(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品の販売を目的として構成され、かつ、ユーザによって閲覧される閲覧データを、ネットワークを介して提供し、前記商品の販売を支援する販売支援システムにおいて、前記商品を購入した購入ユーザに推薦するための商品を選定する推薦商品選定装置であって、
前記購入ユーザが購入した購入商品に関する当該ユーザの評価をレベルで示す評価レベルデータを取得するとともに、前記購入商品に関する購入ユーザのコメントに関するテキスト形式のコメントデータを取得する取得手段と、
前記取得された評価レベルデータと予め定められたしきい値とに基づいて前記購入商品に対する評価の高低を判定する判定手段と、
前記取得されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行し、予め規定された評価表現を示す評価表現テキストと一致するテキストと当該テキストが修飾する被修飾語テキストのテキストセットを抽出する抽出手段と、
前記抽出されたテキストセットに基づいて、商品テキスト用データベースから、販売商品毎に商品種別に対応付けられて記録された各販売商品に関するテキスト形式のデータであって形態素解析及び構文解析が実行されて予め規定された評価表現テキストと非修飾語テキストからなる語句セットを有する文章データを検索し、該当する文章データを検出する文章データ検出手段と、
前記検出された文章データに対応して前記商品テキスト用データベースに記録されている販売商品を前記購入ユーザに推薦する推薦商品として決定する決定手段と、
前記決定された推薦商品の閲覧データを閲覧させるためのデータ処理を実行するデータ処理手段と、
を備え、
前記文章データ検出手段が、前記購入ユーザにおける購入商品の評価が高いと判定された場合には、前記購入商品とは異なる商品種別でかつ属性が共通する同一属性商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットと同一の語句セットを有する文章データを検出し、
前記購入商品の評価が低いと判定された場合には、前記購入商品と同一の商品種別を有する同一種別商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットの前記被修飾語テキストが同一でかつ前記評価表現テキストと異なるテキストからなる語句セットを有する文章データを検出することを特徴とする推薦商品選定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の推薦商品選定装置において、
データ登録手段を更に備え、
前記抽出手段が、
前記文章データ毎に形態素解析及び構文解析を実行し、当該文章データに含まれる商品の評価表現を示す評価表現テキストと当該テキストが修飾する非修飾語テキストとからなる語句セットを抽出し、
前記データ登録手段が、
前記文章データから抽出された語句セットを該当する文章データに対応付けて前記商品テキスト用データベースに登録し、
前記文章データ検出手段が、
前記商品テキスト用データベースに登録された語句セットと前記抽出手段によって抽出されたテキストセットに基づいて前記商品テキスト用データベースから該当する文章データを検出する推薦商品選定装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の推薦商品選定装置において、
前記抽出された各テキストセットに基づいて、語句毎に語意が同一の同意語が対応付けて記録されている同意語データベースを検索し、各テキストセットの評価表現テキスト及び被修飾語テキストのそれぞれの同意語を検出する同意語検出手段を更に備え、
前記文章データ検出手段が、前記抽出されたテキストセット及び前記検出された同意語に基づいて、前記商品テキスト用データベースから前記文章データを検出する推薦商品選定装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか一項に記載の推薦商品選定装置において、
前記購入ユーザにおける購入商品の評価が低いと判定された場合には、語句毎に語意が反対となる反意語が対応付けて記録されている反意語データベースを検索し、前記抽出されたテキストセットにおける評価表現テキストの反意語を検出する反意語検出手段を更に備え、
前記文章データ検出手段が、前記購入ユーザにおける購入商品の評価が低いと判定された場合には、前記抽出されたテキストセット及び前記検出された反意語に基づいて、前記商品テキスト用データベースにおける前記購入商品と同一種別商品から文章データを検出する推薦商品選定装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載の推薦商品選定装置において、
前記文章データ検出手段が、前記購入ユーザにおける購入商品の評価が高いと判定された場合には、前記購入商品と属性が共通するとともに異なる商品種別に属する同一種別商品における、前記文章データを検索する推薦商品選定装置。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか一項に記載の推薦商品選定装置において、
前記評価表現テキストには、前記販売商品若しくは当該販売商品の部分の質または量の値を示す表現及び感情を示す表現に関するテキストが含まれることを特徴とする推薦商品選定装置。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れか一項に記載の推薦商品選定装置において、
前記商品テキスト用データベースには、前記販売商品毎に他のユーザの販売商品におけるテキスト形式のコメントとともに当該他のユーザにおける販売商品の評価を含む参考データが前記文章データとして記録されている推薦商品選定装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか一項に記載の推薦商品選定装置において、
前記決定手段が、
複数の前記テキストセットが抽出された場合に、前記検出された該当する文章データに含まれる前記抽出されたテキストセットに対応する前記語句セットの数を検出する語句セット数検出手段と、
前記検出された語句セット数に基づいて、前記検出された該当する文章データが属する販売商品の推薦度を算出する算出手段と、
前記推薦度に基づいて推薦商品を決定する推薦商品決定手段と、
を有する推薦商品選定装置。
【請求項９】
請求項７に記載の推薦商品選定装置において、
前記判定された購入商品の判定結果と、前記検出された参考データが示す評価と、の一致または不一致に基づいて前記検出された該当する文章データが属する商品の推薦度を算出する算出手段を更に備え、
前記データ処理手段が、算出された推薦度に基づいて前記決定された推薦商品の閲覧データを閲覧させるためのデータ処理を実行する推薦商品選定装置。
【請求項１０】
商品の販売を目的として構成され、かつ、当該商品を購入した購入ユーザによって閲覧される閲覧データを、ネットワークを介して提供し、前記商品の販売を支援する販売支援システムであって、
前記閲覧データが記録された閲覧データ用データベースと、
販売商品毎に各販売商品に関するテキスト形式のデータが文章データとして商品種別に対応付けられて記録されている商品テキスト用データベースと、
前記購入ユーザが購入した購入商品に関する当該購入ユーザの評価をレベルで示す評価レベルデータを取得するとともに、前記購入商品に関する購入ユーザのコメントに関するテキスト形式のコメントデータを取得する取得手段と、
前記取得された評価レベルデータと予め定められたしきい値とに基づいて前記購入商品に対する評価の高低を判定する判定手段と、
前記取得されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行し、評価表現を示す評価表現テキストと当該テキストが修飾する被修飾語テキストのテキストセットを抽出する抽出手段と、
前記抽出されたテキストセットに基づいて、前記商品テキスト用データベースから、販売商品毎に商品種別に対応付けられて記録された各販売商品に関するテキスト形式のデータであって形態素解析及び構文解析が実行されて予め規定された評価表現テキストと非修飾語テキストからなる語句セットを有する文章データを検索し、該当する文章データを検出する文章データ検出手段と、
前記検出された文章データに対応して前記商品テキスト用データベースに記録されている販売商品を前記購入ユーザに推薦する推薦商品として決定する決定手段と、
前記決定された推薦商品の閲覧データを閲覧させるためのデータ処理を実行するデータ処理手段と、
を備え、
前記文章データ検出手段が、
前記購入ユーザにおける購入商品の評価が高いと判定された場合には、前記購入商品とは異なる商品種別でかつ属性が共通する同一属性商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットと同一の前記語句セットを有する文章データを検出し、
前記購入商品の評価が低いと判定された場合には、前記購入商品と同一の商品種別を有する同一種別商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットの前記被修飾語テキストが同一でかつ前記評価表現テキストと異なるテキストからなる前記語句セットを有する文章データを検出することを特徴とする販売支援システム。
【請求項１１】
商品の販売を目的として構成され、かつ、当該商品を購入し購入ユーザによって閲覧される閲覧データを、ネットワークを介して提供する販売支援システムにおいて、前記購入ユーザに推薦するための商品を選定する推薦商品選定方法であって、
前記購入ユーザが購入した購入商品に関する当該購入ユーザの評価をレベルで示す評価レベルデータと、前記購入商品に関する購入ユーザのコメントに関するテキスト形式のコメントデータとが、商品テキスト用データベースに登録された場合に、
前記登録された評価レベルデータと予め定められたしきい値とに基づいて前記購入商品に対する評価の高低を判定する判定工程と、
前記登録されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行し、評価表現を示す評価表現テキストと当該テキストが修飾する被修飾語テキストのテキストセットを抽出する抽出工程と、
前記抽出されたテキストセットに基づいて、前記商品テキスト用データベースから、販売商品毎に商品種別に対応付けられて記録された各販売商品に関するテキスト形式のデータであって形態素解析及び構文解析が実行されて予め規定された評価表現テキストと非修飾語テキストからなる語句セットを有する文章データを検索し、該当する文章データを検出する文章データ検出工程と、
前記検出された文章データに対応して前記商品テキスト用データベースに記録されている販売商品を前記購入ユーザに推薦する推薦商品として決定工程と、
前記決定された推薦商品の閲覧データを閲覧させるためのデータ処理を実行するデータ処理工程と、
を含み、
前記商品テキスト用データベースから前記該当する文章データを検出する場合であって、前記購入ユーザにおける購入商品の評価が高いと判定された場合には、前記購入商品とは異なる商品種別でかつ属性が共通する同一属性商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットと同一の前記語句セットを有する文章データを検出し、
前記商品テキスト用データベースから前記該当する文章データを検出する場合であって、前記購入商品の評価が低いと判定された場合には、前記購入商品と同一の商品種別を有する同一種別商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットの前記被修飾語テキストが同一でかつ前記評価表現テキストと異なるテキストからなる前記語句セットを有する文章データを検出することを特徴とする推薦商品選定方法。
【請求項１２】
商品の販売を目的として構成され、かつ、当該商品を購入した購入ユーザによって閲覧される閲覧データを、ネットワークを介して提供する販売支援システムにおいて、コンピュータによって前記購入ユーザに推薦するための商品を選定する推薦商品選定プログラムであって、
前記購入ユーザが購入した購入商品に関する当該購入ユーザの評価をレベルで示す評価レベルデータと、前記購入商品に関する購入ユーザのコメントに関するテキスト形式のコメントデータと、が商品テキスト用データベースに登録された場合に、
前記コンピュータを、
前記登録された評価レベルデータと予め定められたしきい値とに基づいて前記購入商品に対する評価の高低を判定する判定手段、
前記登録されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行して、評価表現を示す評価表現テキストと当該テキストが修飾する被修飾語テキストのテキストセットを抽出する抽出手段、
