JP6895189B1 - 推薦システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに動的にアイテムを推薦するシステムおよび方法を提供する。【解決手段】推薦システム１０において、対象アイテムごとに定められた推薦候補と、対象ユーザごとに定められた推薦候補と、のうちの少なくとも一方である第１のアイテムを取得し、検索クエリを用いて検索を実行して第２のアイテムを取得する推薦候補取得部１０４、第１のアイテムおよび第２のアイテムにスコアを付与するスコア付与部１０７およびスコア付与部１０７によって付与されたスコアが上位のアイテムを配信する配信部１０９を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、ユーザにアイテムを推薦するシステムおよび方法に関する。

従来、ユーザが興味を持つであろうと思われる対象物（以下、アイテムとも呼ぶ）をユーザに推薦する推薦システム（レコメンデーションシステム、レコメンデーションエンジンとも呼ばれる）が知られている。推薦システムの手法として、ユーザが閲覧しているアイテムに関連するアイテムを推薦する手法（内容ベースフィルタリングとも呼ばれる）や、ユーザと嗜好が類似する者の閲覧等の操作履歴に基づいてアイテムを推薦する手法（協調フィルタリングとも呼ばれる）が知られている（特許文献１参照）。さらに、これらの手法を組み合わせたハイブリッド型の推薦システムが知られている。

特開２０１８−１８１１３５号公報

しかしながら、従来のハイブリッド型の推薦システムでは、事前に定められたアイテム（つまり、アイテムやユーザごとに定められた推薦すべきアイテム）をユーザに推薦している。そのため、アイテムの推薦時に、ユーザに推薦するアイテムを動的に変えることが容易ではなかった。

そこで、本発明では、ユーザに動的にアイテムを推薦することができるシステムの構築を目的とする。

本発明の一実施形態に係る推薦システムは、対象アイテムごとに定められた推薦候補と、対象ユーザごとに定められた推薦候補と、のうちの少なくとも一方である第１のアイテムを取得し、検索クエリを用いて検索を実行して第２のアイテムを取得する、推薦候補取得部と、前記第１のアイテムおよび前記第２のアイテムにスコアを付与するスコア付与部と、前記スコア付与部によって付与されたスコアが上位のアイテムを配信する配信部と、を備える。

本発明によれば、ユーザに動的にアイテムを推薦することができる。

本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。 本発明の一実施形態に係る推薦システムの機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る検索インデックスの一例である。 本発明の一実施形態に係る検索インデックス記憶部に記憶されているデータを説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るスコア記憶部に記憶されているデータを説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るアイテム軸推薦候補記憶部に記憶されているデータを説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るユーザ軸推薦候補記憶部に記憶されているデータを説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る検索クエリの構築およびアイテムの推薦（アイテム軸推薦候補との混ぜ込み）処理のシーケンス図である。 本発明の一実施形態に係る検索クエリの構築およびアイテムの推薦（ユーザ軸推薦候補との混ぜ込み）処理のシーケンス図である。 本発明の一実施形態に係る検索クエリ構築処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るアイテムの推薦（アイテム軸推薦候補との混ぜ込み）処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るアイテムの推薦（ユーザ軸推薦候補との混ぜ込み）処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る推薦システム、メディア運用者端末、ユーザ端末のハードウェア構成図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。

＜用語の説明＞
本明細書で使用する用語について説明する。
・「アイテム」は、推薦システムが取り扱う対象物である。例えば、アイテムは、ＥＣ（電子商取引）サイトであれば商品、動画配信サイトであれば動画であるが、これらに限定されない。
・「メディア運用者」は、推薦システムを導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等。メディアとも呼ぶ）の運用者である。
・「ユーザ」は、推薦システムを導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等。メディアとも呼ぶ）を利用する者である。

＜全体の構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。図１に示されているように、推薦システム１０は、メディア運用者端末２０およびユーザ端末３０と任意のネットワークを介して通信可能に接続されている。以下、それぞれについて説明する。

推薦システム１０は、ユーザ３１にアイテムを推薦するシステムである。具体的には、推薦システム１０は、対象アイテム（推薦するアイテムを選ぶための元となるアイテムである。例えば、推薦システムを導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）でユーザが閲覧しているアイテム）ごとに定められた推薦候補と、対象ユーザ（推薦するアイテムを選ぶための元となるユーザである。例えば、推薦システムを導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）を閲覧しているユーザ）ごとに定められた推薦候補との少なくとも一方に、検索クエリを用いて検索したアイテムを加えて、ユーザ３１に推薦することができる。推薦システム１０は、１つまたは複数のコンピュータからなる。後段で、図２を参照しながら、推薦システム１０について詳細に説明する。

