KR20190066285A - 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템 - Google Patents

사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 화장품 후기를 사용자 정보에 따라 분석하여 제공함으로써, 사용자에게 맞는 보다 정확한 화장품 사용 후기를 제공하는 것이 목적이다. 이를 위해서, 본 발명의 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템은 화장품 사용 후기를 분석하여 회원으로 가입한 사용자에게 알맞은 후기를 제공하고, 화장품 사용 후기에 포함된 정보를 분석하여 화장품 추천을 요청한 사용자에게 알맞은 화장품 정보를 제공한다.

Description

사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템{CUSTOMIZED COSMETIC ANALYSIS AND RECOMMENDATION SYSTEM FOR USER}
본 발명은 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템 에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 화장품 사용 후기를 분석하여 사용자 정보에 맞는 사용자 후기 및 추천 화장품 정보를 생성하여 제공하는 시스템에 대한 것이다.
화장품을 구매하는 사용자들은 자신이 원하는 화장품을 구매하기 위해서 일일이 화장품 쇼핑몰의 정보 및 관련 블로그나 해당 상품의 상품평을 이용하여 원하는 화장품 정보를 얻는다.
그러나, 사용자 나이와 피부타입, 특성, 취향과 일치하는 블로그 사용후기를 찾기는 거의 불가능하고, 제품 검색시 사용자의 상황과 다른 지극히 주관적인 상품평들과 불편한 상품 검색 구조를 이루고 있다.
또한, 사용자 본인이 피부 전문가가 아니기 때문에 오히려 자신 스스로도 자신의 피부에 대해 잘 모르고 화장품을 선택 하고 있는 경우가 많다.
따라서, 자신이 원하는 화장품의 사용 후기를 검색하는데 오랜 시간이 소요되고 해당 후기를 통해 원하는 화장품 정보를 얻는데도 추가적인 시간이 필요하게 된다.
따라서, 사용자는 자신의 정보(피부타입, 나이, 원하는 기능성의 화장품 종류 등)에 맞는 화장품 후기를 보다 빨리 검색하고 이를 통해 자신에게 맞는 화장품 정보를 제공하는 시스템 및 서비스를 원하고 있다.
또한, 비슷한 종류의 화장품이라도 성분 및 배합 정도에 따라 화장법이 차이가 있으며, 계절이나 날씨와 같은 환경 요인에 따라서도 화장법에 차이가 있어야 한다. 특히 색조 화장품인 경우에는 드레스 코드나 참석 장소에 따라 다른 화장법이 필요하다. 이러한 경우에 화장에 능숙한 전문가는 알맞은 화장법을 선택하여 화장을 할 수 있으나, 일반적인 사람들은 화장품 및 환경 요인에 적합한 화장법을 이용하기는 쉽지 않다.
등록특허 제10-1703418호(피부 특성 및 화장품 취향 코드와 제품 평가를 이용한 화장품 맞춤 추천 및 판매 방법)
본 발명은 상기의 종래 기술의 문제를 해결하기 위한 것으로, 화장품 후기를 사용자 정보에 따라 분석하여 제공함으로써, 사용자에게 맞는 보다 정확한 화장품 사용 후기를 제공하는 것이 목적이다.
본 발명은 사용자 정보와 유사한 조건을 가진 사용자들로부터 획득한 사용 후기를 이용하여 사용자의 조건에 맞는 보다 정확한 화장품을 추천해 주는 것이 목적이다.
본 발명은 사용자에게 환경 요인을 고려하여 보다 최적의 화장법을 제공해 주는 것이 목적이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은 등록된 회원인 사용자로부터 화장품 추천 요청이 있는 경우에 저장된 화장품 사용 후기로부터 상기 사용자에게 맞는 화장품 정보를 생성하여 제공하는 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템에 있어서, 상기 사용자가 입력한 사용자 정보를 저장하는 사용자 정보 저장부;와 화장품 정보가 저장되어 있는 화장품 정보 저장부;와 웹 크롤링(Web Crawling)을 통해 화장품 사용 후기를 빅데이터로 저장하는 사용 후기 저장부;와 상기 사용자로부터 화장품 추천 요청이 있는 경우에, 상기 사용자 정보 저장부에 저장되어 있는 화장품 추천을 요청한 사용자 정보에 상응하여 상기 사용 후기 저장부에 저장된 화장품 사용 후기를 분석하고, 상기 화장품 추천을 요청한 사용자 정보에 맞는 추천 후기를 선별하여 화장품 추천을 요청한 사용자에게 제공하는 추천 후기 제공부; 및 상기 추천 후기에 포함된 정보 및 상기 화장품 정보 저장부에 저장된 화장품 정보를 분석하여 상기 화장품 추천을 요청한 사용자에게 상기 사용자 정보에 맞는 추천 화장품 정보를 생성하여 제공하는 추천 화장품 정보 제공부;를 포함하는 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템이 제공된다.