前記抽出されたテキストセットに基づいて、前記商品テキスト用データベースから、販売商品毎に商品種別に対応付けられて記録された各販売商品に関するテキスト形式のデータであって形態素解析及び構文解析が実行されて予め規定された評価表現テキストと非修飾語テキストからなる語句セットを有する文章データを検索し、該当する文章データを検出する文章データ検出手段、
前記検出された文章データに対応して前記商品テキスト用データベースに記録されている販売商品を前記購入ユーザに推薦する推薦商品として決定手段、及び
前記決定された推薦商品の閲覧データを閲覧させるためのデータ処理を実行するデータ処理手段、
として機能させ、
前記コンピュータが、
前記商品テキスト用データベースから前記該当する文章データを検出する場合であって、前記購入ユーザにおける購入商品の評価が高いと判定された場合には、前記購入商品とは異なる商品種別でかつ属性が共通する同一属性商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットと同一の前記語句セットを有する文章データを検出し、
前記商品テキスト用データベースから前記該当する文章データを検出する場合であって、前記購入商品の評価が低いと判定された場合には、前記購入商品と同一の商品種別を有する同一種別商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットの前記被修飾語テキストが同一でかつ前記評価表現テキストと異なるテキストからなる前記語句セットを有する文章データを検出することを特徴とする推薦商品選定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品の販売促進支援に関する技術に関し、特に、消費者などのユーザの商品に対する評価に基づいて販売促進のための情報を当該ユーザに提供する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットなどのネットワーク及び携帯用電話機またはパーソナルコンピュータなどの通信端末装置の発達に伴って、ｗｅｂサイトなどの閲覧ページに組み込むことによって、または、ユーザに直接Ｅメールを配信することによって、商品その他広告を提供することが広く一般的に行われるようになっている。特に、最近では、高い宣伝効果を得るために、ユーザの属性、嗜好または購買履歴などのそれぞれのユーザに関する情報に基づいて商品その他広告を提供することが知られている。
【０００３】
例えば、他のユーザの購買履歴とユーザ本人のｗｅｂサイトのアクセス履歴に基づいてユーザの嗜好に合致する商品を抽出してその情報を提供する販売促進支援装置が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
また、ｗｅｂサイトへのユーザのアクセス履歴と他のユーザとのアクセス履歴との類似度を比較し、当該類似度の高い他のユーザのアクセス履歴に基づいてユーザの嗜好に合致する情報を提供する情報推薦サーバ装置が知られている（例えば、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−２２９２８５号公報
【特許文献２】特開２００９−１２２７３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述のユーザのアクセス履歴または購買などの行動履歴を用いて情報を提供する装置であっては、アクセス先の情報に対して好意的か否か、または、購買した商品に満足か否かなど閲覧した情報または購買商品に対する評価が利用されていないので、閲覧した情報または商品がユーザの嗜好に合致しない場合も多い。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、ユーザの嗜好に合致する商品を推薦し、効果的な販売促進を行うことが可能な推薦商品選定装置、推薦商品選定方法、推薦商品選定プログラム及び販売支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）上記課題を解決するため、商品の販売を目的として構成され、かつ、ユーザによって閲覧される閲覧データを、ネットワークを介して提供し、前記商品の販売を支援する販売支援システムにおいて、前記ユーザに推薦するための商品を選定する推薦商品選定装置であって、前記ユーザが購入した購入商品に関する当該ユーザの評価を評価データとして取得するとともに、前記購入商品に関するユーザのコメントに関するテキスト形式のコメントデータを取得する取得手段と、前記取得された評価データに基づいて前記購入商品に対する評価の高低を判定する判定手段と、販売商品毎に各販売商品に関するテキスト形式のデータが文章データとして商品種別に対応付けられて記録されている商品テキスト用データベースと、前記取得されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行し、評価表現を示す評価表現テキストと当該テキストが修飾する被修飾語テキストのテキストセットを抽出すると共に、前記商品テキスト用データベースから、前記文章データ毎に形態素解析及び構文解析を実行し、当該文章データに含まれる商品の評価表現を示す評価表現テキストと当該テキストが修飾する非修飾語テキストとからなる語句セットを抽出する抽出手段と、前記抽出されたテキストセット及び語句セットに基づいて、前記商品テキスト用データベースから該当する文章データを検出する文章データ検出手段と、前記検出された文章データに基づいて前記ユーザに推薦する販売商品を推薦商品として決定する決定手段と、前記決定された推薦商品の閲覧データを閲覧させるためのデータ処理を実行するデータ処理手段と、を備え、前記文章データ検出手段が、前記ユーザにおける購入商品の評価が高いと判定された場合には、前記購入商品とは異なる商品種別でかつ属性が共通する同一属性商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットと同一の前記語句セットを有する文章データを検出し、前記購入商品の評価が低いと判定された場合には、前記購入商品と同一の商品種別を有する同一種別商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットの前記被修飾語テキストが同一でかつ前記評価表現テキストと異なるテキストからなる語句の語句セットを有する文章データを検出する構成を有している。
【０００９】
この構成により、本発明は、ユーザの購入商品と当該購入商品に対するユーザの評価によって異なる商品種別を決定することができるとともに、ユーザが入力したコメントから商品に対する当該ユーザが注目すべき特徴点を検出することができる。また、本発明は、他のユーザの商品に対するコメントまたはカタログ的な情報など商品に関する文章データからユーザが注目すべき特徴点を検出することができる。したがって、本発明は、ユーザの実際の商品評価を用いて当該ユーザの嗜好に合致する商品を的確に推薦することができるので、効果の高い販売促進を行うことができる。
【００１０】
（２）また、本発明は、前記抽出手段によって抽出された語句セットを前記商品テキスト用データベースに登録するデータ登録手段を更に備え、前記文章データ検出手段が、前記商品テキスト用データベースに登録された語句セットと前記抽出手段によって抽出されたテキストセットに基づいて前記商品テキスト用データベースから該当する文章データを検出する構成を有している。
【００１１】
この構成により、本発明は、抽出された語句セットを商品テキスト用データベースに登録し、当該登録された語句セットに基づいて文章データを検出することができるので、すなわち、予め抽出されて登録された語句セットに基づいて文章データを検出することができるので、抽出手段における処理の負担を軽減することができるとともに、文章データの検出処理を高速化することができる。
【００１２】
（３）また、本発明は、前記抽出された各テキストセットに基づいて、語句毎に語意が同一の同意語が対応付けて記録されている同意語データベースを検索し、各テキストセットの評価表現テキスト及び被修飾語テキストのそれぞれの同意語を検出する同意語検出手段を更に備え、前記文章データ検出手段が、前記抽出されたテキストセット及び前記検出された同意語に基づいて、前記商品テキスト用データベースから前記文章データを検索する構成を有している。
【００１３】
この構成により、本発明は、各商品に関する文章データからユーザのコメントと同一主旨の特徴点をも検出することができるので、ユーザの実際の商品評価を用いて当該ユーザの嗜好に合致する商品を的確に推薦すること及びそれによって効果の高い販売促進を行うことができる。
【００１４】
（４）また、本発明は、前記ユーザにおける購入商品の評価が低いと判定された場合には、語句毎に語意が反対となる反意語が対応付けて記録されている反意語データベースを検索し、前記抽出されたテキストセットにおける評価表現テキストの反意語を検出する反意語検出手段を更に備え、前記文章データ検出手段が、前記ユーザにおける購入商品の評価が低いと判定された場合には、前記抽出されたテキストセット及び前記検出された反意語に基づいて、前記商品テキスト用データベースにおける前記購入商品と同一種別商品から文章データを検索する構成を有している。
【００１５】
この構成により、本発明は、各商品に関する文章データからユーザが好ましいと想定している商品の特徴点を幅広く検出することができるので、ユーザの実際の商品評価を用いて当該ユーザの嗜好に合致する商品を的確に推薦すること及びそれによって効果の高い販売促進を行うことができる。
【００１６】
（５）また、本発明は、前記文章データ検出手段が、前記ユーザにおける購入商品の評価が高いと判定された場合には、前記購入商品と属性が共通するとともに異なる商品種別に属する同一種別商品における、前記文章データを検索する構成を有している。
【００１７】
この構成により、本発明は、購入商品に対するユーザの評価が高い場合には、当該商品については満足しており、同一の商品を更に購入することは想定しにくい一方、共通の属性を有し、かつ、同一の特徴点を有する異なる商品においては当該ユーザが購入する可能性が高いと想定できるので、ユーザ評価によって商品カテゴリを代えることによって効果の高い販売促進を行うことができる。
【００１８】
（６）また、本発明は、前記評価表現テキストには、前記販売商品若しくは当該販売商品の部分の質または量の値を示す表現及び感情を示す表現に関するテキストが含まれる構成を有している。
【００１９】
通常、商品の評価にあっては、販売商品の部分の質または量の値を示す表現及び感情を示す表現を用いることが多い。したがって、本発明は、上記構成により、的確にユーザの購入商品に対する注目すべき特徴点を検出することができるので、この特徴点を用いてユーザに推薦すべき商品を決定することができる。
【００２０】
（７）また、本発明は、前記商品テキスト用データベースには、前記販売商品毎に他のユーザの販売商品におけるテキスト形式のコメントとともに当該他のユーザにおける販売商品の評価を含む参考データが前記文章データとして記録されている構成を有している。
【００２１】
この構成により、本発明は、他のユーザの商品に関するコメントまたは評価などの商品に対する実際の評価及びコメントなど的確に商品の特徴を示す情報に基づいて推薦商品を決定することができる。
【００２２】
（８）また、本発明は、前記決定手段が、複数の前記テキストセットが抽出された場合に、前記検出された該当する文章データに含まれる前記抽出されたテキストセットに対応する前記語句セットの数を検出する語句セット数検出手段と、前記検出された語句セット数に基づいて、前記検出された該当する文章データが属する販売商品の推薦度を算出する算出手段と、前記推薦度に基づいて推薦商品を決定する推薦商品決定手段と、を有する構成を有していてもよい。
【００２３】
この構成により、本発明は、推薦商品に対する推薦度に基づいて当該推薦商品を決定することができるので、推薦商品の情報をユーザの嗜好に合わせて整理し、当該情報を提供することが可能となる。
【００２４】
（９）また、本発明は、上記（８）の構成に代えて、前記判定された購入商品の判定結果と、前記検出された参考データが示す評価との一致または不一致に基づいて前記検出された該当する文章データが属する商品の推薦度を算出する算出手段を更に備え、前記データ処理手段が、算出された推薦度に基づいて前記決定された推薦商品の閲覧データを閲覧させるためのデータ処理を実行するようにしてもよい。
【００２５】
この構成により、本発明は、推薦商品に対する推薦度に基づいて当該推薦商品を決定することができるので、推薦商品の情報を整理して提供することが可能となるとともに、当該推薦商品の情報をユーザの嗜好に的確に合わせて整理し、当該整理した情報を提供することが可能となる。
【００２６】
