JP2018045449A - 判定装置、判定方法、及び判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】非類似商品を類似と判定することを抑制し、適切に商品の類似性を判定可能にする。【解決手段】本願に係る判定装置は、取得部と、判定部とを有する。取得部は、電子商取引において提供される商品の各々に対応する各コンテンツであって、ユーザが利用する端末装置に表示された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報を取得する。判定部は、取得部により取得された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、各コンテンツに対応する商品のうち、類似する類似商品を判定する。【選択図】図２

Description

本発明は、判定装置、判定方法、及び判定プログラムに関する。

従来、各種コンテンツに情報として含まれる商品間の類似性を判定する技術が提供されている。例えば、商品ウェブページの商品の類似性について、各商品ウェブページの特徴語に基づいて判定する技術が提供されている。

特開２０１３−１０１４１５号公報

しかしながら、上記の従来技術では、各コンテンツに対応する商品の類似性を適切に判定することが難しい場合がある。例えば、単に各コンテンツに含まれる特徴語に基づいて各コンテンツに対応する商品の類似性を判定するだけでは、各コンテンツに対応する商品の類似性を適切に判定することが難しい。非類似の商品に対応する各コンテンツに偶然同じようなキーワードが用いられた場合、非類似である商品も類似と判定される場合がある。このように、各コンテンツに含まれる文字情報に基づいて各コンテンツに対応する商品の類似性を判定するだけでは、非類似である商品が類似と判定されることを抑制することが難しい。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、非類似商品を類似と判定することを抑制し、適切に商品の類似性を判定可能にする判定装置、判定方法、及び判定プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る判定装置は、電子商取引において提供される商品の各々に対応する各コンテンツであって、ユーザが利用する端末装置に表示された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、前記各コンテンツに対応する商品のうち、類似する類似商品を判定する判定部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、非類似商品を類似と判定することを抑制し、適切に商品の類似性を判定可能にすることができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る判定装置の構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る履歴情報記憶部の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る類似商品情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る類似商品の判定の一例を示すフローチャートである。 図６は、実施形態に係る最安値商品の選択に基づく類似商品判定の一例を示す図である。 図７は、判定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る判定装置、判定方法、及び判定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る判定装置、判定方法、及び判定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．判定処理〕
図１を用いて、実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図１では、判定装置１００は、コンテンツである商品情報が提供されたユーザがクリックした商品情報に基づいて、類似する類似商品を判定する場合を示す。なお、図１の例では、所定の商品またはサービス（以下、併せて「商品」とする）に関する商品情報をコンテンツの一例として示すが、コンテンツは商品情報に限らず、所定の商品の内容を含みユーザに提供されるコンテンツであればどのようなコンテンツであってもよい。

図１に示すように、判定システム１には、端末装置１０と、電子商取引装置５０と、判定装置１００とが含まれる。端末装置１０と、電子商取引装置５０と、判定装置１００とは図示しない所定の通信網（ネットワーク）を介して、有線または無線により通信可能に接続される。また、図１に示した判定システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の電子商取引装置５０や、複数台の判定装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１に示す例においては、端末装置１０がユーザが利用するスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。具体的には、図１では、端末装置１０がユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１」とする場合がある）が利用するスマートフォンである場合を示す。

また、図１に示す例においては、端末装置１０においてユーザＵ１が各商品情報をクリックした時点（タイミング）に応じて、端末装置１０を端末装置１０−１〜１０−５として説明する。なお、端末装置１０−１〜１０−５は同一の端末装置１０である。また、以下では、端末装置１０−１〜１０−５について、特に区別なく説明する場合には、端末装置１０と記載する。

電子商取引装置５０は、電子商取引サービスを提供するために用いられる情報処理装置である。例えば、電子商取引装置５０は、ユーザが利用する端末装置１０に商品情報を提供する。また、電子商取引装置５０は、ユーザがクリックした商品情報に関する情報を収集し、ユーザのクリックに関する情報（以下、「クリック情報」ともいう）を判定装置１００へ提供する。また、例えば、電子商取引装置５０は、ユーザからの購入要求に応じて、要求に応じた商品の購入処理等を行う。なお、電子商取引装置５０を用いる提供元が提供するサービスは、ユーザが利用する端末装置１０に商品情報を提供し、クリック情報を収集可能であれば、どのような態様のサービスであってもよい。また、電子商取引装置５０は、判定装置１００と一体であってもよい。例えば、電子商取引装置５０が判定装置１００と一体である場合、判定装置１００は、電子商取引サービスを提供してもよい。

判定装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０に表示された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、各コンテンツに対応する商品のうち、類似する類似商品を判定する情報処理装置である。例えば、判定装置１００は、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づくクリックの共起に関する情報を用いて、類似商品を判定する。

