JP6443431B2 - 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
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。また、検索
サイトなどを通じて情報収集する機会も増えている。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や、目的と合致する情報を選択して
提供する技術へのニーズが高まっている。
例えば、アイテムを推薦する技術の一つに、協調フィルタリングを用いた推薦処理が存
在する。協調フィルタリングを用いた推薦処理では、多数の閲覧履歴や利用履歴などの利
用情報を蓄積し、その利用情報を用いて、あるアイテムに関連するアイテム集合を推薦す
る。
また、サービス開始時等の利用情報が少ない時期においても、アイテムを推薦する技術
へのニーズが高まっている。
例えば、利用情報の少ないアイテムでも推薦するための技術が、特許文献1に開示され
ている。
イテムに対して付与されている関連性の高いキーワードと同じキーワードを多く有する他
のアイテムを優先的に提示することで、利用情報が少ない状態でも関連アイテムを提示す
ることができる。
しかしながら、上記の特許文献1では、関連アイテムが、同じキーワードを多く持つた
め、キーワードは一致しないが関連する可能性のあるアイテムを提示することが難しい。
つまり、多様なアイテムを推薦するのが難しいため、ユーザが「同じようなアイテムしか
推薦されない」と感じ、推薦への興味を失ってしまうことがあった。
を選出する情報処理装置において、利用主体を識別する利用主体識別子と、前記利用主体
により利用されたアイテムを識別するアイテム識別子とを対応付けた利用情報を格納する
利用情報格納部と、アイテム識別子と、アイテムの属性を識別する属性識別子と、を対応
付けた属性対応情報を格納するアイテム情報格納部と、前記利用情報及び前記属性対応情
報に基づいて、属性識別子と、アイテム識別子との間の関連度である属性関連度を算出し
、算出した属性関連度に基づいて、アイテム識別子ごとに、そのアイテム識別子に関連す
る属性識別子である関連属性を選出し、それぞれのアイテム識別子と、選出した関連属性
とを対応付けた関連属性情報を作成する関連属性選出部と、前記関連属性選出部が生成し
た関連属性情報を格納する関連属性情報格納部と、前記基準アイテムのアイテム識別子で
ある基準アイテム識別子を含む関連属性情報を前記関連属性情報格納部より取得し、取得
した関連属性情報に含まれる属性識別子の内のいずれかを含む属性対応情報を前記アイテ
ム情報格納部より取得し、取得した属性対応情報に含まれるアイテム識別子の集合である
関連候補アイテム集合を形成し、その関連候補アイテム集合に含まれるアイテム識別子そ
れぞれと前記基準アイテムとの関連度を算出し、算出した関連度に基づいて、前記基準ア
イテムに関連するアイテムを選出する関連アイテム選出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、基準アイテムに関連するア
イテムを選出する情報処理方法において、利用主体を識別する利用主体識別子と、前記利
用主体により利用されたアイテムを識別するアイテム識別子とを対応付けた利用情報を利
用情報格納部に格納する利用情報格納ステップと、アイテム識別子と、アイテムの属性を
識別する属性識別子と、を対応付けた属性対応情報をアイテム情報格納部に格納するアイ
テム情報格納ステップと、前記利用情報及び前記属性対応情報に基づいて、属性識別子と
、アイテム識別子との間の関連度である属性関連度を算出し、算出した属性関連度に基づ
いて、アイテム識別子ごとに、そのアイテム識別子に関連する属性識別子である関連属性
を選出し、それぞれのアイテム識別子と、選出した関連属性とを対応付けた関連属性情報
を作成する関連属性選出ステップと、前記関連属性選出ステップにおいて生成した関連属
性情報を関連属性情報格納部に格納する関連属性情報格納ステップと、前記基準アイテム
のアイテム識別子である基準アイテム識別子を含む関連属性情報を前記関連属性情報格納
部より取得し、取得した関連属性情報に含まれる属性識別子の内のいずれかを含む属性対
応情報を前記アイテム情報格納部より取得し、取得した属性対応情報に含まれるアイテム
識別子の集合である関連候補アイテム集合を形成し、その関連候補アイテム集合に含まれ
るアイテム識別子それぞれと前記基準アイテムとの関連度を算出し、算出した関連度に基
づいて、前記基準アイテムに関連するアイテムを選出する関連アイテム選出ステップとを
有することを特徴とする情報処理方法を提供する。
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、コンピュータに基準アイテ
ムに関連するアイテムを選出させる情報処理プログラムにおいて、利用主体を識別する利
用主体識別子と、前記利用主体により利用されたアイテムを識別するアイテム識別子とを
対応付けた利用情報を利用情報格納部に格納する利用情報格納ステップと、アイテム識別
子と、アイテムの属性を識別する属性識別子と、を対応付けた属性対応情報をアイテム情
報格納部に格納するアイテム情報格納ステップと、前記利用情報及び前記属性対応情報に
基づいて、属性識別子と、アイテム識別子との間の関連度である属性関連度を算出し、算
出した属性関連度に基づいて、アイテム識別子ごとに、そのアイテム識別子に関連する属
性識別子である関連属性を選出し、それぞれのアイテム識別子と、選出した関連属性とを
対応付けた関連属性情報を作成する関連属性選出ステップと、前記関連属性選出ステップ
において生成した関連属性情報を関連属性情報格納部に格納する関連属性情報格納ステッ
プと、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子を含む関連属性情報
を前記関連属性情報格納部より取得し、取得した関連属性情報に含まれる属性識別子の内
のいずれかを含む属性対応情報を前記アイテム情報格納部より取得し、取得した属性対応
情報に含まれるアイテム識別子の集合である関連候補アイテム集合を形成し、その関連候
補アイテム集合に含まれるアイテム識別子それぞれと前記基準アイテムとの関連度を算出
