WO2023144904A1 - 計算装置、計算方法、およびプログラム - Google Patents

計算装置、計算方法、およびプログラム Download PDF

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WO2023144904A1
WO2023144904A1 PCT/JP2022/002784 JP2022002784W WO2023144904A1 WO 2023144904 A1 WO2023144904 A1 WO 2023144904A1 JP 2022002784 W JP2022002784 W JP 2022002784W WO 2023144904 A1 WO2023144904 A1 WO 2023144904A1
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WO
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information
importance level
human
web page
product
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PCT/JP2022/002784
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English (en)
French (fr)
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志高 土屋
篤 中平
盛徳 大橋
啓太 鈴木
穂乃香 戸田
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • the present invention relates to technology for presenting information.
  • the user who sells the product discloses product information and user information, and the user who intends to purchase the product (hereinafter simply referred to as the "seller")
  • a "buyer") selects an item to be purchased from among a variety of items exhibited by a plurality of users (sellers) and conducts transactions.
  • Product information includes, for example, price, image, description that can be freely described, information related to selectable products such as category and product status, and selectable product sales such as burden of shipping charges and number of days until delivery.
  • Information on User information includes, for example, user name, account image, number of transactions, transaction evaluation, response to comments, number of likes, and other exhibits. So far, a method of creating a recommendation list using purchase information of each purchaser (see Patent Document 1), a method of updating the degree of interest in an interest target from each user's action history (see Patent Document 2), etc. is proposed.
  • the conventional method of updating the user's interest level calculates the interest level for information related to products and services, but does not consider user information. It is necessary to pay attention to user information in online transactions of goods, and as described above, how much importance is given to product information and user information, which have different characteristics, varies from purchaser to purchaser.
  • the present invention is a calculation that calculates an index (hereinafter also referred to as "importance level") used to control the display of information on a web page that a purchaser browses when considering purchasing a product in online transactions.
  • An object is to provide an apparatus, a calculation method, and a program.
  • the importance level is an index indicating how much importance is attached to human information and object information.
  • the human information is information about the user who is the seller of the product, and includes, for example, the user name, account image, number of transactions, transaction evaluation, response to comments, number of likes, and other exhibits.
  • Product information is information about products, such as price, image, description that can be freely written, information about selectable products such as category and product status, selection of shipping fee burden, number of days until delivery, etc. This includes information related to possible product sales.
  • a computing device uses an operation log L of a web page and human-thing information to allow a user who intends to purchase a product to
  • the human information is information about the user who sells the product
  • the product information is information about the product
  • the human product information is information about the product.
  • the importance level is used to control the display of information on a web page so that the information that the purchaser attaches importance to can be displayed in an easily accessible manner, or the information that the purchaser attaches importance to is enriched. It is possible to easily access and display the existing web page.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the importance level calculation device according to the first embodiment; The figure which shows the example of the processing flow of initial value calculation. The figure which shows the example of the processing flow of importance level update, completeness update, and layout customization. The figure which shows the structural example of the computer which applies this method.
  • FIG. 1 shows a configuration example of a presentation system according to the first embodiment.
  • the presentation system includes a user terminal 10, a web browser 20, a web server 30, and an importance level calculation device 40.
  • the user terminal 10 is a terminal operated by a user (purchaser), and is, for example, a personal computer, a smart phone, or the like.
  • the web server 30 is a service that provides display of predetermined data (HTML (Hypertext Markup Language) and objects (images, etc.)) to the web browser 20 in accordance with a predetermined protocol (for example, HTTP (Hypertext Transfer Protocol)).
  • a predetermined protocol for example, HTTP (Hypertext Transfer Protocol)
  • the predetermined data includes product information and human information, and the web server 30 constructs an EC site.
  • the web browser 20 is software for connecting to the web server 30 via a network, and has functions such as displaying web pages and following hyperlinks.
  • a web browser 20 is implemented on the user terminal 10 .
  • the web browser 20 requests transmission of data to the web server 30 that manages the web page specified by the user via the user terminal 10, and reads the sent predetermined data (HTML and objects (images, etc.)). Display with the specified layout.
  • the importance level calculation device 40 is connected to the web browser 20 so as to be able to communicate with it via a network, and receives from the web browser 20 a questionnaire response result A regarding importance information, an importance level P, and a web page operation log. L, receive web page information i, calculate importance level P, and output customized web page information h to web browser 20; Note that the importance level P is the initial value P ini of the importance level P or the updated importance level P up .
  • the web page information includes a web page identifier, information about content on the web page (for example, the content itself), and information about the layout of the content on the web page.
  • the importance level calculation device 40 includes the following three functions.
  • the importance level calculation device 40 calculates the initial value P ini of the importance level P from the questionnaire response results A regarding important information, and updates the importance level P from the operation log L of the purchaser's web page. Note that the importance level P is calculated for each purchaser.
  • the importance level calculation device 40 uses the operation log L of the purchaser whose importance level P is known to calculate the adequacy f of the contents (human information, object information) in the web page. Note that the fullness f is calculated for each web page.
  • the importance level calculation device 40 uses the purchaser's importance level P and fulfillment f to customize (rearrange, highlight, change layout, etc.) the web page. Web page customization is performed for each combination of purchaser and web page.
  • the importance level calculation device 40 that realizes the functions 1 to 3 described above will be described below.
  • FIG. 2 shows a functional block diagram of the importance level calculation device 40.
  • the importance level calculation device 40 includes an importance level calculation unit 41 , a user data management unit 42 , a web data management unit 43 , a content fulfillment calculation unit 44 , a layout customization unit 45 and a communication unit 46 .
  • the importance level computing device is configured by reading a special program into a publicly known or dedicated computer having, for example, a central processing unit (CPU: Central Processing Unit), a main storage device (RAM: Random Access Memory), etc. It is a special device.
  • the importance level calculation device for example, executes each process under the control of the central processing unit.
  • the data input to the importance level calculation device and the data obtained in each process are stored in, for example, a main storage device, and the data stored in the main storage device are read out to the central processing unit as necessary. used for other processing.
  • At least a part of each processing unit of the importance level calculation device may be configured by hardware such as an integrated circuit.
  • Each storage unit included in the importance level calculation device can be configured by, for example, a main storage device such as RAM (Random Access Memory), or middleware such as a relational database or key-value store.
  • a main storage device such as RAM (Random Access Memory), or middleware such as a relational database or key-value store.
  • middleware such as a relational database or key-value store.
  • each storage unit does not necessarily need to be equipped with an importance level calculation device inside it, and is composed of an auxiliary storage device composed of a semiconductor memory device such as a hard disk, an optical disk, or a flash memory. It may be configured to be provided outside the visual level calculation device.
  • the importance level calculation device 40 is communicatively connected to the web browser 20 via the communication unit 46 .
  • the importance level calculation device 40 receives from the web browser 20 via the communication unit 46 a questionnaire response result A regarding important information, which will be described later, a web page operation log L, and web page information i.
  • the initial value P ini of P or the updated importance level P up and the customized web page information h are transmitted to the web browser 20 via the communication unit 46 .
