KR20100092852A - 선호도 기반의 상품 추천 시스템 및 그 방법 - Google Patents

선호도 기반의 상품 추천 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

다중 선호도를 기반으로 하는 상품 추천 시스템 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 시스템은, 사용자 개인의 선호도뿐만 아니라 사용자와 비슷한 연령대, 또는 유사한 구매 경향을 갖는 타인의 선호도를 함께 고려하여 사용자가 입력한 키워드에 대응하는 상품을 추천하여 제공함으로써, 사용자 개개인의 정보가 고려된 맞춤형 상품 정보를 추천할 수 있다.

Description

선호도 기반의 상품 추천 시스템 및 그 방법{System for recommending goods based on preference, and method thereof}
본 발명에 따른 실시예는 사용자의 선호도를 기반으로 하는 추천 서비스 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 사용자 개인의 선호도뿐만이 아니라 유사한 구매 경향을 갖는 제3자의 선호도를 함께 고려하여 최적의 상품을 추천하여 사용자에게 제공할 수 있는 선호도 기반의 상품 추천 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
현재 유무선 인터넷망 등을 통하여 상품을 구매할 수 있는 전자 상거래 서비스가 활발하게 이루어짐에 따라 다양한 상품을 판매하는 쇼핑몰과 같은 콘텐츠 제공 서버가 상당히 증가하고 있다.
상기 콘텐츠 제공 서버는 의류, 잡화, 가전, 음반, 영화/연극/콘서트 등의 다양한 상품 정보를 제공하는데, 대부분의 상품은 상품에 대한 이미지를 해당 상품의 설명, 가격, 제조사, 판매사, 할인 정보, 배송 방법 등의 정보와 함께 표시하여 사용자가 상품을 구매하는데 참조할 수 있도록 한다.
하지만, 이러한 방법들은 해당 서버에 접속한 사용자가 자신이 구매하고자 하는 상품에 접근하기 위해 여러 단계의 메뉴를 검색하거나 또는 특정 검색어를 입력하여 해당 상품을 조회하는데, 이는 상품 검색 절차가 번거롭고 특정 상품 정보를 확인하기 위해 많은 시간을 소비해야만 하는 단점이 발생한다. 또는, 일반적이고 단조로운 콘텐츠 메뉴 구성으로 인하여 사용자의 적극적인 관심을 유도하지 못한다는 문제점도 발생한다.
따라서, 본 발명에 따른 실시예는 상기의 문제점을 해결하고자 안출된 것으로서, 본 발명에 따른 실시예의 목적은 사용자가 수행하는 평가 데이터 등을 통해 개인적인 선호도를 분석하고 분석된 결과에 기초하여 최적의 상품을 연속적으로 추천하여 제공할 수 있는 선호도 기반의 상품 추천 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위한 다중선호도 기반의 상품 추천 방법은, 서버가, 사용자에 의해 입력된 키워드에 상응하는 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계; 상기 서버가, 제공된 상품에 대한 상기 사용자의 평가를 수신하는 단계; 및 상기 서버가, 수신된 상기 사용자의 평가, 상기 사용자의 선호도, 또는 상기 사용자와 유사한 취향을 갖는 제3자의 선호도 중에서 적어도 하나에 기초하여, 상기 복수의 상품들 중에서 다른 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 서버가 상기 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계는, 상기 서버가, 상기 사용자의 선호도 또는 상기 사용자와 유사한 취향을 갖는 제3자의 선호도 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계일 수 있다.
상기 서버가 상기 복수의 상품들 중에서 다른 하나의 상품에 대한 정보를 제 공하는 단계는, 상기 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품을 추천할 때보다 상기 사용자의 선호도의 적용 비율을 증가시켜 상기 복수의 상품들 중에서 다른 하나의 상품을 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 서버가 상기 복수의 상품들 중에서 다른 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계는, 상기 서버가, 상기 복수의 상품들 중에서 상기 어느 하나의 상품에 대한 다른 사용자들의 평가를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위한 다중선호도 기반의 상품 추천 방법은,서버가, 사용자에 의해 입력된 키워드에 상응하는 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품에 대한 정보를 가격 정보를 제외하여 제공하는 단계; 상기 서버가, 상기 가격 정보가 제외된 상품에 대한 상기 사용자의 평가를 수신하는 단계; 상기 서버가, 상기 어느 하나의 상품에 대한 가격 정보를 제공하는 단계; 상기 서버가, 상기 가격 정보가 포함된 상품에 대한 상기 사용자의 평가를 수신하는 단계; 및 상기 서버가, 수신된 상기 사용자의 평가, 상기 사용자의 선호도, 또는 상기 사용자와 유사한 취향을 갖는 제3자의 선호도 중에서 적어도 하나에 기초하여, 상기 복수의 상품들 중에서 다른 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위한 다중선호도 기반의 상품 추천 방법은, 서버가, 사용자로부터 선물을 제공받는 자에 대한 정보 및 상기 선물에 대한 키워드를 수신하는 단계; 상기 서버가, 상기 선물을 제공받는 자의 선호도, 상기 사용자의 선호도, 또는 상기 선물을 제공받는 자와 유사한 취향을 갖는 제3자의 선호도 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 키워드에 상응하는 복수의 상품들 중에서 적 어도 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 다중 선호도 기반의 상품 추천 방법은, 상기 선물을 제공받는 자의 선호도에 기초하여, 추천 상품에 대한 상기 선물을 제공받는 자의 예상 평가 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위한 상품 추천 서버는, 적어도 하나의 상품에 대한 정보가 저장되는 상품 데이터베이스; 적어도 하나의 사용자에 대한 정보가 저장되는 사용자 데이터베이스; 및 상기 상품 데이터베이스에 저장된 상품 및 상기 사용자 데이터베이스에 저장된 사용자 선호도에 기초하여, 상기 사용자가 입력한 키워드에 대응하는 복수의 상품들 중에서 적어도 하나의 상품을 추천하기 위한 상품 추천부를 포함할 수 있다.
