KR20150144916A - 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 각 개별 소비자에 대한 프로파일링을 통해 소비자의 취향에 부합하는 쇼핑정보를 제공하여, 소비자의 효율적인 쇼핑을 가능하게 하는 쇼핑정보 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명은 온라인 상에서 쇼핑공간을 구현하는 쇼핑몰서버와; 상기 쇼핑몰 서버에 접속하여 쇼핑 이벤트를 수행하도록 하는 이용자단말; 그리고 상기 쇼핑몰 서버에 접속하여 상기 쇼핑몰에 개제된 물품들의 물품정보를 수집하고, 상기 이용자의 쇼핑몰 접속 및 이용 상태를 수집하여 이용자 정보를 생성하며, 상기 물품정보와 상기 이용자 정보를 대비하여 상기 이용자에게 쇼핑정보를 제공하는 쇼핑정보 제공서버를 포함하여 구성된다. 이와 같은 본 발명에 의하면, 소비자의 변화되는 소비성향을 실시간으로 프로파일링하여 이에 따라 쇼핑정보(물품정보)를 소비자에게 제공하므로, 소비자는 객관적으로 분석된 자신의 쇼핑 프로파일링에 따른 정보를 제공받을 수 있으며, 이와 같은 프로파일링은 소비자가 쇼핑과 관련된 일련의 행위를 수행할수록 누적되어 업데이트되므로, 소비자의 최근 성향에 맞춘 쇼핑정보를 제공할 수 있는 장점이 있다.

Description

소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템 및 방법 { SYSTEM AND METHOD PROVIDING A SUITED SHOPPING INFORMATION BY CUSTOMER PROFILING }
본 발명은 각 개별 소비자에 대한 프로파일링을 통해 소비자의 취향에 부합하는 쇼핑정보를 제공하여, 소비자의 효율적인 쇼핑을 가능하게 하는 쇼핑정보 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 컴퓨터와 인터넷이 새로운 커뮤니케이션의 필수적인 도구로 등장하였고, 이에 따른 컴퓨터와 인터넷 이용자들은 정보화에 따른 편리함에 상반되는 정보화의 각종 폐해와 역기능 등으로부터 자기보호는 물론 급속한 환경 변화에 따른 발 빠른 적응과 계속적인 새로운 변화를 요구받고 있는 실정이다.
또한, 인터넷은 컴퓨터와 컴퓨터가 연결된 네트워크라는 의미보다는 기업과 개인, 개인과 개인 간의 상호 커뮤니케이션을 실시간으로 가능하게 해 주는 뉴미디어로서의 역할을 하고 있다. 이에 따라서 인터넷상에서의 각종 광고에 대한 관심이 날로 증가하고 있다.
이와 함께, 인터넷의 발달로 인해 인터넷을 이용한 전자 상거래도 폭발적으로 증가하고 있는 추세에 있다. 그러나, 인터넷을 통해 제공되는 정보의 양이 기하 급수적으로 늘어남에 따라 사용자는 정보의 탐색, 검색, 비교를 위해 많은 시간과 노력을 소모하여야 하는 문제가 있다. 즉, 정보 과잉의 시대가 도래하여 정보, 서비스, 생산의 과잉으로 인해 소비자는 선택과 의사 결정에 보다 많은 시간을 들여야 한다.
최근에는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 사용자의 입력정보를 제품정보와 비교하여 사용자의 취향에 부합하는 제품을 소개하는 발명이 대한민국 공개 특허 10-2001-0092556호에 개시된 바 있다.
그러나 상기한 바와 같은 선행 기술에서는 다음과 같은 문제점이 있다.
즉, 종래기술에서는 사용자의 취향을 파악하기 위한 입력정보를 사용자가 직접 입력하므로, 사용상의 불편함이 있을 뿐만 아니라, 객관적인 사용자 취향을 파악할 수 없는 문제점이 있었다.
또한 종래기술에서는, 변화되는 사용자의 취향을 쇼핑정보 제공에 능동적으로 적용할 수 없는 문제점이 있었다.
