JP7060756B1 - Information processing equipment, information processing methods and information processing programs - Google Patents
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Abstract
【課題】複数のユーザからの評価情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを適切に提供すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、生成部と、提供部とを備える。取得部は、複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第1評価情報を取得する。生成部は、取得部により取得された第1評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象のサイズ同士の第1相関性を示す第1相関性情報を生成する。提供部は、生成部により生成された第1相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する。【選択図】図5PROBLEM TO BE SOLVED: To appropriately provide a service according to a size of a target user based on evaluation information from a plurality of users. An information processing apparatus according to the present application includes an acquisition unit, a generation unit, and a provision unit. The acquisition unit acquires the first evaluation information indicating the evaluation by the user for one or more sizes of a specific target having a plurality of sizes. The generation unit generates first correlation information indicating the first correlation between different sizes of a plurality of specific targets based on the first evaluation information acquired by the acquisition unit. The providing unit provides a service according to the size of the target user based on the first correlation information generated by the generating unit. [Selection diagram] FIG. 5
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method and an information processing program.
従来、対象ユーザに合った履物や被服等の特定対象を提案する技術が知られている。例えば、特定対象のサイズに対する他のユーザの評価に基づいて、対象ユーザに合った特定対象のサイズを提案する技術が知られている。 Conventionally, a technique for proposing a specific target such as footwear or clothing suitable for a target user has been known. For example, there is known a technique of proposing a size of a specific target suitable for a target user based on the evaluation of another user with respect to the size of the specific target.
しかしながら、従来の技術では、特定対象が異なる一のサイズ同士の相関性に基づいて、対象ユーザに合ったサービスを提供することができなかった。 However, in the conventional technique, it is not possible to provide a service suitable for a target user based on the correlation between one size having a different specific target.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、複数のユーザからの評価情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを適切に提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present application is to appropriately provide a service according to the size of a target user based on evaluation information from a plurality of users.
本願に係る情報処理装置は、複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第1評価情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された第1評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象のサイズ同士の第1相関性を示す第1相関性情報を生成する生成部と、前記生成部により生成された第1相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する提供部と、を有することを特徴とする。 The information processing apparatus according to the present application is based on an acquisition unit that acquires first evaluation information indicating an evaluation by a user for one or more sizes of a specific object having a plurality of sizes, and a first evaluation information acquired by the acquisition unit. The size of the target user is based on the generation unit that generates the first correlation information indicating the first correlation between the different sizes of the specific target and the first correlation information generated by the generation unit. It is characterized by having a providing unit that provides services according to the above.
実施形態の一態様によれば、複数のユーザからの評価情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを適切に提供することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to appropriately provide a service according to the size of the target user based on the evaluation information from a plurality of users.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, an information processing apparatus, an information processing method, and an embodiment for implementing an information processing program (hereinafter referred to as “embodiments”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that this embodiment does not limit the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application. Further, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicate description is omitted.
(実施形態)
〔1.情報処理システムの構成〕
図1に示す情報処理システム1について説明する。図1に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と、情報処理装置100と、管理サーバ200とが含まれる。端末装置10と、情報処理装置100と、管理サーバ200とは所定の通信網(ネットワークN)を介して、有線または無線により通信可能に接続される。図1は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。なお、図1に示した情報処理システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の情報処理装置100や、複数台の管理サーバ200が含まれてもよい。
(Embodiment)
[1. Information processing system configuration]
The
端末装置10は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置10は、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。また、端末装置10は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PCや、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA等の装置であってもよい。図2に示す例においては、端末装置10がスマートフォンである場合を示す。
The
端末装置10は、例えば、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、3G(Generation)やLTE(Long Term Evolution)等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置10は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、ユーザから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受け付けてもよい。
The
図2では、端末装置101はユーザU11によって利用され、端末装置102はユーザU12によって利用され、端末装置103はユーザU13によって利用され、端末装置104はユーザU14によって利用される。なお、以下では、端末装置101、102、103及び104を区別する必要のないときは、「端末装置10」と表記する。また、ユーザU11、U12、U13及びU14を区別する必要のないときは、単に「ユーザ」と表記する。また、以下では、端末装置10をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置10と読み替えることもできる。
In FIG. 2, the
なお、図2では、ユーザが、特定対象のサイズを評価するために、特定対象を試着したユーザ(以下、適宜、「評価ユーザ」とする。)である場合を示す。例えば、評価ユーザは、特定対象のサイズを評価するにあたり専門性を有するユーザである。例えば、評価ユーザは、特定対象を販売する販売者(店員、店スタッフ等)である。評価ユーザは、例えば、評価ユーザ用に予め定められたフィッティングツール(例えば、アプリ)を用いて、特定対象のサイズのフィッティング度合いを回答する。なお、評価ユーザが、特定対象のサイズのフィッティング度合いを回答する方法は、評価ユーザ用に予め定められたフィッティングツールを用いた方法に限られないものとする。例えば、評価ユーザは、後述する購入ユーザと同様の方法で回答してもよい。 Note that FIG. 2 shows a case where the user is a user who has tried on the specific target in order to evaluate the size of the specific target (hereinafter, appropriately referred to as an “evaluation user”). For example, the evaluation user is a user who has expertise in evaluating the size of a specific object. For example, the evaluation user is a seller (clerk, store staff, etc.) who sells a specific target. The evaluation user, for example, uses a fitting tool (for example, an application) predetermined for the evaluation user to answer the fitting degree of the size of the specific target. The method by which the evaluation user answers the fitting degree of the size of the specific target is not limited to the method using the fitting tool predetermined for the evaluation user. For example, the evaluation user may respond in the same manner as the purchasing user described later.
評価ユーザは、複数のサイズの特定対象を順番に試着して、特定対象の各サイズ(例えば、特定対象が有する全てのサイズ)のフィッティング度合いを回答する。このため、図2では、情報処理装置100は、特定対象の各サイズに対する評価ユーザによる評価を示す評価情報を取得する。換言すると、情報処理装置100は、評価ユーザ毎に、特定対象のサイズ毎(例えば、特定対象が有する全てのサイズのサイズ毎)のフィッティング度合いを示す評価情報を取得する。
The evaluation user tries on specific targets of a plurality of sizes in order, and answers the fitting degree of each size of the specific target (for example, all sizes of the specific target). Therefore, in FIG. 2, the
図12では、端末装置1011はユーザU21によって利用され、端末装置1012はユーザU22によって利用され、端末装置1013はユーザU23によって利用され、端末装置1014はユーザU24によって利用される。なお、以下では、端末装置1011、1012、1013及び1014を区別する必要のないときは、「端末装置10」と表記する。また、ユーザU21、U22、U23及びU24を区別する必要のないときは、単に「ユーザ」と表記する。
In FIG. 12, the
なお、図12では、ユーザが、特定対象を購入して使用したユーザ(以下、適宜、「購入ユーザ」とする。)である場合を示す。例えば、購入ユーザは、所定の電子商店街で特定対象を購入した一般のユーザである。購入ユーザは、例えば、所定の電子商店街から通知されたアンケートを用いて、特定対象のサイズのフィッティング度合いを回答する。なお、購入ユーザが、特定対象のサイズのフィッティング度合いを回答する方法は、所定の電子商店街から通知されたアンケートを用いた方法に限られないものとする。例えば、購入ユーザは、所定の電子商店街の特定対象の専用ページ(例えば、商品ページ)で回答してもよい。 Note that FIG. 12 shows a case where the user is a user who purchased and used the specific target (hereinafter, appropriately referred to as a “purchasing user”). For example, the purchasing user is a general user who has purchased a specific target in a predetermined electronic shopping district. The purchasing user answers the fitting degree of the specific target size by using, for example, a questionnaire notified from a predetermined electronic shopping district. The method by which the purchasing user responds to the degree of fitting of the size of the specific target is not limited to the method using the questionnaire notified from the predetermined electronic shopping street. For example, the purchasing user may respond on a dedicated page (for example, a product page) for a specific target in a predetermined electronic shopping district.
購入ユーザは、自身が購入した特定対象の一のサイズのフィッティング度合いを回答する。このため、図12では、情報処理装置100は、特定対象の一のサイズに対する購入ユーザによる評価を示す評価情報を取得する。換言すると、情報処理装置100は、購入ユーザ毎に、特定対象の一のサイズのフィッティング度合いを示す評価情報を取得する。なお、勿論、購入ユーザが、サイズの異なる特定対象を複数購入しており、購入した各サイズに対してフィッティング度合いを回答していた場合には、情報処理装置100は、各サイズの評価情報を取得する。
The purchasing user replies the fitting degree of the size of one of the specific objects purchased by the purchasing user. Therefore, in FIG. 12, the
このように、ユーザは、特定対象を試着した評価ユーザや、特定対象を購入して使用した購入ユーザといった、特定対象を実際に少なくとも一度は着用(又は装着)したことがあるユーザである。なお、ユーザは、特定対象を実際に少なくとも一度は着用(又は装着)したことがあるユーザであれば、評価ユーザや購入ユーザに限られず、どのようなユーザであってもよいものとする。 As described above, the user is a user who has actually worn (or worn) the specific target at least once, such as an evaluation user who tried on the specific target and a purchase user who purchased and used the specific target. The user is not limited to the evaluation user and the purchasing user as long as the user has actually worn (or worn) the specific target at least once, and may be any user.
