KR20170119653A - 상품 구매 추천 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 상품 구매 추천 방법은 목표 고객이 구매한 해당 상품에 대해 다른 고객들 중에서 상기 해당 상품을 구매한 고객을 검색하는 단계, 상기 해당 상품을 구매한 다른 고객들의 구매 상품 정보를 순차 정렬하는 단계, 상기 다른 고객들이 구매한 상품을 상기 목표 고객이 구매 시간 순서에 대응하여 정보를 추출하는 단계, 상기 추출된 구매 상품 정보에서 목표 고객과 다른 고객의 구매 상품 유사도를 계산하는 단계 및 상기 계산된 구매 상품 유사도 값에 대응하는 상품을 목표 고객에게 추천하는 단계를 포함하고, 상기 해당 상품을 구매한 고객을 검색하는 단계에서 상기 목표 고객이 마지막 구매한 상품을 구매한 다른 고객들을 검색하며, 상기 순차 정렬하는 단계에서 상기 목표 고객이 마지막으로 구매한 시점에 맞추어 검색된 상기 다른 고객이 구매한 상품들을 정렬하고, 상기 구매 상품 유사도를 계산하는 단계에서 상기 목표 고객이 구매한 구매 시간에 상기 다른 고객들이 해당 상품을 구매한 것인지 여부를 이용하여 동일 유사도를 계산하되, 서로 다른 시간대에 동일한 상품을 구매한 다른 고객의 구매정보를 고려하여 목표 고객의 추천 상품을 결정하며, 상기 추천하는 단계는 상기 계산된 유사도 값이 가장 높은 다른 고객이 구매한 상품을 목표 고객에게 추천하는 것을 포함한다.

Description

상품 구매 추천 방법{The method for Goods purchase recommendation}
본 발명은 상품 구매 추천 방법에 관한 것으로, 고객 사이의 동일 상품 구매 유사도뿐만 아니라 동일 상품 구매 순서의 유사도를 고려하여 상품의 구매 순서에 따라 유사한 성향을 가지고 있는 주변 고객의 구매 상품을 목표 고객에게 추천 상품으로 제안하는 상품 구매 추천 방법에 관한 것이다.
최근 전자상거래의 급성장으로 기업들의 경쟁은 더욱 심화되어 다른 경쟁업체보다 경쟁우위를 가질 수 있는 마케팅 전략이 필요하게 되었고, 고객은 상품 정보의 과다로 인하여 효과적으로 상품을 선택할 수 없게 되는 상품 과부하 현상을 야기시켰다.
이러한 문제를 해결하기 위한 정보기술 중의 하나가 고객의 선호도에 부합하는 상품을 찾도록 도와주는 상품 추천 시스템이다.
상품 추천 시스템은 고객들에게 추천 상품 목록을 제공하여 고객들이 구매 가능성이 있는 상품을 쉽게 찾도록 도와주는 개인화된 정보 필터링 기술이다. 협업 필터링은 상품 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 상품 추천 기법으로 알려져 있으며 현재 많이 이용되고 있다.
종래에는 목표 고객에 제공할 추천 상품을 결정하는 방법은 목표 고객과 유사한 고객 정보, 예를 들어 고객 성별, 나이, 직업, 주소, 수입 정보를 가지고 주변 고객을 검색하고, 검색한 주변 고객이 구매한 상품을 목표 고객에게 추천하였다.
그러나 고객 정보의 유사한 성향에 기초하여 추천 상품을 결정하는 기술은 고객 정보에 기초하여 목표 고객과 주변 고객의 유사성향을 판단하기 때문에, 목표 고객이 실제 구매한 상품 정보를 고려하여 목표 고객이 관심을 가지는 상품을 효과적으로 추천하지 못한다는 문제점이 있다.
