KR20070073400A - 고객 구매행동 분석에 기반한 지능화된 상품 검색 방법 및 시스템 - Google Patents

고객 구매행동 분석에 기반한 지능화된 상품 검색 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특히 전자상거래 서비스를 제공하는 사이트에서 사용하는 검색엔진에 고객이 입력한 키워드와 선택한 상품 사이의 관련성에 대한 정보를 추가하여 고객에게 보다 정확하고 지능화된 상품 검색을 제공하는 고객 구매행동 분석에 기반한 지능화된 상품 검색 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명에 따른 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 시스템은 검색엔진 데이터베이스; 각 상품에 대해 소정의 개수의 관련검색어 정보를 저장하는 상품 데이터베이스; 검색어와 상품 선택 또는 주문정보를 입력받고, 검색결과를 출력하는 입출력부; 상기 검색어로부터 상기 검색엔진 데이터베이스와 상품 데이터베이스의 검색결과를 정렬한 검색결과를 생성하는 검색부; 및 상기 상품 선택 또는 주문정보에 따라 상기 상품 데이터베이스의 관련검색어 정보를 업데이트하는 관련검색어정보 업데이트부를 포함한다.

Description

관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 방법 및 시스템 { METHOD AND SYSTEM FOR SEARCHING GOODS USING RELATED KEYWORD INFORMATION}
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 상품 검색 시스템을 도시하는 블록도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 상품 검색 방법을 도시하는 순서도.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >
10 : 상품 데이터베이스 20 : 검색엔진 데이터베이스
30 : 입출력부 40 : 검색부
50 : 관련검색어정보 업데이트부
본 발명은 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특히 전자상거래 서비스를 제공하는 사이트에서 사용하는 검색엔진에 고객이 입력한 키워드와 선택한 상품 사이의 관련성에 대한 정보를 추가하여 고객에게 보다 정확하고 지능화된 상품 검색을 제공하는 고객 구매행동 분석에 기반한 지능화된 상품 검색 방법 및 시스템에 관한 것이다.
종래에 전자상거래 서비스를 제공하는 사이트(예를 들어, 쇼핑몰 등)에서는 상품 데이터베이스에서 상품명, 브랜드명, 상품설명본문, 제조사명, 판매자명, 상호명 등을 검색엔진이 자연어/형태소 분석, 유의어/동의어 사전 분석 등을 통해 인덱싱하여 각 항목에 따른 가중치별로 결과값을 제공하였다.
종래의 방법은 정확한 자연어/형태소 분석 알고리즘과 유의어/동의어 사전에 기등록된 정보에 의존하므로 표준단어와 다른 새로운 제품명이나 모델명을 검색하여 상품을 찾는 데 취약하였다.
이러한 상품을 찾기 위해서는 이와 관련된 새로운 검색어나 정보에 대한 지속적인 업데이트가 요구된다.
따라서 이 업데이트의 유무에 따라 부정확한 정보나 무의미한 검색결과를 출력하여 고객에 대한 신뢰도를 극대화할 수 없는 문제점이 있었다.
상기 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 전자상거래 서비스를 제공하는 사이트에서 사용하는 검색엔진에 고객이 입력한 키워드와 선택한 상품 사이의 관련성에 대한 정보를 추가하여 고객의 구매행동을 분석함으로써 고객에게 보다 정확하고 지능화된 상품 검색을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에 따른 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 시스템은 검색엔진 데이터베이스; 각 상품에 대해 소정의 개수의 관련검색어 정보를 저장하는 상품 데이터베이스; 검색어와 상품 선택 또는 주문정보를 입력받고, 검색결과를 출력하는 입출력부; 상기 검색어로부터 상기 검색엔진 데이터베이스와 상품 데이터베이스의 검 색결과를 정렬한 검색결과를 생성하는 검색부; 및 상기 상품 선택 또는 주문정보에 따라 상기 상품 데이터베이스의 관련검색어 정보를 업데이트하는 관련검색어정보 업데이트부를 포함한다.