대한민국 공개 특허 10-2001-0092556호
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명은 소비자의 쇼핑 양태를 분석하는 프로파일링을 통해 변화되는 소비자의 쇼핑 성향에 따라 최적의 쇼핑정보를 소비자에게 제공할 수 있는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따르면, 본 발명은 온라인 상에서 쇼핑공간을 구현하는 쇼핑몰서버와; 상기 쇼핑몰 서버에 접속하여 쇼핑 이벤트를 수행하도록 하는 이용자단말; 그리고 상기 쇼핑몰 서버에 접속하여 상기 쇼핑몰에 개제된 물품들의 물품정보를 수집하고, 상기 이용자의 쇼핑몰 접속 및 이용 상태를 수집하여 이용자 정보를 생성하며, 상기 물품정보와 상기 이용자 정보를 대비하여 상기 이용자에게 쇼핑정보를 제공하는 쇼핑정보 제공서버를 포함하여 구성되고: 상기 쇼핑정보 제공서버는, 다양한 온라인 쇼핑몰의 웹페이지에 접속하여, 각 물품에 대한 물품정보를 수집하는 물품정보 수집엔진과; 상기 각 물품에 대한 물품정보를 저장하는 물품정보 DB와; 이용자의 온라인 상의 쇼핑활동을 감지하여, 해당 쇼핑활동에 대한 이용자정보를 수집하는 이용자정보 수집엔진; 그리고 상기 이용자정보를 저장하는 이용자정보 DB를 포함하여 구성된다.
그리고 상기 물품정보 수집엔진은, 해당 물품의 웹페이지 정보를 수집하고, 상기 웹페이지 정보로부터 텍스트를 추출하며, 추출된 텍스트로부터 형태소 분석을 통해 키워드를 추출하여, 추출된 키워드를 통해 물품정보를 생성할 수도 있다.
또한, 상기 물품정보 수집엔진은, 상기 형태소 분석을 통해 추출된 키워드를 온톨로지 정규화를 통해 규정된 키워드로 변환하여 상기 물품정보를 생성할 수도 있다.
그리고 상기 이용자정보 수집엔진은, 이용자의 온라인 상의 쇼핑활동이 수행된 웹페이지로부터 해당 물품의 텍스트를 추출하고, 상기 추출된 텍스트로부터 형태소 분석을 통해 키워드를 추출하여, 추출된 키워드를 통해 이용자정보를 생성할 수도 있다.
또한, 상기 이용자정보 수집엔진은, 상기 형태소 분석을 통해 추출된 키워드를 온톨로지 정규화를 통해 규정된 키워드로 변환하여 상기 물품정보를 생성할 수도 있다.
그리고 상기 이용자정보 수집엔진은, 정규된 키워드에 쇼핑활동의 종류에 따라 각각 다른 가산치를 부여할 수도 있다.
또한, 상기 이용자정보 수집엔진은, 정규된 키워드에 쇼핑활동의 발생시점에 따라 각각 다른 가산치를 부여할 수도 있다.
그리고 상기 쇼핑정보 제공서버는, 상기 이용자정보DB에 저장된 정규화된 키워드와 상기 물품정보DB에 저장된 정규화된 키워드를 대비하여 다수의 물품에 대한 매칭지수를 산출하고, 상기 산출된 매칭지수에 따라 추천 쇼핑정보를 이용자에게 제공하는 쇼핑정보 검색부를 더 포함하여 구성될 수도 있다.
한편, 본 발명은 (A) 쇼핑정보 제공서버가 쇼핑몰서버로부터 물품정보를 수집하여 물품정보DB를 생성하는 단계와; (B) 쇼핑정보 제공서버가 이용자의 온라인 상의 쇼핑활동을 감지하여, 해당 쇼핑활동에 대한 이용자정보를 수집하여 이용자정보DB를 생성하는 단계와; (C) 이용자로부터 쇼핑정보의 제공을 요청받는 단계와; (D) 이용자정보DB로부터 상기 이용자정보를 추출하는 단계와; (E) 상기 이용자정보를 상기 물품정보DB에 저장된 물품정보와 대비하여 매칭지수를 산출하는 단계와; (F) 상기 매칭지수에 따라 추천 쇼핑정보를 생성하는 단계; 그리고 (G) 상기 추천 쇼핑정보를 이용자에게 제공하는 단계를 포함하여 수행되는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법을 포함한다.
이때, 상기 제(E)단계를 수행함에 있어, 상기 이용자정보와 상기 물품정보의 대비는, 사용자로부터 요청된 카테고리의 물품에 대하여 한정되어 수행될 수도 있다.
