JP2010044584A - 商品広告配信装置、商品広告配信方法、及び商品広告配信制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ウェブショッピングコンテンツと共に表示されるレコメンド商品広告の配信に関して、時事に連動した商品広告の配信を行う商品広告配信装置を提供する。
【解決手段】本発明に係る商品広告配信装置は、ニュースコンテンツ配信装置と接続され、ウェブショッピングコンテンツに応じて商品広告の配信を行なう商品広告配信装置であって、商品カテゴリと、関連単語とが対応付けて登録された商品カテゴリ分類データベースと、ニュースコンテンツ配信装置からニュースコンテンツを取得する取得手段と、ニュースコンテンツに含まれるテキスト情報から特徴語を抽出する特徴語抽出手段と、抽出された特徴語と、カテゴリ分類データベースに登録された関連単語に基づいて、ニュースコンテンツが分類される商品カテゴリを判定する商品カテゴリ判定手段と、ウェブショッピングコンテンツの商品カテゴリと、判定された商品カテゴリとが一致するニュースコンテンツから抽出された特徴語に基づいて、商品情報データベースから商品情報を検索する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ウェブショッピングコンテンツと共に表示されるレコメンド商品広告を配信する商品広告配信装置、商品広告配信方法、及び商品広告配信制御プログラムの分野に関する。

インターネットの普及により、ユーザは、ウェブ上のショッピングサイト（電子仮想商店）から欲しい商品を検索して、その場に居ながら様々な商品を購入することができる。目当ての商品は、例えば、商品カテゴリから階層的に検索することもできるし、ショッピングサイトで扱われる商品の中からキーワードで検索することもできる。商品は、商品陳列画面（ページ）などでリスト形式表示される。

このようなショッピングサイトにおいて、商品陳列画面などで、商品群の中から、特におすすめ商品（レコメンド商品）を別枠で目立つように画面上に併せて掲載することで商品購入の促進を図ることができる。どのような商品をおすすめ商品とするかは様々であるが、例えば、商品の販売主から掲載依頼のあった新製品などを一律に表示する方法や、他のユーザが購入した商品を画面上に表示してレコメンドする方法などがある。

ここで、このおすすめ商品（レコメンド商品）は、時事変動（時事情報）に合わせて変化したほうが、世の中のトレンドに合わせることができて好ましい。即ち、多くのユーザは世の中のトレンドへの関心が高い中、ショッピングサイトにおいてユーザの興味を引き付ける商品広告の掲載は、購入意欲促進の観点からも強く望まれる。

関連する技術として、ユーザ端末から入力される言語情報に含まれるカテゴリについて文脈に応じたスコアリングを行い、当該スコアに基づいて関連する広告情報を検索してユーザ端末に送信する広告システムがある（例えば、特許文献１参照）。検索した広告情報は、時事情報に応じて優先順位付けがなされるものである。
特開２００１−３３７９８４号公報

しかしながら、特許文献１に記載される発明において、検索した広告情報（商品）を時事情報に応じて優先順位をつけるが、広告情報の検索時に時事情報が加味されない限り、時事に連動したレコメンドを行うのは難しかった。

本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、ウェブショッピングコンテンツと共に表示されるレコメンド商品広告の配信に関して、時事に連動した商品広告の配信を行う商品広告配信装置、商品広告配信方法、及び商品広告配信制御プログラムを提供することにある。

上記の課題を解決するため、本発明にあっては、請求項１に記載されるように、ニュースコンテンツを配信するニュースコンテンツ配信装置とネットワークを介して接続され、ウェブショッピングコンテンツに応じて商品広告の配信を行なう商品広告配信装置であって、商品カテゴリと、当該商品カテゴリに関連する関連単語とが対応付けて登録された商品カテゴリ分類データベースと、前記ニュースコンテンツ配信装置からニュースコンテンツを取得する取得手段と、前記取得手段により取得されたニュースコンテンツに含まれるテキスト情報から特徴語を抽出する特徴語抽出手段と、前記特徴語抽出手段により抽出された特徴語と、前記カテゴリ分類データベースに登録された関連単語に基づいて、前記ニュースコンテンツが分類される商品カテゴリを判定する商品カテゴリ判定手段と、前記ウェブショッピングコンテンツの商品カテゴリと、前記商品カテゴリ判定手段により判定された商品カテゴリとが一致する前記ニュースコンテンツから抽出された前記特徴語に基づいて、商品情報が登録された商品情報データベースから、商品広告として配信すべき商品情報を検索する検索手段とを有することを特徴とすることを要旨としている。

また、請求項２に記載されるように、請求項１に記載の商品広告配信装置において、前記商品カテゴリ判定手段により判定された前記ニュースコンテンツの商品カテゴリと、前記特徴語抽出手段により取得された当該ニュースコンテンツの特徴語とを対応付けたニュース分類データベースを生成し、前記検索手段は、前記ウェブショッピングコンテンツの商品カテゴリに対応付けられた特徴語を前記ニュース分類データベースから読み出し、当該特徴語に基づいて、商品広告として配信すべき商品情報を検索するようにすることができる。

