JP7132448B1 - Proposed device, proposed method and proposed program - Google Patents
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Abstract
【課題】タグの付与対象となる商品に対して、検索に適したタグを提案すること。【解決手段】本願に係る提案装置は、推定部と、提案部とを備える。推定部は、商品の検索に用いられるタグの付与対象となる対象商品の商品情報を用いて、対象商品とタグとの適正度合を推定する。提案部は、推定部により推定された適正度合が所定の条件を満たすタグを、適正度合に応じた表示態様で、対象商品の検索に用いられるタグの候補として出品者に対して提案する。【選択図】図５An object of the present invention is to propose a tag suitable for a search for a product to which a tag is to be attached. A proposed device according to the present application includes an estimating unit and a proposing unit. The estimation unit estimates the degree of appropriateness between the target product and the tag, using the product information of the target product to which the tag used for product retrieval is attached. The proposing unit proposes tags whose adequacy estimated by the estimating unit satisfies a predetermined condition to the exhibitor as candidates for tags used in searching for target products in a display mode according to the adequacy. [Selection drawing] Fig. 5
Description
本発明は、提案装置、提案方法及び提案プログラムに関する。 The present invention relates to a proposal device, a proposal method, and a proposal program.
従来、商品の検索に用いられるタグを提案する技術が知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, there is known a technique for proposing tags to be used for product searches.
しかしながら、従来の技術では、タグの付与対象となる商品に対して、検索に適したタグを提案するための更なる向上の余地があった。 However, in the conventional technology, there is room for further improvement in proposing tags suitable for searches for products to which tags are attached.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、タグの付与対象となる商品に対して、検索に適したタグを提案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 propose a tag suitable for searching for a product to which a tag is to be attached.
本願に係る提案装置は、商品の検索に用いられるタグの付与対象となる対象商品の商品情報を用いて、当該対象商品とタグとの適正度合を推定する推定部と、前記推定部により推定された適正度合が所定の条件を満たすタグを、当該適正度合に応じた表示態様で、前記対象商品の検索に用いられるタグの候補として出品者に対して提案する提案部と、を有することを特徴とする。 The proposed device according to the present application includes an estimating unit for estimating the degree of suitability between the target product and the tag using product information of the target product to which a tag is attached for use in retrieving the product; a proposing unit that proposes, to the exhibitor, a tag that satisfies a predetermined degree of appropriateness and satisfies a predetermined condition as a candidate tag for use in searching for the target product, in a display mode according to the degree of appropriateness. and
実施形態の一態様によれば、タグの付与対象となる商品に対して、検索に適したタグを提案することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to propose a tag suitable for a search for a product to which a tag is to be attached.
以下に、本願に係る提案装置、提案方法及び提案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提案装置、提案方法及び提案プログラムが限定されるものではない。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。 Embodiments for implementing the proposed apparatus, proposed method, and proposed program (hereinafter referred to as "embodiments") according to the present application will be described in detail below with reference to the drawings. Note that the proposed device, the proposed method, and the proposed program according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in each of the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.
（実施形態）
〔１．情報処理システムの構成〕
図１に示す提案システム１について説明する。図１に示すように、提案システム１は、出品者端末１０と、提案装置１００とが含まれる。出品者端末１０と、提案装置１００とは所定の通信網（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。図１は、実施形態に係る提案システム１の構成例を示す図である。
(embodiment)
[1. Configuration of information processing system]
The proposed
出品者端末１０は、出品者によって利用される情報処理装置である。出品者端末１０は、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。また、出品者端末１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等の装置であってもよい。図２に示す例においては、出品者端末１０がスマートフォンである場合を示す。 The exhibitor terminal 10 is an information processing device used by the exhibitor. The exhibitor terminal 10 may be any device as long as it can implement the processing in the embodiment. Also, the exhibitor terminal 10 may be a device such as a smart phone, a tablet terminal, a notebook PC, a desktop PC, a mobile phone, or a PDA. The example shown in FIG. 2 shows a case where the exhibitor terminal 10 is a smart phone.
出品者端末１０は、例えば、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、３Ｇ～５Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、出品者端末１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、ユーザから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付けてもよい。図２では、出品者端末１０は出品者Ｕ１１によって利用される。 The exhibitor terminal 10 is, for example, a smart device such as a smartphone or a tablet, and can communicate with any server device via a wireless communication network such as 3G to 5G (Generation) or LTE (Long Term Evolution). It is a mobile terminal device. In addition, the exhibitor terminal 10 has a screen such as a liquid crystal display, which has a touch panel function. Various operations may be accepted. In FIG. 2, the exhibitor terminal 10 is used by an exhibitor U11.
提案装置１００は、タグの付与対象となる商品に対して、検索に適したタグを提案することを目的とした情報処理装置であり、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。提案装置１００は、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、提案装置１００は、タグの付与対象となる商品を販売する所定の電子商店街のサーバ装置やクラウドシステム等により実現される。
The
〔２．情報処理の一例〕
図２は、実施形態に係る提案システム１の情報処理の一例を示す図である。以下実施形態では、出品者Ｕ１１による操作により、出品者端末１０から提案装置１００へ、タグの付与対象となる商品の商品情報が送信されたものとして説明する。
[2. Example of information processing]
FIG. 2 is a diagram showing an example of information processing of the
提案装置１００は、出品者端末１０から送信された、タグの付与対象となる商品の商品情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、提案装置１００は、商品情報として、タグの付与対象となる商品が撮像された画像情報（動画像情報を含む）、タグの付与対象となる商品が説明された文字情報又はその画像情報及び文字情報の両者の情報を取得する。
The
提案装置１００は、取得した商品情報を画像解析又は文字解析することにより、タグの付与対象となる商品を特定する（ステップＳ１０２）。
The proposing
（画像解析に基づく特定）
提案装置１００は、商品が撮像された画像から特徴量を抽出し、商品と特徴量とを対応付けて予め記憶しているものとする。なお、対応付けはこの例に限られず、提案装置１００は、例えば、特徴量が多く含まれる領域を特徴領域として抽出し、商品と特徴領域とを対応付けて記憶していてもよい。
(identification based on image analysis)
It is assumed that the proposing
ステップＳ１０２において、例えば、提案装置１００は、取得した画像情報を画像解析することにより、対象画像の特徴量を抽出する。そして、提案装置１００は、特徴量群と、対象画像から抽出した特徴量とを比較し、特徴量群から最も類似する特徴量を特定する。そして、提案装置１００は、特定した特徴量と紐づく商品を特定する。
In step S102, for example, the proposing
なお、提案装置１００は、領域を考慮した比較を行ってもよい。例えば、提案装置１００は、特徴が含まれる領域を特徴領域とし、特徴領域に含まれる特徴量同士の比較を行ってもよい。なお、靴など、複数の物品の組合せとなる商品については、複数の特徴領域それぞれの類似度に基づいて、全体の類似度を考慮した比較を行ってもよい。
Note that the proposing
例えば、特定した特徴量と、特徴量群に含まれる第一の特徴量とのが９０％であり、特定した特徴量と、特徴量群に含まれる第二の特徴量との類似度が８０％である場合には、第一の特徴量に紐づけて予め定められた商品を、タグの付与対象となる商品として特定する。 For example, the specified feature amount and the first feature amount included in the feature amount group are 90%, and the similarity between the specified feature amount and the second feature amount included in the feature amount group is 80%. %, a product predetermined in association with the first feature value is specified as a product to which the tag is to be attached.
