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상품 추천 서비스 제공 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2014035401
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 사용자 단말기가 접속된 경우 상품 추천 요청 메시지를 상품 추천 서버로 전송하는 쇼핑몰 서버, 상기 쇼핑몰 서버로부터 상품 추천 요청 메시지가 수신된 경우 상품 계층도내의 각 상품에 대한 감소 함수를 구하고, 상기 구해진 감소 함수와 사용자의 쇼핑 행위 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 구하여 유사한 상품 선호도를 가진 고객을 검색하고, 상기 검색된 고객의 선호 상품에 대한 참조 빈도를 이용하여 추천 상품 목록을 결정하여 상기 사용자 단말기에 제공하는 상품 추천 서버를 포함하는 상품 추천 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로서, RFID 태그로부터 수집되는 객관적인 데이터를 분석하여 상품의 품질 상태를 판단하고, 그 품질 상태와 선호도를 바탕으로 목표 고객에게 유용한 상품을 추천할 수 있다. RFID, 상품, 쇼핑, 유사도
Int. CL G06Q 30/02A0 (2006.01) G06Q 30/06A0 (2006.01)
CPC G06Q 30/0631(2013.01)G06Q 30/0631(2013.01)G06Q 30/0631(2013.01)G06Q 30/0631(2013.01)
출원번호/일자 1020080049457 (2008.05.28)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1034101-0000 (2011.05.02)
공개번호/일자 10-2009-0123398 (2009.12.02) 문서열기
공고번호/일자 (20110513) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.05.28)
심사청구항수 27

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김재경 대한민국 서울특별시 강남구
2 김혜경 대한민국 서울특별시 중구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유)화우 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로***길 **, *층 (대치동, 삼호빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구
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		 2008.05.28 수리 (Accepted) 1-1-2008-0380170-34
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2008.07.03 수리 (Accepted) 1-1-2008-0481308-39
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2009.10.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2009.11.13 수리 (Accepted) 9-1-2009-0062750-23
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2010.03.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0114549-12
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2010.05.18 수리 (Accepted) 1-1-2010-0317335-63
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2010.06.18 수리 (Accepted) 1-1-2010-0392506-66
8 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2010.07.19 수리 (Accepted) 1-1-2010-0463398-64
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)		 2010.07.19 수리 (Accepted) 1-1-2010-0463396-73
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2010.07.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2010-0463397-18
11 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2010.11.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0531227-41
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.01.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0055234-16
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.01.24 수리 (Accepted) 1-1-2011-0055233-71
14 등록결정서
Decision to grant		 2011.04.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0224600-91
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.09 수리 (Accepted) 4-1-2015-5029677-09
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.19 수리 (Accepted) 4-1-2019-5164254-26
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자 단말기가 접속된 경우 상품 추천 요청 메시지를 상품 추천 서버로 전송하는 쇼핑몰 서버; 상기 쇼핑몰 서버로부터 상품 추천 요청 메시지가 수신된 경우 상품 계층도내의 각 상품에 대한 감소 함수를 구하고, 상기 구해진 감소 함수와 사용자 쇼핑 행위 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 구하여 유사한 상품 선호도를 가진 고객을 검색하고, 상기 검색된 고객의 선호 상품에 대한 참조 빈도를 이용하여 추천 상품 목록을 결정하여 상기 사용자 단말기에 제공하는 상품 추천 서버; 를 포함하며, 상기 감소함수는 생산과정에서 수집된 정보와 출하시점에서 배정받은 등급 정보를 기반으로 산출되는 초기값과 지정된 유통기한을 기준으로 유통 및 판매과정에서 수집되는 정보를 기반으로 산출되는 감소율에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 시스템
2 2
제1항에 있어서, 을 이용하여 유사 고객의 선호 상품에 대한 참조 빈도를 구하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 시스템
3 3
제2항에 있어서, 상품에 부착된 RFID 태그로부터 해당 상품의 생산 정보, 가공 정보, 유통 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상품 이력 정보를 수집하여 관리하는 이력 정보 관리 서버를 더 포함하며, 상기 이력 정보 관리 서버는 상품 추천 서버로부터 특정 상품에 대한 추가 정보 요청시 그 상품에 대한 이력 정보를 추출하여 상기 상품 추천 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 시스템
4 4
제3항에 있어서, 상기 이력 정보 관리 서버는 사용자 단말기로부터 특정 상품에 대한 이력 정보 조회가 요청된 경우, 해당 상품에 대한 이력 정보를 추출하여 제공하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 시스템
5 5
제2항에 있어서, 상기 사용자 단말기는 유선 통신 단말기 또는 무선 통신 단말기인 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 시스템
6 6
제2항에 있어서, 상기 상품 추천 요청 메시지는 사용자 단말기 식별정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 시스템
7 7
제2항에 있어서, 상기 상품 추천 서버는 웹 또는 왑 서버로부터 로그 파일을 수집하여 쇼핑 관련 로그 파일을 추출하고, 상기 추출된 쇼핑 관련 로그 파일의 사용자 ID를 확인하여 저장한 후 상기 쇼핑 관련 로그 파일을 분석하여 쇼핑 행위 정보와 상품 코드를 추출하여 클릭스트림 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 시스템
8 8
제2항에 있어서, 상기 상품 추천 서버는 이력 정보 관리 서버에 저장된 상품 정보를 이용하여 유사한 선호 패턴을 갖는 상품을 특정 상품 계층으로 군집화하여 상품 계층도를 생성하여 저장하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 시스템
9 9
상품 추천 서버에 있어서, 데이터베이스; 웹 또는 왑 서버로부터 로그 파일을 수집하여 쇼핑 관련 로그 파일을 추출하고, 상기 추출된 쇼핑 관련 로그 파일의 사용자 ID를 확인하여 상기 데이터베이스에 저장하는 로그 파일 분석 모듈; 상기 데이터베이스에 저장된 쇼핑 관련 로그 파일 정보, 고객 정보, 판매 정보 및 상품 정보를 이용하여 상품 추천을 위한 데이터 마트 정보를 생성하는 데이터 변형 모듈;및 상기 데이터 변형 모듈에 의해 생성된 데이터 마트 정보를 이용하여 해당 사용자와 유사한 상품 선호도를 가진 고객을 검색하고, 상기 검색된 고객의 선호 상품에 대한 참조 빈도를 이용하여 추천 상품 목록을 결정하는 상품 추천 모듈; 을 포함하며, 상기 상품 추천 모듈은 상품 계층도내의 각 상품에 대한 감소 함수를 구하고, 상기 구해진 감소 함수와 함께 활용하여 추천 상품 목록을 결정하며, 상기 감소함수는 생산과정에서 수집된 정보와 출하시점에서 배정받은 등급 정보를 기반으로 산출되는 초기값과 지정된 유통기한을 기준으로 유통 및 판매과정에서 수집되는 정보를 기반으로 산출되는 감소율에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
10 10
제9항에 있어서, 을 이용하여 유사 고객의 선호 상품에 대한 참조 빈도를 구하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
11 11
제10항에 있어서, 상기 로그 파일 분석 모듈은, 웹 또는 왑 서버로부터 로그 파일을 수집하는 로그 파일 수집부; 상기 로그 파일 수집부에 의해 수집된 로그 파일을 분석하여 쇼핑 관련 로그 파일을 추출하는 데이터 정제부; 상기 데이터 정제부에 의해 추출된 쇼핑 관련 로그 파일의 사용자 ID를 확인하여 상기 데이터베이스에 저장하는 사용자 확인부를 포함하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
12 12
제11항에 있어서, 상기 로그 파일 분석 모듈은, 웹 또는 왑 페이지 요청이 일정 시간 이상 경과한 경우 세션이 종료된 것으로 하여 로그 파일의 세션을 식별하는 세션 식별부를 더 포함하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
13 13
제11항에 있어서, 상기 로그 파일 분석 모듈은, 로그의 쇼핑 경로를 읽어버렸을 경우 로그상의 참조 페이지를 이용하여 읽어버린 페이지를 유추하여 경로를 완성하는 클릭스트림 경로 완성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
14 14
제10항에 있어서, 상기 데이터 변형 모듈은, 상기 데이터베이스에 저장된 고객 정보를 이용하여 고객별 상품 구매 이력 정보를 생성하는 고객 속성 정보 생성부; 상기 데이터베이스에 저장된 상품 정보 및 판매 정보로부터 상품 정보, 상품 클래스 정보 및 구매 빈도를 추출하여 거래 정보 데이터베이스에 저장하는 거래 정보 생성부; 상기 로그 파일 데이터베이스로부터 고객별 쇼핑 관련 로그 파일과 상품 코드를 추출하여 클릭스트림 정보를 생성하고, 상기 생성된 클릭스트림 정보를 클릭스트림 정보 데이터베이스에 저장하는 클릭스트림 정보 생성부;및 미리 정의된 상품 카테고리를 상품 계층에 따라 분류하여 저장하는 상품 계층도 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
15 15
