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.

特開2008−139928号公報JP 2008-139928 A

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.

図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to the embodiment. 図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing system according to the embodiment. 図3は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus according to the embodiment. 図4は、商品データベースに格納される情報の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of information stored in the product database. 図5は、固有名詞データベースに格納される情報の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of information stored in the proper noun database. 図6は、関連データベースに格納される情報の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information stored in the related database. 図7は、ユーザデータベースに格納される情報の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of information stored in the user database. 図8は、広告データベースに格納される情報の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of information stored in the advertisement database. 図9は、連性を示唆する情報が付加された検索結果の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a search result to which information suggesting connectivity is added. 図10は、レコメンド情報の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of recommendation information. 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。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a search result to which advertisement content is added. 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。FIG. 12 is a flowchart illustrating a processing procedure according to the embodiment. 図13は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 13 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that implements the functions of the information processing apparatus.

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 information processing apparatus 100 is a shopping server that functions as an EC (Electric Commerce) site. The information processing apparatus 100 as a shopping server provides information regarding a product or service (hereinafter simply referred to as “product”) to the user, and accepts purchase of the product from the user.

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 information processing apparatus 100 as a shopping server illustrated in FIG. 1 has a review function that accepts postings such as impressions and evaluations about a product by a user who purchased the product. A product review or service review (hereinafter simply referred to as “review”) posted by the user is stored in the product database 121, for example.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment first acquires review information stored in the product database 121 (step S1). The review information includes at least text information indicating the content of a sentence written by the user.

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 information processing apparatus 100 extracts a specific proper noun from the acquired review information (step S2). A specific proper noun means a proper noun registered in advance among proper nouns such as a person name, a group name, a title name, and a building name. For example, when “talent Y” is registered as a specific proper noun, the information processing apparatus 100 extracts “talent Y” from text information included in the review information.

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 information processing apparatus 100 generates related information in which the extracted specific proper noun is associated with the product to be reviewed (step S3). For example, the information processing apparatus 100 generates related information in which a specific proper noun “talent Y” extracted from the review is associated with the product “skin lotion A” to be reviewed, and stores the related information in the related database 123.

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 information processing apparatus 100 receives a search request using “talent Y” as a search keyword from the user terminal 10 (step S <b> 4), the product associated with “talent Y” is related information. The search result is transmitted to the user terminal 10 (step S5).

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 user terminal 10 can easily obtain information on the products (here, “skin lotion A”, “supplement B”, “frying pan C”, etc.) associated with “talent Y”. it can. Thus, by using the related information for the product search, for example, the convenience of the search for a user who wants to purchase a product related to a specific proper noun (“talent Y”) can be improved.

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 information processing apparatus 100 can provide a recommendation function, an advertisement function, and the like using related information, which will be described later.

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 information processing apparatus 100 that performs such processing and the information processing system 1 including the information processing apparatus 100 will be described in detail.

〔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 information processing system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing system 1 according to the embodiment.

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 information processing system 1 includes a user terminal 10, a store terminal 20, an advertiser terminal 30, and an information processing apparatus 100.

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 user terminal 10, the store terminal 20, the advertiser terminal 30, and the information processing apparatus 100 are connected via the network N. The network N is a communication network such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a telephone network (a mobile phone network, a fixed telephone network, etc.), a regional IP (Internet Protocol) network, and the Internet. The network N may include a wired network or a wireless network. As shown in FIG. 2, a plurality of user terminals 10, store terminals 20, and advertiser terminals 30 may be included.

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 user terminal 10 is an information processing device used by a user. The user terminal 10 is, for example, a smartphone, a desktop PC (Personal Computer), a notebook PC, a tablet terminal, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), a wearable device (Wearable Device), or the like. The user terminal 10 transmits a search request and a purchase request to the information processing apparatus 100 in accordance with a user operation.