そして、提案装置１００は、特定した特徴量と、類似度が最も高い特徴量との特徴量の類似度に基づいて、タグの付与対象となる商品の確度（識別度合）を算出する。
Then, the proposing
（文字解析に基づく特定）
提案装置１００は、商品とキーワードとを対応付けて予め記憶しているものとする。
(identification based on character analysis)
It is assumed that the
ステップＳ１０２において、例えば、提案装置１００は、取得した文字情報を文字解析することにより、文字情報に含まれるキーワードを抽出する。そして、提案装置１００は、キーワード群と、文字情報から抽出したキーワードとを比較し、キーワード群から最も類似するキーワードを特定する。そして、提案装置１００は、特定したキーワードと紐づく商品を特定する。
In step S<b>102 , for example, the
なお、提案装置１００は、同意語や表記揺れを考慮した比較を行ってもよい。例えば、提案装置１００は、文字情報から抽出したキーワードに同意語や表記揺れがある場合には、同意語や表記揺れのキーワードを比較対象とし、キーワード群との比較を行ってもよい。
Note that the
例えば、特定したキーワードと、キーワード群に含まれる第一のキーワードとの類似度が８０％であり、特定したキーワードと、キーワード群に含まれる第二のキーワードとの類似度が７０％である場合には、第一のキーワードに紐づけて予め定められた商品を、タグの付与対象となる商品として特定する。 For example, when the similarity between the identified keyword and the first keyword included in the keyword group is 80%, and the similarity between the identified keyword and the second keyword included in the keyword group is 70%. In the second step, a product predetermined in association with the first keyword is specified as a product to which the tag is to be attached.
そして、提案装置１００は、特定したキーワードと、類似度が最も高いキーワードとの類似度に基づいて、タグの付与対象となる商品の確度を算出する。
Then, the
以上、提案装置１００が、商品情報を画像解析又は文字解析することにより、タグの付与対象となる商品を特定する処理を説明した。
In the above, the proposing
（適正度合の推定）
続いて、提案装置１００は、画像やキーワードに基づいて特定した商品と、算出した確度とに基づいて、タグの付与対象となる商品と、その商品に紐づけて予め定められたタグとの適正度合をタグ毎に推定する。
(Estimation of appropriateness)
Next, based on the product specified based on the image or keyword and the calculated accuracy, the
ここで、「ブランドＡＡ１の商品ＢＢ１」の商品に紐づけて予め定められたタグに、「ブランドＡＡ１」、「ブランドＡＡ２」、「商品ＢＢ１」、「商品ＢＢ２」、「ワンピース」、「ドレス」が含まれるものとする。 Here, "brand AA1", "brand AA2", "product BB1", "product BB2", "dress", and "dress" are attached to predetermined tags linked to products of "brand AA1 product BB1". shall be included.
提案装置１００は、特定した商品のタイトルが「ブランドＡＡ１の商品ＢＢ１」である場合には、「ブランドＡＡ１の商品ＢＢ１」というタイトルから「ブランドＡＡ」や「商品ＢＢ１」といったテキストをキーワードとして抽出する。そして、提案装置１００は、「ブランドＡＡ１」、「ブランドＡＡ２」、「商品ＢＢ１」、「商品ＢＢ２」、「ワンピース」、「ドレス」といった各タグと、タイトルから抽出したキーワードとを比較する。例えば、本例では、提案装置１００は、各タグのうち、タイトルから抽出したキーワードと一致する「ブランドＡＡ１」や「商品ＢＢ１」といったタグとの適正度合を高く推定することとなる。一方、提案装置１００は、抽出したキーワードと一致しない「ブランドＡＡ２」や、「商品ＢＢ２」、「ドレス」といったタグとの適正度合については、「ブランドＡＡ１」や「商品ＢＢ１」といったタグとの適正度合よりも低く推定する。
When the title of the identified product is "product BB1 of brand AA1", the
また、提案装置１００は、算出した確度が高いほど、適正度合を高く推定する。例えば、提案装置１００は、算出した確度が９０％である場合には、算出した確度が８０％である場合よりも適正度合を高く推定する。
In addition, the proposing
例えば、提案装置１００が、特徴量に基づいて対象画像の領域を細分化し、細分化した部分毎に確度を算出した場合には、確度が高い部分に対応したタグとの適正度合を高く推定する。例えば、「ブランドＡＡ１の商品ＢＢ１」がワンピースであって、この商品に紐づけて予め定められたタグに、「セーター」、「スカート」が含まれるものとする。このような場合、提案装置１００は、「ブランドＡＡ１の商品ＢＢ１」の画像情報の特徴量に基づいて対象画像の領域を、例えば、上部分と下部分とに細分化したものとする。提案装置１００は、上部分と下部分とで確度を別々に算出し、上部分のほうが、下部分よりも確度を高く算出した場合には、各タグのうち、上部分との関連性が高い「セーター」のタグとの適正度合を高く推定することとなる。一方、提案装置１００は、各タグのうち、上部分との関連性が低い「スカート」のタグとの適正度合については、「セーター」のタグとの適正度合よりも低く推定する。
For example, when the proposed
提案装置１００は、適正度合をタグ毎に推定するために、適正度合を示すスコアをタグ毎に算出する。なお、スコアを算出する処理については後述する。
The proposing
提案装置１００は、推定した適正度合が所定の条件を満たすか否かをタグ毎に判定する（ステップＳ１０３）。具体的には、提案装置１００は、算出した適正度合を示すスコアが所定の閾値以上であるか否かをタグ毎に判定する。
The proposing
提案装置１００は、商品に紐づけて予め定められたタグ毎に判定することにより、適正度合が所定の条件を満たすタグを特定する（ステップＳ１０４）。
The proposing
提案装置１００は、適正度合が所定の条件を満たすタグを、対応した第一の領域に表示させるための情報を出品者端末１０に送信することにより、適正度合が所定の条件を満たすタグを、推奨タグとして出品者に対して提案する（ステップＳ１０５）。
The
なお、第一の領域とは、推奨タグを出品者に対して提案するためのコンテンツに含まれる所定の領域であり、このコンテンツが出品者端末１０に表示される。 Note that the first area is a predetermined area included in the content for proposing the recommended tag to the seller, and this content is displayed on the seller terminal 10 .
ここで、商品の検索に用いられるタグとして予め登録されたタグを、説明の便宜上、登録タグとする。 Here, for convenience of explanation, a tag registered in advance as a tag used for product search will be referred to as a registered tag.
ステップＳ１０４～Ｓ１０５において、提案装置１００は、登録タグ以外のタグについて、適正度合が所定の条件を満たすか否かの判定を行うことにより、推奨タグとして提案するタグを特定してもよいし、登録タグを含めて判定を行い、適正度合が所定の条件を満たす全てのタグから、登録タグを除外することにより、推奨タグとして提案するタグを特定してもよい。
In steps S104 and S105, the proposing
すなわち、推奨タグは、商品に紐づけて予め定められたタグのうち、登録タグとは異なるタグである。 In other words, the recommended tag is a tag that is different from the registered tag among the tags that are associated with the product and are predetermined.
また、ステップＳ１０５において、提案装置１００は、適正度合が所定の条件を満たすタグを、対応した第一の領域に表示させるとともに、登録タグを、対応した第二の領域に表示させるための情報を出品者端末１０に送信することにより、推奨タグを出品者に対して提案してもよい。
Further, in step S105, the proposing
ここで、登録タグと推奨タグについて説明する。登録タグとは、タグが検索に用いられた際に、そのタグが付与されている商品を商品一覧から抽出し、検索結果に表示させるためのタグである。例えば、「ブランドＡＡ１の商品ＢＢ１」の商品の登録タグに「ブランドＡＡ１」が含まれる場合には、検索者が「ブランドＡＡ１」を用いて検索すると、検索結果に、「ブランドＡＡ１の商品ＢＢ１」の商品が表示される。 Here, registration tags and recommended tags will be explained. A registered tag is a tag for extracting products to which the tag is assigned from a product list and displaying the products in the search results when the tag is used for a search. For example, if "brand AA1" is included in the registration tag of the product of "brand AA1 product BB1", when a searcher searches using "brand AA1", "brand AA1 product BB1" is displayed in the search results. products are displayed.
一方、推奨タグとは、タグが検索に用いられた際に、そのタグが付与されている商品を検索結果に表示させるためのタグではないタグである。例えば、「ブランドＡＡ１の商品ＢＢ１」の商品の推奨タグに「ブランドＡＡ２」が含まれる場合には、検索者が「ブランドＡＡ２」を用いて検索しても、検索結果に、「ブランドＡＡ１の商品ＢＢ１」の商品が表示されない。また、推奨タグは、商品の検索に用いられる候補のタグであるため、登録タグへの登録が推奨されるタグである。 On the other hand, a recommended tag is a tag that is not a tag for displaying products to which the tag is attached in search results when the tag is used in a search. For example, if “brand AA2” is included in the recommendation tag of the product of “brand AA1 product BB1”, even if the searcher searches using “brand AA2”, “brand AA1 product BB1" products are not displayed. Also, the recommended tag is a tag that is a candidate for use in product searches, and therefore is a tag that is recommended to be registered as a registered tag.
