JP7104257B1 - Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs - Google Patents
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Abstract
【課題】検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、受付部と、推定部と、決定部と、提供部とを備える。受付部は、検索クエリを受け付ける。推定部は、受付部によって受け付けられた検索クエリの意図を推定する。決定部は、推定部によって推定された検索クエリの意図に基づいて、ランキング情報の表示形式を決定する。提供部は、決定部によって決定された表示形式のランキング情報を提供する。【選択図】図１An object of the present invention is to more appropriately provide ranking information corresponding to a search query. An information processing apparatus according to the present application includes a reception section, an estimation section, a determination section, and a provision section. The reception unit receives search queries. The estimating unit estimates the intent of the search query received by the receiving unit. The determination unit determines the display format of the ranking information based on the intent of the search query estimated by the estimation unit. The providing unit provides the ranking information in the display format determined by the determining unit. [Selection drawing] Fig. 1
Description
特許法第３０条第２項適用 令和３年１１月９日公開アドレス ｈｔｔｐｓ：／／ｔｏｐｉｃｓ．ｓｈｏｐｐｉｎｇ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｎｏｔｉｃｅ／ａｒｃｈｉｖｅｓ／２０２１１１１０２０２１．ｈｔｍｌ 令和３年１１月１９日公開アドレス ｈｔｔｐｓ：／／ｓｔｏｒｅ－ｉｎｆｏ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｓｈｏｐｐｉｎｇ／ｔｏｐｉｃｓ／ｔｏｏｌ２０２１／ｔｅｓｔ／２１１１１９－３．ｈｔｍｌ 令和３年１２月３日投稿および公開アドレス ｈｔｔｐｓ：／／ａｐｐｓｔｏｒｅｃｏｎｎｅｃｔ．ａｐｐｌｅ．ｃｏｍ／ａｐｐｓ／４４６０１６１８０／ａｐｐｓｔｏｒｅ／ｒｅｖｉｅｗｓｕｂｍｉｓｓｉｏｎｓ／ｄｅｔａｉｌｓ／ｅ９ａｅ２２４１－ｅ０ｆ９－４９６０－９ｃｆ０－９４ｄ６４ｆ０５２７ｂｆ ｈｔｔｐｓ：／／ａｐｐｓ．ａｐｐｌｅ．ｃｏｍ／ｊｐ／ａｐｐ／ｙａｈｏｏ－％Ｅ３％８２％Ｂ７％Ｅ３％８３％Ａ７％Ｅ３％８３％８３％Ｅ３％８３％９４％Ｅ３％８３％Ｂ３％Ｅ３％８２％Ｂ０／ｉｄ４４６０１６１８０ 令和４年１月６日投稿アドレス ｈｔｔｐｓ：／／ｐｌａｙ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ／ｃｏｎｓｏｌｅ／ｕ／０／ｄｅｖｅｌｏｐｅｒｓ／９０５９０３１０７６６７４８０８７４７／ａｐｐ／４９７２９７４４３０６２４３９０７３５／ｔｒａｃｋｓ／４６９８２４０７５９１７４２７９２６０／ｒｅｌｅａｓｅｓ／２７８／ｄｅｔａｉｌｓApplication of
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program.
従来、利用者に様々な情報を提供する技術が知られている。例えば、検索クエリに対応する商品情報などの取引対象をランキング要素としたランキング情報を利用者に提供する技術が知られている（例えば、特許文献１）。 Conventionally, techniques for providing various information to users have been known. For example, there is known a technique for providing a user with ranking information having a transaction target such as product information corresponding to a search query as a ranking element (for example, Patent Document 1).
しかしながら、上記の従来技術には改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、検索クエリに対応するランキング要素をランキングしたランキング情報を提供することができるが、検索クエリに対応するランキング情報を提供する態様において改善の余地がある。 However, there is room for improvement in the above-mentioned prior art. For example, in the above-mentioned prior art, it is possible to provide ranking information in which ranking elements corresponding to a search query are ranked, but there is room for improvement in a mode of providing ranking information corresponding to a search query.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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 of the present application is to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program capable of more appropriately providing ranking information corresponding to a search query. ..
本願に係る情報処理装置は、受付部と、推定部と、決定部と、提供部とを備える。受付部は、検索クエリを受け付ける。推定部は、受付部によって受け付けられた検索クエリの意図を推定する。決定部は、推定部によって推定された検索クエリの意図に基づいて、ランキング情報の表示形式を決定する。提供部は、決定部によって決定された表示形式のランキング情報を提供する。 The information processing apparatus according to the present application includes a reception unit, an estimation unit, a determination unit, and a provision unit. The reception department accepts search queries. The estimation unit estimates the intent of the search query received by the reception unit. The determination unit determines the display format of the ranking information based on the intent of the search query estimated by the estimation unit. The providing unit provides ranking information in a display format determined by the determining unit.
実施形態の一態様によれば、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, there is an effect that the ranking information corresponding to the search query can be provided more appropriately.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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される。 Hereinafter, the information processing apparatus according to the present application, the information processing method, and a mode for carrying out the information processing program (hereinafter, referred to as “the embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. The information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited by this embodiment. In addition, each embodiment can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other. Further, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicate description is omitted.
〔１．情報処理の一例〕
〔１．１．情報処理の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法を説明するための図である。
[1. An example of information processing]
[1.1. Information processing overview]
First, with reference to FIG. 1, an information processing method performed by the information processing apparatus according to the embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram for explaining an information processing method performed by the information processing apparatus according to the embodiment.
情報処理装置１は、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）サービスで取引される取引対象に関する情報処理を実行する。ここで、取引対象とは、商品またはサービスの利用である。なお、電子商取引サービスで取引される取引対象には、電子商店街（オンラインモール）、オンラインショッピングサイト、オークションサイト、フリーマーケットサイトなどの様々な態様にて取引される取引対象が含まれる。図１では、電子商店街にて取引される取引対象に対する情報処理を一例として示す。
The
図１では、情報処理装置１が、検索クエリを入力する利用者Ｕが利用する端末装置２に、検索結果を提供する検索装置として機能する場合を一例として説明する。検索クエリの入力は、検索キーワードの入力によって行われ、かかる検索キーワードを含む検索クエリが端末装置２から情報処理装置１に送信される。なお、検索クエリの入力は、端末装置２に表示されるキーボードを用いた入力に限定されず、端末装置２に表示されるキーワード候補の指定による入力であってもよい。以下においては、検索クエリには、検索キーワードが含まれるものとして説明するが、検索キーワードに代えてまたは加えて、検索用画像が含まれていてもよい。また、図１では、端末装置２が１つだけ図示されているが、情報処理装置１は、複数の端末装置２の各々から送信される検索クエリに応じた検索結果などを含むコンテンツを複数の端末装置２の各々に提供する。
In FIG. 1, a case where the
情報処理装置１は、例えば、電子商店街にて取引される取引対象を対象として検索処理を実行する検索エンジンとしての機能を有する。例えば、情報処理装置１は、検索クエリを用いた検索処理の対象となる取引対象が、インデックスされて格納されたデータベース（「取引対象データベース」ともいう）を有し、その取引対象データベースの情報を対象として検索処理を実行する。例えば、取引対象データベースの情報は記憶部１１（図９参照）に格納される。
The
このように、図１では情報処理装置１が検索装置としても機能する、すなわち情報処理装置１と検索装置とが一体である場合を説明するが、情報処理装置１と検索装置とは別体であってもよい。この場合、情報処理システム１００（図９参照）には、検索クエリを対象とした検索処理を実行し、検索結果を提供する検索サービスを提供する検索装置が含まれる。例えば、情報処理装置１は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを検索装置へ送信し、検索装置から検索結果を受信し、その検索結果を用いて生成したコンテンツを利用者Ｕの端末装置２に送信する。
As described above, FIG. 1 describes a case where the
例えば、外部装置３が検索装置である場合、情報処理装置１は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを外部装置３へ送信し、外部装置３から検索結果を受信し、その検索結果を用いて生成したコンテンツを利用者Ｕが利用する端末装置２に送信する。なお、上記のシステム構成は一例に過ぎず、検索キーワードを入力した利用者Ｕに対して所望の情報を提供可能であれば、情報処理システム１００はどのような装置構成であってもよい。
For example, when the
まず、情報処理装置１は、外部装置３から利用者Ｕに関する情報である利用者情報を取得する（ステップＳ１）。外部装置３は、利用者情報を情報処理装置１に送信する。例えば、外部装置３は、利用者Ｕの属性情報を含む利用者情報を情報処理装置１に送信する。属性情報には、例えば、年齢、性別、居住地域、職業などのデモグラフィック属性を示す情報や、興味・関心、ライフスタイルなどのサイコグラフィック属性を示す情報などの様々な情報が含まれる。なお、属性情報は一例に過ぎず、利用者情報には、利用者Ｕに関する情報であれば、どのような情報が含まれてもよい。例えば、利用者情報には、インターネットにおける行動などの利用者Ｕの行動の履歴が含まれてもよい。例えば、利用者情報には、電子商店街などの電子商取引サービスにおける取引対象についての情報の閲覧履歴、購買履歴などの利用者Ｕの行動履歴が含まれてもよい。
First, the
また、情報処理装置１は、外部装置３から取引対象に関する情報（「取引対象情報」ともいう）を取得する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１は、電子商店街にて取引される取引対象の取引対象情報を外部装置３から取得する。例えば、情報処理装置１は、電子商店街にて販売（出品）中の取引対象の取引対象情報を外部装置３から取得する。例えば、情報処理装置１は、所定の期間毎に、取引対象の取引対象情報を外部装置３から取得する。
Further, the
ここで、取引対象情報には、取引対象に関する様々な情報が含まれる。例えば、取引対象情報には、取引対象の情報提供に用いられる様々な情報が含まれる。例えば、取引対象情報には、販売元、販売価格、取引対象の画像、カテゴリ、タイトル、説明文、支払方法、販売期間、販売個数などが含まれる。 Here, the transaction target information includes various information regarding the transaction target. For example, the transaction target information includes various information used for providing the transaction target information. For example, the transaction target information includes the seller, the selling price, the image of the transaction target, the category, the title, the description, the payment method, the sales period, the number of units sold, and the like.
また、例えば、取引対象情報には、取引対象の販売履歴が含まれる。例えば、取引対象情報には、取引対象の予約数、注文数、販売数、注文金額（売上）などの情報が含まれる。また、例えば、取引対象情報には、取引対象が販売された日時から経過した期間、取引対象を示す情報の閲覧回数（ＰＶ（Page View）数）、取引対象に対するレビュー数、取引対象に対する評価などの情報が含まれる。 Further, for example, the transaction target information includes a sales history of the transaction target. For example, the transaction target information includes information such as the number of reservations, the number of orders, the number of sales, and the order amount (sales) of the transaction target. In addition, for example, the transaction target information includes the period elapsed from the date and time when the transaction target was sold, the number of views (PV (Page View)) of the information indicating the transaction target, the number of reviews for the transaction target, the evaluation for the transaction target, and the like. Information is included.
また、取引対象情報には、取引対象に関する外的要因の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、ＳＮＳ（Social Networking Service）における取引対象に関する投稿の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、ＳＮＳにおいて利用者Ｕが投稿した投稿情報が含まれてもよい。例えば、投稿情報は、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）などに、利用者Ｕが投稿した文字情報、または画像や動画などの画像情報などであってもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象に関する検索数の情報が含まれてもよい。 In addition, the transaction target information may include information on external factors related to the transaction target. For example, the transaction target information may include information posted on the transaction target in the SNS (Social Networking Service). For example, the transaction target information may include the posted information posted by the user U on the SNS. For example, the posted information includes text information posted by user U on Twitter (registered trademark), Facebook (registered trademark), Instagram (registered trademark), YouTube (registered trademark), etc., or image information such as images and videos. It may be. For example, the transaction target information may include information on the number of searches related to the transaction target.
また、取引対象情報には、取引対象に関する内的要因の情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象とするインセンティブの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象として、利用者Ｕに与えられるインセンティブの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象を対象とするクーポンの情報が含まれてもよい。例えば、取引対象情報には、取引対象に関する値下げの情報が含まれてもよい。なお、上記は一例に過ぎず、取引対象情報には、取引対象に関する情報であれば、どのような情報が含まれてもよい。 In addition, the transaction target information may include information on internal factors related to the transaction target. For example, the transaction target information may include incentive information for the transaction target. For example, the transaction target information may include incentive information given to the user U for the transaction target. For example, the transaction target information may include information on a coupon for which the transaction target is targeted. For example, the transaction target information may include information on price reductions related to the transaction target. The above is only an example, and the transaction target information may include any information as long as it is information related to the transaction target.
