JP7303855B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

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。

従来、ユーザに対して各種サービスを提供し、かかるサービスの利用により得られるユーザ情報を解析することで、ユーザの特徴量を推定する技術が知られている。例えば、異なるサービスの個々の解析結果を統合して特徴量の推定に利用する技術が知られている。

特許第６７０３５７２号公報

しかしながら、従来の技術では、他サイトのデータを用いた処理において、データ量の効率化を図るとともに、個人情報の流出を防止可能としつつ、個々のユーザに適した表示順を推定する精度の向上を促進させるための更なる改善の余地があった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、他サイトのデータを用いた処理において、データ量の効率化を図るとともに、個人情報の流出を防止可能としつつ、個々のユーザに適した表示順を推定する精度の向上を促進させることを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、第１電子商店街と第２電子商店街とで共通の識別情報を有するユーザのユーザ情報を取得する取得部と、前記第２電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報と、当該複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報との関係性に基づいて、前記第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を生成する生成部と、前記取得部により取得されたユーザ情報と、前記生成部により生成された前記第１電子商店街のクラスタ情報とに基づいて、前記ユーザを分類する分類部と、前記分類部により分類された分類結果と、前記ユーザ情報と、前記第２電子商店街で前記ユーザが検索した検索情報とに基づいて、前記第２電子商店街で前記ユーザに提供する商品一覧の表示順を決定する決定部と、前記決定部により決定された表示順に基づいて、前記商品一覧を表示させるための情報を提供する提供部と、を有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、他サイトのデータを用いた処理において、データ量の効率化を図るとともに、個人情報の流出を防止可能としつつ、個々のユーザに適した表示順を推定する精度の向上を促進させることができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係るクラスタ情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る第１管理サーバの構成例を示す図である。 図９は、実施形態に係る第２管理サーバの構成例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、情報処理装置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。

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。

（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、第１管理サーバ２００と、第２管理サーバ３００とが含まれる。端末装置１０と、情報処理装置１００と、第１管理サーバ２００と、第２管理サーバ３００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、複数台の第１管理サーバ２００や、複数台の第２管理サーバ３００が含まれてもよい。

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。

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。

図２では、端末装置１０はユーザＵ１１によって利用される。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。

情報処理装置１００は、他サイトのデータを用いた処理において、データ量の効率化を図るとともに、個人情報の流出を防止可能としつつ、個々のユーザに適した表示順を推定する精度の向上を促進させ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、ユーザ情報と、所定の電子商店街でのクラスタ情報とに基づいて分類された分類結果に基づいて、別の電子商店街でユーザに提供する商品一覧の表示順を決定する機能を有する。

第１管理サーバ２００は、第１管理サーバ２００が提供する所定の電子商店街（以下、適宜、「第１電子商店街」とする。）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、第１管理サーバ２００は、第１電子商店街のクラスタ情報を提供する機能を有する。

第２管理サーバ３００は、第２管理サーバ３００が提供する所定の電子商店街（以下、適宜、「第２電子商店街」とする。）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、第２管理サーバ３００は、第２電子商店街で購入可能な商品一覧を提供する機能を有する。なお、商品はどのようなものであってもよく、一例として、例えば、被服や履物などが挙げられる。また、第２管理サーバ３００の管理者（例えば、事業者、運営者、企業など）は、第１管理サーバ２００の管理者と同一であってもよいし、異なってもよいものとする。

なお、図１では、端末装置１０と情報処理装置１００とが、別装置である場合を示すが、端末装置１０と情報処理装置１００とが一体であってもよい。また、情報処理装置１００と第１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と第１管理サーバ２００とが一体であってもよい。また、情報処理装置１００と第２管理サーバ３００とが、別装置である場合を示すが、情報処理装置１００と第２管理サーバ３００とが一体であってもよい。また、第１管理サーバ２００と第２管理サーバ３００とが、別装置である場合を示すが、第１管理サーバ２００と第２管理サーバ３００とが一体であってもよい。

〔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を介してユーザＵ１１に提案を行うものとする。また、ユーザＵ１１は、第１電子商店街と第２電子商店街とで共通の識別情報を有するものとする。換言すると、ユーザＵ１１は、第１電子商店街と第２電子商店街とで共通の識別情報を介して繋がっているものとする。なお、共通の識別情報は、完全に同一の識別情報である場合に限られず、互いに識別情報が紐づけられている場合には、共通の識別情報と呼ぶものとする。また、ユーザＵ１１は、端末装置１０を介して第２電子商店街で検索クエリを入力し、検索するための操作を行ったものとする。

