(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
取引対象を複数階層で項目分けした階層情報に基づいて、一の利用者の取引の履歴の情報を、前記階層に含まれる項目毎に分けた情報から前記階層毎に情報のばらつきを示す値を最下層の階層から一つずつ上の階層に向かってそれぞれ算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した各階層の情報のばらつきを示す値が上記算出する過程において最初に０または他の階層に比べて小さくなる階層に含まれる前記利用者の取引の履歴の情報である項目を前記一の利用者の取引の傾向としてモデル化するモデル化手段と、
前記モデル化手段のモデル化の結果に基づいて前記一の利用者に取引対象を推薦する推薦手段として機能させるための推薦プログラム。
【請求項２】
前記算出手段は、前記取引の履歴の情報において同時期に取引した複数の取引対象において、前記階層情報が存在しない取引対象がある場合、当該取引対象の階層情報を前記階層情報の存在する取引対象の階層情報から推定して前記情報のばらつきを示す値を算出する請求項１に記載の推薦プログラム。
【請求項３】
前記算出手段は、前記情報のばらつきを示す値として情報エントロピー又は前記取引の履歴の偏差を算出する請求項１又は２に記載の推薦プログラム。
【請求項４】
取引対象を複数階層で項目分けした階層情報に基づいて、一の利用者の取引の履歴の情報を、前記階層に含まれる項目毎に分けた情報から前記階層毎に情報のばらつきを示す値を最下層の階層から一つずつ上の階層に向かってそれぞれ算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した各階層の情報のばらつきを示す値が上記算出する過程において最初に０または他の階層に比べて小さくなる階層に含まれる前記利用者の取引の履歴の情報である項目を前記一の利用者の取引の傾向としてモデル化するモデル化手段と、
前記モデル化手段のモデル化の結果に基づいて前記一の利用者に取引対象を推薦する推薦手段とを有する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推薦プログラム及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術として、新たに利用を開始した利用者にも適切なコンテンツの推薦をする情報処理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に開示された情報処理装置は、複数の利用者の年齢や性別等に基づいて作成されたプロファイル情報と、複数の利用者の好みを表す選好情報とを取得し、複数の利用者のプロファイル情報と選好情報とを用いて複数の利用者を複数の集合に分類し、新規利用者のプロファイル情報と選択対象のコンテンツとに基づいて類似する集合を推定し、推定した集合について新規利用者の選択対象のコンテンツに含まれる属性に関するパラメータを算出してコンテンツの選好度を算出して新規利用者に推薦するコンテンツを決定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−２０４８９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、利用者本人の取引の履歴から得られる情報に基づいて取引対象を推薦する推薦プログラム及び情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下の推薦プログラム及び情報処理装置を提供する。
【０００７】
［１］コンピュータを、
取引対象を複数階層で項目分けした階層情報に基づいて、一の利用者の取引の履歴の情報を、前記階層に含まれる項目毎に分けた情報から前記階層毎に情報のばらつきを示す値を最下層の階層から一つずつ上の階層に向かってそれぞれ算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した各階層の情報のばらつきを示す値が上記算出する過程において最初に０または他の階層に比べて小さくなる階層に含まれる前記利用者の取引の履歴の情報である項目を前記一の利用者の取引の傾向としてモデル化するモデル化手段と、