なお、上記例では、情報処理装置１が、ステップＳ１と、ステップＳ２とに分けて取得処理を行う例を挙げて説明したが、情報処理装置１は、外部装置３から利用者情報と取引対象情報とを同時に取得してもよい。
In the above example, the
また、情報処理装置１は、利用者Ｕが入力した検索クエリを端末装置２から受け付ける（ステップＳ３）。例えば、端末装置２は、利用者Ｕが検索キーワードを入力した場合、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを情報処理装置１に送信する。これにより、情報処理装置１は、利用者Ｕが入力した検索クエリを取得する。
Further, the
例えば、利用者Ｕは、検索キーワードとして「スニーカ」を端末装置２に入力した場合、端末装置２は、利用者Ｕが入力した検索キーワード「スニーカ」を含む検索クエリを情報処理装置１へ送信する。例えば、利用者Ｕは、後述する図２中の検索ボックスＢＸ１のような入力欄に検索キーワードとして「スニーカ」を入力する。
For example, when the user U inputs "sneaker" as a search keyword into the
そして、検索クエリを受信した情報処理装置１は、利用者Ｕに情報提供するための処理として、検索クエリを用いた検索処理によって、検索クエリに対応する検索結果を生成する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１は、検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ」である場合、「スニーカ」を用いた検索処理によって、「スニーカ」に対応する検索結果を生成する。以下において、検索キーワードとして「スニーカ」が含まれる検索クエリを、検索クエリ「スニーカ」と記載する場合がある。
Then, the
情報処理装置１は、取引対象データベースの情報を用いて、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象情報を抽出する。例えば、情報処理装置１は、取引対象データベースを対象として検索クエリ「スニーカ」を用いて検索処理を行い、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象情報を抽出する。例えば、情報処理装置１は、取引対象情報に検索クエリ「スニーカ」に対応する文字列などの情報が含まれる取引対象情報を抽出する。
The
なお、検索クエリに対応する情報の抽出は従来技術を用いて行われ、取引対象が特定可能であればどのような処理であってもよく、詳細な説明は省略する。また、検索処理を情報処理装置１以外の装置（検索装置）が行う場合、情報処理装置１は、検索装置に検索クエリを送信し、検索装置から検索クエリの検索結果を受信する。情報処理装置１は、検索クエリに対応する情報として抽出された取引対象情報を用いて、検索クエリの検索結果を生成する。例えば、情報処理装置１は、抽出した取引対象情報の取引対象のリスト情報を、検索クエリに対する検索結果として生成する。
It should be noted that the information corresponding to the search query is extracted by using the prior art, and any process may be used as long as the transaction target can be specified, and detailed description thereof will be omitted. When the search process is performed by a device (search device) other than the
また、情報処理装置１は、ステップＳ３で受け付けた検索クエリの意図（以下、クエリ意図と記載する場合がある）を推定する（ステップＳ５）。情報処理装置１は、例えば、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定する。意図候補は、例えば、取引対象のカテゴリ、取引対象のブランド、取引対象の利用シーン、取引対象のスペック、取引対象の価格帯、または取引対象の利用層などである。
Further, the
情報処理装置１は、検索クエリに基づいて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報などを検索クエリの意図として扱う。以下においては、複数の意図候補が取引対象のカテゴリおよび取引対象のブランドである場合の例を主に説明するが、意図候補は、カテゴリやブランドに限定されない。
The
情報処理装置１は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。
The
意図候補毎の推定モデルは、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。例えば、意図候補毎の推定モデルは、ニューラルネットワークに代えて、線形回帰またはロジスティック回帰といった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。また、情報処理装置１は、意図候補毎の推定モデルに代えて、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力とし、複数の意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する１つの推定モデルを用いることもできる。
The estimation model for each candidate intention is generated by machine learning by a neural network such as a convolutional neural network or a recurrent neural network, but is not limited to such an example. For example, the estimation model for each intention candidate may be generated by using machine learning by a learning algorithm such as linear regression or logistic regression instead of the neural network. Further, the
次に、情報処理装置１は、ステップＳ５で推定されたクエリ意図に応じた複数のランキング情報を生成する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１は、クエリ意図に基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定し、決定したランキング情報の種別および並び順に基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報を生成する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式によって規定される。
Next, the
ランキングの切り口は、取引対象に対する視点（観点）である。例えば、取引対象に対する視点（観点）には、その取引対象が該当するカテゴリ、ブランド、利用シーン、スペック（製品の仕様や機能）、取引対象により解決され得る課題、取引対象により解決され得る人の悩みなど、取引対象に対応する様々な切り口（観点）が含まれる。 The starting point of the ranking is the viewpoint (viewpoint) for the transaction target. For example, from the viewpoint (viewpoint) of a transaction target, the category, brand, usage scene, specifications (product specifications and functions) to which the transaction target corresponds, problems that can be solved by the transaction target, and people who can be solved by the transaction target It includes various perspectives (points of view) that correspond to the transaction target, such as worries.
また、ランキング情報の表示形式は、ランキング情報を構成する複数のランキング要素の配置形式であり、リスト形式（第１表示形式の一例）やグリッド形式（第２表示形式の一例）などがある。リスト形式は、ランキング情報を構成する複数のランキング要素を一列に配列する表示形式であり、グリッド形式は、複数のランキング要素をｎ行×ｍ列の行列（マトリクス）状に配列する表示形式である。ｎおよびｍは、２以上の整数である。 The ranking information display format is an arrangement format of a plurality of ranking elements constituting the ranking information, and includes a list format (an example of a first display format) and a grid format (an example of a second display format). The list format is a display format in which a plurality of ranking elements constituting ranking information are arranged in a single column, and the grid format is a display format in which a plurality of ranking elements are arranged in a matrix of n rows × m columns. .. n and m are integers of 2 or more.
なお、ランキング情報の表示形式は、第２表示形式に代えてまたは加えて、複数のランキング要素を一行で配列する表示形式が含まれていてもよい。また、ランキング情報の表示形式は、取引対象の写真を含む表示形式と取引対象の写真を含まない表示形式に分けられてもよい。 The display format of the ranking information may include a display format in which a plurality of ranking elements are arranged in one line in place of or in addition to the second display format. Further, the display format of the ranking information may be divided into a display format including a photo of the transaction target and a display format not including the photo of the transaction target.
情報処理装置１は、例えば、クエリ意図に基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別を決定し、クエリ意図に対する関連性が高いランキング情報ほど優先して上位になる並び順を複数のランキング情報の並び順として決定する。
The
例えば、情報処理装置１は、検索クエリで特定されるカテゴリをさらに分類したカテゴリに対する検索クエリの関連度を示すスコアと検索クエリで特定されるカテゴリにおける取引対象のブランドに対する検索クエリの関連度とに基づいて、複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。
For example, the
情報処理装置１は、決定した複数のランキング情報の種別（例えば、切り口および表示形式。以下、決定種別と記載する場合がある）および複数のランキング情報の並び順に基づいて、複数のランキング情報を生成する。
The
情報処理装置１は、決定した種別で示される切り口でランキング要素となる取引対象を抽出または決定し、抽出または決定した各取引対象についてスコアを算出する処理を決定種別毎に行う。情報処理装置１は、算出したスコアを用いて取引対象の順位付けを決定種別毎に行い、決定種別で示される表示形式で複数のランキング要素が配列されるランキング情報を決定種別毎に生成する。例えば、情報処理装置１は、スコアが高い方から順に高い順位をランキング要素に付け、上位の予め設定された順位までの複数のランキング要素を高い順位から並べることによって、ランキング情報を生成する。
The
例えば、情報処理装置１は、取引対象に関する取引対象情報に基づいて、決定種別で示される切り口でランキング要素として抽出または決定した取引対象のスコアを決定種別毎に算出する。情報処理装置１は、取引対象の取引対象情報を入力として、その取引対象のスコアを出力する関数であるスコア関数を用いて、取引対象のスコアを算出する。情報処理装置１は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数（ＰＶ数）などの複数の要素が大きくなる程、出力する値が大きくなるスコア関数を用いて、取引対象のスコアを算出してもよい。
For example, the
例えば、情報処理装置１は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数（ＰＶ数）などの複数の要素の各々と、各要素の重み（係数）を乗算した値（以下、「部分スコア」と記載する場合がある）を用いて取引対象のスコアを算出する。情報処理装置１は、取引対象の複数の要素の各々の部分スコアの合計を、取引対象のスコアとして算出してもよい。情報処理装置１は、取引対象の複数の要素の各々の部分スコアの平均を、取引対象のスコアとして算出してもよい。
For example, the
また、情報処理装置１は、取引対象の注文数、注文金額、閲覧回数（ＰＶ数）などの複数の要素の各々について、所定の期間ごとに集計した集計値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１は、取引対象の複数の要素の各々について、日付ごとに集計した集計値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。この場合、情報処理装置１は、所定の期間ごとに集計した取引対象の複数の要素の集計値と、各要素の重み（係数）を乗算した値である期間スコアを用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１は、各期間の期間スコアに、期間と算出時点との差に応じた減衰係数を乗算した値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１は、各期間の期間スコアに、過去の期間程値が小さくなる減衰係数を乗算した値を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。
In addition, the
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１は、どのような情報を用いて取引対象のスコアを算出してもよい。情報処理装置１は、算出した取引対象のスコアにその取引対象を販売する販売元（ストア）の評価に基づく係数を用いて、取引対象のスコアを補正してもよい。情報処理装置１は、算出した取引対象のスコアにその取引対象を販売する販売元の評価に基づく係数を乗算して、取引対象のスコアを補正してもよい。
The above is only an example, and the
そして、情報処理装置１は、検索クエリに対応する検索結果と、検索クエリに対応する複数のランキング情報とを用いて、利用者Ｕに提供するコンテンツを生成する（ステップＳ７）。情報処理装置１は、検索クエリに対応する検索結果と検索クエリに対応するランキング情報とに加えて、検索クエリに対応する検索結果を表示するための第１タブと、検索クエリに対応するランキング情報を表示するための第２タブとを含むコンテンツを生成する。
Then, the
そして、情報処理装置１は、検索クエリに対応する検索結果と検索クエリに対応するランキング情報などを含むコンテンツを、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力した利用者Ｕの端末装置２に送信する（ステップＳ８）。情報処理装置１は、検索クエリに対応するランキング情報が複数ある場合、複数のランキング情報の一部を端末装置２に送信した後、端末装置２でのランキング情報の表示状態に応じて残りのランキング情報の一部または全部を端末装置２に送信するが、かかる例に限定されない。例えば、情報処理装置１は、複数のランキング情報を一度に端末装置２に送信することもできる。
Then, the
ここで、図２を用いて、端末装置２に提供されるコンテンツの一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１から利用者Ｕに提供されるコンテンツの一例を示す図である。図２において、情報処理装置１から端末装置２に提供されて端末装置２に表示されるコンテンツＣは、検索ボックスＢＸ１、第１タブＴＢ１、第２タブＴＢ２、および第２タブコンテンツＣ２が含まれる。図２に示す検索ボックスＢＸ１には、利用者Ｕが入力した検索キーワードとして「スニーカ」が示されている。また、コンテンツＣには、後述する第１タブコンテンツＣ１（図７参照）も含まれる。
Here, an example of the content provided to the
図２に示す第１タブＴＢ１は、後述する第１タブコンテンツＣ１（図７参照）を端末装置２に表示させるために選択されるＧＵＩ（Graphical User Interface）であり、図２に示す第２タブＴＢ２は、第２タブコンテンツＣ２を端末装置２に表示させるために選択されるＧＵＩである。第１タブコンテンツＣ１および第２タブコンテンツＣ２は、第１タブＴＢ１または第２タブＴＢ２への操作によって選択的にコンテンツＣの表示領域ＡＲに表示される。
The first tab TB1 shown in FIG. 2 is a GUI (Graphical User Interface) selected for displaying the first tab content C1 (see FIG. 7) described later on the
図２では、利用者Ｕにより第１タブＴＢ１が選択された場合、検索クエリ「スニーカ」の検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ１が表示領域ＡＲに表示される。また、利用者Ｕにより第２タブＴＢ２が選択された場合、検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象のランキング情報を複数配置した第２タブコンテンツＣ２が表示領域ＡＲに表示される。 In FIG. 2, when the first tab TB1 is selected by the user U, the first tab content C1 in which the search result of the search query “sneaker” is arranged is displayed in the display area AR. Further, when the second tab TB2 is selected by the user U, the second tab content C2 in which a plurality of ranking information of the transaction target corresponding to the search query "sneaker" is arranged is displayed in the display area AR.
図２は、第２タブＴＢ２が選択された状態を示し、端末装置２は、表示領域ＡＲに検索クエリ「スニーカ」に対応する取引対象のランキング情報を配置した第２タブコンテンツＣ２を表示する。具体的には、コンテンツＣの表示領域ＡＲには、検索クエリ「スニーカ」に対応する複数の取引対象がランキング要素としてスコアが高い方から順に並べられたランキング情報が第２タブコンテンツＣ２として表示される。
FIG. 2 shows a state in which the second tab TB2 is selected, and the
このように、情報処理装置１は、利用者Ｕの選択に応じて、第１タブコンテンツＣ１と第２タブコンテンツＣ２とを切り替えて表示領域ＡＲに表示するコンテンツを利用者Ｕの端末装置２に提供する。これにより、コンテンツＣの提供を受けた端末装置２を利用する利用者Ｕは、単純に検索結果を見たい場合は、第１タブコンテンツＣ１を端末装置２に表示させ、ランキング情報を見たい場合は、第２タブコンテンツＣ２を端末装置２に表示させる。このように情報を切り替えて表示するコンテンツＣの場合、端末装置２を利用する利用者Ｕは、自身が見たい内容に応じて、表示を切り替えて端末装置２に表示させて、その内容を確認することができる。したがって、情報処理装置１は、適切なコンテンツを提供することができる。
In this way, the
〔１．２．各種処理の詳細〕
上述した情報処理を前提として、各種の処理の詳細を説明する。なお、上記で説明した内容と同様の点については適宜説明を省略する。また、以下で説明する各種の処理は適宜組み合わせてもよい。なお、上記は一例に過ぎず、各種の処理は組合せた処理が可能である範囲でどのように組み合わされてもよい。
[1.2. Details of various processes]
The details of various processes will be described on the premise of the above-mentioned information processing. The same points as those described above will be omitted as appropriate. In addition, various processes described below may be combined as appropriate. The above is only an example, and various processes may be combined in any way as long as the combined processes are possible.
