KR20110054881A - System and method for recommending credit card - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 신용카드 추천 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자가 선택한 신용카드 속성들 각각에 대한 양자 비교를 통하여 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 산출하고, 이를 이용하여 신용카드별 랭킹을 산출함으로써 사용자가 원하는 신용카드를 추천하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a credit card recommendation system and method, and more particularly, to calculate a weight for each credit card attribute based on a user based on a quantum comparison of each of the credit card attributes selected by a user, and to use the credit card ranking. The present invention relates to a system and method for recommending a credit card desired by a user by calculating.
최근에 신용카드 사용이 활발해 짐에 따라 여러 종류의 신용카드 상품이 출시되고 있다. 다양한 혜택을 가지는 신용카드 상품은 물론 어느 하나의 혜택만을 집중적으로 가지는 신용카드 상품도 있다.Recently, as the use of credit cards has become more active, several types of credit card products have been released. There are credit card products with various benefits, as well as credit card products with only one benefit.
이에 신용카드를 발급받고자 하는 사용자는 신용카드의 종류가 다양하고 그 혜택도 다양하기 때문에 여러 종류의 혜택을 최대한 제공받고자 하는 경우 어떤 신용카드가 좋은 카드인지 판단하기가 쉽지 않은 문제점이 있었다.The user who wants to issue a credit card has a problem that it is not easy to determine which credit card is a good card when various types of credit cards are provided and their benefits are also various.
또한, 기존의 신용카드를 추천하는 방법은 사용자가 개인의 성향을 복수의 보기 중에서 하나를 선택하면 그 선택된 하나의 혜택을 가장 많이 주는 신용카드를 추천하는 것으로, 이는 신용카드들이 다양한 혜택을 주고 있음에도 불구하고 하나 의 혜택만 가지고 비교한다는 점과 다양한 혜택을 제공하는 신용카드를 추천함에 있어서 그 추천기준이 모호하다는 점에서 문제점이 있었다. In addition, the existing method of recommending a credit card is to recommend a credit card that provides the most benefit of the selected one when the user selects one of a plurality of views. Nevertheless, there was a problem in that the comparison with only one benefit and the recommendation criteria were vague in recommending credit cards that provide various benefits.
본 발명은 사용자가 선택한 복수의 신용카드 속성들 각각에 대한 양자 비교를 통해 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 산출하고, 이를 이용하여 신용카드별 랭킹을 산출함으로써 사용자의 기호에 따른 신용카드를 추천하는 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention calculates the weight for each credit card attribute based on the user through quantum comparison of each of the plurality of credit card attributes selected by the user, and calculates the ranking for each credit card using the same to recommend the credit card according to the user's preference. It is an object to provide a system and method.
본 발명에 따른 신용카드 추천 시스템은, 인터넷에 접속 가능한 사용자 단말; 신용카드가 가지는 혜택들인 신용카드의 속성들을 저장하는 신용카드 속성 데이터 베이스; 신용카드 기준 속성별 가중치에 대한 정보를 저장하는 신용카드 가중치 데이터 베이스; 인터넷을 통해 사용자 단말이 접속하면, 상기 신용카드 속성 데이터 베이스로부터 복수의 신용카드 속성을 선택하고, 선택된 신용카드 속성들에 대하여 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 산출하며, 산출된 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 상기 신용카드 가중치 데이터 베이스에 저장된 신용카드 기준 속성별 가중치와 결합하여 사용자가 원하는 신용카드를 검색하는 사용자 추천 신용카드 검색부;를 포함할 수 있다.Credit card recommendation system according to the present invention, the user terminal that can be connected to the Internet; A credit card attribute database that stores attributes of a credit card that are benefits of a credit card; A credit card weight database that stores information on weights for each credit card reference attribute; When a user terminal is connected through the Internet, a plurality of credit card attributes are selected from the credit card attribute database, a weighted value for each user-based credit card attribute is calculated for the selected credit card attributes, and the calculated user-based credit card attribute And a user recommendation credit card search unit for searching for a desired credit card by combining the weight of each star with the weight for each credit card reference attribute stored in the credit card weight database.
