TWI544435B - Information processing device, information processing method, memory media - Google Patents

Information processing device, information processing method, memory media Download PDF

Info

Publication number
TWI544435B
TWI544435B TW104118784A TW104118784A TWI544435B TW I544435 B TWI544435 B TW I544435B TW 104118784 A TW104118784 A TW 104118784A TW 104118784 A TW104118784 A TW 104118784A TW I544435 B TWI544435 B TW I544435B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
information
tag
label
identification information
user
Prior art date
Application number
TW104118784A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201610886A (zh
Inventor
Carrie Naito
Original Assignee
Rakuten Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Rakuten Inc filed Critical Rakuten Inc
Publication of TW201610886A publication Critical patent/TW201610886A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI544435B publication Critical patent/TWI544435B/zh

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631Item recommendations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/245Query processing
    • G06F16/2457Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24573Query processing with adaptation to user needs using data annotations, e.g. user-defined metadata
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/08Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

資訊處理裝置、資訊處理方法、記憶媒體
本發明係有關於資訊處理裝置、資訊處理方法、程式、記憶媒體,尤其是有關於電子商務交易系統中的使用者、店舖、商品之標籤資訊之管理及其利用。
[先前技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1]日本特表2013-534340號公報
在利用網際網路等之網路的電子商務交易系統中,進行對每位使用者而言理想的商品之提示或檢索結果之提示,對商務交易之促進是有效的。因此,對登入商務交易網站的使用者,提示推薦商品,或是提示和過去購入商品有關連之商品等,會被進行。
又在專利文獻1中係揭露,尤其會根據點選或網頁檢視等之使用者行動等而提示推薦資訊。
讓使用者在電子商務交易系統上可以瀏覽大量的商品或店舖,藉此,可增加使用者購入所欲之商品的機會,或者,要選擇店舖、比較商品等等,也變得容易。但反過來說,由於對使用者而言選項變多了,因此也會發生要找到最符合自己需求的商品或店舖會很費工夫的狀況。
於是本發明的目的在於,將電子商務交易系統上與使用者之需求或嗜好一致的商品、店舖,高效率地提示給使用者。
本發明所述之資訊處理裝置,係具備:標籤管理部,係對於把每位使用者之使用者識別資訊、電子商務交易系統中所被開店的各家店舖之店舖識別資訊、及電子商務交易系統中所被提供的每個商品之商品識別資訊的這些各識別資訊所分別對應之標籤資訊加以記憶而成的標籤資料庫,隨應於來自使用者終端的相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者識別資訊與店舖識別資訊或商品識別資訊之間,進行設成彼此已經進行過標籤資訊之相互賦予之狀態的標籤相互賦予處理;和標籤處理部,係隨應於來自使用者終端的標籤處理對象行動之發生,而在前記標籤資料庫中,檢索該當標籤處理對象行動所關連之使用者識別資訊、店舖識別資訊、 或商品識別資訊所對應之標籤資訊,基於所抽出的標籤資訊而取得,要發送至使用者終端的提示資訊之生成時所使用的標籤資訊或識別資訊;和提示資訊生成部,係使用前記標籤處理部所取得的標籤資訊或識別資訊,來生成要發送至使用者終端的提示資訊;前記標籤管理部,係針對識別資訊所對應的各標籤資訊,管理前記標籤相互賦予處理所做的賦予次數,並且,在前記標籤相互賦予處理中,在賦予來源之識別資訊所對應的標籤資訊之中,根據前記賦予次數而被判斷為有效的有效標籤資訊,係會被追加賦予至賦予目標之識別資訊。
在標籤資料庫中,係針對使用者識別資訊、店舖識別資訊、商品識別資訊而有標籤資訊被建立關連。各識別資訊所對應之標籤資訊係隨應於相互賦予對象行動而被相互賦予。例如若針對某相互賦予對象行動而關連有某使用者識別資訊與某店舖識別資訊,則該使用者識別資訊所對應之標籤資訊係以也會對應於店舖識別資訊的方式而被附加,該店舖識別資訊所對應之標籤資訊係被設成也會對應於使用者識別資訊。如此,隨應於來自使用者終端的相互賦予對象行動而在關連的識別資訊之相互間會進行標籤資訊之賦予。
若依據此動作,則與使用者識別資訊建立關連的標籤資訊,係反映出該使用者之個人嗜好或需求或屬性等的標籤資訊,會逐漸變成優勢。另一方面,作為與店舖識別資訊或商品識別資訊建立關連的標籤資訊,係反映出喜好該 店舖或商品的眾多使用者的主流之嗜好、需求、概念等的標籤,會變成優勢。
若使用此種標籤資料庫,則隨應於使用者所做的所定之標籤處理對象行動而檢索標籤資訊或識別資訊,藉此可使使用者的個人嗜好與對店舖、商品之主流嗜好、需求、例如店舖或商品的概念等之傾向能夠相符地,進行店舖或商品的提示。
此外,作為本發明所述之資訊處理裝置,還有具有上記標籤管理部的資訊處理裝置、或具有上記標籤處理部及提示資訊生成部的資訊處理裝置。
此處,前記標籤管理部,係在前記標籤相互 賦予處理中,在賦予來源之識別資訊所對應的標籤資訊之中以所定條件而被判斷為有效的有效標籤資訊,係會被追加賦予至賦予目標之識別資訊。
若考量標籤之相互賦予是被多數進行,則想定會對使用者識別資訊,追加與該使用者之嗜好不太有關係的標籤資訊的狀況。同樣地,想定對店舖識別資訊、商品識別資訊,會被追加對該店舖或商品而言不合適的標籤資訊。另一方面,在相互賦予之際,從賦予來源往賦予目標所賦予的標籤資訊,係想要以適合於賦予來源的標籤資訊為對象。於是,這裡設計成能夠以所定條件來選擇有效標籤資訊,以有效標籤資訊為對象而進行相互賦予。
再者,前記標籤管理部,係針對識別資訊所 對應的各標籤資訊,管理前記標籤相互賦予處理所做的賦 予次數,並且,針對同一識別資訊所對應的複數標籤資訊之每一者,根據前記賦予次數而判斷是否為前記有效標籤資訊。
標籤資訊係要藉由多次的相互賦予而逐漸充實,但相同標籤資訊一再被賦予這件事情,係因為該標籤資訊係為符合使用者的嗜好、或商品.店舖的概念的可能性很高,是適合於當作有效標籤資訊的緣故。
於上記本發明所述之資訊處理裝置,其中, 前記標籤管理部,係隨應於使用者資訊、店舖資訊、或商品資訊之取得,而進行往前記標籤資料庫的標籤資訊之追加處理。
亦即,除了相互賦予以外,還設有讓標籤資訊被賦予的機會。例如可以設置,初期的標籤資訊的賦予機會,或表示使用者的嗜好變化、商品.店舖的概念設定、販售樣態變化等的追加性標籤資訊的賦予機會。
於上記本發明所述之資訊處理裝置,其中, 前記標籤處理部,係在前記標籤資料庫中對應於同一識別資訊的複數標籤資訊之中,將以所定條件而被判斷為有效的有效標籤資訊予以抽出,基於所抽出的有效標籤資訊而取得提示資訊之生成時所使用的標籤資訊或識別資訊,較為理想。
藉由相互賦予,在標籤資料庫上,想定也會被賦予有對使用者、店舖、或商品而言不合適的標籤資訊。於是藉由以所定條件而被認定為有效的有效標籤資訊為對象來進 行處理,可提升提示資訊生成所需的標籤資訊或識別資訊的取得處理之信賴性。
於上記本發明所述之資訊處理裝置,其中, 前記標籤處理部,係針對同一識別資訊所對應的複數標籤資訊之每一者,根據前記標籤相互賦予處理所做的賦予次數而判斷是否為前記有效標籤資訊,較為理想。
如上述,相同標籤資訊一再被賦予這件事情,係因為該標籤資訊係為符合使用者的嗜好、或商品.店舖的概念的可能性很高,是適合於當作有效標籤資訊的緣故。
於上記本發明所述之資訊處理裝置,其中, 想到前記標籤處理部,係從前記標籤資料庫,將前記標籤處理對象行動所關連之使用者識別資訊所對應之標籤資訊予以抽出,將具有與所抽出之標籤資訊共通之標籤資訊的店舖識別資訊或商品識別資訊,當作提示資訊之生成時所使用的識別資訊而加以取得。
例如作為標籤處理對象行動是想定了使用者所做的對網頁的登入等情況下,作為標籤處理對象行動所關連之識別資訊而獲得使用者識別資訊。此情況下,將使用者識別資訊所對應之標籤資訊予以抽出,可取得具有與所抽出之標籤資訊共通之標籤資訊的店舖識別資訊或商品識別資訊。
於上記本發明所述之資訊處理裝置,其中, 想到前記標籤處理部,係從前記標籤資料庫,將前記標籤處理對象行動所關連之使用者識別資訊、與該當標籤處理 對象行動所關連之店舖識別資訊或商品識別資訊之間的共通之標籤資訊予以抽出,將具有與所抽出之標籤資訊共通之標籤資訊的其他店舖識別資訊或其他商品識別資訊,當作提示資訊之生成時所使用的識別資訊而加以取得。
例如作為標籤處理對象行動是想定了使用者所做的店舖網頁或商品網頁之連結的點選等情況下,作為標籤處理對象行動所關連之識別資訊而獲得使用者識別資訊和店舖識別資訊或商品識別資訊。此情況下,可取得具有與使用者識別資訊和店舖識別資訊或商品識別資訊共通之標籤資訊的其他店舖識別資訊或其他商品識別資訊。
於上記本發明所述之資訊處理裝置,其中, 想到前記標籤處理部,係從前記標籤資料庫,將前記標籤處理對象行動所關連之使用者識別資訊所對應之標籤資訊予以抽出,將所抽出的標籤資訊,當作提示資訊之生成時所使用的標籤資訊。
例如作為標籤處理對象行動是想定了使用者所做的檢索文字之輸入或檢索執行等情況下,作為標籤處理對象行動所關連之識別資訊而獲得使用者識別資訊。此情況下,可取得對應於使用者識別資訊的標籤資訊,可使用於字串輸入或檢索。
於上記本發明所述之資訊處理裝置,其中, 想到前記標籤處理部,係從前記標籤資料庫,基於前記標籤處理對象行動所關連之店舖識別資訊或商品識別資訊而抽出標籤資訊,將所抽出的標籤資訊,當作提示資訊之生 成時所使用的標籤資訊。
例如作為標籤處理對象行動是想定了使用者所做的檢索執行等情況下,可從所被檢索到之商品或店舖的識別資訊,獲得標籤資訊。藉此,可使標籤資訊反映至檢索動作等。
本發明所述之資訊處理方法,係將標籤資料 庫予以管理的資訊處理方法,前記標籤資料庫係記憶著每位使用者之使用者識別資訊、電子商務交易系統中所被開店的各家店舖之店舖識別資訊、及電子商務交易系統中所被提供的每個商品之商品識別資訊的這些各識別資訊所分別對應之標籤資訊;具有:測知來自使用者終端的相互賦予對象行動之發生的程序:和隨應於前記相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者識別資訊與店舖識別資訊或商品識別資訊之間,進行設成彼此已經進行過標籤資訊之相互賦予之狀態的標籤相互賦予處理的程序;和針對識別資訊所對應之各標籤資訊,管理前記標籤相互賦予處理所做的賦予次數的程序;在進行前記標籤相互賦予處理的程序中,將賦予來源之識別資訊所對應的標籤資訊之中根據前記賦予次數而被判斷為有效的有效標籤資訊,追加賦予至賦予目標之識別資訊。
藉此,隨應於相互賦予對象行動之發生,可實現藉由相互賦予而逐漸累積的標籤資料庫。
又,本發明所述之資訊處理方法,係使用會進行標籤相互賦予處理的標籤資料庫的資訊處理方法,具備:標籤 處理程序,係隨應於來自使用者終端的標籤處理對象行動之發生,而在前記標籤資料庫中,檢索該當標籤處理對象行動所關連之使用者識別資訊、店舖識別資訊、或商品識別資訊所對應之標籤資訊,基於所抽出的標籤資訊而取得,要發送至使用者終端的提示資訊之生成時所使用的標籤資訊或識別資訊;和提示資訊生成程序,係使用前記標籤處理部所取得的標籤資訊或識別資訊,來生成要發送至使用者終端的提示資訊;在前記標籤處理程序中,係在前記標籤資料庫中對應於同一識別資訊的複數標籤資訊之中,將基於前記賦予次數而被判斷為有效的有效標籤資訊予以抽出,基於所抽出的有效標籤資訊而取得提示資訊之生成時所使用的標籤資訊或識別資訊。
可使使用者的個人嗜好與對店舖、商品之主流嗜好、需求、例如店舖或商品的概念等之傾向能夠相符地,進行店舖或商品的提示。
本發明所述之程式,係為令資訊處理裝置執行上記各資訊處理方法的程式。
本發明所述之記憶媒體,係為記憶上記各程式的記憶媒體。藉由這些程式或記憶媒體而實現上記的資訊處理裝置。
若依據本發明,則於標籤資料庫中,針對使用者、店舖、商品,相應於使用者所做的相互賦予對象行 動而逐漸進行標籤資訊之收集。然後藉由該標籤資訊的匹配等,對使用者而言,可有效率地提示反映出各種需求的商品或店舖,可提升電子商務交易系統的使用性。
1‧‧‧網路
2‧‧‧EC伺服器
4‧‧‧店舖終端
5‧‧‧使用者終端
6‧‧‧電子商務交易DB
8‧‧‧標籤DB
8a‧‧‧使用者標籤DB
8b‧‧‧店舖標籤DB
8c‧‧‧商品標籤DB
21‧‧‧通訊部
22‧‧‧Web伺服器
23‧‧‧管理部
24‧‧‧檢索部
25‧‧‧標籤管理部
26‧‧‧標籤處理部
[圖1]本發明的實施形態的電子商務交易系統之概要的區塊圖。
[圖2]實施形態中所使用的的電腦裝置的區塊圖。
[圖3]實施形態之電子商務交易伺服器及資料庫之機能構成之說明圖。
[圖4]實施形態之使用者標籤資料庫之說明圖。
[圖5]實施形態之店舖標籤資料庫、商品標籤資料庫之說明圖。
[圖6]實施形態之標籤登錄處理之流程圖。
[圖7]實施形態之標籤相互賦予之說明圖。
[圖8]實施形態之標籤相互賦予處理之流程圖。
[圖9]實施形態之標籤更新處理之流程圖。
[圖10]實施形態之標籤使用處理例I之流程圖。
[圖11]實施形態之提示狀態之說明圖。
[圖12]實施形態之標籤使用處理例II之流程圖。
[圖13]實施形態之標籤使用處理例III之流程圖。
[圖14]實施形態之提示狀態之說明圖。
[圖15]實施形態之標籤使用處理例IV之流程圖。
[圖16]實施形態之標籤使用處理例V之流程圖。
以下,按照以下順序來說明實施形態。
<1.全體構成> <2.電子商務交易伺服器之機能構成及標籤資料庫> <3.標籤登錄處理> <4.標籤相互賦予處理> <5.標籤使用處理例> <6.總結及變形例> <7.程式及記憶媒體>
此外在實施形態中,作為本發明請求項中所謂之資訊處理裝置之例子,舉出提供電子商務交易系統的電子商務交易伺服器(EC伺服器)。電子商務交易伺服器係由1或複數台資訊處理裝置所實現,因此本發明請求項中所謂之資訊處理裝置,係1台資訊處理裝置或是由複數台資訊處理裝置所合作而實現。
又,實施形態中所使用的主要用語,其意義如下。
‧使用者:利用電子商務交易系統而進行商品之瀏覽、購入等的使用者
‧商品:電子商務交易系統上被視為商務交易之對象的商品。不只是實體物品的商品,還包含各種服務的商品。
