KR102531457B1 - 빅데이터를 이용한 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

빅데이터를 이용한 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 사용자 기기들, 관리 서버, 및 화장품 회사에 의해 관리되는 화장품 회사 서버를 포함하는 시스템에서 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법은, 상기 관리 서버에 의해, 복수의 사용자 기기들로부터 복수의 사용자들 각각의 성별, 연령, 주관적 피부 타입, 사용 중인 화장품들, 및 상기 사용 중인 화장품들에 대한 만족도 점수들을 포함하는 가입 정보를 수신하는 단계; 상기 관리 서버에 의해, 상기 가입 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자들을 복수의 피부 타입 그룹들로 분류하도록 기계 학습을 수행함으로써 사용자 피부 타입을 판단하기 위한 피부 타입 판단 모델을 생성하는 단계; 상기 피부 타입 판단 모델이 생성된 후, 상기 관리 서버에 의해, 상기 서비스를 이용하는 사용자 기기로부터 사용자가 현재 사용하는 화장품 정보를 수신하는 단계; 상기 관리 서버에 의해, 상기 피부 타입 판단 모델에 상기 사용자가 현재 사용하는 화장품 정보를 입력함으로써, 상기 복수의 피부 타입 그룹들 중에서 상기 사용자의 피부 타입 그룹을 결정하는 단계; 상기 관리 서버에 의해, 상기 피부 타입 그룹에 속하는 사용자들이 사용 중인 화장품들 중에서 소정의 만족도 기준을 충족하는 하나 이상의 화장품들을 추출하는 단계; 및 상기 관리 서버에 의해, 상기 추출된 하나 이상의 화장품들을 추천하기 위한 추천 메시지를 상기 사용자 기기에 송신하는 단계를 포함한다.

Description

빅데이터를 이용한 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING CUSTOMIZED COSMETICS RECOMMENDATION SERVICE USING BIG DATA}
본 발명은 빅데이터를 이용한 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
일반 사용자들은 피부 관리를 위해 다양한 화장품들을 일상적으로 사용하고 있으며, 이와 같은 화장품들은 소비자들이 일일이 그 존재를 인식하고 사용 만족도를 판단하기에는 방대한 수로서 존재한다. 이에, 최근 사용자의 피부 타입에 대해 최적의 화장품들을 추천함으로서 사용자들이 효율적으로 최적의 화장품을 구매하여 사용할 수 있도록 하는 다양한 화장품 추천 시스템들이 개발되고 있다. 그러나, 현재 제공되는 화장품 추천 시스템들의 경우, 사용자 맞춤형 화장품들을 결정하기 위해, 사용자들에 의해 다양한 정보가 입력되어야 하는 번거로움이 존재한다.
본 발명은 상술한 종래의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 사용자가 현재 사용 중인 화장품 제품들의 목록이 입력되면 해당 사용자의 피부 타입을 결정하고, 해당 피부 타입의 다수의 사용자들이 만족도 높게 이용하고 있는 화장품들을 추천함으로써, 화장품 추천을 위해 입력이 요구되는 사용자 데이터의 양을 감소시키는 것에 목적이 있다.
또한, 본 발명은 판매업자들이 다수의 가입자들이 확보된 플랫폼과의 협력을 통하여 프로모션 및 샘플을 제공 가능하게 함으로써, 판매업자들에게 보다 효과적으로 제품 홍보 기회가 제공되도록 하는 것에 목적이 있다.
또한, 본 발명은 인공 지능 기반의 피부 타입 판단 모델에 의해 생성된 사용자들의 화장품 선호 데이터 및 만족도 데이터를 제공함으로써, 판매업자의 제품 개발이 효과적으로 수행될 수 있도록 하는 것에 목적이 있다.
