JP2018045553A - Selection device, selection method, and selection program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To improve accuracy in selecting products and services to be proposed to users.SOLUTION: A selection device of the present invention includes an extraction unit configured to extract a second user associated with user information having predetermined relevance to user information associated with a first user who is associated with a purchase history of a predetermined transaction object; and a selection unit configured to select a transaction object to be proposed to the second user based on the user information associated with the first user.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、選択装置、選択方法および選択プログラムに関する。   The present invention relates to a selection device, a selection method, and a selection program.

従来、ユーザに関する種々の情報に基づいて、ユーザに対して提案する情報を選択する技術が提案されている。例えば、ユーザの購買履歴や、ユーザが閲覧した商品情報の閲覧履歴に基づいて、ユーザに購買等を提案する商品やサービスを選択する技術が知られている。   Conventionally, a technique for selecting information to be proposed to a user based on various information about the user has been proposed. For example, a technique for selecting a product or service for proposing purchase or the like to the user based on the purchase history of the user or the browse history of product information browsed by the user is known.

特開２０１３−２５７７９３号公報JP 2013-257793 A

しかしながら、上述した従来技術では、ユーザに提案する商品やサービスを精度良く選択することができない場合がある。   However, with the above-described conventional technology, it may not be possible to select a product or service proposed to the user with high accuracy.

例えば、ユーザの購買履歴や閲覧履歴が存在しない場合は、ユーザに提案する商品やサービスの選択精度が悪化してしまう。   For example, when there is no purchase history or browsing history of the user, the selection accuracy of products and services proposed to the user is deteriorated.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに提案する商品やサービスの選択精度を向上させることを目的とする。   The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to improve the selection accuracy of products and services proposed to the user.

本願に係る選択装置は、所定の取引対象の購買履歴が紐付けられた第１利用者と紐付けられた利用者情報と所定の関連性を有する利用者情報に紐付けられた第２利用者を抽出する抽出部と前記第１利用者と紐付けられた利用者情報に基づいて、前記第２利用者に対して提案する取引対象を選択する選択部とを有することを特徴とする。   The selection device according to the present application provides a second user associated with user information associated with a first user associated with a purchase history associated with a predetermined transaction and user information associated with the first user. And a selection unit for selecting a transaction target to be proposed to the second user based on user information associated with the first user.

実施形態の一態様によれば、ユーザに提案する商品やサービスの選択精度を向上させる。   According to one aspect of the embodiment, the selection accuracy of products and services proposed to the user is improved.

図１は、実施形態に係る選択装置が実行する選択処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a selection process executed by the selection device according to the embodiment. 図２は、実施形態に係る選択装置の構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the selection device according to the embodiment. 図３は、実施形態に係る利用者情報データベースに登録される情報の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of information registered in the user information database according to the embodiment. 図４は、実施形態に係る取引対象データベースに登録される情報の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of information registered in the transaction target database according to the embodiment. 図５は、実施形態に係る選択装置が利用者情報を辿る処理の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of processing in which the selection device according to the embodiment traces user information. 図６は、実施形態にかかる選択装置が実行する選択処理の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of a flow of selection processing executed by the selection device according to the embodiment. 図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration.

以下に、本願に係る選択装置、選択方法および選択プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）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選択装置、選択方法および選択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。   Hereinafter, a mode for implementing a selection device, a selection method, and a selection program according to the present application (hereinafter referred to as “embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. In addition, the selection apparatus, the selection method, and the selection program which concern on this application are not limited by this embodiment. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

［実施形態］
〔１−１．選択装置の一例〕
まず、図１を用いて、選択装置が実行する選択処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る選択装置が実行する選択処理の一例を示す図である。図１では、選択装置１０は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、ＥＣ（Electronic Commerce）サーバ１００やレコメンドサーバ２００と通信可能である。なお、選択装置１０は、任意の数のＥＣサーバ１００や任意の数のレコメンドサーバ２００と通信可能であってよい。 [Embodiment]
[1-1. Example of selection device)
First, an example of selection processing executed by the selection device will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a selection process executed by the selection device according to the embodiment. In FIG. 1, the selection device 10 can communicate with an EC (Electronic Commerce) server 100 and a recommendation server 200 via a predetermined network N such as the Internet. The selection device 10 may be able to communicate with an arbitrary number of EC servers 100 and an arbitrary number of recommendation servers 200.

ＥＣサーバ１００は、電子商取引に関する各種サービスを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、ＥＣサーバ１００は、任意の商品やサービス（以下、「取引対象」と記載する。）の提供を販売する電子商店街のサービスを利用者Ｕ０１〜Ｕ０５に対して提供する。なお、ＥＣサーバ１００は、オークションに関するサービスを提供するサーバであってもよい。すなわち、ＥＣサーバ１００は、電子商取引に関するサービスであれば、任意のサービスの提供を行ってよい。   The EC server 100 is an information processing device that provides various services related to electronic commerce, and is realized by a server device, a cloud system, or the like. For example, the EC server 100 provides users U01 to U05 with services of an online shopping mall that sells the provision of arbitrary products and services (hereinafter referred to as “transaction targets”). The EC server 100 may be a server that provides services related to auctions. That is, the EC server 100 may provide an arbitrary service as long as it is a service related to electronic commerce.

レコメンドサーバ２００は、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５に対して各種のレコメンドサービスを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、レコメンドサーバ２００は、ＥＣサーバ１００が提供する電子商店街のサービスを介して提供される取引対象に関するコンテンツ（例えば、広告等）を利用者Ｕ０１〜Ｕ０５に対して提供する。より具体的な例を挙げると、レコメンドサーバ２００は、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５がポータルサイト等の任意のウェブページを閲覧する際や、ＥＣサーバ１００が提供する電子商店街において商品の検索を行った際に、広告コンテンツとして、取引対象に関するコンテンツを配信する。   The recommendation server 200 is an information processing device that provides various recommendation services to the users U01 to U05, and is realized by a server device, a cloud system, or the like. For example, the recommendation server 200 provides users U01 to U05 with content (for example, advertisements) related to a transaction target provided through an online shopping mall service provided by the EC server 100. As a more specific example, the recommendation server 200 searches for products in the online shopping mall provided by the EC server 100 when the users U01 to U05 browse an arbitrary web page such as a portal site. At this time, the content related to the transaction target is distributed as the advertising content.

選択装置１０は、レコメンドサーバ２００が各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５に対して提供するコンテンツ、すなわち、取引対象に関するコンテンツの選択を行う。例えば、選択装置１０は、コンテンツの配信先となる利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の属性情報や、購買履歴等に基づいて、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５が購買する可能性が高い取引対象のコンテンツを選択し、選択したコンテンツを配信するようにレコメンドサーバ２００に通知する。   The selection device 10 selects content provided by the recommendation server 200 to each of the users U01 to U05, that is, content related to a transaction target. For example, the selection device 10 selects the content to be traded that is likely to be purchased by the users U01 to U05 based on the attribute information of the users U01 to U05 serving as the content distribution destination, the purchase history, and the like. The recommendation server 200 is notified to distribute the selected content.

〔１−２．選択処理について〕
ここで、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５に対してレコメンドを行う技術として、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の購買履歴に基づいて、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５が購買する可能性が高い取引対象を推定し、推定した取引対象に関するコンテンツを配信する技術が知られている。例えば、利用者Ｕ０１が取引対象＃１と取引対象＃２とを購買し、利用者Ｕ０２が取引対象＃２のみを購買しているものとする。このような場合、選択装置１０は、利用者Ｕ０２が購買した取引対象＃２を購買した他の利用者Ｕ０１を特定し、特定した利用者Ｕ０１が購買した取引対象＃１の購買を利用者Ｕ０２に提案するといった手法が考えられる。 [1-2. About selection processing)
Here, as a technique for recommending the users U01 to U05, based on the purchase history of the users U01 to U05, a transaction target that is likely to be purchased by the users U01 to U05 is estimated, and the estimated transaction A technique for distributing content related to an object is known. For example, it is assumed that user U01 purchases transaction object # 1 and transaction object # 2, and user U02 purchases only transaction object # 2. In such a case, the selection device 10 identifies the other user U01 who purchased the transaction target # 2 purchased by the user U02, and purchases the transaction target # 1 purchased by the identified user U01. A method such as proposing to can be considered.

しかしながら、このような手法では、購買履歴が存在しない利用者に対して適切な提案を行うことができない。   However, with such a method, it is not possible to make an appropriate proposal to a user who does not have a purchase history.

そこで、選択装置１０は、以下の選択処理を実行する。まず、選択装置１０は、所定の取引対象の購買履歴が紐付けられた第１利用者と紐付けられた利用者情報と所定の関連性を有する利用者情報に紐付けられた第２利用者を抽出する。そして、選択装置１０は、第１利用者と紐付けられた利用者情報に基づいて、第２利用者に対して提案する取引対象を選択する。   Therefore, the selection device 10 executes the following selection process. First, the selection device 10 includes a second user associated with user information associated with a first user associated with a purchase history associated with a predetermined transaction and user information associated with the first user. To extract. And the selection apparatus 10 selects the transaction object proposed with respect to a 2nd user based on the user information linked | related with the 1st user.

例えば、選択装置１０は、所定の取引対象の購買履歴が紐付けられた第１利用者から、第１利用者と紐付けられた利用者情報と、その利用者情報と所定の共通性を有する利用者情報に紐付けられた他の利用者とを辿り、所定の取引対象の購買履歴が紐付けられていない第２利用者を抽出する。そして、選択装置１０は、第１利用者と紐付けられた利用者情報に基づいて、第２利用者に対して提案する取引対象を選択する。以下、選択装置１０が実行する選択処理の具体例について説明する。   For example, the selection device 10 has a predetermined commonality with the user information associated with the first user from the first user associated with the purchase history of the predetermined transaction target. The other user linked to the user information is traced, and the second user who is not linked to the purchase history of the predetermined transaction target is extracted. And the selection apparatus 10 selects the transaction object proposed with respect to a 2nd user based on the user information linked | related with the 1st user. Hereinafter, a specific example of the selection process executed by the selection device 10 will be described.

〔１−３．利用者情報について〕
選択装置１０は、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５に関する任意の情報を利用者情報として保持する。例えば、選択装置１０は、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の利用者情報として、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５が閲覧したコンテンツの履歴を示す閲覧履歴を記憶する。例えば、選択装置１０は、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５が使用する端末装置や、ウェブコンテンツの配信を行う配信サーバ（図示は、省略した。）等から、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５が閲覧したウェブコンテンツを示す閲覧履歴を収集し、収集した購買情報を利用者情報として記憶する。 [1-3. About user information)
The selection device 10 holds arbitrary information regarding the users U01 to U05 as user information. For example, the selection device 10 stores a browsing history indicating the history of content browsed by the users U01 to U05 as the user information of the users U01 to U05. For example, the selection device 10 is a web content browsed by each user U01-U05 from a terminal device used by each user U01-U05, a distribution server (not shown) that distributes web content, or the like. Is collected, and the collected purchase information is stored as user information.