情報処理装置100は、複数のユーザからの評価情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを適切に提供するための情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置100は、特定対象のサイズに対するユーザによる評価を示す評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象のサイズ同士の相関性を特定する機能を有する。なお、特定対象のサイズに対するユーザによる評価を示す評価情報を、以下、適宜、「第1評価情報」とする。また、第1評価情報に基づいて特定される、特定対象が異なるサイズ同士の相関性を、以下、適宜、「第1相関性」とし、第1相関性を示す情報を、「第1相関性情報」とする。
The
管理サーバ200は、特定対象を提供する所定の電子商店街を管理するための情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、管理サーバ200は、特定対象の購入ユーザに、特定対象を評価させるためのアンケートを提供する機能を有する。なお、以下、特定対象は、履物や被服等、ユーザが着用(又は装着)可能なものであればどのようなものであってもよく、特に限定されないものとする。例えば、特定対象は、スニーカー、サンダル、ブーツ、パンプス、ドレスシューズ、ランニングシューズ等であってもよい。また、例えば、特定対象は、トップス、ワンピース、ドレス、Tシャツ、ボトムス、スカート、靴下等であってもよい。また、特定対象は、指輪、ブローチ等であってもよい。
The
なお、図1では、情報処理装置100と管理サーバ200とが、別装置である場合を示すが、情報処理装置100と管理サーバ200とが一体であってもよい。
Although FIG. 1 shows a case where the
〔2.情報処理の一例〕
図2は、実施形態に係る情報処理システム1の情報処理の一例を示す図である。図2では、端末装置10を介して評価ユーザから評価を受け付けるものとする。なお、図2では、特定対象のサイズを評価する評価ユーザとして、ユーザU11乃至U14から評価を受け付ける場合を例に挙げて説明するが、評価ユーザの数は特に限定されないものとする。評価ユーザの数は、ユーザU11乃至U14の4人の場合に限られず、1人や2人、3人や5人以上であってもよい。
[2. An example of information processing]
FIG. 2 is a diagram showing an example of information processing of the
なお、各サイズに対するユーザU11乃至U14からの評価を用いて第1相関性を特定するため、ユーザU11乃至U14は、例えば、サイズが類似した評価ユーザであるものとする。ユーザU11乃至U14は、例えば、評価ユーザのサイズ情報に基づいて特定された評価ユーザであってもよい。このように、ユーザU11乃至U14は、評価ユーザが行う評価の傾向が類似すると推定された評価ユーザである。なお、ユーザU11乃至U14は、例えば、評価ユーザの評価の傾向に基づいて特定された評価ユーザであってもよい。なお、評価ユーザのサイズ情報は、評価前に測定されたものであってもよいし、評価時に測定されたものであってもよく、特に限定されないものとする。 In addition, in order to specify the first correlation by using the evaluation from the users U11 to U14 for each size, it is assumed that the users U11 to U14 are, for example, evaluation users having similar sizes. The users U11 to U14 may be, for example, an evaluation user specified based on the size information of the evaluation user. As described above, the users U11 to U14 are evaluation users who are presumed to have similar evaluation tendencies performed by the evaluation users. The users U11 to U14 may be, for example, an evaluation user specified based on the evaluation tendency of the evaluation user. The size information of the evaluation user may be measured before the evaluation or may be measured at the time of the evaluation, and is not particularly limited.
また、サイズ同士の第1相関性を特定するために、各サイズを評価する評価ユーザは同一であるものとする。なお、サイズに応じてサービスが提供される対象ユーザは、第1相関性が特定されたサイズのうち、一のサイズの試着又は購入に関係する利用者であればどのような利用者であってもよいものとする。 Further, in order to specify the first correlation between the sizes, it is assumed that the evaluation users who evaluate each size are the same. The target user to whom the service is provided according to the size is any user who is involved in trying on or purchasing one size of the sizes for which the first correlation is specified. Also good.
また、フィッティング度合いとは、例えば、ゆるい、きつい、痛みがある、身体の特定部分が特定対象からはみ出るといった、評価ユーザが感じたサイズ感に基づく度合いであり、以下では、一例として「GOOD」、「OK」、「BAD」で回答されるものとする。例えば、特定対象のサイズM11に対して、「GOOD」、「OK」、「BAD」の中から「GOOD」が選択されることにより、特定対象のサイズM11のフィッティング度合いが「GOOD」と回答されるものとする。そして、特定対象のサイズM11のフィッティング度合いが「GOOD」と回答された旨の第1評価情報が、情報処理装置100に送信されるものとする。
The degree of fitting is a degree based on the feeling of size felt by the evaluation user, such as looseness, tightness, pain, and a specific part of the body protruding from the specific object. In the following, "GOOD" is used as an example. Answers shall be "OK" and "BAD". For example, by selecting "GOOD" from "GOOD", "OK", and "BAD" for the size M11 of the specific target, the fitting degree of the size M11 of the specific target is answered as "GOOD". Shall be. Then, it is assumed that the first evaluation information indicating that the fitting degree of the size M11 of the specific target is answered as "GOOD" is transmitted to the
以下、説明の便宜上、特定対象が履物である場合を例に挙げて説明する。すなわち、特定対象AA1乃至AA3が履物であるものとして説明する。なお、図2では、評価ユーザが評価する特定対象として、特定対象AA1乃至AA3を評価する場合を例に挙げて説明するが、特定対象の数は特に限定されないものとする。特定対象の数は、特定対象AA1乃至AA3の3つの場合に限られず、1つや2つ、4つ以上であってもよい。例えば、特定対象の数は、所定の電子商店街で提供可能な全ての商品や、一部の全ての商品であってもよい。 Hereinafter, for convenience of explanation, a case where the specific object is footwear will be described as an example. That is, it will be described assuming that the specific objects AA1 to AA3 are footwear. In FIG. 2, the case where the specific targets AA1 to AA3 are evaluated as the specific target to be evaluated by the evaluation user will be described as an example, but the number of the specific targets is not particularly limited. The number of specific targets is not limited to the three cases of specific targets AA1 to AA3, and may be one, two, four or more. For example, the number of specific targets may be all products that can be provided in a predetermined electronic shopping district, or some all products.
また、各特定対象は、5ミリ刻みで複数のサイズを有するものとする。なお、図2では、各特定対象の複数のサイズが、26cm、26.5cm、27cm、27.5cmである場合を例に挙げて説明するが、各特定対象の複数のサイズは特に限定されないものとする。また、各特定対象の複数のサイズの数も特に限定されないものとする。 Further, each specific object shall have a plurality of sizes in increments of 5 mm. In FIG. 2, a case where the plurality of sizes of each specific object are 26 cm, 26.5 cm, 27 cm, and 27.5 cm will be described as an example, but the plurality of sizes of each specific object are not particularly limited. And. Further, the number of a plurality of sizes of each specific object is not particularly limited.
情報処理装置100は、特定対象AA1乃至AA3の各サイズに対するユーザU11乃至U14による評価を示す評価情報DT11を取得する(ステップS101)。なお、評価情報DT11では、「◎」が「GOOD」であり、「〇」が「OK」であり、「×」が「BAD」である。
The
評価情報DT11は、例えば、ユーザU11が、特定対象AA1乃至AA3の各サイズに対して、特定対象AA1の26cmが「×」、特定対象AA1の26.5cmが「〇」、特定対象AA1の27cmが「◎」、特定対象AA1の27.5cmが「×」、特定対象AA2の26cmが「×」、特定対象AA2の26.5cmが「◎」、特定対象AA2の27cmが「〇」、特定対象AA2の27.5cmが「×」、特定対象AA3の26cmが「×」、特定対象AA3の26.5cmが「〇」、特定対象AA3の27cmが「◎」、特定対象AA3の27.5cmが「×」と評価したことを示す。 In the evaluation information DT11, for example, the user U11 has "x" for 26 cm of the specific target AA1, "○" for 26.5 cm of the specific target AA1, and 27 cm of the specific target AA1 for each size of the specific target AA1 to AA3. Is "◎", 27.5 cm of the specific target AA1 is "x", 26 cm of the specific target AA2 is "x", 26.5 cm of the specific target AA2 is "◎", 27 cm of the specific target AA2 is "○", specific 27.5 cm of the target AA2 is "x", 26 cm of the specific target AA3 is "x", 26.5 cm of the specific target AA3 is "○", 27 cm of the specific target AA3 is "◎", 27.5 cm of the specific target AA3. Indicates that was evaluated as "x".
また、評価情報DT11は、例えば、特定対象AA1の26cmのサイズに対して、ユーザU11が「×」、ユーザU12が「×」、ユーザU13が「×」、ユーザU14が「×」と評価したことを示す。 Further, in the evaluation information DT11, for example, the user U11 evaluated as "x", the user U12 as "x", the user U13 as "x", and the user U14 as "x" with respect to the size of the specific target AA1 of 26 cm. Show that.