여기서, 상기 사용 후기 저장부는, 상기 화장품 사용 후기를 파싱(Parsing)하여 분석하는 파싱부;와 상기 파싱부에서 분석된 정보를 후기 작성자의 사용자 정보와 비교 분석하여 상기 사용자 정보와의 연관성에 따라 홍보용 후기 이거나 잘못된 후기인 경우에 이를 걸러내는 오류 후기 처리부;와 상기 오류 후기 처리부를 거쳐 걸러지고 남은 화장품 사용 후기를 상기 사용자 정보에 맞게 분류하여 처리하는 사용 후기 분류 처리부; 및 상기 사용자 정보에 맞게 분류된 상기 화장품 사용 후기를 저장하는 사용 후기 분류 DB;를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 사용자 정보는 사용자의 피부 상태, 성별, 나이, 경제력 요소 및 사용자가 원하는 화장품의 기능성 여부를 포함하는 정보이며, 상기 오류 후기 처리부는, 상기 사용자 정보를 종합하여 연관성 지수를 계산하고, 연관성 지수가 일정 수준 이상인 경우 오류 후기로 처리하지 않고, 일정 수준 이하인 경우 오류 후기로 처리하여 걸러내는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 추천 화장품 정보 제공부는 상기 화장품 사용 후기에 사용된 화장품을 점수화 하여 분류 처리하고, 점수가 높는 화장품 순으로 추천 화장품 정보를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 화장품 추천을 요청한 사용자 정보와 상기 추천 화장품 정보를 이용하여 상기 화장품 추천을 요청한 사용자에게 맞는 추천 화장법을 제공하는 추천 화장법 제공부;를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 추천 화장법 제공부는, 현재의 환경 요인에 대한 정보를 실시간으로 제공받고, 상기 환경 요인을 고려하여 최적의 추천 화장법을 제공하되, 상기 환경 요인은 계절, 날씨, 온도, 습도 정보를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 화장품 추천을 요청한 사용자로부터 드레스 코드 정보 및 참석 장소에 대한 추가 정보를 입력 받는 경우에, 상기 추천 화장품 정보 제공부는 상기 추천 화장품 정보에 상기 드레스 코드 정보 및 상기 참석 장소에 맞는 화장품을 우선적으로 선별하여 제공하고, 상기 추천 화장법 제공부는 상기 추천 화장법에 상기 드레스 코드 정보 및 상기 참석 장소에 맞는 화장법을 우선적으로 선별하여 제공하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 화장품 회사 서버 연결부를 더 포함하여, 상기 화장품 정보 저장부는, 상기 화장품 회사 서버 연결부를 통해 화장품 회사의 서버와 연동되어 상기 화장품 회사 서버에 최신의 화장품 정보가 입력되면, 실시간으로 상기 화장품 정보가 업데이트되는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 화장품 회사 서버 연결부를 더 포함하여, 상기 사용 후기 저장부는
상기 화장품 회사 서버 연결부를 통해 화장품 회사의 서버와 연동되어 상기 화장품 사용 후기를 소정의 대가를 받고 제공하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명에 따른 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템은 사용자와 유사한 조건을 가진 사용자의 화장품 사용 후기를 제공받음으로써 해당 화장품을 사용하기 전에도 자신에게 맞는 화장품의 효과를 미리 예측할 수 있다.
또한, 사용자는 보다 정확한 사용자의 조건에 맞는 최적의 화장품을 제공 받을 수 있는 효과가 있다.
또한, 사용자는 자신에게 맞는 화장품을 환경요인을 고려하여 최적으로 화장할 수 있는 화장법을 제공받을 수 있다.
