KR20210090500A - 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템 - Google Patents

리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20210090500A
KR20210090500A KR1020200003868A KR20200003868A KR20210090500A KR 20210090500 A KR20210090500 A KR 20210090500A KR 1020200003868 A KR1020200003868 A KR 1020200003868A KR 20200003868 A KR20200003868 A KR 20200003868A KR 20210090500 A KR20210090500 A KR 20210090500A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
product
review
hit
server
Prior art date
Application number
KR1020200003868A
Other languages
English (en)
Inventor
최창우
Original Assignee
주식회사 공팔리터
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 공팔리터 filed Critical 주식회사 공팔리터
Priority to KR1020200003868A priority Critical patent/KR20210090500A/ko
Publication of KR20210090500A publication Critical patent/KR20210090500A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0278—Product appraisal

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템이 제공된다. 상기 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템은 광고주로부터 히트상품 예측 요청된 특정 상품에 대한 리뷰어를 모집하여, 상기 리뷰어들에 의해 작성된 상기 특정 상품에 대한 리뷰 데이터를 수집하는 캠페인 관리 서버, 상기 특정 상품과 같은 분류의 유사 상품에 대한 리뷰 데이터를 오픈 마켓에서 수집하는 데이터 수집 서버, 상기 캠페인 관리 서버로부터 제공된 상기 특정 상품에 대한 리뷰 데이터를 분석하여 상기 특정 상품에 대한 히트상품 예측율을 산출하는 히트상품 예측 서버, 상기 캠페인 관리 서버로부터 제공된 상기 특정 상품에 대한 리뷰 데이터와 상기 데이터 수집 서버로부터 제공된 상기 유사 상품에 대한 리뷰 데이터를 기계학습 기반으로 분석하여, 리뷰 빅 데이터를 생성하는 인공지능 리뷰 분석 서버, 상기 인공지능 리뷰 분석 서버로부터 제공된 리뷰 빅 데이터를 기반으로 상기 특정 상품에 대한 보고서 참고 데이터를 생성하는 보고서 생성 서버, 및 상기 히트상품 예측 서버로부터 제공된 상기 히트상품 예측율과 상기 보고서 생성 서버로부터 제공된 상기 보고서 참고 데이터를 기반으로 상기 특정 상품에 대한 히트상품 예측 보고서를 생성하는 히트상품 예측 보고서 생성부를 포함한다.

