WO2017043244A1 - 検索装置、検索システム及び検索方法 - Google Patents

検索装置、検索システム及び検索方法 Download PDF

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WO2017043244A1
WO2017043244A1 PCT/JP2016/073548 JP2016073548W WO2017043244A1 WO 2017043244 A1 WO2017043244 A1 WO 2017043244A1 JP 2016073548 W JP2016073548 W JP 2016073548W WO 2017043244 A1 WO2017043244 A1 WO 2017043244A1
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PCT/JP2016/073548
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與那覇　誠
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富士フイルム株式会社
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    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/761—Proximity, similarity or dissimilarity measures

Definitions

  • the present invention relates to a search device, a search system, and a search method, and more particularly, to a technology that can easily search for stores that handle a lot of their favorite products.
  • Patent Document 1 a technique for recommending a store highly relevant to a user using the purchase history of the user has been proposed.
  • the correlation value calculation system described in Patent Literature 1 is based on an operation history (including an operation history (net history) performed by a user on a network) representing a user's operation history for each analysis target item. And a correlation value is calculated for the combination of analysis target items based on the degree of similarity of the acquired feature values.
  • the correlation value calculation system described in Patent Literature 1 can output the correlation between stores by setting both items to be analyzed as stores, for example, and is recommended for users who have an operation history regarding a store. As a store to be stored, another store having a high correlation value can be output to the store (paragraph ⁇ 0036> of Patent Document 1).
  • the correlation value calculation system described in Patent Literature 1 uses the operation history of each user as information that expresses each user's interests, interests, and preferences, and therefore searches for stores that handle the user's favorite products. However, it is not possible to search for and recommend a new store that does not have a user's operation history.
  • the feature amount for each analysis target item described in Patent Document 1 is based on an operation history (such as the number of appearances that appear in the operation history) that represents the history of the user's operation, It is not a design feature.
  • Patent Document 1 has a description for calculating the correlation between stores, there is no description for calculating the correlation between a user's favorite product to be recommended by the store and a product handled by each store. .
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and provides a search device, a search system, and a search method capable of easily searching a store that handles a large number of favorite products from among a large number of stores.
  • the purpose is to provide.
  • a search device provides a first product related to user purchase behavior history information corresponding to user identification information based on user identification information set for each user.
  • the 1st product identification information acquisition part which acquires the 1st product identification information which shows, and the 2nd product which the store corresponding to store identification information handles based on the store identification information set for every store is shown
  • the second product identification information acquisition unit that acquires the second product identification information, the first product corresponding to the first product identification information, and the second product corresponding to the second product identification information
  • a preference suitability calculation unit that calculates the preference suitability between the user preference and the store preference.
  • the first product identification information acquisition unit is a user corresponding to the user identification information based on the user identification information.
  • First product identification information indicating a first product related to the purchase behavior history information is acquired. That is, based on the user identification information, the first product identification information indicating the user's favorite product (first product) based on the purchase behavior history information of the user (history information put in an online shopping cart, etc.) To get.
  • the second product identification information acquisition unit provides second product identification information indicating a product (second product) handled by the store corresponding to the store identification information based on the store identification information set for each store. To get.
  • the preference suitability calculation unit calculates the user preference and the store based on the first product corresponding to the acquired first product identification information and the second product corresponding to the acquired second product identification information. The degree of preference preference with the preference is calculated.
  • the preference suitability calculation unit analyzes the first design feature amount obtained by analyzing the product image indicating the first product and the product image indicating the second product. It is preferable to calculate the degree of similarity with the second design feature value obtained in this way, and calculate the preference degree of preference between the user's preference and the store's preference based on the calculated degree of similarity.
  • the preference suitability calculation unit calculates the first design feature amount obtained by analyzing the product image indicating the user's favorite first product and the second handled by each store.
  • the degree of similarity with the second design feature value obtained by analyzing the product image representing the product is calculated, and the preference degree of preference between the user's preference and the preference of each store is calculated based on the calculated similarity. Therefore, a store with a higher degree of preference preference is a store that handles a user's favorite products.
  • the first product identification information acquisition unit acquires first product identification information indicating m first products, where m is an integer of 2 or more.
  • the second product identification information acquisition unit acquires second product identification information indicating n second products, where n is an integer equal to or greater than 2, and the preference suitability calculation unit calculates M first design feature values obtained by analyzing a product image showing one product, and n second design feature values obtained by analyzing a product image showing n second products, It is preferable that m ⁇ n similarity degrees are respectively calculated, and an average value of the calculated m ⁇ n similarity degrees is set as the preference suitable degree.
  • the preference suitable degree calculation unit calculates the first design feature amount of the m first products preferred by the user and the n second products handled by the store. Based on the second design feature value, m ⁇ n similarities are calculated by the brute force method, and the average value of the calculated m ⁇ n similarities is set as the preference suitable degree.
  • the first product identification information acquisition unit acquires first product identification information indicating m first products, where m is an integer of 2 or more.
  • the second product identification information acquisition unit acquires second product identification information indicating n second products, where n is an integer equal to or greater than 2, and the preference suitability calculation unit calculates The first statistic of the m first design feature values obtained by analyzing the product image showing one product and the n number of first products obtained by analyzing the product image showing the n second products. It is preferable that the second statistic of the second design feature value is calculated, and the similarity between the calculated first statistic and the second statistic is set as the preference suitable degree.
  • the preference suitable degree calculation unit is handled by the first statistic calculated from the first design feature quantity of the m first products preferred by the user and the store.
  • the similarity with the second statistic calculated from the second design feature value of the n second products is calculated by a statistical comparison method, and the calculated similarity is a preference between the user and each store.
  • the degree of conformity is assumed. Note that the first statistic and the second statistic may be calculated in advance (before a search request from the user).
  • information on a user identification information receiving unit that receives user identification information of one user, and information on a store that handles many products that match the user's preference for one user
  • a store information providing unit for providing the first product identification information based on the user identification information of the one user received by the user identification information receiving unit.
  • the second product identification information acquisition unit acquires second product identification information indicating the second product handled by the store for each store of the plurality of stores, and the preference suitability calculation unit calculates the first product.
  • the preference degree of preference of one user and the preference of each of the plurality of stores To provide store information Search for one or more stores having the highest preference suitability degree among a plurality of stores based on the preference suitability degree respectively calculated by the preference suitability degree calculation unit, and provide information on the searched stores Is preferred.
  • the store information providing unit handles a large number of products that match the user's preference with respect to the one user.
  • the store is provided with information on one or more stores having higher preference preference degrees calculated by the preference preference degree calculation unit. Thereby, the user can acquire information on stores (one or more stores having higher preference preference degree) that handle a lot of their favorite products.
  • the search device includes a user database in which first product identification information is registered in association with user identification information for each user, and the first product identification information acquisition unit includes user identification information. It is preferable that the first product identification information registered in association with the user identification information of the one user is acquired from the user database based on the user identification information of the one user received by the reception unit.
  • the user database can register the user identification information and the first product identification information in association with each other based on the purchase behavior history information of the user.
  • the search apparatus which concerns on the further another aspect of this invention WHEREIN: The information of a user with a high preference suitable degree with respect to the goods which the store deals with the store identification information reception part which receives the store identification information of one store, and a store A first product identification information acquisition unit that acquires the first product identification information based on the user identification information of the user for each user of the plurality of users; The product identification information acquisition unit acquires the second product identification information based on the store identification information of the one store received by the store identification information reception unit, and the preference suitability calculation unit calculates the first for each of the plurality of users.
  • the information providing unit searches for one or more users having higher preference preference degrees among a plurality of users based on the preference preference degrees respectively calculated by the preference preference degree calculation unit, and obtains information on the searched users. Preferably it is provided.
  • the store identification information receiving unit receives the store identification information of one store
  • the user information providing unit is a user who prefers a product handled by the store for one store.
  • information on one or more users having higher preference preference degrees calculated by the preference preference degree calculation unit is provided.
  • the store can acquire information on a user who likes the product handled by the store (one or more users having the highest preference preference degree), and the user can efficiently use the product handled by the store. Can be introduced.
  • the search device includes a store database in which second product identification information is registered in association with store identification information for each store, and the second product identification information acquisition unit includes the store identification information. It is preferable to acquire the second product identification information registered in association with the store identification information of the one store from the store database based on the store identification information of the one store received by the reception unit.
  • the user's purchase behavior history information includes: history information in which a product is selected and placed in an online shopping cart; history information in which a product is selected and registered in a favorites list; 1 or more of history information that has been browsed to display the detailed display of the product and history information that has been selected and registered in the micro closet.
  • the second product handled by the store is any one or more of a product being sold in the store, a product scheduled to be sold, and a product being sold at a bargain sale. Includes products.
  • the first design feature value and the second design feature value are color features obtained by analyzing a product image indicating the first product and the second product, respectively. It is a sensitivity feature amount that identifies an impression of the first product and the second product associated with one or more of the feature amount, the pattern feature amount, the shape feature amount, and the texture feature amount.
  • the sensitivity feature amount can be a coordinate on the sensitivity space expressed in two dimensions.
  • the search device includes a product database in which the first design feature quantity and the second design feature quantity are registered in association with the first product identification information and the second product identification information.
  • the preference suitable degree calculation unit acquires the first design feature quantity and the second design feature quantity respectively corresponding to the first product identification information and the second product identification information from the product database, and acquires the acquired first It is preferable to calculate the similarity between the design feature quantity and the second design feature quantity.
  • the search device includes a first billing processing unit that charges the store to which the store information is provided when the store information is provided by the store information providing unit. Is preferred. This charge is a consideration generated by introducing the store to the user.
  • the search device includes a second billing processing unit that charges the store that received the user information when the user information is provided by the user information providing unit. It is preferable. This charge is a consideration generated by introducing the user to the store.
  • a search device includes a user location information acquisition unit that acquires location information of one user, and a store location information storage unit that stores location information of a plurality of stores,
  • the product identification information acquisition unit is configured such that the distance between the one user and the plurality of stores is within a predetermined distance based on the position information of the one user acquired by the user position information acquisition unit and the position information of the plurality of stores.
  • the second product identification information indicating the second product handled by the store corresponding to the store identification information based on the store identification information set for each store to be searched is set as the search target store. It is preferable to obtain.
  • a search condition of a store within a preset distance from the user's current position is added, and thereby, a store that exists within a preset distance from the user's current position (real It is possible to search for one or more stores having the highest preference suitability degree among the stores and provide information on the searched one or more stores.
  • an action range information acquisition unit that acquires action range information indicating an action range of one user
  • a store position information storage unit that stores position information of a plurality of stores
  • the second product identification information acquisition unit includes the behavior range information of one user acquired by the behavior range information acquisition unit and the position information of the plurality of stores based on the behavior range information of one user.
  • a search condition of a store within the user's action range is added, and thus, the preference preference degree is higher among the stores (real stores) existing within the user's action range.
  • One or two or more stores can be searched, and information on the searched one or more stores can be provided.
  • the present invention according to another aspect provides a search system comprising a user terminal owned by a user and a search server, wherein the user terminal includes an operation unit that accepts a store search operation that suits the taste, and an operation unit A first transmission unit that transmits user identification information of a user who is an owner of a user terminal to a search server based on a search operation, and a first that receives information on one or more stores searched by the search server And a display unit that displays the store information received by the first receiver, and the search server includes a second receiver that receives the user identification information of one user from the user terminal.
  • a first product identification information acquisition unit for acquiring first product identification information indicating a first product related to the purchase behavior history information of the user corresponding to the user identification information based on the received user identification information;
  • a second product identification information acquisition unit that acquires second product identification information indicating a second product handled by a store corresponding to the store identification information based on the store identification information set for each;
  • a preference degree calculation unit that calculates a preference degree of preference between the user's preference and the store's preference based on the first item corresponding to the item identification information and the second item corresponding to the second item identification information;
  • a store information providing unit that provides information on a store that handles many products that match the user's preference for one user, based on the preference suitability calculated by the preference suitability calculating unit,
  • a store information providing unit that searches for one or more stores having higher preference preference among a plurality of stores, a second transmitting unit that transmits the searched store information to a user terminal of one user, Is provided.
  • the preference suitable degree calculation unit obtains a first design feature amount obtained by analyzing a product image showing the first product and a product image showing the second product. It is preferable to calculate the degree of similarity with the second design feature value obtained by the analysis, and calculate the degree of preference preference between the user preference and the store preference based on the calculated similarity degree.
  • the first merchandise identification information acquisition unit of the search device includes user purchase behavior history information corresponding to the user identification information based on the user identification information set for each user. Acquiring the first product identification information indicating the first product related to the item, and the second product identification information acquisition unit of the search device to store identification information based on the store identification information set for each store. The step of acquiring the second product identification information indicating the second product handled by the corresponding store, and the preference suitable degree calculation unit of the search device include the first product and the first product corresponding to the first product identification information. Calculating a preference degree of preference between the user's preference and the store preference based on the second product corresponding to the second product identification information.
  • the step of calculating the preference suitability includes the first design feature value obtained by analyzing the product image indicating the first product and the product indicating the second product. It is preferable to calculate the degree of similarity with the second design feature value obtained by analyzing the image, and calculate the preference degree of preference between the user's preference and the store's preference based on the calculated degree of similarity.
  • the first product identification information acquisition unit acquires first product identification information indicating m first products, where m is an integer of 2 or more.
  • the second product identification information acquisition unit acquires the second product identification information indicating the n second products, and calculates the preference suitability level, where n is an integer of 2 or more,
  • the first product identification information acquisition unit acquires first product identification information indicating m first products, where m is an integer of 2 or more.
  • the second product identification information acquisition unit acquires the second product identification information indicating the n second products, and calculates the preference suitability level, where n is an integer of 2 or more, N items obtained by analyzing the first statistic of the m first design feature values obtained by analyzing the product image showing the first product and n product images showing the second product. It is preferable that the second statistic of the second design feature amount is calculated, and the similarity between the calculated first statistic and the second statistic is set as the preference suitable degree.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of a search server according to a first embodiment.
  • Chart showing configuration example of user DB Chart showing configuration example of store DB Chart showing configuration example of product DB The figure which shows the language image scale which shows the sensitivity word which is arranged in the sensitivity space.
  • positioned in the sensitivity space The figure which shows the image scale of the 3 color arrangement which is arranged in the sensitivity space
  • the figure which showed notionally the method of calculating the preferred degree of preference by the statistics comparison method The figure which shows the external appearance of the smart phone which is one Embodiment of a user terminal Block diagram showing the internal configuration of the smartphone
  • the flowchart which shows embodiment of the search method which concerns on this invention A block diagram showing an example of functional composition of a search server of a 2nd embodiment
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of a search system 1 according to the present invention.
  • the search system 1 includes a search server 10 that functions as a search device, user terminals 100 (100a, 100b,...) For each user, and an EC (Electronic Commerce) site server (hereinafter referred to as “store server”).
  • the search server 10, the user terminal 100, and the store server 200 are connected via a network (Internet) 2.
  • Internet Internet
  • the EC site is a site that displays product information including product images in a virtual store on the network 2 and performs electronic commerce such as sale of the product.
  • “apparel, especially clothes” is handled as a product, but the product is not limited to this, and any other product can be handled.
  • the user terminal 100 is a terminal that is operated when searching for stores (including virtual stores and real stores on the network 2) or searching for merchandise such as clothes handled by the stores.
  • the search server 10 searches for a store in response to a command sent from the user terminal 100 and returns a search result to the user terminal 100.
  • search server 10 ⁇ Search Server of First Embodiment>
  • the functional configuration of the search server 10 will be described first.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the search server 10 according to the first embodiment.
