JP2011227721A - Interest extraction device, interest extraction method, and interest extraction program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ユーザの行動履歴からコンテンツデータ、商品等に対する関心の有無を抽出する関心抽出装置、関心抽出方法、及び関心抽出プログラムに関する。 The present invention relates to an interest extraction device, an interest extraction method, and an interest extraction program that extract presence / absence of interest in content data, products, and the like from a user's behavior history.
ユーザの属性、過去の行動の履歴等を用いて、ユーザが関心を持っている関心対象(例えば、文書、画像、映像、音声等のコンテンツ、または、商品等)を抽出し、抽出された関心対象の情報を基に、ユーザが関心を持つ可能性がある他の関心対象を推薦する推薦システムがある。 Using the user's attributes, past action history, etc., extract the interests that the user is interested in (for example, content such as documents, images, video, audio, etc., or products), and the extracted interests There is a recommendation system that recommends other objects of interest that a user may be interested in based on information about the objects.
このような推薦システムの例が、特許文献1及び2に開示されている。
Examples of such a recommendation system are disclosed in
特許文献1記載のコンテンツ視聴装置は、ユーザのコンテンツの視聴履歴を基に、コンテンツに対する嗜好値を算出し、嗜好値を基にリコメンド情報を算出する。 The content viewing device described in Patent Literature 1 calculates a preference value for content based on a user's content viewing history, and calculates recommendation information based on the preference value.
特許文献2記載の情報検索システムは、複数の情報処理機器における嗜好情報を基に統合興味データを生成し、コンテンツを推薦する。
The information search system described in
また、関連技術として、特許文献3には、ユーザのアクセス履歴を基に、ユーザが検索語を指定しなくても、ユーザの関心に合ったコンテンツを抽出するコンテンツ特定装置が開示されている。 As a related technique, Patent Literature 3 discloses a content specifying device that extracts content that matches a user's interest without specifying a search word based on the user's access history.
また、他の関連技術として、特許文献4には、ユーザのコンテンツへのアクセス履歴を基に、ユーザを複数のユーザタイプに分類し、分類されたユーザタイプのユーザがアクセスしたコンテンツの履歴を基に、コンテンツ情報を提供するコンテンツ提供装置が開示されている。 As another related technique, Patent Document 4 classifies users into a plurality of user types based on the user's access history to content, and based on the history of content accessed by users of the classified user type. A content providing apparatus that provides content information is disclosed.
さらに、他の関連技術として、特許文献5には、基幹システムにおいて、データ抽出条件に従って、受信データからデータを抽出するデータ抽出方式が開示されている。 Furthermore, as another related technique, Patent Document 5 discloses a data extraction method for extracting data from received data in accordance with data extraction conditions in a basic system.
上述の推薦システムでは、ユーザの行動履歴として、多種多様な履歴データが取得される可能性がある。例えば、行動履歴として、関心対象を購買した履歴、関心対象を視聴した履歴、関心対象について記載されたコンテンツデータにアクセスした履歴、関心対象について記載されたコンテンツデータをブックマークした履歴等が取得できる。 In the above-described recommendation system, various types of history data may be acquired as the user's behavior history. For example, as an action history, a history of purchasing an interest object, a history of viewing the interest object, a history of accessing content data described about the interest object, a history of bookmarking content data described about the interest object, and the like can be acquired.
しかしながら、上述した特許文献1及び特許文献2記載の推薦システムは、ユーザの各関心対象に対する関心の有無を固定化された条件を基に判定しているため、このような異なる種類の履歴データを、関心対象を推薦する用途または行動履歴の取得状況に応じて、適切に使い分けることができない。
However, since the recommendation system described in Patent Document 1 and
本発明の一つの目的は、上述した課題を解決し、ユーザの様々な種類の行動履歴を使用して、ユーザの関心対象を抽出できる関心抽出装置、関心抽出方法、及び関心抽出プログラムを提供することにある。 One object of the present invention provides an interest extraction device, an interest extraction method, and an interest extraction program capable of solving the above-described problems and extracting a user's interests using various types of user's behavior histories. There is.
本発明の関心抽出装置は、関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報を記憶する行動履歴記憶部と、前記行動履歴情報を基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件を記憶する抽出設定記憶部と、前記行動履歴記憶部の前記行動履歴情報と前記抽出設定記憶部の前記抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する関心対象判定部とを含む。 The interest extraction apparatus according to the present invention includes an action history storage unit that stores action history information indicating a history of a user's action on an object of interest, and the user is interested in the object of interest based on the action history information. Based on the extraction setting storage unit that stores the extraction condition for determining whether or not the user has the behavior history information in the behavior history storage unit and the extraction condition in the extraction setting storage unit, the user is interested in An interest object determination unit that determines whether or not the user has an interest in.
本発明の関心抽出方法は、行動履歴記憶部に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部に記憶されている前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する。 The interest extraction method according to the present invention includes behavior history information indicating a history of a user's behavior with respect to a target of interest stored in the behavior history storage unit, and the user stored in the extraction setting storage unit with respect to the target of interest. Whether or not the user is interested in the object of interest is determined based on an extraction condition for determining whether or not the user is interested.
本発明の関心抽出プログラムは、コンピュータに、行動履歴記憶部に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部に記憶されている前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する処理を実行させる。 The interest extraction program of the present invention is a computer that stores, in a computer, behavior history information indicating a history of a user's behavior with respect to a target of interest stored in a behavior history storage unit, and the user stored in an extraction setting storage unit Based on the extraction condition for determining whether or not the user is interested, the process for determining whether or not the user is interested in the object of interest is executed.
本発明の効果は、様々な種類の行動履歴を使用して、ユーザの関心対象を抽出できることである。 The effect of this invention is that a user's interest object can be extracted using various types of action history.
