专利名称：购入管理装置、购入管理方法、购入管理程序及存储介质的制作方法
技术领域：
本发明的各种侧面及实施方式涉及购入管理装置、购入管理方法、购入管理程序及存储介质。
背景技术：
以往，作为购入管理装置，已知会进行催促商品购入的通知的购入管理装置(例如参照专利文献I)。非专利文献I记载的装置基于用户的购入历史记录信息，算出被该用户购入多次的同一商品的购入间隔，若目前的日期是从最新的购入日起算为该商品的购入间隔以上时，则对该用户进行催促购入该商品的通知。先前技术文献 专利文献专利文献I :日本特开平9-160991号公报
发明内容
(发明所要解决的课题)然而，在专利文献I记载的装置中，关于用户只购入了一次的商品，无法在适当的时期进行购入催促通知。在该技术领域中，希望对于购入新商品的用户能够在适当时期进行催促购入同一商品的通知的购入管理装置、购入管理方法、购入管理程序及存储着购入管理程序的存储介质。(用于解决课题的方案)本发明的一侧面所述的购入管理装置，对用户进行催促购入商品的通知，其特征在于，所述购入管理装置被构成为可参照购入历史记录存储部，其将识别所述用户的用户识别信息与购入历史记录建立关联地加以存储，该购入历史记录含有识别该用户所购入的商品的商品识别信息及购入日期；和商品存储部，其将所述商品识别信息与类别识别信息建立关联地加以存储，该类别识别信息识别根据该商品识别信息所识别的所述商品所属的类别；所述购入管理装置具备对象用户识别信息取得部，其参照所述购入历史记录存储部来取得对象用户的所述用户识别信息，所述对象用户是购入了所述商品当中初次购入的初次商品的所述用户；购入间隔算出部，其参照所述购入历史记录存储部及所述商品存储部，在属于使用所述初次商品的商品识别信息所关联的所述类别识别信息而决定的所述类别的所述商品的所述购入历史记录当中，基于使用所述对象用户识别信息而决定的所述购入历史记录，来算出属于所述类别的所述商品的购入间隔；购入间隔推定部，其基于由所述购入间隔算出部算出的购入间隔，来推定所述初次商品的购入间隔；和通知部，其基于所述初次商品的购入日及由所述购入间隔推定部推定出的所述购入间隔，对所述对象用户进行催促所述初次商品的下次购入的通知。根据本发明的一侧面的购入管理装置，通过对象用户识别信息取得部取得购入初次商品的用户即对象用户的用户识别信息，通过购入间隔算出部，在属于使用初次商品的商品识别信息所关联的类别识别信息而决定的类别的商品的购入历史记录当中，基于使用对象用户识别信息而决定的购入历史记录，算出属于类别的商品的购入间隔，通过购入间隔推定部，基于所算出的购入间隔来推定初次商品的购入间隔，通过通知部，基于初次商品的购入日及所被推定的购入间隔，对对象用户进行初次商品的下次购入催促通知。这样，即便是无法取得购入间隔的初次商品，也能基于已知的购入历史记录来推定购入间隔。因此，能够对购入新商品的用户在适当时期进行催促购入同一商品的通知。在一实施方式中，也可以是所述购入管理装置被构成为还可参照相关关系存储部，该相关关系存储部将所述类别识别信息、和与根据该类别识别信息所关联的所述商品识别信息而识别的所述商品同时被消费或被关联利用的所述商品所属的所述类别即相关类别的所述类别识别信息，建立关联地加以存储；所述购入间隔算出部还参照所述相关关系存储部，使用所述初次商品的商品识别信息所关联的所述类别识别信息，来取得所述相关类别的所述类别识别信息；所述购入间隔算出部参照所述购入历史记录存储部及所述商品存储部，在所述相关类别的所述类别识别信息所关联的所述商品识别信息的所述购入历史记录当中，基于所述对象用户识别信息所关联的购入历史记录来算出购入间隔。通过如此构成，可使用属于与初次商品的类别相关的相关类别的商品的对象用户·的购入历史记录来推定初次商品的购入间隔。因此，可基于已知的购入间隔来高精度地推定未知的购入间隔。在一实施方式中，也可以是所述购入间隔算出部在属于根据所述初次商品的商品识别信息所关联的所述类别识别信息而识别的所述类别的所述商品的所述购入历史记录当中，基于与所述对象用户识别信息不同的用户识别信息所关联的所述购入历史记录来算出购入间隔。通过如此构成，可使用与初次商品隶属于同一类别的商品的购入历史记录、且与对象用户不同的用户的购入历史记录，来推定初次商品的购入间隔。因此，能够以简易的构成，基于已知的购入间隔来高精度地推定未知的购入间隔。在一实施方式中，也可以是所述购入间隔算出部使用包含与所述初次商品的购入时刻同一时期的过去的给定期间的所述购入历史记录来算出购入间隔。通过如此构成，可算出适当反映了季节因素的购入间隔。在一实施方式中，也可以是所述购入历史记录存储部作为所述购入历史记录而含有每购入I次的所述商品的购入数量；所述购入间隔推定部将由所述购入间隔算出部算出的购入间隔基于所述购入数量而调短或调长，来推定所述初次商品的购入间隔。通过如此构成，可基于已知的购入间隔来更高精度地推定未知的购入间隔。