JP7225366B1 - 推奨装置、推奨方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが設定した上限に応じて、購入の対象を推奨することが可能な推奨装置、推奨方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】取得部１０１は、電子市場を利用した複数の利用済ユーザのそれぞれが過去に設定した予算の上限と、複数の利用済ユーザのそれぞれが設定した予算の上限のもとで購入した対象の価格の予算の上限に対する割合と、の組を複数取得する。抽出部１０２は、電子市場において予算の上限を設定しており、電子市場を利用しようとしている利用中ユーザに対して推奨すべき複数の対象の候補を、電子市場において購入可能な対象から抽出する。選択部１０３は、利用中ユーザが設定している予算の上限と、取得された組の分布と、に基づいて、抽出された対象の候補から利用中ユーザに対して推奨する対象を選択する。
【選択図】図３

Description

本発明は、推奨装置、推奨方法及びプログラムに関する。

従来より、ユーザによる購入を促進するために、電子市場で販売されている対象を推奨する技術が知られている。例えば、特許文献１には、顧客が購入した商品の顧客毎の購入価格帯情報に基づいて、商品を推奨する技術が開示されている。

特許第４５３６１４６号公報

一方、ユーザは、予算の上限を設定し、上限を超えない範囲で、電子市場において取引されている対象を検索したい場合がある。例えば、ユーザが、ふるさと納税の寄付金控除額の上限を設定し、上限額を超えない返礼品を検索したい場合がある。このような場合に、ユーザにより設定された予算の上限に応じて、電子市場で扱われている対象を推奨することにより、電子市場における取引を促進したいという要望がある。

本発明は、上記のような課題を解決するもので、ユーザが設定した上限に応じて、購入の対象を推奨することが可能な推奨装置、推奨方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の観点に係る推奨装置は、
電子市場を利用した複数の利用済ユーザのそれぞれが過去に設定した予算の上限と、前記複数の利用済ユーザのそれぞれが前記設定した予算の上限のもとで購入した対象の価格の前記予算の上限に対する割合と、の組を複数取得する取得部と、
前記電子市場において予算の上限を設定しており、前記電子市場を利用しようとしている利用中ユーザに対して推奨すべき複数の対象の候補を、前記電子市場において購入可能な対象から抽出する抽出部と、
前記利用中ユーザが設定している予算の上限と、前記取得された組の分布と、に基づいて、前記抽出された対象の候補から前記利用中ユーザに対して推奨する対象を選択する選択部と、
を備えることを特徴とする。

また、上記観点に係る推奨装置において、
前記抽出部は、他の推奨装置によって推奨される複数の対象を、前記推奨すべき複数の対象の候補として抽出し、
前記選択部は、
前記利用中ユーザが設定している予算の上限と、前記取得された組の分布と、から、前記利用中ユーザが新たに購入する対象の価格分布を推定し、
前記抽出された対象の候補から、前記推奨する対象を、前記推定された価格分布に沿うように選択する
ことを特徴とする。

また、上記観点に係る推奨装置において、
前記選択部は、
前記取得された組の分布を、前記予算の上限を消化すべき予算消化期限までの日数に基づいて分割し、
前記利用中ユーザに対して推奨する対象を、前記利用中ユーザが設定している予算の上限と、前記分割された組の分布と、前記利用中ユーザに対して対象を推奨する時点における予算消化期限までの日数と、に基づいて選択する
ことを特徴とする。

また、上記観点に係る推奨装置において、
前記選択部は、
前記取得された組の分布を、前記予算の上限を消化すべき予算消化期限までの日数の候補毎に、当該日数の候補を区切りとして、第１の分布と第２の分布とに分割し、
前記日数の候補毎に、前記第１の分布と前記第２の分布との類似度を求め、
前記類似度が最小となる第１の分布と第２の分布とを、前記分割された組の分布とする
ことを特徴とする。

また、上記観点に係る推奨装置において、
前記予算の上限は、ふるさと納税の寄付金控除額の上限であり、
前記対象は、前記ふるさと納税の返礼品である
ことを特徴とする。

