JP2020119472A

JP2020119472A - Giving device, giving method, and giving program

Info

Publication number: JP2020119472A
Application number: JP2019012609A
Authority: JP
Inventors: 玲田島; Rei Tajima; 宗也脇山; Shuya Wakiyama; 貴亮佐藤; Takaaki Sato; 立石　健二; Kenji Tateishi; 健二立石; 弘樹藤田; Hiroki Fujita
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2019-01-28
Filing date: 2019-01-28
Publication date: 2020-08-06
Anticipated expiration: 2039-01-28
Also published as: JP7018905B2

Abstract

To give appropriate information to a transaction object.SOLUTION: A giving device comprises an estimation unit and a giving unit. The estimation unit estimates similarity between a first transaction object and a second transaction object in an electronic market. The giving unit gives information associated with the first transaction object to the second transaction object on the basis of the similarity estimated by the estimation unit.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、付与装置、付与方法及び付与プログラムに関する。 The present invention relates to a granting device, a granting method, and a granting program.

従来、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトやＥＣアプリ等の電子市場における取引対象を分類する技術が提案されている。例えば、電子市場における取引対象に付与されるハッシュタグを入力するための入力画面を提示する技術が提案されている（特許文献１）。この技術では、電子市場のユーザは、提示された入力画面を介して、電子市場における取引対象に対して任意のハッシュタグを付与することができる。 2. Description of the Related Art Conventionally, there has been proposed a technique for classifying transaction targets in an electronic market such as an EC (Electronic Commerce) site and an EC application. For example, a technique has been proposed in which an input screen for inputting a hash tag given to a transaction target in the electronic market is presented (Patent Document 1). With this technology, the user of the electronic marketplace can attach an arbitrary hashtag to the transaction target in the electronic marketplace via the presented input screen.

特開２０１８−１３６８３９号公報JP, 2008-136839, A

しかしながら、上記の従来技術では、取引対象に対して適切な情報を付与することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、電子市場のユーザによって取引対象に付与されたハッシュタグは、この取引対象にとって適切な情報であるとは限らない。 However, in the above-mentioned conventional technique, it is not always possible to give appropriate information to the transaction target. For example, in the above-mentioned conventional technology, the hash tag given to the transaction object by the user of the electronic market is not always the information appropriate for this transaction object.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、取引対象に対して適切な情報を付与することができる付与装置、付与方法及び付与プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an assigning device, an imparting method, and an imparting program that can impart appropriate information to a transaction target.

本願に係る付与装置は、電子市場における第１の取引対象と当該電子市場における第２の取引対象との間の類似性を推定する推定部と、前記推定部によって推定された類似性に基づいて、前記第１の取引対象に関連付けられた情報を、前記第２の取引対象に付与する付与部とを備えることを特徴とする。 The assigning device according to the present application is based on an estimation unit that estimates the similarity between a first transaction target in the electronic market and a second transaction target in the electronic market, and the similarity estimated by the estimation unit. , And an assigning unit that assigns information associated with the first transaction object to the second transaction object.

実施形態の一態様によれば、取引対象に対して適切な情報を付与することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to provide appropriate information to a transaction target.

図１は、実施形態に係るネットワークシステムの構成例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a network system according to an embodiment. 図２は、実施形態に係る付与処理の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the imparting process according to the embodiment. 図３は、実施形態に係る付与装置の構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the applying device according to the embodiment. 図４は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the product information storage unit according to the embodiment. 図５は、実施形態に係る付与装置による付与処理手順を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing a granting process procedure by the granting device according to the embodiment. 図６は、ハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the hardware configuration.

以下に、本願に係る付与装置、付与方法及び付与プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る付与装置、付与方法及び付与プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。 Hereinafter, modes (hereinafter, referred to as “embodiments”) for carrying out the applying device, the applying method, and the applying program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. The embodiment does not limit the application device, the application method, and the application program according to the present application. Further, the respective embodiments can be appropriately combined within a range in which the processing content is not inconsistent. Further, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and the duplicated description will be omitted.

〔１．ネットワークシステムの構成〕
まず、図１を参照して、実施形態に係るネットワークシステム１の構成について説明する。図１は、実施形態に係るネットワークシステム１の構成例を示す図である。図１に示すように、実施形態に係るネットワークシステム１には、ユーザ装置１０_１〜１０_ｎと、付与装置１００とが含まれる（ｎは任意の自然数）。本明細書では、ユーザ装置１０_１〜１０_ｎを区別する必要がない場合は、ユーザ装置１０_１〜１０_ｎを「ユーザ装置１０」と総称する。ユーザ装置１０および付与装置１００は、それぞれネットワークＮと有線又は無線により接続される。図１中では図示していないが、ネットワークシステム１は、複数台の付与装置１００を含んでもよい。 [1. Network system configuration]
First, the configuration of the network system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a network system 1 according to the embodiment. As shown in FIG. 1, the network system 1 according to the embodiment includes user devices 10 ₁ to 10 _n and a granting device 100 (n is an arbitrary natural number). In this specification, when it is not necessary to distinguish between the user device ₁₀ 1 to 10 _n, the user device ₁₀ 1 to 10 _n are collectively referred to as "user equipment 10". The user device 10 and the granting device 100 are connected to the network N in a wired or wireless manner. Although not shown in FIG. 1, the network system 1 may include a plurality of assigning devices 100.

ユーザ装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。ユーザ装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、ノート型ＰＣ、スマートフォン、タブレット型ＰＣを含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。 The user device 10 is an information processing device used by a user. The user device 10 may be an information processing device of any type including a desktop PC (Personal Computer), a notebook PC, a smartphone, and a tablet PC.

付与装置１００は、ユーザ装置１０に、各種情報を提供する情報処理装置である。例えば、付与装置１００は、ユーザ装置１０に、各種情報を提供するサーバ装置である。付与装置１００は、例えば、ユーザ装置１０に、電子市場に関するコンテンツを提供する。 The providing device 100 is an information processing device that provides the user device 10 with various types of information. For example, the granting device 100 is a server device that provides the user device 10 with various types of information. The granting device 100 provides the user device 10 with content related to the electronic market, for example.

一例では、付与装置１００は、ブラウザを介して、ユーザ装置１０に、電子市場に関するコンテンツ（例えば、ＥＣサイト）を提供する。別の例では、付与装置１００は、アプリケーション（例えば、ＥＣアプリ）を介して、ユーザ装置１０に、電子市場に関するコンテンツを提供する。付与装置１００は、ネットワークＮを介して、有線又は無線によりユーザ装置１０と通信を行う。 In one example, the assignment device 100 provides the user device 10 with content related to an electronic market (for example, an EC site) via a browser. In another example, the granting device 100 provides the user device 10 with the content related to the electronic market via an application (for example, an EC application). The granting device 100 communicates with the user device 10 by wire or wirelessly via the network N.

〔２．付与処理〕
次に、図２を参照して、実施形態に係る付与処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る付与処理の一例を示す図である。 [2. Granting process]
Next, an example of the giving process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the imparting process according to the embodiment.

図２の例では、図１の付与装置１００は、図１のユーザ装置１０のユーザが取引対象（例えば、商品またはサービス）を購入または販売することができる電子市場を提供する。例えば、付与装置１００は、ユーザ装置１０に、オンラインショッピングサービス等の電子商店街に関するサービス（図示せず）を提供する。例えば、付与装置１００は、ユーザ装置１０に、ショッピングコンテンツを提供する。 In the example of FIG. 2, the granting device 100 of FIG. 1 provides an electronic marketplace where a user of the user device 10 of FIG. 1 can purchase or sell a transaction target (eg, goods or services). For example, the granting device 100 provides the user device 10 with a service (not shown) related to an online shopping service such as an online shopping service. For example, the granting device 100 provides the user device 10 with shopping content.

図２の例では、図１のユーザ装置１０_１のユーザは、付与装置１００によって提供される電子市場の店舗Ｓ１の販売者である。また、図１のユーザ装置１０_２のユーザは、付与装置１００によって提供される電子市場の店舗Ｓ２の販売者である。 In the example of FIG. 2, the user of the user device 10 ₁ in FIG. 1 is a merchant of the electronic market shops S1, provided by the applying device 100. The user of the user device 10 ₂ in FIG. 1 is a merchant of the electronic market store S2, is provided by the application device 100.

図２の例では、付与装置１００は、店舗Ｓ１の商品Ｍ１の商品情報を、ユーザ装置１０_２から受信する。また、付与装置１００は、店舗Ｓ２の商品Ｍ２の商品情報を、ユーザ装置１０_２から受信する。 In the example of FIG. 2, applying device 100, the product information of the products M1 store S1, received from the user device 10 _2. Further, imparting apparatus 100, the product information of the products M2 store S2, it receives from the user device 10 _2.

受信された商品情報は、商品を販売する店舗、商品のタイトル、商品の説明、商品の価格、商品の画像および商品のタグ等の情報を含む。このような商品情報は、各商品を販売する各店舗の販売者によって設定される。 The received product information includes information such as a store selling the product, a product title, a product description, a product price, a product image, and a product tag. Such product information is set by the seller of each store that sells each product.

上述の商品情報に含まれる「商品のタグ」は、タグに関連付けられた商品を検索するために使用される。例えば、タグ「チョコレート」が、ある商品に関連付けられている場合には、付与装置１００は、検索クエリ「チョコレート」に応じて、この商品を含む検索結果を提示する。一例では、タグは、電子市場に関するコンテンツ内に表示されなくてもよい。すなわち、タグは、商品に付与されたメタデータタグであってもよい。別の例では、タグは、電子市場に関するコンテンツ内に表示されてもよい。 The “item tag” included in the item information described above is used to search for items associated with the tag. For example, when the tag “chocolate” is associated with a certain product, the giving device 100 presents a search result including this product in response to the search query “chocolate”. In one example, the tags may not be displayed in content related to the electronic marketplace. That is, the tag may be a metadata tag attached to the product. In another example, the tags may be displayed within content related to the electronic marketplace.

