(57)【要約】【課題】推薦対象を説明する説明文の説明形式を一様に設定する場合に比べて、ユーザが推薦対象を選択する可能性を高くする。【解決手段】対象物を説明する説明文を表示する表示手段と、説明文が説明する対象物が複数存在している場合に、ユーザが選択した一の対象物を説明している説明文の説明形式の情報を取得する取得手段と、取得手段が取得した説明形式の情報に基づいて、ユーザが好む説明形式を特定する特定手段と、複数の対象物のうち、ユーザに推薦する推薦対象を決定する推薦対象決定手段と、特定手段が特定した説明形式に基づいて決定された推薦対象を説明する説明文を表示する説明文表示手段と、を備える情報処理システム。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物を説明する説明文を表示する表示手段と、
前記説明文が説明する前記対象物が複数存在している場合に、ユーザが選択した一の対象物を説明している前記説明文の説明形式の情報を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記説明形式の情報に基づいて、前記ユーザが好む前記説明形式を特定する特定手段と、
複数の前記対象物のうち、前記ユーザに推薦する推薦対象を決定する推薦対象決定手段と、
前記特定手段が特定した前記説明形式に基づいて決定された前記推薦対象を説明する説明文を表示する説明文表示手段と、
を備える情報処理システム。
【請求項２】
前記取得手段は、前記ユーザが選択しなかった前記対象物を説明している前記説明文の説明形式の情報を取得し、
前記特定手段は、前記ユーザが選択した前記一の対象物に係る前記説明文の前記説明形式の情報、および、前記ユーザが選択しなかった前記対象物に係る前記説明文の前記説明形式の情報に基づいて、前記説明形式を特定することを特徴とする請求項１記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記ユーザが選択した前記一の対象物に係る前記説明文の前記説明形式の情報、および、前記ユーザが選択しなかった前記対象物に係る前記説明文の前記説明形式の情報に基づいて、説明形式に対する当該ユーザの嗜好に関する指標を算出する算出手段をさらに備え、
前記特定手段は、前記算出手段に算出された前記指標に基づいて、前記説明形式を特定することを特徴とする請求項２記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記説明文表示手段により表示される前記説明文の前記説明形式は、前記ユーザに対して前記推薦対象が推薦される根拠に係る説明の形式であることを特徴とする請求項１記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記根拠に係る説明の形式は、前記ユーザの嗜好が属する分野における前記推薦対象の特徴の説明の形式であることを特徴とする請求項４記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記取得手段が取得した前記説明形式の情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている情報に基づいて、前記対象物と前記説明形式との相性に関する相性指標を算出する算出手段と、
をさらに備え、
前記特定手段は、前記相性指標に基づいて、前記説明形式を特定することを特徴とする請求項１記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記算出手段は、前記推薦対象決定手段が決定した前記推薦対象と前記説明形式の相性に関する前記相性指標を算出し、
前記特定手段は、前記推薦対象決定手段が決定した前記推薦対象に係る前記相性指標に基づいて、前記説明形式を特定することを特徴とする請求項６記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記算出手段は、前記特定手段が特定した前記説明形式と前記対象物との相性に関する前記相性指標を算出し、
前記推薦対象決定手段は、前記特定手段が特定した前記説明形式に係る前記相性指標に基づいて、前記推薦対象を決定することを特徴とする請求項６記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記相性指標に基づいて、前記特定手段が前記説明形式を特定するとともに前記推薦対象決定手段が前記推薦対象を決定することを特徴とする請求項６記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記取得手段が取得した前記説明形式の情報には、前記ユーザが選択した前記一の対象物を説明している前記説明文に用いられる前記説明形式の数に関する情報が含まれ、
前記特定手段は、前記ユーザが好む前記説明形式の数を特定することを特徴とする請求項１記載の情報処理システム。
【請求項１１】
対象物を説明する説明文を表示する表示手段と、
前記説明文が説明する前記対象物が複数存在している場合に、ユーザが選択した一の対象物を説明している前記説明文の説明形式の情報を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記説明形式の情報に基づいて、前記ユーザが好む前記一の対象物と前記説明形式との組み合わせを特定する特定手段と、
前記特定手段が特定した説明形式に基づいて前記一の対象物を説明する説明文を表示する説明文表示手段と、
を備える情報処理システム。
【請求項１２】
対象物を説明する説明文を表示する表示手段と、
前記説明文が説明する前記対象物が複数存在している場合に、ユーザが一の対象物を選択した選択履歴および／または当該ユーザによる当該一の対象物の検索履歴に関する履歴情報を取得する取得手段と、
前記履歴情報に基づいて、複数の前記対象物のうち前記ユーザに推薦する推薦対象を決定する推薦対象決定手段と、
前記推薦対象決定手段が前記推薦対象を決定した際の決定根拠に基づいて、前記推薦対象を説明する前記説明文の前記説明形式を特定する特定手段と、
前記特定手段が特定した前記説明形式に基づいて、前記推薦対象決定手段が決定した前記推薦対象を説明する説明文を表示する説明文表示手段と、
を備える情報処理システム。
【請求項１３】
前記履歴情報に基づいて、前記対象物に対する前記ユーザの嗜好に関する指標を算出する算出手段をさらに備え、
前記推薦対象決定手段は、前記指標に基づいて前記推薦対象を決定し、
前記決定根拠は、前記推薦対象決定手段が前記推薦対象を決定する契機となった前記指標に関する前記ユーザの嗜好が属する分野であることを特徴とする請求項１２記載の情報処理システム。
【請求項１４】
前記取得手段が取得した前記履歴情報を記憶する記憶手段と、
前記算出手段は、前記記憶手段に記憶されている情報に基づいて、前記ユーザの嗜好が属する複数の分野における前記指標を算出し、
前記推薦対象決定手段は、前記複数の分野における前記指標に基づいて前記推薦対象を決定し、
前記決定根拠は、前記複数の分野における前記指標のうち前記推薦対象の前記決定に最も寄与した指標の分野であることを特徴とする請求項１３記載の情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、推薦理由として「サッカー」、「スポーツ」が得られた場合に、その単語そのものを関連キーワードや推薦理由等として出力してもよく、また「この推薦情報が抽出された理由は、“サッカー”、“スポーツ”という単語が概要分に含まれているためです。」といった所定の文章などを生成して出力してもよいことが記載されている。
特許文献２には、「推薦コンテンツＡ」を推薦するとした場合、「推薦コンテンツＡは、あなたが視聴したコンテンツＢよりＣの点が優れています」という推薦理由を提示することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−３２１８６号公報
