JP7140561B2 - 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。

従来、Ｅコマースを利用したショッピングサイトなどでは、商品またはサービスの販売を促進させるために、店舗側が売り出したいセール商品などを掲載したウェブページなどをコンテンツとして提供する場合がある。これに関連し、ユーザの過去の検索実績等を利用してフリーワードをレコメンドする技術や、検索クエリを入力するユーザの属性や権限等に応じて、適切に検索クエリの候補を提案する技術が知られている（例えば、特許文献１、２参照）。

特開２０１５－１０６３５１号公報 特開２０１５－１０６３５４号公報

しかしながら、従来の技術では、全ての消費者に対して同じコンテンツが提供される場合があり、必ずしも全ての消費者に対して商品またはサービスを販売促進することができない場合があった。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、商品またはサービスの販売をより促進させ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としている。

本発明の一態様は、複数のユーザの其々のネットワーク上の行動履歴を取得する取得部と、前記取得部により取得された複数のユーザの其々のネットワーク上の行動履歴に基づいて、前記ネットワークを介した電子商取引において販売される複数の商品またはサービスの中から、前記複数のユーザの其々に対して販売を促進させる商品またはサービスを検索するための検索条件を決定する決定部と、を備える情報処理装置である。

本発明の一態様によれば、商品またはサービスの販売をより促進させることができる。

第１実施形態における情報処理装置１００を含む情報提供システム１の一例を示す図である。 第１実施形態における情報処理装置１００の構成の一例を示す図である。 ユーザ毎検索履歴情報１３２の一例を示す図である。 アイテム毎被検索履歴情報１３４の一例を示す図である。 コンテンツ提供部１１２により提供されるウェブページの一例を示す図である。 第２販売促進ページの一例を示す図である。 制御部１１０による一連の処理の流れを示すフローチャートである。 検索条件の決定方法を模式的に示す図である。 Ｐ（Ｃａｔｅｇｏｒｙ｜ＵｓｅｒＡ）を模式的に示す図である。 Ｐ（Ｑｕｅｒｙ｜ＣａｔｅｇｏｒｙＩＤ）を模式的に示す図である。 実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、本発明を適用した情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。

［概要］
情報処理装置は、一以上のプロセッサにより実現される。情報処理装置は、複数のユーザの其々のネットワーク上の行動履歴を取得し、その取得した行動履歴に基づいて、ネットワークを介した電子商取引において販売される複数の商品またはサービスの中から、複数のユーザの其々に対して販売を促進させる商品またはサービスを検索するための検索条件を決定する。

そして、情報処理装置は、検索条件を満たす検索結果が含まれる、あるコンテンツに対してハイパーリンク等で参照付けられた他のコンテンツを、各検索条件に対応した其々のユーザの端末装置に提供したり、電子商取引において販売される複数の商品またはサービスの中から、複数のユーザの其々について決定した検索条件を満たす商品またはサービスを検索し、検索条件ごとに検索した商品またはサービスに関する商品情報を含むコンテンツを、各検索条件に対応した其々のユーザの端末装置に提供したりする。これによって、商品またはサービスの販売をより促進させることができる。以下、商品またはサービスを、まとめて「アイテム」と称して説明する。以下、商品またはサービスを、まとめて「アイテム」と称して説明する。

［第１実施形態］
［全体構成］
以下、第１実施形態について説明する。図１は、第１実施形態における情報処理装置１００を含む情報提供システム１の一例を示す図である。第１実施形態における情報提供システム１は、例えば、一以上の端末装置１０と、情報処理装置１００とを備える。これらの装置は、ネットワークＮＷを介して接続される。

図１に示す各装置は、ネットワークＮＷを介して種々の情報を送受信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ端末、無線通信網、無線基地局、専用回線などを含む。なお、図１に示す各装置の全ての組み合わせが相互に通信可能である必要はなく、ネットワークＮＷは、一部にローカルなネットワークを含んでもよい。

端末装置１０は、例えば、スマートフォンなどの携帯電話、タブレット端末、各種パーソナルコンピュータなどの、入力装置、表示装置、通信装置、記憶装置、および演算装置を備える端末装置である。通信装置は、ＮＩＣ（Network Interface Card）などのネットワークカード、無線通信モジュールなどを含む。端末装置１０では、ウェブブラウザやアプリケーションプログラムなどのＵＡ（User Agent）が起動し、ユーザの入力操作に応じたリクエストを情報処理装置１００に送信する。また、ＵＡが起動された端末装置１０は、情報処理装置１００から取得した情報に基づいて、表示装置に各種画像を表示させる。

