KR20170118297A - 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법 - Google Patents

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최철호
이혜련
박지애
전새미
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주식회사 나우드림
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Abstract

본 발명은 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 기상 정보 및 상권 지역의 사용자 정보를 이용하여 업체 또는 상점에서 소비자에 판매할 상품을 추천할 수 있으며, 기상 정보에 따라 인기있는 상품 자체를 추천하는 것이 아니라 기상 정보에 따라 인기있는 상품의 속성을 빅데이터로부터 판단하고, 해당 상품 속성에 해당하는 상품을 업체 또는 상점에 추천하여 상품 추천의 다양성과 정확성을 보장할 수 있는 상품 추천 방법에 관한 것이다.

Description

기상 정보에 기반한 상품 추천 방법{Method for recommending product based on weather information}
본 발명은 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 기상 정보 및 상권 지역의 사용자 정보를 이용하여 업체 또는 상점에서 소비자에 판매할 상품을 추천할 수 있으며, 기상 정보에 따라 인기있는 상품 자체를 추천하는 것이 아니라 기상 정보에 따라 인기있는 상품의 속성을 빅데이터로부터 판단하고, 해당 상품 속성에 해당하는 상품을 업체 또는 상점에 추천하여 상품 추천의 다양성과 정확성을 보장할 수 있는 상품 추천 방법에 관한 것이다.
기상 정보를 기업의 경영의사 결정에 활용하기 위한 방법론과 시스템에 대한 연구가 최근 유통 또는 농업 분야에서 진행되고 있다. 유통 업체의 경우 기상 정보에 따른 매출 정보를 분석하고 기상 정보에 따라 매출 변화를 판단하며, 농수산물 거래 업체의 경우 기상 정보에 따른 농산물의 출하량이나 소비량을 분석하여 이용한다. 일 예로, 편의점 프랜차이즈 업체의 경우 기온이 1도 증가하는 경우 편의점 매출은 1만원 가량이 증가하는데, 이러한 기상 정보에 대한 매출 분석을 통해 기상 예측에 따라 상품 주문량을 조절하거나 재고 관리를 수행한다.
그러나 종래 기상 정보는 전체적인 매출량의 변화 또는 소비량의 변화와 같이 한정적이고 제한적으로만 이용되고 있으며, 기상 정보에 기초하여 상권 지역별 또는 업체별로 상품을 추천하거나 사용자에 개인화된 상품 추천에 대한 방법에 대한 연구는 이루어지지 않고 있는 실정이다.
특히, 종래에 사용되고 있는 개인화된 상품 추천은 사용자의 나이, 성별, 현재 위치 등의 개인 정보를 이용하여 사용자의 개인 정보와 유사 또는 동일한 주변 사용자가 구매한 상품을 사용자에 추천하는 것으로, 사용자에 상품을 추천하기 위해서는 반드시 사용자의 개인 정보를 이용하여야 하기 때문에, 사용자의 개인 정보를 획득하기 곤란하며 사용자 개인 정보의 보호 차원에서 개인 정보를 자유롭게 이용하기 곤란하다.
또한, 종래에 사용되고 있는 개인화된 상품 추천은 상품 자체를 추천하는 것으로, 해당 상품에 한해서만 해당 상품을 사용자에 추천할 것인지를 판단하는 것이기 때문에 다른 종류의 상품 또는 신상품의 경우 사용자에 추천이 곤란하다는 문제점을 가진다.
