JP6956652B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

ユーザがアクセスしたウェブページにおいて、ユーザが関心を持つと想定されるレコメンド情報を表示することが行われている。また、広告ごとにクリック等の実績があったユーザの属性を特定して広告の配信条件に活用する広告表示装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１１−２３８０２０号公報

しかしながら、上記従来の技術では、レコメンド情報がクリックされた実績と、クリック後の利用者の行動とを比較することは行われていなかった。このため、実際にレコメンド情報が、ユーザのクリック後の行動の契機になっているか否かを評価することはできない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、ユーザに提供した情報の有効性をより容易に評価することを支援することができる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

本発明の一態様は、ユーザがショッピングサイトにおいて注文した商品またはサービス（以下、商品等）の情報および前記商品等を注文した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された購入履歴情報と、前記ショッピングサイトにおいてユーザが選択した商品等の情報および前記選択した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された選択履歴情報と、を参照し、同一のユーザによって注文および選択された同一の前記商品等の情報を含み、且つ相対関係において前記時刻が予め設定された条件を満たす前記購入履歴情報のレコードと前記選択履歴情報のレコードとを対応付ける情報処理装置である。

本発明の一態様によれば、ユーザに提供した情報の有効性をより容易に評価することを支援することができる。

情報処理装置の使用環境の一例を示す図である。 情報処理装置１、情報利用者端末６０、およびレコメンド商品決定装置８０の機能構成の一例を示す図である。 ショッピングサーバ９０によって提供されるショッピングサイトの画面ＩＭの一例を示す図である。 第４アクセス情報３８の内容の一例を示す図である。 ショッピングサーバ９０により提供されるショッピングサイトの画面ＩＭ２の他の一例を示す図である。 ショッピングオーダ情報４２の内容の一例を示す図である。 オーダアイテム情報４４の内容の一例を示す図である。 抽出情報５２の生成過程について説明するための図である。 統合情報５４の生成過程について説明するための図である。 統合情報５４の一例を示す図である。 統合情報５４の他の一例である統合情報５４＃を示す図である。 情報処理装置１により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 情報利用者端末６０の評価部６２により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 レコメンド商品決定装置８０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第２実施形態の情報処理装置の使用環境の一例を示す図である。 ショッピングサーバ９０に提供され、ユーザの端末装置に表示された画面ＩＭ３である。 検索装置１１０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。情報処理装置は、一以上のプロセッサによって実現される。情報処理装置は、ユーザがショッピングサイトにおいて注文した商品またはサービス（以下、商品等）の情報および商品等を注文した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された購入履歴情報と、ショッピングサイトにおいてユーザが選択した商品等の情報および選択した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された選択履歴情報とを参照し、同一のユーザによって注文および選択された同一の商品等の情報を含み、且つ相対関係において時刻が予め設定された条件を満たす購入履歴情報のレコードと選択履歴情報のレコードとを対応付ける。

「相対関係において時刻が予め設定された条件を満たす」とは、例えば、選択履歴情報の選択した時刻を示す時刻情報が、商品等を注文した時刻を示す時刻情報よりも早い時刻である、および（或いはまたは）商品等を注文した時刻を示す時刻情報が、選択した時刻を示す時刻情報から所定時間（２４や４８時間等）以内であることである。

上記の「購入履歴情報のレコードと選択履歴情報のレコードとを対応付ける」とは、購入履歴情報のレコードと選択履歴情報のレコードとを結合することである。上記の「ユーザが選択した商品等」は、レコメンドされた商品等またはユーザが検索した検索結果に含まれる商品等である。レコメンドされた商品等は、レコメンド商品決定装置が抽出した商品等であってユーザに選択された商品等であり、検索結果に含まれる商品等は、検索装置が検索した商品等であってユーザに選択された商品等である。

情報処理装置は、上記のような処理を実行することにより、例えばショッピングサイトにおいてユーザがレコメンドされた商品等をクリックし、所定時間以内にレコメンドされた商品を注文したことを示す情報を生成することができる。この生成された情報は、レコメンド商品の有効性を評価するのに用いられる。この結果、ユーザに提供した情報の有効性をより容易に評価することを支援することができる。