본 발명의 일부 실시예들에 따르면, 사용자 기기들, 관리 서버, 및 화장품 회사에 의해 관리되는 화장품 회사 서버를 포함하는 시스템에서 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법은, 상기 관리 서버에 의해, 복수의 사용자 기기들로부터 복수의 사용자들 각각의 성별, 연령, 주관적 피부 타입, 사용 중인 화장품들, 및 상기 사용 중인 화장품들에 대한 만족도 점수들을 포함하는 가입 정보를 수신하는 단계; 상기 관리 서버에 의해, 상기 가입 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자들을 복수의 피부 타입 그룹들로 분류하도록 기계 학습을 수행함으로써 사용자 피부 타입을 판단하기 위한 피부 타입 판단 모델을 생성하는 단계; 상기 피부 타입 판단 모델이 생성된 후, 상기 관리 서버에 의해, 상기 서비스를 이용하는 사용자 기기로부터 사용자가 현재 사용하는 화장품 정보를 수신하는 단계; 상기 관리 서버에 의해, 상기 피부 타입 판단 모델에 상기 사용자가 현재 사용하는 화장품 정보를 입력함으로써, 상기 복수의 피부 타입 그룹들 중에서 상기 사용자의 피부 타입 그룹을 결정하는 단계; 상기 관리 서버에 의해, 상기 피부 타입 그룹에 속하는 사용자들이 사용 중인 화장품들 중에서 소정의 만족도 기준을 충족하는 하나 이상의 화장품들을 추출하는 단계; 및 상기 관리 서버에 의해, 상기 추출된 하나 이상의 화장품들을 추천하기 위한 추천 메시지를 상기 사용자 기기에 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은 사용자가 현재 사용 중인 화장품 제품들의 목록이 입력되면 해당 사용자의 피부 타입을 결정하고, 해당 피부 타입의 다수의 사용자들이 만족도 높게 이용하고 있는 화장품들을 추천함으로써, 화장품 추천을 위해 입력이 요구되는 사용자 데이터의 양을 감소시킬 수 있도록 한다.
또한, 본 발명은 판매업자들이 다수의 가입자들이 확보된 플랫폼과의 협력을 통하여 프로모션 및 샘플을 제공 가능하게 함으로써, 판매업자들에게 보다 효과적으로 제품 홍보 기회가 제공될 수 있도록 한다.
또한, 본 발명은 인공 지능 기반의 피부 타입 판단 모델에 의해 생성된 사용자들의 화장품 선호 데이터 및 만족도 데이터를 제공함으로써, 판매업자의 제품 개발이 효과적으로 수행될 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템을 도시한다.
도 2는 본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템의 구체적인 구성을 도시한다.
도 3은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 시스템에 의해 제공되는 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스의 흐름도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일부 실시예들에 따른 시스템에서 인공 지능에 기반하여 피부 타입을 판단하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템에서, 사용자 기기에게 제공되는 회원 가입을 위한 기본 정보 입력 페이지를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템에서, 사용자 기기에게 제공되는 회원 가입을 위한 피부 타입 입력 페이지를 도시한다.
도 7은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템에서, 사용자 기기에게 제공되는 사용 중인 화장품 정보 입력 페이지를 도시한다.
도 8은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템에서, 사용자 기기에게 제공되는 화장품 추천 페이지를 도시한다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예들이 상세하게 설명될 것이다. 이하에서의 설명은 실시예들을 구체화하기 위한 것일 뿐, 본 발명에 따른 권리범위를 제한하거나 한정하기 위한 것은 아니다. 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 발명의 상세한 설명 및 실시예들로부터 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명에 따른 권리범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예들이 상세하게 설명될 것이다. 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 대해서는 자세한 설명이 생략된다.
도 1은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템을 도시한다. 본 명세서 전반에서, 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스는 사용자 특정된 화장품의 추천과 관련된 전반적인 서비스로 정의될 수 있다. 즉, 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스는, 화장품을 사용자에게 추천하는 것에 한정되지 않으며, 추천된 화장품 제품의 샘플 또는 프로모션 등이 사용자에게 제공되기까지 요구되는 일련의 과정과 사용자들이 사용하는 화장품들과 관련된 데이터가 화장품 회사에 제공되는 모든 단계들을 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템은, 유선 또는 무선 통신을 통해 네트워크 (N) 에 접속이 가능하며 정보를 저장하고 사용자 기기 (A), 복수의 사용자 기기들 (B), 및 화장품 회사 서버 (C)와 통신하는 관리 서버 (S), 유선 또는 무선 통신을 통해 네트워크 (N) 에 접속이 가능하며 관리 서버 (S) 와 정보를 송수신하는 사용자 기기 (A) 및 복수의 사용자 기기들 (B), 및 유선 또는 무선 통신을 통해 네트워크 (N) 에 접속이 가능하며 관리 서버 (S) 와 정보를 송수신하는 화장품 회사 서버 (C) 를 포함할 수 있다. 관리 서버 (S) 는 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 위한 플랫폼 관리 주체에 의해 관리되며, 화장품 회사 서버 (C) 는 화장품 제품들을 제조 및 판매하는 화장품 회사에 의해 관리될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템의 구체적인 구성을 도시한다. 이하 사용되는 '…부', '…기' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 2를 참조하면, 관리 서버 (S) 는, 통신부 (91), 제어부 (92) 및 저장부 (93) 를 포함한다. 보다 상세하게는, 통신부 (91) 는 시스템 내 다른 장치들과 통신을 수행하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있고, 사용자 기기 (A) 및 화장품 회사 서버 (B) 와 정보를 송신 및 수신할 수 있다. 또한, 제어부 (92) 는, 관리 서버 (S) 의 전반적인 동작들을 제어한다. 즉, 제어부 (92) 는 이하에서 자세히 후술할 관리 서버 (S) 의 동작들을 제어한다. 이를 위해, 제어부 (92) 는 다수의 논리 게이트들의 어레이 또는 범용적인 마이크로 프로세서로 구현될 수 있다. 제어부 (92) 는 적어도 하나의 프로세서로 구성될 수 있다. 또한, 저장부 (93) 는 관리 서버 (S) 의 동작을 위한 기본 프로그램, 응용 프로그램, 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 저장부 (93) 는 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리의 조합으로 구성될 수 있다. 또한, 저장부 (93) 는 제어부 (92) 의 요청에 따라 저장된 데이터를 제공한다.
