KR20150110846A - 상품 추천 방법 및 시스템 - Google Patents

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KR20150110846A
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박정훈
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Abstract

본 발명은 상품 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 상품 추천 시스템은 사용자 단말기로부터 상품에 대한 평가 정보를 수신하는 DB 서버, 상기 평가 정보를 고려하여 상기 상품에 대한 사용자 선호 지수를 갱신하는 관리부, 상기 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출하는 추출부, 상기 사용자 선호 지수를 고려하여 상기 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정하는 순위 판단부 및 상기 추천 우선 순위에 따른 추천 상품 리스트를 상기 사용자 단말기에 제공하는 추천부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 사용자들이 구매했거나 구매를 희망하는 상품에 대한 평가 정보를 수집하여 DB에 반영하고, 평가 정보를 기반으로 선별한 추천 상품에 해당 상품의 인기도를 반영함으로써, 사용자의 구매 의도에 보다 가까운 상품을 추천할 수 있는 장점이 있다.

Description

상품 추천 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR RECOMMENDING A GOODS}
본 발명은 상품 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 평가 정보를 기반으로 추천 상품을 제공하는 상품 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 인터넷이 대중화됨에 따라, 온라인 쇼핑몰과 같이 인터넷을 통한 상품의 구매가 이루어지는 것이 일반적이다.
온라인 쇼핑몰에서는 인터넷을 통해 의류, 전자 제품 등의 다양한 상품을 판매한다. 구매자는 온라인 상의 여러 쇼핑몰에 접속하여 구매 의도에 맞는 상품을 검색할 수 있다.
일반적으로, 구매자는 원하는 상품을 찾기 위하여 상품의 설명, 상품의 이미지 등을 참고한다. 또한, 온라인 쇼핑몰에서 해당 상품을 구매한 다른 사용자들의 구매 후기로부터 구매자의 구매 의도에 적합한 상품인지를 판단할 수 있다.
한편, 온라인 쇼핑몰에서는 구매자에게 특정 가격대의 상품 리스트, 베스트 셀러 상품 리스트들을 제공하기도 한다. 그러나, 이러한 상품들에는 구매자의 기호 또는 취향이 전혀 고려되지 않는다.
따라서, 구매자는 원하는 상품의 카테고리, 브랜드, 가격대 등을 선택하여 직접 검색하여야 하고, 구매 의도에 맞는 상품을 찾기 위하여 많은 시간과 노력을 들여야 하는 문제점이 존재한다.
본 발명은 사용자들이 구매했거나 구매를 희망하는 상품에 대한 평가 정보를 수집하여 DB에 반영하고, 평가 정보를 기반으로 선별한 추천 상품에 해당 상품의 인기도를 반영함으로써, 사용자의 구매 의도에 보다 가까운 상품을 추천하기 위한 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 상품 추천 방법은 DB 서버가 사용자 단말기로부터 상품에 대한 평가 정보를 수신하는 단계, 관리부가 상기 평가 정보를 고려하여 상기 상품에 대한 사용자 선호 지수를 갱신하는 단계, 추출부가 상기 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출하는 단계, 순위 판단부가 상기 사용자 선호 지수를 고려하여 상기 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정하는 단계 및 추천부가 상기 추천 우선 순위에 따른 추천 상품 리스트를 상기 사용자 단말기에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 상품 추천 시스템은 사용자 단말기로부터 상품에 대한 평가 정보를 수신하는 DB 서버, 상기 평가 정보를 고려하여 상기 상품에 대한 사용자 선호 지수를 갱신하는 관리부, 상기 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출하는 추출부, 상기 사용자 선호 지수를 고려하여 상기 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정하는 순위 판단부 및 상기 추천 우선 순위에 따른 추천 상품 리스트를 상기 사용자 단말기에 제공하는 추천부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 사용자들이 구매했거나 구매를 희망하는 상품에 대한 평가 정보를 수집하여 DB에 반영하고, 평가 정보를 기반으로 선별한 추천 상품에 해당 상품의 인기도를 반영함으로써, 사용자의 구매 의도에 보다 가까운 상품을 추천할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 추천 시스템의 구성도.
도 3은 사용자 선호 지수가 갱신되는 과정을 설명하기 위한 도면.