또한, 화장품 회사에게 화장품에 대한 보다 정확한 피드백 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예로, 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예로, 사용 후기 저장부의 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예로, 추천 화장품 정보를 생성하여 제공하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예로, 추천 화장법을 생성하여 제공하는 방법을 나타낸 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시예를 참조하면 명확해질 것이다.
그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이다.
본 명세서에서 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.
그리고 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
따라서, 몇몇 실시예에서, 잘 알려진 구성 요소, 잘 알려진 동작 및 잘 알려진 기술들은 본 발명이 모호하게 해석되는 것을 피하기 위하여 구체적으로 설명되지 않는다.
또한, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭하고, 본 명세서에서 사용된(언급된) 용어들은 실시예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함하며, '포함(또는, 구비)한다'로 언급된 구성 요소 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다.
또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참고로 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 화장품 사용 후기를 분석하여 회원으로 가입한 사용자(200)에게 알맞은 후기를 제공하고, 화장품 사용 후기에 포함된 정보를 분석하여 화장품 추천을 요청한 사용자(200)에게 알맞은 화장품 정보를 제공한다.
이를 위해서 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 인터넷을 통해 여러 화장품 쇼핑몰에 있는 화장품 사용 후기 및 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling)을 통해 수집할 수 있다. 또한, 회원으로 가입한 사용자(200)로부터 화장품 사용 후기를 제공 받을 수 있다.
여기서, 사용자(200)는 회원 가입시, 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)에 자신의 사용자 정보를 입력한 후 회원 가입을 한다.
여기서, 사용자 정보는 성별, 나이, 자신의 피부 상태(피부톤, 지성 타입, 건성 타입, 중성 타입 여부 등), 선호하는 화장품 종류(예를 들어, 어떤 기능성 성분(안티에이징, 미백기능, 재생, 주름 개선 등)이 들어있는 것을 선호하는지 여부),　엘러지(Allergy) 반응 여부, 경제력 수준　정보 등을 포함한다.
또한, 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 화장품 정보를 저장하고 있는데, 화장품 정보는 화장품 회사(10,20,30)로부터 실시간 업데이트 방법으로 제공받을 수 있다. 즉, 화장품 회사(10,20,30)의 서버와 연동되어 신제품이 출시되는 경우에 자동적으로 화장품 정보가 업데이트 되어 저장될 수 있다.
사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 웹 크롤링을 통해 수집한 화장품 사용 후기 및 사용자(200)로부터 제공받은 화장품 사용 후기를 분석하여 화장품 사용 후기 중에서 광고성 및 홍보용으로 작성된 거짓 후기를 제거하여 저장한다. 이후 회원인 사용자(200)에게 거짓된 정보가 없는 진실되고 의미 있는 사용 후기 만을 제공할 수 있다. 여기서, 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 사용자(200) 정보를 분석하여 해당 사용자에게 맞는 맞춤형 사용 후기를 제공할 수 있다.
예를 들어, 지성 피부를 가진 사용자가 건성 피부에 효과가 좋은 화장품을 정말 괜찮다고 댓글을 달거나, 피부톤이 하얀 사용자가 피부톤이 검은 사용자에게 효과가 좋은 화장품을 사용해보니 피부 미백 기능이 뛰어나다고 후기를 달거나 하는 것과 같은 실제 사용 후기가 아닌 홍보용으로 거짓으로 작성된 댓글 및 후기를 제거한다.
사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 건성 피부 및 피부톤이 검은 40대 여성으로 전문직 일을 하고 있는 사용자가(200)가 화장품 사용 후기 또는 추천 화장품을 요청하면, 건성 피부 및 피부톤이 검은 사람들이 작성한 후기 및 40대 여자들이 작성한 사용 후기를 분류하여 제공하고, 그 중에서도 전문직 종사자들이 작성한 후기를 우선적으로 선별하여 제공할 수 있다. 또한, 해당 후기 들에 언급된 화장품을 분석하여 추천 화장품을 요청한 사용자(200)의 사용자 정보(피부타입, 피부톤, 원하는 화장품 기능 등)에 맞는 화장품을 선별하여 추천 화장품 정보를 생성한 후 이를 제공할 수 있다.
따라서, 회원으로 가입한 사용자(200)는 자신에게 맞는 정확한 정보를 가지고 있는 화장품 사용 후기 및 추천 화장품 정보를 통해 효율적으로 자신에게 맞는 필요한 화장품 정보를 알 수 있다.
