KR101637986B1 - 최적 상품 제공 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 최적 상품 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 사용자로부터 사용자 단말기를 통하여 검색하고자 하는 상품에 대한 검색어를 입력받는 단계, 상기 검색어에 대응하는 대상 상품의 판매 시즌에 현재 시즌이 포함되는지 여부를 판단하여 후보 상품을 선별하는 단계, 상기 후보 상품의 판매 시즌, 구매자 성별, 구매 가격, 누적 구매 횟수, 누적 조회수 및 평균 구매 연령을 포함하는 상품 정보와 상기 사용자의 성별, 나이를 포함하는 사용자 정보를 이용하여 상품 추천 지수를 연산하는 단계, 상기 후보 상품들의 각각의 가격 및 평균 가격 그리고 후보 상품 개수를 포함하는 상품 정보를 이용하여 상품 가격 지수를 연산하는 단계, 상기 상품 추천 지수와 상기 상품 가격 지수를 이용하여 상기 후보 상품의 최적 상품 지수를 연산하는 단계, 그리고 상기 연산된 최적 상품 지수에 따라 상기 후보 상품을 정렬하고, 상기 사용자 단말기를 통하여 상기 정렬된 후보 상품을 제공하는 단계를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 사용자가 상품을 구매하고자 검색어를 입력하여 상품을 검색하는 경우, 사용자 및 상품에 대한 구체적인 정보를 이용하여 사용자에 가장 적합한 상품을 검색 및 정렬한 후 이를 사용자에게 제공하게 되므로, 물건 구매에 대한 사용자의 만족도를 높일 수 있다.

Description

최적 상품 제공 시스템 및 그 방법{SYSTEM FOR PROVIDING THE OPTIMAL PRODUCTS AND METHOD THEREOF}
본 발명은 최적 상품 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 상품 정보와 사용자 정보를 이용하여 사용자에게 최적 상품을 제공하기 위한 최적 상품 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 인터넷의 보급과 더불어 온라인 쇼핑몰의 이용도 크게 증가하고 있다. 인터넷 쇼핑몰이란 가상공간에 존재하는 가상상점으로서, 인터넷 쇼핑몰은 전통 시장과 같은 시간적 제약 및 공간적 제약이 없고, 운영자의 입장에서 운영비가 거의 들지 않고, 상권의 제약을 받지 않으며, 소비자의 취향에 맞는 상품정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다.
하지만 온라인 쇼핑몰의 수가 많고, 각 온라인 쇼핑몰에서 취급, 판매하는 물건 또한 많아 온라인 쇼핑몰 사용자는 자신에게 필요한 상품을 검색하는데 많은 시간과 노력을 뺏기고 있다. 또한 온라인 쇼핑몰을 이용하여 구매한 물건이 자신에게 맞지 않거나 마음에 들지 않아 구매한 물건을 반품하는 경우도 다반사로 일어나고 있다.
이러한 문제를 해결하고자 각 온라인 쇼핑몰에서는 자신들만의 상품 검색 방법을 만들어 온라인 쇼핑몰 사이트에 적용하고 있으나, 사용자와 상품의 관계를 고려하기 보다는 단순히 상품의 카테고리를 세분화하여 검색할 수 있도록 하는 것에 그치고 있어 사용자가 물건을 검색하여 구매하는데 큰 도움이 되지 못하는 실정이다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 등록특허 제10-0892851호(2009.04.02등록)에 개시되어 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상품 정보와 사용자 정보를 이용하여 사용자에게 최적 상품을 제공하기 위한 최적 상품 제공 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시예에 따르면, 최적 상품 제공 시스템을 이용한 최적 상품 제공 방법은, 사용자로부터 사용자 단말기를 통하여 검색하고자 하는 상품에 대한 검색어를 입력받는 단계, 상기 검색어에 대응하는 대상 상품의 판매 시즌에 현재 시즌이 포함되는지 여부를 판단하여 후보 상품을 선별하는 단계, 상기 후보 상품의 판매 시즌, 구매자 성별, 구매 가격, 누적 구매 횟수, 누적 조회수 및 평균 구매 연령을 포함하는 상품 정보와 상기 사용자의 성별, 나이를 포함하는 사용자 정보를 이용하여 상품 추천 지수를 연산하는 단계, 상기 후보 상품들의 각각의 가격 및 평균 가격 그리고 후보 상품 개수를 포함하는 상품 정보를 이용하여 상품 가격 지수를 연산하는 단계, 상기 상품 추천 지수와 상기 상품 가격 지수를 이용하여 상기 후보 상품의 최적 상품 지수를 연산하는 단계, 그리고 상기 연산된 최적 상품 지수에 따라 상기 후보 상품을 정렬하고, 상기 사용자 단말기를 통하여 상기 정렬된 후보 상품을 제공하는 단계를 포함한다.
