JP2019056962A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】商品またはサービスをその商品またはサービス以外の他の事物と結び付ける情報として適切な情報を生成する情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置は、取得部と、抽出部と、生成部とを備える。取得部は、商品またはサービスを購入したユーザによって投稿された商品またはサービスについてのレビューを取得する。抽出部は、取得部によって取得されたレビューから特定の固有名詞を抽出する。生成部は、抽出部によって抽出された特定の固有名詞と、レビューの対象である商品またはサービスとを関連付けた関連情報を生成する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

近年、インターネット上で商品またはサービスを販売する電子商取引が盛んに行われている。

電子商取引の分野では、たとえば、ユーザが興味を持ちそうな商品またはサービスを推薦するレコメンド機能や、検索キーワードに関連する広告を検索結果とともに表示する検索連動広告機能などが提供されている。このような機能を実現するために、商品またはサービスをその商品またはサービス以外の他の事物と結び付ける情報を生成することが行われている。

特開２００８−１３９９２８号公報

しかしながら、従来技術では、商品またはサービスと別の事物とを適切に結び付けることができるとは限らない。たとえば、ウェブログにおける１つの記事の中に、商品についての話題と別の話題とが混在している場合に、商品と全く関連性のない事物がその商品と結び付けられてしまう可能性がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、商品またはサービスをその商品またはサービス以外の他の事物と結び付ける情報として適切な情報を生成することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、取得部と、抽出部と、生成部とを備える。取得部は、商品またはサービスを購入したユーザによって投稿された商品またはサービスについてのレビューを取得する。抽出部は、取得部によって取得されたレビューから特定の固有名詞を抽出する。生成部は、抽出部によって抽出された特定の固有名詞と、レビューの対象である商品またはサービスとを関連付けた関連情報を生成する。

実施形態の一態様によれば、商品またはサービスをその商品またはサービス以外の他の事物と結び付ける情報として適切な情報を生成することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、商品データベースに格納される情報の一例を示す図である。 図５は、固有名詞データベースに格納される情報の一例を示す図である。 図６は、関連データベースに格納される情報の一例を示す図である。 図７は、ユーザデータベースに格納される情報の一例を示す図である。 図８は、広告データベースに格納される情報の一例を示す図である。 図９は、連性を示唆する情報が付加された検索結果の一例を示す図である。 図１０は、レコメンド情報の一例を示す図である。 図１１は、広告コンテンツが付加された検索結果の一例を示す図である。 図１２は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。 図１３は、情報処理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、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理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情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、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。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。

〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、情報処理装置１００が、ＥＣ（Electric Commerce）サイトとして機能するショッピングサーバである場合の例を示す。ショッピングサーバとしての情報処理装置１００は、商品またはサービス（以下、単に「商品」と記載する）に関する情報をユーザに提供し、ユーザから商品の購入を受け付ける。

図１に示すショッピングサーバとしての情報処理装置１００は、商品を購入したユーザによるその商品についての感想や評価等の投稿を受け付けるレビュー機能を有する。ユーザによって投稿された商品レビューまたはサービスレビュー（以下、単に「レビュー」と記載する）は、たとえば商品データベース１２１に格納される。

図１に示すように、レビューには、商品を購入したユーザによって書かれた文章が含まれる。この文章の中には、商品の感想や評価に関する記述以外の付加的な記述が含まれる場合がある。

たとえば、図１に示すレビューには、「朝晩のお手入れに欠かせない素晴らしい商品です。」という、商品（ここでは、「化粧水Ａ」）の感想や評価に関する記述の他、「この商品は、タレントＹのブログで紹介されていました。」という付加的な記述が含まれる。

そこで、実施形態に係る情報処理では、かかるレビューに記載される追加的な記述を利用して商品を別の事物と結び付ける情報を生成することとした。

具体的には、実施形態に係る情報処理装置１００は、まず、商品データベース１２１に格納されたレビュー情報を取得する（ステップＳ１）。レビュー情報には、少なくとも、ユーザによって書かれた文章の内容を示すテキスト情報が含まれる。

つづいて、情報処理装置１００は、取得したレビュー情報から特定の固有名詞を抽出する（ステップＳ２）。特定の固有名詞とは、人名、グループ名、タイトル名、建築物名などの固有名詞のうち予め登録された固有名詞のことをいう。たとえば、特定の固有名詞として「タレントＹ」が登録されている場合、情報処理装置１００は、レビュー情報に含まれるテキスト情報から「タレントＹ」を抽出する。

つづいて、情報処理装置１００は、抽出した特定の固有名詞と、レビューの対象である商品とを関連付けた関連情報を生成する（ステップＳ３）。たとえば、情報処理装置１００は、レビューから抽出した特定の固有名詞「タレントＹ」と、レビューの対象である商品「化粧水Ａ」とを関連付けた関連情報を生成して関連データベース１２３に格納する。

このように、実施形態に係る情報処理方法は、商品と特定の固有名詞とを、その商品を購入したユーザによって投稿される「レビュー」を通じて結び付ける。これにより、たとえばウェブログや口コミから特定の固有名詞を抽出して関連情報を生成する場合と比較し、商品と商品以外の他の事物とを結び付ける情報としてより適切な情報を生成することができる。

すなわち、執筆者が話題を自由に決めることができるウェブログと異なり、レビューに記載される話題は、基本的には商品に関するものに限られる。このため、レビューに特定の固有名詞が含まれている場合、その特定の固有名詞は、レビューの対象である商品に関する話題の中で登場した固有名詞である可能性が高い。

