JP5467061B2 - Burst information retrieval apparatus and burst information retrieval program - Google Patents

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Description

本発明は、ｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅすなわち電子商取引における商品の注目度の急激なバースト（上昇）を起こしている期間を特定して当該バーストの原因となる情報を取得する情報検索技術に関する。   The present invention relates to an information retrieval technique for acquiring information that causes a burst by specifying a period in which an abrupt burst (rise) of product attention in e-commerce, that is, electronic commerce, occurs.

時系列データのバーストを検出する技術として例えば非特許文献１に示されたバースト検出技術が知られている。非特許文献１に開示された検出技術はＷｅｂ検索エンジンにおけるクエリ（検索語）の入力数のバースト検出技術にＭｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ法が適用されている。すなわち、設定された期間におけるクエリの時系列データ（入力数）の平均値に基づきバーストを検出する。より具体的には設定期間において時系列データとしてクエリの入力数の平均値が閾値を超えていると当該クエリのバーストが起こったものと検出される。   As a technique for detecting a burst of time series data, for example, a burst detection technique disclosed in Non-Patent Document 1 is known. In the detection technique disclosed in Non-Patent Document 1, the Moving Average method is applied to a burst detection technique for the number of input queries (search words) in a Web search engine. That is, the burst is detected based on the average value of the time series data (number of inputs) of the query in the set period. More specifically, when the average value of the number of input queries exceeds a threshold as time-series data in the set period, it is detected that a burst of the query has occurred.

Michail Vlachos ,Chris Meek ,and Zografoula Vagena ," Identifying Similarities, Periodicities and Bursts for Online Search Queries ",SIGOD2004, June 13-18 ,2004 ,pp.131-142Michail Vlachos, Chris Meek, and Zografoula Vagena, "Identifying Similarities, Periodicities and Bursts for Online Search Queries", SIGOD2004, June 13-18, 2004, pp.131-142

しかしながら、非特許文献１の検索技術は電子商取引における商品の注目度の急激なバーストを発生させた原因の情報を取得するに至っていない。バーストを発生させた原因となる情報の把握は、消費者のみならず、商品を提供する者や電子商取引サイトを運営する者にとっても有益となる。   However, the search technology of Non-Patent Document 1 has not yet acquired information on the cause of a sudden burst of attention of products in electronic commerce. Understanding the information that causes the burst is beneficial not only for consumers, but also for those who provide products and those who operate electronic commerce sites.

本発明は、上述の事情に鑑みなされたもので、電子商取引における商品の注目度がバーストしている期間を検出して当該バーストの原因情報を取得できる情報検索技術の提供にある。さらには、前記原因情報に依存した検索結果を提供できる情報検索技術の提供にある。   The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and provides an information search technique capable of detecting a period in which the degree of attention of a product in electronic commerce is bursting and acquiring cause information of the burst. Furthermore, the present invention provides an information search technique that can provide a search result depending on the cause information.

そこで、本発明は電子商取引に供された商品の注目度を示す情報を記録した電子商取引の履歴に基づく商品毎の時系列データから前記注目度がバーストしている期間を検出する。そして、このバーストの期間とその商品の識別情報に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として取得する。   Therefore, the present invention detects a period in which the degree of attention is burst from time-series data for each commodity based on the history of electronic commerce in which information indicating the degree of attention of the commodity subjected to electronic commerce is recorded. Then, the information obtained from the search based on the burst period and the identification information of the product is acquired as the cause information of the burst.

本発明のバースト情報検索装置の態様としては、電子商取引に供された商品のバーストの原因情報を検索するバースト情報検索装置であって、電子商取引に供された商品の注目度を示す情報を記録した履歴を格納した電子商取引ログに基づき商品毎の時系列データを作成して時系列データベースに格納する時系列データ作成手段と、前記時系列データベースに格納されたデータから注目度がバーストしている期間を検出し当該バーストが検出された商品の識別情報とその時間帯及びバーストの度合をバーストデータベースに格納するバースト検出手段と、前記バーストデータベースから特定した商品の識別情報とそのバースト期間に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として特定してバースト原因データベースに格納するバースト原因検索手段と、前記バーストデータベースに格納されたデータからバースト期間が重複している商品のペアを特定する類似バースト特定手段とを備え、前記バースト原因検索手段は前記特定された商品ペアに基づくクエリが検索エンジンの検索ログ内でバーストしている場合に当該ペアの両商品の識別情報とそのバースト期間に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として特定して前記バースト原因データベースに格納する。 As an aspect of the burst information search device of the present invention, there is provided a burst information search device for searching for cause information of a burst of a product subjected to electronic commerce, and records information indicating a degree of attention of the product provided for electronic commerce Time series data creating means for creating time series data for each product based on the electronic commerce log storing the recorded history and storing it in the time series database, and the degree of attention bursts from the data stored in the time series database Burst detection means for detecting the period and storing the identification information of the commodity in which the burst is detected, its time zone and the degree of burst in the burst database, and the identification based on the identification information of the commodity identified from the burst database and the search based on the burst period The obtained information is specified as the cause information of the burst and stored in the burst cause database. Comprising a paste causes retrieval means, and a similar burst specifying means the burst period from the data stored in the burst data base to identify the pair of products overlap, the burst cause retrieval means based on the product pairs are the specific When the query is bursting in the search log of the search engine, identification information of both products of the pair and information obtained from the search based on the burst period are identified as the cause information of the burst and stored in the burst cause database. Store .

