KR20140031429A - Item recommend system and method thereof, apparatus supporting the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 아이템 추천에 관한 것으로, 특히 네트워크 상에서 적어도 하나의 아이템을 제공하는 과정에서 다양한 사용자 단말기들의 구매 이력을 바탕으로 특정 사용자 단말기에게 아이템 추천을 지능적으로 제공할 수 있도록 지원하는 아이템 추천 시스템과 방법 및 이를 지원하는 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an item recommendation, and in particular, an item recommendation system and method for supporting intelligently providing an item recommendation to a specific user terminal based on a purchase history of various user terminals in the process of providing at least one item on a network. And a device supporting the same.
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. With the advent of various e-commerce systems or shopping malls, the system for purchasing necessary goods or services in the home is becoming more common. However, in the virtual space called the Internet, it is not possible to directly view and compare products, which may cause reliability problems for the products, and also, there is a disadvantage in that appropriate information acquisition for a specific product is not provided. As a result, such a problem has caused a problem of restricting consumers to search only without purchasing a product in an internet shopping mall.
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 형태의 상품을 검색하는 것은 어려운 일이 되었다.In addition, many consumers want to see and purchase various products through Internet shopping malls, but due to the emergence of internet shopping malls that provide too much information, it has become difficult to search for specific types of products desired by them.
따라서 본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 다양한 사용자가 구매 희망할 가능성이 높은 아이템 추천이 가능한 아이템 추천 시스템과 방법 및 이를 지원하는 장치를 제공하고자 한다. Accordingly, the present invention has been proposed to solve the above-described problems of the related art, and provides an item recommendation system and method capable of recommending items highly likely to be purchased by various users, and an apparatus supporting the same.
또한 본 발명은 분산형 데이터 처리 시스템의 도입을 통하여 많은 양의 데이터를 효과적으로 저장하고 검색함으로써 아이템 추천을 보다 빠르고 효과적으로 수행할 수 있도록 하는 아이템 추천 시스템과 방법 및 이를 지원하는 장치를 제공하고자 한다.In addition, an object of the present invention is to provide an item recommendation system and method and an apparatus for supporting the item recommendation, which can be performed quickly and effectively by effectively storing and retrieving a large amount of data through the introduction of a distributed data processing system.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 아이템 제공 서비스 장치에 접속하여 아이템 게시 화면 정보를 수신하여 출력하며, 아이템 제공 서비스 장치가 제공하는 아이템 구매 이력에 따라 적어도 하나의 아이템 추천 정보를 제공받는 적어도 하나의 사용자 단말기와, 사용자 단말기들의 아이템을 구매한 이력들을 기반으로 사전 정의된 연관 규칙들을 생성 저장하고, 특정 사용자 단말기의 구매 이력 중 적어도 일부에 대응하는 아이템 추천 정보를 연관 규칙으로부터 생성하여 특정 사용자 단말기에 제공하는 아이템 제공 서비스 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 아이템 추천 시스템을 제공한다.The present invention for achieving the above object is connected to the item providing service device to receive and output the item posting screen information, receiving at least one item recommendation information according to the item purchase history provided by the item providing service device Generate and store predefined association rules based on at least one user terminal and history of purchasing items of the user terminals, and generate item recommendation information corresponding to at least a part of purchase history of a specific user terminal from the association rule. It provides an item recommendation system comprising an item providing service device provided to the user terminal.
본 발명은 또한, 아이템 게시 화면 정보 제공과 아이템 구매를 위한 신호 송수신을 지원하며, 적어도 하나의 아이템 추천 정보를 제공하는 장치 통신부, 사용자 단말기들의 아이템을 구매한 이력들을 기반으로 사전 정의된 연관 규칙들을 생성하고, 특정 사용자 단말기의 구매 이력 중 적어도 일부에 대응하는 아이템 추천 정보를 연관 규칙으로부터 생성하여 상기 특정 사용자 단말기에 제공하는 장치 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 아이템 제공 서비스 장치를 제공한다.The present invention also supports the provision of item posting screen information and signal transmission / reception for item purchase, and provides at least one item recommendation information based on predefined association rules based on history of purchasing items of user terminals and user terminals. And a device controller for generating item recommendation information corresponding to at least a part of a purchase history of a specific user terminal from an association rule and providing the same to the specific user terminal.
여기서 상술한 아이템 제공 서비스 장치는 연관 규칙들 및 사용자 단말기들의 구매 이력을 저장하는 장치 저장부를 더 포함할 수 있다.Here, the above-described item providing service apparatus may further include a device storage unit for storing the association rules and the purchase history of the user terminals.
한편 상기 장치 제어부는 특정 사용자 단말기의 구매 이력을 확인하고, 구매 이력에 포함된 아이템들에 해당하는 연관 규칙들을 검색하되, 일정 기준을 기준으로 일정 개수의 예비 추천 아이템으로 사용될 연관 규칙들을 선정한 후, 사전 정의된 일정 순위에 포함된 아이템들을 아이템 추천 정보로 생성할 수 있다.Meanwhile, the device controller checks a purchase history of a specific user terminal, searches for association rules corresponding to items included in the purchase history, selects association rules to be used as a predetermined number of preliminary recommendation items based on a predetermined criterion, Items included in a predetermined schedule ranking may be generated as item recommendation information.
상기 특정 사용자 단말기는 장치 통신부에 접속된 사용자 단말기 및 아이템 추천 정보를 제공받기 위한 사전 동의를 수행한 비접속된 사용자 단말기 중 적어도 하나가 될 수 있다.The specific user terminal may be at least one of a user terminal connected to the device communication unit and an unconnected user terminal that has performed prior consent for receiving item recommendation information.
상술한 설명에서 일정 기준은 지지도, 신뢰도, 향상도 중 적어도 하나이며, 지지도는 전체 연관 규칙들 중 두 개의 특정 상품이 포함된 연관 규칙들의 비율이며, 신뢰도는 특정 상품을 포함하는 전체 연관 규칙들 중 상기 특정 상품 및 다른 특정 상품이 포함된 연관 규칙들의 비율이며, 향상도는 특정 상품을 포함한 연관 규칙들 중에 다른 특정 상품이 구매되고 상기 특정 상품을 구매한 이력을 기반으로 생성된 연관 규칙들의 비율이 될 수 있다. In the above description, a certain criterion is at least one of support, reliability, and improvement, and support is a ratio of association rules including two specific products among the total association rules, and reliability is a ratio of all association rules including a specific product. The ratio of the association rules including the specific product and other specific products, and the degree of improvement is the ratio of the association rules generated based on the history of purchasing another specific product among the association rules including the specific product Can be.
여기서, 장치 제어부는 일정 기준들 중 적어도 하나가 일정 비율 이상인 연관 규칙들을 산출하고, 일정 비율 이상인 연관 규칙들 중 사전 정의된 일정 개수의 연관 규칙을 상기 예비 추천 아이템으로 산출할 수 있다.Here, the device controller may calculate association rules in which at least one of the predetermined criteria is equal to or greater than a predetermined ratio, and calculate a predefined predetermined number of association rules among the association rules equal to or greater than a predetermined ratio as the preliminary recommendation item.
그리고 장치 제어부는 아이템 추천 정보를 사용자 단말기의 구매 이력의 개수와 동일한 아이템 개수를 포함하도록 구성하거나, 아이템 추천 정보를 사전 정의된 일정 아이템 개수를 포함하도록 구성할 수 있다.The device controller may configure the item recommendation information to include the same number of items as the number of purchase history of the user terminal, or configure the item recommendation information to include a predetermined number of predetermined items.
본 발명은 또한, 아이템 제공 서비스 장치가 사용자 단말기들의 아이템 구매 이력을 기반으로 사전 정의된 일정 규칙 길이를 가지는 연관 규칙들을 생성 및 분산 저장하는 단계, 아이템 제공 서비스 장치가 특정 사용자 단말기의 구매 이력에 포함된 아이템들에 대응하는 연관 규칙들을 일정 기준으로 일정 개수만큼 예비 추천 아이템으로 산출하는 단계, 아이템 제공 서비스 장치가 산출된 예비 추천 아이템 중 사전 정의된 일정 순위 이내의 아이템들을 아이템 추천 정보로 구성하는 단계, 아이템 제공 서비스 장치가 아이템 추천 정보를 사용자 단말기에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 아이템 추천 방법을 제공한다.The present invention also provides a method for providing and distributing an association rule having a predetermined rule length based on an item purchase history of a user terminal by an item providing service apparatus, and the item providing service apparatus included in a purchase history of a specific user terminal. Calculating a predetermined number of preliminary recommendation items based on a predetermined number of association rules corresponding to the prepared items, and configuring the item recommendation information items within a predefined schedule rank among the calculated preliminary recommendation items by the item providing service device; And providing, by the item providing service device, the item recommendation information to the user terminal.
상기 방법은 아이템 제공 서비스 장치에 접속을 수행한 사용자 단말기의 구매 이력을 확인하는 단계, 접속된 사용자 단말기의 구매 이력에 대응하는 아이템 추천 정보를 생성하는 단계, 아이템 추천 정보를 상기 접속된 사용자 단말기에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may include checking a purchase history of a user terminal that has accessed the item providing service apparatus, generating item recommendation information corresponding to a purchase history of the connected user terminal, and transmitting item recommendation information to the connected user terminal. It may further comprise the step of providing.
상기 방법은 아이템 제공 서비스 장치에서 아이템을 구매한 이력을 가지는 특정 사용자 단말기의 구매 이력을 확인하는 단계, 사용자 단말기의 구매 이력을 기반으로 아이템 추천 정보를 구성하여 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include checking a purchase history of a specific user terminal having a history of purchasing an item in the item providing service device, and constructing and providing item recommendation information based on the purchase history of the user terminal.
