JP2023091680A - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】情報配信において様々な情報が提供される可能性を高めること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、ユーザに対応する対象を評価した第１のスコア情報と、対象に関する情報を掲載するコンテンツの提供先となり得る複数のユーザの各々について対象に対する関連度を予め評価した対象ごとの第２のスコア情報とに基づく順序で提供されたコンテンツのうち、ユーザが所定の行動を行ったコンテンツを特定し、特定した前記コンテンツに対応する前記対象に紐付くリストであって、前記第２のスコア情報により、前記提供先となり得る複数のユーザの中から特定されたユーザを個別に示すユーザリストと、前記所定の行動を行った該当ユーザとの比較結果に基づいて、前記コンテンツが提供される順序を決定付ける前記第１のスコア情報と前記第２のスコア情報との合成割合を更新する更新部を備える。【選択図】図４

Description

本出願は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

従来、インターネットを通じた広告配信では、広告の配信先となるユーザの絞り込み、いわゆるターゲティングが行われている。広告配信に限られず、各種コンテンツの提供や情報のレコメンドなど、インターネットを通じた情報配信では、予め登録されるユーザの属性や行動履歴などに基づいて、情報の配信先となるユーザの絞り込みが行われている。

特開２０１５－２３０７１７号公報

しかしながら、従来の技術には、情報配信において様々な情報が提供される可能性を高める上で改善の余地がある。たとえば、在庫が少ない商品に関する情報を、かかる商品の購入を強く希望するユーザにピンポイントで提供することは困難である。また、所定の商品を検索したユーザに配信されるコンテンツは、売れ筋の商品に偏ってしまい、配信先のユーザと関連性がある他の商品が埋もれてしまう場合もある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、情報配信において様々な情報が提供される可能性を高めることができる情報処理装置、情報処理方法、及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、ユーザに対応する対象を評価した第１のスコア情報と、対象に関する情報を掲載するコンテンツの提供先となり得る複数のユーザの各々について対象に対する関連度を予め評価した対象ごとの第２のスコア情報とに基づく順序で提供されたコンテンツのうち、ユーザが所定の行動を行ったコンテンツを特定し、特定したコンテンツに対応する対象に紐付くリストであって、第２のスコア情報により、提供先となり得る複数のユーザの中から特定されたユーザを個別に示すユーザリストと、所定の行動を行った該当ユーザとの比較結果に基づいて、コンテンツが提供される順序を決定付ける第１のスコア情報と第２のスコア情報との合成割合を更新する更新部を備える。

実施形態の態様の１つによれば、情報配信において様々な情報が提供される可能性を高めることができる。

図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係るユーザリストの生成方法の一例を説明するための図である。 図３は、実施形態に係る検索結果のリランキングの具体例を説明するための図である。 図４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５は、実施形態に係る商品情報の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るユーザ情報の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係るユーザリストの情報の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る重みの情報の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係るコンテンツ提供処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１０は、実施形態に係るユーザリストの重み更新処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１１は、変形例に係るユーザリストの一例を示す図である。 図１２は、実施形態に係る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、及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、以下に説明する複数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、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下に説明する複数の実施形態は、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、以下に説明する複数の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
［１．情報処理の一例］
（１－１．情報処理の概要）
図１を用いて、情報処理装置１００が実行す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装置が実行する情報処理の一例を示す図である。情報処理装置１００は、コンテンツの配信に関する情報処理を実行する。コンテンツは、各種サービスの利用に伴って配信される広告コンテンツや、検索エンジンに入力された検索クエリと対応するウェブコンテンツや、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）サービスのサイト上に設けられる検索バーに入力された取引対象に関するコンテンツなどの各種コンテンツが含まれる。ここで、取引対象とは、商品又はサービスの利用である。なお、電子商取引サービスで取引される取引対象には、電子商店街（オンラインモール）や、オンラインショッピングサイトや、オークションサイトや、フリーマーケットサイトなどの様々な態様にて取引される取引対象が含まれる。なお、図１では、電子商店街にて取引される商品（「対象」の一例）に対する情報処理を一例として示す。

図１に示す情報処理装置１００は、端末装置１０を利用するユーザＵが入力した検索クエリ（以下、適宜「クエリ」と称する。）を用いてユーザに対して情報提供を行う。具体的には、情報処理装置１００は、検索クエリに対応するコンテンツを検索し、検索したコンテンツを絞り込み、絞り込んだコンテンツをリランキングして、順位の高い方から所定数のコンテンツをユーザに提供する。このような情報提供を行う情報処理装置１００が実行するコンテンツの配信に関する情報処理について、以下に説明する。なお、以下の説明において、端末装置１０をユーザＵと表記して説明する場合がある。すなわち、ユーザＵを端末装置１０と読み替えることができる。

図１に示す例において、情報処理システムＳＹＳは、複数の端末装置１０と、情報処理装置１００とを有する。端末装置１０と、情報処理装置１００とは、有線または無線によりネットワークＮ（たとえば、図４参照）に接続される。端末装置１０と、情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して相互に通信できる。なお、図１に示す例には特に限定される必要はなく、情報処理システムＳＹＳは、図１に示す場合よりも多くの端末装置１０や、情報処理装置１００を含んでいてもよい。

図１に示す端末装置１０は、情報処理装置１００から提供される各種サービスの利用者である各々のユーザＵによって使用される情報処理端末である。各々のユーザＵは、少なくとも１台の端末装置１０を各々が利用するものとする。端末装置１０の典型例としては、スマートフォンが想定されるが、タブレット型端末やノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などにより実現されてもよい。

また、端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）などの無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信を介してネットワークＮに接続するための通信ユニットを有する。ユーザＵは、通信ユニットを有する端末装置１０を操作して情報処理装置１００にアクセスし、情報処理装置１００から提供される各種サービスを利用する。

また、端末装置１０は、情報処理装置１００により提供される各種サービスを利用するための情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示できる。このとき、端末装置１０は、ウェブブラウザやアプリケーションなどによる情報の表示処理を実現するための制御情報を情報処理装置１００から受け取った場合には、受け取った制御情報に従って表示処理を実現する。

図１に示す情報処理装置１００は、クエリを入力したユーザＵが利用する端末装置１０に、検索結果を提供する検索装置として機能する場合を一例として説明する。たとえば、情報処理装置１００は、電子商店街にて取引される商品を対象として検索処理を実行する検索エンジンとしての機能を有する。また、情報処理装置１００は、クエリを用いた検索処理の対象となる商品に関する情報が、インデックスされて格納されたデータベースを有し、そのデータベースの情報を対象として検索処理を実行する。たとえば、このデータベースの情報は、記憶部１２０（たとえば、図４参照）に格納される。

