KR102450004B1 - 클러스터링 기반의 온라인 통합 수리 플랫폼 제공 방법 및 장치 - Google Patents

클러스터링 기반의 온라인 통합 수리 플랫폼 제공 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

온라인 통합 수리 플랫폼에서 사용자에게 적합한 수리 업체를 제공하는 방법 및 장치가 개시된다. 온라인 통합 수리 플랫폼에서 사용자에게 적합한 수리 업체를 제공하는 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 동작은, 사용자 단말로부터 목표 사용자에 대한 정보, 목표 수리 대상 유형 및 목표 사용자의 위치정보를 획득하는 단계; 및 복수의 사용자들에 대한 정보와 수리 이력에 기초하여 상기 수리 이력에 의해 지시되는 수리 업체들을 복수의 수리 대상 유형 클러스터들로 클러스터링(clustering)하여 미리 획득된 복수의 수리 유형 대상 클러스터들 중 상기 목표 사용자에 대한 정보 및 상기 목표 수리 대상 유형에 기초하여 수리 대상 유형 클러스터를 선정하고, 선정된 상기 수리 대상 유형 클러스터에 포함된 복수의 수리 업체들에 대한 정보를 확인하고, 확인된 복수의 수리 업체들 중 상기 목표 사용자의 위치 정보에 기초하여 수리 업체를 선택하고, 선택된 수리 업체를 포함하는 수리 업체 추천 정보를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

클러스터링 기반의 온라인 통합 수리 플랫폼 제공 방법 및 장치 {METHOD AND DEVICE FOR PROVIDING INTEGRATED ONLINE REPAIR PLATFORM BASED ON CLUSTERING}
본 발명은 사용자에게 수리 업체를 제공하는 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 온라인 통합 수리 플랫폼에서 사용자에게 적합한 수리 업체를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
오늘날 O2O(Online to Offline) 비즈니스는 모든 산업분야에서 성장하고 있다. 각 분야의 상품과 서비스가 글로벌화 되어가고, 공급과 수요가 다양해지면서 O2O 플랫폼을 통해 공급자와 수요자가 편리하게 구매 또는 공급이 가능하기 때문이다.
이는 수리 서비스를 제공하는 분야에서도 마찬가지이다. 수리 서비스를 제공받고 자하는 수요자에게는, 자신에게 적합한 수리 서비스를 제공받기 위해서 인터넷 사이트를 검색하거나 수소문을 하는, 인적 비용이 발생하는 문제점이 존재하였다.
물론 특정 제품에 대한 수리 서비스를 제공하는 플랫폼은 이미 존재하나, 특정 제품뿐만 아니라 모든 수리 대상이 되는 제품(심지어는 사람/반려동물 포함)에 대한 플랫폼은 존재하지 않는 실정이다.
한국등록특허 제10-2285861호(공개일자: 2021.01.19.)
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 온라인 통합 수리 플랫폼에서 사용자에게 적합한 수리 업체를 제공하는 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, 온라인 통합 수리 플랫폼에서 사용자에게 적합한 수리 업체를 제공하는 장치를 제공한다.
온라인 통합 수리 플랫폼에서 사용자에게 적합한 수리 업체를 제공하는 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함한다.
상기 적어도 하나의 동작은, 사용자 단말로부터 목표 사용자에 대한 정보, 목표 수리 대상 유형 및 목표 사용자의 위치정보를 획득하는 단계; 및 복수의 사용자들에 대한 정보와 수리 이력에 기초하여 상기 수리 이력에 의해 지시되는 수리 업체들을 복수의 수리 대상 유형 클러스터들로 클러스터링(clustering)하여 미리 획득된 복수의 수리 유형 대상 클러스터들 중 상기 목표 사용자에 대한 정보 및 상기 목표 수리 대상 유형에 기초하여 수리 대상 유형 클러스터를 선정하고, 선정된 상기 수리 대상 유형 클러스터에 포함된 복수의 수리 업체들에 대한 정보를 확인하고, 확인된 복수의 수리 업체들 중 상기 목표 사용자의 위치 정보에 기초하여 수리 업체를 선택하고, 선택된 수리 업체를 포함하는 수리 업체 추천 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 적어도 하나의 동작은, 외부 서버로부터 복수의 사용자에 대한 정보 및 수리 이력을 획득하는 단계; 상기 복수의 사용자들에 대한 정보에 기초하여 상기 사용자들을 복수의 사용자 클러스터들로 클러스터링(clustering)하는 단계; 및 상기 사용자 클러스터들 각각마다, 상기 사용자 클러스터들에 속하는 사용자에 대한 수리 이력에 의해 지시되는 수리 업체들을 복수의 수리 대상 유형 클러스터들로 클러스터링(clustering)하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 수리 업체 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 복수의 사용자 클러스터들 중 상기 목표 사용자에 대한 정보에 매칭되는 사용자 클러스터를 선정하는 단계; 선정된 사용자 클러스터에 대응하는 복수의 수리 대상 유형 클러스터들 중 상기 목표 수리 대상 유형에 매칭되는 수리 대상 유형 클러스터를 선정하는 단계; 및 선정된 상기 수리 