‧店舖:在電子商務交易系統中開店的店舖
‧相互賦予對象行動:作為標籤相互賦予之執行之觸發的 使用者行動
‧標籤處理對象行動:作為利用標籤而進行某種提示控制之觸發的使用者行動
此外,所謂使用者行動,係為使用者使用使用者終端所進行的行動之總稱,可舉例如:連結影像之點選操作、檢索字輸入、檢索執行操作、中意品項登錄操作、購入操作、登入操作等。
<1.全體構成>
圖1中圖示了,作為實現複數店舖開店的虛擬商店街的EC(electronic commerce:電子商務交易)系統而發揮機能的網路系統之構成例。圖1中的電子商務交易伺服器(以下稱為「EC伺服器」)2係相當於本發明請求項之資訊處理裝置之實施形態。
如圖1所示,本實施形態所述之EC系統,係由:EC伺服器2、複數店舖終端4、複數使用者終端5,藉由網路1而被連接成可彼此通訊。又,EC伺服器2係可存取電子商務交易資料庫6、標籤資料庫8。
此外,以下係將「資料庫」記作「DB」。
網路1之構成係可想定多種例子。例如想定為:網際網路、企業內網路、企業間網路、LAN(Local Area Network)、CATV(Community Antenna TeleVision)通訊網、虛擬專用網(Virtual Private Network)、電話線路網、移動體通訊網、衛星通訊網等。
又,關於構成網路1之全部或部分的傳輸媒體也被想定有多種例子。例如:IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)1394、USB(Universal Serial Bus)、電力線載送、電話線等之有線也好、IrDA(Infrared Data Association)這類紅外線、藍牙(註冊商標)、802.11無線、行動電話網、衛星線路、地表波數位網等之無線都可利用。
EC伺服器2係例如為,發揮機能成為虛擬商 店街之入口網站的虛擬商店街伺服器。EC伺服器2,係基於從店舖終端4或使用者終端5所接收之處理要求而執行處理。例如進行:對使用者的商品或服務之檢索網頁之提供、對各店舖的店舖網頁之提供、相應於使用者之檢索的商品或服務之檢索、檢索結果一覽顯示、各網頁中的廣告或對使用者的推薦商品等之顯示、商品購入相關處理、店舖管理、使用者管理等。
店舖終端4係被圖示成為,在開店於虛擬商 店街之店舖側所被使用的資訊處理裝置。店舖終端4,係用來將虛擬商店街中所販售之商品的資訊等,透過EC伺服器2而登錄至電子商務交易DB6等時,會被使用。例如,從EC伺服器2所提供之專用畫面,會被顯示在店舖終端4的顯示部上。店舖的承辦人係透過該專用畫面而將商品之資訊等,登錄至電子商務交易DB6。
使用者終端5係被圖示成為,利用虛擬商店 街而進行商品或服務之購入的使用者所操作的資訊處理裝 置。使用者終端5係藉由例如:個人電腦、行動電話機、或攜帶型資訊終端等之資訊處理裝置,而被實現。
在本實施形態的情況下,例如,在EC伺服器 2中係啟動HTTP(Hypertext Transfer Protocol)常駐程式。 又,在店舖終端4或使用者終端5上係啟動瀏覽器,從店舖終端4或使用者終端5透過瀏覽器而將處理要求(HTTP請求)發送至EC伺服器2。從EC伺服器2係有對應於上記處理要求的處理結果(HTTP回應),會被發送至店舖終端4或使用者終端5。例如,以網頁描述語言所撰寫的網頁資料,係被發送至店舖終端4或使用者終端5。然後,基於該網頁資料,以處理結果為基礎之網頁(畫面),就會被顯示在店舖終端4或使用者終端5的顯示部。
EC伺服器2係藉由如此動作而向使用者終端5提供作為虛擬商店街的網頁,又,隨應於來自使用者終端5之要求而進行商品檢索、商品提示、廣告提示、結帳處理等。又,EC伺服器2係對店舖終端4也是以同樣之動作,進行商品登錄網頁之提供、或相應於來自店舖終端4之要求的商品登錄等。
EC伺服器2係為了進行這些處理而在電子商 務交易DB6中儲存必要的資訊。在圖中作為本實施形態之後述之處理所關連的DB,例示有:使用者DB6a、店舖DB6b、商品DB6c、建議字DB6d、廣告DB6d。當然,除了這些以外,還存在有作為虛擬商店街之入口網站而發揮機能所必須的DB。
在使用者DB6a中係登錄有,利用虛擬商店街 的使用者的相關資料。例如已被登錄之每位使用者係被登錄有:使用者識別資訊的使用者ID(identification)、登入之密碼,地址、姓名、性別或年齡等之屬性資訊、結帳資訊、電子郵件位址等。又,作為各使用者之購入履歷係登錄有,關於虛擬商店街中所進行之交易之履歷的資料。例如按照每一使用者ID,登錄有:購入商品之商品ID及商品的相關資訊、購入店舖、購入日期時間、購入價格等。 甚至還會記憶有:各使用者之瀏覽履歷、中意品項登錄資訊等。
店舖DB6b中係登錄有:在虛擬商店街中開 店之店舖的相關資料。例如針對各店舖而登錄有:作為店舖識別資訊的店舖ID、名稱、地址、電話號碼、及前往店舖之相關網頁(店舖網頁)的連結資訊(URL(Uniform Resource Locator))等。
商品DB6c中係登錄有:在虛擬商店街中所陳列之商品的相關資料。例如在商品DB6c中,係針對各商品(亦包含服務)而被登錄有:作為商品識別資訊的商品ID、販售該當商品的店舖之店舖ID、商品的類別、名稱、價格、庫存、前往商品之相關網頁(商品網頁)的連結資訊(URL)等。
建議字DB6d中係記憶有,當使用者在檢索網頁中輸入了檢索文字時,用來輔助輸入而提示的建議字。然後在建議字DB中,對於各建議字係有表音資訊、優先 度資訊、檢索次數等被建立關連。EC伺服器2所執行的建議處理,係在收取到已被輸入至使用者終端5的檢索字串之際,將追加有關連性高之檢索字的建議字,從建議字DB6d予以抽出,在使用者終端5上進行提示的處理。例如使用者作為檢索字串而輸入了“(wai)”的階段中,會將表音是與“”前方一致的“(葡萄酒)”“ (葡萄酒杯)”“(葡萄酒 法國)”“ (髮捲)”‧‧‧等之候補予以抽出,以優先度資訊進行排序而提示在使用者終端上,藉此以輔助使用者之輸入。
廣告DB6e中係登錄有,已被店舖所登錄之 廣告資訊。作為各廣告資訊,係有:商品或店舖之照片或標誌等之廣告影像、作為廣告文的本文資訊、用來選擇廣告所需之關鍵字、URL連結、實績資訊、廣告單價資訊等,被建立關連。所謂實績資訊,係為:顯示次數(impression)、點選次數、CTR(Click Through Rate)、存取數、轉換數、CVR(Conversion Rate)、商品銷量值等。
EC伺服器2,係可令從廣告DB6e所選擇的廣告影像或本文,顯示在各種網頁上。
又,EC伺服器2,係被設成可存取標籤DB8。
標籤DB8中係設有:使用者標籤DB8a、店舖標籤DB8b、商品標籤DB8c。
使用者標籤DB8a,係對應於每位使用者之使用者ID 而記憶著標籤資訊。
店舖標籤DB8b,係對應於各家電暴之店舖ID而記憶著標籤資訊。
商品標籤DB8c,係對應於每個商品(亦包含服務)之商品ID而記憶著標籤資訊。關於這些的細節,將於後述。
此外在說明上,「標籤DB8」係被當成使用者標籤DB8a、店舖標籤DB8b、商品標籤DB8c之總稱而使用。
在本實施形態中,EC伺服器2係存取此種 電子商務交易DB6或標籤DB8而取得各種處理所必須之資訊。
此外,電子商務交易DB6或標籤DB8,係亦可被架設在與EC伺服器2不同的伺服器電腦內,也可被架設在EC伺服器2內。
又,為了圖示及說明的方便而圖示成電子商務交易DB6、標籤DB8,但使用者DB6a、店舖DB6b、商品DB6c、建議字DB6d、廣告DB6e、使用者標籤DB8a、店舖標籤DB8b、商品標籤DB8c之各DB,係只要是能夠被EC伺服器2所存取即可,無論用哪種形態來實現皆可。 例如亦可在與EC伺服器2相同的系統內之記憶部中形成所有各DB,也可將各DB之部分或全部,設置在單體、或遠端等之電腦系統中。當然,各DB係沒有必要被形成在一個裝置(例如一個HDD等)內。又各DB之每一者,係也沒有必要分別以1個DB的形式而被構成。例如作為使 用者DB6a而被記憶的資訊,係亦可藉由複數使用者DB(例如登入用之使用者DB與交易用之使用者DB等)而被記憶管理。實施形態中所說明的上記各DB,係僅為將實施形態之處理的關連資訊之記憶部,分別以1個DB之形態來加以例示而已。
接下來,將構成圖1所示的EC伺服器2、店 舖終端4、使用者終端5的資訊處理裝置之硬體構成,示於圖2。作為EC伺服器2、店舖終端4、使用者終端5而圖示的各裝置,係以可進行資訊處理及資訊通訊的如圖2所示之電腦裝置,就可實現。
於圖2中,電腦裝置之CPU(Central Processing Unit)101,係依照ROM(Read Only Memory)102中所記憶之程式、或從記憶部108載入至RAM(Random Access Memory)103之程式,而執行各種處理。RAM103中係還適宜記憶著,CPU101執行各種處理時所必須之資料等。
CPU101、ROM102、及RAM103,係透過匯流排104而彼此連接。該匯流排104上係還連接有輸出入介面105。
輸出入介面105上係被連接有鍵盤、滑鼠、觸控面板等所成之輸入部106、LCD(Liquid Crystal Display)、CRT(Cathode Ray Tube)、有機EL(Electroluminescence)面板等所成之顯示器,以及揚聲器等所成之輸出部107、HDD(Hard Disk Drive)或快閃記憶體裝置等所構成的記憶部108、進行透過網路1之通訊處理或機器間通訊的通訊 部109。
輸出入介面105上係還可因應需要而連接有媒體驅動器110,可適宜裝著磁碟、光碟、光磁碟、或半導體記憶體等之可移除式媒體111,對可移除式媒體111進行資訊之寫入或讀出。
在如此電腦裝置中,藉由通訊部109所致之 通訊而進行資料或程式之上傳、下載,或可透過可移除式媒體111進行資料或程式之收授。
CPU101基於各種程式來進行處理動作,就會執行身為EC伺服器2、店舖終端4、使用者終端5所必需的資訊處理或通訊。
此外,構成EC伺服器2、店舖終端4、使用者終端5的資訊處理裝置,係不限於由圖2所示的電腦裝置來單一構成,亦可藉由複數電腦裝置被系統化而構成。複數電腦裝置,係亦可由LAN等而被系統化,也可藉由利用網際網路等之VPN等而被配置在遠端。
<2.電子商務交易伺服器之機能構成及標籤資料庫>
圖3中圖示,由1或複數台資訊處理裝置所構成的EC伺服器2之機能構成。
EC伺服器2的各機能係為,於資訊處理裝置中藉由以CPU101按照程式所執行的處理,而被實現的機能。但是以下說明的全部或部分之各構成之處理,係亦可藉由硬體來實現。
又各機能是以軟體來實現時,各機能係沒有必要以各自獨立的程式來實現。亦可藉由1個程式來執行複數機能之處理,亦可讓1個機能是由複數程式模組之合作而被實現。
EC伺服器2係具有:通訊部21、Web伺服器 22、管理部23、檢索部24、標籤管理部25、標籤處理部26。
通訊部21,係透過網路1而與使用者終端5 或店舖終端4、或是其他資訊處理裝置,進行各種通訊。 例如進行:在使用者終端5或店舖終端4中構成瀏覽器上所提示之網頁的HTML資料之送訊、或在使用者終端5或店舖終端4中所進行的Web畫面上的輸入資訊之收訊等。
Web伺服器22,係進行構成虛擬商店街的各 種網頁之生成(HTML資料生成)。例如進行入口網站畫面、檢索畫面、檢索結果畫面、商品畫面、店舖畫面等之各種網頁資料之生成。因此也會從使用者DB6a、店舖DB6b、商品DB6c、建議字DB6d、廣告DB6e,取得必要之資訊。
管理部23係進行:使用者登錄、店舖登錄、商品登錄、來自使用者終端5或店舖終端4之登入處理、廣告登錄、結帳處理等,電子商務交易系統中所必須之處理。又隨應於這些處理,也會進行使用者DB6a、店舖DB6b、商品DB6c、建議字DB6d、廣告DB6e之資訊之登錄‧更新 等之管理。
檢索部24,係進行使用了商品DB6c的商品檢索、或使用了店舖標籤DB8b的店舖檢索、使用了廣告DB6e的廣告檢索等,取得要在網頁中做提示的商品、店舖、廣告等之資訊。這些資訊係例如被交給Web伺服器22,用於網頁之生成。
標籤管理部25係對標籤DB8(使用者標籤 DB8a、店舖標籤DB8b、商品標籤DB8c),進行標籤資訊(以下簡稱為「標籤」)之登錄管理。
在本實施形態中,標籤管理部23所進行的標籤之登錄管理,係大致分成2種。1種是,隨應於EC伺服器2在某種機會下取得使用者資訊、店舖資訊、或商品資訊,而進行往標籤DB8的標籤之追加處理的標籤登錄處理(以下稱為「通常登錄處理」)。
另1種是,隨應於EC伺服器2測知有來自使用者終端5之相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者ID與店舖ID之間、或使用者ID與商品ID之間,設成彼此已經進行過標籤之相互賦予之狀態的標籤相互賦予處理。
此處針對標籤DB8,以圖4、圖5來說明。
圖4中圖示使用者標籤DB8a中的資訊內容之例子。此處係例示了,針對某使用者U1、U2而被登錄的標籤。
使用者標籤DB8a中,針對各使用者,可對應於使用者ID而登錄複數標籤。此外,使用者標籤DB8a中已被 登錄之標籤,稱之為「使用者標籤」。
使用者標籤DB8a中,各使用者標籤係還被記憶有,作為標籤點數的數值。
圖中「男性」「正裝鞋」「SP-A」等之各種之使用者標籤及標籤點數,是被當成通常登錄標籤或相互賦予標籤而管理的例子。
作為通常登錄標籤,上記之通常登錄處理中 所被登錄之使用者標籤,係被管理。例如使用者為了利用電子商務交易系統而進行初期登錄之際,使用者之姓名、地址、性別、年齡、國籍等之資訊,係與新發行的使用者ID建立關連而被登錄在使用者DB6a中。此種情況下,使用者標籤DB8a中,係可將已被登錄在使用者DB6a中的資訊之一部分,例如:性別、年齡層、國籍等,當作使用者標籤而登錄。
又作為相互賦予標籤,已被相互賦予處理所增加的標籤,係被管理。例如相互賦予處理之對象的對方之店舖ID或商品ID所被建立關連的標籤,係被當作使用者ID而附加。
此外在以下的說明中,雖然會像這樣區別通常登錄標籤與相互賦予標籤,但並不一定需要像這樣做區別而管理。
又在圖4(及後述之圖5)中,對於各標籤的字 而記載有數值,但該數值係為針對每一標籤而被管理的標籤點數。如此針對各標籤而被記憶的標籤點數,係為例如 表示賦予次數的值。
藉由標籤相互賦予處理,有時候對1個使用者ID會多次賦予同一標籤。於是,作為標籤點數,係會記憶著賦予次數。例如圖4之使用者U1的情況下,對於「男性」此一使用者標籤係為「18」、對於「正裝鞋」此一使用者標籤係為「3」‧‧‧如此而記憶著標籤點數。此外通常登錄標籤係並非並非一開始就藉由相互賦予而被登錄,但其後,同一標籤有時候會被相互賦予處理所追加,因此對於通常登錄標籤也會記憶標籤點數(賦予次數)。
此外標籤點數,係並不一定限於賦予次數。
圖5中圖示店舖標籤DB8b、商品標籤DB8c 中的資訊內容之例子。此處係例示,針對某店舖S1、S2而被登錄的標籤、和針對某商品M1、M2而被登錄的標籤。
在店舖標籤DB8b中,針對各店舖可對應於店舖ID而登錄有複數標籤。將已被登錄在店舖標籤DB8b中的標籤,稱為「店舖標籤」。
在商品標籤DB8c中,針對各商品可對應於商品ID而登錄有複數標籤。將已被登錄在商品標籤DB8c中的標籤,稱為「商品標籤」。
店舖標籤DB8b、商品標籤DB8c係和使用者標籤DB8a同樣地,各店舖標籤或商品標籤係亦可記憶有標籤點數之數值。又通常登錄標籤與相互賦予標籤係被區別而管理。
此外,作為圖4、圖5之標籤,「SP-A」「SP-B」等係表示店舖名。「BR-A」「BR-B」等係表示商品之品牌名。
圖3的標籤管理部25,係對如上的使用者標 籤DB8a、店舖標籤DB8b、商品標籤DB8c,進行將通常登錄標籤予以追加的通常登錄處理、或識別資訊間的標籤之相互賦予處理。
標籤處理部26,係隨應於來自使用者終端5 之標籤處理對象行動之發生,而將該當標籤處理對象行動所關連之使用者ID、店舖ID、或商品ID所對應之標籤,在標籤DB8進行檢索,基於所抽出的標籤而進行取得要發送至使用者終端5之提示資訊之生成時所使用的標籤或ID的處理。