また、レビューには、商品を実際に購入したユーザによる情報だけが投稿される。このため、商品を購入していないユーザが噂話程度の情報を投稿することもある口コミと比較して、信頼性の低い情報が投稿される可能性が低い。すなわち、レビューは、特定の固有名詞を抽出する対象として信頼性が高い。

したがって、実施形態に係る情報処理方法によれば、商品またはサービスをその商品またはサービス以外の他の事物と結び付ける情報として適切な情報を生成することができる。

生成された関連情報は、ＥＣサイトにおける各種のサービスに利用することが可能である。

たとえば、図１には、関連情報を商品検索に利用する場合の例を示している。図１に示すように、情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から「タレントＹ」を検索キーワードとする検索要求を受け付けた場合に（ステップＳ４）、「タレントＹ」に関連付けられた商品を関連情報に基づいて検索し、検索結果をユーザ端末１０へ送信する（ステップＳ５）。

これにより、ユーザ端末１０のユーザは、「タレントＹ」に関連付けられた商品（ここでは、「化粧水Ａ」、「サプリメントＢ」および「フライパンＣ」等）の情報を容易に手に入れることができる。このように、関連情報を商品検索に利用することで、たとえば、特定の固有名詞（「タレントＹ」）に関連する商品を購入したいユーザにとっての検索の利便性を向上させることができる。

その他、情報処理装置１００は、関連情報を利用したレコメンド機能や広告機能等を提供することができるが、これらの点については後述する。

以下、このような処理を行う情報処理装置１００および情報処理装置１００を含む情報処理システム１について、詳細に説明する。

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。

図２に示すように、情報処理システム１は、ユーザ端末１０と、ストア端末２０と、広告主端末３０と、情報処理装置１００とを含む。

ユーザ端末１０、ストア端末２０、広告主端末３０および情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して接続される。ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。なお、図２に示すように、ユーザ端末１０、ストア端末２０および広告主端末３０は、それぞれ複数台含まれ得る。

ユーザ端末１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。ユーザ端末１０は、たとえば、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、ノート型ＰＣ、タブレット型端末、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ウェアラブルデバイス（Wearable Device）等である。ユーザ端末１０は、ユーザによる操作に従って、情報処理装置１００に対して検索要求や購入要求を送信する。

また、ユーザ端末１０は、ユーザによる操作に従って、情報処理装置１００に対してレビュー情報を送信する。たとえば、ユーザ端末１０は、レビューを投稿するための投稿ページにおいてユーザによって入力された情報をレビュー情報として情報処理装置１００に送信する。投稿ページは、たとえば、商品の購入後（あるいは商品の到着後）に情報処理装置１００によって開示されるＵＲＬにアクセスすることで取得することができる。すなわち、レビューの投稿ページは、商品を実際に購入したユーザだけがレビューを投稿することができるように構成されている。

ストア端末２０は、オンラインストア（以下、単に「ストア」と記載する）の運営者によって利用される情報処理装置である。ストア端末２０は、たとえば、デスクトップ型ＰＣやノート型ＰＣ等である。ストア端末２０は、運営者による操作に従って、ＥＣサイトで販売する商品の商品情報（商品の識別子、商品名、メーカー名、価格、画像など）を情報処理装置１００に送信する。また、ストア端末２０は、ユーザによる商品の購入情報（商品の識別子、購入したユーザの識別子、配達先、希望配達日時および決済情報など）を情報処理装置１００から受信する。

広告主端末３０は、広告主によって利用される情報処理装置である。広告主端末３０は、たとえば、デスクトップ型ＰＣやノート型ＰＣ等である。広告主端末３０は、広告主による操作に従って、広告コンテンツに関する情報を情報処理装置１００へ送信する。

情報処理装置１００は、上述したようにＥＣサイトとして機能するショッピングサーバである。本実施形態において、情報処理装置１００は、ユーザ或いはストアに対してオンラインモールの機能を提供する。オンラインモールは、複数のストアが出店するサイトである。情報処理装置１００は、複数のストア端末２０から収集した商品情報をユーザへ提供し、商品購入の受付等を行う。

また、情報処理装置１００は、検索サイトとして機能する検索サーバでもある。検索サーバとしての情報処理装置１００は、検索サービスを提供する。たとえば、検索サーバとしての情報処理装置１００は、ユーザから検索キーワードの入力を受け付けて、検索キーワードに基づく検索結果をユーザに提供する。

また、情報処理装置１００は、上述した関連情報の生成処理を行う生成サーバでもある。このように、本実施形態では、１つの情報処理装置１００が、ショッピングサーバ、検索サーバおよび生成サーバとして機能する場合の例を示す。ただし、情報処理装置１００は、ショッピングサーバ、検索サーバおよび生成サーバに分離されてもよい。

〔３．情報処理装置１００の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。

図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを備える。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（たとえば、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（たとえば、液晶ディスプレイ等）を備えていてもよい。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０、ストア端末２０および広告主端末３０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、たとえば、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。図３に示すように、記憶部１２０は、商品データベース１２１と、固有名詞データベース１２２と、関連データベース１２３と、ユーザデータベース１２４と、インデックスデータベース１２５と、広告データベース１２６とを記憶する。

（商品データベース１２１について）
商品データベース１２１は、ＥＣサイトにおいて販売される商品に関する情報を記憶するデータベースである。図４は、商品データベース１２１に格納される情報の一例を示す図である。図４に示す例では、商品データベース１２１は、商品ＩＤ、商品情報、レビュー情報等の項目を有している。

