JP2013164752A

JP2013164752A - 商品選択条件抽出装置、方法、及びプログラム

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Publication number: JP2013164752A
Application number: JP2012027810A
Authority: JP
Inventors: Kenji Ezaki; 健司江崎; Masashi Uchiyama; 匡内山; Noriko Takaya; 典子高屋; Yusuke Ichikawa; 裕介市川; Shoichi Nagano; 翔一長野
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2012-02-10
Filing date: 2012-02-10
Publication date: 2013-08-22
Anticipated expiration: 2032-02-10
Also published as: JP5642724B2

Abstract

【課題】短期的な商品選択条件及び長期的な商品選択条件を考慮して精度よく商品選択条件を抽出することができるようにする。
【解決手段】短期的商品選択条件スコア算出部２１によって、セッション毎に、閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの単語に関する短期的な商品選択条件スコアを算出する。商品選択条件スコア算出部２３によって、閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの単語に関する長期的な商品選択条件スコアを算出し、短期的な商品選択条件スコア及び長期的な商品選択条件スコアに基づいて、閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの単語に関する商品選択条件スコアを算出する。商品選択条件スコアに基づいて、閲覧者及び閲覧商品の組み合わせに対する商品選択条件としての単語を抽出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、商品選択条件抽出装置、方法、及びプログラムに係り、特に、商品閲覧ログから、閲覧者の商品選択条件を抽出する商品選択条件抽出装置、方法、及びプログラムに関する。

近年、実店舗に加えてECサイトでも出店する企業が増えてきている。そのためECサイトの市場規模は増大し、ECサイトでの売り上げを向上することが重要である。ECサイトでの売り上げを向上するためには、顧客のニーズにあった商品を仕入れることが重要になるため、顧客のニーズを推定する事が必要である。

そのために顧客の多くや重要顧客が商品を選択した条件を顧客のニーズと推定し、条件にあった商品を仕入れることで売り上げの向上の実現が期待される。

また、暗黙的な選好による個人化のために、閲覧情報に基づくユーザプロファイルを作成することが知られている（非特許文献１）。

Marti A．Hearst、"情報検索のためのユーザインタフェース"、共立出版、P 239〜243、2011年

ここで、閲覧される商品が選択された条件を商品選択条件とする。

商品選択条件を抽出方法として、同一セッションにおける商品の記述の多くに出現する語を商品選択条件とする方法と、過去に閲覧された商品の記述の多くに出現する語を商品選択条件とする方法が考えられる。それぞれの方法を組み合わせることで、閲覧者が明確な目的をもって商品を閲覧している場合と、明確な目的はなく連続して閲覧した商品に共通性はないがそれぞれの商品は閲覧者の嗜好によって閲覧している場合との両方を考慮する事ができる。

しかしながら、セッションにおける商品の記述の多くに出現する語を商品選択条件とする方法では、閲覧したサイト中の多くの商品記述に出現する語であるサイト特有語や、過去に閲覧した商品の多くにのみ出現した語を、商品選択条件として抽出してしまう、という問題がある。過去に閲覧した商品の多くに出現しているが、最近閲覧した商品に出現しない語は、既に閲覧者にとって重要な条件ではなくなっていると考えられるからである。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、短期的な商品選択条件及び長期的な商品選択条件を考慮して精度よく商品選択条件を抽出することができる商品選択条件抽出装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の商品選択条件抽出装置は、サイトの閲覧者毎に各商品についての商品選択条件を抽出する商品選択条件抽出装置であって、入力された、セッション毎の、閲覧者、閲覧時刻、少なくとも１つの閲覧商品、及び各閲覧商品の記述に含まれる単語群を含むセッション情報に基づいて、前記セッション毎に、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせの各々における、前記閲覧商品の単語群の各単語ついて、前記セッションの類似する閲覧商品の各々の記述に含まれる単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する短期的な商品選択条件スコアを算出する短期的商品選択条件スコア算出手段と、前記入力された前記セッション毎のセッション情報に基づいて、前記閲覧者、前記閲覧商品、及び前記単語の組み合わせの各々について、前記閲覧者のセッションにおける前記単語の出現頻度が高く、かつ、前記単語を含む前記閲覧商品を最後に閲覧した前記閲覧者のセッションの閲覧時刻からの経過時間が短いほど、前記単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する長期的な商品選択条件スコアを算出すると共に、前記閲覧者、閲覧商品、及び単語の組み合わせに対する前記短期的な商品選択条件スコア及び前記長期的な商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する商品選択条件スコアを算出する商品選択条件スコア算出手段と、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの各単語に関する前記商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせに対する商品選択条件としての単語を抽出する商品選択条件抽出手段と、を含んで構成されている。

