JP2016206734A - プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の商品の関係として相補性及び代替性を考慮して、商品を推薦するために用いられる情報を算出するプログラム及び情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置１は、商品の閲覧履歴情報１１２と購入履歴情報１１１とに基づいて、複数の商品の関係を示す情報として、利用者の目的を充足させるために双方の商品が必要となるような関係性である相補性を示す値、及び利用者の目的を充足させるためにいずれか片方の商品があれば十分であるような関係性である代替性を示す値をそれぞれ算出する相補性算出手段１０３及び代替性算出手段１０４と、一の商品が指定された場合に、当該一の商品と他の商品との相補性を示す値及び代替性を示す値に基づいて当該他の商品を推薦する商品推薦手段１０５とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、プログラム及び情報処理装置に関する。

従来の技術として、アソシエーションルールに基づいて商品を推薦する情報処理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１に開示された情報処理装置は、本体とオプション又は消耗品のように、複数の商品を主商品と主商品に従属して使用される従商品に分類し、主商品を複数の商品カテゴリに分けて記憶したデータベースを有し、希望する商品の商品区分と主商品の商品カテゴリが指定されると、指定された商品カテゴリに属する主商品のリストを表示し、主商品が選択されると当該主商品に適合し、かつ指定された商品区分に属する商品を提示する。なお、多くの利用者が商品を購入する際に合わせて購入する商品は、合わせて購入することが望ましいことがおおいことを前提とし、データベースの主商品と従商品の分類の際に、過去の販売履歴をチェックして、合わせて販売されている割合が所定の値を超えるものを関連商品として登録する。

上記した情報処理装置は、アソシエーションルールに基づき商品を推薦する場合においては、利用者の過去の購入履歴に基づき主商品と従商品とを分類するが、複数の商品の関係として、利用者の目的を充足させるために双方の商品が必要となるような関係性（以下、「相補性」という。）を有するのか、或いは利用者の目的を充足させるためにいずれか片方の商品があれば十分であるような関係性（以下、「代替性」という。）を有するのかについては区別せずに、商品の推薦を行うものであった。

特開２００１−２６５８５１号公報

本発明の目的は、複数の商品の関係として相補性及び代替性を考慮して、商品を推薦するために用いられる情報を算出するプログラム及び情報処理装置を提供することにある。

本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下のプログラム及び情報処理装置を提供する。

［１］コンピュータを、
商品の閲覧履歴情報と購入履歴情報とに基づいて、複数の商品の関係を示す情報として、相補性を示す値及び代替性を示す値をそれぞれ算出する算出手段として機能させるためのプログラム。
［２］一の商品が指定された場合に、当該一の商品と他の商品との前記相補性を示す値及び代替性を示す値に基づいて当該他の商品を推薦する推薦手段としてさらに機能させる前記［１］に記載のプログラム。
［３］前記算出手段は、一の商品と他の商品とが同一セッション内で閲覧されている場合、前記相補性を示す値及び前記代替性を示す値を高くする前記［１］又は［２］に記載のプログラム。
［４］前記算出手段は、一の商品と他の商品とが同一セッション内で購入されている場合、前記相補性を示す値を高くし、前記代替性を示す値を低くする前記［１］−［３］のいずれかに記載のプログラム。
［５］前記算出手段は、一の商品の購入後に他の商品が閲覧されている場合、前記相補性を示す値を高くし、前記代替性を示す値を低くする前記［１］−［４］のいずれかに記載のプログラム。
［６］前記算出手段は、前記閲覧履歴情報と前記購入履歴情報とに基づいて複数の利用者をクラスタリングし、クラスタ毎に前記相補性を示す値及び前記代替性を示す値を算出する前記［１］−［５］のいずれかに記載のプログラム。
［７］コンピュータを、
商品の閲覧履歴情報と購入履歴情報とに基づいて、複数の商品の関係を示す情報を算出する算出手段として機能させるためのプログラム。
［８］商品の閲覧履歴情報と購入履歴情報とに基づいて、複数の商品の関係を示す情報として、相補性を示す値、代替性を示す値をそれぞれ算出する算出手段を有する情報処理装置。