ユーザU11は、例えば、特定対象AA1乃至AA3の各サイズを順番に試着して、各特定対象の各サイズの第1評価情報を送信する。この際、ユーザU11は、第1評価情報をサイズ毎に送信してもよいし、複数のサイズ毎に送信してもよいし、特定対象毎に送信してもよいし、複数の特定対象毎に送信してもよく、第1評価情報の送信は特に限定されないものとする。 For example, the user U11 tries on each size of the specific target AA1 to AA3 in order, and transmits the first evaluation information of each size of each specific target. At this time, the user U11 may transmit the first evaluation information for each size, for each of a plurality of sizes, for each specific target, or for each of a plurality of specific targets. The transmission of the first evaluation information is not particularly limited.
情報処理装置100は、各評価ユーザから送信された第1評価情報を取得して集約する(ステップS102)。評価情報DT11は、各評価ユーザが送信した第1評価情報を情報処理装置100が集約して記憶したものである。
The
情報処理装置100は、取得した第1評価情報に基づいて、特定対象AA1乃至AA3のサイズのうち、特定対象が異なる一のサイズ同士の第1相関性を特定する(ステップS103)。
Based on the acquired first evaluation information, the
情報処理装置100は、例えば、特定対象AA1の各サイズと、特定対象AA2の各サイズ及び特定対象AA3の各サイズとの第1相関性を特定する。
The
具体的には、情報処理装置100は、特定対象AA1のサイズのうち、各評価ユーザがフィッティング度合いを高く評価したサイズを特定し、特定した評価が高い特定対象AA1のサイズと、特定対象AA2の各サイズ及び特定対象AA3の各サイズとの第1相関性を特定する。
Specifically, the
ここで、特定対象AA1のサイズのうち、ユーザU11乃至U14のいずれもが特定対象AA1の27cmに対して「◎」と評価しているため、情報処理装置100は、評価が高い特定対象AA1のサイズとして、特定対象AA1の27cmを特定する。そして、情報処理装置100は、特定対象AA1の27cmと、特定対象AA2の各サイズ及び特定対象AA3の各サイズとの第1相関性を特定する。
Here, among the sizes of the specific target AA1, all of the users U11 to U14 evaluate the 27 cm of the specific target AA1 as "◎", so that the
特定対象AA2のサイズのうち、ユーザU11乃至U14のいずれもが特定対象AA2の26cmに対して「×」と評価しているため、特定対象AA1の27cmに対する評価と異なる。このため、特定対象AA1の27cmと、特定対象AA2の26cmとの第1相関性は低いと想定される。情報処理装置100は、特定対象AA1の27cmと、特定対象AA2の26cmとの第1相関性を示すスコアを低く算出する。
Of the sizes of the specific target AA2, all of the users U11 to U14 evaluate the specific target AA2 as "x" with respect to 26 cm, which is different from the evaluation of the specific target AA1 with respect to 27 cm. Therefore, it is assumed that the first correlation between the specific target AA1 27 cm and the specific target AA2 26 cm is low. The
一方、特定対象AA3のサイズのうち、ユーザU11乃至U14のいずれもが特定対象AA3の27cmに対して「◎」と評価しているため、特定対象AA1の27cmに対する評価と同一である。このため、特定対象AA1の27cmと、特定対象AA3の27cmとの第1相関性は高いと想定される。情報処理装置100は、特定対象AA1の27cmと、特定対象AA3の27cmとの第1相関性を示すスコアを高く算出する。
On the other hand, among the sizes of the specific target AA3, all of the users U11 to U14 evaluate the 27 cm of the specific target AA3 as “⊚”, which is the same as the evaluation of the specific target AA1 for 27 cm. Therefore, it is assumed that the first correlation between the specific target AA1 27 cm and the specific target AA3 27 cm is high. The
また、特定対象AA2のサイズのうち、ユーザU11乃至U14の半数が特定対象AA2の26.5cmに対して「◎」及び「〇」と評価しているため、特定対象AA1の27cmに対する評価と若干異なる。このため、特定対象AA1の27cmと、特定対象AA2の26.5cmとの第1相関性は、特定対象AA3の27cmとの第1相関性より低いが特定対象AA2の26cmとの第1相関性より高いと想定される。情報処理装置100は、特定対象AA1の27cmと、特定対象AA2の26.5cmとの第1相関性を示すスコアを、特定対象AA3の27cmとの第1相関性を示すスコアより低く、特定対象AA2の26cmとの第1相関性を示すスコアより高く算出する。
In addition, among the sizes of the specific target AA2, half of the users U11 to U14 evaluate the specific target AA2 as "◎" and "○" for 26.5 cm, so that the evaluation is slightly different from the evaluation for the specific target AA1 for 27 cm. different. Therefore, the first correlation between the specific target AA1 27 cm and the specific target AA2 26.5 cm is lower than the first correlation with the specific target AA3 27 cm, but the first correlation with the specific target AA2 26 cm. Expected to be higher. The
また、特定対象AA2のサイズのうち、ユーザU11乃至U14のいずれもが特定対象AA2の27cmに対して「〇」と評価しているため、特定対象AA1の27cmに対する評価と、特定対象AA2の26.5cmよりも更に若干異なる。このため、特定対象AA1の27cmと、特定対象AA2の27cmとの第1相関性は、特定対象AA2の26.5cmとの第1相関性より低いが特定対象AA2の26cmとの第1相関性より高いと想定される。情報処理装置100は、特定対象AA1の27cmと、特定対象AA2の27cmとの第1相関性を示すスコアを、特定対象AA2の26.5cmとの第1相関性を示すスコアより低く、特定対象AA2の26cmとの第1相関性を示すスコアより高く算出する。
Further, among the sizes of the specific target AA2, since all of the users U11 to U14 evaluate the 27 cm of the specific target AA2 as "○", the evaluation of the specific target AA1 for 27 cm and the 26 of the specific target AA2 It is slightly different than .5 cm. Therefore, the first correlation between the specific target AA1 27 cm and the specific target AA2 27 cm is lower than the first correlation with the specific target AA2 26.5 cm, but the first correlation with the specific target AA2 26 cm. Expected to be higher. The
そして、情報処理装置100は、特定対象AA1の27cmと、特定対象AA2の各サイズ及び特定対象AA3の各サイズとの第1相関性を示すスコアを算出することで、特定対象AA1の27cmと、特定対象AA2の各サイズ及び特定対象AA3の各サイズとの第1相関性を特定する。
Then, the
なお、上記実施形態では、情報処理装置100が、評価が高い特定対象AA1のサイズと、特定対象AA2の各サイズ及び特定対象AA3の各サイズとの第1相関性を特定する場合を示したが、この例に限られない。
In the above embodiment, the
情報処理装置100は、例えば、各特定対象のサイズのうち、各評価ユーザがフィッティング度合いを高く評価したサイズを特定し、特定した評価が高い各特定対象のサイズ同士で第1相関性を特定してもよい。例えば、情報処理装置100は、特定対象AA1の27cmに加えて、特定対象AA2のサイズのうち、各評価ユーザがフィッティング度合いを高く評価したサイズ(例えば、26.5cmと27cm)を特定し、特定した評価が高い特定対象AA2のサイズと、特定対象AA1の27cmとの第1相関性を特定してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、特定対象AA1の27cmに加えて、特定対象AA3のサイズのうち、各評価ユーザがフィッティング度合いを高く評価したサイズ(例えば、27cm)を特定し、特定した評価が高い特定対象AA3のサイズと、特定対象AA1の27cmとの第1相関性を特定してもよい。
The
また、上記実施形態では、情報処理装置100が、第1相関性を特定するための基準として、特定対象AA1のサイズのうち、特定対象AA1の27cmを特定した上で、特定対象AA1の27cmと、各特定対象の各サイズとの第1相関性を特定する場合を示したが、この例に限られない。
Further, in the above embodiment, the
情報処理装置100は、例えば、各特定対象の各サイズ同士の第1相関性を示すスコアを算出し、その上で、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士の第1相関性を特定してもよい。
The
情報処理装置100は、特定した第1相関性に基づいて、第1相関性情報を生成する(ステップS104)。
The
情報処理装置100は、例えば、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士の第1相関性に基づいて、第1相関性情報SDT11を生成する。
The
第1相関性情報SDT11は、例えば、特定対象AA1の27cmに対して、特定対象AA3の27cmとの第1相関性が高く、特定対象AA2の26.5cmとの第1相関性が平均的で、特定対象AA2の27cm及び特定対象AA3の26.5cmとの第1相関性が低くはないがやや低いことを示す。 The first correlation information SDT11 has, for example, a high first correlation with 27 cm of the specific target AA3 with respect to 27 cm of the specific target AA1, and an average first correlation with 26.5 cm of the specific target AA2. , 27 cm of the specific target AA2 and 26.5 cm of the specific target AA3 show that the first correlation is not low but slightly low.