まず、電子商取引装置５０は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０に一覧情報を提供する（ステップＳ１１）。例えば、電子商取引装置５０は、端末装置１０に商品ＧＤ１〜ＧＤ６等の商品情報を提供する。また、ユーザＵ１が利用する端末装置１０には、端末装置１０−１に示すように、商品ＧＤ１〜ＧＤ６等の商品情報を含む一覧情報が表示される。なお、上記のように、「商品ＧＤ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その商品は商品ＩＤ「ＧＤ＊」により識別される商品であることを示す。例えば、「商品ＧＤ１」と記載した場合、その商品は商品ＩＤ「ＧＤ１」により識別される商品である。なお、以下では、「商品ＧＤ＊（＊は任意の数値）」の商品情報を「商品ＧＤ＊（＊は任意の数値）」と表記する場合がある。例えば、以下では、商品ＧＤ１を商品ＧＤ１の商品情報と読み替えることもできる。

その後、電子商取引装置５０は、端末装置１０に表示された商品ＧＤ１の商品情報をユーザＵ１が日時ｄｔ１１にクリックしたことを示す情報を、端末装置１０−１から取得する（ステップＳ１２−１）。また、電子商取引装置５０は、商品ＧＤ６の商品情報をユーザＵ１が日時ｄｔ１２にクリックしたことを示す情報を、端末装置１０−２から取得する（ステップＳ１２−２）。また、電子商取引装置５０は、商品ＧＤ３の商品情報をユーザＵ１が日時ｄｔ１３にクリックしたことを示す情報を、端末装置１０−３から取得する（ステップＳ１２−３）。また、電子商取引装置５０は、商品ＧＤ４の商品情報をユーザＵ１が日時ｄｔ１４にクリックしたことを示す情報を、端末装置１０−４から取得する（ステップＳ１２−４）。また、電子商取引装置５０は、商品ＧＤ２の商品情報をユーザＵ１が日時ｄｔ２１にクリックしたことを示す情報を、端末装置１０−５から取得する（ステップＳ１２−５）。

なお、図１中において、日時「ｄｔ＊」中の「ｄｔ」に続く「＊（＊は任意の数値）」は、商品情報がクリックされた時点等の任意の日時を示し、日時「ｄｔ＊」は、「＊」の値が大きい程、日付が新しいものとする。例えば、日時「ｄｔ１２」は、日時「ｄｔ１１」に比べて、「ｄｔ」に続く数値が大きいため、日付がより新しいことを示す。すなわち、図１に示す例では、商品ＧＤ１の商品情報、商品ＧＤ６の商品情報、商品ＧＤ３の商品情報、商品ＧＤ４の商品情報、商品ＧＤ２の商品情報の順にクリックされたことを示す。

その後、電子商取引装置５０は、収集したユーザＵ１のクリック情報を判定装置１００へ提供する（ステップＳ１３）。図１に示す例では、電子商取引装置５０は、日時ｄｔ１１に商品ＧＤ１をクリックし、日時ｄｔ１２に商品ＧＤ６をクリックし、日時ｄｔ１３に商品ＧＤ３をクリックし、日時ｄｔ１４に商品ＧＤ４をクリックし、日時ｄｔ２１に商品ＧＤ２をクリックしたことを示すクリック情報を判定装置１００へ提供する。また、電子商取引装置５０は、商品ＧＤ１の商品情報、商品ＧＤ６の商品情報、商品ＧＤ３の商品情報、商品ＧＤ４の商品情報、商品ＧＤ２の商品情報を判定装置１００へ提供してもよい。

電子商取引装置５０からユーザＵ１のクリック情報を取得した判定装置１００は、取得したクリック情報や各商品情報に基づいて、類似商品を判定する。例えば、判定装置１００は、図１中の履歴情報記憶部１２１に示すような情報に基づいて、類似商品を判定する。

例えば、図１中の履歴情報記憶部１２１は、ユーザＵ１がログＩＤ「ＬＧ１」〜「ＬＧ５」に示す日時ｄｔ１１〜日時ｄｔ２１等に対応するコンテンツ（商品情報）をクリックしたことを示す。例えば、ユーザＵ１は、日時ｄｔ１１に商品ＧＤ１をクリックしたことを示す。また、商品ＧＤ１の画像は、画像「ＩＭ１」であることを示す。また、商品ＧＤ１のタイトルは、タイトル「ＴＬ１」であることを示す。また、商品ＧＤ１の説明文は、説明文「ＤＣ１」であることを示す。また、例えば、ユーザＵ１は、日時ｄｔ１２に商品ＧＤ６をクリックしたことを示す。また、商品ＧＤ６の画像は、画像「ＩＭ６」であることを示す。また、商品ＧＤ６のタイトルは、タイトル「ＴＬ６」であることを示す。また、商品ＧＤ６の説明文は、説明文「ＤＣ６」であることを示す。