또한, 사용자 기기들 (A, B) 은 유선 또는 무선 인터넷 망을 통해 정보를 송수신할 수 있는 단말기를 포함할 수 있으며, 넓게는 각종 데이터를 입력하는 키보드, 마우스 등과 같은 입력장치, 모니터 및 프린터 등과 같은 출력장치, 모뎀이나 LAN 등과 같은 송수신장치, 마이크로프로세서나 그래픽 카드와 같은 처리장치 및 이들을 운용하거나 제어하는 각종 프로그램을 탑재한 저장장치로 구성되며, 인터넷망에 접속할 수 있게 한다. 이러한 단말기로는, 개인 통신 단말기(Personal Communication System; PCS), GSM(Global System for Mobile communications) 단말기, 개인 디지털 셀룰러 단말기(Personal Digital Cellular; PDC), PHS(Personal Handyphone System) 단말기, 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant; PDA), 스마트폰(Smart Phone), 텔레매틱스(Telematics), 무선 데이터 통신 단말기 및/또는 휴대 인터넷 단말, 개인 컴퓨터(Personal Computer) 및 노트북(Notebook) 등이 예시될 수 있다.
또한, 화장품 회사 서버 (C) 는 관리 서버 (S) 와 유사하게 기능이나 동작을 처리하는 단위들을 포함할 수 있다. 즉, 화장품 회사 서버 (C) 는 통신부, 제어부 및 저장부를 포함할 수 있으며, 이들 통신부, 제어부 및 저장부는 각각 관리 서버 (S) 의 통신부 (91), 제어부 (92) 및 저장부 (93) 와 유사하게 구현될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 시스템에 의해 제공되는 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스의 흐름도를 도시한다.
단계 S11에서, 복수의 사용자 기기들 (B) 로부터 관리 서버 (S) 에 복수의 사용자들 각각의 가입 정보가 송신됨으로써, 복수의 사용자 기기들 (B) 의 사용자들이 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스에 가입하도록 처리될 수 있다. 일부 실시예들에서, 가입 정보는 사용자들 각각의 성별, 연령, 주관적 피부 타입, 사용 중인 화장품들, 및 사용 중인 화장품들에 대한 만족도 점수들을 포함할 수 있다. 또한, 주관적 피부 타입은 사용자가 주관적으로 판단한 본인의 피부 타입으로서, 다양한 피부 타입들 중에서 하나가 선택될 수 있다. 예를 들어, 건성, 중건성, 지성 등의 피부 특성이 보다 상세하게 분류된 다양한 피부 타입들이 선택 가능하도록 제공될 수 있다(예: 중건성 A 타입 - 코 주위에 피지가 많이 발생하나, 스킨케어를 바른 후 4 시간이 지나면 이마, 볼 및 턱에 건조함을 느끼는 타입). 추가적인 예로서, 가입 정보는 사용 중인 화장품들의 사용 주기 및 사용량을 더 포함할 수도 있다. 이러한 사용주기 및 사용량은 이하 단계 S12에서 복수의 사용자들을 복수의 피부 타입 그룹들로 분류하기 위해 추가적으로 이용될 수도 있다.
단계 S12에서, 관리 서버 (S) 는 수신된 가입 정보에 기초하여 복수의 사용자들을 복수의 피부 타입 그룹들로 분류하도록 기계 학습을 수행함으로써 사용자 피부 타입을 판단하기 위한 피부 타입 판단 모델을 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 관리 서버 (S) 는 복수의 사용자 기기들 (B) 로부터 수신된 가입 정보를 이용하여, 복수의 사용자들 각각에 대해 주관적 피부 타입과 사용 중인 화장품들에 대한 만족도 점수들 간의 연관성을 판단할 수 있다. 즉, 사용자들에 의해 입력된 주관적 피부 타입과 화장품들의 만족도 점수를 매칭시킨 데이터가 수집될 수 있다. 또한, 관리 서버 (S) 는 복수의 사용자들에 대해 판단된 연관성들을 상호 비교함으로써, 복수의 사용자들이 사용 중인 화장품들의 타겟 피부 타입들을 판단할 수 있다.
