JP2006190127A - 情報処理装置および方法、並びにプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 推薦リスト生成部3は、ユーザ嗜好ベクトル記憶部1に記憶されたユーザ嗜好ベクトルと、アイテム特徴ベクトル記憶部2に記憶された複数のアイテム特徴ベクトルとの類似度を演算し、類似度が所定の条件を満たすアイテム特徴ベクトルに対応するアイテムを推薦アイテムとして複数個決定する。共通推薦理由決定部5は、複数の推薦アイテムのアイテム特徴ベクトルのN個の成分のうちの第2の条件を満たす成分が示す属性を、複数の推薦アイテムに共通する共通推薦理由であると決定する。呈示部6は、複数の推薦アイテムと共に、共通推薦理由をユーザに呈示する。本発明は、ワイン等のアイテムを推薦する推薦システムに適用可能である。
【選択図】図1
Description
Claims (7)
- アイテムについてのN個(Nは、1以上の整数値)の属性のそれぞれを、N個の成分のうちの所定の1成分とするベクトルを標準形のベクトルとして、比較の元になる前記標準形の比較元ベクトルと、複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す前記標準形のアイテム特徴ベクトルとの類似度を演算し、前記類似度が第1の条件を満たす前記アイテム特徴ベクトルに対応するアイテムを、ユーザに対して推薦すべき推薦アイテムとして複数個決定する推薦手段と、
前記推薦手段により決定された複数の前記推薦アイテムについてのN個の前記属性のうちの第2の条件を満たす属性を、複数の前記推薦アイテムに共通する前記推薦手段の推薦理由であると決定する共通推薦理由決定手段と、
前記推薦手段により決定された複数の前記推薦アイテムまたはそれを示す情報を前記ユーザに呈示するとともに、前記共通推薦理由決定手段により決定された前記推薦理由も前記ユーザに呈示する呈示手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記推薦手段により決定された複数の前記推薦アイテムのそれぞれを注目アイテムとして順次設定し、前記注目アイテムの前記アイテム特徴ベクトルのN個の前記成分のそれぞれについて、対応する成分値と、前記比較元ベクトルの対応する成分値とを用いて第1の演算を行い、その第1の演算の結果得られる値を、対応する属性の推薦理由度としてそれぞれ決定し、前記推薦理由度が第3の条件を満たす属性を、前記推薦手段による前記注目アイテム単体の推薦理由であると決定するアイテム単体推薦理由決定手段をさらに備え、
前記共通推薦理由判断手段は、N個の前記属性のそれぞれを注目属性として順次設定し、前記アイテム単体推薦理由決定手段により決定された複数の前記推薦アイテムのそれぞれについての前記注目属性の前記推薦理由度のそれぞれを用いて、第2の演算を行い、その第2の演算の結果得られる値が前記第2の条件を満たす場合、前記注目属性を、複数の前記推薦アイテムに共通する前記推薦理由であると決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - アイテムについてのN個(Nは、1以上の整数値)の属性のそれぞれを、N個の成分のうちの所定の1成分とするベクトルを標準形のベクトルとして、比較の元になる前記標準形の比較元ベクトルと、複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す前記標準形のアイテム特徴ベクトルとの類似度を演算し、前記類似度が第1の条件を満たす前記アイテム特徴ベクトルに対応するアイテムを、ユーザに対して推薦すべき推薦アイテムとして複数個決定する推薦ステップと、
前記推薦ステップの処理により決定された複数の前記推薦アイテムについてのN個の前記属性のうちの第2の条件を満たす属性を、複数の前記推薦アイテムに共通する前記推薦ステップの推薦理由であると決定する共通推薦理由決定ステップと、
前記推薦ステップの処理により決定された複数の前記推薦アイテムまたはそれを示す情報を前記ユーザに呈示することを制御するとともに、前記共通推薦理由決定ステップの処理により決定された前記推薦理由も前記ユーザに呈示することを制御する呈示制御ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - アイテムについてのN個(Nは、1以上の整数値)の属性のそれぞれを、N個の成分のうちの所定の1成分とするベクトルを標準形のベクトルとして、比較の元になる前記標準形の比較元ベクトルと、複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す前記標準形のアイテム特徴ベクトルとの類似度を演算し、前記類似度が第1の条件を満たす前記アイテム特徴ベクトルに対応するアイテムを、ユーザに対して推薦すべき推薦アイテムとして複数個決定する推薦ステップと、