여기서, 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 화장품 정보를 제공 받는 대가로 화장품 사용 후기를 화장품 회사로 제공할 수 있다. 특히, 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 저장하고 있는 화장품 사용 후기 중에서 해당 화장품 회사의 사용 후기만을 해당 화장품 회사로 제공할 수 있다.
여기서, 화장품 회사(10,20,30)는 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)으로부터 정확한 정보를 가지고 있는 사용 후기를 제공받음으로 해서 정확한 제품의 피드백을 알 수 있어 차후에 제품 품질 개선 및 연구 개발에 중요한 자료로 이용할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예로, 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 사용자 정보 저장부(110), 화장품 정보 저장부(120), 사용 후기 저장부(130), 추천 후기 제공부(140), 추천 화장품 정보 제공부(150), 및 추천 화장법 제공부(160)을 포함하여 구성된다.
사용자 정보 저장부(110)는 사용자가 입력한 사용자 정보를 저장하고 있다.
여기서, 사용자 정보는 성별, 나이, 자신의 피부톤, 피부 타입(지성, 건성, 중성 여부), 선호하는 화장품 종류, 선호하는 기능성 성분(안티에이징, 미백기능, 재생, 주름 개선 등), 엘러지(Allergy) 반응 여부, 직업, 지역, 경제력 수준　정보 등을 포함한다.
화장품 정보 저장부(120)는 화장품 회사의 화장품에 대한 정보가 저장되어 있다. 여기서, 화장품 정보는 화장품 회사(10,20,30)과 연동되어 해당 화장품 회사로부터 실시간으로 제공 받을 수 있다.
사용 후기 저장부(130)는 웹 크롤링(Web Crawling)을 통해 인터넷에 연결되어 있는 각종 화장품 쇼핑몰에 저장되어 있는 화장품 사용 후기 및 댓글을 수집하여 빅데이터로 저장한다.
특히, 사용 후기 저장부(130)는 화장품 사용 후기를 파싱(Parsing)하여 후기 작성자의 사용자 정보와 후기 내용을 비교 분석하여 홍보용 후기 이거나 잘못된 후기인 경우에 이를 걸러내고 정확한 정보만을 가진 화장품 후기를 선별하여 저장한다.
사용 후기 저장부(130)에 대한 상세한 설명은 도 3에서 후술하기로 한다.
추천 후기 제공부(140)는 사용자(200)로부터 화장품 추천 요청이 있는 경우에, 사용자 정보 저장부(110)에 저장되어 있는 화장품 추천을 요청한 사용자 정보를 분석하고 이에 상응하여 사용 후기 저장부(130)에 저장된 화장품 사용 후기를 검색한다. 이후 화장품 추천을 요청한 사용자 정보에 맞는 사용 후기를 추천 후기로 선별하고 화장품 추천을 요청한 사용자(200)에게 제공한다.
추천 화장품 정보 제공부(150)는 추천 후기에 포함된 정보 및 화장품 정보 저장부(120)에 저장된 화장품 정보를 분석하여 화장품 추천을 요청한 사용자(200)에게 사용자 정보에 맞는 추천 화장품 정보를 생성하여 제공한다.
여기서, 추천 화장품 정보 제공부(150)는 화장품 사용 후기에 사용된 화장품을 점수화 하여 분류 처리하고, 점수가 높는 화장품 순으로 추천 화장품 정보를 생성한다.
예를 들어, 화장품 사용 후기에 좋다고 평가된 화장품에 플러스(+) 점수를 주고 나쁘다고 평가한 경우에는 마이너스(-) 점수를 준다. 그리고 전체적으로 언급된 횟수와 점수를 산술하여 최종 화장품의 점수를 매긴다. 이후 가장 점수가 높은 화장품 순으로 추천 화장품 정보를 생성해서 사용자(200)에게 제공한다.
추천 화장법 제공부(160)는 화장품 추천을 요청한 사용자 정보와 추천 화장품 정보를 이용하여 화장품 추천을 요청한 사용자(200)에게 맞는 추천 화장법을 제공한다.
여기서, 추천 화장법 제공부(160)는 현재의 환경 요인에 대한 정보를 실시간으로 제공받고, 환경 요인을 고려하여 최적의 추천 화장법을 제공할 수 있다.
예를 들어, 동일한 사용자라 할지라도 여름과 겨울의 화장법은 달라져야 한다. 그리고 습도가 많은 날이거나 건조한 경우에도 화장법을 달리해야 한다.