另外，本发明的另一侧面所述的购入管理方法，由购入管理装置来执行，该购入管理装置被构成为可参照购入历史记录存储部，其将识别用户的用户识别信息与购入历史记录建立关联地加以存储，该购入历史记录含有识别该用户所购入的商品的商品识别信息及购入日期；和商品存储部，其将所述商品识别信息与类别识别信息建立关联地加以存储，该类别识别信息识别根据该商品识别信息所识别的所述商品所属的类别；所述购入管理方法的特征在于，包括对象用户识别信息取得步骤，参照所述购入历史记录存储部来取得对象用户的所述用户识别信息，所述对象用户是购入了所述商品当中初次购入的初次商品的所述用户；购入间隔算出步骤，参照所述购入历史记录存储部及所述商品存储部，在属于使用所述初次商品的商品识别信息所关联的所述类别识别信息而决定的所述类别的所述商品的所述购入历史记录当中，基于使用所述对象用户识别信息而决定的所述购入历史记录，来算出属于所述类别的所述商品的购入间隔；购入间隔推定步骤，基于由所述购入间隔算出步骤算出的购入间隔，来推定所述初次商品的购入间隔；和通知步骤，基于所述初次商品的购入日及由所述购入间隔推定步骤推定出的所述购入间隔，对所述对象用户进行催促所述初次商品的下次购入的通知。本发明的另一侧面所述的购入管理程序，使购入管理装置动作，该购入管理装置被构成为可参照购入历史记录存储部，其将识别用户的用户识别信息与购入历史记录建立关联地加以存储，该购入历史记录含有识别该用户所购入的商品的商品识别信息及购入日期；和商品存储部，其将所述商品识别信息与类别识别信息建立关联地加以存储，该类别识别信息识别根据该商品识别信息所识别的所述商品所属的类别；所述购入管理程序的特征在于，使所述购入管理装置作为下述部件执行动作对象用户识别信息取得部，其参照所述购入历史记录存储部来取得对象用户的所述用户识别信息，所述对象用户是购入了所述商品当中初次购入的初次商品的所述用户；购入间隔算出部，其参照所述购入历史记录存储部及所述商品存储部，在属于使用所述初次商品的商品识别信息所关联的所述类别识别 信息而决定的所述类别的所述商品的所述购入历史记录当中，基于使用所述对象用户识别信息而决定的所述购入历史记录，来算出属于所述类别的所述商品的购入间隔；购入间隔推定部，其基于由所述购入间隔算出部算出的购入间隔，来推定所述初次商品的购入间隔；和通知部，其基于所述初次商品的购入日及由所述购入间隔推定部推定出的所述购入间隔，对所述对象用户进行催促所述初次商品的下次购入的通知。本发明的另一侧面所述的存储介质，存储了使购入管理装置动作的购入管理程序，该述购入管理装置被构成为可参照购入历史记录存储部，其将识别用户的用户识别信息与购入历史记录建立关联地加以存储，该购入历史记录含有识别该用户所购入的商品的商品识别信息及购入日期；和商品存储部，其将所述商品识别信息与类别识别信息建立关联地加以存储，该类别识别信息识别根据该商品识别信息所识别的所述商品所属的类别，所述存储介质的特征在于，存储的所述购入管理程序使所述购入管理装置作为下述部件执行动作对象用户识别信息取得部，其参照所述购入历史记录存储部来取得对象用户的所述用户识别信息，所述对象用户是购入了所述商品当中初次购入的初次商品的所述用户；购入间隔算出部，其参照所述购入历史记录存储部及所述商品存储部，在属于使用所述初次商品的商品识别信息所关联的所述类别识别信息而决定的所述类别的所述商品的所述购入历史记录当中，基于使用所述对象用户识别信息而决定的所述购入历史记录，来算出属于所述类别的所述商品的购入间隔；购入间隔推定部，其基于由所述购入间隔算出部算出的购入间隔，来推定所述初次商品的购入间隔；和通知部，其基于所述初次商品的购入日及由所述购入间隔推定部推定出的所述购入间隔，对所述对象用户进行催促所述初次商品的下次购入的通知。根据上述的购入管理方法、购入管理程序及存储介质，可实现和上述购入管理装置同样的效果。(发明效果)如以上说明，根据本发明的各种侧面及实施方式，可对购入了新商品的用户在适当时期进行催促购入同一商品的通知。
图I是实施方式所涉及的含有购入管理装置的商品贩卖系统的构成概要图。图2是实施方式所涉及的含有购入管理装置中所含的装置的硬件构成图。图3是第I实施方式所涉及的购入管理装置的功能模块图。图4是实施方式所涉及的数据库服务器所具有的表格的一例。图5是第I实施方式所涉及的购入管理装置的动作的流程图。图6是第2实施方式所涉及的购入管理装置的功能模块图。图7是第2实施方式所涉及的购入管理装置的动作的流程图。·
具体实施例方式以下，参照附图来说明实施方式。此外，在附图的说明中对同一要素标示同一符号，并省略重复说明。(第I实施方式)本实施方式的购物服务器(购入管理装置)，对用户进行购入了一次的商品的下次购入催促通知，适合用于例如利用了因特网的商品贩卖系统。以下说明本实施方式的购物服务器被用于利用了因特网的商品贩卖系统时的例子。图I是本实施方式所述的含有购物服务器的商品贩卖系统的构成概要图。如图I所示，商品贩卖系统40具备购物服务器I、数据库服务器2及用户终端。此外，用户终端可为I台，也可为多台。此处，为了方便起见，图示了用户终端3A 用户终端3C共3台。由于用户终端3A 用户终端3C的功能完全相同，因此以下就以用户终端3A为例来说明。购物服务器I及用户终端3A分别连接至因特网，被构成为可彼此通信。另外，购物服务器I被构成为可参照及更新数据库服务器2。图2是购物服务器I、数据库服务器2及用户终端3A的硬件构成图。如图2所示，购物服务器I、数据库服务器2及用户终端3A在物理上被构成为含有CPU (CentralProcessing Unit)100、R0M(Read Only Memory)101及 RAM(Random Access Memory)102 等主存储装置、摄影机或键盘等输入设备103、显示器等输出设备104、硬盘等辅助存储装置105、通信设备106等的通常的计算机系统。