JP2001022831A

JP2001022831A - 電子商取引における商品情報提供方法

Info

Publication number: JP2001022831A
Application number: JP18987799A
Authority: JP
Inventors: Hirotoshi Takeda; 弘利武田; Masanori Mitsuyoshi; 雅則三吉; Megumi Yonezawa; 恵米澤; Kazumi Rissen; 和巳立仙; Toshiyuki Nakamura; 俊之中村
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1999-07-05
Filing date: 1999-07-05
Publication date: 2001-01-26

Abstract

(57)【要約】【課題】ユーザーの様々な取引先における取引履歴を
基に、ユーザーが選択した商品に対して組合せがよく、
かつユーザーの嗜好性にあった商品を選択し、ユーザー
に対してコーディネート例として商品情報を提供する。【解決手段】ユーザーの様々な取引先における取引履
歴を基に、ユーザーが選択した商品に対して組合せがよ
く、かつユーザーの嗜好性にあった商品の情報を提供す
るために、情報の提供者が、予め商品同士を関連付けす
る情報を登録しなくても、ユーザーが選択した商品に対
し組合せのよい商品を判定し、さらにユーザーの嗜好性
にあった商品を判定するのに際し、ユーザーの多面的な
嗜好性として、平均的嗜好性、目的別嗜好性、最近の嗜
好性を加味し、ユーザーに適したコーディネート例とし
て商品情報を提供する。

Description

【発明の詳細な説明】

【発明の属する技術分野】本発明は、電子商取引システ
ムにおける商品情報の提供方法に関するものである。

【従来の技術】近年の電子商取引システムにおける商品
情報の提供方法では、従来からの、ユーザーが入力した
検索キーなどをもとにして該当する商品の情報を提供す
る、いわゆるＰＵＬＬ型の情報提供に加え、ユーザーが
検索キーなどの入力をしなくとも、ユーザーの取引に関
する履歴をもとに、ユーザーが欲すると思われる商品の
情報を提供する、いわゆるＰＵＳＨ型の情報提供が普及
しつつある。ユーザーの取引に関する履歴をもとに商品
の情報を提供する方法としては、例えば、特開平１０−
２６９２８４号公報のように、ユーザーが所持するＩＣ
カードに、ネットワークを介して行われる取引先との間
で行われる取引に関する情報の履歴を蓄積し、ある商品
に対して予め関連付けした商品の情報を、予め定められ
た宣伝条件を満たす場合に提供するという方法が開示さ
れている。また、ユーザーが欲すると思われる商品を判
断する方法としては、例えば、特開９−１５３０２７号
公報のように、各商品について、所定の評価項目をベク
トルの方向とし、また、その評価項目に対する評価の度
合いをベクトルの大きさとして、その商品の好感ベクト
ルを表し、それを記憶する商品好感ベクトル記憶手段
と、ユーザーごとに、購買した商品のベクトルを加算的
に蓄積する購入者嗜好性蓄積手段とを有し、ユーザーが
新商品の情報提供を要求した際に、該当ユーザーの嗜好
性ベクトルと、購買履歴がある商品以外の商品の好感ベ
クトルとの内積により、ユーザーの嗜好性との適合度合
いを評価し、内積の大小に従い優先順位をつけた順にユ
ーザーに商品情報を提供するという方法が開示されてい
る。

【発明が解決しようとする課題】上述した特開平１０−
２６９２８４号公報の例では、ユーザーがネットワーク
上の複数の取引先との間で行う取引の履歴を取得してい
る。様々な取引先との取引履歴を取得できることは、様
々な商品分野でのユーザーの嗜好を多面的に分析でき、
ユーザーが欲すると思われる商品をより的確に判断する
のに有効である。しかし、前記の公知例では、取引履歴
をもとにして、商品情報を提供するタイミングをコント
ロールするのに止まっており、ユーザーに対して提供さ
れる商品情報は、予め提供者側が登録した、ある商品に
対して関連付けした商品の情報である。したがって、ユ
ーザーの嗜好は加味されぬままに関連商品の情報提供は
行われる。また、商品の関連付けを予め登録する必要が
あるため、情報の提供者側のメンテナンス作業の負荷が
大きい。また、上述した特開９−１５３０２７号公報の
例では、ユーザーの嗜好性を判断するのに、ユーザーが
購買した商品の好感ベクトルを加算的に蓄積するという
方法とられている。したがって、ユーザー1人につき、
１つの嗜好性が定まるというものである。しかし、実際
の購買行動におけるユーザーの嗜好性は、必ずしも１つ
に定められるものではなく、購買目的や商品分野によっ
て異なってくるものである。例えば、ユーザーが普段着
として衣服を買う場合とパーティー用として衣服を買う
場合のように、購買目的が異なる場合は、必ずしも共通
の嗜好性をもつわけではない。また、例えば、衣服を買
う場合とインテリアを買う場合のように、商品分野が異
なる場合も同様である。しかし、前記の公知例に従え
ば、このようなユーザーの多面的な嗜好性は無視され、
全ての購買履歴を平均化してしまう。また、全ての購買
履歴を平均化してしまうため、ユーザーの嗜好性の時間
的な移り変わりも無視されてしまう。また、商品の関連
付けを行う機能を有していないため、例えば、スーツを
購入したユーザーに対し、通常は、組合せのよいシャツ
やネクタイ、靴などの商品情報を提供するべきところ
が、各商品の好感ベクトルとユーザーの嗜好性ベクトル
との内積の大きさだけに従い、全く関連購買に結びつか
ないような商品の情報を提供してしまう場合もある。本
発明の第1の目的は、ユーザーの様々な取引先における
取引履歴を基に、ユーザーが選択した商品に対して組合
せがよく、かつユーザーの嗜好性にあった商品の情報を
提供することである。本発明の第２の目的は、第１の目
的において、情報の提供者が、予め商品同士を関連付け
する情報を登録しなくても、ユーザーに対し組合せのよ
い商品の情報を提供できるようにすることである。本発
明の第3の目的は、第１の目的において、ユーザーの嗜
好性にあった商品を判定するのに際し、ユーザーの多面
的な嗜好性を加味することである。本発明の第4の目的
は、第１の目的において、ユーザーの嗜好性にあった商
品を判定するのに際し、ユーザーの嗜好の時間的な移り
変わりを加味することである。

