KR20200101538A - Clothing recommendataion system considering user searching data - Google Patents

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Abstract

A customized online/offline connection clothing recommendation system that considers individual characteristics and preference by using big data comprises: a database for storing user information and clothing information for a user associated with a user terminal; a collection part for collecting the clothing information from the database; a calculation part for calculating preference of the user based on preference survey result information and purchase history information included in the user information; an activity index calculation part for calculating a clothing activity index based on clothing size information and clothing material information included in the clothing information; and a recommendation part for determining recommended clothing based on the user preference, a user activity index included in the user information, and the clothing activity index.

Description

사용자 검색 빅데이터를 활용해 개인별 선호도를 고려한 의류 추천 시스템{CLOTHING RECOMMENDATAION SYSTEM CONSIDERING USER SEARCHING DATA}Clothing recommendation system considering individual preferences using user search big data {CLOTHING RECOMMENDATAION SYSTEM CONSIDERING USER SEARCHING DATA}

본 발명은 의류 추천 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 사용자 검색 데이터를 활용해 선호도를 고려한 고객 맞춤형 의류를 추천하는 온라인 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a clothing recommendation system, and more particularly, to an online system for recommending customized clothing in consideration of preferences using user search data.

이용자들의 의류 구매정보를 이용하여 각 이용자의 의류 구매 취향을 분석하고, 이에 따라 각 이용자의 취향에 맞는 실제 의류 상품에 대한 정보를 해당 이용자에게 추천해 주는 의류 추천 시스템 및 그 추천 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a clothing recommendation system and a method of recommending the apparel recommendation system that analyzes the apparel purchase preferences of each user by using the apparel purchase information of the users, and accordingly recommends information on actual clothing products suitable for each user's taste to the corresponding user.

최근 인터넷의 발달로 전자 상거래를 이용하여 물품을 구매하는 인터넷 사용자들이 많이 늘어나고 있다. 인터넷 쇼핑몰이 상거래의 중요한 수단으로 발달함으로써 의류를 취급하는 인터넷 쇼핑몰들도 증가하고 취급하는 상품수도 늘어가고 있다.With the recent development of the Internet, a large number of Internet users who purchase goods using electronic commerce are increasing. As Internet shopping malls develop as an important means of commerce, the number of Internet shopping malls dealing with clothing is increasing, and the number of products being handled is increasing.

현재 인터넷 쇼핑몰에서 의류가 전시 및 판매되는 방법으로는 의류들을 단순히 브랜드나 종류에 따라 분류하고, 각 의류에 대한 이미지 정보와 상세설명(상품코드, 브랜드 명, 색상, 소재, 제조회사, 상품설명 등)을 웹 사이트와 같은 인터넷 사이트 상에서 노출시켜 인터넷 이용자의 선택을 기다리는 획일적이고 수동적인 방법들이 사용되고 있다. 또한 많은 사람들이 구매했던 의류 상품들을 위주로 의류 정보를 노출시키는 방법도 사용되고 있으나, 이는 집단적 구매 기록을 참조한 것으로 각 개인의 특성화된 취향이 반영되지 않고 있다.Currently, as a method of displaying and selling clothing in Internet shopping malls, clothing is simply classified according to its brand or type, and image information and detailed descriptions for each clothing (product code, brand name, color, material, manufacturer, product description, etc.) ) Are exposed on an Internet site, such as a web site, to wait for the Internet user's choice. In addition, a method of exposing clothing information mainly on clothing products purchased by many people is used, but this refers to collective purchase records and does not reflect each individual's specialized taste.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제2017-0021454호(2017.02.28. 공개)에 개시되어 있다.Background technology of the present invention is disclosed in Korean Patent Application Publication No. 2017-0021454 (published on February 28, 2017).

본 발명의 목적은 사용자의 의류 선호도를 고려하여 고객 맞춤형 의류를 추천할 수 있는 사용자 검색 빅데이터를 활용해 개인별 선호도를 고려한 의류 추천 시스템을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide a clothing recommendation system that considers individual preferences by utilizing user search big data that can recommend customized clothing by considering the user's clothing preference.

