JP2012098975A - アイテムの推薦方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 アイテム特徴空間計算部112を備え、アイテム属性102を用いて、アイテム特徴空間105を構築し、行動モデル作成部113を備え、ユーザのアイテム選択履歴103を用いて、該ユーザの行動モデル106を求め、嗜好モデル作成部114を備え、ユーザのアイテム嗜好104を用いて、該ユーザの嗜好モデル107を求め、行動予測値計算部116・嗜好予測値計算部117・意外性係数・嗜好予測値併用推薦指標計算部118を備え、求められた嗜好予測値が大きく、行動予測値が小さいアイテムに対して小さな値となる推薦指標を計算し、推薦アイテム決定部115を備え、該指標が小さい非選択アイテムを、推薦アイテムとしてリストを生成する。
【選択図】図1
Description
121…入出力部
102、321、403…アイテム属性値
103、521…アイテム選択履歴
104、521…アイテム嗜好
105…アイテム特徴空間
106…行動モデル
107…嗜好モデル
301〜304…アイテム属性
311〜314、501〜504…アイテム
511〜514…ユーザ
401…主成分
402…係数
411…特徴空間座標値
601…行動空間特徴行列
701…嗜好空間特徴行列
613、713…特徴空間位置ベクトル
801…推薦指標
802…意外性係数
805…嗜好予測値
806…嗜好距離
803…行動予測値
804…行動距離
1102…嗜好予測値下限
1112…行動予測値上限
1213…推薦アイテム範囲
1201…選択アイテム
1202…嗜好アイテム
1203…推薦アイテム
Claims (11)
- 記録媒体に格納されたアイテムの属性データと、ユーザがアイテムを選択した履歴データと、ユーザのアイテムの嗜好データとを保持し、前記属性データと前記履歴データと前記嗜好データとから推薦アイテムを決定し、該推薦アイテムをユーザへを提示する情報推薦方法であって、
前記属性データが示す属性に応じてアイテム特徴空間を構築し、
前記アイテム特徴空間内において、前記履歴データからユーザ行動モデルを作成するとともに、前記嗜好データからユーザ嗜好モデルを作成し、
前記アイテム特徴空間内において、前記履歴データから特定される未推薦アイテムに対して、前記ユーザ行動モデルを用いてユーザ行動予測値を算出し、
前記アイテム特徴空間内において、前記履歴データから特定される未推薦アイテムに対して、前記ユーザ嗜好モデルを用いて、ユーザ嗜好予測値を算出し、
ユーザ行動予測値とユーザ嗜好予測値とから、未推薦アイテムの推薦指標を算出し、
該指標を用いて推薦するアイテムを決定することを特徴とする情報推薦方法。 - 請求項1の情報推薦方法において、
前記ユーザ行動予測値が大きいときは値が大きく、前記ユーザ嗜好予測値が大きいときは値が小さくなる意外性係数を求め、前記意外性予測係数が小さく、前記ユーザ嗜好予測値が大きいアイテムを、推薦アイテムとすることを特徴とする情報推薦方法。 - 請求項2の情報推薦方法において、
前記意外性係数として、前記ユーザ行動予測値と前記ユーザ嗜好予測値との比を用いることを特徴とする情報推薦方法。 - 請求項2の情報推薦方法において、
前記未推薦アイテムの、前記意外性係数と前記ユーザ嗜好予測値の逆数との積、または線形和を求め、該値の小さい順に前記推薦アイテムとすることを特徴とする情報推薦方法。 - 請求項2の情報推薦方法において、
前記ユーザ行動予測値として、ユーザ行動モデルの中心からのマハラノビス距離の逆数を用い、前記ユーザ嗜好予測値として、前記ユーザ嗜好モデルの中心からのマハラノビス距離の逆数を用いることを特徴とする情報推薦方法。 - 記憶部と、処理部と、入出力部とを備え、
前記記憶部は、アイテムの属性データと、アイテム選択履歴と、アイテム嗜好とを備え、
前記処理部は、特徴空間計算部と、行動モデル作成部と、嗜好モデル作成部と、アイテム行動予測値計算部と、アイテム嗜好予測値計算部と、意外性係数・嗜好予測値併用推薦指標計算部と、推薦アイテム決定部と、を備え、
前記特徴空間部は、前記記憶部のアイテムの属性データが示す属性に応じてアイテム特徴空間を構築し、記憶部に格納し、
前記行動モデル作成部は、前記履歴データからユーザ行動モデルを作成して記憶部に格納し、
前記嗜好モデル作成部は、前記嗜好データからユーザ嗜好モデルを作成して記憶部に格納し、
前記アイテム行動予測値計算部は、前記履歴データから特定される未推薦アイテムに対して、前記ユーザ行動モデルを用いてユーザ行動予測値を算出し、
前記アイテム嗜好予測値計算部は、前記履歴データから特定される未推薦アイテムに対して、前記ユーザ嗜好モデルを用いて、ユーザ嗜好予測値を算出し、
前記意外性係数・嗜好予測値併用推薦指標計算部は、ユーザ行動予測値とユーザ嗜好予測値とから、未推薦アイテムの推薦指標を算出し、
前記推薦アイテム決定部は、該指標を用いて推薦するアイテムを決定することを特徴とする情報推薦装置。 - 請求項6の情報推薦装置において、
前記推薦指標は、ユーザ行動予測値が大きいときは値が大きく、ユーザ嗜好予測値が大きいときは値が小さくなる意外性係数とユーザ嗜好予測値とを組み合わせることにより、意外性予測値が小さく、ユーザ嗜好予測値が大きいアイテムに対応する値が小さくなる指標であることを特徴とする情報推薦装置。 - 請求項7の情報推薦装置において、
前記意外性係数として、ユーザ行動予測値とユーザ嗜好予測値との比を用いることを特徴とする情報推薦装置。 - 請求項7の情報推薦装置において、
前記推薦アイテム決定部は、未推薦アイテムの、意外性係数とユーザ嗜好予測値の逆数との積、または線形和を求め、該値の小さい順に推薦アイテムとすることを特徴とする情報推薦装置。 - 請求項7の情報推薦装置において、
前記ユーザ行動予測値計算部は、ユーザ行動予測値として、ユーザ行動モデルの中心からのマハラノビス距離の逆数を用いて計算し、
前記ユーザ嗜好予測値計算部は、ユーザ嗜好予測値として、ユーザ嗜好モデルの中心からのマハラノビス距離の逆数を用いて計算することを特徴とする情報推薦装置。 - 請求項1の情報推薦方法において、
前記ユーザ行動予測値の上限と前記ユーザ嗜好予測値の下限とを入力とし、前記特徴空間内で該行動予測値が該上限以下で且つ該嗜好予測値が該下限以上のアイテムを出力することを特徴とする情報推薦方法。
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