JP5462510B2

JP5462510B2 - Product search server, product search method, program, and recording medium

Info

Publication number: JP5462510B2
Application number: JP2009071518A
Authority: JP
Inventors: 美保中村; 拓見安増
Original assignee: Nomura Research Institute Ltd
Current assignee: Nomura Research Institute Ltd
Priority date: 2009-03-24
Filing date: 2009-03-24
Publication date: 2014-04-02
Anticipated expiration: 2029-03-24
Also published as: JP2010224873A

Description

本発明は、インターネットショッピングにおいてユーザの選択を反映して商品を表示する商品検索サーバ等に関するものである。 The present invention relates to a product search server or the like that displays products reflecting user's selection in Internet shopping.

近年、インターネット上に開設されたショップにおいて商品を購入するインターネットショッピングが普及している。インターネットショッピングにおいて、各ショップでは、書籍、食料品、家具、電化製品、ゲーム、衣料品等、様々な商品を取り扱っており、ユーザは家にいながら様々な商品を購入することが可能である。 2. Description of the Related Art In recent years, Internet shopping for purchasing products has become widespread at shops established on the Internet. In Internet shopping, each shop handles various products such as books, food, furniture, electrical appliances, games, clothing, etc., and the user can purchase various products while at home.

インターネット上のショップでユーザが商品を購入しようとする場合、多種多様な商品の中から購入しようとしている商品のカテゴリ、キーワード等を入力して商品を検索し、希望する商品を選択するが、膨大な数の商品の中から自分が希望する商品を見つけ出すのは困難である。特許文献１では、衣類品等においてユーザが商品を容易に指定するため、ユーザの体形データに基づいて適切なサイズの商品を抽出し、ユーザに提示するという方法が提案されている。 When a user wants to purchase a product at a shop on the Internet, he / she searches for the product by inputting the category, keyword, etc. of the product to be purchased from a wide variety of products, and selects the desired product. It is difficult to find what you want from a large number of products. Patent Document 1 proposes a method of extracting a product of an appropriate size based on the user's body shape data and presenting it to the user so that the user can easily specify the product in clothing or the like.

特開２００２−１９７３２０号公報JP 2002-197320 A

しかしながら、上記に示す方法では、文字データとして商品ページ内に明示的に記された情報に基づいて商品を絞り込むことはできるが、文字データとして表現されない黙示的な情報（たとえば、商品の“雰囲気”や“テイスト”など）を用いて商品を抽出することはできない。
例えば、「アンティーク調」というキーワードで商品を検索した場合、商品ページに「アンティーク調」という語句が記されたページが全て検索結果として抽出されるが、実際にはアンティーク調の商品ではなくとも、検索へのヒット率を上げるために、様々なキーワードを商品ページに登録しているようなページがヒットしてしまう。その一方で、実際にはアンティーク調の商品であっても、商品ページ内に記載されている語句が「１８世紀ヨーロッパ風」であった場合などは検索結果から漏れていた。
また、各ショップで登録している商品説明等の商品データはショップによってバラつきがあるため、たとえ文字データとして記載されている情報であっても、適切な検索結果が得られないケースがあった。例えば、同じ衣類のサイズを、あるショップにおいては「Sサイズ」と表現し、他のショップにおいては「７号」と表現していることがある。こうした場合、ユーザが入力したキーワードが「Sサイズ」であった場合、同じ商品であっても、そのサイズを「７号」と登録したショップの商品データは検索結果として抽出されない。
このように、各ページに存在する文字情報のみを用いて検索を行なっても、効果的な絞込み検索が行なえないという問題があった。 However, in the method described above, although it is possible to narrow down products based on information explicitly written in the product page as character data, implicit information that is not expressed as character data (for example, the “atmosphere” of the product) And “taste”) cannot be used to extract products.
For example, if you search for products with the keyword “antique”, all pages with the phrase “antique” on the product page will be extracted as search results. In order to increase the hit rate for a search, a page in which various keywords are registered in a product page is hit. On the other hand, even if the product is actually an antique-like product, the search result is missing when the wording described in the product page is “18th century European style”.
In addition, since product data such as product descriptions registered in each shop varies from shop to shop, there is a case where an appropriate search result cannot be obtained even if the information is described as character data. For example, the size of the same garment may be expressed as “S size” in one shop and “No. 7” in other shops. In such a case, if the keyword input by the user is “S size”, even if the product is the same, the product data of the shop whose size is registered as “No. 7” is not extracted as a search result.
As described above, there is a problem in that an effective narrowing search cannot be performed even if a search is performed using only character information existing on each page.

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、インターネットショッピングにおいて、ユーザが選択した一つ以上の特定の商品に類似する商品を表示する商品検索サーバ等を提供することである。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and its purpose is to provide a product search server or the like that displays products similar to one or more specific products selected by the user in Internet shopping. Is to provide.

前述した目的を達成するために、第１の発明は、端末と、ネットワークを介して接続される商品検索サーバであって、キーワードを含む前記端末からの検索指示に基づいて商品を検索し、検索結果を前記端末に送信する商品検索手段と、前記検索結果を表示した前記端末から、ユーザの操作データを受信し、前記キーワード及びセッションＩＤごとに、ユーザが前記セッションＩＤのセッション内に閲覧した商品ごとのユーザの閲覧時間を含む行動履歴データを蓄積する行動履歴データ蓄積手段と、同一の前記キーワード及び同一の前記セッションＩＤに係る前記行動履歴データに含まれる二つの商品の組合せごとに、前記閲覧時間に基づいて算出される商品ごとの行動スコアを加算し、前記行動スコアから二つの商品間の類似度を算出し、前記キーワードごとの類似度データを生成する類似度データ生成手段と、前記商品検索手段による検索結果を、前記類似度データに基づいて加工して前記端末に送信する検索結果加工手段と、を具備し、前記類似度データ生成手段は、前記閲覧時間が第１所定値以下であれば、前記類似度を低くし、前記閲覧時間が前記第１所定値より大きい第２所定値以上であれば、前記類似度に反映されないように、前記類似度データを生成することを特徴とする商品検索サーバである。
In order to achieve the above-described object, a first invention is a product search server connected to a terminal via a network, searching for a product based on a search instruction from the terminal including a keyword, and performing a search Product search means for transmitting the result to the terminal and the product received by the user in the session of the session ID for each keyword and session ID received from the terminal displaying the search result for each combination of the two products and action history data storage means for storing action history data including a viewing time of the user, included in the action history data relating to said same keyword and the same of the session ID of each said viewing adding the action score for each item is calculated based on time, and calculates the similarity between two items from the behavior score, A similarity data generation means for generating similarity data for each serial keyword, the search result by the product search means, anda search result processing means for sending to the terminal by processing based on the similarity data The similarity data generation means lowers the similarity if the viewing time is less than or equal to a first predetermined value, and if the viewing time is greater than or equal to a second predetermined value greater than the first predetermined value, The commodity search server is characterized in that the similarity data is generated so as not to be reflected in the similarity.

前記検索結果加工手段は、前記類似度データに基づいて、前記商品検索手段による検索結果を特定の商品または商品群に類似する順に整列し、前記商品検索手段による検索結果の全部または一部を前記端末に送信する。
前記類似度データ生成手段は、現在のユーザの行動履歴に類似する前記行動履歴データを抽出し、抽出した前記行動履歴データを用いて前記類似度データを生成する。
前記行動履歴データは、詳細情報の閲覧の有無、操作の内容等を有する。
従来のキーワード、カテゴリ検索に加えて、類似度データに基づいて、特定の商品または商品群に類似する順に整列して端末に送信することにより、ユーザは膨大な商品の中から、欲しい商品を効率的に探すことが可能となる。
The search result processing means arranges the search results by the product search means in an order similar to a specific product or product group based on the similarity data, and all or part of the search results by the product search means are Send to the terminal.
The similarity data generation means extracts the behavior history data similar to the current user's behavior history, and generates the similarity data using the extracted behavior history data.
Before Symbol action history data includes the presence or absence of viewing of detailed information, the contents of the operation.
In addition to the conventional keyword and category search, users can efficiently select the products they want from a huge number of products by arranging them in order of similarity to specific products or product groups based on the similarity data. Can be searched.