(第一の実施の形態)
次に、本発明の第一の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
(First embodiment)
Next, a first embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
はじめに、本発明の第一の実施の形態の構成について説明する。図2は、本発明の第一の実施の形態における推薦システム100の構成を示すブロック図である。
First, the configuration of the first embodiment of the present invention will be described. FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the
図2を参照すると、本発明の第一の実施の形態における推薦システム100は、行動履歴受信部110、行動履歴記憶部120、関心抽出部130、関心情報記憶部140、関心対象推薦部150、推薦結果記憶部160、及び推薦結果評価部170を含む。
Referring to FIG. 2, a
なお、推薦システム100は、CPU(Central Control Unit)とプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。また、行動履歴記憶部120、抽出設定記憶部132、関心情報記憶部140、関連モデル記憶部152、及び推薦結果記憶部160は、それぞれ個別の記憶媒体でも、1つの記憶媒体によって構成されてもよい。
The
また、本発明の第一の実施の形態における推薦システム100の各構成要素のそれぞれ、または、これらのうちのいくつかにより、1つの装置を構成してもよい。例えば、関心抽出部130により、関心抽出装置を構成してもよい。
Moreover, you may comprise one apparatus by each of each component of the
行動履歴受信部110は、通信ネットワークを介して、ユーザが使用するユーザ端末、または、ユーザがアクセスするサーバ装置から、ユーザの行動履歴情報を受信し、行動履歴記憶部120に保存する。
The action history receiving unit 110 receives user action history information from a user terminal used by the user or a server device accessed by the user via the communication network, and stores it in the action
図4は、本発明の第一の実施の形態における行動履歴情報の例を示す図である。行動履歴情報は、ユーザにより関心対象に対する行動が行われた日時、その行動が行われた対象である関心対象を識別する関心対象識別子(A、B、C…)、及び行動種別(購買、閲覧等)を含む。 FIG. 4 is a diagram showing an example of action history information according to the first embodiment of the present invention. The action history information includes the date and time when the action on the object of interest was performed by the user, the interest object identifier (A, B, C...) That identifies the object of interest on which the action was performed, and the action type (purchasing and browsing). Etc.).
ここで、行動種別「購買」は、ユーザがユーザ端末から関心対象識別子で示される関心対象を販売するサーバ装置にアクセスし、その関心対象を購買したことを示す。また、行動種別「閲覧」は、ユーザが、ユーザ端末において、関心対象識別子で示される関心対象について記述された所定のコンテンツデータをサーバ装置から取得し、閲覧したことを示す。 Here, the action type “purchase” indicates that the user has accessed the server device that sells the interest object indicated by the interest object identifier from the user terminal and has purchased the interest object. Also, the action type “browsing” indicates that the user has acquired and browsed predetermined content data described about the target of interest indicated by the target of interest identifier from the server device in the user terminal.
行動履歴情報に含まれる日時、関心対象識別子、及び行動種別は、ユーザ端末、または、サーバ装置において検出できるものとする。 It is assumed that the date and time, the interest identifier, and the action type included in the action history information can be detected by the user terminal or the server device.
なお、行動履歴情報は、ユーザを識別するユーザ識別子(ユーザ1、ユーザ2、…)毎に保存されるものとする。
In addition, action history information shall be preserve | saved for every user identifier (User 1,
関心抽出部130は、行動履歴記憶部120に記憶されている行動履歴情報を入力として、ユーザが関心を持っている関心対象を抽出し、関心情報として関心情報記憶部140に保存する。
The
図9は、本発明の第一の実施の形態における関心情報の例を示す図である。関心情報は、ユーザのユーザ識別子、及びそれぞれのユーザが関心を持っていると判定された関心対象の関心対象識別子を含む。 FIG. 9 is a diagram showing an example of interest information in the first embodiment of the present invention. The interest information includes the user identifier of the user and the interest identifier of the interest determined that each user is interested.
関心抽出部130は、関心対象判定部131、抽出設定記憶部132、及び抽出条件設定部133を含む。
The
ここで、関心対象判定部131は、ユーザが行動履歴情報に含まれる各関心対象に対して関心を持っているかどうかを、抽出設定記憶部132に記憶されている抽出条件(ユーザが関心対象に対して関心を持っていると判断するための仮説)に基づいて判定する。抽出条件は、関心対象に対してユーザが行った所定の行動により指定される。ここで、抽出条件は、抽出条件テンプレートのパラメータにより表されるものとする。
Here, the
図5は、本発明の第一の実施の形態における抽出条件テンプレートの例を示す図である。図5の例では、パラメータとして、「行動X」(所定の行動)、「時間R」、「回数N」、及び「行動Y」(所定の行動)を含む。 FIG. 5 is a diagram showing an example of the extraction condition template in the first embodiment of the present invention. In the example of FIG. 5, the parameters include “action X” (predetermined action), “time R”, “number of times N”, and “action Y” (predetermined action).
図6及び図7は、本発明の第一の実施の形態における抽出条件情報の例を示す図である。抽出条件情報は、抽出条件を識別する抽出条件識別子、及びそれぞれの抽出条件に対する、抽出条件テンプレートの各パラメータの設定値を含む。図6の例では、抽出条件識別子「条件1」の抽出条件には、「行動X=任意の行動」、「時間R=任意の時間」、「回数N=1回」、及び「行動Y=購買」が設定されている。これは、「関心対象を購買した場合、その関心対象について関心を持っていると判定する」ことを示す。また、図7の例では、抽出条件識別子「条件2」の抽出条件には、「行動X=任意の行動」、「時間R=1時間」、「回数N=2回」、及び「行動Y=閲覧」が設定されている。これは、「関心対象に記述されたコンテンツデータを、1時関に2回以上閲覧した場合、その関心対象について関心を持っていると判定する」ことを示す。
6 and 7 are diagrams showing examples of extraction condition information in the first embodiment of the present invention. The extraction condition information includes an extraction condition identifier for identifying the extraction condition, and a setting value of each parameter of the extraction condition template for each extraction condition. In the example of FIG. 6, the extraction condition with the extraction condition identifier “condition 1” includes “behavior X = arbitrary action”, “time R = arbitrary time”, “number of times N = 1”, and “action Y = "Purchase" is set. This indicates that "when an object of interest is purchased, it is determined that the object of interest is interested". In the example of FIG. 7, the extraction condition with the extraction condition identifier “
抽出設定部133は、管理者から、関心対象判定部131において使用される抽出条件の入力を受け付け、抽出条件情報として抽出設定記憶部132に保存する。
The
関心対象推薦部150は、関心情報記憶部140に記憶されている関心情報を基に、そのユーザが関心を持つ可能性がある関心対象を含む推薦情報をユーザに提供する。
Based on the interest information stored in the interest
関心対象推薦部150は、関連性解析部151、関連モデル記憶部152、及び推薦情報送信部153を含む。
The interest
ここで、関連性解析部151は、関心情報記憶部140に記憶されている関心情報を解析し、関心対象間、または、ユーザ間の関連を示す関連情報を生成し、関連モデル記憶部152に保存する。
Here, the relevance analysis unit 151 analyzes the interest information stored in the interest
図10は、本発明の第一の実施の形態における関連情報の例を示す図である。図10の例では、関連情報は関心対象間の関連を示している。この場合、関連情報は、関心対象の関心対象識別子、及びそれぞれの関心対象に関連する関心対象の関心対象識別子を含む。 FIG. 10 is a diagram showing an example of related information in the first embodiment of the present invention. In the example of FIG. 10, the related information indicates the relationship between the objects of interest. In this case, the related information includes a target object identifier of the target object and a target object identifier of the target object related to each target object.