「商品ＩＤ」は、ＥＣサイトにおいて販売される商品の識別子である。商品ＩＤは、ＪＡＮ（Japanese Article Number）コード、ＥＡＮ（European Article Number）コード、ＵＰＣ（Universal Product Code）、ＩＴＦ(Interleaved Two of Five)コード等の規格化されたコードであってもよい。また、商品ＩＤは、運営者が独自に定めたコードであってもよい。

「商品情報」は、商品名、メーカー名、価格、商品のタイトルや説明文を示すテキストデータ、商品の外観等を示す画像データ、商品の詳細が示された詳細ページへのリンク（ＵＲＬ）等を含んだ情報である。図４では、商品情報を「ＲＣ１」のように概念的に表記している。

「レビュー情報」は、レビューに関する情報である。レビュー情報には、「レビューＩＤ」、「投稿日時」、「ユーザＩＤ」および「テキストデータ」が含まれる。「レビューＩＤ」は、レビューの識別子であり、「投稿日時」は、レビューが投稿された日時であり、「ユーザＩＤ」は、レビューを投稿したユーザの識別子である。また、「テキストデータ」は、ユーザが記載した文章の内容を示す情報である。

（固有名詞データベース１２２について）
固有名詞データベース１２２は、特定の固有名詞に関する情報を記憶するデータベースである。図５は、固有名詞データベース１２２に格納される情報の一例を示す情報である。図５に示す例では、固有名詞データベース１２２は、「固有名詞ＩＤ」、「名称」、「属性」等の項目を有している。

「固有名詞ＩＤ」は、特定の固有名詞の識別子である。「名称」は、特定の固有名詞の名称を示すテキストデータである。「属性」は、特定の固有名詞によって示される事物（人物、番組、グループ等）の属性を示す情報である。

たとえば、図５の例では、固有名詞ＩＤ「Ｍ１」によって識別される「タレントＹ」は、「芸能事務所Ｐ」に所属する「２０代女性タレント」であることを示している。また、固有名詞ＩＤ「Ｍ２」によって識別される「番組Ｘ」は、「地上波」で放送される「トーク番組」であることを示している。また、固有名詞ＩＤ「Ｍ３」によって識別される「グループＺ」は、「女性アイドルグループ」であることを示している。

（関連データベース１２３について）
関連データベース１２３は、関連情報を記憶するデータベースである。図６は、関連データベース１２３に格納される情報の一例を示す図である。図６に示す例では、関連データベース１２３は、関連ＩＤ、商品ＩＤ、固有名詞ＩＤ、生成回数、生成履歴、関連度スコア等の項目を有している。

「関連ＩＤ」は、関連情報の識別子である。「商品ＩＤ」および「固有名詞ＩＤ」は、それぞれ商品データベース１２１に記憶される「商品ＩＤ」、固有名詞データベース１２２に記憶される「固有名詞ＩＤ」と同様の識別子である。

「生成回数」は、関連ＩＤによって識別される関連情報が過去に生成された回数である。「生成履歴」は、関連情報の生成履歴であり、生成日時、生成元となるレビュー情報のレビューＩＤ、生成元となるレビュー情報を投稿したユーザのユーザＩＤ等を含む。「関連度スコア」は、商品ＩＤによって識別される商品と、固有名詞ＩＤによって識別される特定の固有名詞との関連度を示す情報である。関連度スコアは、たとえば、上述した「生成回数」や「生成履歴」に基づいて算出される。

（ユーザデータベース１２４について）
ユーザデータベース１２４は、ユーザに関する情報を記憶するデータベースである。図７は、ユーザデータベース１２４に格納される情報の一例を示す図である。図７に示す例では、ユーザデータベース１２４は、ユーザＩＤ、固有名詞ＩＤ、興味度スコア等の項目を有している。「ユーザＩＤ」および「固有名詞ＩＤ」は、それぞれ商品データベース１２１に記憶される「ユーザＩＤ」および固有名詞データベース１２２に記憶される「固有名詞ＩＤ」と同様の識別子である。「興味度スコア」は、ユーザＩＤによって識別されるユーザの、固有名詞ＩＤによって識別される特定の固有名詞に対する興味度を示す情報である。

たとえば、図７の例では、ユーザＩＤ「Ｈ１」によって識別されるユーザが、固有名詞ＩＤ「Ｍ１」によって識別される特定の固有名詞「タレントＹ」と関連付けられており、「興味度スコア」が「５」であることを示している。

なお、ユーザデータベース１２４において、固有名詞ＩＤおよび興味度スコアの各項目は、たとえば、ユーザによるお気に入り登録操作に基づいて登録されてもよいし、後述する登録部１３５によって登録されてもよい。

ユーザデータベース１２４は、ユーザの氏名、年齢、性別、住所、商品の購入履歴等のその他の項目を有していてもよい。

（インデックスデータベース１２５について）
インデックスデータベース１２５は、たとえば、クローラと呼ばれる巡回ロボットが取得したウェブページのＵＲＬやキーワードを抽出することによって構築されたデータベースである。インデックスデータベース１２５は、たとえば、クローラがアクセスしたウェブサイトに接続するためのＵＲＬを示す「ＵＲＬ」や、そのウェブサイトから抽出したキーワードを示す「インデックスキーワード」等の項目を有する。