상기 사용자 데이터베이스는, 상기 적어도 하나의 사용자의 상품 구매 이력, 상품 평가 이력, 성별, 연령, 거주지 중에서 적어도 하나가 포함되고, 상기 상품 추천부는, 상기 사용자 데이터베이스부에 기반한 상기 사용자의 선호도 또는 상기 사용자와 유사한 취향을 갖는 제3자의 선호도 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 복수의 상품들 중에서 적어도 하나의 상품을 추천할 수 있다.
상기 상품 추천부는, 상기 사용자의 선호도와 상기 제3자의 선호도의 적용 비율을 가변시키면서 상기 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품을 추천할 수 있다.
상기 상품 추천부는, 추천되는 상품의 개수가 증가할수록 상기 사용자의 선호도의 적용 비율을 증가시키면서 상기 복수의 상품들 중에서 적어도 하나의 상품 을 추천할 수 있다.
상기 상품 추천부는, 상기 사용자가 입력한 키워드에 대응하는 복수의 상품들 중에서 적어도 하나의 상품을 가격 정보를 제외하여 추천하고, 상기 사용자로부터 추천된 상품에 대한 평가를 수신하며, 상기 상품 데이터베이스에 저장된 상기 추천된 상품에 대한 가격 정보를 제공할 수 있다.
상기 상품 추천 서버는, 상기 사용자와 유사한 취향을 갖는 제3자와의 커뮤니케이션을 가능하게 하는 인터페이스부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 시스템은, 사용자뿐만 아니라 사용자와 유사한 취향을 갖는 제3자의 선호도를 함께 고려하여 최적의 상품에 대한 정보를 제공함으로써, 사용자가 상품 검색을 용이하고 신속하게 수행할 수 있게 된다.
특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서 또는 출원에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니된다.
본 발명의 개념에 따른 실시 예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서 또는 출원에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되 는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1 및/또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
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 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이 나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 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 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 선호도 기반의 상품 추천 시스템(1)의 개략적인 블록도이다.
본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 시스템(1)은, 상품 추천 서버(goods recommendation server, 10) 및 사용자 단말기(user terminal, 20)를 포함할 수 있다.
상기 사용자 단말기(20)는 상기 상품 추천 서버(10)와 유선 또는 무선 중에서 적어도 하나의 방식을 사용하여 통신을 수행하고 데이터를 입력하거나 처리 결과를 출력할 수 있는 모든 기기를 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자 단말기(20)는, PC(personal computer), PDA(personal digital assistance), 휴대폰(cellular phone), PMP(portable multimedia player) 등의 기기를 포함할 수 있 다.
상기 상품 추천 서버(10)는 상기 사용자 단말기(20)를 통해 접속하는 사용자의 선호도를 기반으로 최적의 상품을 추천하여 상기 사용자 단말기(20)에 제공할 수 있다. 이때, 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서버(10)는 상기 사용자 단말기(20)를 통해서 접속하는 사용자의 선호도뿐만 아니라, 상기 사용자와 유사한 연령대, 취향, 지역 등 공통적인 특징을 갖는 타인의 선호도를 함께 고려하여 상기 사용자에게 적합한 상품 목록을 추천하여 줄 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 상기 상품 추천 시스템(1)은 사용자들이 열람하여 선택할 수 있는 상품의 정보를 상기 상품 추천 서버(10)에 제공하기 위한 판매자 단말기(30)를 더 포함할 수 있다. 쇼핑몰 등의 수단을 통해서 수요자에게 상품을 판매하고자 하는 자는 상기 상품 추천 서버(10)에 접속하여 소정의 상품에 대한 정보를 게재함으로써, 일반 수요자가 해당 상품의 정보를 획득할 수 있게 할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서버(10)의 개략적인 블록도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서버(10)는, 사용자 인터페이스부(user interface unit, 11), 상품 추천부(goods recommendation unit, 12), 사용자 데이터베이스(user database, 13), 상품 데이터베이스(goods database) 등을 포함할 수 있다.