상기 상품 추천 지수를 연산하는 단계는, 아래의 수학식에 의해 상품 추천 지수(F(P))를 연산할 수 있다.
Figure 112015040288271-pat00001
여기서, P.g는 상기 후보 상품의 이전 구매자들의 성별 계수, g는 상기 사용자의 성별 적합 계수, P.a는 상기 후보 상품의 이전 구매자들의 평균 나이, a는 상기 사용자의 나이, P.b는 상기 후보 상품의 누적 구매수, P.v는 상기 후보 상품의 누적 검색수를 의미한다.
상기 상품 가격 지수를 연산하는 단계는, 아래의 수학식에 의해 상품 가격 지수(PR(P))를 연산할 수 있다.
Figure 112015040288271-pat00002
여기서, P.p는 상기 후보 상품의 가격, m은 상기 후보 상품들의 평균 가격, n은 상기 후보 상품들의 개수를 의미한다.
상기 최적 상품 지수를 연산하는 단계는, 아래의 수학식에 의해 최적 상품 지수(BP(A))를 연산할 수 있다.
Figure 112015040288271-pat00003
본 발명의 다른 실시예에 따른 최적 상품 제공 시스템은, 사용자 단말기와 상호 접속하여 사용자로부터 검색하고자 하는 상품에 대한 검색어를 입력받고 최적 상품 정보를 제공하는 웹 서버, 상기 상품의 판매 시즌, 구매자 성별, 구매 가격, 누적 구매 횟수, 누적 조회수, 평균 구매 연령 및 가격을 포함하는 상품 정보 그리고 상기 사용자의 성별, 나이를 포함하는 사용자 정보를 저장하는 데이터베이스, 상기 검색어에 대응하는 대상 상품의 판매 시즌에 현재 시즌이 포함되는지 여부를 판단하여 후보 상품을 선별하여, 상기 후보 상품의 상품 정보와 사용자 정보를 이용하여 상품 추천 지수 및 상품 가격 지수를 연산하고, 상기 상품 추천 지수와 상기 상품 가격 지수를 이용하여 상기 후보 상품의 최적 상품 지수를 연산하며, 상기 연산된 최적 상품 지수에 따라 상기 후보 상품을 정렬하는 최적 상품 검색 서버를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 사용자가 상품을 구매하고자 검색어를 입력하여 상품을 검색하는 경우, 단순히 검색어에 대응하는 상품을 정렬하여 사용자에게 제공하는 것이 아니라, 사용자 및 상품에 대한 구체적인 정보를 이용하여 사용자에 가장 적합한 상품을 검색 및 정렬한 후 이를 사용자에게 제공하게 되므로, 물건 구매에 대한 사용자의 만족도를 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 최적 상품 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 최적 상품 검색 서버의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 최적 상품 제공 방법을 나타낸 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
먼저 도 1을 통해 최적 상품 제공 시스템(100)에 대하여 살펴본다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 최적 상품 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1에 보는 바와 같이, 최적 상품 제공 시스템 (100)은 웹 서버 (110), 최적 상품 검색 서버(120) 및 데이터베이스(130)를 포함하며, 무선 또는 유선 통신망(300)을 통하여 복수의 사용자 단말기(200)와 네트워크 연결된다.
