JP5370351B2 - Information processing method, information processing apparatus, and information processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ユーザが興味を持ったアイテムに関連した他のアイテムの推薦に係る情報処理を行う情報処理方法、情報処理装置、及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing method, an information processing apparatus, and an information processing program for performing information processing related to recommendation of other items related to an item that a user is interested in.
近年、デジタル技術やネットワーク技術の進展により、ネットワークを使ってデジタルコンテンツや物品などのアイテムを配信したり、販売することが増えている。これに伴い、多数のアイテムの中から、ユーザが興味を持つ可能性の高いアイテムの情報を選択して提供する技術へのニーズが高まっている。
特に、あるアイテムと類似性の高い他のアイテムをユーザに推薦するアイテム推薦方式が、ネットワークショッピングサイト等で幅広く利用されている。
そして、ユーザに意外性や発見性や驚きを与えるために、ユーザにとって意外性の高いアイテム推薦の技術も提案されている。例えば、特許文献１には、あるアイテムの関連アイテムとして他のアイテムを提示する際に、あるアイテムと類似性の低いアイテムを優先的に関連アイテムとして選択する技術が開示されている。
In recent years, with the advancement of digital technology and network technology, items such as digital contents and articles are distributed and sold using a network. Along with this, there is an increasing need for a technique for selecting and providing information on items that are likely to be of interest to the user from a large number of items.
In particular, an item recommendation method for recommending other items highly similar to an item to a user is widely used in network shopping sites and the like.
In order to give the user surprise, discoverability, and surprise, an item recommendation technique that is highly unexpected for the user has been proposed. For example, Patent Document 1 discloses a technique for preferentially selecting an item having low similarity to a certain item as a related item when presenting another item as the related item of the certain item.
上記特許文献１のように、類似性の低いアイテムを優先して関連アイテムとして提示する場合に、類似性の高いアイテムばかりを利用するようなユーザに対しては、通常の類似性の高いアイテムを関連アイテムとして提示するアイテム推薦方式に比べて、意外性の高い関連アイテムが提示されることが期待できる場合がある。このため、ユーザは、提示された関連アイテムに対して、意外性や発見性や驚きを感じ、試しに使ってみようという意識が働く。 As shown in the above-mentioned Patent Document 1, when a low similarity item is preferentially presented as a related item, an ordinary high similarity item is used for a user who uses only a high similarity item. In some cases, it can be expected that a related item having a higher degree of surprise is presented as compared to the item recommendation method presented as a related item. For this reason, the user feels surprise, discoverability, and surprise with respect to the presented related items, and is conscious of trying to use it for a trial.
しかしながら、上記特許文献１においては、全てのユーザに対して、類似性の低い関連アイテムを一様に提示するため、類似性の高いアイテムばかりを利用しないユーザにとっては、提示される関連アイテムは見慣れている可能性が高く、意外性や発見性や驚きを感じる関連アイテムを提示できない。また、類似性の低い関連アイテムを提示することで、ユーザがあるアイテムとその関連アイテムにおける関連性を見い出せず、推薦に対する信頼性を損なってしまう。このため、ユーザが提示される関連アイテムに興味を失ってしまうことがあった。 However, in Patent Document 1, since related items with low similarity are uniformly presented to all users, the related items to be presented are familiar to users who do not use only items with high similarity. There is a high possibility that it is not possible to present related items that are surprising, discoverable or surprising. In addition, by presenting related items with low similarity, the user cannot find a relationship between a certain item and the related item, and the reliability of the recommendation is impaired. For this reason, the user may lose interest in related items presented.
そこで本発明は、どのようなユーザに対しても、信頼性を損なわず、常に意外性の高い関連アイテムを提示することで、常にユーザに意外性や発見性や驚きを与えることを可能にし、ユーザの関連アイテムに関する興味を持続することで、アイテムに関する利用を促進することを目的とする。 Therefore, the present invention allows any user to always be surprised, discoverable, and surprised by always presenting a highly relevant item without impairing reliability, It aims at promoting the use about an item by maintaining interest about a related item of a user.
本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、関連アイテムグループ選出部が、一のアイテムである基準アイテムと、その基準アイテムとは異なる複数のアイテムとの間の関連度を算出し、その算出した関連度に基づいて、前記複数のアイテムを複数の関連候補アイテムグループへと振り分ける関連アイテムグループ選出ステップと、不一致度算出部が、ユーザのアイテムの利用に関する利用履歴に含まれるアイテム集合であるユーザ利用アイテム集合と、前記関連候補アイテムグループに属するアイテム集合である関連候補アイテム集合との不一致の度合いを示す不一致度を、前記関連候補アイテムグループごとに算出する不一致度算出ステップと、関連アイテム情報作成部が、特定のユーザを指定する情報と特定のアイテムを指定する情報とを含む関連アイテム情報取得要求を取得すると、その特定のユーザにおけるユーザ利用アイテム集合と、前記特定のアイテムを基準アイテムとした場合における前記関連候補アイテム集合との前記不一致度に基づいて、不一致の度合いが大きい関連候補アイテムグループに属するアイテムを優先的にユーザに提示するための関連アイテム情報を作成する関連アイテム情報作成ステップとを備えることを特徴とする情報処理方法を提供する。
また、本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、一のアイテムである基準アイテムと、その基準アイテムとは異なる複数のアイテムとの間の関連度を算出し、その算出した関連度に基づいて、前記複数のアイテムを複数の関連候補アイテムグループへと振り分ける関連アイテムグループ選出部と、ユーザのアイテムの利用に関する利用履歴に含まれるアイテム集合と、前記関連候補アイテムグループに属するアイテム集合との不一致の度合いを示す不一致度を、前記関連候補アイテムグループごとに算出する不一致度算出部と、特定のユーザを指定する情報と特定のアイテムを指定する情報とを含む関連アイテム情報取得要求を取得すると、その特定のユーザにおける利用履歴に含まれるアイテム集合と、前記特定のアイテムを基準アイテムとした場合における前記関連候補アイテムグループに属するアイテム集合との前記不一致度に基づいて、不一致の度合いが大きい関連候補アイテムグループに属するアイテムを優先的にユーザに提示するための関連アイテム情報を作成する関連アイテム情報作成部とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。
また、本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、情報処理装置のコンピュータに、一のアイテムである基準アイテムと、その基準アイテムとは異なる複数のアイテムとの間の関連度を算出し、その算出した関連度に基づいて、前記複数のアイテムを複数の関連候補アイテムグループへと振り分ける関連アイテムグループ選出ステップと、ユーザのアイテムの利用に関する利用履歴に含まれるアイテム集合と、前記関連候補アイテムグループに属するアイテム集合との不一致の度合いを示す不一致度を、前記関連候補アイテムグループごとに算出する不一致度算出ステップと、特定のユーザを指定する情報と特定のアイテムを指定する情報とを含む関連アイテム情報取得要求を取得すると、その特定のユーザにおける利用履歴に含まれるアイテム集合と、前記特定のアイテムを基準アイテムとした場合における前記関連候補アイテムグループに属するアイテム集合との前記不一致度に基づいて、不一致の度合いが大きい関連候補アイテムグループに属するアイテムを優先的にユーザに提示するための関連アイテム情報を作成する関連アイテム情報作成ステップとを実行させることを特徴とする情報処理プログラムを提供する。
In order to solve the problems of the conventional technology described above, the related item group selection unit calculates a degree of association between a reference item that is one item and a plurality of items different from the reference item, Based on the calculated relevance level, the related item group selection step for distributing the plurality of items to a plurality of related candidate item groups, and the disagreement level calculation unit is an item set included in the use history related to the use of the item of the user. A mismatch degree calculating step for calculating, for each related candidate item group, a mismatch level indicating a degree of mismatch between a certain user use item set and a related candidate item set that is an item set belonging to the related candidate item group; Information creation part specifies information to specify a specific user and specific items When the related item information acquisition request including the information is acquired, based on the degree of mismatch between the user use item set for the specific user and the related candidate item set when the specific item is used as a reference item, There is provided an information processing method comprising: a related item information creating step for creating related item information for preferentially presenting an item belonging to a related candidate item group having a high degree of mismatch to a user.
Further, in order to solve the above-described problems of the related art, the present invention calculates the degree of association between a reference item that is one item and a plurality of items different from the reference item, and the calculated degree of association. A related item group selection unit that distributes the plurality of items into a plurality of related candidate item groups, an item set included in a usage history related to the use of the user's item, and an item set belonging to the related candidate item group A related item information acquisition request including a mismatch degree calculation unit that calculates a mismatch degree indicating a degree of mismatch for each of the related candidate item groups, information specifying a specific user, and information specifying a specific item is acquired. Then, based on the set of items included in the usage history of the specific user and the specific item. Create related item information for preferentially presenting to the user items belonging to the related candidate item group having a high degree of mismatch based on the degree of mismatch with the item set belonging to the related candidate item group when it is an item An information processing apparatus comprising a related item information creating unit is provided.
In addition, in order to solve the above-described problems of the related art, the present invention calculates the degree of association between a reference item that is one item and a plurality of items that are different from the reference item in the computer of the information processing apparatus. And a related item group selection step for allocating the plurality of items to a plurality of related candidate item groups based on the calculated relevance level, an item set included in a use history regarding the use of the user's items, and the related candidates A mismatch degree calculating step for calculating a mismatch degree indicating a degree of mismatch with an item set belonging to an item group for each of the related candidate item groups, information specifying a specific user, and information specifying a specific item When a related item information acquisition request is acquired, it is included in the usage history for that specific user. Items belonging to the related candidate item group having a large degree of mismatch based on the degree of mismatch between the item set and the item set belonging to the related candidate item group when the specific item is used as a reference item An information processing program is provided that executes a related item information creating step of creating related item information to be presented to a user.
本発明の情報処理方法、情報処理装置、及び情報処理プログラムによれば、どのようなユーザに対しても、信頼性を損なわず、常に意外性の高い関連アイテムを提示することで、常にユーザに意外性や発見性や驚きを与えることを可能にし、ユーザの関連アイテムに関する興味を持続することで、アイテムに関する利用を促進することができる。 According to the information processing method, the information processing apparatus, and the information processing program of the present invention, it is always possible to provide a user with a highly unexpected related item without impairing reliability for any user. By making it possible to give unexpectedness, discoverability, and surprise, and to maintain the user's interest in related items, the use of items can be promoted.
＜第１実施形態＞
以下に、本発明の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。図１は、本発明の第１実施形態におけるシステム全体の構成図である。本実施形態におけるシステムは、アイテム提供サーバ装置１と、１つ以上の端末装置３（３ａ〜３ｎ）がネットワーク２を介して接続されている。
<First Embodiment>
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a configuration diagram of the entire system according to the first embodiment of the present invention. In the system according to this embodiment, the item providing server device 1 and one or more terminal devices 3 (3a to 3n) are connected via a network 2.
ネットワーク２は、例えばインターネット等のネットワークであり、アイテム提供サーバ装置１と端末装置３との間の情報のやり取りを仲介する。 The network 2 is a network such as the Internet, for example, and mediates exchange of information between the item providing server device 1 and the terminal device 3.
アイテム提供サーバ装置１は、端末装置３の要求に応じて、アイテムを提供する装置である。ここでアイテムとは、テキスト、音声、音楽、映像等のデジタルコンテンツや様々な物品であり、更には金融商品、不動産、人物に関する情報等であってもよい。すなわち本実施形態におけるアイテムは、有形か無形かを問わず、有料か無料かも問わない。
アイテム提供サーバ装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログラム）処理として実施することも可能である。なお、アイテム提供サーバ装置１を複数のコンピュータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、アイテム提供サーバ装置１の各部に相当する処理を行うコンピュータを複数用いて分散処理を行ってもよい。また、アイテム提供サーバ装置１の一部の構成の処理をあるコンピュータで実施し、他の構成の処理を別のコンピュータで実施する形態で分散処理を行ってもよい。
図２は、本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置１の構成図である。本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置１は、アイテム提供サーバ制御部１１と、アイテム提供サーバ通信部１２と、認証部１３と、アイテム提供サーバ格納部１４とで構成される。
The item providing server device 1 is a device that provides an item in response to a request from the terminal device 3. Here, the item is digital content such as text, voice, music, and video, and various articles, and may be information on financial products, real estate, persons, and the like. That is, the item in this embodiment may be tangible or intangible, whether it is paid or free.
The item providing server device 1 can be implemented as software (program) processing using a computer including a CPU, RAM, ROM, hard disk drive (HDD), network interface, and the like. In addition, you may comprise the item provision server apparatus 1 using a some computer. For example, in order to distribute the load, the distributed processing may be performed using a plurality of computers that perform processing corresponding to each unit of the item providing server device 1. Alternatively, the distributed processing may be performed in such a manner that the processing of a part of the configuration of the item providing server device 1 is performed by a computer and the processing of another configuration is performed by another computer.
FIG. 2 is a configuration diagram of the item providing server device 1 according to the present embodiment. The item providing server device 1 in this embodiment includes an item providing server control unit 11, an item providing server communication unit 12, an authentication unit 13, and an item providing server storage unit 14.
アイテム提供サーバ通信部１２は、ネットワーク２を介して、端末装置３と通信を行う機能を有する。 The item providing server communication unit 12 has a function of communicating with the terminal device 3 via the network 2.
認証部１３は、端末装置３または端末装置３を利用するユーザを認証する。認証部１３は、端末装置３を利用するユーザを一意に識別するユーザ識別子、または端末装置３を一意に識別するための端末識別子と、パスワードとを関連付けて格納している。本実施形態では、ユーザ識別子を用いる場合を例にして説明するが、端末識別子を用いる場合も同様である。なお、ユーザ識別子や端末識別子のことを、利用主体識別子と呼ぶこととする。。また、ユーザ識別子とパスワードとの組合せを、利用者特定情報とする。認証部１３では、端末装置３より受信した利用者特定情報と一致するものが格納されている場合に、認証成功とする。そして、認証に成功した利用者特定情報に対応するユーザを認証ユーザとする。 The authentication unit 13 authenticates the terminal device 3 or a user who uses the terminal device 3. The authentication unit 13 stores a user identifier for uniquely identifying a user who uses the terminal device 3 or a terminal identifier for uniquely identifying the terminal device 3 and a password in association with each other. In the present embodiment, a case where a user identifier is used will be described as an example, but the same applies to a case where a terminal identifier is used. Note that the user identifier and the terminal identifier are referred to as user entity identifiers. . A combination of a user identifier and a password is used as user specifying information. The authentication unit 13 determines that the authentication is successful when information that matches the user identification information received from the terminal device 3 is stored. A user corresponding to the user identification information that has been successfully authenticated is defined as an authenticated user.
アイテム提供サーバ格納部１４は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶する。アイテム提供サーバ格納部１４は、ユーザ情報格納部１４１と、アイテム情報格納部１４２と、利用履歴格納部１４３と、嗜好情報格納部１４４と、関連アイテムグループ格納部１４５と、ユーザ所属グループ格納部１４６とで構成される。 The item providing server storage unit 14 stores various data using a storage device such as an HDD. The item providing server storage unit 14 includes a user information storage unit 141, an item information storage unit 142, a usage history storage unit 143, a preference information storage unit 144, a related item group storage unit 145, and a user affiliation group storage unit 146. It consists of.
ユーザ情報格納部１４１は、ユーザ情報を複数記憶する。図３は、ユーザ情報格納部１４１の格納状態を示す図である。ユーザ情報とは、端末装置３を利用するユーザを一意に識別するユーザ識別子であるｕｓｅｒ＿ｉｄとユーザ属性情報であるｕｓｅｒ＿ｉｎｆｏとを関連付けたものであり、図３のようなテーブル形式で記憶する。ユーザ属性情報とは、ユーザの名前、年齢、性別、住所（地域）、趣味、会員になった時期（年月、日付、日時など）、メールアドレス、電話番号などの情報である。また、アイテム提供サーバ装置１にて商品の購入が可能であれば、商品の支払いを行うためのクレジットカード情報などを含んでもよい。 The user information storage unit 141 stores a plurality of user information. FIG. 3 is a diagram illustrating a storage state of the user information storage unit 141. The user information is obtained by associating user_id which is a user identifier for uniquely identifying a user who uses the terminal device 3 and user_info which is user attribute information, and is stored in a table format as shown in FIG. The user attribute information is information such as the user's name, age, gender, address (region), hobby, membership time (year, month, date, date, etc.), e-mail address, telephone number, and the like. In addition, if the item providing server device 1 can purchase a product, it may include credit card information for paying the product.
アイテム情報格納部１４２は、アイテム情報を複数記憶する。図４は、アイテム情報格納部１４２の格納状態を示す図である。アイテム情報とは、アイテム識別子であるｉｔｅｍ＿ｉｄとアイテム属性情報であるｉｔｅｍ＿ｉｎｆｏとを関連付けたものであり、図４のようなテーブル形式で記憶する。アイテム識別子とは、アイテムを一意に識別するためのものである。また、アイテム属性情報とは、例えば、アイテムの名称、制作者、制作年、ジャンル、価格、アイテムを利用するのに適したユーザの条件などの情報である。 The item information storage unit 142 stores a plurality of item information. FIG. 4 is a diagram illustrating a storage state of the item information storage unit 142. The item information is an item identifier item_id and item attribute information item_info associated with each other, and is stored in a table format as shown in FIG. The item identifier is for uniquely identifying an item. The item attribute information is information such as an item name, a producer, a production year, a genre, a price, and a user condition suitable for using the item.
利用履歴格納部１４３は、利用履歴を複数記憶する。利用履歴とは、端末装置３より受信した、ユーザのアイテムに関する利用の履歴であり、少なくともユーザ識別子とアイテム識別子（利用アイテム識別子）とアイテムを利用した日時（利用日時）とを含む。図５（図５（ａ）〜図５（ｄ））は、利用履歴格納部１４３の格納状態を示す図である。以下に図５を用いて、利用履歴の格納形式を４種類説明する。
利用履歴の第１の格納形式は、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）とを関連付けて、図５（ａ）のようなテーブル形式で記憶する。
The usage history storage unit 143 stores a plurality of usage histories. The usage history is a usage history related to the user's item received from the terminal device 3, and includes at least a user identifier, an item identifier (used item identifier), and a date and time when the item was used (used date and time). FIG. 5 (FIGS. 5A to 5D) is a diagram illustrating a storage state of the usage history storage unit 143. FIG. Hereinafter, four types of usage history storage formats will be described with reference to FIG.
In the first usage history storage format, the user identifier (user_id), item identifier (item_id), and usage date (date) included in the usage history are associated with each other and stored in a table format as shown in FIG. .
利用履歴の第２の格納形式は、利用履歴に、ユーザのアイテムに対する利用回数が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）と利用回数（ｃｏｕｎｔ）とを関連付けて、図５（ｂ）のようなテーブル形式で記憶する。
利用履歴の第３の格納形式は、利用履歴に、ユーザがアイテムに対して行った評価を数値化した評価値（例えば、「１：非常に嫌い」、「２：やや嫌い」、「３：どちらでもない」、「４：やや好き」、「５：非常に好き」といったように、好みの度合いを数値化したもの）が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）と評価値（ｖａｌｕｅｅｖａｌ）とを関連付けて、図５（ｃ）のようなテーブル形式で記憶する。
利用履歴の第４の格納形式は、利用履歴に、ユーザがアイテムに対して支払った額（支払い額）が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）と支払い額（ａｍｏｕｎｔ）とを関連付けて、図５（ｄ）のようなテーブル形式で記憶する。
以上が、利用履歴の格納形式の説明である。上記以外にも、利用履歴に含まれている全ての情報を格納できるように、利用履歴の形態に合わせて格納形式を変更すればよい。
The second storage format of the usage history is used when the usage history includes the number of times the user has used the item. The user identifier (user_id), the item identifier (item_id), and the usage included in the usage history are used. The date and time (date) and the number of uses (count) are associated with each other and stored in a table format as shown in FIG.