商品に関する情報には、様々な情報が含まれ得る。たとえば、商品に関する情報には、販売元や、販売価格や、商品の画像や、カテゴリや、タイトルや、説明文や、支払方法や、販売期間や、販売個数などの商品の情報提供に用いられる様々な情報が含まれ得る。また、商品に関する情報には、商品の予約数や、注文数や、販売数や、注文金額（売上）などの商品の販売履歴が含まれ得る。たとえば、商品に関する情報には、商品が販売された日時から経過した期間や、商品を示す情報の閲覧回数や、商品に対するレビュー数や、取引対象に対する評価などの情報が含まれ得る。なお、商品に関する情報には、ＳＮＳ（Social Networking Service）における投稿の情報などの商品に関する外的要因の情報が含まれてもよい。

なお、図１に示す情報処理システムＳＹＳにおいて、情報処理装置１００が検索装置として機能する場合に限られず、実施形態に係る情報処理を実現することが可能であれば、図１に示す情報処理システムＳＹＳはどのような構成であってもよい。たとえば、情報処理システムＳＹＳは、情報処理装置１００とは物理的に分散された検索装置を含んで構成されていてもよい。

まず、情報処理装置１００は、ユーザリストを生成する（ステップＳ１）。ユーザリストとは、コンテンツに掲載されている商品に紐付くリストである。情報処理装置１００は、コンテンツに掲載される商品（「対象」の一例）ごとに、コンテンツの提供先となり得る複数のユーザＵの各々について商品に対する関連度を予め評価したスコアにより、複数のユーザＵの中から特定されたユーザＵを個別に示す。情報処理装置１００は、たとえば、複数のユーザＵの中からスコアが高い方から順に特定された所定数のユーザＵを候補ユーザとして示すユーザリストを生成する。ユーザリストは、コンテンツに掲載される商品からみて、より関連性の度合いが強い各ユーザＵの序列を示すことができる。

また、端末装置１０は、ユーザＵから入力された検索クエリを情報処理装置１００に送信する（ステップＳ２）。これに対し、情報処理装置１００は、ユーザＵにより指定された検索クエリに基づいて、検索クエリに対応する商品（コンテンツ）の検索処理を実行する（ステップＳ３）。たとえば、情報処理装置１００は、データベースから、検索クエリに対応する商品が掲載されているコンテンツを取得する。クエリに対応する情報の取得は、既存の技術を用いて行われ、商品を特定可能であればどのような処理であってもよく、詳細な説明は省略する。

次に、情報処理装置１００は、検索処理により取得したコンテンツを用いて検索結果を生成する（ステップＳ４）。たとえば、情報処理装置１００は、検索クエリの送信元であるユーザＵのユーザ情報に基づいて、検索処理により取得された各コンテンツに掲載されている商品の絞り込みを行い、絞り込んだ各商品の順位付けを行うことにより、各商品のランキングを生成する。

具体的には、情報処理装置１００は、ユーザ情報に基づいて、各コンテンツに掲載された商品を評価した商品スコア（「第１のスコア情報」の一例）を算出し、算出した商品スコアに基づいて商品の絞り込みを行う。たとえば、情報処理装置１００は、スコアが所定値以上である商品を絞り込む。また、情報処理装置１００は、絞り込んだ商品を、商品に対応するスコアに基づいて順位付けする。たとえば、情報処理装置１００は、スコアが高い商品から順に高い順位を付与する。そして、情報処理装置１００は、高い順位が付与された商品を掲載するコンテンツから順に並べた検索結果を生成する。

商品スコアの算出方法について具体的に説明する。たとえば、情報処理装置１００は、商品の注文数や、注文金額や、閲覧回数などの複数の要素の各々と、各要素の重み（係数）を乗算した値（以下、「部分スコア」と称する。）を用いて商品スコアを算出する。たとえば、情報処理装置１００は、商品についての複数の要素の各々の部分スコアの合計を、商品スコアとして算出してもよいし、商品についての複数の要素の各々の部分スコアの平均を、商品スコアとして算出してもよい。

また、情報処理装置１００は、商品の注文数や、注文金額や、閲覧回数などの複数の要素の各々について、所定の期間ごとに集計した集計値を用いて商品スコアを算出してもよい。この場合、情報処理装置１００は、所定の期間ごとに集計した商品の複数の要素の集計値と、各要素の重み（係数）を乗算した値（以下、「期間スコア」と称する。）を用いて商品スコアを算出してもよい。また、情報処理装置１００は、各期間の期間スコアに、期間と算出時点との差に応じた減衰係数を乗算した値を用いて商品スコアを算出してもよい。この場合、情報処理装置１００は、各期間の期間スコアに、過去の期間ほど値が小さくなる減衰係数を乗算した値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。また、情報処理装置１００は、商品についての複数の要素の各々について、日付ごとに集計した集計値を用いて商品スコアを算出してもよい。

また、情報処理装置１００は、商品のベクトルの内積値や、商品に関する推定ＣＴＲ（Click Through Rate）や、機械学習に基づくモデルにより出力されるスコアなどを商品スコアとしてもよい。

なお、上述のスコア算出方法は一例であり、情報処理装置１００は、任意の方法を用いて商品スコアを算出してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、算出した商品スコアにその商品を販売する販売元（ストア）の評価に基づく係数を用いて、商品スコアを補正してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、算出した商品スコアにその商品を販売する販売元の評価に基づく係数を乗算して、商品スコアを補正できる。

検索結果を生成した後、情報処理装置１００は、ユーザリストを用いて、検索結果をリランキング（修正）する（ステップＳ５）。たとえば、情報処理装置１００は、ユーザＵに関するユーザ情報に基づいて商品を評価した商品スコア（「第１のスコア情報」の一例）と、この商品に関するユーザリストにおけるユーザＵに対応するユーザスコア（「第２のスコア情報」の一例）とに基づいて、検索結果をリランキングする。具体的には、情報処理装置１００は、商品スコアと、この商品に関するユーザスコアとの合算結果（以下、「合算スコア」と称する。）に基づいて、商品を順位付けする。具体的には、情報処理装置１００は、以下に示す式（１）に基づいて、合算スコアを算出する。なお、以下の式（１）に示す「ｎ」は、ユーザリストに基づくユーザスコアの利用態様を決定するための所定の重みである。また、以下に示す式（１）は一例であり、商品スコアおよびユーザスコアを入力とする任意の関数を、商品などのユーザに対応する対象を掲載するコンテンツの配信実績から学習してもよい。
合算スコア＝ｎ×商品スコア＋（１－ｎ）×ユーザスコア・・・（１）