  • the user data management unit 42 stores the user identifier, the questionnaire answer result A, the operation log L of the web page, the importance level P calculated by the importance level calculation unit 41 (initial value P ini or the updated importance level P up ) and performs data management.
  • data management is a concept that includes safe storage of data itself and construction of a database in which data can be added, corrected, changed, deleted, etc., and searched easily.
  • the web data management unit 43 receives the information i of the web page and the fulfillment degree f calculated by the content fulfillment degree calculation unit 44 described later, and determines whether each content on the web page is human information or object information. It is managed as data together with information g indicating whether or not there is (hereinafter also referred to as "human object information").
  • the information about the content on the web page included in the web page information i and the human object information g are stored as a set. For example, human-object information g is known, and each content on a web page is tagged to indicate whether it is human information or object information.
  • a list indicating whether a certain content is human information or object information is stored in advance, and this list is referenced to determine whether each content on a web page is human information or object information. Then, a combination of information about each content and the determination result (information indicating whether it is human information or object information, that is, human object information g) is stored.
  • a model that classifies certain content as human information or object information is learned in advance by machine learning, and each content on the web page is identified as human information using the learned model.
  • Information about each content and its classification result are stored in combination.
  • the importance level calculation unit 41 receives the questionnaire response result A or the importance level P, the web page operation log L, and the human object information g stored in the web data management unit 43, and uses these values as inputs to determine the importance level.
  • the importance level P (initial value P ini or updated importance level P up ) is calculated using the computational model held in the visual level calculator 41 , and is output to the user data manager 42 .
  • the importance level P is held in the user data management unit 42 .
  • Importance level P is a human information importance level that indicates how important human information is emphasized when trading, and a product information importance level that indicates how important product information is emphasized when trading. and including.
  • the human information importance level may be an index consisting of a plurality of values assigned to a plurality of items considered when calculating the human information importance level, or may be an index composed of a plurality of values that are weighted and added. It may be an index consisting of one obtained value.
  • the item information importance level may similarly be an index consisting of a plurality of values, or may be an index consisting of a single value.
  • the importance level calculation unit 41 asks the user via the web browser 20 and the user terminal 10 a questionnaire about information that is important, for example, what kind of information is object information and human information.
  • a questionnaire is conducted as to whether the degree of importance is attached, and the answer result A of the questionnaire is received.
  • the questionnaire is based on a seven-level evaluation (7: very important, 6: somewhat important, 5: somewhat important, 4: neither, 3: somewhat unimportant, 2 : Not very important, 1: Not at all important), evaluate one or more items that are considered when calculating the human information importance level and the object information importance level.
  • the questionnaire asked, "Do you place importance on the price of the product?”, “Do you place importance on the image of the product?” Do you want to do it?” and other questions.
  • the questionnaire asked, "Do you place importance on the number of transactions of the seller?”, “Do you place importance on the transaction evaluation of the seller?” Do you place importance on responding to comments from other users?”
  • the importance level calculation unit 41 obtains an initial value P ini of the importance level P based on the answer result A of the questionnaire, and outputs the initial value P ini to the user data management unit 42 .
  • the answer result A of the questionnaire may be used as the initial value of the importance level P as it is, or the answer results related to the importance level of human information are weighted and added to obtain the importance level of human information consisting of one value.
  • the item information importance level may be obtained by weighted addition of the answer results related to the item information importance level.
  • the importance level calculation unit 41 receives the operation log L of the web page, the human/object information g, and the importance level P before updating as input, updates the importance level P, and manages the importance level P up after the update as user data. Output to unit 42 .
  • the importance level P is updated based on the time of the content displayed on the screen. For example, when a lot of human information is viewed, the human information importance level is updated to be higher. Also, for example, when the item information is displayed for a short time, the item information importance level is updated to be low. For example, a model is created in advance that returns a larger value as the importance level corresponding to the content as the display time of the content is longer, and the importance level is obtained from the display time of the content. The weighted sum with the previous importance level is set as the post-update importance level.
  • the importance level P is updated based on the percentage of steps on links in user information. For example, if human information is always viewed every time, the human information importance level is updated to be higher. Also, for example, when the link is hardly stepped on, the human information importance level is updated to be low. For example, a model that returns a larger value as the human information importance level as the rate of stepping on the link of human information is higher is created in advance.
  • the weighted sum of the human information importance level and the human information importance level before updating is defined as the human information importance level after updating.
  • the importance level P is updated based on the number of times the image is scrolled. For example, when the object information is viewed many times by scrolling the image, the object information importance level is updated to be higher. For example, create a model in advance that returns a greater value as the object information importance level as the number of times the image is scrolled increases.
  • the weighted sum of the visual level and the object information importance level before updating is set as the object information importance level after updating.
  • the importance level P is updated based on the number of times the image has been enlarged. For example, when the object information is viewed in detail by enlarging the image many times, the object information importance level is updated to be higher. For example, create a model in advance that returns a greater value as the object information importance level as the number of times the image is enlarged increases.
  • the weighted sum of the visual level and the object information importance level before updating is set as the object information importance level after updating.
  • the above update method is an example, and the importance level may be updated by other methods. In short, it is determined from the operation log whether or not the item information is emphasized or not, or whether the item information importance level is considered important or not, and the obtained importance level is used. , the importance level before updating should be updated.
  • the content fulfillment degree calculation unit 44 receives the operation log L of the web page, the human object information g, and the importance level P, and calculates the fulfillment degree f by the calculation model held in the content fulfillment degree calculation unit 44 .
  • the calculated fullness f is held in the web data management unit 43 .
  • the sufficiency f includes a human information sufficiency that indicates whether the human information on the web page is sufficient, and a product information sufficiency that indicates whether the product information on the web page is sufficent.
  • the degree of completeness f of the content of the web page is evaluated based on the time and number of times that the purchaser who knows the importance level P has browsed.
  • Example 1 Example of adequacy evaluation method (Example 1) If the user information in the web page is viewed for a long time by a person with a high level of human information importance, it is evaluated as having high human information sufficiency, and if it is short, it is evaluated as low human information sufficiency. do. On the other hand, it is assumed that the length of time browsed by a person with a low human information importance level does not affect the human information sufficiency. It should be noted that whether the importance level is low or high may be determined based on the magnitude relationship with a predetermined threshold value.
  • Example 2 If the number of times that the image in the web page is viewed by a person with a high level of material information importance is high, the material information sufficiency is evaluated as high, and if it is low, the material information sufficiency is evaluated as low. . On the other hand, it is assumed that the number of times an image in a web page is viewed by a person with a low item information importance level does not affect the item information fulfillment level.
  • These evaluations may be performed for one or more users browsing the web page, and information on how many people with importance level P are involved in the evaluation may be stored in a list and updated. For example, when a certain user browses a certain web page, the adequacy is obtained from the user's web page operation log L and importance level P, and the obtained adequacy is used to update the pre-updated adequacy. Just do it.
