JP2018045649A - 判定装置、判定方法および判定プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1を用いて、実施形態にかかる判定処理の一例について説明する。図1は、実施形態にかかる判定処理の一例を示す図である。実施形態にかかる判定処理は、図1に示す判定装置100によって行われる。
次に、図2を用いて、実施形態にかかる判定装置100について説明する。図2は、実施形態にかかる判定装置100の構成例を示す図である。図2に示すように、実施形態にかかる判定装置100は、通信部110と、行動傾向記憶部120と、制御部130とを有する。
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば、ショッピングサーバ10との間で情報の送受信を行う。
行動傾向記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、行動傾向記憶部120は、これまでに金融取引のあったユーザにおけるインターネット上での行動情報と、金融取引における信用度を示す指標とを対応付けて記憶する記憶部である。
図2に戻り、制御部130は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、判定装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
モデル生成部131は、任意のユーザの行動情報と任意のユーザの信用度との間での相関関係を機械学習することにより信用度モデルを生成する。この点について、図3の例を用いて説明する。
提供部132は、ユーザに対して各種金融サービスを提供する。また、提供部132は、ユーザから金融サービスを受けたい旨の依頼を受け付ける。
取得部133は、電子商取引における所定のユーザの行動情報を取得する。例えば、取得部133は、行動情報として、商品に対する評価行動、商品の販売元に対する評価行動、商品の購入者に対する評価行動、コメントを投稿する行動、商品売買において取引をキャンセルする行動、または、商品を購入するまで行った行動の各行動のうち少なくとも1つの行動に関する情報を取得する。
判定部134は、電子商取引における任意のユーザの行動情報と任意のユーザの信用度との関係に基づいて、取得部133により行動情報が取得された所定のユーザの信用度を判定する。具体的には、判定部134は、取得部133により取得された行動情報を信用度モデルに適用することで、所定のユーザの信用度を判定する。また、例えば、判定部134は、金融サービスを提供する際に用いる信用度を判定する。
次に、図4を用いて、実施形態にかかる判定装置100が実行する判定処理の手順について説明する。図4は、実施形態にかかる判定装置100による判定処理手順を示すフローチャートである。ここでは、判定装置100は、既に信用度モデルを生成済みであるものとする。
上記実施形態にかかる判定装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、判定装置100の他の実施形態について説明する。
上記実施形態では、モデル生成部131は、任意のユーザの行動情報と任意のユーザの信用度との間での相関関係を機械学習することにより学習モデルを生成する例を示した。しかしながら、モデル生成部131は、このような学習モデルをユーザの属性情報毎に生成してもよい。また、かかる場合、判定部134は、所定のユーザの属性情報に対応する学習モデルを用いて、所定のユーザの信用度を判定する。この点について、図1の例を用いて説明する。ここでは、ユーザの属性情報として「性別」を用いた例を示す。すなわち、モデル生成部131は、任意のユーザの「性別」毎に、任意のユーザの行動情報および信用度に基づいて学習モデルを生成する。
また、モデル生成部131は、任意のユーザの健康状態毎に、任意のユーザの行動情報および信用度に基づいて学習モデルを生成してもよい。かかる場合、判定部134は、所定のユーザの健康状態に対応する学習モデルを用いて、所定のユーザの信用度を判定する。
また、モデル生成部131は、販売者と購入者との間で行われる互いの評価付けに基づいて、信用度モデルを生成してもよい。ここで、図1では、オンラインショッピングを提供するショッピングサーバ10を用いた例を示したが、オークション処理を実行するオークションサーバXを例に説明する。
また、モデル生成部131は、商品を購入するまで行った行動に関する情報に基づいて、信用度モデルを生成してもよい。商品を購入するまで行った行動に関する情報とは、例えば、その商品を購入するに至るまでに、その商品について検索を行った回数である。