メディア運用者端末２０は、メディア運用者２１が操作する端末である。メディア運用者２１は、メディア運用者端末２０を用いて、検索クエリを構築するための条件を指定することができる。例えば、メディア運用者端末２０は、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等である。

ユーザ端末３０は、ユーザ３１が操作する端末である。ユーザ３１は、ユーザ端末３０を用いて、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）で、推薦システム１０が推薦するアイテムを閲覧等することができる。例えば、ユーザ端末３０は、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等である。

図２は、本発明の一実施形態に係る推薦システム１０の機能ブロック図である。図２に示されているように、推薦システム１０は、アイテム軸推薦候補記憶部１０１、ユーザ軸推薦候補記憶部１０２、検索インデックス記憶部１０３、推薦候補取得部１０４、検索クエリ構築部１０５、検索クエリ記憶部１０６、スコア付与部１０７、スコア記憶部１０８、配信部１０９を備えることができる。また、推薦システム１０は、プログラムを実行することで、推薦候補取得部１０４、検索クエリ構築部１０５、スコア付与部１０７、配信部１０９として機能することができる。以下、それぞれについて説明する。

まず、図３〜図７を参照しながら、推薦システム１０で管理されるデータについて説明する。

図３は、本発明の一実施形態に係る検索インデックスの一例である。本発明の一実施形態では、アイテムを検索するためのインデックス（索引）が、キーバリュー（Ｋｅｙ−Ｖａｌｕｅ）方式で管理される。図３の例では、キーは、アイテムの「ｉｄ（識別子）」、「ｎａｍｅ（名称）」、「ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ（説明）」、「ｐｒｉｃｅ（価格）」、「ｍａｋｅｒ（メーカー）」、「ｃａｔｅｇｏｒｙ＿ｉｄ（カテゴリの識別子）」、「ｐｒｏｆｉｔ＿ｒａｔｉｏ（利益率）」、「ｓｔｏｃｋ＿ｑｕａｎｔｉｔｙ（在庫数）」である。

図４は、本発明の一実施形態に係る検索インデックス記憶部１０３に記憶されているデータを説明するための図である。検索インデックス記憶部１０３には、アイテム（図４の例では、"ｎａｍｅ（名称）"がａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅであるアイテム）ごとに、検索インデックスのキー（図４の例では、「ｎａｍｅ（名称）」、「ｃａｔｅｇｏｒｙ＿ｉｄ（カテゴリの識別子）」、「ｐｒｉｃｅ（価格）」、「ｓｔｏｃｋ＿ｑｕａｎｔｉｔｙ（在庫数）」）の値が記憶されている。

図５は、本発明の一実施形態に係るスコア記憶部１０８に記憶されているデータを説明するための図である。スコア記憶部１０８には、ユーザごとに（図５の例では、ユーザＡの場合）、各アイテム（図５の例では、"ｎａｍｅ（名称）"がａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅであるアイテム）のスコアを算出するために必要な情報が記憶されている。あるいは、スコアが事前に算出されて記憶されていてもよい。なお、スコアの値が大きいほど、ユーザ３１は、そのアイテムに興味を持つ可能性が高いものとする。

例えば、スコア記憶部１０８に記憶されているスコアは、ユーザの属性（年齢、性別等）をもとに算出してもよいし、ユーザの行動履歴（購買履歴、閲覧履歴等）をもとに算出してもよいし、ユーザ属性および行動履歴をもとに算出してもよい。

図６は、本発明の一実施形態に係るアイテム軸推薦候補記憶部１０１に記憶されているデータを説明するための図である。アイテム軸推薦候補記憶部１０１には、"対象アイテム（推薦するアイテムを選ぶための元となるアイテムである。例えば、推薦システムを導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）でユーザが閲覧しているアイテム）"と、所定の個数の"推薦候補"と、が事前に対応付けられて記憶されている。例えば、"推薦候補"は、"対象アイテム"と特徴が類似するアイテム、"対象アイテム"に関連するアイテム等である。

