WO2016088920A1 - 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템 및 방법 - Google Patents

소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템 및 방법 Download PDF

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이진하
이종근
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    • 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
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions

Definitions

  • the recommender 230 may determine at least one recommendation product by using a preset recommendation algorithm.
  • the recommender 230 may recommend a product having a high similarity based on the image uploaded by the user and the input condition.
  • the recommendation unit 230 may measure the similarity through the number of word repetitions and the importance of the metadata of at least one recommendation product recommended through the recommendation algorithm, and the similar product through the similarity of the binary data of the image. You can search for
  • the social commerce-based product recommendation system may select a first method of outputting a plurality of images of the plurality of first users in a tile form and a second method of vertically sorting and outputting the plurality of images of the plurality of first users. And a plurality of images of the plurality of first users based on the selected method.
  • the social commerce-based product recommendation system outputs an image uploaded from a user in a tiled format.
  • the social commerce-based product recommendation system may output a plurality of images of the plurality of first users in a grid form by a user.
  • At least one recommendation product 530 may be output to the second region 520.
  • a predetermined number of recommendation products 530 may be output to the second area 320, and the recommendation product 530 may include a price for the recommendation product, a user preference for the recommendation product, and a url for purchasing the recommendation product. At least one of them may be output.
  • a social commerce-based product recommendation system may include the name of the recommended product ONLY Women White Top, the price of the recommended product price: $ 397, the preference 3 for the recommended product, and the website www.aaa.com where the recommended product can be purchased.
  • the software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the above, and configure the processing device to operate as desired, or process it independently or collectively. You can command the device.
  • Software and / or data may be any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device in order to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. Or may be permanently or temporarily embodied in a signal wave to be transmitted.
  • the software may be distributed over networked computer systems so that they may be stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer readable recording media.

Abstract

일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은, 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 저장하는 데이터베이스; 상기 제1 사용자로부터 입력된 조건에 따라 상기 업로드된 이미지에 대응하는 상품을 인식하는 인식부; 미리 설정된 추천 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 추천 상품을 결정하는 추천부; 및 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.

Description

소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템 및 방법
아래의 설명은 상품을 추천하는 기술에 관한 것으로, 사용자로부터 입력된 조건에 기초하여 상품을 추천하는 방법에 관한 것이다.
전자상거래는 인터넷이 보편화되기 이전에도 기업간 문서를 전자적 방식으로 교환하거나, PC통신의 홈쇼핑, 홈뱅킹 등 다양한 형태로 존재해 왔으나, 인터넷이 대중화되면서, 전자상거래는 인터넷상에서의 거래와 관련하여 생각하게 되었다. 협의의 전자상거래란 인터넷상에 홈페이지로 개설된 상점을 통해 실시간으로 상품을 거래하는 것을 의미한다. 거래되는 상품에는 전자부품과 같은 실물뿐 아니라, 원거리 교육이나 의학적 진단과 같은 서비스도 포함된다. 또한, 이러한 상품은 뉴스, 오디오, 소프트웨어와 같은 디지털 상품도 포함되며, 전자상거래에 있어 이들의 비중이 점차 높아지고 있다. 광의의 전자상거래는 소비자와의 거래뿐만 아니라 거래와 관련된 공급자, 금융기관, 정부기관, 운송기관 등과 같이 거래에 관련되는 모든 기관과의 관련행위를 포함한다.
지능형 서비스는 사용자의 개인 정보에 따라 맞춤형 컨텐츠를 제공하는 서비스를 의미한다. 종래의 지능형 서비스는 고정된 분류 체계를 이용하여 검색된 자료 중, 사용자의 사용 이력 또는 사용 패턴에 따라 잠재적인 사용자의 의도를 예측하여 일부 자료를 제공한다. 하지만 지능형 서비스는 분류 체계가 고정되어 있으므로 자료가 동일하고 사용자의 성형을 반영한 일부 자료를 통하여 추천되므로 지능형 서비스를 제공하는데 한계가 있다. 이에 따라 고객이 현재 선택하고자 하는 추상적인 취향 요소들에 기초하여 가장 적합한 상품을 추천할 수 있는 서비스가 필요하다.