Description

리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템{SYSTEM FOR PREDICTING HIT PROEDUCTS BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE USING REVIEW DATA}
본 발명은 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템에 관한 것이다.
정확한 수요 예측은 기업에서 제품이나 서비스에 대한 미래의 소비자의 수요를 추정하는 것으로서, 기업에서 해당 제품이나 서비스가 성공할지의 여부를 판단하기 위한 중요한 바로미터이기도 하다. 이러한, 수요 예측은 기업 전략 및 생산 계획을 연결시켜 주는 기능을 하며, 정확한 수요 예측은 정확한 판매 예측 및 생산 계획을 가능하게 한다. 이를 통해, 기업의 경영 방침 및 생산 계획이 소비자 요구 및 수요 변화에 정확히 대응하도록 수립할 수 있으며, 효율적인 생산 능력 및 재고 관리를 가능하게 한다.
그러나, 기존의 수요 예측은 단순히 판매 자료에 의존하여 전년도 또는 전분기의 실적을 참고하거나, 상품에 관한 소비자와 시장의 특성, 상품의 종류 등에 대한 데이터를 이용하는 방식으로 수행된다.
따라서, 기존의 수요 예측은 실제 사용자들이 해당 제품이나 서비스를 실제로 체험한 후의 반응 정보를 포함하고 있지 않는다는 점에서 신뢰도 및 정확성이 떨어진다는 문제가 있다.
공개특허공보 제10-2018-0080492호, 2018.07.12.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템은 광고주로부터 히트상품 예측 요청된 특정 상품에 대한 리뷰어를 모집하여, 상기 리뷰어들에 의해 작성된 상기 특정 상품에 대한 리뷰 데이터를 수집하는 캠페인 관리 서버, 상기 특정 상품과 같은 분류의 유사 상품에 대한 리뷰 데이터를 오픈 마켓에서 수집하는 데이터 수집 서버, 상기 캠페인 관리 서버로부터 제공된 상기 특정 상품에 대한 리뷰 데이터를 분석하여 상기 특정 상품에 대한 히트상품 예측율을 산출하는 히트상품 예측 서버, 상기 캠페인 관리 서버로부터 제공된 상기 특정 상품에 대한 리뷰 데이터와 상기 데이터 수집 서버로부터 제공된 상기 유사 상품에 대한 리뷰 데이터를 기계학습 기반으로 분석하여, 리뷰 빅 데이터를 생성하는 인공지능 리뷰 분석 서버, 상기 인공지능 리뷰 분석 서버로부터 제공된 리뷰 빅 데이터를 기반으로 상기 특정 상품에 대한 보고서 참고 데이터를 생성하는 보고서 생성 서버, 및 상기 히트상품 예측 서버로부터 제공된 상기 히트상품 예측율과 상기 보고서 생성 서버로부터 제공된 상기 보고서 참고 데이터를 기반으로 상기 특정 상품에 대한 히트상품 예측 보고서를 생성하는 히트상품 예측 보고서 생성부를 포함한다.
또한, 상기 인공지능 리뷰 분석 서버는, 상기 특정 상품에 대한 리뷰 데이터와 상기 유사 상품에 대한 리뷰 데이터를 텍스트 데이터, 이미지 데이터 및 영상 데이터로 분류하여 기계학습 기반으로 분석할 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 따르면, 기업이 론칭(launching)할 제품이나 서비스를 미리 체험한 사용자의 리뷰 데이터와, 해당 제품이나 서비스와 같은 분류의 유사 상품에 대한 데이터를 분석한 빅 데이터를 결합하여 분석함으로써, 보다 높은 신뢰도로 해당 제품이나 서비스의 히트를 예측할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1의 히트상품 예측 서버의 구성도이다.
도 3은 도 1의 인공지능 리뷰 분석 서버의 구성도이다.
도 4는 도 1의 보고서 생성 서버의 구성도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템의 구성도이다. 도 2는 도 1의 히트상품 예측 서버의 구성도이다. 도 3은 도 1의 인공지능 리뷰 분석 서버의 구성도이다. 도 4는 도 1의 보고서 생성 서버의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 히트상품 예측 시스템(100)은 캠페인 관리 서버(110), 데이터 수집 서버(120), 히트상품 예측 서버(130), 인공지능 리뷰 분석 서버(140), 보고서 생성 서버(150) 및 히트상품 예측 보고서 생성부(160)을 포함한다.
캠페인 관리 서버(110)는 광고주로부터 히트상품 예측 요청된 특정 상품에 대한 리뷰어를 모집하여, 리뷰어들에 의해 작성된 특정 상품에 대한 리뷰 데이터를 수집한다.
즉, 광고주는 새롭게 론칭(launching)할 상품이나 서비스(이하, 상품으로 통칭)에 대해 캠페인 관리 서버(110)에 히트상품 예측 분석을 요청한다.
캠페인 관리 서버(110)는 히트상품 예측 분석 대상인 특정 상품에 대한 리뷰어를 모집하고, 리뷰어들에게 특정 상품을 제공한다.
리뷰어들은 특정 상품을 제공받아 직접 체험해보고, 리뷰를 작성하여 캠페인 관리 서버(110)에 제공한다.
그리고, 캠페인 관리 서버(100)는 리뷰 데이터 베이스를 포함하여, 리뷰어들로부터 수집되는 리뷰 데이터들을 리뷰 데이터베이스에 저장한다.
데이터 수집 서버(120)는 특정 상품과 같은 분류의 유사 상품에 대한 리뷰 데이터를 쇼핑몰 등과 같은 오픈 마켓에서 수집한다.
히트상품 예측 서버(130)는 캠페인 관리 서버(110)로부터 제공된 특정 상품에 대한 리뷰 데이터를 분석하여 특정 상품에 대한 히트상품 예측율을 산출한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 히트상품 예측 서버(130)는 평점측정 모듈(131), 소진율 측정 모듈(132), 소진시간 측정 모듈(133), 구매의사 측정 모듈(134) 및 히트상품 예측 모듈(135)을 포함하여, 특정 상품에 대한 리뷰 데이터를 정량적으로 분석하여 특정 상품의 히트상품 가능성을 예측한다.