ところで、図２の例では、５つのタグ（すなわち、タグＴ１、タグＴ２、タグＴ３、タグＴ４、タグＴ５）が、店舗Ｓ１の商品Ｍ１に関連付けられている。すなわち、店舗Ｓ１の販売者は、キーワード「アイスＩ１」、「チョコレート」、「企業Ｃ１」、「氷菓」および「夏」を、商品Ｍ１に対してタグとして付与している。 By the way, in the example of FIG. 2, five tags (that is, tag T1, tag T2, tag T3, tag T4, and tag T5) are associated with the product M1 of the store S1. That is, the seller of the store S1 adds the keywords “ice I1”, “chocolate”, “company C1”, “ice dessert” and “summer” as tags to the product M1.

一方、図２の例では、１つのタグ（すなわち、タグＴ１）が、店舗Ｓ２の商品Ｍ２に関連付けられている。すなわち、店舗Ｓ２の販売者は、キーワード「アイスＩ１」のみを、商品Ｍ２に対してタグとして付与している。しかしながら、図２の商品Ｍ２などのように、商品が、十分な数のタグに関連付けられていない場合には、ユーザに適合する商品が、高い精度で検索されない場合がある。 On the other hand, in the example of FIG. 2, one tag (that is, tag T1) is associated with the product M2 in the store S2. That is, the seller of the store S2 adds only the keyword “ice I1” to the product M2 as a tag. However, if the product is not associated with a sufficient number of tags, such as the product M2 in FIG. 2, a product that matches the user may not be searched with high accuracy.

そこで、一例として、付与装置１００は、十分な数のタグに関連付けられていない商品に対して追加のタグを関連付けるために、以下に説明される付与処理を実行する。以下に説明される付与処理の一例では、第１の商品が、第２の商品と同一または類似である場合に、第１の商品に関連付けられたタグが、第２の商品に付与される。 Therefore, as an example, the assigning device 100 executes the assigning process described below in order to associate an additional tag with a product that is not associated with a sufficient number of tags. In an example of the giving process described below, when the first product is the same as or similar to the second product, the tag associated with the first product is given to the second product.

はじめに、付与装置１００は、第１の商品の商品情報と、第２の商品の商品情報とに基づいて、第１の商品と第２の商品との間の類似性を示す商品類似度を算出する。 First, the giving device 100 calculates a product similarity indicating the similarity between the first product and the second product, based on the product information of the first product and the product information of the second product. To do.

より具体的には、付与装置１００は、第１の商品の商品情報から、第１の商品の画像を特定する。さらに、付与装置１００は、第２の商品の商品情報から、第２の商品の画像を特定する。そして、付与装置１００は、特定された第１の商品の画像に対応する画像特徴（例えば、ＢｏＶＷ（Bag of Visual Words））と、特定された第２の商品の画像に対応する画像特徴とに基づいて、第１の商品の画像と第２の商品の画像との類似度（例えば、ＢｏＶＷの内積に基づく類似度などのような、所定の類似度関数を用いて算出される類似度）を、第１の商品と第２の商品との間の類似性を示す商品類似度として算出する。 More specifically, the assigning apparatus 100 identifies the image of the first product from the product information of the first product. Further, the assigning apparatus 100 identifies the image of the second product from the product information of the second product. Then, the assigning apparatus 100 determines the image feature (for example, BoVW (Bag of Visual Words)) corresponding to the image of the specified first product and the image feature corresponding to the image of the specified second product. On the basis of the similarity between the image of the first product and the image of the second product (for example, the similarity calculated using a predetermined similarity function such as the similarity based on the inner product of BoVW). , And is calculated as a product similarity indicating the similarity between the first product and the second product.

なお、上述の商品類似度は、例えば、商品の画像間の類似度であるが、これに限定されるものではない。上述の商品類似度は、商品に関するテキスト間の類似度であってもよい。 The above-mentioned product similarity is, for example, the similarity between images of products, but is not limited to this. The above-mentioned product similarity may be a similarity between texts related to products.

例えば、付与装置１００は、第１の商品の商品情報から、第１の商品のタイトルまたは第１の商品の説明に関する第１のテキストを特定してもよい。さらに、付与装置１００は、第２の商品の商品情報から、第２の商品のタイトルまたは第２の商品の説明に関する第２のテキストを特定してもよい。そして、付与装置１００は、特定された第１のテキストに対応するテキスト特徴（例えば、ＢｏＷ（（Bag of Words））と、特定された第２のテキストに対応するテキスト特徴とに基づいて、第１のテキストと第２のテキストとの類似度（例えば、ＢｏＷの内積に基づく類似度などのような、所定の類似度関数を用いて算出される類似度）を、第１の商品と第２の商品との間の類似性を示す商品類似度として算出してもよい。 For example, the application device 100 may identify the title of the first product or the first text related to the description of the first product from the product information of the first product. Furthermore, the assigning device 100 may specify the second text regarding the title of the second product or the description of the second product from the product information of the second product. Then, the assigning apparatus 100, based on the text feature (for example, BoW((Bag of Words))) corresponding to the specified first text and the text feature corresponding to the specified second text, the first text feature. The similarity between the first text and the second text (for example, the similarity calculated using a predetermined similarity function such as the similarity based on the inner product of BoW) is compared with the first product and the second product. It may be calculated as a product similarity indicating the similarity with the product.

また、上述の商品類似度は、商品に関する数値データ間の類似度であってもよい。 Further, the above-mentioned product similarity may be a similarity between numerical data regarding products.

例えば、付与装置１００は、第１の商品の商品情報から、第１の商品の価格を特定してもよい。さらに、付与装置１００は、第２の商品の商品情報から、第２の商品の価格を特定してもよい。そして、付与装置１００は、第１の商品の価格と第２の商品の価格との差に基づく類似度を、第１の商品と第２の商品との間の類似性を示す商品類似度として算出してもよい。また、付与装置１００は、第１の商品が属する商品カテゴリに属する商品の平均販売価格、第２の商品が属する商品カテゴリに属する商品の平均販売価格、第１の商品の価格および第２の商品の価格を含む所定の類似度関数を用いて、第１の商品と第２の商品との間の類似性を示す商品類似度を算出してもよい。 For example, the giving device 100 may specify the price of the first product from the product information of the first product. Furthermore, the giving device 100 may specify the price of the second product from the product information of the second product. Then, the assigning apparatus 100 sets the similarity based on the difference between the price of the first product and the price of the second product as the product similarity indicating the similarity between the first product and the second product. It may be calculated. Further, the giving device 100 is configured so that the average selling price of the products belonging to the product category to which the first product belongs, the average selling price of the products belonging to the product category to which the second product belongs, the price of the first product and the second product The product similarity indicating the similarity between the first product and the second product may be calculated using a predetermined similarity function including the price of.

例示のために、図２の例では、商品Ｍ２の画像は、商品Ｍ１の画像と同一の画像であると仮定する。さらに、商品Ｍ１の画像に対応する画像特徴および商品Ｍ２の画像に対応する画像特徴は、正規化されていると仮定する。この例では、付与装置１００は、商品Ｍ１の商品情報から、商品Ｍ１の画像（すなわち、棒アイスの画像）を特定する。さらに、付与装置１００は、商品Ｍ２の商品情報から、商品Ｍ２の画像（すなわち、棒アイスの画像）を特定する。そして、付与装置１００は、特定された商品Ｍ１の画像に対応する画像特徴と、特定された商品Ｍ２の画像に対応する画像特徴とに基づいて、商品Ｍ１の画像と商品Ｍ２の画像との類似度の値「１」を、商品Ｍ１と商品Ｍ２との間の類似性を示す商品類似度として算出する。 For the sake of illustration, in the example of FIG. 2, it is assumed that the image of product M2 is the same image as the image of product M1. Further, it is assumed that the image feature corresponding to the image of the product M1 and the image feature corresponding to the image of the product M2 are normalized. In this example, the application device 100 identifies the image of the product M1 (that is, the image of ice sticks) from the product information of the product M1. Furthermore, the application device 100 identifies the image of the product M2 (that is, the image of the ice stick) from the product information of the product M2. Then, the providing device 100 makes the image of the product M1 and the image of the product M2 similar based on the image feature corresponding to the image of the identified product M1 and the image feature corresponding to the image of the identified product M2. The degree value “1” is calculated as the product similarity indicating the similarity between the product M1 and the product M2.

次いで、付与装置１００は、算出された商品類似度に基づいて、第１の商品に関連付けられたタグを第２の商品に付与する。 Next, the assigning device 100 assigns the tag associated with the first product to the second product based on the calculated product similarity.

より具体的には、付与装置１００は、算出された商品類似度が第１の商品に関連付けられたタグを第２の商品に付与するための付与条件を満たすか否かを判定する。付与装置１００は、算出された商品類似度が付与条件を満たすと判定されたことに応じて、第１の商品に関連付けられたタグのうち、第２の商品に関連付けられていないタグを、第２の商品に付与する。言い換えると、付与装置１００は、算出された商品類似度が付与条件を満たすと判定されたことに応じて、第１の商品に関連付けられたタグのうち、第２の商品に関連付けられていないタグを、第２の商品に関連付ける。一方、付与装置１００は、算出された商品類似度が付与条件を満たさないと判定された場合には、第１の商品に関連付けられたタグを第２の商品に付与しない。 More specifically, the granting device 100 determines whether the calculated product similarity satisfies a granting condition for granting the tag associated with the first product to the second product. The assigning apparatus 100 determines that among the tags associated with the first product, the tag that is not associated with the second product, in response to the determination that the calculated product similarity satisfies the grant condition, It is given to item 2. In other words, the assigning device 100 determines that the calculated product similarity is determined to satisfy the assigning condition, and among the tags associated with the first product, the tag not associated with the second product. Is associated with the second product. On the other hand, when it is determined that the calculated product similarity does not satisfy the giving condition, the giving device 100 does not give the tag associated with the first item to the second item.