상기 아이템 추천 정보를 생성하는 단계는 아이템 추천 정보를 사용자 단말기의 구매 이력의 개수와 동일한 아이템 개수를 포함하도록 구성하는 단계 및 아이템 추천 정보를 사전 정의된 일정 아이템 개수를 포함하도록 구성하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함할 수 있다.The generating of the item recommendation information may include at least one of configuring the item recommendation information to include the same number of items as the number of purchase history of the user terminal and configuring the item recommendation information to include a predetermined number of predetermined items. It may include the steps of.
더하여 본 발명은 상술한 지원 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공한다.In addition, the present invention provides a computer readable recording medium having recorded thereon a program for executing the above-described supporting method.
상술한 바와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 추천 시스템과 방법 및 이를 지원하는 장치에 따르면, 본 발명은 사용자가 구매 희망할 가능성이 높은 아이템 추천을 신속하게 제공할 수 있어, 사용자의 아이템 구매를 보다 합리적이고 용이하게 수행할 수 있도록 지원한다. As described above, according to an item recommendation system and method and an apparatus supporting the same, the present invention can quickly provide an item recommendation that a user is likely to purchase, and thus can purchase a user's item. Make it more rational and easy to do.
도 1은 본 발명의 아이템 추천 기능 설명을 위한 사용자 구매 이력의 일예를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 아이템 추천 기능 적용을 위해 산출되는 연관 규칙의 일예를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 추천 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 추천 시스템 구성 중 아이템 제공 서비스 장치 구성을 보다 상세히 나타낸 블록도이다.
도 5는 도 4의 장치 제어부 구성을 보다 상세히 나타낸 블록도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 제공 서비스 장치의 연관 규칙 분산 저장을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 제공 서비스 장치의 사용자 구매 이력 분산 저장을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 제공 서비스 장치의 예비 추천 아이템 검색을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 아이템 추천 기능 적용을 위한 연관 규칙들의 일 형태를 나타낸 도면이다.
도 10은 도 9의 연관 규칙들을 가진 아이템 제공 서비스 장치에서의 상품 구매 이력의 일예를 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 제1 방법에 따른 아이템 추천 결과를 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 제2 방법에 따른 아이템 추천 결과를 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치의 운용을 설명하기 위한 순서도이다.
도 14는 본 발명의 아이템 추천 기능에 적용된 MapReduce의 일예를 설명하기 위한 도면이다.1 is a view showing an example of a user purchase history for explaining the item recommendation function of the present invention.
2 is a diagram illustrating an example of an association rule calculated for applying an item recommendation function of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a configuration of an item recommendation system according to an exemplary embodiment of the present invention.
4 is a block diagram illustrating in more detail the configuration of an item providing service device in the item recommendation system configuration according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a block diagram illustrating the configuration of the device controller of FIG. 4 in more detail.
FIG. 6 is a view for explaining distributed rule distribution storage of an item providing service apparatus according to an exemplary embodiment; FIG.
FIG. 7 is a diagram illustrating a user purchase history distributed storage of an item providing service apparatus according to an exemplary embodiment.
8 is a diagram illustrating a preliminary recommendation item search of an item providing service apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention.
9 is a diagram illustrating one form of association rules for applying an item recommendation function of the present invention.
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a product purchase history in an item providing service apparatus having the association rules of FIG. 9.
11 is a view showing an item recommendation result according to the first method of the present invention.
12 is a diagram illustrating an item recommendation result according to a second method of the present invention.
13 is a flowchart illustrating the operation of the item providing service apparatus of the present invention.
14 is a view for explaining an example of MapReduce applied to the item recommendation function of the present invention.
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.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Note that, in the drawings, the same components are denoted by the same reference numerals as possible. Further, the detailed description of known functions and configurations that may obscure the gist of the present invention will be omitted.
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. 이하 본 발명의 실시 예에 다른 구매 지원 시스템과 시스템을 구성하는 각 장치 및 단말기와 지원 방법에 대하여 설명하기로 한다.It should be noted that the embodiments of the present invention disclosed in the present specification and drawings are only illustrative of the present invention in order to facilitate the understanding of the present invention and are not intended to limit the scope of the present invention. It will be apparent to those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention can be carried out in addition to the embodiments disclosed herein. Hereinafter, each device, terminal, and support method of the purchase support system and system according to an exemplary embodiment of the present invention will be described.
도 1 및 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 추천 기능에 있어서 사용자 구매 이력과 관련하여 생성될 수 있는 연관 규칙을 설명하기 위한 도면들이다.1 and 2 are diagrams for explaining an association rule that may be generated in relation to a user purchase history in an item recommendation function according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 1 및 도 2를 참조하면, 다수의 사용자 단말기들이 아이템 제공 서비스 장치에서 도 1에 도시된 바와 같은 아이템들 예를 들면 도시된 바와 같은 특정 상품들을 구매한 것으로 가정하기로 한다. 즉 제1 사용자 단말기(User 1)는 Beer, Chicken, Milk를 구매한 이력을 가질 수 있으며, 제2 사용자 단말기(User 2)는 Beer, Cheese를 구매한 이력을 가질 수 있다. 또한 제3 사용자 단말기(User 3)는 Cheese, Boots를, 제4 사용자 단말기(User 4)는 Beer, Chicken, Cheese를, 제5 사용자 단말기(User 5)는 Beer, Chicken, Clothes, Cheese, Milk를, 제6 사용자 단말기(User 6)는 Chicken, Clothes, Milk를, 제7 사용자 단말기(User 7)는 Chicken, Milk, Cloths를 각각 구매한 이력을 가질 수 있다.1 and 2, it will be assumed that a plurality of user terminals purchase items as shown in FIG. 1, for example, specific goods as shown in the item providing service apparatus. That is, the first
그러면 아이템 제공 서비스 장치는 상술한 사용자 단말기들의 구매 이력을 기반으로 도 2에 도시된 바와 같이 연관 규칙을 생성할 수 있다. 특히 아이템 제공 서비스 장치는 연관 규칙의 길이에 따라 다양한 형태의 연관 규칙을 생성할 수 있다. 예를 들어, 아이템 제공 서비스 장치는 도시된 바와 같이 규칙의 길이가 2인 (Beer, Chicken), (Beer, Milk), (Chicken, Milk) 등을 생성할 수 있다. 한편 아이템 제공 서비스 장치는 규칙의 길이가 3인 경우 도시된 바와 같이 (Beer, Chicken, Cheese), (Chicken, Milk, Clothes) 등을 생성할 수 있다. 즉 아이템 제공 서비스 장치는 각 사용자 단말기들이 구매한 구매 이력을 기반으로 다양한 조합들에 해당하는 연관 규칙들을 사전 정의된 규칙의 길이에 맞게 생성할 수 있다. 생성된 각 연관 규칙들은 아이템 제공 서비스 장치에 포함된 또는 별도 관리가 가능한 다수의 분산 처리 장치들에 분산되어 저장될 수 있다. 이하 설명에서는 아이템 제공 서비스 장치가 2의 규칙 길이를 기준으로 연관 규칙을 생성하고 운용하는 예를 기준으로 설명하기로 한다.The item providing service apparatus may then generate an association rule as shown in FIG. 2 based on the purchase history of the user terminals described above. In particular, the item providing service apparatus may generate various types of association rules according to the length of the association rule. For example, the item providing service apparatus may generate (Beer, Chicken), (Beer, Milk), (Chicken, Milk), and the like having a rule length of 2 as shown. Meanwhile, when the length of the rule is 3, the item providing service device may generate (Beer, Chicken, Cheese), (Chicken, Milk, Clothes) and the like as shown. That is, the item providing service apparatus may generate association rules corresponding to various combinations according to a predefined rule length based on a purchase history purchased by each user terminal. Each generated association rule may be distributed and stored in a plurality of distributed processing devices included in an item providing service device or separately managed. In the following description, an item providing service device will be described based on an example of generating and operating an association rule based on the rule length of 2.
한편 연관 규칙의 유용성을 판단하기 위해서 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치는 3개의 구성 요소를 이용할 수 있다. 즉 아이템 제공 서비스 장치는 지지도(Support), 신뢰도(Confidence) 및 향상도(Lift) 중 적어도 하나의 요소를 기준으로 연관 규칙의 유용성을 판단할 수 있도록 지원한다. 이를 위하여 아이템 제공 서비스 장치는 각 유용성 판단 구성 요소들을 연관 규칙들 통계적 결과로부터 도출할 수 있다. Meanwhile, in order to determine the usefulness of the association rule, the item providing service apparatus of the present invention may use three components. That is, the item providing service apparatus supports the determination of the usefulness of the association rule based on at least one of support, confidence, and lift. To this end, the item providing service apparatus may derive each usefulness determination component from the association rules statistical result.
먼저, 도 1에서 각 사용자별 구매 이력을 한 건의 연관 규칙 또는 트랜잭션으로 정의하면, 지지도는 전체 트랜잭션 중에서 특정 상품 A와 상품 B가 포함된 트랜잭션의 건수에 해당할 수 있다. 여기서 상품 A 및 상품 B는 서로 다른 종류의 상품을 예시하기 위한 것으로 도 1에 나타낸 상품들 중 어느 하나의 상품이 될 수 있다.First, when the purchase history for each user is defined as one association rule or a transaction in FIG. 1, the support may correspond to the number of transactions including a specific product A and a product B among all transactions. Here, the goods A and the goods B are for illustrating different kinds of goods and may be any one of the goods shown in FIG. 1.