特に、本発明によれば、バースト期間が重複している商品のペアが特定され、この特定された商品ペアに基づくクエリが検索に供されるので、バースト原因の特定精度が高まると共にバーストの原因となる情報をより正解に取得できる。 In particular, according to the present invention, been identified pairs of products burst periods overlap, because queries based on the identified item pair is subjected to a search, the cause of the burst with a specific accuracy increases burst causes Can be obtained more accurately.

また、本発明において、照合手段がユーザによって入力された期間を前記バーストデータベース及び前記バースト原因データベースと照合して当該期間に対応するバースト群とその各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報を抽出するようにし、検索結果作成手段が前記得られたバースト群とその各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報を示す検索結果を作成させると、バーストの度合いに依存したバーストの原因情報を示す検索結果を取得できる。 Further, in the present invention, the collation means collates the period inputted by the user with the burst database and the burst cause database, and identifies the burst group corresponding to the period and the product identification information for each burst, the degree of each burst. The cause information of each burst is extracted, and the search result creation means creates a search result indicating the obtained burst group and product identification information related to each burst, the degree of each burst, and the cause information of each burst By doing so, it is possible to obtain a search result indicating the cause information of the burst depending on the degree of burst.

さらに、前記検索結果作成手段は前記得られた各バーストをバーストの度合の降順でランキングさせた情報と前記検索結果に加えるようにするとよい。この態様によれば、バーストの度合いのランキングを反映させたバーストの原因情報の検索結果を取得できる。   Further, the search result creating means may add the obtained bursts to the search result and information obtained by ranking in descending order of the degree of burst. According to this aspect, the search result of the cause information of the burst reflecting the ranking of the degree of burst can be acquired.

尚、本発明は上記のバースト情報検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるバースト情報検索プログラムの態様とすることもできる。   It should be noted that the present invention can also be an aspect of a burst information search program that causes a computer to function as each means constituting the burst information search apparatus.

したがって、以上の発明によれば電子商取引における商品の注目度がバーストしている期間を検出して当該バーストの原因情報を取得できる。さらには、前記バーストの原因情報に依存した検索結果を提供できる。   Therefore, according to the above invention, it is possible to acquire the cause information of the burst by detecting the period when the attention degree of the product in the electronic commerce is bursting. Furthermore, a search result depending on the cause information of the burst can be provided.

発明の実施形態に係るバースト情報検索装置のブロック構成図。The block block diagram of the burst information search device which concerns on embodiment of invention. 発明の実施形態に係るバースト情報検索及びバースト情報提示の手順を説明したフロー図。The flowchart explaining the procedure of the burst information search and burst information presentation which concern on embodiment of invention. ｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅログデータベースの作成手順の説明図。Explanatory drawing of the creation procedure of an e-commerce log database. バーストデータベースの作成手順の説明図。Explanatory drawing of the creation procedure of a burst database. （ａ）Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ法の説明図、（ｂ）バースト検出の説明図。(A) Explanatory drawing of Moving Average method, (b) Explanatory drawing of burst detection. 発明の実施形態に係るバースト原因データベースの作成手順の説明図。Explanatory drawing of the creation procedure of the burst cause database which concerns on embodiment of invention. 発明の実施形態に係る検索結果の提示手順の説明図。Explanatory drawing of the presentation procedure of the search result which concerns on embodiment of invention.

以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings, but the present invention is not limited to the following embodiments.

［概要］
図１に示された本実施形態に係るバースト情報検索装置１は、電子商取引に供された商品の注目度を示す情報を記録した電子商取引の履歴に基づく商品毎の時系列データから前記注目度がバーストしている期間を検出する。本実施形態では前記電子商取引のログに基づき商品データ毎の時系列データを作成しこの時系列データからバーストが起きている期間を検出する。バーストの検出には例えば非特許文献１に開示されたＭｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ法が適用されている。Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ法は時系列データのバースト検出として実装が容易であるという利点があり、効率良くバーストの有無とその期間を特定することができる。商品の注目度として本実施形態では商品（例えばブランド商品）のページ閲覧数や購入数の平均値に着目している。また、本実施形態に係るバーストの度合はそのバースト期間における時系列データの平均値（例えば商品を公開したページの閲覧数や商品の購入数の平均値）としている。尚、本発明に係る注目度は、商品の注目度の指標となり得るものであればよいので、特にページ閲覧数や購入数の平均値に限定されない。 [Overview]
The burst information search apparatus 1 according to the present embodiment shown in FIG. 1 is configured to obtain the degree of attention from time-series data for each product based on the history of electronic commerce in which information indicating the degree of attention of products provided for electronic commerce is recorded. Detects the period when is bursting. In this embodiment, time-series data for each product data is created based on the electronic commerce log, and a period in which a burst occurs is detected from the time-series data. For example, the Moving Average method disclosed in Non-Patent Document 1 is applied to the burst detection. The Moving Average method has an advantage that it can be easily implemented as a burst detection of time-series data, and the presence / absence of a burst and its period can be identified efficiently. In the present embodiment, attention is focused on the average value of the number of page views and the number of purchases of products (for example, brand products) as the degree of product attention. In addition, the degree of burst according to the present embodiment is an average value of time-series data in the burst period (for example, an average value of the number of browsing pages and the number of purchased products). Note that the degree of attention according to the present invention is not particularly limited to the average value of the number of page views or the number of purchases as long as it can be an index of the degree of attention of a product.

