KR20150102137A - System for servicing recommended goods, method of servicing recommended goods and apparatus for the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 인터넷 쇼핑몰의 사용자에게 추천 상품을 제시하는 서비스를 제공하는 추천 상품 제공 서비스 시스템, 추천 상품 제공 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것으로, 특히 일정 기준 이상 노출된 추천 상품은 제외하고, 제외 후 사용자가 일정 횟수 이상 접속한 경우 다시 노출하는 서비스를 제공할 수 있는 추천 상품 제공 서비스 시스템, 추천 상품 제공 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a recommendation service providing service system for providing a recommendation commodity to a user of an Internet shopping mall, a recommendation commodity providing method and an apparatus therefor, and more particularly, A recommended product offering service system, a recommended product offering method, and an apparatus therefor.
일반적으로 인터넷 쇼핑몰에서는 다양한 추천 알고리즘을 사용하여 개인별로 가장 적합하다고 판별되는 상품을 추출하고, 이를 사용자의 선호도를 반영하여 제공한다. 이러한 추천을 수행함에 있어 기본적으로 추천을 받는 사용자가 이미 구매한 상품은 추천에서 제외한다. 이 때, 사용자가 추천 내용이 마음에 안들어서 지속적으로 구매도 하지 않고 이용도 하지 않는 상품들에 대한 별도의 처리 방식은 존재하지 않는다. 이런 경우에 사용자의 구매 이력이 변화하지 않으면 사용자에게 추천되는 내용도 변화하지 않는다. 사용자가 마음에 안 들어서 구매하지 않는 상품이 단지 추천 알고리즘을 통해 계산되고 아직 사용자가 구매하지 않았다는 이유로 지속적으로 사용자에게 노출될 수 있다.In general, an Internet shopping mall uses various recommendation algorithms to extract a product that is determined to be most suitable for an individual, and reflects the user's preference. In performing these referrals, products that are already purchased by users who are recommended by default are excluded from referrals. At this time, there is no separate processing method for the products which the user does not like the recommendation contents and does not continuously purchase or use. In this case, if the purchase history of the user does not change, the content recommended to the user does not change. A product that the user does not like and does not purchase can be continuously exposed to the user because it is only calculated by the recommendation algorithm and the user has not purchased yet.
즉, 사용자 별로 노출된 상품들을 관리하여, 일정 횟수 이상 노출된 추천 상품을 제거하여 지속적으로 추천 내용이 변경될 수 있도록 할 수 있다면 추천 상품을 이용한 다양한 서비스가 가능하다.That is, if the recommended items can be continuously changed by removing the recommended products exposed by a predetermined number of times or more by managing the exposed products, it is possible to provide various services using the recommended products.
따라서, 사용자 별로 추천 상품의 노출된 정도를 관리하고, 일정 수치 이상 노출된 추천 상품은 기추천 상품으로서 사용자에게 노출되지 않도록 제외하고, 기추천 상품으로서 제외된 후 사용자가 일정 횟수 이상 접속하면 다시 추천 상품으로서 노출될 수 있도록 하는 새로운 추천 상품 제공 서비스 기술의 필요성이 절실하게 대두된다.Therefore, it is necessary to manage the degree of exposure of recommendation products for each user, and to exclude the recommendation products exposed over a certain value from being exposed to the user as a recommended product, There is a need for a new recommendation product providing service technology that can be exposed as a product.
본 발명의 목적은, 추천 상품 후보 중 제외 기준 수치 이상 노출된 추천 상품 후보는 기추천 상품으로서 제외하여 추천 상품으로서 노출되지 않도록 하는 것이다.An object of the present invention is to prevent a recommended product candidate that has been exposed from an exclusion criterion value as a recommended product from being exposed as a recommended product.
또한, 본 발명의 목적은 기추천 상품으로서 제외된 후, 사용자가 일정 횟수 이상 접속하면 다시 추천 상품으로서 노출될 수 있도록 하는 것이다.In addition, the object of the present invention is to allow a user to be exposed as a recommended product once the user has accessed a predetermined number of times or more after being excluded as a recommended product.
또한, 본 발명의 목적은 추천 상품의 노출 정도를 메뉴 별로 관리하여 추천 상품 후보의 제외 및 재추천을 메뉴 별로 결정하는 것이다.In addition, the object of the present invention is to manage the exposure level of a recommended product according to each menu, and to exclude and re-recommend the recommended product candidate on a menu-by-menu basis.
또한, 본 발명의 목적은 메뉴 접속 및 추천 상품 클릭에 따라 추천 상품의 노출 여부 및 정도를 판단하는 것이다.In addition, the object of the present invention is to judge whether a recommended product is exposed or not according to a menu connection and a click on a recommended product.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 추천 상품 제공 서비스 장치는, 사용자 개인별 추천 상품 후보 별로 상기 사용자의 단말 장치를 통하여 노출된 횟수인 노출 횟수 정보를 생성하는 노출 정보 생성부; 상기 노출 횟수 정보와 제외 기준 수치를 비교하여 그 비교 결과에 따라 상기 추천 상품 후보를 기추천 상품으로서 저장하는 기추천 상품 저장부; 및 상기 추천 상품 후보 중 상기 기추천 상품을 제외함으로써 추천 상품을 추출하여 상기 추천 상품을 포함하는 메뉴를 생성하는 추천 상품 필터부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for providing a recommendation goods, the apparatus comprising: an exposure information generation unit for generating exposure frequency information, which is the number of times of exposure through the user terminal, A recommended product storage unit that compares the exposure count information with an exclusion criterion value and stores the recommended product candidate as a recommended product according to the comparison result; And a recommended product filter unit for extracting a recommended product by excluding the recommended product from among the recommended product candidates to generate a menu including the recommended product.
이 때, 기추천 상품 저장부는 상기 단말 장치의 접속 횟수를 카운트하고, 상기 접속 횟수가 재추천 기준 횟수에 도달하면 상기 기추천 상품을 삭제할 수 있다.At this time, the initial recommended merchandise storage unit counts the number of times of connection of the terminal device, and may delete the first recommended merchandise when the number of times of connection reaches the number of times of re-recommendation.
이 때, 추천 상품 제공 서비스 장치는 상기 추천 상품 후보를 메뉴 별로 생성하는 추천 상품 후보 생성부를 더 포함할 수 있다.At this time, the recommended product offering service device may further include a recommended product candidate generating unit for generating the recommended product candidates for each menu.
이 때, 기추천 상품 저장부는 상기 단말 장치의 메뉴별 접속 횟수를 카운트하고, 상기 메뉴별 접속 횟수가 상기 재추천 기준 횟수에 도달하면 상기 메뉴에 상응하는 기추천 상품을 삭제할 수 있다.At this time, the initial recommended merchandise storage unit counts the number of times of connection of each terminal of the terminal device by the menu, and may delete the first recommended merchandise corresponding to the menu when the number of times of connection per menu reaches the number of times of re-
이 때, 추천 상품 필터부는 상기 메뉴 별로 추천 상품의 수를 달리 하여 추출할 수 있다.At this time, the recommended product filter unit can extract the number of recommended products by the different menus.
이 때, 추천 상품 필터부는 추천 상품을 추출하여 상기 추천 상품의 일부를 포함하는 제1 메뉴 및 상기 추천 상품의 전부를 포함하는 제2 메뉴를 각각 생성하고, 제1 메뉴는 제2 메뉴로 접속하는 링크를 포함할 수 있다.At this time, the recommended product filter unit extracts a recommended product and generates a first menu including a part of the recommended product and a second menu including all of the recommended products, and the first menu connects to the second menu Link.
이 때, 노출 정보 생성부는 상기 단말 장치의 접속 타입에 따라서 노출 횟수 정보의 생성 방법이 상이할 수 있다.At this time, the exposure information generation unit may generate the exposure frequency information in different ways depending on the connection type of the terminal device.
이 때, 접속 타입은 메뉴 접속 및 추천 상품 클릭을 포함할 수 있다.At this time, the connection type may include a menu connection and a click on a recommendation item.
이 때, 노출 정보 생성부는 단말 장치에 표시된 추천 상품을 클릭하면 가중치만큼 상기 추천 상품의 노출 횟수를 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.At this time, the exposure information generation unit may generate the exposure frequency information by increasing the exposure frequency of the recommended product by a weight by clicking on the recommended product displayed on the terminal device.
이 때, 노출 정보 생성부는 단말 장치를 통하여 메뉴에 접속한 경우 상기 메뉴가 포함하는 추천 상품들 중 화면 상단에 표시되는 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.At this time, when accessing the menu through the terminal device, the exposure information generating unit increases the number of exposures of a predetermined number of recommended products displayed at the top of the screen among recommended products included in the menu by a reference unit to generate exposure number information can do.
이 때, 노출 정보 생성부는 단말 장치를 통하여 메뉴에 접속하고, 상기 메뉴가 포함하는 추천 상품들 중 어느 하나를 클릭한 경우 상기 추천 상품들 중 어느 하나의 화면상의 위치를 기준으로 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.At this time, the exposure information generation unit accesses the menu through the terminal device, and when any one of the recommended products included in the menu is clicked, the exposure information generation unit displays a predetermined number of recommendations It is possible to generate the exposure count information by increasing the exposure count of the product by the reference unit.