推薦情報送信部153は、ユーザから推薦要求を受信すると、関連モデル記憶部152に記憶されている関連情報を基に、そのユーザが関心を持つ可能性がある関心対象を抽出し、推薦情報としてユーザに送信する。また、推薦情報送信部153は、ユーザに送信した推薦情報を推薦結果記憶部160に保存する。
When the recommendation
推薦結果評価部170は、管理者から評価要求を受信すると、推薦結果記憶部160に記憶されている推薦情報と行動履歴記憶部120に記憶されている行動履歴情報とを基に、推薦情報を受信したユーザが、推薦情報に含まれる関心対象に対して、所定の行動を行ったかどうかを判定し、評価結果として出力する。
When the recommendation result evaluation unit 170 receives an evaluation request from the administrator, the recommendation result evaluation unit 170 obtains recommendation information based on the recommendation information stored in the recommendation
次に、本発明の第一の実施の形態における推薦システム100の動作について説明する。
Next, operation | movement of the
ここでは、関心対象を、EC(Electronic Commerce)サイトにおいて販売されている商品とし、ユーザがウェブブラウザを通してECサイトのサーバ装置にアクセスする場合を例に、動作を説明する。また、ここでは、あらかじめ、抽出設定部133が、管理者から、図6のような抽出設定情報(抽出条件)の入力を受け付け、抽出設定記憶部132に保存しているものとする。
Here, the operation will be described by taking as an example a case where the object of interest is a product sold on an EC (Electronic Commerce) site, and the user accesses the server device of the EC site through a web browser. Here, it is assumed that the
図3は、本発明の第一の実施の形態における推薦システム100の動作を示すフローチャートである。
FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the
はじめに、行動履歴受信部110は、ユーザ端末、または、サーバ装置から、ユーザの行動履歴情報を受信し、行動履歴記憶部120に保存する(ステップS101)。 First, the action history receiving unit 110 receives user action history information from the user terminal or the server device, and stores it in the action history storage unit 120 (step S101).
例えば、行動履歴受信部110は、ECサイトのサーバ装置からユーザ識別子「ユーザ1」のユーザの行動履歴情報を受信する。ここで、行動履歴情報は、サーバ装置上での、関心対象である商品の購買、商品の詳細説明が記述されたコンテンツデータの閲覧、商品の検索等の行動の履歴を含む。行動履歴受信部110は、図4のような行動履歴情報を、行動履歴記憶部120に保存する。行動履歴受信部110は、他のユーザ識別子のユーザについても同様に行動履歴情報を受信し、行動履歴記憶部120に保存する。
For example, the action history receiving unit 110 receives action history information of the user with the user identifier “user 1” from the server device at the EC site. Here, the action history information includes a history of actions such as purchase of a product of interest on the server device, browsing of content data in which a detailed description of the product is described, and search for a product. The action history receiving unit 110 stores action history information as illustrated in FIG. 4 in the action
次に、関心抽出部130の関心対象判定部131は、抽出設定記憶部132に記憶されている抽出条件を用いて、行動履歴記憶部120に含まれるそれぞれのユーザの行動履歴情報について、ユーザが行動履歴情報に含まれる各関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する(ステップS102)。
Next, the interest
例えば、関心対象判定部131は、図6の抽出条件情報に含まれる抽出条件識別子「条件1」の抽出条件を用いて、ユーザ識別子「ユーザ1」のユーザが図4の行動履歴情報に含まれる各関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する。
For example, the
図8は、本発明の第一の実施の形態における、関心対象判定部131による判定結果の例を示す図である。抽出条件識別子「条件1」の抽出条件は、「関心対象を購買した場合、その関心対象について関心を持っていると判定する」であるため、関心対象判定部131は、ユーザ識別子「ユーザ1」のユーザについて、図8のような判定結果を得る。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a determination result by the object-of-
関心対象判定部131は、行動履歴記憶部120に含まれる全てのユーザの行動履歴情報について、ステップS102を繰り返す(ステップS103)。
The
次に、関心対象判定部131は、ステップS102における判定結果を、関心情報として関心情報記憶部140に保存する(ステップS104)。
Next, the object-of-
例えば、関心対象判定部131は、図9のような関心情報を関心情報記憶部140に保存する。
For example, the interest
次に、関心対象推薦部150の関連性解析部151は、関心情報記憶部140に記憶されている関心情報を基に、関心対象間、または、ユーザ間の関連を示す関連情報を生成し、関連モデル記憶部152に保存する(ステップS105)。ここで、関連性解析部151は、関心情報を基に、関心対象毎、または、ユーザ毎に特徴ベクトルを作成し、それら特徴ベクトル間の距離または相関係数を計算する等のよく知られた方法を用いて、関心対象間、または、ユーザ間の関連度を計算する。そして、関連性解析部151は、計算された関連度を基に、ある関心対象に関連する他の関心対象、または、あるユーザに関連する他のユーザを特定することにより、関連情報を生成する。
Next, the relevance analysis unit 151 of the interest
例えば、関連性解析部151は、関心対象毎に、複数ユーザのそれぞれがその関心対象について関心を持っているかどうかを要素として特徴ベクトルを作成する。この場合、関連性解析部151は、それらの特徴ベクトル間の距離を計算することにより、関心対象間の関連度を計算する。関連性解析部151は、それぞれの関心対象について、関連度が所定の閾値以上の他の関心対象を関連する関心対象として特定する。この結果、関連性解析部151は、図9の関心情報を基に、図10のような関連情報を生成する。 For example, the relevance analysis unit 151 creates a feature vector for each object of interest, using as an element whether each of the plurality of users is interested in the object of interest. In this case, the relationship analysis unit 151 calculates the degree of relationship between the objects of interest by calculating the distance between the feature vectors. The relevance analysis unit 151 identifies, for each interest object, another interest object having a relevance level equal to or higher than a predetermined threshold as a related interest object. As a result, the relationship analysis unit 151 generates the related information as shown in FIG. 10 based on the interest information shown in FIG.