본 발명에 따른 사용자 검색 빅데이터를 활용해 개인별 선호도를 고려한 의류 추천 시스템은, 통신 단말과 유무선 네트워크를 통해 연결되는 의류 추천 시스템에서, 상기 사용자 검색 의류 정보를 저장하는 데이터베이스와, 상기 데이터베이스로부터 의류 정보를 수집하는 수집부와, 상기 사용자 검색 의류 정보에 기초하여 사용자의 선호도를 산출하는 산출부와, 상기 사용자 검색 의류 정보에 기초하여 의류 이미지를 분석하여 선호 의류를 산출하는 분석부, 및 상기 사용자의 선호도, 선호 의류에 기초하여 추천 의류를 결정하는 추천부를 포함하는 것을 특징으로한다.A clothing recommendation system that considers individual preferences using user search big data according to the present invention, in a clothing recommendation system connected through a communication terminal and a wired/wireless network, includes a database storing the user search clothing information, and clothing information from the database. A collection unit that collects, a calculation unit that calculates a user's preference based on the user search clothing information, an analysis unit that analyzes a clothing image based on the user search clothing information to calculate a preference clothing, and the user's It characterized in that it includes a recommendation unit for determining the recommended clothing based on the preference and the preferred clothing.

분석부는 상기 사용자 검색 의류 정보에 기초하여 검색한 의류 이미지와 사용자 구매 의류 이미지를 고려해 선호 의류를 산출하는 것을 특징으로 한다.The analysis unit may calculate the preferred clothing by considering the clothing image searched for and the clothing image purchased by the user based on the user search clothing information.

분석부는 검색 의류 이미지 패턴을 분석해 선호하는 의류 패턴을 분석하는 이미지 패턴 분석부와, 의류의 가격 정보를 분석하여 선호 가격대를 분석하는 가격 분석부, 및 구매 이력을 분석하여 선호하는 의류를 분석하는 구매 이력 분석부를 포함한다.The analysis unit analyzes the search clothing image pattern to analyze the preferred clothing pattern, the price analysis unit analyzes the price information of the clothing to analyze the preferred price range, and the purchase that analyzes the preferred clothing by analyzing the purchase history. Includes a history analysis unit.

추천부는 상기 데이터베이스에 포함된 온오프라인 매장 정보에 기초하여 상기 추천 의류를 판매하는 매장을 검색하되, 상기 사용자가 선호하는 가격대에 맞게 추천 의류를 결정하는 것을 특징으로 한다.The recommendation unit searches for a store that sells the recommended clothing based on the on/offline store information included in the database, and determines the recommended clothing according to the user's preferred price range.

추천부는 상기 데이터베이스로부터 얻은 사용자 정보와 검색 데이터를 통해 대체 상품을 추천하는 대체상품 추천부와, 상기 선호 의류와 연관된 의류를 추천해 주는 보완상품 추천부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The recommendation unit may include a replacement product recommendation unit that recommends a replacement product through user information and search data obtained from the database, and a supplementary product recommendation unit that recommends clothing related to the preferred clothing.

대체 상품 추천부는 상기 산출부로부터 얻은 사용자의 선호도와 데이터베이스의 검색 기록을 통해 제1 추천 상품을 결정하는 제1 추천부와, 의류 정보와 분석부에서 산출한 선호 의류에 기초하여 제2 추천 상품을 결정하는 제2 추천부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The alternative product recommendation unit selects a first recommendation unit for determining a first recommended product through user preference obtained from the calculation unit and a search record of the database, and a second recommended product based on clothing information and the preferred clothing calculated by the analysis unit. It characterized in that it comprises a second recommendation unit to determine.

본 발명에 따른 사용자 검색 빅데이터를 활용해 개인별 선호도를 고려한 의류 추천 시스템은, 사용자의 의류 검색 데이터를 활용해 사용자의 선호도를 고려해 추천 의류를 결정함으로써, 사용자의 선호도와 사용자 특성을 보다 객관적으로 판단하고, 사용자에게 보다 적합한 의류, 즉, 사용자 맞춤형 의류를 사용자에게 추천할 수 있다.The clothing recommendation system that considers individual preferences using user search big data according to the present invention determines the recommended clothing in consideration of the user's preference using the user's clothing search data, thereby more objectively determining the user's preferences and user characteristics. And, it is possible to recommend clothing more suitable for the user, that is, customized clothing to the user.

