(57)【要約】【課題】顧客毎の購買行動をより高精度に予測する。【解決手段】購買行動予測モデル学習部２１により、顧客ｎの内的参照価格の確率分布Pinnerｎと、商品ｋの価格帯の確率分布Ｐｂｋと、顧客の興味に基づく顧客ｎが商品ｋを購入する確率Ｑ(ｋ|ｎ)を推定し、購買行動予測部２２により、予測対象である顧客ｎｉｎに対応した確率分布Pinnerｎｉｎ及び確率分布Ｐｂｋから算出した商品の価格に基づく顧客購買予測値ｓｉｍ(ｎｉｎ,ｋ)と、確率Ｑ(ｋ|ｎｉｎ)と、に基づいて、顧客ｎｉｎが商品ｋを購入する可能性を表すスコアＳｃｏｒｅ(ｋ|ｎｉｎ)を商品毎に算出する。【選択図】図１
2015095120.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客を識別するための顧客識別情報と、前記顧客が購入した商品を識別するための商品識別情報と、前記顧客が購入した前記商品の商品価格とを含む顧客購買情報の集合を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された前記顧客購買情報の集合に基づいて、前記顧客の各々についての、前記顧客が購入した前記商品の各々の商品価格を表す商品価格情報、前記商品の各々についての、前記商品が購入されたときの各々の商品価格を表す購入価格情報、及び前記顧客の各々についての、前記顧客が購入した前記商品の各々の商品識別情報を表す購買数情報を生成するデータ生成手段と、
前記顧客の各々について、前記データ生成手段によって生成された前記顧客の前記商品価格情報に基づいて、前記顧客が購入を検討する価格帯である内的参照価格として、前記商品価格の確率分布を推定する内的参照価格学習手段と、
前記商品の各々について、前記データ生成手段によって生成された前記商品の前記購入価格情報に基づいて、前記商品の価格帯として、前記商品価格の確率分布を推定する商品価格帯学習手段と、
前記顧客及び前記商品の組み合わせの各々について、前記データ生成手段によって生成された前記購買数情報に基づいて求められた、前記顧客の興味に基づく各トピックに帰属する確率を表す確率分布と、各トピックについて前記トピックにおける前記商品が購入される確率を表す確率分布とに基づいて、前記組み合わせの前記顧客が前記商品を購入する確率を推定する顧客興味学習手段と、
前記商品の各々について、予測対象の顧客について前記内的参照価格として推定された前記商品価格の確率分布と、前記商品について前記購入価格情報として推定された前記商品価格の確率分布との類似度を計算する類似度計算手段と、
前記商品の各々について、前記類似度計算手段によって計算された前記商品に対する前記類似度と、前記商品と前記予測対象の顧客との組み合わせについて推定された前記商品を購入する確率とに基づいて、前記予測対象の顧客が前記商品を購入する可能性を示すスコアを計算するスコア計算手段と、
を含む購買予測装置。
【請求項２】
取得手段と、データ生成手段と、内的参照価格学習手段と、商品価格帯学習手段と、顧客興味学習手段と、類似度計算手段と、スコア計算手段とを含む購買予測装置における購買予測方法であって、
前記取得手段によって、顧客を識別するための顧客識別情報と、前記顧客が購入した商品を識別するための商品識別情報と、前記顧客が購入した前記商品の商品価格とを含む顧客購買情報の集合を取得し、
前記データ生成手段によって、前記取得手段によって取得された前記顧客購買情報の集合に基づいて、前記顧客の各々についての、前記顧客が購入した前記商品の各々の商品価格を表す商品価格情報、前記商品の各々についての、前記商品が購入されたときの各々の商品価格を表す購入価格情報、及び前記顧客の各々についての、前記顧客が購入した前記商品の各々の商品識別情報を表す購買数情報を生成し、
前記内的参照価格学習手段によって、前記顧客の各々について、前記データ生成手段によって生成された前記顧客の前記商品価格情報に基づいて、前記顧客が購入を検討する価格帯である内的参照価格として、前記商品価格の確率分布を推定し、
前記商品価格帯学習手段によって、前記商品の各々について、前記データ生成手段によって生成された前記商品の前記購入価格情報に基づいて、前記商品の価格帯として、前記商品価格の確率分布を推定し、
前記顧客興味学習手段によって、前記顧客及び前記商品の組み合わせの各々について、前記データ生成手段によって生成された前記購買数情報に基づいて求められた、前記顧客の興味に基づく各トピックに帰属する確率を表す確率分布と、各トピックについて前記トピックにおける前記商品が購入される確率を表す確率分布とに基づいて、前記組み合わせの前記顧客が前記商品を購入する確率を推定し、
