JP6692156B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6692156B2 JP6692156B2 JP2015246591A JP2015246591A JP6692156B2 JP 6692156 B2 JP6692156 B2 JP 6692156B2 JP 2015246591 A JP2015246591 A JP 2015246591A JP 2015246591 A JP2015246591 A JP 2015246591A JP 6692156 B2 JP6692156 B2 JP 6692156B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- distribution form
- user
- log
- information processing
- association
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 32
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 31
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 description 13
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 12
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 11
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 8
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 239000004278 EU approved seasoning Substances 0.000 description 1
- 235000013361 beverage Nutrition 0.000 description 1
- 235000009508 confectionery Nutrition 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 235000011194 food seasoning agent Nutrition 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
特許文献1のサーバは、品目に対するユーザの興味が表現された行動、例えば、品目をクリックする、品目を購入する、品目を買い物リストに追加する、品目を眺めるなどの行動に基づいて、ユーザをクラスタリングし、ユーザに対してクラスタに応じたニュース記事を提供している。
情報処理システム1では、複数のユーザ端末2と、サーバ装置3とがネットワーク(例えばインターネット等のWAN(Wide Area Network))を介して通信可能に接続されている。
サーバ装置3は、ユーザの行動ログなどを取得し、取得した行動ログなどに基づいて、ユーザの流通形態に対する属性を示す流通形態属性を決定する。
ここで、流通形態とは、品物やサービスなどの商品の販売過程の形態であり、本実施形態では、流通形態の種類として、コンビニエンスストアで商品が販売されるコンビニエンスストア形態、スーパーマーケットで商品が販売されるスーパーマーケット形態、ショッピングモールで商品が販売されるショッピングモール形態を例示している。そして、流通形態属性は、これらの流通形態の種類のうち、ユーザとの関連性が高い流通形態の種類を示す情報である。
また、サーバ装置3は、ユーザ端末2からコンテンツの送信を要求するコンテンツ送信要求を受信すると、ユーザの流通形態属性に対応付けられたコンテンツを抽出し、ユーザ端末2に送信する。
以下、本システムの各構成についてより詳細に説明する。
ユーザ端末2は、コンピュータであり、例えばスマートフォンやタブレット端末等の携帯型ユーザ端末や、パーソナルコンピュータ等の固定型ユーザ端末等を例示できる。図1は、ユーザ端末2がスマートフォンである例を示している。ユーザ端末2は、図示は省略するが、表示部、入力部、メモリやハードディスクなどにより構成された端末記憶部、CPU(Central Processing Unit)などにより構成された端末制御部を備えて構成されている。
図2は、サーバ装置3の概略構成を示すブロック図である。
サーバ装置3は、コンピュータにより構成され、本発明の情報処理装置として機能する。このサーバ装置3は、ネットワークに接続され、ユーザ端末2と通信する通信部21と、サーバ記憶部30と、サーバ制御部40などとを含んで構成されている。
サーバ記憶部30には、サーバ装置3を制御するための各種プログラムが記憶される。さらに、このサーバ記憶部30は、ユーザ情報記憶手段31と、係数記憶手段32と、コンテンツ記憶手段33とを備えている。
ユーザIDは、情報処理システム1に登録されているユーザを識別する識別情報である。
また、上記アクセスログや経路検索ログは、サーバ制御部40が、ユーザ端末2やナビゲーション装置から操作履歴を受信することで取得できる。
例えば、コンビニエンスストアは、若者層や、自宅が駅に近接しているユーザ層が利用することが多いため、コンビニエンスストア形態には、これらのユーザ層に関連すると推定される商品(例えば、お菓子、飲料、駅に近いマンションなどの不動産)の広告がコンテンツとして対応付けられている。
なお、コンテンツ記憶手段33には、コンテンツに代えて、コンテンツが記憶されている位置を示すアドレスデータが記憶されていてもよい。