【課題を解決するための手段】本発明の第1の特徴は、
ユーザの端末装置と、ユーザーと商取引を行うショッピ
ングサーバ装置と、端末装置とショッピングサーバ装置
とを接続するネットワークを有し、ネットワークを介し
て端末装置とショッピングサーバ装置との間で商取引が
行われる電子商取引システムにおいて、ユーザーが選択
した商品に対して組合せがよく、かつユーザーの嗜好性
にあった商品に関する情報をユーザーに提供するための
商品情報の提供方法であって、以下の処理を行うことで
ある。コーディネートサーバ装置は、ユーザーからコー
ディネート依頼情報を取得し、ユーザーが指定した商品
に対して組合せ可能条件を生成し、また、ネットワーク
上の１つ以上のショッピングサーバー装置から該当ユー
ザーに関する取引履歴を取得し、該当ユーザーの嗜好性
に適合する条件を生成し、また、ユーザーが指定した商
品と組合せるべき構成要素及び各構成要素に関する商品
を取り扱っている商品提案サーバ装置のアドレスを判断
し、前記組合せ可能条件とユーザーの嗜好性に適合する
条件を含む商品提案依頼情報を商品提案サーバ装置に対
して送付する。前記商品提案サーバー装置は、商品提案
依頼情報をもとにユーザーが指定した商品と組合せ可能
で、かつユーザーの嗜好性に適合する商品を選択し、商
品提案情報を前記コーディネートサーバ装置に対して送
付しする。前記コーディネートサーバ装置は、各商品提
案サーバ装置からの商品提案情報をもとにユーザーが指
定した商品のコーディネート例を作成してユーザーに対
して情報提供する。本発明の第2の特徴は、ユーザーが
指定した商品に対して組合せがよい商品を判定する手段
として、ショッピングサーバ装置では、商品情報とし
て、商品の特性を示すために定義された所定の１つ以上
のパラメーターと各パラメーターのパラメーター値を登
録する。そして、前記コーディネートサーバ装置では、
ユーザーが指定した商品の組合せ可能条件を、その商品
の各パラメーターを座標軸とし、パラメータ値を座標と
してとり、その座標を中心とする所定の長さの半径で設
定される円の内側の領域を、組合せ可能条件とする。商
品提案サーバー装置では、商品提案サーバ装置が有する
商品の情報を蓄積する手段から、ユーザーが指定した商
品と組合せるべき構成要素に該当する商品情報を読み込
み、各商品のパラメーターを座標軸とし、パラメータ値
を座標とした特性分布図を作成し、組合せ可能条件を満
たす商品を判定する。本発明の第3の特徴は、ユーザー
の嗜好性にあった商品を判定するのに際し、ユーザーの
多面的な嗜好性を加味する方法として、コーディネート
サーバ装置では、ネットワーク上の１つ以上のショッピ
ングサーバー装置から取得した該当ユーザーに関する取
引履歴をもとに、取引のあった各商品のパラメーターを
座標軸とし、パラメータ値を座標とした嗜好分布図を作
成し、その嗜好分布図において、単位面積当りの密度が
高い部分を調べ、最も密度が高い部分の座標を中心とす
る所定の長さの半径で設定される円の内側の領域を、平
均的嗜好性との適合条件とする。また、購買目的などの
違いにより、単位面積当りの密度が高い部分が複数存在
するため、単位面積当たりの密度が高く、かつ前記組合
せ可能条件の中心座標に最も近い部分を調べ、その座標
を中心として所定の長さの半径で設定される円の内側の
領域を、目的別嗜好性との適合条件とする。商品提案サ
ーバー装置では、前記特性分布図において、平均的嗜好
性との適合条件と、目的別嗜好性との適合条件の各々の
条件を満たす商品を判定する。本発明の第4の特徴は、
ユーザーの嗜好性にあった商品を判定するのに際し、ユ
ーザーの嗜好性の時間的な移り変わりを加味する手段と
して、ショッピングサーバー装置から取得した該当ユー
ザーに関する取引履歴には、各々の取引が行われた日付
が付加されており、コーディネートサーバ装置では、前
記嗜好分布図において、日付が新しい座標ほど重みが大
きくなるように重み付けし、最も重みが大きい部分を調
べ、その座標を中心として所定の長さの半径で設定され
る円の内側の領域を、最近の嗜好性との適合条件とす
る。商品提案サーバー装置では、前記特性分布図におい
て、最近の嗜好性との適合条件を満たす商品を判定す
る。本発明の第5の特徴は、前記特性分布図において、
組合せ可能条件、平均的嗜好性との適合条件、目的別嗜
好性との適合条件、最近の嗜好性との適合条件の各々の
条件を満たす商品について、幾つの条件を満たしている
か、又はどの条件を満たしているかで適合レベルを評価
し、ユーザーに対して提供する商品情報の優先度付けを
する。本発明の第6の特徴は、前記嗜好分布図を作成す
るのに際し、該当ユーザーの取引履歴数が所定の数に満
たなかった場合、該当ユーザーが指定した商品と同じ商
品の取引履歴をもつ他のユーザーの取引履歴を基に、前
記他のユーザの嗜好分布図を作成し、単位面積当たりの
密度が高い部分が、前記該当ユーザーと類似しているか
を調べ、類似している場合は、前記該当ユーザーの取引
履歴に加え、前記他のユーザーの取引履歴を基に前記該
当ユーザーの嗜好分布図を作成する。

