JP4649525B1

JP4649525B1 - レコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラム

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Publication number: JP4649525B1
Application number: JP2009198052A
Authority: JP
Inventors: 賢治山田
Original assignee: 株式会社アクティブコア
Priority date: 2009-08-28
Filing date: 2009-08-28
Publication date: 2011-03-09
Anticipated expiration: 2029-08-28
Also published as: JP2011048738A

Abstract

【課題】顧客が連続して購入する可能性がある商品を幅広く推薦することができる。
【解決手段】ＰＣ２００とネットワーク１を介して接続されたレコメンドサーバ１００で、推薦ランク情報記憶部１４０は、第１商品を識別する商品ＩＤごとに、第１商品に連続して購入する第２商品の商品ＩＤと、第１商品に連続して購入する第２商品の購入数に応じた順位を示す推薦ランク情報を対応付けて記憶し、送受信部１０１は、ＰＣ２００から送信された、商品ＩＤを含む推薦リクエストを受信し、レコメンド情報生成部１０４は、レコメンド条件に応じた、受信した商品ＩＤに対応する第２商品の商品ＩＤを推薦ランク情報記憶部１４０から取得し、取得した商品ＩＤに対応する商品関連情報を商品情報記憶部１５０から取得し、レコメンド情報を生成し、送受信部１０１は、レコメンド情報をＰＣ２００に送信する。
【選択図】図１

Description

本発明は、レコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラムに関する。

近年のインターネット等のネットワークの発展に伴い、ネットワークを介した電子商取引が急激に増加している。このような電子商取引では、顧客が選択した商品に関連する商品を推薦し、顧客に対して多くの選択の対象を提示することにより、商品の購入率を向上させる工夫がなされている。

商品を推薦する技術（以下、レコメンド技術という）には、顧客の商品購入履歴情報を用い、同一の顧客が商品Ａと商品Ｂを購入していれば、他の顧客が商品Ａを選択したときに商品Ｂを推薦する等の様々な方法が提案されている。しかし、このようなレコメンド技術は、顧客が商品を購入する順序を考慮していないため、顧客の購入タイミングに合った効果的な推薦ができないという問題があった。

このような問題を解決する技術として、商品推薦装置（特許公報１参照）が開示されている。かかる技術では、商品購入履歴情報から生成した隣接行列を解析することにより、購入に関する商品間の時系列的な順序関係を求め、その順序関係から、顧客がある商品を購入したことが原因となって引き続きどの程度他の商品を購入するかを示す指標である活性度を求める。さらに、求めた活性度と購入頻度から推薦度を算出して更新した推薦情報データベースに基づいて推薦商品を選択する。

特開２００２−２７９２７９号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載された技術は、活性度を用いて商品を購入した後により多くの商品を購入する可能性が高い商品を推薦対象とするものであるため、ある商品を購入した前後に購入する可能性がある商品を幅広く推薦することができないという問題があった。

また、かかる技術は、ある商品を購入した後に連続して購入する商品を推薦対象としており、顧客がある商品を購入する前に購入した商品については考慮されていないため、ある商品を購入した前後に連続して購入した一連の商品を推薦対象にすることができないという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、顧客が連続して購入する可能性がある商品を幅広く推薦することができるレコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、情報処理装置とネットワークを介して接続されたレコメンド装置において、第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入した後に、連続して購入する第２商品の商品識別情報と、前記第１商品に連続して購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す次回ランク情報と、を対応付けて記憶する推薦ランク情報記憶手段と、次々回ランク情報を用いる旨を記憶する定義情報記憶手段と、前記商品識別情報と、商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報を含む商品推薦要求を受信する受信手段と、前記定義情報記憶手段に次々回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信手段によって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、さらに、取得した前記商品識別情報それぞれに対応する、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記情報処理装置で商品を表示するために用いる情報であるレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段と、前記レコメンド情報生成手段によって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と、を備えることを特徴とする。
また、本発明は、情報処理装置とネットワークを介して接続されたレコメンド装置において、第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入する前に、連続して購入した第２商品の商品識別情報と、前記第１商品に連続して購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す前回ランク情報と、を対応付けて記憶する推薦ランク情報記憶手段と、前々回ランク情報を用いる旨を記憶する定義情報記憶手段と、前記商品識別情報と、商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報を含む商品推薦要求を受信する受信手段と、前記定義情報記憶手段に前々回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信手段によって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、さらに、取得した前記商品識別情報それぞれに対応する、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記情報処理装置で商品を表示するために用いる情報であるレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段と、前記レコメンド情報生成手段によって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明は、情報処理装置とネットワークを介して接続された、第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入した後に、連続して購入する第２商品の商品識別情報と、前記第１商品に連続して購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す次回ランク情報と、を対応付けて記憶する推薦ランク情報記憶手段と、次々回ランク情報を用いる旨を記憶する定義情報記憶手段と、前記商品識別情報と、商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、を備えるレコメンド装置で実行されるレコメンド方法であって、受信手段が、前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報を含む商品推薦要求を受信する受信ステップと、レコメンド情報生成手段が、前記定義情報記憶手段に次々回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信ステップによって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、さらに、取得した前記商品識別情報それぞれに対応する、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記情報処理装置で商品を表示するために用いる情報であるレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、送信手段が、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、を含むことを特徴とする。
また、本発明は、情報処理装置とネットワークを介して接続された、第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入する前に、連続して購入した第２商品の商品識別情報と、前記第１商品に連続して購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す前回ランク情報と、を対応付けて記憶する推薦ランク情報記憶手段と、前々回ランク情報を用いる旨を記憶する定義情報記憶手段と、前記商品識別情報と、商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、を備えるレコメンド装置で実行されるレコメンド方法であって、受信手段が、前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報を含む商品推薦要求を受信する受信ステップと、レコメンド情報生成手段が、前記定義情報記憶手段に前々回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信ステップによって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、さらに、取得した前記商品識別情報それぞれに対応する、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記情報処理装置で商品を表示するために用いる情報であるレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、送信手段が、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明は、情報処理装置とネットワークを介して接続された、第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入した後に、連続して購入する第２商品の商品識別情報と、前記第１商品に連続して購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す次回ランク情報と、を対応付けて記憶する推薦ランク情報記憶手段と、次々回ランク情報を用いる旨を記憶する定義情報記憶手段と、前記商品識別情報と、商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、を備えたコンピュータに、前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報を含む商品推薦要求を受信する受信ステップと、前記定義情報記憶手段に次々回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信ステップによって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、さらに、取得した前記商品識別情報それぞれに対応する、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記情報処理装置で商品を表示するために用いる情報であるレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、を実行させることを特徴とする。
また、本発明は、情報処理装置とネットワークを介して接続された、第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入する前に、連続して購入した第２商品の商品識別情報と、前記第１商品に連続して購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す前回ランク情報と、を対応付けて記憶する推薦ランク情報記憶手段と、前々回ランク情報を用いる旨を記憶する定義情報記憶手段と、前記商品識別情報と、商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、を備えたコンピュータに、前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報を含む商品推薦要求を受信する受信ステップと、前記定義情報記憶手段に前々回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信ステップによって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、さらに、取得した前記商品識別情報それぞれに対応する、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記情報処理装置で商品を表示するために用いる情報であるレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、第１商品を識別する商品識別情報ごとに、第１商品に連続して購入する第２商品の商品識別情報と、第１商品に連続して購入する前記第２商品の購入数に応じた順位を示す推薦ランク情報と、を対応付けて記憶し、推薦ランク情報を用いて商品を選択する条件を示すレコメンド条件を記憶し、レコメンド条件に応じた、受信された商品識別情報に対応する第２商品の商品識別情報を取得することにより、顧客が商品を購入する順序を考慮して商品を推薦することができるため、顧客が連続して購入する可能性がある商品を幅広く推薦することができるという効果を奏する。

