JP6669244B2 - 情報処理装置、情報配信システム、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents
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Description
図1は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。図1において、情報処理装置100は、情報の配信を支援するコンピュータである。配信対象の情報は、配信側が何らかの意図をもって配信先に発する情報であり、例えば、企業側から消費者に対する商品やサービスの広告である。また、配信対象の情報は、企業からのアンケート依頼や広報メッセージなどであってもよい。
つぎに、実施の形態にかかる情報配信システム200のシステム構成例について説明する。以下の説明では、配信対象の情報として、企業側から消費者に対する商品、サービスの広告を例に挙げて説明する。
つぎに、図2に示した情報処理装置100のハードウェア構成例について説明する。
つぎに、図2に示した広告依頼側装置201のハードウェア構成例について説明する。
つぎに、情報処理装置100が有する購入履歴DB220の記憶内容について説明する。購入履歴DB220は、例えば、図3に示したメモリ302、ディスク305等の記憶装置により実現される。なお、図1に示した購入履歴情報110は、例えば、購入履歴DB220内の購入履歴情報に対応する。
つぎに、情報処理装置100が有する閲覧履歴DB230の記憶内容について説明する。閲覧履歴DB230は、例えば、図3に示したメモリ302、ディスク305等の記憶装置により実現される。なお、図1に示した閲覧履歴情報120は、例えば、閲覧履歴DB230内の閲覧履歴情報に対応する。
つぎに、情報処理装置100の機能的構成例について説明する。
つぎに、情報処理装置100の情報処理手順について説明する。
つぎに、図12に示したステップS1203の閲覧傾向特定処理の具体的な処理手順について説明する。
つぎに、DSPサーバ203の配信依頼側支援処理手順について説明する。
110,500−1〜500−3 購入履歴情報
120,600−1〜600−3 閲覧履歴情報
130 ユーザ端末の閲覧履歴情報
140,1100 配信先情報
200 情報配信システム
201 広告依頼側装置
202 ユーザ端末
203 DSPサーバ
204 SSPサーバ
220 購入履歴DB
230 閲覧履歴DB
701 取得部
702 分類部
703 特定部
704 検出部
705 出力部
800 クラスタ情報
900 キーワードリスト
1000 適合度リスト
Claims (16)
- 複数の会員ユーザの各々と対応付けられた商品の購入履歴情報に基づいて、前記複数の会員ユーザを商品の購入傾向に応じたクラスタに分類し、
分類した第1のクラスタに属する各会員ユーザの商品カテゴリ別の購入量を要素とする特徴ベクトルの平均ベクトルを前記第1のクラスタの重心として、前記各会員ユーザの特徴ベクトルと、前記第1のクラスタの重心との距離を、前記第1のクラスタに対する前記各会員ユーザの適合度として算出し、
前記第1のクラスタに属する会員ユーザのうち、算出した前記適合度が相対的に高い会員ユーザの各々と対応付けられたウェブページの閲覧履歴情報に基づいて、前記第1のクラスタに属する会員ユーザのウェブページの閲覧傾向を特定し、
特定した前記閲覧傾向に対応するウェブページの閲覧履歴が検出されたユーザ端末の識別情報を出力する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記制御部は、
特定した前記閲覧傾向に対応するウェブページの閲覧履歴が検出されたユーザ端末への情報の配信依頼を送信する、ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、
前記商品の購入履歴情報に含まれる最新の購入日時よりも前のウェブページの閲覧履歴情報に基づいて、前記第1のクラスタに属する会員ユーザのウェブページの閲覧傾向を特定する、ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記最新の購入日時は、前記第1のクラスタに応じて設定される対象商品を購入した最新の購入日時であり、
前記制御部は、
前記対象商品を購入した最新の購入日時よりも前の所定期間内のウェブページの閲覧履歴情報に基づいて、前記第1のクラスタに属する会員ユーザのウェブページの閲覧傾向を特定する、ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、