예를 들면, 주관적 피부 타입이 건성인 사용자가 높은 만족도 점수를 부여한 화장품에 대해(즉, 연관성이 높음), 동일한 주관적 피부 타입을 가진 사용자들 역시 높은 만족도 점수를 부여하는 경우(즉, 연관성이 높음), 해당 화장품의 타겟 피부 타입은 건성으로 식별될 수 있다. 한편, 주관적 피부 타입이 건성인 사용자가 낮은 만족도 점수를 부여한 화장품에 대해서는(즉, 연관성이 낮음), 해당 화장품에 높은 만족도 점수를 부여한 사용자들의 주관적 피부 타입을 식별함으로써, 해당 화장품의 타겟 피부 타입이 중성, 중건성 등과 같은 다른 타입으로 결정될 수 있다.
또한, 관리 서버 (S) 는 사용 중인 화장품들의 타겟 피부 타입들 및 사용자들이 각각 부여한 만족도 점수들에 기초하여, 복수의 사용자들의 피부 타입들을 판단할 수 있다. 이와 같은 사용자들의 피부 타입은, 화장품들의 타겟 피부 타입들 및 만족도 점수들에 기초하는 다양한 산출 방법들에 의해 판단될 수 있다. 일 예로, 일 사용자가 사용 중인 화장품들을 타겟 피부 타입에 따라 그룹핑하고, 각각의 타겟 피부 타입에 속하는 화장품들의 평균 만족도 점수를 산출함으로써 가장 높은 평균 만족도 점수를 나타내는 타겟 피부 타입이 해당 사용자의 피부 타입으로 결정될 수 있으며, 이에 한정되지 않고 다양한 산출 기법들이 적용될 수 있다.
추가적으로, 사용 중인 화장품들의 타겟 피부 타입들은, 복수의 사용자 기기들 (B) 각각으로부터 수신된 가입 정보에 포함된 성별 및 연령에 따라 더욱 세분화될 수 있다. 예를 들어, 관리 서버 (S) 는 특정 화장품에 대해 높은 만족도 점수를 부여한 사용자들의 성별 및 연령을 식별함으로써, 해당 화장품에 대해 세분화된 타겟 피부 타입을 결정할 수 있다. 예를 들면, 사용자들이 사용 중인 화장품들의 타겟 피부 타입들은 '20대 여성 지성용', '30대 여성 복합성용' 등과 같이 세분화될 수 있다. 이에 따라, 본 발명에서 피부 타입 판단 모델은, 계속적인 기계 학습을 통해, 주관적 피부 타입에 기초하여 사용자들의 피부 타입들을 판단하는 것에서 더 나아가, 세분화된 타겟 피부 타입들에 기초하여 사용자들의 피부 타입을 판단할 수 있도록 수정될 수 있다.
상술한 바와 같이, 관리 서버 (S) 에 의해 복수의 사용자들의 가입 정보, 즉 학습 데이터에 기초하여 인공 신경망의 파라미터들을 바람직한 방향으로 조정하는 기계 학습이 수행됨으로써, 복수의 사용자들의 피부 타입들이 자동으로 결정되고, 사용자들은 결정된 피부 타입에 따라 복수의 피부 타입 그룹들로 분류될 수 있다.
또한, 이러한 학습 과정에서, 주관적 피부 타입 및 결정된 피부 타입의 일치 확률에 관한 데이터, 주관적 피부 타입과 결정된 피부 타입이 일치하지 않는 사용자들이 사용하는 화장품들의 경향성 데이터, 및 주관적 피부 타입과 결정된 피부 타입이 일치하는 사용자들이 사용하는 화장품들의 경향성 데이터가 피부 타입 판단 모델의 출력 데이터로 생성될 수 있다.
또한, 도 3에서는 도시되지 않았으나, 피부 타입 판단 모델의 생성이 완료되기 전에 입력된 주관적 피부 타입과 상기 학습에 의해 생성 완료된 피부 타입 판단 모델에 의해 판단된 해당 사용자의 피부 타입이 일치하지 않는 경우, 관리 서버 (S) 는 가입 정보에 입력되었던 사용자 피부 타입을 주관적 피부 타입에서 피부 타입 판단 모델에 의해 판단된 피부 타입으로 정정하여 저장할 수 있다. 또한, 정정된 피부 타입은, 사용자 기기에 제공되는 가입 정보 화면에 표시될 수 있다.
