JP2014182636A - 情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが注目した商品画像を基準として推奨商品の画像を効果的に提示することにより、購買意欲を促進する仕組みを提供することを目的とする。
【解決手段】商品群の中から選択した商品の画像をユーザへ提示するインターネット通販システム１は、商品群に含まれる商品間の関連度を表す商品間距離を算出する距離計算部２２１と、距離計算部２２１により算出された商品間距離に基づいて、ユーザへ提示すべき商品とその画像の表示画面上の位置とを決定するマッピング処理部２２２とを備える。表示画面に表示された画像のうちいずれかの画像をユーザが指定すると、マッピング処理部２２２が、指定された画像が表す商品からの商品間距離を基準として、ユーザへ提示すべき商品とその画像の表示画面上の大きさおよび位置の少なくとも一方とを再決定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザが興味を持つ可能性が高い商品を推奨する、いわゆるレコメンド機能を有する情報処理システムに関する。

近年、インターネットを介したオンラインショッピング（いわゆるインターネット通販）が広く利用されている。ユーザは、自宅のパーソナルコンピュータや、スマートフォン等のモバイル端末から、通販業者のサイトにアクセスし、商品を選択して購入申し込みをする。

一般的に、インターネット通販を利用して商品を購入する際には、ユーザ登録を行うことが要求される。ユーザ登録を行うと、各ユーザには固有のＩＤが付与される。そのＩＤを利用して、通販業者または通販サイトの運営者は、各ユーザの閲覧履歴データや購買履歴データを取得することが可能となる。そして、従来、このように取得された閲覧履歴データや購買履歴データを解析することにより、各ユーザが興味を持ちそうな商品を推奨する仕組み（いわゆるレコメンド機能）が、様々なサイトに導入されている。

レコメンド機能が導入された通販サイトでは、ユーザがログインした際、または何らかの商品を検索した場合等に、そのユーザに対する推奨商品の情報が提示される。ここで推奨される商品は、当該ユーザが過去に閲覧または購入した商品と同一または類似の属性を有する商品や、関連性のある商品などである。あるいはその逆に、意外性のある商品を推薦する場合もある。このようなレコメンド機能を備えたアイテム推薦システムの一例が、下記の特許文献１等に開示されている。

特開２００８−２９３２１１号公報

インターネット通販サイトは検索機能を備えているので、ユーザは探したい商品の情報を容易に見ることができる。また、レコメンド機能を備えたサイトの場合、各ユーザの閲覧履歴（検索履歴）または購買履歴に基づいて、ユーザが興味を持つ可能性のある推奨商品の情報が提示されるので、ユーザの購買意欲を促進する効果がある。

しかし、従来のインターネット通販サイトでは、推奨商品の情報を提示する態様については特段の工夫がなされていないことが多い。例えば、ユーザがある商品を検索した場合に、当該商品の情報を提示する画面の下部等に「おすすめ商品」を表示する領域を設け、そこに推奨商品の画像等を提示するといった態様にとどまっている。

これに対して、本発明は、ユーザが注目した商品画像を基準として推奨商品の画像を効果的に提示することにより、購買意欲を促進する仕組みを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明にかかる情報処理システムは、商品群の中から選択した商品の画像をユーザへ提示する情報処理システムであって、前記商品群に含まれる商品間の関連度を表す商品間距離を算出する距離計算部と、前記距離計算部により算出された商品間距離に基づいて、ユーザへ提示すべき商品とその画像の表示画面上の位置とを決定するマッピング処理部とを備える。前記表示画面に表示された画像のうちいずれかの画像をユーザが指定すると、前記マッピング処理部が、指定された画像が表す商品からの商品間距離を基準として、ユーザへ提示すべき商品とその画像の表示画面上の大きさおよび位置の少なくとも一方とを再決定する。

本発明によれば、ユーザがいずれかの画像を指定すると、その画像が表す商品からの商品間距離を基準として、ユーザへ提示すべき商品とその画像の表示画面上の大きさおよび位置の少なくとも一方とが再決定される。これにより、ユーザが着目した商品の画像を基準として、その商品に対して商品間距離が近い推奨商品の画像を、ユーザへ提示すべき商品画像として効果的に提示することができる。この結果、ユーザの購買意欲を促進することができる。