〔１．２．１．クエリ意図の推定〕
情報処理装置１は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを複数の範囲に区分分けして、クエリ意図を推定することもできる。例えば、情報処理装置１は、カテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアをＭ段階に区分分けする。Ｍは２以上の整数である。
[1.2.1. Query Intent Estimate]
The
図３は、実施形態に係る情報処理装置１におけるカテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアの区分分けの一例を示す図である。図３に示す例では、情報処理装置１は、カテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを第１範囲、第２範囲、および第３範囲の３段階に区分分けする。
FIG. 3 is a diagram showing an example of classification of scores indicating the degree of relevance of the search query to each of the categories and brands in the
第１範囲は、関連度を示すスコアが第１閾値Ｔｈ１未満の範囲であり、例えば、意図候補に対する関連度がないことを示す。第２範囲は、関連度を示すスコアが第１閾値Ｔｈ１から第２閾値Ｔｈ２（＞Ｔｈ１）までの範囲であり、例えば、意図候補に対する関連度はあるが意図候補が１つの具体的範囲に絞り切れないことを示す。第３範囲は、関連度を示すスコアが第２閾値Ｔｈ２超の範囲であり、例えば、意図候補が１つの具体的範囲に絞られることを示す。第１閾値Ｔｈ１および第２閾値Ｔｈ２は、例えば、Ｔｈ１＝０．１、Ｔｈ２＝０．９であるが、かかる例に限定されない。また、第１閾値Ｔｈ１および第２閾値Ｔｈ２は、意図候補毎に設定されてもよい。 The first range is a range in which the score indicating the degree of relevance is less than the first threshold Th1, and indicates, for example, that there is no relevance to the intention candidate. The second range is a range in which the score indicating the degree of relevance ranges from the first threshold value Th1 to the second threshold value Th2 (> Th1). Indicates that it cannot be cut. The third range indicates that the score indicating the degree of relevance is in the range above the second threshold Th2, and for example, the intention candidate is narrowed down to one specific range. The first threshold value Th1 and the second threshold value Th2 are, for example, Th1 = 0.1 and Th2 = 0.9, but are not limited to such examples. Further, the first threshold value Th1 and the second threshold value Th2 may be set for each intention candidate.
図３に示す例では、第１範囲を「意図なし」として表し、第２範囲を「Ｎ強」と表し、第３範囲を「１強」と表しており、以下において、同様に記載する場合がある。また、以下において、ブランドに対する検索クエリの関連度をカテゴリ意図と記載し、ブランドに対する検索クエリの関連度をブランド意図と記載する場合がある。 In the example shown in FIG. 3, the first range is represented as "unintentional", the second range is represented as "N strong", and the third range is represented as "1 strong". There is. Further, in the following, the relevance of the search query to the brand may be described as the category intent, and the relevance of the search query to the brand may be described as the brand intent.
カテゴリは、例えば、ツリー状の階層で規定される。この場合、カテゴリ意図は、ツリー状の階層の最下層のカテゴリの１つを絞り込めるような場合には、１強である。また、カテゴリ意図は、複数の最下層のカテゴリから２以上の最下層のカテゴリ（または予め設定された規定数の最下層のカテゴリ）を絞り込めるような場合には、Ｎ強である。かかる２以上の最下層のカテゴリは、例えば、ツリー状の階層の上層のカテゴリが同一または類似する最下層のカテゴリであるが、かかる例に限定されない。また、カテゴリ意図は、ツリー状の階層の直上層のカテゴリが同一である複数の最下層のカテゴリから２以上の最下層のカテゴリの１つを絞り込めないような場合には、意図なしである。なお、カテゴリ意図が意図なしであるとは、例えば、検索クエリで特定されるカテゴリが最下層よりも上層のカテゴリである場合などであってもよい。 Categories are defined, for example, in a tree-like hierarchy. In this case, the category intent is a little over 1 when one of the categories at the bottom of the tree-like hierarchy can be narrowed down. Further, the category intention is N strong when two or more bottom layer categories (or preset number of bottom layer categories) can be narrowed down from a plurality of bottom layer categories. The two or more bottom layer categories are, for example, the bottom layer categories in which the upper layer categories of the tree-like hierarchy are the same or similar, but are not limited to such examples. Further, the category intention is unintentional when one of two or more bottom layer categories cannot be narrowed down from a plurality of bottom layer categories in which the categories immediately above the tree-like hierarchy are the same. .. The category intention is unintentional, for example, when the category specified by the search query is a category higher than the lowest layer.
例えば、カテゴリ「スニーカ」は、大分類のカテゴリ「靴」を分類した中分類のカテゴリである。中分類のカテゴリ「スニーカ」を分類した小分類のカテゴリは、カテゴリ「レディーススニーカ」、カテゴリ「メンズスニーカ」、カテゴリ「レディーススリッポン」、カテゴリ「子供用スニーカ」などである。レディーススリッポンは、スニーカではないが、スニーカともに検索または選択される頻度が高い取引対象である。カテゴリ「スニーカ」を分類した小分類のカテゴリは、ツリー状の階層における最下層のカテゴリの一例である。 For example, the category "Sneaker" is a middle category that classifies the major category "shoes". The sub-category categories that categorize the middle category "sneakers" are the category "ladies' sneakers", the category "men's sneakers", the category "ladies slip-ons", and the category "children's sneakers". Women's slip-ons are not sneakers, but both sneakers are frequently searched or selected. The sub-category category that classifies the category "sneaker" is an example of the lowest category in the tree-like hierarchy.
この場合、カテゴリ意図は、１つの小分類のカテゴリ（最下層のカテゴリ）に絞り込める場合、「１強」であり、複数の小分類のカテゴリ（最下層のカテゴリ）のうちの２以上のカテゴリ（４つ未満のカテゴリ）に絞り込める場合、「Ｎ強」である。また、複数の小分類のカテゴリ（最下層のカテゴリ）のうちの２以上のカテゴリ（４つ未満のカテゴリ）に絞り込めない場合、カテゴリ意図は「意図なし」である。 In this case, the category intent is "1st strength" when narrowing down to one sub-category category (bottom layer category), and 2 or more categories out of a plurality of sub-category categories (bottom layer category). When narrowing down to (less than 4 categories), it is "N strong". Further, when it is not possible to narrow down to two or more categories (less than four categories) among a plurality of sub-category categories (bottom layer categories), the category intention is "unintentional".
また、ブランド意図は、例えば、複数のブランドのうちの２以上のブランド（または規定数以下のブランド）に絞り込めない場合、「意図なし」であり、複数のブランドのうちの２以上のブランド（または規定数以下のブランド）に絞り込める場合、「Ｎ強」であり、１つの小分類のブランドに絞り込める場合、「１強」である。 Further, for example, when the brand intention cannot be narrowed down to two or more brands (or brands of a specified number or less) among a plurality of brands, it is "unintentional", and two or more brands among a plurality of brands (or two or more brands). Or, if it can be narrowed down to a specified number of brands or less, it is "N strong", and if it can be narrowed down to one sub-category brand, it is "1 strong".
なお、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアに対する区分分けは３段階に代えて２段階であってもよく４段階以上であってもよい。複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを区分分けした結果は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報の一例である。また、情報処理装置１は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを区分分けせずに用いることもできる。この場合、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアは、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示す情報の一例である。
It should be noted that the classification of the score indicating the relevance of the search query to each of the plurality of intention candidates may be two stages or four or more stages instead of the three stages. The result of classifying the scores indicating the relevance of the search query to each of the plurality of intention candidates is an example of the information indicating the relevance of the search query to each of the plurality of intention candidates. Further, the
〔１．２．２．ランキング情報の種別および表示形式の決定〕
情報処理装置１は、クエリ意図に基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式によって規定されるが、かかる例に限定されない。
[1.2.2. Determining the type and display format of ranking information]
The
情報処理装置１は、クエリ意図に加えて、さらに検索クエリに含まれる検索キーワードを用いて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定することもできる。この場合、情報処理装置１は、検索クエリに含まれる検索キーワードが１つの最下層のカテゴリを指定するものか否かを判定する。また、情報処理装置１は、検索クエリに含まれる検索キーワードが１つのブランドを指定するものか否かを判定する。
In addition to the query intent, the
以下において、検索キーワードが１つの最下層のカテゴリを指定する場合、「カテゴリ指定あり」と記載し、そうでない場合、「カテゴリ指定なし」と記載する場合がある。また、検索キーワードが１つのブランドを指定する場合、「ブランド指定あり」と記載し、そうでない場合、「ブランド指定なし」と記載する場合がある。また、カテゴリおよびブランドの指定の有無の判定結果を「クエリ指定判定結果」と記載する場合がある。 In the following, when the search keyword specifies one bottom layer category, it may be described as "category specified", and if not, it may be described as "category not specified". Further, when one search keyword specifies one brand, it may be described as "with brand designation", and if not, it may be described as "without brand designation". In addition, the determination result of whether or not the category and brand are specified may be described as "query specification determination result".
情報処理装置１は、クエリ意図とクエリ指定判定結果とに基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。例えば、情報処理装置１は、クエリ指定判定結果、カテゴリ意図、およびブランド意図の組み合わせに基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。
The
情報処理装置１は、カテゴリ指定とカテゴリ意図とブランド指定とブランド意図との組み合わせ毎に、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を関連付けたケース分け判定情報を有している。情報処理装置１は、判定したカテゴリ指定とカテゴリ意図とブランド指定とブランド意図との組み合わせがケース分け判定情報のいずれのケースに該当するかを判定する。
The
図４は、実施形態に係る情報処理装置１が有するケース分け判定情報の一例を示す図である。図４に示すケース分け判定情報では、例えば、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が１強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしである場合にケースＫ１が適用される。また、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が１強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図がＮ強である場合にケースＫ２が適用される。また、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が１強であり、且つ、ブランド指定があるかまたはブランド意図が１強である場合にケースＫ３が適用される。
FIG. 4 is a diagram showing an example of case classification determination information included in the
また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図がＮ強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしである場合にケースＫ４が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図がＮ強であり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図がＮ強である場合にケースＫ５が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図がＮ強であり、且つ、ブランド指定があるかまたはブランド意図が１強である場合にケースＫ６が適用される。 Further, case K4 is applied when there is no category designation and the category intention is N strong, and there is no brand designation and the brand intention is unintention. Further, case K5 is applied when there is no category designation and the category intent is N strong, and there is no brand designation and the brand intent is N strong. Further, case K6 is applied when there is no category designation, the category intent is N strong, and there is a brand designation or the brand intent is 1 strong.
また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図が意図なしであり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしである場合にケースＫ７が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図が意図なしであり、且つ、ブランド指定がなくブランド意図がＮ強である場合にケースＫ８が適用される。また、カテゴリ指定がなくカテゴリ意図が意図なしであり、且つ、ブランド指定があるかまたはブランド意図が１強である場合にケースＫ９が適用される。 Further, case K7 is applied when there is no category designation and the category intention is unintention, and there is no brand designation and the brand intention is unintention. Further, case K8 is applied when there is no category designation and the category intention is unintention, and there is no brand designation and the brand intention is N strong. Further, case K9 is applied when there is no category designation, the category intention is unintention, and there is a brand designation or the brand intention is a little over 1.
情報処理装置１は、判定したケースに関連付けられた複数のランキング情報の種別および並び順の情報に基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。情報処理装置１は、例えば、ケース毎にランキング情報の種別および並び順の情報が規定されたランキング情報決定用情報を有しており、かかるランキング情報決定用情報を用いて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。
The
図５は、実施形態に係る情報処理装置１が有するランキング情報決定用情報の一例を示す図である。図５に示すランキング情報決定用情報では、ケースＫ１～Ｋ９までの各々のケースに対してランキング情報の種別および並び順が規定されている。
FIG. 5 is a diagram showing an example of ranking information determination information included in the
ケースＫ１には、第１のランキング情報の種別（ランキングの切り口と表示形式）として「１カテゴリ総合」および「リスト形式」が規定され、第２のランキング情報の種別として「クエリ総合」と「グリッド形式」が規定されている。「１カテゴリ総合」は、ランキングの切り口が、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される１つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象をブランドの限定なしで順位付けする切り口であることを示す。「クエリ総合」は、検索クエリに含まれる検索キーワードによる検索で絞られる複数の取引対象をカテゴリおよびブランドの限定なしで順位付けする切り口であることを示す。 In case K1, "1 category synthesis" and "list format" are defined as the first ranking information type (ranking cut and display format), and "query synthesis" and "grid" are defined as the second ranking information type. The format is specified. "1 category synthesis" indicates that the ranking cut is a cut that ranks a plurality of transaction targets included in one lowest-level category specified by category designation or category intention without brand limitation. "Query synthesis" indicates that it is a way to rank a plurality of transaction targets narrowed down by a search by a search keyword included in a search query without limitation of category and brand.
情報処理装置１は、クエリ意図およびクエリ指定判定結果から判定したケースがケースＫ１の場合、１つ目のランキング情報の種別を「１カテゴリ総合」および「リスト形式」に決定し、２番目のランキング情報の種別を「クエリ総合」および「グリッド形式」に決定する。
When the case determined from the query intention and the query specification determination result is case K1, the
ケースＫ２には、第１のランキング情報の種別（ランキングの切り口と表示形式）として「１カテゴリ総合」および「グリッド形式」が規定され、第２のランキング情報の種別として「マルチブランド」と「グリッド形式」が規定され、第３のランキング情報の種別として「クエリ総合」と「グリッド形式」が規定されている。「マルチブランド」は、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される１つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象をブランド別に順位付けする複数の切り口を含む切り口群であることを示す。 In case K2, "1 category synthesis" and "grid format" are defined as the first ranking information type (ranking cut and display format), and "multi-brand" and "grid" are defined as the second ranking information type. "Format" is defined, and "query synthesis" and "grid format" are defined as the third type of ranking information. “Multi-brand” indicates a group of cuts including a plurality of cuts that rank a plurality of transaction targets included in one lowest-level category specified by category designation or category intent by brand.