后述的购物服务器I、数据库服务器2及用户终端3A的各功能，通过将给定的计算机软件读入到CPU100、R0M10U RAM102等硬件中，在CPU100的控制下使输入设备103及输出设备104动作，进行主存储装置或辅助存储装置105中的数据读出及写入而实现。图3是购物服务器I及数据库服务器2的功能模块图。如图3所示，数据库服务器2具备购入历史记录DB (购入历史记录存储部)20、商品DB (商品存储部)21及相关关系DB (相关关系存储部)22。在购入历史记录DB20中，将用户和该用户的购入历史记录建立关联地存储。购入历史记录中含有该用户所购入的商品、购入日期及每购入I次的购入数量。例如，如图4的(A)所示，购入历史记录DB20具有识别用户的用户ID(用户识别信息)、购入日期、识别商品的商品ID及购入数量所建立关联而成的表格。
商品DB21中，关联存储了用于识别商品的商品ID(商品识别信息)和用于识别该商品所属类别的类别ID(类别识别信息)。例如，如图4的(B)所示，商品DB21具有商品ID和用于识别类别的类别ID所建立关联而成的表格。此外，类别是指用于对商品共通的特征进行分类而预先设定的，可使用例如商品名、品牌名、商品的普通名称等。作为类别，可采用商品被限定成I个为止的详细分类的类别，也可采用有多个商品所属的上位概念所分类的类别。例如，假设有打印机A用的红色墨水而墨水容量是标准的“墨水1”，打印机A用的红色墨水而容量2倍的“墨水2 ”，打印机A用的蓝色“墨水3 ”，打印机B用的红色“墨水4”。此情况下，作为类别可采用“打印机A用的红色墨水而容量是标准的墨水”来作为只有“墨水I”所属的类别，可采用“打印机A用的红色墨水”来作为有“墨水1”、“墨水2”所属的类别，可采用“打印机用的墨水”来作为有“墨水I ” “墨水4”所属的类别。相关关系DB22中，关联存储了用于识别类别的类别ID、和用于识别与该类别具有相关的相关类别的相关类别ID。相关关系DB22例如如图4的(C)所示，具有类别ID、用于识别相关类别的相关类别ID及相关关系所被建立关联而成的表格。相关类别是与具有相关关系的类别中所属商品同时被消费或关联利用的商品所属的类别。例如，鞋油和鞋子、面包和奶油、墨水和纸张、笔记本和铅笔、香松和米、装置和耗材(例如加湿器和用于加湿器的滤网)、日本酒和啤酒等。此外，设相关类别是对象用户过去曾购入一定次数以上(至少·的相关类别时，当某个类别中所属商品被消费时，会对相关类别中所属商品的消费带来的影响。例如，若相关关系为“正”，则意味着某个类别中所属商品越被购入(消费)，该类别的相关类别中所属商品也会正比例地被购入(消费)。而若相关关系为“负”，则意味着某个类别中所属商品越被购入(消费)，该类别的相关类别中所属商品是反比例地被购入(消费)。相关关系的具体的比例常数，随每个相关关系而不同。例如，存在相对于打印机用纸购入3包而购入墨水I个的关系时，比例常数为3。此时，打印机用纸的购入间隔若假设为I个月，则打印机用纸的购入间隔I个月乘以比例系数3所得的3个月，就是打印机墨水的购入间隔。另外，相关关系的比例常数也可预先设定。例如，也可具有将类别ID、相关类别ID及预先设定的相关关系的比例常数建立关联而成的表格。或者，也可采用使用购入历史记录DB20、商品DB21及相关关系DB23而在给定时刻所算出的值。具体而言，从购入历史记录DB20针对每一用户分别取得同一用户所购入的商品ID，使用所取得的商品ID而从商品DB21取得类别ID，使用所取得的类别ID而从相关关系DB23取得相关类别ID，使用相关类别ID而从商品DB21取得相关的商品ID (相关商品ID),由此,从购入历史记录取得每位用户所购入的商品ID与购入的相关商品ID。由此，就可针对每位用户，求出相关关系的比例常数。然后，可将所有用户的比例常数的平均值当做该相关关系的比例常数。购物服务器I具备对象用户ID取得部(对象用户识别信息取得部)10、购入间隔算出部11、购入间隔推定部12及通知部13。对象用户ID取得部10具有取得针对曾经购入一次的商品进行下次购入催促通知的对象用户的功能。例如，对象用户ID取得部10参照保存了用户的购入历史记录的购入历史记录DB20，取得通知对象的用户ID。此处，对象用户ID取得部10，在针对曾经购入一次的商品而进行下次购入催促通知的对象用户当中，将购入了商品当中初次购入的初次商品的用户视为对象用户，取得该对象用户的用户ID(作为对象用户识别信息)。即，过去没有购入历史记录的商品，对该购入历史记录的用户而言为初次商品。因此，即使是同一商品，根据用户不同而不一定是初次商品。为了在通知对象的用户当中，将同一商品购入多次的用户与购入初次商品的用户加以区别，分别以不同方式来推定购入间隔，为此而执行对象用户ID取得处理。此外，通知对象的用户当中，针对同一商品购入多次的用户，和先前一样，基于购入历史记录DB20中所储存的该用户的该商品的购入历史记录而取得该商品的购入间隔，针对该商品根据最新的购入日和该商品的购入间隔来算出通知时刻。以下，考虑说明理解的容易性，省略先前的处理，以关于对象用户的处理为中心来说明。此外，对象用户ID取得部10将已取得的对象用户ID输出至购入间隔算出部11。购入间隔算出部11具有下述功能在属于基于初次商品的商品ID而定的类别的商品的购入历史记录当中，基于使用对象用户ID而定的购入历史记录而算出购入间隔。例如,购入间隔算出部11使用对象用户的初次商品的商品ID而从商品DB21取得类别ID，使用所取得的类别ID而从相关关系DB22取得相关类别ID。