JP2023044492A - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
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.
従来、利用者に様々な情報を提供する技術が知られている。例えば、利用者に対して提供するコンテンツを、推奨システムを用いて、利用者のコンテンツ閲覧に基づいて選択する技術が提供されている。 Conventionally, techniques for providing various information to users are known. For example, a technique is provided for selecting content to be provided to a user based on the user's viewing of the content using a recommendation system.
しかしながら、上記の従来技術には改善の余地がある。上記の従来技術では、利用者の属性に応じてコンテンツを出し分けているに過ぎず、コンテンツ以外の情報を適切に選択できるとは限らない。 However, the above conventional techniques have room for improvement. In the conventional technology described above, contents are only distributed according to the user's attributes, and it is not always possible to appropriately select information other than the contents.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択可能にすることができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and aims to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can appropriately select information on a transaction target to be provided to the user. .
本願に係る情報処理装置は、利用者に対して提供する取引対象の選択に用いるシードとなるシード取引対象を選択する複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択するロジック選択部と、前記ロジック選択部によって選択された選択ロジックを用いて、前記利用者の行動履歴が示す前記利用者が閲覧した取引対象である閲覧取引対象のうちから、前記シード取引対象を選択するシード選択部と、を備えることを特徴とする。 An information processing apparatus according to the present application includes a logic selection unit that selects a selection logic from among a plurality of selection logics for selecting a seed transaction object used for selecting a transaction object to be provided to a user; a seed selection unit that selects the seed transaction object from among the viewed transaction objects that are the transaction objects viewed by the user indicated by the action history of the user, using the selection logic selected by the selection unit; It is characterized by having
実施形態の一態様によれば、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択可能にすることができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, there is an effect that it is possible to appropriately select the information of the transaction target to be provided to the user.
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」と呼ぶ)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、各実施形態は、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。また、以下の各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。 Embodiments for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program according to the present application (hereinafter referred to as "embodiments") will be described in detail below with reference to the drawings. The information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Further, each embodiment can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing contents. Also, in each of the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.
(実施形態)
〔1.情報処理の一例〕
まず、図1を用いて、情報処理装置100が実行する情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理装置100が実行する情報処理の一例を示す図である。情報処理装置100は、電子商取引(EC:Electronic Commerce)サービスで取引される取引対象に対する情報処理を実行する。ここで、取引対象とは、商品又はサービスの利用である。なお、電子商取引サービスで取引される取引対象には、オンラインショッピングサイト、オークションサイト、フリーマーケットサイト等の様々な態様にて取引される取引対象が含まれる。なお、図1では、オークションサイトにて取引される取引対象に対する情報処理を一例として示す。
(embodiment)
[1. Example of information processing]
First, an example of information processing executed by the
まず、情報処理装置100が行う情報処理の流れの概要を説明する。まず、情報処理装置100は、利用者に対して提供する取引対象の選択に用いるシード(「シード取引対象」ともいう)を選択する複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。そして、情報処理装置100は、選択した選択ロジックを用いて、利用者が閲覧した取引対象(「閲覧取引対象」ともいう)のうちから、シード取引対象を選択する。そして、情報処理装置100は、利用者が所定のコンテンツを表示する際に、所定のコンテンツに表示される取引対象(「表示取引対象」ともいう)を、取引対象群のうちから、シード取引対象を用いて選択する。そして、情報処理装置100は、選択した取引対象を含むコンテンツを提供する。このような情報処理装置100が行う情報処理の流れを、図1を用いて説明する。
First, an overview of the flow of information processing performed by the
まず、情報処理装置100は、外部装置20から利用者に関する利用者情報を取得する(ステップS1)。外部装置20は、利用者に関する利用者情報を情報処理装置100へ送信する。図1では、情報処理装置100は、利用者に関する利用者情報として、利用者の行動履歴を取得する。情報処理装置100は、利用者が情報を閲覧した取引対象及びその閲覧が行われた日時を示す情報を外部装置20から取得する。情報処理装置100は、利用者が利用する端末装置10に情報が表示された取引対象及びその表示が行われた日時を示す情報を外部装置20から取得する。なお、端末装置10は、利用者が利用する1つ以上の端末装置(デバイス)であり、利用者アカウント(利用者ID等)が同一であれば、スマートフォン(スマホ)、PC(パソコン)など、一人の利用者が利用する複数の端末装置10共通で取引対象履歴が記録される。
First, the
例えば、情報処理装置100は、取引対象を含むコンテンツの端末装置10への表示履歴等、取引対象に対する利用者の閲覧を示す利用者の行動履歴を外部装置20から取得する。例えば、情報処理装置100は、利用者に提供したコンテンツに含まれる取引対象を示す情報を外部装置20から取得する。例えば、情報処理装置100は、コンテンツ提供の要求を端末装置10から受け付ける毎(図1ではステップS3毎)に、利用者情報を取得する。なお、情報処理装置100は、所定の期間(例えば、5時間、1日等)毎に、利用者情報を外部装置20から取得してもよい。図1では、情報処理装置100は、利用者U1等の各利用者が情報を閲覧した閲覧取引対象及びその閲覧が行われた日時を示す行動履歴を、各利用者の利用者情報として外部装置20から取得する。なお、図1では、情報処理装置100は、利用者U1等の各利用者が情報を閲覧した取引対象及びその閲覧が行われた日時を特定可能であればどのような行動履歴を外部装置20から取得してもよい。
For example, the
また、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100が取得する利用者情報は、利用者の行動履歴に限らず、利用者に関する情報であれば、様々な情報が含まれてもよい。例えば、利用者が所定のサービスに会員登録している場合、情報処理装置100は、利用者が会員登録時に登録した情報を利用者情報として取得してもよい。例えば、情報処理装置100は、利用者情報として、利用者の性別、年齢、電話番号、住所等の属性に関する属性情報や、インターネットショッピング、電子商店街、オークションサイト又はフリーマーケットサイト等における購買履歴を取得してもよい。
Moreover, the above is merely an example, and the user information acquired by the
また、情報処理装置100は、外部装置20から取引対象に関する情報を取得する(ステップS2)。例えば、情報処理装置100は、オークションサイトにて取引される取引対象群に関する情報を外部装置20から取得する。例えば、情報処理装置100は、オークションサイトにて入札中の取引対象群(スポーツ用品等)に関する情報を外部装置20から取得する。例えば、情報処理装置100は、所定の期間毎に、取引対象に関する情報を外部装置20から取得する。
In addition, the