  • the layout customizing unit 45 receives the purchaser's importance level P, the web page fulfillment f, the web data information i, and the human object information g, and determines the purchaser's importance level P and the web page fulfillment f. Customize the web page accordingly (sort, highlight, change layout, etc.).
  • the information i of the web data includes the identifier of the web page, information about the content on the web page (for example, the content itself), and information about the layout of the content on the web page.
  • Importance level P, web data information i, human/object information g, and degree of fulfillment f are input, and the layout within the web is customized using the customization model held in the layout customization unit 45 .
  • the layout customization unit 45 customizes the layout so that the information that each purchaser attaches importance to is preferentially displayed based on the importance level P and the fulfillment degree f.
  • Example 1 Sorting For a purchaser with a high human information importance level, the layout is customized so that products on web pages with high human information richness are preferentially displayed at the top.
  • the layout customization unit 45 determines whether or not the importance level is high based on the magnitude relationship between the purchaser's importance level P and a predetermined threshold value, and ranks the web pages based on the fulfillment f. and display high-ranking web pages preferentially for easy access.
  • Example 2 Emphasis display For purchasers with a high level of emphasis on human information, customize the layout so that the product on the web page with high human information is displayed in a frame or enlarged. do.
  • the layout customization unit 45 determines whether or not the importance level is high based on the magnitude relationship between the purchaser's importance level P and a predetermined threshold, and determines the relationship between the fulfillment degree f of the web page and the predetermined threshold. Based on the size relationship, it is determined whether or not the web page has a high degree of fulfillment, and the web page with a high degree of fulfillment is preferentially displayed so as to be conspicuous and easy to access.
  • the layout customization unit 45 determines whether or not the importance level is high based on the magnitude relationship between the purchaser's importance level P and a predetermined threshold, and determines whether the importance level is high or not, and Customize information about the layout of your content and change the position of people and things information on your webpages to make content with a higher level of importance more accessible.
  • FIG. 3 shows an example of a processing flow for initial value calculation.
  • the purchaser operates the user terminal 10 (S11) and accesses the web server 30 with the web browser 20.
  • the web browser 20 transmits a request to the web server 30 (S13), and the web server 30 returns a response to the web browser 20 (S15).
  • the web browser 20 accesses the web server 30 for the first time, the web browser 20 transmits information i of the accessed web page to the importance level calculation device 40 (S17).
  • the importance level calculation device 40 When the purchaser uses the presentation system including the importance level calculation device 40 for the first time, the importance level calculation device 40 first sends questionnaire information to the web browser 20 (S19).
  • the web browser 20 transmits questionnaire information to the user terminal 10 (S21), and the user terminal 10 presents the questionnaire to the purchaser.
  • the purchaser operates the user terminal 10 to answer the questionnaire, and the user terminal 10 transmits the questionnaire answer result A to the web browser 20 (S23).
  • the web browser 20 transmits the questionnaire response result A to the importance level calculation device 40 (S25).
  • the importance level calculation device 40 calculates the initial value P ini of the importance level P (S26), and outputs the calculated initial value P ini to the web browser 20 (S27).
  • the web data management unit 43 of the importance level calculation device 40 manages the combination of the accessed user identifier, the questionnaire answer result A, and the initial value P ini as data.
  • the web browser 20 transmits the initial value P ini to the user terminal 10 (S29), and the user terminal 10 stores the initial value P ini in a storage unit (not shown).
  • the importance level calculation device can obtain the held importance level P via the web browser. 40.
  • the importance level calculation device 40 can use the importance level P to customize the web page. With such a configuration, the importance level P obtained through the use of a certain web page can be used for customizing other web pages.
  • FIG. 4 shows an example of the processing flow of importance level update, fullness update, and layout customization.
  • the purchaser operates the user terminal 10 (S51) and accesses the web server 30 with the web browser 20.
  • the web browser 20 transmits a request to the web server 30 (S53), and the web server 30 returns a response to the web browser 20 (S55).
  • the user terminal 10 outputs the importance level P to the web browser 20 (S57).
  • the web browser 20 accumulates the web page operation log L (S59).
  • the web browser 20 transmits the web page information i, the web page operation log L, and the importance level P to the importance level calculation device 40 (S60).
  • the importance level calculation unit 41 of the importance level calculation device 40 retrieves the human object information g stored in the web data management unit 43 based on the information i of the web page.
  • the importance level calculation unit 41 receives the human object information g, the web page operation log L, and the importance level P for each content, and calculates the importance level P using the human object information g and the web page operation log L for each content.
  • the updated importance level P up is transmitted to the web browser 20 (S62)
  • the web browser 20 transmits the updated importance level P up to the user terminal 10 (S63).
  • the importance level P is stored in a storage unit (not shown) within the user terminal 10 .
  • the importance level P held in the user terminal 10 can be updated by inputting it into the importance level calculation device 40 .
  • the web data management unit 43 of the importance level calculation device 40 manages a combination of the accessed user identifier, the operation log L, and the importance level P as data.
  • the content fulfillment degree calculation unit 44 of the importance level calculation device 40 uses the operation log L of the web page, the human object information g, and the importance degree P to calculate the fulfillment degree of the content information in the web page. f is calculated and updated (S71).
  • the web data management unit 43 of the importance level calculation device 40 manages the combination of the web page information i, the human object information g, and the degree of fulfillment f as data.
  • the layout customization unit 45 of the importance level calculation device 40 customizes (rearranges, highlights, changes the layout of, etc.) the web page according to the purchaser's importance level P and the completeness f of the web page (S73). , the customized web page information h is sent to the web browser 20 (S75).
  • the web browser 20 presents the web page customized based on the information h to the user via the user terminal 10 (S77).
  • the presentation system uses the importance level to control the display of information on the web page according to the user characteristics, and displays the information that the purchaser attaches importance to in an easy-to-access manner. It is possible to easily access and display a web page full of important information. Such display control enables the purchaser to quickly select a product.
  • the importance level calculation unit 41, the content adequacy calculation unit 44, and the layout customization unit 45 are included in the importance level calculation unit 40.
  • the importance level calculation unit 41 and the content adequacy calculation unit 44 and the layout customization unit 45 may exist as a separate device, and may be placed on the user terminal 10 side, for example.
  • the importance level calculation device 40 may be connected to the user terminal 10 side or the web server 30 side if the operation log L and the information i of the web page can be obtained without going through the web browser 20.
  • Example> The present invention is not limited to the above embodiments and modifications. For example, the various types of processing described above may not only be executed in chronological order according to the description, but may also be executed in parallel or individually according to the processing capacity of the device that executes the processing or as necessary. In addition, appropriate modifications are possible without departing from the gist of the present invention.
  • a program that describes this process can be recorded on a computer-readable recording medium.
  • Any computer-readable recording medium may be used, for example, a magnetic recording device, an optical disk, a magneto-optical recording medium, a semiconductor memory, or the like.
  • this program is carried out, for example, by selling, transferring, lending, etc. portable recording media such as DVDs and CD-ROMs on which the program is recorded.
  • the program may be distributed by storing the program in the storage device of the server computer and transferring the program from the server computer to other computers via the network.