また、本発明の商品選択条件抽出方法は、短期的商品選択条件スコア算出手段、商品選択条件スコア算出手段、及び商品選択条件抽出手段を含み、サイトの閲覧者毎に各商品についての商品選択条件を抽出する商品選択条件抽出装置における商品選択条件抽出方法であって、前記商品選択条件抽出装置は、短期的商品選択条件スコア算出手段によって、入力された、セッション毎の、閲覧者、閲覧時刻、少なくとも１つの閲覧商品、及び各閲覧商品の記述に含まれる単語群を含むセッション情報に基づいて、前記セッション毎に、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせの各々における、前記閲覧商品の単語群の各単語ついて、前記セッションの類似する閲覧商品の各々の記述に含まれる単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する短期的な商品選択条件スコアを算出するステップと、商品選択条件スコア算出手段によって、前記入力された前記セッション毎のセッション情報に基づいて、前記閲覧者、前記閲覧商品、及び前記単語の組み合わせの各々について、前記閲覧者のセッションにおける前記単語の出現頻度が高く、かつ、前記単語を含む前記閲覧商品を最後に閲覧した前記閲覧者のセッションの閲覧時刻からの経過時間が短いほど、前記単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する長期的な商品選択条件スコアを算出すると共に、前記閲覧者、閲覧商品、及び単語の組み合わせに対する前記短期的な商品選択条件スコア及び前記長期的な商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する商品選択条件スコアを算出するステップと、商品選択条件抽出手段によって、前記閲覧者及び商品の組み合わせでの各単語に関する前記商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせに対する商品選択条件としての単語を抽出するステップと、を含んで実行することを特徴とする。

また、本発明のプログラムは、サイトの閲覧者毎に各商品についての商品選択条件を抽出するためのプログラムであって、コンピュータを、入力された、セッション毎の、閲覧者、閲覧時刻、少なくとも１つの閲覧商品、及び各閲覧商品の記述に含まれる単語群を含むセッション情報に基づいて、前記セッション毎に、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせの各々における、前記閲覧商品の単語群の各単語ついて、前記セッションの類似する閲覧商品の各々の記述に含まれる単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する短期的な商品選択条件スコアを算出する短期的商品選択条件スコア算出手段、前記入力された前記セッション毎のセッション情報に基づいて、前記閲覧者、前記閲覧商品、及び前記単語の組み合わせの各々について、前記閲覧者のセッションにおける前記単語の出現頻度が高く、かつ、前記単語を含む前記閲覧商品を最後に閲覧した前記閲覧者のセッションの閲覧時刻からの経過時間が短いほど、前記単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する長期的な商品選択条件スコアを算出すると共に、前記閲覧者、閲覧商品、及び単語の組み合わせに対する前記短期的な商品選択条件スコア及び前記長期的な商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する商品選択条件スコアを算出する商品選択条件スコア算出手段、及び前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの各単語に関する前記商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせに対する商品選択条件としての単語を抽出する商品選択条件抽出手段として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、短期的商品選択条件スコア算出手段によって、入力された、セッション毎の、閲覧者、閲覧時刻、少なくとも１つの閲覧商品、及び各閲覧商品の記述に含まれる単語群を含むセッション情報に基づいて、前記セッション毎に、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせの各々における、前記閲覧商品の単語群の各単語ついて、前記セッションの類似する閲覧商品の各々の記述に含まれる単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する短期的な商品選択条件スコアを算出する。そして、商品選択条件スコア算出手段によって、前記入力された前記セッション毎のセッション情報に基づいて、前記閲覧者、前記閲覧商品、及び前記単語の組み合わせの各々について、前記閲覧者のセッションにおける前記単語の出現頻度が高く、かつ、前記単語を含む前記閲覧商品を最後に閲覧した前記閲覧者のセッションの閲覧時刻からの経過時間が短いほど、前記単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する長期的な商品選択条件スコアを算出すると共に、前記閲覧者、閲覧商品、及び単語の組み合わせに対する前記短期的な商品選択条件スコア及び前記長期的な商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する商品選択条件スコアを算出する。

そして、商品選択条件抽出手段によって、前記閲覧者及び商品の組み合わせでの各単語に関する前記商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせに対する商品選択条件としての単語を抽出する。

このように、短期的に閲覧した閲覧商品に共通する単語に高い短期的商品選択条件スコアを与え、短期的に閲覧した閲覧商品に共通する商品選択条件ではないが閲覧者の嗜好によって、長期的に閲覧した閲覧商品に共通する単語に高い長期的商品選択条件スコアを与えることによって、短期的な商品選択条件及び長期的な商品選択条件を考慮して精度よく商品選択条件を抽出することができる。

