KR20140133665A - 상품 추천 서비스 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 상품 추천 서비스 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 장치를 개시한다. 즉, 적어도 두개의 상품카테고리에서 제공되는 상품과 관련한 구매자의 구매관련정보를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하며, 상기 관심도를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정함으로써, 구매자에게 최적화된 상품을 추천할 수 있어 가입자의 만족도를 높임과 동시에 상품 판매자의 수익을 증대시킬 수 있다.

Description

상품 추천 서비스 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 장치{SYSTEM AND METHOD FOR PRODUCTS RECOMMENDATION SERVICE, AND APPARATUS APPLIED TO THE SAME}
본 발명은 상품카테고리와 관련한 구매자의 구매관련정보를 기초로 상품카테고리 별로 구매자의 관심도를 산출하고, 산출된 구매자의 관심도를 반영하여 상품카테고리 별로 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하기 위한 방법에 관한 것이다.
인터넷이나 모바일 포털 사이트를 포함하는 서비스페이지에서는 구매자(혹은 구매를 위해 방문한 고객)가 방문하는 경우, 첫 서비스 페이지에서 또는 특정 상품을 클릭하여 살펴보는 동안에 다양한 방법으로 상품을 추천하는 상품 추천 서비스를 제공하고 있다.
예를 들어, 서비스페이지 내에서 구매자에게 가장 인기 있는 상품을 추천하는 방법, 및 방문자의 과거 구매 이력이 있는 경우 그 구매 이력을 분석하여 관심 상품을 유추한 후 추천하는 등 다양한 방법이 상품 추천 서비스에 적용되고 있다.
한편, 이러한 상품 추천 서비스의 경우, 상품 특성에 따라 카테고리를 분류한 상품카테고리 별로 구매자의 관심 상품을 결정하여 추천하는 방식이 일반적이다.
그러나, 구매자의 경우, 상품 자체뿐만 아니라, 상품카테고리 별로 관심도가 상이할 수 있으며, 이에 구매자의 서비스 만족도를 증대시키기 위해선, 상품카테고리 별로 확인되는 구매자의 관심도를 반영하여 상품을 추천하는 새로운 서비스 방안이 요구된다 할 것이다.
본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 도달하고자 하는 목적은, 적어도 두개의 상품카테고리에서 제공되는 상품과 관련한 구매자의 구매관련정보를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하며, 상기 관심도를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정함으로써, 구매자에게 최적화된 상품을 추천할 수 있어 가입자의 만족도를 높임과 동시에 상품 판매자의 수익을 증대시키는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 관점에 따른 서비스장치는, 적어도 두개의 상품카테고리에서 제공되는 상품과 관련한 구매자의 구매관련정보를 수집하는 수집부; 상기 구매관련정보를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하는 산출부; 및 상기 관심도를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하는 결정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 구매관련정보는, 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자의 상품구매건수를 포함하며, 상기 수집부는, 적어도 두개의 시간구간에서의, 상기 구매자에 대한 상기 상품구매건수를 수집하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 서비스장치는, 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대하여, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 구매자의 시간구간별 상품구매력을 확인하는 확인부를 더 포함하며, 상기 산출부는, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각의 상기 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력 모두를 합산하여 산출되는 상기 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력에는, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 상품구매건수에 따른 상이한 구매가중치가 부여되며, 상기 산출부는, 상기 적어도 두개의 시간구간 중 상기 상품구매건수가 가장 많은 시간구간의 상기 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력에, 나머지 시간구간보다 큰 상기 구매가중치를 부여하여 상기 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력을 산출하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에는, 상기 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치가 부여되며, 상기 산출부는, 상기 적어도 두개 이상의 시간구간 중 상기 구매자의 상기 상품구매건수가 존재하는 시간구간의 개수 대비, 설정 값 간의 비율인 상기 구매자의 중요도를 상기 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에 대한 상기 중요도가중치로서 부여하여 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 상기 관심도를 산출하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 확인부는, 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대하여, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 구매자를 포함하는 전체 구매자에 대한 시간구간별 구매력을 확인하며, 상기 산출부는, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각의 상기 전체 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력 모두를 합산하여 상기 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 산출하고, 상기 구매자의 상품카테고리별 상품구매력 및 상기 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력 중 적어도 하나를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 상기 관심도를 산출하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 전체 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에는, 상기 전체 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치가 부여되며, 상기 산출부는, 상기 적어도 두개 이상의 시간구간 중 상기 구매자의 상기 상품구매건수가 존재하지 않는 시간구간의 개수 대비, 설정 값 간의 비율인 상기 전체 구매자의 중요도를, 상기 전체 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에 대한 상기 중요도가중치로서 부여하여 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 상기 관심도를 산출하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 시간구간별 구매력은, 상기 적어도 두개의 시간구간 모두에서의 상기 상품구매건수 대비, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 상품구매건수 간의 비율인 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 구매자를 대상으로 하는 상기 추천상품의 개수는, 기 지정된 상기 추천상품의 전체개수를 기초로 결정되며, 상기 결정부는, 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대해 산출되는 상기 구매자의 관심도 간의 비율에 따라 상기 추천상품의 전체개수를 분할하여, 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자를 대상으로 하는 상기 추천상품의 개수로서 결정하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 관점에 따른 상품 추천 서비스 방법은, 단말장치가 구매자와 관련된 추천상품을 요청하는 요청단계; 서비스장치가 적어도 두개의 상품카테고리에서 제공되는 상품과 관련한 상기 구매자의 구매관련정보를 수집하는 수집단계; 서비스장치가 상기 구매관련정보를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하는 산출단계; 및 서비스장치가 상기 관심도를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하는 결정단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 3 관점에 따른 서비스장치의 동작 방법은 적어도 두개의 상품카테고리에서 제공되는 상품과 관련한 구매자의 구매관련정보를 수집하는 수집단계; 상기 구매관련정보를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하는 산출단계; 및 상기 