(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品群の中から選択された選択商品と他の商品との関連度を、複数のユーザの購入履歴情報に基づいて算出する関連度算出手段と、
各商品の発売時期情報に基づいて、商品カテゴリ毎に発売時期の偏りを算出する偏り算出手段と、
前記偏り算出手段により算出された発売時期の偏りに基づいて、前記関連度算出手段により算出された関連度を前記商品カテゴリ毎に補正する補正手段と、
前記補正手段により補正された関連度に基づいて推薦商品を決定し、提示する提示手段と、
を備えることを特徴とする商品推薦装置。
【請求項２】
前記偏り算出手段により算出された発売時期の偏りが所定の閾値より大きいか否かを判定する偏り判定手段を更に備え、
前記補正手段は、前記偏り判定手段によって、前記発売時期の偏りが所定の閾値より大きいと判定された商品カテゴリについては前記発売時期の偏りに基づいて前記関連度を補正することを特徴とする請求項１に記載の商品推薦装置。
【請求項３】
前記補正手段は、
前記選択商品が選択された日時に該当する期間の発売時期の偏りに基づいて前記関連度を補正することを特徴とする請求項１に記載の商品推薦装置。
【請求項４】
前記選択商品が選択された日時が、当該商品カテゴリの商品の発売数が増加傾向にある期間に該当する場合は、
前記補正手段は、発売数の多い期間における前記発売時期の偏りに基づいて前記関連度を補正することを特徴とする請求項１に記載の商品推薦装置。
【請求項５】
ユーザ端末とサーバとがネットワークを介して通信接続され、複数の前記ユーザ端末と前記サーバとの間で商品に関する情報を交換する商品推薦システムであって、
前記サーバは、
前記ユーザ端末により商品群の中から選択された選択商品と他の商品との関連度を、複数のユーザの購入履歴情報に基づいて算出する関連度算出手段と、
各商品の発売時期情報に基づいて、商品カテゴリ毎に発売時期の偏りを算出する偏り算出手段と、
前記偏り算出手段により算出された発売時期の偏りに基づいて、前記関連度算出手段により算出された関連度を前記商品カテゴリ毎に補正する補正手段と、
前記補正手段により補正された関連度に基づいて推薦商品を決定し、前記ユーザ端末に提示する提示手段と、
を備えることを特徴とする商品推薦システム。
【請求項６】
コンピュータにより行う商品推薦方法であって、
前記コンピュータの制御部が、商品群の中から選択された選択商品と他の商品との関連度を、複数のユーザの購入履歴情報に基づいて算出する関連度算出ステップと、
前記制御部が、各商品の発売時期情報に基づいて、商品カテゴリ毎に発売時期の偏りを算出する偏り算出ステップと、
前記制御部が、算出された発売時期の偏りに基づいて、前記関連度算出ステップにて算出された関連度を前記商品カテゴリ毎に補正する補正ステップと、
前記制御部が、補正された関連度に基づいて推薦商品を決定し、提示する提示ステップと、
を含むことを特徴とする商品推薦方法。
【請求項７】
コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、
商品群の中から選択された選択商品と他の商品との関連度を、複数のユーザの購入履歴情報に基づいて算出する関連度算出ステップと、
各商品の発売時期情報に基づいて、商品カテゴリ毎に発売時期の偏りを算出する偏り算出ステップと、
算出された発売時期の偏りに基づいて、前記関連度算出ステップにて算出された関連度を前記商品カテゴリ毎に補正する補正ステップと、
補正された関連度に基づいて推薦商品を決定し、提示する提示ステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、協調フィルタリングを用いた情報推薦を行う商品推薦装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報技術の発達やインターネットの普及に伴い、情報源が多様化し、大量の情報が蓄積されている。そのため、大量の蓄積情報を整理したり、ユーザが望む情報を適切に入手したりするための情報フィルタリング技術が研究されている。例えば、ある商品を購入しようとするユーザに対して、その商品と関連する別の商品を提示するサービスがＥＣサイト等で行われている。この場合、適切な推薦情報を抽出するために、協調フィルタリングと呼ばれる技術が用いられている。
【０００３】
一般に、協調フィルタリングでは、複数のユーザの過去の商品購入履歴、ユーザの属性情報、商品の属性情報等の蓄積情報を利用して、ある商品と他の商品との関連度（類似度）を算出し、関連度（類似度）の高い商品を推薦商品として提示する。このような協調フィルタリング技術を利用した情報推薦装置としては、例えば、特許文献１、特許文献２に示す技術が提案されている。