また、バースト情報検索装置１は、前記特定したバーストの期間とこの期間に係る商品の識別情報とに基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として取得する。前記検索には検索エンジンのログやＷｅｂ検索エンジンを用いる。上述のようにバーストの期間が判明しているので、その期間のログに注目し、その商品名でよくクリックされているＷｅｂページがバーストの原因を示していると考えることができる。また、Ｗｅｂ検索エンジンを用いる方法は、商品名とバースト期間をクエリとしてエンジンに入力し、上位ランクのＷｅｂページがバーストの原因を表しているとみなすものである。   Moreover, the burst information search device 1 acquires information obtained by a search based on the specified burst period and the product identification information related to this period as the cause information of the burst. A search engine log or a Web search engine is used for the search. As described above, since the burst period is known, it can be considered that a Web page frequently clicked with the product name indicates the cause of the burst by paying attention to the log of that period. In the method using the Web search engine, the product name and the burst period are input to the engine as a query, and the higher-ranked Web page is regarded as representing the cause of the burst.

さらに、バースト情報検索装置１では、バースト原因の特定精度を高める方法として、バーストの期間が重複している複数の商品に注目している。期間が重複して注目度がバーストしている商品同士は関連している可能性があるが、かならずしもそうではない。しかしながら、期間が重複してバーストが起こっている複数の商品の個々の識別情報を一つにまとめた検索クエリ（例えば”商品Ａ 商品Ｂ”としたクエリ）がクエリログ内でバーストを起こしていれば、これらは強く関連していると考えられる。そこで、バースト情報検索装置１は、バーストの原因となる情報を検索ログまたは検索エンジンを用いて探索する際に、バーストの期間が重複した両商品の識別情報（例えば商品名）と当該バーストの期間を当該探索に供する。これによりバーストの原因情報（例えばＷｅｂページ）を効率よく正確に取得できる。   Further, the burst information search apparatus 1 focuses on a plurality of products having overlapping burst periods as a method for improving the accuracy of identifying the cause of the burst. Products with overlapping periods and bursting attention may be related, but this is not always the case. However, if a search query (for example, a query “product A product B”) in which individual identification information of a plurality of products having a burst due to overlapping periods is combined into one occurs in the query log These are considered to be strongly related. Therefore, when searching for information that causes a burst using a search log or a search engine, the burst information search device 1 identifies both products with overlapping burst periods (for example, product names) and the burst period. For the search. Thereby, the cause information (for example, Web page) of a burst can be acquired efficiently and accurately.

［装置の構成］
図１に示されたようにバースト情報検索装置１は、時系列データ作成部１０４、バースト検出部１０６、類似バースト特定部１０８、バースト原因検索部１０９、期間入力部２０２、照合部２０３、検索結果作成部２０４、検索結果出力部２０５を備える。さらには、ＤＢ（データベース）１０３，１０５，１０７，１１０，１１３を備える。 [Device configuration]
As shown in FIG. 1, the burst information search device 1 includes a time-series data creation unit 104, a burst detection unit 106, a similar burst identification unit 108, a burst cause search unit 109, a period input unit 202, a collation unit 203, and a search result. A creation unit 204 and a search result output unit 205 are provided. Furthermore, DB (database) 103,105,107,110,113 is provided.

バースト情報検索装置１の前記機能部及びＤＢはサーバ（コンピュータ）のハードウェアリソースによって実現される。すなわち、バースト情報検索装置１はＣＰＵ、記憶装置（例えばハードディスク装置）、Ｉ／Ｏデバイス（通信デバイス）等のコンピュータに係るハードウェアリソースを備える。そして、これらのハードウェアリソースがソフトウェアリソース（ＯＳ、アプリケーション等）と協働することにより前記機能部及びＤＢが実装される。   The functional unit and DB of the burst information search apparatus 1 are realized by hardware resources of a server (computer). That is, the burst information search device 1 includes hardware resources related to a computer such as a CPU, a storage device (for example, a hard disk device), and an I / O device (communication device). The functional unit and DB are implemented by these hardware resources cooperating with software resources (OS, applications, etc.).

時系列データ作成部１０４は、ユーザから取得した商品を閲覧し購買した履歴を示すｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅログＤＢ１０３に基づき商品毎の時系列データを作成し、それを商品の時系列データＤＢ１０５に格納する。   The time-series data creation unit 104 creates time-series data for each product based on the e-commerce log DB 103 indicating a history of browsing and purchasing the product acquired from the user, and stores it in the time-series data DB 105 for the product.

バースト検出部１０６は、時系列データＤＢ１０５の各データを時系列解析し、商品の注目度である商品のページ閲覧数（または商品の購入数）が閾値を越えて急激にバーストしている期間を特定する。そして、バーストが検出された商品名とその時間帯、及びバーストの度合を商品のバーストＤＢ１０７に格納する。   The burst detection unit 106 performs time-series analysis on each data in the time-series data DB 105, and indicates a period in which the number of product page views (or the number of product purchases), which is the product attention level, rapidly bursts exceeding a threshold value. Identify. Then, the name of the product in which the burst is detected, its time zone, and the degree of the burst are stored in the product burst DB 107.

類似バースト特定部１０８はバーストＤＢ１０７に格納されたデータからバースト期間が重複する商品のペアを特定する。より具体的には前記バースト期間の重複性を示す類似度に基づき商品のペアを特定する。   The similar burst identification unit 108 identifies a pair of products whose burst periods overlap from the data stored in the burst DB 107. More specifically, a pair of products is specified based on the similarity indicating the duplication of the burst period.