상기 사용자 인터페이스(11)는 복수의 사용자들이 상기 상품 추천 서버(10) 에 접속할 수 있도록 하기 위한 수단으로서, 예컨대 웹 페이지(web page)를 포함할 수 있다. 상기 사용자 인터페이스(11)는 유무선 통신망과 연결되어 복수의 사용자 단말기들(20)과 정보를 송수신할 수 있다.
또한, 상기 상품 추천 서버(10)는 상기 사용자 인터페이스부(11)를 통해서 상기 사용자 단말기(20)에 소정의 상품 정보를 제공할 수 있다.
상기 사용자 데이터베이스(13)는 상기 상품 추천 서버(10)에 접속하여 상품에 대한 정보를 획득할 수 있는 사용자들의 정보를 각각 저장할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자 데이터베이스(13)는 각 사용자의 ID, 비밀번호, 구매 내역, 평점 이력, 성별, 연령, 거주지 등의 정보를 저장할 수 있다.
상기 상품 데이터베이스(14)는 상기 상품 추천 서버(10)를 통해 상기 사용자 단말기(20)로 제공할 수 있는 상품에 대한 정보를 저장할 수 있다. 예컨대, 상기 상품 데이터베이스(14)는 상품의 이미지, 가격, 판매자 정보, 거래 조건 등에 대한 정보가 저장될 수 있다.
또한, 실시예에 따라, 상기 상품 데이터베이스(14)는 상품 검색을 용이하게 하기 위하여 다양한 상품들이 트리(tree) 형태로 카테고리화될 수 있다. 예컨대, '테니스화'에 대한 상품 정보는 '잡화>운동화>테니스화'와 같은 카테고리로서 저장될 수 있다.
상기 상품 추천부(12)는 상기 사용자 데이터베이스(13)에 저장된 사용자의 정보를 기반으로 하여 상기 상품 데이터베이스(14)에 저장된 다양한 상품들 중에서 적합한 상품에 대한 정보를 상기 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 상기한 바와 같이 사용자 개인의 선호도뿐만 아니라 사용자와 유사한 취향을 갖는 사람들의 선호도를 함께 고려하여 최적의 상품 정보를 제공할 수 있다. 즉, 상기 상품 추천부(12)는 다중적 선호도(multiple preferences)를 기반으로 하여 데이터마이닝(data-mining) 과정을 통해 최적의 상품을 추천함으로써 사용자의 만족도를 최대한으로 할 수 있다.
또한, 상기 상품 추천 서버(10)는 추천된 상품에 대한 정보에 대해서 사용자가 소정의 평가를 수행하면 다음의 상품에 대한 정보를 연속적으로 제공하는데, 이때 다음에 제공될 상품을 추천함에 있어서 이전에 평가된 항목들이 기초가 될 수 있다. 즉, 이전에 평가되었던 이력들에 대한 데이터가 기반이 되어 특성 사용자의 선호도를 파악할 수 있고, 파악된 선호도를 기반으로 하여 자기적응적으로 연속적인 상품 추천이 가능할 수 있다. 따라서, 상기 상품 추천 서버(10)는 연속적으로 제공되는 상품의 수가 많아질수록 특정 사용자의 취향에 점점 접근할 수 있는 상품에 대한 정보를 제공할 수 있게 된다.
또는, 사용자가 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서비스를 이용하여 상품을 구매하는 횟수가 증가할수록, 상기 사용자 데이터베이스(13)에는 사용자의 선호도 정보가 축적될 수 있고, 따라서 구매 횟수가 증가함에 따라 더욱 최적화된 상품의 추천이 가능해질 수 있다.
또한, 상기 상품 추천부(12)는 사용자에게 적합한 상품을 선택함에 있어서, 사용자의 선호도의 비율(이하, 'A')과 사용자와 유사한 취향을 갖는 사람들의 선호도의 비율(이하, 'B')을 가변시키며 적용할 수 있다. 예컨대, 상기 상품 추천 부(12)는 최초에 제공되는 상품을 추천함에 있어서는 A:B를 소정 비율(예컨대, 1:1)로 설정할 수 있고 연속적으로 상품에 제공될 때마다 A를 점점 증가시키고 B를 점점 감소시키면서 사용자 개인의 선호도에 보다 접근된 상품의 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
이때, 사용자는 상기 상품 추천 서버(10)에서 제공되는 상품에 대해서 소정의 평가(평점, 댓글, 태그 등)를 할 수 있고, 이러한 평가 항목이 상기 사용자 데이터베이스(13)에 저장되어 상기 상품 추천부(12)가 최적의 상품 추천을 위한 참고 자료로서 활용할 수 있게 된다.