또한, 본 발명에 따른 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 방법은 고객으로부터 검색어를 입력받는 단계; 상기 검색어에 대한 검색엔진 데이터베이스의 검색결과와 상품 데이터베이스에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보에 따른 검색결과를 검색결과정렬 알고리즘에 따라 정렬한 검색결과를 출력하는 단계; 상기 검색결과에 대해 고객이 상품을 선택하거나 주문한 경우에, 고객이 상품을 선택한 경우의 검색어별 클릭데이터, 고객이 상품을 주문한 경우의 검색어별 주문데이터를 업데이트하는 단계; 및 각 상품에 대한 상기 검색어별 클릭데이터와 상기 검색어별 주문데이터로부터 우선순위값계산 알고리즘에 따라 우선순위값을 계산하여 상기 상품 데이터베이스에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보를 업데이트하는 단계를 포함한다.
이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 상품 검색 시스템을 도시하는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 상품 검색 시스템은 상품 데이터베이스(10), 검색엔진 데이터베이스(20), 입출력부(30), 검색부(40), 관련검색어정보 업데이트부(50)로 구성된다.
상품 데이터베이스(10)는 각 상품에 대해 일련번호, 소속분류, 상품명, 브랜드명, 제조사명, 판매자명, 상호명, 상품상세설명, 상품속성, 가격, 재고수량, 배송방법, 프로모션정보 등을 저장한다.
또한, 상품 데이터베이스(10)는 각 상품에 대해 관련검색어 리스트를 저장한다. 관련검색어 리스트는 소정의 개수의 관련검색어를 포함하며, 각 관련검색어에 대해 고객의 클릭회수인 클릭데이터, 고객의 주문회수인 주문데이터, 우선순위값을 저장한다.
예를 들면, 표 1 및 표 2는 상품 C, D에 대한 관련검색어 리스트를 보여준다.
표 1. 상품 C의 관련검색어 리스트
관련검색어 클릭데이터(T1) 주문데이터(T2) 우선순위값
KW1 4 1 0.19
KW2 5 3 0.36
표 2. 상품 D의 관련검색어 리스트
관련검색어 클릭데이터(T1) 주문데이터(T2) 우선순위값
KW2 6 2 0.32
KW3 3 1 0.16
검색엔진 데이터베이스(20)는 자연어/형태소 분석, 유의어/동의어 사전 분석, 마케팅적 검색 매칭에 필요한 정보를 저장하며, 상품 데이터베이스(10)를 인덱싱할 수 있다.
입출력부(30)는 검색어와 상품 선택 또는 주문정보를 입력받고, 검색결과를 출력한다.
검색부(40)는 상기 검색어로부터 검색엔진 데이터베이스(20)와 상품 데이터베이스(10)의 검색결과를 정렬한 검색결과를 생성한다.
검색부(40)는 상기 검색어에 대해 검색엔진 데이터베이스(20)를 자연어/형태소 분석, 유의어/동의어 사전 분석, 마케팅적 검색 매칭 등으로 검색하여 우선순위값이 높은 상품부터 소정의 개수의 상품리스트를 획득한다.
또, 검색부(40)는 상기 검색어에 대해 상품 데이터베이스(10)에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보를 검색하여 우선순위값이 높은 상품부터 소정의 개수의 상품리스트를 획득한다.
예를 들어, 검색어가 KW2인 경우 표 1, 표 2를 참조할 때, 상품 C, 상품 D와 같이 관련검색어에 KW2를 포함하는 상품들이 검색될 것이다.
검색부(40)는 검색엔진 데이터베이스(20)의 검색으로 얻어진 상품 리스트의 각 상품의 우선순위값, 및 상품 데이터베이스(10)에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보에 따른 검색으로 얻어진 상품리스트의 각 상품의 우선순위값에 각각 가중치를 곱하여 합산한 값이 큰 순서대로 정렬할 수 있다.