また、たとえば、情報処理装置１００は、商品スコアと、この商品に関するユーザスコアとの比較結果に基づいて、商品スコアおよびユーザスコアのうちのいずれか一方を選択し、選択したスコアに基づいて、商品を順位付けする。具体的には、情報処理装置１００は、商品スコア、およびこの商品に関するユーザスコアのうち大きい方のスコアを選択し、選択したスコアに基づいて順位付けを行う。あるいは、情報処理装置１００は、商品スコア、およびこの商品に関するユーザスコアのうち小さい方のスコアを選択し、選択したスコアに基づいて順位付けを行ってもよい。

また、情報処理装置１００は、新規ユーザから検索クエリを受け付けた場合、新規ユーザに類似する類似ユーザの情報に基づいて商品を評価した商品スコア、及びこの商品に関するユーザスコア情報を用いて、検索結果をリランキングしてもよい。また、情報処理装置１００は、新規の商品が検索された場合、当該新規の商品に類似する他の商品に対応する商品スコア、および他の商品に関するユーザスコアを用いて、検索結果をリランキングしてもよい。このようにすることで、情報処理装置１００は、コールドスタート問題に対応できる。

続いて、情報処理装置１００は、リランキングした検索結果に基づいて、ユーザＵに提供する提供商品を決定する（ステップＳ６）。たとえば、情報処理装置１００は、リランキングした商品のうち、順位の高い方から所定数の商品を掲載商品として決定する。そして、情報処理装置１００は、決定した掲載商品に関するコンテンツをユーザＵに提供する（ステップＳ７）。

また、情報処理装置１００は、検索結果としてユーザＵに提供したコンテンツに掲載された商品のうち、所定のコンバージョンが行われたコンバージョン商品を特定する（ステップＳ８）。たとえば、所定のコンバージョンとしては、商品の購入や、商品の買い物かごへの追加や、ＳＮＳへの投稿や、商品の詳細情報が掲載されたページの閲覧などが例示される。

そして、情報処理装置１００は、特定したコンテンツに掲載されている商品に紐付くユーザリストに、所定のコンバージョンを行ったユーザＵが含まれているか否かに応じて、ユーザリストの利用態様を更新する（ステップＳ９）。

たとえば、情報処理装置１００は、所定のコンバージョンを行ったユーザＵが、所定のコンバージョンが行われたコンテンツに掲載される商品に紐付くユーザリストに含まれている場合、該当のユーザＵに対応するユーザスコアの重み（ユーザリストを利用する重み）を増加させる。これにより、情報処理装置１００は、商品からみたユーザＵの関連性の度合いをより反映した商品の情報を提供できる。

また、たとえば、情報処理装置１００は、所定のコンバージョンを行ったユーザＵが、所定のコンバージョンが行われたコンテンツに掲載される商品に紐付くユーザリストに含まれていない場合、該当のユーザＵに対応するユーザスコアの重み（ユーザリストを利用する重み）を減少させる。これにより、情報処理装置１００は、商品の評価をより反映した商品の情報を提供できる。

また、情報処理装置１００は、ユーザＵが所定のコンバージョンを行ったコンテンツに掲載される商品に紐付くユーザリストを更新する際、所定のコンバージョンを行ったユーザＵに対応するスコアおよび当該ユーザＵに類似する類似ユーザに対応するスコアを上昇させてもよい。これにより、情報処理装置１００は、所定のコンバージョンの結果をユーザリストに反映して更新できる。

（１－２．ユーザリストについて）
以下、図２を用いて、情報処理装置１００によるユーザリストの生成について説明する。図２は、実施形態に係るユーザリストの生成方法の一例を説明するための図である。図２では、各ユーザＵのうち、コンテンツに掲載される商品から見た順位が第１位であるユーザＵを商品ごとに示すユーザリストの一例について説明する。なお、図２では、コンテンツに掲載される商品から見た順位が第１位であるユーザＵを商品ごとに示すユーザリスト（Ｔｏｐ－Ｋ（Ｋ＝１））を例示するが、商品から見た順位が第２位までのユーザＵを商品ごとに示すユーザリスト（Ｔｏｐ－Ｋ（Ｋ＝２））など、所定の順位まで特定したユーザＵを示すユーザリストを任意に生成できる。また、図２に示す「商品Ｘ１」や、「商品Ｘ２」や、「商品Ｘ３」は、商品を掲載するコンテンツを示している。

たとえば、情報処理装置１００は、コンテンツに掲載される商品ごとに、コンテンツの提供先となり得る複数のユーザＵの各々について、商品に対する関連度を評価したスコア（「第２のスコア情報」の一例）を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出したスコアが最も大きいユーザＵをコンテンツごとに特定することにより、Ｔｏｐ－Ｋ（Ｋ＝１）のユーザリストを生成する。たとえば、情報処理装置１００は、商品ごとにコンテンツの提供先となる候補ユーザを個別に示すユーザリストを生成する。これにより、情報処理装置１００は、商品からみて最も関連性の度合いが大きいユーザを個別に特定することができる。あるいは、情報処理装置１００は、商品ごとにコンテンツの提供先となる候補ユーザの属性を示すリスト情報を生成する。これにより、情報処理装置１００は、商品からみて最も関連性の度合いが大きいユーザの属性を特定することができる。また、情報処理装置１００は、ユーザリストを生成する際、商品について所定のコンバージョンを行った第１のユーザ、または当該第１のユーザに類似する第２のユーザに対するスコアの重み付けを行い、スコアが高い方から順に所定数のユーザを前記ユーザリストに含めてもよい。これにより、所定のコンバージョンの成果を反映したユーザリストを生成できる。

図２では、「商品Ｘ１」から各ユーザＵを見た場合、ユーザＵ３の順位が第１位であり、「商品Ｘ２」から各ユーザＵを見た場合、ユーザＵ１の順位が第１位であり、「商品Ｘ３」から各ユーザＵを見た場合、ユーザＵ２の順位が第１位であることが示されている。また、図２では、情報処理装置１００が生成するユーザリストＬ２－１およびユーザリストＬ２－２が示されている。

図２に示すユーザリストＬ２－１は、商品ごとにコンテンツの提供先となる候補ユーザを個別に示すユーザリストの一例を示している。たとえば、図２に示すように、ユーザリストＬ２－１は、「商品ＩＤ」の項目と、「関連ユーザランキング」の項目とを有しており、これらの項目が相互に対応付けられている。「商品ＩＤ」の項目には、商品を識別するための識別情報である商品ＩＤが記憶されている。「関連ユーザランキング」の項目には、商品からみた順位が１位であるユーザＵを識別するための識別情報であるユーザＩＤと、商品に対するユーザの関連度を示すスコアとが記憶されている。図２に示すユーザリストＬ２－１によれば、「商品Ｘ１」や、「商品Ｘ２」や、「商品Ｘ３」からみて、順位が第１位である（最も関連度が高く、合致する）ユーザＵが個別に特定可能である。

