JP2012150563A - 商品推薦装置及び方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 本発明は、購買情報からユーザの該商品に対する興味度を算出し、サービス提供者にとって販売を促進したい商品情報、設定パラメータを取得し、商品と、ユーザとの全ての組合せについて、該商品について該ユーザが購買したかどうかと、興味度と、販売促進商品情報と、設定パラメータとを用いて、重みパラメータを算出し、ユーザの識別子が与えられると、各商品のうち、該ユーザの購買情報を用いてユーザが未購買のもののみを取得し、該ユーザの未購買の商品に対して、興味度と、販売促進商品情報と、重みパラメータとを用いて、該ユーザの未購買の各商品に対する推薦スコアを算出し、推薦スコアの上位N件の商品の識別子を推薦商品として選択する。
【選択図】 図1
Description
前記ECサイトにおける商品の情報を取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得手段と、
前記ECサイトにおける各ユーザの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得手段と、
前記購買情報記憶手段に格納されている各ユーザの購買情報と、前記商品情報記憶手段に格納されている商品を取得し、該購買情報から該ユーザの該商品に対する興味度を算出し、該ユーザの識別子と、該商品の識別子と共に興味度記憶手段に格納する興味度算出手段と、
前記ECサイトにおけるサービス提供者にとって販売を促進したい商品情報を取得し、販売促進商品情報記憶手段に格納する販売促進情報取得手段と、
前記ECサイトにおけるサービス提供者にとってユーザの興味と販売促進のどちらをより推薦に反映させるかの設定パラメータを取得し、設定パラメータ記憶手段に格納する設定パラメータ取得手段と、
前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、前記購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかと、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータとを用いて、重みパラメータを算出し、重みパラメータ記憶手段に格納する重みパラメータ算出手段と、
ユーザの識別子が与えられると、前記商品情報記憶手段に格納されている各商品のうち、該ユーザの購買情報を用いてユーザが未購買のもののみを取得し、該ユーザの未購買の商品に対して、前記興味度記憶手段に格納されている前記興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記重みパラメータ記憶手段に格納された前記重みパラメータとを用いて、該ユーザの未購買の各商品に対する推薦スコアを算出し、前記推薦スコアの上位N件の商品の識別子を推薦商品として選択する商品推薦手段と、を有する。
前記ユーザの商品に対する興味度を算出する際に、ユーザベース協調フィルタリング(購買商品が類似しているユーザが購買しているか否かに基づく統計的手法)を用いる。
前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、該購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかの情報と、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報とを用いて重みパラメータの尤度を算出する手段と、
さらに、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータを用いて重みパラメータの事前確率を算出し、前記重みパラメータの尤度と、前記重みパラメータの事前確率から重みパラメータの事後確率を算出し、前記重みパラメータの事後確率を用いて事後確率最大化によって重みパラメータを算出する手段と、を含む。
商品情報取得手段が、前記ECサイトにおける商品の情報を取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得ステップと、
購買情報取得手段が、前記ECサイトにおける各ユーザの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得ステップと、
興味度算出手段が、前記購買情報記憶手段に格納されている各ユーザの購買情報と、前記商品情報記憶手段に格納されている商品を取得し、該購買情報から該ユーザの該商品に対する興味度を算出し、該ユーザの識別子と、該商品の識別子と共に興味度記憶手段に格納する興味度算出ステップと、
販売促進情報取得手段が、前記ECサイトにおけるサービス提供者にとって販売を促進したい商品情報を取得し、販売促進商品情報記憶手段に格納する販売促進情報取得ステップと、
設定パラメータ取得手段が、前記ECサイトにおけるサービス提供者にとってユーザの興味と販売促進のどちらをより推薦に反映させるかの設定パラメータを取得し、設定パラメータ記憶手段に格納する設定パラメータ取得ステップと、
重みパラメータ算出手段が、前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、前記購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかと、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータとを用いて、重みパラメータを算出し、重みパラメータ記憶手段に格納する重みパラメータ算出ステップと、
