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계층적 카테고리 군집 기반 장바구니 상품 추천 방법

  • 기술번호 : KST2019037997
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 계층적 카테고리 군집 기반 장바구니 상품 추천방법에 관한 것으로서, 계층적 카테고리 군집의 각 계층별로 각 계층 카테고리에 속하는 상품의 개수를 측정하고, 측정된 상품 개수가 미리 설정된 기준값 이상인 카테고리 계층을 결정하는 단계, 결정된 각 카테고리 계층별로 기계학습 방법을 적용하여 각 카테고리 계층에 속하는 상품들의 지지도와 신뢰도를 산출하는 단계 및 상기 산출된 지지도와 신뢰도 정보에 기초하여 상호 구매관련성이 높은 상품 쌍들을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면 판매자의 상품등록 편의성, 구매자의 상품구매 편의성뿐만 아니라 상품 거래 쇼핑몰의 매출 증대까지 기대할 수 있어 전자상거래 산업의 활성화 및 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Int. CL G06Q 30/06 (2012.01.01) G06Q 30/02 (2012.01.01)
CPC G06Q 30/0631(2013.01) G06Q 30/0631(2013.01)
출원번호/일자 1020180067523 (2018.06.12)
출원인 한신대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2142126-0000 (2020.07.31)
공개번호/일자 10-2019-0140701 (2019.12.20) 문서열기
공고번호/일자 (20200814) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.06.12)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한신대학교 산학협력단 대한민국 경기도 오산시 한신대

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이형우 대한민국 경기 용인시 기흥구
2 황수민 경기도 수원시 장안구
3 전연빈 경기도 하남시 역말로
4 이재규 경기도 과천시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한) 해담 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, **층 *호(역삼동, 송촌빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한신대학교 산학협력단 경기도 오산시 한신대
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.06.12 수리 (Accepted) 1-1-2018-0576450-55
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.06.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0619518-14
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.03.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.05.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0094557-18
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.08.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0628194-06
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2019.10.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-1110026-72
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2019.12.02 수리 (Accepted) 1-1-2019-1244861-22
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.12.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1256546-81
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.12.05 수리 (Accepted) 1-1-2019-1256543-44
10 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2020.04.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0294255-16
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.05.08 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-0466345-15
12 등록결정서
Decision to grant
2020.07.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0474830-37
13 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
2020.08.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-5020087-31
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번호 청구항
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판매자 단말기와 구매자 단말기에 네트워크를 통해 연결되어 상품거래를 중개하는 상품거래서버에서 계층적 카테고리 군집 기반 장바구니 상품 추천 서비스를 제공하는 방법에 있어서,상품거래서버에서 판매자 단말기로부터 등록 요구되는 상품에 대한 카테고리 등록처리를 수행하는 상품 등록단계와,상품거래서버에서 기등록된 상품에 대해 카테고리 정보를 이용하여 구매자 단말에 대한 장바구니 추천 상품을 결정하는 상품 추천 단계를 포함하여 구성되고,상기 상품 등록단계는 상품거래서버에서 상기 판매자 단말기로부터 등록하고자 하는 상품의 상품명 텍스트 정보를 수신하는 제1 단계와, 입력된 상품명 텍스트의 형태소를 분석하여 상품명 텍스트 중에서 명사와 영단어를 추출하는 제2 단계, 기계학습 기반의 카테고리 예측모델을 구동하여 추출된 명사와 영단어와 연관성이 높은 카테고리 정보를 추출하는 제3 단계, 상기 추출된 카테고리 정보를 판매자 단말기로 전송하는 단계 및, 판매자 단말기를 통해 선택된 카테고리 정보를 해당 상품의 카테고리로 결정하는 제4 단계를 포함하여 구성되며,상기 상품 추천 단계는 상품거래서버에서 계층적 카테고리 군집의 각 계층별로 각 계층 카테고리에 속하는 상품의 개수를 측정하고, 측정된 상품 개수가 미리 설정된 기준값 이상인 카테고리 계층을 결정하는 제11 단계와, 결정된 각 카테고리 계층별로 기계학습 방법을 적용하여 각 카테고리 계층에 속하는 상품들의 지지도와 신뢰도를 산출하는 제 12단계 및, 구매자가 특정 제품을 장바구니에 담은 경우 상기 산출된 지지도와 신뢰도 정보에 기초하여 장바구니에 담긴 상품과 함께 구매할 확률이 높은 추천 상품을 결정하되, 추천 상품은 장바구니에 담긴 상품과 서로 다른 카테고리에 속하는 상품으로 결정되는 제 13단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 카테고리 군집 기반 장바구니 상품 추천방법
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제1항에 있어서,상기 기계학습 기반의 카테고리 예측모델은 판매자가 상품거래서버에서 상품을 등록하는 과정에서 입력된 상품명 텍스트 데이터를 수치화하고, 기계 학습 과정에서 나온 각 단어들에 대하여 해당 카테고리, 출현 회수 및 점수정보가 예측모델 정보로서 저장된 것임을 특징으로 하는 계층적 카테고리 군집 기반 장바구니 상품 추천방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.