各推薦候補は、事前に算出されたスコアを有する。例えば、スコアは、"対象アイテム"と"推薦候補"との特徴が類似する度合い、"対象アイテム"と"推薦候補"とが関連する度合い等を示す。アイテム軸推薦候補記憶部１０１には、スコアの値が大きいアイテム（つまり、対象アイテムと特徴が類似するアイテム、対象アイテムに関連するアイテム）が、推薦候補として記憶されている。

図７は、本発明の一実施形態に係るユーザ軸推薦候補記憶部１０２に記憶されているデータを説明するための図である。ユーザ軸推薦候補記憶部１０２には、"対象ユーザ（推薦するアイテムを選ぶための元となるユーザである。例えば、推薦システムを導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）を閲覧しているユーザ）"と、所定の個数の"推薦候補"と、が事前に対応付けられて記憶されている。例えば、"推薦候補"は、"対象ユーザ"と嗜好（例えば、操作履歴や属性）が類似する者の操作履歴に基づくアイテム（例えば、その者が閲覧したことがあるアイテム）等である。なお、"対象ユーザ"と嗜好が類似する者は、対象ユーザ自身を含みうる。

各推薦候補は、事前に算出されたスコアを有する。例えば、スコアは、"対象ユーザ"と"対象ユーザと嗜好が類似する者"との嗜好が類似する度合いを示す。ユーザ軸推薦候補記憶部１０２には、スコアの値が大きいアイテム（つまり、対象ユーザと嗜好が類似する者の操作履歴に基づくアイテム）が、推薦候補として記憶されている。

図２の説明に戻る。推薦候補取得部１０４は、対象アイテムごとに定められた推薦候補と、対象ユーザごとに定められた推薦候補との少なくとも一方であるアイテム（第１のアイテムとも呼ぶ）を取得する。さらに、推薦候補取得部１０４は、検索クエリを用いて検索を実行してアイテム（第２のアイテムとも呼ぶ）を取得する。以下、詳細に説明する。

＜＜アイテム軸推薦候補の取得＞＞
推薦候補取得部１０４は、アイテム軸推薦候補記憶部１０１に記憶されている推薦候補のなかから、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）で閲覧されているアイテム（つまり、ウェブサイトが表示しているアイテム）が"対象アイテム"であるときの"推薦候補"を取得する。

アイテム軸推薦候補記憶部１０１には、図６を参照しながら説明したように、対象アイテムと、所定の個数の推薦候補と、が事前に対応付けられて記憶されている。

＜＜ユーザ軸推薦候補の取得＞＞
推薦候補取得部１０４は、ユーザ軸推薦候補記憶部１０２に記憶されている推薦候補のなかから、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）を閲覧しているユーザ３１が"対象ユーザ"であるときの"推薦候補"を取得する。例えば、クッキー（Ｃｏｏｋｉｅ）等を用いて、ウェブサイトを閲覧しているユーザ３１を特定することができる。

ユーザ軸推薦候補記憶部１０２には、図７を参照しながら説明したように、対象ユーザと、所定の個数の推薦候補と、が事前に対応付けられて記憶されている。

＜＜検索の実行＞＞
推薦候補取得部１０４は、検索クエリを用いて検索を実行してアイテムを取得する。具体的には、推薦候補取得部１０４は、検索クエリ記憶部１０６に記憶されている検索クエリと、検索インデックス記憶部１０３に記憶されている検索インデックスとに基づいて、検索クエリの条件を満たすアイテムを抽出する。

検索インデックス記憶部１０３には、図３および図４を参照しながら説明したように、アイテムごとに、検索インデックスのキーおよびその値が記憶されている。

検索クエリ記憶部１０６には、検索クエリ構築部１０５がメディア運用者端末２０からの指示に応じて構築した検索クエリが記憶されている。

検索クエリ構築部１０５は、メディア運用者端末２０からの指示に応じて検索クエリを構築する。また、検索クエリ構築部１０５は、構築した検索クエリを検索クエリ記憶部１０６に格納する。以下、検索クエリについて詳細に説明する。

＜＜メディア運用者により指定された条件をもとにした検索クエリ＞＞
検索クエリ構築部１０５は、メディア運用者端末２０から受信したキーワード等の条件を、検索クエリの構築に用いることができる。