例示のために、図２の例では、第１の商品に関連付けられたタグを第２の商品に付与するための付与条件が、「算出された商品類似度が０．９５より大きい」という条件であると仮定する。この例では、付与装置１００は、商品Ｍ１と商品Ｍ２との間の類似性を示す商品類似度「１」が第１の商品に関連付けられたタグを第２の商品に付与するための付与条件を満たすと判定する。付与装置１００は、商品Ｍ１と商品Ｍ２との間の類似性を示す商品類似度が付与条件を満たすと判定されたことに応じて、商品Ｍ１に関連付けられた５つのタグ（すなわち、タグＴ１、タグＴ２、タグＴ３、タグＴ４、タグＴ５）のうち、商品Ｍ２に関連付けられていないタグ（すなわち、タグＴ２、タグＴ３、タグＴ４、タグＴ５）を、商品Ｍ２に付与する。 For the sake of illustration, in the example of FIG. 2, the condition for giving the tag associated with the first product to the second product is that the calculated product similarity is greater than 0.95. Suppose that In this example, the giving device 100 gives a giving condition for giving a tag in which the product similarity “1” indicating the similarity between the product M1 and the product M2 is associated with the first product to the second product. It is determined to satisfy. The granting device 100 determines that the product similarity indicating the similarity between the product M1 and the product M2 is determined to satisfy the granting condition, and accordingly the five tags associated with the product M1 (that is, the tag T1, Of the tags T2, T3, T4, and T5), the tags that are not associated with the product M2 (that is, the tags T2, T3, T4, and T5) are given to the product M2.

図２に示されるように、商品Ｍ１に関連付けられた４つのタグ（すなわち、タグＴ２、タグＴ３、タグＴ４、タグＴ５）が商品Ｍ２に付与された場合には、付与された４つのタグは、店舗Ｓ２の商品Ｍ２に関連付けられる。 As shown in FIG. 2, when the four tags (that is, the tag T2, the tag T3, the tag T4, and the tag T5) associated with the product M1 are added to the product M2, the four added tags are , M2 of the store S2.

上述のように、実施形態に係る付与装置１００は、第１の商品が、第２の商品と同一または類似である場合に、第１の商品に関連付けられたタグを第２の商品に付与する。これにより、付与装置１００は、商品に関連付けられたタグを、この商品と同一または類似である他の商品に付与し直すことができる。このため、付与装置１００は、商品に関連付けられたタグの不足による商品検索の精度の低下を防ぐことができる。以下、このような付与処理を実現する付与装置１００について詳細に説明する。 As described above, the assigning device 100 according to the embodiment assigns the tag associated with the first product to the second product when the first product is the same as or similar to the second product. .. Accordingly, the assigning device 100 can reassign the tag associated with the product to another product that is the same as or similar to this product. Therefore, the assigning device 100 can prevent the accuracy of the product search from being lowered due to the lack of tags associated with the products. Hereinafter, the application device 100 that realizes such an application process will be described in detail.

〔３．付与装置の構成〕
次に、図３を参照して、実施形態に係る付与装置１００の構成例について説明する。図３は、実施形態に係る付与装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、付与装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、付与装置１００は、付与装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（液晶ディスプレイ等）を有してもよい。 [3. Configuration of application device]
Next, with reference to FIG. 3, a configuration example of the applying device 100 according to the embodiment will be described. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the applying device 100 according to the embodiment. As illustrated in FIG. 3, the assigning device 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. The adding device 100 has an input unit (for example, a keyboard, a mouse, etc.) that receives various operations from an administrator who uses the adding device 100, and a display unit (a liquid crystal display, etc.) for displaying various information. May be.

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワーク網と有線又は無線により接続され、ネットワーク網を介して、ユーザ装置１０との間で情報の送受信を行う。 (Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to a network by wire or wirelessly, and transmits/receives information to/from the user device 10 via the network.

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）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。図３に示すように、記憶部１２０は、商品情報記憶部１２１を有する。 (Storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 3, the storage unit 120 has a product information storage unit 121.

（商品情報記憶部１２１）
図４は、実施形態に係る商品情報記憶部１２１の一例を示す図である。商品情報記憶部１２１は、電子市場に投稿された商品情報であって、商品の商品情報を記憶する。例えば、商品情報記憶部１２１は、受信部１３１によって受信された商品情報を記憶する。図４の例では、商品情報記憶部１２１には、「商品情報」が「商品ＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「商品情報」には、項目「店舗」、「タイトル」、「説明」、「価格」、「画像」および「タグ」が含まれる。 (Product information storage unit 121)
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the product information storage unit 121 according to the embodiment. The product information storage unit 121 stores the product information posted on the electronic market and is the product information of the product. For example, the product information storage unit 121 stores the product information received by the reception unit 131. In the example of FIG. 4, “product information” is stored in the product information storage unit 121 for each “product ID”. As an example, the “product information” includes items “store”, “title”, “description”, “price”, “image”, and “tag”.

「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別子を示す。「店舗」は、商品を販売する店舗を示す。「タイトル」は、商品のタイトルを示す。「説明」は、商品の説明を示す。「価格」は、商品の価格を示す。「画像」は、商品の画像を示す。「タグ」は、商品のタグを示す。 “Product ID” indicates an identifier for identifying a product. “Store” indicates a store that sells products. “Title” indicates the title of the product. “Description” indicates a description of the product. “Price” indicates the price of the product. “Image” indicates an image of a product. “Tag” indicates a tag of a product.

例えば、図４は、商品ＩＤ「Ｍ１」で識別される商品を販売する店舗が、「店舗Ｓ１」であることを示している。店舗Ｓ１は、電子市場の店舗を識別するための識別子、電子市場の店舗の店舗名等の情報に相当する。 For example, FIG. 4 shows that the store that sells the product identified by the product ID “M1” is the “store S1”. The store S1 corresponds to information such as an identifier for identifying a store in the electronic market and a store name of the store in the electronic market.

また、例えば、図４は、商品ＩＤ「Ｍ１」で識別される商品のタイトルが、「アイスＩ１（チョコレート）３０本企業Ｃ１」であることを示している。企業Ｃ１は、アイスＩ１を製造する企業の企業名、アイスＩ１を製造するブランド等の情報に相当する。 Further, for example, FIG. 4 indicates that the title of the product identified by the product ID “M1” is “Ice I1 (chocolate) 30 main company C1”. The company C1 corresponds to information such as a company name of a company that manufactures the ice I1 and a brand that manufactures the ice I1.

また、例えば、図４は、商品ＩＤ「Ｍ１」で識別される商品の説明が、「説明ＭＤ１」であることを示している。説明ＭＤ１は、例えば、名称（すなわち、アイスＩ１）、内容量、原材料名、賞味期限、保存方法等の情報を含む。 Further, for example, FIG. 4 shows that the description of the product identified by the product ID “M1” is “description MD1”. The description MD1 includes, for example, information such as the name (that is, ice I1), the content, the raw material name, the expiration date, and the storage method.

また、例えば、図４は、商品ＩＤ「Ｍ１」で識別される商品の画像が、「画像ＭＩ１」であることを示している。画像ＭＩ１は、例えば、アイスＩ１の袋、アイスＩ１の箱等の画像に相当する。 Further, for example, FIG. 4 shows that the image of the product identified by the product ID “M1” is “image MI1”. The image MI1 corresponds to, for example, an image of a bag of ice I1, a box of ice I1, or the like.

また、例えば、図４は、商品ＩＤ「Ｍ１」で識別される商品のタグが、「アイスＩ１、チョコレート、企業Ｃ１、氷菓、夏」であることを示している。上述のように、商品のタグは、タグに関連付けられた商品を検索するために使用される。例えば、付与装置１００の提供部１３５は、検索クエリ「アイスＩ１」に応じて、商品ＩＤ「Ｍ１」で識別される商品を含む検索結果を、電子市場に関するコンテンツ中に提示する。 Further, for example, FIG. 4 indicates that the tags of the product identified by the product ID “M1” are “Ice I1, chocolate, company C1, frozen dessert, summer”. As mentioned above, the item tag is used to search for items associated with the tag. For example, the providing unit 135 of the assigning apparatus 100 presents the search result including the product identified by the product ID “M1” in the content related to the electronic market in response to the search query “Ice I1”.

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、付与装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（付与プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等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、コントローラ（controller）であり、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てもよい。 (Control unit 130)
The control unit 130 is a controller, and for example, by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit), various programs stored in a storage device inside the providing apparatus 100 (of the providing program (Corresponding to an example) is implemented by using a RAM or the like as a work area. The control unit 130 is a controller, and may be realized by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

制御部１３０は、図３に示すように、受信部１３１と、取得部１３２と、推定部１３３と、付与部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。 As shown in FIG. 3, the control unit 130 includes a reception unit 131, an acquisition unit 132, an estimation unit 133, an addition unit 134, and a provision unit 135, and functions and actions of information processing described below. Is realized or executed. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 3, and may be another configuration as long as it is a configuration for performing information processing described later.

（受信部１３１）
受信部１３１は、電子市場に投稿された商品情報であって、商品の商品情報を受信する。例えば、受信部１３１は、所定のサーバ装置から、商品情報を受信する。受信部１３１は、提供部１３５によって提供された電子市場を介して、商品情報を受信してもよい。受信部１３１は、受信された商品情報を、商品情報記憶部１２１に格納してもよい。 (Reception unit 131)
The receiving unit 131 receives the product information posted on the electronic market and is the product information of the product. For example, the receiving unit 131 receives product information from a predetermined server device. The receiving unit 131 may receive the product information via the electronic marketplace provided by the providing unit 135. The receiving unit 131 may store the received product information in the product information storage unit 121.

受信部１３１は、ユーザインタフェースを介して、付与装置１００のユーザから商品情報を受け付けてもよい。受信部１３１は、受け付けられた商品情報を、商品情報記憶部１２１に格納してもよい。 The receiving unit 131 may receive the product information from the user of the providing apparatus 100 via the user interface. The receiving unit 131 may store the received product information in the product information storage unit 121.