사용자 단말기(200)는 사용자가 최적 상품에 대한 정보를 제공받기 위하여 최적 상품 제공 시스템(100)과 교신하기 위한 입출력 장치를 의미하며, 예를 들면 데스크톱 컴퓨터뿐만 아니라 노트북 컴퓨터, 워크스테이션, 팜톱(palmtop) 컴퓨터, 스마트폰, 개인 휴대 정보 단말기(personal digital assistant, PDA), 웹 패드 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 단말기를 포함한다.
또한 사용자 단말기(200)는 웹 브라우저를 포함할 수 있다. 여기서 웹 브라우저는 웹 정보를 검색하는데 사용되는 응용 프로그램으로서, 웹 서버(110)에 접근하여 웹 서버(110)가 제공하는 최적 상품 제공 웹 페이지를 사용자 단말기(200)에 표시한다.
다음으로, 웹 서버(110)는 최적 상품에 대한 정보를 사용자에게 제공하기 위해서 최적 상품 제공 웹 페이지를 사용자 단말기(200)에 제공한다. 웹 서버(110)가 제공하는 웹 페이지에서 회원 가입, 사용자 인증 처리 및 최적 상품 검색 등의 동작을 할 수 있다.
다음으로, 최적 상품 검색 서버(120)는 웹 서버(110) 및 데이터베이스(130)와 연결되어 사용자가 입력한 검색어에 대응하는 대상 상품 중 사용자에게 가장 적합한 상품을 검색한 후 이를 사용자에게 제공한다.
이하에서는 도 2를 통하여 최적 상품 검색 서버(120)에 대해 구체적으로 살펴본다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 최적 상품 검색 서버의 구성을 나타낸 구성도이다.
먼저, 최적 상품 검색 서버(120)는 입력부(121), 연산부(122), 출력부(123)를 포함한다.
구체적으로, 입력부(121)는 사용자 단말기(200)를 통하여 사용자가 입력한 상품에 대한 검색어를 웹 서버(110)를 통해 입력받는다. 또한 입력부(121)는 검색어뿐만 아니라, 사용자의 성별 및 나이에 대한 사용자 정보도 입력 받을 수 있다. 또한 사용자 정보는 사용자의 성별, 나이 정보뿐만 아니라 거주지 정보, 직업 정보, 취미 정보, 생년월일 정보 등을 포함할 수 있다.
다음으로, 연산부(122)는 검색어에 대응하는 대상 상품을 검색하고, 대상 상품 중 후보 상품을 선별한다. 이때 후보 상품은 현재 시즌 정보와 대상 상품의 판매 시즌 정보를 이용하여 대상 상품 중에서 선별된다.
그리고, 연산부(122)는 후보 상품의 상품 정보 및 사용자 정보를 이용하여 상품 추천 지수 및 상품 가격 지수를 연산한다. 구체적으로, 연산부(122)는 후보 상품의 판매 시즌, 구매자 성별, 구매 가격, 누적 구매 횟수, 누적 조회수 및 평균 구매 연령을 포함하는 상품 정보와 사용자의 성별, 나이를 포함하는 사용자 정보를 이용하여 상품 추천 지수를 연산하고, 후보 상품들의 각각의 가격 및 평균 가격 그리고 후보 상품 개수를 포함하는 상품 정보를 이용하여 상품 가격 지수를 연산한다. 이때 사용자 정보는 데이터베이스(130)에 저장된 정보를 이용할 수 있을 뿐 만 아니라, 웹 서버(110)를 통해 사용자가 입력한 정보를 이용할 수 도 있다.
또한, 연산부(122)는 상품 추천 지수와 상품 가격 지수를 이용하여 후보 상품의 최적 상품 지수를 연산하고, 연산된 최적 상품 지수에 따라 후보 상품을 정렬한다.
다음으로, 출력부(123)는 최적 상품 지수에 따라 정렬된 후보 상품을 웹 서버(110)로 전송한다.