請求項１、７又は８に係る発明によれば、複数の商品の関係として相補性及び代替性を考慮して、商品を推薦するために用いられる情報を算出することができる。
請求項２に係る発明によれば、複数の商品の関係として相補性及び代替性を考慮して、商品を推薦することができる。
請求項３に係る発明によれば、一の商品と他の商品とが同一セッション内で閲覧されている場合、相補性を示す値及び代替性を示す値を高くすることができる。
請求項４に係る発明によれば、一の商品と他の商品とが同一セッション内で購入されている場合、相補性を示す値を高くし、代替性を示す値を低くすることができる。
請求項５に係る発明によれば、一の商品の購入後に他の商品が閲覧されている場合、相補性を示す値を高くし、代替性を示す値を低くすることができる。
請求項６に係る発明によれば、閲覧履歴情報と購入履歴情報とに基づいて複数の利用者をクラスタリングし、クラスタ毎に相補性を示す値及び代替性を示す値を算出することができる。

図１は、実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、購買履歴情報の構成の一例を示す概略図である。 図３は、閲覧履歴情報の構成の一例を示す概略図である。 図４は、商品関係情報の構成の一例を示す概略図である。 図５は、商品を閲覧・購入するためのウェブページの表示例を示す概略図である。 図６は、情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。

［実施の形態］
（情報処理装置の構成）
図１は、実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

情報処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等から構成され、各部を制御するとともに、各種のプログラムを実行する制御部１０と、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成され情報を記憶する記憶部１１と、ネットワークを介して外部と通信する通信部１２とを備える。

制御部１０は、後述する商品推薦プログラム１１０を実行することで、履歴情報受付手段１００、クラスタリング手段１０１、確率算出手段１０２、相補性算出手段１０３、代替性算出手段１０４及び商品推薦手段１０５等として機能する。

履歴情報受付手段１００は、一例として、コンピュータネットワーク上での電子的な情報通信によって商品やサービスを売買したり分配したりする電子商取引において、過去に利用者が商品を閲覧した履歴である閲覧履歴情報１１２及び過去に利用者が商品を購入した履歴である購買履歴情報１１１を電子商取引のサービスを提供するサービス提供元から受け付ける。

クラスタリング手段１０１は、閲覧履歴情報１１２及び購買履歴情報１１１に基づいて閲覧及び購買している商品の傾向が類似する利用者をクラスタリングする。

確率算出手段１０２は、利用者のクラスタ毎に、各商品の閲覧された確率と、各商品が購入された確率と、同一セッション内で複数商品が閲覧された確率（同時閲覧率）と、同一セッション内で複数商品が購入された確率（同時購入率）とをそれぞれ算出する。なお、「セッション」とは、利用者が電子商取引のサービスを利用する際の一連のやりとりを示すものであり、様々な分割方法が考えられるが、例えば、予め定めた時間やりとりがない場合にセッションを分割する等して定義する。

相補性算出手段１０３は、複数商品が主商品と消耗品の関係のように、利用者の目的を充足させるために双方の商品が必要となるような関係性にあるため、一方を閲覧又は購入すると他方を閲覧又は購入する確率が高く、互いに補い合う関係にある場合に相補性が高いとして、同時閲覧率及び同時購入率に基づいて商品関係情報１１３の相補性を示す値を算出する。相補性を示す値の算出方法は「（情報処理装置の動作）」において詳細に説明する。

代替性算出手段１０４は、複数商品が同一カテゴリに属する主商品の関係のように、利用者の目的を充足させるためにいずれか片方の商品があれば十分であるような関係性にあるため、一方を閲覧すると他方を閲覧する確率が高く、一方を購入すると他方を購入する確率が低く、互いに代替する関係にある場合に代替性が高いとして、同時閲覧率及び同時購入率に基づいて商品関係情報１１３の代替性を示す値を算出する。代替性を示す値の算出方法は「（情報処理装置の動作）」において詳細に説明する。

商品推薦手段１０５は、商品関係情報１１３の相補性及び代替性を示す値に基づき、商品の購入前、購入時、購入後において推薦する商品を決定し、利用者に提示する。

記憶部１１は、制御部１０を上述した各手段１００−１０５として動作させる商品推薦プログラム１１０、購買履歴情報１１１、閲覧履歴情報１１２、商品関係情報１１３及び商品推薦情報１１４等を記憶する。

図２は、購買履歴情報１１１の構成の一例を示す概略図である。

購買履歴情報１１１は、商品を購入した利用者の識別子を示す利用者ＩＤと、購入した商品の識別子を示す商品ＩＤと、商品を購入した時刻と、商品を購入した際のセッションの識別子を示すセッションとを有する。