本実施例にかかるレコメンドシステム１０の構成を示すブロック図である。履歴情報記憶部１１０のデータ構成の一例を示す説明図である。時系列履歴情報記憶部１２０のデータ構成の一例を示す説明図である。推薦ランク情報記憶部１４０のデータ構成の一例を示す説明図である。定義情報記憶部１３０のデータ構成の一例を示す説明図である。商品情報記憶部１５０のデータ構成の一例を示す説明図である。レコメンドシステム１０が行なうレコメンド処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して本発明にかかるレコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラムの実施の形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施例は本発明の実施の形態の一例であり、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。

図１は、本実施例にかかるレコメンドシステム１０の構成を示すブロック図である。レコメンドシステム１０は、レコメンドサーバ１００とパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣという）２００とＥＣ（electronic commerce）サーバ３００とを、ネットワーク１を介して接続している。レコメンドサーバ１００、ＰＣ２００およびＥＣサーバ３００は互いにＨＴＴＰ（HyperText Transfer Protocol）等の通信プロトコルで通信可能である。図１には、説明を簡便にするために１台のＰＣ２００のみを記載しているが、実際には複数のＰＣ２００がネットワーク１に接続され、レコメンドサーバ１００、ＥＣサーバ３００は複数のＰＣ２００それぞれと通信可能である。

レコメンドサーバ１００は、対象商品に応じた推薦商品を示すレコメンド情報を提供するＷｅｂサーバである。また、ＥＣサーバ３００は、電子商取引サービスを提供するＷｅｂサーバである。ＰＣ２００は、商取引サービスを受ける顧客が使用する情報処理装置であって、Ｗｅｂブラウザ（以下、ブラウザという）が実装されている。

まず、レコメンドシステム１０での処理の流れを簡単に説明する。ＰＣ２００のブラウザは、表示画面から受付けた指示に応じたリクエストをＥＣサーバ３００またはレコメンドサーバ１００に送信する。ＥＣサーバ３００またはレコメンドサーバ１００は、ネットワーク１を介してリクエストを受信し、Ｗｅｂアプリケーションによりリクエストに応じた処理を行い、その処理結果をＰＣ２００に送信する。ＰＣ２００のブラウザは、処理結果を受信し、表示画面に表示する。処理の詳細は後述する。

次に、レコメンドシステム１０を構成するレコメンドサーバ１００、ＰＣ２００、ＥＣサーバ３００それぞれの機能、構成について説明する。レコメンドサーバ１００は、送受信部１０１と、時系列履歴情報生成部１０２と、推薦ランク情報生成部１０３と、レコメンド情報生成部１０４と、履歴情報記憶部１１０と、時系列履歴情報記憶部１２０と、定義情報記憶部１３０と、推薦ランク情報記憶部１４０と、商品情報記憶部１５０とを備えている。

