JP2013164816A - 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、メタデータを用いて、各購買トピックを推定し、購買情報、メタデータを用いて、メタデータにおける各要素の関連性であるメタデータトピックを推定し、購買情報、メタデータ、購買トピック、メタデータトピックを用いて、該メタデータのユーザの購買傾向への影響度の大きさを推定し、購買情報、メタデータ、購買トピック、メタデータトピック、影響度を用いて、各ユーザが各商品を購買する確率を算出し、推薦スコアとして推薦スコア記憶手段に格納する。ユーザの識別子が与えられると、各商品に対する推薦スコアを取得し、該推薦スコアの上位N件の商品を推薦する。
【選択図】 図1
Description
前記E-Commerceサービスにおける商品の名称や概要文を含むメタデータを取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得手段と、
前記E-Commerceサービスにおける各ユーザID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、
前記購買情報と、前記メタデータとを用いて、各購買トピックを推定する購買トピック推定手段と、
前記購買情報と、前記メタデータとを用いて、前記メタデータにおける各要素の関連性であるメタデータトピックを推定するメタデータトピック推定手段と、
前記購買情報と、前記メタデータと、前記購買トピックと、前記メタデータトピックとを用いて、該メタデータのユーザの購買傾向への影響度の大きさを推定する影響度推定手段と、
前記購買情報と、前記メタデータと、前記購買トピックと、前記メタデータトピックと、前記影響度とを用いて、各ユーザが各商品を購買する確率を算出し、推薦スコアとして推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出手段と、
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に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている前記推薦スコアを取得し、該推薦スコアの上位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。
前記購買トピックzmの各トピック候補k=1,…,Kへアサインされるサンプリング確率を、
により算出する手段を含む。
前記メタデータ中の全ての語n=1,…,Nについて、該語のトピックynがk=1,…,Kそれぞれにアサインされるサンプリング確率を、
により求め、前記メタデータトピックとする手段を含む。
各購買のトピックzm(m=1,…,M)と、メタデータ中の各語のトピックyn(n=1,…,N)から前記メタデータのユーザの購買傾向への影響度εを、
商品情報テーブル51には、図2に示すように、商品IDフィールド、メタデータフィールドが含まれる。
購買情報テーブル52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。
推薦スコアテーブル53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、推薦スコアフィールドとが含まれる。
さらに、k=1,…,Kについて、サンプリングを式(5)のように更新する。
2 外部端末
3 ネットワーク
4 外部装置
10 商品情報処理部
20 購買情報処理部
30 推薦スコア算出部
31 購買トピック推定部
32 メタデータトピック推定部
33 影響度推定部
40 商品推薦部
50 記憶部
51 商品情報テーブル
52 購買情報テーブル
53 推薦スコアテーブル
60 通信部
70 入出力部
Claims (9)
- E-Commerce(電子商取引)サービスにおいて、商品情報(以下、「メタデータ」と記す)とユーザの購買情報とを利用する商品推薦装置であって、
前記E-Commerceサービスにおける商品の名称や概要文を含むメタデータを取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得手段と、
前記E-Commerceサービスにおける各ユーザID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、
前記購買情報と、前記メタデータとを用いて、各購買トピックを推定する購買トピック推定手段と、
前記購買情報と、前記メタデータとを用いて、前記メタデータにおける各要素の関連性であるメタデータトピックを推定するメタデータトピック推定手段と、
前記購買情報と、前記メタデータと、前記購買トピックと、前記メタデータトピックとを用いて、該メタデータのユーザの購買傾向への影響度の大きさを推定する影響度推定手段と、
前記購買情報と、前記メタデータと、前記購買トピックと、前記メタデータトピックと、前記影響度とを用いて、各ユーザが各商品を購買する確率を算出し、推薦スコアとして推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出手段と、
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に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている前記推薦スコアを取得し、該推薦スコアの上位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。 - E-Commerceサービスにおいて、商品情報(以下、「メタデータ」と記す)とユーザの購買情報とを利用する商品推薦方法であって、
商品情報取得手段が、前記E-Commerceサービスにおける商品の名称や概要文を含むメタデータを取得し、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E-Commerceサービスにおける各ユーザID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、
購買トピック推定手段が、前記購買情報と、前記メタデータとを用いて、各購買トピックを推定する購買トピック推定ステップと、
メタデータトピック推定手段が、前記購買情報と、前記メタデータとを用いて、前記メタデータにおける各要素の関連性であるメタデータトピックを推定するメタデータトピック推定ステップと、
影響度推定手段が、前記購買情報と、前記メタデータと、前記購買トピックと、前記メタデータトピックとを用いて、該メタデータのユーザの購買傾向への影響度の大きさを推定する影響度推定ステップと、
推薦スコア算出手段が、前記購買情報と、前記メタデータと、前記購買トピックと、前記メタデータトピックと、前記影響度とを用いて、各ユーザが各商品を購買する確率を算出し、推薦スコアとして推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出ステップと、
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に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている前記推薦スコアを取得し、該推薦スコアの上位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。 - コンピュータを、
請求項1乃至4のいずれか1項に記載の商品推薦装置の各手段として機能させるための商品推薦プログラム。
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