ここで、判定装置１００は、各商品のクリック共起に基づいて、類似商品を判定する（ステップＳ１４）。例えば、判定装置１００は、各商品情報に対するユーザＵ１のクリック情報のうち、ユーザＵ１がクリックした時点が所定の期間に対応するユーザＵ１のクリック情報に基づくクリックの共起に関する情報を用いて、類似商品を判定する。図１の例では、所定の期間としてセッションを用いる場合を示す。例えば、セッションとは、ユーザが所定の目的（意図）を持った行動を行う期間を意味する。図１の例では、日時ｄｔ１０から日時ｄｔ２０までの間を１つのセッションとする場合を示す。例えば、判定装置１００は、一覧情報に表示された商品情報に対するユーザの操作が最後に行われてから、所定の期間一覧情報に表示された商品情報に対するユーザの操作がなかった場合に、セッションを初期化してもよい。例えば、検索装置１００は、セッションの継続中において、一覧情報に表示された商品情報に対するユーザの操作が最後に行われてから３０分間一覧情報に表示された商品情報に対するユーザの操作がなかった場合に、セッションを初期化してもよい。なお、ここでいう「初期化」とは、例えば、それまで継続していたセッションを終了し、新たなセッションを開始することを意味する。このように、検索装置１００は、ユーザの行動が継続している間、セッションを継続させてもよい。また、例えば、検索装置１００は、ユーザの意図が変わったと推定されるタイミングでセッションを初期化してもよい。例えば、検索装置１００は、一覧情報の表示を遷移させて他のコンテンツを閲覧し始めた場合、ユーザの意図が変わったと推定し、セッションを初期化してもよい。図１の例では、判定装置１００は、日時ｄｔ１０から日時ｄｔ２０までの間にクリックされた商品情報をクリックが共起した商品情報として判定する。この場合、判定装置１００は、クリック共起情報ＩＮ１１に示すように、日時ｄｔ１１にクリックされた商品ＧＤ１と、日時ｄｔ１２にクリックされた商品ＧＤ６と、日時ｄｔ１３にクリックされた商品ＧＤ３と、日時ｄｔ１４にクリックされた商品ＧＤ４とをクリックが共起した商品情報として判定する。

そして、判定装置１００は、クリック共起情報ＩＮ１１に含まれる商品情報を対象に、各商品情報の内容に基づいて、類似商品を判定する（ステップＳ１５）。例えば、判定装置１００は、商品ＧＤ１、ＧＤ３、ＧＤ４、ＧＤ６の４つの商品情報の画像、タイトル、説明文等の内容の類似性に基づいて、類似商品を判定する。図１の例では、判定装置１００は、類似商品リストＳＬ１に示すように、商品ＧＤ１と商品ＧＤ３とを類似商品と判定する。

その後、判定装置１００は、ステップＳ１５において判定した類似商品の情報を電子商取引装置５０へ送信する（ステップＳ１６）。図１の例では、判定装置１００は、商品ＧＤ１と商品ＧＤ３とが類似商品であることを示す類似商品リストＳＬ１を電子商取引装置５０へ送信する。

上述したように、判定装置１００は、ユーザＵ１のクリック情報に基づくクリック共起により、商品の類似性を判定することにより、非類似商品を類似と判定することを抑制し、適切に商品の類似性を判定可能にすることができる。また、判定装置１００は、クリック共起に関する情報の類似判定を第１段階として行い、その後クリック共起の条件を満たした商品情報を対象に内容に基づく類似判定を第２段階として行う。このように、判定装置１００は、２段階で類似商品の判定を行うことにより、類似商品の判定の処理負荷の増大を抑制することができる。

なお、上述した処理は一例であり、判定装置１００は、クリックに関する情報に加えて、種々の情報を適宜用いて類似商品の判定を行ってもよい。例えば、判定装置１００は、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリに応じて処理を変動させて、類似商品を判定する。例えば、判定装置１００は、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第１カテゴリである場合、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、類似商品を判定し、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第１カテゴリと異なる第２カテゴリである場合、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報以外の情報に基づいて、類似商品を判定する。例えば、判定装置１００は、例えば商品ＧＤ１〜ＧＤ６等のカテゴリが第１カテゴリに含まれる「書籍」等である場合、クリック共起に基づいて類似商品を判定してもよい。

例えば、判定装置１００は、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第２カテゴリである場合、各コンテンツに含まれる画像の類似度に基づいて、類似商品を判定する。例えば、判定装置１００は、例えば商品ＧＤ１〜ＧＤ６等のカテゴリが第２カテゴリに含まれる「電化製品」等である場合、画像の類似度に基づいて、類似商品を判定してもよい。なお、上記は一例であり、判定装置１００は、カテゴリの特性に応じて種々の情報を適宜用いて類似商品の判定を行ってもよい。