バースト原因検索部１０９は類似バースト特定部１０８で特定された商品ペアに基づくクエリが同時期にＷｅｂ検索エンジン群１１１の検索ログ内でバーストしているか否かを判断する。バーストしていると判断された場合、当該バーストの期間と前記ペアの両商品の識別情報とに基づき検索エンジンの検索ログＤＢ１１０からバーストの原因情報の検索を行う。または、当該バーストの期間と前記ペアの両商品の識別情報とに基づきＷｅｂ検索エンジン群１１１によってＷＷＷ（Ｗorld Ｗide Ｗeb）１１２からバーストの原因情報の検索を行う。この検索により取得されたバーストの原因情報はバースト原因ＤＢ１１３に格納される。   The burst cause search unit 109 determines whether a query based on the product pair specified by the similar burst specification unit 108 is bursting in the search log of the Web search engine group 111 at the same time. If it is determined that a burst has occurred, the cause information of the burst is searched from the search log DB 110 of the search engine based on the duration of the burst and the identification information of both products of the pair. Alternatively, the cause information of the burst is searched from the WWW (World Wide Web) 112 by the Web search engine group 111 based on the period of the burst and the identification information of both products of the pair. The cause information of the burst acquired by this search is stored in the burst cause DB 113.

また、バースト原因検索部１０９は、類似バースト特定部１０８によって同時期にバーストを起こしている商品のペアを特定できない場合、バーストＤＢ１０７から特定した商品の識別情報とそのバーストの期間に基づき検索する。前記検索には検索ログＤＢ１１０またはＷｅｂ検索エンジン群１１１が用いられる。この検索により取得されたバーストの原因情報はバースト原因ＤＢ１１３に格納される。   If the similar burst identification unit 108 cannot identify a pair of products causing a burst at the same time, the burst cause retrieval unit 109 searches based on the identification information of the product identified from the burst DB 107 and the burst period. The search log DB 110 or the Web search engine group 111 is used for the search. The cause information of the burst acquired by this search is stored in the burst cause DB 113.

期間入力部２０２はユーザが入力した期間を照合部２０３に供する。期間入力部２０２はＷｅｂインタフェースに例示されるユーザインタフェース２０１に具備されている。   The period input unit 202 provides the collation unit 203 with the period input by the user. The period input unit 202 is provided in the user interface 201 exemplified by the Web interface.

照合部２０３は、前記入力された期間をバーストＤＢ１０７及びバースト原因ＤＢ１１３と照合して当該期間に対応するバースト群とその各バーストに係る商品名、各バーストの度合、各バーストの原因説明ページのＵＲＬ情報を抽出する。   The collation unit 203 collates the input period with the burst DB 107 and the burst cause DB 113, and the burst group corresponding to the period, the product name associated with each burst, the degree of each burst, and the URL of the cause explanation page of each burst Extract information.

検索結果作成部２０４は前記得られたバースト群を商品の識別情報、バーストの度合、バーストの原因説明ページのＵＲＬ情報を示すと共に各バーストをバーストの度合の降順でランキングさせた検索結果を作成する。   The search result creation unit 204 creates the search result by ranking the obtained burst group in the descending order of the degree of burst while indicating the identification information of the product, the degree of burst, the URL information of the cause explanation page of the burst. .

検索結果出力部２０５は前記作成された検索結果を前記ユーザに対して出力する。検索結果出力部２０５はユーザインタフェース２０１に具備されている。   The search result output unit 205 outputs the created search result to the user. The search result output unit 205 is provided in the user interface 201.

［処理手順の説明］
本実施形態の処理手順について図２〜図７に基づき具体例を参照しながら説明する。 [Description of processing procedure]
The processing procedure of the present embodiment will be described with reference to specific examples based on FIGS.

本実施形態の処理手順はオフライン処理で実行されるバースト情報検索ステップＳ１１〜Ｓ１６とオンライン処理で実行されるバースト情報提示ステップＳ２１〜Ｓ２４とから成る。ここでは商品がｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅで購買される事例について説明する。   The processing procedure of this embodiment includes burst information retrieval steps S11 to S16 executed in offline processing and burst information presentation steps S21 to S24 executed in online processing. Here, the case where goods are purchased by e-commerce will be described.

図２〜図６を参照しながらバースト情報検索ステップＳ１１〜Ｓ１６について説明する。   The burst information search steps S11 to S16 will be described with reference to FIGS.

Ｓ１１：ｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅログ収集部１０２は図３に示したようにインターネット経由によるｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅサイトによってユーザが商品を閲覧し購買した履歴を示すｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅログ１０１を全て収集する。   S11: As shown in FIG. 3, the e-commerce log collection unit 102 collects all the e-commerce logs 101 indicating the history of purchase and browsing of products by the user through the e-commerce site via the Internet.

ｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅログ収集部１０２は各ユーザの端末（ＰＣ）にインストールされている。収集されたｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅログ１０１はバースト情報検索装置１に送信されてｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅログＤＢ１０３に格納される。ｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅログＤＢ１０３に格納されたデータ構造を有する内容を図３に例示した。   The e-commerce log collection unit 102 is installed in each user's terminal (PC). The collected e-commerce log 101 is transmitted to the burst information search apparatus 1 and stored in the e-commerce log DB 103. The contents having the data structure stored in the e-commerce log DB 103 are illustrated in FIG.

Ｓ１２：時系列データ作成部１０４は図４に示したように前記作成されたｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅログＤＢ１０３からログの情報を引き出して、商品毎の時系列データを作成し、それを商品の時系列データＤＢ１０５に格納する。時系列データＤＢ１０５に格納されたデータ構造を図４に例示した。時系列データＤＢ１０５に記録される時間帯は任意であるが、例えば１日や１週間単位で記録される。   S12: The time-series data creation unit 104 draws log information from the created e-commerce log DB 103 as shown in FIG. 4, creates time-series data for each product, and creates the time-series data for the product. Store in the DB 105. The data structure stored in the time series data DB 105 is illustrated in FIG. The time zone recorded in the time series data DB 105 is arbitrary, but is recorded in units of one day or one week, for example.

