特定の製品に関する追加情報を提供する第１のリンク情報、および特定の製品の購入手順を進める第２のリンク情報のうちの少なくとも１つをさらに含み得る。

第１リンク情報または第２リンク情報を介して特定製品の代表レビュー映像に関する情報を確認することから、特定製品に関する様々な情報も併せて確認することができる。

例えば、一実施形態は、ユーザ端末に様々な製品に関する代表レビュー映像のサムネイルを提供することができ、ユーザが様々な製品に関する代表レビュー映像のサムネイルのうちの１つを選択する場合、選択されたサムネイルに対応する代表レビュー画像に関するインターフェースをユーザ端末に提供することができる。

すなわち、ユーザ端末によって代表レビュー画像が選択された場合、ユーザ端末に代表レビュー画像に関するインターフェースを提供することができる。

以下では、代表レビュー映像に関するインターフェースの構成または構造について詳細に説明する。

本発明の一実施形態によるレビュー映像ベースの製品購入サービスのための代表レビュー映像に関するインターフェースを示す図である。

図４を参照すると、一実施形態による代表レビュー映像に関するインターフェースは、中央上部に代表レビュー映像を表示することができ、代表レビュー映像を再生することができる。

ユーザは、ユーザ端末を介して代表レビュー映像自体を選択する動作で代表レビュー映像の再生または一時停止を操作することができる。

一実施形態によれば、代表レビュー画像の下部に代表レビュー画像を最初から再生する第１の再生関連インターフェース（例えば「最初」）と、代表レビュー画像を少なくとも１つの区間の開始点から再生させる。

２再生関連インターフェース（例えば「ナイキ」）を配置することができる。

さらに、代表レビュー画像の下部には、予め設定された時間間隔（例えば、１５秒）に応じて前方または後方に画像の視点を移動させる第３の再生関連インタフェースも一緒に配置されてもよい。

また、再生関連インターフェースの下端には、代表レビュー映像の関連情報を配置することができる。

例えば、再生関連インターフェースの下端に代表レビュー映像のタイトル情報を配置してもよく、タイトル情報の下端に代表レビュー映像がアップロードされたチャンネル情報を配置してもよい。

ここで、タイトル情報とチャンネル情報とを含む代表レビュー映像の関連情報は、代表レビュー映像を取得した映像サーバから代表レビュー映像とともに取得した情報であってもよい。

一実施形態によれば、代表レビュー画像に関するインターフェースは、下部に特定の製品に関する追加情報を提供する第１のリンク情報（例えば「もっと見る」）、または特定の製品の購入手順を進める第２のリンク情報（例：「購入に行く」を含めることができます。

ユーザがユーザ端末を介して第１のリンク情報を選択した場合、後述するサブインターフェースを提供することができ、サブインターフェースを再生関連インターフェースの下端に配置することができる。

すなわち、ユーザはサブインターフェースを介して特定の製品に関する様々な情報を確認するとともに、代表レビュー映像も継続的に視聴することができる。

また、ユーザがユーザ端末を介して第２のリンク情報を選択した場合、後述する購入インタフェースを提供することができ、購入インタフェースは、代表レビュー画像に関するインタフェースを購入インタフェースに切り替えるように提供することができる。

言い換えれば、購入インターフェースは、代表レビュー映像の視聴と共に提供されなくてもよい。

第１リンク情報及びサブインタフェースについては図７Ａと共に詳細に後述し、第２リンク情報及び購入インタフェースについては図７Ｂと共に詳細に後述する。

本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供のための代表レビュー画像を決定する方法を説明するためのフローチャートである。

図５を参照すると、一実施形態は、少なくとも１つのレビュー画像候補のそれぞれについてレビュー画像適合度指数を計算することができる（Ｓ５１０）。

ここで、レビュー映像適合度指数は、映像が特定製品のレビュー内容が十分に含まれているか否かを判断する指標を表すことができ、レビュー映像適合度指数は、レビュー映像候補のフレーム情報及びレビュー映像候補の音声情報に基づいて算出される。できる。

例えば、一実施形態は、特定の製品に関する画像情報に基づいてレビュー画像候補のフレーム内に特定の製品が存在するかどうかを判断することができ、フレームのうちの特定の製品が存在するフレームの数および特定の製品がある。

存在しないフレームの数に基づいてフレーム適合度指数を計算することができる。すなわち、特定製品が存在するフレームの数と特定製品が存在しないフレームの数との比に基づいてフレーム適合度指数を算出することができる。ここで、画像認識アルゴリズムは、様々なアルゴリズムが広く使用されていることから、自明であると判断されるので詳細な説明は省略する。