図１は、本発明の一実施形態にかかるインターネット通販システムの機能的構成を示すブロック図である。 図２は、ユーザデータベースに格納される情報の一例を示す図である。 図３は、ユーザ端末の画面表示の一例を示す図である。 図４は、ユーザ端末の画面表示の一例を示す図である。 図５は、ユーザ端末の画面表示の一例を示す図である。 図６は、ユーザ端末の画面表示の一例を示す図である。 図７は、ユーザ端末の画面表示の一例を示す図である。

本発明の第１の構成にかかる情報処理システムは、商品群の中から選択した商品の画像をユーザへ提示する情報処理システムであって、前記商品群に含まれる商品間の関連度を表す商品間距離を算出する距離計算部と、前記距離計算部により算出された商品間距離に基づいて、ユーザへ提示すべき商品とその画像の表示画面上の位置とを決定するマッピング処理部とを備える。前記表示画面に表示された画像のうちいずれかの画像をユーザが指定すると、前記マッピング処理部が、指定された画像が表す商品からの商品間距離を基準として、ユーザへ提示すべき商品と、その画像の表示画面上の大きさおよび位置の少なくとも一方とを再決定する。

本発明の第２の構成にかかる情報処理システムは、前記第１の構成において、前記表示画面に表示された画像のうちいずれかの画像をユーザが指定すると、当該画像がユーザにより前回指定された画像から所定の距離範囲内にある場合は、前記マッピング処理部が、当該画像が表す商品からの商品間距離が近い商品を優先的に、ユーザへ提示すべき商品として決定する。当該画像がユーザにより前回指定された画像から所定の距離範囲外にある場合は、前記マッピング処理部が、当該画像が表す商品からの商品間距離が遠い商品も、ユーザへ提示すべき商品に含める。

本発明の第３の構成にかかる情報処理システムは、前記第１の構成において、前記表示画面に表示された画像のうちいずれかの画像をユーザが指定すると、当該画像が表す商品の説明を表示すると共に、当該画像が表す商品からの商品距離が近い商品を、前記説明の近傍に表示する。

本発明の第４の構成にかかる情報処理システムは、前記第１または第２の構成において、ユーザの行動履歴情報として商品の購入履歴情報および閲覧履歴情報の少なくとも一方を含むユーザデータを記憶するユーザデータベースをさらに備え、前記距離計算部が、前記行動履歴情報を利用して前記商品間距離を算出する。

本発明の第５の構成にかかる情報処理システムは、前記第４の構成において、前記行動履歴情報として、商品の購入および閲覧の少なくとも一方が行われたタイミングを表すタイミング情報をさらに含み、前記マッピング処理部が、当該タイミング情報を参酌してユーザへ提示すべき商品を決定する。

本発明のプログラムは、商品群の中から選択した商品の画像をユーザ端末へ表示させる処理を、前記ユーザ端末とネットワークを介して接続されたコンピュータに実行させるプログラムであって、前記商品群に含まれる商品間の関連度を表す商品間距離を算出する距離計算処理と、前記距離計算部により算出された商品間距離に基づいて、ユーザへ提示すべき商品とその画像の表示画面上の位置とを決定するマッピング処理とを前記コンピュータに実行させる命令を含み、前記表示画面に表示された画像のうちいずれかの画像をユーザが指定すると、前記マッピング処理を前記コンピュータに実行させることにより、指定された画像が表す商品からの商品間距離を基準として、ユーザへ提示すべき商品とその画像の表示画面上の大きさおよび位置の少なくとも一方とを再決定する命令をさらに含む。

以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。なお、説明を分かりやすくするために、以下で参照する図面においては、構成が簡略化または模式化して示されたり、一部の構成部材が省略されたりしている。また、各図に示された構成部材間の寸法比は、必ずしも実際の寸法比を示すものではない。

本発明の情報処理システムの一実施形態としてのインターネット通販システム１は、図１に示すように、ユーザ端末Ｕ１，Ｕ２，・・・（以下、「ユーザ端末Ｕ」と総称する。）とインターネット１０を介して接続されるサーバ２０を有する。通販業者は、サーバ２０上にウエブアプリケーションを置くことにより、インターネット通販サイトを運営する。通販サイトは、ある業者が自らの商品のみを販売するサイトであっても良いし、様々な出品者の商品を販売する総合通販サイトであっても良い。

ユーザ端末Ｕとしては、パーソナルコンピュータや、スマートフォン等のモバイル端末等が用いられるが、特に制限はない。ディスプレイを有しインターネット接続が可能な装置であれば、様々な装置をユーザ端末Ｕとして用いることが可能である。