Ｓ１３：バースト検出部１０６は図４に示したように商品の時系列データＤＢ１０５の各データを時系列解析し、当該商品の注目度としてページ閲覧数（または商品の購入数）の平均値が閾値を越えて急激に上昇している期間を検出する。すなわち、前記平均値のバーストが起きている期間を検出する。   S13: As shown in FIG. 4, the burst detection unit 106 performs time-series analysis on each data in the product time-series data DB 105, and the average value of the number of page views (or the number of products purchased) is a threshold value as the degree of attention of the product. Detects a period of rapid rise beyond That is, a period in which the average burst is occurring is detected.

バーストの検出法は非特許文献１に記載されているＭｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ法によって行われる。Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ（ＭＡ）とはあらかじめ設定された期間における時系列データの平均値であり、例えば期間を１週間とすると、１週間におけるページ閲覧数（または商品の購入数）の平均値となる。そして、図５（ａ）に示したように１週間の期間窓を一つずつずらしていくことにより、ＭＡ値を次々に計算していく。もし商品の時系列データＤＢ１０５のデータサイズが１ヵ月間（３０日）だとすると、３０−７＝２３個のＭＡを計算することになる。期間窓ずらしによって算出されたＭＡの経時的な変化を図５（ｂ）に示した。全てのＭＡを計算したら次にバーストの閾値は以下の式（１）で設定される。   The burst detection method is performed by the Moving Average method described in Non-Patent Document 1. Moving Average (MA) is an average value of time-series data in a preset period. For example, when the period is one week, it is an average value of the number of page views (or the number of products purchased) in one week. Then, as shown in FIG. 5A, the MA value is calculated one after another by shifting the window for one week one by one. If the data size of the product time-series data DB 105 is one month (30 days), 30-7 = 23 MAs are calculated. FIG. 5 (b) shows the change over time of MA calculated by shifting the period window. When all the MAs are calculated, the burst threshold is set by the following equation (1).

Figure 0005467061
Figure 0005467061

つまり、ＭＡの値は正規分布に従うと仮定し、ある期間のＭＡが危険率５％で有意に大きい場合、その期間をバーストとして検出することを意味している。   That is, it is assumed that the value of MA follows a normal distribution, and when the MA in a certain period is significantly large at a risk factor of 5%, that period is detected as a burst.

Ｓ１４：バースト検出部１０６は、ステップＳ１３でバーストが検出された商品の識別情報である商品名と、その時間帯、及びバーストの度合を商品のバーストＤＢ１０７に格納する。バーストの度合とはそのバーストの時間帯におけるデータの平均値である。このステップＳ１４により得られたバーストＤＢ１０７のデータ構造を図４に示した。   S14: The burst detection unit 106 stores the product name that is the identification information of the product for which the burst has been detected in step S13, its time zone, and the degree of the burst in the product burst DB 107. The degree of burst is the average value of data in the burst time zone. The data structure of the burst DB 107 obtained in step S14 is shown in FIG.

Ｓ１５：類似バースト特定部１０８は商品のバーストＤＢ１０７から商品名とバースト期間を引き出し、同時期にバーストを起こしている商品のペアを特定する。   S15: The similar burst identification unit 108 extracts a commodity name and a burst period from the commodity burst DB 107, and identifies a pair of commodities causing a burst at the same time.

前記商品のペアは以下の式（２）による演算によって算出されるバースト類似度Ｂｓｉｍに基づき特定される。   The pair of products is specified based on the burst similarity Bsim calculated by the calculation according to the following equation (2).

Figure 0005467061
Figure 0005467061

式（２）においてＸBとＹBは商品Ａと商品Ｂのバースト期間であり、ｏｖｅｒｌａｐはそれらの間で重なった時間幅の数を表す。｜ＸB｜、｜ＹB｜はそれぞれバースト期間を表す。類似バースト特定部１０８はこの演算によって算出したＢｓｉｍの値が例えば０．８以上の商品のペアを「同時期にバーストを起こしている商品のペア」と特定する。 In the formula (2), X B and Y B are burst periods of the products A and B, and overlap represents the number of time widths overlapped between them. | X B | and | Y B | each represent a burst period. The similar burst specifying unit 108 specifies a pair of products whose Bsim value calculated by this calculation is 0.8 or more, for example, as “a pair of products causing a burst at the same time”.

Ｂｓｉｍの値が高いから必ずしも両商品のバーストが関係しているとは断定できないことである。したがって、現段階でバースト期間とこれら両商品の情報を基に、検索エンジンの検索ログＤＢ１１０やＷｅｂ検索エンジン群１１１を用いてバーストの原因情報を探索しても、それを公開しているＷｅｂページに辿りつきやすくなるとは必ずしも言えない。   Since the value of Bsim is high, it cannot be determined that the bursts of both products are necessarily related. Therefore, even if the cause information of the burst is searched using the search log DB 110 or the Web search engine group 111 of the search engine based on the burst period and the information of both the products at this stage, the Web page that discloses it It's not always easy to get to.

そこで、次ステップのＳ１６でバースト原因検索部１０９は商品ペアのバーストの関係性の判断を行うことで、より精度の高いバースト原因の収集を行う。   Therefore, in the next step S16, the burst cause search unit 109 collects burst causes with higher accuracy by determining the relationship between the bursts of the product pairs.