피부 타입 판단 모델이 생성된 후, 단계 S13에서, 사용자 기기 (A) 는 사용자 기기 (A) 의 사용자가 현재 사용하는 화장품 정보를 관리 서버 (S) 에 송신할 수 있다. 이 경우, 사용자 기기 (A) 는 단계 S11에서 가입 정보를 송신함으로써 피부 타입 판단 모델의 생성에 이용된 후, 다시 피부 타입에 따른 화장품을 추천받고자 하는 기 가입된 사용자의 기기일 수도 있으며, 또는 피부 타입 판단 모델이 생성된 이후에 서비스를 처음 이용하는 사용자의 기기일 수도 있다. 또한, 사용자가 현재 사용하는 화장품 정보는, 현재 사용 중인 화장품 제품들의 목록일 수 있다.
단계 S14에서, 관리 서버 (S) 는 피부 타입 판단 모델을 이용하여, 사용자의 피부 타입 그룹을 결정할 수 있다. 즉, 관리 서버 (S) 는 피부 타입 판단 모델에 사용자가 현재 사용하는 화장품 정보를 입력함으로써, 복수의 피부 타입 그룹들 중에서 사용자의 피부 타입 그룹을 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자가 현재 사용 중인 화장품 제품들의 목록이 입력되고, 상기 화장품 제품들의 목록과 가장 일치도가 높은 화장품들을 사용하는 사용자들이 포함된 피부 타입 그룹이 피부 타입 판단 모델에 의해 판단될 수 있다. 이때, 피부 타입 판단 모델에 의해, 주관적 피부 타입과 결정된 피부 타입이 일치 또는 불일치하는 사용자들이 사용하는 화장품들의 경향성 데이터를 이용하여, 사용자가 피부 타입에 맞는 화장품들을 사용하고 있는지 여부가 판단될 수 있다.
단계 S15에서, 관리 서버 (S) 는 결정된 피부 타입 그룹의 사용자들이 사용 중인 화장품들 중에서 소정의 만족도 기준을 충족하는 하나 이상의 화장품들을 추출할 수 있다. 보다 구체적으로는, 관리 서버 (S) 는 해당 피부 타입 그룹에 속하는 사용자들이 사용 중인 화장품들의 만족도 점수들에 기초하여, 화장품 종류별로(예: 스킨별, 로션별, 또는 수분크림별 등) 만족도 점수가 임계 점수 이상이거나 또는 소정 순위 이상인 하나 이상의 화장품들을 추출할 수 있다. 또한, 관리 서버 (S) 는 계절별로 소정의 만족도 기준을 충족하는 하나 이상의 화장품들을 추출할 수도 있다.
단계 S16에서, 관리 서버 (S) 는 단계 S15에서 추출된 하나 이상의 화장품들을 추천하기 위한 추천 메시지를 사용자 기기 (A) 에 송신할 수 있다. 보다 구체적으로, 추천 메시지는, 추출된 하나 이상의 화장품들이 만족도 점수가 높은 순서대로 정렬된 추천 리스트, 추출된 하나 이상의 화장품들 각각의 평균 사용 주기 및 사용량에 관한 정보, 및 해당 피부 타입 그룹에 속하는 사용자들이 하나 이상의 화장품들과 함께 이용한다고 판단되는 다른 화장품들에 관한 정보를 포함할 수 있다.
상술한 단계 S11 내지 S16을 통해, 사용 중인 화장품 제품들의 목록만을 입력함으로써 사용자의 피부 타입을 결정하고, 그에 적합한 화장품들을 추천함으로써, 사용자들은 간편한 절차를 통해 보다 정확한 맞춤형 화장품을 추천받는 서비스를 제공받을 수 있다.
한편, 화장품들이 추천된 후, 사용자 기기 (A) 의 사용자에게 추천된 화장품들에 대한 프로모션 또는 샘플을 제공하기 위한 단계 S17 내지 S21이 수행될 수 있다.
단계 S17에서, 관리 서버 (S) 는 추천을 위해 추출된 화장품들에 특정 화장품 회사의 제품들이 포함된 경우, 추천 메시지에 해당 화장품 회사의 제품들이 포함되었음을 알리는 메지시를 화장품 회사 서버 (C) 에 송신할 수 있다. 이 경우, 메시지를 수신하는 화장품 회사 서버 (C) 를 운용하는 화장품 회사는 관리 서버 (S) 를 운용하는 플랫폼 관리 주체와 제휴 계약을 체결한 회사일 수 있다.
또한, 단계 S18에서 화장품 회사 서버 (C) 는 해당 화장품 회사의 제품들의 프로모션 정보 또는 샘플 제공 정보를 관리 서버 (S) 에 송신하고, 단계 S19에서 관리 서버 (S) 는 수신된 해당 화장품 회사의 제품들의 프로모션 정보 또는 샘플 제공 정보를 사용자 기기 (A) 에 전달할 수 있다.
