JP6422544B1 - Information processing apparatus, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
【課題】商品またはサービスをその商品またはサービス以外の他の事物と結び付ける情報として適切な情報を生成する情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置は、取得部と、抽出部と、生成部とを備える。取得部は、商品またはサービスを購入したユーザによって投稿された商品またはサービスについてのレビューを取得する。抽出部は、取得部によって取得されたレビューから特定の固有名詞を抽出する。生成部は、抽出部によって抽出された特定の固有名詞と、レビューの対象である商品またはサービスとを関連付けた関連情報を生成する。【選択図】図3An information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program for generating appropriate information as information that links a product or service with other things other than the product or service are provided. An information processing apparatus includes an acquisition unit, an extraction unit, and a generation unit. The acquisition unit acquires a review about the product or service posted by the user who purchased the product or service. The extraction unit extracts a specific proper noun from the review acquired by the acquisition unit. The generation unit generates related information in which the specific proper noun extracted by the extraction unit is associated with the product or service to be reviewed. [Selection] Figure 3
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program.
近年、インターネット上で商品またはサービスを販売する電子商取引が盛んに行われている。 In recent years, electronic commerce which sells goods or services on the Internet has been actively performed.
電子商取引の分野では、たとえば、ユーザが興味を持ちそうな商品またはサービスを推薦するレコメンド機能や、検索キーワードに関連する広告を検索結果とともに表示する検索連動広告機能などが提供されている。このような機能を実現するために、商品またはサービスをその商品またはサービス以外の他の事物と結び付ける情報を生成することが行われている。 In the field of electronic commerce, for example, a recommendation function for recommending a product or service that a user may be interested in, a search-linked advertisement function for displaying an advertisement related to a search keyword together with a search result, and the like are provided. In order to realize such a function, information that links a product or service with things other than the product or service is generated.
しかしながら、従来技術では、商品またはサービスと別の事物とを適切に結び付けることができるとは限らない。たとえば、ウェブログにおける1つの記事の中に、商品についての話題と別の話題とが混在している場合に、商品と全く関連性のない事物がその商品と結び付けられてしまう可能性がある。 However, in the related art, it is not always possible to appropriately associate a product or service with another thing. For example, when a topic about a product and another topic are mixed in one article in the weblog, there is a possibility that an item that is completely unrelated to the product is associated with the product.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、商品またはサービスをその商品またはサービス以外の他の事物と結び付ける情報として適切な情報を生成することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and is an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing capable of generating appropriate information as information that links a product or service with other things other than the product or service The purpose is to provide a program.
本願に係る情報処理装置は、取得部と、抽出部と、生成部とを備える。取得部は、商品またはサービスを購入したユーザによって投稿された商品またはサービスについてのレビューを取得する。抽出部は、取得部によって取得されたレビューから特定の固有名詞を抽出する。生成部は、抽出部によって抽出された特定の固有名詞と、レビューの対象である商品またはサービスとを関連付けた関連情報を生成する。 The information processing apparatus according to the present application includes an acquisition unit, an extraction unit, and a generation unit. The acquisition unit acquires a review about the product or service posted by the user who purchased the product or service. The extraction unit extracts a specific proper noun from the review acquired by the acquisition unit. The generation unit generates related information in which the specific proper noun extracted by the extraction unit is associated with the product or service to be reviewed.
実施形態の一態様によれば、商品またはサービスをその商品またはサービス以外の他の事物と結び付ける情報として適切な情報を生成することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, there is an effect that it is possible to generate appropriate information as information that links a product or service with other things other than the product or service.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, a mode for carrying out an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program according to the present application (hereinafter referred to as “embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, the information processing method, and the information processing program according to the present application are not limited by this embodiment. In addition, the embodiments can be appropriately combined within a range that does not contradict processing contents. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
〔1.情報処理の一例〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図1では、情報処理装置100が、EC(Electric Commerce)サイトとして機能するショッピングサーバである場合の例を示す。ショッピングサーバとしての情報処理装置100は、商品またはサービス(以下、単に「商品」と記載する)に関する情報をユーザに提供し、ユーザから商品の購入を受け付ける。
[1. Example of information processing)
First, an example of information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to the embodiment. FIG. 1 shows an example in which the
図1に示すショッピングサーバとしての情報処理装置100は、商品を購入したユーザによるその商品についての感想や評価等の投稿を受け付けるレビュー機能を有する。ユーザによって投稿された商品レビューまたはサービスレビュー(以下、単に「レビュー」と記載する)は、たとえば商品データベース121に格納される。
The
図1に示すように、レビューには、商品を購入したユーザによって書かれた文章が含まれる。この文章の中には、商品の感想や評価に関する記述以外の付加的な記述が含まれる場合がある。 As shown in FIG. 1, the review includes a sentence written by the user who purchased the product. In this sentence, there may be an additional description other than the description about the impression and evaluation of the product.
たとえば、図1に示すレビューには、「朝晩のお手入れに欠かせない素晴らしい商品です。」という、商品(ここでは、「化粧水A」)の感想や評価に関する記述の他、「この商品は、タレントYのブログで紹介されていました。」という付加的な記述が含まれる。 For example, in the review shown in FIG. 1, in addition to the description about the impression and evaluation of the product (here, “skin lotion A”), “This product is indispensable for morning and evening care.” , Was introduced on Talent Y's blog. "
そこで、実施形態に係る情報処理では、かかるレビューに記載される追加的な記述を利用して商品を別の事物と結び付ける情報を生成することとした。 Therefore, in the information processing according to the embodiment, information that links the product with another thing is generated using an additional description described in the review.
具体的には、実施形態に係る情報処理装置100は、まず、商品データベース121に格納されたレビュー情報を取得する(ステップS1)。レビュー情報には、少なくとも、ユーザによって書かれた文章の内容を示すテキスト情報が含まれる。
Specifically, the
つづいて、情報処理装置100は、取得したレビュー情報から特定の固有名詞を抽出する(ステップS2)。特定の固有名詞とは、人名、グループ名、タイトル名、建築物名などの固有名詞のうち予め登録された固有名詞のことをいう。たとえば、特定の固有名詞として「タレントY」が登録されている場合、情報処理装置100は、レビュー情報に含まれるテキスト情報から「タレントY」を抽出する。
Subsequently, the
つづいて、情報処理装置100は、抽出した特定の固有名詞と、レビューの対象である商品とを関連付けた関連情報を生成する(ステップS3)。たとえば、情報処理装置100は、レビューから抽出した特定の固有名詞「タレントY」と、レビューの対象である商品「化粧水A」とを関連付けた関連情報を生成して関連データベース123に格納する。
Subsequently, the
このように、実施形態に係る情報処理方法は、商品と特定の固有名詞とを、その商品を購入したユーザによって投稿される「レビュー」を通じて結び付ける。これにより、たとえばウェブログや口コミから特定の固有名詞を抽出して関連情報を生成する場合と比較し、商品と商品以外の他の事物とを結び付ける情報としてより適切な情報を生成することができる。 As described above, the information processing method according to the embodiment associates a product with a specific proper noun through a “review” posted by the user who purchased the product. As a result, for example, it is possible to generate more appropriate information as information linking the product and other things other than the product, as compared with the case where the specific information is extracted from the weblog or the word of mouth and related information is generated. .