本発明の第２の観点に係る推奨方法は、
推奨装置が実行する推奨方法であって、
前記推奨装置が、
電子市場を利用した複数の利用済ユーザのそれぞれが過去に設定した予算の上限と、前記複数の利用済ユーザのそれぞれが前記設定した予算の上限のもとで購入した対象の価格の前記予算の上限に対する割合と、の組を複数取得し、
前記電子市場において予算の上限を設定しており、前記電子市場を利用しようとしている利用中ユーザに対して推奨すべき複数の対象の候補を、前記電子市場において購入可能な対象から抽出し、
前記利用中ユーザが設定している予算の上限と、前記取得された組の分布と、に基づいて、前記抽出された対象の候補から前記利用中ユーザに対して推奨する対象を選択する
ことを特徴とする。

本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
電子市場を利用した複数の利用済ユーザのそれぞれが過去に設定した予算の上限と、前記複数の利用済ユーザのそれぞれが前記設定した予算の上限のもとで購入した対象の価格の前記予算の上限に対する割合と、の組を複数取得する取得部、
前記電子市場において予算の上限を設定しており、前記電子市場を利用しようとしている利用中ユーザに対して推奨すべき複数の対象の候補を、前記電子市場において購入可能な対象から抽出する抽出部、
前記利用中ユーザが設定している予算の上限と、前記取得された組の分布と、に基づいて、前記抽出された対象の候補から前記利用中ユーザに対して推奨する対象を選択する選択部、
として機能させることを特徴とする。

上記プログラムは、非一時的な（non-transitory）記録媒体に記録されてもよい。非一時的な記録媒体は、コンピュータとは独立して配布・販売することができる。ここで、非一時的な記録媒体とは、有形な（tangible）記録媒体をいう。非一時的な記録媒体は、例えば、コンパクトディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ディジタルビデオディスク、磁気テープ、半導体メモリ等である。また、一時的な（transitory）記録媒体とは、伝送媒体（伝搬信号）それ自体を示す。一時的な記録媒体は、例えば、電気信号、光信号、電磁波等である。なお、一時的な（temporary）記憶領域とは、データやプログラムを一時的に記憶するための領域であり、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリである。

本発明によれば、ユーザが設定した上限に応じて、購入の対象を推奨することが可能な推奨装置、推奨方法及びプログラムを提供することができる。

実施形態に係る推奨装置と、ショッピングサーバと、端末装置と、他の推奨装置と、の関係を説明するための図である。 実施形態に係る推奨装置のハードウェア構成を示す図である。 実施形態に係る推奨装置の機能構成を示す図である。 実施形態に係る利用状況ページを説明するための図である。 実施形態に係る利用履歴テーブルを説明するための図である。 実施形態に係る予算の上限と、予算の上限に対する対象の価格の割合と、の分布の例を説明するための図である。 実施形態に係る予算の上限に対する対象の価格の割合の確率密度関数を説明するための図である。 実施形態に係る推奨装置が選択された対象を推奨する様子を説明するための図である。 実施形態に係る推奨装置が実行する推奨処理を説明するための図である。

（１．全体構成）
本発明の実施形態に係る推奨装置１００は、図１に示すように、ショッピングサーバ２００と、端末装置３００と、他の推奨装置４００と、ネットワーク５００を介して通信可能に接続される。

推奨装置１００は、端末装置３００のユーザに対して、電子市場において取引される対象を、ユーザが設定した予算の上限に応じて推奨する装置である。

ショッピングサーバ２００は、対象の取引が行われる電子市場を管理するサーバである。

端末装置３００は、電子市場において取引されている対象の閲覧及び購入を行うユーザが使用する装置である。端末装置３００は、例えば、スマートフォン、タブレットコンピュータ等である。ユーザは、端末装置３００を用いて、電子市場で購入する対象について、予算の上限を設定する。

他の推奨装置４００は、電子市場において取引される対象を推奨する装置である。他の推奨装置４００は、推奨装置１００とは異なり、ユーザが設定した予算の上限を考慮せずに推奨する対象を決定する。例えば、他の推奨装置４００は、電子市場におけるユーザの購入履歴、閲覧履歴等に基づいて、対象を推奨する。

