JP6879982B2 - 情報処理装置、学習装置、情報処理方法、生成方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
実施形態の情報処理装置は、一以上のプロセッサにより実現される。情報処理装置は、クエリを取得する取得部と、前記クエリと紹介対象との組み合わせに対応して生じた事象に基づく一以上の指標を、予め学習された学習済モデルに入力することで、前記クエリに対する紹介対象のランキングを決定する決定部とを備える。
実施形態の学習装置は、一以上のプロセッサにより実現される。学習装置は、クエリを入力した利用者が、クエリの検索結果として提供される紹介対象の紹介ページに対して所定の行為を行ったか否かを示す情報を取得する取得部と、前記クエリと紹介対象との組み合わせに対応して生じた事象に基づく一以上の指標に応じて決定されたランキングに従って利用者に紹介ページが提供された結果として、前記取得部により取得された情報に基づいて、前記指標を入力すると前記紹介対象をランキングするためのモデルである学習済モデルを生成する学習部とを備える。「所定の行為」とは、管理者が意図した行為や、ランキングに基づき生成された紹介対象(例えば商品)を含むウエブページなどにおいて紹介対象が選択されたこと等である。
図1は、ショッピングシステム1の機能構成の一例を示す図である。ショッピングシステム1は、例えば、一以上の端末装置10と、ショッピングサーバ100とを備える。これらの装置は、ネットワークNWを介して互いに通信する。ネットワークNWは、例えば、WAN(Wide Area Network)やLAN(Local Area Network)、インターネット、専用回線、無線基地局、プロバイダなどを含む。
端末装置10は、利用者によって使用される装置であり、例えば、スマートフォンなどの携帯電話、タブレット型コンピュータ、ノート型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータなどである。端末装置10では、ブラウザやアプリケーションプログラムなどのUA(User Agent)が起動し、以下の動作を行う。利用者が、端末装置10を操作して、ショッピングサーバ100にアクセスして、クエリを入力すると、端末装置10が、入力したクエリに関連する商品を検索するようにショッピングサーバ100に依頼する。端末装置10は、ショッピングサーバ100において検索およびランキングが行われた結果である商品等紹介ページを取得し、商品等紹介ページに基づく画像を自装置の表示部に表示させる。そして、利用者は、商品等紹介ページに対して操作を行うことで、所望の商品の詳細を閲覧したり、商品を購入する処理を行ったりすることができる。
ショッピングサーバ100は、例えば、通信部102と、情報管理部104と、ウエブ管理部106と、検索部108と、ランキング処理部110と、提供部112と、学習部114と、第1記憶部120と、第2記憶部130を備える。情報管理部104、ウエブ管理部106、検索部108、ランキング処理部110、提供部112、および学習部114は、CPU(Central Processing Unit)等のハードウェアプロセッサが、記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、これらの機能部は、LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、上記のプログラムは、予め記憶装置に格納されていてもよいし、DVDやCD−ROMなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がショッピングサーバ100のドライブ装置に装着されることで記憶装置にインストールされてもよい。
図2は、ショッピングシステム1により実行される処理の流れを示すシーケンス図である。まず、利用者がショッピングに関するウエブページの提供をリクエストする所定の操作を行うと、端末装置10が、ショッピングに関するウエブページの送信リクエストをショッピングサーバ100に送信する(S10)。次に、ショッピングサーバ100が、端末装置10の送信リクエストに応じて、ショッピングに関するウエブページを、端末装置10に提供する(S12)。次に、利用者がウエブページの検索窓にクエリを入力し、クエリを送信する操作を行うと、端末装置10が、入力された検索クエリをショッピングサーバ100に送信する(S14)。
図4は、ランキング処理が行われる場面の概念図である。例えば、ランキング処理部110が、検索された商品と入力されたクエリとの組み合わせごとのスコアを導出し、導出したスコアに基づいて商品をランキングする。ランキング処理部110は、例えば、クエリ(或いはクエリや後述するスコアの導出に用いられる指標等)を学習済モデル124に入力し、学習済モデル124が出力した上記の組み合わせごとのスコアを、スコアが高い順にランキングする。
「S」、および「I」については後述する。
(a):個別スコア(a)=PVq×α1
(b):個別スコア(b)=CVq×α2
(c):個別スコア(c)=PV×α3
(d):個別スコア(d)=S×α4
(e):個別スコア(e)=I×α5
(f):個別スコア(f)=CV×α6
図7は、比較例のランキング処理の概念図である。比較例のショッピングサーバは、クエリ別のPVqおよびクエリ別のCVqを考慮せずにランキング処理を行う。例えば、比較例のショッピングサーバは、クエリを考慮しないPVおよびクエリを考慮しないCVに基づいて、最終スコアを導出する。例えば、式(a)、および式(b)を用いず、式(c)〜(f)を用いて最終スコアが導出される。この場合、例えば、他の条件が同様である場合、PVおよびCVが高い商品が、PVおよびCVが低い商品よりもランキングが高くなる場合がある。図7に示すように、PVおよびCVが高い商品A、商品B、商品Cの順でランキングがされる。
学習部114は、学習済モデル124を生成する。学習済モデル124は、クエリと紹介対象との組み合わせに対応して生じた事象に基づく一以上の指標に応じて決定されたランキングに従って利用者に紹介ページが提供された結果として、情報管理部104により取得された情報に基づいて、指標を入力すると紹介対象をランキングするためのモデルである。上記の取得された情報は、商品のクリック率(以下、CTR;Click Through Rate)や商品の購入率(以下、CVR;Conversion Rate)などの情報である。