また、図２に示すユーザリストＬ２－２は、商品ごとにコンテンツの提供先となる候補ユーザの属性を示すユーザリストの一例を示している。たとえば、図２に示すように、ユーザリストＬ２－２は、「商品ＩＤ」の項目と、「関連ユーザ属性ランキング」の項目とを有しており、これらの項目が相互に対応付けられている。「商品ＩＤ」の項目には、上述の商品ＩＤが記憶されている。「関連ユーザランキング」の項目には、上述の商品からみた順位が１位であるユーザの属性を示す属性情報と、上述のスコアとが記憶されている。図２に示すユーザリストＬ２－２によれば、「商品Ｘ１」や、「商品Ｘ２」や、「商品Ｘ３」からみて、順位が１位である（最も関連度が高く、合致する）ユーザＵの属性を特定可能である。

また、情報処理装置１００は、商品について所定のコンバージョンを行ったユーザ、またはこのユーザに類似するユーザに対するスコアの重み付けを行い、スコアが高い方から順に所定数のユーザをユーザリストに含めてもよい。これにより、情報処理装置１００は、所定のコンバージョンの結果をユーザリストに反映できる。

また、情報処理装置１００は、ユーザＵに提供するコンテンツに掲載された商品の順位付けを行う際、図２に示すユーザリストＬ２－１，Ｌ２－２を利用する。たとえば、情報処理装置１００は、後述するように、ユーザリストＬ２－１，Ｌ２－２に規定されているユーザスコアを加味して、商品の順位付けを行うことができる。

また、情報処理装置１００は、ユーザリストに基づく情報提供を実行することもできる。たとえば、情報処理装置１００は、ユーザリストに基づいて、コンテンツの提供先となる候補ユーザを、商品ごとに特定する。そして、情報処理装置１００は、候補ユーザに対して、対応する商品を掲載したコンテンツを提供する。これにより、情報処理装置１００は、商品からみて関連性の度合いが大きいユーザを提供先とする情報提供を実現できる。

（１－３．検索結果のリランキングの具体例について）
以下、情報処理装置１００による検索結果のリランキングの具体例について説明する。図３は、実施形態に係る検索結果のリランキングの具体例を説明するための図である。図３では、端末装置１０のユーザＵがユーザＵ１である場合を示している。また、図３は、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する検索結果のリランキングの具体例を示すが、説明の便宜上、情報処理装置１００の図示を省略している。

情報処理装置１００は、ユーザＵ１に対応する商品を掲載しているコンテンツを検索する（ステップＳ１１）。図３では、情報処理装置１００により検索されたコンテンツとして、商品Ｙ１を掲載しているコンテンツＣ１や、商品Ｙ２を掲載しているコンテンツＣ２や、商品Ｙ３を掲載しているコンテンツＣ３などが示されている。

続いて、情報処理装置１００は、検索されたコンテンツに掲載されている商品スコアを算出する（ステップＳ１２）。図３では、コンテンツＣ１に掲載されている商品Ｙ１のスコアとしてスコアα１や、コンテンツＣ２に掲載されている商品Ｙ２のスコアとしてスコアα２や、コンテンツＣ３に掲載されている商品Ｙ３のスコアとしてスコアα３などが示されている。

続いて、情報処理装置１００は、商品スコアに基づいて、検索されたコンテンツに掲載されている商品の絞り込みを行い、絞り込んだコンテンツに掲載された商品を順位付けして、検索結果を生成する（ステップＳ１３）。図３では、１位の商品Ｙ１と、２位の商品Ｙ２と、３位の商品Ｙ３などを含む検索結果Ｌ３－１が示されている。

また、情報処理装置１００は、商品スコアリングのバックグラウンドで、検索されたコンテンツに掲載されている商品からみたユーザＵ１のスコアを算出する（ステップＳ１４）。図３では、コンテンツＣ１に掲載されている商品Ｙ１からみたユーザＵ１のスコアβ１や、コンテンツＣ２に掲載されている商品Ｙ２からみたユーザＵ１のスコアβ２や、コンテンツＣ３に掲載されている商品Ｙ３からみたユーザＵ１のスコアβ３などが示されている。

続いて、情報処理装置１００は、ステップＳ１２で算出された商品スコアと、ステップＳ１４で算出されたユーザＵ１のスコアとの合算結果に基づいて、検索結果に含まれる商品を改めて順位付けする（リランキングする）ことにより、商品スコアに基づく検索結果を修正する（ステップＳ１５）。図３に示す検索結果Ｌ３－２では、検索結果Ｌ３－１の修正により商品の順位が入れ替わっている。図３に示す検索結果Ｌ３－２によれば、１位の商品が商品Ｙ１から商品Ｙ２に入れ替わり、２位の商品Ｙ２が商品Ｙ３に入れ替わり、３位の商品Ｙ３が商品Ｙ１に入れ替わっている。

このように、情報処理装置１００は、商品からみたユーザＵ１のスコアを利用して、ユーザＵ１に対応する検索結果の修正（リランキング）を行うことにより、様々な情報が提供される可能性を高めることができる。たとえば、商品目線でコンテンツの配信先となり得るユーザＵを予めスコアリングしておくことにより、オークション出品物などのように在庫が少ない商品に関する情報を、かかる商品の購入を強く希望するユーザＵにピンポイントで提供される可能性を高めることができる。同様に、採用枠が限られているジョブポジションなどの情報を、ジョブポジションに対する条件や適性など有するユーザＵに対してピンポイントで提供される可能性を高めることができる。また、所定の商品を検索したユーザに対して、売れ筋の商品が掲載されたコンテンツだけでなく、配信先のユーザに合致する他の商品が掲載されたコンテンツが提供される可能性を高めることができる。また、ニュースコンテンツなどのようにリソースに限りがない情報であっても、特定のユーザのみに合致するニュースが、特定のユーザに提供される可能性を高めることができる。

［２．情報処理装置の構成］
図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図４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とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）など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る。情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して、端末装置１０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)や、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、またはハードディスクや、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。たとえば、記憶部１２０は、商品情報記憶部１２１と、ユーザ情報記憶部１２２と、ユーザリスト記憶部１２３と、重み情報記憶部１２４とを有する。

（商品情報記憶部１２１）
商品情報記憶部１２１は、電子商店街にて取引される商品に関する情報を記憶する。図５は、実施形態に係る商品情報の一例を示す図である。なお、図５は、実施形態に係る商品情報の一例を示しており、図５に示す以外の情報を含んでいてもよい。

図５に示すように、商品情報記憶部１２１に記憶される商品情報は、「商品ＩＤ」の項目と、「商品情報」の項目とを有している。商品情報が有するこれらの項目は相互に対応付けられている。なお、図５では、「商品情報」の項目に記憶される情報を簡略化し、抽象的な概念として表現している。