前記類似度計算手段によって、前記商品の各々について、予測対象の顧客について前記内的参照価格として推定された前記商品価格の確率分布と、前記商品について前記購入価格情報として推定された前記商品価格の確率分布との類似度を計算し、
前記スコア計算手段によって、前記商品の各々について、前記類似度計算手段によって計算された前記商品に対する前記類似度と、前記商品と前記予測対象の顧客との組み合わせについて推定された前記商品を購入する確率とに基づいて、前記予測対象の顧客が前記商品を購入する可能性を示すスコアを計算する
購買予測方法。
【請求項３】
コンピュータを、請求項１記載の購買予測装置の各手段として機能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、購買予測装置、方法、及びプログラムに係り、特に、過去の購買行動に基づいて顧客の次の購買を予測するための購買予測装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客が興味を示す商品の購買予測技術は、商品の仕入れや広告戦略を検討する上で重要な要素技術である。
【０００３】
この分野における従来技術として、商品の価格と顧客の購買行動に注目したものが存在する。例えば、非特許文献１には、商品の値引きが短期及び長期の売上にどのように影響するかをモデリングするものである。しかし、この手法は売上全体を予測するものであり、顧客の誰がどのような価格の場合に商品を購入するのか、という点が分からないという問題点が存在する。
【０００４】
一方、非特許文献２には、顧客の購買行動を、買った商品とその価格でモデリングする手法が開示されている。しかし、この手法は、商品についてのみ購買されやすい価格帯を仮定するモデルであり，顧客がどの価格帯の商品を購入しやすいかを明示的にモデリングできないという問題点が存在する。
【０００５】
また、非特許文献３には、文書集合の背後に潜む潜在的なトピック構造を変分ベイズに基づく学習によって推定する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Nijs VR, Dekimpe MG, Steenkamps JBE, Hanssens DM, “The category-demand effects of price promotions,” Marketing Science 20(1), pp.1-22 (2001).
【非特許文献２】Tomoharu Iwata and Hiroshi Sawada, “Topic model for analyzing purchase data with price information,” Data Mining and Knowledge Discovery,  26, 3, pp.559-573 (May 2013).
【非特許文献３】David M. Blei,Andrew Y. Ng,Michael I. Jordan, “Latent Dirichlet Allocation”The Journal of Machine Learning Research, 3, pp.993-1022 (March 2003).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
このように、従来技術では、顧客を個々の単位ではなく顧客群としてまとめた上で、顧客群の購買行動に係る分析が行われていた。そのため、顧客単位で次にどの価格帯の商品が購入されるか等といった分析をすることができなかった。
【０００８】
本発明は上記の事情を鑑みてなされたもので、顧客毎の購買行動をより高精度に予測することができる購買予測装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の目的を達成するために本発明に係る購買予測装置は、顧客を識別するための顧客識別情報と、前記顧客が購入した商品を識別するための商品識別情報と、前記顧客が購入した前記商品の商品価格とを含む顧客購買情報の集合を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記顧客購買情報の集合に基づいて、前記顧客の各々についての、前記顧客が購入した前記商品の各々の商品価格を表す商品価格情報、前記商品の各々についての、前記商品が購入されたときの各々の商品価格を表す購入価格情報、及び前記顧客の各々についての、前記顧客が購入した前記商品の各々の商品識別情