상기 가중치는 검색엔진 데이터베이스(20)의 검색과 상품 데이터베이스(10)의 관련검색어 정보를 이용한 검색 중 어디에 비중을 두는지에 따라 설정할 수 있다.
또한, 상품 데이터베이스(10)의 각 관련검색어에 대한 고객의 클릭회수인 클릭데이터와 고객의 주문회수인 주문데이터가 축적될수록, 상품 데이터베이스(10)에 저장된 각 상품의 관련검색어 리스트의 우선순위값이 커지므로 이러한 영향을 고려하여 가중치를 설정하여야 한다.
검색엔진 데이터베이스(20)의 검색으로 얻어진 상품 리스트의 각 상품의 우 선순위값을 S1이라 하고, 상품 데이터베이스(10)에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보에 따른 검색으로 얻어진 상품리스트의 각 상품의 우선순위값을 S2라 하자. 또 검색엔진 데이터베이스(20)의 검색에 의한 가중치를 P1이라 하고, 관련검색어 정보에 따른 검색에 의한 가중치를 P2라고 하자. 그러면 검색된 각 상품의 우선순위값은 S1*P1 + S2*P2 (수식 1)로부터 얻을 수 있다.
예를 들어, 검색어가 KW2일 때, 검색엔진 데이터베이스(20)의 검색으로 상품 A,B,C,D가 검색되었고, 관련검색어 정보에 따른 검색으로 상품 C,D,E가 검색되었다고 가정하자. 검색엔진 데이터베이스(20)의 검색에 의한 가중치(P1)를 0.4라 하고, 관련검색어 정보에 따른 검색에 의한 가중치(P2)를 0.6이라 하면, 검색된 각 상품의 우선순위값은 수식 1로부터 구할 수 있다. 계산된 우선순위값은 표 3에서 알 수 있다.
표 3. 각 상품에 대해 계산된 우선순위값
검색엔진 DB의 검색(S1) 관련검색어정보에 따른 검색(S2) 계산된 우선순위값
상품A 0.50 0.200
상품B 0.30 0.120
상품C 0.20 0.36 0.296
상품D 0.10 0.32 0.232
상품E 0.10 0.060
관련검색어정보 업데이트부(50)는 상기 상품 선택 또는 주문정보에 따라 상품 데이터베이스(10)의 관련검색어정보를 업데이트한다.
예를 들어, 상품 D를 클릭하여 선택한 후, 상품 D에 대해 주문, 결제하였다 고 가정하자. 그러면, 표 2의 상품 D의 클릭 데이터를 6에서 7로 업데이트하고, 상품 D의 주문데이터를 2에서 3으로 업데이트한다.
관련검색어정보 업데이트부(50)는 상기 상품 선택 또는 주문정보에 따라 업데이트된 상기 검색어별 클릭데이터와 상기 검색어별 주문데이터에 각각 가중치를 곱하여 우선순위값을 계산할 수 있다.
상기 가중치는 상기 검색어별 클릭데이터와 상기 검색어별 주문데이터 중 어디에 비중을 두는지에 따라 설정할 수 있다.
상기 검색어별 클릭데이터를 T1이라 하고, 상기 검색어별 주문데이터를 T2라 하자. 또, 상기 검색어별 클릭데이터에 대한 가중치를 Q1이라 하고, 상기 검색어별 주문데이터에 대한 가중치를 Q2라 하자. 그러면, 상품 데이터베이스(10)에 저장된 상품의 업데이트되는 관련검색어 정보의 우선순위값은 T1*Q1 + T2*Q2 (수식 2)로부터 얻을 수 있다.
예를 들어, 검색어가 KW2일 때 상품 D를 클릭하여 선택한 후, 상품 D에 대해 주문, 결제하여, 표 2의 상품 D의 클릭 데이터가 6에서 7로 업데이트되고, 상품 D의 주문데이터가 2에서 3으로 업데이트 되었다고 가정하자. 그리고, 검색어별 클릭데이터에 대한 가중치(Q1)를 0.03, 검색어별 주문데이터에 대한 가중치(Q2)를 0.07로 가정하자. 그러면 우선순위값은 수식 2로부터 계산되어, 0.32에서 0.42로 업데이트된다.
