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KR20140031416A - 협업 필터링 기반의 아이템 추천 시스템과 방법 및 이를 지원하는 장치 - Google Patents

협업 필터링 기반의 아이템 추천 시스템과 방법 및 이를 지원하는 장치 Download PDF

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KR20140031416A
KR20140031416A KR1020120093902A KR20120093902A KR20140031416A KR 20140031416 A KR20140031416 A KR 20140031416A KR 1020120093902 A KR1020120093902 A KR 1020120093902A KR 20120093902 A KR20120093902 A KR 20120093902A KR 20140031416 A KR20140031416 A KR 20140031416A
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KR
South Korea
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Application number
KR1020120093902A
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English (en)
Inventor
김민성
윤도영
정규환
Original Assignee
에스케이플래닛 주식회사
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.)
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Publication date
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Priority to KR1020120093902A priority Critical patent/KR20140031416A/ko
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Abstract

본 발명은 아이템 추천 서비스에 관한 것으로, 이러한 본 발명은 아이템 구매 이력을 가지는 적어도 하나의 사용자 단말기 및 전체 사용자 단말기들의 구매 이력 및 임의의 협업 필터링 방식을 이용하여 추천 아이템을 산출하고 특정 사용자 단말기의 구매 이력 및 사전 정의된 카테고리 정보를 이용하여 카테고리 분류 정보를 생성하며, 상기 카테고리 분류 정보와 상기 추천 아이템의 카테고리 정보 비교를 통하여 추천 사유 아이템을 산출한 후 상기 특정 사용자 단말기에 제공하는 아이템 제공 서비스 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천 시스템과 이의 운용 방법 및 이를 지원하는 장치의 구성을 개시한다.

Description

협업 필터링 기반의 아이템 추천 시스템과 방법 및 이를 지원하는 장치 {Item Recommend System based on a collaborative filtering And Method thereof, Apparatus supporting the same}
본 발명은 아이템 추천에 관한 것으로, 특히 협업 필터링 및 사용자 구매 이력 기반의 아이템 추천이 가능한 협업 필터링 기반의 아이템 추천 시스템과 방법 및 이를 지원하는 장치와 단말기에 관한 것이다.
다양한 전자상거래 시스템 혹은 쇼핑몰의 등장으로 안방에서 필요한 상품 또는 서비스를 구매할 수 있는 체계가 보편화되어 가고 있다. 그러나, 인터넷이라는 가상공간에서는 상품을 직접 보고 비교할 수 없기 때문에 제품에 대한 신뢰성 문제가 발생할 수 있으며, 또한 특정 상품에 대한 적절한 정보 획득이 제공되지 않는 단점이 있다. 이러한 문제는 결과적으로 소비자들이 인터넷 쇼핑몰 등에서 상품을 구매하지 않고 검색만을 하도록 제한하는 문제를 낳고 있다.
또한 많은 소비자들이 인터넷 쇼핑몰 등을 통하여 다양한 상품을 구경하고 구매하고자 하지만, 정작 너무 많은 정보를 제공하는 인터넷 쇼핑몰들의 등장으로 인하여 정작 자신이 원하는 특정 신뢰도를 가지는 적절한 형태의 상품을 검색하는 것은 어려운 일이 되었다.
이러한 문제 해결을 위하여 종래에는 각 쇼핑몰 등에서 사용자에게 다양한 아이템들을 추천하고 있다. 그러나 이렇게 제공되는 추천 상품들은 사용자가 필요로 하지 않는 아이템들도 많기 때문에 불필요한 아이템 추천으로 인식하는 사례가 많이 발생하고 있다. 이를 보완하기 위하여 다양한 방식의 통계적 상품 추천 방법이 제안되고 있지만, 이 또한 사용자의 구매로 이어지는 경우가 극히 낮다는 문제점이 있다.
한국등록번호 10-1013942, 2011년 02월 01일 등록 (명칭: 추천 항목 제공 장치 및 방법)
따라서 본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로, 본 발명의 목적은 협업 필터링 및 사용자 구매 이력을 기반으로 사용자 관련성이 높은 아이템을 추천할 수 있도록 지원하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천 시스템과 방법 및 이를 지원하는 장치를 제공함에 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 아이템 구매 이력을 가지는 적어도 하나의 사용자 단말기, 전체 사용자 단말기들의 구매 이력 및 임의의 협업 필터링 방식을 이용하여 추천 아이템을 산출하고 특정 사용자 단말기의 구매 이력 및 사전 정의된 카테고리 정보를 이용하여 카테고리 분류 정보를 생성하며, 상기 카테고리 분류 정보와 상기 추천 아이템의 카테고리 정보 비교를 통하여 추천 사유 아이템을 산출한 후 상기 특정 사용자 단말기에 제공하는 아이템 제공 서비스 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천 시스템의 구성을 개시한다.
본 발명은 또한, 사용자 단말기의 접속 및 아이템 구매에 필요한 신호 처리를 지원하는 장치 통신부, 전체 사용자 단말기들의 구매 이력 및 임의의 협업 필터링 방식을 이용하여 적어도 하나의 추천 아이템을 산출과 특정 사용자 단말기의 구매 이력 및 사전 정의된 다단의 고유한 카테고리 ID 정보를 이용하여 카테고리 분류 정보 생성을 수행하며, 상기 카테고리 분류 정보와 상기 추천 아이템의 카테고리 정보 비교를 통하여 추천 사유 아이템을 산출한 후 상기 특정 사용자 단말기에 제공하도록 제어하는 장치 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천을 지원하는 아이템 제공 서비스 장치의 구성을 개시한다.
상기 아이템 제공 서비스 장치는 상기 사용자 단말기들의 구매 이력, 상기 카테고리 분류 정보 중 적어도 하나를 분산 저장하는 장치 저장부를 더 포함할 수 있다.
한편, 상기 장치 제어부는 상기 장치 통신부에 접속된 특정 사용자 단말기의 구매 이력을 수집하여 상기 카테고리 분류 정보를 생성하고, 상기 접속된 특정 사용자 단말기에게 상기 추천 사유 아이템을 제공하도록 제어할 수 있으며, 특정 사용자 단말기의 구매 이력에 포함된 아이템들을 다단의 카테고리 ID별로 분류하여 카테고리 분류 정보를 생성하고, 상기 추천 아이템과 동일 카테고리를 가진 아이템을 하위 카테고리 단계에서 상위 카테고리 단계로 검색하여 상기 카테고리 분류 정보에 동일 카테고리를 가지는 아이템이 있는 경우 해당 카테고리에 속하는 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출할 수 있다.
또한 상기 장치 제어부는 상기 전체 사용자 단말기들 중 특정 사용자 단말기와 유사도가 일정치 이상인 사용자 단말기들을 산출하고, 사용자 단말기들의 공통 구매 이력을 가진 아이템들을 기반으로 카테고리 분류 정보를 생성하고, 하위 카테고리 단계에서 상위 카테고리 단계로 카테고리 분류 정보를 검색하여 상기 추천 아이템과 동일 카테고리를 가지는 아이템이 상기 카테고리 분류 정보에 있는 경우 해당 카테고리에 속하는 아이템 중 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출할 수 있으며, 이 단계에서 공통 구매 이력을 가진 아이템들 중 빈도수 높은 아이템을 추천 사유 아이템을 산출할 수 있다.
또는 장치 제어부는 동일 빈도수를 가진 복수의 아이템이 있는 경우 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출할 수 있으며, 상기 추천 아이템의 카테고리와 동일한 카테고리의 아이템이 카테고리 분류 정보에 없는 경우 임의의 특정 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출할 수 있다.