第２の発明は、端末と、ネットワークを介して接続される商品検索サーバの商品検索方法であって、前記商品検索サーバは、キーワードを含む前記端末からの検索指示に基づいて商品を検索し、検索結果を前記端末に送信する商品検索工程と、前記検索結果を表示した前記端末から、ユーザの操作データを受信し、前記キーワード及びセッションＩＤごとに、ユーザが前記セッションＩＤのセッション内に閲覧した商品ごとのユーザの閲覧時間を含む行動履歴データを蓄積する行動履歴データ蓄積工程と、同一の前記キーワード及び同一の前記セッションＩＤに係る前記行動履歴データに含まれる二つの商品の組合せごとに、前記閲覧時間に基づいて算出される商品ごとの行動スコアを加算し、前記行動スコアから二つの商品間の類似度を算出し、前記キーワードごとの類似度データを生成する類似度データ生成工程と、前記商品検索工程による検索結果を、前記類似度データに基づいて加工して前記端末に送信する検索結果加工工程と、を具備し、前記類似度データ生成工程は、前記閲覧時間が第１所定値以下であれば、前記類似度を低くし、前記閲覧時間が前記第１所定値より大きい第２所定値以上であれば、前記類似度に反映されないように、前記類似度データを生成することを特徴とする商品検索方法である。 A second invention is a product search method of a product search server connected to a terminal via a network, wherein the product search server searches for a product based on a search instruction from the terminal including a keyword , A product search step for transmitting a search result to the terminal, and user operation data received from the terminal displaying the search result, and the user browsed in the session of the session ID for each keyword and session ID. and action history data accumulating step of accumulating the action history data including viewing time of the user for each product, for each combination of the two products contained in the action history data relating to said same keyword and the same of the session ID, the said Add the behavior score for each product calculated based on the viewing time, and calculate the similarity between the two products from the behavior score. And a similarity data generation step of generating similarity data for each of the keywords, the search result by the product search step, and a retrieval result processing step of transmitting to the terminal by processing based on the similarity data And the similarity data generation step lowers the similarity if the viewing time is less than or equal to a first predetermined value, and if the viewing time is greater than or equal to a second predetermined value greater than the first predetermined value. The product search method is characterized in that the similarity data is generated so as not to be reflected in the similarity.

第３の発明は、コンピュータを第１の発明の商品検索サーバとして機能させるプログラムである。 A third invention is a program for causing a computer to function as the commodity search server of the first invention.

第４の発明は、コンピュータを第１の発明の商品検索サーバとして機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。 A fourth invention is a computer-readable recording medium on which a program for causing a computer to function as the commodity search server of the first invention is recorded.

本発明の商品検索サーバ等により、インターネットショッピングにおいて、ユーザが選択した一つ以上の特定の商品に類似する商品を表示することができる。 With the product search server or the like of the present invention, products similar to one or more specific products selected by the user can be displayed in Internet shopping.

商品検索システム１の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the goods search system 1 サーバ３のハードウエア構成を示す図The figure which shows the hardware constitutions of the server 3 サーバ３の記憶装置２４の詳細を示す図The figure which shows the detail of the memory | storage device 24 of the server 3 商品ＤＢ５の商品データ４０の一例を示す図The figure which shows an example of the product data 40 of product DB5 ユーザＤＢ７のユーザデータ５０の一例を示す図The figure which shows an example of the user data 50 of user DB7 行動履歴データ９の行動履歴データ６０の一例を示す図The figure which shows an example of the action history data 60 of the action history data 9 類似度ＤＢ１１の類似度データ７０の一例を示す図The figure which shows an example of the similarity data 70 of similarity DB11 端末１３のハードウエア構成を示す図The figure which shows the hardware constitutions of the terminal 13 類似度データ７０を生成する処理の流れを示すフローチャートThe flowchart which shows the flow of the process which produces | generates the similarity data 70 類似商品整列処理の流れを示すフローチャートFlow chart showing the flow of similar product alignment processing 商品検索システム１において端末１３上に表示する画面３００の一例を示す図The figure which shows an example of the screen 300 displayed on the terminal 13 in the goods search system 1 類似度データ７０のデータの一例を示す図The figure which shows an example of the data of the similarity data 70 類似商品整列処理におけるデータの一例を示す図The figure which shows an example of the data in a similar goods alignment process 特定ユーザの行動履歴データ６０に基づいて類似度データ７０を算出し、商品を整列する処理の流れを示すフローチャートThe flowchart which shows the flow of the process which calculates the similarity data 70 based on the action log data 60 of a specific user, and arranges goods 行動履歴データ６０に基づいた類似度データ７０算出のためのデータの一例を示す図The figure which shows an example of the data for calculating the similarity data 70 based on the action history data 60 類似度合計データ９０の一例を示す図The figure which shows an example of the similarity total data 90 キーワードによらない類似商品整列処理におけるデータの一例を示す図The figure which shows an example of the data in the similar goods arrangement process which does not depend on a keyword

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

最初に、図１を参照しながら、本実施の形態に係る商品検索システム１の構成について説明する。
図１は、商品検索システム１の構成を示すブロック図である。 Initially, the structure of the goods search system 1 which concerns on this Embodiment is demonstrated, referring FIG.
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the product search system 1.

商品検索システム１は、インターネットショッピングのためのＷｅｂサイトを管理するもので、サーバ３と、ユーザが使用する端末１３等がネットワーク１５を介して接続される。ネットワーク１５は、インターネット等のネットワークである。 The product search system 1 manages a website for Internet shopping. The server 3 is connected to a terminal 13 used by a user via a network 15. The network 15 is a network such as the Internet.

サーバ３は、検索システム１を管理するためのコンピュータで、商品ＤＢ（データベース）５、ユーザＤＢ７、行動履歴ＤＢ９、類似度ＤＢ１１等のデータベースを有する。
商品ＤＢ５は、商品検索システム１で取り扱う商品のデータを有する。
ユーザＤＢ７は、端末１３等からサーバ３にアクセスし、商品検索システム１を利用するユーザに関するデータを有する。
行動履歴ＤＢ９は、ユーザの商品検索システム１での検索、閲覧、購入等の行動の履歴を記録したデータを有する。
類似度ＤＢ１１は、商品検索システム１で取り扱っている任意の二つの商品間の類似度を示すデータを有する。 The server 3 is a computer for managing the search system 1 and includes databases such as a product DB (database) 5, a user DB 7, an action history DB 9, and a similarity DB 11.
The product DB 5 includes product data handled by the product search system 1.
The user DB 7 has data related to a user who accesses the server 3 from the terminal 13 or the like and uses the product search system 1.
The action history DB 9 includes data that records a history of actions such as search, browsing, and purchase in the product search system 1 of the user.
The similarity DB 11 includes data indicating the similarity between any two products handled by the product search system 1.

端末１３は、ネットワーク１５に接続したコンピュータで、サーバ３へのアクセス、取り扱っている商品の閲覧等を行う。 The terminal 13 is a computer connected to the network 15 and accesses the server 3 and browses products being handled.

次に、図２、３、４、５、６、７を参照しながら、サーバ３について説明する。
図２は、サーバ３のハードウエア構成を示す図、図３は、サーバ３の記憶装置２４の詳細を示す図、図４は、商品ＤＢ５の商品データ４０の一例を示す図、図５は、ユーザＤＢ７のユーザデータ５０の一例を示す図、図６は、行動履歴データ９の行動履歴データ６０の一例を示す図、図７は、類似度ＤＢ１１の類似度データ７０の一例を示す図である。図２のサーバ３のハードウエア構成は一例であり、必須構成ではない。 Next, the server 3 will be described with reference to FIGS. 2, 3, 4, 5, 6, and 7.
2 is a diagram showing the hardware configuration of the server 3, FIG. 3 is a diagram showing details of the storage device 24 of the server 3, FIG. 4 is a diagram showing an example of product data 40 in the product DB 5, and FIG. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the user data 50 in the user DB 7, FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the behavior history data 60 in the behavior history data 9, and FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the similarity data 70 in the similarity DB 11. . The hardware configuration of the server 3 in FIG. 2 is an example, and is not an essential configuration.

図２に示すように、サーバ３は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）２１、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）２２、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）２３、記憶装置２４、メディア入出力部２５、入力部２６、印刷部２７、表示部２８、通信部２９がバス３０を介して接続される。 As shown in FIG. 2, the server 3 includes a CPU (Central Processing Unit) 21, a ROM (Read Only Memory) 22, a RAM (Random Access Memory) 23, a storage device 24, a media input / output unit 25, an input unit 26, and a print. The unit 27, the display unit 28, and the communication unit 29 are connected via a bus 30.

ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２、記憶装置２４、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ２３上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス３０を介して接続された各装置を駆動制御し、サーバ３が行う処理を実現する。
ＲＯＭ２２は、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭ２３は、揮発性メモリであり、ＲＯＭ２２、記憶装置２４、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ２１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。 The CPU 21 calls a program stored in the ROM 22, the storage device 24, a recording medium, and the like to the work memory area on the RAM 23, executes it, drives and controls each device connected via the bus 30, and the processing performed by the server 3 To realize.
The ROM 22 is a non-volatile memory and permanently holds a computer boot program, a program such as a BIOS, data, and the like.
The RAM 23 is a volatile memory, and temporarily holds a program, data, and the like loaded from the ROM 22, the storage device 24, a recording medium, and the like, and includes a work area used by the CPU 21 to perform various processes.

記憶装置２４は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、ＣＰＵ２１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラム、ファイル等が格納されている。
これらの各プログラムコードは、ＣＰＵ２１により必要に応じて読み出されてＲＡＭ２３に移され、各種の手段として実行される。 The storage device 24 is an HDD (hard disk drive), and stores a program executed by the CPU 21, data necessary for program execution, an OS, and the like. Regarding programs, a control program corresponding to the OS, application programs, files, and the like are stored.
Each of these program codes is read by the CPU 21 as necessary, transferred to the RAM 23, and executed as various means.

メディア入出力部２５（ドライブ装置）は、記録媒体のデータの入出力を行い、例えば、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置を有する。
入力部２６は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部２６を介して、サーバ３に対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。 The media input / output unit 25 (drive device) inputs / outputs data of a recording medium. For example, a floppy (registered trademark) disk drive, a CD drive (-ROM, -R, -RW, etc.), a DVD drive (-ROM) , -R, -RW, etc.) and a media input / output device such as an MO drive.
The input unit 26 inputs data and includes, for example, a keyboard, a pointing device such as a mouse, and an input device such as a numeric keypad.
An operation instruction, an operation instruction, data input, and the like can be performed on the server 3 via the input unit 26.

印刷部２７はプリンタで、ユーザからの要求により必要な情報等の印刷を行う。
表示部２８は、ＣＲＴ（ＣａｔｈｏｄｅＲａｙＴｕｂｅ）モニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
通信部２９は、通信制御装置、通信ポート等を有し、サーバ３とネットワーク１５間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク１５を介して、端末１３のような他のコンピュータ間との通信制御を行う。
バス３０は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。 The printing unit 27 is a printer, and prints necessary information and the like according to a request from a user.
The display unit 28 includes a CRT (Cathode Ray Tube) monitor, a display device such as a liquid crystal panel, and a logic circuit (such as a video adapter) for realizing a video function in cooperation with the display device.
The communication unit 29 has a communication control device, a communication port, and the like, and is a communication interface that mediates communication between the server 3 and the network 15, and communicates with other computers such as the terminal 13 via the network 15. Take control.
The bus 30 is a path that mediates transmission / reception of control signals, data signals, and the like between the devices.

次に、サーバ３の記憶装置２４の詳細について説明する。
図３に示すように、記憶装置２４は、ＯＳ（ＯｐｅｒａｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）３１、キーワード検索機能３２、カテゴリ検索機能３３、行動履歴データ蓄積機能３４、類似度データ生成機能３５、類似商品整列機能３６等を有する。 Next, details of the storage device 24 of the server 3 will be described.
As shown in FIG. 3, the storage device 24 includes an OS (Operating System) 31, a keyword search function 32, a category search function 33, an action history data storage function 34, a similarity data generation function 35, a similar product alignment function 36, and the like. Have.

ＯＳ３１は、サーバ３全体を制御するためのプログラムである。
キーワード検索機能３２及びカテゴリ検索機能３３は、商品検索システム１において商品を検索し、検索した結果を端末１３に送信する商品検索機能である。キーワード検索機能３２は、端末１３から受信した商品の検索キーワードが商品説明に含まれている商品データを商品ＤＢ５から抽出し、抽出した商品データを端末１３に送信する。カテゴリ検索機能３３は、端末１３から受信した、例えば、「インテリア」、「オフィス家具」、「寝具」等の商品のカテゴリに含まれる商品データを商品ＤＢ５から抽出し、抽出した商品データを端末１３に送信する。 The OS 31 is a program for controlling the entire server 3.
The keyword search function 32 and the category search function 33 are product search functions for searching for products in the product search system 1 and transmitting the search results to the terminal 13. The keyword search function 32 extracts product data in which the product search keyword received from the terminal 13 is included in the product description from the product DB 5, and transmits the extracted product data to the terminal 13. The category search function 33 extracts the product data included in the product category such as “interior”, “office furniture”, and “bedding” received from the terminal 13 from the product DB 5, and extracts the extracted product data from the terminal 13. Send to.

行動履歴データ蓄積機能３４は、端末１３から受信した商品の閲覧時間、商品の詳細ページの閲覧、商品についてのショップへの問い合わせ、商品を買い物かごに入れた等の操作データに基づく行動履歴データを行動履歴ＤＢ９に蓄積する。
類似度データ生成機能３５は、行動履歴ＤＢ９に蓄積した行動履歴データから任意の二つの商品間の類似度を算出して類似度データを生成し、類似度ＤＢ１１に格納する。類似度データ生成機能３５は、夜間等にバッチ処理として実行してもよいし、端末１３からの操作を受信するごとにリアルタイムで実行するようにしてもよい。
類似商品整列機能３６は、類似度ＤＢ１１を参照して特定の商品、あるいは、特定の商品群に類似する商品データを商品ＤＢ５から抽出し、抽出した商品データを端末１３に送信する。 The action history data storage function 34 stores action history data based on operation data such as product browsing time received from the terminal 13, browsing of a product detail page, inquiries to the shop about the product, and placing the product in a shopping cart. Accumulate in the action history DB 9.
The similarity data generation function 35 calculates the similarity between two arbitrary products from the action history data accumulated in the action history DB 9 to generate similarity data, and stores it in the similarity DB 11. The similarity data generation function 35 may be executed as a batch process at night or the like, or may be executed in real time every time an operation from the terminal 13 is received.
The similar product arrangement function 36 extracts specific product or product data similar to a specific product group from the product DB 5 with reference to the similarity DB 11, and transmits the extracted product data to the terminal 13.

尚、商品を検索する機能は、キーワード検索機能３２及びカテゴリ検索機能３３に限られない。例えば、サーバ３は、端末１３から受信した商品と類似する商品を検索する類似商品検索機能を有しても良い。 Note that the function for searching for products is not limited to the keyword search function 32 and the category search function 33. For example, the server 3 may have a similar product search function for searching for a product similar to the product received from the terminal 13.

商品ＤＢ５の商品データ４０は、サーバ３が商品検索システム１上で取り扱っている全ての商品それぞれについて保持するもので、図４に示すように、商品ＩＤ４１、カテゴリ４２、商品名４３、価格４４、ショップ名４５、商品説明４６、サムネイル画像４７、詳細ページＵＲＬ（ＵｎｉｆｏｒｍＲｅｓｏｕｒｃｅＬｏｃａｔｏｒ）４８等を有する。 The product data 40 of the product DB 5 is held for each of all products handled by the server 3 on the product search system 1, and as shown in FIG. 4, a product ID 41, a category 42, a product name 43, a price 44, It has a shop name 45, a product description 46, a thumbnail image 47, a detailed page URL (Uniform Resource Locator) 48, and the like.

商品ＩＤ４１は、商品を一意に識別するための識別子である。
カテゴリ４２は、例えば「インテリア」、「寝具」、「収納家具」等、商品の分類を表すもので、商品を取り扱っているショップ側が予め設定する。
商品名４３は、商品の名前である。
価格４４は、商品の販売価格である。
ショップ名４５は、商品を販売しているショップの名前である。
商品説明４６は、商品の内容、特徴等を説明する文で、ショップ側が予め設定する。
サムネイル画像４７は、商品の内容を確認しやすいように縮小表示した画像、写真である。
詳細ページＵＲＬ４８は、商品の仕様等の詳細な説明、画像、ユーザの感想等を記載したページのＵＲＬで、ユーザは商品に興味を持った場合、その商品の詳細ページを閲覧する。 The product ID 41 is an identifier for uniquely identifying a product.
The category 42 represents the classification of products such as “interior”, “bedding”, “storage furniture”, and the like, and is set in advance by the shop handling the products.
The product name 43 is the name of the product.
The price 44 is a selling price of the product.
The shop name 45 is the name of the shop that sells the product.
The product description 46 is a sentence explaining the content, features, etc. of the product, and is set in advance by the shop.
The thumbnail image 47 is an image and a photo that are reduced and displayed so that the contents of the product can be easily confirmed.
The detailed page URL 48 is a URL of a page that describes a detailed description such as product specifications, images, user impressions, and the like. When the user is interested in a product, the user browses the detailed page of the product.