The third storage format of the usage history is an evaluation value (for example, “1: very disliked”, “2: somewhat disliked”, “3: Users who are included in the usage history, and are used when the degree of preference is numerically included (such as “Neither”, “4: Somewhat like”, “5: Very like”). The identifier (user_id), the item identifier (item_id), the use date (date), and the evaluation value (valueval) are associated with each other and stored in a table format as shown in FIG.
The fourth storage format of the usage history is used when the usage history includes an amount paid by the user for the item (payment amount), and includes a user identifier (user_id) included in the usage history and The item identifier (item_id), the use date (date), and the payment amount (mount) are associated with each other and stored in a table format as shown in FIG.
This completes the description of the usage history storage format. In addition to the above, the storage format may be changed in accordance with the usage history so that all information included in the usage history can be stored.
また、端末装置３より受信した利用履歴には、利用日時が含まれていることを前提にしているが、もし利用日時が含まれていない場合は、利用履歴格納部１４３に、利用日時の代わりに、利用履歴を記憶するときの日時をｄａｔｅとして記憶すればよい。また、ｄａｔｅを格納しなくてもよく、この場合でも、新しく追加されるデータは、必ずテーブルの末尾（一番下の行）に追加されるので、テーブル内の上に位置する行データほど古く、下に位置する行データほど新しいことになる。このため、２つの行の位置関係を調べることにより、２つのデータのどちらが古いかを容易に判定できる。また、利用履歴格納部１４３に、端末装置３より受信した全ての利用履歴を記憶するが、記憶した利用履歴が一定数を超えた場合は、古いものから削除してもよい。 In addition, it is assumed that the usage history received from the terminal device 3 includes the usage date, but if the usage date is not included, the usage history storage unit 143 stores the usage date instead of the usage date and time. In addition, the date and time when the use history is stored may be stored as date. Also, it is not necessary to store the date. Even in this case, newly added data is always added to the end (bottom row) of the table, so that the row data located above the table is older. The lower the row data, the newer it becomes. For this reason, it is possible to easily determine which of the two data is older by examining the positional relationship between the two rows. Moreover, although all the usage histories received from the terminal device 3 are memorize | stored in the utilization log | history storage part 143, when the memorize | stored usage histories exceed a fixed number, you may delete from an old thing.
嗜好情報格納部１４４は、嗜好情報を複数記憶する。図１２６は、嗜好情報格納部１４４の格納状態を示す図である。嗜好情報とは、アイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、アイテムに対するユーザの好みの度合いを数値化した嗜好度（ｐ＿ｖａｌｕｅ）とを関連付けたものであり、図１２６のようなテーブル形式で記憶する。（ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｕｓｅｒ＿ｉｄ）の組合せは一意とし、重複登録ができない。嗜好度の算出方法については、後に、図１０を用いて詳細に説明する。 The preference information storage unit 144 stores a plurality of preference information. FIG. 126 is a diagram showing a storage state of the preference information storage unit 144. The preference information is obtained by associating an item identifier (item_id), a user identifier (user_id), and a preference level (p_value) obtained by quantifying the degree of preference of the user with respect to the item. Remember me. The combination of (item_id, user_id) is unique and duplicate registration is not possible. The preference degree calculation method will be described later in detail with reference to FIG.
関連アイテムグループ格納部１４５は、関連アイテムグループを複数記憶する。図７は、関連アイテムグループ格納部１４５の格納状態を示す図である。関連アイテムグループとは、基準となるアイテム（基準アイテム）のアイテム識別子（基準アイテム識別子（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ））と、基準アイテムと関連のあるアイテム（関連アイテム）が属するグループを一意に識別するグループ識別子（ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）と、関連アイテムのアイテム識別子（関連アイテム識別子（ｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ））と、基準アイテムと関連アイテムとの関連性を数値化した値（関連度（ｖａｌｕｅ））とを関連付けたものであり、図７のようなテーブル形式で記憶する。（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ，ｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）の組合せは一意とし、重複登録ができない。ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとｇｒｏｕｐ＿ｉｄとを指定することで、ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとｇｒｏｕｐ＿ｉｄとに対応する関連アイテム識別子を全て取得することができる。ここでは、１つのテーブルに２種類のアイテム識別子を格納するために、ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ、ｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄという名称を付けて区別しているが、これらはアイテム情報格納部１４２などに格納されているｉｔｅｍ＿ｉｄと同じものである。また、関連アイテムグループ格納部１４５に関連度を格納しているが、関連度を格納する代わりに、例えば、アイテム間の関連性の高い順に１番からの通し番号を付与した順位（関連順位）を格納してもよいし、関連度と関連順位の両方を格納してもよい。また、関連度を格納せずに、基準アイテム識別子とグループ識別子と関連アイテム識別子のみを関連アイテムグループとして格納してもよい。 The related item group storage unit 145 stores a plurality of related item groups. FIG. 7 is a diagram illustrating a storage state of the related item group storage unit 145. The related item group is an item identifier (reference item identifier (base_item_id)) of a reference item (reference item) and a group identifier (group_id) that uniquely identifies a group to which an item (related item) related to the reference item belongs. ), An item identifier of the related item (related item identifier (sim_item_id)), and a value (relationship (value)) obtained by quantifying the relationship between the reference item and the related item. Store in the table format. The combination of (base_item_id, group_id, sim_item_id) is unique and duplicate registration is not possible. By specifying base_item_id and group_id, all related item identifiers corresponding to base_item_id and group_id can be acquired. Here, in order to store two types of item identifiers in one table, the names base_item_id and sim_item_id are used for distinction, but these are the same as item_id stored in the item information storage unit 142 or the like. . In addition, although the degree of association is stored in the related item group storage unit 145, instead of storing the degree of association, for example, a rank (relevance rank) in which serial numbers from the first are assigned in order of high relevance between items. It may be stored, and both the degree of association and the association order may be stored. Moreover, you may store only a reference | standard item identifier, a group identifier, and a related item identifier as a related item group, without storing a related degree.
所属グループ情報格納部１４６は、所属グループ情報を複数記憶する。所属グループ情報とは、ユーザに提供する関連アイテムのグループを示す情報であり、少なくともユーザ識別子とグループ識別子を含む。図８（図８（ａ）〜図８（ｂ））は、所属グループ情報格納部１４６の格納状態を示す図である。以下に図８を用いて、所属グループ情報の格納形式を２種類説明する。
所属グループ情報の第１の格納形式は、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）とグループ識別子（ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）とを関連付けて、図８（ａ）のようなテーブル形式で記憶する。ｕｓｅｒ＿ｉｄは一意とし、重複登録ができない。所属グループ情報の第１の格納形式は、関連アイテム取得時に、グループ識別子が一致する関連アイテムのみを取得する場合に用いるものである。
The belonging group information storage unit 146 stores a plurality of belonging group information. The belonging group information is information indicating a group of related items provided to the user, and includes at least a user identifier and a group identifier. FIG. 8 (FIGS. 8A to 8B) is a diagram showing a storage state of the belonging group information storage unit 146. FIG. Hereinafter, two types of storage formats for belonging group information will be described with reference to FIG.
In the first storage format of the belonging group information, the user identifier (user_id) and the group identifier (group_id) are associated with each other and stored in a table format as shown in FIG. user_id is unique and duplicate registration is not possible. The first storage format of affiliation group information is used when acquiring only related items with matching group identifiers when acquiring related items.
所属グループ情報の第２の格納形式は、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）とグループ識別子（ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）と取得比率（ｒａｔｅ）とを関連付けて、図８（ｂ）のようなテーブル形式で記憶する。（ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）の組合せは一意とし、重複登録ができない。所属グループ情報の第２の格納形式は、関連アイテム取得時に、各グループ識別子ごとに、取得の比率に応じて関連アイテムを取得する場合に用いるものである。また、１ユーザの全てのｇｒｏｕｐ＿ｉｄに対応する取得比率の合計値は「１」となる。
以上が、所属グループ情報の格納形式の説明である。
As the second storage format of the belonging group information, the user identifier (user_id), the group identifier (group_id), and the acquisition ratio (rate) are associated with each other and stored in a table format as shown in FIG. The combination of (user_id, group_id) is unique and duplicate registration is not possible. The second storage format of affiliation group information is used when acquiring related items according to the acquisition ratio for each group identifier when acquiring related items. Further, the total value of the acquisition ratios corresponding to all group_ids of one user is “1”.
The above is the description of the storage format of the belonging group information.
アイテム提供サーバ制御部１１は、アイテム提供サーバ装置１を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。アイテム提供サーバ制御部１１は、ユーザページ情報作成部１１１と、利用履歴登録部１１２と、関連アイテムグループ選出部（関連データグループ作成部）１１３と、所属グループ選出部（不一致度算出部）１１４と、関連アイテム情報作成部（関連データ提示部）１１５とで構成される。 The item providing server control unit 11 performs overall control on each unit constituting the item providing server device 1. The item providing server control unit 11 includes a user page information creation unit 111, a usage history registration unit 112, a related item group selection unit (related data group creation unit) 113, a belonging group selection unit (mismatch degree calculation unit) 114, , And a related item information creation unit (related data presentation unit) 115.
ユーザページ情報作成部１１１は、端末装置３から受信したデータに応じて、以下の２種類の処理を行う。
ユーザページ情報作成部１１１の第１の処理は、ユーザページ情報送信処理であり、端末装置３よりユーザページ情報取得要求を受信し、かつ、認証部１３にて認証成功した場合に、この処理を行う。ユーザページ情報取得要求とは、ユーザページ情報の取得を要求する情報であり、認証部１３にて認証を行うために、少なくとも利用者特定情報を含む。ユーザページ情報とは、端末装置３に検索画面や、利用履歴の閲覧画面や、関連アイテム情報の閲覧画面を表示させるために必要な情報である。例えば、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式を用いてユーザページ情報を作成してもよいし、これ以外のデータ形式を用いてもよい。
The user page information creation unit 111 performs the following two types of processing according to the data received from the terminal device 3.
The first process of the user page information creation unit 111 is a user page information transmission process. When a user page information acquisition request is received from the terminal device 3 and the authentication unit 13 succeeds in authentication, this process is performed. Do. The user page information acquisition request is information for requesting acquisition of user page information, and includes at least user specifying information for authentication by the authentication unit 13. The user page information is information necessary for causing the terminal device 3 to display a search screen, a usage history browsing screen, and a related item information browsing screen. For example, user page information may be created using an HTML (Hyper Text Markup Language) format, or a data format other than this may be used.
ユーザページ情報送信処理とは、認証ユーザのユーザページ情報を作成し、認証ユーザが利用中の端末装置３に、作成したユーザページ情報を送信する処理であり、まず、利用履歴格納部２４４より、認証ユーザのユーザ識別子に対応する全ての利用履歴を抽出する。次に、抽出した利用履歴を用いて、ユーザページ情報を作成する。そして、ネットワーク２を介して、端末装置３に、作成したユーザページ情報を送信する。また、利用履歴を全て抽出せずに、特定の条件を満たすもののみを抽出してもよい。特定の条件とは、例えば、最新のものからサービス提供側が予め設定した件数を超えない範囲で抽出するとしてもよいし、過去の特定の時点から、ユーザページ情報送信処理を行っている時点（現在）までの間の利用履歴を抽出するとしてもよい。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め定めておけばよく、例えば、ユーザページ情報送信処理を行っている時点から３ヶ月前や、半年前や、１年前とすればよい。 The user page information transmission process is a process of creating user page information of the authenticated user and transmitting the created user page information to the terminal device 3 being used by the authenticated user. First, from the usage history storage unit 244, All usage histories corresponding to the user identifier of the authenticated user are extracted. Next, user page information is created using the extracted usage history. Then, the created user page information is transmitted to the terminal device 3 via the network 2. Moreover, you may extract only what satisfy | fills specific conditions, without extracting all the usage histories. The specific condition may be, for example, extracting from the latest one within a range that does not exceed the number of cases set in advance by the service provider, or the point in time when the user page information transmission processing is being performed from a specific point in the past (current ) May be extracted. The past specific time may be determined in advance by the service provider, for example, three months, six months, or one year before the user page information transmission process.
ユーザページ情報作成部１１１の第２の処理は、検索結果送信処理であり、ネットワーク２を介して、端末装置３より検索条件を受信すると、この処理を行う。ここで検索条件とは、利用するアイテムを絞り込むために用いる条件であり、例えば、ジャンル名、製作者、キーワード、価格の上限や下限などである。検索結果送信処理とは、端末装置３に、受信した検索条件を満たすアイテム情報を送信する処理であり、まず、アイテム情報格納部１４２より、検索条件を満たすアイテム属性情報を有するアイテム情報を全て抽出する。そして、ネットワーク２を介して、端末装置３に、抽出した全てのアイテム情報を送信する。 The second process of the user page information creation unit 111 is a search result transmission process, which is performed when a search condition is received from the terminal device 3 via the network 2. Here, the search condition is a condition used for narrowing down items to be used, and includes, for example, a genre name, a producer, a keyword, an upper limit and a lower limit of a price, and the like. The search result transmission process is a process of transmitting item information satisfying the received search condition to the terminal device 3. First, all item information having item attribute information satisfying the search condition is extracted from the item information storage unit 142. To do. Then, all the extracted item information is transmitted to the terminal device 3 via the network 2.
利用履歴登録部１１２は、ネットワーク２を介して、端末装置３より利用者特定情報と利用履歴とを受信し、かつ、認証部１３にて認証が成功した場合に、利用履歴登録処理を行う。利用履歴登録処理とは、利用履歴格納部１４３に、受信した利用履歴を格納する処理である。 The usage history registration unit 112 receives user identification information and usage history from the terminal device 3 via the network 2, and performs usage history registration processing when the authentication unit 13 succeeds in authentication. The usage history registration process is a process of storing the received usage history in the usage history storage unit 143.
関連アイテムグループ選出部１１３は、所定のタイミングごとに、嗜好情報格納部１４４に記憶されている嗜好情報と、関連アイテムグループ格納部１４５に記憶されている関連アイテムグループとを全て削除した後、関連アイテムグループ選出処理を行う。所定のタイミングとしては、所定の時間間隔（例えば２４時間ごと）を用いてもよいし、利用履歴を一定回数受信するごととしてもよい。また、月曜日〜金曜日までは３時間ごと、土曜日は６時間ごと、日曜日は１２時間ごと、というように時間間隔が変動してもよい。また、夏は時間間隔を短くして、冬は時間間隔を長くするなど、季節に応じて時間間隔を変えてもよい。
アイテムの利用に関する処理と関連アイテムグループ選出処理を同じ装置で行う場合において、負荷の高い関連アイテムグループ選出処理が、利用の多い時期に何度も実行されることで装置に多大な負荷がかからないように、曜日や季節に応じて時間間隔を変えることで、関連アイテムグループ選出処理が、利用の多い時期に何度も実行しないように調整することができる。また、逆に、アイテムの利用に関する処理と関連アイテムグループ選出処理とを別々の装置で行うといったように、関連アイテムグループ選出処理による負荷が影響なければ、曜日や季節に応じて時間間隔を変えることで、利用の多い時期に頻繁に関連アイテムグループ選出処理を行うことで、常に最新の利用履歴に応じた関連アイテムグループを維持することができる。
また、アイテムを新しく追加する頻度が、曜日や季節で異なっている場合、新規アイテムが頻繁に追加される時期に、時間間隔を短くして関連アイテムグループ選出処理を行うことで、最新のアイテムを関連アイテムグループに反映させ易くなる。また、新規アイテムがあまり追加されない時期には、時間間隔を長くして関連アイテムグループ選出処理を行うことで、装置に不要な負荷をかけないようにすることができる。
The related item group selection unit 113 deletes all the preference information stored in the preference information storage unit 144 and the related item group stored in the related item group storage unit 145 for each predetermined timing, Perform item group selection processing. As the predetermined timing, a predetermined time interval (for example, every 24 hours) may be used, or a usage history may be received a certain number of times. Also, the time interval may vary from Monday to Friday every 3 hours, Saturday every 6 hours, and Sunday every 12 hours. Also, the time interval may be changed according to the season, such as shortening the time interval in summer and increasing the time interval in winter.
When processing related to item use and related item group selection processing are performed on the same device, the related item group selection processing, which has a high load, is executed many times during periods of high usage so that the device is not overwhelmed. In addition, by changing the time interval according to the day of the week or the season, it is possible to adjust the related item group selection process so that it is not executed many times during a period of frequent use. Conversely, if the load of related item group selection processing is not affected, such as processing related to item use and related item group selection processing performed on separate devices, the time interval can be changed according to the day of the week or the season. Thus, the related item group according to the latest usage history can always be maintained by frequently performing the related item group selection process at the time of frequent use.
In addition, if the frequency of adding new items varies depending on the day of the week or the season, shorten the time interval and perform the related item group selection process at a time when new items are frequently added, so that the latest items can be selected. It becomes easy to reflect in related item group. In addition, when a new item is not added so much, it is possible to prevent unnecessary load on the apparatus by increasing the time interval and performing related item group selection processing.
関連アイテムグループ選出処理の手順を図９のフローチャートを用いて説明する。
まず、関連アイテムグループ選出部１１３が、嗜好度算出処理を行う（ステップＳ１０１）。
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、嗜好情報格納部１４４より、ｉｔｅｍ＿ｉｄを重複無しで全て抽出する（ステップＳ１０２）。
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ１０２にて抽出したｉｔｅｍ＿ｉｄのうち、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ１０３）。
The procedure of the related item group selection process will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the related item group selection unit 113 performs a preference level calculation process (step S101).
Next, the related item group selection unit 113 extracts all item_id from the preference information storage unit 144 without duplication (step S102).
Next, the related item group selection unit 113 selects one item_id extracted in step S102, for example, in the order of extraction (step S103).
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、嗜好情報格納部１４４より、ステップＳ１０２３にて選択したｉｔｅｍ＿ｉｄに対応するアイテム（基準アイテムとみなす）の嗜好情報と、基準アイテムを利用したことのある何れかのユーザが利用した他のアイテム（関連候補アイテム）の全ての嗜好情報を取得する（ステップＳ１０４）。関連候補アイテムの嗜好情報を全て取得するには、基準アイテムの嗜好情報を除く全ての嗜好情報のうち、基準アイテムの全ての嗜好情報に含まれるユーザ識別子の何れかを有する嗜好情報を全て取得すればよい。また、取得する関連候補アイテムの嗜好情報に対して、基準アイテムの嗜好情報との時間順序を考慮してもよい。例えば、基準アイテムより後に利用された関連候補アイテムの嗜好情報のみを取得すればよい。時間順序を考慮するためには、嗜好情報格納部１４４に、利用日時の代表値（平均値や最大値や最小値や中央値）を格納する列を追加し、後述する嗜好度算出処理にて、利用日時の代表値を算出して、嗜好度とともに関連付けて記憶すればよい。また、嗜好情報格納部１４４に、利用日時の代表値を格納する代わりに、このステップで、利用履歴格納部１４３に記憶されている利用情報を用いることで、利用日時の代表値を算出してもよい。このように、基準アイテムと関連候補アイテムを共に利用したユーザが少なくとも１人いるという関連性が存在するので、関連アイテムの信頼性を保つことができる。 Next, the related item group selection unit 113 has used preference information of the item (considered as a reference item) corresponding to the item_id selected in step S1023 and the reference item from the preference information storage unit 144. All preference information of other items (related candidate items) used by the user is acquired (step S104). In order to acquire all the preference information of the related candidate items, all the preference information having any of the user identifiers included in all the preference information of the reference item among all the preference information excluding the preference information of the reference item is acquired. That's fine. Moreover, you may consider the time order with the preference information of a reference | standard item with respect to the preference information of the related candidate item to acquire. For example, it is only necessary to acquire preference information of related candidate items used after the reference item. In order to consider the time order, a column for storing representative values (average value, maximum value, minimum value, and median value) of the use date and time is added to the preference information storage unit 144, and the preference level calculation process described later is performed. The representative value of the use date may be calculated and stored in association with the preference level. Further, instead of storing the representative value of the usage date in the preference information storage unit 144, the usage information stored in the usage history storage unit 143 is used in this step to calculate the representative value of the usage date and time. Also good. Thus, since there is a relationship that there is at least one user who uses both the reference item and the related candidate item, the reliability of the related item can be maintained.
