JP6664580B2 - 算出装置、算出方法および算出プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、算出装置の一例である情報配信装置10の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報配信装置の一例を示す図である。なお、図1には、情報配信装置10が、ECサイト等の電子商取引の対象となる商品やサービスの情報である対象情報を、利用者が使用する利用者端末100に配信する処理の概要について記載した。なお、以下の説明では、電子商取引の対象となる商品やサービスを取引対象と総称する。
ここで、ECサイトのトップページ等には、複数の対象情報がランキング形式で表示される場合がある。このような対象情報のランキングは、取引対象の新しさや価格順だけではなく、取引対象がどれくらい売れているかや、取引対象がどれくらい配信されているか、取引対象がどれくらい話題となっているかに応じた順序、すなわち、話題度の順で生成される場合もある。このように、話題度の順に対象情報を並べて表示した場合には、情報配信装置10は、現在話題となっている取引対象を優先的に提示することができるので、利用者が購買対象を明確に定めていない場合にも、流行に敏感な利用者を電子商取引のサイトに誘導することができる。
ここで、選択対象とは、利用者が選択した対象を示す情報であり、例えば、取引対象そのものや、取引対象の購買を行うウェブページ、取引対象の購買を行うウェブページへのリンク、取引対象を取り扱う店舗等、取引対象と関連する情報や物体等の対象を示す情報である。例えば、情報配信装置10は、行動情報として、取引対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す情報を取得する。
また、入力情報とは、利用者が入力した任意の情報である。例えば、情報配信装置10は、入力情報として、ウェブ検索における検索クエリの履歴を入力情報として取得し、取得した入力情報のうち、所定の選択対象を示す情報を含む入力情報を用いて、所定の選択対象の優先度を算出する。なお、情報配信装置10は、SNSやマイクロブログ等に投稿された情報、すなわち、利用者によってウェブ上に投稿された情報等を入力情報として取得してもよい。
ここで、取引対象の購入履歴は、その取引対象を利用者が実際に選択しようとする意欲の指標になりえる。また、実際に取引対象を購入したり選択したりした利用者だけではなく、ウェブ検索の結果、取引対象が掲載されたウェブページに遷移した利用者は、その取引対象を実際に購入する意思が強いと考えられる。このため、ウェブ検索の結果に含まれるリンク先と関連する取引対象は、実際に購入される可能性が高い取引対象、すなわち、人気のある取引対象であると予測される。この結果、ある取引対象と紐付られたクリックログは、取引対象を実際に購入しようとする意欲等、取引対象を利用者が実際に選択しようとする意欲の指標となりえる。
以下、図1を用いて、情報配信装置10が実行する算出処理の一例について説明する。なお、以下の説明では、電子商取引の対象となる取引対象を選択対象とし、取引対象ごとに優先度を算出する処理の一例について説明する。
以下、図1に示した算出処理を実現する情報配信装置10が有する機能構成の一例について説明する。まず、図2を用いて、情報配信装置10と他の装置との接続関係の一例について説明する。図2は、実施形態にかかる情報配信装置と他の装置との接続関係の一例を示す図である。
次に、図3を用いて、実施形態にかかる情報配信装置10が有する機能構成の一例について説明する。図3は、実施形態にかかる情報配信装置が有する機能構成の一例を示す図である。図3に示すように、情報配信装置10は、通信部20、記憶部30、制御部40を有する。
次に、図11を用いて、話題度を算出する処理の一例について説明する。図11は、実施形態に係る情報配信装置が話題度を算出する処理の一例を示す図である。なお、図11に示す例では、「キャラクター#A」という単語と関連している取引対象「商品#A」の話題度を算出する処理の一例について説明する。例えば、利用者は、「キャラクター#A」を検索クエリQ01とするウェブ検索を行う。かかる場合、利用者端末100は、「キャラクター#A」と関連するウェブページへのリンクL01〜L03が配置された検索結果W01を表示する。
次に、図12〜図14を用いて、情報配信装置10が実行する処理の流れについて説明する。まず、図12を用いて、情報配信装置10が実行する算出処理の流れを説明する。図12は、実施形態にかかる情報配信装置が実行する算出処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
上述した実施形態に係る情報配信装置10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、上記の情報配信装置10の他の実施形態について説明する。