報を表す購買数情報を生成するデータ生成手段と、前記顧客の各々について、前記データ生成手段によって生成された前記顧客の前記商品価格情報に基づいて、前記顧客が購入を検討する価格帯である内的参照価格として、前記商品価格の確率分布を推定する内的参照価格学習手段と、前記商品の各々について、前記データ生成手段によって生成された前記商品の前記購入価格情報に基づいて、前記商品の価格帯として、前記商品価格の確率分布を推定する商品価格帯学習手段と、前記顧客及び前記商品の組み合わせの各々について、前記データ生成手段によって生成された前記購買数情報に基づいて求められた、前記顧客の興味に基づく各トピックに帰属する確率を表す確率分布と、各トピックについて前記トピックにおける前記商品が購入される確率を表す確率分布とに基づいて、前記組み合わせの前記顧客が前記商品を購入する確率を推定する顧客興味学習手段と、前記商品の各々について、予測対象の顧客について前記内的参照価格として推定された前記商品価格の確率分布と、前記商品について前記購入価格情報として推定された前記商品価格の確率分布との類似度を計算する類似度計算手段と、前記商品の各々について、前記類似度計算手段によって計算された前記商品に対する前記類似度と、前記商品と前記予測対象の顧客との組み合わせについて推定された前記商品を購入する確率とに基づいて、前記予測対象の顧客が前記商品を購入する可能性を示すスコアを計算するスコア計算手段と、を含んで構成されている。
【００１０】
本発明に係る購買予測方法は、取得手段と、データ生成手段と、内的参照価格学習手段と、商品価格帯学習手段と、顧客興味学習手段と、類似度計算手段と、スコア計算手段とを含む購買予測装置における購買予測方法であって、前記取得手段によって、顧客を識別するための顧客識別情報と、前記顧客が購入した商品を識別するための商品識別情報と、前記顧客が購入した前記商品の商品価格とを含む顧客購買情報の集合を取得し、前記データ生成手段によって、前記取得手段によって取得された前記顧客購買情報の集合に基づいて、前記顧客の各々についての、前記顧客が購入した前記商品の各々の商品価格を表す商品価格情報、前記商品の各々についての、前記商品が購入されたときの各々の商品価格を表す購入価格情報、及び前記顧客の各々についての、前記顧客が購入した前記商品の各々の商品識別情報を表す購買数情報を生成し、前記内的参照価格学習手段によって、前記顧客の各々について、前記データ生成手段によって生成された前記顧客の前記商品価格情報に基づいて、前記顧客が購入を検討する価格帯である内的参照価格として、前記商品価格の確率分布を推定し、前記商品価格帯学習手段によって、前記商品の各々について、前記データ生成手段によって生成された前記商品の前記購入価格情報に基づいて、前記商品の価格帯として、前記商品価格の確率分布を推定し、前記顧客興味学習手段によって、前記顧客及び前記商品の組み合わせの各々について、前記データ生成手段によって生成された前記購買数情報に基づいて求められた、前記顧客の興味に基づく各トピックに帰属する確率を表す確率分布と、各トピックについて前記トピックにおける前記商品が購入される確率を表す確率分布とに基づいて、前記組み合わせの前記顧客が前記商品を購入する確率を推定し、前記類似度計算手段によって、前記商品の各々について、予測対象の顧客について前記内的参照価格として推定された前記商品価格の確率分布と、前記商品について前記購入価格情報として推定された前記商品価格の確率分布との類似度を計算し、前記スコア計算手段によって、前記商品の各々について、前記類似度計算手段によって計算された前記商品に対する前記類似度と、前記商品と前記予測対象の顧客との組み合わせについて推定された前記商品を購入する確率とに基づいて、前記予測対象の顧客が前記商品を購入する可能性を示すスコアを計算する
【００１１】
本発明に係るプログラムは、上記の購買予測装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように、本発明の購買予測装置、方法、及びプログラムによれば、顧客が購入した商品とその価格との組み合わせを含む顧客購買情報の集合に基づいて、顧客毎に購入した商品の価格帯の確率分布、購入された商品毎の価格の確率分布、及び顧客の商品に対する興味の確率分布を推定し、これら推定した複数の確率分布に基づいて、商品毎に予測対象の顧客が次に当該商品を購入する可能性を表すスコアを計算することにより、顧客毎の購買行動をより高精度に予測することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