以上説明したように、本発明の商品選択条件抽出装置、方法、及びプログラムによれば、短期的に閲覧した閲覧商品に共通する単語に高い短期的商品選択条件スコアを与え、短期的に閲覧した閲覧商品に共通する商品選択条件ではないが閲覧者の嗜好によって、長期的に閲覧した閲覧商品に共通する単語に高い長期的商品選択条件スコアを与えることによって、短期的な商品選択条件及び長期的な商品選択条件を考慮して精度よく商品選択条件を抽出することができる、という効果が得られる。

本発明の実施の形態の商品選択条件抽出装置の機能的構成を示すブロック図である。セッション群入力バッファの内容を示す図である。単語群保存バッファの内容を示す図である。短期的商品選択条件スコアを説明するための図である。短期的商品選択条件群入力バッファの内容を示す図である。頻度保存バッファの内容を示す図である。長期的パラメータ群保存バッファ及び長期的商品選択条件群入力バッファの内容を示す図である。長期的商品選択条件スコアを説明するための図である。商品選択条件保存バッファの内容を示す図である。本発明の実施の形態の商品選択条件抽出装置における商品選択条件抽出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。本発明の実施の形態の商品選択条件抽出装置における短期的商品選択条件スコアを算出する処理の流れを示すフローチャートである。本発明の実施の形態の商品選択条件抽出装置における長期的パラメータを算出する処理の流れを示すフローチャートである。本発明の実施の形態の商品選択条件抽出装置における商品選択条件スコアを算出する処理の流れを示すフローチャートである。従来技術を説明するための図である。従来技術を説明するための図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。

＜本発明の概要＞
まず、図１４に、従来手法での商品選択条件の抽出の課題を示す概要を示す。同一セッションにおける閲覧商品の記述の多くに出現する語を商品選択条件とする方法をTFで示す。この場合、「東京」といった閲覧したサイト中の多くの商品記述に出現する語であるサイト特有語や、他カテゴリに出現する「ファー」といった語に高いスコアを算出してしまう。

また、過去に閲覧した商品の多くに出現している語を商品選択条件とする場合、過去に閲覧した商品の多くに出現しているが最近閲覧した商品には出現しない語を商品選択条件として抽出してしまう。

また、図１５に従来手法での商品選択条件の抽出の課題を示す概要を示す。

上記図１５にあるA、B、C、D、Eの順に高いスコアを算出することが長期的商品選択条件の目的とする。

上記図１５の画像は全てベージュを商品記述に含む商品で、横軸が時間軸とし、過去どの時点で閲覧したかを表している。

AとBは現在まで継続してベージュを含む商品を閲覧している。さらにBよりもAの方がベージュを含む商品を閲覧する間隔が短い。よってAの閲覧行動の方がより、ベージュに対する嗜好が強いと考える。

また、C、D、Eは過去にベージュを含む商品を閲覧していたが、最近はベージュを含む商品の閲覧頻度が少ない。Eでは最近は閲覧しておらず、CとDでは最近一回だけ閲覧している。

この場合、Eでは既にベージュに対する嗜好が失われていると考えられる。またDも過去にベージュを含む商品を多く閲覧していたにも関わらず最近一回見ただけでは嗜好が失われていないかどうか判断できない。このため、EよりもD、DよりもCの方が、ベージュに対する嗜好が強いといえる。

このように、過去に閲覧した商品の多くに出現している語を商品選択条件とした場合、A、D、C、E、Bの順に高いスコアを算出してしまう。

さらに、商品選択条件スコアを算出したい語を含む商品が出現してから、当該語を含む商品が出現するまでの経過時間によって減衰項を商品中での語の出現頻度にかけて総和を取る方法でも、A、B、D、C、Eの順に高いスコアを算出してしまう。これは過去にベージュを含む商品が多く出現していた場合、正しい算出ができないからである。

本発明では、商品選択条件について、短期的商品選択条件と長期的商品選択条件ごとにスコアを算出しそれらを結合して商品選択条件らしさを算出する。スコアが高いほど商品選択条件らしいとし、出力は、スコアの降順にランキングされた商品選択条件（単語）である。

短期的商品選択条件スコアの算出では、連続して閲覧した商品のうち、類似した商品ほど高い重みで、当該商品に出現した語の出現頻度の総和を取ることで、東京といった閲覧したサイト中の多くの商品記述に出現する語であるサイト特有語や、他カテゴリに出現するファーといった語に低いスコアを算出する。