상품 데이터베이스(10)는 각 상품의 각각의 관련검색어에 대한 최근 업데이트 회수 정보를 더 포함할 수 있다.
관련검색어정보 업데이트부(50)는 각 상품에 대해, 우선순위값과 최근 업데이트 회수가 낮은 관련검색어에 대한 정보를 삭제할 수 있다.
또한, 관련검색어정보 업데이트부(50)는 상품 데이터베이스(10)의 관련검색어 정보로부터 검색할 수 없는 새로운 검색어를 관련검색어 리스트에 추가할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 상품 검색 방법을 도시하는 순서도이다.
도 2를 참조하면, 고객으로부터 검색입력창에서 특정 검색어를 입력받는다(S100).
상기 검색어에 대해 검색엔진 데이터베이스(20)를 자연어/형태소 분석, 유의어/동의어 사전 분석, 마케팅적 검색 매칭 등으로 검색하여 우선순위값이 높은 상품부터 소정의 개수의 상품리스트를 획득한다(S110).
또, 상기 검색어에 대해 상품 데이터베이스(10)에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보를 검색하여 우선순위값이 높은 상품부터 소정의 개수의 상품리스트를 획득한다(S120).
예를 들어, 검색어가 KW2인 경우 표 1, 표 2를 참조할 때, 상품 C, 상품 D와 같이 관련검색어에 KW2를 포함하는 상품들이 검색될 것이다.
상기 검색어에 대한 검색엔진 데이터베이스(20)의 검색결과와 상품 데이터베이스(10)에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보에 따른 검색결과를 검색결과정렬 알고리즘에 따라 정렬한다(S130).
상기 검색결과정렬 알고리즘은 검색엔진 데이터베이스(20)의 검색으로 얻어 진 상품 리스트의 각 상품의 우선순위값, 및 상품 데이터베이스(10)에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보에 따른 검색으로 얻어진 상품리스트의 각 상품의 우선순위값에 각각 가중치를 곱하여 합산한 값이 큰 순서대로 정렬할 수 있다.
상기 정렬된 검색결과를 출력한다(S140).
상기 검색결과에 대해 고객이 상품을 선택하거나 주문한 경우에(S150), 고객이 상품을 선택한 경우의 검색어별 클릭데이터, 고객이 상품을 주문한 경우의 검색어별 주문데이터를 업데이트한다(S160).
각 상품에 대한 상기 검색어별 클릭데이터와 상기 검색어별 주문데이터로부터 우선순위값계산 알고리즘에 따라 우선순위값을 계산하여 상품 데이터베이스(10)에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보를 업데이트한다(S170).
상기 우선순위값계산 알고리즘은 상기 검색어별 클릭데이터와 상기 검색어별 주문데이터에 각각 가중치를 곱하여 우선순위값을 계산할 수 있다.
각 상품에 대해, 우선순위값과 최근 업데이트 회수가 낮은 관련검색어에 대한 정보를 삭제할 수 있다.
또한, 상품 데이터베이스(10)의 관련검색어 정보로부터 검색할 수 없는 새로운 검색어를 관련검색어 리스트에 추가할 수 있다.
본 발명에 의한 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 방법 및 시스템은 전자상거래 서비스를 제공하는 사이트에서 사용하는 검색엔진에 고객이 입력한 키워드와 선택한 상품 사이의 관련성에 대한 정보를 추가하여 고객의 구매행동을 분석함 으로써 고객에게 보다 정확하고 지능화된 상품 검색을 제공할 수 있다.