일 실시예에 따른 사용자 및 제3 자에 의하여 상품을 추천해주는 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 추천 알고리즘을 통하여 소셜 커머스 기반의 상품 추천 방법을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은, 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 저장하는 데이터베이스; 상기 제1 사용자로부터 입력된 조건에 따라 상기 업로드된 이미지에 대응하는 상품을 인식하는 인식부; 미리 설정된 추천 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 추천 상품을 결정하는 추천부; 및 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 출력부는, 상기 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지 위에 상기 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 오버레이할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 출력부는, 상기 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 위한 제1 영역 및 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 또는 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 위한 제2 영역을 포함하는 템플릿을 이용할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 출력부는, 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 출력부는, 복수의 제1 사용자들의 복수의 이미지들을 바둑판 형태로 출력하는 제1 방식 및 상기 복수의 제1 사용자들의 상기 복수의 이미지들을 수직적으로 정렬하여 출력하는 제2 방식 중 어느 하나를 선택하는 선택부를 포함하고, 상기 선택된 방식에 기초하여 상기 복수의 제1 사용자들의 상기 복수의 이미지들을 출력할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 출력부는, 상기 추천 상품에 대한 가격, 상기 추천 상품에 대한 사용자 선호도 및 상기 추천 상품을 구매가능한 URL 중 적어도 하나를 출력할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 출력부는, 미리 결정된 개수만큼의 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 방법에 있어서, 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 저장하는 단계; 상기 제1 사용자로부터 입력된 조건에 따라 상기 업로드된 이미지에 대응하는 상품을 인식하는 단계; 미리 설정된 추천 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 추천 상품을 결정하는 단계; 및 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지 위에 상기 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 오버레이할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력하는 단계는, 상기 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 위한 제1 영역 및 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 또는 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 위한 제2 영역을 포함하는 템플릿을 이용하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 사용자에 의해 선택된 추천 상품 및 제3 자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력함으로써 사용자에게 폭넓은 추천 상품을 제공할 수 있다. 또한, 사용자와 제3 자와의 의사소통을 위한 템플릿을 제공함으로써 사용자 기반의 상품 추천 시스템을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 방법은 유사도를 기반으로 상품을 추천할 수 있고, 사용자에 의하여 업로드된 이미지 위에 추천 알고리즘에 의하여 추천된 상품을 오버레이하여 출력할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템의 동작을 나타낸 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따라 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 이미지가 업로드되고, 추천 상품이 출력되는 것을 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 사용자의 선택에 의하여 복수의 이미지가 출력되는 방식을 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 사용자의 조건에 따른 상품이 추천된 것을 나타낸 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 업로드된 이미지 위에 추천 상품에 대응하는 이미지가 오버레이된 것을 나타낸 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템의 상품 추천 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 상품을 추천하기 위한 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 상품을 추천하기 위한 또 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템의 동작을 나타낸 도면이다.
사용자(110)는 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템(130)과 연결된 웹 사이트(120)를 통하여 이미지를 업로드할 수 있고, 업로드된 이미지로부터 추출하고자 하는 상품을 입력할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 헐리우드 배우의 옷차림을 포함하고 있는 이미지를 업로드할 수 있고, 헐리우드 배우의 옷차림 중 신발에 대한 정보를 얻고 싶다면, 사용자는 "#신발#플랫"을 입력함으로써 업로드된 이미지로부터 헐리우드 배우의 신발을 검색할 수 있다. 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템(130)은 웹 사이트(120)를 통하여 사용자(110)로부터 업로드된 이미지를 저장할 수 있고, 사용자(110)로부터 업로드된 헐리우드 배우의 옷차림 중 신발이 검색됨에 따라 헐리우드 배우의 옷차림에 대응하는 신발을 인식할 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템(130)은 미리 설정된 추천 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 추천 상품을 결정할 수 있다. 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템(130)은 예를 들면, 사용자에 의하여 추천된 추천 상품, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템과 연결된 웹 사이트 운영자로부터 추천된 추천 상품 및 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력할 수 있다. 이때, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템(130)은 웹 사이트(120)를 통하여 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 위한 제1 영역 및 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 또는 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 위한 제2 영역을 포함하는 템플릿을 제공할 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템(130)은 추천 상품에 대한 가격, 추천 상품에 대한 선호도 및 추천 상품을 구매할 수 있는 URL 중 적어도 하나를 웹 사이트(120)를 통해 출력할 수 있고, 미리 결정된 개수만큼의 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품을 출력할 수 있다. 예를 들면, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은(130) 웹 사이트를 통하여 추천 상품의 이름 ONLY Women flat, 추천 상품의 가격 price: $397, 추천 상품에 대한 선호도 5, 추천 상품을 구매할 수 있는 사이트 www.aaa.com과 같이 출력할 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템(130)은 사용자에 의하여 업로드된 이미지 위에 사용자 이외의 사용자로부터 추천된 추천 상품에 대응하는 대응하는 이미지 및 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 오버레이할 수 있다. 사용자(110)는 업로드된 이미지에 예를 들면, 마우스의 커서를 올려놓을 경우, 업로드된 이미지에 대응하는 추천 상품이 오버레이되어 출력되는 것을 볼 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템(130)은 사용자의 선택에 의하여 복수의 사용자들의 복수의 이미지들을 바둑판 형태로 출력하는 방식 및 복수의 사용자들의 복수의 이미지들을 수직적으로 정렬하여 출력하는 방식을 제공할 수 있고, 사용자의 선택에 의하여 웹 사이트(120)에 바둑판 형태 또는 수직적으로 정렬된 방식으로 출력될 수 있다.
