JP6906667B1 - Information processing equipment, information processing methods and information processing programs - Google Patents
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Abstract
【課題】ユーザやアイテムの属性毎にユーザに対するアイテムの表示順を適切に変えることで、商品検索の利便性を向上する。
【解決手段】情報処理装置は、設定部と、受付部と、検索部と、決定部と、提供部と、を備える。設定部は、予め、アイテムの初期スコアと、ユーザとアイテムとのうち少なくとも一方の属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアとから、属性毎にアイテムのスコアを設定する。受付部は、ユーザからアイテムに関する検索条件の入力を受け付ける。検索部は、入力された検索条件に応じてアイテムを検索する。決定部は、属性毎に設定されたアイテムのスコアに基づき、ユーザに対するアイテムの表示順を決定する。提供部は、アイテムの表示順に応じたアイテムの検索結果(ランキング)をユーザに提供する。
【選択図】図1PROBLEM TO BE SOLVED: To improve the convenience of product search by appropriately changing the display order of items to a user for each attribute of a user or an item.
An information processing device includes a setting unit, a reception unit, a search unit, a determination unit, and a provision unit. The setting unit sets the score of the item for each attribute in advance from the initial score of the item and the sensitivity score for the item of the user for at least one of the attributes of the user and the item. The reception unit accepts input of search conditions related to the item from the user. The search unit searches for items according to the entered search conditions. The determination unit determines the display order of the items to the user based on the score of the item set for each attribute. The providing unit provides the user with search results (ranking) of items according to the display order of the items.
[Selection diagram] Fig. 1
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
EC(Electronic Commerce:電子商取引)サイトにおいて、ユーザの嗜好により適合するアイテム(商品)をリコメンドする技術が開示されている。 An EC (Electronic Commerce) site discloses a technology for recommending items (products) that are more suitable for a user's taste.
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザ毎に、実スコアテーブルのスコアと対応するアイテムの特徴量ベクトルとに基づいて近似関数を導出し、導出した近似関数を適用して全アイテム情報に対して予測スコアを計算している。情報検索においてはリアルタイムでユーザのアクションに対して瞬時にアイテムのソート結果を返す必要がある。そのため、機械学習等、複雑な計算量の多い処理をECサイトの膨大なFKU(Face Keeping Unit:売り場に出す商品単位(型数×色数))に対して行う場合、全ユーザ、全アイテムに対して行うとレスポンスが遅くなってしまい、時間がかかる。また、協調フィルタリング等も、計算量やインフラコストの関係で実現は難しい。 However, in the above-mentioned conventional technique, an approximation function is derived for each user based on the score of the actual score table and the feature quantity vector of the corresponding item, and the derived approximation function is applied to predict all item information. I'm calculating the score. In information retrieval, it is necessary to instantly return the item sort result in response to the user's action in real time. Therefore, when performing complicated calculation-intensive processing such as machine learning for a huge number of FKUs (Face Keeping Units: product units (number of models x number of colors)) on the EC site, all users and all items On the other hand, the response will be slow and it will take time. In addition, collaborative filtering is difficult to realize due to the amount of calculation and infrastructure cost.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザやアイテムの属性毎にユーザに対するアイテムの表示順を適切に変えることで、商品検索の利便性を向上することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present application is to improve the convenience of product search by appropriately changing the display order of items to the user for each attribute of the user or item.
本願に係る情報処理装置は、予め、アイテムの初期スコアと、ユーザとアイテムとのうち少なくとも一方の属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアとから、属性毎にユーザに対するアイテムのスコアを設定する設定部と、ユーザからアイテムに関する検索条件の入力を受け付ける受付部と、前記検索条件に応じてアイテムを検索する検索部と、前記属性毎に設定されたアイテムのスコアに基づき、前記ユーザに対するアイテムの表示順を決定する決定部と、決定されたアイテムの表示順に応じたアイテムの検索結果を前記ユーザに提供する提供部と、を備え、前記設定部は、前記アイテムの特徴が前記属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値と、前記属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合いと、前記アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータとに基づいて、前記属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアを算出して設定する、ことを特徴とする。 The information processing apparatus according to the present application is a setting unit that sets an item score for a user for each attribute in advance from an initial score of the item and a sensitivity score for the user's item for at least one of the attributes of the user and the item. , A reception unit that accepts input of search conditions related to items from the user, a search unit that searches for items according to the search conditions, and an item display order for the user based on the item score set for each attribute. The setting unit includes a determination unit that determines the item, and a provision unit that provides the user with search results for items according to the display order of the determined items. Sensitivity to the user's item for each attribute based on the determination value of whether or not the item corresponds to, the degree of interest of the user's item for each attribute, and the parameter related to the degree of interest of the feature of the item. The feature is that the score is calculated and set.
実施形態の一態様によれば、ユーザやアイテムの属性毎にユーザに対するアイテムの表示順を適切に変えることで、商品検索の利便性を向上することができる。 According to one aspect of the embodiment, the convenience of product search can be improved by appropriately changing the display order of items to the user for each attribute of the user or item.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と記載する)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, the information processing apparatus, the information processing method, and the mode for implementing the information processing program according to the present application (hereinafter, referred to as “the embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. The information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited by this embodiment. Further, in the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicate description is omitted.
〔1.情報処理方法の概要〕
まず、図1を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図1では、ユーザやアイテムが持つ各種属性に応じてユーザに対するアイテム(商品)のランキングを変更する場合を例に挙げて説明する。
[1. Information processing method overview]
First, with reference to FIG. 1, an outline of an information processing method performed by the information processing apparatus according to the embodiment will be described. FIG. 1 is an explanatory diagram showing an outline of an information processing method according to an embodiment. In addition, in FIG. 1, a case where the ranking of an item (product) for a user is changed according to various attributes possessed by the user or the item will be described as an example.
図1に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。端末装置10と情報提供装置100とは、それぞれネットワークN(図2参照)を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。
As shown in FIG. 1, the information processing system 1 includes a
端末装置10は、ユーザU(利用者)により利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、4G(Generation)やLTE(Long Term Evolution)等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置10は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、ユーザから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置10は、スマートデバイスのみならず、デスクトップPC(Personal Computer)やノートPC等の情報処理装置であってもよい。
The
情報提供装置100は、EC(Electronic Commerce:電子商取引)サイトや、マーケットプレイス型ECモール、オークションサイト、フリマアプリ等でユーザUにアイテムをランキング形式で提示する際に、ユーザUやアイテムが持つ各種属性に応じてユーザに対するアイテムのランキングを変更する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、情報提供装置100は、予めユーザやアイテムの属性毎(ユーザとアイテムとのうち少なくとも一方の属性毎)に、アイテムのスコアを算出しておく。ユーザの属性とは、例えばユーザの年代(年齢層や世代でも可)や性別等であってもよいし、そのユーザが興味や関心を持っている(又は検索履歴や購入履歴がある)アイテムのカテゴリやブランド等であってもよい。また、アイテムの属性とは、例えばそのアイテムが対象(ターゲット)としているユーザの年代や性別等であってもよいし、そのアイテムのカテゴリやブランド等であってもよい。そして、ユーザUが検索クエリを入力したら、検索クエリと対応するアイテム情報を検索する。そして、検索の結果得られたアイテム情報に付与されたスコアのうち、ユーザUやアイテムの属性と対応するスコアを特定する。そして、特定されたスコアに基づいて、ユーザUに対するアイテムの表示順を決定し、決定されたアイテムの表示順に応じたアイテムの検索結果(ランキング)を提供する。例えば、情報提供装置100は、アイテムのスコアが高いものから順に表示する。
The
また、情報提供装置100は、各ユーザの端末装置10又は外部のサーバ装置等から、ユーザUの行動履歴を示す各種の履歴情報(ログデータ)を取得する。例えば、情報提供装置100は、ユーザUの位置の履歴である位置履歴を端末装置10から取得する。また、情報提供装置100は、ユーザUが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ(検索エンジン)から取得する。また、情報提供装置100は、ユーザUが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、情報提供装置100は、ユーザUによる購買の履歴である購買履歴を電子商取引サーバや電子決済サーバから取得する。また、情報提供装置100は、ユーザUによる投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやSNS(Social Networking Service)サーバから取得する。なお、情報提供装置100は、上述した情報の他にも各種の情報を取得可能である。例えば、情報提供装置100は、ユーザUの年齢、性別、家族構成、経済状況といったユーザUの属性に関する情報を取得する。
Further, the
ここでは、情報提供装置100は、ユーザやアイテムの属性毎にユーザに対するアイテムの表示順を適切に変える(パーソナライズする)ことによって、ECサイトにおける商品検索の利便性を向上するロジックを導入する。
Here, the
同時に、情報提供装置100は、GMV(Gross Merchandise Value:流通取引総額)のアップを図る。例えば、訪問UU(Unique User:ユニークユーザ)数のアップ(利便性向上による再訪問率、訪問頻度のアップ)を図る。訪問UU数とは、集計期間内にECサイト等を訪問したユーザの人数を示す。また、購入CVR(Conversion Rate:コンバージョン率)のアップ(欲しいものへの到達速度・確率が上がることで、買う前に離脱するはずだったユーザの購入率のアップ)を図る。購入CVRとは、「購入」をコンバージョンとした場合におけるコンバージョン率を示す。さらに、客単価のアップ(欲しいものへの到達速度が上がることで、ユーザの購入商品数のアップ)を図る。
At the same time, the
ロジックの概要として、情報提供装置100は、ユーザやアイテムの属性毎に、ユーザに対するアイテムランキングを作成し、そのランキングに従ってスコアを設定する。また、ユーザが頻繁にアクションを取るアイテムの特徴を持つアイテムのスコアをさらに上げる。例えば、情報提供装置100は、ユーザと同性で近い年代の他のユーザがよく見ていて、ユーザがよく見るような特徴(ショップ/ブランド/カテゴリ/セール/クーポン/新着/シーズン/流行/価格などに関する情報)を持つアイテムのスコアを上げる。
As an outline of the logic, the
情報提供装置100は、予めアイテム毎にスコアを持たせ、アイテムに対するユーザの感度を当該アイテムのスコアに反映し、当該スコアに基づいて当該ユーザに対するアイテムの表示順を変更する。このとき、ユーザのセグメント毎(例:性・年代別)に、アイテムのスコアを変更する。
The
〔1−1.ユーザに対するアイテムのランキングを変更する情報処理方法の概要〕
ここで、図1を参照して、ユーザに対するアイテムのランキングを変更する情報処理方法の概要について説明する。なお、属性は、ユーザの属性でもよいし、アイテムの属性でもよい。また、ユーザの属性とアイテムの属性との両方であってもよいし、ユーザとアイテムとの両方に関する属性であってもよい。すなわち、ユーザやアイテムが持つ各種属性に応じてユーザに対するアイテムのランキングを変更する。
[1-1. Outline of information processing method to change the ranking of items for users]
Here, with reference to FIG. 1, an outline of an information processing method for changing the ranking of items with respect to a user will be described. The attribute may be a user attribute or an item attribute. It may be both a user's attribute and an item's attribute, or it may be an attribute related to both the user and the item. That is, the item ranking for the user is changed according to the various attributes of the user and the item.