단계 S20에서, 사용자 기기 (A) 는 해당 화장품 회사의 제품들의 프로모션 또는 샘플에 대한 요청 메시지를 관리 서버 (S) 에 송신하고, 단계 S21에서 관리 서버 (S) 는 수신된 해당 화장품 회사의 제품들의 프로모션 또는 샘플에 대한 요청 메시지를 화장품 회사 서버 (C) 에 전달할 수 있다.
상술한 단계 S17 내지 S21을 통해, 다수의 가입자들이 확보된 플랫폼과의 협력을 통하여 프로모션 및 샘플을 제공 가능하게 함으로써, 화장품 회사와 같은 판매업자들에게 보다 효과적으로 제품 홍보 기회가 제공될 수 있다.
한편, 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스에 가입된 사용자들의 화장품 선호 데이터 및 만족도 데이터를 화장품 회사에 판매하기 위한 단계 S22 및 S23이 수행될 수 있다.
단계 S22에서, 관리 서버 (S) 는 복수의 사용자 기기들 (B) 의 복수의 사용자들이 사용 중인 화장품들 중에서, 화장품 회사의 제품들에 대한 만족도 점수들에 관한 정보를 화장품 회사 서버 (C) 에 송신할 수 있다. 보다 구체적으로, 만족도 점수들에 관한 정보는 피부 타입 그룹별로 화장품 회사 서버 (C) 에 제공될 수 있다.
또한, 단계 S23에서, 관리 서버 (S) 는 연령별 또는 피부 타입 그룹별로, 사용자들이 선호하는 화장품들의 제품 타입 데이터를 화장품 회사 서버 (C) 에 송신할 수 있다. 이 경우, 사용자들이 선호하는 화장품들의 제품 타입 데이터는 피부 타입 판단 모델을 이용하여, 연령별 또는 피부 타입 그룹별로 추출될 수 있다. 또한, 제품 타입 데이터는 화장품의 수분감, 잔존감, 향, 및 제형 중 적어도 하나에 관한 데이터를 포함할 수 있다.
상술한 단계 S22 및 S23을 통해, 인공 지능 기반의 피부 타입 판단 모델에 의해 생성된 사용자들의 화장품 선호 데이터 및 만족도 데이터를 화장품 회사에 판매 내지 제공함으로써, 화장품 회사의 제품 개발이 효과적으로 수행될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일부 실시예들에 따른 시스템에서 인공 지능에 기반하여 피부 타입을 판단하기 위한 흐름도를 도시한다. 도 4는 관리 서버 (S) 의 동작 방법을 예시한다.
단계 S41에서, 관리 서버 (S) 는 단계 S11에서 복수의 사용자 기기들 (B) 로부터 수신된 가입 정보에 기초하여 데이터를 가공할 수 있다. 또한, 단계 S42에서 관리 서버 (S) 는 가공된 데이터에 기초하여 피부 타입 판단 모델을 생성할 수 있다. 상술한 단계 S41 및 S42는 도 3의 단계 S12에서 상세히 설명된다. 단계 S43에서, 관리 서버 (S) 는 피부 타입 판단 모델에 기초하여 사용자의 피부 타입 그룹을 판단할 수 있다. 단계 S43은 도 3의 단계 S14에서 상세히 설명된다.