【特許文献２】特開２００８−２２５６５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ユーザに推薦する推薦対象を説明する説明文を表示する場合、説明文の説明形式に対するユーザの嗜好が、推薦対象に対するユーザの興味の程度に影響を及ぼす場合がある。設定された説明形式がユーザの嗜好に合わない場合には、ユーザが推薦対象を選択する可能性が低くなることがある。
【０００５】
本発明は、推薦対象を説明する説明文の説明形式を一様に設定する場合に比べて、ユーザが推薦対象を選択する可能性を高くすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、対象物を説明する説明文を表示する表示手段と、前記説明文が説明する前記対象物が複数存在している場合に、ユーザが選択した一の対象物を説明している前記説明文の説明形式の情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記説明形式の情報に基づいて、前記ユーザが好む前記説明形式を特定する特定手段と、複数の前記対象物のうち、前記ユーザに推薦する推薦対象を決定する推薦対象決定手段と、前記特定手段が特定した前記説明形式に基づいて決定された前記推薦対象を説明する説明文を表示する説明文表示手段と、を備える情報処理システムである。
請求項２に記載の発明は、前記取得手段は、前記ユーザが選択しなかった前記対象物を説明している前記説明文の説明形式の情報を取得し、前記特定手段は、前記ユーザが選択した前記一の対象物に係る前記説明文の前記説明形式の情報、および、前記ユーザが選択しなかった前記対象物に係る前記説明文の前記説明形式の情報に基づいて、前記説明形式を特定することを特徴とする請求項１記載の情報処理システムである。
請求項３に記載の発明は、前記ユーザが選択した前記一の対象物に係る前記説明文の前記説明形式の情報、および、前記ユーザが選択しなかった前記対象物に係る前記説明文の前記説明形式の情報に基づいて、説明形式に対する当該ユーザの嗜好に関する指標を算出する算出手段をさらに備え、前記特定手段は、前記算出手段に算出された前記指標に基づいて、前記説明形式を特定することを特徴とする請求項２記載の情報処理システムである。
請求項４に記載の発明は、前記説明文表示手段により表示される前記説明文の前記説明形式は、前記ユーザに対して前記推薦対象が推薦される根拠に係る説明の形式であることを特徴とする請求項１記載の情報処理システムである。
請求項５に記載の発明は、前記根拠に係る説明の形式は、前記ユーザの嗜好が属する分野における前記推薦対象の特徴の説明の形式であることを特徴とする請求項４記載の情報処理システムである。
請求項６に記載の発明は、前記取得手段が取得した前記説明形式の情報を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている情報に基づいて、前記対象物と前記説明形式との相性に関する相性指標を算出する算出手段と、をさらに備え、前記特定手段は、前記相性指標に基づいて、前記説明形式を特定することを特徴とする請求項１記載の情報処理システムである。
請求項７に記載の発明は、前記算出手段は、前記推薦対象決定手段が決定した前記推薦対象と前記説明形式の相性に関する前記相性指標を算出し、前記特定手段は、前記推薦対象決定手段が決定した前記推薦対象に係る前記相性指標に基づいて、前記説明形式を特定することを特徴とする請求項６記載の情報処理システムである。
請求項８に記載の発明は、前記算出手段は、前記特定手段が特定した前記説明形式と前記対象物との相性に関する前記相性指標を算出し、前記推薦対象決定手段は、前記特定手段が特定した前記説明形式に係る前記相性指標に基づいて、前記推薦対象を決定することを特徴とする請求項６記載の情報処理システムである。
請求項９に記載の発明は、前記相性指標に基づいて、前記特定手段が前記説明形式を特定するとともに前記推薦対象決定手段が前記推薦対象を決定することを特徴とする請求項６記載の情報処理システムである。
請求項１０に記載の発明は、前記取得手段が取得した前記説明形式の情報には、前記ユーザが選択した前記一の対象物を説明している前記説明文に用いられる前記説明形式の数に関する情報が含まれ、前記特定手段は、前記ユーザが好む前記説明形式の数を特定することを特徴とする請求項１記載の情報処理システムである。
請求項１１に記載の発明は、対象物を説明する説明文を表示する表示手段と、前記説明文が説明する前記対象物が複数存在している場合に、ユーザが選択した一の対象物を説明している前記説明文の説明形式の情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記説明形式の情報に基づいて、前記ユーザが好む前記一の対象物と前記説明形式との組み合わせを特定する特定手段と、前記特定手段が特定した説明形式に基づいて前記一の対象物を説明する説明文を表示する説明文表示手段と、を備える情報処理システムである。
請求項１２に記載の発明は、対象物を説明する説明文を表示する表示手段と、前記説明文が説明する前記対象物が複数存在している場合に、ユーザが一の対象物を選択した選択履歴および／または当該ユーザによる当該一の対象物の検索履歴に関する履歴情報を取得する取得手段と、前記履歴情報に基づいて、複数の前記対象物のうち前記ユーザに推薦する推薦対象を決定する推薦対象決定手段と、前記推薦対象決定手段が前記推薦対象を決定した際の決定根拠に基づいて、前記推薦対象を説明する前記説明文の前記説明形式を特定する特定手段と、前記特定手段が特定した前記説明形式に基づいて、前記推薦対象決定手段が決定した前記推薦対象を説明する説明文を表示する説明文表示手段と、を備える情報処理システムである。
請求項１３に記載の発明は、前記履歴情報に基づいて、前記対象物に対する前記ユーザの嗜好に関する指標を算出する算出手段をさらに備え、前記推薦対象決定手段は、前記指標に基づいて前記推薦対象を決定し、前記決定根拠は、前記推薦対象決定手段が前記推薦対象を決定する契機となった前記指標に関する前記ユーザの嗜好が属する分野であることを特徴とする請求項１２記載の情報処理システムである。
請求項１４に記載の発明は、前記取得手段が取得した前記履歴情報を記憶する記憶手段と、前記算出手段は、前記記憶手段に記憶されている情報に基づいて、前記ユーザの嗜好が属する複数の分野における前記指標を算出し、前記推薦対象決定手段は、前記複数の分野における前記指標に基づいて前記推薦対象を決定し、前記決定根拠は、前記複数の分野における前記指標のうち前記推薦対象の前記決定に最も寄与した指標の分野であることを特徴とする請求項１３記載の情報処理システムである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１の発明によれば、推薦対象を説明する説明文の説明形式を一様に設定する場合に比べて、ユーザが推薦対象を選択する可能性を高くすることができる。
請求項２の発明によれば、特定手段が、ユーザが選択した一の対象物を説明している説明文の説明形式の情報のみに基づいて説明形式を特定する場合に比べて、ユーザが好む説明形式を特定する精度を向上させることができる。
請求項３の発明によれば、ユーザが選択した一の対象物を説明している説明文の説明形式の情報のみに基づいてユーザの嗜好に関する指標を算出する場合に比べて、算出する指標の精度を向上させることができる。
請求項４の発明によれば、ユーザに対して推薦対象が推薦される根拠に係る説明の形式を、ユーザごとに設定することができる。
請求項５の発明によれば、推薦対象の特徴の説明の形式を、ユーザが好む説明形式に設定することができる。
請求項６の発明によれば、ユーザが好む説明形式を、対象物ごとに設定することができる。
請求項７の発明によれば、推薦対象を決定した上で、決定した推薦対象の説明としてユーザが好む説明形式を特定することができる。
請求項８の発明によれば、ユーザが好む説明形式を特定した上で、特定した説明形式に応じた推薦対象を決定することができる。
請求項９の発明によれば、説明形式に対するユーザの嗜好および対象物と説明形式との相性に基づいて、説明形式と推薦対象とを設定することができる。