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面を
参照しつつ詳細に説明する。図１は、本発明が適用され
るシステムの一実施例における構成を示すブロック図で
ある。図１において、１０００は、ユーザーによって操
作される端末装置、２０００は、ユーザーが端末装置を
使用してショッピングを行う取引先に配置されるショッ
ピングサーバ装置である。３０００は、コーディネート
サーバ装置であり、ショッピングサーバ装置２０００か
らコーディネート依頼情報を受け取り、コーディネート
の対象商品について、組合せ可能条件とユーザーの嗜好
性との適合条件からなる商品提案条件を生成し、商品提
案依頼情報を作成する。４０００は、コーディネートサ
ーバ装置３０００から、商品提案依頼情報を受け取り、
前記商品提案条件を満たす商品を選択し、コーディネー
トサーバ３０００に商品提案情報を送る商品提案サーバ
ー装置である。本実施例では、ショッピングサーバー装
置２０００と商品提案サーバー３０００は別々の装置と
して説明するが、１つのサーバ装置で、ショッピングサ
ーバー装置２０００が有する機能と商品提案サーバ装置
３０００が有する機能を備えるように利用しても構わな
い。５０００は、端末装置１０００、ショッピングサー
バー装置２０００、コーディネートサーバー装置３００
０、商品提案サーバー装置４０００を接続するネットワ
ークである。本実施例では、ネットワーク５０００とし
てインターネットを利用することを想定して説明する
が、ネットワーク５０００として、専用のネットワーク
や、公衆回線を利用するようにしても構わない。端末装
置１０００は、制御装置１１００、通信装置１２００、
入力装置１３００、出力装置１４００、記憶装置１５０
０を備える。制御装置１１００は、その内部に格納され
ているプログラムにしたがって、端末装置１０００が備
える周辺機器の動作制御を行う。入力装置１３００はユ
ーザーがコーディネートの対象商品を選択するなど、デ
ータ入力を行うための手段として利用される。記憶装置
１５００には、ネットワーク５０００を介してサーバに
アクセスし、ショッピングサーバ装置２０００に格納さ
れている商品情報などを出力装置１４００を介して表示
するためのプログラムであるブラウザ１５５０が格納さ
れている。通信装置１２００は、ネットワーク５０００
を介してサーバとの間でつ通信を行う。ショッピングサ
ーバ装置２０００は、通信装置２１００、制御装置２２
００及び記憶装置２３００を備えている。制御装置２２
００は、ショッピングサーバ装置２０００における各種
の機能をそこに保持するプログラムにしたがって実現す
る。通信装置２１００は、ネットワーク５０００を介し
て行われる端末装置及びサーバ装置との通信を制御す
る。記憶装置２３００には、ユーザーが端末装置１００
０を利用して商品情報を検索し、商品を購入できるよう
にするショッピングプログラム２４００、ユーザーが選
択した商品についてのコーディネート依頼情報を作成
し、コーディネートサーバ装置３０００に対して送信す
るコーディネート依頼プログラム２５００、ユーザー別
取引履歴テーブル２６００及び商品情報テーブル２７０
０が格納されている。コーディネートサーバ装置３００
０は、通信装置３１００、制御装置３２００及び記憶装
置３３００を備えている。制御装置３２００は、コーデ
ィネートサーバ装置３０００における各種の機能をそこ
に保持するプログラムにしたがって実現する。通信装置
３１００は、ネットワーク５０００を介して行われる端
末装置及びサーバ装置との通信を制御する。記憶装置３
３００には、ショッピングサーバ装置２０００からのコ
ーディネート依頼情報を受信するコーディネート依頼受
付プログラム３４００、各社取引履歴蓄積部３４５０、
商品提案条件を生成する提案条件生成プログラム３５０
０、提案依頼情報を作成し、商品提案サーバ４０００に
対して提案依頼情報を送信する商品提案依頼プログラム
３６００、構成要素テーブル３７００、商品提案サーバ
４０００からの商品提案情報を受信する提案商品受付プ
ログラム３８００、各社提案商品情報蓄積部３９００及
びユーザーに対してコーディネート対象商品のコーディ
ネート例を提供するコーディネート例作成プログラム３
９５０が格納されている。商品提案サーバ装置４０００
は、通信装置４１００、制御装置４２００及び記憶装置
４３００を備えている。制御装置４２００は、商品提案
サーバ装置４０００における各種の機能をそこに保持す
るプログラムにしたがって実現する。通信装置４１００
は、ネットワーク５０００を介して行われるサーバ装置
との通信を制御する。記憶装置４３００には、コーディ
ネートサーバ装置３０００からの提案依頼情報を受信
し、提案条件生成プログラム３５００で生成した商品提
案条件を満たす商品を選択する提案商品選定プログラム
４４００及び商品情報テーブル２７００と基本的には同
様のデータ構成が設けられる商品情報テーブル４５００
が格納されている。ショッピングサーバ装置及び商品提
案サーバ装置は、ネットワーク５０００を介してユーザ
と電子商取引を行う取引先ごとに設けられる。したがっ
て、ネットワーク５０００には１つ以上のショッピング
サーバ装置及び商品提案サーバ装置が接続される。特に
図示していないショッピングサーバ装置及び商品提案サ
ーバ装置も各々ショッピングサーバ装置２０００、商品
提案サーバ４０００と基本的には同様の構成を持つ。図
２は、ショッピングサーバ装置２０００に格納されてい
るユーザー別取引履歴テーブル２６００のデータ構成図
である。ユーザー別取引履歴テーブル２６００は、ユー
ザーが端末装置１０００を利用してショッピングサーバ
装置２０００にアクセスし、商品情報テーブル２７００
に格納されている商品を購入や評価した取引履歴をユー
ザー別に管理しているテーブルである。ユーザー別取引
履歴テーブル２６００には、ユーザーＩＤ欄２６０１、
名前欄２６０２、住所欄２６０３、ＴＥＬ欄２６０４、
生年月日欄２６０５、商品ＩＤ欄２６０６、商品分類欄
２６０７、商品名欄２６０８、価格欄２６０９、メーカ
ー欄２６１０、取引日付欄２６１１及び送信フラグ２６
１２が設けられる。ユーザーＩＤ欄２６０１には、ショ
ッピングサーバー装置２０００でのみ有効なユーザーの
識別子が蓄積されている。名前欄２６０２、住所欄２６
０３、ＴＥＬ欄２６０４、生年月日欄２６０５は、ショ
ッピングサーバー装置２０００で商取引を行ったユーザ
ーＩＤ欄２６０１に蓄積した識別子で特定されるユーザ
ーの基本属性データを蓄積し、本システムではショッピ
ングサーバ装置２０００以外のサーバー装置でもユーザ
ーの特定を可能にするために設けられる。商品ＩＤ欄２
６０６には、ユーザーがショッピングサーバ装置２００
０にアクセスして取引した商品の識別子が蓄積されてい
る。商品分類欄２６０７、商品名欄２６０８、価格欄２
６０９、メーカー欄２６１０には、商品ＩＤ欄２６０６
に蓄積した商品の識別子で特定される商品の基本属性デ
ータが蓄積される。取引日付欄２６１１には、ユーザー
がその商品と取引を行った年月日データが蓄積される。
送信フラグ欄２６１２には、コーディネートサーバ装置