し、算出した関連度に基づいて、前記基準アイテムに関連するアイテムを選出する関連ア
イテム選出ステップとをコンピュータに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。
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。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。
以下に、本発明の第1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の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、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。なお、各実施形態において、情報処理サーバ装置1のみが情報処
理装置として機能してもよいし、情報処理サーバ装置1が、端末装置3と協働して情報処
理装置として機能してもよい。
置1と端末装置3との間の情報のやり取りを仲介する。
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、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、端末制御部31と端末通信部32と端末入力部33
と端末表示部34とで構成されている。
端末通信部32は、ネットワーク2を介して情報処理サーバ装置1と通信を行うための
部である。
端末入力部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。
端末表示部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。
要求送信処理や、関連アイテム詳細情報表示処理を行う。
利用情報送信処理とは、端末装置3を利用するユーザ(利用ユーザ)が、何らかのアイ
テムの閲覧や利用などの操作を行った場合に、情報処理サーバ装置1に、利用情報を送信
する処理である。利用情報とは、ユーザのアイテムの閲覧や利用に関する情報であり、少
なくとも、利用ユーザを一意に識別するユーザ識別子、又は端末装置3を一意に識別する
ための端末識別子と、閲覧や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
子と閲覧や利用した時期を示す利用時期情報を含む。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。ユーザ識別子と
端末識別子とを合わせた意味の総称として、利用主体識別子という用語を用いる。また、
ユーザ、又は、ユーザの利用した端末装置を、適宜、利用主体と称することとする。また
、利用時期情報は、日付のみを示す情報でもよいし、ミリ秒単位まで細かく示す情報でも
よく、サービスの形態に応じて、必要な単位まで分かる情報であればよい。
イテム詳細情報を取得するような操作を行った場合や端末装置3が自動的に関連アイテム
詳細情報を取得する動作を行った場合に、情報処理サーバ装置1に関連アイテム取得要求
を送信する処理である。関連アイテム詳細情報は、閲覧したアイテムに関連する1つ以上
のアイテムに関する情報である。関連アイテム取得要求は、少なくとも閲覧したアイテム
のアイテム識別子を含む。なお、関連アイテム取得要求には、取得する関連アイテムの個
数を制限する取得制限数を関連付けてもよい。
関連アイテム詳細情報表示処理とは、情報処理サーバ装置1より、送信した関連アイテ
ム取得要求に対応する関連アイテム詳細情報を受信し、端末表示部34に、受信したアイ
テム詳細情報を表示する処理である。
りする装置である。情報処理サーバ装置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、情報処理サーバ
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、
情報処理サーバ装置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、情報処理サーバ装置1の一部の部の処理をあるコンピュータで実施
し、他の部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
、情報処理サーバ格納部13とで構成される。
情報処理サーバ通信部12は、ネットワーク2を介して端末装置3と通信を行うための
部である。
を記憶する。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132と、利用情報格納部133と、関連属性情報格納部134と、属性優先値情報
格納部135と、関連アイテム情報格納部136とで構成される。
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、端末装置3の利用ユーザを一意に識別
するユーザ識別子(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。また、情報処理サーバ装置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。
アイテム情報格納部132は、アイテム識別情報と、属性種別情報と、属性値情報と、
属性対応情報を、それぞれ複数記憶する。図4(図4(a)〜図4(d))は、アイテム
情報格納部132の格納状態を示す図である。
id)と、アイテムの名称(item_name)とを関連付けたものであり、図4(a
)のようなテーブル形式で格納する。なお、item_idは一意であり、重複登録がで
きない。
属性種別情報とは、アイテム属性の種別を一意に識別するための属性種別識別子(ty
pe_id)と、アイテム属性の種別の名称(type_name)とを関連付けたもの
であり、図4(b)のようなテーブル形式で格納する。アイテム属性の種別は、アイテム
属性の項目にあたるものであり、例えば、アイテムの「作成者」「ジャンル」「制作年」
「価格」「利用に適したユーザの条件」などになる。なお、type_idは一意であり
、重複登録ができない。
性値を一意に識別するための属性値識別子(attr_id)と、属性値(attr_n