본 발명은 위에서 언급한 종래 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법이 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명이 이루고자 하는 목적은 기상 정보 및 상권 지역의 사용자 정보를 이용하여 업체 또는 상점에서 소비자에 판매할 상품을 추천하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 기상 정보에 따라 인기있는 상품 자체를 추천하는 것이 아니라 기상 정보에 따라 인기있는 상품의 속성을 빅데이터로부터 판단하고, 해당 상품 속성에 해당하는 상품을 업체 또는 상점에 추천하여 상품 추천의 다양성과 정확성을 보장할 수 있는 추천 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 빅데이터로부터 인기 상품에 대한 속성 키워드를 추출시 인기 상품이 속하는 상품 분류군의 속성 필터로 필터링하여 인기 상품에 대한 속성 키워드를 정확하게 추출할 수 있는 추천 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법은 기상 데이터 서버로부터 현재 기상 상태에 대한 정보를 획득하는 단계와, 기상-속성 데이터베이스로부터 상권 지역의 현재 기상 상태에 매핑되어 있는 상품 분류군과 상품 속성을 검색하는 단계와, 빅데이터로부터 상품 분류군에서 상품 속성을 가지는 상품을 검색하고 검색한 상품을 상권 지역의 사용자에 추천하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서 기상-속성 데이터베이스는 기상 데이터 서버로부터 날짜별 또는 시간별 온도, 습도, 강수량, 하늘 상태의 과거 기상 정보를 획득하는 단계와, 카드사 서버로부터 날자별 또는 시간별 상권 지역에서 판매되는 상품 중 판매 순위에 따라 과거 인기 상품에 대한 정보를 획득하는 단계와, 인기 상품을 기설정되어 있는 상품 분류군으로 분류하는 단계와, 인기 상품을 검색어 또는 색인어로 포함하는 빅데이터에서 인기 상품에 대한 속성 키워드를 추출하고 추출한 속성 키워드를 인기 상품의 판매 날짜 또는 시간에 해당하는 기상 정보에 매핑하여 상품 분류군으로 등록 저장하는 단계를 통해 생성되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 기상-속성 데이터베이스에서 다수의 과거 인기 상품에서 추출되는 속성 키워드의 중복 횟수를 카운트하며, 속성 키워드별 중복 횟수에 비례하여 각 속성 키워드에 가중치를 부여하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 기상-속성 데이터베이스를 생성시 카드사 서버로부터 과거 인기 상품을 구매한 소비자의 나이 또는 성별을 구비하는 소비자 정보를 획득하며, 소비자 정보를 인기 상품의 속성 키워드, 인기 상품의 판매 날짜 또는 시간에 해당하는 기상 정보에 매핑하여 기상-속성 데이터베이스를 생성하는 것을 특징으로 한다.
여기서 인기 상품에 대한 속성 키워드는 인기 상품이 속하는 상품 분류군의 속성 필터로 필터링하여 추출되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 본 발명에 따른 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법은 이동 단말기 서버로부터 상권 지역에 존재하는 사용자의 나이 또는 성별의 사용자 정보를 획득하는 단계를 더 포함하며, 기상-속성 데이터베이스에서 상권 지역의 현재 기상 상태와 사용자 정보에 매핑되어 있는 상품 분류군과 상품 속성을 검색하고, 빅데이터로부터 상품 분류군에서 상기 상품 속성을 가지는 상품을 검색하여 사용자에 추천하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법은 다음과 같은 다양한 효과들을 가진다.
첫째, 본 발명에 따른 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법은 해당 기상 정보에서 인기 상품을 추천함으로써, 업체 또는 상점은 기상 정보에 따라 변화하는 소비자의 소비 성향을 파악하여 상품 매출을 증대시킬 수 있다.
둘째, 본 발명에 따른 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법은 기상 정보에 따른 인기 상품 자체를 추천하는 것이 아니라 기상 정보에 따라 변화하는 인기 상품의 속성을 빅데이터로부터 판단하고 해당 상품 속성과 동일한 속성을 가지는 상품을 업체 또는 상점에 추천함으로써, 특정 상품에 한정되지 않게 상품 추천의 다양성과 정확성을 보장할 수 있다.
셋째, 본 발명에 따른 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법은 빅데이터로부터 인기 상품에 대한 속성 키워드를 추출시 인기 상품이 속하는 상품 분류군의 속성 필터로 필터링함으로써, 인기 상품에 대한 속성 키워드를 정확하게 추출하여 상품을 추천할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 기상정보에 기반한 상품 추천 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 추천 서버를 설명하기 위한 기능 블록도의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따라 기상-속성 데이터베이스를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 기상-속성 데이터베이스의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명에 따른 기상정보에 기반한 상품 추천 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 네트워크(30)에는 사용자 단말기(10), 기상데이터를 제공하는 기상 데이터 서버(50), 빅데이터를 제공하는 빅데이터 서버(70), 상권 지역의 상점에 배치되어 상점에서 판매되는 상품 정보를 제공하는 상점 단말기(90) 및 기상 정보에 기반하여 사용자 단말기(10)로 추천 상품에 대한 정보를 제공하는 추천 서버(100)가 접속되어 있다. 여기서 네트워크(30)는 사용자 단말기(10)와 추천 서버(100) 사이에서 데이터를 송수신하거나, 기상 데이터 서버(50)와 추천 서버(100) 사이에서 데이터를 송수신하거나, 빅데이터 서버(70)와 추천 서버(100) 사이에서 데이터를 송수신하거나, 상점 단말기(90)와 추천 서버(100) 사이에서 데이터를 송수신하는 다양한 종류의 유선/무선 네트워크가 사용될 수 있다.
