(57)【要約】  入力部８１は、ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力する。推定部８２は、商品が備える特徴を表わす商品属性と、学習データとに基づいて、商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する。また、推定部８２は、学習データに基づく商品に対する行動確率が、嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、その確率で選択されるユーザの嗜好及び各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、学習データを用いてその嗜好分布及び各商品間の嗜好度合いを推定する。
2020170287.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力する入力部と、
商品が備える特徴を表わす商品属性と、前記学習データとに基づいて、前記商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの前記商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する推定部とを備え、
前記推定部は、前記学習データに基づく商品に対する行動確率が、前記嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、当該確率で選択されるユーザの嗜好及び前記各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、前記学習データを用いて当該嗜好分布及び当該各商品間の嗜好度合いを推定する
ことを特徴とする商品特徴スコア推定装置。
【請求項２】
推定部は、全学習データについての行動確率の積を最大化する嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する
請求項１記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項３】
推定部は、学習データが与えられたときの嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを、事後分布を最大化することにより推定する
請求項１記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項４】
推定部は、商品属性を表わす単語間の意味の近さに基づいて、当該商品属性を１以上の部分集合に集約し、集約された部分集合に合わせて各ユーザの嗜好分布における商品属性を集約し、集約された部分集合に合わせて各商品間の嗜好度合いにおける商品属性を集約し、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布及び商品属性が集約された各商品間の嗜好度合いを用いて、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い及び集約される部分集合を推定する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項５】
推定部は、単語間の意味の近さにより生成される部分集合の確率モデルを用いて、事後分布を最大化するように、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い及び集約される部分集合を推定する
請求項４記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項６】
推定部は、商品属性とユーザの嗜好とが一対一に対応付けられた嗜好分布を推定する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項７】
推定部は、ユーザの嗜好の次元数が商品属性の次元数と異なる場合に、ユーザの嗜好と商品属性との関係に基づいて、嗜好分布を推定する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項８】
推定部は、商品属性を表わす単語間の意味の近さに基づいて、ユーザの嗜好を第一の部分集合に集約し、かつ、商品属性を第二の部分集合に集約し、前記第一の部分集合および前記第二の部分集合の集約内容に基づいて、ユーザの嗜好と商品属性との関係を示す第一の関係を第二の関係に変換し、当該第二の関係、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布および商品属性が集約された各商品間の嗜好度合いを用いて、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い、前記第一の部分集合および前記第二の部分集合を推定する
請求項７記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項９】
商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを出力する出力部を備えた
請求項１から請求項８のうちのいずれか１項に記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項１０】
ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力し、
商品が備える特徴を表わす商品属性と、前記学習データとに基づいて、前記商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの前記商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定し、
前記推定の際、前記学習データに基づく商品に対する行動確率が、前記嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、当該確率で選択されるユーザの嗜好及び前記各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、前記学習データを用いて当該嗜好分布及び当該各商品間の嗜好度合いを推定する
ことを特徴とする商品特徴スコア推定方法。
【請求項１１】
全学習データについての行動確率の積を最大化する嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する
請求項１０記載の商品特徴スコア推定方法。
【請求項１２】
学習データが与えられたときの嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを、事後分布を最大化することにより推定する
請求項１０記載の商品特徴スコア推定方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力する入力処理、および、
商品が備える特徴を表わす商品属性と、前記学習データとに基づいて、前記商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの前記商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する推定処理を実行させ、
前記推定処理で、前記学習データに基づく商品に対する行動確率が、前記嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、当該確率で選択されるユーザの嗜好及び前記各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、前記学習データを用いて当該嗜好分布及び当該各商品間の嗜好度合いを推定させる
ための商品特徴スコア推定プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
推定処理で、全学習データについての行動確率の積を最大化する嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定させる
請求項１３記載の商品特徴スコア推定プログラム。
【請求項１５】
コンピュータに、
推定処理で、学習データが与えられたときの嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを、事後分布を最大化することにより推定させる
請求項１３記載の商品特徴スコア推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品属性に対してユーザが有する各商品間の嗜好度合いを推定する商品特徴スコア推定装置、商品特徴スコア推定方法および商品特徴スコア推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの商品にはメーカが記載した商品説明文が付与されている。その説明文には、メーカが商品の訴求点として設定した項目が含まれている。【０００３】
ただし、メーカが設定した訴求点が必ずしもユーザに受け入れられるとは限らない。例えば、香りに関して訴求された商品（例えば、「香りのよい○○○」）が複数存在するとする。この場合、同じ「香りのよい」でも、効能の質は商品ごとに異なっていると考えられる。【０００４】
また、例えば、あるビールの商品説明には、「コク」、「香りの強さ」、「深さ」、「口当たり」、「泡」、「色」、「味」、「喉越し」など、複数の訴求点が記載されていることも多い。ただし、他の商品に比べて、どの訴求点がどの程度受け入れられ、売上に貢献しているかを判断することは難しい。例えば、あるビールについて、「口当たり」で商品を選ぶユーザには強く好まれている一方で、「コク」で商品が選ばれる場合には、他社の「コク」を訴求しているビールが選択される可能性もあるからである。【０００５】