請求項１０の発明によれば、ユーザが好む説明形式の数により説明文を表示することができる。
請求項１１の発明によれば、推薦対象を説明する説明文の説明形式を一様に設定する場合に比べて、ユーザが推薦対象を選択する可能性を高くすることができる。
請求項１２の発明によれば、推薦対象を説明する説明文の説明形式を一様に設定する場合に比べて、ユーザが推薦対象を選択する可能性を高くすることができる。
請求項１３の発明によれば、ユーザが好む説明形式を設定することができる。
請求項１４の発明によれば、説明形式を、ユーザの嗜好が属する複数の分野のうちユーザが最も好む分野に基づく説明形式に設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態による情報処理システムの全体構成を示す図である。
【図２】管理サーバの機能構成を示す図である。
【図３】ユーザ端末の機能構成を示す図である。
【図４】管理サーバおよびユーザ端末として用いられるコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。
【図５】履歴情報管理テーブルの構成例を示した図である。
【図６】（ａ）は、履歴情報管理テーブルから抽出された「ユーザ」、「商品」、「選択」の項目がリスト化された図であり、（ｂ）は、履歴情報管理テーブルから抽出された「ユーザ」、「説明スタイル」、「選択」の項目がリスト化された図であり、（ｃ）は、履歴情報管理テーブルから抽出された「商品」、「説明スタイル」、「選択」の項目がリスト化された図である。
【図７】（ａ）は、商品選択用テーブルを示した図であり、（ｂ）は、説明スタイル選択用テーブルを示した図である。
【図８】管理サーバによる処理の流れを示したフローチャートである。
【図９】（ａ）は、変形例としての説明スタイル選択用テーブルを示した図であり、（ｂ）は、変形例としての商品選択用テーブルを示した図である。
【図１０】商品・説明スタイル選択用テーブルを示した図である。
【図１１】第２の実施形態の商品・説明スタイル選択用テーブルを示した図である。
【図１２】管理サーバによる処理の流れを示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態について詳細に説明する。
＜情報処理システムの構成＞
図１は、本実施形態による情報処理システムの全体構成を示す図である。
本実施形態の情報処理システム１は、ユーザに推薦する商品に関する商品情報を、この商品を説明する説明文とともにユーザに提供するシステムである。ここで、説明文とは、ユーザに商品を推薦するために商品の特徴を説明する文章である。一の商品を説明する説明文としては、例えば、「２０代男性にオススメ」、「居酒屋によく行く人にオススメ」、「友人との利用にオススメ」等が挙げられる。説明文は、上記の例のように、複数の説明スタイルのうちの一以上の説明スタイルを用いて作成される。説明スタイルとは、ユーザに対して商品が推薦される根拠に係る説明の形式である。そのため、説明文の説明スタイルは、説明文の説明形式として捉えられる。上記の例では、「２０代男性」、「居酒屋によく行く人」、「友人との利用」の部分の説明の形式が説明スタイルに該当する。
情報処理システム１は、管理サーバ１０と、ユーザ端末２０とを備える。管理サーバ１０とユーザ端末２０とは、ネットワーク３０を介して接続されている。
【００１０】
管理サーバ１０は、ユーザに推薦した商品に対するユーザの選択の履歴に関する履歴情報等を管理するサーバである。また、管理サーバ１０は、履歴情報を解析し、商品に対するユーザの嗜好、説明文の説明スタイルに対するユーザの嗜好、および商品と説明文の説明スタイルとの相性を機械学習し、学習の成果に基づいて予測モデルを作成する。そして、作成した予測モデルを用いて、ユーザに推薦する商品や、推薦する商品を説明する説明文の説明スタイルを決定し、決定した説明スタイルに基づいて、推薦する商品の説明文を作成する。
本実施形態では、履歴情報の解析に機械学習を使用する。もっとも、予め定めた規則に従って履歴情報を解析するアプリケーションプログラムでもよい。
なお、商品には、物品のみならず、ソフトウェアやサービスも含まれる。また、商品は、説明文により説明される対象物として捉えられる。また、商品は、ユーザに推薦する推薦対象として捉えられる。
【００１１】
管理サーバ１０は、例えば、コンピュータにより実現される。管理サーバ１０は、単一のコンピュータにより構成しても良いし、複数のコンピュータによる分散処理により実現しても良い。
【００１２】
ユーザ端末２０は、商品情報やこの商品の説明文を取得するための情報処理装置である。ユーザ端末２０は、ネットワーク３０を介して管理サーバ１０に接続する。
ユーザ端末２０は、例えば、コンピュータ、タブレット型情報端末、その他の情報処理装置により実現される。
【００１３】
ネットワーク３０は、管理サーバ１０とユーザ端末２０との間の通信を担う情報通信ネットワークである。ネットワーク３０は、データの送受信が可能であれば、その種類は特に限定されず、例えばインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等として良い。データ通信に用いられる通信回線は、有線であっても無線であっても良い。また、複数のネットワークや通信回線を介して各装置を接続する構成としても良い。
【００１４】
＜管理サーバの機能構成＞
次に、管理サーバ１０の機能構成について説明する。図２は、管理サーバ１０の機能構成を示す図である。
図２に示すように、管理サーバ１０は、履歴情報データベース（ＤＢ）１１を備える。また、管理サーバ１０は、送受信部１２と、学習部１３と、選択部１４と、説明文作成部１５とを備える。
【００１５】
記憶手段の一例としての履歴情報ＤＢ１１は、履歴情報を保持するデータベースである。履歴情報としては、例えば、商品の推薦を受けたユーザの情報、推薦対象としての商品の情報、推薦対象を説明する説明文の説明スタイルの情報等が挙げられる。また、ユーザの情報としては、例えば、ユーザ名、ユーザの性別、ユーザの年齢等の情報が挙げられる。履歴情報ＤＢ１１に保持される履歴情報の内容については、後に詳述する。
【００１６】
取得手段の一例としての送受信部１２は、外部装置に対してデータ交換を行うための通信手段である。送受信部１２は、ユーザ端末２０から履歴情報を受信する。また、送受信部１２は、ユーザ端末２０に対して商品情報や説明文を送信する。
【００１７】
算出手段の一例としての学習部１３は、説明文の説明スタイルや商品に対するユーザの嗜好、および商品と説明文の説明スタイルとの相性を機械学習し、学習の成果を予測モデルに反映する。この機械学習は、履歴情報ＤＢ１１に保持されている履歴情報を用いて行われる。
【００１８】
推薦対象決定手段の一例としての選択部１４は、学習部１３に作成された予測モデルに基づいて、複数の商品のうちユーザに推薦する商品を選択する。また、予測モデルに基づいて、商品を説明する説明文の説明スタイルを、複数の説明スタイルの中から選択する。ここで、選択部１４は、説明スタイルを特定する特定手段として捉えられる。選択部１４は、選択した商品に係る商品情報を、送受信部１２を介してユーザ端末２０に送信する。
【００１９】
説明文作成部１５は、選択部１４に選択された商品を説明する説明文を作成する。この場合に、説明文作成部１５は、選択部１４に選択された説明スタイルに基づいて説明文を作成する。説明文作成部１５は、作成した説明文を、送受信部１２を介してユーザ端末２０に送信する。
【００２０】
＜ユーザ端末の機能構成＞
図３は、本実施形態のユーザ端末２０の機能構成を示す図である。ユーザ端末２０は、送受信部２１と、取得部２２と、表示部２３と、入力受付部２４とを備える。
送受信部２１は、外部装置に対してデータ交換を行うための通信手段である。送受信部２１は、管理サーバ１０に対して履歴情報を送信する。また、送受信部２１は、管理サーバ１０から商品情報や説明文を受信する。
【００２１】