다음으로, 데이터베이스(130)는 상품 정보 및 사용자 정보를 저장하며, 최적 상품 검색 서버(120)와 연결되어 대상 상품 정보 및 사용자 정보를 전송한다. 이때, 데이터베이스(130)는 상품 정보 및 사용자 정보를 NoSQL(Not only SQL)을 활용하여 저장할 수 있다. NoSQL이란 Not Only SQL의 약자로 기존 RDBMS 형태의 관계형 데이터베이스(130)가 아닌 다른 형태의 데이터 저장 기술을 의미한다. NoSQL은 기존의 데이터 저장 기술인 RDBMS와 달리 데이터 간의 관계를 정의하지 않으며, 대용량의 데이터를 저장할 수 있고, 하나의 고성능 서버에 의존하지 않고 여러 서버에 연결하여 분산처리 할 수 있는 구조를 가진다.
이하에서는, 도 3을 통하여 데이터베이스(130)에 대해 구체적으로 살펴본다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 3에서 나타난 바와 같이, 데이터베이스(130)는 상품 DB(131) 및 사용자 DB(132)를 포함한다.
상품 DB(131)는 각 상품에 대한 상품 정보를 데이터베이스화 하여 저장한다. 이때 상품 정보는 판매 시즌, 구매자 성별, 구매 가격, 누적 구매 횟수, 누적 조회수, 후보 상품들의 각각의 가격 및 평균 가격 그리고 후보 상품 개수에 대한 정보를 포함한다. 그리고 사용자 DB(132)는 최적 상품 제공 시스템(100)의 사용자에 대한 사용자 정보를 데이터베이스화 하여 저장한다. 이때 사용자 정보는 사용자의 성별, 나이에 대한 정보를 포함한다.
한편, 도 1에서는 데이터베이스(130)가 최적 상품 검색 서버(120)와 분리된 것으로 도시하였으나, 최적 상품 검색 서버(120)에 포함될 수 있다.
이하에서는 도 4를 통하여 본 발명의 실시예에 따른 최적 상품 제공 시스템(100)을 이용한 최적 상품 제공 방법에 대하여 더욱 상세하게 설명한다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 최적 상품 제공 방법을 나타낸 순서도이다.
먼저, 사용자가 사용자 단말기(200)를 통하여 최적 상품 제공 시스템(100)에 접속한 후 검색하고자 하는 상품에 대한 검색어를 입력하면, 최적 상품 제공 시스템(100)은 검색어에 대응하는 대상 상품을 검색한다(S410).
예를 들어, 사용자가 "전자제품"이라고 검색어를 입력한 경우, 최적 상품 검색 시스템(100)은 "핸드폰", "전자레인지", "전기밥솥", "노트북" 등 검색어에 대응하는 대상 상품을 검색하게 된다.
이때, 최적 상품 제공 시스템(100)은 웹에 기반하여 최적 상품 정보 관련 웹 페이지를 사용자 단말기(200)에 제공한다. 웹 페이지에 접속한 사용자는 사용자 단말기(200)를 통하여 최적 상품 검색 등을 수행할 수 있다.
그러면, 최적 상품 제공 시스템(100)은 현재 시즌이 검색어에 대응하는 대상 상품의 판매 시즌에 포함되는지 여부를 판단하여, 대상 상품 중에서 후보 상품을 선별한다(S420).
구체적으로, 현재 시즌 및 판매 시즌은 월 단위로 표현될 수 있으며, 1월부터 12월까지의 값을 가질 수 있다. 또한 판매 시즌은 하나 이상의 월 단위를 가질 수 있으며, 현재 시즌은 검색 당시 월 단위 값을 가지거나 사용자가 직접 입력한 값을 가질 수 있다.
그리고, 최적 상품 제공 시스템(100)은 현재 시즌이 검색어에 대응하는 대상 상품의 판매 시즌에 포함되었다고 판단된 경우 대상 상품을 후보 상품으로 선별하며, 포함되지 않았다고 판단된 경우 대상 상품을 후보 상품 선별에서 제외한다. 예를 들어 검색어에 대응하는 대상 상품의 판매 시즌이 9월에서 11월인 경우, 현재 시즌이 10월이라면 대상 상품은 후보 상품에 선별되나, 현재 시즌이 2월이라면 대상 상품은 후보 상품 선별에서 제외된다.
S420 단계와 같이 후보 상품이 선별되면, 최적 상품 제공 시스템(100)은 후보 상품의 상품 추천 지수를 연산한다(S430).