施の形態の購買予測装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態における購買行動予測モデル学習部の出力例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る購買予測装置における購買行動予測モデル学習ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態に係る購買予測装置における購買行動予測ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】各種データのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る購買予測装置における購買予測処理ルーチンを実行した際に出力される購買予測例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
本実施の形態に係る購買予測装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する購買予測処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、取得部１０と、演算部２０と、記憶部３０と、出力部４０とを含んだ構成で表すことができる。
【００１６】
取得部１０は、顧客が購買した商品と、その価格と、商品を購入した顧客の情報との組み合わせを示す顧客購買情報の集合を取得する。
【００１７】
演算部２０は、購買行動予測モデル学習部２１及び購買行動予測部２２を備える。また、購買行動予測モデル学習部２１は、データ生成部２１ａ、内的参照価格学習処理部２１ｂ、商品価格帯学習処理部２１ｃ、及び顧客興味学習処理部２１ｄを備え、購買行動予測部２２は、類似度計算部２２ａ及びスコア計算部２２ｂを備える。
【００１８】
＜購買行動予測モデル学習部＞
【００１９】
購買行動予測モデル学習部２１では、取得部１０により取得した顧客購買情報の集合を入力とし、学習の結果として、顧客毎に購入した商品の価格帯（以下、内的参照価格という）の確率分布、購入された商品毎の価格の確率分布、及び顧客の商品に対する興味の確率分布を出力する。
【００２０】
まず、図１のデータ生成部２１ａは、取得部１０が取得した顧客ｉｄ（変数ｕｉ）、商品ｉｄ（変数ｂｉ）、及び商品の価格（変数ｖｉ）から成る各組Ｌｉ＝＜ｕｉ,ｂｉ,ｖｉ＞で構成された顧客購買情報の集合AllLogs＝＜Ｌ１,Ｌ２,...,Ｌｉ,...,ＬＭ＞を受け付ける。ここでＭは、顧客ｎ（ｎ＝１,...,Ｎ）のＮ人全体でＫ種類の商品ｋ（ｋ＝１,...,Ｋ）を購入する全ての購入数を表している。同じ顧客が同一商品を何度も購入することがあるため、Ｍは（Ｎ×Ｋ）の値に限定されず、（Ｎ×Ｋ）以上の値を取り得る場合もある。
【００２１】
そして、データ生成部２１ａでは、顧客購買情報の集合AllLogsから、顧客ｎ毎の購入した商品価格を表す商品価格情報UserLogs＝＜Ｕ１,...,ＵＮ＞、Ｕｎ＝｛ｖｉ｜ｕｉ＝ｎ、ｉ∈１,...,Ｍ｝、商品ｋ毎の購入された価格を表す購入価格情報ItemLogs＝＜Ｂ１,...,ＢＫ＞、Ｂｋ＝｛ｖｉ｜ｂｉ＝ｋ、ｉ∈１,...,Ｍ｝、及び顧客ｎ毎の購入した商品の購買数情報UserPurchase＝＜Upurchase１,...,UpurchaseＮ＞、Upurchaseｎ＝｛ｂｉ｜ｕｉ＝ｎ、ｉ∈１,...,Ｍ｝を生成する。
【００２２】
そして、顧客ｎ毎の購入した商品価格を表す商品価格情報UserLogsを内的参照価格学習処理部２１ｂへ出力し、商品ｋ毎の購入された価格を表す購入価格情報ItemLogsを商品価格帯学習処理部２１ｃへ出力し、顧客ｎ毎の購入した商品の購買数情報UserPurchaseを顧客興味学習処理部２１ｄへ出力する。
【００２３】
内的参照価格学習処理部２１ｂでは、データ生成部２１ａから出力された顧客ｎ毎の商品価格情報UserLogs＝＜Ｕ１,...,ＵＮ＞を受け付ける。その後、それぞれの顧客ｎが購入した商品価格情報Ｕｎについて、内的参照価格を、価格Priceを変数に取る確率分布Pinnerｎとして推定する。この確率分布Pinnerｎの推定には、例えば、混合ガウス分布が用いられる。これにより、顧客ｎの内的参照価格の確率分布Pinnerｎは、価格Priceを変数に取る確率分布である有限個（Ｉ個）の一次元正規分布の重み付き和として、（１）式のように表される。
【００２４】
【数１】
2015095120.tif 000003
【００２５】
