KR20200103141A - 용자가 이용하는 다양한 정보매체별 수집한 Big Data의 분석을 활용하여 개인별 맞춤형 상품을 추천하는방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 사용자의 이용 패턴을 분석하여 해당 소비자가 선호하는 상품 추천하는 방법과 그 추천 시스템에 관한 것으로, 다양한 매체를 통한 사용자의 이용 정보를 수집하고 수집된 정보를 빅데이터로 분석하여 최적의 상품을 실시간 추천할 수 있도록 이루어진 사용자 매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품추천을 이루고자, 스마트 폰, 스마트 TV, 데스크 탑 컴퓨터, 랩 탑 컴퓨터 및 휴대용 정보통신 기기(PDA 등) 등의 매체 중 어느 하나로 이루어진 클라이언트와, 상기 클라이언트를 다수의 가입자로 하여 유, 무선 네트워크로 연결하는 서버로서 매칭 시스템을 이루어 클라이언트 측 사용자의 현재 시청 화면을 캡처하여 매칭 시스템으로 전송하고, 전송된 데이터에 포함된 html 소스로부터 텍스트 데이터를 추출하는 하나의 경로와, html 소스가 배제된 이미지로부터 이미지를 텍스트로 인식하거나 이미지에 포함된 사물을 인식하거나 이미지에 포함된 인물의 얼굴을 인식하는 또 하나의 경로를 통해 사용자의 관심을 텍스트 워드로 분석하여 매칭되는 상품을 추천하도록 이루어지는 것을 특징으로 하는 사용자 매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품 추천 방법 및 상품 추천 시스템인 것을 특징으로 한다

Description

용자가 이용하는 다양한 정보매체별 수집한 Big Data의 분석을 활용하여 개인별 맞춤형 상품을 추천하는방법{How to recommend customized products by analyzing big data collected by various information media used by users}
본 발명은 사용자의 과거 제품 혹은 서비스의 이용 패턴을 분석하여 선호되는 상품 혹은 서비스를 추천하는 방법과 관련한 추천 시스템에 관한 것으로, 다양한 매체를 통한 사용자의 구매이용 정보를 수집하고 수집정보를 빅데이터 분석방법을 통해 사용자가 선호할 수 있는 최적의 상품 혹은 서비스를 실시간 추천할 수 있도록 이루어진 개인별 상품 추천 방법 및 상품 추천 시스템에 관한 것이다
현대는 다양한 정보통신 장치들이 개발되어 이를 통해 다양한 정보검색을 통해 파생되는 많은 거래 행위가 이루어지고 있으며 최근 다양한 방법으로 전자상거래가 발전을 거듭하고 있다. 인터넷 보급초기에는 전자상거래는 인터넷을 통해 홈페이지에 접속하여 개설된 상점을 통해 사용자는 검색을 통해 희망하는 물품을 찾아내고 구입하게 된다. 시대가 흐르면서 취급하는 품목도 매우 다양해지고 있다. 보다 넓은 광의의 의미에서의 전자 상거래는 소비자와의 거래뿐 아니라 거래와 관련된 공급자, 금융기관, 정부기관까지 포함되는 모든 거래와 관련한 행위를 포함한다,
그러나 웹 브라우저를 이용해 전자상거래를 할 경우 사용자들은 전자상거래용 웹 서버에서는 쿠키를 반드시 사용토록 하고 있으며, 쿠키(Cookie)는 웹 사이트와 사용자의 컴퓨터를 연결해주는 정보를 담고 있는 소량(4kB이하)의 파일을 말하며 보통 인터넷 쇼핑몰에서 사용자가 클릭하여 선택한 상품들을 장바구니형태로 쿠키에 담아둘 수 있다. 하지만 이런 장바구니 기능은 해당 웹 사이트에서만 한정하여 사용할 수 있을 뿐, 동일한 상품 식별자를 이용하여 다른 웹 사이트에서는 상품 정보획득이 어려우며 동일한 상품의 식별자를 얻기 위해 사용자가 직접 다른 웹 사이트를 방문해야 하는 불편함이 있다.
