(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客から予め収集したＮ（Ｎは３以上の自然数）個の個人情報とＭ（ＭはＮより小さい２以上の自然数）個の商品の各々に対する前記顧客の購買履歴と関連した購買結果値（前記Ｍ個の商品の各々に対する購買結果値は、各商品に対して購買履歴がある場合には「１」に、購買履歴がない場合には「０」に設定されている）が格納されている訓練データ格納部、
各個人情報に対応するものとして予め指定された数値が記録されている既に設定された（ｐｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ）数値変換テーブルに基づいて前記Ｎ個の個人情報をＮ個の個人情報変換値に変換する変換部、
前記Ｍ個の商品の各々に対する予め定められた互いに異なるＭ次元の商品ベクトルが格納されている商品ベクトル格納部、
前記Ｎ個の個人情報変換値を成分として有する個人情報ベクトルに第１重み行列を乗じてＭ次元の演算ベクトルを生成する演算ベクトル生成部、
前記Ｍ次元の演算ベクトルと前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルとの間の内積を演算することによって、前記Ｍ個の商品の各々に対応する内積値を生成する内積演算部、
既に設定された活性化関数（Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）に基づいて前記Ｍ個の商品の各々に対する内積値を「０」と「１」との間の値に変換して前記Ｍ個の商品の各々に対する出力値を生成する出力値生成部、および、
前記Ｍ個の商品の各々に対する出力値と前記Ｍ個の商品の各々に対する購買結果値を基に既に設定された損失関数（Ｌｏｓｓ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）に基づいた損失値を演算し、前記損失値が最小になるように前記第１重み行列を決定するための機械学習を実行する学習実行部、を含む
ことを特徴とする人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置。
【請求項２】
前記第１重み行列を決定するための機械学習が完了した後、第１顧客の顧客端末から前記第１顧客に対するＮ個の第１個人情報が受信され、前記Ｍ個の商品に対する前記第１顧客の商品推薦要請が受信されれば、前記既に設定された数値変換テーブルに基づいて前記Ｎ個の第１個人情報をＮ個の第１個人情報変換値に変換する推薦用個人情報変換部、
前記Ｎ個の第１個人情報が前記Ｎ個の第１個人情報変換値に変換されれば、前記商品ベクトル格納部から前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルを抽出する抽出部、
前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルが抽出されれば、前記Ｎ個の第１個人情報変換値を成分として有する個人情報ベクトルに機械学習が完了した前記第１重み行列を乗じてＭ次元の第１演算ベクトルを生成する推薦用演算ベクトル生成部、
前記Ｍ次元の第１演算ベクトルと前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルとの間の内積を演算することによって、前記Ｍ個の商品の各々に対応する推薦用内積値を生成する推薦用内積演算部、
前記既に設定された活性化関数に基づいて前記Ｍ個の商品の各々に対する推薦用内積値を「０」と「１」との間の値に変換して前記Ｍ個の商品の各々に対する推薦用出力値を生成する推薦用出力値生成部、および、
前記Ｍ個の商品の各々に対する推薦用出力値が生成されれば、前記Ｍ個の商品の各々に対する推薦用出力値を既に設定された基準値「０．５」とそれぞれ比較して、前記Ｍ個の商品のうち前記既に設定された基準値「０．５」以上の推薦用出力値を保有した少なくとも一つの商品を前記第１顧客に対する推薦商品に選択して前記第１顧客の顧客端末に伝送する推薦商品伝送部をさらに含む
請求項１に記載の人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置。
【請求項３】
前記学習実行部は、
以下の式１
【数１】
0006951716.tif 000007
（ここで、Ｌは前記損失値、Ｍは前記商品の総個数、ｔｋは前記商品のうちｋ番目の商品に対する購買結果値、ｙｋは前記商品のうちｋ番目の商品に対する出力値を意味する。）
の演算により前記損失値を演算する
請求項１に記載の人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置。
【請求項４】
前記推薦用個人情報変換部は、
現在時間値を基にワンタイムパスワードを生成できる、予め定められたＯＴＰ（Ｏｎｅ  Ｔｉｍｅ  Ｐａｓｓｗｏｒｄ）生成関数が格納されているＯＴＰ格納部、
顧客の認証に用いるための既に設定された認証用ベクトルが格納されている認証用ベクトル格納部、
前記第１顧客の顧客端末から前記第１顧客に対する前記Ｎ個の第１個人情報が受信され、前記Ｍ個の商品に対する前記第１顧客の商品推薦要請が受信されれば、前記ＯＴＰ生成関数に基づいて現在時間値に応じた第１ワンタイムパスワードを生成し、前記第１ワンタイムパスワードから既に設定された桁に該当する数字を確認した後、前記数字の大きさに対応するハミング重み（Ｈａｍｍｉｎｇ  Ｗｅｉｇｈｔ）を有し、且つ、既に設定された長さを有するランダムベクトルをランダムに生成するランダムベクトル生成部、
前記ランダムベクトルを前記第１顧客の顧客端末に伝送して、前記第１顧客の顧客端末に前記ランダムベクトルに対応するフィードバックベクトルの伝送を要請するフィードバック要請部、
前記第１顧客の顧客端末から前記ランダムベクトルに対応するフィードバックベクトルとして第１フィードバックベクトル（前記第１フィードバックベクトルは、前記第１顧客の顧客端末に既に格納されている前記既に設定された認証用ベクトルと前記ランダムベクトルとの間のアダマール積（Ｈａｄａｍａｒｄ  ｐｒｏｄｕｃｔ）により演算されたベクトルである）が受信されれば、前記既に設定された認証用ベクトルと前記ランダムベクトルとの間のアダマール積を演算して第１演算ベクトルを生成し、前記第１演算ベクトルが前記第１フィードバックベクトルと同一であるかを確認することによって、前記第１顧客の顧客端末に対する認証を完了する認証確認部、および、
前記第１顧客の顧客端末に対する認証が完了すれば、前記既に設定された数値変換テーブルに基づいて前記Ｎ個の第１個人情報を前記Ｎ個の第１個人情報変換値に変換する変換処理部を含む
請求項２に記載の人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、電子商取引と関連した様々な技術が登場することにより、ユーザの便宜を図るための電子商取引サービスが注目されている。