（１０）上記課題を解決するため、本発明は、商品の販売を目的として構成され、かつ、ユーザによって閲覧される閲覧データを、ネットワークを介して提供し、前記商品の販売を支援する販売支援システムであって、前記閲覧データが記録された閲覧データ用データベースと、販売商品毎に各販売商品に関するテキスト形式のデータが文章データとして商品種別に対応付けられて記録されている商品テキスト用データベースと、前記ユーザが購入した購入商品に関する当該ユーザの評価を評価データとして取得するとともに、前記購入商品に関するユーザのコメントに関するテキスト形式のコメントデータを取得する取得手段と、前記取得された評価データに基づいて前記購入商品に対する評価の高低を判定する判定手段と、前記取得されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行し、評価表現を示す評価表現テキストと当該テキストが修飾する被修飾語テキストのテキストセットを抽出すると共に、前記商品テキスト用データベースから、前記文章データ毎に形態素解析及び構文解析を実行し、当該文章データに含まれる商品の評価表現を示す評価表現テキストと当該テキストが修飾する非修飾語テキストとからなる語句セットを抽出する抽出手段と、前記抽出されたテキストセット及び語句セットに基づいて、前記商品テキスト用データベースから該当する文章データを検出する文章データ検出手段と、前記検出された文章データに基づいて前記ユーザに推薦する販売商品を推薦商品として決定する決定手段と、前記決定された推薦商品の閲覧データを閲覧させるためのデータ処理を実行するデータ処理手段と、を備え、前記文章データ検出手段が、前記ユーザにおける購入商品の評価が高いと判定された場合には、前記購入商品とは異なる商品種別でかつ属性が共通する同一属性商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットと同一の前記語句セットを有する文章データを検出し、前記購入商品の評価が低いと判定された場合には、前記購入商品と同一の商品種別を有する同一種別商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットの前記被修飾語テキストが同一でかつ前記評価表現テキストと異なるテキストからなる前記語句セットを有する文章データを検出する構成を有している。
【００２７】
この構成により、本発明は、上述と同様に、ユーザの実際の商品評価を用いて当該ユーザの嗜好に合致する商品を的確に推薦することができるので、効果の高い販売促進を行うことができる。
【００２８】
（１１）上記課題を解決するために、本発明は、商品の販売を目的として構成され、かつ、ユーザによって閲覧される閲覧データを、ネットワークを介して提供する販売支援システムにおいて、前記ユーザに推薦するための商品を選定する推薦商品選定方法であって、前記ユーザが購入した購入商品に関する当該ユーザの評価を示す評価データと、前記購入商品に関するユーザのコメントに関するテキスト形式のコメントデータと、が商品テキスト用データベースに登録された場合に、前記登録された評価データに基づいて前記購入商品に対する評価の高低を判定する判定工程と、前記登録されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行し、評価表現を示す評価表現テキストと当該テキストが修飾する被修飾語テキストのテキストセットを抽出すると共に、販売商品毎に各販売商品に関するテキスト形式のデータが文章データとして商品種別に対応付けられて記録されている前記商品テキスト用データベースから前記文章データ毎に形態素解析及び構文解析を実行し、当該文章データに含まれる商品の評価表現を示す評価表現テキストと当該テキストが修飾する非修飾語テキストとからなる語句セットを抽出する抽出工程と、前記抽出されたテキストセット及び語句セットに基づいて、前記商品テキスト用データベースから該当する文章データを検出する文章データ検出工程と、前記検出された文章データに基づいて前記ユーザに推薦する販売商品を推薦商品として決定する決定工程と、前記決定された推薦商品の閲覧データを閲覧させるためのデータ処理を実行するデータ処理工程と、を含み、前記商品テキスト用データベースから前記該当する文章データを検出する場合であって、前記ユーザにおける購入商品の評価が高いと判定された場合には、前記購入商品とは異なる商品種別でかつ属性が共通する同一属性商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットと同一の前記語句セットを有する文章データを検出し、前記商品テキスト用データベースから前記該当する文章データを検出する場合であって、前記購入商品の評価が低いと判定された場合には、前記購入商品と同一の商品種別を有する同一種別商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットの前記被修飾語テキストが同一でかつ前記評価表現テキストと異なるテキストからなる前記語句セットを有する文章データを検出する構成を有している。
【００２９】
この構成により、本発明は、上述と同様に、ユーザの実際の商品評価を用いて当該ユーザの嗜好に合致する商品を的確に推薦することができるので、効果の高い販売促進を行うことができる。
【００３０】
（１２）上記課題を解決するために、本発明は、商品の販売を目的として構成され、かつ、ユーザによって閲覧される閲覧データを、ネットワークを介して提供する販売支援システムにおいて、コンピュータによって前記ユーザに推薦するための商品を選定する推薦商品選定プログラムであって、前記ユーザが購入した購入商品に関する当該ユーザの評価を示す評価データと、前記購入商品に関するユーザのコメントに関するテキスト形式のコメントデータと、が商品テキスト用データベースに登録された場合に、前記コンピュータを、前記登録された評価データに基づいて前記購入商品に対する評価の高低を判定する判定手段、前記登録されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行して、評価表現を示す評価表現テキストと当該テキストが修飾する被修飾語テキストのテキストセットを抽出すると共に、販売商品毎に各販売商品に関するテキスト形式のデータが文章データとして商品種別に対応付けられて記録されている前記商品テキスト用データベースから、前記文章データ毎に形態素解析及び構文解析を実行して当該文章データに含まれる商品の評価表現を示す評価表現テキストと当該テキストが修飾する非修飾語テキストとからなる語句セットを抽出する抽出手段、前記抽出されたテキストセット及び語句セットに基づいて、前記商品テキスト用データベース該当する文章データを検出する文章データ検出手段、前記検出された文章データに基づいて前記ユーザに推薦する販売商品を推薦商品として決定する決定手段、及び、前記決定された推薦商品の閲覧データを閲覧させるためのデータ処理を実行するデータ処理手段、として機能させ、前記コンピュータが、前記商品テキスト用データベースから前記該当する文章データを検出する場合であって、前記ユーザにおける購入商品の評価が高いと判定された場合には、前記購入商品とは異なる商品種別でかつ属性が共通する同一属性商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットと同一の前記語句セットを有する文章データを検出し、前記商品テキスト用データベースから前記該当する文章データを検出する場合であって、前記購入商品の評価が低いと判定された場合には、前記購入商品と同一の商品種別を有する同一種別商品の文章データであって、前記抽出されたテキストセットの前記被修飾語テキストが同一でかつ前記評価表現テキストと異なるテキストからなる前記語句セットを有する文章データを検出する構成を有している。
【００３１】
この構成により、上述と同様に、本発明は、ユーザの実際の商品評価を用いて当該ユーザの嗜好に合致する商品を的確に推薦することができるので、効果の高い販売促進を行うことができる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明は、ユーザの購入商品と当該購入商品に対するユーザの評価によって異なる商品種別を決定することができるとともに、ユーザが入力したコメントから商品に対する当該ユーザが注目すべき特徴点を検出することができる。また、本発明は、他のユーザの商品に対するコメントまたはカタログ的な情報など商品に関する文章データからユーザが注目すべき特徴点を検出することができる。
【００３３】
したがって、本発明は、ユーザの実際の商品評価を用いて当該ユーザの嗜好に合致する商品を的確に推薦することができるので、効果の高い販売促進を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明に係る情報処理システムにおける第１実施形態の構成を示すシステム構成図である。
【図２】第１実施形態における商品情報提供用サーバの構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態の商品情報提供用サーバにおける推薦商品提供処理の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明に係る情報処理システムにおける第２実施形態の構成を示すシステム構成図である。
【図５】第３実施形態の商品情報提供用サーバにおける推薦商品提供処理の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、本発明の各実施形態について、図面を参照しながら説明する。以下に説明する実施形態は、インターネット上において提供されるＷｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ  システム（以下、「ＷＷＷシステム」という。）などのネットワークを用いて商品の販売を行う商品販売システムに、本発明の推薦商品選定装置、推薦商品選定方法、推薦商品選定プログラム及び販売支援システムなどを適用した場合の実施形態である。
【００３６】
なお、各実施形態においては、文書または画像の要素データ（要素）をタグと呼ばれる識別子を用いてリソースデータとして構築されるＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ  Ｔｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）またはＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）などのマークアップ言語によって形成されたＷＷＷシステム用のリソースデータ（以下、「Ｗｅｂページデータ」または「閲覧データ」という。）を用いてデータ通信その他の処理が実行される。
【００３７】
＜第１実施形態＞
はじめに、図１〜図３の各図を用いて本発明に係る商品販売システムＳの第１実施形態について説明する。
【００３８】
［商品販売システムの概要構成］
まず、図１を用いて本実施形態の商品販売システムＳの概要構成について説明する。なお、図１は、商品販売システムＳの構成を示すシステム構成図である。
【００３９】
本実施形態の商品販売システムＳは、図１に示すように、ユーザが個々に有する端末装置１００を利用しつつ、販売する商品（以下、「販売商品」という。）の注文を受け付けて販売に関する所定の処理を行う商品販売用サーバ２００と、商品情報を提供する商品情報提供用サーバ３００と、各種のＷｅｂページデータが記録されたＷｅｂページ用データベース４００と、から構成されている。そして、複数の端末装置１００、商品販売用サーバ２００、商品情報提供用サーバ３００及びＷｅｂページ用データベース４００は、インターネットなどのネットワークＮにそれぞれ接続されている。
【００４０】
本実施形態においては、Ｗｅｂページデータには、商品販売用サーバ２００によって提供される販売商品を説明し、かつ、ユーザが商品を購入する際に用いるＷｅｂページデータ（以下、「商品Ｗｅｂページデータ」という。）、ユーザ情報を管理するＷｅｂページデータ（以下、「ユーザ管理用Ｗｅｂページデータ」という。）及び販売商品の購入手続きなど所定の手続きに関するＷｅｂページデータ（以下、「手続き用Ｗｅｂページデータ」という。）が含まれる。
【００４１】
商品販売システムＳは、これらのＷｅｂページデータによって、端末装置１００、商品販売用サーバ２００、商品情報提供用サーバ３００及びＷｅｂページ用データベース４００とのデータの授受を実行させる。そして、商品販売用サーバ２００、商品情報提供用サーバ３００及びＷｅｂページ用データベース４００は、商品販売に関する種々の処理を実現するための構成を有している。
【００４２】
この商品販売に関する種々の処理としては、販売商品の紹介または説明を含めた商品の広告（以下、「商品広告」という。）の閲覧処理、商品の購入の申し込み手続きに関する手続き処理、購入した商品（以下、「購入商品」という。）の決済及び配送の手配に関する決済処理、ユーザ情報の管理、並びに、購入商品の評価レベル及び当該購入商品におけるユーザのコメントを含む購入商品に関するユーザの批評（以下、「商品レビュー」という。）の登録処理が含まれる。