ユーザＤＢ７のユーザデータ５０は、商品検索システム１を利用するために登録を行ったユーザに関するデータで、図５に示すように、ユーザＩＤ５１、ハンドルネーム５２等を有する。
ユーザＩＤ５１は、端末１３等を介してサーバ３にアクセスするユーザを一意に識別するための識別子で、例えばサーバ３へのログイン用のＩＤである。また、ユーザＩＤ５１は、例えばＣｏｏｋｉｅのＩＤでも良い。また、ユーザＩＤ５１は、ログインしないユーザにも対応するため、例えば図６の説明にて後述するセッションＩＤ６２でも良い。
ハンドルネーム５２は、ユーザが商品検索システム１において商品の感想等を投稿する場合に使用する別名で、ユーザごとに任意に設定することができる。 The user data 50 of the user DB 7 is data relating to a user who has registered to use the product search system 1, and has a user ID 51, a handle name 52, and the like as shown in FIG.
The user ID 51 is an identifier for uniquely identifying a user who accesses the server 3 via the terminal 13 or the like. For example, the user ID 51 is an ID for logging in to the server 3. The user ID 51 may be a Cookie ID, for example. Further, since the user ID 51 corresponds to a user who does not log in, for example, a session ID 62 described later in the description of FIG. 6 may be used.
The handle name 52 is an alias used when a user posts an impression of a product in the product search system 1 and can be arbitrarily set for each user.

行動履歴ＤＢ９の行動履歴データ６０は、ユーザが端末１３から検索キーワード、カテゴリ等を入力して商品を検索し、商品の閲覧、お気に入りへの登録、購入等の一連の行動履歴を記録するためのデータで、サーバ３の行動履歴データ蓄積機能３４により生成される。図６に示すように、行動履歴データ６０は、キーワード６１、セッションＩＤ６２、ユーザＩＤ５１、一つ以上の閲覧商品データ６３等を有する。
キーワード６１は、ユーザが商品検索のために端末１３から入力した検索キーワード、指定したカテゴリのいずれか、あるいは両方で、複数語でもよい。
セッションＩＤ６２は、ユーザの一連の操作を行ったセッションの識別子で、キーワード６１とセッションＩＤ６２により行動履歴データ６０は一意に識別可能である。
ユーザＩＤ５１は、端末１３から操作を行ったユーザの識別子で、ユーザデータ５０のユーザＩＤ５１と同じである。 The action history data 60 of the action history DB 9 is used for a user to search a product by inputting a search keyword, a category, and the like from the terminal 13, and to record a series of action histories such as product browsing, favorite registration, and purchase. The data is generated by the action history data storage function 34 of the server 3. As shown in FIG. 6, the action history data 60 includes a keyword 61, a session ID 62, a user ID 51, one or more browsing product data 63, and the like.
The keyword 61 may be a plurality of words in one or both of a search keyword input from the terminal 13 by the user for product search, a designated category, or both.
The session ID 62 is an identifier of a session in which the user has performed a series of operations. The action history data 60 can be uniquely identified by the keyword 61 and the session ID 62.
The user ID 51 is an identifier of a user who has performed an operation from the terminal 13 and is the same as the user ID 51 of the user data 50.

閲覧商品データ６３は、ユーザがセッション内に閲覧、操作した商品に関するデータで、ユーザが閲覧した商品の数だけ閲覧商品データ６３を有する。閲覧商品データ６３は、商品ＩＤ４１、閲覧時間７１、お気に入りフラグ７２、詳細ページ閲覧フラグ７３、問い合わせフラグ７４、買い物かごフラグ７５等を有する。 The browsed product data 63 is data relating to products browsed and operated by the user in the session, and has browsed product data 63 corresponding to the number of products browsed by the user. The browsing product data 63 includes a product ID 41, a browsing time 71, a favorite flag 72, a detailed page browsing flag 73, an inquiry flag 74, a shopping cart flag 75, and the like.

商品ＩＤ４１は、ユーザが閲覧した商品を一意に識別するもので、商品データ４０の商品ＩＤ４１と同じである。
閲覧時間７１は、ユーザが商品を閲覧していた時間で、例えば、秒単位の値である。
お気に入りフラグ７２は、ユーザがその商品を気に入って購入を検討するためお気に入りとして登録したかどうかを示す値で、例えば、お気に入りに登録していない場合は「０」、お気に入りに登録した場合は「１」とする。
詳細ページ閲覧フラグ７３は、ユーザがその商品についてより詳しく情報を得るため、商品の画像、ユーザの感想等を記載した詳細ページを閲覧したかどうかを示す値で、例えば、詳細ページを閲覧していない場合は「０」、閲覧した場合は「１」とする。
問い合わせフラグ７４は、ユーザがその商品の内容や仕様、その他わからないこと、知りたいことを取り扱っているショップに問い合わせ画面等を通して問い合わせをしたかどうかを示す値である。例えば、問い合わせをしていない場合は「０」、問い合わせをした場合は「１」とする。
買い物かごフラグ７５は、ユーザがその商品を購入するため、買い物かごに入れたかどうかを示す値で、例えば、買い物かごに入れていない場合は「０」、入れた場合は「１」とする。 The product ID 41 uniquely identifies the product viewed by the user, and is the same as the product ID 41 of the product data 40.
The browsing time 71 is the time during which the user has browsed the product, and is, for example, a value in seconds.
The favorite flag 72 is a value indicating whether or not the user likes the product and has registered it as a favorite in order to consider purchase. For example, the favorite flag 72 is “0” when not registered as a favorite, and “1” when registered as a favorite. "
The detailed page browsing flag 73 is a value indicating whether or not the user has browsed the detailed page describing the product image, the user's impression, etc. in order to obtain more detailed information about the product. “0” when there is none, “1” when browsing.
The inquiry flag 74 is a value indicating whether or not the user has made an inquiry through an inquiry screen or the like to a shop that deals with the contents and specifications of the product, other things that are unknown, or that the user wants to know. For example, “0” is set when no inquiry is made, and “1” is set when an inquiry is made.
The shopping cart flag 75 is a value indicating whether or not the user has put the product in the shopping cart so as to purchase the product. For example, the shopping cart flag 75 is “0” when the user has not entered the shopping cart and “1” when the user has entered the shopping cart.

類似度データ７０は、行動履歴データ６０に基づいて類似度データ生成機能３５が生成するもので、二つの商品の類似度を示す。図７に示すように、類似度データ７０は、キーワード６１、第１の商品ＩＤ４１ａ、第２の商品ＩＤ４１ｂ、類似度スコア７８等を有する。 The similarity data 70 is generated by the similarity data generation function 35 based on the action history data 60 and indicates the similarity between two products. As shown in FIG. 7, the similarity data 70 includes a keyword 61, a first product ID 41a, a second product ID 41b, a similarity score 78, and the like.

キーワード６１は、ユーザが商品検索のために端末１３から入力した検索キーワード、指定したカテゴリのいずれか、あるいは両方で、行動履歴データ６０のキーワード６１と同じである。
第１の商品ＩＤ４１ａ、第２の商品ＩＤ４１ｂは、類似度スコア７８を算出する対象となる商品の識別子で、商品データ４０の商品ＩＤ４１と同じである。類似度データ７０は、キーワード６１、第１の商品ＩＤ４１ａ、第２の商品ＩＤ４１ｂで一意に識別可能である。
類似度スコア７８は、第１の商品ＩＤ４１ａと第２の商品ＩＤ４１ｂの類似度を数値で表すものである。算出方法は、後述する。 The keyword 61 is the same as the keyword 61 of the action history data 60 in either or both of the search keyword input by the user from the terminal 13 for product search, the designated category, or both.
The first product ID 41 a and the second product ID 41 b are identifiers of products for which the similarity score 78 is calculated, and are the same as the product ID 41 of the product data 40. The similarity data 70 can be uniquely identified by the keyword 61, the first product ID 41a, and the second product ID 41b.
The similarity score 78 represents the similarity between the first product ID 41a and the second product ID 41b as a numerical value. The calculation method will be described later.

次に、ユーザが使用する端末１３について説明する。
図８は、端末１３のハードウエア構成を示す図である。図８のハードウエア構成は一例であり、必須構成ではない。 Next, the terminal 13 used by the user will be described.
FIG. 8 is a diagram illustrating a hardware configuration of the terminal 13. The hardware configuration in FIG. 8 is an example and is not an essential configuration.