また、関連性解析部151は、ユーザ毎に、ユーザが複数の関心対象のそれぞれについて関心を持っているかどうかを要素として特徴ベクトルを作成してもよい。この場合、関連性解析部151は、それらの特徴ベクトル間の距離を計算することにより、ユーザ間の関連度を計算する。関連性解析部151は、それぞれのユーザについて、関連度が所定の閾値以上の他のユーザを関連するユーザとして特定する。 Further, the relevance analysis unit 151 may create a feature vector for each user by using as an element whether the user is interested in each of a plurality of interest targets. In this case, the relevance analysis unit 151 calculates the degree of relevance between users by calculating the distance between these feature vectors. The relevance analysis unit 151 specifies, for each user, other users whose relevance is equal to or higher than a predetermined threshold as related users.
次に、推薦情報送信部153は、ユーザから推薦要求を受信すると、関連モデル記憶部152に記憶されている関連情報を基に、そのユーザが関心を持つ可能性がある関心対象を抽出し、推薦情報としてユーザに送信する(ステップS106)。
Next, when the recommendation
ここで、関連情報が関心対象間の関連を示す場合、推薦情報送信部153は、その関連情報を参照し、ユーザが関心を持っている関心対象に関連する他の関心対象を抽出し、抽出された他の関心対象を推薦情報としてユーザに送信する。
Here, when the related information indicates a relationship between the objects of interest, the recommendation
例えば、ユーザ識別子「ユーザ1」のユーザから推薦要求を受信した場合、推薦情報送信部153は、図9の関心情報を参照し、ユーザ識別子「ユーザ1」のユーザが関心を持っている関心対象の関心対象識別子「A」、「B」を抽出する。推薦情報送信部153は、図10の関連情報を参照し、関心対象識別子「A」、「B」の関心対象に関連する関心対象の関心対象識別子「E」、「F」を抽出する。推薦情報送信部153は、抽出した関心対象識別子「E」、「F」を推薦情報としてユーザに送信する。
For example, when a recommendation request is received from the user with the user identifier “user 1”, the recommendation
また、関連情報がユーザ間の関連を示す場合、推薦情報送信部153は、その関連情報を参照し、ユーザに関連する他のユーザを抽出し、抽出された他のユーザが関心を持っている関心対象の関心対象識別子を推薦情報としてユーザに送信してもよい。
When the related information indicates a relationship between users, the recommended
なお、推薦情報送信部153は、推薦情報の関心対象識別子に、ユーザが関心を持っている関心対象の関心対象識別子が含まれる場合、これらの関心対象識別子を推薦情報の関心対象識別子から除いてもよい。
In addition, the recommendation
さらに、推薦情報送信部153は、ユーザに送信した推薦情報を推薦結果として推薦結果記憶部160に保存する(ステップS107)。
Further, the recommendation
図11は、本発明の第一の実施の形態における推薦結果の例を示す図である。推薦結果は、推薦情報の提供日時、推薦情報の提供先のユーザのユーザ識別子、及び提供した推薦情報を含む。 FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a recommendation result according to the first embodiment of this invention. The recommendation result includes the provision date and time of the recommendation information, the user identifier of the user to whom the recommendation information is provided, and the provided recommendation information.
例えば、推薦情報送信部153は、図11の推薦結果を推薦結果記憶部160に保存する。
For example, the recommendation
次に、推薦結果評価部170は、管理者から評価要求を受信すると、推薦結果記憶部160に記憶されている推薦情報と行動履歴記憶部120に記憶されている行動履歴情報とを基に、推薦情報を受信したユーザが、推薦情報に含まれる関心対象に対して、所定の行動を行ったかどうかを判定し、評価結果として出力する(ステップS108)。ここで、所定の行動として、例えば、関心対象の購買、関心対象について記述されたコンテンツページの閲覧等が指定される。
Next, when receiving the evaluation request from the administrator, the recommendation result evaluation unit 170 receives the evaluation information stored in the recommendation
所定の行動が関心対象の購買である場合、推薦結果評価部170は、推薦情報の提供先のユーザが、推薦情報の提供日時以降に、推薦情報に含まれる関心対象を購買したかどうかを判定する。そして、推薦結果評価部170は、推薦結果に含まれる推薦情報のそれぞれについて、関心対象を購買したかどうかを判定し、関心対象を購買したと判定された数と推薦情報の数とを基に購買率を算出する。また、所定の行動が関心対象について記述されたコンテンツページの閲覧である場合、推薦結果評価部170は、同様に、推薦結果に含まれる推薦情報のそれぞれについて、関心対象について記述されたコンテンツページを閲覧したかどうかを判定し、閲覧率を算出する。そして、推薦結果評価部170は、算出した購買率または閲覧率を評価結果として出力する。 When the predetermined action is purchase of interest, the recommendation result evaluation unit 170 determines whether the user to whom the recommendation information is provided has purchased the interest included in the recommendation information after the provision date of recommendation information. To do. Then, the recommendation result evaluation unit 170 determines whether or not the object of interest has been purchased for each piece of recommendation information included in the recommendation result, and based on the number determined to have purchased the object of interest and the number of recommended information. Calculate the purchase rate. In addition, when the predetermined action is browsing of a content page described about an object of interest, the recommendation result evaluation unit 170 similarly displays a content page described about the object of interest for each piece of recommendation information included in the recommendation result. It is determined whether or not browsing is performed, and a browsing rate is calculated. Then, the recommendation result evaluation unit 170 outputs the calculated purchase rate or browsing rate as an evaluation result.