また、請求項３に記載されるように、請求項１又は２に記載の商品広告配信装置において、前記特徴語と前記関連単語とには、重み値が付されており、前記特徴語の重み値と、前記関連単語の重み値とのマッチスコアに基づいて、商品カテゴリが決定されるようにすることができる。

また、請求項４に記載されるように、請求項２ないし３いずれか一項に記載の商品広告配信装置において、前記特徴語は、前記ニュースコンテンツに対応付けられたクエリワードを記憶するクエリログ記憶装置から取得されたクエリワードを含むようにすることができる。

また、請求項５に記載されるように、請求項３又は４に記載の商品広告配信装置において、前記ニュースコンテンツにおいてニュースタイトル位置における特徴語に、ニュース本文位置における特徴語よりも、大きい重み値が付されるようにすることができる。

また、請求項６に記載されるように、請求項４に記載の商品広告配信装置において、前記ニュースコンテンツに対応するクエリワードに、クエリワード以外のワードよりも、大きい重み値が付されるようにすることができる。

なお、本発明の構成要素、表現または構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、などに適用したものも本発明の態様として有効である。

本発明によれば、ウェブショッピングコンテンツと共に表示されるレコメンド商品広告の配信に関して、時事に連動した商品広告の配信を行う商品広告配信装置、商品広告配信方法、及び商品広告配信制御プログラムを提供することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態を各実施形態において図面を用いて説明する。

＜概要＞
はじめに、本発明に係る商品広告配信装置について理解を容易にするため、その概要から簡単に説明する。図１は、ウェブ上のショッピングコンテンツサイトにおいて、ニュースコンテンツを反映した商品広告が表示される様子を示す概略図である。通常、ショッピングコンテンツサイトは、トップページから目的商品への到達をし易くするため、商品カテゴリという商品区分（商品分類）を設け、その商品区分毎に掲載商品を分類している。ユーザは、トップページから商品カテゴリを階層的に検索して目的の商品を探すことができる。本発明に係る商品広告配信装置は、この商品カテゴリとマッチする直近のニュースコンテンツから、キーワード（特徴語）を抽出し、そのキーワードにマッチする商品を商品情報ＤＢ（Data Base）から検索して、商品広告として配信する。

図１を参照して、ＤＶＤレコーダーの購入意志のあるユーザが、ショッピングコンテンツサイトのトップページから、商品カテゴリ「ＤＶＤレコーダー」を訪問する場合を例にする。このページには、ＤＶＤレコーダー商品群（カテゴリ商品）が順にリスト形式表示されている。そして、当該ページからは商品カテゴリ情報（ＤＶＤレコーダー）が取得される。ここで、予め直近のニュースが上述した商品カテゴリに対応して分類されており、またそのニュースコンテンツ（テキスト情報）から特徴語が抽出されて、データベースに登録されている。取得された商品情報（ＤＶＤレコーダー）をキーとして、その商品情報に分類されているニュースコンテンツの特徴語が取得される。ここでは、「Ａ社」、「□□電機」という特徴語が抽出されている。そして、この特徴語をキーワードにマッチする商品を商品情報ＤＢから検索して、商品広告として配信する。結果、「Ａ社のＤＶＤレコーダー」、「□□電機のＴＶ」という商品情報（レコメンド商品情報）が、ショッピングコンテンツに広告的に引き当てられている。

ここで、商品広告として配信される商品は、ショッピングコンテンツサイト内に掲載されている商品であるので、ユーザが商品カテゴリや検索を利用すれば、その商品に到達することは可能である。しかしながら、掲載される商品は非常に多数であるので、本発明に係る商品広告配信装置は、商品群の中から特に注目すべき（今が旬の）商品をおすすめ商品（レコメンド商品）という形でピックアップする。このように、本発明に係る商品広告配信装置は、ショッピングコンテンツへの商品広告検索にあたって、直近のニュースコンテンツ（時事情報）を取り入れるので、ユーザに時事に連動したおすすめ商品を提案することが可能となる。以下、詳しく説明を行う。

＜システム構成＞
まず、本発明を実施するにあたってのシステム構成について説明する。

（ネットワーク）
図２は、本発明による商品広告配信装置１、Ｗｅｂサーバ２、ニュースサーバ３、及び端末４が、ネットワーク５を介して接続されているネットワーク構成図である。

商品広告配信装置１は、本発明に係る商品広告配信装置（商品広告配信サーバ）であり、Ｗｅｂサーバ２が提供するコンテンツに関連する商品情報の配信を行なう。Ｗｅｂサーバ２は、コンテンツサーバであり、端末４からのコンテンツ取得要求に応じてコンテンツを提供する。ニュースサーバ３は、特にニュースに係るコンテンツサーバ（ニュースコンテンツ配信装置）で、ニュースコンテンツ（時事情報）を有している。端末４は、ショッピングサイトを含むウェブコンテンツを閲覧するためのクライアント端末である。例えば、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、携帯電話等の情報処理機器から構成され、ウェブブラウザ（ウェブコンテンツ閲覧ソフトウェア）を備える。ネットワーク５は、有線、無線を含むネットワークで、例えば、インターネット網である。