また、例えば、判定装置１００は、クリックに関する情報や商品情報等に基づいて生成されたモデルを用いて、類似商品を判定してもよい。例えば、判定装置１００は、所定の時間内に共起してクリックされた商品情報であって、類似する商品の商品情報を正解情報（正例）として生成されたモデルを用いて、類似商品を判定してもよい。また、例えば、判定装置１００は、所定の時間内に共起してクリックされた商品情報であって、類似しない商品の商品情報を不正解情報（負例）として生成されたモデルを用いて、類似商品を判定してもよい。なお、上述した処理は一例であり、判定装置１００は、どのような情報を用いて類似商品を判定してもよい。例えば、判定装置１００は、上述したセッション内におけるクリック共起から類似商品候補を抽出（判定）してもよい。また、例えば、判定装置１００は、種々の類似度判定を用いてさらに類似商品候補の絞り込みを行ってもよい。例えば、判定装置１００は、商品のカテゴリ情報に基づいて各商品の類似度を判定してもよい。また、例えば、判定装置１００は、商品のタイトル文字列に基づいて各商品の類似度を判定してもよい。また、例えば、判定装置１００は、商品の画像に基づいて各商品の類似度を判定してもよい。また、例えば、判定装置１００は、上述のような商品のカテゴリ、文字列、及び画像等の種々の情報を用いた分類モデルを生成し、生成した分類モデルを用いて類似度を判定してもよい。

〔２．判定装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る判定装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る判定装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、判定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、判定装置１００は、判定装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば判定システム１に含まれる電子商取引装置５０や端末装置１０等との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図２に示すように、履歴情報記憶部１２１と、類似商品情報記憶部１２２とを有する。

（履歴情報記憶部１２１）
実施形態に係る履歴情報記憶部１２１は、ユーザが行った行動履歴に関する各種情報を記憶する。図３に、実施形態に係る履歴情報記憶部１２１の一例を示す。図３に示す履歴情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「ログＩＤ」、「日時」、「商品情報」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「ログＩＤ」は、各ログ情報を識別するための識別情報を示す。「日時」は、ユーザが対応するコンテンツをクリックした日時を示す。また、「商品情報」には、「商品ＩＤ」、「画像」、「タイトル」、「説明文」といった項目が含まれる。

「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。なお、ここでいう「商品ＩＤ」は、商品情報に含まれる商品を他と識別する情報であり、商品名等の具体的な商品を特定する情報ではないものとする。「画像」は、コンテンツである商品情報の画像を示す。図３では「画像」に「ＩＭ１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、画像情報、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納される。

「タイトル」は、商品ＩＤにより識別される商品の商品情報に含まれるタイトルを示す。また、「説明文」は、商品ＩＤにより識別される商品の商品情報に含まれる説明文を示す。なお、図３に示す履歴情報記憶部１２１では、タイトルをタイトル「ＴＬ１」やタイトル「ＴＬ２」等のように抽象的な記号で示すが、例えば「新品バッグＡ…」や「送料無料…」等のように、各タイトルは対応する商品の具体的なタイトルであるものとする。また、図３に示す履歴情報記憶部１２１では、説明文を説明文「ＤＣ１」や説明文「ＤＣ２」等のように抽象的な記号で示すが、例えば「人気ブランドの新作です…」や「送料無料で配送します…」等のように、各説明文は対応する商品の具体的な説明文であるものとする。

例えば、図３に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、ログＩＤ「ＬＧ１」〜「ＬＧ５」に示す日時ｄｔ１１〜日時ｄｔ２１等に対応するコンテンツ（商品情報）をクリックしたことを示す。

例えば、図３に示す例において、ユーザＵ１は、日時ｄｔ１１に商品ＩＤ「ＧＤ１」により識別される商品（商品ＧＤ１）の商品情報をクリックしたことを示す。また、商品ＧＤ１の画像は、画像「ＩＭ１」であることを示す。また、商品ＧＤ１のタイトルは、タイトル「ＴＬ１」であることを示す。また、商品ＧＤ１の説明文は、説明文「ＤＣ１」であることを示す。

また、例えば、図３に示す例において、ユーザＵ１は、日時ｄｔ１２に商品ＩＤ「ＧＤ６」により識別される商品（商品ＧＤ６）の商品情報をクリックしたことを示す。また、商品ＧＤ６の画像は、画像「ＩＭ６」であることを示す。また、商品ＧＤ６のタイトルは、タイトル「ＴＬ６」であることを示す。また、商品ＧＤ６の説明文は、説明文「ＤＣ６」であることを示す。

なお、履歴情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報記憶部１２１は、ユーザの性別や年齢等のユーザ属性情報を記憶してもよい。

（類似商品情報記憶部１２２）
実施形態に係る類似商品情報記憶部１２２は、類似商品に関する情報を記憶する。図４の例では、類似商品情報記憶部１２２は、類似商品と判定された商品の対応付けに関する情報を記憶する。図４は、実施形態に係る類似商品情報記憶部の一例を示す図である。図４に示す類似商品情報記憶部１２２には、「類似ＩＤ」、「類似商品」といった項目を有する。「類似商品」には、「＃１」、「＃２」といった項目を有する。