前記通販サイトは、一般的に、ユーザ登録をしなくても商品検索や閲覧は可能であるが、購入申し込みをする段階の前にユーザ登録が必要とされる。ユーザが、ユーザ端末Ｕの画面上で、通販サイトに表示されるユーザ登録画面にログイン名やパスワード等を入力することにより、当該ユーザのアカウントが作成される。また、商品を配送するために、実名、住所、電話番号などをユーザに入力させて、アカウント情報として登録する。さらに、代金決済用の情報をユーザに入力させることも一般的であり、その情報もアカウント情報として登録される。これらのアカウント情報は、サーバ２０からアクセス可能なユーザデータベース３０に格納される。また、ユーザデータベース３０には、通販サイトにおける各ユーザの行動に関する履歴情報も記録される。ユーザデータベース３０に記録される情報の詳細については、後述する。

また、インターネット通販システム１は、商品に関する情報を記憶している商品データベース４０も含む。商品データベース４０には、各商品に関して、商品ＩＤ、商品画像、および、商品属性情報が格納される。商品属性情報としては、商品名、商品の説明などの情報が格納される。

なお、図１の例では、ユーザデータベース３０および商品データベース４０を、サーバ２０からインターネット１０を介さずにアクセス可能な装置として図示している。しかし、本発明にかかるインターネット通販システムは、このような構成に限定されない。例えばクラウドコンピューティングを利用することにより、ユーザデータベース３０および商品データベース４０がサーバ２０とは物理的に異なる場所に設置され、インターネット等を介してサーバ２０からアクセスされるように構成することも可能である。また、図１においては商品データベース４０を一つだけ備えた構成を例示しているが、商品データベース４０は複数であっても良い。例えば、複数の出品者が存在する場合、出品者毎の商品データベースが設けられている構成などが考えられる。

次に、図１を参照しながら、サーバ２０の機能的な構成について説明する。なお、図１のサーバ２０が有する各ブロックは、サーバ２０がコンピュータプログラムを実行することによって機能的に実現されるブロックである。必ずしも各ブロックに対応する独立したハードウエアがサーバ２０内に存在するわけではない。

図１に示すように、サーバ２０は、ページ生成部２１と、レコメンドエンジン２２と、アカウント情報収集部２３を備えている。レコメンドエンジン２２は、距離計算部２２１と、マッピング処理部２２２とを備えている。

距離計算部２２１は、ユーザデータベース３０に記録されている履歴情報と、商品データベース４０に記録されている商品情報とに基づいて、商品同士がどの程度似ているのかを表す商品距離を計算する。その計算方法については後述する。マッピング処理部２２２は、距離計算部２２１が計算した商品距離にしたがって、商品画像をユーザ端末Ｕの画面上に配置するためのマッピング処理を行う。

マッピング処理の結果はページ生成部２１へ送られる。ページ生成部２１は、商品画像がマッピングされた画面をユーザ端末Ｕに表示させるためのＨＴＭＬを生成し、インターネット１０を介してユーザ端末Ｕへ送信する。

アカウント情報収集部２３は、各ユーザの通販サイト上でのユーザの行動に関する情報を適時収集し、ユーザデータベース３０へアカウント情報として追加する。このように収集して追加される情報としては、例えば、商品の検索履歴、商品情報の閲覧履歴、商品の購入履歴などがある。

ここで、図２を参照しながら、ユーザデータベース３０に格納される情報の一例を説明する。図２に示す例では、ユーザデータベース３０に格納される情報は、各ユーザに固有に付与されるユーザＩＤに関連づけて、ユーザ個人情報、検索履歴、閲覧履歴、および、購入履歴を含んでいる。なお、これらの他に、他の様々な情報を含んでいても良い。

ユーザ個人情報に含まれるデータの例としては、ユーザがアカウント作成時に指定したログイン名、パスワード、氏名、住所、Ｅメールアドレス、電話番号、クレジットカード情報などがある。また、年齢や性別などが含まれていてもよい。検索履歴に含まれるデータの例としては、ユーザが入力した検索キーワードや検索日時などがある。

閲覧履歴に含まれるデータの例としては、ユーザが閲覧した商品の商品ＩＤ、閲覧深度、閲覧日時などがある。閲覧深度とは、ユーザがその商品情報をどの程度興味を持って見たかを表すデータである。例えば、商品画像を拡大表示できる場合であれば、ユーザが拡大表示をしたか否かを表すデータは、閲覧深度の一例である。また、商品画像をクリックするとその商品の詳細情報が表示されるような場合であれば、その詳細情報まで閲覧したか否かを表すデータも、閲覧深度の一例である。