ame)とを関連付けたものであり、図4(c)のようなテーブル形式で格納する。例え
ば、アイテムが「本」に関するものであり、type_idが「ジャンル」に該当する識
別子である場合、属性値は、「フィクション」「恋愛」「料理」などになる。なお、(t
ype_id,attr_id)の組合せは一意であり、重複登録ができない。
属性対応情報とは、アイテムに対応する属性を関連付けた情報であり、アイテム識別子
(item_id)と、属性種別識別子(type_id)と、属性値識別子(attr
_id)とを関連付けたものであり、図4(d)のようなテーブル形式で格納する。なお
、(item_id,type_id,attr_id)の組合せは一意であり、重複登
録ができない。
その属性の種別ごとに管理することができる。なお、あるアイテムに対応するアイテム識
別情報と、そのアイテムに対応する属性対応情報から特定される属性種別情報と属性値情
報とを合わせてアイテム属性情報とする。また、type_nameとattr_nam
eの組合せをアイテム属性とする。また、type_idとattr_idの組合せを属
性識別子とする。また、本実施形態においては、属性識別子を属性種別識別子と属性値識
別子の組合せとして扱っているが、アイテム属性の種別が存在しない(属性種別識別子が
存在しない)ようなサービスの場合は、属性値識別子のみを属性識別子として扱ってもよ
い。この場合、属性種別情報の格納が不要になる。
利用情報格納部133は、利用情報を複数記憶する。図5は、利用情報格納部133の
格納状態を示す図である。図5に示すように、利用情報を構成するユーザ識別子(use
r_id)とアイテム識別子(item_id)と利用時期情報(dl_date)とを
関連付けて、テーブル形式で格納する。利用情報に他の情報も含まれる場合は、利用情報
に含まれている全ての情報を格納できるように、利用情報の形態に合わせて格納形式を変
更すればよい。
納部134の格納状態を示す図である。図6に示すように、関連属性情報を構成するアイ
テム識別子(item_id)と、属性種別識別子(type_id)と、属性値識別子
(attr_id)と、関連の度合いを数値化した属性関連度(a_value)とを関
連付けて、テーブル形式で格納する。なお、(item_id,type_id,att
r_id)の組合せは一意とし、重複登録ができない。
属性優先値情報格納部135は、属性優先値情報を複数記憶する。図7は、属性優先値
情報格納部135の格納状態を示す図である。図7に示すように、属性優先値情報を構成
するアイテム識別子(item_id)と、属性種別識別子(type_id)と、属性
値識別子(attr_id)と、属性の優先の度合いを数値化した属性優先値(p_va
lue)を関連付けて、テーブル形式で格納する。なお、(item_id,type_
id,attr_id)の組合せは一意とし、重複登録ができない。
イテム情報格納部136の格納状態を示す図である。図8に示すように、関連アイテム情
報を構成する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、基準アイテムに対する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
ムとの関連性の度合いを数値化した関連度(s_value)とを関連付けて、テーブル
形式で格納する。なお、(base_item_id,sim_item_id)の組合
せは一意とし、重複登録ができない。基準アイテム識別子を指定することで、基準アイテ
ム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_i
tem_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132な
どに格納されているitem_idと同じものである。なお、基準アイテムとは、例えば
、閲覧の対象となっているアイテムであるが、その他、様々な方法で指定される任意のア
イテムであってもよい。
な制御を行う。情報処理サーバ制御部11は、利用情報登録部111と、関連属性選出部
112と、属性優先値算出部113と、関連アイテム選出部114と、関連アイテム詳細
情報作成部115とで構成される。
利用情報登録部111は、ネットワーク2を介して、端末装置3より利用情報を受信し
、利用情報格納部133に、受信した利用情報を格納する。
関連属性選出部112は、所定のタイミングごとに、関連属性選出処理を行う。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、利用情
報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。
まず、関連属性選出部112が、利用情報格納部133より、利用情報に含まれるアイ
テム識別子を重複なしで、全て抽出する(ステップ101)。このとき、アイテム識別子
を抽出する利用情報を、関連属性選出処理の時点から所定期間(例えば、3ヶ月といった
ように予めサービス提供側が決めておく)遡った範囲に該当する利用時期情報を含むもの
に限定することで、直近に利用されたアイテムのみに対して、関連属性情報を選出するよ
うにしてもよい。
次に、関連属性選出部112が、ステップS101にて抽出したアイテム識別子の中か
ら、例えば、抽出した順に1つ選択する(ステップS102)。
次に、関連属性選出部112が、利用情報格納部133より、ステップS102にて選
択したアイテム識別子を有する利用情報を全て取得する(ステップS103)。このとき
、取得する利用情報を、関連属性選出処理の時点から所定期間(例えば、3ヶ月といった
ように予めサービス提供側が設定しておく)遡った範囲に該当する利用時期情報を含むも
のに限定することで、直近の利用情報のみを用いて、関連属性情報を選出するようにして
もよい。また、関連属性選出処理の時点に近い順に、所定個数(例えば、10個といった
ように予めサービス提供側が設定しておく)まで取得することで、関連属性情報を選出す
る際の計算量を減らすようにしてもよい。
別子を重複なしで全て抽出する(ステップS104)。
次に、関連属性選出部112が、利用情報格納部134より、ステップS104にて抽
出したユーザ識別子のいずれかを含む利用情報を全て取得する(ステップS105)。こ