特許文献１には、商品やサービスの情報を提示する際に、販売促進に役立つ商品等の情報を提示する情報処理装置が記載されている。特許文献１に記載された情報処理装置は、属性に対するユーザの主観情報を含む知識源情報と、重要度と、主観情報に対する確信度に基づいて、商品ごとの総合的な評価である総合評価値を算出する。【０００６】
特許文献２には、商品のランク付けを行う方法が記載されている。特許文献２に記載された方法では、複数の製品情報が、１つ以上のクエリワードに応答した結果として決定され、ランク付けされた複数の製品情報のうち、最も高いユーザ需要値に関連付けられる製品情報から順に表示する。【０００７】
特許文献３には、顧客にレコメンドする商品等の選択に用いられる顧客の属性情報及び商品の属性情報を最適化する属性情報最適化装置が記載されている。特許文献３に記載された装置は、レコメンド対象となる顧客と商品それぞれに共通の属性項目を設定し、属性の度合いを示すスコアを顧客ごと、商品ごとに、顧客属性マスタおよび商品属性マスタに記録する。そして、顧客が商品を購買すると、共通する属性項目について、商品の属性の度合いを示すスコアがその商品を購買した顧客の属性の度合いを示すスコアに反映され、さらに、商品の属性の度合いを示すスコアにもその商品を購買した顧客の属性の度合いを示すスコアが反映される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−２８４４２１号公報
【特許文献２】特表２０１４−５０１０１３号公報
【特許文献３】特開２０１４−１１５９５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１に記載された装置では、ユーザに行うアンケートの作成や、そのアンケートの対する回答の収集、および信頼性の評価にコストがかかってしまうという問題がある。また、アンケートの対象とする商品に対し、ユーザが正しくスコアを設定することが難しい。例えば、ユーザがある化粧品を購入した際、「保湿性」について評価を行う場面を想定する。この場面において、ユーザは、必ずしも類似商品と比較して、同じ「保湿性」という属性に対して正確なスコア付ができるとは限らない。さらに、特許文献１に記載された装置のように、全ての商品における全ての訴求点（属性）についてアンケートをとることは、多くの場合現実的ではないという問題もある。【００１０】
特許文献２に記載された方法では、キーワード検索語と属性とを結び付け、その属性内での商品の格付けを、クリックスルー率やページレビューなどの人気度を指標として行う。しかし、実際の店舗で購入が行われる場合には、検索語に相当する情報を得ることができないため、特許文献２に記載された方法では、ユーザがどの訴求点を判断基準として購入を行ったか判断することはできないという問題がある。【００１１】
特許文献３に記載された装置では、更新の際、全ての属性についてスコアが反映されるため、全く異なった属性についてのスコアも更新されてしまい、解釈が困難になってしまうという問題がある。例えば、ある赤ワインについて更新が行われる場合でも、ビールや白ワインといった属性のスコアが更新されてしまうため、更新結果の解釈が困難になる場合も想定される。【００１２】
さらに、特許文献３に記載された装置の場合、適切な属性を用意し、その属性に対して値を設定することが難しいという問題もある。例えば、特許文献３には、ある顧客について、「男性」、「若者」、「マメ」、「アウトドア」という属性が設定されているが、そもそも、このような属性を用意することや、用意された属性に対して値を設定することは難しい。【００１３】
このように、アンケート等による情報収集を行う場合には、コストが高く、スコアの信頼性も難しい。また、検索キーワードによる属性ごとの人気度による順位付けは、検索キーワードが存在しない場合、ユーザがどの訴求点を判断基準として購入したか、多くの場合判断が困難である。さらに、特許文献３に記載された装置を用いた場合、商品が本来有さない属性にもスコアが加味されてしまい、解釈が困難になってしまう場合が想定される。そのため、コストを抑えつつ、商品が備える属性に対して各商品の訴求点に矛盾しないようにユーザの嗜好度合い（スコア）を設定できることが好ましい。【００１４】
そこで、本発明では、商品が備える特徴に対してユーザが有する各商品間の嗜好度合いを推定できる商品特徴スコア推定装置、商品特徴スコア推定方法および商品特徴スコア推定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】
【００１５】
本発明による商品特徴スコア推定装置は、ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力する入力部と、商品が備える特徴を表わす商品属性と、学習データとに基づいて、商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する推定部とを備え、推定部が、学習データに基づく商品に対する行動確率が、嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、その確率で選択されるユーザの嗜好及び各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、学習データを用いてその嗜好分布及び各商品間の嗜好度合いを推定することを特徴とする。【００１６】
本発明による商品特徴スコア推定方法は、ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力し、商品が備える特徴を表わす商品属性と、学習データとに基づいて、商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定し、推定の際、学習データに基づく商品に対する行動確率が、嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、その確率で選択されるユーザの嗜好及び各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、学習データを用いてその嗜好分布及び各商品間の嗜好度合いを推定することを特徴とする。【００１７】
本発明による商品特徴スコア推定プログラムは、コンピュータに、ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力する入力処理、および、商品が備える特徴を表わす商品属性と、学習データとに基づいて、商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する推定処理を実行させ、推定処理で、学習データに基づく商品に対する行動確率が、嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、その確率で選択されるユーザの嗜好及び各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、学習データを用いてその嗜好分布及び各商品間の嗜好度合いを推定させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、商品が備える特徴に対してユーザが有する各商品間の嗜好度合いを推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明による商品特徴スコア推定装置の第一の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】ユーザの嗜好と購買との関係例を示す説明図である。
【図３】商品属性に対する各商品間の嗜好度合いの例を示す説明図である。
【図４】商品の商品属性から嗜好度合いを推定する処理の例を示す説明図である。
【図５】出力結果の例を示す説明図である。
【図６】第一の実施形態の商品特徴スコア推定装置の動作例を示すフローチャートである。
【図７】本発明による商品特徴スコア推定装置の第二の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図８】ユーザの嗜好および購買、並びに、単語の意味の近さとの関係例を示す説明図である。
【図９】商品属性およびユーザの嗜好を集約した例を示す説明図である。
【図１０】第二の実施形態の商品特徴スコア推定装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明による商品特徴スコア推定装置の第三の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図１２】ユーザの嗜好と商品属性との関係に基づく変換処理の例を示す説明図である。
【図１３】ユーザの嗜好および購買、並びに、単語の意味の近さとの他の関係例を示す説明図である。
【図１４】第三の実施形態の商品特徴スコア推定装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１５】本発明による商品特徴スコア推定装置の概要を示すブロック図である。
【図１６】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００２１】
実施形態１．
図１は、本発明による商品特徴スコア推定装置の第一の実施形態の構成例を示すブロック図である。また、図２は、ユーザの嗜好と購買との関係例を示す説明図である。
【００２２】