도 5는 본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템에서, 사용자 기기 (A, B) 에게 제공되는 회원 가입을 위한 기본 정보 입력 페이지 (500) 를 도시한다. 구체적으로, 기본 정보 입력 페이지 (500) 는 단계 S11 및 S11a 에서 제공될 수 있다. 기본 정보 입력 페이지 (500) 는 사용자의 생년월일을 입력하기 위한 영역 (501), 사용자의 성별을 입력하기 위한 영역 (502), 사용자의 닉네임을 입력하기 위한 영역 (503), 사용자의 거주 지역을 입력하기 위한 영역 (504), 사용자의 이메일을 입력하기 위한 영역 (505), 사용자의 전화번호를 입력하기 위한 영역 (506), 및 확인 또는 취소를 선택하는 영역 (550) 을 포함할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템에서, 사용자 기기 (A, B) 에게 제공되는 회원 가입을 위한 피부 타입 입력 페이지 (600) 를 도시한다. 구체적으로, 피부 타입 입력 페이지 (600) 는 단계 S11 및 S11a 에서 제공될 수 있다. 피부 타입 입력 페이지 (600) 는 사용자가 스스로 판단한 본인의 주관적 피부 타입을 선택하기 위한 영역 (601), 피부 타입의 자가 진단을 돕기 위한 피부 타입 설명 영역 (602), 및 확인 또는 취소를 선택하는 영역 (650) 을 포함할 수 있다. 영역 (601) 에서는 피부 타입을 검색 가능하게 하기 위하여 화살표와 같이 화면에 표시되는 피부 타입을 변경할 것을 지시하기 위한 아이콘이 표시될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템에서, 사용자 기기 (A, B) 에게 제공되는 사용 중인 화장품 정보 입력 페이지 (700) 를 도시한다. 구체적으로, 사용 중인 화장품 정보 입력 페이지 (700) 는 단계 S11 및 S11a 에서 제공될 수 있다. 사용 중인 화장품 정보 입력 페이지 (700) 는 화장품의 종류(예: 토너/스킨, 로션, 수분크림 등)를 선택하기 위한 영역 (701), 선택된 종류에 대해 현재 사용 중인 화장품을 입력하기 위한 영역 (702), 입력된 화장품에 대한 사용자의 만족도를 입력하기 위한 영역 (703), 및 확인 또는 취소를 선택하는 영역 (750) 을 포함할 수 있다. 이 경우, 영역 (702) 을 통해 화장품의 브랜드명 또는 모델명의 적어도 일부만 입력되어도, 입력된 단어를 포함하는 제품들이 검색될 수 있도록 데이터베이스가 구축되어 있을 수 있다. 또한, 영역 (702) 에서는 제품 사진이 표시되도록 함으로써, 사용 중인 화장품의 선택을 보다 용이하게 할 수 있다.
상술한 도 5 내지 도 7에 도시된 페이지들 (500 내지 700) 을 통해 입력된 정보들이 피부 타입 모델을 생성하기 위한 학습 데이터로서 이용될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템에서, 사용자 기기 (A) 에게 제공되는 화장품 추천 페이지 (800) 를 도시한다. 구체적으로, 화장품 추천 페이지 (800) 는 단계 S16 에서 제공될 수 있다. 화장품 추천 페이지 (800) 는 피부 타입 판단 모델에 의해 판단된, 사용자가 속한 피부 타입 그룹을 표시하기 위한 영역 (801), 화장품 종류별로 추천 화장품을 표시하기 위한 영역들 (802 내지 804), 해당 피부 타입 그룹의 사용자들이 추천 화장품들과 함께 사용 중인 다른 화장품들을 제공되는 페이지를 표시하기 위한 영역 (805), 및 확인 또는 취소를 선택하는 영역 (850) 을 포함할 수 있다. 영역들 (802 내지 804) 에서, 추천 화장품들은 만족도 점수가 높은 순서대로 표시될 수 있고, 추천 화장품들의 사용량 및 사용 주기 정보를 표시하는 페이지를 제공하기 위한 더보기 아이콘이 포함될 수 있다.
본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될 (implemented) 수 있다.
한편 본 개시의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 개시의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
A: 사용자 기기, B: 사용자 기기, C: 화장품 회사 서버,
S: 관리 서버, N: 네트워크, 91: 통신부, 92: 제어부, 93: 저장부

Claims (10)

  1. 사용자 기기들, 관리 서버, 및 화장품 회사에 의해 관리되는 화장품 회사 서버를 포함하는 시스템에서 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법에 있어서,
    상기 관리 서버에 의해, 복수의 사용자 기기들로부터 복수의 사용자들 각각의 성별, 연령, 주관적 피부 타입, 사용 중인 화장품들, 및 상기 사용 중인 화장품들에 대한 만족도 점수들을 포함하는 가입 정보를 수신하는 단계;
    상기 관리 서버에 의해, 상기 가입 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자들을 복수의 피부 타입 그룹들로 분류하도록 기계 학습을 수행함으로써 사용자 피부 타입을 판단하기 위한 피부 타입 판단 모델을 생성하는 단계;
    상기 피부 타입 판단 모델이 생성된 후, 상기 관리 서버에 의해, 상기 서비스를 이용하는 사용자 기기로부터 사용자가 현재 사용하는 화장품 정보를 수신하는 단계;