然后，使用所取得的相关类别ID而从商品DB21取得相关商品ID，使用所取得的相关商品ID而从购入历史记录DB20取得与该对象用户ID的相关商品有关的购入历史记录。然后，算出相关商品的购入间隔。然后，·将属于相关类别的所有相关商品的购入间隔的平均值，当作该相关类别中的购入间隔。另外，购入间隔算出部11也可不是使用过去的购入历史记录来算出购入间隔，而是使用特定期间的购入历史记录来算出购入间隔。例如，购入间隔算出部11可使用包含与初次商品的购入时刻相同时期的过去给定期间中的购入历史记录来算出购入间隔。例如，若初次商品的购入时刻是5月中，则购入间隔算出部11使用去年5月的购入历史记录来算出购入间隔。购入间隔算出部11将算出的相关类别的购入间隔输出至购入间隔推定部12。购入间隔推定部12具有基于类别的购入间隔来推定初次商品的购入间隔的功能。例如，购入间隔推定部12可推定为初次商品的购入间隔与相关类别的购入间隔一致。另外，购入间隔推定部12也可基于相关类别的购入间隔及购入历史记录，将相关类别的购入间隔调整成较长或较短来推定初次商品的购入间隔。作为购入历史记录，采用特定时期的购入间隔或购入数量。说明作为购入历史记录而使用相关类别的特定时期的购入间隔的情形。特定时期指包含与初次商品的购入时刻相同时期的过去的给定期间，例如，若初次商品的购入时刻是7月中，则特定时期为去年的7月。若同一对象用户中过去同一时期(特定时期)的相关类别的购入间隔比整个期间的平均购入间隔短，则购入间隔推定部12将相关类别的购入间隔调短后的购入间隔，推定成初次商品的购入间隔。反之，若同一对象用户中过去同一时期的相关类别的购入间隔比整个期间的平均购入间隔长，则购入间隔推定部12将相关类别的购入间隔调长后的购入间隔，推定成初次商品的购入间隔。调整例如通过将依存于购入间隔的变量乘以相关类别的购入间隔而进行。这样，就可考虑季节因素来推定初次商品的购入间隔。接着，说明作为购入历史记录而使用相关类别的购入数量来调整购入间隔的情形。购入间隔推定部12在同一对象用户中具有正相关的相关商品的购入数量越多，则将相关类别的购入间隔调整成越短的购入间隔后推定成初次商品的购入间隔。例如，在打印机用纸(相关类别)与墨水(初次商品的所属类别)具有正相关的情况下，若打印机用纸的购入量变多，则将打印机用纸的购入间隔调短后的购入间隔推定成初次商品的购入间隔。另外，至于笔记本和铅笔、香松和米等也同样如此。反之，购入间隔推定部12在同一对象用户中具有负相关的相关商品的购入数量越多，则将相关类别的购入间隔调整成越长的购入间隔后推定成 初次商品的购入间隔。这样，例如，在鞋油(相关类别)与鞋子(初次商品的所属类别)具有负相关的情况下，若鞋油的购入量变多，则将鞋子的购入间隔调长后的购入间隔推定成初次商品的购入间隔。另外，至于加湿滤网和加湿器、日本酒和啤酒等也是同样如此。调整例如通过将依存于购入数量及相关关系的变量乘以相关类别的购入间隔而进行。购入间隔推定部12将推定出的初次商品的购入间隔输出至通知部13。通知部13具有基于初次商品的购入间隔来发送初次商品的下次购入催促通知的功能。例如，基于以下的式子来算出要进行通知的时期。(对象用户的下次购入时期)=(对象用户的本次购入时期)+(推定的初次商品的购入间隔)通知部13将对象用户的下次购入时期记录在通知列表中。然后，通知部13在给定时刻基于通知列表向用户终端3A发送初次商品的下次购入催促通知。此外，通知的方法并没有特别限定，可用电子邮件、对网页浏览器的显示等任意方法。接着，说明本实施方式所述的购物服务器I的动作。图5是本实施方式所述的购物服务器I的动作的流程图。如图5所示，购物服务器I从对象用户ID的取得处理开始(S10 :对象用户识别信息取得步骤)。在SlO的处理中，对象用户ID取得部10参照购入历史记录DB20，取得曾经购入初次商品的对象用户ID。此外，以下于图4的(A)所示的购入历史记录表中，假设用户ID “U1”的用户是首次购入“墨水2”。即，假设用户Ul的初次商品为“墨水2”，用户Ul为对象用户(以下称作对象用户U1)来说明。一旦SlO的处理结束，则前进至初次商品的类别取得处理(S12)。在S12的处理中，购入间隔算出部11参照商品DB21，取得SlO的处理中所取得的初次商品所属的类别。购入间隔算出部11参照图4的(B)所示的商品表，取得初次商品“墨水2”所对应的类别ID “墨水”。一旦S12的处理结束，则前进至相关类别取得处理(S14)。在S14的处理中，购入间隔算出部11参照相关关系DB22，取得与S12的处理中所取得的类别具有相关关系的类别。购入间隔算出部11参照图4的(C)所示的相关表，取得类别ID “墨水”所对应的相关类别ID “纸张”。一旦S14的处理结束，则前进至购入间隔算出处理(S16 :购入间隔算出步骤)。在S16的处理中，购入间隔算出部11参照商品DB21及购入历史记录DB20，算出S14的处理中所取得的相关类别的购入间隔。首先，购入间隔算出部11参照图4的(B)所示的商品表，取得相关类别ID“纸张”中所属的商品“纸张I”。接着，购入间隔算出部11参照图4的(A)所示的购入历史记录表，取得对象用户Ul的商品“纸张I”的购入历史记录。然后，购入间隔算出部11作为第I次的购入日期而取得“2010/6/25”，作为第2次的购入日期而取得“2010/7/10”，并取得商品“纸张I”的购入间隔“8日”。