図1に示すように、情報提供装置100は、アイテムの初期スコア(デフォルトスコア)を設定する(ステップS1)。
As shown in FIG. 1, the
そして、情報提供装置100は、アイテムの特徴に対する属性毎のユーザの興味の判定を行う(ステップS2)。
Then, the
そして、情報提供装置100は、属性毎のユーザの興味度合いを設定する(ステップS3)。
Then, the
そして、情報提供装置100は、属性毎のユーザの感度スコアを設定する(ステップS4)。
Then, the
そして、情報提供装置100は、属性毎のアイテムのスコアを設定する(ステップS5)。
Then, the
上記のステップS1〜S5の処理は、ユーザUが実際にアイテムを検索する前に行う事前設定である。 The processes of steps S1 to S5 described above are preset settings performed before the user U actually searches for an item.
そして、ユーザUは、端末装置10を用いて、情報提供装置100に対して、検索を所望するアイテムに関する検索条件を入力する(ステップS6)。
Then, the user U inputs the search condition regarding the item desired to be searched to the
そして、情報提供装置100は、検索条件に応じたアイテムの検索を行う(ステップS7)。
Then, the
そして、情報提供装置100は、上記の事前処理において設定されたアイテムのスコアに基づいて、検索されたアイテムの表示順を決定する(ステップS8)。
Then, the
そして、情報提供装置100は、決定されたアイテムの表示順に応じたアイテムの検索結果(ランキング)を、ユーザUの端末装置10に提供する(ステップS9)。
Then, the
〔1−2.実施例1〕
次に、上記の情報処理方法の実施例1について説明する。実施例1では、属性は、ユーザの属性を指す。すなわち、ユーザの属性に応じてユーザに対するアイテムのランキングを変更する。
[1-2. Example 1]
Next, the first embodiment of the above information processing method will be described. In the first embodiment, the attribute refers to the attribute of the user. That is, the item ranking for the user is changed according to the user's attribute.
例えば、ステップS1おいて、情報提供装置100は、アイテム毎のユーザの行動履歴(例:閲覧履歴)からランキング(例:「会員における性・年代別毎の商品詳細閲覧数」)を作成し、そのランキングに従って「そのアイテムの初期スコア」(デフォルトスコア)を設定する。
For example, in step S1, the
上記「そのアイテムの初期スコア」は、「予め取得したユーザ情報(会員における性・年代別情報)に基づくユーザセグメント毎のアイテムへの行動回数(例:閲覧数)」から算出される。上記「そのアイテムの初期スコア」は、アイテム毎に設定される。なお、初期スコアを求める際の「ユーザ」は、属性に関係なく、全ユーザを対象とする。但し、実際には、ユーザの属性毎に初期スコアを求めてもよい。 The above-mentioned "initial score of the item" is calculated from "the number of actions (eg, the number of views) for the item for each user segment based on the user information (information by gender and age of the member) acquired in advance". The above "initial score of the item" is set for each item. The "user" when calculating the initial score is intended for all users regardless of their attributes. However, in reality, the initial score may be obtained for each attribute of the user.
続けて、ステップS2において、情報提供装置100は、そのアイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かを判定し、「そのアイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」を求める。
Subsequently, in step S2, the
上記「そのアイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」は、ユーザの属性毎に、その属性を持つユーザが、そのアイテムの特徴に対して興味を持っているか否かの判定値を示す。例えば、そのアイテムの特徴に対して、その属性を持つユーザのうち一定の割合(半数、6割以上等)又は一定数(100人以上等)のユーザが興味を持っていれば、その属性を持つユーザの興味に該当しているとしてもよい。また、訪問UU数や購入CVR等により、その属性を持つユーザの興味に該当しているとしてもよい。 The above "determination value of whether or not the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute" is that the user having the attribute is interested in the feature of the item for each attribute of the user. Indicates the judgment value of whether or not it is present. For example, if a certain percentage (half, 60% or more, etc.) or a certain number (100 or more, etc.) of users with the attribute are interested in the characteristics of the item, the attribute is assigned. It may correspond to the interest of the user who has it. Further, it may correspond to the interest of the user having the attribute depending on the number of visited UUs, purchased CVR, and the like.
上記「そのアイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」の判定方法の一例としては、以下のようなパターンも考えられる。但し、実際には、これらの例に限定されない。 The following pattern can be considered as an example of the determination method of the above-mentioned "determination value of whether or not the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute". However, in reality, the present invention is not limited to these examples.
(1)リストで判定するパターン
情報提供装置100は、ユーザの属性毎に、その属性を持つユーザが興味を持っているアイテムの特徴に関するリストを予め作成しておき、アイテムの特徴がそのリストに入っているか否かを判定する。例えば、お気に入りブランドのアイテムのスコアを上げたい場合には、ユーザの属性毎にお気に入りブランドのブランドIDのリストを作成しておく。ブランドは、例えば商標等である。なお、ブランドは、アイテム自体のブランドでもよいし、アイテムのメーカ(製造元)やショップ(販売店)のブランドでもよい。これらのブランドのブランドIDは、アイテム毎に紐づけられている。そして、ユーザUの検索対象アイテムのブランドIDが、ユーザUが持つ属性のお気に入りブランドIDのリストに入っているか否かを判定する。このとき、ユーザUが持つ属性のお気に入りブランドIDのリストに入っていない場合には「0」、入っている場合には「1」とする。
(1) Pattern Determined by List The
(2)フラグで判定するパターン
情報提供装置100は、アイテムの特徴に関するフラグが立っているか否かを判定する。このとき、ユーザの属性毎に、その属性を持つユーザが興味を持っているアイテムの特徴に関するフラグが立っているか否かを判定してもよい。例えば、セールのアイテムのスコアを上げたい場合には、検索対象アイテムのセールフラグが立っているか否かを判定する。このとき、検索対象アイテムのセールフラグが立っていない場合には「0」、立っている場合には「1」とする。
(2) Pattern Determined by Flag The
(3)リストとフラグの組み合わせで判定するパターン
情報提供装置100は、上記(1)及び(2)を組み合わせて実施してもよい。例えば、ユーザUの検索対象アイテムのブランドIDが、ユーザUが持つ属性のお気に入りブランドIDのリストに入っているか否かを判定した後に、さらに当該検索対象アイテムのセールフラグが立っているか否かを判定する。このとき、お気に入りブランドIDのリストに入っており、かつ、検索対象アイテムのセールフラグが立っている場合には「2」、お気に入りブランドIDのリストに入っている場合、又は、検索対象アイテムのセールフラグが立っている場合のいずれかであれば「1」、それ以外は「0」とする。あるいは、お気に入りブランドIDのリストに入っており、かつ、検索対象アイテムのセールフラグが立っている場合にのみ「1」とし、それ以外は「0」としてもよい。
(3) The pattern
ここでは、上記「そのアイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」は、該当していなければ「0」、該当していれば「1」としている。すなわち、「そのアイテムの特徴に対する属性毎のユーザの興味の有無」を判定している。但し、実際には、これらの例に限定されない。例えば、上記「そのアイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」は、該当していなければ「1」、該当していれば「1より大きい自然数」としてもよい。すなわち、そのアイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの表現方法は任意である。 Here, the above-mentioned "determination value of whether or not the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute" is "0" if it does not correspond, and "1" if it does. That is, it is determined whether or not the user is interested in the characteristics of the item for each attribute. However, in reality, the present invention is not limited to these examples. For example, the above "determination value of whether or not the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute" may be "1" if it does not correspond, and "natural number larger than 1" if it does. good. That is, the method of expressing whether or not the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute is arbitrary.
続けて、ステップS3において、情報提供装置100は、所定の期間(例:過去2ヶ月間)の会員の行動から、「属性毎のユーザのそのアイテムの特徴に対する興味度合い」を設定する。
Subsequently, in step S3, the
上記「属性毎のユーザのそのアイテムの特徴に対する興味度合い」は、例えばセールアイテムへの興味度合いや、お気に入りブランドへの興味度合いなどを示す。この場合、情報提供装置100は、過去のセールアイテム又は所定のブランドアイテムコンテンツに対する属性毎のユーザの行動履歴に基づいて、「属性毎のユーザのそのアイテムの特徴に対する興味度合い」を設定する。あるいは、ユーザの属性毎に、その属性を持つユーザのうち、そのアイテムに対して興味を持っているユーザの割合や人数等に基づいて設定してもよい。また、その属性を持つユーザの訪問UU数や購入CVR等に基づいて設定してもよい。
The above-mentioned "degree of interest of the user for the characteristics of the item for each attribute" indicates, for example, the degree of interest in the sale item, the degree of interest in the favorite brand, and the like. In this case, the
このように、上記「属性毎のユーザのそのアイテムの特徴に対する興味度合い」は、ユーザの属性毎に設定される。そのため、実質的に、上記「属性毎のユーザのそのアイテムの特徴に対する興味度合い」は、ユーザの属性とアイテムとの組毎に設定される。 In this way, the above-mentioned "degree of interest of the user in the feature of the item for each attribute" is set for each attribute of the user. Therefore, substantially, the above-mentioned "degree of interest of the user for the feature of the item for each attribute" is set for each pair of the user's attribute and the item.