도 4는 추천 상품 리스트가 사용자 단말기에 제공되는 과정을 설명하기 위한 도면.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 방법의 흐름도.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 상품 추천 시스템은 평가 정보를 입력받는 사용자 단말기(102), 평가 정보를 수신하고 관리하는 DB 서버(104), 평가 정보를 고려하여 상품에 대한 사용자 선호 지수를 갱신하는 관리부(106), 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출하는 추출부(108), 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정하는 순위 판단부(110) 및 추천 우선 순위에 따른 추천 상품 리스트를 사용자 단말기(102)에 제공하는 추천부(112)를 포함한다.
사용자 단말기(102)는 사용자로부터 상품에 대한 평가 정보를 입력받는 기능을 수행한다. 사용자 단말기(102)는 PC, 스마트폰, PMP 등 인터넷을 통해 온라인 쇼핑몰 같은 웹사이트에 접속 가능한 단말기 중 어느 하나일 수 있다. 온라인 쇼핑몰은 예를 들어, 스마트폰에서 실행 가능한 어플리케이션으로 구현될 수 있으며, SNS 서비스(트위터, 페이스북 등)와 연계하여 상품 정보 등을 제공하도록 구현될 수 있다.
사용자가 사용자 단말기(102)를 통해 온라인 쇼핑몰에 접속하면 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 상품의 리스트가 제공될 수 있다. 여기서 해당 상품에 대한 상품명, 상품 번호, 상품의 브랜드명, 상품의 가격, 상품의 이미지, 상품의 설명 등의 상품 정보가 함께 제공될 수 있다.
사용자 단말기(102)는 사용자로부터 상품에 대한 평가 정보를 입력받을 수 있다. 여기서, 상품은 사용자가 이미 구매한 상품 또는 구매를 희망하는 상품일 수 있다. 즉, 사용자 단말기(102)는 사용자가 이미 구매한 상품에 대한 평가 정보 및 구매하지는 않았더라도 구매를 희망하여 구매 예정 상품으로 등록한 상품에 대한 평가 정보를 입력받을 수 있다.
바람직하게는, 사용자가 회원 가입 시 특정 상품에 대한 평가 정보를 입력하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 회원 가입 절차를 완료하면 사용자가 설정한 카테고리 내의 30개의 상품을 디스플레이하고, 각각의 상품에 대한 평가를 입력하도록 구성하거나 사용자가 선호하는 상품을 선택하도록 구성할 수 있다.
DB 서버(104)는 사용자가 입력한 평가 정보를 수집한다. 즉, DB 서버(104)는 사용자 단말기(102)로부터 상품에 대한 평가 정보를 수신하여 관리한다. DB 서버(104)는 다수의 사용자 단말기(102)로부터 상품에 대한 평가 정보를 수신할 수 있으며, 이러한 평가 정보들은 빅데이터로 관리될 수 있다. 또한, DB 서버(104)는 상품에 대한 평가 정보뿐만 아니라 상품이 속한 카테고리 정보, 브랜드 정보, 가격 정보와 같은 상품 정보들을 수집할 수 있다.
관리부(106)는 평가 정보를 고려하여 상품에 대한 사용자 선호 지수를 갱신하는 기능을 수행한다. 여기서 사용자 선호 지수란 해당 상품이 사용자들에게 얼마나 선호되는지를 판단하기 위하여 다수의 사용자들로부터 입력받은 평균 평가 정보를 지수화한 것이다.
예를 들어, 동일한 상품에 대하여 두 명의 사용자가 각각 '★★★☆☆', '★★★★★'를 입력한 경우, 관리부(106)는 해당 상품의 사용자 선호 지수를 4 점으로 갱신할 수 있다. 만약, 해당 상품에 대하여 입력받은 평가 정보가 없을 때, 관리부(106)는 해당 상품에 대해 처음으로 입력받은 평가 정보를 사용자 선호 지수로 설정할 수 있다.
바람직하게는, 관리부(106)는 평가 정보 및 구매 정보를 함께 고려하여 상품에 대한 사용자 선호 지수를 갱신할 수 있다. 여기서 구매 정보는 사용자들이 해당 상품을 구매한 횟수 또는 해당 상품을 구매하지는 않았더라도 구매를 희망하여 구매 예정 상품으로 등록한 횟수일 수 있다.