또한, 본 발명에 따른 추천 상품 제공 서비스 방법은, 사용자 개인별 추천 상품 후보 별로 상기 사용자의 단말 장치를 통하여 노출된 횟수인 노출 횟수 정보를 생성하는 단계; 상기 노출 횟수 정보와 제외 기준 수치를 비교하는 단계; 상기 비교 결과에 따라 상기 추천 상품 후보를 기추천 상품으로서 저장하는 단계; 상기 추천 상품 후보 중 상기 기추천 상품을 제외하여 추천 상품을 추출하는 단계; 및 상기 추천 상품을 포함하는 메뉴를 생성하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for providing a recommended product, the method comprising: generating exposure frequency information, which is the number of times the user is exposed through the terminal device for each user's recommended product candidate; Comparing the exposure count information with an exclusion criterion value; Storing the recommended product candidate as a recommended product according to the comparison result; Extracting a recommended product from the recommended product candidates excluding the recommended product; And creating a menu including the recommendation product.
이 때, 추천 상품 제공 서비스 방법은 상기 단말 장치의 접속 횟수를 카운트하는 단계; 및 상기 접속 횟수가 재추천 기준 횟수에 도달하면 상기 기추천 상품을 삭제하는 단계를 더 포함할 수 있다.In this case, the recommended product offering service method may include counting the number of connections of the terminal device; And deleting the recommended product when the number of times of connection reaches the number of re-recommending criteria.
이 때, 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는 상기 단말 장치의 접속 타입에 따라서 노출 횟수 정보의 생성 방법이 상이할 수 있다.At this time, the step of generating the exposure count information may be different from the method of generating the exposure count information according to the connection type of the terminal device.
이 때, 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는 단말 장치에 표시된 추천 상품을 클릭하면 가중치만큼 상기 추천 상품의 노출 횟수를 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.In this case, the step of generating the exposure count information may generate the exposure count information by increasing the exposure count of the recommendation product by a weight by clicking the recommendation item displayed on the terminal device.
이 때, 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는 단말 장치를 통하여 메뉴에 접속한 경우 상기 메뉴가 포함하는 추천 상품들 중 화면 상단에 표시되는 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.In this case, when the menu is accessed through the terminal device, the step of generating the exposure time information may increase the number of times of exposure of a predetermined number of recommended products displayed at the top of the screen among the recommended products included in the menu, The number of times information can be generated.
이 때, 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는 단말 장치를 통하여 메뉴에 접속하고, 상기 메뉴가 포함하는 추천 상품들 중 어느 하나를 클릭한 경우 상기 추천 상품들 중 어느 하나의 화면상의 위치를 기준으로 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.In this case, the step of generating the number of times of exposure may include accessing a menu through the terminal device, and when any one of the recommended products included in the menu is clicked, It is possible to generate the exposure count information by increasing the exposure count of the set number of recommended products by the reference unit.
또한, 본 발명에 따른 추천 상품 제공 서비스 시스템은, 사용자 개인별 추천 상품 후보 별로 노출 횟수 정보를 생성하고, 상기 노출 횟수 정보가 기설정된 제외 기준 수치를 비교하여 기추천 상품으로서 저장하고, 상기 추천 상품 후보 중 상기 기추천 상품을 제외함으로써 추천 상품을 추출하여 메뉴를 생성하는 추천 상품 제공 서비스 장치; 및 상기 추천 상품을 수신하여 표시함으로써 사용자에게 노출하는 단말 장치를 포함한다.In addition, the recommended product offering service system according to the present invention generates exposure time information for each user's recommendation product candidates, compares the number of times of exposure information with a predetermined exclusion reference value, stores the comparison result as a recommended product, A recommended product providing service device for extracting a recommended product by excluding the recommended product from the recommended product to generate a menu; And a terminal device which receives and displays the recommendation goods and exposes them to a user.
본 발명에 따르면, 추천 상품 후보 중 제외 기준 수치 이상 노출된 추천 상품 후보는 기추천 상품으로서 제외하여 추천 상품으로서 노출되지 않도록 할 수 있다.According to the present invention, a recommended product candidate that has been exposed for more than the exclusion criterion value of the recommended product candidate can be excluded as a recommended product, and thus can not be exposed as a recommended product.
또한, 본 발명은 기추천 상품으로서 제외된 후, 사용자가 일정 횟수 이상 접속하면 다시 추천 상품으로서 노출될 수 있다.In addition, the present invention can be exposed as a recommended product again after the user has accessed a predetermined number of times after being excluded as a recommended product.
또한, 본 발명은 추천 상품의 노출 정도를 메뉴 별로 관리하여 추천 상품 후보의 제외 및 재추천을 메뉴 별로 결정할 수 있다.In addition, the present invention manages the degree of exposure of a recommended product by each menu, so that the recommendation candidate can be excluded and re-recommended on a menu-by-menu basis.
또한, 본 발명은 메뉴 접속 및 추천 상품 클릭에 따라 추천 상품의 노출 여부 및 정도를 판단할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to determine whether or not the recommended product is exposed and the degree of the recommendation according to the menu connection and the click of the recommended product.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 추천 상품 제공 서비스 장치의 일 예를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 노출 횟수 정보의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 단말 장치의 접속 횟수의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 도 1에 도시된 단말 장치에 표시되는 추천 상품 제공 서비스 인터페이스 화면의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 도 1에 도시된 단말 장치에 표시되는 추천 상품 제공 서비스 인터페이스 화면의 다른 예를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 방법의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.FIG. 1 is a block diagram showing a recommendation product providing service system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the recommended goods supply service apparatus shown in FIG. 1. FIG.
3 is a diagram illustrating an example of exposure count information according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating an example of a connection count of a terminal according to an exemplary embodiment of the present invention.
5 is a view showing an example of a recommendation goods providing service interface screen displayed on the terminal device shown in FIG.
FIG. 6 is a view showing another example of a recommendation goods providing service interface screen displayed on the terminal device shown in FIG. 1. FIG.
7 is an operational flowchart illustrating an example of a recommended product offering service method according to an embodiment of the present invention.
이하 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description and the accompanying drawings, detailed description of well-known functions or constructions that may obscure the subject matter of the present invention will be omitted. It should be noted that the same constituent elements are denoted by the same reference numerals as possible throughout the drawings.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 또한 제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다.The terms and words used in the present specification and claims should not be construed to be limited to ordinary or dictionary meanings and the inventor is not limited to the concept of terminology for describing his or her invention in the best way. It should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention. Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are merely the most preferred embodiments of the present invention, and not all of the technical ideas of the present invention are described. Therefore, It is to be understood that equivalents and modifications are possible. Also, the terms first, second, etc. are used for describing various components and are used only for the purpose of distinguishing one component from another component, and are not used to define the components.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 시스템을 나타낸 블록도이다.FIG. 1 is a block diagram showing a recommendation product providing service system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 시스템은 추천 상품 제공 서비스 장치(110), 단말 장치(120) 및 네트워크(130)를 포함한다.Referring to FIG. 1, a recommendation service providing service system according to an embodiment of the present invention includes a recommendation service providing
추천 상품 제공 서비스 장치(110)는 추천 상품 후보 별로 상기 사용자의 단말 장치를 통하여 노출된 노출 횟수 정보를 생성하고, 상기 노출 횟수 정보와 제외 기준 수치를 비교하여 소정의 결과 기준에 따라 상기 추천 상품 후보를 기추천 상품으로서 저장하고, 상기 추천 상품 후보 중 상기 기추천 상품을 제외함으로써 추천 상품을 추출하여 상기 추천 상품을 포함하는 메뉴를 생성한다.The recommended product offering
실시예에 따라, 추천 상품 제공 서비스 장치(110)는 상기 단말 장치의 접속 횟수를 카운트하고, 상기 접속 횟수가 재추천 기준 횟수에 도달하면 상기 기추천 상품을 삭제할 수 있다.According to the embodiment, the recommendation merchandise
실시예에 따라, 추천 상품 제공 서비스 장치(110)는 상기 추천 상품 후보를 메뉴 별로 생성할 수 있다.According to the embodiment, the recommended product offering
이 때, 상기 노출 정보 생성부는 상기 노출 횟수 정보를 상기 메뉴 별로 생성하고, 상기 기추천 상품 저장부는 상기 기추천 상품을 상기 메뉴 별로 저장하고, 상기 추천 상품 필터부는 상기 추천 상품을 상기 메뉴 별로 추출할 수 있다.In this case, the exposure information generation unit generates the exposure frequency information for each menu, and the recommended product storage unit stores the recommended product for each menu, and the recommended product filter unit extracts the recommended product for each menu .