즉, 상기 상품 추천부(12)는 사용자의 구매 내역 뿐만 아니라 사용자가 특정 상품에 대해 기록한 평가 등을 기반으로 사용자의 선호도를 분석함으로써, 단순히 구매 내역만을 기반으로 하는 분석 시스템에 비해 고려할 수 있는 데이터의 양을 최대한 확보할 수 있으며, 따라서 효율적인 상품 추천이 가능해진다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서버(10)는 사용자와 유사한 취향을 갖는 사람들과의 커뮤니케이션 수단을 사용자에게 제공할 수 있다. 즉, 상기 상품 추천 서버(10)에 접속하여 상품 추천 서비스를 이용할 수 있는 복수의 사용자들의 정보가 상기 사용자 데이터베이스(13)에 저장되어 있기 때문에 유사한 구매 취향, 경향을 갖는 사람들의 분류가 가능하며, 따라서 상기 상품 추천 서버(10)는 유사한 취향을 갖는 사람들끼리 커뮤니케이션이 가능케 할 수 있다. 예컨대, 상기 상품 추천 서버(10)에서 운영할 수 있는 온라인 모임(예컨대, 카페, 블로그 등)을 개설하여 유사한 취향을 갖는 사용자들에게 접속/가입을 유도할 수 있다. 또는, 실시 예에 따라, 상기 상품 추천 서버(10)는 유사한 취향을 갖는 사람들이 가지고 있는 커뮤니티에 접근할 수 있는 수단을 제공할 수도 있다.
이러한 것은 사회적 네트워크 서비스(SNS; social network service)로서의 기능을 수행할 수 있으며, 상품 구매 취향이 유사한 사람들끼리 커뮤니케이션할 수 있는 수단을 제공함으로써 사회적 동질감과 유대감을 증대시킬 수 있다. 이러한 서비스들을 통해서, 각 사용자들이 자신과 유사한 취향을 갖는 사람들과 정보를 공유할 수 있게 되고 그 과정에서 자신이 획득하지 못한 상품에 대한 좋은 정보들을 제공받을 수도 있게 된다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서버(10)에서 제공할 수 있는 상품 추천 서비스의 일 예를 각각 도시한 것이다. 도 3a는 사용자가 입력한 키워드에 응답하여 처음에 제공되는 상품 정보의 디스플레이 화면을 예시한 것이고, 도 3b는 적어도 한 번의 평가가 수행된 이후의 상품 정보의 디스플레이 화면을 예시한 것이다.
도 1 내지 도 3a를 참조하면, 상기 사용자 단말기(20)를 통해서 상기 상품 추천 서버(10)에 접속한 사용자는 구매를 하고자 하는 또는 정보를 얻고자 하는 상품의 키워드를 입력할 수 있다. 도 3a에 도시된 바와 같이, 사용자는 키워드를 직접 소정의 입력 수단을 통해 입력할 수 있으며, 또는 상기 상품 추천 서버(10)에서 제공되는 상품 카테고리 중에서 어느 하나의 카테고리를 선택함으로써 상기 키워드를 입력할 수도 있다.
사용자에 의해 소정의 키워드(예컨대, 도 3a에서는 '신발')가 입력되면, 상 기 키워드에 상응하는 상품들 중에서 어느 하나의 상품에 해당하는 이미지(42)와 부가 정보(43) 등이 제공될 수 있다. 이때, 상기 사용자가 상기 상품 추천 서버(10)에 처음으로 접속한 경우라면, 상기 상품 추천부(12)는 상기 사용자가 입력한 키워드에 상응하는 복수의 상품들 중에서 무작위로 어느 하나의 상품을 추천하여 정보를 제공할 수 있다. 또는 상기 사용자의 정보에 근거하여 유사한 연령대, 성별, 거주지 등을 갖는 타인의 선호도를 기반으로 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품을 추천하여 정보를 제공할 수 있다.
하지만, 상기 사용자가 상기 상품 추천 서버(10)에 기접속한 이력이 있는 사용자인 경우에, 상기 상품 추천부(12)는 상기 사용자 데이터베이스(13)에 저장되어 있는 사용자 개인의 정보를 기반으로 하여 상기 입력된 키워드에 상응하는 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품에 대한 정보를 제공할 수 있다. 상기 부가 정보는 제조사, 판매사, 가격, 색상, 배송 정보, 구입 수량 등의 정보를 포함할 수 있으며, 이러한 부가 정보는 상기 상품 데이터베이스(14)에 저장될 수 있다.