受信部１３１は、提供部１３５によって提供されたコンテンツあって、商品情報の投稿を可能とするコンテンツを介して、商品情報を、ユーザ装置１０から受信してもよい。すなわち、受信部１３１は、商品情報の投稿を可能とするコンテンツを介して、商品情報を受け付けてもよい。 The receiving unit 131 may receive the product information from the user device 10 via the content provided by the providing unit 135 and allowing the posting of the product information. That is, the receiving unit 131 may receive the product information via the content that enables the posting of the product information.

一例では、受信部１３１は、電子市場に投稿される商品情報であって、商品の商品情報（例えば、店舗の商品の商品情報）を、ユーザ装置１０から受信する。 In one example, the receiving unit 131 receives, from the user device 10, the product information of the product (for example, the product information of the product in the store) that is the product information posted on the electronic market.

受信部１３１は、電子市場に関するコンテンツの送信要求を、ユーザ装置１０から受信する。 The reception unit 131 receives a transmission request for content related to the electronic market from the user device 10.

（取得部１３２）
取得部１３２は、電子市場に投稿された商品情報であって、商品の商品情報を取得する。取得部１３２は、例えば、受信部１３１によって受信された商品情報を取得する。取得部１３２は、所定の記憶装置から、商品情報を取得してもよい。例えば、取得部１３２は、商品情報記憶部１２１から、商品情報を取得してもよい。取得部１３２は、取得された商品情報を、商品情報記憶部１２１に格納してもよい。 (Acquisition unit 132)
The acquisition unit 132 acquires the product information of the product, which is the product information posted on the electronic market. The acquisition unit 132 acquires, for example, the product information received by the reception unit 131. The acquisition unit 132 may acquire product information from a predetermined storage device. For example, the acquisition unit 132 may acquire product information from the product information storage unit 121. The acquisition unit 132 may store the acquired product information in the product information storage unit 121.

（推定部１３３）
推定部１３３は、電子市場における第１の取引対象と電子市場における第２の取引対象との間の類似性を推定する。 (Estimation unit 133)
The estimation unit 133 estimates the similarity between the first trading target in the electronic market and the second trading target in the electronic market.

例えば、推定部１３３は、電子市場に投稿された情報であって、第１の取引対象に関する情報と、電子市場に投稿された情報であって、第２の取引対象に関する情報との関連性に基づいて、第１の取引対象と第２の取引対象との間の類似性を推定する。 For example, the estimation unit 133 determines the relevance between the information posted to the electronic market and the information related to the first transaction target and the information posted to the electronic market and related to the second transaction target. Based on that, the similarity between the first trading object and the second trading object is estimated.

また、例えば、推定部１３３は、第１の取引対象に関する情報に含まれる画像であって、第１の取引対象の画像と、第２の取引対象に関する情報に含まれる画像であって、第２の取引対象の画像とを比較し、比較結果に基づいて、第１の取引対象と第２の取引対象との間の類似性を推定する。 In addition, for example, the estimation unit 133 is an image included in the information about the first transaction target, and an image included in the information about the first transaction target and an image included in the information about the second transaction target. The image of the transaction object is compared and the similarity between the first transaction object and the second transaction object is estimated based on the comparison result.

また、例えば、推定部１３３は、第１の取引対象に関する情報に含まれるテキストであって、第１の取引対象の説明を記述するテキストと、第２の取引対象に関する情報に含まれるテキストであって、第２の取引対象の説明を記述するテキストとを比較し、比較結果に基づいて、第１の取引対象と第２の取引対象との間の類似性を推定する。 Further, for example, the estimation unit 133 is a text included in the information about the first transaction object, which is a text that describes the first transaction object and a text that is included in the information about the second transaction object. Then, the text that describes the description of the second transaction object is compared, and the similarity between the first transaction object and the second transaction object is estimated based on the comparison result.

また、例えば、推定部１３３は、第１の取引対象に関する情報に含まれる価格であって、第１の取引対象の価格と、第２の取引対象に関する情報に含まれる価格であって、第２の取引対象の価格とを比較し、比較結果に基づいて、第１の取引対象と第２の取引対象との間の類似性を推定する。 Further, for example, the estimation unit 133 includes the price included in the information on the first transaction target, the price of the first transaction target, and the price included in the information on the second transaction target, the second price. And the price of the trading target of the second trading target is compared, and the similarity between the first trading target and the second trading target is estimated based on the comparison result.

電子市場における第１の取引対象と電子市場における第２の取引対象との間の類似性を推定するために、推定部１３３は、例えば、電子市場における第１の取引対象と電子市場における第２の取引対象との間の類似性を示す類似度を算出する。 In order to estimate the similarity between the first transaction object in the electronic market and the second transaction object in the electronic market, the estimation unit 133 may, for example, the first transaction object in the electronic market and the second transaction object in the electronic market. The degree of similarity indicating the similarity with the transaction target is calculated.

一例では、推定部１３３は、第１の商品の商品情報と、第２の商品の商品情報とに基づいて、第１の商品と第２の商品との間の類似性を示す商品類似度を、電子市場における第１の取引対象と電子市場における第２の取引対象との間の類似性を示す類似度として算出する。 In one example, the estimation unit 133 determines the product similarity indicating the similarity between the first product and the second product based on the product information of the first product and the product information of the second product. , And is calculated as a degree of similarity indicating the similarity between the first transaction object in the electronic market and the second transaction object in the electronic market.

例えば、推定部１３３は、第１の商品の商品情報から、第１の商品の画像を特定する。さらに、推定部１３３は、第２の商品の商品情報から、第２の商品の画像を特定する。そして、推定部１３３は、特定された第１の商品の画像に対応する画像特徴（例えば、ＢｏＶＷ）と、特定された第２の商品の画像に対応する画像特徴とに基づいて、第１の商品の画像と第２の商品の画像との類似度（例えば、ＢｏＶＷの内積に基づく類似度などのような、所定の類似度関数を用いて算出される類似度）を、第１の商品と第２の商品との間の類似性を示す商品類似度として算出する。例えば、推定部１３３は、特定された第１の商品の画像に対応する画像特徴および特定された第２の商品の画像に対応する画像特徴に基づく商品類似度を算出する。すなわち、推定部１３３は、特定された第１の商品の画像に対応する画像特徴と特定された第２の商品の画像に対応する画像特徴との比較に基づいて、商品類似度を算出してもよい。 For example, the estimation unit 133 identifies the image of the first product from the product information of the first product. Furthermore, the estimation unit 133 identifies the image of the second product from the product information of the second product. Then, the estimation unit 133 makes the first determination based on the image feature (for example, BoVW) corresponding to the identified image of the first product and the image feature corresponding to the identified image of the second product. The similarity between the image of the product and the image of the second product (eg, the similarity calculated using a predetermined similarity function such as the similarity based on the inner product of BoVW) is the first product. It is calculated as a product similarity indicating the similarity with the second product. For example, the estimation unit 133 calculates the product similarity based on the image feature corresponding to the image of the identified first product and the image feature corresponding to the image of the identified second product. That is, the estimation unit 133 calculates the product similarity based on the comparison between the image feature corresponding to the specified image of the first product and the image feature corresponding to the image of the specified second product. Good.

なお、推定部１３３は、第１の商品の画像および第２の商品の画像の画像認識を実行することによって、第１の商品の商品名および第２の商品の商品名を出力してもよい。そして、推定部１３３は、出力された第１の商品の商品名および第２の商品の商品名が互いに一致する場合には、所定の商品類似度（例えば、「１」）を、第１の商品と第２の商品との間の類似性を示す商品類似度として決定してもよい。 The estimating unit 133 may output the product name of the first product and the product name of the second product by performing image recognition of the image of the first product and the image of the second product. .. Then, when the product name of the first product and the product name of the second product that are output match each other, the estimation unit 133 sets the predetermined product similarity (for example, “1”) to the first product similarity. It may be determined as the product similarity indicating the similarity between the product and the second product.

推定部１３３は、第１の商品の商品情報から、第１の商品のタイトルまたは第１の商品の説明に関する第１のテキストを特定してもよい。さらに、推定部１３３は、第２の商品の商品情報から、第２の商品のタイトルまたは第２の商品の説明に関する第２のテキストを特定してもよい。そして、推定部１３３は、特定された第１のテキストに対応するテキスト特徴（例えば、ＢｏＷ）と、特定された第２のテキストに対応するテキスト特徴とに基づいて、第１のテキストと第２のテキストとの類似度（例えば、ＢｏＷの内積に基づく類似度などのような、所定の類似度関数を用いて算出される類似度）を、第１の商品と第２の商品との間の類似性を示す商品類似度として算出してもよい。例えば、推定部１３３は、特定された第１のテキストに対応するテキスト特徴および特定された第２のテキストに対応するテキスト特徴に基づく商品類似度を算出する。すなわち、推定部１３３は、特定された第１のテキストに対応するテキスト特徴と特定された第２のテキストに対応するテキスト特徴との比較に基づいて、商品類似度を算出してもよい。 The estimation unit 133 may specify the title of the first product or the first text related to the description of the first product from the product information of the first product. Furthermore, the estimation unit 133 may specify the second text regarding the title of the second product or the description of the second product from the product information of the second product. Then, the estimation unit 133 determines the first text and the second text based on the text feature (for example, BoW) corresponding to the identified first text and the text feature corresponding to the identified second text. Of the similarity between the first product and the second product (for example, the similarity calculated using a predetermined similarity function such as the similarity based on the inner product of BoW). It may be calculated as a product similarity indicating similarity. For example, the estimation unit 133 calculates the product similarity based on the text feature corresponding to the identified first text and the text feature corresponding to the identified second text. That is, the estimation unit 133 may calculate the product similarity based on the comparison between the text feature corresponding to the identified first text and the text feature corresponding to the identified second text.