상술한 지지도는 다음 수학식 1에 의하여 정의될 수 있다.The aforementioned support degree may be defined by
[수학식 1][Equation 1]
s(A=>B) = ∥{T∈D│A∪B⊆T}∥/∥D∥s (A => B) = ∥ {T∈D│A∪B⊆T} ∥ / ∥D∥
여기서 s(A=>B)는 지지도이며, T는 상품 A와 상품 B를 포함하는 트랜잭션의 수이며, D는 전체 트랜잭션의 수가 될 수 있다. 그리고 A는 상품 A를, B는 상품 B를 의미할 수 있으며, 상품 A 및 상품 B는 앞서 설명한 바와 같이 아이템 제공 서비스 장치를 이용한 사용자 단말기들의 구매 이력에 포함된 특정 상품들이 될 수 있다. 이에 따라 지지도는 전체 연관 규칙들 중에 상품 A와 상품 B를 모두 포함한 연곽 규칙의 비율이 될 수 있다.Where s (A => B) is support, T is the number of transactions including commodity A and commodity B, and D may be the total number of transactions. In addition, A may mean product A and B may mean product B, and goods A and B may be specific products included in a purchase history of user terminals using the item providing service apparatus as described above. Accordingly, the degree of support may be the ratio of the federation rule including both product A and product B among the total association rules.
한편 신뢰도는 상품 A를 포함하고 있는 트랜잭션 대비 상품 A와 B를 동시에 포함하고 있는 트랜잭션의 비율을 의미할 수 있다. 즉 신뢰도는 상품 A를 포함하는 연관 규칙들 대비 상품 A와 상품 B를 동시에 포함하고 있는 연관 규칙들의 비율이 될 수 있다. 이러한 신뢰도는 수학식 2로 표시될 수 있다.Reliability may mean a ratio of a transaction including products A and B at the same time to a transaction including product A. That is, the reliability may be a ratio of the association rules including the product A and the product B at the same time to the association rules including the product A. This reliability may be represented by
[수학식 2]&Quot; (2) "
conf(A=>B) = ∥{T∈D│A∪B⊆T}∥/∥{T∈D│A⊆T}=s(A∪B)/s(A)conf (A => B) = ∥ {T∈D│A∪B⊆T} ∥ / ∥ {T∈D│A⊆T} = s (A∪B) / s (A)
향상도는 상품 B에 대한 신뢰도 분의 상품 A->B로의 신뢰도를 나타낸 것이다. 즉 향상도는 상품 B를 구매한 전체 트랜잭션 중에 상품 A를 구매한 상황에서 상품 B를 구매한 트랜잭션의 비율이 될 수 있다. 또는 향상도는 상품 B를 구매한 전체 연관 규칙들 중에 상품 A를 구매한 상황에서 상품 B를 구매한 연관 규칙들의 비율이 될 수 있다. 이러한 향상도는 1보다 작으면 부정적인 관계를 의미하며, 1보다 크면 긍정적인 관계로 해석할 수 있다. 향상도는 수학식 3에 의하여 정의될 수 있다.The degree of improvement represents the reliability of product A to product B of the reliability of product B. In other words, the degree of improvement may be the ratio of the transaction in which the purchase of the article B in the situation where the purchase of the article A of the purchase of the article B. Alternatively, the degree of improvement may be the ratio of the association rules for purchasing the commodity B in the context of purchasing the commodity A among the total association rules for purchasing the commodity B. If the improvement is less than 1, it means a negative relationship, and if it is greater than 1, it can be interpreted as a positive relationship. The improvement may be defined by
[수학식 3]&Quot; (3) "
Lift(A=>B) = conf(A=>B)/s(B) = s(A∪B)/s(A)s(B)Lift (A => B) = conf (A => B) / s (B) = s (A∪B) / s (A) s (B)
이상에서는 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 추천을 위하여 연관 규칙 및 유용성 판단 구성 요소에 대하여 설명하였다. 이하에서는 상술한 연관 규칙 및 유용성 판단 구성 요소를 바탕으로 아이템 추천을 수행하는 본 발명의 시스템 구성과 아이템 제공 서비스 장치의 구성 및 아이템 추천 방법에 대하여 보다 상세히 설명하기로 한다. In the above, the association rule and the usefulness determination component for item recommendation according to an embodiment of the present invention have been described. Hereinafter, the system configuration, the configuration of the item providing service apparatus, and the item recommendation method of performing the item recommendation on the basis of the above-described association rule and availability determination component will be described in more detail.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 추천 시스템 구성을 개략적으로 나타낸 것이다. 3 schematically illustrates an item recommendation system configuration according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명의 아이템 추천 시스템(10)은 적어도 하나의 사용자 단말기(100), 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. Referring to FIG. 3, the
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 게시 화면을 제공할 수 있다. 특히 사용자 단말기(100)가 아이템 제공 서비스 장치(200)에 접속하는 경우 아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)들의 아이템 구매 이력을 기반으로 연관 규칙을 생성하여 저장하고, 이를 기반으로 특정 사용자 단말기(100)에게 아이템 추천 정보를 제공할 수 있다. 이때 아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)의 구매 이력을 기준으로 아이템 추천 정보를 추출하고 이를 제공할 수 있다. The
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 게시 화면 송수신, 아이템 추천 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.To this end, the
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 게시 화면에 해당하는 정보를 수신하여 출력할 수 있다. 이에 따라 사용자 단말기(100)는 적어도 하나의 아이템을 열람 및 구매할 수 있는 아이템 게시 화면을 표시부에 출력할 수 있다. 이때 사용자 단말기(100)는 아이템 제공 서비스 장치(200)가 제공하는 아이템 추천 정보를 아이템 게시 화면 정보와 함께 수신하여 출력할 수 있다. 제공되는 아이템 추천 정보는 해당 사용자 단말기(100)가 구매한 상품이나 서비스, 앱 등 특정 아이템과 관련하여 앞서 설명한 연관 규칙과 유용성 판단 구성 요소에 의하여 선택된 적어도 하나의 추천 아이템을 포함할 수 있다. The
사용자 단말기(100)는 아이템 추천 정보 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. When an input signal for selecting a specific item from the item recommendation information is generated, the
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 앞서 설명한 연관 규칙에 따라 분산 저장되어 추후 생성되는 아이템 추천 정보에 기여할 수 있다. Meanwhile, when the
아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)가 특정 아이템을 열람 및 구매할 수 있도록 아이템 게시 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 이력을 기반으로 연관 규칙을 생성하고, 연관 규칙과 기 정의된 유용성 판단 구성 요소를 기준으로 특정 사용자 단말기(100)의 아이템 추천 정보를 생성할 수 있다. 그리고 아이템 제공 서비스 장치(200)는 생성된 아이템 추천 정보를 해당 사용자 단말기(100)에 제공할 수 있다. 여기서 아이템 제공 서비스 장치(200)는 연관 규칙의 저장 및 이용을 위한 분산 처리 방식을 지원할 수 있다.The item providing
다시 말해, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 특정 사용자 단말기(100)가 접속하면 사용자 단말기(100)로 사용자 단말기(100)의 구매 이력과 연관 규칙들을 기초로, 추천 아이템을 제공하기 위해, 사용자 단말기(100)들의 구매 이력을 분산 저장하고, 연관 규칙의 저장 및 검색 지원을 위하여 다수의 데이터 노드를 포함하여 구성될 수 있다.In other words, when the
여기서, 각 데이터 노드는 MapReduce 기능을 지원하며, 이를 기반으로 연관 규칙을 생성 및 저장하고, 연관 규칙들을 사전 정의된 유용성 판단 구성 요소를 기준으로 평가한다. Here, each data node supports the MapReduce function, and based on this, create and store association rules, and evaluate the association rules based on a predefined usability determination component.
