프로젝트 소개
본 과제는 전 세계 패션 온라인 쇼핑몰들의 방대한 데이터베이스를 수집, 분석, 정형화하여 사용자에게 맞춤형 상품 추천과 최저가 프로모션 정보를 제공하는 빅데이터 기반의 B2C 패션 이커머스 플랫폼을 개발하는 연구임.
연구 목표는 프로모션 및 상품 데이터를 추가 수집하여 사용자 혜택을 극대화하고, 패션 이커머스 추천 알고리즘을 고도화하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 국가별 선호 의류 특징, 품절 정보 등을 활용해 인기 상품 특징을 찾아내고 유사 상품을 제안하는 기술 개발임. 또한, 관심 상품에 대한 맞춤 프로모션 제공을 위해 비정형 프로모션 데이터를 정형화하여 상품과 연계함. 300만 건 이상의 상품 및 사용자 활동 데이터를 이미지 기반 깊은 학습 및 기계 학습으로 2차 가공하여 패션 이커머스 인사이트를 제공함. 이를 통해 사용자들은 최적의 상품을 최저가로 구매하고, 패션 이커머스 산업은 데이터 기반 의사결정으로 발전할 것으로 기대됨.