なお、上記例では、情報処理装置100が、ステップS1と、ステップS2とに分けて取得処理を行う例を挙げて説明したが、情報処理装置100は、外部装置20から利用者情報と、取引対象に関する情報とを同時に取得してもよい。
In the above example, the
また、情報処理装置100は、コンテンツ提供の要求を端末装置10から受け付ける(ステップS3)。例えば、情報処理装置100は、コンテンツの一例として、ポータルサイト提供の要求を端末装置10から受け付ける。
The
なお、上記例では、情報処理装置100が、ステップS1と、ステップS2とを実行した後に、ステップS3を実行する例を挙げて説明したが、情報処理装置100は、ステップS3を実行した後に、ステップS1と、ステップS2とを実行してもよい。
In the above example, the
そして、情報処理装置100は、シード取引対象を選択する複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する(ステップS4)。例えば、情報処理装置100は、各々が複数の基準のうち少なくとも一の基準に対応する複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。図1では、情報処理装置100は、利用者の閲覧取引対象を対象としてランダムにシード取引対象を選択する第1選択ロジックと、利用者の閲覧取引対象のうちその利用者が直近で閲覧したN個(例えば10個)の取引対象をシード取引対象として選択する第2選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。なお、Nが10である場合は一例に過ぎず、Nは5、20、30等の任意の数が採用可能である。また、図1では説明を簡単にするために、複数の選択ロジックが第1選択ロジック及び第2選択ロジックのみである場合を説明するが、複数の選択ロジックには、第1選択ロジック及び第2選択ロジックとは異なる基準に基づく第3選択ロジック、第4選択ロジック等の選択ロジックが含まれてもよい。
Then, the
ここで、図1では、情報処理装置100は、多腕バンディットの手法により複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。このように、情報処理装置100は、強化学習において状態が変化しないケースである多腕バンディットの手法により複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。例えば、情報処理装置100は、強化学習に関する手法により複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。なお、情報処理装置100は、強化学習に関する手法であれば、多腕バンディットに限らず、様々な手法を適宜用いて選択ロジックを選択してもよい。
Here, in FIG. 1, the
以下では、説明のために、情報処理装置100がイプシロングリーディ(ε-greedy)アルゴリズムにより、複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する場合を示す。例えば、直近の行動がその利用者の興味関心を示す仮定した場合、第1選択ロジック及び第2選択ロジックとでは、第2選択ロジックが最適なシードを選択するロジックであると期待される。一方、第1選択ロジックは、例えば第2選択ロジックよりもシード取引対象になり得る母集団が大きく、第2選択ロジックよりも利用者に認知を引き起こしたり、多様な取引対象が選択されたりし得る選択ロジックである。情報処理装置100は、多腕バンディットにおける活用に対応する第2選択ロジック及び探索に対応する第1選択ロジック等の第2選択ロジック以外のロジックを使い分ける。
For the sake of explanation, a case will be described below in which the
図1では、情報処理装置100は、εを「0.2」として、「0.8(=1-0.2)」の確率で第2選択ロジックを選択し、「0.2」の確率でそれ以外のロジック(例えば第1選択ロジック)を選択する。例えば、情報処理装置100は、利用者からの要求に対して、80%の確率で第2選択ロジックを選択し、20%の確率で第1選択ロジックを選択する。なお、εが「0.2」である場合は一例に過ぎず、εの値は、例えば「0.5」等、各選択ロジックの関係等に応じて適宜設定されてもよい。また、イプシロングリーディアルゴリズムは、一例に過ぎず、情報処理装置100は、例えばソフトマックスなどその他の多腕バンディット手法を用いてもよいがこの点については後述する。
In FIG. 1, the
そして、情報処理装置100は、選択した選択ロジックを用いて、利用者の閲覧取引対象のうちから、シード取引対象を選択する(ステップS5)。例えば、情報処理装置100は、利用者U1からの要求に対して、多腕バンディットの手法により第1選択ロジックを選択した場合、利用者U1の閲覧取引対象の全体を対象として、ランダムにシード取引対象を選択する。一方で、情報処理装置100は、利用者U2からの要求に対して、多腕バンディットの手法により第2選択ロジックを選択した場合、利用者U2が直近で閲覧したN個の取引対象を対象としてシード取引対象を選択する。なお、選択ロジックは、要求毎に選択され、利用者U1が複数回の要求を行った場合、利用者U1の複数回の要求の各々に対して、ある回は第1選択ロジックが選択され、または別の回は第2選択ロジックが選択され得る。このように、情報処理装置100は、要求ごとに多腕バンディットの手法により複数のロジックから、使用するロジックを選択する。
Then, the
そして、情報処理装置100は、利用者が提供する所定のコンテンツに表示される表示取引対象を、取引対象群のうちから、シード取引対象を用いて選択する(ステップS6)。例えば、情報処理装置100は、取引対象群のうちから、シード取引対象との共起性に基づいて表示取引対象を選択する。図1では、情報処理装置100は、アイテム(取引対象)ベースの協調フィルタリングにより表示取引対象を選択する。この点の一例について、図11を用いて簡単に説明する。図11は、協調フィルタリングに関する処理の一例を示す図である。
Then, the
図11に示す例は、シード取引対象が取引対象SD1であり、他の取引対象GD1~GD3等との類似度スコア(単に「類似度」または「スコア」ともいう)を情報処理装置100が算出する場合を示す。情報処理装置100は、各取引対象についての利用者の閲覧ベクトルの類似度を算出する。図11では、情報処理装置100は、表T1に示すように、取引対象SD1と他の取引対象GD1~GD3等とについて、利用者a、b、c、d等の複数の利用者を要素とする閲覧ベクトルの類似度を算出する。
In the example shown in FIG. 11, the seed transaction object is the transaction object SD1, and the
情報処理装置100は、取引対象SD1と取引対象GD1との類似度を0.92と算出する。また、情報処理装置100は、取引対象SD1と取引対象GD2との類似度を0.77と算出する。また、情報処理装置100は、取引対象SD1と取引対象GD3との類似度を0.27と算出する。そして、情報処理装置100は、表示T2に示すように、他の取引対象GD1~GD3等について類似度(スコア)順にランキング(順位付け)を行う。図11では、情報処理装置100は、スコアが高い方から順に取引対象GD1、取引対象GD2、取引対象GD3の順に順位付けする。なお、協調フィルタリングについては詳細な説明は省略する。
The
図1では、情報処理装置100は、各シード取引対象について、他の取引対象との類似度(スコア)を算出する。そして、情報処理装置100は、各シード取引対象について算出したスコアが高い方から順に取引対象を順位付けする。
In FIG. 1, the
ここで、図2を用いて、取引対象のスコアに基づく順位の具体例を示す。図2は、実施形態に係る取引対象の順位の具体例を示す図である。図2では、取引対象の順位と、取引対象を識別する識別情報である取引対象ID(Identifier)と、類似度(スコア)とを対応付けた表TA1を示す。 Here, using FIG. 2, a specific example of the ranking based on the score of the trading object is shown. FIG. 2 is a diagram showing a specific example of order of transaction targets according to the embodiment. FIG. 2 shows a table TA1 in which the order of transaction targets, transaction target IDs (identifiers) that are identification information for identifying transaction targets, and similarities (scores) are associated with each other.
表TA1によると、順位「1位」が、取引対象ID「M15」であり、スコアが「1.0」である。順位「2位」が、取引対象ID「M34」であり、スコアが「0.94」である。順位「3位」が、取引対象ID「M7」であり、スコアが「0.89」である。順位「4位」が、取引対象ID「M162」であり、スコアが「0.84」である。順位「5位」が、取引対象ID「M41」であり、スコアが「0.79」である。 According to the table TA1, the rank "1st" is the transaction object ID "M15" and the score is "1.0". The rank "second" is the transaction object ID "M34" and the score is "0.94". The rank "3rd" is the transaction object ID "M7" and the score is "0.89". The rank "4th" is the transaction object ID "M162" and the score is "0.84". The rank "5th" is the transaction object ID "M41" and the score is "0.79".
順位「6位」が、取引対象ID「M77」であり、スコアが「0.74」である。順位「7位」が、取引対象ID「M18」であり、スコアが「0.68」である。順位「8位」が、取引対象ID「M1」であり、スコアが「0.63」である。順位「9位」が、取引対象ID「M85」であり、スコアが「0.58」である。順位「10位」が、取引対象ID「M91」であり、スコアが「0.53」である。 The rank "6th" is the transaction object ID "M77" and the score is "0.74". The rank "7th" is the transaction object ID "M18" and the score is "0.68". The rank "8th" is the transaction object ID "M1" and the score is "0.63". The rank “9th” is the transaction object ID “M85” and the score is “0.58”. The rank "10th" is the transaction object ID "M91" and the score is "0.53".
