Personalized recommendation method and system, and computer-readable record mediumProvided is a method, system, and a computer-readable record medium for providing a personalized recommendation of products. The method of providing a personalized recommendation of products may include obtaining a first recommendation result using each of two or more single recommendation algorithms, performing a first performance evaluation, using a processor, with respect to the first recommendation result from each of the single recommendation algorithms, obtaining a second recommendation result based on the first recommendation result from each of the two or more single recommendation algorithms using a hybrid recommendation algorithm, the hybrid recommendation algorithms being different than each of the two or more single recommendation algorithms, performing a second performance evaluation, using the processor, with respect to the second recommendation result from the hybrid recommendation algorithm, and listing product recommendations after selecting a recommendation algorithm having a priority using the first performance evaluation and the second performance evaluation.A method of providing a personalized recommendation of products, comprising: transmitting, from a terminal used by a customer, data regarding the customer; receiving, via a communication network and at a data management unit, the data transmitted from the terminal; storing, at the data management unit, purchase information associated with at least the customer; in response to receiving the data regarding the customer at the data management unit, providing at least part of the stored purchase information to a product recommendation unit that includes a computer processor; classifying, at the computer processor based on the part of the stored purchase information provided to the product recommendation unit, data related to products into first learning data and first verifying data, the first learning data and the first verifying data being classified based on a data ratio or a period of time and at least one of the first learning data or the first verifying data being a subset of the data related to products, wherein the first learning data and the first verifying data are used by a first recommendation process and a second recommendation process, wherein the first recommendation process is a first one of a collaborative filtering (CF) algorithm, an association rule (AR) algorithm, or a purchase pattern (PP) product recommendation algorithm, and the second recommendation process is a second one, different than the first one, of the collaborative filtering (CF) algorithm, the association (AR) algorithm, or the purchase pattern (PP) product recommendation algorithm; generating, at the computer processor and based on the first learning data and using the first recommendation process, a first recommendation result for a customer, the first recommendation result including a plurality of first recommendation result data for the customer, each of the plurality of first recommendation result data including a corresponding product with an associated ranking; generating, at the computer processor and based on the first learning data and using the second recommendation process, a second recommendation result for the customer, the second recommendation result including a plurality of second recommendation result data for the customer, each of the plurality of second recommendation result data including a corresponding product with an associated ranking; generating, at the computer processor and based on the first verifying data and using the first recommendation process, a first verifying result for the customer, the first verifying result including a plurality of first verifying result data for the customer, each of the plurality of first verifying result data including a corresponding product with an associated ranking; generating, at the computer processor and based on the first verifying data and using the second recommendation process, a second verifying result for the customer, the second verifying result including a plurality of second verifying result data for the customer, each of the plurality of second verifying result data including a corresponding product with an associated ranking; performing, at the computer processor, first performance evaluation including: comparing the plurality of first recommendation result data of the first recommendation result for the first recommendation process vis-?-vis the first verifying result data of the first verifying result for the first recommendation process to determine match occurrences, and the match occurrences occur when a specific product has a same ranking in the first recommendation result data as in the first verifying results data, comparing the plurality of second recommendation result data of the second recommendation result for the second recommendation process vis-?-vis the second verifying data result of the second verifying result for the second recommendation process to determine further match occurrences, and the further match occurrences occur when a specific product has a same ranking in the second recommendation result data as in the second verifying result data, performing, at the computer processor, a hybrid recommendation process, to generate a hybrid recommendation result, based collectively on: the plurality of first recommendation result data of the first recommendation result for the first recommendation process, andthe plurality of second recommendation result data of the second recommendation result for the second recommendation process, the performing of the hybrid recommendation process including determining a product having a highest accumulative recommendation number, and the highest accumulative recommendation number constituted by collective rankings, associated with each product, across both the plurality of first recommendation result data and the plurality of second recommendation result data; performing, at the computer processor, second performance evaluation with respect to the hybrid-recommendation result from the hybrid recommendation p. . . 