대한민국 공개특허 제10-2015-0101538호(2015.09.04)
본 발명은 고객 사이의 동일 상품 구매 유사도뿐만 아니라 동일 상품 구매 순서의 유사도를 고려하여 상품의 구매 순서에 따라 유사한 성향을 가지고 있는 주변 고객의 구매 상품을 목표 고객에게 추천 상품으로 제안하는 상품 구매 추천 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 상품 구매 추천 방법은 목표 고객이 구매한 해당 상품에 대해 다른 고객들 중에서 상기 해당 상품을 구매한 고객을 검색하는 단계, 상기 해당 상품을 구매한 다른 고객들의 구매 상품 정보를 순차 정렬하는 단계, 상기 다른 고객들이 구매한 상품을 상기 목표 고객이 구매 시간 순서에 대응하여 정보를 추출하는 단계, 상기 추출된 구매 상품 정보에서 목표 고객과 다른 고객의 구매 상품 유사도를 계산하는 단계 및 상기 계산된 구매 상품 유사도 값에 대응하는 상품을 목표 고객에게 추천하는 단계를 포함하고, 상기 해당 상품을 구매한 고객을 검색하는 단계에서 상기 목표 고객이 마지막 구매한 상품을 구매한 다른 고객들을 검색하며, 상기 순차 정렬하는 단계에서 상기 목표 고객이 마지막으로 구매한 시점에 맞추어 검색된 상기 다른 고객이 구매한 상품들을 정렬하고, 상기 구매 상품 유사도를 계산하는 단계에서 상기 목표 고객이 구매한 구매 시간에 상기 다른 고객들이 해당 상품을 구매한 것인지 여부를 이용하여 동일 유사도를 계산하되, 서로 다른 시간대에 동일한 상품을 구매한 다른 고객의 구매정보를 고려하여 목표 고객의 추천 상품을 결정하며, 상기 추천하는 단계는 상기 계산된 유사도 값이 가장 높은 다른 고객이 구매한 상품을 목표 고객에게 추천하는 것을 포함한다.
본 발명의 효과는 다음과 같다.
첫째, 본 발명에 따른 상품 구매 추천 방법은 정렬 순차적 상품 구매 정보에서 서로 다른 구매 시간에 동일 상품을 구매하는 경우를 고객과 주변 고객의 순차적 상품 구매의 유사도를 계산에 포함함으로써, 동일 시간에 구매하지 않은 상품도 고려하여 정확하게 사용자의 추천 상품을 결정하여 제공할 수 있다.
둘째, 순차적 상품 구매 정보에서 서로 다른 시간에 동일 상품을 구매하는 경우 서로 다른 구매 시간의 차이를 고려하여 고객과 주변 고객의 순차적 구매 상품의 유사도를 계산함으로써, 고객과 주변 고객의 구매 순차에 기반하여 추천 상품을 결정하여 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 구매 추천 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 구매 추천 방법의 순서도를 개략적으로 도시한 도면.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 지식체계 기반의 마케팅 프로모션 시스템 및 그 방법에 관하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 구매 추천 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 구매 추천 시스템(100)은, 목표 고객의 구매 상품 정보 및 주변 고객들의 구매 상품 정보를 저장하는 데이터 베이스(110); 상기 데이터 베이스(110)에서 상기 목표 고객이 구매한 해당 상품에 대해 주변 고객들 중에서 상기 해당 상품을 구매한 고객을 검색한 후, 구매 순서 정보를 추출하는 추출부(120); 상기 추출부(120)에서 추출된 구매 상품 정보를 순차 정렬하여 목표 고객과 구매 상품 유사도를 계산하는 연산부(130); 상기 연산부(130)에서 계산된 구매 상품 유사도 값에 대응하는 상품을 목표 고객에게 추천하는 상품 추천부(140)를 포함하여 구성된다.
상기 데이터 베이스(110)는 상품 구매 고객들의 개인 정보 및 구매 이력 정보가 저장되어 있다. 즉, 고객들의 나이, 성별, 직업, 취미, 주소 등 개인 정보를 포함하고, 상품의 구매 이력에는 상품명, 상품 구매일, 구매 시간, 구매 횟수, 구매 순서, 구매 주기 등 을 포함하여 저장되어 있다.
상기 추출부(120)는 상기 데이터 베이스(110)에 저장된 고객 정보를 검색하여 필요한 정보를 추출하게 된다.