  • the search server 10 of the first embodiment is a part that functions as a search device according to the present invention, and mainly includes a communication unit 12 (a transmission unit 12A and a reception unit 12B), a first product identification information acquisition unit (a first product).
  • Product ID (identification) acquisition unit) 14 user database (user DB (database)) 16
  • second product identification information acquisition unit (second product ID acquisition unit) 18, store database (store DB) 20, preference suitability It comprises a degree calculation unit 22, a product database (product DB) 24, a store information providing unit 26, and a first billing processing unit 27.
  • the receiving unit (second receiving unit) 12B functioning as a user identification information receiving unit uniquely identifies the user of the owner of the user terminal 100, which is transmitted from the user terminal 100 via the network 2.
  • a search request for requesting a search for a store that handles a large number of favorite products of the user (self) is received together with the information (user ID), and the user ID is output to the first product ID acquisition unit 14.
  • the first product ID acquisition unit 14 acquires, from the user DB 16 based on the input user ID, first product identification information (first product ID) registered in association with the user ID.
  • FIG. 3 is a chart showing a configuration example of the user DB 16.
  • a first product ID is registered in the user DB 16 in association with the user ID of each user.
  • the first product ID registered in the user DB 16 is a product ID indicating a product (first product) related to the purchase behavior history information of the user.
  • the purchase behavior history information of the user is, for example, the history information selected from the EC shopping site and placed in the online shopping cart, the history information selected from the product and registered in the favorites list, and the product selected. It includes any one or more history information of history information browsing the detailed display of the product and history information selected and registered in the micro closet.
  • the search server 10 acquires the user purchase behavior history information (log) together with the user ID from the user terminal 100 of each user. Based on the user purchase behavior history information, the search server 10 stores the user DB 16 shown in FIG. Is building.
  • the user DB 16 of this example corresponds to the type of purchase behavior history information of the user (history information registered as a favorite, history information displayed in detail, history information entered into a cart, history information registered in a micro closet).
  • the product ID is classified and registered.
  • the search server 10 receives GPS (Global Positioning System) information from the user terminal 100, and performs normal user action range information (for example, commuting, school route, shopping) based on the received GPS information. Range) is registered in the user DB 16. Furthermore, personal information such as the user's name, age, gender, address, and telephone number is also registered in the user DB 16, but is omitted in FIG.
  • GPS Global Positioning System
  • the first product ID acquisition unit 14 registers the first product ID registered in correspondence with the user ID from the user DB 16 based on the input user ID (in this example, all first IDs). 1 product ID) and outputs the acquired first product ID to the preference suitable degree calculation unit 22.
  • the second product ID acquisition unit 18 acquires, from the store DB 20, second product identification information (second product ID) registered in association with store identification information (store ID) of each store.
  • FIG. 4 is a chart showing a configuration example of the store DB 20.
  • a second product ID indicating a product (second product) handled in each store is registered in association with the store ID of each store.
  • information such as a store name, a real store address, a telephone number, a brand of a product handled, a price range of the product, and the like are registered.
  • the second product ID acquisition unit 18 obtains, from the store DB 20, second product IDs registered in association with store IDs for each store (in this example, product IDs of all products handled by one store).
  • the acquired second product ID is output to the preference suitable degree calculation unit 22.
  • the preference suitable degree calculation unit 22 includes a first product ID corresponding to the first product ID input from the first product ID acquisition unit 14 and a second product ID input from the second product ID acquisition unit 18. Is calculated for each store based on the second product corresponding to the first product obtained by analyzing the product image showing the first product, in particular. The degree of similarity between the design feature quantity and the second design feature quantity obtained by analyzing the product image indicating the second product is calculated, and the user preference and the store preference are calculated based on the calculated similarity degree. The preference suitable degree is calculated.
  • the preference suitable degree calculation part 22 is a 1st design feature-value obtained by analyzing the product image which shows 1st goods from goods DB24 based on 1st goods ID and 2nd goods ID, and The second design feature amount obtained by analyzing the product image indicating the second product is acquired.
  • FIG. 5 is a chart showing a configuration example of the product DB 24.
  • the product DB 24 stores, for each product (product ID), product category information, product images, design feature amounts (colors, patterns, shapes, or textures) obtained by analyzing product images, products ( Sensitivity feature quantity specifying the impression of the first product or the second product), store ID (EC site) handling the product, product brand, inventory, size, price, and other information are registered in association with each other ing.
  • the category information indicates the category of the product (clothing), and is information such as a blouse, a skirt, pants, a T-shirt, and a dress, and is used to narrow down the category of the product to be searched by the user terminal 100. Is done.
  • the design feature value obtained by analyzing the product image is a physical measurement value such as a color feature value, a pattern feature value, a shape feature value, and a texture feature value.
  • a Kansei feature amount that can be calculated based on a design feature amount and that specifies an impression of a product can be one of the design feature amounts.
  • the sensitivity feature amount is sensitivity space coordinates on the sensitivity space expressed in two dimensions.
  • the color feature amount is information indicating a representative color of each smoothed image obtained by cutting out a region including a color representative of a product image, smoothing the image of each region with a smoothing filter.
  • each value (hereinafter referred to as “HSV value”) of three attributes (H (hue), S (saturation), and V (brightness)) in the HSV color space is acquired as the color feature amount. Further, when there are two or more representative colors of the product, a color feature amount (HSV value) for each of the two or more representative colors is acquired.
  • the corresponding color information is selected from the basic color palette having 130 colors.
  • the 130 colors have 120 chromatic colors and 10 achromatic colors, and the 120 chromatic colors are combinations of 10 hues and 12 tones, and 10 achromatic colors. Consists of 10 tones from white to black.
  • one color (color information) of 130 colors (# 1 to # 130) in the basic color palette corresponding to the measured color feature value is determined. Can do.
  • the representative color of the product image is two colors
  • two colors (two color schemes) on the basic color palette can be specified.
  • three colors (three color schemes) on the basic color palette can be specified.
  • the pattern feature amount may be a feature amount defined by the pattern density and the pattern size, for example.
  • the shape feature amount depends on, for example, overall width (thin-thick), sleeve size (short-long), length (short-long), neckline width and height, and neckline.
  • a feature amount defined by a cross-sectional area (small-large), a V-neck angle (small-large), a U-neck curvature (small-large), etc. that is defined and passed through the user's head can be considered.
  • As the texture feature amount for example, a feature amount defined by glossiness and transparency is conceivable.
  • FIG. 6 is a language image scale showing sensitivity words arranged in the sensitivity space
  • FIG. 7 is a single color image scale (130 colors of the basic color palette) arranged in the sensitivity space.
  • FIG. 8 shows an image scale of three colors arranged in the sensitivity space.
  • the image scales shown in FIGS. 6, 7 and 8 are those disclosed by Nippon Color Design Laboratory Co., Ltd. (Shigetsu Kobayashi, “Color System” (Kodansha), and http: // www see .ncd-ri.co.jp / about / image_system.html).
  • the sensitivity space shown in FIGS. 6 to 8 is a space defined by a horizontal axis indicating the degree of WARM (warm) / COOL (cold) and a vertical axis indicating the degree of HARD (soft) / SOFT (soft). is there.
  • the language image scale shown in FIG. 6 has 64 sensitivity words arranged in the above sensitivity space.
  • 130 single colors are arranged in the sensitivity space.
  • the symbols shown in FIG. 7 are V (bibit), S (strong), B (bright), P (pale), Vp (berry pale), Lgr (light grayish), L (light), Gr ( The positions of twelve tones are shown: grayish), Dl (dull), Dp (deep), Dk (dark), and Dgr (dark grayish).
  • 1 to 10 indicate the positions of typical hues, 1 is red, 2 is orange, 3 is yellow, 4 is yellow-green, 5 Is green, 6 is blue-green, 7 is blue, 8 is blue-violet, 9 is purple, and 10 is red-purple.
  • 121 is white and 130 is black.
  • the image scale of the three color schemes shown in FIG. 8 shows one three color scheme corresponding to each of the 64 sensitivity words, but there are a plurality of three color schemes corresponding to one sensitivity word.
  • the color Information can be converted into a sensitivity word by using a conversion table or the like.
  • the sensitivity feature amount of this example is the sensitivity space coordinate on the sensitivity space where the sensitivity word is arranged, or, when the representative color is a single color, the sensitivity feature coordinate on the sensitivity space where the single color is arranged. is there.
  • the preference suitable degree calculation unit 22 includes the first design feature amount of the first product corresponding to the first product ID input from the first product ID acquisition unit 14, and the second The second design feature value of the second product corresponding to the second product ID input from the product ID acquisition unit 18 is acquired from the product DB 24, and the acquired first design feature value and second design are acquired. The similarity with the feature amount is calculated, and the preference suitability between the user preference and the store preference is calculated based on the calculated similarity.
  • FIG. 9 is a diagram conceptually showing a method for calculating the preference preference degree by the brute force method.
  • the first design feature value for each of the plurality of first products (first product IDs) can be acquired from the product DB 24 by using the first product ID.
  • m first design feature quantities can be acquired.
  • n second design feature values can be acquired.
  • the preference suitability calculation unit 22 calculates m ⁇ n similarities between the m first design feature values and the n second design feature values, and calculates the calculated m ⁇ n similarities.
  • the average value of the degrees is set as the preferred degree of preference.
  • the first and second design feature values are the color feature values of one representative color of the first and second products, respectively, the first and second design feature values (that is, the first and second design feature values).
  • the similarity between the first color feature value and the second color feature value is calculated in the color space (for example, HSV color space), and the similarity is calculated based on the calculated distance. be able to. In this case, the closer the distance, the higher the similarity, and the farther the distance, the lower the similarity.
  • the design feature value can be calculated using a pattern feature value, a shape feature value, a texture feature value, or a sensitivity feature value instead of a color feature value.
  • the similarity can be calculated by combining two or more feature quantities. When calculating the similarity by combining two or more feature amounts, it is preferable to calculate the total similarity by performing weighting according to the type of the feature amount.
  • FIG. 10 is a diagram conceptually showing a method for calculating the preference preference degree by the statistical amount comparison method.
  • the first design feature value for each of the plurality of first products (first product IDs) can be acquired from the product DB 24 by using the first product ID.
  • m first design feature quantities can be acquired.
  • the preference suitability calculation unit 22 creates a first histogram (first statistic) of the acquired m first design feature values.
  • n second design feature values can be acquired.
  • the preference suitability calculation unit 22 creates a second histogram (second statistic) of the acquired n second design feature values.
  • the preference suitable degree calculation unit 22 calculates the degree of similarity between the created first histogram of the first design feature quantity and the second histogram of the second design feature quantity.
  • the similarity (correlation) between the first and second histograms can be calculated by, for example, the batcha rear distance (Bhattacharyya distance).
  • the batcha rear distance Boundaryya distance
  • normalization is performed so that the sum of the histogram frequencies is 1 in the first and second histograms.
  • the preference suitable degree calculation unit 22 calculates the preference suitable degree between the user who requested the introduction of the store and all the stores
  • the preference suitable degree calculation unit 22 outputs the preference suitable degree for each store to the store information providing unit 26.
  • the store information providing unit 26 extracts (searches) one store having the highest preference suitability level based on the preference suitability level for each store input from the preference suitability degree calculation unit 22, or in order of increasing preference suitability level.
  • the stores are sorted, two or more stores with higher preference suitability are extracted (searched), and information on the searched one or more stores is transmitted to the user terminal 100 via the transmission unit 12A.
  • the store information to be transmitted includes, for example, the store name, the URL (Uniform Resource Locator) of the EC site of the store, information on the location of the real store, and the like.
  • the first billing processing unit 27 charges the store for which the store information is provided.
  • the number of times store information is provided for each store per week is counted for each store, and billing is performed according to the count result. This charge is a consideration generated by introducing the store to the user.
  • the billing information may be transmitted to the store server 200 or separately sent to the store.
  • the user can search for stores that handle many of his / her favorite products through the search server 10 by operating the user terminal 100.
  • the user terminal 100 is a terminal operated when searching for a store or searching for a product handled by the store.
  • the user terminal 100 has a form such as a portable terminal such as a smartphone or a tablet device or a personal computer. Possible.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an appearance of a smartphone which is an embodiment of the user terminal 100.
  • a user terminal 100 (hereinafter referred to as “smart phone”) 100 illustrated in FIG. 11 includes a flat housing 102, a display panel 121 serving as a display unit on one surface of the housing 102, and an operation serving as an input unit.
  • a display input unit 120 formed integrally with the panel 122 is provided.
  • the housing 102 includes a speaker 131, a microphone 132, an operation unit 140, and a camera unit 141. Note that the configuration of the housing 102 is not limited to this, and for example, a configuration in which the display unit and the input unit are provided independently may be employed, or a configuration having a folding structure or a slide mechanism may be employed. .
  • FIG. 12 is a block diagram showing an internal configuration of the smartphone 100 shown in FIG.
  • a wireless communication unit 110 as a main component of the smartphone 100, a wireless communication unit 110, a display input unit 120, a call unit 130, an operation unit 140, a camera unit 141, a storage unit 150, an external input / output Unit 160, GPS (Global Positioning System) receiving unit 170, motion sensor unit 180, power supply unit 190, and main control unit 101.
  • GPS Global Positioning System
  • main control unit 101 As a main function of the smartphone 100, a wireless communication function for performing mobile wireless communication via a base station device and a mobile communication network is provided.
  • the wireless communication unit 110 performs wireless communication with a base station device connected to the mobile communication network in accordance with an instruction from the main control unit 101.
  • the wireless communication is used to transmit and receive various file data such as audio data and image data, e-mail data, and receive web data and streaming data.
  • the display input unit 120 is a so-called touch panel including a display panel 121 and an operation panel 122, and displays images (still images and moving images), character information, and the like visually to the user under the control of the main control unit 101. , And detects user operations on the displayed information.
  • the display panel 121 uses an LCD (Liquid Crystal Display) or an OELD (Organic Electro-Luminescence Display) as a display device.
  • the operation panel 122 is a device that is provided in a state where an image displayed on the display surface of the display panel 121 is visible, and detects one or a plurality of coordinates operated by a user's finger or stylus. When the device is operated by the user's finger or stylus, the operation panel 122 outputs a detection signal generated due to the operation to the main control unit 101. Next, the main control unit 101 detects an operation position (coordinates) on the display panel 121 based on the received detection signal.
  • the display panel 121 and the operation panel 122 of the smartphone 100 illustrated in FIG. 11 constitute a display input unit 120, and the operation panel 122 is disposed so as to completely cover the display panel 121.
  • the operation panel 122 may have a function of detecting a user operation even in an area outside the display panel 121.
  • the operation panel 122 includes a detection area (hereinafter referred to as “display area”) for the overlapping portion overlapping the display panel 121 and a detection area (hereinafter referred to as “display area”) for the other outer edge portion that does not overlap the display panel 121. (Referred to as “non-display area”).
  • the operation panel 122 may be provided with two sensitive areas of an outer edge part and the other inner part. Furthermore, the width of the outer edge portion is appropriately designed according to the size of the housing 102 and the like. Furthermore, examples of the position detection method employed in the operation panel 122 include a matrix switch method, a resistance film method, a surface acoustic wave method, an infrared method, an electromagnetic induction method, and a capacitance method. It may be adopted.
  • the call unit 130 includes a speaker 131 and a microphone 132, converts user's voice input through the microphone 132 into voice data that can be processed by the main control unit 101, and outputs the voice data to the main control unit 101, or a wireless communication unit. 110 or the audio data received by the external input / output unit 160 is decoded and output from the speaker 131.
  • the speaker 131 and the microphone 132 can be mounted on the same surface as the surface on which the display input unit 120 is provided.