推定部１３３は、第１の商品の商品情報から、第１の商品の価格を特定してもよい。さらに、推定部１３３は、第２の商品の商品情報から、第２の商品の価格を特定してもよい。そして、推定部１３３は、第１の商品の価格と第２の商品の価格との差に基づく類似度を、第１の商品と第２の商品との間の類似性を示す商品類似度として算出してもよい。また、推定部１３３は、第１の商品が属する商品カテゴリに属する商品の平均販売価格、第２の商品が属する商品カテゴリに属する商品の平均販売価格、第１の商品の価格および第２の商品の価格を含む所定の類似度関数を用いて、第１の商品と第２の商品との間の類似性を示す商品類似度を算出してもよい。例えば、推定部１３３は、第１の商品が属する商品カテゴリに属する商品の平均販売価格、第２の商品が属する商品カテゴリに属する商品の平均販売価格および第１の商品の価格および第２の商品の価格に基づく商品類似度を算出する。 The estimation unit 133 may specify the price of the first product from the product information of the first product. Furthermore, the estimation unit 133 may specify the price of the second product from the product information of the second product. Then, the estimation unit 133 sets the similarity based on the difference between the price of the first product and the price of the second product as the product similarity indicating the similarity between the first product and the second product. It may be calculated. In addition, the estimation unit 133 causes the average selling price of the products belonging to the product category to which the first product belongs, the average selling price of the products belonging to the product category to which the second product belongs, the price of the first product, and the second product. The product similarity indicating the similarity between the first product and the second product may be calculated using a predetermined similarity function including the price of. For example, the estimation unit 133 may include the average selling price of the products belonging to the product category to which the first product belongs, the average selling price of the products belonging to the product category to which the second product belongs, the price of the first product, and the second product. Calculate the product similarity based on the price.

別の例では、推定部１３３は、第１のサービスのサービス情報（図示せず）と、第２のサービスのサービス情報（図示せず）とに基づいて、第１のサービスと第２のサービスとの間の類似性を示すサービス類似度を、電子市場における第１の取引対象と電子市場における第２の取引対象との間の類似性を示す類似度として算出してもよい。 In another example, the estimation unit 133 may use the first service and the second service based on the service information (not shown) of the first service and the service information (not shown) of the second service. The service similarity indicating the similarity between the first and the second transaction targets in the electronic market may be calculated as the similarity indicating the similarity between the first and second transaction targets in the electronic market.

例えば、推定部１３３は、サービス「ホテルＨ１（すなわち、ホテルＨ１の予約）」のサービス情報から、ホテルＨ１の住所を特定してもよい。さらに、推定部１３３は、サービス「ホテルＨ２」のサービス情報から、ホテルＨ２の住所を特定してもよい。そして、特定されたホテルＨ１の住所およびホテルＨ２の住所が互いに一致する場合には、所定のサービス類似度（例えば、「１」）を、サービス「ホテルＨ１」とサービス「ホテルＨ２」との間の類似性を示すサービス類似度として算出してもよい。すなわち、推定部１３３は、特定されたホテルＨ１の住所およびホテルＨ２の住所が互いに一致するか否かに基づいて、サービス「ホテルＨ１」とサービス「ホテルＨ２」との間の類似性を示すサービス類似度を決定してもよい。 For example, the estimation unit 133 may specify the address of the hotel H1 from the service information of the service “hotel H1 (that is, reservation of the hotel H1)”. Furthermore, the estimation unit 133 may specify the address of the hotel H2 from the service information of the service “hotel H2”. Then, when the specified address of the hotel H1 and the specified address of the hotel H2 match each other, a predetermined service similarity (for example, “1”) is set between the service “hotel H1” and the service “hotel H2”. It may be calculated as a service similarity indicating the similarity of. That is, the estimation unit 133 is a service that indicates the similarity between the service “Hotel H1” and the service “Hotel H2” based on whether the specified address of the hotel H1 and the specified address of the hotel H2 match each other. The degree of similarity may be determined.

また、例えば、推定部１３３は、サービス「レストランＲ１（すなわち、レストランＲ１の予約）」のサービス情報から、レストランＲ１のメニューを特定してもよい。さらに、推定部１３３は、サービス「レストランＲ２」のサービス情報から、レストランＲ２のメニューを特定してもよい。そして、特定されたレストランＲ１のメニューおよびレストランＲ２のメニューが互いに一致する場合には、所定のサービス類似度（例えば、「１」）を、サービス「レストランＲ１」とサービス「レストランＲ２」との間の類似性を示すサービス類似度として算出してもよい。すなわち、推定部１３３は、特定されたレストランＲ１のメニューおよびレストランＲ２のメニューが互いに一致するか否かに基づいて、サービス「レストランＲ１」とサービス「レストランＲ２」との間の類似性を示すサービス類似度を決定してもよい。 Further, for example, the estimation unit 133 may specify the menu of the restaurant R1 from the service information of the service “restaurant R1 (that is, reservation of the restaurant R1)”. Furthermore, the estimation unit 133 may specify the menu of the restaurant R2 from the service information of the service “restaurant R2”. Then, when the specified menu of the restaurant R1 and the specified menu of the restaurant R2 match each other, a predetermined service similarity (for example, “1”) is set between the service “restaurant R1” and the service “restaurant R2”. It may be calculated as a service similarity indicating the similarity of. That is, the estimation unit 133 is a service that indicates the similarity between the service “Restaurant R1” and the service “Restaurant R2” based on whether the specified menu of the restaurant R1 and the specified menu of the restaurant R2 match each other. The degree of similarity may be determined.

（付与部１３４）
付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報を、第２の取引対象に付与する。 (Granting unit 134)
The assigning unit 134 assigns the information associated with the first transaction target to the second transaction target based on the similarity estimated by the estimation unit 133.

例えば、付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報として、第１の取引対象に付与されたタグを、第２の取引対象に付与する。 For example, the assigning unit 134 sets the tag assigned to the first transaction target as the second transaction target as the information associated with the first transaction target based on the similarity estimated by the estimation unit 133. Give.

一例では、付与部１３４は、算出された商品類似度に基づいて、第１の商品に関連付けられたタグを第２の商品に付与する。 In one example, the adding unit 134 adds the tag associated with the first product to the second product based on the calculated product similarity.

例えば、付与部１３４は、算出された商品類似度が第１の商品に関連付けられたタグを第２の商品に付与するための付与条件を満たすか否かを判定する。付与部１３４は、算出された商品類似度が付与条件を満たすと判定されたことに応じて、第１の商品に関連付けられたタグのうち、第２の商品に関連付けられていないタグを、第２の商品に付与する。言い換えると、付与部１３４は、算出された商品類似度が付与条件を満たすと判定されたことに応じて、第１の商品に関連付けられたタグのうち、第２の商品に関連付けられていないタグを、第２の商品に関連付ける。一方、付与部１３４は、算出された商品類似度が付与条件を満たさないと判定された場合には、第１の商品に関連付けられたタグを第２の商品に付与しない。 For example, the giving unit 134 determines whether the calculated product similarity satisfies the giving condition for giving the tag associated with the first product to the second product. The assigning unit 134 determines whether the tags that are not associated with the second product among the tags that are associated with the first product are determined as the first item in response to the determination that the calculated product similarity satisfies the giving condition. It is given to item 2. In other words, the assigning unit 134 determines that the calculated product similarity is determined to satisfy the grant condition, and among the tags associated with the first product, the tag not associated with the second product. Is associated with the second product. On the other hand, when it is determined that the calculated product similarity does not satisfy the giving condition, the giving unit 134 does not give the tag associated with the first product to the second product.

別の例では、付与部１３４は、算出されたサービス類似度に基づいて、第１のサービスに関連付けられたタグを第２のサービスに付与してもよい。 In another example, the assigning unit 134 may assign the tag associated with the first service to the second service based on the calculated service similarity.

取引対象に関連付けられた情報の付与に関しては、「第１の取引対象に関連付けられた情報を第２の取引対象に付与すること」は、第１の取引対象に関連付けられた情報を第２の取引対象に関連付けることを包含し得る。また、「第１の取引対象に関連付けられた情報を第２の取引対象に付与すること」は、第１の取引対象に関連付荒れた情報を第２の取引対象に伝播させることを包含し得る。言い換えると、付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報を、第２の取引対象に関連付けてもよい。また、付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報を、第２の取引対象に伝播させてもよい。 Regarding the giving of the information associated with the transaction object, “Giving the information associated with the first transaction object to the second transaction object” means that the information associated with the first transaction object is It may include associating with a trading object. Further, "giving information associated with the first transaction object to the second transaction object" includes propagating the information associated with the first transaction object to the second transaction object. obtain. In other words, the assigning unit 134 may associate the information associated with the first transaction target with the second transaction target, based on the similarity estimated by the estimation unit 133. Further, the adding unit 134 may propagate the information associated with the first transaction target to the second transaction target based on the similarity estimated by the estimation unit 133.

例えば、付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報を、第２の取引対象に関連付けて格納してもよい。この場合、所定の記憶装置（例えば、商品情報記憶部１２１）は、第２の取引対象に対応する情報（例えば、第２の取引対象を識別するための識別子）と、第１の取引対象に関連付けられた情報（例えば、タグ）とを関連付けて記憶してもよい。 For example, the assigning unit 134 may store the information associated with the first transaction target in association with the second transaction target based on the similarity estimated by the estimation unit 133. In this case, the predetermined storage device (for example, the product information storage unit 121) stores information corresponding to the second transaction target (for example, an identifier for identifying the second transaction target) and the first transaction target. The associated information (for example, tag) may be associated and stored.

また、例えば、付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報（例えば、タグ）を、第２の取引対象に対応する情報（例えば、第２の取引対象を識別するための識別子）に割り当て（allocate）てもよい。 Further, for example, the assigning unit 134, based on the similarity estimated by the estimating unit 133, the information (for example, tag) associated with the first transaction target, the information corresponding to the second transaction target (for example, tag). , The second transaction object may be allocated).