続けて、ステップS4において、情報提供装置100は、「そのアイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」と、「属性毎のユーザのそのアイテムの特徴に対する興味度合い」と、「そのアイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」とを用いて、「属性毎のユーザのそのアイテムに対する感度スコア」を設定する。
Subsequently, in step S4, the
上記「そのアイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」は、予めユーザの属性毎に設定された興味度合いにおける所定の数値に応じて決定される。そのため、実質的に、上記「そのアイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」は、ユーザの属性とアイテムとの組毎に設定された興味度合いにおける所定の数値に応じて決定される。 The above-mentioned "parameter related to the degree of interest of the feature of the item" is determined according to a predetermined numerical value in the degree of interest set in advance for each attribute of the user. Therefore, substantially, the above-mentioned "parameter related to the degree of interest of the feature of the item" is determined according to a predetermined numerical value in the degree of interest set for each pair of the user's attribute and the item.
上記「属性毎のユーザのそのアイテムに対する感度スコア」は、「そのアイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」と、「属性毎のユーザのそのアイテムの特徴に対する興味度合い」と、「そのアイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」とを掛け合わせた値として、ユーザの属性毎に算出される。 The above-mentioned "sensitivity score of the user for each attribute to the item" is "a judgment value of whether or not the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute" and "the feature of the item of the user for each attribute". It is calculated for each attribute of the user as a value obtained by multiplying "the degree of interest in the item" and "the parameter related to the degree of interest in the feature of the item".
すなわち、「そのアイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」×「属性毎のユーザのそのアイテムの特徴に対する興味度合い」×「アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」=「属性毎のユーザのそのアイテムに対する感度スコア」とする。 That is, it depends on "determination value of whether or not the feature of the item corresponds to the interest of the user for each attribute" x "degree of interest of the user for the feature of the item for each attribute" x "degree of interest of the feature of the item". Parameter ”=“ Sensitivity score of the user for that item for each attribute ”.
このように、上記「属性毎のユーザのそのアイテムに対する感度スコア」は、ユーザの属性毎に設定される。そのため、実質的に、上記「属性毎のユーザのそのアイテムに対する感度スコア」は、ユーザの属性とアイテムとの組毎に設定される。 In this way, the above-mentioned "sensitivity score of the user for the item for each attribute" is set for each attribute of the user. Therefore, substantially, the above-mentioned "sensitivity score of the user for the item for each attribute" is set for each pair of the user's attribute and the item.
続けて、ステップS5において、情報提供装置100は、「そのアイテムの初期スコア」と「属性毎のユーザのそのアイテムに対する感度スコア」とに基づいて、ユーザの属性毎にアイテムのスコアを設定する。
Subsequently, in step S5, the
上記アイテムのスコアは、「そのアイテムの初期スコア」と「属性毎のユーザのそのアイテムに対する感度スコア」とを掛け合わせた値として、ユーザの属性毎に算出される。言い換えれば、「そのアイテムの初期スコア」×「属性毎のユーザのそのアイテムに対する感度スコア」=「ユーザの属性毎のアイテムのスコア」とする。 The score of the above item is calculated for each attribute of the user as a value obtained by multiplying the "initial score of the item" and the "sensitivity score of the user for the item for each attribute". In other words, "initial score of the item" x "sensitivity score of the user for the item for each attribute" = "score of the item for each attribute of the user".
すなわち、「そのアイテムの初期スコア」×「そのアイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」×「属性毎のユーザのそのアイテムの特徴に対する興味度合い」×「アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」=「ユーザの属性毎に設定されるその特徴を持つアイテムのスコア」とする。 That is, "initial score of the item" x "determination value of whether or not the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute" x "degree of interest of the user for the feature of the item for each attribute" x " Parameter related to the degree of interest of the item feature "=" score of the item with the feature set for each user attribute ".
このように、上記アイテムのスコアは、ユーザの属性毎に設定される。そのため、実質的に、上記アイテムのスコアは、ユーザの属性とアイテムとの組毎に設定される。 In this way, the score of the above item is set for each attribute of the user. Therefore, substantially, the score of the above item is set for each pair of the user's attribute and the item.
例えば、情報提供装置100は、ユーザの属性毎のアイテムの特徴(ブランド、セールなど)に対する興味度合いを数値化し、その特徴を持つアイテムのスコアを上げる。
For example, the
アイテムのスコアは、所定期間毎に(例えば、2、3時間に1回)更新される。そのため、シーズンや流行の変化に対しても、意識することなく迅速に対応できる。 Item scores are updated at regular intervals (eg, once every few hours). Therefore, it is possible to respond quickly to changes in seasons and trends without being aware of it.
そして、ステップS6において、ECサイト等において、ユーザUが端末装置10を用いて、検索クエリとしてアイテムに関する検索条件を入力する。
Then, in step S6, the user U inputs a search condition related to the item as a search query using the
続けて、ステップS7において、情報提供装置100は、入力された検索条件に応じて、アイテムの検索を行う。なお、情報提供装置100は、外部の検索サーバ(検索エンジン)に検索条件を入力し、応答としてアイテムの検索結果を受け取ってもよい。
Subsequently, in step S7, the
続けて、ステップS8において、情報提供装置100は、ユーザUが持つ属性に設定されたアイテムのスコアに基づいて、検索されたアイテムの表示順を決定する。すなわち、情報提供装置100は、ユーザUが持つ属性と検索されたアイテムとの組に設定されたアイテムのスコアに基づいて、アイテムの表示順を決定する。
Subsequently, in step S8, the
続けて、ステップS9において、情報提供装置100は、決定されたアイテムの表示順に応じたアイテムの検索結果(ランキング)を、ユーザUの端末装置10に提供する。
Subsequently, in step S9, the
すなわち、情報提供装置100は、アイテムのスコアを算出する際には、各ユーザの属性(又は属性の組み合わせ)毎に、属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合いから、アイテムのスコアを算出する。例えば、属性が「社会人」のユーザ群や「男性×30代」のユーザ群を特定する。次に、特定されたユーザ群の興味がアイテムの特徴と該当しているか否かを判定する。また、ユーザ群の興味度合いを設定する。また、これらを用いて、ユーザ群の感度スコアを設定する。そして、ユーザ群の属性(又は属性の組み合わせ)と対応するアイテムのスコアを算出する。
That is, when calculating the score of an item, the
また、情報提供装置100は、スコアを用いる際には、情報提供先となる提供先ユーザが入力した検索クエリと対応するアイテムを特定する。次に、アイテムに対応付けられたスコアのうち、提供先ユーザの属性(又は属性の組み合わせ)と対応するスコアを特定する。特定されたスコアで表示順を決定(リスティング)する。そして、決定された表示順でアイテム情報を提供する。
Further, when the score is used, the
このように、本実施形態に係る情報提供装置100は、ECサイト等において検索クエリとしてユーザが入力したアイテムに関する検索条件に対し、「そのアイテムの初期スコア」と、「属性毎のユーザのそのアイテムに対する感度スコア」とから予め算出した「アイテムのスコア」に基づき、ユーザの属性毎にアイテムの表示順をリアルタイムに決定した上で、アイテムの表示順に応じたアイテムの検索結果(ランキング)を提供する。
As described above, the
〔1−3.実施例2〕
次に、上記の情報処理方法の実施例2について説明する。実施例2では、属性は、特に言及がなければ、アイテムの属性を指す。すなわち、アイテムの属性に応じてユーザに対するアイテムのランキングを変更する。
[1-3. Example 2]
Next, the second embodiment of the above information processing method will be described. In the second embodiment, the attribute refers to the attribute of the item unless otherwise specified. That is, the item ranking to the user is changed according to the item attribute.
例えば、ステップS1において、情報提供装置100は、アイテムの属性毎のユーザの行動履歴からランキングを作成し、そのランキングに従って「属性毎のアイテムの初期スコア」(デフォルトスコア)を設定する。
For example, in step S1, the
このように、上記「属性毎のアイテムの初期スコア」は、アイテムの属性毎に設定される。なお、上記「属性毎のアイテムの初期スコア」は、ユーザとアイテムの属性との組毎に設定されてもよいし、ユーザの属性とアイテムの属性との組毎に設定されてもよい。 In this way, the above-mentioned "initial score of the item for each attribute" is set for each attribute of the item. The above-mentioned "initial score of the item for each attribute" may be set for each pair of the user and the attribute of the item, or may be set for each pair of the attribute of the user and the attribute of the item.
続けて、ステップS2において、情報提供装置100は、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かを判定し、「アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」を求める。
Subsequently, in step S2, the
上記「アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」は、アイテムの属性毎に、その属性を持つアイテムの特徴に対してユーザが興味を持っているか否かの判定値を示す。例えば、その属性を持つアイテムの特徴に対して、対象(ターゲット)としているユーザ(又は不特定多数の全ユーザ)のうち一定の割合(半数、6割以上等)又は一定数(100人以上等)のユーザが興味を持っていれば、その属性を持つアイテムの特徴に対してユーザが興味を持っているとしてもよい。また、訪問UU数や購入CVR等により、その属性を持つアイテムの特徴に対して、対象としているユーザが興味を持っているとしてもよい。 The above "determination value of whether or not the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute" is whether or not the user is interested in the feature of the item having that attribute for each attribute of the item. Indicates the judgment value of. For example, a certain percentage (half, 60% or more, etc.) or a certain number (100 or more people, etc.) of the target users (or all unspecified number of users) with respect to the characteristics of the item having that attribute. ) If the user is interested, the user may be interested in the characteristics of the item having that attribute. Further, the target user may be interested in the characteristics of the item having the attribute depending on the number of visited UUs, purchased CVR, and the like.