ここで、Ｎ（・）は正規分布を表す。また、μｉとσｉ２は、それぞれ顧客ｎの内的参照価格の価格帯を表現するための正規分布ｉの平均値と分散値であり、πｉは正規分布ｉの乗数である。
【００２６】
なお、この確率分布Pinnerｎの推定に用いられる分布は混合ガウス分布に限られず、例えば、対数正規分布やワイブル分布等、その他の確率分布を用いてもよい。
【００２７】
このように、内的参照価格学習処理部２１ｂは、顧客ｎ毎に、顧客ｎが任意の商品価格に対して購入する確率を表すモデル曲線である、顧客ｎの内的参照価格の確率分布Pinnerｎを推定し、購買行動予測部２２へ出力する。
【００２８】
次に、商品価格帯学習処理部２１ｃでは、データ生成部２１ａから出力された商品ｋ毎の購入された価格を表す購入価格情報ItemLogs＝＜Ｂ１,...,ＢＫ＞を受け付ける。
【００２９】
その後、それぞれの商品ｋ毎の購入された価格の情報Ｂｋについて、その商品の価格帯を、価格Priceを変数に取る確率分布Ｐｂｋとして推定する。この確率分布Ｐｂｋの推定には、例えば、混合ガウス分布が用いられる。これにより、商品ｋの価格帯の確率分布Ｐｂｋは、価格Priceを変数に取る確率分布である有限個（Ｊ個）の一次元正規分布の重み付き和として、（２）式のように表される。
【００３０】
【数２】
2015095120.tif 000004
【００３１】
ここで、γｊとδｊ２は、それぞれ商品ｋの価格帯を表現するための正規分布ｊの平均値と分散値であり、ζｊは正規分布ｊの乗数である。
【００３２】
なお、この確率分布Ｐｂｋの推定に用いられる分布は混合ガウス分布に限られず、例えば、対数正規分布やワイブル分布等、その他の確率分布を用いてもよい。
【００３３】
このように、商品価格帯学習処理部２１ｃは、商品ｋ毎に、商品ｋがある価格で購入される確率を表すモデル曲線である、商品ｋの価格帯の確率分布Ｐｂｋを推定し、購買行動予測部２２へ出力する。
【００３４】
顧客興味学習処理部２１ｄでは、データ生成部２１ａから出力された顧客ｎ毎の購入した商品の購買数情報UserPurchase＝＜Upurchase１,...,UpurchaseＮ＞を受け付ける。その後、それぞれの顧客ｎ及び商品ｋの組み合わせ毎に、当該顧客ｎが商品ｋを購入する確率Ｑを推定し、顧客の興味に基づく顧客が商品を購入する確率分布を推定する。
【００３５】
顧客の商品に対する興味については、非特許文献３に記載されるＬＤＡ（Latent Dirichlet Allocation）が用いられる。ＬＤＡによって、顧客ｎの興味に基づく商品集合（トピック）ｚの各々の確率分布θ(ｚ|ｎ)と、各トピックｚにおける商品ｋの確率分布φ(ｋ|ｚ)が得られる。ここで、ｚは顧客ｎが商品ｋを購入する行動における顧客の興味である。すなわち、ＬＤＡを用いることによって、顧客ｎが持つ各興味ｚの度合いθ(ｚ|ｎ)と、各興味ｚにおける商品ｋの購入されやすさφ(ｋ|ｚ)との積で、顧客ｎによる商品ｋの購買を推定することができる。
【００３６】
顧客の興味に基づく顧客ｎが商品ｋを購入する確率Ｑ（ｋ|ｎ）は、（３）式のように表される。
【００３７】
【数３】
2015095120.tif 000005
【００３８】
このように、顧客興味学習処理部２１ｄは、顧客ｎ及び商品ｋの組み合わせ毎に、顧客の興味に基づく当該顧客ｎが商品ｋを購入する確率Ｑ(ｋ|ｎ)を推定し、顧客の興味に基づく顧客が商品を購入する確率分布を購買行動予測部２２へ出力する。
【００３９】
図２は、購買行動予測モデル学習部２１の出力例を示した図である。図２（Ａ）は、内的参照価格学習処理部２１ｂにおいて推定された、顧客user_1の内的参照価格の確率分布Pinneruser_1の一例を示し、図２（Ｂ）は、商品価格帯学習処理部２１ｃにおいて推定された、商品Ｂ_１の価格帯の確率分布ＰｂＢ_1を示し、図２（Ｃ）は、顧客興味学習処理部２１ｄにおいて推定された、顧客の興味に基づく顧客user_1が各商品ｋを購入する確率分布Ｑ(ｋ|user_1)を示している。
【００４０】
図２（Ａ）〜図２（Ｃ）からわかるように、確率分布Pinneruser_1及び確率分布ＰｂＢ_1は、連続型の確率分布となり、確率Ｑ(ｋ|user_1)は、離散型の確率分布に従う。
【００４１】
＜購買行動予測部＞
【００４２】
購買行動予測部２２では、予測対象の顧客ｉｄを入力として、顧客ｉｄに対応する顧客が各商品を購買する可能性を表すスコアを計算する。
【００４３】