이러한 환경적인 요인을 고려하여 동일한 사용자에게 동일한 화장품을 이용하여 화장을 하는 경우에도 환경 요인을 고려하여 차이가 있게 최적의 화장법을 제공할 수 있다.
여기서, 도면에 도시되어 있지는 않으나 화장품 회사(10,20,30)과의 통신 연경을 위한 화장품 회사 서버 연결부를 더 포함하여, 화장품 회사 서버 연결부를 통해 화장품 회사의 서버와 연동되어 화장품 회사 서버에 최신의 화장품 정보가 입력되면, 실시간으로 화장품 정보가 업데이트되도록 할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예로, 사용 후기 저장부의 구성을 도시한 도면이다.
사용 후기 저장부(130)는 파싱부(131), 오류 후기 처리부(132), 사용자 후기 분류 처리부(133) 및 사용 후기 분류 DB(134)를 포함한다.
파싱부(131)는 인터넷을 통해 상기 화장품 사용 후기를 파싱(Parsing)하여 분석한다.
즉, 크롤링을 통해 수집된 화장품 사용 후기를 구문 분석하여 후기의 정보내용을 구문, 단어 등으로 분리하여 분류해서 분석한다.
오류 후기 처리부(132)는 파싱부(131)에서 분석된 정보를 후기 작성자의 사용자 정보와 비교 분석하여 후기 작성 사용자 정보와의 연관성에 따라 홍보용 후기 이거나 잘못된 후기인 경우에 이를 걸러낸다.
예를 들어, 지성 피부를 가진 사용자가 건성 피부에 효과가 좋은 화장품을 정말 괜찮다고 댓글을 달거나, 피부톤이 하얀 사용자가 피부톤이 검은 사용자에게 효과가 좋은 화장품을 사용해보니 피부 미백 기능이 뛰어나다고 후기를 달거나 하는 것과 같은 실제 사용 후기가 아닌 홍보용으로 거짓으로 댓글, 후기를 다는 것은 오류 후기로 처리한다.
그리고, 피부톤이 하얗고 지성 피부를 가진 회원이 실제로 피부톤이 하얀 사람에게 어울리며, 지성 피부의 회원에게 어울리는 화장품을 사용해보고 효과가 정말 좋다고 하는 댓글 및 후기는 오류 후기로 처리 하지 않고, 해당 정보별로 분류하여 사용 후기 분류 DB(134)에 누적하여 기록한다.
여기서, 지성피부를 가진 사용자가 실제로 중성피부에 맞는 화장품을 사용해보고 효과가 좋다고 할 수도 있기 때문에, 오류 후기 처리부(132)는 사용자 정보에 포함된 요소의 연관성을 고려하여 사용 후기를 오류 후기로 처리할지를 결정한다.
예를 들어, 각 요소(피부상태, 성별, 나이, 경제력 요소 및 사용자가 원하는 화장품의 기능성 여부)별로 분석하여 지성피부를 가진 사용자가 중성피부에 좋은 화장품을 추천하거나, 주름개선 기능성 화장품을 선호하는 사용자가 재생에 좋은 화장품을 추천하거나, 50대 중반의 여성이 40대 후반에 적합한 화장품을 사용해보고 효과가 좋다고 추천하거나, 경제력 수준이 중인 사람이 경제력 수준이 상인 사람에게 적합한 화장품을 추천하는 것은 연관성이 있다고 판단하고, 오류 후기 처리부(132)는 연관성이 있다고 판단한 것은 오류 후기로 처리 하지 않는다.
그러나, 지성피부를 가진 사용자가 건성피부에 좋은 화장품을 추천하거나, 젊어서 기능성 성분을 선호하지 않는 사용자가 재생, 주름개선에 효과가 좋은 화장품을 추천하거나, 20대 초반의 여성이 40대 후반에 적합한 화장품을 추천하거나, 경제력이 하인 사람이 경제력이 중-상인 사람에 적합한 화장품을 추천하는 것은 연관성이 없다고 판단하고, 오류 후기 처리부(132)는 이를 오류 후기로 처리한다.
구체적으로, 오류 후기 처리부(132)는 연관성의 판단을 위해 연관성 지수를 계산하며, 연관성 지수를 계산하는 방법은 다음과 같다.