（広告データベース１２６について）
広告データベース１２６は、広告主端末３０から入稿された広告コンテンツに関する情報が格納されたデータベースである。図８は、広告データベース１２６に格納される情報の一例を示す図である。図８に示す例では、広告データベース１２６は、「広告主ＩＤ」、「商品ＩＤ」、「広告コンテンツ」等の項目を有する。「広告主ＩＤ」は、広告主の識別子である。「商品ＩＤ」は、商品データベース１２１に記憶される「商品ＩＤ」と同様の識別子である。「広告コンテンツ」は、たとえば、テキストデータや、広告主ページにアクセスするためのＵＲＬなどを含む情報である。なお、広告データベース１２６は、広告料、掲載期間、配信回数などの項目を有していてもよい。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理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、たとえば、コントローラであり、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３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、抽出部１３２と、生成部１３３と、受付部１３４と、登録部１３５と、検索部１３６と、提供部１３７とを備え、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。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、記憶部１２０に記憶された商品データベース１２１からレビュー情報を取得する。

レビュー情報の取得タイミングは任意である。たとえば、取得部１３１は、新たなレビュー情報が商品データベース１２１に登録された場合に、登録された新たなレビュー情報を商品データベース１２１から取得するようにしてもよい。また、取得部１３１は、商品データベース１２１に新たに登録されたレビュー情報の件数が閾値を超えた場合に、新たに登録された複数のレビュー情報を商品データベース１２１からまとめて取得してもよい。

また、取得部１３１は、たとえば、ショッピングサーバとしての情報処理装置１００の処理負荷が少なくなる時間帯として予め決められた時間帯に商品データベース１２１からレビュー情報を取得するようにしてもよい。また、取得部１３１は、ＥＣサイトへのアクセス数が閾値を下回った場合に、商品データベース１２１からレビュー情報を取得するようにしてもよい。このように、情報処理装置１００の処理負荷が少ない状況下でレビュー情報の取得を行うようにすることで、関連情報の生成処理に伴う情報処理装置１００の処理負荷の増加を抑制することができる。

（抽出部１３２について）
抽出部１３２は、固有名詞データベース１２２に記憶された情報に基づき、取得部１３１によって商品データベース１２１から取得されたレビュー情報から特定の固有名詞を抽出する。

たとえば、抽出部１３２は、レビュー情報に含まれるテキストデータから全ての固有名詞を抽出する。そして、抽出部１３２は、抽出した固有名詞を固有名詞データベース１２２に記憶された「名称」と照合して、合致したものを特定の固有名詞として抽出する。

このとき、抽出部１３２は、レビューの対象商品の商品情報に含まれる固有名詞（商品名、メーカー名など）を抽出対象から除外する。すなわち、抽出部１３２は、対象商品自体の情報をレビュー情報から抽出しないようにする。これにより、関連情報の無駄な蓄積を抑制することができる。

なお、レビュー情報には、必ずしも特定の固有名詞そのものが含まれていることを要しない。たとえば、レビュー情報のテキストデータの中に、「タレントＹ」の愛称である「Ｙちゃん」が含まれているとする。このような場合であっても、たとえば、固有名詞データベース１２２に「タレントＹ」と関連付けて「Ｙちゃん」が登録されていれば、固有名詞データベース１２２を照合することにより「タレントＹ」を抽出することが可能である。

また、「タレントＹ」の名称の一部（たとえば、名字のみ）がテキストデータに含まれている場合もあり得る。このような場合であっても、抽出部１３２は、たとえば「芸能事務所Ｐ」のように「タレントＹ」と関連付けられた固有名詞がテキストデータに含まれていれば、かかる固有名詞から「タレントＹ」を推測して抽出することも可能である。

（生成部１３３について）
生成部１３３は、抽出部１３２によって抽出された特定の固有名詞と、レビューの対象である商品とを関連付けた関連情報を生成する。

たとえば、生成部１３３は、抽出部１３２によって抽出された特定の固有名詞の固有名詞ＩＤ、レビューの対象である商品の商品ＩＤ、生成回数（新規登録の場合には「１」）、生成履歴を関連ＩＤと関連付けて関連データベース１２３に格納する。同一の商品ＩＤおよび固有名詞ＩＤを含む関連情報が関連データベース１２３に既に記憶されている場合には、生成部１３３は、該当する関連情報の生成回数、生成履歴を更新する処理を行う。

また、生成部１３３は、生成した関連情報について関連度スコアの算出を行う。たとえば、生成部１３３は、関連データベース１２３に記憶された生成回数に基づき、生成回数が多いほど関連度が高くなるように関連度スコアを算出する。

また、生成部１３３は、生成回数に基づき算出した基本スコアに対し、関連データベース１２３に記憶された生成履歴に含まれる生成日時に応じた重み付けを行うことによって関連度スコアを算出するようにしてもよい。たとえば、生成部１３３は、生成日時が新しい生成履歴をより多く含む関連情報ほど関連度スコアが高くなるようにする。また、生成部１３３は、設定された期間（たとえば、１年間）よりも前に生成された古い生成履歴を関連データベース１２３から削除し、削除した生成履歴の数だけ生成回数を減らしてもよい。

（受付部１３４について）
受付部１３４は、ユーザ端末１０、ストア端末２０および広告主端末３０から各種の要求や情報を受け付ける。

たとえば、受付部１３４は、ユーザ端末１０から検索キーワードを含む検索要求を受け付ける。なお、検索要求には、ＥＣサイトにて商品検索を行うための「商品検索要求」と、検索サイトにてウェブ検索を行うための「ウェブ検索要求」とがある。

また、受付部１３４は、ユーザ端末１０から商品の購入要求を受け付ける。また、受付部１３４は、ユーザ端末１０からユーザに関する情報として、特定の固有名詞や興味度スコアの情報を受け付ける。