도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 의류 추천 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 의류 추천 시스템에 포함된 의류 추천 시스템의 예를 나타내는 블록도이다.
도 3는 본 발명의 의류 추천 시스템에 포함된 분석부의 예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 의류 추천 시스템에 추천부의 예를 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 의류 추천 시스템에서 수행되는 추천 의류 제공 방법을 나타내는 순서도이다.1 is a block diagram illustrating a clothing recommendation system according to embodiments of the present invention.
2 is a block diagram illustrating an example of a clothing recommendation system included in the clothing recommendation system of the present invention.
3 is a block diagram showing an example of an analysis unit included in the clothing recommendation system of the present invention.
4 is a block diagram showing an example of a recommendation unit in the clothing recommendation system of the present invention.
5 is a flow chart showing a method of providing recommended clothing performed in the clothing recommendation system of the present invention.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.Since the present invention can apply various transformations and have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and will be described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to a specific embodiment, it is to be understood to include all conversions, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing the present invention, when it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.

도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 의류 추천 시스템을 나타내는 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a clothing recommendation system according to embodiments of the present invention.

시스템(100)(이하, "의류 추천 시스템" 이라 함)은 통신 단말(110) 및 의류 추천 서버(120)를 포함할 수 있다. 여기서, 통신 단말(110) 및 의류 추천 서버(120)는 유/무선 네트워크를 통해 상호 연결될 수 있다.The system 100 (hereinafter referred to as "clothing recommendation system") may include a communication terminal 110 and a clothing recommendation server 120. Here, the communication terminal 110 and the clothing recommendation server 120 may be interconnected through a wired/wireless network.

통신 단말(110)은 통신 단말(110)을 소지하거나 이용하는 사용자(또는, 고객)로부터 입력 모듈(예를 들어,터치 스크린, 마이크 등)을 통해 상품 검색 요청을 수신하고, 상품 검색 요청에 대응하는 상품 검색 요청 신호를 의류 추천 서버(120)에 송신하며, 의류 추천 서버(120)에서 제공되는 추천 의류 정보(또는, 추천 의류 리스트)를 출력 모듈(예를 들어, 디스플레이)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 통신 단말(110)은 데스크탑, 랩탑, 태블릿, 스마트폰 등일 수 있다.The communication terminal 110 receives a product search request from a user (or customer) possessing or using the communication terminal 110 through an input module (eg, touch screen, microphone, etc.), and responds to the product search request. A product search request signal is transmitted to the clothing recommendation server 120, and recommended clothing information (or recommended clothing list) provided from the clothing recommendation server 120 is provided to the user through an output module (for example, a display). I can. For example, the communication terminal 110 may be a desktop, a laptop, a tablet, a smartphone, or the like.

의류 추천 서버(120)는 사용자와 연관된 빅데이터를 분석하여 사용자에게 적합한 의류 정보(또는, 추천 의류 리스트)를 통신 단말(110)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 의류 추천 서버(120)는 기 저장되거나 통신 단말(110)로부터 제공되는 사용자 정보(예를 들어, 검색 데이터)에 기초하여 사용자의 특성 및 선호도에 매칭되는 의류를 추천 의류로서 결정할 수 있다. 또한, 의류 추천 서버(120)는 추천 의류 정보와 함께 추천 의류를 판매하는 온오프라인 매장의 관련 정보(예를 들어, 재고, 위치 정보, 이벤트 정보 등)를 제공할 수 있다.The clothing recommendation server 120 may analyze big data associated with the user and provide clothing information suitable for the user (or a list of recommended clothing) to the communication terminal 110. For example, the clothing recommendation server 120 may determine, as the recommended clothing, clothing matching the characteristics and preferences of the user based on user information (eg, search data) previously stored or provided from the communication terminal 110. have. In addition, the clothing recommendation server 120 may provide information related to on/offline stores that sell recommended clothing (eg, inventory, location information, event information, etc.) along with recommended clothing information.

