JP6397704B2 - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
まず、第1の実施形態について説明する。図1は、第1の実施形態における情報処理システム100の構成を示す図である。図1に示すように、情報処理システム100は、情報処理装置1、端末装置2−1、2−2、基地局3、及びネットワーク網4を備える。
この変形例では、対象ユーザに対して提示する推薦項目リストを作成するため、情報処理装置1bは、対象ユーザの各推薦候補への評価推定値を、対象ユーザに類似する類似ユーザによる各推薦候補への評価値を用いて決定し、決定した評価推定値が高いものから順に推薦候補を並べた一覧を作成する。
続いて、第2の変形例について説明する。第2の変形例では、ユーザに提示する推薦項目リストを生成するために、対象ユーザの嗜好情報に合致する推薦候補を選択し、選択した推薦候補を用いて、推薦項目リストを生成する。
続いて、第3の変形例について説明する。第2の変形例では、推薦項目決定部22cは、推薦候補の属性が対象ユーザの嗜好に合致するか否かの0、1の判定を行った。それに対し、第3の変形例では、推薦項目決定部22dは、推薦候補に対するユーザの嗜好の合致度を連続的な数値として決定し、合致度が大きな順に推薦項目が並んだ推薦項目リストを生成する。
続いて、第4の変形例について説明する。第1の変形例から第3の変形例までの単一の方法によって推薦項目を決定した。それに対し、第4の変形例では、複数の方法で決定した推薦項目を互い違いに並べることによって、最終的な推薦項目リストを生成する。
続いて、第5の変形例について説明する。第4の変形例に係る情報処理装置1eは、互いに異なる推薦項目決定部が決定した推薦項目を統合することにより、対象ユーザへ推薦する項目を決定した。それに対し、第5の変形例に係る情報処理装置1fは、第1の変形例の評価部221が決定した評価推定値と、第3の変形例の評価部225が評価した合致度とを用いて、推薦項目を決定する。
続いて、第2の実施形態について説明する。従来、ネットショッピングにおいては、多数の人の購買履歴やチェック履歴を解析し、それに基づいた商品の推薦が広く行われているが、実店舗を対象とした推薦はこれまで行われてこなかった。それに対し、本実施形態では、実店舗を対象とした推薦が可能な情報処理装置1について説明する。
1、1b、1c、1d、1e、1f、1g 情報処理装置
11 記憶装置
111 ユーザ情報記憶部
112、112c、112g 推薦候補記憶部
113 購買履歴情報記憶部
114 関係情報記憶部
12 RAM
13 CPU
14 通信部
2、2−1、2−2 端末装置
3 基地局
4 ネットワーク網
21 嗜好情報取得部
22、22b、22c、22d、22−1、…、22−M、22f、22g 推薦項目決定部
221、225、221−1、…、221−N 評価部
2211 ユーザ類似度決定部
2212 評価値取得部
2213 評価値推定部
222、222d、222f、222g 決定部
2221 評価値決定部
223 推薦候補抽出部
224、2222 推薦項目選択部
2251 嗜好度決定部
2252 合致度評価部
226 推薦決定部
23 統合部
24 対象項目取得部
25 関係情報生成部
Claims (13)
- 推薦をする対象となる対象ユーザの複数のジャンルに渡る嗜好を示す嗜好情報を取得する嗜好情報取得部と、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補に関する推薦候補情報とを用いて、前記複数の推薦候補から前記対象ユーザへ推薦する推薦項目を決定する推薦項目決定部と、
少なくとも前記対象ユーザによる興味対象、訪問対象、消費対象、受領対象、参加対象、または閲覧対象のいずれかである対象項目を取得する対象項目取得部と、
前記対象ユーザの購買履歴に基づいて、前記対象項目と推薦候補との間が競合関係か補完関係かを表す関係情報を生成する関係情報生成部と、を備え、
前記推薦項目決定部は、前記嗜好情報と前記推薦候補情報とに加えて、前記関係情報に基づいて、前記複数の推薦候補から前記推薦項目を決定する情報処理装置。 - 前記推薦項目決定部は、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補とを用いて、前記推薦候補毎に、当該推薦候補に対するユーザの嗜好の合致度を決定する推薦決定部と、
前記推薦候補毎に、前記対象項目と当該推薦候補との間が競合関係か補完関係かを表す関係情報に応じて、当該推薦候補に対応する合致度を補正し、補正して得た補正合致度に応じて、前記推薦候補から前記推薦項目を決定する決定部と、