前記閲覧履歴情報に含まれるURL(Uniform Resource Locator)から抽出されるキーワードに基づいて、前記閲覧傾向を特定する、ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、
前記閲覧履歴情報に含まれるURLが示すウェブページのメタデータから得られるキーワードに基づいて、前記閲覧傾向を特定する、ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、
前記閲覧傾向に対応するウェブページの閲覧履歴が検出されたユーザ端末のうち、前記閲覧傾向に対する適合度が相対的に高いユーザ端末の識別情報を出力する、ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、
前記ユーザ端末の識別情報と対応付けて、前記閲覧傾向に対する前記ユーザ端末の適合度を示す情報を出力する、ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 複数のユーザの各々と対応付けられた商品の購入履歴情報に基づいて、前記複数のユーザを商品の購入傾向に応じたクラスタに分類し、
分類した第1のクラスタに属するユーザの端末装置に保存されたクッキー情報に基づいて、前記第1のクラスタに属するユーザのウェブページの閲覧履歴情報を取得し、
前記第1のクラスタに属する各ユーザの商品カテゴリ別の購入量を要素とする特徴ベクトルの平均ベクトルを前記第1のクラスタの重心として、前記各ユーザの特徴ベクトルと、前記第1のクラスタの重心との距離を、前記第1のクラスタに対する前記各ユーザの適合度として算出し、
取得した前記閲覧履歴情報のうち、前記第1のクラスタに属するユーザの中で、算出した前記適合度が相対的に高いユーザの各々と対応付けられたウェブページの閲覧履歴情報に基づいて、前記第1のクラスタに属するユーザのウェブページの閲覧傾向を特定し、
特定した前記閲覧傾向を出力する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。 - 複数の会員ユーザの各々と対応付けられた商品の購入履歴情報に基づいて、前記複数の会員ユーザを商品の購入傾向に応じたクラスタに分類し、
分類した第1のクラスタに属する会員ユーザの各々と対応付けられたウェブページの閲覧履歴情報に含まれるURL(Uniform Resource Locator)から抽出されるキーワード、または、前記閲覧履歴情報に含まれるURLが示すウェブページのメタデータから得られるキーワードに基づいて、前記第1のクラスタに属する会員ユーザのウェブページの閲覧傾向をあらわすキーワードを特定し、
前記閲覧傾向として特定されたキーワードに対応するウェブページの閲覧履歴が検出されたユーザ端末ごとに、当該ユーザ端末におけるウェブページの閲覧履歴情報に基づいて、前記閲覧傾向として特定されたキーワードに対応するウェブページの閲覧履歴の数を、前記閲覧傾向に対する適合度として算出し、
前記閲覧傾向として特定されたキーワードに対応するウェブページの閲覧履歴が検出されたユーザ端末のうち、算出した前記閲覧傾向に対する適合度が相対的に高いユーザ端末の識別情報を出力する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。 - 複数の会員ユーザの各々と対応付けられた商品の購入履歴情報に基づいて、前記複数の会員ユーザを商品の購入傾向に応じたクラスタに分類し、
分類した第1のクラスタに属する会員ユーザの商品の購入履歴情報を参照して、前記第1のクラスタを特徴付ける語句を設定し、
前記第1のクラスタに属する会員ユーザの各々と対応付けられたウェブページの閲覧履歴情報に基づいて、前記第1のクラスタに属する会員ユーザのウェブページの閲覧傾向を特定し、
設定した前記第1のクラスタを特徴付ける語句と対応付けて、特定した前記閲覧傾向に対応するウェブページの閲覧履歴が検出されたユーザ端末の識別情報を出力する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。 - 複数の会員ユーザの各々と対応付けられた商品の購入履歴情報に基づいて、前記複数の会員ユーザを商品の購入傾向に応じたクラスタに分類する分類部と、
前記分類部によって分類された第1のクラスタに属する各会員ユーザの商品カテゴリ別の購入量を要素とする特徴ベクトルの平均ベクトルを前記第1のクラスタの重心として、前記各会員ユーザの特徴ベクトルと、前記第1のクラスタの重心との距離を、前記第1のクラスタに対する前記各会員ユーザの適合度として算出し、
