JP7387974B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Description
特許法第30条第2項適用 令和3年11月9日公開アドレス https://topics.shopping.yahoo.co.jp/notice/archives/202111102021.html 令和3年11月19日公開アドレス https://store-info.yahoo.co.jp/shopping/topics/tool2021/test/211119-3.html 令和3年12月3日投稿および公開アドレス https://appstoreconnect.apple.com/apps/446016180/appstore/reviewsubmissions/details/e9ae2241-e0f9-4960-9cf0-94d64f0527bf https://apps.apple.com/jp/app/yahoo-%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%94%E3%83%B3%E3%82%B0/id446016180 令和4年1月6日投稿アドレス https://play.google.com/console/u/0/developers/9059031076674808747/app/4972974430624390735/tracks/4698240759174279260/releases/278/detailsApplication of
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、利用者に様々な情報を提供する技術が知られている。例えば、検索クエリに対応する商品情報などの取引対象をランキング要素としたランキング情報を利用者に提供する技術が知られている(例えば、特許文献1)。 Conventionally, techniques for providing various information to users are known. For example, a technique is known that provides users with ranking information using transaction objects such as product information corresponding to a search query as ranking factors (for example, Patent Document 1).
しかしながら、上記の従来技術には改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、検索クエリに対応するランキング要素をランキングしたランキング情報を利用者に提供することができるが、検索クエリに対応する複数のランキング情報を提供する点で改善の余地がある。 However, there is room for improvement in the above-mentioned conventional technology. For example, with the above-mentioned conventional technology, it is possible to provide users with ranking information in which ranking elements corresponding to a search query are ranked, but there is room for improvement in providing multiple pieces of ranking information corresponding to a search query. .
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に提供することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and aims to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can more appropriately provide multiple pieces of ranking information corresponding to a search query. shall be.
本願に係る情報処理装置は、受付部と、推定部と、決定部と、提供部とを備える。受付部は、検索クエリを受け付ける。推定部は、受付部によって受け付けられた検索クエリの意図を推定する。決定部は、推定部によって推定された検索クエリの意図に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する。提供部は、決定部によって決定された並び順で並べられた複数のランキング情報を提供する。 The information processing device according to the present application includes a receiving section, an estimating section, a determining section, and a providing section. The reception unit receives search queries. The estimation unit estimates the intention of the search query received by the reception unit. The determining unit determines the order in which the plurality of ranking information items are arranged based on the intent of the search query estimated by the estimating unit. The providing unit provides a plurality of pieces of ranking information arranged in the order determined by the determining unit.
実施形態の一態様によれば、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより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 more appropriately provide a plurality of pieces of ranking information corresponding to a search query.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、およ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、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、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。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。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Below, an information processing apparatus, an information processing method, and a form for implementing an information processing program (hereinafter referred to as an "embodiment") according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Moreover, each embodiment can be combined as appropriate within the range that does not conflict with the processing contents. Further, in each of the embodiments below, the same parts are given the same reference numerals, and redundant explanations will be omitted.
〔1.情報処理の一例〕
〔1.1.情報処理の概要〕
まず、図1を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法を説明するための図である。
[1. An example of information processing]
[1.1. Overview of information processing]
First, with reference to FIG. 1, an information processing method performed by an information processing apparatus according to an embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram for explaining an information processing method performed by an information processing apparatus according to an embodiment.
情報処理装置1は、電子商取引(EC:Electronic Commerce)サービスで取引される取引対象に関する情報処理を実行する。ここで、取引対象とは、商品またはサービスの利用である。なお、電子商取引サービスで取引される取引対象には、電子商店街(オンラインモール)、オンラインショッピングサイト、オークションサイト、フリーマーケットサイトなどの様々な態様にて取引される取引対象が含まれる。図1では、電子商店街にて取引される取引対象に対する情報処理を一例として示す。
The
図1では、情報処理装置1が、検索クエリを入力する利用者Uが利用する端末装置2に、検索結果を提供する検索装置として機能する場合を一例として説明する。検索クエリの入力は、検索キーワードの入力によって行われ、かかる検索キーワードを含む検索クエリが端末装置2から情報処理装置1に送信される。なお、検索クエリの入力は、端末装置2に表示されるキーボードを用いた入力に限定されず、端末装置2に表示されるキーワード候補の指定による入力であってもよい。以下においては、検索クエリには、検索キーワードが含まれるものとして説明するが、検索キーワードに代えてまたは加えて、検索用画像が含まれていてもよい。また、図1では、端末装置2が1つだけ図示されているが、情報処理装置1は、複数の端末装置2の各々から送信される検索クエリに応じた検索結果などを含むコンテンツを複数の端末装置2の各々に提供する。
In FIG. 1, an example will be described in which the
情報処理装置1は、例えば、電子商店街にて取引される取引対象を対象として検索処理を実行する検索エンジンとしての機能を有する。例えば、情報処理装置1は、検索クエリを用いた検索処理の対象となる取引対象が、インデックスされて格納されたデータベース(「取引対象データベース」ともいう)を有し、その取引対象データベースの情報を対象として検索処理を実行する。例えば、取引対象データベースの情報は記憶部11(図9参照)に格納される。
The
このように、図1では情報処理装置1が検索装置としても機能する、すなわち情報処理装置1と検索装置とが一体である場合を説明するが、情報処理装置1と検索装置とは別体であってもよい。この場合、情報処理システム100(図9参照)には、検索クエリを対象とした検索処理を実行し、検索結果を提供する検索サービスを提供する検索装置が含まれる。例えば、情報処理装置1は、利用者Uが入力した検索キーワードを含む検索クエリを検索装置へ送信し、検索装置から検索結果を受信し、その検索結果を用いて生成したコンテンツを利用者Uの端末装置2に送信する。
In this way, although FIG. 1 describes a case where the
例えば、外部装置3が検索装置である場合、情報処理装置1は、利用者Uが入力した検索キーワードを含む検索クエリを外部装置3へ送信し、外部装置3から検索結果を受信し、その検索結果を用いて生成したコンテンツを利用者Uが利用する端末装置2に送信する。なお、上記のシステム構成は一例に過ぎず、検索キーワードを入力した利用者Uに対して所望の情報を提供可能であれば、情報処理システム100はどのような装置構成であってもよい。
For example, when the
まず、情報処理装置1は、外部装置3から利用者Uに関する情報である利用者情報を取得する(ステップS1)。外部装置3は、利用者情報を情報処理装置1に送信する。例えば、外部装置3は、利用者Uの属性情報を含む利用者情報を情報処理装置1に送信する。属性情報には、例えば、年齢、性別、居住地域、職業などのデモグラフィック属性を示す情報や、興味・関心、ライフスタイルなどのサイコグラフィック属性を示す情報などの様々な情報が含まれる。なお、属性情報は一例に過ぎず、利用者情報には、利用者U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、利用者情報には、インターネットにおける行動などの利用者Uの行動の履歴が含まれてもよい。例えば、利用者情報には、電子商店街などの電子商取引サービスにおける取引対象についての情報の閲覧履歴、購買履歴などの利用者Uの行動履歴が含まれてもよい。
First, the
また、情報処理装置1は、外部装置3から取引対象に関する情報(「取引対象情報」ともいう)を取得する(ステップS2)。例えば、情報処理装置1は、電子商店街にて取引される取引対象の取引対象情報を外部装置3から取得する。例えば、情報処理装置1は、電子商店街にて販売(出品)中の取引対象の取引対象情報を外部装置3から取得する。例えば、情報処理装置1は、所定の期間毎に、取引対象の取引対象情報を外部装置3から取得する。
Further, the
ここで、取引対象情報には、取引対象に関する様々な情報が含まれる。例えば、取引対象情報には、取引対象の情報提供に用いられる様々な情報が含まれる。例えば、取引対象情報には、販売元、販売価格、取引対象の画像、カテゴリ、タイトル、説明文、支払方法、販売期間、販売個数などが含まれる。 Here, the transaction object information includes various information regarding the transaction object. For example, the transaction object information includes various information used to provide information about the transaction object. For example, the transaction object information includes a sales source, a sales price, an image of a transaction object, a category, a title, a description, a payment method, a sales period, the number of items sold, and the like.
また、例えば、取引対象情報には、取引対象の販売履歴が含まれる。例えば、取引対象情報には、取引対象の予約数、注文数、販売数、注文金額(売上)などの情報が含まれる。また、例えば、取引対象情報には、取引対象が販売された日時から経過した期間、取引対象を示す情報の閲覧回数(PV(Page View)数)、取引対象に対するレビュー数、取引対象に対する評価などの情報が含まれる。 Further, for example, the transaction object information includes the sales history of the transaction object. For example, the transaction object information includes information such as the number of reservations, the number of orders, the number of sales, and the order amount (sales) of the transaction object. For example, the transaction object information includes the period of time that has passed since the date and time when the transaction object was sold, the number of views of information indicating the transaction object (PV (Page View) number), the number of reviews for the transaction object, the evaluation of the transaction object, etc. Contains information.
また、取引対象情報には、取引対象に関する外的要因の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、SNS(Social Networking Service)における取引対象に関する投稿の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、SNSにおいて利用者Uが投稿した投稿情報が含まれてもよい。例えば、投稿情報は、Twitter(登録商標)、Facebook(登録商標)、Instagram(登録商標)、YouTube(登録商標)などに、利用者Uが投稿した文字情報、または画像や動画などの画像情報などであってもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象に関する検索数の情報が含まれてもよい。 Further, the transaction object information may include information on external factors related to the transaction object. For example, the transaction object information may include information posted regarding the transaction object on an SNS (Social Networking Service). For example, the transaction target information may include posted information posted by user U on SNS. For example, the posted information may be text information posted by user U on Twitter (registered trademark), Facebook (registered trademark), Instagram (registered trademark), YouTube (registered trademark), etc., or image information such as images or videos. It may be. For example, the transaction object information may include information on the number of searches regarding the transaction object.
また、取引対象情報には、取引対象に関する内的要因の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象とするインセンティブの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象として、利用者Uに与えられるインセンティブの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象とするクーポンの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象に関する値下げの情報が含まれてもよい。なお、上記は一例に過ぎず、取引対象情報には、取引対象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。 Further, the transaction object information may include information on internal factors related to the transaction object. For example, the transaction object information may include information on incentives for the transaction object. For example, the transaction object information may include information on incentives given to the user U for the transaction object. For example, the transaction object information may include information about a coupon targeted at the transaction object. For example, the transaction object information may include price reduction information regarding the transaction object. Note that the above is just an example, and the transaction object information may include any information as long as it is information related to the transaction object.
なお、上記例では、情報処理装置1が、ステップS1と、ステップS2とに分けて取得処理を行う例を挙げて説明したが、情報処理装置1は、外部装置3から利用者情報と取引対象情報とを同時に取得してもよい。
In the above example, the
また、情報処理装置1は、利用者Uが入力した検索クエリを端末装置2から受け付ける(ステップS3)。例えば、端末装置2は、利用者Uが検索キーワードを入力した場合、利用者Uが入力した検索キーワードを含む検索クエリを情報処理装置1に送信する。これにより、情報処理装置1は、利用者Uが入力した検索クエリを取得する。
The
例えば、利用者Uは、検索キーワードとして「スニーカ」を端末装置2に入力した場合、端末装置2は、利用者Uが入力した検索キーワード「スニーカ」を含む検索クエリを情報処理装置1へ送信する。例えば、利用者Uは、後述する図2中の検索ボックスBX1のような入力欄に検索キーワードとして「スニーカ」を入力する。
For example, when the user U inputs "sneakers" as a search keyword into the
そして、検索クエリを受信した情報処理装置1は、利用者Uに情報提供するための処理として、検索クエリを用いた検索処理によって、検索クエリに対応する検索結果を生成する(ステップS4)。例えば、情報処理装置1は、検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ」である場合、「スニーカ」を用いた検索処理によって、「スニーカ」に対応する検索結果を生成する。以下において、検索キーワードとして「スニーカ」が含まれる検索クエリを、検索クエリ「スニーカ」と記載する場合がある。
Then, the
情報処理装置1は、取引対象データベースの情報を用いて、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象情報を抽出する。例えば、情報処理装置1は、取引対象データベースを対象として検索クエリ「スニーカ」を用いて検索処理を行い、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象情報を抽出する。例えば、情報処理装置1は、取引対象情報に検索クエリ「スニーカ」に対応する文字列などの情報が含まれる取引対象情報を抽出する。
The
なお、検索クエリに対応する情報の抽出は従来技術を用いて行われ、取引対象が特定可能であればどのような処理であってもよく、詳細な説明は省略する。また、検索処理を情報処理装置1以外の装置(検索装置)が行う場合、情報処理装置1は、検索装置に検索クエリを送信し、検索装置から検索クエリの検索結果を受信する。情報処理装置1は、検索クエリに対応する情報として抽出された取引対象情報を用いて、検索クエリの検索結果を生成する。例えば、情報処理装置1は、抽出した取引対象情報の取引対象のリスト情報を、検索クエリに対する検索結果として生成する。
Note that extraction of information corresponding to a search query is performed using a conventional technique, and any process may be used as long as the transaction target can be specified, and a detailed explanation will be omitted. Moreover, when a device (search device) other than the
また、情報処理装置1は、ステップS3で受け付けた検索クエリの意図(以下、クエリ意図と記載する場合がある)を推定する(ステップS5)。情報処理装置1は、例えば、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定する。意図候補は、例えば、取引対象のカテゴリ、取引対象のブランド、取引対象の利用シーン、取引対象のスペック、取引対象の価格帯、または取引対象の利用層などである。
Further, the
情報処理装置1は、検索クエリに基づいて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報などを検索クエリの意図として扱う。以下においては、複数の意図候補が取引対象のカテゴリおよび取引対象のブランドである場合の例を主に説明するが、意図候補は、カテゴリやブランドに限定されない。
The
情報処理装置1は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。
For example, the
意図候補毎の推定モデルは、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。例えば、意図候補毎の推定モデルは、ニューラルネットワークに代えて、線形回帰またはロジスティック回帰といった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。また、情報処理装置1は、意図候補毎の推定モデルに代えて、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力とし、複数の意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する1つの推定モデルを用いることもできる。
The estimation model for each intention candidate is generated by machine learning using a neural network such as a convolutional neural network or a regression neural network, but is not limited to this example. For example, the estimation model for each intention candidate may be generated using machine learning using a learning algorithm such as linear regression or logistic regression instead of using a neural network. Furthermore, instead of an estimation model for each intention candidate, the
次に、情報処理装置1は、ステップS5で推定されたクエリ意図に応じた複数のランキング情報を生成する(ステップS6)。例えば、情報処理装置1は、クエリ意図に基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定し、決定したランキング情報の種別および並び順に基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報を生成する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式によって規定される。
Next, the
ランキングの切り口は、取引対象に対する視点(観点)である。例えば、取引対象に対する視点(観点)には、その取引対象が該当するカテゴリ、ブランド、利用シーン、スペック(製品の仕様や機能)、取引対象により解決され得る課題、取引対象により解決され得る人の悩みなど、取引対象に対応する様々な切り口(観点)が含まれる。 The key to ranking is the viewpoint of the transaction target. For example, the perspective on a transaction object includes the category, brand, usage scene, specifications (product specifications and functions) to which the transaction object falls, issues that can be solved by the transaction object, and people who can solve the transaction object. It includes various angles (perspectives) that correspond to the subject of transaction, such as concerns.