情報処理装置100は、生成した第1相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する(ステップS105)。なお、対象ユーザは、サイズに応じてサービスが提供される利用者である。対象ユーザは、第1相関性が特定されたサイズのうち、一のサイズの試着又は購入に関係する利用者であればどのような利用者であってもよい。勿論、対象ユーザは、評価ユーザや購入ユーザであってもよい。
The
情報処理装置100は、例えば、対象ユーザが、27cmの特定対象AA1を試着又は購入していた場合には、第1相関性情報SDT11に基づいて、特定対象AA1の27cmと第1相関性が高いのが特定対象AA3の27cmであるため、27cmの特定対象AA3の試着又は購入を提案するための情報を提供する。
For example, when the target user has tried on or purchased the 27 cm specific target AA1, the
また、情報処理装置100は、例えば、27cmの特定対象AA1が、対象ユーザの嗜好に合わない場合や、対象ユーザがアクセスした時点で在庫がない場合等には、第1相関性情報SDT11に基づいて、特定対象AA1の27cmと第1相関性が次に高いのが特定対象AA2の26.5cmであるため、26.5cmの特定対象AA2の試着又は購入を提案するための情報を提供してもよい。また、情報処理装置100は、例えば、特定対象AA2の26.5cmの次に特定対象AA1の27cmとの第1相関性が高い特定対象AA3の26.5cmが、対象ユーザの嗜好に、特定対象AA2の26.5cmよりも合う場合には、26.5cmの特定対象AA3の試着又は購入を提案するための情報を提供してもよい。例えば、特定対象AA3が、対象ユーザの嗜好に合ったブランドに属する等である。
Further, the
以下、対象ユーザの嗜好を加味して、サービスを提供するための処理を説明する。 Hereinafter, the process for providing the service will be described in consideration of the preference of the target user.
なお、特定対象の属性の一例として、ブランドを例に挙げて説明するが、この例に限られないものとする。例えば、特定対象の属性は、被服か履物か、トップスかボトムスか、ワンピースかドレスか、スニーカーかサンダルかといったカテゴリであってもよい。また、例えば、特定対象の属性は、特定対象自身であってもよい。この場合には、特定対象自身に対する対象ユーザの嗜好を加味して、サービスを提供する。 As an example of the attribute of a specific target, a brand will be described as an example, but the description is not limited to this example. For example, the attribute of a specific object may be a category such as clothing or footwear, tops or bottoms, dress or dress, sneakers or sandals. Further, for example, the attribute of the specific target may be the specific target itself. In this case, the service is provided in consideration of the preference of the target user for the specific target itself.
なお、特定対象の属性に対するユーザ(例えば、評価ユーザや購入ユーザ)による評価を示す評価情報を、以下、適宜、「第2評価情報」とする。また、第2評価情報に基づいて特定される、特定対象が異なる属性同士の相関性を、以下、適宜、「第2相関性」とし、第2相関性を示す情報を、「第2相関性情報」とする。 The evaluation information indicating the evaluation by the user (for example, the evaluation user or the purchasing user) for the attribute of the specific target is hereinafter appropriately referred to as "second evaluation information". Further, the correlation between attributes having different specific targets, which is specified based on the second evaluation information, is hereinafter appropriately referred to as "second correlation", and the information indicating the second correlation is referred to as "second correlation". Information. "
情報処理装置100は、特定対象AA1乃至AA3の各ブランドに対するユーザU11乃至U14による評価を示す評価情報DT21(図3参照)を取得する。図3は、実施形態に係る第2評価情報の一例を示す図である。なお、評価情報DT21では、「GOOD」、「OK」、「BAD」は、各ブランドに対する嗜好を回答したものであるため、嗜好の度合いを示すものとする。
The
例えば、ブランドBB1に対して、「GOOD」、「OK」、「BAD」の中から「GOOD」が選択されることにより、ブランドBB1の嗜好の度合いが「GOOD」と回答された旨の第2評価情報が、情報処理装置100に送信されるものとする。
For example, when "GOOD" is selected from "GOOD", "OK", and "BAD" for the brand BB1, the degree of preference of the brand BB1 is answered as "GOOD". It is assumed that the evaluation information is transmitted to the
また、特定対象AA1はブランドBB1に属し、特定対象AA2はブランドBB2に属し、特定対象AA3はブランドBB3に属するものとする。なお、特定対象の属性が特定対象自身である場合には、特定対象AA1は特定対象AA1に属し、特定対象AA2は特定対象AA2に属し、特定対象AA3は特定対象AA3に属すると読み替えることができるものとする。 Further, it is assumed that the specific target AA1 belongs to the brand BB1, the specific target AA2 belongs to the brand BB2, and the specific target AA3 belongs to the brand BB3. When the attribute of the specific target is the specific target itself, it can be read that the specific target AA1 belongs to the specific target AA1, the specific target AA2 belongs to the specific target AA2, and the specific target AA3 belongs to the specific target AA3. It shall be.
評価情報DT21は、例えば、ユーザU11が、各ブランドに対して、ブランドBB1が「◎」、ブランドBB2が「〇」、ブランドBB3が「◎」と評価したことを示す。 The evaluation information DT21 indicates that, for example, the user U11 evaluates each brand as “◎” for brand BB1, “〇” for brand BB2, and “◎” for brand BB3.
また、評価情報DT21は、例えば、ブランドBB1に対して、ユーザU11が「◎」、ユーザU12が「◎」、ユーザU13が「◎」、ユーザU14が「〇」と評価したことを示す。 Further, the evaluation information DT21 indicates that, for example, the brand BB1 is evaluated by the user U11 as "◎", the user U12 as "◎", the user U13 as "◎", and the user U14 as "○".
情報処理装置100は、各評価ユーザから送信された第2評価情報を取得して集約する。評価情報DT21は、各評価ユーザが送信した第2評価情報を情報処理装置100が集約して記憶したものである。
The
情報処理装置100は、取得した第2評価情報に基づいて、特定対象が異なるブランド同士の第2相関性を特定する。
The
情報処理装置100は、例えば、ブランドBB1と、ブランドBB2及びブランドBB3との第2相関性を特定する。
The
ユーザU11乃至U14の過半数がブランドBB1に対して「◎」と評価している。また、ユーザU11乃至U14の半数がブランドBB2に対して「×」と評価している。また、ユーザU11乃至U14の過半数がブランドBB3に対して「◎」と評価している。 The majority of users U11 to U14 rate brand BB1 as "◎". In addition, half of the users U11 to U14 evaluate the brand BB2 as "x". In addition, the majority of users U11 to U14 rate the brand BB3 as "◎".