また、受付部１３４は、ストア端末２０から商品情報を受け付けたり、広告主端末３０から広告コンテンツに関する情報を受け付けたりする。受付部１３４は、受け付けた情報を登録部１３５、検索部１３６および提供部１３７へ渡す。

（登録部１３５について）
登録部１３５は、受付部１３４によって受け付けられた情報を記憶部１２０の各種データベースに登録する。

たとえば、登録部１３５は、ユーザ端末１０から特定の固有名詞および興味度スコアの登録情報が受け付けられた場合に、受け付けられた特定の固有名詞を識別する固有名詞ＩＤおよび興味度スコアを該当するユーザのユーザＩＤに関連付けてユーザデータベース１２４に登録する。

また、登録部１３５は、生成部１３３によって関連情報が生成された場合に、生成元となったレビューを投稿したユーザのユーザＩＤを商品データベース１２１から特定し、特定したユーザＩＤに、該当する特定の固有名詞の固有名詞ＩＤを関連付ける。

また、登録部１３５は、ユーザによる商品の購入履歴からユーザが過去に購入した商品を特定し、特定した商品に関連付けられている特定の固有名詞を関連データベース１２３から特定して該当するユーザと関連付けてもよい。

また、登録部１３５は、特定の固有名詞を含むレビューの投稿回数に応じて興味度スコアを算出してユーザデータベース１２４に登録してもよい。たとえば、ユーザＩＤ「Ｈ１」によって識別されるユーザが、固有名詞ＩＤ「Ｍ１」によって識別される特定の固有名詞を含むレビューを過去に５回投稿している場合、登録部１３５は、ユーザＩＤ「Ｈ１」に関連付けて興味度スコア「５」をユーザデータベース１２４に格納する。一方、ユーザＩＤ「Ｈ１」によって識別されるユーザが、固有名詞ＩＤ「Ｍ２」によって識別される特定の固有名詞を含むレビューを過去に１回しか投稿していない場合、登録部１３５は、ユーザＩＤ「Ｈ１」に関連付けて興味度スコア「１」をユーザデータベース１２４に格納する。このように、登録部１３５は、特定の固有名詞を含むレビューの投稿回数が多いほど興味度が高くなるように興味度スコアを算出してもよい。

その他、登録部１３５は、ストア端末２０から送信された商品情報を商品データベース１２１に格納したり、ユーザ端末１０から送信されたレビュー情報を該当する商品の商品ＩＤに関連付けて商品データベース１２１へ格納したりする。また、登録部１３５は、広告主端末３０から送信された広告コンテンツに関する情報を広告データベース１２６に格納したりする。

（検索部１３６について）
検索部１３６は、ユーザ端末１０から送信された検索要求に含まれる検索キーワードに基づく検索を行う。

ユーザ端末１０から送信された検索要求が商品検索要求である場合、検索部１３６は、商品データベース１２１を用いた商品検索を行う。

ここで、検索キーワードが特定の固有名詞である場合、検索部１３６は、検索キーワードである特定の固有名詞に関連付けられた商品を検索する。

具体的には、検索部１３６は、検索キーワードである特定の固有名詞を識別する固有名詞ＩＤを固有名詞データベース１２２を用いて特定し、特定した固有名詞ＩＤに関連付けられた商品ＩＤを関連データベース１２３を用いて特定する。そして、検索部１３６は、特定した商品ＩＤの商品情報を商品データベース１２１から抽出する。

たとえば、検索キーワードが特定の固有名詞「タレントＹ」である場合、検索部１３６は、「タレントＹ」の固有名詞ＩＤ「Ｍ１」を固有名詞データベース１２２を用いて特定する。そして、検索部１３６は、固有名詞ＩＤ「Ｍ１」に関連付けられた商品ＩＤ「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定し、商品ＩＤ「Ｃ１」および商品ＩＤ「Ｃ２」の商品情報を商品データベース１２１から抽出する。

そして、検索部１３６は、抽出した商品情報を含む検索結果を提供部１３７へ渡す。このとき、検索部１３６は、抽出した商品情報を関連度スコアのスコア順に並べた検索結果を生成して提供部１３７へ渡してもよい。

このように、関連情報を利用することで、たとえば著名人の名前を検索キーワードとする商品検索要求に対し、その著名人に関連付けられた商品を検索結果として提供する新規な商品検索サービスを提供することができる。

また、検索キーワードが商品名である場合、検索部１３６は、商品名を検索キーワードとする商品検索を行う。この場合、検索部１３６は、検索キーワードに合致した商品に関連付けられた特定の固有名詞を関連情報を用いて特定し、特定した特定の固有名詞と検索キーワードに合致する商品との関連性を示唆する情報を検索結果に付加してもよい。

たとえば、検索キーワードが商品名「化粧水Ａ」である場合、検索部１３６は、「化粧水Ａ」に対応する商品情報を商品データベース１２１から抽出する。ここでは、商品ＩＤ「Ｃ１」の商品情報が抽出されるものとする。つづいて、検索部１３６は、商品ＩＤ「Ｃ１」に関連付けられた特有の固有名詞の固有名詞ＩＤ「Ｍ１」、「Ｍ２」を特定し、固有名詞ＩＤ「Ｍ１」によって識別される特有の固有名詞の名称「タレントＹ」、固有名詞ＩＤ「Ｍ２」によって識別される特有の固有名詞の名称「番組Ｘ」を抽出する。