「商品ＩＤ」の項目には、電子商店街にて取引される商品を識別するための識別情報が記憶される。「商品情報」の項目には、商品に関する様々な情報が記憶される。たとえば、「商品情報」の項目に記憶される情報には、商品の販売元や、販売価格や、商品の画像や、カテゴリや、タイトルや、説明文や、支払方法や、販売期間や、販売個数などの商品の情報提供に用いられる様々な情報が含まれ得る。また、「商品情報」の項目に記憶される情報には、商品の予約数や、注文数や、販売数や、注文金額（売上）などの商品の販売履歴が含まれ得る。たとえば、商品に関する情報には、商品が販売された日時から経過した期間や、商品を示す情報の閲覧回数や、商品に対するレビュー数や、商品に対する評価などの情報が含まれ得る。なお、商品に関する情報には、ＳＮＳ（Social Networking Service）における投稿の情報などの商品に関する外的要因の情報が含まれてもよい。

図５によれば、商品ＩＤ：「商品＃１」により識別される商品の商品情報が「商品情報＃１」であることが示されている。

（ユーザ情報記憶部１２２）
ユーザ情報記憶部１２２は、電子商店街を利用するユーザＵに関するユーザ情報を記憶する。図６は、実施形態に係るユーザ情報の一例を示す図である。なお、図６は、実施形態に係るユーザ情報の一例を示しており、図６に示す以外の情報を含んでいてもよい。

図６に示すように、ユーザ情報記憶部１２２に記憶されるユーザ情報は、「ユーザＩＤ」の項目や、「個人情報」の項目や、「検索履歴」の項目や、「購入履歴」の項目や、「投稿履歴」の項目などの複数の項目を有している。ユーザ情報が有するこれらの項目は相互に対応付けられている。なお、図６では、「個人情報」の項目や、「検索履歴」の項目や、「購入履歴」の項目や、「投稿履歴」の項目などに記憶される情報を簡略化し、抽象的な概念として表現している。

「ユーザＩＤ」の項目には、ユーザＵを識別するための識別情報が記憶される。「個人情報」の項目には、ユーザＵに帰属する個人情報が記憶される。個人情報には、名前や、性別や、年齢や、家族構成や、居住形態や、年収や、興味嗜好などの情報が含まれ得る。

「検索履歴」の項目には、ユーザＵが入力した検索クエリの履歴が記憶される。「購入履歴」の項目には、ユーザＵによる購買の履歴である購買履歴が記憶される。「投稿履歴」の項目には、ユーザＵによる投稿の履歴である投稿履歴が記憶される。

図６によれば、ユーザＩＤ：「Ｕ＃１」により識別されるユーザＵは、「個人情報」：「個人情報＃１」で特定され、検索履歴：「検索履歴＃１」に記憶される検索クエリを用いた検索を行い、購入履歴：「購入履歴＃１」に示される購買を行い、投稿履歴：「投稿履歴＃１」に示される投稿を行うことが示されている。

（ユーザリスト記憶部１２３）
ユーザリスト記憶部１２３は、ユーザリストの情報を記憶する。図７は、実施形態に係るユーザリストの情報の一例を示す図である。なお、図７は、実施形態に係るユーザリストの情報の一例を示しており、図７に示す以外の情報を含んでいてもよい。

図７に示すように、ユーザリスト記憶部１２３に記憶されるユーザリストの情報は、「商品ＩＤ」の項目と、「関連ユーザランキング」の項目とを有している。ユーザリストの情報が有するこれらの項目は相互に対応付けられている。

「商品ＩＤ」の項目には、電子商店街にて取引される商品を識別するための識別情報が記憶される。「商品ＩＤ」の項目に記憶される識別情報は、上述の商品情報が有する「商品ＩＤ」の項目に記憶される識別情報と同一であってもよい。

「関連ユーザランキング」の項目は、商品からみたユーザの順位ごとに、ユーザＩＤおよびスコアの情報を記憶するための複数の項目を有している。図７では、１位のユーザＩＤおよびスコアを記憶する項目や、２位のユーザＩＤおよびスコアを記憶する項目や、３位のユーザＩＤおよびスコアを記憶する項目が示されている。

図７によれば、商品ＩＤ：「商品＃１」により識別される商品からみて、ユーザＩＤ：「Ｕ＃３」で識別されるユーザＵが単独の第１位であり、「Ｕ＃３」で識別されるユーザＵの関連度を示すスコアが「スコアＳＣ－１」であることが示されている。また、商品ＩＤ：「商品＃１」により識別される商品からみて、ユーザＩＤ：「Ｕ＃４」で識別されるユーザＵおよびユーザＩＤ：「Ｕ＃１１」で識別されるユーザＵが同率の第２位であり、「Ｕ＃４」および「Ｕ＃１１」で識別される各ユーザＵの関連度を示すスコアが「スコアＳＣ－２」であることが示されている。また、商品ＩＤ：「商品＃１」により識別される商品からみて、ユーザＩＤ：「Ｕ＃５」で識別されるユーザＵが単独の第３位であり、「Ｕ＃５」で識別されるユーザＵの関連度を示すスコアが「スコアＳＣ－３」であることが示されている。

（重み情報記憶部１２４）
重み情報記憶部１２４は、ユーザリストの利用態様を決定するための重みの情報を記憶する。図８は、実施形態に係る重みの情報の一例を示す図である。なお、図８は、実施形態に係る重みの情報の一例を示しており、図８に示す以外の情報を含んでいてもよい。

図８に示すように、重み情報記憶部１２４に記憶される重みの情報は、「ユーザＩＤ」の項目と、「商品スコアの重み」の項目と、「ユーザスコア（商品→ユーザ）の重み」の項目とを有している。重みの情報が有するこれらの項目は相互に対応付けられている。

「ユーザＩＤ」の項目には、ユーザＵを識別するための識別情報が記憶される。「ユーザＩＤ」の項目に記憶される識別情報は、上述のユーザ情報が有する「ユーザＩＤ」の項目に記憶される識別情報と同一である。

「商品スコアの重み」の項目には、商品の検索結果を修正する際に、商品スコアに乗算する重みの情報が記憶される。「商品スコアの重み」の項目に記憶される重みの情報は、上述の式（１）に示す「ｎ」の値に対応する。「ユーザスコアの重み」の項目には、商品の検索結果を修正する際に、商品からみたユーザスコア（ユーザリストに規定されるスコア）に乗算する重みの情報が記憶される。「ユーザスコアの重み」の項目に記憶される重みの情報は、上述の式（１）に示す「１－ｎ」の値に対応する。

図８によれば、ユーザＩＤ：「Ｕ＃１」で識別されるユーザＵに対応する商品の検索結果を修正する際に、商品スコアに乗算する重みが「０．８」であり、商品からみたユーザスコアに乗算するスコアの重みが「０．２」であることが示されている。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、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、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現される。

