JP2007172091A - 情報推薦装置 - Google Patents

Abstract

【課題】利用者により入力されるレーティング情報を用いることなく、利用者に最適な情報を推薦することが可能な情報推薦装置を提供する。
【解決手段】利用者の利用履歴を随時収集して、利用履歴記憶手段３４０に記録していく。ある利用者からアクセスがあった場合には、その利用者をアクセス者として、他の利用者が過去に利用した利用情報のうちアクセス者が過去に利用した利用情報の総数を、アクセス者が過去に利用した利用情報の総数で除算して、アクセス者の他の各利用者に対するｃｏｖｅｒ値を方向別に算出し、方向別に算出された両方向のｃｏｖｅｒ値を互いに乗算してアクセス者と他の利用者間の相関係数を算出し、アクセス者が過去に利用した利用情報を過去に利用した他の利用者との相関係数を全ての他の利用者について抽出し、その相関係数の総和を利用情報別の推薦値として算出し、この値に基づいて、その利用情報に対応するコンテンツの推薦を行う。
【選択図】図１

Description

本発明は、コンピュータに蓄積された情報の中から、利用者に最適な情報を提示するための技術に関する。

従来より、文書や画像等、様々な情報の検索が行われている。近年では、インターネットの普及により、多くの人が多数のＷｅｂサイトから好みの情報を検索することも行われるようになってきている。

また、利用者が情報を取得しようとする場合、直接検索を行うのではなく、他の利用者が評価した情報（レーティング情報）を用いて、協調フィルタリングを行い、利用者に最適な情報を提供する技術も提案されている（特許文献１参照）。
特許第３１１６８５１号

上記従来の協調フィルタリングでは、利用者により入力されるレーティング情報をもとに利用者間相互係数を算出し、この利用者間相互係数に基づいて推薦される情報を決定する。そのため、利用者により入力されるレーティング情報が無い状況においては、推薦する情報を決定することができないという問題がある。

上記のような点に鑑み、本発明は、利用者により入力されるレーティング情報を用いることなく、利用者に最適な情報を推薦することが可能な情報推薦装置を提供することを課題とする。

上記課題を解決するため、本発明では、複数の利用者の過去の利用履歴を記録した利用履歴記憶手段と、アクセスしてきた利用者であるアクセス者に対して、他の利用者が過去に利用した利用情報のうちアクセス者が過去に利用した利用情報の総数を、アクセス者が過去に利用した利用情報の総数で除算して、アクセス者の他の各利用者に対するｃｏｖｅｒ値を方向別に算出するｃｏｖｅｒ値算出手段と、前記方向別に算出された両方向のｃｏｖｅｒ値を互いに乗算してアクセス者と他の利用者間の相関係数を算出する相関係数算出手段と、前記アクセス者が過去に利用した利用情報を過去に利用した他の利用者との相関係数を、全ての他の利用者について抽出し、当該相関係数の総和を利用情報別の推薦値として算出する推薦値算出手段と、当該推薦値に基づいて、推薦する利用情報に対応するコンテンツを前記アクセス者に提示するコンテンツ提示手段を有する情報推薦装置を提供する。

本発明によれば、利用者の利用履歴を収集して記録しておき、ある利用者からアクセスがあった場合には、その利用者をアクセス者として、他の利用者が過去に利用した利用情報のうちアクセス者が過去に利用した利用情報の総数を、アクセス者が過去に利用した利用情報の総数で除算して、アクセス者の他の各利用者に対するｃｏｖｅｒ値を方向別に算出し、方向別に算出された両方向のｃｏｖｅｒ値を互いに乗算してアクセス者と他の利用者間の相関係数を算出し、アクセス者が過去に利用した利用情報を過去に利用した他の利用者との相関係数を全ての他の利用者について抽出し、その相関係数の総和を利用情報別の推薦値として算出し、この推薦値に基づいて情報の推薦をアクセス者に対して行うようにしたので、利用者により入力されるレーティング情報を用いることなく、アクセス者に最適な情報を推薦することが可能となるという効果を奏する。