のとき、取得する利用情報を、関連属性選出処理の時点から所定期間(例えば、3ヶ月と
いったように予めサービス提供側が設定しておく)遡った範囲に該当する利用時期情報を
含むものに限定することで、直近の利用情報のみを用いて、関連属性情報を選出するよう
にしてもよい。また、ユーザ識別子ごとに、関連属性選出処理の時点に近い順に、そのユ
ーザ識別子を含む利用情報を所定個数(例えば、10個といったように予めサービス提供
側が設定しておく)まで取得することで、関連属性情報を選出する際の計算量を減らすよ
うにしてもよい。
次に、関連属性選出部112が、アイテム情報格納部132より、属性種別情報に含ま
れる属性種別識別子のうち、関連属性選出対象のものを取得する(ステップS106)。
なお、アイテム属性の種別を属性種別識別子などで管理しているようなサービスは、本発
明の効果を実現するために、関連属性選出対象となる属性種別識別子を2つ以上設定する
必要がある。関連属性選出対象の属性種別識別子は、予めサービスの提供側が設定すれば
よい。
、例えば、取得した順に1つ選択する(ステップS107)。
次に、関連属性選出部112が、アイテム情報格納部132より、ステップS107に
て選択した属性種別識別子を有する属性対応情報のうち、ステップS105にて取得した
利用情報に含まれるアイテム識別子のいずれかを含むものを全て取得する。さらに、取得
した属性対応情報に含まれる属性識別子を、関連候補属性識別子として、重複なしで抽出
する(ステップS108)。
次に、関連属性選出部112が、ステップS108にて抽出した関連候補属性識別子ご
とに、属性関連度の算出を行う(ステップS109)。
属性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iを利用したことのあるユ
ーザ集合をUi、アイテム属性aに属するいずれかのアイテムを利用したことのあるユー
ザ集合をUa、アイテムiとアイテム属性aに属するいずれかのアイテムを共に利用した
ことのあるユーザ数を|Ui ∩ Ua|とし、アイテムiとアイテム属性aに属するいず
れかのアイテムの少なくとも一方を利用したことのあるユーザ数を|Ui ∪ Ua|とし
たとき、属性関連度sim(i,a)は式(1)にて算出することができる。
離やピアソン積率相関係数を用いることもできる。
アイテム嗜好度とは、ユーザのアイテムに対する嗜好の度合いを示す値であり、算出対
象のアイテム識別子を含む利用情報(第1の利用情報)を用いて算出することができる。
具体的に、例えば、第1の利用情報の数や、第1の利用情報から重複なしでカウントした
ユーザ数や、第1の利用情報に含まれる利用時期情報から、属性関連度算出処理を行った
時点までの経過時間などを用いて算出することができる。
候補属性識別子に対応するいずれかのアイテム識別子を含む利用情報(第2の利用情報)
を用いて算出することができる。具体的に、例えば、第2の利用情報の数や、第2の利用
情報から重複なしでカウントしたユーザ数や、第2の利用情報に含まれる利用時期情報か
ら、属性関連度算出処理を行った時点までの経過時間などを用いて算出することができる
。
コサイン距離を用いる場合は、例えば、アイテムiを利用したことのあるユーザ集合を
Uiとし、アイテムiのユーザui(ui∈Ui)に対するアイテム嗜好度をVi(i,
ui)、アイテム属性aに属するいずれかのアイテムを利用したことのあるユーザ集合を
Uaとし、アイテム属性aのユーザua(ua∈Ua)に対する属性嗜好度をVa(a,
ua)、アイテムiとアイテム属性aに属するいずれかのアイテムを共に利用したことの
あるユーザをUcとし、アイテムiのユーザuc(uc∈Uc)に対するアイテム嗜好度
をVi(i,uc)、アイテム属性aのユーザucに対する属性嗜好度をVa(a,uc
)としたとき、属性関連度sim(i,a)は式(2)で算出することができる。
属するいずれかのアイテム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iのユーザuc(uc∈Uc)に対するアイテム嗜好度をV
i(i,uc)、アイテム属性aのユーザucに対する属性嗜好度をVa(a,uc)と
したとき、属性関連度sim(i,a)は式(3)で算出することができる。
てもよい。
関連属性の選出を行う(ステップS110)。関連属性を選出するには、属性関連度が(
予め、サービス提供側が設定した)所定値以上の関連候補属性識別子を、関連属性とすれ
ばよい。また、属性関連度の降順に(予め、サービス提供側が設定した)所定数まで選択
した関連候補属性識別子を、関連属性とすればよい。
次に、関連属性選出部112が、ステップS110にて選出した関連属性ごとに、ステ
ップS102にて選択したアイテム識別子と、関連属性である属性種別識別子と属性値識
別子の組合せと、ステップS109にて関連属性に対応して算出された属性関連度とを関
連付けた関連属性情報を、関連属性情報格納部134に格納する(ステップS111)。
たか否かを判定する(ステップS112)。全て選択した場合は、ステップS113へ進
み、未選択のものがある場合は、ステップS107へ進む。
ステップS113では、関連属性選出部112が、ステップS102にて全てのアイテ
ム識別子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S101からステ
ップS113までの一連の処理を終了し、未選択のものがある場合は、ステップS102
へ進む。
この手順により、アイテム属性の種別を管理しているようなサービスにおいては、各ア
イテム識別子ごとに、2種類以上の属性種別識別子に対応する関連属性情報が、関連属性
情報格納部134に格納されることになる。
なお、関連属性情報を作成する対象となる属性種別識別子を増やせば増やすほど、関連
アイテムを選出する際のアイテムの候補を増やすことができる。
また、アイテム属性の種別を管理していない(属性種別識別子のない)サービスにおい
ては、ステップS106とステップS107とステップS112の処理を省略することが
できる。
以上が、関連属性選出処理の手順の説明である。
性優先値算出処理の手順を、図10のフローチャートを用いて説明する。
まず、属性優先値算出部113が、利用情報格納部133より、利用情報に含まれるア