また、選択装置１０は、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の性別、年代、居住地域等といったいわゆるデモグラフィック属性を示す属性情報を収集し、収集した属性情報を利用者情報として記憶する。なお、このような属性情報は、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５が登録した情報であってもよく、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の行動から推定されたものであってもよい。   In addition, the selection device 10 collects attribute information indicating so-called demographic attributes such as the gender, age, and residential area of the users U01 to U05, and stores the collected attribute information as user information. Such attribute information may be information registered by the users U01 to U05 or may be estimated from the actions of the users U01 to U05.

このように、選択装置１０は、利用者の属性情報のみならず、利用者の行動に関する任意の情報を利用者情報として収集し、保持する。なお、選択装置１０は、上述した情報以外にも、任意の情報を利用者情報として記憶して良い。例えば、選択装置１０は、どのようなウェブコンテンツを閲覧したか、ウェブコンテンツに含まれるリンクのうちどのリンクを選択したか、どのような音楽コンテンツや動画像コンテンツの配信を受けているか、どのようなアプリケーションを使用しているか等、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の行動を示す任意の情報（以下、「行動情報」と記載する場合がある。）を、利用者情報として収集し、記憶してもよい。   In this way, the selection device 10 collects and holds not only user attribute information but also arbitrary information related to user behavior as user information. In addition to the information described above, the selection device 10 may store arbitrary information as user information. For example, the selection device 10 browses what web content is browsed, which link is selected among the links included in the web content, what kind of music content or moving image content is received, and how Any information indicating the behavior of the users U01 to U05 (hereinafter may be referred to as “behavior information”), such as whether or not a simple application is used, may be collected and stored as user information. .

なお、このような行動情報には、例えば、ニュース配信サイトにおいてどのようなニュースを閲覧したか、電子商店街でどのような取引対象のウェブコンテンツを閲覧したかといった情報が含まれていてもよい。また、行動情報には、インターネットを介した証券関連のサービスや金融関連のサービスにおいて、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５がどのようなコンテンツを閲覧したか、どのような行動（例えば、入金や株の売買等）を行ったかを示す情報が含まれていてもよい。   Note that such behavior information may include, for example, information such as what kind of news has been viewed on a news distribution site and what kind of transactional web content has been viewed on an online shopping mall. . In addition, the behavior information includes what content each user U01 to U05 viewed in the securities-related service and financial-related service via the Internet, and what behavior (for example, deposit and stock trading). Etc.) may be included.

〔１−４．利用者の抽出について〕
また、選択装置１０は、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の電子商店街における購買履歴を示す購買情報を保持する。より具体的な例を挙げると、選択装置１０は、電子商店街に関するサービスを提供するＥＣサーバ１００から、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の購買履歴を収集し、収集した購買履歴を購買情報として記憶する。 [1-4. (About user extraction)
The selection device 10 holds purchase information indicating purchase history of the users U01 to U05 in the online shopping mall. As a more specific example, the selection device 10 collects purchase histories of the users U01 to U05 from the EC server 100 that provides services related to the online shopping mall, and stores the collected purchase histories as purchase information. .

そして、選択装置１０は、第１利用者と紐付けられた利用者情報から、所定の共通性を有する１つまたは複数の利用者情報を順次特定し、特定した利用者情報と紐付けられた利用者を抽出する。より具体的な例を挙げると、選択装置１０は、所定の取引対象を購買した利用者の利用者情報から、利用者と利用者情報との紐付を順次辿ることにより、所定の取引対象を購買していない利用者を特定し、特定した利用者に対して提案する取引対象を、所定の取引対象を購買した利用者の利用者情報に基づいて選択する。   Then, the selection device 10 sequentially identifies one or a plurality of user information having a predetermined commonality from the user information associated with the first user, and is associated with the identified user information. Extract users. As a more specific example, the selection device 10 purchases a predetermined transaction target by sequentially tracing the association between the user and the user information from the user information of the user who purchased the predetermined transaction target. A user who has not been identified is identified, and a transaction target to be proposed to the identified user is selected based on the user information of the user who purchased the predetermined transaction target.

例えば、選択装置１０は、ある取引対象を選択した第１利用者の利用者情報と共通する利用者情報に紐付けられた利用者を辿ることで、購買履歴のみならず、属性情報や閲覧履歴等といった利用者情報が第１利用者と類似する第２利用者を検索する。すなわち、選択装置１０は、利用者情報を用いたクラスタリングを行った際に、第１利用者と同じクラスタに分類される利用者であって、第１利用者が購買した取引対象を購買していない第２利用者を検索する。このように、第１利用者と同じクラスタに分類された第２利用者は、第１利用者と類似する購買行動を示すと予測される。すなわち、第２利用者は、第１利用者が購買した取引対象と同じ取引対象を購買する可能性が高い。そこで、選択装置１０は、第２利用者に対して提案する取引対象として、第１利用者が購買した取引対象を選択する。そして、選択装置１０は、選択した取引対象をレコメンドサーバ２００に通知し、選択した取引対象に関するコンテンツを第２利用者に提示するよう指示する。   For example, the selection device 10 traces the user associated with the user information common to the user information of the first user who has selected a certain transaction target, so that not only the purchase history but also the attribute information and browsing history The second user whose user information such as the user information is similar to the first user is searched. That is, the selection device 10 is a user who is classified into the same cluster as the first user when performing clustering using the user information, and purchases a transaction target purchased by the first user. Search for no second user. As described above, the second user classified into the same cluster as the first user is predicted to exhibit purchase behavior similar to that of the first user. That is, the second user is highly likely to purchase the same transaction target as the transaction target purchased by the first user. Therefore, the selection device 10 selects a transaction target purchased by the first user as a transaction target to be proposed to the second user. And the selection apparatus 10 notifies the selected transaction object to the recommendation server 200, and instruct | indicates to show the content regarding the selected transaction object to a 2nd user.

ここで、選択装置１０は、利用者と利用者情報との紐付を多段階にわたって辿ることで第２利用者の抽出を行ってもよい。例えば、選択装置１０は、利用者Ｕ０１の利用者情報に、セーターの販売を行うウェブページの閲覧履歴が含まれている場合は、そのウェブページの閲覧履歴が利用者情報に含まれる利用者を検索する。そして、選択装置１０は、利用者Ｕ０２の利用者情報にセーターの販売を行うウェブページの閲覧履歴が含まれている場合には、利用者Ｕ０２の利用者情報と共通する利用者情報と紐付けられた他の利用者をさらに検索する。例えば、選択装置１０は、利用者Ｕ０２の利用者情報に、マフラーの販売を行うウェブページの閲覧履歴が含まれている場合は、そのウェブページの閲覧履歴が利用者情報に含まれる利用者をさらに検索する。   Here, the selection device 10 may extract the second user by tracing the association between the user and the user information in multiple stages. For example, if the user information of the user U01 includes the browsing history of the web page where the sweater is sold, the selection device 10 selects the user whose browsing information of the web page is included in the user information. Search for. When the user information of the user U02 includes the browsing history of the web page for selling the sweater, the selection device 10 associates the user information with the user information common to the user information of the user U02. Search further for other users. For example, when the user information of the user U02 includes the browsing history of the web page where the muffler is sold, the selection device 10 selects the user whose browsing information of the web page is included in the user information. Search further.

そして、選択装置１０は、利用者Ｕ０３〜Ｕ０５の利用者情報にマフラーの販売を行うウェブページの閲覧履歴が含まれており、かつ、セーターの購買履歴が含まれていない場合には、利用者Ｕ０３〜Ｕ０５を、コンテンツの提供対象者として抽出する。その後、選択装置１０は、提供対象者を抽出する処理の開始点となった第１利用者、すなわち、利用者Ｕ０１の購買履歴に基づいて、提供対象者である利用者Ｕ０３〜Ｕ０５にコンテンツを提供する取引対象を選択する。   When the user information of the users U03 to U05 includes the browsing history of the web page for selling the muffler and does not include the purchase history of the sweater, the selection device 10 selects the user. U03 to U05 are extracted as content provision subjects. Thereafter, the selection device 10 provides contents to the users U03 to U05, who are the provision target, based on the purchase history of the first user, that is, the user U01, which is the starting point of the process of extracting the provision target person. Select the transaction object to be provided.

〔１−５．利用者情報を辿る処理について〕
ここで、利用者情報を辿る回数が増加した場合、第１利用者と第２利用者との類似性が低下する結果、第２利用者が興味を有すると推定可能な取引対象を精度良く選択することができなくなる恐れがある。そこで、選択装置１０は、第１利用者の利用者情報から、所定の共通性を有する利用者情報を、所定の数だけ順次特定することで、各利用者の利用者情報を辿る回数が所定の回数以内となる第２利用者を抽出してもよい。例えば、選択装置１０は、利用者情報を辿る回数が「３」回以内となる第２利用者を抽出する場合、第１利用者の利用者情報と共通する利用者情報が紐付けられた利用者を検索し、検索した利用者の利用者情報と共通する利用者情報と紐付けられた利用者をさらに検索し、さらに検索した利用者の利用者情報と共通する利用者情報と紐付けられた利用者を第２利用者としてもよい。なお、選択装置１０は、利用者情報を辿った回数が１回目となる利用者や、２回目となる利用者を第２利用者としてもよい。また、選択装置１０は、利用者情報に含まれる情報のうち、所定の種別の情報が共通する利用者情報を順次特定することで、例えば、属性情報や閲覧履歴が共通する利用者情報を辿ってもよい。 [1-5. (Processing to trace user information)
Here, when the number of times the user information is traced increases, the similarity between the first user and the second user decreases, and as a result, the transaction target that can be estimated that the second user is interested is selected with high accuracy. You may not be able to do it. Therefore, the selection device 10 sequentially specifies a predetermined number of pieces of user information having a predetermined commonality from the user information of the first user, so that the number of times the user information of each user is traced is predetermined. The second user who falls within the number of times may be extracted. For example, in the case where the selection device 10 extracts a second user whose user information is traced within “3” times, a usage associated with user information common to the user information of the first user is used. The user is searched, the user associated with the user information common to the retrieved user information is further retrieved, and further associated with the user information common to the retrieved user information. The selected user may be the second user. In addition, the selection apparatus 10 is good also considering the user who traced user information as the 1st time, and the user who becomes the 2nd time as a 2nd user. In addition, the selection device 10 sequentially identifies user information with common information of a predetermined type among information included in the user information, for example, tracing user information with common attribute information and browsing history. May be.