本実施形態では、ユーザの行動メカニズムを確率モデル化し、商品選択の確率分布空間に制限を設ける。以下の説明では、ユーザの嗜好に応じた行動メカニズムとして、商品の購買（すなわち、購買メカニズム）を例示する。ただし、ユーザの嗜好に応じた行動は、購買に限られず、例えば、多くの商品の中から一の商品を参照したり検索したり、表示したりすることなども含まれる。
【００２３】
商品に対する行動確率（例えば、購買確率）は、「ユーザの嗜好の方向性の確率」×「嗜好の方向性に合った商品から特定の商品が選択される確率」として確率モデル化できる。
【００２４】
以下の説明では、ユーザの嗜好の方向性（以下、単にユーザの嗜好と記すこともある。）をθで表わし、特定の商品が選択される状況（情報）をＹで表わし、特定の嗜好をｚで表わす。また、本実施形態では、ユーザの嗜好と、商品が備える特徴を表わす商品属性とが一対一で対応付けられている状況を想定する。このような対応付けを行うことで、嗜好と商品属性との解釈可能性を高めることができる。
【００２５】
ユーザの嗜好θは、具体的には、購買の際に顕在化しやすい嗜好を表わすベクトルで実現される。例えば、｛甘口、さわやか、マイルド｝という３つの商品属性が存在する場合、ユーザの嗜好θも、｛甘口、さわやか、マイルド｝を意味する３次元のベクトルで表される。そのため、ユーザの嗜好θのことを、ユーザの嗜好分布と記すこともある。
【００２６】
また、個々のユーザの嗜好をθｕとしたとき、θｕは、例えば、確率分布のパラメータとして扱われ、個々のユーザが商品属性に対して有する嗜好の程度を表わす。例えば、３つの嗜好について、θｕ＝｛０．１，０．２，０．７｝と表わされている場合、嗜好１が現れる確率が１０％であり、嗜好２が現れる確率が２０％であり、嗜好３が現れる確率が７０％であることを意味する。
【００２７】
さらに、本実施形態では、商品属性に対する各商品間の嗜好度合い（スコアと記すこともある。）をΦで表わす。すなわち、Φは、ある嗜好に対して、どの商品が選ばれやすいかを表わすパラメータであると言える。Φは、商品属性ごとに、商品数次元のベクトルで表される。
【００２８】
図３は、商品属性に対する各商品間の嗜好度合いΦの例を示す説明図である。図３では、３種類の商品属性｛さわやか｝、｛マイルド｝、｛辛口｝のそれぞれについて、４つの商品に対応する４次元ベクトル｛０．６，０，０．４，０｝、｛０．１，０．５，０，０．４｝、｛０．５，０，０．１，０．４｝、が設定された例を示している。
【００２９】
例えば、属性２（｛マイルド｝）がユーザの嗜好として現れたとする。ここで、図３に例示するΦが設定されている場合、商品１、商品２および商品４が候補として挙げられ、商品１、商品２および商品４が選択される確率が、それぞれ、１０％、５０％および４０％であることを意味する。
【００３０】
上述するユーザの嗜好θ、特定の嗜好ｚ、商品属性に対する各商品間の嗜好度合い（スコア）Φを用いた場合、商品に対する行動確率Ｐ（Ｙ）は、以下に例示する式１で表される。
【００３１】
【数１】
2020170287.tif 000003
【００３２】
式１において、Ｐ（ｚ｜θ）は、ユーザの嗜好の方向性の確率を示し、Ｐ（Ｙ｜Φ，ｚ）は、嗜好の方向性に合った商品から、特定の商品が選ばれる確率を意味する。
【００３３】
図２を参照すると、ユーザの嗜好θから、表面化した嗜好（キーワード）ｚが特定される。例えば、アイスクリーム類についてのユーザの嗜好θが、図２に例示する確率分布１１１で表されているとする。確率分布１１１のうち、例えば、最も確率の高い嗜好｛爽やか系｝がユーザの嗜好１１２として表面化する可能性がある。
【００３４】
一方で、商品情報Ｗに基づいて商品属性に対する各商品間の嗜好度合い１１３が設定されている場合、嗜好に対応する商品属性｛爽やか系｝をキーワードに含む商品のうち、嗜好度合い（スコア）分布１１４に応じて購買対象の商品１１５が決定されることになる。なお、図２に例示する嗜好度合い１１３のマトリックスは、黒塗りのマスが該当する商品属性を訴求点として含むことを意味する。また、嗜好度合い分布１１４は、嗜好ごとに、その嗜好をキーワードに含む商品を基準に確率分布空間を構成するものである。
【００３５】
本実施形態では、上述するユーザの嗜好θおよび商品属性に対する各商品間の嗜好度合いΦを推定することを目標とする。
【００３６】
図１を参照すると、本実施形態の商品特徴スコア推定装置１００は、商品属性入力部１０と、学習データ入力部２０と、推定部３０と、出力部４０と、記憶部５０とを備えている。
【００３７】
記憶部５０は、後述する推定部３０が処理に利用する各種パラメータを記憶する。また、記憶部５０は、商品属性入力部１０や、学習データ入力部２０が入力として受け付けた情報を記憶してもよい。記憶部５０は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【００３８】
商品属性入力部１０は、商品属性の入力を受け付ける。商品属性入力部１０は、各商品の属性の入力を直接受け付けてもよいし、商品属性を含む商品情報を受け付けてもよい。商品情報として、例えば、商品に付与された説明文などが挙げられる。商品情報を受け付けた場合、商品属性入力部１０は、商品情報から商品属性に関する単語を抽出する。商品属性に関する単語を抽出する方法は任意であり、商品属性入力部１０は、例えば、形態素解析により、商品情報から商品属性に関する単語を抽出してもよい。
【００３９】
学習データ入力部２０は、後述する推定部３０がθおよびΦの推定に用いる学習データを入力する。学習データは、ユーザと商品との間の関係性を示すデータであり、具体的には、ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わすデータである。例えば、ユーザの行動として購買行為に着目する場合、学習データとしてユーザによる購買データ（購買履歴）が用いられてもよい。
【００４０】
推定部３０は、商品属性と学習データとに基づいて、商品属性に対応した各ユーザの嗜好θおよびユーザの商品属性に対する各商品間の嗜好度合いΦを推定する。ここで、本実施形態では、上記に示す式１で示すように、学習データＹに基づく商品に対する行動確率Ｐ（Ｙ｜θ，Φ）が、確率Ｐ（ｚ｜θ）と、確率（Ｐ（Ｙ｜Φ，ｚ））との積により算出されることを想定する。上述するように、確率Ｐ（ｚ｜θ）は、嗜好分布θに基づいて選択されるユーザの嗜好ｚの確率である。また、Ｐ（Ｙ｜Φ，ｚ）は、確率Ｐ（ｚ｜θ）で選択されるユーザの嗜好ｚおよび各商品間の嗜好度合いΦに基づいて特定の商品が選択される確率である。
【００４１】
学習データを用いてθおよびΦを算出するには、複数の方法が考えられる。推定部３０は、尤度を最大化する手法により、θおよびΦのもとで、全学習データＹについての行動確率の積を最大化するθおよびΦを推定してもよい。この場合、推定部３０は、例えば、以下に例示する式２を用いて、全てのユーザに対し、商品の購買情報についての確率の積が最大になるθおよびΦを算出してもよい。
【００４２】
【数２】
2020170287.tif 000004
【００４３】
他にも、推定部３０は、学習データＹが与えられたときのθおよびΦを、事後分布を最大化することにより推定してもよい。この場合、推定部３０は、例えば、以下に例示する式３を用いて、事後分布が最大になるθおよびΦを算出してもよい。式３における事前分布Ｐ（θ），Ｐ（Φ）は、予め任意の値が設定されていればよい。
【００４４】
【数３】
2020170287.tif 000005
【００４５】
ここで、Φは、商品属性に対する各商品間の嗜好度合いであることから、各商品に関する商品属性の有無は、一意に決定することができる。例えば、ある商品について該当しない商品属性については、その商品属性を示す嗜好について度合いを設定する必要がない。言い換えると、初期段階では、ある商品についてキーワードを含むか否かの情報のみ特定できればよいため、予め商品属性に値を設定したΦを用意する必要がない。このように、本実施形態では、嗜好度合いについて初期値の設定が不要になるため、嗜好度合いを推定するコストを低減できる。
【００４６】
図４は、ある商品の商品属性から嗜好度合いを推定する処理の例を示す説明図である。例えば、図４に例示する４つの商品について、３種類の商品属性（｛さわやか｝、｛マイルド｝、｛辛口｝）が想定されているとする（図４（ａ）参照）。このとき、例えば、商品１については、全ての商品属性を訴求点としており、商品２については、商品属性｛マイルド｝のみ訴求点としている。また、商品３については、商品属性｛さわやか｝および｛辛口｝を訴求点としており、商品４については、商品属性｛マイルド｝および｛辛口｝を訴求点としている。
【００４７】
ここで、商品属性の有無に着目すると、各商品について考慮すべき商品属性は、図４（ｂ）に例示する黒塗りのマスの部分に対応する。そこで、推定部３０は、この黒塗りのマスの部分に対応した嗜好度合いを推定することにより、Φを算出すればよい。図４（ｃ）に示す例では、黒塗りのマスに対応する部分に０以外の嗜好度合いが設定されていることを示す。
【００４８】
出力部４０は、商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを出力する。図５は、出力結果の例を示す説明図である。図５に示す例では、商品Ａ〜Ｅについての訴求点（商品属性）１２１が存在する場合に、出力部４０が、商品属性ごとに各商品の嗜好度合いを降順に出力した例を示す。なお、出力部４０は、ユーザによって指定された商品属性を受け付けて、指定された商品属性の嗜好度合いのみを出力するようにしてもよい。
【００４９】
商品属性入力部１０と、学習データ入力部２０と、推定部３０と、出力部４０とは、プログラム（商品特徴スコア推定プログラム）に従って動作するコンピュータのプロセッサ（例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array ））によって実現される。