「類似ＩＤ」は、類似商品として対応付けられた類似商品群を識別するための識別情報を示す。すなわち、「類似ＩＤ」は、類似商品と判定された類似商品群を識別するための識別情報を示す。また、「類似商品」中の「＃１」や「＃２」には、類似ＩＤにより識別される類似商品群に含まれる商品を識別する情報を示す。なお、図４の例では、説明を簡単にするために、「＃１」、「＃２」のみを図示するが、「類似商品」は、一の類似商品群に含まれる商品の数に応じて、「＃３」、「＃４」等の項目を有してもよい。

例えば、図４に示す例において、類似ＩＤ「ＳＭ１１」により識別される類似商品群には、商品ＧＤ１や商品ＧＤ３等が含まれることを示す。また、例えば、図４に示す例において、類似ＩＤ「ＳＭ１２」により識別される類似商品群には、商品ＧＤ２や商品ＧＤ９等が含まれることを示す。

なお、類似商品情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、類似商品情報記憶部１２２には、類似商品群の名称等が記憶されてもよい。

（制御部１３０）
図２の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、判定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（判定プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図２に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、判定部１３２と、送信部１３３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

（取得部１３１）
例えば、取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、履歴情報記憶部１２１や類似商品情報記憶部１２２から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、各種情報を外部の情報処理装置から取得してもよい。

例えば、取得部１３１は、電子商取引において提供される商品の各々に対応する各コンテンツであって、ユーザが利用する端末装置１０に表示された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、端末装置１０に一覧表示された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報を取得する。

図１の例では、取得部１３１は、電子商取引装置５０からユーザＵ１のクリック情報を取得する。図１に示す例では、取得部１３１は、電子商取引装置５０から、日時ｄｔ１１に商品ＧＤ１をクリックし、日時ｄｔ１２に商品ＧＤ６をクリックし、日時ｄｔ１３に商品ＧＤ３をクリックし、日時ｄｔ１４に商品ＧＤ４をクリックし、日時ｄｔ２１に商品ＧＤ２をクリックしたことを示すクリック情報を取得する。また、取得部１３１は、電子商取引装置５０から、商品ＧＤ１の商品情報、商品ＧＤ６の商品情報、商品ＧＤ３の商品情報、商品ＧＤ４の商品情報、商品ＧＤ２の商品情報を取得する。

（判定部１３２）
判定部１３２は、種々の情報を判定する。例えば、判定部１３２は、取得部１３１により取得された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、各コンテンツに対応する商品のうち、類似する類似商品を判定する。

例えば、判定部１３２は、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づくクリックの共起に関する情報を用いて、類似商品を判定する。例えば、判定部１３２は、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報のうち、ユーザがクリックした時点が所定の期間に対応するユーザのクリックに関する情報に基づくクリックの共起に関する情報を用いて、類似商品を判定する。

また、例えば、判定部１３２は、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリに応じて処理を変動させて、類似商品を判定する。例えば、判定部１３２は、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第１カテゴリである場合、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、類似商品を判定し、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第１カテゴリと異なる第２カテゴリである場合、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報以外の情報に基づいて、類似商品を判定する。例えば、判定部１３２は、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第２カテゴリである場合、各コンテンツに含まれる画像の類似度に基づいて、類似商品を判定する。

図１の例では、判定部１３２は、取得部１３１により電子商取引装置５０から取得したユーザＵ１のクリック情報や各商品情報に基づいて、類似商品を判定する。例えば、判定部１３２は、履歴情報記憶部１２１（図３参照）に記憶された各種情報に基づいて、類似商品を判定する。

図１の例では、判定部１３２は、各商品のクリック共起に基づいて、類似商品を判定する。例えば、判定部１３２は、各商品情報に対するユーザＵ１のクリック情報のうち、ユーザＵ１がクリックした時点が所定の期間に対応するユーザＵ１のクリック情報に基づくクリックの共起に関する情報を用いて、類似商品を判定する。例えば、判定部１３２は、日時ｄｔ１０から日時ｄｔ２０までの間にクリックされた商品情報をクリックが共起した商品情報として判定する。例えば、判定部１３２は、クリック共起情報ＩＮ１１に示すように、日時ｄｔ１１にクリックされた商品ＧＤ１と、日時ｄｔ１２にクリックされた商品ＧＤ６と、日時ｄｔ１３にクリックされた商品ＧＤ３と、日時ｄｔ１４にクリックされた商品ＧＤ４とをクリックが共起した商品情報として判定する。

また、例えば、判定部１３２は、各商品情報の内容に基づいて、類似商品を判定する。例えば、判定部１３２は、各商品情報に含まれる文字情報の類似度や画像の類似度に基づいて、類似商品を判定する。図１の例では、判定部１３２は、クリック共起情報ＩＮ１１に含まれる商品情報を対象に、各商品情報の内容に基づいて、類似商品を判定する。例えば、判定部１３２は、商品ＧＤ１、ＧＤ３、ＧＤ４、ＧＤ６の４つの商品情報の画像、タイトル、説明文等の内容の類似性に基づいて、類似商品を判定する。図１の例では、判定部１３２は、類似商品リストＳＬ１に示すように、商品ＧＤ１と商品ＧＤ３とを類似商品と判定する。

