KR101639657B1 - Method and server for searching similar goods - Google Patents

Method and server for searching similar goods Download PDF

Info

Publication number
KR101639657B1
KR101639657B1 KR1020140166776A KR20140166776A KR101639657B1 KR 101639657 B1 KR101639657 B1 KR 101639657B1 KR 1020140166776 A KR1020140166776 A KR 1020140166776A KR 20140166776 A KR20140166776 A KR 20140166776A KR 101639657 B1 KR101639657 B1 KR 101639657B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
product
goods
attribute
image
user
Prior art date
Application number
KR1020140166776A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20160064259A (en
Inventor
김재범
김현우
이주영
백운혁
Original Assignee
주식회사 카카오
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 주식회사 카카오 filed Critical 주식회사 카카오
Priority to KR1020140166776A priority Critical patent/KR101639657B1/en
Publication of KR20160064259A publication Critical patent/KR20160064259A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101639657B1 publication Critical patent/KR101639657B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/53Querying
    • G06F16/532Query formulation, e.g. graphical querying
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/23Updating
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions

Abstract

유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버가 제공된다. 상기 유사 상품 검색 방법은 유사 상품 검색 서버가 수행하는 유사 상품 검색 방법에 있어서, 사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계, 상기 사용자가 상기 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계, 상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 단계, 상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계, 및 상기 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공하는 단계를 포함한다.A similar article search method and a similar article search server are provided. The similar product retrieval method may further include retrieving at least one attribute related to an image of a first product selected by the user, the method further comprising the steps of: The method comprising the steps of: obtaining at least one attribute relating to an image of a second product; analyzing attributes relating to the image of the plurality of goods to estimate the user's interest property and obtaining an interest property value; Retrieving an analogous product from the product database using the attribute value, and providing the retrieved similar product information to the user's terminal.

Description

유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버{METHOD AND SERVER FOR SEARCHING SIMILAR GOODS}METHOD AND SERVER FOR SEARCHING SIMILAR GOODS [0002]

본 발명은 유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버에 관한 것이다.The present invention relates to a similar article search method and a similar article search server.

사용자는 개인용 컴퓨터와 같은 사용자 단말기를 통해 쇼핑 사이트에 접속하고, 쇼핑 사이트에서 보유하고 있는 옷, 신발, 가방 등의 다양한 상품을 검색할 수 있다.A user can access a shopping site through a user terminal such as a personal computer, and can search for various items such as clothes, shoes, bags, etc., which are held at the shopping site.

종래의 쇼핑 사이트는 주로 텍스트(text)를 쿼리(query)로 하는 검색 인터페이스를 제공하여, 사용자가 입력한 검색 키워드와 매칭하는 상품의 정보를 검색 결과로 제공하였다. 또는, 종래의 쇼핑 사이트는 상품의 메타 정보를 활용하여 상품을 다양한 카테고리로 분류하고, 사용자가 선택한 검색 조건(또는, 항목)에 매칭하는 상품의 정보를 검색 결과로 제공하였다.The conventional shopping site mainly provides a search interface that uses text as a query, and provides information of a product matching a search keyword input by a user as a search result. Alternatively, the conventional shopping site classifies products into various categories using meta information of products, and provides information of products matching search conditions (or items) selected by the user as search results.

그러나, 종래의 쇼핑 사이트에서는 사용자가 찾고자 하는 상품을 검색하기 어렵다. 예를 들어, 사용자가 특정 의류를 찾고자 하는 경우, 스타일, 총기장, 네크라인(neckline), 소매기장, 패턴 등 텍스트로 표현하기 어려운 경우가 많기 때문이다.However, in the conventional shopping site, it is difficult for a user to search for a desired product. For example, when a user wants to find a particular garment, it is often difficult to express the style, total length, neckline, sleeve length, pattern, and the like.

공개특허공보 제10-2010-0044669호, 2010년 4월 30일Published Patent Application No. 10-2010-0044669, April 30, 2010

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사용자가 선택한 상품의 이미지를 쿼리로 수신하고 보유하고 있는 다른 상품의 이미지와 비교하여 사용자가 선택한 상품과 유사한 상품의 정보를 제공하는 유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버를 제공하는 것이다.The object of the present invention is to provide a similar product retrieval method and a similar product retrieval method for providing an information of a product similar to a product selected by a user by comparing the image of the product selected by the user with the image of another product, .

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 사용자가 연속적으로 선택한 복수의 상품의 이미지를 분석하여 사용자의 검색 의도에 적합한 상품의 정보를 빠르게 제공하는 유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버를 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a similar goods search method and an similar goods search server for analyzing images of a plurality of goods selected by a user continuously and quickly providing goods information suitable for a user's search intention.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other problems that are not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면(aspect)에 따른 유사 상품 검색 방법은 유사 상품 검색 서버가 수행하는 유사 상품 검색 방법에 있어서, 사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계, 상기 사용자가 상기 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계, 상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 단계, 상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계; 및 상기 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a similar product search method performed by a similar product search server, the method comprising: displaying at least one attribute related to an image of a first product selected by a user Obtaining at least one attribute relating to an image of a second product that the user subsequently selects for the first product, analyzing attributes related to the image of the plurality of goods to estimate the user's interest property And retrieving an item of interest from the item database using the item of interest and the item of interest; And providing the retrieved similar product information to the user's terminal.

일부 실시예에서, 상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 이용하여 유사 스코어를 산출하되, 속성 값이 동일한지 또는 동일한 속성 값을 갖는 속성이 관심 속성인지에 따라 서로 다른 가중치를 부여하여 유사 상품을 검색할 수 있다.In some embodiments, the step of retrieving the similar product from the product database using the interest property and the property of interest includes computing a similarity score using at least one attribute of each product image in the product database, , Similar goods can be searched by assigning different weights according to whether the attribute values are the same or the attribute having the same attribute value is the interest attribute.

일부 실시예에서, 상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성 값이 상기 관심 속성 값과 동일한지 판단하여 유사 상품을 검색할 수 있다.In some embodiments, the step of retrieving an analogous product from the product database using the property of interest and the property of interest may include the step of determining that at least one property value for an image of each product in the product database is equal to the property of interest It is possible to search for similar goods.

일부 실시예에서, 상기 유사 상품 검색 방법은 상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 단계 전에, 상기 사용자가 상기 제2 상품에 후속하여 선택한 제3 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.In some embodiments, the similar product search method further comprises analyzing attributes relating to the images of the plurality of goods to estimate the user's interest attributes and obtaining the interest property values, And obtaining at least one attribute relating to the image of the selected third merchandise.

일부 실시예에서, 상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다.In some embodiments, at least one attribute of the image of the item may be differently defined according to the category of the item.

일부 실시예에서, 상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이미지 중 적어도 하나의 주요 영역의 특징으로부터 추출될 수 있다.In some embodiments, at least one attribute relating to an image of the good may be extracted from a characteristic of at least one major area of the image of the good.

또한, 상기 적어도 하나의 주요 영역은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다.In addition, the at least one main area may be defined differently according to the categories of the goods.

일부 실시예에서, 상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이름 또는 상기 상품의 설명을 포함하는 상기 상품의 메타 정보로부터 추출될 수 있다.In some embodiments, at least one attribute relating to an image of the article may be extracted from the name of the article or the meta information of the article including the description of the article.

일부 실시예에서, 상기 유사 상품 검색 방법은 상기 사용자가 상기 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계 전에, 각각의 상품의 이미지 및 각각의 상품의 메타 정보로부터 추출된 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하는 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.In some embodiments, the similar product retrieval method further comprises, prior to the step of the user obtaining at least one attribute relating to the image of the first product, retrieving each item of the product and each item extracted from the meta information of each item And creating a goods property database that stores at least one property relating to the image of the goods.

또한, 상기 상품 속성 데이터베이스는 각각의 상품의 아이디 및 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하고, 상기 적어도 하나의 속성 값에 따라 역색인화(reverse indexing)될 수 있다.The product property database may store at least one attribute related to an ID of each product and an image of each product, and may be reverse indexed according to the at least one property value.

또한, 상기 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 단계는, 각각의 상품의 이미지에 관한 속성 및 각각의 상품의 메타 정보를 이용하여 불필요한 상품 또는 상품의 정보를 제거하여 상기 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 단계일 수 있다.Also, the step of creating the product property database may be a step of creating the product property database by removing unnecessary goods or goods information by using the attributes of each product and the meta information of each product .

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 유사 상품 검색 서버는 사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하고, 상기 사용자가 상기 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 이미지 속성 획득부, 상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 사용자 의도 추정부, 상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 상품 검색부, 및 상기 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공하는 상품 정보 전송부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a similar product search server for obtaining at least one attribute related to an image of a first product selected by a user, A user intention estimating unit for estimating an interest property of the user by analyzing the attributes of the images of the plurality of goods and obtaining an interest property value, And a goods information transmitting unit for providing information of the searched similar goods to the terminal of the user.