購入履歴に含まれるデータの例としては、ユーザが購入した商品の商品ＩＤ、購入日時などがある。

次に、ユーザ端末Ｕの画面遷移について説明する。

ユーザが通販サイトにアクセスすると、最初は、図３に示すように、様々な商品の画像がランダムな位置に表示される。なお、最初に商品カテゴリ等を選択させて、選択されたカテゴリの商品を表示するようにしても良い。この通販サイトでは、商品画像は４段階の大きさで表示される。すなわち、最も小さい商品画像の縦横サイズが１×１であるとすると、二番目に小さい商品画像は２×２、三番目に小さい商品画像は３×３、最も大きい商品画像（図３には現れていない）は４×４である。ただし、商品画像のサイズ種別は、この例に限定されない。図３の画面では、それぞれの商品画像の大きさは、上記の４種類の中からランダムに選ばれている。また、この画面においては、商品画像のみが表示されており、各商品の説明は表示されない。各商品の説明は、下記に説明するように、ユーザが商品画像をポイントまたはクリックすることによってはじめて表示される。このように、最初は商品画像のみを多く表示することにより、ユーザは、文字を読まなくても画面を眺めるだけで、色々なテイストの商品を見ることができる。

そして、図３の画面上でユーザがいずれかの商品画像をポイントすると、図４に示すように、当該画像の下部に「もっと見る」というボタンが表示されると共に、商品の説明テキストが吹き出し内に表示される。ここで、ユーザが「もっと見る」というボタンをクリックすると、図５に示すように、クリックした商品の詳細を説明する画像が表示される。これにより、ユーザは、興味がある商品の詳細説明を簡単に見ることができる。また、クリックした商品の画像の左右に、その商品との関連において推奨される商品の画像が表示される。ここで、「推奨される商品」としては、例えば、ユーザがクリックした商品と同じテイストの商品、ユーザがクリックした商品と同様の用途や機能を有する商品、ユーザがクリックした商品を購入した他のユーザが同時に購入する傾向が高い商品、ユーザがクリックした商品と組み合わせて使用できる商品、などであるがこれらに限定されない。このように、ユーザが実際に興味を示してクリックした商品に関連して、そのユーザが興味を持つ可能性が高いものとして推奨される商品の画像を提示することができるので、購買意欲を促進することができる。なお、本実施形態においては、クリックされた商品に対する推奨商品を決定する処理は、前述のレコメンドエンジン２２が、ユーザによる購入履歴や閲覧履歴の情報に基づいて、クリックされた商品と他の商品との間の関連性や類似度を「距離」として算出することにより行う。その処理の内容については、後に詳しく説明する。

図３の画面上でユーザがいずれかの商品画像をクリックすると、クリックされた画像が最大サイズに拡大表示されると共に、その画像の近傍に、レコメンドエンジン２２によって推奨される商品の画像が表示されるように、画面がリフレッシュされる。例えば、図６に示すようにユーザが商品画像Ｐ１をクリックしたとすると、図７に示すように、商品画像Ｐ１が最大サイズに拡大されると共に、商品画像Ｐ１の近傍に、商品画像Ｐ１との関連において推奨される商品の画像が表示される。なお、推奨商品の画像のサイズは、前記の「距離」に応じて決定され、それぞれの推奨商品の推奨度合いを反映したものとなっている。例えば、ここでの例では、ユーザがクリックした商品画像Ｐ１との関連性や類似度が高い商品の画像（すなわち商品画像Ｐ１との「距離」が近い商品の画像）ほど、ユーザの興味を引きやすい大きいサイズで表示される。なお、商品画像Ｐ１との「距離」が近い商品の画像ばかりを、商品画像Ｐ１の近傍に必ずしも集中させなくても良い。商品画像Ｐ１と共に画面に表示される画像群の配置は、互いに異なる大きさの画像を画面内に隙間無く配置するべく決定されるので、商品画像Ｐ１との「距離」が遠い商品を表す小さい画像が、商品画像Ｐ１の近傍に表示されることもある。このように、商品画像Ｐ１との「距離」が遠い（すなわち関連性や類似度が低い）商品の画像を、商品画像Ｐ１の近くに表示することにより、ユーザにとって意外性のある商品が提示されることとなり、ユーザにとって目新しい商品の購入につながるという効果も期待できる。