그리고 상기 제(A)단계의 상기 물품정보DB의 생성은, (A1) 온라인 쇼핑몰의 웹페이지로부터 텍스트를 추출하는 단계와; (A2) 상기 추출된 텍스트를 형태소분석을 통해 특정 형태소를 추출하는 단계와; (A3) 추출된 형태소에 대하여 온톨로지 정규화를 통해 정규화된 키워드를 생성하는 단계; 그리고 (A4) 상기 생성된 키워드를 해당 물품의 메타데이터로 저장하여 물품정보DB를 생성하는 단계를 포함하여 수행될 수도 있다.
또한, 상기 제(B)단계의 이용자정보DB의 생성은, (B1) 이용자의 온라인 상의 쇼핑활동을 감지하여, 해당 웹페이지로부터 텍스트를 추출하는 단계와; (B2) 상기 추출된 텍스트를 형태소분석을 통해 특정 형태소를 추출하는 단계와; (B3) 추출된 형태소에 대하여 온톨로지 정규화를 통해 정규화된 키워드를 생성하는 단계; 그리고 (B4) 상기 생성된 키워드를 해당 이용자에 매칭하여 이용자정보DB를 생성하는 단계를 포함하여 수행될 수도 있다.
그리고 상기 제(B4)단계의 이용자정보DB는, 상기 생성된 키워드에 상기 쇼핑활동의 종류 또는 시점에 따라 가산치를 부여하여 매칭될 수도 있다.
위에서 살핀 바와 같은 본 발명에 의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템 및 방법에서는 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.
즉, 본 발명에 의하면, 소비자의 변화되는 소비성향을 실시간으로 프로파일링하여 이에 따라 쇼핑정보(물품정보)를 소비자에게 제공하므로, 소비자는 객관적으로 분석된 자신의 쇼핑 프로파일링에 따른 정보를 제공받을 수 있으며, 이와 같은 프로파일링은 소비자가 쇼핑과 관련된 일련의 행위를 수행할수록 누적되어 업데이트되므로, 소비자의 최근 성향에 맞춘 쇼핑정보를 제공할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 종래기술에 의한 쇼핑정보 제공 방법을 도시한 흐름도.
도 2는 본 발명의 구체적인 실시예에 의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템의 구성을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명에의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법 중 물품 메타데이터의 생성 방법의 구체적인 실시예를 도시한 흐름도.
도 4는 본 발명에의한 물품 메타데이터의 생성의 일예를 도시한 예시도.
도 5는 본 발명에의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법 중 이용자정보 생성 방법의 구체적인 실시예를 도시한 흐름도.
도 6은 본 발명에의한 이용자정보 생성의 일예를 도시한 예시도.
도 7은 본 발명의 구체적인 실시예에 의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법을 도시한 흐름도.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예에 의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템 및 방법을 살펴보기로 한다.
설명에 앞서 먼저, 본 발명의 효과, 특징 및 이를 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예에서 명확해진다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고, 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성하여 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 기능을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능하다.
즉, 도시된 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
먼저, 도 2를 참조하여 본 발명에 의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템의 구체적인 실시예를 살펴보기로 한다.
도 2는 본 발명의 구체적인 실시예에 의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템은 크게 쇼핑몰서버(100)와 이용자단말(200) 그리고 쇼핑정보 제공서버(300)를 포함하여 구성된다.
이용자(소비자)는 이용자 단말(200)을 통해 상기 쇼핑몰 서버(100)에 접속하여 원하는 상품을 구매한다. 따라서 상기 이용자 단말은 PC, 스마트 폰 등 인터넷에 접속할 수 있는 다양한 단말기를 포함한다.
그리고 상기 쇼핑몰 서버(100)는 인터넷을 통해 물품을 판매하는 다양한 온라인 상의 쇼필몰이 포함될 수 있다.
한편, 상기 쇼핑정보 제공서버(300)는 상기 쇼핑몰 서버(100)에 접속하여 상기 쇼핑몰에 개제된 물품들의 물품정보를 수집하고, 이용자의 허락하에 상기 이용자의 쇼핑몰 접속 및 이용 상태를 수집하여 이용자 정보를 생성/저장한다.
또한, 상기 쇼핑정보 제공서버(300)는 수집된 물품정보와 상기 이용자 정보를 통해 상기 이용자에게 최적화된 물품을 검색하여 제공한다.
이를 위해 상기 쇼핑정보 제공서버(300)는 물품정보 수집 엔진(310), 물품정보 DB(312), 이용자정보 수집 엔진(320), 이용자정보 DB(322) 및 쇼핑정보 검색부(330)를 포함하여 구성된다.