관심도를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하는 결정단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 구매관련정보는, 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자의 상품구매건수를 포함하며, 상기 수집단계는, 적어도 두개의 시간구간에서의, 상기 구매자에 대한 상기 상품구매건수를 수집하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 방법은, 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대하여, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 구매자의 시간구간별 상품구매력을 확인하는 확인단계를 더 포함하며, 상기 산출단계는, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각의 상기 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력 모두를 합산하여 상기 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 산출하는 구매력산출단계; 및 상기 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하는 관심도산출단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력에는, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 상품구매건수에 따른 상이한 구매가중치가 부여되며, 상기 구매력산출단계는, 상기 적어도 두개의 시간구간 중 상기 상품구매건수가 가장 많은 시간구간의 상기 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력에, 나머지 시간구간보다 큰 상기 구매가중치를 부여하여 상기 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력을 산출하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에는, 상기 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치가 부여되며, 상기 관심도산출단계는, 상기 적어도 두개 이상의 시간구간 중 상기 구매자의 상기 상품구매건수가 존재하는 시간구간의 개수 대비, 설정 값 간의 비율인 상기 구매자의 중요도를 상기 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에 대한 상기 중요도가중치로서 부여하여 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 상기 관심도를 산출하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 확인단계는, 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대하여, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 구매자를 포함하는 전체 구매자에 대한 시간구간별 구매력을 확인하며, 상기 산출단계는, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각의 상기 전체 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력 모두를 합산하여 상기 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 산출하는 구매력산출단계; 및 상기 구매자의 상품카테고리별 상품구매력 및 상기 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력 중 적어도 하나를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 상기 관심도를 산출하는 관심도산출단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 전체 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에는, 상기 전체 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치가 부여되며, 상기 관심도산출단계는, 상기 적어도 두개 이상의 시간구간 중 상기 구매자의 상기 상품구매건수가 존재하지 않는 시간구간의 개수 대비, 설정 값 간의 비율인 상기 전체 구매자의 중요도를, 상기 전체 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에 대한 상기 중요도가중치로서 부여하여 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 상기 관심도를 산출하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 시간구간별 구매력은, 상기 적어도 두개의 시간구간 모두에서의 상기 상품구매건수 대비, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 상품구매건수 간의 비율인 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 구매자를 대상으로 하는 상기 추천상품의 개수는, 기 지정된 상기 추천상품의 전체개수를 기초로 결정되며, 상기 결정단계는, 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대해 산출되는 상기 구매자의 관심도 간의 비율에 따라 상기 추천상품의 전체개수를 분할하여, 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자를 대상으로 하는 상기 추천상품의 개수로서 결정하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 4 관점에 따른 컴퓨터 판독 가능 매체는 적어도 두개의 상품카테고리에서 제공되는 상품과 관련한 구매자의 구매관련정보를 수집하는 수집단계; 상기 구매관련정보를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하는 산출단계; 및 상기 관심도를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하는 결정단계를 수행하기 위한 명령들을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 5 관점에 따른 상품 추천 서비스 시스템은, 구매자와 관련된 추천상품을 요청하는 단말장치; 및 서비스장치가 적어도 두개의 상품카테고리에서 제공되는 상품과 관련한 상기 구매자의 구매관련정보를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하며, 상기 관심도를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하는 서비스장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이에, 본 발명의 상품 추천 서비스 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 장치에 의하면, 상품카테고리와 관련한 구매자의 구매관련정보를 기초로 상품카테고리 별로 구매자의 관심도를 산출하고, 산출된 구매자의 관심도를 반영하여 상품카테고리 별로 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정함으로써, 구매자에게 보다 최적화된 상품을 추천할 수 있어 가입자의 만족도를 높임과 동시에 상품 판매자의 수익을 증대시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 추천 서비스 시스템의 개략적인 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스장치의 구성도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 추천 서비스 시스템에서의 동작 흐름을 설명하기 위한 개략적인 순서도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스장치에서의 동작 흐름을 설명하기 위한 개략적인 순서도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 추천 서비스 시스템을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 추천 서비스 시스템은, 서비스장치(200)로부터 구매자에게 적합한 추천상품을 요청하여 수신하는 단말장치(100), 및 구매자의 관심도를 반영하여 상품카테고리 별로 구매자에게 적합한 추천상품을 제공하는 서비스장치(200)를 포함하는 구성을 갖는다.
단말장치(100)는 서비스장치(200)에 접속하여 구매자에게 적합한 추천상품을 수신하기 위한 사용자 디바이스를 지칭하는 것으로서, 예를 들어, 스마트폰, 개인용컴퓨터, 노트북, 및 테블릿 PC, 등이 해당될 수 있으며, 이에 제한되는 것이 아닌 서비스장치(200)에 접속 가능한 장치는 모두 포함될 수 있다.
서비스장치(200)는 단말장치(100)를 통해 서비스페이지에 접속한 구매자를 대상으로 추천상품을 제공하기 위한 서버를 지칭하기 위한 것으로서, 인터넷이나 모바일 웹을 통해 서비스페이지에 접속한 구매자에게 상품을 판매함과 동시에 추천상품을 제공하거나, 또는 추천상품만을 제공하기 위한 별도의 서버로 구성될 수 있다.
여기서, 구매자에게 판매되는 상품의 경우 그 특성에 따라 예를 들어, 어플리케이션 상품과, 컨텐츠 상품으로 상품카테고리를 분류할 수 있으며, 나아가 상품의 세부적인 특성에 따라 다양한 상품카테고리(예: 게임, 학습, 영화, 드라마, 및 도서 등)로 추가 분류할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 서비스장치(200)에서는 단말장치(100)를 통해 접속한 구매자를 대상으로 상품 특성에 따라 분류되는 상품카테고리 별로 추천상품을 결정하여 제공하는 상품 추천 서비스를 제공하고 있다.