また、例えば、一実施形態は、レビュー画像候補の音声情報に特定の製品のキーワードに対応する音声が含まれる回数とレビュー画像候補の再生時間長とに基づいて音声適合度指数を算出することができる。

ここで、レビュー映像候補の再生時間長は、単位単位で秒単位で統一され、音声適合度指数を算出するために利用することができる。

音声認識アルゴリズムは、様々なアルゴリズムが広く使用されていることから、自明であると判断されるので詳細な説明は省略する。

一実施形態は、上述したように、レビュー映像候補のそれぞれについてフレーム適合度指数および音声適合度指数を算出することができ、各レビュー映像候補のフレーム適合度指数および各レビュー映像候補の音声適合度指数に基づいて各レビュー映像候補のレビュー映像適合度指数を算出できる。

一実施形態は、少なくとも１つのレビュー画像候補のうち、レビュー画像適合度指数が最も高いレビュー画像候補を代表レビュー画像として決定することができる（Ｓ５２０）。

すなわち、一実施形態は、上述したように、各レビュー画像候補についてレビュー画像適合度指数を算出することができ、レビュー画像候補のうち最も高いレビュー画像適合度指数を有するレビュー画像候補を代表レビュー画像として決定することができる。

さらに、一実施形態は、少なくとも１つのレビュー画像候補のうち残りのレビュー画像候補を関連画像として決定することができる（Ｓ５３０）。

すなわち、代表レビュー画像として決定されなかった残りのレビュー画像候補は、インタフェースの上部に露出されるのではなく、関連画像としてサブインタフェースによって提供されてもよい。

ただし、残りのレビュー画像候補のうち、レビュー画像適合度指数が閾値未満のレビュー画像候補は、検索結果内のノイズと判断して関連画像に含まれない場合がある。

本発明の一実施形態によるレビュー映像ベースの製品購入サービス提供のための代表レビュー映像の区間設定方法を説明するためのフローチャートである。

図６を参照すると、一実施形態は、映像サーバから代表レビュー映像に関するチャプター情報を取得することができる（Ｓ６１０）。

ここで、チャプタ情報は、映像サーバに代表レビュー映像をアップロードしたチャンネルのユーザが映像をアップロードする際に設定した情報を示すことができ、チャプタ情報は、チャプタの開始時刻情報及びチャプタのタイトル情報を含むことができる。

一実施形態は、代表レビュー画像の複数のフレームをフレーム間類似度に基づいて少なくとも１つのフレームグループにグループ化することができる（Ｓ６２０）。

ここで、フレーム間類似度は、第１フレームと第１フレームの時間順に次に位置する第２フレームとの類似度を表すことができる。

例えば、フレーム間類似度は、第１フレームと第２フレームとの間の同じ位置の画素の画素値の差に基づいて導き出すことができる。

あるいは、例えば、フレーム間類似度は、第１フレームと第２フレームとの間の画素単位の動きベクトルを導き出し、動きベクトルの大きさに基づいて導き出すことができる。

ここで、ピクセル単位の動きベクトルは、ビデオコーデックで使用されるインター予測で使用される動きベクトルを導出する方法を使用することができる。

ただし、映像コーデックではイントラ予測が用いられるＩフレーム、インター予測が用いられるＰフレーム及びＢフレームが併用されるが、本発明では圧縮のためではなく、動きベクトルを求める方法に焦点が合っているところ、実際の映像がどのようなフレームで構成されて復号化されたかとは無関係である。

すなわち、一実施形態は、全て復号された２つのフレーム間に動きベクトルを導き出すことができ、導出した動きベクトルを用いてフレーム間類似度を導出することができる。

一実施形態は、上述のように導出されたフレーム間類似度が閾値類似度未満である２つのフレームを導出することができ、導出した２つのフレーム間を区切り点を設定して、区切り点より前のフレームを１つのフレームグループにする。

区切り点の後ろにあるフレームを別のフレームグループにグループ化することができます。

例えば、複数の区切り点が導出される場合、各区切り点に基づいて複数のフレームグループをグループ化することができる。

一実施形態は、チャプタ情報および少なくとも１つのフレームグループに関する情報に基づいて少なくとも１つの区間を設定することができる（Ｓ６３０）。

例えば、一実施形態は、チャプター情報に基づいて代表レビュー画像の少なくとも１つの一次区間を設定することができ、少なくとも１つの一次区間のうちの特定区間の再生時間長が閾値時間以上である場合、特定区間をフレームグループに関する情報に基づいてさらに分割して二次区間を生成することができる。