また、選択装置１０は、利用者情報に含まれる情報のうち、所定の数の情報が共通する利用者情報を順次特定することで、所定の数の利用者情報が第１利用者と共通している他の利用者を辿ってもよい。例えば、選択装置１０は、第１利用者の利用者情報と共通する利用者情報の数が所定の閾値以上となる利用者を検索する。より具体的な例を挙げると、選択装置１０は、第１利用者が閲覧したウェブページのうち、所定の数のウェブページを閲覧している他の利用者を第２利用者としてもよい。また、選択装置１０は、第１利用者が閲覧したウェブページを閲覧するとともに、第１利用者の属性情報と同じ属性情報が紐付けられた他の利用者を第２利用者としてもよい。すなわち、選択装置１０は、複数の利用者情報が共通している他の利用者を辿るのであれば、利用者情報の種別を限定してもよく、しなくともよい。   In addition, the selection device 10 sequentially identifies user information having a predetermined number of pieces of information included in the user information, so that the predetermined number of pieces of user information are shared with the first user. You may follow other users. For example, the selection device 10 searches for a user whose number of user information common to the user information of the first user is equal to or greater than a predetermined threshold. As a more specific example, the selection apparatus 10 may set another user browsing a predetermined number of web pages among the web pages browsed by the first user as the second user. Further, the selection device 10 may browse a web page browsed by the first user, and may use another user associated with the same attribute information as the attribute information of the first user as the second user. That is, the selection device 10 may or may not limit the type of user information as long as the selection device 10 follows other users who share a plurality of pieces of user information.

また、選択装置１０は、利用者情報に含まれる情報が、第１利用者と紐付けられた利用者情報と類似する利用者情報を順次特定することで、第１利用者と紐付けられた利用者情報と共通するカテゴリに属する利用者情報に紐付けられた他の利用者を辿ってもよい。また、選択装置１０は、利用者情報に含まれる情報のうち、所定の種別の情報が共通する利用者情報を順次特定してもよい。   Further, the selection device 10 is associated with the first user by sequentially identifying user information whose information included in the user information is similar to the user information associated with the first user. Other users linked to user information belonging to a category common to the user information may be traced. Further, the selection device 10 may sequentially specify user information having a predetermined type of information among the information included in the user information.

例えば、選択装置１０は、利用者Ｕ０１の利用者情報に「セーター」の購買履歴と閲覧履歴とが含まれている場合は、カテゴリを「衣類」に限定する。このような場合、例えば、選択装置１０は、利用者Ｕ０１の利用者情報から、カテゴリ「衣類」に属する「セーター」および「マフラー」の閲覧履歴が利用者情報に含まれる利用者Ｕ０２を辿り、利用者Ｕ０２の利用者情報から、カテゴリ「衣類」に属する「マフラー」の閲覧履歴が利用者情報に含まれる利用者Ｕ０３〜Ｕ０５を特定する。ここで、選択装置１０は、利用者Ｕ０３〜Ｕ０５の利用者情報を参照し、カテゴリ「衣類」に属する取引対象の閲覧履歴や購買履歴が含まれていない場合には、利用者Ｕ０３〜Ｕ０５の利用者情報から他の利用者を辿らずに、利用者Ｕ０３〜Ｕ０５を提供対象者とする。このように、選択装置１０は、第１利用者の利用者情報から辿る利用者情報のカテゴリを限定することで、第２利用者と第１利用者との類似性を担保してもよい。   For example, the selection device 10 restricts the category to “clothing” when the purchase information and the browsing history of “sweater” are included in the user information of the user U01. In such a case, for example, the selection device 10 follows the user U02 in which the browsing history of “sweaters” and “mufflers” belonging to the category “clothing” is included in the user information from the user information of the user U01. From the user information of the user U02, the users U03 to U05 whose browsing information of “mufflers” belonging to the category “clothing” is included in the user information are specified. Here, the selection device 10 refers to the user information of the users U03 to U05, and if the browsing history or purchase history of the transaction target belonging to the category “clothing” is not included, the selection device 10 of the users U03 to U05. The users U03 to U05 are targeted for provision without tracing other users from the user information. Thus, the selection apparatus 10 may ensure the similarity between the second user and the first user by limiting the category of user information traced from the user information of the first user.

また、選択装置１０は、第１利用者と紐付けられた利用者情報と共通する期間内に取得された利用者情報を順次特定することで、第１利用者と紐付けられた利用者情報と共通する利用者情報であって、共通する期間内に取得された利用者情報に紐付けられた他の利用者の利用者情報を辿ってもよい。例えば、選択装置１０は、利用者Ｕ０１の利用者情報と利用者Ｕ０２の利用者情報とに、同一のウェブコンテンツを閲覧した旨の閲覧履歴が含まれている場合は、利用者Ｕ０１がウェブコンテンツを閲覧した日時と利用者Ｕ０２がウェブコンテンツを閲覧した日時とが所定の期間内（例えば、１日）に収まるか否かを判定する。そして、選択装置１０は、各利用者Ｕ０１、Ｕ０２が同一のウェブコンテンツを閲覧した日時が所定の期間内に収まる場合は、利用者Ｕ０１の利用者情報から利用者Ｕ０２を辿り、利用者Ｕ０２の利用者情報から他の利用者を辿ってもよい。一方、選択装置１０は、各利用者Ｕ０１、Ｕ０２が同一のウェブコンテンツを閲覧した日時が所定の期間内に収まらない場合は、利用者Ｕ０１の利用者情報から利用者Ｕ０２を辿らずともよい。   In addition, the selection device 10 sequentially identifies user information acquired within a period common to the user information associated with the first user, so that the user information associated with the first user. And user information of other users linked to the user information acquired within the common period may be traced. For example, when the browsing information indicating that the same web content is browsed is included in the user information of the user U01 and the user information of the user U02, the selection device 10 determines that the user U01 has the web content. Whether or not the date and time when the user U02 browsed the web content falls within a predetermined period (for example, one day). When the date and time when each of the users U01 and U02 browses the same web content falls within a predetermined period, the selection device 10 traces the user U02 from the user information of the user U01, and the user U02 Other users may be traced from the user information. On the other hand, the selection device 10 does not have to follow the user U02 from the user information of the user U01 when the dates when the respective users U01 and U02 browse the same web content do not fall within a predetermined period.

また、選択装置１０は、第１利用者と紐付けられた利用者情報と同一の利用者情報が紐付けられた利用者のみを辿る必要はなく、第１利用者と紐付けられた利用者情報と類似する利用者情報が紐付けられた利用者を辿ってもよい。例えば、選択装置１０は、利用者Ｕ０１と利用者Ｕ０２とが、それぞれ同じドメインに属するウェブページであって、異なるサブドメインに属するウェブページを閲覧していた場合は、利用者Ｕ０１の利用者情報から利用者Ｕ０２を辿ってもよい。   In addition, the selection device 10 does not need to follow only the user associated with the same user information as the user information associated with the first user, but the user associated with the first user. The user associated with the user information similar to the information may be traced. For example, if the selection device 10 browses a web page that belongs to the same domain and belongs to different subdomains, the user U01 and the user U02 each have user information on the user U01. The user U02 may be traced from.

なお、選択装置１０は、上述した各種処理以外にも、第１利用者と紐付けられた利用者情報と所定の共通性を有する利用者情報を辿るのであれば、任意の共通性を有する利用者情報を辿ってよい。例えば、選択装置１０は、第１利用者の属性情報と同一の属性情報を含み、かつ、第１利用者の閲覧履歴が示すウェブページと類似するウェブページの数が所定の数以上となる閲覧履歴を含む利用者情報を辿ってもよい。   In addition to the above-described various processes, the selection device 10 uses user information having arbitrary commonality as long as it follows user information associated with the first user and user information having a predetermined commonality. Person information may be traced. For example, the selection device 10 includes the same attribute information as the first user's attribute information, and the number of web pages similar to the web page indicated by the first user's browsing history is a predetermined number or more. User information including history may be traced.

また、選択装置１０は、利用者情報を辿る度に、辿る利用者情報の共通性を変更してもよい。例えば、選択装置１０は、利用者情報を辿る度に、共通する利用者情報の数を増加させてもよい。より具体的には、選択装置１０は、利用者Ｕ０１の利用者情報と利用者Ｕ０２の利用者情報とに、共通する１つの情報が含まれる場合は、利用者Ｕ０２の利用者情報を辿る。また、選択装置１０は、利用者Ｕ０２の利用者情報と利用者Ｕ０３の利用者情報とで、共通する情報の数が２つ以上である場合は、利用者Ｕ０２から利用者Ｕ０３の利用者情報を辿り、利用者Ｕ０２の利用者情報と利用者Ｕ０３の利用者情報とで、共通する情報の数が１つ以下である場合は、利用者Ｕ０２から利用者Ｕ０３の利用者情報を辿らずともよい。すなわち、選択装置１０は、第１利用者の利用者情報から利用者や利用者情報を辿る度に、辿る利用者情報に含まれるべき共通する情報の数を増加させてもよい。   Moreover, the selection apparatus 10 may change the commonality of the user information to be traced each time the user information is traced. For example, the selection device 10 may increase the number of common user information each time the user information is traced. More specifically, the selection device 10 traces the user information of the user U02 when one piece of common information is included in the user information of the user U01 and the user information of the user U02. In addition, when the number of pieces of information common to the user information of the user U02 and the user information of the user U03 is two or more, the selection device 10 uses the user information of the user U02 to the user U03. If the number of pieces of information common to the user information of the user U02 and the user information of the user U03 is one or less, the user information of the user U03 is not traced from the user U02. Good. That is, the selection device 10 may increase the number of pieces of common information that should be included in the traced user information each time the user or user information is traced from the user information of the first user.

〔１−６．選択について〕
ここで、選択装置１０は、第１利用者の購買履歴のみならず、第１利用者と紐付けられた属性情報や閲覧履歴に基づいて、第２利用者に提示する取引対象を選択して良い。また、選択装置１０は、第１利用者から第２利用者まで辿った利用者の利用者情報を考慮して、第２利用者に提示する取引対象を選択してもよい。例えば、選択装置１０は、利用者Ｕ０１の利用者情報から、利用者Ｕ０２の利用者情報を辿り、第２利用者として利用者Ｕ０３を抽出した場合は、利用者Ｕ０１の利用者情報のみならず、利用者Ｕ０２の利用者情報を考慮して、利用者Ｕ０３に提示する取引対象を選択してもよい。 [1-6. About selection)
Here, the selection device 10 selects a transaction target to be presented to the second user based not only on the purchase history of the first user, but also on attribute information and browsing history associated with the first user. good. Moreover, the selection apparatus 10 may select the transaction object shown to a 2nd user in consideration of the user information of the user traced from the 1st user to the 2nd user. For example, when the selection device 10 traces the user information of the user U02 from the user information of the user U01 and extracts the user U03 as the second user, not only the user information of the user U01 is extracted. Considering the user information of the user U02, the transaction target to be presented to the user U03 may be selected.