また、例えば、判定部１３２は、端末装置１０に一覧表示された各コンテンツのうち、最も価格（金額）の安い商品である最安値商品を含むコンテンツのみがクリックされている場合、最安値商品を含むコンテンツ以外の他のコンテンツに含まれる商品と、最安値商品とを類似商品として判定する。例えば、判定部１３２は、最安値商品の価格が所定の閾値以上である場合、最安値商品を含むコンテンツ以外の他のコンテンツに含まれる商品と、最安値商品とを類似商品として判定する。例えば、判定部１３２は、端末装置１０に一覧表示された各コンテンツのうち、最も価格の高い商品の価格と、最安値商品の価格との差が所定の閾値以下である場合、最安値商品を含むコンテンツ以外の他のコンテンツに含まれる商品と、最安値商品とを類似商品として判定する。例えば、判定部１３２は、端末装置１０に一覧表示された各コンテンツのうち、最も価格の高い商品の価格に対する最安値商品の価格の割合が所定の閾値以上である場合、最安値商品を含むコンテンツ以外の他のコンテンツに含まれる商品と、最安値商品とを類似商品として判定する。この点についての詳細は後述する。

（送信部１３３）
送信部１３３は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１３３は、判定部１３２により判定された類似商品の情報を外部の情報処理装置へ送信する。例えば、送信部１３３は、判定部１３２により判定された類似商品に関する情報を電子商取引装置５０へ送信する。また、例えば、送信部１３３は、取得部１３１が履歴情報記憶部１２１や類似商品情報記憶部１２２から取得した各種情報を外部の情報処理装置へ送信する。

例えば、送信部１３３は、判定部１３２により判定された類似商品に関する情報を電子商取引装置５０へ送信する。例えば、送信部１３３は、判定部１３２により判定された類似商品の情報を電子商取引装置５０へ送信する。図１の例では、送信部１３３は、商品ＧＤ１と商品ＧＤ３とが類似商品であることを示す類似商品リストＳＬ１を電子商取引装置５０へ送信する。

〔３．判定処理のフロー〕
ここで、図５を用いて、実施形態に係る判定装置１００による判定処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る類似商品の判定の一例を示すフローチャートである。

図５に示すように、判定装置１００は、各商品情報に対するユーザのクリックに関する情報を取得する（ステップＳ１０１）。図１では、判定装置１００は、ユーザＵ１のクリックに関する情報を電子商取引装置５０から取得する。

その後、判定装置１００は、ユーザのクリックに関する情報に基づいて、各商品情報のうち、クリックが共起している商品情報を判定する（ステップＳ１０２）。図１では、判定装置１００は、日時ｄｔ１０から日時ｄｔ２０までの間にユーザＵ１がクリックした商品情報をクリックが共起している商品情報と判定する。

また、判定装置１００は、クリックが共起している商品情報のうち、各商品情報の内容に基づいて、類似商品に関する商品情報を判定する（ステップＳ１０３）。図１では、判定装置１００は、各商品情報の内容に基づいて、商品ＧＤ１の商品情報と商品ＧＤ３の商品情報とを類似商品に関する商品情報と判定する。

〔４．最安値商品〕
ここで、図６を用いて、実施形態に係る判定装置１００による一覧表示されたコンテンツのうち、最も価格の安い商品（以下、「最安値商品」ともいう）を含むコンテンツのみがクリックされている場合の類似商品の判定について説明する。図６は、実施形態に係る最安値商品の選択に基づく類似商品判定の一例を示す図である。例えば、判定装置１００は、端末装置１０に一覧表示された商品情報のうち、最も価格の安い商品である最安値商品の商品情報のみがクリックされている場合、最安値商品の商品情報以外の他の商品情報の商品と、最安値商品とを類似商品として判定してもよい。なお、図６は一例であり、判定装置１００は、最安値商品に基づく類似商品の判定を、一覧表示される頻度が高い商品群のうち、安い方の商品がクリックされやすい有意な傾向がある商品群にのみ行ってもよい。

図６に示すように、端末装置１０には、商品ＧＤ１１〜ＧＤ１４の商品情報の一覧（商品一覧）が表示されているものとする。また、商品ＧＤ１１の値段は１００万円であり、商品ＧＤ１２の値段は９８万円であり、商品ＧＤ１３の値段は９７万円であり、商品ＧＤ１４の値段は９５万円であるものとする。