이런 한정적인 쿠키 기능의 불편함을 해결하기 위해 사용자 단말기에 설치된 정보 추천 에이전트에서 웹 사이트 제한 없이 사용자 단말기에서 선택된 상품을 인식하고, 상기 상품을 인식한 상기 웹 사이트뿐만 아니라 인식한 동일한 상품의 식별자 및 사용자 단말기를 통해 입력되는 정보를 이용하여 다른 웹 사이트에서도 상기 상품에 대한 상품 정보를 검색 및 분석하고자 하는 시도가 이어져 왔다.
그러나 이런 상품정보 추천 방법은 사용자가 인터넷 검색을 통해 상품정보를 입력하는 과정이 필요하고 웹 사이트의 검색과 접속사이트에서 상품 정보를 찾아 맞는 정보를 지속적으로 검색하는 것처럼, 사용자가 평소 의식하고 상품정보를 끓어다 놓는 조작과 관리를 해야만 기능 할 수 있는 것이어서 전술한 쿠키 방식에 비해 효과적인 상품검색을 되지만 사용자에게 불편함은 여전하다. 즉 인터넷 웹 환경 또는 모바일 앱 환경에 제한적이며 동시에 이러한 네트워크 환경에 익숙하지 못한 사용자들이 사용하는 다른 디바이스에 대하여는 적용되지 못하는 문제가 있다.
또 다른 종래 기술에 의하면 전자상거래의 소비자가 사용하는 장치의 html 데이터를 수집하여 선호도 상품을 분석하여 선정하고 추천되는 상품 정보를 소비자가 사용하는 장치로 웹 브라우저를 통해 제공하는 경우에 있어서는 소비자 측 사용자의 관심이 없어지거나 이미 다른 상품을 구매 완료하였음에도 불구하고 관심 상품으로 제공하고 보여주게 하므로서 불필요한 스팸성 광고와 같이 거부감을 주기도 하는 문제가 있다
본 발명은 상품 추천을 위해 OCR, 이미지 및 얼굴 인식기술 등으로 부터 추출된 데이터를 기반으로 사용자의 선호도, 관심도를 도출하고, 이에 맞는 상품을 매칭하여 사용자가 현 시점에서 관심을 두고 있는 상품을 자동으로 추천하도록 이루어진 사용자 매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품 추천 방법 및 상품 추천 시스템을 제공하는 것이다. 본 발명은 추천 상품에 광고를 포함하여 광고주와 클라이언트 모두에게 만족을 줄 수 있도록 이루어진 사용자매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품 추천 방법 및 상품 추천 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명은 OCR, 이미지 인식 등 html 기반의 데이터 외에도 IPTV, 스마트 폰 또는 이동통신 단말의 어플리케이션 등 html에 기반하지 않아서 이용패턴 추적이 용이하지 않은 단말에도 적용 가능한 사용자 매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품 추천 방법을 제공하는 것이다. 본 발명은 수집 분석된 빅데이터를 통하여 판매 목적의 상품을 추천하거나, 푸쉬형 맞춤 광고 또는 사용자의 관심분석에 의한 다양한 분석 자료 등으로 사용이 가능한 사용자 매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품 추천 방법 및 상품 추천 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명은 클라이언트가 이용하는 통신에 의한 모든 매체를 대상으로 관심도를 도출하여 빅데이터화하고 이 빅데이터를 통해 클라이언트의 성향을 분석하므로 정확한 상품 추천이 가능하도록 이루어진 사용자 매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품 추천 방법 및 상품 추천 시스템을 제공하는 것이다
본 발명은 다음과 같은 수단에 의하여 이루어진다. 스마트 폰, 스마트 TV, 데스크 탑 컴퓨터, 랩 탑 컴퓨터 및 휴대용 정보통신 기기(PDA 등) 등의 매체 중 어느 하나로 이루어진 클라이언트와, 상기 클라이언트를 다수의 가입자로 하여 유, 무선 네트워크로 연결하는 서버로서 매칭 시스템을 이루어 클라이언트 측 사용자의 현재 시청 화면을 캡처하여 매칭 시스템으로 전송하고, 전송된 데이터에 포함된 html 소스로부터 텍스트 데이터를 추출하는 하나의 경로와, html 소스가 배제된 이미지로부터 이미지를 텍스트로 인식하거나 이미지에 포함된 사물을 인식하거나 이미지에 포함된 인물의 얼굴을 인식하는 또 하나의 경로를 통해 사용자의 관심을 텍스트 워드로 분석하여 매칭되는 상품을 추천하도록 이루어지는 것에 의한다.