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 user terminal 10 transmits review information to the information processing apparatus 100 according to an operation by the user. For example, the user terminal 10 transmits information input by the user on a posting page for posting a review to the information processing apparatus 100 as review information. The posting page can be acquired, for example, by accessing a URL disclosed by the information processing apparatus 100 after purchase of the product (or after arrival of the product). That is, the review posting page is configured so that only the user who actually purchased the product can post the review.

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 store terminal 20 is an information processing apparatus used by an operator of an online store (hereinafter simply referred to as “store”). The store terminal 20 is, for example, a desktop PC or a notebook PC. The store terminal 20 transmits product information (product identifier, product name, manufacturer name, price, image, etc.) of the product sold on the EC site to the information processing apparatus 100 in accordance with an operation by the operator. Further, the store terminal 20 receives from the information processing apparatus 100 purchase information (such as an identifier of the product, an identifier of the purchased user, a delivery destination, a desired delivery date and time, and settlement information) by the user.

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 advertiser terminal 30 is an information processing device used by the advertiser. The advertiser terminal 30 is, for example, a desktop PC or a notebook PC. The advertiser terminal 30 transmits information related to the advertising content to the information processing apparatus 100 according to the operation by the advertiser.

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 information processing apparatus 100 is a shopping server that functions as an EC site as described above. In this embodiment, the information processing apparatus 100 provides an online mall function to a user or a store. An online mall is a site where multiple stores open. The information processing apparatus 100 provides the product information collected from the plurality of store terminals 20 to the user, and accepts product purchases.

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 information processing apparatus 100 is also a search server that functions as a search site. The information processing apparatus 100 as a search server provides a search service. For example, the information processing apparatus 100 as a search server receives an input of a search keyword from the user and provides a search result based on the search keyword to the user.

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 information processing apparatus 100 is also a generation server that performs the related information generation process described above. Thus, in this embodiment, an example in which one information processing apparatus 100 functions as a shopping server, a search server, and a generation server is shown. However, the information processing apparatus 100 may be separated into a shopping server, a search server, and a generation server.

〔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 information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus 100 according to the embodiment.

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 information processing apparatus 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. The information processing apparatus 100 includes an input unit (for example, a keyboard and a mouse) that receives various operations from an administrator who uses the information processing apparatus 100, and a display unit (for example, a liquid crystal display) that displays various types of information. ) May be provided.

(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 communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 110 is connected to the network N in a wired or wireless manner, and transmits / receives information to / from the user terminal 10, the store terminal 20, and the advertiser terminal 30 via the network N.

(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 storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As illustrated in FIG. 3, the storage unit 120 stores a product database 121, a proper noun database 122, a related database 123, a user database 124, an index database 125, and an advertisement database 126.

(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 product database 121 is a database that stores information related to products sold on the EC site. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of information stored in the product database 121. In the example illustrated in FIG. 4, the product database 121 includes items such as a product ID, product information, and review information.

「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 proper noun database 122 is a database that stores information on a specific proper noun. FIG. 5 is information indicating an example of information stored in the proper noun database 122. In the example illustrated in FIG. 5, the proper noun database 122 includes items such as “proper noun ID”, “name”, and “attribute”.

「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 related database 123 is a database that stores related information. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information stored in the related database 123. In the example illustrated in FIG. 6, the related database 123 includes items such as a related ID, a product ID, a proper noun ID, a generation count, a generation history, and a relevance score.

「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 product database 121 and “proper noun ID” stored in the proper noun database 122, respectively.

「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 user database 124 is a database that stores information about users. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of information stored in the user database 124. In the example illustrated in FIG. 7, the user database 124 includes items such as a user ID, a proper noun ID, and an interest score. The “user ID” and “proper noun ID” are the same identifiers as the “user ID” stored in the product database 121 and the “proper noun ID” stored in the proper noun database 122, respectively. The “interest degree score” is information indicating the degree of interest of a user identified by the user ID with respect to a specific proper noun identified by the proper noun ID.

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 user database 124, each item of the proper noun ID and the interest score may be registered based on, for example, a favorite registration operation by the user, or may be registered by a registration unit 135 described later.