개인화 추천 방법, 시스템 및 기록 매체상품의 개인화 추천 방법, 시스템, 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 제공된다. 상기 상품의 개인화 추천 방법은 2개 이상의 단일 추천 알고리즘으로부터 각각의 제1 추천결과를 선정하는 단계, 처리 장치를 이용하여, 각각의 상기 단일 추천 알고리즘의 제1 추천결과에 대한 제1 성능평가가 이루어지는 단계, 각각의 상기 단일 추천 알고리즘의 상기 제1 추천결과에 기초해, 2개 이상의 단일 추천 알고리즘과는 상이한 하이브리드 추천 알고리즘을 이용하여 제2 추천결과를 선정하는 단계, 처리 장치를 이용하여, 상기 하이브리드 추천 알고리즘의 제2 추천결과에 대한 제2 성능평가가 이루어지는 단계, 및 상기 제1 성능평가와 제2 성능평가로부터 우선순위의 추천 알고리즘을 선정한 후, 상품 추천을 나열하는 단계를 포함할 수 있다.개인화된 상품 추천 방법으로서, 고객이 사용하는 단말로부터 고객에 관한 데이터를 전송하는 단계; 상기 단말로부터 전송된 데이터를 통신망을 통해 데이터 관리부에서 수신하는 단계; 데이터 관리 유닛에서 적어도 고객과 관련된 구매 정보를 저장하는 단계; 데이터 관리 유닛에서 고객에 관한 데이터를 수신하는 것에 응답하여, 저장된 구매 정보의 적어도 일부를 컴퓨터 프로세서를 포함하는 상품 추천 유닛에 제공하는 단계; 상기 컴퓨터 프로세서에서 상기 상품 추천부에 제공된 상기 저장된 구매 정보의 일부에 기초하여 상기 상품과 관련된 데이터를 1차 학습 데이터와 1차 검증 데이터로 분류하는 단계, - 제1 학습 데이터 및 제1 검증 데이터는 데이터 비율 또는 기간에 따라 분류되고, 제1 학습 데이터 또는 제1 검증 데이터 중 적어도 하나는 제품과 관련된 데이터의 부분집합이고, 상기 제1 학습 데이터 및 제1 검증 데이터는 제1 추천 프로세스 및 제2 추천 프로세스에 의해 사용되며,제1 추천 프로세스는 CF (Collaborative Filtering) 알고리즘, AR(Association Rule) 알고리즘 또는 PP(구매 패턴) 제품 추천 알고리즘 중 제1 프로세스이고, 상기 제 2차 추천 프로세스는 CF(Collaborative Filtering) 알고리즘, AR(Association) 알고리즘, PP(구매 패턴) 제품 추천 알고리즘 중 1차와 다른 2차 추천 프로세스임-; 컴퓨터 프로세서에서 제1 학습 데이터를 기반으로 생성하고 제1 추천 프로세스를 사용하여 고객에 대한 제1 추천 결과를 생성하는 단계, - 상기  제1 추천 결과는 고객에 대한 복수의 제1 추천 결과 데이터를 포함하고, 복수의 제1 추천 결과 데이터 각각은 관련 순위를 갖는 대응하는 상품을 포함함; 컴퓨터 프로세서에서 제1 학습 데이터를 기반으로 생성하고 제2 추천 프로세스를 사용하여 고객에 대한 제2 추천 결과를 생성하는 단계, - 상기 제2 추천 결과는 고객에 대한 복수의 제2 추천 결과 데이터를 포함하고, 상기 복수의 제2 추천 결과 데이터 각각은 관련 순위와 대응되는 상품을 포함함-; 컴퓨터 프로세서에서 제1 검증 데이터에 기초하여 제1 추천 프로세스를 사용하여 고객에 대한 제1 검증 결과를 생성하는 단계 -상기 제 1검증 결과는 고객에 대한 복수의 제1 검증 결과 데이터를 포함하고, 상기 복수의 제1 검증 결과 데이터 각각은 연관된 순위를 갖는 대응하는 제품을 포함함 -; 컴퓨터 프로세서에서 제1 검증 데이터에 기초하여 제2 추천 프로세스를 사용하여 고객에 대한 제2 검증 결과를 생성하는 단계, 상기 제2 검증 결과는 고객에 대한 복수의 제2 검증 결과 데이터를 포함하고, 상기 복수의 제2 검증 결과 데이터 각각은 연관된 순위를 갖는 대응하는 제품을 포함함-; 컴퓨터 프로세서에서 다음을 포함하는 첫 번째 성능 평가를 수행하는 단계: 제1 추천 프로세스에 대한 제1 추천 결과의 복수의 제1 추천 결과 데이터는 일치 발생을 결정하기 위한 제1 추천 프로세스에 대한 제1 검증 결과의 제1 검증 결과 데이터와, 특정 상품이 1차 추천 결과 데이터에서 1차 검증 결과 데이터와 동일한 순위일 때 매칭 발생과의 비교,및 제2 추천 프로세스에 대한 제2 추천 결과의 복수의 제2 추천 결과 데이터를 비교 vis-?-vis추가 일치 발생을 결정하기 위한 제2 추천 프로세스에 대한 제2 검증 결과의 제2 검증 데이터 결과,와 2차 추천 결과 데이터에서 특정 상품의 순위가 2차 검증 결과 데이터와 동일한 경우 추가 매칭 발생과의 비교; 컴퓨터 프로세서에서 하이브리드 추천 프로세스를 수행하여 다음을 종합적으로 기반으로 하여 하이브리드 추천 결과를 생성하는 단계: 제1 추천 프로세스에 대한 제1 추천 결과의 복수의 제1 추천 결과 데이터, 및 제2 추천 프로세스에 대한 제2 추천 결과의 복수의 제2 추천 결과 데이터, -상기 하이브리드 추천 과정은 누적 추천수가 가장 높은 상품을 결정하고, 복수의 제1 추천 결과 데이터 및 복수의 제2 추천 결과 데이터 모두에 대하여, 각 상품에 대한 집합 랭킹으로 구성된 최고 누적 추천 수임-; 컴퓨터 프로세서에서 하이브리드 추천 p. . .의 하이브리드 추천 결과에 대한 2차 성능 평가를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 상품 추천 방법.