【００４３】
特に、商品レビューの登録処理としてユーザ購入商品に対する評価レベル及び当該購入商品に対するコメントが登録されると、商品情報提供用サーバ３００は、当該登録された評価レベル及びコメントに基づいて、ユーザが興味を頂くと想定される商品を、推薦商品として決定し、決定した推薦商品の商品Ｗｅｂページデータをユーザに閲覧させるための処理（以下、「推薦商品の提供処理」という。）を実行するようになっている。
【００４４】
[端末装置]
次に、本実施形態の端末装置１００について説明する。
【００４５】
各端末装置１００は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）または携帯用電話機などの通信端末装置である。また、各端末装置１００は、キーボードまたはマウスなどの入力インターフェース、ディスプレイ、ＣＰＵ及びメモリなどによって構成されている。そして、各端末装置１００は、Ｗｅｂページデータなどのリソースデータを読み込んで閲覧するためのアプリケーションプログラム（以下、「ブラウザ」という。）を搭載している。
【００４６】
また、各端末装置１００は、このブラウザを起動させ、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）と呼ばれるＷｅｂページデータが格納されているアドレス（以下、「ＵＲＬ」という。）を指定することによって、商品Ｗｅｂページデータなどの各種のＷｅｂページデータを取得し、各端末装置１００が備えるモニタなどの画面に各種のＷｅｂページデータを表示するようになっている。
【００４７】
特に、各端末装置１００は、このブラウザにより提供される機能を利用することによって、商品販売用サーバ２００、商品情報提供用サーバ３００またはＷｅｂページ用データベース４００とデータ通信を実行し、商品の購入の指示、ユーザ情報の登録及び変更、または、商品レビューの登録など各種の処理を実行するようになっている。
【００４８】
[商品販売用サーバ]
次に、本実施形態の商品販売用サーバ２００について説明する。
【００４９】
商品販売用サーバ２００は、主にＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びハードディスクによって構成される。また、この商品販売用サーバ２００は、所定のアプリケーション上で所定のプログラムが実行されることによって当該商品販売用サーバ２００における種々の機能を実現するようになっている。
【００５０】
この商品販売用サーバ２００は、Ｗｅｂページ用データベース４００及び商品情報提供用サーバ３００と連動しつつ、端末装置１００に表示された商品Ｗｅｂページデータを介して種々のデータ通信を行うようになっている。そして、この商品販売用サーバ２００は、端末装置１００からのユーザの指示（以下、単に「ユーザ指示」という。）に基づいて、商品購入の申し込みの受け付けまたは商品レビューの登録処理など上述の各処理を制御するようになっている。
【００５１】
商品レビューの登録処理としては、この商品販売用サーバ２００は、ユーザ指示に基づいて、種々の手続きＷｅｂページデータと連動しつつ、ユーザに端末装置１００を介して評価レベルとユーザのコメントを含む商品レビューに関するデータ（以下、「商品レビューデータ」という。）を入力させるための処理を行うようになっている。また、この商品販売用サーバ２００は、当該入力させた商品レビューデータを商品Ｗｅｂページデータに対応付けてＷｅｂページ用データベース４００に記録するようになっている。特に、この商品販売用サーバ２００は、記録された商品レビューデータが各端末装置１００において読み込まれた際に閲覧可能となるように商品Ｗｅｂページデータの一部を更新して記録する。
【００５２】
例えば、この商品販売用サーバ２００は、評価レベルとしては、５段階評価の中からユーザによって選定されるように、また、コメントとしては、テキスト形式の文章が入力されるように商品Ｗｅｂページデータ及び手続きＷｅｂページデータと連動し、それぞれ、レベルデータ及びコメントデータとして登録するようになっている。そして、この商品販売用サーバ２００は、レベルデータ及びコメントデータの他に、登録したユーザを識別するためのユーザＩＤ、商品レビューが登録された商品を識別するための商品ＩＤ、及び、登録したユーザ名の各データを商品レビューデータとして端末装置１００から取得してＷｅｂページ用データベース４００に記録するようになっている。
【００５３】
なお、本実施形態の商品ＩＤは、商品を他の商品から識別するためのデータの他に、当該商品の商品種別及び属するカテゴリを判別するためのデータが含まれる。例えば、「○○製」の「デジタルカメラ」であって、型番「１２３４」の商品の場合には、カテゴリが「小型情報家電」、商品種別「デジタルカメラ」及び所定の識別番号が一体的に形成されるＩＤが当該商品に付されている。したがって、商品ＩＤによって販売商品の管理を行うことができるようになっている。
【００５４】
一方、商品販売用サーバ２００は、ユーザ情報の管理としては、各端末装置１００及びＷｅｂページ用データベース４００と連動しつつ、ユーザ管理用Ｗｅｂページデータに基づいて、ユーザ情報の管理を行っている。
【００５５】
具体的には、この商品販売用サーバ２００は、ユーザ管理用Ｗｅｂページデータのアクセス制限を実行しつつ、ユーザ毎に、当該ユーザ管理用Ｗｅｂページデータを用いて、ユーザＩＤ、ログイン名、ユーザ名、商品購入時の決済に関する情報、商品の配送先の住所、ユーザと連絡を行うためのＥメールアドレスなど他の通信手段における情報、当該Ｗｅｂページデータにアクセスするためのログインパスワードなど各種の情報を管理するようになっている。
【００５６】
特に、この商品販売用サーバ２００は、推薦商品の提供処理において決定された推薦商品のＷｅｂページデータの閲覧を勧めるために、所定のデータが組み込まれたユーザ管理用Ｗｅｂページデータをユーザに閲覧可能に管理するようになっている。
【００５７】
[Ｗｅｂページ用データベース]
次に、本実施形態のＷｅｂページ用データベース４００の構成について説明する。なお、本実施形態のＷｅｂページ用データベース４００は、本発明の閲覧データ用データベース及び商品テキスト用データベースを構成している。
【００５８】
Ｗｅｂページ用データベース４００には、本、家電、レジャー用品など特徴が類似する（すなわち、属性が共通する）カテゴリ毎に及び商品種別に基づいて分類され、かつ、販売商品毎に、商品ＩＤ及びＵＲＬに対応付けられた商品Ｗｅｂページデータが記録されている。そして、Ｗｅｂページ用データベース４００には、商品の名称、特性、外観、寸法その他のカタログの情報を示すカタログデータと、商品の外観または商品機能を説明するための画像データと、商品販売の申し込み手続きに関する手続きデータと、商品レビューデータとの各パーツデータが各商品Ｗｅｂページデータに対応付けられて記録されている。
【００５９】
なお、推薦商品の提供処理において新たに推薦商品が決定された場合には、該当するユーザ管理用Ｗｅｂページデータには、当該決定された推薦商品が推薦商品の一覧に新たに追加され、各種のパーツデータが組み込まれ、当該ユーザ管理用ＷｅｂページデータはＷｅｂページ用データベース４００に更新記録される。
【００６０】
一方、このＷｅｂページ用データベース４００には、推薦商品の提供処理に用いたデータ（後述するテキストセットのデータ）が各商品レビューデータに関連づけられて記録される。後述するように、推薦商品の提供処理時に推薦商品を決定するために、各商品Ｗｅｂページデータに含まれる各文章データが検索されるようになっている。具体的には、この文章テキストが検索される際に、実際に検索されるデータとして、後述する商品レビューデータに含まれるコメントデータのテキストセットが用いられる。このため、本実施形態のＷｅｂページ用データベース４００には、各商品Ｗｅｂページデータ毎にかつ各商品レビューデータ毎にこのテキストセットが記録される。
【００６１】
なお、このテキストセットのデータは、後述するように、推薦商品の提供処理時にコメントデータが形態素解析及び構文解析されることによって、当該コメントデータから抽出された商品の評価表現を示す評価表現テキストと当該評価表現テキストが修飾する被修飾語テキストのセットデータである。
【００６２】
また、本実施形態においては、カタログデータに含まれる文章データについても、商品レビューデータと同様に、カタログデータ毎に、形態素解析及び構文解析によってカタログデータから抽出された評価表現テキストと被修飾語テキストのテキストセットがＷｅｂページ用データベース４００に記録されている。ただし、このカタログデータについては、商品レビューデータのテキストセットとは異なり、予め形態素解析及び構文解析が実行されて所定のテキストセットが抽出され、カタログデータとともにＷｅｂページ用データベース４００に記録されるようになっている。また、その他の商品Ｗｅｂページデータに対応させて記録される文章データについてもカタログデータと同様に各文章データが記録される際に形態素解析及び構文解析されて評価表現テキストと被修飾語テキストのテキストセットがＷｅｂページ用データベース４００に記録される。
【００６３】
なお、本実施形態における検索の対象となるテキストセットについては、商品情報提供用サーバ３００について説明する際に詳述する。
【００６４】
他方、このＷｅｂページ用データベース４００には、ユーザ毎にアクセス制限されつつ、ユーザ情報を管理するユーザ管理用Ｗｅｂページデータが記録される。そして、Ｗｅｂページ用データベース４００には、ユーザＩＤ等の上述した管理すべき各種の情報、今までに登録した商品レビューに関する情報及び購入商品の一覧の他に、推薦商品の提供処理において決定された推薦商品のＷｅｂページデータを閲覧させるためのパーツデータが各ユーザ管理用Ｗｅｂページデータに対応付けられて記録されている。例えば、推薦商品に関するパーツデータとしては、推薦商品の一覧を示すリストデータの他に、各推薦商品の商品名、型番、外観画像、値段及び商品のＷｅｂページデータにおけるＵＲＬなどユーザに関係する各種のデータが含まれる。そして、これらの各パーツデータは、該当する商品Ｗｅｂページデータが端末装置１００によって閲覧された場合には、当該商品Ｗｅｂページデータ内に閲覧可能に表示されるようになっている。
【００６５】
また、このＷｅｂページ用データベース４００は、商品販売用サーバ２００または商品情報提供用サーバ３００と同一敷地内に設けられて敷地内ネットワークＮによって接続されていてもよいし、商品販売用サーバ２００及び商品情報提供用サーバ３００の遠隔地に設けられ、電話公衆網などの公衆網ネットワークＮによって接続されていてもよい。
【００６６】
[商品情報提供用サーバ]
１．商品情報提供用サーバの構成
次に、図２を用いて本実施形態の商品情報提供用サーバ３００の構成について説明する。なお、図２は、本実施形態の商品情報提供用サーバ３００の構成を示すブロック図である。
【００６７】
商品情報提供用サーバ３００は、商品レビューの登録処理が実行された場合に、推薦商品の提供処理を実行するようになっている。具体的には、この商品情報提供用サーバ３００は、Ｗｅｂページ用データベース４００から登録された商品レビューデータを取得し、当該商品レビューを解析する処理（以下、「レビュー解析処理」という。）を実行するようになっている。また、この商品情報提供用サーバ３００は、レビュー解析処理の解析結果に基づいて、商品レビューを登録したユーザに対して購入を勧める推薦商品を決定する処理（以下、「推薦商品決定処理」）を実行するようになっている。そして、この商品情報提供用サーバ３００は、推薦商品決定処理によって決定された推薦商品における商品Ｗｅｂページデータを閲覧させるための通知処理（以下、「推薦商品通知処理」という。）を実行するようになっている。
【００６８】
具体的には、この商品情報提供用サーバ３００は、図２に示すように、ネットワークＮを介してデータ通信を行う通信インターフェース３１０と、商品レビューの登録処理に関する種々の処理を行うデータ処理部３２０と、から構成される。そして、通信インターフェース３１０及びデータ処理部３２０は、バスＢによって互いに接続され、データの授受が実行されるようになっている。
【００６９】
なお、例えば、本実施形態の通信インターフェース３１０は、本発明の取得手段を構成し、データ処理部３２０は、判定手段、抽出手段、文章データ検出手段、決定手段、データ処理手段及びデータ登録手段を構成する。
【００７０】
通信インターフェース３１０は、ネットワークＮに接続され、データ処理部３２０の制御の下に、各端末装置１００、商品情報提供用サーバ３００及びＷｅｂページ用データベース４００との通信回線を確立し、種々のデータ通信及び当該データ通信に関する通信制御を行う。
【００７１】