상기 물품정보 수집엔진(310)은 다양한 온라인 상의 쇼핑몰에 접속하여, 각 물품의 정보를 수집하여 해당 물품의 물품정보DB를 구축한다.
이때, 상기 물품정보 수집엔진(310)은 수집된 해당 물품의 웹페이지 정보로부터 텍스트를 추출하고, 추출된 텍스트 문서로부터 형태소 분석을 통해 키워드를 추출한다.
이때, 상기 키워드는 특정 형태소 일 수 있는데, 예를 들어 명사, 형용사 또는 동사 등의 다양한 형태소 중 물품의 특성을 나타낼 수 있는 형태소로 설정될 수 있다. 그리고 이와 같이 추출된 형태소는 물품정보DB(312)에 저장된다.
한편, 텍스트로부터 상기 형태소를 추출하는 기술은 공지된 기술이므로, 이에 대하여 상세히 설명하지는 않도록 한다.
그리고 상기 이용자정보 수집엔진(320)은 등록된 이용자가 쇼핑몰서버(100)에 접속하는 경우, 상기 쇼핑몰서버(100)에 접속 상태를 수집한다.
이때, 상기 이용자정보 수집엔진(320)은 상기 이용자가 쇼핑몰 서버(100)에 접속하여 특정 물품에 쇼핑 내역(검색, 구매예약(장바구니 담기), 구매 등)과 상기 물품에 대한 물품 데이터를 수집한다.
그리고 상기 이용자정보 수집엔진(320)은 상기 물품 데이터로부터 텍스트를 추출하고 상기 추출된 텍스트를 형태소 분석을 통해 키워드를 추출한다.
다음으로 상기 추출된 키워드를 이용하여 이용자정보DB(322)를 구축한다.
한편, 이 경우 쇼핑내역에 따라 가산치를 달리하여 상기 이용자정보DB(322)를 구축할 수 있다. 예를 들어, 해당 물품을 검색한 경우와 구매한 경우 각각 다른 가산치를 두어 이용자정보DB(322)를 구축할 수 있다.
그리고 상기 물품정보 수집엔진(310)으로부터 추출된 물품정보에 대한 키워드와 상기 이용자정보 수집 엔진(320)으로 부터 추출된 이용자정보에 대한 키워드는 서로 비교해야할 대상으로 서로 동일한 기준(카테고리)로 분류되어야 한다.
이를 위해 상기 물품정보DB(312)와 이용자정보DB(322)에 저장되는 각각의 키워드는 온톨로지 정규화에 따라 정규화된 키워드로 저장되는 것이 바람직한다.
이때, 상기 온톨로지 정규화라 함은 특정 단어에 대하여, 해당 단어가 의미하는 바를 정규화(특정 단어들로 분류화)된 단어들로 변환하여 표현하는 것을 말한다.
한편, 상기 쇼핑정보 검색부(330)는 상기 물품정보DB(312)와 이용자정보DB(322)를 이용하여, 상기 물품정보DB(312)에 저장된 키워드와 검색대상 이용자에 대한 이용자정보DB(322)에 저장된 키워드를 비교하여 검색대상 이용자에게 최적화된 맞춤형 쇼핑정보(물품정보)를 이용자에게 제공한다.
이하에서는 도 3 내지 도 도 7을 참조하여 본 발명에의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법의 구체적인 실시예를 상세히 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명에의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법 중 물품 메타데이터의 생성 방법의 구체적인 실시예를 도시한 흐름도이고, 도 4는 본 발명에의한 물품 메타데이터의 생성의 일예를 도시한 예시도이며, 도 5는 본 발명에의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법 중 이용자정보 생성 방법의 구체적인 실시예를 도시한 흐름도이고, 도 6은 본 발명에의한 이용자정보 생성의 일예를 도시한 예시도이며, 도 7은 본 발명의 구체적인 실시예에 의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
먼저, 본 발명에 의한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법은 쇼핑정보 제공서버가 물품정보 DB 및 이용자정보DB를 구축하는 것을 전제로한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 물품 메타데이터의 생성 방법을 살펴보면, 먼저, 물품정보 수집엔진이 쇼핑몰의 웹페이지를 이동하면서 상품정보를 수집한다(S110). 이때, 상기 상품정보의 수집은 검색엔진로봇이 웹페이지를 검색하여 저장하는 것과 유사하므로 상세힌 설명은 생략하기로 한다.