また、例えば、付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報を（例えば、メタデータタグ）を、第２の取引対象に対応する情報（例えば、第２の取引対象に関するコンテンツ）に付加してもよい。より具体的には、付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関するコンテンツ内に含まれるメタデータタグを、第２の取引対象に関するコンテンツ内に含めてもよい。すなわち、付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関するコンテンツ内に含まれるメタデータタグを、第２の取引対象に関するコンテンツに含まれるコンポーネントに埋め込んでもよい。 Further, for example, the assigning unit 134 associates information (for example, a metadata tag) associated with the first transaction target with the second transaction target based on the similarity estimated by the estimation unit 133. You may add to information (for example, the content regarding the 2nd transaction object). More specifically, the assigning unit 134 includes the metadata tag included in the content related to the first transaction target in the content related to the second transaction target based on the similarity estimated by the estimation unit 133. May be. That is, the assigning unit 134 may embed the metadata tag included in the content related to the first transaction target into the component included in the content related to the second transaction target based on the similarity estimated by the estimation unit 133. Good.

（提供部１３５）
提供部１３５は、電子市場に関するコンテンツを、ユーザ装置１０に提供する。例えば、提供部１３５は、受信部１３１によって電子市場に関するコンテンツの送信要求が受信された場合に、電子市場に関するコンテンツを、ユーザ装置１０に送信する。 (Providing section 135)
The providing unit 135 provides the user device 10 with the content related to the electronic market. For example, the providing unit 135 transmits the content regarding the electronic market to the user device 10 when the transmission request for the content regarding the electronic market is received by the receiving unit 131.

一例では、提供部１３５は、ユーザ装置１０のユーザが取引対象（例えば、商品またはサービス）を購入または販売することができる電子市場を提供する。例えば、提供部１３５は、ユーザ装置１０に、オンラインショッピングサービスなどの電子商店街に関するサービスを提供する。例えば、提供部１３５は、ユーザ装置１０に、ショッピングコンテンツを提供する。 In one example, the providing unit 135 provides an electronic marketplace where the user of the user device 10 can purchase or sell a transaction target (eg, goods or services). For example, the providing unit 135 provides the user device 10 with a service related to the online shopping service such as an online shopping service. For example, the providing unit 135 provides the user device 10 with shopping content.

なお、上述の電子市場における取引対象は、商品であってもよいし、サービス（例えば、レストランやホテルの予約、旅行）であってもよい。取引対象が商品である場合は、提供部１３５は、ユーザ装置１０のユーザが商品を購入または販売することができる電子市場を提供してもよい。一方、取引対象がサービスである場合には、提供部１３５は、ユーザ装置１０のユーザがサービスを利用または提供することができる電子市場を提供してもよい。例えば、提供部１３５は、ユーザがレストランを予約することができる電子市場を提供してもよい。なお、より一般的には、「購入」や「利用」は、「コンバージョン」と読み替えられ得る。 It should be noted that the transaction target in the electronic market described above may be a product or a service (for example, reservation of a restaurant or hotel, travel). When the transaction target is a product, the providing unit 135 may provide an electronic market where the user of the user device 10 can purchase or sell the product. On the other hand, when the transaction target is a service, the providing unit 135 may provide an electronic market in which the user of the user device 10 can use or provide the service. For example, the provider 135 may provide an electronic marketplace where users can book restaurants. Note that, more generally, “purchase” and “use” can be read as “conversion”.

提供部１３５は、商品情報の投稿を可能とするコンテンツを、ユーザ装置１０に提供してもよい。例えば、提供部１３５は、商品情報を受け付けるためのコンテンツ項目を含むコンテンツを、ユーザ装置１０に提供してもよい。例えば、提供部１３５は、商品情報を入力するためのコンテンツ項目を含むコンテンツ（例えば、電子市場の店舗の管理画面）を、ユーザ装置１０に提供してもよい。 The providing unit 135 may provide the user device 10 with content that enables posting of product information. For example, the providing unit 135 may provide the user device 10 with the content including the content item for receiving the product information. For example, the providing unit 135 may provide the content including the content item for inputting the product information (for example, the management screen of the store on the electronic market) to the user device 10.

提供部１３５は、検索、ポータル、ショッピング、旅行等のコンテンツを、ユーザ装置１０に提供してもよい。提供部１３５は、提供されたコンテンツの検索ボックスに入力された検索クエリに応じて、検索結果をユーザ装置１０に提示してもよい。一例では、タグ「チョコレート」が、ある商品に関連付けられている場合には、提供部１３５は、検索クエリ「チョコレート」に応じて、この商品を含む検索結果をユーザ装置１０に提示する。 The providing unit 135 may provide contents such as search, portal, shopping, and travel to the user device 10. The providing unit 135 may present the search result to the user device 10 according to the search query entered in the search box for the provided content. In one example, when the tag “chocolate” is associated with a certain product, the providing unit 135 presents the search result including this product to the user device 10 according to the search query “chocolate”.

一例として、タグは、商品ＩＤに関連付けられ、かつ商品情報記憶部１２１に記憶されていてもよい。この例では、提供部１３５は、提供されたコンテンツの検索ボックスに入力された検索クエリに対応するタグを、商品情報記憶部１２１に記憶されたタグの中から特定し、特定されたタグに関連付けられた商品ＩＤで識別される商品を含む検索結果を、ユーザ装置１０に提示してもよい。別の例として、タグ（例えば、メタデータタグ）は、商品に関するコンテンツ内に含まれていてもよい。この例では、提供部１３５は、提供されたコンテンツの検索ボックスに入力された検索クエリに対応するタグを、コンテンツに含まれるタグの中から特定し、特定されたタグを含むコンテンツを含む検索結果を、ユーザ装置１０に提示してもよい。 As an example, the tag may be associated with the product ID and stored in the product information storage unit 121. In this example, the providing unit 135 identifies the tag corresponding to the search query input in the search box of the provided content from the tags stored in the product information storage unit 121, and associates it with the identified tag. The search result including the product identified by the acquired product ID may be presented to the user device 10. As another example, tags (eg, metadata tags) may be included within the content for the item. In this example, the providing unit 135 identifies the tag corresponding to the search query input in the search box of the provided content from the tags included in the content, and the search result including the content including the identified tag. May be presented to the user device 10.

〔４．付与処理のフロー〕
次に、実施形態に係る付与装置１００による付与処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る付与装置１００による付与処理手順を示すフローチャートである。 [4. Flow of granting process]
Next, the procedure of the imparting process by the imparting apparatus 100 according to the embodiment will be described. FIG. 5 is a flowchart showing a granting process procedure by the granting device 100 according to the embodiment.

図５に示すように、はじめに、付与装置１００は、電子市場における第１の取引対象と電子市場における第２の取引対象との間の類似性を推定する（ステップＳ１０１）。 As shown in FIG. 5, first, the granting device 100 estimates the similarity between the first transaction target in the electronic market and the second transaction target in the electronic market (step S101).

例えば、付与装置１００は、電子市場に投稿された情報であって、第１の取引対象に関する情報と、電子市場に投稿された情報であって、第２の取引対象に関する情報との関連性に基づいて、第１の取引対象と第２の取引対象との間の類似性を推定する。 For example, the assigning apparatus 100 has a relationship between information posted on the electronic market and information about the first transaction target and information posted on the electronic market and related to the second transaction target. Based on that, the similarity between the first trading object and the second trading object is estimated.

例えば、付与装置１００は、第１の取引対象に関する情報に含まれる画像であって、第１の取引対象の画像と、第２の取引対象に関する情報に含まれる画像であって、第２の取引対象の画像とを比較し、比較結果に基づいて、第１の取引対象と第２の取引対象との間の類似性を推定する。 For example, the assigning apparatus 100 is an image included in the information about the first transaction object, and an image included in the information about the first transaction object and an image included in the information about the second transaction object. The target image is compared, and based on the comparison result, the similarity between the first transaction object and the second transaction object is estimated.

また、例えば、付与装置１００は、第１の取引対象に関する情報に含まれるテキストであって、第１の取引対象の説明を記述するテキストと、第２の取引対象に関する情報に含まれるテキストであって、第２の取引対象の説明を記述するテキストとを比較し、比較結果に基づいて、第１の取引対象と第２の取引対象との間の類似性を推定する。 Further, for example, the assigning apparatus 100 is a text included in the information about the first transaction target, a text describing the description of the first transaction target, and a text included in the information about the second transaction target. Then, the text that describes the description of the second transaction object is compared, and the similarity between the first transaction object and the second transaction object is estimated based on the comparison result.

また、例えば、付与装置１００は、第１の取引対象に関する情報に含まれる価格であって、第１の取引対象の価格と、第２の取引対象に関する情報に含まれる価格であって、第２の取引対象の価格とを比較し、比較結果に基づいて、第１の取引対象と第２の取引対象との間の類似性を推定する。 Further, for example, the assigning apparatus 100 is the price included in the information about the first transaction target, the price of the first transaction target, and the price included in the information about the second transaction target, and the second And the price of the trading target of the second trading target is compared, and the similarity between the first trading target and the second trading target is estimated based on the comparison result.

次いで、付与装置１００は、推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報を、第２の取引対象に付与する（ステップＳ１０２）。 Next, the granting device 100 grants the information associated with the first transaction object to the second transaction object based on the estimated similarity (step S102).

例えば、付与装置１００は、推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報として、第１の取引対象に付与されたタグを、第２の取引対象に付与する。 For example, the granting device 100 grants the tag assigned to the first transaction object to the second transaction object as the information associated with the first transaction object based on the estimated similarity.

〔５．変形例〕
上述の実施形態に係る付与装置１００は、上記の実施形態以外にも、種々の異なる形態で実施されてよい。そこで、以下では、上記の付与装置１００の他の実施形態について説明する。 [5. Modification example)
The application device 100 according to the above-described embodiment may be implemented in various different forms other than the above-described embodiment. Therefore, hereinafter, another embodiment of the applying device 100 will be described.

