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빅데이터 기술을 이용한 홈쇼핑 및 T커머스 큐레이션 제공 방법에 있어서,(a) 아이템 기반 협업 필터링 알고리즘에 의해 상품 간 유사도표를 생성하는 단계; 및(b) 사용자의 선호 상품과 유사도가 높은 상품을 상기 상품간 유사도표에서 추출하여 큐레이션하는 단계를 포함하고,상기 (b) 단계는,사용자가 접속하면 단말기 식별번호가 서버에 전달되고, 상기 서버는 사용자가 기존선호상품을 알아내고 기존선호상품과 유사도가 높은 상품을 아래의 식에 따라 추천하고,, 이때, i는 상품, u는 사용자, S는 상품간 유사도 매트릭스, R은 사용자-상품 선호도 매트릭스이고,1) 단말기 식별번호와 사용자 식별번호간 대응 관계를 알 수 있을 경우 사용자의 구매기록을 참조하여 기존에 구매한 상품들과 유사도가 높은 상품을 RP와 SP를 사용해 추천하고,상기 RP는 구매횟수와 시청시간을 이용해 추정한 사용자-상품 선호도 매트릭스이고, 상기 SP는 구매횟수에서 추정한 상품간 유사도 매트릭스이고,2) 단말기 식별번호와 사용자 식별번호간 대응 관계를 알 수 없으나 현재 시청 중인 단말기 시청기록이 존재하는 경우 해당 단말기에서 많이 시청된 상품들과 유사도가 높은 상품을 RW와 SW를 사용해 추천하고,상기 RW는 구매횟수와 시청시간을 이용해 추정한 사용자-상품 선호도 매트릭스이고, SW는 시청시간으로 추정한 상품간 유사도 매트릭스이고,3) 단말기 식별번호와 사용자 식별번호간 대응 관계를 알 수 없고 시청기록도 부재한 경우 현재시간과 방송편성표를 참조해 판매중인 상품을 알아내고 판매중인 상품과 유사도가 높은 상품을 추천하는 빅데이터 기술을 이용한 홈쇼핑 및 T커머스 큐레이션 제공방법
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제1항에 있어서,상기 (a) 단계는,사용자 및 상품 선호도표를 분할하여 저장하는 단계;상기 분할된 사용자 및 상품 선호도표를 희박행렬 형태로 저장하는 단계;각 분할구간마다 2차원 행렬로 변환한 후 특이값 분해를 이용하여 상기 희박행렬을 밀집행렬로 변환하는 단계;각 분할구간별로 협업 필터링 알고리즘을 이용하여 상품간 유사도표를 생성하는 단계; 및분할구간 별 상품간 유사도표를 통합하는 단계를 포함하고,상기 사용자 및 상품 선호도표를 특정수 n명 단위로 분할하고, 분할된 각 매트릭스를 RK라고 하면, RK에 대하여 SVD를 이용해 희박도를 완화해 밀집행렬로 구성하고, 유사도 척도에 의해 상품간 유사도 매트릭스 SK를 계산하고, 각 SK들의평균을 아래 식에 의해 계산하여 상품간 유사도표를 근사하며,위 각 단계를 한 구간씩 순차적으로 수행하는 빅데이터 기술을 이용한 홈쇼핑 및 T커머스 큐레이션 제공방법
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