ネットワーク５００は、いかなるものであってもよく、例えば、インターネット、イントラネット、エクストラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＶＰＮ（Virtual Private Network）、電話回線網等である。

（２．情報処理装置のハードウェア構成）
図２は、推奨装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。

推奨装置１００は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、ＲＡＭ１３と、記録媒体１４と、出力デバイス１５と、通信デバイス１６と、入力デバイス１７と、を備える。各構成要素は、バス１８により接続されている。

ＣＰＵ１１は、推奨装置１００全体の動作を制御し、各構成要素と接続され、制御信号やデータをやりとりする。

ＲＯＭ１２には、推奨装置１００全体の動作制御に必要なオペレーティングのプログラムや各種のデータが記録される。

ＲＡＭ１３は、データやプログラムを一時的に記録するためのもので、記録媒体１４から読み出したプログラムやデータ、その他、通信に必要なデータ等が保持される。

記録媒体１４は、ハードディスクやフラッシュメモリ等から構成され、推奨装置１００で処理するデータを記録する。

出力デバイス１５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）及びバックライト等の表示装置や、スピーカ等の音声出力装置を備える。出力デバイス１５は、ＣＰＵ１１による制御の下、例えば、ＣＰＵ１１から出力されたデータを出力する。

通信デバイス１６は、推奨装置１００をインターネット等のコンピュータ通信網に接続するための通信インターフェースを含み、通信デバイス１６を介して他の情報処理装置等とやりとりをする。

入力デバイス１７は、ボタン、キーボード、タッチパネル、マイク、カメラ、光学スキャナ等の入力装置を備える。入力デバイス１７は、推奨装置１００の使用者から操作入力を受け付け、受け付けた操作入力に対応する信号をＣＰＵ１１に出力する。

（３．実施形態の推奨装置の機能構成）
推奨装置１００の機能構成について、図３を用いて説明する。

推奨装置１００は、機能的には、取得部１０１と、抽出部１０２と、選択部１０３と、を備える。本実施形態において、ＣＰＵ１１及び通信デバイス１６が協働して、取得部１０１、抽出部１０２及び選択部１０３及として機能する。

以下では、ユーザが設定する予算の上限を、ふるさと納税の寄付金控除額の上限とし、対象を、ふるさと納税の返礼品として、推奨装置１００の機能について説明する。

ショッピングサーバ２００が管理する電子市場において、ふるさと納税の寄付を行うサイトが用意されており、ユーザは、このサイトを通じて、電子市場で販売されている商品の購入と同様の手続により、ふるさと納税の寄付を行うことができる。

図４に、電子市場においてふるさと納税の寄付を行うユーザに提示される、ふるさと納税の利用状況を示すページの例を示す。利用状況ページ５１０には、ユーザが寄付を行った自治体の数を示す寄付自治体数の情報５１１と、ユーザが寄付した寄付合計金額の情報５１２と、ユーザが設定した寄付金控除額の上限の情報５１３と、寄付金控除額の上限から寄付合計金額を減算した残りの金額の情報５１４と、が含まれる。

寄付合計金額の情報５１２は、ユーザが電子市場において寄付を行う度に、寄付した金額が加算された値に更新される。寄付金控除額の上限の情報５１３は、ボタン５１５を選択すると遷移するページにおいて、ユーザの入力に基づいて算出される値である。ユーザがボタン５１５をクリックすると、寄付金控除額の上限をシミュレーションするためのシミュレーションページに遷移し、シミュレーションページにおいてユーザが年収、家族構成等の情報を入力すると、寄付金控除額の上限が算出される。そして、ユーザがシミュレーションページにおいて、算出された寄付金控除額の上限の情報を保存するための操作を行うと、図４の利用状況ページ５１０に戻り、算出された寄付金控除額の上限が表示される。また、ユーザがボタン５１６をクリックすると、設定された寄付金控除額の上限に応じて推奨される、自治体の返礼品の一覧を含む推奨ページに遷移する。