このように、情報処理装置100は、外部装置20から取得された取引対象に対して、スコアを算出することで、取引対象の順位を決定する。例えば、情報処理装置100は、スコアが大きい順に取引対象に対して順位付けを行う。なお、情報処理装置100は、シード取引対象が複数ある場合、各取引対象について複数のスコアが算出される場合がある。この場合、情報処理装置100は、各取引対象について、算出された複数のスコアのうち値が最も大きいスコア(最大スコア)をその取引対象のスコアとして用いてもよい。また、情報処理装置100は、各取引対象について、算出された複数のスコアの平均値(平均スコア)を、その取引対象のスコアとして用いてもよい。
In this way, the
情報処理装置100は、各取引対象のスコアに基づいて、スコアが高い上位6個の取引対象を表示取引対象として選択する。図2では、情報処理装置100は、取引対象IDが「M7」、「M8」、「M9」、「M10」、「M11」、「M1」である取引対象を表示取引対象として選択する。なお、6個は一例に過ぎず、情報処理装置100は、例えばコンテンツでの表示領域等に応じて、任意の数(例えば3個、12個等)の表示取引対象を選択する。
Based on the score of each transaction object, the
そして、情報処理装置100は、表示取引対象を含むコンテンツを提供する(ステップS7)。図1では、情報処理装置100は、スコアが高い順位から6個の表示取引対象である「M15」、「M34」、「M7」、「M162」、「M41」、「M77」の取引対象を所定の表示枠に配置されたコンテンツであって、ポータルサイトに関するコンテンツを端末装置10に提供する。なお、図1では説明のために1回の要求を図示するが、情報処理装置100は、各要求(ステップS3)に対してステップS4~7に示す処理を繰り返す。
Then, the
ここで、図3を用いて、端末装置10に提供されるコンテンツについて説明する。図3は、実施形態に係るコンテンツの具体例を示す図である。例えば、コンテンツC1は、ポータルサイトに関するコンテンツである。
Contents provided to the
また、コンテンツC1は、各種情報を含む。例えば、コンテンツC1は、検索窓や、ニュースに関する情報や、利用者によく表示されているコンテンツに関する情報や、広告コンテンツ等を含む。 Also, the content C1 includes various types of information. For example, the content C1 includes a search window, information on news, information on content often displayed to users, advertising content, and the like.
ここで、コンテンツC1は、所定の表示枠として、領域AR1を含む。図3では、オークションサービスであるAオンラインショップにて取引される取引対象が領域AR1に6個配置される。例えば、領域AR1には、左上段が順位「1位」の「M15」真中上段が順位「2位」の「M34」、右上段が順位「3位」の「M7」、左下段が順位「4位」の「M162」、真中下段が順位「5位」の「M41」、右下段が順位「6位」の「M77」といった順序で取引対象が並んで配置される。図3では、ラケット、ユニフォーム等の表示取引対象(スポーツ用品等)が表示される場合を示す。なお、上記の配置は一例に過ぎず、任意の配置態様が採用可能である。 Here, the content C1 includes an area AR1 as a predetermined display frame. In FIG. 3, six trading objects to be traded at A Online Shop, which is an auction service, are arranged in the area AR1. For example, in the area AR1, the upper left row is "1st" ranking "M15", the upper middle row is "2nd" ranking "M34", the upper right row is "3rd" ranking "M7", and the lower left row is "M15" ranking "2nd". Transaction objects are arranged in the order of "M162" of "4th place", "M41" of "5th place" in the lower middle row, and "M77" of "6th place" in the lower right row. FIG. 3 shows a case where display transaction objects (sports goods, etc.) such as rackets and uniforms are displayed. Note that the above arrangement is merely an example, and any arrangement mode can be employed.
従来、コンテンツ以外の情報を適切に選択できるとは限らない場合があった。そこで、実施形態に係る情報処理装置100は、利用者に対して提供する取引対象の選択に用いるシードとなるシード取引対象を選択する複数の選択ロジックを選択することで、選択ロジックを適宜切り替えて、シード取引対象を選択する。そして、情報処理装置100は、選択したシード取引対象を用いて、所定のコンテンツに表示される取引対象を選択する。これにより、情報処理装置100は、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択可能にすることができる。
Conventionally, there were cases where it was not always possible to appropriately select information other than content. Therefore, the
例えば、上述したように第2選択ロジックが最適なロジックであるという推定は、直近の行動がその利用者の興味関心を示す仮定に基づいている。例えば、取引対象に対する利用者の注目度の基準に基づく選択ロジックが最適なロジックであるという推定は、直近の行動がその利用者の興味関心を示す仮定に基づいている。しかしながら、この仮定が必ず成立するとは限らない。そこで、情報処理装置100は、多腕バンディット手法を利用して選択ロジックを適宜切り替えてシード取引対象を選択し、選択したシード取引対象を用いて、所定のコンテンツに表示される取引対象を選択する。これにより、情報処理装置100は、多腕バンディットにおける活用に対応する第2選択ロジック及び探索に対応する第1選択ロジック等の第2選択ロジック以外のロジックを使い分けて、所定のコンテンツに表示される取引対象を選択する。これにより、情報処理装置100は、複数の選択ロジックを使い分けて、利用者が取引対象を購入するといった利益につながる行動を行う可能性を高めることができる。
For example, the presumption that the second selection logic is the optimal logic, as described above, is based on the assumption that the most recent behavior indicates the user's interest. For example, the assumption that the selection logic based on the user's attention level criteria for the traded object is the optimal logic is based on the assumption that recent behavior indicates that user's interest. However, this assumption does not necessarily hold true. Therefore, the
〔1-1.他の例(ソフトマックス、注目度、多様性、認知度の基準等)〕
なお、上述した表示取引対象の選択は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を適宜用いて表示取引対象を選択してもよい。この点について、以下例示を記載する。なお、上記で説明した内容と同様の点については適宜説明を省略する。例えば、シード取引対象の選択後、表示取引対象を選択する処理は、図1で説明した処理と同様であるため説明を省略する。
[1-1. Other examples (softmax, popularity, diversity, recognition standards, etc.)]
It should be noted that the selection of the display transaction object described above is merely an example, and the
上述したように、情報処理装置100は、例えば多腕バンディット手法におけるソフトマックス手法等を用いてもよい。なお、ソフトマックス手法については公知であるため詳細な説明は省略するが、例えば、情報処理装置100は、報酬(効果)の高いと推定される選択ロジックほど高い確率で選択しつつ、ランダムの要素も残して、シード取引対象を選択してもよい。例えば、情報処理装置100は、履歴が直近な閲覧取引対象ほど選択される確率を高くしてもよい。例えば、1日前に利用者に閲覧された閲覧取引対象が選ばれる確率が30日前に利用者に閲覧された閲覧取引対象に選ばれる確率の30倍等のように、直近の閲覧取引対象ほど、シード取引対象として選択される確率を高くしてもよい。
As described above, the
例えば、21~30日前までの履歴(閲覧取引対象)が選ばれる確率を所定値xとした場合、11~20日前までの履歴(閲覧取引対象)が選ばれる確率を2x(所定値xの2倍)とし、1~10日前までの履歴(閲覧取引対象)が選ばれる確率を3x(所定値xの3倍)としてもよい。例えば、履歴A、B、C、D、E、F、Gがあり、履歴A、Bが1~10日前の履歴に該当し、履歴C、Dが11~20日前の履歴に該当し、履歴E、F、Gが21~30日前の履歴に該当とする。この場合、情報処理装置100は、選択確率算出用に履歴A、A、A、B、B、B、C、C、D、D、E、F、Gと、1~10日前の履歴を3倍に、11~20日前の履歴を2倍に増加させる。これにより、情報処理装置100は、1~10日前の履歴A、Bが選択される確率を3/13、11~20日前の履歴C、Dが選択される確率を2/13、及び21~30日前の履歴E、F、Gが選択される確率を1/13にする。
For example, if the probability of selecting the history (viewing transaction target) from 21 to 30 days ago is a predetermined value x, the probability of selecting the history (viewing transaction target) from 11 to 20 days ago is 2x (2 of the predetermined value x). times), and the probability of selecting a history (viewed transaction object) from 1 to 10 days ago may be 3x (three times the predetermined value x). For example, there are histories A, B, C, D, E, F, and G, and histories A and B correspond to histories from 1 to 10 days ago, histories C and D correspond to histories from E, F, and G correspond to the history of 21 to 30 days ago. In this case, the