【０００３】
特に、スマートフォンやタブレットＰＣのようなインターネットに連結可能な携帯機器が登場するにつれて、携帯機器を用いた電子商取引関連のサービスが活発に普及されており、これはオンライン上で商品を購入し販売する場所であるオンラインショッピングモールから容易に確認することができる。
【０００４】
最近では、自家用車を利用する場合が増加するにつれて、運転者が車両から降りず売り場に進入して自身が所望する商品を車両内で直ちに購入できるようにするサービスである「ドライブスルー」というカー・コマース（Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サービスが注目されている。
【０００５】
一方、人々は最小時間を投資して最大効率の情報を得ようとするため、オンラインであれオフラインであれ、満足度の大きい商品を選別して顧客に推薦できるようにする技法に対する要求が増加している。
このため、顧客に商品を推薦するにおいて、様々な推薦アルゴリズム技術を活用しようとする動きが生じている。
【０００６】
しかし、過去の推薦アルゴリズムである協調フィルタリング（Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）技法は、新しいパターンに対する推薦が難しいという短所があり、過去の推薦アルゴリズムであるコンテンツベースフィルタリング（Ｃｏｎｔｅｎｔｓ  Ｂａｓｅｄ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）技法は、推薦される商品の多様性が落ちるという短所があるため、過去の推薦アルゴリズムを複雑で精巧な商品に適用するには多少困難がある。
【０００７】
このため、最近、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）技術を利用して顧客に好適な商品を顧客に合わせて推薦する技術に対する研究が注目されている。
【０００８】
通常、ディープラーニング技術は、人工知能技術のうちの一つであって、コンピュータがデータ蓄積を通じて人間の学習能力を持つようにすることができる。このようなディープラーニング技術が合わさった新しい推薦アルゴリズムを商品に適用すれば、人々の個人情報および商品に対する購買履歴などのデータを蓄積することによって、正確度の高い分析が可能となって、個人別のカスタマイズ型商品を推薦できるようになる。
【０００９】
したがって、ディープラーニング技術が合わさった新しい推薦アルゴリズムを商品に適用して個人別のカスタマイズ型商品を推薦できるようにする技法に対する研究が必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明に係るユーザカスタマイズ型商品推薦装置は、複数の個人情報変換値を成分として有する個人情報ベクトルに重み行列を乗じて演算ベクトルを生成し、前記演算ベクトルと複数の商品の各々に対する商品ベクトルとの間の内積を演算することによって、前記複数の商品の各々に対応する内積値を生成し、活性化関数に基づいて前記複数の商品の各々に対する内積値を変換して前記複数の商品の各々に対する出力値を生成した後、前記複数の商品の各々に対する出力値と前記複数の商品の各々に対する購買結果値を基に損失関数に基づいた損失値を演算し、前記損失値が最小になるように前記重み行列を決定するための機械学習を実行することによって、顧客別にカスタマイズ型商品を推薦できるように支援しようとする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一実施形態による人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置は、顧客から予め収集したＮ（Ｎは３以上の自然数）個の個人情報とＭ（ＭはＮより小さい２以上の自然数）個の商品の各々に対する前記顧客の購買履歴と関連した購買結果値（前記Ｍ個の商品の各々に対する購買結果値は、各商品に対して購買履歴がある場合には「１」に、購買履歴がない場合には「０」に設定されている）が格納されている訓練データ格納部、各個人情報に対応するものとして予め指定された数値が記録されている既に設定された（ｐｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ）数値変換テーブルに基づいて前記Ｎ個の個人情報をＮ個の個人情報変換値に変換する変換部、前記Ｍ個の商品の各々に対する予め定められた互いに異なるＭ次元の商品ベクトルが格納されている商品ベクトル格納部、前記Ｎ個の個人情報変換値を成分として有する個人情報ベクトルに第１重み行列を乗じてＭ次元の演算ベクトルを生成する演算ベクトル生成部、前記Ｍ次元の演算ベクトルと前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルとの間の内積を演算することによって、前記Ｍ個の商品の各々に対応する内積値を生成する内積演算部、既に設定された活性化関数（Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）に基づいて前記Ｍ個の商品の各々に対する内積値を「０」と「１」との間の値に変換して前記Ｍ個の商品の各々に対する出力値を生成する出力値生成部、および前記Ｍ個の商品の各々に対する出力値と前記Ｍ個の商品の各々に対する購買結果値を基に既に設定された損失関数（Ｌｏｓｓ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）に基づいた損失値を演算し、前記損失値が最小になるように前記第１重み行列を決定するための機械学習を実行する学習実行部を含む。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係るユーザカスタマイズ型商品推薦装置は、複数の個人情報変換値を成分として有する個人情報ベクトルに重み行列を乗じて演算ベクトルを生成し、前記演算ベクトルと複数の商品の各々に対する商品ベクトルとの間の内積を演算することによって、前記複数の商品の各々に対応する内積値を生成し、活性化関数に基づいて前記複数の商品の各々に対する内積値を変換して前記複数の商品の各々に対する出力値を生成した後、前記複数の商品の各々に対する出力値と前記複数の商品の各々に対する購買結果値を基に損失関数に基づいた損失値を演算し、前記損失値が最小になるように前記重み行列を決定するための機械学習を実行することによって、顧客別にカスタマイズ型商品を推薦できるように支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態による人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置の構造を示す説明図