대상 유형 클러스터에 포함된 복수의 수리 업체들에 대한 정보를 확인하고, 확인된 복수의 수리 업체들 중 상기 목표 사용자의 위치 정보에 기초하여 수리 업체를 선택하고, 선택된 수리 업체를 포함하는 수리 업체 추천 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 목표 사용자에 대한 정보에 매칭되는 사용자 클러스터를 선정하는 단계는, 상기 목표 사용자에 대한 정보를 상기 정보에 포함된 각각의 항목에 대한 특성을 나타내는 벡터로 변환하고, 변환된 벡터와 상기 복수의 사용자 클러스터들의 중심점들과의 거리를 각각 산출하고, 산출된 거리 중 최소의 거리에 해당하는 사용자 클러스터의 중심점에 대응하는 사용자 클러스터를 상기 목표 사용자와 매칭하고, 매칭된 사용자 클러스터를 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 수리 업체 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 복수의 수리 대상 유형 클러스터들 중 목표 수리 대상 유형과 매칭되지 않는 수리 대상 유형 클러스터들을 선정하고, 상기 수리 대상 유형 클러스터 각각에 속하는 데이터의 수에 따라 상기 수리 대상 유형 클러스터들 각각의 스코어를 산출하고, 상기 스코어가 미리 설정된 값 이상인 수리 대상 유형 클러스터를 선정하고, 선정된 상기 수리 대상 유형 클러스터의 수리 대상 유형을 수리 업체 추천 정보에 포함시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자에 대한 정보는 나이, 성별, 직업, 취미, 결혼여부, 자녀유무, 차량 보유 여부, 장애 유무, 학력, 특기, 어학능력, 애완동물 유무, 자격증 취득 사항, 장래 희망사항, 키, 몸무게, 시력 및 해외여행 경험 유무 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 수리 이력은 수리 업체, 수리 대상 유형, 서비스 제공 지역, 서비스 제공 일자, 동일 수리 서비스 구매 횟수 및 수리 내용 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 복수의 사용자들에 대한 정보에 기초하여 상기 사용자들을 복수의 사용자 클러스터들로 클러스터링(clustering)하는 단계는, 상기 복수의 사용자들에 대한 정보에 포함된 각각의 사용자에 대한 정보를 각각의 항목에 대한 특성을 나타내는 사용자 벡터로 변환하고, 전체 N(N은 1 이상의 자연수로서 사용자의 수와 동일할 수 있음)개의 사용자 벡터들 중 클러스터의 중심점으로 선정할 미리 설정된 k개(k는 2 이상의 자연수)의 사용자 벡터들을 임의로 선택하고(단계 (1)), 선택된 k개의 사용자 벡터들 각각에 의해 포인팅되는 좌표들을 k개의 클러스터 중심점들로 설정하고, 전체 N개의 사용자 벡터들 각각과 상기 중심점들 사이의 중복도 계수를 산출하고, 산출된 k개의 중복도 계수들에 기초하여 사용자 벡터들 각각을 k개의 클러스터들 중 하나에 할당하고(단계 (2)), k개의 클러스터들 각각에 할당된 사용자 벡터들을 이용하여 k개의 클러스터들 각각에서 클러스터 중심점들을 재설정하고(단계 (3)), 단계 (3)에서 설정되는 클러스터 중심점이 기존의 클러스터 중심점과 달라지지 않을 때까지 단계 (2) 및 단계 (3)을 반복함으로써 사용자 벡터들을 k개의 클러스터들 각각에 재할당하고(단계 (4)), 반복 결과에 기초하여 최종 사용자 클러스터를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 중복도 계수는 벡터와 상기 중심점들 사이의 거리에 기반하여 결정되고, 상기 거리가 가까울수록 중복도 계수는 높아지도록 설정될 수 있다.
상기 중복도 계수는 하기의 수학식에 기초하여 결정될 수 있다.
Figure 112021093592263-pat00001
여기서, A는 사용자 벡터를 의미하고, B는 중심점을 포인팅하는 벡터이고, Euc는 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 연산하는 함수이고, 중복도 계수는 사용자 벡터와 중심점을 포인팅하는 벡터 사이의 내적을 사용자 벡터와 중심점을 포인팅하는 벡터 사이의 유클리디안 거리로 나눈 값으로 정의될 수 있다.
상기 목표 사용자의 위치 정보에 기초하여 수리 업체를 선정하는 단계는, 상기 추출된 수리 대상 유형 클러스터에 포함된 수리 업체의 위치와 목표 사용자의 위치의 차이의 크기에 따라 스코어를 산출하고, 상기 스코어를 이용하여 상기 수리 업체에 우선순위를 부여하고, 상기 우선순위가 가장 높은 수리 업체를 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 스코어는 하기의 수학식에 의하여 결정될 수 있다.
Figure 112021093592263-pat00002
여기서, Scorex는 수리업체 x에 대한 스코어를 의미하고, Ns,x는 선정된 수리 대상 유형 클러스터에 포함된 x 수리 업체를 지시하는 데이터의 개수,
Figure 112021093592263-pat00003
는 선정된 수리 대상 유형 클러스터에 포함된 수리 업체를 지시하는 데이터의 총 개수, Px는 수리 업체 x의 서비스 제공 가격의 평균을 의미하고, Lx는 사용자 단말과 수리 업체의 직선 거리를 의미할 수 있다. k1, k2, 및 k3는 각 항에 대한 가중치를 의미할 수 있다.