ここで、クエリ意図およびクエリ指定判定結果から判定されるケースがケースＫ２であり且つブランドがブランド＃１～＃３であるとする。この場合、情報処理装置１は、１つ目のランキング情報の種別を「１カテゴリ総合」および「グリッド形式」に決定し、２番目～４番目のランキング情報の種別を、「１カテゴリブランド＃１」および「グリッド形式」、「１カテゴリブランド＃２」および「グリッド形式」、および「１カテゴリブランド＃３」および「グリッド形式」に決定する。
Here, it is assumed that the case determined from the query intention and the query specification determination result is case K2 and the brands are brands # 1 to # 3. In this case, the
「１カテゴリブランド＃１」、「１カテゴリブランド＃２」、および「１カテゴリブランド＃３」の並び位置は、対応するブランドのスコアが最も高いものほど優先して上位になる位置である。なお、ブランドのスコアは、例えば、取引対象のスコアと同様の算出方法によって算出される。例えば、ブランドのスコアは、検索キーワードで特定される非最下層のカテゴリ（例えば、カテゴリ「スニーカ」）に含まれる複数の取引対象のうちブランドに含まれる取引対象のスコアの合計値、または検索キーワードで特定される非最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象のうちブランドに含まれ且つスコアが上位の予め設定された数の取引対象のスコアの合計値などであってもよい。「１カテゴリブランド＃Ｐ」（Ｐは、１～３のいずれか）は、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される１つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象のうちブランド＃Ｐの取引対象を順位付けする切り口であることを示す。
As for the arrangement positions of "1
同様に、情報処理装置１は、クエリ意図およびクエリ指定判定結果から判定したケースがケースＫ３～Ｋ９のいずれかである場合、判定したケースに対応するランキング情報の種別および並び順を、ランキング情報決定用テーブルを用いて決定する。
Similarly, when the case determined from the query intention and the query designation determination result is any of cases K3 to K9, the
なお、図５において、「１カテゴリ＆１ブランド総合」は、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される１つの最下層のカテゴリに含まれる複数の取引対象のうち、ブランド指定またはブランド意図で特定される１つのブランドの複数の取引対象を順位付けする切り口であることを示す。また、「１ブランド総合」は、カテゴリ指定で特定される非最下層のカテゴリ（例えば、カテゴリ「スニーカ」）に含まれる複数の取引対象のうち、ブランド指定またはブランド意図で特定される１つのブランドの取引対象を順位付けする切り口であることを示す。 In FIG. 5, "1 category & 1 brand synthesis" is specified by brand designation or brand intention among a plurality of transaction targets included in one lowest category specified by category designation or category intention. Indicates that it is a way to rank multiple trading targets of one brand. In addition, "1 brand synthesis" is one brand specified by brand designation or brand intention among a plurality of transaction targets included in the non-bottom category (for example, category "Sneaker") specified by category designation. Indicates that it is a way to rank the trading targets of.
また、「マルチブランド（１カテゴリ）」は、例えば、カテゴリ指定またはカテゴリ意図で特定される複数のカテゴリのうち特定の条件を満たすカテゴリ（例えば、カテゴリのスコアが最も高いカテゴリ）またはランダムに選択されたカテゴリの取引対象をブランド別に順位付けする複数の切り口を含む切り口群であることを示す。カテゴリのスコアは、例えば、取引対象のスコアと同様の算出方法によって算出される。例えば、カテゴリのスコアは、対象となるカテゴリに含まれる複数の取引対象のスコアの平均値、または対象となるカテゴリに含まれる複数の取引対象のうち上位の予め設定された数の取引対象のスコアの合計値などであってもよい。 In addition, "multi-brand (1 category)" is, for example, a category that satisfies a specific condition (for example, a category with the highest category score) or is randomly selected from a plurality of categories specified by category designation or category intention. Indicates a group of cuts that includes multiple cuts that rank the transaction targets of the categories by brand. The score of the category is calculated by, for example, the same calculation method as the score of the transaction target. For example, the category score is the average of the scores of multiple trading targets included in the target category, or the score of a preset number of trading targets among the multiple trading targets included in the target category. It may be the total value of.
また、「マルチカテゴリ」は、例えば、検索キーワードで特定されるカテゴリの下層のカテゴリ毎に複数の取引対象を順位付けする複数の切り口を含む切り口群であることを示す。例えば、検索キーワードで特定されるカテゴリが「スニーカ」である場合、下層の複数のカテゴリは、レディーススニーカ、メンズスニーカ、レディーススリッポン、子供用スニーカなどである。 Further, the "multi-category" indicates, for example, a group of cuts including a plurality of cuts for ranking a plurality of transaction targets for each lower category of the category specified by the search keyword. For example, when the category specified by the search keyword is "sneakers", the plurality of lower categories are women's sneakers, men's sneakers, women's slip-ons, children's sneakers, and the like.
「１ブランド総合」は、検索キーワードで特定されるカテゴリに含まれる複数の取引対象のうち、ブランド指定またはブランド意図で特定される１つのブランドの複数の取引対象を順位付けする切り口であることを示す。 "One brand synthesis" is a way to rank multiple transaction targets of one brand specified by brand designation or brand intention among multiple transaction targets included in the category specified by the search keyword. show.
なお、情報処理装置１によるランキング情報の種別および並び順の決定方法は、上述した例に限定されない。例えば、ランキング情報決定用情報は、図５に示す例に限定されない。また、ランキング情報決定用情報は、利用者Ｕの属性毎に設けられてもよい。この場合、情報処理装置１は、検索クエリを入力した利用者Ｕの属性に対応するランキング情報決定用情報を用いて、ランキング情報の種別および並び順を決定する。
The method of determining the type and order of ranking information by the
また、上記は一例に過ぎず、情報処理装置１は、クエリ意図に加えてまたは代えて、様々な情報を適宜用いてランキング情報の種別および並び順を決定してもよい。情報処理装置１は、クエリ意図に加えてまたは代えて、利用者属性または利用者Ｕの悩みに応じて切り口を決定してもよい。また、情報処理装置１は、検索履歴に基づいて切り口を決定してもよい。例えば、情報処理装置１は、クエリ意図に加えてまたは代えて、検索履歴から推定される興味関心に基づいて切り口を決定してもよい。
Further, the above is only an example, and the
また、ランキング情報決定用情報は、非最下層のカテゴリ毎に設けられてもよい。この場合、情報処理装置１は、検索クエリに含まれる検索キーワードで特定されるカテゴリが非最下層のカテゴリであれば、検索クエリに含まれる検索キーワードで特定される非最下層のカテゴリに対応するランキング情報決定用情報を用いて、ランキング情報の種別および並び順を決定する。
Further, the ranking information determination information may be provided for each non-bottom layer category. In this case, if the category specified by the search keyword included in the search query is the non-bottom layer category, the
〔１．２．３．決定した切り口でのランキング情報の生成〕
情報処理装置１は、上述のように決定した互いに異なる複数の切り口の各々で複数の取引対象の順位付けを行って、複数のランキング情報を生成する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１における複数の切り口での取引対象の順位付けの一例を示す図である。なお、図６では、説明のために切り口ごとに分割した状態を示す。
[12.3. Generation of ranking information from the determined cut]
The
また、図６では、切り口＃１、切り口＃２、・・・といった抽象的な文字列で示すが、これらの切り口は、例えば、情報処理装置１によって判定されるケースがケースＫ１である場合、「１カテゴリ総合」、「クエリ総合」といった具体的な切り口を示す情報である。
Further, in FIG. 6, abstract character strings such as
例えば、情報処理装置１は、検索クエリを用いた検索処理の検索結果に含まれる取引対象（検索結果取引対象）のうち、切り口＃１、切り口＃２、・・・の各々に該当する取引対象を決定（特定）する。例えば、情報処理装置１は、検索結果取引対象の取引対象情報を用いて、切り口＃１、切り口＃２、・・・の各々に該当する取引対象を決定する。
For example, the
情報処理装置１は、切り口＃１に該当する取引対象を切り口＃１のランキング要素として、順位付けすることにより、切り口＃１のランキングを生成する。例えば、情報処理装置１は、ランキング要素となる切り口＃１に該当する取引対象についてスコアを算出し、算出したスコアを用いて切り口＃１のランキングを生成する。なお、取引対象のスコアの算出は、図１で説明した内容と同様であるため説明を省略する。例えば、情報処理装置１は、スコアが高い方から順に高い順位を付けることにより、切り口＃１のランキング情報を生成する。
The
図６に示すリスト情報ＴＡ１は、取引対象の順位と、取引対象を識別する識別情報である取引対象ＩＤ（Identifier）と、スコアとを対応付けた情報である。リスト情報ＴＡ１では、順位「１位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ３４」の取引対象であり、スコアが「０．９４」である。順位「２位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ７」の取引対象であり、スコアが「０．８９」である。順位「３位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ１」の取引対象であり、スコアが「０．８５」である。情報処理装置１は、リスト情報ＴＡ１に示すような情報を用いて、切り口＃１のランキング情報を生成する。
The list information TA1 shown in FIG. 6 is information in which the order of the transaction target, the transaction target ID (Identifier) which is the identification information for identifying the transaction target, and the score are associated with each other. In the list information TA1, the transaction target of the rank "1st place" is the transaction target of the transaction target ID "M34", and the score is "0.94". The transaction target of the rank "2nd place" is the transaction target of the transaction target ID "M7", and the score is "0.89". The transaction target of the rank "3rd place" is the transaction target of the transaction target ID "M1", and the score is "0.85". The
同様に、情報処理装置１は、切り口＃２に該当する取引対象を切り口＃２のランキング要素として、順位付けすることにより、切り口＃２のランキングを生成する。例えば、情報処理装置１は、ランキング要素となる切り口＃２に該当する取引対象についてスコアを算出し、算出したスコアを用いて切り口＃２のランキング情報を生成する。
Similarly, the
図６に示すリスト情報ＴＡ２は、取引対象の順位と、取引対象を識別する識別情報である取引対象ＩＤと、スコアとを対応付けた情報である。リスト情報ＴＡ２では、順位「１位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ１６２」の取引対象であり、スコアが「０．８４」である。順位「２位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ７８」の取引対象であり、スコアが「０．７４」である。順位「３位」の取引対象が、取引対象ＩＤ「Ｍ１８」の取引対象であり、スコアが「０．７３」である。情報処理装置１は、リスト情報ＴＡ２に示すような情報を用いて、切り口＃２のランキング情報を生成する。
The list information TA2 shown in FIG. 6 is information in which the order of the transaction target, the transaction target ID which is the identification information for identifying the transaction target, and the score are associated with each other. In the list information TA2, the transaction target of the rank "1st place" is the transaction target of the transaction target ID "M162", and the score is "0.84". The transaction target of the rank "2nd place" is the transaction target of the transaction target ID "M78", and the score is "0.74". The transaction target of the rank "3rd place" is the transaction target of the transaction target ID "M18", and the score is "0.73". The
情報処理装置１は、切り口＃１，＃２以外の切り口がある場合、同様の処理により、切り口＃１，＃２以外の切り口のランキング情報を生成する。
When the
〔１．２．４．検索結果および複数のランキング情報を含むコンテンツの例〕
次に、図７を用いて、情報処理装置１から端末装置２に提供されるコンテンツＣに含まれる検索結果（第１タブコンテンツ）およびランキング情報（第２タブコンテンツ）の例について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置１によって提供される検索結果およびランキング情報の一例を示す図である。
[12.4. Examples of content that includes search results and multiple ranking information]
Next, an example of the search result (first tab content) and ranking information (second tab content) included in the content C provided from the
図７では、検索クエリ「スニーカ」が端末装置２から情報処理装置１に送信されて情報処理装置１によって生成されるコンテンツＣに含まれる第１タブコンテンツＣ１と第２タブコンテンツＣ２とが示されている。利用者Ｕは、第１タブＴＢ１（図２参照）を選択することで、表示領域ＡＲに第１タブコンテンツＣ１を表示させることができ、第２タブＴＢ２（図２参照）を選択することで、表示領域ＡＲに第２タブコンテンツＣ２を表示させることができる。第１タブコンテンツＣ１と第２タブコンテンツＣ２との切り替えは、情報処理装置１および端末装置２のいずれが行う構成であってもよい。
In FIG. 7, the first tab content C1 and the second tab content C2 included in the content C generated by the
情報処理装置１は、端末装置２から取得した検索クエリ「スニーカ」のカテゴリに含まれる下層のカテゴリの数が規定数以下であり、また「スニーカ」のカテゴリの取引対象のブランドが規定数以下であるため、カテゴリ意図およびブランド意図の各々がＮ強であると判定する。また、情報処理装置１は、検索クエリ「スニーカ」であることから、カテゴリ指定およびブランド指定の各々が指定なしであると判定する。この場合、情報処理装置１は、ケース分け判定情報が図４に示す状態であれば、ケースＫ５に該当すると判定する。
In the
この場合、情報処理装置１は、ランキング情報決定用情報が図５に示す状態であれば、切り口の種別が「マルチカテゴリ」である複数のランキング情報と、切り口の種別が「マルチブランド（１カテゴリ）」である複数のランキング情報と、切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報とを第２タブコンテンツＣ２として生成する。切り口の種別が「マルチカテゴリ」である複数のランキング情報は、レディーススニーカのランキング情報、メンズスニーカのランキング情報、レディーススリッポンのランキング情報、子供用スニーカのランキング情報などである。切り口の種別が「マルチブランド（１カテゴリ）」である複数のランキング情報の各々は、スニーカにおける１つのカテゴリ（例えば、レディーススニーカ）に分類される複数の取引対象をブランド別に順位付けしたランキング情報である。切り口の種別が「クエリ総合」は、「スニーカ」で検索される取引対象をランキング要素として順位付けしたランキング情報である。
In this case, if the ranking information determination information is in the state shown in FIG. 5, the
図７に示す第２タブコンテンツＣ２では、レディーススニーカのランキング情報、メンズスニーカのランキング情報などが順に並べられている。図７に示す各ランキング情報では、上位６つの取引対象が示されており、利用者Ｕは、７位以下の取引対象の順位付けを知りたい場合、第２タブコンテンツＣ２に含まれる文字列「もっと見る」を選択することによって、７位以下の取引対象の順位付けを含むランキング情報を含む第２タブコンテンツＣ２が情報処理装置１から端末装置２に送信され、端末装置２によって７位以下の取引対象の順位付けを含むランキング情報が含まれる第２タブコンテンツＣ２が表示される。
In the second tab content C2 shown in FIG. 7, ranking information of ladies' sneakers, ranking information of men's sneakers, and the like are arranged in order. In each ranking information shown in FIG. 7, the top six transaction targets are shown, and when the user U wants to know the ranking of the transaction targets of the seventh and lower ranks, the character string "" included in the second tab content C2. By selecting "more", the second tab content C2 including the ranking information including the ranking of the transaction target of the 7th place or lower is transmitted from the
図８は、実施形態に係る情報処理装置１によって提供されるランキング情報の他の例を示す図である。図８に示す例では、端末装置２から取得した検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ レディース」である場合に、情報処理装置１から端末装置２に送信されるコンテンツＣに含まれる第２タブコンテンツＣ２の一例を示す図である。情報処理装置１は、検索クエリに含まれる検索キーワードが「スニーカ レディース」である場合、カテゴリ指定があるかまたはカテゴリ意図が１強であると判定し、また、ブランド指定がなくブランド意図が意図なしであると判定する。情報処理装置１は、ケース分け判定情報が図４に示す状態であれば、ケースＫ１に該当すると判定する。
FIG. 8 is a diagram showing another example of ranking information provided by the
この場合、情報処理装置１は、ランキング情報決定用情報が図５に示す状態であれば、切り口の種別が「１カテゴリ総合」であるランキング情報と、切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報とを含む第２タブコンテンツＣ２を生成する。切り口の種別が「１カテゴリ総合」であるランキング情報は、レディーススニーカのランキング情報である。切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報は、検索キーワード「スニーカ レディース」で検索される取引対象をランキング要素として順位付けしたランキング情報である。
In this case, if the ranking information determination information is in the state shown in FIG. 5, the
切り口の種別が「１カテゴリ総合」であるランキング情報の表示形式は、リスト形式であり、図８に示す例では、レディーススニーカに属する取引対象がランキング要素として２０位まで順位付けされて配列されている。リスト形式では、グリッド形式に比べて、ランクング対象に関する情報が多く付加されており、情報量が多く、また、含まれるランキング要素の数も多い。 The display format of the ranking information whose cut type is "1 category comprehensive" is a list format, and in the example shown in FIG. 8, the transaction targets belonging to the ladies' sneakers are ranked and arranged up to the 20th place as ranking elements. There is. In the list format, more information about the ranking target is added than in the grid format, the amount of information is large, and the number of ranking elements included is also large.