일부 실시예에서, 상기 상품 검색부는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 이용하여 유사 스코어를 산출하되, 속성 값이 동일한지 또는 동일한 속성 값을 갖는 속성이 관심 속성인지에 따라 서로 다른 가중치를 부여하여 유사 상품을 검색할 수 있다.In some embodiments, the merchandise search unit may calculate similar scores using at least one attribute relating to an image of each product in the merchandise database, and determine whether the attribute having the same attribute value or having the same attribute value is an attribute of interest A similar product can be searched by assigning different weights to the product.

일부 실시예에서, 상기 상품 검색부는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성 값이 상기 관심 속성 값과 동일한지 판단하여 유사 상품을 검색할 수 있다.In some embodiments, the merchandise search unit may search for similar merchandise by determining whether at least one attribute value of an image of each merchandise in the merchandise database is equal to the interest attribute value.

일부 실시예에서, 상기 이미지 속성 획득부는 상기 사용자가 상기 제2 상품에 후속하여 선택한 제3 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 더 획득할 수 있다.In some embodiments, the image attribute obtaining unit may obtain at least one attribute relating to an image of a third article subsequently selected by the user subsequent to the second article.

일부 실시예에서, 상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다.In some embodiments, at least one attribute of the image of the item may be differently defined according to the category of the item.

일부 실시예에서, 상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이미지 중 적어도 하나의 주요 영역의 특징으로부터 추출될 수 있다.In some embodiments, at least one attribute relating to an image of the good may be extracted from a characteristic of at least one major area of the image of the good.

또한, 상기 적어도 하나의 주요 영역은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다.In addition, the at least one main area may be defined differently according to the categories of the goods.

일부 실시예에서, 상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이름 또는 상기 상품의 설명을 포함하는 상기 상품의 메타 정보로부터 추출될 수 있다.In some embodiments, at least one attribute relating to an image of the article may be extracted from the name of the article or the meta information of the article including the description of the article.

일부 실시예에서, 상기 유사 상품 검색 서버는 각각의 상품의 이미지 및 각각의 상품의 메타 정보로부터 추출된 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하는 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 데이터베이스 생성부를 더 포함할 수 있다.In some embodiments, the similar product search server further includes a database creation unit that creates a product property database that stores at least one attribute related to an image of each product and an image of each product extracted from the meta information of each product .

또한, 상기 상품 속성 데이터베이스는 각각의 상품의 아이디 및 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하고, 상기 적어도 하나의 속성 값에 따라 역색인화(reverse indexing)될 수 있다.The product property database may store at least one attribute related to an ID of each product and an image of each product, and may be reverse indexed according to the at least one property value.

또한, 상기 데이터베이스 생성부는 각각의 상품의 이미지에 관한 속성 및 각각의 상품의 메타 정보를 이용하여 불필요한 상품 또는 상품의 정보를 제거하여 상기 상품 속성 데이터베이스를 생성할 수 있다.Also, the database generating unit may generate the product attribute database by removing unnecessary goods or goods information by using the attribute of each product image and the meta information of each product.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. Other specific details of the invention are included in the detailed description and drawings.

상기 본 발명의 유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버에 따르면, 사용자가 선택한 상품의 이미지에 관한 속성을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하므로, 텍스트뿐만 아니라 상품의 이미지를 쿼리로 수신하여 사용자가 선택한 상품과 유사한 상품의 정보를 제공할 수 있다.According to the similar product retrieval method and the similar product retrieval server of the present invention, since the similar product is retrieved from the product database using the attribute related to the image of the product selected by the user, not only the text but also the image of the product is received as a query, It is possible to provide information of a product similar to the selected product.

또한, 상기 본 발명의 유사 상품 검색 방법 및 유사 상품 검색 서버에 따르면, 사용자가 선택한 제1 상품과 이에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 사용자의 관심 속성을 추정하고, 추정된 관심 속성을 이용하여 유사 상품을 검색하므로, 사용자의 검색 의도에 적합한 상품의 정보를 빠르게 제공할 수 있다.According to the similar product retrieval method and the similar product retrieval server of the present invention, the attributes of the user's interest are analyzed by analyzing the attributes of the first product selected by the user and the images of the second product selected subsequently, Since the similar goods are searched by using the interest attribute, information of goods suitable for the user's search intention can be quickly provided.

본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood to those of ordinary skill in the art from the following description.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버가 제공되는 환경을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버의 상품 데이터베이스를 생성하기 위한 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 실시예에서 사용자의 관심 속성을 추정하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
1 is a block diagram illustrating an environment in which a similar goods search server according to an embodiment of the present invention is provided.
2 is a block diagram illustrating a configuration of a similar goods search server according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram for explaining a configuration for generating a goods database of the similar goods search server according to an embodiment of the present invention.
4A and 4B are diagrams for explaining estimation of a user's interest property in an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a similar product retrieval method according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention and the manner of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. It will be understood, however, that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but is capable of other various forms of implementation, and that these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. And the present invention is only defined by the scope of the claims.

하나의 구성요소(elements)가 다른 구성요소와 "연결된(connected to)" 또는 "커플링된(coupled to)" 이라고 지칭되는 것은, 다른 구성요소와 직접 연결 또는 커플링된 경우 또는 중간에 다른 구성요소를 개재한 경우를 모두 포함한다. 반면, 하나의 구성요소가 다른 구성요소와 "직접 연결된(directly connected to)" 또는 "직접 커플링된(directly coupled to)"으로 지칭되는 것은 중간에 다른 구성요소를 개재하지 않은 것을 나타낸다.It is to be understood that one element is referred to as being "connected to" or "coupled to" another component, either directly connected or coupled to another component, Element is included. On the other hand, when an element is referred to as being "directly coupled to" or "directly coupled to " another element, it means that it does not intervene in another element.

본 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.Like reference numerals refer to like elements throughout.

본 명세서에서 "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.As used herein, the term " and / or "includes each and every combination of one or more of the mentioned items.

비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소, 모듈 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 구성요소, 모듈 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소, 모듈 또는 섹션들을 다른 구성요소, 모듈 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소, 제1 모듈 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소, 제2 모듈 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.Although the first, second, etc. are used to describe various components, modules and / or sections, it is to be understood that the components, modules and / or sections are not limited by these terms. These terms are only used to distinguish one element, module or section from another element, module or section. Therefore, it goes without saying that the first component, the first module or the first section mentioned below may be a second component, a second module or a second section within the technical spirit of the present invention.

본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.The singular forms herein include plural forms unless the context clearly dictates otherwise.

본 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 모듈 및/또는 섹션 외에 하나 이상의 다른 구성요소, 모듈 및/또는 섹션의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.The terms "comprises" and / or "comprising" as used herein mean the presence or addition of one or more other components, modules and / or sections in addition to the components, modules and / Do not exclude.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms (including technical and scientific terms) used herein may be used in a sense commonly understood by one of ordinary skill in the art. Also, predefined terms are not ideally or excessively interpreted unless explicitly defined otherwise.

이하에서는 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버를 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, a similar goods search server according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 1 to FIG.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버가 제공되는 환경을 설명하기 위한 블록도이다.1 is a block diagram illustrating an environment in which a similar goods search server according to an embodiment of the present invention is provided.

도 1을 참조하면, 사용자 단말기(100), 웹 서버(200), 유사 상품 검색 서버(300)가 네트워크를 통해 서로 연결된다. 사용자 단말기(100), 웹 서버(200), 유사 상품 검색 서버(300)는 서로 데이터 및/또는 정보를 송수신할 수 있다.Referring to FIG. 1, a user terminal 100, a web server 200, and a similar goods search server 300 are connected to each other through a network. The user terminal 100, the web server 200, and the similar goods search server 300 can exchange data and / or information with each other.

네트워크는 근거리 네트워크(Local Area Network; LAN), 도시권 네트워크(Metropolitan Area Network; MAN), 광대역 네트워크(Wide Area Network; WAN) 등과 같은 다양한 크기의 네트워크로 구성될 수 있다. 네트워크는 유선 또는 무선 네트워크로 구성될 수 있다.The network may be composed of networks of various sizes such as a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), and the like. The network may be configured as a wired or wireless network.

사용자 단말기(100)는 데스크톱(desk top), 랩톱(lap top) 등과 같은 개인용 컴퓨터(Personal Computer; PC)일 수 있다. 또는, 사용자 단말기(100)는 스마트폰(smartphone), PDA(Personal Digital Assistant), 태블릿 PC(tablet PC) 등과 같은 휴대용 전자 장치일 수 있다. 사용자 단말기(100)는 프로세서, 입출력 수단, 통신 수단을 포함하는 예시되지 않은 다른 컴퓨팅 장치일 수도 있다.The user terminal 100 may be a personal computer (PC) such as a desk top, a lap top, or the like. Alternatively, the user terminal 100 may be a portable electronic device such as a smartphone, a personal digital assistant (PDA), a tablet PC, or the like. The user terminal 100 may be a non-illustrated other computing device including a processor, input / output means, and communication means.

웹 서버(200)는 쇼핑 사이트 서버일 수 있다. 사용자는 사용자 단말기(100)를 통해 웹 서버(200)가 제공하는 쇼핑 사이트에 접속하고, 쇼핑 사이트에서 보유하고 있는 옷, 신발, 가방 등의 다양한 상품을 검색하여 구매할 수 있다.The Web server 200 may be a shopping site server. A user can access a shopping site provided by the web server 200 through the user terminal 100 and search for and purchase various items such as clothes, shoes, bags, etc., which are held at the shopping site.