Ｓ１６：バースト原因検索部１０９は、類似バースト特定部１０８で特定された商品ペアに基づき検索ログＤＢ１１０へ問い合わせ、当該商品名のペアをスペースでつなぎ合わせたクエリが同時期に検索ログＤＢ１１０に格納された検索ログ内でバーストしているか否かを判断する。バーストが起きている場合、当該バーストの原因情報の検索を行う。   S16: The burst cause search unit 109 makes an inquiry to the search log DB 110 based on the product pair specified by the similar burst specification unit 108, and a query in which the product name pair is connected by a space is stored in the search log DB 110 at the same time. It is determined whether there is a burst in the search log. If a burst is occurring, search for cause information of the burst.

上記のバーストの検出法には前述のＭｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ法が適用される。この検出の結果、もし同時期に前記クエリのバーストが起きていれば、前記商品同士は強く関係していると考えられるので、両商品の商品名を用いて検索エンジンの検索ログＤＢ１１０からバーストの原因情報の検索を行う。または、前記両商品の識別情報（例えば商品名）を用いてＷｅｂ検索エンジン群１１１によりバーストの原因情報の検索を行う。尚、Ｓ１５のステップでバーストした商品のペアが特定されなかった場合は、単独でバーストを起こしている商品の名とそのバーストの期間に基づき当該バーストの原因情報の検索が実行される。   The above-mentioned Moving Average method is applied to the above burst detection method. As a result of this detection, if a burst of the query occurs at the same time, it is considered that the products are strongly related to each other. Therefore, the burst name is searched from the search log DB 110 of the search engine using the product names of both products. Search for cause information. Alternatively, the cause information of the burst is searched by the Web search engine group 111 using the identification information (for example, product names) of both the products. If the pair of products that burst in step S15 is not specified, the cause information of the burst is searched based on the name of the product that has caused the burst independently and the duration of the burst.

検索ログＤＢ１１０を用いるバーストの原因情報の検索方法では、検索ログＤＢ１１０に格納された検索ログをバーストの期間で区切り、両商品名をスペースでつなぎ合わせたＡＮＤ検索クエリでよく閲覧されていたＷｅｂページをバーストの原因情報と特定する。   In the search method of burst cause information using the search log DB 110, a web page often browsed by an AND search query in which the search log stored in the search log DB 110 is divided by a burst period and both product names are connected by a space. Is identified as the cause information of the burst.

Ｗｅｂ検索エンジン群１１１を用いるバーストの原因情報の検索方法では、バースト期間と両商品名のＡＮＤ検索でＷｅｂ検索エンジン群１１１によって得られる検索結果ランキング上位のＷｅｂページをバーストの原因情報と特定する。   In the search method of the cause information of the burst using the Web search engine group 111, the Web page with the highest search result ranking obtained by the Web search engine group 111 by the AND search of the burst period and both product names is specified as the cause information of the burst.

以上の原因情報検索により、図６に例示した商品Ａや商品Ｂがなぜその時期にバーストを起こしたかの原因を記載したＷｅｂページを、バーストの原因情報として、検索結果の上位に表示させることができる。このバーストの原因情報は商品のバースト原因ＤＢ１１３へ送信され、蓄積される。バースト原因ＤＢ１１３のデータ構造を図６に示した。   Through the cause information search described above, the Web page describing the reason why the product A and the product B illustrated in FIG. 6 caused the burst at that time can be displayed at the top of the search result as the cause information of the burst. . The cause information of the burst is transmitted to the product burst cause DB 113 and accumulated. The data structure of the burst cause DB 113 is shown in FIG.

次に図２、図７を参照しながらバースト情報提示ステップＳ２１〜Ｓ２４について説明する。   Next, the burst information presentation steps S21 to S24 will be described with reference to FIGS.

Ｓ２１：ユーザインタフェース２０１の期間入力部２０２はユーザが入力した期間（図７の事例では“２０１０年８月１日〜２０１０年８月３１日”）を照合部２０３に供する。   S21: The period input unit 202 of the user interface 201 provides the verification unit 203 with the period (“August 1, 2010 to August 31, 2010”) input by the user (in the example of FIG. 7).

Ｓ２２：照合部２０３は、Ｓ２１で入力された期間をバーストＤＢ１０７及びバースト原因ＤＢ１１３と照合し、当該入力された期間に対応したバースト群、各バーストに係る商品の識別情報（商品名）、各バーストの度合、各バーストの原因説明ページのＵＲＬ情報を抽出する。   S22: The collation unit 203 collates the period input in S21 with the burst DB 107 and the burst cause DB 113, and identifies a burst group corresponding to the input period, product identification information (product name) related to each burst, and each burst. The URL information of the cause explanation page of each burst is extracted.

Ｓ２３：検索結果作成部２０４は、Ｓ２２で得られたバースト群と商品名、各バーストの度合、各バーストの原因説明ページのＵＲＬ情報を示すと共に各バーストをバーストの度合の降順でランキングさせた検索結果を作成する。   S23: The search result creation unit 204 indicates the burst group and product name obtained in S22, the degree of each burst, the URL information of the cause explanation page of each burst, and ranks each burst in descending order of the degree of burst. Create the result.

Ｓ２４：ユーザインタフェース２０１の検索結果出力部２０５はＳ２３で得られた検索結果を前記ユーザに出力する。検索結果は前記ユーザの端末の表示部（モニタ装置）に表示される。検索結果の内容の一例を図７に示した。   S24: The search result output unit 205 of the user interface 201 outputs the search result obtained in S23 to the user. The search result is displayed on the display unit (monitor device) of the user terminal. An example of the contents of the search result is shown in FIG.