特許文献１では、複数のユーザの商品の購入履歴情報と購入周期情報とを用いて、ユーザの購入商品の変更の履歴を抽出し、あるユーザが購入商品を変更する時期であるか否かを判定し、購入商品を変更する時期が来ると、他のユーザの購入変更履歴に基づいてあるユーザに対して推薦すべき商品を決定し、推薦する情報推薦装置等が提案されている。
また、特許文献２では、製品利用パターンを収集するとともに、商品の購入履歴を蓄積しておき、買替対象顧客と類似する既存顧客の過去の商品購入履歴を抽出し、買い替え前後の商品間の関係から、上記既存顧客にとって満足度の高かった商品や類似の提供可能商品を買替対象顧客に対して推薦すべき商品として提示する商品推薦システム等が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２２０１５２号公報
【特許文献２】特開２００８−２２５６２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述のように協調フィルタリング技術を用いて関連商品（類似商品、推薦商品）を決定する場合には、ユーザ全体の過去の商品購入履歴が参照されるため、ある程度購入された実績がないと関連商品として上位に提示されないこととなってしまう。例えば、商品「プリンタ」の関連商品として抽出される「はがき作成ソフト」は、ある程度購入された実績を残さないと関連性が低いものと算出されてしまう。しかし、この「はがき作成ソフト」は、秋から冬にかけて多くの新製品が発売され、また購入される傾向があるため、過去の購入履歴に基づく協調フィルタリングにより推薦商品を決定すると、新製品の購入数が多くなる頃には既に推薦する時機を逸しているという不具合が生じていた。
【０００６】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、推薦すべき時機を逃すことなく適切な商品を適切な時期に推薦することが可能な商品推薦装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前述した課題を解決するため第１の発明は、商品群の中から選択された選択商品と他の商品との関連度を、複数のユーザの購入履歴情報に基づいて算出する関連度算出手段と、各商品の発売時期情報に基づいて、商品カテゴリ毎に発売時期の偏りを算出する偏り算出手段と、前記偏り算出手段により算出された発売時期の偏りに基づいて、前記関連度算出手段により算出された関連度を前記商品カテゴリ毎に補正する補正手段と、前記補正手段により補正された関連度に基づいて推薦商品を決定し、提示する提示手段と、を備えることを特徴とする商品推薦装置である。
【０００８】
第１の発明の商品推薦装置によれば、商品群の中から選択された選択商品と他の商品との関連度を、複数のユーザの購入履歴情報に基づいて算出し、各商品の発売時期情報に基づいて、商品カテゴリ毎に発売時期の偏りを算出し、算出された発売時期の偏りに基づいて、関連度を商品カテゴリ毎に補正し、補正された関連度に基づいて推薦商品を決定し、提示する。
これにより、季節性の商品のように発売時期に偏りのある商品を、ユーザの実際の購買行動に先だって適切な時期に推薦することが可能となり、販促効果を向上させることが可能となる。
また、メーカが販売戦略面で最適と考えている発売日（発売時期）の偏りを用いて関連度を補正するため、販促効果の高い、信頼できる推薦情報を提示できる。
【０００９】
また、第１の発明において、前記偏り算出手段により算出された発売時期の偏りが所定の閾値より大きいか否かを判定する偏り判定手段を更に備え、前記補正手段は、前記偏り判定手段によって、前記発売時期の偏りが所定の閾値より大きいと判定された商品カテゴリについては前記発売時期の偏りに基づいて前記関連度を補正することが望ましい。
これにより、発売時期の偏りが大きい商品カテゴリについてはユーザの実際の購買行動に先だって適切な時期に推薦しつつ、発売時期の偏りが小さい商品カテゴリについてはユーザの実際の購買行動に基づいて推薦することが可能となるため、取り扱う商品に柔軟に対応した商品推薦を行うことが可能となる。
【００１０】
また、第１の発明において、前記補正手段は、前記選択商品が選択された日時に該当する期間の発売時期の偏りに基づいて前記関連度を補正することが望ましい。
これにより、商品の選択日時に合わせた適切な偏りにて推薦商品を決定でき、ユーザの実際の購買行動に対するタイムラグのない商品推薦を行えるようになる。
【００１１】