예를 들어, 상기 상품카테고리는, 추천상품 특성에 따라 어플리케이션과 관련된 4개의 상품카테고리와, 컨텐츠와 관련된 5개의 상품카테고리로 분류되어 총 9개의 상품카테고리를 가질 수 있다.
이때, 각각의 상품카테고리는 UI(User Interface)의 통일성을 위해 각각 동일한 개수(예: 100개)씩의 추천상품을 결정하여 구매자에게 제공하게 된다.
여기서, 구매자에게 제공되는 추천상품의 경우, 9개의 상품카테고리 모두가 포함될 수 있으나, 구매자의 개인 선호에 따라 각각의 상품카테고리에 대한 관심도가 다를 수 있다.
이렇듯, 구매자는 추천상품뿐만 아니라, 상품카테고리 자체에 대한 관심도가 상이할 수 있으며, 이에 구매자의 서비스 만족도를 증대시키기 위해선, 상품카테고리 별로 확인되는 구매자의 관심도를 반영하여 상품을 추천하는 새로운 서비스 방안이 요구된다 할 것이다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서는, 상품카테고리와 관련한 구매자의 구매관련정보를 기초로 상품카테고리 별로 구매자의 관심도를 산출하고, 산출된 구매자의 관심도를 반영하여 상품카테고리 별로 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하고자 하며, 이하에서는 이를 구체적으로 설명하기로 한다.
단말장치(100)는 서비스장치(200)에 접속하여 추천상품을 요청하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 단말장치(100)는 인터넷 또는 모바일 웹을 통해 서비스페이지에 접속하여, 예를 들어 구매자의 개인정보(예: ID / PW)를 서비스장치(200)에 전달함으로써, 서비스장치(200)로 하여금 상기 구매자의 개인정보를 기초로 구매자에 적합한 상품카테고리별 추천상품을 결정할 수 있도록 한다.
서비스장치(200)는 구매자의 구매관련정보를 수집하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 서비스장치(200)는 서비스페이지에 접속된 단말장치(100)로부터 구매자의 개인정보가 수신되는 경우, 구매자의 개인정보를 기초로 상기 서비스페이지에서 판매되는 상품과 관련한 구매자의 구매관련정보를 수집하게 된다.
이때, 서비스장치(200)는 다수의 시간구간에서 상기 구매자에 대한 상품구매건수를 상기 구매관련정보로서 수집하게 된다.
또한, 서비스장치(200)는 상품카테고리 각각에 대하여, 시간구간별 상품구매력을 확인하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 서비스장치(200)는 구매관련정보의 수집이 완료되면, 다수의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자의 시간구간별 상품구매건수를 기초로 상품카테고리 각각에 대하여, 상기 구매자의 시간구간별 상품구매력을 확인하게 된다.
여기서, 구매자의 시간구간별 상품구매력은 전체 시간구간에서의 상기 구매자의 상품구매건수 대비, 각 시간구간에서의 상기 구매자의 상품구매건수 간의 비율로서 확인할 수 있다.
추가로, 서비스장치(200)는 서비스페이지에서 물품을 구매한 전체 구매자의 시간구간별 상품구매건수를 기초로 상품카테고리 각각에 대하여, 전체 구매자에 대한 시간구간별 상품구매력을 확인하게 된다.
또한, 서비스장치(200)는 상품카테고리별 상품구매력을 산출하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 서비스장치(200)는 구매자에 대한 시간구간별 상품구매력이 확인되면, 상품카테고리 각각에 대하여, 구매자의 시간구간별 상품구매력 모두를 합산함으로써, 구매자에 대한 상품카테고리별 상품구매력을 산출하게 된다.
이때, 서비스장치(200)는 구매자의 시간구간별 상품구매력 각각에 각 시간구간에서의 상품구매건수에 따른 상이한 구매가중치를 부여하여 구매자에 대한 상품카테고리별 상품구매력을 산출하게 된다.
여기서, 시간구간별 구매가중치는, 전체 시간구간에서의 상품구매건수 대비 해당 시간구간에서의 상품구매건수 간의 비율로서 결정된다.
추가로, 서비스장치(200)는 상품카테고리 각각에 대하여, 전체 구매자의 시간구간별 상품구매력 모두를 합산함으로써, 전체 구매자에 대한 상품카테고리별 상품구매력을 추가 산출하게 된다.
또한, 서비스장치(200)는 상품카테고리별 구매력을 기초로 구매자의 관심도를 산출하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 서비스장치(200)는 상품카테고리별 상품구매력이 산출되면, 상품카테고리 각각에 대하여, 산출된 구매자의 상품카테고리별 상품구매력의 크기에 대응하는 관심도를 산출하게 된다.
이때, 서비스장치(200)는 상품카테고리 각각에 대한 구매자의 관심도 산출을 위해,구매자의 상품카테고리별 상품구매력에 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치를 부여함으로써, 구매자의 상품카테고리별 최종구매력을 산출한다.
여기서, 구매자의 중요도가중치는, 전체 시간구간 중 상품구매건수가 존재하는 시간구간의 개수 대비, 설정 값 간의 비율로서 결정될 수 있다.
추가로, 서비스장치(200)는 상품카테고리 각각에 대한 구매자의 관심도 산출을 위해, 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력에, 전체 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치를 부여함으로써, 전체 구매자의 상품카테고리별 최종구매력을 산출한다.
여기서, 전체 구매자의 중요도가중치는 전체 중요도가중치에서 구매자의 중요도가중치를 제외한 값(1- 구매자의 중요도가중치)으로 결정될 수 있다.
나아가, 서비스장치(200)는 중요도가중치가 반영된 구매자의 상품카테고리별 상품구매력과, 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 합산함으로써, 각 상품카테고리에 대한 구매자의 관심도를 산출하게 된다.