［本実施形態の効果］
以上のように本実施形態のバースト情報検索装置１によればｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅサイトにおいてある一定の期間においてページ閲覧数や購入数が急激にバースト（上昇）した商品を検索することが可能となる。また、バーストの有無のみではなく、バーストするに至った原因について説明しているバースト原因情報、すなわち、ＷｅｂページのＵＲＬ情報も取得することができる。 [Effect of this embodiment]
As described above, according to the burst information search apparatus 1 of the present embodiment, it is possible to search for a product in which the number of page views or purchases has suddenly burst (increased) in a certain period on the e-commerce site. Further, not only the presence / absence of a burst but also the burst cause information explaining the cause of the burst, that is, the URL information of the Web page can be acquired.

特に類似バースト特定部１０８によってバーストＤＢ１０７に格納されたデータからバースト期間が重複している商品のペアが特定され、この特定されたペアの両商品と当該バースト期間が検索に供されるのでバーストの原因情報を効率よく正確に取得できる。   In particular, the similar burst identification unit 108 identifies a pair of products having overlapping burst periods from the data stored in the burst DB 107, and both the products of the identified pair and the burst period are used for the search. Cause information can be acquired efficiently and accurately.

また、バースト検出部１０６によって前記ページ閲覧数または購入数が閾値を越えている期間がバーストしている期間として特定されるので、当該ページ閲覧数または購入数に依存したバースト期間を検出できる。   Further, since the period during which the page browsing number or the purchase number exceeds the threshold is specified as the burst period by the burst detection unit 106, a burst period depending on the page browsing number or the purchase number can be detected.

さらに、類似バースト特定部１０８によって前記バースト期間の重複性を示す類似度に基づき商品のペアが特定されるので、同期間にバーストが共起する商品のペアを特定できる。特に、類似度に閾値が設定されることで、同期間にバーストが共起する商品のペアをより精度よく特定できる。   Further, since the pair of products is specified by the similar burst specifying unit 108 based on the similarity indicating the duplication of the burst period, it is possible to specify the product pair in which the bursts co-occur during the same period. In particular, by setting a threshold value for the similarity, it is possible to more accurately identify a pair of products in which bursts co-occur during the same period.

そして、前記特定された商品ペアに基づくクエリが検索エンジンの検索ログ内でバーストしている場合に、バースト原因検索部１０９によって当該ペアの両商品名とそのバースト期間に基づき検索エンジン群１１１の検索ログからまたは検索エンジン群１１１によって前記バーストの原因情報の検索が実行される。これにより検索エンジン群１１１またはその検索ログに依存したバーストの原因情報を取得できる。   When the query based on the identified product pair is bursting in the search log of the search engine, the burst cause search unit 109 searches the search engine group 111 based on both product names of the pair and the burst period. The search of the cause information of the burst is executed from the log or by the search engine group 111. Thereby, the cause information of the burst depending on the search engine group 111 or its search log can be acquired.

また、オンライン処理においては、ユーザによって入力された期間が照合部２０３によるバーストＤＢ１０７及びバースト原因ＤＢ１１３との照合に供され、当該期間に対応するバースト群とその各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報が抽出される。そして、検索結果作成部２０４によって前記得られたバースト群とその各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報を示す検索結果が作成される。これにより前記入力された期間に基づく各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報を把握できる。   In the online processing, the period input by the user is used for collation with the burst DB 107 and the burst cause DB 113 by the collation unit 203, and the burst group corresponding to the period and the identification information of the product related to each burst, The degree of burst and the cause information of each burst are extracted. Then, the search result creating unit 204 creates a search result indicating the obtained burst group and product identification information related to each burst, the degree of each burst, and cause information of each burst. Accordingly, it is possible to grasp the product identification information, the degree of each burst, and the cause information of each burst based on the input period.

さらに、本実施形態では検索結果作成部２０４によって前記得られた各バーストが前記検索結果においてバーストの度合の降順でランキングされるので、バーストの度合いのランキングを反映させたバーストの原因情報の検索結果を取得できる。   Furthermore, in the present embodiment, each of the obtained bursts by the search result creation unit 204 is ranked in descending order of the degree of bursts in the search result, so that the search result of the cause information of the burst reflecting the ranking of the degree of burst Can be obtained.

以上のバースト情報検索装置１はユーザとしては個人のみではなく、ｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅサイトを運営している会社にとっても有効な情報を提供できる。商品（例えばブランド商品）の注目度を効率よく知ることで、サイト運営に素早くフィードバックをかけることが可能となる。   The burst information search apparatus 1 described above can provide information that is effective not only for individuals but also for companies that operate e-commerce sites. Efficiently knowing the attention level of a product (for example, a brand product) makes it possible to quickly give feedback to site management.

尚、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。   The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications and applications can be made within the scope of the claims.

［本発明のプログラムとしての態様］
本発明は上記の実施形態のバースト情報検索装置１の各機能部の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータによって実行して本発明を実現することができる。また、コンピュータで前記機能部を実現するためのプログラムをそのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、ＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標） Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。 [Aspect as Program of the Present Invention]
The present invention can realize the present invention by configuring a part or all of the functions of each functional unit of the burst information search device 1 of the above-described embodiment by a computer program and executing the program by the computer. In addition, a computer-readable recording medium such as an FD (Floppy (registered trademark) Disk), an MO (Magneto-Optical disk), or a ROM (Read Only Memory) can be read by the computer. , Memory card, CD (Compact Disk) -ROM, DVD (Digital Versatile Disk) -ROM, CD-R, CD-RW, HDD, SSD, removable disk, etc. Is possible. It is also possible to provide the above program through a network such as the Internet or electronic mail.