例えば、情報処理装置100は、選択用の辞書を作成してもよく、この際に履歴に合わせて確率操作を水増ししてもよい。上記の例の場合、情報処理装置100は、{1:A,2:A,3:A,4:B,5:B,6:B,7:C,8:C,...,13:G}といった辞書(情報)を作成し、作成した辞書のkeyをランダムシャッフルする。情報処理装置100は、シャッフルしたkeyに対応するvalueの履歴をsetで取得する。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、ソフトマックスに関する手法等を用いてシード取引対象を選択してもよい。
For example, the
また、例えば、情報処理装置100は、利用者に対して提供する取引対象の選択に関する複数の基準のうち少なくとも一の基準に基づいて、シード取引対象を選択し、選択したシード取引対象を用いて、取引対象群のうち、所定のコンテンツに表示取引対象を選択してもよい。例えば、情報処理装置100は、取引対象に対する利用者の注目度に関する基準、取引対象の多様性に関する基準、及び取引対象に対する利用者の認知性に関する基準複数の基準のうち少なくとも一の基準に基づいて、シード取引対象を選択してもよい。
Further, for example, the
例えば、情報処理装置100は、取引対象に対する利用者の注目度に関する基準に基づいてシード取引対象を選択してもよい。例えば、情報処理装置100は、利用者の注目度が高い取引対象をシード取引対象として選択してもよい。例えば、情報処理装置100は、利用者の行動履歴の中で繰り返し閲覧された取引対象を利用者の注目度が高い取引対象(注目度高取引対象)であると推定して、その取引対象をシード取引対象として選択してもよい。例えば、情報処理装置100は、利用者の閲覧頻度が所定の閾値以上の取引対象(注目度高取引対象)をシード取引対象として選択してもよい。
For example, the
ここで、図4を用いて利用者の取引対象の閲覧に関して説明する。図4は、利用者の取引対象の閲覧に関する概念図である。図4の取引対象閲覧履歴LG1は、利用者U2が閲覧した取引対象(閲覧取引対象)を示す。図4では、利用者U2が取引対象の情報が含まれるページPG1~PG5等を閲覧した履歴がある場合を示し、利用者U2に近く、サイズが大きいもの程、利用者U2が直近で閲覧したことを示す。すなわち、図4では、利用者U2は、ページPG1に含まれる釣り道具である取引対象を最も直近で閲覧していることを示す。直近の行動履歴が利用者U2の興味関心を示していると仮定され得る。例えば、情報処理装置100は、直近の行動履歴での閲覧取引対象を利用者の注目度が高い取引対象と推定してもよい。例えば、図4の例では、情報処理装置100は、ページPG1に含まれる釣り道具である取引対象を、利用者U2の注目度が高い取引対象であると推定してもよい。
Here, referring to FIG. 4, browsing of transaction targets by the user will be described. FIG. 4 is a conceptual diagram relating to browsing of transaction targets by the user. The transaction object browsing history LG1 in FIG. 4 indicates the transaction object (browsed transaction object) browsed by the user U2. FIG. 4 shows a case where the user U2 has a history of viewing pages PG1 to PG5, etc. containing information on the transaction target. indicates that That is, FIG. 4 shows that the user U2 most recently browsed the transaction target, which is the fishing gear included in the page PG1. It can be assumed that the most recent behavioral history indicates user U2's interest. For example, the
また、例えば、情報処理装置100は、利用者の行動履歴の中で閲覧された日時が直近である取引対象を利用者の注目度が高い取引対象(注目度高取引対象)であると推定して、その取引対象をシード取引対象として選択してもよい。例えば、情報処理装置100は、利用者が直近で閲覧した所定数の取引対象(注目度高取引対象)をシード取引対象として選択してもよい。
In addition, for example, the
例えば、情報処理装置100は、取引対象の多様性に関する基準に基づいてシード取引対象を選択してもよい。例えば、情報処理装置100は、利用者の行動履歴に含まれる閲覧取引対象のカテゴリの多様性を満たすように、シード取引対象を選択してもよい。例えば、情報処理装置100は、利用者の行動履歴に含まれる閲覧取引対象のカテゴリが複数ある場合、その各カテゴリに該当する取引対象をシード取引対象として選択してもよい。
For example, the
例えば、情報処理装置100は、注目度及び多様性の両方を考慮してシード取引対象を選択してもよい。この場合、情報処理装置100は、閲覧頻度を考慮しながらカテゴリ多様性も考慮してシード取引対象を選択してもよい。例えば、情報処理装置100は、利用者の行動履歴に含まれる閲覧取引対象のカテゴリが複数ある場合、その各カテゴリについて、そのカテゴリに該当する取引対象のうち、閲覧回数が最大の取引対象をシード取引対象として選択してもよい。
For example, the
例えば、情報処理装置100は、取引対象に対する利用者の認知性に関する基準に基づいてシード取引対象を選択してもよい。例えば、情報処理装置100は、直近の行動履歴を優先しながら、さらに利用者の行動履歴に含まれる閲覧取引対象を対象として、多腕バンディットアルゴリズムを用いて探索的に選択することにより、シード取引対象を選択してもよい。
For example, the
情報処理装置100は、各々が複数の基準のうち少なくとも一の基準に対応する複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択し、その選択ロジックを用いてもよい。例えば、情報処理装置100は、取引対象に対する利用者の認知性に関する基準、及び取引対象に対する利用者の注目度に関する基準を含む複数の基準のうち少なくとも一の基準に対応する複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択してもよい。
The
例えば、情報処理装置100は、取引対象に対する利用者の認知性の基準または取引対象の多様性に基づく選択ロジックである第1選択ロジックを含む複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択してもよい。例えば、情報処理装置100は、取引対象に対する利用者の注目度の基準に基づく選択ロジックである第2選択ロジックを含む複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択してもよい。例えば、情報処理装置100は、取引対象の多様性の基準に基づく選択ロジック(例えば第3選択ロジック)を含む複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択してもよい。
For example, the
〔2.情報処理システムの構成〕
図5に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と、外部装置20と、情報処理装置100とを含む。端末装置10、外部装置20及び情報処理装置100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。なお、図5に示す情報処理システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の外部装置20や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。
[2. Configuration of information processing system]
As shown in FIG. 5 , the
実施形態に係る端末装置10は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリケーション用のコンテンツ等のコンテンツにアクセスする利用者によって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置10は、デスクトップ型PC(Personal Computer)や、ノート型PCや、タブレット端末や、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等である。なお、端末装置10は、上記例に限定されなくともよく、例えば、スマートウォッチや、ウェアラブルデバイス(Wearable Device)であってもよい。
The
実施形態に係る外部装置20は、各種情報を提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置又はクラウドシステム等により実現される。例えば、外部装置20は、各種情報として、利用者情報を提供する。また、他の例として、外部装置20は、インターネットショッピングや、電子商店街や、フリーマーケットサイトや、オークションサイトや、旅行又は飲食店等予約サイトや、クレジットカード契約サイトや、金融商品提供サイト等における取引対象に関する情報を提供する。
The
実施形態に係る情報処理装置100は、インターネット等の所定のネットワークNを介して、各種の装置と通信可能な情報処理装置であり、例えば、サーバ装置又はクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置100は、ネットワークNを介して、他の各種装置と通信可能に接続される。
The
〔3.情報処理装置の構成〕
以下、上記した情報処理装置100が有する機能構成の一例について説明する。図5は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図5に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
[3. Configuration of Information Processing Device]
An example of the functional 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。そして、通信部110は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The
(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、または、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。また、記憶部120は、利用者情報記憶部121と、取引対象情報記憶部122と、コンテンツ記憶部123と、基準情報記憶部124とを有する。
(storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 also has a user
(利用者情報記憶部121)
利用者情報記憶部121は、利用者に関する各種利用者情報を記憶する。図6は、実施形態に係る利用者情報記憶部の一例を示す図である。図6に示した例では、利用者情報記憶部121は、「利用者ID」、「利用者情報」といった項目を有する。例えば、「利用者情報」は、「属性情報」、「購買履歴」、「閲覧履歴」といった項目を含む。
(User information storage unit 121)
The user
「利用者ID」は、利用者を識別する識別子である。「属性情報」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者の属性に関する属性情報である。例えば、属性情報は、利用者の年齢や、性別や、電話番号や、住所等を含む。 "User ID" is an identifier that identifies a user. The "attribute information" is attribute information related to attributes of the user associated with the "user ID". For example, the attribute information includes age, gender, phone number, address, etc. of the user.