データ処理部３２０は、主にＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びハードディスクによって構成され、所定のアプリケーション上で所定のプログラムが実行されることによって商品情報提供用サーバ３００における種々の機能、すなわち、レビュー解析処理、推薦商品決定処理及び推薦商品通知処理を実現するようになっている。例えば、ＲＯＭには、商品情報提供用の各部を制御するための各種制御情報が記録されるとともに、ハードディスクには、制御プログラムまたはＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などの各種プログラムが記録されている。また、ＣＰＵは、ハードディスクに記録されたプログラムを実行することにより、上述の各種の処理を実行し、ＲＡＭは、ワークエリアとして用いられる。
【００７２】
また、このデータ処理部３２０は、アプリケーションを起動することによって、図２に示すように、レビュー解析処理を実行するユーザ評価判定部３２１及びテキストセット抽出部３２２と、推薦商品決定処理を行う推薦商品決定部３２３と、推薦商品通知処理を行う通知処理部３２４と、レビュー解析処理において抽出されたテキストセットをＷｅｂページ用データベース４００に登録するデータ登録部３２５と、を構築する。
【００７３】
２．データ処理部
次に、上記の図２を用いて本実施形態のデータ処理部３２０における各部の構成及びその動作の詳細について説明する。
【００７４】
ユーザ評価判定部３２１は、商品レビューの登録処理が完了すると、登録された購入商品における商品レビューデータに基づいて当該購入商品におけるユーザの評価（以下、「ユーザ評価」という。）を判定する。
【００７５】
具体的には、ユーザ評価判定部３２１は、商品レビューの登録処理が完了した際に、商品販売用サーバ２００から通信インターフェース３１０を介してその通知（以下、「登録完了通知」という。）を受信する。このとき、ユーザ評価判定部３２１は、登録が完了した商品レビューデータ、すなわち、当該商品レビューデータの登録番号、評価レベル、コメント、商品ＩＤ、及びユーザＩＤの各データを登録完了通知とともに受信する。
【００７６】
また、ユーザ評価判定部３２１は、この登録完了通知を受信すると、商品レビューデータに含まれる購入商品の評価レベルデータに基づいて、ユーザの購入商品に対する評価の高低を判定する。すなわち、このユーザ評価判定部３２１は、予め定められたしきい値に基づいて入力された評価レベルの大小を判定し、当該評価レベルがしきい値より大きい場合には、「ユーザが購入商品を高評価している」、すなわち、ユーザの嗜好に合致した商品であると判定し、当該評価レベルがしきい値以下の場合には、「ユーザが購入商品を低評価している」、すなわち、ユーザの嗜好に合致しなかった商品であると判定する。例えば、このユーザ評価判定部３２１は、評価レベルが５段階であって、しきい値が「３」とすると、評価レベルが「３」より大きい場合に（すなわち、評価レベルが「４」または「５」の場合に）、ユーザ評価を「高評価」と判定し、評価レベルが、「３」以下の場合に（すなわち、評価レベルが「１」〜「３」の場合に）、ユーザ評価を「低評価」と判定する。
【００７７】
そして、ユーザ評価判定部３２１は、このユーザ評価における判定結果を示すデータ、すなわち、判定されたユーザ評価を示すデータ（以下、単に「ユーザ評価」という。）及び受信した商品レビューデータに含まれるコメントデータをテキストセット抽出部３２２に出力する。また、ユーザ評価判定部３２１は、受信した商品ＩＤを推薦商品決定部３２３に設定するとともに、ユーザＩＤを通知処理部３２４に設定する。さらに、ユーザ評価判定部３２１は、商品レビューデータの登録番号をデータ登録部３２５に設定する。
【００７８】
テキストセット抽出部３２２は、ユーザ評価判定部３２１から出力された商品レビューデータに含まれるユーザのコメントデータから所定の語句（テキスト）の組み合わせ、すなわち、テキストセットを抽出する。そして、このテキストセット抽出部３２２は、抽出したテキストセット（以下、「抽出テキストセット」ともいう。）を推薦商品決定部３２３に出力する。また、テキストセット抽出部３２２は、抽出したテキストセットをデータ登録部３２５に出力する。
【００７９】
テキストセット抽出部３２２は、「高い」、「小さい」、「美しい」その他の名詞、形容詞、形容動詞などの商品またはその部分の質や量などの対象の値を表す表現、及び、「好き」、「嫌い」その他の感情を表す評価表現テキストのリストデータ（以下、「評価表現辞書データ」ともいう。）を備えている。
【００８０】
入力されたコメントデータは、テキスト形式の文章データ（以下、「文章テキスト」ともいう。）であるので、このテキストセット抽出部３２２は、この評価表現辞書データに基づいて、入力された文章テキストに対して形態素解析及び構文解析を実行し、文章テキストから当該リストデータにある評価表現テキストと一致する語句（テキスト）を抽出する。そして、このテキストセット抽出部３２２は、当該一致したテキストが文章テキスト上において係る語句、すなわち、当該テキストが文章テキスト上において修飾する語句（すなわち、被修飾語テキスト）を検出し、評価表現テキストと被修飾語テキストの組み合わせ（テキストセット）を抽出する。
【００８１】
例えば、購入商品「デジタルカメラ」について「液晶がキレイで黒いボディがカッコイイ」と文章テキストが入力されると、このテキストセット抽出部３２２は、形態素解析及び構文解析を実行し、評価表現テキスト「キレイ」とその被修飾語テキスト「液晶」の組、及び評価表現テキスト「カッコイイ」とその被修飾語テキスト「黒いボディ」の組を抽出テキストセットとしてそれぞれ抽出する。
【００８２】
なお、このテキストセット抽出部３２２は、入力された文章テキストを文頭から文末まで検索し、該当するテキストセットをすべて抽出して出力する。また、評価表現テキストには、複数形態素から構成される慣用句、例えば、「痒いところに手が届く」および「目に余る」が含まれる。
【００８３】
推薦商品決定部３２３は、ユーザ評価判定部３２１によって設定されたユーザ評価、ユーザＩＤ及び商品ＩＤと抽出テキストセットに基づいて商品レビューを登録したユーザに推薦する推薦商品を決定する。そして、決定した推薦商品の情報として該当する商品ＩＤを通知処理部３２４に出力する
【００８４】
具体的には、推薦商品決定部３２３は、決定すべき推薦商品の種別として、ユーザ評価及び商品ＩＤに基づいて、推薦商品として購入商品と同一種別商品群を選択するか、異なる商品種別であって属性が共通する（商品の特徴が類似する）同一属性商品群（同一カテゴリ商品群）を選択するかを決定する処理（以下、「商品カテゴリの決定処理」という。）を実行する。また、この推薦商品決定部３２３は、抽出テキストセットに基づいて、検索に用いるテキストセット（以下、「検索用テキストセット」という。）を決定する処理（以下、「検索テキスト決定処理」という。）を実行する。さらに、この推薦商品決定部３２３は、検索用テキストセットに基づいて、決定された商品群の各商品Ｗｅｂページ用データベース４００に対応付けて記録されている商品レビューデータ及びカタログデータを検索し、当該検索用テキストセットを有する商品レビューデータまたはカタログデータを検出する検出処理（以下、「商品レビューデータ等検出処理」）を実行する。そして、この推薦商品決定部３２３は、検出された商品レビューデータまたはカタログデータに対応して記録されている商品（すなわち、商品ＩＤ）を推薦商品として決定する。
【００８５】
例えば、「デジタルカメラ」と「携帯用電話機」が小型の情報家電という共通する属性、すなわち、同一カテゴリ商品に「小型情報家電」に属し、商品種別が「デジタルカメラ」を示す商品ＩＤが設定されている場合には、推薦商品決定部３２３は、「高評価」のユーザ評価が入力されると、ユーザが購入商品「デジタルカメラ」に満足していると想定し、同一カテゴリ商品、すなわち、「携帯用電話機」を推薦商品のカテゴリに決定する。また、この場合に、この推薦商品決定部３２３は、抽出テキストセット「キレイ」と「液晶」及び「カッコイイ」と「黒いボディ」が入力されると、入力された抽出テキストセットを検索用テキストに決定する。そして、この推薦商品決定部３２３は、検索用テキスト「キレイ」と「液晶」及び「カッコイイ」と「黒いボディ」と同一のテキストセット（語句セット）を有し、かつ、推薦商品カテゴリが「携帯用電話機」の各商品Ｗｅｂページデータにおける商品レビューデータ及びカタログデータを検出する。すなわち、上述のように、Ｗｅｂページ用データベース４００には、各商品レビューデータまたはカタログデータに対応付けられて、形態素解析及び構文解析されて抽出されたテキストセットが記録されているので、この推薦商品決定部３２３は、当該記録されているテキストセットが検索テキストと一致するか否か（「キレイ」と「液晶」または「カッコイイ」と「黒いボディ」のセットを有するテキストセットが記録されているか否か）を判断するようになっている。そして、この推薦商品決定部３２３は、検索テキストと同一のテキストセットを有する商品レビューデータまたはカタログデータを検出すると、当該検出した商品レビューデータまたはカタログデータが対応付けられている商品を推薦商品として決定してその商品ＩＤを取得し、当該商品ＩＤを通知処理部３２４に出力する。
【００８６】
一方、「デジタルカメラ」と「携帯用電話機」が同一カテゴリ商品「小型情報家電」に属し、商品種別が「デジタルカメラ」を示す商品ＩＤが設定されている場合には、推薦商品決定部３２３は、「低評価」のユーザ評価が入力されると、推薦商品決定部３２３は、ユーザが購入商品「デジタルカメラ」に満足していないと想定し、同一種別商品、すなわち、「デジタルカメラ」を推薦商品のカテゴリに決定する。また、この場合に、推薦商品決定部３２３は、「大きい」と「サイズ」の抽出テキストセットが入力されると、入力された抽出テキストセット「大きい」と「サイズ」に基づいて評価表現テキストと異なるテキスト「小さい」などの異なる評価表現テキストであって、同一の被修飾語テキスト「サイズ」を検索用テキストに決定する。そして、この推薦商品決定部３２３は、決定された検索用テキストと同一のテキストを有し、かつ、推薦商品カテゴリが「デジタルカメラ」の各商品Ｗｅｂページデータにおける商品レビューデータ及びカタログデータを検出する。さらに、この推薦商品決定部３２３は、同一の検索用テキストを有する商品レビューデータまたはカタログデータが検出された場合には、当該商品レビューデータまたはカタログデータが対応付けられている商品を推薦商品に決定してその商品ＩＤを取得し、当該商品ＩＤを通知処理部３２４に出力する。
【００８７】
なお、本実施形態の推薦商品決定部３２３は、ユーザ評価に「低評価」が入力された場合に、入力された抽出テキストセットに含まれる評価表現テキストと異なる評価表現テキストを決定するための評価表現辞書を有し、この評価表現辞書に基づいて検索用テキストセットを決定する。ただし、本実施形態の推薦商品決定部３２３は、入力された抽出テキストセットに含まれる評価表現テキストと異なる評価表現テキストを決定できれば、評価表現辞書を用いる方法に限られない。
【００８８】
また、本実施形態の推薦商品決定部３２３は、ユーザ評価に「低評価」が入力された場合に、複数のカテゴリを決定してもよい。例えば、「デジタルカメラ」と「携帯用電話機」の他に、「携帯用ゲーム機」が同一カテゴリ商品の「小型情報家電」に属している場合に、推薦商品のカテゴリに、この「携帯用ゲーム機」を含めるようになっている。
【００８９】
通知処理部３２４は、推薦商品決定部３２３によって決定された推薦商品の商品ＩＤを受信し、決定された推薦商品の商品Ｗｅｂページデータを、商品レビューを登録したユーザに閲覧させるための推薦通知処理を実行する。
【００９０】
具体的には、通知処理部３２４は、Ｗｅｂページ用データベース４００と連動しつつ、受信した商品ＩＤを有するＷｅｂページデータの商品名称及びＵＲＬを取得するとともに、ユーザ評価判定部３２１によって設定されたユーザＩＤに基づいて当該ユーザのユーザ管理用Ｗｅｂページデータにアクセスし、推薦商品の一覧に当該推薦商品を追加するとともに、当該推薦商品の商品名及びそのＵＲＬを当該ユーザ管理用Ｗｅｂページデータに組み込み更新する。
【００９１】
なお、ユーザ管理用Ｗｅｂページデータは、推薦商品のＵＲＬよって当該商品Ｗｅｂページデータにアクセスすることができるように、ユーザ管理用Ｗｅｂページデータが端末装置１００にユーザに閲覧可能に表示される。
【００９２】
なお、通知処理部３２４は、ＵＲＬをユーザ管理用Ｗｅｂページデータに組み込むと、管理されているＥメールアドレスに基づいて該当するユーザに推薦商品が存在する旨を送信するようにしてもよい。この場合には、ユーザＩＤからＷｅｂページ用データベース４００を検索してユーザのＥメールアドレスを取得して、かつ、メールデータを生成して当該メールを該当するユーザに送信する。