また、選択装置１０は、取引対象の選択をモデルを用いて行ってもよい。例えば、選択装置１０は、第１利用者に紐付けられた利用者情報に基づいて、取引対象を第２利用者が購買する可能性を算出するモデルを用いて、第２利用者に対して提案する取引対象を選択してもよい。より具体的な例を挙げると、選択装置１０は、以下の式（１）で表されるモデルの学習を行い、以下の式（１）のパラメータとして、第１利用者の購買履歴や利用者情報を入力することで、第２利用者が取引対象を購買する確率を算出し、算出した確率に基づいて、取引対象の選択を行ってもよい。   Moreover, the selection apparatus 10 may perform selection of transaction object using a model. For example, the selection device 10 uses a model that calculates the possibility that the second user purchases the transaction target based on the user information associated with the first user, and then selects the second user. You may select the transaction object to propose. As a more specific example, the selection device 10 learns a model represented by the following formula (1), and the purchase history of the first user and the user as parameters of the following formula (1). By inputting information, the probability that the second user purchases the transaction target may be calculated, and the transaction target may be selected based on the calculated probability.

なお、以下の式（１）に示すＰ（Ｔ）とは、取引対象を購買する可能性を算出するための関数である。また、ｆ（ａｃｔ）とは、利用者情報に基づいて取引対象を購買する可能性を算出するための関数であり、所定の重みｗｎと、第１利用者および第２利用者の購買履歴や利用者情報を示す値Ｂｎとの総和により表される関数である。 In addition, P (T) shown in the following formula | equation (1) is a function for calculating the possibility of purchasing a transaction object. Further, the f (act), the user is a function for calculating the possibility of purchasing transaction target based on the information, the predetermined weight w n, purchase history of the first user and the second user Or a value B n indicating user information.

Figure 2018045553
Figure 2018045553

選択装置１０は、このような式（１）を用いて、第１利用者の購買履歴や利用者情報から、第２利用者が取引対象を購買する確率を算出すればよい。なお、選択装置１０は、第１利用者の購買履歴や利用者情報のみならず、第２利用者の購買履歴や利用者情報から、第２利用者が取引対象を購買する確率を算出するモデルを用いてもよく、第１利用者の利用者情報から第２利用者の利用者情報まで順次特定した利用者情報（すなわち、辿った利用者情報）を考慮して、第２利用者が取引対象を購買する確率を算出するモデルを用いてもよい。また、選択装置１０は、第１利用者の利用者情報から第２利用者の利用者情報まで順次特定した利用者情報の数に基づいて、モデルの重みｗｎを順次変更してもよい。そして、選択装置１０は、算出した確率が高い取引対象を選択すればよい。 The selection device 10 may calculate the probability that the second user purchases the transaction target from the purchase history and the user information of the first user using the formula (1). The selection device 10 is a model that calculates the probability that the second user purchases a transaction object from not only the purchase history and user information of the first user but also the purchase history and user information of the second user. In consideration of user information (that is, traced user information) sequentially specified from the user information of the first user to the user information of the second user, the second user A model for calculating the probability of purchasing an object may be used. The selection device 10, based on the number of user information are sequentially specified from the user information of the first user to user information of the second user may be sequentially changing the weight w n of the model. And the selection apparatus 10 should just select the transaction object with the high calculated probability.

なお、選択装置１０は、上述したモデルの学習を行ってもよい。例えば、選択装置１０は、上述したモデルを用いて選択した取引対象を第２利用者が購買した場合は、第２利用者がその取引対象を購買する可能性が上昇するように、モデルの重みｗｎを修正してもよい。 Note that the selection device 10 may perform learning of the model described above. For example, when the second user purchases a transaction target selected using the above-described model, the selection device 10 weights the model so that the possibility of the second user purchasing the transaction target increases. it may be modified w n.

〔１−７．選択処理の一例について〕
次に、図１を用いて、選択装置１０が実行する選択処理の一例について説明する。なお、選択装置１０は、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の閲覧履歴を示す閲覧履歴や、属性情報等を含む利用者情報をあらかじめ取得済みであるものとする。まず、選択装置１０は、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の購買履歴をＥＣサーバ１００から収集する（ステップＳ１）。このような場合、選択装置１０は、収集した購買履歴から、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の購買履歴や利用者情報を示す利用者情報データベース３１を作成する。そして、選択装置１０は、各利用者と利用者情報とを辿り、ある取引対象の購買履歴を有する利用者から購買履歴を有さない利用者を抽出する（ステップＳ２）。 [1-7. (Example of selection process)
Next, an example of the selection process executed by the selection device 10 will be described with reference to FIG. It is assumed that the selection device 10 has acquired in advance user information including a browsing history indicating the browsing history of each user U01 to U05 and attribute information. First, the selection device 10 collects purchase histories of the users U01 to U05 from the EC server 100 (step S1). In such a case, the selection apparatus 10 creates a user information database 31 indicating purchase histories and user information of the users U01 to U05 from the collected purchase histories. And the selection apparatus 10 traces each user and user information, and extracts the user who does not have a purchase history from the user who has the purchase history of a certain transaction object (step S2).

例えば、選択装置１０は、図１中（Ａ）に示すように、取引対象「セーター」について、購買履歴や閲覧履歴を有する利用者から購買履歴を有さない利用者を辿るものとする。このような場合、選択装置１０は、利用者Ｕ０１の利用者情報から、閲覧履歴「セーター」を特定し、特定した閲覧履歴「セーター」と同一の閲覧履歴を含む利用者情報と紐付けられた利用者Ｕ０２を特定する。続いて、選択装置１０は、利用者Ｕ０２の利用者情報から、閲覧履歴「マフラー」を特定し、特定した閲覧履歴「マフラー」と同一の閲覧履歴を含む利用者情報と紐付けられた利用者Ｕ０３〜Ｕ０５を特定する。すなわち、選択装置１０は、第１利用者から、利用者情報の共通性を辿り、「セーター」の購買履歴が無い利用者Ｕ０３〜Ｕ０５を順次特定する。   For example, as illustrated in FIG. 1A, the selection device 10 traces a user who does not have a purchase history from a user who has a purchase history and a browsing history with respect to the transaction target “sweater”. In such a case, the selection device 10 identifies the browsing history “sweater” from the user information of the user U01 and is associated with the user information including the same browsing history as the identified browsing history “sweater”. The user U02 is specified. Subsequently, the selection device 10 specifies the browsing history “muffler” from the user information of the user U02, and the user associated with the user information including the same browsing history as the specified browsing history “muffler”. Specify U03-U05. That is, the selection device 10 sequentially identifies the users U03 to U05 having no purchase history of “sweaters” by following the commonality of the user information from the first user.

そして、選択装置１０は、取引対象の購買履歴を有する利用者Ｕ０１の利用者情報に基づいて、購買履歴を有さない利用者に対して提供する情報を選択する（ステップＳ３）。例えば、選択装置１０は、利用者Ｕ０１が購買した取引対象「セーター」を、利用者Ｕ０３〜Ｕ０５に提案する取引対象とする。そして、選択装置１０は、選択結果をレコメンドサーバ２００に提供する（ステップＳ４）。この結果、レコメンドサーバ２００は、利用者Ｕ０３〜Ｕ０５が電子商店街の検索等を行った際に、取引対象「セーター」に関するコンテンツを配信することで、取引対象をレコメンドする（ステップＳ５）。   And the selection apparatus 10 selects the information provided with respect to the user who does not have a purchase history based on the user information of the user U01 who has the purchase history of transaction object (step S3). For example, the selection device 10 sets a transaction target “sweater” purchased by the user U01 as a transaction target to be proposed to the users U03 to U05. Then, the selection device 10 provides the selection result to the recommendation server 200 (step S4). As a result, the recommendation server 200 recommends the transaction target by distributing the content related to the transaction target “sweater” when the users U03 to U05 search the online shopping mall (step S5).

このように、選択装置１０は、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５と紐付けられた利用者情報の共通性を辿ることで、開始点となる第１利用者と所定の類似性を有する第２利用者を抽出する。そして、選択装置１０は、第２利用者に対してコンテンツを提供する取引対象を、第１利用者の購買履歴に基づいて選択する。このため、選択装置１０は、第２利用者が新規の顧客である場合やコールドスタート等、第２利用者の利用者情報に購買履歴が含まれていない場合にも、第２利用者がある程度の興味を有すると推定可能な取引対象のコンテンツを提供することができる。すなわち、選択装置１０は、第２利用者の利用者情報のみでは選択が難しい取引対象であって、第２利用者がある程度の興味を有すると推定可能な取引対象のコンテンツを提供することができる。   In this way, the selection device 10 follows the commonality of the user information associated with each user U01 to U05, so that the second user having a predetermined similarity with the first user as the starting point. To extract. And the selection apparatus 10 selects the transaction object which provides a content with respect to a 2nd user based on a 1st user's purchase history. For this reason, the selection device 10 has the second user to some extent even when the second user is a new customer or when the purchase information is not included in the user information of the second user, such as a cold start. It is possible to provide content to be traded that can be estimated to be of interest. In other words, the selection device 10 can provide content that is a transaction target that is difficult to select only by the user information of the second user and can be estimated that the second user has some interest. .

〔２．選択装置の構成〕
以下、上記した選択処理を実現する選択装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図２は、実施形態に係る選択装置の構成例を示す図である。図２に示すように、選択装置１０は、通信部２０、記憶部３０、および制御部４０を有する。 [2. Configuration of selection device)
Hereinafter, an example of the functional configuration of the selection device 10 that realizes the above selection process will be described. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the selection device according to the embodiment. As illustrated in FIG. 2, the selection device 10 includes a communication unit 20, a storage unit 30, and a control unit 40.

通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ＥＣサーバ１００やレコメンドサーバ２００との間で情報の送受信を行う。   The communication unit 20 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 20 is connected to the network N in a wired or wireless manner, and transmits / receives information to / from the EC server 100 and the recommendation server 200.

記憶部３０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。また、記憶部３０は、利用者情報データベース３１、および取引対象データベース３２（以下、「各データベース３１、３２」と総称する場合がある。）を記憶する。   The storage unit 30 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. Further, the storage unit 30 stores a user information database 31 and a transaction target database 32 (hereinafter may be collectively referred to as “each database 31, 32”).

利用者情報データベース３１には、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の利用者情報が格納される。例えば、図３は、実施形態に係る利用者情報データベースに登録される情報の一例を示す図である。図３に示すように、利用者情報データベース３１には、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「購買情報」および「利用者情報」等といった項目を有する情報が登録されている。また、「利用者情報」には、「属性情報」や「閲覧履歴」等といった項目が含まれる。なお、利用者情報データベース３１には、利用者の行動を示す各種の利用者情報や、各購買情報および各利用者情報が取得された日時等、図３に示す情報以外にも、任意の情報が登録されていてもよい。   The user information database 31 stores user information of each user U01 to U05. For example, FIG. 3 is a diagram illustrating an example of information registered in the user information database according to the embodiment. As shown in FIG. 3, information having items such as “user ID (Identifier)”, “purchasing information”, and “user information” is registered in the user information database 31. The “user information” includes items such as “attribute information” and “browsing history”. The user information database 31 includes various pieces of user information other than the information shown in FIG. 3 such as various types of user information indicating the user's behavior, each purchase information and the date and time when each user information was acquired. May be registered.