【図２】本発明の一実施形態による人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置の動作方法を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下では、本発明に係る実施形態を添付された図面を参照して詳しく説明する。このような説明は本発明を特定の実施形態に対して限定しようとするものではなく、本発明の思想および技術範囲に含まれる全ての変更、均等物乃至代替物を含む。各図面を説明する際に類似した参照符号は類似した構成要素に付することにし、特に定義しない限り、技術的または科学的な用語を含めて本明細書上で用いられる全ての用語は本発明が属する技術分野における通常の知識を有した者によって一般的に理解されるものと同様の意味を有する。
【００１５】
本文書において、ある部分がある構成要素を「含む」とする時、これは、特に反する記載がない限り、他の構成要素を除くものではなく、他の構成要素をさらに含んでもよいことを意味する。また、本発明の様々な実施形態において、各構成要素、機能ブロックまたは手段は一つまたはそれ以上の下部構成要素で構成されてもよく、各構成要素が実行する電気、電子、機械的な機能は電子回路、集積回路、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのような公知の様々な素子または機械的要素で実現されてもよく、各々個別に実現されるかまたは２以上が一つに統合されて実現されてもよい。
【００１６】
一方、添付されたブロック図のブロックやフローチャートのステップは、汎用コンピュータ、特殊用コンピュータ、携帯用ノートブックコンピュータ、ネットワークコンピュータなど、データプロセッシング可能な装置のプロセッサやメモリに搭載され、指定された機能を実行するコンピュータプログラム命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を意味するものとして解釈できる。これらのコンピュータプログラム命令はコンピュータ装置に備えられたメモリまたはコンピュータ読み取り可能なメモリに格納できるため、ブロック図のブロックまたはフローチャートのステップで説明された機能はそれを実行する命令手段を含む製造物に生産されてもよい。さらに、各ブロックまたは各ステップは、特定の論理的機能を実行するための一つ以上の実行可能な命令を含むモジュール、セグメントまたはコードの一部を表すことができる。また、幾つかの代替可能な実施形態においては、ブロックまたはステップで言及された機能が定められた順序とは異なるように実行できるということを注目しなければならない。例えば、次いで図示された二つのブロックまたはステップは、実質的に同時に実行されてもよく、または逆順に実行されてもよく、場合によっては、一部のブロックまたはステップが省略された状態で実行されてもよい。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態による人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置の構造を示す図である。
【００１８】
図１を参照すれば、本発明に係る人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０は、訓練データ格納部１１１、変換部１１２、商品ベクトル格納部１１３、演算ベクトル生成部１１４、内積演算部１１５、出力値生成部１１６および学習実行部１１７を含む。
【００１９】
訓練データ格納部１１１には、顧客から予め収集したＮ（Ｎは３以上の自然数）個の個人情報とＭ（ＭはＮより小さい２以上の自然数）個の商品の各々に対する前記顧客の購買履歴と関連した購買結果値が格納されている。
ここで、前記Ｍ個の商品の各々に対する購買結果値は、各商品に対して購買履歴がある場合には「１」に、購買履歴がない場合には「０」に設定されている。
【００２０】
これと関連し、訓練データ格納部１１１には、以下の表１のような情報が格納されている。
【００２１】
【表１】
0006951716.tif 000002
【００２２】
変換部１１２は、各個人情報に対応するものとして予め指定された数値が記録されている既に設定された（ｐｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ）数値変換テーブルに基づいて、前記Ｎ個の個人情報をＮ個の個人情報変換値に変換する。
【００２３】
この時、前記既に設定された数値変換テーブルは、以下の表２のように構成されている。
【００２４】
【表２】
0006951716.tif 000003
【００２５】
例えば、前述した例示のように、「Ｎ＝４」とし、前記４個の個人情報を「男性、２０代、釜山、アバンテ」に仮定する場合、変換部１１２は、表２のような前記既に設定された数値変換テーブルに基づいて、表１のような前記４個の個人情報である「男性、２０代、釜山、アバンテ」を４個の個人情報変換値である「１、２、６、１」に変換することができる。
【００２６】
商品ベクトル格納部１１３には、前記Ｍ個の商品の各々に対する予め定められた互いに異なるＭ次元の商品ベクトルが格納されている。
例えば、商品ベクトル格納部１１３には、以下の表３のような情報が格納されている。
【００２７】
【表３】
0006951716.tif 000004
【００２８】
演算ベクトル生成部１１４は、前記Ｎ個の個人情報変換値を成分として有する個人情報ベクトルに第１重み行列を乗じてＭ次元の演算ベクトルを生成する。
【００２９】
内積演算部１１５は、前記Ｍ次元の演算ベクトルと前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルとの間の内積を演算することによって、前記Ｍ個の商品の各々に対応する内積値を生成する。
【００３０】
例えば、前述した例示のように、「Ｎ＝４」とし、前記４個の個人情報変換値を「１、２、６、１」とし、「Ｍ＝３」とし、前記３個の商品を「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」に仮定する。この時、演算ベクトル生成部１１４は、前記４個の個人情報変換値「１、２、６、１」を成分として有する個人情報ベクトルに４×３の大きさの第１重み行列を乗じて３次元の演算ベクトルを生成することができる。
【００３１】
そして、内積演算部１１５は、前記３次元の演算ベクトルと表３のような前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する３次元の商品ベクトルである「［３  ６  ０］」、「［２  ３  ０］」、「［２  ３  ２］」の間の内積を演算することによって、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対応する内積値を生成することができる。