피부 상태의 경우, 사용 후기 내용 중에 지성피부를 가진 사용자가 지성피부에 좋은 화장품을 추천하는 경우 연관성 지수는 2이며, 지성피부를 가진 사용자가 중성피부에 좋은 화장품을 추천하는 경우 연관성 지수는 1이고, 지성피부를 가진 사용자가 건성피부에 좋은 화장품을 추천하는 경우 연관성 지수는 0이다.
이와 같은 방식으로 중성피부를 가진 사용자가 중성피부에 좋은 화장품을 추천하는 경우 연관성 지수는 2이며, 중성피부를 가진 사용자가 지성이나 건성피부에 좋은 화장품을 추천하는 경우 연관성 지수는 1이 될 것이다.
또한, 건성피부를 가진 사용자가 건성피부에 좋은 화장품을 추천하는 내용이 있는 경우에는 연관성 지수는 2이며, 건성피부를 가진 사용자가 중성피부에 좋은 화장품을 추천하는 경우 연관성 지수는 1이고, 건성피부를 가진 사용자가 지성피부에 좋은 화장품을 추천하는 경우 연관성 지수는 0이다.
성별의 경우, 남성 사용자가 화장품 사용 후기에서 남성 화장품을 사용하고 추천한 내용이 있는 경우에는 연관성 지수는 1이고 여성 화장품을 사용하여 추천한 경우에는 연관성 지수는 0이 된다.
나이의 경우, 40대 사용자가 중년 사용자에게 맞는 화장품을 사용하여 후기에 추천을 한 경우에는 연관성 지수는 1이고 청소년이나 노년층에게 적합한 화장품을 사용하여 추천한 후기는 연관성 지수는 0이 된다.
경제력 수준의 경우, 경제력이 낮은 사용자가 고가의 화장품을 사용하고 작성한 내용이 있는 경우에는 연관성이 없다고 판단하여 연관성 지수는 0이 되고, 중저가의 화장품을 사용한 경우에는 연관성이 있다고 판단하여 연관성 지수는 1이 된다.
기능성의 경우, 사용자의 나이나 성별을 고려하여 필요한 화장품의 연관성을 연관성 지수로 표시할 수 있다. 예를 들어, 나이가 어려서 주름이 없는 사용자가 주름개선에 효과가 좋은 화장품을 추천하는 경우에는 연관성 지수는 0이 된다. 반대로 나이가 많은 사용자가 주름 개선에 필요한 화장품을 사용하여 추천한 한 후기는 연관성이 있다고 판단하여 연관성 지수는 1이 된다.
오류 후기 처리부(132)는 상기와 같은 방법으로 계산한 연관성 지수를 더한 후 이를 연관성 요소의 개수(피부 상태, 성별, 나이, 경제력 수준 및 기능성의 5개)로 나누어서, 연관성 지수의 평균값을 구한다.
이와 같이 구한 연관성 지수의 평균값이 일정 수준인 1 이상인 경우 해당 화장품 사용 후기는 연관성이 있다고 판단하여 오류 후기로 처리하지 않으며, 1 이하인 경우의 화장품 사용 후기는 연관성이 없다고 판단하여 오류 후기로 처리하여 걸러내는 것이다.
단, 여기서 피부 상태는 화장품을 선택하는데 있어 가장 중요한 요소 이므로 연관성 지수의 평균값이 1 이상인 화장품 사용 후기 일지라도, 피부상태에 대한 연관성 지수가 0인 경우에는 오류 후기로 처리한다.
사용자 후기 분류 처리부(133)는 오류 후기 처리부(132)를 거쳐 걸러지고 남은 화장품 사용 후기를 사용자 정보에 맞게 분류하여 사용 후기 분류 DB(134)에 저장한다.
사용 후기 분류 DB(134)는 사용자 정보에 맞게 분류된 화장품 사용 후기가 저장된다.
도 4는 본 발명의 일실시예로, 추천 화장품 정보를 생성하여 제공하는 방법을 나타낸 도면이다.
S110 단계는 사용자 정보 및 화장품 정보를 저장하는 단계이다.
S120 단계는 화장품 사용 후기를 크롤링하는 단계이다.
본 발명의 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 인터넷과 연결되어 복수의 화장품 쇼핑몰에 기록되어 있는 화장품 사용 후기 및 댓글을 수집한다.
이때 화장품 사용 후기를 기록한 후기 작성자의 정보도 같이 수집한다.