ここで、「利用者ＩＤ」とは、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の識別子である。また、「購買情報」とは、利用者の購買履歴を示す情報であり、各取引対象について利用者が購買したか否かを示す値である。また、「属性情報」とは、性別等、利用者の属性を示す情報である。また、「閲覧履歴」とは、利用者が閲覧したウェブコンテンツを示す情報である。   Here, the “user ID” is an identifier of the users U01 to U05. The “purchasing information” is information indicating the purchase history of the user, and is a value indicating whether or not the user has purchased for each transaction target. “Attribute information” is information indicating user attributes such as gender. The “browsing history” is information indicating web content browsed by the user.

例えば、図１に示す例では、利用者情報データベース３１には、利用者ＩＤ「ユーザ＃１」に、購買情報として「取引対象＃１」と「１」、「取引対象＃２」と「０」とが対応付けて登録されている。このような情報は、利用者ＩＤ「ユーザ＃１」が示す利用者が「取引対象＃１」を購買し、「取引対象＃２」を購買していない旨を示す。また、図１に示す例では、利用者情報データベース３１には、利用者ＩＤ「ユーザ＃１」に、属性情報として、性別「男性」が対応付けられており、閲覧履歴として、「ウェブコンテンツ＃１」が対応付けられている。このような情報は、利用者ＩＤ「ユーザ＃１」が示す利用者が「男性」であり、「ウェブコンテンツ＃１」を閲覧した旨を示す。   For example, in the example illustrated in FIG. 1, the user information database 31 includes a user ID “user # 1”, purchase information “transaction target # 1” and “1”, “transaction target # 2”, and “0”. "Is registered in association with each other. Such information indicates that the user indicated by the user ID “user # 1” has purchased “transaction target # 1” and has not purchased “transaction target # 2”. In the example shown in FIG. 1, the user information database 31 is associated with the user ID “user # 1” as the attribute information of the sex “male”, and the browsing history is “web content # 1”. 1 ”is associated. Such information indicates that the user indicated by the user ID “user # 1” is “male” and has browsed “web content # 1”.

取引対象データベース３２は、取引対象の情報が格納される。例えば、図４は、実施形態に係る取引対象データベースに登録される情報の一例を示す図である。例えば、図４に示す例では、取引対象データベース３２には、「取引対象ＩＤ」および「取引対象」といった項目を有する情報が登録される。ここで、「取引対象ＩＤ」とは、取引対象の識別子である。また、「取引対象」とは、電子商店街での取引対象となる商品やサービスを示す情報である。例えば、図４に示す例では、取引対象データベース３２には、取引対象ＩＤ「ＩＤ＃１」および取引対象「取引対象＃１」といった項目を有する情報が登録される。このような情報は、取引対象ＩＤ「ＩＤ＃１」が示す取引対象が、取引対象「取引対象＃１」である旨を示す。   The transaction target database 32 stores transaction target information. For example, FIG. 4 is a diagram illustrating an example of information registered in the transaction target database according to the embodiment. For example, in the example shown in FIG. 4, information having items such as “transaction object ID” and “transaction object” is registered in the transaction object database 32. Here, “transaction target ID” is an identifier of a transaction target. The “transaction target” is information indicating a product or service that is a transaction target in the online shopping mall. For example, in the example illustrated in FIG. 4, information having items such as a transaction target ID “ID # 1” and a transaction target “transaction target # 1” is registered in the transaction target database 32. Such information indicates that the transaction target indicated by the transaction target ID “ID # 1” is the transaction target “transaction target # 1”.

図２に戻り、説明を続ける。制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、選択装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等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４０は、コントローラ（controller）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てもよい。   Returning to FIG. 2, the description will be continued. The control unit 40 is a controller. For example, various programs stored in a storage device inside the selection device 10 are stored in a RAM or the like by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit). This is realized by being executed as a work area. The control unit 40 is a controller, and may be realized by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

図２に示すように、制御部４０は、収集部４１、特定部４２、抽出部４３、選択部４４、および出力部４５を有する。収集部４１は、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の購買情報や利用者情報を収集する。例えば、収集部４１は、ＥＣサーバ１００から、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の購買履歴を収集する。また、収集部４１は、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５から、利用者情報の登録を受付けたり、図示を省略した外部のサーバから、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５が登録した属性情報や、利用者Ｕ０１〜Ｕ０５の行動から推定された属性情報を収集する。また、収集部４１は、図示を省略したログサーバ等から、各利用者Ｕ０１〜Ｕ０５が閲覧したウェブコンテンツを示す閲覧履歴を収集する。そして、収集部４１は、収集した購買情報や属性情報、閲覧履歴等を利用者情報データベース３１に登録する。   As illustrated in FIG. 2, the control unit 40 includes a collection unit 41, a specification unit 42, an extraction unit 43, a selection unit 44, and an output unit 45. The collection unit 41 collects purchase information and user information of each user U01 to U05. For example, the collection unit 41 collects purchase histories of the users U01 to U05 from the EC server 100. Further, the collection unit 41 accepts registration of user information from each of the users U01 to U05, or attribute information registered by the users U01 to U05 and users U01 to U05 from an external server (not shown). Attribute information estimated from the behavior of Further, the collection unit 41 collects a browsing history indicating web content browsed by each user U01 to U05 from a log server or the like (not shown). The collection unit 41 registers the collected purchase information, attribute information, browsing history, and the like in the user information database 31.

特定部４２は、所定の取引対象の購買履歴を有する利用者を特定する。すなわち、特定部４２は、選択処理において利用者情報を辿る起点となる第１利用者を特定する。例えば、特定部４２は、取引対象データベース３２に登録された取引対象の中から、処理対象とする取引対象を１つ選択する。そして、特定部４２は、利用者情報データベース３１を参照し、選択した取引対象と対応付けられた値が「１」となる利用者を特定し、特定した利用者を抽出部４３に通知する。   The specifying unit 42 specifies a user who has a purchase history of a predetermined transaction target. That is, the specifying unit 42 specifies the first user that is the starting point for tracing user information in the selection process. For example, the specifying unit 42 selects one transaction target to be processed from among the transaction targets registered in the transaction target database 32. Then, the specifying unit 42 refers to the user information database 31, specifies a user whose value associated with the selected transaction target is “1”, and notifies the extracting unit 43 of the specified user.

抽出部４３は、第１利用者から類似する利用者情報を順次辿ることで、処理対象となる取引対象の購買履歴が紐付けられていない第２利用者を抽出する。すなわち、抽出部４３は、所定の取引対象の購買履歴が紐付けられた第１利用者と紐付けられた利用者情報と所定の関連性を有する利用者情報に紐付けられた第２利用者を抽出する。   The extraction unit 43 sequentially traces similar user information from the first user, thereby extracting a second user that is not associated with a purchase history of a transaction target to be processed. That is, the extraction unit 43 is a second user associated with user information associated with the user information associated with the first user associated with the purchase history of the predetermined transaction object. To extract.

例えば、抽出部４３は、第２利用者として、第１利用者と紐付けられた利用者情報から、所定の共通性を有する１つまたは複数の利用者情報を順次特定し、特定した利用者情報と紐付けられた利用者を抽出する。すなわち、抽出部４３は、所定の取引対象の購買履歴が紐付けられた第１利用者から、第１利用者と紐付けられた利用者情報と、その利用者情報と所定の共通性を有する利用者情報に紐付けられた他の利用者とを順次辿り、所定の取引対象の購買履歴が紐付けられていない第２利用者を抽出する。例えば、抽出部４３は、利用者情報データベース３１に登録された利用者情報を参照し、第１利用者と紐付けられた利用者情報と所定の共通性を有する利用者情報を特定し、特定した利用者情報と所定の共通性を有する他の利用者情報をさらに特定する。そして、抽出部４３は、特定した利用者情報に紐付けられている第２利用者を抽出する。   For example, the extraction unit 43 sequentially identifies one or a plurality of user information having a predetermined commonality from the user information associated with the first user as the second user, and the identified user Extract users linked to information. That is, the extraction unit 43 has a predetermined commonality with the user information associated with the first user and the user information associated with the first user associated with the purchase history of the predetermined transaction target. The other users linked to the user information are sequentially traced to extract a second user who is not linked to a predetermined transaction target purchase history. For example, the extraction unit 43 refers to the user information registered in the user information database 31 and specifies user information having a predetermined commonality with the user information associated with the first user. Other user information having a predetermined commonality with the acquired user information is further specified. And the extraction part 43 extracts the 2nd user linked | related with the specified user information.

ここで、抽出部４３は、第１利用者の利用者情報から、所定の数の利用者情報を順次特定してもよい。また、抽出部４３は、利用者情報に含まれる情報のうち、所定の数の情報が共通する利用者情報を順次特定してもよい。また、抽出部４３は、利用者情報に含まれる情報が、第１利用者と紐付けられた利用者情報と類似する利用者情報を順次特定してもよい。また、抽出部４３は、利用者情報に含まれる情報のうち、所定の種別の情報が共通する利用者情報を順次特定してもよい。   Here, the extraction unit 43 may sequentially specify a predetermined number of pieces of user information from the user information of the first user. Further, the extraction unit 43 may sequentially specify user information having a predetermined number of pieces of information among information included in the user information. In addition, the extraction unit 43 may sequentially specify user information whose information included in the user information is similar to the user information associated with the first user. Further, the extraction unit 43 may sequentially specify user information having a predetermined type of information among the information included in the user information.

また、抽出部４３は、第１利用者と紐付けられた利用者情報と共通する期間内に取得された利用者情報を順次特定してもよい。また、抽出部４３は、利用者情報に含まれる情報のうち、利用者が閲覧したコンテンツの履歴を示す閲覧履歴が共通する利用者情報を順次特定してもよい。また、抽出部４３は、利用者情報に含まれる情報のうち、利用者の属性を示す属性情報が共通する利用者情報を順次特定してもよい。   Moreover, the extraction part 43 may specify sequentially the user information acquired within the period which is common with the user information linked | related with the 1st user. In addition, the extraction unit 43 may sequentially specify user information having a common browsing history indicating a history of content browsed by the user among information included in the user information. In addition, the extraction unit 43 may sequentially specify user information having the same attribute information indicating the attribute of the user among information included in the user information.

