KR100801662B1 - 상품 추천 관리시스템 및 그 추천 방법 - Google Patents

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Abstract

상품 추천 관리시스템 및 그 추천 방법을 개시한다. 즉, 소정의 콘텐츠를 사용하여 다수의 상품을 구매한 각각의 사용자에 대한 구매상품 속성과 유사집단 속성을 학습하고, 학습된 구매상품 속성과 유사집단 속성을 기반으로 사용자 선호도를 파악하여 사용자가 선호하는 상품을 추천하는 상품 추천 관리시스템 및 그 추천 방법을 구현함으로써, 사용자의 상품 수용도를 높이고 제품 판매도를 향상시킨다.
상품추천, 선호도, 구매상품, 유사집단

Description

상품 추천 관리시스템 및 그 추천 방법{Management System for Recommending a Goods and Recommend Method thereof}
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 관리시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2a는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 관리시스템에 구비된 통신 단말기를 도시한 도면이다.
도 2b는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 관리시스템에 구비된 추천상품 서버를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 관리시스템에 구비된 통신 단말기와 추천상품 서버를 도시한 세부 구성 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 방법을 나타낸 순서도이다.
본 발명은 상품 추천 관리시스템 및 그 추천 방법에 관한 것으로, 더욱 상세 하게는 단순히 콘텐츠 또는 상품만을 추천하는 것이 아니라, 다수의 사용자에게 콘텐츠 또는 상품을 추천했는지에 대한 이유를 합당하게 설명하는 상품 추천 관리시스템 및 그 추천 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 상품 추천 관리시스템은 고객들에게 추천 상품 리스트를 만들어 고객들이 구매 가능성이 있는 상품을 쉽게 찾도록 도와주는 개인화 된 정보 필터링 기술이다. 협업 필터링(collaborative filtering)이 가장 성공적인 상품추천 기법으로 알려져 있으며 많이 이용되고 있다. 그러나, 인터넷 쇼핑몰에서 관리하는 상품과 고객의 수가 급속히 증가하면서 협업 필터링에 기반한 상품 추천 관리시스템은 입력 데이터의 희박성(Sparsity) 문제와 시스템 확장성(Scalability) 문제가 노출되고 있다.
기존의 콘텐츠 또는 상품이 다수의 사용자 입장에서 왜 추천을 받았는지에 대한 이유를 안지 못하는 한계를 가지고 있다. 사용자 입장에서는 어떤 이유로 나에게 콘텐츠 또는 상품이 추천된 것인지, 무작위로 추출된 것인지 알기 어렵다.
종래에 사용된 상품 추천 관리시스템에는 데이터베이스 정보 검색 또는 정보 필터링 분야에서 연구되어 왔으며, 대표적인 기법으로는 콘텐츠 기반 필터링 및 공동 필터링 등이 있다.
본 발명과 관련되고, 본 발명에 의해 해결되는 문제점은 다음과 같다.
종래의 상품 추천 관리시스템 및 그 추천 방법에 있어서, 다수의 사용자가 콘텐츠 또는 상품을 어떤 이유로 추천받았는지, 임의적으로 아무런 이유없이 추천을 받았는지 파악할 수 없는 한계성의 문제점이 있다.
본 발명의 목적은 소정의 콘텐츠를 사용하여 다수의 상품을 구매한 각각의 사용자에 대한 구매상품 속성과 유사집단 속성을 학습하고, 학습된 구매상품 속성과 유사집단 속성을 기반으로 사용자 선호도를 파악하여 사용자가 선호하는 상품을 추천하는 상품 추천 관리시스템 및 그 추천 방법을 구현함으로써, 사용자의 상품 수용도를 높이고 제품 판매도를 높이기 위함이다.
하나 이상의 상품을 선택함에 따라, 생성된 개인구매 내역정보를 소정의 네트워크망을 통해 송출하는 통신 단말기; 상기 통신 단말기로부터 전달된 개인구매 내역정보에 기내장된 개인선호 속성정보를 추출하는 개인선호 속성정보 표출부; 사용자 프로파일 정보를 저장하는 사용자 프로파일 데이터베이스부; 상기 개인구매 내역정보 및 사용자 프로파일 정보를 수집하고, 다수의 선별기준에 따라 분류하여 하나 이상의 유사집단 정보를 생성하고, 상기 유사집단 정보에 기내장된 집단선호 속성정보를 추출하는 집단선호 속성정보 표출부; 상기 개인선호 속성정보와 집단선호 속성정보를 서로 비교 연산 또는 조합 연산하여 사용자 선호도 파악에 따른 최우선 상품 속성값을 검출하는 추천속성 추출부; 다수의 상품 정보를 저장하는 상품정보 데이터베이스부; 및 상기 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱함에 따라 생성된 추천상품 정보를 선정하고, 상기 추천상품 정보를 문자 변환시켜 생성된 추천상품 메시지를 상기 네트워크망으로 통해 송출하는 추천상품 정보 표출부;를 포함하는 상품 추천 관리시스템을 제공한다.