일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 사용자로부터 입력된 조건을 출력하였을 경우, 사용자 이외의 다른 사용자에 의하여 조건에 해당하는 상품을 알려줌으로써 사용자와 사용자 이외의 다른 사용자와의 커뮤니케이션이 이루어질 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템(200)은 사용자의 조건에 따라 상품을 추천해주는 시스템으로서, 데이터베이스(210), 인식부(220), 추천부(230) 및 출력부(240)를 포함할 수 있다.
데이터베이스(210)는 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 저장할 수 있다. 이때, 제1 사용자는 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템을 이용하는 유저(user)일 수 있다.
인식부(220)는 제1 사용자로부터 입력된 조건에 따라 업로드된 이미지에 대응하는 상품을 인식할 수 있다. 예를 들면, 인식부(220)는 제1 사용자로부터 업로드된 이미지로부터 입력된 조건에 따른 이미지를 분석하기 위하여 바이너리 데이터로 변환할 수 있다. 인식부(220)는 입력된 조건, 예를 들면, 제목, 본문 및 키워드에서 형태소를 분석하여 단어를 분별할 수 있고, 유사어 및 유의어 단위로 검색 데이터를 표준화할 수 있다.
추천부(230)는 미리 설정된 추천 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 추천 상품을 결정할 수 있다. 추천부(230)는 사용자에 의하여 업로드된 이미지 및 입력된 조건을 바탕으로 유사도가 높은 상품을 추천할 수 있다. 예를 들면, 추천부(230)는 추천 알고리즘을 통하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품의 메타 데이터의 단어 반복 횟수, 중요도 등을 통하여 유사도를 측정할 수 있고, 이미지의 바이너리 데이터의 유사도를 통하여 유사한 상품을 검색할 수 있다.
추천부(230)는 추천된 상품들의 정확도를 향상시키기 위하여 추천된 상품들에 대한 랭킹 검증을 수행할 수 있다. 예를 들면, 추천부(230)는 많은 상품에서 반복되는 단어, 필터링이 되어야 하는 단어, 반복되는 이미지 등과 같이 유효성이 의심되는 상품들을 제거할 수 있다. 또한, 추천된 상품 중에서 셀러(seller)의 등급, 제품의 인기도 등과 같이 상품의 신뢰도 또는 중요도가 되는 데이터를 랭킹에 반영하여 추천 상품을 결정할 수 있다.
출력부(240)는 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력할 수 있다. 예를 들면, 출력부(240)는 셀러(seller)에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력할 수 있다.
출력부(240)는 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지 위에 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 오버레이할 수 있다.
출력부(240)는 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 위한 제1 영역 및 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 또는 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 상품에 대응하는 이미지를 위한 제2 영역을 포함하는 템플릿을 제공할 수 있다.
출력부(240)는 복수의 제1 사용자들의 복수의 이미지들을 바둑판 형태로 출력하는 제1 방식 및 복수의 제1 사용자들의 복수의 이미지들을 수직적으로 정렬하여 출력하는 제2 방식 중 어느 하나를 선택하는 선택부를 포함하고, 선택된 방식에 기초하여 복수의 제1 사용자들의 복수의 이미지들을 출력할 수 있다.
