JP2020194284A - レコメンド装置、レコメンド方法、及びレコメンドプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
先ず、本実施形態に係るショッピングシステムSの構成及び機能概要について、図1を用いて説明する。図1は、本実施形態に係るショッピングシステムSの概要構成の一例を示す図である。
次に、ショッピングサーバ1の構成について、図2及び図3を用いて説明する。図2は、本実施形態に係るショッピングサーバ1の概要構成の一例を示すブロック図である。図2に示すように、ショッピングサーバ1は、システム制御部11と、システムバス12と、入出力インターフェース13と、記憶部14と、通信部15と、を備えている。システム制御部11と入出力インターフェース13とは、システムバス12を介して接続されている。
次に、図4乃至図7を用いて、ショッピングサーバ1のシステム制御部11の機能概要について説明する。図4は、本実施形態に係るショッピングサーバ1のシステム制御部11の機能ブロックの一例を示す図である。システム制御部11は、CPU11aが、レコメンド用プログラムに含まれる各種プログラムコードを読み出し実行することにより、図4に示すように、属性取得部111、履歴取得部112、相関性情報生成部113、重視度決定部114、レコメンド部115等として機能する。
次に、ショッピングシステムSの動作について、図8乃至図10を用いて説明する。図8は、ショッピングサーバ1のシステム制御部11による相関性情報生成処理の一例を示すフローチャートである。例えば、定期的に相関性情報生成処理が実行される。
2 ユーザ端末
11 システム制御部
12 システムバス
13 入出力インターフェース
14 記憶部
14a 商品属性DB
14b 商品選択履歴DB
14c 商品相関性DB
14d 属性重視度DB
111 属性取得部
112 履歴取得部
113 相関性情報生成部
114 重視度決定部
115 レコメンド部
NW ネットワーク
S ショッピングシステム
Claims (10)
- 複数の取引対象それぞれについて複数の属性を示す属性情報を記憶する属性記憶手段から、前記属性情報を取得する属性情報取得手段と、
複数のユーザそれぞれによる前記取引対象の選択履歴を示す履歴情報を記憶する履歴記憶手段から、前記履歴情報を取得する履歴取得手段と、
前記取得された属性情報及び前記取得された履歴情報に基づいて、前記複数の取引対象に含まれる取引対象間の相関性を示す相関性情報を生成する生成手段であって、前記複数の取引対象に含まれる第1取引対象と第2取引対象との間における属性の一致性に基づいて、前記第1取引対象と、前記第2取引対象を選択したことがあるユーザが選択したことがある別の第3取引対象との間の相関性を決定する生成手段と、
前記生成された相関性情報に基づいて、前記取引対象に関連するレコメンドを示すレコメンド情報を提示させるレコメンド手段と、
を備えることを特徴とするレコメンド装置。 - 前記生成手段は、前記第1取引対象と前記第2取引対象との間で一致性を有する属性の数が所定数を超える場合、前記第1取引対象と前記第3取引対象との間に相関があると決定することを特徴とする請求項1に記載のレコメンド装置。
- 前記生成手段は、前記第1取引対象と前記第2取引対象との間で一致性を有する属性の数が多いほど、前記第1取引対象と前記第3取引対象との間の相関を高くすることを特徴とする請求項1又は2に記載のレコメンド装置。
- 前記生成手段は、前記第1取引対象と前記第3取引対象とが同一のユーザに選択された程度が所定程度以下である場合に、前記第1取引対象と前記第2取引対象との間における属性の一致性に基づいて、前記第1取引対象と前記第3取引対象との間の相関性を決定することを特徴とする請求項1乃至3の何れか一項に記載のレコメンド装置。
- 前記履歴情報及び前記属性情報に基づいて、前記複数の属性それぞれについてユーザが重視する度合いを示す重視度情報を、ユーザごとに決定する決定手段を更に備え、
前記レコメンド手段は、前記重視度情報に基づいて、前記複数の取引対象のうち、前記レコメンド情報が提示される提示先ユーザが選択したことがある選択取引対象との間に相関を有する相関取引対象の中から、前記レコメンド情報を提示する取引対象を決定することを特徴とする請求項1乃至4の何れか一項に記載のレコメンド装置。 - 前記決定手段は、前記提示先ユーザが選択したことがある取引対象間で一致性を有する度合いが高い属性であるほど、該属性に対する前記重視する度合いを高くすることを特徴とする請求項5に記載のレコメンド装置。