また、電子市場において、ユーザが寄付金控除額の上限を設定し、ふるさと納税の寄付を行った履歴が、ショッピングサーバ２００に格納される。例えば、ショッピングサーバ２００には、図５の利用履歴テーブルが格納される。利用履歴テーブルには、ユーザＩＤと、設定された寄付金控除額の上限と、ユーザが寄付した自治体から送られる返礼品の返礼品ＩＤと、ユーザが寄付した寄付金額と、寄付日と、が対応付けて登録される。

図５の１行目の情報は、ユーザＩＤ“Ａ”のユーザＡは、寄付金控除額の上限“１００，０００円”を設定し、設定した寄付金控除額の上限のもとで、返礼品ＩＤ“ｘ１”の返礼品を送る自治体に“３０，０００円”を“２０２１年４月２日”に寄付したことを示している。

以下では、ユーザＸが、図４の利用状況ページ５１０の寄付金控除額の上限を設定したとする。ユーザＸがボタン５１６をクリックすると、推奨装置１００は、推奨ページにおいて返礼品を推奨するための処理を実行する。

図３の取得部１０１は、電子市場を利用した複数の利用済ユーザのそれぞれが過去に設定した予算の上限と、複数の利用済ユーザのそれぞれが設定した予算の上限のもとで購入した対象の価格の予算の上限に対する割合と、の組を複数取得する。

例えば、電子市場を利用した複数の利用済ユーザとは、図５の利用履歴テーブルのユーザＩＤが示すユーザであり、過去の設定した予算の上限とは、図５の利用履歴テーブルの寄付金控除額の上限であり、予算の上限のもとで購入した対象とは、図５の利用履歴テーブルの返礼品ＩＤが示す返礼品であり、購入した対象の価格とは、図５の利用履歴テーブルの寄付金額である。取得部１０１は、図５の利用履歴テーブルを参照して、寄付金控除額の上限Ｕｉ（ｉは２以上の自然数）と、寄付金控除額の上限Ｕｉに対する寄付金額Ｄｉの割合と、の組［Ｕｉ，Ｄｉ／Ｕｉ］を取得する。

図３の抽出部１０２は、電子市場において予算の上限を設定しており、電子市場を利用しようとしている利用中ユーザに対して推奨すべき複数の対象の候補を、電子市場において購入可能な対象から抽出する。

購入可能な対象とは、例えば、電子市場で扱われているふるさと納税の返礼品であり、設定された予算の上限を超える価格の対象も含まれる。したがって、推奨装置１００が、利用中ユーザに推奨する対象は、設定された予算の上限を超えるものも含まれることがある。

ここで、抽出部１０２は、他の推奨装置４００によって推奨される複数の対象を、推奨すべき複数の対象の候補として抽出する。

例えば、他の推奨装置４００は、ユーザＸの購入履歴、閲覧履歴等に基づいて、ユーザＸに推奨すべき対象として、電子市場において購入可能な対象、すなわち、電子市場で扱われているふるさと納税の返礼品から複数を選択する。また、他の推奨装置４００は、選択した返礼品について、推奨値を求める。推奨値は、予め定められた評価関数により求められる値であり、値が大きいほど、ユーザに対して推奨するのに適した対象であることを示す。抽出部１０２は、他の推奨装置４００から、他の推奨装置４００が選択した返礼品の返礼品ＩＤ及び当該返礼品を得るための寄付金額の情報と、選択した返礼品について求めた推奨値と、を取得する。

図３の選択部１０３は、利用中ユーザが設定している予算の上限と、取得された組の分布と、に基づいて、抽出された対象の候補から利用中ユーザに対して推奨する対象を選択する。具体的には、選択部１０３は、利用中ユーザが設定している予算の上限と、取得された組の分布と、から、利用中ユーザが新たに購入する対象の価格分布を推定する。そして、選択部１０３は、抽出された対象の候補から、推奨する対象を、推定された価格分布に沿うように選択する。