상기 클라이언트 측의 사용자가 보고 있는 화면으로부터 HTML 데이터를 추출하는 것과, 사용자가 보고 있는 이미지를 캡처하여 추출한 화면 데이터를 매칭시스템(서버)으로 전송하는 시청화면 데이터 전송단계와; 상기 클라이언트로부터 전송된 시청화면 데이터 중 소스 추출이 가능한 html 텍스트 데이터를 추출하는 시청화면 데이터 인식단계와; 소스 추출이 불가한 캡처된 이미지로부터 분석을 위한 텍스트로 추출하기 위한 OCR(Optical character recognition; OCR) 인식과, 이미지에 포함된 사물을 분석하기 위하여 이미지를 텍스트로 추출하기 위한 이미지 인식과, 이미지에 포함된 얼굴을 분석하기 위하여 이미지를 텍스트로 추출하기 위한 이미지 인식을 포함하는 이미지 인식단계로 텍스트를 추출하여 데이터를 인식하는 이미지 인식단계와; 상기 html 데이터와 이미지로부터 인식된 텍스트 데이터를 수집하는 수집과정과, 수집 데이터를 분석하여 각 데이터에 의미를 부여하는 분석과정과, 수집되고 분석된 데이터를 분야별로 분류하는 분류과정을 포함하여 이루어지는 데이터 분석단계와; 상기 분석된 데이터를 개인별, 매체별, 저장일자별, 시간별, 관심사별, 성별, 연령별...... 등 다양한 분석 데이터로 DB에 저장하는 빅 데이터 저장단계와; 다양한 메타 정보를 가진 상품들을 기록하고 있는 상품 DB를 통해 클라이언트에게 추천할 상품을 도출하는 정보 매칭단계와; 매칭된 추천 상품 정보를 클라이언트 측으로 전송하는 상품 추천단계로 이루어 추천 상품이 클라이언트 측 디바이스에 표시되는 추천상품 표시단계로 이루어지는 것에 의한다.
상기 데이터 분석 단계에서는 분석에서 제외할 텍스트와 이미지 또는 URL을 지정하여 분석에서 배제하는 추출제외 설정과정을 더 포함하여 불필요하거나 공서양속에 반하는 데이터 분석을 차단하도록 이루어질 수 있다. 상기 빅 데이터 저장단계에서는 비 정형화 정보(컨셉, 분위기, 시대배경 등)를 매칭하기 위해 추출된 데이터와 매칭하는 부가정보(유의어, 분위기, 시대배경 등)를 입력하는 매칭 키워드 입력과정을 더 포함하여 이루어질 수있다.
상기 클라이언트 측 시청화면 데이터를 매칭시스템으로 전송하는 주기는 특정하지는 아니하며 일정 주기별로 반복하도록 이루어지는 것이 바람직하다. 상기 매칭 키워드 입력 과정은 적어도 정형화가 곤란한 추출 데이터에 대하여 특정 키워드로 매칭시키기 위하여 매칭 시스템 측에 사전에 입력 저장한 키워드로 서버 측 관리자에 의하여 추가되도록 이루어질 수 있다. 상기 클라이언트 측 시청 화면 데이터 분석에 의하여 매칭되는 상품 정보는 단위 물품 형태로 판매 가능한 상품에 한정되지 아니하고 각종 서비스(학원, 여행상품, 금융상품, 재테크 상품 등)와 다양한 정보(각 분야별 뉴스 등) 등 다양한 무형의 정보를 매칭하는 것을 더 포함하여 이루어질 수 있다
본 발명은 상품 추천을 위해 OCR, 이미지 인식기술, 얼굴 인식기술 등으로 부터 추출된 데이터를 기반으로 클라이언트의 관심도를 도출하고, 도출된 관심에 맞는 상품을 매칭하여, 클라이언트가 현 시점에서 관심을 두고 있는 상품을 자동으로 추천하며, 추천 상품에 광고를 포함하는 경우에는 정보를 필요로 하는 클라이언트와 스팸 처리 없이 전달되므로 광고 효과를 높일 수 있는 광고주 모두에게 만족을 줄 수 있는 효과가 있다.