また、クリックされた商品画像に対応して決定された推奨商品画像は、それらの商品同士の「距離」にしたがってマッピングされる。すなわち、クリックされた商品画像との関連性や類似度が高い推奨商品の画像ほど、より大きなサイズで、または、クリックされた商品画像の近くに位置するように、配置される。このマッピング処理は、レコメンドエンジン２２内のマッピング処理部２２２によって行われる。その処理内容については後述する。

図５または図７に示したように、ユーザがクリックした商品の画像の周囲に、その商品との関連において推奨される商品の画像を大きなサイズで表示することにより、ユーザの嗜好に合致する可能性が高い商品を提示することができる。また、図５に示した表示態様によれば、矢印ボタンをクリックすることで、商品画像の表示が推移していくので、陳列された商品を順に見ていく感覚で、推奨商品を見ることができる。

また、ユーザがポイントした商品の画像や、クリックした商品の画像は、画面右側の閲覧履歴エリアにも表示される。この閲覧履歴エリアの商品画像の下には「コーディネート」ボタンが表示される。ユーザが、この「コーディネート」ボタンをクリックすると、その商品と組み合わせて使用できる推奨商品の画像が表示される。例えば、ユーザがワンピースをクリックした場合、推奨商品としては、そのワンピースに合うカーディガンやアクセサリーなどが提示される。ここでコーディネートの提案として提示される推奨商品の組み合わせは、出品者があらかじめ定義しておいても良いし、後で説明するように、他のユーザの購入履歴や閲覧履歴を参照することにより、多くのユーザが同時に購入または同時期に閲覧している商品の組み合わせを抽出することで、決定することも可能である。

ここで、レコメンドエンジン２２の処理内容について、詳しく説明する。

最初に、レコメンドエンジン２２の距離計算部２２１の処理について説明する。距離計算部２２１は、ユーザデータベース３０から履歴情報（購入履歴および閲覧履歴）を抽出し、これに基づいて商品間の「距離」を計算する。なお、ある２つの商品の距離が近いほど、それらの商品の関連性または類似度が高いことを意味する。なお、以下の説明においては、商品間の「距離」が近いほど、それらの画像が表示画面上で近くに配置される例を説明しているが、ある商品にユーザが着目したときに、その商品との「距離」が近い商品の画像のサイズを大きくして表示するようにしても良い。あるいは、ある商品にユーザが着目したときに、その商品との「距離」が近い商品の画像のサイズを大きくすると共に、その商品の画像の近くに配置するようにしても良い。

まず、１人のユーザの購入履歴に着目し、当該ユーザが複数商品を購入している場合、それらの商品は類似の商品群に属するものと仮定して、それらの商品には近い距離を設定する。また、購入された商品群と購入されていない商品群には、遠い距離を設定する。これを全ユーザの購入履歴について行い、平均化することによって、商品間の距離を算出する。同様の処理を、閲覧履歴についても行う。すなわち、同一ユーザが複数商品を閲覧している場合、それらの商品に近い距離を設定し、閲覧された商品と閲覧されていない商品との間には遠い距離を設定する。そして、購入履歴に基づいて求められた距離と、閲覧履歴に基づいて求められた距離との加重平均をとり、その結果を商品距離とする。なお、本実施形態においては購入履歴と閲覧履歴の両方を用いて商品距離を求めているが、どちらか一方のみを用いることとしても構わない。

マッピング処理部２２２は、距離計算部２２１で求められた商品距離に基づいて、多次元尺度構成法を用いて、商品画像を２次元上にマッピングする。すなわち、マッピング処理部２２２は、距離計算部２２１で求められた商品距離ができる限り維持されるように、ユーザ端末Ｕの画面上における商品画像の座標を決定する。なお、多次元尺度構成法は、データを次元圧縮する方法である。すなわち、商品がＸ個存在する場合は、Ｘ次元の空間であれば商品の距離関係をもとに全商品の座標を決定することができる。しかし、人間が視覚的に商品間の関係性を確認する際に、３次元以上では確認が困難である。そこで、ユーザ端末Ｕの画面に、商品間の関係性を２次元で表示できるようにするために、多次元尺度構成法を用いる。