例えば、メディア運用者２１は、アイテムの名称（商品名等）、アイテムの説明（商品説明等）、アイテムの価格、アイテムのメーカー、アイテムのカテゴリ等の基本情報に関する条件を指定することができる。

また、例えば、メディア運用者２１は、アイテム・カテゴリごとの当月等の売上、アイテム・カテゴリごとの売上目標の達成度に関する条件を指定することができる。

また、例えば、メディア運用者２１は、アイテムの粗利、アイテムの利益率に関する条件を指定することができる。

また、例えば、メディア運用者２１は、アイテムのディストリビューションセンター（ＤＣ）ごとの在庫数等の物流に関係する情報に関する条件を指定することができる。例えば、検索クエリ構築部１０５は、ユーザ３１への配達先に近いＤＣで在庫が過剰に存在するアイテムを抽出する検索クエリを構築することができる。

また、例えば、メディア運用者２１は、アイテムの画像に付与されているタグに関する条件を指定することができる。

例えば、検索クエリ構築部１０５は、メディア運用者２１の指定に基づいて、「"ｃａｔｅｇｏｒｙ＿ｉｄ（カテゴリの識別子）"が"５００１"のアイテムのうち、"ｐｒｉｃｅ（価格）"が"１０００"以上のアイテムを見つける」や「"ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ（商説明）"に"○○〇"という文字が含まれ、"ｓｔｏｃｋ＿ｑｕａｎｔｉｔｙ（在庫数）"が"１以上"のアイテムを見つける」という検索クエリを構築することができる。

このように、メディア運用者２１が指定したキーワード等の条件をもとに構築された検索クエリを用いることによって、メディア運用者２１が推薦したいアイテムを混ぜ込んで推薦することができる。つまり、メディア運用者２１が望む時にメディア運用者２１が望むアイテムを動的に推薦することができる。

＜＜ユーザが過去に入力した検索キーワードをもとにした検索クエリ＞＞
検索クエリ構築部１０５は、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）でユーザ３１が過去（例えば、直近）に検索のために入力したキーワード（つまり、商品や動画を検索するために入力したキーワード）を、検索クエリの構築に用いることができる。例えば、ユーザ３１が過去（例えば、直近）に検索のために"×××"というキーワードを入力したとすると、検索クエリ構築部１０５は、そのユーザ３１に対して、「"ｎａｍｅ（名称）"または"ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ（説明）"に"×××"という文字が含まれるアイテムを見つける」という検索クエリを構築することができる。

このように、ユーザ３１が過去（例えば、直近）に入力したことがある検索キーワードをもとに構築された検索クエリを用いることによって、よりユーザ３１が興味を持つ可能性が高いアイテムを推薦することができる。つまり、ユーザ３１が興味を持つ可能性が高いアイテムを動的に推薦することができる。

スコア付与部１０７は、推薦候補取得部１０４が取得した推薦候補と、推薦候補取得部１０４が検索したアイテムと、にスコアを付与する。具体的には、スコア付与部１０７は、スコア記憶部１０８に記憶されているユーザ３１のスコアを参照して、スコアを付与する。以下、詳細に説明する。

＜＜アイテム軸推薦候補へのスコア付与＞＞
スコア付与部１０７は、推薦候補取得部１０４が取得した推薦候補に、スコア記憶部１０８に記憶されているユーザ３１のスコアを付与する。具体的には、スコア付与部１０７は、推薦候補取得部１０４が取得した推薦候補に、アイテム軸推薦候補記憶部１０１に記憶されているスコアではなく、スコア記憶部１０８に記憶されているユーザ３１のスコアを付与する。

例えば、図５および図６の例であれば、"対象アイテム"が"ａ"のときの推薦候補である"ｄ"のスコアは"０．７"、"ｃ"のスコアは"０．６"である。これらのスコアが、スコア記憶部１０８に記憶されているユーザ３１のスコア（図５の例であれば、"ｄ"のスコア"０．５"、"ｃ"のスコア"０．３"）に振り直される。

＜＜ユーザ軸推薦候補へのスコア付与＞＞
スコア付与部１０７は、推薦候補取得部１０４が取得した推薦候補に、スコア記憶部１０８に記憶されているユーザ３１のスコアを付与する。具体的には、スコア付与部１０７は、推薦候補取得部１０４が取得した推薦候補に、ユーザ軸推薦候補記憶部１０２に記憶されているスコアではなく、スコア記憶部１０８に記憶されているユーザ３１のスコアを付与する。