＜第１実施形態＞
［構成］
図１は、情報処理装置の使用環境の一例を示す図である。情報処理装置１の使用環境には、例えば、情報処理装置１と、情報利用者端末６０と、レコメンド商品決定装置８０と、ショッピングサーバ９０と、端末装置１００とが含まれる。なお、情報処理装置１は、レコメンド商品決定装置８０を包含してもよい。また、ショッピングサーバ９０は、レコメンド商品決定装置８０を包含してもよい。

これらの装置等は、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。また、これらの装置の一部または全部は、一つの装置として構成されてもよい。

ショッピングサーバ９０は、ユーザが保持する端末装置１００のリクエストに応じて、端末装置１００に商品等の情報を提供し、ユーザの操作に応じて、商品等の注文を受け付ける。また、ショッピングサーバ９０は、レコメンド商品決定装置８０により提供された情報に基づいて、レコメンド商品を所定のページや領域に表示させる。これにより、ショッピングサーバ９０により提供されるショッピングサイトにおいてレコメンド商品が、ユーザの端末装置１００の表示部に表示された画像の所定の領域に含まれる。

［情報処理装置］
図２は、情報処理装置１、情報利用者端末６０、およびレコメンド商品決定装置８０の機能構成の一例を示す図である。情報処理装置１は、例えば、第１処理部１０と、第２処理部２０と、第１記憶部３０と、第２記憶部４０と、第３記憶部５０とを備える。

第１処理部１０、および第２処理部２０は、例えば、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、記憶媒体が情報処理装置１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。

第１記憶部３０、第２記憶部４０、および第３記憶部５０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＳＤカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、レジスタ等によって実現される。また、第１記憶部３０、第２記憶部４０、または第３記憶部５０の一部または全部は、ＮＡＳや外部ストレージサーバ等であってもよい。また、第１記憶部３０、第２記憶部４０、および第３記憶部５０の一部または全部は統合されてもよい。

第１記憶部３０には、例えば、ユーザのショッピングサイトの利用状況等を示すログ情報が記憶されている。第１記憶部３０には、例えば、第１アクセス情報３２、第２アクセス情報３４、第３アクセス情報３６、および第４アクセス情報３８が記憶されている。
第１アクセス情報３２、第２アクセス情報３４、および第３アクセス情報３６は、それぞれ、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末による利用状況である。第４アクセス情報３８は、第１アクセス情報３２、第２アクセス情報３４、および第３アクセス情報３６から同一のユーザまたは同一の端末装置による利用状況が抽出され、この利用状況が利用しやすいようにまとめられた情報である。

以下、第４アクセス情報３８について説明する。図３は、ショッピングサーバ９０によって提供されるショッピングサイトの画面ＩＭの一例を示す図である。画面ＩＭには、例えば、ユーザがショッピングサイトにおいて商品等のカテゴリを選択したり、カテゴリやタイトル（商品名やサービス名）等をクエリとして検索したりした結果である商品Ａ〜Ｃ、およびレコメンド商品Ｄ〜Ｆ等が表示されている。レコメンド商品とは、例えば、商品Ａ〜Ｃを購入等したユーザにレコメンドする商品である。画面ＩＭにおいて、ユーザが、例えば、所定の商品等を選択する操作（クリックやタップ操作等）を行った場合、これらの利用状況が第４アクセス情報（ログ情報）として記憶される。また、画面ＩＭにおいて、ユーザが、例えば、所定の商品等を選択する操作（クリックやタップ操作等）を行った場合、その商品等が表示された領域に対応付けられているリンク先のページに画面は遷移する（図５参照）。

図４は、第４アクセス情報３８の内容の一例を示す図である。第４アクセス情報３８は、ショッピングサーバ９０におけるユーザの利用状況を示す複数のレコードを含む。１つのレコードは、ユーザの識別情報（ユーザ情報）や、ショッピングサーバ９０の画面にアクセスしたアクセス日時、アクセスしたページの種別（例えば、トップページや商品詳細を示すページ等）、アクセスしたページに含まれるリンク先の情報、ユーザがアクセスしたページにおいて選択した位置に関する情報（クリック位置、およびクリック位置に対応するリンク先）、選択した日時（クリック日時）等を含む。