Claims (18)
- クエリを取得する取得部と、
前記クエリと紹介対象との組み合わせに対応して生じた事象に基づく一以上の指標を、予め学習された学習済モデルに入力することで、前記クエリに対する紹介対象のランキングを決定する決定部と、
を備える情報処理装置。 - 前記紹介対象は、商品またはサービス(以下、商品等)である、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記指標は、前記事象の発生度合に基づく指標である、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記事象は、前記紹介対象の詳細を示すウエブページへのリンクが選択されたこと、および前記紹介対象に対して紹介者が意図する行為が行われたことのうち、少なくとも一方を含む、
請求項1から3のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記学習済モデルは、前記クエリと紹介対象との組み合わせに対応して生じた事象に基づく一以上の指標に応じて決定されたランキングに従って利用者に紹介ページが提供された結果に基づいて、学習されたモデルである、
請求項1から4のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記学習済モデルは、前記指標に加えて、前記指標とは異なる指標を入力することで、前記クエリと紹介対象との組み合わせに対するスコアを導出するモデルである、
請求項1から5のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記異なる指標は、クエリを考慮しない紹介対象に対応して生じた事象の発生頻度を示す一以上の指標、クエリを考慮しない紹介対象に関する指標、前記クエリと紹介対象との合致度、および前記紹介対象の重要度のうち、一以上の指標である、
請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記クエリを入力した利用者に、前記決定部により決定されたランキングに基づく情報を提供する提供部を更に備える、
請求項1から7のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記学習済モデルを生成する学習部を更に備える、
請求項1から8のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 - クエリを入力した利用者が、クエリの検索結果として提供される紹介対象の紹介ページに対して所定の行為を行ったか否かを示す情報を取得する取得部と、
前記クエリと紹介対象との組み合わせに対応して生じた事象に基づく一以上の指標に応じて決定されたランキングに従って利用者に紹介ページが提供された結果として、前記取得部により取得された情報に基づいて、前記指標を入力すると前記紹介対象をランキングするためのモデルである学習済モデルを生成する学習部と、
を備える学習装置。 - 前記学習済モデルは、
第1モデルパラメータが設定されたモデルに前記事象の発生頻度を示す一以上の指標が入力されて決定されたランキングに従って利用者に紹介ページが提供された結果として、前記取得部により取得された情報と、
第2モデルパラメータが設定されたモデルに前記事象の発生頻度を示す一以上の指標が入力されて決定されたランキングに従って利用者に紹介ページが提供された結果として、前記取得部により取得された情報と、に基づいて生成されたモデルである、
請求項10に記載の学習装置。 - 前記学習済モデルは、前記利用者が前記所定の行為を行った頻度が他のモデルよりも高くなったモデルパラメータが設定されたモデルである、
請求項11に記載の学習装置。 - 前記学習済モデルは、前記指標に加えて、前記指標とは異なる指標を入力することで、前記クエリと紹介対象との組み合わせに対するスコアを導出するモデルである、
請求項10から12のうちいずれか1項に記載の学習装置。 - 前記異なる指標は、クエリを考慮しない紹介対象に対応して生じた事象の発生頻度を示す一以上の指標、クエリを考慮しない紹介対象に関する指標、前記クエリと紹介対象との合致度、および前記紹介対象の重要度のうち、一以上の指標である、
請求項13に記載の学習装置。 - コンピュータが、
クエリを取得し、
前記クエリと紹介対象との組み合わせに対応して生じた事象に基づく一以上の指標を、予め学習された学習済モデルに入力することで、前記クエリに対する紹介対象のランキングを決定する、
情報処理方法。 - コンピュータに、
クエリを取得させ、
前記クエリと紹介対象との組み合わせに対応して生じた事象に基づく一以上の指標を、予め学習された学習済モデルに入力することで、前記クエリに対する紹介対象のランキングを決定させる、
プログラム。 - コンピュータが、
クエリを入力した利用者が、クエリの検索結果として提供される紹介対象の紹介ページに対して所定の行為を行ったか否かを示す情報を取得し、
前記クエリと紹介対象との組み合わせに対応して生じた事象に基づく一以上の指標に応じて決定されたランキングに従って利用者に紹介ページが提供された結果として、前記取得された情報に基づいて、前記指標を入力すると前記紹介対象をランキングするためのモデルである学習済モデルを生成する、
生成方法。 - コンピュータに、
クエリを入力した利用者が、クエリの検索結果として提供される紹介対象の紹介ページに対して所定の行為を行ったか否かを示す情報を取得させ、
前記クエリと紹介対象との組み合わせに対応して生じた事象に基づく一以上の指標に応じて決定されたランキングに従って利用者に紹介ページが提供された結果として、前記取得された情報に基づいて、前記指標を入力すると前記紹介対象をランキングするためのモデルである学習済モデルを生成させる、
プログラム。
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