なお、図２は本発明の一実施形態を説明するにあたっての一構成例を示したものであり、商品広告配信装置１は、Ｗｅｂサーバ２やニュースサーバ３などと共通のサーバ上に構築してもよいし、さらに後述する内部の機能部やＤＢを異なるサーバ上に構築してネットワーク５上に配置（接続）してもよい。

（ハードウェア）
ここで、商品広告配信装置１のハードウェア構成について簡単に説明しておく。商品広告配信装置１は、主要な構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、補助記憶装置、記憶媒体読取装置、入力装置、表示装置、及び通信装置などを備える。

ＣＰＵは、マイクロプロセッサ及びその周辺回路から構成され、商品広告配信装置１全体を制御する回路である。また、ＲＯＭは、ＣＰＵで実行される所定の制御プログラム（ソフトウェア部品）を格納するメモリであり、ＲＡＭは、ＣＰＵがＲＯＭに格納された所定の制御プログラム（ソフトウェア部品）を実行して各種の制御を行うときの作業エリア（ワーク領域）として使用するメモリである。

補助記憶装置は、汎用のＯＳ（Operating System）、商品情報に係る各種ＤＢ、本発明に係るプログラムなどを格納する装置であり、不揮発性の記憶装置であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）などが用いられる。なお、上記各種情報は、補助記憶装置以外にも、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk - ROM）やＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの記憶媒体やその他のメディアを記憶されてもよく、これらの記憶媒体に格納された各種情報は、記憶媒体読取装置などのドライブ装置を介して読み取ることが可能である。よって、必要に応じて記録媒体を記憶媒体読取装置にセットすることで、各種情報が得られる。

入力装置は、ユーザ（管理者）が各種入力操作を行うための装置である。入力装置は、マウス、キーボードなどを含む。表示装置は、表示画面を表示する装置である。例えば、ＬＣＤ(Liquid Crystal Display)、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)などから構成される。次に、通信装置は、ネットワークを介して他装置との通信を行う装置である。有線ネットワークや無線ネットワークなど含む各種ネットワーク形態に応じた通信をサポートする。

（機能）
図３は、本発明の実施形態に係る商品広告配信装置１、及びＷｅｂサーバ２の一実施形態の主要機能を示す機能ブロック図である。商品広告配信装置１は、主要な機能として、商品カテゴリ受信部１０１、カテゴリ商品検索部１０２、レコメンド商品検索部１０３、商品情報送信部１０４、また、ニュース取得部１０５、ニュース特徴語抽出部１０６、及び商品カテゴリ判定部１０７を含む構成である。また、ＤＢとして、商品情報ＤＢ１１０、商品カテゴリ分類ＤＢ１１１、ニュース分類ＤＢ１１２を備える。

商品カテゴリ受信部１０１は、Ｗｅｂサーバ２から商品カテゴリ（情報）を受信する機能を有している。

カテゴリ商品検索部１０２は、Ｗｅｂサーバ２から商品カテゴリ受信部１０１で受信した商品カテゴリ（情報）をキーとして、当該商品カテゴリの商品情報（以下、カテゴリ商品という）を商品情報ＤＢ１１０から検索する機能を有している。カテゴリ商品検索部１０２により検索されるカテゴリ商品は、商品カテゴリ内の商品群をリスト形式などで表示されるいわばメインショッピングコンテンツである。なお、詳細は後述するが商品情報ＤＢ１１０は、商品名称、商品価格、商品説明、販売主、商品カテゴリ等を含む商品情報が登録されたＤＢである。販売主がショッピングサイトで販売を希望する商品情報が登録される。

レコメンド商品検索部１０３は、Ｗｅｂサーバ２から商品カテゴリ受信部１０１で受信した商品カテゴリ（情報）をキーとして、ニュース分類ＤＢ１１２からその商品カテゴリに分類されたニュースコンテンツの特徴語を検索、取得して、その特徴語をキーワードとして商品情報（以下、レコメンド商品という）を商品情報ＤＢ１１０から検索する機能を有している。上述したカテゴリ商品検索部１０２が「商品カテゴリ」をキーとして、当該商品カテゴリの商品（カテゴリ商品）を商品情報ＤＢ１１０から検索するのに対して、このレコメンド商品検索部１０３は、ニュースコンテンツから取得された「特徴語」をキーワードとして商品（レコメンド商品）を商品情報ＤＢ１１０から検索する点で異なる。カテゴリ商品、レコメンド商品いずれも商品情報であることに変わりはない。また、表示される点でいえば、カテゴリ商品は、メインショッピングコンテンツとしてリスト形式などで表示されるのに対して、レコメンド商品は、おすすめ商品（商品広告）として注目され易い画面上の位置に表示される。

商品情報送信部１０４は、カテゴリ商品検索部１０２及びレコメンド商品検索部１０３により検索された商品情報（カテゴリ商品及びレコメンド商品）をＷｅｂサーバ２に送信する機能を有している。