情報処理装置１００は、端末装置１０に対するユーザＵ１１の操作に応じて送信されたユーザＵ１１の検索情報を取得する（ステップＳ１０１）。なお、検索情報には、第２電子商店街でユーザＵ１１が入力した検索クエリのクエリ情報に限られず、ユーザＵ１１の検索時の検索行動に関する情報であればどのような情報が含まれてもよい。例えば、検索情報には、ユーザＵ１１が検索した時間や、ユーザＵ１１が特定の検索クエリを用いて検索した回数の履歴の総数や、ユーザＵ１１が検索時に設定した商品一覧の表示順（例えば、価格が高い順、新着順、人気順、お勧め順など）の情報などが含まれてもよい。

また、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１のユーザ情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、第１電子商店街及び第２電子商店街で共通して利用可能なユーザＵ１１の識別情報を含むユーザ情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、「ユーザＩＤ：ＡＡＡ１」といったユーザＵ１１の識別情報を含むユーザ情報を取得する。また、例えば、情報処理装置１００は、第１電子商店街や第２電子商店街での行動情報を含むユーザ情報を取得する。

情報処理装置１００は、第１管理サーバ２００から提供された第１電子商店街のクラスタ情報を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、情報処理装置１００は、第１電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報（例えば、第１電子商店街での行動情報）に基づいて、その複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を取得する。なお、クラスタリングは、どのようなユーザ情報に基づいて行われてもよい。具体的な例を挙げると、情報処理装置１００は、複数ユーザを、購入金額が平均して千円、購入金額が平均して一万円、購入金額が平均して十万円といった三つのクラスタにクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を取得する。

また、クラスタリングは、ユーザ情報の購入金額などの特定の特徴量に基づいて行われる場合に限られず、複数の特徴量に基づいて行われてもよい。例えば、クラスタリングは、購入金額及び性別の組み合わせなどの複数の特徴量に基づいて行われてもよい。具体的な例を挙げると、情報処理装置１００は、複数ユーザを、購入金額が平均して千円であり且つ性別が男性、購入金額が平均して千円であり且つ性別が女性、購入金額が平均して一万円であり且つ性別が男性、購入金額が平均して一万円であり且つ性別が女性、購入金額が平均して十万円であり且つ性別が男性、購入金額が平均して十万円であり且つ性別が女性といった六つのクラスタにクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を取得する。

情報処理装置１００は、取得したユーザ情報と、第１電子商店街のクラスタ情報とに基づいて、ユーザＵ１１を分類する（ステップＳ１０３）。例えば、情報処理装置１００は、第１電子商店街のクラスタ情報のうち、ユーザ情報が最も類似するクラスタ情報のクラスタにユーザＵ１１を分類する。上記の例を用いると、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の購入金額が平均して二千円の場合には、購入金額が平均して千円のユーザのクラスタと、購入金額が平均して一万円のユーザのクラスタと、購入金額が平均して十万円のユーザのクラスタとを比較して、ユーザＵ１１の購入金額が最も千円寄りのため、購入金額が平均して千円のクラスタにユーザＵ１１を分類する。

情報処理装置１００は、ユーザＵ１１を分類した分類結果を取得する。例えば、情報処理装置１００は、購入金額が平均して千円のクラスタの識別情報が「ＣＬ１１」である場合には、「ＣＬ１１」の識別情報を取得する。なお、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１のユーザ情報が、分類結果として特定のクラスタの識別情報に予め紐づけられている場合には、ステップＳ１０２及びＳ１０３の処理を行うことなく、ユーザＵ１１の分類結果を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００が、第１管理サーバ２００でユーザＵ１１を分類した分類結果を記憶していた場合などである。

情報処理装置１００は、第２管理サーバ３００から第２電子商店街で購入可能な商品一覧の商品情報を取得する（ステップＳ１０４）。

情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の分類結果と、ユーザＵ１１のユーザ情報と、第２電子商店街でユーザＵ１１が検索した検索情報とに基づいて、第２電子商店街でユーザＵ１１に提供する商品一覧の表示順を決定する（ステップＳ１０５）。ここで、表示順として、例えば、価格が高い順、新着順、人気順、お勧め順などが挙げられるが、ここでは、お勧め順を意図するものとする。価格が高い順、新着順、人気順は、価格や発売日や人気度合いといった特定の指標に基づいて決定されるが、お勧め順は、検索状況や購買状況などを含めてランキング学習に基づいて決定されるため、お勧め順を意図するものとする。なお、ランキング学習に基づいて決定される表示順であれば、お勧め順に限られず、どのようなものであってもよい。