쇼핑 사이트 내에서 사용자는 찾고자 하는 상품을 다양한 방식으로 검색할 수 있다. 일 예로 사용자는 검색 키워드를 입력하고, 검색 키워드와 매칭하는 상품의 정보를 검색 결과로 수신할 수 있다. 다른 예로 사용자는 소정의 검색 조건(또는, 항목)을 선택하고, 이와 매칭하는 상품의 정보를 검색 결과로 수신할 수 있다. 그리고, 사용자는 검색 결과 목록에 포함되는 복수의 상품들 중 검색 의도에 적합한 상품을 선별하여 선택할 것이다.Within a shopping site, a user can search for a desired product in various ways. For example, the user may input a search keyword and receive information of a product matching the search keyword as a search result. As another example, the user can select a predetermined search condition (or item), and receive information of a matching product with the search result. Then, the user will select and select a commodity suitable for the search intention among the plurality of commodities included in the search result list.

실시예에 따라, 웹 서버(200)는 쇼핑 외에 카페, 메일, 블로그, 지도, 사전, 뉴스, 증권, 부동산, 영화, 음악, 게시판 등의 다양한 컨텐츠 서비스를 제공하는 포털 사이트 서버일 수도 있다.The web server 200 may be a portal site server that provides a variety of content services such as a café, a mail, a blog, a map, a dictionary, a news, a stock, a real estate, a movie, a music and a bulletin board in addition to shopping.

유사 상품 검색 서버는(300)는 사용자가 선택한 상품의 이미지를 쿼리로 수신하고 쇼핑 사이트에서 보유하고 있는 다른 상품의 이미지와 비교하여 사용자가 선택한 상품과 유사한 상품의 정보를 사용자 단말기(100)에 제공한다.The similar product search server 300 receives an image of a product selected by the user as a query and compares the image with another product image stored in the shopping site to provide information of a product similar to the product selected by the user to the user terminal 100 do.

유사 상품 검색 서버(300)는 유사 상품의 정보를 사용자 단말기(100)에 직접 제공하거나, 유사 상품의 정보를 웹 서버(200)에 제공하고, 사용자 단말기(100)가 웹 서버(200)로부터 유사 상품의 정보를 수신하도록 할 수 있다.The similar product search server 300 may provide the similar product information directly to the user terminal 100 or may provide the similar product information to the web server 200 so that the user terminal 100 may download It is possible to receive the information of the goods.

예를 들어, 웹 서버(200)가 유사 상품의 정보가 포함되도록 검색 결과 목록을 갱신함으로써, 유사 상품의 정보를 사용자 단말기(100)에 제공할 수 있다. 이 경우, 사용자가 검색 결과 목록에 포함되는 상품을 선택할 때마다 검색 결과 목록이 갱신될 수 있다.For example, the web server 200 can update the search result list so as to include information about similar goods, thereby providing information on the similar goods to the user terminal 100. [ In this case, the search result list may be updated each time the user selects a product included in the search result list.

또는, 다른 예를 들어, 웹 서버(200)는 검색 결과 목록과 별개의 유사 상품 목록을 사용자 단말기(100)에 제공할 수 있다. 이 경우, 사용자가 검색 결과 목록에 포함되는 상품을 선택할 때마다 유사 상품 목록이 갱신될 수 있다.Alternatively, for example, the web server 200 may provide the user terminal 100 with a list of similar products different from the search result list. In this case, the similar product list may be updated each time the user selects a product included in the search result list.

유사 상품의 정보는 유사 상품의 이미지, 이름, 설명, 가격, 브랜드명 등의 정보를 포함할 수 있다.The information of the similar product may include information such as an image of the similar product, name, description, price, and brand name.

유사 상품 검색 서버(300)는 사용자가 선택한 상품과의 유사성이 높은 순위에 따라 유사 상품들의 정보를 정렬할 수 있다.The similar product search server 300 can arrange the information of the similar goods according to the order of high similarity with the product selected by the user.

또는, 유사 상품 검색 서버(300)는 소정의 랭킹, 상품 가격, 등록 일시, 상품평 등의 순위에 따라 유사 상품들의 정보를 정렬할 수도 있다.Alternatively, the similar product search server 300 may arrange the information of the similar products according to the ranking of the predetermined ranking, the product price, the date and time of the registration, and the product review.

도 1에서는 하나의 웹 서버(200)만을 도시하였으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니고, 복수의 웹 서버(200)가 사용자 단말기(100), 유사 상품 검색 서버(300)와 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다.1, the present invention is not limited to this, and a plurality of Web servers 200 may be connected to the user terminal 100 and the similar product search server 300 through a network .

도 1에서는 웹 서버(200)와 유사 상품 검색 서버(300)를 별개로 도시하였으나, 실시예에 따라, 웹 서버(200)와 유사 상품 검색 서버(300)가 하나의 서버로 결합되어 제공될 수 있음은 본 기술분야의 통상의 기술자에게 자명할 것이다.Although the web server 200 and the similar goods search server 300 are shown separately in Fig. 1, according to the embodiment, the web server 200 and the similar goods search server 300 may be combined into one server Will be apparent to those of ordinary skill in the art.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.2 is a block diagram illustrating a configuration of a similar goods search server according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버(300)는 유사 상품 검색 엔진(310), 상품 인덱스 데이터베이스(320), 상품 속성 데이터베이스(330)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the similar goods search server 300 according to an embodiment of the present invention includes a similar goods search engine 310, a goods index database 320, and a goods property database 330.

유사 상품 검색 엔진(310)은 상품 인덱스 데이터베이스(320), 상품 속성 데이터베이스(330)를 이용하여 사용자가 선택한 상품과 유사한 상품을 검색할 수 있다.The similar product search engine 310 can search for a product similar to a product selected by the user using the product index database 320 and the product property database 330. [

유사 상품 검색 엔진(310)은 데이터베이스를 이용하여 정보를 검색할 수 있도록 설계된 소프트웨어일 수 있다. 실시예에 따라, 유사 상품 검색 엔진(310)은 소프트웨어와 하드웨어가 결합된 형태일 수도 있다.The similar product search engine 310 may be software designed to retrieve information using a database. According to an embodiment, the similar product search engine 310 may be in the form of a combination of software and hardware.

상품 인덱스 데이터베이스(320)는 사용자에게 소정의 검색 조건(또는, 항목)을 제공하고, 상품 검색 결과 목록 또는 유사 상품 목록 내에서 복수의 상품의 정보를 정렬하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상품 인덱스 데이터베이스(320)는 다음의 표 1에서와 같이 각각의 상품 ID, 카테고리 ID, 상품 이름, 상품 설명, 상품 가격, 데이터베이스에 등록된 일시와 관련된 필드들을 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.The goods index database 320 may include information for providing a predetermined search condition (or item) to the user and for sorting information of a plurality of goods in the goods search result list or the similar goods list. For example, the commodity index database 320 may include fields related to each commodity ID, category ID, commodity name, commodity description, commodity price, and date and time registered in the database as shown in Table 1 below, The invention is not limited thereto.

[표 1][Table 1]

Figure 112014114796782-pat00001
Figure 112014114796782-pat00001

상품 속성 데이터베이스(330)는 상품의 이미지에 관한 속성 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상품 속성 데이터베이스(330)는 다음의 표 2에서와 같이 각각의 상품 ID, 카테고리 ID, 상품의 이미지에 관한 속성과 관련된 필드들을 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.The goods property database 330 may include property information on the image of the goods. For example, the merchandise attribute database 330 may include fields related to each merchandise ID, category ID, and attribute of the merchandise image, as shown in Table 2 below, but the present invention is not limited thereto.

[표 2] [Table 2]

Figure 112014114796782-pat00002
Figure 112014114796782-pat00002

본 발명의 실시예에서, 상품의 카테고리는 패션, 뷰티, 가전, 컴퓨터, 가구, 생활, 건강, 식품, 유아동, 여행, 레저, 자동차 등으로 구별될 수 있다. In the embodiment of the present invention, categories of goods can be distinguished as fashion, beauty, home appliance, computer, furniture, life, health, food, infant, travel, leisure, automobile and the like.