상기 목표 사용자의 위치 정보에 기초하여 수리 업체를 선정하는 단계는, 상기 목표 사용자에게 추천된 수리업체의 수리 후기 정보를 획득하고, 상기 획득된 수리 후기 정보에 포함된 사용자의 평점이 미리 설정된 값 미만인 경우, 상기 수리 업체의 스코어를 산출시에 일정값을 차감시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 목표 사용자의 위치 정보에 기초하여 수리 업체를 선정하는 단계는, 상기 목표 사용자에게 추천된 수리업체의 재방문횟수를 획득하고, 상기 획득된 재방문횟수가 미리 설정된 값 이상인 경우, 상기 수리 업체의 스코어를 산출 시에 일정값을 가감시키는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은 온라인 통합 수리 플랫폼에서 사용자에게 적합한 수리 업체를 제공하는 효과를 기대할 수 있다.
또한 본 발명은 사용자 정보를 기반으로 미리 등록된 사용자 풀(pool)의 클러스터링을 수행함으로써 가장 유사한 사용자를 선정하고, 선정된 사용자가 과거 수리 서비스를 제공받았던 수리 업체를 사용자의 위치 정보에 기반하여 제공함으로써 사용자와 적합한 수리 업체를 사용자의 위치를 고려하여 제공하는 효과가 있다.
실시예들로부터 얻을 수 있는 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 상세한 설명을 기반으로 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다.
실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 통합 수리 플랫폼에서 사용자에게 적합한 수리 업체를 제공하는 방법 및 장치에 대한 개요도이다.
도 2는 도 1에 따른 추천 서버의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 사용자에 대한 정보와 수리 이력에 대한 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 4는 사용자 클러스터 획득부 및 수리 대상 유형 클러스터 획득부가 클러스터링을 수행하는 개념도를 나타낸 도면이다.
도 5는 수리 대상 유형 클러스터 획득부가 수리 대상 유형 클러스터를 생성하는 개념도를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 서버의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어"있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 통합 수리 플랫폼에서 사용자에게 적합한 수리 업체를 제공하는 방법 및 장치에 대한 개요도이다.
도 1을 참조하면, 온라인 통합 수리 플랫폼에서 사용자에게 적합한 수리 업체를 제공하는 방법은 추천 서버(100, 온라인 통합 수리 플랫폼에서 사용자에게 적합한 수리 업체를 제공하는 장치와 혼용하여 지칭될 수 있음)는, 외부 서버(200), 및 사용자 단말(300)를 이용하여 수행될 수 있다. 이때, 추천 서버(100), 외부 서버(200), 및 사용자 단말(300)을 추천 시스템으로 지칭할 수도 있다.
외부 서버(200)는, 추천 서버(100)가 클러스터를 획득하기 위한 데이터가 저장된 서버로서, 클러스터를 획득하기 위한 데이터를 추천 서버(100)에게 전송할 수 있다. 예를 들어, 외부 서버(200)는 온라인 통합 수리 플랫폼을 운영하는 서버일 수 있으며, 외부 서버(200)는 사용자에게 온라인 통합 수리 플랫폼 서비스를 제공하면서 축적된 복수의 사용자에 대한 정보 및 수리 이력에 대한 데이터가 저장될 수 있다. 이때, 온라인 통합 수리 플랫폼은 수리가 필요한 제품뿐만 아니라, 수리 개념을 확장하여 치유할 수 있는 사람 및/또는 반려 동물에 대한 수리 서비스를 제공하는 플랫폼일 수 있다. 즉, 온라인 통합 수리 플랫폼은 고치거나 고칠 수 있는, 치유할 수 있는 세상의 모든 것을 취급할 수 있다.
사용자 단말(300)은, 추천 서버(100)로부터 추천 수리 업체를 제공받을 수 있다. 자세하게는, 사용자 단말(300)은, 추천 서버(100)에게 수리 업체를 추천받고 싶은 사용자(이하, 목표 사용자로 지칭될 수 있음)에 대한 정보, 수리하고자 하는 목표 수리 대상 유형 및 위치정보를 입력하고, 추천 서버(100)로부터 추천된 수리 업체를 제공받을 수 있다. 이때, 추천 서버(100)는 미리 획득된 클러스터에 기반하여 사용자와 유사한 사용자가 이용했던 수리 업체를 목표 사용자에게 추천할 수 있다. 추천 서버(100)가 수리 업체를 추천하는 방법에 대해서는 이하 다른 도면에서 자세히 설명하도록 한다.
사용자 단말(300)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
추천 서버(100)는, 수리 업체를 추천받고 싶은 사용자 단말(300)로부터 목표 사용자에 대한 정보, 목표 수리 대상 유형 및 목표 사용자의 위치정보를 획득하고, 복수의 사용자에 대한 정보와 수리 이력에 기초하여 미리 획득된 클러스터에서 목표 사용자 신상 정보, 목표 수리 대상 유형 및 목표 사용자의 위치정보에 기초하여 수리 업체를 선정하고, 선정된 수리 업체를 사용자 단말(300)에게 제공할 수 있다. 이때, 추천 서버(100)는, 이때, 상술한 온라인 통합 수리 플랫폼을 운영하는 서버일 수 있다. 또한, 추천 서버(100)는 중앙 서버, 관리 서버, 클라우드 서버, 웹서버, 클라이언트 서버 등의 형태로 구현될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 추천 서버(100)는, 외부 서버(300)로부터 복수의 사용자에 대한 정보 및 수리 이력을 획득하고, 상기 복수의 사용자들에 대한 정보에 기초하여 상기 사용자들을 복수의 사용자 클러스터들로 클러스터링(clustering)하고, 상기 사용자 클러스터들 각각마다, 상기 사용자 클러스터들에 속하는 사용자에 대한 수리 이력에 의해 지시되는 수리 업체들을 복수의 수리 대상 유형 클로스터들로 클러스터링(clustering)함으로써 수리 업체를 추천하기 위해 사용자에 대한 정보 및 수리 이력에 대해 클러스터링을 미리 수행할 수 있다. 또한, 추천 서버(100)는, 미리 클러스터링한 복수의 사용자 클러스터와 목표 사용자에 대한 정보를 매칭하고, 매칭된 사용자 클러스터에 대응하는 복수의 수리 대상 유형 클러스터와 목표 수리 대상 유형을 매칭하여 수리 업체를 추천함으로써, 목표 사용자에 대한 정보와 유사한 정보를 가진 사용자가 이용했던 수리 업체를 목표 사용자에게 추천할 수 있다.