【００５０】
例えば、プログラムは、商品特徴スコア推定装置が備える記憶部５０に記憶され、プロセッサは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、商品属性入力部１０、学習データ入力部２０、推定部３０および出力部４０として動作してもよい。また、商品特徴スコア推定装置の機能がＳａａＳ（Software as a Service ）形式で提供されてもよい。
【００５１】
商品属性入力部１０と、学習データ入力部２０と、推定部３０と、出力部４０とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（circuitry ）、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。
【００５２】
また、商品特徴スコア推定装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【００５３】
次に、本実施形態の商品特徴スコア推定装置の動作を説明する。図６は、本実施形態の商品特徴スコア推定装置の動作例を示すフローチャートである。商品属性入力部１０は、商品属性を入力する（ステップＳ１１）。また、学習データ入力部２０は、学習データを入力する（ステップＳ１２）。推定部３０は、行動確率が上記に示す式１で表される場合、商品属性と学習データとに基づいて、嗜好分布θ及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いΦを推定する（ステップＳ１３）。
【００５４】
そして、推定部３０は、推定処理の収束判定を行う（ステップＳ１４）。推定部３０は、例えば、事後確率や尤度関数の値など、最大化（または最小化）しようとする値の変化量が予め定めた値や割合を下回った場合に、処理が収束したと判定してもよい。収束したと判定された場合（ステップＳ１４におけるＹｅｓ）、推定部３０は、推定処理を終了する。一方、収束したと判定されなかった場合（ステップＳ１４におけるＮｏ）、推定部３０は、ステップＳ１３以降の処理を繰り返す。
【００５５】
以上のように、本実施形態では、行動確率が上記に示す式１で表される場合、学習データ入力部２０が学習データを入力すると、推定部３０が、商品属性と学習データとに基づいて、嗜好分布θ及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いΦを推定する。よって。商品が備える特徴に対してユーザが有する各商品間の嗜好度合いを推定できる。
【００５６】
例えば、本実施形態の学習データとして、ＥＣ（Electronic Commerce）サイト、動画視聴サイト、Ｗｅｂ回遊ログなどに存在するユーザの行動データや、レビューデータなどを使用することができる。このようなデータを用いてメーカが想定した商品の訴求点とユーザ評価のギャップとを定量化することで、プロモーションや、商品改善、新商品開発などのマーケティング施策につなげることが可能になる。
【００５７】
また、ＥＣサイトや商品検索サイトの運営者は、キーワード検索による商品列挙に本実施形態の各商品間の嗜好度合いを利用することが可能になる。
【００５８】
実施形態２．
次に、本発明による商品特徴スコア推定装置の第二の実施形態を説明する。第一の実施形態では、商品属性入力部１０が受け付けた商品属性の嗜好度合いを推定部３０が推定した。一方、各商品について考慮される商品属性を適切に用意することが困難な場合がある。
【００５９】
例えば、各商品に付与された商品情報に基づいて、例えば、形態素解析等により、商品の訴求点を抽出することは可能である。しかし、この場合、同じ意味を有する単語が表現の違いにより、異なる商品属性として抽出されてしまうことがある。例えば、商品属性｛爽やか｝と｛爽快｝、｛甘口｝と｛甘い｝などは、同じ意味を有する単語と考えられるが、表現の違いにより、それぞれ異なる商品属性として抽出されてしまう。
【００６０】
この場合、例えば、｛爽やか｝と｛爽快｝がそれぞれ別の商品属性として扱われると、｛爽やか｝である商品のスコアと、｛爽快｝な商品のスコアとが独立して計算されてしまうため、比較が困難になってしまう可能性がある。そこで、冗長に抽出された同じ意味を有する単語を集約して商品属性を決定することが必要になる。
【００６１】
ただし、単語の意味の近さだけで集約する場合、必ずしも適切な集約がされるとは言えない。例えば、｛甘い｝と｛甘口｝は、単語に着目すると意味的に近いと考えられるが、前後の文脈から、それほど近くない意味を示している場合がある。例えば、「甘い香りの香水」と「甘口カレー」とは、それほど近くない意味を示していると言える。
【００６２】
このような状況下で、単純に｛甘い｝と｛甘口｝を同じ商品属性｛甘さ｝として集約した場合、カレーに関する甘さと、香水に関する甘さとが混在したスコアが推定されてしまうため、かえって解釈が困難になってしまう可能性がある。
【００６３】
ここで、学習データの一例である購入情報には、商品の情報だけでなく、その商品の購買層も含まれる。例えば、「甘い」香水を購入する層と、「甘口」のカレーを購入する層とを比較した場合、これらの層を分離できる可能性がある。そこで、本実施形態では、単語間の関係だけでなく、購買などの行動情報を同時に考慮に入れながら、商品属性を集約することにより、より適切な商品属性に基づくユーザの嗜好度合いを推定することを目的とする。
【００６４】
図７は、本発明による商品特徴スコア推定装置の第二の実施形態の構成例を示すブロック図である。また、図８は、ユーザの嗜好および購買、並びに、単語の意味の近さとの関係例を示す説明図である。
【００６５】
図８に例示する関係例と、図２に例示する関係例とを比較すると、図８に例示する関係例では、商品属性を表わす単語間の意味の近さＤに基づいて、商品属性が１以上の部分集合ｖに集約される。単語間の意味の近さとして、例えば、単語埋め込みによる単語間距離が挙げられる。また、部分集合ｖは、例えば、ｖ∈｛｛すっきり、爽やか｝，｛甘い、甘め｝、｛甘口｝，｛香り、フレーバー｝，…｝などのように商品属性を集約した情報として表される。
【００６６】
第一の実施形態と同様に、本実施形態でも、ユーザの嗜好と商品属性とが一対一で対応付けられている状況を想定する。すなわち、例えば、商品属性｛甘い、甘口、爽やか、マイルド｝が用意されていたら、ユーザ嗜好側にも、同様に｛甘い、甘口、爽やか、マイルド｝という嗜好が用意される。
【００６７】
このような状況において、本実施形態では、ユーザの嗜好も商品属性に合わせて集約される。図８に例示するように、商品情報ｗから抽出される商品属性に対する各商品間の嗜好度合い１１６（嗜好度合いΦ）が、集約された商品属性に対する各商品間の嗜好度合い１１７（嗜好度合いΦ´）として算出される。また、ユーザの嗜好分布θも、集約された商品属性空間と同じ次元の嗜好分布θ´として算出される。
【００６８】
図９は、商品属性およびユーザの嗜好を集約した例を示す説明図である。図９に例示するように、商品と商品属性との対応関係、および、部分集合ｖに基づいて、商品属性およびユーザの嗜好が集約される。例えば、図９に例示するように、部分集合ｖ＝｛｛甘い、甘口｝、｛爽やか｝、｛マイルド｝｝と集約されるとする。すなわち、商品属性｛甘い｝と｛甘口｝が集約されるとする。この場合、集約した属性のスコアも集約される。図９に示す例では、商品属性｛甘い｝のスコアと商品属性｛甘口｝のスコアとが加算され、商品方向の和が１になるように規格化されている。
【００６９】
図７を参照すると、本実施形態の商品特徴スコア推定装置２００は、商品情報入力部１２と、単語間関係情報入力部１４と、学習データ入力部２０と、推定部３２と、出力部４０と、記憶部５０とを備えている。すなわち、本実施形態の商品特徴スコア推定装置２００は、第一の実施形態の商品特徴スコア推定装置１００と比較し、商品属性入力部１０および推定部３０の代わりに、商品情報入力部１２および単語間関係情報入力部１４並びに、推定部３２を備えている点において異なる。
【００７０】
商品情報入力部１２は、各商品の内容を示す商品情報を入力する。商品情報の内容は任意であり、例えば、上述するような商品の説明文や、商品説明が記載された画像データを入力する。そして、商品情報入力部１２は、第一の実施形態における商品属性入力部１０と同様に、商品情報から商品属性に関する単語を抽出する。
【００７１】
単語間関係情報入力部１４は、商品情報に含まれる単語を集約する際に用いられる単語間の関係（以下、単語間関係情報と記す。）を入力する。単語間関係情報入力部１４は、例えば、各単語の埋め込みベクトルを単語間関係情報として入力する。ただし、単語間関係情報は、上述する埋め込みベクトルに限定されず、後述する推定部３２が単語を集約する際に利用可能な特徴を含む情報であれば、他の情報であってもよい。
【００７２】
例えば、単語間関係情報として、他にも、カテゴリツリーや、下位関係または上位関係による単語の階層構造などが挙げられる。カテゴリツリーとは、例えば、ＥＣサイト上で設定される単語間の階層構造であり、その一例として、「健康関係→医薬品→風邪薬」のような階層構造が挙げられる。
【００７３】
推定部３２は、第一の実施形態の推定部３０と同様、商品属性と学習データとに基づいて、商品属性に対応した各ユーザの嗜好θおよびユーザの商品属性に対する各商品間の嗜好度合いΦを推定する。さらに、本実施形態では、推定部３２は、入力された単語間関係情報から、商品属性を表わす単語間の意味の近さＤに基づいて、その商品属性を１以上の部分集合ｖに集約する。
【００７４】