３０００に取引履歴を送信済みか否かが蓄積される。図
３は、ショッピングサーバ装置２０００に格納されてい
る商品情報テーブル２７００のデータ構成図である。商
品情報テーブル２７００は、ショッピングサーバ装置２
０００でユーザーに提供する商品の基本属性データ及び
商品の特性を示すための情報を登録するためのテーブル
である。商品テーブル２７００では、商品ＩＤ欄２７１
０、画像欄２７２０、グループ欄２７３０及び特性欄２
７４０が設けられる。商品ＩＤ欄２７１０には、ユーザ
ーがショッピングサーバ装置２０００で取引できる商品
の識別子が登録される。画像欄２７２０には、商品ＩＤ
欄２７１０に登録された識別子で特定できる商品の画像
データが登録される。グループ欄２７３０には、例え
ば、カジュアル紳士服、フォーマル紳士服など、その商
品が属するコーディネートのグループを示すデータが登
録される。特性欄２７４０には、商品の特性を示すため
の１つ以上のパラメーター２７４１と各パラメーターに
対しての商品ＩＤ欄２７１０に登録された識別子で特定
できる商品のパラメーター値２７４２が登録される。パ
ラメーターは、例えば、ヤング向けとアダルト向け、高
級と廉価というような相反する商品の特性を抽出して設
定する。パラメータ値２７４２の設定方法は、例えば、
完全にヤング向けの商品の値を“＋５”、完全にアダル
ト向けの商品の値を“−５”という具合に両極を設定
し、ヤング向けでもアダルト向けでもない商品の値を
“０”とし、ある商品についてヤング向けならばその程
度を“０”より大きく“＋５”以下の数値で示し、アダ
ルト向けならばその程度を“０”より小さく“−５”以
上の数値で示す。ショッピングプログラム２４００は、
ユーザーが取引した際に、商品情報テーブル２７００か
ら該当商品の基本属性データを取得し、ユーザー別取引
履歴テーブル２６００に蓄積する。したがって、商品情
報テーブル２７００には、特に図示していないが、ユー
ザー別取引履歴テーブル２６００と同様に商品ＩＤ欄２
６０６、商品分類欄２６０７、商品名欄２６０８、価格
欄２６０９及びメーカー欄２６１０が設けられる。図４
は、コーディネートサーバー装置３０００に格納されて
いる構成要素テーブル３７００のデータ構成図である。
構成要素テーブル３７００は、ユーザーが選択したコー
ディネート対象商品に対し、コーディネートの構成要素
を判定し、商品提案を依頼するべき商品提案サーバ装置
を選定するためのテーブルである。構成要素テーブル３
７００では、グループ欄３７１０、構成要素欄３７２
０、商品分類欄３７３０及び提案依頼先ＵＲＬ欄３７４
０（Uniform Resource Locator）が設けられる。グルー
プ欄３７１０には、例えば、カジュアル紳士服、フォー
マル紳士服など、本システムでコーディネート可能なコ
ーディネート分野をグループデータとして登録する。商
品情報テーブル２７００のグループ欄２７３０のデータ
には、グループ欄３７１０のグループから適切なものを
選択して登録する。構成要素欄３７２０には、例えば、
上着、ズボンなどグループ欄３７１０のグループに対応
する１つ以上の構成要素を登録する。商品分類欄３７３
０には、例えば、構成要素が上着の場合は、ジャケッ
ト、ジャンパーなど構成要素欄３７２０に登録した構成
要素に対応する１つ以上の商品分類を登録する。商品情
報テーブル２７００の商品分類には、商品分類欄３７３
０の商品分類から適切なものを選択して登録する。提案
依頼先ＵＲＬ欄３７４０には、商品分類欄３７３０の商
品分類に属する商品を取り扱い、ネットワーク５０００
を介してユーザーと取引している１つ以上の商品提案サ
ーバー装置のＵＲＬを登録する。図５は、本実施例にお
いて、全体の処理の流れを示すためのフローチャートで
ある。以下、このフローチャートに基づいて各部の動作
を説明する。まず、ユーザーは、ブラウザ１５５０を起
動し、ショッピングサーバー装置２０００のＵＲＬを入
力する。制御装置１１００は、ブラウザ１５５０を介し
て受け取ったＵＲＬを用い、そのＵＲＬに該当するショ
ッピングサーバ装置２０００にアクセスする。制御装置
２２００は、ショッピングプログラム２４００を読込ん
で実行し、ユーザー認証のためにユーザーＩＤの入力を
ブラウザ１５５０を介して要求する。制御装置１１００
は、ユーザーが入力装置１３００を利用してユーザーＩ
Ｄを入力すると、ショッピングプログラム２４００にそ
のデータを通信装置１２００を介して送信する。ショッ
ピングプログラム２４００が、受信したデータを基にユ
ーザー認証を行うと、ユーザーは、ブラウザ１５５０を
介して認証結果を確認できる。認証に失敗した場合は、
以下に説明する処理は行われず、再びユーザーＩＤの入
力要求がなされる（ステップ１００）。尚、ユーザー認
証処理については、従来知られているものと変わるもの
ではないため、詳細な説明は省略する。ステップ１００
でユーザー認証に成功した場合、ショッピングプログラ
ム２４００は、商品情報テーブル２７００から商品に関
する情報を読み込み、ブラウザ１５５０を介してユーザ
ーに情報提供する。ユーザーが１つ以上の取引する商品
を選択すると、ショッピングプログラム２４００は、取
引を受付ける処理を行い、該当ユーザーのユーザーＩＤ
でユーザー別取引履歴テーブル２６００を検索し、商品
ＩＤ欄２６０６、商品分類欄２６０７、商品名欄２６０
８、価格欄２６０９、メーカー欄２６１０及び取引日付
欄２６１１に、該当ユーザーが選択した商品に関する情
報を蓄積する（ステップ１０１）。尚、取引を受付ける
処理については、従来知られているものと特に変わるも
のではないため、詳細な説明は省略する。また、ユーザ
ーＩＤ欄２６０１、名前欄２６０２、住所欄２６０３、
ＴＥＬ欄２６０４、生年月日欄２６０５へのデータ登録
処理についても、同様の理由で詳細な説明は省略する。
次に、制御装置２２００はコーディネート依頼プログラ
ム２５００を読込み、ブラウザ１５５０を介して、ユー
ザーにコーディネートを依頼するか否かを問合せし、ユ
ーザーがコーディネートを依頼するとした場合、コーデ
ィネート依頼情報を作成してコーディネートサーバー装
置３０００に送信する。コーディネートサーバ装置３０
００では、ショッピングサーバ装置２０００からのコー
ディネート依頼情報を受信すると、制御装置３２００が
コーディネート依頼受付プログラム３４００を読込む。
コーディネート依頼受付プログラム３４００は、受信し
た情報を各社取引履歴蓄積部３４５０に蓄積する。コー
ディネート依頼しない場合は以下の処理を行わず、処理
を終了する（ステップ１０２）。以下に、ユーザーのコ
ーディネート依頼を受付けるための処理の流れを図６の
フローチャートを用いて詳細に説明する。該当ユーザー
が、取引した商品の中からコーディネートを依頼する商
品を入力装置１３００を利用して選択する（ステップ２
０１）と、コーディネート依頼プログラム２５００は、
ユーザーＩＤをキーにしてユーザ別取引履歴テーブル２
６００を検索し、該当するユーザに関する情報と送信フ
ラグ欄２６１２が未送信になっている取引履歴情報を取
得する（ステップ２０２）。コーディネート依頼プログ