  • a computer that executes such a program for example, first stores the program recorded on a portable recording medium or the program transferred from the server computer once in its own storage device. Then, when executing the process, this computer reads the program stored in its own recording medium and executes the process according to the read program. Also, as another execution form of this program, the computer may read the program directly from a portable recording medium and execute processing according to the program, and the program is transferred from the server computer to this computer. Each time, the processing according to the received program may be executed sequentially. In addition, the above-mentioned processing is executed by a so-called ASP (Application Service Provider) type service, which does not transfer the program from the server computer to this computer, and realizes the processing function only by its execution instruction and result acquisition. may be It should be noted that the program in this embodiment includes information that is used for processing by a computer and that conforms to the program (data that is not a direct instruction to the computer but has the property of prescribing the processing of the computer, etc.).
  • ASP
  • the device is configured by executing a predetermined program on a computer, but at least part of these processing contents may be implemented by hardware.

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Abstract

本発明は、オンライン上での取引において、購入者が商品購入を検討する際に閲覧するウェブページの情報の表示を制御する際に用いる指標（以下「重要視レベル」ともいう）を計算する計算装置等を提供する。計算装置は、ウェブページの操作ログ、ヒトモノ情報を用いて、商品を購入しようとするユーザが、ヒト情報とモノ情報とをどの程度重要視するかを示す指標である重要視レベルを計算する重要視レベル計算部を含み、ヒト情報は商品を販売するユーザに関する情報であり、モノ情報は商品に関する情報であり、ヒトモノ情報は、ウェブページ上の各コンテンツが、ヒト情報であるか、モノ情報であるかを示す情報である。

Description

計算装置、計算方法、およびプログラム
　本発明は、情報を提示する技術に関する。
　オンライン上で個人間のモノの売買をするにあたり、商品を販売するユーザ（以下、単に「販売者」ともいう）は商品情報やユーザ情報を公開し、商品を購入しようとするユーザ（以下、単に「購入者」ともいう）は複数のユーザ（販売者）から出品されている多様な商品の中から購入するモノを選定し取引を行う。商品情報は、例えば、価格、画像、自由に記述可能な説明文、カテゴリや商品の状態等の選択可能な商品に関する情報、配送料の負担や配送までの日数等の選択可能な商品販売に関連する情報などである。ユーザ情報は、例えば、ユーザ名、アカウント画像、取引回数、取引評価、コメント対応、いいね数、他の出品物などである。これまでに、各購入者の購買情報を利用し、推薦リストを作成する方法（特許文献１参照）や、各ユーザの行動履歴から関心対象に対する関心度を更新する方法（特許文献２参照）などが提案されている。
特開２０１３－１０９６６５号公報 特開２０１１－１７５４４２号公報
　オンライン上でのモノの取引(例えば、個人間取引や企業と個人の間の取引)では、販売者によって公開している情報の量や質が異なる。一方、購入者によって購入を決断するために重要視する情報は異なる。特に、個人間取引では、販売者によって公開している情報の量や質の違いは大きく、購入に際して、商品情報のみを重要視する購入者もいれば、商品情報とユーザ情報の両方を重要視している購入者もいる。
　しかしながら、従来の購買履歴に基づく商品推薦は、主として購入者の購買履歴に関する情報による推薦であり、購入者がどの情報を重要視して購入を決断しているかを考慮していない。そのため、商品選定に時間がかかり、利便性の低下やマッチング率の低下につながる場合があるという課題がある。例えば、販売者のユーザ情報を重要視する購入者は、薦められた商品の中から気に入った商品を選んだうえで、さらに、その商品の販売者の中から、安心して標品を購入できる販売者を選ぶため、時間がかかる場合がある。
　また、従来のユーザの関心度を更新する方法は、商品やサービスに関する情報に対しての関心度を算出しているが、ユーザ情報を考慮していない。オンライン上でのモノの取引ではユーザ情報にも注目する必要があり、上述の通り、これらの性質の異なる商品情報とユーザ情報に対してどちらをどれくらい重視しているかは購入者によって異なっている。
　本発明は、オンライン上での取引において、購入者が商品購入を検討する際に閲覧するウェブページの情報の表示を制御する際に用いる指標（以下「重要視レベル」ともいう）を計算する計算装置、計算方法、およびプログラムを提供することを目的とする。重要視レベルは、ヒト情報、モノ情報をどの程度重要視するかを示す指標である。ヒト情報は商品の販売者であるユーザに関する情報であり、例えば、ユーザ名、アカウント画像、取引回数、取引評価、コメント対応、いいね数、他の出品物などである。モノ情報は、商品に関する情報であり、例えば、価格、画像、自由に記述可能な説明文、カテゴリや商品の状態等の選択可能な商品に関する情報、配送料の負担や配送までの日数等の選択可能な商品販売に関連する情報などである。