単語間の意味の近さＤから部分集合ｖを決定する方法は任意である。推定部３２は、例えば、階層クラスタリングを用いて部分集合ｖを決定してもよい。階層クラスタリングは、距離の近い単語を集約しながらクラスタを少しずつ大きくしていく方法である。具体的には、最も近い距離にある２つのクラスタＣ１およびクラスタＣ２を探索し、探索されたクラスタＣ１およびクラスタＣ２を結合させて、より大きなクラスタを作成する操作が繰り返される。
【００７５】
クラスタ間距離ｄ（Ｃ１，Ｃ２）は、クラスタＣ１およびクラスタＣ２に所属する単語により定義される。例えば、クラスタＣ１に所属する単語ｘ１とクラスタＣ２に所属する単語ｘ２で定義される単語間距離ｄ（ｘ１，ｘ２）のうち、最小なものがｄ（Ｃ１，Ｃ２）として定義されてもよい。
【００７６】
他にも、例えば、単語間関係情報として、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃなどの単語埋め込みにより、各単語に埋め込みベクトルが用意されている場合、推定部３２は、この単語ベクトルを直接用いてｋ−ｍｅａｎｓ法により部分集合ｖを決定してもよい。
【００７７】
推定部３２は、部分集合ｖに合わせて各ユーザの嗜好分布θの商品属性を集約した嗜好分布をθ´を算出し、さらに、部分集合ｖに合わせて各商品間の嗜好度合いΦにおける商品属性を集約したΦ´を算出する。そして、推定部３２は、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布θ´および商品属性が集約された各商品間の嗜好度合いΦ´を用いて、各ユーザの嗜好分布θ、各商品間の嗜好度合いΦおよび集約される部分集合ｖを推定する。
【００７８】
推定部３２は、例えば、第一の実施形態と同様に、事後分布を最大化するｖ、θ、Φを推定してもよい。具体的には、単語間の意味の近さＤにより生成される部分集合ｖの確率モデルＰ（ｖ｜Ｄ）を定義し、推定部３２は、以下に例示する式４を用いて、事後分布を最大化するｖ、θおよびΦを算出してもよい。式４における事前分布Ｐ（θ），Ｐ（Φ）は、上記式３と同様に、予め任意の値が設定されていればよい。
【００７９】
【数４】
2020170287.tif 000006
【００８０】
以下、確率モデルＰ（ｖ｜Ｄ）の実現方法について説明する。上述するような、単語間の意味の近さＤから部分集合ｖを決定する方法では、前後の文脈により変化する単語について適切に集約できない可能性はあるが、多くの単語については適切に集約できることが知られている。そこで、単語間の意味の近さに基づいて決定された商品属性の部分集合ｖと、最適化により推定された商品属性の部分集合とは、近いことが好ましい。
【００８１】
単語間の意味の近さＤから部分集合ｖを決定する方法によって決定されたクラスタ数Ｎ１と、集約された部分集合ｖのクラスタ数Ｎ２が近くなるようにＰ（ｖ｜Ｄ）を定義することが考えられる。推定部３２は、以下に例示する式５のように定義されたＰ（ｖ｜Ｄ）を用いて事後分布を最大化するｖ，θ，Φを推定してもよい。式５におけるａは係数である。
【００８２】
【数５】
2020170287.tif 000007
【００８３】
また、クラスタに所属するデータが近くなるようにＰ（ｖ｜Ｄ）を定義することも考えられる。ｄ（・）を、クラスタ内距離の二乗平均としたとき、推定部３２は、以下に例示する式６のように定義されたＰ（ｖ｜Ｄ）を用いて事後分布を最大化するｖ，θ，Φを推定してもよい。式６において、クラスタＣｋ´は、単語間の意味の近さＤから部分集合ｖを決定する方法によって決定されたクラスタであり、クラスタＣｋは、集約された部分集合ｖのクラスタである。
【００８４】
【数６】
2020170287.tif 000008
【００８５】
商品情報入力部１２と、単語間関係情報入力部１４と、学習データ入力部２０と、推定部３２と、出力部４０とは、プログラム（商品特徴スコア推定プログラム）に従って動作するコンピュータのプロセッサによって実現される。
【００８６】
次に、本実施形態の商品特徴スコア推定装置の動作を説明する。図１０は、本実施形態の商品特徴スコア推定装置の動作例を示すフローチャートである。商品属性および学習データを入力するステップＳ１１からステップＳ１２までの処理は、図６に例示する処理と同様である。さらに、本実施形態では、単語間関係情報入力部１４は、単語間関係情報を入力する（ステップＳ２１）。
【００８７】
推定部３２は、商品属性を表わす単語間の意味の近さに基づいて、商品属性を１以上の部分集合に集約する（ステップＳ２２）。また、推定部３２は、集約された部分集合に合わせて各ユーザの嗜好分布および各商品間の嗜好度合いにおける商品属性を集約する（ステップＳ２３）。そして、推定部３２は、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布及び各商品間の嗜好度合いを用いて、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い及び集約される部分集合を推定する（ステップＳ２４）。
【００８８】
以降、ステップＳ２５において、図６におけるステップＳ１４と同様に、推定部３２は、収束判定を行う。すなわち、収束したと判定された場合（ステップＳ２５におけるＹｅｓ）、推定部３２は、推定処理を終了する。一方、収束したと判定されなかった場合（ステップＳ２５におけるＮｏ）、推定部３２は、ステップＳ２２以降の処理を繰り返す。
【００８９】
以上のように、本実施形態では、推定部３２が、商品属性を表わす単語間の意味の近さに基づいて、商品属性を１以上の部分集合に集約し、集約された部分集合に合わせて各ユーザの嗜好分布および各商品間の嗜好度合いにおける商品属性を集約し、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布及び各商品間の嗜好度合いを用いて、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い及び集約される部分集合を推定する。
【００９０】
よって、第一の実施形態の効果に加え、冗長な商品属性が集約されたより適切なスコアを算出することが可能になる。
【００９１】
実施形態３．
次に、本発明による商品特徴スコア推定装置の第三の実施形態を説明する。第一の実施形態および第二の実施形態では、ユーザの嗜好と商品属性とが一対一で対応付けられている状況を想定した。本実施形態では、ユーザの嗜好と商品属性とが一対一の対応関係にない場合の推定方法を説明する。図１１は、本発明による商品特徴スコア推定装置の第三の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【００９２】
本実施形態では、ユーザの嗜好の単語集合Ｕ＝（ｕ１，ｕ２，…，ｕＬ）と、商品属性の集合Ｉ＝（ｉ１，ｉ２，…，ｉＭ）が、関係Ｔにより関連付けられているものとし、ユーザの嗜好と商品属性との関係Ｔに基づく変換処理を行うことで、ユーザの嗜好と商品属性との結びつけを行う。関係Ｔは、ユーザ等により予め与えられる。
【００９３】
図１２は、関係Ｔに基づく変換処理の例を示す説明図である。商品１〜４に対して属性１〜３が選択される確率が、図１２に例示する表Ｔ１のように推定されたとする。ここで、嗜好と属性とが、嗜好１＝０．８×属性１＋０．２×属性２、嗜好２＝０．４×属性１＋０．６×属性３のような関係Ｔで変換されるとする。
【００９４】
この場合、嗜好１が顕在化したとすると、商品１を購入する確率Ｐ（Ｙ｜Φ，Ｔ，ｚ）は、以下に例示する式７のように定義することができる。
【００９５】
【数７】
2020170287.tif 000009
【００９６】
この場合、表Ｔ１の確率は、表Ｔ２に例示する確率のように変換できる。なお、表Ｔ２は、図９に示す例と同様に、商品方向の和が１になるように規格化されている。関係Ｔが上述するような線形変換の場合、Ｐ（Ｙｕｉ｜Φ，Ｔ，ｚ）∝行列ΦとＴの転置の積におけるｉ行ｚ列成分）と定義できる。なお、このように定義できる理由は後述される。
【００９７】
また、関係Ｔを用いた場合の行動確率Ｐ（Ｙ）は、一般化すると、以下に例示する式８で表される。
【００９８】
【数８】
2020170287.tif 000010
【００９９】
行動確率Ｐ（Ｙ｜θ，Φ）が上記式８で表すことができる理由は、以下の通りである。すなわち、Ｐ（Ｙ｜Φ，Ｔ，ｚ）について、ユーザの嗜好をＬ次元、商品属性をＭ次元としたとき、Ｔが線形変換の場合、Ｔは、Ｌ行Ｍ列の行列で表わすことができる。一方、商品間の嗜好度合い（商品属性の確率パラメータ）Φは、（商品数行）×（集約された商品属性数、すなわち、Ｍ列）の行列で表わすことができる。
【０１００】
行列ΦとＴの転置の積により、（商品数行）×（集約された嗜好数、すなわち、Ｌ列）の行列を得ることができる。この行列のｉ行ｊ列は、「嗜好ｊに相当する商品ｉが選択される確率」に対応する。よって、Φ，Ｔおよびｚの条件で、商品ｉが購入される確率は、行列ΦとＴの転置の積に適切な規格化が行われた行列のｉ行ｚ成分によって計算できることになる。
【０１０１】
また、この場合、事後確率は、以下に例示する式９で表される。
【０１０２】
【数９】
2020170287.tif 000011
【０１０３】
さらに、第二の実施形態と同様、商品属性が集約されてもよい。図１３は、ユーザの嗜好および購買、並びに、単語の意味の近さとの他の関係例を示す説明図である。図１３では、ユーザの嗜好と商品属性とが同じ次元でない（同じ名前でない）ときに、単語間の意味の近さＤによって、ユーザの嗜好と商品属性とをそれぞれ独立に集約する例を示す。
【０１０４】