例えば、リスト形式では、グリッド形式に比べて、ブランド名、商品名、色、素材、およびその他の情報（例えば、利用者評価値、利用者評価数など）が含まれており、情報量が多い。そのため、利用者Ｕは、ランキング情報に含まれるランキング要素の情報によってランキング要素がどのようなものかをより明確に把握することができる。また、リスト形式では、グリッド形式に比べて、含まれるランキング要素の数も多いことから、次の順位から始まるランキング情報を取得するために「もっと見る」を選択する頻度が少なくても済み、利用者Ｕの利便性を高めることができる。なお、グリッド形式においても、ブランド名や商品名が含まれていてもよい。 For example, the list format contains more information such as brand name, product name, color, material, and other information (for example, user evaluation value, user evaluation number, etc.) than the grid format. .. Therefore, the user U can more clearly grasp what the ranking element looks like from the information of the ranking element included in the ranking information. Also, since the list format contains more ranking elements than the grid format, it is not necessary to select "more" to acquire ranking information starting from the next ranking, so it can be used. The convenience of the person U can be enhanced. The grid format may also include a brand name or a product name.
図５に示す例では、リスト形式は、意図候補の指定があるかまたは意図候補が１強である場合などのように具体度が高いクエリ意図に対して設定され、そうでない場合には、グリッド形式が設定されている。そのため、利用者Ｕは、検索キーワードを具体的な内容にすることで、リスト形式のランキング情報を確認したり、検索キーワードを抽象的な内容にすることで、グリッド形式のランキング情報を確認したりすることができる。なお、図５に示す例では、複数のランキング情報のうち２番目以降のランキング情報はグリッド形式であるが、クエリ意図に基づいて一部のランキング情報をリスト形式に決定することもできる。また、切り口の種別が「クエリ総合」であるランキング情報の表示形式は、グリッド形式であり、図８に示す例では、検索キーワード「スニーカ レディース」で検索される取引対象がランキング要素として６位まで順位付けされて配列されているが、ランキング要素の数は６つに限定されない。 In the example shown in FIG. 5, the list format is set for a highly specific query intent, such as when an intent candidate is specified or the intent candidate is a little over 1, otherwise the grid. The format is set. Therefore, the user U can confirm the ranking information in the list format by making the search keyword concrete content, or can confirm the ranking information in the grid format by making the search keyword abstract content. can do. In the example shown in FIG. 5, the second and subsequent ranking information among the plurality of ranking information is in the grid format, but some ranking information can be determined in the list format based on the query intention. In addition, the display format of the ranking information whose cut type is "query synthesis" is a grid format, and in the example shown in FIG. 8, the transaction target searched by the search keyword "sneaker ladies" is up to the 6th place as a ranking element. Although they are ranked and arranged, the number of ranking elements is not limited to six.
〔１－３．まとめ〕
上述した各種の処理により、情報処理装置１は、ランキングに関するタブを設けることで、ファーストビューの目立つ位置に「ランキング」という決め手になり得るコンテンツから選ぶという探し方を提案することができる。したがって、情報処理装置１は、検索結果から自力で取引対象を選べなかった利用者Ｕが離脱する可能性を低減させることができる。また、情報処理装置１は、利用時間が所定時間よりも少ない利用者Ｕ（ライト利用者）の回遊を促進させることができる。
[1-3. summary〕
By providing the tabs related to the ranking by the various processes described above, the
例えば、利用者Ｕが入力した検索キーワードに対応する選択肢（取引対象）が多数ある、前提知識が少なく、どんなものを買おうかから迷っているユースケースが想定される。この場合、例えば、情報処理装置１は、カテゴリ、スペックなどに関する切り口ごとにランキングを提供する。これにより、広い意図の検索クエリでも、利用者Ｕが取引対象の概要をつかみやすく、意図を深められ、選択肢を自然に絞り込むことができる。
For example, a use case is assumed in which there are many options (transaction targets) corresponding to the search keyword entered by the user U, the prerequisite knowledge is small, and the user is wondering what to buy. In this case, for example, the
また、情報処理装置１は、切り口ごとに取引対象を整理したコンテンツを提供することにより、利用者Ｕが取引対象を購入するイメージを具体化しやすくすることができる。また、情報処理装置１は、ブランドごとなどの切り口に整理したコンテンツを提供することにより、利用者Ｕがトレンドや人気などから、選択肢をしぼりやすくすることができる。
Further, the
また、情報処理装置１は、クエリ意図に基づいて決定した並び順の互いに異なる複数のランキング情報を利用者Ｕに提供することができる。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に提供することができる。例えば、情報処理装置１は、クエリ意図に関連度が高いランキング情報ほど優先して上位になるように並び順で複数のランキング情報を提供することで、複数のランキング情報をより適切に提供することができる。
Further, the
また、情報処理装置１は、クエリ意図に基づいて決定した表示形式でランキング情報を提供することができる。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる。例えば、情報処理装置１は、クエリ意図の具体度が高い場合には、リスト形式でランキング情報を提供し、そうでない場合には、グリッド形式でランキング情報を提供する。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる。
Further, the
以下、このような処理を行う情報処理装置１、端末装置２、および外部装置３を含む情報処理システム１００の構成などについて、詳細に説明する。
Hereinafter, the configuration of the
〔２．情報処理システム１００の構成〕
図９に示すように、情報処理システム１００は、情報処理装置１と、端末装置２と、外部装置３とを含む。情報処理装置１、端末装置２、および外部装置３は、ネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図９に示す情報処理システム１００には、複数台の情報処理装置１や、複数台の端末装置２や、複数台の外部装置３が含まれてもよい。
[2. Configuration of information processing system 100]
As shown in FIG. 9, the
実施形態に係る端末装置２は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリケーション用のコンテンツなどのコンテンツにアクセスする利用者によって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置２は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などである。なお、端末装置２は、上記例に限定されなくともよく、例えば、スマートウォッチや、ウェアラブルデバイス（Wearable Device）であってもよい。
The
実施形態に係る外部装置３は、各種情報を提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置またはクラウドシステムなどにより実現される。例えば、外部装置３は、各種情報として、利用者情報を提供する。また、他の例として、外部装置３は、インターネットショッピングや、電子商店街や、フリーマーケットサイトや、オークションサイトや、旅行または飲食店などの予約サイトや、クレジットカード契約サイトや、金融商品提供サイトなどにおける取引対象に関する情報を提供する。
The
実施形態に係る情報処理装置１は、インターネットなどの所定のネットワークＮを介して、各種の装置と通信可能な情報処理装置であり、例えば、サーバ装置またはクラウドシステムなどにより実現される。例えば、情報処理装置１は、ネットワークＮを介して、他の各種装置と通信可能に接続される。
The
〔３．情報処理装置１の構成〕
以下、上記した情報処理装置１が有する機能構成の一例について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。図９に示すように、情報処理装置１は、通信部１０と、記憶部１１と、処理部１２とを有する。
[3. Configuration of information processing device 1]
Hereinafter, an example of the functional configuration of the
〔３．１．通信部１０〕
通信部１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。そして、通信部１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１０は、端末装置２および外部装置３の各々との間でネットワークＮを介して情報の送受信を行う。
[3.1. Communication unit 10]
The communication unit 10 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. Then, the communication unit 10 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from various other devices. For example, the communication unit 10 transmits / receives information to / from each of the
〔３．２．記憶部１１〕
記憶部１１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。また、記憶部１１は、利用者情報記憶部２０と、取引対象情報記憶部２１と、コンテンツ記憶部２２と、ランキング用情報記憶部２３とを有する。
[3.2. Storage unit 11]
The
〔３．２．１．利用者情報記憶部２０〕
利用者情報記憶部２０は、利用者Ｕに関する各種利用者情報を記憶する。図１０は、実施形態に係る利用者情報記憶部２０に記憶される利用者情報テーブルの一例を示す図である。図１０に示した例では、利用者情報記憶部２０に記憶される利用者情報テーブルは、「利用者ＩＤ」、「利用者情報」といった項目を有する。例えば、「利用者情報」は、「属性情報」、「購買履歴」、「閲覧履歴」といった項目を含む。
[3.2.1. User information storage unit 20]
The user
「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別する識別子である。「属性情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者Ｕの属性に関する属性情報である。例えば、属性情報は、利用者Ｕの年齢や、性別や、電話番号や、住所などを含む。なお、上述した属性情報は、一例に過ぎず、年齢、性別以外、例えば職業などのデモグラフィック属性を示す情報や、興味・関心、ライフスタイルなどのサイコグラフィック属性を示す情報などの様々な情報が含まれてもよい。 The "user ID" is an identifier that identifies the user U. The "attribute information" is attribute information related to the attribute of the user U associated with the "user ID". For example, the attribute information includes the age, gender, telephone number, address, and the like of the user U. The above-mentioned attribute information is only an example, and various information other than age and gender, such as information indicating demographic attributes such as occupation and information indicating psychographic attributes such as interest / interest and lifestyle, can be obtained. May be included.
「購買履歴」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者Ｕによって購買された購買履歴である。例えば、購買履歴は、利用者Ｕによって購買された取引対象に関する情報や、取引対象の種別や、取引対象が購買された購買回数や、取引対象が購買された日時に関する情報などである。 The "purchase history" is a purchase history purchased by the user U associated with the "user ID". For example, the purchase history includes information on the transaction target purchased by the user U, the type of the transaction target, the number of purchases on which the transaction target was purchased, and information on the date and time when the transaction target was purchased.
「閲覧履歴」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者Ｕによってコンテンツが閲覧された履歴である。例えば、「閲覧履歴」は、利用者Ｕの端末装置２にコンテンツが表示された履歴であってもよい。例えば、閲覧履歴は、利用者Ｕによって閲覧（表示）されたコンテンツに関する情報や、コンテンツの種別や、コンテンツが表示された表示回数や、コンテンツが表示された日時に関する情報などである。
The "browsing history" is a history in which the content is browsed by the user U associated with the "user ID". For example, the "browsing history" may be a history in which the content is displayed on the
例えば、図１０では、利用者ＩＤによって識別された「Ｕ１」は、属性情報が「ＣＨ１」であり、購買履歴が「ＰＨ１」であり、表示履歴が「ＷＡ１」である。なお、図１０に示した例では、属性情報などを、「ＣＨ１」などの抽象的な符号で表現したが、属性情報などは、具体的な数値や、具体的な文字列や、各種情報を含むファイル形式などであってもよい。 For example, in FIG. 10, the attribute information of "U1" identified by the user ID is "CH1", the purchase history is "PH1", and the display history is "WA1". In the example shown in FIG. 10, the attribute information and the like are represented by abstract codes such as "CH1", but the attribute information and the like represent specific numerical values, specific character strings, and various types of information. It may be a file format including.
なお、利用者情報記憶部２０は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。利用者情報記憶部２０は、各取引対象についてその情報の表示回数、例えば利用者Ｕの閲覧回数を示す情報を利用者毎に記憶してもよい。
The user
〔３．２．２．取引対象情報記憶部２１〕
取引対象情報記憶部２１は、取引対象に関する各種取引対象情報を記憶する。図１１は、実施形態に係る取引対象情報記憶部２１に記憶される取引対象情報テーブルの一例を示す図である。図１１に示した例では、取引対象情報記憶部２１に記憶される取引対象情報テーブルは、「取引対象ＩＤ」、「取引対象」、「取引対象情報」、「カテゴリ」、「製品特定情報」といった項目を含む。なお、図１１では、「カテゴリ」および「製品特定情報」を説明するために、「取引対象情報」と別の項目として説明するが、カテゴリの情報や製品の情報は、取引対象情報に含まれてもよい。
[3.2.2. Transaction target information storage unit 21]
The transaction target information storage unit 21 stores various transaction target information related to the transaction target. FIG. 11 is a diagram showing an example of a transaction target information table stored in the transaction target information storage unit 21 according to the embodiment. In the example shown in FIG. 11, the transaction target information table stored in the transaction target information storage unit 21 is "transaction target ID", "transaction target", "transaction target information", "category", and "product specific information". Including items such as. In addition, in FIG. 11, in order to explain "category" and "product specific information", it is described as a separate item from "transaction target information", but category information and product information are included in the transaction target information. You may.