출력부(240)는 추천 상품에 대한 가격, 추천 상품에 대한 사용자 선호도 및 추천 상품을 구매할 수 있는 URL 중 적어도 하나를 출력할 수 있다. 또한, 출력부(240)는 미리 결정된 개수만큼의 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품을 출력할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따라 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 이미지가 업로드되고 추천 상품이 출력되는 것을 나타낸 도면이다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 위한 제1 영역(310) 및 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 또는 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 위한 제2 영역(320)을 포함하는 템플릿을 제공할 수 있다. 사용자는 제1 영역(310)에 이미지를 업로드할 수 있고, 조건을 입력할 수 있다. 이때, 사용자로부터 입력된 조건은 업로드된 이미지에 오버레이되어 출력될 수 있다. 예를 들면, 사용자는 헐리우드 배우의 이미지를 업로드할 수 있고, 업로드된 이미지로부터 상의를 검색할 수 있다. 이때, 조건은 제목, 본문 및 키워드와 같이 상품 추천 시스템이 인식할 수 있는 언어일 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 추천 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 추천 상품을 결정할 수 있다. 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 제2 영역에(320)에 적어도 하나의 추천 상품(330)이 출력될 수 있다. 이때, 추천 상품은 업로드된 이미지와 유사한 상품순으로 출력될 수 있다. 제2 영역(320)에 출력되는 추천 상품(330)은 미리 결정된 개수만큼의 추천 상품이 출력될 수 있으며, 추천 상품(330)은 추천 상품에 대한 가격, 추천 상품에 대한 사용자 선호도 및 추천 상품을 구매가능한 url 중 적어도 하나를 출력할 수 있다. 또한, 제2 영역(320)은 운영자에 의하여 추천된 추천 상품이 출력될 수 있으며, 사용자 이외의 다른 사용자에 의하여 추천된 추천 상품이 출력될 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 상품 시스템에서 사용자의 선택에 의하여 복수의 이미지가 출력되는 방식을 나타낸 도면이다
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 복수의 제1 사용자들의 복수의 이미지들을 바둑판 형태로 출력하는 제1 방식 및 복수의 제1 사용자들의 복수의 이미지들을 수직적으로 정렬하여 출력하는 제2 방식을 선택할 수 있도록 제공할 수 있으며, 선택된 방식에 기초하여 복수의 제1 사용자들의 복수의 이미지들을 출력할 수 있다.
도 4a를 참고하면, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 사용자로부터 업로드된 이미지를 바둑판 형식으로 출력한 것을 나타낸 도면이다. 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 사용자에 의하여 복수의 제1 사용자들의 복수의 이미지들을 바둑판 형태(Grid) 형태로 출력할 수 있다.
도 4b를 참고하면, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 사용자로부터 업로드된 이미지를 수직적으로 정렬하여 출력한 것을 나타낸 도면이다. 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 사용자에 의하여 복수의 제1 사용자들의 복수의 이미지들을 스크롤 형태로 정렬하여 출력할 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 바둑판 형식으로 출력된 이미지 또는 수직적으로 정렬하여 출력된 이미지에 사용자가 예를 들면, 마우스의 커서를 올려놓을 경우, 바둑판 형식으로 출력된 이미지 또는 수직적으로 정렬하여 출력된 이미지 위에 추천 상품에 대응하는 이미지가 오버레이될 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 사용자의 조건에 따른 상품이 추천된 것을 나타낸 도면이다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 위한 제1 영역(510) 및 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 또는 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 위한 제2 영역(520)을 포함하는 템플릿을 제공할 수 있다. 제1 영역 및 제2 영역을 포함하는 템플릿을 통하여 사용자와 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템간에 정보를 송수신할 수 있다.