ラム２５００は、取得した取引履歴の商品ＩＤ及びコー
ディネート対象商品の商品ＩＤをキーにし、商品情報テ
ーブル２７００を検索し、該当する商品の画像、グルー
プ及び特性欄２７４０のパラメータとパラメータ値を取
得する（ステップ２０３）。コーディネート依頼プログ
ラム２５００は、コーディネートサーバ装置３０００へ
の送信データとして、該当ユーザの名前、住所、ＴＥ
Ｌ、生年月日、コーディネート対象商品及び未送信にな
っている取引履歴に関するグループ、商品分類、商品
名、価格、メーカー、取引日付、画像、パラメータ及び
パラメータ値から構成されるコーディネート依頼情報を
作成（ステップ２０４）し、送信する（ステップ２０
５）。制御装置３２００は、コーディネート依頼情報を
受信する（ステップ２０６）と、コーディネート依頼受
付プログラム３４００を読込み、名前、住所、ＴＥＬ、
生年月日で各社取引履歴蓄積部３４５０を検索して該当
ユーザーを特定し、コーディネート対象商品及び未送信
になっている取引履歴に関する情報を蓄積する。ユーザ
ーを特定できなかった場合は、新規ユーザーとして、ユ
ーザー情報を追加し、コーディネート対象商品及び取引
履歴に関する情報を蓄積する（ステップ２０７）。次
に、制御装置３２００は、提案条件生成プログラム３５
００を読込み、各社取引履歴蓄積部３４５０のデータを
基にし、商品提案サーバ４０００に対する商品の提案条
件として、コーディネート対象商品と組合せ可能であ
り、かつユーザーの嗜好性に適合するような条件を生成
する（ステップ１０３）。以下に、提案条件を生成する
ための処理を図７のフローチャートを用いて詳細に説明
する。提案条件生成プログラム３５００は、各社取引履
歴蓄積部３４５０から該当ユーザの取引履歴を読み込
み、図１１のような嗜好分布図を作成する（ステップ３
０１）。嗜好分布図は、商品の各特性パラメータを多次
元の座標軸とし、各商品のパラメータ値を座標として示
したものである。尚、図１１では、説明を簡便化するた
め２次元座標軸で表現している。以下でも同様に２次元
座標軸で説明する。ステップ３０１で作成した嗜好分布
図に所定の数以上の座標が存在するか否かチェック（ス
テップ３０２）し、存在しなかった場合、提案条件生成
プログラム３５００は、各社取引履歴蓄積部３４５０か
らコーディネート対象商品のグループ、商品分類、商品
名、メーカーをキーとして、コーディネート対象商品の
取引履歴をもつ他の１人以上のユーザーを検索（ステッ
プ３０３）し、そのユーザーの取引履歴を読み込み嗜好
分布図を作成する（ステップ３０４）。ステップ３０４
で作成した同一商品の取引履歴をもつ他のユーザーの嗜
好分布図と、ステップ３０１でのコーディネートを依頼
したユーザーの嗜好分布図とを比較し、類似の嗜好性が
あるか否かを判定する（ステップ３０５）。類似の嗜好
性の判定方法は、図１２に示すように、２つの嗜好分布
図において単位面積当たりの密度が高い部分が類似して
いるか否かを調べることによる。ステップ３０５の判定
結果が類似の嗜好性をもつユーザーであった場合は、そ
のユーザーの取引履歴をステップ３０１で作成した嗜好
分布図に追加する（ステップ３０６）。尚、判定結果が
類似の嗜好性をもつユーザーでなかった場合は、この処
理は行わない。類似の嗜好性の判定を、ステップ３０３
で検索した商品の取引履歴をもつ他のユーザー全てに対
して行っていない場合は、ステップ３０４に戻って処理
を行い、全てのユーザに対して判定し終わった場合は、
以下の処理を行う（ステップ３０７）。尚、ステップ３
０２で所定の数以上の履歴数が存在した場合も同様に以
下の処理を行う。まず、提案条件生成プログラム３５０
０は、ステップ３０１及びステップ３０６で作成した嗜
好分布図からコーディネート対象商品の座標を調べ、そ
の座標を中心として所定の長さ半径ｒ_１の円を設定し、
その内側をコーディネート対象商品の組合せ可能条件と
する（ステップ３０８）。図１３にステップ３０８の処
理結果の例を示す。次に、その嗜好分布図において、所
定の値以上の取引履歴が存在する部分、つまり、単位面
積当りの密度が高い部分を調べ、最も密度が高い部分の
座標を中心として所定の長さ半径ｒ_２の円を設定し、そ
の内側を平均的嗜好性との適合条件とする（ステップ３
０９）。図１４にステップ３０９の処理結果の例を示
す。次に、ステップ３０４で調べた密度が高い部分で、
ステップ３０３で調べたコーディネート対象商品の座標
に最も近い部分を調べ、その座標を中心として所定の長
さ半径ｒ_３の円を設定し、その内側を目的別嗜好性との
適合条件する（ステップ３１０）。図１５にステップ３
１０の処理結果の例を示す。次に、各取引履歴の座標に
ついて、取引日付が新しいものほど重みが大きくなるよ
うに重み付けし、単位面積当りの重みが最も高い部分を
調べ、その座標を中心とする所定の長さ半径ｒ_４の円を
設定し、その内側を最近の嗜好性との適合条件とする
（ステップ３１１）。図１６にステップ３１１の処理結
果の例を示す。次に、制御装置３２００は、商品提案依
頼プログラム３６００を読み込む。商品提案依頼プログ
ラム３６００は、構成要素テーブル３７００をもとにコ
ーディネートの構成要素と、各構成要素に属する商品を
取り扱っている商品提案サーバ装置４０００を提案依頼
先と判定し、商品提案依頼情報を送信する。そして、そ
の商品提案サーバ装置４０００はコーディネートサーバ
装置３０００より商品提案依頼情報を受信する（ステッ
プ１０４）。以下に、商品を提案依頼し、商品提案サー
バ装置４０００がそれを受付るまでの処理を図８のフロ
ーチャートを用いて詳細に説明する。商品提案依頼プロ
グラム３６００は、コーディネート対象商品のグループ
で構成要素テーブル３７００を検索し、コーディネート
対象商品の商品分類でその構成要素を判断し、それ以外
の各構成要素の提案依頼先ＵＲＬを調べ、商品の提案依
頼先を決定する（ステップ４０１）。例えば、図４で、
コーディネート対象商品のグループがカジュアル紳士服
で、商品分類がジャンバーであった場合、その構成要素
は上着となる。したがって、それ以外のズボン、シャ
ツ、帽子、カバン、靴などがコーディネート対象商品と
組合せるべき構成要素となり、各々の提案依頼先ＵＲＬ
が商品提案依頼情報の送信先となる。商品提案依頼プロ
グラム３６００は、ステップ４０１で決定した提案依頼
先に対する商品提案依頼情報として、グループ、構成要
素欄３７３０に登録されているような構成要素に属する
１つ以上の商品分類、ステップ３０８で生成したコーデ
ィネート対象商品の組合せ可能条件、つまり、コーディ
ネート対象商品の嗜好分布図における座標と所定の長さ
の半径ｒ_１、ステップ３０９で生成したユーザーの平均
的嗜好性との適合条件、つまり、嗜好分布図における単
位面積当りの密度が最も高い部分の座標と所定の長さの
半径ｒ_２、ステップ３１０で生成したユーザーの目的別
嗜好性との適合条件、つまり、嗜好分布図における単位
面積当りの密度が高く、かつコーディネート対象商品の
座標に最も近い部分の座標と所定の長さの半径ｒ_３、ス
テップ３１１で判定したユーザーの最近の嗜好性との適
合条件、つまり、取引日付が新しい座標ほど重みが大き