〔５−１．評価の付与〕
付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報として、第１の取引対象に対する評価を、第２の取引対象に付与してもよい。例えば、付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に対する評価を、第２の取引対象に関連付けてもよい。第１の取引対象に対する評価（すなわち、レビュー）は、例えば、第１の取引対象に関する評判または感想である。このような取引対象に対する評価は、例えば、電子市場に関するコンテンツ内に表示される評価情報（例えば、評判情報）に含まれる。 [5-1. Grant of evaluation]
Based on the similarity estimated by the estimation unit 133, the giving unit 134 may give the second trade target an evaluation for the first trade target as information associated with the first trade target. .. For example, the assigning unit 134 may associate the evaluation on the first transaction target with the second transaction target based on the similarity estimated by the estimation unit 133. The rating (ie, review) for the first trade object is, for example, a reputation or impression about the first trade object. The evaluation of such a transaction target is included in, for example, evaluation information (for example, reputation information) displayed in the content related to the electronic market.

一例では、推定部１３３は、商品「カバンＢ１」と商品「カバンＢ２」との間の類似性を示す商品類似度を算出してもよい。この例では、付与部１３４は、推定部１３３によって推定算出された商品類似度が商品「カバンＢ１」に関連付けられた評価を商品「カバンＢ２」に付与するための付与条件を満たすか否かを判定してもよい。付与部１３４は、算出された商品類似度が商品「カバンＢ１」に関連付けられた評価を商品「カバンＢ２」に付与するための付与条件を満たすと判定されたことに応じて、商品「カバンＢ１」に関連付けられた評価を、商品「カバンＢ２」に関連付けてもよい。 In one example, the estimation unit 133 may calculate the product similarity indicating the similarity between the product “bag B1” and the product “bag B2”. In this example, the giving unit 134 determines whether or not the product similarity estimated and calculated by the estimating unit 133 satisfies the giving condition for giving the evaluation associated with the product “bag B1” to the product “bag B2”. You may judge. The granting unit 134 determines that the calculated product similarity satisfies the granting condition for granting the evaluation associated with the product “bag B1” to the product “bag B2”. The evaluation associated with “” may be associated with the product “bag B2”.

例示のため、評価「このカバンはとても使いやすい」が、商品「カバンＢ１」に関連付けられていると仮定する。この例では、商品「カバンＢ１」に関連付けられた評価が商品「カバンＢ２」に付与された場合には、評価「このカバンはとても使いやすい」が、商品「カバンＢ２」に関連付けられる。 For illustration purposes, assume that the rating “This bag is very easy to use” is associated with the product “Bag B1”. In this example, when the evaluation associated with the product "bag B1" is given to the product "bag B2", the evaluation "this bag is very easy to use" is associated with the product "bag B2".

別の例では、推定部１３３は、サービス「ホテルＨ１」とサービス「ホテルＨ２」との間の類似性を示すサービス類似度を算出する。この例では、付与部１３４は、推定部１３３によって算出されたサービス類似度がサービス「ホテルＨ１」に関連付けられた評価をサービス「ホテルＨ２」に付与するための付与条件を満たすか否かを判定する。付与部１３４は、算出されたサービス類似度がサービス「ホテルＨ１」に関連付けられた評価をサービス「ホテルＨ２」に付与するための付与条件を満たすと判定されたことに応じて、サービス「ホテルＨ１」に関連付けられた評価を、サービス「ホテルＨ２」に関連付ける。 In another example, the estimation unit 133 calculates the service similarity indicating the similarity between the service “hotel H1” and the service “hotel H2”. In this example, the granting unit 134 determines whether the service similarity calculated by the estimating unit 133 satisfies the granting condition for granting the evaluation associated with the service “Hotel H1” to the service “Hotel H2”. To do. The granting unit 134 determines that the calculated service similarity satisfies the granting condition for granting the evaluation associated with the service "Hotel H1" to the service "Hotel H2", and then determines that the service "Hotel H1" is satisfied. The rating associated with “” is associated with the service “Hotel H2”.

例示のため、評価「景色が良い」が、サービス「ホテルＨ１」に関連付けられていると仮定する。この例では、サービス「ホテルＨ１」に関連付けられた評価がサービス「ホテルＨ２」に付与された場合には、評価「景色が良い」が、サービス「ホテルＨ２」に関連付けられる。 For illustration purposes, assume that the rating "scenic" is associated with the service "Hotel H1". In this example, when the evaluation associated with the service “Hotel H1” is given to the service “Hotel H2”, the evaluation “Scenic is good” is associated with the service “Hotel H2”.

〔５−２．複数の取引対象間の情報の付与〕
付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて複数の取引対象の各々に関連付けられた情報の最適化問題を解くことで、複数の取引対象のうちの１つの取引対象に関連付けられた情報を、複数の取引対象のうちの他の１つの引対象に付与してもよい。 [5-2. Addition of information between multiple transactions]
The assigning unit 134 solves the optimization problem of the information associated with each of the plurality of trading targets based on the similarity estimated by the estimating unit 133, thereby associating the trading target with one of the trading targets. The obtained information may be given to another one of the plurality of transaction objects.

例えば、付与部１３４は、ラベル伝播法（label propagation）を用いて、複数の取引対象のうちの１つの取引対象に関連付けられた情報を、複数の取引対象間で伝播させてもよい。 For example, the assigning unit 134 may propagate the information associated with one transaction object among the plurality of transaction objects, among the plurality of transaction objects, using the label propagation method.

より具体的には、付与部１３４は、推定部１３３によって算出された類似度であって、電子市場における複数の取引対象間の類似性を示す類似度から、複数の取引対象を要素とするグラフの隣接行例（すなわち、類似度行例）を生成してもよい。ただし、隣接行例の非対角成分は、複数の取引対象間の類似性を示す類似度を示す。この例では、付与部１３４は、所定の目的関数が最小化されるように、所定の情報（すなわち、ラベル）に関連付けられていない第２の取引対象に関連付けられる情報が第１の取引対象に関連付けられた情報である確率を算出することで、第１の取引対象に関連付けられた情報を、第２の取引対象に付与してもよい。 More specifically, the assigning unit 134 uses the similarity calculated by the estimating unit 133 and indicates the similarity between the plurality of trading targets in the electronic market, and the graph including the plurality of trading targets as elements. Adjacent row examples (ie, similarity degree row examples) may be generated. However, the non-diagonal component of the adjacent row example indicates the degree of similarity indicating the similarity between a plurality of transaction objects. In this example, the assigning unit 134 determines that the information to be associated with the second transaction object that is not associated with the predetermined information (that is, the label) becomes the first transaction object so that the predetermined objective function is minimized. The information associated with the first transaction object may be given to the second transaction object by calculating the probability of being the associated information.

また、例えば、付与部１３４は、ラベル拡散法（label spreading）を用いて、複数の取引対象のうちの１つの取引対象に関連付けられた情報を、複数の取引対象間で伝播させてもよい。この場合、付与部１３４は、所定の情報（すなわち、ラベル）に関連付けられている第２の取引対象に関連付けられる情報が第１の取引対象に関連付けられた情報である確率を算出することで、第１の取引対象に関連付けられた情報を、第２の取引対象に付与してもよい。 In addition, for example, the assigning unit 134 may propagate the information associated with one transaction object among the plurality of transaction objects among the plurality of transaction objects by using the label spreading method. In this case, the assigning unit 134 calculates the probability that the information associated with the second transaction object associated with the predetermined information (that is, the label) is the information associated with the first transaction object, Information associated with the first transaction object may be given to the second transaction object.

〔５−３．その他〕
また、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一部を手動的に行うこともできる。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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 [5-3. Other]
Further, among the respective processes described in the above embodiment, a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed. Alternatively, all or part of the processing described as being manually performed can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, information including various data and parameters shown in the above-mentioned documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each constituent element of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily have to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of distribution/integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or part of the device may be functionally or physically distributed/arranged in arbitrary units according to various loads and usage conditions. It can be integrated and configured.

例えば、図３に示した記憶部１２０の一部又は全部は、付与装置１００によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、付与装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、商品情報等の各種情報を取得する。 For example, a part or all of the storage unit 120 shown in FIG. 3 may be held by the storage server or the like instead of being held by the granting device 100. In this case, the granting device 100 acquires various kinds of information such as product information by accessing the storage server.

〔５−４．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る付与装置１００は、例えば図６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６は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。 [5-4. Hardware configuration]
Further, the application device 100 according to the above-described embodiment is realized by, for example, a computer 1000 configured as shown in FIG. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the hardware configuration. The computer 1000 is connected to an output device 1010 and an input device 1020, and an arithmetic device 1030, a primary storage device 1040, a secondary storage device 1050, an output IF (Interface) 1060, an input IF 1070, and a network IF 1080 are connected by a bus 1090. Have.

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。 The arithmetic device 1030 operates based on a program stored in the primary storage device 1040 or the secondary storage device 1050, a program read from the input device 1020, or the like, and executes various processes. The primary storage device 1040 is a memory device such as a RAM that temporarily stores data used by the arithmetic device 1030 for various calculations. The secondary storage device 1050 is a storage device in which data used by the arithmetic device 1030 for various calculations and various databases are registered, and is realized by a ROM (Read Only Memory), an HDD, a flash memory, or the like.

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。 The output IF 1060 is an interface for transmitting information to be output to an output device 1010 that outputs various types of information such as a monitor and a printer. For example, a USB (Universal Serial Bus) or a DVI (Digital Visual Interface), It is realized by a connector of a standard such as HDMI (registered trademark) (High Definition Multimedia Interface). The input IF 1070 is an interface for receiving information from various input devices 1020 such as a mouse, a keyboard, and a scanner, and is realized by, for example, USB.

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。 The input device 1020 is, for example, an optical recording medium such as a CD (Compact Disc), a DVD (Digital Versatile Disc), and a PD (Phase change rewritable Disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), and a tape. It may be a device that reads information from a medium, a magnetic recording medium, a semiconductor memory, or the like. The input device 1020 may be an external storage medium such as a USB memory.

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。 The network IF 1080 receives data from another device via the network N and sends the data to the arithmetic device 1030, and also transmits data generated by the arithmetic device 1030 via the network N to another device.

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。 The arithmetic device 1030 controls the output device 1010 and the input device 1020 via the output IF 1060 and the input IF 1070. For example, the arithmetic device 1030 loads a program from the input device 1020 or the secondary storage device 1050 onto the primary storage device 1040, and executes the loaded program.