商品推薦手段が、ユーザの識別子が与えられると、前記商品情報記憶手段に格納されている各商品のうち、該ユーザの購買情報を用いてユーザが未購買のもののみを取得し、該ユーザの未購買の商品に対して、前記興味度記憶手段に格納されている前記興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記重みパラメータ記憶手段に格納された前記重みパラメータとを用いて、該ユーザの未購買の各商品に対する推薦スコアを算出し、前記推薦スコアの上位N件の商品の識別子を推薦商品として選択する商品推薦ステップと、を行う。
前記ユーザの商品に対する興味度を算出する際に、ユーザベース協調フィルタリング(購買商品が類似しているユーザが購買しているか否かに基づく統計的手法)を用いる。
前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、該購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかの情報と、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報とを用いて、重みパラメータの尤度を算出するステップと、
さらに、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータを用いて重みパラメータの事前確率を算出し、前記重みパラメータの尤度と、前記重みパラメータの事前確率から重みパラメータの事後確率を算出し、前記重みパラメータの事後確率を用いて事後確率最大化によって重みパラメータを算出するステップと、を更に行う。
商品情報テーブル81には、図2に示すように、商品IDフィールド、内容フィールド、が含まれる。
内容フィールドは、該商品の内容に関する要約や、人手による該商品に対する評価情報等が、商品情報取得部10によりテキストデータにて設定される。
購買情報テーブル82には、図3に示すように、商品IDフィールド、ユーザIDフィールドが含まれる。
興味度テーブル83には、図4に示すように、ユーザIDフィールドと、商品IDフィールドと、興味度フィールドとが含まれる。
販売促進商品リストテーブル84には、図5に示すように、商品IDフィールドと、促進度フィールドとが含まれる。
重みパラメータ記録部85には、商品推薦部50がユーザ u に商品 i を推薦するための推薦スコア score(u,i) を以下の式(1)のように算出するための重み λ1、λ2 が格納されている。
図6は、本発明の一実施形態における商品購買時の処理のフローチャートである。
図7は、本発明の一実施の形態における興味度算出時の詳細な処理のフローチャートである。興味度の算出は、装置の管理者による明示的な命令の際に行ってもよいし、装置内で週あたり1度、等のように設定された時間ごとに自動で行ってもよい。
図8は、本発明の一実施形態における販売促進商品リストテーブル84更新時の処理のフローチャートである。販売促進商品リストテーブル84の更新は、例えばサービス提供者からの明示的な命令の際に行うことが考えられる。今、サービス提供者が入出力部100を通じて商品 i について、促進度を promotei に設定する命令を送ったこととする。
図9は、本発明の一実施の形態におけるユーザログオン時の処理のフローチャートである。
ステップ410)商品推薦部50が、興味度テーブル83を参照し、ユーザIDフィールドが u の行を取得する。
図10は、本発明の一実施の形態における設定パラメータ更新時の処理のフローチャートである。設定パラメータの更新は、例えばサービス提供者からの明示的な命令の際に行うことが考えられる。今、サービス提供者が入出力部100を通じて設定パラメータを
図11は、本発明の一実施の形態における重みパラメータ更新時の処理のフローチャートである。
2 外部端末
3 ネットワーク
4 外部装置
10 商品情報取得部
20 購買情報テーブル更新部
30 興味度算出部
40 購買促進商品リストテーブル更新部
50 商品推薦部
60 設定パラメータ更新部
70 重みパラメータ更新部
80 記録部
81 商品情報テーブル
82 購買情報テーブル
83 興味度テーブル
84 販売促進商品リストテーブル
85 重みパラメータ記録部
86 設定パラメータ記録部
90 通信部
100 入出力部
Claims (7)
- 電子商取引(EC:E-Commerse)サイトにおいて、利用者の購買履歴を利用して商品を推薦する商品推薦装置であって、
前記ECサイトにおける商品の情報を取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得手段と、
前記ECサイトにおける各ユーザの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得手段と、
前記購買情報記憶手段に格納されている各ユーザの購買情報と、前記商品情報記憶手段に格納されている商品を取得し、該購買情報から該ユーザの該商品に対する興味度を算出し、該ユーザの識別子と、該商品の識別子と共に興味度記憶手段に格納する興味度算出手段と、
前記ECサイトにおけるサービス提供者にとって販売を促進したい商品情報を取得し、販売促進商品情報記憶手段に格納する販売促進情報取得手段と、
前記ECサイトにおけるサービス提供者にとってユーザの興味と販売促進のどちらをより推薦に反映させるかの設定パラメータを取得し、設定パラメータ記憶手段に格納する設定パラメータ取得手段と、
前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、前記購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかと、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータとを用いて、重みパラメータを算出し、重みパラメータ記憶手段に格納する重みパラメータ算出手段と、