後面會詳述,使用標籤處理部26所抽出的標籤或ID,檢索部24係檢索電子商務交易DB6而取得資訊,Web伺服器22係進行使用其來生成網頁資料之處理等。
以上之圖3之機能構成中,標籤管理部25係 相當於請求項中所謂的標籤管理部,標籤處理部26係相當於請求項中所謂的標籤處理部,Web伺服器22及檢索部24係相當於請求項中所謂的提示資訊生成部的例子。
<3.標籤登錄處理>
如上述在標籤DB8中,係按照各使用者之每一使用者ID而記憶著使用者標籤,按照各店舖之每一店舖ID而 記憶著店舖標籤,按照各商品之每一商品ID而記憶著商品標籤。此處,對於如此的標籤DB8,主要說明標籤管理部25之處理所致之通常登錄處理。
圖6係圖示了,作為通常登錄處理而由EC伺服器2所執行的標籤登錄處理例。EC伺服器2,係主要藉由標籤管理部25之機能,而執行圖6之處理。
標籤管理部25係在步驟S101、S102、S103 中監視著標籤登錄之執行時序。
步驟S101中,標籤管理部25係把有發生使用者登錄或是有使用者資訊輸入,當作使用者標籤登錄之時序而監視。
例如一般使用者在利用電子商務交易系統時,會被推薦進行使用者登錄。EC伺服器2係對進行使用者登錄的使用者,發生使用者ID,並且將該使用者之屬性資訊,登錄至使用者DB6a。在此種機會下,標籤管理部25係可獲得例如,作為該當使用者之屬性資訊之一部分,而與使用者ID建立關連的使用者標籤。
又,作為使用者標籤的資訊,係亦可藉由例如使用者之所定行動而獲得。例如當使用者送回問卷之回答時,可獲得該回答的興趣、嗜好、家族組成、其他各種資訊。可將其一部分當作標籤而採用。
像這樣,以使用者登錄或某種行動,而測知 了可取得使用者資訊的機會之發生,則標籤管理部25係令處理從步驟S101前進至S104,取得使用者ID和使用 者資訊。然後在步驟S105中標籤管理部25,係根據已取得之使用者資訊而生成要登錄的標籤,將所生成之標籤,在步驟S106中對應於使用者ID而登錄至使用者標籤DB8a。例如針對圖4之使用者U1,對應於該使用者ID而登錄性別“男性”、年齡層“30幾”、國籍“日本”等之使用者標籤,係被登錄。此種作為使用者標籤而登錄的標籤之內容,係可多種考量有:喜好之商品類型、興趣等。
此外,如此新登錄時點上表示各使用者標籤 之賦予次數的標籤點數係為「1」。又,除了使用者登錄時之標籤登錄外,也可藉由之後的時點之問卷回答等而同一標籤有時會被當成登錄對象,但此情況下,亦可加算同一標籤之賦予次數,但在該通常登錄處理中,係亦可不進行與已被登錄的使用者標籤同一使用者標籤之登錄。這點,係關於以下說明的店舖標籤、商品標籤也是同樣如此。
標籤管理部25係在步驟S102中,是將有發 生店舖登錄或是有店舖資訊輸入,當作店舖標籤登錄之時序而監視。
例如電子商務交易系統中開店的店舖,係在開店之際進行店舖登錄。EC伺服器2係對進行登錄的店舖,發行店舖ID,並且將該店舖之屬性資訊,登錄至店舖DB6b。 在如此機會下,標籤管理部25,係例如作為該當店舖之屬性資訊之一部分,可獲得與店舖ID建立對應的店舖標籤。
又,作為店舖標籤的資訊,係亦可藉由例如使用者或店舖之所定行動而獲得。例如使用者與店舖間之通訊是透過EC伺服器2進行時,可從該通訊內容取得店舖之資訊。例如可從使用者透過電子商務交易系統而向店舖所詢問之資訊的店舖側之回答文,抽出店舖之資訊。例如可否使用信用卡、是否免運費等之資訊。甚至,從使用者對進行過交易之店舖的評價、店家評介之資訊中,也能抽出店舖之資訊。又,店舖之影像或店長、店舖工作人員之資訊等,也可視為店舖之資訊。
像這樣作為店舖登錄或某種行動,若測知可 取得店舖資訊的機會之發生,則標籤管理部25係將處理從處理S102前進至S107,取得店舖ID和店舖資訊。然後在步驟S108中標籤管理部25係從所取得的店舖資訊,生成要登錄的標籤,將所生成之標籤,在步驟S109中對應於店舖ID而登錄至店舖標籤DB8b。例如針對圖5之店舖S1,對應於該店舖ID而登錄有店舖名稱之“SP-A”、陳列商品“手提包”、所在地“東京”等之店舖標籤。此種作為店舖標籤而登錄的標籤之內容,係可多種考量有:陳列商品的品牌名、店舖的概念等。亦可為店舖之影像藉由影像解析所得的資訊、或店長、店員之資訊等。所謂從店舖之影像所得的資訊,係例如作為店舖印象的民族風、和風等之概念、或店舖的印象顏色等。
標籤管理部25係在步驟S103中,是將有發 生商品登錄或是有商品資訊輸入,當作商品標籤登錄之時 序而監視。
各店舖,係隨時都有出品商品,但EC伺服器2係對已被出品的商品,發行商品ID,並且,將該商品之屬性資訊,登錄至商品DB6c。在如此機會下,標籤管理部25,係例如作為該當商品之屬性資訊之一部分,可獲得與商品ID建立對應的商品標籤。
又,作為商品標籤的資訊,係亦可藉由例如使用者或店舖之所定行動而獲得。例如使用者與店舖間之通訊是透過EC伺服器2進行時,可從該通訊內容取得商品之資訊。甚至從使用者對商品的商品評介之資訊等,也可抽出商品之資訊。又,所被出品的商品影像本身也可成為商品資訊之來源。可將商品影像進行影像解析而抽出顏色或印象來當作商品資訊。
像這樣作為商品登錄或某種行動,若測知可取得商品資訊的機會之發生,則標籤管理部25係將處理從處理S103前進至S110,取得商品ID和商品資訊。然後在步驟S111中標籤管理部25係從所取得的商品資訊,生成要登錄的標籤,將所生成之標籤,在步驟S111中對應於商品ID而登錄至商品標籤DB8c。例如針對圖5之商品M1,對應於該商品ID而登錄有該當商品相關的“葡萄酒”,“紅”等之商品標籤。作為此種商品標籤而登錄的標籤之內容,係可多種考量有商品之品牌名、產地、製造商、商品類型、性能、用途、從商品影像得到的資訊等。作為從商品影像所得的資訊,係為例如:商品的顏色、和 商品一起被拍攝的模特兒的印象(例如男性/女性、長髮/短髮、兒童用/大人用/老人用等)等。
如以上所述,標籤管理部25,係可在例如登 錄時(使用者登錄時、店舖登錄時、商品出品時)、或其後的資訊輸入時,隨時將使用者標籤、店舖標籤、商品標籤予以逐一登錄。例如,為了初期的標籤之賦予、或隨應於使用者之嗜好變化、店舖‧商品之概念設定、販售態樣變化等而進行標籤之賦予等,而進行上記處理。
然後除了如此的通常登錄處理,同時,標籤管理部25,係還可進行以下說明的標籤相互賦予處理。
<4.標籤相互賦予處理>
標籤相互賦予處理,係隨應於來自使用者終端5之相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者ID與店舖ID之間、或使用者ID與商品ID之間,為了設成彼此已經進行過標籤之相互賦予之狀態,而將使用者標籤DB8a,店舖標籤DB8b,商品標籤DB8c予以更新的處理。
首先,作為標籤相互賦予處理之觸發的相互 賦予對象行動,可以推定已被賦予使用者ID的使用者有對店舖或商品展現興趣的行動是為適切,而可考慮如下的例子。
‧商品或店舖之連結的點選(商品網頁或店舖網頁之瀏覽)。
使用者以使用者終端5進行檢索而點選在檢索結果清單中所被列舉的商品或店舖、或是點選商品廣告、店舖廣告等,而進行商品網頁或店舖網頁之瀏覽的動作
‧商品購入或放入購物籃
使用者進行商品之購入操作的動作、或為了購入而將商品放入購物籃的動作
‧中意品項登錄
使用者將商品或店舖進行中意品項登錄的動作
例如針對這些行動,係有進行過操作的使用者之使用者ID、和操作對象的商品之商品ID、或操作對象的店舖之店舖ID,被建立關連。於是,將這些視為相互賦予對象行動,標籤管理部25係在測知相互賦予對象行動時,進行相互賦予處理。
以圖7來模式性說明相互賦予。
圖中作為相互賦予被進行的對象而例示了使用者U1、U2、店舖S1、S2、商品M1、M2。關於使用者U1、U2的方塊內係圖示了使用者標籤DB8a中所被登錄的使用者標籤、關於店舖S1、S2的方塊內係圖示了店舖標籤DB8b中所被登錄的店舖標籤、關於商品M1、M2的方塊內係圖示了商品標籤DB8c中所被登錄的商品標籤。
假設在時點t0,針對使用者U1、U2、店舖S1、S2、商品M1、M2而登錄了如圖示的標籤Tg1~Tg6。
假設在時點t1,使用者U1係進針對店舖S1所出品的商品M1進行了點選、購入、中意品項登錄等之 相互賦予對象行動。
此情況下,使用者U1與店舖S1之間、及使用者U1與商品M1之間會進行標籤之相互賦予。藉由使用者U1與店舖S1之間的相互賦予,對使用者U1的使用者ID會賦予店舖S1的標籤Tg3,對店舖S1的店舖ID會賦予使用者U1的標籤Tg1。又,藉由使用者U1與商品M1之間的相互賦予,對使用者U1的使用者ID會賦予商品M1的標籤Tg5,對商品M1的商品ID會賦予使用者U1的標籤Tg1。結果會變成,於使用者標籤DB8a中對使用者U1的使用者ID係有標籤Tg1、Tg3、Tg5被當作使用者標籤而建立關連,於店舖標籤DB8b中對店舖S1的店舖ID係有標籤Tg1、Tg3被當作店舖標籤而建立關連,於商品標籤DB8c中對商品M1的商品ID係有標籤Tg1、Tg5被當作商品標籤而建立關連的狀態。
假設在時點t2,使用者U2係進行店舖S2之廣告之點選(網頁瀏覽)等之相互賦予對象行動。
此情況下,使用者U2與店舖S2之間會進行標籤之相互賦予。藉此而會變成,於使用者標籤DB8a中對使用者U2的使用者ID係有標籤Tg2、Tg4被當作使用者標籤而建立關連,於店舖標籤DB8b中對店舖S2的店舖ID係有標籤Tg2、Tg4被當作店舖標籤而建立關連的狀態。
假設在時點t3,使用者U1係進行店舖S1之廣告之點選等之相互賦予對象行動。
此情況下,使用者U1與店舖S2之間會進行標籤之 相互賦予。此情況下,對使用者U1從店舖S1所給予的標籤Tg3、Tg1,係為第2次的賦予。因此如括弧內所示般地被設成標籤點數「2」。店舖S1側也同樣地,從使用者U1所賦予的標籤Tg5、Tg3、Tg1之中,Tg3、Tg1係為第2次之賦予,因此這些係如括弧內所示般地被設成標籤點數「2」。標籤Tg5係被追加。
假設在時點t4,使用者U2係針對店舖S1所 出品的商品M2而進行點選、購入、中意品項登錄等之相互賦予對象行動。
此情況下,使用者U2與店舖S1之間、及使用者U2與商品M2之間會進行標籤之相互賦予。結果會變成,對使用者U2的使用者ID係會追加標籤Tg6而有標籤Tg1~Tg6被建立關連,對店舖S1的店舖ID係有標籤Tg2、Tg4被追加,對商品M2的商品ID係有標籤Tg2、Tg4被追加的狀態。
以上係為標籤相互賦予之模型,但此種標籤 相互賦予,係在多數的使用者、多數的店舖、多數的商品之間,被逐漸進行下去。
圖8中圖示標籤管理部25所做的標籤相互賦予處理之例子。
對EC伺服器2而有來自使用者終端5之某種行動發生,其係被判斷為是上述的相互賦予對象行動時,則標籤管理部25係從步驟S201前進至S202。
步驟S202中標籤管理部25係取得相互賦予對象行動 的相關資訊。亦即作為關於相互賦予對象行動的識別資訊,會取得進行過該當行動的使用者之使用者ID、和該行動之對象的店舖ID、商品ID、或是店舖ID與商品ID之雙方。
藉此,就會設定相互賦予之識別資訊之組合。在取得了使用者ID與店舖ID時,在該兩者間進行相互賦予。在取得了使用者ID與商品ID時,在該兩者間進行相互賦予。在取得了使用者ID、店舖ID、商品ID時,在使用者ID與店舖ID之間、及使用者ID與商品ID之間之雙方會進行相互賦予。
步驟S203中標籤管理部25係將已取得之識 別資訊所對應的標籤,從標籤DB8加以取得。亦即將該當使用者ID所被建立關連的使用者標籤,從使用者標籤DB8a中讀出。又,在這次的相互賦予對象行動中店舖ID是被關連而取得時,則將該店舖ID所被建立關連的店舖標籤,從店舖標籤DB8b中讀出。又,在這次的相互賦予對象行動中商品ID是被關連而取得時,則將該商品ID所被建立關連的商品標籤,從商品標籤DB8c中讀出。
步驟S204中,標籤管理部25,係使步驟 S203中所讀出之店舖標籤、商品標籤當作使用者標籤而與使用者ID建立關連,而進行使用者標籤DB8a之更新。此時,若欲賦予的某商品標籤,是已經成為該當使用者ID所對應之使用者標籤而存在,則將該使用者標籤之標籤點數(賦予次數)進行+1加算。若不存在,則令標籤點 數=1即可。
標籤管理部25,係商品ID是在步驟S202中 被取得時,則在使用者ID與商品ID之間之雙方,為了進行相互賦予,而從步驟S205前進至S206。然後在步驟S206中,標籤管理部25係使步驟S203所讀出的使用者標籤當作商品標籤而與商品ID建立關連,而進行商品標籤DB8c之更新。此情況下,若與所賦予之使用者標籤相同的商品標籤是已經存在,則將標籤點數予以加算,若不存在則令標籤點數=1。
標籤管理部25,係店舖ID是在步驟S202中 被取得時,則在使用者ID與店舖ID之間之雙方,為了進行相互賦予,而從步驟S207前進至S208。然後在步驟S208中,標籤管理部25係使步驟S203所讀出的使用者標籤當作店舖標籤而與店舖ID建立關連,而進行店舖標籤DB8b之更新。此情況下,若與所賦予之使用者標籤相同的店舖標籤是已經存在,則將標籤點數予以加算,若不存在則令標籤點數=1。
標籤相互賦予處理被進行如上。藉此就執行如圖7所述的相互賦予。
藉由如此的標籤之相互賦予,針對使用者、店舖、商品,在使用者的行動的過程中,會彼此逐步進行標籤收集,藉由頻繁地進行之,使用者標籤係為,反映出該使用者的個人嗜好等的標籤會變得優勢。另一方面,店舖標籤、商品標籤,係關於該店舖或商品的多數人的主流主流 之嗜好、概念等的標籤,會變成優勢。
首先若針對使用者標籤來考量,則各使用者 係隨應於自己的嗜好、必要性等而進行網路購物,瀏覽中意的商品或店舖,或進行商品購入。因此藉由標籤的相互賦予,對各使用者的使用者ID,會逐漸收集對使用者而言是感興趣的店舖或商品所被賦予的標籤。
當然使用者也不是一定只會瀏覽相同的商品而已,瀏覽或購入的商品或店舖也會有許多分歧,但關於真正有興趣之商品類型或店舖的瀏覽數或購入數,通常會比較無興趣的商品或店舖還多。
亦即針對各使用者,係隨應於使用者的瀏覽、購入等之行動,逐漸收集非常廣幅度的標籤,但來自有興趣之店舖或商品的標籤,係賦予次數較多,標籤點數會顯著高於其他。然後,標籤點數高的標籤,係可想成是對該使用者而言為優勢的標籤。因此作為使用者標籤,係反映出該使用者之個人嗜好的標籤會變成優勢。換言之,該使用者之使用者ID所被建立關連的標籤之中,標籤點數高的標籤,係為表示該使用者之嗜好或必要性、環境、狀況、購買傾向等的標籤。
店舖標籤或商品標籤係可考慮如下。
例如某店舖是陳列適合青少年層的商品時,自然而然,青少年層的使用者之存取會增加。因此藉由標籤之相互賦予,對該店舖之店舖標籤、或陳列之商品的商品標籤,係會被頻繁賦予青少年層所具有的標籤(例如表示年 齡層的標籤等)。當然,實際上,也會有年輕的使用者之存取,因此年輕之年齡層的標籤也會被賦予,但存取的使用者幾乎都是青少年層時,則表示青少年層的標籤之標籤點數會變高。
同樣地,例如對受年輕人歡迎的品牌之商品,係從喜好該品牌的使用者所賦予的標籤之標籤點數會逐漸變高。 又,對陳列自然食品的店舖,從對自然食品有興趣的使用者所賦予的標籤之標籤點數會逐漸變高。
如此,店舖標籤或商品標籤,係來自對該店舖或商品帶有興趣之使用者的標籤的賦予次數會增加,藉此,優勢的標籤(標籤點數高的標籤),係可認為是有反映出針對該店舖或商品的較多人的主流嗜好、商品或店舖之概念、購入者傾向等的標籤。
當然,各使用者的嗜好或必要性等係很多 樣,因此藉由頻繁地進行標籤相互賦予處理,對各識別資訊,亦即使用者、店舖、商品之每一者,係想定會有許多不適合該主體的標籤被賦予。
例如使用者U1係對搖滾音樂有興趣,且目前 正在育兒中。對使用者U1係有「搖滾音樂」此一標籤被賦予。另一方面,假設使用者U2係同樣是育兒中但對搖滾音樂完全沒有興趣。
此情況下,一旦使用者U1購入身為某育兒用品的商品M1,則藉由相互賦予而對商品M1會被賦予「搖滾音樂」此一標籤。其後,若使用者U2購入相同商品M1, 則會導致對使用者U2被賦予其不感興趣之「搖滾音樂」此一標籤。
又,對於一般搖滾音樂迷而言沒有人氣的品牌BR1的陳列店舖S1之商品M2,若使用者U1將其購入,則會導致對店舖S1或商品M2賦予「搖滾音樂」之標籤。
無論是以上的使用者U2的情況,還是店舖S1或商品M2的情況,原本不該有的標籤,都會被賦予。