そして、検索部１３６は、「化粧水Ａ」と「タレントＹ」および「番組Ｘ」との関連性を示唆する情報を付加した検索結果を生成して提供部１３７へ渡す。ここで、関連性を示唆する情報が付加された検索結果の一例を図９に示す。図９に示すように、関連性を示唆する情報は、たとえば、「この商品のレビューには、「タレントＹ」、「番組Ｘ」がよく登場しています。」のようなテキストデータである。なお、関連性を示唆する情報は、たとえば、「タレントＹ」の写真や「番組Ｘ」のタイトル画像のような画像データであってもよい。

これにより、商品検索を行ったユーザに対し、商品と特定の固有名詞との関連性を示唆する情報を提供することができる。

検索部１３６は、特定の固有名詞が複数抽出された場合に、抽出された複数の特定の固有名詞を関連度スコアのスコア順に並べてもよい。たとえば、化粧水Ａ（商品ＩＤ「Ｃ１」）とタレントＹ（固有名詞ＩＤ「Ｍ１」）との関連度スコアが「５」であり、化粧水Ａと番組Ｘ（固有名詞ＩＤ「Ｍ２」）との関連度スコアが「３」である場合、検索部１３６は、関連性を示唆する情報を、「タレントＹ」、「番組Ｘ」の順に並べる。

また、検索部１３６は、特定の固有名詞を複数抽出した場合に、抽出された複数の特定の固有名詞のうち関連度スコアが上位のものだけを検索結果に付加してもよい。たとえば、検索部１３６は、「タレントＹ」および「番組Ｘ」のうち、関連度スコアがより高い「タレントＹ」と「化粧水Ａ」との関連性を示唆する情報のみを検索結果に付加してもよい。

ユーザ端末１０から送信された検索要求がウェブ検索要求である場合、検索部１３６は、インデックスデータベース１２５を用いたウェブ検索を行う。

具体的には、検索部１３６は、ウェブ検索要求に含まれる検索キーワードに基づいてインデックスデータベース１２５を検索し、検索キーワードに一致するインデックスに対応するウェブページのＵＲＬをインデックスデータベース１２５から抽出する。

（提供部１３７について）
提供部１３７は、各種サービスの提供を行う。たとえば、提供部１３７は、検索部１３６による検索結果をユーザ端末１０へ送信する。また、提供部１３７は、ユーザ端末１０から商品の購入要求が受け付けられた場合に、商品の購入処理を行ったり、レビュー情報の投稿ページにアクセスするためのＵＲＬをユーザへ通知したりする。

また、提供部１３７は、ユーザに対し、関連情報に基づくレコメンドを行う。たとえば、提供部１３７は、商品名を検索キーワードとする商品検索要求が受け付けられた場合に、検索対象である商品に関連付けられた特定の固有名詞に関連付けられた他の商品に関する情報をレコメンド情報としてユーザに提供する。

たとえば、「化粧水Ａ」を検索キーワードとする商品検索を行ったユーザに対し、「化粧水Ａ」に関連付けられた特定の固有名詞「タレントＹ」に関連付けられた商品ＩＤ「Ｃ２」の商品（たとえば、サプリメントＢ）を推薦するレコメンド情報を提供してもよい。図１０は、レコメンド情報の一例を示す図である。図１０に示すように、提供部１３７は、たとえば、「化粧水Ａ」の商品検索の検索結果に、「サプリメントＢ」の名称、画像、詳細ページへのリンク（ＵＲＬ）等を含んだレコメンド情報を付加してユーザ端末１０に送信してもよい。

また、提供部１３７は、「化粧水Ａ」を購入したユーザに対して「サプリメントＢ」のレコメンド情報を提供してもよい。

このように、商品と特定の固有名詞との結び付きの確度が高い関連情報を利用することで、商品を検索または購入したユーザに対し、その商品と特定の固有名詞を介して結び付く他の商品を薦めるレコメンドサービスをより高い訴求力で提供することが可能となる。

また、提供部１３７は、ユーザに関連付けられた特定の固有名詞に関連付けられた商品に関する情報をレコメンド情報としてユーザに提供してもよい。

たとえば、提供部１３７は、ユーザＩＤ「Ｈ１」に関連付けられた固有名詞ＩＤ「Ｍ１」をユーザデータベース１２４を用いて特定する。つづいて、提供部１３７は、固有名詞ＩＤ「Ｍ１」に関連付けられた商品ＩＤ「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定する。そして、提供部１３７は、商品ＩＤ「Ｃ１」、「Ｃ２」の商品を推薦するレコメンド情報をユーザ端末１０に送信する。

このように、商品と特定の固有名詞との結び付きの確度が高い関連情報を利用することで、特定の固有名詞を介してユーザと結び付く商品をそのユーザに薦めるレコメンドサービスをより高い訴求力で提供することが可能となる。

提供部１３７は、複数の商品をユーザに薦める場合に、興味度スコアに基づく絞り込みや並べ替えを行ってもよい。たとえば、提供部１３７は、興味度スコアが上位のものだけを推薦してもよい。

また、提供部１３７は、特定の固有名詞を検索キーワードとするウェブ検索が行われた場合に、特定の固有名詞に関連付けられた商品の広告コンテンツをユーザに提供してもよい。

たとえば、ユーザＩＤ「Ｈ１」のユーザが、「タレントＹ」を検索キーワードとするウェブ検索を行った場合、「タレントＹ」の固有名詞ＩＤ「Ｍ１」に関連付けられた商品ＩＤ「Ｃ１」、「Ｃ２」を関連データベース１２３を用いて特定する。そして、提供部１３７は、商品ＩＤ「Ｃ１」の商品に関する広告コンテンツ「Ｄ１」を広告データベース１２６から抽出し、抽出した広告コンテンツを「タレントＹ」の検索結果に付加してユーザ端末１０へ送信する。