본 발명은 또한, 아이템 제공 서비스 장치가 아이템 구매 이력을 가진 전체 사용자 단말기들의 구매 이력 및 임의의 협업 필터링 방식을 이용하여 적어도 하나의 추천 아이템을 산출하는 단계, 상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 전체 사용자 단말기들 중 특정 사용자 단말기의 구매 이력 및 사전 정의된 다단의 고유한 카테고리 ID 정보를 이용하여 카테고리 분류 정보 생성을 수행하는 단계, 상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 카테고리 분류 정보와 상기 추천 아이템의 카테고리 정보 비교를 통하여 추천 사유 아이템을 산출하는 단계, 상기 특정 사용자 단말기에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천 방법의 구성을 개시한다.
상기 카테고리 분류 정보 생성을 수행하는 단계는 상기 아이템 제공 서비스 장치에 접속된 특정 사용자 단말기의 구매 이력을 기반으로 카테고리 분류 정보 생성을 수행하는 단계 및 상기 아이템 제공 서비스 장치에 미 접속된 특정 사용자 단말기 중 사전 정의된 방식에 따라 지정된 특정 사용자 단말기의 구매 이력을 기반으로 카테고리 분류 정보 생성을 수행하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함할 수 있다.
상기 카테고리 분류 정보 생성을 수행하는 단계는 특정 사용자 단말기의 구매 이력에 포함된 아이템들을 다단의 카테고리 ID별로 분류하여 카테고리 분류 정보를 생성하는 단계이며, 상기 추천 사유 아이템을 산출하는 단계는 상기 추천 아이템과 동일 카테고리를 가진 아이템을 하위 카테고리 단계에서 상위 카테고리 단계로 검색하여 상기 카테고리 분류 정보에 동일 카테고리를 가지는 아이템이 있는지 확인하는 단계, 상기 동일 카테고리를 가지는 아이템이 있는 경우 해당 카테고리에 속하는 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한 상기 카테고리 분류 정보 생성을 수행하는 단계는 상기 전체 사용자 단말기들 중 특정 사용자 단말기와 유사도가 일정치 이상인 사용자 단말기들을 산출하는 단계 및 상기 사용자 단말기들의 공통 구매 이력을 가진 아이템들을 기반으로 카테고리 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 추천 사유 아이템을 산출하는 단계는 하위 카테고리 단계에서 상위 카테고리 단계로 카테고리 분류 정보를 검색하여 상기 추천 아이템과 동일 카테고리를 가지는 아이템이 상기 카테고리 분류 정보에 있는 경우 해당 카테고리에 속하는 아이템 중 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
추가로 상기 추천 사유 아이템으로 산출하는 단계는 동일 카테고리를 가지는 아이템이 있는 경우 공통 구매 이력을 가진 아이템들 중 빈도수 높은 아이템을 추천 사유 아이템을 산출하는 단계, 동일 카테고리를 가지는 아이템의 구매 빈도수가 동일한 복수의 아이템이 있는 경우 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출하는 단계, 상기 추천 아이템의 카테고리와 동일한 카테고리의 아이템이 카테고리 분류 정보에 없는 경우 임의의 특정 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출하는 단계 중 어느 하나의 단계를 포함할 수 있다.
추가로 본 발명은 상기 지원 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 구성을 개시한다.
상술한 바와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 협업 필터링 기반의 아이템 추천 시스템과 방법 및 이를 지원하는 장치에 따르면, 협업 필터링 방식으로 추천 아이템을 산출하고, 산출된 추천 아이템을 기초로 추천 사유 아이템을 함께 산출하여 사용자에게 제공함으로써, 사용자는 추천 사유 아이템에 대한 거부감이나 저항감이 줄어들어, 자연스럽게 아이템의 구매를 유도할 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 추천 시스템의 구성을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치의 데이터 저장 형태를 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 추천 시스템 구성 중 아이템 제공 서비스 장치 구성을 보다 상세히 나타낸 도면.
도 4는 도 3의 장치 제어부 구성을 보다 상세히 나타낸 도면.
도 5 내지 도 7은 본 발명의 추천 아이템 산출을 위한 임의의 협업 필터링 방식의 일예를 설명하기 위한 도면.
도 8 및 도 9는 본 발명의 추천 사유 아이템 산출을 설명하기 위한 도면.
도 10은 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치의 운용을 설명하기 위한 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 상세히 설명한다. 이때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.
한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 추천 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 아이템 추천 시스템(10)은 적어도 하나의 사용자 단말기(100) 및 아이템 제공 서비스 장치(200)를 포함할 수 있으며, 사용자 단말기(100)와 아이템 제공 서비스 장치(200) 간의 통신 연결을 위한 통신망(300)의 구성을 더 포함할 수 있다.
상술한 본 발명의 아이템 추천 시스템(10)은 아이템 제공 서비스 장치(200)가 사용자 단말기(100)에게 적어도 하나의 아이템을 안내 및 판매하기 위하여 적어도 하나의 아이템을 포함하는 아이템 검색 화면을 제공할 수 있다.
특히 아이템 제공 서비스 장치(200)는 아이템 제공 서비스 장치(200)를 통해 판매된 다양한 사용자 단말기들의 구매 이력을 기반으로 하는 협업 필터링을 이용하여 추천 아이템들을 산출하고, 산출된 추천 아이템들을 특정 사용자 단말기의 구매 이력을 기반으로 작성된 카테고리 분류 정보에 적용하여 사용자 관련성이 높은 추천 사유 아이템을 산출하도록 지원할 수 있다.
이렇게 산출된 추천 사유 아이템들은 특정 사용자 단말기(100)에 제공되며, 해당 사용자 단말기(100)는 추천 사유 아이템들을 표시하여 사용자에게 제공할 수 있다.
이에 따라 사용자는 과거의 자신의 구매 이력을 기초로 산출된 아이템들을 추천 사유 아이템으로 제시 받음으로써 아이템 제시에 대한 사유를 직관적으로 인식함에 따라 해당 추천 사유 아이템에 대한 별다른 저항감 없이 아이템 구매를 수행할 수 있다.
이를 위하여 통신망(300)은 사용자 단말기(100)와 아이템 제공 서비스 장치(200) 간의 통신 채널을 형성할 수 있도록 지원할 수 있다. 즉 통신망(300)은 사용자 단말기(100)의 아이템 제공 서비스 장치(200) 접속, 아이템 검색 화면 송수신, 추천 사유 아이템 정보 송수신, 아이템 구매를 위한 신호 송수신을 지원할 수 있다. 여기서 통신망(300)은 사용자 단말기(100)가 데스크 탑과 같은 단말기인 경우 인터넷 네트워크 장치로 구성될 수 있으며, 사용자 단말기(100)가 이동통신 기능을 지원하는 단말기인 경우 이동통신 네트워크 장치 예를 들면 기지국과 제어기 등으로 구성될 수 있다.
또한, 통신망(300)은 아이템 제공 서비스 장치(200) 내에서의 정보 처리를 지원할 수 있다. 예컨대, 전체 사용자 단말기(100)들의 구매 이력의 저장을 위한 정보 전달, 구매 이력 기반의 협업 필터링 기반의 추천 아이템 산출 및 산출된 추천 아이템의 전달, 특정 사용자 단말기(100)의 구매 이력을 기반으로 생성한 카테고리 분류 정보의 전달, 카테고리 분류 정보의 검색, 추천 사유 아이템 산출 및 전달 등의 신호 처리를 지원할 수 있다.
사용자 단말기(100)는 통신부를 이용하여 통신망(300)에 연결되고, 통신망(300)과 연결된 아이템 제공 서비스 장치(200)에 접속할 수 있다. 그리고 사용자 단말기(100)는 아이템 제공 서비스 장치(200)가 제공하는 아이템 검색 화면에 해당하는 정보를 수신하여 출력할 수 있다. 이에 따라 사용자 단말기(100)는 적어도 하나의 아이템을 열람 및 구매할 수 있는 아이템 검색 화면을 표시부에 출력할 수 있다. 이 과정에서 사용자 단말기(100)는 아이템 제공 서비스 장치(200)가 제공하는 적어도 하나의 추천 사유 아이템을 아이템 검색 화면 정보와 함께 수신하여 출력할 수 있다. 추천 사유 아이템은 해당 사용자 단말기(100)가 구매한 상품이나 서비스, 앱 등 특정 아이템과 관련하여 협업 필터링 기반으로 산출된 추천 아이템과 구매 이력 기반으로 생성된 카테고리 분류 정보를 토대로 생성된 아이템이 될 수 있다. 이를 위하여 사용자 단말기(100)는 아이템 제공 서비스 장치(200)에 접속하여 아이템 제공 서비스 장치(200)가 제공하는 다양한 아이템들에 대한 구매 이력을 가질 수 있다. 각 사용자 단말기(100)들의 구매 이력은 아이템 제공 서비스 장치(200)에 분산 저장될 수 있다.
사용자 단말기(100)는 추천 사유 아이템 중 특정 아이템을 선택하는 입력 신호가 생성되면, 해당 아이템의 상세 정보를 아이템 제공 서비스 장치(200)에 요청하고, 아이템 제공 서비스 장치(200)로부터 아이템 상세 정보를 수신하면 이를 표시부에 출력할 수 있다. 이후 사용자 단말기(100)는 사용자 요청에 따라 특정 아이템 구매를 위한 입력 신호가 발생하면, 해당 아이템 구매를 위한 메시지를 아이템 제공 서비스 장치(200)에 전달하고 사전 정의된 절차에 따라 아이템 구매를 수행할 수 있다.
한편 사용자 단말기(100)가 특정 아이템들을 구매하면, 아이템들을 구매한 정보는 아이템 제공 서비스 장치(200)에 제공될 수 있다. 이때 제공되는 특정 사용자 단말기(100)의 아이템들의 구매 이력은 카테고리 분류 정보 생성에 기여하며, 생성된 카테고리 분류 정보는 협업 필터링을 통해 산출된 추천 아이템의 비교 및 추천 사유 아이템 산출에 이용될 수 있다.
아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)가 특정 아이템을 열람 및 구매할 수 있도록 아이템 검색 화면을 제공하고, 사용자 단말기(100)의 요청에 따라 특정 아이템 구매를 수행할 수 있도록 지원하는 장치이다. 특히 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)들의 구매 이력에 대한 협업 필터링을 통하여 추천 아이템 산출을 수행하며, 특정 사용자 단말기(100)의 구매 이력을 기반으로 카테고리 분류 정보를 생성할 수 있다. 여기서 아이템 제공 서비스 장치(200)는 카테고리 분류 정보 생성을 지원하기 위하여 게시하는 모든 아이템들에 대한 유니크한 카테고리 정보를 할당할 수 있다.
특히 아이템 제공 서비스 장치(200)가 제공하는 유니크한 카테고리 정보는 다단의 카테고리 단계를 가질 수 있으며, 예를 들어 대/중/소 카테고리 단계 또는 중/소 카테고리 단계 등을 가질 수 있다. 유니크한 카테고리 정보의 이용을 위하여 각 아이템들은 카테고리 ID 정보를 가질 수 있으며 이때 단계별로 구분되는 ID 정보를 가질 수 있다. 그리고 아이템 제공 서비스 장치(200)는 협업 필터링을 통한 추천 아이템 산출을 위하여 각 사용자 단말기(100)들의 구매 이력 정보를 분산 저장할 수 있다.
그리고 아이템 제공 서비스 장치(200)는 분산 저장된 구매 이력 정보를 MapReduce 방식 및 임의의 협업 필터링 방법을 거쳐 추천 아이템을 산출할 수 있다. 산출된 추천 아이템은 특정 사용자 단말기(100)의 구매 이력으로 생성된 카테고리 분류 정보에 적용하여 특정 사용자 단말기(100)와 관련성이 높은 추천 사유 아이템으로 재분류 될 수 있다. 재분류된 추천 사유 아이템들은 특정 사용자 단말기(100)에게 제공된다.
아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)들의 구매 이력의 저장, 카테고리 분류 정보의 저장 및 이용을 위한 분산 처리 방식을 지원할 수 있다.
다시 말해, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 특정 사용자 단말기(100)가 접속하면 해당 사용자 단말기(100)에 맞는 추천 사유 아이템 제공을 위해, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 분산 처리 방식으로 사용자 단말기(100)들의 구매 이력의 분산 저장하고, 카테고리 분류 정보의 저장 및 검색 지원을 위한 다수의 데이터 노드를 포함하여 구성될 수 있다.
각 데이터 노드는 MapReduce 기능을 지원하며, 이를 기반으로 도 2에 도시된 바와 같이 아이템 구매 이력을 분산 저장하고, 각 데이터 노드가 자신에게 할당된 아이템 구매 이력에 접근할 수 있다.
여기서, 도 2에 도시된 각 데이터 노드의 구성은 하나의 실시 예로, 다수의 데이터 노드는 사용자 단말기(100)의 식별 정보만을 저장하고, 아이템 구매 이력을 통합하여 저장하고 있는 데이터베이스에 접근하여, 자신이 이용할 수 있는 데이터만을 확인할 수 있으며, 또는 2~3개의 데이터 노드가 하나의 아이템 구매 이력을 저장하고 있는 데이터베이스를 공유하여 사용할 수도 있다.
또한, 각 데이터 노드는 사전 정의된 카테고리 분류 정보의 생성 및 저장과 검색을 지원할 수 있다. 여기서, 카테고리 분류 정보의 생성은 아이템이 등록되는 시점에 생성되거나 또는 사용자 단말기(100)로 추천 사유 아이템을 제공하기 위해 아이템 제공 서비스 장치(200)의 요청에 의해 생성될 수 있다.
이러한 데이터 노드는 추천 사유 아이템 제공을 위하여 사전 정의된 방식에 따라 카테고리 유사도 평가를 수행하고, 카테고리 유사도가 일정값 이상인 추천 사유 아이템을 산출하여 사용자 단말기(100)에 전달될 수 있다.
다시 말해, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)로 추천 사유 아이템을 제공하기 위해, 사용자 단말기(100)의 식별 정보를 기반으로 구매 이력 검색을 수행하고, 사용자 단말기(100)의 구매 이력에 따른 카테고리 분류 정보의 생성 및 저장과, 전체 사용자 단말기(100)들의 구매 이력 및 임의의 협업 필터링 기반으로 생성된 추천 아이템 적용에 따른 유사도 높은 추천 사유 아이템의 산출 및 제공을 지원할 수 있다.
또한, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 특정 사용자 단말기(100)가 아이템을 구매하면, 아이템들 구매 정보를 기반으로 협업 필터링을 새로 수행하여 새로운 추천 아이템 산출을 진행할 수 있으며, 아이템을 구매한 사용자 단말기(100)에게 관련성이 높은 추천 사유 아이템 산출 및 제공을 지원할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 협업 필터링 기반의 아이템 추천 시스템(10)은 사용자 단말기(100)들의 구매 이력 및 임의의 협업 필터링 방식으로 추천 아이템들을 산출하고, 산출된 추천 아이템들 중 특정 사용자 단말기(100)의 구매 이력에 적용하여 관련성이 높은 추천 사유 아이템들을 재분류함으로써 특정 사용자 단말기(100)에게 아이템 구매 이력과 관련성이 높은 아이템들을 추천하도록 지원할 수 있다. 이에 따라 본 발명의 협업 필터링 기반의 아이템 추천 시스템(10)은 사용자의 추천 아이템에 대한 저항감이나 거부감을 최소화하고 그에 따른 아이템 구매 진작을 유도할 수 있다. 이러한 아이템 제공 서비스 장치(200)의 세부 구성 및 운용 방법에 대하여 후술하는 도면들을 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에서는 아이템 제공 서비스 장치(200)가 사용자 단말기(100)의 접속 및 아이템 구매 지원과 함께 분산된 데이터 노드들을 이용하여 사용자 단말기(100)들의 구매 이력의 저장과 협업 필터링 방식 적용에 따른 추천 아이템 산출, 특정 사용자 단말기(100)의 구매 이력과 추천 아이템 적용에 따른 추천 사유 아이템 산출을 제공하는 것을 예로 들어 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 시스템 설계 방식에 따라 사용자 단말기(100)의 접속 및 추천 아이템 제공을 지원하는 아이템 서비스 장치와 분산된 데이터 노드들을 이용하여 사용자 단말기(100)들의 구매 이력의 저장과 협업 필터링 방식 적용에 따른 추천 아이템을 산출하는 분산 처리 서비스 장치로 구분될 수도 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 제공 서비스 장치(200)의 구성을 보다 상세히 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치(200)는 장치 통신부(210), 장치 저장부(250) 및 장치 제어부(260)의 구성을 포함할 수 있다.