サーバ制御部40は、CPUなどの演算回路、RAM(Random Access Memory)などの記憶回路により構成され、サーバ記憶部30などに記憶されているプログラム(ソフトウェア)をRAMに展開し、RAMに展開されたプログラムとの協働で、各種処理を実行する。そして、サーバ制御部40は、上記各種処理を実行することで、ユーザ情報取得手段41、特性情報生成手段42、関連度算出手段43、流通形態属性判定手段44、コンテンツ抽出手段45、コンテンツ送信手段46、係数設定手段47として機能する。
関連度算出手段43は、生成された特性情報に基づいて、各ユーザに対して、各流通形態に対する関連度を算出する。
流通形態属性判定手段44は、算出された関連度に基づいて、ユーザの流通形態属性を判定する。
コンテンツ抽出手段45は、ユーザの流通形態属性に基づいて、コンテンツ記憶手段33からコンテンツを抽出する。
コンテンツ送信手段46は、抽出されたコンテンツをユーザ端末2に送信する。
係数設定手段47は、上記関連度の算出に用いられる後述する関連度算出モデルにおける重み係数を設定する。
なお、サーバ制御部40の各機能については、次の流通形態属性判定処理S10及びコンテンツ配信処理の説明で詳述する。
次に、サーバ装置3が実行する流通形態属性判定処理S10について説明する。
図3は、流通形態属性判定処理S10を示すフローチャートである。
流通形態属性判定処理S10が実行されると、特性情報生成手段42は、ユーザ情報記憶手段31に記憶されている一定期間(例えば直近1ヶ月)の行動ログ、又は、自宅などの位置情報に基づいて、ユーザ毎に、ユーザの流通形態に対する特性を示す特性情報を生成し(ステップS11)、生成した特性情報を、ユーザIDと対応付けてユーザ情報記憶手段31に記憶させる。
具体的には、特性情報生成手段42は、上記頻度として、一定期間の行動ログに基づいて、流通形態の種類毎の、商品の購入回数、ウェブサイトへのアクセス回数、経路検索回数などを生成する。すなわち、特性情報生成手段42は、ユーザが所定の行動を行った頻度を算出する本発明の頻度算出手段を構成する。
また、特性情報生成手段42は、位置情報に基づいて上記商圏情報を生成する。
商圏情報は、位置情報の位置と、当該位置から最短距離にある該当する流通形態の店舗までの距離を算出し、当該距離が、流通形態毎に設定された閾値(例えば商圏の半径)以下か否かを判定することで算出できる。
ここで、例えば、コンビニエンスストアの場合は、ユーザは徒歩で店舗に行くことが多いため、コンビニエンスストア形態における前記閾値は、例えば500mに設定される。また、スーパーマーケットの場合は、ユーザは徒歩だけではなく自転車で店舗に行くことが多いため、スーパーマーケット形態における前記閾値は、例えば1kmに設定される。また、ショッピングモールの場合は、ユーザは自動車で店舗に行くことが多いため、ショッピングモール形態における前記閾値は、例えば10kmに設定されている。
関連度算出モデルは、流通形態毎に設定されており、本実施形態では、コンビニエンスストア形態に対する関連度S(C)を算出するモデルと、スーパーマーケット形態に対する関連度S(SU)を算出するモデルと、ショッピングモール形態に対する関連度S(SH)とを算出するモデルとが設定されている。
ここで、各関連度S(X)(X=C,SU,SH)は、次式(1)で求めることができる。式(1)において、nは変数であり、Vnは特性情報の数値を示し、Wn(X)は、Vnが関連度S(X)に貢献する貢献度を決める重み係数を示す。
特性情報の数値は、例えば、商品の購入回数、ウェブサイトへのアクセス回数、経路検索回数の場合は、その回数であり、商圏情報の場合は、商圏に含まれている場合は、「1」となり、商圏に含まれていない場合は、「0」となる。
そして、係数設定手段47は、複数の特性情報のセット、及び、設定した正解スコアに基づいて、正解式を複数作成し、作成した複数の正解式を解くことで、重み係数Wn(X)を算出して設定する。
この設定により、関連度S(X)への貢献度が高いほど、特性情報の重み係数Wn(X)は高い値に設定される。そして、係数設定手段47は、設定した重み係数Wnを、係数記憶手段32に記憶させる。
なお、流通形態属性判定手段44は、算出された関連度が、所定の閾値以上か否かを判定し、関連度が閾値以上となる場合、該当する流通形態をユーザの流通形態属性として決定してもよい。
そして、流通形態属性判定手段44は、決定した流通形態属性をユーザIDと対応付けて、ユーザ情報記憶手段31に記憶させる(ステップS15)。これにより、各ユーザは、流通形態属性に応じてグループ化される。そして、サーバ制御部40は、流通形態属性判定処理S10を終了する。
次に、サーバ装置3が実行するコンテンツ配信処理について説明する。
図4は、コンテンツ配信処理を示すフローチャートである。
ユーザ端末2からコンテンツの送信を要求するコンテンツ送信要求をサーバ装置3が受信すると、コンテンツ抽出手段45は、ユーザ端末2からユーザIDを取得し、取得したユーザIDに対応する流通形態属性がユーザ情報記憶手段31に記憶されているか否かを判定する(ステップS21)。
ステップS21でNOと判定された場合、サーバ制御部40は、上述した流通形態属性判定処理S10を実行し、ユーザの流通形態属性を決定し、決定した流通形態属性をユーザIDに対応付けてユーザ情報記憶手段31に記憶させる。
次に、コンテンツ抽出手段45は、読み出した流通形態属性に対応付けられたコンテンツを、コンテンツ記憶手段33から抽出する(ステップS23)。
そして、コンテンツ送信手段46は、抽出されたコンテンツを、ユーザ端末2に送信する(ステップS24)。そして、サーバ制御部40は、コンテンツ配信処理を終了する。
サーバ装置3では、流通形態属性判定手段44が、ユーザの流通形態属性を判定することで、流通形態に対するユーザの行動傾向を反映したユーザのグループ分けが実現できる。
そして、コンテンツ送信手段46が、流通形態属性に対応付けられた広告などのコンテンツを、前記ユーザのユーザ端末2に送信する。
この構成によれば、例えば、ユーザに対して、流通形態属性と関連性が高い商品の広告を配信できるため、広告効果を向上できる。