또한, 하나의 상위 카테고리는 복수의 하위 카테고리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 패션의 카테고리는 여성의류, 남성의류, 유니섹스, 스포츠의류, 언더웨어, 신발, 가방, 쥬얼리 등의 하위 카테고리를 포함할 수 있다. 그리고, 여성의류의 카테고리는 자켓, 점퍼, 티셔츠, 조끼, 블라우스, 스커트, 가디건, 바지, 코트, 원피스, 니트 등의 하위 카테고리를 포함할 수 있다.Also, one higher category may include a plurality of lower categories. For example, the category of fashion may include sub-categories such as women's clothing, men's clothing, unisex, sportswear, underwear, shoes, bags, jewelry, and the like. And the category of women's clothing may include sub-categories such as jacket, jumper, t-shirt, vest, blouse, skirt, cardigan, pants, coat,

상품의 이미지에 관한 속성은 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다. 일 예로 여성의류 카테고리에 속하는 상품은 그 이미지에 관하여 스타일, 총기장, 네크라인(neckline), 소매기장, 패턴, 색상 등의 속성을 포함할 수 있다. 다른 예로 가방 카테고리에 속하는 상품은 그 이미지에 관하여 스타일, 장식, 주요소재, 끈길이, 색상 등의 속성을 포함할 수 있다. 즉, 상품의 이미지에 관한 속성은 해당 상품의 이미지를 설명(또는, 묘사)할 수 있는 해당 상품의 특징들에 따라 정의될 수 있다.Attributes related to the image of the goods may be defined differently depending on the category of the goods. As an example, a product belonging to a category of women's clothing may include attributes such as style, total length, neckline, sleeve length, pattern, color, etc. for the image. As another example, a product belonging to a bag category may include attributes such as style, ornament, main material, string, color, etc. for the image. That is, the attribute related to the image of the product can be defined according to the characteristics of the product that can describe (or describe) the image of the product.

상품의 이미지에 관한 각각의 속성은 상기 특징들의 모양이나 상태를 나타내는 속성 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 네크라인 속성은 라운드넥, U넥, V넥, 칼라넥, 차이나넥, 터틀넥, 후드넥 등의 속성 값을 가질 수 있고, 소매기장 속성은 민소매, 캡소매, 반팔, 7부, 긴팔 등의 속성 값을 가질 수 있고, 패턴 속성은 무지, 프린트, 꽃무늬, 스트라이프, 호피, 도트, 캐릭터, 체크 등의 속성 값을 가질 수 있다.Each attribute of an image of a product may have an attribute value indicating the shape or state of the features. For example, a neckline attribute may have attributes such as round neck, U neck, V neck, collar neck, chin neck, turtleneck, hood neck, and sleeves attributes such as sleeveless, cap sleeves, short sleeves, Long-sleeved, and the like, and the pattern attribute can have attribute values such as plain, print, floral, stripe, hop, dot, character, check,

상품의 이미지 간의 유사성을 기초로 하여 유사 상품을 검색하는 경우, 일반적으로 이미지로부터 선, 모양, 텍스처 등의 기하학적 특징(feature)을 추출하는 방법을 이용할 수 있을 것이다. 그러나, 이미지로부터 이 같은 특징을 추출하여 유사 상품을 검색하는 것은 (이미지 자체의 유사성을 고려할 뿐) 상품이 갖는 고유한 속성의 유사성을 무시할 수 있다. 예를 들어, 스타일, 총기장, 네크라인 등의 속성이 서로 다름에도 불구하고, 기하학적 특징이 유사하다는 이유로 비유사한 상품이 유사 상품으로 검색될 수 있다.When retrieving a similar product based on the similarity between images of a product, a method of extracting geometric features such as lines, shapes, and textures from an image may be generally used. However, extracting such features from an image and searching for similar items (ignoring the similarity of the images themselves) can ignore the similarity of the inherent properties of the product. For example, non-similar items may be searched for similar items because their geometric characteristics are similar, although the attributes such as style, total length, and neckline are different.

반면, 본 발명은 상품의 카테고리에 따라 상품의 이미지에 관한 속성을 정의하고, 상품의 이미지에 관한 속성을 이용하여 유사 상품을 검색하므로, 후술하는 바와 같이 사용자의 검색 의도에 적합한 다양한 상품의 정보를 제공할 수 있다.On the other hand, according to the present invention, attributes of an image of a product are defined according to a category of a product, and similar goods are searched using attributes related to an image of a product. Thus, .

한편, 유사한 속성을 갖는 상품들의 정보를 빠르게 검색하기 위하여, 상품 속성 데이터베이스(330)는 속성 값에 따라 역색인화(reverse indexing)될 수 있다.On the other hand, in order to quickly search for information on products having similar attributes, the product property database 330 may be reverse indexed according to attribute values.

유사 상품 검색 엔진(310)은 이미지 속성 획득부(311), 사용자 의도 추정부(312), 상품 검색부(313), 상품 정보 전송부(314)를 포함할 수 있다.The similar product search engine 310 may include an image attribute acquisition unit 311, a user's intention estimation unit 312, a product search unit 313, and a product information transfer unit 314.

이미지 속성 획득부(311)는 사용자가 선택한 복수의 상품의 이미지에 관한 속성을 획득할 수 있다. 이미지 속성 획득부(311)는 사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 복수의 속성을 획득하고, 사용자가 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 복수의 속성을 획득할 수 있다. 이미지 속성 획득부(311)는 사용자가 제2 상품에 후속하여 선택한 제3 상품의 이미지에 관한 복수의 속성을 더 획득할 수도 있다.The image attribute acquisition unit 311 can acquire attributes related to images of a plurality of products selected by the user. The image attribute acquisition unit 311 may acquire a plurality of attributes related to the image of the first product selected by the user and acquire a plurality of attributes relating to the image of the second product selected by the user subsequent to the first product. The image attribute acquiring unit 311 may acquire a plurality of attributes related to the image of the third goods that the user subsequently selects to the second goods.

이미지 속성 획득부(311)는 사용자가 상품 검색 결과 목록에서 선택한 상품의 ID를 웹 서버(200)로부터 수신할 수 있다. 이미지 속성 획득부(311)는 해당 상품의 ID가 상품 속성 데이터베이스(330) 내에 존재하는지 검색할 수 있다. 해당 상품의 ID가 상품 속성 데이터베이스(330) 내에 존재하는 경우, 이미지 속성 획득부(3110)는 해당 상품의 이미지에 관한 속성을 획득할 수 있다.The image attribute acquisition unit 311 may receive the ID of the product selected by the user from the product search result list from the web server 200. [ The image attribute acquisition unit 311 can search the product attribute database 330 to see if the ID of the product exists. If the ID of the product exists in the product attribute database 330, the image attribute obtaining unit 3110 can obtain the attribute related to the image of the product.

이미지 속성 획득부(311)는 획득한 속성 정보를 사용자 의도 추정부(312)에 제공할 수 있다.The image attribute acquisition unit 311 can provide the acquired attribute information to the user's intention estimating unit 312. [

사용자 의도 추정부(312)는 사용자가 선택한 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 사용자의 관심 속성을 추정할 수 있다. 본 명세서에서 “관심 속성”이란 사용자가 검색하고자 하는 상품의 이미지에 관한 복수의 속성 중 다른 속성에 비하여 상대적으로 주의를 더 기울이는 속성을 의미한다.The user's intention estimating unit 312 may estimate attributes of the user's interest by analyzing the attributes of the images of the plurality of goods selected by the user. In the present specification, the term " attribute of interest " refers to an attribute of the user who is more careful than other attributes of the plurality of attributes related to the image of the goods to be searched.

예를 들어, 사용자가 선택한 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들의 분석 결과, 일정 비율 이상의 상품들의 소매기장 속성이 반팔이고, 패턴 속성이 무지 또는 줄무늬이고, 네크라인 속성이 라운드 형태일 수 있다. 또한, 색상 속성이 동일한 색상인 상품들의 비율은 상기 일정 비율보다 작을 수 있다. 이 경우 사용자 의도 추정부(312)는 일정 비율을 기초로 사용자의 관심 속성을 추정할 수 있다. 이에 따라, 사용자 의도 추정부(312)는 소매기장 속성, 패턴 속성, 네크라인 속성을 사용자의 관심 속성으로 추정할 수 있다. 상기 일정 비율은 미리 설정될 수 있으며, 필요에 따라 변경될 수 있다. 실시예에 따라, 사용자의 관심 속성은 복수의 레벨을 가질 수도 있다.For example, as a result of analysis of the attributes related to the images of the plurality of goods selected by the user, the retail attribute of the goods having a certain ratio or more may be short-sleeved, the pattern attribute may be plain or striped, and the neckline attribute may be round. In addition, the proportion of the products having the same color attribute as the color may be smaller than the predetermined ratio. In this case, the user intention estimating unit 312 may estimate the user's interest property based on a certain ratio. Accordingly, the user intention estimating unit 312 can estimate the retail attribute, the pattern attribute, and the neckline attribute as a user's interest attribute. The predetermined ratio may be set in advance and may be changed as needed. According to an embodiment, the user's interest attributes may have a plurality of levels.