의류 추천 서버(120)의 구체적인 구성에 대해서는 도 2를 참조하여 후술하기로 한다. 한편, 의류 추천 시스템(100)은 판매자 서버(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 판매자 서버(130)는 의류를 판매하는 판매자의 판매자 정보와, 해당 판매자가 판매하는 의류, 재고 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이, 의류 추천 시스템(100)은 사용자의 특성 및 선호도를 산출하여 추천 의류를 선택/결정함으로써, 사용자 맞춤형 의류(또는, 고객 맞춤형 의류)를 제공/추천 할 수 있다. 또한, 의류 추천 시스템(100)은 추천 의류 정보와 함께 추천 의류를 판매하는 온오프라인 매장의 매장 정보를 제공할 수 있다.A specific configuration of the clothing recommendation server 120 will be described later with reference to FIG. 2. Meanwhile, the clothing recommendation system 100 may be connected to the seller server 130 through a network. The seller server 130 may include seller information of a seller who sells clothes, and information on clothes and stocks sold by the seller. As described above, the clothing recommendation system 100 may provide/recommend user-customized clothing (or customer-customized clothing) by calculating the user's characteristics and preferences and selecting/determining recommended clothing. In addition, the clothing recommendation system 100 may provide store information of an on/offline store that sells recommended clothing along with recommended clothing information.

도 2를 참조하면, 추천 의류 서버(120)는 통신부(210), 수집부(220), 분석부(230), 산출부(240), 입출력부(250), 추천부(260), 데이터베이스(270), 및 제어부(280)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the recommended clothing server 120 includes a communication unit 210, a collection unit 220, an analysis unit 230, a calculation unit 240, an input/output unit 250, a recommendation unit 260, and a database ( 270), and a control unit 280.

통신부(210)는 통신 단말(110)로부터 사용자 정보를 수신하고, 추천 의류 정보를 통신 단말(120)에 송신하며, 판매자 서버(130)와 의류 정보를 송수신하며 통신부(210)는 유무선 통신 방식을 이용하여 통신 모듈로 구현될 수 있다.The communication unit 210 receives user information from the communication terminal 110, transmits recommended clothing information to the communication terminal 120, transmits and receives clothing information with the seller server 130, and the communication unit 210 uses a wired or wireless communication method. It can be implemented as a communication module.

수집부(220)는 사용자 정보 및 의류 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 사용자 정보는 사용자의 아이디, 이름, 성별, 나이, 주소지 등과 같은 사용자 기본 정보와, 사용자 구매 이력, 사용자 선호도 사용자의 검색 데이터와 같은 사용자 추가 정보를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 정보는 분석부(230)에서 생성된 사용자 그룹 정보(예를 들어, 선호 의류에 기초하여 분류되는 사용자 그룹들 중에서 해당 사용자가 속하는 사용자 그룹)와, 산출부(240)에서 생성된 사용자의 선호도를 더 포함할 수 있다.The collection unit 220 may collect user information and clothing information. Here, the user information may include user basic information such as user ID, name, gender, age, address, etc., and user additional information such as user purchase history and user preference user search data. In addition, user information includes user group information generated by the analysis unit 230 (for example, a user group to which the user belongs among user groups classified based on preferred clothing), and a user generated by the calculation unit 240 It may further include a preference of.

예를 들어, 수집부(220)는 통신 단말(110), 판매자 서버(130), 데이터베이스(270) 등에 사용자 정보, 의류 정보 등에 대해 요청하고, 이에 응답하여 수신되는 정보들을 의류 추천 서버(120)(또는, 의류 추천 시스템(100))에서 사용되는 포맷으로 변환할 수 있다. 수집된 사용자 정보 및 의류 정보는 데이터베이스(270)에 저장/갱신될 수 있다.For example, the collection unit 220 requests the communication terminal 110, the seller server 130, the database 270, etc. for user information, clothing information, etc., and receives the information received in response to the clothing recommendation server 120 (Or, it may be converted into a format used in the clothing recommendation system 100). The collected user information and clothing information may be stored/updated in the database 270.

분석부(230)는 사용자 정보에 기초하여 사용자의 선호 의류를 산출할 수 있다.The analysis unit 230 may calculate the user's preferred clothing based on the user information.

이하, 도 3을 참조하여 분석부(230)에 대하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, the analysis unit 230 will be described in detail with reference to FIG. 3.