실시예에 따라, 추천 상품 제공 서비스 장치(110)는 상기 단말 장치의 메뉴별 접속 횟수를 카운트하고, 상기 메뉴별 접속 횟수가 상기 재추천 기준 횟수에 도달하면 상기 메뉴에 해당하는 기추천 상품을 삭제할 수 있다.According to the embodiment, the recommendation merchandise
실시예에 따라, 추천 상품 제공 서비스 장치(110)는 상기 추천 상품 후보 중 추천 상품을 추출하되 어느 하나의 메뉴는 다른 하나의 메뉴에 포함된 추천 상품을 전부 포함하고, 상기 다른 하나의 메뉴는 상기 어느 하나의 메뉴에 접속하는 링크를 포함할 수 있다.According to the embodiment, the recommendation-item providing
실시예에 따라, 노출 정보 생성부는 상기 다른 하나의 메뉴에 포함된 추천 상품 중 어느 하나가 클릭되면 상기 다른 하나의 메뉴에 포함된 추천 상품들의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.According to the embodiment, when any one of the recommended products included in the other menu is clicked, the exposure information generator generates the number of times of exposure by increasing the number of exposures of the recommended products included in the other menu by the reference unit .
실시예에 따라, 추천 상품 제공 서비스 장치(110)는 상기 단말 장치의 메뉴 접속 및 추천 상품 클릭을 포함하는 접속 타입에 따라서 상이한 방법으로 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.According to the embodiment, the recommendation-item providing
실시예에 따라, 추천 상품 제공 서비스 장치(110)는 상기 접속 타입이 상기 추천 상품 클릭이면 클릭된 추천 상품의 노출 횟수를 가중치만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.According to the embodiment, the recommended product offering
실시예에 따라, 추천 상품 제공 서비스 장치(110)는 상기 접속 타입이 상기 메뉴 접속인 경우 상기 메뉴가 포함하는 추천 상품들 중 화면 상단에 표시되는 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.According to the embodiment, when the connection type is the menu connection, the recommendation goods providing
실시예에 따라, 추천 상품 제공 서비스 장치(110)는 상기 접속 타입이 상기 추천 상품 클릭인 경우 클릭된 추천 상품의 화면상의 위치를 기준으로 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.According to the embodiment, the recommended
단말 장치(120)는 상기 추천 상품을 수신하여 표시함으로써 사용자에게 노출한다.The
이 때, 단말 장치(120)는 통신망에 연결되어 인터넷 쇼핑몰의 컨텐츠를 업로드 또는 다운로드 하여 상품을 조회할 수 있는 이동통신단말기의 예를 들어 설명하지만, 단말 장치(120)는 이동통신단말기에 한정된 것이 아니고, 모든 정보통신기기, 멀티미디어 단말기, 유선 단말기, 고정형 단말기 및 IP(Internet Protocol) 단말기 등의 다양한 단말기에 적용될 수 있다. 또한, 단말 장치(120)는 휴대폰, PMP(Portable Multimedia Player), MID(Mobile Internet Device), 스마트폰(Smart Phone), 데스크톱(Desktop), 태블릿컴퓨터(Tablet PC), 노트북(Note book), 넷북(Net book), 개인휴대용 정보단말기(Personal Digital Assistant; PDA), 스마트 TV 및 정보통신 기기 등과 같은 다양한 이동통신 사양을 갖는 모바일(Mobile) 단말기일 때 유리하게 활용될 수 있다.In this case, the
네트워크(130)는 추천 상품 제공 서비스 장치(110), 단말 장치(120) 사이에 데이터를 전달하는 통로를 제공하는 것으로서, 기존에 이용되는 네트워크 및 향후 개발 가능한 네트워크를 모두 포괄하는 개념이다. 예를 들면, 네트워크(130)는 한정된 지역 내에서 각종 정보장치들의 통신을 제공하는 유무선근거리통신망, 이동체 상호 간 및 이동체와 이동체 외부와의 통신을 제공하는 이동통신망, 위성을 이용해 지구국과 지구국간 통신을 제공하는 위성통신망이거나 유무선 통신망 중에서 어느 하나이거나, 둘 이상의 결합으로 이루어질 수 있다. 한편, 네트워크(130)의 전송 방식 표준은, 기존의 전송 방식 표준에 한정되는 것은 아니며, 향후 개발될 모든 전송 방식 표준을 포함할 수 있다. The
도 2는 도 1에 도시된 추천 상품 제공 서비스 장치의 일 예를 나타낸 블록도이다.FIG. 2 is a block diagram showing an example of the recommended goods supply service apparatus shown in FIG. 1. FIG.
도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 추천 상품 제공 서비스 장치는 노출 정보 생성부(210), 기추천 상품 저장부(220) 및 추천 상품 필터부(230)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the recommended product offering service apparatus shown in FIG. 1 includes an exposure
노출 정보 생성부(210)는 추천 상품 후보 별로 상기 사용자의 단말 장치를 통하여 노출된 횟수인 노출 횟수 정보를 생성한다.The exposure
이 때, 상품은 실체가 있는 유형의 상품일 수도 있으나, 무형의 디지털 상품일 수도 있다. 즉, 어플리케이션, 이북(e-book) 등을 포함하는 디지털 컨텐츠에도 동일하게 적용될 수 있다.At this time, the commodity may be a commodity of an actual type, but it may also be an intangible digital commodity. That is, the present invention can be similarly applied to digital contents including applications, e-books, and the like.
이 때, 노출 횟수 정보는 추천 상품 후보가 추천 상품으로서 노출된 횟수를 기반으로 생성되지만, 반드시 횟수와 동일하지 않을 수 있다. 예를 들어, 추천 상품 후보가 1회 노출된 경우에도 노출 횟수를 2 이상 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수도 있다.At this time, the exposure count information is generated based on the number of times that the recommended product candidate is exposed as a recommended product, but it may not necessarily be the same as the number of times. For example, even when the recommended product candidate is exposed once, the number of times of exposure may be increased by 2 or more to generate the information on the number of times of exposure.
실시예에 따라, 노출 정보 생성부(210)는 상기 단말 장치의 메뉴 접속 및 추천 상품 클릭을 포함하는 접속 타입에 따라서 상이한 방법으로 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.According to the embodiment, the exposure
이 때, 접속 타입에 따라서 1회 노출된 경우에도 노출 강도에 따라 증가시키는 노출 횟수를 달리하여 계산함으로써 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.In this case, even when the exposure is once performed according to the connection type, the exposure count information can be generated by calculating the number of exposures to be increased according to the exposure intensity.
이 때, 메뉴는 추천 상품이 제공되어 사용자에게 노출되는 수단을 의미할 수도 있고, 추천 상품이 사용자에게 노출되는 영역일 수도 있다.At this time, the menu may mean a means by which a recommended product is provided and exposed to a user, or a recommended product may be a region exposed to the user.
이 때, 사용자가 메뉴에 접속하여 추천 상품의 목록이 노출된 경우와, 사용자가 추천 상품을 실제로 클릭한 경우의 노출 강도는 상이한 것으로 판단할 수 있다. 즉, 사용자가 추천 상품을 실제로 클릭한 경우 더 큰 강도로 노출된 것으로 판단할 수 있다.At this time, it can be determined that the user is connected to the menu, the list of recommended products is exposed, and the exposure intensity when the user actually clicks the recommended product is different. That is, when the user actually clicks on the recommended product, it can be determined that the user is exposed to a larger intensity.
실시예에 따라, 노출 정보 생성부(210)는 상기 접속 타입이 상기 추천 상품 클릭이면 클릭된 추천 상품의 노출 횟수를 가중치만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.According to the embodiment, the exposure
이 때, 가중치와 후술되는 기준 단위의 비율을 조정하여 메뉴 접속에 의한 노출과 추천 상품 클릭에 의한 노출의 노출 강도의 비율을 조정할 수 있다. At this time, the ratio of the exposure by the menu connection and the exposure intensity by the click of the recommendation item can be adjusted by adjusting the weight and the ratio of the reference unit described later.
예를 들어, 사용자가 추천 상품을 클릭한 경우, 추천 상품이 사용자에게 노출되었다고 강한 강도로 확신할 수 있고, 노출 횟수를 5 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.For example, when a user clicks on a recommendation item, the user can be sure that the recommendation item is exposed to the user, and increase the number of exposures by 5 to generate the information on the number of exposures.
실시예에 따라, 노출 정보 생성부(210)는 상기 접속 타입이 상기 메뉴 접속인 경우 상기 메뉴가 포함하는 추천 상품들 중 화면 상단에 표시되는 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.According to the embodiment, when the connection type is the menu connection, the exposure
이 때, 사용자가 메뉴에 접속하였다고 하여 메뉴에 포함되는 모든 추천 상품들이 사용자에게 노출되었다고 확신할 수는 없으므로, 상단에 표시되는 기설정된 개수의 추천 상품만이 사용자에게 노출되었다고 판단할 수 있다. 다만, 그 노출 강도는 상당히 약한 것으로, 노출 횟수를 기준 단위만큼만 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.At this time, since the user can not be sure that all the recommended products included in the menu are exposed to the user because the user is connected to the menu, it can be determined that only a predetermined number of recommended products displayed at the top are exposed to the user. However, the intensity of the exposure is considerably weak, and the exposure count information can be generated by increasing the exposure count only by the reference unit.
예를 들어, 사용자가 메뉴에 접속한 경우, 메뉴에 포함되는 추천 상품 중 화면 상단에 표시된 3개의 추천 상품만이 사용자에게 노출되었다고 판단하고, 노출 횟수를 1 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.For example, when the user accesses the menu, it is determined that only the recommended products displayed on the top of the screen among the recommended products included in the menu are exposed to the user, and the number of times of exposure is incremented by one to generate the information on the number of times of exposure .
