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프로세서가 포함된 장치에서 수행되며, 복수의 웹 페이지로 구성된 온라인 스토어에 접속한 사용자의 구매 확률 예측 방법에 있어서, 다수의 이전 사용자의 텍스트 형태의 로우 데이터를 변환하여 비트값 형태의 다수의 학습 데이터를 생성하는 단계 - 상기 로우 데이터는 상기 이전 사용자의 상기 온라인 스토어의 웹 페이지 이동 경로 정보 및 구매 여부 정보를 포함함 -; 상기 다수의 학습 데이터를 머신 러닝 알고리즘을 통해 학습하여 구매 확률 모델을 생성하는 단계; 상기 사용자에 대한 텍스트 형태의 상기 온라인 스토어의 웹 페이지 이동 경로를 변환하여 비트값 형태의 적어도 하나의 입력 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 입력 데이터를 상기 머신 러닝 알고리즘에 입력하여 상기 사용자에 대한 구매 확률을 예측하는 단계;를 포함하되, 상기 머신 러닝 알고리즘은 비트값을 가지는 N(1 이상의 정수) 차원의 벡터를 입력받아 학습 및 구매 확률의 예측을 수행하는 알고리즘이고, 상기 학습 데이터 각각은, 비트값을 가지는 N1(1 이상의 정수)개의 원소로 구성된 N1 차원의 제1 벡터 및 상기 이전 사용자의 구매 여부 정보와 대응되는 구매 비트값을 포함하되, 상기 제1 벡터의 원소 각각은 상기 이전 사용자에 대한 상기 다수의 웹 페이지 중 N1개의 웹 페이지의 방문 또는 순차적인 이동 여부와 대응되고, 상기 입력 데이터 각각은 N2(1 이상의 정수)개의 원소로 구성된 N2 차원을 가지는 제2 벡터를 포함하되, 상기 제2 벡터의 원소 각각은 상기 사용자에 대한 상기 다수의 웹 페이지 중 N2개의 웹 페이지의 방문 또는 순차적인 이동 여부와 대응되는 것을 특징으로 하는 온라인 스토어의 구매 확률 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 제1 벡터를 구성하는 원소 각각은, 상기 이전 사용자가 상기 N1개의 웹 페이지를 방문하거나 순차적으로 이동하는 경우 하나의 비트값을 가지고, 상기 이전 사용자가 상기 N1개의 웹 페이지를 방문하지 않거나 순차적으로 이동하지 않는 경우 다른 하나의 비트값을 가지는 것을 특징으로 하는 온라인 스토어의 구매 확률 예측 방법
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제3항에 있어서, 상기 로우 데이터에서 적어도 하나의 학습 데이터가 생성되고, 상기 적어도 하나의 학습 데이터가 2 이상인 경우, 상기 적어도 하나의 학습 데이터 중 i번째 학습 데이터의 제1 벡터의 원소는 하나의 원소를 제외하고 상기 적어도 하나의 학습 데이터 중 i-1번째 학습 데이터의 제1 벡터의 원소와 동일하되, 상기 하나의 원소는 상기 복수의 웹 페이지 중 다음 번에 방문할 웹 페이지 또는 상기 웹 페이지 이동 경로 중에서 다음 번에 이동할 웹 페이지와 대응되는 것을 특징으로 하는 온라인 스토어의 구매 확률 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 제2 벡터를 구성하는 원소 각각은, 상기 사용자가 상기 원소 각각과 대응되는 N2개의 웹 페이지를 방문하거나 순차적으로 이동하는 경우 하나의 비트값을 가지고, 상기 사용자가 상기 원소 각각과 대응되는 N2개의 웹 페이지를 방문하지 않거나 순차적으로 이동하지 않는 경우 다른 하나의 비트값을 가지는 것을 특징으로 하는 온라인 스토어의 구매 확률 예측 방법
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제6항에 있어서, 상기 사용자에 대한 상기 온라인 스토어의 웹 페이지 이동 경로에서 적어도 하나의 입력 데이터가 생성되고, 상기 적어도 하나의 입력 데이터가 2 이상인 경우, 상기 적어도 하나의 입력 데이터 중 i번째 입력 데이터의 제2 벡터의 원소는 하나의 원소를 제외하고 상기 적어도 하나의 입력 데이터 중 i-1번째 입력 데이터의 제2 벡터의 원소와 동일하되, 상기 하나의 원소는, 상기 복수의 웹 페이지 중 다음 번에 방문할 웹 페이지 또는 상기 웹 페이지 이동 경로 중에서 다음 번에 이동할 웹 페이지와 대응되는 것을 특징으로 하는 온라인 스토어의 구매 확률 예측 방법
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제1항, 제3항, 제4항, 제6항 및 제7항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
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복수의 웹 페이지로 구성된 온라인 스토어에 접속한 사용자의 구매 확률 예측 방법에 있어서, 다수의 이전 사용자의 텍스트 형태의 로우 데이터를 변환하여 비트값 형태의 다수의 학습 데이터를 생성하는 데이터 생성부 - 상기 로우 데이터는 상기 이전 사용자의 상기 온라인 스토어의 웹 페이지 이동 경로 정보 및 구매 여부 정보를 포함함 -; 및 상기 다수의 학습 데이터를 머신 러닝 알고리즘을 통해 학습하여 구매 확률 모델을 생성하는 머신 러닝부;를 포함하되, 상기 데이터 생성부는 상기 사용자에 대한 텍스트 형태의 상기 온라인 스토어의 웹 페이지 이동 경로를 변환하여 비트값 형태의 적어도 하나의 입력 데이터를 생성하고, 상기 머신 러닝부는 상기 적어도 하나의 입력 데이터를 상기 머신 러닝 알고리즘에 입력하여 상기 사용자에 대한 구매 확률을 예측하되, 상기 머신 러닝 알고리즘은 비트값을 가지는 N(1 이상의 정수) 차원의 벡터를 입력받아 학습 및 구매 확률의 예측을 수행하는 알고리즘이고, 상기 학습 데이터 각각은, 비트값을 가지는 N1(1 이상의 정수)개의 원소로 구성된 N1 차원의 제1 벡터 및 상기 이전 사용자의 구매 여부 정보와 대응되는 구매 비트값을 포함하되, 상기 제1 벡터의 원소 각각은 상기 이전 사용자에 대한 상기 다수의 웹 페이지 중 N1개의 웹 페이지의 방문 또는 순차적인 이동 여부와 대응되고, 상기 입력 데이터 각각은 N2(1 이상의 정수)개의 원소로 구성된 N2 차원을 가지는 제2 벡터를 포함하되, 상기 제2 벡터의 원소 각각은 상기 사용자에 대한 상기 다수의 웹 페이지 중 N2개의 웹 페이지의 방문 또는 순차적인 이동 여부와 대응되는 것을 특징으로 하는 온라인 스토어의 구매 확률 예측 장치
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