この構成によれば、例えば、ユーザが所定の行動を行ったか否かに基づいて関連度を算出する場合と比べて、関連度を細かく算出することができるため、流通形態属性を高い精度で判定できる。
この構成によれば、ユーザの行動とは異なる観点の特性情報にも基づいて、流通形態属性を判定できるため、行動ログにのみ基づいて流通形態属性を判定する場合と比べて、流通形態属性の判定精度を向上できる。
例えば、自宅がコンビニエンスストアとは離れており、通常はコンビニエンスストアを利用しないが、出張先などでたまたまコンビニエンスストアを利用したようなユーザに対しては、普段からコンビニエンスストアを利用しているユーザと比べて、一定期間においてコンビニエンスストアを利用した回数が同じでも、関連度S(C)を低く算出する。この場合、関連度S(X)をより細かく算出できる。
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲で、以下に示される変形をも含むものである。
上記実施形態のサーバ装置3は、各ユーザに対して判定した流通形態属性を、コンテンツの送信に活用しているが、本発明はこれに限定されない。例えば、ユーザIDと、ユーザIDに対応付けられた流通形態属性とが含まれたユーザデータを、例えば、商品の製造者や販売者に提供してもよい。
商品の製造者は、提供されたユーザデータに基づいて、各流通形態のユーザ層の人数を把握できるため、各流通形態に対する商品の出荷数などを見積もることができる。
これに対して、販売者が前記ユーザデータを取得することで、店舗毎に商品を購入する可能性のあるユーザを推定することができ、当該課題を解決することができる。
ここで、前記ユーザデータの取得処理の一例を説明する。
この場合、情報処理システム1Aは、図5に示すように、ユーザ端末2及びサーバ装置3に加えて、ネットワークに接続された販売者側の端末装置5を備える。端末装置5は、コンピュータであり、位置情報送信手段51、及び、ユーザデータ取得手段52を備える。
ユーザデータの取得処理が実行されると、位置情報送信手段51は、店舗の位置を示す位置情報を、サーバ装置3に送信する。
情報処理システム1Aでは、サーバ装置3のサーバ制御部40は、商圏特定手段及びユーザデータ提供手段としても機能する。そして、販売者側の端末装置5から位置情報を取得すると、商圏特定手段は、取得された位置情報から店舗の商圏を特定する。そして、当該ユーザデータ提供手段は、ユーザ情報記憶手段31から、特定された店舗の商圏に位置情報の位置が含まれるユーザのユーザID及び流通形態属性を読み出し、ユーザデータとして販売者側の端末装置5に送信する。このとき、ユーザデータに、ユーザの年齢や性別などの属性を含めてもよい。当該属性は、例えば、ユーザ端末2から取得できる。そして、端末装置5のユーザデータ取得手段52は、サーバ装置3から送信されたユーザデータを取得する。これにより、販売者は、端末装置5を操作してユーザデータを分析することで、店舗毎に商品を購入する可能性のあるユーザを推定できる。
上記実施形態では、流通形態の種類として、コンビニエンスストア形態、スーパーマーケット形態、ショッピングモール形態を例示しているが、本発明はこれに限定されない。例えば、これらとは異なる小売業の流通形態(デパート、ドラッグストアなど)であってもよいし、小売業とは異なる業界の流通形態であってもよい。例えば、飲食業における流通形態(ファミリーレストラン、高級レストラン、居酒屋など)であってもよい。
上記実施形態では、サーバ装置3は、ユーザの流通形態属性を判定しているが、さらに細かい属性を判定してもよい。例えば、曜日、月、季節別の流通形態属性や、商品の販売者別の流通形態属性や、流通形態の店舗のロケーション(都心の店舗か、郊外の店舗かなど)別の流通形態属性を判定してもよい。これらの判定は、特性情報を、曜日、月、季節毎、販売者毎、店舗のロケーション毎などに設定することで実現できる。
上記実施形態では、特性情報として、一定期間の行動ログに基づいて生成される、商品の購入回数、ウェブサイトへのアクセス回数、経路検索回数や、位置情報に基づいて生成される商圏情報を例示しているが、本発明はこれに限定されない。
すなわち、少なくとも行動ログに基づいて生成されるユーザの行動の特性を示す特性情報があればよい。
この特性情報によれば、通常はコンビニエンスストアを利用しないが、出張先などでたまたまコンビニエンスストアを利用したようなユーザに対しては、普段からコンビニエンスストアを利用しているユーザと比べて、一定期間においてコンビニエンスストアを利用した回数が同じでも、関連度S(C)を低く算出する。この場合、関連度S(X)をより細かく算出できる。
例えば、家族構成の特性情報は、一人暮らしか否かを示す情報や、子供を含む家庭か否かを示す情報などであり、特性情報生成手段42が、行動ログに基づいてユーザが購入した商品の種類などを判定することで生成する。
この場合、一人暮らしか否かを示す情報や、子供を含む家庭か否かを示す情報などのそれぞれに対して、該当する場合には、特性情報の数値が「1」に設定され、該当しない場合には、特性情報の数値が「0」に設定される。
この場合、例えば、コンビニエンスストア形態に対する関連度算出モデルでは、一人暮らしか否かを示す特性情報の重み係数が、例えば「5」に設定され、子供を含む家庭か否かを示す特性情報の重み係数が、例えば「2」に設定される。
また、例えば、スーパーマーケット形態やショッピングモール形態に対する関連度算出モデルでは、一人暮らしか否かを示す特性情報の重み係数が、例えば「1」に設定され、子供を含む家庭か否かを示す特性情報の重み係数が、例えば「5」に設定される。
このようにして、関連度S(X)をユーザの家族構成に応じてより細かく算出できる。
上記実施形態では、流通形態属性判定手段44は、各ユーザに対して、流通形態毎に算出された関連度S(X)に基づいて、流通形態属性を判定しているが、本発明はこれに限定されない。すなわち、他の分類手法やクラスタリング手法を用いて、流通形態属性を判定してもよい。