실시예에 따라, 노출 정보 생성부(210)는 상기 접속 타입이 상기 추천 상품 클릭인 경우 클릭된 추천 상품의 화면상의 위치를 기준으로 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.According to the embodiment, the exposure
이 때, 추천 상품들 중 어느 하나를 클릭한 경우, 클릭된 추천 상품 근처에 표시되는 다른 추천 상품들도 사용자에게 노출되었다고 판단할 수 있다. 다만, 그 노출 강도는 상당히 약한 것으로, 노출 횟수를 기준 단위만큼만 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.At this time, when any one of the recommended products is clicked, it is possible to determine that other recommended products displayed near the clicked recommended product are also exposed to the user. However, the intensity of the exposure is considerably weak, and the exposure count information can be generated by increasing the exposure count only by the reference unit.
예를 들어, 사용자가 메뉴에 접속하여 메뉴에서 5번째에 위치한 추천 상품을 클릭한 경우, 메뉴에 포함되는 추천 상품 중 클릭한 추천 상품보다 위에 위치한 3개의 추천 상품 및 아래에 위치한 2개의 추천 상품이 사용자에게 노출되었다고 판단하고, 노출 횟수를 1 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.For example, when a user accesses a menu and clicks on a recommendation item located at the fifth position in the menu, three recommendation products located above the recommended products clicked among the recommended products included in the menu and two recommended products located below It is determined that the user is exposed, and the number of times of exposure is incremented by one to generate the information on the number of times of exposure.
기추천 상품 저장부(220)는 상기 노출 횟수 정보와 제외 기준 수치를 비교하여 소정의 결과 기준에 따라 상기 추천 상품 후보를 기추천 상품으로서 저장한다.The recommended
이 때, 노출 횟수 정보가 제외 기준 수치 이상인 경우, 추천 상품 후보를 기추천 상품으로서 저장할 수도 있고, 노출 횟수 정보가 제외 기준 수치 초과인 경우, 추천 상품 후보를 기추천 상품으로서 저장할 수도 있다.At this time, if the number of times of exposure information is equal to or larger than the exclusion criterion value, the recommendation article candidate may be stored as a recommended product. If the exposure frequency information exceeds the exclusion criterion value, the recommendation article candidate may be stored as a recommended product.
예를 들어, 제외 기준 수치가 10인 경우, 노출 횟수 정보가 10 이상이 되면 상품 후보를 기추천 상품으로서 저장할 수 있다.For example, when the exclusion criterion value is 10, if the exposures information becomes 10 or more, the commodity candidate can be stored as a recommended commodity.
실시예에 따라, 기추천 상품 저장부(220)는 상기 단말 장치의 접속 횟수를 카운트하고, 상기 접속 횟수가 재추천 기준 횟수에 도달하면 상기 기추천 상품을 삭제할 수 있다.According to the embodiment, the initial recommended
예를 들어, 재추천 기준 횟수가 5인 경우, 기추천 상품으로서 저장된 후, 단말 장치가 5회 접속하면 기추천 상품이 삭제되고 다시 추천 상품으로서 노출될 수 있다.For example, when the number of re-recommendation criteria is 5, if the terminal device is accessed five times after being stored as a recommended product, the recommended product is deleted and can be exposed as a recommended product again.
추천 상품 필터부(230)는 상기 추천 상품 후보 중 상기 기추천 상품을 제외함으로써 추천 상품을 추출한다.The recommended
이 때, 추천 상품 필터부(230)는 사용자가 구매한 상품을 더 제외할 수 있다.At this time, the recommended
실시예에 따라, 추천 상품 필터부(230)는 상기 추천 상품 후보 중 추천 상품을 추출하되 어느 하나의 메뉴는 다른 하나의 메뉴에 포함된 추천 상품을 전부 포함하고, 상기 다른 하나의 메뉴는 상기 어느 하나의 메뉴에 접속하는 링크를 포함할 수 있다.According to the embodiment, the recommended
예를 들어, 추천 상품 후보 중 추천 상품을 10개 추출하여, 상기 추천 상품을 5개만 포함하는 메뉴 및 상기 추천 상품을 10개 모두 포함하는 메뉴를 각각 생성할 수 있다.For example, it is possible to extract ten recommended products from the recommended product candidates, and generate a menu including only the recommended products and a menu including all the recommended products.
도 2에는 도시되지 아니하였으나, 추천 상품 제공 서비스 장치는 상기 추천 상품 후보를 메뉴 별로 생성하는 추천 상품 후보 생성부를 더 포함할 수 있다.Although not shown in FIG. 2, the recommended product offering service apparatus may further include a recommended product candidate generating unit for generating the recommended product candidates on a menu-by-menu basis.
이 때, 노출 정보 생성부(210)는 추천 상품 후보의 노출 횟수 정보를 메뉴 별로 생성할 수 있다. 예를 들어, 상품 A의 메뉴 1에서의 노출 횟수 정보와 메뉴 2에서의 노출 횟수 정보가 각각 생성될 수 있다.At this time, the exposure
이 때, 기추천 상품 저장부(220)는 기추천 상품을 메뉴 별로 저장하고, 추천 상품 필터부(230)는 기추천 상품을 메뉴별로 제외할 수 있다. 예를 들어, 상품 B는 메뉴 3에서의 경우 제외 기준 수치 이상으로 노출되어 기추천 상품으로서 저장되어 메뉴 3에서는 노출되지 않으나, 메뉴 4에서의 경우 제외 기준 수치 이상으로 노출되지 않아 메뉴 4에서는 계속 추천 상품으로서 노출될 수 있다.At this time, the recommended
실시예에 따라, 기추천 상품 저장부(220)는 상기 단말 장치의 메뉴별 접속 횟수를 카운트하고, 상기 메뉴별 접속 횟수가 상기 재추천 기준 횟수에 도달하면 상기 메뉴에 해당하는 기추천 상품을 삭제할 수 있다.According to the embodiment, the first recommended
예를 들어, 상품 C가 메뉴 5 및 메뉴 6에서 제외 기준 수치 이상으로 노출되어 기추천 상품으로 저장된 후, 사용자가 메뉴 5에는 재추천 기준 횟수 이상으로 접속했으나, 메뉴 6에는 접속하지 않은 경우, 상품 C는 메뉴 5에서만 기추천 상품 저장부에서 삭제되어 다시 추천 상품으로서 노출될 수 있다.For example, if the item C is stored as a recommended product after being exposed to the exclusion criterion value in the
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 노출 횟수 정보의 일 예를 나타낸 도면이다.3 is a diagram illustrating an example of exposure count information according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 노출 횟수 정보(340)는 단말 장치(310) 별, 메뉴(320) 별, 상품(330) 별로 생성된다.Referring to FIG. 3, the
이 때, 메뉴(320)는 추천 상품이 제공되어 사용자에게 노출되는 수단을 의미할 수도 있고, 추천 상품이 사용자에게 노출되는 영역일 수도 있다.At this time, the
이 때, 상품(330)은 실체가 있는 유형의 상품일 수도 있으나, 무형의 디지털 상품일 수도 있다. 즉, 어플리케이션, 이북(e-book) 등을 포함하는 디지털 컨텐츠에도 동일하게 적용될 수 있다.At this time, the
이 때, 노출 횟수 정보(340)는 메뉴(320) 별로 생성되지 아니하고, 단말 장치(310) 별, 상품(330) 별로만 생성될 수 있다.At this time, the
이 때, 노출 횟수 정보(340)는 추천 상품 후보가 추천 상품으로서 노출된 횟수를 기반으로 생성되지만, 반드시 횟수와 동일하지 않을 수 있다. 예를 들어, 추천 상품 후보가 1회 노출된 경우에도 노출 횟수를 2 이상 증가시켜 노출 횟수 정보(340)를 생성할 수도 있다.At this time, the
실시예에 따라, 단말 장치(310)의 접속 타입에 따라서 노출 횟수 정보(340)의 생성 방법이 상이할 수 있다.According to the embodiment, the method of generating the
이 때, 접속 타입에 따라서 1회 노출된 경우에도 노출 강도에 따라 증가시키는 노출 횟수를 달리하여 계산함으로써 노출 횟수 정보(340)를 생성할 수 있다.In this case, even when the exposure is once performed according to the connection type, the
실시예에 따라, 접속 타입은 메뉴 접속 및 추천 상품 클릭을 포함할 수 있다.Depending on the embodiment, the connection type may include a menu connection and a click on a referral item.
이 때, 메뉴 접속에 의하여 추천 상품의 목록이 노출된 경우와, 추천 상품 클릭에 의하여 추천 상품이 노출된 경우의 노출 강도는 상이한 것으로 판단할 수 있다. 즉, 사용자가 추천 상품을 실제로 클릭한 경우 더 큰 강도로 노출된 것으로 판단할 수 있다.At this time, it can be judged that the exposure intensity when the recommended product is exposed by the menu connection and the recommended product when the recommended product is clicked are different. That is, when the user actually clicks on the recommended product, it can be determined that the user is exposed to a larger intensity.