図３は、閲覧履歴情報１１２の構成の一例を示す概略図である。

閲覧履歴情報１１２は、商品を閲覧した利用者の識別子を示す利用者ＩＤと、閲覧した商品の識別子を示す商品ＩＤと、商品を閲覧した時刻と、商品を閲覧した際のセッションの識別子を示すセッションとを有する。

図４は、商品関係情報１１３の構成の一例を示す概略図である。

商品関係情報１１３は、互いに関係する複数の商品の識別子を示す商品ＩＤと、商品間の相補性と、商品間の代替性とを有する。

（情報処理装置の動作）
次に、本実施の形態の作用を、（１）基本動作、（２）相補性・代替性算出動作、（３）商品推薦動作に分けて説明する。

（１）基本動作
図５は、商品を閲覧・購入するためのウェブページの表示例を示す概略図である。

まず、利用者は、利用者が所持するＰＣ等の端末装置で電子商取引のサービス提供元のサーバが管理するウェブページにアクセスし、所望の商品を閲覧する。サーバから送信された情報を端末装置が処理することで、図５に示すように、端末装置の表示部にウェブページ表示画面２０が表示される。

ウェブページ表示画面２０は、商品を検索する入力ボックスや商品カテゴリを選択する選択ボタン等を備えるメニュー表示２００と、商品の写真、名称、価格、購入用の各種ボタン等を備える商品情報表示２０１と、商品情報表示２０１に表示されている商品を閲覧している利用者に対して推薦する商品に関する情報を表示する商品推薦情報表示２０２とを有する。

サービス提供元のサーバは、利用者が商品情報表示２０１に表示させた商品を閲覧履歴情報に記録し、購入した商品を購買履歴情報に記録する。

また、サービス提供元のサーバは、商品推薦情報表示２０２に表示するべき商品の情報を情報処理装置１に要求するため、購買履歴情報及び閲覧履歴情報を情報処理装置１に送信する。

情報処理装置１は、購買履歴情報及び閲覧履歴情報を受信して、記憶部１１に購買履歴情報１１１及び閲覧履歴情報１１２として格納する。

（２）相補性・代替性算出動作
図６は、情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。

まず、相補性算出手段１０３及び代替性算出手段１０４は、図４に示す商品関係情報１１３の相補性及び代替性を示す値を「１」に初期化する（Ｓ１）。

次に、クラスタリング手段１０１は、図３に示す全セッションの閲覧履歴情報１１２及び図２に示す全セッションの購買履歴情報１１１の商品ＩＤに基づいて趣向の類似する利用者をクラスタリングする（Ｓ２）。

ここで、クラスタリングする理由は、趣味嗜好の似た利用者のグループ内では各商品に対する嗜好（各商品を閲覧する確率や購入する確率）は相補性や代替性がなければ条件付き独立となり、例えば、商品１を閲覧する確率と、商品２を閲覧する確率は理想的には趣味嗜好上は互いに影響を及ぼしあわないようにすることができ、趣味嗜好上の商品間の関連性と相補性や代替性を分離したものとして扱えるようにするためである。

次に、確率算出手段１０２は、利用者のクラスタ毎に、各商品の閲覧された確率を算出する（Ｓ３）。例えば、全商品の閲覧数が１００であり、ある商品の閲覧数が１２であれば、当該商品の閲覧された確率は０．１２となる。

また、確率算出手段１０２は、利用者のクラスタ毎に、同一セッション内で複数商品が閲覧された確率（同時閲覧率）を算出する（Ｓ４）。

次に、相補性算出手段１０３は、複数商品が主商品と消耗品の関係のように、一方を閲覧すると他方を閲覧する確率が高く、互いに補い合う関係にある場合に相補性が高くなるため、同時閲覧率をそれぞれの商品の閲覧率の積で割った値を、商品関係情報１１３の相補性を示す値に乗算する（Ｓ５）。なお、それぞれの商品の閲覧率の積で割る理由は、相補性がない場合に商品がそれぞれ単体で閲覧される確率との比を求めるためである。

また、代替性算出手段１０４は、複数商品が同一カテゴリに属する主商品の関係のように、一方を閲覧すると他方を閲覧する確率が高く、互いに代替する関係にある場合に代替性が高くなるため、同時閲覧率をそれぞれの商品の閲覧率の積で割った値を、商品関係情報１１３の代替性を示す値に乗算する（Ｓ５）。