例えば、流通形態属性判定手段44は、ディリクレ過程(Dirichlet process)などのクラスタリング手法を用いて、特性情報の類似度に基づいてユーザをグループ化する。そして、生成されたクラスタの特性が、どの種類の流通形態と関連しているかを判定し、判定した流通形態の種類を、対応するクラスタに属するユーザの流通形態属性としてもよい。
Claims (6)
- 流通形態に対するユーザのログであって、前記流通形態の店舗での商品の購入を示す購入ログ、前記流通形態に関連するウェブサイトへのアクセスを示すアクセスログ、及び前記流通形態の店舗までの経路検索の実施を示す経路探索ログ、を含む行動ログを取得する行動ログ取得手段と、
前記ユーザに関連する位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記行動ログに含まれる前記購入ログ、前記アクセスログ、及び前記経路探索ログと、前記流通形態におけるサービス提供拠点の商圏に対する前記位置情報の位置と、に基づいて、前記ユーザ毎の前記流通形態の種類毎の関連度を算出する関連度算出手段と、
前記関連度に基づいて、前記ユーザ毎の前記流通形態に対する属性である流通形態属性を判定する流通形態属性判定手段と、
を備える
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1に記載の情報処理装置において、
複数の前記行動ログに基づいて、前記ユーザが所定の行動を行った頻度を算出する頻度算出手段を備え、
前記関連度算出手段は、前記頻度に基づいて、前記関連度を算出する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1又は請求項2に記載の情報処理装置において、
前記流通形態属性判定手段は、前記商圏に前記位置情報の位置が含まれているか否かに基づいて、前記流通形態属性を判定する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の情報処理装置において、
前記流通形態の種類と前記流通形態に関連するコンテンツとが対応付けられて記憶されるコンテンツ記憶手段と、
前記ユーザの前記流通形態属性に基づいて、前記コンテンツ記憶手段から前記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出手段と、
抽出された前記コンテンツを前記ユーザのユーザ端末に送信するコンテンツ送信手段と、を備える
ことを特徴とする情報処理装置。 - コンピュータにより情報を処理させる情報処理方法であって、
前記コンピュータは、
流通形態に対するユーザのログであって、前記流通形態の店舗での商品の購入を示す購入ログ、前記流通形態に関連するウェブサイトへのアクセスを示すアクセスログ、及び前記流通形態の店舗までの経路検索の実施を示す経路探索ログ、を含む行動ログを取得し、
前記ユーザに関連する位置情報を取得し、
前記行動ログに含まれる前記購入ログ、前記アクセスログ、及び前記経路探索ログと、前記流通形態におけるサービス提供拠点の商圏に対する前記位置情報の位置と、に基づいて、前記ユーザ毎の前記流通形態の種類毎の関連度を算出し、
前記関連度に基づいて、前記ユーザ毎の前記流通形態に対する属性である流通形態属性を判定する
ことを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータに読み込まれ実行される情報処理プログラムであって、
前記コンピュータを、請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の情報処理装置として機能させる
ことを特徴とする情報処理プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015246591A JP6692156B2 (ja) | 2015-12-17 | 2015-12-17 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015246591A JP6692156B2 (ja) | 2015-12-17 | 2015-12-17 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017111675A JP2017111675A (ja) | 2017-06-22 |
JP6692156B2 true JP6692156B2 (ja) | 2020-05-13 |
Family
ID=59080279
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015246591A Active JP6692156B2 (ja) | 2015-12-17 | 2015-12-17 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6692156B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7412696B2 (ja) * | 2019-10-01 | 2024-01-15 | 智美 地引 | 商品在庫情報提供システム。 |
JP6910516B1 (ja) * | 2020-07-31 | 2021-07-28 | PayPay株式会社 | 分析装置、分析方法および分析プログラム |
JP6910515B1 (ja) * | 2020-07-31 | 2021-07-28 | PayPay株式会社 | 分析装置、分析方法および分析プログラム |
JP7138687B2 (ja) * | 2020-11-13 | 2022-09-16 | ヤフー株式会社 | 推定装置、推定方法及び推定プログラム |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007213295A (ja) * | 2006-02-09 | 2007-08-23 | Future Trust:Kk | マーケティング支援装置 |