すなわち、１次区間のうちしきい値時間以上の再生時間長を有する区間は、区間内のフレーム群が分かれる区切り点が存在する場合、これに基づいて区間分割を行うことができる。

図７Ａおよび図７Ｂは、本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービスのためのサブインターフェースを示す図である。

図７Ａを参照すると、一実施形態は、代表レビュー画像に関するインターフェースにおいて上述した特定の製品に関する追加情報を提供する第１のリンク情報がユーザによって選択された場合、特定の製品に関する追加情報を提供する。

サブインターフェースは、代表レビュー映像に関するインターフェース内の代表レビュー映像の下部に提供することができる。

ここで、サブインターフェースは、複数のタブによって関連する映像インターフェース、ウェアラブルイメージ提供インターフェース、および他のレビュー提供インターフェースのうちの１つを表すことができる。

例えば、関連映像インターフェースは、上述した残りのレビュー映像候補のうち代表レビュー映像を除く残りのレビュー映像候補を、前記レビュー映像適合度指数の高い順に並べることができる。

あるいは、例えば、着用画像提供インターフェースは、特定の製品に関するキーワード情報に基づいて取得された少なくとも１つの画像のうち、特定の製品を着用し、撮影された画像と判断される着用画像を、外部ＳＮＳサーバから着用画像を含む投稿のヒット数が高い順に並べることができる。

ここで、撮影された画像内の特定の製品に対応する領域と残りの領域との比率が閾値率未満の画像に設定されてもよい。

これは、単に製品をクローズアップして示した画像ではなく、モデルが製品を着用した全体的な画像をフィルタリングして提供するためである。

あるいは、例えば、他のレビュー提供インターフェースは、特定の製品を販売する販売サーバから取得されたレビュー情報を最近アップロードされた順序に従ってリストすることができる。

図７Ｂを参照すると、一実施形態は、代表レビュー映像に関するインターフェースにおいて、上述した特定製品の購入手順を進める第２リンク情報がユーザによって選択された場合、代表レビュー映像に関するインターフェースが特定製品の販売情報を提供する購入インターフェースに切り替えることができる。

この場合、一実施形態は、ユーザ端末から購入インタフェースを介して特定の製品の購入要求情報を受信し、ユーザ端末に対応する支払い情報および購入要求情報を販売サーバに送信することができ、販売サーバに送信することができる。

から購入要求情報に対応する購入承認情報を受信してユーザ端末に提供することができる。

ここで、決済情報は、ユーザ端末またはユーザに対応する予め登録されたアカウント情報に含まれていてもよいが、購入要求を進行する際にユーザ端末を通じて取得されてもよい。

本発明の一実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供装置のブロック構成図である。

図８を参照すると、レビュー画像ベースの製品購入サービス提供のためのシステムに含まれる装置８００は、少なくとも１つのプロセッサ８１０および少なくとも１つのプロセッサ８１０に少なくとも１つのステップを実行するように指示する。命令を格納するメモリ８２０を含むことができる。

ここで、少なくとも１つのプロセッサ８１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、または本発明の実施形態による方法が実行される専用のプロセッサを意味する。できる。

メモリ８２０および記憶装置８６０のそれぞれは、揮発性記憶媒体および不揮発性記憶媒体のうちの少なくとも１つで構成することができる。例えば、メモリ８２０は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のうち少なくとも１つで構成されてもよい。

さらに、レビュー画像ベースの製品購入サービスを提供するためのシステムに含まれる装置８００は、無線ネットワークを介して通信を実行する送受信装置８３０を含むことができる。

さらに、製品の画像レビューを提供するためのシステムに含まれる装置８００は、入力インターフェース装置８４０、出力インターフェース装置８５０、記憶装置８６０などをさらに含むことができる。

製品の画像レビューを提供するためのシステムに含まれる装置８００に含まれる各構成要素は、バス８７０によって接続され、互いに通信を実行することができる。

ユーザ端末の例として、通信可能なデスクトップコンピュータ（desktop computer）、ラップトップコンピュータ（laptop computer）、ノートブック（notebook）、スマートフォン（smart phone）、タブレットPC（tablet PC）、携帯電話（mobile phone）、スマートウォッチ(smart watch)、スマートグラス(smart glass)、e-bookリーダー、PMP(portable multimedia player)、ポータブルゲーム機、ナビゲーション(navigation)装置、デジタルカメラ(digital camera)、DMB(digital multimedia broadcasting)再生機、デジタル音声録音機（digital audio recorder）、デジタル音声再生機（digital audio player）、デジタル動画録画機（digital video recorder）、デジタル動画再生機（digital video player）、PDA（Personal Digital Assistant）などであってもよい。