분석부(230)는 의류 이미지를 분석하여 선호 의류를 산출할 수 있다.The analysis unit 230 may analyze the clothing image and calculate the preferred clothing.

데이터베이스(270)는 선호 의류 정보, 의류 정보, 사용자 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스(270)는 메모리 장치 등과 같은 저장 장치로 구현되거나, 별도의 서버로 구현될 수 있다. 추천부(260)는 사용자 선호도에 기초하여 추천 의류를 결정할 수 있다. 의류 추천 시스템(100)(또는, 의류 추천 서버(120))는 사용자의 검색 데이터를 이용하여 사용자 선호도 판단(또는, 사용자 그룹의 설정)에 대한 객관성을 높임으로써, 사용자의 선호도를 고려하여 보다 사용자에게 적절한 추천 상품을 제공할 수 있다.The database 270 may store preferred clothing information, clothing information, and user information. The database 270 may be implemented as a storage device such as a memory device, or a separate server. The recommender 260 may determine recommended clothing based on user preference. The clothing recommendation system 100 (or clothing recommendation server 120) increases the objectivity of determining user preference (or setting of a user group) by using the user's search data, so that the user You can provide recommended products suitable for you.

한편, 분석부(230)는 데이터베이스(270)에 등록된 의류 정보를 토대로 사용자가 선호하는 의류 가격 분석, 사용자의 구매 이력 등을 통해 사용자가 선호하는 의류를 분석한다. 제어부(280)는 통신부(210), 수집부(220), 분석부(230), 산출부(240), 입출력부(250), 추천부(260), 데이터베이스(270), 각각의 동작 및 이들간의 데이터(또는, 데이터의 흐름)을 제어할 수 있다.Meanwhile, the analysis unit 230 analyzes the clothing that the user prefers based on the clothing information registered in the database 270 through analysis of the clothing price that the user prefers and the user's purchase history. The control unit 280 includes a communication unit 210, a collection unit 220, an analysis unit 230, a calculation unit 240, an input/output unit 250, a recommendation unit 260, a database 270, respective operations and It is possible to control the data (or data flow) between.

도 2를 참조하여 설명한 바와 같이, 의류 추천 서버(120)(또는, 의류 추천 시스템(100))은 사용자의 검색 데이터를 이용하여 사용자의 선호도와 선호 상품을 결정하고, 의류 정보(특히, 의류 치수 정보, 의류 소재 정보)를 기반으로 사용자의 선호도에 기초하여 사용자를 위한 추천 의류를 결정할 수 있다. 따라서, 의류 추천 서버(120)(또는, 의류 추천 시스템(100))은 사용자의 선호도와 사용자 특성을 보다 객관적으로 판단하여, 사용자에게 보다 적합한 의류, 즉, 사용자 맞춤형 의류를 사용자에게 추천할 수 있다.As described with reference to FIG. 2, the clothing recommendation server 120 (or the clothing recommendation system 100) determines a user's preference and a preferred product using the user's search data, and clothing information (especially, clothing size) Information, clothing material information), the recommended clothing for the user may be determined based on the user's preference. Therefore, the clothing recommendation server 120 (or the clothing recommendation system 100) may more objectively determine the user's preference and user characteristics, and recommend clothing that is more suitable for the user, that is, user-customized clothing to the user. .

일 실시예에서, 대체상품 추천부(710)는 제1 추천부(711) 및 제2 추천부(712)를 포함할 수 있다.In one embodiment, the replacement product recommendation unit 710 may include a first recommendation unit 711 and a second recommendation unit 712.

제1 추천부(711)는 사용자 정보에 기초하여 제1 추천 상품(또는, 제1 추천 의류)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 추천부(711)는 사용자가 속하는 사용자 그룹에 기초하여 결정된 선호 상품을 제1 추천 상품으로 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 제1 추천부(711)는 사용자의 구매 이력이 동일 또는 유사한 다른 사용자들의 정보에 기초하여 제1 추천 상품을 결정할 수 있다. 다른 사용자들의 구매 이력에 기초하여 제1 추천 상품을 결정하는 구성은 도 3를 참조하여 설명한 선호 상품을 결정하는 구성과 실질적으로 동일하므로, 중복되는 설명은 반복하지 않기로 한다.The first recommendation unit 711 may determine a first recommended product (or first recommended clothing) based on user information. For example, the first recommendation unit 711 may determine a preferred product determined based on a user group to which the user belongs as the first recommended product. For another example, the first recommendation unit 711 may determine the first recommended product based on information of other users having the same or similar purchase history of the user. Since the configuration for determining the first recommended product based on the purchase history of other users is substantially the same as the configuration for determining the preferred product described with reference to FIG. 3, the overlapping description will not be repeated.