イテム識別子を重複なしで、全て抽出する(ステップ201)。
次に、属性優先値算出部113が、ステップS201にて抽出したアイテム識別子の中
から、例えば、抽出した順に1つ選択する(ステップS202)。
次に、属性優先値算出部113が、利用情報格納部133より、ステップS202にて
選択したアイテム識別子を有する利用情報を全て取得する(ステップS203)。このと
き、取得する利用情報を、属性優先値算出処理の時点から所定期間(例えば、3ヶ月とい
ったように予めサービス提供側が設定しておく)遡った範囲に該当する利用時期情報を含
むものに限定することで、直近の利用情報のみを用いて、属性優先値を算出するようにし
てもよい。
次に、属性優先値算出部113が、アイテム情報格納部132より、ステップS202
にて選択したアイテム識別子を有する属性対応情報を全て取得する(ステップS204)
。なお、属性対応情報を取得する際に、予めサービス提供側が設定した1つ以上の属性種
別識別子のいずれかを含むもののみに限定してもよい。
、例えば、取得した順に1つ選択する(ステップS205)。
次に、属性優先値算出部113が、ステップS205にて選択した属性対応情報に対し
て、属性優先値を算出する(ステップS206)。
属性優先値算出の第1の方法は、どのような属性対応情報に対応するアイテム属性対し
ても、一様に同じ値(例えば、「1」)を算出する方法である。属性優先値算出の第1の
方法は、どのようなアイテム属性でも等しく扱うことになる。
るアイテム属性に属するアイテムの数が少ないほど、その値が大きくなるように算出する
方法である。具体的には、アイテム属性の属性識別子(tx,txy)(属性種別識別子
txと属性値識別子のペア)に属するアイテム集合I(tx,txy)の数|I(tx,
txy)|とした場合、定数α1(>0)を用いて、アイテムiに対応する属性優先値p
v(i,tx,txy)を式(4)にて算出すればよい。
な粒度の細かいアイテム属性ほど重み付けを大きくし、逆に、そのアイテム属性に属する
アイテムの数が多いような粒度の粗いアイテム属性ほど重み付けを小さくすることになる
。もちろん、アイテム属性に属するアイテム数に対して単調減少するような式であれば、
どのような式を用いてもよい。
る属性種別識別子に対応する属性値識別子の数が多いほど、その値が大きくなるように算
出する方法である。具体的には、アイテム属性の属性種別識別子txに対応する属性値識
別子の集合A(tx)の数|A(tx)|とした場合、定数β1(≧1)を用いて、アイ
テムiに対応する属性優先値pv(i,tx,txy)を式(5)にて算出すればよい。
の細かい属性値が設定されている属性種別ほど重み付けを大きくし、逆に、その属性種別
に対応する属性値の数が少ないような粒度の粗い属性値が設定されている属性種別ほど重
み付けを小さくすることになる。もちろん、アイテム種別に対応する属性値の数に対して
単調増加するような式であれば、どのような式を用いてもよい。
るアイテム属性に属するアイテムの利用が多いものほど、その値が大きくなるように算出
する方法である。具体的には、アイテム属性の属性識別子(tx,txy)に属するアイ
テム集合I(tx,txy)にいずれかのアイテムの利用に関わる利用情報の集合L(t
x,txy)の数を|L(tx,txy)|とした場合、式(5)の|A(tx)|を、
|L(tx,txy)|で置き換えることにより算出できる。属性優先値算出の第4の方
法は、多くのユーザに何度も利用されるような人気の高いアイテムが多く属するアイテム
属性の重み付けを大きくすることができる。もちろん、アイテム属性に属するアイテムの
利用数に対して単調増加するような式であれば、どのような式を用いてもよい。
るアイテム属性に属するアイテムを利用したユーザが多いものほど、その値が大きくなる
ように算出する方法である。具体的には、アイテム属性の属性識別子(tx,txy)に
属するアイテム集合I(tx,txy)に含まれるいずれかのアイテムの利用に関わる利
用情報の集合L(tx,txy)から重複なしで抽出したユーザ集合U(tx,txy)
の数を|U(tx,txy)|とした場合、式(5)の|A(tx)|を、|U(tx,
txy)|で置き換えることにより算出できる。属性優先値算出の第5の方法は、多くの
ユーザに利用されるような人気の高いアイテム属性の重み付けを大きくすることができる
。もちろん、アイテム属性に属するアイテムを利用したユーザ数に対して単調増加するよ
うな式であれば、どのような式を用いてもよい。
するアイテムの利用数が多いほど、その値が大きくなるように算出する方法である。具体
的には、アイテムiの利用に関わる利用情報の集合L(i)の数を|L(i)|とした場
合、式(5)の|A(tx)|を、|L(i)|で置き換えることにより算出できる。属
性優先値算出の第6の方法は、多くのユーザに何度も利用されるような人気の高いアイテ
ムの重み付けを大きくすることができる。もちろん、アイテムの利用数に対して単調増加
するような式であれば、どのような式を用いてもよい。
するアイテムを利用したユーザ数が多いほど、その値が大きくなるように算出する方法で
ある。具体的には、アイテムiの利用に関わる利用情報の集合L(i)から重複なしで抽
出したユーザ集合U(i)の数を|U(i)|とした場合、式(5)の|A(tx)|を
、|U(i)|で置き換えることにより算出できる。属性優先値算出の第7の方法は、多
くのユーザに利用されるような人気の高いアイテムの重み付けを大きくすることができる
。もちろん、利用したユーザの数に対して単調増加するような式であれば、どのような式
を用いてもよい。
また、属性優先値算出の第2から第7の方法を組み合わせて算出してもよい。例えば、
第2と第4の方法を組み合わせて、式(6)や式(7)のように算出してもよい。それ以
外でも、各算出方法の性質を変化させないように自由に組み合わせてもよい。以上が、属
性優先値の算出方法の説明である。
れるアイテム識別子と属性種別識別子と属性値識別子と、ステップS206にて算出した
属性優先値を関連付けた属性優先値情報を、属性優先値情報格納部135に格納する(ス
テップS207)。
次に、属性優先値算出部113が、ステップS205にて全ての属性対応情報を選択し
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、未選択のものがある場合は、ステップS205へ進む。