端末１３は、ＣＰＵ８１、ＲＯＭ８２、ＲＡＭ８３、記憶装置８４、メディア入出力部８５、入力部８６、印刷部８７、表示部８８、通信部８９がバス９０を介して接続される。 In the terminal 13, a CPU 81, a ROM 82, a RAM 83, a storage device 84, a media input / output unit 85, an input unit 86, a printing unit 87, a display unit 88, and a communication unit 89 are connected via a bus 90.

ＣＰＵ８１は、ＲＯＭ８２、記憶装置８４、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ８３上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス９０を介して接続された各装置を駆動制御し、端末１３が行う処理を実現する。
ＲＯＭ８２は、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭ８３は、揮発性メモリであり、ＲＯＭ８２、記憶装置８４、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ８１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。 The CPU 81 calls a program stored in the ROM 82, the storage device 84, a recording medium, and the like to the work memory area on the RAM 83 and executes it, drives and controls each device connected via the bus 90, and the processing performed by the terminal 13 To realize.
The ROM 82 is a non-volatile memory and permanently holds a computer boot program, a program such as a BIOS, data, and the like.
The RAM 83 is a volatile memory, and temporarily holds a program, data, and the like loaded from the ROM 82, the storage device 84, a recording medium, and the like, and includes a work area used by the CPU 81 for performing various processes.

記憶装置８４は、ＨＤＤであり、ＣＰＵ８１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラム、ファイル等が格納されている。
これらの各プログラムコードは、ＣＰＵ８１により必要に応じて読み出されてＲＡＭ８３に移され、各種の手段として実行される。 The storage device 84 is an HDD, and stores a program executed by the CPU 81, data necessary for program execution, an OS, and the like. Regarding programs, a control program corresponding to the OS, application programs, files, and the like are stored.
Each of these program codes is read by the CPU 81 as necessary, transferred to the RAM 83, and executed as various means.

メディア入出力部８５（ドライブ装置）は、記録媒体のデータの入出力を行い、例えば、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置を有する。
入力部８６は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部８６を介して、端末１３に対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。 A media input / output unit 85 (drive device) inputs / outputs data of a recording medium. For example, a floppy (registered trademark) disk drive, a CD drive (-ROM, -R, -RW, etc.), a DVD drive (-ROM). , -R, -RW, etc.) and a media input / output device such as an MO drive.
The input unit 86 inputs data and includes, for example, a keyboard, a pointing device such as a mouse, and an input device such as a numeric keypad.
An operation instruction, an operation instruction, data input, and the like can be performed on the terminal 13 via the input unit 86.

印刷部８７はプリンタで、ユーザからの要求により必要な情報等の印刷を行う。
表示部８８は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
通信部８９は、通信制御装置、通信ポート等を有し、端末１３とネットワーク１５間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク１５を介して、サーバ３のような他のコンピュータ間との通信制御を行う。
バス９０は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。 A printing unit 87 is a printer, and prints necessary information or the like according to a request from a user.
The display unit 88 includes a display device such as a CRT monitor or a liquid crystal panel, and a logic circuit or the like (video adapter or the like) for realizing a video function in cooperation with the display device.
The communication unit 89 includes a communication control device, a communication port, and the like, and is a communication interface that mediates communication between the terminal 13 and the network 15, and communicates with other computers such as the server 3 via the network 15. Take control.
The bus 90 is a path that mediates transmission / reception of control signals, data signals, and the like between the devices.

次に、図９、１０、１１、１２、１３を参照しながら、本発明の商品検索システム１における第１の実施の形態について説明する。
図９は、類似度データ７０を生成する処理の流れを示すフローチャート、図１０は、類似商品整列処理の流れを示すフローチャート、図１１は、商品検索システム１において端末１３上に表示する画面３００の一例を示す図、図１２は、類似度データ７０のデータの一例を示す図、図１３は、類似商品整列処理におけるデータの一例を示す図である。 Next, the first embodiment in the product search system 1 of the present invention will be described with reference to FIGS. 9, 10, 11, 12, and 13.
9 is a flowchart showing a flow of processing for generating similarity data 70, FIG. 10 is a flowchart showing a flow of similar product arrangement processing, and FIG. 11 is a screen 300 displayed on the terminal 13 in the product search system 1. FIG. 12 is a diagram illustrating an example, FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the data of the similarity data 70, and FIG. 13 is a diagram illustrating an example of data in the similar product alignment process.

図９に示す類似度データ７０を生成する処理は、サーバ３が類似度データ生成機能３により実行するもので、夜間等にバッチ処理で実行してもよいし、サーバ３の行動履歴データ蓄積機能３４により行動履歴ＤＢ９に行動履歴データ６０が記録されるごとに実行するようにしてもよい。
夜間等にバッチ処理で類似データ７０の生成処理を実行する場合、サーバ３は、行動履歴データＤＢ９から行動履歴データ６０を順次読み出し（ステップ１０１）、閲覧商品データ６３ごとに行動スコアを算出する（ステップ１０２）。 The processing for generating the similarity data 70 shown in FIG. 9 is executed by the server 3 using the similarity data generation function 3, and may be executed in a batch process at night or the action history data storage function of the server 3 34 may be executed each time the action history data 60 is recorded in the action history DB 9.
When the generation process of the similar data 70 is executed by batch processing at night or the like, the server 3 sequentially reads the action history data 60 from the action history data DB 9 (step 101), and calculates an action score for each browsed product data 63 ( Step 102).

行動スコアは、閲覧商品データ６３の閲覧時間７１、お気に入りフラグ７２、詳細ページ閲覧フラグ７３、問い合わせフラグ７４、買い物フラグ７５を基に算出する。例えば、閲覧時間７１が０〜３秒は０点、３〜１０秒は１点、１０〜３０秒は２点、３０秒以上は３点とする。また、その商品がお気に入りに登録されている場合、すなわちお気に入りフラグ７２が「１」のときは５点、詳細ページを閲覧した場合、すなわち詳細ページ閲覧フラグ７３が「１」のときは４点、商品についての問い合わせを行った場合、すなわち問い合わせフラグ７４が「１」のときは５点、商品を買い物かごに入れた場合、すなわち買い物かごフラグ７５が「１」のときは６点を加算し、商品ごとの行動スコアを算出する。
また、閲覧時間７１は、例えば３秒のような所定値以下であれば、マイナスの点数としても良い。これにより、ユーザが意図しない商品を閲覧してしまうという誤閲覧情報から類似度スコア７８を修正することが可能となる。一方、閲覧時間７１が長すぎる場合、ユーザが席を外したり、別の作業を始めたりするという状況も考えられるので、閲覧時間７１が所定値以上ならば０点にするというようにしてもよい。 The behavior score is calculated based on the browsing time 71, the favorite flag 72, the detailed page browsing flag 73, the inquiry flag 74, and the shopping flag 75 of the browsing product data 63. For example, the viewing time 71 is 0 points for 0 to 3 seconds, 1 point for 3 to 10 seconds, 2 points for 10 to 30 seconds, and 3 points for 30 seconds or more. Further, when the product is registered as a favorite, that is, when the favorite flag 72 is “1”, when the detailed page is viewed, that is, when the detailed page browsing flag 73 is “1”, 4 points, When inquiring about the product, that is, when the inquiry flag 74 is “1”, 5 points are added, and when the product is put in the shopping cart, that is, when the shopping cart flag 75 is “1”, 6 points are added, The behavior score for each product is calculated.
Further, the browsing time 71 may be a negative score as long as it is less than a predetermined value such as 3 seconds. Thereby, it becomes possible to correct the similarity score 78 from erroneous browsing information that the user browses a product not intended by the user. On the other hand, if the viewing time 71 is too long, there may be a situation where the user leaves the seat or starts another operation. Therefore, if the viewing time 71 is a predetermined value or more, the score may be set to 0. .