S130 단계 및 S140 단계는 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)이 수집한 화장품 사용 후기를 파싱(parsing) 분석처리하여 광고성 및 홍보성 같은 작성자 정보와 일치하는 않은 후기를 오류 후기로 처리하는 단계이다.
즉, 수집한 화장품 사용 후기를 작성한 작성자의 정보(성별, 연령, 피부조건, 경제력 상태 등)을 고려하여 작성된 후기가 정확히 작성된 것인지를 판단한다. 상술한 바와 같이 작성자의 정보와 일치하지 않은 작성 후기는 오류 후기로 처리하여 삭제한다.
여기서, 상술한 바와 같이 작성자 정보와 작성 후기와의 연관성을 고려하여 작성 후기를 분석처리한다.
S150 단계는 오류 후기 처리 이후 수집된 화장품 사용 후기를 사용자의 정보에 맞게 분류하여 저장하는 단계이다.
여기서, 사용자 정보는 상술한 바와 같이 사용자의 성별, 연령, 피부조건, 직업, 경제력, 지역 등의 정보이다.
S160 단계는 화장품 추천을 요청한 사용자 정보와 화장품 사용 후기와의 연관성에 따라 추천 화장품을 점수화하는 단계이다.
즉, 화장품 추천을 요청한 사용자 정보와 일치하거나 연관성이 있는 사용자가 작성한 화장품 사용 후기에 언급된 화장품을 점수화 한다. 연관성이 있는 후기에 언급된 모든 화장품 중에서 평가 정도에 따라 화장품을 점수화 한다.
S170 단계는 높은 점수의 화장품 순으로 추천 화장품 정보로 생성하여 사용자에게 제공하는 단계이다.
도 5는 본 발명의 일실시예로, 추천 화장법을 생성하여 제공하는 방법을 나타낸 도면이다.
S210 단계는 추천 화장품 정보를 분석하는 단계이다.
사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 추천 화장품 정보를 생성하면 해당 화장품에 대한 화장법이 어떠한 것인지를 추가로 분석하여 알아낸다.
S220 단계는 환경 요인, 드레스 코드, 참석 장소 정보 등을 분석하는 단계이다. 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 현재의 환경 요인을 통신부를 통해 제공받을 수 있다.
여기서, 사용자는 자신이 입을 옷에 대한 정보(드레스 코드)와 참석 장소에 대한 정보를 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)에 입력 할 수 있다.
S230 단계는 환경 요인 및 드레스 코드 및 참석 장소에 맞는 화장법을 제공하는 단계이다.
사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템(100)은 현재의 환경 요인 및 사용자의 드레스 코드와 참석 장소에 대한 정보를 분석하여 최적의 화장법을 제공할 수 있다.
즉, 사용자 별로 추천 화장품이 선정되면 선정된 추천 화장품에 맞는 화장법을 별도로 제공한다.
예를 들어, 사용자에게 특정의 화장품이 추천된 경우에 추천된 화장품에 맞는 화장법을 별로도 제공한다.
또한, 같은 화장품이라도 환경 요인을 고려하여 최적의 화장법을 제공할 수 있다.
예를 들어, 계절 및 날씨(건조 및 습한 정도)에 따라 같은 화장품도 달리 화장을 할 필요가 있어 현재의 환경 요인(계절, 날씨)를 고려하여 화장법을 제공할 수 있다.
또한, 어떤 옷을 입거나 어떤 장소에 있느냐에 따라 어울리는 화장이 있어 사용자가 입력한 드레스 코드 또는 참석 장소에 대한 정보를 분석하여 입는 옷과 어울리는 화장법 또는 참석하는 장소에 어울리는 화장법을 제공할 수 있다.
본 발명은 상기한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 되는 것임은 자명하다.