前記モデル化手段のモデル化の結果に基づいて前記一の利用者に取引対象を推薦する推薦手段として機能させるための推薦プログラム。
［２］前記算出手段は、前記取引の履歴の情報において同時期に取引した複数の取引対象において、前記階層情報が存在しない取引対象がある場合、当該取引対象の階層情報を前記階層情報の存在する取引対象の階層情報から推定して前記情報のばらつきを示す値を算出する前記［１］に記載の推薦プログラム。
［３］前記算出手段は、前記情報のばらつきを示す値として情報エントロピー又は前記取引の履歴の偏差を算出する前記［１］又は［２］に記載の推薦プログラム。
［４］取引対象を複数階層で項目分けした階層情報に基づいて、一の利用者の取引の履歴の情報を、前記階層に含まれる項目毎に分けた情報から前記階層毎に情報のばらつきを示す値を最下層の階層から一つずつ上の階層に向かってそれぞれ算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した各階層の情報のばらつきを示す値が上記算出する過程において最初に０または他の階層に比べて小さくなる階層に含まれる前記利用者の取引の履歴の情報である項目を前記一の利用者の取引の傾向としてモデル化するモデル化手段と、
前記モデル化手段のモデル化の結果に基づいて前記一の利用者に取引対象を推薦する推薦手段とを有する情報処理装置。
【発明の効果】
【０００８】
請求項１又は４に係る発明によれば、各階層の情報のばらつきを示す値に基づいて一の利用者の取引の傾向をモデル化し、利用者本人の取引の履歴から得られる情報に基づいて取引対象を推薦することができる。
請求項２に係る発明によれば、階層情報が存在しない取引対象がある場合、当該取引対象の階層情報を階層情報の存在する取引対象の階層情報から推定して情報のばらつきを示す値を算出することができる。
請求項３に係る発明によれば、情報エントロピー又は取引の履歴の偏差に基づいて取引対称を推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、購買・閲覧履歴情報の構成の一例を示す概略図である。
【図３】図３は、商品階層情報の構成の一例を示す概略図である。
【図４】図４（ａ）及び（ｂ）は、モデル化動作の一例を説明するための図である。
【図５】図５（ａ）及び（ｂ）は、モデル化動作の他の例を説明するための図である。
【図６】図６（ａ）及び（ｂ）は、モデル化動作の他の例を説明するための図である。
【図７】図７は、情報処理装置の動作例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】
【００１０】
［実施の形態］
（情報処理装置の構成）
図１は、実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【００１１】
情報処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等から構成され、各部を制御するとともに、各種のプログラムを実行する制御部１０と、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成され情報を記憶する記憶部１１と、ネットワークを介して外部と通信する通信部１２とを備える。
【００１２】
制御部１０は、後述する商品推薦プログラム１１０を実行することで、履歴情報取得手段１００、階層別情報分割手段１０１、エントロピー算出手段１０２、購買傾向モデル化手段１０３及びモデル別商品推薦手段１０４等として機能する。
【００１３】
履歴情報取得手段１００は、一例として、コンピュータネットワーク上での電子的な情報通信によって商品やサービスを売買したり分配したりする電子商取引において、過去にある利用者が取引した（商品を閲覧又は購入した）履歴である購買・閲覧履歴情報１１１を電子商取引のサービスを提供するサービス提供元から取得する。取引対象には有体物、無体物を含むものとし、取引には購入、ダウンロード、レンタル等を含むものとする。以下、サービスとして動画レンタルサービスを例に挙げて説明する。取引対象は動画であり、取引は当該動画のレンタルやダウンロードである。
【００１４】