사용자는 상기 상품 추천 서버(10)로부터 제공되는 상기 상품의 이미지, 디자인, 색상, 스타일 등에 기초해 직관적이고 즉흥적으로 평가를 수행할 수 있다. 상기 평가는 정량적 평가와 정성적 평가 중에서 적어도 하나를 수행할 수 있다. 상기 정량적 평가는 제공되는 상품 정보에 대해 수치로서 평가를 수행할 수 있고, 상기 정성적 평가는 제공되는 상품 정보에 대해 의견 등으로서 평가를 수행할 수 있다. 예컨대, 도 3a에 도시된 바와 같이, 상기 상품 추천 서버(10)에서 제공되는 상품 정보에 대해서, 사용자는 평점(44)을 부여할 수 있고 또는 상품을 적절하게 나 타낼 수 있는 태그(45)를 작성할 수도 있다.
상기 평점(44)은 복수의 점수들 중에서 어느 하나의 점수를 선택하도록 구현되거나 또는 사용자가 직접 소정의 점수를 입력하도록 구현될 수 있다. 또한, 상기 태그(45)는 해당 상품을 가장 적절하게 표현할 수 있도록 하는 짧은 단어로 표현될 수 있다.
또한, 상기 상품 추천 서버(10)는 제공되는 상품에 대해 바로 구매를 원하는 사용자를 위하여 결제 수단(46)을 더 구비할 수 있다. 상기 결재 수단(46)을 실행할 경우에, 금융 기관, 카드사 등의 결재 담당 주체와 연결될 수 있으며 이러한 결제 정보는 상기 상품 추천 서버(10)에 상품 목록을 제공한 판매자에게 전송될 수 있다. 또한, 상기 상품 추천 서버(10)는 상품의 상세 정보, 댓글, 장단점 등이 기재된 화면(47)을 더 제공할 수 있다.
또한, 도 3a에서는 상품 추천 서비스를 직관적으로 이해하고 해당 상품에 대한 관심도를 극대화하기 위하여 하나의 화면에 하나의 상품에 대한 정보만이 디스플레되는 것으로 예시하였지만, 이는 본 발명에 따른 실시예의 용이한 이해를 위한 것일뿐이며 본 발명에 따른 실시예는 이에 한정되지 않는다.
도 3b는 입력한 키워드(51)에 상응하는 상품에 대해 소정의 평가가 수행된 이후에 제공되는 상품 정보 화면(50)을 예시한 것이다. 도 1 내지 도 3b를 참조하면, 상기 상품 추천 서버(10)는 사용자의 기작성된 평가 등에 기초하여 새로운 상품을 추천하여 추천된 상품에 대한 정보를 제공할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 상품 추천부(12)는 동일한 카테고리에서 평가된 데이터 뿐만 아니라, 유사한 카테고리에서 평가된 데이터도 상기 상품 추천을 위한 기초 자료로서 이용할 수도 있다.
이때, 직전에 평가된 상품에 대한 다른 사람들의 의견을 사용자가 용이하게 확인할 수 있도록 하기 위해서, 상기 상품 추천 서버(10)는 직전에 평가된 상품에 대한 이미지(61), 평균 평점(62), 평가자 수(63), 사용자의 평가 점수(64), 태그, 부가 정보, 및 성별/연령별 평점(65) 등을 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 상기 상품 추천 서버(10)는 이전의 상품 정보 또는 이후의 상품 정보로 이동할 수 있도록 하는 화면 이동 수단(66)을 더 제공할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 상품 추천 서버(10)는 이전의 상품에 대한 사용자의 평가가 완료되어야만 다음의 상품에 대한 정보를 제공하도록 구현될 수 있다. 또는 실시예에 따라, 이전의 상품에 대한 사용자의 평가가 생략되어도 사용자의 요청에 의해 다음의 상품에 대한 정보가 제공되도록 구현될 수도 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 선호도 기반의 상품 추천 방법에 대한 순서도이다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 상기 사용자 단말기(20)를 이용하여 사용자가 상기 상품 추천 서버(10)에 접속할 수 있다(S605). 사용자 인증 과정을 거친 이후에, 사용자는 검색하고자 하는 상품에 해당하는 키워드를 입력할 수 있다(S610).
상기 상품 추천 서버(10)는 입력된 키워드가 기입력된 키워드인지를 판단하여(S615), 기입력된 키워드가 아닌 경우에는 키워드에 입력된 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품에 대한 정보를 랜덤하게 제공할 수 있다(S620). 판단 결과, 과거에 입력되어 평가가 수행되었던 키워드에 해당하는 경우에는 기작성된 평가 항목 등에 대한 데이터를 기반으로 하여 상기 키워드에 상응하는 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품에 대한 정보를 제공할 수 있다(S625).