取得部２２は、ユーザの識別情報を取得する。ユーザが識別情報をユーザ端末２０に入力してログインすることにより、取得部２２は識別情報を取得するとともに取得した識別情報に基づいてユーザの認証を行う。
【００２２】
表示部２３は、商品情報を表示する表示手段である。また、表示部２３は、商品を説明する説明文を表示する説明文表示手段として捉えられる。
入力受付部２４は、ユーザが行う操作を受け付ける受付手段である。入力受付部２４は、例えば、表示部２３に表示された推薦対象としての商品を選択する操作を受け付ける。
【００２３】
＜コンピュータのハードウェア構成＞
図４は、管理サーバ１０およびユーザ端末２０として用いられるコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図４に示すコンピュータ１００は、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、記憶手段である主記憶装置（メインメモリ）１０２および外部記憶装置１０３とを備える。ＣＰＵ１０１は、外部記憶装置１０３に格納されたプログラムを主記憶装置１０２に読み込んで実行する。主記憶装置１０２としては、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）が用いられる。外部記憶装置１０３としては、例えば磁気ディスク装置やＳＳＤ（Solid State Drive）等が用いられる。また、コンピュータ１００は、ネットワークに接続するための通信インターフェイス１０４と、ディスプレイに表示出力を行うための表示機構１０５とを備える。また、コンピュータ１００は、コンピュータ１００の操作者による入力操作が行われる入力デバイス１０６を備える。なお、図４に示すコンピュータ１００の構成は一例にすぎず、本実施形態で用いられるコンピュータは図４の構成例に限定されるものではない。例えば、記憶装置としてフラッシュメモリ等の不揮発性メモリやＲＯＭ（Read Only Memory）を備える構成としても良い。
【００２４】
図２に示した管理サーバ１０が図４に示すコンピュータ１００により実現される場合、履歴情報ＤＢ１１は、例えば、主記憶装置１０２や外部記憶装置１０３により実現される。送受信部１２の機能は、例えば、通信インターフェイス１０４により実現される。学習部１３、選択部１４、説明文作成部１５の各機能は、例えば、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行することにより実現される。
【００２５】
図３に示したユーザ端末２０が図４に示すコンピュータ１００により実現される場合、送受信部２１は、例えば、通信インターフェイス１０４により実現される。取得部２２は、例えば、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行することにより実現される。表示部２３は、例えば、表示機構１０５により実現される。入力受付部２４は、例えば、入力デバイス１０６とＣＰＵ１０１とにより実現される。
また、本発明の実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。
【００２６】
＜履歴情報ＤＢに保持されるテーブル＞
次に、履歴情報ＤＢ１１に保持されているデータテーブルの内容について説明する。
図５は、履歴情報管理テーブルの構成例を示した図である。履歴情報管理テーブルは、履歴情報ＤＢ１１に保持されている。
図５に示す履歴情報管理テーブルでは、「ユーザ」に、商品の推薦を受けたユーザが示されている。この「ユーザ」は、管理サーバ１０から送信された商品情報および説明文が表示されたユーザ端末２０において認証されているユーザである。また、「商品」に、「ユーザ」に推薦された商品が示されている。この「商品」は、ユーザ端末２０に表示された商品情報に係る商品である。また、「説明スタイル」に、「商品」を説明する説明文の説明スタイルが示されている。この「説明スタイル」は、ユーザ端末２０に表示された説明文の説明スタイルである。
【００２７】
「説明スタイル」に示されている内容について説明する。
「コンテキスト」は、「商品」を利用する場面に言及する説明スタイルを意味する。「商品」を利用する場面としては、例えば、「商品」の利用人数、ユーザとともに「商品」を利用可能な相手のユーザに対する関係、「商品」の利用時間、「商品」を利用する時間帯、「商品」の利用目的等が挙げられる。「コンテキスト」の説明文の一例としては、「友人との利用にオススメ」が挙げられる。この説明文は、「ユーザとともに「商品」を利用可能な相手のユーザに対する関係」に言及する説明スタイルの説明文である。
【００２８】
「コンテンツ」は、「商品」の内容に言及する説明スタイルを意味する。「商品」の内容としては、例えば、「商品」の種類や「商品」の属性等が挙げられる。「コンテンツ」の説明文の一例としては、「お寿司屋によく行く方にオススメ」が挙げられる。この説明文は、「「商品」の種類」に言及する説明スタイルの説明文である。
【００２９】
「デモグラ」は、「商品」を利用するユーザの属性に言及する説明スタイルを意味する。ユーザの属性としては、例えば、性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴等が挙げられる。「デモグラ」の説明文の一例としては、「２０代男性にオススメ」が挙げられる。この説明文は、「ユーザの性別および年齢」に言及する説明スタイルの説明文である。
【００３０】
このように、「説明スタイル」には、「コンテキスト」、「コンテンツ」、および「デモグラ」の三種類のうちの一以上が示される。
【００３１】
また、履歴情報管理テーブルでは、「選択」に、「ユーザ」が「商品」を選択したか否かが示されている。「選択」に示されている「１」は、「ユーザ」がユーザ端末２０に表示されている推薦対象としての「商品」を選択したことを意味する。また、「選択」に示されている「０」は、「ユーザ」が推薦対象としての「商品」を選択しなかったことを意味する。
【００３２】
なお、「ユーザ」が推薦を受けた「商品」を購入した場合に「選択」に「１」が示され、「ユーザ」が推薦を受けた「商品」を購入しなかった場合に「選択」に「０」が示されてもよい。ユーザが「商品」を購入したか否かは、例えば、「商品」の購入の履歴に関する情報に基づいて判定されてもよい。「商品」の購入の履歴に関する情報は、例えば、ユーザ端末２０から送受信部１２に送信される。
【００３３】
また、「商品」が飲食店などのサービスである場合においては、「ユーザ」が「商品」を予約した場合に「選択」に「１」が示され、予約しなかった場合に「選択」に「０」が示されてもよい。「ユーザ」が「商品」を予約したか否かは、例えば、「商品」の予約の履歴に関する情報に基づいて判定されてもよい。「商品」の予約の履歴に関する情報は、例えば、ユーザ端末２０から送受信部１２に送信される。
【００３４】
また、「ユーザ」がユーザ端末２０を用いて「商品」を評価した場合に「選択」に「１」が示され、評価しなかった場合に「選択」に「０」が示されてもよい。ここで、「評価した場合」としては、例えば、「ユーザ」がユーザ端末２０を用いて「商品」の感想を入力した場合や、「商品」を支持する意思を示すための操作を入力した場合等が挙げられる。また、「評価しなかった場合」としては、例えば、「ユーザ」がユーザ端末２０を用いて「商品」の感想を入力しなかった場合や、「商品」を支持する意思を示すための操作を入力しなかった場合等が挙げられる。「ユーザ」が「商品」を評価したか否かは、例えば、「商品」の評価の履歴に関する情報に基づいて判定されてもよい。「商品」の評価の履歴に関する情報は、例えば、ユーザ端末２０から送受信部１２に送信される。
【００３５】
＜学習部の処理＞
次に、学習部１３による処理の一例について説明する。図６（ａ）は、履歴情報管理テーブル（図５参照）から抽出された「ユーザ」、「商品」、「選択」の項目がリスト化された図である。また、図６（ｂ）は、履歴情報管理テーブルから抽出された「ユーザ」、「説明スタイル」、「選択」の項目がリスト化された図である。また、図６（ｃ）は、履歴情報管理テーブルから抽出された「商品」、「説明スタイル」、「選択」の項目がリスト化された図である。