- 前記レコメンド手段は、前記相関取引対象のうち、前記選択取引対象との間で一致性を有する属性について前記提示先ユーザが重視する度合いが高い取引対象であるほど優先的に、前記レコメンド情報を提示する取引対象に決定することを特徴とする請求項5又は6に記載のレコメンド装置。
- 前記レコメンド手段は、前記取引対象を薦める前記レコメンド情報又は前記取引対象が有する何れかの属性を薦める前記レコメンド情報を提示させることを特徴とする請求項1乃至7の何れか一項に記載のレコメンド装置。
- コンピュータにより実行されるレコメンド方法において、
複数の取引対象それぞれについて複数の属性を示す属性情報を記憶する属性記憶手段から、前記属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
複数のユーザそれぞれによる前記取引対象の選択履歴を示す履歴情報を記憶する履歴記憶手段から、前記履歴情報を取得する履歴取得ステップと、
前記取得された属性情報及び前記取得された履歴情報に基づいて、前記複数の取引対象に含まれる取引対象間の相関性を示す相関性情報を生成する生成ステップであって、前記複数の取引対象に含まれる第1取引対象と第2取引対象との間における属性の一致性に基づいて、前記第1取引対象と、前記第2取引対象を選択したことがあるユーザが選択したことがある別の第3取引対象との間の相関性を決定する生成ステップと、
前記生成された相関性情報に基づいて、前記取引対象に関連するレコメンドを示すレコメンド情報を提示させるレコメンドステップと、
を含むことを特徴とするレコメンド方法。 - コンピュータを、
複数の取引対象それぞれについて複数の属性を示す属性情報を記憶する属性記憶手段から、前記属性情報を取得する属性情報取得手段と、
複数のユーザそれぞれによる前記取引対象の選択履歴を示す履歴情報を記憶する履歴記憶手段から、前記履歴情報を取得する履歴取得手段と、
前記取得された属性情報及び前記取得された履歴情報に基づいて、前記複数の取引対象に含まれる取引対象間の相関性を示す相関性情報を生成する生成手段であって、前記複数の取引対象に含まれる第1取引対象と第2取引対象との間における属性の一致性に基づいて、前記第1取引対象と、前記第2取引対象を選択したことがあるユーザが選択したことがある別の第3取引対象との間の相関性を決定する生成手段と、
前記生成された相関性情報に基づいて、前記取引対象に関連するレコメンドを示すレコメンド情報を提示させるレコメンド手段と、
として機能させることを特徴とするレコメンドプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2019098726A JP7003088B2 (ja) | 2019-05-27 | 2019-05-27 | レコメンド装置、レコメンド方法、及びレコメンドプログラム |
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JP2019098726A JP7003088B2 (ja) | 2019-05-27 | 2019-05-27 | レコメンド装置、レコメンド方法、及びレコメンドプログラム |
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JP7003088B2 JP7003088B2 (ja) | 2022-01-20 |
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ID=73547638
Family Applications (1)
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-
2019
- 2019-05-27 JP JP2019098726A patent/JP7003088B2/ja active Active
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Title |
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平手 勇宇: "商品推薦システム −E−Commerceサービスでの推薦システムの活用−", 人工知能, vol. 第34巻 第3号, JPN6021041653, 1 May 2019 (2019-05-01), pages 292 - 299, ISSN: 0004623440 * |
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