例えば、図５および図７の例であれば、"対象ユーザ"が"ユーザＡ"のときの推薦候補である"ａ"のスコアは"０．７"、"ｄ"のスコアは"０．５"である。これらのスコアが、スコア記憶部１０８に記憶されているユーザ３１のスコア（図５の例であれば、"ａ"のスコア"０．７"、"ｄ"のスコア"０．５"）に振り直される。なお、ユーザ軸推薦候補記憶部１０２に記憶されているスコアの値と、スコア記憶部１０８に記憶されているスコアの値と、は同一の値であってもよいし、異なる値であってもよい。

＜＜検索されたアイテムへのスコア付与＞＞
スコア付与部１０７は、推薦候補取得部１０４が検索したアイテムに、スコア記憶部１０８に記憶されているユーザ３１のスコアを付与する。例えば、図５の例であれば、検索されたアイテムが"ｂ"であった場合、アイテム"ｂ"にスコア"０．６"を付与する。

このように、ユーザに推薦するアイテムの候補となる複数のアイテム（つまり、アイテム軸推薦候補記憶部１０１内の推薦候補と、ユーザ軸推薦候補記憶部１０２内の推薦候補と、検索したアイテムと）に、そのユーザに対してこれらのアイテムを表示することがどの程度適切であるかというスコア（つまり、スコア記憶部１０８内のスコア）を付与する。そのため、推薦するアイテムの候補となる複数のアイテムを統一的に扱うことができるようになる。

スコア記憶部１０８には、図５を参照しながら説明したように、ユーザごとに、各アイテムのスコアを算出するために必要な情報が記憶されている。あるいは、スコアが事前に算出されて記憶されていてもよい。

なお、スコア記憶部１０８に、スコアを算出するために必要な情報を記憶しておきアイテムの配信時にスコアを算出することによって、記憶領域や算出時間を低減することができる。

配信部１０９は、アイテムを推薦する。具体的には、配信部１０９は、スコア付与部１０７によって付与されたスコアが上位である所定の個数のアイテムを、ユーザ端末３０に配信（例えば、ユーザ端末３０の画面上に表示）する。

＜処理方法＞
以下、図８〜図１２を参照しながら、処理方法について説明する。

図８は、本発明の一実施形態に係る検索クエリの構築およびアイテムの推薦（アイテム軸推薦候補との混ぜ込み）処理のシーケンス図である。＜検索クエリの構築＞と＜アイテムの推薦＞に分けて説明する。

＜検索クエリの構築＞
ステップ１１（Ｓ１１）において、推薦システム１０は、検索クエリの構築に用いるキーワード等の条件を、メディア運用者端末２０から取得する。

ステップ１２（Ｓ１２）において、推薦システム１０は、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）でユーザ３１が過去に検索のために入力したキーワード（つまり、商品や動画を検索するために入力したキーワード）を、検索クエリの構築に用いるキーワードとして取得する。

なお、Ｓ１１とＳ１２は、順番を問わない。

ステップ１３（Ｓ１３）において、推薦システム１０は、Ｓ１１およびＳ１２で取得したキーワード等を用いて検索クエリを構築する。

＜アイテムの推薦＞
ステップ１４（Ｓ１４）において、ユーザ３１が、ユーザ端末３０を用いて、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）でアイテムを閲覧したとする。

ステップ１５（Ｓ１５）において、推薦システム１０は、アイテム軸推薦候補記憶部１０１に記憶されている推薦候補のなかから、Ｓ１４で閲覧されているアイテムが"対象アイテム"であるときの"推薦候補"を取得する。

ステップ１６（Ｓ１６）において、推薦システム１０は、検索クエリを用いて検索を実行してアイテムを取得する。具体的には、推薦システム１０は、検索クエリ記憶部１０６に記憶されている検索クエリと、検索インデックス記憶部１０３に記憶されている検索インデックスとに基づいて、検索クエリの条件を満たすアイテムを抽出する。

このように、事前に定められた"対象アイテム"に対応付けられている"推薦候補"と、検索クエリにより検索したアイテムと、を混ぜ込んでユーザ３１に推薦することができる。