추천 서버(100)는 기상 데이터 서버(50)가 제공하는 기상 정보와 상점 단말기(90)가 제공하는 특정 기상 상태에서의 인기 상품에 기초하여 빅데이터 서버(70)를 통해 인기 상품의 공통된 상품 속성을 판단하며, 다시 빅데이터 서버(70)를 통해 판단한 공통 상품 속성에 해당하는 상품을 빅데이터에서 검색하여 사용자 단말기(10)로 제공한다.
추천 서버(100)는 특정 기상 상태에서 인기있는 상품 자체를 추천하는 것이 아니라, 특정 기상 상태에서 인기있는 상품의 공통된 상품 속성을 빅데이터를 이용하여 판단하며 추후 동일한 기상 상태에서 인기있을 추천 상품을 공통된 상품 속성에 따라 판단함으로써, 특정 상품에 한정된 상품 추천을 벗어나 다양한 종류 또는 신규 상품에 대한 상품 추천이 가능하다.
또한, 추후 동일한 기상 상태에서 인기있을 추천 상품을 빅데이터를 이용하여 공통된 상품 속성에 따라 판단함으로써, 변화하는 소비자의 기호 또는 신규 인기 상품을 반영하여 상품 추천이 가능하다.
도 2는 본 발명에 따른 추천 서버를 설명하기 위한 기능 블록도의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 정보 생성부(130)는 송수신부(110)를 통해 상점 단말기로부터 상점에서 판매되는 상품에 대한 정보를 획득하거나 기상 데이터 서버로부터 기상 정보를 획득하고 획득한 상품 정보와 기상 정보를 이용하여 기상-속성 데이터베이스를 생성한다. 정보 생성부(130)는 생성한 기상-속성 데이터베이스를 기상-속성 데이터베이스부(170)에 저장한다.
정보 생성부(130)는 상점 단말기로부터 획득한 판매 상품 정보로부터 판매 상품 정보 중 판매 순위에 따라 인기 상품을 판단하며 인기 상품의 상품 분류군에 따라 빅데이터 검색부(180)를 통해 인기 상품의 상품 속성을 판단한다. 여기서 상품 분류군은 판매 상품을 분류하기 위한 식별자로, 예를 들어 음식의 경우 상품 분류군은 1, 의류인 경우 상품 분류군은 2 등으로 분류될 수 있다.
정보 생성부(130)는 인기 상품의 상품 속성과 해당 인기 상품이 판매된 날짜 또는 시각의 기상 상태를 매핑하여 기상-속성 데이터베이스를 생성하고, 생성한 기상-속성 데이터베이스를 기상-속성 데이터베이스부(170)에 등록 저장한다. 바람직하게, 정보 생성부(130)는 상권 지역별로 구분하여 상권 지역별 인기 상품에 기초하여 기상-속성 데이터베이스를 생성할 수 있으며, 정보 생성부(130)는 신규 기상-속성 데이터베이스를 생성하는 경우 기존 기상-속성 데이터베이스부(170)에 저장되어 있던 기상-속성 데이터베이스를 신규 기상-속성 데이터베이스로 갱신할 수 있다.
상품 속성 검색부(150)는 송수신부(110)를 통해 사용자 단말기로부터 상품 추천의 요청 메시지를 수신하는 경우, 기상 데이터 서버로부터 현재 또는 예측 기상 정보를 수신하고 수신한 현재 기상 상태 또는 예측 기상 상태에서 매핑되어 있는, 상품 분류군 또는 상권 지역에 해당하는 인기 상품의 상품 속성을 기상-속성 데이터베이스부(170)에서 검색한다. 또한, 상품 속성 검색부(150)는 검색한 인기 상품의 상품 속성을 상품 추천부(190)로 제공한다.
상품 추천부(190)는 현재 기상 상태 또는 예측 기상 상태에 매핑되어 있는 상품 분류군의 상품 속성을 빅데이터 검색부(180)로 제공하여, 현재 기상 상태 또는 예측 기상 상태에 매핑되어 있는 상품 속성을 가지는 상품을 검색하도록 제어한다. 상품 추천부(190)는 빅데이터 검색부(180)에서 검색한 상품을 추천 상품으로 결정하며, 결정한 추천 상품을 송수신부(110)를 통해 사용자 단말기로 제공한다.