본 발명에 있어서, 상기 사용자 추천 신용카드 검색부는, 상기 사용자 단말에 기본적인 검색 메뉴 및 검색 결과 화면을 제공하는 사용자 인터페이스부; 상기 신용카드 속성 데이터 베이스로부터 사용자가 관심있는 복수의 신용카드 속성을 선택하고 외부의 입력에 따라 상기 신용카드 속성 데이터 베이스에 신용카드 속성을 추가하거나 삭제할 수 있는 신용카드 속성 선택부; 상기 신용카드 속성 선택부에서 선택된 복수의 신용카드 속성을 각각 양자 비교하여 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 입력하고, 입력된 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 통해 사용자의 의사에 의한 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 산출하는 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치 산출부; 외부의 입력에 따라 상기 신용카드 가중치 데이터 베이스에 신용카드 기준 속성별 가중치를 변경할 수 있고 상기 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치에 상기 신용카드 기준 속성별 가중치를 곱하여 그 결과값이 높은 순서로 신용카드를 배열함으로써 사용자의 기호에 따른 신용카드를 추천하는 신용카드 추천부;를 포함할 수 있다.In the present invention, the user recommended credit card search unit, a user interface unit for providing a basic search menu and a search result screen to the user terminal; A credit card attribute selection unit for selecting a plurality of credit card attributes of interest to the user from the credit card attribute database and adding or deleting credit card attributes to the credit card attribute database according to external input; The credit card attribute selection unit compares each of the plurality of credit card attributes selected by each user, inputs the relative importance of the user criteria for each credit card attribute, and uses the user based credit by the user's intention through the input user relative relative importance for each credit card attribute. A weight calculation unit for each user credit card attribute that calculates a weight for each card attribute; According to an external input, the credit card weight database may change the weight for each credit card criterion attribute, and the weight for each credit card criterion attribute is multiplied by the weight for each credit card criterion attribute. By arranging the credit card recommendation unit for recommending a credit card according to the user's preferences.
본 발명에 있어서, 상기 사용자 추천 신용카드 검색부는, 상기 신용카드 속성 선택부에서 선택된 복수의 신용카드 속성을 각각 양자 비교하여 도출한 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도의 역수를 입력하고, 입력된 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도의 역수를 통해 보완 신용카드 추천을 위한 보완 신용카드 속성별 가중치를 산출하는 보완 신용카드 속성별 가중치 산출부; 상기 보완 신용카드 속성별 가중치에 상기 신용카드 기준 속성별 가중치를 곱하여 그 결과값이 높은 순서로 신용카드를 배열함으로써 사용자의 기호에 따른 신용카드를 보완할 수 있는 적어도 하나의 신용카드를 추천하는 보완 신용카드 추천부;를 더 포함할 수 있다.In the present invention, the user recommended credit card search unit inputs the reciprocal of the user-based relative importance for each credit card attribute derived by comparing the plurality of credit card attributes selected by the credit card attribute selector, respectively, A weight calculation unit for each supplementary credit card attribute that calculates a weight for each supplementary credit card attribute for a supplementary credit card recommendation through an inverse of the relative importance of the user criteria for each card attribute; Complementary recommendation of at least one credit card that can complement the credit card according to the user's preferences by multiplying the weight of each complementary credit card attribute by the weight of the credit card reference attribute and arranging the credit cards in the order of high result value. Credit card recommendation unit; may further include.
본 발명에 있어서, 상기 사용자 추천 신용카드 검색부는, 사용자가 복수의 신용카드 속성을 각각 양자 비교하여 입력한 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도가 일관성이 있는지 여부를 분석하고, 일관성이 없는 경우 사용자의 재입력을 요청하는 일치성 분석부;를 더 포함할 수 있다.In the present invention, the user-recommended credit card search unit analyzes whether the relative importance of the user criteria for each credit card attribute input by the user is compared with each other by comparing the plurality of credit card attributes, and if the user criteria are not consistent, It may further include a consistency analysis unit for requesting re-entry.