［情報処理装置の構成］
図２は、第１実施形態における情報処理装置１００の構成の一例を示す図である。図示のように、情報処理装置１００は、例えば、通信部１０２と、制御部１１０と、記憶部１３０とを備える。

通信部１０２は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介して、端末装置１０などと通信する。例えば、通信部１０２は、ウェブブラウザなどのＵＡが起動した端末装置１０と通信し、端末装置１０からリクエストを受信する。

制御部１１０は、例えば、コンテンツ提供部１１２と、検索条件決定部１１４と、検索部１１６とを備える。検索条件決定部１１４は、「取得部」および「決定部」の一例である。

制御部１１０の構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェアプロセッサ（あるいはプロセッサ回路）が、記憶部１３０に記憶されたプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの複数の構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェア（回路部：circuitry）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、予め記憶部１３０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１００のドライブ装置に装着されることで記憶媒体から記憶部１３０にインストールされてもよい。

記憶部１３０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置により実現される。記憶部１３０には、ファームウェアやアプリケーションプログラムなどの各種プログラムの他に、ユーザ毎検索履歴情報１３２やアイテム毎被検索履歴情報１３４などが格納される。

図３は、ユーザ毎検索履歴情報１３２の一例を示す図である。図示の例のように、ユーザ毎検索履歴情報１３２は、各ユーザを識別するユーザＩＤに対して、そのユーザがショッピングサイトなどでアイテムを検索した時に入力したクエリと、条件指定したカテゴリと、検索日時とが対応付けられた情報である。例えば、ユーザＡが、ショッピングサイトなどにおいて、複数のアイテムの中から、「家電のテレビ」を検索する場合、そのサイトの検索窓に「テレビ」という文字列をクエリとして入力し、さらに、テレビ雑誌やテレビ用の家具などを検索結果から除外するために、アイテムのカテゴリを「家電」と指定する場合がある。この場合、ユーザ毎検索履歴情報１３２において、ユーザＡのユーザＩＤに対して、「テレビ」というクエリと、「家電」というカテゴリとが対応付けられることになる。なお、カテゴリは、検索条件として必ずしも指定されなくてもよい。カテゴリが条件指定されない場合、ユーザ毎検索履歴情報１３２のカテゴリのフィールドはブランクであってよい。アイテムの検索時に入力されたクエリや指定されたアイテムのカテゴリなどは、「ネットワーク上の行動履歴」の一例である。

図４は、アイテム毎被検索履歴情報１３４の一例を示す図である。図示の例のように、アイテム毎被検索履歴情報１３４は、各アイテムを識別するアイテムＩＤに対して、そのアイテムが検索されたときに入力されたクエリと、条件指定されたカテゴリと、検索された回数とが対応付けられた情報である。図示の例では、アイテムＩＤが「Ｉｔｅｍ＿Ａ」であるアイテムについては、Ｑ１というクエリと、Ｃ１というカテゴリとの組み合わせを検索条件とした検索が「１５，１３３」回行われたことを表している。

コンテンツ提供部１１２は、通信部１０２が端末装置１０からリクエストを受信した場合、通信部１０２を制御して、リクエストに応じた情報を端末装置１０に提供する。例えば、通信部１０２が、ウェブブラウザがＵＡとして起動された端末装置１０からＨＴＴＰリクエストを受信した場合、コンテンツ提供部１１２は、その端末装置１０にウェブページをコンテンツとして提供してよい。また、例えば、通信部１０２が、アプリケーションがＵＡとして起動された端末装置１０からＡＰＩリクエストを受信した場合、コンテンツ提供部１１２は、その端末装置１０にアプリケーション用のコンテンツを提供してよい。

図５は、コンテンツ提供部１１２により提供されるウェブページの一例を示す図である。図示の例では、ネットワークＮＷを介した電子商取引（Electronic Commerce）においてアイテムを販売するショッピングサイトやオークションサイト、フリーマーケットサイト等のウェブサイト（以下、総称して販売サイトと称する）のウェブページを模式的に示している。例えば、販売サイトには、アイテムの販売を促進させるために、販売サイトに出店する店舗或いは個人事業主が売り出したいアイテム、すなわち販売を促進させたいアイテムが掲載されたウェブページ（以下、第１販売促進ページと称する）が掲載される場合がある。コンテンツ提供部１１２は、このような第１販売促進ページに、当該ページにアクセスしたユーザごとにパーソナライズしたウェブページ（以下、第２販売促進ページと称する）のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）をハイパーリンクなどによって参照（対応）付ける。第１販売促進ページは、「第２コンテンツ」または「第３コンテンツ」の一例であり、第２販売促進ページは、「第１コンテンツ」の一例である。