情報処理装置１００は、第２電子商店街を利用する複数ユーザの分類結果に基づくクラスタ情報と、第２電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報と、第２電子商店街で第２電子商店街を利用する複数ユーザが検索した検索情報とに基づいて、第２電子商店街で対象となるユーザに提供する商品一覧の表示順を決定するためのモデルを生成する。具体的には、情報処理装置１００は、第２電子商店街で提供される所定の商品に対するコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させたモデルを生成する。なお、所定の商品は、特定の商品である場合に限られず、複数の商品であってもよい。例えば、所定の商品は、商品一覧を表示する所定の領域に含まれる商品すべてであってもよい。また、コンバージョン率は、対象となるユーザに行わせたい目的行動（例えば、閲覧行動やカートに追加する行動や購買行動など）のコンバージョン率である。なお、目的行動はどのように定められてもよく、例えば、第２電子商店街を管理する管理者によって定められてもよい。すなわち、第２電子商店街を管理する管理者が求めるＫＰＩ（Ｋｅｙ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）次第であってもよい。

情報処理装置１００は、例えば、第２電子商店街に接続してから切断するまでの同一セッション内において、所定の商品のインプレッション後に、所定の商品に対する閲覧行動のコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させたモデルを生成する。また、情報処理装置１００は、例えば、同一セッション内において、所定の商品のインプレッション後に、所定の商品をカートに追加する行動のコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させたモデルを生成する。また、情報処理装置１００は、例えば、所定の商品のインプレッション後、所定の期間内に、所定の商品を購入する購買行動のコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させたモデルを生成する。

情報処理装置１００は、このような、所定の商品に紐づく実績値に基づいてモデルを生成する。例えば、情報処理装置１００は、過去１４日に所定の商品が閲覧された回数といった実績値に基づいてモデルを生成する。また、例えば、情報処理装置１００は、複数の特徴量を組み合わせて、２０代男性といった属性を有するユーザが過去１４日に所定の商品を閲覧した回数といった実績値に基づいてモデルを生成する。このように、情報処理装置１００は、所定の商品に紐づく商品情報に基づいてモデルを生成する。また、情報処理装置１００は、所定の商品に紐づく他の商品情報（例えば、価格情報、カテゴリ情報、子供用／大人用や男性用／女性用など所定の商品が対象とするユーザの属性情報、割引率やクーポンなどの割引情報、発売日の情報）に基づいてモデルを生成する。なお、発売日の情報に基づく場合には、情報処理装置１００は、例えば、所定の商品の発売日から購買に至るまでに経過した日数に基づいてモデルを生成する。また、情報処理装置１００は、検索クエリと、所定の商品の商品名やブランド名との類似度に基づいてモデルを生成する。

情報処理装置１００は、第１電子商店街の各クラスタのクラスタ情報と、所定の商品に紐づく商品情報との組み合わせに基づいてモデルを生成する。例えば、情報処理装置１００は、クラスタに含まれる複数ユーザが過去１４日に所定の商品を閲覧した回数といったクラスタ毎の実績値に基づいてモデルを生成する。

情報処理装置１００は、生成したモデルを用いて、ユーザＵ１１に提供する商品一覧の表示順を決定する。具体的には、情報処理装置１００は、第２電子商店街で提供される複数の商品に対するコンバージョン率に基づいて、コンバージョン率が高い商品ほど上位（優先的）に表示する表示順を決定する。

情報処理装置１００は、決定した表示順に基づいて、商品一覧を表示させるための情報を端末装置１０に提供する（ステップＳ１０６）。そして、端末装置１０は、情報処理装置１００から提供された情報を受信すると、情報処理装置１００で決定された表示順で商品一覧を表示する。また、情報処理装置１００は、第１電子商店街のクラスタ情報に基づいてユーザＵ１１と同一のクラスタに属すると分類された他のユーザから、第２電子商店街に対する検索情報を取得した場合には、ユーザＵ１１のユーザ情報に基づいて決定された表示順に基づいて、商品一覧を表示させるための情報を、その他のユーザに提供してもよい。