한편, 상기 물품정보 수집엔진(310)은 수집된 상품정보(웹페이지정보)로부터 텍스트를 추출한다(S120).
그리고 상기 추출된 텍스트로부터 형태소를 분석한다(S130). 이때 상기 형태소 분석은 상기 텍스트로부터 특정 형태소를 추출하여 분류하는 것을 의미한다. 그리고 상기 추출/분류되는 형태소의 종류는 명사, 형용사, 부사 또는 동사 등 제공되는 쇼핑정보의 목적에 따라 다양하게 설정될 수 있다.
다음으로 물품정보 수집엔진(310)은 추출된 형태소를 온톨로지 정규화를 통해 정규화된 키워드로 변환한다(S140).
그리고 상기 정규화된 키워드를 메타이터로 설정하여, 상기 메타데이터가 포함된 물품정보를 물품정보DB(312)에 저장된다(S150).
이때, 상기 물품정보에는 해당 물품이 판매되는 쇼핑몰 웹페이지 주소가 포함되어 저장될 수 있다.
실제 물품정보로부터 해당 물품의 메타데이터를 생성하는 예가 도4에 도시되어 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 특정 상품에 대한 웹페이지로부터 텍스트를 추출하고, 추출된 텍스트로부터 특정 형태소를 분류한다.
이와 같이 분류된 형태소(고급스러운, 포인트, 유니크하면서, 화려한, 여성스러운, earring, 13900원 등등)를 온톨로지 정규화(earring -> 귀걸이)를 통해 특정 카테고리별(스타일, 물품 카테고리, 가격)로 분류하여 해당 물품에 대한 메타데이터를 생성한다.
다음으로 이용자정보 생성방법을 살펴보면, 도 5에 도시된 바와 같이, 이용자정보 수집엔진이 접속된 이용자의 쇼핑정보를 수집한다(S210). 이때, 상기 이용자 정보의 수집은 상기 이용자가 접속한 쇼핑 웹페이지의 로그기록을 통해 수집될 수 있다.
그리고 수집된 쇼핑정보로부터 텍스트를 추출한다(S220). 즉, 쇼핑정보에 포함된 해당 물품에 대한 텍스트를 추출하고, 이때, 상기 해당 웹페이지의 종류(검색페이지, 구매예약페이지 및 구매페이지)에 따라 각기 다른 가산치가 부여될 수 있다.
이는 해당 물품을 단순히 검색했는지 또는 해당 물품을 구매하였는지 여부에 따라 이용자의 취향에 미치는 영향을 다르게 반영하기 위함이다.
다음으로 상기 추출된 텍스트로부터 형태소를 분석하여 추출하고(S230), 추출된 형태소를 온톨로지 정규화를 통해 규정된 키워드로 변환한다(S240).
그리고 변환된 상기 키워드를 카테고리에 따라 분류하여 저장하여 이용자 정보를 생성한다(S250).
이때, 상기 이용자 정보는 상기 이용자가 쇼핑 이벤트를 실행하는 경우 누적되어 저장되고, 갱신됨에 따라 누적량이 많을 수록 객관성이 확보된 이용자 취향을 파악할 수 있다.
또한, 가산치에 있어, 쇼핑 이벤트의 발생시점에 따라 가산치를 달리하여 정확성을 높일 수 있다. 즉, 쇼핑이벤트의 발생 시점이 현재시점과 가까울 수록 높은 가산치를 부여하여, 이용자의 취향에 변화가 있는 경우, 이에 대한 반영을 통해 현재(본 서비스 이용 시점)시점에서 정확성 높은 서비스를 제공할 수 있다.
도 6에는 본 발명에의한 이용자정보 생성의 일예가 도시되어 있다.
도 6에 도시된 바와 같이, 이용자가 특정 웹페이지에서 쇼핑활동(검색, 예약, 구매 등)을 수행하면, 해당 웹페이지의 텍스트가 추출되고, 해당 텍스트로부터 형태소가 분석되어 분류되며, 분류된 형태소는 온톨로지 정규화를 통해 정규화된 키워드로 변환되어 이용자 정보를 생성한다.
이때, 상기 정규화된 키워드는 쇼핑활동의 종류 및 발생 시점에 따라 각각 다른 가산치가 부여되어 저장될 수 있다.
다음으로, 도 7을 참조하여 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법을 상세히 설명하기로 한다.