ここで、推奨タグ及び登録タグ以外のタグを、説明の便宜上、他の候補タグとして説明する。提案装置１００は、推奨タグ又は推奨タグ及び登録タグに加えて、他の候補タグを、対応した第三の領域に表示させるための情報を出品者端末１０に送信することにより、推奨タグを出品者に対して提案してもよい。
Here, tags other than recommended tags and registered tags are described as other candidate tags for convenience of explanation. In addition to the recommended tag or the recommended tag and the registered tag, the
他の候補タグは、商品に紐づけて予め定められたタグのうち、適正度合が所定の条件を満たさないタグである。すなわち、他の候補タグとは、タグが検索に用いられた際に、そのタグが付与されている商品を検索結果に表示させるためのタグではないタグであり、登録タグへの登録が推奨されないタグである。 Other candidate tags are tags that do not satisfy a predetermined condition in terms of appropriateness among the tags that are linked to the product and are determined in advance. In other words, other candidate tags are tags that are not tags for displaying the products to which the tags are attached in search results when the tags are used in searches, and are not recommended to be registered as registered tags. is a tag.
提案装置１００は、登録タグ以外のタグについて、適正度合が所定の条件を満たすか否かの判定を行うことにより、他の候補タグを特定してもよいし、登録タグを含めて判定を行い、適正度合が所定の条件を満たさない全てのタグから、登録タグを除外することにより、他の候補タグを特定してもよい。
The proposed
図３は、実施形態に係る推奨タグ、登録タグ及び他の候補タグを各所定の領域に含むコンテンツの一例を示す図である。 FIG. 3 is a diagram showing an example of content including recommended tags, registered tags, and other candidate tags in each predetermined area according to the embodiment.
テーブルＴＢ１１は、所定の商品の、推奨タグ、登録タグ及び他の候補タグを示す情報である。テーブルＴＢ１１では、タグの付与対象となる商品を、登録タグの数が少ない順に並び替えられたものとする。 Table TB11 is information indicating recommended tags, registered tags, and other candidate tags for a given product. In the table TB11, it is assumed that the products to be tagged are sorted in ascending order of the number of registered tags.
テーブルＴＢ１１では、例えば、商品ＢＢ１１のカテゴリがスニーカーであり、ブランドがブランドＡＡ１であり、画像が画像ＰＩ１１であり、登録タグが「スポーツ」及び「ローカット」であり、推奨タグが「スタイリッシュ」及び「アウトドア」であり、他の候補タグが「キャンプ」及び「ナチュラル」である。 In the table TB11, for example, the category of product BB11 is sneakers, the brand is brand AA1, the image is image PI11, the registered tags are "sports" and "low-cut", and the recommended tags are "stylish" and " outdoor" and other candidate tags are "camping" and "natural".
テーブルＴＢ１１の例では、各タグに並べて配置されたボックスにチェックマークが付与されることにより、提案装置１００は、チェックマークが付与されたボックスのタグを登録タグに変更して記憶する。例えば、提案装置１００は、推奨タグである「スタイリッシュ」に並べて配置されたボックスにチェックマークが付与された場合には、スタイリッシュのタグを登録タグに変更して記憶する。また、例えば、提案装置１００は、他の候補タグである「キャンプ」に並べて配置されたボックスにチェックマークが付与された場合には、キャンプのタグを登録タグに変更して記憶する。
In the example of the table TB11, by adding a checkmark to the boxes arranged side by side for each tag, the proposing
また、各タグに並べて配置されたボックスに付与されているチェックマークが解除されることにより、提案装置１００は、チェックマークが解除されたボックスのタグを、登録タグ以外のタグに変更して記憶する。例えば、提案装置１００は、登録タグである「スポーツ」に並べて配置されたボックスに付与されているチェックマークが解除された場合には、スポーツのタグを登録タグ以外のタグに変更して記憶する。例えば、提案装置１００は、スポーツのタグを推奨タグ又は他の候補タグに変更して記憶する。
In addition, by removing the checkmark attached to the box arranged side by side with each tag, the proposing
提案装置１００は、登録タグに変更する操作が行われたと判定した場合には、対象となるタグを登録タグに変更して記憶し、登録タグから解除する操作が行われたと判定した場合には、対象となるタグを登録タグ以外のタグに変更して記憶する。
The proposing
テーブルＴＢ１１の例では、各タグに並べて配置されたボックスに対するチェックマークの付与又は解除の操作が、登録タグに変更する操作又は登録タグから解除する操作である場合を示したが、登録タグに変更する操作又は登録タグから解除する操作は、この例に限られず、どのようなルールに基づき、どのようなものに対する操作であってもよい。 In the example of the table TB11, the operation of adding or removing the check mark for the boxes arranged side by side in each tag is the operation of changing to the registered tag or the operation of removing from the registered tag. The operation to perform or the operation to release from the registered tag is not limited to this example, and may be an operation for any object based on any rule.
（適正度合を示すスコアの算出）
以下、適正度合を示すスコアの算出の処理について説明する。提案装置１００は、タグの付与対象となる商品の商品情報を入力すると、その商品と、その商品に紐づけて予め定められたタグとの適正度合を示すスコアを出力するモデルを、その商品に紐づけて予め定められたタグ毎に生成する。
(Calculation of score indicating appropriateness)
Processing for calculating a score indicating the appropriateness will be described below. When product information of a product to which a tag is to be attached is input, the
そして、提案装置１００は、タグの付与対象となる商品に紐づけて予め定められたタグのうち、モデルを用いて出力されたスコアが所定の閾値以上のタグを、推奨タグとして提案する。このように、提案装置１００は、モデルを用いて適正度合を定量評価することで、推奨タグを提案する。
Then, the proposing
なお、提案装置１００は、登録タグを含めて適正度合が所定の条件を満たすか否かの判定を行う場合には、登録タグを含めてタグ毎にモデルを生成し、登録タグ以外のタグについて判定を行う場合には、登録タグを除外してタグ毎にモデルを生成する。
Note that, when determining whether or not the degree of appropriateness, including the registered tags, satisfies a predetermined condition, the proposed
（モデルの学習）
提案装置１００は、人手による正解データの入力に基づいて、モデルを学習させる。また、提案装置１００は、人手による正解データの入力に基づいてモデルの学習を行った上で、種々のバリエーションに基づいて、更にモデルを学習させてもよい。以下、種々のバリエーションを例に挙げる。
(model learning)
The
提案装置１００は、算出した商品の確度が高いほど、適正度合を示すスコアが高くなるようにモデルを学習させてもよい。例えば、提案装置１００は、確度が８０％のものに対応したタグよりも、確度が９０％のものに対応したタグとの適正度合を示すスコアが高くなるようにモデルを学習させてもよい。
The
また、提案装置１００は、所定の登録タグに対して登録を解除する操作が行われたと判定した場合には、その操作が行われたタグとの適正度合を示すスコアが低くなるようにモデルを学習させてもよい。
Further, when the proposing
また、提案装置１００は、タグの流行度合（トレンド度合）を加味して、モデルの学習を行ってもよい。
In addition, the
例えば、提案装置１００は、タグの付与対象となる商品のカテゴリを特定し、特定したカテゴリに関連するタグのうち、流行度合が高いタグを特定する。例えば、提案装置１００は、流行度合が高いタグを、タグの流行度合を収集する外部の情報処理装置にアクセスすることで、特定する。例えば、タグの流行度合を収集する外部の情報処理装置は、タグに紐づけて流行度合の変化（又は遷移）を記憶した記憶部を有する。
For example, the
なお、流行度合とは、例えば、季節に応じた流行度合である。例えば、提案装置１００は、特定したカテゴリがファッションであり、季節が秋である場合には、ファッションに関連するタグのうち、流行度合が高いタグとして、「冬服」のタグを特定する。なお、ファッションに関連するタグは、例えば、ファッションのカテゴリに紐づけて予め定められたタグである。
Note that the degree of popularity is, for example, the degree of popularity according to the season. For example, if the identified category is fashion and the season is autumn, the
提案装置１００は、流行度合が高いタグほど、適正度合を示すスコアが高くなるようにモデルを学習させる。例えば、提案装置１００は、タグの付与対象となる商品に紐づけて予め定められたタグに、「冬服」のタグ以外のタグとして、「夏服」のタグが含まれている場合には、「夏服」のタグよりも、「冬服」のタグのほうが、適正度合を示すスコアが高くなるようにモデルを学習させる。
The proposing
また、提案装置１００は、検索者の属性を加味して、モデルの学習を行ってもよい。
In addition, the
例えば、提案装置１００は、タグの付与対象となる商品のターゲットとする検索者の属性を特定し、特定した属性との相性度合が高いタグを特定する。例えば、提案装置１００は、属性との相性度合が高いタグを、属性とタグとの相性度合を収集する外部の情報処理装置にアクセスすることで、特定する。例えば、属性とタグとの相性度合を収集する外部の情報処理装置は、タグに紐づけて属性との相性度合を記憶した記憶部を有する。