통신 단말기가 하나 이상의 상품을 선택함에 따라, 생성된 개인구매 내역정보를 소정의 네트워크망을 통해 송출하는 단계; 개인선호 속성정보 표출부가 상기 통신 단말기로부터 전달된 개인구매 내역정보에 기내장된 개인선호 속성정보를 추출하는 단계; 사용자 프로파일 데이터베이스부가 사용자 프로파일 정보를 저장하는 단계; 집단선호 속성정보 표출부가 상기 개인구매 내역정보 및 사용자 프로파일 정보를 수집하고, 다수의 선별기준에 따라 분류하여 하나 이상의 유사집단 정보를 생성하고, 상기 유사집단 정보에 기내장된 집단선호 속성정보를 추출하는 단계; 추천속성 추출부가 상기 개인선호 속성정보와 집단선호 속성정보를 서로 비교 연산 또는 조합 연산하여 최우선 상품 속성값을 검출하는 단계; 상품정보 데이터베이스부가 다수의 상품 정보를 저장하는 단계; 및 추천상품 정보 표출부가 상기 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱함에 따라 생성된 추천상품 정보를 선정하고, 상기 추천상품 정보를 문자 변환시켜 생성된 추천상품 메시지를 상기 네트워크망으로 통해 송출하는 단계;를 포함하는 상품 추천 방법을 제공한다.
소정의 네트워크망을 통해 송출된 개인구매 내역정보를 수신하는 입력부; 상기 개인구매 내역정보를 저장하는 구매정보 데이터베이스부; 다수의 상품 정보를 저장하는 상품정보 데이터베이스부; 사용자 프로파일 정보를 저장하는 사용자 프로파일 데이터베이스부; 상기 개인구매 내역정보가 제공됨에 따라 생성된 개인선호 속성정보를 추출하는 개인 선호도 결정부; 상기 개인선호 속성정보를 저장하는 개 인 선호도 데이터베이스부; 상기 개인구매 내역정보 및 사용자 프로파일 정보를 수집하고, 다수의 선별기준에 따라 분류하여 하나 이상의 유사집단 정보를 생성하는 유사집단 분류부; 상기 유사집단 정보가 제공됨에 따라 생성된 집단선호 속성정보를 추출하는 집단 선호도 결정부; 상기 집단선호 속성정보를 저장하는 집단 선호도 데이터베이스부; 상기 개인선호 속성정보와 집단선호 속성정보를 서로 비교 연산 또는 조합 연산하여 최우선 상품 속성값을 검출하는 추천속성 추출부; 상기 상품정보 데이터베이스부에 저장된 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱함에 따라 생성된 추천상품 정보를 선정하는 추천상품 선정부; 상기 추천상품 정보를 문자 변환시켜 추천상품 메시지를 생성하는 메시지 생성부; 및 상기 네트워크망으로 통해 상기 추천상품 메시지를 송출하는 발송부;를 포함하는 추천상품 서버를 제공한다.
상품정보 데이터베이스부가 다수의 상품 정보를 저장하는 단계; 구매정보 데이터베이스부가 이미 구비된 입력부를 통해 외부로부터 전달된 개인구매 내역정보를 저장하는 단계; 사용자 프로파일 데이터베이스부가 사용자에 대한 프로파일 정보를 저장하는 단계; 개인 선호도 결정부가 개인구매 내역정보가 제공됨에 따라 생성된 개인선호 속성정보를 추출하는 단계; 개인 선호도 데이터베이스부가 상기 개인선호 속성정보를 저장하는 단계; 유사집단 분류부가 상기 개인구매 내역정보와 사용자 프로파일 정보를 수집하고, 다수의 선별 기준에 따라 분류하여 하나 이상의 유사집단 정보를 생성하는 단계; 집단 선호도 결정부가 상기 유사집단 정보가 제공됨에 따라 생성된 집단선호 속성정보를 추출하는 단계; 집단 선호도 데이터베이스 부가 상기 집단선호 속성정보를 저장하는 단계; 추천속성 추출부가 상기 개인선호 속성정보와 집단선호 속성정보를 서로 비교 연산 또는 조합 연산하여 최우선 상품 속성값을 검출하는 단계; 추천상품 선정부가 상기 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱함에 따라 생성된 추천상품 정보를 선정하는 단계; 메시지 생성부가 상기 추천상품 정보를 문자 변환시켜 추천상품 메시지를 생성하는 단계; 및 발송부가 상기 추천상품 메시지를 외부로 송출하는 단계;를 포함하는 추천상품 서버의 구동 방법을 제공한다.
이하, 본 발명의 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 관리시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1를 참조하면, 상품 추천 관리시스템(100)은 다수의 통신 단말기(200) 및 추천상품 서버(300)를 포함한다.