例えば、コンピュータ１０００が付与装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。 For example, when the computer 1000 functions as the providing device 100, the arithmetic device 1030 of the computer 1000 realizes the function of the control unit 130 by executing the program loaded on the primary storage device 1040.

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る付与装置１００は、推定部１３３と、付与部１３４とを有する。推定部１３３は、電子市場における第１の取引対象と電子市場における第２の取引対象との間の類似性を推定する。付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報を、第２の取引対象に付与する。 [6. effect〕
As described above, the application device 100 according to the embodiment has the estimation unit 133 and the application unit 134. The estimation unit 133 estimates the similarity between the first trading target in the electronic market and the second trading target in the electronic market. The assigning unit 134 assigns the information associated with the first transaction target to the second transaction target based on the similarity estimated by the estimation unit 133.

また、実施形態に係る付与装置１００において、付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報として、第１の取引対象に付与されたタグを、第２の取引対象に付与する。 In addition, in the assigning device 100 according to the embodiment, the assigning unit 134 is assigned to the first transaction target as information associated with the first transaction target based on the similarity estimated by the estimation unit 133. The tag is attached to the second transaction target.

また、実施形態に係る付与装置１００において、付与部１３４は、推定部１３３によって推定された類似性に基づいて、第１の取引対象に関連付けられた情報として、第１の取引対象に対する評価を、第２の取引対象に付与する。 In addition, in the granting device 100 according to the embodiment, the granting unit 134, based on the similarity estimated by the estimating unit 133, evaluates the first trading target as information associated with the first trading target, It is given to the second transaction target.

また、実施形態に係る付与装置１００において、推定部１３３は、電子市場に投稿された情報であって、第１の取引対象に関する情報と、電子市場に投稿された情報であって、第２の取引対象に関する情報との関連性に基づいて、第１の取引対象と第２の取引対象との間の類似性を推定する。 In addition, in the assigning device 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 includes the information posted on the electronic market, the information on the first transaction target, and the information posted on the electronic market, and the second information. The similarity between the first trading object and the second trading object is estimated based on the relationship with the information about the trading object.

また、実施形態に係る付与装置１００において、推定部１３３は、第１の取引対象に関する情報に含まれる画像であって、第１の取引対象の画像と、第２の取引対象に関する情報に含まれる画像であって、第２の取引対象の画像とを比較し、比較結果に基づいて、第１の取引対象と第２の取引対象との間の類似性を推定する。 In addition, in the assigning device 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 is an image included in the information on the first transaction target, and is included in the image of the first transaction target and the information on the second transaction target. The image is compared with the image of the second transaction object, and the similarity between the first transaction object and the second transaction object is estimated based on the comparison result.

また、実施形態に係る付与装置１００において、推定部１３３は、第１の取引対象に関する情報に含まれるテキストであって、第１の取引対象の説明を記述するテキストと、第２の取引対象に関する情報に含まれるテキストであって、第２の取引対象の説明を記述するテキストとを比較し、比較結果に基づいて、第１の取引対象と第２の取引対象との間の類似性を推定する。 In addition, in the assigning device 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 is a text included in the information about the first transaction object, which describes the description of the first transaction object, and the second transaction object. The text included in the information, which is a text describing the description of the second transaction object, is compared, and the similarity between the first transaction object and the second transaction object is estimated based on the comparison result. To do.

また、実施形態に係る付与装置１００において、推定部１３３は、第１の取引対象に関する情報に含まれる価格であって、第１の取引対象の価格と、第２の取引対象に関する情報に含まれる価格であって、第２の取引対象の価格とを比較し、比較結果に基づいて、第１の取引対象と第２の取引対象との間の類似性を推定する。 In addition, in the assigning device 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 is the price included in the information about the first transaction target, and is included in the price of the first transaction target and the information about the second transaction target. The price is compared with the price of the second transaction object, and the similarity between the first transaction object and the second transaction object is estimated based on the comparison result.

上述した各処理により、付与装置１００は、取引対象に対して適切な情報を付与することができる。 By the processes described above, the assigning apparatus 100 can assign appropriate information to the transaction target.

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail based on the drawings, but these are examples, and various modifications based on the knowledge of those skilled in the art, including the modes described in the section of the disclosure of the invention, It is possible to implement the present invention in other forms with improvements.

また、上述した付与装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 Further, the above-described granting device 100 may be realized by a plurality of server computers, and depending on the function, it may be realized by calling an external platform or the like with an API (Application Programming Interface) or network computing. Can be changed flexibly.

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受信部は、受信手段や受信回路に読み替えることができる。 Further, the "section (module, unit)" described above can be read as "means" or "circuit". For example, the receiving unit can be read as a receiving unit or a receiving circuit.

１ネットワークシステム
１０ユーザ装置
１００付与装置
１１０通信部
１２０記憶部
１２１商品情報記憶部
１３０制御部
１３１受信部
１３２取得部
１３３推定部
１３４付与部
１３５提供部 1 Network System 10 User Device 100 Granting Device 110 Communication Unit 120 Storage Unit 121 Product Information Storage Unit 130 Control Unit 131 Receiving Unit 132 Acquisition Unit 133 Estimating Unit 134 Granting Unit 135 Providing Unit

Claims

電子市場における第１の取引対象と当該電子市場における第２の取引対象との間の類似性を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された類似性に基づいて、前記第１の取引対象に関連付けられた情報を、前記第２の取引対象に付与する付与部と、
を備えることを特徴とする付与装置。 An estimation unit that estimates the similarity between the first transaction target in the electronic market and the second transaction target in the electronic market;
An assigning unit that assigns information associated with the first transaction target to the second transaction target based on the similarity estimated by the estimation unit;
An application device, comprising:

前記付与部は、
前記推定部によって推定された類似性に基づいて、前記第１の取引対象に関連付けられた情報として、前記第１の取引対象に付与されたタグを、前記第２の取引対象に付与する
ことを特徴とする請求項１に記載の付与装置。 The adding unit is
Based on the similarity estimated by the estimation unit, as the information associated with the first transaction object, the tag attached to the first transaction object is attached to the second transaction object. The applying device according to claim 1, wherein the applying device is provided.

前記付与部は、
前記推定部によって推定された類似性に基づいて、前記第１の取引対象に関連付けられた情報として、前記第１の取引対象に対する評価を、前記第２の取引対象に付与する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の付与装置。 The adding unit is
Based on the similarity estimated by the estimation unit, an evaluation of the first transaction object is given to the second transaction object as information associated with the first transaction object. The applying device according to claim 1 or 2.

前記推定部は、
前記電子市場に投稿された情報であって、前記第１の取引対象に関する情報と、前記電子市場に投稿された情報であって、前記第２の取引対象に関する情報との関連性に基づいて、前記第１の取引対象と前記第２の取引対象との間の類似性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の付与装置。 The estimation unit is
Information posted on the electronic market, which is information related to the first transaction target, and information posted on the electronic market, which is based on the relationship between the information related to the second transaction target, The applicator according to any one of claims 1 to 3, wherein the similarity between the first transaction target and the second transaction target is estimated.

前記推定部は、
前記第１の取引対象に関する情報に含まれる画像であって、前記第１の取引対象の画像と、前記第２の取引対象に関する情報に含まれる画像であって、前記第２の取引対象の画像とを比較し、比較結果に基づいて、前記第１の取引対象と前記第２の取引対象との間の類似性を推定する
ことを特徴とする請求項４に記載の付与装置。 The estimation unit is
An image included in the information on the first transaction object, the image of the first transaction object, and an image included in the information on the second transaction object, the image of the second transaction object And the similarity between the first transaction object and the second transaction object is estimated based on the comparison result.

前記推定部は、
前記第１の取引対象に関する情報に含まれるテキストであって、前記第１の取引対象の説明を記述するテキストと、前記第２の取引対象に関する情報に含まれるテキストであって、前記第２の取引対象の説明を記述するテキストとを比較し、比較結果に基づいて、前記第１の取引対象と前記第２の取引対象との間の類似性を推定する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の付与装置。 The estimation unit is
The text included in the information about the first transaction object, the text describing the description of the first transaction object, and the text included in the information about the second transaction object, A method of comparing a text describing a description of a transaction object and estimating the similarity between the first transaction object and the second transaction object based on the comparison result. The application device according to item 5.

前記推定部は、
前記第１の取引対象に関する情報に含まれる価格であって、前記第１の取引対象の価格と、前記第２の取引対象に関する情報に含まれる価格であって、前記第２の取引対象の価格とを比較し、比較結果に基づいて、前記第１の取引対象と前記第２の取引対象との間の類似性を推定する
ことを特徴とする請求項４〜６のうちいずれか１つに記載の付与装置。 The estimation unit is
The price included in the information about the first transaction object, the price of the first transaction object, and the price included in the information about the second transaction object, the price of the second transaction object And estimating the similarity between the first transaction object and the second transaction object based on the comparison result. The application device described.

コンピュータが実行する付与方法であって、
電子市場における第１の取引対象と当該電子市場における第２の取引対象との間の類似性を推定する推定工程と、
前記推定工程によって推定された類似性に基づいて、前記第１の取引対象に関連付けられた情報を、前記第２の取引対象に付与する付与工程と、
を含むことを特徴とする付与方法。 A computer-implemented granting method,
An estimation step of estimating a similarity between a first trading object in the electronic market and a second trading object in the electronic market;
An imparting step of imparting information associated with the first transaction object to the second transaction object based on the similarity estimated by the estimation step;
An application method comprising:

電子市場における第１の取引対象と当該電子市場における第２の取引対象との間の類似性を推定する推定手順と、
前記推定手順によって推定された類似性に基づいて、前記第１の取引対象に関連付けられた情報を、前記第２の取引対象に付与する付与手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする付与プログラム。 An estimation procedure for estimating the similarity between a first trading object in the electronic market and a second trading object in the electronic market;
An assigning procedure for assigning information associated with the first transaction object to the second transaction object based on the similarity estimated by the estimation procedure;
A program for causing a computer to execute.