用同样的要领，关于对象用户U1，针对属于类别ID “纸张”的所有商品取得购入间隔。然后，算出已取得的所有购入间隔的平均值，当作相关类别ID “纸张”的购入间隔。此处，假设平均值被算出为“15日”。一旦S16的处理结束，则前进至对象用户的购入间隔算出处理(818 :购入间隔推定步骤)。在S18的处理中，购入间隔推定部12参照购入历史记录DB20，基于S16的处理中算出的相关类别的购入间隔，算出对象用户Ul的初次商品“墨水2”的购入间隔。将相关类别ID “纸张”的平均购入间隔“15日”直接当成对象用户Ul的初次商品“墨水2”的购入间隔而算出。一旦S18的处理结束，则前进至通知列表记录处理(S20)。在S20的处理中，通知部13参照购入历史记录DB20而确定出发送日，并记录至通知列表。通知部13参照图4的(A)所示的购入历史记录表，取得SlO的处理中取得的对象用户Ul的初次商品“墨水2”的购入日期“2010/6/15”，对初次商品“墨水2”的购入日期“2010/6/15”加上S18的处理中算出的“15日”，将“2010/6/30”当作通知的日子而记录至通知列表。若S20的处理结束，则结束图5所示的控制处理。以上步骤后结束图5所示的控制处理。通过执行图5所示的控制处理，仅购入一次的商品的购入间隔，可基于相关的类别的购入间隔而被适当地推定。然后，基于通知列表而在适当的时刻进行通知(通知步骤)。此外，在上述处理中，虽然是将相关类别的平均购入间隔直接当成对象用户的初次商品的购入间隔而算出，但也可根据特定时期的购入间隔或购入数量而将相关类别的平 均购入间隔推定得较长或较短。以下就说明这些例子。当使用特定时期的购入间隔时，在S16的处理中，算出给定期间中的相关类别ID “纸张”的平均购入间隔。例如为6月的相关类别的平均购入间隔。同样，算出去年同月的平均购入间隔。然后，算出整个期间中的相关类别ID “纸张”的平均购入间隔。接着，在S18的处理中，在去年6月的相关类别ID “纸张”的平均购入间隔比整个期间中的相关类别ID “纸张”的平均购入间隔还短的情况下，针对这次6月的对象用户Ul的初次商品“墨水2”，推定得较短。例如，将去年同月的相关类别ID “纸张”的平均购入间隔除以整个期间中的相关类别ID “纸张”的平均购入间隔而算出比值，将算出的比值乘以相关类别ID “纸张”的平均购入间隔，由此，针对这次6月的对象用户Ul的初次商品“墨水2”推定得较短。若使用购入数量，则在S18的处理中，购入间隔推定部12参照购入历史记录DB20，取得相关类别的购入数量的增减。购入间隔推定部12参照图4的(A)所示的购入历史记录表，取得对象用户Ul的商品“纸张I”的购入数量。然后，购入间隔推定部12作为第I次的购入数量而取得“3”，作为第2次的购入数量而取得“30”。购入间隔推定部12，若购入数量的增减幅度超过阈值，则判定为有增加或减少。例如，若假设阈值为“5”，则由于第I次与第2次的差分为“27”，因此购入间隔推定部12判定为相关类别ID “纸张”的购入数量有增力口。然后，购入间隔推定部12参照图4的(C)所示的相关表，将类别ID“墨水”与相关类别ID “纸张”的相关关系取得为“正”。即，具有当纸张的购入数量有增加时墨水的使用量也会增加的关系。因此，对象用户Ul的初次商品“墨水2”推定得较短。例如，将类别ID “墨水”的使用量除以相关类别ID “纸张”的使用量而算出比值，将算出的比值预先当作表格而与类别ID建立关联地进行记录。此外，也可参照购入历史记录DB20，根据购入历史记录而逐次算出上述比值。接着，将参照表格或逐次运算所得的比值，乘以“纸张”的购入数量的增加量，就可求出类别ID “墨水”的使用量的增加量。使用该使用量的增加量，可根据相关类别的平均购入间隔而推定得较短。另一方面，相关关系为“负”时也是同样的处理，使用该使用量的增加量，可根据相关类别的平均购入间隔而推定得较长。接着说明用以使购物服务器I成为购入管理装置而发挥功能所需的购入管理程序。
购入管理程序具备主模块、输入模块及运算处理模块。主模块为统筹控制运算处理的部分。输入模块使购物服务器I动作，从用户终端3A及数据库服务器2取得信息。运算处理模块具备图像取得模块及广告信息生成模块。通过执行主模块、输入模块及运算处理模块所实现的功能，和上述购物服务器I的对象用户ID取得部10、购入间隔算出部11、购入间隔推定部12及通知部13的功能分别相同。购入管理程序由例如ROM等存储介质或半导体存储器提供。另外，购入管理程序也可作为数据信号而经由网络提供。以上，根据第I实施方式的购物服务器1，通过对象用户ID取得部10，取得购入初次商品的用户即对象用户，通过购入间隔算出部11，在属于使用初次商品的商品ID所关联的类别ID而决定的类别的商品的购入历史记录当中，基于使用对象用户ID而决定的购入历史记录算出购入间隔，通过购入间隔推定部12，基于所算出的购入间隔来推定初次商品的购入间隔，通过通知部13，基于初次商品的购入日及推定出的购入间隔，对对象用户进行初次商品的下次的购入催促通知。这样，即使是无法取得购入间隔的初次商品，也能基于已 知的购入历史记录来推定购入间隔。由此，就可对于购入新商品的用户，在适当时期进行催促购入同一商品的通知。由此，就可使非回头客转换成该商品的回头客。另外，根据第I实施方式所述的购物服务器1，可使用属于与初次商品的类别相关的相关类别的商品的对象用户的购入历史记录，来推定初次商品的购入间隔。