For example, the
例えば、提案装置１００は、特定した属性が女性である場合には、女性との相性度合が高いタグとして、「フェミニン」のタグを特定する。
For example, when the identified attribute is female, the
提案装置１００は、属性との相性度合が高いタグほど、適正度合を示すスコアが高くなるようにモデルを学習させる。例えば、提案装置１００は、タグの付与対象となる商品に紐づけて予め定められたタグに、「フェミニン」のタグ以外のタグとして、「マスキュリン」のタグが含まれている場合には、「マスキュリン」のタグよりも、「フェミニン」のタグのほうが、適正度合を示すスコアが高くなるようにモデルを学習させる。
The proposing
（情報処理のバリエーション１）
上記実施形態において、出品者の人手による操作を加味して、定性評価を行った上で、上記実施形態に係る定量評価を行い、推奨タグの提案を行ってもよい。以下、タグの付与対象となる商品に紐づけて予め定められたタグに対して、出品者が操作を行ったものとして説明する。
(
In the above-described embodiment, after performing qualitative evaluation in consideration of the manual operation of the exhibitor, quantitative evaluation according to the above-described embodiment may be performed, and recommended tags may be proposed. In the following description, it is assumed that the exhibitor has operated a predetermined tag associated with the product to which the tag is attached.
提案装置１００は、タグの付与対象となる商品に紐づけて予め定められたタグに対する操作情報を取得する。
The
提案装置１００は、取得した操作情報に基づいて、タグの付与対象となる商品に紐づけて予め定められたタグのうち、所定のタグに対して商品の検索に用いられないように除外する操作が行われたか否かを判定し、所定のタグに対して商品の検索に用いられないように除外する操作が行われたと判定した場合には、その所定のタグを、タグの付与対象となる商品に紐づけて予め定められたタグの一覧から除外して、上記実施形態に係る処理を行ってもよい。
Based on the acquired operation information, the
（情報処理のバリエーション２）
上記実施形態において、推奨タグとして出品者に対して提案するタグの数を増やすために、適正度合を判定するための所定の条件を緩和して、緩和した所定の条件に基づいて、推奨タグの提案を行ってもよい。以下、タグの付与対象となる商品の登録タグの数が所定の閾値未満であるものとして説明する。
(Variation 2 of information processing)
In the above embodiment, in order to increase the number of tags to be proposed to the seller as recommended tags, the predetermined conditions for judging the appropriateness are relaxed, and based on the relaxed predetermined conditions, the recommended tags are selected. You can make suggestions. In the following description, it is assumed that the number of registered tags for products to be tagged is less than a predetermined threshold.
提案装置１００は、タグの付与対象となる商品の登録タグの数が所定の閾値以上であるか否かを判定し、登録タグの数が所定の閾値以上でないと判定したものとする。
It is assumed that the proposing
提案装置１００は、登録タグの数が所定の閾値以上でないと判定した場合には、例えば、適正度合を判定する基準である所定の閾値を、その閾値よりも低い閾値に変更する。
When the proposing
提案装置１００は、例えば、第一の閾値よりも閾値が低い第二の閾値以上のタグを、推奨タグと判定し、提案を行ってもよい。
For example, the
提案装置１００は、登録タグの数が少ないほど、適正度合を判定する基準である所定の閾値を低くして、推奨タグとして提案するタグの数を増やしてもよい。
The
（情報処理のバリエーション３）
上記実施形態において、適正度合を示すスコアが高いタグを、自動的に登録タグに変更して記憶してもよいし、スコアが低いのに登録タグになっているタグを、自動的に登録タグから解除して記憶してもよい。
(Variation 3 of information processing)
In the above embodiment, a tag with a high score indicating appropriateness may be automatically changed to a registered tag and stored, or a tag with a low score that is a registered tag may be automatically changed to a registered tag. may be released from and stored.
例えば、出品者に対して推奨タグとして提案することなく、自動的に登録タグに変更して記憶してもよいし、出品者に対して登録タグの解除を提案することなく、自動的に登録タグから解除して記憶してもよい。 For example, without proposing to the seller as a recommended tag, it may be automatically changed to a registered tag and stored, or automatically registered without proposing to the seller to cancel the registered tag It may be released from the tag and stored.
以下、自動的に登録タグに変更して記憶する場合を説明する。提案装置１００は、例えば、適正度合を示すスコアが、登録タグのスコアよりも高いか否かを判定する。
A case of automatically changing to a registered tag and storing it will be described below. For example, the proposing
提案装置１００は、登録タグのスコアよりも高いと判定した場合には、登録タグのスコアよりも高いと判定したタグを、自動的に登録タグに変更して記憶してもよい。
When the proposed
提案装置１００は、例えば、適正度合を示すスコアが、推奨タグとして提案するか否かを判定する基準である所定の閾値よりも閾値が高い第三の閾値以上であるか否かを判定する。
For example, the proposing
提案装置１００は、適正度合を示すスコアが、第三の閾値以上であると判定した場合には、第三の閾値以上であると判定したタグを、自動的に登録タグに変更して記憶してもよい。
When the proposing
以下、自動的に登録タグから解除して記憶する（タグパトロールの）場合を説明する。 In the following, the case of automatically canceling from the registered tag and storing (tag patrol) will be described.
提案装置１００は、例えば、登録タグのスコアと推奨タグのスコアとの比較に基づいて、登録タグのうち、適正度合を示すスコアが、推奨タグのスコアよりも低い登録タグを特定する。
For example, the proposing
提案装置１００は、推奨タグのスコアよりも低いと特定した登録タグを、自動的に登録タグから解除して記憶してもよい。例えば、提案装置１００は、登録タグ以外のタグ、すなわち、推奨タグ又は他の候補タグに変更して記憶してもよい。
The proposing
提案装置１００は、例えば、登録タグのスコアと第三の閾値との比較に基づいて、登録タグのうち、適正度合を示すスコアが、第三の閾値未満である登録タグを特定する。
For example, the proposing
提案装置１００は、第三の閾値未満であると特定した登録タグを、自動的に登録タグから解除して記憶してもよい。
The proposing
〔３．出品者端末の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る出品者端末１０の構成について説明する。図４は、実施形態に係る出品者端末１０の構成例を示す図である。図４に示すように、出品者端末１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、制御部１４とを有する。
[3. Configuration of exhibitor terminal]
Next, the configuration of the exhibitor terminal 10 according to the embodiment will be described using FIG. FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of the exhibitor terminal 10 according to the embodiment. As shown in FIG. 4 , the exhibitor terminal 10 has a communication section 11 , an input section 12 , an
（通信部１１）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定のネットワークＮと有線又は無線で接続され、所定のネットワークＮを介して、提案装置１００等との間で情報の送取得を行う。
(Communication unit 11)
The communication unit 11 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 11 is connected to a predetermined network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
（入力部１２）
入力部１２は、出品者からの各種操作を受け付ける。図２に示す例では、出品者Ｕ１１からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面を介して出品者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、出品者端末１０に設けられたボタンや、出品者端末１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
(Input unit 12)
The input unit 12 receives various operations from the exhibitor. In the example shown in FIG. 2, various operations from the exhibitor U11 are accepted. For example, the input unit 12 may receive various operations from the exhibitor via a display surface using a touch panel function. Further, the input unit 12 may receive various operations from buttons provided on the seller terminal 10 or from a keyboard or mouse connected to the seller terminal 10 .