サーバ３は、行動履歴データ６０に含まれる閲覧商品データ６３の２つの商品ＩＤ４１の組み合わせごとに行動スコアを加算し、類似度スコア７８を算出し（ステップ１０３）、類似度ＤＢ１１の類似度データ７０を更新する（ステップ１０４）。
類似度スコア７８は、２つの商品ＩＤ４１の行動スコアを乗算して算出してもよい。乗算することにより、いずれか一方の商品ＩＤ４１の行動スコアが０点である場合、類似度スコア７８も０点となる。これにより、ユーザが商品を閲覧したが自分の欲しいものではない、すなわち、自分が閲覧している他の商品と類似していないと判断したような誤閲覧の場合に類似度スコア７８を０点とすることができる。 The server 3 adds an action score for each combination of two product IDs 41 of the browsing product data 63 included in the action history data 60, calculates a similarity score 78 (step 103), and similarity data 70 in the similarity DB 11 Is updated (step 104).
The similarity score 78 may be calculated by multiplying the behavior scores of the two product IDs 41. By multiplying, when the action score of any one of the product IDs 41 is 0, the similarity score 78 is also 0. As a result, when the user browses the product but is not what he / she wants, that is, when it is erroneously viewed as not being similar to other products he / she browses, the similarity score 78 is 0. It can be.

サーバ３は、行動履歴ＤＢ９内の全ての行動履歴データ６０について、行動スコアの算出、類似度データ７０の更新を行ったか判定し（ステップ１０５）、全ての行動履歴データ６０を処理するまでステップ１０１〜ステップ１０４の処理を繰り返す。
サーバ３がバッチ処理ではなく、リアルタイムで類似度データ７０を生成する場合は、行動履歴データ６０が記録されるたびにステップ１０１〜ステップ１０４の処理を行う。 The server 3 determines whether the behavior score has been calculated and the similarity data 70 has been updated for all the behavior history data 60 in the behavior history DB 9 (step 105), and step 101 is performed until all the behavior history data 60 has been processed. Repeat the process of step 104.
When the server 3 generates the similarity data 70 in real time instead of batch processing, the processing from step 101 to step 104 is performed every time the action history data 60 is recorded.

ユーザが端末１３から商品の類似順での表示を要求した場合、サーバ３は図１０に示す類似商品整列処理を実行する。
ユーザは、端末１３の表示部８８に表示される図１１に示す画面３００上で、検索キーワード、カテゴリ、価格等の検索条件３０１を入力したり、カテゴリを指定して商品を検索する。サーバ３は、検索した商品を標準、価格が安い順、価格が高い順、新着順、類似順等、並び順３０２で指定された順序に整列し、端末１３に送信すると、端末１３は画面３００上に検索結果を表示する。
画面３００は、商品の写真３０４、商品名３０５、価格３０６、取り扱っているショップ名３０７等を有する。また、ユーザは、類似度３０３の欄のチェックボックスを選択することにより商品を指定し、サーバ３は指定された商品と類似している商品を類似順に整列し、端末１３に送信する。 When the user requests display of the products in the order of similarity from the terminal 13, the server 3 executes the similar product arrangement process shown in FIG.
On the screen 300 shown in FIG. 11 displayed on the display unit 88 of the terminal 13, the user inputs a search condition 301 such as a search keyword, a category, and a price, or searches for a product by specifying a category. When the server 3 arranges the searched products in the order specified in the arrangement order 302 such as standard, low price, high price, new arrival order, similarity order, and the like, and sends the items to the terminal 13, the terminal 13 displays the screen 300. Display search results above.
The screen 300 includes a product photograph 304, a product name 305, a price 306, a shop name 307 being handled, and the like. Further, the user designates a product by selecting a check box in the similarity 303 column, and the server 3 arranges the products similar to the designated product in the order of similarity and transmits them to the terminal 13.

ユーザが、端末１３の表示部２８上に表示された画面３００で一つ以上の商品の類似度３０３をチェックし、類似順での商品の表示を要求すると、サーバ３は、類似度ＤＢ１１から第１の商品ＩＤ４１ａ、第２の商品４１ｂが指定された商品の商品ＩＤと一致する類似度データ７０を抽出する（ステップ２０１）。 When the user checks the similarity 303 of one or more products on the screen 300 displayed on the display unit 28 of the terminal 13 and requests the display of the products in the order of similarity, the server 3 reads from the similarity DB 11 The similarity data 70 that matches the product ID of the product for which the first product ID 41a and the second product 41b are designated is extracted (step 201).

サーバ３は、抽出した類似度データ７０の類似度スコア７８から合計スコアを算出する（ステップ２０２）。
類似度３０３でチェックされた商品が一つの場合、抽出した類似度データ７０の類似度スコア７８をその商品の合計スコアとする。
類似度３０３でチェックされた商品が複数の場合、抽出した類似度データ７０の類似度スコア７８を商品ＩＤごとに加算し、合計スコアとする。 The server 3 calculates a total score from the similarity score 78 of the extracted similarity data 70 (step 202).
When the number of products checked with the similarity 303 is one, the similarity score 78 of the extracted similarity data 70 is set as the total score of the products.
When there are a plurality of products checked with the similarity 303, the similarity score 78 of the extracted similarity data 70 is added for each product ID to obtain a total score.

例えば、類似度３０３で商品ＩＤ４１が「０００１」と「０００２」の商品が指定された場合、図１２に示すように、第１の商品ＩＤ４１ａ、第２の商品ＩＤ４１ｂが「０００１」あるいは「０００２」である類似度データ７０を全て抽出する。次に、図１３に示すように、第１の商品ＩＤ４１ａあるいは第２の商品ＩＤ４１ｂが「０００１」あるいは「０００２」である類似度データ７０ａ，７０ｂの対象となる商品ＩＤは「０００３」、「０００４」、「０００５」、「０００６」、「０００７」である。商品ＩＤ「０００３」、「０００４」、「０００５」、「０００６」、「０００７」ごとに、類似度スコアをそれぞれ合計する。商品ＩＤ「０００３」の合計スコアは「８」、商品ＩＤ「０００４」の合計スコアは「０」、商品ＩＤ「０００５」の合計スコアは「３」、商品ＩＤ「０００６」の合計スコアは「２」、商品ＩＤ「０００７」の合計スコアは「４」となる。 For example, when the products having the product ID 41 of “0001” and “0002” are designated with the similarity 303, the first product ID 41a and the second product ID 41b are “0001” or “0002” as shown in FIG. All the similarity data 70 are extracted. Next, as shown in FIG. 13, the product IDs targeted by the similarity data 70a and 70b whose first product ID 41a or second product ID 41b is “0001” or “0002” are “0003” and “0004”. ”,“ 0005 ”,“ 0006 ”, and“ 0007 ”. The similarity score is totaled for each of the product IDs “0003”, “0004”, “0005”, “0006”, and “0007”. The total score of the product ID “0003” is “8”, the total score of the product ID “0004” is “0”, the total score of the product ID “0005” is “3”, and the total score of the product ID “0006” is “2”. ”And the product ID“ 0007 ”have a total score of“ 4 ”.

サーバ３は、算出した合計スコア順に商品ＩＤを整列し、端末１３に送信する（ステップ２０３）。図１３に示すように、各商品の合計スコアは商品ＩＤ「０００３」、「０００７」、「０００５」、「０００６」、「０００４」の順となる。尚、サーバ３は、算出した合計スコア順に商品ＩＤを整列し、所定の順位までの商品を端末１３に送信するようにしても良い。 The server 3 arranges the product IDs in the order of the calculated total score and transmits them to the terminal 13 (step 203). As shown in FIG. 13, the total score of each product is in the order of product IDs “0003”, “0007”, “0005”, “0006”, and “0004”. The server 3 may arrange the product IDs in the order of the calculated total score, and transmit the products up to a predetermined order to the terminal 13.

以上説明したように、本実施の形態に係る商品検索システム１では、さまざまなユーザの過去の行動履歴に基づいて商品の類似度を決定し、ユーザが一つ以上の商品を指定することにより、選択した商品に類似する商品を類似順に表示することができる。 As described above, in the product search system 1 according to the present embodiment, the similarity of products is determined based on past behavior histories of various users, and the user designates one or more products, Products similar to the selected product can be displayed in the order of similarity.

次に、図１４、１５を参照しながら、本発明の商品検索システム１における第２の実施の形態について説明する。
図１４は、特定ユーザの行動履歴データ６０に基づいて類似度データ７０を算出し、商品を整列する処理の流れを示すフローチャート、図１５は、行動履歴データ６０に基づいた類似度データ７０算出のためのデータの一例を示す図である。 Next, a second embodiment in the product search system 1 of the present invention will be described with reference to FIGS.
FIG. 14 is a flowchart showing the flow of processing for calculating the similarity data 70 based on the action history data 60 of the specific user and arranging the products. FIG. 15 is a flowchart for calculating the similarity data 70 based on the action history data 60. It is a figure which shows an example of the data for.

