(57)【要約】  消費者行動データの処理方法および装置は、注文をしていない消費者が必要としているかどうかを判断する助けとなり、商品の需要量を決定する根拠となる。この消費者行動データの処理方法は、あらかじめ選定した期間中に多数の消費者による注文がなされていない特定の商品に対して、それぞれの消費者がそのあらかじめ選定した期間中にその商品に対して取った行動の数を数え（Ｓ１１）、そのあらかじめ選定した期間の終了後に、それぞれの消費者がその商品を購入したかどうかを記録すること（Ｓ１２）、多数の消費者のデータに基づいてトレーニングセットを確立すること（Ｓ１３）、このトレーニングセットを使用して線形回帰トレーニングを行うことによって、このトレーニングセットの多数のパラメーターを決定し、その結果として、入力値は消費者が先の特定の商品に対して取った行動の数であり、出力値はその特定の商品を購入するかどうかであるような、このトレーニングセットに対応するモデルを取得すること（Ｓ１４）、およびあらかじめ設定した期間中に注文をしていない対象消費者が取った行動の数を数え（Ｓ１５）、その数を入力値として先のモデルに入力してこのモデルの出力値を取得すること（Ｓ１６）を含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
消費者の行動データを処理するための方法であって、
あらかじめ選択された期間中に多数の消費者による注文がなされていない特定の商品に対して、それぞれの消費者が該あらかじめ選定した期間中に該商品に対して取った行動の数を数え、かつ該あらかじめ選定した期間の終了後に、それぞれの消費者が該商品を購入したかどうかを記録すること、
前記多数の消費者のデータに基づいて、トレーニングセットを確立すること、
前記トレーニングセットを使用して線形回帰トレーニングを行うことによって該トレーニングセットの多数のパラメーターを決定し、その結果として、入力値は消費者が前記特定の商品に対して取った行動の数であり、出力値は該特定の商品を購入するかどうかであるような、該トレーニングセットに対応するモデルを取得すること、および
あらかじめ設定した期間中に注文をしていない対象消費者の行動の数を数え、前記モデルに入力値としてその数を入力して該モデルの出力値を取得すること
を含むことを特徴とする、消費者の行動データを処理するための方法。
【請求項２】
前記モデルが、以下の等式：
Ｙ＝β０＋β１Ｘ１＋β２Ｘ２＋…＋βｎＸｎ＋ε
であって、Ｙの値は消費者が該商品を購入するかどうかに相当し、数値εはあらかじめ設定した定数を示し、数値β０，β１，…βｎは重み係数を示し、Ｘ１，Ｘ２，…Ｘｎに関しては、下付きの自然数ｎの値が、消費者が商品に対して取った行動の回数に対応する場合、Ｘｎは第１の既定値をとるか、または第２の既定値をとることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
線形回帰トレーニングに勾配降下法を採用することを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記方法が、前記モデルの取得後に、
前期あらかじめ設定した期間中に前記多数の対象消費者それぞれが取った行動の数を数え、該モデルに入力値としてその数をそれぞれ入力して出力値を取得すること、および
該多数の出力値に基づいて、前記多数の対象消費者のうちの前記特定の商品を購入する消費者の数を決定すること
をさらに含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項５】
消費者の行動データを処理するための装置であって、
あらかじめ選定した期間中に多数の消費者による注文がなされていない特定の商品に対して、それぞれの消費者が該あらかじめ選定した期間中に、該商品に対して取った行動の数を数えるための計数モジュール、
該あらかじめ選定した期間の終了後に、それぞれの消費者が該商品を購入したかどうかを記録するための記録モジュール、
前記多数の消費者のデータに基づいて確立されたトレーニングセットを使用して線形回帰トレーニングを行うことによって該トレーニングセットの多数のパラメーターを決定し、その結果として、入力値は消費者が該特定の商品に対して取った行動の数であり、出力値は該特定の商品を購入するかどうかであるような、該トレーニングセットに対応するモデルを取得するためのトレーニングモジュール、および