第二の実施形態では、一つの単語間関係情報に基づいて商品属性が集約された。本実施形態では、商品属性に関する単語間関係情報と、ユーザの嗜好に関する単語間関係情報を用いる。例えば、商品属性として｛辛口、爽やか、マイルド｝が想定され、ユーザの嗜好として、｛アウトドア、流行り物、最新｝が想定されているとする。この場合、商品属性に関する単語間関係情報を用いて、各商品属性間の距離ｄ（辛口，爽やか）、ｄ（爽やか，マイルド）、ｄ（マイルド，辛口）の３つが定められる。また、ユーザの嗜好に関する単語間関係情報を用いて、各ユーザの嗜好間の距離ｄ（アウトドア，流行り物）、ｄ（流行り物，最新）、ｄ（最新，アウトドア）の３つが定められる。
【０１０５】
図１３に示す例において、Ｕは、ユーザの嗜好を集約した部分集合であり、Ｖは、商品属性を集約した部分集合である。例えば、図１３に示す例において、３つの嗜好１〜３と属性との関係が、それぞれ、嗜好１＝０．８×属性１＋０．２×属性２、嗜好２＝０．４×属性１＋０．６×属性３、および、嗜好３＝０．１×属性２＋０．９×属性３と定義されているとする。
【０１０６】
ここで、部分集合Ｕおよび部分集合Ｖが、それぞれＶ＝｛｛属性１，属性２｝，｛属性３｝｝、Ｕ＝｛｛嗜好１｝，｛嗜好２，嗜好３｝｝と集約されるとする。この場合、属性と嗜好との関係（変換ルール）Ｔを、部分集合（嗜好のまとめ方）Ｕ、および、部分集合（嗜好のまとめ方）Ｖの集約内容に基づいて、以下の変換ルールＴ´に変換することができる。
【０１０７】
｛嗜好１｝＝１．０×｛属性１，属性２｝
｛嗜好２，嗜好３｝＝０．５×｛属性１，属性２｝＋１．５×｛属性３｝
【０１０８】
上述するような線形変換の場合、関係Ｔを行列と考えた場合、関係Ｔの操作は、列および行に対する操作に相当する。
【０１０９】
図１１を参照すると、本実施形態の商品特徴スコア推定装置３００は、商品情報入力部１２と、単語間関係情報入力部１６と、学習データ入力部２０と、推定部３４と、出力部４０と、記憶部５０とを備えている。すなわち、本実施形態の商品特徴スコア推定装置３００は、第二の実施形態の商品特徴スコア推定装置２００と比較し、単語間関係情報入力部１４および推定部３２の代わりに、単語間関係情報入力部１６および推定部３４を備えている点において異なる。
【０１１０】
単語間関係情報入力部１６は、商品属性に関する単語間関係情報およびユーザの嗜好に関する単語間関係情報を入力する。単語間関係情報入力部１６は、第二の実施形態と同様に、例えば、単語分散表現や各単語の埋め込みベクトルを単語間関係情報として入力してもよい。なお、属性を集約しない場合、商品特徴スコア推定装置３００は、単語間関係情報入力部１６を備えていなくてもよい。
【０１１１】
推定部３４は、第二の実施形態の推定部３２と同様、商品属性と学習データとに基づいて、商品属性に対応した各ユーザの嗜好θおよびユーザの商品属性に対する各商品間の嗜好度合いΦを推定する。そして、推定部３４は、ユーザの嗜好と商品属性との関係Ｔに基づいて、嗜好分布を推定する。
【０１１２】
推定部３４は、第一の実施形態と同様に、学習データＹが与えられたときのθおよびΦを、事後分布を最大化することにより推定してもよい。この場合、推定部３０は、ユーザの嗜好と商品属性との関係Ｔに基づき、例えば、上記に示す式８を用いて、事後分布が最大になるθおよびΦを算出してもよい。
【０１１３】
さらに、推定部３４は、商品属性を表わす単語間の意味の近さＤに基づいて、入力された単語間関係情報から、ユーザの嗜好および商品属性を、それぞれ１以上の部分集合Ｕおよび部分集合Ｖに集約してもよい。そして、推定部３４は、部分集合Ｕおよび部分集合Ｖの集約内容に基づいて、関係Ｔを変換した関係Ｔ´を算出してもよい。
【０１１４】
この場合、推定部３４は、変換された関係Ｔ´、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布θ´および商品属性が集約された各商品間の嗜好度合いΦ´を用いて、各ユーザの嗜好分布θ、各商品間の嗜好度合い（スコア）Φ、集約される部分集合Ｕおよび部分集合Ｖを推定する。
【０１１５】
推定部３４は、例えば、第二の実施形態と同様に、事後分布を最大化するＵ、Ｖ、θ、Φを推定してもよい。具体的には、第二の実施形態と同様、単語間の意味の近さＤにより生成される商品属性の部分集合Ｖの確率モデルＰ（Ｖ｜Ｄ）およびユーザの嗜好の部分集合Ｕの確率モデルＰ（Ｕ｜Ｄ）を定義する。
【０１１６】
また、部分集合Ｕおよび部分集合Ｖ並びに関係Ｔにより選択されるＴ´の確率モデルＰ（Ｔ´｜Ｔ，Ｕ，Ｖ）を定義する。この確率モデルは、例えば、図１３に例示するような、部分集合Ｕおよび部分集合Ｖの集約内容に基づいてＴを変換する規則として定義されてもよい。具体的には、部分集合Ｕおよび部分集合Ｖの集約内容に基づく演算結果（具体的には、Ｕ及びＶに基づくＴからＴ´への変換結果）をＴ＿としたとき、Ｐ（Ｔ´＝Ｔ＿｜Ｔ，Ｕ，Ｖ）＝１、Ｐ（Ｔ´≠Ｔ＿｜Ｔ，Ｕ，Ｖ）＝０、とモデル化してもよい。これは、Ｔ＿以外へのＴの変換を許可しないことを意味する。
【０１１７】
ユーザの嗜好θ、および、部分集合Ｖに基づいて選択される集約された嗜好分布θ´についての確率モデルＰ（θ´｜θ，Ｖ）、並びに、商品間の嗜好度合いΦ、および、部分集合Ｖに基づいて選択される集約された商品間の嗜好度合いΦ´についての確率モデルＰ（θ´｜θ，Ｖ）についても、確率モデルＰ（Ｔ´｜Ｔ，Ｕ，Ｖ）と同様、図９に例示するような変換規則として定義できる。
【０１１８】
このような定義のもと、推定部３４は、以下に例示する式１０を用いて、事後分布を最大化するＵ、Ｖ、θおよびΦを算出してもよい。式１０におけるＰ（Ｖ｜Ｄ）およびＰ（Ｕ｜Ｄ）の実現方法は、第二の実施形態の行ける確率モデルＰ（ｖ｜Ｄ）の実現方法と同様である。
【０１１９】
【数１０】
2020170287.tif 000012
【０１２０】
また、式１０におけるＰ（Ｙ｜Φ´，ｚ，Ｔ´）は、集約された嗜好Ｕにおいて嗜好ｚが出現し、その嗜好ｚに該当する商品を選択する確率である。このような確率が算出できる理由は以下の通りである。
【０１２１】
部分集合Ｕにより集約されたユーザの嗜好をＬＵ次元、部分集合Ｖにより集約された商品属性をＭＶ次元としたとき、Ｔ´が線形変換の場合、Ｔ´は、ＬＵ行ＭＶ列の行列で表わすことができる。一方、商品間の嗜好度合い（商品属性の確率パラメータ）Φ´は、（商品数行）×（集約された商品属性数、すなわち、ＭＶ列）の行列で表わすことができる。
【０１２２】
行列Φ´とＴ´の転置の積により、（商品数行）×（集約された嗜好数、すなわち、ＬＵ列）の行列を得ることができる。この行列のｉ行ｊ列は、「嗜好ｊに相当する商品ｉが選択される確率」に対応する。よって、Φ´，ｚおよびＴ´の条件で、商品ｉが購入される確率は、行列Φ´とＴ´の転置の積に適切な規格化が行われた行列のｉ行ｚ成分によって計算できることになる。
【０１２３】
商品情報入力部１２と、単語間関係情報入力部１６と、学習データ入力部２０と、推定部３４と、出力部４０とは、プログラム（商品特徴スコア推定プログラム）に従って動作するコンピュータのプロセッサによって実現される。
【０１２４】
次に、本実施形態の商品特徴スコア推定装置の動作を説明する。図１４は、本実施形態の商品特徴スコア推定装置の動作例を示すフローチャートである。図１４に例示するフローチャートは、集約が行われる場合の動作例を示す。なお、集約が行われない場合の処理は、図６に例示する処理と同様である。また、商品属性および学習データ、並びに単語間関係情報を入力するステップＳ１１からステップＳ１２までの処理およびステップＳ２１の処理は、図１０に例示する処理と同様である。
【０１２５】
推定部３４は、商品属性を表わす単語間の意味の近さに基づいて、ユーザの嗜好を第一の部分集合Ｕに集約し、かつ、商品属性を第二の部分集合Ｖに集約する（ステップＳ３１）。推定部３４は、第一の部分集合Ｕおよび第二の部分集合Ｖの集約内容に基づいて、ユーザの嗜好と商品属性との関係を示す第一の関係Ｔを第二の関係Ｔ´に変換する（ステップＳ３２）。推定部３４は、第二の関係Ｔ´、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布θ´および商品属性が集約された各商品間の嗜好度合いΦ´を用いて、各ユーザの嗜好分布θ、各商品間の嗜好度合いΦ、第一の部分集合Ｕおよび第二の部分集合Ｖを推定する（ステップＳ３３）。
【０１２６】
以降、ステップＳ３４において、図６におけるステップＳ１４と同様に、推定部３４は、収束判定を行う。すなわち、収束したと判定された場合（ステップＳ３４におけるＹｅｓ）、推定部３４は、推定処理を終了する。一方、収束したと判定されなかった場合（ステップＳ３４におけるＮｏ）、推定部３４は、ステップＳ３３以降の処理を繰り返す。
【０１２７】
以上のように、本実施形態では、推定部３４が、商品属性を表わす単語間の意味の近さに基づいて、ユーザの嗜好を第一の部分集合Ｕに集約し、かつ、商品属性を第二の部分集合Ｖに集約する。また、推定部３４が、第一の部分集合Ｕおよび第二の部分集合Ｖの集約内容に基づいて、ユーザの嗜好と商品属性との関係を示す第一の関係Ｔを第二の関係Ｔ´に変換する。そして、推定部３４は、第二の関係Ｔ´、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布θ´および商品属性が集約された各商品間の嗜好度合いΦ´を用いて、各ユーザの嗜好分布θ、各商品間の嗜好度合いΦ、第一の部分集合Ｕおよび第二の部分集合Ｖを推定する。
【０１２８】
よって、第一の実施形態および第二の実施形態の効果に加え、嗜好と商品属性とが一対一に対応しない場合でも、ユーザの嗜好に応じて特定される属性のスコアを算出することが可能になる。
【０１２９】
