초록 ▼

본 발명의 화장품 정보 추천 방법에 따르면, 사용자 단말과 통신하는 운영서버를 통해 실행되는 방법에 있어서, 복수의 이용자들의 화장품 사용 이력으로부터 관측된 특징에 대응하는 i(i≥2)개의 입력 정보를 설정받고 각각의 화장품 사용 이력에 대응하는 각각의 이용자에게 추천된 화장품 추천 정보에 대응하는 j(j≥1)개의 출력 정보를 설정받고, 복수의 이용자들의 화장품 사용 이력과 화장품 추천 정보를 포함하는 복수의 화장품 이력 데이터로부터 추출된 정보를 근거로 생성된 i개의 입력 정보 별 변수값과 j개의 출력 정보 별 변수값을 포함하는

본 발명의 화장품 정보 추천 방법에 따르면, 사용자 단말과 통신하는 운영서버를 통해 실행되는 방법에 있어서, 복수의 이용자들의 화장품 사용 이력으로부터 관측된 특징에 대응하는 i(i≥2)개의 입력 정보를 설정받고 각각의 화장품 사용 이력에 대응하는 각각의 이용자에게 추천된 화장품 추천 정보에 대응하는 j(j≥1)개의 출력 정보를 설정받고, 복수의 이용자들의 화장품 사용 이력과 화장품 추천 정보를 포함하는 복수의 화장품 이력 데이터로부터 추출된 정보를 근거로 생성된 i개의 입력 정보 별 변수값과 j개의 출력 정보 별 변수값을 포함하는 복수의 학습 데이터를 지정된 인공지능모듈에 대입하여 학습시키고, 사용자 단말로부터 지정된 대상자가 사용하는 M(M≥1)개의 화장품 정보를 수신하고, 상기 수신된 M개의 화장품 정보에 대응하는 M개의 화장품 별 조성물 정보와 특장점 정보를 분석하는 제4 단계와 상기 분석된 M개의 화장품 별 조성물 정보와 특장점 정보를 근거로 상기 학습된 인공지능모듈에 대입하기 위해 지정된 i개의 입력 정보 별 변수값을 결정하고, 상기 결정된 i개의 입력 정보 별 변수값을 상기 학습된 인공지능모듈에 대입하여 지정된 j개의 출력 정보에 대응하는 결과값을 산출하며, 상기 산출된 결과값을 근거로 상기 대상자에게 추천할 s(s≥1)개의 추천 화장품 정보를 생성하여 상기 사용자 단말로 제공한다.

대표청구항 ▼

사용자 단말과 통신하는 운영서버를 통해 실행되는 방법에 있어서,복수의 이용자들의 화장품 사용 이력으로부터 관측된 특징에 대응하는 i(i≥2)개의 입력 정보를 설정받고 각각의 화장품 사용 이력에 대응하는 각각의 이용자에게 추천된 화장품 추천 정보에 대응하는 j(j≥1)개의 출력 정보를 설정받는 제1 단계;복수의 이용자들의 화장품 사용 이력과 화장품 추천 정보를 포함하는 복수의 화장품 이력 데이터로부터 추출된 정보를 근거로 생성된 i개의 입력 정보 별 변수값과 j개의 출력 정보 별 변수값을 포함하는 복수의 학습 데이터를 지정된 인공지능

사용자 단말과 통신하는 운영서버를 통해 실행되는 방법에 있어서,복수의 이용자들의 화장품 사용 이력으로부터 관측된 특징에 대응하는 i(i≥2)개의 입력 정보를 설정받고 각각의 화장품 사용 이력에 대응하는 각각의 이용자에게 추천된 화장품 추천 정보에 대응하는 j(j≥1)개의 출력 정보를 설정받는 제1 단계;복수의 이용자들의 화장품 사용 이력과 화장품 추천 정보를 포함하는 복수의 화장품 이력 데이터로부터 추출된 정보를 근거로 생성된 i개의 입력 정보 별 변수값과 j개의 출력 정보 별 변수값을 포함하는 복수의 학습 데이터를 지정된 인공지능모듈에 대입하여 학습시키는 제2 단계;사용자 단말로부터 지정된 대상자가 사용하는 M(M≥1)개의 화장품 정보를 수신하는 제3 단계;상기 수신된 M개의 화장품 정보에 대응하는 M개의 화장품 별 조성물 정보와 특장점 정보를 분석하는 제4 단계;상기 분석된 M개의 화장품 별 조성물 정보와 특장점 정보를 근거로 상기 학습된 인공지능모듈에 대입하기 위해 지정된 i개의 입력 정보 별 변수값을 결정하는 제4 단계;상기 결정된 i개의 입력 정보 별 변수값을 상기 학습된 인공지능모듈에 대입하여 지정된 j개의 출력 정보에 대응하는 결과값을 산출하는 제5 단계; 및상기 산출된 결과값을 근거로 상기 대상자에게 추천할 s(s≥1)개의 추천 화장품 정보를 생성하여 상기 사용자 단말로 제공하는 제6 단계;를 포함하는 화장품 정보 추천 방법.