例えば、図５は、実施形態に係る選択装置が利用者情報を辿る処理の一例を示す図である。なお、図５に示す例では、利用者Ｕ０１を第１利用者として、利用者Ｕ０２〜Ｕ０９の利用者情報を辿ることで、第２利用者を抽出する処理の一例について記載した。例えば、図５中（Ａ）に示す例では、利用者Ｕ０１の利用者情報に、取引対象「セーター」を購買した旨を示す購買履歴「セーター」と、購買日時が「2016/10/12」である旨が含まれている。また、図５中（Ｂ）に示す例では、利用者Ｕ０１の利用者情報に、取引対象「セーター」を閲覧した旨を示す閲覧履歴「セーター」と、閲覧日時が「2016/10/11」である旨が含まれている。   For example, FIG. 5 is a diagram illustrating an example of processing in which the selection device according to the embodiment traces user information. In the example illustrated in FIG. 5, an example of the process of extracting the second user by tracing the user information of the users U02 to U09 with the user U01 as the first user is described. For example, in the example shown in FIG. 5A, the purchase information “sweater” indicating that the transaction target “sweater” has been purchased and the purchase date and time are “2016/10/12” in the user information of the user U01. Is included. In the example shown in FIG. 5B, the user information of the user U01 includes a browsing history “sweater” indicating that the transaction target “sweater” has been browsed, and a browsing date “2016/10/11”. Is included.

このような場合、抽出部４３は、図５中（Ｂ）に示す閲覧履歴と同様の閲覧履歴が含まれている利用者情報を特定し、特定した利用者情報と紐付けられた利用者、すなわち、利用者Ｕ０２を特定する。そして、抽出部４３は、利用者Ｕ０２の利用者情報を参照し、利用者Ｕ０２の利用者情報と所定の関連性を有する利用者情報と紐付けられた利用者を特定する。   In such a case, the extraction unit 43 identifies user information that includes a browsing history similar to the browsing history shown in FIG. 5B, and the user associated with the identified user information, That is, the user U02 is specified. Then, the extraction unit 43 refers to the user information of the user U02 and specifies a user associated with the user information of the user U02 and user information having a predetermined relationship.

例えば、図５中（Ｃ）に示すように利用者Ｕ０２の利用者情報には、取引対象「マフラー」を閲覧した旨を示す閲覧履歴「マフラー」と、閲覧日時が「2016/10/12」である旨が含まれている。このような場合、抽出部４３は、図５中（Ｃ）に示す閲覧履歴と同様の閲覧履歴が含まれている利用者情報を特定し、特定した利用者情報と紐付けられた利用者、すなわち、利用者Ｕ０３〜Ｕ０５を特定する。   For example, as shown in FIG. 5C, the user information of the user U02 includes a browsing history “muffler” indicating that the transaction target “muffler” has been browsed, and a browsing date “2016/10/12”. Is included. In such a case, the extraction unit 43 identifies user information that includes a browsing history similar to the browsing history illustrated in FIG. 5C, and a user associated with the identified user information, That is, the users U03 to U05 are specified.

ここで、利用者Ｕ０５の利用者情報には、図５中（Ｄ）に示すように取引対象「ワイン」を閲覧した旨を示す閲覧履歴「ワイン」と、図５中（Ｅ）に示すように取引対象「ビール」を閲覧した旨を示す閲覧履歴「ビール」とが含まれているものとする。また、利用者Ｕ０７の利用者情報には、図５中（Ｄ）に示すように取引対象「ワイン」を閲覧した旨を示す閲覧履歴「ワイン」が含まれており、利用者Ｕ０８の利用者情報には、図５中（Ｅ）に示すように取引対象「ビール」を閲覧した旨を示す閲覧履歴「ビール」が含まれているものとする。   Here, in the user information of the user U05, as shown in (D) of FIG. 5, the browsing history “wine” indicating that the transaction target “wine” has been browsed, and as shown in (E) of FIG. It is assumed that the browsing history “beer” indicating that the transaction target “beer” has been browsed is included. Further, the user information of the user U07 includes a browsing history “wine” indicating that the transaction target “wine” has been browsed as shown in FIG. It is assumed that the information includes a browsing history “beer” indicating that the transaction target “beer” has been browsed as shown in FIG.

このような場合、抽出部４３は、利用者Ｕ０５の利用者情報と所定の関連性を有する利用者情報を検索することで、利用者Ｕ０７や利用者Ｕ０８を抽出することも可能である。しかしながら、取引対象「マフラー」は、一般的には「衣類」に属するものであり、取引対象「ワイン」や「ビール」は、一般的には「酒類」に属するものであるため、類似しないと考えられる。このため、利用者Ｕ０１の利用者情報等に基づいて、利用者Ｕ０７や利用者Ｕ０８に提案する取引対象を選択すると、選択精度が悪化する恐れがある。そこで、抽出部４３は、図５中（Ｆ）に示すように、利用者Ｕ０５の利用者情報と、利用者Ｕ０７および利用者Ｕ０８の利用者情報とが類似せず、所定の共通性を有しないものとして、利用者Ｕ０７および利用者Ｕ０８を第２利用者として抽出せず、利用者Ｕ０３〜Ｕ０５を抽出する。   In such a case, the extraction unit 43 can also extract the user U07 and the user U08 by searching for user information having a predetermined relationship with the user information of the user U05. However, since the transaction target “muffler” generally belongs to “clothing”, and the transaction target “wine” and “beer” generally belong to “alcohol”, they must be similar. Conceivable. For this reason, if the transaction target proposed to the user U07 or the user U08 is selected based on the user information of the user U01, the selection accuracy may be deteriorated. Therefore, as shown in FIG. 5F, the extraction unit 43 does not resemble the user information of the user U05 and the user information of the user U07 and the user U08 and has a predetermined commonality. As not to be performed, the users U07 and U08 are not extracted as the second users, but the users U03 to U05 are extracted.

また、利用者Ｕ０３の利用者情報には、図５中（Ｇ）に示すように取引対象「手袋」を閲覧した旨を示す閲覧履歴「手袋」と、閲覧日時が「2016/10/20」である旨が含まれている。また、利用者Ｕ０８の利用者情報には、図５中（Ｈ）に示すように取引対象「手袋」を閲覧した旨を示す閲覧履歴「手袋」と、閲覧日時が「2016/9/10」である旨が含まれている。このような場合、抽出部４３は、利用者Ｕ０３の利用者情報と所定の関連性を有する利用者情報を検索することで、利用者Ｕ０８を抽出することも可能である。   In addition, as shown in FIG. 5G, the user information of the user U03 includes a browsing history “glove” indicating that the transaction target “glove” has been browsed, and a browsing date “2016/10/20”. Is included. In addition, as shown in FIG. 5 (H), the user information of the user U08 includes a browsing history “gloves” indicating that the transaction target “gloves” has been browsed, and a browsing date “2016/9/10”. Is included. In such a case, the extraction unit 43 can also extract the user U08 by searching for user information having a predetermined relationship with the user information of the user U03.

しかしながら、利用者Ｕ０８が取引対象「手袋」を閲覧した日時は、利用者Ｕ０３が取引対象「手袋」を閲覧した日時よりも１か月以上前であるため、時間の経過と共に、利用者Ｕ０３と利用者Ｕ０８との興味が徐々に乖離すると予測される。すなわち、利用者Ｕ０３と利用者Ｕ０８とが、同じ取引対象に興味を持ったとしても、利用者Ｕ０３と利用者Ｕ０８とが取引対象に興味を持った日時が離れている場合には、利用者Ｕ０３と利用者Ｕ０８とが関連性を有すると言えないと考えられる。そこで、抽出部４３は、図５中（Ｉ）に示すように、利用者Ｕ０３の利用者情報と、利用者Ｕ０８の利用者情報とが類似せず、所定の共通性を有しないものとして、利用者Ｕ０８を第２利用者として抽出しない。この結果、抽出部４３は、購買履歴を有さずとも、利用者Ｕ０１と類似すると予測される利用者を抽出することができる。   However, since the date and time when the user U08 browsed the transaction target “gloves” is more than one month before the date and time when the user U03 viewed the transaction target “gloves”, It is predicted that interest with the user U08 will gradually diverge. That is, even if the user U03 and the user U08 are interested in the same transaction target, if the date and time when the user U03 and the user U08 are interested in the transaction target are separated, the user It is considered that U03 and the user U08 cannot be said to be related. Therefore, as illustrated in (I) in FIG. 5, the extraction unit 43 assumes that the user information of the user U03 and the user information of the user U08 are not similar and do not have a predetermined commonality. The user U08 is not extracted as the second user. As a result, the extraction unit 43 can extract a user who is predicted to be similar to the user U01 without having a purchase history.

選択部４４は、特定部４２が特定した第１利用者と紐付けられた利用者情報に基づいて、抽出部４３が抽出した第２利用者に対して提案する取引対象を選択する。例えば、選択部４４は、第１利用者の購買履歴を示す購買情報に基づいて、第２利用者に対して提案する取引対象を選択する。例えば、選択部４４は、第１利用者の購買情報や、第１利用者の属性情報、第１利用者の閲覧履歴に基づいて、第２利用者が所定の取引対象を購買する可能性を算出する。そして、選択部４４は、算出した可能性に基づいて、第２利用者に対してコンテンツを提供する取引対象を選択する。なお、選択部４４は、特定部４２が特定した第１利用者と紐付けられた利用者情報や購買情報に基づいて、第２利用者が所定の商品を購買する可能性を算出するモデルを用いて、第２利用者に対して提案する取引対象を選択してもよい。   The selection unit 44 selects a transaction target to be proposed to the second user extracted by the extraction unit 43 based on the user information associated with the first user specified by the specifying unit 42. For example, the selection unit 44 selects a transaction target to be proposed to the second user based on purchase information indicating the purchase history of the first user. For example, the selection unit 44 determines the possibility that the second user purchases a predetermined transaction target based on the purchase information of the first user, the attribute information of the first user, and the browsing history of the first user. calculate. And the selection part 44 selects the transaction object which provides a content with respect to a 2nd user based on the calculated possibility. Note that the selection unit 44 calculates a model for calculating the possibility that the second user will purchase a predetermined product based on the user information or purchase information associated with the first user specified by the specifying unit 42. It may be used to select a transaction target to be proposed to the second user.

出力部４５は、抽出部４３が抽出した第２利用者の利用者ＩＤと、選択部４４が選択した取引対象とを対応付けてレコメンドサーバ２００へと送信する。この結果、レコメンドサーバ２００は、抽出部４３が抽出した第２利用者に対して、選択部４４が選択した取引対象に関するコンテンツを配信することができる。   The output unit 45 associates the user ID of the second user extracted by the extraction unit 43 with the transaction target selected by the selection unit 44 and transmits it to the recommendation server 200. As a result, the recommendation server 200 can distribute the content related to the transaction target selected by the selection unit 44 to the second user extracted by the extraction unit 43.

なお、出力部４５は、例えば、式（１）に示す重みの値と、第１利用者および第２利用者の対応をレコメンドサーバ２００に送信してもよい。このような場合、レコメンドサーバ２００は、第２利用者にコンテンツを配信する場合、第１利用者の利用者情報や購買情報等から、第２利用者が所定の商品を購買する可能性をモデルを用いて算出し、算出結果に基づいて、第２利用者に対して配信するコンテンツの選択を行えばよい。   Note that the output unit 45 may transmit, for example, the weight values shown in Expression (1) and the correspondence between the first user and the second user to the recommendation server 200. In such a case, when the content is distributed to the second user, the recommendation server 200 models the possibility that the second user purchases a predetermined product from the user information and purchase information of the first user. The content to be distributed to the second user may be selected based on the calculation result.