또는, (관심 속성 및 비관심 속성으로 구분하지 않고) 상품의 이미지에 관한 복수의 속성들이 서로 다른 등급의 관심 레벨(예를 들어, 제1 내지 제n 관심 레벨, 단 n은 1보다 큰 자연수)을 가질 수도 있다. 사용자가 선택한 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들의 분석 결과, 제1 비율 이상의 상품들의 어느 속성이 동일한 값을 가지면, 상기 속성은 제1 관심 레벨의 속성으로 추정되고, 제1 비율보다 작고 제2 비율 이상의 상품들의 상기 속성이 동일한 값을 가지면, 상기 속성은 제2 관심 레벨의 속성으로 추정될 수 있다. 상술한 예시에서, 색상 속성이 검정으로 동일한 상품들의 비율이 제1 비율보다 작고 제2 비율 이상이면, 색상 속성은 제2 관심 레벨의 속성으로 추정될 수 있을 것이다. 또는, 사용자가 선택한 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들의 분석 결과, 복수의 상품의 색상 속성이 모두 다르다면, 색상 속성은 최하위 관심 레벨의 속성으로 추정될 수도 있다. Alternatively, a plurality of attributes relating to an image of a product (without distinguishing between an attribute of interest and an attribute of interest) have different levels of attention levels (e.g., first through nth attention levels, where n is a natural number greater than 1) . The attribute is estimated as an attribute of the first level of interest and the second rate is less than the first rate and the second rate is less than the second rate, If the attributes of the above products have the same value, then the attribute can be estimated as an attribute of the second interest level. In the above example, if the ratio of the same goods with the color attribute is less than the first rate and is equal to or greater than the second rate, the color attribute may be estimated as an attribute of the second interest level. Alternatively, if the color attributes of the plurality of products are different as a result of analysis of the attributes related to the images of the plurality of goods selected by the user, the color attribute may be estimated as an attribute of the lowest interest level.

또한, 사용자 의도 추정부(312)는 소정의 기간 동안 사용자가 선택한 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석할 수 있다. 소정의 기간은 시간 또는 날짜 단위로 구성될 수 있다.In addition, the user intention estimating unit 312 may analyze attributes of images of a plurality of goods selected by the user for a predetermined period. The predetermined period may be configured in units of time or date.

사용자 의도 추정부(312)는 추정된 사용자의 관심 속성을 상품 검색부(313)에 제공할 수 있다. 그리고, 상품 검색부(313)는 사용자의 관심 속성 값(관심 속성의 속성 값)을 획득할 수 있다.The user intention estimating unit 312 may provide the estimated user attribute of interest to the product retrieving unit 313. [ Then, the goods search unit 313 can acquire a user's interest property value (attribute value of interest property).

상품 검색부(313)는 사용자의 관심 속성과 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스(상품 인덱스 데이터베이스, 상품 속성 데이터베이스)로부터 유사 상품을 검색할 수 있다.The goods search unit 313 can search for similar goods from the goods database (goods index database, goods property database) by using the interest attribute and the interest property value of the user.

일부 실시예에서, 상품 검색부(313)는 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 속성을 이용하여 유사 스코어(score)를 산출하고, 유사 스코어에 따라 유사 상품 여부를 판단할 수 있다. 유사 스코어를 산출하는 과정에서, 상품 검색부(313)는 속성 값이 동일한지에 따라 서로 다른 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 해당 상품의 소매기장 속성 값이 사용자가 선택한 상품의 소매기장 속성 값과 동일한 경우에는 높은 가중치를 부여하고, 서로 다른 경우에는 낮은 가중치를 부여할 수 있다(또는, 가중치를 부여하지 않을 수 있다).In some embodiments, the product retrieval unit 313 may calculate a similar score using the attributes of each product in the product database and determine whether the product is a similar product according to the similar score. In the process of calculating the similar scores, the product search unit 313 may assign different weights according to whether the attribute values are the same. For example, if the value of the retail badge attribute of the product is equal to the value of the retail badge attribute of the product selected by the user, a high weight value can be given, and a low weight value can be given if the value is different .

또한, 유사 스코어를 산출하는 과정에서, 상품 검색부(313)는 동일한 속성 값을 갖는 속성이 관심 속성인지에 따라 서로 다른 가중치를 (추가적으로) 부여할 수 있다. 예를 들어, 소매기장 속성은 사용자의 관심 속성이고, 색상 속성은 사용자의 관심 속성이 아니라고 하자. 이 경우, 해당 상품의 소매기장 속성 값이 사용자가 선택한 상품의 소매기장 속성 값과 동일한 경우에는 높은 가중치를 부여하고, 해당 상품의 색상 속성 값이 사용자가 선택한 상품의 색상 속성 값과 동일한 경우에는 낮은 가중치를 부여할 수 있다. 상품 검색부(313)는 관심 레벨에 따라 서로 다른 가중치를 부여할 수도 있다.In addition, in the process of calculating the similar score, the product search unit 313 may add (or additionally) different weights according to whether the attribute having the same attribute value is the attribute of interest. For example, assume that the retailer attribute is the user's interest attribute, and the color attribute is not the user's interest attribute. In this case, if the value of the retail badge attribute of the product is equal to the value of the retail badge attribute of the product selected by the user, a high weight value is given. If the color attribute value of the product is equal to the color attribute value of the product selected by the user, Weighting can be given. The goods searching unit 313 may assign different weights according to the level of interest.

또는, 상품 검색부(313)는 음의 가중치를 부여할 수도 있다. 상품 검색부(313)는 해당 상품의 어느 속성의 속성 값이 사용자가 선택한 상품의 상기 속성의 속성 값과 다른 경우에는 음의 가중치를 부여할 수 있다. 이외에도, 상품 검색부(313)는 관심 속성의 속성 값이 서로 다른 경우, 또는 일정한 관심 레벨 이상의 속성의 속성 값이 서로 다른 경우에 음의 가중치를 부여할 수 있을 것이다.Alternatively, the product retrieving unit 313 may assign a negative weight. The product search unit 313 may assign a negative weight value when an attribute value of an attribute of the product is different from an attribute value of the attribute of the product selected by the user. In addition, the product search unit 313 may assign negative weights when the attribute values of interest attributes are different from each other, or when the attribute values of attributes having a certain level of interest or higher are different from each other.

다른 실시예에서, 상품 검색부(31)는 유사 스코어를 산출하지 않고, 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 속성 값이 관심 속성 값과 동일한지만을 판단하여 유사 상품 여부를 판단할 수도 있다. 예를 들어, 상품 검색부(313)는 다른 속성 값에 대해서는 고려하지 않고, 소매기장 속성 값이 사용자가 선택한 상품의 소매기장 속성 값과 동일한 상품을 유사 상품으로 검색할 수 있다.In another embodiment, the product retrieval unit 31 may determine whether the similarity product is determined by determining whether the attribute value of the image of each product in the product database is the same as the property of interest, without calculating the similarity score. For example, the merchandise search unit 313 can search for a similar merchandise having the same retail merchandise attribute value as the retail merchandise attribute value of the merchandise selected by the user, without regard to other attribute values.

상품 검색부(313)는 검색된 유사 상품의 ID, 카테고리 ID, 상품 이름, 상품 설명, 상품 가격, 데이터베이스에 등록된 일시 등의 인덱스 정보를 상품 정보 전송부(313)에 제공할 수 있다.The product search unit 313 can provide the product information transfer unit 313 with index information such as the ID of the searched product, the category ID, the product name, the product description, the product price, and the date and time registered in the database.

상품 정보 전송부(314)는 사용자의 단말기(100)에 검색된 유사 상품의 정보를 제공할 수 있다.The goods information transmitting unit 314 can provide the information of the searched goods to the user's terminal 100. [

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버의 상품 데이터베이스를 생성하기 위한 구성을 설명하기 위한 블록도이다.3 is a block diagram for explaining a configuration for generating a goods database of the similar goods search server according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 서버(300)는 상품 데이터베이스를 생성하기 위하여 데이터베이스 생성부(340), 이미지 데이터베이스(350), 쇼핑 메타 데이터베이스(360)를 더 포함한다.3, the similar product search server 300 according to an exemplary embodiment of the present invention further includes a database generation unit 340, an image database 350, and a shopping meta database 360 to generate a product database do.

데이터베이스 생성부(340)는 이미지 데이터베이스(350), 쇼핑 메타 데이터베이스(360)를 이용하여 상품 인덱스 데이터베이스(320), 상품 속성 데이터베이스(330)를 생성할 수 있다.The database generating unit 340 may generate the goods index database 320 and the goods property database 330 using the image database 350 and the shopping meta database 360. [

이미지 데이터베이스(350)는 상품의 이미지 정보(또는, 데이터)를 포함할 수 있다.The image database 350 may include image information (or data) of goods.

쇼핑 메타 데이터베이스(360)는 상품의 쇼핑 메타 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 쇼핑 메타 데이터베이스(360)는 다음의 표 3에서와 같이 각각의 상품 ID, 카테고리 ID, 상품 이름, 상품 설명, 상품 가격, 데이터베이스에 등록된 일시, 상품 정보 제공처, 상품 브랜드명과 관련된 필드들을 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. The shopping meta database 360 may include shopping meta information of goods. For example, as shown in the following Table 3, the shopping meta database 360 stores fields related to each product ID, category ID, product name, product description, product price, date and time registered in the database, But the present invention is not limited thereto.

[표 3][Table 3]

Figure 112014114796782-pat00003
Figure 112014114796782-pat00003

이미지 데이터베이스(350), 쇼핑 메타 데이터베이스(360)는 쇼핑 사이트에 해당 상품을 공급하는 업체 서버로부터 제공되거나, 웹 서버(200)에 의해 제공될 수도 있다.The image database 350 and the shopping meta database 360 may be provided from a vendor server that supplies the merchandise to the shopping site, or may be provided by the web server 200.