ステップS209では、属性優先値算出部113が、ステップS202にて全てのアイ
テム識別子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、未選択のものがある場合は、ステップS20
2へ進む。
以上が、属性優先値算出処理の手順の説明となる。
。関連アイテム選出処理の手順を、図11のフローチャートを用いて説明する。
まず、関連アイテム選出部114が、関連属性情報格納部134より、関連属性情報に
含まれるアイテム識別子を、基準アイテム識別子として重複なしで全て抽出する(ステッ
プS301)。
次に、関連アイテム選出部114が、ステップS301にて抽出した基準アイテム識別
子のうち、例えば、抽出した順に1つ選択する(ステップS302)。
次に、関連アイテム選出部114が、関連属性情報格納部134より、ステップS30
2にて選択した基準アイテム識別子と一致するアイテム識別子を有する関連属性情報を全
て取得する(ステップS303)。
02にて選択した基準アイテム識別子と一致するアイテム識別子を有する属性優先値情報
を全て取得する(ステップS304)。
次に、関連アイテム選出部114が、アイテム情報格納部132より、ステップS30
3にて取得した関連属性情報に含まれる属性識別子を含む属性対応情報を特定し、特定し
た属性対応情報に含まれるアイテム識別子を、関連候補アイテム識別子として重複なしで
全て抽出する(ステップS305)。なお、ここで抽出した関連候補アイテム識別子の集
合が関連候補アイテム集合となる。
次に、関連アイテム選出部114が、ステップS305にて抽出した関連候補アイテム
識別子のうち、例えば、抽出した順に1つ選択する(ステップS306)。
06にて選択した関連候補アイテム識別子と一致するアイテム識別子を有する属性優先値
情報を全て取得する(ステップS307)。
次に、関連アイテム選出部114が、ステップS302にて選択した基準アイテム識別
子と、ステップS306にて選択した関連候補アイテム識別子との関連度を算出する(ス
テップS308)。
関連度の算出方法を以下に5種類説明する。なお、算出方法内の説明において、ステッ
プS303にて取得した基準アイテムibに対応する関連属性情報の集合をST(ib)
とする。
対応する属性識別子を含む関連属性情報の数を関連度として算出する方法である。関連度
算出の第1の方法は、計算量が少ない。
対応する属性識別子のいずれかを含む関連属性情報の属性関連度を用いて算出する方法で
ある。具体的には、ST(ib)より、関連候補アイテムirに対応する属性識別子のう
ち、いずれかの属性識別子を含むものから抽出した属性識別子の集合TA(ib,ir)
の数を|TA(ib,ir)|とし、TA(ib,ir)に含まれる任意の属性識別子(
tx,txy)に対応する基準アイテムibとの属性関連度sim(ib,tx,txy
)とした場合、関連度rate(ib,ir)は、α2(0≦α2≦1)を用いて、式(
8)にて算出できる。
多くの関連属性情報に含まれ、かつ、その関連属性情報に含まれる属性関連度の大きいほ
ど、関連度が高くなりやすい。なお、式(8)は、α2が「0」の場合に、属性関連度の
総和となり、α2が「1」の場合に、属性関連度の平均値となる。つまり、関連属性情報
の数の影響力を高める場合は、α2を「0」に近づければよい。もちろん、関連属性情報
の数と、属性関連度の両方に対して、単調増加であれば、他の式を用いてもよい。
つ、属性種別識別子ごとに、対応する属性関連度の重み付けを変更する算出方法である。
具体的には、属性関連度算出の算出対象となっている属性種別識別子の集合Tに含まれる
属性種別識別子ごとに、属性種別識別子tx(∈T)に対応する重み付け係数m1(tx
)を予め設定した上で、ST(ib)より、関連候補アイテムirに対応する属性識別子
のうち、いずれかの属性識別子を含む関連属性情報の集合ST(ib,ir)を形成する
。
次に、ST(ib,ir)から重複なしで抽出したTの部分集合T(ib,ir)を形
成する。そして、ST(ib,ir)に含まれる関連属性情報のうち、属性種別識別子t
’x(∈T(ib,ir))を含むものより抽出した属性識別子の集合TA(ib,ir
,t’x)の数を|TA(ib,ir,t’x)|とし、TA(ib,ir,t’x)の
任意の属性識別子(t’x,t’xy)に対応する属性関連度をav(ib,t’x,t
’xy)とした場合、関連度rate(ib,ir)は、α3(0≦α3≦1)を用いて
、式(9)にて算出できる。
値算出の第3の方法と同様に、属性種別の粒度に合わせて算出することで、属性種別間の
粒度を吸収するのがよいが、もちろん、属性種別間の粒度にとらわれずに、サービスの提
供側が自由に設定してよい。関連度算出の第3の方法は、関連度算出の第2の方法の性質
に加え、属性種別ごとに重み付けを変えることで、どの属性種別に対応する属性関連度を
優先するかを、サービスの提供側が自由に設定することができる。
つ、属性識別子ごとに、対応する属性関連度の重み付けを変更する算出方法である。具体
的には、属性関連度算出の算出対象となっている属性種別識別子を含む属性識別子の集合
TAごとに、属性識別子(tx,txy)に対応する重み付け係数m2(tx,txy)
を設定した上で、ST(ib)より、関連候補アイテムirに対応する属性識別子のうち
、いずれかの属性識別子を含む関連属性情報から重複なしで抽出したTAの部分集合TA
(ib,ir)の任意の属性識別子(t’x,t’xy)に対応する属性関連度をav(
ib,t’x,t’xy)とした場合、関連度rate(ib,ir)は、α4(0≦α
4≦1)を用いて、式(10)にて算出できる。
属性優先値算出の第2の方法と同様に、アイテム属性の粒度に合わせて算出することで、
アイテム属性間の粒度を吸収するのがよいが、もちろん、アイテム属性間の粒度にとらわ
れずに、サービスの提供側が自由に設定してよい。関連度算出の第4の方法は、関連度算
出の第2の方法の性質に加え、アイテム属性ごとに重み付けを変えることで、どのアイテ
ム属性に対応する属性関連度を優先するかを、サービスの提供側が自由に設定することが
できる。
優先情報と、ステップS307にて取得した関連候補アイテムに対する属性優先値情報と