また、長期的商品選択条件スコアの算出では、過去に閲覧した商品から、各語が出現する頻度と、語を含む商品が出現する間隔を推定し、嗜好が失われているかを考慮する。

これによって、上記図１５に示した各閲覧行動にたいして、A、B、C、D、Eの順に高いスコアを算出することができる。

＜システム構成＞
本発明の実施の形態に係る商品選択条件抽出装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する商品選択条件抽出処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、セッション群入力部１０、商品選択条件抽出部２０、及び商品選択条件出力部３０を含んだ構成で表すことができる。

セッション群入力部１０では、少なくとも１つのＥＣサイトで得られたセッション毎のセッション情報の入力を受け付ける。ここで、セッションとは、同一の閲覧者が同一サイトにおいて連続して閲覧した閲覧ページのログを表す。セッション情報は、図２に示すように、予め規定されたセッションとしてのIDであるセッションIDと、どのユーザが閲覧したかというユーザIDと、セッションを閲覧した時刻である閲覧時刻（例えば、セッション中の中心時刻）と、セッション中で閲覧した閲覧商品のカテゴリと、閲覧商品の記述で出現した単語の集合である単語群及び単語の出現頻度とを含み、閲覧商品のカテゴリと単語群と各単語の出現頻度とを、閲覧商品のカテゴリ毎に有している。

商品選択条件抽出部２０は、短期的商品選択条件スコア算出部２１、長期的商品選択条件スコア算出部２２、及び商品選択条件スコア算出部２３を備えている。なお、長期的商品選択条件スコア算出部２２及び商品選択条件スコア算出部２３は、商品選択条件スコア算出手段の一例である。商品選択条件スコア算出部２３は、商品選択条件抽出手段の一例である。

短期的商品選択条件スコア算出部２１は、セッション群入力バッファ２１１と単語群保存バッファ２１２と短期的商品選択条件群入力バッファ２１３とを備えている。

セッション群入力バッファ２１１には、セッション群入力部１０により入力された、上記図２に示すセッション毎のセッション情報が格納される。

短期的商品選択条件スコア算出部２１は、以下に説明するように、セッション毎に、ユーザ、閲覧商品のカテゴリ、及び単語の組み合わせの各々に対して、短期的商品選択条件スコアを算出する。

まず、セッション群入力バッファ２１１からセッション情報を一つ取り出し、図３に示すように、取り出したセッション情報に含まれる単語群を単語群保存バッファ２１２に書き込む。単語群保存バッファ２１２に格納された単語毎に、以下の（１）式に従って、当該セッションのユーザｕ及び閲覧商品ｉにおける当該単語ｗの短期的商品選択条件スコアＳｃｏｒｅshort（ｗ，ｉ，ｕ）を算出する。

ここで、ｉは閲覧商品、ｗは単語、ｕはユーザ、Ｄｉｓ_maxは最大カテゴリ距離を表す定数である。また、Ｄｉｓ_cate（i，i-i’）は閲覧商品iとそれ以前に閲覧した閲覧商品i-i’のカテゴリ距離である。ｔｆ（ｗ，ｉ）は閲覧商品ｉの記述に含まれる単語ｗの出現頻度であり、Ｉ_Nは、当該セッションにおいて閲覧商品ｉ以前に出現した閲覧商品の集合である。当該Ｄｉｓ_cate（i，j）は類似するカテゴリほど小さい値を持つものとする。

上記（１）式により、図４に示すように、セッションにおける閲覧商品毎に、類似カテゴリほど大きい重みを用いて、当該閲覧商品の記述中での単語の出現頻度を重み付けして、当該単語の短期的商品選択条件スコアを算出する。

なお、短期的商品選択条件スコアＳｃｏｒｅ_short（ｗ，ｉ，ｕ）を算出するための式は、上記（１）式に限定されるものではなく、連続して閲覧された商品の記述に含まれる同一の単語の短期的商品選択条件スコアに高いスコアを算出するという性質を有する式であればよい。

ユーザＩＤ、閲覧商品のカテゴリ、及び単語の各組み合わせについて算出した短期的商品選択条件スコアを、図５に示すように、セッション毎に、短期的商品選択条件群入力バッファ２１３に格納する。

以上のように、短期的商品選択条件スコア算出部２１は、入力された、セッション毎の、ユーザＩＤ、閲覧時刻、少なくとも１つの閲覧商品、各閲覧商品の記述に含まれる単語群を含むセッション情報に基づいて、セッション毎に、ユーザＩＤ及び閲覧商品の組み合わせの各々における、閲覧商品の単語群の各単語ついて、閲覧商品と当該セッションにおける各閲覧商品との類似度、及び当該セッションにおける各閲覧商品の当該単語の出現頻度とに基づいて、ユーザＩＤ及び閲覧商品の組み合わせでの当該単語に関する短期的商品選択条件スコアを算出する。