【００３２】
出力値生成部１１６は、既に設定された活性化関数（Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）に基づいて、前記Ｍ個の商品の各々に対する内積値を「０」と「１」との間の値に変換して、前記Ｍ個の商品の各々に対する出力値を生成する。
【００３３】
ここで、前記既に設定された活性化関数としてシグモイド関数（Ｓｉｇｍｏｉｄ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）が利用できる。
この時、出力値生成部１１６は、以下の数学式１により、前記Ｍ個の商品の各々に対する内積値を「０」と「１」との間の値に変換することができる。
【００３４】
【数１】
0006951716.tif 000005
【００３５】
前記数学式１において、ｘｉは前記Ｍ個の商品のうちｉ番目の商品に対する内積値、Ｓｉは前記シグモイド関数に基づいて前記Ｍ個の商品のうちｉ番目の商品に対する内積値を「０」と「１」との間の値に変換した値を意味する。
【００３６】
例えば、前述した例示のように、「Ｍ＝３」とし、前記３個の商品を「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」に仮定する。この時、出力値生成部１１６は、前記数学式１により、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する内積値を「０」と「１」との間の値に変換して、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する出力値を生成することができる。
【００３７】
学習実行部１１７は、前記Ｍ個の商品の各々に対する出力値と前記Ｍ個の商品の各々に対する購買結果値を基に既に設定された損失関数（Ｌｏｓｓ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）に基づいた損失値を演算し、前記損失値が最小になるように前記第１重み行列を決定するための機械学習を実行する。
【００３８】
例えば、前述した例示のように、「Ｍ＝３」とし、前記３個の商品を「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」に仮定する。この時、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する出力値がユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０により生成されれば、学習実行部１１７は、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する出力値と表１のような前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する購買結果値「１」、「１」、「０」を基に前記既に設定された損失関数に基づいた損失値を演算し、前記損失値が最小になるように前記第１重み行列を決定するための機械学習を実行することができる。
【００３９】
この時、本発明の一実施形態によれば、学習実行部１１７は、前記損失値を基に逆伝搬（Ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）処理を行うことによって、前記第１重み行列を決定するための機械学習を実行することができる。そして、学習実行部１１７は、以下の数学式２の演算により、前記損失値を演算することができる。
【００４０】
【数２】
0006951716.tif 000006
【００４１】
ここで、Ｌは前記損失値、Ｍは前記商品の総個数、ｔｋは前記商品のうちｋ番目の商品に対する購買結果値、ｙｋは前記商品のうちｋ番目の商品に対する出力値を意味する。
【００４２】
この時、本発明の一実施形態によれば、ユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０は、今まで説明した機械学習過程を多数の顧客から収集したデータを用いてさらに実行することによって、前記第１重み行列を精密に決定することができる。
【００４３】
本発明の一実施形態によれば、ユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０は、推薦用個人情報変換部１１８、抽出部１１９、推薦用演算ベクトル生成部１２０、推薦用内積演算部１２１、推薦用出力値生成部１２２および推薦商品伝送部１２３をさらに含むことができる。
【００４４】
推薦用個人情報変換部１１８は、前記第１重み行列を決定するための機械学習が完了した後、第１顧客の顧客端末１３０から前記第１顧客に対するＮ個の第１個人情報が受信され、前記Ｍ個の商品に対する前記第１顧客の商品推薦要請が受信されれば、前記既に設定された数値変換テーブルに基づいて、前記Ｎ個の第１個人情報をＮ個の第１個人情報変換値に変換する。
【００４５】
抽出部１１９は、前記Ｎ個の第１個人情報が前記Ｎ個の第１個人情報変換値に変換されれば、商品ベクトル格納部１１３から前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルを抽出する。
【００４６】
例えば、前述した例示のように、「Ｎ＝４」とし、前記第１顧客に対する４個の第１個人情報を「女性、３０代、光州、ベンツ」とし、「Ｍ＝３」とし、前記３個の商品を「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」に仮定する。前記第１重み行列を決定するための機械学習が完了した後、第１顧客の顧客端末１３０からユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０に前記第１顧客に対する前記４個の第１個人情報「女性、３０代、光州、ベンツ」が受信され、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」に対する前記第１顧客の商品推薦要請が受信されれば、推薦用個人情報変換部１１８は、表２のような前記既に設定された数値変換テーブルに基づいて、前記４個の第１個人情報「女性、３０代、光州、ベンツ」を４個の第１個人情報変換値「２、３、７、７」に変換することができる。
【００４７】
この時、前記４個の第１個人情報「女性、３０代、光州、ベンツ」が前記４個の第１個人情報変換値「２、３、７、７」に変換されれば、抽出部１１９は、表３のような商品ベクトル格納部１１３から前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する３次元の商品ベクトル「［３  ６  ０］」、「［２  ３  ０］」、「［２  ３  ２］」を抽出することができる。