실시예에 따라, 접속 타입이 추천 상품 클릭인 경우 가중치만큼 상기 추천 상품의 노출 횟수를 증가시켜 노출 횟수 정보(340)를 생성할 수 있다.According to the embodiment, when the connection type is a recommendation product click, the
이 때, 가중치와 후술되는 기준 단위의 비율을 조정하여 메뉴 접속에 의한 노출과 추천 상품 클릭에 의한 노출의 노출 강도의 비율을 조정할 수 있다. At this time, the ratio of the exposure by the menu connection and the exposure intensity by the click of the recommendation item can be adjusted by adjusting the weight and the ratio of the reference unit described later.
예를 들어, 사용자가 추천 상품을 클릭한 경우, 추천 상품이 사용자에게 노출되었다고 강한 강도로 확신할 수 있고, 노출 횟수를 5 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.For example, when a user clicks on a recommendation item, the user can be sure that the recommendation item is exposed to the user, and increase the number of exposures by 5 to generate the information on the number of exposures.
실시예에 따라, 접속 타입이 메뉴 접속인 경우 상기 메뉴(320)가 포함하는 추천 상품들 중 화면 상단에 표시되는 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보(340)를 생성할 수 있다.According to the embodiment, when the connection type is a menu connection, the number of exposures of a predetermined number of recommended products displayed at the top of the screen among recommended products included in the
이 때, 사용자가 메뉴(320)에 접속하였다고 하여 메뉴에 포함되는 모든 추천 상품들이 사용자에게 노출되었다고 확신할 수는 없으므로, 상단에 표시되는 기설정된 개수의 추천 상품만이 사용자에게 노출되었다고 판단할 수 있다. 다만, 그 노출 강도는 상당히 약한 것으로, 노출 횟수를 기준 단위만큼만 증가시켜 노출 횟수 정보(340)를 생성할 수 있다.At this time, since the user is not sure that all the recommended products included in the menu are exposed to the user because he / she is connected to the
예를 들어, 사용자가 메뉴(320)에 접속한 경우, 메뉴(320)에 포함되는 추천 상품 중 화면 상단에 표시된 3개의 추천 상품만이 사용자에게 노출되었다고 판단하고, 노출 횟수를 1 증가시켜 노출 횟수 정보(340)를 생성할 수 있다.For example, when the user accesses the
실시예에 따라, 접속 타입이 추천 상품 클릭인 경우 클릭된 추천 상품의 화면상의 위치를 기준으로 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보(340)를 생성할 수 있다.According to the embodiment, when the connection type is a recommendation product click, the
이 때, 추천 상품들 중 어느 하나를 클릭한 경우, 클릭된 추천 상품 근처에 표시되는 다른 추천 상품들도 사용자에게 노출되었다고 판단할 수 있다. 다만, 그 노출 강도는 상당히 약한 것으로, 노출 횟수를 기준 단위만큼만 증가시켜 노출 횟수 정보(340)를 생성할 수 있다.At this time, when any one of the recommended products is clicked, it is possible to determine that other recommended products displayed near the clicked recommended product are also exposed to the user. However, the exposure intensity is considerably weak, and the
예를 들어, 사용자가 메뉴(320)에 접속하여 메뉴(320)에서 5번째에 위치한 추천 상품을 클릭한 경우, 메뉴(320)에 포함되는 추천 상품 중 클릭한 추천 상품보다 위에 위치한 3개의 추천 상품 및 아래에 위치한 2개의 추천 상품이 사용자에게 노출되었다고 판단하고, 노출 횟수를 1 증가시켜 노출 횟수 정보(340)를 생성할 수 있다.For example, when the user accesses the
이 때, 노출 횟수 정보(340)를 제외 기준 수치와 비교하고, 그 비교 결과에 따라 노출 횟수 정보에 상응하는 상품을 기추천 상품으로서 저장하고, 추천 상품에서 제외할 수 있다.At this time, the
예를 들어, 단말 장치 B에 대해 메뉴 2를 통하여 상품 c가 제외 기준 수치 이상으로 노출된 경우, 기추천 상품으로서 저장되고, 단말 장치 B가 메뉴 2에 접속하더라도 상품 c는 추천 상품으로 노출되지 않는다.For example, when the item c is exposed to the
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 단말 장치의 접속 횟수의 일 예를 나타낸 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of a connection count of a terminal according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 접속 횟수(440)는 단말 장치(410) 별, 메뉴(420) 별, 상품(430) 별로 카운트된다.Referring to FIG. 4, the
이 때, 메뉴(420)는 추천 상품이 제공되어 사용자에게 노출되는 수단을 의미할 수도 있고, 추천 상품이 사용자에게 노출되는 영역일 수도 있다.In this case, the
이 때, 상품(430)은 실체가 있는 유형의 상품일 수도 있으나, 무형의 디지털 상품일 수도 있다. 즉, 어플리케이션, 이북(e-book) 등을 포함하는 디지털 컨텐츠에도 동일하게 적용될 수 있다.At this time, the
이 때, 접속 횟수(440)는 메뉴(420) 별로 카운트되지 아니하고, 단말 장치(410) 별, 상품(430) 별로만 카운트될 수 있다.At this time, the number of
이 때, 상품(430)이 기추천 상품으로서 저장되면 접속 횟수(440)의 카운트를 시작한다.At this time, when the
예를 들어, 단말 장치 C에 대해 메뉴 3을 통하여 상품 d가 제외 기준 수치 이상으로 노출되어 기추천 상품으로서 저장되면, 단말 장치 C가 메뉴 3에 접속하는 접속 횟수(440)을 카운트하기 시작한다.For example, when the product d is exposed as the recommended product by the menu 3 over the exclusion criterion value, the terminal C starts counting the number of
이 때, 접속 횟수(440)가 재추천 기준 횟수에 도달하면 기추천 상품에서 삭제되고, 다시 추천 상품으로서 노출될 수 있다.At this time, when the number of
예를 들어, 단말 장치 D에 대해 메뉴 4를 통하여 상품 e가 제외 기준 수치 이상으로 노출되어 기추천 상품으로서 저장된 후, 단말 장치 D가 메뉴 4에 재추천 기준 횟수인 10회 접속하면 기추천 상품에서 삭제될 수 있다. 단말 장치 D가 메뉴 4에 접속하면 상품 e가 다시 추천 상품으로서 노출 될 수 있다.For example, if the item e is exposed to the item 4 through the menu 4 over the exclusion criterion value, and the item D is stored in the
도 5는 도 1에 도시된 단말 장치에 표시되는 추천 상품 제공 서비스 인터페이스 화면의 일 예를 나타낸 도면이다.5 is a view showing an example of a recommendation goods providing service interface screen displayed on the terminal device shown in FIG.
도 5를 참조하면, 도 1에 도시된 단말 장치에 표시되는 추천 상품 제공 서비스 인터페이스 화면은 메뉴(510, 520), 추천 상품(530~532) 및 링크(540)를 포함한다.Referring to FIG. 5, the recommended goods offering service interface screen displayed on the terminal shown in FIG. 1 includes
도 5에 도시된 바와 같이, 1개의 화면에 2개 이상의 메뉴가 표시될 수 있다.As shown in FIG. 5, two or more menus may be displayed on one screen.
메뉴들(510, 520)는 각각 추천 상품들을 포함한다. 이 때, 각각의 메뉴는 서로 다른 레이아웃으로 추천 상품을 제시할 수 있다. 또한, 각기 다른 방식으로 계산된 추천 상품을 제공할 수 있다.The
이 때, 메뉴(520)가 포함하고 있는 추천 상품들 중, 화면에 표시되고 있는 추천 상품들(530~ 532)가 노출되었다고 판단하고, 각각에 대해 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.At this time, it is determined that the recommended
또한, 추천 상품들 중 어느 하나를 클릭하면 클릭된 추천 상품은 사용자에게 강한 정도로 노출되었다고 판단하고, 노출 횟수를 가중치만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.Also, if any one of the recommended products is clicked, it is determined that the clicked recommended product is exposed to a strong degree to the user, and the exposure frequency information can be generated by increasing the exposure frequency by a weight.
이 때, 메뉴(520)가 포함하고 있는 추천 상품들은 추천 상품 후보에서 기추천 상품을 제외하여 추출된 추천 상품 중 일부일 수 있다. 또한, 링크(540)를 클릭하면 메뉴(520)가 포함하고 있는 추천 상품들을 포함하여, 추출된 추천 상품 전부를 제공하는 메뉴로 접속할 수 있다.At this time, the recommended products included in the
이 때, 상기 링크(540)가 클릭되면, 메뉴(520)가 포함하고 있는 추천 상품들의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.At this time, when the
도 6은 도 1에 도시된 단말 장치에 표시되는 추천 상품 제공 서비스 인터페이스 화면의 다른 예를 나타낸 도면이다.FIG. 6 is a view showing another example of a recommendation goods providing service interface screen displayed on the terminal device shown in FIG. 1. FIG.