例えば、コンテンツ提供部１１２は、後述する検索条件決定部１１４による決定結果に基づいて、第２販売促進ページを生成し、その生成した第２販売促進ページのＵＲＬを第１販売促進ページ内の文字や画像などにハイパーリンクとして対応付けることで、端末装置１０に第２販売促進ページを提供する。図示の例では、領域Ｒ１に示す「あなたにおすすめの商品の一覧」という文字列に対して、第２販売促進ページのＵＲＬが対応付けられている。なお、このようなウェブサイトの機能は、スマートフォンなどにインストールされたアプリケーションによって実現されてもよい。

図６は、第２販売促進ページの一例を示す図である。例えば、第２販売促進ページには、検索条件が表示されると共に、その検索条件を満たすアイテムの数が件数として表示される。図示の例では、第２販売促進ページにおいて、アイテムのカテゴリが「バッグ」であり、「○○○○」という、あるブランドの名称がアイテムの説明文に含まれていることが検索条件として指定されており、その検索条件を満たすアイテムが７１９６件であることを表している。また、第２販売促進ページには、検索条件を満たすアイテムの商品情報が、売れている順（売れ筋順）や、店舗側がおすすめする順、価格の安い順、価格の高い順、レビュー数が多い順、といったような順序で掲載される。アイテムの商品情報には、上述した説明文や、タイトル、価格、割引率、アイテムの画像などが含まれる。なお、図中の「キーワード」は、指定されたクエリを表している。

検索条件決定部１１４は、あるユーザが端末装置１０を利用して第１販売促進ページにアクセスする場合、そのユーザの販売サイトにおけるアイテムの検索履歴などに基づいて、検索条件を決定する。各ユーザのアイテムの検索履歴は、ユーザ毎検索履歴情報１３２に含まれる。検索条件は、第１販売促進ページにおいて販売される複数のアイテムの中から、第１販売促進ページにアクセスしたユーザに対して販売を促進させるアイテムを検索するための条件である。

検索部１１６は、第１販売促進ページにおいて販売される複数のアイテムの中から、検索条件決定部１１４によって決定された検索条件を満たすアイテムを検索する。これを受けて、上述したコンテンツ提供部１１２は、検索部１１６によって検索されたアイテム（販売を促進させるアイテム）が一覧形式で表示された第２販売促進ページを生成する。

［制御部の処理フロー］
以下、制御部１１０のより具体的な処理の流れについて説明する。図７は、制御部１１０による一連の処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。

まず、検索条件決定部１１４は、通信部１０２によって端末装置１０から第１販売促進ページのリクエストが受信されるまで待機し（Ｓ１００）、通信部１０２によって端末装置１０から第１販売促進ページのリクエストが受信されると、リクエストの送信元である端末装置１０を操作するユーザ（以下、対象ユーザと称する）の検索履歴に基づいて、対象ユーザに応じた（対象ユーザにパーソナライズした）検索条件を決定する（Ｓ１０２）。

例えば、検索条件決定部１１４は、記憶部１３０からユーザ毎検索履歴情報１３２を読み出して（取得して）、その読み出したユーザ毎検索履歴情報１３２に含まれる複数のユーザの検索履歴の中から、対象ユーザの検索履歴を選択する。なお、ユーザ毎検索履歴情報１３２が外部の記憶装置に記憶されている場合、検索条件決定部１１４は、通信部１０２を介して、外部の記憶装置からユーザ毎検索履歴情報１３２を取得してよい。

検索条件決定部１１４は、選択した対象ユーザの検索履歴を参照し、過去の所定期間（例えば数週間程度）内で最も使用された検索条件（クエリおよびカテゴリの組み合わせ）を、対象ユーザの検索条件に決定する。

例えば、対象ユーザが過去の所定期間内に、「ファッション」というカテゴリと、「パーカー」というクエリとを組み合わせた検索条件を最も多く指定した場合、検索条件決定部１１４は、「ファッション」というカテゴリと、「パーカー」というクエリとを組み合わせた検索条件を、対象ユーザの検索条件に決定する。なお、第１販売促進ページにおいて、「冬服在庫一掃セール」といったような見出しで、ある特定のカテゴリ（この場合は例えば「ファッション」）のアイテムを販売促進対象のアイテムとしている場合、検索条件決定部１１４は、対象ユーザの検索履歴の中から、対象ユーザによって「ファッション」というカテゴリを検索条件として指定されたときに最も多く使用されたクエリを選択し、第１販売促進ページにおいて指定されるカテゴリと、対象ユーザの検索履歴から選択したクエリとを組み合わせた条件を、対象ユーザの検索条件としてよい。