【００４８】
推薦用演算ベクトル生成部１２０は、前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルが抽出されれば、前記Ｎ個の第１個人情報変換値を成分として有する個人情報ベクトルに機械学習が完了した前記第１重み行列を乗じてＭ次元の第１演算ベクトルを生成する。
【００４９】
推薦用内積演算部１２１は、前記Ｍ次元の第１演算ベクトルと前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルとの間の内積を演算することによって、前記Ｍ個の商品の各々に対応する推薦用内積値を生成する。
【００５０】
推薦用出力値生成部１２２は、前記既に設定された活性化関数に基づいて、前記Ｍ個の商品の各々に対する推薦用内積値を「０」と「１」との間の値に変換して、前記Ｍ個の商品の各々に対する推薦用出力値を生成する。
【００５１】
例えば、前述した例示のように、「Ｎ＝４」とし、前記４個の第１個人情報変換値を「２、３、７、７」とし、「Ｍ＝３」とし、前記３個の商品を「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」に仮定する。この時、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する３次元の商品ベクトル「［３  ６  ０］」、「［２  ３  ０］」、「［２  ３  ２］」がユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０により抽出されれば、推薦用演算ベクトル生成部１２０は、前記４個の第１個人情報変換値「２、３、７、７」を成分として有する個人情報ベクトルに機械学習が完了した前記第１重み行列を乗じて３次元の第１演算ベクトルを生成することができる。
【００５２】
そして、推薦用内積演算部１２１は、前記３次元の第１演算ベクトルと前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する３次元の商品ベクトル「［３  ６  ０］」、「［２  ３  ０］」、「［２  ３  ２］」との間の内積を演算することによって、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対応する推薦用内積値を生成することができる。
【００５３】
その後、推薦用出力値生成部１２２は、前記数学式１により、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する推薦用内積値を「０」と「１」との間の値に変換して、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する推薦用出力値を生成することができる。
【００５４】
推薦商品伝送部１２３は、前記Ｍ個の商品の各々に対する推薦用出力値が生成されれば、前記Ｍ個の商品の各々に対する推薦用出力値を既に設定された基準値である「０．５」とそれぞれ比較して、前記Ｍ個の商品のうち前記既に設定された基準値「０．５」以上の推薦用出力値を保有した少なくとも一つの商品を前記第１顧客に対する推薦商品に選択して第１顧客の顧客端末１３０に伝送する。
【００５５】
例えば、前述した例示のように、「Ｍ＝３」とし、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する推薦用出力値である「０．０５」、「０．２５」、「０．７５」がユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０により生成されたと仮定する場合、推薦商品伝送部１２３は、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」の各々に対する推薦用出力値「０．０５」、「０．２５」、「０．７５」を前記既に設定された基準値「０．５」とそれぞれ比較して、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」のうち前記既に設定された基準値「０．５」以上の推薦用出力値を保有した少なくとも一つの商品である「洋酒」を前記第１顧客に対する推薦商品に選択して第１顧客の顧客端末１３０に伝送することができる。
【００５６】
結局、本発明に係るユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０は、複数の商品に対する顧客の購買履歴有無に対する結果値と前記顧客の個人情報変換値を基に前記顧客の個人情報特性に応じた前記複数の商品に対する適合性有無を予測できる予測モデルを構成することによって、商品推薦過程で前記複数の商品に対して特定の顧客が適合性を持っているか否かを予め予測できるように支援することができる。
【００５７】
本発明の一実施形態によれば、推薦用個人情報変換部１１８は、所定の顧客から商品推薦要請が受信された時、認証された顧客に対してのみ商品の推薦サービスを提供するための構成であって、ＯＴＰ格納部１２４、認証用ベクトル格納部１２５、ランダムベクトル生成部１２６、フィードバック要請部１２７、認証確認部１２８および変換処理部１２９を含むことができる。
【００５８】
ＯＴＰ格納部１２４には、現在時間値を基にワンタイムパスワードを生成できる、予め定められたＯＴＰ（Ｏｎｅ  Ｔｉｍｅ  Ｐａｓｓｗｏｒｄ）生成関数が格納されている。
【００５９】
ここで、ＯＴＰとは固定されたパスワードの代わりにランダムに生成されるワンタイムパスワードを意味し、前記ＯＴＰ生成関数は開発者によって予め設定できる関数であって、現在時間値を基にワンタイムパスワードが生成されるように設定できる。
【００６０】
認証用ベクトル格納部１２５には、顧客の認証に用いるための既に設定された認証用ベクトルが格納されている。
【００６１】
ランダムベクトル生成部１２６は、第１顧客の顧客端末１３０から前記第１顧客に対する前記Ｎ個の第１個人情報が受信され、前記Ｍ個の商品に対する前記第１顧客の商品推薦要請が受信されれば、前記ＯＴＰ生成関数に基づいて現在時間値に応じた第１ワンタイムパスワードを生成し、前記第１ワンタイムパスワードから既に設定された桁に該当する数字を確認した後、前記数字の大きさに対応するハミング重み（Ｈａｍｍｉｎｇ  Ｗｅｉｇｈｔ）を有し、且つ、既に設定された長さを有するランダムベクトルをランダムに生成する。
【００６２】
ここで、ハミング重みとは「０」と「１」のコードから構成されたデータにおける「１」の個数を意味し、前記桁は開発者によって予め設定できるものであって、左側から何番目の位置であるかを表す数字に設定できる。
【００６３】