長期的商品選択条件スコア算出部２２は、セッション群入力バッファ２２１と頻度保存バッファ２２２と長期的パラメータ群保存バッファ２２３とを備えている。

セッション群入力バッファ２２１には、セッション群入力部１０により入力された、上記図２に示すセッション毎のセッション情報が格納される。

長期的商品選択条件スコア算出部２２は、以下に説明するように、セッション毎に、ユーザ及び単語の組み合わせの各々に対して、長期的パラメータを算出する。

セッション群入力バッファ２２１からセッション情報を一つ取り出し、取り出したセッション情報の単語群に含まれる各単語ｗ１について、単語ｗ１を含むセッションの閲覧開始時刻、最終閲覧時刻、及び閲覧頻度を算出する。閲覧開始時刻は、当該ユーザのセッションのうち、単語ｗ１を含む閲覧商品を最初に閲覧したセッションの閲覧時刻である。また、最終閲覧時刻は、当該ユーザのセッションのうち、単語ｗ１を含む閲覧商品を最後に閲覧したセッションの閲覧時刻である。閲覧頻度は、当該ユーザのセッションにおける、単語ｗ１を含む閲覧商品の数である。図６に示すように、ユーザＩＤ毎に、各単語ｗ１についての閲覧開始時刻、最終閲覧時刻、及び閲覧頻度が、頻度保存バッファ２２２に格納される。

また、頻度保存バッファ２２２の内容に基づいて、セッション毎に、各ユーザについて、各単語に対する長期的パラメータを、以下の（２）式を最大化するように最尤推定によって算出する。

ここで、λとμは推定するべき長期的パラメータである。また、Γは正規化項、ｘは当該単語を含む閲覧商品の閲覧頻度、Ｔは閲覧開始時刻から現在までの経過時刻、ｚは当該単語に対する嗜好が離脱しているかどうかを考慮する0又は1をとるパラメータである。ｙは離脱したと仮定する場合の離脱時刻である。なお、ｚ、ｙには、仮定した値が与えられる。

セッション毎に、当該セッションのユーザについて算出された各単語に対する長期的パラメータλ、μが、図７に示すように、長期的パラメータ群保存バッファ２２３に格納される。

以上のように、長期的商品選択条件スコア算出部２２は、入力されたセッション毎のセッション情報に基づいて、セッション毎に、当該セッションの各閲覧商品の単語群に含まれる各単語について、単語の出現頻度の分布を表わす分布パラメータ、及び単語に対する嗜好が離脱している離脱率の分布を表わす分布パラメータを、当該セッションのユーザ及び単語の組み合わせに対する長期的パラメータとして算出する。

商品選択条件スコア算出部２３は、短期的商品選択条件群入力バッファ２３１と長期的商品選択条件群入力バッファ２３２と単語群保存バッファ２３３と商品選択条件保存バッファ２３４とを備えている。

短期的商品選択条件群入力バッファ２３１には、短期的商品選択条件群入力バッファ２１３に格納された同じ内容が格納される。長期的商品選択条件群入力バッファ２３２には、長期的パラメータ群保存バッファ２２３に格納された同じ内容が格納される。

商品選択条件スコア算出部２３は、以下に説明するように、ユーザ及び閲覧商品の組み合わせの各々に対して、各単語の商品選択条件スコアを算出する。

まず、短期的商品選択条件群入力バッファ２３１から１つのセッションに対する情報を取り出し、当該セッションに含まれる単語群を単語群保存バッファ２１２に格納する。単語群保存バッファ２１２から１つの単語ｗ１を取り出し、当該セッションのユーザと取り出した単語ｗ１との組み合わせに対する長期的パラメータλ、μを長期的商品選択条件群入力バッファ２３２から取得する。短期的商品選択条件群入力バッファ２３１から得られる、当該セッションのユーザと閲覧商品のカテゴリと単語ｗ１との組み合わせに対する短期的商品選択条件スコアと、取得した当該セッションのユーザと単語ｗ１との組み合わせに対する長期的パラメータとに基づいて、以下の（３）式に従って、当該セッションのユーザｕについて、閲覧商品のカテゴリｉと単語ｗ１との組み合わせについて商品選択条件スコアを算出する。

ただし、αは予め定められた重み係数であり、Ｓｃｏｒｅ_shortは、当該セッションのユーザと閲覧商品のカテゴリと単語ｗ１との組み合わせに対する短期的商品選択条件スコアであり、Ｓｃｏｒｅ_longは、当該セッションのユーザと閲覧商品のカテゴリと単語ｗ１との組み合わせに対する長期的商品選択条件スコアである。

