JP2017194906A - 情報処理装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明の第1実施形態に係る商品推薦システムの機能構成を示す図である。
次に、図10及び図11も参照しながら、本発明の第2実施形態について説明する。第2実施形態では、上述した第1実施形態と異なる点を主に説明し、重複する説明を省略する。
次に、図12及び図13も参照しながら、本発明の第3実施形態について説明する。第3実施形態では、上述した各実施形態と異なる点を主に説明し、重複する説明を省略する。
次に、図14及び図15も参照しながら、本発明の第4実施形態について説明する。第4実施形態では、上述した各実施形態と異なる点を主に説明し、重複する説明を省略する。
NΔt=1/Δt×α・・・(1)
NΔt=(1/Δt)^α・・・(2)
次に、図16及び図17も参照しながら、本発明の第5実施形態について説明する。第5実施形態では、上述した各実施形態と異なる点を主に説明し、重複する説明を省略する。
次に、図18及び図19も参照しながら、本発明の第6実施形態について説明する。第6実施形態では、上述した各実施形態と異なる点を主に説明し、重複する説明を省略する。
次に、図20も参照しながら、本発明の第7実施形態について説明する。第7実施形態では、上述した各実施形態と異なる点を主に説明し、重複する説明を省略する。
次に、図21及び図22も参照しながら、本発明の第8実施形態について説明する。第8実施形態では、上述した各実施形態と異なる点を主に説明し、重複する説明を省略する。
次に、図23及び図24も参照しながら、本発明の第9実施形態について説明する。第9実施形態では、上述した各実施形態と異なる点を主に説明し、重複する説明を省略する。
Logit(pri)=In(pri/1-pri)=α+β1X1,I+β2X2,I+β3X3,I+…・・・(3)
Claims (10)
- 通信端末を介して該通信端末のユーザに商品を推薦する情報処理装置であって、
前記通信端末から取得された、購買商品及び該商品を購買した前記ユーザの属性が関連付けられた購買履歴情報と、購買商品及び該商品を購買した前記ユーザの購買時の状況を示す情報であるコンテキストが関連付けられたコンテキスト情報とを記憶する記憶部と、
前記購買履歴情報に含まれる商品のうち、前記コンテキスト情報の総数が所定の閾値よりも少ない商品に関して、前記コンテキスト情報を取得するためのユーザへの質問を生成する質問生成部と、
前記質問生成部により生成された質問に基づき前記通信端末から取得された前記コンテキスト情報、前記記憶部に記憶されている前記購買履歴情報、及び前記記憶部に記憶されている前記コンテキスト情報に基づき、各商品の購買確率を算出する算出モデルを生成するモデル生成部と、
少なくとも前記ユーザの属性を前記算出モデルに入力することにより、各商品の購買確率を算出し、ユーザに推薦する商品を決定するモデル適用部と、を備える、情報処理装置。 - 前記質問生成部は、前記コンテキスト情報の総数が所定の閾値よりも少ない商品のうち、過去の推薦時における正答率が低い商品をモデル精度の低い商品と判断し、該モデル精度の低い商品に関して、前記質問を生成する、請求項1記載の情報処理装置。
- 前記購買履歴情報においては、商品の購買日時及び購買場所が、前記購買商品及び前記ユーザの属性に関連付けられており、
前記質問生成部は、前記質問を生成する商品に関する、前記購買履歴情報における購買日時及び購買場所の少なくともいずれか一方に基づいて、前記質問に対する回答候補を生成する、請求項1又は2記載の情報処理装置。 - 前記質問生成部は、前記質問を生成する商品に関する、ユーザからの過去の回答履歴を考慮して、前記質問に対する回答候補を生成する、請求項1〜3のいずれか一項記載の情報処理装置。
- 前記モデル生成部は、
前記購買履歴情報を含む情報セットを複数種類用意し、該複数種類の情報セットを合成することにより、前記算出モデルを生成し、
前記算出モデルを生成する際には、互いに異なる種類の前記情報セットの合成割合を任意に変化させる、請求項1〜4のいずれか一項記載の情報処理装置。 - 前記モデル生成部は、
前記複数種類の情報セットとして、全ユーザの前記購買履歴情報を含む情報セットと、1ユーザのみの前記購買履歴情報を含む情報セットとを用意し、
前記全ユーザの購買履歴情報に占める前記1ユーザの購買履歴情報の占有率を特定し、該占有率に応じて、前記全ユーザの購買履歴情報を含む情報セットと、前記1ユーザのみの購買履歴情報を含む情報セットとの合成割合を決定する、請求項5記載の情報処理装置。 - 前記購買履歴情報においては、商品の購買日時が、前記購買商品及び前記ユーザの属性に関連付けられており、
前記モデル生成部は、
前記情報セットに含まれる前記購買履歴情報における前記購買日時に応じて、互いに異なる種類の前記情報セットの合成割合を決定する、請求項5又は6記載の情報処理装置。 - 前記購買履歴情報においては、商品の購買日時が、前記購買商品及び前記ユーザの属性に関連付けられており、
前記モデル生成部は、前記購買日時が現在の日時から所定の範囲内である前記購買履歴情報のみに基づいて、前記モデルを生成する、請求項1〜7のいずれか一項記載の情報処理装置。 - 前記モデル生成部は、
互いに類似する複数の商品からなる商品群毎に、前記購買履歴情報及び前記コンテキスト情報に基づき、該商品群の購買確率を算出する商品群モデルを生成し、
前記モデル適用部は、
前記算出モデルを適用して算出した商品の購買確率と、前記商品群モデルを適用して算出した該商品を含む商品群の購買確率とに基づき、該商品の最終的な購買確率である最終購買確率を算出し、該最終購買確率に基づいて、ユーザに推薦する商品を決定する、請求項1〜8のいずれか一項記載の情報処理装置。 - 前記購買履歴情報においては、商品の購買日時が、前記購買商品及び前記ユーザの属性に関連付けられており、
前記モデル適用部は、
ユーザの状況についての問合せを行い、該問合せに対する前記ユーザからの回答を取得し、該回答に示された前記ユーザの状況を前記算出モデルに入力することにより、ユーザに推薦する商品を決定するものであり、
前記購買履歴情報に基づき、購買頻度が高い時間帯である購買時間帯を導出し、
前記購買時間帯において過去に回答された数が多い前記ユーザの状況ほど、優先的に、前記問合せによって取得される取得対象と特定し、
前記取得対象を得るための問合せを行う、請求項1〜9のいずれか一項記載の情報処理装置。
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