前記推薦ステップの処理により決定された複数の前記推薦アイテムについてのN個の前記属性のうちの第2の条件を満たす属性を、複数の前記推薦アイテムに共通する前記推薦ステップの推薦理由であると決定する共通推薦理由決定ステップと、
前記推薦ステップの処理により決定された複数の前記推薦アイテムまたはそれを示す情報を前記ユーザに呈示することを制御するとともに、前記共通推薦理由決定ステップの処理により決定された前記推薦理由も前記ユーザに呈示することを制御する呈示制御ステップと
を含むプログラムをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - アイテムについてのN個(Nは、1以上の整数値)の属性のうちの第1の条件を満たす属性を、ユーザに推薦すべき複数の推薦アイテムに共通する推薦理由であると予め決定する共通推薦理由決定手段と、
N個の前記属性のそれぞれを、N個の成分のうちの所定の1成分とするベクトルを標準形のベクトルとして、複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す前記標準形のアイテム特徴ベクトルの中から、前記共通推薦理由決定手段により前記推薦理由として決定された前記属性に対応する成分が第2の条件を満たす1以上のアイテム特徴ベクトルを選抜し、比較の元になる前記標準形の比較元ベクトルと、選抜された1以上の前記アイテム特徴ベクトルのそれぞれとの類似度を演算し、前記類似度が第3の条件を満たす前記アイテム特徴ベクトルに対応するアイテムを前記推薦アイテムとして複数個決定する推薦手段と、
前記推薦手段により決定された複数の前記推薦アイテムまたはそれを示す情報を前記ユーザに呈示するとともに、前記共通推薦理由決定手段により決定された前記推薦理由も前記ユーザに呈示する呈示手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - アイテムについてのN個(Nは、1以上の整数値)の属性のうちの第1の条件を満たす属性を、ユーザに推薦すべき複数の推薦アイテムに共通する推薦理由であると予め決定する共通推薦理由決定ステップと、
N個の前記属性のそれぞれを、N個の成分のうちの所定の1成分とするベクトルを標準形のベクトルとして、複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す前記標準形のアイテム特徴ベクトルの中から、前記共通推薦理由決定ステップの処理により前記推薦理由として決定された前記属性に対応する成分が第2の条件を満たす1以上のアイテム特徴ベクトルを選抜し、比較の元になる前記標準形の比較元ベクトルと、選抜された1以上の前記アイテム特徴ベクトルのそれぞれとの類似度を演算し、前記類似度が第3の条件を満たす前記アイテム特徴ベクトルに対応するアイテムを前記推薦アイテムとして複数個決定する推薦ステップと、
前記推薦ステップの処理により決定された複数の前記推薦アイテムまたはそれを示す情報を前記ユーザに呈示することを制御するとともに、前記共通推薦理由決定ステップの処理により決定された前記推薦理由も前記ユーザに呈示することを制御する呈示制御ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - アイテムについてのN個(Nは、1以上の整数値)の属性のうちの第1の条件を満たす属性を、ユーザに推薦すべき複数の推薦アイテムに共通する推薦理由であると予め決定する共通推薦理由決定ステップと、
N個の前記属性のそれぞれを、N個の成分のうちの所定の1成分とするベクトルを標準形のベクトルとして、複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す前記標準形のアイテム特徴ベクトルの中から、前記共通推薦理由決定ステップの処理により前記推薦理由として決定された前記属性に対応する成分が第2の条件を満たす1以上のアイテム特徴ベクトルを選抜し、比較の元になる前記標準形の比較元ベクトルと、選抜された1以上の前記アイテム特徴ベクトルのそれぞれとの類似度を演算し、前記類似度が第3の条件を満たす前記アイテム特徴ベクトルに対応するアイテムを前記推薦アイテムとして複数個決定する推薦ステップと、
前記推薦ステップの処理により決定された複数の前記推薦アイテムまたはそれを示す情報を前記ユーザに呈示することを制御するとともに、前記共通推薦理由決定ステップの処理により決定された前記推薦理由も前記ユーザに呈示することを制御する呈示制御ステップと
を含むプログラムをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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