例えば、前述した例示のように、「Ｎ＝４」とし、前記第１顧客に対する前記４個の第１個人情報を「女性、３０代、光州、ベンツ」とし、「Ｍ＝３」とし、前記３個の商品を「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」に仮定する。この時、第１顧客の顧客端末１３０からユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０に前記第１顧客に対する前記４個の第１個人情報「女性、３０代、光州、ベンツ」が受信され、前記３個の商品「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」に対する前記第１顧客の商品推薦要請が受信されれば、ランダムベクトル生成部１２６は、前記ＯＴＰ生成関数に基づいて現在時間値に応じた第１ワンタイムパスワードを生成することができ、仮に、前記第１ワンタイムパスワードが「１２３４５」に生成され、既に設定された桁が５である場合、ランダムベクトル生成部１２６は、前記第１ワンタイムパスワード「１２３４５」から５番目の桁である「５」を確認することができる。その後、ランダムベクトル生成部１２６は、前記数字「５」の大きさに対応するハミング重みを有し、且つ、前記既に設定された長さを有するランダムベクトルをランダムに生成することができる。これと関連し、前記既に設定された長さを「６」とする場合、ランダムベクトル生成部１２６は、「１」の個数が５個であり、且つ、長さが６であるランダムベクトルとして「［１  １  １  １  ０  １］」のようなランダムベクトルを生成することができる。
【００６４】
フィードバック要請部１２７は、前記ランダムベクトルを第１顧客の顧客端末１３０に伝送して、第１顧客の顧客端末１３０に前記ランダムベクトルに対応するフィードバックベクトルの伝送を要請する。
【００６５】
この時、本発明の一実施形態によれば、第１顧客の顧客端末１３０は、メモリ上に前記既に設定された認証用ベクトルおよび前記ＯＴＰ生成関数と同一な検証用ＯＴＰ生成関数を格納していてもよく、ユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０から前記ランダムベクトルが受信されれば、前記メモリ上に格納されている前記検証用ＯＴＰ生成関数に基づいて現在時間値に応じた検証用ワンタイムパスワードを生成した後、前記検証用ワンタイムパスワードから前記既に設定された桁に該当する検証用数字を確認して、前記ランダムベクトルのハミング重みが前記検証用数字の大きさに対応するハミング重みと一致するか否かを確認することができる。
【００６６】
そして、第１顧客の顧客端末１３０は、前記ランダムベクトルのハミング重みが前記検証用数字の大きさに対応するハミング重みと一致すると確認される場合、前記メモリ上に格納されている前記既に設定された認証用ベクトルと前記ランダムベクトルとの間のアダマール積（Ｈａｄａｍａｒｄ  ｐｒｏｄｕｃｔ）を演算して第１フィードバックベクトルを生成した後、前記第１フィードバックベクトルをユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０に伝送することができる。
【００６７】
ここで、アダマール積とは同じ大きさの行列またはベクトルにおいて各成分を乗じる演算を意味し、「［ａ  ｂ  ｃ］」と「［ｘ  ｙ  ｚ］」というベクトルがある時、二つのベクトル間のアダマール積を演算すれば、これに対する演算ベクトルは「［ａｘ  ｂｙ  ｃｚ］」で表すことができる。
【００６８】
これと関連し、前述した例示のように、前記ランダムベクトルが「［１  １  １  １  ０  １］」であるとする場合、第１顧客の顧客端末１３０は、前記メモリ上に格納されている前記検証用ＯＴＰ生成関数に基づいて現在時間値に応じた検証用ワンタイムパスワード「１２３４５」を生成した後、前記検証用ワンタイムパスワードから前記既に設定された桁である５番目の桁に該当する検証用数字「５」を確認して、前記ランダムベクトルのハミング重みが前記検証用数字「５」の大きさに対応するハミング重みと一致するか否かを確認することができる。
【００６９】
前記ランダムベクトル「［１  １  １  １  ０  １］」のハミング重みは「５」として前記検証用数字「５」と一致するため、第１顧客の顧客端末１３０は、前記メモリ上に格納されている前記既に設定された認証用ベクトルと前記ランダムベクトルとの間のアダマール積を演算して前記第１フィードバックベクトルを生成した後、前記第１フィードバックベクトルをユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０に伝送することができる。
【００７０】
これと関連し、前記既に設定された認証用ベクトルが「［０  １  ０  ０  １  １］」であるとする場合、第１顧客の顧客端末１３０は、前記ランダムベクトル「［１  １  １  １  ０  １］」と前記既に設定された認証用ベクトル「［０  １  ０  ０  １  １］」との間のアダマール積を演算して「［０  １  ０  ０  ０  １］」という前記第１フィードバックベクトルを生成した後、それをユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０に伝送することができる。
【００７１】
認証確認部１２８は、第１顧客の顧客端末１３０から前記ランダムベクトルに対応するフィードバックベクトルとして前記第１フィードバックベクトルが受信されれば、認証用ベクトル格納部１２５に格納されている前記既に設定された認証用ベクトルと前記ランダムベクトルとの間のアダマール積を演算して第１演算ベクトルを生成し、前記第１演算ベクトルが前記第１フィードバックベクトルと同一であるかを確認することによって、第１顧客の顧客端末１３０に対する認証を完了する。
【００７２】
例えば、前述した例示のように、前記ランダムベクトルを「［１  １  １  １  ０  １］」とし、認証用ベクトル格納部１２５に格納されている前記既に設定された認証用ベクトルを「［０  １  ０  ０  １  １］」とし、第１顧客の顧客端末１３０から受信した前記第１フィードバックベクトルを「［０  １  ０  ０  ０  １］」とする場合、認証確認部１２８は、前記ランダムベクトルと前記既に設定された認証用ベクトルとの間のアダマール積を演算して「［０  １  ０  ０  ０  １］」という第１演算ベクトルを生成し、前記第１演算ベクトルが前記第１フィードバックベクトル「［０  １  ０  ０  ０  １］」と一致すると確認されれば、第１顧客の顧客端末１３０に対する認証を完了することができる。
【００７３】
変換処理部１２９は、第１顧客の顧客端末１３０に対する認証が完了すれば、前記既に設定された数値変換テーブルに基づいて、前記Ｎ個の第１個人情報を前記Ｎ個の第１個人情報変換値に変換する。