먼저, 통신 단말기(200)는 사용자에 의해 하나 이상의 상품을 선택받아, 소정의 개인구매 내역정보를 생성한다. 개인구매 내역정보는 통신 단말기(200)의 내부에 저장된 후, 소정의 네트워크망을 통해 외부로 송출된다. 개인구매 내역정보의 입출력은 통신 단말기(200)에 구비된 단말 제어부에 의해 제어된다.
또한, 추천상품 서버(300)는 네트워크망을 통해 송출된 개인구매 내역정보를 수신받아, 추천상품 서버(300) 내부에 저장한다. 추천상품 서버(300)는 개인구매 내역정보가 제공됨에 따라 생성된 개인선호 속성정보를 추출한다. 개인선호 속성정 보도 추천상품 정보 표출부(300) 내부에 저장된다. 추천상품 서버(300)는 미리 저장된 다수의 상품 정보를 개인선호 속성정보를 비교 연산하고, 비교 연산 동작에 따른 추천상품 정보를 생성한다. 추천상품 서버(300)는 추천상품 정보에 실린 하나 이상의 상품 속성값을 비교 분석하여 최우선 상품 속성값을 검출한다. 그리고, 추천상품 서버(300)는 추천상품 정보와 최우선 상품 속성값을 합성함에 따른 추천상품 메시지를 생성한 후, 네트워크망을 통해 추천상품 메시지를 송출한다.
도 2a는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 관리시스템에 구비된 통신 단말기를 도시한 도면이다.
도 2a를 참조하면, 상품 추천 관리시스템에 구비된 통신 단말기(200)는 신호 발생부(210), 단말 데이터베이스부(220), 단말 발송부(230) 및 단말 제어부(240)를 포함한다.
통신 단말기(200)의 신호 발생부(210)는 사용자의 명령에 의해 생성된 하나 이상의 상품을 선택함에 따라, 개인구매 내역정보를 생성한다. 신호 발생부(210)를 통해 생성된 개인구매 내역정보는 단말 데이터베이스부(220)에 저장되고, 단말 데이터베이스부(220)에 저장된 개인구매 내역정보는 단말 발송부(230)를 거쳐 네트워크망을 통해 송출된다.
여기서, 개인구매 내역정보의 입출력은 단말 제어부(240)에 의해 통제되며, 단말 제어부(240)는 신호 발생부(210), 단말 데이터베이스부(220) 및 단말 발송부(230)를 콘트롤한다.
도 2b는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 관리시스템에 구비된 추천상품 서버를 도시한 도면이다.
도 2b를 참조하면, 상품 추천 관리시스템에 구비된 추천상품 서버(300)는 개인선호 속성정보 표출부(110), 집단선호 속성정보 표출부(120), 추천상품 정보 표출부(130), 사용자 프로파일 데이터베이스부(350), 추천속성 추출부(390) 및 상품정보 데이터베이스부(400)로 구성된다.
개인선호 속성정보 표출부(110)는 입력부(310), 구매정보 데이터베이스부(320), 개인 선호도 결정부(330) 및 개인 선호도 데이터베이스부(340)를 포함하며, 집단선호 속성정보 표출부(120)는 유사집단 분류부(360), 집단선호도 결정부(370) 및 집단선호도 데이터베이스부(380)를 포함한다. 또한, 추천상품 정보 표출부(130)는 추천상품 선정부(410), 메시지 생성부(420) 및 발송부(430)를 포함한다.
이 밖에, 추천상품 서버는 사용자 프로파일 데이터베이스부(350), 추천속성 추출부(390), 상품정보 데이터베이스부(400)를 포함한다.
개인선호 속성정보 표출부(110)의 입력부(310)는 소정의 네트워크망을 통해 전달된 개인구매 내역정보를 수신한다. 개인선호 속성정보 표출부(110)의 입력부(310)로 들어온 개인구매 내역정보는 구매정보 데이터베이스부(320)에 저장되고, 개인 선호도 결정부(330)는 개인구매 내역정보가 제공됨에 따라 소정의 개인선호 속성정보를 추출한다. 추출된 개인선호 속성정보는 개인 선호도 데이터베이스 부(340)에 저장되며, 사용자가 구매한 다수의 상품 목록과 각 상품에 입력된 하나 이상의 상품 속성값이 저장된 정보이다.
여기서, 상품정보 데이터베이스부(400)는 이미 다수의 상품 정보를 저장하며, 사용자 프로파일 데이터베이스부(350)는 사용자 프로파일 정보를 저장한다. 즉, 다수의 상품 정보는 하나 이상의 상품 속성값을 갖는 속성 데이터와 속성 데이터를 저장하는 둘 이상의 속성 어드레스를 포함한다. 사용자 프로파일 정보는 회원 등록시 직접 기입한 성명, 주민등록번호, 아이디, 패스워드, 성별, 전화번호, 집주소, 회사주소 등의 개인 신상에 대한 정보들을 포함한다.