階層別情報分割手段１０１は、商品のカテゴリを階層化した情報である商品階層情報１１２に基づき、階層毎に購買・閲覧履歴情報１１１を分割する。例えば、ある階層がアクション、ＳＦ、コメディといったように動画のジャンルを示す項目が複数存在するものであれば、この階層において購買・閲覧履歴情報１１１を項目毎に分割する。
【００１５】
エントロピー算出手段１０２は、階層別情報分割手段１０１が分割した情報の情報のばらつきを示す値として情報エントロピーを算出する。情報エントロピーの算出は全ての階層について行ってもよいし、予め定めた規則に基づいて一部の階層について行うものでもよい。
【００１６】
購買傾向モデル化手段１０３は、各階層で算出された情報エントロピーに基づいて購買・閲覧履歴情報１１１をモデル化する。モデル化の具体例は「（情報処理装置の動作）」にて後述する。
【００１７】
モデル別商品推薦手段１０４は、購買傾向モデル化手段１０３のモデル化の結果である購買傾向に基づいて利用者に推薦するべき商品の情報である推薦情報１１３を生成する。
【００１８】
記憶部１１は、制御部１０を上述した各手段１００−１０４として動作させる商品推薦プログラム１１０、購買・閲覧履歴情報１１１、商品階層情報１１２及び推薦情報１１３等を記憶する。
【００１９】
図２は、購買・閲覧履歴情報１１１の構成の一例を示す概略図である。
【００２０】
購買・閲覧履歴情報１１１は、商品を購入した利用者の識別子を示す利用者ＩＤと、動画を貸し出した順序を示す貸出Ｎｏと、レンタル（購入）した動画（商品）のタイトルとを有する。さらに商品をレンタルした時刻等を有してもよい。
【００２１】
図３は、商品階層情報１１２の構成の一例を示す概略図である。
【００２２】
商品階層情報１１２は、商品の一例として動画のカテゴリを階層化した情報であり、階層１として「映画」、階層２として当該映画を分類した項目である「洋画」及び「邦画」、階層３として当該洋画を分類した項目である「アクション」、「ＳＦ」及び「コメディ」、階層４として当該アクションを分類した項目である「カーアクション」及び「カンフー」、階層５として当該カーアクションを分類した項目である「ワイルドスピード」、「頭文字Ｄ」及び「タクシー」を有する。
【００２３】
（情報処理装置の動作）
次に、本実施の形態の作用を、（１）基本動作、（２）モデル化・推薦動作に分けて説明する。
【００２４】
（１）基本動作
まず、利用者は、利用者が所持するＰＣ等の端末装置で電子商取引のサービス提供元のサーバが管理するウェブページにアクセスし、所望の動画（商品）のリストを閲覧する。サーバから送信された情報を端末装置が処理することで、端末装置の表示部にウェブページが表示される。
【００２５】
ウェブページは、例えば、動画を検索する入力ボックスや動画カテゴリを選択する選択ボタン等を備えるメニュー表示、動画のサムネイル画像、名称、価格、レンタル用の各種ボタン等を備える商品情報表示、商品情報表示に表示されている動画の説明を閲覧している利用者に対して推薦する動画に関する情報を表示する商品推薦情報表示等を有する。
【００２６】
サービス提供元のサーバは、利用者が商品情報表示に表示させた動画を閲覧の履歴情報として記録し、レンタルした動画を購買の履歴情報として記録する。
【００２７】
また、サービス提供元のサーバは、商品推薦情報表示に表示するべき動画の情報を情報処理装置１に要求するため、購買・閲覧履歴情報を情報処理装置１に送信する。
【００２８】
情報処理装置１は、購買・閲覧履歴情報を受信して、記憶部１１に購買・閲覧履歴情報１１１として格納する。
【００２９】
（２）モデル化・推薦動作
図７は、情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。図４（ａ）及び（ｂ）は、モデル化動作の一例を説明するための図である。
【００３０】
（２−１）利用者「００１」の場合
まず、履歴情報取得手段１００は、一例として、図２に示す購買・閲覧履歴情報１１１から利用者ＩＤ「００１」の履歴情報を取得する。
【００３１】
次に、階層別情報分割手段１０１は、商品階層情報１１２の最下位の階層の項目で履歴情報を分割する（Ｓ１）。最下位の階層は動画のタイトルであるので、「ワイルドスピード」、「タクシー」、「頭文字Ｄ」はそれぞれ異なる項目に属するものとして分割される。