まず、類似度計算部２２ａでは、入力された顧客ｉｄ：ｎｉｎに基づいて、顧客ｉｄ：ｎｉｎに対応する顧客の内的参照価格の確率分布Pinnerｎｉｎを得る。次に、全ての商品ｉｄ：ｋ（ｋ∈１,...,Ｋ）に対して、商品ｋの価格帯の確率分布Ｐｂｋと、顧客ｎｉｎの内的参照価格の確率分布Pinnerｎｉｎとの類似度を計算する。
【００４４】
この類似度の計算は、KL Divergenceを用いて（４）式のように表される。
【００４５】
【数４】
2015095120.tif 000006
【００４６】
このように、Pinnerｎｉｎ及びＰｂｋが、価格Priceに対する確率分布であることから、（４）式に示されるように、KL Divergenceは価格Priceを用いた積分関数として表される。なお、確率分布Ｐｂｋと確率分布Pinnerｎｉｎとの類似度ＫＬ(Pinnerｎｉｎ, Ｐｂｋ)の計算は、KL Divergenceに限らず、例えば、Cauchy Schwarz DivergenceやJensen Shannon Divergence等を用いてもよい。
【００４７】
そして、顧客購買予測値ｓｉｍ(ｎｉｎ,ｋ)は、KL Divergenceを用いて（５）式のように表される。
【００４８】
【数５】
2015095120.tif 000007
【００４９】
このように、類似度計算部２２ａは、全ての商品ｉｄ：ｋ（ｋ∈１,...,Ｋ）に対して、顧客の購買行動が商品の価格に起因するものとして予測した顧客購買予測値ｓｉｍ(ｎｉｎ,ｋ)を計算し、スコア計算部２２ｂへ出力する。
【００５０】
スコア計算部２２ｂは、類似度計算部２２ａから出力された商品ｋ毎の顧客購買予測値ｓｉｍ(ｎｉｎ,ｋ)を受け付ける。そして、商品ｋ毎に、この顧客購買予測値ｓｉｍ(ｎｉｎ,ｋ)に、顧客興味学習処理部２１ｄで得られた、顧客の興味に基づく顧客ｎｉｎが商品ｋを購入する確率Ｑ(ｋ|ｎｉｎ)を加味して、顧客ｎｉｎが商品ｋを購入する可能性を表すスコアＳｃｏｒｅ(ｋ|ｎｉｎ)を（６）式に従って計算する。なお、顧客購買予測値ｓｉｍ(ｎｉｎ,ｋ)に確率Ｑ(ｋ|ｎｉｎ)を加味する処理をスムージングという。
【００５１】
【数６】
2015095120.tif 000008
【００５２】
ここで、αはスムージングのための処理であり、０≦α≦１の値をとる。αの値を調整することで、スコアＳｃｏｒｅ(ｋ|ｎｉｎ)に占める商品の価格に基づく購買行動の割合と、商品に対する興味に基づく購買行動の割合とを調整する。
【００５３】
なお、ここでは（６）式で表される線形補間によって、スコアＳｃｏｒｅ(ｋ|ｎｉｎ)のスムージングを行ったが、非線形補間やUnigram Rescaling等のスムージング手法を用いてもよい。
【００５４】
そして、出力部４０は、購買行動予測部２２で商品ｋ毎に予測された、顧客ｎｉｎが商品ｋを購入する可能性を表すスコアＳｃｏｒｅ(ｋ|ｎｉｎ)を出力する。
【００５５】
次に、本実施の形態に係る購買予測装置１００の作用について説明する。
【００５６】
図３は、本実施の形態に係る購買予測装置１００において実行される、購買行動予測モデル学習ルーチンのフローチャートである。
【００５７】
まず、ステップＳ１０１では、顧客ｉｄ、商品ｉｄ、及び商品の価格から成る各組Ｌｉを要素とする顧客購買情報の集合AllLogs＝＜Ｌ１,Ｌ２,...,Ｌｉ,...,ＬＭ＞を取得し、記憶部３０に記憶する。図５に示す顧客購買情報５０は、AllLogsのデータ構造を示したものである。
【００５８】
次にステップＳ１０２では、記憶部３０に記憶されている顧客購買情報の集合AllLogsから、顧客ｎ毎の購入した商品価格を表す商品価格情報UserLogs＝＜Ｕ１,...,ＵＮ＞を生成し、記憶部３０に記憶する。
【００５９】
次にステップＳ１０３では、記憶部３０に記憶されている顧客購買情報の集合AllLogsから、商品毎の購入された価格を表す購入価格情報ItemLogs＝＜Ｂ１,...,ＢＫ＞を生成し、記憶部３０に記憶する。
【００６０】
次にステップＳ１０４では、記憶部３０に記憶されている顧客購買情報の集合AllLogsから、顧客毎の購入した商品の購買数情報UserPurchase＝＜Upurchase１,...,UpurchaseＮ＞を生成し、記憶部３０に記憶する。
【００６１】
なお、本実施の形態に係る購買予測装置１００の購買行動予測モデル学習ルーチンでは、顧客毎の商品価格情報UserLogs、商品毎の購入価格情報ItemLogs、顧客毎の購入した商品の購買数情報UserPurchaseの順に生成したが、これらの各情報の生成順序に制限はなく、例えば、UserPurchase、ItemLogs、UserLogsの順に生成するようにしてもよい。
【００６２】
