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    • 본 발명은 고객의 온라인 쇼핑몰에서 상품 검색, 구매 및 반품 내역을 저장하고, 온라인 쇼핑몰에서 고객이 상품 이미지를 클릭은 하였으나, 구매하지 않은 상품에 대한 정보를 관심 상품 정보로 저장한 후 저장된 정보를 딥러닝(Deep Learning) 기반의 분석엔진으로 분석하여 고객이 최근에는 어떤 특징을 가진 상품을 주로 구매하고 어떤 특징을 가진 상품은 구매를 기피하는지 분석한 후 고객의 취향 및 선호하는 국가의 상품에 맞도록 쇼핑몰의 상품 템플릿을 변경하여 구성할 수 있는 인공지능 기반의 고객 맞춤형 쇼핑몰 상품 추천 및 상품 페이지 자동 구성 시스템에 관한 것이다.
      본 발명에 의하면, 고객의 온라인 쇼핑몰에서의 상품 검색, 구매 및 반품 내역과 온라인 쇼핑몰에서 상품을 클릭하였으나, 바로 구매하지 않은 내역들을 수집하여 해당 상품들의 특징을 딥러닝 기반의 분석엔진으로 분석함으로써 고객 개개인 별로 어떤 특징의 상품을 선호하는지 취향을 파악하고 이를 바탕으로 고객 맞춤형 상품을 추천할 수 있다. 또한, 고객의 취향 및 고객이 선호하는 국가의 상품에 맞도록 쇼핑몰의 상품 템플릿을 변경하여 고객에게 제공하고, 해외 발급 신용카드로도 결제가 가능하여 내국인뿐만 아니라 대한민국에 거주하고 있는 외국인들도 이용하기에 상당히 편리한 시스템을 제공한다.