「購買履歴」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者によって購買された購買履歴である。例えば、購買履歴は、利用者によって購買された取引対象に関する情報や、取引対象の種別や、取引対象が購買された購買回数や、取引対象が購買された日時に関する情報等である。 “Purchase history” is the purchase history of purchases made by the user associated with the “user ID”. For example, the purchase history includes information on the transaction object purchased by the user, the type of transaction object, the number of purchases of the transaction object, information on the date and time when the transaction object was purchased, and the like.
「閲覧履歴」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者によってコンテンツが閲覧された履歴である。例えば、「閲覧履歴」は、利用者が利用する端末装置10にコンテンツが表示された履歴であってもよい。例えば、閲覧履歴は、利用者によって閲覧(表示)されたコンテンツに関する情報や、コンテンツの種別や、コンテンツが表示された表示回数や、コンテンツが表示された日時に関する情報等である。
"Browsing history" is a history of content being browsed by the user associated with the "user ID". For example, the “browsing history” may be a history of content displayed on the
例えば、図6では、利用者IDによって識別された「U1」は、属性情報が「CH1」であり、購買履歴が「PH1」であり、表示履歴が「WA1」である。なお、図6に示した例では、属性情報等を、「CH1」等の抽象的な符号で表現したが、属性情報等は、具体的な数値や、具体的な文字列や、各種情報を含むファイル形式等であってもよい。 For example, in FIG. 6, "U1" identified by the user ID has attribute information "CH1", purchase history "PH1", and display history "WA1". In the example shown in FIG. 6, the attribute information and the like are represented by abstract codes such as "CH1", but the attribute information and the like are represented by specific numerical values, specific character strings, and various types of information. It may be a file format or the like that includes.
なお、利用者情報記憶部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。利用者情報記憶部121は、各取引対象についてその情報の表示回数、例えば利用者の閲覧回数を示す情報を利用者毎に記憶してもよい。
It should be noted that the user
(取引対象情報記憶部122)
取引対象情報記憶部122は、取引対象に関する各種取引対象情報を記憶する。図7は、実施形態に係る取引対象情報記憶部の一例を示す図である。図7に示した例では、取引対象情報記憶部122は、「取引対象ID」、「取引対象」といった項目を含む。
(Transaction target information storage unit 122)
The transaction target
「取引対象ID」は、取引対象を識別する識別子である。 "Transaction object ID" is an identifier for identifying a transaction object.
「取引対象」は、「取引対象ID」に対応付けられた取引対象に関する情報である。 The “transaction object” is information related to the transaction object associated with the “transaction object ID”.
例えば、図7では、取引対象IDによって識別された「M1」は、取引対象が「MA1」である。なお、図7に示した例では、取引対象を、「MA1」といった抽象的な符号で表現したが、取引対象は、取引対象に関する各種情報を含むファイル形式等であってもよい。 For example, in FIG. 7, "M1" identified by the trading object ID has trading object "MA1". In the example shown in FIG. 7, the transaction object is represented by an abstract code such as "MA1", but the transaction object may be in a file format or the like containing various information on the transaction object.
なお、取引対象情報記憶部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、取引対象情報記憶部122は、各取引対象が該当するカテゴリを示す情報を記憶してもよい。例えば、取引対象情報記憶部122は、各取引対象に対応するスコアや表示回数等といった情報を記載してもよい。
Note that the transaction object
(コンテンツ記憶部123)
コンテンツ記憶部123は、コンテンツに関する情報を記憶する。図8は、実施形態に係るコンテンツ記憶部の一例を示す図である。図8に示した例では、コンテンツ記憶部123は、「コンテンツID」、「コンテンツ」といった項目を有する。
(Content storage unit 123)
The
「コンテンツID」は、コンテンツを識別する識別子である。「コンテンツ」は、「コンテンツID」に対応付けられたコンテンツに関する情報である。具体的には、コンテンツは、コンテンツの内容に関する情報を示してもよい。 “Content ID” is an identifier for identifying content. "Content" is information about the content associated with the "content ID". Specifically, the content may indicate information about the contents of the content.
例えば、コンテンツは、ポータルサイトに関するコンテンツである。また、他の例として、コンテンツは、コンテンツは、ニュースサイトや、オークションサイトや、天気予報サイトや、ショッピングサイトや、ファイナンス(株価)サイト等に関するコンテンツであってもよい。 For example, the content is content related to a portal site. As another example, the content may be content related to a news site, an auction site, a weather forecast site, a shopping site, a finance (stock price) site, or the like.
また、コンテンツは、路線検索サイトや、地図提供サイトや、旅行サイトや、飲食店紹介サイトや、ウェブブログサイトや、SNS(Social Networking Service)サイト等に関するコンテンツであってもよい。 Also, the content may be content related to a route search site, a map providing site, a travel site, a restaurant introducing site, a web blog site, an SNS (Social Networking Service) site, and the like.
例えば、図8では、コンテンツIDによって識別された「C1」は、コンテンツが「CO1」である。なお、図8に示した例では、コンテンツ等を、「CO1」等の抽象的な符号で表現したが、コンテンツ等は、具体的な数値や、具体的な文字列や、各種情報を含むファイル形式等であってもよい。 For example, in FIG. 8, "C1" identified by the content ID has content "CO1". In the example shown in FIG. 8, the contents and the like are represented by abstract codes such as "CO1", but the contents and the like are represented by specific numerical values, specific character strings, and files containing various information. format or the like.
なお、コンテンツ記憶部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。
Note that the
(基準情報記憶部124)
基準情報記憶部124は、選択基準に関する情報を記憶する。図9は、実施形態に係る基準情報記憶部の一例を示す図である。基準情報記憶部124は、「基準ID」、「対象」、「選択ロジック」、「内容」といった項目を有する。
(Reference information storage unit 124)
The criterion
「基準ID」は、基準を識別する情報を示す。「基準」は、「基準ID」により識別される基準がどのような内容であるかを示す。「選択ロジック」は、「基準ID」により識別される基準に対応する選択ロジックを識別する情報を示す。また、「内容」は、対応する選択ロジックがどのような処理を行うロジックであるかの内容を示す。 “Criterion ID” indicates information for identifying a criterion. "Criteria" indicates what the criteria identified by "Criteria ID" are. "Selection Logic" indicates information identifying the selection logic corresponding to the criterion identified by "Criterion ID". "Contents" indicates the contents of what kind of processing the corresponding selection logic is.
図9では、基準ID「CR11」により識別される基準(基準CR11)は、注目度に関する基準であることを示す。基準CR11に対応する選択ロジックは選択ロジックLG1であることを示す。選択ロジックLG1は、利用者が直近で閲覧した10個の取引対象からシード取引対象を選択するロジックであることを示す。 FIG. 9 shows that the criterion (criteria CR11) identified by the criterion ID “CR11” is the criterion related to attention level. It indicates that the selection logic corresponding to reference CR11 is selection logic LG1. The selection logic LG1 indicates that the seed transaction object is selected from the ten transaction objects viewed by the user most recently.
図9では、基準ID「CR12」により識別される基準(基準CR12)は、認知性に関する基準であることを示す。基準CR12に対応する選択ロジックは選択ロジックLG2であることを示す。選択ロジックLG2は、利用者が閲覧した取引対象全体を対象としてランダムにシード取引対象を選択するロジックであることを示す。 FIG. 9 shows that the criterion (criterion CR12) identified by the criterion ID “CR12” is a criterion for recognition. It indicates that the selection logic corresponding to reference CR12 is selection logic LG2. The selection logic LG2 indicates that the seed transaction object is randomly selected from all the transaction objects browsed by the user.