  • the operation unit 140 is a hardware key using a key switch or the like, and receives an instruction from the user.
  • the operation unit 140 is mounted on the side surface of the housing 102 of the smartphone 100 and is switched on when pressed by a finger or the like, and is switched off by a restoring force such as a spring when the finger is released. It is a push button type switch that is in a state.
  • the storage unit 150 includes a control program and control data of the main control unit 101, application software, address data that associates the name and telephone number of a communication partner, transmitted / received email data, web data downloaded by web browsing, and Stores downloaded content data and the like, and temporarily stores streaming data and the like.
  • the storage unit 150 includes an internal storage unit 151 with a built-in smartphone and an external storage unit 152 having a removable external memory slot.
  • Each of the internal storage unit 151 and the external storage unit 152 constituting the storage unit 150 includes a flash memory type, a hard disk type, a multimedia card micro type, a card type memory, a RAM (Random Access Memory), or a ROM (Read Realized using storage media such as “Only Memory”.
  • the external input / output unit 160 serves as an interface with all external devices connected to the smartphone 100, and includes communication (for example, USB (Universal Serial Bus), IEEE 1394, etc.) or a network (for example, a network, a wireless LAN ( Local Network, Bluetooth (registered trademark), RFID (Radio Frequency Identification), Infrared Data Association (IrDA), UWB (Ultra Wideband) (registered trademark), ZigBee (registered trademark), etc. ) To connect directly or indirectly to other external devices.
  • communication for example, USB (Universal Serial Bus), IEEE 1394, etc.
  • a network for example, a network, a wireless LAN ( Local Network, Bluetooth (registered trademark), RFID (Radio Frequency Identification), Infrared Data Association (IrDA), UWB (Ultra Wideband) (registered trademark), ZigBee (registered trademark), etc.
  • a network for example, a network, a wireless LAN ( Local Network, Bluetooth (registered trademark), RFID (
  • an external device connected to the smartphone 100 for example, a wired / wireless headset, a wired / wireless external charger, a wired / wireless data port, a memory card connected via a card socket, a SIM (Subscriber) Identity Module Card) / UIM User Identity Module Card card, external audio / video equipment connected via audio / video I / O (Input / Output) terminal, external audio / video equipment wired / wirelessly connected,
  • the external input / output unit 160 is configured to transmit data received from such an external device to each component inside the smartphone 100, or to transmit data inside the smartphone 100 to the external device. May be.
  • the GPS receiving unit 170 receives GPS signals transmitted from the GPS satellites ST1, ST2 to STn according to instructions from the main control unit 101, executes positioning calculation processing based on the received GPS signals, and determines the latitude of the smartphone 100.
  • the position information (GPS information) specified by longitude and altitude is acquired.
  • the GPS receiving unit 170 can acquire position information from the wireless communication unit 110 and / or the external input / output unit 160 (for example, a wireless LAN), the GPS receiving unit 170 can also detect the position using the position information.
  • the motion sensor unit 180 includes, for example, a three-axis acceleration sensor, and detects the physical movement of the smartphone 100 in accordance with an instruction from the main control unit 101. By detecting the physical movement of the smartphone 100, the moving direction and acceleration of the smartphone 100 are detected. The detection result is output to the main control unit 101.
  • the power supply unit 190 supplies power stored in a battery (not shown) to each unit of the smartphone 100 in accordance with an instruction from the main control unit 101.
  • the main control unit 101 includes a microprocessor, operates according to a control program and control data stored in the storage unit 150, and controls each unit of the smartphone 100 in an integrated manner. Further, the main control unit 101 includes a mobile communication control function for controlling each unit of the communication system and an application processing function in order to perform voice communication and data communication through the wireless communication unit 110.
  • the application processing function is realized by the main control unit 101 operating according to the application software stored in the storage unit 150.
  • Application processing functions include, for example, an infrared communication function for performing data communication with an opposite device by controlling the external input / output unit 160, an e-mail function for transmitting and receiving e-mails, and a web browsing function for browsing web pages. There is.
  • the main control unit 101 also has an image processing function such as displaying video on the display input unit 120 based on image data (still image or moving image data) such as received data or downloaded streaming data.
  • the image processing function refers to a function in which the main control unit 101 decodes the image data, performs image processing on the decoding result, and displays an image obtained through the image processing on the display input unit 120. .
  • the main control unit 101 executes display control for the display panel 121 and operation detection control for detecting a user operation through the operation unit 140 or the operation panel 122.
  • the main control unit 101 By executing the display control, the main control unit 101 displays an icon for starting application software, a software key such as a scroll bar, or a window for creating an e-mail.
  • a software key such as a scroll bar, or a window for creating an e-mail.
  • the scroll bar refers to a software key for accepting an instruction to move an image display portion of a large image that cannot fit in the display area of the display panel 121.
  • the main control unit 101 detects a user operation through the operation unit 140, or accepts an operation on the icon or an input of a character string in the input field of the window through the operation panel 122. Or a display image scroll request through a scroll bar.
  • the main control unit 101 causes the operation position with respect to the operation panel 122 to correspond to the overlapping portion (display area) overlapping the display panel 121 or the outer edge portion not overlapping the other display panel 121.
  • a touch panel control function is provided for determining whether it corresponds to (non-display area) and controlling the sensitive area of the operation panel 122 and the display position of the software key.
  • the main control unit 101 can also detect a gesture operation on the operation panel 122 and execute a preset function according to the detected gesture operation.
  • Gesture operation is not a conventional simple touch operation, but an operation of drawing a trajectory with at least one position from a plurality of positions by drawing a trajectory with a finger or the like, or specifying a plurality of positions simultaneously. means.
  • the camera unit 141 converts image data obtained by imaging into compressed image data such as JPEG (Joint Photographic Experts Group), and records the image data in the storage unit 150.
  • the data can be output through the external input / output unit 160 or the wireless communication unit 110.
  • the camera unit 141 is mounted on the same surface as the display input unit 120.
  • the mounting position of the camera unit 141 is not limited to this, and the housing 102 in which the display input unit 120 is provided.
  • the camera unit 141 may be mounted not on the front surface of the housing 102 but on the back surface of the housing 102, or a plurality of camera units 141 may be mounted on the housing 102. Note that when a plurality of camera units 141 are mounted, the camera unit 141 used for imaging may be switched and imaging may be performed by a single camera unit 141, or a plurality of camera units 141 may be used simultaneously. Then, imaging may be performed.
  • the camera unit 141 can be used for various functions of the smartphone 100.
  • an image acquired by the camera unit 141 may be displayed on the display panel 121, or an image captured and acquired by the camera unit 141 may be used as one of the operation input methods of the operation panel 122.
  • the GPS receiving unit 170 detects the position, the position may be detected by referring to an image from the camera unit 141.
  • the image from the camera unit 141 is referred to, and the optical axis direction of the camera unit 141 of the smartphone 100 is determined without using the triaxial acceleration sensor or in combination with the triaxial acceleration sensor. It is also possible to determine the current usage environment.
  • the image from the camera unit 141 can also be used in the application software.
  • the smartphone 100 configured as described above can access the search server 10 described above through the wireless communication unit 110, and a wireless communication unit that functions as a first transmission unit with a user ID and a password by an operation on the operation unit 140.
  • the search server 10 can be used.
  • the operation unit 140 functions as an operation unit that accepts a store search operation that suits the taste.
  • the smartphone 100 accesses the EC site of each store opening in the online shopping mall through an online shopping mall (not shown) on the network 2, selects a desired product on the EC site, and performs online shopping. It is possible to add to a cart, select a product and register it in the favorites list, select a product and view the detailed display of the product, select a product and register it in the micro closet.
  • the search server 10 and the server that operates the online shopping mall are integrated or linked, and the search server 10 stores the purchase behavior history information of the user at the EC site of each store opening in the online shopping mall ( History information placed in the online shopping cart, history information selected from the product and registered in the favorites list, history information selected from the product and browsing the detailed display of the product, and product selected and registered in the micro closet 1 or more of history information) is acquired, and the user DB 16 shown in FIG. 3 is created and updated based on the acquired purchase behavior history information.
  • the search server 10 acquires store information from each store server 200, and creates and updates the store DB 20 shown in FIG.
  • the search server 10 When the search server 10 receives a search request for a store that matches the user's preference from the smartphone 100, the search server 10 calculates the preference suitability between the user and each store as described above, or information on the store with the highest preference suitability, or Information on two or more stores with higher preference suitability is transmitted to the smartphone 100.
  • the smartphone 100 receives the store information transmitted from the search server 10 by the wireless communication unit 110 functioning as the first receiving unit, and displays the received store information on the display panel 121 as a display unit.
  • the user may browse the store information displayed on the display panel 121, or may access the EC site of a store that handles many of his / her favorite products based on the displayed store information. it can.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an embodiment of a search method according to the present invention, and particularly shows a processing procedure in the search server 10.
  • the first product ID acquisition unit 14 uses the user DB 16 based on the input user ID.
  • the product ID managed corresponding to the user ID is acquired from FIG. 3 (step S12).
  • the second product ID acquisition unit 18 acquires the second product ID registered in association with the store ID of each store from the store DB 20 (step S14).
  • the preference suitability calculation unit 22 sets the preference suitability between the user preference and the store preference for each store based on the first product ID acquired in step S12 and the second product ID acquired in step S14. Calculate (step S16). That is, the first design feature value obtained by analyzing the product image indicating the first product corresponding to the first product ID and the product image indicating the second product corresponding to the second product ID are analyzed. The degree of similarity with the second design feature value obtained in this manner is calculated, and the preference degree of preference between the user's preference and the store's preference is calculated based on the calculated similarity.
  • the store information providing unit 26 extracts (searches) one store having the highest preference suitability level based on the preference suitability level for each store calculated by the preference suitability degree calculation unit 22 or has a high preference suitability level. Two or more upper stores are extracted (searched) (step S18). Then, the searched information of one or more stores is transmitted (provided) to the user terminal 100 via the transmitting unit 12A (step S20).
  • the user can search for stores that handle a lot of his / her favorite products through the user terminal 100 and the search server 10.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the search server 10-2 according to the second embodiment.
  • the same reference numerals are given to portions common to the search server 10 of the first embodiment shown in FIG. 2, and detailed description thereof is omitted.
  • the search server 10-2 of the second embodiment is different from the search server 10 of the first embodiment mainly in that a user location information acquisition unit 28 is added and a real store is searched.
  • the communication unit 12 (reception unit 12B) of the search server 10-2 is a real store that handles many user IDs transmitted from the user terminal 100 via the network 2 and a user's own favorite product. A search request for requesting the search is received and GPS information is received.
  • the user location information acquisition unit 28 acquires GPS information as user location information indicating the current location of the user from the user terminal 100 via the reception unit 12B.
  • the second product ID acquisition unit 18 acquires the second product ID registered in association with the store ID of each store from the store DB 20, but in the second embodiment, the user location information is acquired. Based on the GPS information input from the unit 28, stores that are within a preset distance from the current position of the user specified by the GPS information are stores to be searched, and stores that are set for each store to be searched Based on the ID, the second product ID indicating the second product handled by the store corresponding to the store ID is acquired.
  • the second product ID acquisition unit 18 of the second embodiment is based on the GPS information input from the user position information acquisition unit 28, and is a preset distance from the current position of the user specified by the GPS information.
  • the stores existing within are narrowed down as stores to be searched, and the second product ID indicating the second product handled by each store is acquired for each narrowed-down store.
  • the distance set in advance for example, a fixed distance of several kilometers may be used, or the user may be able to set as appropriate.
  • location information preferably GPS information
  • indicating the location of each store (real store) is registered.
  • FIG. 15 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the search server 10-3 according to the third embodiment.
  • parts common to the search server 10 of the first embodiment shown in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
  • the search server 10-3 of the third embodiment mainly includes the user position information acquisition unit 28 and the action range information acquisition unit 30 and the search of the real store in that the real store is searched. Different from the server 10.
  • the communication unit 12 (reception unit 12B) of the search server 10-3 is a real store that handles a user ID transmitted from the user terminal 100 via the network 2 and a user's own favorite product. A search request for requesting the search is received and GPS information is received.
  • the user location information acquisition unit 28 periodically acquires GPS information as user location information indicating the current location of the user from the user terminal 100 via the reception unit 12B.
  • the search server 10-3 is based on the GPS information periodically acquired by the user position information acquisition unit 28, and indicates a normal user action range (for example, commuting, school route, shopping range, etc.). Information can be generated.
  • the action range information for each user is registered in the user DB 16.
  • the action range information acquisition unit 30 acquires action range information indicating the action range of the user corresponding to the user ID from the user DB 16 based on the user ID input from the reception unit 12B, and obtains the acquired action range information. 2 to the product ID acquisition unit 18.
  • the second product ID acquisition unit 18 acquires the second product ID registered in association with the store ID of each store from the store DB 20, but in the third embodiment, the action range information is acquired. Based on the action range information input from the unit 30, a store existing in the user's action range among the stores (real stores) registered in the store DB 20 is set as a search target store, and for each search target store. Based on the set store ID, the second product ID indicating the second product handled by the store corresponding to the store ID is acquired.
  • the second product ID acquisition unit 18 searches for stores that exist within the normal user action range based on the action range information input from the action range information acquisition unit 30.
  • the second product ID indicating the second product handled by each store is acquired for each narrowed-down store.
  • the user's action range when the user's action range is a commuting / commuting route, the user's action range includes a range within which the user can move on foot from the nearest station on the route.
  • FIG. 16 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the search server 10-4 according to the fourth embodiment.
  • the same reference numerals are given to portions common to the search server 10 of the first embodiment shown in FIG. 2, and detailed description thereof is omitted.
  • the search server 10-4 of the fourth embodiment provides a function of providing information about a store that handles a large number of favorite products to one user, similar to the search servers of the first to third embodiments.
  • FIG. 16 only a configuration for providing a single store (store server 200) with information on a user having a high degree of preference for a product handled by the store, as will be described in detail below. Is described.
  • the first product ID acquisition unit 14 of the search server 10-4 stores the first product ID registered in association with the user ID for every user ID of the user from the user DB 16. Obtain a product ID.
  • the communication part 12 which functions as a store identification information reception part requests
  • the search request to be received is received, and the received store ID is output to the second product ID acquisition unit 18.
  • the second product ID acquisition unit 18 of the search server 10-4 acquires the second product ID registered in association with the store ID from the store DB 20 based on the input store ID. .
  • the first product ID acquisition unit 14 of the search server 10 is registered in association with the user ID of one user who requests a search for a store that handles a lot of his / her favorite products.
  • the first product ID acquisition unit 14 of the search server 10-4 of the fourth embodiment obtains the first product ID for every user ID of all users. They are different in that they are acquired.
  • the second product ID acquisition unit 18 of the search server 10 of the first embodiment acquires the second product ID for each store ID of all stores, whereas the search server of the fourth embodiment.
  • the second product ID acquisition unit 18 of 10-4 is different in that the second product ID acquisition unit 18 acquires the second product ID registered in association with the store ID of one store (a store requesting the user's search). To do.
  • the preference suitability calculation unit 22 of the search server 10-4 includes a first product corresponding to the first product ID input from the first product ID acquisition unit 14, and a second product. Based on the second product corresponding to the second product ID input from the ID acquisition unit 18, the preference suitability between the user preference and the store preference is calculated for each user. It differs from the preference suitable degree calculation part 22 of the search server 10 of 1st Embodiment which calculates a fitness.
  • the preference suitable degree for each store and user calculated by the preference suitable degree calculating unit 22 is output to the user information providing unit 32.