【００３６】
学習部１３は、図６（ａ）に示されている情報を用いて、商品に対するユーザの嗜好を学習する。具体的には、学習部１３は、「ユーザ」に対して推薦された「商品」が「ユーザ」に「選択」されたか否かに基づいて、「商品」に対する「ユーザ」の嗜好を学習する。さらに具体的には、学習部１３は、「ユーザ」に「選択」された「商品」を、「ユーザ」が好む「商品」を示す正例として用い、「ユーザ」に「選択」されなかった「商品」を、「ユーザ」が好まない「商品」を示す負例として用いる。
【００３７】
図示の例では、学習部１３は、ユーザ「Ａ」に「選択」された「飲食店Ａ」および「飲食店Ｂ」を、ユーザ「Ａ」が好む「商品」を示す正例として用いる。また、ユーザ「Ａ」に「選択」されなかった「飲食店Ｃ」を、ユーザ「Ａ」が好まない「商品」を示す負例として用いる。
また、学習部１３は、ユーザ「Ｂ」に「選択」された「飲食店Ｂ」を、ユーザ「Ｂ」が好む「商品」を示す正例として用いる。また、ユーザ「Ｂ」に「選択」されなかった「飲食店Ａ」および「飲食店Ｃ」を、ユーザ「Ｂ」が好まない「商品」を示す負例として用いる。
また、学習部１３は、ユーザ「Ｃ」に「選択」された「飲食店Ｃ」を、ユーザ「Ｃ」が好む「商品」を示す正例として用いる。また、ユーザ「Ｃ」に「選択」されなかった「飲食店Ａ」および「飲食店Ｂ」を、ユーザ「Ｃ」が好まない「商品」を示す負例として用いる。
図示の例では、「商品」に対するユーザの嗜好は、「ユーザ」ごとに異なっている。
【００３８】
学習部１３は、得られた正例および負例に基づいて、「ユーザが好む商品の予測モデル」を作成する。学習部１３は、説明スタイルに対するユーザの嗜好、および商品と説明スタイルとの相性を考慮することなく、この予測モデルを作成する。また、学習部１３は、正例や負例を得るたびに、作成した予測モデルを更新する。
【００３９】
学習部１３は、図６（ｂ）に示されている情報を用いて、説明スタイルに対するユーザの嗜好を学習する。具体的には、学習部１３は、「説明スタイル」に基づいて作成された説明文に係る商品が「ユーザ」に「選択」されたか否かに基づいて、「説明スタイル」に対する「ユーザ」の嗜好を学習する。以下では、「ユーザ」に「選択」された商品の説明文の「説明スタイル」を、「ユーザ」に「選択」された「説明スタイル」と称する。また、「ユーザ」に「選択」されなかった商品の説明文の「説明スタイル」を、「ユーザ」に「選択」されなかった「説明スタイル」と称する。
学習部１３は、「ユーザ」に「選択」された「説明スタイル」を、「ユーザ」が好む「説明スタイル」を示す正例として用い、「ユーザ」に「選択」されなかった「説明スタイル」を、「ユーザ」が好まない「説明スタイル」を示す負例として用いる。
【００４０】
図示の例では、学習部１３は、ユーザ「Ａ」に「選択」された「コンテキスト」および「コンテンツ」を、ユーザ「Ａ」が好む「説明スタイル」を示す正例として用いる。また、ユーザ「Ａ」に「選択」されなかった「デモグラ」を、ユーザ「Ａ」が好まない「説明スタイル」を示す負例として用いる。
また、学習部１３は、ユーザ「Ｂ」に「選択」された「デモグラ」を、ユーザ「Ｂ」が好む「説明スタイル」を示す正例として用いる。また、ユーザ「Ｂ」に「選択」されなかった「コンテンツ」および「コンテキスト」を、ユーザ「Ｂ」が好まない「説明スタイル」を示す負例として用いる。
また、学習部１３は、ユーザ「Ｃ」に「選択」された「コンテンツ」を、ユーザ「Ｃ」が好む「説明スタイル」を示す正例として用いる。また、ユーザ「Ｃ」に「選択」されなかった「デモグラ」および「コンテキスト」を、ユーザ「Ｃ」が好まない「説明スタイル」を示す負例として用いる。
図示の例では、「説明スタイル」に対するユーザの嗜好は、ユーザごとに異なっている。
【００４１】
学習部１３は、得られた正例および負例に基づいて、「ユーザが好む説明スタイルの予測モデル」を作成する。学習部１３は、商品に対するユーザの嗜好、および商品と説明スタイルとの相性を考慮することなく、この予測モデルを作成する。また、学習部１３は、正例や負例を得るたびに、作成した予測モデルを更新する。
【００４２】
学習部１３は、図６（ｃ）に示されている情報を用いて、商品と説明スタイルとの相性を学習する。具体的には、学習部１３は、「説明スタイル」に基づいて作成された説明文に係る「商品」がユーザに「選択」されたか否かに基づいて、「商品」と「説明スタイル」との相性を学習する。以下では、「商品」を説明する説明文の「説明スタイル」を、「商品」に係る「説明スタイル」と称する。
学習部１３は、ユーザに「選択」された「商品」と、この「商品」に係る「説明スタイル」とを、「商品」と「説明スタイル」との相性が良いことを示す正例として用いる。また、ユーザに「選択」されなかった「商品」と、この「商品」に係る「説明スタイル」とを、「商品」と「説明スタイル」との相性が良くないことを示す負例として用いる。
【００４３】
図示の例では、学習部１３は、ユーザに「選択」された「飲食店Ａ」と、この「飲食店Ａ」に係る「コンテキスト」とを、「商品」と「説明スタイル」との相性が良いことを示す正例として用いる。また、ユーザに「選択」されなかった「飲食店Ａ」と、この「飲食店Ａ」に係る「コンテンツ」および「デモグラ」とを、「商品」と「説明スタイル」との相性が良くないことを示す負例として用いる。
また、例えば、学習部１３は、ユーザに「選択」された「飲食店Ｂ」と、この「飲食店Ｂ」に係る「コンテンツ」および「デモグラ」とを、「商品」と「説明スタイル」との相性が良いことを示す正例として用いる。また、ユーザに「選択」されなかった「飲食店Ｂ」と、この「飲食店Ｂ」に係る「コンテキスト」とを、「商品」と「説明スタイル」との相性が良くないことを示す負例として用いる。
また、例えば、学習部１３は、ユーザに「選択」された「飲食店Ｃ」と、この「飲食店Ｃ」に係る「コンテンツ」とを、「商品」と「説明スタイル」との相性が良いことを示す正例として用いる。また、ユーザに「選択」されなかった「飲食店Ｃ」と、この「飲食店Ｃ」に係る「デモグラ」および「コンテキスト」とを、「商品」と「説明スタイル」との相性が良くないことを示す負例として用いる。
図示の例では、「商品」と「説明スタイル」との相性は、商品ごとおよび説明スタイルごとに異なる。
【００４４】
学習部１３は、得られた正例および負例に基づいて、「相性が良い商品と説明スタイルとの組み合わせの予測モデル」を作成する。学習部１３は、商品に対するユーザの嗜好、および説明スタイルに対するユーザの嗜好を考慮することなく、この予測モデルを作成する。また、学習部１３は、正例や負例を得るたびに、作成した予測モデルを更新する。
【００４５】
＜選択部の処理＞
次に、選択部１４がユーザに推薦する商品および説明文の説明スタイルを選択する選択処理の一例について説明する。図７（ａ）は、商品選択用テーブルを示した図である。また、図７（ｂ）は、説明スタイル選択用テーブルを示した図である。
図７（ａ）に示した商品選択用テーブルは、選択部１４がユーザに推薦する商品を選択するためのテーブルである。選択部１４は、学習部１３に作成された「ユーザが好む商品の予測モデル」に基づいて、商品選択用テーブルを作成する。また、選択部１４は、商品選択用テーブルをユーザごとに作成する。
【００４６】
商品選択用テーブルには、「ユーザ」に、商品の推薦を受けるユーザが示されている。また、「商品」に、推薦対象の候補としての商品が示されている。また、「商品嗜好度」に、「ユーザ」が「商品」を好む度合いとして予測モデルに基づいて算出された値が示されている。「商品嗜好度」に示されている値が高いほど、「ユーザ」が「商品」を好む度合いが高く算出されていることを意味する。
【００４７】
選択部１４は、商品選択用テーブルに示されている「商品」のうち、最も高い「商品嗜好度」に関連付けられている「商品」を、「ユーザ」への推薦対象として選択する。図示の例では、選択部１４は、「商品嗜好度」が最も高い「０．８」に関連付けられている「飲食店Ｅ」を、ユーザ「Ａ」への推薦対象として選択する。