また、第１の発明において、前記選択商品が選択された日時が、当該商品カテゴリの商品の発売数が増加傾向にある期間に該当する場合は、前記補正手段は、発売数の多い期間における前記発売時期の偏りに基づいて前記関連度を補正することが望ましい。
これにより、発売数が増加している時や増加しそうな時に商品が選択されると、選択日時における実際の発売時期の偏りとは異なる、増加後の発売時期の偏りを用いて推薦商品を決定できるため、今後注目されるであろう商品を発売日に先だって推薦でき、ユーザの購買計画を有効に支援できるようになる。
【００１２】
第２の発明は、ユーザ端末とサーバとがネットワークを介して通信接続され、複数の前記ユーザ端末と前記サーバとの間で商品に関する情報を交換する商品推薦システムであって、前記サーバは、前記ユーザ端末により商品群の中から選択された選択商品と他の商品との関連度を、複数のユーザの購入履歴情報に基づいて算出する関連度算出手段と、各商品の発売時期情報に基づいて、商品カテゴリ毎に発売時期の偏りを算出する偏り算出手段と、前記偏り算出手段により算出された発売時期の偏りに基づいて、前記関連度算出手段により算出された関連度を前記商品カテゴリ毎に補正する補正手段と、前記補正手段により補正された関連度に基づいて推薦商品を決定し、前記ユーザ端末に提示する提示手段と、を備えることを特徴とする商品推薦システムである。
【００１３】
第２の発明の商品推薦システムによれば、ネットワークを介して通信接続されたユーザ端末に対して、サーバは、前記ユーザ端末により商品群の中から選択された選択商品と他の商品との関連度を、複数のユーザの購入履歴情報に基づいて算出し、各商品の発売時期情報に基づいて、商品カテゴリ毎に発売時期の偏りを算出し、算出された発売時期の偏りに基づいて、関連度を商品カテゴリ毎に補正し、補正された関連度に基づいて推薦商品を決定し、前記ユーザ端末に提示する。
これにより、ネットワーク上に開設されたＥＣサイトの商品推薦サービス等において、季節性の商品のように発売時期に偏りのある商品を、ユーザの実際の購買行動に先だって適切な時期に推薦することが可能となり、販促効果を向上させることが可能となる。また、メーカが販売戦略面で最適な発売時期として考慮した発売日（発売時期）を用いて関連度を補正するため、販促効果の高い、信頼できる推薦情報をユーザに提示できる。
【００１４】
第３の発明は、コンピュータにより行う商品推薦方法であって、前記コンピュータの制御部が、商品群の中から選択された選択商品と他の商品との関連度を、複数のユーザの購入履歴情報に基づいて算出する関連度算出ステップと、前記制御部が、各商品の発売時期情報に基づいて、商品カテゴリ毎に発売時期の偏りを算出する偏り算出ステップと、前記制御部が、算出された発売時期の偏りに基づいて、前記関連度算出ステップにて算出された関連度を前記商品カテゴリ毎に補正する補正ステップと、前記制御部が、補正された関連度に基づいて推薦商品を決定し、提示する提示ステップと、を含むことを特徴とする商品推薦方法である。
【００１５】
第３の発明の商品推薦方法によれば、コンピュータの制御部が、商品群の中から選択された選択商品と他の商品との関連度を、複数のユーザの購入履歴情報に基づいて算出し、各商品の発売時期情報に基づいて、商品カテゴリ毎に発売時期の偏りを算出し、算出された発売時期の偏りに基づいて、関連度を商品カテゴリ毎に補正し、補正された関連度に基づいて推薦商品を決定し、提示する。
これにより、季節性の商品のように発売時期に偏りのある商品を、ユーザの実際の購買行動に先だって適切な時期に推薦することが可能となり、販促効果を向上させることが可能となる。また、メーカが販売戦略面で最適な発売時期として考慮した発売日（発売時期）を用いて関連度を補正するため、販促効果が高く、信頼できる推薦情報を提示できる。
【００１６】
第４の発明は、コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、商品群の中から選択された選択商品と他の商品との関連度を、複数のユーザの購入履歴情報に基づいて算出する関連度算出ステップと、各商品の発売時期情報に基づいて、商品カテゴリ毎に発売時期の偏りを算出する偏り算出ステップと、算出された発売時期の偏りに基づいて、前記関連度算出ステップにて算出された関連度を前記商品カテゴリ毎に補正する補正ステップと、補正された関連度に基づいて推薦商品を決定し、提示する提示ステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