이러한 구성의 아이템 제공 서비스 장치(200)는 장치 통신부(210)를 기반으로 사용자 단말기(100)의 접속을 지원하고, 사용자 단말기(100)에게 아이템 검색 화면 정보를 제공할 수 있다. 이때 아이템 제공 서비스 장치(200)는 아이템을 구매한 이력을 가진 전체 사용자 단말기(100)들의 구매 이력과 임의의 협업 필터링 방식을 적용하여 산출된 추천 아이템과, 특정 사용자 단말기(100)의 구매 이력에 따른 카테고리 분류 정보를 적용한 추천 사유 아이템을 해당 사용자 단말기(100) 제공할 수 있다. 이를 위하여 아이템 제공 서비스 장치(200)는 앞서 설명한 바와 같이 구매 이력의 저장과 협업 필터링, 카테고리 분류 정보의 생성과 저장 및 추천 아이템과의 비교를 위한 분산 처리 시스템을 이용할 수 있다.
장치 통신부(210)는 통신망(300)을 통한 사용자 단말기(100)와의 통신 채널 형성을 지원한다. 그리고 장치 통신부(210)는 장치 제어부(260) 제어에 따라 사용자 단말기(100)에게 아이템 검색 화면을 제공할 수 있다. 이후 장치 통신부(210)는 아이템 검색 화면에서 특정 아이템을 구매 요청하는 경우 해당 구매 요청 메시지를 장치 제어부(260)에 전달할 수 있다. 특히 장치 통신부(210)는 장치 제어부(260) 제어에 따라 접속된 사용자 단말기(100)의 구매 이력과 협업 필터링 결과가 적용된 추천 사유 아이템을 해당 사용자 단말기(100)에 전송할 수 있다. 그리고 장치 통신부(210)는 추천 사유 아이템을 통해 제시된 아이템 구매 요청 정보를 사용자 단말기(100)로부터 수신하고, 수신된 아이템 구매 요청 정보를 장치 제어부(260)에 제공할 수 있다. 추가로 장치 통신부(210)는 아이템 구매 과정에서 필요로 하는 데이터 송수신을 지원할 수 있다.
장치 저장부(250)는 아이템 제공 서비스 장치(200) 운용을 위한 운용 프로그램 및 본 발명의 아이템 추천을 위한 정보들을 저장할 수 있다. 특히 장치 저장부(250)는 사용자 단말기(100)들의 식별 정보, 아이템 검색 화면 구성을 아이템 정보(151)를 저장할 수 있다. 사용자 단말기(100)들의 식별 정보는 사용자 단말기(100)들의 접속 과정에서 인증 과정을 수행하는데 이용될 수 있으며, 장치 제어부(260)의 제어에 따라 특정 사용자 구매 이력을 확인하는 데 이용될 수 있다.
또한, 장치 저장부(250)는 특정 사용자 구매 이력을 저장할 수 있으며, 전체 사용자 구매 이력들과 임의의 협업 필터링 방식 적용에 따라 산출된 추천 아이템들을 저장할 수 있다. 추천 아이템들은 사용자 구매 이력들이 변경됨에 따라 일정 주기 또는 실시간으로 변경될 수 있다. 사용자 구매 이력과 해당 구매 이력에 속하는 아이템들의 카테고리 정보들로 생성된 카테고리 분류 정보 또한 장치 저장부(250)에 저장될 수 있다.
장치 제어부(260)는 본 발명의 협업 필터링 기반의 추천 사유 아이템 지원을 위한 아이템 제공 서비스 장치(200)의 전반적인 운용을 지원하는 구성이다. 즉 장치 제어부(260)는 사용자 단말기(100)의 장치 접속, 아이템 검색 화면 제공, 추천 아이템 산출, 카테고리 분류 정보의 생성과 저장, 추천 사유 아이템 산출 및 제공, 아이템 구매 요청에 따른 구매 처리 등을 지원할 수 있다. 특히 장치 제어부(260)는 사용자 단말기(100)들의 식별 정보를 확인하고 접속된 또는 접속 이력을 가진 특정 사용자 단말기(100)의 아이템 구매 이력 정보를 확인한다. 그리고 장치 제어부(260)는 해당 아이템 구매 이력 정보를 기반으로 하는 카테고리 분류 정보와 기 작성된 협업 필터링 방식에 의한 추천 아이템을 이용하여 추천 사유 아이템을 작성할 수 있다. 작성된 추천 사유 아이템은 특정 사용자 단말기(100)에 제공될 수 있다. 이를 위하여 장치 제어부(260)는 도 3에 도시된 바와 같은 구성을 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치(200) 구성 중 장치 제어부(260)의 구성을 보다 상세히 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 장치 제어부(260)는 협업 필터링 지원부(261), 카테고리 분류 저장부(263), 아이템 추천 지원부(265)를 포함할 수 있다.
협업 필터링 지원부(261)는 기 정의된 임의의 협업 필터링 방식을 적용하여 일정 개수의 추천 아이템을 산출하는 구성이다. 이를 위하여 협업 필터링 지원부(261)는 아이템 제공 서비스 장치(200)를 통하여 아이템을 구매한 사용자 단말기(100)들의 구매 이력 정보를 수집할 수 있다. 이때 협업 필터링 지원부(261)는 각 데이터 노드들에 저장된 구매 이력 정보를 수집하고, 수집된 구매 이력 정보에 임의의 협업 필터링 방식을 적용하여 일정 비율 값 이상의 아이템들을 추천 아이템으로 산출할 수 있다. 특히 협업 필터링 지원부(261)는 일정 개수의 아이템들을 추천 아이템으로 산출할 수 있다. 도 5 내지 도 7은 임의의 협업 필터링 방식을 설명하기 위한 도면이다. 협업 필터링은 여러 사용자의 구매 기록을 이용하여 각 사용자별로 구매할 가능성이 높은 아이템을 추천하는 기술이다. 이러한 협업 필터링은 사용자 간의 유사도를 이용하여 추천 목록을 추출하며 사용자에 대한 매트릭스 곱셈을 통해 추천 아이템을 산출할 수 있다.
특히 도 5에서와 같이 각 사용자가 특정 아이템 예를 들면 아이템을 구매(1)하거나 구매하지 않은(0) 경우 구매 이력에 기반한 각 사용자 간의 Jaccard 유사도는 다음 수학식 1에서와 같이 산출할 수 있다.
[수학식 1]
J(UserA, UserB) = |A∩B|/|A∪B|
여기서 J(UserA, UserB)는 유사도이며, |A∩B|는 사용자 A와 사용자 B가 구매한 아이템의 교집합의 개수이며, |A∪B|는 사용자 A와 사용자 B가 구매한 아이템의 합집합의 개수가 될 수 있다.
도 5에 나타난 아이템들의 구매 상황에 대하여 상술한 수학식 1을 적용하여 산출된 유사도는 도 6에 나타낸 바와 같다. 도 6은 각 사용자 간의 유사도를 나타낸 것이다. 한편 도 5 및 도 6에 나타낸 값들의 매트릭스 연산을 통하여 도 7에 나타낸 바와 같은 포텐셜(Potential) 매트릭스가 산출되며, 각 셀의 값은 해당 사용자가 특정 아이템에 대해 어느 정도 높은 구매 성향을 나타낼지를 의미할 수 있다. 즉 도 7의 특정 셀 값이 높을수록 해당 아이템을 사용자가 구매할 확률이 높은 것으로 간주할 수 있다.