【００３２】
次に、エントロピー算出手段１０２は、階層５における階層別情報分割手段１０１が分割した情報の情報エントロピーを算出する（Ｓ２）。情報エントロピーの算出は次の式（１）によって算出される。なお、ｐｉは商品を購入した確率を示す。
【数１】
0006578722.tif 000002
【００３３】
上記した例では、Ｎ＝３であり、ｐ１〜ｐ３＝１／３であるため、情報エントロピーは、Ｈ５＝−１／３ｌｏｇ１／３−１／３ｌｏｇ１／３−１／３ｌｏｇ１／３≒０．４８≠０である（Ｓ３；Ｎｏ）。
【００３４】
次に、階層別情報分割手段１０１は、１つ上位の階層である階層４で履歴情報を分割する（Ｓ４）。階層４は動画のジャンルであるので、図４（ａ）に示すように、「ワイルドスピード」、「タクシー」、「頭文字Ｄ」は「カーアクション」の項目に属するものであって全て同一の情報であるため分割されない。
【００３５】
この例では、Ｎ＝１であり、ｐ１＝１であるため、情報エントロピーは、Ｈ４＝−１ｌｏｇ１＝０である（Ｓ３；Ｙｅｓ）。なお、さらに上位の階層においても履歴情報は同一の項目に属するものとして分割されないため情報エントロピーは０となる。
【００３６】
ここで、情報エントロピーが意味するものは、商品を選ぶ際の利用者の嗜好の有無である。情報エントロピーが０に近づくほど、当該階層において利用者の嗜好で同じ項目を選んでいるといえる。また、情報エントロピーが大きくなるほど、当該階層において利用者がこだわりなく項目を選んでいるといえる。
【００３７】
従って、購買傾向モデル化手段１０３は、各階層で算出された情報エントロピーに基づいて購買・閲覧履歴情報１１１をモデル化する。つまり、上記した例では、階層４において情報エントロピーが０となるため、利用者は「カーアクション」を選ぶ傾向があり、モデル化の結果は「カーアクション」好きとなる（Ｓ５）。
【００３８】
次に、モデル別商品推薦手段１０４は、上記モデル化の結果に基づき「カーアクション」に属する動画であって、「ワイルドスピード」、「タクシー」、「頭文字Ｄ」とは異なるタイトルの動画を推薦する（Ｓ６）。
【００３９】
（２−２）利用者「００２」の場合
図５（ａ）及び（ｂ）は、モデル化動作の他の例を説明するための図である。
【００４０】
また、第２の例として、履歴情報取得手段１００は、図２に示す購買・閲覧履歴情報１１１から利用者ＩＤ「００２」の履歴情報を取得する。
【００４１】
まず、階層別情報分割手段１０１は、商品階層情報１１２の最下位の階層の項目で履歴情報を分割する（Ｓ１）。最下位の階層は動画のタイトルであるので、「ワイルドスピード」、「バックトゥザフューチャー」、「羊たちの沈黙」はそれぞれ異なる項目に属するものとして分割される。
【００４２】
次に、エントロピー算出手段１０２は、階層５における階層別情報分割手段１０１が分割した情報の情報エントロピーを算出する（Ｓ２）。上記した例では、Ｎ＝３であり、ｐ１〜ｐ３＝１／３であるため、情報エントロピーは、Ｈ５＝−１／３ｌｏｇ１／３−１／３ｌｏｇ１／３−１／３ｌｏｇ１／３≒０．４８≠０である（Ｓ３；Ｎｏ）。
【００４３】
次に、階層別情報分割手段１０１は、１つ上位の階層である階層４で履歴情報を分割する（Ｓ４）。階層４は動画のジャンルであるので、図５（ａ）に示すように、「ワイルドスピード」、「バックトゥザフューチャー」、「羊たちの沈黙」はそれぞれ「カーアクション」、「ＳＦ」、「サスペンス」の項目に属し、それぞれ異なる項目に属するものとして分割される。
【００４４】
従って、この階層でも、Ｈ４≒０．４８≠０である（Ｓ３；Ｎｏ）。なお、同様にＨ３≠０であり、階層２においてＨ２＝０となる。
【００４５】
購買傾向モデル化手段１０３は、各階層で算出された情報エントロピーに基づいて購買・閲覧履歴情報１１１をモデル化する。つまり、上記した例では、階層３−５において情報エントロピーが０でないため、洋画のみを選んでいるものの、利用者は特定のジャンルに興味が偏っていないといえる。
【００４６】
次に、モデル別商品推薦手段１０４は、上記モデル化の結果に基づき「洋画」に属する動画から協調フィルタリング等の既存手法を用いて動画を推薦したり、売れ筋や人気動画を推薦する（Ｓ６）。また、情報エントロピーが０でなくとも、他の階層に比べて小さくなる階層が存在する場合は、当該階層において既存手法を用いて動画を推薦してもよい。