제공된 상품 정보에 대해서 사용자의 평점 부여, 태그 작성 등을 수행할 수 있고(S630), 평가 수행이 완료되면 과거 선호도 또는 입력된 평가, 태그 등을 기반으로 키워드에 상응하는 상품들 중에서 다른 하나의 상품 정보를 제공할 수 있다(S635). 이때, 도 3b에 도시된 바와 같이, 직전에 평가된 상품에 대한 정보가 하나의 화면에 함께 디스플레이될 수도 있다.
또한, 상기 상품 추천 서버(10)는 제공되는 상품이 사용자가 만족하는 것인지를 문의할 수 있으며(S640), 사용자가 최적의 상품을 제공받지 못하는 경우에 축적된 선호도를 기반으로 하여 연속적으로 상품에 대한 정보를 제공할 수 있다. 사용자가 구매를 원하는 상품이 추천되면, 사용자는 해당 상품을 구매하며 결재할 수 있다(S645).
본 발명의 실시예에 따른 선호도 기반의 상품 추천 시스템(1)에 따르면, 상품 구매를 위한 공간을 제공함과 동시에 타인과의 커뮤니케이션 수단, 엔터테인먼트 수단을 제공함으로써 사용자들의 적극적인 참여를 유도할 수 있다. 또한, 사용자 개인의 누적된 자기 적응적 선호도를 기반으로 상품을 추천하여 제공해줌으로써, 소비자들의 쇼핑 만족도를 최대화할 수 있고 상품 결정/검색에 필요한 시간을 상당히 감소시킬 수 있다.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서버에서 제공되는 상품 추천 서비스의 다른 예시도이다.
도 1, 도 2, 도 5a 내지 도 5c를 참조하면, 사용자로부터 상품에 대한 키워드가 입력되면 상기 상품 추천부(12)는 상기 사용자 데이터베이스(13)에 저장된 사용자의 선호도 등을 참조하여 입력된 키워드에 상응하는 복수의 상품들 중에서 적어도 하나(예컨대, 도 5a에서는 하나)의 상품을 사용자 단말기(20)에 제공할 수 있다.
이때, 상기 상품 추천부(12)는 사용자의 선호도 또는 제3자의 선호도가 반영된 추천 상품을 상기 사용자 단말기(20)에 제공함에 있어서, 처음에는 도 5a에서와 같이 추천 상품의 가격을 상기 사용자 단말기(20)에 제공하지 않을 수 있다. 따라서, 상기 상품 추천부(12)는 추천 상품의 가격이 제공되지 않은 상태에서 상품에 대한 평가 수단(71)을 상기 사용자 단말기(20)에 제공할 수 있다.
사용자는 상기 상품 추천부(12)에 의해 추천된 상품의 이미지(72), 상품 정보, 배송 안내, 재질, 고객평 등을 참조하여, 추천된 상품에 대해서 평가할 수 있다. 상기한 바와 같이, 상기 평가는 정성적 평가 또는 정량적 평가 중에서 적어도 하나로 수행될 수 있으며, 도 5a의 예에서는 0점에서 10점 사이의 점수로 상품을 평가할 수 있는 평가 수단(71)을 통해 추천 상품의 점수가 결정되는 실시예를 예시하고 있다.
가격이 제공되지 않은 상태에서의 추천 상품의 평가가 완료되면, 도 5b에 도시된 바와 같이 상기 상품 추천부(12)는 상기 사용자 단말기에 추천 상품의 가격 정보를 제공할 수 있다. 따라서, 사용자는 제공된 상품의 가격 정보를 확인한 이후 에, 상기 추천 상품에 대해서 다시 한번 평가를 수행할 수 있다. 또한, 상기 상품 추천부(12)는 사용자가 추천 상품에 대한 직관적인 단어를 입력할 수 있도록 하는 수단(75)을 더 제공할 수 있다.
추천된 상품에 대한 두 번의 평가가 완료되면, 상기 상품 추천부(12)는 이전의 추천 상품에 대한 사용자의 평가, 상기 사용자 데이터베이스(13)에 저장된 사용자의 선호도, 또는 상기 사용자와 유사한 취향, 경향을 갖는 사람들의 선호도를 기반으로 하여, 사용자가 입력한 키워드에 대응하는 복수의 상품들 중에서 다음의 상품(74)을 추천하여 상기 사용자 단말기(20)에 제공할 수 있다. 이때, 추천 상품에 대한 평가 수단(71)에는 이전 상품에 대해 사용자가 평가하였던 이력(76)이 함께 제공될 수 있다.
또한, 상기 상품 추천부(12)는 연속적인 상품을 상기 사용자 단말기(20)에 제공함에 있어서, 이전 상품에 대한 이미지 정보(72), 이전 상품에 대한 평가 이력(예컨대, 가격 미반영시의 평점 또는 가격 반영시의 평점), 연령별, 지역별, 남녀별 평점, 상품에 대한 직관적 단어들을 함께 제공할 수 있다.