（出力部１３）
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、出力部１３は、提案装置１００から送信された情報を表示する。
(Output unit 13)
The
（制御部１４）
制御部１４は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、出品者端末１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、出品者端末１０にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、提案装置１００から送信された情報を表示させるアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
(control unit 14)
The control unit 14 is, for example, a controller, and a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like controls various programs stored in a storage device inside the exhibitor terminal 10 to perform RAM (Random Access). Memory) as a work area. For example, the various programs include application programs installed in the exhibitor terminal 10 . For example, the various programs include an application program for displaying information transmitted from the
図４に示すように、制御部１４は、受信部１４１と、送信部１４２とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。
As shown in FIG. 4, the control unit 14 has a receiving
（受信部１４１）
受信部１４１は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部１４１は、提案装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。
(Receiver 141)
The receiving
受信部１４１は、例えば、推奨タグ、登録タグ及び他の候補タグを各所定の領域に含むコンテンツを表示させるための情報を受信する。各所定の領域には、推奨タグ、登録タグ又は他の候補タグの一覧が表示される。
The receiving
例えば、第一の領域には、複数の推奨タグの一覧が表示される。推奨タグのうち、適正度合を示すスコアが高いタグを優先的に表示させるために、例えば、適正度合を示すスコアが高い順に並べて表示される。 For example, the first area displays a list of recommended tags. In order to preferentially display tags having a high score indicating appropriateness among the recommended tags, for example, the tags are arranged and displayed in descending order of the score indicating the appropriateness.
また、例えば、第二の領域には、複数の登録タグの一覧が表示される。登録タグのうち、適正度合を示すスコアが高いタグを優先的に表示させるために、例えば、適正度合を示すスコアが高い順に並べて表示される。 Also, for example, a list of a plurality of registered tags is displayed in the second area. In order to preferentially display tags with high scores indicating appropriateness among registered tags, for example, the tags are arranged and displayed in descending order of scores indicating appropriateness.
また、例えば、第三の領域には、複数の他の候補タグの一覧が表示される。他の候補タグのうち、適正度合を示すスコアが高いタグを優先的に表示させるために、例えば、適正度合を示すスコアが高い順に並べて表示される。 Also, for example, a list of other candidate tags is displayed in the third area. In order to preferentially display tags with high scores indicating appropriateness among other candidate tags, for example, they are arranged and displayed in descending order of scores indicating appropriateness.
（送信部１４２）
送信部１４２は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部１４２は、提案装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。
(Sending unit 142)
The transmission unit 142 transmits various types of information to an external information processing device. The transmission unit 142 transmits various types of information to other information processing devices such as the
送信部１４２は、例えば、出品者による、推奨タグを登録タグに変更した操作の操作情報を送信する。また、送信部１４２は、例えば、出品者による、登録タグを解除した操作の操作情報を送信する。 The transmission unit 142 transmits, for example, the operation information of the operation of changing the recommended tag to the registered tag by the seller. In addition, the transmission unit 142 transmits, for example, operation information of an operation for releasing the registration tag by the exhibitor.
〔４．提案装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る提案装置１００の構成について説明する。図５は、実施形態に係る提案装置１００の構成例を示す図である。図５に示すように、提案装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、提案装置１００は、提案装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
[4. Configuration of Proposed Device]
Next, the configuration of the
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、出品者端末１０等との間で情報の送取得を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is implemented by, for example, a NIC. The communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and exchanges information with the exhibitor terminal 10 or the like via the network N.
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図５に示すように、記憶部１２０は、タグ情報記憶部１２１と、出品者情報記憶部１２２と、商品情報記憶部１２３とを有する。
(storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM or flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 5 , the storage unit 120 has a tag information storage unit 121 , an exhibitor information storage unit 122 and a product
タグ情報記憶部１２１は、商品に紐づけて予め定められた全てのタグのタグ情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係るタグ情報記憶部１２１の一例を示す。図６に示すように、タグ情報記憶部１２１は、「商品ＩＤ」、「商品」、「タグ」といった項目を有する。 The tag information storage unit 121 stores tag information of all predetermined tags associated with products. Here, FIG. 6 shows an example of the tag information storage unit 121 according to the embodiment. As shown in FIG. 6, the tag information storage unit 121 has items such as "merchandise ID", "merchandise", and "tag".
「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。「商品」は、商品を示す。「タグ」は、商品に紐づけて予め定められた全てのタグを示す。 "Product ID" indicates identification information for identifying the product. "Product" indicates a product. "Tag" indicates all the tags that are linked to the product in advance.
すなわち、図６では、商品ＩＤ「Ｐ１１」によって識別される商品が「ＢＢ１１」であり、その商品に紐づけて予め定められた全てのタグが「スポーツ、ローカット、スタイリッシュ、アウトドア、キャンプ、ナチュラル、・・・」である例を示す。 That is, in FIG. 6, the product identified by the product ID “P11” is “BB11”, and all the predetermined tags linked to the product are “sports, low-cut, stylish, outdoor, camping, natural, . . ” shows an example.
出品者情報記憶部１２２は、出品者が出品している全ての商品の識別情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る出品者情報記憶部１２２の一例を示す。図７に示すように、出品者情報記憶部１２２は、「出品者ＩＤ」、「商品ＩＤ」といった項目を有する。 The exhibitor information storage unit 122 stores identification information of all products exhibited by an exhibitor. Here, FIG. 7 shows an example of the exhibitor information storage unit 122 according to the embodiment. As shown in FIG. 7, the exhibitor information storage unit 122 has items such as "exhibitor ID" and "product ID".
「出品者ＩＤ」は、出品者を識別するための識別情報を示す。「商品ＩＤ」は、出品者が出品している全ての商品の識別情報を示す。 "Seller ID" indicates identification information for identifying the seller. “Product ID” indicates identification information of all products exhibited by the exhibitor.
すなわち、図７では、出品者ＩＤ「Ｕ１１」によって識別される出品者が出品している全ての商品の識別情報が「Ｐ１１、Ｐ１２、Ｐ１３、Ｐ１４、Ｐ１５、・・・」である例を示す。 That is, FIG. 7 shows an example in which the identification information of all the products exhibited by the exhibitor identified by the exhibitor ID "U11" is "P11, P12, P13, P14, P15, ...". .
商品情報記憶部１２３は、商品の商品情報を記憶する。ここで、図８に、実施形態に係る商品情報記憶部１２３の一例を示す。図８に示すように、商品情報記憶部１２３は、「商品ＩＤ」、「商品」、「カテゴリ」、「ブランド」といった項目を有する。
The product
「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。「商品」は、商品を示す。「カテゴリ」は、商品のカテゴリを示す。「ブランド」は、商品のブランドを示す。 "Product ID" indicates identification information for identifying the product. "Product" indicates a product. "Category" indicates the category of the product. "Brand" indicates the brand of the product.
すなわち、図８では、商品ＩＤ「Ｐ１１」によって識別される商品が「ＢＢ１１」であり、その商品のカテゴリが「スニーカー」であり、その商品のブランドが「ＡＡ１」である例を示す。 That is, FIG. 8 shows an example in which the product identified by the product ID "P11" is "BB11", the category of the product is "sneakers", and the brand of the product is "AA1".