また、本実施形態においては、マッピング処理部２２２は、ユーザの行動（クリック操作）に合わせて、商品画像の表示方法を変更する。このため、マッピング処理部２２２は、ユーザが前回クリックした商品と、今回クリックした商品との位置関係を用いる。すなわち、前回クリックした商品画像の近く（前回クリックした商品画像から所定の距離範囲内）にある商品画像がクリックされた場合は、ユーザが似たような商品群からの絞り込みを行っていると推察される。したがって、このような場合は、マッピング処理部２２２は、クリックされた商品との距離が近い商品をより多く表示するようにマッピング処理を行う。その逆に、前回クリックした商品画像から所定距離よりも離れた位置にある商品画像がクリックされた場合は、ユーザの興味が異なる商品群に推移していると推察される。したがって、このような場合は、探索可能範囲を広げるために、クリックされた商品から距離が遠い商品の画像を含めて、商品バリエーションを増やしたマッピング処理を行う。

また、ユーザ端末の属性（特に画面の大きさや解像度）に応じて、表示すべき商品画像の数や配置を変更することが好ましい。

以上、本発明についての実施形態を説明したが、本発明は上述の実施形態のみに限定されず、発明の範囲内で種々の変更が可能である。

本発明は、インターネットを利用した通販システム等でユーザへ商品等を推奨するための情報提供システムとして、産業上の利用が可能である。

１ インターネット通販システム
１０ インターネット
２０ サーバ
２１ ページ生成部
２２ レコメンドエンジン
２２１ 距離計算部
２２２ マッピング処理部
２３ アカウント情報収集部
３０ ユーザデータベース
４０ 商品データベース
Ｕ１，Ｕ２ ユーザ端末

Claims (6)

1. 商品群の中から選択した商品の画像をユーザへ提示する情報処理システムであって、
   前記商品群に含まれる商品間の関連度を表す商品間距離を算出する距離計算部と、
   前記距離計算部により算出された商品間距離に基づいて、ユーザへ提示すべき商品とその画像の表示画面上の位置とを決定するマッピング処理部とを備え、
   前記表示画面に表示された画像のうちいずれかの画像をユーザが指定すると、前記マッピング処理部が、指定された画像が表す商品からの商品間距離を基準として、ユーザへ提示すべき商品と、その画像の表示画面上の大きさおよび位置の少なくとも一方とを再決定する、情報処理システム。
2. 前記表示画面に表示された画像のうちいずれかの画像をユーザが指定すると、
   当該画像がユーザにより前回指定された画像から所定の距離範囲内にある場合は、前記マッピング処理部が、当該画像が表す商品からの商品間距離が近い商品を優先的に、ユーザへ提示すべき商品として決定し、
   当該画像がユーザにより前回指定された画像から所定の距離範囲外にある場合は、前記マッピング処理部が、当該画像が表す商品からの商品間距離が遠い商品も、ユーザへ提示すべき商品に含める、請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記表示画面に表示された画像のうちいずれかの画像をユーザが指定すると、
   当該画像が表す商品の説明を表示すると共に、当該画像が表す商品からの商品距離が近い商品を、前記説明の近傍に表示する、請求項１に記載の情報処理システム。
4. ユーザの行動履歴情報として商品の購入履歴情報および閲覧履歴情報の少なくとも一方を含むユーザデータを記憶するユーザデータベースをさらに備え、
   前記距離計算部が、前記行動履歴情報を利用して前記商品間距離を算出する、請求項１または２に記載の情報処理システム。
5. 前記行動履歴情報として、商品の購入および閲覧の少なくとも一方が行われたタイミングを表すタイミング情報をさらに含み、
   前記マッピング処理部が、当該タイミング情報を参酌してユーザへ提示すべき商品を決定する、請求項４に記載の情報処理システム。
6. 商品群の中から選択した商品の画像をユーザ端末へ表示させる処理を、前記ユーザ端末とネットワークを介して接続されたコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記商品群に含まれる商品間の関連度を表す商品間距離を算出する距離計算処理と、
   前記距離計算部により算出された商品間距離に基づいて、ユーザへ提示すべき商品とその画像の表示画面上の位置とを決定するマッピング処理とを前記コンピュータに実行させる命令を含み、
   前記表示画面に表示された画像のうちいずれかの画像をユーザが指定すると、前記マッピング処理を前記コンピュータに実行させることにより、指定された画像が表す商品からの商品間距離を基準として、ユーザへ提示すべき商品と、その画像の表示画面上の大きさおよび位置の少なくとも一方とを再決定する命令をさらに含む、プログラム。

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