또한, 서비스장치(200)는 상품카테고리별 추천상품의 개수를 결정하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 서비스장치(200)는 상품카테고리 각각에 대한 관심도 산출이 완료되면, 상품카테고리 각각에서 산출된 관심도 간의 비율을 기초로 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하여 단말장치(100)에 제공하게 된다.
이하에서는, 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스장치(200)의 구성을 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스장치(200)는 구매자의 구매관련정보를 수집하기 위한 수집부(210), 시간구간별 상품구매력을 확인하기 위한 확인부(220), 상품카테고리별 구매자의 관심도를 산출하기 위한 산출부(230), 상품카테고리별 추천상품의 개수를 결정하기 위한 결정부(240)를 포함하는 구성을 갖는다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스장치(200)는 전술한 구성 이외에, 단말장치(100)로부터 구매자 식별정보를 수신하기 위한 수신부(250) 및 단말장치(100)에 대해 추천상품을 제공하기 위한 제공부(260)를 더 포함하는 구성을 가질 수 있다.
여기서, 전술한 수집부(210), 확인부(220), 산출부(230), 결정부(240), 수신부(250), 및 제공부(260)를 포함하는 서비스장치(200)의 각 구성은, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다.
수집부(210)는 구매자의 구매관련정보를 수집하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 수집부(210)는 서비스페이지에 접속된 단말장치(100)로부터 전송된구매자의 개인정보가 수신부(250)를 통해 수신되는 경우, 구매자의 개인정보를 기초로 상기 서비스페이지에서 판매되는 상품과 관련한 구매자의 구매관련정보를 수집하게 된다.
여기서, 상기 구매관련정보는 상기 서비스페이지에서 제공하는 다수의 상품카테고리 각각에서 상기 구매자가 상품을 구매한 상품구매건수를 기본적으로 포함하게 되며, 추가로 구매자가 검색하거나, 선택(Click)한 상품, 내지는 구매자의 사용 이력이 존재하는 상품에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
이때, 수집부(210)는 다수의 시간구간에서 상기 구매자에 대한 상품구매건수를 수집하게 된다.
예를 들어, 수집부(210)는 전체 지난 12주(WeeK) 동안, 주 단위로 상기 구매자가 상품카테고리 각각에서 구매한 상품구매건수를 상기 구매관련정보로서 수집할 수 있다.
확인부(220)는 상품카테고리 각각에 대하여, 시간구간별 상품구매력을 확인하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 확인부(220)는 구매관련정보의 수집이 완료되면, 다수의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자의 시간구간별 상품구매건수를 기초로 상품카테고리 각각에 대하여, 상기 구매자의 시간구간별 상품구매력을 확인하게 된다.
여기서, 구매자의 시간구간별 상품구매력은 아래 [수식 1]과 같이 전체 시간구간에서의 상기 구매자의 상품구매건수 대비, 각 시간구간에서의 상기 구매자의 상품구매건수 간의 비율로서 확인할 수 있다.
[수식 1]
시간구간별 상품구매력 = 특정 시간구간에서의 상품구매건수 / 전체 시간구간에서의 상품구매건수
추가로, 확인부(220)는 서비스페이지에서 물품을 구매한 전체 구매자의 시간구간별 상품구매건수를 기초로 상품카테고리 각각에 대하여, 전체 구매자에 대한 시간구간별 상품구매력을 확인하게 된다.
여기서, 전체 구매자의 시간구간별 상품구매력은 마찬가지로, 상기 [수식 1]과 같이 전체 시간구간에서의 전체 구매자의 상품구매건수 대비, 각 시간구간에서의 전체 구매자의 상품구매건수 간의 비율을 통해 확인할 수 있다.
산출부(230)는 상품카테고리별 상품구매력을 산출하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 산출부(230)는 구매자에 대한 시간구간별 상품구매력이 확인되면, 상품카테고리 각각에 대하여, 구매자의 시간구간별 상품구매력 모두를 합산함으로써, 구매자에 대한 상품카테고리별 상품구매력을 산출하게 된다.
이때, 산출부(230)는 아래 [수식 2]와 같이 구매자의 시간구간별 상품구매력 각각에 각 시간구간에서의 상품구매건수에 따른 상이한 구매가중치를 부여하여 구매자에 대한 상품카테고리별 상품구매력을 산출하게 된다.
[수식 2]
구매자의 상품카테고리별 상품구매력 =
Figure pat00001
여기서, 시간구간별 구매가중치는, 아래 [수식 3]과 같이 전체 시간구간에서의 상품구매건수 대비 해당 시간구간에서의 상품구매건수 간의 비율로서 결정된다.
[수식 3]
구매가중치 = 특정 시간구간에서의 상품구매건수 / 전체 시간구간에서의 상품구매건수
이에, 산출부(230)는 전제 시간구간 중 상기 상품구매건수가 가장 많은 시간구간의 시간구간별 구매력에 대해, 나머지 시간구간보다 큰 구매가중치를 부여하게 된다.
이처럼, 상품구매건수가 많은 시간구간에 대해 큰 구매가중치를 부여하는 것은, 구매자의 관심도를 산출하는데 있어서, 상품구매건수가 많은 시간구간이 다른 시간구간에 비해 중요한 파라미터로서 적용될 수 있도록 하기 위함이다.
추가로, 산출부(230)는 상품카테고리 각각에 대하여, 아래 [수식 4]와 같이 상기 전체 구매자의 시간구간별 상품구매력 모두를 합산함으로써, 전체 구매자에 대한 상품카테고리별 상품구매력을 추가 산출하게 된다.
[수식 4]
전체 구매자의 상품구매력 =
Figure pat00002
또한, 산출부(230)는 상품카테고리별 구매력을 기초로 구매자의 관심도를 산출한다.
보다 구체적으로, 산출부(230)는 상품카테고리별 상품구매력이 산출되면, 상품카테고리 각각에 대하여, 산출된 구매자의 상품카테고리별 상품구매력의 크기에 대응하는 관심도를 산출하게 된다.