すなわち、執筆者が話題を自由に決めることができるウェブログと異なり、レビューに記載される話題は、基本的には商品に関するものに限られる。このため、レビューに特定の固有名詞が含まれている場合、その特定の固有名詞は、レビューの対象である商品に関する話題の中で登場した固有名詞である可能性が高い。 That is, unlike the weblog where the author can freely determine the topic, the topic described in the review is basically limited to the product. For this reason, when a specific proper noun is included in the review, the specific proper noun is highly likely to be a proper noun that appears in a topic related to a product to be reviewed.
また、レビューには、商品を実際に購入したユーザによる情報だけが投稿される。このため、商品を購入していないユーザが噂話程度の情報を投稿することもある口コミと比較して、信頼性の低い情報が投稿される可能性が低い。すなわち、レビューは、特定の固有名詞を抽出する対象として信頼性が高い。 Also, only information from the user who actually purchased the product is posted in the review. For this reason, compared with a review in which a user who has not purchased a product may post information about rumor, there is a low possibility that information with low reliability will be posted. That is, the review is highly reliable as a target for extracting a specific proper noun.
したがって、実施形態に係る情報処理方法によれば、商品またはサービスをその商品またはサービス以外の他の事物と結び付ける情報として適切な情報を生成することができる。 Therefore, according to the information processing method according to the embodiment, it is possible to generate appropriate information as information linking a product or service with other things other than the product or service.
生成された関連情報は、ECサイトにおける各種のサービスに利用することが可能である。 The generated related information can be used for various services on the EC site.
たとえば、図1には、関連情報を商品検索に利用する場合の例を示している。図1に示すように、情報処理装置100は、ユーザ端末10から「タレントY」を検索キーワードとする検索要求を受け付けた場合に(ステップS4)、「タレントY」に関連付けられた商品を関連情報に基づいて検索し、検索結果をユーザ端末10へ送信する(ステップS5)。
For example, FIG. 1 shows an example in which related information is used for product search. As illustrated in FIG. 1, when the
これにより、ユーザ端末10のユーザは、「タレントY」に関連付けられた商品(ここでは、「化粧水A」、「サプリメントB」および「フライパンC」等)の情報を容易に手に入れることができる。このように、関連情報を商品検索に利用することで、たとえば、特定の固有名詞(「タレントY」)に関連する商品を購入したいユーザにとっての検索の利便性を向上させることができる。
Thereby, the user of the
その他、情報処理装置100は、関連情報を利用したレコメンド機能や広告機能等を提供することができるが、これらの点については後述する。
In addition, the
以下、このような処理を行う情報処理装置100および情報処理装置100を含む情報処理システム1について、詳細に説明する。
Hereinafter, the
〔2.情報処理システムの構成〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報処理システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。
[2. Configuration of information processing system]
Next, the configuration of the
図2に示すように、情報処理システム1は、ユーザ端末10と、ストア端末20と、広告主端末30と、情報処理装置100とを含む。
As illustrated in FIG. 2, the
ユーザ端末10、ストア端末20、広告主端末30および情報処理装置100は、ネットワークNを介して接続される。ネットワークNは、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、電話網(携帯電話網、固定電話網等)、地域IP(Internet Protocol)網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークNには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。なお、図2に示すように、ユーザ端末10、ストア端末20および広告主端末30は、それぞれ複数台含まれ得る。
The
ユーザ端末10は、ユーザによって利用される情報処理装置である。ユーザ端末10は、たとえば、スマートフォン、デスクトップ型PC(Personal Computer)、ノート型PC、タブレット型端末、携帯電話機、PDA(Personal Digital Assistant)、ウェアラブルデバイス(Wearable Device)等である。ユーザ端末10は、ユーザによる操作に従って、情報処理装置100に対して検索要求や購入要求を送信する。
The
また、ユーザ端末10は、ユーザによる操作に従って、情報処理装置100に対してレビュー情報を送信する。たとえば、ユーザ端末10は、レビューを投稿するための投稿ページにおいてユーザによって入力された情報をレビュー情報として情報処理装置100に送信する。投稿ページは、たとえば、商品の購入後(あるいは商品の到着後)に情報処理装置100によって開示されるURLにアクセスすることで取得することができる。すなわち、レビューの投稿ページは、商品を実際に購入したユーザだけがレビューを投稿することができるように構成されている。
In addition, the
ストア端末20は、オンラインストア(以下、単に「ストア」と記載する)の運営者によって利用される情報処理装置である。ストア端末20は、たとえば、デスクトップ型PCやノート型PC等である。ストア端末20は、運営者による操作に従って、ECサイトで販売する商品の商品情報(商品の識別子、商品名、メーカー名、価格、画像など)を情報処理装置100に送信する。また、ストア端末20は、ユーザによる商品の購入情報(商品の識別子、購入したユーザの識別子、配達先、希望配達日時および決済情報など)を情報処理装置100から受信する。
The
広告主端末30は、広告主によって利用される情報処理装置である。広告主端末30は、たとえば、デスクトップ型PCやノート型PC等である。広告主端末30は、広告主による操作に従って、広告コンテンツに関する情報を情報処理装置100へ送信する。
The
情報処理装置100は、上述したようにECサイトとして機能するショッピングサーバである。本実施形態において、情報処理装置100は、ユーザ或いはストアに対してオンラインモールの機能を提供する。オンラインモールは、複数のストアが出店するサイトである。情報処理装置100は、複数のストア端末20から収集した商品情報をユーザへ提供し、商品購入の受付等を行う。
The
また、情報処理装置100は、検索サイトとして機能する検索サーバでもある。検索サーバとしての情報処理装置100は、検索サービスを提供する。たとえば、検索サーバとしての情報処理装置100は、ユーザから検索キーワードの入力を受け付けて、検索キーワードに基づく検索結果をユーザに提供する。
The
また、情報処理装置100は、上述した関連情報の生成処理を行う生成サーバでもある。このように、本実施形態では、1つの情報処理装置100が、ショッピングサーバ、検索サーバおよび生成サーバとして機能する場合の例を示す。ただし、情報処理装置100は、ショッピングサーバ、検索サーバおよび生成サーバに分離されてもよい。
The
〔3.情報処理装置100の構成〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。
[3. Configuration of information processing apparatus 100]
Next, the configuration of the
図3に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを備える。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(たとえば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(たとえば、液晶ディスプレイ等)を備えていてもよい。
As illustrated in FIG. 3, the
(通信部110について)
通信部110は、たとえば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。通信部110は、ネットワークNと有線または無線で接続され、ネットワークNを介して、ユーザ端末10、ストア端末20および広告主端末30との間で情報の送受信を行う。