이때, 사용자는 제1 영역(510)에 이미지를 업로드할 수 있고, 조건을 입력할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 헐리우드 배우의 이미지를 업로드할 수 있고, 업로드된 이미지로부터 조건인 White #tee + khaki colored #skirt + nude strappy flats #dressup을 입력할 수 있다. 또한, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 제1 영역(510)에 사용자로부터 업로드된 이미지에 대한 다른 사용자들의 선호도가 출력될 수 있고, 업로드된 이미지를 SNS에도 출력할 수 있도록 제공할 수 있다. 또한, 이미지가 업로드된 날짜 및 시간이 출력될 수 있으며, 업로드된 이미지를 저장할 수 있도록 UI를 제공함으로써, 사용자는 업로드된 이미지를 저장할 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 추천 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 추천 상품을 결정할 수 있다. 이때, 사용자에 의하여 이미지가 업로드된 시점으로부터 추천 알고리즘이 동작될 수 있다. 예를 들면, 추천 알고리즘은 외부로부터 수신된 상품 목록 중 사용자의 조건에 따른 표준화된 단어를 쿼리로 추출하고, 추출된 상품들의 메타 데이터의 단어 반복 횟수, 중요도 등을 통하여 유사도를 측정할 수 있다. 이미지의 바이너리 데이터의 유사도를 통하여 상품을 검색할 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지 및 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력할 수 있다. 예를 들면, 운영자에 의하여 추천된 추천 상품(530)이 출력될 수 있고, ADD SUGGESTION(540)을 통하여 사용자 이외의 다른 사용자가 직접 유사한 추천 상품을 추천할 수 있다.
또한, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 제1 사용자로부터 업로드된 이미지 및 입력된 질문을 포함하는 컨텐츠를 제2 사용자가 팔로우할 경우, 제2 사용자의 개인 공간(My Room)에 컨텐츠가 복사될 수 있다. 이때, 제2 사용자는 제1 사용자로부터 업로드된 이미지 및 입력된 질문을 포함한 컨텐츠에 대하여 '좋아요(I WISH)'버튼을 클릭함으로써 팔로우될 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 제2 사용자로부터 팔로우된 시점에 이미 추가된 추천 내용뿐만 아니라 그 이후에 복수의 사용자로부터 컨텐츠에 입력되어 추가되는 추천 내용에 대해서도 지속적으로 동기화가 이루어질 수 있다. 예를 들면, 복수의 사용자는 제1 사용자에 의해 생성된 컨텐츠를 팔로우할 수 있다. 팔로우함으로써 생성된 각각의 사용자의 개인 공간에 복사된 컨텐츠 및 제1 사용자로부터 생성된 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐츠에 추천 내용이 추가될 경우, 각각의 컨텐츠에 추천 내용을 동기화될 수 있으며, 새로운 추천 상품이 추가되는 경우에도 상기 컨텐츠를 팔로우한 복수의 사용자들에게 새로운 추천 상품에 대한 정보를 제공할 수 있다. 사용자는 현재 출력되는 적어도 하나의 추천 상품 중 마음에 드는 추천 상품이 없더라도, 상기 컨텐츠를 팔로우함으로써 관심 상품에 대하여 질문을 업로드한 시점과 상관없이 지속적인 업데이트를 제공받을 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 제2 영역에(520)에 적어도 하나의 추천 상품(530)이 출력될 수 있다. 이때, 제2 영역(320)에 미리 결정된 개수만큼의 추천 상품(530)이 출력될 수 있으며, 추천 상품(530)은 추천 상품에 대한 가격, 추천 상품에 대한 사용자 선호도 및 추천 상품을 구매가능한 url 중 적어도 하나를 출력할 수 있다. 예를 들면, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 추천 상품의 이름 ONLY Women White Top, 추천 상품의 가격 price: $397, 추천 상품에 대한 선호도 3, 추천 상품을 구매할 수 있는 사이트 www.aaa.com 와 같이 출력할 수 있다. 또한, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 추천 상품(530)을 구매할 수 있도록 UI를 제공할 수 있고, 사용자는 추천 상품을 구매할 수 있는 UI를 클릭함으로써 추천 상품(530)을 구매할 수 있는 사이트로 이동될 수 있고, 추천 상품(530)에 대한 상세한 설명을 볼 수 있다.
일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 SNS을 통하여 사용자 이외의 사람들과 공유할 수 있으며, 운영자 및 외부 업체로부터 추천 상품을 추천받을 수 있어 사용자 위주의 상품 추천 시스템을 제공할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 업로드된 이미지 위에 추천 상품에 대응하는 이미지가 오버레이된 것을 나타낸 도면이다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지(610) 위에 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지(620)를 오버레이하여 출력할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 leopard flats을 검색하였다면, 업로드된 이미지(610)로부터 상품을 인식할 수 있다. 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 업로드된 이미지(610) 위에 추천 알고리즘을 통하여 추천된 적어도 하나의 leopard flats 추천 상품에 대응하는 이미지가 출력될 수 있고, 쇼핑몰 운영자에 의하여 추천된 leopard flats 추천 상품에 대응하는 이미지가 출력될 수 있다. 또한, 제1 사용자 이외의 사용자에 의하여 추천 상품에 대응하는 이미지가 출력될 수 있다. 이때, 각각의 업체로부터 추천된 추천 상품이 업체별로 출력될 수 있다. 예를 들면, 추천 알고리즘에 의하여 추천된 추천 상품, 운영자에 의하여 추천된 추천 상품, 사용자에 의하여 추천된 추천 상품 순으로 동시에 출력될 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템의 상품 추천 방법을 나타낸 흐름도이다.
상품 추천 방법은 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에 의하여 수행될 수 있으며, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에 대한 설명은 도 1내지 도 6을 참고하기로 한다.
단계(710)에서 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 저장할 수 있다. 이때, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 데이터베이스에 제1 사용자에 의하여 업로르된 이미지를 저장할 수 있다.
단계(720)에서 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 제1 사용자로부터 입력된 조건에 따라 업로드된 이미지에 대응하는 상품을 인식할 수 있다. 예를 들면, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 는 제1 사용자로부터 업로드된 이미지로부터 입력된 조건에 따른 이미지를 분석하기 위하여 바이너리 데이터로 변환할 수 있다. 제1 사용자로부터 입력된 조건은 예를 들면, 제목, 본문 및 키워드에서 형태소를 분석하여 단어를 분별할 수 있고, 유사어 및 유의어 단위로 검색 데이터를 표준화할 수 있다.
단계(730)에서 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 미리 설정된 추천 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 상품을 추천 상품을 결정할 수 있다. 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 추천 알고리즘을 통하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품의 메타 데이터의 단어 반복 횟수, 중요도 등을 통하여 유사도를 측정할 수 있고, 이미지의 바이너리 데이터의 유사도를 통하여 유사한 상품을 검색할 수 있다. 또한, 추천된 상품들의 정확도를 향상시키기 위하여 추천된 상품들에 대한 랭킹 검증을 수행할 수 있다. 예를 들면, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 많은 상품에서 반복되는 단어, 필터링이 되어야 하는 단어, 반복되는 이미지 등과 같이 유효성이 의심되는 상품들을 제거할 수 있다. 추천된 상품 중에서 셀러(seller)의 등급, 제품의 인기도 등과 같이 상품의 신뢰도 또는 중요도가 되는 데이터를 랭킹에 반영하여 추천 상품을 결정할 수 있다
단계(740)에서 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 상품을 추천하기 위한 예를 설명하기 위한 도면이다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 전자 상거래가 이루어지는 웹 사이트에 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템을 연동시키기 위한 프로그램을 설치할 수 있다. 웹 사이트에는 툴바(Toolbar)기능을 제공함으로써 사용자가 상품을 빠르게 검색할 수 있고, 검색된 상품을 간편하게 장바구니에 보관할 수 있도록 제공할 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 상품에 대한 선호도를 적용하거나 상품에 대하여 추천할 수 있는 두 가지 기능을 부가할 수 있다. 전자 상거래가 이루어지는 웹 사이트에서 예를 들면, 사용자가 상품(810)에 마우스를 올려놓았을 경우 I WISH(820), RECOMMEND(830) 버튼이 출력될 수 있다. 이때, 사용자가 상품에 대하여 좋아요(I WISH)(820)를 선택하였을 경우, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템과 연결되어 사용자가 선택한 상품이 출력될 수 있다. 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 전자 상거래가 이루어지는 웹 사이트에서 선택된 상품을 출력할 수 있고, 상품에 대한 상세한 설명을 출력할 수 있다. 예를 들면, 선택된 상품에 대한 제조사, 선택된 상품의 종류 또는 선택된 상품에 대한 설명 등을 출력할 수 있다. 또한, 선택된 상품에 대한 설명을 기입하여 저장할 수 있으며, 설명을 수정하여 저장할 수도 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에서 상품을 추천하기 위한 또 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 전자 상거래가 이루어지는 웹 사이트에 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템을 연동시키기 위한 프로그램을 설치할 수 있다. 웹 사이트에는 툴바(Toolbar)기능을 제공함으로써 사용자가 상품을 빠르게 검색할 수 있고, 검색된 상품을 간편하게 장바구니에 보관할 수 있도록 제공할 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 상품에 대한 선호도를 적용하거나 상품에 대하여 추천할 수 있는 두 가지 기능을 부가할 수 있다. 전자 상거래가 이루어지는 웹 사이트에서 예를 들면, 사용자가 상품(910)에 마우스를 올려놓았을 경우 I WISH(920), RECOMMEND(930) 버튼이 출력될 수 있다. 이때, 사용자가 상품에 대하여 추천(RECOMMEND)(920)을 선택하였을 경우, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템과 연결되어 사용자가 RECOMMEND를 선택한 상품이 출력될 수 있다.