즉, 제1 추천부(711)는 사용자의 선호도와 검색 기록을 통해 다른 사용자(즉, 유사 사용자)와 비교하여 제1 추천 상품을 결정할 수 있다.That is, the first recommendation unit 711 may compare the user's preference and search record with other users (ie, similar users) to determine the first recommended product.

제2 추천부(712)는 의류 정보와 분석부(230)의 선호 의류에 기초하여 제2 추천 상품(또는, 제2 추천 의류)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제2 추천부(712)는 분석부(230)의 이미지 패턴 분석부(310)의 선호 의류 이미지, 가격 분석부(320), 구매 이력 분석부(330)로 분석된 선호 의류에 기반해 검색된 상품을 제2 추천 상품으로 결정할 수 있다.The second recommendation unit 712 may determine a second recommended product (or second recommended clothing) based on the clothing information and the preferred clothing of the analysis unit 230. For example, the second recommendation unit 712 is used for the preferred clothing image analyzed by the image pattern analysis unit 310 of the analysis unit 230, the price analysis unit 320, and the purchase history analysis unit 330. Based on the searched product, it may be determined as the second recommended product.

즉, 제2 추천부(712)는 사용자의 선호 의류와 유사한 의류에 기초하여 제2 추천 상품을 결정할 수 있다.That is, the second recommendation unit 712 may determine the second recommended product based on clothing similar to the user's preferred clothing.

한편, 보완상품 추천부(720)는 사용자가 검색한 의류와 다른 분류에 속하는 추천 상품을 결정할 수 있다.Meanwhile, the supplementary product recommendation unit 720 may determine a recommended product belonging to a classification different from the clothing searched for by the user.

추천부(260)는 제1 내지 제2, 보완 추천 상품들을 조합하여 추천 상품 리스트를 통신 단말(110)을 통해 사용자에게 제공할 수 있다.The recommendation unit 260 may provide a list of recommended products to a user through the communication terminal 110 by combining the first to second and complementary recommended products.

추천부(260)는 추천 상품과 연관된 판매자 정보(또는, 온오프라인 매장 정보)를 생성할 수 있다.The recommendation unit 260 may generate seller information (or on/offline store information) associated with the recommended product.

또한, 데이터베이스(270)에 포함된 온오프라인 매장 정보에 기초하여 추천 의류를 보유/판매하는 온오프라인 매장을 검색하되 추천 의류(또는, 추천 상품)의 가격이 시간 변화에 따라 도시될 수 있다.In addition, an on/offline store that holds/sells recommended clothing is searched for based on on/offline store information included in the database 270, but the price of the recommended clothing (or recommended product) may be shown as time changes.

도 5는 도 1의 추천 의류 시스템에서 수행되는 추천 의류 제공 방법을 나타내는 순서도이다.5 is a flow chart illustrating a method of providing recommended clothing performed in the recommended clothing system of FIG. 1.

도 1 내지 도 5를 참조하면, 의류 추천 서버(120)는 판매자 서버(130)에 의류 정보 및 온오프라인 매장 정보에 대한 제공을 요청할 수 있다(S601). 의류 정보는 온오프라인 매장 정보(예를 들어, 위치 정보, 재고 정보, 가격 정보 등)을 포함할 수 있다.1 to 5, the clothing recommendation server 120 may request the seller server 130 to provide clothing information and online and offline store information (S601). The clothing information may include online and offline store information (eg, location information, inventory information, price information, etc.).

판매자 서버(130)는 의류 정보 제공 요청에 응답하여 의류 정보를 의류 추천 서버(120)에 제공할 수 있다(S602).The seller server 130 may provide clothing information to the clothing recommendation server 120 in response to a request for providing clothing information (S602).