リンク先の情報とは、アクセスしたページにおける各領域の識別情報や、各領域に含まれる（表示された）商品等の識別情報、各領域に対応付けられたリンク先の情報等である。各領域とは、リンク先の情報が対応付けられた商品等（またはレコメンド商品等）の情報が表示された領域である。情報処理装置１は、上述したレコードに基づいて、ユーザがアクセスした画面や、アクセスした画面において選択した商品等、リンク先等を認識することができる。

第１処理部１０は、第４アクセス情報３８において、レコメンド商品等に関連するレコードを抽出する。レコメンド商品等に関連するレコードとは、例えば、ユーザが画面ＩＭにおいてレコメンド商品等を選択したことを示すレコードや、画面ＩＭにおいてレコメンド商品等が表示されていた際の操作を示すレコードである。また、第１処理部１０は、抽出したレコードにおいて不要な情報を削除するフィルタリング処理を実行する。不要な情報とは、例えば、レコメンド商品等に対する操作とは関連しない情報である。例えば、ショッピングサーバ９０のトップページにアクセスしたことを示す情報などレコメンド商品等に対する操作とは関連しない情報である。

第２記憶部４０には、例えば、ショッピングオーダ情報４２、およびオーダアイテム情報４４が記憶されている。図５は、ショッピングサーバ９０により提供されるショッピングサイトの画面ＩＭ２の他の一例を示す図である。画面ＩＭ２には、例えば、ユーザがショッピングサイトにおいて選択した商品を注文するための注文ボタンや商品の詳細な説明が含まれている。ユーザが注文ボタンを操作した場合に、選択した商品等の注文が確定し、操作の内容がログ情報として記憶されると共に、ショッピングオーダ情報４２、およびオーダアイテム情報４４が生成される。

図６は、ショッピングオーダ情報４２の内容の一例を示す図である。ショッピングオーダ情報４２において、１つのレコードに対して１つの注文ＩＤが付与されている。１つのレコードは、一つの注文ＩＤ、ユーザ情報、注文された商品を提供しているストアＩＤ、一以上の注文された商品等の商品ＩＤ、注文が確定した日時を含む。

図７は、オーダアイテム情報４４の内容の一例を示す図である。オーダアイテム情報４４において、１つのレコードに対して１つの商品ＩＤが付与される。１つのレコードは、注文ＩＤ、ストアＩＤ、一つの商品ＩＤ、注文が確定した日時を含む。

第２処理部２０は、ショッピングオーダ情報４２と、オーダアイテム情報４４とに含まれる情報から共通する情報を抽出し、抽出した情報に基づいて抽出情報５２を生成する。図８は、抽出情報５２の生成過程について説明するための図である。抽出情報５２は、１つの商品（商品ＩＤ）が特定のユーザによって注文された日時を示す情報である。第２処理部２０は、ショッピングオーダ情報４２と、オーダアイテム情報４４とに含まれる共通する注文ＩＤおよび商品ＩＤを含むレコードを抽出し、抽出情報５２を生成する。

更に、第２処理部２０は、抽出情報５２と、第１処理部１０によりフィルタリング処理された情報とを統合した統合情報５４を生成する。図９は、統合情報５４の生成過程について説明するための図である。第２処理部２０は、抽出情報５２と、フィルタリング処理された情報Ｄとに含まれる共通するユーザ情報を有するレコードを参照し、統合情報５４を生成する。図示する例では、抽出情報５２に示すように商品「Ｐ００１」を購入したユーザは、フィルタリング処理された情報Ｄのリンク先の情報に示すように商品「Ｐ００１」の情報が表示されていた領域「００１」をクリックしている。

第２処理部２０は、抽出情報５２と、情報Ｄとを参照し、同一のユーザが商品等の情報を閲覧し、閲覧後に閲覧した商品等を注文したことを示す情報を抽出し、統合情報５４を生成する。統合情報５４は、ユーザがレコメンド商品等を閲覧し、閲覧後に購入したと推定される情報である。以下、図示する例において、抽出情報５２から抽出された情報を「クリック情報５４Ａ」と称し、フィルタリング処理された情報を「注文情報５４Ｂ」と称する。クリック情報５４Ａは、「選択履歴情報」の一例であり、注文情報５４Ｂは、「注文履歴情報」の一例である。