평점측정 모듈(131)은 특정 상품에 대한 리뷰 데이터 중에서 각 리뷰어들이 특정 상품에 대해 평가한 평점과 각 리뷰어들의 관련 데이터를 종합 분석하여, 해당 특정 상품에 대한 평점을 정량적인 수치로 산출한다.
소진율 측정 모듈(132)은 특정 상품의 리뷰를 수집하는 과정에서 이에 참여하는 리뷰어들의 패턴을 분석하고 유사 히트상품의 패턴과 비교 분석하여, 해당 특정 상품에 대한 소진율을 정량적인 수치로 산출한다.
소진시간 측정 모듈(133)은 특정 상품에 대해 리뷰어들이 참여하는 시간 데이터를 유사 히트상품의 패턴과 비교 분석하여, 해당 특정 상품에 대한 소진시간을 정량적인 수치로 산출한다.
구매의사 측정 모듈(134)은 리뷰 캠페인에 참여한 리뷰어들의 구매의사를 해당 리뷰어의 기존 리뷰 데이터를 기반으로 분석된 행동 패턴으로 보정하여, 해당 특정 상품에 대한 구매의사를 정량적인 수치로 산출한다.
히트상품 예측 모듈(135)은 평점측정 모듈(131), 소진율 측정 모듈(132), 소진시간 측정 모듈(133) 및 구매의사 측정 모듈(134)에서 산출된 각각의 수치를 종합하여 해당 특정 상품의 히트상품 가능성을 정량적으로 산정한다.
인공지능 리뷰 분석 서버(140)는 캠페인 관리 서버(110)로부터 제공된 특정 상품에 대한 리뷰 데이터와 데이터 수집 서버(120)로부터 제공된 유사 상품에 대한 리뷰 데이터를 기계학습 기반으로 분석하여, 리뷰 빅 데이터를 생성한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 인공지능 리뷰 분석 서버(140)는 데이터 클리닝 모듈(141), 텍스트 분석 모듈(142), 이미지 분석 모듈(143), 영상 분석 모듈(144), 기계학습 모듈(145) 및 구매 결정 요인 분석 모듈(146)을 포함한다.
데이터 클리닝 모듈(141)은 특정 상품에 대한 리뷰 데이터와 유사 상품에 대한 리뷰 데이터를 분석 가능한 데이터로 정리한다.
텍스트 분석 모듈(142)은 데이터 클리닝 모듈(141)에 의해 분석 가능한 데이터로 클리닝된 데이터 중에서 텍스트만을 분석하여, 소비자(즉, 리뷰어)의 해당 특정 상품에 대한 반응을 텍스트 데이터로 정리한다.
이미지 분석 모듈(143)은 데이터 클리닝 모듈(141)에 의해 분석 가능한 데이터로 클리닝된 데이터 중에서 이미지만을 분석하여, 소비자(즉, 리뷰어)의 해당 특정 상품에 대한 반응을 이미지 데이터로 정리한다.
영상 분석 모듈(144)은 데이터 클리닝 모듈(141)에 의해 분석 가능한 데이터로 클리닝된 데이터 중에서 영상만을 분석하여, 소비자(즉, 리뷰어)의 해당 특정 상품에 대한 반응을 영상 데이터로 정리한다.
기계학습 모듈(145)은 분석된 텍스트 데이터, 이미지 데이터 및 영상 데이터를 딥러닝 기법으로 학습하여, 특정 상품에 대한 유의미한 정보(예를 들어, 소비 군별 제품에 대한 선호도, 제품에 대한 긍정적 평가 정도와 원인, 부정적인 평가 정도와 원인, 유사 상품 대비 상대적 정량적 평가 등)를 추출하여 리뷰 빅 데이터로 저장한다.
구매 결정 요인 분석 모듈(146)은 유의미한 정보(예를 들어, 소비 군별 제품에 대한 선호도, 제품에 대한 긍정적 평가 정도와 원인, 부정적인 평가 정도와 원인, 유사 상품 대비 상대적 정량적 평가 등) 중에서 소비자가 해당 상품의 구매를 결정하게 하는 요인들을 정량적으로 분석하고 이를 리뷰 빅 데이터로 저장한다.
보고서 생성 서버(150)는 인공지능 리뷰 분석 서버(140)로부터 제공된 리뷰 빅 데이터를 기반으로 특정 상품에 대한 보고서 참고 데이터를 생성한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 보고서 생성 서버(150)는 데이터 컬렉터(151), 데이터클라우드 생성 모듈(152), 상품개선 제안서 생성 모듈(153) 및 마케팅 제안서 생성 모듈(154)를 포함한다.
보고서 생성 서버(150)는 인공지능 리뷰 분석 서버(140)에서 분석된 리뷰 빅 데이터를 데이터 컬렉터(151)를 통해 수집하고, 리뷰 빅 데이터가 소정 양 이상 수집되면, 히트상품 예측 보고서를 위한 데이터 세트를 준비한다.
데이터클라우드 생성 모듈(152)는 준비된 데이터 세트를 기반으로 특정 상품에 대한 시장에서의 예상 경쟁력 등을 시각적인 보고서로 자동 생성한다.
상품개선 제안서 생성 모듈(153)는 준비된 데이터 세트를 기반으로 특정 상품에 대한 소비자들의 의미 있는 개선 요구를 추출하여 보고서로 자동 생성한다.
마케팅 제안서 생성 모듈(154)는 준비된 데이터 세트를 기반으로 특정 상품에 대한 소비자들의 정성적 반응들을 의미 있게 재구성하여 마케팅 제안서를 자동 생성한다.
보고서 생성 서버(150)에서 각 모듈을 이용하여 자동 생성되는 보고서 및 제안서는 이후 최종적으로 히트상품 예측 보고서 생성 시의 참고 데이터로 사용된다.
히트상품 예측 보고서 생성부(160)는 히트상품 예측 서버(130)로부터 제공된 히트상품 예측율과 보고서 생성 서버(150)로부터 제공된 보고서 참고 데이터를 기반으로 특정 상품에 대한 히트상품 예측 보고서를 생성한다.
이때, 특정 상품에 대한 히트상품 예측 보고서는 pdf 형태의 보고서로 생성될 수 있다.
히트상품 예측 보고서 생성부(160)는 생성된 특정 상품에 대한 히트상품 예측 보고서를 광고주에게 웹 페이지 또는 어플리케이션 등을 통해 제공하여, 광고주가 다양한 분석 조건으로 분석되는 히트상품 예측 보고서를 확인할 수 있도록 한다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 히트상품 예측 시스템
110: 캠페인 관리 서버
120: 데이터 수집 서버
130: 히트상품 예측 서버
140: 인공지능 리뷰 분석 서버
150: 보고서 생성 서버
160: 히트상품 예측 보고서 생성부