따라서, 클러스터링을 통해, 사용자에게 적합한 수리 업체를 제공할 수 있기 때문에, 사용자가 수리 업체를 찾아야하는 비용을 절감하면서도 사용자에게 적합한 수리 업체를 추천해줄 수 있다.
도 2는 도 1에 따른 추천 서버의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 추천 서버(100)는, 정보 관리부(101), 클러스터 획득부(102), 수리 업체 추천부(103)를 포함할 수 있다.
정보 관리부(101)는, 추천 서버(100)에서 사용될 정보를 획득하는 기능을 수행한다. 정보 관리부(101)는 외부 서버(300)로부터 복수의 사용자에 대한 신상정보 및 수리 이력을 획득할 수 있다. 또한, 정보 관리부(101)는 사용자 단말로부터 목표 사용자에 대한 신상정보 및 목표 수리 대상 유형 및 목표 사용자의 위치정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 사용자에 대한 정보는 상기 사용자를 다른 사용자와 구분하기 위해, 상기 사용자의 특성을 나타내는 정보로서, 나이, 성별, 직업, 취미, 결혼여부, 자녀유무, 차량 보유 여부, 장애 유무, 학력, 특기, 어학능력, 애완동물 유무, 자격증 취득 사항, 장래 희망사항, 키, 몸무게, 시력, 해외여행 경험 유무 등 다양한 정보가 포함될 수 있다.
또한, 수리 이력은 사용자 별 과거 특정 업체나 특정인으로부터 수리(치료를 포함하는 개념) 서비스를 제공받았던 모든 내역에 대한 정보로서, 각각의 사용자에 대한 정보에 대응하여 매핑될 수 있는 정보일 수 있으며, 사용자가 이용했던 수리 업체(또는 수리 서비스를 제공한 자연인, 즉 특정 수리 분야에 대한 장인)에 대한 정보, 수리 대상 유형, 서비스 제공 지역, 서비스 제공 일자, 동일 수리 서비스 구매 횟수, 수리 내용 등의 다양한 기준에 근거하여 복수의 카테고리로 분류된 정보일 수 있다.
도 3은 사용자에 대한 정보와 수리 이력에 대한 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 사용자에 대한 정보는 사용자 별로 성별, 나이, 결혼여부, 차량 보유 여부, 해외 여행 경험 유무의 항목에 대한 정보가 나타나 있다. 또한, 수리 이력은 수리 수리 대상 유형, 수리업체주소, 가격의 항목에 대한 정보가 나타나 있다. 이때, 수리 이력은 사용자 별로 상기 사용자 수리 이력을 의미한다. 즉, 수리 이력은 일 사용자가 과거 제공받았던 수리 서비스의 모든 내역에 관한 정보이다. 각 사용자별로 대응되는 수리 이력이 있으며, 도 3에서, 수리 이력은 사용자 2에 대한 수리 이력을 나타냄을 알 수 있다.
클러스터 획득부(102)는 정보 관리부(101)가 획득한 정보에 대하여 클러스터링하여 클러스터를 획득하는 기능을 수행한다. 클러스터 획득부(102)는 기능에 따라서 사용자 클러스터 획득부(102a)와 수리 대상 유형 클러스터 획득부(102b)를 포함할 수 있다.
도 4는 사용자 클러스터 획득부 및 수리 대상 유형 클러스터 획득부가 클러스터링을 수행하는 개념도를 나타낸 도면이다.
사용자 클러스터 획득부(102a)는 복수의 사용자에 대한 정보에 기초하여 복수의 사용자 클러스터를 획득할 수 있다. 수리 대상 유형 클라스터 획득부(102b)는 상기 각 사용자 클러스터에 속하는 사용자의 수리 이력에 의해 지시되는 수리 업체들을 클러스터링(clustering)하여 복수의 수리 대상 유형 클러스터를 획득할 수 있다.
예를 들어, 도 4를 참조하면, 사용자 클러스터 획득부(102a)는 사용자에 대한 정보를 클러스터링(clustering)하여 사용자 A 클러스터, 사용자 B 클러스터를 획득할 수 있고, 수리 대상 유형 클러스터 획득부(102b)는 사용자 A 클러스터에 속하는 모든 사용자의 수리 이력에 의해 지시되는 수리 업체들을 복수의 수리 대상 유형 클러스터들로 클러스터링(clustering)하여 복수의 수리 대상 유형 클러스터를 획득할 수 있다.
관련하여, 클러스터 획득부(102)는 K-means Clustering 알고리즘을 응용하여 사용자에 대한 정보 및 수리 이력에 대하여 클러스터링을 수행할 수 있다.