また、ランキング情報の表示形式は、ランキング情報を構成する複数のランキング要素の配置形式であり、リスト形式(第1表示形式の一例)やグリッド形式(第2表示形式の一例)などがある。リスト形式は、ランキング情報を構成する複数のランキング要素を一列に配列する表示形式であり、グリッド形式は、複数のランキング要素をn行×m列の行列(マトリクス)状に配列する表示形式である。nおよびmは、2以上の整数である。 Furthermore, the display format of the ranking information is the arrangement format of a plurality of ranking elements constituting the ranking information, and includes a list format (an example of a first display format), a grid format (an example of a second display format), and the like. The list format is a display format in which multiple ranking elements that constitute ranking information are arranged in a line, and the grid format is a display format in which multiple ranking elements are arranged in a matrix of n rows and m columns. . n and m are integers of 2 or more.
なお、ランキング情報の表示形式は、第2表示形式に代えてまたは加えて、複数のランキング要素を一行で配列する表示形式が含まれていてもよい。また、ランキング情報の表示形式は、取引対象の写真を含む表示形式と取引対象の写真を含まない表示形式に分けられてもよい。 Note that the display format of the ranking information may include a display format in which a plurality of ranking elements are arranged in one line instead of or in addition to the second display format. Furthermore, the display format of the ranking information may be divided into a display format that includes a photo of the transaction target and a display format that does not include the transaction target photo.
情報処理装置1は、例えば、クエリ意図に基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別を決定し、クエリ意図に対する関連性が高いランキング情報ほど優先して上位になる並び順を複数のランキング情報の並び順として決定する。
For example, the
例えば、情報処理装置1は、検索クエリで特定されるカテゴリをさらに分類したカテゴリに対する検索クエリの関連度を示すスコアと検索クエリで特定されるカテゴリにおける取引対象のブランドに対する検索クエリの関連度とに基づいて、複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。
For example, the
情報処理装置1は、決定した複数のランキング情報の種別(例えば、切り口および表示形式。以下、決定種別と記載する場合がある)および複数のランキング情報の並び順に基づいて、複数のランキング情報を生成する。
The
情報処理装置1は、決定した種別で示される切り口でランキング要素となる取引対象を抽出または決定し、抽出または決定した各取引対象についてスコアを算出する処理を決定種別毎に行う。情報処理装置1は、算出したスコアを用いて取引対象の順位付けを決定種別毎に行い、決定種別で示される表示形式で複数のランキング要素が配列されるランキング情報を決定種別毎に生成する。例えば、情報処理装置1は、スコアが高い方から順に高い順位をランキング要素に付け、上位の予め設定された順位までの複数のランキング要素を高い順位から並べることによって、ランキング情報を生成する。
The
例えば、情報処理装置1は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、決定種別で示される切り口でランキング要素として抽出または決定した取引対象のスコアを決定種別毎に算出する。情報処理装置1は、取引対象の取引対象情報を入力として、その取引対象のスコアを出力する関数であるスコア関数を用いて、取引対象のスコアを算出する。情報処理装置1は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数(PV数)などの複数の要素が大きくなる程、出力する値が大きくなるスコア関数を用いて、取引対象のスコアを算出してもよい。
For example, the
例えば、情報処理装置1は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数(PV数)などの複数の要素の各々と、各要素の重み(係数)を乗算した値(以下、「部分スコア」と記載する場合がある)を用いて取引対象のスコアを算出する。情報処理装置1は、取引対象の複数の要素の各々の部分スコアの合計を、取引対象のスコアとして算出してもよい。情報処理装置1は、取引対象の複数の要素の各々の部分スコアの平均を、取引対象のスコアとして算出してもよい。
For example, the
また、情報処理装置1は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数(PV数)などの複数の要素の各々について、所定の期間ごとに集計した集計値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置1は、取引対象の複数の要素の各々について、日付ごとに集計した集計値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。この場合、情報処理装置1は、所定の期間ごとに集計した取引対象の複数の要素の集計値と、各要素の重み(係数)を乗算した値である期間スコアを用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置1は、各期間の期間スコアに、期間と算出時点との差に応じた減衰係数を乗算した値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置1は、各期間の期間スコアに、過去の期間程値が小さくなる減衰係数を乗算した値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。
In addition, the
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置1は、どのような情報を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置1は、算出した取引対象のスコアにその取引対象を販売する販売元(ストア)の評価に基づく係数を用いて、取引対象のスコアを補正してもよい。情報処理装置1は、算出した取引対象のスコアにその取引対象を販売する販売元の評価に基づく係数を乗算して、取引対象のスコアを補正してもよい。
Note that the above is just an example, and the
そして、情報処理装置1は、検索クエリに対応する検索結果と、検索クエリに対応する複数のランキング情報とを用いて、利用者Uに提供するコンテンツを生成する(ステップS7)。情報処理装置1は、検索クエリに対応する検索結果と検索クエリに対応するランキング情報とに加えて、検索クエリに対応する検索結果を表示するための第1タブと、検索クエリに対応するランキング情報を表示するための第2タブとを含むコンテンツを生成する。
Then, the
そして、情報処理装置1は、検索クエリに対応する検索結果と検索クエリに対応するランキング情報などを含むコンテンツを、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力した利用者Uの端末装置2に送信する(ステップS8)。情報処理装置1は、検索クエリに対応するランキング情報が複数ある場合、複数のランキング情報の一部を端末装置2に送信した後、端末装置2でのランキング情報の表示状態に応じて残りのランキング情報の一部または全部を端末装置2に送信するが、かかる例に限定されない。例えば、情報処理装置1は、複数のランキング情報を一度に端末装置2に送信することもできる。
Then, the
ここで、図2を用いて、端末装置2に提供されるコンテンツの一例について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理装置1から利用者Uに提供されるコンテンツの一例を示す図である。図2において、情報処理装置1から端末装置2に提供されて端末装置2に表示されるコンテンツCは、検索ボックスBX1、第1タブTB1、第2タブTB2、および第2タブコンテンツC2が含まれる。図2に示す検索ボックスBX1には、利用者Uが入力した検索キーワードとして「スニーカ」が示されている。また、コンテンツCには、後述する第1タブコンテンツC1(図7参照)も含まれる。
Here, an example of content provided to the
図2に示す第1タブTB1は、後述する第1タブコンテンツC1(図7参照)を端末装置2に表示させるために選択されるGUI(Graphical User Interface)であり、図2に示す第2タブTB2は、第2タブコンテンツC2を端末装置2に表示させるために選択されるGUIである。第1タブコンテンツC1および第2タブコンテンツC2は、第1タブTB1または第2タブTB2への操作によって選択的にコンテンツCの表示領域ARに表示される。
The first tab TB1 shown in FIG. 2 is a GUI (Graphical User Interface) selected for displaying the first tab content C1 (see FIG. 7) to be described later on the
図2では、利用者Uにより第1タブTB1が選択された場合、検索クエリ「スニーカ」の検索結果を配置した第1タブコンテンツC1が表示領域ARに表示される。また、利用者Uにより第2タブTB2が選択された場合、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象のランキング情報を複数配置した第2タブコンテンツC2が表示領域ARに表示される。 In FIG. 2, when the first tab TB1 is selected by the user U, the first tab content C1 in which the search results for the search query "sneakers" are arranged is displayed in the display area AR. Further, when the second tab TB2 is selected by the user U, the second tab content C2 in which a plurality of ranking information of transaction objects corresponding to the search query "sneakers" is arranged is displayed in the display area AR.
図2は、第2タブTB2が選択された状態を示し、端末装置2は、表示領域ARに検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象のランキング情報を配置した第2タブコンテンツC2を表示する。具体的には、コンテンツCの表示領域ARには、検索クエリ「スニーカ」に対応する複数の取引対象がランキング要素としてスコアが高い方から順に並べられたランキング情報が第2タブコンテンツC2として表示される。
FIG. 2 shows a state where the second tab TB2 is selected, and the
このように、情報処理装置1は、利用者Uの選択に応じて、第1タブコンテンツC1と第2タブコンテンツC2とを切り替えて表示領域ARに表示するコンテンツを利用者Uの端末装置2に提供する。これにより、コンテンツCの提供を受けた端末装置2を利用する利用者Uは、単純に検索結果を見たい場合は、第1タブコンテンツC1を端末装置2に表示させ、ランキング情報を見たい場合は、第2タブコンテンツC2を端末装置2に表示させる。このように情報を切り替えて表示するコンテンツCの場合、端末装置2を利用する利用者Uは、自身が見たい内容に応じて、表示を切り替えて端末装置2に表示させて、その内容を確認することができる。したがって、情報処理装置1は、適切なコンテンツを提供することができる。
In this way, the
〔1.2.各種処理の詳細〕
上述した情報処理を前提として、各種の処理の詳細を説明する。なお、上記で説明した内容と同様の点については適宜説明を省略する。また、以下で説明する各種の処理は適宜組み合わせてもよい。なお、上記は一例に過ぎず、各種の処理は組合せた処理が可能である範囲でどのように組み合わされてもよい。
[1.2. Details of various processing]
The details of various processes will be explained based on the information processing described above. Note that descriptions of points similar to those described above will be omitted as appropriate. Further, the various processes described below may be combined as appropriate. Note that the above is just an example, and the various types of processing may be combined in any manner as long as the combined processing is possible.
〔1.2.1.クエリ意図の推定〕
情報処理装置1は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを複数の範囲に区分分けして、クエリ意図を推定することもできる。例えば、情報処理装置1は、カテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアをM段階に区分分けする。Mは2以上の整数である。
[1.2.1. Estimation of query intent]
The
図3は、実施形態に係る情報処理装置1におけるカテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアの区分分けの一例を示す図である。図3に示す例では、情報処理装置1は、カテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを第1範囲、第2範囲、および第3範囲の3段階に区分分けする。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of classification of scores indicating the degree of relevance of a search query to each of a category and a brand in the
第1範囲は、関連度を示すスコアが第1閾値Th1未満の範囲であり、例えば、意図候補に対する関連度がないことを示す。第2範囲は、関連度を示すスコアが第1閾値Th1から第2閾値Th2(>Th1)までの範囲であり、例えば、意図候補に対する関連度はあるが意図候補が1つの具体的範囲に絞り切れないことを示す。第3範囲は、関連度を示すスコアが第2閾値Th2超の範囲であり、例えば、意図候補が1つの具体的範囲に絞られることを示す。第1閾値Th1および第2閾値Th2は、例えば、Th1=0.1、Th2=0.9であるが、かかる例に限定されない。また、第1閾値Th1および第2閾値Th2は、意図候補毎に設定されてもよい。 The first range is a range in which the score indicating the degree of association is less than the first threshold Th1, and indicates, for example, that there is no degree of association with the intention candidate. The second range is a range in which the score indicating the degree of relevance is from the first threshold Th1 to the second threshold Th2 (>Th1), for example, there is a degree of relevance to the intention candidate, but the intention candidate is narrowed down to one specific range. Indicates that it cannot be cut. The third range is a range in which the score indicating the degree of association exceeds the second threshold Th2, and indicates, for example, that the intention candidates are narrowed down to one specific range. The first threshold Th1 and the second threshold Th2 are, for example, Th1=0.1 and Th2=0.9, but are not limited to this example. Further, the first threshold Th1 and the second threshold Th2 may be set for each intention candidate.
