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기설정된 제1 기간에 판매된 복수 개의 제1 상품들과 상기 제1 기간과는 다른 기설정된 제2 기간에 판매된 복수 개의 제2 상품들을 적어도 하나씩 구매한 제1 고객의 상품별 구매 여부에 대응되는 이진 데이터 값과, 상기 복수 개의 제1 상품들 중 적어도 하나를 구매한 제2 고객의 상품별 구매 여부에 대응되는 이진 데이터 값을 구매 여부에 따라 제1 이진 데이터 값과 제2 이진 데이터 값을 구분하여 입력받는 단계;상기 제1 이진 데이터 값과 상기 제2 이진 데이터 값을 이용하여 상기 제1 상품에 대한 상기 제1 고객의 구매 여부에 따른 이진 데이터 값과 상기 제1 상품에 대한 상기 제2 고객의 구매 여부에 따른 이진 데이터 값의 피어슨 상관관계인 제1 계수값을 산출하고 상기 제1 계수값에 기초하여 상기 제1 고객과 상기 제2 고객을 기준으로 하는 고객 기반의 추천 점수와, 상기 제1 이진 데이터 값과 상기 제2 이진 데이터 값을 이용하여 상기 제1 상품에 대한 상기 제1 고객의 구매 여부에 따른 이진 데이터 값과 상기 제2 상품에 대한 상기 제1 고객의 구매 여부에 따른 이진 데이터 값의 피어슨 상관관계인 제2 계수값을 산출하고 상기 제2 계수값에 기초하여 상기 제1 상품과 상기 제2 상품을 기준으로 하는 상품 기반의 추천 점수를 산출하는 단계; 및상기 제1 계수값과 상기 제2 계수값의 합에 대한 상기 제1 계수값의 비율인 제1 가중치값과, 상기 제1 계수값과 상기 제2 계수값의 합에 대한 상기 제2 계수값의 비율인 제2 가중치값과, 상기 고객 기반의 추천 점수와, 상기 상품 기반의 추천 점수를 이용하여 양방향 추천 점수를 산출하는 단계;를 포함하는 것인 구매 데이터에 기초한 양방향 추천 점수 산출 방법
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제2항에 있어서,상기 양방향 추천 점수를 산출하는 단계는,수학식 Ⅰ에 기초하여 양방향 추천 점수를 산출하는 것인 구매 데이터에 기초한 양방향 추천 점수 산출 방법
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기설정된 제1 기간에 판매된 복수 개의 제1 상품들과 상기 제1 기간과는 다른 기설정된 제2 기간에 판매된 복수 개의 제2 상품들을 적어도 하나씩 구매한 제1 고객의 상품별 구매 여부에 대응되는 이진 데이터 값과, 상기 복수 개의 제1 상품들 중 적어도 하나를 구매한 제2 고객의 상품별 구매 여부에 대응되는 이진 데이터 값을 구매 여부에 따라 제1 이진 데이터 값과 제2 이진 데이터 값을 구분하여 입력받는 단계;고객 기반의 추천 점수 예측을 위한 랜덤 포레스트 회귀 모델에 해당하는 제1 모델값과, 상품 기반의 추천 점수 예측을 위한 랜덤 포레스트 회귀 모델에 해당하는 제2 모델값을 구축하는 단계; 및상기 제1 모델값과, 상기 제2 모델값과, 상기 제1 이진 데이터 값과 상기 제2 이진 데이터 값을 바탕으로 상품 기반의 결정계수 값을 평균화한 제1 평균값과, 상기 제1 이진 데이터 값과 상기 제2 이진 데이터 값을 바탕으로 고객 기반의 결정계수 값을 평균화한 제2 평균값의 합에 대한 상기 제1 평균값의 비율인 제3 가중치값과, 상기 제1 평균값과 상기 제2 평균값의 합에 대한 상기 제2 평균값의 비율인 제4 가중치값을 이용하여 양방향 추천 점수를 산출하는 단계;를 포함하는 것인 구매 데이터에 기초한 양방향 추천 점수 산출 방법
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제4항에 있어서,상기 양방향 추천 점수를 산출하는 단계는,수학식 Ⅱ에 기초하여 양방향 추천 점수를 산출하는 것인 구매 데이터에 기초한 양방향 추천 점수 산출 방법
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제5항에 있어서,상기 양방향 추천 점수를 산출하는 단계는,상기 수학식 II에 있어서, 상기 상품 기반 랜덤 포레스트 모델링을 위한 결정계수의 평균값, 상기 고객 기반 랜덤 포레스트 모델링을 위한 결정계수의 평균값 중 어느 하나가 기설정된 임계값 미만이거나 계산 불능인 경우 기설정된 초기값이 되도록 값을 변경하여 양방향 추천 점수를 산출하는 것인 구매 데이터에 기초한 양방향 추천 점수 산출 방법
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기설정된 제1 기간에 판매된 복수 개의 제1 상품들과 상기 제1 기간과는 다른 기설정된 제2 기간에 판매된 복수 개의 제2 상품들을 적어도 하나씩 구매한 제1 고객의 상품별 구매 여부에 대응되는 이진 데이터 값과, 상기 복수 개의 제1 상품들 중 적어도 하나를 구매한 제2 고객의 상품별 구매 여부에 대응되는 이진 데이터 값을 구매 여부에 따라 제1 이진 데이터 값과 제2 이진 데이터 값을 구분하여 입력받는 입력부;상기 제1 이진 데이터 값과 상기 제2 이진 데이터 값을 이용하여 상기 제1 상품에 대한 상기 제1 고객의 구매 여부에 따른 이진 데이터 값과 상기 제1 상품에 대한 상기 제2 고객의 구매 여부에 따른 이진 데이터 값의 피어슨 상관관계인 제1 계수값을 산출하고 상기 제1 계수값에 기초하여 상기 제1 고객과 상기 제2 고객을 기준으로 하는 고객 기반의 추천 점수와, 상기 제1 이진 데이터 값과 상기 제2 이진 데이터 값을 이용하여 상기 제1 상품에 대한 상기 제1 고객의 구매 여부에 따른 이진 데이터 값과 상기 제2 상품에 대한 상기 제1 고객의 구매 여부에 따른 이진 데이터 값의 피어슨 상관관계인 제2 계수값을 산출하고 상기 제2 계수값에 기초하여 상기 제1 상품과 상기 제2 상품을 기준으로 하는 상품 기반의 추천 점수를 산출하는 단방향 추천 점수 산출부; 및상기 제1 계수값과 상기 제2 계수값의 합에 대한 상기 제1 계수값의 비율인 제1 가중치값과, 상기 제1 계수값과 상기 제2 계수값의 합에 대한 상기 제2 계수값의 비율인 제2 가중치값과, 상기 고객 기반의 추천 점수와, 상기 상품 기반의 추천 점수를 이용하여 양방향 추천 점수를 산출하는 양방향 추천 점수 산출부;를 포함하는 것인 구매 데이터에 기초한 양방향 추천 점수 산출 장치
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제8항에 있어서,상기 양방향 추천 점수 산출부는,수학식 Ⅲ에 기초하여 양방향 추천 점수를 산출하는 것인 구매 데이터에 기초한 양방향 추천 점수 산출 장치
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기설정된 제1 기간에 판매된 복수 개의 제1 상품들과 상기 제1 기간과는 다른 기설정된 제2 기간에 판매된 복수 개의 제2 상품들을 적어도 하나씩 구매한 제1 고객의 상품별 구매 여부에 대응되는 이진 데이터 값과, 상기 복수 개의 제1 상품들 중 적어도 하나를 구매한 제2 고객의 상품별 구매 여부에 대응되는 이진 데이터 값을 구매 여부에 따라 제1 이진 데이터 값과 제2 이진 데이터 값을 구분하여 입력받는 입력부;고객 기반의 추천 점수 예측을 위한 랜덤 포레스트 회귀 모델에 해당하는 제1 모델값과, 상품 기반의 추천 점수 예측을 위한 랜덤 포레스트 회귀 모델에 해당하는 제2 모델값을 구축하는 모델부; 및상기 제1 모델값과, 상기 제2 모델값과, 상기 제1 이진 데이터 값과 상기 제2 이진 데이터 값을 바탕으로 상품 기반의 결정계수 값을 평균화한 제1 평균값과, 상기 제1 이진 데이터 값과 상기 제2 이진 데이터 값을 바탕으로 고객 기반의 결정계수 값을 평균화한 제2 평균값의 합에 대한 상기 제1 평균값의 비율인 제3 가중치값과, 상기 제1 평균값과 상기 제2 평균값의 합에 대한 상기 제2 평균값의 비율인 제4 가중치값을 이용하여 양방향 추천 점수를 산출하는 양방향 추천 점수 산출부; 를 포함하는 것인 구매 데이터에 기초한 양방향 추천 점수 산출 장치
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제10항에 있어서,상기 양방향 추천 점수 산출부는,수학식 Ⅳ에 기초하여 양방향 추천 점수를 산출하는 것인 구매 데이터에 기초한 양방향 추천 점수 산출 장치
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제11항에 있어서,상기 양방향 추천 점수 산출부는,상기 수학식 Ⅳ에 있어서, 상기 상품 기반 랜덤 포레스트 모델링을 위한 결정계수의 평균값, 상기 고객 기반 랜덤 포레스트 모델링을 위한 결정계수의 평균값 중 어느 하나가 기설정된 임계값 미만이거나 계산 불능인 경우 기설정된 초기값이 되도록 값을 변경하여 양방향 추천 점수를 산출하는 것인 구매 데이터에 기초한 양방향 추천 점수 산출 장치
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