소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 전자 상거래가 이루어지는 웹 사이트에서 선택된 상품을 출력할 수 있다. 또한, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 질문자들이 상품에 대하여 질문을 하고, 질문에 대하여 업로드 하였던 이미지를 더 출력할 수 있다. 이때, 예를 들면, 사용자가 업로드하였던 이미지에 대하여 질문을 하고, 질문에 대하여 업로드하였던 상품을 포함하고 있는 컨텐츠(Contents)(950)들이 출력될 수 있다.
사용자는 질문에 대하여 업로드하였던 상품을 포함하고 있는 컨텐츠들 중 적어도 하나를 선택할 수 있다. 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 질문에 대하여 업로드하였던 상품을 추천 상품으로 웹사이트에서 선택된 상품(910)을 추천할 수 있다. 예를 들면, 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템은 질문에 대응하는 상품을 포함하고 있는 컨텐츠(Contents)(950)에 웹사이트에서 선택된 상품(910)이 추천되어 출력될 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

  1. 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템에 있어서,
    제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 저장하는 데이터베이스;
    상기 제1 사용자로부터 입력된 조건에 따라 상기 업로드된 이미지에 대응하는 상품을 인식하는 인식부;
    미리 설정된 추천 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 추천 상품을 결정하는 추천부; 및
    제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력하는 출력부
    를 포함하는 소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 출력부는,
    상기 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지 위에 상기 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 오버레이하는
    소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 출력부는,
    상기 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 위한 제1 영역 및 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 또는 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 위한 제2 영역을 포함하는 템플릿을 이용하는
    소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 출력부는,
    제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력하는
    소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 출력부는,
    복수의 제1 사용자들의 복수의 이미지들을 바둑판 형태로 출력하는 제1 방식 및 상기 복수의 제1 사용자들의 상기 복수의 이미지들을 수직적으로 정렬하여 출력하는 제2 방식 중 어느 하나를 선택하는 선택부
    를 포함하고,
    상기 선택된 방식에 기초하여 상기 복수의 제1 사용자들의 상기 복수의 이미지들을 출력하는
    소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 출력부는,
    상기 추천 상품에 대한 가격, 상기 추천 상품에 대한 사용자 선호도 및 상기 추천 상품을 구매가능한 URL 중 적어도 하나를 출력하는
    소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 출력부는,
    미리 결정된 개수만큼의 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품을 출력하는
    소셜 커머스 기반의 상품 추천 시스템.
  8. 소셜 커머스 기반의 상품 추천 방법에 있어서,
    제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 저장하는 단계;
    상기 제1 사용자로부터 입력된 조건에 따라 상기 업로드된 이미지에 대응하는 상품을 인식하는 단계;
    미리 설정된 추천 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 추천 상품을 결정하는 단계; 및
    제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력하는 단계
    를 포함하는 소셜 커머스 기반의 상품 추천 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지 위에 상기 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 오버레이하는
    소셜 커머스 기반의 상품 추천 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 및 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 출력하는 단계는,
    상기 제1 사용자에 의하여 업로드된 이미지를 위한 제1 영역 및 제2 사용자에 의하여 추천된 추천 상품에 대응하는 이미지 또는 상기 추천 알고리즘에 의하여 추천된 적어도 하나의 추천 상품에 대응하는 이미지를 위한 제2 영역을 포함하는 템플릿을 이용하는 단계
    를 포함하는 소셜 커머스 기반의 상품 추천 방법.
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