選択部１０３は、利用中ユーザが新たに購入する対象の価格分布を、以下のように求める。例えば、選択部１０３は、まず、図６に示すように、取得部１０１が取得した組［Ｕｉ，Ｄｉ／Ｕｉ］の２次元ヒストグラムを生成する。次に、選択部１０３は、図６の２次元ヒストグラムの頂点を通過する局面を生成する。曲面は、近傍の頂点同士を辺で結んで多面体を作ることにより生成する、或いは、スプライン補完を行うことにより生成する。選択部１０３は、生成した曲面について利用中ユーザが設定した上限Ｕにおける断面を得て正規化し、図７に示すように、上限Ｕに対する寄付金額Ｄの割合の確率密度関数を生成する。生成された確率密度関数は、利用中ユーザが上限Ｕを設定した場合に寄付金額Ｄの返礼品が選択される確率を示したものであり、これを、利用中ユーザが新たに購入する対象の価格分布とみなす。

次に、選択部１０３は、抽出部１０２が取得した返礼品の推奨値Ｒに、当該返礼品を得るため寄付金額Ｄの上限Ｕに対する割合の確率Ｐ（Ｄ／Ｕ）を乗じて、上限Ｕにおける返礼品の推奨スコア（Ｒ・Ｐ（Ｄ／Ｕ））を求める。選択部１０３は、抽出部１０２が取得した返礼品ＩＤの返礼品について推奨スコアを求め、推奨スコアに基づいて、上限Ｕを設定したユーザに推奨する返礼品を選択する。

例えば、選択部１０３は、上限ＵをユーザＸが設定した寄付金控除額の上限Ｕｘとして上記確率密度関数を生成する。また、選択部１０３は、寄付金額Ｄを他の推奨装置４００がユーザＸの購入履歴、閲覧履歴等に基づいて選択した返礼品の寄付金額Ｄｘとし、推奨値Ｒを他の推奨装置４００がユーザＸの購入履歴、閲覧履歴等に基づいて選択した返礼品の推奨値Ｒｘとして、推奨スコア（Ｒｘ・Ｐ（Ｄｘ／Ｕｘ））を算出する。そして、選択部１０３は、推奨スコアの高い順から、予め定められた個数（例えば、５０個）だけ返礼品を、ユーザＸに対して推奨する返礼品として選択する。

推奨装置１００は、選択部１０３により選択された対象を、ユーザに推奨する。

例えば、ユーザＸに推奨する返礼品として、選択部１０３により“返礼品１”～“返礼品５０”が選択されたとすると、推奨装置１００は、図８の推奨ページ５２０に示すように、選択された返礼品を推奨スコアの高い方から順に表示する。

（４．実施形態の推奨装置の動作）
本実施形態の推奨装置１００が実行する推奨処理について、図９を用いて説明する。例えば、ユーザＸが図４の利用状況ページ５１０においてボタン５１６をクリックすると、図９の推奨処理が開始される。

取得部１０１は、電子市場を利用した複数の利用済ユーザのそれぞれが過去に設定した予算の上限と、複数の利用済ユーザのそれぞれが設定した予算の上限のもとで購入した対象の価格の予算の上限に対する割合と、の組を複数取得する（ステップＳ１０１）。

例えば、取得部１０１は、図５の利用履歴テーブルを参照して、寄付金控除額の上限Ｕｉと、寄付金控除額の上限Ｕｉに対する寄付金額Ｄｉの割合と、の組［Ｕｉ，Ｄｉ／Ｕｉ］を取得する。

抽出部１０２は、電子市場において予算の上限を設定しており、電子市場を利用しようとしている利用中ユーザに対して推奨すべき複数の対象の候補を、電子市場において購入可能な対象から抽出する（ステップＳ１０２）。

例えば、抽出部１０２は、他の推奨装置４００から、他の推奨装置４００がユーザＸの購入履歴、閲覧履歴等に基づいて選択した返礼品の返礼品ＩＤ及び当該返礼品を得るための寄付金額Ｄｘの情報と、選択した返礼品について求めた推奨値Ｒｘと、を取得する。

選択部１０３は、利用中ユーザが設定している予算の上限と、取得された組の分布と、に基づいて、抽出された対象の候補から利用中ユーザに対して推奨する対象を選択する（ステップＳ１０３）。