因此，可基于已知的购入间隔来高精度地推定未知的购入间隔。另外，根据第I实施方式所述的购物服务器1，购入间隔算出部11通过使用包含与初次商品的购入时刻相同时期的过去的给定期间的购入历史记录来算出购入间隔，可算出适当反映出季节因素的购入间隔。进而，根据第I实施方式所述的购物服务器1，购入间隔推定部12通过将购入间隔算出部11算出的购入间隔基于购入数量而调短或调长，来推定初次商品的购入间隔，由此，可基于已知的购入间隔来更高精度地推定未知的购入间隔。(第2实施方式)第2实施方式的购物服务器I和第I实施方式的购物服务器I大致同样地构成，只有购入间隔的推定方式有所不同。以下，以和第I实施方式的购物服务器I的不同点为中心来说明，并省略重复部分的说明。图6是第2实施方式所述的购物服务器I及数据库服务器2的构成的概要图。如图6所不，数据库服务器2具备购入历史记录DB20及商品DB21,不具备相关关系DB22。购物服务器I和第I实施方式的购物服务器I大致相同，仅购入间隔算出部11及购入间隔推定部12的部分功能有所不同。购入间隔算出部11具有下述功能在属于基于初次商品的商品ID而定的类别的商品的购入历史记录当中，基于使用对象用户ID而定的购入历史记录来算出购入间隔。例如,购入间隔算出部11使用初次商品的商品ID而从商品DB21取得类别ID，使用所取得的类别ID而从商品DB21取得属于同一类别的商品ID，使用所取得的商品ID从购入历史记录DB20取得与对象用户ID不同的其他用户ID的购入历史记录。然后，基于所取得的购入历史记录，算出基于其他用户的该商品的购入间隔。然后，将所有购入间隔的平均值当作该类别的购入间隔。
另外，购入间隔算出部11也可不使用过去的购入历史记录来算出购入间隔，而使用特定期间的购入历史记录来算出购入间隔。例如，购入间隔算出部11可使用包含与初次商品的购入时刻同一时期的过去的给定期间的购入历史记录来算出购入间隔。例如，若初次商品的购入时刻是5月中，则购入间隔算出部11使用去年5月的购入历史记录来算出购入间隔。购入间隔算出部11将算出的相关类别的购入间隔输出至购入间隔推定部12。购入间隔算出部11将算出的类别的购入间隔输出至购入间隔推定部12。购入间隔推定部12具有基于类别的购入间隔来推定初次商品的购入间隔的功能。例如，购入间隔推定部12可推定初次商品的购入间隔与类别的购入间隔一致。另外，购入间隔推定部12也可基于类别的购入间隔及购入历史记录，将类别的购入间隔调长或调短来推定初次商品的购入间隔。作为购入历史记录，可采用特定时期的购入间隔或购入数量。说明使用类别的特定时期的购入间隔来作为购入历史记录的情形。所谓特定时期指包含与初次商品的购入时刻相同时期的过去给定期间，例如，若初次商品的购入时刻是7·月中，则特定时期为去年的7月。若所有用户中过去同一时期(特定时期)的类别的购入间隔比整个期间的平均购入间隔短，则购入间隔推定部12将类别的购入间隔调短后的购入间隔推定成初次商品的购入间隔。反之，若所有用户中过去同一时期的类别的购入间隔比整个期间的平均购入间隔长，则购入间隔推定部12将类别的购入间隔调长后的购入间隔推定成初次商品的购入间隔。调整例如将依存于购入间隔的变量乘以类别的购入间隔而进行。这样，就可考虑季节因素来推定初次商品的购入间隔。接着，说明使用类别的购入数量来作为购入历史记录而调整购入间隔的情形。在所有用户中过去同一时期(特定时期)的类别的购入数量比整个月的平均购入数量多的情况下，购入间隔推定部12将类别的购入间隔调短后推定成初次商品的购入间隔。另一方面，在所有用户中过去同一时期的类别的购入数量比整个期间的平均购入数量少的情况下，购入间隔推定部12将类别的购入间隔调长后推定成初次商品的购入间隔。调整例如将依存于购入数量的变量乘以类别的购入间隔而进行。这样，就可考虑季节因素来推定初次商品的购入间隔。第2实施方式所述的购物服务器I的其他构成和第I实施方式的购物服务器I相同。接着，说明本实施方式的购物服务器I的动作。图7是本实施方式所述的购物服务器I的动作的流程图。如图7所示，购物服务器I从对象用户ID的取得处理开始(S30)。该处理和图5的SlO的处理相同。此外，和第I实施方式同样，以对象用户U1、初次商品“墨水2”来说明。一旦S30的处理结束，则前进至初次商品的类别取得处理(S32)。在S32的处理中，购入间隔算出部11参照商品DB21，取得S30的处理中取得的初次商品所属的类别。该处理和图5的S12的处理相同。一旦S32的处理结束，则前进至类别取得处理(S34)。在S34的处理中，购入间隔算出部11参照商品DB21及购入历史记录DB20，算出S32的处理中所取得的类别的购入间隔。首先，购入间隔算出部11参照图4的(B)所示的商品表，取得属于类别ID “墨水”的商品“墨水I” “墨水2”。接着，购入间隔算出部11参照图4的㈧所示的购入历史记录表，取得用户Ul以外的用户所购入的商品“墨水I” “墨水2”的购入历史记录。此外，虽然图4的㈧中没有图示，但假设用户Ul以外也购入了商品“墨水1” “墨水2”，还有关于这些商品购入多次的用户。根据上述条件，根据用户Ul以外的用户的商品“墨水I” “墨水2”的购入历史记录，算出各商品的购入间隔，并算出所算出的购入间隔的平均值来当作类别ID “墨水”的购入间隔。此处，假设平均值被算出为“15日”。一旦S34的处理结束，则前进至对象用户的购入间隔算出处理(S36)。