(About the communication unit 110)
The
(記憶部120について)
記憶部120は、たとえば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図3に示すように、記憶部120は、商品データベース121と、固有名詞データベース122と、関連データベース123と、ユーザデータベース124と、インデックスデータベース125と、広告データベース126とを記憶する。
(About the storage unit 120)
The
(商品データベース121について)
商品データベース121は、ECサイトにおいて販売される商品に関する情報を記憶するデータベースである。図4は、商品データベース121に格納される情報の一例を示す図である。図4に示す例では、商品データベース121は、商品ID、商品情報、レビュー情報等の項目を有している。
(About the product database 121)
The
「商品ID」は、ECサイトにおいて販売される商品の識別子である。商品IDは、JAN(Japanese Article Number)コード、EAN(European Article Number)コード、UPC(Universal Product Code)、ITF(Interleaved Two of Five)コード等の規格化されたコードであってもよい。また、商品IDは、運営者が独自に定めたコードであってもよい。 “Product ID” is an identifier of a product sold on the EC site. The product ID may be a standardized code such as a JAN (Japanese Article Number) code, an EAN (European Article Number) code, a UPC (Universal Product Code), or an ITF (Interleaved Two of Five) code. The product ID may be a code uniquely determined by the operator.
「商品情報」は、商品名、メーカー名、価格、商品のタイトルや説明文を示すテキストデータ、商品の外観等を示す画像データ、商品の詳細が示された詳細ページへのリンク(URL)等を含んだ情報である。図4では、商品情報を「RC1」のように概念的に表記している。 “Product information” includes product name, manufacturer name, price, text data indicating the title and description of the product, image data indicating the appearance of the product, a link (URL) to a detailed page showing the details of the product, etc. It contains information. In FIG. 4, the product information is conceptually represented as “RC1”.
「レビュー情報」は、レビューに関する情報である。レビュー情報には、「レビューID」、「投稿日時」、「ユーザID」および「テキストデータ」が含まれる。「レビューID」は、レビューの識別子であり、「投稿日時」は、レビューが投稿された日時であり、「ユーザID」は、レビューを投稿したユーザの識別子である。また、「テキストデータ」は、ユーザが記載した文章の内容を示す情報である。 “Review information” is information relating to reviews. The review information includes “review ID”, “post date / time”, “user ID”, and “text data”. The “review ID” is an identifier of the review, the “posting date” is the date when the review is posted, and the “user ID” is the identifier of the user who posted the review. The “text data” is information indicating the content of the text described by the user.
(固有名詞データベース122について)
固有名詞データベース122は、特定の固有名詞に関する情報を記憶するデータベースである。図5は、固有名詞データベース122に格納される情報の一例を示す情報である。図5に示す例では、固有名詞データベース122は、「固有名詞ID」、「名称」、「属性」等の項目を有している。
(About proper noun database 122)
The
「固有名詞ID」は、特定の固有名詞の識別子である。「名称」は、特定の固有名詞の名称を示すテキストデータである。「属性」は、特定の固有名詞によって示される事物(人物、番組、グループ等)の属性を示す情報である。 The “proprietary noun ID” is an identifier of a specific proper noun. “Name” is text data indicating the name of a specific proper noun. “Attribute” is information indicating an attribute of an object (person, program, group, etc.) indicated by a specific proper noun.
たとえば、図5の例では、固有名詞ID「M1」によって識別される「タレントY」は、「芸能事務所P」に所属する「20代女性タレント」であることを示している。また、固有名詞ID「M2」によって識別される「番組X」は、「地上波」で放送される「トーク番組」であることを示している。また、固有名詞ID「M3」によって識別される「グループZ」は、「女性アイドルグループ」であることを示している。 For example, in the example of FIG. 5, “talent Y” identified by the proper noun ID “M1” indicates that “20th female talent” belonging to “entertainment office P”. Further, “program X” identified by the proper noun ID “M2” indicates that it is a “talk program” broadcast on “terrestrial”. Further, “group Z” identified by the proper noun ID “M3” indicates a “female idol group”.
(関連データベース123について)
関連データベース123は、関連情報を記憶するデータベースである。図6は、関連データベース123に格納される情報の一例を示す図である。図6に示す例では、関連データベース123は、関連ID、商品ID、固有名詞ID、生成回数、生成履歴、関連度スコア等の項目を有している。
(About the related database 123)
The
「関連ID」は、関連情報の識別子である。「商品ID」および「固有名詞ID」は、それぞれ商品データベース121に記憶される「商品ID」、固有名詞データベース122に記憶される「固有名詞ID」と同様の識別子である。
“Related ID” is an identifier of related information. “Product ID” and “proprietary noun ID” are identifiers similar to “product ID” stored in the
「生成回数」は、関連IDによって識別される関連情報が過去に生成された回数である。「生成履歴」は、関連情報の生成履歴であり、生成日時、生成元となるレビュー情報のレビューID、生成元となるレビュー情報を投稿したユーザのユーザID等を含む。「関連度スコア」は、商品IDによって識別される商品と、固有名詞IDによって識別される特定の固有名詞との関連度を示す情報である。関連度スコアは、たとえば、上述した「生成回数」や「生成履歴」に基づいて算出される。 “Number of generations” is the number of times related information identified by the related ID has been generated in the past. The “generation history” is a generation history of related information, and includes a generation date and time, a review ID of review information that is a generation source, a user ID of a user who has posted review information that is a generation source, and the like. The “relevance score” is information indicating the degree of association between the product identified by the product ID and the specific proper noun identified by the proper noun ID. The relevance score is calculated based on, for example, the “generation count” and “generation history” described above.