また、上記実施形態では、モデル生成部131が、購入商品に対する評価行動、コメントを投稿する行動、あるいは、商品を購入するまで行った行動に関する情報を用いて、信用度モデルを生成する例を示した。しかし、モデル生成部131は、これら以外の行動情報を用いて、信用度モデルを生成してもよい。
また、上記実施形態では、モデル生成部131は、転売に関するユーザの行動情報と、信用度との間での相関関係を学習することにより信用度モデルを生成してもよい。転売に関するユーザの行動情報とは、例えば、転売回数、あるいは、一度に転売した商品の個数、あるいは、一度にどれだけの商品を購入しそのうちどれだけ一度に転売したかっといった転売バランス等である。一例を示すと、モデル生成部131は、機械学習により、転売回数が多いほど貸し倒れ率が低いといった相関関係を得る場合がある。かかる場合、例えば、モデル生成部131は、転売回数が多いほど高い信用度スコアを算出する信用度モデルを生成する。
また、上述してきた実施形態にかかる判定装置100は、例えば図5に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図5は、判定装置100の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
実施形態にかかる判定装置100は、取得部133と、判定部134とを有する。取得部133は、電子商取引における所定のユーザの行動情報を取得する。判定部134は、電子商取引における任意のユーザの行動情報と任意のユーザの信用度との関係に基づいて、取得部により行動情報が取得された所定のユーザの信用度を判定する。
10 ショッピングサーバ
100 判定装置
120 行動傾向記憶部
131 モデル生成部
132 提供部
133 取得部
134 判定部
Claims (8)
- 電子商取引における所定のユーザの行動情報を取得する取得部と、
電子商取引における任意のユーザの行動情報と前記任意のユーザの信用度との関係に基づいて、前記取得部により行動情報が取得された前記所定のユーザの信用度を判定する判定部と
を有することを特徴とする判定装置。 - 前記任意のユーザの行動情報と前記任意のユーザの信用度との間での相関関係を機械学習することにより学習モデルを生成する生成部をさらに有し、
前記判定部は、前記取得部により取得された行動情報を前記学習モデルに適用することで、前記所定のユーザの信用度を判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の判定装置。 - 前記生成部は、前記任意のユーザの属性情報毎に、前記任意のユーザの行動情報及び信用度に基づいて前記学習モデルを生成し、
前記判定部は、前記所定のユーザの属性情報に対応する学習モデルを用いて、前記所定のユーザの信用度を判定する
ことを特徴とする請求項2に記載の判定装置。 - 前記生成部は、前記任意のユーザの健康状態毎に、前記任意のユーザの行動情報及び信用度に基づいて前記学習モデルを生成し、
前記判定部は、前記所定のユーザの健康状態に対応する学習モデルを用いて、前記所定のユーザの信用度を判定する
ことを特徴とする請求項2または3に記載の判定装置。 - 前記取得部は、前記行動情報として、商品に対する評価行動、商品の販売元に対する評価行動、商品の購入者に対する評価行動、コメントを投稿する行動、商品売買において取引をキャンセルする行動、または、商品を購入するまで行った行動の各行動のうち少なくとも1つの行動に関する情報を取得し、
前記判定部は、前記各行動のうち少なくとも1つの前記任意のユーザにおける行動に関する情報と前記任意のユーザの信用度との関係に基づいて、前記所定のユーザの信用度を判定する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載の判定装置。 - 前記判定部は、金融サービスを提供する際に用いる信用度を判定する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載の判定装置。 - 判定装置が実行する判定方法であって、
電子商取引における所定のユーザの行動情報を取得する取得工程と、
電子商取引における任意のユーザの行動情報と前記任意のユーザの信用度との関係に基づいて、前記取得工程により行動情報が取得された前記所定のユーザの信用度を判定する判定工程と
を含んだことを特徴とする判定方法。 - 電子商取引における所定のユーザの行動情報を取得する取得手順と、
電子商取引における任意のユーザの行動情報と前記任意のユーザの信用度との関係に基づいて、前記取得手順により行動情報が取得された前記所定のユーザの信用度を判定する判定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
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