한편, 통신 단말(110)은 별도의 어플리케이션 등을 통해 의류 추천 서버(120)에 접속하거나, 로그인 할 수 있다(S611).Meanwhile, the communication terminal 110 may access or log in to the clothing recommendation server 120 through a separate application (S611).

이 경우, 의류 추천 서버(120)는 사용자 정보에 대한 제공을 통신 단말(110)에 요청하고(S612), 통신 단말(110)은 사용자 정보 요청에 대응하여 사용자 정보를 의류 추천 서버(120)에 제공할 수 있다.(S613) 여기서, 사용자 정보는 사용자 기본 정보(예를 들어, 성별, 나이 등)를 포함할 수 있다.In this case, the clothing recommendation server 120 requests the communication terminal 110 to provide user information (S612), and the communication terminal 110 sends the user information to the clothing recommendation server 120 in response to the user information request. (S613) Here, the user information may include basic user information (eg, gender, age, etc.).

한편, 통신 단말(110)은 특정 의류에 대한 검색/추천을 의류 추천 서버(120)에 요청할 수 있다(S614). 이 경우, 의류 추천 서버(120)는 사용자 선호도(S615), 사용자 선호 의류(S616)에 기초하여 추천 상품(또는, 추천 의류)을 결정할 수 있다(S617). 또한, 의류 추천 서버(120)는 추천 상품과 연관된 추천 온오프라인 매장, 가격 변화 정보, 이벤트 정보 등을 포함하여 추천 상품 리스트를 생성할 수 있다. 이후, 의류 추천 서버(120)는 추천 상품 리스트를 통신 단말(110)에 제공할 수 있다(S618).Meanwhile, the communication terminal 110 may request the clothing recommendation server 120 to search/recommend a specific clothing (S614). In this case, the clothing recommendation server 120 may determine a recommended product (or recommended clothing) based on the user preference (S615) and the user preference clothing (S616) (S617). In addition, the clothing recommendation server 120 may generate a recommended product list including recommended online and offline stores related to the recommended product, price change information, event information, and the like. Thereafter, the clothing recommendation server 120 may provide a list of recommended products to the communication terminal 110 (S618).

이상, 본 발명의 실시예들에 따른 의류 추천 시스템에 대하여 도면을 참조하여 설명하였지만, 상기 설명은 예시적인 것으로서 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 수정 및 변경될 수 있을 것이다.As described above, the clothing recommendation system according to the embodiments of the present invention has been described with reference to the drawings, but the above description is illustrative, and without departing from the technical spirit of the present invention, by those skilled in the art. May be modified and changed.

100: 의류 추천 시스템
110: 통신 단말
120: 의류 추천 서버
130: 판매자 서버
210: 통신부
220: 수집부
230: 분석부
240: 산출부
250: 입출력부
260: 추천부
270: 데이터베이스
280: 제어부
310: 이미지 패턴 분석부
320: 가격 분석부
330: 구매 이력 분석부
710: 대체상품 추천부
711: 제1 추천부
712: 제2 추천부
720: 보완상품 추천부100: clothing recommendation system
110: communication terminal
120: clothing recommendation server
130: Merchant Server
210: communication department
220: collection unit
230: analysis unit
240: calculation unit
250: input/output unit
260: recommendation
270: database
280: control unit
310: image pattern analysis unit
320: price analysis unit
330: purchase history analysis unit
710: replacement product recommendation unit
711: first recommendation
712: second recommendation unit
720: Complementary product recommendation section

Claims (6)