前記第1のクラスタに属する会員ユーザのうち、算出した前記適合度が相対的に高い会員ユーザの各々と対応付けられたウェブページの閲覧履歴情報に基づいて、前記第1のクラスタに属する会員ユーザのウェブページの閲覧傾向を特定する特定部と、
前記特定部によって特定された前記閲覧傾向に対応するウェブページの閲覧履歴が検出されたユーザ端末の識別情報を出力する出力部と、
ウェブページの所定の領域に埋め込む所定の情報を、前記出力部によって出力された前記識別情報のユーザ端末に対して配信する配信部と、
を有することを特徴とする情報配信システム。 - コンピュータが、
複数の会員ユーザの各々と対応付けられた商品の購入履歴情報に基づいて、前記複数の会員ユーザを商品の購入傾向に応じたクラスタに分類し、
分類した第1のクラスタに属する各会員ユーザの商品カテゴリ別の購入量を要素とする特徴ベクトルの平均ベクトルを前記第1のクラスタの重心として、前記各会員ユーザの特徴ベクトルと、前記第1のクラスタの重心との距離を、前記第1のクラスタに対する前記各会員ユーザの適合度として算出し、
前記第1のクラスタに属する会員ユーザのうち、算出した前記適合度が相対的に高い会員ユーザの各々と対応付けられたウェブページの閲覧履歴情報に基づいて、前記第1のクラスタに属する会員ユーザのウェブページの閲覧傾向を特定し、
特定した前記閲覧傾向に対応するウェブページの閲覧履歴が検出されたユーザ端末の識別情報を出力する、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータが、
複数のユーザの各々と対応付けられた商品の購入履歴情報に基づいて、前記複数のユーザを商品の購入傾向に応じたクラスタに分類し、
分類した第1のクラスタに属するユーザの端末装置に保存されたクッキー情報に基づいて、前記第1のクラスタに属するユーザのウェブページの閲覧履歴情報を取得し、
前記第1のクラスタに属する各ユーザの商品カテゴリ別の購入量を要素とする特徴ベクトルの平均ベクトルを前記第1のクラスタの重心として、前記各ユーザの特徴ベクトルと、前記第1のクラスタの重心との距離を、前記第1のクラスタに対する前記各ユーザの適合度として算出し、
取得した前記閲覧履歴情報のうち、前記第1のクラスタに属するユーザの中で、算出した前記適合度が相対的に高いユーザの各々と対応付けられたウェブページの閲覧履歴情報に基づいて、前記第1のクラスタに属するユーザのウェブページの閲覧傾向を特定し、
特定した前記閲覧傾向を出力する、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータに、
複数の会員ユーザの各々と対応付けられた商品の購入履歴情報に基づいて、前記複数の会員ユーザを商品の購入傾向に応じたクラスタに分類し、
分類した第1のクラスタに属する各会員ユーザの商品カテゴリ別の購入量を要素とする特徴ベクトルの平均ベクトルを前記第1のクラスタの重心として、前記各会員ユーザの特徴ベクトルと、前記第1のクラスタの重心との距離を、前記第1のクラスタに対する前記各会員ユーザの適合度として算出し、
前記第1のクラスタに属する会員ユーザのうち、算出した前記適合度が相対的に高い会員ユーザの各々と対応付けられたウェブページの閲覧履歴情報に基づいて、前記第1のクラスタに属する会員ユーザのウェブページの閲覧傾向を特定し、
特定した前記閲覧傾向に対応するウェブページの閲覧履歴が検出されたユーザ端末の識別情報を出力する、
処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 - コンピュータに、
複数のユーザの各々と対応付けられた商品の購入履歴情報に基づいて、前記複数のユーザを商品の購入傾向に応じたクラスタに分類し、
分類した第1のクラスタに属するユーザの端末装置に保存されたクッキー情報に基づいて、前記第1のクラスタに属するユーザのウェブページの閲覧履歴情報を取得し、
前記第1のクラスタに属する各ユーザの商品カテゴリ別の購入量を要素とする特徴ベクトルの平均ベクトルを前記第1のクラスタの重心として、前記各ユーザの特徴ベクトルと、前記第1のクラスタの重心との距離を、前記第1のクラスタに対する前記各ユーザの適合度として算出し、
取得した前記閲覧履歴情報のうち、前記第1のクラスタに属するユーザの中で、算出した前記適合度が相対的に高いユーザの各々と対応付けられたウェブページの閲覧履歴情報に基づいて、前記第1のクラスタに属するユーザのウェブページの閲覧傾向を特定し、
特定した前記閲覧傾向を出力する、
処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
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