図3に示す例では、第1範囲を「意図なし」として表し、第2範囲を「N強」と表し、第3範囲を「1強」と表しており、以下において、同様に記載する場合がある。また、以下において、ブランドに対する検索クエリの関連度をカテゴリ意図と記載し、ブランドに対する検索クエリの関連度をブランド意図と記載する場合がある。 In the example shown in FIG. 3, the first range is expressed as "no intention," the second range is expressed as "N strong," and the third range is expressed as "1 strong." Below, when the same description is given, There is. Furthermore, below, the degree of relevance of a search query to a brand may be referred to as category intent, and the degree of relevance of a search query to a brand may be referred to as brand intent.
カテゴリは、例えば、ツリー状の階層で規定される。この場合、カテゴリ意図は、ツリー状の階層の最下層のカテゴリの1つを絞り込めるような場合には、1強である。また、カテゴリ意図は、複数の最下層のカテゴリから2以上の最下層のカテゴリ(または予め設定された規定数の最下層のカテゴリ)を絞り込めるような場合には、N強である。かかる2以上の最下層のカテゴリは、例えば、ツリー状の階層の上層のカテゴリが同一または類似する最下層のカテゴリであるが、かかる例に限定されない。また、カテゴリ意図は、ツリー状の階層の直上層のカテゴリが同一である複数の最下層のカテゴリから2以上の最下層のカテゴリの1つを絞り込めないような場合には、意図なしである。なお、カテゴリ意図が意図なしであるとは、例えば、検索クエリで特定されるカテゴリが最下層よりも上層のカテゴリである場合などであってもよい。 Categories are defined, for example, in a tree-like hierarchy. In this case, the category intention is more than 1 if one of the categories at the bottom of the tree-like hierarchy can be narrowed down. In addition, the category intention is N-strong in a case where two or more bottom-layer categories (or a predetermined number of bottom-layer categories) can be narrowed down from a plurality of bottom-layer categories. The two or more lowest-level categories are, for example, lowest-level categories that are the same or similar to the higher-level categories in the tree-like hierarchy, but are not limited to this example. In addition, there is no category intention when one of two or more bottom-layer categories cannot be narrowed down from multiple bottom-layer categories that have the same category immediately above the tree-like hierarchy. . Note that the category intention may be, for example, a case where the category specified by the search query is a category higher than the lowest level.
例えば、カテゴリ「スニーカ」は、大分類のカテゴリ「靴」を分類した中分類のカテゴリである。中分類のカテゴリ「スニーカ」を分類した小分類のカテゴリは、カテゴリ「レディーススニーカ」、カテゴリ「メンズスニーカ」、カテゴリ「レディーススリッポン」、カテゴリ「子供用スニーカ」などである。レディーススリッポンは、スニーカではないが、スニーカともに検索または選択される頻度が高い取引対象である。カテゴリ「スニーカ」を分類した小分類のカテゴリは、ツリー状の階層における最下層のカテゴリの一例である。 For example, the category "sneakers" is a medium category that is a classification of the major category "shoes." The subcategories of the intermediate category "sneakers" include the category "ladies' sneakers," the category "men's sneakers," the category "ladies' slip-ons," the category "children's sneakers," and the like. Although women's slip-ons are not sneakers, they are frequently searched for or selected along with sneakers. The subcategory into which the category "sneakers" is classified is an example of the lowest category in the tree-like hierarchy.
この場合、カテゴリ意図は、1つの小分類のカテゴリ(最下層のカテゴリ)に絞り込める場合、「1強」であり、複数の小分類のカテゴリ(最下層のカテゴリ)のうちの2以上のカテゴリ(4つ未満のカテゴリ)に絞り込める場合、「N強」である。また、複数の小分類のカテゴリ(最下層のカテゴリ)のうちの2以上のカテゴリ(4つ未満のカテゴリ)に絞り込めない場合、カテゴリ意図は「意図なし」である。 In this case, if the category intent can be narrowed down to one subcategory (lowest level category), the category intent is "one strong", and two or more of the multiple subcategories (lowest level categories) If it can be narrowed down to (less than four categories), it is "N strong". Further, if it is not possible to narrow down to two or more categories (less than four categories) among the plurality of subcategories (lowest level categories), the category intention is "no intention".
また、ブランド意図は、例えば、複数のブランドのうちの2以上のブランド(または規定数以下のブランド)に絞り込めない場合、「意図なし」であり、複数のブランドのうちの2以上のブランド(または規定数以下のブランド)に絞り込める場合、「N強」であり、1つの小分類のブランドに絞り込める場合、「1強」である。 In addition, for example, if the brand intention cannot be narrowed down to two or more brands (or a specified number of brands or less) out of the plurality of brands, it is "no intention", and two or more brands out of the plurality of brands ( If the search results can be narrowed down to brands of a specified number or less, the result is "N-strong", and if the search can be narrowed down to brands in one subcategory, the result is "1-strong".
なお、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアに対する区分分けは3段階に代えて2段階であってもよく4段階以上であってもよい。複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを区分分けした結果は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報の一例である。また、情報処理装置1は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを区分分けせずに用いることもできる。この場合、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアは、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報の一例である。
Note that the score indicating the degree of relevance of the search query to each of the plurality of intention candidates may be divided into two stages instead of three stages, or four stages or more. The result of dividing the score indicating the degree of relevance of the search query to each of the plurality of intention candidates is an example of information indicating the degree of relevance of the search query to each of the plurality of intention candidates. Further, the
〔1.2.2.ランキング情報の種別および表示形式の決定〕
情報処理装置1は、クエリ意図に基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式によって規定されるが、かかる例に限定されない。
[1.2.2. Determining the type and display format of ranking information]
The
情報処理装置1は、クエリ意図に加えて、さらに検索クエリに含まれる検索キーワードを用いて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定することもできる。この場合、情報処理装置1は、検索クエリに含まれる検索キーワードが1つの最下層のカテゴリを指定するものか否かを判定する。また、情報処理装置1は、検索クエリに含まれる検索キーワードが1つのブランドを指定するものか否かを判定する。
In addition to the query intention, the
以下において、検索キーワードが1つの最下層のカテゴリを指定する場合、「カテゴリ指定あり」と記載し、そうでない場合、「カテゴリ指定なし」と記載する場合がある。また、検索キーワードが1つのブランドを指定する場合、「ブランド指定あり」と記載し、そうでない場合、「ブランド指定なし」と記載する場合がある。また、カテゴリおよびブランドの指定の有無の判定結果を「クエリ指定判定結果」と記載する場合がある。 In the following, when a search keyword specifies the lowest category, it may be written as "category specified," otherwise, it may be written as "no category specified." Furthermore, if the search keyword specifies one brand, it may be written as "brand specified," and otherwise, it may be written as "no brand specified." Further, the result of determining whether a category and brand are specified may be referred to as a "query specification determination result."
情報処理装置1は、クエリ意図とクエリ指定判定結果とに基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。例えば、情報処理装置1は、クエリ指定判定結果、カテゴリ意図、およびブランド意図の組み合わせに基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。
The
情報処理装置1は、カテゴリ指定とカテゴリ意図とブランド指定とブランド意図との組み合わせ毎に、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を関連付けたケース分け判定情報を有している。情報処理装置1は、判定したカテゴリ指定とカテゴリ意図とブランド指定とブランド意図との組み合わせがケース分け判定情報のいずれのケースに該当するかを判定する。
The
図4は、実施形態に係る情報処理装置が有するケース分け判定情報の一例を示す図である。図4に示すケース分け判定情報では、例えば、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が1強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしである場合にケースK1が適用される。また、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が1強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図がN強である場合にケースK2が適用される。また、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が1強であり、且つ、ブランド指定があるかまたはブランド意図が1強である場合にケースK3が適用される。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of case classification determination information included in the information processing apparatus according to the embodiment. In the case classification determination information shown in FIG. 4, case K1 is applied, for example, when there is a category designation or the category intention is one or more, and there is no brand designation and the brand intention is no intention. Further, case K2 is applied when there is a category designation or the category intention is over 1, and there is no brand designation and the brand intention is over N. Further, case K3 is applied when there is a category designation or the category intention is more than 1, and when there is a brand designation or the brand intention is more than 1.
また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図がN強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしである場合にケースK4が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図がN強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図がN強である場合にケースK5が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図がN強であり、且つ、ブランド指定があるかまたはブランド意図が1強である場合にケースK6が適用される。 Further, case K4 is applied when there is no category designation and the category intention is N strong, and there is no brand designation and the brand intention is no intention. Further, case K5 is applied when there is no category designation and the category intention is N strong, and there is no brand designation and the brand intent is N strong. Further, case K6 is applied when there is no category designation and the category intention is over N, and there is a brand designation or the brand intention is over 1.
また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図が意図なしであり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしである場合にケースK7が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図が意図なしであり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図がN強である場合にケースK8が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図が意図なしであり、且つ、ブランド指定があるかまたはブランド意図が1強である場合にケースK9が適用される。 Further, case K7 is applied when there is no category designation and the category intention is "no intention", and when there is no brand designation and the brand intention is "no intention". Further, case K8 is applied when there is no category designation and the category intention is "no intention", and when there is no brand designation and the brand intention is N strong. Further, case K9 is applied when there is no category designation and the category intention is "no intention", and there is a brand designation or the brand intention is more than 1.
情報処理装置1は、判定したケースに関連付けられた複数のランキング情報の種別および並び順の情報に基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。情報処理装置1は、例えば、ケース毎にランキング情報の種別および並び順の情報が規定されたランキング情報決定用情報を有しており、かかるランキング情報決定用情報を用いて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。
The
図5は、実施形態に係る情報処理装置1が有するランキング情報決定用情報の一例を示す図である。図5に示すランキング情報決定用情報では、ケースK1~K9までの各々のケースに対してランキング情報の種別および並び順が規定されている。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of ranking information determination information that the
ケースK1には、第1のランキング情報の種別(ランキングの切り口と表示形式)として「1カテゴリ総合」および「リスト形式」が規定され、第2のランキング情報の種別として「クエリ総合」と「グリッド形式」が規定されている。「1カテゴリ総合」は、ランキングの切り口が、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される1つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象をブランドの限定なしで順位付けする切り口であることを示す。「クエリ総合」は、検索クエリに含まれる検索キーワードによる検索で絞られる複数の取引対象をカテゴリおよびブランドの限定なしで順位付けする切り口であることを示す。 In case K1, "1 category comprehensive" and "list format" are defined as the types of the first ranking information (ranking cut and display format), and "query comprehensive" and "grid format" are defined as the types of the second ranking information. Format” is specified. "1 category overall" indicates that the ranking is a method for ranking multiple transaction objects included in one lowest category specified by category designation or category intent, without any brand limitation. "Query Comprehensive" indicates that it is a way of ranking multiple transaction targets narrowed down by a search using search keywords included in a search query, without category or brand limitations.
情報処理装置1は、クエリ意図およびクエリ指定判定結果から判定したケースがケースK1の場合、1つ目のランキング情報の種別を「1カテゴリ総合」および「リスト形式」に決定し、2番目のランキング情報の種別を「クエリ総合」および「グリッド形式」に決定する。
If the case determined based on the query intention and the query specification determination result is case K1, the
ケースK2には、第1のランキング情報の種別(ランキングの切り口と表示形式)として「1カテゴリ総合」および「グリッド形式」が規定され、第2のランキング情報の種別として「マルチブランド」と「グリッド形式」が規定され、第3のランキング情報の種別として「クエリ総合」と「グリッド形式」が規定されている。「マルチブランド」は、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される1つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象をブランド別に順位付けする複数の切り口を含む切り口群であることを示す。 In case K2, "1 category overall" and "grid format" are defined as the first ranking information type (ranking cutoff and display format), and "multi-brand" and "grid format" are defined as the second ranking information type. "Query Comprehensive" and "Grid Format" are defined as the third ranking information type. "Multi-brand" indicates a group of criteria including a plurality of criteria for ranking, by brand, multiple transaction targets included in one lowest category specified by category designation or category intent.
ここで、クエリ意図およびクエリ指定判定結果から判定されるケースがケースK2であり且つブランドがブランド#1~#3であるとする。この場合、情報処理装置1は、1つ目のランキング情報の種別を「1カテゴリ総合」および「グリッド形式」に決定し、2番目~4番目のランキング情報の種別を、「1カテゴリブランド#1」および「グリッド形式」、「1カテゴリブランド#2」および「グリッド形式」、および「1カテゴリブランド#3」および「グリッド形式」に決定する。
Here, it is assumed that the case determined based on the query intention and the query designation determination result is case K2, and the brands are brands #1 to #3. In this case, the
「1カテゴリブランド#1」、「1カテゴリブランド#2」、および「1カテゴリブランド#3」の並び位置は、対応するブランドのスコアが最も高いものほど優先して上位になる位置である。なお、ブランドのスコアは、例えば、取引対象のスコアと同様の算出方法によって算出される。例えば、ブランドのスコアは、検索キーワードで特定される非最下層のカテゴリ(例えば、カテゴリ「スニーカ」)に含まれる複数の取引対象のうちブランドに含まれる取引対象のスコアの合計値、または検索キーワードで特定される非最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象のうちブランドに含まれ且つスコアが上位の予め設定された数の取引対象のスコアの合計値などであってもよい。「1カテゴリブランド#P」(Pは、1~3のいずれか)は、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される1つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象のうちブランド#Pの取引対象を順位付けする切り口であることを示す。
The arrangement positions of "1
同様に、情報処理装置1は、クエリ意図およびクエリ指定判定結果から判定したケースがケースK3~K9のいずれかである場合、判定したケースに対応するランキング情報の種別および並び順を、ランキング情報決定用テーブルを用いて決定する。
Similarly, when the case determined based on the query intention and the query designation determination result is one of cases K3 to K9, the
なお、図5において、「1カテゴリ&1ブランド総合」は、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される1つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象のうち、ブランド指定またはブランド意図で特定される1つのブランドの複数の取引対象を順位付けする切り口であることを示す。また、「1ブランド総合」は、カテゴリ指定で特定される非最下層のカテゴリ(例えば、カテゴリ「スニーカ」)1つに含まれる複数の取引対象のうち、ブランド指定またはブランド意図で特定される1つのブランドの取引対象を順位付けする切り口であることを示す。 In addition, in Figure 5, "1 category & 1 brand overall" means 1 category specified by brand designation or brand intent among multiple transaction targets included in one lowest category specified by category designation or category intent. Indicates that this is a way to rank multiple transaction targets of one brand. In addition, "one brand comprehensive" is one of the multiple transaction targets included in one non-lowest category (for example, the category "sneakers") specified by category specification, which is specified by brand specification or brand intention. Indicates that this is a way to rank the business targets of two brands.