（１．装置構成）
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明に係る情報推薦装置の一実施形態を示す構成図である。図１において、１００は利用者端末、２００はネットワーク、３００は処理サーバ、３１０はコンテンツ記憶手段、３２０はネットワークインターフェイス、３３０は履歴収集手段、３４０は利用履歴記憶手段、３５０は推薦値算出手段、３６０はコンテンツ提示手段である。

利用者端末１００は、ネットワーク２００を介して処理サーバ３００とのデータの送受信が可能な端末装置であり、インターネット接続機能を有する汎用のコンピュータにより実現可能である。ネットワーク２００は、コンピュータ間のデータの送受信を行うための通信回線であり、本実施形態では、インターネットに対応している。

処理サーバ３００は、利用者端末１００とのデータの送受信を行うためのＷｅｂサーバ、データベースを扱うためのデータベースサーバとしての機能を有しており、コンテンツ記憶手段３１０、ネットワークインターフェイス３２０、履歴収集手段３３０、利用履歴記憶手段３４０、推薦値算出手段３５０、コンテンツ提示手段３６０を有している。

コンテンツ記憶手段３１０は、利用者が利用することを目的とする情報である利用情報に対応したコンテンツを記憶した記憶手段である。利用情報としては、購買することを目的とするアイテム、閲覧することを目的とする文書や画像等のコンテンツ等がある。コンテンツ記憶手段３１０には、例えば、利用情報が購買対象のアイテムである場合は、そのアイテムを購買するためのＷｅｂページ等のコンテンツが記憶されており、利用情報が閲覧対象のコンテンツである場合は、そのコンテンツそのものが記憶されている。ネットワークインターフェイス３２０は、ネットワーク２００を介して利用者端末１００とデータの送受信を行うためのインターフェースである。履歴収集手段３３０は、利用者がどの利用情報を利用したかの利用履歴を収集する機能を有している。利用履歴記憶手段３４０は、履歴収集手段３３０が収集した利用履歴を記録する機能を有している。推薦値算出手段３５０は、利用履歴記憶手段３４０に記憶された利用履歴を利用して、各利用者に対する利用情報ごとの推薦値を算出する機能を有している。推薦値算出手段３５０は、具体的には、ｃｏｖｅｒ値算出手段、相関係数算出手段、推薦値算出手段としての機能を備えることにより、推薦値を算出する。コンテンツ提示手段３６０は、利用者端末１００からの要求に応じてコンテンツをコンテンツ記憶手段３１０から抽出し、利用者端末１００に提示する機能を有するとともに、推薦値算出手段３５０が算出した推薦値の高い利用情報に対応するコンテンツをコンテンツ記憶手段３１０から抽出し、利用者端末１００に提示する機能を有している。

（２．利用履歴収集処理）
次に、図１に示したシステムの処理動作について説明する。本システムにおいては、事前に利用履歴を収集しておく必要がある。利用履歴の収集は、まず、利用者端末１００から処理サーバ３００にアクセスがあると、処理サーバ３００はアクセスしてきた利用者の認識を行う。本実施形態では、利用者端末１００に対してユーザＩＤの入力を求めることにより行う。なお、利用者の認識は、ユーザＩＤを入力させることによる認証に限られるものではなく、ブラウザのクッキー情報を利用する等、利用者を特定することができれば、どのような手法であっても良い。

利用者の認識後、処理サーバ３００が情報を利用者に提示し、それに対して利用者から所定の利用行為が行われた場合には、履歴収集手段３３０が、利用者が利用した行為を、利用者の利用履歴として収集する。利用行為としては、例えば、アイテムの購買、コンテンツの閲覧等があり、その場合、利用履歴は、アイテムの購買履歴、コンテンツの閲覧履歴となる。ここでは、利用行為としてアイテムの購買を行う場合を例にとって以下説明していくことにする。そして、履歴収集手段３３０が、収集した購買履歴を利用履歴記憶手段３４０に記録する。このようにして、多数の利用者が利用行為を行う度に利用履歴が利用履歴記憶手段３４０に蓄積されていく。ここで、利用履歴記憶手段３４０に記憶された購買履歴の一例を図２に示す。図２において、“ｉｔｅｍ１”〜“ｉｔｅｍ４”は購買対象のアイテム（商品）を示し、“ｕｓｅｒ１”〜“ｕｓｅｒ３”は購買した利用者を示している。また、○印は購買したことを示しており、例えば“ｕｓｅｒ１”は“ｉｔｅｍ１” “ｉｔｅｍ２”“ｉｔｅｍ４”を購買したことを示している。