그 결과, 사용자 선호 지수는 해당 상품을 구매했거나 구매 예정인 사용자들에게 그 상품이 얼마나 선호되는지를 판단하는 기준이 될 수 있다.
추출부(108)는 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출하는 기능을 수행한다. 보다 상세하게는, 추출부(108)는 사용자의 이미 구매한 상품 또는 구매 예정인 상품에 대한 평가 정보를 기반으로 사용자의 구매 의도에 맞는 추천 상품을 추출할 수 있다.
바람직하게는, 추출부(108)는 평가 정보, 상품 정보 및 사용자 정보를 고려하여 추천 상품을 추출할 수 있다. 사용자가 이미 구매한 상품 또는 구매 예정인 상품들과 동일한 카테고리, 브랜드이거나 가격대가 비슷한 상품은 다시 구매할 가능성이 높다. 또한, 사용자의 성별, 나이대와 같은 사용자 정보도 추천 상품을 추출하는 기준이 될 수 있다.
추출부(108)는 해당 상품에 대한 평가 정보뿐만 아니라, 카테고리 정보, 브랜드 정보, 가격 정보와 같은 상품 정보 및 사용자의 성별, 나이대와 같은 사용자 정보를 종합적으로 고려하여 추천 상품을 추출할 수 있다.
예를 들어, 20대 여성인 사용자(A)가 특정 브랜드(B)의 핸드백(C)을 구매하고 '★★★★★'의 평점을 입력한 경우, 추출부(108)는 해당 핸드백(C)을 구매한 다른 사용자들이 구입한 핸드백들 중에서 브랜드(B)와 가격대가 비슷한 가방(D)을 사용자(A)에게 추천할 상품으로 추출할 수 있다.
본 발명의 일 측면에서, 추출부(108)는 평가 정보를 고려하여 상품 간의 상관 지수, 사용자 간의 상관 지수를 측정하고 그에 따라 추천 상품을 추출할 수 있다.
보다 상세하게는, 다수의 사용자들이 입력한 평가 정보들이 누적되면, 유사한 상품 선호도를 갖는 사용자들을 추출할 수 있다. 사용자가 특정 상품을 구매한 경험이 없더라도, 유사한 상품 선호도를 갖는 다른 사용자들이 선호하는 상품은 해당 사용자의 구매 의도에 부합할 가능성이 클 것이다.
예컨대, 특정 상품(A)을 구매한 다수의 사용자들이 다른 상품(B)를 함께 구매한 경우, 상품(A)과 상품(B) 간에 높은 상관 관계를 부여할 수 있다. 상품(A)을 구매하였으나 아직 상품(B)을 구매하지 않은 사용자는 상품(B)를 구매할 가능성이 클 것이다.
추출부(108)는 평가 정보를 고려하여 상품 간의 상관 지수를 측정하고, 상품 간의 상관 지수에 따라 추천 상품을 추출할 수 있다. 여기서, 상품 간의 상관 지수는 다양한 방법으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 상품(A)의 평균 평가 점수와 상품(B)의 평균 평가 점수를 비교하여 평균의 차이에 따라 상품 간의 상관 지수를 0, 0.5, 1중 어느 하나로 측정하도록 정의할 수 있다. 이 경우, 상품들 중 특정 상품과의 상품 간의 상관 지수가 1인 상품만을 추출할 수 있다.
다른 예로, 하나 이상의 상품에 대하여 사용자들이 입력한 평가 정보를 기반으로 사용자 간의 상관 관계를 부여할 수도 있다. 표 1은 사용자들(a, b, c, d, e)들이 상품들(A, B, C, D)에 대하여 입력한 평가 점수를 나타낸 표이다.
A 상품 B 상품 C 상품 D 상품
사용자a 1 4 5
사용자b 1 5 2 2
사용자c 2 2 ? 4
사용자d 4 1
사용자e 2 1 5
표 1을 참조하면, 사용자(a)는 상품(A, B)에 대하여 낮은 평가 점수를, 상품(C)에 대하여 높은 평가 점수를 입력하였다. 또한, 사용자(e)도 상품(A, B)에 대하여 낮은 평가 점수를, 상품(C)에 대하여 높은 평가 점수를 입력하였다. 사용자(c)는 상품(A, B)에 대하여 낮은 평가 점수를 입력하였으므로, 사용자들(a, e)과 사용자 간의 상관 관계가 높은 것으로 판단할 수 있다. 그 결과, 사용자들(a, e)과 유사한 상품 선호도를 갖는 사용자(c)도 상품(C)에 높은 평가 점수를 줄 것으로 예상할 수 있으므로, 사용자(c)에게 상품(C)을 추천할 수 있다.