なお、基準情報記憶部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。
It should be noted that the reference
(制御部130)
制御部130は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100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)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(control unit 130)
The control unit 130 is a controller, and for example, various programs (information processing programs) stored in a storage device inside the
図5に示すように、制御部130は、取得部131と、受付部132と、ロジック選択部133と、シード選択部134と、取引対象選択部135と、提供部136とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図5に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
As shown in FIG. 5, the control unit 130 includes an
(取得部131)
取得部131は、各種情報を取得する。取得部131は、記憶部120から各種の情報を取得する。取得部131は、利用者情報記憶部121、取引対象情報記憶部122、コンテンツ記憶部123、及び基準情報記憶部124等から各種の情報を取得する。
(Acquisition unit 131)
取得部131は、通信部110を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部131は、端末装置10または外部装置20から各種情報を受信する。例えば、取得部131は、外部装置20から利用者に関する利用者情報を取得する。図1では、取得部131は、利用者情報として、利用者の属性情報や、インターネットショッピング、電子商店街、オークションサイト又はフリーマーケットサイト等における購買履歴や、コンテンツの表示履歴等を外部装置20から取得する。そして、取得部131は、かかる利用者情報を利用者情報記憶部121に記憶する。例えば、取得部131は、所定の期間毎に、利用者情報を外部装置20から取得し、利用者情報記憶部121に記憶される利用者情報を更新する。
また、取得部131は、外部装置20から取引対象に関する情報を取得する。例えば、取得部131は、オークションサイト又はフリーマーケットサイトにて取引される取引対象に関する情報を外部装置20から取得する。より具体的な例を挙げると、取得部131は、オークションサイトにて入札中のスポーツ用品等に関する情報を外部装置20から取得する。そして、取得部131は、かかる取引対象に関する情報を取引対象情報記憶部122に記憶する。例えば、取得部131は、所定の期間毎に、取引対象に関する情報を外部装置20から取得し、取引対象情報記憶部122に記憶される取引対象に関する情報を更新する。
Also, the
また、取得部131は、取引対象に対する表示回数(利用者の閲覧回数)を示す情報を端末装置10から取得する。例えば、取得部131は、コンテンツの表示回数と、各取引対象の表示回数とを端末装置10から取得する。また、取得部131は、コンテンツとともに、予め提供された表示回数を取得する制御情報によって取得される。そして、取得部131は、かかる表示回数を取引対象情報記憶部122に記憶する。
In addition, the
(受付部132)
受付部132は、各種要求を受け付ける。受付部132は、外部の情報処理装置から各種要求を受け付ける。受付部132は、通信部110を介して、外部の情報処理装置から各種要求を示す情報を受信する。例えば、受付部132は、端末装置10または外部装置20から要求を受け付ける。受付部132は、コンテンツ提供の要求を端末装置10から受け付ける。例えば、受付部132は、コンテンツの一例として、ポータルサイト提供の要求を端末装置10から受け付ける。
(Reception unit 132)
The reception unit 132 receives various requests. The reception unit 132 receives various requests from an external information processing device. The reception unit 132 receives information indicating various requests from an external information processing device via the
(ロジック選択部133)
ロジック選択部133は、種々の情報を選択する。ロジック選択部133は、ロジックに関する情報を選択するロジック選択処理を実行する。ロジック選択部133は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、ロジック選択処理を実行する。ロジック選択部133は、端末装置10または外部装置20から受信された各種情報に基づいて、ロジック選択処理を実行する。ロジック選択部133は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、ロジック選択処理を実行する。例えば、ロジック選択部133は、取得部131により取得された情報に基づいて、ロジック選択処理を実行する。
(Logic selection unit 133)
The
ロジック選択部133は、利用者に対して提供する取引対象の選択に用いるシードとなるシード取引対象を選択する複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。
ロジック選択部133は、電子商取引サービスで取引される取引対象の選択に用いるシードとなるシード取引対象を選択する複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。
The
The
ロジック選択部133は、シード取引対象を選択する複数の選択ロジックであって、各々が複数の基準のうち少なくとも一の基準に対応する複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。
The
ロジック選択部133は、閲覧取引対象を対象として、ランダムにシード取引対象を選択する第1選択ロジックを含む複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。ロジック選択部133は、閲覧取引対象のうち、利用者が直近で閲覧した所定数の取引対象を対象として、シード取引対象を選択する第2選択ロジックを含む複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。
The
ロジック選択部133は、強化学習に関する手法や強化学習において状態が変化しないケースである多腕バンディットの手法により複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。
The
(シード選択部134)
シード選択部134は、種々の情報を選択する。シード選択部134は、シードに関する情報を選択するシード選択処理を実行する。シード選択部134は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、シード選択処理を実行する。シード選択部134は、端末装置10または外部装置20から受信された各種情報に基づいて、シード選択処理を実行する。シード選択部134は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、シード選択処理を実行する。例えば、シード選択部134は、取得部131により取得された情報に基づいて、シード選択処理を実行する。シード選択部134は、ロジック選択部133により選択されたロジックに基づいて、シード選択処理を実行する。
(Seed selection unit 134)
The seed selection unit 134 selects various information. The seed selection unit 134 executes seed selection processing for selecting information about seeds. The seed selection unit 134 executes seed selection processing based on various information received from an external information processing device. The seed selection unit 134 executes seed selection processing based on various information received from the
シード選択部134は、ロジック選択部133によって選択された選択ロジックを用いて、利用者の行動履歴が示す利用者が閲覧した取引対象である閲覧取引対象のうちから、シード取引対象を選択する。シード選択部134は、ロジック選択部133によって選択された選択ロジックを用いて、利用者の行動履歴が示す利用者が閲覧した電子商取引サービスで取引される取引対象である閲覧取引対象のうちから、シード取引対象を選択する。
The seed selection unit 134 uses the selection logic selected by the
シード選択部134は、利用者に対して提供する取引対象の選択に関する複数の基準のうち少なくとも一の基準に基づいて、利用者の行動履歴が示す利用者が閲覧した取引対象である閲覧取引対象のうちから、利用者に対して提供する取引対象の選択に用いるシードとなるシード取引対象を選択する。シード選択部134は、取引対象に対する利用者の注目度に関する基準を含む複数の基準のうち少なくとも一の基準に基づいて、シード取引対象を選択する。シード選択部134は、取引対象の多様性に関する基準を含む複数の基準のうち少なくとも一の基準に基づいて、シード取引対象を選択する。シード選択部134は、取引対象に対する利用者の認知性に関する基準を含む複数の基準のうち少なくとも一の基準に基づいて、シード取引対象を選択する。 The seed selection unit 134 selects a browsed transaction target, which is a transaction target viewed by the user indicated by the action history of the user, based on at least one of a plurality of criteria relating to selection of a transaction target provided to the user. Among them, a seed transaction object is selected as a seed used for selecting the transaction object to be provided to the user. The seed selection unit 134 selects a seed transaction object based on at least one of a plurality of criteria including a criterion relating to user attention to the transaction object. The seed selection unit 134 selects a seed transaction object based on at least one of a plurality of criteria including a criterion relating to diversity of transaction objects. The seed selection unit 134 selects a seed transaction object based on at least one of a plurality of criteria including a criterion relating to the user's recognition of the transaction object.
シード選択部134は、ロジック選択部133により第1選択ロジックが選択された場合、閲覧取引対象を対象として、ランダムにシード取引対象を選択する。シード選択部134は、ロジック選択部により第2選択ロジックが選択された場合、所定数の取引対象を対象としてシード取引対象を選択する。
When the
シード選択部134は、各種の情報を推定してもよい。シード選択部134は、利用者の興味関心等を推定し、推定結果を基にシード取引対象を選択してもよい。例えば、シード選択部134は、利用者の注目度が高いと推定した取引対象をシード取引対象として選択してもよい。 The seed selection unit 134 may estimate various types of information. The seed selection unit 134 may estimate the interest of the user and select a seed transaction target based on the estimation result. For example, the seed selection unit 134 may select, as a seed transaction target, a transaction target estimated to attract a high degree of user attention.