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 user database 124 may include other items such as the user's name, age, gender, address, and product purchase history.

(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 index database 125 is a database constructed by, for example, extracting URLs and keywords of web pages acquired by a traveling robot called a crawler. The index database 125 includes items such as “URL” indicating a URL for connecting to a website accessed by the crawler and “index keyword” indicating a keyword extracted from the website.

(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 advertisement database 126 is a database in which information related to advertisement content submitted from the advertiser terminal 30 is stored. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of information stored in the advertisement database 126. In the example illustrated in FIG. 8, the advertisement database 126 includes items such as “advertiser ID”, “product ID”, and “advertisement content”. “Advertiser ID” is an identifier of the advertiser. “Product ID” is an identifier similar to “Product ID” stored in the product database 121. “Advertising content” is information including, for example, text data and a URL for accessing an advertiser page. The advertisement database 126 may include items such as an advertisement fee, a publication period, and the number of distributions.

(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 control unit 130 is a controller, and for example, various programs (information processing program programs) stored in a storage device inside the information processing apparatus 100 by a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like. (Corresponding to an example) is implemented by using the RAM as a work area. The control unit 130 is a controller, for example, and is realized by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

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 control unit 130 includes an acquisition unit 131, an extraction unit 132, a generation unit 133, a reception unit 134, a registration unit 135, a search unit 136, and a provision unit 137. Implements or executes the information processing functions and operations described in (1). Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration illustrated in FIG. 3, and may be another configuration as long as the information processing described below is performed.

(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 acquisition unit 131 acquires review information from the product database 121 stored in the storage unit 120.

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 product database 121, the acquisition unit 131 may acquire the registered new review information from the product database 121. In addition, when the number of review information newly registered in the product database 121 exceeds the threshold, the acquisition unit 131 may acquire a plurality of newly registered review information from the product database 121 in a batch.

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 acquisition unit 131 may acquire the review information from the product database 121 in a time zone determined in advance as a time zone in which the processing load of the information processing apparatus 100 as a shopping server is reduced, for example. Further, the acquisition unit 131 may acquire the review information from the product database 121 when the number of accesses to the EC site falls below a threshold value. As described above, by obtaining the review information under a situation where the processing load on the information processing apparatus 100 is low, an increase in the processing load on the information processing apparatus 100 associated with the related information generation process can be suppressed. .

(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 extraction unit 132 extracts a specific proper noun from the review information acquired from the product database 121 by the acquisition unit 131 based on the information stored in the proper noun database 122.

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 extraction unit 132 extracts all proper nouns from text data included in the review information. Then, the extraction unit 132 compares the extracted proper noun with the “name” stored in the proper noun database 122 and extracts the matched proper noun as a specific proper noun.

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 extraction unit 132 excludes proper nouns (product name, manufacturer name, etc.) included in the product information of the product to be reviewed from the extraction target. That is, the extraction unit 132 does not extract information on the target product itself from the review information. Thereby, useless accumulation of related information can be suppressed.

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 proper noun database 122 in association with “talent Y”, “talent Y” is extracted by collating the proper noun database 122. It is possible.

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 unit 132 determines that “talent” It is also possible to estimate by extracting “Y”.

(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 generation unit 133 generates related information in which the specific proper noun extracted by the extraction unit 132 is associated with the product to be reviewed.

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 generation unit 133 displays the proper noun ID of the specific proper noun extracted by the extraction unit 132, the product ID of the product to be reviewed, the number of generations (“1” in the case of new registration), and the generation history. It is stored in the related database 123 in association with the related ID. When related information including the same product ID and proper noun ID is already stored in the related database 123, the generation unit 133 performs a process of updating the generation count and generation history of the relevant information.

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 generation unit 133 calculates a relevance score for the generated related information. For example, the generation unit 133 calculates a relevance score based on the number of generations stored in the related database 123 so that the relevance increases as the number of generations increases.

