JP6237378B2 - 候補キュレーションアイテムをランキングする方法及びシステム - Google Patents
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Description
CSM_m = Similarity(q,d) = cos(θ), 0 < cos(θ) <1
Curation_Popularity_i = V*View_Score_i + B*Bookmark_Score_i + C*Comment_Score_i
Curation_Curator_Credit_i =CCPi * SNIi
R = α*CSM_m + β*Item_Popularity_Credit_m + γ*Item_Curator_Credit_m
102 ネットワーク
104,116 キュレーション
106 キュレーションアイテム検索・ランク付けシステム (システム)
108 エンドユーザ(ユーザ,複数のユーザ)
110 使用方法
114 検索結果
118 キュレーションデータベース
120,302,310,314,318,322,326,404,408,410,416,502,504,505,506,508,510,516,518,520 ブロック
202 プロセッサ
204 通信インタフェース
206 メモリ
208 通信バス
210 バス/インタフェースコントコンテンツ類似度測定モジュール
212 アイテム抽出モジュール
214 特徴抽出モジュール
216 キュレーション信用度測定モジュール
218 キュレーションアイテム信用度測定モジュール
220 キュレーションアイテム信用度測定モジュール
222 ランキングモジュール
224 ユーザープロファイルモジュール
226 モジュール群
228 ウェブ検索モジュール
230 OER検索モジュール
232 検索統合モジュール
300,400,330A 本方法
304 ウェブリソース
306 OER
308 キュレーション
312 フィードバック
316 ウェブ結果
320 OER結果
324 キュレーションアイテム結果
328 アイテム
402 クエリ
406 ユーザープロファイル
412 キュレーションアイテム人気信用度
414 アイテムキュレータ信用度
418 キュレーションアイテムスコア
512 結合結果
514 判定ブロック
602 上位5位までのOER結果
604 上位5位までのキュレーションアイテム結果
606 上位5位までの結合結果
608 上位5位までのウェブ結果
610 上位5位までの統合結果
612,614,616 矢印
Claims (20)
- 候補キュレーションアイテムをランキングする方法であって、
クエリを受信し、
複数のキュレーションから複数のアイテムを抽出し、
前記クエリに基づいて、前記抽出した複数のアイテムの各々についてコンテンツ類似度を算出し、
前記抽出した複数のアイテムの各々から、複数のキュレーション特有の特徴を抽出し、
前記抽出した複数のキュレーション特有の特徴に基づいて、前記抽出した複数のアイテムの各々について、前記コンテンツ類似度とは異なる度合である1以上のキュレーション特有の度合を算出し、
前記コンテンツ類似度と前記1以上のキュレーション特有の度合との双方に基づいて、前記抽出した複数のアイテムの各々をランク付けして複数のキュレーションアイテム結果を生成する、ことを有する、
ことを特徴とする方法。 - 更に、
前記クエリに基づいて複数のウェブリソースを検索して複数のウェブ結果を生成し、
前記クエリ及び学習特有の特徴に基づいて複数のオープンエデュケーションリソースを検索して、複数のオープンエデュケーションリソース結果を生成し、
前記複数のウェブ結果、前記複数のオープンエデュケーションリソース結果及び前記複数のキュレーションアイテム結果を統合して、複数のアイテムを含む複数の統合結果を生成し、
前記統合結果から選択したアイテムの選択内容を受信し、
前記選択したアイテムをキュレーションに追加する、ことを有する、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記複数のウェブ結果、前記複数のオープンエデュケーションリソース結果及び前記複数のキュレーションアイテム結果を統合して前記複数のアイテムを含む前記複数の統合結果を生成することは、
前記複数のオープンエデュケーションリソース結果からN個(但しNは定数)の上位結果を抽出するとともに前記複数のキュレーションアイテム結果からN個の上位結果を抽出し、
前記オープンエデュケーションリソース結果の重要性因子に基づいて、前記オープンエデュケーションリソース結果からの前記N個の上位結果の各々についてオープンエデュケーションリソーススコアを調整し、
前記複数のキュレーションアイテム結果の重要性因子に基づいて、前記複数のキュレーションアイテム結果からの前記N個の上位結果の各々について、キュレーションアイテムスコアを調整し、
前記複数のオープンエデュケーション結果からの前記N個の上位結果と前記複数のキュレーションアイテム結果からの前記N個の上位結果とを結合して結合結果を生成する、ことを有し、
前記結合結果に含まれる各アイテムは、結合スコアを有し、
前記結合結果に含まれる前記アイテムの結合スコアは、対応する前記調整済みオープンエデュケーションリソーススコアと対応する前記調整済みキュレーションアイテムスコアとに基づいており、
前記複数の統合結果は、前記結合結果からのN個の結果を含む、