도 6을 참조하면, 도 1에 도시된 단말 장치에 표시되는 추천 상품 제공 서비스 인터페이스 화면은 메뉴(610) 및 추천 상품들(620~ 625)을 포함한다.Referring to FIG. 6, the recommended goods offering service interface screen displayed on the terminal shown in FIG. 1 includes a
이 때, 메뉴(610)는 도 5에 도시된 링크(540)를 클릭하여 접속하는 메뉴일 수 있다. 즉, 도 5에 도시된 메뉴(520)가 포함하는 추천 상품들을 포함하여, 추출된 추천 상품 전부를 제공하는 메뉴일 수 있다.At this time, the
이 때, 메뉴(610)가 포함하고 있는 추천 상품들 중, 화면 상단에 표시되고 있는 3개의 추천 상품들(620~ 622)이 노출되었다고 판단하고, 각각에 대해 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.At this time, it is determined that the three recommended
또한, 추천 상품들 중 어느 하나를 클릭하면 클릭된 추천 상품은 사용자에게 강한 정도로 노출되었다고 판단하고, 노출 횟수를 가중치만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.Also, if any one of the recommended products is clicked, it is determined that the clicked recommended product is exposed to a strong degree to the user, and the exposure frequency information can be generated by increasing the exposure frequency by a weight.
또한, 클릭된 추천 상품의 화면 상의 위치를 기준으로 위아래의 추천 상품들도 사용자에게 노출되었다고 판단하고, 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.Also, it is possible to determine that the recommended products on the upper and lower sides are also exposed to the user based on the position of the clicked recommendation product on the screen, and generate the exposure frequency information by increasing the number of exposures by the reference unit.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 방법의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.7 is an operational flowchart illustrating an example of a recommended product offering service method according to an embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 방법은 단말 장치가 메뉴에 접속한다(S710).Referring to FIG. 7, in the recommended product offering service method according to the embodiment of the present invention, the terminal device accesses the menu (S710).
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 방법은 상기 단말 장치의 접속 횟수를 카운트한다(S720).In addition, the recommended product offering service method according to an embodiment of the present invention counts the number of connections of the terminal device (S720).
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 방법은 상기 접속 횟수가 재추천 기준 횟수에 도달하였는지 여부를 판단하여(S730), 상기 접속 횟수가 재추천 기준 횟수에 도달하면 상기 기추천 상품을 삭제할 수 있다(735).In addition, the recommended product offering service method according to an embodiment of the present invention determines whether the number of connections reaches the number of re-recommendation criteria (S730), and when the number of connections reaches the number of re- (735).
예를 들어, 재추천 기준 횟수가 5인 경우, 기추천 상품으로서 저장된 후, 단말 장치가 5회 접속하면 기추천 상품이 삭제되고 다시 추천 상품으로서 노출될 수 있다.For example, when the number of re-recommendation criteria is 5, if the terminal device is accessed five times after being stored as a recommended product, the recommended product is deleted and can be exposed as a recommended product again.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 방법은 추천 상품 후보를 생성한다(S740).In addition, the recommended product offering service method according to an embodiment of the present invention generates a recommended product candidate (S740).
이 때, 상품은 실체가 있는 유형의 상품일 수도 있으나, 무형의 디지털 상품일 수도 있다. 즉, 어플리케이션, 이북(e-book) 등을 포함하는 디지털 컨텐츠에도 동일하게 적용될 수 있다.At this time, the commodity may be a commodity of an actual type, but it may also be an intangible digital commodity. That is, the present invention can be similarly applied to digital contents including applications, e-books, and the like.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 방법은 상기 추천 상품 후보 중 상기 기추천 상품을 제외함으로써 추천 상품을 추출한다(S750).In addition, the recommended product offering service method according to an embodiment of the present invention extracts a recommended product by excluding the recommended product among the recommended product candidates (S750).
이 때, 추천 상품을 추출하는 단계는 사용자가 구매한 상품을 더 제외할 수 있다.At this time, the step of extracting the recommended product may further exclude the product purchased by the user.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 방법은 상기 추천 상품을 포함하는 메뉴를 생성하여 사용자에게 노출시킨다(S760).In addition, the recommended product offering service method according to an embodiment of the present invention creates a menu including the recommended product and exposes the menu to the user (S760).
이 때, 메뉴는 추천 상품이 제공되어 사용자에게 노출되는 수단을 의미할 수도 있고, 추천 상품이 사용자에게 노출되는 영역일 수도 있다.At this time, the menu may mean a means by which a recommended product is provided and exposed to a user, or a recommended product may be a region exposed to the user.
이 때, 메뉴를 생성하여 사용자에게 노출시키는 단계는 상기 추천 상품 후보 중 추천 상품을 추출하되 어느 하나의 메뉴는 다른 하나의 메뉴에 포함된 추천 상품을 전부 포함하고, 상기 다른 하나의 메뉴는 상기 어느 하나의 메뉴에 접속하는 링크를 포함할 수 있다.In this case, the step of creating a menu and exposing the menu to a user may include extracting a recommended product from among the recommended product candidates, wherein one menu includes all the recommended products included in the other menu, And may include a link to one menu.
예를 들어, 추천 상품 후보 중 추천 상품을 10개 추출하여, 상기 추천 상품을 5개만 포함하는 제1 메뉴 및 상기 추천 상품을 10개 모두 포함하는 제2 메뉴를 각각 생성할 수 있다.For example, it is possible to extract ten recommended products among the recommended product candidates, and generate a first menu including only the recommended products and a second menu including all the recommended products.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 방법은 추천 상품 후보 별로 상기 사용자의 단말 장치를 통하여 노출된 횟수인 노출 횟수 정보를 생성한다(S770).In addition, the recommendation service providing service method according to the embodiment of the present invention generates the number of times of exposure, which is the number of times of exposure through the user's terminal device, for each recommended product candidate (S770).
이 때, 노출 횟수 정보는 추천 상품 후보가 추천 상품으로서 노출된 횟수를 기반으로 생성되지만, 반드시 횟수와 동일하지 않을 수 있다. 예를 들어, 추천 상품 후보가 1회 노출된 경우에도 노출 횟수를 2 이상 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수도 있다.At this time, the exposure count information is generated based on the number of times that the recommended product candidate is exposed as a recommended product, but it may not necessarily be the same as the number of times. For example, even when the recommended product candidate is exposed once, the number of times of exposure may be increased by 2 or more to generate the information on the number of times of exposure.
이 때, 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는 상기 단말 장치의 메뉴 접속 및 추천 상품 클릭을 포함하는 접속 타입에 따라서 상이한 방법으로 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.In this case, the step of generating the exposure count information may generate the exposure count information in a different method depending on the connection type including the menu connection of the terminal device and the click of the recommendation item.
이 때, 접속 타입에 따라서 1회 노출된 경우에도 노출 강도에 따라 증가시키는 노출 횟수를 달리하여 계산함으로써 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.In this case, even when the exposure is once performed according to the connection type, the exposure count information can be generated by calculating the number of exposures to be increased according to the exposure intensity.
이 때, 사용자가 메뉴에 접속하여 추천 상품의 목록이 노출된 경우와, 사용자가 추천 상품을 실제로 클릭한 경우의 노출 강도는 상이한 것으로 판단할 수 있다. 즉, 사용자가 추천 상품을 실제로 클릭한 경우 더 큰 강도로 노출된 것으로 판단할 수 있다.At this time, it can be determined that the user is connected to the menu, the list of recommended products is exposed, and the exposure intensity when the user actually clicks the recommended product is different. That is, when the user actually clicks on the recommended product, it can be determined that the user is exposed to a larger intensity.
이 때, 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는 상기 접속 타입이 상기 추천 상품 클릭이면 클릭된 추천 상품의 노출 횟수를 가중치만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.In this case, the step of generating the exposure count information may generate the exposure count information by increasing the exposure count of the recommended product clicked when the connection type is the recommendation item click.
이 때, 가중치와 후술되는 기준 단위의 비율을 조정하여 메뉴 접속에 의한 노출과 추천 상품 클릭에 의한 노출의 노출 강도의 비율을 조정할 수 있다. At this time, the ratio of the exposure by the menu connection and the exposure intensity by the click of the recommendation item can be adjusted by adjusting the weight and the ratio of the reference unit described later.
예를 들어, 사용자가 추천 상품을 클릭한 경우, 추천 상품이 사용자에게 노출되었다고 강한 강도로 확신할 수 있고, 노출 횟수를 5 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.For example, when a user clicks on a recommendation item, the user can be sure that the recommendation item is exposed to the user, and increase the number of exposures by 5 to generate the information on the number of exposures.
이 때, 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는 상기 접속 타입이 상기 메뉴 접속인 경우 상기 메뉴가 포함하는 추천 상품들 중 화면 상단에 표시되는 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.In this case, when the connection type is the menu connection, the step of generating the number of times of exposure increases the number of exposures of a predetermined number of recommended products displayed at the top of the screen among the recommended products included in the menu, The number of times information can be generated.
이 때, 사용자가 메뉴에 접속하였다고 하여 메뉴에 포함되는 모든 추천 상품들이 사용자에게 노출되었다고 확신할 수는 없으므로, 상단에 표시되는 기설정된 개수의 추천 상품만이 사용자에게 노출되었다고 판단할 수 있다. 다만, 그 노출 강도는 상당히 약한 것으로, 노출 횟수를 기준 단위만큼만 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.At this time, since the user can not be sure that all the recommended products included in the menu are exposed to the user because the user is connected to the menu, it can be determined that only a predetermined number of recommended products displayed at the top are exposed to the user. However, the intensity of the exposure is considerably weak, and the exposure count information can be generated by increasing the exposure count only by the reference unit.