【００７４】
例えば、前述した例示のように、「Ｎ＝４」とし、前記第１顧客に対する４個の第１個人情報を「女性、３０代、光州、ベンツ」とし、「Ｍ＝３」とし、前記３個の商品を「補助バッテリー、ハンバーガー、洋酒」に仮定する。この時、第１顧客の顧客端末１３０に対する認証が完了すれば、変換処理部１２９は、表２のような前記既に設定された数値変換テーブルに基づいて、前記４個の第１個人情報「女性、３０代、光州、ベンツ」を前記４個の第１個人情報変換値「２、３、７、７」に変換することができる。
【００７５】
つまり、第１顧客の顧客端末１３０は、事前に発給されたＯＴＰ生成関数に基づいてランダムベクトルのハミング重みが検証用数字の大きさに対応するハミング重みと一致する場合にのみ、メモリ上に格納されている既に設定された認証用ベクトルと前記ランダムベクトルとの間のアダマール積を演算して第１フィードバックベクトルを生成した後、前記第１フィードバックベクトルをユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０に伝送し、ユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０は、第１顧客の顧客端末１３０から前記ランダムベクトルに対応するフィードバックベクトルとして前記第１フィードバックベクトルが受信されれば、認証用ベクトル格納部１２５に格納されている前記既に設定された認証用ベクトルと前記ランダムベクトルとの間のアダマール積を演算して第１演算ベクトルを生成し、前記第１演算ベクトルが前記第１フィードバックベクトルと同一であるかを確認して、第１顧客の顧客端末１３０に対する認証が完了する場合にのみ、既に設定された数値変換テーブルに基づいてＮ個の第１個人情報をＮ個の第１個人情報変換値に変換することによって、認証されていない顧客に少なくとも一つの商品を推薦されるのを防止することができる。
【００７６】
図２は、本発明の一実施形態による人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置の動作方法を示すフローチャートである。
【００７７】
ステップ（Ｓ２１０）は、顧客から予め収集したＮ（Ｎは３以上の自然数）個の個人情報とＭ（ＭはＮより小さい２以上の自然数）個の商品の各々に対する前記顧客の購買履歴と関連した購買結果値（前記Ｍ個の商品の各々に対する購買結果値は、各商品に対して購買履歴がある場合には「１」に、購買履歴がない場合には「０」に設定されている）が格納されている訓練データ格納部を保持する。
【００７８】
ステップ（Ｓ２２０）は、各個人情報に対応するものとして予め指定された数値が記録されている既に設定された数値変換テーブルに基づいて、前記Ｎ個の個人情報をＮ個の個人情報変換値に変換する。
【００７９】
ステップ（Ｓ２３０）は、前記Ｍ個の商品の各々に対する予め定められた互いに異なるＭ次元の商品ベクトルが格納されている商品ベクトル格納部を保持する。
【００８０】
ステップ（Ｓ２４０）は、前記Ｎ個の個人情報変換値を成分として有する個人情報ベクトルに第１重み行列を乗じてＭ次元の演算ベクトルを生成する。
【００８１】
ステップ（Ｓ２５０）は、前記Ｍ次元の演算ベクトルと前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルとの間の内積を演算することによって、前記Ｍ個の商品の各々に対応する内積値を生成する。
【００８２】
ステップ（Ｓ２６０）は、既に設定された活性化関数に基づいて、前記Ｍ個の商品の各々に対する内積値を「０」と「１」との間の値に変換して、前記Ｍ個の商品の各々に対する出力値を生成する。
【００８３】
ステップ（Ｓ２７０）は、前記Ｍ個の商品の各々に対する出力値と前記Ｍ個の商品の各々に対する購買結果値を基に既に設定された損失関数に基づいた損失値を演算し、前記損失値が最小になるように前記第１重み行列を決定するための機械学習を実行する。
【００８４】
この時、本発明の一実施形態によれば、ユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０の動作方法は、前記第１重み行列を決定するための機械学習が完了した後、第１顧客の顧客端末から前記第１顧客に対するＮ個の第１個人情報が受信され、前記Ｍ個の商品に対する前記第１顧客の商品推薦要請が受信されれば、前記既に設定された数値変換テーブルに基づいて前記Ｎ個の第１個人情報をＮ個の第１個人情報変換値に変換するステップ、前記Ｎ個の第１個人情報が前記Ｎ個の第１個人情報変換値に変換されれば、前記商品ベクトル格納部から前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルを抽出するステップ、前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルが抽出されれば、前記Ｎ個の第１個人情報変換値を成分として有する個人情報ベクトルに機械学習が完了した前記第１重み行列を乗じてＭ次元の第１演算ベクトルを生成するステップ、前記Ｍ次元の第１演算ベクトルと前記Ｍ個の商品の各々に対するＭ次元の商品ベクトルとの間の内積を演算することによって、前記Ｍ個の商品の各々に対応する推薦用内積値を生成するステップ、前記既に設定された活性化関数に基づいて前記Ｍ個の商品の各々に対する推薦用内積値を「０」と「１」との間の値に変換して前記Ｍ個の商品の各々に対する推薦用出力値を生成するステップ、および前記Ｍ個の商品の各々に対する推薦用出力値が生成されれば、前記Ｍ個の商品の各々に対する推薦用出力値を既に設定された基準値「０．５」とそれぞれ比較して、前記Ｍ個の商品のうち前記既に設定された基準値「０．５」以上の推薦用出力値を保有した少なくとも一つの商品を前記第１顧客に対する推薦商品に選択して前記第１顧客の顧客端末に伝送するステップをさらに含むことができる。
【００８５】
また、本発明の一実施形態によれば、ステップ（Ｓ２７０）は、前記数学式２の演算により、前記損失値を演算することができる。
【００８６】