각 데이터 노드가 평가한 평가 결과는 예비 추천 아이템 선정에 활용될 수 있는데, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)의 구매 이력과 식별 정보를 기반으로 연관 규칙들을 나열하고 사전 정의된 유용성 판단 구성 요소를 적용하여 연관 규칙들 중 일정 평가 값을 가지는 연관 규칙들을 선정할 수 있다. The evaluation result evaluated by each data node may be used to select a preliminary recommendation item, and the item providing
또한, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 특정 사용자 단말기(100)가 아이템을 구매하면, 아이템들 구매 정보를 사전 정의된 연관 규칙 길이를 적용하여 새 연관 규칙으로 생성하고 적어도 하나의 데이터 노드에 저장하도록 제어할 수 있다.In addition, when the
상술한 바와 같이 본 발명의 아이템 추천 시스템(10)은 다수의 사용자 단말기(100)들이 특정 아이템들을 구매한 이력을 사전 정의된 연관 규칙에 따라 분류 저장하고, 유용성 판단 구성 요소를 기준으로 분류 저장된 연관 규칙들을 평가하여 일정 평가 값 이상의 아이템들을 추출한 후, 추출된 아이템들 사전 정의된 기준에 따라 일정 개수만큼 제공하도록 지원할 수 있다. 이에 따라 특정 사용자 단말기(100)는 아이템 제공 서비스 장치(200)를 이용하면서 해당 아이템 제공 서비스 장치(200)를 이용하여 물품을 구매한 다른 사용자 단말기들의 구매 이력을 기반으로 보다 신뢰성 높은 아이템 추천 정보를 획득할 수 있다. 이러한 본 발명은 특정 아이템을 구매한 사용자가 해당 아이템과 연관된 다른 아이템을 필요로 하는 요구도를 반영함으로써 동일한 아이템을 구매한 사용자들의 요구도를 적절히 반영할 수 있도록 지원할 수 있다.As described above, the
한편, 본 발명의 일 실시 예에서는 아이템 제공 서비스 장치(200)가 사용자 단말기9100)의 접속 및 아이템 구매 지원과 함께 분산된 데이터 노드들을 이용하여 연관 규칙을 저장함과 아울러 유용성 판단 구성 요소를 기준으로 평가 결과를 산출하는 것을 예로 들어 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 시스템 설계 방식에 따라 사용자 단말기(100)의 접속 및 아이템 구매를 지원하는 아이템 서비스 장치와 분산된 데이터 노드들을 이용하여 사용자 단말기(100)들의 구매 이력을 저장하고, 연관 규칙을 확인한 후 유용성을 판단하는 분산 처리 서비스 장치(200)로 구분될 수도 있다.Meanwhile, according to an embodiment of the present invention, the item providing
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 제공 서비스 장치(200)의 구성을 보다 상세히 나타낸 도면이다.4 is a diagram illustrating in more detail the configuration of the item providing
도 4를 참조하면, 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치(200)는 장치 통신부(210), 장치 저장부(250) 및 장치 제어부(260)의 구성을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, the item providing
이러한 구성의 아이템 제공 서비스 장치(200)는 장치 통신부(210)를 기반으로 사용자 단말기(100)의 접속을 지원하고, 사용자 단말기(100)에게 아이템 게시 화면 정보를 제공할 수 있다. 이때 아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)의 구매 이력을 기준으로 유용성 판단 구성 요소를 기준으로 평가된 연관 규칙들을 산출하여 아이템 추천 정보로서 제공할 수 있다. 이를 위하여 아이템 제공 서비스 장치(200)는 연관 규칙의 저장 및 운용을 위한 분산 처리 시스템을 이용할 수 있다.The item providing
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 게시 화면을 제공할 수 있다. 이후 장치 통신부(210)는 아이템 게시 화면에서 특정 아이템을 구매 요청하는 경우 해당 구매 요청 메시지를 장치 제어부(260)에 전달할 수 있다. The
특히 장치 통신부(210)는 장치 제어부(260) 제어에 따라 접속된 사용자 단말기(100)의 구매 이력에 따른 아이템 추천 정보를 해당 사용자 단말기(100)에 전송할 수 있다. 그리고 장치 통신부(210)는 아이템 추천 정보를 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.In particular, the
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 연관 규칙을 다수의 데이터 노드에 저장하는 경우, 연관 규칙들에 대한 정보 검색을 지원하기 위해 사용자 로그 조회 리스트(251)를 포함할 수 있다. 여기서 사용자 로그 조회 리스트(251)는 특정 사용자 단말기의 구매 이력 정보가 어떠한 데이터 노드들에 저장되어 있는지에 대한 주소 정보를 포함할 수 있다. 장치 제어부(260)는 사용자 로그 조회 리스트(251)에 포함된 정보를 토대로 연관 규칙들을 검색할 검색 메시지를 작성하고, 작성된 검색 메시지를 데이터 노드들에 전달하도록 제어할 수 있다. The
장치 제어부(260)는 본 발명의 구매 추천 지원을 위한 아이템 제공 서비스 장치(200)의 전반적인 운용을 지원하는 구성이다. 즉 장치 제어부(260)는 사용자 단말기(100)의 장치 접속, 아이템 게시 화면 제공, 아이템 구매 이력 조회, 아이템 추천 정보 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 사용자 단말기(100)의 아이템 구매 이력 정보를 확인한다. 그리고 장치 제어부(260)는 해당 아이템 구매 이력 정보를 기반으로 하는 연관 규칙들을 수집하고, 이를 기반으로 아이템 추천 정보를 작성할 수 있다. 작성된 아이템 추천 정보는 특정 사용자 단말기(100)에 각각 제공될 수 있다. 이를 위하여 장치 제어부(260)는 도 5에 도시된 바와 같은 구성을 포함할 수 있다. The
도 5는 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치(200) 구성 중 장치 제어부(260)의 구성을 보다 상세히 나타낸 도면이다. 한편, 도 6은 연관 규칙 분산 저장을 설명하기 위한 도면이며, 도 7은 사용자별 구매 이력 저장을 설명하기 위한 도면이며, 도 8은 사용자별 연관 규칙 조회를 설명하기 위한 도면이다.5 is a diagram illustrating in more detail the configuration of the
도 5 내지 도 8을 참조하면, 장치 제어부(260)는 연관 규칙 분산 저장지원부(261), 사용자별 연관 규칙 조회부(263), 추천 정보 제공부(265)를 포함할 수 있다.5 to 8, the
연관 규칙 분산 저장지원부(261)는 아이템 제공 서비스 장치(200)를 이용하는 사용자 단말기(100)들의 구매이력을 기반으로 연관 규칙을 생성하고, 생성된 연관 규칙을 도 6에 도시된 바와 같이 데이터 노드에 저장하도록 지원하는 구성이다. 도 6에서는 8개의 헤드 상품 ID에 8개의 결과 상품 ID가 각각 특정 지지도, 신뢰도, 향상도를 가지며 연관 규칙으로서 마련되면, 다수의 데이터 노드들(RDB #1 ~ RDB #P)에 해당 연관 규칙들을 나누어 저장할 수 있음을 나타내고 있다. 이때 각 데이터 노드들에는 동일한 헤드 상품 ID들로 구성된 연관 규칙들이 저장될 수 있으며, 연관 규칙의 데이터 양에 따라 복수개의 데이터 노드에 동일 헤드 상품 ID의 연관 규칙이 나뉘어 저장될 수도 있다.The association rule distributed
이러한 연관 규칙 분산 저장지원부(261)는 다양한 사용자 단말기(100)들 아이템 제공 서비스 장치(200)가 제공하는 아이템들을 구매한 경우, 구매한 아이템들에 대한 정보를 수집할 수 있다. 그리고 연관 규칙 분산 저장지원부(261)는 아이템들의 관계를 사전 정의된 규칙 길이 예를 들면 2의 규칙 길이를 기준으로 연관 규칙을 생성할 수 있다. 이와 함께 연관 규칙 분산 저장지원부(261)는 생성된 연관 규칙들을 사전 정의된 형식에 데이터 노드들에 분산 저장하거나 또는 특정 데이터 노드에 저장할 수 있다. 이때 저장되는 연관 규칙들은 헤드 상품 ID, 결과 상품 ID, 지지도, 신뢰도 및 향상도를 포함하는 형태로 저장될 수 있다. 여기서 헤드 상품 ID는 결과 상품 ID를 검색하기 위한 검색 아이템에 해당할 수 있다. The association rule distributed
예를 들어, 특정 사용자 단말기(100)가 특정 상품을 구매한 이력을 가진 경우, 해당 구매 상품은 헤드 상품 ID에 해당할 수 있다. 결과 상품 ID는 헤드 상품 ID와 쌍을 이루며 저장된 상품으로서 사용자 단말기(100)에 제공될 아이템 추천 정보에 포함될 수 있는 아이템이 될 수 있다. 지지도, 신뢰도 및 향상도는 특정 결과 상품 ID가 아이템 추천 정보에 포함될지 여부를 결정하는 판단 구성 요소가 될 수 있다. 특히 아이템 제공 서비스 설계 방식에 따라 지지도, 신뢰도 및 향상도 중 적어도 하나가 결과 상품 ID를 아이템 추천 정보로서 이용할지 여부를 결정할 수 있다. 즉 아이템 제공 서비스 설계 방식에 따라 세가지 유용성 판단 구성 요소 중 어느 하나, 세가지 유용성 판단 구성 요소 중 둘, 세가지 유용성 판단 구성 요소 중 하나 등을 기준으로 아이템 추천 정보 포함 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어 아이템 제공 서비스 설계 방식에 따라 신뢰도만을 이용하여 검색된 결과 상품 ID를 아이템 추천 정보에 포함하도록 결정할 수 있다.For example, when a
사용자별 연관 규칙 조회부(263)는 아이템 제공 서비스 장치(200)에 사용자 단말기(100)가 접속을 수행하면, 사용자 단말기(100)에 대한 구매 이력을 특정 데이터 노드로부터 확인할 수 있다. 이를 위하여 사용자별 연관 규칙 조회부(263)는 도 7에 도시된 바와 같이 아이템 제공 서비스 장치(200)를 이용하는 사용자 단말기(100)들의 아이템 구매 이력을 각각 특정 데이터 노드들에 저장하도록 제어할 수 있다. When the
한편 사용자별 연관 규칙 조회부(263)는 특정 사용자 단말기(100)의 구매 이력을 토대로 하여 유용성 판단 구성 요소가 일정 값 이상인 예비 추천 아이템들을 추출한다. 이때 사용자별 연관 규칙 조회부(263)는 도 8에 도시된 바와 같이 사용자별 구매 아이템 ID에 대한 해쉬 값을 토대로 실제 연관 규칙을 가져올 RDB 즉 데이터 노드를 검색할 수 있다. 도시된 도 8을 기준으로, 데이터 노드 #1 에 저장된 user ID 1의 구매 이력들에 포함된 아이템들은 각각 여러 개의 데이터 노드들(RDB #1 ~ RDB #P)에 저장된 연관 규칙들에 저장된 정보들을 이용하는 키 값이 되며, 각 데이터 노드들에 저장된 연관 규칙들 중 유용성 판단 구성 요소 중 적어도 하나가 지정된 일정 값 이상인 아이템들이 예비 추천 아이템으로서 제공될 수 있다. Meanwhile, the association
이때, 사용자별 연관 규칙 조회부(263)는 구매 이력에 따른 특정 아이템에 대응하는 예비 추천 아이템들을 추천 정보 제공부(265)에 제공할 수 있다. 이 과정에서 사용자별 연관 규칙 조회부(263)는 사용자 단말기(100)의 구매 이력이 일정 개수 이상으로 많은 경우, 사전 정의된 일정 개수의 구매 이력만을 유효한 구매 이력으로 정의하고 해당 구매 이력에 따른 연관 규칙들을 조회할 수 있다. 또는 사용자별 연관 규칙 조회부(263)는 구매 이력이 일정 개수 이상인 경우 일정 기간을 정의하여 최근 또는 사전 정의된 해당 기간 이내 구매된 아이템들만을 유효한 구매 이력으로 정의할 수도 있다. 그리고 사용자별 연관 규칙 조회부(263)는 구매 이력에 포함된 아이템 개수가 일정 개수 이하인 경우 전체 아이템들을 유효 구매 이력으로 정의하고, 각 아이템들에 대한 예비 추천 아이템들을 조회하도록 지원할 수 있다.In this case, the association
추천 정보 제공부(265)는 예비 추천 아이템들이 사용자별 연관 규칙 조회부(263)로부터 전달되면, 전달된 예비 추천 아이템들에 대하여 유용성 판단 구성 요소를 적용하여 추천 아이템들을 선별한다. 예를 들어, 추천 정보 제공부(265)는 전달된 예비 추천 아이템들에 대하여 신뢰도 순으로 정렬하고, 신뢰도가 높은 순서에 따라 일정 순위에 드는 예비 추천 아이템들을 추천 아이템으로 결정할 수 있다. 이 과정에서 추천 정보 제공부(265)는 동일 순위를 가진 예비 추천 아이템들이 존재하는 경우, 최근 구매 이력 아이템의 예비 추천 아이템들의 우선순위를 보다 높게 설정할 수 있다.When the preliminary recommendation items are delivered from the association
한편 아이템 추천 기능 방법에 있어서 제1 방법은 사용자 별 구매 상품 개수에 비례한 추천 상품 생성 방법으로, 한 명의 사용자에 대해 해당 사용자의 B_u개의 구매 상품 ID 및 각각의 구매상품 ID를 Head로 하는 P개의 연관 규칙을 가지게 된다. 여기서 예비 추천 아이템들로 제공된 P개의 연관 규칙들 중 추천 아이템 추출 기준은 유용성 판단 구성 요소 중 적어도 하나가 이용될 수 있다. 예를 들어 아이템 추천 기준은 지지도, 신뢰도, 향상도를 모두 사용하거나, 일부는 신뢰도, 일부는 향상도를 이용할 수도 있다. Meanwhile, in the item recommendation function method, the first method is a method of generating a recommendation product proportional to the number of purchased products for each user. For each user, P number of B_u purchased product IDs and each purchased product ID of the user are Head. You have an association rule. Here, the recommendation item extraction criterion among the P association rules provided as the preliminary recommendation items may be used at least one of the usability determination component. For example, the item recommendation criteria may use all of the support, the reliability, and the improvement, or some of the reliability and some of the improvement.