また、図示は省略するが、取引対象情報記憶部２１は、カテゴリ以外にも、各取引対象が該当する切り口を示す情報を記憶する。例えば、取引対象情報記憶部２１は、各取引対象が該当するカテゴリ、ブランド、利用シーン、スペック、取引対象により解決され得る課題、取引対象により解決され得る人の悩みなどの複数の切り口を示す情報を各取引対象に対応付けて記憶する。 Further, although not shown, the transaction target information storage unit 21 stores information indicating a cut to which each transaction target corresponds, in addition to the category. For example, the transaction target information storage unit 21 shows information indicating a plurality of aspects such as a category, a brand, a usage scene, specifications, a problem that can be solved by the transaction target, and a person's worries that can be solved by the transaction target. Is associated with each transaction target and stored.
「取引対象ＩＤ」は、取引対象を識別する識別子である。「取引対象」は、「取引対象ＩＤ」に対応付けられた取引対象を示す。「取引対象情報」は、「取引対象ＩＤ」により識別される取引対象の取引対象情報である。 The "transaction target ID" is an identifier that identifies the transaction target. The “transaction target” indicates a transaction target associated with the “transaction target ID”. The "transaction target information" is the transaction target information of the transaction target identified by the "transaction target ID".
「カテゴリ」は、「取引対象ＩＤ」により識別される取引対象が該当するカテゴリに関する情報である。例えば、カテゴリが階層構造（例えば、ツリー状階層構造）で定義される場合、「カテゴリ」は、取引対象が該当する最下層カテゴリの情報、または取引対象が該当する最上層のカテゴリから最下層のカテゴリまでの各カテゴリの情報を含む。「製品特定情報」は、「取引対象ＩＤ」により識別される取引対象が該当する製品に関する情報である。 The "category" is information about the category to which the transaction target identified by the "transaction target ID" corresponds. For example, when a category is defined in a hierarchical structure (for example, a tree-like hierarchical structure), the "category" is the information of the lowest layer category to which the transaction target corresponds, or the information of the lowest layer category to which the transaction target corresponds to the lowest layer. Contains information for each category up to the category. "Product specific information" is information about a product to which the transaction target identified by the "transaction target ID" corresponds.
例えば、図１１では、取引対象ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、取引対象が「ＭＡ１」である。なお、図１１に示した例では、取引対象を、「ＭＡ１」といった抽象的な符号で表現したが、取引対象は、各販売元が販売する商品などを示す具体的な文字列（商品名など）である。 For example, in FIG. 11, the transaction target of "M1" identified by the transaction target ID is "MA1". In the example shown in FIG. 11, the transaction target is represented by an abstract code such as "MA1", but the transaction target is a specific character string (product name, etc.) indicating a product or the like sold by each seller. ).
また、図１１では、取引対象ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、取引対象情報が「ＭＤ１」である。なお、図１１に示した例では、取引対象情報を、「ＭＤ１」といった抽象的な符号で表現したが、取引対象情報は、取引対象に関する各種情報を含むファイル形式などであってもよい。 Further, in FIG. 11, the transaction target information of "M1" identified by the transaction target ID is "MD1". In the example shown in FIG. 11, the transaction target information is represented by an abstract code such as "MD1", but the transaction target information may be in a file format including various information related to the transaction target.
また、図１１では、取引対象ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、カテゴリが「ＣＴ１」である。なお、図１１に示した例では、カテゴリを、「ＣＴ１」といった抽象的な符号で表現したが、カテゴリは、取引対象のカテゴリを示す情報である。 Further, in FIG. 11, the category of "M1" identified by the transaction target ID is "CT1". In the example shown in FIG. 11, the category is represented by an abstract code such as "CT1", but the category is information indicating the category to be traded.
また、図１１では、取引対象ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、製品特定情報が「ＰＤ１」である。なお、図１１に示した例では、製品特定情報を、「ＰＤ１」といった抽象的な符号で表現したが、製品特定情報は、取引対象が該当する製品がある場合、その製品を特定するための情報（例えばＪＡＮコードなど）である。また、製品特定情報は、取引対象が該当する製品がない場合、その取引対象に対応する製品が無いことを示す情報（例えば該当製品無しを示すフラグなど）である。 Further, in FIG. 11, the product specific information of "M1" identified by the transaction target ID is "PD1". In the example shown in FIG. 11, the product identification information is represented by an abstract code such as "PD1", but the product identification information is used to identify the product to which the transaction target is applicable, if any. Information (eg, JAN code, etc.). Further, the product specific information is information indicating that there is no product corresponding to the transaction target when there is no product corresponding to the transaction target (for example, a flag indicating that there is no corresponding product).
なお、取引対象情報記憶部２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、取引対象情報記憶部２１は、各取引対象に対応するスコアや表示回数などといった情報を記載してもよい。 The transaction target information storage unit 21 is not limited to the above, and may store various information depending on the purpose. For example, the transaction target information storage unit 21 may describe information such as a score and an number of impressions corresponding to each transaction target.
〔３．２．３．コンテンツ記憶部２２〕
コンテンツ記憶部２２は、コンテンツに関する情報を記憶する。図１２は、実施形態に係るコンテンツ記憶部２２に記憶されるコンテンツテーブルの一例を示す図である。図１２に示した例では、コンテンツ記憶部２２に記憶されるコンテンツテーブルは、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」といった項目を有する。
[3.2.3. Content storage unit 22]
The content storage unit 22 stores information about the content. FIG. 12 is a diagram showing an example of a content table stored in the content storage unit 22 according to the embodiment. In the example shown in FIG. 12, the content table stored in the content storage unit 22 has items such as "content ID" and "content".
「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別する識別子である。「コンテンツ」は、「コンテンツＩＤ」に対応付けられたコンテンツに関する情報である。具体的には、コンテンツは、コンテンツの内容に関する情報を示してもよい。 The "content ID" is an identifier that identifies the content. The "content" is information about the content associated with the "content ID". Specifically, the content may indicate information about the content of the content.
例えば、コンテンツは、ポータルサイトに関するコンテンツである。また、他の例として、コンテンツは、ニュースサイトや、オークションサイトや、天気予報サイトや、ショッピングサイトや、ファイナンス（株価）サイトなどに関するコンテンツであってもよい。 For example, the content is content related to a portal site. Further, as another example, the content may be content related to a news site, an auction site, a weather forecast site, a shopping site, a finance (stock price) site, or the like.
また、コンテンツは、路線検索サイトや、地図提供サイトや、旅行サイトや、飲食店紹介サイトや、ウェブブログサイトや、ＳＮＳサイトなどに関するコンテンツであってもよい。 Further, the content may be content related to a route search site, a map providing site, a travel site, a restaurant introduction site, a web blog site, an SNS site, or the like.
例えば、図１２では、コンテンツＩＤによって識別された「Ｃ１」は、コンテンツが「ＣＯ１」である。なお、図１２に示した例では、コンテンツなどを、「ＣＯ１」などの抽象的な符号で表現したが、コンテンツなどは、具体的な数値や、具体的な文字列や、各種情報を含むファイル形式などであってもよい。 For example, in FIG. 12, the content of "C1" identified by the content ID is "CO1". In the example shown in FIG. 12, the content or the like is represented by an abstract code such as "CO1", but the content or the like is a file containing a specific numerical value, a specific character string, or various information. It may be in a format or the like.
なお、コンテンツ記憶部２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。 The content storage unit 22 is not limited to the above, and may store various information depending on the purpose.
〔３．２．４．ランキング用情報記憶部２３〕
ランキング用情報記憶部２３は、ランキングの生成に用いる各種の情報を記憶する。例えば、ランキング用情報記憶部２３は、図４に示すケース分け判定情報、図５に示すランキング情報決定用情報、および取引対象の順位付けの基準（ランキング基準）を示す順位付け基準情報、および取引対象の各種スコアの算出に用いるスコア算出用情報などを記憶する。
[3.2.4. Information storage unit for ranking 23]
The ranking information storage unit 23 stores various types of information used for generating the ranking. For example, the ranking information storage unit 23 includes the case classification determination information shown in FIG. 4, the ranking information determination information shown in FIG. 5, the ranking standard information indicating the ranking standard (ranking standard) of the transaction target, and the transaction. Stores score calculation information used to calculate various target scores.
順位付け基準情報は、例えば、スコアが高い方から順に高い順位を付けるというランキング基準を示す情報である。スコア算出用情報は、例えば、取引対象の各種スコアの算出に用いるスコア関数などの情報である。 The ranking standard information is, for example, information indicating a ranking standard in which the highest score is given in order from the highest score. The score calculation information is, for example, information such as a score function used for calculating various scores to be traded.
なお、ランキング用情報記憶部２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。 The ranking information storage unit 23 is not limited to the above, and may store various information depending on the purpose.
〔３．３．処理部１２〕
処理部１２は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などのプロセッサによって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例）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、処理部１２は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現される。
[3.3. Processing unit 12]
The processing unit 12 is a controller, and for example, various programs (information processing) stored in a storage device inside the
図９に示すように、処理部１２は、取得部３０と、受付部３１と、推定部３２と、決定部３３と、生成部３４と、提供部３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、処理部１２の内部構成は、図９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. 9, the processing unit 12 includes an
〔３．３．１．取得部３０〕
取得部３０は、各種情報を取得する。取得部３０は、記憶部１１から各種の情報を取得する。取得部３０は、利用者情報記憶部２０、取引対象情報記憶部２１、コンテンツ記憶部２２、およびランキング用情報記憶部２３などから各種の情報を取得する。
[3.3.1. Acquisition unit 30]
The
取得部３０は、通信部１０を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部３０は、端末装置２または外部装置３から各種情報を受信する。例えば、取得部３０は、外部装置３から利用者Ｕに関する利用者情報を取得する。図１では、取得部３０は、利用者情報として、利用者Ｕの属性情報や、インターネットショッピング、電子商店街、オークションサイトまたはフリーマーケットサイトなどにおける購買履歴や、コンテンツの表示履歴などを外部装置３から取得する。そして、取得部３０は、かかる利用者情報を利用者情報記憶部２０に記憶する。例えば、取得部３０は、所定の期間毎に、利用者情報を外部装置３から取得し、利用者情報記憶部２０に記憶される利用者情報を更新する。
The
また、取得部３０は、外部装置３から取引対象に関する情報を取得する。例えば、取得部３０は、オークションサイトまたはフリーマーケットサイトにて取引される取引対象に関する情報を外部装置３から取得する。そして、取得部３０は、かかる取引対象に関する情報を取引対象情報記憶部２１に記憶する。例えば、取得部３０は、所定の期間毎に、取引対象に関する情報を外部装置３から取得し、取引対象情報記憶部２１に記憶される取引対象に関する情報を更新する。
In addition, the
取得部３０は、取引対象に関する取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象の販売履歴を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象の注文数を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象が販売された日時から経過した期間を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象の販売数を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む取引対象情報を取得する。
The
取得部３０は、取引対象に対するレビュー数を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象に対する評価を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する外的要因を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する検索数を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する内的要因を含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象を対象とするインセンティブを含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象を対象とするクーポンを含む取引対象情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する値下げを含む取引対象情報を取得する。
The
取得部３０は、取引対象情報に含まれる複数の要素に関する要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象情報に含まれる複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、複数の要素の各々に対応するスコアを取得する。
The
取得部３０は、取引対象の注文数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象を示す情報の閲覧回数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象に対するレビュー数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象の予約数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。
The
取得部３０は、取引対象に関する外的要因を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、ＳＮＳにおける取引対象に関する投稿を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する検索数を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する内的要因を含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象を対象とするインセンティブを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象を対象とするクーポンを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。取得部３０は、取引対象に関する値下げを含む複数の要素の傾向を示す要素情報を取得する。
The
また、取得部３０は、取引対象に対する表示回数（利用者Ｕの閲覧回数）を示す情報を端末装置２から取得する。例えば、取得部３０は、コンテンツの表示回数と、各取引対象の表示回数とを端末装置２から取得する。また、取得部３０は、コンテンツとともに、予め提供された表示回数を取得する制御情報によって取得される。そして、取得部３０は、かかる表示回数を取引対象情報記憶部２１に記憶する。
Further, the
〔３．３．２．受付部３１〕
受付部３１は、各種要求を受け付ける。受付部３１は、外部の情報処理装置から各種要求を受け付ける。受付部３１は、通信部１０を介して、外部の情報処理装置から各種要求を示す情報を受信する。例えば、受付部３１は、端末装置２または外部装置３から要求を受け付ける。受付部３１は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを端末装置２から受け付ける。例えば、受付部３１は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリを、検索クエリに関するコンテンツの提供の要求として、端末装置２から受け付ける。また、受付部３１は、端末装置２からパラメータを含むクエリを、コンテンツの提供の要求として、受け付ける。
[3.3.2. Reception desk 31]
The reception unit 31 receives various requests. The reception unit 31 receives various requests from an external information processing device. The reception unit 31 receives information indicating various requests from an external information processing device via the communication unit 10. For example, the reception unit 31 receives a request from the
〔３．３．３．推定部３２〕
推定部３２は、種々の情報を推定する推定処理を実行する。例えば、推定部３２は、取得部３０により取得された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。推定部３２は、記憶部１１に記憶された各種情報に基づいて、推定処理を実行する。推定部３２は、端末装置２から受信された検索クエリや外部の情報処理装置から受信された各種情報などに基づいて、推定処理を実行する。
[3.3.3. Estimator 32]
The
例えば、推定部３２は、受付部３１によって受け付けられた検索クエリの意図であるクエリ意図を推定する。推定部３２は、例えば、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度をクエリ意図として推定する。意図候補は、例えば、取引対象のカテゴリ、取引対象のブランド、取引対象の利用シーン、取引対象のスペック、取引対象の価格帯、または取引対象の利用層などである。
For example, the
推定部３２は、検索クエリに含まれる検索キーワードに基づいて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として扱う。推定部３２は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。
The
意図候補毎の推定モデルは、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。例えば、意図候補毎の推定モデルは、ニューラルネットワークに代えて、線形回帰またはロジスティック回帰といった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。 The estimation model for each candidate intention is generated by machine learning by a neural network such as a convolutional neural network or a recurrent neural network, but is not limited to such an example. For example, the estimation model for each intention candidate may be generated by using machine learning by a learning algorithm such as linear regression or logistic regression instead of the neural network.