이때, 산출부(230)는 상품카테고리 각각에 대한 구매자의 관심도 산출을 위해, 아래 [수식 5]와 같이 구매자의 상품카테고리별 상품구매력에 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치를 부여함으로써, 구매자의 상품카테고리별 최종구매력을 산출한다.
[수식 5]
구매자의 상품카테고리별 최종구매력 = 구매자의 상품카테고리별 상품구매력 × 구매자의 중요도가중치
여기서, 구매자의 중요도가중치는, 전체 시간구간 중 상품구매건수가 존재하는 시간구간의 개수 대비, 설정 값 간의 비율로서 결정될 수 있다.
예를 들어, 전체 시간구간이 12주이며, 설정 값은 15로 지정된 경우에, 12주 모두 상품을 구매한 구매자는 80%(12/15)의 중요도가중치가 부여되며, 5주만 상품을 구매한 구매자에는 33%(5/15)의 중요도가중치가 부여될 수 있다.
이처럼, 상품을 구매한 시간구간이 많은 구매자에게 큰 중요도가중치를 부여하는 것은, 구매자의 관심도를 산출하는데 있어서, 상품을 자주 구매하는 구매자의 상품구매 이력을 적극 반영하기 위함이다.
추가로, 산출부(230)는 상품카테고리 각각에 대한 구매자의 관심도 산출을 위해, 아래 [수식 6]과 같이, 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력에, 전체 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치를 부여함으로써, 전체 구매자의 상품카테고리별 최종구매력을 산출한다.
[수식 6]
전체 구매자의 상품카테고리별 최종구매력 = 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력 × (1 - 구매자의 중요도가중치)
여기서, 전체 구매자의 중요도가중치는 전체 중요도가중치에서 구매자의 중요도가중치를 제외한 값으로 결정될 수 있다.
예를 들어, 전체 시간구간이 12주이며, 설정 값은 15로 지정된 경우에, 12주 모두 상품을 구매한 구매자는 80%(12/15)의 중요도가중치가 부여되고, 반대로 전체 구매자의 중요도 가중치는, 전체 중요도가중치(100%)에서 구매자의 중요도가중치를 제외한 20%(3/15)가 부여될 수 있으며, 또한, 5주만 상품을 구매한 구매자에는 33%(5/15)의 중요도가중치가 부여되는 반면, 전체 구매자의 중요도가중치는 77%(10/15)가 부여되게 된다.
나아가, 산출부(230)는 아래 [수식 7]과 같이, 중요도가중치가 반영된 구매자의 상품카테고리별 상품구매력과, 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 합산함으로써, 각 상품카테고리에 대한 구매자의 관심도를 산출하게 된다.
[수식 7]
상품카테고리별 구매자의 관심도 = 구매자의 상품카테고리별 최종구매력 + 전체 구매자의 상품카테고리별 최종구매력
이처럼, 구매자의 상품카테고리별 최종구매력에 전체 구매자의 상품카테고리별 최종구매력을 합산하는 것은, 개인의 구매 이력만이 상품카테고리별 관심도 산출에 반영되어 특정 상품카테고리에 관심도가 편중되는 것을 방지하기 위함이다.
결정부(240)는 상품카테고리별 추천상품의 개수를 결정하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 결정부(240)는 상품카테고리 각각에 대한 관심도 산출이 완료되면, 상품카테고리 각각에서 산출된 관심도를 기초로 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정함으로써, 제공부(260)로 하여금, 상품카테고리별 추천상품을 단말장치(100)에 제공할 수 있도록 한다.
이때, 결정부(240)는 상품카테고리 각각에 대해 산출되는 상기 구매자의 관심도 간의 비율에 따라 지정된 추천상품의 전체개수를 분할하여 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자를 대상으로 하는 상기 추천상품의 개수로서 결정함으로써, 추천상품의 전체개수가 유지될 수 있도록 한다.
예를 들어, 상품카테고리가 4개(A, B, C, D) 존재하고, 각 상품카테고리에서 산출되는 구매자의 관심도 간의 비율이 상품카테고리 A(3) : 상품카테고리 B(2) : 상품카테고리 C(4): 상품카테고리 D(1) 이며, 지정된 추천상품의 전체개수가 100인 경우, 상품카테고리 A에는 30개의 추천상품이 결정되며, 상품카테고리 B에는 20개의 추천상품, 상품카테고리 C에는 40개의 추천상품, 마지막으로 상품카테고리 D에는 10개의 추천상품이 결정될 수 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 추천 서비스 시스템에 따르면, 상품카테고리와 관련한 구매자의 구매관련정보를 기초로 상품카테고리 별로 구매자의 관심도를 산출하고, 산출된 구매자의 관심도를 반영하여 상품카테고리 별로 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정함으로써, 구매자에게 보다 최적화된 상품을 추천할 수 있어 가입자의 만족도를 높임과 동시에 상품 판매자의 수익을 증대시킬 수 있다.
이하에서는 도 3 및 도 4를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 추천 서비스 방법을 설명하도록 한다. 여기서, 설명의 편의를 위해 전술한 도 1 및 도 2에 도시된 구성은 해당 참조번호를 언급하여 설명하겠다.
우선, 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 추천 서비스 시스템에서의 동작 흐름을 설명하도록 한다.
먼저, 단말장치(100)는 인터넷 또는 모바일 웹을 통해 서비스페이지에 접속하여, 예를 들어 구매자의 개인정보(예: ID / PW)를 서비스장치(200)에 전달함으로써, 서비스장치(200)로 하여금 상기 구매자의 개인정보를 기초로 구매자에 적합한 상품카테고리별 추천상품을 결정할 수 있도록 한다(S110).