但是,這些原本不該有的標籤之賦予係為稀少案例,通常不會變成標籤點數高的優勢之標籤。因此,關於使用者、店舖、商品所被賦予的標籤,係以標籤點數為基準,只要能判斷對該使用者、店舖、商品而言是否為適合的標籤,就沒有問題。
又就算當初是原本不該有的標籤,標籤點數 也有可能會在其後上升。例如上對記品牌BR1有知名的搖滾巨星協力開發商品的結果,導致對店舖S1會發生多數搖滾迷之使用者的存取。其結果為,關於店舖S1的「搖滾音樂」之標籤的標籤點數會變高。此時點上,店舖S1係變成搖滾迷喜歡的店舖,「搖滾音樂」之標籤係對店舖S1來說可謂適合的標籤。
使用者之興趣或嗜好有變化時也是同樣如此。
亦即標籤點數係在該每一時點上,表示對使用者、店舖、商品而言的適合程度。
然而若藉由標籤之相互賦予,對各使用者、 各店舖、各商品賦予了太過多樣的標籤,則相互賦予處理 負擔或DB容量負擔也會增大。甚至,也可考慮,在相互賦予之際,若將賦予來源的所有標籤,賦予至賦予目標,則針對各使用者、各店舖、各商品,所被賦予的標籤內容就會往大致同樣的方向逐漸收斂。
於是,在相互賦予之際,係從賦予來源將標籤點數高的優勢標籤當作有效標籤而予以選擇,僅將有效標籤給予至賦予目標,較為適切。
因此,圖8之步驟S204、S206、S208中,進 行如圖9的處理,較為理想。
標籤管理部25係在步驟S250中,在相互賦予對象的賦予來源之標籤之中,選擇有效標籤。此外在圖8之步驟S204的情況下,賦予來源係為店舖或商品且賦予目標係為使用者。步驟S206的情況下,賦予來源係為使用者且賦予目標係為商品。步驟S208的情況下,賦予來源係為使用者且賦予目標係為店舖。
所謂圖9之步驟S250中所選擇的賦予來源之有效標籤,係為例如標籤點數是所定閾值以上者。
步驟S251中標籤管理部25係令變數n=1,在 定數nMAX中代入步驟S250中所選擇的有效標籤之數量。
然後在步驟S252中標籤管理部25係確認與第n個有效標籤相同的標籤是否存在於賦予目標,若不存在,則在步驟S253中對賦予目標之識別資訊追加第n個有效標籤,並且在步驟S254中將該當追加之標籤的標籤點數設 成「1」。若與第n個有效標籤相同的標籤是存在於賦予目標,則前進至步驟S255,將該賦予目標之識別資訊所對應之標籤的標籤點數+1。
直到步驟S255中n≧nMAX為止,在步驟S257中一面將變數n予以增值一面重複進行該處理。
亦即該圖9之處理係為,從賦予來源選擇1或複數個有效標籤,將各有效標籤,逐步給予至賦予目標的處理。
如圖9所示,標籤管理部25係在標籤相互賦 予處理中,在賦予來源之識別資訊所對應之標籤之中例如只有以關於標籤點數之所定條件而被判斷為有效標籤者,會被追加賦予至賦予目標之識別資訊,藉此就可減輕處理負擔、容量負擔、或避免標籤之同一化收斂。
此外在步驟S250中的有效標籤之判斷條件, 係亦可考慮以標籤點數以外為基準。例如如圖4、圖5所示將通常登錄標籤與相互賦予標籤做管理的情況下,亦可僅將通常登錄標籤,視為相互賦予之際的有效標籤。或是也可考慮,通常登錄標籤係無條件視為有效標籤,針對相互賦予標籤則是把標籤點數為閾值以上者視為有效標籤等。
又,亦可將各標籤按照標籤點數而予以排序,將上位x個之標籤、上位x%之標籤等,視為有效標籤。
又亦可針對各標籤而管理著最終賦予日期時間(藉由通常登錄或相互賦予處理而被新登錄或追加的最新之日期時間),將從最終賦予日期時間起尚未經過所定期間者視 為有效標籤等,使用日期時間的判斷條件。
又關於標籤,係有較常使用的標籤、不太常 使用的標籤等,總數上係有幅度。於是,為了有效化判斷,係亦可隨應於標籤DB8中的各標籤之標籤點數總數而做正規化。
例如「男性」「女性」的標籤係被頻繁地賦予,可以預測在標籤DB8內的標籤點數之總數也會是非常大的值。另一方面例如比較少見的標籤,係賦予次數也較少,標籤DB8內之標籤點數之總數也會是較小的值。於是,某識別資訊所對應之標籤之標籤點數,係以(該當標籤點數)/(標籤DB8內之標籤點數總數)的方式進行正規化,將正規化後的值與閾值進行比較而判斷是否為有效標籤,較為理想。
又,除了把有效標籤以外的排除在相互賦予之對象之外,就算是有效標籤,若是與賦予目標之有效標籤矛盾的標籤,則亦可將其排除在相互賦予之對象之外。換言之,矛盾標籤係不視為有效標籤。
例如對於「紅」此一有效標籤存在的賦予目標,藉由「白」此一標籤的相互賦予而產生了被附加的機會時,即使該「白」的此一標籤從標籤點數來看是有效標籤,仍不會視為有效標籤,而從有效標籤中排除。
又,作為DB管理形態,亦可對各標籤設置有效標籤旗標,以有效標籤旗標來表示是否為有效標籤。標籤管理部25係逐次以各種條件來進行有效標籤判定,更 新有效標籤旗標。
又,使用者、店舖、商品間頻繁進行標籤之 相互賦予的狀況下,為了維持對各使用者ID、各店舖ID、各商品ID儘可能分別讓適切的標籤被建立關連的狀態,標籤管理部25係適宜進行標籤DB8之整理,較為理想。
例如考慮定期的或是不定期地,對使用者標籤DB8a、店舖標籤DB8b、商品標籤DB8c,如以下(1)~(6)般地進行標籤之刪除。
(1)作為定期的處理,標籤點數未滿所定值之 標籤係刪除。
(2)管理標籤的最終賦予時點,從最終賦予時點經過某期間以上而標籤點數仍未達所定以上的標籤係刪除。亦即將被當成稀少案例而賦予的可能性高的標籤予以刪除。
(3)無論標籤點數為何,從最終賦予時點起經過所定期間(例如1年等)的標籤係刪除。亦即將長期都沒有被賦予的標籤予以刪除。
(4)將所有的標籤點數,每一定時間(例如1個月)就-1的方式,若標籤點數變成「0」則標籤係刪除。藉此,只有持續性被反覆賦予的標籤才會殘存。
(5)作為定期的處理,將與1個識別資訊所對應的標籤之數量,削減成所定數m。例如只留下標籤點數的上位m個標籤,其他全部刪除。亦可針對剩下的m個標籤而將標籤點數重置成1。
(6)例如作為定期的處理,偵測出1個識別資訊所對應之複數之中有矛盾的標籤,刪除矛盾標籤。例如「紅」此一標籤與「白」此一標籤是對1個識別資訊建立關連時,就將其一方或雙方予以刪除。刪除一方的情況下,例如將標籤點數較少的一方視為刪除對象。或是亦可為,若通常登錄標籤與相互賦予標籤之間發生矛盾時,是將相互賦予標籤視為刪除對象。
例如像是這些例子而進行標籤之整理,就可 抑制1個識別資訊所對應之標籤之數量的增大,又可解決不適切之標籤一直保持被登錄。
又,亦可設定1個識別資訊所對應之標籤的上限數,使得超過上限數的標籤追加不被進行。此情況下,標籤達到上限數後,係只有在藉由如上記(1)~(5)的標籤之刪除而騰出空間時,例如在相互賦予之際才會成為賦予目標而進行標籤追加。如此一來,可抑制1個識別資訊所對應之標籤之數量無限制增大。
<5.標籤使用處理例>
如上述,藉由標籤管理部25而逐次更新標籤DB8,但各時點的標籤DB8中,使用各識別資訊所對應之標籤的處理例,係逐一說明如下。
以下的標籤使用處理例I~V,係為EC伺服器2主要藉由標籤處理部26、Web伺服器22、檢索部24之機能而執行的處理。
尤其是以下的標籤使用處理例I~V,係以EC伺服器2偵測到使用者所做的標籤處理對象行動為契機而被執行。
〔標籤使用處理例I〕
圖10、圖11所說明的標籤使用處理例I,作為標籤處理對象行動,係想定例如使用者之登入,於登入畫面中,基於標籤而對使用者實現合適的資訊提示的例子。
若在圖10之步驟S301中偵測到標籤處理對象行動的登入,則EC伺服器2之處理係前進至步驟S302,藉由管理部23之機能而進行登入處理。EC伺服器2係藉由標籤處理部26之機能而進行步驟S303~S307之處理。
首先在步驟S303中,標籤處理部26係取得已被登入處理所判定的使用者ID,基於使用者ID而檢索使用者標籤DB8a,取得該當使用者ID所對應之使用者標籤。
然後,標籤處理部26係在步驟S304中,在已取得的使用者標籤之中,選擇有效使用者標籤。例如將標籤點數為所定值以上之標籤,視為有效使用者標籤。或是亦可以標籤點數進行排序然後將上位所定數之標籤視為有效使用者標籤。
在步驟S305中標籤處理部26係從已選擇的使用者標籤之中,選擇出與店舖標籤或商品標籤的匹配時所使用的y個(y係1或複數)之匹配用使用者標籤。該選 擇係可想成例如,若有效使用者標籤是y個以下,則將有效使用者標籤全部視為匹配用使用者標籤,若有效使用者標籤比y個還多,則隨機選擇其中y個而視為匹配用使用者標籤。
步驟S306中,標籤處理部26係使用匹配用 使用者標籤來檢索店舖標籤DB8b,將同一內容之標籤所被建立關連的店舖ID予以抽出。例如若匹配用使用者標籤是「信用卡可」「正裝鞋」,則檢索把這些當作店舖標籤而含有的店舖ID。
此外,此時,作為與使用者標籤共通之店舖標籤,係完全以有效店舖標籤為對象,較為合適。例如,店舖標籤之中,將標籤點數為所定值以上之標籤視為有效店舖標籤而作為檢索對象。
然後,若有抽出符合的店舖ID,則在其中,選擇出要對使用者提示的店舖。例如隨應於網頁上的推薦店舖之提示框數等,來選擇所定數之店舖即可。選擇係亦可為隨機,也可以店舖之評價、實績等為基準來選擇。
步驟S307中,標籤處理部26係同樣使用匹 配用使用者標籤來檢索商品標籤DB8c,將同一內容之標籤所被建立關連的商品ID予以抽出。例如和上記同樣地,檢索出將與匹配用使用者標籤相同的「信用卡可」「正裝鞋」當作商品標籤而具有的商品ID。
此情況下也是,作為與使用者標籤共通之商品標籤,係完全以有效商品標籤為對象,較為合適。例如,商品標 籤之中,將標籤點數為所定值以上之標籤視為有效商品標籤而作為檢索對象。
然後,若有抽出符合的商品ID,則在其中,選擇出要對使用者提示的商品。例如隨應於網頁上的推薦商品之提示框數等,來選擇所定數之商品即可。選擇係亦可為隨機,也可以商品的銷售實績、發售開始時期等為基準來選擇。
目前為止的處理中,是由標籤處理部26來抽 出:具有與已登入之使用者之使用者標籤共通之店舖標籤,且是在商品標籤,提示資訊之生成時所使用的店舖ID、商品ID。
在步驟S308中,基於該店舖ID、商品ID,檢索部24會取得要進行提示的店舖或商品之資訊。例如檢索廣告DB6e,取得關於該當店舖ID或商品ID的廣告資料。 或是亦可檢索店舖DB6b、商品DB6c,取得店舖或商品之資料。
然後將所取得的店舖或商品之資訊(或是資訊之連結),交給Web伺服器22。
Web伺服器22係在步驟S309中生成網頁資 料。對應於登入,進行用來在使用者終端5之瀏覽器上顯示出例如圖11所示之網頁所需之網頁資料生成。
圖11係使用者登入至電子商務交易系統之網站之狀態的畫面(登入畫面50)之一例。該登入畫面50中係顯示有例如:檢索對話盒51、檢索執行鈕52。又還設有:顯 示各種廣告的廣告領域53、顯示使用者資訊的使用者資訊領域54、顯示該當使用者之中意商品的中意商品領域55、顯示推薦給該當使用者之商品的推薦商品領域56、顯示推薦給該當使用者之店舖的推薦店舖領域57等。
Web伺服器22,係生成如此作為登入畫面50的HTML資料。此時,Web伺服器22係將有關廣告、中意商品、推薦商品、推薦店舖等的影像,插入至讓使用者終端5之瀏覽器讀取所需的HTML標籤或本文資訊,進行URL連結之設定等。尤其在本例的情況下,推薦商品領域56中會顯示步驟S308中所檢索到的商品之影像等,推薦店舖領域57中會顯示步驟S308中所檢索到的店舖之影像或本文。
若如此生成網頁,則步驟S310中作為該當網 頁資料的HTML資料係藉由通訊部21而被發送至使用者終端5,在使用者終端5之瀏覽器上顯示如圖11的登入畫面50。
因此對該當使用者,係有使用使用者標籤而被生成的商品、店舖之資訊,是被當成推薦商品、推薦店舖而在登入畫面50上被提示。尤其是所被提示的推薦商品、推薦店舖,係為具有與使用者共通之標籤的商品或店舖,因此引起使用者之興趣的可能性很高。尤其是在步驟S304中選擇有效使用者標籤來使用,因此推薦商品、推薦店舖對使用者而言會引起興趣的可能性係非常高,對使用者而言可實現理想的資訊提示。
又,步驟S304中,藉由在有效使用者標籤之中例如隨機選擇匹配用使用者標籤,就可使得每次登入時作為推薦而被提示的店舖或商品有所不同。然後無論哪種情況,都可提示出被推定為對使用者而言會有高關心度的商品或店舖。藉此就可實現,提示會讓使用者感到興趣的多樣之商品、店舖。
此外有效使用者標籤、有效店舖標籤、有效 商品標籤之基準係如上記例子使用標籤點數以外,還可做多樣考量。例如,通常登錄標籤係亦可作為有效標籤。 又,亦可將從標籤之最終賦予時點起算的經過時間之條件,用於有效標籤判定。
又如上述,標籤DB8中對各標籤設定了有效標籤旗標的情況下,則針對各標籤,亦可藉由有效標籤旗標來判定是否為有效標籤。
又,雖然在此例中是舉出登入來作為標籤處理對象行動為例子,但使用者所做的檢索操作等,商品ID或店舖ID不會隨著標籤處理對象行動而有直接關連的情況下,也可從使用者ID所得的標籤,抽出店舖ID或商品ID,用於各種之提示資訊之生成。
〔標籤使用處理例II〕
圖12所說明的標籤使用處理例II,作為標籤處理對象行動,係想定例如店舖或商品之連結之點選(往店舖網頁或商品網頁之遷移),於連結網頁中,基於標籤而對使 用者實現合適的資訊提示的例子。
若在圖12之步驟S401中偵測到標籤處理對 象行動的連結之點選、例如廣告等之點選,則EC伺服器2係藉由標籤處理部26之機能而進行步驟S402~S406之處理。
此外,作為該圖12中所述的使用者標籤、商品標籤、店舖標籤,係全部都僅以上述的有效使用者標籤、有效商品標籤、有效店舖標籤為對象,較為理想。
首先在步驟S402中,標籤處理部26係取得 連結目標之商品(或店舖)的商品ID(或店舖ID),使用該當ID來檢索商品標籤DB8c(或店舖標籤DB8b),取得該當ID所對應之商品標籤(或店舖標籤)。連結點選是往商品網頁之遷移操作時,則取得商品標籤,連結點選是往店舖網頁之遷移操作時,則取得店舖標籤。
又在步驟S403中,標籤處理部26係基於進行過連結點選的該當登入中之使用者的使用者ID,來檢索使用者標籤DB8a,取得該當使用者ID所對應之使用者標籤。
步驟S404中,標籤處理部26係判別,已取得之使用者標籤、和商品標籤(或店舖標籤)的共通標籤。例如已取得之使用者標籤中有品牌「BR-A」存在,商品標籤中也有「BR-A」存在,則該「BR-A」係為共通標籤。
在步驟S405中,標籤處理部26係使用已判別的共通標籤,來檢索商品標籤DB8c(或店舖標籤DB8b),找出具 有與共通標籤相同之商品標籤(或店舖標籤)的其他商品(或其他店舖),取得其商品ID(或店舖ID)。
步驟S406中,標籤處理部26係在步驟S405所欲取得的數個商品ID(或店舖ID)之中,選擇提示資訊之生成時所使用的所定數之商品ID(或店舖ID)。例如隨機選擇所定數即可。當然亦可不是隨機而是根據商品或店舖之實績等來進行選擇。所謂所定數,係例如作為推薦商品(或推薦店舖)而提示的數目。
到目前為止的處理中,是由標籤處理部26來抽出提示資訊之生成時所使用的店舖ID或商品ID。
在步驟S407中,基於該店舖ID或商品ID,檢索部24會取得要進行提示的店舖或商品之資訊。然後將所取得的店舖或商品之資訊(或是資訊之連結),交給Web伺服器22。
Web伺服器22係在步驟S408中生成連結目標之網頁資料。亦即,將點選操作之對象的連結之網頁資料予以讀出。此時,在該當連結目標之網頁資料內,準備推薦商品或推薦店舖之領域,將步驟S407所取得的商品或店舖之資訊,插入例如廣告資訊等。
若如此生成網頁,則步驟S409中該當網頁資料係藉由通訊部21而被發送至使用者終端5,在使用者終端5之瀏覽器上顯示連結目標的網頁影像。
因此對該當使用者,係在瀏覽所望之商品或店舖之網頁之際,在該網頁內,可看見其他商品或店舖之資訊。然 後該資訊係為,具有與使用者標籤和該當網頁之商品之商品標籤(或該當網頁之店舖之店舖標籤)之共通標籤的商品或店舖之資訊。因此,從使用者之嗜好等與網頁瀏覽之目的之雙方來考量,會是對使用者而言有用的資訊。例如係為該當網頁之商品所關連之商品,或會是該當網頁之店舖與陳列商品或概念是共通的店舖等,會提示出對使用者而言在該時點上想要看到的資訊。
此外,在步驟S406中,藉由例如隨機選擇提示資訊之生成時所使用的所定數之商品ID(或店舖ID),而在往特定網頁遷移之際,可避免每次都顯示相同的資訊來作為推薦或廣告等,可實現多樣的資訊提示。