上記「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」は、例えばアイテムの属性毎のユーザのセールアイテムへの興味度合いやお気に入りブランドへの興味度合いなどを示す。この場合、情報提供装置100は、過去のセールアイテム又は所定のブランドアイテムコンテンツに対する属性毎のユーザの行動履歴に基づいて、「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」を設定する。あるいは、ユーザやアイテムの属性毎に、その属性に該当するユーザのうち、アイテムに対して興味を持っているユーザの割合や人数等に基づいて設定してもよい。また、アイテムの属性毎のユーザの訪問UU数や購入CVR等に基づいて、「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」を設定してもよい。
The above-mentioned "degree of interest of the user for the characteristics of the item for each attribute" indicates, for example, the degree of interest of the user for the sale item or the degree of interest for the favorite brand for each attribute of the item. In this case, the
このように、上記「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」は、アイテムの属性毎に設定される。なお、上記「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」は、ユーザとアイテムの属性との組毎に設定されてもよいし、ユーザの属性とアイテムの属性との組毎に設定されてもよい。 In this way, the above-mentioned "degree of interest of the user for the characteristics of the item for each attribute" is set for each attribute of the item. The above-mentioned "degree of interest in the user's item characteristics for each attribute" may be set for each pair of the user and the item's attribute, or may be set for each pair of the user's attribute and the item's attribute. May be good.
続けて、ステップS4において、情報提供装置100は、「アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」と、「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」と、「アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」とを用いて、「属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」を設定する。
Subsequently, in step S4, the
上記「アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」は、予めアイテムの属性毎に設定された興味度合いにおける所定の数値に応じて決定される。なお、上記「アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」は、ユーザとアイテムの属性との組毎に設定された興味度合いにおける所定の数値に応じて決定されてもよいし、ユーザの属性とアイテムの属性との組毎に設定された興味度合いにおける所定の数値に応じて決定されてもよい。 The above-mentioned "parameter related to the degree of interest of the feature of the item" is determined according to a predetermined numerical value in the degree of interest set in advance for each attribute of the item. The above-mentioned "parameters related to the degree of interest of the item features" may be determined according to a predetermined numerical value in the degree of interest set for each pair of the user and the attribute of the item, or the attribute of the user and the item. It may be determined according to a predetermined numerical value in the degree of interest set for each set with the attribute of.
上記「属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」は、「アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」と、「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」と、「アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」とを掛け合わせた値として、アイテムの属性毎に算出される。 The above-mentioned "sensitivity score for the user's item for each attribute" is "a judgment value of whether or not the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute" and "the degree of interest for the user's item feature for each attribute". Is calculated for each attribute of the item as a value obtained by multiplying "" and "a parameter that affects the degree of interest of the item's characteristics".
すなわち、「アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」×「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」×「アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」=「属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」とする。 That is, "determination value of whether or not the item feature corresponds to the user's interest for each attribute" x "degree of interest for the user's item feature for each attribute" x "parameter related to the degree of interest of the item feature" = "Sensitivity score for user's item for each attribute".
このように、上記「属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」は、アイテムの属性毎に設定される。なお、上記「属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」は、ユーザとアイテムの属性との組毎に設定されてもよいし、ユーザの属性とアイテムの属性との組毎に設定されてもよい。 In this way, the above-mentioned "sensitivity score for the user's item for each attribute" is set for each attribute of the item. The above-mentioned "sensitivity score for the user's item for each attribute" may be set for each pair of the user and the item's attribute, or may be set for each pair of the user's attribute and the item's attribute. ..
続けて、ステップS5において、情報提供装置100は、「属性毎のアイテムの初期スコア」と「属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」とに基づいて、属性毎のアイテムのスコアを設定する。
Subsequently, in step S5, the
上記アイテムのスコアは、「アイテムの初期スコア」と「属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」とを掛け合わせた値として、アイテムの属性毎に算出される。言い換えれば、「属性毎のアイテムの初期スコア」×「属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」=「属性毎のアイテムのスコア」とする。 The score of the above item is calculated for each attribute of the item as a value obtained by multiplying the "initial score of the item" and the "sensitivity score for the user's item for each attribute". In other words, "initial score of item for each attribute" x "sensitivity score for user's item for each attribute" = "score of item for each attribute".
すなわち、「アイテムの初期スコア」×「アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」×「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」×「アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」=「アイテムの属性毎に設定されるその特徴を持つアイテムのスコア」とする。 That is, "initial score of the item" x "determination value of whether or not the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute" x "degree of interest for the user's item feature for each attribute" x "item feature" Parameter related to the degree of interest of the item "=" Score of the item having the characteristic set for each attribute of the item ".
このように、上記アイテムのスコアは、アイテムの属性毎に設定される。なお、上記アイテムのスコアは、ユーザとアイテムの属性との組毎に設定されてもよいし、ユーザの属性とアイテムの属性との組毎に設定されてもよい。 In this way, the score of the above item is set for each attribute of the item. The score of the above item may be set for each pair of the user and the attribute of the item, or may be set for each pair of the attribute of the user and the attribute of the item.
そして、ステップS6において、ECサイト等において、ユーザUが端末装置10を用いて、検索クエリとしてアイテムに関する検索条件を入力する。
Then, in step S6, the user U inputs a search condition related to the item as a search query using the
続けて、ステップS7において、情報提供装置100は、入力された検索条件に応じて、アイテムの検索を行う。なお、情報提供装置100は、外部の検索サーバ(検索エンジン)に検索条件を入力し、応答としてアイテムの検索結果を受け取ってもよい。
Subsequently, in step S7, the
続けて、ステップS8において、情報提供装置100は、アイテムの属性毎に設定されたアイテムのスコアに基づいて、検索されたアイテムの表示順を決定する。このとき、情報提供装置100は、ユーザUが持つ属性と検索されたアイテムが持つ属性との組に設定されたアイテムのスコアに基づいて、検索されたアイテムの表示順を決定してもよい。
Subsequently, in step S8, the
続けて、ステップS9において、情報提供装置100は、決定されたアイテムの表示順に応じたアイテムの検索結果(ランキング)を、ユーザUの端末装置10に提供する。
Subsequently, in step S9, the
すなわち、情報提供装置100は、アイテムのスコアを算出する際には、アイテムの属性(又は属性の組み合わせ)毎に、ユーザのアイテムの特徴に対する興味度合いから、アイテムのスコアを算出する。例えば、属性が「有名ブランドA」のアイテム群や「レディースファッション×30代」のアイテム群を特定する。次に、ユーザの興味が特定されたアイテム群の特徴と該当しているか否かを判定する。また、特定されたアイテム群に対するユーザの興味度合いを設定する。また、これらを用いて、特定されたアイテム群に対するユーザの感度スコアを設定する。そして、特定されたアイテム群の属性(又は属性の組み合わせ)と対応するアイテムのスコアを算出する。
That is, when calculating the score of an item, the
本実施形態に係る情報提供装置100によれば、メンテナンスに機械学習等を用いた手法に比べ、比較的容易に可能となり、リアルタイムレスポンス処理が容易に行える。また、条件によって柔軟にアイテムのスコアの上げ方を変更することができる。このとき、検索条件(例:検索アイテム)毎に特徴量を変える。また、ユーザセグメント毎に各特徴量の効かせ具合を変える。また、ユーザプロファイル及びアイテムプロファイルを作成しているSQL(Structured Query Language)サーバからも改善可能である。さらに、人が理解しやすいのでドメイン知識から改善案を考えることができる。
According to the
〔2.情報処理システムの構成例〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報提供装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。これらの各種装置は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークNは、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネット等のWAN(Wide Area Network)である。
[2. Information processing system configuration example]
Next, the configuration of the information processing system 1 including the
また、図2に示す情報処理システム1に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図2では、図示の簡略化のため、端末装置10を1台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、2台以上であってもよい。
Further, the number of each device included in the information processing system 1 shown in FIG. 2 is not limited to that shown in the figure. For example, in FIG. 2, for simplification of the illustration, only one
端末装置10は、ユーザUによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置10は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、PC(Personal Computer)、PDA(Personal Digital Assistant)、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス(Wearable Device)、スマートグラス等である。
The
また、かかる端末装置10は、LTE(Long Term Evolution)、4G(4th Generation)、5G(5th Generation:第5世代移動通信システム)等の無線通信網や、Bluetooth(登録商標)、無線LAN(Local Area Network)等の近距離無線通信を介してネットワークNに接続し、情報提供装置100と通信することができる。
Further, the
情報提供装置100は、例えばPCやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置100は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
The
〔3.情報処理装置の構成例〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る情報提供装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報提供装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、情報提供装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
[3. Information processing device configuration example]
Next, the configuration of the
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。また、通信部110は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続される。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. Further, the communication unit 110 is connected to the network N (see FIG. 2) by wire or wirelessly.
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図3に示すように、記憶部120は、ユーザ情報データベース121と、履歴情報データベース122と、アイテム情報データベース123と、スコア情報データベース124とを有する。
(Memory unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 3, the storage unit 120 includes a
(ユーザ情報データベース121)
ユーザ情報データベース121は、ユーザUに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報データベース121は、ユーザUの属性等の種々の情報を記憶する。図4は、実施形態に係るユーザ情報データベース121の一例を示す図である。図4に示した例では、ユーザ情報データベース121は、「ユーザID(Identifier)」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。
(User information database 121)
The
「ユーザID」は、ユーザUを識別するための識別情報を示す。例えば、「ユーザID」は、ユーザUの名称や、識別番号(ログインID等)、電話番号、メールアドレス等である。また、「ユーザID」は、ユーザUの端末装置10を識別するための識別情報(端末ID)であってもよい。
The "user ID" indicates identification information for identifying the user U. For example, the "user ID" is the name of the user U, an identification number (login ID, etc.), a telephone number, an e-mail address, or the like. Further, the "user ID" may be identification information (terminal ID) for identifying the
また、「年齢」は、ユーザIDにより識別されるユーザUの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば35歳など、ユーザIDにより識別されるユーザUの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザIDにより識別されるユーザUの性別を示す。 Further, "age" indicates the age of the user U identified by the user ID. The "age" may be the specific age of the user U identified by the user ID, such as 35 years old. Further, "gender" indicates the gender of the user U identified by the user ID.
また、「自宅」は、ユーザIDにより識別されるユーザUの自宅の位置情報を示す。なお、図4に示す例では、「自宅」は、「LC11」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。 Further, "home" indicates the location information of the home of the user U identified by the user ID. In the example shown in FIG. 4, "home" is illustrated with an abstract code such as "LC11", but may be latitude / longitude information or the like. Further, for example, "home" may be an area name or an address.