바람직하게, 상품 추천부(190)는 상품 분류군별로 상품 분류군에 해당하는 상품 종류들을 저장하고 있는 상품 데이터베이스를 구비하고 있는데, 빅데이터 검색부(180)로부터 상품 속성을 가지는 빅데이터 컨텐츠를 수신하는 경우 상품 데이터베이스를 이용하여 빅데이터 컨텐츠에서 상품 속성과 함께 등장하는 상품을 추출한다.
바람직하게, 상품 추천부(190)는 빅데이터 컨텐츠에서 상품 속성과 함께 등장하는 상품 중 많은 수의 빅데이터 컨텐츠에서 반복하여 등장하는 상품을 반복 횟수에 비례하여 추천 상품의 우선 순위를 결정할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참고로 살펴보면, 사용자 단말기로부터 추천 상품에 대한 요청 메시지를 수신하는 경우 기상 데이터 서버로부터 사용자 단말기가 원하는 상권 지역의 현재 기상 정보 또는 설정된 기간의 예측 기상 정보를 획득한다(S100). 바람직하게, 요청 메시지에는 사용자가 원하는 상권 지역에 대한 정보, 사용자가 원하는 추천 상품의 상품 분류군에 대한 정보가 저장되어 있다. 더욱 바람직하게, 사용자가 원하는 상권 지역에 대한 정보는 사용자 단말기의 현재 위치 정보로 대신할 수 있다.
기상-속성 데이터베이스에서 사용자가 원하는 상권 지역의 기상-속성 데이터베이스를 추출하고, 다시 상권 지역의 기상-속성 데이터베이스 중 사용자가 원하는 추천 상품의 상품 분류군에 해당하는, 현재 기상 상태 또는 예측 기상 상태와 일치하는 상품 속성을 검색한다(S200).
상품 분류군에 해당하는 상품 중 검색한 상품 속성을 가지는 상품을 빅데이터에서 검색하고 검색한 상품으로부터 추천 상품을 결정하여 사용자 단말기로 제공한다(S300). 추천 상품을 결정시 현재 기상 상태 또는 예측 기상 상태에 일치하는 상품을 추천 상품으로 결정하는 것이 아니라 현재 기상 상태 또는 예측 기상 상태에 매핑되어 있는 상품 속성으로 추천 상품을 결정하며, 현재 기상 상태 또는 예측 기상 상태에 매핑되어 있는 상품 속성을 가지는 상품을 빅데이터에서 검색하여 추천 상품을 결정함으로써, 다양한 시간에 따라 변화하는 소비자 기호를 반영하여 상품을 추천하거나 신규 상품을 추천할 수 있다.
바람직하게, 결정한 추천 상품과 함께 추천 상품이 가지는 상품 속성에 대한 정보도 사용자 단말기로 제공할 수 있다. 상점을 운영하는 사용자는 추천 상품 자체를 판매할 수도 있지만, 추천 상품이 가지는 상품 속성에 기초하여 추천 상품의 상품 속성을 가지는 신규 상품을 개발하는데 이용할 수 있다.
바람직하게, 기상-속성 데이터베이스에는 인기 상품에 공통되는 상품 속성에 따라 서로 상이한 가중치가 설정되어 있는데, 추천 상품을 결정시 가중치를 고려하여 추천값을 계산하고 추천값이 높은 순서로 추천 상품을 결정한다.
예를 들어, 추천값(R)을 아래의 수학식(1)과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00001
여기서 i는 상품 속성 식별자이며, ri는 i번째 상품 속성이며, αi는 i번째 상품 속성에 할당된 가중치인 것을 특징으로 한다.
도 4는 본 발명에 따라 기상-속성 데이터베이스를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참고로 살펴보면, 기상 데이터 서버로부터 과거 기상 정보를 획득한다(S210). 또한, 상점 단말기로부터 특정 상권 지역에서 판매된 상품에 대한 정보를 획득하고, 획득한 상품 정보에 기초하여 특정 상권에서 상품의 판매 순위에 따라 인기 상품을 결정한다(S230).