管理者は、出力された評価結果を基に、ユーザに送信した推薦結果の効果を判断し、抽出設定情報(抽出条件)を変更する。抽出設定部133は、管理者から、抽出条件の設定値の入力を受け付け、抽出条件情報として抽出設定記憶部132に保存する。
The administrator determines the effect of the recommendation result transmitted to the user based on the output evaluation result, and changes the extraction setting information (extraction condition). The
例えば、抽出設定部133は、管理者から、図7のような抽出条件の入力を受け付け、抽出条件情報として抽出設定記憶部132に保存する。
For example, the
そして、推薦システム100は、ステップS101〜S108を再び実行し、評価結果を出力する。
Then, the
このように、推薦システム100が、抽出条件の入力を受け付け、ユーザが関心を持っている関心対象の抽出、ユーザへの推薦情報の提供、及び、推薦結果の評価を繰り返すことにより、管理者は、ユーザに対してより効果の高い推薦情報が提供できるように、抽出条件を継続的に調整していくことができる。
As described above, the
以上により、本発明の第一の実施の形態の動作が完了する。 Thus, the operation of the first embodiment of the present invention is completed.
次に、本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成について説明する。 Next, a characteristic configuration of the first embodiment of the present invention will be described.
図1は、本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing a characteristic configuration of the first embodiment of the present invention.
関心抽出装置は、行動履歴記憶部120、抽出設定記憶部132、及び関心対象判定部131を含む。ここで、行動履歴記憶部120は、関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報を記憶する。抽出設定記憶部132は、行動履歴情報を基に、ユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件を記憶する。関心対象判定部131は、行動履歴記憶部120の行動履歴情報と抽出設定記憶部132の抽出条件とを基に、ユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する。
The interest extraction device includes an action
本発明の第一の実施の形態によれば、ユーザの様々な種類の行動履歴を使用して、ユーザの関心対象を抽出できる。その理由は、関心対象判定部131が、行動履歴記憶部120に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部132に記憶されているユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、ユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するためである。
According to the first embodiment of the present invention, it is possible to extract a user's interests using various types of user behavior histories. The reason is that the
また、本発明の第一の実施の形態によれば、ユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件を、行動履歴の種類に応じて、容易に変更できる。その理由は、抽出設定部133が入力された抽出条件を抽出設定記憶部132に保存するためである。
Further, according to the first embodiment of the present invention, the extraction condition for determining whether the user is interested in the object of interest can be easily changed according to the type of action history. This is because the
(第二の実施の形態)
次に、本発明の第二の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
(Second embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
はじめに、本発明の第二の実施の形態の構成について説明する。図12は、本発明の第二の実施の形態における推薦システム100の構成を示すブロック図である。
First, the configuration of the second embodiment of the present invention will be described. FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of the
図12を参照すると、本発明の第二の実施の形態における推薦システム100の関心抽出部130は、複数の関心対象判定部131(以下、複数の関心対象判定部131のそれぞれの符号を131a、131b、131cとする)を含む。また、本発明の第二の実施の形態における推薦システム100の関心抽出部130は、本発明の第一の実施の形態の構成に加えて、関心情報集約部134、集約設定記憶部135、及び集約設定部136を含む。
Referring to FIG. 12, the
ここで、関心対象判定部131は、行動履歴記憶部120に記憶されている行動履歴情報を入力として、ユーザが関心対象に関心を持っているかどうかを判定し、判定結果を出力する。複数の関心対象判定部131のそれぞれは、抽出設定記憶部132に記憶されている複数の抽出条件のそれぞれに基づいて判定を行う。
Here, the interest
図16は、本発明の第二の実施の形態における抽出条件情報の例を示す図である。図16の例では、抽出条件識別子「条件1」、「条件2」の2つの抽出条件が抽出条件情報に設定されている。
FIG. 16 is a diagram showing an example of extraction condition information in the second embodiment of the present invention. In the example of FIG. 16, two extraction conditions of extraction condition identifiers “condition 1” and “
抽出設定部133は、複数の抽出条件の入力を受け付け、抽出条件情報として抽出設定記憶部132に保存する。
The
関心情報集約部134は、複数の関心対象判定部131のそれぞれにおいて出力された関心の判定結果を、集約設定記憶部135に記憶されている集約設定情報に基づいて集約する。
The interest
図17は、本発明の第二の実施の形態における集約設定情報の例を示す図である。集約設定情報は、抽出条件を識別する抽出条件識別子、及びそれぞれの抽出条件に対するサンプリング率を含む。図17の例では、抽出条件識別子「条件1」のサンプリング率には、「100%」が設定されている。これは、関心対象判定部131から出力された判定結果の全てをそのまま使用することを示す。また、抽出条件識別子「条件2」のサンプリング率には、「50%」が設定されている。これは、関心対象判定部131から出力された判定結果を50%の確率で使用することを示す。
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the aggregation setting information according to the second embodiment of the present invention. The aggregation setting information includes an extraction condition identifier that identifies the extraction condition, and a sampling rate for each extraction condition. In the example of FIG. 17, “100%” is set as the sampling rate of the extraction condition identifier “condition 1”. This indicates that all the determination results output from the interest
集約設定部136は、管理者から、関心情報集約部134において使用される集約設定情報の入力を受け付け、集約設定記憶部135に保存する。
The
次に、本発明の第二の実施の形態における推薦システム100の動作について説明する。
Next, the operation of the
ここでは、あらかじめ、抽出設定部133が、管理者から、図16のような抽出設定情報(抽出条件)の入力を受け付け、抽出設定記憶部132に保存しているものとする。また、集約設定部136が、管理者から、図17のような集約設定情報(サンプリング率)の入力を受け付け、集約設定記憶部135に保存しているものとする。
Here, it is assumed that the
図13は、本発明の第二の実施の形態における推薦システム100の動作を示すフローチャートである。
FIG. 13 is a flowchart showing the operation of the
はじめに、行動履歴受信部110は、ユーザ端末、または、サーバ装置から、ユーザの行動履歴情報を受信し、行動履歴記憶部120に保存する(ステップS201)。 First, the action history receiving unit 110 receives user action history information from the user terminal or the server device, and stores it in the action history storage unit 120 (step S201).
例えば、行動履歴受信部110は、「ユーザ1」のユーザについて、図4のような行動履歴情報を、行動履歴記憶部120に保存する。行動履歴受信部110は、他のユーザ識別子のユーザについても同様に行動履歴情報を受信し、行動履歴記憶部120に保存する。
For example, the behavior history receiving unit 110 stores behavior history information as illustrated in FIG. 4 in the behavior
次に、関心抽出部130の各関心対象判定部131は、抽出設定記憶部132に記憶されている抽出条件を用いて、行動履歴記憶部120に含まれるそれぞれのユーザの行動履歴情報について、ユーザが行動履歴情報に含まれる各関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する(ステップS202)。ここで、複数の関心対象判定部131のそれぞれは、抽出設定記憶部132に記憶されている複数の抽出条件のそれぞれを用いて、判定を行う。
Next, each interest
例えば、関心対象判定部131aは、図15の抽出条件情報に含まれる抽出条件識別子「条件1」の抽出条件を用いて、ユーザ識別子「ユーザ1」のユーザが図4の行動履歴情報に含まれる各関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する。また、関心対象判定部131bのユーザ状態判定部121は、図15の抽出条件情報に含まれる抽出条件識別子「条件2」の抽出条件を用いて、ユーザ識別子「ユーザ1」のユーザが図4の行動履歴情報に含まれる各関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する。
For example, the interest determination unit 131a uses the extraction condition of the extraction condition identifier “condition 1” included in the extraction condition information of FIG. 15 to include the user with the user identifier “user 1” in the action history information of FIG. Determine if you are interested in each object of interest. Further, the user state determination unit 121 of the interest target determination unit 131b uses the extraction condition of the extraction condition identifier “
図14は、本発明の第二の実施の形態における、関心対象判定部131aによる判定結果の例を示す図である。抽出条件識別子「条件1」の抽出条件は、「関心対象を購買した場合、その関心対象について関心を持っていると判定する」であるため、関心対象判定部131aは、ユーザ識別子「ユーザ1」のユーザについて、図14のような判定結果を得る。 FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a determination result by the object-of-interest determination unit 131a according to the second embodiment of the present invention. Since the extraction condition of the extraction condition identifier “condition 1” is “if the object of interest is purchased, it is determined that the object of interest is interested”, the object of interest determination unit 131a has the user identifier “user 1”. The determination result as shown in FIG.
図15は、本発明の第二の実施の形態における、関心対象判定部131bによる判定結果の例を示す図である。抽出条件識別子「条件2」の抽出条件は、「関心対象に記述されたコンテンツデータを、1時関に2回以上閲覧した場合、その関心対象について関心を持っていると判定する」であるため、関心対象判定部131bは、ユーザ識別子「ユーザ1」のユーザについて、図15のような判定結果を得る。
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a determination result by the object-of-interest determination unit 131b in the second embodiment of the present invention. The extraction condition of the extraction condition identifier “
複数の関心対象判定部131のそれぞれは、行動履歴記憶部120に含まれる全てのユーザの行動履歴情報について、ステップS202を繰り返す(ステップS203)。
Each of the plurality of
次に、関心対象判定部131は、ステップS202における判定結果を関心情報集約部134に出力する(ステップS204)。
Next, the object-of-
関心情報集約部134は、それぞれのユーザについて、複数の関心対象判定部131から出力された判定結果のそれぞれを、集約設定記憶部135に記憶されている集約設定情報に基づいてサンプリングする(ステップS205)。ここで、関心情報集約部134は、集約設定情報を参照し、判定結果を得るために使用された抽出条件に対応するサンプリング率を用いて、判定結果をサンプリングする。
The interest
図18は、本発明の第二の実施の形態における、関心対象判定部131aによる判定結果に対するサンプリング結果の例を示す図である。また、図19は、本発明の第二の実施の形態における、関心対象判定部131bによる判定結果に対するサンプリング結果の例を示す図である。 FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a sampling result with respect to a determination result by the object-of-interest determination unit 131a in the second embodiment of the present invention. Moreover, FIG. 19 is a figure which shows the example of the sampling result with respect to the determination result by the interested object determination part 131b in 2nd embodiment of this invention.
例えば、関心対象判定部131aから出力された判定結果(図14)は、抽出条件識別子「条件1」の抽出条件を用いて得られた判定結果であるため、関心情報集約部134は、図17の集約設定情報を参照し、抽出条件識別子「条件1」に対応するサンプリング率「100%」を用いて判定結果をサンプリングする。この結果、関心情報集約部134は、図14の判定結果に対して、図18のようなサンプリング結果を得る。
For example, since the determination result (FIG. 14) output from the interest target determination unit 131a is a determination result obtained using the extraction condition of the extraction condition identifier “condition 1”, the interest
同様に、関心対象判定部131bから出力された判定結果(図15)は、抽出条件識別子「条件2」の抽出条件を用いて得られた判定結果であるため、関心情報集約部134は、図17の集約設定情報を参照し、抽出条件識別子「条件2」に対応するサンプリング率「50%」を用いて判定結果をサンプリングする。この結果、関心情報集約部134は、図15の判定結果に対して、図19のようなサンプリング結果を得る。
Similarly, since the determination result (FIG. 15) output from the interest target determination unit 131b is a determination result obtained using the extraction condition of the extraction condition identifier “
次に、関心情報集約部134は、それぞれの判定結果に対するサンプリング結果を集約する(ステップS206)。
Next, the interest
図20は、本発明の第二の実施の形態における、サンプリング結果を集約した集約結果の例を示す図である。 FIG. 20 is a diagram illustrating an example of an aggregation result obtained by aggregating sampling results in the second embodiment of the present invention.