を備える請求項1に記載の情報処理装置。 - 推薦をする対象となる対象ユーザの複数のジャンルに渡る嗜好を示す嗜好情報を取得する嗜好情報取得部と、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補に関する推薦候補情報とを用いて、前記複数の推薦候補から前記対象ユーザへ推薦する推薦項目を決定する推薦項目決定部と、
少なくとも前記対象ユーザによる興味対象、訪問対象、消費対象、受領対象、参加対象、または閲覧対象のいずれかである対象項目を取得する対象項目取得部と、を備え、
前記推薦項目決定部は、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補とを用いて、前記推薦候補毎に、当該推薦候補に対するユーザの嗜好の合致度を決定する推薦決定部と、
前記推薦候補毎に、前記対象項目と当該推薦候補との間が競合関係か補完関係かを表す関係情報に応じて、当該推薦候補に対応する合致度を補正し、補正して得た補正合致度に応じて、前記推薦候補から前記推薦項目を決定する決定部と、を備える情報処理装置。 - 推薦をする対象となる対象ユーザの複数のジャンルに渡る嗜好を示す嗜好情報を取得する嗜好情報取得部と、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補に関する推薦候補情報とを用いて、前記複数の推薦候補から前記対象ユーザへ推薦する推薦項目を決定する推薦項目決定部と、
少なくとも前記対象ユーザによる興味対象、訪問対象、消費対象、受領対象、参加対象、または閲覧対象のいずれかである対象項目を取得する対象項目取得部と、を備え、
前記推薦項目決定部は、
前記対象ユーザの前記推薦候補それぞれに対する評価推定値を決定する推薦決定部と、
前記推薦候補毎に、前記対象項目と当該推薦候補との間が競合関係か補完関係かを表す関係情報に応じて、当該推薦候補に対する評価推定値を補正し、補正して得た補正評価推定値に応じて、前記推薦候補から前記推薦項目を決定する決定部と、を備える情報処理装置。 - 前記決定部は、前記対象項目と当該推薦候補との間が競合関係で有る場合、当該推薦候補に対する合致度を下げるように補正し、前記対象項目と当該推薦候補との間が補完関係で有る場合、当該推薦候補に対する合致度を上げるように補正する
請求項2乃至4のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記関係情報は、規定の時間毎に分類された複数の購買データのうち第1の推薦候補を含む購買データの割合と、第2の推薦候補を含む購買データ中の前記第1の推薦候補を含む購買データの割合とに基づく情報である
請求項1乃至5のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記推薦項目決定部は、
前記対象ユーザの前記推薦候補それぞれに対する評価推定値を決定する推薦決定部と、
前記推薦候補毎に、前記対象項目と当該推薦候補との間が競合関係か補完関係かを表す関係情報に応じて、当該推薦候補に対する評価推定値を補正し、補正して得た補正評価推定値に応じて、前記推薦候補から前記推薦項目を決定する決定部と、
を備える請求項1に記載の情報処理装置。 - コンピュータに、
推薦をする対象となる対象ユーザの複数のジャンルに渡る嗜好を示す嗜好情報を取得するステップと、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補に関する推薦候補情報とを用いて、前記複数の推薦候補から前記対象ユーザへ推薦する推薦項目を決定するステップと、
前記対象ユーザによる興味対象、訪問対象、消費対象、受領対象、参加対象、または閲覧対象となる対象項目を取得するステップと、
前記対象ユーザの購買履歴に基づいて、前記対象項目と推薦候補との間が競合関係か補完関係かを表す関係情報を生成するステップと、を実行させ、
前記推薦項目を決定するステップは、前記嗜好情報と前記推薦候補情報とに加えて、前記関係情報に基づいて、前記複数の推薦候補から前記推薦項目を決定する情報処理方法。 - コンピュータに、
推薦をする対象となる対象ユーザの複数のジャンルに渡る嗜好を示す嗜好情報を取得するステップと、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補に関する推薦候補情報とを用いて、前記複数の推薦候補から前記対象ユーザへ推薦する推薦項目を決定するステップと、
少なくとも前記対象ユーザによる興味対象、訪問対象、消費対象、受領対象、参加対象、または閲覧対象のいずれかである対象項目を取得するステップと、を実行させ、