クリック情報５４Ａと注文情報５４Ｂとが統合情報５４とされる条件は、例えば、（１）クリック情報のクリック日時と、注文情報５４Ｂの注文日時とが設定時間（例えば２４時間や４８時間）以内であること、（２）クリックがされた後に、注文がされていること（すなわちクリック日時が、注文日時よりも早い時刻であること）である。

図１０は、統合情報５４の一例を示す図である。統合情報５４は、クリック情報５４Ａと注文情報５４Ｂとが対応付けられた情報である。第２処理部２０は、例えば、抽出情報５２およびフィルタリング処理された情報Ｄを参照し、上記の（１）および（２）の条件を満たす情報を抽出する。そして、第２処理部２０は、注文の操作がされた日時等の情報（商品ＩＤやユーザ情報を含む）と、クリックの操作がされた日時等の情報とを対応付けて統合情報５４を生成する。

図１１は、統合情報５４の他の一例である統合情報５４＃を示す図である。クリック情報５４Ａと注文情報５４Ｂとが対応付けられた情報である。例えば、複数の注文情報５４Ｂが存在する場合、複数の注文情報５４Ｂにクリック情報５４Ａが対応けられる場合がある。例えば、レコメンド商品等の詳細を閲覧した後に、その商品等を注文し、更にレコメンド商品等の詳細を閲覧せずに他の操作を経由して（例えば表示されたカテゴリを選択する操作がされて）、同じ商品等を注文した場合、上記のように複数の注文情報５４Ｂが存在することとなる。この場合、第２処理部２０は、複数の注文情報５４Ｂのうち、一つの注文情報５４Ｂにクリック情報５４Ａを対応付ける処理（重複除外処理）を実行する。例えば、重複除外処理において、クリック情報５４Ａに対して、クリック情報５４Ａのクリック日時に近い注文日時を有する注文情報５４Ｂを対応付け、他の注文情報５４Ｂは対応付けの対象から除外する。なお、上記の重複除外処理は、第２処理部２０に代えて、情報利用者端末６０（の評価部６２）に実行されてもよい。

なお、統合情報５４（５４＃）の各レコードには、上記の情報の他にページ種別情報や第４アクセス情報３８または第２記憶部４０に記憶された情報に含まれる情報が含まれていてもよい。

［情報利用者端末］
図２の説明に戻る。情報利用者端末６０は、例えば、評価部６２と、記憶部７０とを備える。評価部６２は、統合情報５４を参照し、評価情報７２を生成する。具体的には、評価部６２は、統合情報５４を参照し、レコメンド商品等の有効性を示す指標を導出し、導出した指標に基づいて評価情報７２を生成する。上記の指標はＫＰＩ（Key Performance Indicator）等である。ＫＰＩは、例えば、表示部に表示されたレコメンド商品に対するクリック数のうち商品を購入等した回数の割合を示すＣＶＲ（Conversion Rate）や、レコメンド商品が表示された回数のうちクリックされた回数（クリック数）の割合を示すＣＴＲ（Click Through Rate）等である。

［レコメンド商品決定装置］
レコメンド商品決定装置８０は、例えば、提供部８２と、商品等情報８４とを含む。提供部８２は、商品等情報８４に含まれる商品またはサービス（以下、商品等）の情報であって、レコメンド商品等とする商品等を抽出し、抽出した商品等の情報をショッピングサーバ９０に提供する。商品等情報とは、商品等の識別情報や、商品等のタイトル（商品名やサービス名）、商品の詳細な説明、商品の画像等を含む情報である。提供部８２は、例えば、予め規定されたモデルに従って、レコメンド商品を抽出する。予め規定されたモデルとは、特定の商品等を優先的に抽出するモデルや、過去にショッピングサーバ９０におけるＣＶＲが高い商品等を優先的に抽出するモデルや、ＣＴＲが高い商品等を優先的に抽出するモデルである。また、提供部８２は、商品等の情報をショッピングサーバ９０において表示させるページや位置を決定し、決定した内容を示す情報をショッピングサーバ９０に提供する。