또한 OCR, 이미지 인식, 얼굴 인식 등 html 기반의 데이터 외에도 IPTV 스마트 폰 또는 이동통신 단말의 어플리케이션 등 html에 기반하지 않는 정보를 사용하는 것에 의하여 이용패턴 추적이 용이하지 않은 단말에도 적용가능하여 이용 단말의 디바이스 유형에 제한없이 적용이 가능하여 실질적인 빅 데이터 수집 활용이 가능한 효과가 있고, 수집 분석된 데이터를 통하여 판매 목적의 상품을 추천하거나, 푸쉬형 맞춤 광고 또는 사용자의 관심분석에 의한 다양한 분석 자료 등으로 사용이 가능하여 클라이언트가 이용하는 통신에 의한 모든 매체를 대상으로 관심도를 도출하여 빅데이터화하고 이 빅데이터를 통해 클라이언트의 성향을 분석하므로 정확한 상품 추천이 가능한 등의 여러 우수한 효과를 갖는 발명인 것이다.
본 발명을 설명하는 과정에서 다음의 용어에 대하여 정의하면 클라이언트 측은 특정 서버에 유, 무선 접속을 통해 네트워크를 형성하고 서비스를 이용하는 사용자이며, 매칭시스템은 클라이언트가 접속한 특정 서버에서 제공되는 다양한 정보 및 이미지를 추출하여 전송받고 해당 정보와 이미지를 검색 가능한 텍스트로 인식하도록 추출하고 추출된 데이터를 클라이언트 별 빅 데이터로 저장하며 저장된 데이터를 통합하여 다양한 분석을 이루는 빅데이터 활용을 가능하게 하도록 이루어지는 것이다.
스마트 폰, 스마트 TV, 데스크 탑 컴퓨터, 랩 탑 컴퓨터 및 휴대용 정보통신 기기(PDA 등) 등의 매체 중 어느 하나로 이루어진 클라이언트와, 상기 클라이언트를 다수의 가입자로 하여 유, 무선 네트워크로 연결하는 서버로서 매칭 시스템을 이루어 클라이언트 측 사용자의 현재 시청 화면을 캡처하여 매칭 시스템으로 전송하고, 전송된 데이터에 포함된 html 소스로부터 텍스트 데이터를 추출하는 하나의 경로와, html 소스가 배제된 이미지로부터 이미지를 텍스트로 인식하거나 이미지에 포함된 사물을 인식하거나 이미지에포함된 인물의 얼굴을 인식하는 또 하나의 경로를 통해 사용자의 관심을 텍스트 워드로 분석하여 매칭되는 상품을 추천하도록 이루어진다.
구체적으로는, 상기 클라이언트 측의 사용자가 보고 있는 화면으로부터 HTML 데이터를 추출하는 것과, 사용자가 보고 있는 이미지를 캡처하여 추출한 화면 데이터를 매칭시스템(서버)으로 전송하는 시청화면 데이터 전송단계(S100)와; 상기 클라이언트로부터 전송된 시청화면 데이터 중 소스 추출이 가능한 html 텍스트 데이터를 추출하는 시청화면 데이터 인식단계(S200)와; 소스 추출이 불가한 캡처된 이미지로부터 분석을 위한 텍스트 추출을 위한 OCR(Optical character recognition; OCR) 인식과, 이미지에 포함된 사물을 분석하기 위하여 이미지를 텍스트로 추출하기 위한 이미지 인식과, 이미지에 포함된 얼굴을 분석하기 위하여 이미지를 텍스트로 추출하기 위한 이미지 인식을 포함하는 이미지 인식단계로 텍스트를 추출하여 데이터를 인식하는 이미지 인식단계(S300)와; 상기 html 데이터와 이미지로부터 인식된 텍스트 데이터를 수집하는 수집과정과, 수집 데이터를 분석하여 각 데이터에 의미를 부여하는 분석과정과, 수집되고 분석된 데이터를 분야별로 분류하는 분류과정을 포함하여 이루어지는 데이터 분석단계(S400)와; 상기 분석된 데이터를 개인별 매체별, 저장일자별, 시간별, 관심사별, 성별, 연령별...... 등 다양한 분석 데이터로 DB에 저장하는 빅 데이터 저장단계(S500)와; 다양한 메타 정보를 가진 상품들을 DB에 기록하고 있는 상품 DB를 통해 클라이언트에게 추천할 상품을 도출하는 추천 상품 정보 매칭단계(S600)와; 매칭된 추천 상품 정보를 클라이언트 측으로 전송하는 상품 추천단계(S700)로 이루어 추천 상품이 클라이언트측 디바이스에 표시되는 추천상품 표시단계(S800)로 이루어지는 사용자 매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품 추천 방법을 이룬다.
