JP6664598B2 - 提供装置、提供方法及び提供プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、実施形態に係る提供処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る提供処理の一例を示す図である。図1では、本願に係る提供装置100によって、ユーザに提供される情報コンテンツの提供処理が行われる例を示す。
次に、図2を用いて、実施形態に係る提供装置100が含まれる提供処理システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る提供処理システム1の構成例を示す図である。図2に例示するように、実施形態に係る提供処理システム1には、ユーザ端末10と、販売者端末20と、ウェブサーバ30と、提供装置100とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図2に示した提供処理システム1には、複数台のユーザ端末10や、複数台の販売者端末20や、複数台のウェブサーバ30が含まれてもよい。
次に、図3を用いて、実施形態に係る提供装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る提供装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、提供装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、提供装置100は、提供装置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(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。かかる通信部110は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、ユーザ端末10や、販売者端末20や、ウェブサーバ30との間で情報の送受信を行う。
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。記憶部120は、コンテンツ記憶部121と、ユーザ情報記憶部122と、提供ログ記憶部125とを有する。
コンテンツ記憶部121は、販売者端末20から入稿される情報コンテンツに関する情報を記憶する。ここで、図4に、実施形態に係るコンテンツ記憶部121の一例を示す。図4は、実施形態に係るコンテンツ記憶部121の一例を示す図である。図4に示した例では、コンテンツ記憶部121は、「販売者ID」、「情報コンテンツID」といった項目を有する。
ユーザ情報記憶部122は、情報コンテンツの提供対象であるユーザに関する情報を記憶する。ユーザ情報記憶部122は、ユーザ情報を記憶するデータテーブルとして、属性テーブル123と、行動ログテーブル124とを有する。ここで、図5に、実施形態に係る属性テーブル123の一例を示す。図5は、実施形態に係る属性テーブル123の一例を示す図である。図5に示した例では、属性テーブル123は、「ユーザID」、「属性データ」といった項目を有する。また、「属性データ」には、「氏名」、「性別」、「年齢」、「住所」といった項目が含まれる。
提供ログ記憶部125は、情報コンテンツの提供に関するログを記憶する。ここで、図7に、実施形態に係る提供ログ記憶部125の一例を示す。図7は、実施形態に係る提供ログ記憶部125の一例を示す図である。図7に示した例では、提供ログ記憶部125は、「情報コンテンツID」、「提供日時」、「提供先ユーザID」、「判定データ」、「クリック」といった項目を有する。
制御部130は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、提供装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(抽出プログラムの一例に相当)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。
入稿受付部131は、販売者端末20から情報コンテンツの入稿を受け付ける。そして、入稿受付部131は、入稿元の販売者を識別する販売者IDと、情報コンテンツIDとに対応付けて、入稿された情報コンテンツに関する情報をコンテンツ記憶部121に記憶する。
受信部132は、情報コンテンツの提供要求を受信する。具体的には、受信部132は、ウェブページを表示するユーザ端末10から送信される要求であって、ウェブページに含まれる表示枠で表示する情報コンテンツの提供に関する要求を受信する。
取得部133は、各種情報を取得する。例えば、取得部133は、ユーザに関する情報や、情報コンテンツに関する情報等を取得する。具体的には、取得部133は、ネットワークを介して所定の情報(すなわち、情報コンテンツ)を提供する情報提供者である販売者の行動履歴、及び、所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する。例えば、取得部133は、行動履歴として、販売者のネットワーク上の行動ログを取得する。同様に、取得部133は、ユーザのネットワーク上の行動ログを取得する。ネットワーク上の行動ログには、例えば、検索サイトにおける検索履歴や、ウェブサイトの閲覧履歴、ショッピングサイトの売買履歴など、インターネットを介して行われる様々な行動種別が含まれる。また、取得部133は、ユーザ情報として、販売者やユーザの属性情報を取得してもよい。
判定部134は、取得部133によって取得された行動履歴に基づいて、販売者と、情報コンテンツの提供先の候補であるユーザとの関連度を判定する。具体的には、判定部134は、販売者のネットワーク上の行動ログと、ユーザのネットワーク上の行動ログとの類似性を求めることにより、両者の関連度を判定する。
抽出部135は、判定部134によって判定された結果に基づいて、情報コンテンツの提供先となるユーザを抽出する。例えば、抽出部135は、判定部134によって判定された関連度が所定の閾値を超えるユーザを情報コンテンツの提供先として抽出する。
提供部136は、判定部134によって判定された結果に基づき情報コンテンツの提供先として抽出されたユーザに対して、情報コンテンツを提供する。
学習部137は、情報コンテンツと、情報コンテンツの提供先とのマッチング処理に関する学習を行う。具体的には、学習部137は、情報コンテンツが実際に提供された後のユーザの反応に関する情報、すなわち、情報コンテンツの訴求効果に関する情報に基づいて、より訴求効果が高くなると想定されるユーザとのマッチング処理を行うための学習を行う。
次に、図8を用いて、実施形態に係る提供装置100による提供処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る提供装置100による提供処理手順を示すフローチャートである。
上述した提供装置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、提供装置100の他の実施形態について説明する。