데이터베이스 생성부(340)는 쇼핑 메타 데이터베이스(360) 내의 각각의 상품의 쇼핑 메타 정보로부터 각각의 상품의 특징을 추출하고, 각각의 상품의 특징 정보를 상품 인덱스 데이터베이스(320)에 저장할 수 있다. 데이터베이스 생성부(340)는 쇼핑 메타 데이터베이스(360) 내의 각각의 상품의 쇼핑 메타 정보로부터 사용자에게 소정의 검색 조건(또는, 항목)을 제공하거나, 상품의 정보를 정렬하기 위한 정보들을 추출할 수 있다.The database generating unit 340 may extract the characteristics of each product from the shopping meta information of each product in the shopping meta database 360 and store the feature information of each product in the product index database 320. [ The database generating unit 340 may provide a predetermined search condition (or item) to the user from the shopping meta information of each product in the shopping meta database 360 or may extract information for sorting the information of the goods .

데이터베이스 생성부(340)는 각각의 상품의 이미지 및 각각의 상품의 쇼핑 메타 정보로부터 추출된 각각의 상품의 이미지에 관한 속성을 상품 속성 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다.The database generating unit 340 may store the attributes related to the image of each product and the image of each product extracted from the shopping meta information of each product in the product property database 330. [

이를 위해, 데이터베이스 생성부(340)는 상품의 이미지 중 주요 영역들의 특징으로부터 해당 상품의 이미지에 관한 속성을 추출할 수 있다. 데이터베이스 생성부(340)는 본 기술분야에서 잘 알려진 Sobel, Gabor, LBP, HOG, SIFT, SURF 등의 이미지 디스크립터(descriptor)를 이용할 수 있다.To this end, the database generation unit 340 may extract attributes related to the image of the corresponding product from the characteristics of the main regions of the product image. The database generating unit 340 may use image descriptors such as Sobel, Gabor, LBP, HOG, SIFT, and SURF well known in the art.

상품의 이미지 중 주요 영역들은 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다. 일 예로, 여성의류의 카테고리는 상품의 이미지 중 네크라인 영역, 소매 영역, 밑단 영역 등이 주요 영역으로 정의될 수 있을 것이다. 다른 예로, 가방의 카테고리는 장식 영역, 끈 영역 등이 주요 영역으로 정의될 수 있을 것이다.The main areas of the product image may be defined differently depending on the category of the product. For example, a category of a woman's clothing may be defined as a main area such as a neckline area, a retail area, a hem area, and the like in an image of a product. As another example, the category of the bag may be defined as a main area, such as a decorative area, a string area, and the like.

또한, 데이터베이스 생성부(340)는 상품의 메타 정보, 즉 상품 이름 또는 상품 설명으로부터 해당 상품의 이미지에 관한 속성을 추출할 수 있다. 이 경우, 상품 이름 또는 상품 설명에 해당 상품의 이미지를 묘사하는 키워드들이 포함되어야 할 것이다.In addition, the database generating unit 340 can extract the attribute of the product image from the meta information of the product, that is, the product name or the product description. In this case, the product name or the product description should include keywords describing the image of the product.

데이터베이스 생성부(340)는 각각의 상품의 이미지에 관한 속성 및 각각의 상품의 메타 정보를 이용하여 불필요한 상품 또는 상품의 정보를 제거한 상품 속성 데이터베이스를 생성할 수 있다.The database generation unit 340 can generate a product attribute database in which unnecessary goods or information of goods is removed by using the attributes of each product image and the meta information of each product.

도 3에서는 하나의 데이터베이스 생성부(340)만을 도시하였으나, 실시예에 따라, 유사 상품 검색 서버(300)는 각각 상품 인덱스 데이터베이스(320), 상품 속성 데이터베이스(330)를 생성하는 복수의 데이터베이스 생성부를 포함할 수도 있다.3, the similar goods search server 300 includes a plurality of database generators for generating the commodity index database 320 and the commodity attribution database 330, respectively, according to an embodiment of the present invention. .

도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 실시예에서 사용자의 관심 속성을 추정하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 도 4a 내지 도 4b는 소정의 사용자가 쇼핑 사이트에서 선택한 상품을 시간의 흐름에 따라 정렬한 것이다.4A and 4B are diagrams for explaining estimation of a user's interest property in an embodiment of the present invention. FIGS. 4A and 4B illustrate a product selected by a predetermined user on the shopping site according to the flow of time.

도 4a를 참조하면, 사용자가 소매기장 속성이 반팔이고, 패턴 속성이 무지 또는 줄무늬이고, 네크라인 속성이 라운드 형태인 상품을 찾고 있음을 알 수 있다. 반면, 사용자가 색상에 대해서는 무관하게 상품을 찾고 있음도 알 수 있다. 따라서, 소매기장, 패턴, 네크라인 속성을 사용자의 관심 속성으로 추정할 수 있다. 또는, 소매기장, 패턴, 네크라인 속성을 제1 관심 레벨의 속성으로 추정하고, 색상 속성을 제2 관심 레벨의 속성으로 추정할 수 있다.Referring to FIG. 4A, it can be seen that the user is looking for a product having a sleeved short sleeve attribute, a pattern attribute of plain or striped, and a neckline attribute of a round shape. On the other hand, it can be seen that the user is searching for the product irrespective of the color. Therefore, it is possible to estimate the retail badge, the pattern, and the neckline attribute as a user's interest attribute. Alternatively, it is possible to estimate the retail length, the pattern, and the neckline attributes as the attributes of the first level of interest and the color attributes as the attributes of the second level of interest.

도 4b를 참조하면, 사용자가 소매기장 속성이 민소매이고, 색상 속성이 무채색인 상품을 찾고 있음을 알 수 있다. 반면, 사용자가 패턴 속성에 대해서는 중요하지 않게 생각하고 상품을 찾고 있음도 알 수 있다. 따라서, 소매기장, 색상 속성을 사용자의 관심 속성으로 추정할 수 있다. 또는, 소매기장, 색상 속성을 제1 관심 레벨의 속성으로 추정하고, 패턴 속성을 제2 관심 레벨의 속성으로 추정할 수 있다.Referring to FIG. 4B, it can be seen that the user is looking for a sleeved sleeper with a color attribute of achromatic color. On the other hand, it is also possible to know that the user is not interested in the pattern attribute and is looking for the product. Therefore, it is possible to estimate the retail position and the color attribute as the user's interest attributes. Alternatively, the retailer may estimate the color attribute as an attribute of the first interest level, and the pattern attribute as an attribute of the second interest level.

이하에서는 도 5를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 유사 상품 검색 방법을 상세하게 설명하기로 한다. 설명의 편의를 위하여, 도 1 내지 도 4를 참조하여 설명한 유사 상품 검색 서버와 중복되는 내용에 대해서는 생략하기로 한다.Hereinafter, a similar product search method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. For the sake of convenience of description, contents overlapping with the similar goods search server described with reference to Figs. 1 to 4 will be omitted.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a similar product retrieval method according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 방법은, 단계 S410에서, 사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득한다.Referring to FIG. 5, in step S410, the similar product search method according to an embodiment of the present invention acquires at least one attribute related to an image of a first product selected by the user.

이어서, 단계 S420에서, 사용자가 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득한다.Then, in step S420, the user obtains at least one attribute relating to the image of the second product subsequently selected for the first product.

상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다.At least one attribute relating to an image of the goods may be defined differently depending on the category of the goods.

상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상품의 이미지 중 적어도 하나의 주요 영역의 특징으로부터 추출될 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 주요 영역은 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의될 수 있다.At least one attribute relating to an image of a product may be extracted from a feature of at least one major area of the product image. And, at least one main area may be defined differently depending on the category of the goods.

또한, 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상품의 이름 또는 상품의 설명을 포함하는 상품의 메타 정보로부터 추출될 수도 있다.In addition, at least one attribute relating to an image of the goods may be extracted from the meta information of the goods including the name of the goods or the description of the goods.

명확하게 도시하지 않았으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 방법은, 사용자가 제2 상품에 후속하여 선택한 제3 상품의 이미지에 관한 속성을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다. 즉, 사용자가 선택한 둘 이상의 상품의 이미지에 관한 속성들을 획득할 수 있다.Although not explicitly shown, the similar product retrieval method according to an embodiment of the present invention may further include a step of the user obtaining an attribute related to the image of the third product selected subsequently to the second product. That is, the user can acquire attributes relating to images of two or more goods selected by the user.

이어서, 단계 S430에서, 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 사용자의 관심 속성을 추정하고, 관심 속성의 값을 획득한다.Then, in step S430, the attributes of the images of the plurality of goods are analyzed to estimate the user's interest property, and the value of the interest property is obtained.

이어서, 단계 S440에서, 사용자의 관심 속성과 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색한다.Then, in step S440, similar goods are searched from the merchandise database using the user's interest attribute and the interest attribute value.

이 때, 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 이용하여 유사 스코어를 산출하되, 속성 값의 동일 여부, 관심 속성 여부, 관심 레벨 등에 따라 서로 다른 가중치를 부여하여 유사 상품을 검색할 수 있다.At this time, a similar score is calculated using at least one attribute related to an image of each product in the product database, and different weights are given according to the same property, interest property, interest level, can do.