このため、ブランドBB1に対する評価と、ブランドBB3に対する評価は、ブランドBB2に対する評価よりも類似するため、ブランドBB1とブランドBB3との第2相関性は、ブランドBB2との第2相関性より高いと想定される。情報処理装置100は、ブランドBB1とブランドBB3との第2相関性を示すスコアを、ブランドBB2との第2相関性を示すスコアより高く算出する。
Therefore, since the evaluation of brand BB1 and the evaluation of brand BB3 are more similar than the evaluation of brand BB2, it is assumed that the second correlation between brand BB1 and brand BB3 is higher than the second correlation with brand BB2. Will be done. The
情報処理装置100は、ブランドBB1と、ブランドBB2及びブランドBB3との第2相関性を示すスコアを算出することで、ブランドBB1と、ブランドBB2及びブランドBB3との第2相関性を特定する。
The
情報処理装置100は、特定した第2相関性に基づいて、第2相関性情報を生成する。
The
情報処理装置100は、生成した第2相関性情報に基づいて、対象ユーザの嗜好に応じたサービスを提供する。対象ユーザは、第2相関性が特定されたブランドのうち、一のブランドの試着又は購入に関係する利用者であればどのような利用者であってもよい。
The
情報処理装置100は、例えば、対象ユーザが、ブランドBB1の特定対象を試着又は購入していた場合には、第2相関性情報に基づいて、ブランドBB1と第2相関性が高いブランドがブランドBB3であるため、ブランドBB3の特定対象の試着又は購入を提案するための情報を提供する。
In the
情報処理装置100は、第1相関性情報及び第2相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズ及び嗜好に応じたサービスを提供する。例えば、情報処理装置100は、第1相関性を示すスコアに、第2相関性を示すスコアを加算して、総合スコアを算出することにより、総合スコアが高い特定対象のサイズを提案するための情報を提供する。
The
なお、上記実施形態において、情報処理装置100は、特定対象とサイズとの組み合わせを入力すると、第1相関性を示すスコアを出力するモデルを生成してもよい。この際、情報処理装置100は、例えば、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士を正例として学習させたモデルを生成してもよい。そして、情報処理装置100は、生成したモデルを用いて出力されたスコアのうち、スコアが高い特定対象とサイズとの組み合わせを特定し、サービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、対象ユーザのユーザ情報に基づいて、対象ユーザが試着又は購入した特定対象とサイズとの組み合わせをモデルに入力し、モデルから出力されたスコアが最も高い特定対象とサイズとの組み合わせを特定し、特定した特定対象とサイズとの組み合わせを提案するための情報を提供してもよい。
In the above embodiment, the
なお、上記実施形態において、情報処理装置100は、特定対象とサイズと属性との組み合わせを入力すると、第1相関性を示すスコアに第2相関性を示すスコアが加算された総合スコアを出力するモデルを生成してもよい。この際、情報処理装置100は、例えば、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士及び属性同士を正例として学習させたモデルを生成してもよい。そして、情報処理装置100は、生成したモデルを用いて出力された総合スコアのうち、総合スコアが高い特定対象とサイズと属性との組み合わせを特定し、サービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、対象ユーザのユーザ情報に基づいて、対象ユーザが試着又は購入した特定対象とサイズと属性との組み合わせをモデルに入力し、モデルから出力された総合スコアが最も高い特定対象とサイズと属性との組み合わせを特定し、特定した特定対象とサイズと属性との組み合わせを提案するための情報を提供してもよい。
In the above embodiment, when the
なお、上記実施形態において、情報処理装置100は、例えば、各特定対象の各サイズと、ユーザU11乃至U14のサイズとのフィット度合いの関係性を示すモデルを生成してもよい。例えば、シグモイド関数に基づくモデルである。例えば、ユーザU11乃至U14が自身のサイズに対して大き過ぎると評価するほど正のスコアが大きくなり、小さ過ぎると評価するほど負のスコアが大きくなるように算出するモデルである。情報処理装置100は、対象ユーザのサイズ情報を入力すると、第1相関性を示すスコアや、第1相関性を示すスコアに第2相関性を示すスコアが加算された総合スコアを出力するモデルを生成してもよい。なお、対象ユーザのサイズ情報の測定時期は特に限定されないものとする。
In the above embodiment, the
なお、上記実施形態では、情報処理装置100が、カテゴリが履物で同一である特定対象AA1乃至AA3の一のサイズ同士の第1相関性を特定する場合を示したが、カテゴリが異なる特定対象の一のサイズ同士の第1相関性を特定してもよい。また、着用時のユーザ(例えば、評価ユーザや購入ユーザ)に対する接地部分の少なくとも一部が共通する場合には、第1相関性を特定できる可能性が高いと想定される。例えば、スニーカーと靴下とは、接地部分がユーザの足で共通し、ワンピースとドレスとは、接地部分がユーザの上半身で共通する。情報処理装置100は、例えば、スニーカー(履物の一例)の一のサイズと、靴下(被服の一例)の一のサイズとのサイズ同士の第1相関性を特定してもよい。また、情報処理装置100は、例えば、ワンピース(被服の一のカテゴリ)の一のサイズと、ドレス(被服の二のカテゴリ)の一のサイズとのサイズ同士の第1相関性を特定してもよい。このように、情報処理装置100は、着用時のユーザに対する接地部分の少なくとも一部が共通するが、カテゴリが異なる特定対象の一のサイズ同士の第1相関性を特定し、第1相関性情報を生成してもよい。
In the above embodiment, the
なお、第1相関性を特定できる可能性が高いカテゴリ違いの特定対象の組み合わせとして予め定められた場合等には、着用時のユーザに対する接地部分の少なくとも一部が共通するといった限定は特に不要であるものとする。 In addition, when it is predetermined as a combination of specific targets of different categories with a high possibility that the first correlation can be specified, there is no particular limitation that at least a part of the grounding portion for the user at the time of wearing is common. Suppose there is.
情報処理装置100は、カテゴリ違いの特定対象の一のサイズ同士の第1相関性を特定し、第1相関性情報を生成した場合には、対象ユーザのユーザ情報の入力に応じて、カテゴリ違いの一のサイズの特定対象の試着又は購入を提案するための情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、対象ユーザのユーザ情報として、スニーカーである特定対象と、スニーカーのサイズとを含む対象情報が入力された場合には、対象ユーザのサイズに応じた、一のサイズの靴下の試着又は購入を提案するための情報を提供してもよい。
When the
〔3.端末装置の構成〕
次に、図4を用いて、実施形態に係る端末装置10の構成について説明する。図4は、実施形態に係る端末装置10の構成例を示す図である。図4に示すように、端末装置10は、通信部11と、入力部12と、出力部13と、制御部14とを有する。
[3. Configuration of terminal device]
Next, the configuration of the
(通信部11)
通信部11は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部11は、所定のネットワークNと有線又は無線で接続され、所定のネットワークNを介して、情報処理装置100等との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 11)
The communication unit 11 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. Then, the communication unit 11 is connected to a predetermined network N by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from the
(入力部12)
入力部12は、評価ユーザからの各種操作を受け付ける。図2に示す例では、ユーザU11乃至U14からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部12は、タッチパネル機能により表示面を介して評価ユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部12は、端末装置10に設けられたボタンや、端末装置10に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
(Input unit 12)
The input unit 12 receives various operations from the evaluation user. In the example shown in FIG. 2, various operations from users U11 to U14 are accepted. For example, the input unit 12 may accept various operations from the evaluation user via the display surface by the touch panel function. Further, the input unit 12 may accept various operations from a button provided on the
(出力部13)
出力部13は、例えば液晶ディスプレイや有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、出力部13は、情報処理装置100から送信された情報を表示する。
(Output unit 13)
The output unit 13 is a display screen of a tablet terminal or the like realized by, for example, a liquid crystal display or an organic EL (Electro-Luminescence) display, and is a display device for displaying various information. For example, the output unit 13 displays the information transmitted from the
(制御部14)
制御部14は、例えば、コントローラ(controller)であり、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、端末装置10内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAM(Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、端末装置10にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、情報処理装置100から送信された情報を表示させるアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部14は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(Control unit 14)
The control unit 14 is, for example, a controller, and various programs stored in a storage device inside the
図4に示すように、制御部14は、受信部141と、送信部142とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。 As shown in FIG. 4, the control unit 14 has a reception unit 141 and a transmission unit 142, and realizes or executes the operation of information processing described below.
(受信部141)
受信部141は、各種情報を受信する。受信部141は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部141は、情報処理装置100等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。
(Receiver 141)
The receiving unit 141 receives various information. The receiving unit 141 receives various information from an external information processing device. The receiving unit 141 receives various information from other information processing devices such as the
受信部141は、例えば、各特定対象の各サイズのフィッティング度合いを評価ユーザが回答するための情報を受信する。 The receiving unit 141 receives, for example, information for the evaluation user to answer the fitting degree of each size of each specific target.
受信部141は、例えば、各特定対象の各サイズに対して評価ユーザが回答したフィッティング度合いを受け付ける。 The receiving unit 141 receives, for example, the fitting degree answered by the evaluation user for each size of each specific target.
(送信部142)
送信部142は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部142は、情報処理装置100等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。
(Transmitter 142)
The transmission unit 142 transmits various information to an external information processing device. The transmission unit 142 transmits various information to other information processing devices such as the
送信部142は、例えば、各特定対象の各サイズに対する評価ユーザによる評価を示す第1評価情報を送信する。 The transmission unit 142 transmits, for example, the first evaluation information indicating the evaluation by the evaluation user for each size of each specific target.
〔4.情報処理装置の構成〕
次に、図5を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図5は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図5に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[4. Information processing device configuration]
Next, the configuration of the
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、端末装置10等との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC or the like. Then, the communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from the
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図5に示すように、記憶部120は、第1評価情報記憶部121と、第2評価情報記憶部122と、ユーザ情報記憶部123と、特定対象情報記憶部124とを有する。
(Memory unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 5, the storage unit 120 includes a first evaluation information storage unit 121, a second evaluation information storage unit 122, a user
第1評価情報記憶部121は、各特定対象の各サイズに対する評価ユーザによる評価を示す第1評価情報を記憶する。ここで、図6に、実施形態に係る第1評価情報記憶部121の一例を示す。図6に示すように、第1評価情報記憶部121は、「ユーザID」、「特定対象」、「第1評価情報」といった項目を有する。 The first evaluation information storage unit 121 stores the first evaluation information indicating the evaluation by the evaluation user for each size of each specific target. Here, FIG. 6 shows an example of the first evaluation information storage unit 121 according to the embodiment. As shown in FIG. 6, the first evaluation information storage unit 121 has items such as "user ID", "specific target", and "first evaluation information".
「ユーザID」は、評価ユーザを識別するための識別情報を示す。「特定対象」は、特定対象を示す。「第1評価情報」は、評価ユーザにより評価された第1評価情報を示す。 The "user ID" indicates identification information for identifying the evaluation user. "Specific target" indicates a specific target. The "first evaluation information" indicates the first evaluation information evaluated by the evaluation user.
すなわち、図6では、ユーザID「U11」によって識別される評価ユーザにより評価された特定対象が「特定対象AA1」であり、第1評価情報が「サイズ26cm;評価「×」、サイズ26.5cm;評価「〇」、サイズ27cm;評価「◎」、サイズ27.5cm;評価「×」」である例を示す。 That is, in FIG. 6, the specific target evaluated by the evaluation user identified by the user ID “U11” is “specific target AA1”, and the first evaluation information is “size 26 cm; evaluation“ × ”, size 26.5 cm. An example of evaluation "○", size 27 cm; evaluation "◎", size 27.5 cm; evaluation "×" is shown.