먼저, 사용자 클러스터 획득부(102a)는 복수의 사용자에 대한 정보에 포함된 각각의 사용자에 대한 정보를 각각의 항목에 대한 특성을 나타내는 사용자 벡터로 변환한다. 특성이 숫자로 나타난 항목의 경우, 해당 항목에 대한 벡터의 성분 값은 특성을 나타내는 숫자 그대로 변환되고, 특성이 숫자로 나타낼 수 없는 항목의 경우, 해당 항목에 대한 벡터의 성분 값은 특정 항목의 특성에 따라 미리 설정된 숫자로 변환된다. 예를 들어, 도 2의 사용자 1에 대한 정보는 벡터 (1, 23, 0, 0 ,1 ??)으로 변환될 수 있다. 성별, 결혼여부, 차량 보유 여부, 해외여행 경험 유무를 나타내는 벡터의 성분값은 항목의 특성에 따라 미리 설정된 1이나 0의 값으로 변환되고, 나이를 나타내는 벡터의 2번째 성분 값은 사용자 2의 나이 그대로 23일 수 있다.
이후, 사용자 클러스터 획득부(102a)는 전체 N(N은 1 이상의 자연수로서 사용자의 수와 동일할 수 있음)개의 사용자에 대한 정보를 나타내는 사용자 벡터들 중 클러스터의 중심점으로 선정할 미리 설정된 k개(k는 2 이상의 자연수)의 사용자 벡터들을 임의로 선택한다(단계 (1)).
이후, 사용자 클러스터 획득부(102a)는 선택된 k개의 사용자 벡터들 각각에 의해 포인팅되는 좌표들을 k개의 클러스터 중심점들(C0)로 설정하고, 설정된 클러스터 중심점들(C0) 각각을 k개의 클러스터들 각각에 대한 초기 무게 중심으로 정의한다.
다음으로, 사용자 클러스터 획득부(102a)는 전체 N개의 사용자 벡터들 각각과 상기 중심점들(C0) 사이의 중복도 계수를 산출한다(단계 (2)). 따라서, 모든 사용자 벡터들 각각에 대하여 k개의 중심점들과의 관계에서 k개의 중복도 계수들이 산출될 수 있다. 즉, 사용자 벡터 하나에 대하여 k개의 중복도 계수들이 산출될 수 있다.
사용자 클러스터 획득부(102a)는, 산출된 k개의 중복도 계수들에 기초하여 사용자 벡터들 각각을 k개의 클러스터들 중 하나에 할당할 수 있다(단계 (2)). 예를 들어, 사용자 클러스터 획득부(102a)는 산출된 k개의 중복도 계수들 중에서 가장 큰 값과 대응하는 클러스터 중심점을 갖는 클러스터에 사용자 벡터들 각각을 할당될 수 있다. 즉, 중심점과의 중복도 계수가 가장 높은 클러스터에 사용자 벡터가 할당된다.
이때, 중복도 계수는 사용자 벡터와 상기 중심점들 사이의 거리에 기반하여 결정될 수 있으며, 상기 거리가 가까울수록 중복도 계수는 높아지도록 설정될 수 있다. 일 실시예에서 수학식 1에 기초하여 중복도 계수(OC)가 결정될 수 있다.
Figure 112021093592263-pat00004
여기서, A는 사용자 벡터를 의미하고, B는 중심점을 포인팅하는 벡터이고, Euc는 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 연산하는 함수이다. 즉, 중복도 계수는 사용자 벡터와 중심점을 포인팅하는 벡터 사이의 내적을 사용자 벡터와 중심점을 포인팅하는 벡터 사이의 유클리디안 거리로 나눈 값으로 정의된다.
이후, 사용자 클러스터 획득부(102a)는 k개의 클러스터들 각각에 할당된 사용자 벡터들을 이용하여, k개의 클러스터들 각각에서 클러스터 중심점들을 재설정할 수 있다(단계 (3)). 구체적으로, k개의 클러스터들 각각에 할당된 사용자 벡터들의 평균 벡터(average vector)를 k개의 클러스터들 각각에 대한 새로운 클러스터 중심점들로 설정할 수 있다. 예를 들어, 첫번째 클러스터에 할당된 사용자 벡터들의 평균 벡터가 해당 첫번째 클러스터에 대한 클러스터 중심점으로 설정된다.
이후, 사용자 클러스터 획득부(102a)는 단계(3)에서 설정되는 클러스터 중심점이 기존의 클러스터 중심점과 달라지지 않을 때까지 단계 (2) 및 단계(3)을 반복함으로써 사용자 벡터들을 k개의 클러스터들 각각에 재할당 할 수 있다(단계 (4)). 이후, 사용자 클러스터 획득부(102a)는 반복 결과에 기초하여 최종 사용자 클러스터를 획득한다.
이후, 수리 대상 유형 클러스터 획득부(102b)는 사용자 클러스터 획득부(102a)로부터 최종 사용자 클러스터를 획득하고, 각 사용자 클러스터에 포함된 사용자를 파악하고, 동일한 클러스터에 속하는 사용자들의 수리 이력 데이터를 확인한다. 예를 들어, 수리 대상 유형 클러스터 획득부(102b)는 A 사용자 클러스터에 속하는 모든 사용자의 수리 이력에 대한 데이터를 확인할 수 있다.
이후, 수리 대상 유형 클러스터 획득부(102b)는 특정 사용자 클러스터에 속하는 모든 사용자의 수리 이력에 의해 지시되는 수리 업체들을 복수의 수리 대상 유형 클러스터들로 클러스터링(clustering)하여 복수의 수리 대상 유형 클러스터를 획득할 수 있다.