第４の発明により、コンピュータを第１の発明の商品推薦装置として機能させることが可能となる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、推薦すべき時機を逃すことなく適切な商品を適切な時期に推薦することが可能な商品推薦装置等を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明に係る商品推薦システム１の全体構成図
【図２】商品推薦サーバ２、ＥＣサイト管理サーバ７、またはユーザ端末８として利用されるコンピュータのハードウエア構成図
【図３】購入ログＤＢ３が保持する情報の一例を示す図
【図４】商品ＤＢ４が保持する情報の一例を示す図
【図５】推薦商品ＤＢ５が保持する推薦商品のリスト５Ａの例を示す図
【図６】商品カテゴリ毎の期間別重みＤＢ６が保持する情報の一例を示す図
【図７】推薦商品ＤＢ５が保持する補正済み推薦商品のリスト５Ｂの例を示す図
【図８】推薦商品決定処理の流れを説明するフローチャート
【図９】商品カテゴリ毎の期間別重みを算出する処理の流れを説明するフローチャート
【図１０】商品カテゴリ毎の期間別発売商品数分布７の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
まず、図１〜図７を参照して本発明の構成について説明する。
【００２０】
図１は、本発明に係る商品推薦システム１のシステム構成を示す図である。
図１に示すように、商品推薦システム１は、商品推薦サーバ２、購入ログＤＢ３、商品ＤＢ４、ＥＣサイト管理サーバ７、及びユーザ端末８がネットワーク９を介して互いに通信接続されて構成される。また、商品推薦サーバ２は、推薦商品ＤＢ５及び商品カテゴリ毎の期間別重みＤＢ６を有する。
【００２１】
本実施の形態では、一例として、ネットワーク９上に開設されたＥＣサイト等における商品推薦サービスについて説明する。すなわち、ユーザは、ＥＣサイト管理サーバ７が提供するＥＣサイトをユーザ端末８にて閲覧し、ＥＣサイトを介して所望の商品情報を取得したり、商品の購入申し込みや決済を行ったりする。ＥＣサイト管理サーバ７は、推薦商品に関する情報を商品推薦サーバ２からネットワーク９を介して取得し、適切なユーザ端末８に配信する。
【００２２】
なお、本発明において商品とは、物に限定されず、電子コンテンツやサービス等、物と同様に取り引きされ、流通する商品一般を含むものとする。
また、商品推薦サーバ２は、推薦商品を決定する機能とともに、ＥＣサイト管理サーバ７としての機能を有するようにしてもよい。この場合は、図１において、ＥＣサイト管理サーバ７を省略し、ユーザ端末８はＥＣサイト管理サーバ７を介さずに商品推薦サーバ２と通信を行う。
【００２３】
図１において、商品推薦サーバ２は、あるユーザ端末８が商品群から選択した商品に関連する推薦商品を決定し、提示するコンピュータである。ユーザ端末８が選択した商品の情報は、ＥＣサイト管理サーバ７を介して商品推薦サーバ２に入力される。商品推薦サーバ２は、ＥＣサイト管理サーバ７またはユーザ端末８から入力された商品に対して適切な推薦商品を決定するための処理（推薦商品決定処理；図８〜図９参照）を実行する。推薦商品決定処理については後述する。
【００２４】
ＥＣサイト管理サーバ７は、ＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｍｍｅｒｃｅ：電子商取引）サイトを管理するコンピュータである。ＥＣサイトは、商品やサービスをインターネット等のネットワーク９上で販売するサイトであり、複数の商店主のページを一つのサイトにまとめた電子商店街（「ネット商店街」、「オンラインモール」等ともいう。）も含む。ＥＣサイト管理サーバ７は、ユーザ端末８からの要求に応じた商品情報を、商品ＤＢ４や商品推薦サーバ２から取得してユーザ端末８に提示したり、ＥＣサイトにおけるユーザの購入履歴情報を購入ログＤＢ３に登録したりする。
【００２５】
ユーザ端末８は、ＥＣサイトを閲覧するコンピュータである。ユーザ端末８には、ＷＥＢブラウザがインストールされ、ユーザからの指示操作に応じてＥＣサイト管理サーバ７にアクセスし、ＥＣサイト内の各ページデータを取得し、閲覧可能に表示する。ユーザ端末８は、汎用的なコンピュータに代えて、デジタルテレビ、携帯電話、モバイル端末、通信機能搭載のゲーム機等で実現することもできる。
【００２６】
商品推薦サーバ２、ＥＣサイト管理サーバ７、及びユーザ端末８は、図２に示すコンピュータにより実現される。
図２は、商品推薦サーバ２、ＥＣサイト管理サーバ７、またはユーザ端末８として利用されるコンピュータのハードウエア構成図である。
コンピュータは、図２に示すように、例えば、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等がバス１８を介して接続されて構成される。