　上記の課題を解決するために、本発明の一態様によれば、計算装置は、ウェブページの操作ログＬ、ヒトモノ情報を用いて、商品を購入しようとするユーザが、ヒト情報とモノ情報とをどの程度重要視するかを示す指標である重要視レベルを計算する重要視レベル計算部を含み、ヒト情報は商品を販売するユーザに関する情報であり、モノ情報は商品に関する情報であり、ヒトモノ情報は、ウェブページ上の各コンテンツが、ヒト情報であるか、モノ情報であるかを示す情報である。
　本発明によれば、重要視レベルを用いて、ウェブページの情報の表示を制御し、購入者の重要視する情報自体にアクセスしやすく表示したり、購入者の重要視する情報が充実しているウェブページにアクセスしやすく表示することができるという効果を奏する。
第一実施形態に係る提示システムの構成例を示す図。 第一実施形態に係る重要視レベル計算装置の機能ブロック図。 初期値算出の処理フローの例を示す図。 重要視レベル更新、充実度更新、レイアウトカスタマイズの処理フローの例を示す図。 本手法を適用するコンピュータの構成例を示す図。
　以下、本発明の実施形態について、説明する。なお、以下の説明に用いる図面では、同じ機能を持つ構成部や同じ処理を行うステップには同一の符号を記し、重複説明を省略する。以下の説明において、ベクトルや行列の各要素単位で行われる処理は、特に断りが無い限り、そのベクトルやその行列の全ての要素に対して適用されるものとする。
＜第一実施形態＞
　図１は第一実施形態に係る提示システムの構成例を示す。
　提示システムは、ユーザ端末１０と、ウェブブラウザ２０と、ウェブサーバ３０と、重要視レベル計算装置４０とを含む。
＜ユーザ端末１０、ウェブブラウザ２０、ウェブサーバ３０＞
　ユーザ端末１０は、ユーザ（購入者）によって、操作される端末であり、例えば、パソコンやスマートフォン等である。
　ウェブサーバ３０は、所定のプロトコル(例えばHTTP(Hypertext Transfer Protocol))に則り、ウェブブラウザ２０に対して、所定のデータ(HTML(Hypertext Markup Language)やオブジェクト（画像など）)の表示を提供するサービスが動作するサーバコンピュータである。本実施形態では、所定のデータには、モノ情報とヒト情報とが含まれ、ウェブサーバ３０はＥＣサイトを構築する。
　ウェブブラウザ２０は、ウェブサーバ３０にネットワークを介して接続するためのソフトウェアであり、ウェブページを表示したり、ハイパーリンクをたどったりするなどの機能がある。ウェブブラウザ２０は、ユーザ端末１０上に実装される。ウェブブラウザ２０は、ユーザ端末１０を介してユーザの指定したウェブページを管理するウェブサーバ３０へデータの送信を要求し、送られてきた所定のデータ(HTMLやオブジェクト（画像など）)を読み込んで指定されたレイアウトで表示する。
＜重要視レベル計算装置４０＞
　重要視レベル計算装置４０は、ウェブブラウザ２０とネットワークを介して通信できるように接続されており、ウェブブラウザ２０から重要視する情報に関するアンケートの回答結果Ａ、重要視レベルＰ、ウェブページの操作ログＬ、ウェブページの情報ｉを受け取り、重要視レベルＰを計算し、カスタマイズされたウェブページの情報ｈをウェブブラウザ２０に出力する。なお、重要視レベルＰは、重要視レベルＰの初期値Ｐｉｎｉまたは更新された重要視レベルＰｕｐである。なお、ウェブページの情報には、ウェブページの識別子と、ウェブページ上のコンテンツに関する情報(例えば、コンテンツそのもの)と、ウェブページ上のコンテンツのレイアウトに関する情報を含まれる。
　重要視レベル計算装置４０は、以下の三つの機能を含む。
（機能１：重要視レベル計算）
　重要視レベル計算装置４０は、重要視する情報に関するアンケートの回答結果Ａから重要視レベルＰの初期値Ｐｉｎｉを計算し、購入者のウェブページの操作ログＬから重要視レベルＰを更新する。なお、重要視レベルＰは購入者毎に計算される。
（機能２：充実度の計算）
　重要視レベル計算装置４０は、重要視レベルＰが判明している購入者の操作ログＬを用いて、ウェブページ内のコンテンツ(ヒト情報、モノ情報)の充実度ｆを計算する。なお、充実度ｆはウェブページ毎に計算される。
（機能３：ウェブページのカスタマイズ）
　重要視レベル計算装置４０は、購入者の重要視レベルＰと充実度ｆを用いて、ウェブページをカスタマイズ(並び替え、強調表示、レイアウト変更など)する。なお、ウェブページのカスタマイズは、購入者とウェブページの組合せごとに行われる。
　以下、上述の機能１～３を実現する重要視レベル計算装置４０について説明する。
　図２は、重要視レベル計算装置４０の機能ブロック図を示す。重要視レベル計算装置４０は、重要視レベル計算部４１、ユーザデータ管理部４２、ウェブデータ管理部４３、コンテンツ充実度演算部４４、レイアウトカスタマイズ部４５および通信部４６を含む。
　重要視レベル計算装置は、例えば、中央演算処理装置（CPU: Central Processing Unit）、主記憶装置（RAM: Random Access Memory）などを有する公知又は専用のコンピュータに特別なプログラムが読み込まれて構成された特別な装置である。重要視レベル計算装置は、例えば、中央演算処理装置の制御のもとで各処理を実行する。重要視レベル計算装置に入力されたデータや各処理で得られたデータは、例えば、主記憶装置に格納され、主記憶装置に格納されたデータは必要に応じて中央演算処理装置へ読み出されて他の処理に利用される。重要視レベル計算装置の各処理部は、少なくとも一部が集積回路等のハードウェアによって構成されていてもよい。重要視レベル計算装置が備える各記憶部は、例えば、RAM（Random Access Memory）などの主記憶装置、またはリレーショナルデータベースやキーバリューストアなどのミドルウェアにより構成することができる。ただし、各記憶部は、必ずしも重要視レベル計算装置がその内部に備える必要はなく、ハードディスクや光ディスクもしくはフラッシュメモリ（Flash Memory）のような半導体メモリ素子により構成される補助記憶装置により構成し、重要視レベル計算装置の外部に備える構成としてもよい。
　以下、各部について説明する。
＜通信部４６＞
　重要視レベル計算装置４０は、通信部４６を介して、ウェブブラウザ２０と通信できるように接続されている。重要視レベル計算装置４０は、通信部４６を介してウェブブラウザ２０から後述する重要視する情報に関するアンケートの回答結果Ａ、ウェブページの操作ログＬ、ウェブページの情報ｉを受信し、重要視レベルＰの初期値Ｐｉｎｉまたは更新した重要視レベルＰｕｐ、カスタマイズしたウェブページの情報ｈを、通信部４６を介してウェブブラウザ２０に送信する。
＜ユーザデータ管理部４２＞
　ユーザデータ管理部４２は、ユーザ識別子、アンケートの回答結果Ａ、ウェブページの操作ログＬ、後述する重要視レベル計算部４１で計算した重要視レベルＰ（初期値Ｐｉｎｉまたは更新した重要視レベルＰｕｐ）を受け取り、データ管理を行う。ここで、「データ管理」とは、データそのものを安全に保管すること、データを追加、修正、変更、削除等を行い検索しやすいようにデータベースを構築することを含む概念である。