【００４８】
続いて、選択部１４は、学習部１３に作成された予測モデルに基づいて、図７（ｂ）に示す説明スタイル選択用テーブルを作成する。説明スタイル選択用テーブルは、選択部１４がユーザに推薦する商品の説明文の説明スタイルを選択するためのテーブルである。選択部１４は、推薦対象として選択した商品に係る説明スタイル選択用テーブルを作成する。
【００４９】
説明スタイル選択用テーブルには、「ユーザ」に、商品の推薦を受けるユーザが示されている。また、「商品」に、商品選択用テーブルを用いて推薦対象として選択された商品が示されている。また、「説明スタイル」に、「商品」の説明文に用いられる候補としての説明スタイルが示されている。また、「説明嗜好度」に、「ユーザ」が「説明スタイル」を好む度合いとして「ユーザが好む説明スタイルの予測モデル」に基づいて算出された値が示されている。また、「説明相性度」に、「商品」と「説明スタイル」との相性度として「相性が良い商品と説明スタイルとの組み合わせの予測モデル」に基づいて算出された値が示されている。また、「合計値」に、「説明嗜好度」および「説明相性度」の合計値が示されている。
【００５０】
なお、「説明嗜好度」は、説明スタイルに対するユーザの嗜好に関する指標として捉えられる。また、「説明相性度」は、商品と説明スタイルとの相性に関する相性指標として捉えられる。
【００５１】
「説明嗜好度」に示されている値が高いほど、「ユーザ」が「説明スタイル」を好む度合いが高く算出されていることを意味する。また、「説明相性度」に示されている値が高いほど、「商品」と「説明スタイル」との相性度が高く算出されていることを意味する。
【００５２】
選択部１４は、説明スタイル選択用テーブルに示されている「説明スタイル」のうち、最も高い「合計値」に関連付けられている「説明スタイル」を、「ユーザ」に推薦する「商品」の説明文に用いられる説明スタイルとして選択する。図示の例では、選択部１４は、「合計値」が最も高い「１．２」に関連付けられている「デモグラ」を、ユーザ「Ａ」に推薦する「飲食店Ｅ」の説明文に用いられる説明スタイルとして選択する。
【００５３】
＜管理サーバによる処理の流れ＞
続いて、管理サーバ１０による処理の流れについて説明する。図８は、管理サーバ１０による処理の流れを示したフローチャートである。
まず、管理サーバ１０の送受信部１２は、ユーザ端末２０から送信された履歴情報を受信する（Ｓ１０１）。送受信部１２が受信した履歴情報は、履歴情報ＤＢ１１に格納される。
学習部１３は、履歴情報ＤＢ１１に格納された履歴情報に基づいて、商品に対するユーザの嗜好、説明スタイルに対するユーザの嗜好、および商品と説明スタイルとの相性を学習する（Ｓ１０２）。そして、学習の成果に基づいて、予測モデルの作成や、作成した予測モデルの更新を行う（Ｓ１０３）。
【００５４】
選択部１４は、学習部１３に作成された予測モデルに基づいて、ユーザに対して推薦する商品を選択する（Ｓ１０４）。また、予測モデルに基づいて、商品の説明文の説明スタイルを選択する（Ｓ１０５）。
説明文作成部１５は、選択部１４に選択された説明スタイルに基づいて、選択部１４に選択された商品の説明文を作成する（Ｓ１０６）。そして、作成した説明文を、送受信部１２を介してユーザ端末２０に送信し、ユーザ端末２０に表示させる（Ｓ１０７）。
【００５５】
このように、本実施形態では、ユーザが選択した一の商品を説明している説明文の説明スタイルの情報を取得し、取得した情報に基づいて、ユーザが好む説明スタイルを特定する。そして、特定した説明スタイルに基づいてユーザに推薦する商品を説明する説明文を表示する。
また、本実施形態では、ユーザが選択した一の商品を説明している説明文の説明スタイルの情報に基づいて、ユーザが好む商品と説明スタイルとの組み合わせを特定する。そして、特定した説明スタイルに基づいて特定した商品を説明する説明文を表示する。
【００５６】
ユーザに対して商品を推薦するにあたり、この商品を説明する説明文を表示する場合、説明文の説明スタイルに対するユーザの嗜好が、商品に対するユーザの興味の程度に影響を及ぼす場合がある。また、説明スタイルに対するユーザの嗜好はユーザごとに異なるため、説明スタイルが一様に設定されると、ユーザによっては、設定された説明スタイルがユーザの嗜好に合わない場合がある。設定された説明スタイルがユーザの嗜好に合わない場合、ユーザが商品を選択する可能性が低くなることがある。
【００５７】
そこで、本実施形態では、ユーザに推薦する一の商品の説明文の説明スタイルを、「ユーザが好む説明スタイルの予測モデル」に基づいて、ユーザに応じた説明スタイルに設定する。
また、本実施形態では、一のユーザに推薦する商品の説明文の説明スタイルを、「相性が良い商品と説明スタイルとの組み合わせの予測モデル」に基づいて、推薦する商品に応じた説明スタイルに設定する。
【００５８】
また、本実施形態では、学習部１３が正例および負例に基づいて予測モデルを作成し、作成したこの予測モデルに基づいて説明スタイルを特定する。
すなわち、ユーザが選択した商品に係る説明文の説明スタイルの情報、および、ユーザが選択しなかった商品に係る説明文の説明スタイルの情報に基づいて、説明スタイルを特定する。具体的には、ユーザが選択した商品に係る説明文の説明スタイルの情報、および、ユーザが選択しなかった商品に係る説明文の説明スタイルの情報に基づいて説明嗜好度を算出する。そして、算出した説明嗜好度に基づいて説明スタイルを特定する。
【００５９】
また、本実施形態では、ユーザ端末２０に表示される説明文の説明スタイルは、ユーザに対して商品が推薦される根拠に係る説明の形式である。さらに、商品が推薦される根拠に係る説明の形式は、ユーザの嗜好が属する分野における商品の特徴の説明の形式である。ユーザの嗜好が属する分野としては、例えば、「コンテンツ」、「コンテキスト」、「デモグラ」等が挙げられる。
【００６０】
また、本実施形態では、まず、推薦対象としての商品を決定し、決定した商品と説明スタイルとの相性に関する説明相性度を算出する。そして、算出したこの説明相性度に基づいて、説明スタイルを特定する。
【００６１】
＜変形例１＞
続いて、選択部１４による選択処理の変形例について説明する。
選択部１４による選択処理は、上記のものに限定されない。
図９（ａ）は、変形例としての説明スタイル選択用テーブルを示した図であり、図９（ｂ）は、変形例としての商品選択用テーブルを示した図である。
図９（ａ）に示した説明スタイル選択用テーブルには、「ユーザ」に、商品の推薦を受けるユーザが示されている。また、「説明スタイル」に、商品の説明文に用いられる候補としての説明スタイルが示されている。また、「説明嗜好度」に、「ユーザ」が「説明スタイル」を好む度合いとして「ユーザが好む説明スタイルの予測モデル」に基づいて算出された値が示されている。
【００６２】
選択部１４は、説明スタイル選択用テーブルに示されている「説明スタイル」のうち、「説明嗜好度」が最も高い「説明スタイル」を、「ユーザ」に推薦する商品の説明文の説明スタイルとして選択する。図示の例では、選択部１４は、「説明嗜好度」が最も高い「０．７」である「コンテキスト」を、ユーザ「Ａ」に推薦する商品の説明文の説明スタイルとして選択する。
【００６３】
続いて、選択部１４は、学習部１３に作成された予測モデルに基づいて、図９（ｂ）に示す商品選択用テーブルを作成する。この商品選択用テーブルには、「ユーザ」に、商品の推薦を受けるユーザが示されている。また、「商品」に、推薦対象の候補としての商品が示されている。また、「説明スタイル」に、説明スタイル選択用テーブルを用いて選択された説明スタイルが示されている。また、「商品嗜好度」に、「ユーザ」が「商品」を好む度合いとして「ユーザが好む商品の予測モデル」に基づいて算出された値が示されている。また、「説明相性度」に、「商品」と「説明スタイル」との相性度として「相性が良い商品と説明スタイルとの組み合わせの予測モデル」に基づいて算出された値が示されている。また、「合計値」に、「商品嗜好度」および「説明相性度」の合計値が示されている。