ここで、上述したようにニュース分類ＤＢ１１２は、レコメンド商品検索部１０３により、商品カテゴリ（情報）に対応したニュースコンテンツの特徴語を検索、取得する際に利用されるＤＢである。そこで次に、このニュース分類ＤＢ１１２に登録される情報を取得、作成する機能部（ニュース取得部１０５、ニュース特徴語抽出部１０６、及び商品カテゴリ判定部１０７）について説明する。

ニュース取得部１０５は、ニュースサーバ３からニュースコンテンツを取得する機能を有している。ニュースコンテンツの取得は、できる限り最新のニュースが取得できるよう比較的短期間のうち定期的に行なわれる。また、直近の所定件数のニュースが取得される。

ニュース特徴語抽出部１０６は、ニュース取得部１０５により取得されたニュースコンテンツ（テキスト情報）から、特徴語（及び重み値）を抽出する機能を有している。特徴語は、ニュースコンテンツに含まれる単語から特徴語抽出処理を行って抽出される。例えば、ニュースコンテンツ内の単語について、その出現頻度、出現箇所（特に、ニュースタイトル部）、文字属性などに応じた重みを値として算出（重み値算出部）し、上位の重み値を有する単語をそのニュースコンテンツを特徴付ける特徴語として抽出する。また、クエリログＤＢ４０１から当該ニュースコンテンツに対応するクエリワードを特徴語として取得することもできる。クエリログＤＢ４０１は、ニュースと、ニュースに対応するクエリワード（検索語）とを記録したログで、ニュースから特徴語（及び重み値）を抽出するとき、特徴語及び重み値の決定に反映できる。詳細は後述する。

商品カテゴリ判定部１０７は、商品カテゴリ分類ＤＢ１１１を参照して、ニュース特徴語抽出部１０６により抽出された特徴語から、当該ニュースコンテンツを商品カテゴリに分類（判定）し、ニュース分類ＤＢ１１２に情報を登録（格納）する機能を有している。商品カテゴリ分類ＤＢ１１１は、ショッピングコンテンツ内の商品カテゴリに対応する商品カテゴリ（名称）と、当該商品カテゴリに関連する関連単語とが対応付けて予め登録されているＤＢである。また、ニュース分類ＤＢ１１２は、ショッピングコンテンツ内の商品カテゴリに対応する商品カテゴリ（名称）と、その商品カテゴリに分類されるニュースコンテンツ（データ）、特徴語（及び重み値）、登録日時（更新日時）などのニュースコンテンツに関する情報とが、商品カテゴリ判定部１０７によって登録されたＤＢである。これらＤＢについて、詳細はまた後述する。

次に、Ｗｅｂサーバ２の機能についても簡単に説明する。Ｗｅｂサーバ２は、一般的なＷｅｂサーバ機能を有し、主要な機能として、ページ要求受信部２０１、ページ作成部２０２、商品カテゴリ送信部２０３、商品情報受信部２０４、及びページ送信部２０５を含む構成である。

ページ要求受信部２０１は、端末４からショッピングコンテンツページの要求を受信する。ページ作成部２０２は、ショッピングコンテンツページに、レコメンド情報商品（商品広告）含む商品情報を埋め込んで、最終的に端末４（ひいてはユーザ）に提供するショッピングコンテンツページを作成する。また、商品広告配信装置１から商品情報を取得するため、商品カテゴリ送信部２０３に対して、端末４から要求されたショッピングコンテンツページにおける商品カテゴリ（情報）を渡す。商品カテゴリ送信部２０３は、そのショッピングコンテンツページに表示する（埋め込む）ためのレコメンド商品情報（商品広告）含む商品情報の配信を受けるため、商品広告配信装置１に対して、商品カテゴリ（情報）を送信する。商品広告受信部２０４は、商品広告配信装置１から、レコメンド商品情報（商品広告）含む商品情報を受信する。ページ送信部２０５は、ページ作成部２０２により作成された最終的なショッピングコンテンツページを端末４に送信する。

以上、本発明の実施形態に係る商品広告配信装置１の構成全般について説明を行った。この構成において以下、商品広告配信装置１の（処理）動作について説明を行う。

＜動作＞
（ＤＢ）
本発明による商品広告配信装置１の商品広告配信処理について説明する前に、まずニュース分類ＤＢ１１２について詳しく説明をしておく。図４は、ニュース分類ＤＢ１１２のデータ構造を示す模式図である。ニュース分類ＤＢ１１２は、上述したように商品カテゴリ（情報）に対応したニュースコンテンツの特徴語を検索、取得する際に利用されるＤＢである。利用に先立ち、ＤＢには予め必要な情報を登録しておく。

図４を参照するに、ニュース分類ＤＢ１１２は、データ項目として少なくとも「商品カテゴリ」、「ニュースデータ」「特徴語（及び重み値）」、「登録日時」を有する。ここで、これらニュース分類ＤＢ１１２に登録される情報の取得、作成について、ニュース取得部１０５、ニュース特徴語抽出部１０６、及び商品カテゴリ判定部１０７の各機能部の動作に触れつつ説明する。