【００２７】
制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｓｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。
ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各部を駆動制御する。ＲＯＭは、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。ＲＡＭは、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００２８】
記憶部１２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部１１が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティング・システム）等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。
【００２９】
メディア入出力部１３は、例えば、ＨＤ（ハードディスク）ドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＰＤドライブ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置であり、データの入出力を行う。
通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワーク９との通信を媒介する通信インタフェースであり、通信制御を行う。
【００３０】
入力部１５は、例えば、キーボード、マウス等のポインティング・デバイス、テンキー等の入力装置であり、入力されたデータを制御部１１へ出力する。
表示部１６は、例えば液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路（ビデオアダプタ等）で構成され、制御部１１の制御により入力された表示情報をディスプレイ装置上に表示させる。
【００３１】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００３２】
図３は、図１の購入ログＤＢ（データベース）３に保持される商品購入履歴情報の一例を示す図である。図３に示すように、購入ログＤＢ３には、複数のユーザの過去の商品購入履歴情報が記憶され、購入ログＤＢ３に記憶される商品購入履歴情報には、ユーザＩＤ３１、購入商品名３２、購入日３３等が含まれる。
商品購入履歴情報は、ＥＣサイト管理サーバ７により登録される。また、ＥＣサイトの管理者が、ＥＣサイトの他に実店舗を有する場合にはその店舗のＰＯＳサーバ（不図示）等にて収集した商品購入履歴情報を含むものとしてもよい。購入ログＤＢ３に蓄積された商品購入履歴情報は、商品推薦サーバ２にて参照され、推薦商品の決定に利用される。
【００３３】
図４は、商品ＤＢ（データベース）４に保持される商品情報の一例を示す図である。図４に示すように、商品ＤＢ４には、複数の商品の、商品名４１、商品カテゴリ４２、発売日４３等の商品に関する情報が記憶される。商品ＤＢ４に蓄積された商品情報は、商品推薦サーバ２にて参照され、推薦商品の決定に利用される。
【００３４】
なお、図１では購入ログＤＢ３及び商品ＤＢ４は、ネットワーク９からアクセス可能なデータベースサーバにて構成される例を示すが、この構成例に限定されず、購入ログＤＢ３及び商品ＤＢ４は、商品推薦サーバ２またはＥＣサイト管理サーバ７の記憶部１２に記憶される構成としてもよい。
【００３５】
図５は、商品推薦サーバ２の推薦商品ＤＢ（データベース）５に保持される推薦商品のリスト５Ａの一例を示す図である。推薦商品のリスト５Ａには、選択商品に対する他の商品の関連度が格納される。各商品の関連度は商品推薦サーバ２により算出される。
具体的には、推薦商品のリスト５Ａには、ユーザ端末８の選択した選択商品の名称（選択商品名５１）と、選択商品カテゴリ５２と、選択商品に関連する他の商品の商品名（他商品名５３）と、関連度５４とが記憶される。
図５の推薦商品のリスト５Ａは、発売時期の偏りを考慮しない、通常の協調フィルタリングの手法を用いて算出されたものであり、後述する推薦商品決定処理において補正の対象となる。
【００３６】
選択商品名５１は、ユーザにより選択され、商品推薦サーバ２に入力された商品の名称または商品コード等の商品識別情報である。
【００３７】