(取引対象選択部135)
取引対象選択部135は、種々の情報を選択する。取引対象選択部135は、取引対象に関する情報を選択する取引対象選択処理を実行する。取引対象選択部135は、外部の情報処理装置から受信された各種情報に基づいて、取引対象選択処理を実行する。取引対象選択部135は、端末装置10または外部装置20から受信された各種情報に基づいて、取引対象選択処理を実行する。取引対象選択部135は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、取引対象選択処理を実行する。例えば、取引対象選択部135は、取得部131により取得された情報に基づいて、取引対象選択処理を実行する。取引対象選択部135は、シード選択部134により選択されたシード取引対象に基づいて、取引対象選択処理を実行する。
(Transaction target selection unit 135)
The transaction
取引対象選択部135は、利用者が所定のコンテンツを表示する際に、所定のコンテンツに表示される取引対象を、取引対象群のうちから、シード選択部134により選択されたシード取引対象を用いて選択する。取引対象選択部135は、利用者が所定のコンテンツを表示する際に、所定のコンテンツに表示される取引対象を、電子商取引サービスで取引される取引対象群のうちから、シード選択部134により選択されたシード取引対象を用いて選択する。
When the user displays predetermined content, the transaction
取引対象選択部135は、取引対象群のうちから、シード取引対象との共起性に基づいて所定のコンテンツに表示される取引対象を選択する。取引対象選択部135は、協調フィルタリングにより所定のコンテンツに表示される取引対象を選択する。図2では、取引対象選択部135は、取引対象IDが「M7」、「M8」、「M9」、「M10」、「M11」、「M1」である取引対象を表示取引対象として選択する。
The transaction
(提供部136)
提供部136は、各種情報を提供する。提供部136は、通信部110を介して、外部の情報処理装へ各種情報を送信する。提供部136は、端末装置10または外部装置20へ各種情報を送信する。提供部136は、コンテンツを端末装置10へ送信する。提供部136は、取引対象に関する情報を端末装置10へ送信する。
(Providing unit 136)
The providing
提供部136は、取引対象選択部135によって選択された取引対象を含むコンテンツを提供する。提供部136は、取引対象が所定の表示枠に配置されたコンテンツを提供する。
The
例えば、提供部136は、コンテンツ記憶部123を参照して、スコアに基づいて順位付された取引対象のうち上位所定数の取引対象を含むコンテンツを端末装置10に提供する。図1では、提供部136は、スコアが高い順位から6個の表示取引対象である「M15」、「M34」、「M7」、「M162」、「M41」、「M77」の取引対象を所定の表示枠に配置されたコンテンツであって、ポータルサイトに関するコンテンツを端末装置10に送信する。例えば、提供部136は、図3のコンテンツC1を端末装置10に送信する。
For example, the providing
〔4.処理手順〕
次に、図10を用いて、実施形態に係る情報処理装置100が実行する情報処理の手順について説明する。図10は、実施形態に係る情報処理装置100が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
[4. Processing procedure]
Next, the procedure of information processing executed by the
図10に示すように、情報処理装置100は、利用者に対して提供する取引対象の選択に用いるシードとなるシード取引対象を選択する複数の選択ロジックであって、各々が複数の基準のうち少なくとも一の基準に対応する複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する(ステップS101)。
As shown in FIG. 10, the
情報処理装置100は、選択された選択ロジックを用いて、利用者の行動履歴が示す利用者が閲覧した取引対象である閲覧取引対象のうちから、シード取引対象を選択する(ステップS102)。情報処理装置100は、利用者が所定のコンテンツを表示する際に、所定のコンテンツに表示される取引対象を、取引対象群のうちから、選択したシード取引対象を用いて選択する(ステップS103)。情報処理装置100は、選択された取引対象を含むコンテンツを提供する(ステップS104)。
The
〔5.変形例〕
上述した情報処理装置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、情報処理装置100の他の実施形態について説明する。
[5. Modification]
The
〔5-1.利用者〕
上記実施形態では、所定のサービスの会員に登録している利用者を例に挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、利用者は、如何なる利用者であってもよく、例えば、所定のサービスの会員に登録していない利用者等であってもよい。
[5-1. user〕
In the above embodiment, a user registered as a member of a predetermined service has been described as an example, but it is not necessary to be limited to the above example. For example, the user may be any user, for example, a user who is not registered as a member of a predetermined service.
〔5-2.取引対象〕
上記実施形態では、オークションサイト又はフリーマーケットサイトによって取引される取引対象を例に挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、取引対象は、如何なる取引対象であってもよい。例えば、取引対象は、数量が限定された取引対象であってもよい。また、取引対象は、第1利用者によって購入された場合に、かかる第1利用者とは異なる他の利用者である第2利用者によって購入不可になる取引対象であってもよい。また、取引対象は、インターネットショッピングや、電子商店街等によって取引される取引対象であってもよい。
[5-2. Transaction target]
In the above embodiment, an example of a transaction target traded on an auction site or a flea market site has been described, but it is not necessary to be limited to the above example. For example, the trading object may be any trading object. For example, the trading object may be a limited quantity trading object. Moreover, the transaction object may be a transaction object that, when purchased by the first user, cannot be purchased by a second user who is a different user than the first user. Also, the transaction object may be a transaction object that is traded through Internet shopping, an electronic shopping mall, or the like.
〔5-3.取引対象に関する情報を提供〕
上記実施形態では、情報処理装置100がコンテンツを端末装置10に提供する情報処理の一例を挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、外部サーバがコンテンツを端末装置10に提供してもよい。この場合、情報処理装置100は、取引対象に関する情報を外部サーバに提供してもよい。
[5-3. Provide information on the transaction object]
In the above embodiment, an example of information processing in which the
例えば、外部サーバは、コンテンツの一例として、ポータルサイトに関するコンテンツを提供する。この場合、情報処理装置100は、取引対象に関する情報として、取引対象の画像や、コンテンツに配置されたときのレイアウトに関する情報等を外部サーバに提供してもよい。
For example, the external server provides content regarding portal sites as an example of content. In this case, the
〔5-4.プログラム〕
また、上述した実施形態に係る情報処理装置100は、例えば、図12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。図12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IF(Interface)1060、入力IF1070、ネットワークIF1080がバス1090により接続された形態を有する。
[5-4. program〕
Also, 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。一次記憶装置1040は、RAM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)、フラッシュメモリ等により実現される。
The
出力IF1060は、モニタやプリンタ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フェースであり、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IF1070は、マウス、キーボード、およ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フェースであり、例えば、USB等により実現される。
The output IF 1060 is an interface for transmitting information to be output to 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、また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。また、入力装置1020は、USBメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
Note that the
ネットワークIF1080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。
Network IF 1080 receives data from other devices via network N and sends the data to
演算装置1030は、出力IF1060や入力IF1070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
例えば、コンピュータ1000が情報処理装置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。
For example, when the
〔5-5.その他〕
また、上記実施形態及び変形例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また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また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。
[5-5. others〕
Further, among the processes described in the above embodiments and modifications, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or described as being performed manually. All or part of the processing can also be performed automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing 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、その全部または一部を、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または物理的に分散・統合して構成することができる。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
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。 Also, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing content.
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。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.