また、「マルチブランド(1カテゴリ)」は、例えば、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される複数のカテゴリのうち特定の条件を満たすカテゴリ(例えば、カテゴリのスコアが最も高いカテゴリ)またはランダムに選択されたカテゴリの取引対象をブランド別に順位付けする複数の切り口を含む切り口群であることを示す。カテゴリのスコアは、例えば、取引対象のスコアと同様の算出方法によって算出される。例えば、カテゴリのスコアは、対象となるカテゴリに含まれる複数の取引対象のスコアの平均値、または対象となるカテゴリに含まれる複数の取引対象のうち上位の予め設定された数の取引対象のスコアの合計値などであってもよい。 "Multi-brand (1 category)" is, for example, a category that satisfies a specific condition among multiple categories specified by category designation or category intent (for example, a category with the highest category score), or a category that is randomly selected. Indicates that this is a group of perspectives that includes multiple perspectives for ranking transaction targets in the categories listed by brand. The category score is calculated, for example, by the same calculation method as the score of the transaction object. For example, the score of a category is the average value of the scores of multiple transaction targets included in the target category, or the score of a preset number of higher transaction targets among multiple transaction targets included in the target category. It may be the total value of .
また、「マルチカテゴリ」は、例えば、検索キーワードで特定されるカテゴリの下層のカテゴリ毎に複数の取引対象を順位付けする複数の切り口を含む切り口群であることを示す。例えば、検索キーワードで特定されるカテゴリが「スニーカ」である場合、下層の複数のカテゴリは、レディーススニーカ、メンズスニーカ、レディーススリッポン、子供用スニーカなどである。 Further, "multi-category" indicates, for example, a group of perspectives that includes a plurality of perspectives for ranking a plurality of transaction targets for each category below the category specified by the search keyword. For example, if the category specified by the search keyword is "sneakers," the multiple lower categories include women's sneakers, men's sneakers, women's slip-ons, and children's sneakers.
「1ブランド総合」は、検索キーワードで特定されるカテゴリに含まれる複数の取引対象のうち、ブランド指定またはブランド意図で特定される1つのブランドの複数の取引対象を順位付けする切り口であることを示す。 "One brand overall" is a way to rank multiple transaction targets of one brand specified by brand designation or brand intent among multiple transaction targets included in the category specified by the search keyword. show.
なお、情報処理装置1によるランキング情報の種別および並び順の決定方法は、上述した例に限定されない。例えば、ランキング情報決定用情報は、図5に示す例に限定されない。また、ランキング情報決定用情報は、利用者Uの属性毎に設けられてもよい。この場合、情報処理装置1は、検索クエリを入力した利用者Uの属性に対応するランキング情報決定用情報を用いて、ランキング情報の種別および並び順を決定する。
Note that the method of determining the type and order of ranking information by the
また、上記は一例に過ぎず、情報処理装置1は、クエリ意図に加えてまたは代えて、様々な情報を適宜用いてランキング情報の種別および並び順を決定してもよい。情報処理装置1は、クエリ意図に加えてまたは代えて、利用者属性または利用者Uの悩みに応じて切り口を決定してもよい。また、情報処理装置1は、検索履歴に基づいて切り口を決定してもよい。例えば、情報処理装置1は、クエリ意図に加えてまたは代えて、検索履歴から推定される興味関心に基づいて切り口を決定してもよい。
Further, the above is just an example, and the
また、ランキング情報決定用情報は、非最下層のカテゴリ毎に設けられてもよい。この場合、情報処理装置1は、検索クエリに含まれる検索キーワードで特定されるカテゴリが非最下層のカテゴリであれば、検索クエリに含まれる検索キーワードで特定される非最下層のカテゴリに対応するランキング情報決定用情報を用いて、ランキング情報の種別および並び順を決定する。
Further, the ranking information determining information may be provided for each non-lowest category. In this case, if the category specified by the search keyword included in the search query is a non-lowest category, the
〔1.2.3.決定した切り口でのランキング情報の生成〕
情報処理装置1は、上述のように決定した互いに異なる複数の切り口の各々で複数の取引対象の順位付けを行って、複数のランキング情報を生成する。図6は、実施形態に係る情報処理装置1における複数の切り口での取引対象の順位付けの一例を示す図である。なお、図6では、説明のために切り口ごとに分割した状態を示す。
[1.2.3. Generation of ranking information from the determined perspective]
The
また、図6では、切り口#1、切り口#2、・・・といった抽象的な文字列で示すが、これらの切り口は、例えば、情報処理装置1によって判定されるケースがケースK1である場合、「1カテゴリ総合」、「クエリ総合」といった具体的な切り口を示す情報である。
In addition, although FIG. 6 shows abstract character strings such as
例えば、情報処理装置1は、検索クエリを用いた検索処理の検索結果に含まれる取引対象(検索結果取引対象)のうち、切り口#1、切り口#2、・・・の各々に該当する取引対象を決定(特定)する。例えば、情報処理装置1は、検索結果取引対象の取引対象情報を用いて、切り口#1、切り口#2、・・・の各々に該当する取引対象を決定する。
For example, the
情報処理装置1は、切り口#1に該当する取引対象を切り口#1のランキング要素として、順位付けすることにより、切り口#1のランキングを生成する。例えば、情報処理装置1は、ランキング要素となる切り口#1に該当する取引対象についてスコアを算出し、算出したスコアを用いて切り口#1のランキングを生成する。なお、取引対象のスコアの算出は、図1で説明した内容と同様であるため説明を省略する。例えば、情報処理装置1は、スコアが高い方から順に高い順位を付けることにより、切り口#1のランキング情報を生成する。
The
図6に示すリスト情報TA1は、取引対象の順位と、取引対象を識別する識別情報である取引対象ID(Identifier)と、スコアとを対応付けた情報である。リスト情報TA1では、順位「1位」の取引対象が、取引対象ID「M34」の取引対象であり、スコアが「0.94」である。順位「2位」の取引対象が、取引対象ID「M7」の取引対象であり、スコアが「0.89」である。順位「3位」の取引対象が、取引対象ID「M1」の取引対象であり、スコアが「0.85」である。情報処理装置1は、リスト情報TA1に示すような情報を用いて、切り口#1のランキング情報を生成する。
List information TA1 shown in FIG. 6 is information that associates the ranking of the transaction object, the transaction object ID (Identifier) which is identification information for identifying the transaction object, and the score. In the list information TA1, the transaction object ranked "1st" is the transaction object with the transaction object ID "M34" and has a score of "0.94." The transaction object ranked "2nd" is the transaction object with the transaction object ID "M7" and has a score of "0.89." The transaction object ranked "3rd" is the transaction object with the transaction object ID "M1" and has a score of "0.85." The
同様に、情報処理装置1は、切り口#2に該当する取引対象を切り口#2のランキング要素として、順位付けすることにより、切り口#2のランキングを生成する。例えば、情報処理装置1は、ランキング要素となる切り口#2に該当する取引対象についてスコアを算出し、算出したスコアを用いて切り口#2のランキング情報を生成する。
Similarly, the
図6に示すリスト情報TA2は、取引対象の順位と、取引対象を識別する識別情報である取引対象IDと、スコアとを対応付けた情報である。リスト情報TA2では、順位「1位」の取引対象が、取引対象ID「M162」の取引対象であり、スコアが「0.84」である。順位「2位」の取引対象が、取引対象ID「M78」の取引対象であり、スコアが「0.74」である。順位「3位」の取引対象が、取引対象ID「M18」の取引対象であり、スコアが「0.73」である。情報処理装置1は、リスト情報TA2に示すような情報を用いて、切り口#2のランキング情報を生成する。
List information TA2 shown in FIG. 6 is information that associates the ranking of the transaction object, the transaction object ID which is identification information for identifying the transaction object, and the score. In the list information TA2, the transaction object ranked "1st" is the transaction object with the transaction object ID "M162" and has a score of "0.84." The transaction object ranked "2nd" is the transaction object with the transaction object ID "M78" and has a score of "0.74." The transaction object ranked "3rd" is the transaction object with the transaction object ID "M18" and has a score of "0.73." The
情報処理装置1は、切り口#1,#2以外の切り口がある場合、同様の処理により、切り口#1,#2以外の切り口のランキング情報を生成する。
When there are cuts other than
〔1.2.4.検索結果および複数のランキング情報を含むコンテンツの例〕
次に、図7を用いて、情報処理装置1から端末装置2に提供されるコンテンツCに含まれる検索結果(第1タブコンテンツ)およびランキング情報(第2タブコンテンツ)の例について説明する。図7は、実施形態に係る情報処理装置1によって提供される検索結果およびランキング情報の一例を示す図である。
[1.2.4. Example of content including search results and multiple ranking information]
Next, an example of the search results (first tab content) and ranking information (second tab content) included in the content C provided from the
図7では、検索クエリ「スニーカ」が端末装置2から情報処理装置1に送信されて情報処理装置1によって生成されるコンテンツCに含まれる第1タブコンテンツC1と第2タブコンテンツC2とが示されている。利用者Uは、第1タブTB1(図2参照)を選択することで、表示領域ARに第1タブコンテンツC1を表示させることができ、第2タブTB2(図2参照)を選択することで、表示領域ARに第2タブコンテンツC2を表示させることができる。第1タブコンテンツC1と第2タブコンテンツC2との切り替えは、情報処理装置1および端末装置2のいずれが行う構成であってもよい。
In FIG. 7, a first tab content C1 and a second tab content C2 included in content C generated by the
情報処理装置1は、端末装置2から取得した検索クエリ「スニーカ」のカテゴリに含まれる下層のカテゴリの数が規定数以下であり、また「スニーカ」のカテゴリの取引対象のブランドが規定数以下であるため、カテゴリ意図およびブランド意図の各々がN強であると判定する。また、情報処理装置1は、検索クエリ「スニーカ」であることから、カテゴリ指定およびブランド指定の各々が指定なしであると判定する。この場合、情報処理装置1は、ケース分け判定情報が図4に示す状態であれば、ケースK5に該当すると判定する。
The
この場合、情報処理装置1は、ランキング情報決定用情報が図5に示す状態であれば、切り口の種別が「マルチカテゴリ」である複数のランキング情報と、切り口の種別が「マルチブランド(1カテゴリ)」である複数のランキング情報と、切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報とを第2タブコンテンツC2として生成する。切り口の種別が「マルチカテゴリ」である複数のランキング情報は、レディーススニーカのランキング情報、メンズスニーカのランキング情報、レディーススリッポンのランキング情報、子供用スニーカのランキング情報などである。切り口の種別が「マルチブランド(1カテゴリ)」である複数のランキング情報の各々は、スニーカにおける1つのカテゴリ(例えば、レディーススニーカ)に分類される複数の取引対象をブランド別に順位付けしたランキング情報である。切り口の種別が「クエリ総合」は、「スニーカ」で検索される取引対象をランキング要素として順位付けしたランキング情報である。 In this case, if the ranking information determination information is in the state shown in FIG. )" and ranking information whose cut type is "query comprehensive" are generated as second tab content C2. The plural pieces of ranking information whose cut type is "multi-category" include ranking information for ladies' sneakers, ranking information for men's sneakers, ranking information for ladies' slip-ons, ranking information for children's sneakers, and the like. Each piece of ranking information whose cut type is "multi-brand (1 category)" is ranking information that ranks multiple transaction targets classified into one category of sneakers (for example, women's sneakers) by brand. be. The "query general" type is ranking information in which transaction targets searched for "sneakers" are ranked as ranking factors.