前記推薦項目を決定するステップは、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補とを用いて、前記推薦候補毎に、当該推薦候補に対するユーザの嗜好の合致度を決定するステップと、
前記推薦候補毎に、前記対象項目と当該推薦候補との間が競合関係か補完関係かを表す関係情報に応じて、当該推薦候補に対応する合致度を補正し、補正して得た補正合致度に応じて、前記推薦候補から前記推薦項目を決定するステップと、を実行させる情報処理方法。 - コンピュータに、
推薦をする対象となる対象ユーザの複数のジャンルに渡る嗜好を示す嗜好情報を取得するステップと、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補に関する推薦候補情報とを用いて、前記複数の推薦候補から前記対象ユーザへ推薦する推薦項目を決定するステップと、
少なくとも前記対象ユーザによる興味対象、訪問対象、消費対象、受領対象、参加対象、または閲覧対象のいずれかである対象項目を取得するステップと、を実行させ、
前記推薦項目を決定するステップは、
前記対象ユーザの前記推薦候補それぞれに対する評価推定値を決定するステップと、
前記推薦候補毎に、前記対象項目と当該推薦候補との間が競合関係か補完関係かを表す関係情報に応じて、当該推薦候補に対する評価推定値を補正し、補正して得た補正評価推定値に応じて、前記推薦候補から前記推薦項目を決定するステップと、を実行させる情報処理方法。 - コンピュータに、
推薦をする対象となる対象ユーザの複数のジャンルに渡る嗜好を示す嗜好情報を取得するステップと、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補に関する推薦候補情報とを用いて、前記複数の推薦候補から前記対象ユーザへ推薦する推薦項目を決定するステップと、
前記対象ユーザによる興味対象、訪問対象、消費対象、受領対象、参加対象、または閲覧対象となる対象項目を取得するステップと、
前記対象ユーザの購買履歴に基づいて、前記対象項目と推薦候補との間が競合関係か補完関係かを表す関係情報を生成するステップと、を実行させ、
前記決定するステップは、前記嗜好情報と前記推薦候補情報とに加えて、前記関係情報に基づいて、前記複数の推薦候補から前記推薦項目を決定する、ためのプログラム。 - コンピュータに、
推薦をする対象となる対象ユーザの複数のジャンルに渡る嗜好を示す嗜好情報を取得するステップと、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補に関する推薦候補情報とを用いて、前記複数の推薦候補から前記対象ユーザへ推薦する推薦項目を決定するステップと、
少なくとも前記対象ユーザによる興味対象、訪問対象、消費対象、受領対象、参加対象、または閲覧対象のいずれかである対象項目を取得するステップと、を実行させ、
前記推薦項目を決定するステップは、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補とを用いて、前記推薦候補毎に、当該推薦候補に対するユーザの嗜好の合致度を決定するステップと、
前記推薦候補毎に、前記対象項目と当該推薦候補との間が競合関係か補完関係かを表す関係情報に応じて、当該推薦候補に対応する合致度を補正し、補正して得た補正合致度に応じて、前記推薦候補から前記推薦項目を決定するステップと、を備えるプログラム。 - コンピュータに、
推薦をする対象となる対象ユーザの複数のジャンルに渡る嗜好を示す嗜好情報を取得するステップと、
前記対象ユーザの前記嗜好情報と、アクセス可能な記憶装置に記憶された複数のジャンルに渡る複数の推薦候補に関する推薦候補情報とを用いて、前記複数の推薦候補から前記対象ユーザへ推薦する推薦項目を決定するステップと、
少なくとも前記対象ユーザによる興味対象、訪問対象、消費対象、受領対象、参加対象、または閲覧対象のいずれかである対象項目を取得するステップと、を実行させ、
前記推薦項目を決定するステップは、
前記対象ユーザの前記推薦候補それぞれに対する評価推定値を決定するステップと、
前記推薦候補毎に、前記対象項目と当該推薦候補との間が競合関係か補完関係かを表す関係情報に応じて、当該推薦候補に対する評価推定値を補正し、補正して得た補正評価推定値に応じて、前記推薦候補から前記推薦項目を決定するステップと、を備えるプログラム。
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