  • the user information providing unit 32 extracts (searches) one or two or more users having higher preference preference degrees based on the preference preference degree for each user input from the preference preference degree calculation unit 22, and searches for 1 or 2
  • the above user information is transmitted to the store server 200 via the transmission unit 12A.
  • the user information to be transmitted is information necessary for introducing the product of the own store to the user, and includes the user's e-mail address, user ID, and the like.
  • the second billing processing unit 33 charges the store to which the user information is provided. 1 month), the number of times the user's information is provided is totaled for each store, and charging is performed according to the total result. This charge is a consideration generated by introducing the user to the store.
  • the billing information may be transmitted to the store server 200 or separately sent to the store.
  • the store server 200 can acquire information of a user who has a high degree of preference suitability with the product handled by the store through the search server 10-4.
  • the first product ID acquisition unit 14 acquires all the first product IDs registered corresponding to the user IDs, but not limited to this, the type of user purchase behavior history information (favorite registration) The first product ID corresponding to any type of history information in the history information displayed in detail, the history information displayed in detail, the history information entered in the cart, and the history information registered in the micro closet).
  • the number of first product IDs may be limited to a certain number (preferably a fixed number corresponding to the latest user purchase history) so that the user's preference can be estimated. May be obtained.
  • the second product ID acquisition unit 18 stores the product IDs of all the products handled by one store corresponding to the store ID (that is, all the second DBs registered in the store DB 20 corresponding to the store ID).
  • the present invention is not limited to this, but is not limited to this, the second product ID indicating the product being sold in the store corresponding to the store ID, the second product ID indicating the product to be sold, A second product ID including any one or more products among the second product IDs indicating the products may be acquired, and the number of the second product IDs may be constant so that the preference of the store can be estimated.
  • the second product ID may be acquired by limiting the number to the number (preferably, a predetermined number when the product registration time in the product DB 24 is new).

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Abstract

自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗を、多数の店舗の中から容易に検索することができる検索装置、検索システム及び検索方法を提供する。一のユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品ＩＤと、店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品ＩＤとを取得する。取得した第１の商品ＩＤに対応する第１の商品と第２の商品ＩＤに対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を、店舗毎に算出する。嗜好適合度の算出は、第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と、第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出することにより行う。そして、店舗毎に算出した嗜好適合度のうちの嗜好適合度の高い店舗を、自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗として検索する。

Description

検索装置、検索システム及び検索方法
　本発明は検索装置、検索システム及び検索方法に関し、特に自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗を容易に検索できる技術に関する。
　従来、ユーザの購買履歴を用いて当該ユーザに関係性の高い店舗を推薦する技術が提案されている（特許文献１）。
　特許文献１に記載の相関値算出システムは、ユーザの動作の履歴を表す動作履歴（ユーザがネットワーク上で行った動作の履歴（ネット履歴）を含む）に基づいて、分析対象項目毎に特徴量を取得し、取得した特徴量の類似の程度に基づいて、分析対象項目の組み合わせについて相関値を算出している。
　特許文献１に記載の相関値算出システムは、例えば、双方の分析対象項目を店舗とすることによって、店舗同士の相関を出力することが可能となり、ある店舗に関する動作履歴を有するユーザに対して推薦すべき店舗として、当該店舗に相関値の高い他の店舗を出力することができる（特許文献１の段落＜００３６＞）。
特開２０１４－２１５９１５号公報
　特許文献１に記載の相関値算出システムは、各ユーザの関心、興味や嗜好性が表出された情報として、各ユーザの動作履歴を利用するため、ユーザの好みの商品を取り扱う店舗を検索することができるものの、ユーザの動作履歴がない新規の店舗を検索して推薦することができない。
　また、特許文献１に記載の分析対象項目毎の特徴量は、ユーザの動作の履歴を表す動作履歴（動作履歴に出現する出現回数等）に基づくものであり、ユーザが過去に購入した商品のデザイン特徴量ではない。
　更に、特許文献１には、店舗同士の相関を算出する記載があるものの、店舗の推薦を受けようとするユーザの好みの商品と各店舗が取り扱っている商品との相関を算出する記載はない。
　本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗を、多数の店舗の中から容易に検索することができる検索装置、検索システム及び検索方法を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために本発明の一の態様に係る検索装置は、ユーザ毎に設定されたユーザ識別情報に基づいてユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得する第１の商品識別情報取得部と、店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得する第２の商品識別情報取得部と、第１の商品識別情報に対応する第１の商品と第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する嗜好適合度算出部と、を備える。
　本発明の一の態様によれば、ユーザが自分の好みの商品を取り扱っている店舗を検索する場合、第１の商品識別情報取得部は、ユーザ識別情報に基づいてユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得する。即ち、ユーザ識別情報に基づいてそのユーザの購買行動履歴情報（ネットショッピングのカートに入れた履歴情報等）を元に、ユーザの好みの商品（第１の商品）を示す第１の商品識別情報を取得する。一方、第２の商品識別情報取得部は、店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている商品（第２の商品）を示す第２の商品識別情報を取得する。そして、嗜好適合度算出部は、取得した第１の商品識別情報に対応する第１の商品と取得した第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する。
　本発明の他の態様に係る検索装置において、嗜好適合度算出部は、第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出することが好ましい。
　本発明の他の態様によれば、嗜好適合度算出部は、ユーザの好みの第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と各店舗が取り扱っている第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と各店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する。従って、算出された嗜好適合度が高い店舗ほど、ユーザの好みの商品を多く取り扱っている店舗となる。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得し、第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得し、嗜好適合度算出部は、ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量とｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量とのｍ×ｎ個の類似度をそれぞれ算出し、算出したｍ×ｎ個の類似度の平均値を嗜好適合度とすることが好ましい。
　本発明の更に他の態様によれば、嗜好適合度算出部は、ユーザの好みのｍ個の第１の商品の第１のデザイン特徴量と店舗が取り扱っているｎ個の第２の商品の第２のデザイン特徴量とに基づいて総当り方式でｍ×ｎ個の類似度をそれぞれ算出し、算出したｍ×ｎ個の類似度の平均値を嗜好適合度としている。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得し、第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得し、嗜好適合度算出部は、ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量の第１の統計量とｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量の第２の統計量とをそれぞれ算出し、算出した第１の統計量と第２の統計量との類似度を嗜好適合度とすることが好ましい。
　本発明の更に他の態様によれば、嗜好適合度算出部は、ユーザの好みのｍ個の第１の商品の第１のデザイン特徴量から算出した第１の統計量と店舗が取り扱っているｎ個の第２の商品の第２のデザイン特徴量から算出した第２の統計量との類似度を統計量の比較方式で算出し、算出した類似度をユーザと各店舗との間の嗜好適合度としている。尚、第１の統計量と第２の統計量は、事前（ユーザからの検索要求前）に算出しておいてもよい。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、一のユーザのユーザ識別情報を受け付けるユーザ識別情報受付部と、一のユーザに対してユーザの嗜好に合った商品を多く取り扱っている店舗の情報を提供する店舗情報提供部と、を更に備え、第１の商品識別情報取得部は、ユーザ識別情報受付部により受け付けた一のユーザのユーザ識別情報に基づいて第１の商品識別情報を取得し、第２の商品識別情報取得部は、複数の店舗の店舗毎に店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得し、嗜好適合度算出部は、第１の商品識別情報に対応する第１の商品と複数の店舗毎の第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、一のユーザの嗜好と複数の店舗毎の嗜好との嗜好適合度をそれぞれ算出し、店舗情報提供部は、嗜好適合度算出部によりそれぞれ算出された嗜好適合度に基づいて、複数の店舗のうちの嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗を検索し、検索した店舗の情報を提供することが好ましい。
　本発明の更に他の態様によれば、ユーザ識別情報受付部が一のユーザのユーザ識別情報を受け付けると、店舗情報提供部は、一のユーザに対してユーザの嗜好に合った商品を多く取り扱っている店舗であって、嗜好適合度算出部により算出された嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗の情報を提供する。これにより、ユーザは、自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗（嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗）の情報を取得することができる。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、ユーザ毎にユーザ識別情報に関連付けて第１の商品識別情報が登録されたユーザデータベースを備え、第１の商品識別情報取得部は、ユーザ識別情報受付部が受け付けた一のユーザのユーザ識別情報に基づいて、ユーザデータベースから一のユーザのユーザ識別情報に関連付けて登録された第１の商品識別情報を取得することが好ましい。尚、ユーザデータベースは、ユーザの購買行動履歴情報に基づいてユーザ識別情報と第１の商品識別情報とを関連付けて登録することができる。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、一の店舗の店舗識別情報を受け付ける店舗識別情報受付部と、一の店舗に対して店舗が取り扱っている商品に対する嗜好適合度の高いユーザの情報を提供するユーザ情報提供部と、を更に備え、第１の商品識別情報取得部は、複数のユーザのユーザ毎にユーザのユーザ識別情報に基づいて第１の商品識別情報を取得し、第２の商品識別情報取得部は、店舗識別情報受付部により受け付けた一の店舗の店舗識別情報に基づいて第２の商品識別情報を取得し、嗜好適合度算出部は、複数のユーザ毎の第１の商品識別情報に対応する第１の商品と一の店舗の第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、複数のユーザ毎の嗜好と一の店舗の嗜好との嗜好適合度をそれぞれ算出し、ユーザ情報提供部は、嗜好適合度算出部によりそれぞれ算出された嗜好適合度に基づいて、複数のユーザのうちの嗜好適合度が上位の１又は２以上のユーザを検索し、検索したユーザの情報を提供することが好ましい。