즉, 수리 대상 유형 클러스터 획득부(102b)는 상기 사용자 클러스터들 각각마다, 상기 사용자 클러스터들에 속하는 사용자에 대한 수리 이력에 의해 지시되는 수리 업체들을 복수의 수리 대상 유형 클러스터들로 클러스터링(clustering)하여, 상기 사용자 클러스터들 각각에 대응하는 복수의 수리 대상 유형 클러스터들을 생성할 수 있다. 수리 대상 유형 클러스터 획득부(102b)는 같은 사용자 클러스터들에 속하는 모든 사용자에 대한 수리 이력을 모아 수리 대상 유형을 기준으로 클러스터링하여 복수의 수리 대상 유형 클러스터를 생성할 수 있다.
도 5는 수리 대상 유형 클러스터 획득부가 수리 대상 유형 클러스터를 생성하는 개념도를 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 사용자 B 클러스터에 속하는 사용자 3 및 4의 수리 이력에 대한 데이터가 도시되어 있음을 알 수 있다.
수리 대상 유형 클러스터 획득부(102b)는 사용자 B 클러스터에 속하는 사용자 3, 및 4의 수리 이력에서 노트북에 대한 수리이력과 자동차에 대한 수리이력을 각각 모아 노트북 클러스터 및 자동차 클러스터를 생성할 수 있다. 수리 대상 유형 클러스터에는, 복수의 수리 업체들에 대한 정보가 포함되어 있다. 예를 들어 수리 업체들에 대한 정보는, 수리 업체 주소, 가격 등이 포함된다.
이때, 수리 대상 유형은, TV, 홈시어터, CD플레이어, 옷, 액세사리, 시계, 가방, 신발, 벨트, 자동차, 전동 킥보드, 스케이드보드, 식탁, 테이블, 옷장, 의자, 선반 등 다양한 유형일 수 있다.
종합하면, 클러스터 획득부(102)는, 복수의 사용자에 대한 정보 및 수리 이력에 대한 데이터를 사용자의 유형별, 수리 대상 유형별로 이중으로 클러스터링할 수 있다.
수리 업체 추천부(103)는 사용자 단말(300)로부터 얻은 정보에 기초하여 클러스터 획득부(102)에 의해 획득된 사용자 클러스터와 수리 대상 유형 클러스터에서 수리 업체 추천 정보를 생성하는 기능을 수행한다.
수리 업체 추천부(103)는, 정보 관리부(101)로부터 목표 사용자에 대한 정보, 목표 수리 대상 유형 및 목표 사용자의 위치정보를 획득하고, 복수의 사용자에 대한 정보와 수리 이력에 기초하여 미리 획득된 클러스터에서 상기 목표 사용자에 대한 정보, 상기 목표 수리 대상 유형 및 상기 목표 사용자의 위치정보에 기초하여 수리 업체 추천 정보를 생성할 수 있다. 이때, 미리 획득된 클러스터는 상술한 클러스터 획득부(102)에 의해 획득된 클러스터들을 의미한다.
관련하여, 수리 업체 추천부(103)는 상기 복수의 사용자 클러스터 중 상기 목표 사용자에 대한 정보에 매칭되는 사용자 클러스터를 선정하고, 선정된 사용자 클러스터에 대응하는 복수의 수리 대상 유형 클러스터들 중 상기 목표 수리 대상 유형에 매칭되는 수리 대상 유형 클러스터를 선정할 수 있다.
자세하게는, 수리 업체 추천부(103)는 목표 사용자에 대한 정보를 상기 정보에 포함된 각각의 항목에 대한 특성을 나타내는 목표 사용자 벡터로 변환하고, 변환된 목표 사용자 벡터와 최종적으로 결정된 복수의 사용자 클러스터들의 중심점(C)들과의 거리를 각각 산출하고, 산출된 거리들 중 최소의 거리에 해당하는 사용자 클러스터의 중심점에 대응하는 사용자 클러스터를 상기 목표 사용자와 매칭하고, 매칭된 상기 사용자 클러스터를 상기 목표 사용자에 대한 정보에 매칭되는 사용자 클러스터로 선정할 수 있다.
즉, 수리 업체 추천부(103)는 목표 사용자에 대한 정보를 나타낸 벡터와 가장 거리가 가까운 클러스터의 중심점에 대응하는 클러스터를 목표 사용자와 매칭함으로써, 목표 사용자의 특징과 유사한 사용자들의 범위와 특징들을 구체적으로 파악할 수 있는 효과가 있다.
또한, 수리 업체 추천부(103)는 선정된 사용자 클러스터에 대응하는 복수의 수리 대상 유형 클러스터들 중 상기 목표 수리 대상 유형에 매칭되는 수리 대상 유형 클러스터를 선정할 수 있다. 예를 들어, 목표 수리 대상 유형이 노트북인 경우, 노트북 클러스터를 선정할 수 있다.
수리 업체 추천부(102)는 선정된 수리 대상 유형 클러스터에서 목표 사용자의 위치 정보에 기초하여 수리 업체를 선택할 수 있다. 수리 대상 유형 클러스터에는, 복수의 수리 업체들에 대한 정보가 포함되어 있다. 예를 들어 수리 업체들에 대한 정보는, 수리 업체 주소, 가격 등이 포함된다.