又,在此例中,雖然作為標籤處理對象行動 是舉例如商品或店舖之連結之點選,但使用者所做的商品之購入、商品或店舖之中意品項登錄等,商品ID或店舖ID是隨標籤處理對象行動而被關連的情況下,也可將這些判斷成標籤處理對象行動之發生而進行和圖12相同之處理。
〔標籤使用處理例III〕
圖13、圖14中所說明的標籤使用處理例III,作為標籤處理對象行動,係想定使用者所做的檢索文字輸入,而在檢索文字之建議字之提示中利用標籤的例子。
若在圖13之步驟S501中偵測到標籤處理對象行動的檢索文字之輸入,則EC伺服器2係藉由標籤處 理部26之機能而進行步驟S502、S503之處理。所謂檢索文字之輸入,係為例如對圖11之檢索對話盒51的文字輸入。
在步驟S502中,標籤處理部26係基於進行過檢索文字輸入的登入中之使用者的使用者ID,來檢索使用者標籤DB8a,取得該當使用者ID所對應之使用者標籤。
又,標籤處理部26係在步驟S503中,在已取得的使用者標籤之中,選擇有效使用者標籤。該有效使用者標籤,係為了提示資訊之生成而被使用。
另一方面,隨應於檢索文字輸入,EC伺服器 2係藉由檢索部24之機能而在步驟S404中檢索建議字DB6d,將輸入字串所對應之建議字予以抽出。藉此而取得表音一致的複數建議字。
EC伺服器2,係例如選擇檢索部24之機能所提示的建議字,設定提示順序。提示順序,係使用在例如建議字DB6d中對各建議字所設定的優先度。優先度,係隨應於例如各建議字之檢索執行數等之實績而被設定。
此時檢索部24係在步驟S505中,將優先度之值,使用步驟S503所取得的有效使用者標籤而予以修正。具體而言,係將含有與有效使用者標籤相同字的建議字之優先度予以提高。此外,該修正係為了這次提示的建議字之選擇及順序設定而為暫時性修正,並非將建議字DB6d中所記憶的優先度之資訊加以更新。
步驟S506中,檢索部24係使用修正後的優先度,選 擇所定數之建議字,並且設定其提示順序。
步驟S507中,EC伺服器2係將該提示順序有被設定的建議字之資訊,從通訊部2發送至使用者終端5,於使用者終端上提示出建議字。
圖14圖示建議字提示之樣子。圖14A係圖示 了使用者終端5上所被顯示的檢索對話盒51與檢索執行鈕52。
假設例如使用者在檢索對話盒51中如圖14B所示般地輸入了「」。此時,從建議字DB6d會取得含有「」此一表音「wai」的建議字。另一方面,假設進行該當輸入的使用者的有效使用者標籤是存在有「送料無料」(免運費)。此情況下,在所被抽出的多數建議字之中,含有和有效使用者標籤相同字的「送料無料」此一建議字,其優先度會被提高。然後以各建議字之優先度進行排序,藉此,「送料無料」被上位選擇的機率會變高。例如圖示般地,會是「」之後第2高優先度而被顯示在建議對話盒60內。使用者,係可將建議字當作輸入字串而加以選擇然後進行檢索。
如此對於使用者,關於檢索字串之建議字, 係將含有與使用者標籤相同字者予以優先提示。因此建議字中加入有使用者之嗜好或需求等者會較容易被提示,可促進對使用者而言是理想的建議字提示。
〔標籤使用處理例IV〕
圖15中所說明的標籤使用處理例IV,作為標籤處理對象行動是想定使用者所做的檢索執行,而在檢索結果之提示所需之處理中利用標籤的例子。
若在圖15之步驟S601中偵測到標籤處理對 象行動的檢索執行,則EC伺服器2係藉由標籤處理部26之機能而進行步驟S602~S604之處理。所謂檢索執行,係例如對圖11之檢索對話盒51進行文字輸入(或建議字選擇)後,點選檢索執行鈕52的操作。
在步驟S602中,標籤處理部26係基於該當使用者之使用者ID來檢索使用者標籤DB8a,取得該當使用者ID所對應之使用者標籤。
然後,標籤處理部26係在步驟S603中,在已取得的使用者標籤之中,選擇有效使用者標籤。
然後,標籤處理部26係在步驟S604中,從已選擇的使用者標籤之中,選擇檢索處理時所使用的檢索用使用者標籤。該選擇例如可隨機進行,亦可選擇標籤點數之最上位、或上位所定數個。
到目前為止的處理中,是由標籤處理部26, 在已登入之使用者的使用者標籤之中,抽出提示資訊之生成時所使用的使用者標籤。
接下來,EC伺服器2係藉由檢索部24之機能而進行步驟S605中的檢索處理。檢索部24,係藉由使用者在檢索對話盒51中輸入的字串而檢索例如商品DB6c或店舖DB6b,將具有一致字的商品或店舖予以抽出,但在本例 中,是將步驟S604中所選擇的檢索用使用者標籤,追加至檢索字串,基於該字串來檢索商品或店舖。
若有得到檢索結果,則在步驟S606中,EC伺服器2係藉由Web伺服器22之機能而生成檢索結果網頁之HTML資料。亦即用來提示檢索結果清單的網頁資料。然後在步驟S607中,該當網頁資料會由通訊部21發送至使用者終端5。藉此,使用者就可看到檢索結果一覽。
此時,在檢索字串中係利用使用者標籤。因 此藉由檢索而被抽出。商品或店舖之中也是,尤其是命中於檢索用使用者標籤的商品‧店舖,係被上位抽出。因此命中於所被輸入的檢索字串之中,尤其是符合使用者之嗜好等的商品‧店舖會被提示在檢索結果之上位的可能性會變高,檢索結果容易變成符合使用者之需求。
此外,即使未命中於檢索用使用者標籤的商品‧店舖,而有命中於所被輸入之檢索字串者,係在多少也要尊重使用者之文字輸入的意義下,考慮也刊載於檢索清單中。
在該圖15之例子中,雖然將檢索用使用者標 籤加到檢索字串而進行檢索,但對於以所被輸入之檢索字串而進行的檢索結果,亦可使用檢索用使用者標籤來進行排序或過濾。例如若作為檢索結果是獲得商品ID或店舖ID,則針對這些ID來檢索商品標籤DB8c或店舖標籤DB8b,確認是否將與檢索用使用者標籤相同商品標籤、店舖標籤當作有效標籤而具有。然後針對具有與檢索用使 用者標籤相同標籤的商品或店舖,係藉由排序而被顯示在檢索結果清單之上位、或是僅將具有同一標籤的商品或店舖,當作檢索結果而抽出。如此,亦可將標籤使用於作為檢索結果的提示資訊生成。
〔標籤使用處理例V〕
圖16中所說明的標籤使用處理例V也是和上記標籤使用處理例IV同樣地,作為標籤處理對象行動是想定使用者所做的檢索執行,而在檢索結果之提示所需之處理中利用標籤的例子。
此外,作為該圖16中所述的使用者標籤、商品標籤、店舖標籤,係全部都僅以上述的有效使用者標籤、有效商品標籤、有效店舖標籤為對象,較為理想。
若在圖16之步驟S701中偵測到標籤處理對 象行動的檢索執行,則EC伺服器2係藉由檢索部24及標籤處理部26之機能而進行步驟S702~S704之處理。
亦即,EC伺服器2係藉由檢索部24之機能而進行步驟S702中的檢索處理。檢索部24,係藉由使用者在檢索對話盒51中輸入的字串而檢索例如商品DB6c或店舖DB6b,將具有一致字的商品或店舖之ID予以抽出。
若有得到檢索結果,則在步驟S603中,EC伺服器2係針對藉由標籤處理部26之機能而檢索到的各商品或店舖,取得商品標籤(或店舖標籤)。又,從本次的使用者ID,取得使用者標籤。
步驟S704中,EC伺服器2係針對藉由檢索 處理而抽出的商品ID或店舖ID之每一者,判定與本次的使用者之間的標籤共通度。
例如若商品M1、M2‧‧‧Mn係藉由檢索而被抽出,則商品M1之商品標籤與使用者標籤之共通度,是藉由例如共通標籤數、或是全標籤內的共通標籤之比率等,而加以求出。關於商品M2~Mn也是同樣地求出共通度。
若如此求出了共通度,則在步驟S705中,EC伺服器2係藉由Web伺服器22之機能而生成檢索結果網頁之HTML資料。亦即用來提示檢索結果清單的網頁資料。此情況下,假設檢索結果清單係藉由共通度而被排序。 然後在步驟S706中,該當網頁資料會由通訊部21發送至使用者終端5。藉此,使用者就可看到檢索結果一覽。
此情況下,會從命中於使用者所輸入的檢索 字串的商品‧店舖,且具有許多與自己之使用者標籤相同標籤的商品‧店舖起,優先地提示給使用者。因此檢索結果容易符合使用者之需求。
此外,亦可不是共通度所致之排序,而是以共通度進行過濾。例如僅將具有與使用者標籤共通之標籤的商品或店舖,當作檢索結果而提示等。
順便一提在該圖16之例子中,係基於標籤處 理對象行動而抽出標籤資訊,將所抽出的標籤資訊,當作提示資訊之生成時所使用的標籤資訊,但亦可考慮基於標 籤處理對象行動而抽出識別資訊,將所抽出的識別資訊,當作提示資訊之生成時所使用的識別資訊。
例如藉由使用者在檢索對話盒51中輸入的字串而檢索商品標籤DB8c或店舖標籤DB8b,將具有一致之標籤的商品或店舖予以抽出。然後將所抽出的商品ID或店舖ID,用於作為檢索結果之提示資訊生成。
然後如上記步驟S702,針對藉由通常之檢索處理所抽出的商品ID或店舖ID、和藉由標籤檢索所抽出的商品ID或店舖ID,以邏輯積條件或邏輯和條件來抽出商品‧店舖,生成檢索結果網頁之HTML資料。
如此一來,可將有反映出標籤的檢索結果,提示給使用者。
<6.總結及變形例>
以上的實施形態係可獲得如下效果。
實施形態的EC伺服器2係藉由標籤管理部25之機能,對於每位使用者之使用者ID、各家店舖的店舖ID、及每個商品的商品ID的各識別資訊所分別對應而記憶標籤而成的標籤DB8,隨應於來自使用者終端5的相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者ID與店舖ID或商品ID之間,進行設成彼此已經進行過標籤之相互賦予之狀態的標籤相互賦予處理(參照圖8、圖9)。
若依據此標籤相互賦予處理,則作為與使用者ID建 立關連的標籤,係反映出該使用者之個人嗜好或需求的標籤,會逐漸變成優勢。又,作為與店舖ID或商品ID建立關連的標籤,係反映出喜好該店舖或商品的眾多使用者的主流之嗜好或需求、概念等的標籤,會變成優勢。亦即藉由標籤相互賦予處理,可以實現針對使用者、店舖、商品之每一者,可附加適合於生成用來向各使用者提示之資訊之生成的標籤。
又,基於較多使用者之相互賦予對象行動而表示各使用者之嗜好等的字,自然會成為使用者標籤、店舖標籤、商品標籤而被逐漸累積。因此,即使不進行複雜的使用者行動分析或問卷收集、商品資訊分析、店舖資訊分析等,仍可針對使用者、店舖、商品,使得適切的標籤成為優勢標籤而被建立關連。
又,EC伺服器2係藉由標籤處理部26之機能,隨應於來自使用者終端5之標籤處理對象行動之發生,而將該當標籤處理對象行動所關連之使用者ID、店舖ID、或商品ID所對應之標籤,在標籤DB8進行檢索,基於所抽出的標籤而取得要發送至使用者終端5之提示資訊之生成時所使用的標籤或識別資訊。然後藉由作為提示資訊生成部而發揮機能的檢索部24或Web伺服器22,使用標籤處理部26所取得的標籤或識別資訊,來生成要發送至使用者終端的提示資訊。
所謂提示資訊,係如標籤使用處理例I~V中所例示,係為登入畫面或商品網頁、店舖網頁中的推薦商品、 推薦店舖、廣告影像、檢索結果一覽、檢索時之建議字等。
在標籤DB8中,針對使用者、店舖、商品,分別藉由上述的標籤相互賦予處理而被賦予較適切的使用者標籤、店舖標籤、商品標籤(較為優勢),因此基於從標籤DB8所求出之標籤或識別資訊來生成提示資訊,藉此,可進行對使用者而言非常適合的資訊提示。例如可使使用者的個人嗜好與對店舖、商品之主流嗜好、需求、例如店舖或商品的概念等之傾向能夠相符地,進行店舖或商品的提示。
具體而言,可將符合使用者之喜好或需求的商品或店舖之建議顯示、廣告、檢索結果等,更有效果地予以提示。
又,EC伺服器2係關於標籤管理部25之機 能,在標籤相互賦予處理中,在賦予來源之識別資訊所對應之標籤之中,以所定條件而被判斷為有效的有效標籤會被追加賦予至賦予目標之識別資訊這件事情,尤其是為了將優勢的標籤當作適合於使用者、店舖、商品而較為理想。藉此可提升標籤DB8之內容的信頼性。
尤其是,作為標籤點數,至少將相互賦予次數(但是亦可包含作為通常登錄標籤之登錄次數)予以管理,藉此可適切地進行有效標籤之判斷。標籤係經過多數次相互賦予而逐漸充實,但相同標籤一再被賦予這件事情,係因為該標籤係為符合使用者的嗜好、或商品.店舖的概念的可 能性很高,是適合於當作有效標籤的緣故。
又,標籤管理部25,係隨應於使用者資訊、店舖資訊、或商品資訊之取得,而對標籤DB8進行身為通常之標籤登錄的處理(參照圖6)。亦即,除了相互賦予以外,還設有讓標籤被賦予的機會。藉此例如可隨應於初期的標籤之賦予機會、或表示使用者之嗜好、店舖‧商品之概念等的資訊之取得,而獲得標籤之追加機會。例如可進行對應於嗜好之變化等的標籤之追加。
又,關於標籤處理部26之機能,係從標籤 DB8抽出檢索或提示資訊所需之標籤或是識別資訊之際,將以所定條件而被判斷為有效的有效標籤為對象,較為理想。這是因為,標籤DB8中係藉由多數次的相互賦予,想定對使用者、店舖、或商品而言不合適的標籤也會被賦予。藉由以有效標籤為對象來進行處理,可提升提示資訊生成所需的標籤資訊或識別資訊的取得處理之信賴性。
又,此情況下也是,以作為標籤點數而被表示的相互賦予次數(但是亦可包含作為通常登錄標籤之登錄次數)為基準來進行有效標籤之判斷,藉此,就可將對使用者、店舖、或商品而言合適的標籤判斷為有效標籤而使用之。
在標籤使用處理例I~V中,說明了由標籤處理部26將提示資訊之生成所需之標籤或識別資訊予以抽出的例子。
在標籤使用處理例I(圖10參照)中,標籤處理部26,係從標籤DB8,抽出標籤處理對象行動所關連之使用者 ID所對應之標籤,將具有與所抽出之標籤共通之標籤的店舖ID或商品ID,當作提示資訊之生成時所使用的識別資訊而取得。
藉此,作為標籤處理對象行動所關連之ID而僅獲知使用者ID的狀況下,可取得對該使用者而言合適的店舖ID或商品ID,可利用於資訊提示。例如使用者希望瀏覽之可能性高的店舖或商品之提示(推薦提示或廣告等)係成為可能,對使用者而言,可獲得所期望的店舖‧商品選擇的機會。
在標籤使用處理例II(圖12參照)中,標籤處 理部26,係從標籤DB8,抽出標籤處理對象行動所關連之使用者ID、店舖ID或商品ID之間的共通之標籤,將具有與所抽出之標籤共通之標籤的其他店舖ID或其他商品ID,當作提示資訊之生成時所使用的識別資訊而取得。
藉此,作為標籤處理對象行動所關連之ID而獲知使用者ID與店舖ID/商品ID的狀況下,可取得對該使用者而言合適的其他店舖ID或其他商品ID,可利用於資訊提示。因此可製造從使用者所瀏覽的店舖或商品所推定的,使用者喜好的陳列商品或概念之店舖‧商品的介紹機會。
在標籤使用處理例III、IV(參照圖13、圖15) 中,標籤處理部26,係從標籤DB8,抽出標籤處理對象行動所關連之使用者ID所對應之標籤,將所抽出之標籤,當作提示資訊之生成時所使用的標籤。
藉此,作為標籤處理對象行動所關連之ID而僅獲知使用者ID的狀況下,可取得對該使用者而言合適的標籤,例如使建議字變成適合於使用者,或可使標籤反映在檢索結果上。藉此對使用者而言可提升檢索操作性、或提示滿足度高的檢索結果等。
在標籤使用處理例V(參照圖16)中,標籤處 理部26,係從標籤DB8,基於標籤處理對象行動所關連的店舖ID或商品ID而抽出標籤,將所抽出之標籤,當作提示資訊之生成時所使用的標籤。
例如作為標籤處理對象行動是想定了使用者所做的檢索執行等情況下,可從檢索結果的商品或店舖的ID,抽出商品標籤、店舖標籤。藉由將此種標籤反映至檢索結果,就可使用標籤來進行檢索結果的過濾、排序,使反映出店舖或商品之主流屬性的檢索結果顯示成為可能。
此外,本發明不限定於實施形態之例子,上 述各種例子以外還可考量多樣的變形例。
電子商務交易系統構成係不限於圖1之例子。EC伺服器2係實際上亦可由電子商務交易網頁提供伺服器、管理伺服器、廣告伺服器、檢索伺服器、標籤處理伺服器等之複合體所構成。
又,作為標籤處理部26之對象的標籤處理對象行動及處理例係不限於標籤使用處理例I~V之例子,亦可有其他多樣考量。亦即,只要是以標籤處理對象行動為觸發而從標籤DB8中抽出標籤或識別資訊,利用該標籤或識 別資訊而生成提示給使用者終端5的網頁資料的處理即可。
在實施形態中,雖然舉出將通常登錄標籤與 相互賦予標籤予以區別管理的例子,但此情況下,通常登錄標籤係亦可總是被視為有效標籤。又,在此情況下,通常登錄標籤係亦可不需要作為賦予次數的標籤點數管理。
又,即使不是將通常登錄標籤總是視為有效標籤的情況下,亦可使得通常登錄標籤與相互賦予標籤間,有效標籤判定所需之閾值是不同的值。