〔6.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、ロジック選択部133と、シード選択部134とを有する。ロジック選択部133は、利用者に対して提供する取引対象の選択に用いるシードとなるシード取引対象を選択する複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。シード選択部134は、ロジック選択部133によって選択された選択ロジックを用いて、利用者の行動履歴が示す利用者が閲覧した取引対象である閲覧取引対象のうちから、シード取引対象を選択する。
[6. effect〕
As described above, the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、利用者に対して提供する取引対象の選択に用いるシードとなるシード取引対象を選択する複数の選択ロジックから選択した選択ロジックを用いて、利用者の行動履歴が示す利用者が閲覧した取引対象である閲覧取引対象のうちから、シード取引対象を選択することにより、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択可能にすることができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100は、取引対象選択部135を有する。取引対象選択部135は、利用者が所定のコンテンツを表示する際に、所定のコンテンツに表示される取引対象を、取引対象群のうちから、シード選択部134により選択されたシード取引対象を用いて選択する。
The
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、利用者が所定のコンテンツを表示する際に、所定のコンテンツに表示される取引対象を、取引対象群のうちから選択したシード取引対象を用いて選択することにより、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択することができる。
As described above, when the user displays predetermined content, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取引対象選択部135は、取引対象群のうちから、シード取引対象との共起性に基づいて所定のコンテンツに表示される取引対象を選択する。
Further, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、シード取引対象との共起性に基づいて所定のコンテンツに表示される取引対象を選択することにより、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取引対象選択部135は、協調フィルタリングにより所定のコンテンツに表示される取引対象を選択する。
Further, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、協調フィルタリングにより所定のコンテンツに表示される取引対象を選択することにより、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取引対象選択部135によって選択された取引対象を含むコンテンツを提供する提供部136をさらに有する。
Further, the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、選択された取引対象を含むコンテンツを提供することにより、利用者に対して訴求効果の高い取引対象を含むコンテンツを提供することができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部136は、取引対象が所定の表示枠に配置されたコンテンツを提供する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、取引対象が所定の表示枠に配置されたコンテンツを提供することにより、利用者に対して訴求効果の高い取引対象が所定の表示枠に配置されたコンテンツを提供することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、ロジック選択部133は、閲覧取引対象を対象として、ランダムにシード取引対象を選択する第1選択ロジックを含む複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、閲覧取引対象を対象として、ランダムにシード取引対象を選択する第1選択ロジックを含む複数の選択ロジックから選択した選択ロジックを用いて、シード取引対象を選択することにより、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択可能にすることができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、シード選択部134は、ロジック選択部133により第1選択ロジックが選択された場合、閲覧取引対象を対象として、ランダムにシード取引対象を選択する。
Further, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、第1選択ロジックが選択された場合、閲覧取引対象を対象として、ランダムにシード取引対象を選択することにより、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択可能にすることができる。
As described above, when the first selection logic is selected, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、ロジック選択部133は、閲覧取引対象のうち、利用者が直近で閲覧した所定数の取引対象を対象として、シード取引対象を選択する第2選択ロジックを含む複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。
Further, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、利用者が直近で閲覧した所定数の取引対象を対象として、シード取引対象を選択する第2選択ロジックを含む複数の選択ロジックから選択した選択ロジックを用いて、シード取引対象を選択することにより、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択可能にすることができる。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、シード選択部134は、ロジック選択部により第2選択ロジックが選択された場合、所定数の取引対象を対象としてシード取引対象を選択する。
Further, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、第2選択ロジックが選択された場合、所定数の取引対象を対象としてシード取引対象を選択することにより、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択可能にすることができる。
As described above, when the second selection logic is selected, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、ロジック選択部133は、強化学習に関する手法により複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。
Also, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、強化学習に関する手法により複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択することにより、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択可能にすることができる。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、ロジック選択部133は、多腕バンディットに関する手法により複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、多腕バンディットに関する手法により複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択することにより、利用者に対して提供する取引対象の情報を適切に選択可能にすることができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取引対象は、電子商取引サービスで取引される取引対象である。
Further, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、電子商取引サービスで取引される取引対象について、利用者に対して訴求効果の高い各種取引対象を含むコンテンツを提供することができる。
In this way, the
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail based on the drawings. It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.
N ネットワーク
1 情報処理システム
10 端末装置
20 外部装置
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 利用者情報記憶部
122 取引対象情報記憶部
123 コンテンツ記憶部
124 基準情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 受付部
133 ロジック選択部
134 シード選択部
135 取引対象選択部
136 提供部
Claims (15)
前記ロジック選択部によって選択された選択ロジックを用いて、前記利用者の行動履歴が示す前記利用者が閲覧した取引対象である閲覧取引対象のうちから、前記シード取引対象を選択するシード選択部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 a logic selection unit that selects a selection logic from among a plurality of selection logics for selecting a seed transaction object to be used for selecting a transaction object to be provided to the user;
a seed selection unit that selects the seed transaction object from viewed transaction objects that are transaction objects viewed by the user indicated by the action history of the user, using the selection logic selected by the logic selection unit; ,
An information processing device comprising:
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 A transaction in which, when the user displays predetermined content, a transaction target displayed in the predetermined content is selected from a group of transaction targets using the seed transaction target selected by the seed selection unit. a target selection unit,
The information processing apparatus according to claim 1, further comprising:
前記取引対象群のうちから、前記シード取引対象との共起性に基づいて前記所定のコンテンツに表示される取引対象を選択する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 The transaction target selection unit
3. The information processing apparatus according to claim 2, wherein a transaction object displayed in said predetermined content is selected from said transaction object group based on co-occurrence with said seed transaction object.
協調フィルタリングにより前記所定のコンテンツに表示される取引対象を選択する
ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 The transaction target selection unit
4. The information processing apparatus according to claim 3, wherein a transaction target displayed in said predetermined content is selected by collaborative filtering.
ことを特徴とする請求項2~4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 2 to 4, further comprising a providing unit that provides content including the transaction object selected by the transaction object selection unit.
前記取引対象が所定の表示枠に配置されたコンテンツを提供する
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 The providing unit
6. The information processing apparatus according to claim 5, wherein content is provided in which the trading object is arranged in a predetermined display frame.
前記閲覧取引対象を対象として、ランダムに前記シード取引対象を選択する第1選択ロジックを含む前記複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する
ことを特徴とする請求項1~6のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The logic selection unit
7. The selection logic is selected from among the plurality of selection logics including a first selection logic for randomly selecting the seed transaction object from the browsing transaction object. 1. The information processing device according to 1.
前記ロジック選択部により前記第1選択ロジックが選択された場合、前記閲覧取引対象を対象として、ランダムに前記シード取引対象を選択する
ことを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。 The seed selection unit
8. The information processing apparatus according to claim 7, wherein when the first selection logic is selected by the logic selection unit, the seed transaction object is randomly selected from the browsing transaction object.
前記閲覧取引対象のうち、前記利用者が直近で閲覧した所定数の取引対象を対象として、前記シード取引対象を選択する第2選択ロジックを含む前記複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する
ことを特徴とする請求項1~8のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The logic selection unit
Selecting a selection logic from among the plurality of selection logics including a second selection logic for selecting the seed transaction object from among the viewed transaction objects, targeting a predetermined number of transaction objects viewed most recently by the user The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, characterized in that:
前記ロジック選択部により前記第2選択ロジックが選択された場合、前記所定数の取引対象を対象として前記シード取引対象を選択する
ことを特徴とする請求項9に記載の情報処理装置。 The seed selection unit
10. The information processing apparatus according to claim 9, wherein when the second selection logic is selected by the logic selection unit, the seed transaction object is selected from the predetermined number of transaction objects.
強化学習に関する手法により前記複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する
ことを特徴とする請求項1~10のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The logic selection unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 10, wherein a selection logic is selected from the plurality of selection logics by a technique related to reinforcement learning.
多腕バンディット強化学習に関する手法により前記複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択する
ことを特徴とする請求項1~11のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The logic selection unit
12. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 11, wherein a selection logic is selected from the plurality of selection logics by a technique related to multi-armed bandit reinforcement learning.
電子商取引サービスで取引される取引対象である
ことを特徴とする請求項1~12のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The transaction object is
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 12, wherein the information processing apparatus is a transaction object to be traded in an electronic commerce service.
利用者に対して提供する取引対象の選択に用いるシードとなるシード取引対象を選択する複数の選択ロジックのうちから、選択ロジックを選択するロジック選択工程と、
前記ロジック選択工程によって選択された選択ロジックを用いて、前記利用者の行動履歴が示す前記利用者が閲覧した取引対象である閲覧取引対象のうちから、前記シード取引対象を選択するシード選択工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 A computer-executed information processing method comprising:
a logic selection step of selecting a selection logic from among a plurality of selection logics for selecting a seed transaction object to be used for selecting a transaction object to be provided to the user;
a seed selection step of selecting the seed transaction object from viewed transaction objects, which are transaction objects viewed by the user indicated by the action history of the user, using the selection logic selected by the logic selection step; ,
An information processing method comprising:
前記ロジック選択手順によって選択された選択ロジックを用いて、前記利用者の行動履歴が示す前記利用者が閲覧した取引対象である閲覧取引対象のうちから、前記シード取引対象を選択するシード選択手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 a logic selection procedure for selecting a selection logic from among a plurality of selection logics for selecting a seed transaction target used to select a transaction target to be provided to the user;
a seed selection procedure for selecting the seed transaction object from viewed transaction objects, which are transaction objects viewed by the user indicated by the action history of the user, using the selection logic selected by the logic selection procedure; ,
An information processing program characterized by causing a computer to execute
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