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 generation unit 133 may calculate the relevance score by weighting the basic score calculated based on the number of generations according to the generation date and time included in the generation history stored in the related database 123. Good. For example, the generation unit 133 increases the relevance score as the related information includes more generation history with new generation dates and times. Moreover, the production | generation part 133 may delete the old production | generation history produced | generated before the set period (for example, 1 year) from the related database 123, and may reduce the frequency | count of production | generation by the number of the production | generation history deleted.

(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 unit 134 accepts various requests and information from the user terminal 10, the store terminal 20, and the advertiser terminal 30.

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 reception unit 134 receives a search request including a search keyword from the user terminal 10. The search request includes a “product search request” for searching for a product at the EC site and a “web search request” for searching the web at the search site.

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 reception unit 134 receives a purchase request for a product from the user terminal 10. In addition, the reception unit 134 receives information on a specific proper noun and an interest score as information about the user from the user terminal 10.

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 reception unit 134 receives product information from the store terminal 20 or receives information related to advertisement content from the advertiser terminal 30. The reception unit 134 passes the received information to the registration unit 135, the search unit 136, and the provision unit 137.

(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 registration unit 135 registers information received by the reception unit 134 in various databases in the storage unit 120.

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 user terminal 10, the registration unit 135 corresponds to a proper noun ID and an interest score that identify the specific proper noun received. Are registered in the user database 124 in association with the user ID.

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 generation unit 133, the registration unit 135 specifies the user ID of the user who posted the review that is the generation source from the product database 121, and specifies the corresponding user ID. The proper noun ID of the proper noun is related.

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 registration unit 135 identifies a product that the user has purchased in the past from the purchase history of the product by the user, identifies a specific proper noun associated with the identified product from the related database 123, and associates it with the corresponding user. May be.

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 registration unit 135 may calculate an interest score according to the number of posting reviews including a specific proper noun and register it in the user database 124. For example, when the user identified by the user ID “H1” has posted reviews including a specific proper noun identified by the proper noun ID “M1” five times in the past, the registration unit 135 displays the user ID “H1”. The interest score “5” is stored in the user database 124 in association with “H1”. On the other hand, when the user identified by the user ID “H1” has posted a review including the specific proper noun identified by the proper noun ID “M2” only once in the past, the registration unit 135 displays the user ID The interest score “1” is stored in the user database 124 in association with “H1”. Thus, the registration unit 135 may calculate the interest level score so that the degree of interest increases as the number of postings of reviews including a specific proper noun increases.

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 registration unit 135 stores the product information transmitted from the store terminal 20 in the product database 121 or stores the review information transmitted from the user terminal 10 in the product database 121 in association with the product ID of the corresponding product. Or Further, the registration unit 135 stores, in the advertisement database 126, information related to the advertisement content transmitted from the advertiser terminal 30.

(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 search unit 136 performs a search based on the search keyword included in the search request transmitted from the user terminal 10.

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 user terminal 10 is a product search request, the search unit 136 performs product search using the product database 121.

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 search unit 136 searches for a product associated with the specific proper noun that is the search keyword.

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 search unit 136 specifies a proper noun ID for identifying a specific proper noun that is a search keyword using the proper noun database 122, and sets the product ID associated with the specified proper noun ID to the related database 123. Use to specify. Then, the search unit 136 extracts the product information of the specified product ID from the product database 121.

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 search unit 136 specifies the proper noun ID “M1” of “talent Y” using the proper noun database 122. Then, the search unit 136 identifies the product IDs “C1” and “C2” associated with the proper noun ID “M1”, and extracts the product information of the product ID “C1” and the product ID “C2” from the product database 121. To do.

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 search unit 136 passes the search result including the extracted product information to the providing unit 137. At this time, the search unit 136 may generate a search result in which the extracted product information is arranged in the order of the score of the relevance score, and pass the result to the providing unit 137.