另一方面,亦可不區別通常登錄標籤與相互賦予標籤。亦可無論是藉由哪種態樣而被賦予都一視同仁,是否為有效標籤則是可用標籤點數來判定。
關於標籤點數,係除了賦予次數以外,亦可 為例如以銷售數、點選次數等而被加算點數,甚至亦可藉由各種狀況而進行加權。
例如藉由相互賦予而對商品ID或店舖ID所賦予的使用者標籤的標籤點數,係亦可若相互賦予對象行動為瀏覽時則+1,中意品項登錄時則+2,購入時則+3等而改變加算點數。
又,並沒有必要以使用者標籤DB8a、店舖標 籤DB8b、商品標籤DB8c之全部為對象而進行如圖6所示的標籤登錄處理(通常登錄標籤之處理)。
例如亦可不對使用者標籤DB8a進行圖6的處理(S101、S104、S105、S106)。例如,亦可對店舖ID或商 品ID作為通常登錄標籤係賦予初期的標籤,這些標籤是藉由相互賦予而被擴展於使用者、商品、店舖。當然亦可反之,僅對使用者ID,將初期的標籤藉由圖6之處理(S101、S104、S105、S106)而賦予之,對店舖或商品,係不進行圖6之處理(S102、S103,S107~S112)。亦即使用者標籤係藉由相互賦予而被擴散至店舖或商品的例子。
針對所被登錄的標籤,係為了避免種類無意 義的增多,而亦可做某種程度的限定。例如亦可事前決定作為標籤使用的字為300種類等,僅將該300種類的字當作標籤來使用。
亦可將標籤之種類,隨著商品之每一類型等而先加以特定。
在實施形態中,是在使用者與商品、使用者 與店舖之間,進行標籤之相互賦予,但亦可考慮例如在使用者與使用者、商品與店舖、商品與商品、店舖與店舖之間,進行標籤之相互賦予。
例如SNS(social networking service)等之平台上,使用者對某使用者要求標籤賦予,藉此而進行相互賦予,或是也可考慮在店舖與陳列商品之間的相互賦予、系列商品間之相互賦予、合作店舖間之相互賦予等。
<7.程式及記憶媒體>
以上,說明了本發明的作為資訊處理裝置之實施形態的EC伺服器2,但實施形態的程式,係為令資訊處理裝 置(CPU等),執行EC伺服器2之處理的程式。
實施形態的程式係為,作為令資訊處理裝置 執行每位使用者之使用者ID、電子商務交易系統中所被開店的各家店舖之店舖ID、及電子商務交易系統中所被提供的每個商品之商品ID的這些各識別資訊所分別對應之標籤加以記憶而成的標籤DB8之管理的程式,係為一種程式,其係令資訊處理裝置執行:測知來自使用者終端5的相互賦予對象行動之發生的程序:和隨應於相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者ID與店舖ID或商品ID之間,進行設成彼此已經進行過標籤之相互賦予之狀態的標籤相互賦予處理的程序。 亦即是令其執行作為標籤管理部25之圖8之處理的程式。
又,實施形態的程式係為,作為令資訊處理 裝置執行使用標籤DB8之處理的程式,而為一種程式,其係令資訊處理裝置執行:標籤處理程序,係隨應於來自使用者終端5之標籤處理對象行動之發生,而將該當標籤處理對象行動所關連之使用者ID、店舖ID、或商品ID所對應之標籤,在標籤DB8進行檢索,基於所抽出的標籤而取得要發送至使用者終端5之提示資訊之生成時所使用的標籤或識別資訊;和提示資訊生成程序,係使用標籤處理程序所取得的標籤資訊或識別資訊,來生成要發送至使用者終端5的提示資訊。亦即是對資訊處理裝置令其執行圖10、圖12、圖13、圖15、圖16所說明之處理的程 式。
藉由此種程式,可實現上述的作為EC伺服器 2的資訊處理裝置。
而且此種程式,係可預先記錄在電腦裝置等之機器中所內建的作為記錄媒體之HDD、或具有CPU的微電腦內之ROM等中。又或者,可以暫時或永久性地被儲存(記錄)在半導體記憶體、記憶卡、光碟、光磁碟、磁碟等之可移除式記錄媒體中。又此種可移除式記錄媒體,係可用所謂的套裝軟體的方式來做提供。
又,此種程式,係除了可從可移除式記錄媒體安裝至個人電腦等以外,也可從下載網站,透過LAN、網際網路等之網路而下載之。
1‧‧‧網路
2‧‧‧EC伺服器
6‧‧‧電子商務交易DB
6a‧‧‧使用者DB
6b‧‧‧店舖DB
6c‧‧‧商品DB
6d‧‧‧建議字DB
6e‧‧‧廣告DB
8‧‧‧標籤DB
8a‧‧‧使用者標籤DB
8b‧‧‧店舖標籤DB
8c‧‧‧商品標籤DB
21‧‧‧通訊部
22‧‧‧Web伺服器
23‧‧‧管理部
24‧‧‧檢索部
25‧‧‧標籤管理部
26‧‧‧標籤處理部

Claims (14)

  1. 一種資訊處理裝置,係具備:標籤管理部,係對於把每位使用者之使用者識別資訊、電子商務交易系統中所被開店的各家店舖之店舖識別資訊、及電子商務交易系統中所被提供的每個商品之商品識別資訊的這些各識別資訊所分別對應之標籤資訊加以記憶而成的標籤資料庫,隨應於來自使用者終端的相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者識別資訊與店舖識別資訊或商品識別資訊之間,進行設成彼此已經進行過標籤資訊之相互賦予之狀態的標籤相互賦予處理;和標籤處理部,係隨應於來自使用者終端的標籤處理對象行動之發生,而在前記標籤資料庫中,檢索該當標籤處理對象行動所關連之使用者識別資訊、店舖識別資訊、或商品識別資訊所對應之標籤資訊,基於所抽出的標籤資訊而取得,要發送至使用者終端的提示資訊之生成時所使用的標籤資訊或識別資訊;和提示資訊生成部,係使用前記標籤處理部所取得的標籤資訊或識別資訊,來生成要發送至使用者終端的提示資訊;前記標籤管理部,係針對識別資訊所對應的各標籤資訊,管理前記標籤相互賦予處理所做的賦予次數,並且,在前記標籤相互賦予處理中,在賦予來源之識別資訊所對 應的標籤資訊之中,根據前記賦予次數而被判斷為有效的有效標籤資訊,係會被追加賦予至賦予目標之識別資訊。
  2. 如請求項1所記載之資訊處理裝置,其中,前記標籤管理部,係隨應於使用者資訊、店舖資訊、或商品資訊之取得,而進行往前記標籤資料庫的標籤資訊之追加處理。
  3. 如請求項1或請求項2所記載之資訊處理裝置,其中,前記標籤處理部,係在前記標籤資料庫中對應於同一識別資訊的複數標籤資訊之中,將以所定條件而被判斷為有效的有效標籤資訊予以抽出,基於所抽出的有效標籤資訊而取得提示資訊之生成時所使用的標籤資訊或識別資訊。
  4. 如請求項3所記載之資訊處理裝置,其中,前記標籤處理部,係針對同一識別資訊所對應的複數標籤資訊之每一者,根據前記標籤相互賦予處理所做的賦予次數而判斷是否為前記有效標籤資訊。
  5. 如請求項1或請求項2所記載之資訊處理裝置,其中,前記標籤處理部,係從前記標籤資料庫,將前記標籤處理對象行動所關連之使用者識別資訊所對應之標籤資訊予以抽出,將具有與所抽出之標籤資訊共通之標籤資訊的店舖識別資訊或商品識別資訊,當作提示資訊之生成時所使用的識別資訊而加以取得。
  6. 如請求項1或請求項2所記載之資訊處理裝置,其中,前記標籤處理部,係從前記標籤資料庫,將前記標籤處理對象行動所關連之使用者識別資訊、與該當標籤處理對象行動所關連之店舖識別資訊或商品識別資訊之間的共通之標籤資訊予以抽出,將具有與所抽出之標籤資訊共通之標籤資訊的其他店舖識別資訊或其他商品識別資訊,當作提示資訊之生成時所使用的識別資訊而加以取得。
  7. 如請求項1或請求項2所記載之資訊處理裝置,其中,前記標籤處理部,係從前記標籤資料庫,將前記標籤處理對象行動所關連之使用者識別資訊所對應之標籤資訊予以抽出,將所抽出的標籤資訊,當作提示資訊之生成時所使用的標籤資訊。
  8. 如請求項1或請求項2所記載之資訊處理裝置,其中,前記標籤處理部,係從前記標籤資料庫,基於前記標籤處理對象行動所關連之店舖識別資訊或商品識別資訊而將標籤資訊予以抽出,將所抽出的標籤資訊,當作提示資訊之生成時所使用的標籤資訊。
  9. 一種資訊處理裝置,係具備:標籤管理部,係對於把每位使用者之使用者識別資訊、電子商務交易系統中所被開店的各家店舖之店舖識別資訊、及電子商務交易系統中所被提供的每個商品之 商品識別資訊的這些各識別資訊所分別對應之標籤資訊加以記憶而成的標籤資料庫,隨應於來自使用者終端的相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者識別資訊與店舖識別資訊或商品識別資訊之間,進行設成彼此已經進行過標籤資訊之相互賦予之狀態的標籤相互賦予處理;前記標籤管理部,係針對識別資訊所對應的各標籤資訊,管理前記標籤相互賦予處理所做的賦予次數,並且,在前記標籤相互賦予處理中,在賦予來源之識別資訊所對應的標籤資訊之中,根據前記賦予次數而被判斷為有效的有效標籤資訊,係會被追加賦予至賦予目標之識別資訊。
  10. 一種資訊處理裝置,係為使用標籤資料庫的資訊處理裝置,前記標籤資料庫係記憶著每位使用者之使用者識別資訊、電子商務交易系統中所被開店的各家店舖之店舖識別資訊、及電子商務交易系統中所被提供的每個商品之商品識別資訊的這些各識別資訊所分別對應之標籤資訊,隨應於來自使用者終端的相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者識別資訊與店舖識別資訊或商品識別資訊之間,進行設成彼此已經進行過標籤資訊之相互賦予之狀態的標籤相互賦予處理,並且,針對識別資訊所對應之各標籤資訊,管理前記標籤相互賦予處理所做的賦予次數;其中,前記資訊處理裝置係具備:標籤處理部,係隨應於來自使用者終端的標籤處理對 象行動之發生,而在前記標籤資料庫中,檢索該當標籤處理對象行動所關連之使用者識別資訊、店舖識別資訊、或商品識別資訊所對應之標籤資訊,基於所抽出的標籤資訊而取得,要發送至使用者終端的提示資訊之生成時所使用的標籤資訊或識別資訊;和提示資訊生成部,係使用前記標籤處理部所取得的標籤資訊或識別資訊,來生成要發送至使用者終端的提示資訊;前記標籤處理部,係在前記標籤資料庫中對應於同一識別資訊的複數標籤資訊之中,將基於前記賦予次數而被判斷為有效的有效標籤資訊予以抽出,基於所抽出的有效標籤資訊而取得提示資訊之生成時所使用的標籤資訊或識別資訊。
  11. 一種資訊處理方法,係將標籤資料庫予以管理的資訊處理裝置的資訊處理方法,前記標籤資料庫係記憶著每位使用者之使用者識別資訊、電子商務交易系統中所被開店的各家店舖之店舖識別資訊、及電子商務交易系統中所被提供的每個商品之商品識別資訊的這些各識別資訊所分別對應之標籤資訊;前記資訊處理方法係具有:測知來自使用者終端的相互賦予對象行動之發生的程序:和隨應於前記相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者識別資訊與店舖識別資訊或 商品識別資訊之間,進行設成彼此已經進行過標籤資訊之相互賦予之狀態的標籤相互賦予處理的程序;和針對識別資訊所對應之各標籤資訊,管理前記標籤相互賦予處理所做的賦予次數的程序;在進行前記標籤相互賦予處理的程序中,將賦予來源之識別資訊所對應的標籤資訊之中根據前記賦予次數而被判斷為有效的有效標籤資訊,追加賦予至賦予目標之識別資訊。
  12. 一種資訊處理方法,係使用標籤資料庫的資訊處理裝置的資訊處理方法,前記標籤資料庫係記憶著每位使用者之使用者識別資訊、電子商務交易系統中所被開店的各家店舖之店舖識別資訊、及電子商務交易系統中所被提供的每個商品之商品識別資訊的這些各識別資訊所分別對應之標籤資訊,隨應於來自使用者終端的相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者識別資訊與店舖識別資訊或商品識別資訊之間,進行設成彼此已經進行過標籤資訊之相互賦予之狀態的標籤相互賦予處理,並且,針對識別資訊所對應之各標籤資訊,管理前記標籤相互賦予處理所做的賦予次數;其中,前記資訊處理方法係具備:標籤處理程序,係隨應於來自使用者終端的標籤處理對象行動之發生,而在前記標籤資料庫中,檢索該當標籤處理對象行動所關連之使用者識別資訊、店舖識別資訊、 或商品識別資訊所對應之標籤資訊,基於所抽出的標籤資訊而取得,要發送至使用者終端的提示資訊之生成時所使用的標籤資訊或識別資訊;和提示資訊生成程序,係使用前記標籤處理程序所取得的標籤資訊或識別資訊,來生成要發送至使用者終端的提示資訊;在前記標籤處理程序中,係在前記標籤資料庫中對應於同一識別資訊的複數標籤資訊之中,將基於前記賦予次數而被判斷為有效的有效標籤資訊予以抽出,基於所抽出的有效標籤資訊而取得提示資訊之生成時所使用的標籤資訊或識別資訊。
  13. 一種記憶媒體,係記憶有令資訊處理裝置執行標籤資料庫之管理的程式,前記標籤資料庫係記憶著每位使用者之使用者識別資訊、電子商務交易系統中所被開店的各家店舖之店舖識別資訊、及電子商務交易系統中所被提供的每個商品之商品識別資訊的這些各識別資訊所分別對應之標籤資訊;前記程式係令資訊處理裝置執行:測知來自使用者終端的相互賦予對象行動之發生的程序:和隨應於前記相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者識別資訊與店舖識別資訊或商品識別資訊之間,進行設成彼此已經進行過標籤資訊之相互賦予之狀態的標籤相互賦予處理的程序;和針對識別資訊所對應之各標籤資訊,管理前記標籤相 互賦予處理所做的賦予次數的程序;並且,令資訊處理裝置執行以下處理:在進行前記標籤相互賦予處理的程序中,將賦予來源之識別資訊所對應的標籤資訊之中根據前記賦予次數而被判斷為有效的有效標籤資訊,追加賦予至賦予目標之識別資訊。
  14. 一種記憶媒體,係記憶著令資訊處理裝置執行使用標籤資料庫的處理的程式,前記標籤資料庫係記憶著每位使用者之使用者識別資訊、電子商務交易系統中所被開店的各家店舖之店舖識別資訊、及電子商務交易系統中所被提供的每個商品之商品識別資訊的這些各識別資訊所分別對應之標籤資訊,隨應於來自使用者終端的相互賦予對象行動之發生,而在該當相互賦予對象行動所關連的使用者識別資訊與店舖識別資訊或商品識別資訊之間,進行設成彼此已經進行過標籤資訊之相互賦予之狀態的標籤相互賦予處理,並且,針對識別資訊所對應之各標籤資訊,管理前記標籤相互賦予處理所做的賦予次數;其中,前記程式係令資訊處理裝置執行:標籤處理程序,係隨應於來自使用者終端的標籤處理對象行動之發生,而在前記標籤資料庫中,檢索該當標籤處理對象行動所關連之使用者識別資訊、店舖識別資訊、或商品識別資訊所對應之標籤資訊,基於所抽出的標籤資訊而取得,要發送至使用者終端的提示資訊之生成時所使用的標籤資訊或識別資訊;和 提示資訊生成程序,係使用前記標籤處理程序所取得的標籤資訊或識別資訊,來生成要發送至使用者終端的提示資訊;並且,令資訊處理裝置執行以下處理:在前記標籤處理程序中,係在前記標籤資料庫中對應於同一識別資訊的複數標籤資訊之中,將基於前記賦予次數而被判斷為有效的有效標籤資訊予以抽出,基於所抽出的有效標籤資訊而取得提示資訊之生成時所使用的標籤資訊或識別資訊。
TW104118784A 2014-06-23 2015-06-10 Information processing device, information processing method, memory media TWI544435B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2014/066557 WO2015198376A1 (ja) 2014-06-23 2014-06-23 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201610886A TW201610886A (zh) 2016-03-16
TWI544435B true TWI544435B (zh) 2016-08-01

Family

ID=52822355

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW104118784A TWI544435B (zh) 2014-06-23 2015-06-10 Information processing device, information processing method, memory media

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10402886B2 (zh)