そして、ステップＳ１０５では、ステップＳ１０２で生成した顧客毎の商品価格情報UserLogsを記憶部３０から読み出し、顧客ｎ毎に、顧客ｎの商品価格情報に基づいて、上記（１）式に示す顧客ｎの内的参照価格の確率分布Pinnerｎを推定して、記憶部３０に記憶する。なお、図５に表した顧客の内的参照価格５２は、ステップＳ１０５において算出された確率分布Pinnerｎの一例を示したものである。
【００６３】
ここで、顧客の内的参照価格５２のパラメータ１、パラメータ２、・・・、パラメータｒの並びは、例えば、複数の一次元正規分布の各々を規定する（乗数πｉ、平均値μｉ、分散値σｉ２）の組を繰り返し示したものになる。
【００６４】
次にステップＳ１０６では、ステップＳ１０３で生成した商品毎の購入価格情報ItemLogsを記憶部３０から読み出し、商品ｋ毎に、商品ｋの購入価格情報に基づいて、上記（２）式に示す商品ｋの価格帯の確率分布Ｐｂｋを推定して、記憶部３０に記憶する。なお、図５に表した商品の価格帯５４は、ステップＳ１０６において算出された確率分布Ｐｂｋの一例を示したものである。
【００６５】
ここで、商品の価格帯５４のパラメータ１、パラメータ２、・・・、パラメータｓの並びは、内的参照価格５２のデータ構造と同様に、例えば、複数の一次元正規分布の各々を規定する（乗数ζｊ、平均値γｊ、分散値δｊ２）の組を繰り返し示したものになる。
【００６６】
次にステップＳ１０７では、ステップＳ１０４で生成した顧客毎の購入した商品の購買数情報UserPurchaseを記憶部３０から読み出し、非特許文献３で示されるＬＤＡに基づいた学習方法により、顧客ｎが持つ各興味ｚの度合いを表す確率分布θ(ｚ|ｎ)と、各興味ｚにおける商品ｋの購入されやすさを表す確率分布φ(ｋ|ｚ)を算出する。
【００６７】
例えば、購買数情報UserPurchaseの要素UpurchaseＮで示される各顧客ｎの購買データの各々に対して、トピック（興味）ｚを割り当てる処理を、尤度が収束するまで繰り返し実施し、最終的に得られた各顧客ｎの購買データの各々に対するトピックの割り当てに基づいて、確率分布θ(ｚ|ｎ)及び確率分布φ(ｋ|ｚ)を算出すればよい。
【００６８】
そして、顧客ｎと商品ｋとの組み合わせの各々について、顧客ｎに関する確率分布θ(ｚ|ｎ)と、商品ｋに関する確率分布φ(ｋ|ｚ)と、に基づいて、上記（３）式に従って、顧客の興味に基づく顧客ｎが商品ｋを購入する確率Ｑ(ｋ|ｎ)を算出して、各組み合わせに対する確率Ｑ(ｋ|ｎ)を、顧客の興味に基づく顧客が商品を購入する確率分布として記憶部３０に記憶する。なお、図５に表した、顧客の興味に基づく商品の購入確率５６は、ステップＳ１０７において算出された確率Ｑ(ｋ|ｎ)の一例を示すものである。
【００６９】
なお、本実施の形態に係る購買予測装置１００の購買予測処理ルーチンでは、確率分布Pinnerｎ、確率分布Ｐｂｋ、確率Ｑ(ｋ|ｎ)の分布の順に生成したが、これらの確率分布の生成順序に制限はなく、例えば、確率Ｑ(ｋ|ｎ)の分布、確率分布Ｐｂｋ、確率分布Pinnerｎの順に生成するようにしてもよい。
【００７０】
以上の処理によって、顧客購買情報の集合AllLogsから、顧客ｎ毎の内的参照価格の確率分布Pinnerｎ、商品ｋ毎の価格帯の確率分布Ｐｂｋ、及び顧客の興味に基づく顧客ｎが商品ｋを購入する確率Ｑ(ｋ|ｎ)の分布を算出する。
【００７１】
一方、図４は、本実施の形態に係る購買予測装置１００において実行される、購買行動予測ルーチンのフローチャートである。本フローチャートは、図３に示す購買行動予測モデル学習ルーチン終了後に実施される。
【００７２】
まず、ステップＳ２０１では、商品に対する購買予測の対象となる顧客ｉｄ：ｎｉｎを取得し、記憶部３０に記憶する。この場合、取得する顧客ｉｄ：ｎｉｎは、１つでも複数でもよい。
【００７３】
次にステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で取得した顧客ｉｄ：ｎｉｎに対応する顧客の内的参照価格の確率分布Pinnerｎｉｎを記憶部３０から読み出すと共に、図３のステップＳ１０６で算出した、全ての商品ｋの価格帯の確率分布Ｐｂｋを記憶部３０から読み出す。
【００７４】
そして、商品ｋ毎に、ステップＳ２０１で取得した顧客ｉｄ：ｎｉｎに対応する確率分布Pinnerｎｉｎと、当該商品ｋの確率分布Ｐｂｋと、に基づいて、上記（４）式に従って、確率分布Ｐｂｋと、顧客の内的参照価格の確率分布Pinnerｎｉｎとの類似度ＫＬ(Pinnerｎｉｎ, Ｐｂｋ)を算出する。
【００７５】