통신 단말과 유무선 네트워크를 통해 연결되는 의류 추천 시스템에서,
상기 사용자 검색 의류 정보를 저장하는 데이터베이스;
상기 데이터베이스로부터 의류 정보를 수집하는 수집부;
상기 사용자 검색 의류 정보에 기초하여 사용자의 선호도를 산출하는 산출부;
상기 사용자 검색 의류 정보에 기초하여 의류 이미지를 분석하여 선호 의류를 산출하는 분석부; 및
상기 사용자의 선호도, 선호 의류에 기초하여 추천 의류를 결정하는 추천부를 포함하고,
검색어를 통해 사용자가 원하는 의류 추천을 하는 것을 특징으로 하는 사용자 검색 빅데이터를 활용해 개인별 선호도를 고려한 의류 추천 시스템.In a clothing recommendation system connected through a communication terminal and a wired or wireless network,
A database for storing the user search clothing information;
A collection unit for collecting clothing information from the database;
A calculator configured to calculate a user's preference based on the user search clothing information;
An analysis unit for calculating a preferred clothing by analyzing the clothing image based on the user search clothing information; And
And a recommender configured to determine recommended clothing based on the user's preference and preferred clothing,
A clothing recommendation system that considers individual preferences using user search big data, characterized by recommending clothing desired by a user through a search word. 제 1 항에 있어서, 상기 분석부는,
상기 사용자 검색 의류 정보에 기초하여 검색한 의류 이미지와 사용자 구매 의류 이미지를 고려해 선호 의류를 산출하는 것을 특징으로 하는 사용자 검색 빅데이터를 활용해 개인별 선호도를 고려한 의류 추천 시스템.The method of claim 1, wherein the analysis unit,
A clothing recommendation system that considers individual preferences by using user search big data, characterized in that, based on the user search clothing information, the clothing image searched for and the clothing image purchased by the user are considered. 제 2 항에 있어서, 상기 분석부는,
검색 의류 이미지 패턴을 분석해 선호하는 의류 패턴을 분석하는 이미지 패턴 분석부;
의류의 가격 정보를 분석하여 선호 가격대를 분석하는 가격 분석부; 및
구매 이력을 분석하여 선호하는 의류를 분석하는 구매 이력 분석부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 검색 빅데이터를 활용해 개인별 선호도를 고려한 의류 추천 시스템.The method of claim 2, wherein the analysis unit,
An image pattern analysis unit that analyzes a searched clothing image pattern to analyze a preferred clothing pattern;
A price analysis unit that analyzes price information of clothing to analyze a preferred price range; And
A purchase history analysis unit that analyzes the purchase history to analyze preferred clothing; Clothing recommendation system in consideration of individual preferences using user search big data, characterized in that it comprises a. 제 1 항에 있어서, 상기 추천부는,
상기 데이터베이스에 포함된 온오프라인 매장 정보에 기초하여 상기 추천 의류를 판매하는 매장을 검색하되, 상기 사용자가 선호하는 가격대에 맞게 추천 의류를 결정하는 것을 특징으로 하는 사용자 검색 빅데이터를 활용해 개인별 선호도를 고려한 의류 추천 시스템.The method of claim 1, wherein the recommendation unit,
Based on the online and offline store information included in the database, a store that sells the recommended clothing is searched, but the user preference is determined using big data for user search, characterized in that the recommended clothing is determined according to the user's preferred price range. Considered clothing recommendation system. 제 4 항에 있어서, 상기 추천부는,
상기 데이터베이스로부터 얻은 사용자 정보와 검색 데이터를 통해 대체 상품을 추천하는 대체상품 추천부; 및
상기 선호 의류와 연관된 의류를 추천해주는 보완상품 추천부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 검색 빅데이터를 활용해 개인별 선호도를 고려한 의류 추천 시스템.The method of claim 4, wherein the recommendation unit,
A replacement product recommendation unit for recommending a replacement product through user information and search data obtained from the database; And
A clothing recommendation system that considers individual preferences using user search big data, comprising: a complementary product recommendation unit that recommends clothing related to the preferred clothing. 제 5항에 있어서, 상기 대체 상품 추천부는,
상기 산출부로부터 얻은 사용자의 선호도와 데이터베이스의 검색 기록을 통해 제1 추천 상품을 결정하는 제1 추천부; 및
의류 정보와 분석부에서 산출한 선호 의류에 기초하여 제2 추천 상품을 결정하는 제2 추천부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 검색 빅데이터를 활용해 개인별 선호도를 고려한 의류 추천 시스템.The method of claim 5, wherein the replacement product recommendation unit,
A first recommendation unit for determining a first recommended product based on a user's preference obtained from the calculation unit and a search record of the database; And
A clothing recommendation system that considers individual preferences using user search big data, comprising: a second recommendation unit that determines a second recommended product based on clothing information and the preferred clothing calculated by the analysis unit.
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