図7に示す第2タブコンテンツC2では、レディーススニーカのランキング情報、メンズスニーカのランキング情報などが順に並べられている。図7に示す各ランキング情報では、上位6つの取引対象が示されており、利用者Uは、7位以下の取引対象の順位付けを知りたい場合、第2タブコンテンツC2に含まれる文字列「もっと見る」を選択することによって、7位以下の取引対象の順位付けを含むランキング情報を含む第2タブコンテンツC2が情報処理装置1から端末装置2に送信され、端末装置2によって7位以下の取引対象の順位付けを含むランキング情報が含まれる第2タブコンテンツC2が表示される。
In the second tab content C2 shown in FIG. 7, ranking information for ladies' sneakers, ranking information for men's sneakers, etc. are arranged in order. In each ranking information shown in FIG. 7, the top six transaction objects are shown, and if the user U wants to know the ranking of the transaction objects below seventh place, the user U can use the character string " By selecting "See more," the second tab content C2 containing ranking information including the ranking of the transaction objects ranked 7th or lower is transmitted from the
図8は、実施形態に係る情報処理装置1によって提供されるランキング情報の他の例を示す図である。図8に示す例では、端末装置2から取得した検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ レディース」である場合に、情報処理装置1から端末装置2に送信されるコンテンツCに含まれる第2タブコンテンツC2の一例を示す図である。情報処理装置1は、検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ レディース」である場合、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が1強であると判定し、また、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしであると判定する。情報処理装置1は、ケース分け判定情報が図4に示す状態であれば、ケースK1に該当すると判定する。
FIG. 8 is a diagram showing another example of ranking information provided by the
この場合、情報処理装置1は、ランキング情報決定用情報が図5に示す状態であれば、切り口の種別が「1カテゴリ総合」であるランキング情報と、切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報とを含む第2タブコンテンツC2を生成する。切り口の種別が「1カテゴリ総合」であるランキング情報は、レディーススニーカのランキング情報である。切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報は、検索キーワード「スニーカ レディース」で検索される取引対象をランキング要素として順位付けしたランキング情報である。 In this case, if the ranking information determination information is in the state shown in FIG. The second tab content C2 including the information is generated. The ranking information whose cut type is "1 category overall" is ranking information about ladies' sneakers. Ranking information whose cut type is "query general" is ranking information in which transaction targets searched for with the search keyword "sneakers for ladies" are ranked as ranking factors.
切り口の種別が「1カテゴリ総合」であるランキング情報の表示形式は、リスト形式であり、図8に示す例では、レディーススニーカに属する取引対象がランキング要素として20位まで順位付けされて配列されている。リスト形式では、グリッド形式に比べて、ランクング対象に関する情報が多く付加されており、情報量が多く、また、含まれるランキング要素の数も多い。 The display format of the ranking information whose cut type is "1 category overall" is a list format, and in the example shown in FIG. There is. In the list format, more information regarding the ranking target is added than in the grid format, the amount of information is large, and the number of ranking elements included is also large.
例えば、リスト形式では、グリッド形式に比べて、ブランド名、商品名、色、素材、およびその他の情報(例えば、利用者評価値、利用者評価数など)が含まれており、情報量が多い。そのため、利用者Uは、ランキング情報に含まれるランキング要素の情報によってランキング要素がどのようなものかをより明確に把握することができる。また、リスト形式では、グリッド形式に比べて、含まれるランキング要素の数も多いことから、次の順位から始まるランキング情報を取得するために「もっと見る」を選択する頻度が少なくても済み、利用者Uの利便性を高めることができる。なお、グリッド形式においても、ブランド名や商品名が含まれていてもよい。 For example, compared to the grid format, the list format contains brand names, product names, colors, materials, and other information (e.g., user rating value, number of user ratings, etc.), and has a large amount of information. . Therefore, the user U can understand more clearly what the ranking elements are based on the information on the ranking elements included in the ranking information. In addition, the list format includes a larger number of ranking elements than the grid format, so you don't have to select "See more" less often to get ranking information starting from the next rank. User U's convenience can be improved. Note that even in the grid format, brand names and product names may be included.
図5に示す例では、リスト形式は、意図候補の指定があるかまたは意図候補が1強である場合などのように具体度が高いクエリ意図に対して設定され、そうでない場合には、グリッド形式が設定されている。そのため、利用者Uは、検索キーワードを具体的な内容にすることで、リスト形式のランキング情報を確認したり、検索キーワードを抽象的な内容にすることで、グリッド形式のランキング情報を確認したりすることができる。なお、図5に示す例では、複数のランキング情報のうち2番目以降のランキング情報はグリッド形式であるが、クエリ意図に基づいて一部のランキング情報をリスト形式に決定することもできる。また、切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報の表示形式は、グリッド形式であり、図8に示す例では、検索キーワード「スニーカ レディース」で検索される取引対象がランキング要素として6位まで順位付けされて配列されているが、ランキング要素の数は6つに限定されない。 In the example shown in Figure 5, the list format is set for highly specific query intents, such as when there is an intent candidate specification or when there is more than one intent candidate. The format is set. Therefore, user U can check ranking information in a list format by using specific search keywords, or check ranking information in grid format by using abstract search keywords. can do. Note that in the example shown in FIG. 5, the second and subsequent ranking information among the plurality of ranking information is in a grid format, but it is also possible to determine a part of the ranking information to be in a list format based on the query intention. In addition, the display format of ranking information for which the cut type is "query general" is a grid format, and in the example shown in Figure 8, the transaction target searched for the search keyword "sneakers ladies" is ranked up to 6th as a ranking factor. Although the ranking elements are arranged in a ranked manner, the number of ranking elements is not limited to six.
〔1-3.まとめ〕
上述した各種の処理により、情報処理装置1は、ランキングに関するタブを設けることで、ファーストビューの目立つ位置に「ランキング」という決め手になり得るコンテンツから選ぶという探し方を提案することができる。したがって、情報処理装置1は、検索結果から自力で取引対象を選べなかった利用者Uが離脱する可能性を低減させることができる。また、情報処理装置1は、利用時間が所定時間よりも少ない利用者U(ライト利用者)の回遊を促進させることができる。
[1-3. summary〕
Through the various processes described above, the
例えば、利用者Uが入力した検索キーワードに対応する選択肢(取引対象)が多数ある、前提知識が少なく、どんなものを買おうかから迷っているユースケースが想定される。この場合、例えば、情報処理装置1は、カテゴリ、スペックなどに関する切り口ごとにランキングを提供する。これにより、広い意図の検索クエリでも、利用者Uが取引対象の概要をつかみやすく、意図を深められ、選択肢を自然に絞り込むことができる。
For example, a use case can be assumed in which the user U has a large number of options (transaction targets) corresponding to the search keyword input, has little prerequisite knowledge, and is unsure of what to buy. In this case, for example, the
また、情報処理装置1は、切り口ごとに取引対象を整理したコンテンツを提供することにより、利用者Uが取引対象を購入するイメージを具体化しやすくすることができる。また、情報処理装置1は、ブランドごとなどの切り口に整理したコンテンツを提供することにより、利用者Uがトレンドや人気などから、選択肢をしぼりやすくすることができる。
Moreover, the
また、情報処理装置1は、クエリ意図に基づいて決定した並び順の互いに異なる複数のランキング情報を利用者Uに提供することができる。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に提供することができる。例えば、情報処理装置1は、クエリ意図に関連度が高いランキング情報ほど優先して上位になるように並び順で複数のランキング情報を提供することで、複数のランキング情報をより適切に提供することができる。
Further, the
また、情報処理装置1は、クエリ意図に基づいて決定した表示形式でランキング情報を提供することができる。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる。例えば、情報処理装置1は、クエリ意図の具体度が高い場合には、リスト形式でランキング情報を提供し、そうでない場合には、グリッド形式でランキング情報を提供する。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる。
Further, the
以下、このような処理を行う情報処理装置1、端末装置2、および外部装置3を含む情報処理システム100の構成などについて、詳細に説明する。
Hereinafter, the configuration of the
〔2.情報処理システム100の構成〕
図9に示すように、情報処理システム100は、情報処理装置1と、端末装置2と、外部装置3とを含む。情報処理装置1、端末装置2、および外部装置3は、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。なお、図9に示す情報処理システム100には、複数台の情報処理装置1や、複数台の端末装置2や、複数台の外部装置3が含まれてもよい。
[2. Configuration of information processing system 100]
As shown in FIG. 9, the
実施形態に係る端末装置2は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリケーション用のコンテンツなどのコンテンツにアクセスする利用者によって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置2は、デスクトップ型PC(Personal Computer)や、ノート型PCや、タブレット端末や、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)などである。なお、端末装置2は、上記例に限定されなくともよく、例えば、スマートウォッチや、ウェアラブルデバイス(Wearable Device)であってもよい。
The
実施形態に係る外部装置3は、各種情報を提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置またはクラウドシステムなどにより実現される。例えば、外部装置3は、各種情報として、利用者情報を提供する。また、他の例として、外部装置3は、インターネットショッピングや、電子商店街や、フリーマーケットサイトや、オークションサイトや、旅行または飲食店などの予約サイトや、クレジットカード契約サイトや、金融商品提供サイトなどにおける取引対象に関する情報を提供する。
The
実施形態に係る情報処理装置1は、インターネットなどの所定のネットワークNを介して、各種の装置と通信可能な情報処理装置であり、例えば、サーバ装置またはクラウドシステムなどにより実現される。例えば、情報処理装置1は、ネットワークNを介して、他の各種装置と通信可能に接続される。
The
〔3.情報処理装置1の構成〕
以下、上記した情報処理装置1が有する機能構成の一例について説明する。図9は、実施形態に係る情報処理装置1の構成例を示す図である。図9に示すように、情報処理装置1は、通信部10と、記憶部11と、処理部12とを有する。
[3. Configuration of information processing device 1]
An example of the functional configuration of the
〔3.1.通信部10〕
通信部10は、例えば、NIC(Network Interface Card)などによって実現される。そして、通信部10は、ネットワークNと有線または無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部10は、端末装置2および外部装置3の各々との間でネットワークNを介して情報の送受信を行う。
[3.1. Communication department 10]
The communication unit 10 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 10 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from various other devices. For example, the communication unit 10 transmits and receives information to and from each of the
〔3.2.記憶部11〕
記憶部11は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。また、記憶部11は、利用者情報記憶部20と、取引対象情報記憶部21と、コンテンツ記憶部22と、ランキング用情報記憶部23とを有する。
[3.2. Storage unit 11]
The
〔3.2.1.利用者情報記憶部20〕
利用者情報記憶部20は、利用者Uに関する各種利用者情報を記憶する。図10は、実施形態に係る利用者情報記憶部20に記憶される利用者情報テーブルの一例を示す図である。図10に示した例では、利用者情報記憶部20に記憶される利用者情報テーブルは、「利用者ID」、「利用者情報」といった項目を有する。例えば、「利用者情報」は、「属性情報」、「購買履歴」、「閲覧履歴」といった項目を含む。
[3.2.1. User information storage unit 20]
The user
「利用者ID」は、利用者Uを識別する識別子である。「属性情報」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uの属性に関する属性情報である。例えば、属性情報は、利用者Uの年齢や、性別や、電話番号や、住所などを含む。なお、上述した属性情報は、一例に過ぎず、年齢、性別以外、例えば職業などのデモグラフィック属性を示す情報や、興味・関心、ライフスタイルなどのサイコグラフィック属性を示す情報などの様々な情報が含まれてもよい。 “User ID” is an identifier that identifies user U. "Attribute information" is attribute information regarding the attributes of the user U associated with the "user ID." For example, the attribute information includes user U's age, gender, telephone number, address, etc. The above-mentioned attribute information is just one example, and various information other than age and gender may be used, such as information indicating demographic attributes such as occupation, and information indicating psychographic attributes such as interest, lifestyle, etc. May be included.
「購買履歴」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uによって購買された購買履歴である。例えば、購買履歴は、利用者Uによって購買された取引対象に関する情報や、取引対象の種別や、取引対象が購買された購買回数や、取引対象が購買された日時に関する情報などである。 “Purchase history” is a purchase history made by the user U associated with the “user ID”. For example, the purchase history includes information regarding transaction objects purchased by user U, the type of transaction object, the number of times the transaction object was purchased, the date and time when the transaction object was purchased, and the like.
「閲覧履歴」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uによってコンテンツが閲覧された履歴である。例えば、「閲覧履歴」は、利用者Uの端末装置2にコンテンツが表示された履歴であってもよい。例えば、閲覧履歴は、利用者Uによって閲覧(表示)されたコンテンツに関する情報や、コンテンツの種別や、コンテンツが表示された表示回数や、コンテンツが表示された日時に関する情報などである。
“Browsing history” is a history of contents being viewed by the user U associated with the “user ID”. For example, the "browsing history" may be a history of content displayed on the
例えば、図10では、利用者IDによって識別された「U1」は、属性情報が「CH1」であり、購買履歴が「PH1」であり、表示履歴が「WA1」である。なお、図10に示した例では、属性情報などを、「CH1」などの抽象的な符号で表現したが、属性情報などは、具体的な数値や、具体的な文字列や、各種情報を含むファイル形式などであってもよい。 For example, in FIG. 10, "U1" identified by the user ID has attribute information "CH1", purchase history "PH1", and display history "WA1". Note that in the example shown in Figure 10, attribute information, etc. is expressed using an abstract code such as "CH1," but attribute information, etc. can be expressed as a specific numerical value, specific character string, or various information. It may also be a file format that includes.
なお、利用者情報記憶部20は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。利用者情報記憶部20は、各取引対象についてその情報の表示回数、例えば利用者Uの閲覧回数を示す情報を利用者毎に記憶してもよい。
Note that the user
〔3.2.2.取引対象情報記憶部21〕
取引対象情報記憶部21は、取引対象に関する各種取引対象情報を記憶する。図11は、実施形態に係る取引対象情報記憶部21に記憶される取引対象情報テーブルの一例を示す図である。図11に示した例では、取引対象情報記憶部21に記憶される取引対象情報テーブルは、「取引対象ID」、「取引対象」、「取引対象情報」、「カテゴリ」、「製品特定情報」といった項目を含む。なお、図11では、「カテゴリ」および「製品特定情報」を説明するために、「取引対象情報」と別の項目として説明するが、カテゴリの情報や製品の情報は、取引対象情報に含まれてもよい。
[3.2.2. Transaction object information storage unit 21]
The transaction object information storage unit 21 stores various transaction object information regarding transaction objects. FIG. 11 is a diagram showing an example of a transaction object information table stored in the transaction object information storage unit 21 according to the embodiment. In the example shown in FIG. 11, the transaction object information table stored in the transaction object information storage unit 21 includes "transaction object ID", "transaction object", "transaction object information", "category", and "product specific information". Includes items such as. Note that in FIG. 11, "category" and "product specific information" are explained as separate items from "transaction target information," but category information and product information are not included in transaction target information. You can.