【００９３】
データ登録部３２５は、商品レビューデータの登録番号に基づいて、テキストセット抽出部３２２によって抽出されたテキストセットを、通信インターフェース３１０を介してＷｅｂページ用データベース４００に記録する。すなわち、データ登録部３２５は、商品レビューデータの登録番号に基づいてＷｅｂページ用データベース４００を検索し、該当する商品レビューデータに対応付けて抽出されたテキストセットをＷｅｂページ用データベース４００に記録する。このため、以後に実行されるレビュー解析処理において商品レビューデータ等検出処理において当該テキストセットを含めて検索可能となる。
【００９４】
[推薦商品の提供処理]
次に、図３を用いて本実施形態の商品情報提供用サーバ３００における推薦商品提供処理の動作について説明する。なお、図３は、本実施形態の商品情報提供用サーバ３００における推薦商品提供処理の動作を示すフローチャートである。
【００９５】
本動作においては、商品レビューの登録処理が既に実行されて、商品レビューデータ及びカタログデータが該当する商品Ｗｅｂページデータに対応付けてＷｅｂページ用データベース４００に記録された状態であるものとする。また、所定のアプリケーションが既に起動され、レビュー解析処理、推薦商品決定処理及び推薦商品通知処理が実行可能な状態であるものとする。
【００９６】
まず、ユーザ評価判定部３２１が通信インターフェース３１０を介して登録完了通知及び商品レビューデータを受信すると（ステップＳ１０１）、当該ユーザ評価判定部３２１は、受信した商品レビューデータに含まれる評価レベルに基づいてユーザ評価を判定する（ステップＳ１０２）。
【００９７】
次いで、ユーザ評価判定部３２１は、ユーザ評価及びコメントデータをテキストセット抽出部３２２に出力するとともに、商品ＩＤ、ユーザＩＤ及び商品レビューデータの登録番号を推薦商品決定部３２３、通知処理部３２４及びデータ登録部３２５にそれぞれ設定する（ステップＳ１０３）。
【００９８】
次いで、テキストセット抽出部３２２は、入力されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行し、該当するテキストセット（抽出テキストセット）を抽出し、推薦商品決定部３２３に出力する（ステップＳ１０４）。このとき、テキストセット抽出部３２２は、コメントデータの文頭から文末まですべての文章テキストに対して上記の解析を実行し、複数のテキストセットを抽出することができた場合には、それぞれのテキストセットを推薦商品決定部３２３に出力する。なお、テキストセット抽出部３２２は、データ登録部３２５にも抽出したテキストセットを出力する。
【００９９】
次いで、推薦商品決定部３２３は、設定されたユーザ評価と商品ＩＤに基づいて、推薦商品のカテゴリを決定する商品カテゴリの決定処理を実行するとともに（ステップＳ１０５）、当該ユーザ評価と入力された抽出テキストセットに基づいて検索テキストセットを決定する検索テキスト決定処理を実行する（ステップＳ１０６）。
【０１００】
次いで、推薦商品決定部３２３は、決定された商品カテゴリと検索テキストセットに基づいてＷｅｂページ用データベース４００に記録された商品レビューデータ及びカタログデータを検索し、該当する商品レビューデータ、すなわち、検索テキストセットと一致する商品レビューデータまたはカタログデータを検出する（ステップＳ１０７）。
【０１０１】
次いで、推薦商品決定部３２３は、検出された商品レビューデータが属する商品を推薦商品に決定してＷｅｂページ用データベース４００から当該商品レビューデータまたはカタログデータに対応付けられて記録されている商品ＩＤを取得し、当該取得した商品ＩＤを通知処理部３２４に出力する（ステップＳ１０８）。
【０１０２】
なお、複数の検索テキストセットがある場合には、推薦商品決定部３２３は、それぞれの検索テキストセットについて商品レビューデータ及びカタログデータを検索するとともに、複数の商品レビューデータ及びカタログデータが検出された場合には、それぞれの商品レビューデータまたはカタログデータが属する商品を推薦商品に決定し、各商品レビューデータまたはカタログデータに対する商品ＩＤを取得する。
【０１０３】
次いで、通知処理部３２４は、入力された商品ＩＤに基づいて当該商品ＩＤにおける商品ＷｅｂページデータのＵＲＬを、設定されたユーザＩＤに対応付けて記録されるユーザ管理用Ｗｅｂページデータ内に組み込んで当該データを更新させる（ステップＳ１０９）。
【０１０４】
次いで、通知処理部３２４は、ユーザＩＤに対応付けて記録されているＥメールアドレスに基づいてユーザに推薦商品がユーザ管理用Ｗｅｂページデータに組み込まれた旨を通知する（ステップＳ１１０）。
【０１０５】
最後に、データ登録部３２５は、商品レビューデータの登録番号に基づいて抽出したテキストセットをＷｅｂページ用データベース４００に当該商品レビューデータに対応付けて記録し（ステップＳ１１１）、本動作を終了させる。
【０１０６】
[作用効果]
以上、本実施形態の商品販売システムＳは、ユーザの購入商品と当該購入商品に対するユーザの評価によって異なる推薦商品のカテゴリを決定することができるとともに、ユーザが入力したコメントから商品に対する当該ユーザが注目すべき特徴点を検出することができる。また、この商品販売システムＳは、他のユーザの商品に対するコメントまたはカタログ的な情報など商品に関する文章データからユーザが注目すべき特徴点を検出することができる。したがって、この商品販売システムＳは、ユーザの実際の商品評価を用いて当該ユーザの嗜好に合致する商品を的確に推薦することができるので、効果の高い販売促進を行うことができる。
【０１０７】
また、この商品販売システムＳは、購入商品に対するユーザの評価が高い場合には、当該商品については満足しており、同一の商品を更に購入することは想定しにくい一方、共通の属性を有する異なる商品においては当該ユーザが購入する可能性が高いと想定できるので、ユーザ評価によって商品カテゴリを代えることによって効果の高い販売促進を行うことができる。
【０１０８】
また、この商品販売システムＳは、ユーザの購入商品おける評価において、販売商品の部分の質または量の値を示す表現及び感情を示す表現を評価表現テキストに用いているので、的確にユーザの購入商品に対する注目すべき特徴点を検出することができる。したがって、この商品販売システムＳは、この特徴点を用いてユーザに推薦すべき商品を決定することができる。
【０１０９】
また、この商品販売システムＳは、他のユーザの商品に関するコメントまたは評価などの商品に対する実際の評価及びコメントなど的確に商品の特徴を示す情報に基づいて推薦商品を決定することができる。
【０１１０】
[変形例]
次に、本実施形態の商品販売システムＳの変形例について説明する。
【０１１１】
本実施形態においては、商品レビューデータ等検出処理を実行する際に、Ｗｅｂページ用データベース４００に既に記録された各商品Ｗｅｂページデータのテキストセットを検索するようになっているが、当該商品レビューデータ等検出処理を実行する際に、Ｗｅｂページ用データベース４００に既に記録された各商品レビューデータ（具体的には、各商品レビューデータに含まれるコメントデータ）及びカタログデータについて形態素解析及び構文解析を実行しつつテキストセットを抽出し、検索テキスト決定処理によって決定された検索用テキストセットと一致するテキストセットを検出するようにしてもよい。この場合には、データ処理部３２０においてデータ登録部３２５の機能は不要となり、推薦商品提供処理時に抽出したテキストセットを商品レビューデータの登録番号に対応付けてＷｅｂページ用データベース４００に記録する処理は実行されない。
【０１１２】
また、商品販売用サーバ２００が、商品レビューデータを登録する際に、上述の推薦商品提供処理とは異なるタイミングで、入力されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行しつつテキストセットを抽出してＷｅｂページ用データベース４００に登録してもよい。例えば、商品レビューの登録処理時に商品販売用サーバ２００が独立してテキストセットの登録処理を行うようにしてもよい。
【０１１３】
本実施形態の通知処理部３２４は、推薦商品として決定した商品Ｗｅｂページデータを閲覧させるように該当するユーザのユーザ管理用Ｗｅｂページデータに組み込むようになっているが、当該ＵＲＬのアドレスを添付したＥメールを送信してもよいし、該当する商品ＷｅｂページデータをＥメールによって直接送信するようにしてもよい。
【０１１４】
＜第２実施形態＞
次に、図４を用いて本発明に係る商品販売システムＳの第２実施形態について説明する。
【０１１５】
本実施形態は、第１実施形態の商品情報提供用サーバ３００における検索用テキストセット決定処理において、検索用テキストセットにコメントデータから抽出された抽出テキストセットに加えて当該抽出テキストセットの同意語または反意語も含める点に特徴がある。
【０１１６】
なお、本実施形態の構成は、上述の点を除き、第１実施形態と同じであるため、第１実施形態と同一の部材については、同一の番号を付してその説明を省略する。また、本実施形態の推薦商品の提供処理については、検索用テキストセット決定処理（図３におけるステップＳ１０６）を実行する際に辞書データベース５００を用いて同意語または反意語を検索用テキストセットに設定する点を除き、同一の処理が実行されるので、その説明を省略する。
【０１１７】
[商品販売システムの概要構成]
次に、図４を用いて本実施形態の商品販売システムＳについて説明する。なお、図４は、本実施形態の商品販売システムＳの構成を示すシステム構成図である。
【０１１８】
本実施形態の商品販売システムＳは、図４に示すように、ユーザが個々に有する端末装置１００を利用しつつ、販売商品の注文を受け付けて販売に関する所定の処理を行う商品販売用サーバ２００と、各種のＷｅｂページデータが記録されたＷｅｂページ用データベース４００と、商品情報を提供する商品情報提供用サーバ３００と、検索テキストセットに設定される語句（テキスト）が記録されている辞書データベース５００と、から構成されている。そして、複数の端末装置１００、商品販売用サーバ２００、商品情報提供用サーバ３００、Ｗｅｂページ用データベース４００及び辞書データベース５００は、インターネットなどのネットワークＮにそれぞれ接続されている。
【０１１９】
なお、本実施形態の辞書データベース５００は、本発明の同意語データベース及び反意語データベースを構成する。
【０１２０】
[辞書データベース]
辞書データベース５００には、複数の語句を有し、当該語句毎に同意語及び反意語がそれぞれ対応付けて記録されている。また、この辞書データベース５００は、推薦商品決定処理が実行される際に、推薦商品決定部３２３によって検索用テキストセットに設定するための同意語または反意語の語句（テキスト）が検索される。特に、本実施形態においては、ユーザ評価が「高評価」と判定された場合に、抽出テキストセットに含まれる評価表現テキストの同意語が検索され、ユーザ評価が「低評価」と判定された場合に、その評価表現テキストの反意語が検出される。
【０１２１】
なお、この辞書データベース５００は、商品情報提供用サーバ３００と同一敷地内に設けられて敷地内ネットワークＮによって接続されていてもよいし、当該商品情報提供用サーバ３００の遠隔地に設けられ、インターネットなどの公衆回線網によって接続されていてもよい
【０１２２】
[推薦商品決定部]
本実施形態の推薦商品決定部３２３は、検索テキスト決定処理を除き、商品カテゴリの決定処理及び商品レビューデータ等検出処理について同一の処理が実行される。この推薦商品決定部３２３は、検索テキスト決定処理としては、抽出テキストセットに基づいて、当該抽出テキストセットにおける評価表現テキストの同意語及び反意語を辞書データベース５００から検出し、検出された同意語または反意語を検索用テキストセットの評価表現テキストとして設定する。
【０１２３】
なお、推薦商品決定部３２３は、ユーザ評価が「高評価」の場合には、抽出テキストセットの評価表現テキストも検索用テキストセットに設定するが、ユーザ評価が「低評価」の場合には、抽出テキストセットの評価表現テキストを検索用テキストセットに設定しない。
【０１２４】
例えば、「デジタルカメラ」と「携帯用電話機」が同一カテゴリ商品「小型情報家電」に属し、商品種別が「デジタルカメラ」を示す商品ＩＤが設定されている場合には、推薦商品決定部３２３は、第１実施形態と同様に、「高評価」のユーザ評価が入力されると、同一カテゴリ商品「携帯用電話機」を推薦商品のカテゴリに決定する。また、この場合に、この推薦商品決定部３２３は、抽出テキストセット「キレイ」と「液晶」及び「カッコイイ」と「黒いボディ」が入力されると、入力された評価表現テキスト「キレイ」及び「カッコイイ」に基づいて辞書データベース５００を検索し、「美しい」などの「キレイ」に関する同意語と「クール」などの「カッコイイ」に関する同意語を検出する。そして、推薦商品決定部３２３は、抽出テキストセットと検出された同意語に基づいて検索用テキスト、「キレイ」と「液晶」、「美しい」と「液晶」、「カッコイイ」と「黒いボディ」及び「クール」と「黒いボディ」を決定する。さらに、この推薦商品決定部３２３は、決定された検索用テキストと同一のテキストセットを有し、かつ、推薦商品カテゴリが「携帯用電話機」の各商品Ｗｅｂページデータにおける商品レビューデータまたはカタログデータを検出する。