なお、上記実施形態では、情報処理装置１００が、第１管理サーバ２００から提供されたクラスタ情報に基づいてユーザＵ１１がどのクラスタに属するかを分類する場合を示した。ここで、情報処理装置１００は、第１管理サーバ２００でユーザＵ１１を分類した分類結果を取得してもよい。この場合、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１のユーザ情報を第１管理サーバ２００に提供し、第１管理サーバ２００で分類されたユーザＵ１１の分類結果を、第１管理サーバ２００から取得する。すなわち、上記実施形態において、ユーザＵ１１を分類する処理を、第１管理サーバ２００のサーバ側で行ってもよい。

なお、上記実施形態では、情報処理装置１００が、第２管理サーバ３００から第２電子商店街で購入可能な商品一覧の商品情報を取得し、ユーザＵ１１に提供する商品一覧の表示順を決定する場合を示した。ここで、情報処理装置１００は、第２管理サーバ３００で決定された表示順に基づく商品一覧の商品情報を取得してもよい。この場合、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の分類結果と、ユーザ情報と、検索情報とを第２管理サーバ３００に提供し、第２管理サーバ３００で決定された表示順に基づく商品一覧の商品情報を、第２管理サーバ３００から取得する。すなわち、上記実施形態において、商品一覧の表示順を決定する処理を、第２管理サーバ３００のサーバ側で行ってもよい。

なお、上記実施形態では、情報処理装置１００が、第１電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報に基づいて、その複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を取得する場合を示した。ここで、情報処理装置１００は、第２電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報に基づいて、第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を取得してもよい。この場合、情報処理装置１００は、第２電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報を取得する。また、情報処理装置１００は、第２電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した第２電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報と、取得した第２電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報との関係性を特定する。そして、情報処理装置１００は、特定された、第２電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報と、第２電子商店街のクラスタ情報との関係性に基づいて、第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を生成する。そして、情報処理装置１００は、生成した第１電子商店街のクラスタ情報に基づいて、ユーザＵ１１を分類する。なお、情報処理装置１００は、第２電子商店街において、ユーザＵ１１と同一のクラスタに属すると分類された他のユーザから、第２電子商店街に対する検索情報を取得した場合には、ユーザＵ１１のユーザ情報に基づいて決定された表示順に基づいて、商品一覧を表示させるための情報を、その他のユーザに提供してもよい。

なお、上記実施形態において、ユーザＵ１１の識別情報に、予めクラスタ情報が紐づけられている場合には、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の識別情報に応じたクラスタ情報を取得してもよい。また、情報処理装置１００は、第２電子商店街を利用する複数ユーザの識別情報と、第２電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報とを紐づけて記憶しておくことで、第２電子商店街を利用する個々のユーザに応じたクラスタ情報を取得してもよい。また、情報処理装置１００は、第１電子商店街を利用する複数ユーザの識別情報と、例えば後述する生成部１３３により生成された、第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報とを紐づけて記憶しておくことで、第１電子商店街を利用する個々のユーザに応じたクラスタ情報を取得してもよい。

なお、上記実施形態において、情報処理装置１００は、第１電子商店街からすべてのクラスタ情報ではなく、ユーザＵ１１が属するクラスタのクラスタ情報（例えば、識別情報やラベル情報（千円使った等、そのクラスタに分類される理由となるユーザ情報））のみを取得してもよい。

なお、上記実施形態において、情報処理装置１００は、クラスタの識別情報やラベル情報に限られず、これらを特徴量に変換した情報やベクトル化された情報を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、検索結果の商品と、特徴量やベクトルと、第２電子商店街のデータとを入力すると、ユーザＵ１１が所望する表示順を出力するように学習されたモデルを生成してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、商品毎、商品のカテゴリ毎に、特徴量やベクトルと、第２電子商店街のデータと、検索クエリとを入力すると、ユーザＵ１１の所望度合い、購入度合いを示すスコアを出力するように学習されたモデルを生成してもよい。

なお、上記実施形態において、モデルの各種学習データは、クラウドソーシングや、実際の操作履歴（例えば、クリックやタップなどの操作履歴）に基づいた重み付けにより生成可能であってもよい。

〔３．端末装置の構成〕
次に、図３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３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３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。