ことを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 前記複数のオープンエデュケーション結果から得たN個の上位結果と前記複数のキュレーションアイテム結果から得たN個の上位結果とを結合して前記結合結果を生成することは、
前記複数のキュレーションアイテム結果のうちのN個の上位結果からのアイテムと、このアイテムと重複する、前記複数のオープンエデュケーションリソース結果のうちN個の上位結果からのアイテムと、を結合して結合アイテムとし、
前記結合アイテムについて、結合スコアを、前記複数のキュレーションアイテム結果からのN個の上位結果からの前記対応するアイテムの前記調整済みキュレーションアイテムスコアと、前記複数のオープンエデュケーションリソース結果からのN個の上位結果からの前記対応するアイテムの前記調整済みオープンエデュケーションリソーススコアとの和として生成する、ことを有する、
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 更に、
前記複数のウェブ結果からN個の上位結果を抽出し、
前記複数のウェブ結果の前記N個の上位結果に含まれるアイテムと重複する、前記結合結果に含まれる各アイテムについて、前記結合スコアをブーストする、ことを有し、
前記複数の統合結果は、前記結合結果のN個の上位結果を含み、
前記N個の上位結果を、前記結合結果の前記結合及び/又はブーストスコアに基づいて決定する、
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記結合結果に含まれる各アイテムについて、前記結合スコアを、
i) 前記結合結果に含まれる各アイテムのうち、前記複数のオープンエデュケーションリソース結果からの前記N個の上位結果に含まれているが前記複数のキュレーションアイテム結果からの前記N個の上位結果に属するいずれのアイテムとも重複しない各アイテムについては、対応する前記調整済みオープンエデュケーションリソーススコアで形成し、
ii) 前記結合結果に含まれる各アイテムのうち、前記複数のキュレーションアイテム結果からの前記N個の上位結果には含まれているが前記複数のオープンエデュケーションリソース結果からの前記N個の上位結果に属するいずれのアイテムとも重複しない各アイテムについては、対応する前記調整済みキュレーションアイテムスコアで形成し、
iii) 前記結合結果に含まれる各アイテムのうち、前記複数のオープンエデュケーションリソース結果からの前記N個の上位結果と前記複数のキュレーションアイテム結果からの前記N個の上位結果との双方に含まれる各アイテムについては、対応する前記調整済みオープンエデュケーションリソーススコアと対応する前記調整済みキュレーションアイテムスコアとの和で形成する、
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記1以上のキュレーション特有の度合は、前記抽出した複数のアイテムの各々について、
対応する前記抽出したアイテムの人気度に関するキュレーションアイテム人気信用度、及び、
対応する前記抽出したアイテムを自分のキュレーションに採用した各キュレータが生成した前記キュレーションの人気度と、前記各キュレータのソーシャルネットワーク影響度とに関するアイテムキュレータ信用度、
の少なくともいずれかを含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記キュレーションアイテム人気信用度を算出することは、対応する前記抽出したアイテムが含まれている各キュレーションのキュレーション人気信用度を算出する、ことを有する、
ことを特徴とする請求項7に記載の方法。 - キュレーションiの前記キュレーション人気信用度を、下記式により算出する、
Curation_Popularity_i = V*View_Score_i + B*Bookmark_Score_i + C*Comment_Score_i
但し、Curation_Popularity_iはキュレーションiのキュレーション人気信用度であり、
V、B及びCはV+B+C=1を満たす定数であり、
View_Score_iは前記キュレーションiの閲覧数に基づいて算出され、
Bookmark_Score_iは前記キュレーションiのブックマーク数に基づいて算出され、
Comment_Score_iは前記キュレーションiに対するコメント数に基づいて算出される、
ことを特徴とする請求項8に記載の方法。 - 前記アイテムキュレータ信用度を、下記式により算出する、
CCPiは対応する前記抽出したアイテムを少なくとも1つの自分のキュレーションに採用した対応する前記キュレータのキュレーションコンテンツ人気度であり、SNIiは前記対応するキュレータのソーシャルネットワーク影響度である、
ことを特徴とする請求項7に記載の方法。 - 前記対応するキュレータの前記キュレーションコンテンツ人気度CCPを、
前記対応するキュレータが生成した全てのキュレーションを抽出し、
前記抽出した前記対応するキュレータが生成したキュレーションの各々のキュレーション人気信用度を算出し、
前記抽出した前記対応するキュレータが生成したキュレーションの各々のキュレーション人気信用度を合計することにより総キュレーション人気信用度を算出し、
前記総キュレーション人気信用度を前記抽出した前記対応するキュレータが生成したキュレーション数で割って平均キュレーション人気信用度を算出する、ことによって算出する、