도 7은 본 발명의 구체적인 실시예에 의한 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
이에 도시된 바와 같이, 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법은 전술한 바와 같은 방법에 의해 상기 물품정보DB(312) 및 이용자정보DB(322)가 구축된 상태에서 이용자가 본 발명에 의한 쇼핑정보 제공을 요청(검색 시작)하는 것으로 부터 시작된다(S310).
이때, 수행의 선후관계는 달리할 수 있으나, 이용자가 로그인 등을 통해 이용자를 판별하는 과정을 거친다(S320).
그리고 상기 사용자로부터 쇼핑정보를 제공받을 검색카테고리를 수신받는다(S330). 물론, 상기 검색 카테고리의 수신은 필수적인 수행과정은 아니나, 검색의 범위 및 효율을 확보하기 위하여 수행되는 것이 바람직하다.
한편, 상기 검색 카테고리를 수신한 쇼핑정보 제공서버는 이용자 정보DB(322)로부터 이용자 정보를 추출한다(S340).
그리고 상기 쇼핑정보 제공서버는 물품정보DB(312)에 저장된 물품정보 중 사용자에의해 입력된 검색 대상 카테고리로 검색대상을 한정하고(S360), 추출된 이용자 정보와 각 물품에 대한 물품정보 간의 매칭지수를 산출한다(S360).
상기 매칭지수는 상기 이용자정보DB(322)에 저장된 정규화된 키워드와 물품정보DB(312)에 저장된 각 물품에 대한 정규화된 키워드의 일치도 정도에 따라 산출될 수 있다.
한편, 상기 쇼핑정보 제공서버(300)는 산출된 상이 매칭지수에 따라 쇼핑추천리스트를 생성하고, 생성된 쇼핑추천리스트를 이용자에게 제공한다(S370, S380).
본 발명의 권리는 위에서 설명된 실시예에 한정되지 않고 청구범위에 기재된 바에 의해 정의되며, 본 발명의 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 청구범위에 기재된 권리범위 내에서 다양한 변형과 개작을 할 수 있다는 것은 자명하다.
본 발명은 각 개별 소비자에 대한 프로파일링을 통해 소비자의 취향에 부합하는 쇼핑정보를 제공하여, 소비자의 효율적인 쇼핑을 가능하게 하는 쇼핑정보 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 의하면, 소비자의 변화되는 소비성향을 실시간으로 프로파일링하여 이에 따라 쇼핑정보(물품정보)를 소비자에게 제공하므로, 소비자는 객관적으로 분석된 자신의 쇼핑 프로파일링에 따른 정보를 제공받을 수 있으며, 이와 같은 프로파일링은 소비자가 쇼핑과 관련된 일련의 행위를 수행할수록 누적되어 업데이트되므로, 소비자의 최근 성향에 맞춘 쇼핑정보를 제공할 수 있는 장점이 있다.
100 : 쇼핑몰서버 200 : 이용자단말
300 : 쇼핑정보 제공서버 310 : 물품정보수집엔진
312 : 물품정보DB 320 : 이용자정보 수집엔진
321 : 이용자정보DB 330 : 쇼핑정보 검색부

Claims (13)

  1. 온라인 상에서 쇼핑공간을 구현하는 쇼핑몰서버와;
    상기 쇼핑몰 서버에 접속하여 쇼핑 이벤트를 수행하도록 하는 이용자단말; 그리고
    상기 쇼핑몰 서버에 접속하여 상기 쇼핑몰에 개제된 물품들의 물품정보를 수집하고, 상기 이용자의 쇼핑몰 접속 및 이용 상태를 수집하여 이용자 정보를 생성하며, 상기 물품정보와 상기 이용자 정보를 대비하여 상기 이용자에게 쇼핑정보를 제공하는 쇼핑정보 제공서버를 포함하여 구성되고:
    상기 쇼핑정보 제공서버는,
    다양한 온라인 쇼핑몰의 웹페이지에 접속하여, 각 물품에 대한 물품정보를 수집하는 물품정보 수집엔진과;
    상기 각 물품에 대한 물품정보를 저장하는 물품정보 DB와;
    이용자의 온라인 상의 쇼핑활동을 감지하여, 해당 쇼핑활동에 대한 이용자정보를 수집하는 이용자정보 수집엔진; 그리고
    상기 이용자정보를 저장하는 이용자정보 DB를 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 물품정보 수집엔진은,
    해당 물품의 웹페이지 정보를 수집하고, 상기 웹페이지 정보로부터 텍스트를 추출하며, 추출된 텍스트로부터 형태소 분석을 통해 키워드를 추출하여, 추출된 키워드를 통해 물품정보를 생성함을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 물품정보 수집엔진은,