例えば、各種の検索においては、「デザインAのスカート」、「デザインBのワンピース」、「デザインCのトートバック」というように、選択対象となる商品(「スカート」、「ワンピース」、「トートバック」等)と、その商品が有する特性(「デザインA」、「デザインB、「デザインC」等」)との組が検索クエリとして入力される場合がある。このような検索が行われる場合、優先度は、商品とその商品が有する特性との組ごとに算出された方がよい。
なお、情報配信装置10は、選択対象を選択する利用者の行動を示すログであれば、ウェブ上における任意の行動を示す情報のみならず、実世界における利用者の任意の行動を示す情報を行動情報として採用してもよい。例えば、情報配信装置10は、ウェブ検索のクリックログだけではなく、例えば、オークションサイトにおける取引対象の検索におけるクリックログや、ECサイト等における取引対象の検索におけるクリックログから、紐付ログを生成してもよい。
また、情報配信装置10は、ウェブ検索等が実行された位置を考慮して優先度を算出してもよい。例えば、情報配信装置10は、行動情報と、当該行動情報が示す行動が行われた位置との組を取得する。そして、情報配信装置10は、所定の選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴と、所定の選択対象を示す情報を含む検索クエリの候補とに基づいて、各行動が行われた位置に基づく重みづけを考慮し、優先度を算出してもよい。例えば、情報配信装置10は、所定の選択対象に関連する検索クエリが、その所定の選択対象を取り扱う店舗で行われたウェブ検索の検索クエリである場合は、かかる検索クエリの検索指標値の値をより高い値に補正してもよい。
なお、上述した算出処理は、電子商取引の対象となる商品やサービスのみならず、実際の店舗で購買対象となる商品やサービス、ニュース等の任意のデジタルコンテンツに対しても適用可能である。また、情報配信装置10は、無料の動画配信サービスで配信される動画像や、無料サンプル、各種サービスのモニター募集等、対価の授受を必要としない対象を選択対象として優先度を算出してもよい。また、情報配信装置10は、月賦方式で対価が発生する各種のサービスを選択対象として優先度を算出してもよい。また、情報配信装置10は、ECサイトやオークションサイトにおける取引対象の検索結果として、取引対象ごとに算出した優先度に基づくランキングを生成してもよい。
上述した算出処理では、情報配信装置10は、選択クエリに関連する情報を含む検索クエリを特定し、特定した検索クエリの検索指標値を用いて、選択クエリに対応する取引対象の優先度を算出した。例えば、情報配信措置10は、選択クエリに関連する情報を含む検索クエリとして、選択クエリと同一の検索クエリ、および、選択クエリに含まれる全ての検索クエリを特定した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。
また、上述してきた実施形態に係る情報配信装置10は、例えば図15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。図15は、情報配信装置の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。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、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
上述したように、情報配信装置10は、選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報と、利用者が入力した情報である入力情報とを取得する。そして、情報配信装置10は、行動情報のうち、所定の選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報と、入力情報のうち、所定の選択対象に関連する情報を含む入力情報とを用いて、所定の選択対象を提示する際の優先度を算出する。このため、情報配信装置10は、選択対象を提示する際の優先度に、実際の人気度を反映させることができる。
20 通信部
30 記憶部
31 対象情報データベース
32 クエリログデータベース
33 クリックログデータベース
34 紐付ログデータベース
35 検索指標値データベース
36 選択指標値データベース
37 話題度データベース
40 制御部
41 ログ取得部
42 紐付部
43 検索指標値算出部
44 選択指標値算出部
45 話題度算出部
46 商品情報配信部
100 利用者端末
110 ウェブ検索ログサーバ
120 ショッピング検索ログサーバ
130 オークション検索ログサーバ
140 LPログサーバ
Claims (20)
- 選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報として、選択対象に関するコンテンツへのリンクの選択履歴を取得するとともに、利用者が入力した情報である入力情報として、利用者が入力した検索クエリの履歴を取得する取得部と、