보다 구체적으로, 상품을 추천하고 하는 목표 고객이 마지막 구매한 상품을 구매한 주변 고객들을 전체 검색하게 된다. 그리고 상기 검색된 주변 고객이 구매한 상품들을 상기 목표 고객이 마지막으로 구매한 시점에 맞추어 정렬하게 된다.
즉, 검색한 관련 상품 구매 정보에서 고객의 마지막 구매 상품을 이전 구매로 하는, 마지막 구매 상품의 다음 상품 구매까지의 순차적 상품 구매 정보를 임계수 이하로 추출하여 구매 상품 정보를 생성한다. 추출한 상품 구매 정보에서 마지막으로 구매한 상품이 고객의 순차적 상품 구매 정보의 마지막 구매 상품의 구매 시간에 일치하도록, 즉 고객의 순차적 상품 구매 정보와 추출 상품 구매 정보에서 마지막 구매 상품이 동일 시간에 위치하도록 사용자의 상품 정보를 정렬한다.
그리고 추출한 상품 구매 정보에서 마지막으로 구매한 상품이 고객의 순차적 상품 구매 정보의 마지막 구매 상품의 구매 시간에 일치하도록, 즉 고객의 순차적 상품 구매 정보와 추출 상품 구매 정보에서 마지막 구매 상품이 동일 시간에 위치하도록 사용자의 상품 정보를 정렬한다.
상기 연산부(130)에서는 상기 목표 고객이 구매한 구매 시간에 상기 주변 고객들이 해당 상품을 구매한 것인지 여부를 이용하여 동일 유사도를 계산하게 된다.
여기서, 하기 수학식 1을 이용하여 유사도를 계산하게 된다.
수학식 1
Figure pat00001
즉, 상품 구매 정보에서 고객과 주변 고객이 동일한 구매 시간에 동일 상품을 구매하였는지 여부로 동일 유사도를 계산한다.
상기 상품 추천부(140)는 상기 연산부(130)에서 계산된 동일 유사도에서 가장 높은 값을 갖는 주변 고객이 구매한 상품을 목표 고객에게 추천한다.
또한, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 구매 추천 방법의 순서도를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 추천 방법은, 목표 고객이 구매한 해당 상품에 대해 주변 고객들 중에서 상기 해당 상품을 구매한 고객을 검색하는 단계가 수행된다(S201). 여기서, 하기 표 1과 같이, 데이터 베이스(110)에 저장되어 있는 주변 고객의 상품 구매 순서 정보에서 고객의 마지막 구매 상품을 포함하는 관련 상품 구매 정보를 검색한다.
Figure pat00002
그 다음, 상기 해당 상품을 구매한 주변 고객들의 구매 상품 정보를 순차 정렬하는 단계가 수행된다(S202).
보다 구체적으로, 하기 표 2와 같이, 상기 검색한 관련 상품 구매 정보에서 고객의 마지막 구매 상품을 이전 구매로 하는, 마지막 구매 상품의 다음 상품 구매까지의 순차적 상품 구매 정보를 임계수 이하로 추출하여 구매 상품 정보를 생성한다. 추출한 상품 구매 정보에서 마지막으로 구매한 상품이 고객의 순차적 상품 구매 정보의 마지막 구매 상품의 구매 시간에 일치하도록, 즉 고객의 순차적 상품 구매 정보와 추출 상품 구매 정보에서 마지막 구매 상품이 동일 시간에 위치하도록 사용자의 상품 정보를 정렬한다.
Figure pat00003
그리고 상기 주변 고객들이 구매한 상품을 상기 목표 고객이 구매 시간 순서에 대응하여 정보를 추출하는 단계가 수행된다(S203). 다시 말해, 하기 표 3과 같이, 순차적 구매 상품 정보를 정렬하기 위해 추출한 상품 구매 정보에서 마지막으로 구매한 상품이 고객의 순차적 상품 구매 정보의 마지막 구매 상품의 구매 시간에 일치하도록, 즉 고객의 순차적 상품 구매 정보와 추출 상품 구매 정보에서 마지막 구매 상품이 동일 시간에 위치하도록 사용자의 상품 정보를 정렬한다. 예를 들어, 표 3에서, T3 시점에 각 주변 고객들이 구매한 상품이 일치하도록 정렬한다. 즉, 주변 고객 2가 구매한 상품이 T2 시점에 구입하였지만 목표 고객이 구입한 시점인 T3에 일치하도록 한다.