이하 설명에서는 신뢰도를 기준으로 추천 아이템을 추출하는 예를 기준으로 설명하기로 한다. 먼저 제1 방법은 B_u개를 구매한 사용자에 대해 추천 상품을 B_u개를 생성하는 방법이다. B_u개의 첫 번째 상품부터 B_u번째 상품(i=1, 2, …, B_u)까지 아래 과정을 반복한다. 이 과정에서 전체 구매 상품의 순서를 단순히 구매 상품 ID 순으로 정렬하거나, 구매 상품 이력의 B_u가 너무 많은 경우 등을 고려하여, 현재일 대비 구매 시기가 가장 빠른 순으로 정렬하여 사용할 수도 있다. 또는 사용자 선호도를 기준으로 연관 규칙은 구매 상품 ID 순으로 정렬될 수도 있다. In the following description, a description will be made based on an example of extracting a recommendation item based on reliability. First, the first method is to generate B_u recommended products for a user who has purchased B_u. The following process is repeated from the B_u first products to the B_uth products (i = 1, 2, ..., B_u). In this process, the order of all purchased products may be simply sorted by the order of the purchased product ID, or when the B_u of the purchased product history is too large. Alternatively, the association rule may be sorted in the order of purchase product ID based on user preference.
한편 아이템 제공 서비스 장치(200)는 Head의 상품 ID가 B_i(i=1, 2, …,B_u)인 연관 규칙에서 신뢰도 값이 가장 높은 규칙을 선택하고 Consequent 상품 ID를 저장한다. 그리고 아이템 제공 서비스 장치(200)는 다음 구매 상품부터 Head의 상품 ID가 B_i인 연관 규칙을 조회하고 이 중 신뢰도 값이 가장 높은 규칙을 선택하여 해당 규칙의 Consequent 상품 ID를 가져오며, 이때 아이템 제공 서비스 장치(200)는 가져온 상품 ID가 이미 앞의 구매 상품으로부터 생성된 추천 상품에 존재하는지 확인한다. 그리고 해당 추천 상품이 이미 존재하는 경우 아이템 제공 서비스 장치(200)는 Head의 상품 ID가 B_i인 연관 규칙에서 그 다음으로 신뢰도 값이 높은 규칙의 Consequent 상품 ID를 가져오고 동일 추천 상품 존재 여부 검사를 반복한다. 한편 각 구매 이력별로 추출한 연관 규칙들 P가 B_u에 비해 현저히 작거나, B_u가 너무 많은 경우, Head의 상품 ID가 B_i인 연관 규칙을 P개 만큼 다 조회해도 앞의 추천 결과와 겹치지 않는 consequent 상품 ID가 얻어지지 않는 경우 등이 있을 수 있다. 이에 따라 구매 이력별 연관 규칙들에 적용될 P를 시스템 부하에 따른 연산 속도 저하 및 제공될 추천 아이템들의 개수 등을 고려하여 실험적으로 조절될 수 있다. Meanwhile, the item providing
한편, B_u가 너무 많은 경우 예를 들어 10,000개의 상품을 구매한 사용자는 그 만큼의 추천 상품을 생성해도 실질적으로 사용하기 어려울 수 있다. 따라서 아이템 제공 서비스 장치(200)는 각 사용자별로 최대로 생성할 상품의 개수 K를 지정하여 사용할 수도 있다. 이때 아이템 제공 서비스 장치(200)는 K가 B_u보다 작은 경우에는 K개 만큼, K가 B_u보다 큰 경우에는 순서대로 B_u개 만큼 생성한 후에 이후 상품에 대해서는 추천 상품을 생성하지 않을 수 있다. 이 과정을 통해 아이템 제공 서비스 장치(200)는 각 사용자별로 B_u개 또는 B_u가 너무 큰 경우 K개 만큼의 추천 상품을 생성할 수 있다. On the other hand, if there are too many B_u, for example, a user who purchases 10,000 items may be difficult to use even if they generate as many recommended products. Therefore, the item providing
아이템 추천 기능 방법에 있어서 제2 방법은 사용자별 구매 상품 개수와 관계없이 특정 개수의 추천 상품을 생성 방법이다. 아이템 제공 서비스 장치(200)는 한 명의 사용자에 대해 해당 사용자의 B_u개의 구매 상품 ID 및 각각의 구매상품 ID를 Head로 하는 P개의 연관 규칙을 수집할 수 있다. 제2 방법에서도 제1 방법과 유사하게 아이템 제공 서비스 장치(200)는 유용성 판단 구성 요소에 포함되는 지지도, 신뢰도, 향상도 중 적어도 하나를 기준으로 예비 추천 아이템으로 사용할 연관 규칙들을 추출할 수 있다. 제2 방법은 B_u개를 구매한 사용자에 대해 추천 상품을 K개를 생성하는 방법이다. The second method in the item recommendation function method is a method of generating a specific number of recommended products regardless of the number of purchased products for each user. The item providing
여기서 K개는 적용 서비스 및 상품의 관점에서 정해지는 값이다. K개의 추천 상품을 뽑기 위해 다음 과정을 수행한다. 먼저 아이템 제공 서비스 장치(200)는 최대 K개의 추천 상품 ID를 저장할 수 있는 저장소를 마련한다. 그리고 아이템 제공 서비스 장치(200)는 전체 (B_u X p)개의 연관 규칙을 유용성 판단 구성 요소 중 적어도 하나 예를 들면, 신뢰도순으로 정렬한다. 아이템 제공 서비스 장치(200)는 신뢰도가 가장 높은 연관 규칙부터 시작해서 조회하여 K개가 추가될 때까지 다음 과정을 반복한다. Here, K is a value determined in terms of applied services and products. To select K recommended items, do the following: First, the item providing
아이템 제공 서비스 장치(200)는 현재 규칙의 Consequent 상품 ID가 기존 K개를 저장하는 저장소에 존재하는지 검사하고 존재하지 않는 경우 추천 상품에 추가한다. 신뢰도가 동일하며 Head 상품, Consequent 상품 ID가 다른 연관 규칙들이 다수 존재하는 경우 그리고 전체 저장된 상품이 K개를 넘지 않는 경우 아이템 제공 서비스 장치(200)는 각 연관 규칙의 Consequent 상품 ID를 전부 사용할 수 있다. 특정 신뢰도 값에서 동일한 신뢰도를 가지는 연관 규칙을 추천 상품 저장소에 전부 추가하는 과정에서 해당 연관 규칙의 개수가 K개를 넘는 경우 아이템 제공 서비스 장치(200)는 임의로 K개가 될 수 있도록 선택한다. The item providing
예를 들어, K=100이고 신뢰도 순으로 저장했을 때 98개가 저장된 상태에서, 다음으로 높은 신뢰도 값인 0.56을 가지는 연관 규칙이 4개 존재하고, 각 연관 규칙의 consequent 상품 ID가 다른 경우, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 4개의 상품 ID중 임의로 2개를 선택하여 추천 상품에 추가할 수 있다. 여기서 아이템 제공 서비스 장치(200)는 추천 상품 추가 과정에서 임의로 추천 상품을 선택하지 않고, 추천 상품 생성에 이용된 연관 규칙의 Head 상품 ID의 등장 빈도를 기록하여, 빈도가 가장 낮은 Head 상품 ID를 가지는 연관 규칙의 순으로 사용할 수 있다. 이러한 옵션을 통하여 아이템 제공 서비스 장치(200)는 특정 상품이 Head 상품인 연관 규칙의 신뢰도 값이 높아, 해당 Head 상품이 존재하는 연관 규칙의 Consequent 상품만 추천 상품으로 다수 추천되는 경우를 방지할 수 있다. For example, if K = 100 and 98 are stored in order of reliability, and there are 4 associative rules with the next highest confidence value of 0.56, and the consequent product ID of each associative rule is different, the item providing service The
한편 각 구매 이력의 상품별 연관 규칙의 개수인 P들의 총합이 K에 비해 현저히 작은 경우 K개의 추천 상품을 생성하기 어려우므로 P를 K의 배수로 지정할 수 있다. On the other hand, if the total sum of P, the number of association rules for each product in each purchase history, is significantly smaller than K, it is difficult to generate K recommended products, so P may be designated as a multiple of K.