また、図示は省略するが、取引対象情報記憶部21は、カテゴリ以外にも、各取引対象が該当する切り口を示す情報を記憶する。例えば、取引対象情報記憶部21は、各取引対象が該当するカテゴリ、ブランド、利用シーン、スペック、取引対象により解決され得る課題、取引対象により解決され得る人の悩みなどの複数の切り口を示す情報を各取引対象に対応付けて記憶する。 Further, although not shown, the transaction object information storage unit 21 stores, in addition to the category, information indicating the angle to which each transaction object falls. For example, the transaction object information storage unit 21 stores information indicating multiple aspects such as the category, brand, usage scene, specifications, problems that can be solved by the transaction object, and people's problems that can be solved by the transaction object to which each transaction object corresponds. is stored in association with each transaction object.
「取引対象ID」は、取引対象を識別する識別子である。「取引対象」は、「取引対象ID」に対応付けられた取引対象を示す。「取引対象情報」は、「取引対象ID」により識別される取引対象の取引対象情報である。 “Transaction object ID” is an identifier that identifies a transaction object. “Transaction object” indicates a transaction object associated with “transaction object ID”. The "transaction object information" is the transaction object information of the transaction object identified by the "transaction object ID."
「カテゴリ」は、「取引対象ID」により識別される取引対象が該当するカテゴリに関する情報である。例えば、カテゴリが階層構造(例えば、ツリー状階層構造)で定義される場合、「カテゴリ」は、取引対象が該当する最下層カテゴリの情報、または取引対象が該当する最上層のカテゴリから最下層のカテゴリまでの各カテゴリの情報を含む。「製品特定情報」は、「取引対象ID」により識別される取引対象が該当する製品に関する情報である。 "Category" is information regarding the category to which the transaction object identified by the "transaction object ID" corresponds. For example, when categories are defined in a hierarchical structure (for example, a tree-like hierarchical structure), "category" is information about the lowest category to which the transaction object corresponds, or from the top category to the lowest category to which the transaction object corresponds. Contains information for each category up to the category. "Product identification information" is information regarding the product to which the transaction object identified by the "transaction object ID" corresponds.
例えば、図11では、取引対象IDによって識別された「M1」は、取引対象が「MA1」である。なお、図11に示した例では、取引対象を、「MA1」といった抽象的な符号で表現したが、取引対象は、各販売元が販売する商品などを示す具体的な文字列(商品名など)である。 For example, in FIG. 11, the transaction object of "M1" identified by the transaction object ID is "MA1." In the example shown in Figure 11, the transaction object is expressed as an abstract code such as "MA1," but the transaction object is a concrete character string (such as a product name) indicating the product sold by each vendor. ).
また、図11では、取引対象IDによって識別された「M1」は、取引対象情報が「MD1」である。なお、図11に示した例では、取引対象情報を、「MD1」といった抽象的な符号で表現したが、取引対象情報は、取引対象に関する各種情報を含むファイル形式などであってもよい。 Further, in FIG. 11, the transaction object information of "M1" identified by the transaction object ID is "MD1". In the example shown in FIG. 11, the transaction object information is expressed by an abstract code such as "MD1," but the transaction object information may be in a file format containing various information regarding the transaction object.
また、図11では、取引対象IDによって識別された「M1」は、カテゴリが「CT1」である。なお、図11に示した例では、カテゴリを、「CT1」といった抽象的な符号で表現したが、カテゴリは、取引対象のカテゴリを示す情報である。 Further, in FIG. 11, "M1" identified by the transaction object ID has the category "CT1". In the example shown in FIG. 11, the category is expressed by an abstract code such as "CT1", but the category is information indicating the category of the transaction object.
また、図11では、取引対象IDによって識別された「M1」は、製品特定情報が「PD1」である。なお、図11に示した例では、製品特定情報を、「PD1」といった抽象的な符号で表現したが、製品特定情報は、取引対象が該当する製品がある場合、その製品を特定するための情報(例えばJANコードなど)である。また、製品特定情報は、取引対象が該当する製品がない場合、その取引対象に対応する製品が無いことを示す情報(例えば該当製品無しを示すフラグなど)である。 Further, in FIG. 11, "M1" identified by the transaction object ID has product identification information "PD1". In the example shown in Figure 11, the product specification information is expressed as an abstract code such as "PD1", but if there is a product to which the transaction target corresponds, the product specification information can be used to identify the product. Information (for example, JAN code). Further, when there is no product corresponding to the transaction object, the product specifying information is information indicating that there is no product corresponding to the transaction object (for example, a flag indicating that there is no corresponding product).
なお、取引対象情報記憶部21は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、取引対象情報記憶部21は、各取引対象に対応するスコアや表示回数などといった情報を記載してもよい。 Note that the transaction object information storage section 21 is not limited to the above, and may store various information depending on the purpose. For example, the transaction object information storage unit 21 may record information such as a score and the number of times of display corresponding to each transaction object.
〔3.2.3.コンテンツ記憶部22〕
コンテンツ記憶部22は、コンテンツに関する情報を記憶する。図12は、実施形態に係るコンテンツ記憶部22に記憶されるコンテンツテーブルの一例を示す図である。図12に示した例では、コンテンツ記憶部22に記憶されるコンテンツテーブルは、「コンテンツID」、「コンテンツ」といった項目を有する。
[3.2.3. Content storage unit 22]
The content storage unit 22 stores information regarding content. FIG. 12 is a diagram showing an example of a content table stored in the content storage unit 22 according to the embodiment. In the example shown in FIG. 12, the content table stored in the content storage unit 22 has items such as "content ID" and "content."
「コンテンツID」は、コンテンツを識別する識別子である。「コンテンツ」は、「コンテンツID」に対応付けられたコンテンツに関する情報である。具体的には、コンテンツは、コンテンツの内容に関する情報を示してもよい。 "Content ID" is an identifier that identifies content. “Content” is information regarding the content associated with “Content ID”. Specifically, the content may indicate information regarding the contents of the content.
例えば、コンテンツは、ポータルサイトに関するコンテンツである。また、他の例として、コンテンツは、ニュースサイトや、オークションサイトや、天気予報サイトや、ショッピングサイトや、ファイナンス(株価)サイトなどに関するコンテンツであってもよい。 For example, the content is content related to a portal site. Furthermore, as another example, the content may be content related to a news site, an auction site, a weather forecast site, a shopping site, a finance (stock price) site, or the like.
また、コンテンツは、路線検索サイトや、地図提供サイトや、旅行サイトや、飲食店紹介サイトや、ウェブブログサイトや、SNSサイトなどに関するコンテンツであってもよい。 Further, the content may be content related to a route search site, a map providing site, a travel site, a restaurant introduction site, a web blog site, an SNS site, etc.
例えば、図12では、コンテンツIDによって識別された「C1」は、コンテンツが「CO1」である。なお、図12に示した例では、コンテンツなどを、「CO1」などの抽象的な符号で表現したが、コンテンツなどは、具体的な数値や、具体的な文字列や、各種情報を含むファイル形式などであってもよい。 For example, in FIG. 12, the content of "C1" identified by the content ID is "CO1." Note that in the example shown in Figure 12, the content etc. is expressed by an abstract code such as "CO1", but the content etc. is a file containing specific numerical values, specific character strings, and various information. It may be a format, etc.
なお、コンテンツ記憶部22は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。 Note that the content storage section 22 is not limited to the above, and may store various information depending on the purpose.
〔3.2.4.ランキング用情報記憶部23〕
ランキング用情報記憶部23は、ランキングの生成に用いる各種の情報を記憶する。例えば、ランキング用情報記憶部23は、図4に示すケース分け判定情報、図5に示すランキング情報決定用情報、および取引対象の順位付けの基準(ランキング基準)を示す順位付け基準情報、および取引対象の各種スコアの算出に用いるスコア算出用情報などを記憶する。
[3.2.4. Ranking information storage unit 23]
The ranking information storage unit 23 stores various types of information used to generate rankings. For example, the ranking information storage unit 23 stores case classification determination information shown in FIG. 4, ranking information determination information shown in FIG. Stores score calculation information used to calculate various scores of the target.
順位付け基準情報は、例えば、スコアが高い方から順に高い順位を付けるというランキング基準を示す情報である。スコア算出用情報は、例えば、取引対象の各種スコアの算出に用いるスコア関数などの情報である。 The ranking standard information is, for example, information indicating a ranking standard for ranking items in descending order of scores. The score calculation information is, for example, information such as a score function used to calculate various scores of transaction targets.
なお、ランキング用情報記憶部23は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。 Note that the ranking information storage section 23 is not limited to the above, and may store various information depending on the purpose.
〔3.3.処理部12〕
処理部12は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などのプロセッサによって、情報処理装置1内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例)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、処理部12は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路により実現される。
[3.3. Processing unit 12]
The processing unit 12 is a controller that executes various programs (information processing) stored in a storage device inside the
図9に示すように、処理部12は、取得部30と、受付部31と、推定部32と、決定部33と、生成部34と、提供部35とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、処理部12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。
As shown in FIG. 9, the processing unit 12 includes an
〔3.3.1.取得部30〕
取得部30は、各種情報を取得する。取得部30は、記憶部11から各種の情報を取得する。取得部30は、利用者情報記憶部20、取引対象情報記憶部21、コンテンツ記憶部22、およびランキング用情報記憶部23などから各種の情報を取得する。
[3.3.1. Acquisition unit 30]
The
取得部30は、通信部10を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部30は、端末装置2または外部装置3から各種情報を受信する。例えば、取得部30は、外部装置3から利用者Uに関する利用者情報を取得する。図1では、取得部30は、利用者情報として、利用者Uの属性情報や、インターネットショッピング、電子商店街、オークションサイトまたはフリーマーケットサイトなどにおける購買履歴や、コンテンツの表示履歴などを外部装置3から取得する。そして、取得部30は、かかる利用者情報を利用者情報記憶部20に記憶する。例えば、取得部30は、所定の期間毎に、利用者情報を外部装置3から取得し、利用者情報記憶部20に記憶される利用者情報を更新する。
The
また、取得部30は、外部装置3から取引対象に関する情報を取得する。例えば、取得部30は、オークションサイトまたはフリーマーケットサイトにて取引される取引対象に関する情報を外部装置3から取得する。そして、取得部30は、かかる取引対象に関する情報を取引対象情報記憶部21に記憶する。例えば、取得部30は、所定の期間毎に、取引対象に関する情報を外部装置3から取得し、取引対象情報記憶部21に記憶される取引対象に関する情報を更新する。
Further, the
取得部30は、取引対象に関する取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象の販売履歴を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象の注文数を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象が販売された日時から経過した期間を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象の販売数を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む取引対象情報を取得する。
The
取得部30は、取引対象に対するレビュー数を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象に対する評価を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する外的要因を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、SNSにおける取引対象に関する投稿を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する検索数を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する内的要因を含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象を対象とするインセンティブを含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象を対象とするクーポンを含む取引対象情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する値下げを含む取引対象情報を取得する。
The
取得部30は、取引対象情報に含まれる複数の要素に関する要素情報を取得する。取得部30は、取引対象情報に含まれる複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、複数の要素の各々に対応するスコアを取得する。
The
取得部30は、取引対象の注文数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象に対するレビュー数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象の予約数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。
The
取得部30は、取引対象に関する外的要因を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、SNSにおける取引対象に関する投稿を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する検索数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する内的要因を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象を対象とするインセンティブを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象を対象とするクーポンを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部30は、取引対象に関する値下げを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。
The
また、取得部30は、取引対象に対する表示回数(利用者Uの閲覧回数)を示す情報を端末装置2から取得する。例えば、取得部30は、コンテンツの表示回数と、各取引対象の表示回数とを端末装置2から取得する。また、取得部30は、コンテンツとともに、予め提供された表示回数を取得する制御情報によって取得される。そして、取得部30は、かかる表示回数を取引対象情報記憶部21に記憶する。
The
〔3.3.2.受付部31〕
受付部31は、各種要求を受け付ける。受付部31は、外部の情報処理装置から各種要求を受け付ける。受付部31は、通信部10を介して、外部の情報処理装置から各種要求を示す情報を受信する。例えば、受付部31は、端末装置2または外部装置3から要求を受け付ける。受付部31は、利用者Uが入力した検索キーワードを含む検索クエリを端末装置2から受け付ける。例えば、受付部31は、利用者Uが入力した検索キーワードを含む検索クエリを、検索クエリに関するコンテンツの提供の要求として、端末装置2から受け付ける。また、受付部31は、端末装置2からパラメータを含むクエリを、コンテンツの提供の要求として、受け付ける。
[3.3.2. Reception Department 31]
The reception unit 31 receives various requests. The reception unit 31 receives various requests from external information processing devices. The reception unit 31 receives information indicating various requests from an external information processing device via the communication unit 10. For example, the receiving unit 31 receives a request from the
〔3.3.3.推定部32〕
推定部32は、種々の情報を推定する推定処理を実行する。例えば、推定部32は、取得部30により取得された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。推定部32は、記憶部11に記憶された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。推定部32は、端末装置2から受信された検索クエリや外部の情報処理装置から受信された各種情報などに基づいて、推定処理を実行する。
[3.3.3. Estimation unit 32]
The
例えば、推定部32は、受付部31によって受け付けられた検索クエリの意図であるクエリ意図を推定する。推定部32は、例えば、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度をクエリ意図として推定する。意図候補は、例えば、取引対象のカテゴリ、取引対象のブランド、取引対象の利用シーン、取引対象のスペック、取引対象の価格帯、または取引対象の利用層などである。
For example, the estimating
推定部32は、検索クエリに含まれる検索キーワードに基づいて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として扱う。推定部32は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。
The
意図候補毎の推定モデルは、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。例えば、意図候補毎の推定モデルは、ニューラルネットワークに代えて、線形回帰またはロジスティック回帰といった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。 The estimation model for each intention candidate is generated by machine learning using a neural network such as a convolutional neural network or a regression neural network, but is not limited to this example. For example, the estimation model for each intention candidate may be generated using machine learning using a learning algorithm such as linear regression or logistic regression instead of using a neural network.