在S36的处理中，购入间隔推定部12参照购入历史记录DB20，基于S34的处理中算出的类别的购入间隔，算出对象用户Ul的初次商品“墨水2”的购入间隔。将类别ID“墨水”的平均购入间隔“15日”直接当成对象用户Ul的初次商品“墨水2”的购入间隔而算出。一旦S36的处理结束，则前进至通知列表记录处理(S38)。在S38的处理中，通知部13参照购入历史记录DB20而确定出发送日，并记录至通知列表。该处理和图5的S20的处理相同。若S38的处理结束，则结束图7所示的控制处理。以上步骤后结束图7所示的控制处理。通过执行图7所示的控制处理，仅购入一次的商品的购入间隔可基于类别的购入间隔而被适当地推定。此外，在上述处理中，虽然将类别的平均购入间隔直接当成对象用户的初次商品的购入间隔而算出，但也可根据特定时期的购入间隔或购入数量而将类别的平均购入间隔推定得较长或较短。以下说明这些例子。当使用特定时期的购入间隔时，在S34的处理中，算出给定期间中的类别ID “墨水”的平均购入间隔。例如是6月的类别的平均购入间隔。同样，算出去年同月的平均购入间隔。进而，算出整个期间中的类别ID “墨水”的平均购入间隔。接着，在S36的处理中，去年6月的类别ID “墨水”的平均购入间隔比整个期间中的类别ID “墨水”的平均购入间隔短的情况下，将这次6月的对象用户Ul的初次商品“墨水2”推定得较短。例如，将去年同月的类别ID “墨水”的平均购入间隔除以整个期间中的类别ID “墨水”的平均购入间隔而算出比值，将算出的比值乘以类别ID “墨水”的平均购入间隔，由此，将这次6月的对象用户Ul的初次商品“墨水2”推定得较短。当使用购入数量时，在S36的处理中，购入间隔推定部12算出给定期间中的类别ID “墨水”的购入数量。例如是6月的类别的购入数量。同样，算出去年同月的购入数量。然后，算出整个期间中的类别ID “墨水”的平均购入数量。接着，在S36的处理中，在去年6月的类别ID “墨水”的购入间隔比整个期间中的类别ID “墨水”的平均购入数量多的情况下，将这次6月的对象用户Ul的初次商品“墨水2”推定得较短。例如，将去年同月的类别ID “墨水”的购入数量除以整个期间中的类别ID “墨水”的平均购入数量而算出比值，将算出的比值乘以类别ID “墨水”的平均购入间隔，由此，将这次6月的对象用户Ul的初次商品“墨水2”推定得较短。以上，根据第2实施方式所述的购物服务器1，可达到和第I实施方式所述的购物服务器I同样的作用效果，并且可使用与初次商品隶属于同一类别的商品的购入历史记录、且与对象用户不同的用户的购入历史记录，来推定初次商品的购入间隔。此外，上述的各实施方式仅表示了本发明的购入管理装置、购入管理方法、购入管理程序及存储介质的一例，并非限定于各实施方式所述的系统、装置、方法、程序及存储介质，也进行变形或应用于其他用途。例如，在上述实施方式中，虽然是将购物服务器I及数据库服务器2当作不同的服务器来说明，但也可用I台服务器来实现。符号说明I购物服务器(购入管理装置)2数据库服务器3A，3B，3C 用户终端10对象用户ID取得部11购入间隔算出部 12购入间隔推定部13通知部20购入历史记录DB (购入历史记录存储部)21商品DB (商品存储部)22相关关系DB (相关关系存储部)
权利要求
1.一种购入管理装置，对用户进行催促购入商品的通知，其特征在于， 所述购入管理装置被构成为可参照 购入历史记录存储部，其将识别所述用户的用户识别信息与购入历史记录建立关联地加以存储，该购入历史记录含有识别该用户所购入的商品的商品识别信息及购入日期；和 商品存储部，其将所述商品识别信息与类别识别信息建立关联地加以存储，该类别识别信息识别根据该商品识别信息所识别的所述商品所属的类别； 所述购入管理装置具备 对象用户识别信息取得部，其参照所述购入历史记录存储部来取得对象用户的所述用户识别信息，所述对象用户是购入了所述商品当中初次购入的初次商品的所述用户； 购入间隔算出部，其参照所述购入历史记录存储部及所述商品存储部，在属于使用所述初次商品的商品识别信息所关联的所述类别识别信息而决定的所述类别的所述商品的所述购入历史记录当中，基于使用所述对象用户识别信息而决定的所述购入历史记录，来算出属于所述类别的所述商品的购入间隔； 购入间隔推定部，其基于由所述购入间隔算出部算出的购入间隔，来推定所述初次商品的购入间隔；和 通知部，其基于所述初次商品的购入日及由所述购入间隔推定部推定出的所述购入间隔，对所述对象用户进行催促所述初次商品的下次购入的通知。
2.根据权利要求I所述的购入管理装置，其特征在于， 所述购入管理装置被构成为还可参照相关关系存储部，该相关关系存储部将所述类别识别信息、和与根据该类别识别信息所关联的所述商品识别信息而识别的所述商品同时被消费或被关联利用的所述商品所属的所述类别即相关类别的所述类别识别信息，建立关联地加以存储； 所述购入间隔算出部还参照所述相关关系存储部，使用所述初次商品的商品识别信息所关联的所述类别识别信息，来取得所述相关类别的所述类别识别信息； 所述购入间隔算出部参照所述购入历史记录存储部及所述商品存储部，在所述相关类别的所述类别识别信息所关联的所述商品识别信息的所述购入历史记录当中，基于所述对象用户识别信息所关联的购入历史记录来算出购入间隔。