구체적으로 살펴보면, 최적 상품 제공 시스템(100)은 아래의 수학식 1을 통해 상품 추천 지수(F(P))를 연산한다.
Figure 112015040288271-pat00004
여기서, P.g는 후보 상품의 이전 구매자들의 성별 계수, g는 사용자의 성별 적합 계수, P.a는 후보 상품의 이전 구매자들의 평균 나이, a는 사용자의 나이, P.b는 후보 상품의 누적 구매수, P.v는 후보 상품의 누적 검색수를 의미한다.
여기서, 성별 계수(P.g)는 후보 상품의 이전 구매자들 중 다수 성별의 구매자수에서 후보 상품의 이전 구매자들의 전체 구매자수를 나눈 값을 가진다. 예를 들어 후보 상품의 이전 구매자들 중 남성 구매자와 여성 구매자의 수가 같으면 성별 계수(P.g)는 1/2의 값을 가진다. 또한, 후보 상품의 전체 구매자가 30명이고, 이 중 남성이 17명, 여성이 13명이라고 가정하면 성별 계수는 17/30이 된다.
다음으로, 성별 적합 계수(g)는 후보 상품의 이전 구매자들의 다수 성별과 사용자의 성별이 동일한지에 대한 계수를 의미한다. 즉, 사용자의 성별이 후보 상품의 이전 구매자 성별 중 다수 성별과 일치하면 1이고, 일치하지 않으면 -1이 된다. 예를 들어, 사용자가 남성이라고 가정한다. 이때, 후보 상품의 이전 구매자들의 다수 성별이 남성인 경우 성별 적합 계수는 1이 되나, 다수 성별이 여성인 경우 성별 적합 계수는 -1이 된다. 이때, 사용자의 성별은 데이터베이스(130)에 저장된 사용자 정보를 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 웹 서버(110)를 통해 입력한 정보를 이용할 수도 있다.
다음으로, 후보 상품의 누적 구매수(P.b)는 사용자가 최적 상품 검색 시스템을 사용하기 전까지 후보 상품이 판매된 수를 의미하며, 후보 상품의 누적 검색수(P.v)는 사용자가 최적 상품 검색 시스템을 사용할 때까지 후보 상품이 웹 상에서 검색된 수를 의미한다. 그리고, 수학식 1에서 후보 상품의 누적 구매수(P.b)를 후보 상품의 누적 검색수(P.v)로 나누는 것은 누적 검색수가 많다고 하더라도 누적 구매수가 적다면 후보 상품이 소비자에게 실구매로 이어진 확률이 낮기 때문에 후보 상품이 사용자에게 적합하지 않은 것으로 판단하도록 하기 위해서다.
다음으로, 후보 상품의 이전 구매자들의 평균 나이(P.g)는 사용자가 최적 상품 검색 시스템을 사용하기 전까지 후보 상품의 구매자의 나이의 평균을 의미하며, 사용자의 나이(g)는 최적 상품 검색 시스템을 사용하는 사용자의 나이를 의미한다. 이때 사용자의 나이(g)는 데이터베이스(130)에 저장된 사용자 정보를 이용할 수 있을 뿐 만 아니라, 사용자가 웹 서버(110)를 통해 입력한 정보를 이용할 수도 있다.
그리고, 수학식 1에서 후보 상품의 구매자 평균 나이와 사용자 나이의 차이(|P.g-g|)를 이용하는 것은 후보 상품의 구매자 평균 나이와 사용자의 나이 차이가 적을수록 해당 물건이 사용자의 나이 대에서 많이 구매되는 상품임을 나타내기 때문이다. 이때, 후보 상품의 구매자 평균 나이와 사용자 나이의 차이(|P.g-g|)에 1을 더하는 것은 P.g-g가 0이 되는 경우를 방지하기 위한 것으로써, 1 이외에도 0보다 큰 양수, 예를 들어 0.1 등의 숫자를 사용할 수도 있다.
S430 단계에서 후보 상품의 상품 추천 지수가 연산되면, 최적 상품 제공 시스템(100)은 후보 상품의 상품 가격 지수를 연산한다(S440).
