System and method for recommending customized list of shops-to-visit at off-line shopping malls

The present invention relates to a customized offline shopping mall recommendation system and a method thereof. More specifically, the system analyzes big data extracted from a store visit history of users visiting a corresponding shopping mall in an offline shopping mall in which a plurality of shops (stores) of various brands, such as a department store, an outlet mall, a shopping center, and the like, are launched and gathered. A similar relationship between shopping mall gathering stores is recognized. At the same time, by considering preference for each store of a personal user calculated through an accumulated store visit history and residence time of the personal user, an initial store visit history and staying time of the day of shopping of an individual user are reflected. Thus, a later optimized customized store recommendation service is provided to a corresponding user. Accordingly, a user′s shopping intention and purchase desire are accurately grasped in an offline shopping mall, and thus real-time customized marketing can be performed. 본 발명은 고객 맞춤형 오프라인 쇼핑몰 매장 추천 시스템 및 매장 추천 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 백화점, 아울렛몰, 쇼핑센터 등 다양한 브랜드의 다수의 점포(매장)가 입점하여 모여 있는 오프라인 쇼핑몰에서 해당 쇼핑몰을 방문한 사용자들의 매장 방문 이력으로부터 추출된 빅데이터를 분석하여 쇼핑몰 입점 매장 간의 유사관계를 파악하는 동시에, 개인 사용자의 누적된 매장 방문 이력 및 체류시간을 통해 산출된 개인 사용자의 매장별 선호도를 고려하여, 개별 사용자의 쇼핑 당일의 초기 매장 방문 이력 및 체류시간을 반영하여, 해당 사용자에게 이후의 최적화된 맞춤형 매장 추천 서비스를 제공함으로써, 오프라인 쇼핑몰에서 사용자의 쇼핑 의도 및 구매 욕구를 정확하게 파악하여 실시간 맞춤형 마케팅을 수행할 수 있는 고객 맞춤형 오프라인 쇼핑몰 매장 추천 시스템 및 매장 추천 방법에 관한 것이다.