例えば、一実施形態による少なくとも１つのサーバによって実行されるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供方法は、特定の製品のキーワード情報を取得することと、キーワード情報に基づいて画像サーバから少なくとも１つのレビュー画像候補を抽出するステップと、前記少なくとも１つのレビュー画像候補のうち、前記特定製品のレビュー画像として適合性を判断して代表レビュー画像を導出するステップと、前記代表レビュー画像に対して少なくとも１つの区間を設定するステップと、前記代表レビュー映像、前記代表レビュー映像を最初から再生させる第１再生関連インターフェース、前記代表レビュー映像を前記少なくとも１つの区間の始点から再生させる第２再生関連インターフェース、前記映像サーバから取得した前記代表レビュー映像。映像のタイトル情報と、映像サーバから取得した代表レビュー映像がアップロードされたチャンネル情報とを含む代表レビュー映像に関するインターフェースを生成するステップと、ユーザ端末によって代表レビュー映像が選択された場合、端末に代表レビュー画像に関するインターフェースを提供することを含むことができる。

例えば、他の実施形態によるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供装置は、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサを介して実行される少なくとも１つの命令を記憶するメモリとを含み、このコマンドは、特定製品のキーワード情報を取得するように実行され、キーワード情報に基づいて映像サーバから少なくとも１つのレビュー映像候補を抽出するように実行され、少なくとも１つのレビュー映像候補のうち、特定製品のレビュー映像として、適合性を判断して代表レビュー映像を導出するように実行され、前記代表レビュー映像に対して少なくとも１つの区間を設定するように実行され、前記代表レビュー映像、前記代表レビュー映像を最初から再生させる第１再生関連インターフェース、代表レビュー映像を前記少なくとも１つの区間の開始点から再生させる第２再生関連インターフェース、前記映像サーバから取得した前記代表レビュー映像のタイトル情報、及び前記映像サーバから取得した前記代表レビュー映像がアップロードされたチャンネル情報を、代表レビュー画像に関するインタフェースを生成するように実行され、ユーザ端末によって代表レビュー画像が選択された場合、ユーザ端末に代表レビュー画像に関するインタフェースを提供するように実行することができる。

あるいは、例えば、別の実施形態は、少なくとも１つのプロセッサで実行されるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供方法を実行するためのプログラムを記録したコンピュータ可読記録媒体を含み得る。

購入サービス提供方法は、特定商品のキーワード情報を取得するステップ、キーワード情報に基づいて映像サーバから少なくとも１つのレビュー映像候補を抽出するステップ、少なくとも１つのレビュー映像候補のうち、特定商品のレビュー映像を提供する。

として適合性を判断して代表レビュー映像を導出するステップ、前記代表レビュー映像に対して少なくとも１つの区間を設定するステップ、前記代表レビュー映像、前記代表レビュー映像を最初から再生させる第１再生関連インターフェース、前記代表レビュー映像を少なくとも１つの区間の開始点から再生する第２の再生関連インターフェースと、映像サーバから取得した代表レビュー映像のタイトル情報と、映像サーバから取得した代表レビュー映像がアップロードされたチャンネル情報とを含む。

代表レビュー画像に関するインタフェースを生成するステップと、ユーザ端末によって代表レビュー画像が選択された場合、ユーザ端末に代表レビュー画像に関するインタフェースを提供する。

あるいは、例えば、別の実施形態は、少なくとも１つのプロセッサを介してレビュー画像ベースの製品購入サービス提供方法を実行するためのコンピュータ可読記録媒体に格納されたプログラムを含み得る。

サービス提供方法は、特定商品のキーワード情報を取得するステップと、キーワード情報に基づいて映像サーバから少なくとも１つのレビュー映像候補を抽出するステップと、少なくとも１つのレビュー映像候補のうち、特定商品のレビュー映像として、適合性を判断して代表レビュー映像を導出するステップ、前記代表レビュー映像に対して少なくとも１つの区間を設定するステップ、前記代表レビュー映像、前記代表レビュー映像を最初から再生させる第１再生関連インターフェース、前記代表レビュー少なくとも１つの区間の開始点から映像を再生する第２の再生関連インターフェースと、映像サーバから取得した代表レビュー映像のタイトル情報と、映像サーバから取得した代表レビュー映像がアップロードされたチャンネル情報とを含む。

代表レビュー画像に関するインタフェースを生成するステップと、ユーザ端末によって代表レビュー画像が選択された場合、ユーザ端末に代表レビュー画像に関するインタフェースを提供する。

本発明の実施形態による動作は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータで読み取り可能なプログラムまたはコードとして実施することが可能である。

コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取ることができるデータが記憶されるあらゆる種類の記録装置を含む。

また、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、ネットワークで接続されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータで読み取り可能なプログラムまたはコードを記憶して実行することができる。

さらに、コンピュータ可読記録媒体は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのプログラム命令を記憶および実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含むことができる。

プログラム命令は、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行され得る高級言語コードを含むことができる。

本発明のいくつかの態様は、装置の文脈で説明されているが、それは、対応する方法による説明も示すことができ、ブロックまたは装置は、方法ステップまたは方法ステップの特徴に対応する。

同様に、方法の文脈で説明された態様はまた、対応するブロックまたは項目または対応する装置の特徴として表すことができる。

方法ステップのいくつかまたはすべては、例えば、マイクロプロセッサ、プログラマブルコンピュータ、または電子回路などのハードウェアデバイスによって（または利用して）実行され得る。

いくつかの実施形態では、最も重要な方法ステップの１つ以上はそのような装置によって実行することができる。

実施形態では、プログラマブルロジックデバイス（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ）を本明細書に記載の方法の機能の一部または全部を実行するために使用することができる。

実施形態では、フィールドプログラマブルゲートアレイは、本明細書に記載の方法のうちの１つを実行するためのマイクロプロセッサと共に動作することができる。

一般に、方法は、任意のハードウェア装置によって実行されることが好ましい。

以上、本発明の好ましい実施例を参照して説明したが、当該技術分野の熟練した当業者は、以下の特許請求の範囲に記載された本発明の精神及び領域から逸脱しない範囲内で本発明を種々変更及び変更する。

させることができることが理解できるだろう。

Claims (3)

1. 少なくとも１つのサーバによって実行されるレビュー画像ベースの製品購入サービス提供方法において、
   特定の製品に関するキーワード情報を取得し、
   キーワード情報に基づいてビデオサーバから少なくとも１つのレビュー画像候補を抽出し、
   少なくとも１つのレビュー画像候補のうち、特定の製品のレビュー画像として適合性を判断して代表レビュー画像を導出し、
   代表レビュー画像に対して少なくとも１つの区間を設定し、
   前記代表レビュー映像、前記代表レビュー映像を最初から再生させる第１再生関連インターフェース、前記代表レビュー映像を前記少なくとも１つの区間の始点から再生させる第２再生関連インターフェース、前記映像サーバから取得した前記代表レビュー映像のタイトル情報と、映像サーバから取得した代表レビュー映像がアップロードされたチャンネル情報とを含む代表レビュー映像に関するインターフェースを生成し、
   ユーザ端末によって代表レビュー画像が選択された場合、ユーザ端末に代表レビュー画像に関するインターフェースを提供する、
   レビュービデオベースの製品購入サービスを提供する方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記少なくとも１つのレビュー画像候補のうち、前記特定製品のレビュー画像として適合性を判断して代表レビュー画像を導出するステップは、
   少なくとも１つのレビュー画像候補のそれぞれについてレビュー画像適合度指数を計算し、
   少なくとも１つのレビュー画像候補のうち、レビュー画像適合度指数が最も高いレビュー画像候補を代表レビュー画像として決定する、
   レビュービデオベースの製品購入サービスを提供する方法。
3. 請求項２に記載の方法であって、
   上記代表レビュー映像に関するインターフェースは、
   特定の製品に関する追加情報を提供する第１のリンク情報をさらに含み、
   ユーザ端末によって第１のリンク情報が選択された場合、特定の製品に関する追加情報を提供するサブインターフェースを代表レビュー画像に関するインターフェース内の代表レビュー画像の下部に提供し、
   前記サブインターフェースは、複数のタブによって関連する映像インターフェース、ウェアラブルイメージ提供インターフェース、および他のレビュー提供インターフェースのうちの１つを表し、
   前記関連映像インターフェースは、前記残りのレビュー映像候補のうち、前記代表レビュー映像を除いた残りのレビュー映像候補を、前記レビュー映像適合度指数が高い順に並べ、
   前記着用画像提供インターフェースは、外部ＳＮＳサーバから前記特定製品に関する前記キーワード情報に基づいて取得される少なくとも１つの画像のうち、前記特定製品を着用し、撮影された画像と判断される着用画像を、前記着用画像を含む投稿のヒット数が高い順に並べて、
   撮影された画像内の特定の製品に対応する領域と残りの領域との比率が閾値率未満の画像に設定され、
   他のレビュー提供インターフェースは、特定の製品を販売する販売サーバから取得されたレビュー情報を最近アップロードされた順序に従って一覧表示する、
   レビュービデオベースの製品購入サービスを提供する方法。