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 search unit 136 performs a product search using the product name as a search keyword. In this case, the search unit 136 specifies a specific proper noun associated with the product that matches the search keyword using the related information, and suggests the relationship between the specified specific proper noun and the product that matches the search keyword. Information to be added may be added to the search result.

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 search unit 136 extracts product information corresponding to “skin lotion A” from the product database 121. Here, it is assumed that the product information of the product ID “C1” is extracted. Subsequently, the search unit 136 specifies the proper noun IDs “M1” and “M2” of the specific proper nouns associated with the product ID “C1”, and the specific proper noun identified by the proper noun ID “M1”. The name “program X” of the unique proper noun identified by the name “talent Y” and the proper noun ID “M2” is extracted.

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 search unit 136 generates a search result to which information suggesting the relationship between “skin lotion A”, “talent Y”, and “program X” is generated and passes the result to the providing unit 137. Here, FIG. 9 shows an example of a search result to which information suggesting relevance is added. As shown in FIG. 9, information suggesting relevance is, for example, “Talent Y” and “Program X” often appear in reviews of this product. "Is the text data. The information suggesting relevance may be, for example, image data such as a photograph of “talent Y” or a title image of “program X”.

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 search unit 136 may arrange the extracted specific specific nouns in the order of the score of the relevance score. For example, the relevance score between lotion A (product ID “C1”) and talent Y (proprietary noun ID “M1”) is “5”, and lotion A and program X (proprietary noun ID “M2”) When the relevance score of “3” is “3”, the search unit 136 arranges information suggesting relevance in the order of “talent Y” and “program X”.

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 search unit 136 may add only the ones with higher relevance scores among the extracted specific specific nouns to the search result. For example, the search unit 136 adds only information suggesting the relationship between “talent Y” and “skin lotion A” having a higher relevance score among “talent Y” and “program X” to the search result. May be.

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 user terminal 10 is a web search request, the search unit 136 performs a web search using the index database 125.

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 search unit 136 searches the index database 125 based on the search keyword included in the web search request, and extracts the URL of the web page corresponding to the index that matches the search keyword from the index database 125.

(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 unit 137 provides various services. For example, the providing unit 137 transmits the search result obtained by the search unit 136 to the user terminal 10. In addition, when a purchase request for a product is received from the user terminal 10, the providing unit 137 performs a product purchase process or notifies the user of a URL for accessing a review information posting page.

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 unit 137 makes a recommendation based on related information to the user. For example, when a product search request using a product name as a search keyword is received, the providing unit 137 uses information related to other products associated with a specific proper noun associated with the product to be searched as recommendation information. Provide to users.

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 unit 137 includes, for example, recommendation information including the name of “supplement B”, an image, a link (URL) to a detailed page, and the like in the search result of the product search for “skin lotion A”. May be added and transmitted to the user terminal 10.

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 unit 137 may provide recommendation information of “supplement B” to the user who purchased “skin lotion A”.

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 unit 137 may provide the user with information related to a product associated with a specific proper noun associated with the user as recommendation information.

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 unit 137 specifies the proper noun ID “M1” associated with the user ID “H1” using the user database 124. Subsequently, the providing unit 137 specifies the product IDs “C1” and “C2” associated with the proper noun ID “M1”. Then, the providing unit 137 transmits recommendation information that recommends the products with the product IDs “C1” and “C2” to the user terminal 10.

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 unit 137 may perform filtering or rearrangement based on the interest score when recommending a plurality of products to the user. For example, the providing unit 137 may recommend only those with a higher interest degree score.

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 unit 137 may provide the user with advertisement content of a product associated with a specific proper noun when a web search using a specific proper noun as a search keyword is performed.

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 related database 123. Then, the providing unit 137 extracts the advertisement content “D1” related to the product with the product ID “C1” from the advertisement database 126, adds the extracted advertisement content to the search result of “talent Y”, and transmits the result to the user terminal 10. .