ステップ１７（Ｓ１７）において、推薦システム１０は、Ｓ１５の推薦候補とＳ１６のアイテムにスコアを付与する。具体的には、推薦システム１０は、スコア記憶部１０８に記憶されているユーザ３１のスコアを参照して、スコアを付与する。

ステップ１８（Ｓ１８）において、推薦システム１０は、アイテムを推薦する。具体的には、推薦システム１０は、Ｓ１７で付与されたスコアが上位である所定の個数のアイテムをユーザ端末３０に配信（例えば、ユーザ端末３０の画面上に表示）する。

図９は、本発明の一実施形態に係る検索クエリの構築およびアイテムの推薦（ユーザ軸推薦候補との混ぜ込み）処理のシーケンス図である。＜検索クエリの構築＞と＜アイテムの推薦＞に分けて説明する。

＜検索クエリの構築＞
ステップ２１（Ｓ２１）において、推薦システム１０は、検索クエリの構築に用いるキーワード等の条件を、メディア運用者端末２０から取得する。

ステップ２２（Ｓ２２）において、推薦システム１０は、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）でユーザ３１が過去に検索のために入力したキーワード（つまり、商品や動画を検索するために入力したキーワード）を、検索クエリの構築に用いるキーワードとして取得する。

なお、Ｓ２１とＳ２２は、順番を問わない。

ステップ２３（Ｓ２３）において、推薦システム１０は、Ｓ２１およびＳ２２で取得したキーワード等を用いて検索クエリを構築する。

＜アイテムの推薦＞
ステップ２４（Ｓ２４）において、ユーザ３１が、ユーザ端末３０を用いて、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）を閲覧したとする。

ステップ２５（Ｓ２５）において、推薦システム１０は、ユーザ軸推薦候補記憶部１０２に記憶されている推薦候補のなかから、Ｓ２４で閲覧しているユーザ３１が"対象ユーザ"であるときの"推薦候補"を取得する。

ステップ２６（Ｓ２６）において、推薦システム１０は、検索クエリを用いて検索を実行してアイテムを取得する。具体的には、推薦システム１０は、検索クエリ記憶部１０６に記憶されている検索クエリと、検索インデックス記憶部１０３に記憶されている検索インデックスとに基づいて、検索クエリの条件を満たすアイテムを抽出する。

このように、事前に定められた"対象ユーザ"に対応付けられている"推薦候補"と、検索クエリにより検索したアイテムと、を混ぜ込んでユーザ３１に推薦することができる。

ステップ２７（Ｓ２７）において、推薦システム１０は、Ｓ２５の推薦候補とＳ２６のアイテムにスコアを付与する。具体的には、推薦システム１０は、スコア記憶部１０８に記憶されているユーザ３１のスコアを参照して、スコアを付与する。

ステップ２８（Ｓ２８）において、推薦システム１０は、アイテムを推薦する。具体的には、推薦システム１０は、Ｓ２７で付与されたスコアが上位である所定の個数のアイテムをユーザ端末３０に配信（例えば、ユーザ端末３０の画面上に表示）する。

なお、推薦システム１０は、"対象アイテム"に対応付けられている"推薦候補"と、"対象ユーザ"に対応付けられている"推薦候補"と、検索クエリにより検索したアイテムと、を混ぜ込む（つまり、図８と図９を組み合わせる）構成とすることもできる。

図１０は、本発明の一実施形態に係る検索クエリ構築処理のフローチャートである。

ステップ１０１（Ｓ１０１）において、推薦システム１０の検索クエリ構築部１０５は、検索クエリの構築に用いるキーワード等を取得する。例えば、検索クエリ構築部１０５は、検索クエリの構築に用いるキーワード等の条件を、メディア運用者端末２０から取得することができる。例えば、検索クエリ構築部１０５は、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）でユーザ３１が過去に検索のために入力したキーワード（つまり、商品や動画を検索するために入力したキーワード）を、検索クエリの構築に用いるキーワードとして取得することができる。

ステップ１０２（Ｓ１０２）において、検索クエリ構築部１０５は、Ｓ１０１で取得したキーワード等を用いて検索クエリを構築する。そして、検索クエリ構築部１０５は、構築した検索クエリを検索クエリ記憶部１０６に格納する。