예를 들어, 사용자가 메뉴에 접속한 경우, 메뉴에 포함되는 추천 상품 중 화면 상단에 표시된 3개의 추천 상품만이 사용자에게 노출되었다고 판단하고, 노출 횟수를 1 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.For example, when the user accesses the menu, it is determined that only the recommended products displayed on the top of the screen among the recommended products included in the menu are exposed to the user, and the number of times of exposure is incremented by one to generate the information on the number of times of exposure .
이 때, 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는 상기 접속 타입이 상기 추천 상품 클릭인 경우 클릭된 추천 상품의 화면상의 위치를 기준으로 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.At this time, in the step of generating the exposure count information, the exposure count of the predetermined number of recommended products is increased by the reference unit based on the position on the screen of the recommended product clicked when the connection type is the recommendation product click, Lt; / RTI >
이 때, 추천 상품들 중 어느 하나를 클릭한 경우, 클릭된 추천 상품 근처에 표시되는 다른 추천 상품들도 사용자에게 노출되었다고 판단할 수 있다. 다만, 그 노출 강도는 상당히 약한 것으로, 노출 횟수를 기준 단위만큼만 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.At this time, when any one of the recommended products is clicked, it is possible to determine that other recommended products displayed near the clicked recommended product are also exposed to the user. However, the intensity of the exposure is considerably weak, and the exposure count information can be generated by increasing the exposure count only by the reference unit.
예를 들어, 사용자가 메뉴에 접속하여 메뉴에서 5번째에 위치한 추천 상품을 클릭한 경우, 메뉴에 포함되는 추천 상품 중 클릭한 추천 상품보다 위에 위치한 3개의 추천 상품 및 아래에 위치한 2개의 추천 상품이 사용자에게 노출되었다고 판단하고, 노출 횟수를 1 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성할 수 있다.For example, when a user accesses a menu and clicks on a recommendation item located at the fifth position in the menu, three recommendation products located above the recommended products clicked among the recommended products included in the menu and two recommended products located below It is determined that the user is exposed, and the number of times of exposure is incremented by one to generate the information on the number of times of exposure.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 추천 상품 제공 서비스 방법은 상기 노출 횟수 정보와 제외 기준 수치를 비교하여(S780), 소정의 결과 기준에 따라 상기 추천 상품 후보를 기추천 상품으로서 저장한다(S785).Also, the recommended product offering service method according to an embodiment of the present invention compares the exposure count information with the exclusion reference value (S780), and stores the recommendation product candidate as a recommended product according to a predetermined result criterion (S785 ).
이 때, 노출 횟수 정보가 제외 기준 수치 이상인 경우, 추천 상품 후보를 기추천 상품으로서 저장할 수도 있고, 노출 횟수 정보가 제외 기준 수치 초과인 경우, 추천 상품 후보를 기추천 상품으로서 저장할 수도 있다.At this time, if the number of times of exposure information is equal to or larger than the exclusion criterion value, the recommendation article candidate may be stored as a recommended product. If the exposure frequency information exceeds the exclusion criterion value, the recommendation article candidate may be stored as a recommended product.
예를 들어, 제외 기준 수치가 10인 경우, 노출 횟수 정보가 10 이상이 되면 상품 후보를 기추천 상품으로서 저장할 수 있다.For example, when the exclusion criterion value is 10, if the exposures information becomes 10 or more, the commodity candidate can be stored as a recommended commodity.
도 2에는 도시되지 아니하였으나, 추천 상품 후보를 생성하는 단계는 상기 추천 상품 후보를 메뉴 별로 생성할 수 있다.Although not shown in FIG. 2, the step of generating the recommended product candidates may generate the recommended product candidates for each menu.
이 때, 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는 추천 상품 후보의 노출 횟수 정보를 메뉴 별로 생성할 수 있다. 예를 들어, 상품 A의 메뉴 1에서의 노출 횟수 정보와 메뉴 2에서의 노출 횟수 정보가 각각 생성될 수 있다.At this time, the step of generating the exposure count information may generate the exposure count information of the recommended product candidates for each menu. For example, information on the number of times of exposure in menu 1 of product A and information on the number of times of exposure in
이 때, 기추천 상품으로서 저장하는 단계는 기추천 상품을 메뉴 별로 저장하고, 추천 상품을 추출하는 단계는 기추천 상품을 메뉴별로 제외할 수 있다. 예를 들어, 상품 B는 메뉴 3에서의 경우 제외 기준 수치 이상으로 노출되어 기추천 상품으로서 저장되어 메뉴 3에서는 노출되지 않으나, 메뉴 4에서의 경우 제외 기준 수치 이상으로 노출되지 않아 메뉴 4에서는 계속 추천 상품으로서 노출될 수 있다.In this case, the step of storing the recommended product as a recommended product may include storing the recommended product in each menu, and the step of extracting the recommended product may exclude the recommended product in each menu. For example, item B is exposed as the recommended item in menu 3, and is not displayed in menu 3, but is not exposed in menu 4 or more. Can be exposed as a commodity.
실시예에 따라, 접속 횟수를 카운트하는 단계는 상기 단말 장치의 메뉴별 접속 횟수를 카운트하고, 상기 메뉴별 접속 횟수가 상기 재추천 기준 횟수에 도달하면 기추천 상품을 삭제하는 단계는 상기 메뉴에 해당하는 기추천 상품을 삭제할 수 있다.According to the embodiment, the step of counting the number of connections may include counting the number of connections per menu of the terminal device, and deleting the recommended product when the number of times of connection per menu reaches the number of times of re- Can be deleted.
예를 들어, 상품 C가 메뉴 5 및 메뉴 6에서 제외 기준 수치 이상으로 노출되어 기추천 상품으로 저장된 후, 사용자가 메뉴 5에는 재추천 기준 횟수 이상으로 접속했으나, 메뉴 6에는 접속하지 않은 경우, 상품 C는 메뉴 5에서만 기추천 상품 저장부에서 삭제되어 다시 추천 상품으로서 노출될 수 있다.For example, if the item C is stored as a recommended product after being exposed to the exclusion criterion value in the
도 7에 도시된 각 단계는 도 7에 도시된 순서, 그 역순 또는 동시에 수행될 수 있다.Each step shown in Fig. 7 can be performed in the order shown in Fig. 7, or in reverse order or simultaneously.
본 발명에 따른 추천 상품 제공 서비스 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 또는 스마트폰 앱으로 구현될 수 있다. 이 때, 프로그램 또는 스마트폰 앱은 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 모든 형태의 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 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The recommendation service providing service method according to the present invention can be implemented as a program or a smartphone application that can be performed through various computer means. At this time, the program or smartphone application may be recorded on a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Includes all types of hardware devices that are specially configured to store and execute magneto-optical media and program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions may include machine language code such as those generated by a compiler, as well as high-level language code that may be executed by a computer using an interpreter or the like. Such a hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
이상에서와 같이 본 발명에 따른 추천 상품 제공 서비스 시스템, 추천 상품 제공 서비스 방법 및 이를 위한 장치는 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.As described above, the recommendation goods providing service system, the recommendation goods providing service method, and the apparatus for providing the recommendation goods according to the present invention are not limited to the configuration and method of the embodiments described above, All or some of the embodiments may be selectively combined so as to allow the modification to be made.
본 발명에 의하면 사용자에게 제외 기준 수치 이상 노출된 추천 상품 후보를 기추천 상품으로서 제외하고, 기추천 상품으로서 제외된 후 사용자가 재추천 기준 횟수 이상 접속한 경우 기추천 상품을 다시 추천 상품으로서 노출하는 것이 가능하므로 지속적으로 사용자에게 새로운 상품을 추천할 수 있다. 따라서, 사용자의 선호도를 정확하게 수집하는 것이 가능하고, 사용자의 의도에 맞는 상품을 추천하는 것이 가능하므로 산업 발전에 기여할 수 있다.According to the present invention, when a user is excluded as a recommended product after the recommendation product is excluded as a recommended product and the user has accessed more than the recommended number of times, the recommended product is exposed as a recommended product again It is possible to continuously recommend a new product to the user. Therefore, it is possible to collect the user's preferences accurately, and it is possible to recommend products that meet the user's intention, which can contribute to industrial development.
110: 추천 상품 제공 서비스 장치
120: 단말 장치
130: 네트워크
210: 노출 정보 생성부
220: 기추천 상품 저장부
230: 추천 상품 필터부
310: 단말 장치
320: 메뉴
330: 상품
340: 노출 횟수 정보
410: 단말 장치
420: 메뉴
430: 상품
440: 접속 횟수
510, 520: 메뉴
530~ 532: 추천 상품
540: 링크
610: 메뉴
620~ 625: 추천 상품110: Recommendation offering service apparatus 120: Terminal apparatus
130: Network 210: Exposure information generating unit
220: Reference product storage part 230: Recommended product filter part
310: terminal device 320: menu
330: Item 340: Number of exposures
410: terminal device 420: menu
430: Commodity 440: Number of connections
510, 520: menu 530-532: recommended product
540: Link 610: Menu
620 ~ 625: Recommended products
Claims (20)
상기 노출 횟수 정보와 제외 기준 수치를 비교하여 소정의 결과 기준에 따라 상기 추천 상품 후보를 기추천 상품으로 저장하는 기추천 상품 저장부; 및
상기 추천 상품 후보 중 상기 기추천 상품을 제외함으로써 추천 상품을 추출하는 추천 상품 필터부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 장치.An exposure information generating unit for generating information on the number of exposures exposed through the terminal of the user for each recommended product candidate;
A recommended product storage unit for storing the recommended product candidate as a recommended product according to a predetermined result criterion by comparing the number of times of exposure information with an exclusion criterion value; And
A recommended product filter unit for extracting a recommended product by excluding the recommended product among the recommended product candidates
The service providing apparatus comprising:
상기 기추천 상품 저장부는
상기 단말 장치의 접속 횟수를 카운트하고, 상기 접속 횟수가 재추천 기준 횟수에 도달하면 상기 기추천 상품을 삭제하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 장치. The method according to claim 1,
The recommended product storage unit stores
Counts the number of times of connection of the terminal device, and deletes the recommended product when the number of times of connection reaches the number of times of re-recommendation.