또한, 특정한 상품에 대한 가격 미반영시의 평점과 가격 반영시의 평점에 대한 정보는 상기 복수의 판매자들(30)에 제공될 수 있으며, 상기 판매자(30)들은 상품의 가격을 결정함에 있어서 사용자들의 평점을 참조할 수 있게 된다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서버에서 제공되는 상품 추천 서비스의 또 다른 예시도이다.
도 1, 도 2 및 도 6을 참조하면, 일반적으로 사용자는 상기 사용자 단말 기(20)를 통하여 상기 상품 추천 서버(10)에 접속하여 키워드를 입력하고, 상기 상품 추천부(12)로부터 추천 상품을 제공받을 수 있다. 하지만, 사용자 본인이 상품을 사용하지 않고 다른 사람에게 선물을 하기 위한 경우가 존재하는데, 본 발명의 실시예에 따른 상기 상품 추천 서버(10)는 다른 사람에게 선물한 상품을 추천하는 서비스를 더 제공할 수 있다.
즉, 본 발명의 실시예에 따른 상기 상품 추천 서버(10)는 사용자 본인이 사용하는 상품을 추천하는 서비스(예컨대, '일반 서비스'라 칭함)와 사용자가 아닌 다른 사람에게 선물하기 위한 상품을 추천하는 서비스(예컨대, '선물 서비스')를 포함할 수 있다.
사용자가 상품에 관련된 키워드를 입력하면, 상기 상품 추천부(12)는 상기 사용자 데이터베이스(13)에 저장된 사용자 선호도를 기반으로 하여 상기 키워드에 상응하는 복수의 상품들 중에서 최적의 상품을 추천하여 상기 사용자 단말기(20)에 제공할 수 있다.
이때, 상기 상품 추천부(12)는 상품을 선물받을 사람에 대한 정보를 사용자에게 요청할 수 있다. 예컨대, 상품을 선물받을 사람이 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서비스에 가입된 사용자인 경우에는, 상기 상품 추천부(12)는 해당 사용자의 데이터베이스(13)를 참조하여 해당 상품을 추천하여 상기 사용자 단말기(20)에 제공할 수 있다.
또는, 상품을 선물받을 사람이 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서비스에 가입되지 않은 사용자인 경우에는, 상기 상춤 추천 서버(10)는 상기 사용자에게 선 물을 제공받을 자의 간단한 정보(예컨대, 성별, 연령 등)를 요청하여 수신할 수 있으며, 상기 상품 추천부는 수신된 사용자 정보를 기반으로 하여 상기 입력된 키워드에 상응하는 상품들 중에서 어느 하나의 상품을 상기 사용자 단말기(20)에 제공할 수 있다.
이 경우에, 상기 상품 추천부(12)는 선물을 받는 사용자의 선호도만을 고려하여 추천 상품을 제공할 수 있고, 또는 실시예에 따라 선물을 받는 사용자뿐만 아니라 선물을 구매하는 사용자의 선호도를 함께 고려하여 추천 상품을 제공할 수도 있다. 후자의 경우에, 상기 상품 추천부(12)는 추천 상품을 연속적으로 제공함에 있어서, 선물을 받는 사용자의 선호도에 대한 적용 비율을 점점 증가시킬 수 있다. 따라서, 최종적으로는 선물을 받을 사람의 취향에 거의 근접한 상품이 추천될 수 있게 된다.
또한, 선물을 제공하는 사용자가 특정 상품을 지정한 경우에, 상기 상품 추천부(12)는 선물을 제공받는 사용자의 선호도를 참조하여 상기 지정된 특정 상품에 대한 예상 평점(82)을 상기 사용자 단말기(20)에 더 제공할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서비스는 사용자가 원하는 최적의 상품을 선정하여 제공할 뿐만 아니라, 사용자가 상품을 구매하지 않고서도 상품에 대한 평점이나 키워드 등을 입력할 수 있도록 하고, 사용자와 유사한 취향을 갖는 다른 사람과의 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 등의 오락적인 요소를 함께 제공함으로써 사용자의 적극적인 관심을 유도할 수 있게 된다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 것을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명의 상세한 설명에서 제공되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 시스템의 개략적인 블록도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서버의 개략적인 블록도.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서버에서 제공되는 상품 추천 서비스의 예시도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 방법을 설명하기 위한 순서도.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 서버에서 제공되는 상품 추천 서비스의 예시도.