본 발명에 따른 신용카드 추천 방법은, 인터넷을 통해 연결된 사용자 단말을 통해 사용자가 관심있는 복수의 신용카드 속성을 선택하는 단계; 선택된 복수의 신용카드 속성에 대하여 각각 양자 비교를 하여 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 입력하는 단계; 입력된 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 이용하여 사용자의 의사에 의한 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 산출하는 단계; 산출된 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 이용하여 사용자 기호에 따른 신용카드 정보를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.A credit card recommendation method according to the present invention comprises the steps of selecting a plurality of credit card attributes of interest to a user through a user terminal connected via the Internet; Inputting a user criterion relative importance for each credit card attribute by comparing the selected plurality of credit card attributes with each other; Calculating weights of user-based credit card attributes by a user's intention using the inputted user-based relative importance of each credit card attribute; Providing credit card information according to a user's preference by using the calculated user-based credit card attribute weights.
본 발명에 있어서, 상기 사용자 기호에 따른 신용카드 정보를 제공하는 단계 이후에, 상기 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도의 역수를 이용하여 보완 신용카드 추천을 위한 보완 신용카드 속성별 가중치를 산출하는 단계; 산출된 보완 신용카드 속성별 가중치를 이용하여 사용자 기호에 따른 신용카드를 보완하는 보완 신용카드 정보를 제공하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In the present invention, after the step of providing credit card information according to the user preferences, calculating the weight for each complementary credit card attribute for the recommendation of a complementary credit card using the inverse of the relative importance of the user criteria for each credit card attribute ; The method may further include providing supplementary credit card information for supplementing a credit card according to a user's preference by using the calculated weight for each supplementary credit card attribute.
본 발명에 있어서, 상기 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 입력하는 단계 이후에 사용자가 선택한 복수의 신용카드 속성을 각각 양자 비교하여 입력한 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도가 일관성이 있는지 여부를 분석하고, 일관성이 없는 경우 사용자의 재입력을 요청하는 일치성 분석 단계;를 더 포함할 수 있다.In the present invention, after the step of inputting the relative importance of the user criteria for each credit card attribute, a plurality of credit card attributes selected by the user are compared with each other to analyze whether the relative importance of the user criteria for each credit card attribute is consistent. And inconsistency analysis step of requesting re-entry of the user if it is inconsistent.
본 발명에 있어서, 상기 신용카드 정보를 제공하는 단계는, 상기 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치에 각각의 신용카드가 가지는 속성들의 가중치인 신용카 드 기준 속성별 가중치를 곱하여 그 결과값이 높은 순서로 신용카드를 배열하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the providing of the credit card information may include: multiplying the weight of each credit card attribute by the weight of the attribute of each credit card by the weight of each credit card attribute of the user criterion. It is characterized by arranging credit cards.
본 발명에 있어서, 상기 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치는 수학식 1에 의하여 산출되는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the weight for each user-based credit card attribute is calculated by
[수학식 1][Equation 1]
본 발명에 따르면, 사용자가 선택한 복수의 신용카드 속성들 각각에 대한 양자 비교를 통해 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 산출하고 이를 이용하여 신용카드별 랭킹을 산출함으로써 사용자가 원하는 신용카드 속성을 가장 많이 갖는 신용카드를 제공할 수 있다는 효과가 있다.According to the present invention, the weight of each credit card attribute selected by the user is calculated by quantum comparison of each of the plurality of credit card attributes selected by the user, and the ranking of each credit card is calculated using the same to obtain the most desired credit card attributes. There is an effect that it can provide a credit card having.
본 발명은 다양한 변환을 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 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.As the invention allows for various changes and numerous embodiments, particular embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the written description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, it should be understood to include all transformations, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In the following description of the present invention, if it is determined that the detailed description of the related known technology may obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are only used to distinguish one component from another.
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 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular example embodiments only and is not intended to be limiting of the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, the terms "comprise" or "have" are intended to indicate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, and one or more other features. It is to be understood that the present invention does not exclude the possibility of the presence or the addition of numbers, steps, operations, components, components, or a combination thereof.