履歴情報記憶部１１０は、ＥＣサーバ３００の商取引サイトで購入された商品の購入履歴情報（以下、履歴情報という）を記憶する。図２は、履歴情報記憶部１１０のデータ構成の一例を示す説明図である。図２に示すように、履歴情報記憶部１１０は、顧客の注文ごとに、顧客識別情報（以下、顧客ＩＤという）と、購入年月日と、購入時間と、注文番号と、商品識別情報（以下、商品ＩＤという）と、単価と、数量とを対応付けて記憶する。履歴情報記憶部１１０には、その他取引に必要な情報を対応付けて記憶してもよい。なお、履歴情報の商品ＩＤには、１つの注文で購入した複数の商品の商品ＩＤを記憶してもよい。その場合には、商品ＩＤそれぞれに対応付けて単価と数量とを記憶する。

また、履歴情報として、注文データと注文商品データの２つのデータを持ってもよい。注文データは、注文に関する情報である、顧客ＩＤと購入年月日と購入時間と注文番号を記憶し、注文商品データは、注文番号と商品ＩＤと単価と数量を記憶する。注文データと注文商品データは、注文番号で対応づけられ、１つの注文データに対応して、１または複数の注文商品データを記憶する。

本実施例で取り扱う商品は、日用品等のような一般的な物品のほか、テキスト、文書、Ｗｅｂページ、画像、映像、音楽や音声等の電子データや金融商品、保険商品のような物理的な実体を伴わない商品、ストリーミングでの映像視聴サービスや情報提供サービス、宅配サービスのような種々のサービスも含む。また、商品は有償か無償かを問わない。

また、顧客ＩＤは、商取引サイトに訪れる個々の顧客を識別する情報である。顧客ＩＤは、ＰＣ２００が商取引サイトにアクセスした際に、顧客が利用するＰＣごとに商取引サイトによって付与され、通常ＰＣ２００のＣｏｏｋｉｅに格納されている。なお、顧客が利用する情報端末装置がＰＣではなく携帯電話である場合は、顧客ＩＤは個々の携帯電話を一意に識別する携帯端末識別番号である。また、顧客が商取引サイトでログインする場合には、ログインの際に使用する会員番号を顧客ＩＤとしてもよく、その他顧客を一意に識別できる情報であればどのような情報を使ってもよい。また、商品ＩＤは、商取引サイト内において個々の商品を識別する情報である。

時系列履歴情報記憶部１２０は、履歴情報に顧客が商品を購入した順序を示す情報を加えた時系列履歴情報を記憶する。図３は、時系列履歴情報記憶部１２０のデータ構成の一例を示す説明図である。時系列履歴情報記憶部１２０は、図２で示した履歴情報に次回注文番号と、前回注文番号とを対応付けて記憶する。このようなデータ構成を採ることにより、同一の顧客が商品を購入した順序を容易に検索することができる。なお、履歴情報として、注文データと注文商品データを記憶している場合には、注文データ、または注文商品データ、または注文データと注文商品データの両方に次回注文番号と前回注文番号とを対応付けて記憶する。

推薦ランク情報記憶部１４０は、商品（第１商品）ごとに、第１商品に連続して購入する商品（第２商品）の商品ＩＤそれぞれに対応付けて、第１商品に連続して購入する第２商品の購入数に応じた順位を示す推薦ランク情報を記憶する。図４は、推薦ランク情報記憶部１４０のデータ構成の一例を示す説明図である。推薦ランク情報記憶部１４０は、商品ごとに、当該商品を購入した前後に連続して購入された商品の商品ＩＤと、次回ランクと、前回ランクと、期間内ランクとを対応付けて記憶している。次回ランクと前回ランクと期間内ランクは、推薦ランク情報の一例である。ここで、次回ランクとは、第１商品を購入した後に連続して購入した第２商品の購入数に応じた順位を示す。前回ランクとは、第１商品を購入する前に連続して購入した第２商品の購入数に応じた順位を示す。期間内ランクとは、第１商品を購入した前後に連続して、所定の期間内、すなわち第１商品を購入した時点から定義情報記憶部１３０に記憶された期間までの間に購入した第２商品の購入数に応じた順位を示す。例えば、推薦ランク情報記憶部１４０は、商品ＩＤ“Ｇ０１”（商品Ａ）に関する情報として、商品Ａを購入した前後に連続して購入される商品の商品ＩＤ“Ｇ１１”に対して、次回ランクに“１”、前回ランクに“６”、期間内ランクに“１”をそれぞれ記憶している。

定義情報記憶部１３０は、推薦ランク情報を更新する際に使用する設定値や、推薦商品として商品を選択する条件（以下、レコメンド条件という）を記憶する。図５は、定義情報記憶部１３０のデータ構成の一例を示す説明図である。定義情報記憶部１３０は、集計頻度と、期間と、レコメンド条件等を記憶する。

ここで、集計頻度とは、時系列履歴情報記憶部１２０に記憶されている時系列履歴情報から推薦ランク情報を算出して推薦ランク情報記憶部１４０を更新する頻度を示す。また、期間とは、推薦ランク情報生成部１０３で商品をランク付けする際に、時系列履歴情報記憶部１２０に記憶されている時系列履歴情報のなかから、ランク付けの対象を選択するための設定値であり、ある商品を購入した時点から対象商品を購入する時点までの期間を示す。例えば図５に示すように、期間に“２４時間”が設定されている場合は、ある商品を購入した時点から前後２４時間に商品を購入した時系列履歴情報がランク付けの対象情報となる。