ユーザが、端末１３の表示部２８上に表示された画面３００で一つ以上の商品の類似度３０３をチェックし、類似順での商品の表示を要求すると、サーバ３は、現在のユーザの行動履歴と類似している行動履歴データ６０を行動履歴ＤＢ９から抽出する（ステップ４０１）。
例えば、現在のユーザが商品ＩＤ４１「０００１」、「０００２」、「０００４」の商品を閲覧しているとした場合、商品ＩＤ４１が「０００１」、「０００２」、「０００４」の閲覧商品データ６３を有する行動履歴データ６０を抽出する。図１５は、行動履歴データ６０内のキーワード６１、セッションＩＤ６２ごとに、閲覧商品データ６３内の商品ＩＤ４１を示したものである。セッションＩＤ６２が「０００１」、「０００３」の行動履歴データ６０は、それぞれ商品ＩＤ４１が「０００１」、「０００２」、「０００４」の商品を閲覧しているため、現在のユーザと類似していると判断する。そして、サーバ３は、セッションＩＤ６２が「０００１」、「０００３」の行動履歴データ６０を抽出する。 When the user checks the similarity 303 of one or more products on the screen 300 displayed on the display unit 28 of the terminal 13 and requests display of the products in the similar order, the server 3 Action history data 60 similar to the history is extracted from the action history DB 9 (step 401).
For example, when the current user is browsing the products with the product IDs 41 “0001”, “0002”, and “0004”, the browsing product data 63 with the product IDs 41 “0001”, “0002”, and “0004” is stored. The action history data 60 is extracted. FIG. 15 shows the product ID 41 in the browsed product data 63 for each keyword 61 and session ID 62 in the action history data 60. The action history data 60 with the session ID 62 “0001” and “0003” is similar to the current user because the products with the product ID 41 “0001”, “0002”, and “0004” are viewed. to decide. Then, the server 3 extracts the action history data 60 whose session IDs 62 are “0001” and “0003”.

サーバ３は、抽出した行動履歴データ６０に含まれる各商品ＩＤの行動スコアを算出し、類似度データ７０を生成する（ステップ４０２）。行動スコアの算出方法は、ステップ１０２と同じ方法でよい。
サーバ３は、類似度データ７０の類似度スコア７８順に商品ＩＤ４１を整列し、端末１３に送信する（ステップ４０３）。 The server 3 calculates an action score for each product ID included in the extracted action history data 60, and generates similarity data 70 (step 402). The behavior score may be calculated by the same method as step 102.
The server 3 arranges the product IDs 41 in the order of the similarity score 78 of the similarity data 70 and transmits it to the terminal 13 (step 403).

以上説明したように、本実施の形態に係る商品検索システム１では、ユーザの行動履歴に類似した他のユーザの過去の行動履歴に基づいて商品の類似度を決定し、選択した商品に類似する商品を類似順に表示することができる。 As described above, in the product search system 1 according to the present embodiment, the similarity of a product is determined based on the past behavior history of another user similar to the user's behavior history, and is similar to the selected product. Products can be displayed in order of similarity.

次に、図１６、１７を参照しながら、本発明の商品検索システム１における第３の実施の形態について説明する。第１の実施の形態では、キーワード６１が一致する行動履歴データ６０を抽出して類似度データ７０を生成していた。第３の実施の形態では、キーワード６１によらない方法で類似する商品を決定する。
図１６は、類似度合計データ９０の一例を示す図、図１７は、キーワードによらない類似商品整列処理におけるデータの一例を示す図である。 Next, a third embodiment in the product search system 1 of the present invention will be described with reference to FIGS. In the first embodiment, the action history data 60 that matches the keyword 61 is extracted to generate the similarity data 70. In the third embodiment, similar products are determined by a method that does not depend on the keyword 61.
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of the similarity total data 90, and FIG. 17 is a diagram illustrating an example of data in the similar merchandise arrangement process that does not depend on keywords.

サーバ３は、類似度データ生成機能３５により、類似度データ７０に基づいて二つの商品の合計類似度を示す類似度合計データ９０を生成する。類似度データ７０は、図９に示す処理により生成したものである。類似度合計データ９０は、図１６に示すように、第１の商品ＩＤ４１ａ、第２の商品ＩＤ４１ｂ、合計スコア９１等を有する。
第１の商品ＩＤ４１ａ、第２の商品ＩＤ４１ｂは、合計スコア９１を算出する対象となる商品の識別子で、商品データ４０の商品ＩＤ４１と同じである。類似度合計データ９０は、第１の商品ＩＤ４１ａ、第２の商品ＩＤ４１ｂで一意に識別可能である。合計スコア９１は、第１の商品ＩＤ４１ａと第２の商品ＩＤｂの類似度を数値で表すもので、類似度データ７０の類似度スコア７８とは異なり、キーワード６１は考慮しない類似度である。算出方法は、後述する。 The server 3 uses the similarity data generation function 35 to generate similarity total data 90 indicating the total similarity of two products based on the similarity data 70. The similarity data 70 is generated by the process shown in FIG. As shown in FIG. 16, the similarity total data 90 includes a first product ID 41a, a second product ID 41b, a total score 91, and the like.
The first product ID 41 a and the second product ID 41 b are identifiers of products for which the total score 91 is calculated, and are the same as the product ID 41 of the product data 40. The similarity total data 90 can be uniquely identified by the first product ID 41a and the second product ID 41b. The total score 91 represents the similarity between the first product ID 41a and the second product IDb as a numerical value. Unlike the similarity score 78 of the similarity data 70, the total score 91 is a similarity that does not consider the keyword 61. The calculation method will be described later.

図１７に示すように、同じキーワード６１を有する類似度データ７０ｃ、７０ｄ、７０ｅ、７０ｆがある場合、類似度スコア７８が最も高い第１の商品ＩＤ４１ａと第２の商品ＩＤ４１ｂが一致するデータを同一のグループとし、第１の商品ＩＤ４１ａと第２の商品ＩＤ４１ｂの組み合わせごとに類似度スコア７８を合算し、合計スコア９１とする。 As shown in FIG. 17, when there is similarity data 70c, 70d, 70e, 70f having the same keyword 61, the same data is matched between the first product ID 41a and the second product ID 41b having the highest similarity score 78. The similarity score 78 is added together for each combination of the first product ID 41a and the second product ID 41b to obtain a total score 91.

例えば、類似度データ７０ｃでは第１の商品ＩＤ４１ａが「０００１」、第２の商品ＩＤ４１ｂが「０００２」の類似度スコア７８が「１０」で最も高い。また、類似度データ７０ｄでも第１の商品ＩＤ４１ａが「０００１」、第２の商品ＩＤ４１ｂが「０００２」の類似度スコア７８が「８」で最も高いため、類似度データ７０ｃと類似度データ７０ｄを同一のグループとし、第１の商品ＩＤ４１ａ、第２の商品ＩＤ４１ｂの組み合わせごとに類似度スコア７８を合算し、合計スコア９１を算出して類似度合計データ９０ａとする。 For example, in the similarity data 70c, the first product ID 41a is “0001”, the second product ID 41b is “0002”, and the similarity score 78 is “10”, which is the highest. Also, the similarity score 70d and the similarity score 70d are the highest because the similarity score 78 of the first product ID 41a is "0001" and the second product ID 41b is "0002" is "8", which is the highest. The similarity score 78 is added together for each combination of the first product ID 41a and the second product ID 41b in the same group, and a total score 91 is calculated to obtain similarity total data 90a.

同様に、類似度データ７０ｅでは第１の商品ＩＤ４１ａが「１００１」、第２の商品ＩＤ４１ｂが「１００２」の類似度スコア７８が「９」で最も高い。また、類似度データ７０ｆでも第１の商品ＩＤ４１ａが「１００１」、第２の商品ＩＤ４１ｂが「１００２」の類似度スコア７８が「７」で最も高いため、類似度データ７０ｅと類似度データ７０ｆを同一のグループとし、第１の商品ＩＤ４１ａ、第２の商品ＩＤ４１ｂの組み合わせごとに類似度スコア７８を合算し、合計スコア９１を算出して類似度合計データ９０ｂとする。 Similarly, in the similarity data 70e, the first product ID 41a is “1001”, the second product ID 41b is “1002”, and the similarity score 78 is “9”, which is the highest. Also, the similarity data 70f has the highest similarity score 78 of “1001” for the first product ID 41a, “1002” for the second product ID 41b, and “7”, so the similarity data 70e and the similarity data 70f are the same. The similarity score 78 is added together for each combination of the first product ID 41a and the second product ID 41b in the same group, and a total score 91 is calculated to obtain the similarity total data 90b.