図１１は、広告コンテンツが付加された検索結果の一例を示す図である。図１１に示すように、提供部１３７は、たとえば、「タレントＹ」を検索キーワードとするウェブ検索の検索結果に、「化粧水Ａ」の広告コンテンツを付加してユーザ端末１０に送信する。広告コンテンツには、商品である「化粧水Ａ」を販売する販売ページにアクセスするためのＵＲＬが埋め込まれている。これにより、たとえば、広告コンテンツがユーザにクリックされると当該広告コンテンツに対応する商品「化粧水Ａ」の販売ページへ遷移する。

〔４．処理手順〕
次に、実施形態に係る情報処理装置１００による処理の手順について図１２を参照して説明する。図１２は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、図１２には、１つの関連情報を生成するための処理手順を示している。

図１２に示すように、情報処理装置１００は、商品データベース１２１からレビュー情報を取得する（ステップＳ１０１）。つづいて、情報処理装置１００は、固有名詞データベース１２２に基づき、取得したレビュー情報から特定の固有名詞を抽出する（ステップＳ１０２）。たとえば、商品「化粧水Ａ」についてのレビュー情報から特定の固有名詞「タレントＹ」を抽出する。

つづいて、情報処理装置１００は、抽出した特定の固有名詞と、レビューの対象である商品とを関連付けた関連情報を生成する（ステップＳ１０３）。たとえば、情報処理装置１００は、商品「化粧水Ａ」と特定の固有名詞「タレントＹ」とを関連付けた関連情報を生成する。そして、情報処理装置１００は、生成した関連情報を関連データベース１２３に格納して（ステップＳ１０４）、処理を終える。

〔５．変形例〕
上述した情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。

上述した実施形態では、レビュー情報から抽出した特定の固有名詞を商品と関連付けることとしたが、情報処理装置１００は、抽出した特定の固有名詞の属性を商品と関連付けてもよい。

たとえば、生成部１３３は、商品「化粧水Ａ」のレビュー情報から特定の固有名詞「タレントＹ」が抽出された場合に、「タレントＹ」に関連付けられた属性「２０代女性タレント」および「芸能事務所Ｐ」を固有名詞データベース１２２から特定する。そして、生成部１３３は、属性「２０代女性タレント」および「芸能事務所Ｐ」と商品「化粧水Ａ」とを関連付けた属性関連情報をそれぞれ生成して関連データベース１２３に格納する。

このように、生成部１３３は、抽出部１３２によって抽出された特定の固有名詞に関連付けられた属性と、レビューの対象である商品とを関連付けた属性関連情報を生成してもよい。

属性関連情報は、特定の固有名詞と商品とを関連付けた関連情報と同様、各種サービスの提供に利用される。たとえば、検索部１３６は、検索キーワードとして「２０代女性タレント」を含んだ商品検索要求が受け付けられた場合に、「２０代女性タレント」に関連付けられた商品「化粧水Ａ」を属性関連情報から特定し、「化粧水Ａ」の商品情報を含んだ検索結果を生成する。このように、属性関連情報を用いることで、特定の固有名詞を検索キーワードとする商品検索を行う場合と比べてより緩い条件で商品検索を行うことができる。

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。たとえば、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。たとえば、記憶部１２０に記憶される情報は、ネットワークＮを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。

また、情報処理装置１００は、たとえば、関連情報や属性関連情報の生成処理を行う情報処理装置と、商品検索や商品の購入処理といったＥＣサイトとしての処理を行う情報処理装置と、ウェブ検索や広告の掲載といった検索サイトとしての処理を行う情報処理装置とに分離されてもよい。関連情報や属性関連情報の生成処理を行う情報処理装置は、少なくとも、取得部１３１と、抽出部１３２と、生成部１３３とを備え、関連データベース１２３を記憶する。

また、上述してきた実施形態および変形例は、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。

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００、ユーザ端末１０、ストア端末２０および広告主端末３０は、たとえば図１３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。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図１３は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００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、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、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、およ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に記憶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記憶する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。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送信する。

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、および、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、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを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に記憶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、たとえば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。

たとえば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置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。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが記憶される。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。

〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、抽出部１３２と、生成部１３３とを備える。取得部１３１は、商品またはサービスを購入したユーザによって投稿された商品またはサービスについてのレビューを取得する。抽出部１３２は、取得部１３１によって取得されたレビューから特定の固有名詞を抽出する。生成部１３３は、抽出部１３２によって抽出された特定の固有名詞と、レビューの対象である商品またはサービスとを関連付けた関連情報を生成する。

このように、情報処理装置１００は、商品と特定の固有名詞とを、その商品を実際に購入したユーザにより投稿されるレビューを通じて結び付ける。これにより、情報処理装置１００は、ウェブログや口コミ等から特定の固有名詞を抽出して関連情報を生成する場合と比較し、商品と他の事物とを結び付ける情報としてより適切な情報を生成することが可能である。

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、検索部１３６をさらに備える。検索部１３６は、ユーザ端末１０（端末装置の一例）から検索要求を受け付けた場合に、検索要求に含まれる検索キーワードに基づいて商品またはサービスの検索を行う。また、検索部１３６は、検索キーワードが特定の固有名詞である場合に、特定の固有名詞に関連付けられた商品またはサービスを関連情報に基づいて検索する。