아울러 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위한 것으로, 당업자라면 첨부된 특허 청구범위의 기술적 사상과 범위를 통해 다양한 수정, 변경, 대체 및 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정 변경 등은 이하의 특허 청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims (14)

  1. 검색엔진 데이터베이스;
    각 상품에 대해 소정의 개수의 관련검색어 정보를 저장하는 상품 데이터베이스;
    검색어와 상품 선택 또는 주문정보를 입력받고, 검색결과를 출력하는 입출력부;
    상기 검색어로부터 상기 검색엔진 데이터베이스와 상품 데이터베이스의 검색결과를 정렬한 검색결과를 생성하는 검색부; 및
    상기 상품 선택 또는 주문정보에 따라 상기 상품 데이터베이스의 관련검색어 정보를 업데이트하는 관련검색어정보 업데이트부
    를 포함하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 상품 데이터베이스의 관련검색어 정보는 각 관련검색어에 대한 클릭데이터, 주문데이터 및 우선순위값을 포함하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 검색부는 상기 검색엔진 데이터베이스의 검색으로 얻어진 상품 리스트 의 각 상품의 우선순위값, 및 상기 상품 데이터베이스에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보에 따른 검색으로 얻어진 상품리스트의 각 상품의 우선순위값에 각각 가중치를 곱하여 합산한 값이 큰 순서대로 정렬하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 시스템.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 관련검색어정보 업데이트부는 상기 상품 선택 또는 주문정보에 따라 업데이트된 상기 검색어별 클릭데이터와 상기 검색어별 주문데이터에 각각 가중치를 곱하여 우선순위값을 계산하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 시스템.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 상품 데이터베이스의 관련검색어 정보는 각 관련검색어에 대한 최근 업데이트 회수 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 관련검색어정보 업데이트부는 각 상품에 대해, 우선순위값과 최근 업데이트 회수가 낮은 관련검색어에 대한 정보를 삭제하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 관련검색어정보 업데이트부는 상기 상품 데이터베이스의 관련검색어 정보로부터 검색할 수 없는 새로운 검색어를 추가하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 시스템.
  8. 고객으로부터 검색어를 입력받는 단계;
    상기 검색어에 대한 검색엔진 데이터베이스의 검색결과와 상품 데이터베이스에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보에 따른 검색결과를 검색결과정렬 알고리즘에 따라 정렬한 검색결과를 출력하는 단계;
    상기 검색결과에 대해 고객이 상품을 선택하거나 주문한 경우에, 고객이 상품을 선택한 경우의 검색어별 클릭데이터, 고객이 상품을 주문한 경우의 검색어별 주문데이터를 업데이트하는 단계; 및
    각 상품에 대한 상기 검색어별 클릭데이터와 상기 검색어별 주문데이터로부터 우선순위값계산 알고리즘에 따라 우선순위값을 계산하여 상기 상품 데이터베이스에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보를 업데이트하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 상품 데이터베이스는 각 상품에 대해 소정의 개수의 관련검색어 리스트 를 저장하고, 상기 관련검색어 리스트의 각 관련검색어에 대해 클릭데이터, 주문데이터 및 우선순위값을 저장하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 검색결과정렬 알고리즘은 검색엔진 데이터베이스의 검색으로 얻어진 상품 리스트의 각 상품의 우선순위값, 및 상기 상품 데이터베이스에 저장된 각 상품의 관련검색어 정보에 따른 검색으로 얻어진 상품리스트의 각 상품의 우선순위값에 각각 가중치를 곱하여 그 결과값이 큰 순서대로 정렬하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 우선순위값계산 알고리즘은 상기 검색어별 클릭데이터와 상기 검색어별 주문데이터에 각각 가중치를 곱하여 우선순위값을 계산하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 방법.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 상품 데이터베이스는 각 상품의 각각의 관련검색어에 대한 최근 업데이트 회수 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 각 상품에 대해, 우선순위값과 최근 업데이트 회수가 낮은 관련검색어에 대한 정보를 삭제하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 방법.
  14. 제 9 항에 있어서,
    상기 상품 데이터베이스의 관련검색어 정보로부터 검색할 수 없는 새로운 검색어를 관련검색어 리스트에 추가하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 관련검색어 정보를 이용한 상품 검색 방법.
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