この時、本発明の一実施形態によれば、前記Ｎ個の第１個人情報をＮ個の第１個人情報変換値に変換するステップは、現在時間値を基にワンタイムパスワードを生成できる、予め定められたＯＴＰ生成関数が格納されているＯＴＰ格納部を保持するステップ、顧客の認証に用いるための既に設定された認証用ベクトルが格納されている認証用ベクトル格納部を保持するステップ、前記第１顧客の顧客端末から前記第１顧客に対する前記Ｎ個の第１個人情報が受信され、前記Ｍ個の商品に対する前記第１顧客の商品推薦要請が受信されれば、前記ＯＴＰ生成関数に基づいて現在時間値に応じた第１ワンタイムパスワードを生成し、前記第１ワンタイムパスワードから既に設定された桁に該当する数字を確認した後、前記数字の大きさに対応するハミング重みを有し、且つ、既に設定された長さを有するランダムベクトルをランダムに生成するステップ、前記ランダムベクトルを前記第１顧客の顧客端末に伝送して、前記第１顧客の顧客端末に前記ランダムベクトルに対応するフィードバックベクトルの伝送を要請するステップ、前記第１顧客の顧客端末から前記ランダムベクトルに対応するフィードバックベクトルとして第１フィードバックベクトル（前記第１フィードバックベクトルは、前記第１顧客の顧客端末に既に格納されている前記既に設定された認証用ベクトルと前記ランダムベクトルとの間のアダマール積によって演算されたベクトルである）が受信されれば、前記既に設定された認証用ベクトルと前記ランダムベクトルとの間のアダマール積を演算して第１演算ベクトルを生成し、前記第１演算ベクトルが前記第１フィードバックベクトルと同一であるかを確認することによって、前記第１顧客の顧客端末に対する認証を完了するステップ、および前記第１顧客の顧客端末に対する認証が完了すれば、前記既に設定された数値変換テーブルに基づいて前記Ｎ個の第１個人情報を前記Ｎ個の第１個人情報変換値に変換するステップを含むことができる。
【００８７】
この時、本発明の一実施形態によれば、前記第１顧客の顧客端末は、メモリ上に前記既に設定された認証用ベクトルおよび前記ＯＴＰ生成関数と同一な検証用ＯＴＰ生成関数を格納しており、前記ユーザカスタマイズ型商品推薦装置から前記ランダムベクトルが受信されれば、前記メモリ上に格納されている前記検証用ＯＴＰ生成関数に基づいて現在時間値に応じた検証用ワンタイムパスワードを生成した後、前記検証用ワンタイムパスワードから前記既に設定された桁に該当する検証用数字を確認して、前記ランダムベクトルのハミング重みが前記検証用数字の大きさに対応するハミング重みと一致するか否かを確認し、前記ランダムベクトルのハミング重みが前記検証用数字の大きさに対応するハミング重みと一致すると確認される場合、前記メモリ上に格納されている前記既に設定された認証用ベクトルと前記ランダムベクトルとの間のアダマール積を演算して前記第１フィードバックベクトルを生成した後、第１フィードバックベクトルを前記ユーザカスタマイズ型商品推薦装置に伝送することができる。
【００８８】
以上、図２を参照して、本発明の一実施形態による人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置の動作方法について説明した。ここで、本発明の一実施形態による人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置の動作方法は、図１を利用して説明した人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置１１０の動作に関する構成と対応するため、それに関する詳しい説明は省略することにする。
【００８９】
本発明の一実施形態による人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置の動作方法は、コンピュータとの結合によって実行させるための格納媒体に格納されたコンピュータプログラムで実現されてもよい。
【００９０】
また、本発明の一実施形態による人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置の動作方法は、様々なコンピュータ手段を介して実行できるプログラム命令形態で実現されてコンピュータ読み取り可能な媒体に記録されてもよい。前記コンピュータ読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独でまたは組み合わせて含むことができる。前記媒体に記録されるプログラム命令は、本発明のために特別に設計されて構成されたものであるか、またはコンピュータソフトウェア当業者に公知されて使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピーディスクおよび磁気テープのような磁気媒体（ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｍｅｄｉａ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光気録媒体（ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｄｉａ）、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）のような磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｄｉａ）、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を格納し実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例には、コンパイラによって作られるもののような機械語コードだけでなく、インタープリタなどを用いてコンピュータにより実行できる高級言語コードを含む。
【００９１】
以上のように、本発明を具体的な構成要素などのような特定事項と限定された実施形態および図面によって説明したが、これは本発明のより全般的な理解を助けるために提供されたものに過ぎず、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明が属する分野における通常の知識を有した者であれば、このような記載から様々な修正および変形が可能である。
【００９２】
したがって、本発明の思想は説明された実施形態に限定して定められてはならず、後述する特許請求の範囲だけでなく、該特許請求の範囲と均等または等価的な変形がある全てのものは本発明の思想の範疇に属すると言える。
【符号の説明】
【００９３】
１１０  ・・・人工知能ベースの機械学習を通じたユーザカスタマイズ型商品推薦装置
１１１  ・・・訓練データ格納部
１１２  ・・・変換部
１１３  ・・・商品ベクトル格納部
１１４  ・・・演算ベクトル生成部
１１５  ・・・内積演算部
１１６  ・・・出力値生成部
１１７  ・・・学習実行部
１１８  ・・・推薦用個人情報変換部
１１９  ・・・抽出部
１２０  ・・・推薦用演算ベクトル生成部
１２１  ・・・推薦用内積演算部
１２２  ・・・推薦用出力値生成部
１２３  ・・・推薦商品伝送部
１２４  ・・・ＯＴＰ格納部
１２５  ・・・認証用ベクトル格納部
１２６  ・・・ランダムベクトル生成部
１２７  ・・・フィードバック要請部
１２８  ・・・認証確認部
１２９  ・・・変換処理部
１３０  ・・・第１顧客の顧客端末
【図１】
0006951716.tif 000008
【図２】
0006951716.tif 000009