（３．情報推薦処理）
次に、情報推薦処理について説明する。まず、利用者端末１００から処理サーバ３００にアクセスがあると、処理サーバ３００はアクセス元の利用者端末１００に対してユーザＩＤの入力を求める。そして、処理サーバ３００がユーザＩＤを受け取ると、推薦値算出手段３５０が、そのユーザＩＤで特定される利用者に対する各アイテムの推薦値を算出する。なお、ここでも、ユーザＩＤの入力に代えて、ブラウザのクッキー情報等を利用して利用者を特定しても良い。

推薦値算出手段３５０における推薦値算出処理については、図３のフローチャートに従って説明する。推薦値算出手段３５０は、まず、利用者間における有方向の値であるｃｏｖｅｒ値を算出する（Ｓ１）。具体的には、以下の“数１”に従った処理を実行することにより行う。

上記“数１”において、Ｃ_a,bは、利用者ｕｂの購買したアイテムのうち利用者ｕａが購買したアイテムの総数であり、Ｎ_aは、利用者ｕａの購買アイテムの総数である。また、ｃｏｖｅｒ_ua→ubは、利用者ｕａの利用者ｕｂに対するｃｏｖｅｒ値である。

例えば、図３の場合におけるｕｓｅｒ１のｕｓｅｒ２に対するｃｏｖｅｒ値を求めてみると、Ｃ_user1,user2＝２／３≒０．６６となり、Ｎ_user1＝３となるため、ｃｏｖｅｒ_{user1→user2}＝Ｃ_user1,user2／Ｎ_user1≒０．２２となる。

続いて、推薦値算出手段３５０は、算出したｃｏｖｅｒ値を用いて相関係数を算出する（Ｓ２）。具体的には、以下の“数２”に従った処理を実行することにより行う。

上記“数２”において、“ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ_ua,ub”は、利用者ｕａと利用者ｕｂの相関係数であり、“＊”は乗算を示している。すなわち、利用者ｕａと利用者ｕｂの相関係数は、利用者ｕａの利用者ｕｂに対するｃｏｖｅｒ値と利用者ｕｂの利用者ｕａに対するｃｏｖｅｒ値の積として算出される。Ｓ１、Ｓ２においては、推薦値算出手段３５０は、アクセスしてきた利用者についての、他の全ての利用者との相関係数を算出する。

次に、推薦値算出手段３５０は、算出した相関係数を用いて各アイテムの推薦値Ｓを算出する（Ｓ３）。具体的には、以下の“数３”に従った処理を実行することにより行う。

上記“数３”において、“Ｓ_i,ua”は、アイテムｉに対する利用者ｕａの推薦値であり、“Ｕ”はアイテムｉを既に購買した利用者の集合である。

以上のように、推薦値算出手段３５０は、“数１”〜“数３”に従った処理を実行することにより、アクセスしてきた利用者の、各アイテムに対する推薦値を算出する。したがって、図３に示した購買履歴が記録されている状態で、ｕｓｅｒ１がアクセスしてきた場合は、“Ｓ_item1,user1”、“Ｓ_item2,user1”、“Ｓ_item3,user1”、“Ｓ_item4,user1”が推薦値として算出される。

アクセスしてきた利用者に対する各アイテムの推薦値が算出されたら、コンテンツ提示手段３６０が、推薦値が算出されたアイテムに対応するコンテンツをコンテンツ記憶手段３１０から抽出し、推薦値が大きい順にコンテンツを配置した一覧画面データを作成する。続いて、コンテンツ提示手段３６０は、一覧画面を利用者端末１００に提示する。具体的には、コンテンツ提示手段３６０が生成した一覧画面データをネットワークインターフェイス３２０に渡し、ネットワークインターフェイス３２０がネットワーク２００を介して、アクセス元の利用者端末１００に送信し、利用者端末１００が受信した一覧画面データを画面に表示させることにより一覧画面の提示が行われることになる。