또한, 집단선호 속성정보 표출부(120)의 유사집단 분류부(360)는 개인구매 내역정보 및 사용자 프로파일 정보를 수집하고, 다수의 선별 기준에 따라 분류하여 하나 이상의 유사집단 정보를 생성한다. 즉, 유사집단 분류부(360)는 연령별, 성별, 지역별, 선호장르별, 선호아티스트별, 선호음식별 등의 다양한 기준으로 유사집단이 만들어질 수 있는 다수의 인구통계학적 선별 기준을 통하여 사용자가 하나 이상의 유사 집단에 속하도록 분류시킨 유사집단 정보를 생성한다.
집단선호 속성정보 표출부(120)의 집단 선호도 결정부(370)는 하나 이상의 유사집단 정보가 제공됨에 따라 생성된 집단선호 속성정보를 추출하여 집단 선호도 데이터베이스부(380)에 저장한다. 집단선호 속성정보는 사용자가 속한 하나 이상의 유사집단 정보 중에서 사용자가 선호하는 집단선호 속성을 우선 순위에 따라 정렬한 데이터이다.
이에 따라, 추천속성 추출부(390)는 개인선호 속성정보와 집단선호 속성정보 를 서로 비교 연산 또는 조합 연산하여 사용자 선호도 파악에 따른 최우선 상품 속성값을 검출한다. 즉, 추천속성 추출부(390)는 실시간으로 계속 학습 변화되는 사용자가 선호하는 집단선호 속성과 구매 상품 속성을 비교 연산 또는 조합 연산하여 우선 순위가 높은 순서대로 속성값을 검출한다.
추천상품 정보 표출부(130)의 추천상품 선정부(410)는 상품정보 데이터베이스(400)에 저장된 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱함에 따라 생성된 추천상품 정보를 선정한다. 추천상품 정보는 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱한 후, 우선 순위로 정렬시켜 상위레벨의 하나 또는 복수개 상품으로 선정된 것이다. 매핑 프로세싱 및 리소싱 프로세싱은 다수의 상품 정보를 하나의 큰 집합체이라고 가정할 경우, 그 집합체 중에서 최우선 상품 속성값을 이용하여 원하는 소정의 데이터들을 검출하는 개념으로 이해하면 되겠다.
추천상품 정보 표출부(130)의 메시지 생성부(420)는 코드화된 디지털 또는 아날로그 신호로 형성된 추천상품 정보를 신호처리하여 사용자가 읽기 편한 문자 형태로 변환시킨 추천상품 메시지를 생성하는 회로부로써, 다양한 언어(예 : 한국어, 영어, 일어, 중국어, 독일어 불어 등)로 표현된다.
추천상품 정보 표출부(130)의 발송부(430)는 네트워크망을 통해 추천상품 메시지를 외부로 송출한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 관리시스템에 구비된 통신 단말 기와 추천상품 서버를 도시한 세부 구성 도면이다.
도 3를 참조하면, 상품 추천 관리시스템(100)은 다수의 통신 단말기(200) 및 추천상품 서버(300)를 포함한다. 즉, 상품 추천 관리시스템(100)에 구비된 다수의 통신 단말기(200)와 추천상품 서버(300)는 소정의 네트워크망을 통해 서로 연결된 하나의 일괄처리 시스템을 구성한다.
여기서, 본 발명에 대해서 설명하고 있는 도 3은 다수의 통신 단말기(200)를 모두 도시하지 않고, 하나의 대표 단말기만을 도시하여 계속 반복되는 신호처리 동작을 배제시킨다.
통신 단말기(200)는 신호 발생부(210), 단말 데이터베이스부(220), 단말 발송부(230) 및 단말 제어부(240)를 포함하며, 추천상품 서버(300)는 입력부(310), 구매정보 데이터베이스부(320), 개인 선호도 결정부(330), 개인 선호도 데이터베이스부(340), 사용자 프로파일 데이터베이스부(350), 유사집단 분류부(360), 집단선호도 결정부(370), 집단선호도 데이터베이스부(380), 추천속성 추출부(390), 상품정보 데이터베이스부(400), 추천상품 선정부(410), 메시지 생성부(420) 및 발송부(430)를 포함한다.
즉, 통신 단말기(200)의 신호 발생부(210)는 사용자에 의해 하나 이상의 상품을 선택함에 따라, 개인구매 내역정보를 생성하고 통신 단말기(200)에 구비된 단말 데이터베이스부(220)에 저장된다. 단말 발송부(230)로 전달된 개인구매 내역정보는 개인구매 내역정보의 입출력을 담당하는 단말 제어부(240)의 콘트롤에 따라, 소정의 네트워크망을 통해 송출된다.
네트워크망을 통해 송출된 개인구매 내역정보는 추천상품 서버(300)의 입력부(310)에 전달되고, 추천상품 서버(300)에 이미 구비된 구매정보 데이터베이스부(320)에 저장된다.
개인구매 내역정보가 추천상품 서버(300)에서 실시간으로 계속 업데이트됨에 따라, 학습을 통해 계속 변화되는 개인구매 내역정보 중에 사용자가 구매한 다수의 상품 목록과 각 상품에 입력된 하나 이상의 상품 속성값을 갖는 개인선호 속성정보는 생성 및 추출된다.