（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。

（入力部１２）
入力部１２は、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。

（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。

（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。

図３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。

（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。例えば、受信部１４１は、第２電子商店街で購入可能な商品一覧を表示させるための情報を受信する。

（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。例えば、送信部１４２は、第２電子商店街でユーザが入力した検索情報を送信する。

〔４．情報処理装置の構成〕
次に、図４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４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４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。

（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。

（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４に示すように、記憶部１２０は、ユーザ情報記憶部１２１と、商品情報記憶部１２２と、クラスタ情報記憶部１２３とを有する。

ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１の一例を示す。図５に示すように、ユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「ユーザ情報」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「ユーザ情報」は、ユーザ情報を示す。例えば、「ユーザ情報」は、第１電子商店街及び第２電子商店街で共通して利用可能なユーザの識別情報や、性別情報や、年齢情報などを含むユーザ情報を示す。図５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、「ユーザＩＤ：ＡＡＡ１、性別：男性、年齢：２０代」などの情報が格納される。

すなわち、図５では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザのユーザ情報が「ユーザ情報＃１１」である例を示す。

商品情報記憶部１２２は、第２電子商店街で購入可能な商品一覧の商品情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る商品情報記憶部１２２の一例を示す。図６に示すように、商品情報記憶部１２２は、「商品ＩＤ」、「商品情報」といった項目を有する。

「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。「商品情報」は、商品情報を示す。例えば、「商品情報」は、同一セッション内のインプレッション後の閲覧行動や購買行動のコンバージョン率や、コンバージョン率を算出するための情報や、商品のカテゴリの情報などを含む商品情報を示す。図６に示す例では、「商品情報」に「商品情報＃１１」や「商品情報＃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、「コンバージョン率：５０％、カテゴリ：ワンピース」などの情報が格納される。

すなわち、図６では、商品ＩＤ「ＩＴ１１」によって識別される商品の商品情報が「商品情報＃１１」である例を示す。

クラスタ情報記憶部１２３は、第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係るクラスタ情報記憶部１２３の一例を示す。図７に示すように、クラスタ情報記憶部１２３は、「クラスタＩＤ」、「クラスタ情報」といった項目を有する。

「クラスタＩＤ」は、クラスタを識別するための識別情報を示す。「クラスタ情報」は、クラスタ情報を示す。例えば、「クラスタ情報」は、購入金額が平均して千円といったような複数ユーザに共通する特徴量に基づく情報や、クラスタに含まれる複数ユーザのユーザ情報（例えば、第１電子商店街で利用可能な識別情報）などを含むクラスタ情報を示す。図７に示す例では、「クラスタ情報」に「クラスタ情報＃１１」や「クラスタ情報＃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、「購入金額：平均して千円、ユーザＩＤ：ＡＡＡ１１、ＡＡＡ１２、・・・」などの情報が格納される。

すなわち、図７では、クラスタＩＤ「ＣＬ１１」によって識別されるクラスタのクラスタ情報が「クラスタ情報＃１１」である例を示す。

（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。

図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、分類部１３２と、生成部１３３と、決定部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４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。

（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。

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、ユーザ情報記憶部１２１や商品情報記憶部１２２やクラスタ情報記憶部１２３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、ユーザ情報記憶部１２１や商品情報記憶部１２２やクラスタ情報記憶部１２３に各種情報を格納する。

取得部１３１は、ユーザの検索情報を取得する。例えば、取得部１３１は、第２電子商店街で入力された検索クエリのクエリ情報などの検索情報を取得する。

取得部１３１は、第２電子商店街で検索するための操作を行ったユーザのユーザ情報を取得する。例えば、取得部１３１は、第１電子商店街及び第２電子商店街で共通して利用可能な識別情報などのユーザ情報を取得する。

取得部１３１は、第１電子商店街のクラスタ情報を取得する。例えば、取得部１３１は、第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を取得する。

取得部１３１は、第２電子商店街で購入可能な商品一覧の商品情報を取得する。例えば、取得部１３１は、所定の閾値以上の商品数を有する商品一覧に含まれる複数の商品の商品情報を取得する。

（分類部１３２）
分類部１３２は、取得部１３１により取得されたユーザ情報と、第１電子商店街のクラスタ情報とに基づいて、ユーザを分類する。例えば、分類部１３２は、ユーザ情報と、各クラスタのクラスタ情報とを比較することにより、ユーザ情報が最も類似するクラスタ情報のクラスタにユーザを分類する。