図１１は、本発明の一実施形態に係るアイテムの推薦（アイテム軸推薦候補との混ぜ込み）処理のフローチャートである。

ステップ２０１（Ｓ２０１）において、推薦システム１０の推薦候補取得部１０４は、ユーザ端末３０で閲覧されているアイテムを特定する。具体的には、推薦候補取得部１０４は、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）でユーザ３１が閲覧してるアイテム（つまり、ウェブサイトが表示しているアイテム）を特定する。

ステップ２０２（Ｓ２０２）において、推薦候補取得部１０４は、アイテム軸推薦候補記憶部１０１に記憶されている推薦候補を取得する。具体的には、推薦候補取得部１０４は、Ｓ２０１で特定したアイテムが"対象アイテム"であるときの"推薦候補"を取得する。

ステップ２０３（Ｓ２０３）において、推薦候補取得部１０４は、検索クエリを用いて検索を実行してアイテムを取得する。具体的には、推薦候補取得部１０４は、検索クエリ記憶部１０６に記憶されている検索クエリと、検索インデックス記憶部１０３に記憶されている検索インデックスとに基づいて、検索クエリの条件を満たすアイテムを抽出する。

ステップ２０４（Ｓ２０４）において、推薦システム１０のスコア付与部１０７は、Ｓ２０２の推薦候補とＳ２０３のアイテムにスコアを付与する。具体的には、スコア付与部１０７は、スコア記憶部１０８に記憶されているユーザ３１のスコアを参照して、スコアを付与する。

ステップ２０５（Ｓ２０５）において、推薦システム１０の配信部１０９は、アイテムを推薦する。具体的には、配信部１０９は、Ｓ２０４で付与されたスコアが上位である所定の個数のアイテムをユーザ端末３０に配信（例えば、ユーザ端末３０の画面上に表示）する。

図１２は、本発明の一実施形態に係るアイテムの推薦（ユーザ軸推薦候補との混ぜ込み）処理のフローチャートである。

ステップ３０１（Ｓ３０１）において、推薦システム１０の推薦候補取得部１０４は、ユーザ３１を特定する。具体的には、推薦候補取得部１０４は、クッキー（Ｃｏｏｋｉｅ）等を用いて、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）を閲覧してるユーザ３１を特定する。

ステップ３０２（Ｓ３０２）において、推薦候補取得部１０４は、ユーザ軸推薦候補記憶部１０２に記憶されている推薦候補を取得する。具体的には、推薦候補取得部１０４は、Ｓ３０１で特定したユーザ３１が"対象ユーザ"であるときの"推薦候補"を取得する。

ステップ３０３（Ｓ３０３）において、推薦候補取得部１０４は、検索クエリを用いて検索を実行してアイテムを取得する。具体的には、推薦候補取得部１０４は、検索クエリ記憶部１０６に記憶されている検索クエリと、検索インデックス記憶部１０３に記憶されている検索インデックスとに基づいて、検索クエリの条件を満たすアイテムを抽出する。

ステップ３０４（Ｓ３０４）において、推薦システム１０のスコア付与部１０７は、Ｓ３０２の推薦候補とＳ３０３のアイテムにスコアを付与する。具体的には、スコア付与部１０７は、スコア記憶部１０８に記憶されているユーザ３１のスコアを参照して、スコアを付与する。

ステップ３０５（Ｓ３０５）において、推薦システム１０の配信部１０９は、アイテムを推薦する。具体的には、配信部１０９は、Ｓ３０４で付与されたスコアが上位である所定の個数のアイテムをユーザ端末３０に配信（例えば、ユーザ端末３０の画面上に表示）する。

なお、推薦システム１０は、"対象アイテム"に対応付けられている"推薦候補"と、"対象ユーザ"に対応付けられている"推薦候補"と、検索クエリにより検索したアイテムと、を混ぜ込む（つまり、図１１と図１２を組み合わせる）構成とすることもできる。

＜効果＞
本発明の一実施形態では、対象アイテムごとに定められた推薦候補と、対象ユーザごとに定められた推薦候補との少なくとも一方に、検索クエリを用いて検索したアイテムを加えることによって、ユーザに推薦するアイテムを動的に変えることが可能となる。言い換えると、柔軟に、推薦するアイテムの候補を生成することができる。

＜ハードウェア構成＞
図１３は、本発明の一実施形態に係る推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０のハードウェア構成図である。推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１００２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１００３を有する。ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２、ＲＡＭ１００３は、いわゆるコンピュータを形成する。