본 발명의 협업 필터링 지원부(261)는 상술한 협업 필터링 방식 등을 적용하여 K개의 추천 아이템을 산출할 수 있다. 즉 협업 필터링 지원부(261)는 사용자가 구매할 확률이 높은 것으로 간주되는 아이템들의 최고 확률의 아이템에서부터 K개의 추천 아이템을 산출할 수 있다. 또한 협업 필터링 지원부(261)는 각 사용자별 P_u개의 구매 아이템 목록을 산출할 수 있다. 이때 사용자별 K개의 추천 아이템 목록과 P_u개의 구매 아이템 목록은 겹치지 않도록 설계될 수 있다. 이를 위해 각 사용자별로 각기 다른 (K+P_u)개의 아이템을 협업 필터링에서 생성되는 점수순으로 추출한 후에, 사용자가 구매한 P_u개가 (K+P_u)개의 추천 아이템 내에 존재하는 경우 제외시킨다. 제외한 아이템은 최소 K개에서 최대 (K+P_u)개이므로, 다시 점수 순으로 K개 만을 남긴다.
카테고리 분류 저장부(263)는 특정 사용자 단말기(100)의 구매 이력 정보를 기반으로 카테고리 분류 정보를 생성 및 저장하거나, 특정 사용자 단말기(100)와 유사한 구매 패턴을 가지는 일정 사용자 단말기들의 구매 이력 정보를 기반으로 카테고리 분류 정보를 생성 및 저장한다. 이를 위하여 카테고리 분류 저장부(263)는 아이템 제공 서비스 장치(200)에 접속한 특정 사용자 단말기(100) 또는 추천 사유 아이템 목록을 제공하기로 결정된 특정 사용자 단말기(100)의 구매 이력 정보를 수집할 수 있다. 그리고 카테고리 분류 저장부(263)는 장치 저장부(250)에 저장된 아이템 정보(151)를 토대로 특정 사용자 단말기(100)의 구매 이력 정보에 포함된 각 아이템들의 카테고리 단계를 구분할 수 있다. 예를 들어 카테고리 분류 저장부(263)는 구매 이력에 포함된 아이템들에 대하여 대/중/소 카테고리 별로 분류하여 카테고리 분류 정보를 생성할 수 있다.
한편 카테고리 분류 저장부(263)는 카테고리 분류 정보 생성 시, 특정 사용자 단말기(100)와의 유사도가 일정 값 이상인 일정 개수의 사용자 단말기들을 산출하고, 산출된 사용자 단말기들의 공통된 구매 이력을 바탕으로 카테고리 분류 정보를 생성할 수 있다. 특히 카테고리 분류 저장부(263)는 협업 필터링 지원부(261)에서 산출된 추천 아이템들에 대한 구매 이력을 가진 사용자 단말기들의 공통된 구매 이력을 바탕으로 카테고리 분류 정보를 생성할 수 있다.
아이템 추천 지원부(265)는 상술한 협업 필터링 지원부(261)가 제공하는 추천 아이템과, 카테고리 분류 저장부(263)가 제공하는 카테고리 분류 정보를 토대로 추천 사유 아이템 목록을 결정하는 것이다. 예를 들어, 특정 아이템은 아이템군 분류 계층에 따른 대/중/소(예) 카테고리 ID를 가지며, 특정 아이템은 각각 한 가지의 대/중/소 카테고리에 속하며 서로 다른 카테고리로 중복 분류되지 않는다고 가정하기로 한다. 그러면 특정 아이템 A의 추천 사유가 되는 아이템 B를 구하는 방법은 크게 2가지가 될 수 있다. 첫 번째 방법은 추천 아이템 A와 추천 사유 아이템 B간의 카테고리 유사도를 이용하는 방법이다. 아이템 추천 지원부(265)는 계층 구조에서 하위 단계의 카테고리가 동일할 수록 더 높은 점수를 가지도록 정의할 수 있다. 이에 따라 사용자는 특정 아이템에 대하여 카테고리의 아이템을 구매했기 때문에 동일한 카테고리의 아이템이 추천되었을 것으로 직관적으로 유추할 수 있다. 한편 추천 사유 아이템 제공의 두 번째 방법은 추천 아이템 A에 대해 추천 사유가 되는 아이템 B를 나와 구매 행태가 유사한 사용자들이 얼마나 많이 구매하였는지를 고려하는 방안이다.
먼저 첫 번째 방법에 대하여 보다 상세히 설명하면, 카테고리 분류 저장부(263)는 특정 사용자가 구매한 P_u개의 아이템 각각에 대해 대/중/소 카테고리를 조회하여 대/중/소 카테고리별로 나누어 저장한다. 실제 적용 서비스의 조건에 따라 상이할 수 있으나 일예로서, 사용자가 구매한 특정 아이템 A가 VOD/드라마/미국드라마라는 대/중/소 카테고리에 속하는 경우 아이템 A는 VOD라는 대 카테고리, 드라마라는 중 카테고리, 미국드라마라는 소 카테고리 아이템을 저장하는 저장소에 저장될 수 있다. 카테고리 분류 저장부(263)는 특정 사용자 단말기(100)에 추천된 K개의 아이템 각각에 대해 다음과 같은 과정을 반복할 수 있다. 즉 카테고리 분류 저장부(263)는 현재 추천 아이템의 대/중/소 카테고리를 조회한다. 아이템 추천 지원부(265)는 현재 추천 아이템의 소 카테고리와 동일한 소 카테고리에 대해 사용자가 구매한 아이템이 있는지 상술한 카테고리 분류 정보를 확인한다. 아이템 추천 지원부(265)는 동일한 소 카테고리에 대해 사용자가 구매한 아이템이 1개 이상 있는 경우 해당 소 카테고리의 아이템 중에 임의로 한 아이템을 선택하여 현재 추천 아이템의 추천 사유 아이템으로 등록한다. 아이템 추천 지원부(265)는 사용자가 구매한 아이템과 같은 소 카테고리에 없는 경우, 중 카테고리에 대해 상술한 과정을 반복하며, 중 카테고리에 없는 경우 다시 대 카테고리에 대해 반복한다. 아이템 추천 지원부(265)는 모든 계층의 카테고리를 조사해서 현재 추천 아이템과 사용자의 구매 아이템과 겹치는 항목이 없는 경우 사용자가 구매한 아이템 중 임의로 1개 아이템을 선택하고 추천 사유로 등록한다.
다음으로 두 번째 방법을 설명하면, 카테고리 분류 저장부(263)는 전체 사용자를 대상으로 현재 사용자와 Jaccard 유사도가 가장 높은 Top H명을 추출한다. 여기서 2명의 사용자 간의 유사도 값은 아래와 같은 수학식 2로 구할 수 있다.
[수학식 2]
J(UserA, UserB) = |A∩B|/|A∪B|
여기서, J(UserA, UserB)는 2명의 사용자 간의 유사도 값이며, |A∩B|는 사용자 A와 사용자 B가 구매한 아이템의 교집합의 개수, |A∪B|는 사용자 A와 사용자 B가 구매한 아이템의 합집합의 개수이다. 여기서 전체 사용자가 너무 큰 경우 카테고리 분류 저장부(263)는 임의의 군집 분석 기법을 이용하여 소그룹을 생성하고 소그룹에 대해서는 2명의 사용자간 전체 Jaccard 유사도를 계산한다. 카테고리 분류 저장부(263)는 소그룹에 속하는 일정 사용자들 중 현재 사용자와 가장 Jaccard 유사도가 높은 H명을 추출한다.
한편 아이템 추천 지원부(265)는 유사도가 높은 H명의 각 사용자에 대해 추천된 K개의 아이템 각각에 대해 다음과 같은 과정을 반복하도록 제어할 수 있다. 즉 아이템 추천 지원부(265)는 Top H명 중에 현재 추천 아이템 Item_k가 구매 목록에 있는 사용자를 선택한다. 이때 선택된 사용자는 0명에서 H’명(0<=H’<=H) 이다. 아이템 추천 지원부(265)는 H’명의 구매 목록과 현재 사용자의 구매 목록을 비교하여 교집합의 구매 목록 및 구매 빈도를 계산한다. 아이템 추천 지원부(265)는 교집합의 구매 목록에 대해 각각 대/중/소 카테고리를 조회하여 그 값을 저장한다. 즉 아이템 추천 지원부(265)는 구매아이템 ID, 빈도, 대 카테고리 ID, 중 카테고리 ID, 소 카테고리 ID를 저장하도록 제어할 수 있다. 그리고 아이템 추천 지원부(265)는 교집합의 구매 목록 아이템 각각에 대해 대/중/소 카테고리를 조회하여 대/중/소 카테고리별로 나누어 저장한다. 아이템 추천 지원부(265)는 Item_k의 대/중/소 카테고리를 조회한다. 아이템 추천 지원부(265)는 소, 중, 대 카테고리 단계별로 옮겨가며 앞서 저장된 목록을 조회하여 현재의 추천 아이템 Item_k의 카테고리와 같은 카테고리의 아이템이 있는 단계의 카테고리에 저장된 교집합 구매 목록에서 빈도가 높은 1개의 아이템을 선정하고 해당 아이템을 Item_k의 추천 사유 아이템으로 등록한다. 여기서 아이템 추천 지원부(265)는 빈도가 동일한 아이템이 존재하는 경우 임의로 1개의 아이템을 선정한다. 그리고 아이템 추천 지원부(265)는 모든 계층의 카테고리를 조사해서 현재 추천 아이템과 사용자의 구매 아이템과 겹치는 항목이 없는 경우 사용자가 구매한 아이템 중 랜덤으로 1개 아이템을 선택하고 추천 사유로 등록한다.
상술한 두 번째 방법은 첫 번째 방법에 비해 실제적인 협업 필터링 계산에서의 사용자간 유사도를 반영해서 얻어진 결과이기 때문에 기술적으로 더 정확한 추천사유를 추출할 수 있다. 첫 번째 방법은 두 번째 방법에 비해 계산 복잡도가 낮으므로 실제 서비스 적용시 계산 시간을 줄일 수 있다.
한편, 아이템 추천 지원부(265)는 상술한 추천 사유 아이템 산출 적용 과정에서 공통적으로 아이템의 출시일 정보를 이용할 수 있다. 즉, 아이템 추천 지원부(265)는 추천 사유로 구매 아이템 중 동일 카테고리 내의 임의의 아이템을 선택하는 대신, 동일 카테고리 내의 아이템별 출시일에 따라 출시일이 현재 시점과 가까운 아이템에 대해 가중치를 두어 가장 최근에 출시되고 사용자가 구매한 아이템이 추천 사유로 선택할 수 있다. 경우 사용자의 친숙도가 더 높은 아이템이 추천 사유로 선택되어 사용자가 추천 사유를 확인함에 있어 직관성 및 호응성, 추천 사유 인지도 등을 더 높일 수 있다. 예를 들어, 아이템 추천 지원부(265)는 동일 카테고리 그룹 내에 L개의 구매 아이템이 있고, 각각 아이템의 출시일이, D1, D2, … ,D_L라고 할 때 각 아이템이 선택될 확률은 현재 일자인 D를 기준으로 1/|현재일과의 일수 차이|에 비례하도록 정의할 수 있다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 실시 예에 다른 협업 필터링 기반의 추천 사유 아이템 산출 및 제공을 설명하기 위한 도면이다.
도 8과 같은 아이템을 구매한 사용자가 있는 경우, 협업 필터링을 통해 도 9와 같은 형태로 아이템이 추천된다. 여기서 도 9에 나타낸 추천 아이템은 전체 K개 중에 예시를 위해 일부 개수만 표기한 것이다. 그리고 도면에 나타낸 아이템의 경우에는 대/중 또는 중/소 2개의 카테고리만 존재하는 것으로 가정한다.
상술한 조건을 바탕으로, 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치(200)는 앞서 설명한 첫 번째 방법을 통하여 도 9와 같은 형태로 각각의 추천 아이템에 대해 중에서 카데고리 순으로 사용자의 구매 아이템 중 적절한 것을 검색하여 추천 사유로 제공할 수 있다.
이때, 바람직하게는 먼저 중 카데고리에서 사용자의 구매 아이템 중 적절한 추천 아이템을 검색하고, 중 카데고리에 적절한 추천 아이템이 존재하지 않을 경우, 대 카데고리에서 검색하여 추천 사유로 제공할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
상술한 추천 사유 아이템 제공에 따라 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치(200)는 고객에 대해 추천 사유 아이템이 추천된 아이템과 정성적으로 유사하다는 느낌을 주는 경우 새로이 추천되는 아이템에 대한 저항감을 감소시켜 고객의 구매를 유도하는 데 긍정적 효과를 이끌어낼 수 있다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 제공 서비스 장치(200)의 운용 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 먼저, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 1001 단계에서 대기 상태를 가질 수 있다. 아이템 제공 서비스 장치(200)의 대기 상태는 사용자 단말기(100)들이 접속 가능하도록 지원하는 상태로서, 장치 통신부(210)를 활성화하고, 접속되는 사용자 단말기(100)들의 인증 확인을 통하여 인증 확인된 사용자 단말기(100)들에게 아이템 검색 화면을 제공할 수 있는 상태가 될 수 있다. 그리고 아이템 제공 서비스 장치(200)는 아이템들을 판매하면서 전체 사용자 단말기(100)들의 아이템 구매 이력 및 임의의 협업 필터링 방식을 이용하여 K개의 추천 아이템을 산출하도록 지원할 수 있다. 여기서 K는 아이템 제공 서비스 장치(200)의 운영자나 설계자의 의도에 따라 정의될 수 있는 것으로 실험적으로 또는 통계적으로 결정될 수 있다. 한편 아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)들이 접속하여 아이템을 구매하는 경우 각 사용자 단말기(100)별로 아이템 구매 이력을 저장하도록 제어할 수 있다. 여기서 아이템 제공 서비스 장치(200)는 각 사용자 단말기(100)별 아이템 구매 이력을 분산 저장하도록 지원할 수 있다.
다음으로, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 1003 단계에서 특정 사용자 단말기(100)의 접속이 있는지 여부를 확인한다. 이 단계에서 사용자 단말기(100) 접속이 없는 경우 1001 단계 이전으로 분기하여 대기 상태를 유지할 수 있다. 한편 아이템 제공 서비스 장치(200)는 1003 단계에서 특정 사용자 단말기(100)가 접속하는 경우, 해당 사용자 단말기(100)의 식별 정보를 기반으로 1005 단계에서 사용자 단말기(100)의 구매 이력을 수집할 수 있다.
다음으로 아이템 제공 서비스 장치(200)는 1007 단계에서 카데고리 분류 정보를 생성하게 된다.
여기서, 카데고리 분류 정보는 사용자 단말기(100)의 구매 이력을 기반으로 생성될 수 있는 데, 보다 상세하게는, 먼저, 데이터 노드가 카데고리 분류 정보에 접근하여 검색을 수행하고, 사용자 단말기(100)의 구매 이력 정보를 기초로 적합한 카데고리 정보를 할당한 후, 상기 사용자 단말기(100)의 구매 이력에 대한 카데고리 분류 정보를 생성하게 된다.