추출부(108)는 평가 정보를 고려하여 사용자 간의 상관 지수를 측정하고, 측정된 사용자 간의 상관 지수에 따라 추천 상품을 추출할 수 있다. 위 예시에서, 사용자(c)에게 추천할 추천 상품을 추출하기 위하여 먼저 사용자(c)와 유사한 상품 선호도를 갖는 사용자들을 추출할 수 있다. 사용자(c)는 상품(A, B)에 대하여 낮은 평가 점수를 입력하였기 때문에, 사용자들(a, e)이 추출될 것이다. 추출된 사용자들(a, e)의 사용자 간의 상관 지수는 1로 측정될 수 있다. 그 다음, 사용자들(a, e)이 구매한 상품들 중 상품(C)의 평가 점수가 높기 때문에 사용자(c)도 상품(C)에 대한 평가 점수가 높을 것이라는 것을 예상할 수 있다. 그 결과, 추출부(108)는 상품(C)를 추천 상품으로 추출할 수 있다.
상술한 바와 같이, 추출부(108)는 사용자가 입력한 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출할 수 있다. 따라서 추천 상품에는 사용자가 선호하는 상품의 브랜드, 가격 등이 반영될 수 있고, 사용자와 유사한 상품 선호도를 갖는 다른 사용자가 구매한 상품을 추천 상품으로 추출하기 때문에 사용자가 구매할 가능성이 클 것이다.
그러나, 예를 들어 추천 상품으로 추출된 상품들 중에 동일한 카테고리에 속하는 두 개의 상품이 포함되는 경우에는 두 상품 중에 해당 카테고리에서 높은 사용자 선호 지수를 갖는 하나의 상품을 추천하는 것이 바람직할 것이다.
순위 판단부(110)는 사용자 선호 지수를 고려하여 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정하는 기능을 수행한다. 다시 말하면, 다수의 사용자들로부터 수집된 사용자 선호 지수를 반영하여 추출부(108)에서 추출된 추천 상품들 중 높은 추천 우선 순위를 갖는 추천 상품만을 선별할 수 있다.
예를 들어, 추출부(108)에서 추출된 상품이 노트북(4.3/5), 스마트폰(4.7/5), 선풍기(4/5)인 경우(여기서, 사용자 선호 지수/최대 지수를 의미한다), 순위 판단부(110)는 사용자 선호 지수가 높은 스마트폰(4.7/5), 노트북(4.3/5), 선풍기(4/5)의 순서로 추천 우선 순위를 결정할 수 있다.
바람직하게는, 순위 판단부(110)는 상품 카테고리 별 사용자 선호 지수를 고려하여 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 동일한 카테고리의 스마트폰 A(4.3/5)와 스마트폰 B(4.7/5)가 추천 상품에 포함되는 경우, 사용자 선호 지수가 보다 높은 스마트폰 B를 보다 높은 추천 우선 순위로 결정할 수 있다.
순위 판단부(110)에 의하여 추출된 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정함으로써, 사용자의 상품 선호도뿐만 아니라 해당 상품에 대한 다른 사용자들의 상품 선호도를 반영하여 사용자의 구매 의도에 보다 적합한 상품을 추천할 수 있다.
추천부(112)는 추천 우선 순위에 따른 추천 상품 리스트를 사용자 단말기(102)에 제공하는 기능을 수행한다. 바람직하게는, 추천 상품 리스트에 동일한 카테고리의 상품이 포함되는 경우, 높은 추천 우선 순위를 갖는 추천 상품만을 포함시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 추천 시스템의 구성도이다. 도 2를 참조하면, DB 서버(104)는 다수의 사용자 단말기(102_a, 102_b, 102_c,…,102_n)로부터 상품에 대한 평가 정보를 각각 수신할 수 있다. 이러한 평가 정보는 DB 서버(104)에서 빅데이터화된다.
상술한 바와 같이, 추출부(108)는 사용자가 입력한 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출할 수 있다. 따라서 추천 상품에는 사용자가 선호하는 상품의 브랜드, 가격 등이 반영될 수 있고, 사용자와 유사한 상품 선호도를 갖는 다른 사용자가 구매한 상품을 추천 상품으로 추출하기 때문에 사용자가 구매할 가능성이 클 것이다.