また、推定部32は、例えば、各検索キーワードと関連度を示すスコアとが互いに関連付けられた意図候補毎のテーブルを用いて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定することもできる。
Further, the estimating
また、推定部32は、検索クエリに含まれる検索キーワードに加えて、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力した利用者Uである検索利用者の利用者情報に基づいて、クエリ意図を推定することもできる。例えば、推定部32は、検索クエリに含まれる検索キーワードと検索利用者の利用者情報とに基づいて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアを検索クエリの意図として扱う。
In addition to the search keyword included in the search query, the
この場合も、推定部32は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、検索クエリに含まれる検索キーワードと検索利用者の利用者情報とを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。
In this case as well, the
また、推定部32は、例えば、受付部31によって前回以前に受け付けられた検索クエリに含まれる検索キーワードと受付部31によって今回受け付けられた検索クエリに含まれる検索キーワードとに基づいて、クエリ意図を推定することもできる。
Further, the estimating
この場合も、推定部32は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、前回以前の検索クエリと今回の検索クエリとに各々含まれる検索キーワードを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。なお、意図候補毎の推定モデルに代えて、複数の意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する1つの推定モデルを用いてもよい。
In this case as well, the
推定部32は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを複数の範囲に区分分けして、クエリ意図を推定することもできる。例えば、推定部32は、カテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアをM段階に区分分けする。Mは2以上の整数である。
The
また、推定部32は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアに基づいて、クエリ意図の具体度を判定することもできる。推定部32は、例えば、意図候補が意図ありである場合、クエリ意図の具体度が相対的に高く、意図候補が意図なしである場合に、クエリ意図の具体度が相対的に低いと判定する。また、推定部32は、例えば、意図候補が指定ありである場合に、クエリ意図の具体度が相対的に高いと推定することもできる。
Furthermore, the
なお、推定部32は、クエリ意図の具体度を高低で判定することに代えて、クエリ意図の具体度を数値で判定することもできる。例えば、推定部32は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアのうち最も高いスコアをクエリ意図の具体度とすることができ、また、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアの平均値をクエリ意図の具体度とすることもできる。
Note that instead of determining the specificity of the query intention in terms of high or low, the estimating
〔3.3.4.決定部33〕
決定部33は、種々の情報を決定する決定処理を実行する。例えば、決定部33は、推定部32によって推定されたクエリ意図に基づいて、利用者Uに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式によって規定される。なお、ランキング情報の種別には、ランキング情報に含まれるランキング候補の数なども規定される。
[3.3.4. Determination section 33]
The determination unit 33 executes determination processing to determine various information. For example, the determining unit 33 determines the type and order of ranking information to be provided to the user U based on the query intention estimated by the estimating
決定部33は、例えば、推定部32によって推定されたクエリ意図に対する関連度が高いランキング情報ほど優先して上位になる並び順を複数のランキング情報の並び順として決定することができる。例えば、決定部33は、推定部32によって複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアが算出される場合、これらのスコアに基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する。
For example, the determining unit 33 can determine the order in which ranking information having a higher degree of relevance to the query intention estimated by the estimating
また、決定部33は、推定部32によって複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアが複数の範囲に区分分けされる場合、推定部32による区分分けの結果に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する。
Further, when the
また、決定部33は、推定部32によって複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアが複数の範囲に区分分けされる場合、推定部32による区分分けの結果とカテゴリ指定の有無とブランド指定の有無とに基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定することもできる。
Further, when the
この場合、決定部33は、検索クエリに含まれる検索キーワードに基づいて、カテゴリ指定の有無およびブランド指定の有無を判定する。そして、決定部33は、ランキング用情報記憶部23に記憶され取得部30によって取得されたケース分け判定情報(例えば、図4参照)とランキング情報決定用情報(例えば、図5参照)などを用い、推定部32による区分分けの結果に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定することができる。
In this case, the determining unit 33 determines whether a category is specified and a brand is specified based on the search keyword included in the search query. Then, the determining unit 33 uses the case classification determination information (for example, see FIG. 4) and the ranking information determination information (for example, see FIG. 5) stored in the ranking information storage unit 23 and acquired by the acquiring
なお、ケース分け判定情報およびランキング情報決定用情報は、ランキング情報に対する利用者Uの閲覧履歴、およびランキング情報に含まれるランキング要素に対する利用者Uの閲覧履歴(例えば、クリック履歴など)などに基づいて、処理部12によって変更されてもよい。また、決定部33は、推定部32によって推定されたクエリ意図を入力とし、ランキング情報の種別および並び順を出力する決定モデルを用いて、ランキング情報の種別および並び順を決定することもできる。決定モデルは、推定モデルと同様に、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。
The case classification determination information and ranking information determination information are based on user U's viewing history of ranking information and user U's viewing history (for example, click history, etc.) of ranking elements included in ranking information. , may be changed by the processing unit 12. Further, the determining unit 33 can also determine the type and order of ranking information using a decision model that inputs the query intention estimated by the estimating
また、決定部33は、複数の意図候補の各々が意図なしであると判定されている場合、複数の意図候補のうち利用者Uが確認する可能性が高い意図候補に関するランキング情報を優先して上位になる並び順を決定する。例えば、決定部33は、カテゴリ意図およびブランド意図が各々意図なしである場合、カテゴリ別のランキング情報を、ブランド別のランキング情報よりも優先して上位になる並び順を決定する。なお、利用者Uが確認する可能性が高い意図候補に関するランキング情報は、例えば、ランキング要素が閲覧(例えば、クリック)される可能性(例えば、閲覧頻度)が高いランキング情報であるが、かかる例に限定されない。 Further, when each of the plurality of intention candidates is determined to have no intention, the determining unit 33 prioritizes ranking information regarding an intention candidate that is likely to be confirmed by the user U among the plurality of intention candidates. Determine the top sorting order. For example, when the category intention and the brand intention are both unintentional, the determining unit 33 determines the ranking order in which the category-specific ranking information is prioritized over the brand-specific ranking information. Note that ranking information regarding intention candidates that are likely to be confirmed by user U is, for example, ranking information that has a high possibility (e.g., viewing frequency) of ranking elements being viewed (e.g., clicked); but not limited to.
決定部33は、クエリ意図に基づいて、ランキング情報を構成する複数のランキング要素を一列に配列する第1表示形式と、複数のランキング要素を行列状に配列する第2表示形式とを含む複数の表示形式の中からランキング情報の表示形式を決定する。 The determining unit 33 displays a plurality of display formats based on the query intention, including a first display format in which a plurality of ranking elements constituting ranking information are arranged in a line, and a second display format in which a plurality of ranking elements are arranged in a matrix. The display format of the ranking information is determined from among the display formats.
決定部33は、例えば、クエリ意図の具体度が相対的に高い場合にランキング情報の表示形式を第1表示形式に決定し、クエリ意図の具体度が相対的に低い場合にランキング情報の表示形式を第2表示形式に決定する。 For example, the determining unit 33 determines the display format of the ranking information as the first display format when the specificity of the query intention is relatively high, and determines the display format of the ranking information when the specificity of the query intention is relatively low. is determined to be the second display format.
〔3.3.5.生成部34〕
生成部34は、種々の情報を生成する生成処理を実行する。例えば、生成部34は、取得部30により取得された各種情報、記憶部11に記憶された各種情報、または外部の情報処理装置から受信された各種情報などに基づいて、生成処理を実行する。
[3.3.5. Generation unit 34]
The
生成部34は、例えば、第1タブTB1、第2タブTB2、検索ボックスBX1、第1タブコンテンツC1、および第2タブコンテンツC2を含む上述したコンテンツCを生成する。
The
例えば、生成部34は、利用者Uが入力した検索キーワードを含む検索クエリに対応する検索結果を配置した第1タブコンテンツC1を生成する。生成部34は、利用者Uが入力した検索キーワードを用いた検索処理によって得られる検索結果を配置した第1タブコンテンツC1を生成する。
For example, the
検索処理は、例えば、検索キーワードを含む取引対象情報の取引対象を抽出することによって行われる。例えば、検索クエリに含まれる検索キーワードが「テレビ」である場合、生成部34は、検索処理において、検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象情報を取引対象情報記憶部21から抽出する。なお、検索クエリに対応する情報の抽出は従来技術を用いて行われ、取引対象が特定可能であればどのような処理であってもよく、詳細な説明は省略する。
The search process is performed, for example, by extracting a transaction object from transaction object information that includes a search keyword. For example, when the search keyword included in the search query is "television", the
また、検索処理を情報処理装置1以外の装置(検索装置)が行う場合、取得部30は、検索装置に検索クエリを送信し、検索装置から検索クエリの検索結果を受信する。生成部34は、検索クエリに対応する情報として抽出された取引対象情報を用いて、検索クエリの検索結果を生成する。例えば、生成部34は、抽出した取引対象情報の取引対象のリスト情報を、検索クエリの検索結果として生成する。
Moreover, when a device (search device) other than the
また、生成部34は、決定部33により決定された情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、生成部34は、決定部33により決定されたランキング情報の種別および並び順に基づいて、生成処理を実行する。
Further, the
生成部34は、決定部33により決定されたランキング情報の種別および並び順と取引対象に関する取引対象情報に基づいて、複数のランキング情報を生成する。例えば、生成部34は、決定部33により決定されたランキング情報の種別で示される切り口でランキング要素となる各取引対象についてスコアを算出する処理を決定種別毎に行う。
The
例えば、生成部34は、決定部33により決定されたランキング情報の種別で示される切り口に該当する取引対象の取引対象情報を入力として、その取引対象のスコアを出力する関数(スコア関数)を用いて、取引対象のスコアを算出する。例えば、生成部34は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアの平均値を、取引対象のスコアとして算出する。例えば、生成部34は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアを合算することにより、取引対象のスコアを算出する。
For example, the
生成部34は、算出したスコアを用いて取引対象の順位付けを決定種別毎に行い、決定種別で示される表示形式で複数の取引対象が配列されるランキング情報を決定種別毎に生成する。例えば、生成部34は、スコアが高い方から順に高い順位を取引対象に付けし、順位が高い取引対象から順に、決定部33によって決定された表示形式で配列することによって、ランキング情報を生成する。
The
そして、生成部34は、決定部33によって決定された並び順で複数のランキング情報を並べた第2タブコンテンツC2を生成する。生成部34は、例えば、表示形式がリスト形式(第1表示形式の一例)である場合、表示形式がグリッド形式(第2表示形式の一例)である場合に比べて、複数の取引情報(ランキング要素)の各々についての情報量が多く設定する。
Then, the
生成部34は、画像生成や画像処理などに関する種々の技術を適宜用いて、端末装置2へ提供する画面(コンテンツC)を生成する。例えば、生成部34は、Java(登録商標)などの種々の技術を適宜用いて、端末装置2へ提供する画面(コンテンツC)を生成する。なお、生成部34は、CSSやJavaScript(登録商標)やHTMLの形式に基づいて、端末装置2へ提供する画面(コンテンツC)を生成してもよい。また、例えば、生成部34は、JPEG(Joint Photographic Experts Group)やGIF(Graphics Interchange Format)やPNG(Portable Network Graphics)など様々な形式で画面(コンテンツ)を生成してもよい。
The
〔3.3.6.提供部35〕
提供部35は、各種情報を提供する。提供部35は、通信部10を介して、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。提供部35は、端末装置2または外部装置3へ各種情報を送信する。提供部35は、コンテンツを端末装置2に送信する。提供部35は、取引対象に関する情報を端末装置2に送信する。
[3.3.6. Providing Department 35]
The providing
例えば、提供部35は、生成部34によって生成された情報を提供する。例えば、提供部35は、生成部34によって生成されたコンテンツCを提供する。コンテンツCの提供は、例えば、コンテンツCを端末装置2に送信することによって行われる。なお、提供部35は、コンテンツCに代えて、第1タブコンテンツC1と同じコンテンツと第2タブコンテンツC2と同じコンテンツとを独立して提供することもできる。
For example, the providing
提供部35から端末装置2に送信されたコンテンツは、端末装置2に表示される。例えば、端末装置2は、図2に示すように、提供部35から提供されたコンテンツCを表示することができる。
The content transmitted from the providing
〔4.処理手順〕
次に、図13を用いて、実施形態に係る情報処理装置1が実行する情報処理の手順について説明する。図13は、情報処理装置1が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
[4. Processing procedure]
Next, the procedure of information processing executed by the
図13に示すように、情報処理装置1の処理部12は、端末装置2から検索クエリをネットワークNおよび通信部10を介して受け付ける(ステップS10)。そして、処理部12は、ステップS10で受け付けた検索クエリに基づいて、検索意図を推定する(ステップS11)。例えば、処理部12は、ステップS11の処理において、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定する。
As shown in FIG. 13, the processing unit 12 of the
次に、処理部12は、意図候補に対する指定の有無を判定する(ステップS12)。例えば、処理部12は、カテゴリの指定があるか否か、およびブランドの指定があるか否かなどを判定する。 Next, the processing unit 12 determines whether the intention candidate is specified (step S12). For example, the processing unit 12 determines whether or not a category is specified, and whether or not a brand is specified.