이하, 본 발명에 따른 신용카드 추천 시스템 및 방법의 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, an embodiment of a credit card recommendation system and method according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and in the following description with reference to the accompanying drawings, the same or corresponding components are given the same reference numerals. Duplicate explanations will be omitted.
본 발명에서 사용되는 용어 '신용카드 속성'은 쇼핑 할인, 주유 할인, 연회비 등의 신용카드가 가지는 다양한 혜택을 의미하고, 본 발명에서 사용되는 용어 '신용카드 속성별 사용자 기준 중요도'는 신용카드의 혜택인 신용카드 속성 각각에 대하여 사용자가 생각하는 중요도이며, 본 발명에서 사용되는 용어 '신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도'는 신용카드의 혜택인 신용카드 속성들 각각에 대한 양자 비교를 통해 사용자가 생각하는 상대적인 중요도이고, 본 발명에서 사용되는 용어 '사용자 기준 신용카드 속성별 가중치'는 사용자의 의사에 따라 입력된 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도에 의해 산출된 신용카드 속성별 가중치이며, 본 발명에서 사용되는 용어 '신용카드 기준 속성별 가중치'는 시중에서 판매되는 카드사들의 모든 신용카드 각각에 대해 쇼핑 할인, 주유 할인, 연회비 등의 신용카드 속성들의 상대적인 중요도를 측정하여 수치화한 값이다.The term 'credit card attribute' used in the present invention refers to various benefits of credit cards such as shopping discount, gasoline discount, annual fee, etc., and the term 'criteria based on user's credit card attribute' used in the present invention The user thinks about each credit card attribute that is a benefit, and the term 'relative importance of user criteria for each credit card attribute' used in the present invention means that the user can compare each credit card attribute that is a benefit of the credit card. Considering the relative importance, the term 'weight per user credit card attribute' used in the present invention is a weight for each credit card attribute calculated by the user's relative importance for each credit card attribute input according to the user's intention, and the present invention The term 'weight by credit card attribute' is used in all credit card companies. Is a value quantified by measuring the relative importance of the attributes of a credit card and shopping discounts, discounted tour, annual fee for the card, respectively.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 신용카드 추천 시스템을 나타내는 도면이다. 1 is a view showing a credit card recommendation system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 신용카드 추천 시스템은 사용자 단말(11), 사용자 추천 신용카드 검색부(13), 데이터 베이스부(14)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a credit card recommendation system according to an embodiment of the present invention may include a
사용자 단말(11)은 인터넷(12)을 통해 사용자 추천 신용카드 검색부(13)와 연결될 수 있다.The
데이터 베이스부(14)는 신용카드가 가지는 혜택들인 신용카드의 속성들을 저장하는 신용카드 속성 데이터 베이스(141)와 신용카드 기준 속성별 가중치에 대한 정보를 저장하는 신용카드 가중치 데이터 베이스(142)를 포함할 수 있다.The