ユーザの識別子が与えられると、前記商品情報記憶手段に格納されている各商品のうち、該ユーザの購買情報を用いてユーザが未購買のもののみを取得し、該ユーザの未購買の商品に対して、前記興味度記憶手段に格納されている前記興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記重みパラメータ記憶手段に格納された前記重みパラメータとを用いて、該ユーザの未購買の各商品に対する推薦スコアを算出し、前記推薦スコアの上位N件の商品の識別子を推薦商品として選択する商品推薦手段と、
を有することを特徴とする商品推薦装置。 - 前記興味度算出手段は、
前記ユーザの商品に対する興味度を算出する際に、ユーザベース協調フィルタリング(購買商品が類似しているユーザが購買しているか否かに基づく統計的手法)を用いる
請求項1記載の商品推薦装置。 - 前記重みパラメータ算出手段は、
前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、該購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかの情報と、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報とを用いて重みパラメータの尤度を算出する手段と、
さらに、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータを用いて重みパラメータの事前確率を算出し、前記重みパラメータの尤度と、前記重みパラメータの事前確率から重みパラメータの事後確率を算出し、前記重みパラメータの事後確率を用いて事後確率最大化によって重みパラメータを算出する手段と、
を含む請求項1記載の商品推薦装置。 - EC(E-Commerse)サイトにおいて、利用者の購買履歴を利用して商品を推薦する商品推薦方法であって、
商品情報取得手段が、前記ECサイトにおける商品の情報を取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得ステップと、
購買情報取得手段が、前記ECサイトにおける各ユーザの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得ステップと、
興味度算出手段が、前記購買情報記憶手段に格納されている各ユーザの購買情報と、前記商品情報記憶手段に格納されている商品を取得し、該購買情報から該ユーザの該商品に対する興味度を算出し、該ユーザの識別子と、該商品の識別子と共に興味度記憶手段に格納する興味度算出ステップと、
販売促進情報取得手段が、前記ECサイトにおけるサービス提供者にとって販売を促進したい商品情報を取得し、販売促進商品情報記憶手段に格納する販売促進情報取得ステップと、
設定パラメータ取得手段が、前記ECサイトにおけるサービス提供者にとってユーザの興味と販売促進のどちらをより推薦に反映させるかの設定パラメータを取得し、設定パラメータ記憶手段に格納する設定パラメータ取得ステップと、
重みパラメータ算出手段が、前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、前記購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかと、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータとを用いて、重みパラメータを算出し、重みパラメータ記憶手段に格納する重みパラメータ算出ステップと、
商品推薦手段が、ユーザの識別子が与えられると、前記商品情報記憶手段に格納されている各商品のうち、該ユーザの購買情報を用いてユーザが未購買のもののみを取得し、該ユーザの未購買の商品に対して、前記興味度記憶手段に格納されている前記興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記重みパラメータ記憶手段に格納された前記重みパラメータとを用いて、該ユーザの未購買の各商品に対する推薦スコアを算出し、前記推薦スコアの上位N件の商品の識別子を推薦商品として選択する商品推薦ステップと、
を行うことを特徴とする商品推薦方法。 - 前記興味度算出ステップにおいて、
前記ユーザの商品に対する興味度を算出する際に、ユーザベース協調フィルタリング(購買商品が類似しているユーザが購買しているか否かに基づく統計的手法)を用いる
請求項4記載の商品推薦方法。 - 前記重みパラメータ算出ステップにおいて、
前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、該購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかの情報と、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報とを用いて、重みパラメータの尤度を算出するステップと、
さらに、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータを用いて重みパラメータの事前確率を算出し、前記重みパラメータの尤度と、前記重みパラメータの事前確率から重みパラメータの事後確率を算出し、前記重みパラメータの事後確率を用いて事後確率最大化によって重みパラメータを算出するステップと、
を更に行う請求項4記載の商品推薦方法。 - 請求項1乃至3のいずれか1項に記載の商品推薦装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための商品推薦プログラム。
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