＜ウェブデータ管理部４３＞
　ウェブデータ管理部４３は、ウェブページの情報ｉと、後述するコンテンツ充実度演算部４４で演算により求めた充実度ｆとを受け取り、ウェブページ上の各コンテンツがヒト情報であるか、モノ情報であるかを示す情報（以下、「ヒトモノ情報」ともいう）ｇとともに、データとしてデータ管理する。ウェブページの情報ｉに含まれるウェブページ上のコンテンツに関する情報と、ヒトモノ情報ｇとはセットで保管される。例えば、ヒトモノ情報ｇは既知であり、ウェブページ上の各コンテンツにヒト情報であるか、モノ情報であるかを示すタグが付されている。また、例えば、あるコンテンツがヒト情報であるか、モノ情報であるかをリストとして予め保持しておき、このリストを参照してウェブページ上の各コンテンツがヒト情報であるか、モノ情報であるかを判定し、各コンテンツに関する情報とその判定結果（ヒト情報であるか、モノ情報であるかを示す情報、つまり、ヒトモノ情報ｇ）との組合せを保管しておく。また、例えば、機械学習によってあるコンテンツがヒト情報であるかモノ情報であるかを分類するモデルを予め学習しておき、学習済みのモデルを用いて、ウェブページ上の各コンテンツがヒト情報であるか、モノ情報であるかを分類し、各コンテンツに関する情報とその分類結果（ヒト情報であるか、モノ情報であるかを示す情報、つまり、ヒトモノ情報ｇ）との組合せを保管しておく。
＜重要視レベル計算部４１＞
　重要視レベル計算部４１は、アンケートの回答結果Ａまたは重要視レベルＰ、ウェブページの操作ログＬ、ウェブデータ管理部４３に保管されているヒトモノ情報ｇを受け取り、これらの値を入力として、重要視レベル計算部４１に保持される演算モデルにより、重要視レベルＰ（初期値Ｐｉｎｉまたは更新した重要視レベルＰｕｐ）を計算し、ユーザデータ管理部４２に出力する。重要視レベルＰはユーザデータ管理部４２に保持される。重要視レベルＰは、取引する際にヒト情報をどの程度重要視しているかを示すヒト情報重要視レベルと、取引する際にモノ情報をどの程度重要視しているかを示すモノ情報重要視レベルと、を含む。ヒト情報重要視レベルは、ヒト情報重要視レベルを算出する際に考慮する複数の項目に対してそれぞれ値を割り当て複数の値からなる指標であってもよいし、複数の値を重み付け加算して得られる1つの値からなる指標であってもよい。モノ情報重要視レベルも同様に複数の値からなる指標であってもよいし、1つの値からなる指標であってもよい。
（初期値算出）
　重要視レベル計算部４１は、ウェブブラウザ２０およびユーザ端末１０を介して、ユーザがウェブページを閲覧する前に、ユーザに対して、重要視する情報に関するアンケート、例えば、モノ情報およびヒト情報をどの程度重要視しているかのアンケートを行い、アンケートの回答結果Ａを受け取る。アンケートは、例えば、７段階評価（7：とても重要視する、6：やや重要視する、5：どちらかというと重要視する、4：どちらでもない、3：どちらかというと重要視しない、2：あまり重要視しない、1：全く重要視しない）で、ヒト情報重要視レベル、モノ情報重要視レベルを算出する際に考慮する1つ以上の項目を評価する。
　例えば、ヒト情報重要視レベルの初期値を計算するために、アンケートは「商品の価格を重要視しますか？」「商品の画像を重要視しますか？」「商品の説明文を重要視しますか？」等の質問を含む。
　また、例えば、ヒト情報重要視レベルの初期値を計算するために、アンケートは「販売者の取引回数を重要視しますか？」「販売者の取引評価を重要視しますか？」「販売者のコメント対応を重要視しますか？」等の質問を含む。
　重要視レベル計算部４１は、アンケートの回答結果Ａに基づき、重要視レベルＰの初期値Ｐｉｎｉを求め、初期値Ｐｉｎｉをユーザデータ管理部４２に出力する。例えば、アンケートの回答結果Ａをそのまま重要視レベルＰの初期値として用いてもよいし、ヒト情報重要視レベルに関連する回答結果を重み付け加算して1つの値からなるヒト情報重要視レベルを求め、モノ情報重要視レベルに関連する回答結果を重み付け加算して1つの値からなるモノ情報重要視レベルを求めてもよい。
（重要視レベルの更新）
　重要視レベル計算部４１は、ウェブページの操作ログＬ、ヒトモノ情報ｇ、更新前の重要視レベルＰを入力とし、重要視レベルＰを更新し、更新後の重要視レベルＰｕｐをユーザデータ管理部４２に出力する。
　ウェブページの操作ログＬとヒトモノ情報ｇとから重要視レベルＰを更新する方法の例を示す。
（更新方法１）画面に表示されているコンテンツの時間に基づき重要視レベルＰを更新する。例えば、ヒト情報を多く見ている場合には、ヒト情報重要視レベルが高くなるように更新する。また、例えば、モノ情報が表示されている時間が短い場合には、モノ情報重要視レベルが低くなるように更新する。例えば、コンテンツの表示時間が長ければ長いほど大きい値をそのコンテンツに対応する重要視レベルとして返すモデルを予め作成しておき、コンテンツの表示時間から重要視レベルを求め、求めた重要視レベルと更新前の重要視レベルとの重み付け和を更新後の重要視レベルとする。
（更新方法２）ユーザ情報のリンクを踏む割合に基づき重要視レベルＰを更新する。例えば、毎回必ずヒト情報を見ている場合には、ヒト情報重要視レベルが高くなるように更新する。また、例えば、ほとんどリンクを踏んでいない場合には、ヒト情報重要視レベルが低くなるように更新する。例えば、ヒト情報のリンクを踏む割合が大きければ大きいほど、大きい値をヒト情報重要視レベルとして返すモデルを予め作成しておき、ヒト情報のリンクを踏む割合からヒト情報重要視レベルを求め、求めたヒト情報重要視レベルと更新前のヒト情報重要視レベルとの重み付け和を更新後のヒト情報重要視レベルとする。
（更新方法３）画像をスクロールした回数に基づき重要視レベルＰを更新する。例えば、画像をスクロールしてモノ情報を何度も見ている場合には、モノ情報重要視レベルが高くなるように更新する。例えば、画像をスクロールした回数が多ければ多いほど、大きい値をモノ情報重要視レベルとして返すモデルを予め作成しておき、画像をスクロールした回数からモノ情報重要視レベルを求め、求めたモノ情報重要視レベルと更新前のモノ情報重要視レベルとの重み付け和を更新後のモノ情報重要視レベルとする。
（更新方法４）画像を拡大した回数に基づき重要視レベルＰを更新する。例えば、画像を何度も拡大してモノ情報を詳しく見ている場合には、モノ情報重要視レベルが高くなるように更新する。例えば、画像を拡大した回数が多ければ多いほど、大きい値をモノ情報重要視レベルとして返すモデルを予め作成しておき、画像を拡大した回数からモノ情報重要視レベルを求め、求めたモノ情報重要視レベルと更新前のモノ情報重要視レベルとの重み付け和を更新後のモノ情報重要視レベルとする。
　上述の更新方法は、例であって、他の方法により、重要視レベルを更新してもよい。要は、操作ログからモノ情報を重要視しているかもしくはしていないか、または、モノ情報重要視レベルを重要視しているかもしくはしていないか、を求め、求めた重要視レベルを用いて、更新前の重要視レベルを更新すればよい。
＜コンテンツ充実度演算部４４＞