くなるように重み付けした場合の、単位面積当りの重み
が最も高い部分の座標と所定の長さの半径ｒ_４、で構成
される商品提案依頼情報を作成（ステップ４０２）し、
送信する（ステップ４０３）。本実施例では、提案依頼
先として商品提案サーバー４０００が選ばれ、商品提案
依頼情報を受信した（ステップ４０４）として以下の処
理を説明する。制御装置４２００は、提案商品選定プロ
グラム４４００を読み込み、コーディネートサーバー装
置３０００からの商品提案依頼情報をもとに、商品情報
テーブル４５００を検索し、商品提案条件に適合するか
否かをチェックし、コーディネートサーバー装置３００
０に対して提案するべき商品を決定する。そして、商品
提案情報を作成し、コーディネートサーバ装置３０００
に対して送信する。制御装置３２００は、商品提案情報
を受信すると提案商品受付プログラム３８００を読み込
み、受信したデータを各社提案商品蓄積部３９００に蓄
積する（ステップ１０５）。以下に、商品提案条件に適
合する商品を選択し、商品提案情報をコーディネートサ
ーバ装置３０００が受付けるまでの処理を図９のフロー
チャートを用いて詳細に説明する。提案商品選定プログ
ラム４４００は、商品提案依頼情報に含まれるグループ
と商品分類に一致する商品を商品情報テーブル４５００
から検索する（ステップ５０１）。該当商品が存在する
か否かを判定（ステップ５０２）し、存在する場合は、
該当商品の特性パラメータとパラメータ値を読み込み、
特性分布図を作成する（ステップ５０３）。特性分布図
は、ステップ３０１で作成した嗜好分布図と同様に商品
の各特性パラメータを多次元の座標軸とし、各商品のパ
ラメータ値を座標として示したものである。嗜好分布図
は、特定ユーザーが取引した商品を対象とし、特性分布
図は、商品提案依頼情報に含まれるグループ、商品分類
と一致する商品を対象としているという違いがある。ス
テップ５０３で作成した特性分布図上に、商品提案依頼
情報に含まれる、コーディネート対象商品の組合せ可能
条件、平均的嗜好性との適合条件、目的別嗜好性との適
合条件及び最近の嗜好性との適合条件を設定する（ステ
ップ５０４）。ステップ５０４の処理結果の例を図１７
に示す。ステップ５０４で設定した各種の条件を満たす
商品が存在するか否かを判定（ステップ５０５）し、存
在する場合は、各商品の適合レベルを設定する（ステッ
プ５０６）。適合レベルとは、例えば、ある商品が、組
合せ可能条件を満たし、かつ平均的嗜好性との適合条件
を満たす場合は、それらの２つの条件を満たす商品とし
て適合レベルを設定する。提案商品選定プログラム４４
００は、ステップ５０６で適合レベルを設定した商品に
ついて、商品ＩＤをキーとして商品情報テーブル４５０
０から該当する商品情報を取得（ステップ５０７）し、
商品分類、商品名、価格、メーカー、画像データ及び適
合レベルで構成される商品提案情報を作成する（ステッ
プ５０８）。尚、ステップ５０２にて、商品提案依頼情
報に含まれるグループと商品分類に一致する商品が商品
情報テーブル４５００に存在しなかった場合、及びステ
ップ５０５にて、ステップ５０４で設定した条件を満た
す商品が存在しなかった場合は、該当する商品は存在し
ないとしてして商品提案情報を作成する（ステップ５０
９）。商品提案サーバ装置４０００が商品提案情報を送
信（ステップ５１０）し、コーディネートサーバ装置３
０００がそれを受信する（ステップ５１１）と、制御装
置３２００は、商品提案受付プログラム３８００を読み
込み、各社提案商品情報蓄積部３９００に商品提案情報
を蓄積する（ステップ５１２）。尚、各社提案商品情報
蓄積部３９００には、図９に示すフローチャートと同様
の処理で、商品提案依頼情報を送信した全ての提案依頼
先からの商品提案情報が蓄積されるものとする。制御装
置３２００は、商品提案依頼情報を送信した全ての提案
依頼先からの商品提案情報を受信したら、コーディネー
ト例作成プログラム３９５０を読み込む。コーディネー
ト例作成プログラム３９５０は、各社提案商品情報蓄積
部３９００から構成要素ごとの提案商品に関する情報を
検索し、ブラウザ１５５０を介してユーザにコーディネ
ート例として情報提供する（ステップ１０６）。以下
に、コーディネート例を作成してユーザーの情報提供す
るための処理の流れを図１０のフローチャートを用いて
詳細に説明する。コーディネート例作成プログラム３９
５０は、各社提案商品情報蓄積部３９００からコーディ
ネート対象商品と、構成要素ごとに最も適合レベルの優
先順が高い商品を検索する（ステップ６０１）。適合レ
ベルの優先順が最も高い商品とは、例えば、組合せ可能
条件を満たし、かつ平均的嗜好性との適合条件を満た
し、かつ目的別嗜好性との適合条件を満たし、かつ最近
の嗜好性との適合条件を満たす商品である。適合レベル
の優先順の高さは、図１８に示すように予め設定してお
く。また、適合レベルの優先順が同じ商品が１つ以上存
在する場合は、乱数を用いるなど従来から知られている
技術を活用し、ユーザーに情報提供する商品を決定す
る。ステップ６０１で検索した商品に関する情報とし
て、商品名、価格、メーカー、画像、提案元サーバー装
置のＵＲＬなどを、ブラウザ１５５０を介してユーザー
に提供する（ステップ６０２）。ユーザーは入力装置１
３００を活用してコーディネート例を作成するか否かを
選択（ステップ６０３）し、作成するとした場合、コー
ディネート例作成プログラム３９５０は、各商品の画像
データの合成処理や、合計金額の算出処理などによるコ
ーディネート例を作成し（ステップ６０４）、処理結果
をブラウザ１５５０を介してユーザーに提供する（ステ
ップ６０５）。尚、画像データの合成処理や、合計金額
の算出処理については、従来から知られている技術と変
わるものではないため、詳細な説明は省略する。ステッ
プ６０３で、ユーザーがコーディネート例を作成しない
と場合は、ユーザーは入力装置１３００を活用して、再
検索する構成要素を選択する（ステップ６０６）。コー
ディネート例作成プログラム３９５０は、ユーザーが選
択した構成要素について、適合レベルがステップ６０２
でユーザーに提供した商品と同じか、又は次に高い商品
を検索し、ステップ６０２の処理に戻る（ステップ６０
７）。コーディネート例作成プログラム３９５０は、ブ
ラウザ１５５０が閉じられたことを契機として処理を終
了する（ステップ６０８）。以上説明した実施例では、
ショッピングサーバ装置２０００、コーディネートサー
バ装置３０００、商品提案サーバ装置４０００は、別々
な装置として説明したが、１台のサーバ装置で、これら
３つのサーバ装置が有する全ての機能を備えるようにし
て活用してもかまわない。また、本実施例では、コーデ
ィネートサーバ装置３０００は1台のみであるかのよう
に説明してきたが、複数のコーディネートサーバ装置を
ネットワーク５０００に接続して活用しても構わない。
その場合、例えば、ファッションコーディネートサーバ
装置、インテリアコーディネートサーバー装置、ガーデ
ニングコーディネートサーバ装置などのように、コーデ
ィネートの専門範囲によって、複数のコーディネートサ
ーバ装置を活用するようなことなどが考えられる。