구체적으로 살펴보면, 최적 상품 제공 시스템(100)은 아래의 수학식 2를 통해 상품 가격 지수(PR(P))를 연산한다.
Figure 112015040288271-pat00005
여기서, P.p는 후보 상품의 가격, m은 후보 상품들의 평균 가격, n은 후보 상품들의 개수를 의미한다.
구체적으로 수학식 2에 대하여 살펴보면, 후보 상품의 가격(P.p)는 사용자가 최적 상품 검색 시스템을 사용하는 시점에서 후보 상품의 가격을 의미하며, 후보 상품들의 평균 가격(m)은 사용자가 최적 상품 검색 시스템을 사용하는 시점에서 후보 상품들의 판매 가격의 평균값을 의미이고, 후보 상품들의 개수(n)은 대상 상품에서 시즌 정보를 이용하여 선별된 후보 상품들의 전체 개수를 의미한다.
예를 들어, 검색된 상품들의 상품 수(n)가 20개이고, 20개의 후보 상품들의 평균 가격(m)이 40,000원이고, 후보 상품의 가격(P.p)이 48,000원 이라고 가정한다. 그러면 가격 지수(PR(P))는
Figure 112015040288271-pat00006
가 되므로 1788.85가 된다.
이때, 후보 상품의 가격(P.p)과 후보 상품들의 평균 가격(m)의 차이가 클수록 상품 가격 지수가 높아지는 이유는 평균 가격에 비해 상품 가격이 높은 경우 다른 상품들에 비해 품질이나 브랜드 가치가 높을 확률이 크고, 평균 가격에 비해 상품 가격이 낮은 경우 다른 상품들에 비해 가격 경쟁력이 높을 확률이 크기 때문이다.
다음으로, 최적 상품 제공 시스템(100)은 연산된 상품 추천 지수와 상품 가격 지수를 이용하여 최적 상품 지수를 연산한다(S450).
이때, 최적 상품 제공 시스템(100)은 아래의 수학식 3을 통해 최적 상품 지수(BP(A))를 연산한다.
Figure 112015040288271-pat00007
여기서, 최적 상품 지수(BP(A))는 높을수록 사용자에게 적합한 상품임을 의미한다.
다음으로, 최적 상품 제공 시스템(100)은 후보 상품들을 연산된 최적 상품 지수를 이용하여 후보 상품들을 정렬하고, 사용자 단말기(200)는 정렬된 상품 목록을 표시한다(S460).
최적 상품 제공 시스템(100)은 후보 상품들의 최적 상품 지수를 내림차순으로 정렬한 후, 정렬된 후보 상품에 대한 목록을 사용자에게 제공한다. 정렬된 후보 상품들은 웹 서버(110)를 통하여 사용자 단말기(200)로 전송되며, 사용자는 사용자 단말기(200)를 통하여 최적 상품 정보를 제공받는다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 사용자가 상품을 구매하고자 검색어를 입력하여 상품을 검색하는 경우, 단순히 검색어에 대응하는 상품을 정렬하여 사용자에게 제공하는 것이 아니라, 사용자 및 상품에 대한 구체적인 정보를 이용하여 사용자에 가장 적합한 상품을 검색 및 정렬한 후 이를 사용자에게 제공하게 되므로, 물건 구매에 대한 사용자의 만족도를 높일 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100 : 최적 상품 제공 시스템 110 : 웹 서버
120 : 최적 상품 검색 서버 121 : 입력부
122 : 연산부 123 : 출력부
130 : 데이터 베이스 131 : 상품 DB
132 : 사용자 DB 200 : 사용자 단말기
300 : 통신망

Claims (8)

  1. 상품 제공 시스템을 이용한 상품 제공 방법에 있어서,
    사용자로부터 사용자 단말기를 통하여 검색하고자 하는 상품에 대한 검색어를 입력받는 단계,
    상기 검색어에 대응하는 대상 상품의 판매 시즌에 현재 시즌이 포함되는지 여부를 판단하여 후보 상품을 선별하는 단계,
    상기 후보 상품의 판매 시즌, 구매자 성별, 구매 가격, 누적 구매 횟수, 누적 조회수 및 평균 구매 연령을 포함하는 상품 정보와 상기 사용자의 성별, 나이를 포함하는 사용자 정보를 이용하여 추천 지수를 연산하는 단계,