図６の例では、判定装置１００は、端末装置１０から商品ＧＤ１４の商品情報のみが選択されたことを示すクリック情報を取得する（ステップＳ２１）。すなわち、判定装置１００は、端末装置１０から商品ＧＤ１１〜ＧＤ１４のうち、最安値の商品ＧＤ１４の商品情報のみが選択されたことを示すクリック情報を取得する。そして、判定装置１００は、取得したクリック情報に基づいて、類似商品を判定する（ステップＳ２２）。この場合、例えば、判定装置１００は、一覧表示された商品ＧＤ１１〜ＧＤ１４のうち、端末装置１０を利用するユーザが、最安値の商品ＧＤ１４の商品情報のみを選択しているため、一覧表示された商品ＧＤ１１〜ＧＤ１４を類似商品と判定する。

なお、図６の例では、説明を簡単にするために、最安値商品である商品ＧＤ１４の商品情報のみがクリックされている場合、他の条件を考慮せずに、判定装置１００が他の商品ＧＤ１１〜ＧＤ１３と商品ＧＤ１４とを類似商品として判定したが、判定装置１００は、他の条件を考慮した類似商品の判定を行ってもよい。

例えば、判定装置１００は、最安値商品の価格が所定の閾値以上である場合、最安値商品を含むコンテンツ以外の他のコンテンツに含まれる商品と、最安値商品とを類似商品として判定してもよい。例えば、判定装置１００は、最安値商品の価格が５０万円以上である場合、最安値商品を含むコンテンツ以外の他のコンテンツに含まれる商品と、最安値商品とを類似商品として判定してもよい。

図６の例では、判定装置１００は、最安値の商品ＧＤ１４の価格が５０万円以上であるため、ユーザが最安値の商品ＧＤ１４の商品情報のみを選択した場合、一覧表示された商品ＧＤ１１〜ＧＤ１４を類似商品と判定する。

また、例えば、判定装置１００は、端末装置１０に一覧表示された各コンテンツのうち、最も価格の高い商品（以下、「最高値商品」ともいう）の価格と、最安値商品の価格との差が所定の閾値以下である場合、最安値商品を含むコンテンツ以外の他のコンテンツに含まれる商品と、最安値商品とを類似商品として判定してもよい。例えば、判定装置１００は、端末装置１０に一覧表示された各コンテンツのうち、最高値商品の価格と、最安値商品の価格との差が１０万円以下である場合、最安値商品を含むコンテンツ以外の他のコンテンツに含まれる商品と、最安値商品とを類似商品として判定してもよい。

図６の例では、判定装置１００は、最高値の商品ＧＤ１１の価格「１００万円」と、最安値の商品ＧＤ１４の価格「９５万円」との差が１０万円以下であるため、ユーザが最安値の商品ＧＤ１４の商品情報のみを選択した場合、一覧表示された商品ＧＤ１１〜ＧＤ１４を類似商品と判定する。また、判定装置１００は、最高値商品の価格や最安値商品の価格に応じて閾値を変動させてもよい。例えば、判定装置１００は、最高値商品の価格や最安値商品の価格が高くなる程、閾値の値が大きくなるように閾値を変動させてもよい。例えば、判定装置１００は、最高値商品の価格が「１０万円」である場合、閾値の値を１万円にしてもよい。

また、例えば、判定装置１００は、端末装置１０に一覧表示された各コンテンツのうち、最高値商品の価格に対する最安値商品の価格の割合が所定の閾値以上である場合、最安値商品を含むコンテンツ以外の他のコンテンツに含まれる商品と、最安値商品とを類似商品として判定してもよい。例えば、判定装置１００は、端末装置１０に一覧表示された各コンテンツのうち、最高値商品の価格に対する最安値商品の価格の割合が９０％以上である場合、最安値商品を含むコンテンツ以外の他のコンテンツに含まれる商品と、最安値商品とを類似商品として判定する。

図６の例では、判定装置１００は、最高値の商品ＧＤ１１の価格「１００万円」に対する最安値の商品ＧＤ１４の価格「９５万円」の割合が、「９５％（＝９５／１００＊１００）」で９０％以上であるため、ユーザが最安値の商品ＧＤ１４の商品情報のみを選択した場合、一覧表示された商品ＧＤ１１〜ＧＤ１４を類似商品と判定する。また、判定装置１００は、最高値商品の価格や最安値商品の価格に応じて閾値を変動させてもよい。例えば、判定装置１００は、最安値商品の価格が高くなる程、閾値の値が小さくなるように閾値を変動させてもよい。例えば、判定装置１００は、最高値商品の価格が「１０万円」である場合、閾値の値を９８％にしてもよい。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る判定装置１００は、取得部１３１と、判定部１３２とを有する。取得部１３１は、電子商取引において提供される商品の各々に対応する各コンテンツであって、ユーザが利用する端末装置１０に表示された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報を取得する。判定部１３２は、取得部１３１により取得された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、各コンテンツに対応する商品のうち、類似する類似商品を判定する。