第2評価情報記憶部122は、各ブランドに対する評価ユーザによる評価を示す第2評価情報を記憶する。ここで、図7に、実施形態に係る第2評価情報記憶部122の一例を示す。図7に示すように、第2評価情報記憶部122は、「ユーザID」、「第2評価情報」といった項目を有する。 The second evaluation information storage unit 122 stores the second evaluation information indicating the evaluation by the evaluation user for each brand. Here, FIG. 7 shows an example of the second evaluation information storage unit 122 according to the embodiment. As shown in FIG. 7, the second evaluation information storage unit 122 has items such as "user ID" and "second evaluation information".
「ユーザID」は、評価ユーザを識別するための識別情報を示す。「第2評価情報」は、評価ユーザにより評価された第2評価情報を示す。 The "user ID" indicates identification information for identifying the evaluation user. The "second evaluation information" indicates the second evaluation information evaluated by the evaluation user.
すなわち、図7では、ユーザID「U11」によって識別される評価ユーザにより評価された第2評価情報が「ブランドBB1;評価「◎」、ブランドBB2;評価「〇」、ブランドBB3;評価「◎」」である例を示す。 That is, in FIG. 7, the second evaluation information evaluated by the evaluation user identified by the user ID "U11" is "brand BB1; evaluation" ◎ ", brand BB2; evaluation" 〇 ", brand BB3; evaluation" ◎ ". An example is shown.
ユーザ情報記憶部123は、評価ユーザのユーザ情報を記憶する。ここで、図8に、実施形態に係るユーザ情報記憶部123の一例を示す。図8に示すように、ユーザ情報記憶部123は、「ユーザID」、「ユーザ情報」といった項目を有する。
The user
「ユーザID」は、評価ユーザを識別するための識別情報を示す。「ユーザ情報」は、評価ユーザのユーザ情報(例えば、測定情報)を示す。図8に示す例では、「ユーザ情報」に「ユーザ情報#11」や「ユーザ情報#12」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、例えば、「サイズ:26cm;測定時期:2021年9月」といった情報等が格納される。 The "user ID" indicates identification information for identifying the evaluation user. "User information" indicates user information (for example, measurement information) of the evaluation user. In the example shown in FIG. 8, an example in which conceptual information such as "user information # 11" and "user information # 12" is stored in "user information" is shown, but in reality, for example, "size: 26 cm" is shown. Information such as "Measurement time: September 2021" is stored.
すなわち、図8では、ユーザID「U11」によって識別される評価ユーザのユーザ情報が「ユーザ情報#11」である例を示す。 That is, FIG. 8 shows an example in which the user information of the evaluation user identified by the user ID “U11” is “user information # 11”.
特定対象情報記憶部124は、特定対象の対象情報を記憶する。例えば、管理サーバ200が管理する所定の電子商店街で提供される特定対象の対象情報を記憶する。ここで、図9に、実施形態に係る特定対象情報記憶部124の一例を示す。図9に示すように、特定対象情報記憶部124は、「特定対象」、「対象情報」といった項目を有する。
The specific target
「特定対象」は、特定対象を示す。「対象情報」は、特定対象の対象情報(例えば、特定対象が有するサイズ情報)を示す。図9に示す例では、「対象情報」に「対象情報#11」や「対象情報#12」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、例えば、「26cm、26.5cm、27cm、27.5cm」といった情報等が格納される。 "Specific target" indicates a specific target. "Target information" indicates target information of a specific target (for example, size information possessed by the specific target). In the example shown in FIG. 9, an example in which conceptual information such as "target information # 11" and "target information # 12" is stored in "target information" is shown, but in reality, for example, "26 cm, 26" Information such as ".5 cm, 27 cm, 27.5 cm" is stored.
すなわち、図9では、特定対象AA1の対象情報が「対象情報#11」である例を示す。 That is, FIG. 9 shows an example in which the target information of the specific target AA1 is “target information # 11”.
(制御部130)
制御部130は、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
(Control unit 130)
The control unit 130 is a controller, and is realized by, for example, using a CPU, an MPU, or the like to execute various programs stored in the storage device inside the
図5に示すように、制御部130は、取得部131と、特定部132と、生成部133と、算出部134と、提供部135とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図5に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
As shown in FIG. 5, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, a
(取得部131)
取得部131は、各種情報を取得する。取得部131は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部131は、端末装置10等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
(Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires various types of information. The acquisition unit 131 acquires various information from an external information processing device. The acquisition unit 131 acquires various information from other information processing devices such as the
取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。取得部131は、第1評価情報記憶部121や第2評価情報記憶部122やユーザ情報記憶部123や特定対象情報記憶部124から各種情報を取得する。また、取得部131は、取得した各種情報を記憶部120に格納する。取得部131は、第1評価情報記憶部121や第2評価情報記憶部122やユーザ情報記憶部123や特定対象情報記憶部124に各種情報を格納する。
The acquisition unit 131 acquires various information from the storage unit 120. The acquisition unit 131 acquires various information from the first evaluation information storage unit 121, the second evaluation information storage unit 122, the user
取得部131は、例えば、特定対象の各サイズに対する評価ユーザによる評価を示す第1評価情報を取得する。換言すると、取得部131は、評価ユーザ毎に、特定対象のサイズ毎のフィッティング度合いを示す第1評価情報を取得する。 The acquisition unit 131 acquires, for example, the first evaluation information indicating the evaluation by the evaluation user for each size of the specific target. In other words, the acquisition unit 131 acquires the first evaluation information indicating the fitting degree for each size of the specific target for each evaluation user.
取得部131は、例えば、各ブランドに対する評価ユーザによる評価を示す第2評価情報を取得する。換言すると、取得部131は、評価ユーザ毎に、ブランド毎の嗜好を示す第2評価情報を取得する。 The acquisition unit 131 acquires, for example, the second evaluation information indicating the evaluation by the evaluation user for each brand. In other words, the acquisition unit 131 acquires the second evaluation information indicating the preference for each brand for each evaluation user.
(特定部132)
特定部132は、例えば、取得部131により取得された第1評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象のサイズのうち、特定対象が異なる一のサイズ同士の第1相関性を特定する。
(Specific part 132)
The
特定部132は、例えば、一の特定対象のサイズのうち、各評価ユーザがフィッティング度合いを高く評価したサイズを特定し、特定した評価が高い一の特定対象のサイズと、他の各特定対象の各サイズとの第1相関性を特定する。
The
特定部132は、例えば、後述する算出部134により算出された第1相関性を示すスコアに基づいて、特定した評価が高い一の特定対象のサイズと、他の各特定対象の各サイズとの第1相関性を特定する。
The
特定部132は、例えば、各特定対象のサイズのうち、各評価ユーザがフィッティング度合いを高く評価したサイズを特定し、特定した評価が高い各特定対象のサイズ同士で第1相関性を特定する。
The specifying
特定部132は、例えば、後述する算出部134により算出された第1相関性を示すスコアに基づいて、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士の第1相関性を特定する。
The
特定部132は、例えば、取得部131により取得された第2評価情報に基づいて、特定対象が異なるブランド同士の第2相関性を特定する。
The
情報処理装置100は、例えば、後述する算出部134により算出された第2相関性を示すスコアに基づいて、一のブランドと、他の各ブランドとの第2相関性を特定する。
The
(生成部133)
生成部133は、例えば、特定部132により特定された第1相関性に基づいて、第1相関性情報を生成する。
(Generation unit 133)
The generation unit 133 generates, for example, the first correlation information based on the first correlation specified by the
生成部133は、例えば、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士の第1相関性に基づいて、第1相関性情報を生成する。 The generation unit 133 generates, for example, the first correlation information based on the first correlation between the sizes that are highly evaluated by each evaluation user.
生成部133は、例えば、特定部132により特定された第2相関性に基づいて、第2相関性情報を生成する。
The generation unit 133 generates, for example, the second correlation information based on the second correlation specified by the
生成部133は、例えば、特定対象とサイズとの組み合わせを入力すると、第1相関性を示すスコアを出力するモデルをする。 For example, the generation unit 133 makes a model that outputs a score showing the first correlation when a combination of a specific target and a size is input.
生成部133は、例えば、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士を正例として学習させたモデルを生成する。 The generation unit 133 generates, for example, a model in which sizes that are highly evaluated by each evaluation user are trained as a positive example.
生成部133は、例えば、特定対象とサイズと属性との組み合わせを入力すると、第1相関性を示すスコアに第2相関性を示すスコアが加算された総合スコアを出力するモデルを生成する。 For example, when a combination of a specific target, a size, and an attribute is input, the generation unit 133 generates a model that outputs a total score obtained by adding a score showing a second correlation to a score showing a first correlation.