（生成部１３３）
生成部１３３は、第２電子商店街でユーザに提供する商品一覧の表示順を決定するためのモデルを生成する。例えば、生成部１３３は、分類部１３２により分類された分類結果と、取得部１３１により取得された検索情報と、取得部１３１により取得されたユーザ情報とに基づいて、第２電子商店街でユーザに提供する商品一覧の表示順を決定するためのモデルを生成する。

生成部１３３は、第２電子商店街で提供される所定の商品に対する、ユーザに行わせたい目的行動のコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させたモデルを生成する。例えば、生成部１３３は、インプレッション後に所定の商品に対する閲覧行動のコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させたモデルを生成する。また、例えば、生成部１３３は、インプレッション後に所定の商品をカートに追加する行動のコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させたモデルを生成する。また、例えば、生成部１３３は、インプレッション後、所定の期間内に、所定の商品を購入する購買行動のコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させたモデルを生成する。

生成部１３３は、第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を生成する。例えば、生成部１３３は、第１電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報に基づいて、第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を生成する。また、例えば、生成部１３３は、第２電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報と、第２電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報との関係性に基づいて、第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を生成する。

（決定部１３４）
決定部１３４は、第２電子商店街でユーザに提供する商品一覧の表示順を決定する。例えば、決定部１３４は、生成部１３３により生成されたモデルを用いて、第２電子商店街でユーザに提供する商品一覧の表示順を決定する。

（提供部１３５）
提供部１３５は、決定部１３４により決定された表示順に基づいて、商品一覧を表示させるための情報を提供（送信）する。例えば、提供部１３５は、コンバージョン率が高い商品ほど上位に表示する表示順を決定する。

〔５．第１管理サーバの構成〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る第１管理サーバ２００の構成について説明する。図８は、実施形態に係る第１管理サーバ２００の構成例を示す図である。図８に示すように、第１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、第１管理サーバ２００は、第１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。

（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。

（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。

記憶部２２０は、第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を記憶する。記憶部２２０は、クラスタ情報記憶部１２３と同一の情報を記憶するため、説明を省略する。

（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、第１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。

図８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８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。

（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。

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。

取得部２３１は、第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を取得する。

（提供部２３２）
提供部２３２は、取得部２３１により取得されたクラスタ情報を提供（送信）する。

〔６．第２管理サーバの構成〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る第２管理サーバ３００の構成について説明する。図９は、実施形態に係る第２管理サーバ３００の構成例を示す図である。図９に示すように、第２管理サーバ３００は、通信部３１０と、記憶部３２０と、制御部３３０とを有する。なお、第２管理サーバ３００は、第２管理サーバ３００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。

（通信部３１０）
通信部３１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部３１０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。

（記憶部３２０）
記憶部３２０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。

記憶部３２０は、第２電子商店街で購入可能な商品一覧の商品情報を記憶する。記憶部３２０は、商品情報記憶部１２２と同一の情報を記憶するため、説明を省略する。

（制御部３３０）
制御部３３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、第２管理サーバ３００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３３０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。

図９に示すように、制御部３３０は、取得部３３１と、提供部３３２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３３０の内部構成は、図９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。

（取得部３３１）
取得部３３１は、各種情報を取得する。取得部３３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部３３１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。

取得部３３１は、記憶部３２０から各種情報を取得する。また、取得部３３１は、取得した各種情報を記憶部３２０に格納する。

取得部３３１は、第２電子商店街で購入可能な商品一覧の商品情報を取得する。

（提供部３３２）
提供部３３２は、取得部３３１により取得された商品情報を提供（送信）する。

〔７．情報処理のフロー〕
次に、図１０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１０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。

図１０に示すように、情報処理装置１００は、第２電子商店街で検索するための操作を行ったユーザのユーザ情報を取得する（ステップＳ２０１）。

情報処理装置１００は、取得されたユーザ情報と、第１電子商店街のクラスタ情報とに基づいて、ユーザを分類する（ステップＳ２０２）。

情報処理装置１００は、分類された分類結果と、ユーザ情報と、第２電子商店街での検索情報とに基づいて、第２電子商店街でユーザに提供する商品一覧の表示順を決定する（ステップＳ２０３）。