【００４７】
（２−３）利用者「００３」の場合
図６（ａ）及び（ｂ）は、モデル化動作の他の例を説明するための図である。
【００４８】
また、第３の例として、履歴情報取得手段１００は、図２に示す購買・閲覧履歴情報１１１から利用者ＩＤ「００３」の履歴情報を取得する。
【００４９】
まず、階層別情報分割手段１０１は、商品階層情報１１２の最下位の階層の項目で履歴情報を分割する（Ｓ１）。最下位の階層は動画のタイトルであるので、「ワイルドスピード」は同一の項目に属するとして分割されない。
【００５０】
次に、エントロピー算出手段１０２は、階層５における階層別情報分割手段１０１が分割した情報の情報エントロピーを算出する（Ｓ２）。上記した例では、Ｎ＝１であり、ｐ１＝１であるため、情報エントロピーは、Ｈ５＝０である（Ｓ３；Ｙｅｓ）。
【００５１】
購買傾向モデル化手段１０３は、各階層で算出された情報エントロピーに基づいて購買・閲覧履歴情報１１１をモデル化する。つまり、上記した例では、階層１−５において情報エントロピーが０であるため、興味が極端に偏っているといえる。
【００５２】
次に、モデル別商品推薦手段１０４は、上記モデル化の結果に基づきタイトルが「ワイルドスピード」の動画を繰り返し推薦する（Ｓ６）。
【００５３】
（実施の形態の効果）
上記実施の形態によれば、利用者の購買・閲覧履歴情報１１１を商品階層情報１１２の階層毎に、各階層の項目で分割し、情報エントロピーを算出して利用者の購買傾向を階層の構造において把握するようにしたため、他者の購買・閲覧履歴情報を用いることなく利用者に商品を推薦することができる。
【００５４】
また、他者の購買・閲覧履歴情報を用いていないため、従来のように、購買傾向が似た他者の購入・閲覧した商品を推薦して様々なカテゴリの商品を推薦して利用者の購買意欲を発散させることがない。
【００５５】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。例えば、商品階層情報１１２が存在しない商品を扱う場合であっても、購買・閲覧履歴情報１１１において、当該商品と同時に購入された商品の商品階層情報１１２に基づいて階層を推定してもよい。例えば、プリンタとインクが同時に購入された場合であって、インクの階層情報が存在しない場合であっても、プリンタの階層情報から階層を推定する。
【００５６】
また、上記実施の形態では、情報エントロピーを算出したが、情報のばらつきを示す値であればこれに限られない。例えば、取引の履歴として、商品のウェブページの閲覧時間や当該ウェブページでのカーソルの移動距離等の情報を記録し、当該情報の他の利用者の平均との差（偏差）を情報のばらつきを示す値として算出する。このばらつきを示す値を階層毎に算出して、ばらつきを示す値が大きい階層における項目を利用者に推薦するべきものとしてもよい。
【００５７】
上記実施の形態では制御部１０の各手段１００−１０４の機能をプログラムで実現したが、各手段の全て又は一部をＡＳＩＣ等のハードウエアによって実現してもよい。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記憶して提供することもできる。また、上記実施の形態で説明した上記ステップの入れ替え、削除、追加等は本発明の要旨を変更しない範囲内で可能である。
【符号の説明】
【００５８】
１     情報処理装置
１０   制御部
１１   記憶部
１２   通信部
１００ 履歴情報取得手段
１０１ 階層別情報分割手段
１０２ エントロピー算出手段
１０３ 購買傾向モデル化手段
１０４ モデル別商品推薦手段
１１０ 商品推薦プログラム
１１１ 購買・閲覧履歴情報
１１２ 商品階層情報
１１３ 推薦情報
【図１】
0006578722.tif 000003
【図２】
0006578722.tif 000004
【図３】
0006578722.tif 000005
【図４】
0006578722.tif 000006
【図５】
0006578722.tif 000007
【図６】
0006578722.tif 000008
【図７】
0006578722.tif 000009