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ１０４にて取得した嗜好情報を用いて、関連候補アイテムごとに、基準アイテムとの関連度を算出する（ステップＳ１０５）。関連度を算出する方法として例えば、Ｊａｃｃａｒｄ（ジャカード）係数を用いることができる。Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いる場合は、アイテムｘを利用したことのあるユーザ集合をＵｘ、アイテムｙを利用したことのあるユーザ集合をＵｙ、アイテムｘとアイテムｙを共に利用したことのあるユーザ数を｜Ｕｘ ∩ Ｕｙ｜とし、アイテムｘとアイテムｙの少なくとも一方を利用したことのあるユーザ数を｜Ｕｘ ∪ Ｕｙ｜としたとき、関連度は式（１）で算出することができる。 Next, the related item group selection unit 113 calculates the degree of association with the reference item for each related candidate item using the preference information acquired in step S104 (step S105). As a method for calculating the degree of association, for example, a Jaccard coefficient can be used. When using the Jaccard coefficient, Ux is a user set that has used item x, Uy is a user set that has used item y, and Ux is the number of users who have used both item x and item y. When と し Uy | is assumed, and the number of users who have used at least one of the item x and the item y is | Ux ｜ Uy |, the degree of association can be calculated by Expression (1).
また、関連度算出に、コサイン距離やピアソン積率相関係数を用いることもできる。コサイン距離を用いる場合は、例えば、アイテムｘを利用したことのあるユーザ集合をＵｘとし、アイテムｘのユーザｕｘ（ｕｘ∈Ｕｘ）に対する嗜好度をＶ（ｘ，ｕｘ）、アイテムｙを利用したことのあるユーザ集合をＵｙとし、アイテムｙのユーザｕｙ（ｕｙ∈Ｕｙ）に対する嗜好度をＶ（ｙ，ｕｙ）、アイテムｘとアイテムｙを共に利用したことのあるユーザをＵｃとし、アイテムｘのユーザｕｃ（ｕｃ∈Ｕｃ）に対する嗜好度をＶ（ｘ，ｕｃ）、アイテムｙのユーザｕｃに対する嗜好度をＶ（ｙ，ｕｃ）としたとき、関連度は式（２）で算出することができる。 Further, the cosine distance and the Pearson product moment correlation coefficient can also be used for calculating the degree of association. When using the cosine distance, for example, Ux is a set of users who have used item x, V (x, ux) is the preference level of item x for user ux (uxεUx), and item y is used Uy is a set of users with the item y, V (y, uy) is a preference level for the user y of the item y (uy∈Uy), Uc is a user who has used both the item x and the item y, and the user of the item x When the preference level for uc (ucεUc) is V (x, uc) and the preference level of the item y for the user uc is V (y, uc), the relevance level can be calculated by equation (2).
また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、アイテムｘとアイテムｙを共に利用したことのあるユーザをＵｃとし、Ｕｃに属するユーザの数をｎとし、アイテムｘのユーザｕｃ（ｕｃ∈Ｕｃ）に対する嗜好度をＶ（ｘ，ｕｃ）、アイテムｙのユーザｕｃに対する嗜好度をＶ（ｙ，ｕｃ）としたとき、関連度は式（３）で算出することができる。 When using the Pearson product-moment correlation coefficient, for example, a user who has used both the item x and the item y is Uc, the number of users belonging to Uc is n, and the user uc (uc∈ of the item x) When the preference level for Uc) is V (x, uc) and the preference level of the item y for the user uc is V (y, uc), the relevance level can be calculated by Equation (3).
これ以外にも、２アイテム間の関連性を表す指標であれば、どのようなものを用いてもよい。また、関連アイテムの関連性を一定の水準以上に維持するために、算出した関連度がサービス提供側が予め設定した閾値以下のものを関連候補アイテムから除外してもよい。なお、関連度算出に用いた嗜好度を第２の嗜好度とする。 In addition to this, any index may be used as long as it indicates an association between two items. In addition, in order to maintain the relevance of the related item at a certain level or higher, items whose calculated relevance is equal to or less than a threshold preset by the service provider may be excluded from the related candidate items. The preference level used for calculating the relevance level is set as the second preference level.
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、全ての関連候補アイテムを、ステップＳ１０５にて算出した関連度に応じて、所定数のグループに振り分ける（ステップＳ１０６）。このとき、関連候補アイテムグループには、グループとしてまとめた順に、グループ識別子を昇順で付与する。つまり、関連候補アイテムグループの数が「ｎ」の場合、グループ識別子を「１」，「２」，…，「ｎ」や「ｇ１」，「ｇ２」，…，「ｇｎ」といった順番で付与すればよい。所定数は、「２」以上の整数として、サービス提供側が予め設定しておけばよい。関連候補アイテムグループ振分方法を、以下に２種類示す。 Next, the related item group selection unit 113 distributes all the related candidate items to a predetermined number of groups according to the relevance calculated in step S105 (step S106). At this time, group identifiers are assigned to the related candidate item groups in ascending order in the order of grouping. That is, when the number of related candidate item groups is “n”, group identifiers are assigned in the order of “1”, “2”,..., “N”, “g1”, “g2”,. That's fine. The predetermined number may be set in advance by the service provider as an integer equal to or greater than “2”. Two types of related candidate item group distribution methods are shown below.
関連候補アイテムグループ振分の第１の方法は、関連度の高い順に、関連候補アイテムを所定数のグループに振り分ける方法である。具体的には、関連候補アイテムに対して関連度の高い順に順位を付与し、その順位が所定の範囲にある関連候補アイテムを、１つのグループにまとめればよい。これにより、関連度の高い順に、関連候補アイテムを所定数のグループに振り分けることができる。このとき、グループごとのアイテム数の合計値は、関連候補アイテム数と等しくなる。なお、グループ間のアイテム数の偏りが小さくなるように、アイテム数の差が「±１」に収まるように設定するのがよいが、ランダムにアイテム数を設定してもよい。 The first method of allocating related candidate item groups is a method of distributing related candidate items to a predetermined number of groups in descending order of relevance. Specifically, ranks may be given to related candidate items in descending order of relevance, and related candidate items whose ranks are within a predetermined range may be grouped into one group. Thereby, a related candidate item can be distributed to a predetermined number of groups in order with high degree of relevance. At this time, the total number of items for each group is equal to the number of related candidate items. It is preferable to set the difference in the number of items to be within “± 1” so that the deviation in the number of items between groups is small, but the number of items may be set at random.
関連候補アイテムグループ振分の第２の方法は、グループごとに閾値を設定し、設定した閾値を用いることで、関連候補アイテムを所定数のグループに振り分ける方法である。具体的には、グループごとに、２つの閾値を用意し、２つの閾値のうちの大きい方の閾値（ｔｈ１）以下であり、小さい方の閾値（ｔｈ２）より大きい関連度（ｓ：ｔｈ１≧ｓ＞ｔｈ２）を有する関連候補アイテムを１つのグループにまとめればよい。これを繰り返すことで所定数のグループにアイテムを振り分けることができる。関連候補アイテムグループ振分の第２の方法を用いた場合は、２つの閾値の範囲に収まる関連度を有する関連候補アイテムが存在しないため、グループに１つもアイテムが存在しない場合がある。その代わり、グループごとに、グループに所属する関連候補アイテムの関連度の範囲を調整することができる。閾値は、基準アイテムごとにグループ数に応じた閾値を予めサービスの提供側が設定しておけばよい。また、基準アイテムごとに閾値を設定せずに、グループ数に応じて設定した閾値を全ての基準アイテムに対して適用してもよい。また、関連アイテムグループ選出処理のたびに、サービス提供側が閾値を再設定してもよい。 A second method of allocating related candidate item groups is a method of setting a threshold value for each group and using the set threshold value to distribute related candidate items to a predetermined number of groups. Specifically, two threshold values are prepared for each group, and the degree of relevance (s: th1 ≧ s) that is less than or equal to the larger threshold value (th1) of the two threshold values and greater than the smaller threshold value (th2). Related candidate items having> th2) may be grouped into one group. By repeating this, items can be assigned to a predetermined number of groups. When the second method for allocating related candidate item groups is used, there is no related candidate item having a degree of relevance that falls within the range of the two thresholds, and thus there may be no item in the group. Instead, for each group, the range of relevance of related candidate items belonging to the group can be adjusted. As for the threshold, the service provider may set a threshold corresponding to the number of groups for each reference item in advance. Further, a threshold set according to the number of groups may be applied to all the reference items without setting a threshold for each reference item. The service provider may reset the threshold every time the related item group selection process is performed.
上記２種類の振分方法は、関連度の高い順に、関連候補アイテムをまとめている。このため、２つの関連候補アイテムグループを比較した際に、先にまとめたグループの任意の関連候補アイテムは、後にまとめたグループのどの関連候補アイテムの関連度よりも高いという性質をもっている。上記２種類の方法以外にも、上記の性質を有する振分方法であれば、どのような振り分け方法でもよい。基準アイテムに対するグループ数は全て等しくなるようにしなければならない。
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ１０６にて振り分けた関連候補アイテムグループのうち、例えば、グループ識別子を付与した順に、１つ選択する（ステップＳ１０７）。
The above two types of sorting methods group related candidate items in descending order of relevance. For this reason, when two related candidate item groups are compared, the arbitrary related candidate items of the group put together previously have the property that the degree of relevance of any related candidate item of the group put together later is higher. In addition to the above two types of methods, any sort method may be used as long as the sort method has the above properties. All groups for the reference item must be equal.
Next, the related item group selection unit 113 selects, for example, one of the related candidate item groups distributed in step S106 in the order in which group identifiers are assigned (step S107).
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ１０７にて選択した関連候補アイテムグループの中から関連アイテムを選出する（ステップＳ１０８）。関連アイテムを選出するには、関連候補アイテムグループの中から、ランダムに所定数まで関連候補アイテムを関連アイテムとして選出してもよい。また、関連度の高い順に、所定数まで選出してもよい。また、逆に、関連度の低い順に、所定数まで選出してもよい。また、関連候補アイテム全てを関連アイテムとしてもよい。つまり、関連候補アイテムグループに含まれる関連候補アイテムからであれば、どのように選んでもよい。所定数は、予めサービス提供側が定めておく必要がある。 Next, the related item group selection unit 113 selects related items from the related candidate item groups selected in step S107 (step S108). In order to select related items, up to a predetermined number of related candidate items may be selected as related items randomly from the related candidate item group. Further, up to a predetermined number may be selected in descending order of relevance. Conversely, a predetermined number may be selected in ascending order of relevance. Moreover, it is good also considering all the related candidate items as related items. That is, as long as it is from related candidate items included in the related candidate item group, any method may be selected. The predetermined number needs to be determined in advance by the service provider.
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ１０８にて選出した関連アイテムごとに、関連アイテムグループ格納部１４５に、ステップＳ１０３にて選択した基準アイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄ（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、ステップＳ１０７にて選出した関連候補アイテムグループのグループ識別子（ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）と、関連アイテムのアイテム識別子（ｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、基準アイテムと関連アイテムとの関連度（ｖａｌｕｅ）とを関連付けた関連アイテムグループを記憶する（ステップＳ１０９）。
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ１０７にて全ての関連候補アイテムグループを選択したか否かを判定する（ステップＳ１１０）。全て選択した場合はステップＳ１１１へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ１０７へ進む。
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ１０３にて抽出した全てのｉｔｅｍ＿ｉｄを選択したか否かを判定する（ステップＳ１１１）。全て選択した場合はステップＳ１０１からステップＳ１１１までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ１０３へ進む。
Next, the related item group selection unit 113 selects the item_id (base_item_id) of the reference item selected in step S103 and the item selected in step S107 in the related item group storage unit 145 for each related item selected in step S108. The related item group associating the group identifier (group_id) of the related candidate item group, the item identifier (sim_item_id) of the related item, and the degree of association (value) between the reference item and the related item is stored (step S109).
Next, it is determined whether the related item group selection part 113 selected all the related candidate item groups in step S107 (step S110). If all have been selected, the process proceeds to step S111, and if any unselected items still remain, the process proceeds to step S107.
Next, it is determined whether the related item group selection part 113 has selected all the item_id extracted in step S103 (step S111). If all are selected, the series of processing from step S101 to step S111 is terminated, and if unselected items still remain, the process proceeds to step S103.
次に、ステップＳ１０１の嗜好度算出処理の手順を、図１０のフローチャートを用いて説明する。
まず、関連アイテムグループ選出部１１３が、嗜好情報格納部１４４より、ｉｔｅｍ＿ｉｄを重複無しで全て抽出する（ステップＳ２０１）。
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ２０１にて抽出したｉｔｅｍ＿ｉｄのうち、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ２０２）。
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、利用履歴格納部１４３より、ステップＳ２０２にて選択したｉｔｅｍ＿ｉｄを含む利用履歴を全て取得する（ステップＳ２０３）。
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ２０３にて取得した利用履歴より、ｕｓｅｒ＿ｉｄを重複なしで全て抽出する（ステップＳ２０４）。
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ２０４にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄのうち、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ２０５）。
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ２０３にて取得した利用履歴のうち、ステップＳ４０５にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄを含むもの（嗜好度算出対象利用履歴）のみを用いて、嗜好度を算出する（ステップＳ２０６）。以下に、嗜好度算出方法を８種類説明する。
Next, the procedure of the preference degree calculation process in step S101 will be described with reference to the flowchart in FIG.
First, the related item group selection unit 113 extracts all item_ids from the preference information storage unit 144 without duplication (step S201).
Next, the related item group selection unit 113 selects one item_id extracted in step S201, for example, in the order of extraction (step S202).
Next, the related item group selection unit 113 acquires all usage histories including the item_id selected in step S202 from the usage history storage unit 143 (step S203).
Next, the related item group selection unit 113 extracts all user_ids without duplication from the usage history acquired in step S203 (step S204).
Next, the related item group selection unit 113 selects one of the user_id extracted in step S204, for example, in the order of extraction (step S205).
Next, the related item group selection unit 113 calculates the preference level using only the usage history acquired in step S203 that includes the user_id selected in step S405 (preference level calculation target usage history). (Step S206). Below, eight kinds of preference degree calculation methods will be described.
嗜好度算出の第１の方法は、嗜好度を「１」として算出する方法である。この方法は、嗜好度に対するユーザ一人ひとりの影響力（重み）を全て平等（同じ）に扱っている。また、計算量が最も少なくなる。
嗜好度算出の第２の方法は、全利用回数を嗜好度として算出する方法である。全利用回数は、利用履歴格納部１４３の第２の格納形式のように利用回数が記憶されている場合に、嗜好度算出対象利用履歴に含まれる利用回数の和を全利用回数とすればよい。また、利用回数を含まない場合は、嗜好度算出対象利用履歴の数を全利用回数とすればよい。この方法は、嗜好度に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、嗜好度算出対象のアイテムに対する全利用回数の多いユーザほど影響力が強いことになる。
The first method of calculating the preference level is a method of calculating the preference level as “1”. This method treats each user's influence (weight) on the preference level equally (the same). In addition, the amount of calculation is the smallest.
The second method of calculating the preference level is a method of calculating the total number of uses as the preference level. The total usage count may be the sum of the usage counts included in the preference calculation target usage history when the usage count is stored as in the second storage format of the usage history storage unit 143. . When the number of uses is not included, the number of preference calculation target use histories may be set as the total number of uses. This method changes the influence (weight) of each user with respect to the degree of preference, and the influence of the user who has a large total number of uses for the item for which the degree of preference is to be calculated is stronger.
嗜好度算出の第３の方法は、利用履歴格納部１４３の第３の格納形式のように評価値が記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、嗜好度算出対象利用履歴に含まれる評価値の代表値（評価値の和や平均値や最大値や最小値や中央値や最新の日付に対応する評価値）を嗜好度として算出する方法である。この方法は、嗜好度に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、嗜好度算出対象のアイテムに対する評価が高いユーザほど影響力が強いことになる。
嗜好度算出の第４の方法は、利用履歴に含まれる利用日時を用いて、利用日時の古い利用履歴ほど大きな重みを付けて嗜好度を算出する方法である。例えば、嗜好度算出対象利用履歴ごとに、関連アイテム選出処理を行う日付（現在）と、その利用日時との差を算出し、その差の代表値（総和や平均値や最大値や最小値）を算出すればよい。この方法は、嗜好度に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、嗜好度算出対象のアイテムを早く利用したユーザほど影響力が強いことになる。
The third method of calculating the preference level is a method that can be used only when the evaluation value is stored as in the third storage format of the usage history storage unit 143, and is included in the usage history of the preference level calculation target. This is a method of calculating a representative value (evaluation value corresponding to the sum, average value, maximum value, minimum value, median value, or latest date) of the evaluation values as the preference level. This method changes the influence (weight) of each user with respect to the degree of preference, and the higher the evaluation of the item for which the degree of preference is to be calculated, the stronger the influence.
The fourth method of calculating the preference level is a method of calculating the preference level by using the usage date and time included in the usage history and assigning a greater weight to the usage history with the older usage date and time. For example, for each preference calculation target usage history, calculate the difference between the date (current) when the related item selection process is performed and the usage date and time, and representative values (sum, average value, maximum value, minimum value) of the difference May be calculated. This method changes the influence (weight) of each user with respect to the degree of preference, and the user who uses the item for which the degree of preference is calculated earlier has a stronger influence.
嗜好度算出の第５の方法は、利用履歴に含まれる利用日付を用いて、利用日時の新しい利用履歴ほど大きな重みを付けて嗜好度を算出する方法である。例えば、嗜好度算出対象利用履歴ごとに、関連アイテム選出処理を行う日付（現在）と、その利用日時との差を算出し、その差の逆数の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を算出すればよい。この方法は、嗜好度に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、嗜好度算出対象のアイテムを後で利用したユーザほど影響力が強いことになる。また、逆数を用いて、日付差が大きくなるほど分配率が小さくなるようにしているが、他の方法を用いてもよい。例えば、底が０より大きく、かつ１未満である指数関数（単調減少関数）を用いてもよい。 The fifth method of calculating the preference level is a method of calculating the preference level by using the usage date included in the usage history and assigning a greater weight to the usage history with the newest usage date. For example, for each preference calculation target usage history, calculate the difference between the date when the related item selection process is performed (current) and the usage date and time, and represent the reciprocal of the difference (sum, average value, maximum value, minimum value) (Value or median) may be calculated. This method changes the influence (weight) of each user with respect to the degree of preference, and the user who uses the item for which the degree of preference is calculated later has a stronger influence. In addition, the reciprocal is used so that the distribution rate decreases as the date difference increases, but other methods may be used. For example, an exponential function (monotonically decreasing function) whose base is greater than 0 and less than 1 may be used.
ここで、嗜好度算出の第４と第５の方法は、関連アイテム選出処理を行う日付（現在）と、利用日時との差が「０」にならないような処理をする必要がある。
嗜好度算出の第６の方法は、利用履歴格納部１４３の第４の格納形式のように支払い額記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、嗜好度算出対象利用履歴に含まれる支払い額の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を嗜好度として算出する方法である。この方法は、嗜好度に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、嗜好度算出対象のアイテムに対する支払い額が高いユーザほど影響力が強いことになる。
Here, the fourth and fifth methods for calculating the preference level need to be processed so that the difference between the date (current) for performing the related item selection process and the use date / time does not become “0”.
The sixth method of calculating the preference level is a method that can be used only when the payment amount is stored as in the fourth storage format of the usage history storage unit 143, and is included in the usage history of the preference level calculation target. This is a method of calculating the representative value (total, average, maximum, minimum, or median) of the payment amount as the preference level. In this method, the influence (weight) of each user with respect to the preference level is changed, and the higher the payment amount for the item for which the preference level is calculated, the stronger the influence.