【００６４】
選択部１４は、商品選択用テーブルに示されている「商品」のうち、最も高い「合計値」に関連付けられている「商品」を、「ユーザ」に推薦する商品として選択する。図示の例では、選択部１４は、「合計値」が最も高い「１．３」に関連付けられている「飲食店Ｄ」を、ユーザ「Ａ」に推薦する商品として選択する。
【００６５】
このように、まず、ユーザが好む説明スタイルを特定し、特定した説明スタイルと商品との相性に関する説明相性度を算出してもよい。そして、算出したこの説明相性度に基づいて、推薦対象としての商品を決定してもよい。
【００６６】
なお、図９（ａ）、（ｂ）に示されている「ユーザ」、「商品」および「説明スタイル」と、「説明嗜好度」および「商品嗜好度」の値とは、図７（ａ）、（ｂ）に示されている「ユーザ」、「商品」および「説明スタイル」と、「説明嗜好度」および「商品嗜好度」の値と同一である。一方、図７（ａ）、（ｂ）を用いた説明例では、推薦対象として「飲食店Ｅ」が選択され、説明スタイルとして「デモグラ」が選択されたのに対し、図９（ａ）、（ｂ）を用いた説明例では、推薦対象として「飲食店Ｄ」が選択され、説明スタイルとして「コンテキスト」が選択されている。すなわち、説明相性度に基づいて推薦対象としての商品や説明スタイルを選択する場合、「説明スタイル」の選択と、「商品」の選択とを行う順番によって、選択される説明スタイルおよび商品が変わり得る。
【００６７】
＜変形例２＞
続いて、選択部１４による選択処理の変形例（変形例２）について説明する。
図１０は、商品・説明スタイル選択用テーブルを示した図である。
図１０に示した商品・説明スタイル選択用テーブルは、選択部１４が、ユーザに推薦する商品、および商品の説明文の説明スタイルを同時に選択するためのテーブルである。選択部１４は、学習部１３に作成された予測モデルに基づいて、商品・説明スタイル選択用テーブルを作成する。また、選択部１４は、商品・説明スタイル選択用テーブルをユーザごとに作成する。
【００６８】
商品・説明スタイル選択用テーブルには、「ユーザ」に、商品の推薦を受けるユーザが示されている。また、「商品」に、推薦対象の候補としての商品が示されている。また、「説明スタイル」に、「商品」の説明文に用いられる候補としての説明スタイルが示されている。また、「商品嗜好度」に、「ユーザ」が「商品」を好む度合いとして「ユーザが好む商品の予測モデル」に基づいて算出された値が示されている。また、「説明嗜好度」に、「ユーザ」が「説明スタイル」を好む度合いとして「ユーザが好む説明スタイルの予測モデル」に基づいて算出された値が示されている。また、「説明相性度」に、「商品」と「説明スタイル」との相性度として「相性が良い商品と説明スタイルとの組み合わせの予測モデル」に基づいて算出された値が示されている。また、「合計値」に、「商品嗜好度」、「説明嗜好度」、および「説明相性度」の合計値が示されている。
【００６９】
選択部１４は、商品・説明スタイル選択用テーブルに示されている「商品」のうち、最も高い「合計値」に関連付けられている「商品」を、「ユーザ」に推薦する「商品」として選択する。また、最も高い「合計値」に関連付けられている「説明スタイル」を、「ユーザ」に推薦する「商品」の説明文に用いられる説明スタイルとして選択する。
図示の例では、選択部１４は、「合計値」が最も高い「２．０」に関連付けられている「飲食店Ｉ」を、ユーザ「Ａ」に推薦する商品として選択する。また、「合計値」が最も高い「２．０」に関連付けられている「コンテンツ」を、ユーザ「Ａ」に推薦する「飲食店Ｉ」の説明文に用いられる説明スタイルとして選択する。
【００７０】
このように、選択部１４は、説明相性度に基づいて、説明スタイルを特定するとともに推薦対象としての商品を決定してもよい。
【００７１】
なお、本実施形態では、予測モデルに基づいて算出された指標のうち最も高い値の指標に関連付けられている商品や説明スタイルのみを選択することを説明したが、これに限定されない。
例えば、算出された指標のうち予め定められた順番（例えば３番）まで高い値の指標に関連付けられている商品や説明スタイルを選択するようにしてもよい。すなわち、選択した説明スタイルの説明文を用いてユーザに推薦する商品の数は、一つに限られない。
【００７２】
また、例えば、予測モデルに基づいて算出された指標のうち予め定められた値以上の指標に関連付けられている商品や説明スタイルを全て選択するようにしてもよい。この場合において、予め定められた値以上の指標に関連付けられている商品や説明スタイルが存在しない場合には、ユーザに商品を推薦しないようにしてもよい。
【００７３】
また、一の説明文の説明スタイルには、複数種類の説明スタイルが用いられてもよい。複数種類の説明スタイルとは、例えば、「コンテキストおよびコンテンツ」や、「コンテキストおよびデモグラ」等である。複数種類の説明スタイルの説明文の一例としては、「お寿司屋によく行く２０代男性にオススメ」が挙げられる。この説明文は、二種類の説明スタイル「コンテンツおよびデモグラ」の説明文である。
この場合、送受信部１２がユーザ端末２０から受信する履歴情報には、説明スタイルの数に関する情報が含まれるようになる。そして、学習部１３は、説明スタイルの数に対するユーザの嗜好を学習し、学習の成果に基づいて、ユーザが好む説明スタイルの数の予測モデルを作成する。この予測モデルに基づいて、ユーザが好む説明スタイルの数を特定してもよい。
【００７４】
また、本実施形態では、図７（ａ）、（ｂ）を用いて説明した「推薦対象としての商品を選択してから説明スタイルを選択する手法」、図９（ａ）、（ｂ）を用いて説明した「説明スタイルを選択してから推薦対象としての商品を選択する手法」、図１０を用いて説明した「推薦対象としての商品と説明スタイルとを同時に選択する手法」とがあることを説明した。
ここで、説明スタイルおよび推薦対象としての商品の選択に何れの手法を用いるかは、例えば、予測モデルに基づいて算出された指標のうち予め定められた値以上の指標が存在する数に応じて決めてもよい。例えば、図７（ａ）に示した商品選択用テーブルにおける予め定められた値以上の「商品嗜好度」の項目数と、図９（ａ）に示した説明スタイル選択用テーブルにおける予め定められた値以上の「説明嗜好度」の項目数とを比較し、項目数が多い方の手法を用いてもよいし、少ない方の手法を用いてもよい。また、例えば、図１０に示した商品・説明スタイル選択用テーブルにおける予め定められた値以上の「合計値」の項目数が予め定められた数以上である場合には「推薦対象としての商品と説明スタイルとを同時に選択する手法」を用いてもよい。さらに、「合計値」の項目数が予め定められた数以下である場合に「推薦対象としての商品と説明スタイルとを同時に選択する手法」を用いてもよい。
【００７５】
また、本実施形態では、「ユーザが好む商品の予測モデル」、「ユーザが好む説明スタイルの予測モデル」、「相性が良い商品と説明スタイルとの組み合わせの予測モデル」をそれぞれ作成することを説明したが、これに限定されない。例えば、「ユーザが好む商品、ユーザが好む説明スタイル、および相性が良い商品と説明スタイルとの組み合わせの予測モデル」を作成し、作成したこの一の予測モデルに基づいて、商品に対するユーザの嗜好に関する指標、説明スタイルに対するユーザの嗜好に関する指標、および商品と説明スタイルとの相性に関する指標をそれぞれ算出してもよい。
【００７６】
＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態について説明する。
第２の実施形態は、ユーザに推薦する商品や商品の説明文の説明スタイルをユーザに応じて設定する点で、第１の実施形態と共通する。
【００７７】
一方、第１の実施形態は、説明スタイルに対するユーザの嗜好や、商品と説明スタイルとの相性に基づいて、ユーザに推薦する商品や商品の説明文の説明スタイルを特定する手法であるのに対し、第２の実施形態は、第１の実施形態とは異なる手法である。