【０１２５】
一方、「デジタルカメラ」と「携帯用電話機」が同一カテゴリ商品「小型情報家電」に属し、商品種別が「デジタルカメラ」を示す商品ＩＤが設定されている場合には、「低評価」のユーザ評価が入力されると、推薦商品決定部３２３は、第１実施形態と同様に、「デジタルカメラ」を推薦商品のカテゴリに決定する。また、この場合に、推薦商品決定部３２３は、「大きい」と「サイズ」の抽出テキストセットが入力されると、入力された抽出テキストセットの評価表現テキスト「大きい」に基づいて辞書データベース５００を検索し、「小さい」及び「コンパクト」などの「大きい」に関する反意語を検出する。そして、推薦商品決定部３２３は、検出された評価表現テキストに代えて検出されたテキスト、「小さい」と「サイズ」及び「コンパクト」と
「サイズ」を検索用テキストセットに決定する。さらに、この推薦商品決定部３２３は、決定された検索用テキストと同一のテキストセットを有し、かつ、推薦商品カテゴリが「携帯用電話機」の各商品Ｗｅｂページデータにおける商品レビューデータまたはカタログデータを検出する。
【０１２６】
なお、本実施形態の推薦商品決定部３２３は、入力された抽出テキストセットに含まれる評価表現テキストの同意語または反意語を抽出して検索用テキストセットに設定できれば、この方法に限られない。
【０１２７】
[作用効果]
以上、本実施形態の商品販売システムＳは、入力された抽出テキストセットに含まれる評価表現テキストの同意語または反意語を抽出して検索用テキストセットに設定することができるので、第１実施形態の効果に加えて、各商品に関する文章データからユーザのコメントと同一主旨の特徴点をも検出することができる。したがって、この商品販売システムＳは、ユーザの実際の商品評価を用いて当該ユーザの嗜好に合致する商品を的確に推薦すること及びそれによって効果の高い販売促進を行うことができる。
【０１２８】
また、この商品販売システムＳは、各商品に関する文章データからユーザが好ましいと想定している商品の特徴点を幅広く検出することができるので、ユーザの実際の商品評価を用いて当該ユーザの嗜好に合致する商品を的確に推薦すること及びそれによって効果の高い販売促進を行うことができる。
【０１２９】
[変形例]
次に、本実施形態の商品販売システムＳの変形例について説明する。
【０１３０】
本実施形態においては、第１実施形態と同様に、当該商品レビューデータ等検出処理を実行する際に、各商品レビューデータ（具体的には、各商品レビューデータに含まれるコメントデータ）及びカタログデータについて形態素解析及び構文解析を実行しつつテキストセットを抽出し、検索テキスト決定処理によって決定された検索用テキストセットと一致するテキストセットを検出するようにしてもよい。この場合には、データ処理部３２０においてデータ登録部３２５の機能は不要となり、推薦商品提供処理時に抽出したテキストセットを商品レビューデータの登録番号に対応付けてＷｅｂページ用データベース４００に記録する処理は実行されない。
【０１３１】
また、商品販売用サーバ２００が、商品レビューデータを登録する際に、上述の推薦商品提供処理とは異なるタイミングで、入力されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行しつつテキストセットを抽出してＷｅｂページ用データベース４００に登録してもよい。例えば、商品レビューの登録処理時に商品販売用サーバ２００が独立してテキストセットの登録処理を行うようにしてもよい。
【０１３２】
本実施形態の通知処理部３２４は、第１実施形態と同様に、推薦商品として決定した商品Ｗｅｂページデータを閲覧させるように該当するユーザのユーザ管理用Ｗｅｂページデータに組み込むようになっているが、当該ＵＲＬのアドレスを添付したＥメールを送信してもよいし、該当する商品ＷｅｂページデータをＥメールによって直接送信するようにしてもよい。
【０１３３】
＜第３実施形態＞
次に、図５を用いて本発明に係る商品販売システムＳの第３実施形態について説明する。
【０１３４】
本実施形態は、第２実施形態の商品情報提供用サーバ３００において、検索テキスト決定処理、商品カテゴリの決定処理及び商品レビューデータ等検出処理とともに、複数の推薦商品がある場合に各推薦商品の推薦度を算出する算出処理（以下、「推薦度算出処理」という。）を実行し、当該算出された推薦度に基づいて推薦商品を通知する点に特徴がある。
【０１３５】
なお、本実施形態の構成は、上述の点を除き、第１実施形態と同じであるため、第１実施形態及び第２実施形態と同一の部材については、同一の番号を付してその説明を省略する。
【０１３６】
[推薦商品決定部]
次に、本実施形態の推薦商品決定部３２３について説明する。
【０１３７】
本実施形態の推薦商品決定部３２３は、検索テキスト決定処理、商品カテゴリの決定処理及び商品レビューデータ等検出処理を実行し、複数の検索用テキストセットに基づいて複数の商品Ｗｅｂページデータを検出すると、すなわち、検索用テキストセットと同一のテキストセットを有する商品レビューデータ及びカタログデータを検出すると、推薦度の算出処理を実行する。
【０１３８】
具体的には、推薦商品決定部３２３は、商品レビューデータ等検出処理する際に、検出された商品Ｗｅｂページデータに対して一致する検索テキストセットの数（以下、「セット数」という。）を算出する。そして、この推薦商品決定部３２３は、算出されたセット数に基づいて検出された各商品Ｗｅｂページデータの推薦度を算出する。そして、この推薦商品決定部３２３は、検出された商品Ｗｅｂページデータの商品ＩＤを取得し、取得した商品ＩＤとともに推薦度を通知処理部３２４に出力する。
【０１３９】
例えば、推薦商品決定部３２３は、算出されたセット数が「２」の場合には、当該商品のＷｅｂページデータの推薦度を「２」と算出し、算出されたセット数が「３」の場合には、当該商品のＷｅｂページデータの推薦度を「３」と算出する。また、推薦商品決定部３２３は、算出されたセット数が「１」の場合には、当該商品のＷｅｂページデータの推薦度を「１」と算出し、これらの算出した推薦度を取得した商品ＩＤとともに通知処理部３２４に出力する。なお、同一の商品Ｗｅｂページデータにおいては、複数の商品レビューデータ及びカタログデータについてのセット数を合算したものを推薦度として算出してもよいし、複数の商品レビューデータ及びカタログデータの中から最高数のセット数を推薦度として算出してもよい。
【０１４０】
[通知処理部]
次に、本実施形態の推薦商品決定部３２３について説明する。
【０１４１】
本実施形態の通知処理部３２４は、推薦商品決定部３２３によって決定された推薦商品の商品ＩＤ及び商品ＩＤに対応付けられた推薦度を受信し、推薦度の高い順に決定された推薦商品の商品Ｗｅｂページデータを、商品レビューを登録したユーザに閲覧させるための推薦通知処理を実行する。
【０１４２】
具体的には、通知処理部３２４は、Ｗｅｂページ用データベース４００と連動しつつ、受信した商品ＩＤを有するＷｅｂページデータの商品名称及びＵＲＬを取得する。また、この通知処理部３２４は、ユーザ評価判定部３２１によって設定されたユーザＩＤに基づいて当該ユーザのユーザ管理用Ｗｅｂページデータにアクセスし、入力された推薦度に基づいて、推薦商品の一覧を推薦度順に基づいて並べ替えて、推薦商品の商品名及び商品のＵＲＬとを推薦度の値の大きい方、すなわち、推薦度が高い方から順に表示されるように、当該ユーザ管理用Ｗｅｂページデータに組み込み更新する。
【０１４３】
[推薦商品の提供処理]
次に、図５を用いて本実施形態の商品情報提供用サーバ３００における推薦商品提供処理の動作について説明する。なお、図５は、本実施形態の商品情報提供用サーバ３００における推薦商品提供処理の動作を示すフローチャートである。
【０１４４】
本動作においては、商品レビューの登録処理が既に実行されて、商品レビューデータ及びカタログデータが該当する商品Ｗｅｂページデータに対応付けてＷｅｂページ用データベース４００に記録された状態であるものとする。また、所定のアプリケーションが既に起動され、レビュー解析処理、推薦商品決定処理及び推薦商品通知処理が実行可能な状態であるものとする。
【０１４５】
まず、ユーザ評価判定部３２１が通信インターフェース３１０を介して登録完了通知及び商品レビューデータを受信すると（ステップＳ２０１）、当該ユーザ評価判定部３２１は、受信した商品レビューデータに含まれる評価レベルに基づいてユーザ評価を判定する（ステップＳ２０２）。
【０１４６】
次いで、ユーザ評価判定部３２１は、ユーザ評価及びコメントデータをテキストセット抽出部３２２に出力するとともに、商品ＩＤ及びユーザＩＤを推薦商品決定部３２３または通知処理部３２４にそれぞれ設定する（ステップＳ２０３）。
【０１４７】
次いで、テキストセット抽出部３２２は、入力されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行し、該当するテキストセット（抽出テキストセット）を抽出し、推薦商品決定部３２３に出力する（ステップＳ２０４）。このとき、テキストセット抽出部３２２は、コメントデータの文頭から文末まですべての文章テキストに対して上記の解析を実行し、複数のテキストセットを抽出することができた場合には、それぞれ推薦商品決定部３２３に出力する。
【０１４８】
次いで、推薦商品決定部３２３は、設定されたユーザ評価と商品ＩＤに基づいて、推薦商品のカテゴリを決定する商品カテゴリの決定処理を実行するとともに（ステップＳ２０５）、当該ユーザ評価と入力された抽出テキストセットに基づいて検索テキストセット決定する検索テキスト決定処理を実行する（ステップＳ２０６）。
【０１４９】
次いで、推薦商品決定部３２３は、決定された商品カテゴリと検索テキストセットに基づいてＷｅｂページ用データベース４００に記録された商品レビューデータ及びカタログデータを検索し、該当する商品レビューデータまたはカタログデータ、すなわち、検索テキストセットと一致するテキストセットを有する商品レビューデータまたはカタログデータを検出する（ステップＳ２０７）。
【０１５０】
次いで、推薦商品決定部３２３は、検出された商品レビューデータまたはカタログデータにおける検索テキストセットが一致する数を算出するとともに、商品Ｗｅｂページデータ毎に合算し、商品レビューデータ毎に商品Ｗｅｂページデータの推薦度を算出する（ステップＳ２０８）。
【０１５１】
次いで、推薦商品決定部３２３は、検出された商品レビューデータが属する商品を推薦商品に決定してＷｅｂページ用データベース４００から当該商品レビューデータまたはカタログデータに対応付けられて記録されている商品ＩＤを取得し、この取得した商品ＩＤと当該商品ＩＤにおける推薦度を通知処理部３２４に出力する（ステップＳ２０９）。
【０１５２】
次いで、通知処理部３２４は、入力された商品ＩＤと各商品ＩＤの推薦度に基づいて、当該商品ＩＤにおける商品ＷｅｂページデータのＵＲＬを、設定されたユーザＩＤに対応付けて記録されるユーザ管理用Ｗｅｂページデータ内に組み込んで当該データを更新させる（ステップＳ２１０）。
【０１５３】
次いで、通知処理部３２４は、ユーザＩＤに対応付けて記録されているＥメールアドレスに基づいてユーザに推薦商品がユーザ管理用Ｗｅｂページに組み込まれた旨を通知する（ステップＳ２１１）。
【０１５４】
最後に、データ登録部３２５は、商品レビューデータの登録番号に基づいて抽出したテキストセットをＷｅｂページ用データベース４００に当該商品レビューデータに対応付けて記録し（ステップＳ２１２）、本動作を終了させる。
【０１５５】
[作用効果]
以上、本実施形態の商品販売システムＳは、第２実施形態の効果に加えて、推薦商品に対する推薦度に基づいて当該推薦商品を決定することができるので、推薦商品の情報をユーザの嗜好に合わせて整理し、当該情報を提供することが可能となる。
【０１５６】
[変形例]
次に、本実施形態の商品販売システムＳの変形例について説明する。
【０１５７】
本実施形態においては、第１実施形態と同様に、当該商品レビューデータ等検出処理を実行する際に、各商品レビューデータ（具体的には、各商品レビューデータに含まれるコメントデータ）及びカタログデータについて形態素解析及び構文解析を実行しつつテキストセットを抽出し、検索テキスト決定処理によって決定された検索用テキストセットと一致するテキストセットを検出するようにしてもよい。この場合には、データ処理部３２０においてデータ登録部３２５の機能は不要となり、推薦商品提供処理時に抽出したテキストセットを商品レビューデータの登録番号に対応付けてＷｅｂページ用データベース４００に記録する処理は実行されない。