    상기 관리 서버에 의해, 상기 피부 타입 판단 모델에 상기 사용자가 현재 사용하는 화장품 정보를 입력함으로써, 상기 복수의 피부 타입 그룹들 중에서 상기 사용자의 피부 타입 그룹을 결정하는 단계;
    상기 관리 서버에 의해, 상기 피부 타입 그룹에 속하는 사용자들이 사용 중인 화장품들 중에서 소정의 만족도 기준을 충족하는 하나 이상의 화장품들을 추출하는 단계; 및
    상기 관리 서버에 의해, 상기 추출된 하나 이상의 화장품들을 추천하기 위한 추천 메시지를 상기 사용자 기기에 송신하는 단계를 포함하고,
    상기 관리 서버에 의한 상기 기계 학습 수행 과정에서, 상기 주관적 피부 타입 및 결정된 피부 타입의 일치 확률에 관한 데이터, 상기 주관적 피부 타입 및 결정된 피부 타입이 일치하지 않는 사용자들이 사용하는 화장품들의 경향성 데이터 및 상기 주관적 피부 타입과 결정된 피부 타입이 일치하는 사용자들이 사용하는 화장품들의 경향성 데이터가 상기 피부 타입 판단 모델의 출력 데이터로 생성되고,
    상기 관리 서버는, 상기 피부 타입 판단 모델의 생성이 완료되기 전에 입력된 상기 주관적 피부 타입과 상기 기계 학습에 의해 생성 완료된 상기 피부 타입 판단 모델에 의해 판단된 해당 사용자의 피부 타입이 일치하지 않는 경우, 상기 가입 정보에 입력되었던 상기 사용자 피부 타입을 주관적 피부 타입에서 상기 피부 타입 판단 모델에 의해 판단된 피부 타입으로 정정하여 저장하도록 구성된,
    개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 관리 서버에 의해, 상기 피부 타입 판단 모델을 생성하기 위해 기계 학습을 수행하는 것은,
    상기 복수의 사용자들 각각에 대해 상기 주관적 피부 타입과 상기 만족도 점수들 간의 연관성을 판단하고,
    상기 복수의 사용자들에 대해 판단된 연관성들을 상호 비교함으로써 상기 사용 중인 화장품들의 타겟 피부 타입들을 판단하고,
    상기 사용 중인 화장품들의 타겟 피부 타입들 및 상기 만족도 점수들에 기초하여 상기 복수의 사용자들의 상기 피부 타입들을 판단하는 것을 포함하는, 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 타겟 피부 타입들은 성별 및 연령에 따라 세분화되고,
    상기 피부 타입 판단 모델은 상기 세분화된 타겟 피부 타입들에 기초한 기계 학습을 통해 수정되는, 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 가입 정보는 추가로 상기 사용 중인 화장품들의 사용 주기 및 사용량을 포함하고,
    상기 복수의 사용자들을 상기 복수의 피부 타입 그룹들로 분류하기 위해, 상기 사용 중인 화장품들의 사용 주기 및 사용량이 추가로 이용되는, 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 화장품들을 추출하는 단계는,
    상기 피부 타입 그룹에 속하는 사용자들이 사용 중인 화장품들의 만족도 점수들에 기초하여, 화장품 종류별로 만족도 점수가 임계 점수 이상이거나 또는 소정 순위 이상인 하나 이상의 화장품들을 추출하는 단계를 포함하는, 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 추천 메시지는, 상기 하나 이상의 화장품들이 만족도 점수가 높은 순서대로 정렬된 추천 리스트, 상기 하나 이상의 화장품들 각각의 평균 사용 주기 및 사용량에 관한 정보, 및 상기 피부 타입 그룹에 속하는 사용자들이 상기 하나 이상의 화장품들과 함께 이용한다고 판단되는 다른 화장품들에 관한 정보를 포함하는, 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 화장품들을 추출하는 단계는,
    계절별로 상기 소정의 만족도 기준을 충족하는 하나 이상의 화장품들을 추출하는 단계를 포함하는, 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 관리 서버에 의해, 상기 복수의 사용자들이 사용 중인 화장품들 중 상기 화장품 회사의 제품들에 대한 만족도 점수들에 관한 정보를 상기 화장품 회사 서버에 제공하는 단계를 더 포함하는, 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 추천 메시지에 상기 화장품 회사의 제품들이 포함되는 경우, 상기 관리 서버에 의해, 상기 화장품 회사 서버로부터 송신된 상기 화장품 회사의 제품들의 프로모션 정보 또는 샘플 제공 정보를 상기 사용자 기기에 전달하는 단계; 및
    상기 관리 서버에 의해, 상기 사용자 기기로부터 송신된 상기 화장품 회사의 제품들의 프로모션 또는 샘플에 대한 요청 메시지를 상기 화장품 회사 서버에 전달하는 단계를 더 포함하는, 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 관리 서버에 의해, 상기 피부 타입 판단 모델을 이용하여, 사용자들이 선호하는 화장품들의 제품 타입 데이터를 연령별 또는 피부 타입 그룹별로 추출하는 단계; 및
    상기 관리 서버에 의해, 상기 연령별 또는 피부 타입 그룹별 데이터를 상기 화장품 회사 서버에 송신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제품 타입 데이터는 화장품의 수분감, 잔존감, 향, 및 제형 중 적어도 하나에 관한 데이터를 포함하는, 개인별 맞춤형 화장품 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
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