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 unit 137 adds the advertisement content “skin lotion A” to the search result of the web search using “talent Y” as a search keyword, and transmits the result to the user terminal 10. In the advertisement content, a URL for accessing a sales page for selling the product “skin lotion A” is embedded. Thereby, for example, when the advertisement content is clicked by the user, a transition is made to the sales page of the product “skin lotion A” corresponding to the advertisement content.

〔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 information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a flowchart illustrating a processing procedure according to the embodiment. FIG. 12 shows a processing procedure for generating one piece of related information.

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 information processing apparatus 100 acquires review information from the product database 121 (step S101). Subsequently, the information processing apparatus 100 extracts a specific proper noun from the acquired review information based on the proper noun database 122 (step S102). For example, the specific proper name “talent Y” is extracted from the review information about the product “skin lotion A”.

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 information processing apparatus 100 generates related information in which the extracted specific proper noun is associated with the product to be reviewed (step S103). For example, the information processing apparatus 100 generates related information that associates the product “skin lotion A” with a specific proper noun “talent Y”. Then, the information processing apparatus 100 stores the generated related information in the related database 123 (step S104) and ends the process.

〔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 information processing apparatus 100 described above may be implemented in various different forms other than the above embodiment. Therefore, in the following, another embodiment of the information processing apparatus 100 will be described.

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 information processing apparatus 100 may associate the attribute of the extracted specific proper noun with the product.

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 generation unit 133 extracts the attributes “20s female talent” and “entertainment” associated with “talent Y”. “Office P” is identified from the proper noun database 122. Then, the generation unit 133 generates attribute-related information in which the attributes “20s female talent” and “entertainment office P” and the product “skin lotion A” are associated with each other, and stores them in the related database 123.

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 generation unit 133 may generate attribute-related information in which the attribute associated with the specific proper noun extracted by the extraction unit 132 is associated with the product to be reviewed.

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 search unit 136 selects the product “skin lotion A” associated with “20s female talent” from the attribute related information. The search result including the product information of “skin lotion A” is generated. In this way, by using attribute-related information, it is possible to perform a product search under a looser condition than when performing a product search using a specific proper noun as a search keyword.

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 storage unit 120 may be stored in a predetermined storage device provided outside via the network N.

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 information processing apparatus 100 includes, for example, an information processing apparatus that performs processing for generating related information and attribute related information, an information processing apparatus that performs processing as an EC site such as product search and product purchase processing, web search, and advertisement May be separated from an information processing apparatus that performs processing as a search site such as posting. An information processing apparatus that performs generation processing of related information and attribute related information includes at least an acquisition unit 131, an extraction unit 132, and a generation unit 133, and stores a related database 123.

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 information processing apparatus 100, the user terminal 10, the store terminal 20, and the advertiser terminal 30 according to the above-described embodiments are realized by a computer 1000 having a configuration as shown in FIG. Hereinafter, the information processing apparatus 100 will be described as an example. FIG. 13 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer 1000 that implements the functions of the information processing apparatus 100. The computer 1000 includes a CPU 1100, RAM 1200, ROM 1300, HDD 1400, communication interface (I / F) 1500, input / output interface (I / F) 1600, and media interface (I / F) 1700.

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 CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400 and controls each unit. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started up, a program depending on the hardware of the computer 1000, and the like.

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 HDD 1400 stores a program executed by the CPU 1100, data used by the program, and the like. The communication interface 1500 receives data from other devices via the network N and sends the data to the CPU 1100, and transmits data generated by the CPU 1100 to other devices via the network N.

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 CPU 1100 controls an output device such as a display and a printer and an input device such as a keyboard and a mouse via the input / output interface 1600. The CPU 1100 acquires data from the input device via the input / output interface 1600. Further, the CPU 1100 outputs the data generated via the input / output interface 1600 to the output device.

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 media interface 1700 reads a program or data stored in the recording medium 1800 and provides it to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads such a program from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or PD (Phase change rewritable disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. Etc.