また、推定部３２は、例えば、各検索キーワードと関連度を示すスコアとが互いに関連付けられた意図候補毎のテーブルを用いて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定することもできる。
Further, the
また、推定部３２は、検索クエリに含まれる検索キーワードに加えて、検索クエリに含まれる検索キーワードを入力した利用者Ｕである検索利用者の利用者情報に基づいて、クエリ意図を推定することもできる。例えば、推定部３２は、検索クエリに含まれる検索キーワードと検索利用者の利用者情報とに基づいて、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアを検索クエリの意図として扱う。
Further, the
この場合も、推定部３２は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、検索クエリに含まれる検索キーワードと検索利用者の利用者情報とを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。
In this case as well, the
また、推定部３２は、例えば、受付部３１によって前回以前に受け付けられた検索クエリに含まれる検索キーワードと受付部３１によって今回受け付けられた検索クエリに含まれる検索キーワードとに基づいて、クエリ意図を推定することもできる。
Further, the
この場合も、推定部３２は、例えば、意図候補毎の推定モデルを用いて、各意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを算出し、これらのスコアまたはスコアに応じた情報をクエリ意図として推定することができる。推定モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルであり、前回以前の検索クエリと今回の検索クエリとに各々含まれる検索キーワードを入力とし、意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する。なお、意図候補毎の推定モデルに代えて、複数の意図候補に対する検索クエリの関連度を示すスコアを出力する１つの推定モデルを用いてもよい。
In this case as well, the
推定部３２は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアを複数の範囲に区分分けして、クエリ意図を推定することもできる。例えば、推定部３２は、カテゴリおよびブランドの各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアをＭ段階に区分分けする。Ｍは２以上の整数である。
The
また、推定部３２は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアに基づいて、クエリ意図の具体度を判定することもできる。推定部３２は、例えば、意図候補が意図ありである場合、クエリ意図の具体度が相対的に高く、意図候補が意図なしである場合に、クエリ意図の具体度が相対的に低いと判定する。また、推定部３２は、例えば、意図候補が指定ありである場合に、クエリ意図の具体度が相対的に高いと推定することもできる。
In addition, the
なお、推定部３２は、クエリ意図の具体度を高低で判定することに代えて、クエリ意図の具体度を数値で判定することもできる。例えば、推定部３２は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアのうち最も高いスコアをクエリ意図の具体度とすることができ、また、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアの平均値をクエリ意図の具体度とすることもできる。
In addition, the
〔３．３．４．決定部３３〕
決定部３３は、種々の情報を決定する決定処理を実行する。例えば、決定部３３は、推定部３２によって推定されたクエリ意図に基づいて、利用者Ｕに提供する複数のランキング情報の種別および並び順を決定する。ランキング情報の種別は、例えば、ランキングの切り口およびランキング情報の表示形式によって規定される。なお、ランキング情報の種別には、ランキング情報に含まれるランキング候補の数なども規定される。
[3.3.4.4. Decision unit 33]
The determination unit 33 executes a determination process for determining various information. For example, the determination unit 33 determines the type and order of the plurality of ranking information provided to the user U based on the query intention estimated by the
決定部３３は、例えば、推定部３２によって推定されたクエリ意図に対する関連度が高いランキング情報ほど優先して上位になる並び順を複数のランキング情報の並び順として決定することができる。例えば、決定部３３は、推定部３２によって複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアが算出される場合、これらのスコアに基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する。
For example, the determination unit 33 can determine the order in which the ranking information having a higher relevance to the query intention estimated by the
また、決定部３３は、推定部３２によって複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアが複数の範囲に区分分けされる場合、推定部３２による区分分けの結果に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定する。
Further, when the
また、決定部３３は、推定部３２によって複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を示すスコアが複数の範囲に区分分けされる場合、推定部３２による区分分けの結果とカテゴリ指定の有無とブランド指定の有無とに基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定することもできる。
Further, when the
この場合、決定部３３は、検索クエリに含まれる検索キーワードに基づいて、カテゴリ指定の有無およびブランド指定の有無を判定する。そして、決定部３３は、ランキング用情報記憶部２３に記憶され取得部３０によって取得されたケース分け判定情報（例えば、図４参照）とランキング情報決定用情報（例えば、図５参照）などを用い、推定部３２による区分分けの結果に基づいて、複数のランキング情報の並び順を決定することができる。
In this case, the determination unit 33 determines whether or not the category is specified and whether or not the brand is specified based on the search keyword included in the search query. Then, the determination unit 33 uses the case classification determination information (for example, see FIG. 4) stored in the ranking information storage unit 23 and acquired by the
なお、ケース分け判定情報およびランキング情報決定用情報は、ランキング情報に対する利用者Ｕの閲覧履歴、およびランキング情報に含まれるランキング要素に対する利用者Ｕの閲覧履歴（例えば、クリック履歴など）などに基づいて、処理部１２によって変更されてもよい。また、決定部３３は、推定部３２によって推定されたクエリ意図を入力とし、ランキング情報の種別および並び順を出力する決定モデルを用いて、ランキング情報の種別および並び順を決定することもできる。決定モデルは、推定モデルと同様に、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。
The case classification determination information and the ranking information determination information are based on the browsing history of the user U for the ranking information and the browsing history of the user U for the ranking element included in the ranking information (for example, click history). , May be changed by the processing unit 12. Further, the determination unit 33 can also determine the type and arrangement order of the ranking information by using the determination model that inputs the query intention estimated by the
また、決定部３３は、複数の意図候補の各々が意図なしであると判定されている場合、複数の意図候補のうち利用者Ｕが確認する可能性が高い意図候補に関するランキング情報を優先して上位になる並び順を決定する。例えば、決定部３３は、カテゴリ意図およびブランド意図が各々意図なしである場合、カテゴリ別のランキング情報を、ブランド別のランキング情報よりも優先して上位になる並び順を決定する。なお、利用者Ｕが確認する可能性が高い意図候補に関するランキング情報は、例えば、ランキング要素が閲覧（例えば、クリック）される可能性（例えば、閲覧頻度）が高いランキング情報であるが、かかる例に限定されない。 Further, when it is determined that each of the plurality of intention candidates is unintentional, the determination unit 33 gives priority to ranking information regarding the intention candidates that are likely to be confirmed by the user U among the plurality of intention candidates. Determine the order of higher ranking. For example, when the category intention and the brand intention are unintentional, the determination unit 33 determines the order in which the ranking information for each category is prioritized over the ranking information for each brand. The ranking information regarding the intention candidate that is likely to be confirmed by the user U is, for example, ranking information in which the ranking element is likely to be browsed (for example, clicked) (for example, browsing frequency). Not limited to.
決定部３３は、クエリ意図に基づいて、ランキング情報を構成する複数のランキング要素を一列に配列する第１表示形式と、複数のランキング要素を行列状に配列する第２表示形式とを含む複数の表示形式の中からランキング情報の表示形式を決定する。 The determination unit 33 includes a plurality of first display formats in which a plurality of ranking elements constituting ranking information are arranged in a row and a second display format in which a plurality of ranking elements are arranged in a matrix based on the query intention. Determine the display format of ranking information from the display formats.
決定部３３は、例えば、クエリ意図の具体度が相対的に高い場合にランキング情報の表示形式を第１表示形式に決定し、クエリ意図の具体度が相対的に低い場合にランキング情報の表示形式を第２表示形式に決定する。 For example, the determination unit 33 determines the display format of the ranking information as the first display format when the specificity of the query intention is relatively high, and the display format of the ranking information when the specificity of the query intention is relatively low. Is determined as the second display format.
〔３．３．５．生成部３４〕
生成部３４は、種々の情報を生成する生成処理を実行する。例えば、生成部３４は、取得部３０により取得された各種情報、記憶部１１に記憶された各種情報、または外部の情報処理装置から受信された各種情報などに基づいて、生成処理を実行する。
[3.3.5. Generation unit 34]
The
生成部３４は、例えば、第１タブＴＢ１、第２タブＴＢ２、検索ボックスＢＸ１、第１タブコンテンツＣ１、および第２タブコンテンツＣ２を含む上述したコンテンツＣを生成する。
The
例えば、生成部３４は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを含む検索クエリに対応する検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ１を生成する。生成部３４は、利用者Ｕが入力した検索キーワードを用いた検索処理によって得られる検索結果を配置した第１タブコンテンツＣ１を生成する。
For example, the
検索処理は、例えば、検索キーワードを含む取引対象情報の取引対象を抽出することによって行われる。例えば、検索クエリに含まれる検索キーワードが「テレビ」である場合、生成部３４は、検索処理において、検索クエリ「テレビ」に対応する取引対象情報を取引対象情報記憶部２１から抽出する。なお、検索クエリに対応する情報の抽出は従来技術を用いて行われ、取引対象が特定可能であればどのような処理であってもよく、詳細な説明は省略する。
The search process is performed, for example, by extracting the transaction target of the transaction target information including the search keyword. For example, when the search keyword included in the search query is "television", the
また、検索処理を情報処理装置１以外の装置（検索装置）が行う場合、取得部３０は、検索装置に検索クエリを送信し、検索装置から検索クエリの検索結果を受信する。生成部３４は、検索クエリに対応する情報として抽出された取引対象情報を用いて、検索クエリの検索結果を生成する。例えば、生成部３４は、抽出した取引対象情報の取引対象のリスト情報を、検索クエリの検索結果として生成する。
When the search process is performed by a device (search device) other than the
また、生成部３４は、決定部３３により決定された情報に基づいて、生成処理を実行する。例えば、生成部３４は、決定部３３により決定されたランキング情報の種別および並び順に基づいて、生成処理を実行する。
In addition, the
生成部３４は、決定部３３により決定されたランキング情報の種別および並び順と取引対象に関する取引対象情報に基づいて、複数のランキング情報を生成する。例えば、生成部３４は、決定部３３により決定されたランキング情報の種別で示される切り口でランキング要素となる各取引対象についてスコアを算出する処理を決定種別毎に行う。
The
例えば、生成部３４は、決定部３３により決定されたランキング情報の種別で示される切り口に該当する取引対象の取引対象情報を入力として、その取引対象のスコアを出力する関数（スコア関数）を用いて、取引対象のスコアを算出する。例えば、生成部３４は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアの平均値を、取引対象のスコアとして算出する。例えば、生成部３４は、取引対象情報に含まれる複数の要素の各々に対応する部分スコアを合算することにより、取引対象のスコアを算出する。
For example, the
生成部３４は、算出したスコアを用いて取引対象の順位付けを決定種別毎に行い、決定種別で示される表示形式で複数の取引対象が配列されるランキング情報を決定種別毎に生成する。例えば、生成部３４は、スコアが高い方から順に高い順位を取引対象に付けし、順位が高い取引対象から順に、決定部３３によって決定された表示形式で配列することによって、ランキング情報を生成する。
The
そして、生成部３４は、決定部３３によって決定された並び順で複数のランキング情報を並べた第２タブコンテンツＣ２を生成する。生成部３４は、例えば、表示形式がリスト形式（第１表示形式の一例）である場合、表示形式がグリッド形式（第２表示形式の一例）である場合に比べて、複数の取引情報（ランキング要素）の各々についての情報量が多く設定する。
Then, the
生成部３４は、画像生成や画像処理などに関する種々の技術を適宜用いて、端末装置２へ提供する画面（コンテンツＣ）を生成する。例えば、生成部３４は、Ｊａｖａ（登録商標）などの種々の技術を適宜用いて、端末装置２へ提供する画面（コンテンツＣ）を生成する。なお、生成部３４は、ＣＳＳやＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）やＨＴＭＬの形式に基づいて、端末装置２へ提供する画面（コンテンツＣ）を生成してもよい。また、例えば、生成部３４は、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）やＧＩＦ（Graphics Interchange Format）やＰＮＧ（Portable Network Graphics）など様々な形式で画面（コンテンツ）を生成してもよい。
The
〔３．３．６．提供部３５〕
提供部３５は、各種情報を提供する。提供部３５は、通信部１０を介して、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。提供部３５は、端末装置２または外部装置３へ各種情報を送信する。提供部３５は、コンテンツを端末装置２に送信する。提供部３５は、取引対象に関する情報を端末装置２に送信する。
[3.3.6.6. Provision 35]
The providing
例えば、提供部３５は、生成部３４によって生成された情報を提供する。例えば、提供部３５は、生成部３４によって生成されたコンテンツＣを提供する。コンテンツＣの提供は、例えば、コンテンツＣを端末装置２に送信することによって行われる。なお、提供部３５は、コンテンツＣに代えて、第１タブコンテンツＣ１と同じコンテンツと第２タブコンテンツＣ２と同じコンテンツとを独立して提供することもできる。
For example, the providing
提供部３５から端末装置２に送信されたコンテンツは、端末装置２に表示される。例えば、端末装置２は、図２に示すように、提供部３５から提供されたコンテンツＣを表示することができる。
The content transmitted from the providing
〔４．処理手順〕
次に、図１３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理の手順について説明する。図１３は、情報処理装置１が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
[4. Processing procedure]
Next, the procedure of information processing executed by the
図１３に示すように、情報処理装置１の処理部１２は、端末装置２から検索クエリをネットワークＮおよび通信部１０を介して受け付ける（ステップＳ１０）。そして、処理部１２は、ステップＳ１０で受け付けた検索クエリに基づいて、検索意図を推定する（ステップＳ１１）。例えば、処理部１２は、ステップＳ１１の処理において、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定する。
As shown in FIG. 13, the processing unit 12 of the
次に、処理部１２は、意図候補に対する指定の有無を判定する（ステップＳ１２）。例えば、処理部１２は、カテゴリの指定があるか否か、およびブランドの指定があるか否かなどを判定する。 Next, the processing unit 12 determines whether or not the intention candidate has been designated (step S12). For example, the processing unit 12 determines whether or not a category is specified and whether or not a brand is specified.