を用いて算出する方法である。具体的には、基準アイテムibに対して取得した属性優先
値情報の集合TP(ib)から重複なしで抽出した属性識別子の集合TA’(ib)と、
関連候補アイテムirに対して取得した属性優先値情報の集合TP(ir)から重複なし
で抽出した属性識別子の集合TA’(ir)との共通部分TA’(ib)∩TA’(ir
)に含まれる属性識別子(t’x,t’xy)に対応する属性優先値をそれぞれ、pv(
ib,t’x,t’xy)(基準アイテム)、pv(ir,t’x,t’xy)(関連候
補アイテム)とした場合、関連度rate(ib,ir)を式(11)のように内積値と
して算出してもよい。
の方法は、基準アイテムと関連候補アイテムとの関連度を、属性優先値を用いて算出する
ことで、基準アイテムとアイテム属性的に近いものを優先的に関連アイテムとして選出し
やすくなる。また、属性優先値算出に用いた方法の性質も反映される。
第3と第4の方法を組み合わせて、式(12)のように算出してもよい。
た関連度rate5(ib,ir)とを用いて、新たな関連度new_rate(ib,
ir)を関連度として、式(13)や式(14)のように算出してもよい。それ以外でも
、各算出方法の性質を変化させないように自由に組み合わせてもよい。
別子を選択したか否かを判定する(ステップS309)。全て選択した場合は、ステップ
S310へ進み、未選択のものがある場合はステップS306へ進む。
ステップS310では、関連アイテム選出部114が、ステップS308にて算出した
関連度に応じて、関連アイテムを選出する。関連アイテムを選出するには、関連度が(予
め、サービス提供側が設定した)所定値以上の関連候補アイテム識別子を、関連アイテム
とすればよい。また、関連度の降順に(予め、サービス提供側が設定した)所定数まで選
択した関連候補アイテム識別子を、関連アイテムとすればよい。
次に、関連アイテム選出部114が、ステップS310にて選出した関連アイテムごと
に、ステップS302にて選択した基準アイテム識別子と、関連アイテムである関連候補
アイテム識別子を関連アイテム識別子としたものと、ステップS308にて算出した関連
度とを関連付けた関連アイテム情報を、関連アイテム情報格納部136に格納する(ステ
ップS311)。
子を選択したか否かを判定する(ステップS312)。全て選択した場合は、ステップS
301からステップS312までの一連の処理を終了し、未選択のものがある場合は、ス
テップS302へ進む。
この手順により、実際にどのような効果があるかの具体例を、図12と図13を用いて
説明する。図12は、アイテムi3に対する関連属性を示すものである。図12に示すよ
うに、アイテムi3の関連属性が、(ta,ta7)、(ta,ta13)、(tb,t
b4)、(tb,tb8)であることが分かる。図13は、アイテムi3に対する関連候
補アイテムの対象となるアイテム集合をイメージしたものである。図13に示すように、
アイテムi3の関連属性それぞれに対応するアイテム集合、I(ta,ta7)、I(t
a,ta13)、I(tb,tb4)、I(tb,tb8)があり、斜線部が、関連候補
アイテムのアイテム集合I(ta,ta7)∪I(ta,ta13)∪I(tb,tb4
)∪I(tb,tb8)となる。つまり、関連アイテムを、I(ta,ta7)、I(t
a,ta13)、I(tb,tb4)、I(tb,tb8)のいずれかに属するアイテム
から選出することができるようになるため、利用情報が少なくても、アイテムの推薦を可
能とし、かつ、多様なアイテム属性を用いることで、多様なアイテムの推薦を実現するこ
とができる。
304とステップS307の処理を省略することができる。さらに、属性優先値情報を作
成する必要がなくなるため、属性優先値算出部113と属性優先値情報格納部135が不
要となる。
以上が、関連アイテム選出処理の手順の説明である。
3より関連アイテム取得要求を受信すると、関連アイテム詳細情報作成処理を行うことで
、関連アイテム詳細情報を作成し、情報処理サーバ通信部12を通じて、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。
関連アイテム詳細情報作成処理とは、関連アイテム詳細情報を作成する処理である。具
体的には、まず、関連アイテム情報格納部136より、受信した関連アイテム取得要求に
含まれるアイテム識別子と、基準アイテム識別子とを比較し、一致する全ての関連アイテ
ム情報を取得する。そして、アイテム情報格納部132より、取得した関連アイテム情報
に含まれる関連アイテム識別子に対応するアイテム情報を取得し、取得したアイテム情報
を用いて関連アイテム詳細情報を作成する。なお、関連アイテム取得要求に、取得制限数
が含まれている場合は、関連アイテム情報格納部136より関連アイテム情報を取得する
際に、関連度の降順に取得制限数まで取得するようにすればよい。
でも多様なアイテムを推薦することが可能となる。このため、ユーザの推薦に対する興味
を維持し、サービスの利用を促進することができる。
のではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変更が可能である。例えば、各
実施形態や変形例等を組み合わせてもよい。また、情報処理装置(情報処理サーバ装置1
)の一部の構成を別体にし、ネットワーク等を介してその別体とした構成と通信するよう
にして、情報処理装置の機能を実現してもよい。
ある。これらのプログラムは、記録媒体から読み取られてコンピュータに取り込まれても
よいし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。
2 ネットワーク
3 端末装置
31 端末制御部
32 端末通信部
33 端末入力部
34 端末表示部
11 情報処理サーバ制御部
111 利用情報登録部
112 関連属性選出部
113 属性優先値算出部
114 関連アイテム選出部
115 関連アイテム詳細情報作成部
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 利用情報格納部
134 関連属性情報格納部
135 属性優先値情報格納部
136 関連アイテム情報格納部
Claims (9)
- 利用主体と、前記利用主体により利用されたアイテムとを対応付けた利用情報、および、アイテムと、アイテム属性とを対応付けた属性対応情報、を取得する取得部と、