(ユーザデータベース124について)
ユーザデータベース124は、ユーザに関する情報を記憶するデータベースである。図7は、ユーザデータベース124に格納される情報の一例を示す図である。図7に示す例では、ユーザデータベース124は、ユーザID、固有名詞ID、興味度スコア等の項目を有している。「ユーザID」および「固有名詞ID」は、それぞれ商品データベース121に記憶される「ユーザID」および固有名詞データベース122に記憶される「固有名詞ID」と同様の識別子である。「興味度スコア」は、ユーザIDによって識別されるユーザの、固有名詞IDによって識別される特定の固有名詞に対する興味度を示す情報である。
(About user database 124)
The
たとえば、図7の例では、ユーザID「H1」によって識別されるユーザが、固有名詞ID「M1」によって識別される特定の固有名詞「タレントY」と関連付けられており、「興味度スコア」が「5」であることを示している。 For example, in the example of FIG. 7, the user identified by the user ID “H1” is associated with the specific proper noun “talent Y” identified by the proper noun ID “M1”, and the “interest score” is “5”.
なお、ユーザデータベース124において、固有名詞IDおよび興味度スコアの各項目は、たとえば、ユーザによるお気に入り登録操作に基づいて登録されてもよいし、後述する登録部135によって登録されてもよい。
In the
ユーザデータベース124は、ユーザの氏名、年齢、性別、住所、商品の購入履歴等のその他の項目を有していてもよい。
The
(インデックスデータベース125について)
インデックスデータベース125は、たとえば、クローラと呼ばれる巡回ロボットが取得したウェブページのURLやキーワードを抽出することによって構築されたデータベースである。インデックスデータベース125は、たとえば、クローラがアクセスしたウェブサイトに接続するためのURLを示す「URL」や、そのウェブサイトから抽出したキーワードを示す「インデックスキーワード」等の項目を有する。
(About the index database 125)
The
(広告データベース126について)
広告データベース126は、広告主端末30から入稿された広告コンテンツに関する情報が格納されたデータベースである。図8は、広告データベース126に格納される情報の一例を示す図である。図8に示す例では、広告データベース126は、「広告主ID」、「商品ID」、「広告コンテンツ」等の項目を有する。「広告主ID」は、広告主の識別子である。「商品ID」は、商品データベース121に記憶される「商品ID」と同様の識別子である。「広告コンテンツ」は、たとえば、テキストデータや、広告主ページにアクセスするためのURLなどを含む情報である。なお、広告データベース126は、広告料、掲載期間、配信回数などの項目を有していてもよい。
(About the advertisement database 126)
The
(制御部130について)
制御部130は、コントローラ(controller)であり、たとえば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、たとえば、コントローラであり、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(About the control unit 130)
The
図3に示すように、制御部130は、取得部131と、抽出部132と、生成部133と、受付部134と、登録部135と、検索部136と、提供部137とを備え、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図3に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
As shown in FIG. 3, the
(取得部131について)
取得部131は、記憶部120に記憶された商品データベース121からレビュー情報を取得する。
(About the acquisition unit 131)
The
レビュー情報の取得タイミングは任意である。たとえば、取得部131は、新たなレビュー情報が商品データベース121に登録された場合に、登録された新たなレビュー情報を商品データベース121から取得するようにしてもよい。また、取得部131は、商品データベース121に新たに登録されたレビュー情報の件数が閾値を超えた場合に、新たに登録された複数のレビュー情報を商品データベース121からまとめて取得してもよい。
The acquisition timing of the review information is arbitrary. For example, when new review information is registered in the
また、取得部131は、たとえば、ショッピングサーバとしての情報処理装置100の処理負荷が少なくなる時間帯として予め決められた時間帯に商品データベース121からレビュー情報を取得するようにしてもよい。また、取得部131は、ECサイトへのアクセス数が閾値を下回った場合に、商品データベース121からレビュー情報を取得するようにしてもよい。このように、情報処理装置100の処理負荷が少ない状況下でレビュー情報の取得を行うようにすることで、関連情報の生成処理に伴う情報処理装置100の処理負荷の増加を抑制することができる。
In addition, the
(抽出部132について)
抽出部132は、固有名詞データベース122に記憶された情報に基づき、取得部131によって商品データベース121から取得されたレビュー情報から特定の固有名詞を抽出する。
(About the extraction unit 132)
The
たとえば、抽出部132は、レビュー情報に含まれるテキストデータから全ての固有名詞を抽出する。そして、抽出部132は、抽出した固有名詞を固有名詞データベース122に記憶された「名称」と照合して、合致したものを特定の固有名詞として抽出する。
For example, the
このとき、抽出部132は、レビューの対象商品の商品情報に含まれる固有名詞(商品名、メーカー名など)を抽出対象から除外する。すなわち、抽出部132は、対象商品自体の情報をレビュー情報から抽出しないようにする。これにより、関連情報の無駄な蓄積を抑制することができる。
At this time, the
なお、レビュー情報には、必ずしも特定の固有名詞そのものが含まれていることを要しない。たとえば、レビュー情報のテキストデータの中に、「タレントY」の愛称である「Yちゃん」が含まれているとする。このような場合であっても、たとえば、固有名詞データベース122に「タレントY」と関連付けて「Yちゃん」が登録されていれば、固有名詞データベース122を照合することにより「タレントY」を抽出することが可能である。
The review information does not necessarily include a specific proper noun itself. For example, it is assumed that “Y-chan” which is a nickname of “talent Y” is included in the text data of the review information. Even in such a case, for example, if “Y-chan” is registered in the
また、「タレントY」の名称の一部(たとえば、名字のみ)がテキストデータに含まれている場合もあり得る。このような場合であっても、抽出部132は、たとえば「芸能事務所P」のように「タレントY」と関連付けられた固有名詞がテキストデータに含まれていれば、かかる固有名詞から「タレントY」を推測して抽出することも可能である。
In addition, a part of the name of “talent Y” (for example, only the surname) may be included in the text data. Even in such a case, if the proper noun associated with “talent Y” is included in the text data, for example, “entertainment office P”, the extracting
(生成部133について)
生成部133は、抽出部132によって抽出された特定の固有名詞と、レビューの対象である商品とを関連付けた関連情報を生成する。
(About the generator 133)
The
たとえば、生成部133は、抽出部132によって抽出された特定の固有名詞の固有名詞ID、レビューの対象である商品の商品ID、生成回数(新規登録の場合には「1」)、生成履歴を関連IDと関連付けて関連データベース123に格納する。同一の商品IDおよび固有名詞IDを含む関連情報が関連データベース123に既に記憶されている場合には、生成部133は、該当する関連情報の生成回数、生成履歴を更新する処理を行う。
For example, the