図４に示す制御部１３０は、検索部１３１と、生成部１３２と、特定部１３３と、決定部１３４と、提供部１３５と、更新部１３６とを有し、これらの各部により、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は、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処理単位で複数の分割された内部構成を有していてもよい。図４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。

（検索部１３１）
検索部１３１は、ユーザＵに対応する商品（「対象」の一例）を検索する。たとえば、検索部１３１は、ユーザＵにより指定された検索クエリに対応する商品を掲載するコンテンツを、商品情報記憶部１２１に記憶されている商品情報の中から検索する。なお、検索部１３１による検索は、近傍検索により実行されてもよい。

また、検索部１３１は、検索処理により取得したコンテンツを用いて検索結果をする。たとえば、検索部１３１は、検索クエリの送信元であるユーザＵのユーザ情報に基づいて、検索処理により取得された各コンテンツに掲載されている商品の絞り込みを行い、絞り込んだ各商品の順位付けを行うことにより、各商品のランキングを生成する。具体的には、情報処理装置１００は、ユーザ情報に基づいて、各コンテンツに掲載された商品を評価したスコア（「第１のスコア情報」の一例）を算出し、算出したスコアに基づいて商品の絞り込みを行う。たとえば、情報処理装置１００は、スコアが所定値以上である商品を抽出する。そして、情報処理装置１００は、絞り込んだ商品を、商品に対応するスコアに基づいて順位付けする。たとえば、情報処理装置１００は、スコアが高い商品から順に高い順位を付与する。

（生成部１３２）
生成部１３２は、コンテンツに掲載される商品ごとに、コンテンツの提供先となり得る複数の候補ユーザの各々について、商品に対する関連度を評価したスコア（「第２のスコア情報」の一例）を算出する。そして、生成部１３２は、算出したスコアに基づいて、ユーザＵを商品ごとに特定することにより、ユーザリストを生成する。

たとえば、生成部１３２は、商品ごとに、候補ユーザを個別に示すユーザリストを生成できる。具体的には、生成部１３２は、商品ごとに、スコアが高い方から順に所定数のユーザを特定し、特定したユーザの識別情報およびスコアをスコアに基づく順位と対応付けたユーザリストを生成する。たとえば、コンテンツに掲載される商品から見て順位が第１位であるユーザを示すユーザリストを生成する場合、生成部１３２は、商品ごとに、スコアが最も大きいユーザを特定し、特定したユーザの識別情報とスコアとを対応付けることによりユーザリストを生成する。なお、生成部１３２は、スコアが同じであるユーザについては同じ順位として取り扱うことができる。

また、生成部１３２は、商品ごとに、商品が掲載されたコンテンツの提供先となる候補ユーザの属性を示すユーザリストを生成してもよい。具体的には、生成部１３２は、商品ごとに、スコアが高い方から順に所定数のユーザを特定し、特定したユーザに紐付く属性情報およびスコアを、スコアに基づく順位と対応付けたユーザリストを生成する。たとえば、コンテンツに掲載される商品から見て順位が第１位であるユーザを示すユーザリストを生成する場合、生成部１３２は、商品ごとに、スコアが最も大きいユーザを特定し、特定したユーザに紐付く識別情報とスコアとを対応付けることによりユーザリストを生成する。なお、生成部１３２は、同じスコアのユーザが複数の存在する場合、ユーザに共通する属性情報を取得し、取得した属性情報をユーザリストに対応付けることができる。

（特定部１３３）
特定部１３３は、ユーザリスト記憶部１２３に記憶されているユーザリストの情報に基づいて、コンテンツの提供先となる候補ユーザを、コンテンツに掲載されている商品ごとに特定する。たとえば、特定部１３３は、広告の配信を希望する広告主により広告データの入力があると、広告に対応する商品に紐付くユーザリストを参照し、候補ユーザを特定できる。

（決定部１３４）
決定部１３４は、ユーザに関するユーザ情報に基づいて商品を評価した商品スコア（「第１のスコア情報」の一例）と、商品の情報の提供先となり得る複数のユーザの各々について商品に対する関連度を予め評価した商品ごとのユーザスコア（「第２のスコア情報」の一例）とに基づいて、商品を順位付けすることにより、ユーザに提供する商品を決定する。

まず、決定部１３４は、検索部１３１により生成された検索結果をユーザリストに基づいてリランキング（修正）する。具体的には、決定部１３４は、上述の式（１）により算出した商品スコアとユーザスコアとの合算結果に基づいて、ユーザに対応する検索結果に含まれる商品を改めて順位付けする（リランキングする）。すなわち、決定部１３４は、商品スコアに基づく検索結果を、商品ごとのユーザスコアを加味して修正する。

また、たとえば、決定部１３４は、商品スコアとユーザスコアの比較結果に基づいて、商品スコアおよびユーザスコアのうちのいずれか一方を選択し、選択したスコアに基づいて、ユーザに対応する検索結果に含まれる商品を改めて順位付け（リランキング）してもよい。

そして、決定部１３４は、修正後の検索結果に基づいて、ユーザＵに提供する検索結果に含める提供商品を決定する。たとえば、決定部１３４は、修正後の検索結果のうち、スコアが高い方から順に所定数の商品を提供商品に決定する。

また、たとえば、決定部１３４は、新規ユーザから検索クエリを受け付けた場合、新規ユーザに類似する類似ユーザの情報に基づいて商品を評価した商品スコア、及びこの商品に関するユーザスコア情報を用いて、検索結果をリランキングしてもよい。また、情報処理装置１００は、新規の商品が検索された場合、当該新規の商品に類似する他の商品に対応する商品スコア、および他の商品に関するユーザスコアを用いて、検索結果をリランキングしてもよい。このようにすることで、情報処理装置１００は、コールドスタート問題に対応できる。

（提供部１３５）
提供部１３５は、クエリを入力したユーザＵに対して、決定部１３４により決定された商品を掲載するコンテンツを提供する。また、提供部１３５は、特定部１３３により特定された候補ユーザに対して、対応する商品が掲載されたコンテンツを提供する。

（更新部１３６）
更新部１３６は、ユーザリストの利用態様を更新する。たとえば、更新部１３６は、ユーザＵに対応する商品を評価した商品スコアと、商品に関する情報を掲載するコンテンツの提供先となり得る複数のユーザの各々について商品に対する関連度を予め評価した商品ごとのユーザスコアとに基づく順序で提供されたコンテンツのうち、ユーザＵが所定の行動を行ったコンテンツを特定する。そして、更新部１３６は、特定したコンテンツに掲載される商品に紐付くユーザリストであって、ユーザスコアにより、コンテンツの提供先となり得る複数のユーザの中から特定されたユーザを個別に示すユーザリストと、所定の行動を行ったユーザとの比較結果に基づいて、コンテンツが提供される順序を決定付ける商品スコアとユーザスコアとの合成割合を更新する。