１…バースト情報検索装置
１０４…時系列データ作成部（時系列データ作成手段）
１０６…バースト検出部（バースト検出手段）
１０８…類似バースト特定部（類似バースト特定手段）
１０９…バースト原因検索部（バースト原因検索手段）
２０３…照合部（照合手段）
２０４…検索結果作成部（検索結果作成手段）
１０５…時系列データＤＢ（時系列データベース）
１０７…バーストＤＢ（バーストデータベース）
１１３…バースト原因ＤＢ（バースト原因データベース） 1 ... Burst information search device 104 ... Time-series data creation unit (time-series data creation means)
106: Burst detection unit (burst detection means)
108: Similar burst identification unit (similar burst identification means)
109 ... Burst cause search section (burst cause search means)
203 ... collation unit (collation means)
204 ... Search result creation unit (search result creation means)
105 ... time series data DB (time series database)
107 ... Burst DB (burst database)
113 ... Burst cause DB (burst cause database)

Claims (7)

電子商取引に供された商品のバーストの原因情報を検索するバースト情報検索装置であって、
電子商取引に供された商品の注目度を示す情報を記録した履歴を格納した電子商取引ログに基づき商品毎の時系列データを作成して時系列データベースに格納する時系列データ作成手段と、
前記時系列データベースに格納されたデータから注目度がバーストしている期間を検出し当該バーストが検出された商品の識別情報とその時間帯及びバーストの度合をバーストデータベースに格納するバースト検出手段と、
前記バーストデータベースから特定した商品の識別情報とそのバースト期間に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として特定してバースト原因データベースに格納するバースト原因検索手段と、
前記バーストデータベースに格納されたデータからバースト期間が重複している商品のペアを特定する類似バースト特定手段と
を備え、
前記バースト原因検索手段は前記特定された商品ペアに基づくクエリが検索エンジンの検索ログ内でバーストしている場合に当該ペアの両商品の識別情報とそのバースト期間に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として特定して前記バースト原因データベースに格納すること
を特徴とするバースト情報検索装置。 A burst information search device for searching for cause information of a burst of goods subjected to electronic commerce,
Time-series data creating means for creating time-series data for each product based on an electronic commerce log storing a history of recording information indicating the degree of attention of the product subjected to electronic commerce, and storing it in a time-series database;
Burst detection means for detecting a period in which the attention level is bursting from the data stored in the time series database and storing the identification information of the product in which the burst is detected, its time zone and the degree of burst in the burst database;
Burst cause search means for specifying the product identification information identified from the burst database and information obtained from the search based on the burst period as the cause information of the burst and storing it in the burst cause database;
Similar burst identifying means for identifying a pair of products having overlapping burst periods from data stored in the burst database;
With
When the query based on the specified product pair is bursting in the search log of the search engine, the burst cause search means uses the identification information of both products of the pair and information obtained from the search based on the burst period. A burst information search apparatus, characterized in that the burst cause information is specified and stored in the burst cause database . 前記バースト検出手段は前記商品の注目度として当該商品を開示したページの閲覧数または当該商品の購入数が閾値を越えている期間をバーストしている期間として特定すること
を特徴とする請求項１に記載のバースト情報検索装置。 Claim 1 wherein the burst detection means and specifying a period in which a burst period in which cart of Views or the product of the pages which disclosed the product as attention of the product exceeds the threshold The burst information search device described in 1. 前記類似バースト特定手段は前記バースト期間の重複性を示す類似度に基づき商品のペアを特定すること
を特徴とする請求項１または２に記載のバースト情報検索装置。 The burst information search device according to claim 1 or 2 , wherein the similar burst identification unit identifies a pair of products based on a similarity indicating duplication of the burst period. 前記バースト原因検索手段は、前記特定された商品ペアに基づくクエリが検索エンジンの検索ログ内でバーストしている場合に、当該ペアの両商品の識別情報とそのバースト期間に基づき、前記検索エンジンの検索ログからまたは当該検索エンジンによって前記バーストの原因情報の検索を行うこと
を特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のバースト情報検索装置。 When the query based on the identified product pair is bursting in the search engine search log, the burst cause search unit is configured to search the search engine based on the identification information of both products of the pair and the burst period. The burst information search device according to any one of claims 1 to 3 , wherein the cause information of the burst is searched from a search log or by the search engine. ユーザによって入力された期間を前記バーストデータベース及び前記バースト原因データベースと照合して当該期間に対応するバースト群とその各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報を抽出する照合手段と、
前記得られたバースト群とその各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報を示す検索結果を作成する検索結果作成手段と
をさらに備えたこと
を特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のバースト情報検索装置。 The period inputted by the user is collated with the burst database and the burst cause database, and the burst group corresponding to the period and the identification information of the product related to each burst, the degree of each burst, and the cause information of each burst are extracted. Matching means;
A search result creating means for creating a search result indicating the obtained burst group and product identification information related to each burst, the degree of each burst, and the cause information of each burst. 5. The burst information search device according to any one of 1 to 4 . 前記検索結果作成手段は前記検索結果において前記得られた各バーストをバーストの度合の降順でランキングさせること
を特徴とする請求項５に記載のバースト情報検索装置。 6. The burst information search apparatus according to claim 5 , wherein the search result creating means ranks each obtained burst in the search result in descending order of the degree of burst. 請求項１から６のいずれか１項に記載のバースト情報検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするバースト情報検索プログラム。 A burst information search program for causing a computer to function as each means constituting the burst information search device according to any one of claims 1 to 6 .
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