ことを特徴とする請求項11に記載の方法。 - プロセッサと、前記プロセッサに通信可能に接続された非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体とを備えた、候補キュレーションアイテムをランキングするシステムであって、
前記非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体には、コンピュータで実行可能な命令が格納され、
前記コンピュータで実行可能な命令が前記プロセッサにより実行可能とされ、
前記プロセッサにより実行可能な前記命令により、
クエリを受信し、
複数のキュレーションから複数のアイテムを抽出し、
前記クエリに基づいて、前記抽出した複数のアイテムの各々についてコンテンツ類似度を算出し、
前記抽出した複数のアイテムの各々から、複数のキュレーション特有の特徴を抽出し、
前記抽出した複数のキュレーション特有の特徴に基づいて、前記抽出した複数のアイテムの各々について、前記コンテンツ類似度とは異なる度合である1以上のキュレーション特有の度合を算出し、
前記コンテンツ類似度と前記1以上のキュレーション特有の度合との双方に基づいて、前記抽出した複数のアイテムの各々をランク付けして複数のキュレーションアイテム結果を生成する、ことを有する処理が実行される、
ことを特徴とするシステム。 - 前記処理は、更に、
前記クエリに基づいて複数のウェブリソースを検索して複数のウェブ結果を生成し、
前記クエリ及び学習特有の特徴に基づいて複数のオープンエデュケーションリソースを検索して、複数のオープンエデュケーションリソース結果を生成することと、
前記複数のウェブ結果、前記複数のオープンエデュケーションリソース結果及び前記複数のキュレーションアイテム結果を統合して、複数のアイテムを含む複数の統合結果を生成し、
前記統合結果から選択したアイテムの選択内容を受信し、
前記選択したアイテムをキュレーションに追加する、ことを有する、
ことを特徴とする請求項13に記載のシステム。 - 前記複数のウェブ結果、前記複数のオープンエデュケーションリソース結果及び結果前記複数のキュレーションアイテム結果を統合して前記複数のアイテムを含む前記複数の統合結果を生成することは、
前記複数のオープンエデュケーションリソース結果からN個(但しNは定数)の上位結果を抽出するとともに前記複数のキュレーションアイテム結果からN個の上位結果を抽出し、
前記オープンエデュケーションリソース結果の重要性因子に基づいて、前記オープンエデュケーションリソース結果からの前記N個の上位結果の各々についてオープンエデュケーションリソーススコアを調整し、
前記複数のキュレーションアイテム結果の重要性因子に基づいて、前記複数のキュレーションアイテム結果からの前記N個の上位結果の各々について、キュレーションアイテムスコアを調整し、
前記複数のオープンエデュケーション結果からの前記N個の上位結果と前記複数のキュレーションアイテム結果からの前記N個の上位結果とを結合して結合結果を生成する、ことを有し、
前記結合結果に含まれる各アイテムは、結合スコアを有し、
前記結合結果に含まれる前記アイテムの結合スコアは、対応する前記調整済みオープンエデュケーションリソーススコアと対応する前記調整済みキュレーションアイテムスコアとに基づいており、
前記複数の統合結果が前記結合結果からのN個の結果を含む、
ことを特徴とする請求項14に記載のシステム。 - 前記複数のオープンエデュケーション結果から得たN個の上位結果と前記複数のキュレーションアイテム結果から得たN個の上位結果とを結合して前記結合結果を生成することは、
前記複数のキュレーションアイテム結果のうちのN個の上位結果からのアイテムと、このアイテムと重複する、前記複数のオープンエデュケーションリソース結果のうちN個の上位結果からのアイテムとを結合して結合アイテムとし、
前記結合アイテムについて、結合スコアを、前記複数のキュレーションアイテム結果からのN個の上位結果からの前記対応するアイテムの前記調整済みキュレーションアイテムスコアと、前記複数のオープンエデュケーションリソース結果からのN個の上位結果からの前記対応するアイテムの前記調整済みオープンエデュケーションリソーススコアとの和として生成する、ことを有する、
ことを特徴とする請求項15に記載のシステム。 - 更に、
前記複数のウェブ結果からN個の上位結果を抽出し、
前記複数のウェブ結果の前記N個の上位結果に含まれるアイテムと重複する、前記結合結果に含まれる各アイテムについて、前記結合スコアをブーストする、ことを有し、
前記複数の統合結果は、前記結合結果のN個の上位結果を含み、
前記N個の上位結果は、前記結合結果の前記結合及び/又はブーストスコアに基づいて決定される、
ことを特徴とする請求項15に記載のシステム。 - 前記1以上のキュレーション特有の度合は、前記抽出した複数のアイテムの各々について、
対応する前記抽出したアイテムの人気度に関するキュレーションアイテム人気信用度、及び、
対応する前記抽出したアイテムを自分のキュレーションに採用した各キュレータが生成した前記キュレーションの人気度と、前記各キュレータのソーシャルネットワーク影響度とに関するアイテムキュレータ信用度、
の少なくともいずれかを含む、
ことを特徴とする請求項13に記載のシステム。 - 前記アイテムキュレータ信用度は、下記式により算出される、
ことを特徴とする請求項13に記載のシステム。
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