また、生成部133は、生成した関連情報について関連度スコアの算出を行う。たとえば、生成部133は、関連データベース123に記憶された生成回数に基づき、生成回数が多いほど関連度が高くなるように関連度スコアを算出する。
Further, the
また、生成部133は、生成回数に基づき算出した基本スコアに対し、関連データベース123に記憶された生成履歴に含まれる生成日時に応じた重み付けを行うことによって関連度スコアを算出するようにしてもよい。たとえば、生成部133は、生成日時が新しい生成履歴をより多く含む関連情報ほど関連度スコアが高くなるようにする。また、生成部133は、設定された期間(たとえば、1年間)よりも前に生成された古い生成履歴を関連データベース123から削除し、削除した生成履歴の数だけ生成回数を減らしてもよい。
Further, the
(受付部134について)
受付部134は、ユーザ端末10、ストア端末20および広告主端末30から各種の要求や情報を受け付ける。
(About the reception unit 134)
The accepting
たとえば、受付部134は、ユーザ端末10から検索キーワードを含む検索要求を受け付ける。なお、検索要求には、ECサイトにて商品検索を行うための「商品検索要求」と、検索サイトにてウェブ検索を行うための「ウェブ検索要求」とがある。
For example, the
また、受付部134は、ユーザ端末10から商品の購入要求を受け付ける。また、受付部134は、ユーザ端末10からユーザに関する情報として、特定の固有名詞や興味度スコアの情報を受け付ける。
In addition, the
また、受付部134は、ストア端末20から商品情報を受け付けたり、広告主端末30から広告コンテンツに関する情報を受け付けたりする。受付部134は、受け付けた情報を登録部135、検索部136および提供部137へ渡す。
In addition, the
(登録部135について)
登録部135は、受付部134によって受け付けられた情報を記憶部120の各種データベースに登録する。
(Registration unit 135)
The
たとえば、登録部135は、ユーザ端末10から特定の固有名詞および興味度スコアの登録情報が受け付けられた場合に、受け付けられた特定の固有名詞を識別する固有名詞IDおよび興味度スコアを該当するユーザのユーザIDに関連付けてユーザデータベース124に登録する。
For example, when registration information of a specific proper noun and interest score is received from the
また、登録部135は、生成部133によって関連情報が生成された場合に、生成元となったレビューを投稿したユーザのユーザIDを商品データベース121から特定し、特定したユーザIDに、該当する特定の固有名詞の固有名詞IDを関連付ける。
In addition, when related information is generated by the
また、登録部135は、ユーザによる商品の購入履歴からユーザが過去に購入した商品を特定し、特定した商品に関連付けられている特定の固有名詞を関連データベース123から特定して該当するユーザと関連付けてもよい。
In addition, the
また、登録部135は、特定の固有名詞を含むレビューの投稿回数に応じて興味度スコアを算出してユーザデータベース124に登録してもよい。たとえば、ユーザID「H1」によって識別されるユーザが、固有名詞ID「M1」によって識別される特定の固有名詞を含むレビューを過去に5回投稿している場合、登録部135は、ユーザID「H1」に関連付けて興味度スコア「5」をユーザデータベース124に格納する。一方、ユーザID「H1」によって識別されるユーザが、固有名詞ID「M2」によって識別される特定の固有名詞を含むレビューを過去に1回しか投稿していない場合、登録部135は、ユーザID「H1」に関連付けて興味度スコア「1」をユーザデータベース124に格納する。このように、登録部135は、特定の固有名詞を含むレビューの投稿回数が多いほど興味度が高くなるように興味度スコアを算出してもよい。
Further, the
その他、登録部135は、ストア端末20から送信された商品情報を商品データベース121に格納したり、ユーザ端末10から送信されたレビュー情報を該当する商品の商品IDに関連付けて商品データベース121へ格納したりする。また、登録部135は、広告主端末30から送信された広告コンテンツに関する情報を広告データベース126に格納したりする。
In addition, the
(検索部136について)
検索部136は、ユーザ端末10から送信された検索要求に含まれる検索キーワードに基づく検索を行う。
(About the search unit 136)
The
ユーザ端末10から送信された検索要求が商品検索要求である場合、検索部136は、商品データベース121を用いた商品検索を行う。
When the search request transmitted from the
ここで、検索キーワードが特定の固有名詞である場合、検索部136は、検索キーワードである特定の固有名詞に関連付けられた商品を検索する。
Here, when the search keyword is a specific proper noun, the
具体的には、検索部136は、検索キーワードである特定の固有名詞を識別する固有名詞IDを固有名詞データベース122を用いて特定し、特定した固有名詞IDに関連付けられた商品IDを関連データベース123を用いて特定する。そして、検索部136は、特定した商品IDの商品情報を商品データベース121から抽出する。
Specifically, the
たとえば、検索キーワードが特定の固有名詞「タレントY」である場合、検索部136は、「タレントY」の固有名詞ID「M1」を固有名詞データベース122を用いて特定する。そして、検索部136は、固有名詞ID「M1」に関連付けられた商品ID「C1」、「C2」を特定し、商品ID「C1」および商品ID「C2」の商品情報を商品データベース121から抽出する。
For example, when the search keyword is a specific proper noun “talent Y”, the
そして、検索部136は、抽出した商品情報を含む検索結果を提供部137へ渡す。このとき、検索部136は、抽出した商品情報を関連度スコアのスコア順に並べた検索結果を生成して提供部137へ渡してもよい。
Then, the
このように、関連情報を利用することで、たとえば著名人の名前を検索キーワードとする商品検索要求に対し、その著名人に関連付けられた商品を検索結果として提供する新規な商品検索サービスを提供することができる。 Thus, by using related information, for example, a new product search service that provides a product associated with a celebrity as a search result in response to a product search request using the name of the celebrity as a search keyword is provided. be able to.
また、検索キーワードが商品名である場合、検索部136は、商品名を検索キーワードとする商品検索を行う。この場合、検索部136は、検索キーワードに合致した商品に関連付けられた特定の固有名詞を関連情報を用いて特定し、特定した特定の固有名詞と検索キーワードに合致する商品との関連性を示唆する情報を検索結果に付加してもよい。
When the search keyword is a product name, the
たとえば、検索キーワードが商品名「化粧水A」である場合、検索部136は、「化粧水A」に対応する商品情報を商品データベース121から抽出する。ここでは、商品ID「C1」の商品情報が抽出されるものとする。つづいて、検索部136は、商品ID「C1」に関連付けられた特有の固有名詞の固有名詞ID「M1」、「M2」を特定し、固有名詞ID「M1」によって識別される特有の固有名詞の名称「タレントY」、固有名詞ID「M2」によって識別される特有の固有名詞の名称「番組X」を抽出する。
For example, when the search keyword is the product name “skin lotion A”, the
そして、検索部136は、「化粧水A」と「タレントY」および「番組X」との関連性を示唆する情報を付加した検索結果を生成して提供部137へ渡す。ここで、関連性を示唆する情報が付加された検索結果の一例を図9に示す。図9に示すように、関連性を示唆する情報は、たとえば、「この商品のレビューには、「タレントY」、「番組X」がよく登場しています。」のようなテキストデータである。なお、関連性を示唆する情報は、たとえば、「タレントY」の写真や「番組X」のタイトル画像のような画像データであってもよい。
Then, the
これにより、商品検索を行ったユーザに対し、商品と特定の固有名詞との関連性を示唆する情報を提供することができる。 Thereby, the information which suggests the relevance of goods and a specific proper noun can be provided with respect to the user who performed goods search.