あらかじめ設定した期間中に、対象消費者の取った行動の数を数え、前記モデルに入力値としてその数を入力して該モデルの出力値を取得するための計算モジュール
を含むことを特徴とする、消費者の行動データを処理するための装置。
【請求項６】
前記モデルが、以下の等式：
Ｙ＝β０＋β１Ｘ１＋β２Ｘ２＋…＋βｎＸｎ＋ε
であって、Ｙの値は消費者が該商品を購入するかどうかに相当し、数値εはあらかじめ設定した定数を示し、数値β０，β１，…βｎは重み係数を示し、Ｘ１，Ｘ２，…Ｘｎに関しては、下付きの自然数ｎの値が、消費者が商品に対して取った行動の回数に対応する場合、Ｘｎは第１の既定値をとるか、または第２の既定値をとることを特徴とする、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
線形回帰トレーニングに勾配降下法を採用することを特徴とする、請求項５または６に記載の装置。
【請求項８】
前記計算モジュールが、
前期あらかじめ設定した期間中に注文をしていない多数の対象消費者それぞれが取った行動の数を数え、前記モデルに入力値としてその数をそれぞれ入力して多数の出力値を取得すること、および
該多数の出力値に基づいて、前記多数の消費者のうちの前記特定の商品を購入する消費者の数を決定すること
のためにさらに使用されることを特徴とする、請求項５または６に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピューター技術、特に消費者の行動データを処理するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子商取引プラットフォームでは一般的に、販売スタッフは商品に対する需要を数値化し、商品の在庫および補給の戦略を決定することを求められる。商品需要の数値化とは、一般的に、商品を必要とする消費者数を計算することである。現在の一方法では、商品需要量の概算値として、商品を注文する消費者数で置き換えることが行われている。この方法では、ある期間、例えば１週間における商品の注文数が、商品識別子に基づいて数えられ、その注文数が該商品に対する週ごとの需要量として使用される。この方法は、まだ注文をしていない消費者の需要を考慮しておらず、結果として需要量を予測するには小さなデータになりやすい。
【０００３】
現在の別の一方法は、特定の商品に対する消費者の閲覧数を考慮し、過去の一定期間、例えば１週間の注文数を数え、該商品の閲覧数が既定値に達した消費者数をさらに数え、消費者数と注文数との合計を商品に対する需要量として使用する方法である。この方法は、消費者がある商品を閲覧した場合に、もしその商品の在庫が無ければ、それ以上閲覧することはなく、結果として、閲覧数は既定値に到達せず、需要量の計数は小さくなるため、まだ十分に正確なものではない。
【０００４】
したがって、商品に対する需要量を決定する根拠とできるような、商品に対する消費者の需要を決定する方法が必要とされている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記を考慮して、本発明は、注文をしていない消費者が必要としているかどうかを判断する助けとなり、商品の需要量を決定する根拠となるような、消費者の行動データを処理する方法および装置を提供する。
【０００６】
本発明の１つの態様によれば、上記の目的を達成するために、消費者の行動データを処理する方法が提供される。
【０００７】
本発明による消費者の行動データを処理するための方法は、
あらかじめ選定した期間中に多数の消費者による注文がなされていない特定の商品に対して、それぞれの消費者が該あらかじめ選定した期間中に該商品に対して取った行動の数を数え、かつ該あらかじめ選定した期間の終了後に、それぞれの消費者が該商品を購入したかどうかを記録すること、
前記多数の消費者のデータに基づいて、トレーニングセットを確立すること、
前記トレーニングセットを使用して線形回帰トレーニングを行うことによって該トレーニングセットの多数のパラメーターを決定し、その結果として、入力値は消費者が前記特定の商品に対して取った行動の数であり、出力値は該特定の商品を購入するかどうかであるような、該トレーニングセットに対応するモデルを取得すること、および