これにより、実施形態に係る判定装置１００は、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、各コンテンツに対応する商品のうち、類似する類似商品を判定することにより、非類似商品を類似と判定することを抑制し、適切に商品の類似性を判定可能にすることができる。

また、実施形態に係る判定装置１００において、判定部１３２は、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づくクリックの共起に関する情報を用いて、類似商品を判定する。

これにより、実施形態に係る判定装置１００は、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づくクリックの共起に関する情報を用いて、類似商品を判定することにより、非類似商品を類似と判定することを抑制し、適切に商品の類似性を判定可能にすることができる。

また、実施形態に係る判定装置１００において、判定部１３２は、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報のうち、ユーザがクリックした時点が所定の期間に対応するユーザのクリックに関する情報に基づくクリックの共起に関する情報を用いて、類似商品を判定する。

これにより、実施形態に係る判定装置１００は、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報のうち、ユーザがクリックした時点が所定の期間に対応するユーザのクリックに関する情報に基づくクリックの共起に関する情報を用いて、類似商品を判定することにより、非類似商品を類似と判定することを抑制し、適切に商品の類似性を判定可能にすることができる。

また、実施形態に係る判定装置１００において、例えば、判定部１３２は、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリに応じて処理を変動させて、類似商品を判定する。

これにより、実施形態に係る判定装置１００は、例えば、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリに応じて処理を変動させて、類似商品を判定することにより、商品のカテゴリに応じて適切な判定処理を行うことができる。したがって、判定装置１００において、非類似商品を類似と判定することを抑制し、適切に商品の類似性を判定可能にすることができる。

また、実施形態に係る判定装置１００において、例えば、判定部１３２は、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第１カテゴリである場合、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、類似商品を判定し、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第１カテゴリと異なる第２カテゴリである場合、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報以外の情報に基づいて、類似商品を判定する。

これにより、実施形態に係る判定装置１００は、例えば、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第１カテゴリである場合、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、類似商品を判定し、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第１カテゴリと異なる第２カテゴリである場合、各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報以外の情報に基づいて、類似商品を判定することにより、商品のカテゴリに応じて適切な判定処理を行うことができる。したがって、判定装置１００において、非類似商品を類似と判定することを抑制し、適切に商品の類似性を判定可能にすることができる。

また、実施形態に係る判定装置１００において、判定部１３２は、例えば、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第２カテゴリである場合、各コンテンツに含まれる画像の類似度に基づいて、類似商品を判定する。

これにより、実施形態に係る判定装置１００は、例えば、類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第２カテゴリである場合、各コンテンツに含まれる画像の類似度に基づいて、類似商品を判定することにより、商品のカテゴリに応じて適切な判定処理を行うことができる。したがって、判定装置１００において、非類似商品を類似と判定することを抑制し、適切に商品の類似性を判定可能にすることができる。

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る判定装置１００は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図７は、判定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ提供する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る判定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 判定システム
１００ 判定装置
１２１ 履歴情報記憶部
１２２ 類似商品情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 判定部
１３３ 送信部
１０ 端末装置
５０ 電子商取引装置
Ｎ ネットワーク

Claims (8)

1. 電子商取引において提供される商品の各々に対応する各コンテンツであって、ユーザが利用する端末装置に表示された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、前記各コンテンツに対応する商品のうち、類似する類似商品を判定する判定部と、
   を備えることを特徴とする判定装置。
2. 前記判定部は、
   前記各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づくクリックの共起に関する情報を用いて、前記類似商品を判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
3. 前記判定部は、
   前記各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報のうち、前記ユーザがクリックした時点が所定の期間に対応する前記ユーザのクリックに関する情報に基づくクリックの共起に関する情報を用いて、前記類似商品を判定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の判定装置。
4. 前記判定部は、
   前記類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリに応じて処理を変動させて、前記類似商品を判定する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の判定装置。
5. 前記判定部は、
   前記類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが第１カテゴリである場合、前記各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、前記類似商品を判定し、前記類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが前記第１カテゴリと異なる第２カテゴリである場合、前記各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報以外の情報に基づいて、前記類似商品を判定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の判定装置。
6. 前記判定部は、
   前記類似商品を判定する対象となる商品のカテゴリが前記第２カテゴリである場合、前記各コンテンツに含まれる画像の類似度に基づいて、前記類似商品を判定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の判定装置。
7. コンピュータが実行する判定方法であって、
   電子商取引において提供される商品の各々に対応する各コンテンツであって、ユーザが利用する端末装置に表示された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程により取得された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、前記各コンテンツに対応する商品のうち、類似する類似商品を判定する判定工程と、
   を含むことを特徴とする判定方法。
8. 電子商取引において提供される商品の各々に対応する各コンテンツであって、ユーザが利用する端末装置に表示された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報を取得する取得手順と、
   前記取得手順により取得された各コンテンツに対するユーザのクリックに関する情報に基づいて、前記各コンテンツに対応する商品のうち、類似する類似商品を判定する判定手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。

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