生成部133は、例えば、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士及び属性同士を正例として学習させたモデルを生成する。 The generation unit 133 generates, for example, a model in which sizes and attributes that are highly evaluated by each evaluation user are trained as regular examples.
(算出部134)
算出部134は、例えば、各特定対象の各サイズ同士の第1相関性を示すスコアを算出する。
(Calculation unit 134)
The
算出部134は、例えば、生成部133により生成されたモデルを用いて、第1相関性を示すスコアを算出する。
The
算出部134は、例えば、ブランド同士の第2相関性を示すスコアを算出する。
The
算出部134は、例えば、生成部133により生成されたモデルを用いて、第2相関性を示すスコアを算出する。
The
算出部134は、例えば、第1相関性を示すスコアに、第2相関性を示すスコアを加算して、総合スコアを算出する。
For example, the
(提供部135)
提供部135は、例えば、生成部133により生成された第1相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供(送信)する。
(Providing section 135)
The providing
提供部135は、例えば、一のサイズの特定対象の試着又は購入を提案するための情報を提供する。
The
提供部135は、例えば、生成部133により生成された第2相関性情報に基づいて、対象ユーザの嗜好に応じたサービスを提供する。
The providing
提供部135は、例えば、一のブランドの特定対象の試着又は購入を提案するための情報を提供する。
The
提供部135は、例えば、算出部134により算出されたスコア(総合スコアを含む)が高い一のサイズの特定対象の試着又は購入を提案するための情報を提供する。
The providing
提供部135は、例えば、スコア(総合スコアを含む)が高い特定対象のサイズを提案するための情報を提供する。
The providing
〔5.管理サーバの構成〕
次に、図10を用いて、実施形態に係る管理サーバ200の構成について説明する。図10は、実施形態に係る管理サーバ200の構成例を示す図である。図10に示すように、管理サーバ200は、通信部210と、記憶部220と、制御部230とを有する。なお、管理サーバ200は、管理サーバ200の管理者から各種操作を受け付ける入力部や、各種情報を表示するための表示部を有してもよい。
[5. Management server configuration]
Next, the configuration of the
(通信部210)
通信部210は、例えば、NIC等によって実現される。そして、通信部210は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報処理装置100等との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 210)
The communication unit 210 is realized by, for example, a NIC or the like. Then, the communication unit 210 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from the
(記憶部220)
記憶部220は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。
(Memory unit 220)
The
記憶部220は、特定対象情報記憶部124と同様の情報を記憶する。このため、説明を省略する。
The
(制御部230)
制御部230は、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、管理サーバ200内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部230は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
(Control unit 230)
The
図10に示すように、制御部230は、取得部231と、提供部232とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部230の内部構成は、図10に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
As shown in FIG. 10, the
(取得部231)
取得部231は、各種情報を取得する。取得部231は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部231は、情報処理装置100等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
(Acquisition unit 231)
The acquisition unit 231 acquires various information. The acquisition unit 231 acquires various information from an external information processing device. The acquisition unit 231 acquires various information from other information processing devices such as the
取得部231は、記憶部220から各種情報を取得する。また、取得部231は、取得した各種情報を記憶部220に格納する。
The acquisition unit 231 acquires various information from the
取得部231は、所定の電子商店街で提供される特定対象の対象情報を取得する。 The acquisition unit 231 acquires the target information of the specific target provided in the predetermined electronic shopping district.
(提供部232)
提供部232は、取得部231により取得された対象情報を提供(送信)する。
(Providing section 232)
The providing unit 232 provides (transmits) the target information acquired by the acquisition unit 231.
〔6.情報処理のフロー〕
次に、図11を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。図11は、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順を示すフローチャートである。
[6. Information processing flow]
Next, the procedure of information processing by the
図11に示すように、情報処理装置100は、特定対象の各サイズに対する評価ユーザによる評価を示す第1評価情報を取得する(ステップS201)。
As shown in FIG. 11, the
情報処理装置100は、取得した第1評価情報に基づいて、第1相関性を示す第1相関性情報を生成する(ステップS202)。
The
情報処理装置100は、生成した第1相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する(ステップS203)。
The
〔7.変形例〕
上述した実施形態に係る情報処理システム1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、情報処理システム1の他の実施形態について説明する。
[7. Modification example]
The
上記実施形態では、特定対象が、評価ユーザから評価された場合を説明した。以下、変形例では、特定対象が、購入ユーザから評価された場合を説明する。なお、図2と同様の説明は適宜省略する。 In the above embodiment, the case where the specific target is evaluated by the evaluation user has been described. Hereinafter, in the modified example, a case where the specific target is evaluated by the purchasing user will be described. The same description as in FIG. 2 will be omitted as appropriate.
なお、説明の便宜上、特定対象が、購入ユーザのみから評価された場合を説明するが、変形例は、特定対象が、評価ユーザから評価された上で、購入ユーザから評価された場合を含むものとする。一方、上記実施形態も同様に、特定対象が、評価ユーザのみから評価された場合を説明したが、上記実施形態は、特定対象が、購入ユーザから評価された上で、評価ユーザから評価された場合を含むものとする。 For convenience of explanation, a case where the specific target is evaluated only by the purchasing user will be described, but the modified example includes a case where the specific target is evaluated by the evaluation user and then evaluated by the purchasing user. .. On the other hand, similarly, the above embodiment has described the case where the specific target is evaluated only by the evaluation user, but in the above embodiment, the specific target is evaluated by the purchasing user and then evaluated by the evaluation user. The case shall be included.
特定対象によっては、購入した購入ユーザの数が少なく、評価の数が十分でない場合がある。例えば、特定対象が、新商品である場合等である。ここで、評価の数が十分でない場合とは、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する上で、精度高く、例えば、対象ユーザのサイズに合った特定対象とサイズとの組み合わせを提案するための評価の数が十分でない場合である。このため、評価ユーザに、あらゆるサイズの各特定対象を試着して評価してもらうことで、購入ユーザによる評価の数が十分でない場合でも、精度高い、対象ユーザのサイズに応じたサービスの提供が可能となる。 Depending on the specific target, the number of purchasing users who purchased may be small and the number of evaluations may not be sufficient. For example, when the specific target is a new product. Here, when the number of evaluations is not sufficient, in order to propose a combination of a specific target and a size that matches the size of the target user with high accuracy in providing a service according to the size of the target user, for example. If the number of evaluations is not enough. For this reason, by having the evaluation user try on and evaluate each specific target of all sizes, even if the number of evaluations by the purchasing user is not sufficient, it is possible to provide a highly accurate service according to the size of the target user. It will be possible.
また、評価ユーザに、あらゆる全てのサイズの各特定対象を試着して評価してもらうことは困難である場合がある。このため、例えば、評価ユーザの評価情報がない特定対象に対しては、購入ユーザの評価情報を用いることで、精度高い、対象ユーザのサイズに応じたサービスの提供が可能となる。 In addition, it may be difficult for the evaluation user to try on and evaluate each specific object of all sizes. Therefore, for example, by using the evaluation information of the purchasing user for a specific target for which there is no evaluation information of the evaluation user, it is possible to provide a highly accurate service according to the size of the target user.
図12は、変形例に係る情報処理の一例を示す図である。 FIG. 12 is a diagram showing an example of information processing according to a modified example.
以下、ユーザU21乃至U24が、管理サーバ200が管理する所定の電子商店街で提供される特定対象を購入した購入ユーザであるものとして説明する。また、ユーザU21が、26cmの特定対象AA1を購入した購入ユーザであり、ユーザU22が、26.5cmの特定対象AA2を購入した購入ユーザであり、ユーザU23が27cmの特定対象AA3を購入した購入ユーザであり、ユーザU24が27.5cmの特定対象AA1と27cmの特定対象AA2と27.5cmの特定対象AA3を購入した購入ユーザであるものとする。
Hereinafter, the users U21 to U24 will be described as assuming that they are purchasing users who have purchased a specific target provided in a predetermined electronic shopping street managed by the
情報処理装置100は、特定対象AA1乃至AA3の各サイズに対するユーザU21乃至U24による評価を示す評価情報DT12を取得する(ステップS301)。
The
評価情報DT12は、例えば、ユーザU11が、特定対象AA1の26cmが「×」と評価したことを示す。なお、特定対象AA1の26.5cm、27cm、27.5cmに対して付与された「-」や、特定対象AA2及び特定対象AA3の各サイズに対して付与された「-」は、ユーザU11による評価がないことを示す。 The evaluation information DT12 indicates, for example, that the user U11 evaluated 26 cm of the specific target AA1 as “x”. The "-" given to the 26.5 cm, 27 cm, and 27.5 cm of the specific target AA1 and the "-" given to each size of the specific target AA2 and the specific target AA3 are determined by the user U11. Indicates that there is no evaluation.
また、評価情報DT12は、例えば、特定対象AA1の26cmのユーザU22乃至U24に対して付与された「-」は、特定対象AA1の26cmに対する評価がないことを示す。 Further, the evaluation information DT12 indicates, for example, that "-" given to the users U22 to U24 of 26 cm of the specific target AA1 has no evaluation for 26 cm of the specific target AA1.