이를 위하여 아이템 제공 서비스 장치(200)는 판매하는 전체 아이템들에 대하여 고유한 카테고리 ID 정보를 할당할 수 있다. 이때 아이템 제공 서비스 장치(200)는 고유한 다단의 카테고리 ID 정보를 할당할 수 있다.
이에 따라 각 아이템들은 적어도 두 개의 카테고리 ID의 조합을 가지며, 이러한 카테고리 ID 조합은 고유한 정보를 가질 수 있다. 예를 들어, 대/중/소 카테고리 ID를 가지는 경우 각 아이템들은 대 카테고리 ID, 중 카테고리 ID, 소 카테고리 ID를 가지며, 대, 중, 소 카테고리 ID 전체는 다른 아이템들과 구분되는 고유한 정보가 될 수 있다. 아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)의 구매 이력에 포함된 각 아이템들에 대하여 상술한 다단 카테고리 ID 할당을 수행하고, 다단 카테고리 ID를 기준으로 분류 함으로써 구매 이력에 대한 카테고리 분류 정보를 생성할 수 있다.
한편, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 1007 단계에서 사용자 단말기(100)의 구매 이력 이력을 기반으로 구매 패턴이 유사한 즉 유사도가 사전 정의된 일정 값 이상의 일정 사용자 단말기들을 산출하고, 해당 사용자 단말기들의 공통 구매 목록을 기반으로 카테고리 분류 정보를 생성할 수도 있다. 이를 위하여 아이템 제공 서비스 장치(200)는 전체 사용자 단말기들에 대하여 특정 사용자 단말기(100)와의 유사도 산출을 수행하고, 이 유사도 상위 일정 비율 내에 포함되는 사용자 단말기들 또는 상위 일정 개수의 사용자 단말기들을 선정한 후, 이를 기반으로 공통 구매 목록을 이용한 카테고리 분류 정보 생성을 수행할 수 있다.
카테고리 분류 정보가 생성되면, 1009 단계에서 아이템 제공 서비스 장치(200)는 앞서 협업 필터링 방식을 이용하여 산출한 추천 아이템과 동일 ID 또는 유사 ID를 가진 아이템이 카테고리 분류 정보에 포함되어 있는지 확인한다. 그리고 아이템 제공 서비스 장치(200)는 1011 단계에서 카테고리 단계별로 동일 ID 를 가진 아이템이 포함된 해당 카테고리에서 임의의 아이템 또는 출시일이 최근인 임의의 아이템을 선정하여 추천 사유 아이템으로 제공할 수 있다. 여기서 아이템 제공 서비스 장치(200)는 카테고리 분류 정보의 각 카테고리와 동일한 ID를 가진 아이템이 없는 경우 1013 단계에서 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 선택할 수 있다.
추천 사유 아이템이 선택되면 아이템 제공 서비스 장치(200)는 1015 단계에서 해당 추천 사유 아이템을 해당 사용자 단말기(100)에게 제공할 수 있다.
한편 상술한 아이템 제공 서비스 장치(200) 운용의 설명에서는 접속되는 사용자 단말기(100)에게 추천 사유 아이템을 제공하는 것으로 설명하였지만 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 즉 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치(200) 운용은 미접속 상태의 구매 이력을 가진 특정 사용자 단말기들 중 적어도 하나의 사용자 단말기를 사전 정의된 정책에 따라 선정하고, 상술한 과정을 통하여 추천 사유 아이템 산출 및 제공을 지원할 수도 있다.
한편 상술한 본 발명의 실시 예에 따른 추천 사유 아이템 제공의 경우 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 이때, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 한편, 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에는 하드디스크, 플로피디스크 및 자기 테이프와 같은 자기매체(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. 또한, 프로그램 명령에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있다.
이상에서는 본 발명의 실시 예에 따른 추천 사유 아이템 제공에 대하여 본 명세서 및 도면을 통해 바람직한 실시 예들에 대하여 설명하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위해 일반적인 의미에서 사용된 것일 뿐, 본 발명이 전술한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다양한 실시 예가 가능함은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
본 발명은 협업 필터링 기반의 아이템 추천 시스템과 방법 및 이를 지원하는 장치와 단말기에 관한 것으로, 이러한 본 발명은 사용자에게 제공하는 추천 사유 아이템의 사유가 사용자가 직관적으로 인지할 수 있도록 지원한다.
이에 따라 본 발명은 사용자가 가질 수 있는 추천 사유 아이템에 대한 저항감이나 거부감을 줄여 아이템 구매 진작을 개선할 수 있다.
10: 아이템 추천 시스템 100: 사용자 단말기
200: 아이템 제공 서비스 장치 210: 장치 통신부 250: 장치 저장부
260: 장치 제어부 261: 협업 필터링 지원부
263: 카테고리 분류 저장부 265: 아이템 추천 지원부 300 : 통신망

Claims (15)

  1. 아이템 구매 이력을 가지는 적어도 하나의 사용자 단말기;
    전체 사용자 단말기들의 구매 이력 및 임의의 협업 필터링 방식을 이용하여 추천 아이템을 산출하고 특정 사용자 단말기의 구매 이력 및 사전 정의된 카테고리 정보를 이용하여 카테고리 분류 정보를 생성하며, 상기 카테고리 분류 정보와 상기 추천 아이템의 카테고리 정보 비교를 통하여 추천 사유 아이템을 산출한 후 상기 특정 사용자 단말기에 제공하는 아이템 제공 서비스 장치;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천 시스템.
  2. 사용자 단말기의 접속 및 아이템 구매에 필요한 신호 처리를 지원하는 장치 통신부;
    전체 사용자 단말기들의 구매 이력 및 임의의 협업 필터링 방식을 이용하여 적어도 하나의 추천 아이템을 산출과 특정 사용자 단말기의 구매 이력 및 사전 정의된 다단의 고유한 카테고리 ID 정보를 이용하여 카테고리 분류 정보 생성을 수행하며, 상기 카테고리 분류 정보와 상기 추천 아이템의 카테고리 정보 비교를 통하여 추천 사유 아이템을 산출한 후 상기 특정 사용자 단말기에 제공하도록 제어하는 장치 제어부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천을 지원하는 아이템 제공 서비스 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 단말기들의 구매 이력, 상기 카테고리 분류 정보 중 적어도 하나를 분산 저장하는 장치 저장부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천을 지원하는 아이템 제공 서비스 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 장치 제어부는
    상기 장치 통신부에 접속된 특정 사용자 단말기의 구매 이력을 수집하여 상기 카테고리 분류 정보를 생성하고, 상기 접속된 특정 사용자 단말기에게 상기 추천 사유 아이템을 제공하도록 제어하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천을 지원하는 아이템 제공 서비스 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 장치 제어부는
    특정 사용자 단말기의 구매 이력에 포함된 아이템들을 다단의 카테고리 ID별로 분류하여 카테고리 분류 정보를 생성하고, 상기 추천 아이템과 동일 카테고리를 가진 아이템을 하위 카테고리 단계에서 상위 카테고리 단계로 검색하여 상기 카테고리 분류 정보에 동일 카테고리를 가지는 아이템이 있는 경우 해당 카테고리에 속하는 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천을 지원하는 아이템 제공 서비스 장치.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 장치 제어부는
    상기 전체 사용자 단말기들 중 특정 사용자 단말기와 유사도가 일정치 이상인 사용자 단말기들을 산출하고, 사용자 단말기들의 공통 구매 이력을 가진 아이템들을 기반으로 카테고리 분류 정보를 생성하고, 하위 카테고리 단계에서 상위 카테고리 단계로 카테고리 분류 정보를 검색하여 상기 추천 아이템과 동일 카테고리를 가지는 아이템이 상기 카테고리 분류 정보에 있는 경우 해당 카테고리에 속하는 아이템 중 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천을 지원하는 아이템 제공 서비스 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 장치 제어부는
    공통 구매 이력을 가진 아이템들 중 빈도수 높은 아이템을 추천 사유 아이템을 산출하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천을 지원하는 아이템 제공 서비스 장치.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 장치 제어부는
    동일 빈도수를 가진 복수의 아이템이 있는 경우 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천을 지원하는 아이템 제공 서비스 장치.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 장치 제어부는
    상기 추천 아이템의 카테고리와 동일한 카테고리의 아이템이 카테고리 분류 정보에 없는 경우 임의의 특정 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천을 지원하는 아이템 제공 서비스 장치.