ここで、ユーザｕ、閲覧商品のカテゴリｉ、及び単語ｗの組み合わせに対する長期的商品選択条件スコアは、以下の（４）式にしたがって算出される。

ここでλ(w,u)とμ(w,u)は、ユーザｕ及び単語ｗの組み合わせに対する長期的パラメータである。ΔT（ｗ，ｉ）は、ユーザｕのセッションのうち、単語ｗを含んだ閲覧商品のカテゴリｉを閲覧し、かつ、最後に出現したセッションの閲覧時刻から現在までの経過時間である。

上記（４）式により、図８に示すように、出現頻度の分布パラメータλ(w,u)が大きいほど、離脱率の分布パラメータμ(w,u)が小さいほど、高い長期的商品選択条件スコアが算出される。また、離脱率の分布パラメータμ(w,u)と、経過時間ΔＴ（ｉ）との積が大きいほど、高い長期的商品選択条件スコアが算出される。

なお、長期的商品選択条件スコアを算出する式は、上記（４）式に限定されるものではなく、対象のユーザ及び閲覧商品の組み合わせについて、過去に当該ユーザが閲覧した閲覧商品の記述において出現頻度が高い単語であって、かつ、現在まで継続して当該ユーザが閲覧した当該閲覧商品の記述に出現している単語に関する長期的商品選択条件に高いスコアを算出するという性質を有する式であればよい。

セッション毎に、当該セッションのユーザについて算出された閲覧商品のカテゴリ及び単語の組み合わせの各々に対する商品選択条件スコアが、図９に示すように、商品選択条件保存バッファ２３４に格納される。

以上のように、商品選択条件スコア算出部２３は、ユーザ、閲覧商品のカテゴリ、及び単語の組み合わせの各々について、算出した当該単語の出現頻度の分布パラメータ、当該単語の離脱率の分布パラメータ、及び当該単語を含む閲覧商品を当該ユーザが最後に閲覧してからの経過時間に基づいて、当該ユーザ及び当該閲覧商品のカテゴリの組み合わせでの当該単語に関する長期的商品選択条件スコアを算出すると共に、当該ユーザ、当該閲覧商品のカテゴリ、及び当該単語の組み合わせに対する短期的商品選択条件スコア及び長期的商品選択条件スコアに基づいて、当該ユーザ及び当該閲覧商品の組み合わせでの当該単語に関する商品選択条件スコアを算出する。

また、商品選択条件スコア算出部２３は、セッション毎に、閲覧商品の各々について、商品選択条件保存バッファ２３４の単語群を、商品選択条件スコアが高い順に降順ソートし、スコアが高い上位Ｎ語を、当該セッションのユーザにおける当該閲覧商品に関する商品選択条件として商品選択条件出力部３０により出力する。

＜商品選択条件抽出装置の作用＞
本実施の形態の商品選択条件抽出装置１００に、セッション毎のセッション情報が入力されると、商品選択条件抽出装置１００によって、セッション群入力バッファ２１１、２２１に格納される。そして、商品選択条件抽出装置１００において、図１０に示す、商品選択条件抽出処理ルーチンが実行される。

まず、ステップＳ０１１で、短期的商品選択条件スコア算出部２１によって、短期的商品選択条件スコアを算出する。ステップＳ０１２では、長期的商品選択条件スコア算出部２２によって、長期的パラメータを算出する。そして、ステップＳ０１３において、商品選択条件スコア算出部２３によって、商品選択条件スコアを算出し、商品選択条件抽出処理ルーチンを終了する。

上記ステップＳ０１１は、図１１に示す短期的商品選択条件スコア算出処理ルーチンによって実現される。

ステップＳ２１１において、セッション群入力バッファ２１１から、１つのセッション情報を取り出し、ステップＳ２１２において、上記ステップＳ２１１で取り出したセッション情報に含まれる単語群を単語群保存バッファ２１２に書き込む。

次のステップＳ２１３では、単語群保存バッファ２１２から単語を一つ取り出し、取り出した単語の短期的商品選択条件スコアを上記（１）式にしたがって算出する。そして、

算出した短期的商品選択条件スコアを短期的商品選択条件群入力バッファ２１３に書き込む。

そして、ステップＳ２１４において、単語群保存バッファ２１２が空になったか否かを判定し、単語群保存バッファ２１２が空でない場合には、上記ステップＳ２１３に戻り処理を継続する。一方、単語群保存バッファ２１２が空である場合には、ステップＳ２１５へ進む。

ステップＳ２１５では、セッション群入力バッファ２１１が空になったか否かを判定し、セッション群入力バッファ２１１が空でない場合には、上記ステップＳ２１１に戻り処理を継続する。一方、セッション群入力バッファ２１１が空である場合には、短期的商品選択条件スコア算出処理ルーチンを終了する。