また、推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０は、補助記憶装置１００４、表示装置１００５、操作装置１００６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置１００７、ドライブ装置１００８を有することができる。

なお、推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０の各ハードウェアは、バスＢを介して相互に接続されている。

ＣＰＵ１００１は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。

ＲＯＭ１００２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ１００２は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１００１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ１００２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。

ＲＡＭ１００３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ１００３は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１００１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。

補助記憶装置１００４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。

表示装置１００５は、推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０の内部状態等を表示する表示デバイスである。

操作装置１００６は、推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０を操作する者が推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０に対して各種指示を入力する入力デバイスである。

Ｉ／Ｆ装置１００７は、ネットワークに接続し、他の装置と通信を行うための通信デバイスである。

ドライブ装置１００８は記録媒体１００９をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体１００９には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体１００９には、ＥＰＲＯＭ (Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。

なお、補助記憶装置１００４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体１００９がドライブ装置１００８にセットされ、該記録媒体１００９に記録された各種プログラムがドライブ装置１００８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置１００４にインストールされる各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置１００７を介して、ネットワークよりダウンロードされることでインストールされてもよい。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０ 推薦システム
２０ メディア運用者端末
２１ メディア運用者
３０ ユーザ端末
３１ ユーザ
１０１ アイテム軸推薦候補記憶部
１０２ ユーザ軸推薦候補記憶部
１０３ 検索インデックス記憶部
１０４ 推薦候補取得部
１０５ 検索クエリ構築部
１０６ 検索クエリ記憶部
１０７ スコア付与部
１０８ スコア記憶部
１０９ 配信部
１００１ ＣＰＵ
１００２ ＲＯＭ
１００３ ＲＡＭ
１００４ 補助記憶装置
１００５ 表示装置
１００６ 操作装置
１００７ Ｉ／Ｆ装置
１００８ ドライブ装置
１００９ 記録媒体

Claims (10)

1. ユーザにアイテムを推薦するシステムであって、
   対象アイテムごとに定められた推薦候補と、対象ユーザごとに定められた推薦候補と、のうちの少なくとも一方である第１のアイテムを取得し、
   検索クエリを用いて検索を実行して第２のアイテムを取得する、推薦候補取得部と、
   前記第１のアイテムに前記第２のアイテムを加えたアイテムにスコアを付与するスコア付与部と、
   前記スコア付与部によって付与されたスコアが上位のアイテムを配信する配信部と
   を備えた推薦システム。
2. ユーザごとに各アイテムのスコアが記憶されているスコア記憶部をさらに備え、
   前記スコア付与部は、前記スコア記憶部に記憶されている前記ユーザのスコアを付与する、請求項１に記載の推薦システム。
3. 前記検索クエリは、メディア運用者端末から取得した条件をもとに構築されたクエリである、請求項１または請求項２に記載の推薦システム。
4. 前記検索クエリは、前記アイテムの在庫数に基づいてアイテムを抽出するクエリである、請求項３に記載の推薦システム。
5. 前記検索クエリは、前記アイテムの粗利および利益率のうちの少なくとも１つに基づいてアイテムを抽出するクエリである、請求項３に記載の推薦システム。
6. 前記検索クエリは、前記アイテムの売上および売上目標の達成度のうちの少なくとも１つに基づいてアイテムを抽出するクエリである、請求項３に記載の推薦システム。
7. 前記検索クエリは、前記アイテムの名称、前記アイテムの説明、前記アイテムの価格、のうちの少なくとも１つに基づいてアイテムを抽出するクエリである、請求項３に記載の推薦システム。
8. 前記検索クエリは、前記アイテムの画像に付与されているタグに基づいてアイテムを抽出するクエリである、請求項３に記載の推薦システム。
9. 前記検索クエリは、前記ユーザが過去に検索のために入力した検索キーワードをもとに構築されたクエリである、請求項１または請求項２に記載の推薦システム。
10. ユーザにアイテムを推薦するシステムが実行する方法であって、
    対象アイテムごとに定められた推薦候補と、対象ユーザごとに定められた推薦候補と、のうちの少なくとも一方である第１のアイテムを取得し、
    検索クエリを用いて検索を実行して第２のアイテムを取得するステップと、
    前記第１のアイテムに前記第２のアイテムを加えたアイテムにスコアを付与するステップと、
    前記付与されたスコアが上位のアイテムを配信するステップと
    を含む方法。

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