추천상품 서버(300)의 입력부(310)는 소정의 네트워크망을 통해 전달된 개인구매 내역정보를 수신한다. 추천상품 서버(300)의 입력부(310)로 들어온 개인구매 내역정보는 구매정보 데이터베이스부(320)에 저장되고, 개인 선호도 결정부(330)는 개인구매 내역정보가 제공됨에 따라 소정의 개인선호 속성정보를 추출한다. 추출된 개인선호 속성정보는 개인 선호도 데이터베이스부(340)에 저장되며, 사용자가 구매한 다수의 상품 목록과 각 상품에 입력된 하나 이상의 상품 속성값이 저장된 정보이다.
여기서, 상품정보 데이터베이스부(400)는 이미 다수의 상품 정보를 저장하며, 다수의 상품 정보는 하나 이상의 상품 속성값을 갖는 속성 데이터와 속성 데이터를 저장하는 둘 이상의 속성 어드레스를 포함한다. 사용자 프로파일 데이터베이스부(350)는 사용자 프로파일 정보를 저장하며, 사용자 프로파일 정보는 회원 등록시 직접 기입한 성명, 주민등록번호, 아이디, 패스워드, 성별, 전화번호, 집주소, 회사주소 등의 개인 신상에 대한 정보들을 포함한다.
또한, 유사집단 분류부(360)는 개인구매 내역정보 및 사용자 프로파일 정보를 수집하고, 다수의 선별 기준에 따라 분류하여 하나 이상의 유사집단 정보를 생성한다. 즉, 유사집단 분류부(360)는 연령별, 성별, 지역별, 선호장르별, 선호아티스트별, 선호음식별 등의 다양한 기준으로 유사집단이 만들어질 수 있는 다수의 인구통계학적 선별 기준을 통하여 사용자가 하나 이상의 유사 집단에 속하도록 분류시킨 유사집단 정보를 생성한다.
집단 선호도 결정부(370)는 하나 이상의 유사집단 정보가 제공됨에 따라 생성된 집단선호 속성정보를 추출하여 집단 선호도 데이터베이스부(380)에 저장한다. 집단선호 속성정보는 사용자가 속한 하나 이상의 유사집단 정보 중에서 사용자가 선호하는 집단선호 속성을 우선 순위에 따라 정렬한 데이터이다.
이에 따라, 추천속성 추출부(390)는 개인선호 속성정보와 집단선호 속성정보를 서로 비교 연산 또는 조합 연산하여 최우선 상품 속성값을 검출한다. 즉, 추천속성 추출부(390)는 사용자가 선호하는 집단선호 속성과 사용자가 선호하는 구매 상품 속성을 비교 연산 또는 조합 연산하여 우선 순위가 높은 순서대로 속성값을 검출한다.
추천상품 선정부(410)는 상품정보 데이터베이스부(400)에 저장된 다수의 상품 정보와 추천속성 추출부(390)로부터 검출된 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱함에 따라 생성된 추천상품 정보를 선정한다. 추천상품 정보는 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱한 후, 우선 순위로 정렬시켜 상위레벨의 하나 또는 복수개 추천상품이다.
메시지 생성부(420)는 코드화된 디지털 또는 아날로그 신호로 형성된 추천상품 정보를 신호처리하여 사용자가 읽기 편한 문자 형태로 변환시킨 추천상품 메시지를 생성하며, 발송부(430)는 네트워크망을 통해 추천상품 메시지를 통신 단말기(200)로 전달한다.
여기서, 추천상품 메시지는 통신 단말기(200)의 고유 ID 정보값을 내부에 보유한 데이터로써, 하나 이상의 상품 속성값 중에 최우선 상품 속성값만이 저장된 최우선 선호 속성, 추천상품 정보에 입력된 최우선 상품명이 저장된 추천 상품, 추천상품 서버(300)에 이미 저장된 추천사유 데이터를 불어오는 추천 이유 및 고유 ID 정보값이 지칭하는 사용자명을 포함한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4를 참조하면, 상품 추천 방법은 사용자는 다수의 상품 중에 하나 이상의 상품을 구매하며(S1), 미리 구비된 상품정보 데이터베이스부는 다수의 상품 정보를 저장한다(S2).
여기서, 상품 정보는 하나 이상의 상품 속성값을 갖는 속성 데이터 및 속성 데이터를 저장하는 둘 이상의 속성 어드레스를 포함한다.
사용자의 상품 구매 내역을 나타내는 개인구매 내역정보는 미리 구비된 구매정보 데이터베이스부에 저장되며(S3), 사용자 프로파일 데이터베이스부는 상품 구매를 원하는 사용자에 대한 프로파일 정보를 저장한다(S4).
개인구매 내역정보는 실시간으로 계속 업데이트된다. 이에 따라, 학습을 통 해 계속 변화되는 개인구매 내역정보 중에 사용자가 구매한 다수의 상품 목록과 각 상품에 입력된 하나 이상의 상품 속성값이 저장된 정보인 개인선호 속성정보가 생성 및 추출된다.