次に、確率算出手段１０２は、利用者のクラスタ毎に、各商品が購入された確率を算出する（Ｓ６）。

次に、確率算出手段１０２は、利用者のクラスタ毎に、同一セッション内で複数商品が購入された確率（同時購入率）を算出する（Ｓ７）。

次に、相補性算出手段１０３は、複数商品が主商品と消耗品の関係のように、一方を購入すると他方を購入する確率が高く、互いに補い合う関係にある場合に相補性が高くなるため、同時購入率をそれぞれの商品の購入率の積で割った値を、商品関係情報１１３の相補性を示す値に乗算する（Ｓ８）。

また、代替性算出手段１０４は、複数商品が同一カテゴリに属する主商品の関係のように、一方を購入すると他方を購入する確率が低く、互いに代替する関係にある場合に代替性が高くなるため、同時購入率をそれぞれの商品の購入率の積で割った値を、商品関係情報１１３の代替性を示す値で除算する（Ｓ８）。

次に、確率算出手段１０２は、利用者のクラスタ毎に、各商品の購入後に、各商品の閲覧された確率を算出する（Ｓ９）。

次に、相補性算出手段１０３は、相補性のある複数の商品の場合、一方の商品の購入後は他方の商品をその後に閲覧する確率が高くなるため、商品単体の閲覧率と購入後の閲覧率との比を算出し、相補性に乗算する（Ｓ１０）。

また、代替性算出手段１０４は、代替性のある複数の商品の場合、一方の商品の購入後は他方の商品をその後に閲覧する確率が低くなるため、商品単体の閲覧率と購入後の閲覧率との比を算出し、代替性を除算する（Ｓ１０）。

なお、相補性算出手段１０３及び代替性算出手段１０４は、代替性と相補性が相反する特性であるため、相殺しあうように補正してもよい。例えば、代替性を示す値が１０であり相補性を示す値が５であった場合、代替性を示す値を２、相補性を示す値を１として、一方を基準値１となるようにしてもよい。

また、相補性算出手段１０３及び代替性算出手段１０４は、商品ａと商品ｂの間に代替性があり、かつ、商品ａと商品ｃの間に相補性がある場合、商品ｂと商品ｃとの間に相補性があると推定して予め定めた値を相補性を示す値に乗算してもよい。

また、相補性算出手段１０３及び代替性算出手段１０４は、複数商品の同一セッションにおける閲覧率や、複数商品の同一セッションにおける購入率について、複数の商品の種類の数が増えるにつれてその閲覧率や購入率が減少してしまうため、当該減少分を補正するようにしてもよい。

また、商品の購入量、購入金額、閲覧時間、閲覧数が増加するにつれて閲覧率及び購入率は比例せずに非線形なふるまいをするため、当該ふるまいを反映した確率分布を加味するようにしてもよい。

また、予め定めた期間経過後の購買は商品間の代替性に影響させないようにしてもよい。例えば、商品購入後１０年の同一種類の商品の閲覧及び購買は前回購入とは無関係であることが多いからである。なお、予め定めた期間には、当該商品の消費期間を用いてもよい。また、異なるセッション間では商品の閲覧及び購入を代替性に影響させないようにしてもよい。

商品の購入した時間順序に基づいて相補性の主従関係をさらに算出してもよい。例えば、プリンターを購入した後にインクを購入した場合、プリンターが主であり、インクが従であるとする。

また、相補性算出手段１０３及び代替性算出手段１０４は、商品のカテゴリ毎に代替性及び相補性を算出するようにしてもよい。

また、相補性算出手段１０３及び代替性算出手段１０４は、クラスタリング手段１０１によって商品に対する代替性及び相補性を示す値が近い利用者で閲覧履歴及び購買履歴をクラスタリングした後に、代替性及び相補性を示す値を算出するようにしてもよい。

（３）商品推薦動作
次に、商品推薦手段１０５は、商品関係情報１１３の相補性及び代替性を示す値に基づき、商品の購入前、購入時、購入後において推薦する商品を決定し、図５に示す商品推薦情報表示２０２に表示することで、利用者に提示する。

商品推薦手段１０５は、例えば、商品の購入前には、閲覧している商品と相補性を示す値の高い商品、代替性を示す値の高い商品の双方を推薦する商品とする。これは利用者が相補性又は代替性のある商品のいずれを所望しているか不明である場合に有効である。