また、例えば、検索条件決定部１１４は、Ｓ１０２の処理として、対象ユーザが販売サイトなどにおいてアイテムを閲覧した場合、そのアイテムに対して、対象ユーザと異なる他のユーザが使用した検索条件を、対象ユーザの検索条件として決定してもよい。対象ユーザは「第１ユーザ」の一例であり、対象ユーザと異なる他のユーザは「第２ユーザ」の一例である。

図８は、検索条件の決定方法を模式的に示す図である。図示のように、例えば、販売サイトにおいてアイテムＡ、Ｂ、Ｃが取り扱われていたとする。対象ユーザが販売サイトにおいてアイテムを検索する前に、これらのアイテムＡ、Ｂ、Ｃが、既に対象ユーザと異なる不特定多数の他のユーザによって検索されていた場合、統計的に使用され易い検索条件や使用され難い検索条件が存在し得る。そのため、検索条件決定部１１４は、対象ユーザが直近にアイテムを閲覧した場合、対象ユーザが直近に閲覧したアイテムについて他のユーザが閲覧するに至った検索条件の中から、使用回数が最も大きい検索条件を使用され易い検索条件として選択し、その選択した検索条件を対象ユーザの検索条件とする。

図示のように、例えば、アイテムＢに対して使用され易い検索条件（使用回数が最も多い検索条件）が「クエリＱ_Ｂ」と「カテゴリＣＴ_Ｂ」との組み合わせである場合に、対象ユーザが直近にアイテムＢを閲覧した場合、検索条件決定部１１４は、対象ユーザの検索条件を、「クエリＱ_Ｂ」と「カテゴリＣＴ_Ｂ」との組み合わせに決定し、その「クエリＱ_Ｂ」と「カテゴリＣＴ_Ｂ」との組み合わせを満たすアイテムを、対象ユーザに対して販売を促進させるアイテムに決定する。

また、例えば、対象ユーザが特定のカテゴリ（以下、興味カテゴリと称する）に興味を有する場合、検索条件決定部１１４は、Ｓ１０２の処理として、第１販売促進ページにおいて販売され得る販売促進対象の複数のアイテムの中から、対象ユーザの興味カテゴリに分類されるアイテムを選択し、その選択したアイテムが第１販売促進ページにおいて検索される際に使用され易いクエリを対象ユーザの検索条件とする。そして、検索条件決定部１１４は、その検索条件を満たすアイテムを、対象ユーザに対して販売を促進させるアイテムに決定してよい。言い換えれば、検索条件決定部１１４は、ある特定のカテゴリに興味を有する対象ユーザであれば、こういったクエリでアイテムを検索するだろうと予測し、その予測したクエリと、興味カテゴリとの組み合わせを検索条件に決定する。

例えば、検索条件決定部１１４は、数式（１）に基づいて、対象ユーザの検索条件を決定してよい。

式中のＳｃｏｒｅ（Ｑｕｅｒｙ｜ＵｓｅｒＡ）は、対象ユーザＡ（ＵｓｅｒＡ）の検索条件に、あるクエリ（Ｑｕｅｒｙ）を含めることがどの程度相応しいのかを示したスコアを表している。Ｐ（Ｃａｔｅｇｏｒｙ｜ＵｓｅｒＡ）は、対象ユーザＡが、複数のカテゴリの其々に対して、どの程度興味があるのかを示す確率（各カテゴリの興味を百分率で表した確率）を表している。

図９は、Ｐ（Ｃａｔｅｇｏｒｙ｜ＵｓｅｒＡ）を模式的に示す図である。例えば、Ｐ（Ｃａｔｅｇｏｒｙ｜ＵｓｅｒＡ）は、興味カテゴリの候補となる複数のカテゴリの其々（図中ＣＴ_Ａ、ＣＴ_Ｂ、ＣＴ_Ｃ、ＣＴ_Ｄなど）に対する、対象ユーザＡの興味の度合を確率として表したパラメータである。対象ユーザＡの各カテゴリ対する興味の度合は、対象ユーザＡの閲覧履歴や検索履歴に基づいて決定されてよい。

また、式中のＰ（Ｑｕｅｒｙ｜ＣａｔｅｇｏｒｙＩＤ）は、あるカテゴリ（ＣａｔｅｇｏｒｙＩＤ）を検索条件とした場合に、そのカテゴリで絞られたアイテムの中から、対象ユーザＡが所望するアイテムを検索する場合、検索窓に入力されることが想定されるクエリの確率を表している。

図１０は、Ｐ（Ｑｕｅｒｙ｜ＣａｔｅｇｏｒｙＩＤ）を模式的に示す図である。例えば、Ｐ（Ｑｕｅｒｙ｜ＣａｔｅｇｏｒｙＩＤ）は、あるカテゴリに分類される複数のアイテムを母集団としたときに、その母集団の中からアイテムを検索する際に使用された複数のクエリの其々（図中Ｑ_Ａ、Ｑ_Ｂ、Ｑ_Ｃ、Ｑ_Ｄなど）の使用回数などを確率として表したパラメータである。