　本発明の更に他の態様によれば、店舗識別情報受付部が一の店舗の店舗識別情報を受け付けると、ユーザ情報提供部は、一の店舗に対して店舗が取り扱っている商品を好むユーザであって、嗜好適合度算出部により算出された嗜好適合度が上位の１又は２以上のユーザの情報を提供する。これにより、店舗は、自店舗が取り扱っている商品を好むユーザ（嗜好適合度が上位の１又は２以上のユーザ）の情報を取得することができ、自店舗が取り扱っている商品を効率よくユーザに紹介することができる。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、店舗毎に店舗識別情報に関連付けて第２の商品識別情報が登録された店舗データベースを備え、第２の商品識別情報取得部は、店舗識別情報受付部が受け付けた一の店舗の店舗識別情報に基づいて、店舗データベースから一の店舗の店舗識別情報に関連付けて登録された第２の商品識別情報を取得することが好ましい。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、ユーザの購買行動履歴情報は、商品を選択してネットショッピングのカートに入れた履歴情報、商品を選択してお気に入りリストに登録した履歴情報、商品を選択して商品の詳細表示を閲覧した履歴情報、及び商品を選択してマイクローゼットに登録した履歴情報のうちのいずれか１以上の履歴情報を含む。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、店舗が取り扱っている第２の商品は、店舗の販売中の商品、販売予定の商品、及びバーゲンセール中の商品のうちのいずれか１以上の商品を含む。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、第１のデザイン特徴量及び第２のデザイン特徴量は、それぞれ第１の商品及び第２の商品を示す商品画像を解析して得られる色特徴量、柄特徴量、形特徴量、及び質感特徴量のうちのいずれか１以上の特徴量であることが好ましい。尚、嗜好適合度の算出に２以上の特徴量を採用する場合には、２以上の特徴量に基づいて算出される特徴量毎の類似度に重み付けを行い、重み付け平均した類似度を嗜好適合度とすることが好ましい。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、第１のデザイン特徴量及び第２のデザイン特徴量は、それぞれ第１の商品及び第２の商品を示す商品画像を解析して得られる色特徴量、柄特徴量、形特徴量、及び質感特徴量のうちのいずれか１以上の特徴量に関連付けられた、第１の商品及び第２の商品の印象を特定する感性特徴量であることが好ましい。ここで、感性特徴量は、２次元で表される感性空間上の座標とすることができる。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、第１の商品識別情報及び第２の商品識別情報に関連付けて第１のデザイン特徴量及び第２のデザイン特徴量が登録された商品データベースを備え、嗜好適合度算出部は、商品データベースから第１の商品識別情報及び第２の商品識別情報にそれぞれ対応する第１のデザイン特徴量及び第２のデザイン特徴量を取得し、取得した第１のデザイン特徴量と第２のデザイン特徴量との類似度を算出することが好ましい。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、店舗情報提供部により店舗の情報の提供が行われると、店舗の情報が提供された店舗に対して課金する第１の課金処理部を備えることが好ましい。この課金は、店舗をユーザに紹介したことにより発生した対価である。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、ユーザ情報提供部によりユーザの情報の提供が行われると、ユーザの情報の提供を受けた店舗に対して課金する第２の課金処理部を備えることが好ましい。この課金は、ユーザを店舗に紹介したことにより発生した対価である。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、一のユーザの位置情報を取得するユーザ位置情報取得部と、複数の店舗の位置情報を記憶する店舗位置情報記憶部と、を備え、第２の商品識別情報取得部は、ユーザ位置情報取得部により取得した一のユーザの位置情報と複数の店舗の位置情報とに基づいて一のユーザと複数の店舗との距離が予め設定された距離以内に存在する店舗を検索対象の店舗とし、検索対象の店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得することが好ましい。
　本発明の更に他の態様によれば、ユーザの現在位置から予め設定された距離以内の店舗という検索条件を追加し、これによりユーザの現在位置から予め設定された距離以内に存在する店舗（リアル店舗）のうちで、嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗を検索し、検索した１又は２以上の店舗の情報を提供することができる。
　本発明の更に他の態様に係る検索装置において、一のユーザの行動範囲を示す行動範囲情報を取得する行動範囲情報取得部と、複数の店舗の位置情報を記憶する店舗位置情報記憶部と、を備え、第２の商品識別情報取得部は、行動範囲情報取得部により取得した一のユーザの行動範囲情報と複数の店舗の位置情報とに基づいて複数の店舗のうちの一のユーザの行動範囲内に存在する店舗を検索対象の店舗とし、検索対象の店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得することが好ましい。
　本発明の更に他の態様によれば、ユーザの行動範囲内の店舗という検索条件を追加し、これによりユーザの行動範囲内に存在する店舗（リアル店舗）のうちで、嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗を検索し、検索した１又は２以上の店舗の情報を提供することができる。
　更に他の態様に係る本発明は、ユーザが所有するユーザ端末機と検索サーバとからなる検索システムにおいて、ユーザ端末機は、嗜好に合った店舗の検索操作を受け付ける操作部と、操作部での検索操作に基づいてユーザ端末機の所有者であるユーザのユーザ識別情報を検索サーバに送信する第１の送信部と、検索サーバにより検索された１又は２以上の店舗の情報を受信する第１の受信部と、第１の受信部により受信した店舗の情報を表示する表示部と、を備え、検索サーバは、ユーザ端末機から一のユーザのユーザ識別情報を受信する第２の受信部と、受信したユーザ識別情報に基づいてユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得する第１の商品識別情報取得部と、店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得する第２の商品識別情報取得部と、第１の商品識別情報に対応する第１の商品と第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する嗜好適合度算出部と、一のユーザに対してユーザの嗜好に合った商品を多く取り扱っている店舗の情報を提供する店舗情報提供部であって、嗜好適合度算出部によりそれぞれ算出された嗜好適合度に基づいて、複数の店舗のうちの嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗を検索する店舗情報提供部と、検索した店舗の情報を一のユーザのユーザ端末機に送信する第２の送信部と、を備える。
　本発明の更に他の態様に検索システムよれば、嗜好適合度算出部は、第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出することが好ましい。
　本発明の更に他の態様に係る検索方法は、検索装置の第１の商品識別情報取得部が、ユーザ毎に設定されたユーザ識別情報に基づいてユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得するステップと、検索装置の第２の商品識別情報取得部が、店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得するステップと、検索装置の嗜好適合度算出部が、第１の商品識別情報に対応する第１の商品と第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出するステップと、を含む。
　本発明の更に他の態様に検索方法よれば、嗜好適合度を算出するステップは、第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出することが好ましい。
　本発明の更に他の態様に係る検索方法において、第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得し、第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得し、嗜好適合度を算出するステップは、ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量とｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量とのｍ×ｎ個の類似度をそれぞれ算出し、算出したｍ×ｎ個の類似度の平均値を嗜好適合度とすることが好ましい。
　本発明の更に他の態様に係る検索方法において、第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得し、第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得し、嗜好適合度を算出するステップは、ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量の第１の統計量とｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量の第２の統計量とをそれぞれ算出し、算出した第１の統計量と第２の統計量との類似度を嗜好適合度とすることが好ましい。
　本発明によれば、一のユーザの購買行動履歴情報に関連する商品（第１の商品）と店舗が取り扱っている商品（第２の商品）に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出するようにしたため、算出された嗜好適合度が高い店舗ほど、ユーザの好みの商品を多く取り扱っている店舗とすることができ、ユーザが自分の嗜好に合った店舗を検索することができる。
本発明に係る検索システムの概念図 第１の実施形態の検索サーバの機能構成例を示すブロック図 ユーザＤＢの構成例を示す図表 店舗ＤＢの構成例を示す図表 商品ＤＢの構成例を示す図表 感性空間に配置される感性語を示す言語イメージスケールを示す図 感性空間に配置される単色（１３０色）の単色イメージスケールを示す図 感性空間に配置される３色配色のイメージスケールを示す図 総当り方式により嗜好適合度を算出する方法を概念的に示した図 統計量の比較方式により嗜好適合度を算出する方法を概念的に示した図 ユーザ端末機の一実施形態であるスマートフォンの外観を示す図 スマートフォンの内部構成を示すブロック図 本発明に係る検索方法の実施形態を示すフローチャート 第２の実施形態の検索サーバの機能構成例を示すブロック図 第３実施形態の検索サーバの機能構成例を示すブロック図 第４の実施形態の検索サーバの機能構成例を示すブロック図
　以下、添付図面に従って本発明に係る検索装置、検索システム及び検索方法の実施の形態について説明する。
　［検索システム１］
　図１は本発明に係る検索システム１の概念図である。本実施形態に係る検索システム１は、検索装置として機能する検索サーバ１０と、ユーザ毎のユーザ端末機１００（１００ａ，１００ｂ，…）と、ＥＣ(Electronic Commerce)サイトのサーバ（以下、「店舗サーバ」という）２００（２００ａ，２００ｂ，…）とから構成され、検索サーバ１０とユーザ端末機１００と店舗サーバ２００とは、ネットワーク（インターネット）２を介して接続されている。
　尚、ＥＣサイトは、ネットワーク２上の仮想店舗に商品の画像を含む商品の情報を表示し、商品の販売等の電子商取引を行うサイトである。本実施形態の店舗では、商品として「服飾品、特に衣服」を取り扱うが、商品はこれに限定されず、他の任意の商品を取り扱うことが可能である。
　ユーザ端末機１００は、店舗（ネットワーク２上の仮想店舗及びリアル店舗を含む）を検索したり、店舗が取り扱っている衣服等の商品を検索する際に操作される端末機である。
　検索サーバ１０は、ユーザ端末機１００から送られてくる指令に応じて店舗の検索を行い、検索結果をユーザ端末機１００に返す。
　＜第１の実施形態の検索サーバ＞
　この検索システム１において、まず検索サーバ１０の機能構成について説明する。
　図２は第１の実施形態の検索サーバ１０の機能構成例を示すブロック図である。
　第１の実施形態の検索サーバ１０は、本発明に係る検索装置として機能する部分であり、主として通信部１２（送信部１２Ａ及び受信部１２Ｂ）、第１の商品識別情報取得部（第１の商品ＩＤ（identification）取得部）１４、ユーザデータベース（ユーザＤＢ（database））１６、第２の商品識別情報取得部（第２の商品ＩＤ取得部）１８、店舗データベース（店舗ＤＢ）２０、嗜好適合度算出部２２、商品データベース（商品ＤＢ）２４、店舗情報提供部２６、及び第１の課金処理部２７から構成されている。
　ユーザ識別情報受付部として機能する受信部（第２の受信部）１２Ｂは、ユーザ端末機１００からネットワーク２を介して送信される、ユーザ端末機１００の所有者のユーザを一意に特定するユーザ識別情報（ユーザＩＤ）とともに、ユーザ（自分）の好みの商品を多く取り扱っている店舗の検索を要求する検索要求を受信し、ユーザＩＤを第１の商品ＩＤ取得部１４に出力する。
　第１の商品ＩＤ取得部１４は、入力されるユーザＩＤに基づいてユーザＤＢ１６から、ユーザＩＤに関連付けて登録されている第１の商品識別情報（第１の商品ＩＤ）を取得する。
　図３はユーザＤＢ１６の構成例を示す図表である。
　図３に示すようにユーザＤＢ１６には、各ユーザのユーザＩＤに関連付けて第１の商品ＩＤが登録されている。
　また、ユーザＤＢ１６に登録されている第１の商品ＩＤは、ユーザの購買行動履歴情報に関連する商品（第１の商品）を示す商品ＩＤである。ここで、ユーザの購買行動履歴情報は、例えば、ＥＣサイトにおいて、商品を選択してネットショッピングのカートに入れた履歴情報、商品を選択してお気に入りリストに登録した履歴情報、商品を選択して当該商品の詳細表示を閲覧した履歴情報、及び商品を選択してマイクローゼットに登録した履歴情報のうちのいずれか１以上の履歴情報を含むものである。
　検索サーバ１０は、各ユーザのユーザ端末機１００からユーザＩＤとともに、ユーザの購買行動履歴情報（ログ）を取得しており、ユーザの購買行動履歴情報を元に、図３に示したユーザＤＢ１６を構築している。
　また、本例のユーザＤＢ１６は、ユーザの購買行動履歴情報の種類（お気に入り登録された履歴情報、詳細表示された履歴情報、カート投入された履歴情報、マイクローゼットに登録された履歴情報）に応じて商品ＩＤを分類して登録している。
　また、検索サーバ１０は、ユーザ端末機１００からＧＰＳ(Global Positioning System)情報を受信しており、受信したＧＰＳ情報に基づいて通常のユーザの行動範囲情報（例えば、通勤、通学の路線、ショッピングする範囲等）をユーザＤＢ１６に登録する。更に、ユーザＤＢ１６には、ユーザの氏名、年齢、性別、住所、電話番号等の個人情報も登録されるが、図３では省略されている。
　図２に戻って、第１の商品ＩＤ取得部１４は、入力されるユーザＩＤに基づいてユーザＤＢ１６からユーザＩＤに対応して登録されている第１の商品ＩＤ（本例では、全ての第１の商品ＩＤ）を取得し、取得した第１の商品ＩＤを嗜好適合度算出部２２に出力する。
　一方、第２の商品ＩＤ取得部１８は、店舗ＤＢ２０から、各店舗の店舗識別情報（店舗ＩＤ）に関連付けて登録されている第２の商品識別情報（第２の商品ＩＤ）を取得する。
　図４は店舗ＤＢ２０の構成例を示す図表である。
　図４に示すように店舗ＤＢ２０には、各店舗の店舗ＩＤに関連付けて、各店舗で取り扱っている商品（第２の商品）を示す第２の商品ＩＤが登録されている。また、店舗ＤＢ２０には、店舗名、リアル店舗の住所、電話番号、取り扱っている商品のブランド、商品の価格帯等の情報が登録されている。
　第２の商品ＩＤ取得部１８は、店舗ＤＢ２０から、店舗毎に店舗ＩＤに関連付けて登録されている第２の商品ＩＤ（本例では、１店舗が取り扱っている全ての商品の商品ＩＤ）を取得し、取得した第２の商品ＩＤを嗜好適合度算出部２２に出力する。
　嗜好適合度算出部２２は、第１の商品ＩＤ取得部１４から入力される第１の商品ＩＤに対応する第１の商品と第２の商品ＩＤ取得部１８から入力される第２の商品ＩＤに対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を店舗毎に算出するもので、特に第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と、第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する。
　また、嗜好適合度算出部２２は、第１の商品ＩＤ及び第２の商品ＩＤに基づいて商品ＤＢ２４から、第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量、及び第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量をそれぞれ取得している。
　図５は、商品ＤＢ２４の構成例を示す図表である。
　商品ＤＢ２４は、図１３に示すように商品（商品ＩＤ）毎に、商品のカテゴリ情報、商品画像、商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量（色、柄、形又は質感）、商品（第１の商品又は第２の商品）の印象を特定する感性特徴量、商品を取り扱っている店舗ＩＤ（ＥＣサイト）、商品のブランド、在庫、サイズ、価格、及びその他の情報が関連付けて登録されている。ここで、カテゴリ情報とは、商品（衣服）の範疇を示すもので、ブラウス、スカート、パンツ、Ｔシャツ、ワンピース等の情報であり、ユーザ端末機１００により検索する商品のカテゴリを絞り込むときに使用される。
　次に、商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量について説明する。
　商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量は、色特徴量、柄特徴量、形特徴量、及び質感特徴量等の物理計測値である。
　また、デザイン特徴量に基づいて算出することができる、商品の印象を特定する感性特徴量もデザイン特徴量の一つとすることができる。ここで、感性特徴量は、２次元で表される感性空間上の感性空間座標である。
　まず、商品のデザイン特徴量の一つである色特徴量について説明する。
　色特徴量は、商品の画像を代表する色を含む領域を切り出し、各領域の画像を平滑化フィルタにより平滑化処理し、平滑化した各領域の画像の代表色を示す情報である。
　本例では、色特徴量として、ＨＳＶ色空間における３属性（Ｈ（色相）・Ｓ（彩度）・Ｖ（明度））の各値（以下、「ＨＳＶ値」という）を取得する。また、商品の代表色が２色以上の場合には、２色以上の代表色毎の色特徴量（ＨＳＶ値）を取得する。
　また、取得した色特徴量（ＨＳＶ値）毎に、１３０色の色数を有する基本カラーパレットから該当する色情報を選択する。ここで、１３０色は、１２０色の有彩色と１０色の無彩色とを有し、１２０色の有彩色は、１０種類の色相と１２種類のトーンとの組み合わせからなり、１０色の無彩色は、白から黒までの１０種類のトーンからなる。