利用者端末１００が受信した一覧画面データの各コンテンツ部分にはＵＲＬのリンクが設定されている。したがって、この下線付きの数字を利用者がクリックすると、設定されているＵＲＬで特定されるコンテンツにアクセスし、コンテンツを閲覧することができる。

上記のように、利用履歴情報のみを用いて推薦値を算出するようにしたので、評価の書込みによるレーティング情報を用いることなく、推薦すべき情報を利用者に提示することが可能となる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、利用者端末１００からネットワークを介して処理サーバ３００にアクセスし、処理サーバ３００側で処理を行うようにしたが、スタンドアローン型のコンピュータに、コンテンツ記憶手段３１０、履歴収集手段３３０、利用履歴記憶手段３４０、推薦値算出手段３５０、コンテンツ提示手段３６０としての機能を搭載させ、そのコンピュータに接続されたディスプレイ装置に対して、情報の推薦を行うようにしても良い。

また、上記実施形態では、商品の購買履歴に基づいて推薦値を算出するようにしたが、上述のように、Ｗｅｂページ等のコンテンツの閲覧履歴等、他の利用履歴に基づいて推薦値を算出するようにしても良い。

本発明に係る情報推薦装置の一実施形態を示す構成図である。 利用履歴記憶手段３４０に記憶された購買履歴の一例を示す図である。 推薦値算出手段３５０における推薦値算出処理の概要を示すフローチャートである。

符号の説明

１００・・・利用者端末
２００・・・ネットワーク
３００・・・処理サーバ
３１０・・・コンテンツ記憶手段
３２０・・・ネットワークインターフェイス
３３０・・・履歴収集手段
３４０・・・利用履歴記憶手段
３５０・・・推薦値算出手段
３６０・・・コンテンツ提示手段

Claims (4)

1. 複数の利用者の過去の利用履歴を記録した利用履歴記憶手段と、
   アクセスしてきた利用者であるアクセス者に対して、他の利用者が過去に利用した利用情報のうちアクセス者が過去に利用した利用情報の総数を、アクセス者が過去に利用した利用情報の総数で除算して、アクセス者の他の各利用者に対するｃｏｖｅｒ値を方向別に算出するｃｏｖｅｒ値算出手段と、
   前記方向別に算出された両方向のｃｏｖｅｒ値を互いに乗算してアクセス者と他の利用者間の相関係数を算出する相関係数算出手段と、
   前記アクセス者が過去に利用した利用情報を過去に利用した他の利用者との相関係数を、全ての他の利用者について抽出し、当該相関係数の総和を利用情報別の推薦値として算出する推薦値算出手段と、
   当該推薦値に基づいて、推薦する利用情報に対応するコンテンツを前記アクセス者に提示するコンテンツ提示手段と、
   を有することを特徴とする情報推薦装置。
2. 前記利用履歴はアイテムの購買履歴であり、前記利用した利用情報は購買したアイテムであって、前記コンテンツ提示手段は、推薦するアイテムを含むコンテンツを利用者に提示するものであることを特徴とする請求項１に記載の情報推薦装置。
3. 前記利用履歴はコンテンツの閲覧履歴であり、前記利用した利用情報は閲覧したコンテンツであって、前記情報提示手段は、推薦するコンテンツを利用者に提示するものであることを特徴とする請求項１に記載の情報推薦装置。
4. 利用者が利用情報を利用するための端末装置である利用者端末と、利用者に対して利用情報の提供を行うサーバコンピュータである処理サーバがネットワークを介して接続された構成であって、
   前記処理サーバは、前記履歴記憶手段、前記ｃｏｖｅｒ値算出手段、前記相関係数算出手段、前記推薦値算出手段、前記情報提示手段を備えており、前記利用者端末に対して、前記コンテンツを提示するものであることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報推薦装置。
   
   

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