例えば、関心情報集約部134は、図18のサンプリング結果と図19のサンプリング結果とを集約して、図20のような集約結果を得る。
For example, the interest
関心情報集約部134は、関心対象判定部131から出力された全てのユーザの判定結果について、ステップS205、S206を繰り返す(ステップS207)。そして、関心情報集約部134は、各ユーザについての集約結果を、関心情報として関心情報記憶部140に保存する(ステップS208)。
The interest
図21は、本発明の第二の実施の形態における関心情報の例を示す図である。例えば、関心情報集約部134は、図21のような関心情報を関心情報記憶部140に保存する。
FIG. 21 is a diagram illustrating an example of interest information in the second embodiment of the present invention. For example, the interest
次に、関心対象推薦部150の関連性解析部151は、関心情報記憶部140に記憶されている関心情報を基に、関心対象間、または、ユーザ間の関連を示す関連情報を生成し、関連モデル記憶部152に保存する(ステップS209)。
Next, the relevance analysis unit 151 of the interest
図22は、本発明の第二の実施の形態における関連情報の例を示す図である。例えば、関連性解析部151は、図21の関心情報を基に、図22のような関連情報を生成する。 FIG. 22 is a diagram showing an example of related information in the second embodiment of the present invention. For example, the relationship analysis unit 151 generates the related information as illustrated in FIG. 22 based on the interest information illustrated in FIG.
推薦情報送信部153は、ユーザから推薦要求を受信すると、関連モデル記憶部152に記憶されている関連情報を基に、そのユーザが関心を持つ可能性がある関心対象を抽出し、推薦情報としてユーザに送信する(ステップS210)。推薦情報送信部153は、推薦結果を推薦結果記憶部160に保存する(ステップS211)。推薦結果評価部170は、管理者から評価要求を受信すると、評価結果を出力する(ステップS212)。
When the recommendation
管理者は、出力された評価結果を基に、ユーザに提供した推薦結果の効果を判断し、抽出設定情報(抽出条件)、及び、集約設定情報(サンプリング率)を変更する。抽出設定部133は、管理者から、抽出条件識別子と設定値との入力を受け付け、抽出条件情報として抽出設定記憶部132に保存する。また、集約設定部136は、管理者から、抽出条件識別子とサンプリング率との入力を受け付け、集約設定情報として集約設定記憶部135に保存する。
The administrator determines the effect of the recommendation result provided to the user based on the output evaluation result, and changes the extraction setting information (extraction condition) and the aggregation setting information (sampling rate). The
そして、推薦システム100は、ステップS201〜S212を再び実行し、評価結果を出力する。
Then, the
このように、推薦システム100が、抽出条件とサンプリング率との入力を受け付け、ユーザが関心を持っている関心対象の抽出、ユーザへの推薦情報の提供、及び、推薦結果の評価を繰り返すことにより、管理者は、ユーザに対してより効果の高い推薦情報が提供できるように、抽出条件、及び、サンプリング率を継続的に調整していくことができる。
As described above, the
以上により、本発明の第二の実施の形態の動作が完了する。 Thus, the operation of the second embodiment of the present invention is completed.
本発明の第二の実施の形態によれば、ユーザの複数種類の行動履歴を使用して、ユーザに対して関心対象を抽出できる。その理由は、複数の関心対象判定部131のそれぞれが、抽出設定記憶部132に記憶されている複数の抽出条件のそれぞれを基に、ユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、関心情報集約部134が、複数の関心対象判定部131における判定結果を集約するためである。
According to the second embodiment of the present invention, it is possible to extract a target of interest for a user using a plurality of types of behavior histories of the user. The reason is that each of the plurality of
また、本発明の第二の実施の形態によれば、複数の抽出条件による判定結果を集約するための集約設定情報を、抽出条件に応じて容易に変更できる。その理由は、集約設定部136が、入力された集約設定情報を集約設定記憶部135に保存するためである。
Further, according to the second embodiment of the present invention, the aggregation setting information for aggregating determination results based on a plurality of extraction conditions can be easily changed according to the extraction conditions. The reason is that the
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。 While the present invention has been described with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.
例えば、本発明の第一及び第二の実施の形態においては、関心対象に対して関心を持っているかどうかの判定、または、推薦情報の評価を行うために使用する行動の種別として、「購買」と「閲覧」とを使用した場合を例に説明した。しかしながら、行動の種別として、関心対象についての検索、関心対象について記述された所定のコンテンツデータのブックマーク等、関心対象に対する他の行動を使用してもよい。 For example, in the first and second embodiments of the present invention, “purchasing” is used as the type of action used to determine whether or not the subject of interest is interested or to evaluate recommendation information. "And" browsing "are used as an example. However, as the type of action, other actions for the object of interest such as a search for the object of interest and a bookmark of predetermined content data described for the object of interest may be used.
また、本発明の第二の実施の形態においては、抽出条件に対するサンプリング率は固定値とした。しかしながら、サンプリング率は、判定を行った行動が発生した日時と関心抽出を行う日時とに応じた、可変値としてもよい。例えば、判定を行った行動が発生した日時が関心抽出を行う日時より100日以上前の判定結果についてのサンプリング率は0%とし、100日前から後のサンプリング率は、1日経つ毎に1%ずつ増やしてもよい。 In the second embodiment of the present invention, the sampling rate with respect to the extraction condition is a fixed value. However, the sampling rate may be a variable value according to the date and time when the action for which the determination is made and the date and time when the interest is extracted. For example, the sampling rate for the determination result that is 100 days or more before the date and time when interest is extracted is 0%, and the sampling rate after 100 days is 1% every day. You may increase it one by one.
また、本発明の第二の実施の形態においては、関心情報集約部134が、複数の関心対象判定部131のそれぞれにおいて出力された関心の判定結果を、抽出条件に対するサンプリング率に基づいてサンプリングし、サンプリング結果を集約している。しかしながら、関心情報集約部134は、サンプリング以外の方法を用いて、関心の判定結果を集約してもよい。例えば、関心の判定結果を1(関心ありを表す)または0(関心なしを表す)の数値とし、関心情報集約部134は、複数の判定結果を、抽出条件に対して設定した重みを用いて合計し、その合計値を集約結果としてもよい。
In the second embodiment of the present invention, the interest
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。 A part or all of the above-described embodiment can be described as in the following supplementary notes, but is not limited thereto.
(付記1)
関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報を記憶する行動履歴記憶部と、
前記行動履歴情報を基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件を記憶する抽出設定記憶部と、
前記行動履歴記憶部の前記行動履歴情報と前記抽出設定記憶部の前記抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する関心対象判定部と
を含む関心抽出装置。
(Appendix 1)
An action history storage unit for storing action history information indicating a history of user actions with respect to the object of interest;
Based on the action history information, an extraction setting storage unit that stores an extraction condition for determining whether the user is interested in the object of interest;
An interest object determination unit that determines whether the user is interested in the object of interest based on the action history information in the action history storage unit and the extraction condition in the extraction setting storage unit. Interest extraction device.