また、「勤務地」は、ユーザIDにより識別されるユーザUの勤務地(学生の場合は学校)の位置情報を示す。なお、図4に示す例では、「勤務地」は、「LC12」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。 Further, the "work location" indicates the location information of the work location (school in the case of a student) of the user U identified by the user ID. In the example shown in FIG. 4, the “work location” is illustrated by an abstract code such as “LC12”, but may be latitude / longitude information or the like. Further, for example, the "work location" may be a region name or an address.
また、「興味」は、ユーザIDにより識別されるユーザUの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザIDにより識別されるユーザUが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、ユーザUが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ(キーワード)等であってもよい。なお、図4に示す例では、「興味」は、各ユーザUに1つずつ図示するが、複数であってもよい。 Further, "interest" indicates the interest of the user U identified by the user ID. That is, "interest" indicates an object in which the user U identified by the user ID is highly interested. For example, "interest" may be a search query (keyword) or the like that the user U inputs into a search engine and searches. In the example shown in FIG. 4, one "interest" is shown for each user U, but there may be a plurality of "interests".
例えば、図4に示す例において、ユーザID「U1」により識別されるユーザUの年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザUは、自宅が「LC11」であることを示す。また、例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザUは、勤務地が「LC12」であることを示す。また、例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザUは、「スポーツ」に興味があることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 4, the age of the user U identified by the user ID "U1" is "20's", and the gender is "male". Further, for example, the user U identified by the user ID "U1" indicates that his / her home is "LC11". Further, for example, the user U identified by the user ID "U1" indicates that the work location is "LC12". Further, for example, the user U identified by the user ID "U1" indicates that he / she is interested in "sports".
ここで、図4に示す例では、「U1」、「LC11」及び「LC12」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「LC11」及び「LC12」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。 Here, in the example shown in FIG. 4, abstract values such as “U1”, “LC11”, and “LC12” are used for illustration, but “U1”, “LC11”, and “LC12” are specific. Information such as character strings and numerical values shall be stored. Hereinafter, abstract values may be illustrated also in figures relating to other information.
なお、ユーザ情報データベース121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報データベース121は、ユーザUの端末装置10に関する各種情報を記憶してもよい。また、ユーザ情報データベース121は、ユーザUのデモグラフィック(人口統計学的属性)、サイコグラフィック(心理学的属性)、ジオグラフィック(地理学的属性)、ベヘイビオラル(行動学的属性)等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報データベース121は、氏名、家族構成、出身地(地元)、職業、職位、収入、資格、居住形態(戸建、マンション等)、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間(駅、路線等)、利用頻度の高い駅(自宅・勤務地の最寄駅以外)、習い事(場所、時間帯等)、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。
The
(履歴情報データベース122)
履歴情報データベース122は、ユーザUの行動履歴を示す各種の履歴情報(ログデータ)を記憶する。図5は、実施形態に係る履歴情報データベース122の一例を示す図である。図5に示す例では、履歴情報データベース122は、「ユーザID」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。
(History information database 122)
The
「ユーザID」は、ユーザUを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、ユーザUの位置の履歴を示す。また、「検索履歴」は、ユーザUが入力した検索クエリの履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、ユーザUが閲覧したコンテンツの履歴を示す。また、「購買履歴」は、ユーザUによる購買の履歴を示す。また、「投稿履歴」は、ユーザUによる投稿の履歴を示す。 The "user ID" indicates identification information for identifying the user U. Further, the "position history" indicates the history of the position of the user U. Further, the "search history" indicates the history of the search query input by the user U. Further, the "browsing history" indicates the history of the content browsed by the user U. Further, the "purchase history" indicates the purchase history by the user U. Further, the "posting history" indicates the history of postings by the user U.
なお、履歴情報データベース122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報データベース122は、ユーザUの周囲に所在する店舗(ユーザUが対象者となり得る店舗)を示す情報を記憶してもよい。
The
(アイテム情報データベース123)
アイテム情報データベース123は、アイテムに関する各種情報を記憶する。図6は、実施形態に係るアイテム情報データベース123の一例を示す図である。図6に示す例では、アイテム情報データベース123は、「アイテムID」、「検索条件」、「特徴」といった項目を有する。
(Item information database 123)
The
「アイテムID」は、アイテムを識別するための識別情報を示す。例えば、「アイテムID」は、アイテムの名称や、商品コード(型番)、JANコード(Japanese Article Number)、EANコード(European Article Number)、UPC(Universal Product Code)等である。また、「アイテムID」は、バーコードや二次元コード等であってもよい。 The "item ID" indicates identification information for identifying the item. For example, the "item ID" is an item name, a product code (model number), a JAN code (Japanese Article Number), an EAN code (European Article Number), a UPC (Universal Product Code), or the like. Further, the "item ID" may be a barcode, a two-dimensional code, or the like.
また、「検索条件」は、アイテムを検索する際に検索クエリとして入力されたアイテムに関する検索条件を示す。また、「特徴」は、アイテムが持つ特徴を示す。例えば、「特徴」は、ユーザが興味を持ちそうな特徴(ショップ/ブランド/カテゴリ/セール/クーポン/新着/シーズン/流行/価格など)に関する情報を示す。 Further, the "search condition" indicates a search condition related to the item input as a search query when searching for the item. In addition, "feature" indicates the feature of the item. For example, "feature" indicates information about a feature (shop / brand / category / sale / coupon / new arrival / season / fashion / price, etc.) that the user may be interested in.
例えば、図4に示す例において、アイテムID「アイテム#1」により識別されるアイテムは、検索条件として「検索条件#1」が入力されたときに検索され、特徴として「特徴#1」を持っていることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 4, the item identified by the item ID "item # 1" is searched when "search condition # 1" is input as the search condition, and has "feature # 1" as the feature. Indicates that
なお、アイテム情報データベース123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、アイテム情報データベース123は、アイテムの在庫状況や配送予定日等に関する情報を記憶してもよい。また、アイテム情報データベース123は、アイテムに関する特記事項や注意事項(年齢制限、販売数量の制限、セール期間等)に関する情報を記憶してもよい。また、アイテム情報データベース123は、履歴情報データベース122の「検索履歴」、「閲覧履歴」、又は「購買履歴」等の一部であってもよい。また、アイテム情報データベース123は、アイテムの属性に関する情報を記憶してもよい。
The
(スコア情報データベース124)
スコア情報データベース124は、アイテムのスコアに関する各種情報を記憶する。図7は、実施形態に係るスコア情報データベース124の一例を示す図である。図7に示す例では、スコア情報データベース124は、「属性」、「アイテムID」、「初期スコア」、「判定値」、「興味度合い」、「パラメータ」、「感度スコア」、「スコア」といった項目を有する。
(Score information database 124)
The
「属性」は、ユーザUやアイテムが持つ各種属性を示す。ユーザの属性とは、例えばユーザの年代(年齢層や世代でも可)や性別、居住地、職業、収入、趣味等であってもよいし、そのユーザが興味や関心を持っている(又は検索履歴や購入履歴がある)アイテムのカテゴリやブランド等であってもよい。また、アイテムの属性とは、例えばそのアイテムが対象(ターゲット)としているユーザの年代や性別、居住地、職業、収入、趣味等であってもよいし、そのアイテムのカテゴリやブランド等であってもよい。 The "attribute" indicates various attributes possessed by the user U and the item. The user's attributes may be, for example, the user's age group (age group or generation is acceptable), gender, place of residence, occupation, income, hobbies, etc., and the user is interested or interested (or searched). It may be an item category, brand, etc. (which has a history or purchase history). Further, the attribute of the item may be, for example, the age, gender, place of residence, occupation, income, hobby, etc. of the user to whom the item is targeted (target), or the category, brand, etc. of the item. May be good.
また、「アイテムID」は、アイテムを識別するための識別情報を示す。また、「初期スコア」は、アイテムの初期スコア(デフォルトスコア)を示す。 Further, the "item ID" indicates identification information for identifying the item. The "initial score" indicates the initial score (default score) of the item.
また、「判定値」は、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値を示す。また、「興味度合い」は、属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合いを示す。また、「パラメータ」は、アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータを示す。 Further, the "judgment value" indicates a judgment value of whether or not the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute. Further, the "degree of interest" indicates the degree of interest in the characteristics of the item of the user for each attribute. Further, the "parameter" indicates a parameter that depends on the degree of interest of the item feature.
また、「感度スコア」は、属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアを示す。なお、「感度スコア」は、「判定値」と、「興味度合い」と、「パラメータ」とを掛け合わせた値として算出される。 Further, the "sensitivity score" indicates the sensitivity score for the user's item for each attribute. The "sensitivity score" is calculated as a value obtained by multiplying the "judgment value", the "degree of interest", and the "parameter".
また、「スコア」は、アイテムのスコアを示す。なお、「スコア」は、「初期スコア」と「感度スコア」とを掛け合わせた値として算出される。すなわち、「スコア」は、「初期スコア」と、「判定値」と、「興味度合い」と、「パラメータ」とを掛け合わせた値として算出される。 The "score" indicates the score of the item. The "score" is calculated as a value obtained by multiplying the "initial score" and the "sensitivity score". That is, the "score" is calculated as a value obtained by multiplying the "initial score", the "judgment value", the "degree of interest", and the "parameter".
例えば、図7に示す例において、ユーザやアイテムの属性「属性#1」について、ユーザUが入力した検索条件にヒットしたアイテムID「アイテム#11」により識別されるアイテムには、初期スコアとして「初期スコア#11」が設定されていることを示す。また、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値は、「判定値#11」であることを示す。また、属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合いは、「興味度合い#11」であることを示す。また、アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータは、「パラメータ#11」であることを示す。また、属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアは、「感度スコア#11」であることを示す。そして、アイテムのスコアは、「スコア#11」であることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 7, regarding the attribute "attribute # 1" of the user or item, the item identified by the item ID "item # 11" that hits the search condition input by the user U has an initial score of "" Indicates that "Initial score # 11" is set. Further, it is shown that the determination value of whether or not the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute is "determination value # 11". Further, it is shown that the degree of interest of the user's item for each attribute is "degree of interest # 11". Further, it is shown that the parameter related to the degree of interest of the item feature is "parameter # 11". Further, it is shown that the sensitivity score for the user's item for each attribute is "sensitivity score # 11". Then, the score of the item indicates that it is "score # 11".