次に、本発明の概要を説明する。図１５は、本発明による商品特徴スコア推定装置の概要を示すブロック図である。本発明による商品特徴スコア推定装置８０（例えば、商品特徴スコア推定装置１００）は、ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データ（例えば、購買データ）を入力する入力部８１（例えば、学習データ入力部２０）と、商品が備える特徴を表わす商品属性と、学習データとに基づいて、商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布（例えば、θ）及びユーザの商品属性に対する各商品間の嗜好度合い（例えば、Φ）を推定する推定部８２（例えば、推定部３０）とを備えている。
【０１３０】
推定部８２は、学習データに基づく商品に対する行動確率（例えば、Ｐ（Ｙ｜θ，Φ））が、嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率（例えば、Ｐ（ｚ｜θ））と、その確率で選択されるユーザの嗜好（例えば、ｚ）及び各商品間の嗜好度合い（例えば、Φ）に基づいて特定の商品が選択される確率（例えば、Ｐ（Ｙ｜Φ，ｚ））との積により算出される場合に、学習データを用いてその嗜好分布（θ）及び各商品間の嗜好度合い（Φ）を推定する。
【０１３１】
そのような構成により、商品が備える特徴に対してユーザが有する各商品間の嗜好度合いを推定できる。
【０１３２】
具体的には、推定部８２は、（例えば、上記に示す式２を用いて）全学習データについての行動確率の積を最大化する嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定してもよい。
【０１３３】
他にも、推定部８２は、（例えば、上記に示す式３を用いて）学習データが与えられたときの嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを、事後分布を最大化することにより推定してもよい。
【０１３４】
また、推定部８２は、商品属性を表わす単語間の意味の近さ（例えば、Ｄ）に基づいて、その商品属性を１以上の部分集合（例えば、ｖ）に集約し、集約された部分集合に合わせて各ユーザの嗜好分布における商品属性を集約し、集約された部分集合に合わせて各商品間の嗜好度合いにおける商品属性を集約し、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布（例えば、θ´）及び商品属性が集約された各商品間の嗜好度合い（例えば、Φ´）を用いて、各ユーザの嗜好分布（θ）、各商品間の嗜好度合い（Φ）及び集約される部分集合（ｖ）を推定してもよい。
【０１３５】
このとき、推定部８２は、単語間の意味の近さにより生成される部分集合の確率モデル（例えば、Ｐ（ｖ｜Ｄ））を用いて、事後分布を最大化するように、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い及び集約される部分集合を推定してもよい。
【０１３６】
また、推定部８２は、（第一の実施形態および第二の実施形態に示すように、）商品属性とユーザの嗜好とが一対一に対応付けられた嗜好分布を推定してもよい。
【０１３７】
一方、推定部８２は、（第三の実施形態に示すように、）ユーザの嗜好の次元数が商品属性の次元数と異なる場合に、ユーザの嗜好と商品属性との関係に基づいて、嗜好分布を推定してもよい。
【０１３８】
このとき、推定部８２は、商品属性を表わす単語間の意味の近さ（例えば、Ｄ´）に基づいて、ユーザの嗜好を第一の部分集合（例えば、Ｕ）に集約し、かつ、商品属性を第二の部分集合（例えば、Ｖ）に集約し、第一の部分集合および第二の部分集合の集約内容に基づいて、ユーザの嗜好と商品属性との関係を示す第一の関係（例えば、関係Ｔ）を第二の関係（例えば、関係Ｔ´）に変換し、その第二の関係、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布および商品属性が集約された各商品間の嗜好度合いを用いて、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い、第一の部分集合および第二の部分集合を推定してもよい。
【０１３９】
さらに、商品特徴スコア推定装置８０は、商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを出力する出力部（例えば、出力部４０）を備えていてもよい。
【０１４０】
図１６は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、プロセッサ１００１、主記憶装置１００２、補助記憶装置１００３、インタフェース１００４を備える。
【０１４１】
上述の商品特徴スコア推定装置は、コンピュータ１０００に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラム（商品特徴スコア推定プログラム）の形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。プロセッサ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
【０１４２】
なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-only memory ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Read-only memory）、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００が当該プログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記処理を実行してもよい。
【０１４３】
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１４４】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１４５】
（付記１）ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力する入力部と、商品が備える特徴を表わす商品属性と、前記学習データとに基づいて、前記商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの前記商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する推定部とを備え、前記推定部は、前記学習データに基づく商品に対する行動確率が、前記嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、当該確率で選択されるユーザの嗜好及び前記各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、前記学習データを用いて当該嗜好分布及び当該各商品間の嗜好度合いを推定することを特徴とする商品特徴スコア推定装置。
【０１４６】
（付記２）推定部は、全学習データについての行動確率の積を最大化する嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する付記１記載の商品特徴スコア推定装置。
【０１４７】
（付記３）推定部は、学習データが与えられたときの嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを、事後分布を最大化することにより推定する付記１記載の商品特徴スコア推定装置。
【０１４８】
（付記４）推定部は、商品属性を表わす単語間の意味の近さに基づいて、当該商品属性を１以上の部分集合に集約し、集約された部分集合に合わせて各ユーザの嗜好分布における商品属性を集約し、集約された部分集合に合わせて各商品間の嗜好度合いにおける商品属性を集約し、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布及び商品属性が集約された各商品間の嗜好度合いを用いて、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い及び集約される部分集合を推定する付記１から付記３のうちのいずれか１つに記載の商品特徴スコア推定装置。
【０１４９】
（付記５）推定部は、単語間の意味の近さにより生成される部分集合の確率モデルを用いて、事後分布を最大化するように、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い及び集約される部分集合を推定する付記４記載の商品特徴スコア推定装置。
【０１５０】
（付記６）推定部は、商品属性とユーザの嗜好とが一対一に対応付けられた嗜好分布を推定する付記１から付記５のうちのいずれか１つに記載の商品特徴スコア推定装置。
【０１５１】
（付記７）推定部は、ユーザの嗜好の次元数が商品属性の次元数と異なる場合に、ユーザの嗜好と商品属性との関係に基づいて、嗜好分布を推定する付記１から付記５のうちのいずれか１つに記載の商品特徴スコア推定装置。
【０１５２】
（付記８）推定部は、商品属性を表わす単語間の意味の近さに基づいて、ユーザの嗜好を第一の部分集合に集約し、かつ、商品属性を第二の部分集合に集約し、前記第一の部分集合および前記第二の部分集合の集約内容に基づいて、ユーザの嗜好と商品属性との関係を示す第一の関係を第二の関係に変換し、当該第二の関係、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布および商品属性が集約された各商品間の嗜好度合いを用いて、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い、前記第一の部分集合および前記第二の部分集合を推定する付記７記載の商品特徴スコア推定装置。
【０１５３】