관련하여, 수리 업체 추천부(102)는 선정된 수리 대상 유형 클러스터에 포함된 수리 업체의 위치와 목표 사용자의 위치의 차이의 크기에 따라 스코어를 산출할 수 있고, 상기 스코어를 이용하여 상기 수리 업체에 우선순위를 부여하고, 우선순위가 가장 높은 수리 업체를 선택하고, 선택된 수리 업체를 포함한 수리 업체 추천 정보를 생성할 수 있다. 즉, 스코어가 높은 수리 업체 일수록 사용자 단말과의 위치가 가깝다는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 동일한 수리 대상 유형 클러스터에 속하는 3가지 수리 업체에 대하여 사용자 단말과의 위치에 따라 50점, 60점, 70점으로 스코어를 산출할 수 있다. 이 경우, 스코어가 가장 높은 70점의 수리업체에 1순위를 부여할 수 있다. 이에 따라, 수리 업체 추천 정보에 1순위 수리 업체가 우선적으로 포함될 수 있다.
다른 실시예에서는, 수리 업체 추천부(102)는 선정된 수리 대상 유형 클러스터에 포함된 동일한 수리 업체를 지시하는 데이터의 수, 수리 업체의 위치, 및 가격에 기초하여 스코어를 산출할 수 있다. 스코어는 수학식 2에 기초하여 결정될 수 있다.
Figure 112021093592263-pat00005
여기서, Scorex는 수리업체 x에 대한 스코어를 의미하고, Ns,x는 선정된 수리 대상 유형 클러스터에 포함된 x 수리 업체를 지시하는 데이터의 개수,
Figure 112021093592263-pat00006
는 선정된 수리 대상 유형 클러스터에 포함된 수리 업체를 지시하는 데이터의 총 개수, Px는 수리 업체 x의 서비스 제공 가격의 평균을 의미하고, Lx는 사용자 단말과 수리 업체의 직선 거리를 의미할 수 있다. k1, k2, 및 k3는 각 항에 대한 가중치로써, 관리자에 의해 설정될 수 있다.
또한, 수리 업체 추천부(102)는 목표 사용자에게 추천된 수리업체의 수리 후기 정보를 정보 관리부(101)로부터 획득하고, 획득된 수리 후기 정보에 포함된 사용자의 평점이 미리 설정된 값 미만인 경우, 상기 수리 업체의 스코어를 산출 시에 일정값을 차감시킬 수 있다.
또한, 수리 업체 추천부(102)는 목표 사용자에게 추천된 수리업체의 재방문횟수를 정보 관리부(101)로부터 획득하고, 획득된 재방문횟수가 미리 설정된 값 이상인 경우, 상기 수리 업체의 스코어를 산출 시에 일정값을 가감시킬 수 있다.
또한, 수리 업체 추천부(102)는 수리 업체를 추천할 뿐만 아니라, 사용자와 비슷한 특징을 가진 사용자가 수리한 제품을 함께 추천할 수 있다. 즉, 사용자가 좋아할 만한 제품을 함께 추천해줄 수 있다.
관련하여, 수리 업체 추천부(102)는, 목표 사용자의 정보에 매칭되는 사용자 클러스터를 선정하고, 선정된 사용자 클러스터에 대응하는 복수의 수리 대상 유형 클러스터 중 목표 수리 대상 유형과 매칭되지 않는 수리 대상 유형 클러스터를 선정한다.
이후, 수리 업체 추천부(102)는 상기 수리 대상 유형 클러스터에 속하는 데이터의 수에 따라 상기 수리 대상 유형 클러스터 각각의 스코어를 산출한다. 이때, 수리 업체 추천부(102)는, 상기 수리 대상 유형 클러스터 각각에 속하는 데이터의 수에 따라 상기 수리 대상 유형 클러스터 각각의 스코어를 산출한다.
관련하여, 상기 수리 대상 유형 클러스터의 각각에 속하는 데이터의 수는, 목표 사용자와 유사한 특징을 가진 사용자가 수리 대상 유형마다 수리했던 횟수를 의미할 수 있다. 나아가, 수리했던 횟수가 클수록 수리 대상 유형에 사용자의 관심이 큰 것으로 해석할 수 있으므로, 상기 데이터의 수가 클수록 해당 데이터가 속하는 수리 대상 유형 클러스터의 수리 대상 유형에 대한 유사한 사용자들의 관심도가 크다고 볼 수 있다.
이후, 수리 업체 추천부(102)는, 상기 스코어가 미리 설정된 값 이상인 수리 대상 유형 클러스터를 추출하고, 상기 수리 대상 유형 클러스터의 수리 대상 유형을 수리 업체 추천 정보에 포함시킬 수 있다.
종합하면, 수리 업체 추천부(102)는 목표 수리 대상 유형은 아니나, 유사 사용자가 수리했던 수리 대상 유형을 수리 업체와 함께 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 노트북 수리 업체를 추천받으면서, 상기 사용자가 좋아할 만한 제품을 함께 추천받을 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 서버의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 추천 서버(100)는, 적어도 하나의 프로세서(110); 및 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 동작은, 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명한 추천 서버(100)의 동작을 포함할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다.
메모리(120)는 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
저장 장치(160)는, 예를 들어 HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive) 등일 수 있다.