図５は、ニュース分類ＤＢ１１２に登録される情報の取得、作成を説明するフローチャートである。流れを追って、順に説明していく。

ステップＳ５０１において、ニュース取得部１０５は、ニュースサーバ３からニュースコンテンツ（テキスト情報）を取得する。ニュースコンテンツの取得は、できる限り最新のニュースが取得できるよう比較的短期間のうち定期的に行なわれる。例えば、ニュースコンテンツは毎日更新されるが、ニュースコンテンツ更新時刻のタイミングに合わせて取得すればよい。また、ある所定件数のニュースを取得すればよい。

ステップＳ５０２に進み、クエリログＤＢ４０１を参照して、ニュースコンテンツから特徴語（及び重み）を抽出するときは、ステップＳ５０３で、そのニュースコンテンツに対応するクエリログを取得する。クエリログＤＢ４０１を参照（考慮）しない場合には、クエリログを取得なしにステップＳ５０４に進む。クエリログＤＢ４０１は、ニュースサーバ３のニュースコンテンツを識別（特定）するニュースコンテンツ識別子と、そのニュースコンテンツに対応するクエリワード（検索語）とを記録したログで、ニュースコンテンツから、特徴語（及び重み値）を抽出するとき、特徴語の抽出及び重み値の決定に反映することができる。図６は、クエリログの一例を示す図である。ここでいうクエリワードとは、ニュースコンテンツに対応付いたワード（単語）であって、検索エンジンの検索窓に入力された検索ワードをいう。具体的に説明すると、ユーザがあるニュースコンテンツを閲覧し、その直後に検索窓に入力した検索語である。一般に、ユーザはニュース記事中のある特定のワードに興味を持つと、そのワードを検索エンジンで検索するという行動がしばしば見られる。よって、ニュースを閲覧したユーザの行動履歴をトラッキングし、ニュース閲覧直後に検索窓に入力されたワードは、そのニュースにおいてユーザが興味を示したワード、即ち特徴語そのものであるといえる。

ステップＳ５０４に進み、ニュース特徴語抽出部１０６は、取得されたニュースコンテンツから、特徴語（及び重み値）を抽出する。図７は、ニュースコンテンツから特徴語とその重み値が抽出された様子を示す図である。特徴語は、ニュースコンテンツに含まれる単語から特徴語抽出処理を行って抽出される。例えば、ニュースコンテンツ内の単語について、その出現頻度、出現箇所（特に、ニュースタイトル部）、文字属性などに応じた重みを値として算出（重み値算出部）し、上位の重み値を有する単語をそのニュースコンテンツを特徴付ける特徴語として抽出する。

図７の例において、ニュースコンテンツは、タイトルブロックと本文ブロックにブロック分けされている。タイトルブロックに位置する単語は、タイトルやそれに準ずる単語が記載されていることが多く、ニュースコンテンツの内容や話題をよく表している。よって、タイトルブロックに位置する単語は大きい重み値を付与することで、ニュースコンテンツ特有の点に着目した単語の重み付けを行うことができる。一般にニュースコンテンツには、タイトル（見出し）は、そのニュースコンテンツを要約的に示すので、タイトルに含まれる単語には、より大きな重み値を付与することにより、特徴語抽出に係る精度を高めることができる。また、文字フォントが他の文字に比べ大きい単語についても大きい重み値を付与する。よって、単語「ＤＶＤレコーダー」、「□□電機」などには大きな重み値が付与される。また、単語「ＤＶＤレコーダー」などは出現頻度が高く、下線が引かれている箇所もあるため、同様に大きな重み値が付与される。

また、重み値として、世間一般でその単語がどの程度使用されているかを考慮することもできる。単純にその単語を検索エンジンで検索した結果のヒット数に応じて重み値を大きくしてもよいし、一般名詞（普通名詞）より固有名詞の方が商品名等に関連性が高かったり何かしら意味があるものとして同様に重み値を大きくしてもよい。

このような重み付けに関し一例として、文章中の特徴的な単語を抽出するためのアルゴリズム（自然言語処理）であるTF-IDFなどが知られている。コンテンツから得られる単語の出現頻度を表すTF値と、コーパスを検索した結果得られる出現頻度であるDF値（又は逆出現頻度であるIDF値）とからTF-IDF値を求め、TF-IDF値がある閾値以上のもののみを特徴語とすることにより特徴語の抽出を行う。なお、コーパスとは、多数の単語が含まれているデータベースのようなもので、各単語とその出現頻度(DF値)が格納されているものとする。多くのドキュメントに出現する一般的な単語は重要度を下げて、特定のドキュメントにしか出現しない単語の重要度を上げる役割がある。特徴語の抽出条件は、例えば、「TF-IDF値がある閾値以上である単語すべて」、「TF-IDF値がある閾値以上である単語のうち上位Ｎ件の単語」などとする。

このようにどのような単語を特徴語として抽出するかは、弾力的に決定することが可能である。なお、算出された重み値は数値を扱いやすいよう正規化処理をしておく。

また、クエリログＤＢ４０１からクエリログを取得している場合は、クエリログを反映して、特徴語及び重み値の抽出を行なう。具体的には、あるニュースコンテンツで、そのクエリログに記録される単語には大きな重み値を付与する。その単語は、ユーザがそのニュースコンテンツを閲覧したとき、相当な程度をもって興味を示したワードであるといえるからである。