Claims (13)

  1. 서버가, 사용자에 의해 입력된 키워드에 상응하는 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계;
    상기 서버가, 제공된 상품에 대한 상기 사용자의 평가를 수신하는 단계; 및
    상기 서버가, 수신된 상기 사용자의 평가, 상기 사용자의 선호도, 또는 상기 사용자와 유사한 취향을 갖는 제3자의 선호도 중에서 적어도 하나에 기초하여, 상기 복수의 상품들 중에서 다른 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계를 포함하는 다중선호도 기반의 상품 추천 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 서버가 상기 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계는,
    상기 서버가, 상기 사용자의 선호도 또는 상기 사용자와 유사한 취향을 갖는 제3자의 선호도 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계인 다중선호도 기반의 상품 추천 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 서버가 상기 복수의 상품들 중에서 다른 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계는,
    상기 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품을 추천할 때보다 상기 사용자의 선호도의 적용 비율을 증가시켜 상기 복수의 상품들 중에서 다른 하나의 상품을 추천하는 단계를 포함하는 다중선호도 기반의 상품 추천 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 서버가 상기 복수의 상품들 중에서 다른 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계는,
    상기 서버가, 상기 복수의 상품들 중에서 상기 어느 하나의 상품에 대한 다른 사용자들의 평가를 제공하는 단계를 더 포함하는 다중선호도 기반의 상품 추천 방법.
  5. 서버가, 사용자에 의해 입력된 키워드에 상응하는 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품에 대한 정보를 가격 정보를 제외하여 제공하는 단계;
    상기 서버가, 상기 가격 정보가 제외된 상품에 대한 상기 사용자의 평가를 수신하는 단계;
    상기 서버가, 상기 어느 하나의 상품에 대한 가격 정보를 제공하는 단계;
    상기 서버가, 상기 가격 정보가 포함된 상품에 대한 상기 사용자의 평가를 수신하는 단계; 및
    상기 서버가, 수신된 상기 사용자의 평가, 상기 사용자의 선호도, 또는 상기 사용자와 유사한 취향을 갖는 제3자의 선호도 중에서 적어도 하나에 기초하여, 상기 복수의 상품들 중에서 다른 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계를 포함하는 다중선호도 기반의 상품 추천 방법.
  6. 서버가, 사용자로부터 선물을 제공받는 자에 대한 정보 및 상기 선물에 대한 키워드를 수신하는 단계;
    상기 서버가, 상기 선물을 제공받는 자의 선호도, 상기 사용자의 선호도, 또는 상기 선물을 제공받는 자와 유사한 취향을 갖는 제3자의 선호도 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 키워드에 상응하는 복수의 상품들 중에서 적어도 하나의 상품에 대한 정보를 제공하는 단계를 포함하는 다중선호도 기반의 상품 추천 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 다중 선호도 기반의 상품 추천 방법은,
    상기 선물을 제공받는 자의 선호도에 기초하여, 추천 상품에 대한 상기 선물을 제공받는 자의 예상 평가 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 다중선호도 기반의 상품 추천 방법.
  8. 적어도 하나의 상품에 대한 정보가 저장되는 상품 데이터베이스;
    적어도 하나의 사용자에 대한 정보가 저장되는 사용자 데이터베이스; 및
    상기 상품 데이터베이스에 저장된 상품 및 상기 사용자 데이터베이스에 저장된 사용자 선호도에 기초하여, 상기 사용자가 입력한 키워드에 대응하는 복수의 상품들 중에서 적어도 하나의 상품을 추천하기 위한 상품 추천부를 포함하는 상품 추천 서버.
  9. 제8항에 있어서, 상기 사용자 데이터베이스는,
    상기 적어도 하나의 사용자의 상품 구매 이력, 상품 평가 이력, 성별, 연령, 거주지 중에서 적어도 하나가 포함되고,
    상기 상품 추천부는,
    상기 사용자 데이터베이스부에 기반한 상기 사용자의 선호도 또는 상기 사용자와 유사한 취향을 갖는 제3자의 선호도 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 복수의 상품들 중에서 적어도 하나의 상품을 추천하는 상품 추천 서버.
  10. 제9항에 있어서, 상기 상품 추천부는,
    상기 사용자의 선호도와 상기 제3자의 선호도의 적용 비율을 가변시키면서 상기 복수의 상품들 중에서 어느 하나의 상품을 추천하는 상품 추천 서버.
  11. 제10항에 있어서, 상기 상품 추천부는,
    추천되는 상품의 개수가 증가할수록 상기 사용자의 선호도의 적용 비율을 증가시키면서 상기 복수의 상품들 중에서 적어도 하나의 상품을 추천하는 상품 추천 서버.
  12. 제8항에 있어서, 상기 상품 추천부는,
    상기 사용자가 입력한 키워드에 대응하는 복수의 상품들 중에서 적어도 하나의 상품을 가격 정보를 제외하여 추천하고, 상기 사용자로부터 추천된 상품에 대한 평가를 수신하며, 상기 상품 데이터베이스에 저장된 상기 추천된 상품에 대한 가격 정보를 제공하는 상품 추천 서버.
  13. 제9항에 있어서, 상기 상품 추천 서버는,
    상기 사용자와 유사한 취향을 갖는 제3자와의 커뮤니케이션을 가능하게 하는 인터페이스부를 더 포함하는 상품 추천 서버.
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