【発明の効果】本発明によれば、電子商取引に関わる取
引履歴を活用して、ユーザーが選択した商品に対して組
合せがよく、かつユーザーの嗜好性にあった商品に関す
る情報をユーザーに提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明が適用されるシステムの一実施例におけ
る構成を示すブロック図である。

【図２】ユーザー別購買履歴テーブル２６００のデータ
構成図である。

【図３】商品情報テーブル２７００のデータ構成図であ
る。

【図４】構成要素テーブル３７００のデータ構成図であ
る。

【図５】全体の処理の流れを示すフローチャートであ
る。

【図６】ユーザーのコーディネート依頼を受付けるため
の処理の流れを示すフローチャートである。

【図７】商品提案条件を生成するための処理の流れを示
すフローチャートである。

【図８】商品を提案依頼し、商品提案サーバ装置４００
０がそれを受付けるまでの処理の流れを示すフローチャ
ートである。

【図９】商品提案条件に適合する商品を選択し、商品提
案情報をコーディネートサーバ装置３０００が受付ける
までの処理の流れを示すフローチャートである。

【図１０】コーディネート例を作成し、ユーザーに情報
提供するための処理の流れを示すフローチャートであ
る。

【図１１】コーディネートを依頼した該当ユーザーの嗜
好分布図である。

【図１２】類似の嗜好性を判定する方法を説明する図で
ある。

【図１３】コーディネート対象商品との組合せ可能条件
の判定結果を示す図である。

【図１４】平均的嗜好性との適合条件の判定結果を示す
図である。

【図１５】目的別嗜好性との適合条件の判定結果を示す
図である。

【図１６】最近の嗜好性との適合条件の判定結果を示す
図である。

【図１７】特性分布図に各種の条件を設定した結果を示
す図である。

【図１８】適合レベルの優先順の設定例を示す図であ
る。

【符号の説明】

１０００…端末装置、１１００…制御装置、１２００…
通信装置、１３００…入力装置、１４００…出力装置、
２０００…ショッピングサーバ装置、２１００…通信装
置、２２００…制御装置、２４００…ショッピングプロ
グラム、２５００…コーディネート依頼プログラム、２
６００…ユーザー別取引履歴テーブル、２７００…商品
情報テーブル、３０００…コーディネートサーバ装置、
３１００…通信装置、３２００…制御装置、３４００…
コーディネート依頼受付プログラム、３４５０…各社取
引履歴蓄積部、３５００…提案条件生成プログラム、３
６００…商品提案依頼プログラム、３７００…構成要素
テーブル、３８００…提案商品受付プログラム、３９０
０…各社提案商品情報蓄積部、３９５０…コーディネー
ト例作成プログラム、４０００…商品提案サーバ装置、
４１００…通信装置、４２００…制御装置、４４００…
提案商品選定プログラム、４５００…商品情報テーブ
ル。

フロントページの続き (72)発明者米澤恵神奈川県川崎市幸区鹿島田890番地株式会社日立製作所システム開発本部内 (72)発明者立仙和巳神奈川県川崎市幸区鹿島田890番地株式会社日立製作所システム開発本部内 (72)発明者中村俊之神奈川県川崎市幸区鹿島田890番地株式会社日立製作所システム開発本部内Ｆターム(参考） 5B049 AA02 BB11 CC02 CC05 CC10 DD01 DD05 EE05 FF03 FF09 GG04 GG07 5B075 KK07 ND20 NR03 NR12 PP02 PP03 PQ02 PQ32 PQ42 PR03 PR08 QM08 UU40