상기 데이터 분석 단계(S400)에서는 분석에서 제외할 텍스트와 이미지 또는 URL을 지정하여 분석에서 배제하는 추출 제외 설정과정을 더 포함하여 불필요하거나 공서양속에 반하는 데이터 분석을 차단하는 차단 설정단계를 더 포함하여 이루어지는 사용자 매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품 추천 방법을 이룰 수 있다. 상기 차단 설정단계에서는 분석에서 제외할 텍스트 워드, 이미지 또는 URL을 포함할 수 있는데 이는 각종 성인 관련자료, 비도덕적인 자료, 혐오감을 주는 자료 등이 그 대상이 될 수 있다. 상기 클라이언트 측 시청화면 데이터를 매칭시스템으로 전송하는 주기는 특정하지는 아니하며 일정 주기별로 반복하도록 이루어지는 것이 바람직하다.
상기 매칭 키워드 입력 과정은 적어도 정형화가 곤란한 추출 데이터에 대하여 특정 키워드로 매칭시키기 위하여 매칭 시스템 측에 사전에 입력 저장한 키워드로 서버 측 관리자에 의하여 추가되도록 이루어질 수 있다. 상기 클라이언트 측 시청 화면 데이터 분석에 의하여 매칭되는 상품 정보는 단위 물품 형태로 판매 가능한 상품(식품, 가전품, 약품, 의류, 소비재, 가구, 자동차 등)을 포함하며 동시에 이러한 상품에 한정되지 아니하고 각종 서비스(학원, 여행상품, 금융상품, 재테크 상품 등)와 다양한 정보(각 분야별 뉴스 등) 등 여러가지 무형의 정보를 매칭하는 것을 더 포함하여 이루어질 수 있다. 상술한 바와 같은 사용자 매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품 추천 방법을 구현한 시스템 구성에 대하여 살펴보기로 한다. 스마트 폰, 스마트 TV, 데스크 탑 컴퓨터, 랩 탑 컴퓨터 및 휴대용 정보통신 기기(PDA 등) 등의 매체 중 어느 하나로 이루어진 다수의 클라이언트 매체(100)와, 상기 클라이언트를 다수의 가입자로 하여 유, 무선 네트워크로 연결하는 매칭 시스템(200) 서버로 이루되, 상기 클라이언트 매체(100)에는 이미지 캡처 모듈(110)과 html추출 모듈(120)을 마련하고 이 모듈들에 의하여 디스플레이(150)에서 재생 중인 화면을 픽업하고 픽업 데이터를 매칭시스템으로 전송하는 데이터 전송 모듈(130)을 마련하여 이루어진다.