次に、処理部12は、ステップS11で推定したクエリ意図とステップS12で判定した意図候補の指定の有無とに基づいて、ランキング情報の種別と並び順を決定する(ステップS13)。 Next, the processing unit 12 determines the type and order of ranking information based on the query intention estimated in step S11 and the presence or absence of designation of the intention candidate determined in step S12 (step S13).
次に、処理部12は、ステップS13で決定した種別のランキング情報をステップS13で決定した並び順で配置した第2タブコンテンツC2を含むコンテンツCを生成する(ステップS14)。そして、処理部12は、ステップS14で生成したコンテンツCを提供し(ステップS15)、図13に示す処理を終了する。 Next, the processing unit 12 generates content C including second tab content C2 in which the ranking information of the type determined in step S13 is arranged in the order determined in step S13 (step S14). Then, the processing unit 12 provides the content C generated in step S14 (step S15), and ends the process shown in FIG. 13.
〔5.変形例〕
上述した情報処理装置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もよい。そこで、以下では、情報処理装置1の他の実施形態について説明する。
[5. Modified example]
The
〔5.1.利用者U〕
上記実施形態では、所定のサービスの会員に登録している利用者Uを例に挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、利用者Uは、如何なる利用者Uであってもよく、例えば、所定のサービスの会員に登録していない利用者Uなどであってもよい。
[5.1. User U]
In the above embodiment, the user U who is registered as a member of a predetermined service has been described as an example, but the present invention is not limited to the above example. For example, the user U may be any user U, such as a user U who is not registered as a member of a predetermined service.
〔5.2.取引対象〕
上記実施形態では、電子商店街において取引される取引対象を例に挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、取引対象は、如何なる取引対象であってもよい。例えば、取引対象は、数量が限定された取引対象であってもよい。また、取引対象は、インターネットショッピング、オークションサイト、フリーマーケットサイトなどによって取引される取引対象であってもよい。また、検索クエリによる検索対象およびランキング対象は取引対象に限定されず、取引対象以外であってもよい。
[5.2. Transaction target]
Although the above embodiment has been described using an example of a transaction object traded in an online shopping mall, the present invention is not limited to the above example. For example, the transaction object may be any transaction object. For example, the transaction object may be a transaction object whose quantity is limited. Further, the transaction object may be a transaction object traded through Internet shopping, an auction site, a flea market site, or the like. Furthermore, the search target and ranking target based on the search query are not limited to transaction targets, and may be other than transaction targets.
〔5.3.取引対象に関する情報を提供〕
上記実施形態では、情報処理装置1がコンテンツを端末装置2に提供する情報処理の一例を挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、外部サーバがコンテンツを端末装置2に提供してもよい。この場合、情報処理装置1は、取引対象に関する情報を外部サーバに提供してもよい。
[5.3. Providing information regarding the transaction object]
In the above embodiment, an example of information processing in which the
例えば、外部サーバは、コンテンツの一例として、ポータルサイトに関するコンテンツを提供する。この場合、情報処理装置1は、取引対象に関する情報として、取引対象の画像や、コンテンツに配置されたときのレイアウトに関する情報などを外部サーバに提供してもよい。
For example, the external server provides content related to a portal site as an example of the content. In this case, the
〔6.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置1または端末装置2は、例えば図14に示すような構成のコンピュータ80によって実現される。以下、情報処理装置1を例に挙げて説明する。図14は、実施形態に係る情報処理装置1の機能を実現するコンピュータ80の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ80は、CPU81、RAM82、ROM(Read Only Memory)83、HDD(Hard Disk Drive)84、通信インターフェイス(I/F)85、入出力インターフェイス(I/F)86、およびメディアインターフェイス(I/F)87を有する。
[6. Hardware configuration]
The
CPU81は、ROM83またはHDD84に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM83は、コンピュータ80の起動時にCPU81によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ80のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。
The
HDD84は、CPU81によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを記憶する。通信インターフェイス85は、ネットワークN(図9参照)を介して他の機器からデータを受信してCPU81へ送り、CPU81が生成したデータを、ネットワークNを介して他の機器に送信する。
The
CPU81は、入出力インターフェイス86を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。CPU81は、入出力インターフェイス86を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU81は、入出力インターフェイス86を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス87は、記録媒体88に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM82を介してCPU81に提供する。CPU81は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス87を介して記録媒体88からRAM82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88は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)などの光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。
例えば、コンピュータ80が実施形態に係る情報処理装置1として機能する場合、コンピュータ80のCPU81は、RAM82上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部12の機能を実現する。また、HDD84には、記憶部11内のデータが記憶される。コンピュータ80のCPU81は、これらのプログラムを記録媒体88から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークN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
〔7.その他〕
また、上記実施形態および変形例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。
[7. others〕
Further, among the processes described in the above embodiments and modified examples, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or are described as being performed manually. All or part of this processing can also be performed automatically using known methods. In addition, information including the processing procedures, specific names, and various data and parameters shown in the above documents and drawings may be changed arbitrarily, unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the illustrated information.
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。 Furthermore, each component of each device shown in the drawings is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as shown in the drawings. In other words, the specific form of distributing and integrating each device is not limited to what is shown in the diagram, and all or part of the devices can be functionally or physically distributed or integrated in arbitrary units depending on various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態および変形例は、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。例えば、複数のランキング情報の種別および並び順の決定の一部は、端末装置2で行うことができ、この場合、情報処理装置1と端末装置2の一部とが情報処理装置として機能する。
Furthermore, the embodiments and modifications described above can be combined as appropriate within a range that does not conflict with the processing contents. For example, part of the determination of the types and order of ranking information of the plurality of ranking information can be performed by the
〔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1は、受付部31と、推定部32と、決定部33と、提供部35とを備える。受付部31は、検索クエリを受け付ける。推定部32は、受付部31によって受け付けられた検索クエリの意図を推定する。決定部33は、推定部32によって推定された検索クエリの意図に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する。提供部35は、決定部33によって決定された並び順で並べられた複数のランキング情報を提供する。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に提供することができる。
[8. effect〕
As described above, the
また、決定部33は、推定部32によって推定された検索クエリの意図に対する関連度が高いランキング情報ほど優先して上位になる並び順を複数のランキング情報の並び順として決定する。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に提供することができる。
Further, the determining unit 33 determines, as the ranking order of the plurality of ranking information, the ranking information having a higher degree of relevance to the intent of the search query estimated by the estimating
また、推定部32は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定する。決定部33は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する。これにより、情報処理装置1は、検索クエリの意図をより精度よく推定することができ、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に提供することができる。
Furthermore, the
また、複数のランキング情報の各々は、複数の取引対象のうち検索クエリの意図に応じた2以上の取引対象の情報を含む。複数の意図候補は、取引対象のカテゴリと取引対象のブランドとを含む。これにより、情報処理装置1は、取引対象に対する検索クエリの意図をより精度よく推定することができ、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に提供することができる。
Further, each of the plurality of ranking information includes information on two or more transaction objects among the plurality of transaction objects according to the intention of the search query. The plurality of intention candidates includes a transaction target category and a transaction target brand. Thereby, the
また、決定部33は、推定部32によって推定された検索クエリの意図に基づいて、複数のランキング情報の各々の表示形式を決定する。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に提供することができる。
Further, the determining unit 33 determines the display format of each of the plurality of ranking information based on the intent of the search query estimated by the estimating
また、提供部35は、電子商取引において取引される2以上の取引対象の情報を各々含む複数のランキング情報を提供する。これにより、情報処理装置1は、電子商取引において取引される取引対象を各々順位付けした複数のランキング情報をより適切に提供することができる。
Further, the providing
また、提供部35は、利用者Uの端末装置2にランキング情報を送信する。これにより、情報処理装置1は、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に利用者Uに提供することができる。
Further, the providing
また、提供部35は、検索クエリに対応する検索結果を端末装置2に表示させる第1タブTB1と、検索クエリに対応する複数のランキング情報を端末装置2に表示させる第2タブTB2とを含むコンテンツCを提供する。これにより、情報処理装置1は、利用者Uの選択に応じて、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に利用者Uに提供することができる。
The providing
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、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 the embodiments of the present application have been described above in detail based on the drawings, this is merely an example, and various modifications and improvements can be made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure section of the invention. It is possible to implement the invention in other 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", "circuit", etc. For example, the acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理装置
2 端末装置
3 外部装置
10 通信部
11 記憶部
12 処理部
20 利用者情報記憶部
21 取引対象情報記憶部
22 コンテンツ記憶部
23 ランキング用情報記憶部
30 取得部
31 受付部
32 推定部
33 決定部
34 生成部
35 提供部
100 情報処理システム
1
Claims (8)
前記受付部によって受け付けられた前記検索クエリの意図を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記検索クエリの意図に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する決定部と、
前記決定部によって決定された前記並び順で並べられた前記複数のランキング情報を提供する提供部と、を備え、
前記決定部は、
前記推定部によって推定された前記検索クエリの意図に基づいて、前記複数のランキング情報の各々の表示形式を決定する
ことを特徴とする情報処理装置。 A reception department that accepts search queries,
an estimation unit that estimates the intention of the search query received by the reception unit;
a determining unit that determines the order of a plurality of ranking information based on the intent of the search query estimated by the estimating unit;
a providing unit that provides the plurality of ranking information arranged in the order determined by the determining unit,
The determining unit is
An information processing apparatus characterized in that a display format of each of the plurality of ranking information is determined based on the intention of the search query estimated by the estimation unit.
複数の意図候補の各々に対する前記検索クエリの関連度を前記検索クエリの意図として推定し、
前記決定部は、
前記複数の意図候補の各々に対する前記検索クエリの関連度に基づいて、前記複数のランキング情報の並び順を決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The estimation unit is
Estimating the degree of relevance of the search query to each of a plurality of intention candidates as the intention of the search query,
The determining unit is
The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the arrangement order of the plurality of ranking information is determined based on the degree of relevance of the search query to each of the plurality of intention candidates.
前記推定部によって推定された前記検索クエリの意図に対する関連度が高いランキング情報ほど優先して上位になる並び順を前記複数のランキング情報の並び順として決定する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 The determining unit is
Claim 1 or 2 , characterized in that the ranking information having a higher degree of relevance to the intent of the search query estimated by the estimating unit is given higher priority and a higher ranking is determined as the ranking order of the plurality of ranking information. The information processing device described in .
電子商取引において取引される2以上の取引対象の情報を各々含む前記複数のランキング情報を提供する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The provision department is
The information processing device according to any one of claims 1 to 3 , wherein the information processing device provides the plurality of ranking information each including information on two or more transaction targets traded in electronic commerce.
利用者が利用する端末装置に前記複数のランキング情報を送信する
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The provision department is
The information processing device according to any one of claims 1 to 4 , wherein the plurality of ranking information is transmitted to a terminal device used by a user.
前記検索クエリに対応する検索結果を前記端末装置に表示させる第1タブと、前記検索クエリに対応する前記複数のランキング情報を前記端末装置に表示させる第2タブとを含むコンテンツを提供する
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 The provision department is
providing content including a first tab that causes the terminal device to display search results corresponding to the search query; and a second tab that causes the terminal device to display the plurality of ranking information that corresponds to the search query. The information processing device according to claim 5 .
検索クエリを受け付ける受付工程と、
前記受付工程によって受け付けられた前記検索クエリの意図を推定する推定工程と、
前記推定工程によって推定された前記検索クエリの意図に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する決定工程と、
前記決定工程によって決定された前記並び順で並べられた前記複数のランキング情報を提供する提供工程と、を含み、
前記決定工程は、
前記推定工程によって推定された前記検索クエリの意図に基づいて、前記複数のランキング情報の各々の表示形式を決定する
ことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method performed by a computer, the method comprising:
A reception process for accepting search queries;
an estimation step of estimating the intention of the search query accepted by the reception step;
a determining step of determining the order of a plurality of ranking information based on the intent of the search query estimated by the estimating step;
a providing step of providing the plurality of ranking information arranged in the order determined by the determining step,
The determining step includes:
An information processing method, comprising: determining a display format for each of the plurality of ranking information based on the intent of the search query estimated by the estimation step.
前記受付手順によって受け付けられた前記検索クエリの意図を推定する推定手順と、
前記推定手順によって推定された前記検索クエリの意図に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する決定手順と、
前記決定手順によって決定された前記並び順で並べられた前記複数のランキング情報を提供する提供手順と、をコンピュータに実行させ、
前記決定手順は、
前記推定手順によって推定された前記検索クエリの意図に基づいて、前記複数のランキング情報の各々の表示形式を決定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。 A reception procedure for accepting a search query,
an estimation step for estimating the intent of the search query accepted by the reception step;
a determining step of determining the order of a plurality of ranking information based on the intent of the search query estimated by the estimating step;
causing a computer to perform a providing step of providing the plurality of ranking information arranged in the order determined by the determining step;
The determination procedure is
An information processing program characterized in that a display format of each of the plurality of ranking information is determined based on the intent of the search query estimated by the estimation procedure.
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