（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、提案装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
(control unit 130)
The control unit 130 is a controller, and is realized, for example, by executing various programs stored in a storage device inside the
図５に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、特定部１３２と、算出部１３３と、推定部１３４と、生成部１３５と、提案部１３６と、判定部１３７とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図５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. 5, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, an identification unit 132, a calculation unit 133, an
（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１３１は、出品者端末１０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
(Acquisition unit 131)
Acquisition unit 131 acquires various types of information. Acquisition unit 131 acquires various types of information from an external information processing device. The acquisition unit 131 acquires various types of information from other information processing devices such as the exhibitor terminal 10 or the like.
取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、タグ情報記憶部１２１や出品者情報記憶部１２２や商品情報記憶部１２３から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、取得した各種情報を記憶部１２０に格納する。取得部１３１は、タグ情報記憶部１２１や出品者情報記憶部１２２や商品情報記憶部１２３に各種情報を格納する。
Acquisition unit 131 acquires various types of information from storage unit 120 . The acquisition unit 131 acquires various types of information from the tag information storage unit 121 , the exhibitor information storage unit 122 and the product
取得部１３１は、例えば、出品者端末１０から送信された、タグの付与対象となる商品の商品情報を取得する。例えば、取得部１３１は、商品情報として、タグの付与対象となる商品が撮像された画像情報、タグの付与対象となる商品が説明された文字情報又はその画像情報及び文字情報の両者の情報を取得する。 The acquisition unit 131 acquires, for example, the product information of the product to be tagged, which is transmitted from the seller terminal 10 . For example, the acquisition unit 131 acquires, as product information, image information in which the product to be tagged is imaged, text information describing the product to be tagged, or both image information and text information. get.
（特定部１３２）
特定部１３２は、例えば、取得部１３１により取得された商品情報を画像解析又は文字解析することにより、タグの付与対象となる商品を特定する。
(Specifying unit 132)
The specifying unit 132 specifies the product to which the tag is to be attached, for example, by performing image analysis or character analysis on the product information acquired by the acquisition unit 131 .
（算出部１３３）
算出部１３３は、例えば、特定部１３２により特定された画像情報の特徴領域に基づいて、タグの付与対象となる商品の確度を算出する。
(Calculation unit 133)
The calculation unit 133 calculates the accuracy of the product to be tagged, based on the characteristic region of the image information specified by the specifying unit 132, for example.
算出部１３３は、例えば、特定部１３２により特定された文字情報のキーワードに基づいて、タグの付与対象となる商品の確度を算出する。 The calculation unit 133 calculates the accuracy of the product to be tagged, based on the keyword of the character information specified by the specifying unit 132, for example.
（推定部１３４）
推定部１３４は、例えば、特定部１３２により特定された商品と、算出部１３３により算出された確度とに基づいて、タグの付与対象となる商品と、その商品に紐づけて予め定められたタグとの適正度合をタグ毎に推定する。
(Estimation unit 134)
For example, based on the product identified by the identifying unit 132 and the accuracy calculated by the calculating unit 133, the estimating
推定部１３４は、例えば、適正度合をタグ毎に推定するために、後述の生成部１３５により生成されたモデルを用いて、適正度合を示すスコアをタグ毎に算出する。
For example, in order to estimate the appropriateness of each tag, the estimating
推定部１３４は、例えば、推定した適正度合が所定の条件を満たすか否かをタグ毎に判定する。具体的には、推定部１３４は、算出した適正度合を示すスコアが所定の閾値以上であるか否かをタグ毎に判定する。
For example, the
推定部１３４は、商品に紐づけて予め定められたタグ毎に判定することにより、適正度合が所定の条件を満たすタグを特定する。
The estimating
（生成部１３５）
生成部１３５は、例えば、タグの付与対象となる商品の商品情報を入力すると、その商品と、その商品に紐づけて予め定められたタグとの適正度合を示すスコアを出力するモデルを、その商品に紐づけて予め定められたタグ毎に生成する。
(Generating unit 135)
For example, when product information of a product to which a tag is to be attached is input, the generation unit 135 generates a model that outputs a score indicating the appropriateness of the product and a predetermined tag associated with the product. It is generated for each tag that is linked to the product and determined in advance.
生成部１３５は、例えば、商品の確度が高くなる場合のタグ、流行度合が高いタグ又は検索者の属性との相性度合が高いタグほど、適正度合を示すスコアが高くなるようにモデルを学習させる。例えば、生成部１３５は、適正度合を示すスコアが高くなるようにモデルの重みを決定する。 The generation unit 135 learns the model so that, for example, a tag with a higher degree of certainty of a product, a tag with a higher degree of popularity, or a tag with a higher degree of compatibility with a searcher's attribute will have a higher score indicating the appropriateness. . For example, the generation unit 135 determines the weight of the model so that the score indicating the degree of adequacy increases.
（提案部１３６）
提案部１３６は、例えば、推定部１３４により特定されたタグを、対応した第一の領域に表示させるための情報を出品者端末１０に送信することにより、推奨タグとして出品者に対して提案する。
(Proposal unit 136)
The proposing unit 136, for example, transmits information for displaying the tag specified by the estimating
提案部１３６は、例えば、推定部１３４により特定されたタグを、対応した第一の領域に表示させるとともに、登録タグを、対応した第二の領域に表示させるための情報を出品者端末１０に送信することにより、推奨タグを出品者に対して提案する。
The proposing unit 136, for example, causes the tag specified by the estimating
提案部１３６は、例えば、推定部１３４により特定されたタグを、対応した第一の領域に表示させるとともに、推定部１３４により特定されなかったタグである他の候補タグを、対応した第三の領域に表示させるための情報を出品者端末１０に送信することにより、推奨タグを出品者に対して提案する。
For example, the proposing unit 136 causes the tag identified by the estimating
（判定部１３７）
判定部１３７は、例えば、登録タグに変更する操作が行われたと判定した場合には、対象となるタグを登録タグに変更し、登録タグから解除する操作が行われたと判定した場合には、対象となるタグを登録タグ以外のタグに変更する。
(Determination unit 137)
For example, when determining that an operation to change to a registered tag has been performed, the determining unit 137 changes the target tag to a registered tag, and if it determines that an operation to cancel from a registered tag has been performed, Change the target tag to a tag other than the registered tag.
〔５．情報処理のフロー〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る提案システム１による情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る提案システム１による情報処理の手順を示すフローチャートである。
[5. Information processing flow]
Next, the procedure of information processing by the proposed
図９に示すように、提案装置１００は、取得した商品情報に基づいて、タグの付与対象となる商品を特定する（ステップＳ２０１）。
As shown in FIG. 9, the
提案装置１００は、特定した商品と、特定した商品に紐づけて予め定められたタグとの適正度合を推定する（ステップＳ２０２）。
The
提案装置１００は、推定した適正度合が所定の条件を満たすタグを、適正度合に応じた表示態様で、推奨タグとして出品者に対して提案する（ステップＳ２０３）。
The
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る提案装置１００は、推定部１３４と、提案部１３６とを有する。推定部１３４は、商品の検索に用いられるタグの付与対象となる対象商品の商品情報を用いて、対象商品とタグとの適正度合を推定する。提案部１３６は、推定部１３４により推定された適正度合が所定の条件を満たすタグを、適正度合に応じた表示態様で、対象商品の検索に用いられるタグの候補として出品者に対して提案する。
[6. effect〕
As described above, the
これにより、実施形態に係る提案装置１００は、タグの付与対象となる商品とタグとの適正度合に基づいてタグの候補を決定することができるため、タグの付与対象となる商品に対して、検索に適したタグを提案することができる。
As a result, the
また、提案部１３６は、対象商品に紐づけて予め定められたタグのうち、対象商品の検索に用いられる登録済みのタグと、登録済みのタグとは異なる、適正度合が所定の条件を満たすタグとを、各々に対応した所定の領域に表示させるための情報を送信することにより、適正度合が所定の条件を満たすタグを、対象商品の検索に用いられるタグの候補として提案する。 Further, the proposing unit 136 determines that a registered tag used for searching the target product, among the predetermined tags linked to the target product, has a different degree of suitability from the registered tag and satisfies a predetermined condition. By transmitting information for displaying each tag in a predetermined area corresponding to each tag, a tag that satisfies a predetermined condition of adequacy is proposed as a candidate for a tag to be used in searching for a target product.