具体的には、更新部１３６は、たとえば、所定のコンバージョンを行ったユーザＵが、所定のコンバージョンが行われたコンテンツに掲載される商品に紐付くユーザリストに含まれている場合、このユーザＵに対応するユーザスコアの重み（ユーザリストを利用する重み）を増加させる。これにより、情報処理装置１００は、コンテンツを提供する際、ユーザスコア（商品からみたユーザの関連性の度合い）をより反映した商品の情報を提供できる。また、更新部１３６は、所定のコンバージョンを行ったユーザＵが、所定のコンバージョンが行われたコンテンツに掲載される商品に紐付くユーザリストに含まれていない場合、ユーザＵに対応するユーザスコアの重み（ユーザリストを利用する重み）を減少させる。これにより、情報処理装置１００は、コンテンツを提供する際、ユーザ情報に基づく商品スコアをより反映した商品の情報を提供できる。

また、更新部１３６は、たとえば、所定のコンバージョンを行ったコンテンツに掲載される商品に紐付くユーザリストを更新する際、所定のコンバージョンを行ったユーザＵに対応するスコアおよび当該ユーザＵに類似する類似ユーザに対応するスコアを上昇させてもよい。たとえば、更新部１３６は、所定のコンバージョンを行ったユーザＵ（以下、「該当ユーザ」と称する。）が、所定のコンバージョンが行われた商品に紐付くユーザリストに含まれる場合、ユーザリストにおいて該当ユーザに対応付けられているスコアを所定の割合で上昇させてもよい。また、たとえば、更新部１３６は、該当ユーザが、所定のコンバージョンが行われた商品に紐付くユーザリストに含まれるユーザと類似する場合、ユーザリストにおいて該当ユーザに類似するユーザに対応付けられているスコアを所定の割合で上昇させてもよい。このとき、更新部１３６は、該当ユーザがユーザリストに含まれる場合よりもスコアの上昇割合を低く抑えてもよい。このように、情報処理装置１００は、所定のコンバージョンの結果を反映させるようにユーザリストをアップデートできる。

［３．処理手順］
（３－１．コンテンツ提供処理）
以下、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する情報処理の手順について説明する。まず、図９を用いて、実施形態に係るコンテンツ提供処理の手順の一例を説明する。図９は、実施形態に係るコンテンツ提供処理の手順の一例を示すフローチャートである。図９に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１３０により実行される。図９に示す処理手順は、情報処理装置１００の稼働中、繰り返し実行される。

図９に示すように、検索部１３１は、ユーザＵに対応する商品を検索する（ステップＳ１０１）。たとえば、検索部１３１は、ユーザＵにより指定された検索クエリに対応する商品を掲載するコンテンツを、商品情報記憶部１２１に記憶されている商品情報の中から検索する。

続いて、検索部１３１は、検索処理により取得したコンテンツを用いて検索結果を生成する（ステップＳ１０２）。たとえば、検索部１３１は、検索クエリの送信元であるユーザＵのユーザ情報に基づいて、検索処理により取得された各コンテンツに掲載されている商品の絞り込みを行い、絞り込んだ各商品の順位付けを行うことにより、各商品のランキングを生成する。

また、決定部１３４は、検索部１３１により生成された検索結果をユーザリストに基づいて修正（リランキング）する（ステップＳ１０３）。すなわち、決定部１３４は、商品スコアに基づく検索結果を、商品ごとのユーザスコアを加味して修正する。

続いて、決定部１３４は、修正後の検索結果に基づいて、ユーザＵに提供する検索結果に含める提供商品を決定する（ステップＳ１０４）。

また、提供部１３５は、提供商品を掲載するコンテンツをユーザＵに提供して（ステップＳ１０５）、図９に示す処理手順を終了する。

（３－２．ユーザリストの重み更新処理）
次に、図１０を用いて、実施形態に係るユーザリストの重み更新処理の手順の一例を説明する。図１０は、実施形態に係るユーザリストの重み更新処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１０に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１３０により実行される。図１０に示す処理手順は、情報処理装置１００の稼働中、繰り返し実行される。

図１０に示すように、更新部１３６は、検索結果としてユーザＵに提供したコンテンツに掲載された商品のうち、ユーザＵにより所定のコンバージョンが行われた商品を特定する（ステップＳ２０１）。

次に、更新部１３６は、所定のコンバージョンを行ったユーザＵと、ステップＳ２０１で特定した商品に紐付くユーザリストに含まれるユーザＵと突合する（ステップＳ２０２）。

次に、更新部１３６は、所定のコンバージョンを行ったユーザＵがステップＳ２０１で特定した商品に紐付くユーザリストに含まれるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

更新部１３６は、所定のコンバージョンを行ったユーザＵがステップＳ２０１で特定した商品に紐付くユーザリストに含まれると判定した場合（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、該当ユーザについてユーザリストを利用する重みを増加して（ステップＳ２０４）、図１０に示す処理手順を終了する。

一方、更新部１３６は、所定のコンバージョンを行ったユーザＵがステップＳ２０１で特定した商品に紐付くユーザリストに含まれないと判定した場合（ステップＳ２０３；Ｎｏ）、該当ユーザについてユーザリストを利用する重みを減少して（ステップＳ２０５）、図１０に示す処理手順を終了する。

［４．変形例］
上記実施形態にかかる情報処理装置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。

（４－１．ユーザリストについて）
情報処理装置１００が生成するユーザリストは、上述の図７に示すように、商品に対応付けて、関連ユーザランキングの情報を記憶する構成に限られない。たとえば、情報処理装置１００は、ユーザＵに対応付けて、関連商品ランキングの情報を記憶する構成を有するユーザリストを生成してもよい。図１１は、変形例に係るユーザリストの一例を示す図である。図１１に示すように、変形例に係るユーザリストは、「ユーザＩＤ」の項目と、「関連商品ランキング」の項目とを有しており、これらの項目が相互に対応付けられている。変形例に係るユーザリストによれば、検索処理と同様にユーザＩＤをキーとして処理を実行できるので、大規模な実装に対応できる。

（４－２．ユーザ間のマッチングへの応用について）
上記の実施形態において、情報処理装置１００が実行する処理は、ユーザ間のマッチングにも応用できる。たとえば、ＳＮＳなどにおいて、ある商品を紹介するインフルエンサーが存在する場合、インフルエンサーのフォロワーとなり得るユーザの情報をインフルエンサーに提供できる。また、インフルエンサーが紹介する商品との関連度が高いユーザに対して、インフルエンサーの情報を提供することもできる。