上記ステップＳ０１２は、図１２に示す長期的商品選択条件スコア算出処理ルーチンによって実現される。

ステップＳ３１１において、セッション群入力バッファ２２１から、１つのセッション情報を取り出し、ステップＳ３１２において、上記ステップＳ３１１で取り出したセッション情報に含まれる全ての単語ｗ１の各々に対して、閲覧開始時刻、最終閲覧時刻、及び閲覧頻度を算出して、頻度保存バッファ２２２に書き込む。

そして、ステップＳ３１３において、頻度保存バッファ２２２の各単語について、上記（２）式に従って、長期的パラメータを最尤推定によって算出し、算出した長期的パラメータを長期的パラメータ群保存バッファ２２３に書き込む。

そして、ステップＳ３１４において、頻度保存バッファ２２２が空になったか否かを判定し、頻度保存バッファ２２２が空でない場合には、上記ステップＳ３１３に戻り処理を継続する。一方、頻度保存バッファ２２２が空である場合には、ステップＳ３１５へ進む。

ステップＳ３１５では、セッション群入力バッファ２２１が空になったか否かを判定し、セッション群入力バッファ２２１が空でない場合には、上記ステップＳ３１１に戻り処理を継続する。一方、セッション群入力バッファ２２１が空である場合には、長期的パラメータ算出処理ルーチンを終了する。

上記ステップＳ０１３は、図１３に示す商品選択条件スコア算出処理ルーチンによって実現される。

ステップＳ４１１において、短期的商品選択条件群入力バッファ２３１から、１つのセッションに関する情報を取り出し、取り出したセッションに関する情報に含まれる単語群を単語群保存バッファ２３３に書き込む。

そして、ステップＳ４１２において、単語群保存バッファ２３３から、単語ｗ１を１つ取り出し、上記ステップＳ４１１で取り出したセッションに関する情報に含まれるユーザ、及び取り出した単語ｗ１に対応する長期的パラメータを、長期的商品選択条件群入力バッファ２３２から取得する。

次のステップＳ４１３では、上記ステップＳ４１３で取得した単語ｗ１に対する長期的パラメータに基づいて、上記（４）式に従って、長期的商品選択条件スコアを算出し、算出した長期的商品選択条件スコアと、上記ステップＳ４１１で取り出したセッションに関する情報に含まれる単語ｗ１に対する短期的商品選択条件スコアとに基づいて、上記（３）式に従って、商品選択条件スコアを算出する。算出した商品選択条件スコアを、商品選択条件保存バッファ２３４に書き込む。

そして、ステップＳ４１４において、単語群保存バッファ２３３が空であるか否かを判定する。単語群保存バッファ２３３が空でないならば、Ｓ４１２に戻り処理を継続する。一方、単語群保存バッファ２３３が空であるならば、ステップＳ４１５へ進む。

ステップＳ４１５では、商品選択条件保存バッファ２３４に格納されている単語群を、商品選択条件スコアが高い順に降順ソートし、スコアが高い上位N語を、当該ユーザ及び閲覧商品のカテゴリに対する商品選択条件として商品選択条件出力部３０により出力する。

そして、ステップＳ４１６において、短期的商品選択条件群入力バッファ２３１が空であるか否かを判定し、短期的商品選択条件群入力バッファ２３１が空でないならば、上記ステップＳ４１１に戻り処理を継続する。一方、短期的商品選択条件群入力バッファ２３１が空であるならば、商品選択条件スコア算出処理ルーチンを終了する。

以上説明したように、本発明の実施の形態に係る商品選択条件抽出装置によれば、短期的に閲覧した閲覧商品に共通する単語に高い短期的商品選択条件スコアを与え、短期的に閲覧した閲覧商品に共通する商品選択条件ではないが閲覧者の嗜好によって、長期的に閲覧した閲覧商品に共通する単語に高い長期的商品選択条件スコアを与えることによって、短期的な商品選択条件及び長期的な商品選択条件を考慮して精度よく商品選択条件を抽出することができる。

また、連続して閲覧された商品に共通していない商品選択条件である場合でも、短期的商品選択条件スコアと長期的商品選択条件スコアとを算出する方法を用いることによって商品選択条件を抽出することが可能になる。また、長期的商品選択条件スコアについて、過去に閲覧した商品の多くに出現しているが最近閲覧した商品には出現しない語には低いスコアを、最近まで継続して閲覧した商品の多くに出現している語に高いスコアを与えることができる。これによって、短期的に閲覧した商品に共通する商品選択条件を抽出すると共に、短期的に閲覧した商品に共通する商品選択条件ではないが閲覧者の嗜好によって、長期的に閲覧した商品に共通する商品選択条件を抽出することができる。