例えば、選択部１０３は、取得部１０１が取得した組［Ｕｉ，Ｄｉ／Ｕｉ］の２次元ヒストグラム（図６）を生成する。選択部１０３は、生成した２次元ヒストグラムの頂点を通過する曲面について、ユーザＸが設定した寄付金控除額の上限Ｕｘにおける断面を得て正規化し、上限Ｕｘに対する寄付金額の割合の確率密度関数を生成する。そして、選択部１０３は、抽出部１０２が、ユーザＸについて取得した返礼品の推奨値Ｒｘに、当該返礼品を得るため寄付金額Ｄｘの上限Ｕｘに対する割合の確率Ｐ（Ｄｘ／Ｕｘ）を乗じて、上限Ｕにおける返礼品の推奨スコア（Ｒｘ・Ｐ（Ｄｘ／Ｕｘ））を求める。選択部１０３は、抽出部１０２が取得した返礼品の推奨スコアの高い方から順に、ユーザＸに推奨する返礼品を選択する。

推奨装置１００は、選択部１０３により選択された対象を、ユーザに推奨する（ステップＳ１０４）。

例えば、ユーザＸに推奨する返礼品として、選択部１０３により“返礼品１”～“返礼品５０”が選択されたとすると、推奨装置１００は、図８の推奨ページ５２０に示すように、選択された返礼品を推奨スコアの高い方から順に表示する。

本実施形態によれば、ふるさと納税のように、ユーザが予算の上限を設定し、その条件下で対象を検索したい場合に、ユーザが設定した予算の上限に応じた購入対象を推奨することができる。これにより、ユーザが意向を反映した適切な対象を推奨することができる。

また、本実施形態によれば、他の推奨装置の推奨結果に、予算の上限が設定された場合に購入された対象の価格の傾向を反映させて、推奨する対象を選択することができる。本実施形態によれば、他の推奨装置の評価関数には手を加えないので、既存の推奨装置の改修を要せずに、設定された予算の上限に応じて購入の対象を推奨することができる。

（５．変形例）
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明を実施するにあたっては、種々の形態による変形及び応用が可能である。

上記実施形態おいて、図１に、推奨装置１００と、ショッピングサーバ２００及び他の推奨装置４００の関係を示したが、これに限らない。例えば、推奨装置１００又は他の推奨装置４００は、ショッピングサーバ２００と直接接続されていてもよいし、あるいは、推奨装置１００又は他の推奨装置４００は、ショッピングサーバ２００と一体として構成されてもよい。

また、上記実施形態において、予算の上限をふるさと納税の寄付金控除額とし、推奨する対象をふるさと納税の返礼品としたが、これに限らない。推奨装置１００は、電子市場において予算の上限が設定されていれば、どのような対象についても適用可能である。

また、上記実施形態において、図５の利用履歴テーブルには、ユーザが寄付した自治体から送られる返礼品の返礼品ＩＤ、ユーザが寄付した寄付金額、及び、寄付日が含まれるとしたが、これに限らない。図５の利用履歴テーブルには、実際に寄付した履歴だけでなく、カートにいれただけの履歴の情報が含まれてもよい。そして、取得部１０１は、予算の上限のもとで購入した対象に、カートに入れただけの返礼品を含めて、寄付金控除額の上限Ｕｉと、寄付金控除額の上限Ｕｉに対する寄付金額Ｄｉの割合と、の組［Ｕｉ，Ｄｉ／Ｕｉ］を取得してもよい。また、図４の利用状況ページ５１０の寄付自治体数の情報５１１、寄付合計金額の情報５１２及び残りの金額の情報５１４は、ユーザが返礼品をカートにいれた段階で更新されるようにしてもよい。

また、上記実施形態において、購入可能な対象に設定された予算の上限を超える価格の対象も含まれるとしたが、これに限らない。例えば、推奨装置１００は、利用中ユーザが設定した予算の上限以下の対象のみを抽出しても良い。例えば、推奨装置１００は、他の推奨装置４００へ、ユーザが設定した予算の上限を通知し、他の推奨装置４００は、通知された予算の上限以下の対象を推奨するようにしてもよい。