Figure pat00004
이어서, 상기 추출된 구매 상품 정보에서 목표 고객과 주변 고객의 구매 상품 유사도를 계산하는 단계가 수행된다(S204). 여기서, 상기 목표 고객이 구매한 구매 시간에 상기 주변 고객들이 해당 상품을 구매한 것인지 여부를 이용하여 동일 유사도를 계산하는 것으로, 상품별 유사도를 하기 수학식 1을 이용하여 계산하게 된다.
수학식 1
Figure pat00005
Figure pat00006
이때, 상품 구매 정보에서 고객과 주변 고객이 동일한 구매 시간에 동일 상품을 구매하였는지 여부로 동일 유사도를 계산한다. 여기서, 상기 목표 고객과 각 주변 고객사이의 계산된 유사도 값을 보여주고 있으며, 주변 고객 2가 유사도 값이 가장 큰 것으로 보여주고 있다.
그 다음, 상기 계산된 구매 상품 유사도 값에 대응하는 상품을 목표 고객에게 추천하는 단계가 수행된다(S205, S206).
보다 구체적으로, 하기 표 4와 같이, 상품 추천 결정을 하기 위해 상기 계산된 유사도에서 가장 높은 값을 갖는 주변 고객이 구매한 상품을 목표 고객에게 추천하게 된다. 즉, 목표 고객에게 T4 시점에서 주변 고객 2가 구입한 11, 12 번의 상품을 추천하게 된다.
Figure pat00007
따라서, 본 발명은 서로 다른 구매 시간에 동일 상품을 구매하는 경우를 고객과 주변 고객의 순차적 상품 구매의 유사도를 계산하고, 동일 시간에 구매하지 않은 상품도 고려하여 정확하게 사용자의 추천 상품을 결정하여 제공할 수 있게 된다.
본 발명의 권리범위는 상술한 실시 예에 한정되는 것이 아니라 첨부된 특허청구범위내에서 다양한 형태의 실시 예로 구현될 수 있다. 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 누구든지 변형 가능한 다양한 범위까지 본 발명의 청구범위 기재의 범위 내에 있는 것으로 본다.
110 --- 데이터 베이스
120 --- 추출부
130 --- 연산부
140 --- 상품 추천부

Claims (1)

  1. 목표 고객이 구매한 해당 상품에 대해 다른 고객들 중에서 상기 해당 상품을 구매한 고객을 검색하는 단계;
    상기 해당 상품을 구매한 다른 고객들의 구매 상품 정보를 순차 정렬하는 단계;
    상기 다른 고객들이 구매한 상품을 상기 목표 고객이 구매 시간 순서에 대응하여 정보를 추출하는 단계;
    상기 추출된 구매 상품 정보에서 목표 고객과 다른 고객의 구매 상품 유사도를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 구매 상품 유사도 값에 대응하는 상품을 목표 고객에게 추천하는 단계를 포함하고,
    상기 해당 상품을 구매한 고객을 검색하는 단계에서 상기 목표 고객이 마지막 구매한 상품을 구매한 다른 고객들을 검색하며,
    상기 순차 정렬하는 단계에서 상기 목표 고객이 마지막으로 구매한 시점에 맞추어 검색된 상기 다른 고객이 구매한 상품들을 정렬하고,
    상기 구매 상품 유사도를 계산하는 단계에서 상기 목표 고객이 구매한 구매 시간에 상기 다른 고객들이 해당 상품을 구매한 것인지 여부를 이용하여 동일 유사도를 계산하되, 서로 다른 시간대에 동일한 상품을 구매한 다른 고객의 구매정보를 고려하여 목표 고객의 추천 상품을 결정하며,
    상기 추천하는 단계는 상기 계산된 유사도 값이 가장 높은 다른 고객이 구매한 상품을 목표 고객에게 추천하는 것을 특징으로 하는 상품 구매 추천 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112016975A (zh) * 2020-09-02 2020-12-01 中国平安财产保险股份有限公司 产品筛选方法、装置、计算机设备及可读存储介质

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