なお、スコア情報データベース124は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、スコア情報データベース124は、スコアが算出又は記憶された日時を記憶してもよい。また、スコア情報データベース124は、スコアが更新されるたびに、更新前のスコアを別途記憶してもよい。すなわち、スコア情報データベース124は、過去のスコアを履歴として蓄積してもよい。
The
また、スコア情報データベース124は、各アイテムをスコアの値の昇順・降順に並べ替えて(ソートして)記憶/表示してもよい。
Further, the
(制御部130)
図3に戻り、説明を続ける。制御部130は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、情報提供装置100の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAM等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図3に示す例では、制御部130は、取得部131と、設定部132と、判定部133と、受付部134と、検索部135と、決定部136と、提供部137とを有する。
(Control unit 130)
Returning to FIG. 3, the explanation will be continued. The control unit 130 is a controller, and is an
(取得部131)
取得部131は、通信部110を介して、ユーザUの端末装置10から、ユーザUに関する情報(属性情報等)を取得する。このとき、取得部131は、受け付けたユーザUに関する情報を記憶部120のユーザ情報データベース121に記憶する。
(Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires information (attribute information, etc.) about the user U from the
また、取得部131は、通信部110を介して、各ユーザの端末装置10又は外部のサーバ装置等から、各種の履歴情報(ログデータ)を取得する。このとき、取得部131は、取得した各種の履歴情報を記憶部120の履歴情報データベース122に記憶する。
Further, the acquisition unit 131 acquires various history information (log data) from the
(設定部132)
設定部132は、アイテムに関する入力に対し、アイテムの初期スコア(デフォルトスコア)と、ユーザやアイテムの属性(ユーザとアイテムとのうち少なくとも一方の属性毎)のユーザのアイテムに対する感度スコアとから、ユーザやアイテムの属性毎にアイテムのスコアを設定する。
(Setting unit 132)
The setting unit 132 receives the input related to the item from the initial score of the item (default score) and the sensitivity score of the user or the attribute of the item (for each attribute of at least one of the user and the item) to the user. And set the item score for each item attribute.
まず、設定部132は、予め取得したユーザ情報(会員における性・年代別情報)に基づくユーザセグメント毎のアイテムへの行動回数(例:閲覧数)から、アイテムの初期スコアを算出する。設定部132は、アイテムの初期スコアを、アイテム毎に設定する。但し、実際には、ユーザやアイテムの属性毎にアイテムの初期スコアを設定してもよい。例えば、アイテムの初期スコアは、アイテムの属性毎に設定されてもよいし、ユーザの属性とアイテムとの組毎に設定されてもよいし、ユーザとアイテムの属性との組毎に設定されてもよいし、ユーザの属性とアイテムの属性との組毎に設定されてもよい。このとき、設定部132は、アイテムの初期スコアを、記憶部120のスコア情報データベース124に記憶する。
First, the setting unit 132 calculates the initial score of the item from the number of actions (eg, the number of views) for the item for each user segment based on the user information (information by gender and age of the member) acquired in advance. The setting unit 132 sets the initial score of the item for each item. However, in reality, the initial score of the item may be set for each attribute of the user or the item. For example, the initial score of an item may be set for each attribute of the item, for each pair of user attributes and items, or for each pair of user and item attributes. Alternatively, it may be set for each pair of user attributes and item attributes. At this time, the setting unit 132 stores the initial score of the item in the
次に、設定部132は、所定の期間(例:過去2ヶ月間)の会員の行動から、「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」を設定する。このとき、設定部132は、属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合いを、記憶部120のスコア情報データベース124に記憶する。
Next, the setting unit 132 sets the "degree of interest in the characteristics of the user's item for each attribute" from the behavior of the member for a predetermined period (eg, the past two months). At this time, the setting unit 132 stores the degree of interest of the user's item for each attribute in the
次に、設定部132は、予めユーザやアイテムの属性毎に設定された興味度合いにおける所定の数値に応じて、アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータを設定する。 Next, the setting unit 132 sets a parameter related to the degree of interest of the feature of the item according to a predetermined numerical value in the degree of interest set in advance for each attribute of the user or the item.
次に、設定部132は、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値と、属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合いと、アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータとを掛け合わせた値として、属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアを算出する。すなわち、「アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」×「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」×「アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」=「属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」とする。設定部132は、属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアを、ユーザやアイテムの属性毎に設定する。このとき、設定部132は、属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアを、記憶部120のスコア情報データベース124に記憶する。
Next, the setting unit 132 determines the determination value of whether or not the item feature corresponds to the user's interest for each attribute, the degree of interest for the user's item feature for each attribute, and the degree of interest for the item feature. The sensitivity score for the user's item for each attribute is calculated as a value obtained by multiplying the multiplied parameter. That is, "determination value of whether or not the item feature corresponds to the user's interest for each attribute" x "degree of interest for the user's item feature for each attribute" x "parameter related to the degree of interest of the item feature" = "Sensitivity score for user's item for each attribute". The setting unit 132 sets the sensitivity score for the user's item for each attribute for each attribute of the user or item. At this time, the setting unit 132 stores the sensitivity score for the user's item for each attribute in the
最後に、設定部132は、アイテムの初期スコアと、属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」とを掛け合わせた値を、属性毎のアイテムのスコアとして算出する。すなわち、「アイテムの初期スコア」×「属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」=「アイテムのスコア」とする。 Finally, the setting unit 132 calculates a value obtained by multiplying the initial score of the item and the sensitivity score of the user for each attribute for the item as the score of the item for each attribute. That is, "initial score of item" x "sensitivity score for user's item for each attribute" = "item score".
言い換えれば、「アイテムの初期スコア」×「アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」×「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」×「アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」=「ユーザやアイテムの属性毎に設定されるその特徴を持つアイテムのスコア」とする。 In other words, "initial score of the item" x "determination value of whether the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute" x "degree of interest for the user's item feature for each attribute" x "of the item" Parameter related to the degree of interest of the feature "=" Score of the item with the feature set for each attribute of the user or item ".
設定部132は、アイテムのスコアを、ユーザやアイテムの属性毎に設定する。このとき、設定部132は、アイテムのスコアを、ユーザの属性とアイテムとの組毎に設定してもよいし、ユーザとアイテムの属性との組毎に設定してもよいし、ユーザの属性とアイテムの属性との組毎に設定してもよい。このとき、設定部132は、アイテムのスコアを、記憶部120のスコア情報データベース124に記憶する。
The setting unit 132 sets the score of the item for each user or item attribute. At this time, the setting unit 132 may set the score of the item for each pair of the user attribute and the item, may set it for each pair of the user and the item attribute, or may set the user attribute. May be set for each pair of item attributes. At this time, the setting unit 132 stores the score of the item in the
(判定部133)
判定部133は、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かを判定する。そして、判定部133は、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値を求める。例えば、判定部133は、属性毎にユーザが興味を持っているアイテムの特徴に関するリストを予め作成しておき、アイテムの特徴がそのリストに入っているか否かを判定する。あるいは、判定部133は、アイテムの特徴に関するフラグが立っているか否かを判定する。ここでは、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値は、該当していなければ「0」、該当していれば「1」とする。このとき、判定部133は、判定値を、記憶部120のスコア情報データベース124に記憶する。なお、判定部133は、上記の設定部132であってもよい。
(Judgment unit 133)
The
(受付部134)
受付部134は、通信部110を介して、ユーザUの端末装置10から、検索クエリとしてアイテムに関する検索条件の入力を受け付ける。
(Reception Department 134)
The reception unit 134 receives input of a search condition related to an item as a search query from the
(検索部135)
検索部135は、入力された検索条件に応じて、検索エンジンが検索対象としてデータベースにインデックス(index)したアイテムの一覧の中から、該当するアイテムを検索する。このとき、検索部135は、該当するアイテムのアイテムIDと、検索に用いた検索条件と、アイテムの特徴とを、記憶部120のアイテム情報データベース123に記憶する。なお、検索部135は、外部の検索サーバ(検索エンジン)等であってもよい。また、検索部135は、情報提供装置100は、外部の検索サーバ(検索エンジン)に検索条件を入力し、応答としてアイテムの検索結果を受け取ってもよい。
(Search unit 135)
The
(決定部136)
決定部136は、ユーザUやアイテムの属性毎に設定されたアイテムのスコアに基づき、ユーザUに対するアイテムの表示順を決定する。すなわち、決定部136は、ユーザUが持つ属性と検索されたアイテム(又はアイテムの属性)との組に設定されたアイテムのスコアに基づいて、アイテムの表示順を決定する。このとき、決定部136は、属性毎に設定されたアイテムのスコアに基づき、ユーザUに対するアイテムの表示順を変更する必要がある場合には、ユーザUに対するアイテムの表示順を変更する。例えば、決定部136は、アイテムの検索結果(ランキング)を、アイテムのスコアの値の昇順・降順に並べ替える(ソートする)。すなわち、決定部136は、ユーザUに対するアイテムの表示順を変更する変更部でもある。
(Decision unit 136)
The determination unit 136 determines the display order of the items for the user U based on the score of the item set for each of the user U and the attribute of the item. That is, the determination unit 136 determines the display order of the items based on the score of the item set in the set of the attribute possessed by the user U and the searched item (or the attribute of the item). At this time, the determination unit 136 changes the display order of the items for the user U when it is necessary to change the display order of the items for the user U based on the score of the item set for each attribute. For example, the determination unit 136 sorts (sorts) the item search results (ranking) in ascending / descending order of the item score values. That is, the determination unit 136 is also a change unit that changes the display order of items to the user U.