    상기 후보 상품들의 각각의 가격 및 평균 가격 그리고 후보 상품 개수를 포함하는 상품 정보를 이용하여 가격 지수를 연산하는 단계,
    상기 추천 지수와 상기 가격 지수를 이용하여 상기 후보 상품의 상품 지수를 연산하는 단계, 그리고
    상기 연산된 상품 지수에 따라 상기 후보 상품을 정렬하고, 상기 사용자 단말기를 통하여 상기 정렬된 후보 상품을 제공하는 단계를 포함하며,
    상기 추천 지수를 연산하는 단계는,
    아래의 수학식에 의해 추천 지수(F(P))를 연산하는 상품 제공 방법:
    Figure 112016009057855-pat00018

    여기서, P.g는 상기 후보 상품의 이전 구매자들의 성별 계수, g는 상기 사용자의 성별 적합 계수, P.a는 상기 후보 상품의 이전 구매자들의 평균 나이, a는 상기 사용자의 나이, P.b는 상기 후보 상품의 누적 구매수, P.v는 상기 후보 상품의 누적 검색수를 의미한다.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 가격 지수를 연산하는 단계는,
    아래의 수학식에 의해 가격 지수(PR(P))를 연산하는 상품 제공 방법:
    Figure 112016009057855-pat00009

    여기서, P.p는 상기 후보 상품의 가격, m은 상기 후보 상품들의 평균 가격, n은 상기 후보 상품들의 개수를 의미한다.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 상품 지수를 연산하는 단계는,
    아래의 수학식에 의해 상품 지수(BP(A))를 연산하는 상품 제공 방법:
    Figure 112016009057855-pat00010
  5. 사용자 단말기와 상호 접속하여 사용자로부터 검색하고자 하는 상품에 대한 검색어를 입력받고 정렬된 후보 상품 정보를 제공하는 웹 서버,
    상기 상품의 판매 시즌, 구매자 성별, 구매 가격, 누적 구매 횟수, 누적 조회수, 평균 구매 연령 및 가격을 포함하는 상품 정보 그리고 상기 사용자의 성별, 나이를 포함하는 사용자 정보를 저장하는 데이터베이스,
    상기 검색어에 대응하는 대상 상품의 판매 시즌에 현재 시즌이 포함되는지 여부를 판단하여 후보 상품을 선별하여, 상기 후보 상품의 상품 정보와 사용자 정보를 이용하여 추천 지수 및 가격 지수를 연산하고, 상기 추천 지수와 상기 가격 지수를 이용하여 상기 후보 상품의 상품 지수를 연산하며, 상기 연산된 상품 지수에 따라 상기 후보 상품을 정렬하는 상품 검색 서버를 포함하며,
    상기 상품 검색 서버는,
    아래의 수학식에 의해 추천 지수(F(P))를 연산하는 상품 제공 시스템:
    Figure 112016009057855-pat00019

    여기서, P.g는 상기 후보 상품의 이전 구매자들의 성별 계수, g는 상기 사용자의 성별 적합 계수, P.a는 상기 후보 상품의 이전 구매자들의 평균 나이, a는 상기 사용자의 나이, P.b는 상기 후보 상품의 누적 구매수, P.v는 상기 후보 상품의 누적 검색수를 의미한다.
  6. 삭제
  7. 제5항에 있어서,
    상기 상품 검색 서버는,
    아래의 수학식에 의해 가격 지수(PR(P))를 연산하는 상품 제공 시스템:
    Figure 112016009057855-pat00012

    여기서, P.p는 상기 후보 상품의 가격, m은 상기 후보 상품들의 평균 가격, n은 상기 후보 상품들의 개수를 의미한다.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 상품 검색 서버는,
    아래의 수학식에 의해 상품 지수(BP(A))를 연산하는 상품 제공 시스템:
    Figure 112016009057855-pat00013
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