〔３．選択処理の流れの一例〕
続いて、図６を用いて、選択装置１０が実行する選択処理の流れについて説明する。図６は、実施形態にかかる選択装置が実行する選択処理の流れの一例を示すフローチャートである。例えば、選択装置１０は、各利用者の利用者情報を収集する（ステップＳ１０１）。そして、選択装置１０は、所定の取引対象の購買履歴が紐付けられた第１利用者を特定する（ステップＳ１０２）。続いて、選択装置１０は、第１利用者と紐付けられた利用者情報を特定し（ステップＳ１０３）、特定した利用者情報と所定の共通性を有する利用者情報を特定する（ステップＳ１０４）。 [3. Example of selection process flow)
Subsequently, a flow of selection processing executed by the selection device 10 will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of a flow of selection processing executed by the selection device according to the embodiment. For example, the selection device 10 collects user information of each user (step S101). Then, the selection device 10 identifies the first user associated with the purchase history of a predetermined transaction target (Step S102). Subsequently, the selection device 10 identifies user information associated with the first user (step S103), and identifies user information having a predetermined commonality with the identified user information (step S104). .

ここで、選択装置１０は、特定した利用者情報と紐付けられた他の利用者の購買履歴に所定の取引対象の購買履歴が含まれているか否かを判定し（ステップＳ１０５）、含まれていない場合は（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、第１利用者の利用者情報に基づいて、特定した他の利用者に対して提案する取引対象を選択し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。   Here, the selection device 10 determines whether or not the purchase history of a predetermined transaction target is included in the purchase history of another user associated with the specified user information (step S105). If not (step S105: No), based on the user information of the first user, the transaction target to be proposed to the other specified users is selected (step S106), and the process is terminated.

一方、選択装置１０は、特定した他の利用者の購買履歴に所定の取引対象の購買履歴が含まれている場合は（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、所定数の利用者情報を特定した（辿った）か否かを判定し（ステップＳ１０７）、所定数の利用者情報を特定していない場合は（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、ステップＳ１０４を実行する。一方、選択装置１０は、所定数の利用者情報を特定した場合は（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、所定の取引対象についての第２利用者が存在しないものとして、処理を終了する。このような選択対象を、コンテンツを配信する各取引対象ごとに実行することで、選択装置１０は、各利用者に対して提案する取引対象を適切に選択することができる。   On the other hand, if the purchase history of a predetermined transaction target is included in the purchase history of another specified user (step S105: Yes), the selection device 10 specifies (follows) a predetermined number of pieces of user information. ) (Step S107), and if a predetermined number of pieces of user information have not been specified (step S107: No), step S104 is executed. On the other hand, when the selection device 10 specifies a predetermined number of pieces of user information (step S107: Yes), the selection device 10 ends the processing assuming that there is no second user for the predetermined transaction target. By executing such a selection target for each transaction target for distributing content, the selection device 10 can appropriately select a transaction target to be proposed to each user.

〔４．変形例〕
上記では、選択装置１０による選択処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、選択装置１０が実行する選択処理のバリエーションについて説明する。 [4. (Modification)
In the above, an example of selection processing by the selection device 10 has been described. However, the embodiment is not limited to this. Hereinafter, the variation of the selection process which the selection apparatus 10 performs is demonstrated.

〔４−１．装置構成〕
選択装置１０は、ＥＣサーバ１００やレコメンドサーバ２００と同一視可能なサーバ装置やクラウドシステム等により実現されてもよく、ＥＣサーバ１００やレコメンドサーバ２００のバックエンドサーバとして動作してもよい。すなわち、選択装置１０が発揮する機能は、ＥＣサーバ１００やレコメンドサーバ２００内に含まれていてもよい。また、選択装置１０は、選択した取引対象に関するコンテンツを、特定した第２利用者の端末装置に対して配信してもよい。 [4-1. Device configuration〕
The selection device 10 may be realized by a server device, a cloud system, or the like that can be identified with the EC server 100 or the recommendation server 200, and may operate as a back-end server of the EC server 100 or the recommendation server 200. That is, the function exhibited by the selection device 10 may be included in the EC server 100 or the recommendation server 200. Moreover, the selection apparatus 10 may distribute the content regarding the selected transaction object with respect to the terminal device of the specified 2nd user.

また、選択装置１０は、複数の装置が協調することにより、上述した選択処理を実現してもよい。また、記憶部３０に格納された各データベース３１、３２は、選択装置１０の内部ではなく、例えば、外部のストレージサーバ等に格納されていてもよい。   Moreover, the selection apparatus 10 may implement | achieve the selection process mentioned above, when a some apparatus cooperates. Further, the databases 31 and 32 stored in the storage unit 30 may be stored not in the selection device 10 but in an external storage server or the like, for example.

〔４−２．処理の起点について〕
上述した例では、選択装置１０は、所定の取引対象を購入した利用者を起点として、購買履歴が共通する他の利用者を辿り、所定の取引対象の購買履歴が紐付けられていない利用者を抽出した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、選択装置１０は、レコメンド対象となる利用者、すなわち、所定の取引対象の購買履歴が紐付けられていない利用者を起点に、購買履歴の共通性を辿り、所定の取引対象を購入した利用者を抽出した場合は、所定の取引対象の購買履歴が紐付けられていない利用者に、所定の取引対象の情報を提供してもよい。 [4-2. (Starting point of processing)
In the example described above, the selection device 10 starts from a user who has purchased a predetermined transaction target, traces another user who has a common purchase history, and a user whose purchase history of the predetermined transaction target is not linked. Extracted. However, the embodiment is not limited to this. For example, the selection device 10 purchases a predetermined transaction target by following the commonality of purchase histories starting from a user who is a recommendation target, that is, a user whose purchase history of the predetermined transaction target is not linked. When a user is extracted, information on a predetermined transaction target may be provided to a user who is not associated with a purchase history of the predetermined transaction target.

例えば、選択装置１０は、利用者Ｕ０３に取引対象の情報を提供する場合には、利用者Ｕ０３の閲覧履歴「マフラー」を特定し、特定した閲覧履歴「マフラー」と紐付けられている他の利用者Ｕ０２を特定する。また、選択装置１０は、利用者Ｕ０２の閲覧履歴「セーター」を特定し、特定した閲覧履歴「セーター」と紐付けられている他の利用者Ｕ０１を特定する。そして、選択装置１０は、利用者Ｕ０１の購買履歴「セーター」に基づいて、利用者Ｕ０３に対して提供する取引対象の情報を選択してもよい。例えば、選択装置１０は、利用者Ｕ０３に対して、「セーター」に関する情報を提供してもよい。   For example, when providing the user U03 with transaction target information, the selection device 10 specifies the browsing history “muffler” of the user U03, and is associated with the specified browsing history “muffler”. The user U02 is specified. In addition, the selection device 10 specifies the browsing history “sweater” of the user U02 and specifies another user U01 associated with the specified browsing history “sweater”. And the selection apparatus 10 may select the information of the transaction object provided with respect to the user U03 based on the purchase history "sweater" of the user U01. For example, the selection device 10 may provide information related to the “sweater” to the user U03.

〔４−３．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。 [4-3. Others]
In addition, among the processes described in the above embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed. All or a part can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various types of information illustrated in each drawing is not limited to the illustrated information.

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。   Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.

また、上記してきた各実施形態は、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。   In addition, the above-described embodiments can be appropriately combined within a range in which processing contents are not contradictory.

〔５．プログラム〕
また、上述してきた実施形態に係る選択装置１０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、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。 [5. program〕
Further, the selection device 10 according to the embodiment described above is realized by a computer 1000 having a configuration as shown in FIG. 7, for example. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration. The computer 1000 is connected to an output device 1010 and an input device 1020, and an arithmetic device 1030, a primary storage device 1040, a secondary storage device 1050, an output IF (Interface) 1060, an input IF 1070, and a network IF 1080 are connected via a bus 1090. Have

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。   The arithmetic device 1030 operates based on a program stored in the primary storage device 1040 and the secondary storage device 1050, a program read from the input device 1020, and the like, and executes various processes. The primary storage device 1040 is a memory device such as a RAM that temporarily stores data used by the arithmetic device 1030 for various arithmetic operations. The secondary storage device 1050 is a storage device in which data used for various calculations by the calculation device 1030 and various databases are registered, and is realized by a ROM (Read Only Memory), HDD, flash memory, or the like.

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。   The output IF 1060 is an interface for transmitting information to be output to an output device 1010 that outputs various types of information such as a monitor and a printer. For example, USB (Universal Serial Bus), DVI (Digital Visual Interface), This is realized by a standard connector such as HDMI (registered trademark) (High Definition Multimedia Interface). The input IF 1070 is an interface for receiving information from various input devices 1020 such as a mouse, a keyboard, and a scanner, and is realized by, for example, a USB.

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。   The input device 1020 includes, for example, an optical recording medium such as a CD (Compact Disc), a DVD (Digital Versatile Disc), and a PD (Phase change rewritable disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), and a tape. It may be a device that reads information from a medium, a magnetic recording medium, a semiconductor memory, or the like. The input device 1020 may be an external storage medium such as a USB memory.

ネットワークＩＦ１０８０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演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。   The network IF 1080 receives data from other devices via the network N and sends the data to the arithmetic device 1030, and transmits data generated by the arithmetic device 1030 to other devices via the network N.

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。   The arithmetic device 1030 controls the output device 1010 and the input device 1020 via the output IF 1060 and the input IF 1070. For example, the arithmetic device 1030 loads a program from the input device 1020 or the secondary storage device 1050 onto the primary storage device 1040, and executes the loaded program.

例えば、コンピュータ１０００が選択装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０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４０の機能を実現する。   For example, when the computer 1000 functions as the selection device 10, the arithmetic device 1030 of the computer 1000 implements the function of the control unit 40 by executing a program loaded on the primary storage device 1040.

〔６．効果〕
上述したように、選択装置１０は、所定の取引対象の購買履歴が紐付けられた第１利用者と紐付けられた利用者情報と所定の関連性を有する利用者情報に紐付けられた第２利用者を抽出する。そして、選択装置１０は、第１利用者と紐付けられた利用者情報に基づいて、第２利用者に対して提案する取引対象を選択する。このため、選択装置１０は、第２利用者の購買情報が無い場合や、第２利用者の利用者情報が十分に存在しない場合にも、第２利用者と所定の関係性を有する第１利用者の利用者情報等に基づいて、第２利用者に対して提案する取引対象を選択するので、提案する取引対象の選択精度を向上させることができる。 [6. effect〕
As described above, the selection device 10 includes the first information associated with the user information associated with the first user associated with the purchase history associated with the predetermined transaction and the user information associated with the first user. Two users are extracted. And the selection apparatus 10 selects the transaction object proposed with respect to a 2nd user based on the user information linked | related with the 1st user. For this reason, the selection device 10 has a predetermined relationship with the second user even when there is no purchase information of the second user or when there is not enough user information of the second user. Since the transaction target to be proposed to the second user is selected based on the user information of the user, etc., the selection accuracy of the proposed transaction target can be improved.