（４－３．その他の応用について）
上記の実施形態において、情報処理装置１００は、ユーザごとに、ユーザからみて関連性の度合いが大きい他のユーザを示すユーザリストを予め紐付けしておき、処理対象となるユーザを拡張する際、このユーザリストを利用してもよい。また、情報処理装置１００は、コンテンツごとに、コンテンツからみて関連性の度合いが大きい他のコンテンツを示すコンテンツリストを予め紐付けしておき、このコンテンツリストを「ｉ２ｉ」のレコメンドに利用してもよい。

［５．ハードウェア構成］
また、上述してきた本実施形態に係る情報処理装置１００は、たとえば、図１２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１２は、本実施形態に係るサービス提供装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

コンピュータ１０００は、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。

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などに基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭなど、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。

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ーフェイスであり、たとえば、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、およびスキャナなど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ーフェイスであり、たとえば、ＵＳＢなどにより実現される。

なお、入力装置１０２０は、たとえば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなど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メモリなどの外付け記憶媒体であってもよい。

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。

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。たとえば、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。

たとえば、コンピュータ１０００が本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（たとえば、情報処理プログラム）を実行することにより、制御部１３０と同様の機能を実現する。すなわち、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（たとえば、情報処理プログラム）との協働により、本実施形態に係る情報処理装置１００による処理を実現する。

［６．その他］
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。

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

また、上述してきた各実施形態は、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。

［７．効果］
実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザに対応する対象を評価した第１のスコア情報と、対象に関する情報を掲載するコンテンツの提供先となり得る複数のユーザの各々について対象に対する関連度を予め評価した対象ごとの第２のスコア情報とに基づく順序で提供されたコンテンツのうち、ユーザが所定の行動を行ったコンテンツを特定し、特定したコンテンツに対応する対象に紐付くリストであって、第２のスコア情報により、提供先となり得る複数のユーザの中から特定されたユーザを個別に示すユーザリストと、所定の行動を行った該当ユーザとの比較結果に基づいて、順序を決定する態様を更新する更新部１３６を備える。

このようなことから、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザによる所定の行動に基づいて、対象に関する情報を掲載するコンテンツを提供する順序を柔軟に変更でき、情報配信において様々な情報が提供される可能性を高めることができる。

また、たとえば、情報処理装置１００において、更新部１３６は、所定の行動を行った該当ユーザが、所定の行動が行われたコンテンツに掲載される対象に紐付くユーザリストに含まれている場合、該当ユーザについてユーザリストを利用する重みを増加させる。これにより、情報処理装置１００は、商品からみたユーザの関連性の度合いを示す第２のスコア情報（ユーザスコア）をより反映した商品の情報を提供できる。

また、たとえば、情報処理装置１００において、更新部１３６は、所定の行動を行った該当ユーザが、所定の行動が行われたコンテンツに掲載される対象に紐付くユーザリストに含まれていない場合、該当ユーザについてユーザリストを利用する重みを減少させる。これにより、ユーザ情報に基づく商品スコアをより反映した商品の情報を提供できる。

また、情報処理装置１００において、更新部１３６は、所定の行動が行われたコンテンツに掲載される対象に紐付くユーザリストを更新する際、所定の行動を行ったユーザに対応するスコアおよび当該ユーザに類似する類似ユーザに対応するスコアを上昇させる。これにより、情報処理装置１００は、所定のコンバージョンの成果を反映させるようにユーザリストをアップデートできる。

以上、本願の実施形態をいくつかの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。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。

１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 商品情報記憶部
１２２ ユーザ情報記憶部
１２３ ユーザリスト記憶部
１２４ 重み情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 検索部
１３２ 生成部
１３３ 特定部
１３４ 決定部
１３５ 提供部
１３６ 更新部

Claims (6)

1. ユーザに対応する対象を評価した第１のスコア情報と、前記対象に関する情報を掲載するコンテンツの提供先となり得る複数の前記ユーザの各々について前記対象に対する関連度を予め評価した前記対象ごとの第２のスコア情報とに基づく順序で提供された前記コンテンツのうち、前記ユーザが所定の行動を行った前記コンテンツを特定し、
   特定した前記コンテンツに対応する前記対象に紐付くリストであって、前記第２のスコア情報により、前記提供先となり得る複数のユーザの中から特定されたユーザを個別に示すユーザリストと、前記所定の行動を行った該当ユーザとの比較結果に基づいて、前記コンテンツが提供される順序を決定付ける前記第１のスコア情報と前記第２のスコア情報との合成割合を更新する更新部
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記更新部は、
   前記該当ユーザが、前記所定の行動が行われた前記コンテンツに掲載される前記対象に紐付く前記ユーザリストに含まれている場合、前記該当ユーザについて前記第２のスコア情報に対応する重みを増加させる
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記更新部は、
   前記該当ユーザが、前記所定の行動が行われた前記コンテンツに掲載される前記対象に紐付く前記ユーザリストに含まれていない場合、前記該当ユーザについて前記第２のスコア情報に対応する重みを減少させる
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記更新部は、
   前記所定の行動が行われた前記コンテンツに掲載される前記対象に紐付く前記ユーザリストを更新する際、前記所定の行動を行った前記ユーザに対応するスコアおよび当該ユーザに類似する類似ユーザに対応するスコアを上昇させる
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   ユーザに対応する対象を評価した第１のスコア情報と、前記対象に関する情報を掲載するコンテンツの提供先となり得る複数の前記ユーザの各々について前記対象に対する関連度を予め評価した前記対象ごとの第２のスコア情報とに基づく順序で提供された前記コンテンツのうち、前記ユーザが所定の行動を行った前記コンテンツを特定し、
   特定した前記コンテンツに対応する前記対象に紐付くリストであって、前記第２のスコア情報により、前記提供先となり得る複数のユーザの中から特定されたユーザを個別に示すユーザリストと、前記所定の行動を行った該当ユーザとの比較結果に基づいて、前記コンテンツが提供される順序を決定付ける前記第１のスコア情報と前記第２のスコア情報との合成割合を更新する更新工程
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
6. コンピュータに、
   ユーザに対応する対象を評価した第１のスコア情報と、前記対象に関する情報を掲載するコンテンツの提供先となり得る複数の前記ユーザの各々について前記対象に対する関連度を予め評価した前記対象ごとの第２のスコア情報とに基づく順序で提供された前記コンテンツのうち、前記ユーザが所定の行動を行った前記コンテンツを特定し、
   特定した前記コンテンツに対応する前記対象に紐付くリストであって、前記第２のスコア情報により、前記提供先となり得る複数のユーザの中から特定されたユーザを個別に示すユーザリストと、前記所定の行動を行った該当ユーザとの比較結果に基づいて、前記コンテンツが提供される順序を決定付ける前記第１のスコア情報と前記第２のスコア情報との合成割合を更新する更新手順
   を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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