Claims (2)

  1. 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템으로서,
    광고주로부터 히트상품 예측 요청된 특정 상품에 대한 리뷰어를 모집하여, 상기 리뷰어들에 의해 작성된 상기 특정 상품에 대한 리뷰 데이터를 수집하는 캠페인 관리 서버;
    상기 특정 상품과 같은 분류의 유사 상품에 대한 리뷰 데이터를 오픈 마켓에서 수집하는 데이터 수집 서버;
    상기 캠페인 관리 서버로부터 제공된 상기 특정 상품에 대한 리뷰 데이터를 분석하여 상기 특정 상품에 대한 히트상품 예측율을 산출하는 히트상품 예측 서버;
    상기 캠페인 관리 서버로부터 제공된 상기 특정 상품에 대한 리뷰 데이터와 상기 데이터 수집 서버로부터 제공된 상기 유사 상품에 대한 리뷰 데이터를 기계학습 기반으로 분석하여, 리뷰 빅 데이터를 생성하는 인공지능 리뷰 분석 서버;
    상기 인공지능 리뷰 분석 서버로부터 제공된 리뷰 빅 데이터를 기반으로 상기 특정 상품에 대한 보고서 참고 데이터를 생성하는 보고서 생성 서버; 및
    상기 히트상품 예측 서버로부터 제공된 상기 히트상품 예측율과 상기 보고서 생성 서버로부터 제공된 상기 보고서 참고 데이터를 기반으로 상기 특정 상품에 대한 히트상품 예측 보고서를 생성하는 히트상품 예측 보고서 생성부를 포함하는, 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인공지능 리뷰 분석 서버는,
    상기 특정 상품에 대한 리뷰 데이터와 상기 유사 상품에 대한 리뷰 데이터를 텍스트 데이터, 이미지 데이터 및 영상 데이터로 분류하여 기계학습 기반으로 분석하는 것인, 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템.
KR1020200003868A 2020-01-10 2020-01-10 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템 KR20210090500A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200003868A KR20210090500A (ko) 2020-01-10 2020-01-10 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200003868A KR20210090500A (ko) 2020-01-10 2020-01-10 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20210090500A true KR20210090500A (ko) 2021-07-20