또는, 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성 값이 관심 속성 값과 동일한지 판단하여 유사 상품을 검색할 수도 있다.Alternatively, the similar goods may be searched by judging whether at least one attribute value related to the image of each goods in the goods database is equal to the interest property value.

이어서, 단계 S450에서, 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공한다.Then, in step S450, the information of the searched similar goods is provided to the user's terminal.

명확하게 도시하지 않았으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 상품 검색 방법은, 사전에 각각의 상품의 이미지 및 각각의 상품의 메타 정보로부터 추출된 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하는 상품 속성 데이터베이스(330)를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.Although not explicitly shown, the similar product retrieval method according to an embodiment of the present invention stores at least one attribute related to an image of each product extracted from the image of each product and the meta information of each product in advance The goods attribute database 330 may be created.

그리고, 상품 속성 데이터베이스(330)는 각각의 상품의 아이디 및 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하고, 적어도 하나의 속성 값에 따라 역색인화(reverse indexing)될 수 있다.The product property database 330 stores at least one attribute related to the ID of each product and the image of each product, and can be reverse indexed according to at least one property value.

본 발명의 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는, 프로세서에 의해 실행되는 하드웨어 모듈, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 기록 매체는 프로세서에 연결되며, 상기 프로세서는 기록 매체로부터 정보를 독출할 수 있고 기록 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 기록 매체는 프로세서와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 기록 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 기록 매체는 사용자 단말기 내에 개별 구성 요소로서 상주할 수도 있다.The steps of a method or algorithm described in connection with the embodiments of the invention may be embodied directly in hardware, software modules, or a combination of the two, executed by a processor. The software modules may be stored in any form of computer readable storage medium such as a random access memory (RAM), read-only memory (ROM), EPROM, EEPROM, flash memory, registers, hard disk, removable disk, CD- Or may reside on a recording medium. An exemplary recording medium is coupled to a processor, which is capable of reading information from, and writing information to, the recording medium. Alternatively, the recording medium may be integral with the processor. The processor and the recording medium may reside in an application specific integrated circuit (ASIC). The ASIC may reside within the user terminal. Alternatively, the processor and the recording medium may reside as discrete components in a user terminal.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.While the embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, it is to be understood by those skilled in the art that the present invention may be embodied in other specific forms without departing from the spirit or essential characteristics thereof. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive.

100: 사용자 단말기
200: 웹 서버
300: 유사 상품 검색 서버
310: 유사 상품 검색 엔진
311: 이미지 속성 획득부
312: 사용자 의도 추정부
313: 상품 검색부
314: 상품 정보 전송부
320: 상품 인덱스 데이터베이스
330: 상품 속성 데이터베이스
340: 데이터베이스 생성부
350: 이미지 데이터베이스
360: 쇼핑 메타 데이터베이스
100: User terminal
200: Web server
300: Similar Product Search Server
310: Similar Product Search Engine
311: Image attribute acquisition unit
312: User intention estimating unit
313:
314: goods information transfer unit
320: Product index database
330: Product property database
340:
350: Image database
360: Shopping Metabase

Claims (22)

유사 상품 검색 서버가 수행하는 유사 상품 검색 방법에 있어서,
사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계;
상기 사용자가 상기 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계;
상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 단계;
상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계; 및
상기 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공하는 단계를 포함하며,
상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 이용하여 유사 스코어를 산출하되, 속성 값이 동일한지 또는 동일한 속성 값을 갖는 속성이 관심 속성인지에 따라 서로 다른 가중치를 부여하여 유사 상품을 검색하는, 유사 상품 검색 방법.
A similar product search method performed by a similar product search server,
Obtaining at least one attribute relating to an image of a first product selected by the user;
Obtaining at least one attribute of an image of a second commodity that the user subsequently selects for the first commodity;
Analyzing attributes related to an image of the plurality of goods to estimate the user's interest property and obtaining an interest property value;
Retrieving an analogous product from a product database using the attribute of interest and the property of interest; And
And providing the retrieved similar product information to the user's terminal,
Wherein the step of searching for similar goods from the goods database using the interest property and the property value of interest includes the steps of calculating a similarity score using at least one property related to an image of each product in the goods database, Or a similar product is searched by assigning different weights according to whether an attribute having the same attribute value is an interest attribute.
삭제delete 유사 상품 검색 서버가 수행하는 유사 상품 검색 방법에 있어서,
사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계;
상기 사용자가 상기 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계;
상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 단계;
상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계; 및
상기 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공하는 단계를 포함하며,
상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 단계는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성 값이 상기 관심 속성 값과 동일한지 판단하여 유사 상품을 검색하는, 유사 상품 검색 방법.
A similar product search method performed by a similar product search server,
Obtaining at least one attribute relating to an image of a first product selected by the user;
Obtaining at least one attribute of an image of a second commodity that the user subsequently selects for the first commodity;
Analyzing attributes related to an image of the plurality of goods to estimate the user's interest property and obtaining an interest property value;
Retrieving an analogous product from a product database using the attribute of interest and the property of interest; And
And providing the retrieved similar product information to the user's terminal,
Wherein the step of retrieving the similar goods from the goods database using the interest property and the interest property value comprises the steps of determining whether at least one property value of the image of each product in the goods database is the same as the property of interest, To search for similar goods.
제1항 또는 제3항에 있어서,
상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 단계 전에, 상기 사용자가 상기 제2 상품에 후속하여 선택한 제3 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계를 더 포함하는, 유사 상품 검색 방법.
The method according to claim 1 or 3,
The method of claim 1, further comprising: prior to the step of estimating a user's interest attribute and obtaining an interest property value by analyzing an attribute of the image of the plurality of goods, Further comprising the step of: acquiring the attribute.
제1항 또는 제3항에 있어서,
상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의되는, 유사 상품 검색 방법.
The method according to claim 1 or 3,
Wherein at least one attribute of the image of the product is defined differently according to the category of the product.
제1항 또는 제3항에 있어서,
상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이미지 중 적어도 하나의 주요 영역의 특징으로부터 추출되는, 유사 상품 검색 방법.
The method according to claim 1 or 3,
Wherein at least one attribute relating to an image of the commodity is extracted from a feature of at least one major region of the image of the commodity.
제6항에 있어서,
상기 적어도 하나의 주요 영역은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의되는, 유사 상품 검색 방법.
The method according to claim 6,
Wherein the at least one main area is defined differently according to the category of the goods.
제1항 또는 제3항에 있어서,
상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이름 또는 상기 상품의 설명을 포함하는 상기 상품의 메타 정보로부터 추출되는, 유사 상품 검색 방법.
The method according to claim 1 or 3,
Wherein at least one attribute relating to an image of the goods is extracted from the name of the goods or the meta information of the goods including the description of the goods.
제1항 또는 제3항에 있어서,
상기 사용자가 상기 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 단계 전에, 각각의 상품의 이미지 및 각각의 상품의 메타 정보로부터 추출된 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하는 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 단계를 더 포함하는, 유사 상품 검색 방법.
The method according to claim 1 or 3,
Storing at least one attribute relating to an image of each article and an image of each article extracted from the meta information of each article, prior to the step of the user obtaining at least one attribute relating to the image of the first article Further comprising the step of creating a goods property database.
제9항에 있어서,
상기 상품 속성 데이터베이스는 각각의 상품의 아이디 및 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하고, 상기 적어도 하나의 속성 값에 따라 역색인화(reverse indexing)되는, 유사 상품 검색 방법.
10. The method of claim 9,
Wherein the product property database stores at least one attribute related to an ID of each product and an image of each product and is reverse indexed according to the at least one property value.
제9항에 있어서,
상기 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 단계는, 각각의 상품의 이미지에 관한 속성 및 각각의 상품의 메타 정보를 이용하여 불필요한 상품 또는 상품의 정보를 제거하여 상기 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 단계인, 유사 상품 검색 방법.
10. The method of claim 9,
Wherein the step of generating the goods property database comprises the steps of creating the goods property database by removing unnecessary goods or goods information by using the attributes of each goods and the meta information of each goods, Way.
사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하고, 상기 사용자가 상기 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 이미지 속성 획득부;
상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 사용자 의도 추정부;
상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 상품 검색부; 및
상기 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공하는 상품 정보 전송부를 포함하며,
상기 상품 검색부는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 이용하여 유사 스코어를 산출하되, 속성 값이 동일한지 또는 동일한 속성 값을 갖는 속성이 관심 속성인지에 따라 서로 다른 가중치를 부여하여 유사 상품을 검색하는, 유사 상품 검색 서버.
An image attribute acquiring unit acquiring at least one attribute relating to an image of a first product selected by a user and acquiring at least one attribute relating to an image of a second product selected by the user subsequent to the first product;
A user intention estimating unit for estimating an interest property of the user by analyzing attributes related to images of the plurality of goods and obtaining an interest property value;
A product retrieval unit for retrieving a similar product from a product database using the interest property and the property value of interest; And
And a merchandise information transmitter for providing the searched terminal with information about the similar merchandise,
The product retrieval unit may calculate a similar score using at least one attribute related to an image of each product in the product database, and determine whether the attribute having the same attribute value or the attribute having the same attribute value has a different weight value To search for similar goods.
삭제delete 사용자가 선택한 제1 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하고, 상기 사용자가 상기 제1 상품에 후속하여 선택한 제2 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 획득하는 이미지 속성 획득부;
상기 복수의 상품의 이미지에 관한 속성들을 분석하여 상기 사용자의 관심 속성을 추정하고 관심 속성 값을 획득하는 사용자 의도 추정부;
상기 관심 속성과 상기 관심 속성 값을 이용하여 상품 데이터베이스로부터 유사 상품을 검색하는 상품 검색부; 및
상기 사용자의 단말기에 상기 검색된 유사 상품의 정보를 제공하는 상품 정보 전송부를 포함하며,
상기 상품 검색부는, 상기 상품 데이터베이스 내의 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성 값이 상기 관심 속성 값과 동일한지 판단하여 유사 상품을 검색하는, 유사 상품 검색 서버.
An image attribute acquiring unit acquiring at least one attribute relating to an image of a first product selected by a user and acquiring at least one attribute relating to an image of a second product selected by the user subsequent to the first product;
A user intention estimating unit for estimating an interest property of the user by analyzing attributes related to images of the plurality of goods and obtaining an interest property value;
A product retrieval unit for retrieving a similar product from a product database using the interest property and the property value of interest; And
And a merchandise information transmitter for providing the searched terminal with information about the similar merchandise,
Wherein the goods search unit searches for similar goods by determining whether at least one attribute value related to an image of each of the goods in the goods database is equal to the interest property value.
제12항 또는 제14항에 있어서,
상기 이미지 속성 획득부는 상기 사용자가 상기 제2 상품에 후속하여 선택한 제3 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 더 획득하는, 유사 상품 검색 서버.
15. The method according to claim 12 or 14,
Wherein the image attribute obtaining unit obtains at least one attribute related to an image of a third article that the user subsequently selects for the second article.
제12항 또는 제14항에 있어서,
상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의되는, 유사 상품 검색 서버.
15. The method according to claim 12 or 14,
Wherein at least one attribute of the image of the goods is defined differently according to the category of the goods.
제12항 또는 제14항에 있어서,
상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이미지 중 적어도 하나의 주요 영역의 특징으로부터 추출되는, 유사 상품 검색 서버.
15. The method according to claim 12 or 14,
Wherein at least one attribute relating to an image of the product is extracted from a feature of at least one major area of the image of the product.
제17항에 있어서,
상기 적어도 하나의 주요 영역은 상기 상품의 카테고리에 따라 서로 다르게 정의되는, 유사 상품 검색 서버.
18. The method of claim 17,
Wherein the at least one main area is defined differently according to the category of the goods.
제12항 또는 제14항에 있어서,
상기 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성은 상기 상품의 이름 또는 상기 상품의 설명을 포함하는 상기 상품의 메타 정보로부터 추출되는, 유사 상품 검색 서버.
15. The method according to claim 12 or 14,
Wherein at least one attribute relating to an image of the goods is extracted from the name of the goods or the meta information of the goods including the description of the goods.
제12항 또는 제14항에 있어서,
각각의 상품의 이미지 및 각각의 상품의 메타 정보로부터 추출된 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하는 상품 속성 데이터베이스를 생성하는 데이터베이스 생성부를 더 포함하는, 유사 상품 검색 서버.
15. The method according to claim 12 or 14,
Further comprising a database creating unit for creating a product property database that stores at least one attribute related to an image of each product and an image of each product extracted from the meta information of each product.
제20항에 있어서,
상기 상품 속성 데이터베이스는 각각의 상품의 아이디 및 각각의 상품의 이미지에 관한 적어도 하나의 속성을 저장하고, 상기 적어도 하나의 속성 값에 따라 역색인화(reverse indexing)되는, 유사 상품 검색 서버.
21. The method of claim 20,
Wherein the product property database stores at least one attribute related to an ID of each product and an image of each product and is reverse indexed according to the at least one property value.
제20항에 있어서,
상기 데이터베이스 생성부는 각각의 상품의 이미지에 관한 속성 및 각각의 상품의 메타 정보를 이용하여 불필요한 상품 또는 상품의 정보를 제거하여 상기 상품 속성 데이터베이스를 생성하는, 유사 상품 검색 서버.
21. The method of claim 20,
Wherein the database generation unit generates the product property database by removing unnecessary goods or goods information by using the attributes of each product image and the meta information of each product.
KR1020140166776A 2014-11-26 2014-11-26 Method and server for searching similar goods KR101639657B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140166776A KR101639657B1 (en) 2014-11-26 2014-11-26 Method and server for searching similar goods