あらかじめ設定した期間中に注文をしていない対象消費者が取った行動の数を数え、前記モデルに入力値としてその数を入力して該モデルの出力値を取得すること
を含む。
【０００８】
前記モデルは、以下の等式：
Ｙ＝β０＋β１Ｘ１＋β２Ｘ２＋…＋βｎＸｎ＋ε
であってもよく、Ｙの値は消費者が該商品を購入するかどうかに相当し、数値εはあらかじめ設定した定数を示し、数値β０，β１，…βｎは重み係数を示し、Ｘ１，Ｘ２，…Ｘｎに関しては、下付きの自然数ｎの値が、消費者が商品に対して取った行動の回数に対応する場合、Ｘｎは第１の既定値をとるか、または第２の既定値をとる。
【０００９】
線形回帰トレーニングには勾配降下法を採用してもよい。
【００１０】
前記方法は、前記モデルの取得後に、
前期あらかじめ設定した期間中に前記多数の対象消費者それぞれが取った行動の数を数え、該モデルに入力値としてその数をそれぞれ入力して出力値を取得すること、および
該多数の出力値に基づいて、前記多数の対象消費者のうちの前記特定の商品を購入する消費者の数を決定すること
をさらに含んでもよい。
【００１１】
本発明の別の一態様によれば、消費者の行動データを処理するための装置が提供される。
【００１２】
本発明による消費者の行動データを処理するための装置は、
あらかじめ選定した期間中に多数の消費者による注文がなされていない特定の商品に対して、それぞれの消費者が該あらかじめ選定した期間中に、該商品に対して取った行動の数を数えるための計数モジュール、
該あらかじめ選定した期間の終了後に、それぞれの消費者が該商品を購入したかどうかを記録するための記録モジュール、
前記多数の消費者のデータに基づいて確立されたトレーニングセットを使用して線形回帰トレーニングを行うことによって該トレーニングセットの多数のパラメーターを決定し、その結果として、入力値は消費者が該特定の商品に対して取った行動の数であり、出力値は該特定の商品を購入するかどうかであるような、該トレーニングセットに対応するモデルを取得するためのトレーニングモジュール、および
あらかじめ設定した期間中に、対象消費者の取った行動の数を数え、前記モデルに入力値としてその数を入力して該モデルの出力値を取得するための計算モジュール
を含む。
【００１３】
前記モデルは、以下の等式：
Ｙ＝β０＋β１Ｘ１＋β２Ｘ２＋…＋βｎＸｎ＋ε
であってもよく、Ｙの値は消費者が特定の商品を購入するかどうかに相当し、数値εはあらかじめ設定した定数を示し、数値β０，β１，…βｎは重み係数を示し、Ｘ１，Ｘ２…Ｘｎに関しては、下付きの自然数ｎの値が、消費者が商品に対して取った行動の回数に対応する場合、Ｘｎは第１の既定値をとるか、または第２の既定値をとる。
【００１４】
線形回帰トレーニングには勾配降下法を採用してもよい。
【００１５】
前記計算モジュールは、
前期あらかじめ設定した期間中に注文をしていない多数の対象消費者それぞれが取った行動の数を数え、前記モデルに入力値としてその数をそれぞれ入力して多数の出力値を取得すること、および
該多数の出力値に基づいて、前記多数の消費者のうちの前記特定の商品を購入する消費者の数を決定すること
のためにさらに使用されてもよい。
【００１６】
本発明の技術的解決法に従えば、過去のデータを用いてモデルトレーニングを行うことによってモデルが取得され、このモデルを使用することにより、まだ注文をしていない消費者が後に注文をするかどうかの予測が行われる。トレーニングセットが十分に大きい場合にはかなり正確な予測効果が得られ、商品に対する需要量を正確に決定する助けとなる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
図面は本発明をより理解するために使用されるものであり、本発明を不当に限定するものではない。
【図１】本発明の一実施形態による消費者の行動データを処理するための方法の主な工程を示す模式図である。
【図２】本発明の一実施形態による消費者の行動データを処理するための装置の主なモジュールを示す模式図である。
【発明の詳細な説明】
【００１８】