情報処理装置１００は、決定された表示順に基づいて、商品一覧を表示させるための情報を提供する（ステップＳ２０４）。

〔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、分類部１３２と、決定部１３４と、提供部１３５とを有する。取得部１３１は、第１電子商店街と第２電子商店街とで共通の識別情報を有するユーザのユーザ情報を取得する。生成部１３３は、第２電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報と、複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報との関係性に基づいて、第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を生成する。分類部１３２は、取得部１３１により取得されたユーザ情報と、生成部１３３により生成された第１電子商店街のクラスタ情報とに基づいて、ユーザを分類する。決定部１３４は、分類部１３２により分類された分類結果と、ユーザ情報と、第２電子商店街でユーザが検索した検索情報とに基づいて、第２電子商店街でユーザに提供する商品一覧の表示順を決定する。提供部１３５は、決定部１３４により決定された表示順に基づいて、商品一覧を表示させるための情報を提供する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、クラスタ数に応じた次元数でデータを保持することができるため、データ量（例えば、通信データ量）の効率化を図ることができる。また、実施形態に係る情報処理装置１００は、クラスタ毎にデータを保持することができるため、例えば、クラスタリングのために個々のユーザ情報をデータ処理毎に取得せずとも適切に処理を行うことができる。また、実施形態に係る情報処理装置１００は、データをクラスタで管理することができるため、例えば、第１電子商店街のデータのうち、第２電子商店街に受け渡したくない一又は複数のデータが存在する場合には、ユーザ情報を匿名化し、個人情報の流出を防止することができる。また、実施形態に係る情報処理装置１００は、第１電子商店街のデータと、第２電子商店街のデータとに基づいて表示順を決定することができるため、データ処理の負荷を大幅に増加させることなく、個々のユーザに適した表示順を推定する精度の向上を促進させることができる。

また、生成部１３３は、分類結果と、検索情報と、ユーザ情報とに基づいて、表示順を決定するためのモデルを生成する。また、決定部１３４は、生成部１３３により生成されたモデルを用いて、表示順を決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、第１電子商店街のデータに基づいて、第２電子商店街での表示順を決定するためのモデルを適切に生成することができる。また、実施形態に係る情報処理装置１００は、個々のユーザ情報をデータ処理の毎に取得してモデルを生成するのではなく、クラスタ情報に基づいてモデルを生成することができるため、モデルの汎化性能を向上させることができる。

また、生成部１３３は、第２電子商店街で提供される所定の商品に対する、ユーザに行わせたい目的行動のコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させたモデルを生成する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の行動のコンバージョン率に基づいて正解データを学習させることができるため、所定の行動のコンバージョン率に基づいて個々のユーザに適した表示順を推定する精度の向上を促進させることができる。

また、生成部１３３は、同一セッション内において、所定の商品のインプレッション後に、所定の商品に対する閲覧行動のコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させたモデルを生成する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、閲覧行動のコンバージョン率に基づいて正解データを学習させることができるため、閲覧行動のコンバージョン率に基づいて個々のユーザに適した表示順を推定する精度の向上を促進させることができる。

また、生成部１３３は、同一セッション内において、所定の商品のインプレッション後に、所定の商品をカートに追加する行動のコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させたモデルを生成する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、カートに追加する行動のコンバージョン率に基づいて正解データを学習させることができるため、カートに追加する行動のコンバージョン率に基づいて個々のユーザに適した表示順を推定する精度の向上を促進させることができる。

また、生成部１３３は、所定の商品のインプレッション後、所定の期間内に、所定の商品を購入する購買行動のコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させたモデルを生成する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、購買行動のコンバージョン率に基づいて正解データを学習させることができるため、購買行動のコンバージョン率に基づいて個々のユーザに適した表示順を推定する精度の向上を促進させることができる。

また、決定部１３４は、第２電子商店街で提供される複数の商品に対するコンバージョン率に基づいて、コンバージョン率が高い商品ほど上位に表示する表示順を決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンバージョン率が高い商品ほど上位に表示させることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、識別情報と、第２電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報、及び／又は、生成部１３３により生成された、第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報とを紐づけて記憶する記憶部１２０を更に有する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、識別情報でクラスタ情報を管理することができるため、データ量の効率化を図ることができる。

〔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、第１管理サーバ２００及び第２管理サーバ３００は、例えば、図１１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１１は、端末装置１０、情報処理装置１００、第１管理サーバ２００及び第２管理サーバ３００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。

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。

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。

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。

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。

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、第１管理サーバ２００及び第２管理サーバ３００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、２３０及び３３０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。