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140166776A KR101639657B1 (en) 2014-11-26 2014-11-26 Method and server for searching similar goods

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20160064259A KR20160064259A (en) 2016-06-08
KR101639657B1 true KR101639657B1 (en) 2016-07-18

Family

ID=56193297

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140166776A KR101639657B1 (en) 2014-11-26 2014-11-26 Method and server for searching similar goods

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101639657B1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200103195A (en) 2019-02-18 2020-09-02 서형배 System and method for providing product information by real-time product recognition in image using artificial intelligence
KR20230175020A (en) 2022-06-22 2023-12-29 옴니어스 주식회사 Method, system and non-transitory computer-readable recording medium for searching similar products using a multi task learning model

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102153409B1 (en) * 2018-07-17 2020-09-08 주식회사 비주얼 Method and electric apparatus for ordering jewelry product
KR20200017306A (en) * 2018-08-08 2020-02-18 삼성전자주식회사 An electronic device for providing information on an item based on a category of the item
KR102153410B1 (en) * 2018-08-22 2020-09-08 주식회사 비주얼 Method and electric apparatus for recommending jewelry product
KR102221122B1 (en) * 2019-01-28 2021-02-25 네이버 주식회사 Image search apparatus and method
CN111815392A (en) * 2020-05-13 2020-10-23 政采云有限公司 Commodity grouping method, commodity grouping terminal device and commodity grouping system
KR102456323B1 (en) * 2020-06-10 2022-10-20 (주)커넥트온 Method for providing advertisement service to prevent exposure of competitive advertisement and system therefore
US11294971B1 (en) * 2021-01-25 2022-04-05 Coupang Corp. Systems and methods for modeling item similarity using converted image information
KR102565212B1 (en) * 2022-02-04 2023-08-08 이승재 Competitive advertising system using artificial intelligence

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101017016B1 (en) 2008-10-22 2011-02-23 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사 Method, system and computer-readable recording medium for providing information on goods based on image matching
KR20100050110A (en) * 2008-11-05 2010-05-13 에스케이커뮤니케이션즈 주식회사 Method, terminal, server and system for searching images
KR20100092852A (en) * 2009-02-13 2010-08-23 주식회사 시프트더블유 System for recommending goods based on preference, and method thereof

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200103195A (en) 2019-02-18 2020-09-02 서형배 System and method for providing product information by real-time product recognition in image using artificial intelligence
KR20230175020A (en) 2022-06-22 2023-12-29 옴니어스 주식회사 Method, system and non-transitory computer-readable recording medium for searching similar products using a multi task learning model

Also Published As

Publication number Publication date
KR20160064259A (en) 2016-06-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101639657B1 (en) Method and server for searching similar goods
US10747826B2 (en) Interactive clothes searching in online stores
JP7196885B2 (en) Search system, search method, and program
KR102244561B1 (en) Image feature data extraction and use
US20130080426A1 (en) System and methods of integrating visual features and textual features for image searching
US11062379B2 (en) Automatic fashion outfit composition and recommendation system and method
KR20200045668A (en) Method, apparatus and computer program for style recommendation
CN107679960A (en) A kind of recommendation method of the customized clothing based on image of clothing and label text bimodal content analysis
JP2009199561A (en) Coordination information generating and providing system, coordination information generating system, coordination information generating and providing method, coordination information generating method, and program
JP2017220019A (en) Image search device, method and program
Lasserre et al. Studio2shop: from studio photo shoots to fashion articles
US20230022712A1 (en) Method, apparatus, and computer program for recommending fashion product
Lodkaew et al. Fashion finder: A system for locating online stores on instagram from product images
KR102062248B1 (en) Method for advertising releated commercial image by analyzing online news article image
JP2016218578A (en) Image search device, image search system, image search method and image search program
US20220100792A1 (en) Method, device, and program for retrieving image data by using deep learning algorithm
JP6356774B2 (en) Selection device, selection method, and selection program
Lee et al. Style Recommendation for Fashion Items using Heterogeneous Information Network.
CN113034237A (en) Dress suit recommendation system and method
KR102307095B1 (en) The Automatic Recommendation System and Method of the Fashion Coordination
JP2010182051A (en) Coordinate proposal system
Nayak et al. Fine-grained Fashion Clothing Image Classification and Recommendation
WO2021218973A1 (en) System and method for fashion style recommendation
Zhoua et al. This is the Pre-Published Version.
JP2001216323A (en) Product database system and product manufacturing method

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190329

Year of fee payment: 6