本発明の代表的な実施形態を以下に記載する。理解を助けるために図面を参照しつつ、本発明の実施形態の様々な細部を含めて記載するが、記載の実施形態は単なる例示とみなされるべきである。したがって、当業者は、ここに記載された実施形態に関して、本発明の範囲および趣旨を逸脱することなく様々な変更および修正が行われうることを認識するはずである。同様に、明確かつ簡潔であるために、一般的な機能および構造の記述は、以下の記載において省略している。
【００１９】
本発明の実施形態において、商品に対する消費者の行動に関するモデリングは、注文せずに閲覧しただけの商品に対して該消費者が需要を有しているかどうかを予測するために行われる。以下の記載は、図１に基づくものである。図１は、本発明の一実施形態による消費者の行動データを処理するための方法の主な工程を示す模式図である。
【００２０】
工程  Ｓ１１：
あらかじめ選定した期間中に多数の消費者による注文がなされていない特定の商品に対して、それぞれの消費者が該あらかじめ選定した期間中に、該商品に対して取った行動の数を数える。消費者が該商品に対して取った前記の行動は、１種の行動、例えば商品を直接閲覧するという行動であってもよいが、包括的に数えられる複数の行動、例えば商品を直接閲覧すること、検索エンジンを通して該商品について調べること、検索ポータルを通して該商品にアクセスすることなどであるほうがよい。
【００２１】
工程  Ｓ１２：
該あらかじめ選定した期間の終了後に、それぞれの消費者が該商品を購入したかどうかを記録する。ここまでの２つの工程はデータの準備段階、すなわち過去のデータに基づいてトレーニングセットのデータを取得する段階である。あらかじめ選ばれた期間は１日、数日またはより長い時間であってよく、実際の状況に応じて選択される。
【００２２】
工程  Ｓ１３：
トレーニングセットを確立する。トレーニングセットは、前記の工程で取得されたデータに基づいて取得される。トレーニングセットに対応するモデルの出力値は、消費者が指定商品を購入するかどうかを表すものである。例えば、消費者が注文をしていないことを表す出力値は０に設定され、消費者が注文したことを表す出力値は１に設定される。当然、他の数値を採用することもできる。モデルの入力値は、消費者が商品に対して行った行動の数である。例えば、閲覧数を採用する場合、閲覧数の上限は３００に設定することができ、例えば、ある消費者の閲覧数が２０である場合、該消費者に対応するベクトル［Ｘ１，Ｘ２，…Ｘｎ］は、［０，０，…，１，…０］であって、２０番目の要素の値のみが１であり、他の要素の値は０である。この２０番目の要素は、閲覧数が２０であるということに基づいて決まる。さらに、３つの行動、すなわち直接商品を閲覧する、検索エンジンを通して商品を検索する、および検索ポータルを通して商品にアクセスするという行動を採用する場合、３つの行動の上限を、それぞれ３００に設定してもよく、それぞれの行動に対応するベクトルを、９００の次元数を有するベクトルを形成するために接続してもよく、ベクトルにおいて０でない要素の位置は、行動の数と一致して設定される。例えば、消費者の直接閲覧する数が１０であって、検索エンジンで商品を５回検索し、かつ検索ポータルを通して商品に３回アクセスした場合、９００の次元数を有するベクトルにおいて、１０番目、３０５番目および６０３番目の要素のみが１であり、他の要素は０である。
【００２３】
前記トレーニングセットに対応するモデルは以下の等式：
Ｙ＝β０＋β１Ｘ１＋β２Ｘ２＋…＋βｎＸｎ＋ε
を採用してもよく、ここでＹは出力値であり、その値は、消費者が該商品を購入するかどうかに相当する。例えば、Ｙが０である場合、消費者が注文をしていないことを表し、Ｙが１である場合、消費者が注文をしたことを表す。εはモデルの精度を調節するためにあらかじめ設定した定数を示す。β０、β１、…βｎは重み係数を示し、Ｘ１，Ｘ２…Ｘｎはベクトルの要素である。上記の記載に基づいて、下付きの自然数ｎの値が、消費者が商品に対して取った行動の回数に対応する場合、Ｘｎは1のような第１の既定値をとるか、または０のような第２の既定値をとる。
【００２４】
工程  Ｓ１４：
前記トレーニングセットを使用して線形回帰トレーニングを行う。この工程は、重み係数β０，β１，…βｎを決定するためのものである。具体的には、勾配降下法を採用してもよい。重み係数が決定されれば、それとともにモデルも決まる。
【００２５】
工程  Ｓ１５：