図５、ステップＳ５０５に戻り、商品カテゴリ判定部１０７は、商品カテゴリ分類ＤＢ１１１を参照して、抽出された特徴語から、当該ニュースコンテンツを商品カテゴリに分類（判定）し、ニュース分類ＤＢ１１２に情報を格納する。図８は、商品カテゴリ分類ＤＢ１１１のデータ構造を示す模式図である。商品カテゴリ分類ＤＢ１１１は、ショッピングコンテンツ内の商品カテゴリに対応する商品カテゴリ（名称）と、当該商品カテゴリに関連する関連単語とが対応付けて予め登録されているＤＢであり、商品カテゴリ判定部１０７が、抽出された特徴語から、当該ニュースコンテンツを商品カテゴリに分類（判定）する際に参照される。関連単語は、例えば、カテゴリ（名称）を検索エンジンに投げて検索結果のスニペットから関連単語（頻出語や特徴語としてもよい）を重み値とともに取得しておく。またここでTF-IDFを利用してもよい。関連単語によっては、商品カテゴリが重複するものもあるが重複してもよくカテゴリ毎に分類しておく。

図９は、ニュースコンテンツから抽出された特徴語を、商品カテゴリ分類ＤＢ１１１の商品カテゴリに従って分類する様子を示す図である。商品カテゴリ分類ＤＢ１１１を参照して、商品カテゴリ毎のスコア（マッチスコア）を算出するためである。

図１０は、商品カテゴリ毎にスコアを算出する様子を示す図である。商品カテゴリ分類ＤＢ１１１を参照して、商品カテゴリ毎のスコア（マッチスコア）を特徴語の重み値と関連単語との重み値からスコア（マッチスコア）を算出する。スコアは、ニュースコンテンツに対する商品カテゴリ毎の関連度合いを表す１つの指標である。スコアは特徴語と関連単語との重み値を乗算することにより算出できる。なお、これまで精度を高めるために重み値を考慮してきたが、単純に特徴語の出現回数でスコアを算出する方法もある。例えば、商品カテゴリ「ＤＶＤレコーダー」には特徴語が３回、商品カテゴリ「ＴＶ」には特徴語が１回出現する場合には、スコアをそれぞれ３、１とできる。つまり、スコアは、ニュースコンテンツに対する商品カテゴリ毎の関連度合いを表す指標であればよい。

図１１は、スコア順に商品カテゴリを並び替え、最上位商品カテゴリを抽出する様子を示す図である。算出されたスコアの値順（降順）に並び替えて所定上位のカテゴリのみ抽出する。ここでは最上位１つの商品カテゴリを抽出するものとし、それ以下の商品カテゴリについては線引きを行い商品広告の検索時に考慮されない。このようにしてこの例では最終的に、当該ニュースコンテンツは、商品カテゴリ「ＤＶＤレコーダー」に分類（判定）された。なお、商品カテゴリ抽出にあたって、最上位商品カテゴリに限定する必要はなく、所定上位の商品カテゴリで線引きを行ってもよい。この場合、当該ニュースコンテンツは、複数の商品カテゴリに分類（判定）されて、ニュース分類ＤＢ１１２に登録される。

図５、ステップＳ５０６に戻り、商品カテゴリ判定部１０７は、これまで得られた情報をニュースコンテンツに関する情報として、ニュース分類ＤＢ１１２に登録（格納）する。再び図４（１行目データ）を参照すると、当該ニュースコンテンツに関する情報として、商品カテゴリを「ＤＶＤレコーダー」として、「ニュースデータ」、「特徴語（及び重み値）」、「登録日時」が登録されたことがわかる。

このように、商品情報（レコメンド商品）検索においてニュース分類ＤＢ１１２の利用に先立ち、ＤＢに予め必要な情報を登録（準備）しておくことで、商品情報検索を効率的に行なうことができる。勿論、予め必要な情報をニュース分類ＤＢ１１２に登録しておく構成でなくとも、商品情報を行なう（前）過程で、特徴語の抽出や商品カテゴリ判定を行って、当該必要な情報を取得してもよい。そして、その取得した情報をそのまま（又はこの段階でニュース分類ＤＢ１１２に一旦登録して）レコメンド商品検索部１０３に渡すよう構成することもできる。以上、ニュース分類ＤＢ１１２のデータ構造及び登録情報の取得、作成について説明を行った。

（動作）
図１２は、本発明による商品広告配信装置１の商品広告配信処理例を示すフローチャートである。適時図面を参照して以下説明を行う。

ステップＳ１２０１において、商品カテゴリ受信部１０１は、Ｗｅｂサーバ２から商品カテゴリ（情報）を取得する。この商品カテゴリとは、ショッピングコンテンツサイトにおいて、ユーザが閲覧目的のためページ要求を行ったページの属する商品カテゴリである。