상기 이미지 캡처 모듈(110)은 클라이언트 매체의 디스플레이에 재생 중인 화면을 캡처하고, html소스가 포함된 데이터 경우에는 html 자료를 추출모듈(120) 에 의해 텍스트 데이터를 직접 추출하도록 이루고 상기 테이터를 전송하는 데이터 전송 모듈은 캡처 이미지와 추출된 html 데이터를 매칭 시스템에서 식별 가능하도록 클라이언트 매체의 종류(스마트 폰, 스마트 TV, 데스크 탑 컴퓨터, 랩 탑 컴퓨터 및 휴대용 정보통신 기기)와 모듈의 종류(이미지 캡처 모듈 또는 html 추출 모듈)와 수집시간, IP, 채널번호, SO(송출사업자), 오퍼레이팅 시스템(OS), 사용자정보 등 부가적인 정보를 압축하여 매칭 시스템으로 전송을 이루도록 구성한다.상기 각 모듈은 서비스 대상에 따라서 메모리 상주형(unbound application) 어플리케이션이거나 또는 비 상주형(bound application) 어플리케이션으로 이루어질 수도 있다.
한편, 상기 매칭 시스템(200)은 클라이언트 측으로부터 전송받은 압축 데이터를 압축 해제하여 html, 캡처된 이미지를 특정 텍스트 워드로 인식하는 인식부 (210)와, 상기 특정 텍스트 워드로 인식된 데이터에 대하여 분석하기 위하여 의미를 부여하기 위해 데이터를 수집, 분석하는 데이터 분석부(220)와, 분석된 데이터를 저장하고 상기 인식부의 이미지 인식을 특정 텍스트 워드로 인식되도록 자료를 제공하는 DB저장부(230)와, 추천 상품을 기록한 상품 DB(240)와, 상기 테이터 분석부(220)의 분석 데이터와 상기 상품 DB(240)의 상품을 매칭하는 정보 매칭부(250)와, 매칭된 상품 정보를 클라이언트에 전송하는 상품 추천부(260)로 이루어사용자 매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품 추천 시스템을 이룬다. 상기 인식부(210)는 클라이언트로부터 전송된 시청화면 데이터 중 소스 추출이 가능한 html 텍스트 데이터를 추출하는 html 추출부(211)와 소스 추출이 불가한 캡처된 이미지로부터 분석을 위한 텍스트로 추출하기 위한 OCR(Optical character recognition; OCR) 인식부(212)와, 이미지에 포함된 사물을 분석하기 위하여 이미지를 텍스트로 추출하기 위한 이미지 인식부(213)와, 이미지에 포함된 얼굴을 분석하기 위하여 이미지를 텍스트로 추출하기 위한 얼굴 인식부(214)를 포함하여 이루어진다.
상기 추출되고 인식된 데이터는 비 정형화된 데이터 또는 이미지를 특정 텍스트 워드로 정형화된 데이터로 변환하기 위해 전술한 DB저장부(230) 데이터를 참조하여 이루어진다. 상기 인식부(210)의 이미지 인식부(213)는 적어도 사물을 인식하기 위한 것으로 예를 들면 이미지로부터 단위물품 형태로 판매 가능한 상품(식 품, 가전품, 약품, 의류, 소비재, 가구, 자동차 등)과, 상품에 한정되지 아니하고 각종 서비스(학원, 여행상품, 금융상품, 재테크 상품 등)와 다양한 정보(각 분야별 뉴스 등)등의 이미지를 인식하여 텍스트 워드로 인식 추출하는 것이다. 상기 얼굴 인식부(214)는 적어도 이미지에 포함된 얼굴을 분석하고 이미지를 텍스트로 추출하기 위한 것으로 예를 들면 상기 DB저장부를 참조하여 연예인, 배우, 모델, 유명인사와 같이 특정 인물 위주로 추출되어 해당 인물의 성명으로 텍스트 워드를 추출하도록 이루어진다. 이로써 특정 연예인이 착용하고 소지한 의류, 가방 및 장신구와 같은 이미지 캡처 화면은 텍스트 워드로 연예인000, 00의류, 00 가방, 00 선글라스와 같이 변환 인식이 이루어지게 되는 것이다.