그리고 나서, 서비스장치(200)는 서비스페이지에 접속된 단말장치(100)로부터 구매자의 개인정보가 수신되는 경우, 구매자의 개인정보를 기초로 다수의 시간구간에서 상기 구매자에 대한 상품구매건수를 수집한다(S120).
이때, 서비스장치(200)는 다수의 시간구간에서 상기 구매자에 대한 상품구매건수를 상기 구매관련정보로서 수집하게 된다.
그런 다음, 서비스장치(200)는 구매관련정보의 수집이 완료되면, 다수의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자의 시간구간별 상품구매건수를 기초로 상품카테고리 각각에 대하여, 상기 구매자의 시간구간별 상품구매력을 확인한다(S130).
여기서, 구매자의 시간구간별 상품구매력은 전체 시간구간에서의 상기 구매자의 상품구매건수 대비, 각 시간구간에서의 상기 구매자의 상품구매건수 간의 비율로서 확인할 수 있다.
추가로, 서비스장치(200)는 서비스페이지에서 물품을 구매한 전체 구매자의 시간구간별 상품구매건수를 기초로 상품카테고리 각각에 대하여, 전체 구매자에 대한 시간구간별 상품구매력을 확인한다.
다음으로, 서비스장치(200)는 구매자에 대한 시간구간별 상품구매력이 확인되면, 상품카테고리 각각에 대하여, 구매자의 시간구간별 상품구매력 모두를 합산함으로써, 구매자에 대한 상품카테고리별 상품구매력을 산출한다(S140).
이때, 서비스장치(200)는 구매자의 시간구간별 상품구매력 각각에 각 시간구간에서의 상품구매건수에 따른 상이한 구매가중치를 부여하여 구매자에 대한 상품카테고리별 상품구매력을 산출하게 된다.
추가로, 서비스장치(200)는 상품카테고리 각각에 대하여, 전체 구매자의 시간구간별 상품구매력 모두를 합산함으로써, 전체 구매자에 대한 상품카테고리별 상품구매력을 추가 산출하게 된다.
이어서, 서비스장치(200)는 상품카테고리별 상품구매력이 산출되면, 상품카테고리 각각에 대하여, 산출된 구매자의 상품카테고리별 상품구매력의 크기에 대응하는 관심도를 산출한다(S150).
이때, 서비스장치(200)는 상품카테고리 각각에 대한 구매자의 관심도 산출을 위해,구매자의 상품카테고리별 상품구매력에 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치를 부여함으로써, 구매자의 상품카테고리별 최종구매력을 산출한다.
추가로, 서비스장치(200)는 상품카테고리 각각에 대한 구매자의 관심도 산출을 위해, 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력에, 전체 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치를 부여함으로써, 전체 구매자의 상품카테고리별 최종구매력을 산출한다.
나아가, 서비스장치(200)는 중요도가중치가 반영된 구매자의 상품카테고리별 상품구매력과, 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 합산함으로써, 각 상품카테고리에 대한 구매자의 관심도를 산출하게 된다.
이후, 서비스장치(200)는 상품카테고리 각각에 대한 관심도 산출이 완료되면, 상품카테고리 각각에서 산출된 관심도 간의 비율을 기초로 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하여 단말장치(100)에 제공한다(S160-S170).
이하에서는 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스장치(200)의 동작을 구체적으로 설명하도록 한다.
먼저, 먼저, 수집부(210)는 서비스페이지에 접속된 단말장치(100)로부터 전송된구매자의 개인정보가 수신부(250)를 통해 수신되는 경우, 구매자의 개인정보를 기초로 상기 서비스페이지에서 판매되는 상품과 관련한 구매자의 구매관련정보를 수집한다(S210).
이때, 수집부(210)는 다수의 시간구간에서 상기 구매자에 대한 상품구매건수를 수집하게 된다.
그리고 나서, 확인부(220)는 구매관련정보의 수집이 완료되면, 상기 [수식 1]을 통해 전체 시간구간에서의 상기 구매자의 상품구매건수 대비, 각 시간구간에서의 상기 구매자의 상품구매건수 간의 비율인 구매자의 시간구간별 상품구매력을 확인한다(S220).
추가로, 확인부(220)는 구매자의 시간구간별 상품구매력이 확인되면, 마찬가지로 상기 [수식 1]을 통해 전체 시간구간에서의 전체 구매자의 상품구매건수 대비, 각 시간구간에서의 전체 구매자의 상품구매건수 간의 비율인 전체 구매자에 대한 시간구간별 상품구매력을 확인하게 된다(S230).
다음으로, 산출부(230)는 시간구간별 상품구매력이 확인되면, 상품카테고리 각각에 대하여, 구매자의 시간구간별 상품구매력 모두를 합산함으로써, 구매자에 대한 상품카테고리별 상품구매력을 산출하게 된다(S240).
이때, 산출부(230)는 상기 [수식 2] 및 [수식 3]을 통해 구매자의 시간구간별 상품구매력 각각에 각 시간구간에서의 상품구매건수에 따른 상이한 구매가중치를 부여하여 구매자에 대한 상품카테고리별 상품구매력을 산출하게 된다.
추가로, 산출부(230)는 상품카테고리 각각에 대하여, 상기 [수식 4]을 통해 전체 구매자의 시간구간별 상품구매력 모두를 합산함으로써, 전체 구매자에 대한 상품카테고리별 상품구매력을 추가 산출하게 된다(S250).
이어서, 산출부(230)는 상품카테고리 각각에 대한 구매자의 관심도 산출을 위해, 상기 [수식 5]을 통해 구매자의 상품카테고리별 상품구매력에 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치를 부여함으로써, 구매자의 상품카테고리별 최종구매력을 산출한다(S260).
추가로, 산출부(230)는 상품카테고리 각각에 대한 구매자의 관심도 산출을 위해, 상기 [수식 6]을 통해 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력에, 전체 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치를 부여함으로써, 전체 구매자의 상품카테고리별 최종구매력을 산출한다(S270).