本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

例えば、上述の商品選択条件抽出装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。

また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。

１０セッション群入力部
２０商品選択条件抽出部
２１短期的商品選択条件スコア算出部
２２長期的商品選択条件スコア算出部
２３商品選択条件スコア算出部
３０商品選択条件出力部
１００商品選択条件抽出装置

Claims

サイトの閲覧者毎に各商品についての商品選択条件を抽出する商品選択条件抽出装置であって、
入力された、セッション毎の、閲覧者、閲覧時刻、少なくとも１つの閲覧商品、及び各閲覧商品の記述に含まれる単語群を含むセッション情報に基づいて、前記セッション毎に、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせの各々における、前記閲覧商品の単語群の各単語ついて、前記セッションの類似する閲覧商品の各々の記述に含まれる単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する短期的な商品選択条件スコアを算出する短期的商品選択条件スコア算出手段と、
前記入力された前記セッション毎のセッション情報に基づいて、前記閲覧者、前記閲覧商品、及び前記単語の組み合わせの各々について、前記閲覧者のセッションにおける前記単語の出現頻度が高く、かつ、前記単語を含む前記閲覧商品を最後に閲覧した前記閲覧者のセッションの閲覧時刻からの経過時間が短いほど、前記単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する長期的な商品選択条件スコアを算出すると共に、前記閲覧者、閲覧商品、及び単語の組み合わせに対する前記短期的な商品選択条件スコア及び前記長期的な商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する商品選択条件スコアを算出する商品選択条件スコア算出手段と、
前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの各単語に関する前記商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせに対する商品選択条件としての単語を抽出する商品選択条件抽出手段と、
を含む商品選択条件抽出装置。
短期的商品選択条件スコア算出手段、商品選択条件スコア算出手段、及び商品選択条件抽出手段を含み、サイトの閲覧者毎に各商品についての商品選択条件を抽出する商品選択条件抽出装置における商品選択条件抽出方法であって、
前記商品選択条件抽出装置は、
短期的商品選択条件スコア算出手段によって、入力された、セッション毎の、閲覧者、閲覧時刻、少なくとも１つの閲覧商品、及び各閲覧商品の記述に含まれる単語群を含むセッション情報に基づいて、前記セッション毎に、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせの各々における、前記閲覧商品の単語群の各単語ついて、前記セッションの類似する閲覧商品の各々の記述に含まれる単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する短期的な商品選択条件スコアを算出するステップと、
商品選択条件スコア算出手段によって、前記入力された前記セッション毎のセッション情報に基づいて、前記閲覧者、前記閲覧商品、及び前記単語の組み合わせの各々について、前記閲覧者のセッションにおける前記単語の出現頻度が高く、かつ、前記単語を含む前記閲覧商品を最後に閲覧した前記閲覧者のセッションの閲覧時刻からの経過時間が短いほど、前記単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する長期的な商品選択条件スコアを算出すると共に、前記閲覧者、閲覧商品、及び単語の組み合わせに対する前記短期的な商品選択条件スコア及び前記長期的な商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する商品選択条件スコアを算出するステップと、
商品選択条件抽出手段によって、前記閲覧者及び商品の組み合わせでの各単語に関する前記商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせに対する商品選択条件としての単語を抽出するステップと、
を含んで実行することを特徴とする商品選択条件抽出方法。
サイトの閲覧者毎に各商品についての商品選択条件を抽出するためのプログラムであって、
コンピュータを、
入力された、セッション毎の、閲覧者、閲覧時刻、少なくとも１つの閲覧商品、及び各閲覧商品の記述に含まれる単語群を含むセッション情報に基づいて、前記セッション毎に、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせの各々における、前記閲覧商品の単語群の各単語ついて、前記セッションの類似する閲覧商品の各々の記述に含まれる単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する短期的な商品選択条件スコアを算出する短期的商品選択条件スコア算出手段、
前記入力された前記セッション毎のセッション情報に基づいて、前記閲覧者、前記閲覧商品、及び前記単語の組み合わせの各々について、前記閲覧者のセッションにおける前記単語の出現頻度が高く、かつ、前記単語を含む前記閲覧商品を最後に閲覧した前記閲覧者のセッションの閲覧時刻からの経過時間が短いほど、前記単語に関するスコアが高くなるように、前記閲覧者及び前記閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する長期的な商品選択条件スコアを算出すると共に、前記閲覧者、閲覧商品、及び単語の組み合わせに対する前記短期的な商品選択条件スコア及び前記長期的な商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの前記単語に関する商品選択条件スコアを算出する商品選択条件スコア算出手段、及び
前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせでの各単語に関する前記商品選択条件スコアに基づいて、前記閲覧者及び閲覧商品の組み合わせに対する商品選択条件としての単語を抽出する商品選択条件抽出手段
として機能させるためのプログラム。