レコメンド条件とは、レコメンド情報生成部１０４が推薦ランク情報記憶部１４０に記憶された推薦ランク情報を用いて推薦商品として商品を選択する条件を示す。例えば図５に示すように、レコメンド条件に“次回ランク，前回ランク”が設定されている場合には、推薦ランク情報記憶部１４０の次回ランクまたは前回ランクに順位が設定されている商品を推薦商品とする。また、レコメンド条件に“次回ランク，１〜２０”が設定されている場合は、推薦ランク情報記憶部１４０の次回ランクに順位として１位から２０位が設定されている商品を推薦商品とする。

商品情報記憶部１５０は、商取引サイトで購入や参照が可能な商品に関する情報を記憶する。図６は、商品情報記憶部１５０のデータ構成の一例を示す説明図である。図６に示すように、商品情報記憶部１５０は、商品ＩＤと、価格と、商品名と、メーカ名と、その他、サイズや、色、重量、発売日、画像データ等を対応付けて記憶する。なお、価格等のＰＣ２００で推薦商品を表示する際に必要な情報は、特許請求の範囲に記載した商品関連情報を構成する。

送受信部１０１は、通信ネットワーク１を介して接続されたＰＣ２００およびＥＣサーバ３００とデータを送受信する。より具体的には、送受信部１０１はＰＣ２００から送信された商品ＩＤおよび顧客ＩＤを含む推薦リクエストを受信する。ここで、推薦リクエストとは、ＰＣ２００で顧客が指示した商品に応じた推薦商品に関する情報（以下、レコメンド情報という）をＰＣ２００に送信する要求（商品推薦要求）である。

送受信部１０１は、レコメンド情報をＰＣ２００に送信する。また、送受信部１０１は、ＥＣサーバ３００からＰＣ２００を経由して送信された、履歴情報を受信し、受信した履歴情報を履歴情報記憶部１１０に格納する。

時系列履歴情報生成部１０２は、履歴情報記憶部１１０に記憶された履歴情報から時系列履歴情報を生成し、時系列履歴情報記憶部１２０に格納する。より具体的には、時系列履歴情報生成部１０２は、履歴情報に含まれる顧客ＩＤと購入年月日と購入時間から、同一の顧客が商品を購入した順序を求め、求められた順序に従って、履歴情報に、次回注文番号と前回注文番号を加えた時系列履歴情報を生成し、時系列履歴情報記憶部１２０に格納する。

推薦ランク情報生成部１０３は、定義情報記憶部１３０に記憶された集計頻度に応じた時に、時系列履歴情報記憶部１２０に記憶された時系列履歴情報を用いて、商品ごとに、連続して購入する商品の推薦ランク情報、すなわち次回ランクと前回ランクと期間内ランクを算出し、算出した推薦ランク情報を推薦ランク情報記憶部１４０に格納する。

推薦ランク情報を生成する処理をより具体的に説明する。推薦ランク情報生成部１０３は、時系列履歴情報記憶部１２０に記憶された時系列履歴情報から、例えば商品Ａ（商品ＩＤ：Ｇ０１）を購入した後に連続して購入された商品の商品ＩＤごとの購入数を集計する。購入数が多い順に商品ＩＤに順位を付与し、付与された順位を推薦ランク情報記憶部１４０の商品Ａにおける商品ＩＤに対応付けた次回ランクに格納する。前回ランクも同様に、商品Ａを購入する前に連続して購入された商品の商品ＩＤごとの購入数を集計する。購入数が多い順に商品ＩＤに順位を付与し、付与された順位を推薦ランク情報記憶部１４０の商品Ａにおける商品ＩＤに対応付けた前回ランクに格納する。なお、購入数が０の場合は、ランクには０または−を記憶する。

また、注目する時系列履歴情報の商品ＩＤに複数の商品ＩＤが記憶され、次回注文番号に対応する時系列履歴情報の商品ＩＤにも複数の商品ＩＤが記憶されている場合は、注目する時系列履歴情報の商品ＩＤに記憶された複数の商品それぞれに対して、次回注文番号に対応する時系列履歴情報の商品ＩＤに記憶された複数の商品ＩＤそれぞれを、注目する商品を購入した前後に連続して購入された商品の商品ＩＤとし、購入数を集計する。例えば、注目する時系列履歴情報の商品ＩＤに“Ｇ０１, Ｇ０２”が記憶され、次回注文番号に対応する時系列履歴情報の商品ＩＤに“Ｇ０３，Ｇ０４”が記憶されている場合は、商品ＩＤ“Ｇ０１”の商品を購入した後に連続して購入された商品の商品ＩＤは“Ｇ０３，Ｇ０４”であり、“Ｇ０１”に対する“Ｇ０３”の購入数に１が加算され、“Ｇ０１”に対する“Ｇ０４”の購入数にも１が加算される。“Ｇ０２”についても同様に処理される。

また、定義情報記憶部１３０の期間に、有意な値が設定されている場合は、推薦ランク情報生成部１０３は、時系列履歴情報記憶部１２０に記憶された時系列履歴情報を用いて、注目する商品を購入した前後に連続して購入された商品で、かつ、注目する商品を購入した時点から定義情報記憶部１３０に記憶された期間までの間に購入された商品の購入数を集計し、集計した購入数に基づいて順位を付与し、付与された順位を推薦ランク情報記憶部１４０の期間内ランクに格納する。例えば、期間に“２４時間”が設定されている場合は、注目する商品を購入した時点から２４時間以内に連続して購入された商品に関する時系列履歴情報のみを対象として購入数を集計する。この場合は、定義情報記憶部１３０のレコメンド条件に、“期間内ランク”や“期間内ランク：１〜３０”等が設定される。