나아가, 산출부(230)는 상기 [수식 7]을 통해 중요도가중치가 반영된 구매자의 상품카테고리별 상품구매력과, 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 합산함으로써, 각 상품카테고리에 대한 구매자의 관심도를 산출하게 된다(S280).
이후, 결정부(240)는 상품카테고리 각각에 대한 관심도 산출이 완료되면, 상품카테고리 각각에서 산출된 관심도를 기초로 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정함으로써, 제공부(260)로 하여금, 상품카테고리별 추천상품을 단말장치(100)에 제공할 수 있도록 한다(S290-S300).
이때, 결정부(240)는 상품카테고리 각각에 대해 산출되는 상기 구매자의 관심도 간의 비율에 따라 지정된 추천상품의 전체개수를 분할하여 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자를 대상으로 하는 상기 추천상품의 개수로서 결정함으로써, 추천상품의 전체개수가 유지될 수 있도록 한다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 추천 서비스 방법에 따르면, 상품카테고리와 관련한 구매자의 구매관련정보를 기초로 상품카테고리 별로 구매자의 관심도를 산출하고, 산출된 구매자의 관심도를 반영하여 상품카테고리 별로 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정함으로써, 구매자에게 보다 최적화된 상품을 추천할 수 있어 가입자의 만족도를 높임과 동시에 상품 판매자의 수익을 증대시킬 수 있다.
한편, 여기에 제시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시 예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 상기한 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.
본 발명의 상품 추천 서비스 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 장치에 따르면, 상품카테고리와 관련한 구매자의 구매관련정보를 기초로 상품카테고리 별로 구매자의 관심도를 산출하고, 산출된 구매자의 관심도를 반영하여 상품카테고리 별로 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정한다는 점에서, 기존 기술의 한계를 뛰어 넘음에 따라 관련 기술에 대한 이용만이 아닌 적용되는 장치의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.
100: 단말장치
200: 서비스장치
210: 수집부 220: 확인부
230: 산출부 240: 결정부
250: 수신부 260: 제공부

Claims (21)

  1. 적어도 두개의 상품카테고리에서 제공되는 상품과 관련한 구매자의 구매관련정보를 수집하는 수집부;
    상기 구매관련정보를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하는 산출부; 및
    상기 관심도를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하는 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 구매관련정보는,
    상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자의 상품구매건수를 포함하며,
    상기 수집부는,
    적어도 두개의 시간구간에서의, 상기 구매자에 대한 상기 상품구매건수를 수집하는 것을 특징으로 하는 서비스장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 서비스장치는,
    상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대하여, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 구매자의 시간구간별 상품구매력을 확인하는 확인부를 더 포함하며,
    상기 산출부는,
    상기 적어도 두개의 시간구간 각각의 상기 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력 모두를 합산하여 산출되는 상기 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하는 것을 특징으로 하는 서비스장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력에는,
    상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 상품구매건수에 따른 상이한 구매가중치가 부여되며,
    상기 산출부는,
    상기 적어도 두개의 시간구간 중 상기 상품구매건수가 가장 많은 시간구간의 상기 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력에, 나머지 시간구간보다 큰 상기 구매가중치를 부여하여 상기 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력을 산출하는 것을 특징으로 하는 서비스장치.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에는,
    상기 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치가 부여되며,
    상기 산출부는,
    상기 적어도 두개 이상의 시간구간 중 상기 구매자의 상기 상품구매건수가 존재하는 시간구간의 개수 대비, 설정 값 간의 비율인 상기 구매자의 중요도를 상기 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에 대한 상기 중요도가중치로서 부여하여 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 상기 관심도를 산출하는 것을 특징으로 하는 서비스장치.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 확인부는,
    상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대하여, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 구매자를 포함하는 전체 구매자에 대한 시간구간별 구매력을 확인하며,
    상기 산출부는,
    상기 적어도 두개의 시간구간 각각의 상기 전체 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력 모두를 합산하여 상기 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 산출하고, 상기 구매자의 상품카테고리별 상품구매력 및 상기 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력 중 적어도 하나를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 상기 관심도를 산출하는 것을 특징으로 하는 서비스장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 전체 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에는,
    상기 전체 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치가 부여되며,
    상기 산출부는,
    상기 적어도 두개 이상의 시간구간 중 상기 구매자의 상기 상품구매건수가 존재하지 않는 시간구간의 개수 대비, 설정 값 간의 비율인 상기 전체 구매자의 중요도를, 상기 전체 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에 대한 상기 중요도가중치로서 부여하여 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 상기 관심도를 산출하는 것을 특징으로 하는 서비스장치.
  8. 제 5 항 또는 제 7 항에 있어서,
    상기 시간구간별 구매력은,
    상기 적어도 두개의 시간구간 모두에서의 상기 상품구매건수 대비, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 상품구매건수 간의 비율인 것을 특징으로 하는 서비스장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 구매자를 대상으로 하는 상기 추천상품의 개수는,
    기 지정된 상기 추천상품의 전체개수를 기초로 결정되며,
    상기 결정부는,
    상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대해 산출되는 상기 구매자의 관심도 간의 비율에 따라 상기 추천상품의 전체개수를 분할하여, 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자를 대상으로 하는 상기 추천상품의 개수로서 결정하는 것을 특징으로 하는 서비스장치.
  10. 단말장치가 구매자와 관련된 추천상품을 요청하는 요청단계;
    서비스장치가 적어도 두개의 상품카테고리에서 제공되는 상품과 관련한 상기 구매자의 구매관련정보를 수집하는 수집단계;
    서비스장치가 상기 구매관련정보를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하는 산출단계; 및
    서비스장치가 상기 관심도를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하는 결정단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 방법.