사용자 추천 신용카드 검색부(13)는 인터넷(12)을 통해 사용자 단말(11)이 접속하면, 신용카드 속성 데이터 베이스(141)로부터 복수의 신용카드 속성을 선택하고, 선택된 신용카드 속성들에 대하여 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 산출하며, 산출된 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 신용카드 가중치 데이터 베이스(142)에 저장된 신용카드 기준 속성별 가중치와 결합하여 신용카드별 랭킹을 산출함으로써 사용자가 원하는 신용카드를 검색할 수 있다.The user recommendation credit
이러한 사용자 추천 신용카드 검색부(13)는 사용자 인터페이스부(131), 신용카드 속성 선택부(132), 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치 산출부(133), 신용카드 추천부(134)를 포함할 수 있다.The user recommendation credit
사용자 인터페이스부(131)는 사용자 단말(11)에 기본적인 검색 메뉴 및 검색 결과 화면을 제공할 수 있다.The
신용카드 속성 선택부(132)는 신용카드 속성 데이터 베이스(141)로부터 사용자가 관심있는 복수의 신용카드 속성을 선택할 수 있고, 외부의 입력에 따라 신용카드 속성 데이터 베이스(141)에 신용카드 속성을 추가하거나 삭제할 수 있다. The credit
즉, 신용카드 속성 선택부(132)는 다양한 혜택을 가지는 신용카드가 출시됨에 따라 미쳐 반영하지 못한 새로운 신용카드 속성을 신용카드 속성 데이터 베이스(141)에 추가하거나, 더 이상 사용자가 선택하지 않는 신용카드 속성을 신용카드 속성 데이터 베이스(141)에서 제거할 수 있고, 사용자가 자신이 원하는 신용카드 속성을 선택하지 않는 경우에는 신용카드 속성 데이터 베이스(141)에 저장된 모든 신용카드 속성을 선택한 것으로 취급하여 다음 단계를 진행할 수 있다. That is, the credit
사용자 기준 신용카드 속성별 가중치 산출부(133)는 신용카드 속성 선택부(132)에서 선택된 복수의 신용카드 속성을 각각 양자 비교하여 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 입력하고, 입력된 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 통해 사용자의 의사에 의한 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 산출할 수 있다.The weight calculation unit 133 for each user-based credit card attribute compares each of the plurality of credit card attributes selected by the credit
신용카드 추천부(134)는 외부의 입력에 따라 신용카드 가중치 데이터 베이스(142)에 신용카드 기준 속성별 가중치를 변경할 수 있고, 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치에 신용카드 기준 속성별 가중치를 곱하여 그 결과값이 높은 순서로 신용카드를 배열하여 신용카드별 랭킹을 산출함으로써 사용자의 기호에 따른 신용카드를 추천할 수 있다.The credit
즉, 신용카드 추천부(134)는 각 카드사들의 신용카드의 혜택들인 신용카드 속성이 변경되는 경우 이를 신용카드 가중치 데이터 베이스(142)에 즉각적으로 반영할 수 있다.That is, the credit
또한, 사용자 추천 신용카드 검색부(13)는 신용카드 속성 선택부(132)에서 선택된 복수의 신용카드 속성을 각각 양자 비교하여 도출한 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도의 역수를 입력하고, 입력된 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도의 역수를 통해 보완 신용카드 추천을 위한 보완 신용카드 속성별 가중치 를 산출하는 보완 신용카드 속성별 가중치 산출부(미도시)와 보완 신용카드 속성별 가중치에 신용카드 기준 속성별 가중치를 곱하여 그 결과값이 높은 순서로 신용카드를 배열하여 신용카드별 랭킹을 산출함으로써 사용자의 기호에 따른 신용카드를 보완할 수 있는 적어도 하나의 신용카드를 추천하는 보완 신용카드 추천부(미도시)를 더 포함할 수 있다.In addition, the user recommendation credit
즉, 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치가 낮은 신용카드 속성들에 대한 가중치를 높게 계산하여 사용자의 기호에 따라 추천된 신용카드를 보완할 수 있는 적어도 하나의 보완 신용카드를 추천할 수 있게 하기 위함이다.That is, to calculate at least one weighted credit card attribute for each user-based credit card attribute to recommend at least one complementary credit card that can supplement the recommended credit card according to the user's preference. .