あらかじめ設定した期間中に注文をしていない対象消費者が取った行動の数を数える。この工程では、特定の商品に対して、消費者があらかじめ設定した期間内に行動を起こしたものの、実際には期間内の注文には至らなかったという場合の行動の数について詳しく調べる。
【００２６】
工程  Ｓ１６：
工程Ｓ１５で得られた数を入力値として先のモデルに入力し、計算によって出力値を取得する。出力値はＹの値であり、消費者が注文するかどうかの予測結果が「はい」または「いいえ」で示される。注文をしなかった消費者に対して、実施形態で取得されたモデルを使用することによって、注文をする消費者であるかどうかを予測することができる。トレーニングセットが大きければ大きいほど、予測結果は正確なものとなる。
【００２７】
電子商取引プラットフォーム上の特定の商品について、前記の工程を使用することによって、商品を閲覧しているそれぞれの消費者が注文をするかどうかを予測することができ、また、取得された結果に基づいて、該商品に対する今後の需要量を予測することができる。
【００２８】
図２は、本発明の一実施形態による消費者の行動データを処理するための装置の主なモジュールを示す模式図である。図２に示されるように、本発明の実施形態による消費者の行動データを処理するための装置２０は、主として計数モジュール２１、記録モジュール２２、トレーニングモジュール２３および計算モジュール２４を含む。
【００２９】
前記計数モジュール２１は、あらかじめ選定した期間中に多数の消費者による注文がなされていない特定の商品に対して、それぞれの消費者が該あらかじめ選定した期間中に、該商品に対して取った行動の数をそれぞれ数えるために使用される。前記記録モジュール２２は、該あらかじめ選定した期間の終了後に、それぞれの消費者が該商品を購入したかどうかを記録するために使用される。前記トレーニングモジュール２３は、前記多数の消費者のデータに基づいて確立されたトレーニングセットを使用して線形回帰トレーニングを行うことによって該トレーニングセットの多数のパラメーターを決定し、その結果として、入力値は消費者が該特定の商品に対して取った行動の数であり、出力値は該特定の商品を購入するかどうかであるような、該トレーニングセットに対応するモデルを取得するために使用される。前記計算モジュール２４は、あらかじめ設定した期間中に、対象消費者の取った行動の数を数え、前記モデルに入力値としてその数を入力して該モデルの出力値を取得するために使用される。
【００３０】
前記計算モジュール２４は、
前期あらかじめ設定した期間中に注文をしていない多数の対象消費者それぞれが取った行動の数を数え、前記モデルに入力値としてその数をそれぞれ入力して多数の出力値を取得すること、および
該多数の出力値に基づいて、前記多数の消費者のうちの前記特定の商品を購入する消費者の数を決定すること
のためにさらに使用されてもよい。
【００３１】
本発明の技術的解決法に従えば、過去のデータを用いてモデルトレーニングを行うことによってモデルが取得され、このモデルを使用することにより、まだ注文をしていない消費者が後に注文をするかどうかの予測が行われる。トレーニングセットが十分に大きい場合にはかなり正確な予測効果が得られ、商品に対する需要量を正確に決定する助けとなる。
【００３２】
上記の内容は、実施形態を考慮しつつ、本発明の基本原理を記載したものであり、本発明の装置および方法においては、それぞれの部分またはそれぞれの工程を分解および／または再構成してもよいことは明らかである。そのように分解したものおよび／または再構成したものも、本発明と同等なものとみなされるべきである。さらに、前記の一連の処理を行うための工程は、記載された順番に従って時間軸に沿って行うことができるが、必ずしも時間軸に沿って行わなくてもよい。いくつかの工程を並行して行ってもよいし、互いに独立して行ってもよい。
【００３３】
前記の実施形態は、本発明の保護範囲を限定するものではない。当業者は、設計要件および他の要因によって、様々な修正、組合せ、サブコンビネーションおよび代用が生じてもよいことを理解するであろう。本発明の精神および原理の範囲内で行われるいかなる修正、等価代用、改良なども、本発明の保護範囲に含まれるものとする。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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