検索部136は、特定の固有名詞が複数抽出された場合に、抽出された複数の特定の固有名詞を関連度スコアのスコア順に並べてもよい。たとえば、化粧水A(商品ID「C1」)とタレントY(固有名詞ID「M1」)との関連度スコアが「5」であり、化粧水Aと番組X(固有名詞ID「M2」)との関連度スコアが「3」である場合、検索部136は、関連性を示唆する情報を、「タレントY」、「番組X」の順に並べる。
When a plurality of specific proper nouns are extracted, the
また、検索部136は、特定の固有名詞を複数抽出した場合に、抽出された複数の特定の固有名詞のうち関連度スコアが上位のものだけを検索結果に付加してもよい。たとえば、検索部136は、「タレントY」および「番組X」のうち、関連度スコアがより高い「タレントY」と「化粧水A」との関連性を示唆する情報のみを検索結果に付加してもよい。
In addition, when a plurality of specific proper nouns are extracted, the
ユーザ端末10から送信された検索要求がウェブ検索要求である場合、検索部136は、インデックスデータベース125を用いたウェブ検索を行う。
When the search request transmitted from the
具体的には、検索部136は、ウェブ検索要求に含まれる検索キーワードに基づいてインデックスデータベース125を検索し、検索キーワードに一致するインデックスに対応するウェブページのURLをインデックスデータベース125から抽出する。
Specifically, the
(提供部137について)
提供部137は、各種サービスの提供を行う。たとえば、提供部137は、検索部136による検索結果をユーザ端末10へ送信する。また、提供部137は、ユーザ端末10から商品の購入要求が受け付けられた場合に、商品の購入処理を行ったり、レビュー情報の投稿ページにアクセスするためのURLをユーザへ通知したりする。
(About the providing unit 137)
The providing
また、提供部137は、ユーザに対し、関連情報に基づくレコメンドを行う。たとえば、提供部137は、商品名を検索キーワードとする商品検索要求が受け付けられた場合に、検索対象である商品に関連付けられた特定の固有名詞に関連付けられた他の商品に関する情報をレコメンド情報としてユーザに提供する。
Also, the providing
たとえば、「化粧水A」を検索キーワードとする商品検索を行ったユーザに対し、「化粧水A」に関連付けられた特定の固有名詞「タレントY」に関連付けられた商品ID「C2」の商品(たとえば、サプリメントB)を推薦するレコメンド情報を提供してもよい。図10は、レコメンド情報の一例を示す図である。図10に示すように、提供部137は、たとえば、「化粧水A」の商品検索の検索結果に、「サプリメントB」の名称、画像、詳細ページへのリンク(URL)等を含んだレコメンド情報を付加してユーザ端末10に送信してもよい。
For example, for a user who has performed a product search using “skin lotion A” as a search keyword, a product with a product ID “C2” associated with a specific proper name “talent Y” associated with “skin lotion A” ( For example, recommendation information recommending supplement B) may be provided. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of recommendation information. As illustrated in FIG. 10, the providing
また、提供部137は、「化粧水A」を購入したユーザに対して「サプリメントB」のレコメンド情報を提供してもよい。
Further, the providing
このように、商品と特定の固有名詞との結び付きの確度が高い関連情報を利用することで、商品を検索または購入したユーザに対し、その商品と特定の固有名詞を介して結び付く他の商品を薦めるレコメンドサービスをより高い訴求力で提供することが可能となる。 In this way, by using related information that has a high probability of linking a product to a specific proper noun, a user who searches for or purchases a product can find other products linked to that product via a specific proper noun. It is possible to provide recommended recommendation services with higher appeal.
また、提供部137は、ユーザに関連付けられた特定の固有名詞に関連付けられた商品に関する情報をレコメンド情報としてユーザに提供してもよい。
Further, the providing
たとえば、提供部137は、ユーザID「H1」に関連付けられた固有名詞ID「M1」をユーザデータベース124を用いて特定する。つづいて、提供部137は、固有名詞ID「M1」に関連付けられた商品ID「C1」、「C2」を特定する。そして、提供部137は、商品ID「C1」、「C2」の商品を推薦するレコメンド情報をユーザ端末10に送信する。
For example, the providing
このように、商品と特定の固有名詞との結び付きの確度が高い関連情報を利用することで、特定の固有名詞を介してユーザと結び付く商品をそのユーザに薦めるレコメンドサービスをより高い訴求力で提供することが可能となる。 In this way, by using related information that has a high probability of linking a product to a specific proper noun, a recommendation service that recommends the product to the user through a specific proper noun is provided with higher appeal. It becomes possible to do.