また、式中のｗｅｉｇｈｔ（ＣａｔｅｇｏｒｙＩＤ）は、各カテゴリの重要度を表している。上述したように、例えば、第１販売促進ページにおいて、ある特定のカテゴリのアイテムを販売促進対象のアイテムとしている場合、その特定のカテゴリの重みは、他のカテゴリの重みに比して大きい値に設定されてよい。ｐｏｗｅｒ（Ｑｕｅｒｙ）は、クエリの人気度を表している。例えば、単位時間あたりの検索回数が多かったり、検索回数が急上昇したりした流行語（バズワード）に相当するクエリほど、ｐｏｗｅｒ（Ｑｕｅｒｙ）は、大きい値となる。

数式（１）が上記のようなパラメータを含むことから、対象ユーザＡがあるカテゴリＣＴ_Ｘに強く興味を示しており（カテゴリＣＴ_Ｘに対する確率が高く）、且つ、そのカテゴリＣＴ_Ｘに分類される複数のアイテムの中から所望のアイテムを検索する際に使用され易いクエリ（カテゴリＣＴ_Ｘに対して結びつきが強いクエリ）ほど、ユーザＡに対するクエリのスコア（Ｓｃｏｒｅ）は大きくなる。検索条件決定部１１４は、数式（１）に基づくスコアが最も大きくなるクエリを対象ユーザの検索条件とする。

図７の説明に戻り、次に、検索部１１６は、第１販売促進ページにおいて販売される複数のアイテムの中から、検索条件決定部１１４によって決定された検索条件を満たすアイテムを検索する（Ｓ１０４）。

例えば、上述したように、検索条件決定部１１４によって「ファッション」というカテゴリと、「パーカー」というクエリとを組み合わせた検索条件が決定された場合、検索部１１６は、第１販売促進ページにおいて販売され得る販売促進対象の複数のアイテムの中から、「ファッション」というカテゴリに分類され、且つ「パーカー」というクエリがアイテムの説明文に含まれるアイテムを、対象ユーザに対して販売を促進させるアイテムとして検索する。

次に、コンテンツ提供部１１２は、検索部１１６によって検索されたアイテム（販売を促進させるアイテム）を掲載した第２販売促進ページを生成する（Ｓ１０６）。

次に、コンテンツ提供部１１２は、第２販売促進ページのＵＲＬを第１販売促進ページ内の文字や画像などにハイパーリンクとして対応付けることで、端末装置１０に第１販売促進ページを提供する（Ｓ１０６）。これによって本フローチャートが終了する。

このような一連の処理を行うことで、例えば、第１販売促進ページにおいて販売されるアイテムが「ファッション」というカテゴリに分類されるアイテムである場合、あるユーザＡには、「シューズ」というカテゴリに分類されるアイテムが一覧形式で表示される第２販売促進ページを提供し、あるユーザＢには、「トップス」というカテゴリに分類されるアイテムが一覧形式で表示される第２販売促進ページを提供することができる。すなわち、第１販売促進ページにアクセスしたユーザごとにパーソナライズした第２販売促進ページを提供することができる。

なお、コンテンツ提供部１１２は、第１販売促進ページに第２販売促進ページのＵＲＬなどをハイパーリンクとして参照付け、その第１販売促進ページを端末装置１０に提供する代わりに、第２販売促進ページを直接端末装置１０に提供してもよい。例えば、コンテンツ提供部１１２は、通信部１０２によって端末装置１０から第１販売促進ページのリクエストが受信されると、リクエストに対応した第１販売促進ページに参照付ける第２販売促進ページを、リクエストの送信元の端末装置１０に直接提供してよい。

以上説明した第１実施形態によれば、複数のユーザの其々のネットワークＮＷ上の行動履歴に基づいて、ネットワークＮＷを介した電子商取引（例えば販売サイト等）において販売される複数のアイテムの中から、複数のユーザの其々に対して販売を促進させるアイテムを検索するための検索条件を決定する検索条件決定部１１４と、電子商取引において販売される複数のアイテムの中から、検索条件決定部１１４によって複数のユーザの其々について決定された検索条件を満たすアイテムを検索する検索部１１６と、検索部１１６により検索条件ごとに検索されたアイテムに関する商品情報を含む第２販売促進ページを第１販売促進ページに対応付けて、各検索条件に対応したユーザの端末装置１０に提供するコンテンツ提供部１１２と、を備えることにより、商品またはサービスの販売をより促進させることができる。

＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。上述した第１実施形態では、販売サイトで扱われるアイテムの販売を促進させるために、ユーザごとにパーソナライズされた第１販売促進ページおよび第２販売促進ページを、各ユーザの端末装置１０に提供するものとして説明した。これに対して、第２実施形態では、動画配信サイトや音楽配信サイトなどのコンテンツ配信サイトにおいて、コンテンツの視聴や購入などを促進させるための専用ページをユーザごとにパーソナライズして提供する点で上述した第１実施形態と相違する。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する点については説明を省略する。なお、第２実施形態の説明において、第１実施形態と同じ部分については同一符号を付して説明する。

第２実施形態における検索条件決定部１１４は、対象ユーザが端末装置１０を利用してコンテンツ配信サイトにアクセスする場合、その対象ユーザのコンテンツ配信サイトにおけるコンテンツの検索履歴に基づいて、コンテンツ配信サイト内におけるコンテンツの検索条件を決定する。

例えば、検索条件決定部１１４は、対象ユーザがコンテンツ配信サイトにおいて過去に使用した検索条件のうち最も使用回数の多い検索条件を、対象ユーザの検索条件として決定してもよいし、対象ユーザが直近に視聴したコンテンツに対して、他のユーザが使用した検索条件を、対象ユーザの検索条件として決定してもよい。また、検索条件決定部１１４は、上述した数式（１）においてカテゴリをジャンルに置き換えることで、対象ユーザの検索条件を決定してもよい。例えば、コンテンツが映画である場合、ジャンルには、アクション、ミステリー、コメディ、サスペンスといったものが含まれてよい。

第２実施形態における検索部１１６は、コンテンツ配信サイトにおいて配信される複数のコンテンツの中から、対象ユーザに対して視聴や購入などを促進させるコンテンツとして、検索条件決定部１１４によって決定された検索条件を満たすコンテンツを検索する。

第２実施形態におけるコンテンツ提供部１１２は、検索部１１６によって検索されたコンテンツを掲載した専用ページを、対象ユーザの端末装置１０に提供する。

以上説明した第２実施形態によれば、コンテンツ配信サイトにおいて、コンテンツの視聴や購入などを促進させるための専用ページを、ユーザごとにパーソナライズするため、コンテンツの視聴や購入などをより促進させることができる。

＜ハードウェア構成＞
上述した実施形態の情報処理装置１００は、例えば、図１１に示すようなハードウェア構成により実現される。図１１は、実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

情報処理装置１００は、ＮＩＣ１００－１、ＣＰＵ１００－２、ＲＡＭ１００－３、ＲＯＭ１００－４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの二次記憶装置１００－５、およびドライブ装置１００－６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。ドライブ装置１００－６には、光ディスクなどの可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置１００－５、またはドライブ装置１００－６に装着された可搬型記憶媒体に格納されたプログラムがＤＭＡコントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００－３に展開され、ＣＰＵ１００－２によって実行されることで、制御部１１０が実現される。制御部１１０が参照するプログラムは、ネットワークＮＷを介して他の装置からダウンロードされてもよい。

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ら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…情報提供システム、１０…端末装置、１００…情報処理装置、１０２…通信部、１１０…制御部、１１２…コンテンツ提供部、１１４…検索条件決定部、１１６…検索部、１３０…記憶部

Claims (10)