3.根据权利要求I所述的购入管理装置，其特征在于， 所述购入间隔算出部在属于根据所述初次商品的商品识别信息所关联的所述类别识别信息而识别的所述类别的所述商品的所述购入历史记录当中，基于与所述对象用户识别信息不同的用户识别信息所关联的所述购入历史记录来算出购入间隔。
4.根据权利要求I至3的任一项所述的购入管理装置，其特征在于， 所述购入间隔算出部使用包含与所述初次商品的购入时刻同一时期的过去的给定期间的所述购入历史记录来算出购入间隔。
5.根据权利要求I至4的任一项所述的购入管理装置，其特征在于， 所述购入历史记录存储部作为所述购入历史记录而含有每购入I次的所述商品的购入数量； 所述购入间隔推定部将由所述购入间隔算出部算出的购入间隔基于所述购入数量而调短或调长，来推定所述初次商品的购入间隔。
6.一种购入管理方法，由购入管理装置来执行，该购入管理装置被构成为可参照购入历史记录存储部，其将识别用户的用户识别信息与购入历史记录建立关联地加以存储，该购入历史记录含有识别该用户所购入的商品的商品识别信息及购入日期；和商品存储部，其将所述商品识别信息与类别识别信息建立关联地加以存储，该类别识别信息识别根据该商品识别信息所识别的所述商品所属的类别； 所述购入管理方法的特征在于，包括 对象用户识别信息取得步骤，参照所述购入历史记录存储部来取得对象用户的所述用户识别信息，所述对象用户是购入了所述商品当中初次购入的初次商品的所述用户； 购入间隔算出步骤，参照所述购入历史记录存储部及所述商品存储部，在属于使用所述初次商品的商品识别信息所关联的所述类别识别信息而决定的所述类别的所述商品的所述购入历史记录当中，基于使用所述对象用户识别信息而决定的所述购入历史记录，来算出属于所述类别的所述商品的购入间隔； 购入间隔推定步骤，基于由所述购入间隔算出步骤算出的购入间隔，来推定所述初次商品的购入间隔；和 通知步骤，基于所述初次商品的购入日及由所述购入间隔推定步骤推定出的所述购入间隔，对所述对象用户进行催促所述初次商品的下次购入的通知。
7.—种购入管理程序，使购入管理装置动作，该购入管理装置被构成为可参照购入历史记录存储部，其将识别用户的用户识别信息与购入历史记录建立关联地加以存储，该购入历史记录含有识别该用户所购入的商品的商品识别信息及购入日期；和商品存储部，其将所述商品识别信息与类别识别信息建立关联地加以存储，该类别识别信息识别根据该商品识别信息所识别的所述商品所属的类别； 所述购入管理程序的特征在于，使所述购入管理装置作为下述部件执行动作 对象用户识别信息取得部，其参照所述购入历史记录存储部来取得对象用户的所述用户识别信息，所述对象用户是购入了所述商品当中初次购入的初次商品的所述用户； 购入间隔算出部，其参照所述购入历史记录存储部及所述商品存储部，在属于使用所述初次商品的商品识别信息所关联的所述类别识别信息而决定的所述类别的所述商品的所述购入历史记录当中，基于使用所述对象用户识别信息而决定的所述购入历史记录，来算出属于所述类别的所述商品的购入间隔； 购入间隔推定部，其基于由所述购入间隔算出部算出的购入间隔，来推定所述初次商品的购入间隔；和 通知部，其基于所述初次商品的购入日及由所述购入间隔推定部推定出的所述购入间隔，对所述对象用户进行催促所述初次商品的下次购入的通知。
8.一种存储介质，存储了使购入管理装置动作的购入管理程序，该述购入管理装置被构成为可参照购入历史记录存储部，其将识别用户的用户识别信息与购入历史记录建立关联地加以存储，该购入历史记录含有识别该用户所购入的商品的商品识别信息及购入日期；和商品存储部，其将所述商品识别信息与类别识别信息建立关联地加以存储，该类别识别信息识别根据该商品识别信息所识别的所述商品所属的类别， 所述存储介质的特征在于，存储的所述购入管理程序使所述购入管理装置作为下述部件执行动作对象用户识别信息取得部，其参照所述购入历史记录存储部来取得对象用户的所述用户识别信息，所述对象用户是购入了所述商品当中初次购入的初次商品的所述用户； 购入间隔算出部，其参照所述购入历史记录存储部及所述商品存储部，在属于使用所述初次商品的商品识别信息所关联的所述类别识别信息而决定的所述类别的所述商品的所述购入历史记录当中，基于使用所述对象用户识别信息而决定的所述购入历史记录，来算出属于所述类别的所述商品的购入间隔； 购入间隔推定部，其基于由所述购入间隔算出部算出的购入间隔，来推定所述初次商品的购入间隔；和 通知部，其基于所述初次商品的购入日及由所述购入间隔推定部推定出的所述购入间隔，对所述对象用户进行催促所述初次商品的下次购入的通知。
全文摘要
本发明提供一种购入管理装置、购入管理方法、购入管理程序及存储介质。购入管理装置(1)对购入了初次商品的对象用户通知下次的购入时期。装置(1)可参照用户ID及购入历史记录相关联的购入历史记录DB(20)、和商品ID及类别ID相关联的商品DB(21)。装置(1)从购入历史记录DB(20)取得对象用户的用户ID。然后，使用初次商品所属的类别的类别ID来决定类别，在属于该类别的商品的购入历史记录当中，基于使用对象用户ID而决定的购入历史记录，算出属于该类别的商品的购入间隔。然后，基于算出的购入间隔来推定初次商品的购入间隔。即使没有购入历史记录的初次商品，也能根据已知的购入历史记录来推定购入间隔。
文档编号G06Q30/02GK102884545SQ201280001278
公开日2013年1月16日 申请日期2012年2月27日 优先权日2011年4月28日
发明者梅田卓志 申请人:乐天株式会社