これにより、実施形態に係る提案装置１００は、適正度合が所定の条件を満たすタグを、検索に適したタグとして提案することができる。
As a result, the
また、提案部１３６は、対象商品に紐づけて予め定められたタグのうち、所定のタグに対して対象商品の検索に用いられないように除外する操作が行われたと判定された場合には、所定のタグを対象商品に紐づけて予め定められたタグから除外して、適正度合が所定の条件を満たすタグを、対象商品の検索に用いられるタグの候補として提案する。 Further, when it is determined that the proposal unit 136 has performed an operation to exclude a predetermined tag from being used to search for the target product among the predetermined tags associated with the target product, , a predetermined tag is associated with a target product and excluded from the predetermined tags, and a tag whose appropriateness satisfies a predetermined condition is proposed as a candidate for a tag used to search for the target product.
これにより、実施形態に係る提案装置１００は、人手による定性評価を行った上でタグの候補を決定することができるため、人手による操作を加味して、検索に適したタグを提案することができる。
As a result, since the
また、登録済みのタグは、タグが検索に用いられた際に対象商品を検索結果に表示させるためのタグである。また、候補として提案されるタグは、タグが検索に用いられた際に対象商品を検索結果に表示させるためのタグではないタグである。 Also, the registered tag is a tag for displaying the target product in the search result when the tag is used for search. Also, the tag proposed as a candidate is a tag that is not a tag for displaying the target product in the search result when the tag is used for search.
これにより、実施形態に係る提案装置１００は、登録済みのタグと比較させることで、未だ登録されていない検索に適したタグを提案することができる。
As a result, the
また、実施形態に係る提案装置１００は、候補として提案されたタグに対して、対象商品の検索に用いられるタグとして登録するための操作が行われたと判定された場合には、タグを登録済みのタグに変更する判定部１３７を更に有する。
Further, when it is determined that an operation for registering a tag proposed as a candidate as a tag to be used for searching for a target product has been performed, the
これにより、実施形態に係る提案装置１００は、変更されたタグが検索に用いられた場合、検索結果に反映させることができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る提案装置１００は、対象商品の商品情報を入力すると、対象商品とタグとの適正度合を示すスコアを出力するモデルを、対象商品に紐づけて予め定められたタグ毎に生成する生成部１３５を更に有する。また、提案部１３６は、対象商品に紐づけて予め定められたタグのうち、生成部１３５により生成されたモデルを用いて出力されたスコアが第一の閾値以上のタグを、対象商品の検索に用いられるタグの候補として提案する。
Further, when the product information of the target product is input, the
これにより、実施形態に係る提案装置１００は、モデルを用いて出力されたスコアに基づいてタグの候補を決定することができるため、定量的に、検索に適したタグを提案することができる。
As a result, the
また、提案部１３６は、登録済みのタグの数が所定の閾値未満である場合には、スコアが、第一の閾値よりも閾値が低い第二の閾値以上のタグを、対象商品の検索に用いられるタグの候補として提案する。 In addition, when the number of registered tags is less than a predetermined threshold, the proposal unit 136 selects tags with a score equal to or higher than a second threshold, which is lower than the first threshold, in the search for the target product. We propose it as a candidate tag to be used.
これにより、実施形態に係る提案装置１００は、登録済みのタグの数が少ないタグに対して、多くの候補を提案することができる。
As a result, the
また、生成部１３５は、商品情報に基づく対象商品の確度が高いほど、対象商品とタグとの適正度合を示すスコアが高くなるようにモデルを学習させる。 In addition, the generating unit 135 learns the model so that the higher the certainty of the target product based on the product information, the higher the score indicating the appropriateness between the target product and the tag.
これにより、実施形態に係る提案装置１００は、確度が高い場合を正例としてモデルを学習させることができるため、より適量的に、検索に適したタグを提案することができる。
As a result, the proposing
また、生成部１３５は、登録済みのタグに対して、対象商品の検索に用いられないように登録を解除する操作が行われたと判定された場合には、対象商品とタグとの適正度合を示すスコアが低くなるようにモデルを学習させる。 Further, when it is determined that an operation has been performed to cancel the registration of a registered tag so that it will not be used for searching for the target product, the generation unit 135 determines the degree of appropriateness between the target product and the tag. Train the model to show lower scores.
これにより、実施形態に係る提案装置１００は、登録が解除された場合を負例としてモデルを学習させることができるため、より適量的に、検索に適したタグを提案することができる。
As a result, the
また、生成部１３５は、対象商品のカテゴリに関連するタグのうち、流行度合が高いタグほど、対象商品とタグとの適正度合を示すスコアが高くなるようにモデルを学習させる。 In addition, the generating unit 135 learns the model such that the more popular the tag among the tags related to the category of the target product, the higher the score indicating the appropriateness between the target product and the tag.
これにより、実施形態に係る提案装置１００は、流行度合が高い場合を正例としてモデルを学習させることができるため、流行度合を加味して、検索に適したタグを提案することができる。
As a result, since the
また、生成部１３５は、対象商品のターゲットとする検索者の属性との相性度合が高いタグほど、対象商品とタグとの適正度合を示すスコアが高くなるようにモデルを学習させる。 In addition, the generation unit 135 learns the model so that the score indicating the degree of appropriateness between the target product and the tag increases as the degree of compatibility of the tag with the attribute of the target searcher of the target product increases.
これにより、実施形態に係る提案装置１００は、ターゲットとする検索者の属性との相性度合が高い場合を正例としてモデルを学習させることができるため、ターゲットとする検索者の属性との相性度合を加味して、検索に適したタグを提案することができる。
As a result, the
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る出品者端末１０及び提案装置１００は、例えば、図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、出品者端末１０及び提案装置１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
[7. Hardware configuration]
Also, the exhibitor terminal 10 and the
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The CPU 1100 operates based on programs stored in the
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを取得してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。
The
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
The CPU 1100 controls output devices such as displays and printers, and input devices such as keyboards and mice, through an input/
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００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１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る出品者端末１０及び提案装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１４及び１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網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
〔８．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の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。
[8. others〕
Further, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of this can also be done automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態は、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。 Further, the embodiments described above can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing contents.
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail based on the drawings. It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.
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。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.
１ 提案システム
１０ 出品者端末
１１ 通信部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ 制御部
１００ 提案装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ タグ情報記憶部
１２２ 出品者情報記憶部
１２３ 商品情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 特定部
１３３ 算出部
１３４ 推定部
１３５ 生成部
１３６ 提案部
１３７ 判定部
１４１ 受信部
１４２ 送信部
Ｎ ネットワーク
1 proposal system 10 exhibitor terminal 11 communication unit 12
Claims (13)
前記推定部により推定された適正度合が所定の条件を満たすタグを、当該適正度合に応じた表示態様で、前記対象商品の検索に用いられるタグの候補として出品者に対して提案する提案部と、
を有し、
前記提案部は、
前記対象商品に紐づけて予め定められたタグのうち、前記対象商品の商品情報を入力すると、前記対象商品とタグとの適正度合を示すスコアを出力するモデルであって、前記対象商品に紐づけて予め定められたタグ毎に生成されたモデルを用いて出力されたスコアが第一の閾値以上のタグを、前記対象商品の検索に用いられるタグの候補として提案する
ことを特徴とする提案装置。 an estimating unit for estimating the degree of suitability between the target product and the tag, using product information of the target product to which the tag used for product retrieval is attached;
a proposal unit that proposes, to an exhibitor, a tag whose appropriateness degree estimated by the estimation unit satisfies a predetermined condition as a tag candidate to be used in searching for the target product, in a display mode according to the appropriateness degree, to the seller. ,
has
The proposal department
A model for outputting a score indicating the degree of suitability between the target product and the tag when product information of the target product is input from among the predetermined tags linked to the target product, wherein the model is linked to the target product. a tag whose score is equal to or greater than a first threshold, which is output using a model generated for each predetermined tag, is proposed as a candidate tag to be used in searching for the target product. Device.