［フローチャート（その１）］
図１２は、情報処理装置１により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、第１処理部１０が、第４アクセス情報３８において、レコメンド商品等に関連するレコードを抽出し、抽出したレコードにおいて不要な情報を削除するフィルタリング処理を実行する（Ｓ１０）。次に、第２処理部２０は、ショッピングオーダ情報４２と、オーダアイテム情報４４とに含まれる情報から共通する情報を抽出し、抽出した情報に基づいて抽出情報５２を生成する（Ｓ１２）。次に、第２処理部２０は、抽出情報５２と、第１処理部１０によりフィルタリング処理された情報とを統合した統合情報５４を生成する（Ｓ１４）。これにより、本フローチャートの処理は終了する。

上述した処理により、レコメンド商品等を選択した後に、そのレコメンド商品等を購入したことを示すと推定できる情報を生成することができる。

［フローチャート（その２）］
図１３は、情報利用者端末６０の評価部６２により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、本処理では、重複除外処理は、評価部６２により実行されるものとする。

まず、評価部６２は、統合情報５４を取得し、取得した統合情報５４のうちから、評価対象のレコードを抽出する（Ｓ２０）。評価対象のレコードとは、所定のユーザや、所定の商品、所定の期間等を含むレコードである。次に、評価部６２は、重複除外処理を実行する（Ｓ２２）。次に、評価部６２は、重複除外処理が行われた情報を用いてＫＰＩを導出する（Ｓ２４）。これにより本フローチャートの処理は終了する。

上述した処理により、レコメンド商品等を選択した後に、そのレコメンド商品等を購入したことを示すと推定できる情報を用いることにより、ＫＰＩを精度よく導出することができる。

［フローチャート（その３）］
図１４は、レコメンド商品決定装置８０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、提供部８２は、図１３のフローチャートの処理で導出されたＫＰＩを取得する（Ｓ３０）。次に、提供部８２は、取得したＫＰＩが基準値以下であるか否かを判定する（Ｓ３２）。ＫＰＩが基準値以下でない場合、本フローチャートの処理は終了する。

ＫＰＩが基準値以下である場合、提供部８２は、レコメンド商品等を抽出するモデルを修正する（Ｓ３４）。モデルを修正とは、ＫＰＩが上昇するようにレコメンド商品等を抽出するようにモデルを修正することである。次に、提供部８２は、修正したモデルで抽出したレコメンド商品等をショッピングサーバ９０に提供する（Ｓ３６）。これにより本フローチャートの処理は終了する。

上述した処理により、ユーザが購入する可能性や興味を持つ可能性が高いレコメンド商品等を抽出し、抽出したレコメンド商品等をショッピングサーバ９０に提供することができる。

以上説明した第１実施形態によれば、情報処理装置１が、同一のユーザによって注文および選択された同一の商品等の情報を含み、且つ相対関係において時刻が予め設定された条件を満たすクリック情報５４Ａと注文情報５４Ｂとを対応付けることにより、レコメンド商品等を選択した後に、そのレコメンド商品等を購入したことを示すと推定できる情報を生成することができる。この結果、ユーザに提供した情報の有効性をより容易に評価することを支援することができる情報を提供することができる。

＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第２実施形態の情報処理装置の使用環境では、検索装置１１０を備える点で第１実施形態の情報処理装置の使用環境と異なる。以下、第１実施形態との相違点について説明する。

図１５は、第２実施形態の情報処理装置の使用環境の一例を示す図である。第２実施形態の使用環境では、第１実施形態の構成に加え検索装置１１０が含まれる。なお、第２実施形態において、レコメンド商品決定装置８０は省略されてもよい。また、情報処理装置１は、検索装置１１０を包含してもよい。また、ショッピングサーバ９０は、検索装置１１０を包含してもよい。

検索装置１１０は、ユーザによりクエリが入力された場合、商品等情報からクエリに関連する商品等を抽出する検索モデルを用いて、入力されたクエリに関連する商品等情報を抽出し、抽出した商品等情報をショッピングサーバ９０に提供する。そして、ショッピングサーバ９０は、検索装置１１０により提供された商品等情報をユーザに提供する。