JP (1) JP5686934B1 (zh)
TW (1) TWI544435B (zh)
WO (1) WO2015198376A1 (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US12008629B2 (en) 2014-03-31 2024-06-11 Monticello Enterprises LLC System and method for providing a social media shopping experience
US11004139B2 (en) 2014-03-31 2021-05-11 Monticello Enterprises LLC System and method for providing simplified in store purchases and in-app purchases using a use-interface-based payment API
US11080777B2 (en) 2014-03-31 2021-08-03 Monticello Enterprises LLC System and method for providing a social media shopping experience
US10511580B2 (en) 2014-03-31 2019-12-17 Monticello Enterprises LLC System and method for providing a social media shopping experience
WO2017149648A1 (ja) * 2016-03-01 2017-09-08 パイオニア株式会社 情報表示装置、情報表示方法、プログラム、及び、情報表示システム
KR20170109301A (ko) * 2016-03-21 2017-09-29 남기원 지능형 선택기능이 탑재된 구매 가이드 정보 제공 시스템 및 그 방법
CN110535915B (zh) * 2019-08-07 2022-05-31 北京无线体育俱乐部有限公司 数据处理方法、设备及存储介质
JP2021064226A (ja) * 2019-10-15 2021-04-22 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

Family Cites Families (84)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6317722B1 (en) * 1998-09-18 2001-11-13 Amazon.Com, Inc. Use of electronic shopping carts to generate personal recommendations
US7720723B2 (en) * 1998-09-18 2010-05-18 Amazon Technologies, Inc. User interface and methods for recommending items to users
US7424439B1 (en) * 1999-09-22 2008-09-09 Microsoft Corporation Data mining for managing marketing resources
US6801909B2 (en) * 2000-07-21 2004-10-05 Triplehop Technologies, Inc. System and method for obtaining user preferences and providing user recommendations for unseen physical and information goods and services
JP2002207764A (ja) * 2001-01-09 2002-07-26 Kentop:Kk 商品情報配信システム
US7346559B2 (en) * 2001-02-14 2008-03-18 International Business Machines Corporation System and method for automating association of retail items to support shopping proposals
US7735013B2 (en) * 2001-03-16 2010-06-08 International Business Machines Corporation Method and apparatus for tailoring content of information delivered over the internet
US20030005046A1 (en) * 2001-06-06 2003-01-02 Lagniappe Marketing System and method for managing marketing applications for a website
US7295995B1 (en) * 2001-10-30 2007-11-13 A9.Com, Inc. Computer processes and systems for adaptively controlling the display of items
US20070038614A1 (en) * 2005-08-10 2007-02-15 Guha Ramanathan V Generating and presenting advertisements based on context data for programmable search engines
US20090132345A1 (en) * 2004-02-13 2009-05-21 Bahram Meyssami Method and system for determining relevant matches based on attributes
US20050210507A1 (en) * 2004-03-17 2005-09-22 Sony Corporation System and method for multimedia playlist
US20050262428A1 (en) * 2004-05-21 2005-11-24 Little Chad M System and method for contextual correlation of web document content
US8572233B2 (en) * 2004-07-15 2013-10-29 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and system for site path evaluation using web session clustering
US8078602B2 (en) * 2004-12-17 2011-12-13 Claria Innovations, Llc Search engine for a computer network
US7966219B1 (en) * 2004-09-24 2011-06-21 Versata Development Group, Inc. System and method for integrated recommendations
US8214264B2 (en) * 2005-05-02 2012-07-03 Cbs Interactive, Inc. System and method for an electronic product advisor
US20080077471A1 (en) * 2006-02-06 2008-03-27 Cnet Networks, Inc. Controllable automated generator of optimized allied product content
US7853577B2 (en) * 2006-06-09 2010-12-14 Ebay Inc. Shopping context engine
US8041806B2 (en) * 2006-09-11 2011-10-18 Alcatel Lucent Targeted electronic content delivery control systems and methods
US7590616B2 (en) * 2006-11-17 2009-09-15 Yahoo! Inc. Collaborative-filtering contextual model based on explicit and implicit ratings for recommending items
WO2008064343A1 (en) * 2006-11-22 2008-05-29 Proclivity Systems, Inc. Analytical e-commerce processing system and methods
US8065254B1 (en) * 2007-02-19 2011-11-22 Google Inc. Presenting a diversity of recommendations
US20080228544A1 (en) * 2007-03-15 2008-09-18 Bd Metrics Method and system for developing an audience of buyers and obtaining their behavioral preferences using event keywords
US20080270398A1 (en) * 2007-04-30 2008-10-30 Landau Matthew J Product affinity engine and method
US8301623B2 (en) * 2007-05-22 2012-10-30 Amazon Technologies, Inc. Probabilistic recommendation system
EP2176730A4 (en) * 2007-08-08 2011-04-20 Baynote Inc METHOD AND APPARATUS FOR CONTENT RECOMMENDATION BASED ON CONTEXT
WO2009040675A2 (en) * 2007-09-24 2009-04-02 View22 Technology Inc. Facilitating electronic commerce via a 3d virtual environment
US20090100094A1 (en) * 2007-10-15 2009-04-16 Xavier Verdaguer Recommendation system and method for multimedia content
US8666909B2 (en) * 2007-11-02 2014-03-04 Ebay, Inc. Interestingness recommendations in a computing advice facility
US7921071B2 (en) * 2007-11-16 2011-04-05 Amazon Technologies, Inc. Processes for improving the utility of personalized recommendations generated by a recommendation engine
US20090138296A1 (en) * 2007-11-27 2009-05-28 Ebay Inc. Context-based realtime advertising
US7983963B2 (en) * 2007-12-28 2011-07-19 Overstock.Com, Inc. System, program product, and method of electronic communication network guided navigation
US9858616B2 (en) * 2008-02-28 2018-01-02 Palo Alto Research Center Incorporated Advertising payment based on confirmed activity prediction
US8566256B2 (en) * 2008-04-01 2013-10-22 Certona Corporation Universal system and method for representing and predicting human behavior
US8209331B1 (en) * 2008-04-02 2012-06-26 Google Inc. Context sensitive ranking
US20090313127A1 (en) * 2008-06-11 2009-12-17 Yahoo! Inc. System and method for using contextual sections of web page content for serving advertisements in online advertising
US20090327916A1 (en) * 2008-06-27 2009-12-31 Cbs Interactive, Inc. Apparatus and method for delivering targeted content
US8086480B2 (en) * 2008-09-25 2011-12-27 Ebay Inc. Methods and systems for activity-based recommendations
US20110225019A1 (en) * 2008-10-14 2011-09-15 David Taylor Search, analysis and categorization
US20100114654A1 (en) * 2008-10-31 2010-05-06 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Learning user purchase intent from user-centric data
KR101163010B1 (ko) * 2008-12-15 2012-07-09 한국전자통신연구원 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치 및 그 방법
EP2202656A1 (en) * 2008-12-23 2010-06-30 Axel Springer Digital TV Guide GmbH Context-based recommender system
JP5480495B2 (ja) * 2008-12-24 2014-04-23 キヤノン株式会社 情報処理装置及び情報処理方法、並びに情報処理システム
US8255403B2 (en) * 2008-12-30 2012-08-28 Expanse Networks, Inc. Pangenetic web satisfaction prediction system
JP2010170506A (ja) * 2009-01-26 2010-08-05 Nec Corp ユーザ属性推定装置及びユーザ属性推定方法,プログラム