〔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。

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。

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。

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。

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。

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 ユーザ情報記憶部
１２２ 商品情報記憶部
１２３ クラスタ情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 分類部
１３３ 生成部
１３４ 決定部
１３５ 提供部
１４１ 受信部
１４２ 送信部
２００ 第１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
３００ 第２管理サーバ
３１０ 通信部
３２０ 記憶部
３３０ 制御部
３３１ 取得部
３３２ 提供部
Ｎ ネットワーク

Claims (10)

1. 第１電子商店街と第２電子商店街とで共通の識別情報を有するユーザのユーザ情報を取得する取得部と、
   前記第２電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報と、当該複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報との関係性に基づいて、前記第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を生成する生成部と、
   前記取得部により取得されたユーザ情報と、前記生成部により生成された前記第１電子商店街のクラスタ情報とに基づいて、前記ユーザを分類する分類部と、
   前記分類部により分類された分類結果と、前記ユーザ情報と、前記第２電子商店街で前記ユーザが検索した検索情報とに基づいて、前記第２電子商店街で前記ユーザに提供する商品一覧の表示順を決定する決定部と、
   前記決定部により決定された表示順に基づいて、前記商品一覧を表示させるための情報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。
2. 前記生成部は、
   前記分類結果と、前記検索情報と、前記ユーザ情報とに基づいて、前記表示順を決定するためのモデルを生成し、
   前記決定部は、
   前記生成部により生成されたモデルを用いて、前記表示順を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記生成部は、
   前記第２電子商店街で提供される所定の商品に対する、前記ユーザに行わせたい目的行動のコンバージョン率が高くなるほど、正解データとして学習させた前記モデルを生成する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記生成部は、
   同一セッション内において、前記所定の商品のインプレッション後に、前記所定の商品に対する閲覧行動の前記コンバージョン率が高くなるほど、前記正解データとして学習させた前記モデルを生成する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記生成部は、
   同一セッション内において、前記所定の商品のインプレッション後に、前記所定の商品をカートに追加する行動の前記コンバージョン率が高くなるほど、前記正解データとして学習させた前記モデルを生成する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記生成部は、
   前記所定の商品のインプレッション後、所定の期間内に、前記所定の商品を購入する購買行動の前記コンバージョン率が高くなるほど、前記正解データとして学習させた前記モデルを生成する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
7. 前記決定部は、
   前記第２電子商店街で提供される複数の商品に対する前記コンバージョン率に基づいて、前記コンバージョン率が高い商品ほど上位に表示する前記表示順を決定する
   ことを特徴とする請求項３～６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記識別情報と、前記第２電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報、及び／又は、前記生成部により生成された、前記第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報とを紐づけて記憶する記憶部を更に有する
   ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   第１電子商店街と第２電子商店街とで共通の識別情報を有するユーザのユーザ情報を取得する取得工程と、
   前記第２電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報と、当該複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報との関係性に基づいて、前記第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を生成する生成工程と、
   前記取得工程により取得されたユーザ情報と、前記生成工程により生成された前記第１電子商店街のクラスタ情報とに基づいて、前記ユーザを分類する分類工程と、
   前記分類工程により分類された分類結果と、前記ユーザ情報と、前記第２電子商店街で前記ユーザが検索した検索情報とに基づいて、前記第２電子商店街で前記ユーザに提供する商品一覧の表示順を決定する決定工程と、
   前記決定工程により決定された表示順に基づいて、前記商品一覧を表示させるための情報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。
10. 第１電子商店街と第２電子商店街とで共通の識別情報を有するユーザのユーザ情報を取得する取得手順と、
    前記第２電子商店街を利用する複数ユーザのユーザ情報と、当該複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報との関係性に基づいて、前記第１電子商店街を利用する複数ユーザをクラスタリングした各クラスタのクラスタ情報を生成する生成手順と、
    前記取得手順により取得されたユーザ情報と、前記生成手順により生成された前記第１電子商店街のクラスタ情報とに基づいて、前記ユーザを分類する分類手順と、
    前記分類手順により分類された分類結果と、前記ユーザ情報と、前記第２電子商店街で前記ユーザが検索した検索情報とに基づいて、前記第２電子商店街で前記ユーザに提供する商品一覧の表示順を決定する決定手順と、
    前記決定手順により決定された表示順に基づいて、前記商品一覧を表示させるための情報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。

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