ステップＳ１２０２に進み、カテゴリ商品検索部１０２は、取得した商品カテゴリ（情報）をキーとして、当該商品カテゴリの商品（カテゴリ商品）を商品情報ＤＢ１２０から検索する。図１３は、商品情報ＤＢ１２０のデータ構造を示す模式図である。商品情報ＤＢ１１０は、商品名称、商品価格、商品説明、販売主、商品カテゴリ等を含む商品情報が登録されたＤＢである。この場合、カテゴリ商品検索部１０２は、取得した商品カテゴリ「ＤＶＤレコーダー」に一致する商品、つまり、「ＶＨＳ一体型ＤＶＤレコーダー」、「ＤＶＤ３００」、「ＤＶＤ−1000」、「ＤＶＤ−2000」、「ＧｒｅｅｎＤＶＤ」の４商品に係るカテゴリ商品（情報）を商品情報ＤＢ１１０から検索する。このようにして検索されたカテゴリ商品は、メインショッピングコンテンツとしてリスト形式などで表示される。

ステップＳ１２０３に進み、レコメンド商品検索部１０３は、商品カテゴリ（情報）をキーとして、ニュース分類ＤＢ１１２からその商品カテゴリに分類されたニュースコンテンツの特徴語を検索、取得する。具体的には、図４のニュース分類ＤＢ１１２を参照し、取得した商品カテゴリ「ＤＶＤレコーダー」に分類されたニュースコンテンツの特徴語を取得する。ここでは「ＤＶＤ：0.5」、「レコーダー：0.5」、「Ａ社：0.3」が特徴語（及び重み値）として取得される。

ステップＳ１２０４に進み、レコメンド商品検索部１０３は、取得した特徴語をキーワードとして、商品（レコメンド商品）を商品情報ＤＢ１１０から検索する。検索の方法は、例えば、単純に特徴語を（多く）含む商品について検索することができる。また、マッチスコア技術を用いるならば、商品情報ＤＢ１１０において商品情報毎に検索用のキーワード及びキーワードに関連する関連単語（及び重み値）などを準備しておき、特徴語の重み値（非図示）とからマッチスコアを算出して、適合する商品について検索することもできる。例えば、ベクトル空間モデルなどを利用して、特徴語にマッチする商品との適合度（関連度）を表すマッチスコアを算出する。ベクトル空間モデルは情報検索を行なうためのアルゴリズムである。重み値をベクトルとみなしてベクトル空間上に表現し、相関量をコサイン、内積、距離等によって計算し関連度を求める。算出されたマッチスコア降順に商品を並び替え、所定上位のものを抽出する。このようにして検索されたレコメンド商品は、おすすめ商品（商品広告）として注目され易い画面上の位置に表示される。

図１２、ステップＳ１２０５に戻り、商品情報送信部１０４は、これまで取得した商品情報（カテゴリ商品及びレコメンド商品）をＷｅｂサーバ２に送信する。Ｗｅｂサーバ２は商品情報を受信すると、ショッピングコンテンツに商品情報を埋め込んで、最終的にウェブコンテンツページとしてユーザの端末４に送信する。そして、端末４においてウェブブラウザ等で商品情報を含むショッピングコンテンツページが表示される。再び図１を参照すれば、カテゴリ商品はリスト形式で表示され、さらに商品広告としてレコメンド商品が注目され易い画面上の位置に表示されている。なお、商品情報ＤＢ１１０では非図示としたが、商品情報にはテキスト情報に限られず、画像情報を含むものとする。テキスト情報、画像情報には、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などのリンク情報が埋め込まれており、リンク先には商品紹介のページにリンクされる。

＜総括＞
これまで説明したように、本発明による商品広告配信装置１は、ショッピングコンテンツにおいて、商品カテゴリにマッチしたニュースコンテンツ（時事情報）に基づいて、商品広告（レコメンド商品）の引き当てを行なう。即ち、ショッピングコンテンツサイト内に掲載される商品は非常に多数であるので、本発明に係る商品広告配信装置は、商品群の中から特に注目すべき（今が旬の）商品をおすすめ商品（レコメンド商品）という形でピックアップする。ニュースコンテンツは、トレンドや時事変動に係る情報を有しているので、商品広告（レコメンド商品）に対して直接的に最新のトレンドや時事を反映することができる。よって、多くのユーザは世の中のトレンドへの関心が高い中、ショッピングサイトにおいて、時事変動やトレンドに連動した商品広告（レコメンド商品）の掲載することにより、ユーザの商品購入意欲を促進することができる。

以上、本発明によれば、ウェブショッピングコンテンツと共に表示されるレコメンド商品広告の配信に関して、時事に連動した商品広告の配信を行う商品広告配信装置、商品広告配信方法、及び商品広告配信制御プログラムを提供することが可能となる。

なお、本発明の好適な実施の形態、特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。

ニュースコンテンツを反映した商品広告が表示される様子を示す概略図である。 本発明に係るネットワーク構成図である。 本発明の実施形態に係る商品広告配信装置及びＷｅｂサーバの一実施形態の主要機能を示す機能ブロック図である。 ニュース分類ＤＢのデータ構造を示す模式図である。 ニュース分類ＤＢに登録される情報の取得、作成を説明するフローチャートである。 クエリログを抽出する様子を示す図である。 ニュースコンテンツから特徴語とその重み値が抽出された様子を示す図である。 商品カテゴリ分類ＤＢのデータ構造を示す模式図である。 特徴語を商品カテゴリ分類ＤＢの商品カテゴリに従って分類する様子を示す図である。 商品カテゴリ毎にスコアを算出する様子を示す図である。 上位商品カテゴリを抽出する様子を示す図である。 本発明による商品広告配信装置の商品広告配信処理例を示すフローチャートである。 商品情報ＤＢのデータ構造を示す模式図である。

