JP2010224873A - Commodity retrieval server, commodity retrieval method, program, and recording medium - Google Patents
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Abstract
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.
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 a product 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、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、行動履歴データを蓄積する行動履歴データ蓄積手段と、前記行動履歴データに基づいて、商品ごとの行動スコアを算出し、前記行動スコアから二つの商品間の類似度を算出し、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, the 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, Product search means for transmitting to the terminal, action history data storing means for receiving user operation data from the terminal displaying the search results and storing action history data, and for each product based on the action history data Based on the similarity data, a similarity data generation means for calculating similarity between two products from the behavior score, and generating similarity data, and a search result by the product search means And a search result processing means for processing and transmitting the processed result to the terminal.
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。
前記操作データは、ユーザの誤閲覧情報を含み、前記類似度データ生成手段は、前記誤閲覧情報に応じて前記類似度が低くなるように、類似度データを生成する。
前記行動履歴データは、商品の閲覧時間、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.
The operation data includes erroneous browsing information of the user, and the similarity data generation unit generates similarity data so that the similarity is lowered according to the erroneous browsing information.
The behavior history data includes a product browsing time, whether or not detailed information is browsed, and details of operations.
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、サーバと、端末がネットワークを介して接続される商品検索方法であって、前記サーバは、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、行動履歴データを蓄積する行動履歴データ蓄積工程と、前記行動履歴データに基づいて、商品ごとの行動スコアを算出し、前記行動スコアから二つの商品間の類似度を算出し、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 in which a server and a terminal are connected via a network, wherein the server searches for a product based on a search instruction from the terminal and transmits a search result to the terminal. A product search step, a behavior history data storage step for receiving user operation data from the terminal displaying the search result, and storing behavior history data, and a behavior score for each product based on the behavior history data And calculating the similarity between the two products from the action score, generating similarity data, and processing the search result by the product search step based on the similarity data And a search result processing step to be transmitted to the terminal.
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.
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
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the
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
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
The product DB 5 includes product data handled by the
The
The action history DB 9 includes data that records a history of actions such as search, browsing, and purchase in the
The
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
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
2 is a diagram showing the hardware configuration of the
図2に示すように、サーバ3は、CPU(Central Processing Unit)21、ROM(Read Only Memory)22、RAM(Random Access Memory)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
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
The
The
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
Each of these program codes is read by the
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
An operation instruction, an operation instruction, data input, and the like can be performed on the
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(Cathode Ray Tube)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
The
The
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(Operating System)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
As shown in FIG. 3, the
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
The
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
The similarity
The similar
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
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(Uniform Resource Locator)48等を有する。
The product data 40 of the
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
The
The
The
The
The
The
The
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
The
The
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
The
The
The
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
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
The
The
The detailed
The
The
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
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
The
The
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
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
The
The
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
Each of these program codes is read by the
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
An operation instruction, an operation instruction, data input, and the like can be performed on the terminal 13 via the
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
The
The
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
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
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
When the generation process of the similar data 70 is executed by batch processing at night or the like, the
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
Further, the
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
The
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
When the
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
On the
The
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
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
When the number of products checked with the similarity 303 is one, the
When there are a plurality of products checked with the similarity 303, the
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
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
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
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
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
For example, when the current user is browsing the products with the
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
The
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
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
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
The
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
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
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
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
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
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
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
A user who uses the
The user selects a product close to what he wants from the product group displayed as the search result, selects “similar order” from the
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 ………
7 ……… User DB
9 ... Action history DB
11 ……… Similarity DB
13 ……… Terminal 15 ……… Network
Claims (8)
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、行動履歴データを蓄積する行動履歴データ蓄積手段と、
前記行動履歴データに基づいて、商品ごとの行動スコアを算出し、前記行動スコアから二つの商品間の類似度を算出し、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、
を具備することを特徴とする商品検索サーバ。 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 and transmitting a search result to the terminal;
Action history data storage means for receiving user operation data from the terminal displaying the search result and storing action history data;
Based on the behavior history data, a behavior score for each product is calculated, a similarity between two products is calculated from the behavior score, and similarity data generating means for generating similarity data;
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;
A product search server comprising:
前記類似度データ生成手段は、前記誤閲覧情報に応じて前記類似度が低くなるように、類似度データを生成することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の商品検索サーバ。 The operation data includes misread information of the user,
The commodity search according to any one of claims 1 to 3, wherein the similarity data generation unit generates similarity data so that the similarity is lowered according to the erroneous browsing information. server.
前記サーバは、
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、行動履歴データを蓄積する行動履歴データ蓄積工程と、
前記行動履歴データに基づいて、商品ごとの行動スコアを算出し、前記行動スコアから二つの商品間の類似度を算出し、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、
を具備することを特徴とする商品検索方法。 A product search method in which a server and a terminal are connected via a network,
The server
A product search step of searching for products based on a search instruction from the terminal and transmitting a search result to the terminal;
An action history data storage step for receiving user operation data from the terminal displaying the search results and storing action history data;
Based on the behavior history data, a behavior score for each product is calculated, a similarity between two products is calculated from the behavior score, and a similarity data generation step for generating similarity data;
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;
A product search method comprising:
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