또한, 사용자 추천 신용카드 검색부(13)는 사용자가 복수의 신용카드 속성을 각각 양자 비교하여 입력한 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도가 일관성이 있는지 여부를 분석하고, 일관성이 없는 경우 사용자의 재입력을 요청하는 일치성 분석부(미도시)를 더 포함할 수 있다.In addition, the user recommendation credit
이는 사용자 기호에 따른 신용카드를 추천하기 위해서는 사용자가 선택한 복수의 신용카드 속성들에 각각에 대한 양자 비교가 일관성이 있어야 하는바, 이를 점검할 수 있게 하기 위함이다.In order to recommend a credit card according to a user's preference, a quantum comparison of each of the user's selected credit card attributes must be consistent, so that it can be checked.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신용카드 추천 시스템의 동작 흐름도이다.2 is an operation flowchart of a credit card recommendation system according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참고하면, 먼저, 사용자가 인터넷(12)을 통해 신용카드 추천 시스템에 접속할 수 있다(S11). 신용카드 추천 시스템에 접속한 후 사용자는 인터넷(12)을 통해 연결된 사용자 단말(11)을 통해 사용자가 관심있는 복수의 신용카드 속성 을 선택할 수 있다(S12). 이때, 사용자가 신용카드 속성을 선택하지 않는 경우에는 신용카드 속성 데이터 베이스(141)에 저장된 모든 속성을 선택한 것으로 취급하여 다음 단계를 진행할 수 있다. 사용자는 선택된 복수의 신용카드 속성에 대하여 각각 양자 비교를 하여 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 입력할 수 있다(S13). 이후, 신용카드 추천 시스템은 입력된 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 이용하여 사용자의 의사에 의한 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 산출(S14)하고, 산출된 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 이용하여 신용카드별 랭킹을 산출함으로써 사용자 기호에 따른 신용카드 정보를 제공할 수 있다(S15). 그리고 사용자가 제공된 신용카드 정보 중 적어도 하나를 선택하여 발급받고자 하는 경우 해당 신용카드 사이트에 자동 접속하도록 하고, 제공된 신용카드 정보 중 사용자가 원하는 신용카드가 없는 경우에는 사용자가 관심있는 복수의 신용카드 속성을 선택할 수 있는 단계로 이동하여 상술한 단계를 다시 진행시킬 수 있다(S16).Referring to FIG. 2, first, a user may access a credit card recommendation system through the Internet 12 (S11). After accessing the credit card recommendation system, the user may select a plurality of credit card attributes of interest to the user through the
또한, 상기 사용자 기호에 따른 신용카드 정보를 제공하는 단계(S15) 이후에, 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도의 역수를 이용하여 보완 신용카드 추천을 위한 보완 신용카드 속성별 가중치를 산출하는 단계(미도시)와 산출된 보완 신용카드 속성별 가중치를 이용하여 사용자 기호에 따른 신용카드를 보완하는 보완 신용카드 정보를 제공하는 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.In addition, after the step of providing credit card information according to the user preferences (S15), calculating the weight for each complementary credit card attribute for the recommendation of the supplementary credit card using the inverse of the relative importance of the user criteria for each credit card attribute ( The method may further include providing supplementary credit card information for supplementing a credit card according to a user's preference using the calculated weight for each supplementary credit card attribute (not shown).
또한, 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 입력하는 단계(S13) 이후에 사용자가 선택한 복수의 신용카드 속성을 각각 양자 비교하여 입력한 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도가 일관성이 있는지 여부를 분석하고, 일관성이 없는 경우에는 사용자의 재입력을 요청하는 일치성 분석 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.In addition, after the step of inputting the user-based relative importance for each credit card attribute (S13), a plurality of credit card attributes selected by the user are compared with each other to analyze whether the user-based relative importance for each credit card attribute is consistent. In case of inconsistency, the method may further include a consistency analysis step (not shown) for requesting re-entry of the user.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 신용카드 추천 시스템 및 방법에 대하여 구체적인 예를 들어 설명한다.Hereinafter, a credit card recommendation system and method according to an embodiment of the present invention will be described with specific examples.
도 3은 신용카드 속성별 양자 비교를 나타낸 도면이고, 도 4는 신용카드 속성별 양자 비교 및 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치 산출의 예시도면이다.3 is a diagram illustrating quantum comparison by credit card attributes, and FIG. 4 is an exemplary view of quantum comparison by credit card attributes and calculating weights by user-based credit card attributes.
도 3을 참고하면, 신용카드의 혜택인 신용카드 속성들을 A1, A2, …, An 이라 하고, 신용카드 속성별 사용자 기준 중요도를 V1, V2, …, Vn 이라고 할 때, 신용카드 속성들 각각을 양자 비교하여 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 계산할 수 있다.Referring to Figure 3, credit card attributes that are the benefits of credit cards A1, A2,. , An, and user-critical importance of each credit card attribute is set to V1, V2,... , And Vn, it is possible to calculate the relative importance of the user criteria for each credit card attribute by comparing each of the credit card attributes.