  10. 아이템 제공 서비스 장치가 아이템 구매 이력을 가진 전체 사용자 단말기들의 구매 이력 및 임의의 협업 필터링 방식을 이용하여 적어도 하나의 추천 아이템을 산출하는 단계;
    상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 전체 사용자 단말기들 중 특정 사용자 단말기의 구매 이력 및 사전 정의된 다단의 고유한 카테고리 ID 정보를 이용하여 카테고리 분류 정보 생성을 수행하는 단계;
    상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 카테고리 분류 정보와 상기 추천 아이템의 카테고리 정보 비교를 통하여 적어도 하나의 추천 사유 아이템을 산출하는 단계;
    상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 산출된 추천 사유 아이템을 상기 특정 사용자 단말기에 제공하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 카테고리 분류 정보 생성을 수행하는 단계는
    상기 아이템 제공 서비스 장치에 접속된 특정 사용자 단말기의 구매 이력을 기반으로 카테고리 분류 정보 생성을 수행하는 단계; 및
    상기 아이템 제공 서비스 장치에 미 접속된 특정 사용자 단말기 중 사전 정의된 방식에 따라 지정된 특정 사용자 단말기의 구매 이력을 기반으로 카테고리 분류 정보 생성을 수행하는 단계;
    중 적어도 하나의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 카테고리 분류 정보 생성을 수행하는 단계는
    특정 사용자 단말기의 구매 이력에 포함된 아이템들을 다단의 카테고리 ID별로 분류하여 카테고리 분류 정보를 생성하는 단계이며,
    상기 추천 사유 아이템을 산출하는 단계는
    상기 추천 아이템과 동일 카테고리를 가진 아이템을 하위 카테고리 단계에서 상위 카테고리 단계로 검색하여 상기 카테고리 분류 정보에 동일 카테고리를 가지는 아이템이 있는지 확인하는 단계 및 상기 동일 카테고리를 가지는 아이템이 있는 경우 해당 카테고리에 속하는 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 카테고리 분류 정보 생성을 수행하는 단계는
    상기 전체 사용자 단말기들 중 특정 사용자 단말기와 유사도가 일정치 이상인 사용자 단말기들을 산출하는 단계 및 상기 사용자 단말기들의 공통 구매 이력을 가진 아이템들을 기반으로 카테고리 분류 정보를 생성하는 단계;를 포함하며,
    상기 추천 사유 아이템을 산출 단계는
    하위 카테고리 단계에서 상위 카테고리 단계로 카테고리 분류 정보를 검색하여 상기 추천 아이템과 동일 카테고리를 가지는 아이템이 상기 카테고리 분류 정보에 있는 경우 해당 카테고리에 속하는 아이템 중 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 추천 사유 아이템을 산출하는 단계는
    동일 카테고리를 가지는 아이템이 있는 경우 공통 구매 이력을 가진 아이템들 중 빈도수 높은 아이템을 추천 사유 아이템을 산출하는 단계;
    동일 카테고리를 가지는 아이템의 구매 빈도수가 동일한 복수의 아이템이 있는 경우 임의의 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출하는 단계;
    상기 추천 아이템의 카테고리와 동일한 카테고리의 아이템이 카테고리 분류 정보에 없는 경우 임의의 특정 아이템을 추천 사유 아이템으로 산출하는 단계;
    중 어느 하나의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 협업 필터링 기반의 아이템 추천 방법.
  15. 제10항 내지 제14항 중 어느 한 항에 기재된 아이템 추천 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019132084A1 (ko) * 2017-12-29 2019-07-04 주식회사 플레이오토 온라인 쇼핑몰 통합 관리 시스템에서의 온라인 판매채널을 추천하는 방법 및 그 서버
CN111767469A (zh) * 2020-06-17 2020-10-13 中国建设银行股份有限公司 一种养老服务推荐方法和装置
CN112036971A (zh) * 2019-06-04 2020-12-04 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 基于协同过滤的车机购物推送方法、服务端及客户端
KR102345992B1 (ko) * 2021-03-31 2022-01-03 쿠팡 주식회사 아이템 카테고리 네비게이팅 정보 제공 방법 및 전자 장치
KR20220042582A (ko) * 2020-09-28 2022-04-05 연세대학교 산학협력단 변형 자기유사도를 이용한 반복구매상품 추천시스템 및 추천방법
KR102421684B1 (ko) * 2022-05-03 2022-07-14 이명수 인공지능 기반 온라인 상의 판매대상 아이템 도출 방법, 장치 및 시스템
KR102560678B1 (ko) * 2022-07-07 2023-07-28 주식회사 공공상회 사용자의 선호도에 기초한 맞춤형 상품 제공 방법
KR20230163818A (ko) * 2022-05-24 2023-12-01 박재홍 3d 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001265808A (ja) * 2000-03-22 2001-09-28 Skysoft Inc 情報検索システム及び情報検索方法
KR20030058660A (ko) * 2001-12-31 2003-07-07 주식회사 케이티 개인화 시스템에서 사용자의 컨텐트 선호도를 이용한협업필터링 학습방법
KR20110065970A (ko) * 2009-12-10 2011-06-16 동국대학교 산학협력단 상품 추천 장치 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001265808A (ja) * 2000-03-22 2001-09-28 Skysoft Inc 情報検索システム及び情報検索方法
KR20030058660A (ko) * 2001-12-31 2003-07-07 주식회사 케이티 개인화 시스템에서 사용자의 컨텐트 선호도를 이용한협업필터링 학습방법
KR20110065970A (ko) * 2009-12-10 2011-06-16 동국대학교 산학협력단 상품 추천 장치 및 방법

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019132084A1 (ko) * 2017-12-29 2019-07-04 주식회사 플레이오토 온라인 쇼핑몰 통합 관리 시스템에서의 온라인 판매채널을 추천하는 방법 및 그 서버
CN112036971A (zh) * 2019-06-04 2020-12-04 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 基于协同过滤的车机购物推送方法、服务端及客户端
CN111767469A (zh) * 2020-06-17 2020-10-13 中国建设银行股份有限公司 一种养老服务推荐方法和装置
KR20220042582A (ko) * 2020-09-28 2022-04-05 연세대학교 산학협력단 변형 자기유사도를 이용한 반복구매상품 추천시스템 및 추천방법
KR102345992B1 (ko) * 2021-03-31 2022-01-03 쿠팡 주식회사 아이템 카테고리 네비게이팅 정보 제공 방법 및 전자 장치
WO2022211169A1 (ko) * 2021-03-31 2022-10-06 쿠팡 주식회사 아이템 카테고리 네이게이팅 정보 제공 방법 및 전자 장치
KR20220136076A (ko) * 2021-03-31 2022-10-07 쿠팡 주식회사 아이템 카테고리 네이게이팅 정보 제공 방법 및 전자 장치
TWI896651B (zh) * 2021-03-31 2025-09-11 韓商韓領有限公司 物品種類導覽資訊提供方法、電子裝置及包括用於執行該方法之電腦程式之非暫時性電腦可讀儲存媒體
KR102421684B1 (ko) * 2022-05-03 2022-07-14 이명수 인공지능 기반 온라인 상의 판매대상 아이템 도출 방법, 장치 및 시스템
KR20230163818A (ko) * 2022-05-24 2023-12-01 박재홍 3d 아바타를 이용한 의류 피팅 및 추천 시스템
KR102560678B1 (ko) * 2022-07-07 2023-07-28 주식회사 공공상회 사용자의 선호도에 기초한 맞춤형 상품 제공 방법

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