すなわち、第２の実施形態では、ユーザに推薦した商品に対するユーザの選択の履歴や、ユーザによる商品の検索履歴に基づいて、複数の分野から商品に対するユーザの嗜好を機械学習し、学習の成果から、ユーザが好む商品の予測モデルを作成する。そして、作成した予測モデルを用いて、複数の分野において商品に対するユーザの嗜好に関する指標を算出し、算出した指標に基づいて、ユーザに推薦する商品を決定する。さらに、ユーザに推薦する商品の決定に最も寄与した分野に基づいて、説明スタイルを特定する。
なお、第２の実施形態において、第１の実施形態と同様の構成については、説明を省略する。
【００７８】
第２の実施形態の送受信部１２は、ユーザ端末２０から履歴情報を受信する。この履歴情報には、ユーザに推薦した商品に対するユーザの選択の履歴（選択履歴）や、ユーザがユーザ端末２０を用いて行った商品の検索履歴等の情報が含まれる。送受信部１２が受信した履歴情報は、履歴情報ＤＢ１１に格納される。
【００７９】
学習部１３は、履歴情報ＤＢ１１に格納されている履歴情報を用いて、商品に対するユーザの嗜好を機械学習する。具体的には、学習部１３は、「商品を利用する場面」、「商品の内容」、「ユーザの属性」の３つの分野から、商品に対するユーザの嗜好を学習する。機械学習の手法としては、例えば、feature-based matrix factorization、factorization machines、field-aware factorization machinesなどを用いてもよい。そして、学習した成果に基づいて、ユーザが好む商品の予測モデルを作成する。また、学習部１３は、選択履歴や検索履歴に含まれる商品のコンテンツに基づいて、ユーザが好む商品の予測モデルを作成する。
【００８０】
図１１は、第２の実施形態の商品・説明スタイル選択用テーブルを示した図である。
第２の実施形態の商品・説明スタイル選択用テーブルには、「ユーザ」に、商品の推薦を受けるユーザが示されている。また、「商品」に、推薦対象の候補としての商品が示されている。また、「デモグラに基づく推薦度」に、予測モデルに基づいて、「ユーザの属性」の分野において「ユーザ」が「商品」を好む度合いとして算出された値が示されている。また、「コンテンツに基づく推薦度」に、予測モデルに基づいて、「商品の内容」の分野において「ユーザ」が「商品」を好む度合いとして算出された値が示されている。また、「コンテキストに基づく推薦度」に、予測モデルに基づいて、「商品を利用する場面」の分野において「ユーザ」が「商品」を好む度合いとして算出された値が示されている。また、「合計値」に、「デモグラに基づく推薦度」、「コンテンツに基づく推薦度」、および「コンテキストに基づく推薦度」の合計値が示されている。
【００８１】
選択部１４は、商品・説明スタイル選択用テーブルに示されている「商品」のうち、最も高い「合計値」に関連付けられている「商品」を、ユーザへの推薦対象として選択する。図示の例では、選択部１４は、「合計値」が最も高い「１．９」に関連付けられている「飲食店Ｋ」を、ユーザ「Ａ」への推薦対象として選択する。
【００８２】
さらに、選択部１４は、選択した「商品」に関連付けられている項目のうち、最も高い値が関連付けられている項目に係る分野に基づいて、説明スタイルを選択する。すなわち、選択部１４は、最も高い値が関連付けられている項目に係る分野を、推薦対象としての商品の決定に最も寄与した分野として選択する。
例えば、最も高い値が関連付けられている項目が「デモグラに基づく推薦度」である場合、選択部１４は、「商品」の説明文に用いられる説明スタイルを、「ユーザの属性」に基づいて「デモグラ」に選択する。また、最も高い値が関連付けられている項目が「コンテンツに基づく推薦度」である場合、選択部１４は、「商品」の説明文に用いられる説明スタイルを、「商品の内容」に基づいて「コンテンツ」に選択する。また、最も高い値が関連付けられている分野が「コンテキストに基づく推薦度」である場合、選択部１４は、「商品」の説明文に用いられる説明スタイルを、「商品を利用する場面」に基づいて「コンテキスト」に選択する。
【００８３】
図示の例では、「飲食店Ｋ」に関連付けられている項目のうち、「コンテキストに基づく推薦度」が最も高い「０．９」である。そのため、選択部１４は、「飲食店Ｋ」の説明文に用いられる説明スタイルを、「コンテキスト」に選択する。
【００８４】
＜管理サーバによる処理の流れ＞
続いて、管理サーバ１０による処理の流れについて説明する。図１２は、管理サーバ１０による処理の流れを示したフローチャートである。
まず、管理サーバ１０の送受信部１２は、ユーザ端末２０から送信された履歴情報を受信する（Ｓ２０１）。
学習部１３は、履歴情報に基づいて、複数の分野から商品に対するユーザの嗜好を学習する（Ｓ２０２）。そして、学習の成果に基づいて、予測モデルの作成や、作成した予測モデルの更新を行う（Ｓ２０３）。
【００８５】
選択部１４は、学習部１３に作成された予測モデルに基づいて、ユーザに対して推薦する商品を選択する（Ｓ２０４）。また、ユーザの嗜好が属する複数の分野のうち、商品の選択に最も寄与した分野に基づいて、商品の説明文の説明スタイルを選択する（Ｓ２０５）。
説明文作成部１５は、選択部１４に選択された説明スタイルに基づいて、選択部１４に選択された商品の説明文を作成する（Ｓ２０６）。そして、作成した説明文を、送受信部１２を介してユーザ端末２０に送信し、ユーザ端末２０に表示させる（Ｓ２０７）。
【００８６】
このように、本実施形態では、ユーザが商品を選択した選択履歴やユーザによる商品の検索履歴に関する履歴情報に基づいて、ユーザに推薦する商品を決定する。そして、ユーザの嗜好が属する複数の分野のうち、商品の決定に最も寄与した分野に基づいて、商品を説明する説明文の説明スタイルを特定する。すなわち、商品を決定した際の決定根拠に基づいて説明スタイルを特定する。
【００８７】
また、本実施形態では、履歴情報に基づいて、商品に対するユーザの嗜好に関する指標を算出し、算出した指標に基づいて、推薦対象としての商品を決定する。この場合において、推薦対象としての商品を決定した際の決定根拠は、推薦対象としての商品を決定する契機となった指標に関するユーザの嗜好が属する分野である。
より具体的には、本実施形態では、ユーザの嗜好が属する複数の分野において商品に対するユーザの嗜好に関する指標を算出し、算出した複数の分野における指標に基づいて、推薦対象としての商品を決定する。この場合において、推薦対象としての商品を決定した際の決定根拠は、複数の分野における指標のうち推薦対象としての商品の決定に最も寄与した指標の分野である。
【００８８】
なお、第２の実施形態の手法により選択した説明スタイルの説明文を用いてユーザに商品を推薦した後、推薦した商品に対するユーザの選択の履歴に関する履歴情報を取得してもよい。この場合、取得した履歴情報に基づいて、商品に対するユーザの嗜好や、説明文の説明スタイルに対するユーザの嗜好や、商品と説明文の説明スタイルとの相性等を機械学習し、学習の成果に基づいて予測モデルを作成する。そして、作成した予測モデルを用いて、ユーザに推薦する商品や、推薦する商品を説明する説明文の説明スタイルを決定してもよい。すなわち、第２の実施形態の手法により選択した説明スタイルの説明文を用いてユーザに商品を推薦した後、推薦した商品に関する履歴情報が溜まると、この履歴情報を用いて第１の実施形態の手法により説明スタイルを設定するように切り替えてもよい。切り替えの条件としては、履歴情報が予め定められた情報量以上溜まることでもよいし、履歴情報の蓄積が予め定められた期間以上行われることでもよい。
【符号の説明】
【００８９】
１０…管理サーバ、、１１…情報履歴ＤＢ、１２…送受信部、１３…学習部、１４…選択部、１５…説明文作成部、２０…ユーザ端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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