신용카드 속성들 각각에 대한 양자 비교를 통해 계산된 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 정사각행렬로 나타낼 수 있다. 여기서, V1/V1=V11 은 A1에 비교한 A1의 상대 중요도 값으로 1이고, V1/V2=V12 는 An에 비교한 A1의 상대 중요도 값을 의미하며, V1/Vn=V1n 은 An에 비교한 A1의 상대 중요도 값을 의미한다.The user-based relative importance of each credit card attribute calculated by quantum comparison of each credit card attribute may be represented by a square matrix. Here, V1 / V1 = V11 is a relative importance value of A1 compared to A1, V1 / V2 = V12 is a relative importance value of A1 compared to An, and V1 / Vn = V1n is compared to An. The relative importance value of A1.
정사각행렬로 나타낸 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 이용하여 다음의 [수학식 1]을 통해 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치(W1, W2, …, Wn)를 산출할 수 있다.Using the relative importance of user criteria for each credit card attribute represented by a square matrix, the following weights (W1, W2, ..., Wn) for each user-based credit card attribute may be calculated through
[수학식 1][Equation 1]
보다 구체적인 설명을 위해 도 4를 참고하여 사용자가 신용카드 속성 중 자기가 관심있는 신용카드 속성으로 쇼핑 할인, 주유 할인, 연회비를 선택한 경우를 살펴본다.For a more detailed description, referring to FIG. 4, a case in which a user selects a shopping discount, a fueling discount, and an annual fee as a credit card attribute of interest is one of the credit card attributes.
먼저, 선택한 신용카드 속성별 양자 비교를 위해 쇼핑 할인과 주유 할인, 쇼핑 할인과 연회비, 주유 할인과 연회비에 대하여 각각 비교하여 신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 계산하여 정사각행렬로 나타낼 수 있다.First, for comparison between the selected credit card attributes, the relative importance of each credit card attribute may be calculated and displayed in a square matrix by comparing shopping discounts and fueling discounts, shopping discounts and annual fees, fueling discounts and annual fees.
계산된 정사각행렬을 살펴보면, 쇼핑 할인이 주유 할인보다 2배 중요하고, 연회비보다 9배 중요함을 알 수 있다. 또한, 주유 할인이 쇼핑 할인보다 1/2배 중요하고, 연회비보다 7배 중요함을 알 수 있다. 또한, 연회비가 쇼핑 할인보다 1/9배 중요하고, 주유 할인보다 1/7배 중요함을 알 수 있다.Looking at the calculated square matrix, it can be seen that the shopping discount is twice as important as the fueling discount and nine times more than the annual fee. In addition, it can be seen that the gasoline discount is 1/2 times more important than the shopping discount and 7 times more important than the annual fee. In addition, it can be seen that the annual fee is 1/9 times more important than the shopping discount and 1/7 times more important than the fueling discount.
신용카드 속성별 사용자 기준 상대 중요도를 계산하여 도출된 정사각행렬을 [수학식1]에 대입하여 계산하면 도 4에 나타난 바와 같이 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치를 산출할 수 있다.When the square matrix derived by calculating the relative importance of the user criteria for each credit card attribute is substituted into [Equation 1], the weight for each user criteria credit card attribute can be calculated as shown in FIG. 4.
도 4에 나타난 바에 의하면, 사용자 기준 쇼핑 할인 가중치(Ws)는 0.598이고, 사용자 기준 주유 할인 가중치(Wo)는 0.346이며, 사용자 기준 연회비 가중치(Wy)는 0.056임을 알 수 있다.As shown in FIG. 4, the user-based shopping discount weight Ws is 0.598, the user-based fueling discount weight Wo is 0.346, and the user-based annual discount weight weight Wy is 0.056.