　１つの色特徴量（ＨＳＶ値）が測定されると、測定した色特徴量に対応する基本カラーパレットにおける１３０色（♯１～♯１３０）のうちの１つの色（色情報）を決定することができる。
　商品の画像の代表色が２色の場合、基本カラーパレット上の２つの色（２色配色）を特定することができる。同様に、商品の画像の代表色が３色の場合には、基本カラーパレット上の３つの色（３色配色）を特定することができる。
　また、柄特徴量は、例えば、柄密度及び柄サイズにより規定される特徴量が考えられる。形特徴量は、例えば、全体の幅（細い－太い）、袖の大きさ（短い－長い）、丈の大きさ（短い－長い）、ネックライン（襟ぐり）の幅及び高さ、ネックラインによって規定されユーザの頭部を通過させるための空間の断面積（小さい－大きい）、Ｖネックの角度（小さい－大きい）、Ｕネックの曲率（小さい－大きい）等によって規定される特徴量が考えられる。質感特徴量は、例えば、光沢度及び透け度によって規定される特徴量が考えられる。
　次に、商品の印象を特定する感性特徴量について説明する。
　図６は感性空間に配置される感性語を示す言語イメージスケールであり、図７は感性空間に配置される単色（基本カラーパレットの１３０色）の単色イメージスケールである。また、図８は感性空間に配置される３色配色のイメージスケールである。尚、図６、図７及び図８に示すイメージスケールは、株式会社日本カラーデザイン研究所から開示されたイメージスケールを示す（小林重順著「カラーシステム」（講談社）、及びhttp://www.ncd-ri.co.jp/about/image_system.htmlを参照）。
　図６から図８に示す感性空間は、ＷＡＲＭ（暖かい）／ＣＯＯＬ（冷たい）の程度を示す横軸、及びＨＡＲＤ（かたい）／ＳＯＦＴ（やわらかい）の程度を示す縦軸により規定された空間である。
　図６に示す言語イメージスケールは、上記感性空間内に６４個の感性語が配置されている。また、図７に示す単色イメージスケールは、上記感性空間内に１３０色の単色が配置されている。図７に示した各記号は、Ｖ（ビビット）、Ｓ（ストロング）、Ｂ（ブライト）、Ｐ（ペール）、Ｖｐ（ベリー・ペール）、Ｌｇｒ（ライト・グレイッシュ）、Ｌ（ライト）、Ｇｒ（グレイッシュ）、Ｄｌ（ダル）、Ｄｐ（ディープ）、Ｄｋ（ダーク）、Ｄｇｒ（ダーク・グレイッシュ）の１２種類のトーンの位置を示している。また、数字で示した１３０色のうちの代表的なものとして、１～１０は、それぞれ代表的な色相の位置を示し、１は赤、２は橙、３は黄、４は黄緑、５は緑、６は青緑、７は青、８は青紫、９は紫、１０は赤紫である。また、１２１は白、１３０は黒である。
　また、図８に示す３色配色のイメージスケールは、６４個の感性語にそれぞれ対応する１つの３色配色を示しているが、１つの感性語に対応する３色配色は、複数存在する。
　図６から図８に示すように、感性語と色特徴量（単色、３色配色）との間には相関があることが分かる。尚、図８に示した３色配色に限らず、２色配色、Ｎ色配色の場合も感性語との間には相関がある。
　従って、色特徴量（単色、配色（２色、３色又はＮ色））と感性語との関係を示す変換テーブル又は変換式を予め準備し、単色、配色の色情報を取得すれば、色情報を変換テーブル等を使用することにより感性語に変換することができる。そして、本例の感性特徴量は、感性語が配置される感性空間上の感性空間座標であり、又は代表色が単色の場合には、その単色が配置される感性空間上の感性空間座標である。
　図２に戻って、嗜好適合度算出部２２は、第１の商品ＩＤ取得部１４から入力される第１の商品ＩＤに対応する第１の商品の第１のデザイン特徴量と、第２の商品ＩＤ取得部１８から入力される第２の商品ＩＤに対応する第２の商品の第２のデザイン特徴量とを、商品ＤＢ２４から取得し、取得した第１のデザイン特徴量と第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する。
　嗜好適合度の算出方法としては、下記の総当たり方式と、統計量の比較方式とがある。
　＜総当たり方式＞
　図９は総当り方式により嗜好適合度を算出する方法を概念的に示した図である。
　図９に示すように、ユーザＩＤ（＝4288）によりユーザＤＢ１６から複数の第１の商品の第１の商品ＩＤ（＝3245,2432,5232,…）を取得することができ、取得した複数の第１の商品ＩＤにより商品ＤＢ２４から複数の第１の商品（第１の商品ＩＤ）毎の第１のデザイン特徴量を取得することができる。
　ここで、第１の商品の個数を、ｍ（ｍ：２以上の整数）個とすると、ｍ個の第１のデザイン特徴量を取得することができる。
　一方、複数の店舗のうちの１つの店舗（例えば、店舗ＩＤ（＝0088）を有する店舗）の店舗ＩＤにより、店舗ＤＢ２０から当該店舗が取り扱っている複数の第２の商品の第２の商品ＩＤ（＝3555,2352,0032,…）を取得することができ、取得した複数の第２の商品ＩＤにより商品ＤＢ２４から複数の第２の商品（第２の商品ＩＤ）毎の第２のデザイン特徴量を取得することができる。
　ここで、第２の商品の個数を、ｎ（ｎ：２以上の整数）個とすると、ｎ個の第２のデザイン特徴量を取得することができる。
　嗜好適合度算出部２２は、ｍ個の第１のデザイン特徴量と、ｎ個の第２のデザイン特徴量とのｍ×ｎ個の類似度をそれぞれ算出し、算出したｍ×ｎ個の類似度の平均値を嗜好適合度とする。
　いま、第１及び第２のデザイン特徴量が、それぞれ第１及び第２の商品の代表色１色の色特徴量とすると、第１及び第２のデザイン特徴量（即ち、第１及び第２の商品）の類似度は、第１の色特徴量と第２の色特徴量との色空間（例えば、ＨＳＶ色空間）内の距離を算出し、算出した距離に基づいて類似度を算出することができる。尚、この場合、距離が近い程、類似度が高くなり、距離が遠い程、類似度が低くなる。
　また、デザイン特徴量として、色特徴量の代わりに、柄特徴量、形特徴量、質感特徴量、又は感性特徴量を使用して類似度を算出することができ、更にこれらの特徴量のうちの２以上の特徴量を組み合わせて、類似度を算出することができる。尚、２以上の特徴量を組み合わせて類似度を算出する場合には、特徴量の種類に応じて重み付けを行ってトータルの類似度を算出することが好ましい。
　嗜好適合度算出部２２は、上記算出した類似度から一のユーザ（ユーザＩＤ＝4288）と一の店舗（店舗ＩＤ＝0088）との嗜好適合度を算出することができる。また、嗜好適合度算出部２２は、一のユーザ（ユーザＩＤ＝4288）と他の全ての店舗との嗜好適合度も同様にして算出する。即ち、嗜好適合度算出部２２は、全ての店舗数分の嗜好適合度を算出する。これにより、一のユーザの好みの商品を多く取り扱っている店舗を、算出した嗜好適合度により判別することができる。
　＜統計量の比較方式＞
　図１０は統計量の比較方式により嗜好適合度を算出する方法を概念的に示した図である。
　図１０に示すように、ユーザＩＤ（＝4288）によりユーザＤＢ１６から複数の第１の商品の第１の商品ＩＤ（＝3245,2432,5232,…）を取得することができ、取得した複数の第１の商品ＩＤにより商品ＤＢ２４から複数の第１の商品（第１の商品ＩＤ）毎の第１のデザイン特徴量を取得することができる。
　ここで、第１の商品の個数を、ｍ（ｍ：２以上の整数）個とすると、ｍ個の第１のデザイン特徴量を取得することができる。
　嗜好適合度算出部２２、取得したｍ個の第１のデザイン特徴量の第１のヒストグラム（第１の統計量）を作成する。
　一方、複数の店舗のうちの１つの店舗（例えば、店舗ＩＤ（＝0088)を有する店舗）の店舗ＩＤにより、店舗ＤＢ２０から当該店舗が取り扱っている複数の第２の商品の第２の商品ＩＤ（＝3555,2352,0032,…）を取得することができ、取得した複数の第２の商品ＩＤにより商品ＤＢ２４から複数の第２の商品（第２の商品ＩＤ）毎の第２のデザイン特徴量を取得することができる。
　ここで、第２の商品の個数を、ｎ（ｎ：２以上の整数）個とすると、ｎ個の第２のデザイン特徴量を取得することができる。
　嗜好適合度算出部２２は、取得したｎ個の第２のデザイン特徴量の第２のヒストグラム（第２の統計量）を作成する。
　そして、嗜好適合度算出部２２は、作成した第１のデザイン特徴量の第１のヒストグラムと第２のデザイン特徴量の第２のヒストグラムとの類似度を算出する。
　第１及び第２のヒストグラム間の類似度（相関）は、例えば、バタチャリヤ距離（Bhattacharyya距離）により算出することができる。尚、第１及び第２のヒストグラム間の類似度を算出する場合、第１及び第２のヒストグラムでヒストグラムの度数の合計が１になるように正規化を行う。
　いま、第１及び第２のデザイン特徴量が、それぞれ第１及び第２の商品の代表色１色の色特徴量とすると、ＨＳＶ表色系ではＨ（色相）、Ｓ（彩度）及びＶ（明度）の３つのヒストグラムが生成されることになるため、第１及び第２のヒストグラム間のBhattacharyya距離を、ＳＨ、ＳＳ及びＳＶとすると、全体での類似度Ｓは、次式、
　［数１］
　Ｓ＝√（ＳＨ ２＋ＳＳ ２＋ＳＶ ２）
により算出することができる。
　嗜好適合度算出部２２は、第１のデザイン特徴量の第１のヒストグラムと第２のデザイン特徴量の第２のヒストグラムとの類似度を算出することにより、一のユーザ（ユーザＩＤ＝4288）と一の店舗（店舗ＩＤ＝0088）との嗜好適合度を算出する。また、嗜好適合度算出部２２は、一のユーザ（ユーザＩＤ＝4288）と他の全ての店舗との嗜好適合度も同様にして算出する。
　また、嗜好適合度算出部２２は、デザイン特徴量のヒストグラムを作成する代わりに、図６から図８に示した二次元の感性空間に第１のデザイン特徴量（感性空間座標、又は代表色（図７参照））をマッピングした第１の感性マップ（第１の統計量）と、感性空間座標に第２のデザイン特徴量をマッピングした第２の感性マップ（第２の統計量）とを作成し、第１の感性マップと第２の感性マップとの正規化相関を算出するようにしてもよい。そして、嗜好適合度算出部２２は、正規化相関（類似度）を算出することにより、一のユーザ（ユーザＩＤ＝4288）と一の店舗（店舗ＩＤ＝0088)との嗜好適合度を算出する。また、嗜好適合度算出部２２は、一のユーザ（ユーザＩＤ＝4288）と他の全ての店舗との嗜好適合度も同様にして算出する。
　図２に戻って、嗜好適合度算出部２２は、店舗の紹介を求めたユーザと全ての店舗との嗜好適合度を算出すると、店舗毎の嗜好適合度を店舗情報提供部２６に出力する。
　店舗情報提供部２６は、嗜好適合度算出部２２から入力される店舗毎の嗜好適合度に基づいて、最も嗜好適合度が高い１つの店舗を抽出（検索）し、又は嗜好適合度の高い順に店舗をソートし、嗜好適合度の高い上位の２以上の店舗を抽出（検索）し、検索した１又は２以上の店舗の情報を、送信部１２Ａを介してユーザ端末機１００に送信する。送信する店舗の情報は、例えば、店舗名、店舗のＥＣサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、リアル店舗の所在地の情報等である。
　第１の課金処理部２７は、店舗情報提供部２６から店舗の情報がユーザに提供されると、店舗の情報が提供された当該店舗に対して課金を行うもので、例えば、一定期間（１週間、１箇月間）に、店舗の情報を提供した回数を店舗毎に集計し、集計結果に応じて課金する。この課金は、店舗をユーザに紹介したことにより発生した対価である。課金情報は、店舗サーバ２００に送信し、又は別途、店舗に送付するようにしてもよい。
　この検索システム１によれば、ユーザは、ユーザ端末機１００を操作することで、検索サーバ１０を通じて自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗を検索することができる。
　＜ユーザ端末機１００＞
　ユーザ端末機１００は、店舗を検索したり、店舗が取り扱っている商品を検索したりする際に操作される端末機であり、例えばスマートフォン、タブレットデバイス等のポータブル端末機やパーソナルコンピュータなどの形態をとりうる。
　以下、ユーザ端末機１００として機能し得るスマートフォンについて説明する。
　図１１はユーザ端末機１００の一実施形態であるスマートフォンの外観を示す図である。図１１に示すユーザ端末機（以下、「スマートフォン」という）１００は、平板状の筐体１０２を有し、筐体１０２の一方の面に表示部としての表示パネル１２１と、入力部としての操作パネル１２２とが一体となって形成される表示入力部１２０が設けられる。また、その筐体１０２は、スピーカ１３１と、マイクロホン１３２と、操作部１４０と、カメラ部１４１とを備える。尚、筐体１０２の構成はこれに限定されず、例えば、表示部と入力部とが独立して設けられる構成を採用したり、折り畳み構造やスライド機構を有する構成を採用したりすることもできる。
　図１２は図１１に示したスマートフォン１００の内部構成を示すブロック図である。図１２に示すように、スマートフォン１００の主たる構成要素として、無線通信部１１０と、表示入力部１２０と、通話部１３０と、操作部１４０と、カメラ部１４１と、記憶部１５０と、外部入出力部１６０と、ＧＰＳ(Global Positioning System)受信部１７０と、モーションセンサ部１８０と、電源部１９０と、主制御部１０１とを備える。また、スマートフォン１００の主たる機能として、基地局装置と移動通信網とを介した移動無線通信を行う無線通信機能を備える。
　無線通信部１１０は、主制御部１０１の指示に従って、移動通信網に接続された基地局装置との間で無線通信を行う。その無線通信が使用されて、音声データ及び画像データ等の各種ファイルデータや電子メールデータなどの送受信、及びウェブデータやストリーミングデータなどの受信が行われる。
　表示入力部１２０は、表示パネル１２１及び操作パネル１２２を備えるいわゆるタッチパネルであり、主制御部１０１の制御により、画像（静止画像及び動画像）や文字情報などを表示して視覚的にユーザに情報を伝達し、また表示した情報に対するユーザ操作を検出する。
　表示パネル１２１は、ＬＣＤ(Liquid Crystal Display)又はＯＥＬＤ(Organic Electro-Luminescence Display）などを表示デバイスとして用いる。操作パネル１２２は、表示パネル１２１の表示面上に表示される画像が視認可能な状態で設けられ、ユーザの指や尖筆によって操作される１又は複数の座標を検出するデバイスである。そのデバイスがユーザの指や尖筆によって操作されると、操作パネル１２２は、操作に起因して発生する検出信号を主制御部１０１に出力する。次いで、主制御部１０１は、受信した検出信号に基づいて、表示パネル１２１上の操作位置（座標）を検出する。
　図１１に例示されるスマートフォン１００の表示パネル１２１と操作パネル１２２とは一体となって表示入力部１２０を構成し、操作パネル１２２が表示パネル１２１を完全に覆うような配置となっている。その配置を採用した場合、操作パネル１２２は、表示パネル１２１外の領域についても、ユーザ操作を検出する機能を備えてもよい。換言すると、操作パネル１２２は、表示パネル１２１に重なる重畳部分についての検出領域（以下、「表示領域」と称する）と、それ以外の表示パネル１２１に重ならない外縁部分についての検出領域（以下、「非表示領域」と称する）とを備えていてもよい。
　尚、表示領域の大きさと表示パネル１２１の大きさとを完全に一致させてもよいが、両者を必ずしも一致させる必要はない。また、操作パネル１２２が、外縁部分及びそれ以外の内側部分の２つの感応領域を備えていてもよい。更に、その外縁部分の幅は、筐体１０２の大きさなどに応じて適宜設計されるものである。更にまた、操作パネル１２２で採用される位置検出方式としては、マトリクススイッチ方式、抵抗膜方式、表面弾性波方式、赤外線方式、電磁誘導方式、及び静電容量方式などが挙げられ、いずれの方式が採用されてもよい。
　通話部１３０は、スピーカ１３１及びマイクロホン１３２を備え、マイクロホン１３２を通じて入力されたユーザの音声を主制御部１０１にて処理可能な音声データに変換して主制御部１０１に出力したり、無線通信部１１０或いは外部入出力部１６０により受信された音声データを復号してスピーカ１３１から出力したりする。また、図１１に示すように、例えば、スピーカ１３１及びマイクロホン１３２を表示入力部１２０が設けられた面と同じ面に搭載することができる。
　操作部１４０は、キースイッチなどを用いたハードウェアキーであって、ユーザからの指示を受け付ける。例えば、図１１に示すように、操作部１４０は、スマートフォン１００の筐体１０２の側面に搭載され、指などで押下されるとスイッチオン状態となり、指を離すとバネなどの復元力によってスイッチオフ状態となる押しボタン式のスイッチである。
　記憶部１５０は、主制御部１０１の制御プログラムや制御データ、アプリケーションソフトウェア、通信相手の名称や電話番号などを対応づけたアドレスデータ、送受信した電子メールのデータ、ウェブブラウジングによりダウンロードしたウェブデータ、及びダウンロードしたコンテンツデータ等を記憶し、またストリーミングデータなどを一時的に記憶する。また、記憶部１５０は、スマートフォン内蔵の内部記憶部１５１と着脱自在な外部メモリスロットを有する外部記憶部１５２とにより構成される。尚、記憶部１５０を構成する内部記憶部１５１及び外部記憶部１５２のそれぞれは、フラッシュメモリタイプ、ハードディスクタイプ、マルチメディアカードマイクロタイプ、カードタイプのメモリ、ＲＡＭ(Random Access Memory)、或いはＲＯＭ(Read Only Memory)などの格納媒体を用いて実現される。
　外部入出力部１６０は、スマートフォン１００に連結される全ての外部機器とのインターフェースの役割を果たし、通信等（例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＩＥＥＥ１３９４など）又はネットワーク（例えば、ネットワーク、無線ＬＡＮ(Local Area Network)、ブルートゥース(Bluetooth)（登録商標）、ＲＦＩＤ(Radio Frequency Identification)、赤外線通信(Infrared Data Association：ＩｒＤＡ）、ＵＷＢ(Ultra Wideband)（登録商標）、ジグビー(ZigBee)（登録商標）など）により他の外部機器に直接的又は間接的に接続する。
　スマートフォン１００に連結される外部機器としては、例えば、有線／無線ヘッドセット、有線／無線外部充電器、有線／無線データポート、カードソケットを介して接続されるメモリカード(Memory card)やＳＩＭ(Subscriber Identity Module Card)／ＵＩＭ(User Identity Module Card)カード、オーディオ・ビデオＩ／Ｏ(Input/Output)端子を介して接続される外部オーディオ・ビデオ機器、有線／無線接続される外部オーディオ・ビデオ機器、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、及びイヤホンなどがある。外部入出力部１６０は、このような外部機器から伝送を受けたデータをスマートフォン１００の内部の各構成要素に伝達したり、スマートフォン１００の内部のデータが外部機器に伝送されたりするように構成されてもよい。