また、商品推薦手段１０５は、商品の購入時には、閲覧している商品と相補性の高い商品を推薦する商品とする。これは利用者が購入する商品に必要となる消耗品等を推薦でき、利用者の目的に合致したものとなる。

また、商品推薦手段１０５は、利用者が代替性の高い複数の商品を閲覧している場合、複数の商品を比較していると推定し、複数の商品それぞれの口コミ情報等を図５に示す商品推薦情報表示２０２に表示するようにしてもよい。

また、商品推薦手段１０５は、商品の購入後は、購入した商品と代替性の高い商品を推薦しない商品とする。これは利用者が商品を購入した後は代替性の高い商品を要求しなくなるためである。

（実施の形態の効果）
利用者の閲覧履歴情報１１２及び購買履歴情報１１１に基づいて複数の商品の組み合わせの影響を考慮して商品間の関係を数値化して算出するようにしたため、商品間の関係として相補性及び代替性をそれぞれ異なる値として算出することができる。

また、相補性及び代替性を示す値に基づいて推薦する商品を変えたため、商品の購入前、購入中、購入後に推薦するべき商品を変更できる。

［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。例えば、上記実施の形態は電子商取引における例を示したが、利用者を識別できる形態においてカタログ冊子やチラシ等を配布して、カタログ冊子やチラシ等の閲覧の有無、カタログ冊子やチラシ等に掲載されている商品の購買結果に基づいて商品間の関係を推定してもよいし、推定結果に基づいて次回作成するカタログ冊子やチラシ等を商品間の関係に基づいて変更して利用者に送付するようにしてもよい。

上記実施の形態では制御部１０の各手段１００〜１０５の機能をプログラムで実現したが、各手段の全て又は一部をＡＳＩＣ等のハードウエアによって実現してもよい。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記憶して提供することもできる。また、上記実施の形態で説明した上記ステップの入れ替え、削除、追加等は本発明の要旨を変更しない範囲内で可能である。

１ 情報処理装置
１０ 制御部
１１ 記憶部
１２ 通信部
２０ ウェブページ表示画面
１００ 履歴情報受付手段
１０１ クラスタリング手段
１０２ 確率算出手段
１０３ 相補性算出手段
１０４ 代替性算出手段
１０５ 商品推薦手段
１１０ 商品推薦プログラム
１１１ 購買履歴情報
１１２ 閲覧履歴情報
１１３ 商品関係情報
１１４ 商品推薦情報
２００ メニュー表示
２０１ 商品情報表示
２０２ 商品推薦情報表示

Claims (8)

1. コンピュータを、
   商品の閲覧履歴情報と購入履歴情報とに基づいて、複数の商品の関係を示す情報として、相補性を示す値及び代替性を示す値をそれぞれ算出する算出手段として機能させるためのプログラム。
2. 一の商品が指定された場合に、当該一の商品と他の商品との前記相補性を示す値及び代替性を示す値に基づいて当該他の商品を推薦する推薦手段としてさらに機能させる請求項１に記載のプログラム。
3. 前記算出手段は、一の商品と他の商品とが同一セッション内で閲覧されている場合、前記相補性を示す値及び前記代替性を示す値を高くする請求項１又は２に記載のプログラム。
4. 前記算出手段は、一の商品と他の商品とが同一セッション内で購入されている場合、前記相補性を示す値を高くし、前記代替性を示す値を低くする請求項１−３のいずれか１項に記載のプログラム。
5. 前記算出手段は、一の商品の購入後に他の商品が閲覧されている場合、前記相補性を示す値を高くし、前記代替性を示す値を低くする請求項１−４のいずれか１項に記載のプログラム。
6. 前記算出手段は、前記閲覧履歴情報と前記購入履歴情報とに基づいて複数の利用者をクラスタリングし、クラスタ毎に前記相補性を示す値及び前記代替性を示す値を算出する請求項１−５のいずれか１項に記載のプログラム。
7. コンピュータを、
   商品の閲覧履歴情報と購入履歴情報とに基づいて、複数の商品の関係を示す情報を算出する算出手段として機能させるためのプログラム。
8. 商品の閲覧履歴情報と購入履歴情報とに基づいて、複数の商品の関係を示す情報として、相補性を示す値、代替性を示す値をそれぞれ算出する算出手段を有する情報処理装置。

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