JP2010015270A (ja) * | 2008-07-01 | 2010-01-21 | Toyota Motor Corp | 車載情報端末、情報提供方法 |
JP6403303B2 (ja) * | 2013-08-05 | 2018-10-10 | 株式会社 ミックウェア | 店舗情報送信装置、店舗情報送信方法、およびプログラム |
-
2015
- 2015-12-17 JP JP2015246591A patent/JP6692156B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2017111675A (ja) | 2017-06-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11587116B2 (en) | Predictive recommendation system | |
US10210548B1 (en) | Predictive recommendation system using absolute relevance | |
US20130193201A1 (en) | System and method for accessing product information for an informed response | |
WO2014127329A2 (en) | Proximity device for bundling of products and/or services | |
JP6679451B2 (ja) | 選択装置、選択方法および選択プログラム | |
JP6250106B1 (ja) | 情報解析装置、情報解析方法、および情報解析プログラム | |
JP6692156B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP6413508B2 (ja) | 情報推薦プログラム及び情報処理装置 | |
JP6976207B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
KR102199197B1 (ko) | 신상정보 기반 상품 추천 시스템, 장치 및 방법 | |
US20170300968A1 (en) | Method and system for disseminating information over a communication network | |
US10592918B2 (en) | Predictive recommendation system using tiered feature data | |
JP5982533B1 (ja) | 広告配信装置 | |
JP2018045505A (ja) | 判定装置、判定方法および判定プログラム | |
CN111028048A (zh) | 资源信息的推送方法及客户端、服务端 | |
JP2015022354A (ja) | 商品情報提供システム、商品情報提供方法、サーバおよびプログラム | |
WO2015159409A1 (ja) | 情報配信装置及び情報配信方法 | |
JP7145823B2 (ja) | 提供装置、提供方法および提供プログラム | |
JP6320258B2 (ja) | 抽出装置、抽出方法及び抽出プログラム | |
JP6543576B2 (ja) | ユーザの買い物履歴、小売業者のid及び小売業者が販売促進する物品に基づいて、カスタマイズされた検索結果を提供するシステム及び方法 | |
JP7447800B2 (ja) | レシート処理装置、制御方法、及びプログラム | |
JP2011070288A (ja) | 電子商取引における電子メール配信システム及び同電子メール配信方法 | |
JP6980573B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
JP6527257B1 (ja) | 提供装置、提供方法および提供プログラム | |
JP2021086519A (ja) | 判定装置、判定方法、および判定プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180508 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190308 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190416 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190612 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190903 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191031 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20191101 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20191112 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200317 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200414 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6692156 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |