JP6543986B2 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents
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Description
商品画像および商品説明文を含む商品データを特徴量に変換する前処理部と、
商品を購入するユーザデータの特徴量と、商品データの特徴量とを機械学習し、ユーザデータの特徴量と、商品データの特徴量との相関関係を学習したモデルを作成する学習部と、
商品を購入するサイトにアクセスしてきたユーザに対応するユーザデータの特徴データと、商品データの特徴量とを取得し、モデルを適用した機械学習を実行して適合度を算出し、適合度を基に商品の推薦順位を決定する推薦部
とを備える情報処理装置である。
商品画像および商品説明文を含む商品データを特徴量に変換し、
商品を購入するユーザデータの特徴量と、商品データの特徴量とを機械学習し、ユーザデータの特徴量と、商品データの特徴量との相関関係を学習したモデルを作成し、
商品を購入するサイトにアクセスしてきたユーザに対応するユーザデータの特徴データと、商品データの特徴量とを取得し、モデルを適用した機械学習を実行して適合度を算出し、適合度を基に商品の推薦順位を決定する
ことを備える情報処理方法である。
商品画像および商品説明文を含む商品データを特徴量に変換する機能と、
商品を購入するユーザデータの特徴量と、商品データの特徴量とを機械学習し、ユーザデータの特徴量と、商品データの特徴量との相関関係を学習したモデルを作成する機能と、
商品を購入するサイトにアクセスしてきたユーザに対応するユーザデータの特徴データと、商品データの特徴量とを取得し、モデルを適用した機械学習を実行して適合度を算出し、適合度を基に商品の推薦順位を決定する機能
とをコンピュータに実行させるプログラムである。
<本発明の第1の実施形態>
(情報処理装置)
本発明の第1の実施形態係る情報処理装置100は、ユーザがコンピュータ等を介して閲覧するウェブサイト内に、当該ユーザに対するお薦めする商品を表示させるための処理を実行する。
次に本発明の第2の実施形態に係る情報処理装置について説明する。第2の実施形態に係る情報処理装置は、前処理部10(図1の前処理部1に相当)、学習部20(図1の学習部2に相当)および推薦部30(図1の推薦部3に相当)を備える。
文献2: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, Vol.7523, pp.159-174, Springer Berlin Heidelberg, 2012, ISBN: 978-3-642-33459-7
特徴ベクトル記憶部105は、商品ID毎に、変換された商品画像の特徴ベクトルおよび商品説明文の特徴ベクトルを、数値データとして図5に示すような特徴ベクトル表105aに記憶する。
本発明の第2の実施形態に係る情報処理装置の動作について説明する。第2の実施形態に係る情報処理装置の動作としては、大別して、前処理部10における動作、学習部20における動作、推薦部30における動作がある。以下、これらの動作について詳細に説明する。
前処理部10(図3参照)における動作を、図11のフローチャートを参照して説明する。
ここで、xTはxの転置を表す。また、Mは、特徴量の個数を表す。この他、特徴量の変換にはブースティング手法を用いてもよい。
学習部20(図6参照)における動作を、図12のフローチャートを参照して説明する。
推薦部30(図10参照)における動作を、図17のフローチャートを参照して説明する。
商品データ(商品画像、商品説明文等)の属性が動的又は頻繁に変化する場合は、前処理部10は、商品データ属性の特徴量を予め変換しておくのではなく、会員にお薦め商品を提示する直前に変換するようにしてもよい。商品データの属性が動的又は頻繁に変化するとは、例えば、商品画像が映像ストリーム等である場合、又は、商品説明文に商品購買者からの商品レビューが含まれており、それが頻繁に更新又は追加される場合等を指す。
本発明に係る第2の実施形態の効果について述べる。本実施形態によると、商品画像や商品説明文の内容を含む商品情報を基に、ユーザの嗜好に合致するお薦め商品を提示することができる。この理由は、前処理部10が、商品画像および商品説明文を特徴ベクトルに変換し、変換された特徴ベクトルを用いて、学習部20が学習モデルを作成し、作成された学習モデルを用いて推薦部30が会員に対するお薦め商品を決定するからである。
上述した情報処理装置100は、電子回路等にて実現することも可能であるが、コンピュータを利用しても実現することもできる。この場合において、図1に示した情報処理装置100内の前処理部10、学習部20、推薦部30(図3、6、10)に示される各部のうち、少なくとも図3内の商品データ抽出部102、画像特徴量変換部103およびテキスト特徴量変換部104と、図6内の正解データ抽出部203、学習データ抽出部206および機械学習部208と、図10内の適合データ抽出部301、適合度算出部303および推薦商品表示部305とは、ソフトウェアプログラムの機能(処理)単位、言い換えると、ソフトウェアモジュールと捉えることができる。これらの機能(処理)を実現可能なハードウェア環境の一例を、図20を参照して説明する。但し、これらの図面に示した各部の区分けは、説明の便宜上の構成であり、実装に際しては、様々な構成が想定され得る。