개인선호 속성정보는 미리 구비된 개인 선호도 데이터베이스부에 저장된다(S5).
유사집단 분류부가 개인구매 내역정보와 사용자 프로파일 정보를 수집하고, 다수의 선별 기준에 따라 분류하여 하나 이상의 유사집단 정보를 생성한다(S6). 즉, 유사집단 분류부는 연령별, 성별, 지역별, 선호장르별, 선호아티스트별, 선호음식별 등의 다양한 기준으로 유사집단이 만들어질 수 있는 다수의 인구통계학적 선별 기준을 통하여 사용자가 하나 이상의 유사 집단에 속하도록 분류시킨 유사집단 정보를 생성한다.
집단 선호도 결정부는 유사집단 분류부로부터 제공되는 유사집단 정보로부터 생성된 집단선호 속성정보를 추출하고, 집단선호 속성정보는 집단 선호도 데이터베이스부에 저장된다(S7). 집단선호 속성정보는 사용자가 속한 하나 이상의 유사집단 정보 중에서 사용자가 선호하는 집단선호 속성을 우선 순위에 따라 정렬한 데이터이다.
추천속성 추출부는 개인선호 속성정보와 집단선호 속성정보를 서로 비교 연산 또는 조합 연산하여 최우선 상품 속성값을 검출한다(S8, S9). 즉, 추천속성 추출부는 사용자가 선호하는 구매상품 속성과 사용자가 선호하는 유사집단 속성을 비교 연산 또는 조합 연산하여 우선 순위가 높은 순서대로 속성값을 검출한다.
추천상품 선정부는 상품정보 데이터베이스부에 미리 저장된 다수의 상품 정보와 추천속성 추출부로부터 검출된 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱을 실시한다. 이에 따라, 추천상품 선정부는 추천상품 정보를 생성 및 선정한다(S10).
추천상품 정보는 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱한 후, 우선 순위로 정렬된 상위레벨의 하나 또는 복수개 추천 상품이다.
메시지 생성부는 코드화된 디지털 또는 아날로그 신호로 형성된 추천상품 정보를 문자 변환시켜 사용자가 해독할 수 있는 언어인 추천상품 메시지를 생성한다(S11, S12). 그리고, 발송부는 추천상품 메시지를 외부로 송출한다(S13).
여기서, 추천상품 메시지는 사용자가 이용 또는 접속하는 통신 단말기의 고유 ID 정보값을 내부에 보유한 데이터로써, 하나 이상의 상품 속성값 중에 최우선 상품 속성값만이 저장된 최우선 선호 속성, 추천상품 정보에 입력된 최우선 상품명이 저장된 추천 상품, 추천상품 정보 표출부에 이미 저장된 추천사유 데이터를 불러오는 추천 이유 및 고유 ID 정보값이 지칭하는 사용자명을 포함한다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 본 발명에 따르면, 소정의 콘텐츠를 사용하여 다수의 상품을 구매한 각각의 사용자에 대한 구매상품 속성과 유사집단 속성을 학습하고, 학습된 구매상품 속성과 유사집단 속성을 기반으로 사용자 선호도를 파악하여 사용자가 선호하는 상품을 추천하는 상품 추천 관리시스템 및 그 추천 방법이 구현된다.
즉, 상품 추천 관리시스템 및 그 추천 방법은 각 사용자가 구매한 상품에 대한 속성들과 사용자가 속하는 유사집단에 대한 속성들을 파악하여 사용자가 선호하는 상품을 추천함에 따라, 사용자의 상품 수용도를 높임과 더불어 제품 판매도를 향상시키는 효과를 준다.

Claims (24)

  1. 하나 이상의 상품을 선택함에 따라, 생성된 개인구매 내역정보를 소정의 네트워크망을 통해 송출하는 통신 단말기;
    상기 통신 단말기로부터 전달된 개인구매 내역정보에 기내장된 개인선호 속성정보를 추출하는 개인선호 속성정보 표출부;
    사용자 프로파일 정보를 저장하는 사용자 프로파일 데이터베이스부;
    상기 개인구매 내역정보 및 사용자 프로파일 정보를 수집하고, 다수의 선별기준에 따라 분류하여 하나 이상의 유사집단 정보를 생성하고, 상기 유사집단 정보에 기내장된 집단선호 속성정보를 추출하는 집단선호 속성정보 표출부;
    상기 개인선호 속성정보와 집단선호 속성정보를 서로 비교 연산 또는 조합 연산하여 사용자 선호도 파악에 따른 최우선 상품 속성값을 검출하는 추천속성 추출부;
    다수의 상품 정보를 저장하는 상품정보 데이터베이스부; 및
    상기 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱함에 따라 생성된 추천상품 정보를 선정하고, 상기 추천상품 정보를 문자 변환시켜 생성된 추천상품 메시지를 상기 네트워크망을 통해 상기 통신 단말기로 송출하는 추천상품 정보 표출부;를 포함하고,
    상기 추천상품 메시지는 상기 통신 단말기의 고유 ID 정보값을 내부에 보유한 데이터로서,
    상기 하나 이상의 상품 속성값 중에 최우선 상품 속성값이 저장된 최우선 선호 속성;
    상기 추천상품 정보에 입력된 최우선 상품명이 저장된 추천 상품;
    상기 추천상품 정보 표출부에 이미 저장된 추천사유 데이터를 불러오는 추천 이유; 및
    상기 고유 ID 정보값이 지칭하는 사용자명;을 포함하는 상품 추천 관리시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 상품 정보는,
    하나 이상의 상품 속성값을 갖는 속성 데이터; 및
    상기 속성 데이터를 저장하는 둘 이상의 속성 어드레스를 포함하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 관리시스템.