符号の説明

１ 商品広告配信装置
２ Ｗｅｂサーバ
３ ニュースサーバ
４ 端末
５ ネットワーク
１０１ 商品カテゴリ受信部
１０２ カテゴリ商品検索部
１０３ レコメンド商品検索部
１０４ 商品情報送信部
１０５ ニュース取得部
１０６ ニュース特徴語抽出部
１０７ 商品カテゴリ判定部
１１０ 商品情報ＤＢ
１１１ 商品カテゴリ分類ＤＢ
１１２ ニュース分類ＤＢ
２０１ ページ要求受信部
２０２ ページ作成部
２０３ 商品カテゴリ送信部
２０４ 商品情報受信部
２０５ ページ送信部
４０１ クエリログＤＢ

Claims (8)

1. ニュースコンテンツを配信するニュースコンテンツ配信装置とネットワークを介して接続され、ウェブショッピングコンテンツに応じて商品広告の配信を行なう商品広告配信装置であって、
   商品カテゴリと、当該商品カテゴリに関連する関連単語とが対応付けて登録された商品カテゴリ分類データベースと、
   前記ニュースコンテンツ配信装置からニュースコンテンツを取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得されたニュースコンテンツに含まれるテキスト情報から特徴語を抽出する特徴語抽出手段と、
   前記特徴語抽出手段により抽出された特徴語と、前記カテゴリ分類データベースに登録された関連単語に基づいて、前記ニュースコンテンツが分類される商品カテゴリを判定する商品カテゴリ判定手段と
   前記ウェブショッピングコンテンツの商品カテゴリと、前記商品カテゴリ判定手段により判定された商品カテゴリとが一致する前記ニュースコンテンツから抽出された前記特徴語に基づいて、商品情報が登録された商品情報データベースから、商品広告として配信すべき商品情報を検索する検索手段と、
   を有することを特徴とする商品広告配信装置。
2. 前記商品カテゴリ判定手段により判定された前記ニュースコンテンツの商品カテゴリと、前記特徴語抽出手段により取得された当該ニュースコンテンツの特徴語とを対応付けたニュース分類データベースを生成し、
   前記検索手段は、前記ウェブショッピングコンテンツの商品カテゴリに対応付けられた特徴語を前記ニュース分類データベースから読み出し、当該特徴語に基づいて、商品広告として配信すべき商品情報を検索すること、
   を特徴とする請求項１に記載の商品広告配信装置。
3. 前記特徴語と前記関連単語とには、重み値が付されており、
   前記特徴語の重み値と、前記関連単語の重み値とのマッチスコアに基づいて、商品カテゴリが決定されること、
   を特徴とする請求項１又は２に記載の商品広告配信装置。
4. 前記特徴語は、前記ニュースコンテンツに対応付けられたクエリワードを記憶するクエリログ記憶装置から取得されたクエリワードを含むこと、
   を特徴とする請求項２ないし３いずれか一項に記載の商品広告配信装置。
5. 前記ニュースコンテンツにおいてニュースタイトル位置における特徴語に、ニュース本文位置における特徴語よりも、大きい重み値が付されること、
   を特徴とする請求項３又は４に記載の商品広告配信装置。
6. 前記ニュースコンテンツに対応するクエリワードに、クエリワード以外のワードよりも、大きい重み値が付されること、
   を特徴とする請求項４に記載の広告配信装置。
7. ニュースコンテンツを配信するニュースコンテンツ配信装置とネットワークを介して接続され、ウェブショッピングコンテンツに応じて商品広告の配信を行ない、商品カテゴリと、当該商品カテゴリに関連する関連単語とが対応付けて登録された商品カテゴリ分類データベースを有する商品広告配信装置における商品広告配信方法であって、
   コンピュータが、
   前記ニュースコンテンツ配信装置からニュースコンテンツを取得する取得工程と、
   前記取得工程により取得されたニュースコンテンツに含まれるテキスト情報から特徴語を抽出する特徴語抽出工程と、
   前記特徴語抽出工程により抽出された特徴語と、前記カテゴリ分類データベースに登録された関連単語に基づいて、前記ニュースコンテンツが分類される商品カテゴリを判定する商品カテゴリ判定工程と
   前記ウェブショッピングコンテンツの商品カテゴリと、前記商品カテゴリ判定手段により判定された商品カテゴリとが一致する前記ニュースコンテンツから抽出された前記特徴語に基づいて、商品情報が登録された商品情報データベースから、商品広告として配信すべき商品情報を検索する検索工程と、
   を有することを特徴とする商品広告配信方法。
8. 請求項７に記載の商品広告配信方法をコンピュータに実行させるための商品広告配信制御プログラム。

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