更に、商品ｋ毎に、この算出した類似度ＫＬ(Pinnerｎｉｎ, Ｐｂｋ)に基づいて、上記（５）式に従って、商品ｋに対する顧客購買予測値ｓｉｍ(ｎｉｎ,ｋ)を算出し、記憶部３０に記憶する。
【００７６】
ステップＳ２０３では、商品ｋ毎に、記憶部３０に記憶されている実数α（０≦α≦１）、上記ステップＳ２０２で算出された商品ｋに対するｓｉｍ(ｎｉｎ,ｋ)、図３のステップＳ１０７で算出した、商品ｋ及び顧客ｉｄ：ｎｉｎに対応するＱ(ｋ|ｎｉｎ)に基づいて、上記（６）式に従って、顧客ｉｄ：ｎｉｎに対応する顧客が商品ｋを購入する可能性を表すスコアＳｃｏｒｅ(ｋ|ｎｉｎ)を算出し、記憶部３０に記憶する。そして、例えば、購買予測装置１００に備えられた図示しない表示部に、記憶部３０に記憶されている商品ｋ毎のスコアＳｃｏｒｅ(ｋ|ｎｉｎ)を表示する。なお、図５に表した商品購買スコア５８は、ステップＳ２０２において計算されたスコアの一例を示したものである。
【００７７】
なお、スコアＳｃｏｒｅ(ｋ|ｎｉｎ)の出力先は表示部に限らず、例えば、図示しない通信回線を介して図示しない情報端末へスコアＳｃｏｒｅ(ｋ|ｎｉｎ)を出力し、当該図示しない情報端末でスコアＳｃｏｒｅ(ｋ|ｎｉｎ)を表示するようにしてもよく、またプリンタ等の画像形成装置にスコアＳｃｏｒｅ(ｋ|ｎｉｎ)を出力するようにしてもよい。
【００７８】
＜実施結果＞
【００７９】
図６は、本実施の形態に係る購買予測装置１００の図３で示された購買行動予測モデル学習ルーチンを実施した後、図４で示された購買予測処理ルーチンを実施した際、図４のステップＳ２０１の処理にて顧客ｉｄ：user_1を取得した場合のスコアＳｃｏｒｅ(ｋ|user_1)の出力例を示した図である。この場合、図６に示すように、顧客ｉｄ：user_1に対して、商品ｋ毎のスコアが、商品ｉｄと共に出力される。
【００８０】
ここで、スコアは非負値であり、スコアの値が大きい程、顧客user_1が次の購買機会に該当の商品ｉｄで示される商品を購入する可能性が高いことを示している。また、スコアの値を降順、すなわち、スコアの値を大きいものから小さいものに順に並べ替えることによって、顧客user_1が購入する可能性の高い商品を、ランキング形式で出力することも可能である。なお、スコアの出力順は降順に限られず、スコアの値を目的に沿った順に並べ替えてもよいことは言うまでもない。
【００８１】
このように、購買予測装置１００では、顧客単位で次にどの商品が購入されるか分析をすることが可能となり、顧客毎の購買行動をより高精度に予測することができるようになった。
【００８２】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る購買予測装置によれば、顧客の購買行動を、顧客が購入した商品とその価格との組み合わせで記述し、その集合を入力として受け取る。その後、受け付けた情報に基づいて、顧客毎に購入した商品の内的参照価格の確率分布、購入された商品毎の価格の確率分布、及び顧客の興味に基づく顧客が商品を購入する確率を推定する。そして、顧客毎の内的参照価格と商品毎の価格の確率分布を入力として、商品の価格に基づく顧客購買予測値を算出すると共に、当該顧客予測値と顧客の興味に基づく顧客が商品を購入する確率とをスムージングして、商品毎に顧客が次に購入すると思われる可能性を表すスコアを出力することにより、より高精度に顧客毎の購買行動を予測することができる。
【００８３】
これにより、商品の仕入れや広告戦略を顧客毎に最適化することができると共に、各々の顧客がどの価格帯の商品を購入しやすいか、また、各々の商品がどの価格帯で購入されやすいかといった情報を把握できるようになり、自顧客の購買行動の把握及び商品毎のブランド価値の把握を実現することができる。
【００８４】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００８５】
例えば、上述の購買予測装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００８６】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００８７】
１０   入力部
２０   演算部
２１   購買行動予測モデル学習部
２２   購買行動予測部
３０   記憶部
４０   出力部
１００ 購買予測装置
【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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