また、上記実施形態において、他の推奨装置４００は、ユーザＸの購入履歴、閲覧履歴に基づいて、ユーザＸに推奨すべき対象を選択するとしたが、これに限らない。例えば、他の推奨装置４００は、ユーザＸと属性において共通点のあるユーザの購入履歴、閲覧履歴に基づいて、ユーザＸに推奨すべき対象を選択してもよい。

また、上記実施形態において、選択部１０３は、取得部１０１により取得された組の分布に基づいて、推奨すべき対象を選択したが、これに限らない。選択部１０３は、取得された組の分布を、予算の上限を消化すべき予算消化期限までの日数に基づいて分割し、利用中ユーザに対して推奨する対象を、利用中ユーザが設定している予算の上限と、分割された組の分布と、利用中ユーザに対して対象を推奨する時点における予算消化期限までの日数と、に基づいて選択するようにしてもよい。

予算消化期限とは、ユーザが設定した予算の上限を消化すべき期限であり、例えば、ふるさと納税の場合、１２月３１日である。

具体的には、選択部１０３は、取得された組の分布を、予算の上限を消化すべき予算消化期限までの日数の候補毎に、当該日数の候補を区切りとして、第１の分布と第２の分布とに分割し、日数の候補毎に、第１の分布と第２の分布との類似度を求め、類似度が最小となる第１の分布と第２の分布とを、分割された組の分布とする。

例えば、予算消化期限までの日数の候補を、１ヶ月、２ヶ月、３ヶ月、・・・１１ヶ月とする。例えば、予算消化期限までの日数が１ヶ月の場合、選択部１０３は、図５の利用履歴テーブルにおいて、１月から１１月までの寄付日が対応付けられた利用履歴について取得された組を第１の分布、１２月の寄付日が対応付けられた利用履歴について取得された組を第２の分布とする。また、予算消化期限までの日数が２ヶ月の場合、選択部１０３は、１月から１０月までの寄付日が対応付けられた利用履歴について取得された組を第１の分布、１１月および１２月の寄付日が対応付けられた利用履歴について取得された組を第２の分布とする。選択部１０３は、同様に、予算消化期限までの日数が３ヶ月、・・・、１１ヶ月についても、取得された組を、第１の分布と、第２の分布と、に分割する。

選択部１０３は、日数の候補毎に、第１の分布と第２の分布との類似度を求める。類似度は、第１の分布と第２の分布との内積により求める。例えば、予算消化期限までの日数が３ヶ月の場合に求めた、１月から９月までの寄付日が対応付けられた利用履歴について取得された組の第１の分布と、１０月から１２月までの寄付日が対応付けられた利用履歴について取得された組の第２の分布との類似度が最小であったとする。この場合、選択部１０３は、１月から９月までの第１の分布と、１０月から１２月までの第２の分布と、を分割された組の分布とする。

そして、利用中ユーザであるユーザＸが、図４の利用状況ページ５１０においてボタン５１６をクリックした時点が、１０月であるとすると、選択部１０３は、１０月から１２月までの第２の分布を用いて、上記実施形態に示す２次元ヒストグラム及び確率密度関数を生成し、生成した確率密度関数から求めた確率を用いて、推奨スコアを求める。

このように、取得された組を予算消化期限までの日数に基づいて取得された組の分布を分割し、推奨する時点に対応する分布に基づいて、推奨する対象を選択することにより、対象の購入傾向が、予算消化期限までの日数により変化する場合に、適切な対象を推奨することができる。

また、上記実施形態の図９の推奨処理の各ステップの処理は、フローチャートに示す順序に限らない。例えば、ステップＳ１０１の処理は、ステップＳ１０３の処理であれば、ステップＳ１０２の処理よりも後に実行されてもよい。

本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。

本発明によれば、ユーザが設定した上限に応じて、購入の対象を推奨することが可能な推奨装置、推奨方法及びプログラムを提供することができる。

１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ 記録媒体
１５ 出力デバイス
１６ 通信デバイス
１７ 入力デバイス
１８ バス
１００ 推奨装置
１０１ 取得部
１０２ 抽出部
１０３ 選択部
２００ ショッピングサーバ
３００ 端末装置
４００ 他の推奨装置
５００ ネットワーク
５１０ 利用状況ページ
５１１ 寄付自治体数の情報
５１２ 寄付合計金額の情報
５１３ 寄付金控除額の上限の情報
５１４ 残りの金額の情報
５１５，５１６ ボタン
５２０ 推奨ページ