10, 20, 30: 화장품 회사
100: 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템
110: 사용자 정보 저장부
120: 화장품 정보 저장부
130: 사용 후기 저장부
131: 파싱부
132: 오류 후기 처리부
133: 사용자 후기 분류 처리부
134: 사용 후기 분류 DB
140: 추천 후기 제공부
150: 추천 화장품 정보 제공부
160: 추천 화장법 제공부
200: 사용자

Claims (9)

  1. 등록된 회원인 사용자로부터 화장품 추천 요청이 있는 경우에 저장된 화장품 사용 후기로부터 상기 사용자에게 맞는 화장품 정보를 생성하여 제공하는 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템에 있어서,
    상기 사용자가 입력한 사용자 정보를 저장하는 사용자 정보 저장부;
    화장품 정보가 저장되어 있는 화장품 정보 저장부;
    웹 크롤링(Web Crawling)을 통해 화장품 사용 후기를 빅데이터로 저장하는 사용 후기 저장부;
    상기 사용자로부터 화장품 추천 요청이 있는 경우에, 상기 사용자 정보 저장부에 저장되어 있는 화장품 추천을 요청한 사용자 정보에 상응하여 상기 사용 후기 저장부에 저장된 화장품 사용 후기를 분석하고, 상기 화장품 추천을 요청한 사용자 정보에 맞는 추천 후기를 선별하여 화장품 추천을 요청한 사용자에게 제공하는 추천 후기 제공부; 및
    상기 추천 후기에 포함된 정보 및 상기 화장품 정보 저장부에 저장된 화장품 정보를 분석하여 상기 화장품 추천을 요청한 사용자에게 상기 사용자 정보에 맞는 추천 화장품 정보를 생성하여 제공하는 추천 화장품 정보 제공부;
    를 포함하는 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용 후기 저장부는,
    상기 화장품 사용 후기를 파싱(Parsing)하여 분석하는 파싱부;
    상기 파싱부에서 분석된 정보를 후기 작성자의 사용자 정보와 비교 분석하여 상기 사용자 정보와의 연관성에 따라 홍보용 후기 이거나 잘못된 후기인 경우에 이를 걸러내는 오류 후기 처리부;
    상기 오류 후기 처리부를 거쳐 걸러지고 남은 화장품 사용 후기를 상기 사용자 정보에 맞게 분류하여 처리하는 사용 후기 분류 처리부; 및
    상기 사용자 정보에 맞게 분류된 상기 화장품 사용 후기를 저장하는 사용 후기 분류 DB;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 정보는 사용자의 피부 상태, 성별, 나이, 경제력 요소 및 사용자가 원하는 화장품의 기능성 여부를 포함하는 정보이며,
    상기 오류 후기 처리부는,
    상기 사용자 정보를 종합하여 연관성 지수를 계산하고, 연관성 지수가 일정 수준 이상인 경우 오류 후기로 처리하지 않고, 일정 수준 이하인 경우 오류 후기로 처리하여 걸러내는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 추천 화장품 정보 제공부는 상기 화장품 사용 후기에 사용된 화장품을 점수화 하여 분류 처리하고, 점수가 높는 화장품 순으로 추천 화장품 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 화장품 추천을 요청한 사용자 정보와 상기 추천 화장품 정보를 이용하여 상기 화장품 추천을 요청한 사용자에게 맞는 추천 화장법을 제공하는 추천 화장법 제공부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 추천 화장법 제공부는,
    현재의 환경 요인에 대한 정보를 실시간으로 제공받고, 상기 환경 요인을 고려하여 최적의 추천 화장법을 제공하되,
    상기 환경 요인은 계절, 날씨, 온도, 습도 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 화장품 추천을 요청한 사용자로부터 드레스 코드 정보 및 참석 장소에 대한 추가 정보를 입력 받는 경우에,
    상기 추천 화장품 정보 제공부는 상기 추천 화장품 정보에 상기 드레스 코드 정보 및 상기 참석 장소에 맞는 화장품을 우선적으로 선별하여 제공하고,
    상기 추천 화장법 제공부는 상기 추천 화장법에 상기 드레스 코드 정보 및 상기 참석 장소에 맞는 화장법을 우선적으로 선별하여 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    화장품 회사 서버 연결부를 더 포함하여,
    상기 화장품 정보 저장부는,
    상기 화장품 회사 서버 연결부를 통해 화장품 회사의 서버와 연동되어 상기 화장품 회사 서버에 최신의 화장품 정보가 입력되면, 실시간으로 상기 화장품 정보가 업데이트되는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템.
  9. 제2항에 있어서,
    화장품 회사 서버 연결부를 더 포함하여,
    상기 사용 후기 저장부는
    상기 화장품 회사 서버 연결부를 통해 화장품 회사의 서버와 연동되어 상기 화장품 사용 후기를 소정의 대가를 받고 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 화장품 분석 및 추천 시스템.
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