이 비율은 K값 및 서비스의 종류에 따라 적절히 조정될 수 있다. 예컨대, 도서와 같은 아이템은 사용자별 평균 구매 상품 개수가 수 개/월인 반면, 음악 컨텐츠와 같은 아이템은 수십 개/일 등으로 서비스 종류에 따라 차등적으로 조정될 수 있다.This ratio may be appropriately adjusted according to the K value and the type of service. For example, an item such as a book may have an average number of purchased products per user, while an item such as music content may be differentially adjusted according to a service type such as tens / day.
또한, 연관 규칙을 생성할 때 지정하는 유용성 판단 구성 요소인 지지도, 신뢰도, 향상도 값에 따라 생성되는 연관 규칙의 개수가 바뀔 수 있는데, 이 때 생성된 연관 규칙의 개수가 너무 작은 경우 K값도 크고, P를 K의 배수로 지정할 때 너무 큰 값이 지정되면 각 상품당 P개의 연관 규칙을 얻지 못할 수도 있다. 이에 따라 아이템 제공 서비스 장치(200)를 설계하는 설계자는 유용성 판단 구성 요소 및 P 값을 실험적으로 적절히 조정할 수 있다. 상술한 과정을 통해 아이템 제공 서비스 장치(200)는 각 사용자 별로 K개의 추천 상품을 생성할 수 있다. In addition, the number of association rules generated may vary according to the support, reliability, and improvement values, which are the usefulness judgment components that are specified when creating the association rule. When the number of association rules generated is too small, the K value is also changed. If you specify a large, too large value for P as a multiple of K, you may not get P association rules for each product. Accordingly, the designer who designs the item providing
상술한 제1 방법 및 제2 방법에서 아이템 제공 서비스 장치(200)는 3개의 아이템을 구매한 사용자에게 3개의 추천 상품을 제공하는 제1 방법을 적용하거나, 3개의 아이템을 구매하였다 하더라도 연관 규칙이 존재하는 한 K개의 상품을 추천하는 제2 방법 중 어느 하나를 선택적으로 운용하거나, 시스템 설계자 의도에 따라 두 가지 방법을 혼용하여 적용할 수도 있다.In the above-described first and second methods, the item providing
도 9 내지 도 12는 본 발명의 연관 규칙 적용을 위해 임의로 작성한 데이터이며, 유용성 판단 구성 요소 중 신뢰도를 기준으로 정렬한 연관 규칙들을 나타낸 것이다. 상술한 도 9는 특정 아이템 제공 서비스 장치(200)에서의 구매 이력을 바탕으로 생성된 연관 규칙들을 나타낸 것이다. 한편 사용자 단말기(100)의 사용자가 도 10에서와 같이 일정 개수의 상품을 구매한 경우 아이템 제공 서비스 장치(200)는 제1 방법에 의하여 도 11에서와 같은 추천 결과를 제공하거나, 제2 방법을 적용하여 도 12에서와 같은 추천 결과를 제공할 수 있다. 이때 K=5이다. 9 to 12 are data arbitrarily created for the application of the association rule of the present invention, and show association rules arranged based on reliability among the usability determination components. 9 described above shows association rules generated based on a purchase history in a specific item providing
상술한 바와 같이 본 발명은 사용자별 자신의 구매 이력에 기반하여 가장 통계적으로 연관 관계가 높은 상품을 추천해 줄 수 있다. 특히 본 발명은 연관 관계가 높은 추천 상품을 사용자별 구매 회수에 비례해서 생성하거나, 사용자별 구매 회수와 상관없이 서비스 장치에서 필요로 하는 개수만큼 생성하여 지원할 수 있다. 이와 같은 본 발명의 아이템 추천 방법은 타 추천 방법과 결합하여 추천 결과가 모자라거나 다른 협업 필터링 방식으로 원하는 개수만큼의 추천 결과가 생기지 않는 사용자에 대해서도 필요한 수의 추천 결과를 제공할 수 있다.As described above, the present invention can recommend products that are most statistically related based on their purchase history for each user. In particular, the present invention may generate and support a recommendation product having a high relation in proportion to the number of purchases per user, or generate and support the number required by the service device regardless of the number of purchases per user. Such an item recommendation method of the present invention may provide a required number of recommendation results for users who do not have a recommendation result or a desired number of recommendation results by other collaborative filtering methods in combination with other recommendation methods.
도 13은 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 제공 서비스 장치(200)의 운용 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 13 is a diagram illustrating a method of operating an item providing
도 13을 참조하면, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 1301 단계에서 대기 상태를 가질 수 있다. 즉 아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)들이 접속 가능하도록 장치 통신부(210)를 활성화하고 사용자 단말기(100)들 접속에 따른 서비스 페이지 제공을 위한 준비를 수행할 수 있다. 또한 아이템 제공 서비스 장치(200)는 각 사용자 단말기(100)들의 회원 등록을 위한 절차 수행을 지원할 수 있다. 이후 아이템 제공 서비스 장치(200)는 1303 단계에서 특정 사용자 단말기(100)의 접속을 확인한다. 이 단계에서 사용자 단말기(100)의 접속이 없는 경우 1301 단계로 분기하여 대기 상태를 유지할 수 있다.Referring to FIG. 13, the item providing
1303 단계에서 특정 사용자 단말기(100)가 접속을 수행한 경우, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 해당 사용자 단말기(100)의 인증을 수행할 수 있다. 한편 아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)의 고유 식별 정보를 기반으로 해당 사용자 단말기(100)의 구매 이력을 확인할 수 있다. 이를 위하여 아이템 제공 서비스 장치(200)는 사전에 사용자 단말기(100)별 아이템 구매 과정에서 구매 이력을 특정 데이터 노드에 저장하도록 제어할 수 있다. 그리고 아이템 제공 서비스 장치(200)는 사용자 단말기(100)의 식별 정보를 기반으로 특정 데이터 노드에 저장된 사용자 단말기(100)의 구매 이력을 확인할 수 있다. 구매 이력이 확인되면, 아이템 제공 서비스 장치(200)는 1305 단계에서 해당 구매 이력을 기준으로 상술한 제1 방법 및 제2 방법 중 적어도 하나의 방법을 이용하여 아이템 추천 정보를 생성하고, 이를 사용자 단말기(100)에 제공할 수 있다.When the
다음으로 아이템 제공 서비스 장치(200)는 1307 단계에서 해당 사용자 단말기(100)의 상품 구매 여부를 확인하고, 상품 구매 시, 1309 단계로 분기하여 연관 규칙에 따라 상품 구매에 대한 연관 규칙을 생성하고 이를 데이터 노드에 저장하도록 지원할 수 있다. 즉 아이템 제공 서비스 장치(200)는 특정 사용자 단말기(100)가 아이템을 구매한 경우, 해당 아이템 구매 이력을 기준으로 연관 규칙을 생성하고 이전 생성된 연관 규칙에 적용하도록 지원할 수 있다.Next, the item providing
다음으로 아이템 제공 서비스 장치(200)는 1311 단계에서 사용자 단말기(100)의 접속 해제 여부를 확인하고, 사용자 단말기(100) 접속 해제 시 1301 단계로 복귀하여 이하 과정을 재수행하도록 지원하며, 접속 유지 시 1305 단계 이전으로 분기하여 이하 과정을 재수행하도록 지원할 수 있다.Next, the item providing
상술한 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치(200)는 상품 구매 이력에 대한 연관 규칙을 저장하는 과정에서 적어도 하나의 분산된 데이터 노드를 이용할 수 있으며, 특히 사용자의 데이터가 대용량인 경우에, 연관 규칙을 여러 대의 장비에 분산 저장할 수 있다. 이러한 본 발명의 아이템 제공 서비스 장치(200)는 분산되어 있는 연관 규칙과 대용량의 사용자 구매 이력이 존재하는 경우 분산환경에서 사용자 별 아이템 추천 절차를 효과적으로 운용할 수 있다. The above-described item providing
상술한 본 발명은 MapReduce 분산 프레임웍 상에서 구현될 수 있다. 그러나 본 발명은 분산 환경이 아니더라도 동일한 데이터가 있는 경우 동일한 기술을 적용하여 동일한 결과를 얻을 수 있을 것이다. MapReduce는 구글에서 분산 컴퓨팅을 지원하기 위한 목적으로 제작된 소프트웨어 프레임워크다. 이 프레임워크는 페타바이트 이상의 대용량 데이터를 신뢰할 수 없는 컴퓨터로 구성된 클러스터 환경에서 병렬 처리를 지원하기 위해서 개발되었다. 이 프레임워크는 함수형 프로그래밍에서 일반적으로 사용되는 Map과 Reduce라는 함수 기반으로 주로 구성된다. 한편 하둡(Hadoop)은 대량의 자료를 처리할 수 있는 대량의 컴퓨터 클러스터에서 동작하는 분산 응용 프로그램을 지원하는 오픈 소스이다. 본 발명의 분산처리 시스템은 구글 파일 시스템을 대체할 수 있는 하둡 분산 파일 시스템(HDFS: Hadoop Distributed File System)과 맵리듀스(MapReduce)를 구현한 것이다. HDFS 파일 저장 형태에서, Hadoop의 대용량의 파일은 여러 대의 컴퓨터에 나누어 저장된다. 각각의 컴퓨터에 해당하는 데이터노드(datenode)는 파일의 저장 및 처리를 실제적으로 수행하는 단위가 될 수 있다. 그리고 fault tolerant를 위해 Hadoop에서는 동일한 파일을 X번의 replication 만큼 지정해서 저장해 놓을 수 있다. 즉 한 개의 데이터노드에 저장된 파일(정보)가 사라지더라도 다른 데이터 노드에 저장된 파일을 이용하여 복구할 수 있다. 사용자 입장에서는 파일은 한 곳에 있는 것처럼 보이지만 내부적으로는 replication 수만큼 존재한다. Default는 보통 3으로 지정되어 있다.The present invention described above may be implemented on a MapReduce distributed framework. However, the present invention may obtain the same result by applying the same technology when there is the same data even in a distributed environment. MapReduce is a software framework designed by Google to support distributed computing. This framework was developed to support parallel processing in large clusters of petabytes of large data in untrusted computers. This framework consists primarily of a functional base called Map and Reduce, which is commonly used in functional programming. Hadoop is open source, supporting distributed applications that run on large clusters of computers that can handle large amounts of data. The distributed processing system of the present invention implements Hadoop Distributed File System (HDFS) and MapReduce (HDFS), which can replace the Google file system. In the form of HDFS file storage, Hadoop's large files are stored on multiple computers. A datanode corresponding to each computer may be a unit for actually storing and processing a file. And for fault tolerant, Hadoop can store the same file for up to X replications. That is, even if a file (information) stored in one data node disappears, it can be recovered by using a file stored in another data node. From the user's point of view, the file appears to be in one place, but internally it exists for as many replications. The default is usually set to 3.