上述した実施形態において、取得部133は、情報提供者のユーザとしての行動履歴を取得する例を示した。また、判定部134は、取得された行動履歴に基づいて、ユーザとの関連度を判定する例を示した。ここで、判定部134は、取得された行動履歴のうち、特定の期間における行動履歴を用いて、ユーザとの関連度を判定してもよい。
上記実施形態では、ユーザに提供される情報コンテンツとして、商品のレコメンド情報を例に挙げた。なお、レコメンド情報は商品の宣伝のために用いられる情報コンテンツであることから、本願におけるレコメンド情報とは、ウェブページ等で表示される広告、いわゆる広告コンテンツを含む概念である。また、情報コンテンツは、上記の例に限られない。
上述した実施形態において、取得部133は、情報コンテンツの訴求効果を示す指標値としてクリックの有無を取得する例を示した。これにより、取得部133は、情報コンテンツがユーザに提供された数と、クリックされた数との関係により示される指標値を取得することができる。例えば、取得部133は、「クリック数/インプレッション数(情報コンテンツの表示回数)」により、CTR(Click Through Rate)という指標値を取得する。しかし、取得部133は、CTRの他にも、訴求効果を示す指標値を取得してもよい。
上述した実施形態に係る提供処理において、取得部133は、ユーザ端末10(又は、販売者端末20)がウェブサーバ30の提供するウェブサイトにアクセスした場合におけるユーザ情報を取得する例を示した。しかし、取得部133は、ユーザ端末10がウェブサーバ30の提供するウェブサイトにアクセスする場合に限らず、ユーザ端末10からユーザ情報を取得することもある。この点について、以下に説明する。
上述した実施形態において、判定部134は、ユーザの行動履歴とともに、ユーザの属性情報等を用いた判定処理を行ってもよい旨を説明した。ここで、判定部134は、さらに、情報提供者から受け付ける所定の条件に基づいて、判定処理を行ってもよい。
上記実施形態において、提供装置100は、情報コンテンツが提供される数の指定を情報提供者より受け付けてもよい旨を示した。ここで、提供装置100は、情報コンテンツが提供される数の指定について、種々の態様を受け付けることができる。
情報提供者は、一つの情報コンテンツをユーザに提供させるのではなく、複数の情報コンテンツの提供を所望する場合がある。例えば、図4の例では、販売者A11は、情報コンテンツC11〜C13といった、複数の情報コンテンツを有し、各情報コンテンツをユーザに提供することを所望する。
上述してきた実施形態に係る提供装置100は、例えば図10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。以下、提供装置100を例に挙げて説明する。図10は、提供装置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。
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。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。
上述してきたように、実施形態に係る提供装置100は、取得部133と、判定部134と、提供部136とを有する。取得部133は、ネットワークを介して所定の情報(例えば、情報コンテンツ)を提供する情報提供者の行動履歴、及び所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する。判定部134は、取得部133によって取得された行動履歴に基づいて、情報提供者とユーザとの関連度を判定する。提供部136は、判定部134によって判定された結果に基づき所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、所定の情報を提供する。
10、11 ユーザ端末
20 販売者端末
30 ウェブサーバ
100 提供装置
110 通信部
120 記憶部
121 コンテンツ記憶部
122 ユーザ情報記憶部
123 属性テーブル
124 行動ログテーブル
125 提供ログ記憶部
130 制御部
131 入稿受付部
132 受信部
133 取得部
134 判定部
135 抽出部
136 提供部
137 学習部
Claims (17)
- ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴であって、ネットワーク上における商品の検索に関する行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの当該行動履歴を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定部と、
前記判定部によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供部と、
を備えたことを特徴とする提供装置。 - 前記判定部は、
前記所定の情報と前記ユーザとの関連度を判定し、
前記提供部は、
前記判定部によって判定された結果に基づき、前記ユーザとの関連度の高い所定の情報ほど優先的に前記ユーザに提供する、
ことを特徴とする請求項1に記載の提供装置。 - 前記取得部は、
前記情報提供者のネットワーク上の行動ログ、及び前記ユーザのネットワーク上の行動ログを取得し、
前記判定部は、
前記情報提供者と前記ユーザのネットワーク上の行動ログを比較することにより、当該情報提供者と当該ユーザとの関連度を判定する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の提供装置。 - 前記提供部によって前記ユーザに提供された所定の情報の訴求効果を示す指標値と、前記関連度の判定処理に用いられた行動履歴との相関性に基づいて、前記行動履歴に含まれる各行動種別の重み値を学習する学習部
をさらに備え、
前記判定部は、
前記学習部によって学習された重み値を用いて、前記情報提供者と当該ユーザとの関連度を判定する、
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の提供装置。 - ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定部と、
前記判定部によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供部と、
前記提供部によって前記ユーザに提供された所定の情報の訴求効果を示す指標値と、前記関連度の判定処理に用いられた行動履歴との相関性に基づいて、前記行動履歴に含まれる各行動種別の重み値を学習する学習部と、
を備え、
前記判定部は、
前記学習部によって学習された重み値を用いて、前記情報提供者と当該ユーザとの関連度を判定する、
ことを特徴とする提供装置。 - 前記取得部は、
取り扱う商品のレコメンド情報を前記所定の情報として提供する情報提供者の行動履歴を取得し、
前記判定部は、
前記取得部によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と、前記レコメンド情報が表示されるための表示枠を有するウェブページを閲覧したユーザとの関連度を判定し、
前記提供部は、