（付記９）商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを出力する出力部を備えた付記１から付記８のうちのいずれか１つに記載の商品特徴スコア推定装置。
【０１５４】
（付記１０）ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力し、商品が備える特徴を表わす商品属性と、前記学習データとに基づいて、前記商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの前記商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定し、前記推定の際、前記学習データに基づく商品に対する行動確率が、前記嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、当該確率で選択されるユーザの嗜好及び前記各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、前記学習データを用いて当該嗜好分布及び当該各商品間の嗜好度合いを推定することを特徴とする商品特徴スコア推定方法。
【０１５５】
（付記１１）全学習データについての行動確率の積を最大化する嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する付記１０記載の商品特徴スコア推定方法。
【０１５６】
（付記１２）学習データが与えられたときの嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを、事後分布を最大化することにより推定する付記１０記載の商品特徴スコア推定方法。
【０１５７】
（付記１３）コンピュータに、ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力する入力処理、および、商品が備える特徴を表わす商品属性と、前記学習データとに基づいて、前記商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの前記商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する推定処理を実行させ、前記推定処理で、前記学習データに基づく商品に対する行動確率が、前記嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、当該確率で選択されるユーザの嗜好及び前記各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、前記学習データを用いて当該嗜好分布及び当該各商品間の嗜好度合いを推定させるための商品特徴スコア推定プログラム。
【０１５８】
（付記１４）コンピュータに、推定処理で、全学習データについての行動確率の積を最大化する嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定させる付記１３記載の商品特徴スコア推定プログラム。
【０１５９】
（付記１５）コンピュータに、推定処理で、学習データが与えられたときの嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを、事後分布を最大化することにより推定させる付記１３記載の商品特徴スコア推定プログラム。
【符号の説明】
【０１６０】
１０  商品属性入力部
１２  商品情報入力部
１４，１６  単語間関係情報入力部
２０  学習データ入力部
３０，３２，３４  推定部
４０  出力部
５０  記憶部
１００，２００，３００  商品特徴スコア推定装置
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【手続補正書】
【提出日】令和3年8月5日(2021.8.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力する入力部と、
商品が備える特徴を表わす商品属性と、前記学習データとに基づいて、前記商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの前記商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する推定部とを備え、
前記推定部は、前記学習データに基づく商品に対する行動確率が、前記嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、当該確率で選択されるユーザの嗜好及び前記各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、前記学習データを用いて当該嗜好分布及び当該各商品間の嗜好度合いを推定する
ことを特徴とする商品特徴スコア推定装置。
【請求項２】
推定部は、全学習データについての行動確率の積を最大化する嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する
請求項１記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項３】
推定部は、学習データが与えられたときの嗜好分布及び商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを、事後分布を最大化することにより推定する
請求項１記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項４】
推定部は、商品属性を表わす単語間の意味の近さに基づいて、当該商品属性を１以上の部分集合に集約し、集約された部分集合に合わせて各ユーザの嗜好分布における商品属性を集約し、集約された部分集合に合わせて各商品間の嗜好度合いにおける商品属性を集約し、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布及び商品属性が集約された各商品間の嗜好度合いを用いて、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い及び集約される部分集合を推定する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項５】
推定部は、単語間の意味の近さにより生成される部分集合の確率モデルを用いて、事後分布を最大化するように、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い及び集約される部分集合を推定する
請求項４記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項６】
推定部は、商品属性とユーザの嗜好とが一対一に対応付けられた嗜好分布を推定する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項７】
推定部は、ユーザの嗜好の次元数が商品属性の次元数と異なる場合に、ユーザの嗜好と商品属性との関係に基づいて、嗜好分布を推定する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項８】
推定部は、商品属性を表わす単語間の意味の近さに基づいて、ユーザの嗜好を第一の部分集合に集約し、かつ、商品属性を第二の部分集合に集約し、前記第一の部分集合および前記第二の部分集合の集約内容に基づいて、ユーザの嗜好と商品属性との関係を示す第一の関係を第二の関係に変換し、当該第二の関係、商品属性が集約された各ユーザの嗜好分布および商品属性が集約された各商品間の嗜好度合いを用いて、各ユーザの嗜好分布、各商品間の嗜好度合い、前記第一の部分集合および前記第二の部分集合を推定する
請求項７記載の商品特徴スコア推定装置。
【請求項９】
ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力し、
商品が備える特徴を表わす商品属性と、前記学習データとに基づいて、前記商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの前記商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定し、
前記推定の際、前記学習データに基づく商品に対する行動確率が、前記嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、当該確率で選択されるユーザの嗜好及び前記各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、前記学習データを用いて当該嗜好分布及び当該各商品間の嗜好度合いを推定する
ことを特徴とする商品特徴スコア推定方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
ユーザの嗜好に応じて行動の対象になった商品を表わす学習データを入力する入力処理、および、
商品が備える特徴を表わす商品属性と、前記学習データとに基づいて、前記商品属性に対応した各ユーザの嗜好を表わす嗜好分布及びユーザの前記商品属性に対する各商品間の嗜好度合いを推定する推定処理を実行させ、
前記推定処理で、前記学習データに基づく商品に対する行動確率が、前記嗜好分布に基づいて選択されるユーザの嗜好の確率と、当該確率で選択されるユーザの嗜好及び前記各商品間の嗜好度合いに基づいて特定の商品が選択される確率との積により算出される場合に、前記学習データを用いて当該嗜好分布及び当該各商品間の嗜好度合いを推定させる
ための商品特徴スコア推定プログラム。
【国際調査報告】
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