Family

ID=77127376

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200003868A KR20210090500A (ko) 2020-01-10 2020-01-10 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20210090500A (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102528334B1 (ko) * 2021-10-27 2023-05-02 이희세 인공 신경망 기반의 대량 생산 결정 보조 서비스 제공 방법 및 이를 구현하기 위한 인공 신경망 기반의 대량 생산 결정 보조 서비스 제공 시스템
KR102538774B1 (ko) * 2022-10-25 2023-06-01 황지인 인공지능 기반 리뷰 분석을 활용하는 방법 및 장치

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180080492A (ko) 2017-01-04 2018-07-12 (주)프람트테크놀로지 사용자 리뷰를 이용한 상품 평가 시스템 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180080492A (ko) 2017-01-04 2018-07-12 (주)프람트테크놀로지 사용자 리뷰를 이용한 상품 평가 시스템 및 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102528334B1 (ko) * 2021-10-27 2023-05-02 이희세 인공 신경망 기반의 대량 생산 결정 보조 서비스 제공 방법 및 이를 구현하기 위한 인공 신경망 기반의 대량 생산 결정 보조 서비스 제공 시스템
KR102538774B1 (ko) * 2022-10-25 2023-06-01 황지인 인공지능 기반 리뷰 분석을 활용하는 방법 및 장치

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6034890B2 (ja) 仕様、推定、原因となるドライバの発見及びマーケット反応弾性又はリフト係数の自動化
US20130197675A1 (en) Performance analytics based on high performance indices
CN106156809A (zh) 用于更新分类模型的方法及装置
JP7271529B2 (ja) 自動化されたアトリビューションモデリングおよび測定
Chitra et al. Customer retention in banking sector using predictive data mining technique
US20100228595A1 (en) System and method for scoring target lists for advertising
JP2015505628A (ja) 人の母集団内で、母集団のメンバが奨励またはインセンティブに反応するであろう尤度を評価する方法（企業で使用するソーシャル・ネットワーク分析）
KR20210090500A (ko) 리뷰 데이터를 이용한 인공지능 기반 히트상품 예측 시스템
US20230410020A1 (en) Systems and methods for real-time lead grading
Chmielarz et al. The selection and comparison of the methods used to evaluate the quality of e-banking websites: The perspective of individual clients
Coyle et al. What is the value of data? A review of empirical methods
Ghosh et al. New business capacity of developed, developing and least developing economies: inspection through state-of-the-art fuzzy clustering and PSO-GBR frameworks
Härting et al. Cost-benefit considerations for data analytics-an SME-oriented framework enhanced by a management perspective and the process of idea generation
KR101710649B1 (ko) 네트워크 자동 추론을 통한 기업 가치 측정 서비스 시스템
Silveira et al. Comparing alternative approaches to estimate customer equity
Kulshreshtha et al. Volatility in the Indian Financial Market Before, During and After the Global Financial Crisis.
KR101856550B1 (ko) 해외건설기업 의사결정 지원을 위한 발주국 평가방법 및 시스템
Nivetha et al. Marketing trends using latest technology
Prajapati Influence of AI and machine learning in insurance sector
Rodpysh Model to predict the behavior of customers churn at the industry
Troise et al. The role of Entrepreneurial Quality in Equity Crowdfunding success: An explorative analysis of Italian platforms.
Doumpos et al. A multicriteria approach to bank rating
Bidoni et al. Enabling Scientific Assessment of Large Scale Hyperconnected Urban Parcel Logistics: Scenario-based Demand and Customer Behavior Modeling
Balina et al. Assessing individual credit risk on the basis of discriminant analysis by Poland's cooperative banks
Eken et al. Bank branch efficiency with DEA