前記行動情報のうち、所定の選択対象に関するコンテンツへのリンクの選択履歴を示す行動情報と、前記入力情報のうち、前記所定の選択対象に関連する検索クエリの履歴とを用いて、当該所定の選択対象を提示する際の優先度を算出する算出部と
を有することを特徴とする算出装置。 - 選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報として、選択対象に関するコンテンツへのリンクの選択履歴を取得するとともに、利用者が入力した情報である入力情報として、利用者がウェブ上に投稿した投稿情報の履歴を取得する取得部と、
前記行動情報のうち、所定の選択対象に関するコンテンツへのリンクの選択履歴を示す行動情報と、前記入力情報のうち、前記所定の選択対象に関連する投稿情報の履歴とを用いて、当該所定の選択対象を提示する際の優先度を算出する算出部と
を有することを特徴とする算出装置。 - 前記取得部は、前記行動情報として、ウェブ検索の結果に含まれる選択対象の中から利用者が選択した選択対象の履歴を示す情報を取得する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の算出装置。 - 前記取得部が取得した行動情報のうち、所定の選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報と、当該所定の選択対象とを紐付ける紐付部を有し、
前記算出部は、前記所定の選択対象に関連する情報を含む入力情報と、当該所定の選択対象と紐付られた行動情報とを用いて、当該所定の選択対象の優先度を算出する
ことを特徴とする請求項1〜3のうちいずれか1つに記載の算出装置。 - 前記取得部は、前記行動情報として、ウェブ検索の結果に含まれるリンクのうち、前記利用者によって選択されたリンクを示す情報を取得し、
前記紐付部は、選択されたリンクが示すウェブページと関連する選択対象を特定し、特定した選択対象と、当該ウェブページへのリンクを選択する操作を示す行動情報とを紐付ける
ことを特徴とする請求項4に記載の算出装置。 - 前記紐付部は、選択されたリンクが示すウェブページにおいて電子商取引の対象となる取引対象を特定し、特定した取引対象と、当該ウェブページへのリンクを選択する操作を示す行動情報とを紐付けし、
前記算出部は、所定の取引対象に関連する情報を含む入力情報と、当該所定の取引対象と紐付られた行動情報とを用いて、当該所定の取引対象の優先度を算出する
ことを特徴とする請求項5に記載の算出装置。 - 前記取得部は、前記行動情報として、前記ウェブ検索に用いられた検索クエリである選択クエリと、当該選択クエリを用いたウェブ検索の結果に含まれるリンクのうち選択されたリンクを示す情報との組を取得し、
前記算出部は、前記所定の選択対象と紐付られた行動情報と、当該行動情報に含まれる選択クエリに関連する情報を含む入力情報とを用いて、当該所定の選択対象の優先度を算出する
ことを特徴とする請求項5または6に記載の算出装置。 - 選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報として、選択対象の購入履歴を取得するとともに、利用者が入力した情報である入力情報として、利用者が入力した検索クエリの履歴又は利用者がウェブ上に投稿した投稿情報の履歴を取得する取得部と、
前記行動情報のうち、所定の選択対象の購入履歴である行動情報と、前記入力情報のうち、前記所定の選択対象に関連する検索クエリの履歴又は当該選択対象に関連する投稿情報の履歴とを用いて、当該所定の選択対象を提示する際の優先度を算出する算出部と
を有することを特徴とする算出装置。 - 前記取得部は、前記選択対象として、電子商取引の対象となる取引対象に関する行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜8のうちいずれか1つに記載の算出装置。 - 前記算出部は、前記所定の選択対象と当該所定の選択対象が有する特性との組ごとに、当該所定の選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報と、当該組に関連する情報を含む入力情報とを用いて、前記優先度を算出する
ことを特徴とする請求項1〜9のうちいずれか1つに記載の算出装置。 - 前記算出部は、前記行動情報から前記所定の選択対象を利用者が選択しようとする意欲の指標となる第1の指標を算出し、前記所定の選択対象を示す情報を含む入力情報から当該所定の選択対象の話題性の指標となる第2の指標を算出し、前記第1の指標と前記第2の指標とを用いて、前記所定の選択対象の優先度を算出する
ことを特徴とする請求項1〜10のうちいずれか1つに記載の算出装置。 - 前記算出部は、前記選択対象ごとに、前記第1の指標に所定のパラメータを積算した値と前記第2の指標に所定のパラメータを積算した値との和を算出し、算出した和の値の分布に基づいて、前記選択対象ごとの優先度を算出する