また、期間内ランクにおける購入数を集計する際には、注目する時系列履歴情報の商品ＩＤに複数の商品ＩＤが記憶されている場合は、同時に購入されている商品ＩＤの購入数に１を加算して集計する。例えば、時系列履歴情報の商品ＩＤに“Ｇ０１，Ｇ０２，Ｇ０３”が格納されている場合は、注目する商品ＩＤを“Ｇ０１”とした場合は、“Ｇ０１”に対する“Ｇ０２”、“Ｇ０３”それぞれの購入数に１を加算して集計する。“Ｇ０２”、“Ｇ０３”についても、それぞれ“Ｇ０１”の場合と同様に集計する。

レコメンド情報生成部１０４は、定義情報記憶部１３０に記憶されたレコメンド条件に従って、送受信部１０１によって受信された推薦リクエストに含まれる商品ＩＤに対応する商品の商品ＩＤを推薦ランク情報記憶部１４０から取得する。レコメンド情報生成部１０４は、取得した商品の商品ＩＤに対応する商品関連情報を商品情報記憶部１５０から取得し、レコメンド情報を生成する。

次に、ＰＣ２００について説明する。ＰＣ２００は、ブラウザからネットワーク１を介してＥＣサーバ３００の商取引サイトにアクセスすることによって商取引サイトのＷｅｂページを表示する。また、ＰＣ２００は、商取引サイトのＷｅｂページ上で指示された商品の商品ＩＤを含む推薦リクエストをレコメンドサーバ１００に送信する。ＰＣ２００は、レコメンドサーバ１００から送信されたレコメンド情報を用いてレコメンド表示領域の表示データを構成し、推薦商品に関する情報を表示画面のレコメンド表示領域に表示する。

なお、顧客が使用する情報処理装置は、ＰＣに限るものではなく、携帯電話やＰＤＡ(Personal Digital Assistant)、ゲーム機その他ブラウザを備え、ネットワーク１を介して商取引サイトにアクセスできる電子機器であればどのようなものであってもよい。

次に、ＥＣサーバ３００について説明する。ＥＣサーバ３００は、商取引サイトにアクセスしたＰＣ２００に対して、リクエストに応じたＷｅｂページを送信する。ＥＣサーバ３００は、顧客との取引が成立した場合に商取引に関する履歴情報を生成し、生成した履歴情報とともに、レコメンドサーバ１００に履歴情報を送信するリクエストを含むスクリプトをＰＣ２００に送信する。ＰＣ２００は、受信したスクリプトを実行し、履歴情報をレコメンドサーバ１００に送信する。なお、情報処理装置がＰＣではなく携帯電話の場合は、ＥＣサーバ３００は、顧客との取引が成立するごとに履歴情報を生成して蓄積し、取引ごとまたは一定の期間ごとに履歴情報をレコメンドサーバ１００に送信する。

次に、上述のように構成されたレコメンドサーバ１００とＰＣ２００とＥＣサーバ３００からなるレコメンドシステム１０でのレコメンド処理について説明する。図７は、レコメンドシステム１０が行なうレコメンド処理手順を示すフローチャートである。なお、ＰＣ２００がＥＣサーバ３００の商取引サイトにアクセスした際に、商取引サイトで使用する顧客ＩＤはＰＣ２００のＣｏｏｋｉｅに格納されている。

まず、ＰＣ２００は、ＥＣサーバ３００のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を指定し、Ｗｅｂページのリクエストを送信する（ステップＳ７０１）。ＥＣサーバ３００は、ＰＣ２００からのリクエストを受信し、リクエストに対応するＷｅｂページをＰＣ２００に送信する（ステップＳ７０２）。

ＰＣ２００は、Ｗｅｂページを受信し、ブラウザで商取引サイトのＷｅｂページを表示する（ステップＳ７０３）。より具体的には、ＰＣ２００は、ＥＣサーバ３００から商取引サイトのＷｅｂページとして送信された、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイルと画像データ、映像データ、音声データ等の素材データを受信する。ＰＣ２００のブラウザは、ＨＴＭＬファイルを読込むことによってＷｅｂページを表示画面に表示する。

ＰＣ２００は、Ｗｅｂページ上の商品を指示することにより商品ＩＤを受付ける（ステップＳ７０４）。次に、ＰＣ２００は、Ｃｏｏｋｉｅから顧客ＩＤを取得する（ステップＳ７０５）。ＰＣ２００は、商品ＩＤおよび顧客ＩＤを含む推薦リクエストをレコメンドサーバ１００に送信する（ステップＳ７０６）。より具体的には、ＨＴＭＬファイルに記述されている、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等によるスクリプトを実行することによって、商品ＩＤおよび顧客ＩＤを含んだリクエストをレコメンドサーバ１００に送信する。

レコメンドサーバ１００の送受信部１０１は、ＰＣ２００から送信された、商品ＩＤおよび顧客ＩＤを含む推薦リクエストを受信する（ステップＳ７０７）。レコメンド情報生成部１０４は、定義情報記憶部１３０からレコメンド条件を取得する（ステップＳ７０８）。例えば、図４に示す場合では、レコメンド条件として“次回ランク，前回ランク”を取得する。