이때, 신용카드 가중치 데이터 베이스(142)에 저장된 신용카드 기준 속성별 가중치가 다음과 같은 경우를 살펴본다.In this case, the weight of each credit card reference attribute stored in the credit
먼저, 쇼핑 할인에 대하여 A 신용카드의 가중치를 Sa, B 신용카드의 가중치를 Sb, C 신용카드의 가중치를 Sc라고 하고(이때, Sa+Sb+Sc=1), 주유 할인에 대하여 A 신용카드의 가중치를 Oa, B 신용카드의 가중치를 Ob, C 신용카드의 가중치를 Oc라고 하며(이때, Oa+Ob+Oc=1), 연회비에 대하여 A 신용카드의 가중치를 Ya, B 신용카드의 가중치를 Yb, C 신용카드의 가중치를 Yc라고 한다(Ya+Yb+Yc=1).First, the weight of the credit card A for the shopping discount is Sa, the weight of the B credit card is Sb, and the weight of the C credit card is Sc (at this time Sa + Sb + Sc = 1). The weight of Oa and B credit card is the weight of Ob and C credit card is Oc (Oa + Ob + Oc = 1), and the weight of A credit card is the weight of Ya and B credit card for annual fee. Is Yb and the weight of the C credit card is Yc (Ya + Yb + Yc = 1).
여기서, 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치(Ws, Wo, Wy)에 신용카드 기준 속성별 가중치를 곱하여 각 신용카드별로 결과값을 나타내면, A 신용카드의 값은 Ws*Sa+Wo*Oa+Wy*Ya이고, B 신용카드의 값은 Ws*Sb+Wo*Ob+Wy*Yb이며, C 신용카드의 값은 Ws*Sc+Wo*Oc+Wy*Yc이다. 이 값들 중 가장 높은 값을 갖는 신용카드를 사용자의 기호에 따른 신용카드로 판단할 수 있도록 최대값 순서로 배열할 수 있다. Here, the weight value for each credit card attribute (Ws, Wo, Wy) is multiplied by the weight for each credit card attribute to represent the result for each credit card. The value of A credit card is Ws * Sa + Wo * Oa + Wy * Ya, the value of B credit card is Ws * Sb + Wo * Ob + Wy * Yb, and the value of C credit card is Ws * Sc + Wo * Oc + Wy * Yc. The credit card having the highest value among these values may be arranged in order of maximum value so that the credit card according to the user's preference can be determined.
그리하여 사용자는 배열된 신용카드들 중 최대값을 갖는 카드를 발급함으로써 사용자가 원하는 신용카드는 발급받을 수 있게 된다.Thus, the user can issue the card having the maximum value among the arranged credit cards so that the user can obtain the desired credit card.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 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.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention as defined in the appended claims. It will be understood that the invention may be varied and varied without departing from the scope of the invention.
전술한 실시예 외의 많은 실시예들이 본 발명의 특허청구범위 내에 존재한다.Many embodiments other than the above-described embodiments are within the scope of the claims of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 신용카드 추천 시스템을 나타내는 도면이다. 1 is a view showing a credit card recommendation system according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신용카드 추천 시스템의 동작 흐름도이다.2 is an operation flowchart of a credit card recommendation system according to an embodiment of the present invention.
도 3은 신용카드 속성별 양자 비교를 나타낸 도면이다.3 is a diagram illustrating quantum comparison of credit card attributes.
도 4는 신용카드 속성별 양자 비교 및 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치 산출의 예시도면이다.4 is an exemplary diagram of quantum comparison between credit card attributes and calculation of weight for each credit card attribute based on a user.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>
11: 사용자 단말11: user terminal
12: 인터넷12: Internet
13: 사용자 추천 신용카드 검색부13: user recommended credit card search
14: 데이터 베이스부14: database part
131: 사용자 인터페이스부131: user interface unit
132: 신용카드 속성 선택부132: credit card attribute selection unit
133: 사용자 기준 신용카드 속성별 가중치 산출부133: weight calculation unit for each user credit card attribute
134: 신용카드 추천부134: credit card recommendation
141: 신용카드 속성 데이터 베이스141: Credit card attribute database
142: 신용카드 가중치 데이터 베이스142: Credit card weight database
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