同一のグループとする判定基準は、上記の方法に限定されない。例えば、同じキーワード６１を有する類似度データ７０の中で、類似度スコア７８が所定の順位までに入る第１の商品ＩＤ４１ａと第２の商品ＩＤ４１ｂが一致するデータを同一のグループとし、第１の商品ＩＤ４１ａ、第２の商品ＩＤ４１ｂの組み合わせごとに類似度スコア７８を合算して合計スコア９１を算出し、類似度合計データ９０としてもよい。あるいは、類似度スコア７８の順位に関係なく、第１の商品ＩＤ４１ａと第２の商品ＩＤ４１ｂが一致するデータを同一グループとし、合計スコア９１を算出して類似度合計データ９０としてもよい。 The criteria for making the same group are not limited to the above method. For example, in the similarity data 70 having the same keyword 61, data in which the first product ID 41a and the second product ID 41b whose similarity score 78 falls within a predetermined rank are set as the same group. The similarity score 78 may be calculated by adding the similarity score 78 for each combination of the product ID 41a and the second product ID 41b, and the similarity total data 90 may be obtained. Alternatively, regardless of the ranking of the similarity score 78, the data in which the first product ID 41a and the second product ID 41b are matched may be set as the same group, and the total score 91 may be calculated as the similarity total data 90.

商品検索システム１において、キーワード６１によらない方法で類似する商品を検索する場合、例えば、ユーザが、端末１３の表示部２８上に表示された画面３００で商品ＩＤ４１が「０００１」の商品を閲覧し、これが、検索したい商品と近いものであった場合、商品ＩＤ４１が「０００１」の商品および類似順３０２を選択して商品の表示を要求すると、サーバ３は、類似度合計データ９０ａを利用して、上記商品に類似する商品を抽出し、端末１３に送信する。
ユーザが類似順での商品の表示を要求するにあたり、二つ以上の商品を選択している場合、例えば、図９のステップ１０２で算出した各商品の行動スコアを比較し、行動スコアが大きいものを選択して類似する商品の検索を行う。 In the product search system 1, when searching for similar products by a method that does not depend on the keyword 61, for example, the user browses a product whose product ID 41 is “0001” on the screen 300 displayed on the display unit 28 of the terminal 13. If this is close to the product to be searched, when the product with the product ID 41 of “0001” and the similar order 302 are selected and the display of the product is requested, the server 3 uses the similarity total data 90a. Then, a product similar to the product is extracted and transmitted to the terminal 13.
When two or more products are selected when the user requests display of products in a similar order, for example, the behavior scores of the products calculated in step 102 in FIG. Select and search for similar products.

第３の実施の形態では、異なるキーワードによって検索しても、検索後に同様の行動をしたユーザの行動履歴を同一グループとして扱い、類似する商品を決定することができる。
例えば、「アンティーク調」というキーワードで商品を検索していき、絞り込み検索する場合を考える。実際にはアンティーク調の商品であっても、商品ページ内に記載されている語句が「１８世紀ヨーロッパ風」のみであった場合、従来であれば確実に検索結果から漏れていた。一方、第３の実施の形態では、「１８世紀ヨーロッパ風」という検索キーワードを入力しなかったとしても、他のユーザの行動履歴に基づいて、該ページを抽出することができる。 In 3rd Embodiment, even if it searches by a different keyword, the action log | history of the user who performed the same action after search can be handled as the same group, and a similar product can be determined.
For example, let us consider a case where a product is searched with a keyword of “antique style” and a search is narrowed down. Actually, even if it is an antique-like product, if the term described in the product page is only “18th century European style”, it has been surely omitted from the search results in the past. On the other hand, in the third embodiment, even if the search keyword “18th century European style” is not input, the page can be extracted based on the action history of other users.

次に、本発明に係る商品検索システム１における利用例について説明する。
商品検索システム１を利用するユーザは、端末１３上に表示された画面３００上で、例えば、「サイドテーブル」というような検索キーワードを入力したり、あるいは、「インテリア」、「ソファ」、「照明」等の商品のカテゴリを指定したり、あるいは商品の価格帯のいずれか、あるいは複数を入力し、商品を検索する。
ユーザは、検索結果として表示された商品群の中から自分が欲しいものに近い商品を選択し、並び順３０２から「類似順」を選択し、もう一度商品検索を実行する。ユーザは、類似順で表示された商品の検索結果の中から、前に選択した商品よりも自分が欲しいものに近い商品が見つかった場合、その商品を選択し、並び順３０２から「類似順」を選択して更に商品検索を実行する。この操作を繰り返すことにより、自分が欲しい商品を効率的に探すことができる。 Next, a usage example in the product search system 1 according to the present invention will be described.
A user who uses the product search system 1 inputs a search keyword such as “side table” on the screen 300 displayed on the terminal 13, or “interior”, “sofa”, “lighting”. The product category such as “” is designated, or one or more of the price range of the product is input, and the product is searched.
The user selects a product close to what he wants from the product group displayed as the search result, selects “similar order” from the arrangement order 302, and executes the product search again. When the user finds a product closer to what he / she desires than the previously selected product from the search results of the products displayed in the similar order, the user selects the product and selects “similar order” from the arrangement order 302. To search for more products. By repeating this operation, it is possible to efficiently search for a product that the user wants.

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る商品検索サーバ等の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 As mentioned above, although preferred embodiment, such as a goods search server concerning the present invention, was described, referring to an accompanying drawing, the present invention is not limited to the example concerned. It will be apparent to those skilled in the art that various changes or modifications can be conceived within the scope of the technical idea disclosed in the present application, and these naturally belong to the technical scope of the present invention. Understood.

１………商品検索システム
３………サーバ
５………商品ＤＢ
７………ユーザＤＢ
９………行動履歴ＤＢ
１１………類似度ＤＢ
１３………端末
１５………ネットワーク 1 ……… Product Search System 3 ……… Server 5 ……… Product DB
7 ……… User DB
9 ... Action history DB
11 ……… Similarity DB
13 ……… Terminal 15 ……… Network

Claims

A product search server connected to a terminal via a network,
Product search means for searching for a product based on a search instruction from the terminal including a keyword and transmitting a search result to the terminal;
User operation data is received from the terminal displaying the search result, and action history data including user browsing time for each product that the user browsed in the session of the session ID for each keyword and session ID. Action history data storage means for storing;
For each combination of two products included in the behavior history data related to the same keyword and the same session ID, an action score for each product calculated based on the browsing time is added, and two from the behavior score. Similarity data generation means for calculating similarity between two products and generating similarity data for each keyword ;
Search result processing means for processing the search result by the product search means based on the similarity data and transmitting it to the terminal;
Comprising
The similarity data generation means lowers the similarity when the browsing time is equal to or less than a first predetermined value, and the similarity when the browsing time is equal to or greater than a second predetermined value greater than the first predetermined value. The product search server, wherein the similarity data is generated so as not to be reflected every time.

The search result processing means arranges the search results by the product search means in an order similar to a specific product or product group based on the similarity data, and all or part of the search results by the product search means are The product search server according to claim 1, wherein the product search server is transmitted to a terminal.

The said similarity data generation means extracts the said action history data similar to the present user's action history, and produces | generates the said similarity data using the extracted said action history data. The product search server according to claim 2.

The commodity search server according to any one of claims 1 to 3, wherein the action history data includes presence / absence of browsing of detailed information, contents of operation, and the like.

A product search method of a product search server connected to a terminal via a network,
The product search server
A product search step of searching for a product based on a search instruction from the terminal including a keyword and transmitting a search result to the terminal;
User operation data is received from the terminal displaying the search result, and action history data including user browsing time for each product that the user browsed in the session of the session ID for each keyword and session ID. An action history data accumulation process to be accumulated;
For each combination of two products included in the behavior history data related to the same keyword and the same session ID, an action score for each product calculated based on the browsing time is added, and two from the behavior score. A similarity data generation step of calculating similarity between two products and generating similarity data for each keyword ;
A search result processing step of processing the search result by the product search step based on the similarity data and transmitting it to the terminal;
Comprising
In the similarity data generation step, the similarity is lowered if the browsing time is equal to or less than a first predetermined value, and the similarity is determined if the browsing time is equal to or greater than a second predetermined value that is greater than the first predetermined value. The similarity search data is generated so as not to be reflected every time.

The program which makes a computer function as a goods search server in any one of Claims 1 thru | or 4.

A computer-readable recording medium on which a program for causing a computer to function as the commodity search server according to any one of claims 1 to 4 is recorded.