前記ウェブページが有する表示枠に前記レコメンド情報を提供する、
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の提供装置。 - 前記取得部は、
前記レコメンド情報に対応する商品を前記情報提供者自身が購入した時点を特定する情報を取得し、
前記判定部は、
前記情報提供者の行動履歴のうち、前記情報提供者自身が前記レコメンド情報に対応する商品を購入した時点までの行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する、
ことを特徴とする請求項6に記載の提供装置。 - ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴と、前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴と、取り扱う商品のレコメンド情報に対応する商品を当該情報提供者自身が購入した時点を特定する情報とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された行動履歴のうち、前記情報提供者自身が前記レコメンド情報に対応する商品を購入した時点までの行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定部と、
前記判定部によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供部と、
を備えたことを特徴とする提供装置。 - 前記取得部は、
情報提供者自身の紹介情報を前記所定の情報として提供する当該情報提供者の行動履歴を取得し、
前記判定部は、
前記取得部によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と、当該情報提供者自身の紹介情報の提供先の候補であるユーザとの関連度を判定する、
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の提供装置。 - 前記取得部は、
前記情報提供者、及び前記ユーザの属性情報を取得し、
前記判定部は、
前記属性情報の類似性に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する、
ことを特徴とする請求項1〜9のいずれか一つに記載の提供装置。 - 前記取得部は、
前記行動履歴として、ネットワーク上における検索履歴、閲覧履歴、購入履歴、売却履歴のうち少なくとも一つの行動種別に関する情報を取得する、
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか一つに記載の提供装置。 - コンピュータが実行する提供方法であって、
ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴であって、ネットワーク上における商品の検索に関する行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定工程と、
前記判定工程によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供工程と、
を含んだことを特徴とする提供方法。 - ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴であって、ネットワーク上における商品の検索に関する行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定手順と、
前記判定手順によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする提供プログラム。 - コンピュータが実行する提供方法であって、
ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定工程と、
前記判定工程によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供工程と、
前記提供工程によって前記ユーザに提供された所定の情報の訴求効果を示す指標値と、前記関連度の判定処理に用いられた行動履歴との相関性に基づいて、前記行動履歴に含まれる各行動種別の重み値を学習する学習工程と、
を備え、
前記判定工程は、
前記学習工程によって学習された重み値を用いて、前記情報提供者と当該ユーザとの関連度を判定する、
を含んだことを特徴とする提供方法。 - ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定手順と、
前記判定手順によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供手順と、
前記提供手順によって前記ユーザに提供された所定の情報の訴求効果を示す指標値と、前記関連度の判定処理に用いられた行動履歴との相関性に基づいて、前記行動履歴に含まれる各行動種別の重み値を学習する学習手順と、
を備え、
前記判定手順は、
前記学習手順によって学習された重み値を用いて、前記情報提供者と当該ユーザとの関連度を判定する、
をコンピュータに実行させることを特徴とする提供プログラム。 - コンピュータが実行する提供方法であって、
ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴と、前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴と、取り扱う商品のレコメンド情報に対応する商品を当該情報提供者自身が購入した時点を特定する情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された行動履歴のうち、前記情報提供者自身が前記レコメンド情報に対応する商品を購入した時点までの行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定工程と、
前記判定工程によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供工程と、
を含んだことを特徴とする提供方法。 - ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴と、前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴と、取り扱う商品のレコメンド情報に対応する商品を当該情報提供者自身が購入した時点を特定する情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された行動履歴のうち、前記情報提供者自身が前記レコメンド情報に対応する商品を購入した時点までの行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定手順と、
前記判定手順によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする提供プログラム。
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