상기 추천 상품 제공 서비스 장치는
상기 추천 상품 후보를 메뉴 별로 생성하는 추천 상품 후보 생성부
를 더 포함하고, 상기 노출 정보 생성부는 상기 노출 횟수 정보를 상기 메뉴 별로 생성하고, 상기 기추천 상품 저장부는 상기 기추천 상품을 상기 메뉴 별로 저장하고, 상기 추천 상품 필터부는 상기 추천 상품을 상기 메뉴 별로 추출하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 장치.The method according to claim 1,
The recommended product offering service device
A recommended product candidate generating unit for generating the recommended product candidate for each menu,
Wherein the recommendation product storage unit stores the recommended products by the menu, and the recommendation product filter unit stores the recommended products by the menu items And extracting the recommended product.
상기 기추천 상품 저장부는
상기 단말 장치의 메뉴별 접속 횟수를 카운트하고, 상기 메뉴별 접속 횟수가 상기 재추천 기준 횟수에 도달하면 상기 메뉴에 해당하는 기추천 상품을 삭제하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 장치.The method of claim 3,
The recommended product storage unit stores
And counts the number of times of connection of each terminal in the menu, and deletes the recommended product corresponding to the menu when the number of times of connection per menu reaches the number of times of re-recommendation.
상기 추천 상품 필터부는
상기 추천 상품 후보 중 추천 상품을 추출하되 어느 하나의 메뉴는 다른 하나의 메뉴에 포함된 추천 상품을 전부 포함하고, 상기 다른 하나의 메뉴는 상기 어느 하나의 메뉴에 접속하는 링크를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 장치.The method of claim 4,
The recommended product filter unit
One of the menus includes a recommended product included in the other menu, and the other menu includes a link to the one of the menus. A recommended product offering service device.
상기 노출 정보 생성부는
상기 다른 하나의 메뉴에 포함된 상기 링크가 클릭되면 상기 다른 하나의 메뉴에 포함된 추천 상품들의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 장치.The method of claim 5,
The exposure information generating unit
Wherein when the link included in the other menu is clicked, the number of exposures of the recommended products included in the other menu is increased by a reference unit to generate the number-of-exposures information.
상기 노출 정보 생성부는
상기 단말 장치의 메뉴 접속 및 추천 상품 클릭을 포함하는 접속 타입에 따라서 상이한 방법으로 노출 횟수 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 장치.The method according to claim 1,
The exposure information generating unit
And generates the number-of-times-of-exposures information in a different manner according to a connection type including a menu connection of the terminal device and a click of a recommendation item.
상기 노출 정보 생성부는
상기 접속 타입이 상기 추천 상품 클릭이면 클릭된 추천 상품의 노출 횟수를 가중치만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 장치.The method of claim 7,
The exposure information generating unit
And when the connection type is the recommendation item click, the exposure number information is generated by increasing the exposure number of the clicked recommendation item by a weight.
상기 노출 정보 생성부는
상기 접속 타입이 상기 메뉴 접속인 경우 상기 메뉴가 포함하는 추천 상품들 중 화면 상단에 표시되는 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 장치.The method of claim 7,
The exposure information generating unit
And when the connection type is the menu connection, exposing frequency information is generated by increasing the number of exposures of a predetermined number of recommended products displayed at the top of the screen among recommended products included in the menu by a reference unit Provided service device.
상기 노출 정보 생성부는
상기 접속 타입이 상기 추천 상품 클릭인 경우 클릭된 추천 상품의 화면상의 위치를 기준으로 기설정된 개수의 다른 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 장치.The method of claim 7,
The exposure information generating unit
And when the connection type is the recommendation item click, the exposure number information is generated by increasing the number of exposures of a predetermined number of other recommended products based on the position on the screen of the recommended item clicked by the reference unit Service device.
상기 노출 횟수 정보와 제외 기준 수치를 비교하는 단계;
소정의 결과 기준에 따라 상기 추천 상품 후보를 기추천 상품으로 저장하는 단계; 및
상기 추천 상품 후보 중 상기 기추천 상품을 제외하여 추천 상품을 추출하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 방법.Generating exposure count information that is exposed through the terminal device of the user for each of the recommended product candidates;
Comparing the exposure count information with an exclusion criterion value;
Storing the recommended product candidate as a recommended product according to a predetermined result criterion; And
A step of extracting a recommended product from the recommended product candidates excluding the recommended product
The method comprising the steps of:
상기 추천 상품 제공 서비스 방법은
상기 단말 장치의 접속 횟수를 카운트하는 단계; 및
상기 접속 횟수가 재추천 기준 횟수에 도달하면 상기 기추천 상품을 삭제하는 단계
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 방법. The method of claim 11,
The recommended product offering service method
Counting connection counts of the terminal apparatus; And
When the number of times of connection reaches the number of times of re-recommendation,
Further comprising the steps of:
상기 추천 상품 제공 서비스 방법은
상기 추천 상품 후보를 메뉴 별로 생성하는 단계
를 더 포함하고, 상기 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는 상기 노출 횟수 정보를 상기 메뉴 별로 생성하고, 상기 기추천 상품으로 저장하는 단계는 상기 기추천 상품을 상기 메뉴 별로 저장하고, 상기 추천 상품을 추출하는 단계는 상기 추천 상품을 상기 메뉴 별로 추출하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 방법.The method of claim 11,
The recommended product offering service method
A step of generating the recommended product candidates for each menu
Wherein the step of generating the exposure frequency information includes generating the exposure frequency information for each menu and storing the recommended frequency product as the recommended product, storing the recommended product in each menu, extracting the recommended product, Wherein the step of extracting the recommended product comprises extracting the recommended product for each menu.
상기 기추천 상품으로 저장하는 단계는
상기 단말 장치의 메뉴별 접속 횟수를 카운트하고, 상기 메뉴별 접속 횟수가 상기 재추천 기준 횟수에 도달하면 상기 메뉴에 해당하는 기추천 상품을 삭제하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 방법.14. The method of claim 13,
The step of storing as the recommended product
And counts the number of times of connection of each terminal of the terminal device by the menu, and when the number of times of connection by each menu reaches the number of times of re-recommendation, deletes the recommended product corresponding to the menu.
상기 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는
상기 단말 장치의 메뉴 접속 및 추천 상품 클릭을 포함하는 접속 타입에 따라서 상이한 방법으로 노출 횟수 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 방법.The method of claim 11,
The step of generating the exposure count information
Wherein the information about the number of times of exposure is generated in a different manner according to a connection type including a menu connection of the terminal and a click of a recommendation item.
상기 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는
상기 접속 타입이 상기 추천 상품 클릭이면 클릭된 추천 상품의 노출 횟수를 가중치만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 방법.16. The method of claim 15,
The step of generating the exposure count information
Wherein when the connection type is the recommendation item click, the exposure number information is generated by increasing the exposure number of the clicked recommendation item by a weight.
상기 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는
상기 접속 타입이 메뉴 접속인 경우 상기 메뉴가 포함하는 추천 상품들 중 화면 상단에 표시되는 기설정된 개수의 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 방법.16. The method of claim 15,
The step of generating the exposure count information
And when the connection type is a menu connection, exposing frequency information is generated by increasing the number of exposures of a predetermined number of recommended products displayed at the top of the screen among recommended products included in the menu by a reference unit Service method.
상기 노출 횟수 정보를 생성하는 단계는
상기 접속 타입이 상기 추천 상품 클릭인 경우 클릭된 추천 상품의 화면상의 위치를 기준으로 기설정된 개수의 다른 추천 상품의 노출 횟수를 기준 단위만큼 증가시켜 노출 횟수 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 방법.16. The method of claim 15,
The step of generating the exposure count information
And when the connection type is the recommendation item click, the exposure number information is generated by increasing the number of exposures of a predetermined number of other recommended products based on the position on the screen of the recommended item clicked by the reference unit Service method.
상기 추천 상품을 수신하여 표시함으로써 사용자에게 노출하는 단말 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 상품 제공 서비스 시스템.A recommendation product for extracting a recommended product by excluding the recommended product from the recommended product candidates by comparing the exposure frequency information with a preset exclusion criterion value to store as a recommended product, Provision service device; And
And a terminal device that receives and displays the recommendation product and exposes the recommendation product to a user.
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