Claims (7)

1. 電子市場を利用した複数の利用済ユーザのそれぞれが過去に設定した予算の上限と、前記複数の利用済ユーザのそれぞれが前記設定した予算の上限のもとで購入した対象の価格の前記予算の上限に対する割合と、の組を複数取得する取得部と、
   前記電子市場において予算の上限を設定しており、前記電子市場を利用しようとしている利用中ユーザに対して推奨すべき複数の対象の候補を、前記電子市場において購入可能な対象から抽出する抽出部と、
   前記利用中ユーザが設定している予算の上限と、前記取得された組の分布と、に基づいて、前記抽出された対象の候補から前記利用中ユーザに対して推奨する対象を選択する選択部と、
   を備えることを特徴とする推奨装置。
2. 前記抽出部は、他の推奨装置によって推奨される複数の対象を、前記推奨すべき複数の対象の候補として抽出し、
   前記選択部は、
   前記利用中ユーザが設定している予算の上限と、前記取得された組の分布と、から、前記利用中ユーザが新たに購入する対象の価格分布を推定し、
   前記抽出された対象の候補から、前記推奨する対象を、前記推定された価格分布に沿うように選択する
   ことを特徴とする請求項１に記載の推奨装置。
3. 前記選択部は、
   前記取得された組の分布を、前記予算の上限を消化すべき予算消化期限までの日数に基づいて分割し、
   前記利用中ユーザに対して推奨する対象を、前記利用中ユーザが設定している予算の上限と、前記分割された組の分布と、前記利用中ユーザに対して対象を推奨する時点における予算消化期限までの日数と、に基づいて選択する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の推奨装置。
4. 前記選択部は、
   前記取得された組の分布を、前記予算の上限を消化すべき予算消化期限までの日数の候補毎に、当該日数の候補を区切りとして、第１の分布と第２の分布とに分割し、
   前記日数の候補毎に、前記第１の分布と前記第２の分布との類似度を求め、
   前記類似度が最小となる第１の分布と第２の分布とを、前記分割された組の分布とする
   ことを特徴とする請求項３に記載の推奨装置。
5. 前記予算の上限は、ふるさと納税の寄付金控除額の上限であり、
   前記対象は、前記ふるさと納税の返礼品である
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の推奨装置。
6. 推奨装置が実行する推奨方法であって、
   前記推奨装置が、
   電子市場を利用した複数の利用済ユーザのそれぞれが過去に設定した予算の上限と、前記複数の利用済ユーザのそれぞれが前記設定した予算の上限のもとで購入した対象の価格の前記予算の上限に対する割合と、の組を複数取得し、
   前記電子市場において予算の上限を設定しており、前記電子市場を利用しようとしている利用中ユーザに対して推奨すべき複数の対象の候補を、前記電子市場において購入可能な対象から抽出し、
   前記利用中ユーザが設定している予算の上限と、前記取得された組の分布と、に基づいて、前記抽出された対象の候補から前記利用中ユーザに対して推奨する対象を選択する
   ことを特徴とする推奨方法。
7. コンピュータを、
   電子市場を利用した複数の利用済ユーザのそれぞれが過去に設定した予算の上限と、前記複数の利用済ユーザのそれぞれが前記設定した予算の上限のもとで購入した対象の価格の前記予算の上限に対する割合と、の組を複数取得する取得部、
   前記電子市場において予算の上限を設定しており、前記電子市場を利用しようとしている利用中ユーザに対して推奨すべき複数の対象の候補を、前記電子市場において購入可能な対象から抽出する抽出部、
   前記利用中ユーザが設定している予算の上限と、前記取得された組の分布と、に基づいて、前記抽出された対象の候補から前記利用中ユーザに対して推奨する対象を選択する選択部、
   として機能させることを特徴とするプログラム。

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