　コンテンツ充実度演算部４４は、ウェブページの操作ログＬ、ヒトモノ情報ｇと、重要視レベルＰを入力とし、コンテンツ充実度演算部４４に保持される演算モデルにより充実度ｆを算出する。算出された充実度ｆはウェブデータ管理部４３に保持される。充実度ｆは、ウェブページ上のヒト情報が充実しているかを示すヒト情報充実度と、ウェブページ上のモノ情報が充実しているかを示すモノ情報充実度と、を含む。
　例えば、重要視レベルＰが分かった状態の購入者が閲覧した時間や回数によってウェブページのコンテンツの充実度ｆを評価する。
（充実度評価方法の例）
（例１）ウェブページ内のユーザ情報が、ヒト情報重要視レベルが高い人によって閲覧された時間が長い場合、ヒト情報充実度が高いと評価し、短い場合、ヒト情報充実度が低いと評価する。一方、ヒト情報重要視レベルが低い人によって閲覧された時間の長さは、ヒト情報充実度に影響を与えないものとする。なお、重要視レベルが低いか、高いかは、所定の閾値との大小関係によって判定すればよい。
（例２）ウェブページ内の画像が、モノ情報重要視レベルが高い人によって閲覧された回数が多い場合、モノ情報充実度が高いと評価し、少ない場合、モノ情報充実度が低いと評価する。一方、ウェブページ内の画像が、モノ情報重要視レベルが低い人によって閲覧された回数の多さは、モノ情報充実度に影響を与えないものとする。
　これらの評価を、ウェブページを閲覧する1以上のユーザに対して行い、どれくらいの重要視レベルＰの人が評価に関わっているかの情報をリストで保持し、更新できるようにしてもよい。例えば、あるユーザがあるウェブページを閲覧した場合、そのユーザのウェブページの操作ログＬと重要視レベルＰとから充実度を求め、求めた充実度を用いて、更新前の充実度を更新すればよい。
＜レイアウトカスタマイズ部４５＞
　レイアウトカスタマイズ部４５は、購入者の重要視レベルＰとウェブページの充実度ｆとウェブデータの情報ｉとヒトモノ情報ｇとを入力とし、購入者の重要視レベルＰとウェブページの充実度ｆに合わせて、ウェブページをカスタマイズ(並び替え、強調表示、レイアウト変更など)する。なお、前述の通り、ウェブデータの情報ｉには、ウェブページの識別子と、ウェブページ上のコンテンツに関する情報(例えば、コンテンツそのもの)と、ウェブページ上のコンテンツのレイアウトに関する情報を含まれる。
　重要視レベルＰと、ウェブデータの情報ｉと、ヒトモノ情報ｇと、充実度ｆとを入力とし、レイアウトカスタマイズ部４５に保持されるカスタマイズモデルによりウェブ内のレイアウトをカスタマイズする。例えば、レイアウトカスタマイズ部４５は、重要視レベルＰと充実度ｆから、各購入者の重要視する情報を優先的に表示するようにレイアウトをカスタマイズする。
（カスタマイズ方法の例）
（例１）並び替え
　ヒト情報重要視レベルが高い購入者の場合は、ヒト情報充実度が高いウェブページの商品を上位に優先的に表示するようにレイアウトをカスタマイズする。
　モノ情報重要視レベルが高い購入者の場合は、モノ情報充実度が高いウェブページの商品を上位に優先的に表示するようにレイアウトをカスタマイズする。
　例えば、レイアウトカスタマイズ部４５は、購入者の重要視レベルＰと所定の閾値との大小関係に基づき、重要視レベルが高いか否かを判定し、ウェブページの充実度ｆに基づき、順位付けを行い、順位の高いウェブページにアクセスしやすいように優先的に表示する。
（例２）強調表示
　ヒト情報重要視レベルが高い購入者の場合は、ヒト情報充実度が高いウェブページの商品を枠で囲って表示したり、拡大して表示したりするようにレイアウトをカスタマイズする。
　モノ情報重要視レベルが高い購入者の場合は、モノ情報充実度が高いウェブページの商品を枠で囲って表示したり、拡大して表示したりするようにレイアウトをカスタマイズする。
　例えば、レイアウトカスタマイズ部４５は、購入者の重要視レベルＰと所定の閾値との大小関係に基づき、重要視レベルが高いか否かを判定し、ウェブページの充実度ｆと所定の閾値との大小関係に基づき、充実度が高いウェブページか否かを判定し、充実度が高いウェブページが目立ちアクセスしやすいように優先的に表示する。
（例３）レイアウト変更
　ヒト情報重要視レベルが高い購入者の場合は、ウェブページ上のヒト情報に係るコンテンツにモノ情報に係るコンテンツよりもアクセスしやすいように、ヒト情報とモノ情報の位置を変更する。
　モノ情報重要視レベルが高い購入者の場合は、ウェブページ上のモノ情報に係るコンテンツにヒト情報に係るコンテンツよりもアクセスしやすいように、ヒト情報とモノ情報の位置を変更する。
　例えば、レイアウトカスタマイズ部４５は、購入者の重要視レベルＰと所定の閾値との大小関係に基づき、重要視レベルが高いか否かを判定し、ウェブデータの情報ｉに含まれるウェブページ上のコンテンツのレイアウトに関する情報をカスタマイズし、重要視レベルが高いコンテンツにアクセスしやすいように、ウェブページ上のヒト情報とモノ情報の位置を変更する。
　以下、重要視レベル計算装置４０の処理フローについて説明する。
＜初期値算出の処理フロー＞
　図３は、初期値算出の処理フローの例を示す。
　購入者は、ユーザ端末１０を操作して（Ｓ１１）、ウェブブラウザ２０でウェブサーバ３０にアクセスする。このとき、ウェブブラウザ２０はウェブサーバ３０にリクエストを送信し（Ｓ１３）、ウェブサーバ３０はウェブブラウザ２０にレスポンスを返す（Ｓ１５）。
　ウェブブラウザ２０からウェブサーバ３０に初めてアクセスする際に、ウェブブラウザ２０は重要視レベル計算装置４０にアクセスしたウェブページの情報ｉを送信する（Ｓ１７）。
　購入者が重要視レベル計算装置４０を含む提示システムを初めて利用する場合、最初に、重要視レベル計算装置４０はウェブブラウザ２０にアンケート情報を送信する（Ｓ１９）。
　ウェブブラウザ２０は、ユーザ端末１０にアンケート情報を送信し（Ｓ２１）、ユーザ端末１０は、購入者にアンケートを提示する。購入者はユーザ端末１０を操作してアンケートに回答し、ユーザ端末１０はアンケート回答結果Ａをウェブブラウザ２０に送信する（Ｓ２３）。さらに、ウェブブラウザ２０は、アンケート回答結果Ａを重要視レベル計算装置４０に送信する（Ｓ２５）。重要視レベル計算装置４０は、重要視レベルＰの初期値Ｐｉｎｉを計算し（Ｓ２６）、計算により求めた初期値Ｐｉｎｉをウェブブラウザ２０に出力する（Ｓ２７）。重要視レベル計算装置４０のウェブデータ管理部４３では、アクセスしたユーザ識別子、アンケートの回答結果Ａ、初期値Ｐｉｎｉの組合せがデータとして管理される。
　ウェブブラウザ２０は、ユーザ端末１０に初期値Ｐｉｎｉを送信し（Ｓ２９）、ユーザ端末１０は初期値Ｐｉｎｉを図示しない記憶部に記憶しておく。ユーザ端末１０に初期値Ｐｉｎｉを含む重要視レベルＰを保持することで、異なるウェブブラウザやウェブページを利用した場合に、保持している重要視レベルＰをウェブブラウザ経由で重要視レベル計算装置４０に送信する。重要視レベル計算装置４０では、重要視レベルＰを用いて、ウェブページをカスタマイズすることができる。このような構成とすることで、あるウェブページの利用を通じて得られた重要視レベルＰを他のウェブページのカスタマイズに利用することができる。
＜重要視レベル更新の処理フロー＞
　図４は、重要視レベル更新、充実度更新、レイアウトカスタマイズの処理フローの例を示す。