　ＧＰＳ受信部１７０は、主制御部１０１の指示に従って、ＧＰＳ衛星ＳＴ１、ＳＴ２～ＳＴｎから送信されるＧＰＳ信号を受信し、受信した複数のＧＰＳ信号に基づく測位演算処理を実行し、スマートフォン１００の緯度、経度及び高度によって特定される位置情報（ＧＰＳ情報）を取得する。ＧＰＳ受信部１７０は、無線通信部１１０及び／又は外部入出力部１６０（例えば、無線ＬＡＮ）から位置情報を取得できる場合には、その位置情報を用いて位置を検出することもできる。
　モーションセンサ部１８０は、例えば、３軸の加速度センサなどを備え、主制御部１０１の指示に従って、スマートフォン１００の物理的な動きを検出する。スマートフォン１００の物理的な動きを検出することにより、スマートフォン１００の動く方向や加速度が検出される。その検出の結果は、主制御部１０１に出力される。
　電源部１９０は、主制御部１０１の指示に従って、スマートフォン１００の各部に、バッテリ（図示しない）に蓄えられる電力を供給する。
　主制御部１０１は、マイクロプロセッサを備え、記憶部１５０が記憶する制御プログラムや制御データに従って動作し、スマートフォン１００の各部を統括して制御する。また、主制御部１０１は、無線通信部１１０を通じて音声通信及びデータ通信を行うために、通信系の各部を制御する移動通信制御機能と、アプリケーション処理機能とを備える。
　アプリケーション処理機能は、記憶部１５０が記憶するアプリケーションソフトウェアに従って主制御部１０１が動作することにより実現される。アプリケーション処理機能としては、例えば、外部入出力部１６０を制御することで対向機器とデータ通信を行う赤外線通信機能や、電子メールの送受信を行う電子メール機能、及びウェブページを閲覧するウェブブラウジング機能などがある。
　また、主制御部１０１は、受信データやダウンロードしたストリーミングデータなどの画像データ（静止画像や動画像のデータ）に基づいて、映像を表示入力部１２０に表示する等の画像処理機能を備える。画像処理機能とは、主制御部１０１が、上記画像データを復号し、その復号結果に画像処理を施して、その画像処理を経て得られる画像を表示入力部１２０に表示する機能のことをいう。
　更に、主制御部１０１は、表示パネル１２１に対する表示制御と、操作部１４０や操作パネル１２２を通じたユーザ操作を検出する操作検出制御とを実行する。
　表示制御の実行により、主制御部１０１は、アプリケーションソフトウェアを起動するためのアイコンや、スクロールバーなどのソフトウェアキーを表示したり、或いは電子メールを作成するためのウィンドウを表示したりする。尚、スクロールバーとは、表示パネル１２１の表示領域に収まりきれない大きな画像などについて、画像の表示部分を移動する指示を受け付けるためのソフトウェアキーのことをいう。
　また、操作検出制御の実行により、主制御部１０１は、操作部１４０を通じたユーザ操作を検出したり、操作パネル１２２を通じて、上記アイコンに対する操作や、上記ウィンドウの入力欄に対する文字列の入力を受け付けたり、或いは、スクロールバーを通じた表示画像のスクロール要求を受け付ける。
　更に、操作検出制御の実行により主制御部１０１は、操作パネル１２２に対する操作位置が、表示パネル１２１に重なる重畳部分（表示領域）に該当するか、或いはそれ以外の表示パネル１２１に重ならない外縁部分（非表示領域）に該当するかを判定し、操作パネル１２２の感応領域やソフトウェアキーの表示位置を制御するタッチパネル制御機能を備える。
　また、主制御部１０１は、操作パネル１２２に対するジェスチャ操作を検出し、検出したジェスチャ操作に応じて、予め設定された機能を実行することもできる。ジェスチャ操作とは、従来の単純なタッチ操作ではなく、指などによって軌跡を描いたり、複数の位置を同時に指定したり、或いはこれらを組み合わせて、複数の位置から少なくとも１つについて軌跡を描く操作を意味する。
　カメラ部１４１は、主制御部１０１の制御により、撮像によって得た画像データを例えばＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）などの圧縮した画像データに変換し、その画像データを記憶部１５０に記録したり、外部入出力部１６０や無線通信部１１０を通じて出力したりすることができる。図１１に示すようにスマートフォン１００において、カメラ部１４１は表示入力部１２０と同じ面に搭載されているが、カメラ部１４１の搭載位置はこれに限らず、表示入力部１２０が設けられる筐体１０２の表面ではなく筐体１０２の背面にカメラ部１４１が搭載されてもよいし、或いは複数のカメラ部１４１が筐体１０２に搭載されてもよい。尚、複数のカメラ部１４１が搭載されている場合には、撮像に供するカメラ部１４１を切り替えて単独のカメラ部１４１によって撮像が行われてもよいし、或いは、複数のカメラ部１４１を同時に使用して撮像が行われてもよい。
　また、カメラ部１４１はスマートフォン１００の各種機能に利用することができる。例えば、カメラ部１４１で取得した画像が表示パネル１２１に表示さてもよいし、操作パネル１２２の操作入力手法の一つとして、カメラ部１４１で撮像取得される画像が利用されてもよい。また、ＧＰＳ受信部１７０が位置を検出する際に、カメラ部１４１からの画像が参照されて位置が検出されてもよい。更には、カメラ部１４１からの画像が参照されて、３軸の加速度センサを用いずに、或いは、３軸の加速度センサと併用して、スマートフォン１００のカメラ部１４１の光軸方向を判断することや、現在の使用環境を判断することもできる。勿論、カメラ部１４１からの画像をアプリケーションソフトウェア内で利用することもできる。
　その他、ＧＰＳ受信部１７０により取得された位置情報、マイクロホン１３２により取得された音声情報（主制御部等により、音声テキスト変換を行ってテキスト情報となっていてもよい）、及びモーションセンサ部１８０により取得された姿勢情報等などを静止画又は動画の画像データに付加して得られるデータを、記憶部１５０に記録したり、外部入出力部１６０や無線通信部１１０を通じて出力したりすることもできる。
　さて、上記構成のスマートフォン１００は、無線通信部１１０を通じて前述した検索サーバ１０にアクセスすることができ、操作部１４０での操作によりユーザＩＤ、パスワードを、第１の送信部として機能する無線通信部１１０を通じて検索サーバ１０に送信することで、検索サーバ１０の利用が可能になる。また、検索サーバ１０の利用が可能になると、操作部１４０は、嗜好に合った店舗の検索操作を受け付ける操作部として機能する。
　また、スマートフォン１００は、ネットワーク２上のネットショッピングモール（図示せず）を通じてネットショッピングモールに出店している各店舗のＥＣサイトにアクセスし、ＥＣサイトにて所望の商品を選択してネットショッピングのカートに入れたり、商品を選択してお気に入りリストに登録したり、商品を選択して当該商品の詳細表示を閲覧したり、商品を選択してマイクローゼットに登録したりすることができる。
　検索サーバ１０とネットショッピングモールを運営するサーバとは、一体化され又は連携しており、検索サーバ１０は、ネットショッピングモールに出店している各店舗のＥＣサイトでのユーザの購買行動履歴情報（ネットショッピングのカートに入れた履歴情報、商品を選択してお気に入りリストに登録した履歴情報、商品を選択して当該商品の詳細表示を閲覧した履歴情報、及び商品を選択してマイクローゼットに登録した履歴情報のうちのいずれか１以上の履歴情報）を取得し、取得した購買行動履歴情報に基づいて図３に示したユーザＤＢ１６を作成、更新する。
　また、検索サーバ１０は、各店舗サーバ２００から店舗の情報を取得し、図４に示した店舗ＤＢ２０を作成、更新する。
　検索サーバ１０は、スマートフォン１００からユーザの嗜好に合った店舗の検索要求を受け付けると、前述したようにユーザと各店舗との嗜好適合度を算出し、最も嗜好適合度が高い店舗の情報、又は嗜好適合度の高い上位の２以上の店舗の情報をスマートフォン１００に送信する。
　スマートフォン１００は、検索サーバ１０から送信された店舗の情報を、第１の受信部として機能する無線通信部１１０により受信し、受信した店舗の情報を表示部としての表示パネル１２１に表示する。
　これによりユーザは、表示パネル１２１に表示された店舗の情報を閲覧したり、表示された店舗の情報に基づいて自分の好みの商品を多く扱っている店舗のＥＣサイトにアクセスしたりすることができる。
　［検索方法］
　次に、本発明に係る検索方法について説明する。
　図１３は本発明に係る検索方法の実施形態を示すフローチャートであり、特に検索サーバ１０における処理手順に関して示している。
　図１３において、検索サーバ１０の受信部１２Ｂが、ユーザ端末機１００からユーザＩＤを受信（入力）すると（ステップＳ１０）、第１の商品ＩＤ取得部１４は、入力したユーザＩＤに基づいてユーザＤＢ１６（図３）からユーザＩＤに対応して管理されている商品ＩＤを取得する（ステップＳ１２）。
　一方、第２の商品ＩＤ取得部１８は、店舗ＤＢ２０から、各店舗の店舗ＩＤに関連付けて登録されている第２の商品ＩＤを取得する（ステップＳ１４）。
　嗜好適合度算出部２２は、ステップＳ１２で取得した第１の商品ＩＤと、ステップＳ１４で取得した第２の商品ＩＤとに基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を店舗毎に算出する（ステップＳ１６）。即ち、第１の商品ＩＤに対応する第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と、第２の商品ＩＤに対応する第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する。
　店舗情報提供部２６は、嗜好適合度算出部２２にて算出された店舗毎の嗜好適合度に基づいて、最も嗜好適合度が高い１つの店舗を抽出（検索）し、又は嗜好適合度の高い上位の２以上の店舗を抽出（検索）する（ステップＳ１８）。そして、検索した１又は２以上の店舗の情報を、送信部１２Ａを介してユーザ端末機１００に送信（提供）する（ステップＳ２０）。
　これにより、ユーザは、ユーザ端末機１００及び検索サーバ１０を通じて自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗を検索することができる。
　＜第２の実施形態の検索サーバ＞
　図１４は第２の実施形態の検索サーバ１０－２の機能構成例を示すブロック図である。尚、図１４において、図２に示した第１の実施形態の検索サーバ１０と共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
　第２の実施形態の検索サーバ１０－２は、主としてユーザ位置情報取得部２８が追加されている点、及びリアル店舗を検索する点で、第１の実施形態の検索サーバ１０と相違する。
　検索サーバ１０－２の通信部１２（受信部１２Ｂ）は、ユーザ端末機１００からネットワーク２を介して送信されるユーザＩＤ、及びユーザ（自分）の自分の好みの商品を多く取り扱っているリアル店舗の検索を要求する検索要求を受信するとともに、ＧＰＳ情報を受信する。
　ユーザ位置情報取得部２８は、ユーザ端末機１００から受信部１２Ｂを介してユーザの現在位置を示すユーザの位置情報としてＧＰＳ情報を取得する。
　第２の商品ＩＤ取得部１８は、店舗ＤＢ２０から、各店舗の店舗ＩＤに関連付けて登録されている第２の商品ＩＤを取得するものであるが、第２の実施形態では、ユーザ位置情報取得部２８から入力されるＧＰＳ情報に基づいて、ＧＰＳ情報により特定されるユーザの現在位置から予め設定された距離以内に存在する店舗を検索対象の店舗とし、検索対象の店舗毎に設定された店舗ＩＤに基づいてその店舗ＩＤに対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品ＩＤを取得する。
　即ち、第２の実施形態の第２の商品ＩＤ取得部１８は、ユーザ位置情報取得部２８から入力されるＧＰＳ情報に基づいて、ＧＰＳ情報により特定されるユーザの現在位置から予め設定された距離以内に存在する店舗を検索対象の店舗として絞り込み、絞り込んだ店舗毎に各店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品ＩＤを取得する。
　ここで、予め設定される距離としては、例えば、数ｋｍの固定された距離でもよいし、ユーザが適宜設定できるようにしてもよい。また、店舗位置情報記憶部として機能する店舗ＤＢ２０には、各店舗（リアル店舗）の所在地を示す位置情報（好ましくはＧＰＳ情報）が登録されている。
　第２の実施形態によれば、ユーザの現在位置から予め設定された距離以内の店舗（リアル店舗）が紹介されるため、紹介された店舗に行きやすいという利点がある。
　＜第３の実施形態の検索サーバ＞
　図１５は第３の実施形態の検索サーバ１０－３の機能構成例を示すブロック図である。尚、図１５において、図２に示した第１の実施形態の検索サーバ１０と共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
　第３の実施形態の検索サーバ１０－３は、主としてユーザ位置情報取得部２８及び行動範囲情報取得部３０が追加されている点、及びリアル店舗を検索する点で、第１の実施形態の検索サーバ１０と相違する。
　検索サーバ１０－３の通信部１２（受信部１２Ｂ）は、ユーザ端末機１００からネットワーク２を介して送信されるユーザＩＤ、及びユーザ（自分）の自分の好みの商品を多く取り扱っているリアル店舗の検索を要求する検索要求を受信するとともに、ＧＰＳ情報を受信する。
　ユーザ位置情報取得部２８は、ユーザ端末機１００から受信部１２Ｂを介してユーザの現在位置を示すユーザの位置情報としてＧＰＳ情報を定期的に取得する。
　検索サーバ１０－３は、ユーザ位置情報取得部２８により定期的に取得されるＧＰＳ情報に基づいて、通常のユーザの行動範囲（例えば、通勤、通学の路線、ショッピングする範囲等）を示す行動範囲情報を生成することができる。ユーザ毎の行動範囲情報は、ユーザＤＢ１６に登録される。
　行動範囲情報取得部３０は、受信部１２Ｂから入力されるユーザＩＤに基づいて、ユーザＤＢ１６から、ユーザＩＤに対応するユーザの行動範囲を示す行動範囲情報を取得し、取得した行動範囲情報を第２の商品ＩＤ取得部１８に出力する。
　第２の商品ＩＤ取得部１８は、店舗ＤＢ２０から、各店舗の店舗ＩＤに関連付けて登録されている第２の商品ＩＤを取得するものであるが、第３の実施形態では、行動範囲情報取得部３０から入力される行動範囲情報に基づいて、店舗ＤＢ２０に登録されている店舗（リアル店舗）のうちのユーザの行動範囲内に存在する店舗を検索対象の店舗とし、検索対象の店舗毎に設定された店舗ＩＤに基づいて、その店舗ＩＤに対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品ＩＤを取得する。
　即ち、第３の実施形態の第２の商品ＩＤ取得部１８は、行動範囲情報取得部３０から入力される行動範囲情報に基づいて、通常のユーザ行動範囲内に存在する店舗を検索対象の店舗として絞り込み、絞り込んだ店舗毎に各店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品ＩＤを取得する。
　尚、ユーザの行動範囲内とは、例えば、ユーザの行動範囲が通勤、通学の経路の場合、その経路上の最寄りの駅から徒歩で移動できる範囲内を含むものとする。
　第３の実施形態によれば、ユーザの行動範囲内に存在する店舗（リアル店舗）が紹介されるため、紹介された店舗に行きやすいという利点がある。
　＜第４の実施形態の検索サーバ＞
　図１６は第４の実施形態の検索サーバ１０－４の機能構成例を示すブロック図である。尚、図１６において、図２に示した第１の実施形態の検索サーバ１０と共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
　また、第４の実施形態の検索サーバ１０－４は、第１から第３の実施形態の検索サーバと同様に一のユーザに自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗の情報を提供する機能を備えているが、図１６では、以下に詳述するように一の店舗（店舗サーバ２００）に、その店舗が取り扱っている商品に対する嗜好適合度の高いユーザの情報を提供するための構成のみが記載されている。
　図１６において、第４の実施形態の検索サーバ１０－４の第１の商品ＩＤ取得部１４は、ユーザＤＢ１６から全てのユーザのユーザＩＤ毎に、ユーザＩＤに関連付けて登録されている第１の商品ＩＤを取得する。
　また、店舗識別情報受付部として機能する通信部１２（受信部１２Ｂ）は、店舗サーバ２００から店舗サーバ２００に係る店舗の店舗ＩＤとともに、自店舗の商品と嗜好適合度が高いユーザの検索を要求する検索要求を受信し、受信した店舗ＩＤを第２の商品ＩＤ取得部１８に出力する。第４の実施形態の検索サーバ１０－４の第２の商品ＩＤ取得部１８は、入力した店舗ＩＤに基づいて店舗ＤＢ２０から、店舗ＩＤに関連付けて登録されている第２の商品ＩＤを取得する。
　即ち、第１の実施形態の検索サーバ１０の第１の商品ＩＤ取得部１４は、自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗の検索を要求する一のユーザの、ユーザＩＤに関連付けて登録されている第１の商品ＩＤを取得するのに対し、第４の実施形態の検索サーバ１０－４の第１の商品ＩＤ取得部１４は、全てのユーザのユーザＩＤ毎に第１の商品ＩＤを取得する点で、両者は相違する。
　また、第１の実施形態の検索サーバ１０の第２の商品ＩＤ取得部１８は、全ての店舗の店舗ＩＤ毎に第２の商品ＩＤを取得するのに対し、第４の実施形態の検索サーバ１０－４の第２の商品ＩＤ取得部１８は、一の店舗（ユーザの検索を要求する店舗）の店舗ＩＤに関連付けて登録されている第２の商品ＩＤを取得する点で、両者は相違する。
　第４の実施形態の検索サーバ１０－４の嗜好適合度算出部２２は、第１の商品ＩＤ取得部１４から入力される第１の商品ＩＤに対応する第１の商品と、第２の商品ＩＤ取得部１８から入力される第２の商品ＩＤに対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度をユーザ毎に算出するもので、店舗毎に嗜好適合度を算出する第１の実施形態の検索サーバ１０の嗜好適合度算出部２２と相違する。
　嗜好適合度算出部２２により算出された一の店舗とユーザ毎の嗜好適合度は、ユーザ情報提供部３２に出力される。
　ユーザ情報提供部３２は、嗜好適合度算出部２２から入力されるユーザ毎の嗜好適合度に基づいて嗜好適合度が上位の１又は２以上のユーザを抽出（検索）し、検索した１又は２以上のユーザの情報を送信部１２Ａを介して店舗サーバ２００に送信する。送信するユーザの情報は、自店舗の商品をユーザに紹介するために必要な情報であり、ユーザのメールアドレス、ユーザＩＤ等を含む。