【０１５８】
また、商品販売用サーバ２００が、第１実施形態と同様に、商品レビューデータを登録する際に、入力されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行しつつテキストセットを抽出してＷｅｂページ用データベース４００に登録してもよい。すなわち、この場合には、商品レビューの登録処理時にテキストセットの登録処理を行うようにしてもよい。
【０１５９】
本実施形態の通知処理部３２４は、推薦商品として決定した商品Ｗｅｂページデータを閲覧させるように該当するユーザのユーザ管理用Ｗｅｂページデータに組み込むようになっているが、当該ＵＲＬのアドレスを添付したＥメールを送信してもよいし、該当する商品ＷｅｂページデータをＥメールによって直接送信するようにしてもよい。
【０１６０】
＜第４実施形態＞
次に、本発明に係る商品販売システムＳの第４実施形態について説明する。
【０１６１】
本実施形態は、第３実施形態の商品情報提供用サーバ３００において、検索テキストセット数に基づいて推薦商品の推薦度を算出している点に代えて、商品レビューの登録処理を行ったユーザとは異なるユーザ（他人）の商品レビューデータに基づいて推薦度を算出し、推薦度に基づいて推薦商品を通知する点に特徴がある。
【０１６２】
なお、本実施形態の構成は、上述の点を除き、第３実施形態と同じであるため、第１実施形態、第２実施形態及び第３実施形態と同一の部材については、同一の番号を付してその説明を省略する。
【０１６３】
[推薦商品決定部]
次に、本実施形態の推薦商品決定部３２３について説明する。
【０１６４】
本実施形態の推薦商品決定部３２３は、検索テキスト決定処理、商品カテゴリの決定処理及び商品レビューデータ等検出処理を実行して検出された商品レビューデータに属する商品（商品ＩＤ）を推薦商品と決定すると、当該検出された商品レビューデータにおける他人のユーザ評価（以下、「他人評価」という。）の高低とユーザ評価判定部３２１によって判定されたユーザ本人のユーザ評価（以下、「本人評価」という。）の高低との組み合わせによって決定された推薦商品の推薦度の算出処理を実行する。なお、推薦度を算出する前の全てのテキストセットの推薦度は、基本推薦度「１」となっている。
【０１６５】
具体的には、この推薦商品決定部３２３は、本人評価が「高評価」、かつ、他人評価が「高評価」の（高評価）−（高評価）セットの場合には、推薦商品の推薦度を高くする（例えば、２倍にする。）。すなわち、この（高評価）−（高評価）セットの場合には、抽出テキストセットと同一のテキストセットによって同一カテゴリの商品レビューデータが検出されるので、当該テキストセットがユーザ及び他人とも高評価した特徴点であると想定することができる。特に、同一カテゴリであれば、ユーザが要望する特徴点も同一であると想定することができる。したがって、推薦商品として決定された商品においてもユーザが要望する特徴点を有していると想定することができるので、この場合には、推薦商品の推薦度を高くすることがユーザの嗜好に合致するものと想定できる。
【０１６６】
また、この推薦商品決定部３２３は、本人評価が「高評価」、かつ、他人評価が「低評価」（以下、「（高評価）−（低評価）セット」という。）の場合には、決定された推薦商品の推薦度を低くする（例えば、１／２倍にする）。すなわち、この（高評価）−（低評価）セットの場合には、抽出テキストセットと同一のテキストセットによって商品レビューデータが検出されるので、ユーザが高評価した特徴点と他人が低評価した特徴点とが一致したと想定することができる。このため、推薦商品として決定された商品においては、この特徴点が著しく不具合となり、たとえ本人評価が高くても受容不能な点であると想定することができる。特に、同一カテゴリであれば、本人評価が高くてもこの特徴点が著しく受容不能な点となる可能性が高いので、この場合には、推薦度を低くするようになっている。
【０１６７】
例えば、抽出テキストセットが「大きい」と「サイズ」でその商品が「デジタルカメラ」の場合には、検出される商品カテゴリが「携帯用電話機」となり、推薦商品決定部３２３は、「大きい」と「サイズ」の抽出テキストセットと一致する商品レビューデータを検出する。そして、この推薦商品決定部３２３は、この商品レビューデータに属する商品を推薦商品として決定する。このとき、決定された推薦商品における他人評価が「高評価」の場合には、推薦商品として決定された商品においてもユーザが要望する特徴点を有していると想定してその推薦度を高くし、決定された推薦商品における他人評価が「低評価」の場合には、ユーザが高評価した特徴点が著しく不具合となり、たとえユーザであっても受容不能な点であると想定してその推薦度を低くする。
【０１６８】
一方、この推薦商品決定部３２３は、本人評価が「低評価」、かつ、他人評価が「高評価」（以下、「（低評価）−（高評価）セット」という。）の場合には、推薦商品の推薦度を高くする（例えば、２倍にする）。すなわち、この（低評価）−（高評価）セットの場合には、抽出テキストセットにおける評価表現テキストと反意語となるテキストによって商品レビューデータが検出されるので、ユーザが要望する特徴点と他人が高評価し特徴点が一致したと想定することができる。特に、同一カテゴリであれば、ユーザが要望する特徴点も同一であると想定することができる。したがって、推薦商品として決定された商品においてもユーザが要望する特徴点を有していると想定することができるので、この場合には、推薦商品の推薦度を高くするようになっている。
【０１６９】
また、この推薦商品決定部３２３は、本人評価が「低評価」、かつ、他人評価が「低評価」（以下、「（低評価）−（低評価）セット」という。）の場合には、決定された推薦商品の推薦度を低くする（例えば、１／２倍にする）。すなわち、この（低評価）−（低評価）セットの場合には、抽出テキストセットにおける評価表現テキストと反意語となるテキストによって商品レビューデータが検出されるので、ユーザが要望する特徴点と他人が低評価した特徴点とが一致したと想定することができる。このため、推薦商品として決定された商品においては、この特徴点が著しく不具合となり、たとえユーザであっても受容不能な点であると想定することができる。特に、同一カテゴリであれば、ユーザが要望する特徴点を有しているとしても、その特徴点が著しく受容不能な点となる可能性が高いので、この場合には、推薦度を低くするようになっている。
【０１７０】
例えば、抽出テキストセットが「大きい」と「サイズ」でその商品が「デジタルカメラ」の場合には、検出される商品カテゴリが「デジタルカメラ」となり、推薦商品決定部３２３は、「コンパクト」と「サイズ」の抽出テキストセットと一致する商品レビューデータを検出する。そして、この推薦商品決定部３２３は、この商品レビューデータに属する商品を推薦商品として決定する。このとき、決定された推薦商品における他人評価が「高評価」の場合には、推薦商品として決定された商品においてもユーザが要望する特徴点「サイズがコンパクト」を有していると想定してその推薦度を高くし、決定された推薦商品における他人評価が「低評価」の場合には、ユーザが高評価した特徴点「サイズがコンパクト」が著しく不具合となり、たとえユーザであっても受容不能な点であると想定してその推薦度を低くする。
【０１７１】
なお、複数の検索テキストによって他人評価と本人評価に基づいて推薦度が算出可能な場合には、全ての検索テキストによって算出された推薦度を合算して当該商品レビューデータの推薦度とするようになっている。
【０１７２】
[作用効果]
以上、本実施形態の商品販売システムＳは、推薦商品に対する推薦度に基づいて当該推薦商品を決定することができるので、推薦商品の情報を整理して提供することが可能となるとともに、当該推薦商品の情報をユーザの嗜好に的確に合わせて整理し、当該整理した情報を提供することが可能となる。
【０１７３】
[変形例]
次に、本実施形態の商品販売システムＳの変形例について説明する。
【０１７４】
本実施形態の推薦商品決定部３２３は、本人評価と他人評価の組み合わせが（高評価）−（高評価）セット及び（低評価）−（高評価）セットのときに推薦度を高くし、（高評価）−（低評価）セット及び（低評価）−（低評価）セットのときに推薦度を低くするようになっているが、（高評価）−（高評価）セット及び（低評価）−（高評価）セットのときに推薦度を低くし、（高評価）−（低評価）セット及び（低評価）−（低評価）セットのときに推薦度を高くしてもよい。
【０１７５】
すなわち、（高評価）−（高評価）セットの場合には、抽出テキストセットと同一のテキストセットによって商品レビューデータが検出されるので、当該テキストセットがユーザ及び他人とも高評価した特徴点であると想定することができる。また、（低評価）−（高評価）セットの場合には、抽出テキストセットにおける評価表現テキストと反意語となるテキストによって商品レビューデータが検出されるので、ユーザが要望する特徴点と他人が高評価し特徴点が一致した想定することができる。しかしながら、多くのユーザが同じ特徴点を評価している点は、顕著な特徴点ではなく、一般的な特徴点であると想定することもできる。このため、他に決定された推薦商品がユーザの要望を満たしていないと想定し、これらの場合には、推薦商品の推薦度を低くしてもよい。
【０１７６】
一方、（高評価）−（低評価）セットの場合には、抽出テキストセットと同一のテキストセットによって商品レビューデータが検出されるので、抽出テキストセットと同一のテキストセットによって商品レビューデータが検出されるので、ユーザが高評価した特徴点と他人が低評価した特徴点とが一致したと想定することができる。また、（低評価）−（低評価）セットの場合には、抽出テキストセットにおける評価表現テキストと反意語となるテキストによって商品レビューデータが検出されるので、ユーザが要望する特徴点と他人が低評価した特徴点とが一致したと想定することができる。しかしながら、他人評価が低評価であっても、本人評価が高評価であれば、ユーザ本人の要望する特徴点が他人が評価しない点であることも多く、ユーザ本人の「こだわり」が示される特徴点であるとも想定される。このため、他に決定された推薦商品がユーザの要望を満たしていると想定し、これらの場合には、推薦商品の推薦度を高くしてもよい。
【０１７７】
本実施形態においては、第１実施形態と同様に、当該商品レビューデータ等検出処理を実行する際に、各商品レビューデータ（具体的には、各商品レビューデータに含まれるコメントデータ）及びカタログデータについて形態素解析及び構文解析を実行しつつテキストセットを抽出し、検索テキスト決定処理によって決定された検索用テキストセットと一致するテキストセットを検出するようにしてもよい。この場合には、データ処理部３２０においてデータ登録部３２５の機能は不要となり、推薦商品提供処理時に抽出したテキストセットを商品レビューデータの登録番号に対応付けてＷｅｂページ用データベース４００に記録する処理は実行されない。
【０１７８】
また、商品販売用サーバ２００が、商品レビューデータを登録する際に、上述の推薦商品提供処理とは異なるタイミングで、入力されたコメントデータに対して形態素解析及び構文解析を実行しつつテキストセットを抽出してＷｅｂページ用データベース４００に登録してもよい。例えば、商品レビューの登録処理時に商品販売用サーバ２００が独立してテキストセットの登録処理を行うようにしてもよい。
【０１７９】
本実施形態の通知処理部３２４は、第１実施形態と同様に、推薦商品として決定した商品Ｗｅｂページデータを閲覧させるように該当するユーザのユーザ管理用Ｗｅｂページデータに組み込むようになっているが、当該ＵＲＬのアドレスを添付したＥメールを送信してもよいし、該当する商品ＷｅｂページデータをＥメールによって直接送信するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１８０】
本発明の情報処理システムは、インターネットなどのネットワークＮを用いて商品を販売する通信販売システムに適用することができる。
【符号の説明】
【０１８１】
Ｂ  …  バス
Ｎ  …  ネットワーク
Ｓ  …  商品販売システム
１００  …  端末装置
２００  …  商品販売用サーバ
３００  …  商品情報提供用サーバ
３１０  …  通信インターフェース
３２０  …  データ処理部
３２１  …  ユーザ評価判定部
３２２  …  テキストセット抽出部
３２３  …  推薦商品決定部
３２４  …  通知処理部
４００  …  Ｗｅｂページ用データベース
５００  …  辞書データベース
【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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