　購入者は、ユーザ端末１０を操作して（Ｓ５１）、ウェブブラウザ２０でウェブサーバ３０にアクセスする。このとき、ウェブブラウザ２０はウェブサーバ３０にリクエストを送信し（Ｓ５３）、ウェブサーバ３０はウェブブラウザ２０にレスポンスを返す（Ｓ５５）。
　ユーザ端末１０は、重要視レベルＰをウェブブラウザ２０に出力する（Ｓ５７）。
　ウェブブラウザ２０はウェブページの操作ログＬを蓄積する（Ｓ５９）。
　ウェブブラウザ２０は、ウェブページの情報ｉとウェブページの操作ログＬと重要視レベルＰを重要視レベル計算装置４０に送信する（Ｓ６０）。
　重要視レベル計算装置４０の重要視レベル計算部４１は、ウェブページの情報ｉに基づきウェブデータ管理部４３に保管されているヒトモノ情報ｇを取り出す。重要視レベル計算部４１は、各コンテンツがヒトモノ情報ｇとウェブページの操作ログＬと重要視レベルＰを受け取り、各コンテンツがヒトモノ情報ｇとウェブページの操作ログＬと用いて、重要視レベルＰを更新し（Ｓ６１）、更新した重要視レベルＰｕｐをウェブブラウザ２０に送信し（Ｓ６２）、ウェブブラウザ２０は更新した重要視レベルＰｕｐをユーザ端末１０に送信する（Ｓ６３）。ユーザ端末１０内の図示しない記憶部に重要視レベルＰを記憶する。ユーザ端末１０に保持される重要視レベルＰは、重要視レベル計算装置４０に入力することで更新することができる。所定の期間経過毎、または、購入者がユーザ端末１０、ウェブブラウザ２０を介してウェブサーバ３０にアクセスする毎に、上述のＳ５７～Ｓ６３を行う。重要視レベル計算装置４０のウェブデータ管理部４３では、アクセスしたユーザ識別子、操作ログＬ、重要視レベルＰの組合せがデータとして管理される。
＜充実度更新の処理フロー＞
　重要視レベル計算装置４０のコンテンツ充実度演算部４４は、ウェブページの操作ログＬ、ヒトモノ情報ｇと、重要視レベルＰを用いて、ウェブページ内のコンテンツ情報の充実度を計算し、充実度ｆを計算し、更新する（Ｓ７１）。重要視レベル計算装置４０のウェブデータ管理部４３では、ウェブページの情報ｉと、ヒトモノ情報ｇと、充実度ｆとの組合せが、データとしてデータ管理する。
＜レイアウトカスタマイズの処理フロー＞
　重要視レベル計算装置４０のレイアウトカスタマイズ部４５は、購入者の重要視レベルＰとウェブページの充実度ｆに合わせて、ウェブページをカスタマイズ(並び替え、強調表示、レイアウト変更など)し（Ｓ７３）、カスタマイズしたウェブページの情報ｈをウェブブラウザ２０に送信する（Ｓ７５）。
　ウェブブラウザ２０は、ユーザ端末１０を介して情報ｈに基づきカスタマイズしたウェブページをユーザに提示する（Ｓ７７）。
＜効果＞
　以上の構成により、提示システムは、重要視レベルを用いて、ユーザ特性に合わせて、ウェブページの情報の表示を制御し、購入者の重要視する情報自体にアクセスしやすく表示したり、購入者の重要視する情報が充実しているウェブページにアクセスしやすく表示することができる。このような表示制御により、購入者が迅速に商品選定できるようにする。
＜変形例＞
　本実施形態では、重要視レベル計算装置４０内に重要視レベル計算部４１、コンテンツ充実度演算部４４、レイアウトカスタマイズ部４５を含む構成としたが、重要視レベル計算部４１、コンテンツ充実度演算部４４、レイアウトカスタマイズ部４５は、別々の装置として存在しても良く、例えばユーザ端末１０側に置いても良い。
　重要視レベル計算装置４０は、操作ログＬやウェブページの情報ｉをウェブブラウザ２０を介さずに取得できる場合には、ユーザ端末１０側やウェブサーバ３０側に接続されてもよい
＜その他の変形例＞
　本発明は上記の実施形態及び変形例に限定されるものではない。例えば、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
＜プログラム及び記録媒体＞
　上述の各種の処理は、図５に示すコンピュータの記憶部２０２０に、上記方法の各ステップを実行させるプログラムを読み込ませ、制御部２０１０、入力部２０３０、出力部２０４０などに動作させることで実施できる。
　この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
　また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
　このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
　また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

Claims (7)

  1. 　ウェブページの操作ログ、ヒトモノ情報を用いて、商品を購入しようとするユーザが、ヒト情報とモノ情報とをどの程度重要視するかを示す指標である重要視レベルを計算する重要視レベル計算部を含み、
    　前記ヒト情報は商品を販売するユーザに関する情報であり、前記モノ情報は商品に関する情報であり、
    　前記ヒトモノ情報は、前記ウェブページ上の各コンテンツが、ヒト情報であるか、モノ情報であるかを示す情報である
    　計算装置。
  2. 　請求項１の計算装置であって、
    　前記操作ログ、前記ヒトモノ情報と、前記重要視レベルを用いて、前記ウェブページ上のモノ情報が充実しているかを示すモノ情報充実度と、前記ウェブページ上のヒト情報が充実しているかを示すヒト情報充実度とを含む充実度を算出するコンテンツ充実度演算部を含む、
    　計算装置。
  3. 　請求項２の計算装置であって、
    　前記重要視レベルと前記充実度から、各購入者の重要視する情報を優先的に表示するように前記ウェブページのレイアウトをカスタマイズするレイアウトカスタマイズ部を含む、
    　計算装置。
  4. 　計算装置を用いる計算方法であって、
    　前記計算装置が、ウェブページの操作ログ、ヒトモノ情報を用いて、商品を購入しようとするユーザが、ヒト情報とモノ情報とをどの程度重要視するかを示す指標である重要視レベルを計算する重要視レベル計算ステップを含み、
    　前記ヒト情報は商品を販売するユーザに関する情報であり、前記モノ情報は商品に関する情報であり、
    　前記ヒトモノ情報は、前記ウェブページ上の各コンテンツが、ヒト情報であるか、モノ情報であるかを示す情報である
    　計算方法。
  5. 　請求項４の計算方法であって、
    　前記計算装置が、前記操作ログ、前記ヒトモノ情報と、前記重要視レベルを用いて、前記ウェブページ上のモノ情報が充実しているかを示すモノ情報充実度と、前記ウェブページ上のヒト情報が充実しているかを示すヒト情報充実度とを含む充実度を算出するコンテンツ充実度演算ステップを含む、
    　計算方法。
  6. 　請求項５の計算方法であって、
    　前記計算装置が、前記重要視レベルと前記充実度から、各購入者の重要視する情報を優先的に表示するように前記ウェブページのレイアウトをカスタマイズするレイアウトカスタマイズステップを含む、
    　計算方法。
  7. 　請求項１から請求項３の何れかの計算装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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