選択商品カテゴリ５２は、選択商品５１がどの商品カテゴリに属するかを示す情報である。なお、商品カテゴリは、ＥＣサイトにて用いられる商品カテゴリそのものとしてもよいし、ＥＣサイトの商品カテゴリの下位または上位カテゴリとしてもよい。また、ＥＣサイトの商品カテゴリとは別に分類されたカテゴリとしてもよい。
他商品名５３は、選択商品５１とは異なる他の商品の名称または商品コード等の商品識別情報である。
【００３８】
関連度５４は、後述する推薦商品決定処理（図８）において、複数ユーザの過去の商品購入履歴情報等に基づいて、選択商品と他の商品との関連の度合いを数値化したものであり、ここでは、０〜１の数値に正規化された値として求められる。関連度の値が大きいほど商品間の関連性が強く、推薦すべきものとして上位に提示される。
【００３９】
図５の例では、選択商品名「プリンタ０１」に関連する他商品名には「インク００１」、「はがき作成１」、「はがき作成２」が含まれる。そして、「プリンタ０１」と「インク００１」との関連度は「０．９」、「プリンタ０１」と「はがき作成１」との関連度は「０．７」、「プリンタ０１」と「はがき作成２」との関連度は「０．６」のように、求められる。
【００４０】
図６は、商品推薦サーバ２の商品カテゴリ毎の期間別重みＤＢ（データベース）６に保持される重み情報の一例を示す図である。
図６の商品カテゴリ６１は、上述の推薦商品のリスト５Ａにおける選択商品カテゴリ５２と同様に定義されるカテゴリであり、例えば、「プリンタ本体」、「インク」、「はがきソフト」等が含まれる。
期間別重み６２は、各期間における発売日の偏りを数値にて表すものであり、商品カテゴリ６１別に求められる。期間は、図６の例では、月毎とするが、これに限定されるものではなく、季節毎等、曜日毎等、商品の販売サイクルに合わせた期間を用いればよい。
【００４１】
本発明では、商品カテゴリ毎に累計される各商品の発売時期（発売日、発売月、発売時刻等）の偏りの程度を所定の期間毎に数値化し、重みとして用いる。例えば、月毎の発売数の偏差値を期間別重み６２とする。商品の発売日情報は、全商品が必ず有する情報であり、またメーカが販売戦略面で考慮した信頼すべき情報であるため、推薦時期の補正のために利用するのに好適である。
【００４２】
また、年間を通して発売時期の偏りが少ない商品については、期間別重みとして一律に基準値が付与される。例えば、図６の例では、重みとして偏差値を利用しているため基準値は「５０」となる。商品カテゴリ「インク」は、発売時期の偏りが小さいため、すべての期間の重みとして基準値「５０」が付与される。
【００４３】
例えば、商品カテゴリ「はがきソフト」に属する商品は、一般に秋〜冬（１０月〜１２月）に商品の発売日数が偏る（多くなる）ため、推薦すべき時期は、発売日と同じ期間（１０月〜１２月）、または発売日よりも少し前の期間（発売数が増加傾向にある期間）が好適である。
すなわち、今後注目されることがわかっているが、実際の購入数がまだ少ない新商品も、発売数の多い期間、すなわち推薦すべき期間に、より上位に推薦されることが望ましい。
【００４４】
本発明では、商品推薦サーバ２は、商品が選択された日時に該当する期間の発売時期の偏り（該当期間の期間別重み６２）に基づいて推薦商品のリスト５Ａの関連度５４を補正する。または、商品が選択された日時が、当該商品カテゴリの商品の発売数が増加傾向にある期間に該当する場合は、商品推薦サーバ２は、発売数の多い期間における発売時期の偏り（期間別重み６２）に基づいて推薦商品のリスト５Ａの関連度５４を補正する。
【００４５】
補正された補正済関連度５５は、補正済み推薦商品のリスト５Ｂとして推薦商品ＤＢ５に記憶されるとともに、ＥＣサイトを介してユーザ端末８へ送信される。
【００４６】
図７は、補正済み推薦商品のリスト５Ｂの一例を示す図である。
補正済み推薦商品のリスト５Ｂには、図５の推薦商品のリスト５Ａの関連度５４に代えて、補正済関連度５５が格納される。
【００４７】
例えば、商品選択日が期間「１２月」に該当する場合は、図６の商品カテゴリ別期間別重みＤＢ６の「１２月」の期間別重み６２を参照して、図５の推薦商品のリスト５Ａの各関連度５４を補正する。
推薦商品のリスト５Ａの他商品名「インク００１」の補正前の関連度５４は「０．９」であるが、該当する商品カテゴリ「インク」の「１２月」の重み「５０」が乗算されることにより、補正済関連度５５は「４５」となる。また、推薦商品のリスト５Ａの他商品名「はがき作成１」の補正前の関連度５４は「０．７」であるが、該当する商品カテゴリ「はがき作成」の「１２月」の重み「８３」が乗算され、補正済関連度５５は「５８．１」となる。同様に、他商品名「はがき作成２」の補正前の関連度５４は「０．６」であるが、該当する商品カテゴリ「はがき作成」の「１２月」の重み「８３」が乗算され、補正済関連度５５は「４９．８」となる。