또한, 관리부(106)를 통해 다수의 사용자들로부터 수집된 사용자 선호 지수를 추천 상품에 반영할 수 있다.
즉, 도 2에서 블록(204)을 통해 사용자 맞춤형 추천 상품을 추출할 수 있고, 블록(202)을 통해 추천 상품에 사용자 선호 지수를 반영할 수 있다. 그 결과, 사용자의 구매 의도에 보다 가까운 상품을 추천할 수 있다.
도 3은 사용자 선호 지수가 갱신되는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참조하면, 사용자(a)가 핸드백에 대하여 평가 점수를 입력한 화면(302) 및 사용자(b)가 핸드백에 대하여 평가 점수를 입력한 화면(304)이 도시된다.
도 3에서, 동일한 핸드백에 대하여 사용자(a)는 5점의 평가 점수를 입력하고, 사용자(b)는 3점의 평가 점수를 입력하였다. DB 서버(104)는 각각의 사용자 단말기들로부터 평가 점수를 수신하고, 관리부(106)는 해당 핸드백에 대한 사용자 선호 지수를 4점으로 갱신한다.
도 4는 추천 상품 리스트가 사용자 단말기에 제공되는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 4를 참조하면, DB 서버(104)에서 노트북 카테고리 내의 노트북들을 사용자 선호 지수가 높은 순서로 표시한 화면(402), 추출부(108)에서 추출된 추천 상품들을 표시한 화면(404) 및 추천부(112)에 의하여 사용자 단말기에 제공되는 추천 상품 리스트를 표시한 화면(406)이 각각 나타난다.
도 4의 노트북 카테고리 내의 노트북들을 사용자 선호 지수가 높은 순서로 표시한 화면(402)에서, 다수의 사용자들로부터 입력받은 평가 정보들을 기초로 갱신한 사용자 선호 지수는 A 노트북이 4.9점, B 노트북이 4.6점, C 노트북이 4.3점이다. 또한, 도 4의 추천 상품들을 표시한 화면(404)에서 추출부(108)가 평가 정보들을 고려하여 추출한 추천 상품들은 A 스마트폰, C 노트북, A 노트북이다.
추출된 추천 상품들 중에 C 노트북 및 A 노트북이 동일한 카테고리 내에 속하므로, 순위 판단부(110)는 이들 중 높은 사용자 선호 지수를 갖는 A 노트북이 보다 높은 추천 우선 순위를 갖도록 결정할 수 있다.
그 결과, 추천부(112)에 의하여 사용자 단말기에 제공되는 추천 상품 리스트를 표시한 화면(406)에는 A 노트북 만이 포함될 수 있다.
사용자는 동일한 카테고리 내에서 중복되는 A 노트북, C 노트북 모두를 고려할 필요가 없으므로, 사용자 선호 지수가 높은 A 노트북만을 추천하여 카테고리 별로 사용자의 구매 의도에 부합하는 상품만을 제공할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 상품 추천 방법의 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 먼저 사용자가 사용자 단말기에 상품에 대한 평점을 입력한다(502). 여기서, 상품은 사용자의 기구매 상품 및 구매 희망 상품을 포함할 수 있다.
그 다음, DB 서버가 사용자 단말기로부터 상품에 대한 평가 정보를 수신한다(504).
그 다음, 관리부가 평가 정보를 고려하여 상품에 대한 사용자 선호 지수를 갱신한다(506). 바람직하게는, 단계(506)는 평가 정보 및 구매 정보를 함께 고려하여 상품에 대한 선호 지수를 갱신할 수 있다. 여기서 구매 정보는 상품의 구매 횟수 또는 구매 예정 상품으로 등록한 횟수를 포함할 수 있다.
그 다음, 추출부가 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출한다(508). 단계(508)에는 나타나 있지 않지만, 추천 상품을 추출하기 위하여 상품 간의 상관 지수 또는 사용자 간의 상관 지수를 측정할 수 있다. 보다 상세하게는, 단계(508)는 평가 정보를 고려하여 상품 간의 상관 지수를 측정하는 단계, 상품 간의 상관 지수에 따라 추천 상품을 추출하는 단계를 포함하거나 평가 정보를 고려하여 사용자 간의 상관 지수를 측정하는 단계, 사용자 간의 상관 지수에 따라 추천 상품을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 단계(508)는 평가 정보뿐만 아니라, 상품 정보 및 사용자 정보를 고려하여 추천 상품을 추출할 수도 있다.
