METHOD FOR RECOMMENDING A PRODUCT USING STYLE FEATURE

• Main Authors: JANG, YUN HUN, JUN, JAE YOUNG, CHOI, HYUNG WON, JEON, JIN WOO, PARK, JUN CHEOL
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 25.08.2017
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR

The present invention provides a goods recommendation method using style features, capable of reducing time and expenses required to recommend goods to a user. According to the present invention, the method comprises the following steps of: acquiring a query image from a user client; extracting a category and a style feature of the query image; using a model trained based on a plurality of learning data images to search for at least one goods image having a style feature similar to that of the query image, wherein the searched goods image belongs to a category different from the category of the query image; and providing the search with at least one goods image to the user client. The plurality of learning data images include label information indicating each category and style feature of each of the plurality of learning data images. 스타일 특징을 이용한 상품 추천 방법에 있어서, 사용자 클라이언트로부터 질의 영상(query image)을 획득하는 단계, 상기 질의 영상의 카테고리 및 스타일 특징을 추출하는 단계, 복수의 학습 데이터 영상들을 이용하여 학습된 모델을 이용하여, 상품 영상 데이터베이스로부터 상기 질의 영상과 유사한 스타일 특징을 가지는 적어도 하나의 상품 영상을 검색하되, 상기 검색된 상품 영상은 상기 질의 영상의 카테고리와 다른 카테고리에 속하는, 단계 및 상기 검색된 적어도 하나의 상품 영상을 상기 사용자 클라이언트에 제공하는 단계를 포함하고, 상기 복수의 학습 데이터 영상들은, 상기 복수의 학습 데이터 영상들 각각의 카테고리 및 스타일 특징을 지시하는 라벨 정보를 포함한다.