ユーザU11は、例えば、26cmの特定対象AA1を購入して使用し、特定対象AA1の26cmに対する第1評価情報を送信する。 The user U11 purchases and uses, for example, a 26 cm specific target AA1 and transmits first evaluation information for 26 cm of the specific target AA1.
情報処理装置100は、各購入ユーザから送信された第1評価情報を取得して集約する(ステップS302)。評価情報DT12は、各購入ユーザが送信した第1評価情報を情報処理装置100が集約して記憶したものである。
The
なお、ステップS302の後の処理は、上記実施形態と同様であるため、説明を省略する。 Since the processing after step S302 is the same as that of the above embodiment, the description thereof will be omitted.
〔8.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、生成部133と、提供部135とを有する。取得部131は、複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第1評価情報を取得する。生成部133は、取得部131により取得された第1評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象のサイズ同士の第1相関性を示す第1相関性情報を生成する。提供部135は、生成部133により生成された第1相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する。
[8. effect〕
As described above, the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、第1相関性に基づいて、対象ユーザに合ったサービスを提供することができるため、複数のユーザからの第1評価情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを適切に提供することができる。
As a result, the
また、ユーザは、評価のために特定対象を試着したユーザ、又は、特定対象を購入して使用したユーザである。 Further, the user is a user who has tried on a specific target for evaluation, or a user who has purchased and used the specific target.
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、評価ユーザ又は購入ユーザからの評価情報に基づいて、精度高い、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供することができる。
Thereby, the
また、ユーザは、異なる複数の特定対象のサイズ同士を共通して評価した同一ユーザである。 Further, the user is the same user who commonly evaluates different sizes of a plurality of specific targets.
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、同一ユーザからの評価情報に基づいて、精度高い、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供することができる。
Thereby, the
また、提供部135は、特定対象とサイズとの組み合わせを入力すると、第1相関性を示すスコアを出力するモデルを用いて特定された、第1相関性を示すスコアが高い特定対象とサイズとの組み合わせに応じたサービスを提供する。
Further, the providing
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、第1相関性を示すスコアに基づいて、精度高い、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供することができる。
Thereby, the
また、取得部131は、特定対象の属性に対するユーザによる評価を示す第2評価情報を取得する。また、生成部133は、取得部131により取得された第2評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象の属性同士の第2相関性を示す第2相関性情報を生成する。また、提供部135は、生成部133により生成された第2相関性情報に基づいて、特定対象とサイズと属性との組み合わせを入力すると、第1相関性と第2相関性との組み合わせを示すスコアを出力するモデルを用いて特定された、第1相関性と第2相関性との組み合わせを示すスコアが高い特定対象とサイズと属性との組み合わせに応じたサービスを提供する。
In addition, the acquisition unit 131 acquires the second evaluation information indicating the evaluation by the user for the attribute of the specific target. Further, the generation unit 133 generates the second correlation information showing the second correlation between different attributes of a plurality of specific targets based on the second evaluation information acquired by the acquisition unit 131. Further, the providing
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、第1相関性及び第2相関性に基づいて、対象ユーザに合ったサービスを提供することができるため、複数のユーザからの第1評価情報及び第2評価情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを適切に提供することができる。
As a result, the
また、生成部133は、着用時のユーザに対する接地部分の少なくとも一部が共通するが、カテゴリが異なる特定対象のサイズ同士の第1相関性を示す第1相関性情報を生成する。 In addition, the generation unit 133 generates first correlation information indicating a first correlation between sizes of specific targets having a common ground contact portion with respect to the user when worn, but in different categories.
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、カテゴリを跨いで、対象ユーザのサイズに応じたサービスを適切に提供することができる。
As a result, the
〔9.ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置10、情報処理装置100及び管理サーバ200は、例えば、図13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13は、端末装置10、情報処理装置100及び管理サーバ200の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。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。
[9. Hardware configuration]
Further, the
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The CPU 1100 operates based on a program stored in the
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。
The CPU 1100 controls an output device such as a display or a printer, and an input device such as a keyboard or a mouse via the input /
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る端末装置10、情報処理装置100及び管理サーバ200として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部14、130及び230の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔10.その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[10. others〕
Further, among the processes described in the above-described embodiment, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed can be performed. All or part of it can be done automatically by a known method. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the information shown in the figure.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them may be functionally or physically distributed / physically in any unit according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the above-described embodiments can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other.
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 Although some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings, these are examples, and various modifications are made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure column of the invention. It is possible to carry out the present invention in other modified forms.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
10 端末装置
11 通信部
12 入力部
13 出力部
14 制御部
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 第1評価情報記憶部
122 第2評価情報記憶部
123 ユーザ情報記憶部
124 特定対象情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 特定部
133 生成部
134 算出部
135 提供部
141 受信部
142 送信部
200 管理サーバ
210 通信部
220 記憶部
230 制御部
231 取得部
232 提供部
N ネットワーク
1
Claims (8)
前記取得部により取得された第1評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象のサイズ同士の第1相関性を示す第1相関性情報を生成する生成部と、
前記生成部により生成された第1相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する提供部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 An acquisition unit that acquires first evaluation information indicating a user's evaluation of one or more sizes of a specific target having a plurality of sizes, and an acquisition unit.
A generation unit that generates first correlation information indicating a first correlation between a plurality of different sizes of the specific target based on the first evaluation information acquired by the acquisition unit.
A providing unit that provides a service according to the size of the target user based on the first correlation information generated by the generating unit, and a providing unit.
An information processing device characterized by having.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, wherein the user is a user who has tried on the specific object for the evaluation, or a user who has purchased and used the specific object.
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the user is the same user who has evaluated a plurality of different sizes of the specific target in common.
前記特定対象と前記サイズとの組み合わせを入力すると、前記第1相関性を示すスコアを出力するモデルを用いて特定された、前記第1相関性を示すスコアが高い前記特定対象と前記サイズとの組み合わせに応じた前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The providing part
When a combination of the specific object and the size is input, the specific object having a high score indicating the first correlation and the size specified by using a model that outputs a score indicating the first correlation are used. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the service is provided according to a combination.
前記特定対象の属性に対する前記ユーザによる評価を示す第2評価情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部により取得された第2評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象の属性同士の第2相関性を示す第2相関性情報を生成し、
前記提供部は、
前記生成部により生成された第2相関性情報に基づいて、前記特定対象と前記サイズと前記属性との組み合わせを入力すると、前記第1相関性と前記第2相関性との組み合わせを示すスコアを出力するモデルを用いて特定された、前記第1相関性と前記第2相関性との組み合わせを示すスコアが高い前記特定対象と前記サイズと前記属性との組み合わせに応じた前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
The second evaluation information indicating the evaluation by the user for the attribute of the specific target is acquired, and the second evaluation information is acquired.
The generator is
Based on the second evaluation information acquired by the acquisition unit, the second correlation information showing the second correlation between a plurality of different attributes of the specific target is generated.
The providing part
When the combination of the specific target, the size, and the attribute is input based on the second correlation information generated by the generation unit, a score indicating the combination of the first correlation and the second correlation is obtained. To provide the service according to the combination of the specific object, the size, and the attribute having a high score indicating the combination of the first correlation and the second correlation specified by using the output model. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the information processing apparatus is characterized.
着用時の前記ユーザに対する接地部分の少なくとも一部が共通するが、カテゴリが異なる前記特定対象のサイズ同士の前記第1相関性を示す前記第1相関性情報を生成する
ことを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The generator is
The claim is characterized in that at least a part of the ground contact portion with respect to the user at the time of wearing is common, but the first correlation information indicating the first correlation between the sizes of the specific objects having different categories is generated. The information processing apparatus according to any one of 1 to 5.
複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第1評価情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された第1評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象のサイズ同士の第1相関性を示す第1相関性情報を生成する生成工程と、
前記生成工程により生成された第1相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する提供工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 It is an information processing method executed by a computer.
The acquisition process of acquiring the first evaluation information indicating the evaluation by the user for one or more sizes of a specific target having a plurality of sizes, and the acquisition process.
A generation step of generating first correlation information indicating a first correlation between a plurality of different sizes of the specific target based on the first evaluation information acquired by the acquisition step, and a generation step.
A providing process that provides a service according to the size of the target user based on the first correlation information generated by the generation process, and a providing process.
An information processing method characterized by including.
前記取得手順により取得された第1評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象のサイズ同士の第1相関性を示す第1相関性情報を生成する生成手順と、
前記生成手順により生成された第1相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 The acquisition procedure for acquiring the first evaluation information indicating the evaluation by the user for one or more sizes of a specific target having a plurality of sizes, and the acquisition procedure.
A generation procedure for generating a first correlation information indicating a first correlation between a plurality of different sizes of the specific target based on the first evaluation information acquired by the acquisition procedure, and a generation procedure.
A provision procedure for providing a service according to the size of a target user based on the first correlation information generated by the generation procedure, and a provision procedure.
An information processing program characterized by having a computer execute.
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