또한, 추천 서버(100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 추천 서버(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 추천 서버(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
추천 서버(100)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 추천 서버 101: 정보 관리부
102: 클러스터 획득부 103a: 사용자 클러스터 획득부 103b: 수리 대상 유형 클러스터 획득부
103: 수리 업체 추천부 200: 외부서버 300: 사용자 단말

Claims (5)

  1. 온라인 통합 수리 플랫폼에서 사용자에게 수리 업체를 제공하는 장치로서,
    적어도 하나의 프로세서(processor); 및
    상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 동작은,
    사용자 단말로부터 상기 사용자 단말의 사용자인 목표 사용자에 대한 정보, 목표 수리 대상 유형 및 상기 목표 사용자의 위치정보를 획득하는 단계;
    복수의 사용자들에 대한 정보와 수리 이력에 기초하여 상기 수리 이력에 의해 지시되는 수리 업체들을 복수의 수리 대상 유형 클러스터들로 클러스터링(clustering)함에 따라 미리 획득된 복수의 수리 유형 대상 클러스터들 중에서 상기 목표 사용자에 대한 정보 및 상기 목표 수리 대상 유형에 기초하여 수리 대상 유형 클러스터를 선정하는 단계;
    선정된 상기 수리 대상 유형 클러스터에 포함된 복수의 수리 업체들에 대한 정보를 확인하고, 확인된 복수의 수리 업체들 중 상기 목표 사용자의 위치 정보에 기초하여 수리 업체를 선택하는 단계; 및
    선택된 수리 업체를 포함하는 수리 업체 추천 정보를 생성하는 단계;를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 동작은,
    외부 서버로부터 상기 복수의 사용자들에 대한 정보 및 상기 수리 이력을 획득하는 단계;
    상기 복수의 사용자들에 대한 정보에 기초하여 상기 사용자들을 복수의 사용자 클러스터들로 클러스터링(clustering)하는 단계; 및
    상기 사용자 클러스터들 각각마다, 상기 사용자 클러스터들에 속하는 사용자에 대한 수리 이력에 의해 지시되는 수리 업체들을 복수의 수리 대상 유형 클러스터들로 클러스터링(clustering)하는 단계를 더 포함하되,
    상기 사용자들을 복수의 사용자 클러스터들로 클러스터링하는 단계는,
    상기 복수의 사용자들에 대한 정보를 이용하여, 상기 복수의 사용자들 각각에 대응하는 복수의 사용자 벡터들을 생성하는 단계;
    상기 복수의 사용자 벡터들 중에서 미리 설정된 k개(k는 2 이상의 자연수)의 사용자 벡터들을 선택하는 단계;
    선택된 사용자 벡터들 각각에 의해 지시되는 좌표들을 k개의 클러스터들 각각에 대응하는 중심점들로 설정하는 단계;
    상기 복수의 사용자 벡터들 각각마다 상기 중심점들 사이에 k개의 중복도 계수들을 산출하는 단계;
    산출된 k개의 중복도 계수들에 기초하여 상기 사용자 벡터들 각각을 상기 k개의 클러스터들 중 하나에 할당하는 단계; 및
    상기 k개의 클러스터들 각각에 할당된 사용자 벡터들을 이용하여 상기 k개의 클러스터들 각각에 대응하는 상기 중심점들을 재설정하는 단계;를 포함하고,
    상기 중복도 계수들 각각은, 하기 수학식에 따라 산출되며,
    Figure 112022059887623-pat00013

    상기 수학식에서 A는 사용자 벡터이고, B는 중심점을 포인팅하는 벡터이고, Euc는 유클리디안 거리를 연산하는 함수인, 장치.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에서,
    상기 수리 업체 추천 정보를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 사용자 클러스터들 중 상기 목표 사용자에 대한 정보에 매칭되는 사용자 클러스터를 선정하는 단계;
    선정된 사용자 클러스터에 대응하는 복수의 수리 대상 유형 클러스터들 중 상기 목표 수리 대상 유형에 매칭되는 수리 대상 유형 클러스터를 선정하는 단계; 및
    선정된 상기 수리 대상 유형 클러스터에 포함된 복수의 수리 업체들에 대한 정보를 확인하고, 확인된 복수의 수리 업체들 중 상기 목표 사용자의 위치 정보에 기초하여 수리 업체를 선택하고, 선택된 수리 업체를 포함하는 수리 업체 추천 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 장치.
  4. 청구항 3에서,
    상기 목표 사용자에 대한 정보에 매칭되는 사용자 클러스터를 선정하는 단계는,
    상기 목표 사용자에 대한 정보를 상기 정보에 포함된 각각의 항목에 대한 특성을 나타내는 목표 사용자 벡터로 변환하고, 변환된 상기 목표 사용자 벡터와 상기 복수의 사용자 클러스터들의 중심점들과의 거리를 각각 산출하고, 산출된 거리들 중 최소의 거리에 해당하는 사용자 클러스터의 중심점에 대응하는 사용자 클러스터를 상기 목표 사용자와 매칭하고, 매칭된 상기 사용자 클러스터를 상기 목표 사용자에 대한 정보에 매칭되는 사용자 클러스터로 선정하는 단계를 포함하는, 장치.
  5. 청구항 4에서,
    상기 수리 업체 추천 정보를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 수리 대상 유형 클러스터들 중 목표 수리 대상 유형과 매칭되지 않는 수리 대상 유형 클러스터들을 선정하고, 상기 수리 대상 유형 클러스터들 각각에 속하는 데이터의 수에 따라 상기 수리 대상 유형 클러스터들 각각의 스코어를 산출하고, 상기 스코어가 미리 설정된 값 이상인 수리 대상 유형 클러스터를 선정하고, 선정된 상기 수리 대상 유형 클러스터의 수리 대상 유형을 수리 업체 추천 정보에 포함시키는 단계를 포함하는, 장치.
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