  5. 통신 단말기가 하나 이상의 상품을 선택함에 따라, 생성된 개인구매 내역정보를 소정의 네트워크망을 통해 송출하는 단계;
    개인선호 속성정보 표출부가 상기 통신 단말기로부터 전달된 개인구매 내역정보에 기내장된 개인선호 속성정보를 추출하는 단계;
    사용자 프로파일 데이터베이스부가 사용자 프로파일 정보를 저장하는 단계;
    집단선호 속성정보 표출부가 상기 개인구매 내역정보 및 사용자 프로파일 정보를 수집하고, 다수의 선별기준에 따라 분류하여 하나 이상의 유사집단 정보를 생성하고, 상기 유사집단 정보에 기내장된 집단선호 속성정보를 추출하는 단계;
    추천속성 추출부가 상기 개인선호 속성정보와 집단선호 속성정보를 서로 비교 연산 또는 조합 연산하여 최우선 상품 속성값을 검출하는 단계;
    상품정보 데이터베이스부가 다수의 상품 정보를 저장하는 단계; 및
    추천상품 정보 표출부가 상기 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱함에 따라 생성된 추천상품 정보를 선정하고, 상기 추천상품 정보를 문자 변환시켜 생성된 추천상품 메시지를 상기 네트워크망을 통해 상기 통신 단말기로 송출하는 단계;를 포함하고,
    상기 추천상품 메시지는 상기 통신 단말기의 고유 ID 정보값을 내부에 보유한 데이터로서,
    상기 하나 이상의 상품 속성값 중에 최우선 상품 속성값이 저장된 최우선 선호 속성;
    상기 추천상품 정보에 입력된 최우선 상품명이 저장된 추천 상품;
    상기 추천상품 정보 표출부에 이미 저장된 추천사유 데이터를 불러오는 추천 이유; 및
    상기 고유 ID 정보값이 지칭하는 사용자명;을 포함하는 상품 추천 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 상품 정보는,
    하나 이상의 상품 속성값을 갖는 속성 데이터; 및
    상기 속성 데이터를 저장하는 둘 이상의 속성 어드레스를 포함하는 것을 특 징으로 하는 상품 추천 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 소정의 네트워크망을 통해 송출된 개인구매 내역정보를 수신하는 입력부;
    상기 개인구매 내역정보를 저장하는 구매정보 데이터베이스부;
    다수의 상품 정보를 저장하는 상품정보 데이터베이스부;
    사용자 프로파일 정보를 저장하는 사용자 프로파일 데이터베이스부;
    상기 개인구매 내역정보가 제공됨에 따라 생성된 개인선호 속성정보를 추출하는 개인 선호도 결정부;
    상기 개인선호 속성정보를 저장하는 개인 선호도 데이터베이스부;
    상기 개인구매 내역정보 및 사용자 프로파일 정보를 수집하고, 다수의 선별기준에 따라 분류하여 하나 이상의 유사집단 정보를 생성하는 유사집단 분류부;
    상기 유사집단 정보가 제공됨에 따라 생성된 집단선호 속성정보를 추출하는 집단 선호도 결정부;
    상기 집단선호 속성정보를 저장하는 집단 선호도 데이터베이스부;
    상기 개인선호 속성정보와 집단선호 속성정보를 서로 비교 연산 또는 조합 연산하여 최우선 상품 속성값을 검출하는 추천속성 추출부;
    상기 상품정보 데이터베이스부에 저장된 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱함에 따라 생성된 추천상품 정보를 선정하는 추천상품 선정부;
    상기 추천상품 정보를 문자 변환시켜 추천상품 메시지를 생성하는 메시지 생성부; 및
    상기 네트워크망을 통해 상기 추천상품 메시지를 상기 통신 단말기로 송출하는 발송부;를 포함하고,
    상기 추천상품 메시지는 상기 통신 단말기의 고유 ID 정보값을 내부에 보유한 데이터로서,
    상기 하나 이상의 상품 속성값 중에 최우선 상품 속성값이 저장된 최우선 선호 속성;
    상기 추천상품 정보에 입력된 최우선 상품명이 저장된 추천 상품;
    상기 추천상품 정보 표출부에 이미 저장된 추천사유 데이터를 불러오는 추천 이유; 및
    상기 고유 ID 정보값이 지칭하는 사용자명;을 포함하는 추천상품 서버.