HDFS에 존재하는 입력 데이터는 input split을 통해 작은 단위로 쪼개어진다. Job Tracker라는 중앙 coordination 프로세스가, 각각의 input split(쪼개어진 파일)을 해당 파일의 물리적인 위치 등을 고려하여 특정 데이터노드의 Map task로 할당한다. 각 데이터 노드의 task tracker가 각각의 map task를 받아서 처리한다. 특정 데이터 노드에서 Map이나 Combiner를 통해 생성되는 (key, value)값은 필요한 경우 네트워크를 통해 특정 데이터 노드의 Reducer에 전달된다. Reduce task에서는 map task의 결과로 전송된 (key, value)들을 key 순으로 정렬하고, reduce 함수를 수행하고 그 결과를 HDFS에 저장한다. Map 기능을 수행하는 함수를 mapper( ), Reduce 기능을 수행하는 함수를 reducer( )라고 하며, 하나의 데이터 노드에서는 임의의 개수만큼 mapper나 reducer를 동시에 실행시킬 수 있다.Input data present in HDFS is split into smaller units through input splits. A central coordination process called Job Tracker assigns each input split to a Map task for a particular data node, taking into account the physical location of the file. The task tracker for each data node receives and processes each map task. The (key, value) values generated by a map or combiner at a particular data node are passed through the network to the reducer at a particular data node if necessary. The Reduce task sorts the (key, values) sent as the result of the map task by key, executes the reduce function, and stores the result in HDFS. The function that performs the Map function is called mapper (), and the function that performs the Reduce function is called reducer (). A single data node can run any number of mapper or reducers simultaneously.
도 14는 본 발명의 연관 규칙의 유용성 판단 구성 요소를 적용하는 과정에 대하여 Word Count를 예시로 나타낸 것이다. 14 illustrates Word Count as an example of a process of applying a usefulness determining component of an association rule of the present invention.
도 14에서 Input으로 있는 3줄은 HDFS 상에 존재한다고 가정하며, 각각의 행(row)은 하나의 데이터노드에 존재하거나 여러 대의 데이터노드에 나뉘어 존재한다. 여기서 실질적으로 데이터 노드 저장 방식은 파일 사이즈에 따라 다를 수 있다. Split은 각각의 row나 전체 입력 데이터 중 일정 크기의 데이터를 특정 데이터 노드의 특정 Mapper에 할당한다. 도면에서는 총 3개의 mapper가 수행되며, 각각의 mapper에는 한 row씩의 데이터가 입력으로 들어온다. mapper에서는 한 row을 읽어, 쉼표(,)로 데이터를 분리한 후, 각 단어를 Key로 하고, 각 단어별 등장회수(=1)를 Value로 하여 출력한다. 출력된 (Key, Value) 값은 동일 Key에 대한 Value를 동일한 데이터노드에서 읽을 수 있도록 정렬된다. 각 데이터 노드의 Reducer에서는 특정 키(이 예시의 경우 단어)에 대해 들어오는 Value값(이 예시의 경우 1의 반복)을 읽어 원하는 기능을 수행한다. 도면에 나타낸 경우는 단순한 합산을 수행할 것을 예시한 것이다. Beer에 대해서는 ‘1,1’ 2개의 value가 들어오며 이를 단순 합산한 후에 (key, value) = (Beer, 2)라는 데이터를 HDFS에 출력한다. 모든 reducer 수행이 끝나면 HDFS에서 바라볼 때, 전체 결과를 확인할 수 있다.In FIG. 14, it is assumed that three lines as inputs exist on the HDFS, and each row exists in one data node or is divided into multiple data nodes. The data node storage method may vary substantially depending on the file size. Split allocates a certain amount of data from each row or all input data to a specific mapper of a specific data node. In the figure, a total of three mapper are executed, and each mapper receives one row of data as input. The mapper reads one row, separates the data with commas (,), and outputs each word as a Key and the number of occurrences of each word (= 1) as a Value. The output (Key, Value) values are arranged so that the value for the same key can be read from the same data node. The Reducer of each data node performs the desired function by reading the incoming Value value (repeat of 1 in this example) for a particular key (word in this example). In the case illustrated in the drawings, a simple summation is illustrated. For Beer, two values of '1,1' come in, and they are simply summed up and then the data (key, value) = (Beer, 2) is output to HDFS. When all reducers have finished running, when you look at HDFS, you can see the full result.
한편 상술한 설명에서는 아이템 제공 서비스 장치(200)에 접속한 사용자 단말기(100)에게 아이템 추천 정보를 제공하기 위하여 연관 규칙들과 유용성 판단 구성 요소를 이용하는 것을 예로 하여 설명하였지만 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 즉 아이템 제공 서비스 장치(200)는 설계자 또는 관리자 정책에 따라 접속되지 않은 사용자 단말기들의 구매 이력을 토대로 하여 아이템 추천 정보를 생성할 수 있으며, 생성된 아이템 추천 정보를 접속되지 않은 사용자 단말기들에게 특정 통신 방식 예를 들면, 이메일이나, 문자 등을 통하여 제공할 수도 있다. 이때 아이템 제공 서비스 장치(200)는 해당 이메일 또는 문자 제공을 위하여 사용자 단말기(100)들의 사전 동의를 획득할 수 있다.In the above description, the related rules and the usefulness determination component are used to provide the item recommendation information to the
한편 상술한 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 추천 방법의 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.Meanwhile, the item recommendation method according to the embodiment of the present invention described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer-readable recording medium. At this time, the computer-readable recording medium may include program commands, data files, data structures, and the like, alone or in combination. On the other hand, the program instructions recorded on the recording medium may be those specially designed and configured for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software.
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.The computer-readable recording medium includes a magnetic recording medium such as a magnetic medium such as a hard disk, a floppy disk and a magnetic tape, an optical medium such as a CD-ROM and a DVD, a magnetic disk such as a floppy disk, A magneto-optical media, and a hardware device specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. The program instructions also include machine language code, such as those generated by the compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention.
이상에서는 본 발명의 실시 예에 따른 아이템 추천 운용에 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.In the above description of the preferred embodiments through the specification and drawings for the item recommendation operation according to an embodiment of the present invention, although specific terms have been used, it is only easy to explain the technical details of the present invention and to help the understanding of the invention. It is only used in a general sense for this purpose, the present invention is not limited to the above-described embodiment. That is, it is apparent to those skilled in the art that various embodiments based on the technical idea of the present invention are possible.
본 발명은 아이템 추천 시스템과 방법 및 이를 지원하는 장치에 관한 것으로, 이러한 본 발명은 사용자들이 구매 희망할 가능성이 높은 아이템들을 지능적으로 제공함으로써 아이템 검색에 소요되는 시간을 절감하도록 지원할 수 있다.The present invention relates to an item recommendation system and method and an apparatus supporting the same, and the present invention can support a user to reduce the time required for searching for an item by intelligently providing items that are likely to be purchased by users.
또한 본 발명은 지능적인 아이템 추천을 통하여 적절한 아이템 구매를 효과적으로 지원함으로써 아이템 구매를 최적화하도록 지원할 수 있다. In addition, the present invention can support to optimize the item purchase by effectively supporting the appropriate item purchase through intelligent item recommendation.
10: 아이템 추천 시스템
100: 사용자 단말기
200: 아이템 제공 서비스 장치
210: 장치 통신부 250: 장치 저장부
260: 장치 제어부 300: 통신망10: Item Recommendation System
100: user terminal
200: item providing service device
210: device communication unit 250: device storage unit
260: Device control unit 300:
Claims (15)
상기 사용자 단말기들의 아이템을 구매한 이력들을 기반으로 사전 정의된 연관 규칙들을 생성 저장하고, 특정 사용자 단말기의 구매 이력 중 적어도 일부에 대응하는 아이템 추천 정보를 상기 연관 규칙으로부터 생성하여 상기 특정 사용자 단말기에 제공하는 아이템 제공 서비스 장치;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 아이템 추천 시스템.At least one user terminal connected to an item providing service apparatus to receive and output item posting screen information, and receiving at least one item recommendation information according to an item purchase history provided by the item providing service apparatus;
Generate and store predefined association rules based on history of purchasing items of the user terminals, and generate item recommendation information corresponding to at least a part of purchase history of a specific user terminal from the association rule to provide to the specific user terminal. An item providing service apparatus;
Item recommendation system comprising a.