1. 複数のユーザの其々のネットワーク上の行動履歴を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された複数のユーザの其々のネットワーク上の行動履歴に基づいて、前記ネットワークを介した電子商取引において販売される複数の商品またはサービスの中から、前記複数のユーザの其々に対して販売を促進させる商品またはサービスを検索するための検索条件を決定する決定部と、を備え、
   前記行動履歴には、前記電子商取引における前記商品またはサービスの検索履歴であって、前記電子商取引において前記商品またはサービスが検索される際に指定されたカテゴリおよびクエリが含まれる検索履歴が含まれ、
   前記決定部は、
   前記複数のユーザに含まれる第１ユーザが他のカテゴリに比して強く興味を示すカテゴリである興味カテゴリと、前記興味カテゴリに分類される前記商品またはサービスが検索される際に他のクエリに比して指定された回数が多いことが推定されるクエリである推定クエリとに基づいて、前記第１ユーザの検索条件を決定し、
   第１パラメータ、第２パラメータ、第３パラメータ、および第４パラメータに基づいて、前記推定クエリを前記第１ユーザの検索条件とすることの相応しさを示すスコアを算出し、前記スコアに基づいて、前記第１ユーザの検索条件とする前記推定クエリを決定し、
   前記第１パラメータは、前記興味カテゴリの候補となり得る複数のカテゴリの其々に対する、前記第１ユーザの興味の度合いを示す確率であり、
   前記第２パラメータは、前記複数のカテゴリのうち、ある着目カテゴリを前記第１ユーザの検索条件とした場合に、前記着目カテゴリに分類される前記商品またはサービスの中から、前記第１ユーザが所望する前記商品またはサービスを検索する際に指定することが想定されるクエリの確率であり、
   前記第３パラメータは、前記複数のカテゴリの其々の重要度であり、
   前記第４パラメータは、前記推定クエリの候補となる複数のクエリの其々の人気度である、
   情報処理装置。
2. 前記決定部によって前記複数のユーザの其々について決定された検索条件を満たす検索結果が含まれる第１コンテンツに対して参照付けられた第２コンテンツを、前記検索条件に対応したユーザの端末装置に提供する提供部を更に備える、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記電子商取引において販売される複数の商品またはサービスの中から、前記決定部によって前記複数のユーザの其々について決定された検索条件を満たす商品またはサービスを検索する検索部と、
   前記検索部により前記検索条件ごとに検索された商品またはサービスに関する商品情報を含む第３コンテンツを、前記検索条件に対応したユーザの端末装置に提供する提供部と、を更に備える、
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記検索履歴には、前記複数のユーザの其々が前記電子商取引において前記商品またはサービスを検索する際に指定したカテゴリおよびクエリが含まれ、
   前記決定部は、
   前記複数のユーザの中から、互いに同じ商品またはサービスを検索した第１ユーザおよび第２ユーザを選択し、
   前記選択した第２ユーザの前記検索履歴から、前記第２ユーザによって前記商品またはサービスが検索される際に指定された前記カテゴリおよび前記クエリを抽出し、
   前記抽出した前記カテゴリおよび前記クエリに基づいて、前記選択した第１ユーザの検索条件を決定する、
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記電子商取引において販売される複数の商品またはサービスの前記商品情報には、前記商品またはサービスの説明文が含まれており、
   前記検索部は、前記電子商取引において販売される複数の商品またはサービスのうち、前記第２ユーザによって指定されたカテゴリに分類され、且つ前記第２ユーザによって指定されたクエリが前記説明文に含まれる前記商品またはサービスを、前記第１ユーザの検索条件を満たす商品またはサービスとする、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記検索履歴には、前記複数のユーザの其々が前記電子商取引において前記商品またはサービスを検索する際に指定したカテゴリおよびクエリが含まれ、
   前記決定部は、
   前記複数のユーザに含まれる第１ユーザの前記検索履歴から、前記第１ユーザが過去に前記商品またはサービスの検索した時に指定した前記カテゴリおよび前記クエリを抽出し、
   前記抽出した前記カテゴリおよび前記クエリに基づいて、前記第１ユーザの検索条件を決定する、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記電子商取引において販売される複数の商品またはサービスの前記商品情報には、前記商品またはサービスの説明文が含まれており、
   前記検索部は、前記電子商取引において販売される複数の商品またはサービスのうち、前記第１ユーザによって指定された前記カテゴリに分類され、且つ前記第１ユーザによって指定されたクエリが前記説明文に含まれる前記商品またはサービスを、前記第１ユーザの検索条件を満たす商品またはサービスとする、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. コンテンツの提供対象である複数のユーザの其々のネットワーク上の行動履歴に基づいて、前記複数のユーザの其々に提供される候補の複数のコンテンツの中から、前記複数のユーザの其々に対応したコンテンツを検索するための検索条件を決定する決定部と、
   前記複数のユーザの其々に提供される候補の複数のコンテンツの中から、前記決定部によって前記複数のユーザの其々について決定された検索条件を満たすコンテンツを検索する検索部と、