図１６は、ショッピングサーバ９０に提供され、ユーザの端末装置に表示された画面ＩＭ３である。図示するように、画面ＩＭ３には、検索装置１１０により検索された商品等の情報（商品Ａ〜Ｃ等）が含まれる。画面ＩＭ３において、ユーザが、例えば、所定の商品等を選択する操作を行った場合、これらの利用状況が第４アクセス情報として記憶される。

また、検索装置１１０は、評価情報７２に基づいて、検索モデルを修正する。モデルを修正とは、ＫＰＩ等の指標が上昇するように検索結果に含まれる商品等を抽出するようにモデルを修正することである。

図１７は、検索装置１１０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、検索装置１１０は、情報利用者端末６０の評価部６２により導出されたＫＰＩを取得する（Ｓ４０）。次に、検索装置１１０は、取得したＫＰＩが基準値以下であるか否かを判定する（Ｓ４２）。ＫＰＩが基準値以下でない場合、本フローチャートの処理は終了する。

ＫＰＩが基準値以下である場合、検索装置１１０は、検索モデルを修正する（Ｓ４４）。次に、検索装置１１０は、修正した検索モデルで検索した商品等をショッピングサーバ９０に提供する（Ｓ４６）。これにより本フローチャートの処理は終了する。

上述した処理により、ユーザが購入する可能性や興味を持つ可能性が高い商品等を検索結果に含め、この検索結果をショッピングサーバ９０に提供することができる。

以上説明した第２実施形態によれば、情報処理装置１が、同一のユーザによって注文および選択された同一の商品等の情報を含み、且つ相対関係において時刻が予め設定された条件を満たすクリック情報５４Ａと注文情報５４Ｂとを対応付けることにより、検索結果に含まれる商品等を選択した後に、その検索結果に含まれる商品等を購入したことを示すと推定できる情報を生成することができる。この結果、ユーザに提供した情報の有効性をより容易に評価することを支援することができる情報を提供することができる。

以上説明した実施形態の情報処理装置１は、ユーザがショッピングサイトにおいて注文した商品またはサービス（以下、商品等）の情報および商品等を注文した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された購入履歴情報（例えば注文情報５４Ｂ）と、ショッピングサイトにおいてユーザが選択した商品等の情報および選択した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された選択履歴情報（例えばクリック情報５４Ａ）と、を参照し、同一のユーザによって注文および選択された同一の商品等の情報を含み、且つ相対関係において時刻が予め設定された条件を満たす購入履歴情報のレコードと選択履歴情報のレコードとを対応付けることにより、ユーザに提供した情報の有効性をより容易に評価することを支援することができる。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１‥情報処理装置、１０‥第１処理部、２０‥第２処理部、３０‥第１記憶部、３８‥第４アクセス情報、４０‥第２記憶部、４２‥ショッピングオーダ情報、４４‥オーダアイテム情報、５０‥第３記憶部、５２‥抽出情報、５４‥統合情報、５４Ａ‥クリック情報、５４Ｂ‥注文情報、６０‥情報利用者端末、６２‥評価部、７０‥記憶部、７２‥評価情報、８０‥レコメンド商品決定装置、８２‥提供部、８４‥商品等情報、９０‥ショッピングサーバ、１００‥端末装置、１１０‥検索装置

Claims (10)

