JP2018181326A - ディープラーニングを活用した個人化商品推薦 - Google Patents
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Abstract
Description
310:情報管理部
320:学習処理部
330:商品推薦部
Claims (17)
- コンピュータによって実現される個人化商品推薦システムで実行される個人化商品推薦方法であって、
前記個人化商品推薦システムが提供する複数のサービスのうちの特定のサービスで推薦対象となる商品情報と、前記複数のサービスのうちの少なくとも1つのサービスにおけるユーザ行動履歴情報が含まれるユーザ情報を収集する段階、
前記商品情報と前記ユーザ情報を利用し、ディープラーニングを活用して推薦対象商品に対する購入予測を学習する段階、および
前記推薦対象商品に対する購入予測の学習結果に基づき、前記特定のサービスを通じて商品推薦結果を提供する段階
を含む、個人化商品推薦方法。 - 前記学習する段階は、
前記商品情報と前記ユーザ情報が入力ベクトルとして構成される順伝播型ニューラルネットワーク(FFNN)学習モデルに基づいて、前記商品情報と前記ユーザ情報を共に学習し、前記推薦対象商品に対する購入予測を学習すること
を特徴とする、請求項1に記載の個人化商品推薦方法。 - 前記学習する段階は、
前記ユーザ行動履歴情報に該当するベクトル集合を一定区間に分けた後、区間別の平均値によって入力ベクトルを構成する段階
を含む、請求項1に記載の個人化商品推薦方法。 - 前記学習する段階は、
前記ユーザ行動履歴情報に対し、各類型の履歴回数や商品個数情報を含めて入力ベクトルを構成する段階
を含む、請求項1に記載の個人化商品推薦方法。 - 前記商品情報は、商品メタ情報および商品イメージのうちの少なくとも一方を含み、
前記学習する段階は、
前記商品メタ情報を埋め込みベクトルに変換して入力ベクトルとして構成するか、前記商品イメージの視覚的パターンを含む特徴ベクトルを入力ベクトルとして構成する段階
を含む、請求項1に記載の個人化商品推薦方法。 - 前記提供する段階は、
前記複数のサービス間のクロスオーバー形態により、前記特定のサービスとは異なるサービスでのユーザ行動履歴情報を利用して前記特定のサービスの商品推薦結果を提供すること
を特徴とする、請求項1に記載の個人化商品推薦方法。 - 前記学習する段階は、
前記商品情報と前記ユーザ情報が入力ベクトルとして構成されるFFNN学習モデルに基づいて、前記推薦対象商品に対する購入予測点数を算出し、
前記提供する段階は、
前記購入予測点数を基準として前記特定のサービスで推薦対象となる商品の一部を推薦すること
を特徴とする、請求項1に記載の個人化商品推薦方法。 - 前記提供する段階は、
検索のためのクエリが入力された場合、前記購入予測点数を基準として前記クエリに対応する商品のうちの一部を推薦すること
を特徴とする、請求項7に記載の個人化商品推薦方法。 - コンピュータシステムに個人化商品推薦方法を実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記個人化商品推薦方法は、
個人化商品推薦システムが提供する複数のサービスのうちの特定のサービスで推薦対象となる商品情報と、前記複数のサービスのうちの少なくとも1つのサービスにおけるユーザ行動履歴情報が含まれるユーザ情報を収集する段階、
前記商品情報と前記ユーザ情報を利用し、ディープラーニングを活用して推薦対象商品に対する購入予測を学習する段階、および
前記推薦対象商品に対する購入予測の学習結果に基づき、前記特定のサービスを通じて商品推薦結果を提供する段階
を含む、コンピュータプログラム。 - コンピュータによって実現される個人化商品推薦システムであって、
コンピュータ読取可能な命令を実行するように実現される少なくとも1つのプロセッサ
を含み、
前記少なくとも1つのプロセッサは、
当該個人化商品推薦システムが提供する複数のサービスのうちの特定のサービスで推薦対象となる商品情報と、前記複数のサービスのうちの少なくとも1つのサービスにおけるユーザ行動履歴情報が含まれるユーザ情報を収集する情報管理部、
前記商品情報と前記ユーザ情報を利用し、ディープラーニングを活用して推薦対象商品に対する購入予測を学習する学習処理部、および
前記推薦対象商品に対する購入予測の学習結果に基づき、前記特定のサービスを通じて商品推薦結果を提供する商品推薦部
を備える、個人化商品推薦システム。 - 前記学習処理部は、
前記商品情報と前記ユーザ情報が入力ベクトルとして構成されるFFNN学習モデルに基づいて、前記商品情報と前記ユーザ情報を共に学習し、前記推薦対象商品に対する購入予測を学習すること
を特徴とする、請求項10に記載の個人化商品推薦システム。 - 前記学習処理部は、
前記ユーザ行動履歴情報に該当するベクトル集合を一定区間に分けた後、区間別の平均値によって入力ベクトルを構成すること
を特徴とする、請求項10に記載の個人化商品推薦システム。 - 前記学習処理部は、
前記ユーザ行動履歴情報に対し、各類型の履歴回数や商品個数情報を含んで入力ベクトルを構成すること
を特徴とする、請求項10に記載の個人化商品推薦システム。 - 前記商品情報は、商品メタ情報と商品イメージのうちの少なくとも一方を含み、
前記学習処理部は、
前記商品メタ情報を埋め込みベクトルに変換して入力ベクトルとして構成するか、前記商品イメージの視覚的パターンを含む特徴ベクトルを入力ベクトルとして構成すること
を特徴とする、請求項10に記載の個人化商品推薦システム。 - 前記商品推薦部は、
前記複数のサービス間のクロスオーバー形態により、前記特定のサービスとは異なるサービスでのユーザ行動履歴情報を利用して前記特定のサービスの商品推薦結果を提供すること
を特徴とする、請求項10に記載の個人化商品推薦システム。 - 前記学習処理部は、
前記商品情報と前記ユーザ情報が入力ベクトルとして構成されるFFNN学習モデルに基づいて、前記推薦対象商品に対する購入予測点数を算出し、
前記商品推薦部は、
前記購入予測点数を基準として前記特定のサービスで推薦対象となる商品のうちの一部を推薦すること
を特徴とする、請求項10に記載の個人化商品推薦システム。 - 前記商品推薦部は、
検索のためのクエリが入力された場合、前記購入予測点数を基準として前記クエリに対応する商品のうちの一部を推薦すること
を特徴とする、請求項16に記載の個人化商品推薦システム。
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