レコメンド情報生成部１０４は、レコメンド条件に従って、受信した商品ＩＤに対応する商品の商品ＩＤを推薦ランク情報記憶部１４０から取得する（ステップＳ７０９）。例えば、受信した商品ＩＤが“Ｇ０１”でレコメンド条件が“次回ランク，前回ランク”の場合には、推薦ランク情報記憶部１４０に記憶された、商品ＩＤ“Ｇ０１”に対応する商品ＩＤのうち、次回ランクおよび前回ランクに順位が設定されている商品ＩＤを取得する。

レコメンド情報生成部１０４は、履歴情報記憶部１１０に記憶された履歴情報を用いて、顧客が既に購入している商品ＩＤを取得した商品ＩＤから削除する（ステップＳ７１０）。レコメンド情報生成部１０４は、商品ＩＤに対応する商品関連情報を商品情報記憶部１５０から取得し、レコメンド情報を生成する（ステップＳ７１１）。送受信部１０１は、ＰＣ２００にレコメンド情報を送信する（ステップＳ７１２）。

ＰＣ２００は、レコメンド情報をレコメンドサーバ１００から受信する（ステップＳ７１３）。ＰＣ２００は、レコメンド情報からレコメンド表示領域の表示データを構成し、レコメンド表示領域に推薦商品に関する情報を表示する（ステップＳ７１４）。より具体的には、受信したレコメンド情報をＨＴＭＬファイルに記載されたスクリプトに従って加工し、その結果をブラウザで表示画面に表示する。

このように、顧客がある商品を購入する際に他の顧客がその商品に関連する一連の商品として連続して購入している商品を提示することにより、顧客が購入する確率が高い商品を推薦することができるため、購入率を向上させることができる。また、顧客が購入する順序を考慮して商品を推薦することにより、顧客の購入タイミングに合った商品の提示ができるため、購入率を向上させることができる。

また、他の例として、定義情報記憶部１３０のレコメンド条件に“次回ランク”や“前回ランク”を設定してもよい。レコメンド条件に“次回ランク”を設定した場合は、レコメンド情報生成部１０４は、次回ランクに順位が設定されている商品ＩＤを取得する。また、レコメンド条件に“前回ランク”を設定した場合は、レコメンド情報生成部１０４は、前回ランクに順位が設定されている商品ＩＤを取得する。

また、他の例として、レコメンド条件に推薦ランク情報と順位が設定されている場合は、推薦ランク情報記憶部１４０に記憶された、推薦ランク情報に順位が設定されている商品ＩＤのうち、推薦ランク情報に、レコメンド条件に記憶された順位と同一の順位が設定されている商品ＩＤを選択する。例えば“次回ランク：１〜２０，前回ランク：１〜１０”を設定した場合には、レコメンド情報生成部１０４は、次回ランクが１位から２０位の商品ＩＤと、前回ランクが１位から１０位の商品ＩＤを選択する。これにより、推薦商品数を限定することができる。なお、ここで設定する順位は、１位から設定する必要はなく、“３０〜４０”や、“最下位−２０〜最下位”というような設定をしてもよい。

また、他の例として、レコメンド条件に“次回ランク，次々回ランク”を設定した場合は、レコメンド情報生成部１０４は、次回ランクに順位が設定されている商品ＩＤと、送受信部１０１によって受信された商品ＩＤに対応する商品の商品ＩＤのうち、次回ランクに順位が設定されている商品ＩＤを取得し、さらに、取得した商品ＩＤそれぞれに対応する、推薦ランク情報記憶部１４０に記憶された商品ＩＤのうち、次回ランクに順位が設定されている商品ＩＤとを加えて取得する。

例えば、商品Ａの商品ＩＤに対して商品Ｂの商品ＩＤに次回ランクの順位が設定され、商品Ｂの商品ＩＤに対して商品Ｃの商品ＩＤに次回ランクに順位が設定されている場合は、レコメンド情報生成部１０４は、商品Ａに対する推薦商品として商品ＢのＩＤと商品ＣのＩＤを取得する。

また、レコメンド条件に“前回ランク，前々回ランク”を設定した場合も同様に、レコメンド情報生成部１０４は、前回ランクに順位が設定されている商品ＩＤと、送受信部１０１によって受信された商品ＩＤに対応する商品の商品ＩＤのうち、前回ランクに順位が設定されている商品ＩＤを取得し、さらに、取得した商品ＩＤそれぞれに対応する、推薦ランク情報記憶部１４０に記憶された商品ＩＤのうち、前回ランクに順位が設定されている商品ＩＤを加えて取得する。

例えば、商品Ａの商品ＩＤに対して商品Ｄの商品ＩＤに前回ランクの順位が設定され、商品Ｄの商品ＩＤに対して商品Ｅの商品ＩＤに前回ランクに順位が設定されている場合は、レコメンド情報生成部１０４は、商品Ａに対する推薦商品として商品ＤにＩＤと商品ＥのＩＤを取得する。

このように、次々回ランク、前々回ランクに順位が設定されている商品を推薦商品とすることにより、履歴情報の蓄積が少ない場合でも推薦商品を提示することができるため、商品が販売されて間もない場合や、希少な商品で販売数が少ない場合でも、多くの商品を推薦することができ、購入率を向上することができる。

また、他の例として、レコメンド条件に“期間内ランク”を設定した場合は、レコメンド情報生成部１０４は、期間内ランクに順位が設定されている商品ＩＤを取得する。また、上述した次回ランクや前回ランクの場合と同様に推薦ランク情報と順位、例えば“期間内ランク：１〜２０”のように設定した場合には、上述した次回ランクや前回ランクと同様に処理される。