次に、処理部１２は、ステップＳ１１で推定したクエリ意図とステップＳ１２で判定した意図候補の指定の有無とに基づいて、ランキング情報の種別と並び順を決定する（ステップＳ１３）。 Next, the processing unit 12 determines the type and order of ranking information based on the query intention estimated in step S11 and the presence / absence of designation of the intention candidate determined in step S12 (step S13).
次に、処理部１２は、ステップＳ１３で決定した種別のランキング情報をステップＳ１３で決定した並び順で配置した第２タブコンテンツＣ２を含むコンテンツＣを生成する（ステップＳ１４）。そして、処理部１２は、ステップＳ１４で生成したコンテンツＣを提供し（ステップＳ１５）、図１３に示す処理を終了する。 Next, the processing unit 12 generates the content C including the second tab content C2 in which the ranking information of the type determined in step S13 is arranged in the order determined in step S13 (step S14). Then, the processing unit 12 provides the content C generated in step S14 (step S15), and ends the processing shown in FIG.
〔５．変形例〕
上述した情報処理装置１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もよい。そこで、以下では、情報処理装置１の他の実施形態について説明する。
[5. Modification example]
The
〔５．１．利用者Ｕ〕
上記実施形態では、所定のサービスの会員に登録している利用者Ｕを例に挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、利用者Ｕは、如何なる利用者Ｕであってもよく、例えば、所定のサービスの会員に登録していない利用者Ｕなどであってもよい。
[5.1. User U]
In the above embodiment, the user U registered as a member of a predetermined service has been described as an example, but the present invention is not limited to the above example. For example, the user U may be any user U, for example, a user U who is not registered as a member of a predetermined service.
〔５．２．取引対象〕
上記実施形態では、電子商店街において取引される取引対象を例に挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、取引対象は、如何なる取引対象であってもよい。例えば、取引対象は、数量が限定された取引対象であってもよい。また、取引対象は、インターネットショッピング、オークションサイト、フリーマーケットサイトなどによって取引される取引対象であってもよい。また、検索クエリによる検索対象およびランキング対象は取引対象に限定されず、取引対象以外であってもよい。
[5.2. Transaction target]
In the above embodiment, the transaction target traded in the electronic shopping district has been described as an example, but the present invention is not limited to the above example. For example, the transaction target may be any transaction target. For example, the trading object may be a trading object with a limited quantity. Further, the transaction target may be a transaction target traded by Internet shopping, an auction site, a flea market site, or the like. Further, the search target and the ranking target by the search query are not limited to the transaction target, and may be other than the transaction target.
〔５．３．取引対象に関する情報を提供〕
上記実施形態では、情報処理装置１がコンテンツを端末装置２に提供する情報処理の一例を挙げて説明したが、上記例に限定されなくともよい。例えば、外部サーバがコンテンツを端末装置２に提供してもよい。この場合、情報処理装置１は、取引対象に関する情報を外部サーバに提供してもよい。
[5.3. Providing information on transaction targets]
In the above embodiment, an example of information processing in which the
例えば、外部サーバは、コンテンツの一例として、ポータルサイトに関するコンテンツを提供する。この場合、情報処理装置１は、取引対象に関する情報として、取引対象の画像や、コンテンツに配置されたときのレイアウトに関する情報などを外部サーバに提供してもよい。
For example, an external server provides content related to a portal site as an example of content. In this case, the
〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１または端末装置２は、例えば図１４に示すような構成のコンピュータ８０によって実現される。以下、情報処理装置１を例に挙げて説明する。図１４は、実施形態に係る情報処理装置１の機能を実現するコンピュータ８０の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ８０は、ＣＰＵ８１、ＲＡＭ８２、ＲＯＭ（Read Only Memory）８３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）８４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）８５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）８６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）８７を有する。
[6. Hardware configuration]
The
ＣＰＵ８１は、ＲＯＭ８３またはＨＤＤ８４に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ８３は、コンピュータ８０の起動時にＣＰＵ８１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ８０のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。
The
ＨＤＤ８４は、ＣＰＵ８１によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを記憶する。通信インターフェイス８５は、ネットワークＮ（図９参照）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ８１へ送り、ＣＰＵ８１が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器に送信する。
The
ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス８７は、記録媒体８８に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ８２を介してＣＰＵ８１に提供する。ＣＰＵ８１は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス８７を介して記録媒体８８からＲＡＭ８２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体８８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）などの光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。
The
例えば、コンピュータ８０が実施形態に係る情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、ＲＡＭ８２上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部１２の機能を実現する。また、ＨＤＤ８４には、記憶部１１内のデータが記憶される。コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、これらのプログラムを記録媒体８８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔７．その他〕
また、上記実施形態および変形例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。
[7. others〕
Further, among the processes described in the above-described embodiments and modifications, all or part of the processes described as being automatically performed may be manually performed, or may be described as being manually performed. It is also possible to automatically perform all or part of the processed processing by a known method. In addition, the processing procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure 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 component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of the device is functionally or physically dispersed / physically distributed in any unit according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態および変形例は、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。例えば、複数のランキング情報の種別および並び順の決定の一部は、端末装置２で行うことができ、この場合、情報処理装置１と端末装置２の一部とが情報処理装置として機能する。
Further, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other. For example, a part of the determination of the type and the order of the plurality of ranking information can be performed by the
〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、受付部３１と、推定部３２と、決定部３３と、提供部３５とを備える。受付部３１は、検索クエリを受け付ける。推定部３２は、受付部３１によって受け付けられた検索クエリの意図を推定する。決定部３３は、推定部３２によって推定された検索クエリの意図に基づいて、ランキング情報の表示形式を決定する。提供部３５は、決定部３３によって決定された表示形式のランキング情報を提供する。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる。
[8. effect〕
As described above, the
また、決定部３３は、ランキング情報を構成する複数のランキング要素を一列に配列する第１表示形式と、複数のランキング要素を行列状に配列する第２表示形式とを含む複数の表示形式の中からランキング情報の表示形式を決定する。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切な表示形式で提供することができる。
Further, the determination unit 33 is included in a plurality of display formats including a first display format in which a plurality of ranking elements constituting ranking information are arranged in a row and a second display format in which a plurality of ranking elements are arranged in a matrix. Determine the display format of ranking information from. As a result, the
また、提供部３５によって提供される前記ランキング情報は、表示形式が第１表示形式である場合、第２表示形式である場合に比べて、複数のランキング要素の各々についての情報量が多く設定される。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切な表示形式で提供することができる。
Further, in the ranking information provided by the providing
また、決定部３３は、検索クエリの意図の具体度が相対的に高い場合にランキング情報の表示形式を第１表示形式に決定し、検索クエリの意図の具体度が相対的に低い場合にランキング情報の表示形式を第２表示形式に決定する。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切な表示形式で提供することができる。
Further, the determination unit 33 determines the display format of the ranking information as the first display format when the specificity of the intention of the search query is relatively high, and ranks when the specificity of the intention of the search query is relatively low. The information display format is determined to be the second display format. As a result, the
また、推定部３２は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度を検索クエリの意図として推定し、決定部３３は、複数の意図候補の各々に対する検索クエリの関連度に基づいて、ランキング情報の表示形式を決定する。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切な表示形式で提供することができる。
Further, the
また、ランキング情報は、複数の取引対象のうち検索クエリの意図に応じた２以上の取引対象の情報を含む。複数の意図候補は、取引対象のカテゴリと取引対象のブランドとを含む。これにより、情報処理装置１は、検索クエリの意図をより精度よく推定することができ、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に提供することができる。
In addition, the ranking information includes information on two or more transaction targets according to the intention of the search query among the plurality of transaction targets. Multiple intent candidates include the category to be traded and the brand to be traded. As a result, the
また、提供部３５は、電子商取引において取引される２以上の取引対象の情報を各々含むランキング情報を提供する。これにより、情報処理装置１は、電子商取引において取引される取引対象を各々順位付けしたランキング情報をより適切に提供することができる。
In addition, the providing
また、提供部３５は、利用者Ｕの端末装置２にランキング情報を送信する。これにより、情報処理装置１は、検索クエリに対応するランキング情報をより適切に利用者Ｕに提供することができる。
In addition, the providing
また、提供部３５は、検索クエリに対応する検索結果を端末装置２に表示させる第１タブＴＢ１と、検索クエリに対応する複数のランキング情報を端末装置２に表示させる第２タブＴＢ２とを含むコンテンツＣを提供する。これにより、情報処理装置１は、利用者Ｕの選択に応じて、検索クエリに対応する複数のランキング情報をより適切に利用者Ｕに提供することができる。
Further, the providing
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、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。 The embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings, but this is an example, and various modifications and improvements are made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure column of the invention. It is possible to carry out the present invention in other forms described above.
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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
１ 情報処理装置
２ 端末装置
３ 外部装置
１０ 通信部
１１ 記憶部
１２ 処理部
２０ 利用者情報記憶部
２１ 取引対象情報記憶部
２２ コンテンツ記憶部
２３ ランキング用情報記憶部
３０ 取得部
３１ 受付部
３２ 推定部
３３ 決定部
３４ 生成部
３５ 提供部
１００ 情報処理システム
1
Claims (11)
前記受付部によって受け付けられた前記検索クエリの意図を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記検索クエリの意図に基づいて、ランキング情報の表示形式を決定する決定部と、
前記決定部によって決定された表示形式のランキング情報を提供する提供部と、を備える
ことを特徴とする情報処理装置。 The reception department that accepts search queries and
An estimation unit that estimates the intent of the search query received by the reception unit, and an estimation unit.
A determination unit that determines the display format of ranking information based on the intent of the search query estimated by the estimation unit, and a determination unit.
An information processing device including a providing unit that provides ranking information in a display format determined by the determining unit.
前記ランキング情報を構成する複数のランキング要素を一列に配列する第１表示形式と、前記複数のランキング要素を行列状に配列する第２表示形式とを含む複数の表示形式の中から前記ランキング情報の表示形式を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 The decision unit
The ranking information is selected from a plurality of display formats including a first display format in which a plurality of ranking elements constituting the ranking information are arranged in a row and a second display format in which the plurality of ranking elements are arranged in a matrix. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the display format is determined.
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。 When the display format is the first display format, the provided ranking information is set to have a larger amount of information for each of the plurality of ranking elements than when the display format is the second display format. The information processing apparatus according to claim 2.
前記検索クエリの意図の具体度が相対的に高い場合にランキング情報の表示形式を前記第１表示形式に決定し、前記検索クエリの意図の具体度が相対的に低い場合に前記ランキング情報の表示形式を前記第２表示形式に決定する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。 The decision unit
When the specificity of the intention of the search query is relatively high, the display format of the ranking information is determined to be the first display format, and when the specificity of the intention of the search query is relatively low, the ranking information is displayed. The information processing apparatus according to claim 2 or 3, wherein the format is determined to be the second display format.
複数の意図候補の各々に対する前記検索クエリの関連度を前記検索クエリの意図として推定し、
前記決定部は、
前記複数の意図候補の各々に対する前記検索クエリの関連度に基づいて、前記ランキング情報の表示形式を決定する
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。 The estimation unit
The relevance of the search query to each of the plurality of intent candidates is estimated as the intent of the search query.
The decision unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the display format of the ranking information is determined based on the relevance of the search query to each of the plurality of intention candidates.
複数の取引対象のうち前記検索クエリの意図に応じた２以上の取引対象の情報を含み、
前記複数の意図候補は、
前記取引対象のカテゴリと前記取引対象のブランドとを含む
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。 The ranking information is
Includes information on two or more transaction targets according to the intent of the search query among multiple transaction targets.
The plurality of intention candidates are
The information processing apparatus according to claim 5, further comprising the category of the transaction target and the brand of the transaction target.
電子商取引において取引される前記２以上の取引対象の情報を各々含む前記ランキング情報を提供する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。 The providing part
The information processing apparatus according to claim 6, further comprising providing the ranking information including information on each of the two or more transaction targets traded in electronic commerce.
利用者が利用する端末装置に前記ランキング情報を送信する
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１つに記載の情報処理装置。 The providing part
The information processing device according to any one of claims 1 to 7, wherein the ranking information is transmitted to a terminal device used by a user.
前記検索クエリに対応する検索結果を前記端末装置に表示させる第１タブと、前記検索クエリに対応する前記ランキング情報を前記端末装置に表示させる第２タブとを含むコンテンツを提供する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。 The providing part
It is characterized by providing contents including a first tab for displaying search results corresponding to the search query on the terminal device and a second tab for displaying the ranking information corresponding to the search query on the terminal device. The information processing apparatus according to claim 8.
検索クエリを受け付ける受付工程と、
前記受付工程によって受け付けられた前記検索クエリの意図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前記検索クエリの意図に基づいて、ランキング情報の表示形式を決定する決定工程と、
前記決定工程によって決定された表示形式のランキング情報を提供する提供工程と、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。 It is an information processing method executed by a computer.
The reception process that accepts search queries and
An estimation process that estimates the intent of the search query received by the reception process, and an estimation process.
A determination process for determining the display format of ranking information based on the intent of the search query estimated by the estimation process, and a determination process.
An information processing method including a providing step of providing ranking information in a display format determined by the determining step.
前記受付手順によって受け付けられた前記検索クエリの意図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前記検索クエリの意図に基づいて、ランキング情報の表示形式を決定する決定手順と、
前記決定手順によって決定された表示形式のランキング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
ことを特徴とする情報処理プログラム。 The reception procedure for accepting search queries and
An estimation procedure for estimating the intent of the search query received by the reception procedure, and an estimation procedure.
A determination procedure for determining the display format of ranking information based on the intent of the search query estimated by the estimation procedure, and a determination procedure.
An information processing program characterized by causing a computer to execute a providing procedure for providing ranking information in a display format determined by the determination procedure.
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