사용자 단말기들의 아이템을 구매한 이력들을 기반으로 사전 정의된 연관 규칙들을 생성하고, 특정 사용자 단말기의 구매 이력 중 적어도 일부에 대응하는 아이템 추천 정보를 상기 연관 규칙으로부터 생성하여 상기 특정 사용자 단말기에 제공하는 장치 제어부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 아이템 제공 서비스 장치.A device communication unit supporting item posting screen information and signal transmission / reception for item purchase, and providing the at least one item recommendation information;
An apparatus for generating predefined association rules based on history of purchasing items of user terminals, and generating item recommendation information corresponding to at least a part of purchase history of a specific user terminal from the association rule and providing the same to the specific user terminal. Control unit;
Item providing service apparatus comprising a.
상기 연관 규칙들 및 상기 사용자 단말기들의 구매 이력을 저장하는 장치 저장부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 아이템 제공 서비스 장치.3. The method of claim 2,
A device storage unit for storing the association rules and purchase history of the user terminals;
Item providing service device further comprises.
상기 장치 제어부는
상기 특정 사용자 단말기의 구매 이력을 확인하고, 상기 구매 이력에 포함된 아이템들에 해당하는 연관 규칙들을 검색하되, 일정 기준을 기준으로 일정 개수의 예비 추천 아이템으로 사용될 연관 규칙들을 선정한 후, 사전 정의된 일정 순위에 포함된 아이템들을 아이템 추천 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 아이템 제공 서비스 장치.3. The method of claim 2,
The device control unit
After checking the purchase history of the specific user terminal, searching for association rules corresponding to items included in the purchase history, selecting association rules to be used as a predetermined number of preliminary recommendation items based on a predetermined criterion, and then predefined Item providing service device, characterized in that for generating items recommended information items included in a certain rank.
상기 특정 사용자 단말기는
상기 장치 통신부에 접속된 사용자 단말기 및 상기 아이템 추천 정보를 제공받기 위한 사전 동의를 수행한 비접속된 사용자 단말기 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 아이템 제공 서비스 장치.5. The method of claim 4,
The specific user terminal
And at least one of a user terminal connected to the device communication unit and a non-connected user terminal that has performed prior consent for receiving the item recommendation information.
상기 일정 기준은
지지도, 신뢰도, 향상도 중 적어도 하나이며,
상기 지지도는 전체 연관 규칙들 중 두 개의 특정 상품이 포함된 연관 규칙들의 비율이며, 상기 신뢰도는 특정 상품을 포함하는 전체 연관 규칙들 중 상기 특정 상품 및 다른 특정 상품이 포함된 연관 규칙들의 비율이며, 상기 향상도는 특정 상품을 포함한 연관 규칙들 중에 다른 특정 상품이 구매되고 상기 특정 상품을 구매한 이력을 기반으로 생성된 연관 규칙들의 비율인 것을 특징으로 하는 아이템 제공 서비스 장치. 5. The method of claim 4,
The schedule criteria
At least one of support, reliability,
The support rate is a ratio of association rules including two specific products among the total association rules, the reliability is a ratio of association rules including the specific product and other specific products among all association rules including a specific product, The improvement degree is an item providing service apparatus, characterized in that the ratio of the association rules generated based on the history of the purchase of the particular product and the other specific product among the association rules including the specific product.
상기 장치 제어부는
상기 일정 기준들 중 적어도 하나가 일정 비율 이상인 연관 규칙들을 산출하고, 상기 일정 비율 이상인 연관 규칙들 중 사전 정의된 일정 개수의 연관 규칙을 상기 예비 추천 아이템으로 산출하는 것을 특징으로 하는 아이템 제공 서비스 장치.The method according to claim 6,
The device control unit
And calculating association rules of at least one of the schedule criteria equal to or greater than a predetermined ratio, and calculating a predetermined number of association rules of the association rules of the predetermined ratio or more as the preliminary recommendation item.
상기 장치 제어부는
상기 아이템 추천 정보를 구성하는 과정에서 상기 사용자 단말기의 구매 이력의 개수와 동일한 아이템 개수를 포함하도록 구성하는 것을 특징으로 하는 아이템 제공 서비스 장치.5. The method of claim 4,
The device control unit
And configuring the item recommendation information to include the same number of items as the number of purchase history of the user terminal.
상기 장치 제어부는
상기 아이템 추천 정보를 구성하는 과정에서 사전 정의된 일정 아이템 개수를 포함하도록 구성하는 것을 특징으로 하는 아이템 제공 서비스 장치.5. The method of claim 4,
The device control unit
And a predetermined number of predetermined items in the process of configuring the item recommendation information.
상기 아이템 제공 서비스 장치가 특정 사용자 단말기의 구매 이력에 포함된 아이템들에 대응하는 연관 규칙들을 일정 기준으로 일정 개수만큼 예비 추천 아이템으로 산출하는 단계;
상기 아이템 제공 서비스 장치가 산출된 예비 추천 아이템 중 사전 정의된 일정 순위 이내의 아이템들을 아이템 추천 정보로 구성하는 단계;
상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 아이템 추천 정보를 상기 사용자 단말기에 제공하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 아이템 추천 방법.Generating and distributing, by the item providing service device, association rules having a predetermined rule length based on an item purchase history of user terminals;
Calculating, by the item providing service device, a predetermined number of preliminary recommended items based on a predetermined number of association rules corresponding to items included in a purchase history of a specific user terminal;
Configuring, by the item providing service apparatus, items within a predetermined predetermined rank among the preliminary recommended items calculated as item recommendation information;
Providing, by the item providing service device, the item recommendation information to the user terminal;
Item recommendation method comprising a.
상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 아이템 제공 서비스 장치에 접속을 수행한 사용자 단말기의 구매 이력을 확인하는 단계;
상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 접속된 사용자 단말기의 구매 이력에 대응하는 상기 아이템 추천 정보를 생성하는 단계;
상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 아이템 추천 정보를 상기 접속된 사용자 단말기에 제공하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 아이템 추천 방법.11. The method of claim 10,
Confirming, by the item providing service device, a purchase history of a user terminal which has accessed the item providing service device;
Generating, by the item providing service device, the item recommendation information corresponding to a purchase history of the connected user terminal;
Providing, by the item providing service device, the item recommendation information to the connected user terminal;
Item recommendation method characterized in that it further comprises.
상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 아이템 제공 서비스 장치에서 아이템을 구매한 이력을 가지는 특정 사용자 단말기의 구매 이력을 확인하는 단계;
상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 사용자 단말기의 구매 이력을 기반으로 상기 아이템 추천 정보를 구성하여 제공하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 아이템 추천 방법.11. The method of claim 10,
Confirming, by the item providing service device, a purchase history of a specific user terminal having a history of purchasing an item in the item providing service device;
Providing, by the item providing service apparatus, the item recommendation information based on a purchase history of the user terminal;
Item recommendation method characterized in that it further comprises.
상기 일정 기준은
지지도, 신뢰도, 향상도 중 적어도 하나이며,
상기 지지도는 전체 연관 규칙들 중 두 개의 특정 상품이 포함된 연관 규칙들의 비율이며,
상기 신뢰도는 특정 상품을 포함하는 전체 연관 규칙들 중 상기 특정 상품 및 다른 특정 상품이 포함된 연관 규칙들의 비율이며,
상기 향상도는 특정 상품을 포함한 연관 규칙들 중에 다른 특정 상품이 구매되고 상기 특정 상품을 구매한 이력을 기반으로 생성된 연관 규칙들의 비율인 것을 특징으로 하는 아이템 추천 방법. 11. The method of claim 10,
The schedule criteria
At least one of support, reliability,
The support is the ratio of association rules that include two specific products of the overall association rules,
The reliability is a ratio of association rules including the specific product and other specific products among all the association rules including the specific product,
The degree of improvement is an item recommendation method, characterized in that the ratio of the association rules generated based on the history of the purchase of the particular product and the other specific product among the association rules including the specific product.
상기 아이템 추천 정보를 생성하는 단계는
상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 아이템 추천 정보를 구성하는 과정에서 상기 사용자 단말기의 구매 이력의 개수와 동일한 아이템 개수를 포함하도록 구성하는 단계;
상기 아이템 제공 서비스 장치가 상기 아이템 추천 정보를 구성하는 과정에서 사전 정의된 일정 아이템 개수를 포함하도록 구성하는 단계;
중 적어도 하나의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 아이템 추천 방법.11. The method of claim 10,
Generating the item recommendation information
Configuring the item providing service device to include the same number of items as the number of purchase history of the user terminal in the process of configuring the item recommendation information;
Configuring the item providing service device to include a predetermined number of predetermined items in the process of configuring the item recommendation information;
And at least one step of the item recommendation method.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020120094193A KR20140031429A (en) | 2012-08-28 | 2012-08-28 | Item recommend system and method thereof, apparatus supporting the same |
| PCT/KR2013/006184 WO2014035048A1 (en) | 2012-08-28 | 2013-07-11 | Item recommendation system and method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020120094193A KR20140031429A (en) | 2012-08-28 | 2012-08-28 | Item recommend system and method thereof, apparatus supporting the same |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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ID=50643452
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020120094193A KR20140031429A (en) | 2012-08-28 | 2012-08-28 | Item recommend system and method thereof, apparatus supporting the same |
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| Country | Link |
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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2012
- 2012-08-28 KR KR1020120094193A patent/KR20140031429A/en not_active Application Discontinuation
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