결정한 인기 상품의 상품 분류군을 분류하고(S250), 인기 상품의 상품 속성을 해당 인기 상품이 판매된 날짜 또는 시각의 기상 상태에 매핑하여 기상-속성 데이터베이스를 생성한다(S270). 보다 구체적으로 살펴보면, 인기 상품을 색인어 또는 검색어로 가지는 빅데이터를 빅데이터 서버에서 검색하여, 빅데이터에서 인기 상품과 함께 등장하는 상품 속성을 추출한다. 바람직하게, 인기 상품에 대한 상품 속성 키워드는 인기 상품이 속하는 상품 분류군의 속성 필터로 필터링하여 추출한다. 예를 들어, 인기 상품이 상품 분류군이 음식(식별자:1)이고 세부 상품 분류군이 중식(식별자: 1-1)인 경우 상품 분류군 식별자1-1에 해당하는 속성 필터는 중식의 속성, 예를 들어 음식 맛이나 재료(매움, 튀김, 육류, 고기 등)를 나타내는 키워드로 구성되어 있다.
바람직하게, 기상-속성 데이터베이스를 생성시, 상권 지역별로 구분하여 생성하거나 상품 분류군을 구분하여 생성할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 기상-속성 데이터베이스의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 기상-속성 데이터베이스는 상권 지역에 대한 정보, 기상 상태 레벨, 해당 기상 상태 레벨에서 인기있는 상품, 인기 상품의 상품 속성, 인기 상품의 상품 속성에 공통된 상품 속성, 해당 인기 상품의 상품 분류군의 정보로 구성되어 있다.
바람직하게, 기상 상태는 온도를 일 예로 설명하고 있으나 온도 이외에 습도, 강수량, 구름양에 따라 맑음, 흐림 등의 구름 상태로 구분되어 생성될 수 있다.
바람직하게, 기상 상태는 일정 값을 가지는 레벨로 구분되어 생성될 수 있다.
바람직하게, 인기 상품의 상품 속성에 할당되는 가중치는 인기 상품에 공통되어 나타나는 상품 속성의 반복 횟수에 비례하여 계산될 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
10: 사용자 단말기 30: 네트워크
50: 기상 데이터 서버 70: 빅데이터 서버
90: 상점 단말기 100: 추천 서버
110: 송수신부 130: 정보 생성부
150: 상품 속성 검색부 170: 기상-속성 데이터베이스
180: 빅데이터 검색부 190: 상품 추천부

Claims (5)

  1. 기상 데이터 서버로부터 현재 기상 상태에 대한 정보를 획득하는 단계;
    기상-속성 데이터베이스로부터 상권 지역의 현재 기상 상태에 매핑되어 있는 상품 분류군과 상품 속성을 검색하는 단계; 및
    빅데이터로부터 상기 상품 분류군에서 상기 상품 속성을 가지는 상품을 검색하고, 검색한 상기 상품을 상기 상권 지역의 상점 업주에 추천하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 기상-속성 데이터베이스는
    기상 데이터 서버로부터 날짜별 또는 시간별 온도, 습도, 강수량, 하늘 상태의 과거 기상 정보를 획득하는 단계;
    상점 단말기로부터 날자별 또는 시각별 상권 지역에서 판매되는 상품 정보를 획득하고, 판매 상품 중 판매 순위에 따라 과거 인기 상품에 대한 정보를 판단하는 단계;
    상기 인기 상품을 기설정되어 있는 상품 분류군으로 분류하는 단계; 및
    상기 인기 상품을 검색어 또는 색인어로 포함하는 빅데이터에서 상기 인기 상품에 대한 속성 키워드를 추출하고, 추출한 상기 속성 키워드를 상기 인기 상품의 판매 날짜 또는 시각에 해당하는 상기 기상 정보 및 상기 상품 분류군에 매핑하여 등록 저장하는 단계를 통해 생성되는 것을 특징으로 하는 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 기상-속성 데이터베이스는
    상기 인기 상품별로 추출한 속성 키워드 중 공통된 속성 키워드를 상기 인기 상품들의 공통된 속성 키워드로 판단하고, 상기 공통 속성 키워드를 상기 인기 상품의 판매 날짜 또는 시각에 해당하는 기상 정보 및 상기 상품 분류군에 매핑하여 등록 저장하는 것을 특징으로 하는 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 기상-속성 데이터베이스에서
    상기 공통 속성 키워드의 중복 횟수를 카운트하며, 상기 공통 속성 키워드별 중복 횟수에 비례하여 각 공통 속성 키워드에 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법.
  5. 제 2 항 내지 제 4 항에 있어서,
    상기 인기 상품에 대한 속성 키워드는 상기 인기 상품이 속하는 상품 분류군의 속성 필터로 필터링하여 추출되는 것을 특징으로 하는 기상 정보에 기반한 상품 추천 방법.
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