제14항에 있어서, 상기 클릭스트림 정보 생성부는 상품 코드가 없는 로그 정보는 삭제하고, 웹 또는 왑 사이트의 URL을 쇼핑 행위의 각 단계로 구분하여 각 단계마다 특정 상품이 발생한 빈도 수를 합산한 후, 클릭 스트림 정보 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
16 16
제14항에 있어서, 상기 상품 계층도 생성부는, 상기 데이터베이스로부터 상품 정보를 추출하여 유사한 선호 패턴을 갖는 상품을 특정 상품 계층으로 군집화하여 상품 계층도를 생성하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
17 17
제10항에 있어서, 상기 상품 추천 모듈은, 상기 데이터베이스로부터 상품 계층도를 추출하여 각 상품에 대한 감소 함수를 구하는 감소 함수 계산부; 상기 데이터 변형 모듈에 의해 생성된 클릭스트림 정보로부터 사용자의 쇼핑 행위 정보를 분석하고, 상기 분석된 쇼핑 행위 정보를 기반으로 상기 감소 함수 계산부에서 구해진 감소 함수를 이용하여 고객 프로파일을 구하는 고객 프로파일 형성부; 상기 고객 프로파일 형성부에서 구해진 고객 프로파일을 이용하여 다른 고객과의 유사도를 계산하여 해당 고객과 유사한 상품 선호도를 가진 유사 고객을 검색하는 유사 고객 검색부;및 상기 유사 고객 검색부에 의해 검색된 유사 고객의 선호 상품 중에서 빈발 참조 상품 기준에 따라 추천 상품 목록을 결정하는 추천 상품 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
18 18
제17항에 있어서, 상기 감소 함수 계산부는 해당 상품에 할당된 초기값 및 감소율을 이용하여 감소함수를 구하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
19 19
제17항에 있어서, 상기 고객 프로파일 형성부에서 계산된 고객 프로파일은 고객 선호도인 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
20 20
제17항에 있어서, 상기 고객 프로파일 형성부는, 를 이용하여 고객 프로파일을 구하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
21 21
제17항에 있어서, 상기 유사 고객 검색부는 피어슨 상관계수 또는 코사인을 이용하여 유사 고객을 검색하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공을 위한 상품 추천 서버
22 22
삭제
23 23
(a)쇼핑몰 서버는 사용자 단말기가 접속된 경우, 상품 추천 서버로 상품 추천 요청 메시지를 전송하는 단계; (b)상기 상품 추천 서버는 미리 저장된 상품 계층도내 각 상품에 대한 감소 함수를 구하고, 상기 구해진 감소 함수와 사용자 쇼핑 행위 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 구하는 단계; (c)상기 상품 추천 서버는 상기 구해진 사용자 프로파일을 이용하여 유사 고객을 검색하는 단계;및 (d)상기 상품 추천 서버는 상기 검색된 유사 고객의 선호 상품에 대한 참조 빈도를 구하고, 상기 구해진 각 선호 상품에 대한 참조 빈도를 이용하여 추천 상품 목록을 결정하여 상기 사용자 단말기에 제공하는 단계; 를 포함하며, 상기 감소함수는 생산과정에서 수집된 정보와 출하시점에서 배정받은 등급 정보를 기반으로 산출되는 초기값과 지정된 유통기한을 기준으로 유통 및 판매과정에서 수집되는 정보를 기반으로 산출되는 감소율에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 방법
24 24
제23항에 있어서, 을 이용하여 유사 고객의 선호 상품에 대한 참조 빈도를 구하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 방법
25 25
제24항에 있어서, 상기 쇼핑 행위 정보는 구매, 장바구니에 담기, 상품 상세보기로 구분되고, 상기 쇼핑 행위 정보를 기반으로 구매된 상품, 장바구니에 담긴 상품, 상세보기 상품, 그외 상품으로 구분하고, 각 상품별 감소함수를 이용하여 사용자 프로파일을 구하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 방법
26 26
제24항에 있어서, 상기 (c)단계에서, 상기 상품 추천 서버는 피어슨 상관계수 또는 코사인을 이용하여 유사 고객을 검색하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 방법
27 27
제24항에 있어서, 상기 (d)단계는, 상기 검색된 유사 고객의 선호 상품 중에서 상기 사용자가 기존에 구매한 상품, 유통기한이 지난 상품, 유통과정에서 유통 환경 범위를 벗어난 상품을 제외하고 참조 빈도에 따라 상품을 분류하여 참조 빈도가 높은 순으로 추천 상품 목록을 결정하여 상기 사용자 단말기에 제공하는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 방법
28 28
상품 추천 서버가 사용자 단말기에 추천 상품 목록을 제공하는 방법에 있어서, (a)상품 추천 요청 메시지가 수신되는 경우, 미리 저장된 상품 계층도내 각 상품에 대한 감소 함수를 구하는 단계; (b)미리 저장된 클릭스트림 정보로부터 해당 사용자의 쇼핑 행위 정보를 분석하고, 상기 분석된 쇼핑 행위 정보를 기반으로 상기 구해진 감소 함수를 이용하여 사용자 프로파일을 구하는 단계; (c)상기 구해진 사용자 프로파일을 이용하여 다른 고객과의 유사도를 계산하여 해당 고객과 유사한 상품 선호도를 가진 유사 고객을 검색하는 단계;및 (d)상기 검색된 유사 고객의 선호 상품에 대한 참조 빈도를 각각 구하고, 상기 구해진 참조 빈도를 이용하여 추천 상품 목록을 결정하여 해당 사용자 단말기에 제공하는 단계; 를 포함하며, 상기 감소함수는 생산과정에서 수집된 정보와 출하시점에서 배정받은 등급 정보를 기반으로 산출되는 초기값과 지정된 유통기한을 기준으로 유통 및 판매과정에서 수집되는 정보를 기반으로 산출되는 감소율에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 상품 추천 서비스 제공 방법
29 29
삭제
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패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.