このように期間別の重み６２を用いて、推薦商品の関連度５４が補正されることにより、推薦する時期に適切な推薦商品が上位に関連付けられ、推薦されることとなる。
【００４８】
また、上述のように、商品が選択された日時が、当該商品カテゴリの商品の発売数が増加傾向にある期間に該当する場合は、商品推薦サーバ２は、発売数の多い期間における発売時期の偏り（期間別重み６２）に基づいて推薦商品のリスト５Ａの関連度５４を補正してもよい。
例えば、９月よりも１０月の方が商品カテゴリ「はがき作成」に該当する商品の発売数が多くなる場合には、ユーザによる商品選択日が「９月３０日」であっても、「９月」の期間別重み６２を乗ずるより、その後の「１０月」の期間別重み６２を乗ずる方が「はがき作成」に該当する商品の推薦順位がより上位となる。このように、発売数が増加傾向にある期間に、発売数の多い期間の重みを用いて関連度５４を補正すれば、ユーザは実際に発売日の多くなる前に商品の情報を受け取ることが可能となり、効率よく購入計画を立てられることが可能となる。
【００４９】
次に、商品推薦サーバ２により実行される商品推薦処理の流れを、図８〜図１０を参照して説明する。
【００５０】
商品推薦サーバ２は、ＥＣサイト管理サーバ７からの要求に応じて商品の推薦情報を提示するため、以下の処理を実行する。ＥＣサイト管理サーバ７は、商品推薦サーバ２と連携し、ユーザ端末８からの要求に応答して、商品推薦情報やその他の商品に関する情報等を送信する。
【００５１】
商品推薦サーバ２に対して、ユーザ端末８或いはＥＣサイト管理サーバ７から商品名或いは商品コード等の商品の識別情報が入力されると（ステップＳ１１）、商品推薦サーバ２の制御部１１は、協調フィルタリングを実行し、入力された商品に関連（類似）する商品を求める（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、商品推薦サーバ２の制御部１１は、購入ログＤＢ３から複数ユーザの商品購入履歴情報を取得し、購入された各商品と、ステップＳ１１にて入力された入力商品との関連度を求め、図５に示すような推薦商品のリスト５Ａを算出する。このとき、商品購入履歴情報の他に、ユーザの属性情報や商品の属性情報等を考慮するようにしてもよい。商品推薦サーバ２の制御部１１は、算出した推薦商品のリスト５Ａを推薦商品ＤＢ５に記憶する。関連度の比較的大きいものを抽出して推薦商品のリスト５Ａとして記憶するようにしてもよい。
【００５２】
次に、商品推薦サーバ２の制御部１１は、商品カテゴリ毎に期間別の重み６２を算出する（ステップＳ１３）。
図９を参照して、ステップＳ１３の商品カテゴリ毎の期間別の重み６２の算出について説明する。
【００５３】
商品推薦サーバ２の制御部１１は、商品ＤＢ４に登録された各商品の発売日情報４３に基づいて、期間別発売商品数分布７を算出する（ステップＳ２１）。
図１０に期間別発売商品数分布７の一例を示す。
図１０に示す期間別発売商品数分布７は、商品カテゴリ７１毎に、期間（月）毎の発売商品数７２を累計したものである。商品推薦サーバ２は、商品ＤＢ４に格納された各商品情報の発売日情報４３を取得し、発売日の属する期間（例えば、月）毎に集計する。商品カテゴリ「はがきソフト」の場合は、１月に「６」、２月及び３月に「０」、４月に「１」、・・・１１月に「１６」、１２月に「１４」の商品が発売される。
【００５４】
次に、商品推薦サーバ２の制御部１１は、商品カテゴリ７１毎に期間別発売商品数分布７の標準偏差を算出する（ステップＳ２２）。
更に、商品推薦サーバ２の制御部１１は、各商品カテゴリ７１について、ステップＳ２２にて算出した標準偏差が所定の閾値（例えば、「５」）よりも大きいか否かを判定する。
【００５５】
標準偏差が所定の閾値よりも大きい商品カテゴリ７１については（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）、商品推薦サーバ２の制御部１１は、期間別重み６２を算出する。期間別重み６２は、例えば、期間別発売商品数分布７の各期間の発売商品数７２の偏差値とする（ステップＳ２４）。
【００５６】
標準偏差が所定の閾値以下の商品カテゴリ７１については（ステップＳ２３；Ｎｏ）、商品推薦サーバ２の制御部１１は、期間別重み６２を算出せず、各期間に一律に所定の基準値を与える。期間別重み６２として偏差値を用いる場合には、所定の基準値を「５０」とすればよい（ステップＳ２５）。
【００５７】
以上のようにして、図６に示す商品カテゴリ毎の期間別重み６２が算出されると、図８のステップＳ１４の処理へ移行する。