상기 데이터 분석부(220)는 적어도 상기 html 데이터와 이미지로부터 인식된 텍스트 데이터를 수집하는 수집(221)와, 수집 데이터를 분석하여 각 데이터에 의미를 부여하는 분석부(223)와, 분석된 데이터를 분야별로 분류하는 데이터 분류부 (224)를 포함하여 이루어지며, 추출된 데이터로부터 일정 키워드를 제외하는 필터로써 설정부(222)를 추가하여 이루어질 수 있다. 상기 분석부(223)는 수집된 데이터를 분석하여 각 데이터에 의미를 부여하는 것으로 사용자에게서 추출된 데이터들이 설정된 시간 간격으로 추출하여 개인의 관심 추세를 도출하는 빈도 분석과 기 추출된 다른 사용자들의 관심사항과 비교하여 사회적 관심사항을 도출하는 비교분석 및 전체 사용자들을 대상으로 공통된 관심사를 분석하는 등 다양한 분석을 이룰 수 있으며 이러한 분석은 빅데이터 분석을 참조하여 이해할 수 있다. 상기 분류부 (224)는 수집 분석된 데이터를 다양한 분야와 분류로 재 구분하여 DB저장부(230)에 저장하기 위해 이루어진다. 여기서 분류라 함은 적어도 상기 분석된 데이터를 개인별, 매체별, 저장일자별, 시간별, 관심사별, 성별, 연령별...... 등 다양한 필드로 나누어 저장하기 위하여 이루어진다.
상기 설정부(222)는 분석에서 배제할 키워드와 일치하는 텍스트 워드를 제외하기 위한 것으로 성인 인증이 필요하거나 적절하지 않은 텍스트, 이미지, URL등을 필터링하도록 마련된다. 상기 DB저장부(230)는 상기 인식부(210)와 데이터 분석부 (220)를 통하여 데이터를 추가하여 기록 갱신하고 저장하며 인식부와 분석부에 참조 데이터를 제공하여 테이터 분석에 균일한 키워드를 제공하도록 구성되는데 인식텍스트를 특정 텍스트로 변환하도록 유의어 등의 특정 키워드를 입력하는 키워드 입력부(231)와 데이터 분석부(220)의 분석 데이터를 기록 저장하고 빅데이터를 이루는 분석 데이터DB(232)로 이루어진다. 상기와 같은 구성을 이루는 본 발명의 사용자 매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품 추천 방법 및 상품 추천 시스템에 의하여 클라이언트는 어떠한 유형의 매체를 사용하더라도 제한 없이 자신의 이용 정보에 기초하여 최적의 매칭 상품 정보를 제공받을 수 있다.
이러한 매칭은 상품 및 서비스 유형을 막론하고 어디에든지 적용이 가능하다. 예를 들어 홈 쇼핑을 통한 의류 판매 방송을 많이 시청하는 사용자는 그 시청 화면의 이미지와 텍스트를 분석하여 관심을 두고 있는 의류 유형을 정확하게 분석하고 매칭시켜 전달할 수 있고 이 전달에 의해 자신의 디스플레이에 재생시킴으로 자신의 관심사 분야의 정보를 편리하게 받을 수 있다. 한편, 여행 사이트 또는 여행 방송을 주로 보는 사용자는 여행에 관련된 정보와 여행사의 상품 등을 대체하여 전송하게 할 수도 있을 것이며 이러한 추천 상품은 비단 판매되는 단위 상품뿐만 아니라 다양한 서비스 상품 및 정보 등 그 제공 대상은 특별히 한정되지 아니한다
100 : 클라이언트 매체 110 : 이미지 캡처 모듈
120 : html 추출 모듈 130 : 데이터 전송부
150 : 디스플레이 200 : 매칭시스템
210 : 인식부 211 : html 추출부
212 : OCR 인식부 213 : 이미지 인식부
214 : 얼굴 인식부 220 : 데이터 분석부
221 : 수집부 222 : 설정부
223 : 분석부 224 : 분류부
230 : DB 저장부 231 : 키워드 입력부
232 : 분석 데이터 DB 240 : 상품 DB
250 : 정보 매칭부 260 : 상품 추천부

Claims (1)

  1. 사용자의 이용 패턴을 분석하여 해당 소비자가 선호하는 상품 추천하는 방법과 그 추천 시스템
KR1020190014934A 2019-02-08 2019-02-08 용자가 이용하는 다양한 정보매체별 수집한 Big Data의 분석을 활용하여 개인별 맞춤형 상품을 추천하는방법 KR20200103141A (ko)

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