    상기 형태소 분석을 통해 추출된 키워드를 온톨로지 정규화를 통해 규정된 키워드로 변환하여 상기 물품정보를 생성함을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이용자정보 수집엔진은,
    이용자의 온라인 상의 쇼핑활동이 수행된 웹페이지로부터 해당 물품의 텍스트를 추출하고, 상기 추출된 텍스트로부터 형태소 분석을 통해 키워드를 추출하여, 추출된 키워드를 통해 이용자정보를 생성함을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 이용자정보 수집엔진은,
    상기 형태소 분석을 통해 추출된 키워드를 온톨로지 정규화를 통해 규정된 키워드로 변환하여 상기 물품정보를 생성함을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 이용자정보 수집엔진은,
    정규된 키워드에 쇼핑활동의 종류에 따라 각각 다른 가산치를 부여함을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 이용자정보 수집엔진은,
    정규된 키워드에 쇼핑활동의 발생시점에 따라 각각 다른 가산치를 부여함을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 쇼핑정보 제공서버는,
    상기 이용자정보DB에 저장된 정규화된 키워드와 상기 물품정보DB에 저장된 정규화된 키워드를 대비하여 다수의 물품에 대한 매칭지수를 산출하고, 상기 산출된 매칭지수에 따라 추천 쇼핑정보를 이용자에게 제공하는 쇼핑정보 검색부를 더 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 시스템.
  9. (A) 쇼핑정보 제공서버가 쇼핑몰서버로부터 물품정보를 수집하여 물품정보DB를 생성하는 단계와;
    (B) 쇼핑정보 제공서버가 이용자의 온라인 상의 쇼핑활동을 감지하여, 해당 쇼핑활동에 대한 이용자정보를 수집하여 이용자정보DB를 생성하는 단계와;
    (C) 이용자로부터 쇼핑정보의 제공을 요청받는 단계와;
    (D) 이용자정보DB로부터 상기 이용자정보를 추출하는 단계와;
    (E) 상기 이용자정보를 상기 물품정보DB에 저장된 물품정보와 대비하여 매칭지수를 산출하는 단계와;
    (F) 상기 매칭지수에 따라 추천 쇼핑정보를 생성하는 단계와;
    (G) 상기 추천 쇼핑정보를 이용자에게 제공하는 단계를 포함하여 수행됨을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 제(E)단계를 수행함에 있어,
    상기 이용자정보와 상기 물품정보의 대비는, 사용자로부터 요청된 카테고리의 물품에 대하여 한정되어 수행됨을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 제(A)단계의 상기 물품정보DB의 생성은,
    (A1) 온라인 쇼핑몰의 웹페이지로부터 텍스트를 추출하는 단계와;
    (A2) 상기 추출된 텍스트를 형태소분석을 통해 특정 형태소를 추출하는 단계와;
    (A3) 추출된 형태소에 대하여 온톨로지 정규화를 통해 정규화된 키워드를 생성하는 단계; 그리고
    (A4) 상기 생성된 키워드를 해당 물품의 메타데이터로 저장하여 물품정보DB를 생성하는 단계를 포함하여 수행됨을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 제(B)단계의 이용자정보DB의 생성은,
    (B1) 이용자의 온라인 상의 쇼핑활동을 감지하여, 해당 웹페이지로부터 텍스트를 추출하는 단계와;
    (B2) 상기 추출된 텍스트를 형태소분석을 통해 특정 형태소를 추출하는 단계와;
    (B3) 추출된 형태소에 대하여 온톨로지 정규화를 통해 정규화된 키워드를 생성하는 단계; 그리고
    (B4) 상기 생성된 키워드를 해당 이용자에 매칭하여 이용자정보DB를 생성하는 단계를 포함하여 수행됨을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법.
  13. 제 9 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제(B4)단계의 이용자정보DB는,
    상기 생성된 키워드에 상기 쇼핑활동의 종류 또는 시점에 따라 가산치를 부여하여 매칭됨을 특징으로 하는 소비자 프로파일링을 통한 맞춤형 쇼핑정보 제공 방법.
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