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ユーザの端末装置と、該端末装置と商取引
を行うショッピングサーバ装置と、前記端末装置と前記
ショッピングサーバ装置とを接続するネットワークを有
し、ネットワークを介して前記端末装置と前記ショッピ
ングサーバ装置との間で商取引が行われる電子商取引シ
ステムにおいて、ユーザーが選択した商品に対して組合
せがよく、かつユーザーの嗜好性にあった商品に関する
情報をユーザーに提供するための商品情報の提供方法で
あって、ユーザーからコーディネート依頼情報を取得
し、前記ユーザーが指定した商品に対しての組合せ可能
条件を生成し、また、前記ネットワーク上の１つ以上の
ショッピングサーバー装置から前記ユーザーに関する取
引履歴を取得し、前記ユーザーの嗜好性に適合する条件
を生成し、また、前記ユーザーが指定した商品と組合せ
るべき構成要素及び各構成要素に属する商品を取り扱っ
ている商品提案サーバ装置のアドレスを判断し、前記組
合せ可能条件と前記ユーザーの嗜好性に適合する条件を
含む商品提案依頼情報を前記商品提案サーバ装置に対し
て送付する。前記商品提案サーバー装置は、前記商品提
案依頼情報をもとに前記ユーザーが指定した商品と組合
せ可能で、かつユーザーの嗜好性に適合する商品を選択
し、商品提案情報を前記コーディネートサーバ装置に対
して送付する。前記コーディネートサーバ装置は、各商
品提案サーバ装置からの商品提案情報をもとに前記ユー
ザーが指定した商品に対してのコーディネート例を作成
してユーザーに対して提供することを特徴とする商品情
報の提供方法。
【請求項２】前記ユーザーが指定した商品と組合せるべ
き構成要素に関する情報は、前記構成要素に対応するコ
ーディネートグループに関する情報と、前記構成要素に
対応する商品分類に関する情報を含むことを特徴とする
請求項１記載の商品情報の提供方法。
【請求項３】前記ユーザーが指定した商品に対しての組
合せ可能条件を生成するステップでは、前記ユーザーが
指定した商品は、商品情報として、商品の特性を示すた
めに定義された所定の１つ以上のパラメーターと各パラ
メーターのパラメーター値を有し、前記コーディネート
サーバ装置では、前記ユーザーが指定した商品の前記１
つ以上のパラメーターを座標軸とし、パラメータ値を座
標としてとり、前記座標を中心とする所定の長さの半径
で設定される円の内側の領域を組合せ可能条件とするス
テップを有することを特徴とする請求項１記載の商品情
報の提供方法。
【請求項４】前記組合せ可能条件を満たす商品を選択す
るステップでは、前記商品提案サーバー装置は、前記商
品提案サーバ装置が有する商品に関する情報の蓄積手段
から、前記ユーザーが指定した商品と組合せるべき構成
要素に該当する商品情報を取得し、該当商品の各パラメ
ーターを座標軸とし、パラメータ値を座標とした特性分
布図を作成し、前記組合せ可能条件を満たす商品を判定
するステップを有することを特徴とする請求項１記載の
商品情報の提供方法。
【請求項５】前記ユーザーの嗜好性に適合する条件を生
成するステップは、前記コーディネートサーバ装置は、
ユーザーの多面的な嗜好性を加味する方法として、ネッ
トワーク上の１つ以上のショッピングサーバー装置から
取得した該当ユーザーに関する取引履歴をもとに、取引
があった各商品のパラメーターを座標軸とし、パラメー
タ値を座標とした嗜好分布図を作成し、前記嗜好分布図
において、単位面積当りの密度が高い部分を調べ、最も
密度が高い部分の座標を中心とする所定の長さの半径で
設定される円の内側の領域を平均的嗜好性との適合条件
とするステップを有することを特徴とする請求項１記載
の商品情報の提供方法。
【請求項６】前記ユーザーの多面的な嗜好性を加味する
方法として、単位面積当たりの密度が高く、かつ前記組
合せ可能条件の中心座標に最も近い部分を調べ、その座
標を中心として所定の長さの半径で設定される円の内側
の領域を目的別嗜好性との適合条件とする請求項４記載
のユーザーの嗜好性に適合する条件の生成方法。
【請求項７】前記ユーザーの多面的な嗜好性を加味する
方法として、前記ショッピングサーバー装置から取得し
た該当ユーザーに関する取引履歴は、各々の取引が行わ
れた日付情報有し、前記コーディネートサーバ装置で
は、ユーザーの嗜好の時間的な移り変わりを調べるた
め、前記嗜好分布図において、日付が新しい座標ほど重
みが大きくなるように重み付けし、最も重みが大きい部
分の座標を中心として所定の長さの半径で設定される円
の内側の領域を最近の嗜好性との適合条件とする請求項
４記載のユーザーの嗜好性に適合する条件の生成方法。
【請求項８】前記嗜好分布図の作成方法として、前記コ
ーディネートサーバ装置は、該当ユーザーの取引履歴数
が所定の数に満たなかった場合、該当ユーザーが指定し
た商品と同じ商品の取引履歴をもつ他のユーザーの取引
履歴を基に、前記他のユーザの嗜好分布図を作成し、単
位面積当たりの密度が高い部分が、前記該当ユーザーと
類似しているかを調べ、類似している場合は、前記該当
ユーザーの取引履歴に加え、前記他のユーザーの取引履
歴を基に前記該当ユーザーの嗜好分布図を作成すること
を特徴とする請求項４記載のユーザーの嗜好性に適合す
る条件の生成方法。
【請求項９】前記ユーザーの嗜好性に適合する商品を選
択するステップでは、前記商品提案サーバー装置は、前
記特性分布図において、前記平均的嗜好性との適合条
件、前記目的別嗜好性との適合条件及び前記最近の嗜好
性との適合条件の各々の条件を満たす商品を判定するス
テップを有することを特徴とする請求項１記載の商品情
報の提供方法。
【請求項１０】前記ユーザーが指定した商品と組合せ可
能で、かつユーザーの嗜好性に適合する商品を選択する
ステップとして、前記商品提案サーバー装置では、前記
特性分布図において、組合せ可能条件、平均的嗜好性と
の適合条件、目的別嗜好性との適合条件、最近の嗜好性
との適合条件の各々の条件を満たす商品について、幾つ
の条件を満たしているか、又はどの条件を満たしている
かで適合レベルを評価し、ユーザーに対して提供する商
品情報について優先度付けをするステップを有すること
を特徴とする請求項１記載の商品情報の提供方法。