提供部137は、複数の商品をユーザに薦める場合に、興味度スコアに基づく絞り込みや並べ替えを行ってもよい。たとえば、提供部137は、興味度スコアが上位のものだけを推薦してもよい。
The providing
また、提供部137は、特定の固有名詞を検索キーワードとするウェブ検索が行われた場合に、特定の固有名詞に関連付けられた商品の広告コンテンツをユーザに提供してもよい。
Further, the providing
たとえば、ユーザID「H1」のユーザが、「タレントY」を検索キーワードとするウェブ検索を行った場合、「タレントY」の固有名詞ID「M1」に関連付けられた商品ID「C1」、「C2」を関連データベース123を用いて特定する。そして、提供部137は、商品ID「C1」の商品に関する広告コンテンツ「D1」を広告データベース126から抽出し、抽出した広告コンテンツを「タレントY」の検索結果に付加してユーザ端末10へ送信する。
For example, when the user with the user ID “H1” performs a web search using “talent Y” as a search keyword, the product IDs “C1” and “C2” associated with the proper noun ID “M1” of “talent Y” are used. Is specified using the
図11は、広告コンテンツが付加された検索結果の一例を示す図である。図11に示すように、提供部137は、たとえば、「タレントY」を検索キーワードとするウェブ検索の検索結果に、「化粧水A」の広告コンテンツを付加してユーザ端末10に送信する。広告コンテンツには、商品である「化粧水A」を販売する販売ページにアクセスするためのURLが埋め込まれている。これにより、たとえば、広告コンテンツがユーザにクリックされると当該広告コンテンツに対応する商品「化粧水A」の販売ページへ遷移する。
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a search result to which advertisement content is added. As illustrated in FIG. 11, for example, the providing
〔4.処理手順〕
次に、実施形態に係る情報処理装置100による処理の手順について図12を参照して説明する。図12は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、図12には、1つの関連情報を生成するための処理手順を示している。
[4. Processing procedure)
Next, a processing procedure performed by the
図12に示すように、情報処理装置100は、商品データベース121からレビュー情報を取得する(ステップS101)。つづいて、情報処理装置100は、固有名詞データベース122に基づき、取得したレビュー情報から特定の固有名詞を抽出する(ステップS102)。たとえば、商品「化粧水A」についてのレビュー情報から特定の固有名詞「タレントY」を抽出する。
As shown in FIG. 12, the
つづいて、情報処理装置100は、抽出した特定の固有名詞と、レビューの対象である商品とを関連付けた関連情報を生成する(ステップS103)。たとえば、情報処理装置100は、商品「化粧水A」と特定の固有名詞「タレントY」とを関連付けた関連情報を生成する。そして、情報処理装置100は、生成した関連情報を関連データベース123に格納して(ステップS104)、処理を終える。
Subsequently, the
〔5.変形例〕
上述した情報処理装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置100の他の実施形態について説明する。
[5. (Modification)
The
上述した実施形態では、レビュー情報から抽出した特定の固有名詞を商品と関連付けることとしたが、情報処理装置100は、抽出した特定の固有名詞の属性を商品と関連付けてもよい。
In the embodiment described above, the specific proper noun extracted from the review information is associated with the product. However, the
たとえば、生成部133は、商品「化粧水A」のレビュー情報から特定の固有名詞「タレントY」が抽出された場合に、「タレントY」に関連付けられた属性「20代女性タレント」および「芸能事務所P」を固有名詞データベース122から特定する。そして、生成部133は、属性「20代女性タレント」および「芸能事務所P」と商品「化粧水A」とを関連付けた属性関連情報をそれぞれ生成して関連データベース123に格納する。
For example, when the specific proper name “talent Y” is extracted from the review information of the product “skin lotion A”, the
このように、生成部133は、抽出部132によって抽出された特定の固有名詞に関連付けられた属性と、レビューの対象である商品とを関連付けた属性関連情報を生成してもよい。
As described above, the
属性関連情報は、特定の固有名詞と商品とを関連付けた関連情報と同様、各種サービスの提供に利用される。たとえば、検索部136は、検索キーワードとして「20代女性タレント」を含んだ商品検索要求が受け付けられた場合に、「20代女性タレント」に関連付けられた商品「化粧水A」を属性関連情報から特定し、「化粧水A」の商品情報を含んだ検索結果を生成する。このように、属性関連情報を用いることで、特定の固有名詞を検索キーワードとする商品検索を行う場合と比べてより緩い条件で商品検索を行うことができる。
The attribute related information is used for providing various services, as is related information in which a specific proper noun is associated with a product. For example, when a product search request including “20s female talent” as a search keyword is received, the
上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。たとえば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 Of the processes described in the above embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed can be performed manually, or all of the processes described as being performed manually or A part can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various types of information shown in each drawing is not limited to the information shown.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。たとえば、記憶部120に記憶される情報は、ネットワークNを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。
Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured. For example, the information stored in the
また、情報処理装置100は、たとえば、関連情報や属性関連情報の生成処理を行う情報処理装置と、商品検索や商品の購入処理といったECサイトとしての処理を行う情報処理装置と、ウェブ検索や広告の掲載といった検索サイトとしての処理を行う情報処理装置とに分離されてもよい。関連情報や属性関連情報の生成処理を行う情報処理装置は、少なくとも、取得部131と、抽出部132と、生成部133とを備え、関連データベース123を記憶する。
In addition, the
また、上述してきた実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 In addition, the above-described embodiments and modification examples can be combined as appropriate within a range that does not contradict processing contents.
〔6.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置100、ユーザ端末10、ストア端末20および広告主端末30は、たとえば図13に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、情報処理装置100を例に挙げて説明する。図13は、情報処理装置100の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、およびメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[6. Hardware configuration)
The
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
The
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス1500は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを、ネットワークNを介して他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、たとえばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
たとえば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、HDD1400には、記憶部120内のデータが記憶される。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔7.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、抽出部132と、生成部133とを備える。取得部131は、商品またはサービスを購入したユーザによって投稿された商品またはサービスについてのレビューを取得する。抽出部132は、取得部131によって取得されたレビューから特定の固有名詞を抽出する。生成部133は、抽出部132によって抽出された特定の固有名詞と、レビューの対象である商品またはサービスとを関連付けた関連情報を生成する。
[7. effect〕
As described above, the
このように、情報処理装置100は、商品と特定の固有名詞とを、その商品を実際に購入したユーザにより投稿されるレビューを通じて結び付ける。これにより、情報処理装置100は、ウェブログや口コミ等から特定の固有名詞を抽出して関連情報を生成する場合と比較し、商品と他の事物とを結び付ける情報としてより適切な情報を生成することが可能である。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100は、検索部136をさらに備える。検索部136は、ユーザ端末10(端末装置の一例)から検索要求を受け付けた場合に、検索要求に含まれる検索キーワードに基づいて商品またはサービスの検索を行う。また、検索部136は、検索キーワードが特定の固有名詞である場合に、特定の固有名詞に関連付けられた商品またはサービスを関連情報に基づいて検索する。
In addition, the
これにより、情報処理装置100は、たとえば、著名人の名前を検索キーワードとする商品検索要求に対し、その著名人に関連付けられた商品を検索結果として提供する新規な商品検索サービスを提供することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置100においては、検索部136は、ユーザ端末10から検索要求を受け付けた場合に、検索要求に含まれる検索キーワードに基づいて商品またはサービスの検索を行う。また、検索部136は、検索キーワードに合致する商品またはサービスに関連付けられた特定の固有名詞を関連情報に基づいて特定し、特定した特定の固有名詞と検索キーワードに合致する商品またはサービスとの関連性を示唆する情報を付加した検索結果を生成する。
Further, in the
これにより、情報処理装置100は、関連情報を利用することで、商品検索を行ったユーザに対し、商品と特定の固有名詞との関連性を示唆する情報を提供することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置100は、提供部137をさらに備える。提供部137は、一の商品またはサービスを検索または購入したユーザに対し、当該一の商品またはサービスに関連付けられた特定の固有名詞に関連付けられた他の商品またはサービスを関連情報に基づいて特定し、特定した他の商品またはサービスに関する情報をユーザに提供する。
The
これにより、情報処理装置100は、関連情報を利用することで、たとえば、商品を検索または購入したユーザに対し、その商品と特定の固有名詞を介して結び付く他の商品を薦めるレコメンドサービスをより高い訴求力で提供することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置100は、登録部135と、提供部137とを備える。登録部135は、ユーザに関する情報に特定の固有名詞を関連付けて登録する。提供部137は、登録部135によって登録された情報に基づき、ユーザに関連付けられた特定の固有名詞に関連付けられた商品またはサービスを当該ユーザに提供する。
The