　第２の課金処理部３３は、ユーザ情報提供部３２からユーザの情報が店舗に提供されると、ユーザの情報が提供された店舗に対して課金を行うもので、例えば、一定期間（１週間、１箇月間）に、ユーザの情報を提供した回数を店舗毎に集計し、集計結果に応じて課金する。この課金は、ユーザを店舗に紹介したことにより発生した対価である。課金情報は、店舗サーバ２００に送信し、又は別途、店舗に送付するようにしてもよい。
　第４の実施形態によれば、店舗サーバ２００は、検索サーバ１０－４を通じて自店舗が取り扱っている商品との嗜好適合度の高いユーザの情報を取得することができる。
　［その他］
　第１の商品ＩＤ取得部１４は、ユーザＩＤに対応して登録されている全ての第１の商品ＩＤを取得しているが、これに限らず、ユーザの購買行動履歴情報の種類（お気に入り登録された履歴情報、詳細表示された履歴情報、カート投入された履歴情報、及びマイクローゼットに登録された履歴情報）のうちのいずれかの種類の履歴情報に対応する第１の商品ＩＤを取得してもよいし、第１の商品ＩＤの数を、ユーザの嗜好が推定できる程度の一定数（好ましくは、最新のユーザの購買行動履歴に対応する一定数）に制限して第１の商品ＩＤを取得してもよい。
　また、第２の商品ＩＤ取得部１８は、店舗ＩＤに対応する一の店舗が取り扱っている全ての商品の商品ＩＤ（即ち、店舗ＩＤに対応して店舗ＤＢ２０登録されている全ての第２の商品ＩＤ）を取得しているが、これに限らず、店舗ＩＤに対応する店舗の販売中の商品を示す第２の商品ＩＤ、販売予定の商品を示す第２の商品ＩＤ、バーゲンセール中の商品を示す第２の商品ＩＤのうちのいずれか１以上の商品を含む第２の商品ＩＤを取得してもよいし、第２の商品ＩＤの数を、店舗の嗜好が推定できる程度の一定数（好ましくは、商品ＤＢ２４への商品の登録時点が新しい一定数）に制限して第２の商品ＩＤを取得してもよい。
　更に、本発明は上述した実施の形態に限定されず、本発明の精神を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であることは言うまでもない。
　１…検索システム、２…ネットワーク、１０…検索サーバ、１２…通信部、１２Ａ…送信部、１２Ｂ…受信部、１４…第１の商品ＩＤ取得部、１６…ユーザＤＢ、１８…第２の商品ＩＤ取得部、２０…店舗ＤＢ、２２…嗜好適合度算出部、２４…商品ＤＢ、２６…店舗情報提供部、２７…第１の課金処理部、２８…ユーザ位置情報取得部、３０…行動範囲情報取得部、３２…ユーザ情報提供部、３３…第２の課金処理部、１００、１００ａ、１００ｂ…ユーザ端末機（スマートフォン）、１１０…無線通信部、１４０…操作部、１７０…ＧＰＳ受信部、１２０…表示入力部、２００、２００ａ、２００ｂ…店舗サーバ

Claims (23)

  1. 　ユーザ毎に設定されたユーザ識別情報に基づいて当該ユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得する第１の商品識別情報取得部と、
    　店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて当該店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得する第２の商品識別情報取得部と、
    　前記第１の商品識別情報に対応する第１の商品と前記第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、前記ユーザの嗜好と前記店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する嗜好適合度算出部と、
    　を備えた検索装置。
  2. 　前記嗜好適合度算出部は、前記第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と前記第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、前記算出した類似度に基づいて前記ユーザの嗜好と前記店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する請求項１に記載の検索装置。
  3. 　前記第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す前記第１の商品識別情報を取得し、
    前記第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す前記第２の商品識別情報を取得し、
    　前記嗜好適合度算出部は、前記ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量と前記ｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量とのｍ×ｎ個の類似度をそれぞれ算出し、前記算出したｍ×ｎ個の類似度の平均値を前記嗜好適合度とする請求項２に記載の検索装置。
  4. 前記第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す前記第１の商品識別情報を取得し、
    前記第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す前記第２の商品識別情報を取得し、
    　前記嗜好適合度算出部は、前記ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量の第１の統計量と前記ｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量の第２の統計量とをそれぞれ算出し、前記算出した前記第１の統計量と前記第２の統計量との類似度を前記嗜好適合度とする請求項２に記載の検索装置。
  5. 　一のユーザのユーザ識別情報を受け付けるユーザ識別情報受付部と、
    　前記一のユーザに対して当該ユーザの嗜好に合った商品を多く取り扱っている店舗の情報を提供する店舗情報提供部と、を更に備え、
    　前記第１の商品識別情報取得部は、前記ユーザ識別情報受付部により受け付けた前記一のユーザのユーザ識別情報に基づいて前記第１の商品識別情報を取得し、
    　前記第２の商品識別情報取得部は、複数の店舗の店舗毎に当該店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得し、
    　前記嗜好適合度算出部は、前記第１の商品識別情報に対応する第１の商品と前記複数の店舗毎の前記第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、前記一のユーザの嗜好と前記複数の店舗毎の嗜好との嗜好適合度をそれぞれ算出し、
    　前記店舗情報提供部は、前記嗜好適合度算出部によりそれぞれ算出された嗜好適合度に基づいて、前記複数の店舗のうちの嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗を検索し、前記検索した店舗の情報を提供する請求項１から４のいずれか１項に記載の検索装置。
  6. 　ユーザ毎に前記ユーザ識別情報に関連付けて前記第１の商品識別情報が登録されたユーザデータベースを備え、
    　前記第１の商品識別情報取得部は、前記ユーザ識別情報受付部が受け付けた前記一のユーザのユーザ識別情報に基づいて、前記ユーザデータベースから前記一のユーザのユーザ識別情報に関連付けて登録された前記第１の商品識別情報を取得する請求項５に記載の検索装置。
  7. 　一の店舗の店舗識別情報を受け付ける店舗識別情報受付部と、
    　前記一の店舗に対して当該店舗が取り扱っている商品に対する嗜好適合度の高いユーザの情報を提供するユーザ情報提供部と、を更に備え、
    　前記第１の商品識別情報取得部は、複数のユーザのユーザ毎に当該ユーザのユーザ識別情報に基づいて前記第１の商品識別情報を取得し、
    　前記第２の商品識別情報取得部は、前記店舗識別情報受付部により受け付けた前記一の店舗の店舗識別情報に基づいて前記第２の商品識別情報を取得し、
    　前記嗜好適合度算出部は、前記複数のユーザ毎の前記第１の商品識別情報に対応する第１の商品と前記一の店舗の前記第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、前記複数のユーザ毎の嗜好と前記一の店舗の嗜好との嗜好適合度をそれぞれ算出し、
    　前記ユーザ情報提供部は、前記嗜好適合度算出部によりそれぞれ算出された嗜好適合度に基づいて、前記複数のユーザのうちの嗜好適合度が上位の１又は２以上のユーザを検索し、前記検索したユーザの情報を提供する請求項１から６のいずれか１項に記載の検索装置。
  8. 　店舗毎に前記店舗識別情報に関連付けて前記第２の商品識別情報が登録された店舗データベースを備え、
    　前記第２の商品識別情報取得部は、前記店舗識別情報受付部が受け付けた前記一の店舗の店舗識別情報に基づいて、前記店舗データベースから前記一の店舗の店舗識別情報に関連付けて登録された前記第２の商品識別情報を取得する請求項７に記載の検索装置。
  9. 　前記ユーザの購買行動履歴情報は、商品を選択してネットショッピングのカートに入れた履歴情報、商品を選択してお気に入りリストに登録した履歴情報、商品を選択して当該商品の詳細表示を閲覧した履歴情報、及び商品を選択してマイクローゼットに登録した履歴情報のうちのいずれか１以上の履歴情報を含む請求項１から８のいずれか１項に記載の検索装置。
  10. 　前記店舗が取り扱っている第２の商品は、当該店舗の販売中の商品、販売予定の商品、及びバーゲンセール中の商品のうちのいずれか１以上の商品を含む請求項１から９のいずれか１項に記載の検索装置。
  11. 　前記第１のデザイン特徴量及び前記第２のデザイン特徴量は、それぞれ前記第１の商品及び前記第２の商品を示す商品画像を解析して得られる色特徴量、柄特徴量、形特徴量、及び質感特徴量のうちのいずれか１以上の特徴量である請求項２から４のいずれか１項に記載の検索装置。
  12. 　前記第１のデザイン特徴量及び前記第２のデザイン特徴量は、それぞれ前記第１の商品及び前記第２の商品を示す商品画像を解析して得られる色特徴量、柄特徴量、形特徴量、及び質感特徴量のうちのいずれか１以上の特徴量に関連付けられた、前記第１の商品及び前記第２の商品の印象を特定する感性特徴量である請求項２から４のいずれか１項に記載の検索装置。
  13. 　前記第１の商品識別情報及び前記第２の商品識別情報に関連付けて前記第１のデザイン特徴量及び前記第２のデザイン特徴量が登録された商品データベースを備え、
    　前記嗜好適合度算出部は、前記商品データベースから前記第１の商品識別情報及び前記第２の商品識別情報にそれぞれ対応する前記第１のデザイン特徴量及び第２のデザイン特徴量を取得し、前記取得した前記第１のデザイン特徴量と前記第２のデザイン特徴量との類似度を算出する請求項２から４のいずれか１項に記載の検索装置。
  14. 　前記店舗情報提供部により前記一のユーザに対して前記店舗の情報の提供が行われると、前記一のユーザに自身の情報が提供された当該店舗に対して課金する第１の課金処理部を備えた請求項５に記載の検索装置。
  15. 　前記ユーザ情報提供部により前記一の店舗に対して前記ユーザの情報の提供が行われると、前記ユーザの情報の提供を受けた店舗に対して課金する第２の課金処理部を備えた請求項７に記載の検索装置。
  16. 　前記一のユーザの位置情報を取得するユーザ位置情報取得部と、
    　前記複数の店舗の位置情報を記憶する店舗位置情報記憶部と、を備え、
    　前記第２の商品識別情報取得部は、前記ユーザ位置情報取得部により取得した前記一のユーザの位置情報と前記複数の店舗の位置情報とに基づいて前記一のユーザと前記複数の店舗との距離が予め設定された距離以内に存在する店舗を検索対象の店舗とし、前記検索対象の店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて当該店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得する請求項５に記載の検索装置。
  17. 　前記一のユーザの行動範囲を示す行動範囲情報を取得する行動範囲情報取得部と、
    　前記複数の店舗の位置情報を記憶する店舗位置情報記憶部と、を備え、
    　前記第２の商品識別情報取得部は、前記行動範囲情報取得部により取得した前記一のユーザの行動範囲情報と前記複数の店舗の位置情報とに基づいて前記複数の店舗のうちの前記一のユーザの行動範囲内に存在する店舗を検索対象の店舗とし、前記検索対象の店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて当該店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得する請求項５に記載の検索装置。
  18. 　ユーザが所有するユーザ端末機と検索サーバとからなる検索システムにおいて、
    　前記ユーザ端末機は、
    　嗜好に合った店舗の検索操作を受け付ける操作部と、
    　前記操作部での検索操作に基づいて前記ユーザ端末機の所有者であるユーザのユーザ識別情報を前記検索サーバに送信する第１の送信部と、
    　前記検索サーバにより検索された１又は２以上の店舗の情報を受信する第１の受信部と、
    　前記第１の受信部により受信した前記店舗の情報を表示する表示部と、を備え、
    　前記検索サーバは、
    　前記ユーザ端末機から一のユーザのユーザ識別情報を受信する第２の受信部と、
    　前記受信したユーザ識別情報に基づいて当該ユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得する第１の商品識別情報取得部と、
    　店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて当該店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得する第２の商品識別情報取得部と、
    　前記第１の商品識別情報に対応する第１の商品と前記第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、前記ユーザの嗜好と前記店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する嗜好適合度算出部と、
    　前記一のユーザに対して当該ユーザの嗜好に合った商品を多く取り扱っている店舗の情報を提供する店舗情報提供部であって、前記嗜好適合度算出部によりそれぞれ算出された嗜好適合度に基づいて、複数の店舗のうちの嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗を検索する店舗情報提供部と、
    　前記検索した店舗の情報を前記一のユーザのユーザ端末機に送信する第２の送信部と、を備えた検索システム。
  19. 　前記嗜好適合度算出部は、前記第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と前記第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、前記算出した類似度に基づいて前記ユーザの嗜好と前記店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する請求項１８に記載の検索システム。
  20. 　検索装置の第１の商品識別情報取得部が、ユーザ毎に設定されたユーザ識別情報に基づいて当該ユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得するステップと、
    　前記検索装置の第２の商品識別情報取得部が、店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて当該店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得するステップと、
    　前記検索装置の嗜好適合度算出部が、前記第１の商品識別情報に対応する第１の商品と前記第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、前記ユーザの嗜好と前記店舗の嗜好との嗜好適合度を算出するステップと、
    　を含む検索方法。
  21. 　前記嗜好適合度を算出するステップは、前記第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と前記第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、前記算出した類似度に基づいて前記ユーザの嗜好と前記店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する請求項２０に記載の検索方法。
  22. 　前記第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す前記第１の商品識別情報を取得し、
    前記第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す前記第２の商品識別情報を取得し、
    　前記嗜好適合度を算出するステップは、前記ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量と前記ｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量とのｍ×ｎ個の類似度をそれぞれ算出し、前記算出したｍ×ｎ個の類似度の平均値を前記嗜好適合度とする請求項２１に記載の検索方法。
  23. 　前記第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す前記第１の商品識別情報を取得し、
    前記第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す前記第２の商品識別情報を取得し、
    　前記嗜好適合度を算出するステップは、前記ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量の第１の統計量と前記ｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量の第２の統計量とをそれぞれ算出し、前記算出した前記第１の統計量と前記第２の統計量との類似度を前記嗜好適合度とする請求項２１に記載の検索方法。
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