また、選択装置１０は、第２利用者として、第１利用者と紐付けられた利用者情報から、所定の共通性を有する１つまたは複数の利用者情報を順次特定し、特定した利用者情報と紐付けられた利用者を抽出する。このため、選択装置１０は、第１利用者と直接的に類似する第２利用者のみならず、第１利用者と間接的に類似する第２利用者に提案する取引対象を、第１利用者の利用者情報等に基づいて選択することができる。   In addition, the selection device 10 sequentially identifies one or a plurality of user information having a predetermined commonality from the user information associated with the first user as the second user, and the identified user Extract users linked to information. For this reason, the selection apparatus 10 uses not only the second user directly similar to the first user but also the transaction target proposed to the second user indirectly similar to the first user for the first use. Can be selected based on the user information of the user.

また、選択装置１０は、第１利用者の利用者情報から、所定の数の利用者情報を順次特定する。また、選択装置１０は、利用者情報に含まれる情報のうち、所定の数の情報が共通する利用者情報を順次特定する。また、選択装置１０は、利用者情報に含まれる情報が、第１利用者と紐付けられた利用者情報と類似する利用者情報を順次特定する。また、選択装置１０は、利用者情報に含まれる情報のうち、所定の種別の情報が共通する利用者情報を順次特定する。また、選択装置１０は、第１利用者と紐付けられた利用者情報と共通する期間内に取得された利用者情報を順次特定する。また、選択装置１０は、利用者情報に含まれる情報のうち、利用者が閲覧したコンテンツの履歴を示す閲覧履歴が共通する利用者情報を順次特定する。また、選択装置１０は、利用者情報に含まれる情報のうち、利用者の属性を示す属性情報が共通する利用者情報を順次特定する。   The selection device 10 sequentially specifies a predetermined number of pieces of user information from the user information of the first user. In addition, the selection device 10 sequentially identifies user information having a predetermined number of pieces of information among information included in the user information. In addition, the selection device 10 sequentially identifies user information whose information included in the user information is similar to the user information associated with the first user. In addition, the selection device 10 sequentially specifies user information having a predetermined type of information among the information included in the user information. In addition, the selection device 10 sequentially specifies user information acquired within a period common to user information associated with the first user. Moreover, the selection apparatus 10 specifies sequentially user information with the browsing history which shows the log | history of the content which the user browsed among the information contained in user information. Moreover, the selection apparatus 10 specifies sequentially the user information with which the attribute information which shows an attribute of a user is common among the information contained in user information.

このように、選択装置１０は、第１利用者の利用者情報から、所定の関係性を有する利用者情報を順に辿り、第２利用者を抽出する。このため、選択装置１０は、例えば、第１利用者と購買行動が類似すると予測される第２利用者を適切に抽出することができる。   As described above, the selection device 10 sequentially extracts user information having a predetermined relationship from user information of the first user, and extracts a second user. For this reason, the selection apparatus 10 can appropriately extract, for example, a second user who is predicted to have similar purchase behavior to the first user.

また、選択装置１０は、第１利用者の購買履歴を示す購買情報に基づいて、第２利用者に対して提案する取引対象を選択する。このため、選択装置１０は、提案する取引対象の選択精度を向上させることができる。   Moreover, the selection apparatus 10 selects the transaction object proposed with respect to a 2nd user based on the purchase information which shows a 1st user's purchase history. For this reason, the selection apparatus 10 can improve the selection precision of the transaction object to propose.

また、選択装置１０は、第１利用者に紐付けられた利用者情報に基づいて、取引対象を第２利用者が購買する可能性を算出するモデルを用いて、第２利用者に対して提案する取引対象を選択する。このため、選択装置１０は、第２利用者が取引対象を購買する可能性を精度良く算出することができる。   In addition, the selection device 10 uses a model that calculates the possibility that the second user purchases the transaction target based on the user information associated with the first user, and Select the transaction object to be proposed. For this reason, the selection apparatus 10 can calculate the possibility that the second user purchases the transaction target with high accuracy.

以上、本願の実施形態のいくつか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、発明の開示の欄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。   As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various modifications, including the aspects described in the disclosure section of the invention, based on the knowledge of those skilled in the art, It is possible to implement the present invention in other forms with improvements.

また、上記してきた「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、抽出部は、抽出手段や抽出回路に読み替えることができる。   Moreover, the above-mentioned “section (module, unit)” can be read as “means”, “circuit”, and the like. For example, the extraction unit can be read as extraction means or an extraction circuit.

１０ 選択装置
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 利用者情報データベース
３２ 取引対象データベース
４０ 制御部
４１ 収集部
４２ 特定部
４３ 抽出部
４４ 選択部
４５ 出力部
１００ ＥＣサーバ
２００ レコメンドサーバ DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Selection apparatus 20 Communication part 30 Storage part 31 User information database 32 Transaction object database 40 Control part 41 Collection part 42 Identification part 43 Extraction part 44 Selection part 45 Output part 100 EC server 200 Recommendation server

Claims (13)

所定の取引対象の購買履歴が紐付けられた第１利用者と紐付けられた利用者情報と所定の関連性を有する利用者情報に紐付けられた第２利用者を抽出する抽出部と
前記第１利用者と紐付けられた利用者情報に基づいて、前記第２利用者に対して提案する取引対象を選択する選択部と
を有することを特徴とする選択装置。 An extraction unit for extracting a second user associated with user information associated with a user information associated with a first user associated with a purchase history associated with a predetermined transaction; and A selection unit comprising: a selection unit that selects a transaction target to be proposed to the second user based on user information associated with the first user. 前記抽出部は、前記第２利用者として、前記第１利用者と紐付けられた利用者情報から、所定の共通性を有する１つまたは複数の利用者情報を順次特定し、特定した利用者情報と紐付けられた利用者を抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の選択装置。 The extraction unit sequentially identifies one or a plurality of user information having a predetermined commonality from user information associated with the first user as the second user, and the identified user The selection device according to claim 1, wherein a user associated with the information is extracted. 前記抽出部は、前記第１利用者の利用者情報から、所定の数の利用者情報を順次特定する
ことを特徴とする請求項２に記載の選択装置。 The selection device according to claim 2, wherein the extraction unit sequentially specifies a predetermined number of pieces of user information from the user information of the first user. 前記抽出部は、前記利用者情報に含まれる情報のうち、所定の数の情報が共通する利用者情報を順次特定する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の選択装置。 The selection device according to claim 2 or 3, wherein the extraction unit sequentially identifies user information having a predetermined number of pieces of information among information included in the user information. 前記抽出部は、前記利用者情報に含まれる情報が、前記第１利用者と紐付けられた利用者情報と類似する利用者情報を順次特定する
ことを特徴とする請求項２〜４のうちいずれか１つに記載の選択装置。 The extraction unit sequentially identifies user information whose information included in the user information is similar to user information associated with the first user. 5. The selection device according to any one of the above. 前記抽出部は、前記利用者情報に含まれる情報のうち、所定の種別の情報が共通する利用者情報を順次特定する
ことを特徴とする請求項２〜５のうちいずれか１つに記載の選択装置。 The said extraction part specifies sequentially the user information with which a predetermined type of information is common among the information contained in the said user information. The Claim 1 characterized by the above-mentioned Selection device. 前記抽出部は、前記第１利用者と紐付けられた利用者情報と共通する期間内に取得された利用者情報を順次特定する
ことを特徴とする請求項２〜６のうちいずれか１つに記載の選択装置。 The said extraction part specifies sequentially the user information acquired within the period which is common with the user information linked | related with the said 1st user. Any one of Claims 2-6 characterized by the above-mentioned. The selection device according to 1. 前記抽出部は、前記利用者情報に含まれる情報のうち、利用者が閲覧したコンテンツの履歴を示す閲覧情報が共通する利用者情報を順次特定する
ことを特徴とする請求項２〜７のうちいずれか１つに記載の選択装置。 The said extraction part specifies sequentially the user information with the browsing information which shows the log | history of the content which the user browsed among the information contained in the said user information. The Claims 2-7 characterized by the above-mentioned. The selection device according to any one of the above. 前記抽出部は、前記利用者情報に含まれる情報のうち、利用者の属性を示す属性情報が共通する利用者情報を順次特定する
ことを特徴とする請求項２〜８のうちいずれか１つに記載の選択装置。 The said extraction part specifies sequentially the user information with which the attribute information which shows a user's attribute among the information contained in the said user information is common. Any one of Claims 2-8 characterized by the above-mentioned. The selection device according to 1. 前記選択部は、前記第１利用者の購買履歴を示す購買情報に基づいて、前記第２利用者に対して提案する取引対象を選択する
ことを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか１つに記載の選択装置。 The said selection part selects the transaction object proposed with respect to a said 2nd user based on the purchase information which shows the purchase history of a said 1st user, The any one of Claims 1-9 characterized by the above-mentioned. The selection device according to one. 前記選択部は、前記第１利用者に紐付けられた利用者情報に基づいて、取引対象を前記第２利用者が購買する可能性を算出するモデルを用いて、前記第２利用者に対して提案する取引対象を選択する
ことを特徴とする請求項１〜１０のうちいずれか１つに記載の選択装置。 The selection unit uses the model for calculating the possibility of the second user to purchase a transaction target based on user information associated with the first user, and The selection target according to any one of claims 1 to 10, wherein a transaction object to be proposed is selected. コンピュータに、
所定の取引対象の購買履歴が紐付けられた第１利用者と紐付けられた利用者情報と所定の関連性を有する利用者情報に紐付けられた第２利用者を抽出する抽出手順と
前記第１利用者と紐付けられた利用者情報に基づいて、前記第２利用者に対して提案する取引対象を選択する選択手順と
を実行させることを特徴とする選択プログラム。 On the computer,
An extraction procedure for extracting a second user associated with user information associated with a first user associated with a first user associated with a purchase history of a predetermined transaction target; and A selection program for causing the second user to select a transaction target to be proposed based on user information associated with the first user. 選択装置が実行する選択方法であって、
所定の取引対象の購買履歴が紐付けられた第１利用者と紐付けられた利用者情報と所定の関連性を有する利用者情報に紐付けられた第２利用者を抽出する抽出工程と
前記第１利用者と紐付けられた利用者情報に基づいて、前記第２利用者に対して提案する取引対象を選択する選択工程と
を含むことを特徴とする選択方法。 A selection method performed by a selection device, comprising:
An extraction step of extracting a second user associated with user information associated with a first user associated with a purchase history associated with a purchase history of a predetermined transaction object; A selection method comprising: selecting a transaction target to be proposed to the second user based on user information associated with the first user.
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