  11. 적어도 두개의 상품카테고리에서 제공되는 상품과 관련한 구매자의 구매관련정보를 수집하는 수집단계;
    상기 구매관련정보를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하는 산출단계; 및
    상기 관심도를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하는 결정단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스장치의 동작 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 구매관련정보는,
    상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자의 상품구매건수를 포함하며,
    상기 수집단계는,
    적어도 두개의 시간구간에서의, 상기 구매자에 대한 상기 상품구매건수를 수집하는 것을 특징으로 하는 서비스장치의 동작 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대하여, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 구매자의 시간구간별 상품구매력을 확인하는 확인단계를 더 포함하며,
    상기 산출단계는,
    상기 적어도 두개의 시간구간 각각의 상기 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력 모두를 합산하여 상기 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 산출하는 구매력산출단계; 및
    상기 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하는 관심도산출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스장치의 동작 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력에는,
    상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 상품구매건수에 따른 상이한 구매가중치가 부여되며,
    상기 구매력산출단계는,
    상기 적어도 두개의 시간구간 중 상기 상품구매건수가 가장 많은 시간구간의 상기 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력에, 나머지 시간구간보다 큰 상기 구매가중치를 부여하여 상기 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력을 산출하는 것을 특징으로 하는 서비스장치의 동작 방법.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에는,
    상기 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치가 부여되며,
    상기 관심도산출단계는,
    상기 적어도 두개 이상의 시간구간 중 상기 구매자의 상기 상품구매건수가 존재하는 시간구간의 개수 대비, 설정 값 간의 비율인 상기 구매자의 중요도를 상기 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에 대한 상기 중요도가중치로서 부여하여 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 상기 관심도를 산출하는 것을 특징으로 하는 서비스장치의 동작 방법.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 확인단계는,
    상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대하여, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 구매자를 포함하는 전체 구매자에 대한 시간구간별 구매력을 확인하며,
    상기 산출단계는,
    상기 적어도 두개의 시간구간 각각의 상기 전체 구매자의 상기 시간구간별 상품구매력 모두를 합산하여 상기 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력을 산출하는 구매력산출단계; 및
    상기 구매자의 상품카테고리별 상품구매력 및 상기 전체 구매자의 상품카테고리별 상품구매력 중 적어도 하나를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 상기 관심도를 산출하는 관심도산출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스장치의 동작 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 전체 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에는,
    상기 전체 구매자의 중요도에 따른 중요도가중치가 부여되며,
    상기 관심도산출단계는,
    상기 적어도 두개 이상의 시간구간 중 상기 구매자의 상기 상품구매건수가 존재하지 않는 시간구간의 개수 대비, 설정 값 간의 비율인 상기 전체 구매자의 중요도를, 상기 전체 구매자의 상기 상품카테고리별 상품구매력에 대한 상기 중요도가중치로서 부여하여 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 상기 관심도를 산출하는 것을 특징으로 하는 서비스장치의 동작 방법.
  18. 제 15 항 또는 제 17 항에 있어서,
    상기 시간구간별 구매력은,
    상기 적어도 두개의 시간구간 모두에서의 상기 상품구매건수 대비, 상기 적어도 두개의 시간구간 각각에서의 상기 상품구매건수 간의 비율인 것을 특징으로 하는 서비스장치의 동작 방법.
  19. 제 11 항에 있어서,
    상기 구매자를 대상으로 하는 상기 추천상품의 개수는,
    기 지정된 상기 추천상품의 전체개수를 기초로 결정되며,
    상기 결정단계는,
    상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대해 산출되는 상기 구매자의 관심도 간의 비율에 따라 상기 추천상품의 전체개수를 분할하여, 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자를 대상으로 하는 상기 추천상품의 개수로서 결정하는 것을 특징으로 하는 서비스장치의 동작 방법.
  20. 적어도 두개의 상품카테고리에서 제공되는 상품과 관련한 구매자의 구매관련정보를 수집하는 수집단계;
    상기 구매관련정보를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하는 산출단계; 및
    상기 관심도를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하는 결정단계를 수행하기 위한 명령들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
  21. 구매자와 관련된 추천상품을 요청하는 단말장치; 및
    적어도 두개의 상품카테고리에서 제공되는 상품과 관련한 상기 구매자의 구매관련정보를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에 대한 상기 구매자의 관심도를 산출하며, 상기 관심도를 기초로 상기 적어도 두개의 상품카테고리 각각에서의 상기 구매자에게 적합한 추천상품의 개수를 결정하는 서비스장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 시스템.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9984485B2 (en) 2014-08-08 2018-05-29 Kabushiki Kaisha Toshiba Virtual try-on apparatus, virtual try-on method, and computer program product
CN113327134A (zh) * 2021-06-16 2021-08-31 北京百度网讯科技有限公司 商品信息推荐方法及装置、电子设备和介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009015680A (ja) * 2007-07-06 2009-01-22 Nec Corp 推奨商品情報提供システム，Ｗｅｂサーバ，推奨商品情報提供方法およびプログラム
KR20100091669A (ko) * 2009-02-11 2010-08-19 인하대학교 산학협력단 전자상거래 서비스에서의 개인화 추천 시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009015680A (ja) * 2007-07-06 2009-01-22 Nec Corp 推奨商品情報提供システム，Ｗｅｂサーバ，推奨商品情報提供方法およびプログラム
KR20100091669A (ko) * 2009-02-11 2010-08-19 인하대학교 산학협력단 전자상거래 서비스에서의 개인화 추천 시스템

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9984485B2 (en) 2014-08-08 2018-05-29 Kabushiki Kaisha Toshiba Virtual try-on apparatus, virtual try-on method, and computer program product
CN113327134A (zh) * 2021-06-16 2021-08-31 北京百度网讯科技有限公司 商品信息推荐方法及装置、电子设备和介质
CN113327134B (zh) * 2021-06-16 2024-01-16 北京百度网讯科技有限公司 商品信息推荐方法及装置、电子设备和介质

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