これにより、情報処理装置１００は、たとえば、著名人の名前を検索キーワードとする商品検索要求に対し、その著名人に関連付けられた商品を検索結果として提供する新規な商品検索サービスを提供することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００においては、検索部１３６は、ユーザ端末１０から検索要求を受け付けた場合に、検索要求に含まれる検索キーワードに基づいて商品またはサービスの検索を行う。また、検索部１３６は、検索キーワードに合致する商品またはサービスに関連付けられた特定の固有名詞を関連情報に基づいて特定し、特定した特定の固有名詞と検索キーワードに合致する商品またはサービスとの関連性を示唆する情報を付加した検索結果を生成する。

これにより、情報処理装置１００は、関連情報を利用することで、商品検索を行ったユーザに対し、商品と特定の固有名詞との関連性を示唆する情報を提供することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、提供部１３７をさらに備える。提供部１３７は、一の商品またはサービスを検索または購入したユーザに対し、当該一の商品またはサービスに関連付けられた特定の固有名詞に関連付けられた他の商品またはサービスを関連情報に基づいて特定し、特定した他の商品またはサービスに関する情報をユーザに提供する。

これにより、情報処理装置１００は、関連情報を利用することで、たとえば、商品を検索または購入したユーザに対し、その商品と特定の固有名詞を介して結び付く他の商品を薦めるレコメンドサービスをより高い訴求力で提供することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、登録部１３５と、提供部１３７とを備える。登録部１３５は、ユーザに関する情報に特定の固有名詞を関連付けて登録する。提供部１３７は、登録部１３５によって登録された情報に基づき、ユーザに関連付けられた特定の固有名詞に関連付けられた商品またはサービスを当該ユーザに提供する。

これにより、情報処理装置１００は、関連情報を利用することで、特定の固有名詞を介してユーザと結び付く商品をそのユーザに薦めるレコメンドサービスをより高い訴求力で提供することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１３３は、特定の固有名詞と当該特定の固有名詞が示す対象の属性とを関連付けた固有名詞情報に基づき、抽出部１３２によって抽出された特定の固有名詞に関連付けられた属性と、レビューの対象である商品またはサービスとを関連付けた属性関連情報を生成する。

これにより、情報処理装置１００は、指し示す対象が「特定の固有名詞」よりも広い「属性」を商品と結び付けることで、たとえば、特定の固有名詞（「タレントＹ」等）よりも緩い検索条件（「２０代女性タレント」等）で商品検索を行うことができる。

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。

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。たとえば、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 情報処理システム
１０ ユーザ端末
２０ ストア端末
３０ 広告主端末
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 商品データベース
１２２ 固有名詞データベース
１２３ 関連データベース
１２４ ユーザデータベース
１２５ インデックスデータベース
１２６ 広告データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 抽出部
１３３ 生成部
１３４ 受付部
１３５ 登録部
１３６ 検索部
１３７ 提供部

Claims (8)

1. 商品またはサービスを購入したユーザによって投稿された前記商品またはサービスについてのレビューを取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された前記レビューから特定の固有名詞を抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された前記特定の固有名詞と、前記レビューの対象である前記商品またはサービスとを関連付けた関連情報を生成する生成部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 端末装置から検索要求を受け付けた場合に、当該検索要求に含まれる検索キーワードに基づいて商品またはサービスの検索を行う検索部
   をさらに備え、
   前記検索部は、
   前記検索キーワードが前記特定の固有名詞である場合に、当該特定の固有名詞に関連付けられた前記商品またはサービスを前記関連情報に基づいて検索すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 端末装置から検索要求を受け付けた場合に、当該検索要求に含まれる検索キーワードに基づいて商品またはサービスの検索を行う検索部
   をさらに備え、
   前記検索部は、
   前記検索キーワードに合致する商品またはサービスに関連付けられた特定の固有名詞を前記関連情報に基づいて特定し、特定した前記特定の固有名詞と前記検索キーワードに合致する商品またはサービスとの関連性を示唆する情報を付加した検索結果を生成すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 一の商品またはサービスを検索または購入したユーザに対し、当該一の商品またはサービスに関連付けられた前記特定の固有名詞に関連付けられた他の商品またはサービスを前記関連情報に基づいて特定し、特定した前記他の商品またはサービスに関する情報を前記ユーザに提供する提供部
   をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
5. ユーザに関する情報に前記特定の固有名詞を関連付けて登録する登録部と、
   前記登録部によって登録された情報に基づき、前記ユーザに関連付けられた前記特定の固有名詞に関連付けられた前記商品またはサービスを当該ユーザに提供する提供部
   をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
6. 前記生成部は、
   前記特定の固有名詞と当該特定の固有名詞が示す対象の属性とを関連付けた固有名詞情報に基づき、前記抽出部によって抽出された前記特定の固有名詞に関連付けられた前記属性と、前記レビューの対象である前記商品またはサービスとを関連付けた属性関連情報を生成すること
   を特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
7. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   商品またはサービスを購入したユーザによって投稿された前記商品またはサービスについてのレビューを取得する取得工程と、
   前記取得工程によって取得された前記レビューから特定の固有名詞を抽出する抽出工程と、
   前記抽出工程によって抽出された前記特定の固有名詞と、前記レビューの対象である前記商品またはサービスとを関連付けた関連情報を生成する生成工程と
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
8. 商品またはサービスを購入したユーザによって投稿された前記商品またはサービスについてのレビューを取得する取得手順と、
   前記取得手順によって取得された前記レビューから特定の固有名詞を抽出する抽出手順と、
   前記抽出手順によって抽出された前記特定の固有名詞と、前記レビューの対象である前記商品またはサービスとを関連付けた関連情報を生成する生成手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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