前記対象商品に紐づけて予め定められたタグのうち、前記対象商品の検索に用いられる登録済みのタグと、当該登録済みのタグとは異なる、前記適正度合が所定の条件を満たすタグとを、各々に対応した所定の領域に表示させるための情報を送信することにより、前記適正度合が所定の条件を満たすタグを、前記対象商品の検索に用いられるタグの候補として提案する
ことを特徴とする請求項１に記載の提案装置。 The proposal department
Of the tags predetermined in association with the target product, a registered tag used for searching the target product and a tag different from the registered tag whose suitability satisfies a predetermined condition. , by transmitting information to be displayed in a predetermined area corresponding to each of them, and proposing a tag whose appropriateness satisfies a predetermined condition as a candidate for a tag to be used in searching for the target product. The suggestion device according to claim 1.
前記対象商品に紐づけて予め定められたタグのうち、所定のタグに対して前記対象商品の検索に用いられないように除外する操作が行われたと判定された場合には、当該所定のタグを前記対象商品に紐づけて予め定められたタグから除外して、前記適正度合が所定の条件を満たすタグを、前記対象商品の検索に用いられるタグの候補として提案する
ことを特徴とする請求項２に記載の提案装置。 The proposal department
If it is determined that an operation has been performed to exclude a predetermined tag from being used in the search for the target product among the predetermined tags associated with the target product, the predetermined tag is excluded from the predetermined tags linked to the target product, and the tag satisfying a predetermined condition for the degree of appropriateness is proposed as a candidate for the tag used in searching for the target product. Item 2. The proposed device according to item 2.
前記候補として提案されるタグは、当該タグが検索に用いられた際に前記対象商品を検索結果に表示させるためのタグではないタグである
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の提案装置。 The registered tag is a tag for displaying the target product in search results when the tag is used for a search,
4. The proposal according to claim 2 or 3, wherein the tag proposed as the candidate is a tag that is not a tag for displaying the target product in a search result when the tag is used for a search. Device.
を更に有することを特徴とする請求項２～４のいずれか１項に記載の提案装置。 When it is determined that an operation for registering the tag proposed as the candidate as a tag used for searching the target product has been performed, the determination unit changes the tag to the registered tag. ,
The proposed device according to any one of claims 2 to 4, further comprising:
前記対象商品の検索に用いられる登録済みのタグの数が所定の閾値未満である場合には、前記スコアが、前記第一の閾値よりも閾値が低い第二の閾値以上のタグを、前記対象商品の検索に用いられるタグの候補として提案する
ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の提案装置。 The proposal department
If the number of registered tags used to search for the target product is less than a predetermined threshold, tags with a score equal to or higher than a second threshold that is lower than the first threshold are treated as the target 6. The proposal device according to any one of claims 1 to 5, wherein the proposal is made as a tag candidate for use in product retrieval.
を更に有し、
前記提案部は、
前記対象商品に紐づけて予め定められたタグのうち、前記生成部により生成された前記モデルを用いて出力されたスコアが第一の閾値以上のタグを、前記対象商品の検索に用いられるタグの候補として提案する
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の提案装置。 a generation unit that generates the model for each predetermined tag in association with the target product;
further having
The proposal department
tags having a score output using the model generated by the generation unit that is equal to or greater than a first threshold among the tags that are linked to the target product in advance and used for searching the target product; 7. The proposing device according to any one of claims 1 to 6 , which proposes as a candidate for .
前記商品情報に基づく前記対象商品の確度が高いほど、前記対象商品とタグとの適正度合を示すスコアが高くなるように前記モデルを学習させる
ことを特徴とする請求項７に記載の提案装置。 The generating unit
8. The proposal device according to claim 7 , wherein the model is trained such that the higher the degree of certainty of the target product based on the product information, the higher the score indicating the appropriateness between the target product and the tag.
前記対象商品の検索に用いられる登録済みのタグに対して、前記対象商品の検索に用いられないように登録を解除する操作が行われたと判定された場合には、前記対象商品と当該タグとの適正度合を示すスコアが低くなるように前記モデルを学習させる
ことを特徴とする請求項７又は８に記載の提案装置。 The generating unit
If it is determined that an operation has been performed to cancel the registration of a registered tag used to search for the target product so that it will not be used to search for the target product, the target product and the tag 9. The proposal device according to claim 7 or 8 , wherein the model is learned so that a score indicating the degree of adequacy of is low.
前記対象商品のカテゴリに関連するタグのうち、流行度合が高いタグほど、前記対象商品と当該タグとの適正度合を示すスコアが高くなるように前記モデルを学習させる
ことを特徴とする請求項７～９のいずれか１項に記載の提案装置。 The generating unit
8. The model is trained such that, among the tags related to the category of the target product, the more popular the tag is, the higher the score indicating the degree of appropriateness between the target product and the tag is. 10. The proposed device according to any one of -9.
前記対象商品のターゲットとする検索者の属性との相性度合が高いタグほど、前記対象商品と当該タグとの適正度合を示すスコアが高くなるように前記モデルを学習させる
ことを特徴とする請求項７～１０のいずれか１項に記載の提案装置。 The generating unit
The model is trained such that a tag having a higher degree of compatibility with an attribute of a searcher targeted by the target product has a higher score indicating a degree of appropriateness between the target product and the tag. The proposed device according to any one of 7 to 10.
商品の検索に用いられるタグの付与対象となる対象商品の商品情報を用いて、当該対象商品とタグとの適正度合を推定する推定工程と、
前記推定工程により推定された適正度合が所定の条件を満たすタグを、当該適正度合に応じた表示態様で、前記対象商品の検索に用いられるタグの候補として出品者に対して提案する提案工程と、
を含し、
前記提案工程は、
前記対象商品に紐づけて予め定められたタグのうち、前記対象商品の商品情報を入力すると、前記対象商品とタグとの適正度合を示すスコアを出力するモデルであって、前記対象商品に紐づけて予め定められたタグ毎に生成されたモデルを用いて出力されたスコアが第一の閾値以上のタグを、前記対象商品の検索に用いられるタグの候補として提案する
ことを特徴とする提案方法。 A computer-executed information processing method comprising:
an estimating step of estimating the degree of suitability between the target product and the tag, using product information of the target product to which the tag used for product retrieval is attached;
a proposal step of proposing, to the exhibitor, a tag whose appropriateness degree estimated by the estimation step satisfies a predetermined condition as a candidate tag to be used in searching for the target product, in a display mode according to the appropriateness degree. ,
including
The proposed step includes:
A model for outputting a score indicating the degree of suitability between the target product and the tag when product information of the target product is input from among the predetermined tags linked to the target product, wherein the model is linked to the target product. A tag whose score is equal to or greater than a first threshold value output using a model generated for each predetermined tag is proposed as a candidate tag to be used in searching for the target product.
A proposed method characterized by:
前記推定手順により推定された適正度合が所定の条件を満たすタグを、当該適正度合に応じた表示態様で、前記対象商品の検索に用いられるタグの候補として出品者に対して提案する提案手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記提案手順は、
前記対象商品に紐づけて予め定められたタグのうち、前記対象商品の商品情報を入力すると、前記対象商品とタグとの適正度合を示すスコアを出力するモデルであって、前記対象商品に紐づけて予め定められたタグ毎に生成されたモデルを用いて出力されたスコアが第一の閾値以上のタグを、前記対象商品の検索に用いられるタグの候補として提案する
ことを特徴とする提案プログラム。 an estimation procedure for estimating the degree of suitability between the target product and the tag, using product information of the target product to which the tag used for product search is attached;
a proposing step of proposing, to the seller, a tag whose appropriateness degree estimated by the estimation step satisfies a predetermined condition as a tag candidate for use in searching for the target product, in a display mode according to the appropriateness degree. ,
on the computer, and
The proposed procedure includes:
A model for outputting a score indicating the degree of suitability between the target product and the tag when product information of the target product is input from among the predetermined tags linked to the target product, wherein the model is linked to the target product. tags having a score equal to or higher than a first threshold value output using a model generated for each predetermined tag, and proposing the tags as candidate tags to be used in searching for the target product. proposed program.
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