JP6501936B1 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
[構成]
図1は、情報処理装置を利用したサービスサーバ100の構成および使用環境の一例を示す図である。図示の例では、一以上の端末装置10や依頼元サーバ300が、ネットワークNWを介してサービスサーバ100に接続されている。ネットワークNWは、例えば、インターネット、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)、プロバイダ端末、無線通信網、無線基地局、専用回線などを含む。図1に示される構成要素は、ネットワークNWその他のネットワークに接続するための通信インターフェースを備えるものとする。通信インターフェースは、NIC(Network Interface Card)などのネットワークカード、無線通信モジュールなどを含む。
端末装置10は、例えば、スマートフォンなどの携帯電話、タブレット端末、各種パーソナルコンピュータなどである。端末装置10では、ブラウザやアプリケーションプログラムなどのUA(User Agent)が起動し、ユーザの入力する内容に応じたリクエストをサービスサーバ100に送信する。また、UAは、サービスサーバから取得した情報に基づいて、各種画像を表示する。
サービスサーバ100は、ブラウザからのリクエストに応じてウェブページを端末装置10に提供するウェブサーバ、またはアプリケーションプログラムからのリクエストに応じて画像や音声を提供する端末装置10に提供するアプリサーバである。
以下、情報処理装置を構成する構成要素について説明する。情報処理装置における各構成要素の処理は、期限を設けずに行ってもよいし、一年、数か月、一カ月、或いはセッションの範囲内といった期限を設けて行ってもよい。
PP=P(第1クエリ|第2クエリ) …(1)
Pn=P(第1クエリ|not第2クエリ) …(2)
図5は、情報処理装置によって実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、第1抽出部150が、依頼元サーバ300から第1キーワードを取得する(S100)。第1抽出部150は、検索ログ196を参照し(S102)、第2キーワードの候補(例えば検索ログ196に含まれるクエリ)ごとに、共起ユーザ割合PPと非共起ユーザ割合PNを算出する(S104)。そして、第1抽出部150は、共起ユーザ割合PPが非共起ユーザ割合PNに比して基準以上に大きいクエリを、第2キーワードとして抽出する(S106)。
以下、第2実施形態について説明する。第1実施形態において、ネットワーク上の行動履歴は、クエリ履歴であるものとした。第2実施形態では、ネットワーク上の行動履歴は、ショッピングサイトやオークションサイトを介した電子商取引において購入した商品またはサービスの名称等の履歴である。以下の説明では、情報処理装置が、ショッピングサイトを提供するショッピングサーバに包含されるものとして説明する。
図6は、情報処理装置を利用したショッピングサーバ200の構成および使用環境の一例を示す図である。ショッピングサーバ200は、ブラウザからのリクエストに応じてウェブページを端末装置10に提供するウェブサーバ、またはアプリケーションプログラムからのリクエストに応じて画像や音声を提供する端末装置10に提供するアプリサーバである。
第2実施形態では、ユーザの商品等の購入履歴から第2キーワードの候補を抽出するものとしたが、これに代えて、ショッピングサイトやオークションサイトから商品の紹介画面に遷移した履歴、すなわち商品等の紹介画面の閲覧履歴から第2キーワードの候補を抽出してもよい。閲覧履歴とは、購入履歴と同様に、紹介画面を閲覧した商品等のカテゴリの最下層の情報や、タイトルから形態素解析によって抽出した固有名詞などである。
100 サービスサーバ
110、210 コンテンツ提供部
120、220 ユーザ管理部
130 検索実行部
150、250 第1抽出部
152、252 第2抽出部
154、254 学習モデル生成部
156、256 第3抽出部
170、270 特典付与部
190、290 記憶部
192 コンテンツデータ
194、294 ユーザ情報
196 検索ログ
200 ショッピングサーバ
230 販売管理部
292 商品等データ
296 購入ログ
300 依頼元サーバ
Claims (8)
- 複数のユーザのそれぞれのネットワーク上の行動履歴において第1キーワードと共起しやすい第2キーワードを抽出する第1抽出部と、
複数のユーザの中から、前記第1キーワードまたは前記第2キーワードを含むネットワーク上の行動履歴を有するユーザを抽出する第2抽出部と、
複数のユーザの中から、前記第2抽出部により抽出されたユーザにネットワーク上の行動履歴が類似する一以上のユーザを、前記第1キーワードに対応するユーザとして抽出する第3抽出部と、
を備える情報処理装置。 - 前記第2抽出部により抽出されたユーザのネットワーク上の行動履歴に関する特徴量を正解データとして機械学習を行い、対象となるユーザのネットワーク上の行動履歴に関する特徴量を入力すると、前記第2抽出部により抽出されたユーザとの類似性を示す情報を出力する学習モデルを生成する生成部を更に備え、
前記第3抽出部は、複数のユーザの中から、前記学習モデルによって前記第2抽出部により抽出されたユーザとの類似性が高い旨の情報が出力された一以上のユーザを抽出する、
請求項1記載の情報処理装置。 - 第1抽出部は、前記第2キーワードの候補となるキーワードが行動履歴に含まれるユーザの行動履歴に前記第1キーワードが含まれる確率と、前記第2キーワードの候補となるキーワードが行動履歴に含まれないユーザの行動履歴に前記第1キーワードが含まれる確率との相違程度に基づいて、前記第2キーワードを抽出する、
請求項1または2記載の情報処理装置。 - 前記特徴量は、ネットワーク上の行動履歴に関する複数のキーワードのそれぞれを含むか否かを表す値をベクトルの要素としたベクトルである、
請求項2記載の情報処理装置。 - 前記ネットワーク上の行動履歴は、クエリ履歴である、
請求項1から4のうちいずれか1項記載の情報処理装置。 - 前記ネットワーク上の行動履歴は、電子商取引における購入履歴である、
請求項1から4のうちいずれか1項記載の情報処理装置。 - コンピュータが、
複数のユーザのそれぞれのネットワーク上の行動履歴において第1キーワードと共起しやすい第2キーワードを抽出し、
前記第1キーワードまたは前記第2キーワードを含むネットワーク上の行動履歴を有するユーザを抽出し、
複数のユーザの中から、前記抽出されたユーザにネットワーク上の行動履歴が類似する一以上のユーザを、前記第1キーワードに対応するユーザとして抽出する、
情報処理方法。 - コンピュータに、
複数のユーザのそれぞれのネットワーク上の行動履歴において第1キーワードと共起しやすい第2キーワードを抽出させ、
前記第1キーワードまたは前記第2キーワードを含むネットワーク上の行動履歴を有するユーザを抽出させ、
複数のユーザの中から、前記抽出されたユーザにネットワーク上の行動履歴が類似する一以上のユーザを、前記第1キーワードに対応するユーザとして抽出させる、
プログラム。
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