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 computer 1000 functions as the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 implements the function of the control unit 130 by executing a program loaded on the RAM 1200. The HDD 1400 stores data in the storage unit 120. The CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them. However, as another example, these programs may be acquired from other devices via the network N.

〔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 information processing apparatus 100 according to the embodiment includes the acquisition unit 131, the extraction unit 132, and the generation unit 133. The acquisition unit 131 acquires a review about a product or service posted by a user who purchased the product or service. The extraction unit 132 extracts a specific proper noun from the review acquired by the acquisition unit 131. The generation unit 133 generates related information in which the specific proper noun extracted by the extraction unit 132 is associated with the product or service to be reviewed.

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 information processing apparatus 100 associates a product with a specific proper noun through a review posted by a user who actually purchased the product. As a result, the information processing apparatus 100 generates more appropriate information as information for linking the product and other things, as compared with the case where a specific proper noun is extracted from a weblog or a word of mouth to generate related information. It is possible.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment further includes a search unit 136. When receiving a search request from the user terminal 10 (an example of a terminal device), the search unit 136 searches for a product or service based on a search keyword included in the search request. Moreover, the search part 136 searches the goods or service linked | related with the specific proper noun based on related information, when a search keyword is a specific proper noun.

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 information processing apparatus 100 can provide a new product search service that provides a product associated with the celebrity as a search result in response to a product search request using the name of the celebrity as a search keyword. it can.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, when the search unit 136 receives a search request from the user terminal 10, the search unit 136 searches for a product or service based on a search keyword included in the search request. Further, the search unit 136 identifies a specific proper noun associated with the product or service that matches the search keyword based on the related information, and relates the specified specific proper noun to the product or service that matches the search keyword. Generate search results with information suggesting sex.

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 information processing apparatus 100 can provide information suggesting the relationship between the product and the specific proper noun to the user who performed the product search by using the related information.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment further includes a providing unit 137. The providing unit 137 specifies, based on the related information, other products or services associated with a specific proper noun associated with the one product or service for a user who has searched or purchased the one product or service. Provide information to the user regarding other identified goods or services.

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 information processing apparatus 100 uses the related information, for example, for a user who searches for or purchases a product, recommends a higher recommendation service for recommending another product linked to the product via a specific proper noun. Can be provided with appeal.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment includes a registration unit 135 and a providing unit 137. The registration unit 135 registers information relating to the user in association with a specific proper noun. The providing unit 137 provides the user with a product or service associated with a specific proper noun associated with the user based on the information registered by the registration unit 135.

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 information processing apparatus 100 can provide a recommendation service that recommends a product associated with the user through a specific proper noun with higher appeal by using the related information.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the generation unit 133 specifies the specific noun extracted by the extraction unit 132 based on the proper noun information in which the specific proper noun is associated with the target attribute indicated by the specific proper noun. Attribute-related information that associates the attribute associated with the proper noun and the product or service to be reviewed is generated.

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 information processing apparatus 100 associates an “attribute” wider than the “specific proper noun” with the product to indicate the search condition (eg, “talent Y”) that is looser than the specific proper noun. The product search can be performed with “20s female talent”.

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 SYMBOLS 1 Information processing system 10 User terminal 20 Store terminal 30 Advertiser terminal 100 Information processing apparatus 110 Communication part 120 Storage part 121 Goods database 122 Proper noun database 123 Related database 124 User database 125 Index database 126 Advertising database 130 Control part 131 Acquisition part 132 Extraction unit 133 Generation unit 134 Reception unit 135 Registration unit 136 Search unit 137 Providing unit

Claims (8)

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部と、
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.
端末装置から検索要求を受け付けた場合に、当該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検索部
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. .
端末装置から検索要求を受け付けた場合に、当該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検索部
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.
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前記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前記関連情報に基づいて特定し、特定した前記他の商品またはサービスに関する情報を前記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。
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.
ユーザに関する情報に前記特定の固有名詞を関連付けて登録する登録部と、
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.
前記生成部は、
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.
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
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.
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手順と、
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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