これにより、情報処理装置100は、関連情報を利用することで、特定の固有名詞を介してユーザと結び付く商品をそのユーザに薦めるレコメンドサービスをより高い訴求力で提供することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部133は、特定の固有名詞と当該特定の固有名詞が示す対象の属性とを関連付けた固有名詞情報に基づき、抽出部132によって抽出された特定の固有名詞に関連付けられた属性と、レビューの対象である商品またはサービスとを関連付けた属性関連情報を生成する。
Further, in the
これにより、情報処理装置100は、指し示す対象が「特定の固有名詞」よりも広い「属性」を商品と結び付けることで、たとえば、特定の固有名詞(「タレントY」等)よりも緩い検索条件(「20代女性タレント」等)で商品検索を行うことができる。
As a result, the
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 The embodiment of the present application has been described in detail with reference to the drawings. However, this is an exemplification, and various modifications and improvements are made based on the knowledge of those skilled in the art including the aspects described in the column of the disclosure of the invention. The present invention can be implemented in other forms.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。たとえば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 In addition, the “section (module, unit)” described above can be read as “means” or “circuit”. For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
10 ユーザ端末
20 ストア端末
30 広告主端末
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 商品データベース
122 固有名詞データベース
123 関連データベース
124 ユーザデータベース
125 インデックスデータベース
126 広告データベース
130 制御部
131 取得部
132 抽出部
133 生成部
134 受付部
135 登録部
136 検索部
137 提供部
DESCRIPTION OF
Claims (8)
前記取得部によって取得された前記レビューから特定の固有名詞を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記特定の固有名詞と、前記レビューの対象である前記商品またはサービスとを関連付けた関連情報を生成する生成部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 An acquisition unit that acquires review for the product or service is posted to the EC site by the user who purchased a product or service in EC site,
An extraction unit for extracting a specific proper noun from the review acquired by the acquisition unit;
An information processing apparatus comprising: a generation unit that generates related information in which the specific proper noun extracted by the extraction unit is associated with the product or service to be reviewed.
をさらに備え、
前記検索部は、
前記検索キーワードが前記特定の固有名詞である場合に、当該特定の固有名詞に関連付けられた前記商品またはサービスを前記関連情報に基づいて検索すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 A search unit for searching for a product or service based on a search keyword included in the search request when a search request is received from a terminal device;
The search unit
The information processing apparatus according to claim 1, wherein, when the search keyword is the specific proper noun, the product or service associated with the specific proper noun is searched based on the related information. .
をさらに備え、
前記検索部は、
前記検索キーワードに合致する商品またはサービスに関連付けられた特定の固有名詞を前記関連情報に基づいて特定し、特定した前記特定の固有名詞と前記検索キーワードに合致する商品またはサービスとの関連性を示唆する情報を付加した検索結果を生成すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 A search unit for searching for a product or service based on a search keyword included in the search request when a search request is received from a terminal device;
The search unit
A specific proper noun associated with the product or service that matches the search keyword is specified based on the related information, and suggests a relationship between the specified specific noun and the product or service that matches the search keyword The information processing apparatus according to claim 1, wherein a search result to which information to be added is added is generated.
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の情報処理装置。 Based on the related information, the user who has searched or purchased one product or service has identified and identified another product or service associated with the specific proper noun associated with the one product or service based on the related information. The information processing apparatus according to claim 1, further comprising a providing unit that provides the user with information related to the other product or service.
前記登録部によって登録された情報に基づき、前記ユーザに関連付けられた前記特定の固有名詞に関連付けられた前記商品またはサービスを当該ユーザに提供する提供部
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の情報処理装置。 A registration unit that registers and associates the specific proper noun with information about the user;
The information processing apparatus according to claim 1, further comprising: a providing unit that provides the user with the product or service associated with the specific proper noun associated with the user based on information registered by the registration unit. 4. The information processing apparatus according to any one of 3.
前記特定の固有名詞と当該特定の固有名詞が示す対象の属性とを関連付けた固有名詞情報に基づき、前記抽出部によって抽出された前記特定の固有名詞に関連付けられた前記属性と、前記レビューの対象である前記商品またはサービスとを関連付けた属性関連情報を生成すること
を特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の情報処理装置。 The generator is
The attribute associated with the specific proper noun extracted by the extraction unit based on the proper noun information that associates the specific proper noun with the target attribute indicated by the specific proper noun, and the review target The information processing apparatus according to claim 1, wherein attribute-related information that associates the product or service is generated.
ECサイトにおいて商品またはサービスを購入したユーザによって当該ECサイトに投稿された前記商品またはサービスについてのレビューを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記レビューから特定の固有名詞を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された前記特定の固有名詞と、前記レビューの対象である前記商品またはサービスとを関連付けた関連情報を生成する生成工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by a computer,
An acquisition step of acquiring a review on the goods or services have been posted to the EC site by the user who purchased a product or service in EC site,
An extraction step of extracting a specific proper noun from the review acquired by the acquisition step;
An information processing method comprising: generating a related information that associates the specific proper noun extracted in the extraction step with the product or service to be reviewed.
前記取得手順によって取得された前記レビューから特定の固有名詞を抽出する抽出手順と、
前記抽出手順によって抽出された前記特定の固有名詞と、前記レビューの対象である前記商品またはサービスとを関連付けた関連情報を生成する生成手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 An acquisition procedure for acquiring a review for the product or service is posted to the EC site by the user who purchased a product or service in EC site,
An extraction procedure for extracting a specific proper noun from the review acquired by the acquisition procedure;
An information processing program causing a computer to execute a generation procedure for generating related information in which the specific proper noun extracted by the extraction procedure is associated with the product or service to be reviewed.
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