嗜好度算出の第７の方法は、ユーザ情報格納部１４１に記憶されたユーザ情報にユーザが会員になった日付（入会日）が含まれる場合に、入会日の古いユーザほど大きな重みを付けて嗜好度を算出する方法である。例えば、関連アイテム選出処理を行う日付（現在）と、入会日との差の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を嗜好度として算出すればよい。この方法は、嗜好度に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、早く会員になったユーザほど影響力が強いことになる。 The seventh method for calculating the preference level is to assign a greater weight to a user whose membership date is older when the user information stored in the user information storage unit 141 includes the date when the user became a member (admission date). This is a method for calculating the degree of preference. For example, a representative value (sum, average value, maximum value, minimum value, or median) of the difference between the date (current) for performing related item selection processing and the date of enrollment may be calculated as the preference level. This method changes the influence (weight) of each user with respect to the degree of preference, and the user who becomes a member earlier has a stronger influence.
嗜好度算出の第８の方法は、ユーザ情報格納部１４１に記憶されたユーザ情報に入会日が含まれる場合に、入会日の新しいユーザほど大きな重みを付けて嗜好度を算出する方法である。例えば、関連アイテム選出処理を行う日付（現在）と、入会日との差の逆数の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を嗜好度として算出すればよい。この方法は、嗜好度に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、後で（最近になって）会員になったユーザほど影響力が強いことになる。また、逆数を用いて、日付差が大きくなるほど分配率が小さくなるようにしているが、他の方法を用いてもよい。例えば、底が０より大きく、かつ１未満である指数関数（単調減少関数）を用いてもよい。
ここで、嗜好度算出の第７と第８の方法は、関連アイテム選出処理を行う日付（現在）と、入会日との差が「０」にならないような処理をする必要がある。
The eighth method of calculating the preference level is a method of calculating the preference level by assigning a greater weight to a new user on the membership date when the membership date is included in the user information stored in the user information storage unit 141. For example, a representative value (total, average, maximum, minimum, or median) of the reciprocal of the difference between the related item selection process (current) and the date of enrollment may be calculated as the preference level. This method changes the influence (weight) of each user on the preference level, and the influence of the user who becomes a member later (recently later) is stronger. In addition, the reciprocal is used so that the distribution rate decreases as the date difference increases, but other methods may be used. For example, an exponential function (monotonically decreasing function) whose base is greater than 0 and less than 1 may be used.
Here, the seventh and eighth methods for calculating the preference level need to be processed so that the difference between the date (current) for performing the related item selection process and the date of membership does not become “0”.
また、上記の嗜好度算出の第１〜嗜好度算出の第８の方法を組み合わせて嗜好度を算出してもよい。例えば、それぞれの方法で嗜好度（嗜好度１〜嗜好度Ｎ）を算出し、それらの嗜好度を加算した値、乗算した値、それらの嗜好度の平均値などを総合的な嗜好度として用いてもよい。また、嗜好度算出の第３の方法と第６の方法を組合せて、評価値と支払い額との積を算出し、その積の総和を嗜好度として算出してもよい。 Moreover, you may calculate a preference degree combining the 1st-8th method of preference degree calculation of said preference degree calculation. For example, the preference level (preference level 1 to preference level N) is calculated by each method, and the value obtained by adding the preference levels, the multiplied value, the average value of the preference levels, or the like is used as the overall preference level. May be. Alternatively, the third method and the sixth method for calculating the preference level may be combined to calculate the product of the evaluation value and the payment amount, and the sum of the products may be calculated as the preference level.
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、嗜好情報格納部１４４に、ステップＳ２０２で選択したｉｔｅｍ＿ｉｄと、ステップＳ２０５にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄと、ステップＳ２０６にて算出した嗜好度（ｐ＿ｖａｌｕｅ）とを関連付けた嗜好情報を記憶する。（ステップＳ２０７）
次に、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ２０５にて抽出した全てのｕｓｅｒ＿ｉｄを選択したか否かを判定する（ステップＳ２０８）。全て選択した場合はステップＳ２０９へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ２０５へ進む。
ステップＳ２０９では、関連アイテムグループ選出部１１３が、ステップＳ２０２にて抽出した全てのｉｔｅｍ＿ｉｄを選択したか否かを判定する。全て選択した場合はステップＳ２０１からステップＳ２０９までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ２０２へ進む。
Next, the related item group selection unit 113 associates the preference information storage unit 144 with the item_id selected in step S202, the user_id selected in step S205, and the preference level (p_value) calculated in step S206. Store preference information. (Step S207)
Next, it is determined whether the related item group selection part 113 has selected all the user_id extracted in step S205 (step S208). If all have been selected, the process proceeds to step S209, and if any unselected items still remain, the process proceeds to step S205.
In step S209, it is determined whether the related item group selection part 113 selected all item_id extracted in step S202. If all are selected, the series of processing from step S201 to step S209 is terminated, and if unselected items still remain, the process proceeds to step S202.
なお、関連アイテムを選出する対象のアイテムを制限してもよい。このとき、ステップＳ１０２にて、嗜好情報格納部１４４よりｉｔｅｍ＿ｉｄを取得する際に、所定の条件、例えば、所定数以上のユーザに利用されたアイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄのみを取得するとしてもよい。所定数はサービス提供側が予め決めておけばよい。さらに、特定の期間において、所定数以上のユーザに利用されたｉｔｅｍ＿ｉｄのみを取得するとしてもよい。特定の期間はサービス提供側が予め決めておけばよい。また、ステップＳ３０４にて、嗜好情報格納部１４４より、関連候補アイテムの嗜好情報を取得する際に、関連候補アイテムにも同様に制限をかけてもよい。このときも同様に、関連候補アイテムの中で、所定数以上のユーザに利用された関連候補アイテムの嗜好情報のみ取得してもよいし、特定の期間において、所定数以上のユーザに利用された関連候補アイテムの嗜好情報のみを取得してもよい。 In addition, you may restrict | limit the item of the object which selects a related item. At this time, when item_id is acquired from the preference information storage unit 144 in step S102, only item_id of items used by a predetermined condition, for example, a predetermined number of users or more may be acquired. The predetermined number may be determined in advance by the service provider. Furthermore, only item_id used by a predetermined number or more users may be acquired in a specific period. The service provider may determine the specific period in advance. Moreover, when acquiring the preference information of a related candidate item from the preference information storage unit 144 in step S304, the related candidate item may be similarly restricted. Similarly, in the related candidate items, only preference information of related candidate items used by a predetermined number of users or more may be acquired, or used by a predetermined number of users or more in a specific period. Only preference information of related candidate items may be acquired.
また、利用履歴を用いて２アイテム間の関連度を算出する代わりに、アイテム属性情報を用いて２アイテム間の適合度を算出し、その適合度を用いて関連アイテムを選出してもよい。適合度とは、アイテム属性情報を用いてアイテム同士の相性の良さを数値化したものである。このとき、ステップＳ１０２にて、さらに、アイテム情報格納部１４２より、取得したｉｔｅｍ＿ｉｄに対応するアイテム属性情報を全て取得する。そして、ステップＳ１０４の処理を省略し、ステップＳ１０５にて関連度を算出する代わりに、ステップＳ１０３にて選択したｉｔｅｍ＿ｉｄに対応するアイテム属性情報と、それ以外のアイテム属性情報との間の適合度を算出すればよい。このとき、適合度が「０」となったものは、基準アイテムと関連候補アイテムの関連性が全くないので、関連候補アイテムから除外する必要がある。 Further, instead of calculating the degree of association between two items using the usage history, the degree of matching between two items may be calculated using item attribute information, and the related item may be selected using the degree of matching. The goodness of fit is a numerical value of the compatibility of items using item attribute information. At this time, in step S102, all item attribute information corresponding to the acquired item_id is further acquired from the item information storage unit 142. Then, the processing of step S104 is omitted, and instead of calculating the relevance in step S105, the fitness between the item attribute information corresponding to item_id selected in step S103 and the other item attribute information is calculated. What is necessary is just to calculate. At this time, since the relevance level is “0”, there is no relationship between the reference item and the related candidate item, so it is necessary to exclude it from the related candidate item.
適合度として、２つのアイテム属性情報間の属性値の一致数を用いることができる。例えば、アイテム属性情報に含まれる属性がジャンルと作者と価格である場合に、一方の属性値が「ジャンルＹ」、「作者ｂ」、「１２００円」であり、他方の属性値が「ジャンルＹ」、「作者ｔ」、「１２００円」であるとき、一致する属性数が２であるため、適合度を「２」とする。また、一致する属性値の条件は、属性ごとにサービス提供者側が自由に決めてよく、例えば、価格なら属性値の差が「１０００円」未満なら一致とするとしてもよい。「ジャンル」など他の属性についても同様の処理を行ってよい。また、属性ごとに異なる重みをつけて適合度を算出してもよい。例えば、「作者」が一致する場合には、「価格」が一致する場合よりも適合度が２倍大きくなるように算出してもよい。また、関連アイテムの関連性を一定の水準以上に維持するために、算出した適合度がサービス提供側が予め設定した閾値以下のものを関連候補アイテムから除外してもよい。 As the degree of matching, the number of matching attribute values between two item attribute information can be used. For example, when the attributes included in the item attribute information are genre, author, and price, one attribute value is “genre Y”, “author b”, “1200 yen”, and the other attribute value is “genre Y”. ”,“ Author t ”, and“ 1200 yen ”, since the number of matching attributes is 2, the fitness is“ 2 ”. The matching attribute value condition may be freely determined by the service provider for each attribute. For example, if the attribute value difference is less than “1000 yen” for the price, the condition may be matched. Similar processing may be performed for other attributes such as “genre”. Further, the fitness may be calculated by assigning a different weight to each attribute. For example, when “author” matches, the fitness may be calculated to be twice as large as when “price” matches. In addition, in order to maintain the relevance of the related items at a certain level or higher, items whose calculated fitness is less than or equal to a threshold preset by the service provider may be excluded from the related candidate items.
また、嗜好度算出処理で用いる利用履歴を、過去の特定の時点から、嗜好度算出処理を行っている時点（現在）までの間に利用されたアイテムに関する利用履歴のみに制限してもよい。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけばよく、例えば、嗜好度算出処理を行っている時点から３ヶ月前や、半年前や、１年前とすればよい。このとき、ステップＳ２０１にて、利用履歴格納部１４３よりｉｔｅｍ＿ｉｄを抽出する際に、過去の特定の時点以降の利用履歴に含まれるｉｔｅｍ＿ｉｄのみ抽出すればよい。また、ステップＳ２０３にて、利用履歴格納部１４３より利用履歴を取得する際に、過去の特定の時点以降の利用履歴を取得すればよい。 Further, the usage history used in the preference level calculation process may be limited to only the usage history related to items used between a specific point in the past and the time point (current) when the preference level calculation process is performed. The past specific time point may be determined in advance by the service provider, and may be, for example, three months ago, six months ago, or one year ago from the time point when the preference degree calculation processing is performed. At this time, when item_id is extracted from the usage history storage unit 143 in step S201, only item_id included in the usage history after a specific point in the past may be extracted. Moreover, what is necessary is just to acquire the usage history after the past specific time, when acquiring a usage history from the usage history storage part 143 in step S203.
また、ユーザ情報格納部１４１に記憶されているユーザ情報に含まれるユーザ属性情報を用いて、嗜好度算出処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステップＳ２０１にて、利用履歴格納部１４３よりｉｔｅｍ＿ｉｄを抽出する際に、所定条件（例えば、「２０代女性」）のユーザ属性を持つユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄを含む利用履歴のみから取得すればよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。さらに、ステップＳ２０３でも、同様に取得する利用履歴に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに所定条件を指定してもよい。 Moreover, you may restrict | limit the utilization log | history used for a preference degree calculation process using the user attribute information contained in the user information memorize | stored in the user information storage part 141. FIG. At this time, when the item_id is extracted from the usage history storage unit 143 in step S201, it may be acquired only from the usage history including the user_id of the user having the user attribute of the predetermined condition (for example, “20's female”). . Of course, nothing may be specified as the predetermined condition. Furthermore, also in step S203, a predetermined condition may be specified for user_id included in the usage history acquired in the same manner.
また、アイテム情報格納部１４２に記憶されているアイテム情報に含まれるアイテム属性情報を用いて、嗜好度算出処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステップＳ２０１にて、利用履歴格納部１４３よりｉｔｅｍ＿ｉｄを抽出する際に、所定条件（例えば、ジャンル「フィクション」）のアイテム属性を持つアイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄのみを取得すればよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。
以上が、関連アイテム選出処理の手順の説明である。
Moreover, you may restrict | limit the utilization log | history used for a preference degree calculation process using the item attribute information contained in the item information memorize | stored in the item information storage part 142. FIG. At this time, when the item_id is extracted from the usage history storage unit 143 in step S201, only the item_id of the item having the item attribute of the predetermined condition (for example, the genre “fiction”) may be acquired. Of course, nothing may be specified as the predetermined condition.
The above is the description of the related item selection process.
所属グループ選出部１１４は、所定のタイミングごとに、所属グループ選出処理を行う。この所定のタイミングとしては、関連アイテムグループ選出処理を行う所定のタイミングと同様に種々のタイミングを用いることができる。また、関連アイテムグループ選出処理を行う所定のタイミングと同期していても、同期していなくてもよい。
所属グループ選出処理の手順を図１１のフローチャートを用いて説明する。
まず、所属グループ選出部１１４が、利用履歴格納部１４３より、重複なしで全てのｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出する（ステップＳ３０１）。
次に、所属グループ選出部１１４が、ステップＳ３０１にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄのうちの１つを選択する。例えば取得した順に、１つずつ選択すればよい（ステップＳ３０２）。
The affiliation group selection unit 114 performs affiliation group selection processing at each predetermined timing. As this predetermined timing, various timings can be used similarly to the predetermined timing for performing the related item group selection process. Moreover, even if it synchronizes with the predetermined | prescribed timing which performs a related item group selection process, it does not need to synchronize.
The procedure of the affiliation group selection process will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the affiliation group selection unit 114 extracts all user_ids from the usage history storage unit 143 without duplication (step S301).
Next, the affiliation group selection unit 114 selects one of the user_id extracted in step S301. For example, it may be selected one by one in the order of acquisition (step S302).
次に、所属グループ選出部１１４が、グループごとに、関連アイテムグループとの不一致度の総和を一時的に格納するための変数ｓ（ｇ（ｉ））（ｉ＝１，２，…，ｎ：ｇ（ｉ）はグループ識別子）を用意し、不一致度を算出したアイテム数を一時的に格納するための変数ｃ（ｇ（ｉ））を用意する。全ての変数の初期値は「０」とする。
次に、所属グループ選出部１１４が、関連アイテムグループ格納部１４５より、重複なしで全てのｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄを抽出する（ステップＳ３０４）。抽出するｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄは、ステップＳ３０２にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄが過去に利用したことのあるアイテムのアイテム識別子と一致するものに限定してもよい。
Next, a variable s (g (i)) (i = 1, 2,..., N :) for the affiliation group selection unit 114 to temporarily store the sum of the inconsistencies with the related item group for each group. g (i) is a group identifier), and a variable c (g (i)) for temporarily storing the number of items for which the degree of mismatch is calculated is prepared. The initial values of all variables are “0”.
Next, the affiliation group selection unit 114 extracts all base_item_ids from the related item group storage unit 145 without duplication (step S304). The base_item_id to be extracted may be limited to those whose user_id selected in step S302 matches the item identifier of an item that has been used in the past.
次に、所属グループ選出部１１４が、ステップＳ３０４にて抽出したｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄのうちの１つを選択する。例えば取得した順に、１つずつ選択すればよい（ステップＳ３０５）。
次に、所属グループ選出部１１４が、グループの数をカウントする変数ｉの初期値を１とする（ステップＳ３０６）。
次に、所属グループ選出部１１４が、関連アイテムグループ格納部１４５より、ステップＳ３０５にて選択したｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄと、ｉ番目のグループ識別子ｇ（ｉ）とに対応する関連アイテムグループを全て取得する（ステップＳ３０７）。
Next, the affiliation group selection unit 114 selects one of the base_item_id extracted in step S304. For example, it may be selected one by one in the order of acquisition (step S305).
Next, the belonging group selection unit 114 sets the initial value of the variable i for counting the number of groups to 1 (step S306).
Next, the affiliation group selection unit 114 acquires all the related item groups corresponding to the base_item_id selected in step S305 and the i-th group identifier g (i) from the related item group storage unit 145 (step S307). ).
次に、所属グループ選出部１１４が、利用履歴格納部１４３より、ステップＳ３０２にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する利用履歴（基準ユーザ利用履歴）を全て取得し、取得した利用履歴とステップＳ３０７にて取得した関連アイテムグループとを用いて、ステップＳ３０２にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄと、ステップＳ３０５にて選択したｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄのグループｇ（ｉ）に対応する関連アイテムグループ（不一致度算出対象グループ）との不一致度を算出する（ステップＳ３０８）。不一致度算出方法として、以下に５種類用いることができる。 Next, the affiliation group selection unit 114 acquires all the usage histories (reference user usage histories) corresponding to the user_id selected in step S302 from the usage history storage unit 143, and acquires the acquired usage histories in step S307. Using the related item group thus calculated, the degree of inconsistency between the user_id selected in step S302 and the related item group (non-matching degree calculation target group) corresponding to the group g (i) of the base_item_id selected in step S305 is calculated. (Step S308). As the mismatch degree calculation method, the following five types can be used.
不一致度算出方法の第１の方法は、不一致度算出対象グループに属する関連アイテムが、基準ユーザ利用履歴に対応するアイテムの何れかと一致する割合（関連アイテム利用率）を用いた算出方法であり、関連アイテム利用率が高いほど不一致度が低くなるようにする。ステップＳ３０５にて選択したｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄに対応する基準アイテムをｉｂの不一致度算出対象グループに属する関連アイテム集合Ｉｓ（ｉｂ，ｇ（ｉ））に属するアイテムの数を｜Ｉｓ（ｉｂ，ｇ（ｉ））｜とし、ステップＳ３０２にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザｕｂの基準ユーザ利用履歴に対応するアイテムの集合Ｉｕ（ｕｂ）と関連アイテム集合Ｉｓ（ｉｂ，ｇ（ｉ））との積集合Ｉｕ（ｕｂ）∩Ｉｓ（ｉｂ，ｇ（ｉ））の数を｜Ｉｕ（ｕｂ）∩Ｉｓ（ｉｂ，ｇ（ｉ））｜としたとき、関連アイテム利用率ｖ１（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））は式（４）で表わされる。 The first method of the mismatch level calculation method is a calculation method using a ratio (related item usage rate) in which the related item belonging to the mismatch level calculation target group matches any of the items corresponding to the reference user usage history, The higher the related item usage rate, the lower the mismatch. The number of items belonging to the related item set Is (ib, g (i)) belonging to the ib mismatch degree calculation target group for the reference item corresponding to the base_item_id selected in step S305 is | Is (ib, g (i)). |, And the product set Iu (ub) of the set Iu (ub) of items corresponding to the reference user usage history of the user ub corresponding to user_id selected in step S302 and the related item set Is (ib, g (i)) ) When the number of ∩Is (ib, g (i)) is | Iu (ub) ∩Is (ib, g (i)) |, the related item usage rate v1 (ub, ib, g (i)) is It is represented by Formula (4).
このとき、不一致度ｄａ（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））は、関連アイテム利用率が取りうる最大値ｍｖ１（関連アイテム利用率の最大値は「１」になる）としたとき、式（５）で算出できる。 At this time, when the mismatch degree da (ub, ib, g (i)) is the maximum value mv1 that the related item usage rate can take (the maximum value of the related item usage rate is “1”), the equation (5 ).
もちろん、関連アイテム利用率の逆数を用いた式（６）や、関連アイテム利用率に「−１」をかけた値を指数部に入れた指数関数を用いた式（７）を用いて、不一致度ｄａ（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））を算出してもよい。 Of course, disagreement using equation (6) using the reciprocal of the related item usage rate and equation (7) using an exponential function with a value obtained by multiplying the related item usage rate by "-1" in the exponent part. The degree da (ub, ib, g (i)) may be calculated.
式（６）では分母で関連アイテム利用率に「１」を加算しているが、これは分母が「０」にならないために加算しているものであるので、分母が「０」にならなければ「１」以外の値でもよい。これ以外にも、関連アイテム利用率が高いほど不一致度が低くなるような計算式であればどんなものを用いてもよい。 In equation (6), “1” is added to the related item usage rate in the denominator. This is because the denominator is not “0”, so the denominator must be “0”. For example, a value other than “1” may be used. In addition to this, any calculation formula may be used as long as the related item usage rate is high and the degree of mismatch is low.
不一致度算出方法の第２の方法は、基準ユーザ利用履歴に対応するアイテムの集合における、不一致度算出対象グループに属する関連アイテムの占有率（関連アイテム占有率）を用いた算出方法であり、関連アイテム占有率が高いほど不一致度が低くなるようにする。アイテム集合Ｉｕ（ｕｂ）の数を｜Ｉｕ（ｕｂ）｜としたとき、関連アイテム占有率ｖ２（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））は式（８）で表わされる。 The second method of the mismatch degree calculation method is a calculation method using the occupancy rate of related items belonging to the mismatch degree calculation target group (related item occupancy rate) in the set of items corresponding to the reference user usage history. The higher the item occupancy, the lower the inconsistency. When the number of item sets Iu (ub) is | Iu (ub) |, the related item occupancy v2 (ub, ib, g (i)) is expressed by Expression (8).
このとき、不一致度ｄａ（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））は、式（５）において、ｖ１（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））をｖ２（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））に、ｍｖ１を関連アイテム占有率が取りうる最大値ｍｖ２（関連アイテム占有率の最大値は「１」になる）に置き換えることで算出することができる。また、式（６）や式（７）において、ｖ１（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））をｖ２（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））に置き換えることで、不一致度ｄａ（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））を算出することもできる。これ以外にも、関連アイテム占有率が高いほど不一致度が低くなるような計算式であればどんなものを用いてもよい。 At this time, the mismatch degree da (ub, ib, g (i)) is expressed as mv1 in the equation (5) by replacing v1 (ub, ib, g (i)) with v2 (ub, ib, g (i)). Is replaced with the maximum value mv2 that the related item occupancy can take (the maximum value of the related item occupancy is “1”). Also, in equation (6) or equation (7), by replacing v1 (ub, ib, g (i)) with v2 (ub, ib, g (i)), the mismatch degree da (ub, ib, g (I)) can also be calculated. In addition to this, any calculation formula may be used as long as the related item occupancy is higher and the degree of mismatch is lower.
不一致度算出方法の第３の方法は、Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いた算出方法であり、Ｊａｃｃａｒｄ係数が高いほど不一致度が低くなるようにする。アイテム集合Ｉｕ（ｕｂ）と関連アイテム集合Ｉｓ（ｉｂ，ｇ（ｉ））との和集合Ｉｕ（ｕｂ）∪Ｉｓ（ｉｂ，ｇ（ｉ））の数を｜Ｉｕ（ｕｂ）∪Ｉｓ（ｉｂ，ｇ（ｉ））｜としたとき、Ｊａｃｃａｒｄ係数ｖ３（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））は式（９）で表わされる。 The third method of the mismatch degree calculation method is a calculation method using the Jaccard coefficient, and the mismatch degree is lowered as the Jaccard coefficient is higher. The number of the union set Iu (ub) （Is (ib, g (i)) of the item set Iu (ub) and the related item set Is (ib, g (i)) is | Iu (ub) ∪Is (ib, g (i)) |, the Jaccard coefficient v3 (ub, ib, g (i)) is expressed by equation (9).
このとき、不一致度ｄａ（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））は、式（５）において、ｖ１（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））をｖ３（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））に、ｍｖ１をＪａｃｃａｒｄ係数が取りうる最大値ｍｖ３（Ｊａｃｃａｒｄ係数の最大値は「１」になる）に置き換えることで算出することができる。また、式（６）や式（７）において、ｖ１（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））をｖ３（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））に置き換えることで、不一致度ｄａ（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））を算出することもできる。これ以外にも、Ｊａｃｃａｒｄ係数が高いほど不一致度が低くなるような計算式であればどんなものを用いてもよい。 At this time, the inconsistency degree da (ub, ib, g (i)) is expressed as mv1 in equation (5) by replacing v1 (ub, ib, g (i)) with v3 (ub, ib, g (i)). Is replaced with the maximum value mv3 that the Jaccard coefficient can take (the maximum value of the Jaccard coefficient is “1”). Also, in equation (6) or equation (7), by replacing v1 (ub, ib, g (i)) with v3 (ub, ib, g (i)), the mismatch degree da (ub, ib, g (I)) can also be calculated. In addition to this, any calculation formula may be used as long as the mismatch coefficient decreases as the Jaccard coefficient increases.
不一致度算出の第１から第３までの方法は、計算量の少ない算出方法であり、ユーザのアイテムに対する嗜好の度合いを示す嗜好度やアイテム属性情報などを考慮していない。
不一致度算出方法の第４の方法は、基準ユーザ利用履歴と不一致度算出対象グループとの間で算出した統合類似度を用いる方法であり、統合類似度が高いほど不一致度が低くなるようにする。統合類似度は、コサイン距離やピアソン積率相関係数を用いて算出することができ、そのためには、基準ユーザ利用履歴を基に算出した嗜好度である基準嗜好度と、不一致度算出対象グループに属する関連アイテムごとに、関連アイテムを利用した様々なユーザの嗜好度の代表値（平均値や最大値や最小値や最頻値）である統合嗜好度を用いる必要がある。基準嗜好度は基準ユーザ利用履歴に含まれるアイテム識別子とユーザ識別子に対応する嗜好度をそのまま流用できるので、嗜好情報格納部１４４より、対応する嗜好度を基準嗜好度として取得することができる。
The first to third methods of calculating the degree of inconsistency are calculation methods with a small amount of calculation, and do not take into account the degree of preference indicating the degree of preference of the user's item, item attribute information, or the like.
The fourth method of the disagreement calculation method is a method using the integrated similarity calculated between the reference user usage history and the disparity calculation target group, and the disagreement decreases as the integrated similarity increases. . The integrated similarity can be calculated by using a cosine distance or a Pearson product moment correlation coefficient. For that purpose, a reference preference that is a preference calculated based on a reference user usage history and a mismatch calculation target group It is necessary to use an integrated preference level that is a representative value (average value, maximum value, minimum value, mode value) of various user preference levels using the related item for each related item belonging to. As the reference preference degree, the item identifier included in the reference user usage history and the preference degree corresponding to the user identifier can be used as they are, so that the corresponding preference degree can be acquired as the reference preference degree from the preference information storage unit 144.
また、同じアイテム識別子とユーザ識別子有する基準ユーザ利用履歴を用いて、嗜好度算出方法を流用することで基準嗜好度を算出することもできる。また、統合嗜好度は、嗜好情報格納部１４４より、不一致度算出対象グループに属する関連アイテムのアイテム識別子と一致する全ての嗜好度を取得し、取得した嗜好度を用いて算出することができる。また、利用履歴格納部１４３より、不一致度算出対象グループに属する関連アイテムのアイテム識別子と一致する全ての利用履歴を取得し、取得した利用履歴を用いて、嗜好度算出方法と同様の算出方法で、嗜好度を算出し、算出した嗜好度を用いて統合嗜好度を算出することができる。コサイン距離を用いる場合は、ステップＳ３０２にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザｕｂの過去に利用したアイテムｉｕ（∈Ｉｕ（ｕｂ））に対する基準嗜好度をｐｕ（ｕｂ，ｉｕ）とし、不一致度算出対象グループに属する関連アイテムｉｓ（∈Ｉｓ（ｉｂ，ｇ（ｉ）））に対する統合嗜好度をｐｓ（ｉｓ）とし、両集合に存在するアイテムｉｃ（∈Ｉｃ＝Ｉｕ（ｕｂ）∩Ｉｓ（ｉｂ，ｇ（ｉ）））に対する基準嗜好度をｐｕ（ｕｂ，ｉｃ）とし、統合嗜好度をｐｓ（ｉｃ）としたとき、統合類似度ｖ４（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））は、式（１０）で表わされる。 In addition, it is possible to calculate the reference preference degree by diverting the preference degree calculation method using the reference user usage history having the same item identifier and user identifier. Further, the integrated preference level can be calculated from the preference information storage unit 144 by acquiring all the preference levels that match the item identifiers of related items belonging to the mismatch level calculation target group and using the acquired preference levels. In addition, the usage history storage unit 143 obtains all usage histories that match the item identifiers of related items belonging to the mismatch degree calculation target group, and uses the acquired usage histories in a calculation method similar to the preference level calculation method. The degree of preference can be calculated, and the integrated degree of preference can be calculated using the calculated degree of preference. When using the cosine distance, the reference preference for the item iu (∈Iu (ub)) used in the past of the user ub corresponding to the user_id selected in step S302 is set to pu (ub, iu), and the inconsistency calculation target The integrated preference for the related item is (∈Is (ib, g (i))) belonging to the group is ps (is), and the item ic (∈Ic = Iu (ub) ∩Is (ib, g) existing in both sets. When the reference preference degree for (i))) is pu (ub, ic) and the integrated preference degree is ps (ic), the integrated similarity v4 (ub, ib, g (i)) is expressed by the equation (10). It is represented by
また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、統合類似度ｖ４（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））は、式（１１）で表わされる。 When the Pearson product moment correlation coefficient is used, the integrated similarity v4 (ub, ib, g (i)) is expressed by Expression (11).
このとき、不一致度ｄａ（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））は、式（５）において、ｖ１（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））をｖ４（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））に、ｍｖ１を統合類似度が取りうる最大値ｍｖ４に置き換えることで算出することができる。 At this time, the mismatch degree da (ub, ib, g (i)) is obtained by changing v1 (ub, ib, g (i)) to v4 (ub, ib, g (i)) and mv1 in equation (5). Is replaced with the maximum value mv4 that the integrated similarity can take.
また、式（６）や式（７）において、ｖ１（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））をｖ４（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））に置き換えることで、不一致度ｄａ（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））を算出することもできる。 Also, in equation (6) and equation (7), by replacing v1 (ub, ib, g (i)) with v4 (ub, ib, g (i)), the mismatch degree da (ub, ib, g (I)) can also be calculated.
これ以外にも、統合類似度が高いほど不一致度が低くなるような計算式であればどんなものを用いてもよい。不一致度算出方法の第４の方法を用いることで、ユーザが過去に好んで利用したアイテムとは異なる関連アイテムが多く属する不一致度算出対象グループほど、不一致度が高くなるので、ユーザが今まで利用したアイテムとは異なるアイテムが提示されやすくなる。なお、不一致度算出で用いた嗜好度を第１の嗜好度とする。
不一致度算出の第４の方法を用い、かつ、関連度算出においても嗜好度を用いる場合、不一致度算出に用いる第１の嗜好度と、関連度算出に用いる第２の嗜好度の算出方法は同じ方法を用いてもよいが、目的に応じて違う方法を用いてもよい。例えば、ユーザの評価に応じて関連候補アイテムを選出し、ユーザの最近の嗜好とは異なる関連候補アイテムグループから関連アイテムを抽出したい場合は、関連度算出に用いる第２の嗜好度を嗜好度算出の第３の方法を用いて算出し、不一致度算出に用いる第１の嗜好度を嗜好度算出の第４の方法を用いて算出すればよい。
In addition to this, any calculation formula may be used as long as the integrated similarity is high and the mismatch is low. By using the fourth method of the disagreement calculation method, the disagreement calculation target group to which many related items different from the items that the user has liked and used in the past has a higher disagreement. It becomes easy to present an item different from the selected item. Note that the preference level used in the mismatch level calculation is the first preference level.
When using the fourth method for calculating the degree of inconsistency and also using the degree of preference in calculating the degree of association, the first degree of preference used for calculating the degree of inconsistency and the method for calculating the second degree of preference used for calculating the degree of association are: The same method may be used, but different methods may be used depending on the purpose. For example, when a related candidate item is selected according to the user's evaluation and a related item is to be extracted from a related candidate item group different from the user's recent preference, the second preference level used for calculating the relevance level is calculated as the preference level. The third preference method may be used to calculate the first preference degree used for the mismatch degree calculation using the fourth method for calculating the preference degree.
不一致度算出方法の第５の方法は、基準ユーザ利用履歴に対応するアイテムのアイテム属性情報と、不一致度算出対象グループに属するアイテムのアイテム属性情報との間で算出した統合適合度を用いる方法であり、統合適合度が高いほど不一致度が低くなるようにする。基準ユーザ利用履歴に対応するアイテムの集合を１つのアイテム（統合アイテム１）と考え、そのアイテム集合に属する何れかのアイテムが有するアイテム属性情報全てを統合アイテム１のアイテム属性情報とし、不一致度算出対象グループを１つのアイテム（統合アイテム２）と考え、不一致度算出対象グループに属する何れかのアイテムが有するアイテム属性情報全てを統合アイテム２のアイテム属性情報とすれば、統合適合度は、２アイテム間の適合度として算出できる。 The fifth method of the disagreement degree calculation method is a method using the integrated fitness calculated between the item attribute information of the item corresponding to the reference user usage history and the item attribute information of the item belonging to the inconsistency degree calculation target group. Yes, the higher the integrated fitness, the lower the mismatch. A set of items corresponding to the reference user usage history is considered as one item (integrated item 1), and all item attribute information of any item belonging to the item set is set as item attribute information of the integrated item 1, and the degree of inconsistency is calculated. If the target group is considered as one item (integrated item 2) and all the item attribute information of any item belonging to the mismatch degree calculation target group is the item attribute information of the integrated item 2, the integrated fitness is 2 items. It can be calculated as a goodness of fit between.
このとき、不一致度ｄａ（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））は、式（５）において、ｖ１（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））を統合適合度ｖ５（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））に、ｍｖ１を統合適合度が取りうる最大値ｍｖ５に置き換えることで算出することができる。また、式（６）や式（７）において、ｖ１（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））をｖ５（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））に置き換えることで、不一致度ｄａ（ｕｂ，ｉｂ，ｇ（ｉ））を算出することもできる。これ以外にも、統合適合度が高いほど不一致度が低くなるような計算式であればどんなものを用いてもよい。また、統合適合度を算出する際に、アイテム属性情報を有するアイテムの数で重み付けを行ってもよい。例えば、統合アイテム１のアイテム属性情報に含まれる属性値とその属性値に対応する利用履歴数が「ジャンルＹ：２」、「ジャンルＺ：５」、「作者ｂ：４」、「作者ｃ：３」であり、統合アイテム２のアイテム属性情報に含まれる属性値とその属性値に対応する関連アイテム数が「ジャンルＸ：４」、「ジャンルＺ：２」、「作者ａ：２」、「作者ｃ：２」、「作者ｆ：２」である場合に、統合適合度を「２＋２＝４」というように算出すればよい。不一致度算出方法の第５の方法を用いることで、ユーザが過去に利用したアイテムのアイテム属性情報とは異なるアイテム属性を有する関連アイテムが多く属する不一致度算出対象グループほど、不一致度が高くなるので、ユーザが今まで利用したことのないアイテム属性情報を有するアイテムが提示されやすくなる。 At this time, the inconsistency da (ub, ib, g (i)) is obtained by replacing v1 (ub, ib, g (i)) with the integrated fitness v5 (ub, ib, g (i)) in equation (5). In addition, it can be calculated by replacing mv1 with the maximum value mv5 that the integrated fitness can take. Also, in equation (6) or equation (7), by replacing v1 (ub, ib, g (i)) with v5 (ub, ib, g (i)), the mismatch degree da (ub, ib, g (I)) can also be calculated. In addition to this, any calculation formula may be used as long as the degree of integration compatibility is high and the degree of mismatch is low. Further, when calculating the integrated fitness, weighting may be performed by the number of items having item attribute information. For example, the attribute value included in the item attribute information of the integrated item 1 and the usage history number corresponding to the attribute value are “genre Y: 2”, “genre Z: 5”, “author b: 4”, “author c: 3 ”, and the attribute value included in the item attribute information of the integrated item 2 and the number of related items corresponding to the attribute value are“ genre X: 4 ”,“ genre Z: 2 ”,“ author a: 2 ”,“ In the case of “author c: 2” and “author f: 2”, the integrated fitness may be calculated as “2 + 2 = 4”. By using the fifth method of the disagreement calculation method, the disagreement calculation target group to which more related items having item attributes different from the item attribute information of the items used by the user in the past belong to a higher disagreement. , It becomes easy to present an item having item attribute information that the user has never used.
次に、所属グループ選出部１１４が、ｓ（ｇ（ｉ））にステップＳ３０８にて算出した不一致度を加算し、ｃ（ｇ（ｉ））に「１」を加算し、ｉに「１」を加算する（ステップＳ３０９）。
次に、所属グループ選出部１１４が、ｉがグループ数を超えたか否かを判定する（ステップＳ３１０）。ｉがグループ数を超えた場合はステップＳ３１１へ進み、ｉがグループ数以下の場合はステップＳ３０７へ進む。
Next, the affiliation group selection unit 114 adds the mismatch degree calculated in step S308 to s (g (i)), adds “1” to c (g (i)), and sets “1” to i. Are added (step S309).
Next, the affiliation group selection unit 114 determines whether i exceeds the number of groups (step S310). If i exceeds the number of groups, the process proceeds to step S311. If i is equal to or less than the number of groups, the process proceeds to step S307.
次に、所属グループ選出部１１４が、ステップＳ３０５にて全てのｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄを選択したか否かを判定する（ステップＳ３１１）。全て選択した場合はステップＳ３１２へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ３０５へ進む。
次に、所属グループ選出部１１４が、所属グループ情報格納部１４６にて、ステップＳ３０２にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する所属グループ情報の更新を行う（ステップＳ３１２）。所属グループ情報の更新方法は、所属グループ情報格納部１４６の格納形式により異なる。
Next, the affiliation group selection unit 114 determines whether all base_item_ids have been selected in step S305 (step S311). If all are selected, the process proceeds to step S312, and if there are still unselected ones, the process proceeds to step S305.
Next, the affiliation group selection unit 114 updates the affiliation group information corresponding to the user_id selected in step S302 in the affiliation group information storage unit 146 (step S312). The method of updating the belonging group information differs depending on the storage format of the belonging group information storage unit 146.
所属グループ情報格納部１４６が第１の格納形式である場合は、まず、グループごとに、平均不一致度ａｖｇ＿ｓ（ｇ（ｉ））（＝ｓ（ｇ（ｉ））／ｃ（ｇ（ｉ）））を算出する。次に、ステップＳ３０２にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する所属グループ情報のｇｒｏｕｐ＿ｉｄを、算出した平均不一致度が最も高いグループのグループ識別子ｇ（ｍ）（任意のｉに対して、ａｖｇ＿ｓ（ｇ（ｍ））≧ａｖｇ＿ｓ（ｇ（ｉ））が成り立つ）で置き換える。最も高い平均不一致度に対応するグループ識別子が複数ある場合、グループ識別子の昇順に１つ選択してもよいし、降順に１つ選択してもよいし、ランダムに１つ選択してもよい。
所属グループ情報格納部１４６が第２の格納形式である場合は、平均不一致度を用いて、グループごとに最新取得比率を算出する。そして、グループごとに、ステップＳ３０２にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄとグループとに対応するｒａｔｅを、算出した最新取得比率で置き換えればよい。最新取得比率ｒａｔｅ（ｇ（ｉ））は、式（１２）で算出することができる。
When the affiliation group information storage unit 146 is in the first storage format, first, for each group, the average mismatch degree avg_s (g (i)) (= s (g (i)) / c (g (i)) ) Is calculated. Next, group_id of the group information corresponding to the user_id selected in step S302 is set to the group identifier g (m) of the group having the highest average degree of mismatch (avg_s (g (m) for an arbitrary i) ) ≧ avg_s (g (i)) holds). When there are a plurality of group identifiers corresponding to the highest average mismatch degree, one may be selected in ascending order of the group identifiers, one may be selected in descending order, or one may be selected at random.
When the affiliation group information storage unit 146 is in the second storage format, the latest acquisition ratio is calculated for each group using the average mismatch degree. For each group, the rate corresponding to the user_id selected in step S302 and the group may be replaced with the calculated latest acquisition ratio. The latest acquisition rate rate (g (i)) can be calculated by Expression (12).
次に、所属グループ選出部１１４が、ステップＳ３０２にて全てのｕｓｅｒ＿ｉｄを選択したか否かを判定する（ステップＳ３１３）。全て選択した場合はステップＳ３０１からステップＳ３１３までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ３０２へ進む。
以上が、所属グループ選出処理の手順の説明である。
Next, the affiliation group selection unit 114 determines whether all user_ids have been selected in step S302 (step S313). If all are selected, the series of processing from step S301 to step S313 is terminated, and if there are still unselected items, the process proceeds to step S302.
The above is the description of the procedure of the belonging group selection process.
関連アイテム情報作成部１１５は、ネットワーク２を介して、端末装置３より関連アイテム情報取得要求を受信すると、関連アイテム情報作成処理を行う。ここで関連アイテム情報取得要求とは、関連アイテム情報を取得する要求であり、少なくとも端末装置３を利用中のユーザのユーザ識別子とアイテム識別子とを含む。関連アイテム情報取得要求は、他に取得する関連アイテムの数や、取得する関連アイテムのアイテム属性情報を含んでもよい。関連アイテム情報は、関連アイテム情報取得要求に対応する複数の関連アイテムのアイテム識別子とアイテム属性情報のペアである。
関連アイテム情報作成処理の手順を、図１２のフローチャートを用いて説明する。
まず、関連アイテム情報作成部１１５が、端末装置３より、関連アイテム情報取得要求を受信する（ステップＳ４０１）。
When the related item information creation unit 115 receives a related item information acquisition request from the terminal device 3 via the network 2, the related item information creation unit 115 performs related item information creation processing. Here, the related item information acquisition request is a request for acquiring related item information, and includes at least a user identifier and an item identifier of a user who is using the terminal device 3. The related item information acquisition request may include the number of other related items to be acquired and item attribute information of the related items to be acquired. The related item information is a pair of item identifiers and item attribute information of a plurality of related items corresponding to the related item information acquisition request.
The procedure of related item information creation processing will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the related item information creation unit 115 receives a related item information acquisition request from the terminal device 3 (step S401).
次に、関連アイテム情報作成部１１５が、所属グループ情報格納部１４６より、ステップＳ４０１にて受信した関連アイテム情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応する所属ユーザ情報を取得する（ステップＳ４０２）。取得する所属ユーザ情報の数は、所属グループ情報格納部１４６の格納形式が第１の格納形式の場合は１つ、第２の格納形式の場合はグループの数だけ取得する。
次に、関連アイテム情報作成部１１５が、ステップＳ４０２にて取得した所属グループ情報に応じて、関連アイテムグループ格納部１４５より、関連アイテムグループを取得する（ステップＳ４０３）。取得する関連アイテムグループは、所属グループ情報格納部１４６の格納形式によって異なる。
Next, the related item information creation unit 115 acquires the belonging user information corresponding to the user identifier included in the related item information acquisition request received in step S401 from the belonging group information storage unit 146 (step S402). The number of affiliated user information to be acquired is one when the storage format of the affiliated group information storage unit 146 is the first storage format, and the number of groups is acquired when the storage format is the second storage format.
Next, the related item information creation unit 115 acquires a related item group from the related item group storage unit 145 according to the affiliation group information acquired in step S402 (step S403). The related item group to be acquired differs depending on the storage format of the belonging group information storage unit 146.
第１の格納形式の場合は、関連アイテムグループ格納部１４５より、ステップＳ４０１にて受信した関連アイテム情報取得要求に含まれるアイテム識別子と、ステップＳ４０２にて取得した所属グループ情報に含まれるグループ識別子との組合せが、（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）に一致する関連アイテムグループを全て取得すればよい。また、上記条件を満たす関連アイテムグループが１つも存在しない場合は、条件を満たす関連アイテムが存在しないという情報を端末装置３に返してもよい。 In the case of the first storage format, from the related item group storage unit 145, the item identifier included in the related item information acquisition request received in step S401, and the group identifier included in the belonging group information acquired in step S402, All the related item groups whose combinations match (base_item_id, group_id) may be acquired. When no related item group that satisfies the above condition exists, information that no related item that satisfies the condition exists may be returned to the terminal device 3.
また、ステップＳ４０２にて取得した所属グループ情報に含まれるグループ識別子に最も近いもののうち、関連アイテムグループが少なくとも１つ存在するグループ識別子を特定し、ステップＳ４０１にて受信した関連アイテム情報取得要求に含まれるアイテム識別子と、特定したグループ識別子との組合せが、（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）に一致する関連アイテムグループを全て取得すればよい。また、関連アイテム情報取得要求に、取得する関連アイテムの数が含まれている場合は、上記条件を満たす関連アイテムグループのうち、ランダムに取得する関連アイテムの数まで取得すればよい。また、上記条件を満たす関連アイテムグループより、関連度の高い順に取得する関連アイテムの数まで取得してもよい。 Further, among those closest to the group identifier included in the belonging group information acquired in step S402, a group identifier in which at least one related item group exists is specified, and included in the related item information acquisition request received in step S401 All the related item groups in which the combination of the item identifier to be identified and the identified group identifier match (base_item_id, group_id) may be acquired. Further, when the number of related items to be acquired is included in the related item information acquisition request, it is sufficient to acquire up to the number of related items to be acquired randomly among the related item groups that satisfy the above conditions. Moreover, you may acquire from the related item group which satisfy | fills the said conditions to the number of the related items acquired in order with high relevance.
また、上記条件を満たす関連アイテムグループより、関連度の低い順に取得する関連アイテムの数まで取得してもよい。つまり、上記条件を満たす関連アイテムグループの中からであれば、どのような方法を用いてもよい。また、関連アイテム情報取得要求に、取得する関連アイテムのアイテム属性情報が含まれている場合は、上記条件を満たす関連アイテムグループのうち、取得する関連アイテムのアイテム属性情報と一致するｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄを有するもののみを取得すればよい。 Moreover, you may acquire from the related item group which satisfy | fills the said conditions to the number of the related items acquired in order with low relevance. That is, any method may be used as long as it is from related item groups that satisfy the above conditions. In addition, when the item attribute information of the related item to be acquired is included in the related item information acquisition request, the related item group satisfying the above-described condition has the sim_item_id that matches the item attribute information of the related item to be acquired Only need to get.
第２の格納形式の場合は、ステップＳ４０２にて取得した所属グループ情報ごとに、関連アイテムグループ格納部１４５より、ステップＳ４０１にて受信した関連アイテム情報取得要求に含まれるアイテム識別子と、所属グループ情報に含まれるグループ識別子との組合せが、（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）に一致する関連アイテムグループを特定し、特定した関連アイテムグループより、所属グループ情報に含まれる取得比率に応じて算出した取得数まで取得する。取得数は、予めサービス提供側が設定した全取得数に取得比率を掛け合わせたものであり、例えば、全取得数が１０個で、取得比率が０．７３の場合は、特定した関連アイテムグループより、ランダムに１０×０．７３≒７個（四捨五入でも小数点以下切り捨てでもよく、取得数の合計値が全取得数になるように適切に調整すればよい）取得すればよい。また、関連度の高い順に、７個取得してもよい。また、関連度の低い順に、７個取得してもよい。つまり、特定した関連アイテムグループの中からであれば、どのような方法でもよいので７個取得すればよい。 In the case of the second storage format, for each affiliation group information acquired in step S402, the item identifier included in the related item information acquisition request received in step S401 from the related item group storage unit 145, and affiliation group information The related item group whose combination with the group identifier included in the ID matches (base_item_id, group_id) is specified, and the number of acquisitions calculated according to the acquisition ratio included in the belonging group information is acquired from the specified related item group . The number of acquisitions is obtained by multiplying the total acquisition number preset by the service provider by the acquisition ratio. For example, when the total acquisition number is 10 and the acquisition ratio is 0.73, the specified related item group 10 × 0.73≈7 (which may be rounded off or rounded down, and may be appropriately adjusted so that the total value of the acquisition numbers becomes the total acquisition number). Moreover, you may acquire seven in order with high relevance. Moreover, you may acquire seven in order with a low relevance degree. In other words, any method can be used as long as it is from the identified related item group, so it is sufficient to obtain seven items.
また、関連アイテムグループの中で、ステップＳ４０１にて受信した関連アイテム情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応するユーザが過去に利用したアイテムのアイテム識別子と一致するｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄを有するものを取得する対象から外してもよい。また、関連アイテム情報取得要求に、取得する関連アイテムの数が含まれている場合は、全取得数の代わりに、取得する関連アイテム数を用いて取得数を算出すればよい。また、関連アイテム情報取得要求に、取得する関連アイテムのアイテム属性情報が含まれている場合は、特定した関連アイテムグループのうち、取得する関連アイテムのアイテム属性情報と一致するｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄを有するもののみを取得数まで取得すればよい。 In addition, from among the related item groups, a target having a sim_item_id that matches the item identifier of an item used in the past by the user corresponding to the user identifier included in the related item information acquisition request received in step S401 is acquired. May be removed. When the number of related items to be acquired is included in the related item information acquisition request, the number of acquisitions may be calculated using the number of related items to be acquired instead of the total number of acquisitions. In addition, when the item attribute information of the related item to be acquired is included in the related item information acquisition request, only the items having the sim_item_id that matches the item attribute information of the related item to be acquired among the specified related item groups are included. You can get up to the number of acquisitions.
次に、関連アイテム情報作成部１１５が、ステップＳ４０３にて取得した全ての関連アイテムグループを基に、関連アイテム情報を作成する（ステップＳ４０４）。具体的には、まず、ステップＳ４０３にて取得した全ての関連アイテムグループから関連アイテム識別子を抽出する。次に、抽出した関連アイテム識別子ごとに、アイテム情報格納部１１２より、関連アイテム識別子とｉｔｅｍ＿ｉｄが一致するアイテム情報を取得する。そして、取得したアイテム情報を基に、関連アイテム情報を作成する。
次に、関連アイテム情報作成部１１５が、ネットワーク２を介して、端末装置３に、ステップＳ４０４にて作成した関連アイテム情報を送信し（ステップＳ４０５）、ステップＳ４０１からステップＳ４０５までの一連の処理を終了する。
以上が、関連アイテム情報作成処理の手順の説明である
Next, the related item information creation unit 115 creates related item information based on all the related item groups acquired in step S403 (step S404). Specifically, first, related item identifiers are extracted from all related item groups acquired in step S403. Next, for each extracted related item identifier, item information whose related item identifier matches item_id is acquired from the item information storage unit 112. And related item information is created based on the acquired item information.
Next, the related item information creation unit 115 transmits the related item information created in step S404 to the terminal device 3 via the network 2 (step S405), and performs a series of processing from step S401 to step S405. finish.
The above is the description of the related item information creation process.
端末装置３は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、ネットワークインタフェース等を備える一般的なコンピュータであり、内蔵されたプログラムにより所定の動作を行う。図１３は、本実施形態における端末装置３の構成図である。本実施形態における端末装置３は、端末制御部３１と、端末通信部３２と、入力部３３と、表示部３４とで構成される。 The terminal device 3 is a general computer including a CPU, a RAM, a ROM, a hard disk drive, a network interface, and the like, and performs a predetermined operation using a built-in program. FIG. 13 is a configuration diagram of the terminal device 3 in the present embodiment. The terminal device 3 in the present embodiment includes a terminal control unit 31, a terminal communication unit 32, an input unit 33, and a display unit 34.
端末通信部３２は、ネットワーク２を介してアイテム提供サーバ装置１と通信を行う機能を有する。 The terminal communication unit 32 has a function of communicating with the item providing server device 1 via the network 2.
入力部３３は、例えば、端末装置３がＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）であれば、マウスやキーボード、携帯電話であれば、ボタンといったように、ユーザが端末装置３を操作するためのインタフェースである。 The input unit 33 is an interface for the user to operate the terminal device 3 such as a mouse or a keyboard if the terminal device 3 is a PC (Personal Computer) or a button if the terminal device 3 is a mobile phone.
表示部３４は、例えば、ディスプレイといったように、様々な情報を表示し、ユーザに視覚的に示すためのインタフェースである。 The display unit 34 is an interface for displaying various information and visually showing it to the user, such as a display.
端末制御部３１は、端末装置３を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。端末制御部３１は、ユーザページ表示部３１１と、利用履歴作成部３１２とで構成される。ユーザページ表示部３１１は、入力部３３から取得した操作や、アイテム提供サーバ装置１から受信したデータの種類に応じて、以下の６種類の処理を行う。
ユーザページ表示部３１１の第１の処理は、ユーザページ情報取得要求送信処理であり、入力部３３よりユーザページの表示を要求する操作を取得すると、この処理を行う。ユーザページとは、ユーザページ情報を基に、表示部３４に表示するために描画されたものである。ユーザページ情報取得要求送信処理とは、端末装置３を利用中のユーザである「利用ユーザ」のユーザ識別子とパスワードの組合せである利用者特定情報を用いて、ユーザページ情報取得要求を作成し、ネットワーク２を介して、アイテム提供サーバ装置１に、作成したユーザページ情報取得要求を送信する処理である。パスワードは、端末装置３の図示しない格納部に記憶しておき、ユーザページ情報取得要求を作成するたびに図示しない格納部から取得してもよいし、ユーザページ情報取得要求を作成するたびにユーザに入力させるようにしてもよい。
The terminal control unit 31 performs overall control on each unit configuring the terminal device 3. The terminal control unit 31 includes a user page display unit 311 and a usage history creation unit 312. The user page display unit 311 performs the following six types of processing according to the operation acquired from the input unit 33 and the type of data received from the item providing server device 1.
The first process of the user page display unit 311 is a user page information acquisition request transmission process. When an operation requesting display of a user page is acquired from the input unit 33, this process is performed. The user page is drawn for display on the display unit 34 based on the user page information. The user page information acquisition request transmission process creates a user page information acquisition request using user identification information that is a combination of a user identifier and password of a “user” who is a user who is using the terminal device 3, This is a process of transmitting the created user page information acquisition request to the item providing server device 1 via the network 2. The password may be stored in a storage unit (not shown) of the terminal device 3 and may be acquired from a storage unit (not shown) every time a user page information acquisition request is created, or a user is created every time a user page information acquisition request is created. You may make it input to.
ユーザページ表示部３１１の第２の処理は、ユーザページ表示処理であり、アイテム提供サーバ装置１よりユーザページ情報を取得すると、この処理を行う。ユーザページ表示処理とは、アイテム提供サーバ装置１より取得したユーザページ情報を基に、ユーザページを作成し、表示部３４に、作成したユーザページを表示する処理である。
ユーザページ表示部３１１の第３の処理は、検索条件送信処理であり、入力部３３より条件の入力操作と検索を要求する操作の内容を取得すると、この処理を行う。検索条件送信処理とは、利用ユーザのユーザ識別子と、取得した条件を用いて検索条件を作成し、アイテム提供サーバ装置１に、作成した検索条件を送信する処理である。
ユーザページ表示部３１１の第４の処理は、検索結果表示処理であり、アイテム提供サーバ装置１より、検索条件送信処理にて送信した検索条件に対するアイテム情報を取得すると、この処理を行う。検索結果表示処理とは、受信したアイテム情報を基にユーザページの更新を行う処理である。
The second process of the user page display unit 311 is a user page display process, which is performed when user page information is acquired from the item providing server device 1. The user page display process is a process of creating a user page based on the user page information acquired from the item providing server device 1 and displaying the created user page on the display unit 34.
The third process of the user page display unit 311 is a search condition transmission process, which is performed when the input operation of the condition and the content of the operation requesting the search are acquired from the input unit 33. The search condition transmission process is a process of creating a search condition using the user identifier of the user and the acquired condition, and transmitting the created search condition to the item providing server device 1.
The fourth process of the user page display unit 311 is a search result display process, which is performed when item information for the search condition transmitted in the search condition transmission process is acquired from the item providing server device 1. The search result display process is a process for updating the user page based on the received item information.
ユーザページ表示部３１１の第５の処理は、関連アイテム情報取得要求送信処理であり、入力部３３より利用履歴閲覧画面に表示されている利用履歴の選択や、検索結果閲覧画面に表示されている検索結果の選択といった操作を取得すると、この処理を行う。関連アイテム情報取得要求送信処理とは、まず、操作の対象となった利用履歴や検索結果より、アイテム識別子を抽出する。次に、利用ユーザのユーザ識別情報と、抽出したアイテム識別子を用いて、関連アイテム情報取得要求を作成する。そして、アイテム提供サーバ装置１に、作成した関連アイテム情報取得要求を送信する処理である。
ユーザページ表示部３１１の第６の処理は、関連アイテムグループ表示処理であり、アイテム提供サーバ装置１より、関連アイテム情報取得要求送信処理にて送信した関連アイテム情報取得要求に対する関連アイテムグループを取得すると、この処理を行う。関連アイテムグループ表示処理とは、受信した関連アイテムグループを基にユーザページの更新を行う処理である。
The fifth process of the user page display unit 311 is a related item information acquisition request transmission process, which is selected on the usage history browsing screen from the input unit 33 and displayed on the search result browsing screen. When an operation such as selection of a search result is acquired, this process is performed. In the related item information acquisition request transmission process, first, an item identifier is extracted from the usage history or search result that is the target of the operation. Next, a related item information acquisition request is created using the user identification information of the user and the extracted item identifier. And it is the process which transmits the produced | generated related item information acquisition request to the item provision server apparatus 1. FIG.
The sixth process of the user page display unit 311 is a related item group display process. When the related item group for the related item information acquisition request transmitted in the related item information acquisition request transmission process is acquired from the item providing server device 1. This process is performed. The related item group display process is a process of updating the user page based on the received related item group.
表示部３４に表示するユーザページは、例えば、図１４のユーザページの表示例のように、アイテムを検索する手段が用意され、利用履歴と、検索結果と、関連アイテム情報とを分けて表示できるようにすればよい。図１４の表示例では、左上に端末装置３を利用中のユーザのユーザ名を表示し、左下に利用ユーザの利用履歴を表示している。また、中央上に検索条件を入力するテキストボックスと検索条件送信処理のトリガーとなる「検索」ボタンとを表示し、中央下に検索条件を満たすアイテム情報を表示している。また、右下に関連アイテム情報を表示している。尚、図１４の表示例では、右下に小説Ａの関連アイテムが表示されているが、入力部３３より、検索結果の料理本Ｅが選択されることで、小説Ａの代わりに、料理本Ｅの関連アイテムが表示されることになる。 As the user page to be displayed on the display unit 34, for example, a means for searching for an item is prepared as in the display example of the user page in FIG. 14, and the usage history, the search result, and the related item information can be displayed separately. What should I do? In the display example of FIG. 14, the user name of the user who is using the terminal device 3 is displayed on the upper left, and the usage history of the user is displayed on the lower left. In addition, a text box for inputting a search condition and a “search” button that triggers a search condition transmission process are displayed in the upper center, and item information that satisfies the search condition is displayed in the lower center. In addition, related item information is displayed in the lower right. In the display example of FIG. 14, related items of novel A are displayed in the lower right. However, by selecting cookbook E as a search result from input unit 33, cookbook instead of novel A is displayed. The related item of E will be displayed.
利用履歴作成部３１２は、入力部３３より、ユーザページに表示されたアイテムの利用操作を取得すると、利用履歴送信処理を行う。アイテムの利用操作とは、ユーザページに表示されたアイテム名などのアイテム属性情報を選択する操作や、アイテムが音楽であれば、再生を行うという操作や、アイテムが映画であれば、視聴するという操作や、ユーザページにてアイテムの購入が行える場合は、アイテムを購入候補に指定する（買い物かごに入れる）操作や、購入候補として指定したアイテムを購入する操作等である。
利用履歴送信処理とは、まず、利用ユーザのユーザ識別子とパスワードの組合せである利用者特定情報を作成する。次に、利用ユーザのユーザ識別子と利用操作の対象となったアイテムのアイテム識別子を基に利用履歴を作成する。
When the usage history creation unit 312 acquires the usage operation of the item displayed on the user page from the input unit 33, the usage history creation unit 312 performs usage history transmission processing. The use operation of an item is an operation of selecting item attribute information such as an item name displayed on the user page, an operation of playing if the item is music, or a viewing if the item is a movie When an item can be purchased through an operation or a user page, an operation of designating an item as a purchase candidate (putting it into a shopping cart), an operation of purchasing an item designated as a purchase candidate, or the like.
In the usage history transmission process, first, user identification information that is a combination of a user identifier of a user and a password is created. Next, a usage history is created based on the user identifier of the user and the item identifier of the item that is the target of the usage operation.
また、利用履歴送信処理において、上述した以外の情報を利用履歴に追加することもできる。例えば、アイテム名などのアイテム属性情報を選択する操作、アイテムを購入候補に指定する操作、購入候補に指定したアイテムを購入する操作、アイテムを再生する操作、などの各利用操作を区別するための利用形態情報を追加してもよい。また、ユーザにアイテムに対する評価を行わせた上で、その評価値（例えば、「１：非常に嫌い」、「２：やや嫌い」、「３：どちらでもない」、「４：やや好き」、「５：非常に好き」といったように、好みの度合いを数値化したもの）を利用履歴に追加してもよい。また、一定期間ごとに利用履歴送信処理を行う場合は、その期間中に利用されたアイテムの利用回数を利用履歴に追加してもよい。 Further, in the usage history transmission process, information other than that described above can be added to the usage history. For example, to distinguish each use operation such as operation to select item attribute information such as item name, operation to specify item as purchase candidate, operation to purchase item specified as purchase candidate, operation to play item, etc. Usage form information may be added. In addition, after the user evaluates the item, the evaluation value (for example, “1: very dislike”, “2: slightly dislike”, “3: neither”, “4: somewhat like”, The degree of preference may be added to the usage history, such as “5: very like”. In addition, when the usage history transmission process is performed at regular intervals, the usage count of items used during the period may be added to the usage history.
ここで、図１５のフローチャートを用いて、端末装置３での関連アイテムの表示に関する手順の一例を説明する。
まず、端末装置３が、ユーザページ情報取得要求送信処理を行い、ネットワーク２を介して、アイテム提供サーバ装置１にユーザページ情報取得要求を送信する（ステップＳ５０１）。
Here, an example of a procedure related to display of related items on the terminal device 3 will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the terminal device 3 performs a user page information acquisition request transmission process, and transmits a user page information acquisition request to the item providing server device 1 via the network 2 (step S501).
次に、アイテム提供サーバ装置１の認証部１３が、ネットワーク２を介して、端末装置３よりユーザページ情報取得要求を受信すると、ユーザページ情報取得要求に含まれる利用者特定情報を基に認証を行う（ステップＳ５０２）。認証に成功した場合は、ユーザページ情報作成部１１１に受信したユーザページ情報取得要求を送り、ステップＳ５０３へ進み、失敗した場合はステップＳ５０１からやり直す。
ステップＳ５０３では、ユーザページ情報作成部１１１が、認証部１３よりユーザページ情報取得要求を取得し、ユーザページ情報送信処理を行い、ネットワーク２を介して、端末装置３にユーザページ情報を送信する。
Next, when the authentication unit 13 of the item providing server device 1 receives the user page information acquisition request from the terminal device 3 via the network 2, the authentication is performed based on the user identification information included in the user page information acquisition request. This is performed (step S502). If the authentication is successful, the received user page information acquisition request is sent to the user page information creation unit 111, and the process proceeds to step S503. If the authentication is unsuccessful, the process starts again from step S501.
In step S <b> 503, the user page information creation unit 111 acquires a user page information acquisition request from the authentication unit 13, performs user page information transmission processing, and transmits user page information to the terminal device 3 via the network 2.
次に、端末装置３が、ネットワーク２を介して、アイテム提供サーバ装置１より、ユーザページ情報を受信すると、ユーザページ表示処理を行う（ステップＳ５０４）。
次に、表示されたユーザページを閲覧したユーザが、関連アイテムを取得する操作を行うと、端末装置３は、関連アイテム情報取得要求送信処理を行い、ネットワーク２を介して、アイテム提供サーバ装置１に関連アイテム情報取得要求を送信する（ステップＳ５０５）。
次に、ユーザページ情報作成部１１１が、ネットワーク２を介して、端末装置３より、関連アイテム情報取得要求を受信すると、関連アイテム情報作成処理を行い、ネットワーク２を介して、端末装置３に関連アイテム情報を送信する（ステップＳ５０６）。
次に、端末装置３が、ネットワーク２を介して、アイテム提供サーバ装置１より、関連アイテム情報を受信すると、関連アイテム情報表示処理を行い（ステップＳ５０７）、ステップＳ５０１からステップＳ５０７までの一連の処理を終了する。
以上が、端末装置３での関連アイテムの表示に関する手順の一例の説明である。
Next, when the terminal device 3 receives user page information from the item providing server device 1 via the network 2, a user page display process is performed (step S504).
Next, when a user who browses the displayed user page performs an operation of acquiring a related item, the terminal device 3 performs a related item information acquisition request transmission process, and the item providing server device 1 via the network 2. A related item information acquisition request is transmitted to (step S505).
Next, when the user page information creation unit 111 receives a related item information acquisition request from the terminal device 3 via the network 2, the user page information creation unit 111 performs related item information creation processing and relates to the terminal device 3 via the network 2. Item information is transmitted (step S506).
Next, when the terminal device 3 receives the related item information from the item providing server device 1 via the network 2, a related item information display process is performed (step S507), and a series of processes from step S501 to step S507 is performed. Exit.
The above is description of an example of the procedure regarding the display of the related item in the terminal device 3.
なお、関連アイテムグループ選出部１１３の関連アイテムグループ選出処理のステップＳ１０６の処理において、関連度の高い順にグループをまとめ、グループ識別子を昇順に付与しているが、全ての基準アイテムに対して、同じ手順でまとめ、同じ手順でグループ識別子を付与するのであれば、どのような方法を用いてもよい。 In addition, in the process of step S106 of the related item group selection process of the related item group selection unit 113, the groups are grouped in descending order of relevance, and group identifiers are assigned in ascending order, but the same for all reference items. Any method may be used as long as the procedures are summarized and the group identifier is assigned in the same procedure.
本実施形態における関連アイテムの作成方法によれば、単純に関連度の低い関連アイテムを取得するのではなく、ユーザの過去の利用アイテムから、最も意外性の高い関連アイテムグループを判断するので、どのようなユーザに対しても、意外性の高い関連アイテムを推薦することができる。 According to the related item creation method in this embodiment, instead of simply acquiring related items with low relevance, the most unexpected related item group is determined from the user's past use items. It is possible to recommend related items that are highly unexpected to such users.
＜第２実施形態＞
以下に、本発明の第２実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第２実施形態では、ユーザごとに算出した各グループの平均不一致度に基づいて、取得する関連アイテムグループのグループ識別子を定める代わりに、ユーザごと基準アイテムごとに算出した各グループの不一致度に基づいて、取得する関連アイテムグループのグループ識別子を定める。
Second Embodiment
Below, 2nd Embodiment of this invention is described in detail using figures. In the second embodiment of the present invention, instead of determining the group identifier of the related item group to be acquired based on the average mismatch degree of each group calculated for each user, the mismatch degree of each group calculated for each reference item for each user Based on the above, the group identifier of the related item group to be acquired is determined.
本発明の第２実施形態におけるシステム全体の構成は、アイテム提供サーバ装置１の代わりにアイテム提供サーバ装置４を用いる以外は本発明の第１実施形態の場合と同様である。端末装置３、ネットワーク４は、本発明の第１実施形態と同様である。 The configuration of the entire system in the second embodiment of the present invention is the same as that of the first embodiment of the present invention except that the item providing server device 4 is used instead of the item providing server device 1. The terminal device 3 and the network 4 are the same as in the first embodiment of the present invention.
アイテム提供サーバ装置４は、端末装置３の要求に応じて、アイテムを提供する装置である。
アイテム提供サーバ装置４は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログラム）処理として実施することも可能である。なお、アイテム提供サーバ装置４を複数のコンピュータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、アイテム提供サーバ装置４の各部に相当する処理を行うコンピュータを複数用いて分散処理を行ってもよい。また、アイテム提供サーバ装置４の一部の構成の処理をあるコンピュータで実施し、他の構成の処理を別のコンピュータで実施する形態で分散処理を行ってもよい。
図１６は、本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置４の構成図である。本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置４は、アイテム提供サーバ制御部４１と、アイテム提供サーバ通信部１２と、認証部１３と、アイテム提供サーバ格納部４４とで構成される。アイテム提供サーバ通信部１２と、認証部１３は、本発明の第１実施形態と同様である。
The item providing server device 4 is a device that provides an item in response to a request from the terminal device 3.
The item providing server device 4 can be implemented as software (program) processing using a computer including a CPU, RAM, ROM, hard disk drive (HDD), network interface, and the like. In addition, you may comprise the item provision server apparatus 4 using a some computer. For example, in order to distribute the load, the distributed processing may be performed using a plurality of computers that perform processing corresponding to each unit of the item providing server device 4. Alternatively, the distributed processing may be performed in such a manner that the processing of a part of the configuration of the item providing server device 4 is performed by a computer and the processing of another configuration is performed by another computer.
FIG. 16 is a configuration diagram of the item providing server device 4 in the present embodiment. The item providing server device 4 in this embodiment includes an item providing server control unit 41, an item providing server communication unit 12, an authentication unit 13, and an item providing server storage unit 44. The item providing server communication unit 12 and the authentication unit 13 are the same as those in the first embodiment of the present invention.
アイテム提供サーバ格納部４４は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶する。アイテム提供サーバ格納部１４は、ユーザ情報格納部１４１と、アイテム情報格納部１４２と、利用履歴格納部１４３と、嗜好情報格納部１４４と、関連アイテムグループ格納部１４５とで構成される。ユーザ情報格納部１４１と、アイテム情報格納部１４２と、利用履歴格納部１４３と、嗜好情報格納部１４４と、関連アイテムグループ格納部１４５は、本発明の第１実施形態と同様である。 The item providing server storage unit 44 stores various data using a storage device such as an HDD. The item providing server storage unit 14 includes a user information storage unit 141, an item information storage unit 142, a usage history storage unit 143, a preference information storage unit 144, and a related item group storage unit 145. The user information storage unit 141, the item information storage unit 142, the usage history storage unit 143, the preference information storage unit 144, and the related item group storage unit 145 are the same as those in the first embodiment of the present invention.
アイテム提供サーバ制御部４１は、アイテム提供サーバ装置４を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。アイテム提供サーバ制御部１１は、ユーザページ情報作成部１１１と、利用履歴登録部１１２と、関連アイテムグループ選出部１１３と、関連アイテム情報作成部（不一致度算出部＋関連データ提示部）４１５とで構成される。ユーザページ情報作成部１１１と、利用履歴登録部１１２と、関連アイテムグループ選出部１１３は、本発明の第１実施形態と同様である。なお、関連アイテム情報作成部４１５は、不一致度算出部としての機能と、関連データ提示部としての機能を有している。この不一致度算出部と関連データ提示部とは、一体に構成してもよいし、別々に構成してもよい。 The item providing server control unit 41 performs overall control on each unit constituting the item providing server device 4. The item providing server control unit 11 includes a user page information creation unit 111, a usage history registration unit 112, a related item group selection unit 113, and a related item information creation unit (mismatch degree calculation unit + related data presentation unit) 415. Composed. The user page information creation unit 111, the usage history registration unit 112, and the related item group selection unit 113 are the same as those in the first embodiment of the present invention. The related item information creation unit 415 has a function as a mismatch degree calculation unit and a function as a related data presentation unit. The mismatch degree calculation unit and the related data presentation unit may be configured integrally or may be configured separately.
関連アイテム情報作成部４１５は、ネットワーク２を介して、端末装置３より関連アイテム情報取得要求を受信すると、関連アイテム情報作成処理を行う。
関連アイテム情報作成処理の手順を、図１７のフローチャートを用いて説明する。
本実施形態における関連アイテム情報作成処理の手順は、本発明の第１実施形態における関連アイテム情報作成処理のステップＳ４０２からステップＳ４０３までの処理をステップＳ５０２からステップＳ５０７までの処理に置き換えたものである。置き換えた処理についてのみ説明する。
ステップＳ５０２では、関連アイテム情報作成部１１５が、グループごとに、ステップＳ４０１にて取得した関連アイテム情報取得要求に含まれるアイテム識別子に対応する関連アイテムグループとの不一致度を一時的に格納するための変数ｖ（ｇ（ｉ））（ｉ＝１，２，…，ｎ：ｇ（ｉ）はグループ識別子）と、グループの数をカウントする変数ｉを用意し、ｉの初期値を１とする。
When the related item information creation unit 415 receives a related item information acquisition request from the terminal device 3 via the network 2, the related item information creation unit 415 performs related item information creation processing.
The procedure of related item information creation processing will be described using the flowchart of FIG.
The procedure of related item information creation processing in this embodiment is obtained by replacing the processing from step S402 to step S403 of the related item information creation processing in the first embodiment of the present invention with the processing from step S502 to step S507. . Only the replaced process will be described.
In step S502, the related item information creation unit 115 temporarily stores, for each group, the degree of mismatch with the related item group corresponding to the item identifier included in the related item information acquisition request acquired in step S401. A variable v (g (i)) (i = 1, 2,..., N: g (i) is a group identifier) and a variable i for counting the number of groups are prepared, and an initial value of i is set to 1.
次に、関連アイテム情報作成部４１５が、関連アイテムグループ格納部１４５より、ステップＳ４０１にて受信した関連アイテム情報取得要求に含まれるアイテム識別子と、ｉ番目のグループ識別子ｇ（ｉ）との組合せが、（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）とに一致する関連アイテムグループを全て取得する（ステップＳ５０３）。
次に、関連アイテム情報作成部４１５が、利用履歴格納部１４３より、ステップＳ４０１にて受信した関連アイテム情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応する利用履歴を全て取得し、取得した利用履歴とステップＳ５０３にて取得した関連アイテムグループとを用いて、グループｇ（ｉ）に対する関連アイテムグループとの不一致度を算出する（ステップＳ５０４）。不一致度の算出には、本発明の第１実施形態における所属グループ選出処理のステップＳ３０８の算出方法を用いればよい。
Next, the related item information creation unit 415 receives a combination of the item identifier included in the related item information acquisition request received in step S401 from the related item group storage unit 145 and the i-th group identifier g (i). , (Base_item_id, group_id) are all acquired as related item groups (step S503).
Next, the related item information creation unit 415 acquires all usage histories corresponding to the user identifiers included in the related item information acquisition request received in step S401 from the usage history storage unit 143. Using the related item group acquired in S503, the degree of mismatch between the group g (i) and the related item group is calculated (step S504). For the calculation of the degree of inconsistency, the calculation method in step S308 of the belonging group selection process in the first embodiment of the present invention may be used.
次に、関連アイテム情報作成部４１５が、ｖ（ｇ（ｉ））にステップＳ５０４にて算出した不一致度を代入し、ｉに「１」を加算する（ステップＳ５０５）。
次に、関連アイテム情報作成部４１５が、ｉがグループ数を超えたか否かを判定する（ステップＳ５０６）。ｉがグループ数を超えた場合はステップＳ５０７へ進み、ｉがグループ数以下の場合はステップＳ５０３へ進む。
次に、関連アイテム情報作成部４１５が、不一致度ｖ（ｇ（ｉ））に応じて、関連アイテムグループ格納部１４５より、関連アイテムグループを取得する（ステップＳ５０７）。関連アイテムグループ取得方法を、以下に２種類説明する。
Next, the related item information creation unit 415 substitutes the degree of mismatch calculated in step S504 for v (g (i)), and adds “1” to i (step S505).
Next, the related item information creation unit 415 determines whether i exceeds the number of groups (step S506). If i exceeds the number of groups, the process proceeds to step S507. If i is equal to or less than the number of groups, the process proceeds to step S503.
Next, the related item information creation unit 415 acquires a related item group from the related item group storage unit 145 according to the mismatch degree v (g (i)) (step S507). Two types of related item group acquisition methods will be described below.
関連アイテムグループ取得の第１の方法は、関連アイテムグループ格納部１４５より、ステップＳ４０１にて受信した関連アイテム情報取得要求に含まれるアイテム識別子と、不一致度が最も高いグループのグループ識別子ｇ（ｍ）（任意のｉに対して、ｖ（ｇ（ｍ））≧ｖ（ｇ（ｉ））が成り立つ）との組合せが、（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）に一致する関連アイテムグループを全て取得すればよい。また、関連アイテム情報取得要求に、取得する関連アイテムの数が含まれている場合は、上記条件を満たす関連アイテムグループのうち、ランダムに取得する関連アイテムの数まで取得すればよい。また、上記条件を満たす関連アイテムグループより、関連度の高い順に取得する関連アイテムの数まで取得してもよい。また、上記条件を満たす関連アイテムグループより、関連度の低い順に取得する関連アイテムの数まで取得してもよい。つまり、上記条件を満たす関連アイテムグループの中からであれば、どのような方法を用いてもよい。また、関連アイテム情報取得要求に、取得する関連アイテムのアイテム属性情報が含まれている場合は、上記条件を満たす関連アイテムグループのうち、取得する関連アイテムのアイテム属性情報と一致するｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄを有するもののみを取得すればよい。 The first method for acquiring the related item group is that the item identifier included in the related item information acquisition request received in step S401 from the related item group storage unit 145 and the group identifier g (m) of the group having the highest degree of mismatch. All the related item groups in which the combination of (v (g (m)) ≧ v (g (i)) holds for any i) matches (base_item_id, group_id) may be acquired. Further, when the number of related items to be acquired is included in the related item information acquisition request, it is sufficient to acquire up to the number of related items to be acquired randomly among the related item groups that satisfy the above conditions. Moreover, you may acquire from the related item group which satisfy | fills the said conditions to the number of the related items acquired in order with high relevance. Moreover, you may acquire from the related item group which satisfy | fills the said conditions to the number of the related items acquired in order with low relevance. That is, any method may be used as long as it is from related item groups that satisfy the above conditions. In addition, when the item attribute information of the related item to be acquired is included in the related item information acquisition request, the related item group satisfying the above-described condition has the sim_item_id that matches the item attribute information of the related item to be acquired Only need to get.
関連アイテムグループ取得の第２の方法は、不一致度に応じて各グループ識別子ごとに、関連アイテムグループ格納部１４５より、ステップＳ４０１にて受信した関連アイテム情報取得要求に含まれるアイテム識別子と、グループ識別子ｇ（ｉ）との組合せが、（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）に一致する関連アイテムグループを特定し、不一致度ｖ（ｇ（ｉ））に応じて取得比率を算出し、特定した関連アイテムグループより、取得比率に応じて算出した取得数まで取得する。取得比率ｒａｔｅ（ｇ（ｉ））は、式（５）で算出できる。取得数は、予めサービス提供側が設定した全取得数に取得比率を掛け合わせたものであり、例えば、全取得数が１０個で、取得比率が０．７３の場合は、特定した関連アイテムグループより、ランダムに１０×０．７３≒７個（四捨五入でも小数点以下切り捨てでもよく、取得数の合計値が全取得数になるように適切に調整すればよい）取得すればよい。また、関連度の高い順に、７個取得してもよい。また、関連度の低い順に、７個取得してもよい。 The second method for acquiring the related item group includes an item identifier and a group identifier included in the related item information acquisition request received in step S401 from the related item group storage unit 145 for each group identifier according to the degree of mismatch. The related item group whose combination with g (i) matches (base_item_id, group_id) is specified, and the acquisition ratio is calculated according to the mismatch degree v (g (i)), and acquired from the specified related item group Acquire up to the number of acquisitions calculated according to the ratio. The acquisition ratio rate (g (i)) can be calculated by Expression (5). The number of acquisitions is obtained by multiplying the total acquisition number preset by the service provider by the acquisition ratio. For example, when the total acquisition number is 10 and the acquisition ratio is 0.73, the specified related item group 10 × 0.73≈7 (which may be rounded off or rounded down, and may be appropriately adjusted so that the total value of the acquisition numbers becomes the total acquisition number). Moreover, you may acquire seven in order with high relevance. Moreover, you may acquire seven in order with a low relevance degree.
つまり、特定した関連アイテムグループの中からであれば、どのような方法でもよいので７個取得すればよい。また、関連アイテムグループの中で、ステップＳ４０１にて受信した関連アイテム情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応するユーザが過去に利用したアイテムのアイテム識別子と一致するｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄを有するものを取得する対象から外してもよい。また、関連アイテム情報取得要求に、取得する関連アイテムの数が含まれている場合は、全取得数の代わりに、取得する関連アイテム数を用いて取得数を算出すればよい。また、関連アイテム情報取得要求に、取得する関連アイテムのアイテム属性情報が含まれている場合は、特定した関連アイテムグループのうち、取得する関連アイテムのアイテム属性情報と一致するｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄを有するもののみを取得数まで取得すればよい。
以上が、関連アイテム情報作成処理の手順の説明である。
In other words, any method can be used as long as it is from the identified related item group, so it is sufficient to obtain seven items. In addition, from among the related item groups, a target having a sim_item_id that matches the item identifier of an item used in the past by the user corresponding to the user identifier included in the related item information acquisition request received in step S401 is acquired. May be removed. When the number of related items to be acquired is included in the related item information acquisition request, the number of acquisitions may be calculated using the number of related items to be acquired instead of the total number of acquisitions. In addition, when the item attribute information of the related item to be acquired is included in the related item information acquisition request, only the items having the sim_item_id that matches the item attribute information of the related item to be acquired among the specified related item groups are included. You can get up to the number of acquisitions.
The above is the description of the procedure of the related item information creation process.
なお、関連アイテムグループ選出部１１３の関連アイテムグループ選出処理のステップＳ１０６の処理にて、本発明の第１実施形態においては、基準アイテムに対するグループ数が全て等しくなるようにしなければならなかったが、本実施形態においては、ユーザごと基準アイテムごとに各グループの不一致度を算出するので、基準アイテムごとに、自由にグループ数を決めることができる。 In the process of step S106 of the related item group selection process of the related item group selection unit 113, in the first embodiment of the present invention, all the groups for the reference item have to be equalized. In the present embodiment, the degree of mismatch of each group is calculated for each reference item for each user, so the number of groups can be freely determined for each reference item.
また、関連アイテムグループ選出部１１３の関連アイテムグループ選出処理のステップＳ１０６の処理にて、本発明の第１実施形態においては、全ての基準アイテムに対して、同じ手順でまとめ、同じ手順でグループ識別子を付与する必要があったが、本実施形態においては、ユーザごと基準アイテムごとに各グループの不一致度を算出するので、基準アイテムごとに自由にグループをまとめることができる。 Moreover, in the process of step S106 of the related item group selection process of the related item group selection unit 113, in the first embodiment of the present invention, all the reference items are collected in the same procedure, and the group identifier is determined in the same procedure. However, in this embodiment, the degree of inconsistency of each group is calculated for each reference item for each user, so that groups can be freely grouped for each reference item.
また、予めユーザごと基準アイテムごとに、各グループの不一致度を算出し、算出した不一致度を用いて、取得する関連アイテムグループを決めるための情報を格納しておき、関連アイテム情報作成処理の際に、その格納しておいた情報を用いて関連アイテム情報を作成すればよい。このとき、まず、図示しない所属グループ情報格納部４４６に、少なくともユーザ識別子と基準アイテム識別子とグループ識別子を含む所属グループ情報を格納しておく必要がある。 In addition, the degree of inconsistency of each group is calculated in advance for each reference item for each user, and information for determining the related item group to be acquired is stored using the calculated degree of inconsistency. In addition, related item information may be created using the stored information. At this time, first, it is necessary to store group information including at least a user identifier, a reference item identifier, and a group identifier in a group group storage unit 446 (not shown).
所属グループ情報格納部４４６に記憶する所属グループ情報は、少なくともユーザ識別子と基準アイテム識別子とグループ識別子を含むようにすればよい。図１８（図１８（ａ）〜図１８（ｂ））は、所属グループ情報格納部４４６の格納状態を示す図である。以下に図１８を用いて、所属グループ情報の格納形式を２種類説明する。
所属グループ情報の第１の格納形式は、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と基準アイテム識別子（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）とグループ識別子（ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）とを関連付けて、図１８（ａ）のようなテーブル形式で記憶する。（ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）は一意とし、重複登録ができない。
所属グループ情報の第２の格納形式は、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と基準アイテム識別子（ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）とグループ識別子（ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）と取得比率（ｒａｔｅ）とを関連付けて、図１８（ｂ）のようなテーブル形式で記憶する。（ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｇｒｏｕｐ＿ｉｄ）の組合せは一意とし、重複登録ができない。
以上が、所属グループ情報格納部４４６の格納形式の説明である。
The membership group information stored in the membership group information storage unit 446 may include at least a user identifier, a reference item identifier, and a group identifier. FIG. 18 (FIGS. 18A to 18B) is a diagram showing a storage state of the affiliation group information storage unit 446. Hereinafter, two types of storage formats of belonging group information will be described with reference to FIG.
As a first storage format of the belonging group information, a user identifier (user_id), a reference item identifier (base_item_id), and a group identifier (group_id) are associated and stored in a table format as shown in FIG. (User_id, base_item_id) is unique and duplicate registration is not possible.
The second storage format of the belonging group information is a table format as shown in FIG. 18B by associating the user identifier (user_id), the reference item identifier (base_item_id), the group identifier (group_id), and the acquisition ratio (rate). Remember me. The combination of (user_id, base_item_id, group_id) is unique and duplicate registration is not possible.
The above is the description of the storage format of the affiliation group information storage unit 446.
また、図示しない所属グループ選出部４１４にて、本発明の第１実施形態と同様に、所定のタイミングで所属グループ選出処理を行う必要がある。
所属グループ選出処理の手順を図１９のフローチャートを用いて説明する。
所属グループ選出部４１４の所属グループ選出処理は、本発明の第１実施形態における所属グループ選出処理のステップＳ３０３とステップＳ３１２の処理を省略し、ステップＳ３０６の処理をステップＳ６０６の処理に置き換え、ステップＳ３０９の処理をステップＳ６０９の処理に置き換え、ステップＳ３１０の処理とステップＳ３１１の処理の間にステップＳ６１１の処理を追加したものである。置き換えた処理と追加した処理についてのみ説明する。
In addition, as in the first embodiment of the present invention, the belonging group selection unit 414 (not shown) needs to perform the belonging group selection process at a predetermined timing.
The procedure of the affiliation group selection process will be described with reference to the flowchart of FIG.
In the belonging group selection process of the belonging group selection unit 414, the processes in steps S303 and S312 of the belonging group selection process in the first embodiment of the present invention are omitted, the process in step S306 is replaced with the process in step S606, and step S309 The process of step S609 is replaced with the process of step S609, and the process of step S611 is added between the process of step S310 and the process of step S311. Only the replaced process and the added process will be described.
ステップＳ６０６では、所属グループ選出部４１４が、グループごとに、ステップＳ４０１にて取得した関連アイテム情報取得要求に含まれるアイテム識別子に対応する関連アイテムグループとの不一致度を一時的に格納するための変数ｖ（ｇ（ｉ））（ｉ＝１，２，…，ｎ：ｇ（ｉ）はグループ識別子）と、グループの数をカウントする変数ｉを用意し、ｉの初期値を１とする。
ステップＳ６０９では、所属グループ選出部４１４が、ｖ（ｇ（ｉ））にステップＳ３０８にて算出した不一致度を代入し、ｉに「１」を加算する。
In step S606, the belonging group selection unit 414 temporarily stores, for each group, the degree of inconsistency with the related item group corresponding to the item identifier included in the related item information acquisition request acquired in step S401. v (g (i)) (i = 1, 2,..., n: g (i) is a group identifier) and a variable i for counting the number of groups are prepared, and the initial value of i is 1.
In step S609, the affiliation group selection unit 414 substitutes the degree of mismatch calculated in step S308 for v (g (i)), and adds “1” to i.
ステップＳ６１１では、所属グループ選出部４１４が、、ステップＳ３０２にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄとステップＳ３０４にて選択したｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとに対応する所属グループ情報の更新を行う。所属グループ情報の更新方法は、所属グループ情報格納部４４６の格納形式により異なる。
所属グループ情報格納部４４６が第１の格納形式である場合は、ステップＳ３０２にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄとステップＳ３０４にて選択したｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとに対応する所属グループ情報のｇｒｏｕｐ＿ｉｄを、ステップＳ３０８にて算出した不一致度が最も高いグループのグループ識別子ｇ（ｍ）（任意のｉに対して、ｖ（ｇ（ｍ））≧ｖ（ｇ（ｉ））が成り立つ）で置き換える。最も高い不一致度に対応するグループ識別子が複数ある場合、グループ識別子の昇順に１つ選択してもよいし、降順に１つ選択してもよいし、ランダムに１つ選択してもよい。
In step S611, the affiliation group selection unit 414 updates affiliation group information corresponding to the user_id selected in step S302 and the base_item_id selected in step S304. The method for updating the belonging group information differs depending on the storage format of the belonging group information storage unit 446.
If the belonging group information storage unit 446 is in the first storage format, the group_id of the belonging group information corresponding to the user_id selected in step S302 and the base_item_id selected in step S304 is inconsistent calculated in step S308 Replace with the group identifier g (m) of the group with the highest degree (v (g (m)) ≧ v (g (i)) holds for any i). When there are a plurality of group identifiers corresponding to the highest degree of mismatch, one group identifier may be selected in ascending order, one group may be selected in descending order, or one may be selected at random.
所属グループ情報格納部４４６が第２の格納形式である場合は、不一致度を用いて、グループごとに最新取得比率を算出する。そして、グループごとに、ステップＳ３０２にて選択したｕｓｅｒ＿ｉｄとステップＳ３０４にて選択したｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとグループとに対応するｒａｔｅを、算出した最新取得比率で置き換えればよい。最新取得比率ｒａｔｅ（ｇ（ｉ））は、式（１３）を流用して算出することができる。 When the affiliation group information storage unit 446 is in the second storage format, the latest acquisition ratio is calculated for each group using the mismatch degree. Then, for each group, the user_id selected in step S302, the base_item_id selected in step S304, and the rate corresponding to the group may be replaced with the calculated latest acquisition ratio. The latest acquisition rate rate (g (i)) can be calculated using the formula (13).
そして、関連アイテム情報作成部４１５の関連アイテム情報作成処理において、ステップＳ５０２からステップＳ５０６までの処理を省略し、ステップＳ５０７にて、所属グループ情報格納部４４６より、ステップＳ４０１にて受信した関連アイテム情報取得要求に含まれるユーザ識別情報とアイテム識別情報とが、（ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｂａｓｅ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄ）との組合せに一致する所属ユーザ情報を用いることで、同様の処理が行える。 Then, in the related item information creation processing of the related item information creation unit 415, the processing from step S502 to step S506 is omitted, and the related item information received from the affiliation group information storage unit 446 in step S401 in step S507. Similar processing can be performed by using belonging user information in which the user identification information and item identification information included in the acquisition request match the combination of (user_id, base_item_id).
本実施形態における関連アイテムの作成方法によれば、ユーザごとに取得する関連アイテムグループのグループ識別子を定める代わりに、ユーザごと基準アイテムごとに取得する関連アイテムグループのグループ識別子を定めるので、どのような基準アイテムに対しても、意外性の高い関連アイテムを取得することができる。 According to the related item creation method in this embodiment, instead of determining the group identifier of the related item group acquired for each user, the group identifier of the related item group acquired for each reference item for each user is determined. It is also possible to acquire related items that are highly unexpected with respect to the reference item.
以上のように、各実施形態の情報処理方法、情報処理装置、及び情報処理プログラムによれば、どのようなユーザに対しても、信頼性を損なわず、常に意外性の高い関連アイテムを提示することで、常にユーザに意外性や発見性や驚きを与えることを可能にし、ユーザの関連アイテムに関する興味を持続することで、アイテムに関する利用を促進することができる。すなわち、各実施形態の従来の方法に比べて、より多くのユーザに意外性の高い関連アイテムを提示することができので、より多くのユーザが、提示された関連アイテムに対して、意外性や発見性や驚きを感じる。このため、より多くのユーザに関連アイテムを試しに使ってみようという意識が働くので、アイテムの利用が促進される効果が得られる。 As described above, according to the information processing method, the information processing apparatus, and the information processing program of each embodiment, a highly unexpected related item is always presented to any user without impairing reliability. Thus, it is possible to always give the user surprise, discoverability, and surprise, and the user's interest in related items can be maintained, thereby promoting the use of items. In other words, compared to the conventional method of each embodiment, it is possible to present a related item that is highly surprising to a larger number of users, so that a larger number of users can perform unexpected or I feel discovery and surprise. For this reason, since the consciousness of trying to use a related item as a trial works for more users, an effect of promoting the use of the item can be obtained.
１，４ アイテム提供サーバ装置
２ ネットワーク
３ 端末装置
１１，４１ アイテム提供サーバ制御部
１１１ ユーザページ情報作成部
１１２ 利用履歴登録部
１１３ 関連アイテムグループ選出部
１１４ 所属グループ選出部
１１５，４１５ 関連アイテム情報作成部
１２ アイテム提供サーバ通信部
１３ 認証部
１４，４４ アイテム提供サーバ格納部
１４１ ユーザ情報格納部
１４２ アイテム情報格納部
１４３ 利用履歴格納部
１４４ 嗜好情報格納部
１４５ 関連アイテムグループ格納部
１４６，４４６ 所属グループ情報格納部
３１ 端末制御部
３１１ ユーザページ表示部
３１２ 利用履歴作成部
３２ 端末通信部
３３ 入力部
３４ 表示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1,4 Item provision server apparatus 2 Network 3 Terminal apparatus 11,41 Item provision server control part 111 User page information creation part 112 Usage history registration part 113 Related item group selection part 114 Affiliation group selection part 115,415 Related item information creation part DESCRIPTION OF SYMBOLS 12 Item provision server communication part 13 Authentication part 14,44 Item provision server storage part 141 User information storage part 142 Item information storage part 143 Usage history storage part 144 Preference information storage part 145 Related item group storage part 146,446 Affiliation group information storage Unit 31 Terminal control unit 311 User page display unit 312 Usage history creation unit 32 Terminal communication unit 33 Input unit 34 Display unit
Claims (20)
不一致度算出部が、ユーザのアイテムの利用に関する利用履歴に含まれるアイテム集合であるユーザ利用アイテム集合と、前記関連候補アイテムグループに属するアイテム集合である関連候補アイテム集合との不一致の度合いを示す不一致度を、前記関連候補アイテムグループごとに算出する不一致度算出ステップと、
関連アイテム情報作成部が、特定のユーザを指定する情報と特定のアイテムを指定する情報とを含む関連アイテム情報取得要求を取得すると、その特定のユーザにおけるユーザ利用アイテム集合と、前記特定のアイテムを基準アイテムとした場合における前記関連候補アイテム集合との前記不一致度に基づいて、不一致の度合いが大きい関連候補アイテムグループに属するアイテムを優先的にユーザに提示するための関連アイテム情報を作成する関連アイテム情報作成ステップと
を備えることを特徴とする情報処理方法。 The related item group selection unit calculates a degree of association between a reference item that is one item and a plurality of items that are different from the reference item, and a plurality of the plurality of items are determined based on the calculated degree of association. A related item group selection step to distribute to the related candidate item groups of
The mismatch degree calculation unit indicates a degree of mismatch between a user use item set that is an item set included in a use history related to a user's item use and a related candidate item set that is an item set that belongs to the related candidate item group. A degree of mismatch calculation step for calculating a degree for each related candidate item group;
When the related item information creation unit acquires a related item information acquisition request including information specifying a specific user and information specifying a specific item, the user use item set for the specific user and the specific item A related item for creating related item information for preferentially presenting to the user items belonging to a related candidate item group having a large degree of mismatch based on the degree of mismatch with the set of related candidate items in the case of a reference item An information processing method comprising: an information creation step.
ユーザのアイテムの利用に関する利用履歴に含まれるアイテム集合と、前記関連候補アイテムグループに属するアイテム集合との不一致の度合いを示す不一致度を、前記関連候補アイテムグループごとに算出する不一致度算出部と、
特定のユーザを指定する情報と特定のアイテムを指定する情報とを含む関連アイテム情報取得要求を取得すると、その特定のユーザにおける利用履歴に含まれるアイテム集合と、前記特定のアイテムを基準アイテムとした場合における前記関連候補アイテムグループに属するアイテム集合との前記不一致度に基づいて、不一致の度合いが大きい関連候補アイテムグループに属するアイテムを優先的にユーザに提示するための関連アイテム情報を作成する関連アイテム情報作成部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 The degree of association between a reference item that is one item and a plurality of items that are different from the reference item is calculated, and the plurality of items are converted into a plurality of related candidate item groups based on the calculated degree of association. Related item group selection department to distribute,
A mismatch degree calculation unit that calculates, for each of the related candidate item groups, a mismatch level indicating a degree of mismatch between an item set included in a usage history related to the use of the user's item and an item set belonging to the related candidate item group;
When a related item information acquisition request including information specifying a specific user and information specifying a specific item is acquired, an item set included in the usage history of the specific user and the specific item as a reference item A related item for creating related item information for preferentially presenting an item belonging to a related candidate item group having a high degree of mismatch to a user based on the degree of mismatch with an item set belonging to the related candidate item group An information processing apparatus comprising: an information creation unit.
一のアイテムである基準アイテムと、その基準アイテムとは異なる複数のアイテムとの間の関連度を算出し、その算出した関連度に基づいて、前記複数のアイテムを複数の関連候補アイテムグループへと振り分ける関連アイテムグループ選出ステップと、
ユーザのアイテムの利用に関する利用履歴に含まれるアイテム集合と、前記関連候補アイテムグループに属するアイテム集合との不一致の度合いを示す不一致度を、前記関連候補アイテムグループごとに算出する不一致度算出ステップと、
特定のユーザを指定する情報と特定のアイテムを指定する情報とを含む関連アイテム情報取得要求を取得すると、その特定のユーザにおける利用履歴に含まれるアイテム集合と、前記特定のアイテムを基準アイテムとした場合における前記関連候補アイテムグループに属するアイテム集合との前記不一致度に基づいて、不一致の度合いが大きい関連候補アイテムグループに属するアイテムを優先的にユーザに提示するための関連アイテム情報を作成する関連アイテム情報作成ステップと
を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 In the computer of the information processing device,
The degree of association between a reference item that is one item and a plurality of items that are different from the reference item is calculated, and the plurality of items are converted into a plurality of related candidate item groups based on the calculated degree of association. A related item group selection step to distribute,
A mismatch degree calculating step for calculating, for each related candidate item group, a mismatch degree indicating a degree of mismatch between an item set included in a use history related to the use of a user's item and an item set belonging to the related candidate item group;
When a related item information acquisition request including information specifying a specific user and information specifying a specific item is acquired, an item set included in the usage history of the specific user and the specific item as a reference item A related item for creating related item information for preferentially presenting an item belonging to a related candidate item group having a high degree of mismatch to a user based on the degree of mismatch with an item set belonging to the related candidate item group An information processing program that executes an information creation step.
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