  10. 제 9 항에 있어서, 유사집단 분류부는 다수의 인구통계학적 선별 기준을 통 하여 사용자가 하나 이상의 유사 집단에 속하도록 분류시킨 유사집단 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 추천상품 서버.
  11. 제 9 항에 있어서, 상기 개인선호 속성정보는 사용자가 구매한 다수의 상품목록과 상기 각 상품에 입력된 하나 이상의 상품 속성값이 저장된 정보임을 특징으로 하는 추천상품 서버.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 상품 정보는,
    하나 이상의 상품 속성값을 갖는 속성 데이터; 및
    상기 속성 데이터를 저장하는 둘 이상의 속성 어드레스를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천상품 서버.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 추천상품 정보는 상기 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱한 후, 우선 순위로 정렬시켜 상위레벨의 하나 또는 복수개 상품인 것을 특징으로 하는 추천상품 서버.
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 제 9 항에 있어서, 상기 개인 선호도 결정부는 상기 개인구매 내역정보를 실시간으로 계속 업데이트함에 따라, 학습을 통해 개인선호 속성정보를 추출하는 회로부인 것을 특징으로 하는 추천상품 서버.
  17. 상품정보 데이터베이스부가 다수의 상품 정보를 저장하는 단계;
    구매정보 데이터베이스부가 이미 구비된 입력부를 통해 외부로부터 전달된 개인구매 내역정보를 저장하는 단계;
    사용자 프로파일 데이터베이스부가 사용자에 대한 프로파일 정보를 저장하는 단계;
    개인 선호도 결정부가 개인구매 내역정보가 제공됨에 따라 생성된 개인선호 속성정보를 추출하는 단계;
    개인 선호도 데이터베이스부가 상기 개인선호 속성정보를 저장하는 단계;
    유사집단 분류부가 상기 개인구매 내역정보와 사용자 프로파일 정보를 수집하고, 다수의 선별 기준에 따라 분류하여 하나 이상의 유사집단 정보를 생성하는 단계;
    집단 선호도 결정부가 상기 유사집단 정보가 제공됨에 따라 생성된 집단선호 속성정보를 추출하는 단계;
    집단 선호도 데이터베이스부가 상기 집단선호 속성정보를 저장하는 단계;
    추천속성 추출부가 상기 개인선호 속성정보와 집단선호 속성정보를 서로 비교 연산 또는 조합 연산하여 최우선 상품 속성값을 검출하는 단계;
    추천상품 선정부가 상기 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱함에 따라 생성된 추천상품 정보를 선정하는 단계;
    메시지 생성부가 상기 추천상품 정보를 문자 변환시켜 추천상품 메시지를 생성하는 단계; 및
    발송부가 상기 추천상품 메시지를 상기 통신 단말기로 송출하는 단계;를 포함하고,
    상기 추천상품 메시지는 상기 통신 단말기의 고유 ID 정보값을 내부에 보유한 데이터로서,
    상기 하나 이상의 상품 속성값 중에 최우선 상품 속성값이 저장된 최우선 선호 속성;
    상기 추천상품 정보에 입력된 최우선 상품명이 저장된 추천 상품;
    상기 추천상품 정보 표출부에 이미 저장된 추천사유 데이터를 불러오는 추천 이유; 및
    상기 고유 ID 정보값이 지칭하는 사용자명;을 포함하는 추천상품 서버의 구동 방법.
  18. 제 17 항에 있어서, 유사집단 분류부가 다수의 인구통계학적 선별 기준을 통하여 사용자가 하나 이상의 유사 집단에 속하도록 분류시킨 유사집단 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 추천상품 서버의 구동 방법.
  19. 제 17 항에 있어서, 상기 개인선호 속성정보는 사용자가 구매한 다수의 상품목록과 상기 각 상품에 입력된 하나 이상의 상품 속성값이 저장된 정보임을 특징으로 하는 추천상품 서버의 구동 방법.
  20. 제 19 항에 있어서, 상기 상품 정보는,
    하나 이상의 상품 속성값을 갖는 속성 데이터; 및
    상기 속성 데이터를 저장하는 둘 이상의 속성 어드레스를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천상품 서버의 구동 방법.
  21. 제 20 항에 있어서, 상기 추천상품 정보는 상기 다수의 상품 정보와 최우선 상품 속성값을 서로 맵핑 및 리소싱한 후, 우선 순위로 정렬시켜 상위레벨의 하나 또는 복수개 상품인 것을 특징으로 하는 추천상품 서버의 구동 방법.
  22. 삭제
  23. 삭제
  24. 제 17 항에 있어서, 상기 개인선호 속성정보의 추출 단계는 상기 개인구매 내역정보를 실시간으로 계속 업데이트함에 따라, 학습을 통해 상기 개인선호 속성정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 추천상품 서버의 구동 방법.
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