   前記検索部により検索されたコンテンツを、前記検索条件に対応したユーザの端末装置に提供する提供部と、を備え、
   前記行動履歴には、前記コンテンツの検索履歴であって、前記コンテンツが検索される際に指定されたカテゴリおよびクエリが含まれる検索履歴が含まれ、
   前記決定部は、
   前記複数のユーザに含まれる第１ユーザが他のカテゴリに比して強く興味を示すカテゴリである興味カテゴリと、前記興味カテゴリに分類される前記コンテンツが検索される際に他のクエリに比して指定された回数が多いことが推定されるクエリである推定クエリとに基づいて、前記第１ユーザの検索条件を決定し、
   第１パラメータ、第２パラメータ、第３パラメータ、および第４パラメータに基づいて、前記推定クエリを前記第１ユーザの検索条件とすることの相応しさを示すスコアを算出し、前記スコアに基づいて、前記第１ユーザの検索条件とする前記推定クエリを決定し、
   前記第１パラメータは、前記興味カテゴリの候補となり得る複数のカテゴリの其々に対する、前記第１ユーザの興味の度合いを示す確率であり、
   前記第２パラメータは、前記複数のカテゴリのうち、ある着目カテゴリを前記第１ユーザの検索条件とした場合に、前記着目カテゴリに分類される前記コンテンツの中から、前記第１ユーザが所望する前記コンテンツを検索する際に指定することが想定されるクエリの確率であり、
   前記第３パラメータは、前記複数のカテゴリの其々の重要度であり、
   前記第４パラメータは、前記推定クエリの候補となる複数のクエリの其々の人気度である、
   情報処理装置。
9. コンピュータが、
   複数のユーザの其々のネットワーク上の行動履歴を取得し、
   前記取得した複数のユーザの其々のネットワーク上の行動履歴に基づいて、前記ネットワークを介した電子商取引において販売される複数の商品またはサービスの中から、前記複数のユーザの其々に対して販売を促進させる商品またはサービスを検索するための検索条件を決定する、情報処理方法であって、
   前記行動履歴には、前記電子商取引における前記商品またはサービスの検索履歴であって、前記電子商取引において前記商品またはサービスが検索される際に指定されたカテゴリおよびクエリが含まれる検索履歴が含まれ、
   前記コンピュータが、
   前記複数のユーザに含まれる第１ユーザが他のカテゴリに比して強く興味を示すカテゴリである興味カテゴリと、前記興味カテゴリに分類される前記商品またはサービスが検索される際に他のクエリに比して指定された回数が多いことが推定されるクエリである推定クエリとに基づいて、前記第１ユーザの検索条件を決定し、
   第１パラメータ、第２パラメータ、第３パラメータ、および第４パラメータに基づいて、前記推定クエリを前記第１ユーザの検索条件とすることの相応しさを示すスコアを算出し、前記スコアに基づいて、前記第１ユーザの検索条件とする前記推定クエリを決定し、
   前記第１パラメータは、前記興味カテゴリの候補となり得る複数のカテゴリの其々に対する、前記第１ユーザの興味の度合いを示す確率であり、
   前記第２パラメータは、前記複数のカテゴリのうち、ある着目カテゴリを前記第１ユーザの検索条件とした場合に、前記着目カテゴリに分類される前記商品またはサービスの中から、前記第１ユーザが所望する前記商品またはサービスを検索する際に指定することが想定されるクエリの確率であり、
   前記第３パラメータは、前記複数のカテゴリの其々の重要度であり、
   前記第４パラメータは、前記推定クエリの候補となる複数のクエリの其々の人気度である、
   情報処理方法。
10. コンピュータに、
    複数のユーザの其々のネットワーク上の行動履歴を取得する処理と、
    前記取得した複数のユーザの其々のネットワーク上の行動履歴に基づいて、前記ネットワークを介した電子商取引において販売される複数の商品またはサービスの中から、前記複数のユーザの其々に対して販売を促進させる商品またはサービスを検索するための検索条件を決定する処理と、を実行させるためのプログラムであって、
    前記行動履歴には、前記電子商取引における前記商品またはサービスの検索履歴であって、前記電子商取引において前記商品またはサービスが検索される際に指定されたカテゴリおよびクエリが含まれる検索履歴が含まれ、
    前記コンピュータに、
    前記複数のユーザに含まれる第１ユーザが他のカテゴリに比して強く興味を示すカテゴリである興味カテゴリと、前記興味カテゴリに分類される前記商品またはサービスが検索される際に他のクエリに比して指定された回数が多いことが推定されるクエリである推定クエリとに基づいて、前記第１ユーザの検索条件を決定する処理と、
    第１パラメータ、第２パラメータ、第３パラメータ、および第４パラメータに基づいて、前記推定クエリを前記第１ユーザの検索条件とすることの相応しさを示すスコアを算出し、前記スコアに基づいて、前記第１ユーザの検索条件とする前記推定クエリを決定する処理と、を更に実行させ、
    前記第１パラメータは、前記興味カテゴリの候補となり得る複数のカテゴリの其々に対する、前記第１ユーザの興味の度合いを示す確率であり、
    前記第２パラメータは、前記複数のカテゴリのうち、ある着目カテゴリを前記第１ユーザの検索条件とした場合に、前記着目カテゴリに分類される前記商品またはサービスの中から、前記第１ユーザが所望する前記商品またはサービスを検索する際に指定することが想定されるクエリの確率であり、
    前記第３パラメータは、前記複数のカテゴリの其々の重要度であり、
    前記第４パラメータは、前記推定クエリの候補となる複数のクエリの其々の人気度である、
    プログラム。

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