前記取得された利用情報および属性対応情報に基づいて、一のアイテムを利用した利用主体により利用されたアイテムが、前記属性対応情報において対応するアイテム属性を特定し、前記一のアイテムと、特定したアイテム属性との間の関連性の強さを示す属性関連度を算出し、アイテムごとに属性関連度が高いアイテム属性を優先的に、アイテムの関連属性として選出する関連属性選出部と、
前記選出された関連属性を用いて、基準アイテムと他のアイテムとの間の関連性の強さを示す関連度を算出する関連度算出部と、
前記算出された関連度に基づいて、基準アイテムに関連するアイテムを選出する関連アイテム選出部と、
を備え、
前記関連度算出部は、基準アイテムのいずれかの関連属性が前記属性対応情報において対応するアイテムを要素とする関連候補アイテム集合を作成し、基準アイテムと、関連候補アイテム集合の要素である関連候補アイテムとの関連度を算出する、
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記関連度算出部は、前記属性対応情報において関連候補アイテムに対応するアイテム属性が、基準アイテムの関連属性の集合の中に含まれる数を用いて、基準アイテムと関連候補アイテムとの関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記関連度算出部は、前記属性対応情報において関連候補アイテムに対応するアイテム属性と、基準アイテムとの間の属性関連度が高いほど、その値が高くなるように、基準アイテムと関連候補アイテムとの関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記関連度算出部は、前記属性対応情報において関連候補アイテムに対応する1つ以上のアイテム属性を特定し、基準アイテムと前記特定したアイテム属性との間の属性関連度を加算し、その合計値を前記特定したアイテム属性の個数に基づく値で割った値を、基準アイテムと関連候補アイテムとの関連度とする、
ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記関連度算出部は、前記属性対応情報において一のアイテム属性に属するアイテムの数が少ないほど高い値となる属性優先値をアイテム属性ごとに算出し、前記属性対応情報において関連候補アイテムに対応する1つ以上のアイテム属性を特定し、基準アイテムと前記特定したアイテム属性との間の属性関連度、および、関連候補アイテムに対応するアイテム属性の属性優先値を用いて、基準アイテムと関連候補アイテムとの関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記関連度算出部は、前記属性対応情報において一のアイテム属性に属するアイテムが利用された回数、または該アイテムを利用した利用主体の数が多いほど高い値となる属性優先値をアイテム属性ごとに算出し、前記属性対応情報において関連候補アイテムに対応する1つ以上のアイテム属性を特定し、基準アイテムと前記特定したアイテム属性との間の属性関連度、および、関連候補アイテムに対応するアイテム属性の属性優先値を用いて、基準アイテムと関連候補アイテムとの関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記関連度算出部は、基準アイテムと前記特定したアイテム属性との間の属性関連度が高いほど高い値となるとともに、関連候補アイテムに対応するアイテム属性の属性優先値が高いほど高い値となるように、基準アイテムと関連候補アイテムとの関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項5または請求項6に記載の情報処理装置。 - 1または複数のコンピュータが実行する情報処理方法であって、
利用主体と、前記利用主体により利用されたアイテムとを対応付けた利用情報、および、アイテムと、アイテム属性とを対応付けた属性対応情報、を取得する取得ステップと、
前記取得された利用情報および属性対応情報に基づいて、一のアイテムを利用した利用主体により利用されたアイテムが、属性対応情報において対応するアイテム属性を特定し、前記一のアイテムと、特定したアイテム属性との間の関連性の強さを示す属性関連度を算出し、アイテムごとに属性関連度が高いアイテム属性を優先的に、アイテムの関連属性として選出する関連属性選出ステップと、
前記選出された関連属性を用いて、基準アイテムと他のアイテムとの間の関連性の強さを示す関連度を算出する関連度算出ステップと、
前記算出された関連度に基づいて、基準アイテムに関連するアイテムを選出する関連アイテム選出ステップと
を含み、
前記関連度算出ステップは、基準アイテムのいずれかの関連属性が前記属性対応情報において対応するアイテムを要素とする関連候補アイテム集合を作成し、基準アイテムと、関連候補アイテム集合の要素である関連候補アイテムとの関連度を算出する、
ことを特徴とする情報処理方法。 - 1または複数のコンピュータを、
利用主体と、前記利用主体により利用されたアイテムとを対応付けた利用情報、および、アイテムと、アイテム属性とを対応付けた属性対応情報、を取得する取得部、
前記取得された利用情報および属性対応情報に基づいて、一のアイテムを利用した利用主体により利用されたアイテムが、前記属性対応情報において対応するアイテム属性を特定し、前記一のアイテムと、特定したアイテム属性との間の関連性の強さを示す属性関連度を算出し、アイテムごとに属性関連度が高いアイテム属性を優先的に、アイテムの関連属性として選出する関連属性選出部、
前記選出された関連属性を用いて、基準アイテムと他のアイテムとの間の関連性の強さを示す関連度を算出する関連度算出部、
前記算出された関連度に基づいて、基準アイテムに関連するアイテムを選出する関連アイテム選出部、
として機能させ、
前記関連度算出部は、基準アイテムのいずれかの関連属性が前記属性対応情報において対応するアイテムを要素とする関連候補アイテム集合を作成し、基準アイテムと、関連候補アイテム集合の要素である関連候補アイテムとの関連度を算出する、
ことを特徴とする情報処理プログラム。
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