さらに、上述したレコメンド条件は、複数の条件を自由に組み合せて設定してもよい。

このように、レコメンド条件に従ってレコメンド情報の内容を容易に変更することができるとともに、レコメンド条件を様々に組み合せて設定することができるため、様々なレコメンド情報で購入率の向上に関する効果を測定することができ、より効率的なレコメンド条件を設定することができる。

次に、本実施例のレコメンドサーバ１００のハードウェア構成について説明する。レコメンドサーバ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disk）ドライブ装置等の外部記憶装置と、ディスプレイ等の表示装置と、キーボードやマウス等の入力装置と、他の装置と通信を行う通信インタフェースとこれらを接続するバスを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成である。

本実施例では、上述した各部を備えるレコメンドサーバ１００がレコメンド装置として動作する。また、上述したレコメンドサーバ１００がレコメンド方法を実行する。

また、レコメンドサーバ１００内のＣＰＵがレコメンドプログラムをＲＯＭから読み出して実行することにより、各種デバイスを動作させることによって上述した実施例を実現する。レコメンドサーバ１００で実行されるレコメンドプログラムは、上述した各部（送受信部、時系列履歴情報生成部、推薦ランク情報生成部、レコメンド情報生成部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵがＲＯＭからレコメンドプログラムを読み出して実行することにより上述した各部が主記憶装置上にロードされ、送受信部１０１、時系列履歴情報生成部１０２、推薦ランク情報生成部１０３、レコメンド情報生成部１０４が主記憶装置上に生成される。

なお、履歴情報記憶部１１０と、時系列履歴情報記憶部１２０と、定義情報記憶部１３０と、推薦ランク情報記憶部１４０と、商品情報記憶部１５０は、主記憶装置上に構成するほか、ＨＤＤ、光ディスク、メモリカードなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体によって構成することもできる。

また、レコメンドプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。

さらに、レコメンドプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、レコメンドプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

ＥＣサーバ３００についても、レコメンドサーバ１００と同様に通常のコンピュータを利用したハードウェア構成である。上述した実施例では、レコメンドサーバ１００とＥＣサーバ３００を別々のサーバとして説明したが、レコメンドサーバ１００とＥＣサーバ３００の機能を１つのサーバに備えた構成としてもよい。

また、顧客がＰＣではなく携帯電話を使用する場合は、上述した処理の流れが若干異なる場合がある。ＰＣ２００では、ＰＣ２００のブラウザがＨＴＭＬファイルを読込み、レコメンド表示領域ごとに記述されたスクリプトを実行することによって、レコメンドサーバ１００にアクセスし、レコメンド情報を取得した。しかし、携帯電話では、同様のスクリプトを実行することができない場合があるため、携帯電話からＥＣサーバ３００のＷｅｂページを取得する際に、予めＥＣサーバ３００においてレコメンド表示領域に対応して記述されたＰＨＰ（PHP: Hypertext Preprocessor）等によるプログラムを実行することによって、商品ＩＤおよび顧客ＩＤを含んだリクエストをレコメンドサーバ１００に送信し、レコメンド情報を取得する。さらに、ＥＣサーバ３００は、ＨＴＭＬファイルにその結果を取り込んだうえで、携帯電話にＨＴＭＬファイルを送信する。携帯電話は、送信されたＨＴＭＬファイルを読込むことによって、レコメンド表示領域に推薦商品に関する情報を表示する。

携帯電話は、上述したような処理を行なうことにより、携帯電話でもＰＣと同様にレコメンドサーバ１００を介して上述したレコメンド処理を実行することができる。なお、上述した処理を行なう場合は、特許請求の範囲に記載されている情報処理装置は、ＥＣサーバ３００となる。

なお、本発明は、上述した実施例そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上述した実施例に開示されている複数の構成要素は適宜組み合わせてもよく、実施例に示される構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。

１ネットワーク
１０レコメンドシステム
１００レコメンドサーバ
１０１送受信部
１０２時系列履歴情報生成部
１０３推薦ランク情報生成部
１０４レコメンド情報生成部
１１０履歴情報記憶部
１２０時系列履歴情報記憶部
１３０定義情報記憶部
１４０推薦ランク情報記憶部
１５０商品情報記憶部
２００パーソナルコンピュータ
３００ＥＣサーバ