그 다음, 순위 판단부가 사용자 선호 지수를 고려하여 추천 우선 순위를 결정한다(510). 여기서, 상품 카테고리 별 사용자 선호 지수가 높은 순서로 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정할 수도 있다.
마지막으로, 추천부가 추천 우선 순위에 따른 추천 상품 리스트를 사용자 단말기에 제공한다(512). 추천 상품 리스트에는 동일한 카테고리 내의 추천 상품들 중 사용자 선호 지수가 높은 상품만이 포함될 수 있다.
단계(502) 내지 단계(512)에 의할 때, 사용자들이 구매했거나 구매를 희망하는 상품에 대한 평가 정보를 수집하여 DB에 반영하고, 평가 정보를 기반으로 선별한 추천 상품에 해당 상품의 인기도를 반영함으로써, 사용자의 구매 의도에 보다 가까운 상품을 추천할 수 있다.
전술한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.

Claims (10)

  1. DB 서버가 사용자 단말기로부터 상품에 대한 평가 정보를 수신하는 단계;
    관리부가 상기 평가 정보를 고려하여 상기 상품에 대한 사용자 선호 지수를 갱신하는 단계;
    추출부가 상기 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출하는 단계;
    순위 판단부가 상기 사용자 선호 지수를 고려하여 상기 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정하는 단계; 및
    추천부가 상기 추천 우선 순위에 따른 추천 상품 리스트를 상기 사용자 단말기에 제공하는 단계
    를 포함하는 상품 추천 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 추출부가 상기 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출하는 단계는
    상기 추출부가 상기 평가 정보, 상품 정보 및 사용자 정보를 고려하여 추천 상품을 추출하는 단계
    를 포함하는 상품 추천 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 추출부가 상기 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출하는 단계는
    상기 추출부가 상기 평가 정보를 고려하여 상품 간의 상관 지수를 측정하는 단계; 및
    상기 상품 간의 상관 지수에 따라 추천 상품을 추출하는 단계
    를 포함하는 상품 추천 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 추출부가 상기 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출하는 단계는
    상기 추출부가 상기 평가 정보를 고려하여 사용자 간의 상관 지수를 측정하는 단계; 및
    상기 사용자 간의 상관 지수에 따라 추천 상품을 추출하는 단계
    를 포함하는 상품 추천 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 순위 판단부가 상기 사용자 선호 지수를 고려하여 상기 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정하는 단계는
    상기 순위 판단부가 상품 카테고리 별 사용자 선호 지수를 고려하여 상기 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정하는 단계
    를 포함하는 상품 추천 방법.
  6. 사용자 단말기로부터 상품에 대한 평가 정보를 수신하는 DB 서버;
    상기 평가 정보를 고려하여 상기 상품에 대한 사용자 선호 지수를 갱신하는 관리부;
    상기 평가 정보를 고려하여 추천 상품을 추출하는 추출부;
    상기 사용자 선호 지수를 고려하여 상기 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정하는 순위 판단부; 및
    상기 추천 우선 순위에 따른 추천 상품 리스트를 상기 사용자 단말기에 제공하는 추천부
    를 포함하는 상품 추천 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 추출부는
    상기 평가 정보, 상품 정보 및 사용자 정보를 고려하여 추천 상품을 추출하는
    상품 추천 시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 추출부는
    상기 추출부가 상기 평가 정보를 고려하여 상품 간의 상관 지수를 측정하고, 상기 상품 간의 상관 지수에 따라 추천 상품을 추출하는
    상품 추천 시스템.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 추출부는
    상기 추출부가 상기 평가 정보를 고려하여 사용자 간의 상관 지수를 측정하고, 상기 사용자 간의 상관 지수에 따라 추천 상품을 추출하는
    상품 추천 시스템.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 순위 판단부는
    상기 순위 판단부가 상품 카테고리 별 사용자 선호 지수를 고려하여 상기 추천 상품에 대한 추천 우선 순위를 결정하는
    상품 추천 시스템.
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