1. ユーザがショッピングサイトにおいて注文した商品またはサービス（以下、商品等）の情報および前記商品等を注文した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された購入履歴情報と、
   前記ショッピングサイトにおいてユーザが選択した商品等の情報および前記選択した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された選択履歴情報と、を参照し、
   同一のユーザによって注文および選択された同一の前記商品等の情報を含む前記購入履歴情報のレコードと前記選択履歴情報のレコードであって、
   着目する前記購入履歴情報のレコードと、
   前記選択した時刻が、前記着目する前記購入履歴情報のレコードの前記注文した時刻との相対関係で予め設定された条件を満たす前記選択履歴情報のレコードと、
   前記着目する前記購入履歴情報のレコードの前記注文した時刻と前記条件を満たす前記選択履歴情報のレコードの前記選択した時刻との間に前記選択した時刻を有する前記選択履歴情報と、を対応付ける、
   情報処理装置。
2. 前記購入履歴情報のレコードと前記選択履歴情報のレコードとを対応付けるとは、前記購入履歴情報のレコードと前記選択履歴情報のレコードとを結合することである、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記ユーザが選択した商品等は、レコメンドされた商品等または前記ユーザが検索した検索結果に含まれる商品等である、
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記予め設定された条件は、前記選択した時刻を示す時刻情報が、前記商品等を注文した時刻を示す時刻情報よりも早い時刻であることである、
   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。
5. 前記予め設定された条件は、更に、前記選択した時刻を示す時刻情報が、前記商品等を注文した時刻を示す時刻情報から所定時間前以内であることである、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記情報処理装置の処理結果に基づいて、ユーザが前記レコメンドされた商品等またはユーザが検索した検索結果に含まれる商品等を契機に注文したと推定される商品等の度合を示す指標を導出する評価部を更に備える、
   請求項３に記載の情報処理装置。
7. 前記情報処理装置の処理結果に基づいて、前記レコメンドされた商品を抽出するレコメンド商品決定装置の処理結果または商品等の情報を検索する検索装置の処理結果を評価する評価部を更に備える、
   請求項３に記載の情報処理装置。
8. ユーザがショッピングサイトにおいて注文した商品またはサービス（以下、商品等）の情報および前記商品等を注文した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された購入履歴情報と、
   前記ショッピングサイトにおいてユーザが選択した商品等の情報および前記選択した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された選択履歴情報と、を参照し、
   同一のユーザによって注文および選択された同一の前記商品等の情報を含み、且つ相対関係において前記時刻が予め設定された条件を満たす前記購入履歴情報のレコードと前記選択履歴情報のレコードとを対応付け、
   複数の前記購入履歴情報のレコードが前記選択履歴情報のレコードに対応付けられる条件を満たす場合に、前記複数の前記購入履歴情報のうち、前記購入履歴情報のレコードに含まれる時刻情報の時刻が早い購入履歴情報を前記選択履歴情報に対応付ける、
   情報処理装置。
9. コンピュータが、
   ユーザがショッピングサイトにおいて注文した商品またはサービス（以下、商品等）の情報および前記商品等を注文した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された購入履歴情報と、
   前記ショッピングサイトにおいてユーザが選択した商品等の情報および前記選択した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された選択履歴情報と、を参照し、
   同一のユーザによって注文および選択された同一の前記商品等の情報を含む前記購入履歴情報のレコードと前記選択履歴情報のレコードであって、
   着目する前記購入履歴情報のレコードと、
   前記選択した時刻が、前記着目する前記購入履歴情報のレコードの前記注文した時刻との相対関係で予め設定された条件を満たす前記選択履歴情報のレコードと、
   前記着目する前記購入履歴情報のレコードの前記注文した時刻と前記条件を満たす前記選択履歴情報のレコードの前記選択した時刻との間に前記選択した時刻を有する前記選択履歴情報と、を対応付ける、
   情報処理方法。
10. コンピュータに、
    ユーザがショッピングサイトにおいて注文した商品またはサービス（以下、商品等）の情報および前記商品等を注文した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された購入履歴情報と、
    前記ショッピングサイトにおいてユーザが選択した商品等の情報および前記選択した時刻を示す時刻情報が一つのレコードで表現された選択履歴情報と、を参照させ、
    同一のユーザによって注文および選択された同一の前記商品等の情報を含む前記購入履歴情報のレコードと前記選択履歴情報のレコードであって、
    着目する前記購入履歴情報のレコードと、
    前記選択した時刻が、前記着目する前記購入履歴情報のレコードの前記注文した時刻との相対関係で予め設定された条件を満たす前記選択履歴情報のレコードと、
    前記着目する前記購入履歴情報のレコードの前記注文した時刻と前記条件を満たす前記選択履歴情報のレコードの前記選択した時刻との間に前記選択した時刻を有する前記選択履歴情報と、を対応付けさせる、
    プログラム。

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