ことを特徴とする請求項11に記載の算出装置。 - 前記算出部は、算出した和の値の分布を素性として、当該算出した和の値から前記優先度を算出するモデルを学習し、学習したモデルを用いて、前記選択対象ごとの優先度を算出する
ことを特徴とする請求項12に記載の算出装置。 - 前記取得部は、前記行動情報と、当該行動情報が示す行動が行われた位置との組を取得し、
前記算出部は、前記所定の選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報と、前記所定の選択対象に関連する情報を含む検索クエリの候補とに基づいて、当該行動情報が示す行動が行われた位置に応じた重みづけを考慮して、当該所定の選択対象の優先度を算出する
ことを特徴とする請求項1〜13のうちいずれか1つに記載の算出装置。 - 算出装置が実行する算出方法であって、
選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報として、選択対象に関するコンテンツへのリンクの選択履歴を取得するとともに、利用者が入力した情報である入力情報として、利用者が入力した検索クエリの履歴を取得する取得工程と、
前記行動情報のうち、所定の選択対象に関するコンテンツへのリンクの選択履歴を示す行動情報と、前記入力情報のうち、前記所定の選択対象に関連する検索クエリの履歴とを用いて、当該所定の選択対象を提示する際の優先度を算出する算出工程と
を含むことを特徴とする算出方法。 - 選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報として、選択対象に関するコンテンツへのリンクの選択履歴を取得するとともに、利用者が入力した情報である入力情報として、利用者が入力した検索クエリの履歴を取得する取得手順と、
前記行動情報のうち、所定の選択対象に関するコンテンツへのリンクの選択履歴を示す行動情報と、前記入力情報のうち、前記所定の選択対象に関連する検索クエリの履歴とを用いて、当該所定の選択対象を提示する際の優先度を算出する算出手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする算出プログラム。 - 算出装置が実行する算出方法であって、
選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報として、選択対象に関するコンテンツへのリンクの選択履歴を取得するとともに、利用者が入力した情報である入力情報として、利用者がウェブ上に投稿した投稿情報の履歴を取得する取得工程と、
前記行動情報のうち、所定の選択対象に関するコンテンツへのリンクの選択履歴を示す行動情報と、前記入力情報のうち、前記所定の選択対象に関連する投稿情報の履歴とを用いて、当該所定の選択対象を提示する際の優先度を算出する算出工程と
を含むことを特徴とする算出方法。 - 選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報として、選択対象に関するコンテンツへのリンクの選択履歴を取得するとともに、利用者が入力した情報である入力情報として、利用者がウェブ上に投稿した投稿情報の履歴を取得する取得手順と、
前記行動情報のうち、所定の選択対象に関するコンテンツへのリンクの選択履歴を示す行動情報と、前記入力情報のうち、前記所定の選択対象に関連する投稿情報の履歴とを用いて、当該所定の選択対象を提示する際の優先度を算出する算出手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする算出プログラム。 - 算出装置が実行する算出方法であって、
選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報として、選択対象の購入履歴を取得するとともに、利用者が入力した情報である入力情報として、利用者が入力した検索クエリの履歴又は利用者がウェブ上に投稿した投稿情報の履歴を取得する取得工程と、
前記行動情報のうち、所定の選択対象の購入履歴である行動情報と、前記入力情報のうち、前記所定の選択対象に関連する検索クエリの履歴又は当該選択対象に関連する投稿情報の履歴とを用いて、当該所定の選択対象を提示する際の優先度を算出する算出工程と
を含むことを特徴とする算出方法。 - 選択対象の選択に関する利用者の行動の履歴を示す行動情報として、選択対象の購入履歴を取得するとともに、利用者が入力した情報である入力情報として、利用者が入力した検索クエリの履歴又は利用者がウェブ上に投稿した投稿情報の履歴を取得する取得手順と、
前記行動情報のうち、所定の選択対象の購入履歴である行動情報と、前記入力情報のうち、前記所定の選択対象に関連する検索クエリの履歴又は当該選択対象に関連する投稿情報の履歴とを用いて、当該所定の選択対象を提示する際の優先度を算出する算出手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする算出プログラム。
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