・ROM(Read_Only_Memory)3002、
・RAM(Random_Access_Memory)3003、
・記憶装置3004、
・入出力ユーザインタフェース3005、
・外部装置との通信インタフェース3006、
・ドライブ装置3009。
2 学習部
3 推薦部
10 前処理部
20 学習部
30 推薦部
100 情報処理装置
101 商品データ記憶部
101a 商品データ
102 商品データ抽出部
103 画像特徴量変換部
104 テキスト特徴量変換部
105 特徴ベクトル記憶部
105a 特徴ベクトル表
201 購入履歴記憶部
201a 購入履歴データ
202 閲覧履歴記憶部
202a 閲覧履歴データ
203 正解データ抽出部
204 正解データ一時記憶部
204a 正解値表
204b 正解値表
205 会員データ記憶部
205a 会員データ
206 学習データ抽出部
207 学習データ一時記憶部
207a 学習データ表
207b 学習データ表
208 機械学習部
209 学習モデル記憶部
301 適合データ抽出部
302 適合データ一時記憶部
302a 適合データ表
303 適合度算出部
304 適合度一時記憶部
304a 適合度表
305 推薦商品表示部
1000 コンピュータ
3001 CPU
3003 RAM
3004 記憶装置
3005 入出力ユーザインタフェース
3006 通信インタフェース
3009 ドライブ装置
3010 記録媒体
Claims (7)
- 商品画像および商品説明文を含む商品データについて、商品画像及び商品説明文のそれぞれを特徴量に変換し、それぞれの特徴量を含んだ商品データの特徴量を取得する前処理手段と、
商品を購入するユーザの属性を表すユーザデータの特徴量と、前記商品データの特徴量とを機械学習し、前記ユーザデータの特徴量と、前記商品データの特徴量との相関関係を学習したモデルを作成する学習手段と、
前記商品を購入するサイトにアクセスしてきたユーザに対応する前記ユーザデータの特徴データと、前記商品データの特徴量とを取得し、前記モデルを適用した機械学習を実行して適合度を算出し、前記適合度を基に前記商品の推薦順位を決定する推薦手段、
とを備える情報表示装置。 - 前記商品データは複数存在し、
前記前処理手段は、各商品データの特徴量への変換を、前記学習手段における前記モデル作成前に実行する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記商品データは複数存在し、
前記前処理手段は、各商品データの特徴量への変換を、前記ユーザが前記商品を購入するサイトにアクセスしてきた際に行う、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記ユーザによる前記商品の購入履歴を記憶する購入履歴記憶手段を備え、
前記学習手段は、前記購入履歴記憶手段内に記憶される購入履歴を含む情報を基に、前記ユーザと前記購入履歴のある前記商品とを組み合わせた正解値表を作成する、
請求項1乃至3のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記ユーザの属性を記憶するユーザデータ記憶手段を備え、
前記学習手段は、前記ユーザデータ記憶手段内に記憶される前記ユーザの属性を含む情報と、作成された前記正解値表とを基に、学習データを抽出し、抽出された前記学習データを基に、前記モデルを作成する、
請求項4に記載の情報処理装置。 - 商品画像および商品説明文を含む商品データについて、商品画像及び商品説明文のそれぞれを特徴量に変換し、それぞれの特徴量を含んだ商品データの特徴量を取得し、
商品を購入するユーザの属性を表すユーザデータの特徴量と、前記商品データの特徴量とを機械学習し、前記ユーザデータの特徴量と、前記商品データの特徴量との相関関係を学習したモデルを作成し、
前記商品を購入するサイトにアクセスしてきたユーザに対応する前記ユーザデータの特徴データと、前記商品データの特徴量とを取得し、前記モデルを適用した機械学習を実行して適合度を算出し、前記適合度を基に前記商品の推薦順位を決定する
ことをコンピュータに実行させるための情報処理方法。 - 商品画像および商品説明文を含む商品データについて、商品画像及び商品説明文のそれぞれを特徴量に変換し、それぞれの特徴量を含んだ商品データの特徴量を取得する機能と、
商品を購入するユーザの属性を表すユーザデータの特徴量と、前記商品データの特徴量とを機械学習し、前記ユーザデータの特徴量と、前記商品データの特徴量との相関関係を学習したモデルを作成する機能と、
前記商品を購入するサイトにアクセスしてきたユーザに対応する前記ユーザデータの特徴データと、前記商品データの特徴量とを取得し、前記モデルを適用した機械学習を実行して適合度を算出し、前記適合度を基に前記商品の推薦順位を決定する機能、
とをコンピュータに実行させるプログラム。
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