Claims

情報処理装置とネットワークを介して接続されたレコメンド装置において、
第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入した後に、連続して購入する第２商品の商品識別情報と、前記第１商品に連続して購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す次回ランク情報と、を対応付けて記憶する推薦ランク情報記憶手段と、
次々回ランク情報を用いる旨を記憶する定義情報記憶手段と、
前記商品識別情報と、商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、
前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報を含む商品推薦要求を受信する受信手段と、
前記定義情報記憶手段に次々回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信手段によって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、
さらに、取得した前記商品識別情報それぞれに対応する、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、
取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記情報処理装置で商品を表示するために用いる情報であるレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段と、
前記レコメンド情報生成手段によって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と、
を備えることを特徴とするレコメンド装置。
前記定義情報記憶手段は、前記次回ランク情報を用いる旨を記憶し、
前記レコメンド情報生成手段は、前記定義情報記憶手段に前記次回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信手段によって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記レコメンド情報を生成すること、
を特徴とする請求項１に記載のレコメンド装置。
情報処理装置とネットワークを介して接続されたレコメンド装置において、
第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入する前に、連続して購入した第２商品の商品識別情報と、前記第１商品に連続して購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す前回ランク情報と、を対応付けて記憶する推薦ランク情報記憶手段と、
前々回ランク情報を用いる旨を記憶する定義情報記憶手段と、
前記商品識別情報と、商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、
前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報を含む商品推薦要求を受信する受信手段と、
前記定義情報記憶手段に前々回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信手段によって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、
さらに、取得した前記商品識別情報それぞれに対応する、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、
取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記情報処理装置で商品を表示するために用いる情報であるレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段と、
前記レコメンド情報生成手段によって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と、
を備えることを特徴とするレコメンド装置。
前記定義情報記憶手段は、前記前回ランク情報を用いる旨を記憶し、
前記レコメンド情報生成手段は、前記定義情報記憶手段に前記前回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信手段によって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランク情報に順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記レコメンド情報を生成すること、
を特徴とする請求項３に記載のレコメンド装置。
前記推薦ランク情報記憶手段は、前記第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入する前後に、連続して購入した第２商品の商品識別情報と、前記第１商品を購入した前後に連続して所定の期間内に購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す期間内ランク情報を対応付けて記憶し、
前記定義情報記憶手段は、前記期間内ランク情報を用いる旨を記憶し、
前記レコメンド情報生成手段は、前記定義情報記憶手段に前記期間内ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信手段によって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記期間内ランク情報に順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記レコメンド情報を生成すること、
を特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１つに記載のレコメンド装置。
前記定義情報記憶手段は、さらに順位を記憶し、
前記レコメンド情報生成手段は、前記定義情報記憶手段に順位が設定されている場合には、前記推薦ランク情報記憶手段から取得された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記推薦ランク情報に、前記定義情報記憶手段に記憶された順位と同一の順位が設定されている前記商品識別情報を選択し、選択した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記レコメンド情報を生成すること、
を特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１つに記載のレコメンド装置。
情報処理装置とネットワークを介して接続された、第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入した後に、連続して購入する第２商品の商品識別情報と、前記第１商品に連続して購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す次回ランク情報と、を対応付けて記憶する推薦ランク情報記憶手段と、次々回ランク情報を用いる旨を記憶する定義情報記憶手段と、前記商品識別情報と、商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、を備えるレコメンド装置で実行されるレコメンド方法であって、
受信手段が、前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報を含む商品推薦要求を受信する受信ステップと、
レコメンド情報生成手段が、前記定義情報記憶手段に次々回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信ステップによって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、
さらに、取得した前記商品識別情報それぞれに対応する、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、
取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記情報処理装置で商品を表示するために用いる情報であるレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、
送信手段が、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、
を含むことを特徴とするレコメンド方法。
情報処理装置とネットワークを介して接続された、第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入する前に、連続して購入した第２商品の商品識別情報と、前記第１商品に連続して購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す前回ランク情報と、を対応付けて記憶する推薦ランク情報記憶手段と、前々回ランク情報を用いる旨を記憶する定義情報記憶手段と、前記商品識別情報と、商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、を備えるレコメンド装置で実行されるレコメンド方法であって、
受信手段が、前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報を含む商品推薦要求を受信する受信ステップと、
レコメンド情報生成手段が、前記定義情報記憶手段に前々回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信ステップによって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、
さらに、取得した前記商品識別情報それぞれに対応する、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、
取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記情報処理装置で商品を表示するために用いる情報であるレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、
送信手段が、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、
を含むことを特徴とするレコメンド方法。
情報処理装置とネットワークを介して接続された、第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入した後に、連続して購入する第２商品の商品識別情報と、前記第１商品に連続して購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す次回ランク情報と、を対応付けて記憶する推薦ランク情報記憶手段と、次々回ランク情報を用いる旨を記憶する定義情報記憶手段と、前記商品識別情報と、商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、を備えたコンピュータに、
前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報を含む商品推薦要求を受信する受信ステップと、
前記定義情報記憶手段に次々回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信ステップによって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、
さらに、取得した前記商品識別情報それぞれに対応する、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記次回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、
取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記情報処理装置で商品を表示するために用いる情報であるレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、
前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、
を実行させることを特徴とするレコメンドプログラム。
情報処理装置とネットワークを介して接続された、第１商品を識別する商品識別情報ごとに、前記第１商品を購入する前に、連続して購入した第２商品の商品識別情報と、前記第１商品に連続して購入した前記第２商品の購入数に応じた順位を示す前回ランク情報と、を対応付けて記憶する推薦ランク情報記憶手段と、前々回ランク情報を用いる旨を記憶する定義情報記憶手段と、前記商品識別情報と、商品に関する情報である商品関連情報とを対応付けて記憶する商品情報記憶手段と、を備えたコンピュータに、
前記情報処理装置から送信された、前記商品識別情報を含む商品推薦要求を受信する受信ステップと、
前記定義情報記憶手段に前々回ランク情報を用いる旨を記憶している場合に、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された、前記受信ステップによって受信された前記商品識別情報に対応する前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、
さらに、取得した前記商品識別情報それぞれに対応する、前記推薦ランク情報記憶手段に記憶された前記第２商品の商品識別情報のうち、前記前回ランクに順位が設定されている前記商品識別情報を取得し、
取得した前記商品識別情報に対応する商品関連情報を前記商品情報記憶手段から取得し、前記情報処理装置で商品を表示するために用いる情報であるレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、
前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、
を実行させることを特徴とするレコメンドプログラム。