(提供部137)
提供部137は、通信部110を介して、決定されたアイテムの表示順に応じたアイテムの検索結果(ランキング)を、検索条件を入力したユーザUの端末装置10に提供する。すなわち、提供部137は、ユーザUの端末装置10からの検索要求に対して、アイテムの検索結果(ランキング)を配信する配信部でもある。
(Providing Department 137)
The providing unit 137 provides the
〔4.処理手順〕
次に、図8を用いて実施形態に係る情報提供装置100による処理手順について説明する。図8は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置100の制御部130によって繰り返し実行される。
[4. Processing procedure]
Next, the processing procedure by the
図8に示すように、情報提供装置100の設定部132は、予め取得したユーザ情報(会員における性・年代別情報)に基づくユーザセグメント毎のアイテムへの行動回数(例:閲覧数)から、アイテムの初期スコアを算出し、アイテム毎(又はアイテムの属性毎)に設定する(ステップS101)。
As shown in FIG. 8, the setting unit 132 of the
続けて、情報提供装置100の判定部133は、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かを判定し、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値を求める(ステップS102)。
Subsequently, the
続けて、情報提供装置100の設定部132は、所定の期間(例:過去2ヶ月間)の会員の行動から、属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合いを設定する(ステップS103)。
Subsequently, the setting unit 132 of the
続けて、設定部132は、予めユーザやアイテムの属性毎に設定された興味度合いにおける所定の数値に応じて、アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータを設定する(ステップS104)。 Subsequently, the setting unit 132 sets a parameter related to the degree of interest of the feature of the item according to a predetermined numerical value in the degree of interest set in advance for each attribute of the user or the item (step S104).
続けて、設定部132は、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値と、属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合いと、アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータとを掛け合わせた値として、属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアを算出し、ユーザやアイテムの属性毎に設定する(ステップS105)。 Subsequently, the setting unit 132 determines the determination value of whether or not the item feature corresponds to the user's interest for each attribute, the degree of interest for the user's item feature for each attribute, and the degree of interest for the item feature. The sensitivity score for the user's item for each attribute is calculated as a value obtained by multiplying the multiplied parameter, and is set for each attribute of the user or item (step S105).
すなわち、「アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」×「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」×「アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」=「属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」とする。 That is, "determination value of whether or not the item feature corresponds to the user's interest for each attribute" x "degree of interest for the user's item feature for each attribute" x "parameter related to the degree of interest of the item feature" = "Sensitivity score for user's item for each attribute".
続けて、設定部132は、アイテムの初期スコアと、属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアとに基づいて、アイテムのスコアを算出し、ユーザやアイテムの属性毎に設定する(ステップS106)。 Subsequently, the setting unit 132 calculates the score of the item based on the initial score of the item and the sensitivity score of the user for the item for each attribute, and sets the score for each of the attributes of the user and the item (step S106).
すなわち、「アイテムの初期スコア」×「属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコア」=「アイテムのスコア」とする。言い換えれば、「アイテムの初期スコア」×「アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値」×「属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合い」×「アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータ」=「属性毎に設定されるその特徴を持つアイテムのスコア」とする。 That is, "initial score of item" x "sensitivity score for user's item for each attribute" = "item score". In other words, "initial score of the item" x "determination value of whether the feature of the item corresponds to the user's interest for each attribute" x "degree of interest for the user's item feature for each attribute" x "of the item" "Parameters related to the degree of interest of a feature" = "Score of an item with that feature set for each attribute".
続けて、情報提供装置100の受付部134は、通信部110を介して、ユーザUの端末装置10から検索条件(検索クエリ)としてアイテムに関する入力を受け付ける(ステップS107)。
続けて、情報提供装置100の検索部135は、入力された検索条件に応じて、検索エンジンが検索対象としてデータベースにインデックス(index)したアイテムの一覧の中から、該当するアイテムを検索する(ステップS108)。
Subsequently, the reception unit 134 of the
Subsequently, the
続けて、情報提供装置100の決定部136は、属性毎に設定されたアイテムのスコアに基づき、ユーザUに対するアイテムの表示順を決定する(ステップS109)。
Subsequently, the determination unit 136 of the
すなわち、決定部136は、ユーザUが持つ属性と検索されたアイテム(又はアイテムの属性)との組に設定されたアイテムのスコアに基づいて、アイテムの表示順を決定する。このとき、決定部136は、属性毎に設定されたアイテムのスコアに基づき、ユーザUに対するアイテムの表示順を変更する必要がある場合には、ユーザUに対するアイテムの表示順を変更する。例えば、決定部136は、アイテムの検索結果(ランキング)を、アイテムのスコアの値の昇順・降順に並べ替える(ソートする)。 That is, the determination unit 136 determines the display order of the items based on the score of the item set in the set of the attribute possessed by the user U and the searched item (or the attribute of the item). At this time, the determination unit 136 changes the display order of the items for the user U when it is necessary to change the display order of the items for the user U based on the score of the item set for each attribute. For example, the determination unit 136 sorts (sorts) the item search results (ranking) in ascending / descending order of the item score values.
続けて、情報提供装置100の提供部137は、通信部110を介して、決定されたアイテムの表示順に応じたアイテムの検索結果(ランキング)を、検索条件を入力したユーザUの端末装置10に提供する(ステップS110)。
Subsequently, the providing unit 137 of the
〔5.変形例〕
上述した端末装置10及び情報提供装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
[5. Modification example]
The
上記実施形態において、情報提供装置100は、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値が「0」で、属性毎のユーザの感度スコア及びアイテムのスコアがいずれも「0」となる場合には、当該アイテムを検索結果(ランキング)に含めないようにしてもよい。すなわち、情報提供装置100は、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しない場合、端末装置10に対して、当該アイテムを提供及び表示しないようにしてもよい。
In the above embodiment, the
また、上記実施形態において、情報提供装置100は、1つのアイテムが複数の特徴を持ち、属性毎のユーザがそのアイテムの2以上の特徴に対して興味を持っている場合、まずアイテムの特徴毎にアイテムのスコアを算出し、特徴毎のスコアを合算した値(合計値)を、最終的に当該アイテムのスコアとして設定してもよい。
Further, in the above embodiment, when one item has a plurality of features and the user for each attribute is interested in two or more features of the item, the
また、上記実施形態において、アイテムの特徴が属性毎のユーザの興味に該当しているか否かを判定する際に、1つのアイテムが複数の特徴を持っている場合、属性毎のユーザが全ての特徴に対して興味を持っている必要はなく、少なくとも1つの特徴に対して興味を持っていれば、属性毎のユーザの興味に該当しているとしてもよい。 Further, in the above embodiment, when determining whether or not the characteristics of an item correspond to the interests of the user for each attribute, if one item has a plurality of characteristics, the users for each attribute are all. It is not necessary to be interested in the feature, and if it is interested in at least one feature, it may correspond to the user's interest for each attribute.
また、上記実施形態において、ある属性について、1つのアイテムが複数の特徴を持っており、ユーザが複数の特徴のうち2以上の特徴に対して興味を持っている場合、そのアイテムが持つ複数の特徴のうち、ユーザが最も興味を持っている特徴(最も興味度合いが高い特徴)を、その属性におけるそのアイテムの特徴としてもよい。 Further, in the above embodiment, when one item has a plurality of features for a certain attribute and the user is interested in two or more features among the plurality of features, the item has a plurality of features. Among the features, the feature that the user is most interested in (the feature with the highest degree of interest) may be the feature of the item in the attribute.
また、上記実施形態において、ユーザの属性毎にユーザグループを設定してもよい。このユーザグループは、所属するメンバー(構成メンバー)全員が共通の属性を持つユーザの集団(ユーザ群)である。グループに属するユーザ間で共通する属性は、単数であってもよいし、複数であってもよい。また、1人のユーザが複数の属性を持つ場合、そのうちの少なくとも1つの属性が共通するユーザグループに属していてもよいし、全ての属性が共通するユーザグループに属していてもよい。すなわち、複数の属性を持つ1人のユーザが、属性の種類や組み合わせに応じて、複数のユーザグループに属していてもよい。ここで、1人のユーザが複数のユーザグループに属することで、アイテムのスコアが重複した場合には、アイテムのスコアとして、スコアの値の合計値や最大値を使用してもよいし、スコアの値の平均値や中央値を使用してもよい。 Further, in the above embodiment, a user group may be set for each user attribute. This user group is a group of users (user group) in which all the members (constituent members) to which they belong have common attributes. The attributes common to the users belonging to the group may be singular or plural. When one user has a plurality of attributes, at least one of them may belong to a common user group, or all the attributes may belong to a common user group. That is, one user having a plurality of attributes may belong to a plurality of user groups according to the type and combination of the attributes. Here, if one user belongs to a plurality of user groups and the scores of the items are duplicated, the total value or the maximum value of the score values may be used as the score of the items, or the score. You may use the average or median of the values of.
また、上記実施形態において、アイテムの属性毎にアイテムグループを設定してもよい。このアイテムグループは、グループに属する全てのアイテムが共通の属性を持つアイテムの集団(アイテム群)である。グループに属するアイテム間で共通する属性は、単数であってもよいし、複数であってもよい。また、1つのアイテムが複数の属性を持つ場合、そのうちの少なくとも1つの属性が共通するアイテムグループに属していてもよいし、全ての属性が共通するアイテムグループに属していてもよい。すなわち、複数の属性を持つ1つのアイテムが、属性の種類や組み合わせに応じて、複数のアイテムグループに属していてもよい。ここで、1つのアイテムが複数のアイテムグループに属することで、アイテムのスコアが重複した場合には、アイテムのスコアとして、スコアの値の合計値や最大値を使用してもよいし、スコアの値の平均値や中央値を使用してもよい。 Further, in the above embodiment, an item group may be set for each item attribute. This item group is a group of items (item group) in which all items belonging to the group have common attributes. The attributes common to the items belonging to the group may be singular or plural. When one item has a plurality of attributes, at least one of them may belong to a common item group, or all the attributes may belong to a common item group. That is, one item having a plurality of attributes may belong to a plurality of item groups according to the type and combination of the attributes. Here, if one item belongs to a plurality of item groups and the scores of the items are duplicated, the total value or the maximum value of the score values may be used as the score of the items, or the score of the score. You may use the average or median of the values.
〔6.効果〕
上述してきたように、本願に係る情報提供装置100は、設定部132と、受付部134と、検索部135と、決定部136と、提供部137と、を備える。設定部132は、予め、アイテムの初期スコアと、ユーザとアイテムとのうち少なくとも一方の属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアとから、属性毎にアイテムのスコアを設定する。受付部134は、ユーザからアイテムに関する検索条件の入力を受け付ける。検索部135は、入力された検索条件に応じてアイテムを検索する。決定部136は、ユーザUが持つ属性に設定されたアイテムのスコアに基づき、ユーザに対するアイテムの表示順を決定する。提供部137は、決定されたアイテムの表示順に応じたアイテムの検索結果(ランキング)をユーザに提供する。
[6. effect〕
As described above, the
このように、ユーザやアイテムの属性毎にユーザに対するアイテムの表示順を適切に変えることで、商品検索の利便性を向上することができる。 In this way, the convenience of product search can be improved by appropriately changing the display order of items to the user for each attribute of the user or item.