商品推薦サーバ２の制御部１１は、ステップＳ１２にて算出した推薦商品のリスト５Ａの関連度５４に、該当する商品カテゴリの期間別重み６２を乗じ、補正済み推薦商品のリスト５Ｂを求める（ステップＳ１４）。このとき、現在（商品選択日）の日時に該当する期間の期間別重み６２を用いて補正するようにしてもよいし、商品が選択された日時が当該商品カテゴリの商品の発売数が増加傾向にある期間である場合は、発売数の多い期間における期間別重み６２を用いて補正するようにしてもよい。
【００５８】
その後、商品推薦サーバ２の制御部１１は、補正した推薦商品のリスト５Ｂのうち、補正済関連度５５の順位の高いものを推薦商品として出力する（ステップＳ１５）。ユーザ端末８は、ＥＣサイト管理サーバ７を介して推薦商品の情報を取得可能となる。
【００５９】
例えば、選択商品「プリンタ０１」について従来の手法の協調フィルタリングでは、図５に示す推薦商品のリスト５Ａのように、「インク００１」、「はがき作成１」、「はがき作成２」の順に関連度が高いため、その順位で推薦される。このため、期間に関係なく常に「インク００１」が上位に推薦される。
一方、本発明により、例えば「１２月」の期間別重み６２を用いて推薦商品のリスト５Ａを補正すると、補正済関連度５５（補正済み推薦商品のリスト５Ｂ）の順位は、「はがき作成１」、「はがき作成２」、「インク００１」、・・・となる。そのため、従来は「はがきソフト」の販売に関しては繁忙期である１２月は、「はがき作成１」が「インク００１」よりも上位に推薦されることとなる。
このように、本発明によれば、発売日に偏りがある商品については、推薦すべき適切な期間により上位に推薦できるようになる。
【００６０】
以上説明したように、本実施の形態の商品推薦システム１において、商品推薦サーバ２は、商品群の中から選択された選択商品と他の商品との関連度５４を、購入ログＤＢ３に記憶された複数ユーザの商品購入履歴情報に基づいて算出する。また、商品推薦サーバ２は、各商品の発売時期情報（発売日）に基づいて、商品カテゴリ毎に発売時期の偏りを算出する。そして、この偏りを期間別重み６２として、上述の各商品の関連度５４を該当する商品カテゴリ毎に補正し、補正済関連度５５の高いものを推薦商品として提示する。
【００６１】
このため、複数ユーザの過去の商品購入履歴情報に基づく協調フィルタリングを用いて推薦商品を決定する場合に、実際の購入履歴が少ない商品であっても発売数の多い時期またはその時期に近い時期になると、推薦商品として上位に推薦されるようになる。
これにより、季節性の商品のように発売時期に偏りのある商品を、ユーザの実際の購買行動に先だって適切な時期に推薦することが可能となり、販促効果を向上させることが可能となる。
また、メーカが販売戦略面で最適な発売時期として考慮した発売日（発売時期）の偏りを用いて関連度を補正するため、販促効果が高く、信頼できる推薦情報を提示できる。
また、期間別の偏りがない商品については、重みとして一律の基準値を与えることにより、効率のよい演算処理が可能となる。
【００６２】
更に、商品が選択された日時に該当する期間の発売時期の偏りに基づいて関連度を補正すれば、商品の選択日時に合わせた適切な偏りにて推薦商品を決定でき、ユーザの実際の購買行動に対するタイムラグのない商品推薦を行えるようになる。
また、発売数が増加している時や増加しそうな時に商品が選択された場合は、選択日時における実際の発売時期の偏りとは異なる増加後の発売時期の偏りを用いて推薦商品を決定すれば、今後注目されるであろう商品を発売日に先だって推薦でき、ユーザの購買計画を有効に支援できるようになる。例えば、予約して購入できる商品については発売日に先だって推薦するとよい。
【００６３】
なお、本実施の形態では、関連度の補正に用いる重み（期間別重み６２）として期間別の発売時期の偏りを表す偏差値を用いているが、偏差値に限定されない。また、重みの基準値を「５０」としているが、この値に限定されない。また、「関連度」の語に代えて、商品間の類似度等としてもよい。
その他、当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００６４】
１・・・商品推薦システム
２・・・商品推薦サーバ
３・・・購入ログＤＢ
４・・・商品ＤＢ
５・・・推薦商品ＤＢ
５Ａ・・・推薦商品のリスト
５Ｂ・・・補正済み推薦商品のリスト
６・・・商品カテゴリ別期間別重みＤＢ
７・・・ＥＣサイト管理サーバ
８・・・ユーザ端末
９・・・ネットワーク
【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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