US20100228558A1 (en) * 2009-03-03 2010-09-09 International Business Machines Corporation Aggregate Content-Based Advertising
US9183587B1 (en) * 2009-03-06 2015-11-10 Amdocs Software Systems Limited Single object system, method, and computer program for storing information associated with user interactions with a good or service
US20120130819A1 (en) * 2009-04-15 2012-05-24 Imagini Holdings Limited method and system for providing customized content using emotional preference
US20100268661A1 (en) * 2009-04-20 2010-10-21 4-Tell, Inc Recommendation Systems
US9836784B2 (en) * 2009-06-04 2017-12-05 Intent Media, Inc. Method and system for electronic advertising
US8386406B2 (en) * 2009-07-08 2013-02-26 Ebay Inc. Systems and methods for making contextual recommendations
CN102486771B (zh) * 2009-11-30 2015-07-08 国际商业机器公司 在网页上发布指定内容的方法和系统
US20110246312A1 (en) * 2010-03-31 2011-10-06 Microsoft Corporation Advertisement inventory matching
US11062339B2 (en) * 2010-03-31 2021-07-13 Click Sales Inc. Upselling to customers following initial online purchase
CN102346894B (zh) 2010-08-03 2017-03-01 阿里巴巴集团控股有限公司 推荐信息的输出方法、系统及服务器
US20130179223A1 (en) * 2010-09-14 2013-07-11 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Method and arrangement for segmentation of telecommunication customers
US9230270B2 (en) * 2010-09-17 2016-01-05 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and system for displaying a cached web page advertisement after the completion of a browsing session
US9836539B2 (en) * 2010-09-30 2017-12-05 Yahoo Holdings, Inc. Content quality filtering without use of content
US20120144022A1 (en) * 2010-12-07 2012-06-07 Microsoft Corporation Content recommendation through consumer-defined authorities
US20120166377A1 (en) * 2010-12-27 2012-06-28 Nokia Corporation Method and apparatus for providing recommendations based on a recommendation model and a context-based rule
US8396760B1 (en) * 2011-01-27 2013-03-12 Amazon Technologies, Inc. Behavioral filter for personalized recommendations
US20120221411A1 (en) * 2011-02-25 2012-08-30 Cbs Interactive Inc. Apparatus and methods for determining user intent and providing targeted content according to intent
US20120278127A1 (en) * 2011-04-28 2012-11-01 Rawllin International Inc. Generating product recommendations based on dynamic product context data and/or social activity data related to a product
US20120290938A1 (en) * 2011-05-11 2012-11-15 Billeo, Inc. Systems and Methods for Context Aware Interaction Across Websites and Apps
AU2012100880A4 (en) * 2011-06-15 2012-07-19 Ebay Inc. Systems and methods for behavioral modeling to optimize shopping cart conversion
US10296921B2 (en) * 2011-06-21 2019-05-21 Disney Enterprises, Inc. System and method for event context-based commerce options
US9009096B2 (en) * 2011-07-12 2015-04-14 Ebay Inc. Recommendations in a computing advice facility
US8566167B2 (en) * 2011-07-27 2013-10-22 Sears Brands, L.L.C. System and method for using data points collected from a customer to provide customer specific offerings
US8495484B2 (en) * 2011-08-02 2013-07-23 International Business Machines Corporation Intelligent link population and recommendation
JP5356485B2 (ja) * 2011-09-30 2013-12-04 ヤフー株式会社 コンテンツを媒介としたユーザ属性情報拡張装置、ユーザ属性情報拡張方法及びユーザ属性情報拡張システム
JP5615857B2 (ja) 2012-02-22 2014-10-29 日本電信電話株式会社 分析装置、分析方法及び分析プログラム
US20140067596A1 (en) * 2012-02-22 2014-03-06 Cobrain Company Methods and apparatus for recommending products and services
US20130246184A1 (en) * 2012-03-13 2013-09-19 PowerLinks Media Limited Method and system for displaying a contextual advertisement on a webpage
JP5256362B1 (ja) * 2012-03-30 2013-08-07 楽天株式会社 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体
US20130282709A1 (en) * 2012-04-18 2013-10-24 Yahoo! Inc. Method and system for query suggestion
US9773270B2 (en) * 2012-05-11 2017-09-26 Fredhopper B.V. Method and system for recommending products based on a ranking cocktail
US20140067530A1 (en) * 2012-08-29 2014-03-06 Sap Ag Systems and methods for precision retailing
US9092211B2 (en) * 2012-12-13 2015-07-28 Microsoft Technology Licensing, Llc Social-based information recommendation system
US10410243B2 (en) * 2012-12-22 2019-09-10 Quotient Technology Inc. Automatic recommendation of digital offers to an offer provider based on historical transaction data
US9679332B2 (en) * 2013-02-28 2017-06-13 Lg Electronics Inc. Apparatus and method for processing a multimedia commerce service
US9508087B1 (en) * 2013-03-12 2016-11-29 Google Inc. Identifying similar display items for potential placement of content items therein
US10692096B2 (en) * 2013-03-15 2020-06-23 Thermodynamic Design, Llc Customizable data management system
US20150081469A1 (en) * 2013-09-17 2015-03-19 International Business Machines Corporation Assisting buying decisions using customer behavior analysis

Also Published As

Publication number Publication date
WO2015198376A1 (ja) 2015-12-30
JP5686934B1 (ja) 2015-03-18
TW201610886A (zh) 2016-03-16
JPWO2015198376A1 (ja) 2017-04-20
US10402886B2 (en) 2019-09-03
US20170053337A1 (en) 2017-02-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI544435B (zh) Information processing device, information processing method, memory media
US11157584B2 (en) URL normalization
JP4473339B1 (ja) 広告情報提供サーバ、広告情報提供システム、及び広告情報提供プログラム
US9928525B2 (en) Method, medium, and system for promoting items based on event information
JP5277224B2 (ja) サーバ装置、レシピ情報提供方法及びレシピ情報提供プログラム
US20150074114A1 (en) Tag management device, tag management method, tag management program, and computer-readable recording medium for storing said program
US10438270B2 (en) Apparatus and method for information processing and recording
JP2012234503A (ja) レコメンド装置、レコメンド方法およびレコメンドプログラム
US10223726B2 (en) Information provisioning device, method, and medium for evaluating and estimating gift candidates
JP6976207B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
US20160078517A1 (en) Information processing device, information processing method, program and storage medium
JP5728630B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体
JP6069599B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラム
JP6945518B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
KR101145471B1 (ko) 모바일 쇼핑몰 서비스 제공 시스템 및 방법
US11620682B2 (en) Apparatus and method for online data collection and processing
TWI573032B (zh) Information processing device, information processing method, memory media
JP2018185575A (ja) 提供装置、提供方法、及び提供プログラム
KR20180129735A (ko) 소셜 네트워킹 서비스와 연동하는 쇼핑몰 서비스 제공 장치 및 방법
JP6053093B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラム
JP7042787B2 (ja) 判定装置、判定方法、および判定プログラム
US20140280119A1 (en) Search results modification systems and related methods
US20140280002A1 (en) Search results enhancement systems and related methods
JP6896557B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
JP2020102177A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム