JP5928573B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム Download PDFInfo
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Description
る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
供される文書、音楽、画像、映像等のデジタルコンテンツが非常に増えている。これに伴
い、ユーザの嗜好に合ったデジタルコンテンツ等のアイテムを推薦するサービスのニーズ
が高まってきている。このようなニーズに対応する技術として、アイテムに関するユーザ
の閲覧履歴や評価履歴や購入履歴などの利用履歴を用いて、推薦アイテムを提供する技術
の開発が行われている。
在する。協調フィルタリングを用いた推薦処理では、多数の利用履歴を蓄積し、その利用
履歴を用いて、ユーザの嗜好に合ったアイテムを推薦する。また、ユーザが興味を持った
アイテムと関連性の高いアイテムを推薦する。
また、アイテム推薦に必要な処理時間を短縮するための技術の開発も行われている。
例えば、アイテム推薦処理に使用する利用履歴データの量を制限することにより、処理
時間を短縮する装置が、特許文献1と特許文献2に開示されている。
特許文献1の装置は、まず、指定された利用履歴の最小数と推薦対象ユーザ数に基づい
て、推薦処理に要する時間の推定値を算出する。そして、処理時間の推定値が目標時間内
に収まるように決定した最小数まで利用履歴を抽出し、抽出した利用履歴のみを用いて推
薦処理を行っている。
購入した最新の日時などの条件によりソーティングし、その上位Ng1件(Ng1は任意
の正数)を選択し、選択したNg1個の利用履歴のみを用いて推薦処理を行っている。
合、計算量が膨大になるという問題があった。このため、演算能力の高いシステムが必要
になる場合や、実用的な時間で推薦処理を行うことが難しい場合があった。また、全ての
利用履歴を用いずに、一部の利用履歴のみを用いることで、実用的な時間で推薦処理を行
う方法もあるが、推薦可能なアイテム数が十分に確保できなかったり、ユーザの嗜好の一
部しか反映されないために推薦の精度が低下してしまったりすることで、ユーザの推薦結
果に対する興味や信頼性を失ってしまう場合があった。
た利用履歴を用いて推薦処理を行うため、計算量を削減することができるが、任意の方法
で抽出すると、利用履歴が一部のアイテムに偏って抽出される場合があるため、推薦可能
なアイテム数が十分に確保できないことがあった。また、推薦結果に最近頻繁に利用され
るアイテムがほとんど入らない場合があり、推薦の精度が低くなってしまうことがあった
。
また、特許文献2の方法によれば、ユーザごとに閲覧/購入した日時の新しい順に上位
Ng1個の利用履歴を選択することで、計算量を削減しつつ最近の利用履歴を用いて推薦
処理を行うことができるが、Ng1を適切に設定することが難しいという問題がある。す
なわち、Ng1を大きくすると、多くの利用履歴が抽出されるため、計算量の削減効果を
ほとんど得ることができない。また、Ng1を小さくすると、利用履歴が元々少ないユー
ザでは、比較的影響が少ないが、利用履歴の数が多いユーザでは、その一部の利用履歴し
か推薦処理に利用されないため、推薦の精度が低くなってしまうことがあった。このよう
に、利用数や利用形態の異なる様々なユーザが存在する状況で、適切なNg1を設定する
ことが難しい。このため、計算量の削減効果をほとんど得られなかったり、推薦の精度が
低くなってしまうことがあった。また、特許文献2の方法とは別の方法として、アイテム
ごとに閲覧/購入された日時の新しい順に所定数の利用履歴を選択する方法も考えられる
が、このような方法を用いたとしても、その所定数を適切に設定することが難しいため、
計算量の削減効果をほとんど得られなかったり、推薦の精度が低くなってしまう場合があ
る。
算量の削減を行うことを目的とする。
選出利用関連情報作成部が、アイテムを利用したユーザを識別するためのユーザ識別子又はそのユーザがアイテムの利用に用いた端末装置を識別するための端末識別子の少なくともいずれか一方である利用主体識別子と、利用の対象となったアイテムを識別するためのアイテム識別子と、アイテムの利用時期に関する利用時期情報とが関連付けられた利用関連情報を格納する格納部を参照し、複数の取得期間ごとに、利用時期が当該取得期間に含まれる利用関連情報を特定し、前記取得期間ごとに、取得制限数を上限として、各アイテム識別子に関連する複数の利用関連情報のうちの少なくとも一部である選出利用関連情報を選出する選出利用関連情報選出ステップと、関連アイテム情報作成手段が、前記選出利用関連情報に基づいて、関連アイテムに関する情報を作成する関連アイテム情報作成ステップとを有することを特徴とする情報処理方法を提供する。
コンピュータに、アイテムを利用したユーザを識別するためのユーザ識別子又はそのユーザがアイテムの利用に用いた端末装置を識別するための端末識別子の少なくともいずれか一方である利用主体識別子と、利用の対象となったアイテムを識別するためのアイテム識別子と、アイテムの利用時期に関する利用時期情報とが関連付けられた利用関連情報を格納する格納部を参照し、複数の取得期間ごとに、利用時期が当該取得期間に含まれる利用関連情報を特定し、前記取得期間ごとに、取得制限数を上限として、各アイテム識別子に関連する複数の利用関連情報のうちの少なくとも一部である選出利用関連情報を選出する選出利用関連情報選出ステップと、前記選出利用関連情報に基づいて、関連アイテムに関する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。
を維持しつつ、計算量の削減を行うことができる。
図面を参照して説明する。なお、本発明におけるアイテムとは、テキスト、音声、音楽、
映像、ウェブページ等のデジタルコンテンツや様々な物品であってもよいし、金融商品、
不動産、人物に関する情報等であってもよい。また、衣料品や食料品であってもよい。す
なわち本発明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。
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、情報処理
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。
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、情報処理サーバ装
置1と端末装置3との間の情報のやり取りを仲介する。
タフェース等を備える一般的なコンピュータ、または、携帯電話やスマートフォンやタブ
レットPC等の携帯情報端末であり、ネットワーク2を介して、利用履歴の送信や関連ア
イテム詳細情報の受信を行う。なお、利用履歴と、後述する利用情報とを総称して利用関
連情報とも呼ぶこととする。
利用履歴とは、ユーザによるアイテムの利用に関する情報であり、少なくとも、利用の
対象となったアイテムを一意に識別するアイテム識別子を含む。また、利用履歴とは、端
末装置3を利用中のユーザ(利用ユーザ)を一意に識別するユーザ識別子、又はそのユー
ザがアイテムの利用に用いた端末装置3を一意に識別するための端末識別子の少なくとも
いずれか一方と、利用時期情報とを含む。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。利用履歴には、ユーザのア
イテムに対する評価(評価値)や、アイテムに対して支払った金額(支払い額)などの情
報を含んでもよい。関連アイテム詳細情報とは、ユーザが閲覧や購入を行ったアイテム(
基準アイテム)に関連するアイテム(関連アイテム)に関する情報であり、情報処理サー
バ装置1に基準アイテムのアイテム識別子を少なくとも含む情報を送信することで得るこ
とのできる情報である。
る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る。また、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。
図2は、本実施形態における情報処理サーバ装置1の構成図である。本実施形態におけ
る情報処理サーバ装置1は、情報処理サーバ制御部11と、情報処理サーバ通信部12と
、各種の情報を格納する格納部である情報処理サーバ格納部13とを有して構成される。
機能を有している。
る。情報処理サーバ格納部13は、ユーザ情報格納部131と、アイテム情報格納部13
2と、利用履歴格納部133と、選出条件格納部134と、選出利用履歴格納部135と
、関連アイテム情報格納部136とを有して構成される。
ユーザ情報格納部131は、ユーザ情報を複数記憶する。図3は、ユーザ情報格納部1
31の格納状態を示す図である。ユーザ情報とは、ユーザ識別子(user_id)とユ
ーザ属性情報(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。
納部132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(item_
id)とアイテム属性情報(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。
利用履歴格納部133の格納状態を示す図である。利用履歴とは、アイテム識別子(it
em_id)とユーザ識別子(user_id)と利用時期情報(dl_date)とを
関連付けたものであり、図5のようなテーブル形式で記憶する。なお、端末装置3より受
信した利用履歴には、利用時期情報が含まれていることを前提にしているが、もし利用時
期情報が含まれていない場合は、利用履歴を記憶するときの日時を利用時期情報として記
憶すればよい。また、利用履歴に、上記以外の情報が含まれている場合、その情報も含め
て利用履歴格納部133に格納できるようにすればよい。
中から選出利用履歴(選出利用関連情報)を選出する際の条件を示すものである。この選
出条件を用いることで、最近利用したユーザ数が多いアイテムほど、多くの選出利用履歴
を選出することができる。また、選出利用履歴とは、後述する関連アイテム選出処理に用
いられる利用履歴である。図6(図6(a)〜図6(b))は、選出条件格納部134の
格納状態を示す図である。また、図7(図7(a)〜図(b))は、選出条件に該当する
期間のイメージを示す図である。以下に図6と図7を用いて、選出条件の2種類の格納形
式を説明する。
_log)とを関連付けたもの(第1の条件)であり、図6(a)のようなテーブル形式
で複数格納する。第1の条件は、取得期間が長くなるほど取得制限数が減っていく。第1
の条件(取得期間,取得制限数)として、c1(30day,20)とc2(90day
,10)とc3(150day,5)の3つが存在した場合について説明する。第1の条
件における取得期間は、過去のある時点(取得開始時期)から所定の時点(取得終了時期
)までの期間の長さを示しており、図7(a)のように、第1の条件のそれぞれの取得期
間の取得終了時期は同一である。また、第1の条件の取得期間の取得開始時期は、取得終
了時期から取得期間の日数分だけ過去に遡った時期となるため、第1の条件ごとに異なる
。選出利用履歴は、アイテムごとに、第1の条件の取得期間に対応する取得開始時期から
取得終了時期までの間にそのアイテムを利用したユーザに関する利用履歴の中から取得制
限数に応じて選出される。
、第1の条件のうち、取得期間の最も短いもの対して、例えば、無限大を表す記号「∞」
や「0」といった特別な取得制限数を設定する。そして、選出利用履歴を選出する際に、
第1の条件に特別な取得制限数が設定されていた場合は、取得期間内の利用履歴を全て選
出利用履歴として選出できるようにすればよい。また、1度でも利用されたアイテムに対
応する利用履歴を少なくとも1つ取得できるような第1の条件を設定してもよい。具体的
には、第1の条件のうち、取得制限数の最も小さい第1の条件の取得期間の取得開始時期
が、サービスの開始時期に一致するように取得期間を設定すればよい。
、差分取得期間(dif_period)と、取得制限数(limit_log)とを関
連付けたもの(第2の条件)であり、図6(b)のようなテーブル形式で複数格納する。
第2の条件は、適用順に従って、取得制限数が減少する。第2の条件(適用順,差分取得
期間,取得制限数)として、c1(1,30day,20)とc2(2,60day,1
0)とc3(3,60day,5)の3つが存在した場合、図7(b)のように、第2の
条件のそれぞれの差分取得期間は、互いに重ならない。また、c1とc2といったように
、適用順が連続する場合、適用順が先の第2の条件の取得終了時期と適用順が後の第2の
条件の取得開始時期が一致する。選出利用履歴は、アイテムごとに、第2の条件の差分取
得期間に対応する取得開始時期から取得終了時期までの間にそのアイテムを利用したユー
ザに関する利用履歴の中から取得制限数に応じて選出される。
、第2の条件のうち、適用順が「1」のものに対して、例えば、無限大を表す記号「∞」
や「0」といった特別な取得制限数を設定する。そして、選出利用履歴を選出する際に、
第2の条件に特別な取得制限数が設定されていた場合は、取得期間内の利用履歴を全て選
出利用履歴として選出できるようにすればよい。また、1度でも利用されたアイテムに対
応する利用履歴を少なくとも1つ取得できるような第2の条件を設定してもよい。具体的
には、第2の条件のうち、適用順が最も遅い第2の条件の差分取得期間の取得開始時期が
、サービスの開始時期と一致するように差分取得期間を設定すればよい。
し、秒単位でもよい。また、日数の代わりに、その期間の取得開始時期と取得終了時期の
組合せを格納してもよい。また、選出条件の第2の格納形式においては、取得制限数の降
順が、適用順に一致するため、後の処理で適用順の昇順の代わりに、取得制限数の降順を
用いれば、適用順を省略することができる。取得順の選出条件の利用方法に関しては、選
出利用履歴作成部112の処理内で詳しく説明する。
上記2つの選出条件以外にも、第1の条件の取得期間の取得終了時期や、適用順「1」
の第2の条件の取得期間の取得終了時期となる特定の時点に近い時点の利用履歴の多いア
イテムほど、多くの利用履歴を選出することができる条件であれば、その条件を選出条件
としてもよい。
格納状態を示す図である。選出利用履歴は、利用履歴と同様に、アイテム識別子(ite
m_id)とユーザ識別子(user_id)と利用時期情報(dl_date)とを関
連付けたものであり、図8のようなテーブル形式で記憶する。選出利用履歴に他の情報が
含まれている場合は、選出利用履歴格納部135に、他の情報を格納できるようにすれば
よい。
イテム情報の格納状態を示す図である。
関連アイテムのアイテム識別子(rel_item_id)と関連度(r_value)
とを関連付けたものであり、図9のようなテーブル形式で記憶する。base_item
_idとrel_item_idは、どちらもitem_idではあるが、区別するため
に異なる名称を用いている。
な制御を行う。情報処理サーバ制御部11は、利用履歴登録部111と、選出利用履歴作
成部112と、関連アイテム選出部113と、関連アイテム提供部114と、関連度算出
部115とを有して構成される。なお、選出利用履歴作成部112と、後述する選出利用
情報作成部とを総称して選出利用関連情報作成部とも呼ぶこととする。
133に、受信した利用履歴を格納する。
選出利用履歴作成部112は、所定のタイミングごとに、選出利用履歴選出処理を行う
。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。選出利用履歴選出処理は、選出条件の格納形式によって手順が異なる
。
ートを用いて説明する。
まず、選出利用履歴作成部112が、選出利用履歴格納部135にて、前回の選出利用
履歴選出処理にて格納した選出利用履歴を全て削除する(ステップS101)。
次に、選出利用履歴作成部112が、選出条件格納部134より、第1の条件を全て取
得する(ステップS102)。
、取得開始時期と取得終了時期を設定する(ステップS103)。取得終了時期は、サー
ビス提供側が予め定めた取得終了時期設定ルールにより決定される。なお、どの第1の条
件においても、取得終了時期は同一の時期となる。取得終了時期設定ルールは、例えば、
選出利用履歴選出処理を行う時点の時間をそのまま取得終了時期として設定するとしても
よいし、選出利用履歴選出処理を行う前日までの利用履歴が選出対象となるように取得終
了時期として設定するとしてもよい。取得開始時期は、取得開始時期から取得終了時期ま
での期間が、第1の条件の取得期間に一致するように取得開始時期を設定する。取得開始
時期から取得終了時期までの期間に該当する利用時期情報を有する利用履歴を特定利用履
歴とする。
次に、選出利用履歴作成部112が、ステップS102にて取得した第1の条件のうち
、取得期間が最大となる第1の条件(最長期間条件)を選択し、利用履歴格納部133よ
り、最長期間条件に対応する特定利用履歴に含まれるitem_idを重複なしで全て抽
出する(ステップS104)。
うち、例えば抽出した順に、1つ選択する(ステップS105)。
次に、選出利用履歴作成部112が、ステップS102にて取得した第1の条件より、
ステップS105にて選択したitem_idを含む特定利用履歴の取得可能数が最大と
なるような第1の条件を1つ選択する(ステップS106)。取得可能数とは、ステップ
S105にて選択したitem_idを含む特定利用履歴の数と、第1の条件に対応する
取得制限数のうち、低い方の数となる。なお、取得可能数が最大となる第1の条件が複数
存在する場合は、取得可能数が最大となる第1の条件のうち、取得期間の最も短い第1の
条件を選択すればよい。
て選択した第1の条件に対応する特定利用履歴のうち、ステップS105にて選択したi
tem_idを含むものを全て抽出する(ステップS107)。ここで抽出した特定利用
履歴を選出候補利用履歴とする。
次に、選出利用履歴作成部112が、ステップS107にて抽出した選出候補利用履歴
より、ステップS106にて選択した第1の条件の取得制限数まで、選出利用履歴として
選出する(ステップS108)。このとき、例えば、利用時期情報の新しいものから順に
選出すればよい。
次に、選出利用履歴作成部112が、選出利用履歴格納部135に、ステップS108
にて選出した選出利用履歴を登録する(ステップS109)。
出したitem_idを全て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S101からステップS110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S105へ進む。
順,取得期間)として、c1(30日,20個)、c2(90日,10個)、c3(15
0日,5個)の3つが存在する場合における、2アイテム(アイテムA,アイテムB)に
対するステップS106の第1の条件の選択の例を図11を用いて説明する。
参照して、取得制限数を上限に取得期間それぞれに含まれる利用関連情報の数を計数する
。つまり、前述の取得可能数を計数する。図11(a)のように、第1の条件c1の取得
期間30日に該当するアイテムAの特定利用履歴の数が「6」個、第1の条件c2の取得
期間90日に該当するアイテムAの特定利用履歴の数が「18」個、第1の条件c3の取
得期間150日に該当するアイテムAの特定利用履歴の数が「32」個の場合、それぞれ
の第1の条件において、アイテムAにおける特定利用履歴の取得可能数は、それぞれ「6
」個、「10」個、「5」個となる。
そして、選出利用履歴作成部112は、計数した利用関連情報の数(取得可能数)が最も
多い取得期間に含まれる利用関連情報を選出対象のアイテム識別子における選出利用関連
情報として選出する。アイテムAにおいては、取得可能数が最大となる第1の条件c2を
選択し、第1の条件c2の取得期間90日に該当するアイテムAの特定利用履歴「18」
個より、第1の条件c2の取得制限数「10」個を上限に、選出利用関連情報として選出
することとなる。
特定利用履歴の数が「13」個、第1の条件c2の取得期間90日に該当するアイテムB
の特定利用履歴の数が「17」個、第1の条件c3の取得期間150日に該当するアイテ
ムBの特定利用履歴の数が「25」個の場合、それぞれの第1の条件において、アイテム
Bにおける特定利用履歴の取得可能数は、それぞれ「13」個、「10」個、「5」個と
なる。このため、アイテムBにおいては、取得可能数が最大となる第1の条件c1を選択
すればよい。このように、取得期間150日における特定利用履歴の数は、アイテムBよ
り、アイテムAの方が多いが、アイテムBの方が直近で多くのユーザに利用されているた
め、選出される利用履歴の数は、アイテムBの方が多くなる。
以上が、第1の条件を用いた場合の選出利用履歴選出処理の説明である。このように、
選出対象の利用主体識別子における利用時期情報を参照して、取得制限数を上限に取得期
間それぞれに含まれる利用関連情報の数を計数し、計数した利用関連情報の数(取得可能
数)が最も多い取得期間に含まれる利用関連情報を選出対象の利用主体識別子における選
出利用関連情報として選出している。
ートを用いて説明する。
まず、選出利用履歴作成部112が、選出利用履歴格納部135にて、前回の選出利用
履歴選出処理にて格納した選出利用履歴を全て削除する(ステップS201)。
次に、選出利用履歴作成部112が、選出条件格納部134より、第2の条件を全て取
得する(ステップS202)。
次に、選出利用履歴作成部112が、取得終了時期の初期設定をする(ステップS20
3)。取得終了時期の初期設定は、サービス提供側が予め定めた取得終了時期初期設定ル
ールにより行えばよい。取得終了時期初期設定ルールは、例えば、選出利用履歴選出処理
を行う時点の時間をそのまま取得終了時期として設定するとしてもよいし、選出利用履歴
選出処理を行う前日までの利用履歴が選出対象となるように取得終了時期として設定する
としてもよい。
用順(order)の昇順に、1つ選択する(ステップS204)。
次に、選出利用履歴作成部112が、ステップS204にて選択した第2の条件に応じ
て、取得開始時期を設定する(ステップS205)。取得開始時期は、取得開始時期から
取得終了時期までの期間が、第2の条件の差分取得期間に一致するように取得開始時期を
設定する。取得開始時期から取得終了時期までの期間に該当する利用時期情報を有する利
用履歴を特定利用履歴とする。
次に、選出利用履歴作成部112が、利用履歴格納部133より、ステップS204に
て選択した第2の条件に対応する特定利用履歴に含まれるitem_idを重複なしで全
て抽出する(ステップS206)。
次に、選出利用履歴作成部112が、ステップS206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S207)。
対応する選出利用履歴の登録数を算出する(ステップS208)。登録数を算出するには
、選出利用履歴格納部135に格納されている選出利用履歴のうち、ステップS207に
て選択したitem_idを含むものを数え上げればよい。
次に、選出利用履歴作成部112が、ステップS204にて選択した第2の条件の取得
制限数が、ステップS208にて算出した登録数より大きいか否かを判定する(ステップ
S209)。登録数より大きい場合は、ステップS210へ進み、登録数以下の場合は、
ステップS213へ進む。
ステップS210では、選出利用履歴作成部112が、利用履歴格納部133より、ス
テップS204にて選択した第2の条件に対応する特定利用履歴のうち、ステップS20
7にて選択したitem_idを含むものを全て抽出する。ここで抽出した特定利用履歴
を選出候補利用履歴とする。
より、ステップS204にて選択した第2の条件の取得制限数からステップS208にて
算出した登録数を差し引いた登録可能数まで、選出利用履歴として選出する(ステップS
211)。このとき、例えば、利用時期情報の新しいものから順に選出すればよい。
次に、選出利用履歴作成部112が、選出利用履歴格納部135に、ステップS211
にて選出した選出利用履歴を登録する(ステップS212)。次に、ステップS213へ
進む。
ステップS213では、選出利用履歴作成部112が、ステップS207にて、ステッ
プS206にて抽出したitem_idを全て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S214へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップS20
7へ進む。
プS202にて取得した第2の条件を全て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S215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S215へ進む。
ステップS215では、選出利用履歴作成部112が、取得終了時期を、ステップS2
05にて設定した取得開始時期と一致するように更新する。次に、ステップS204へ進
む。
数が取得制限数以上になったアイテム(つまり、最近利用したユーザ数の多いアイテム)
ほど、多くの利用履歴を選出利用履歴として選出することができる。
順,差分取得期間,取得制限数)として、c1(1,30日,20個)、c2(2,60
日,10個)、c3(3,60日,5個)の3つが存在する場合における、2アイテム(
アイテムA,アイテムB)に対するステップS211の選出利用履歴の選出の例を図13
を用いて説明する。アイテムAにおいて、図13(a)のように、適用順「1」の第2の
条件c1の取得制限数が「20」個、登録数が「0」個となっているため、差分取得期間
30日に該当するアイテムAの特定利用履歴「6」個全てを選出利用履歴として選出する
。
数である選出した選出利用履歴の総数が「6」個となっているため、差分取得期間60日
に該当するアイテムAの特定利用履歴「12」個の中から、利用時期情報の新しい順に「
4」個を選出利用履歴として選出する。
そして、適用順「3」の第2の条件c3の取得制限数が「5」個、登録数である選出した
選出利用履歴の総数が「10」個となっているため、選出利用履歴の選出を行わない。
得制限数が「20」個、登録数が「0」個となっているため、差分取得期間30日に該当
するアイテムBの特定利用履歴「13」個全てを選出利用履歴として選出する。次に、適
用順「2」の第2の条件c2の取得制限数が「10」個、登録数である選出した選出利用
履歴の総数が「13」個となって選出利用履歴の選出を行わない。そして、適用順「3」
の第2の条件c3の取得制限数が「5」個、登録数である選出した選出利用履歴の総数が
「13」個となっているため、ここでも選出利用履歴の選出を行わない。このように、全
差分取得期間における特定利用履歴の総数は、アイテムAが「32」個、アイテムBが「
25」個といったように、アイテムAの方が多いが、アイテムBの方が直近で多くのアイ
テムを利用しているため、選出される利用履歴の数は、アイテムBの方が多くなる。
特定の時点に近い差分取得期間に対応する選出条件から順に、その選出条件における取得
制限数を上限に、アイテム識別子ごとに利用関連情報を選出し、そして、現在選出に用い
ている選出条件における取得制限数が、選出対象のアイテム識別子における選出済みの選
出利用関連情報の総数である登録数より多い場合に、現在選出に用いている選出条件にお
ける取得制限数から前記登録数を差し引いた数を上限に利用関連情報を選出することで、
そのアイテム識別子における選出利用関連情報を選出している。
第1の条件を用いた場合においても、第2の条件を用いた場合においても、同一ユーザ
の同一アイテムに対する利用が複数回ある、つまり、(item_id,user_id
)の組合せが一致する利用履歴が複数存在する場合は、選出利用履歴選出処理の各ステッ
プにおいて、同一の(item_id,user_id)を有する利用履歴のうち、利用
時期情報が最新のものだけを用いて、それ以外のものは利用しないとしてもよい。利用時
期情報が最新の利用履歴だけを用いることで、推薦処理に用いるユーザ数を十分に確保す
ることができる。
以上のように、第1の条件や第2の条件を用いて選出利用履歴選出処理を行うことで、
最近よく利用されている、つまり、直近で多くのユーザに関連アイテムを閲覧される機会
の多い基準アイテムの利用履歴を多く取得することになり、推薦の精度を維持することが
できる。また、最近あまり利用されていない、つまり、直近でほとんどのユーザに関連ア
イテムを閲覧される機会がないために、推薦の精度に大きな影響を与えることのない基準
アイテムの利用履歴数を大きく制限することで、高い計算量の削減効果を得ることができ
る。また、少数ながらも利用履歴を抽出することができるので、最近あまり利用されてい
ない基準アイテムでも関連アイテムを選出でき、推薦可能な基準アイテム数を確保するこ
とができる。
したあとに関連度を算出し、その後、関連アイテム選出部113は、関連アイテム選出処
理を行う。
関連アイテム選出処理について、図14のフローチャートを用いて説明する。
まず、関連度算出部115は、関連アイテム情報格納部136に格納されている関連ア
イテム情報を削除する(ステップS301)。関連アイテム情報を削除する方法は、以下
の2種類がある。
関連アイテム情報削除の第1の方法は、関連アイテム情報格納部136に格納されてい
る関連アイテム情報を全て削除する方法である。この方法は、選択を行わずに全ての関連
アイテム情報を削除するため、処理量が小さくなる。
降の処理で新たに関連アイテム情報が作成される基準アイテムの関連アイテム情報のみを
削除する方法である。関連アイテム情報は、選出利用履歴格納部135に格納されている
選出利用履歴に含まれるitem_idに対応する基準アイテムのみ作成される。そのた
め、選出利用履歴格納部135に格納されているいずれかの選出利用履歴に含まれるit
em_idと一致するbase_item_idを有する関連アイテム情報のみを削除す
ることで実現できる。
アイテムに対して、過去の関連アイテム情報を残すことができる。
を重複なしで抽出する(ステップS302)。
次に、関連度算出部115は、ステップS302にて抽出したitem_idのうち、
例えば抽出した順に、基準アイテムのitem_idとして1つ選択する(ステップS3
03)。
次に、関連度算出部115は、選出利用履歴格納部135より、ステップS303にて
選択したitem_idを含む選出利用履歴を基準選出利用履歴として、全て取得する(
ステップS304)。
取得した基準選出利用履歴のいずれかに含まれるuser_idを含む選出利用履歴のう
ち、ステップS303にて選択したitem_id以外のitem_idを関連候補アイ
テムのitem_idとして重複なしで全て抽出する(ステップS305)。
抽出した関連候補アイテムのitem_idのいずれかを含む選出利用履歴を関連候補選
出利用履歴として取得する(ステップS306)。
次に、関連度算出部115は、基準選出利用履歴と関連候補選出利用履歴とを用いて、
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S307)。関
連度を算出する方法として例えば、基準選出利用履歴に含まれるユーザの集合と、関連候
補アイテムに対応する関連候補選出利用履歴に含まれるユーザの集合とのJaccard
(ジャカード)係数を用いればよい。また、基準アイテムに対するユーザの好みの度合い
を示す嗜好度を基準選出利用履歴を用いて算出し、関連候補アイテムに対する嗜好度を関
連候補選出利用履歴を用いて算出した上で、嗜好度を用いた2アイテム間のコサイン距離
を関連度としてもよい。また、基準選出利用履歴に含まれるユーザ集合と関連候補選出利
用履歴に含まれるユーザ集合の両方に存在するユーザのアイテムに対する嗜好度を、ユー
ザがアイテムに対して付与した評価とみたてて、ピアソン積率相関係数を用いてもよい。
なお、上記の関連度算出方法の他にも公知の種々の関連度算出方法を用いることができる
。
ることもできるし、複数の値の和や積などを用いて算出した値を用いればよい。また、利
用時期情報を用いて嗜好度を算出してもよい。
を行うことができる。
まず、第1の条件による関連度の重み付けについて説明する。
第1の条件による関連度の重み付けを行うには、第1の条件を用いた選出利用履歴選出
処理にて、アイテムごとに選択された第1の条件を情報処理サーバ格納部13に格納した
上で、まず、2アイテム間における選択された第1の条件の取得期間の差が小さければ小
さいほど大きくなるような重み付け係数を算出する。2アイテム(アイテムxとアイテム
y)の重み付け係数w(x、y)は、例えば、アイテムxに対して選択された第1の条件
の取得期間をp(x)とし、アイテムyに対して選択された第1の条件の取得期間をp(
y)とした場合に、定数k(>0)を用いて、式(1)にて算出することができる。
とができる。
day,10)であり、アイテムyに対して選択された第1の条件が図7(a)のc1(
30day,20)であった場合、p(x)に「90」を代入し、p(y)に「30」を
代入することで、重み付け係数w(x,y)を算出することができる。もちろん、他の方
法を用いて重み付け係数を算出してもよい。そして、関連度v(x,y)を、Jacca
rd係数等を用いて算出した単純関連度v’(x,y)と重み付け係数w(x,y)とを
用いて、式(3)、または、式(4)にて算出することができる。
第2の条件による関連度の重み付けを行うには、第2の条件を用いた選出利用履歴選出
処理にて、アイテムごとに最後に選出利用履歴を選出した第2の条件を情報処理サーバ格
納部13に格納した上で、まず、2アイテムの最後に選択された第2の条件の適用順が近
いほど大きくなるような重み付け係数を算出する。2アイテム(アイテムxとアイテムy
)の重み付け係数w(x、y)は、例えば、アイテムxの適用順をr(x)とし、アイテ
ムyの適用順をr(y)とし、式(1)や式(2)のp(x)とp(y)を、それぞれr
(x)とr(y)に置き換えることで算出することができる。なお、最後に選択された第
2の条件とは、取得制限数に達したときの第2の条件である。
30day,20)であり、アイテムyに対して選択された第2の条件が図7(b)のc
3(3,60day,5)であった場合、r(x)に「1」を代入し、r(y)に「3」
を代入することで、重み付け係数w(x,y)を算出することができる。もちろん、他の
方法を用いて重み付け係数を算出してもよい。そして、第1の条件の場合と同様に、関連
度v(x,y)を、Jaccard係数等を用いて算出した単純関連度v’(x,y)と
、重み付け係数w(x,y)を用いて、式(3)、または、式(4)にて算出することが
できる。
ム間の関連度を高くすることができる。これは、最近あまり利用されていない基準アイテ
ムに対する関連アイテムの精度を補うことにつながる。最近あまり利用されていない基準
アイテムに対応する関連アイテムは、あまり閲覧されることがないとはいっても、全く閲
覧されることがないわけではない。そこで、同時期に流行ったアイテムを関連アイテムと
して提示しやすくすることで、ユーザがその関連アイテムを閲覧した場合に、ユーザが「
そういえばこのアイテムも同じ時期に流行ったな」と感じ、推薦結果の信頼性を上げるこ
とができる。なお、第1の条件や第2の条件に対する重み付け係数をそのまま関連度とし
て用いてもよい。
連候補アイテムの中から、関連アイテムを選出する(ステップS308)。関連アイテム
を選出するには、関連度の高い順にサービス提供側が予め定めた所定数までの関連候補ア
イテムを関連アイテムとして選出してもよい。また、サービス提供側が予め定めた所定値
より高い関連度を有する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。もちろ
ん、全ての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。
次に、関連アイテム選出部113は、関連アイテム情報格納部136に、ステップS3
08にて選出した関連アイテムごとに、ステップS303にて選択した基準アイテムのi
tem_id(base_item_id)と、ステップS308にて選出した関連アイ
テムのitem_id(rel_item_id)と、ステップS307にて算出した関
連度(r_value)とを関連付けた関連アイテム情報を格納する(ステップS309
)。
出した全てのitem_idが選択されたか否かを判定する(ステップS310)。全て
選択された場合は、ステップS301からステップS310までの一連の処理を終了し、
まだ未選択のものが存在する場合はステップS303へ進む。
連アイテムを選出することで、少ない計算量で関連アイテムを選出することができる。
なお、上記で説明した関連アイテム選出処理では、基準アイテムに関する処理(ステッ
プS302とステップS304)と、関連候補アイテムに関する処理(ステップS305
とステップS306)の両方で、選出利用履歴を用いて処理を行っているが、少なくとも
一方の処理で選出利用履歴を用いれば、もう一方の処理で利用履歴を用いても、計算量を
削減することができる。
に近い時期の利用履歴が多いアイテムほど、多くなるように抽出されている。このため、
少なくとも関連候補アイテムに関する処理にて、選出利用履歴を用いることで、基準アイ
テムとの関連性が同程度であれば、最近あまり利用されていないアイテムより、最近よく
利用されているアイテムの方が関連アイテムとして推薦されやすくなる。また、最近あま
り利用されていないアイテムであっても、制限しているのは利用履歴の数だけなので、基
準アイテムとの関連性が高ければ、最近よく利用されているが、基準アイテムとともに利
用するユーザの数が少ないアイテムより、関連アイテムとして推薦されやすい。つまり、
選出利用履歴を用いることで、基準アイテムとの関連度が高く、かつ、最近流行っている
アイテムと、最近流行ってはいないが、基準アイテムとの関連性がかなり高いアイテムの
両方が混合されている状態で関連アイテムを提示できるため、推薦への信頼感が増し、精
度が高くなるといった効果がある。
また、基準アイテムに関する処理でのみ選出利用履歴を利用する場合でも、直近で多く
のユーザに利用されているような基準アイテムは、多くの利用履歴が選出利用履歴として
選出されるため、関連アイテムを選出する際に、十分に精度を確保できる。また、直近で
ほとんど利用されていない基準アイテムは、その関連アイテムが提示される機会がほとん
どないため、推薦の精度に与える影響も小さい。また、直近でほとんど利用されていない
基準アイテムに関して、少数とはいえ利用履歴数を確保するために、関連アイテムを選出
することができるので、推薦可能な基準アイテム数を確保することができる。
詳細情報を送信する。具体的には、まず、関連アイテム情報格納部136より、要求を行
った端末装置3より受信した基準アイテムのアイテム識別子と一致するbase_ite
m_idを有する関連アイテム情報を抽出する。次に、アイテム情報格納部132より、
抽出した関連アイテム情報に含まれるrel_item_idと一致するアイテム識別子
に対応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
詳細情報を作成し、端末装置3に作成した関連アイテム詳細情報を送信する。
m_id,user_id)の組合せが一致する利用履歴が複数存在する場合は、利用履
歴を用いて作成した利用情報を用いて、上記一連の処理を行ってもよい。このとき、端末
装置3より受信した利用履歴は、利用情報の更新のためにのみ用いられ、他の処理では用
いられなくなるので、利用履歴を記憶しておく必要がなくなる。このため、利用履歴登録
部111の代わりに利用情報更新部を、利用履歴格納部133の代わりに利用情報を格納
する利用情報格納部を用意する。また、利用情報が選出対象となるため、選出利用履歴作
成部112の代わりに選出利用情報作成部を、選出利用履歴格納部135の代わりに選出
利用情報格納部を用意する。なお、利用履歴と利用情報とを総称して利用関連情報とも呼
ぶこととする。また、前述の通り、選出利用履歴作成部112と、後述する選出利用情報
作成部とを総称して選出利用関連情報作成部とも呼ぶこととする。
item_id)と、ユーザ識別子(user_id)と、利用回数(cnt_dl)と
、初めて利用した利用時期を示す開始利用時期情報(first_dl_date)と、
最後に利用した利用時期を示す最終利用時期情報(last_dl_date)とを組み
合わせたものであり、図15のテーブル形式で複数格納されている。(item_id,
user_id)の組合せは一意であり、重複して登録することができない。
このとき、利用情報格納部に、受信した利用履歴の(item_id,user_id)
の組合せと一致する利用情報が含まれていない場合は、受信した利用履歴の(item_
id,user_id)の組合せと、利用回数となる「1」と、開始利用時期情報となる
利用履歴情報に含まれる利用時期情報と、最終利用時期情報となる利用履歴に含まれる利
用時期情報とを関連付けた利用情報を作成し、作成した利用情報を利用情報格納部に記憶
すればよい。また、利用情報格納部に、受信した利用履歴の(item_id,user
_id)の組合せと一致する利用情報が含まれている場合は、一致した利用情報の利用回
数に「1」を加算し、最終利用時期情報を、受信した利用履歴の利用時期情報で更新すれ
ばよい。ここで、利用履歴に評価値が含まれる場合は、利用情報に評価値の代表値(例え
ば、直近の評価値など)を関連付けてもよい。また、利用履歴に支払額が含まれている場
合は、利用情報に支払い額の代表値(例えば、合計値や最大値など)を関連付けてもよい
。それ以外にも、利用情報に、利用履歴に含まれる値に対する代表値(最大値や最小値や
最頻値や中央値や直近の値や合計値や平均値など)を関連付けてもよい。つまり、利用情
報は、利用履歴の集計結果となる。
納するので、利用情報格納部と同じ図15の格納形式となる。
選出利用情報作成部は、選出利用情報選出処理を行う。第1の条件を用いた選出利用情
報選出処理においても、第2の条件を用いた選出利用情報選出処理においても、最終利用
時期情報を用いて所定期間に該当するかを判定すれば、選出利用履歴作成部112による
第1の条件を用いた選出利用履歴選出処理や第2の条件を用いた選出利用履歴選出処理と
同様に行うことができる。
では、利用履歴の代わりに、利用情報を用いることで同様に処理を行うことができる。
利用履歴を記憶せずに、利用履歴の集計結果となる利用情報を記憶することになるため
、情報処理サーバ格納部13に記憶するデータ量を軽減することができる。また、最終利
用時期情報が利用履歴を受信するたびに更新されるので、最新の利用時期情報をすぐに得
ることができる。
行の移り変わりがあるサービスで特に効果を発揮する。図16は、楽曲販売サイトにおけ
る楽曲ID「s98」に関する購入履歴を購入時期が最新のものから順に並べた図である
。図16が示すように、楽曲ID「s98」の楽曲は、2011年4月における購入数が
多いため、2011年4月ごろに流行っていることが読み取れる。図17は、楽曲販売サ
イトにおける楽曲ID「s14」に関するユーザの購入履歴を購入時期が最新のものから
順に並べた図である。図17が示すように、楽曲ID「s14」の楽曲は、2010年9
月から10月にかけてたくさん購入されているが、2011年4月あたりはほとんど購入
されていないため、2010年9月から10月頃に流行ったが、2011年4月ごろは流
行っていないことが読み取れる。
年4月30日を取得終了時期として、図12の選出条件の第1の条件を用いて選出利用履
歴を選出する場合、楽曲ID「s98」に関しては、選出条件c1(90日,20個)が
選択され、2011年4月1日から2011年4月30日までに該当する購入履歴「17
」個が選出利用履歴として選出される。また、楽曲ID「s14」に関しては、選出条件
c3(150日,5個)が選択され、2010年12月2日から2011年4月30日ま
でに該当する購入履歴「4」個が選出利用履歴として選出される。最近流行っている楽曲
ID「s98」は、多くのユーザにその関連アイテムを閲覧されるため、推薦の精度に与
える影響は大きいが、十分な数の利用履歴を選出した上で推薦処理を行っているので、推
薦の精度を維持できる。
ーザに基準アイテムとともに利用される確率が同程度であれば、選出利用履歴が多ければ
多いほど、関連候補アイテムとして選出されやすくなるので、基準アイテムとの関連性が
同程度であれば、以前流行った楽曲ID「s14」に対応する楽曲よりも、最近流行って
いる楽曲ID「s98」に対応する楽曲の方が他の楽曲に対する関連候補アイテムとして
抽出されやすい。そして、最近流行っているアイテムが多く含まれる関連候補アイテムか
ら、基準アイテムとの関連性の高いアイテムが選出されるため、基準アイテムとの関連度
が高く、かつ、最近流行っているアイテムが関連アイテムとして選出されやすい。このた
め、計算量を削減しつつ、精度よく関連アイテムを選出できる。
して、一律に所定数の購入履歴を抽出して関連アイテムを選出した場合、所定数が大きい
と計算量の削減効果が薄れてしまう。また、逆に、所定数が小さい場合、例えば、推薦の
精度に与える影響の大きくなるような、最近流行っている楽曲ID「s98」の利用履歴
数を十分に確保できず、推薦の精度が維持できない可能性がある。
また、上記のようなサービスで、計算量を削減するために、所定期間の購入履歴のみを
抽出する方法を用いた場合、計算量の削減効果を上げるために所定期間を短くすると、関
連アイテムが更新される基準アイテム数が十分に確保できず、大多数の基準アイテムに対
する関連アイテムは更新されなくなり、ユーザが変化の少ない推薦結果に興味を失い、精
度が維持できない可能性がある。また、逆に、基準アイテムを大量に確保するために所定
期間を長くすると、計算量の削減効果が薄れてしまう。
、直近で利用されたアイテムに関する利用履歴ほど多くなるように選出利用履歴として選
出し、選出利用履歴を用いて関連アイテムを選出する。このように、利用履歴の一部であ
る選出利用履歴のみを用いて関連アイテムを選出するため、計算量を削減することができ
る。
大きな影響を与えるアイテムに対しては、十分な数の選出利用履歴を確保した上で推薦処
理を行う。このため、推薦の精度を維持しつつ、関連アイテムを選出することができる。
また、直近であまり利用されないアイテムに対しても、少数とはいえ、選出利用履歴を確
保することができる。このため、推薦可能なアイテム数を十分に確保することができる。
2 ネットワーク
3 端末装置
11 情報処理サーバ制御部
111 利用履歴登録部
112 選出利用履歴作成部(選出利用関連情報作成部)
113 関連アイテム選出部
114 関連アイテム提供部
115 関連度算出部
12 情報処理サーバ通信部
13 情報処理サーバ格納部
131 ユーザ情報格納部
132 アイテム情報格納部
133 利用履歴格納部
134 選出条件格納部
135 選出利用履歴格納部
136 関連アイテム情報格納部
Claims (9)
- アイテムを利用したユーザを識別するためのユーザ識別子又はそのユーザがアイテムの利用に用いた端末装置を識別するための端末識別子の少なくともいずれか一方である利用主体識別子と、利用の対象となったアイテムを識別するためのアイテム識別子と、アイテムの利用時期に関する利用時期情報とが関連付けられた利用関連情報を格納する格納部を参照し、複数の取得期間ごとに、利用時期が当該取得期間に含まれる利用関連情報を特定し、前記取得期間に対応付けられた取得制限数に応じて、各アイテム識別子に関連する複数の利用関連情報のうちの少なくとも一部である選出利用関連情報を選出する選出利用関連情報作成部と、
前記選出利用関連情報に基づいて、関連アイテムに関する情報を作成する関連アイテム情報作成手段と
を備え、
前記複数の取得期間は、特定の時点より過去の所定の期間を示し各々重複しない複数の期間として設定されており、
前記取得制限数は、前記取得制限数が対応付けられた取得期間の開始時期が過去のものほど少ない数に設定されており、
前記選出利用関連情報作成部は、前記選出利用関連情報を選出する選出対象のアイテム識別子における前記利用時期情報を参照し、前記特定の時点に近い前記取得期間から順に利用関連情報を選出し、現在選出に用いている取得期間に対応付けられた取得制限数が、選出対象のアイテム識別子における選出済みの利用関連情報の数である現登録数より多い場合に、現在選出に用いている取得期間に対応付けられた取得制限数から前記現登録数を差し引いた数を上限に利用関連情報を選出することで、アイテム識別子における前記選出利用関連情報を選出すること
を特徴とする情報処理装置。 - 前記選出利用関連情報作成部は、選出対象のアイテム識別子における、最後に選出に用いた取得期間と、他のアイテム識別子における、最後に選出に用いた取得期間とを特定し、
前記関連アイテム情報作成手段は、前記選出利用関連情報作成部が特定した取得期間及び前記選出利用関連情報に基づいて、前記関連アイテムに関する情報を作成すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記選出利用関連情報作成部は、新しい利用時期情報の前記利用関連情報から順に前記選出利用関連情報を選出すること
を特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 選出利用関連情報作成部が、アイテムを利用したユーザを識別するためのユーザ識別子又はそのユーザがアイテムの利用に用いた端末装置を識別するための端末識別子の少なくともいずれか一方である利用主体識別子と、利用の対象となったアイテムを識別するためのアイテム識別子と、アイテムの利用時期に関する利用時期情報とが関連付けられた利用関連情報を格納する格納部を参照し、複数の取得期間ごとに、利用時期が当該取得期間に含まれる利用関連情報を特定し、前記取得期間に対応付けられた取得制限数に応じて、各アイテム識別子に関連する複数の利用関連情報のうちの少なくとも一部である選出利用関連情報を選出する選出利用関連情報作成ステップと、
関連アイテム情報作成手段が、前記選出利用関連情報に基づいて、関連アイテムに関する情報を作成する関連アイテム情報作成ステップと
を含み
前記複数の取得期間は、特定の時点より過去の所定の期間を示し各々重複しない複数の期間として設定されており、
前記取得制限数は、前記取得制限数が対応付けられた取得期間の開始時期が過去のものほど少ない数に設定されており、
前記選出利用関連情報作成ステップにおいて、前記選出利用関連情報作成部は、前記選出利用関連情報を選出する選出対象のアイテム識別子における前記利用時期情報を参照し、前記特定の時点に近い前記取得期間から順に利用関連情報を選出し、現在選出に用いている取得期間に対応付けられた取得制限数が、選出対象のアイテム識別子における選出済みの利用関連情報の数である現登録数より多い場合に、現在選出に用いている取得期間に対応付けられた取得制限数から前記現登録数を差し引いた数を上限に利用関連情報を選出することで、アイテム識別子における前記選出利用関連情報を選出すること
を特徴とする情報処理方法。 - 前記選出利用関連情報作成ステップにおいて、前記選出利用関連情報作成部は、選出対象のアイテム識別子における、最後に選出に用いた取得期間と、他のアイテム識別子における、最後に選出に用いた取得期間とを特定し、
前記関連アイテム情報作成ステップにおいて、前記関連アイテム情報作成手段は、前記選出利用関連情報作成部が特定した取得期間及び前記選出利用関連情報に基づいて、前記関連アイテムに関する情報を作成すること
を特徴とする請求項4に記載の情報処理方法。 - 前記選出利用関連情報作成ステップにおいて、前記選出利用関連情報作成部は、新しい利用時期情報の前記利用関連情報から順に前記選出利用関連情報を選出すること
を特徴とする請求項4または5に記載の情報処理方法。 - コンピュータに、
アイテムを利用したユーザを識別するためのユーザ識別子又はそのユーザがアイテムの利用に用いた端末装置を識別するための端末識別子の少なくともいずれか一方である利用主体識別子と、利用の対象となったアイテムを識別するためのアイテム識別子と、アイテムの利用時期に関する利用時期情報とが関連付けられた利用関連情報を格納する格納部を参照し、複数の取得期間ごとに、利用時期が当該取得期間に含まれる利用関連情報を特定し、前記取得期間に対応付けられた取得制限数に応じて、各アイテム識別子に関連する複数の利用関連情報のうちの少なくとも一部である選出利用関連情報を選出する選出利用関連情報作成ステップと、
前記選出利用関連情報に基づいて、関連アイテムに関する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、
前記複数の取得期間は、特定の時点より過去の所定の期間を示し各々重複しない複数の期間として設定されており、
前記取得制限数は、前記取得制限数が対応付けられた取得期間の開始時期が過去のものほど少ない数に設定されており、
前記選出利用関連情報作成ステップにおいて、前記選出利用関連情報を選出する選出対象のアイテム識別子における前記利用時期情報を参照し、前記特定の時点に近い前記取得期間から順に利用関連情報を選出し、現在選出に用いている取得期間に対応付けられた取得制限数が、選出対象のアイテム識別子における選出済みの利用関連情報の数である現登録数より多い場合に、現在選出に用いている取得期間に対応付けられた取得制限数から前記現登録数を差し引いた数を上限に利用関連情報を選出することで、アイテム識別子における前記選出利用関連情報を選出すること
を特徴とする情報処理プログラム。 - 前記選出利用関連情報作成ステップにおいて、選出対象のアイテム識別子における、最後に選出に用いた取得期間と、他のアイテム識別子における、最後に選出に用いた取得期間とを特定し、
前記関連アイテム情報作成ステップにおいて、前記選出利用関連情報作成ステップにおいて特定された取得期間及び前記選出利用関連情報に基づいて、前記関連アイテムに関する情報を作成すること
を特徴とする請求項7に記載の情報処理プログラム。 - 前記選出利用関連情報作成ステップにおいて、新しい利用時期情報の前記利用関連情報から順に前記選出利用関連情報を選出すること
を特徴とする請求項7または8に記載の情報処理プログラム。
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