〔7.ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置10や情報提供装置100は、例えば図9に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、情報提供装置100を例に挙げて説明する。図9は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力I/F(Interface)1060、入力I/F1070、ネットワークI/F1080がバス1090により接続された形態を有する。
[7. Hardware configuration]
Further, the
演算装置1030は、一次記憶装置1040や二次記憶装置1050に格納されたプログラムや入力装置1020から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置1030は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等により実現される。
The arithmetic unit 1030 operates based on a program stored in the primary storage device 1040 or the secondary storage device 1050, a program read from the
一次記憶装置1040は、RAM(Random Access Memory)等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置1050は、演算装置1030が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置1050は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置1050は、USBメモリやSD(Secure Digital)メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置1050は、クラウドストレージ(オンラインストレージ)やNAS(Network Attached Storage)、ファイルサーバ等であってもよい。 The primary storage device 1040 is a memory device such as a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores data used by the arithmetic unit 1030 for various calculations. Further, the secondary storage device 1050 is a storage device in which data used by the arithmetic unit 1030 for various calculations and various databases are registered, and is a ROM (Read Only Memory), an HDD (Hard Disk Drive), and an SSD (Solid). State Drive), flash memory, etc. The secondary storage device 1050 may be internal storage or external storage. Further, the secondary storage device 1050 may be a removable storage medium such as a USB memory or an SD (Secure Digital) memory card. Further, the secondary storage device 1050 may be a cloud storage (online storage), a NAS (Network Attached Storage), a file server, or the like.
出力I/F1060は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置1010に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、USB(Universal Serial Bus)やDVI(Digital Visual Interface)、HDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)といった規格のコネクタにより実現される。また、入力I/F1070は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置1020から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、USB等により実現される。
The output I / F 1060 is an interface for transmitting information to be output to an output device 1010 that outputs various information such as a display, a projector, and a printer. For example, USB (Universal Serial Bus) or DVI. (Digital Visual Interface), HDMI (registered trademark) (High Definition Multimedia Interface), etc. are realized by standard connectors. The input I / F 1070 is an interface for receiving information from
また、出力I/F1060及び入力I/F1070はそれぞれ出力装置1010及び入力装置1020と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置1010及び入力装置1020は、ワイヤレス機器であってもよい。
Further, the output I / F 1060 and the input I / F 1070 may be wirelessly connected to the output device 1010 and the
また、出力装置1010及び入力装置1020は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力I/F1060及び入力I/F1070も、入出力I/Fとして一体化していてもよい。
Further, the output device 1010 and the
なお、入力装置1020は、例えば、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。
The
ネットワークI/F1080は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信して演算装置1030へ送り、また、ネットワークNを介して演算装置1030が生成したデータを他の機器へ送信する。 The network I / F 1080 receives data from another device via the network N and sends it to the arithmetic unit 1030, and also transmits the data generated by the arithmetic unit 1030 to the other device via the network N.
演算装置1030は、出力I/F1060や入力I/F1070を介して、出力装置1010や入力装置1020の制御を行う。例えば、演算装置1030は、入力装置1020や二次記憶装置1050からプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
The arithmetic unit 1030 controls the output device 1010 and the
例えば、コンピュータ1000が情報提供装置100として機能する場合、コンピュータ1000の演算装置1030は、一次記憶装置1040上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
For example, when the computer 1000 functions as the
〔8.その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
[8. others〕
Although the embodiments of the present application have been described above, the present invention is not limited to the contents of these embodiments. Further, the above-mentioned components include those that can be easily assumed by those skilled in the art, those that are substantially the same, that is, those having a so-called equal range. Furthermore, the components described above can be combined as appropriate. Further, various omissions, replacements or changes of the components can be made without departing from the gist of the above-described embodiment.
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 Further, among the processes described in the above-described embodiment, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed can be performed. All or part of it can be done automatically by a known method. In addition, the processing procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the illustrated information.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of the device is functionally or physically dispersed / physically distributed in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
例えば、上述した情報提供装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
For example, the above-mentioned
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
10 端末装置
100 情報提供装置
110 通信部
120 記憶部
121 ユーザ情報データベース
122 履歴情報データベース
123 アイテム情報データベース
124 スコア情報データベース
130 制御部
131 取得部
132 設定部
133 判定部
134 受付部
135 検索部
136 決定部
137 提供部
1
Claims (13)
ユーザからアイテムに関する検索条件の入力を受け付ける受付部と、
前記検索条件に応じてアイテムを検索する検索部と、
前記属性毎に設定されたアイテムのスコアに基づき、前記ユーザに対するアイテムの表示順を決定する決定部と、
決定されたアイテムの表示順に応じた前記アイテムの検索結果を前記ユーザに提供する提供部と、
を備え、
前記設定部は、前記アイテムの特徴が前記属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値と、前記属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合いと、前記アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータとに基づいて、前記属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアを算出して設定する、ことを特徴とする情報処理装置。 A setting unit that sets an item score for each attribute from the initial score of the item and the sensitivity score for the user's item for at least one of the attributes of the user and the item.
A reception section that accepts input of search conditions related to items from users,
A search unit that searches for items according to the search conditions,
A determination unit that determines the display order of items for the user based on the score of the item set for each attribute.
A providing unit that provides the user with search results for the item according to the determined display order of the item.
Equipped with a,
The setting unit determines whether or not the feature of the item corresponds to the interest of the user for each attribute, the degree of interest of the user for the feature of the item for each attribute, and the degree of interest of the feature of the item. An information processing device characterized in that a sensitivity score for a user's item for each attribute is calculated and set based on a parameter applied to the item.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The initial score of the item is set for each item.
The information processing apparatus according to claim 1.
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The score of the item is set for each pair of user attributes and items.
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
ことを特徴とする請求項1〜3のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The setting unit creates a ranking from the user's action history for each item, and sets the initial score of the item according to the ranking.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3.
ことを特徴とする請求項1〜4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The setting unit calculates and sets the initial score of the item from the number of actions for the item for each user segment based on the user information acquired in advance.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The initial score of the item is set for each attribute of the item.
The information processing apparatus according to claim 1.
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 The score of the item is set for each pair of the user attribute and the item attribute.
The information processing apparatus according to claim 6.
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜7のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 A determination unit that determines whether or not the characteristics of the item correspond to the interests of the user for each attribute, and obtains a determination value for determining whether or not the characteristics of the item correspond to the interests of the user for each attribute. ,
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, further comprising.
ことを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。 The determination unit creates a list of the features of the item that the user is interested in in advance for each of the attributes, and determines whether or not the features of the item are included in the list.
The information processing apparatus according to claim 8.
ことを特徴とする請求項8又は9に記載の情報処理装置。 The determination unit determines whether or not a flag related to the feature of the item is set.
The information processing apparatus according to claim 8 or 9.
ことを特徴とする請求項1〜10のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The item features include information about at least one of shop, brand, category, sale, coupon, new arrival, season, fad, and price.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 10, characterized in that.
予め、アイテムの初期スコアと、ユーザとアイテムとのうち少なくとも一方の属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアとから、前記属性毎にアイテムのスコアを設定する設定工程と、
ユーザからアイテムに関する検索条件の入力を受け付ける受付工程と、
前記検索条件に応じてアイテムを検索する検索工程と、
前記属性毎に設定されたアイテムのスコアに基づき、前記ユーザに対するアイテムの表示順を決定する決定工程と、
決定されたアイテムの表示順に応じた前記アイテムの検索結果を前記ユーザに提供する提供工程と、
を含み、
前記設定工程において、前記アイテムの特徴が前記属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値と、前記属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合いと、前記アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータとに基づいて、前記属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアを算出して設定する、ことを特徴とする情報処理方法。 It is an information processing method executed by an information processing device.
A setting process for setting an item score for each attribute from the initial score of the item and the sensitivity score for the user's item for at least one of the attributes of the user and the item.
The reception process that accepts input of search conditions related to items from the user,
A search process for searching for items according to the search conditions, and
A determination process for determining the display order of items for the user based on the item score set for each attribute, and a determination process.
A providing process for providing the user with search results for the item according to the determined display order of the items, and
Only including,
In the setting step, a determination value of whether or not the feature of the item corresponds to the interest of the user for each attribute, the degree of interest of the user for the feature of the item for each attribute, and the degree of interest of the feature of the item. An information processing method characterized in that a sensitivity score for a user's item for each attribute is calculated and set based on a parameter applied to the item.
ユーザからアイテムに関する検索条件の入力を受け付ける受付手順と、
前記検索条件に応じてアイテムを検索する検索手順と、
前記属性毎に設定されたアイテムのスコアに基づき、前記ユーザに対するアイテムの表示順を決定する決定手順と、
決定されたアイテムの表示順に応じた前記アイテムの検索結果を前記ユーザに提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、
前記設定手順において、前記アイテムの特徴が前記属性毎のユーザの興味に該当しているか否かの判定値と、前記属性毎のユーザのアイテムの特徴に対する興味度合いと、前記アイテムの特徴の興味度合いに掛かるパラメータとに基づいて、前記属性毎のユーザのアイテムに対する感度スコアを算出して設定する、ことを特徴とする情報処理プログラム。 A setting procedure for setting an item score for each attribute from the initial score of the item and the sensitivity score for the user's item for at least one of the attributes of the user and the item.
The reception procedure that accepts input of search conditions related to items from the user,
A search procedure for searching for items according to the above search conditions, and
A determination procedure for determining the display order of items for the user based on the item score set for each attribute, and a determination procedure.
A provision procedure for providing the user with search results for the item according to the determined display order of the items, and
Is an information processing program that allows a computer to execute
In the setting procedure, a determination value of whether or not the feature of the item corresponds to the interest of the user for each attribute, the degree of interest of the user for the feature of the item for each attribute, and the degree of interest of the feature of the item. An information processing program characterized in that a sensitivity score for a user's item for each attribute is calculated and set based on a parameter applied to the item.
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