(付記2)
入力された前記抽出条件を前記抽出設定記憶部に保存する抽出設定部をさらに含む
付記1に記載の関心抽出装置。
(Appendix 2)
The interest extraction device according to appendix 1, further including an extraction setting unit that stores the input extraction condition in the extraction setting storage unit.
(付記3)
前記抽出条件は、前記関心対象に対して前記ユーザが行った所定の行動により指定される
付記1または2記載の関心抽出装置。
(Appendix 3)
The interest extraction device according to
(付記4)
前記抽出条件は、前記関心対象に対して前記ユーザが行った複数の所定の行動の順序、または、前記関心対象に対して前記ユーザが行った複数の所定の行動の頻度のうちの少なくとも一方により指定される
付記1から3のいずれかに記載の関心抽出装置。
(Appendix 4)
The extraction condition is based on at least one of an order of a plurality of predetermined actions performed by the user on the object of interest or a frequency of a plurality of predetermined actions performed by the user on the object of interest. The interest extraction device according to any one of supplementary notes 1 to 3, which is designated.
(付記5)
前記関心対象に対する前記ユーザの所定の行動として、前記関心対象の購買、前記関心対象が記述されたコンテンツデータの閲覧、前記関心対象が記述されたコンテンツデータのブックマーク、前記関心対象の検索のうちの少なくとも一つを用いる
付記1から4のいずれかに記載の関心抽出装置。
(Appendix 5)
The predetermined action of the user with respect to the target of interest includes purchasing the target of interest, browsing the content data describing the target of interest, bookmarking the content data describing the target of interest, and searching for the target of interest. The interest extraction device according to any one of appendices 1 to 4, wherein at least one is used.
(付記6)
前記抽出設定記憶部は、複数の前記抽出条件を記憶し、
それぞれが前記抽出設定記憶部の前記複数の前記抽出条件のそれぞれを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する複数の前記関心対象判定部と、
前記複数の関心対象判定部における前記関心対象に対する関心の判定結果を集約する関心情報集約部と
をさらに含む付記1から5のいずれかに記載の関心抽出装置。
(Appendix 6)
The extraction setting storage unit stores a plurality of the extraction conditions,
A plurality of the object of interest determination units that determine whether the user is interested in the object of interest based on each of the plurality of extraction conditions of the extraction setting storage unit;
The interest extraction device according to any one of appendices 1 to 5, further comprising: an interest information aggregating unit that aggregates interest determination results for the interested object in the plurality of interested object determining units.
(付記7)
前記判定結果を集約する方法を示す集約設定情報を記憶する集約設定記憶部
をさらに含み、
前記関心情報集約部は、前記集約設定記憶部の前記集約設定情報に従って、前記複数の関心対象判定部における前記関心対象に対する関心の前記判定結果を集約する
付記6に記載の関心抽出装置。
(Appendix 7)
An aggregation setting storage unit that stores aggregation setting information indicating a method of aggregating the determination results;
The interest extraction device according to appendix 6, wherein the interest information aggregating unit aggregates the determination results of the interest with respect to the target of interest in the plurality of interest target determination units according to the aggregation setting information of the aggregation setting storage unit.
(付記8)
入力された前記集約設定情報を前記集約設定記憶部に保存する集約設定部をさらに含む
付記7に記載の関心抽出装置。
(Appendix 8)
The interest extraction device according to appendix 7, further including an aggregation setting unit that stores the input aggregation setting information in the aggregation setting storage unit.
(付記9)
行動履歴記憶部に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部に記憶されている前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する
関心抽出方法。
(Appendix 9)
Action history information indicating a history of the user's action with respect to the target of interest stored in the action history storage unit, and whether or not the user stored in the extraction setting storage unit is interested in the target of interest An interest extraction method for determining whether or not the user is interested in the object of interest based on extraction conditions for
(付記10)
さらに、入力された前記抽出条件を前記抽出設定記憶部に保存する
付記9に記載の関心抽出方法。
(Appendix 10)
Furthermore, the interest extraction method according to appendix 9, wherein the input extraction condition is stored in the extraction setting storage unit.
(付記11)
前記抽出条件は、前記関心対象に対して前記ユーザが行った所定の行動により指定される
付記9または10記載の関心抽出方法。
(Appendix 11)
The interest extraction method according to
(付記12)
前記抽出条件は、前記関心対象に対して前記ユーザが行った複数の所定の行動の順序、または、前記関心対象に対して前記ユーザが行った複数の所定の行動の頻度のうちの少なくとも一方により指定される
付記9から11のいずれかに記載の関心抽出方法。
(Appendix 12)
The extraction condition is based on at least one of an order of a plurality of predetermined actions performed by the user on the object of interest or a frequency of a plurality of predetermined actions performed by the user on the object of interest. The interest extraction method according to any one of supplementary notes 9 to 11, which is designated.
(付記13)
前記関心対象に対する前記ユーザの所定の行動として、前記関心対象の購買、前記関心対象が記述されたコンテンツデータの閲覧、前記関心対象が記述されたコンテンツデータのブックマーク、前記関心対象の検索のうちの少なくとも一つを用いる
付記9から12のいずれかに記載の関心抽出方法。
(Appendix 13)
The predetermined action of the user with respect to the target of interest includes purchasing the target of interest, browsing the content data describing the target of interest, bookmarking the content data describing the target of interest, and searching for the target of interest. The interest extraction method according to any one of appendices 9 to 12, wherein at least one is used.
(付記14)
前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する場合、前記抽出設定記憶部の複数の前記抽出条件のそれぞれを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、
さらに、前記複数の抽出条件に対する判定結果を集約する
付記9から13のいずれかに記載の関心抽出方法。
(Appendix 14)
When determining whether or not the user is interested in the object of interest, the user is interested in the object of interest based on each of the plurality of extraction conditions in the extraction setting storage unit. Whether or not
Furthermore, the interest extraction method according to any one of supplementary notes 9 to 13, wherein determination results for the plurality of extraction conditions are collected.
(付記15)
前記複数の抽出条件に対する判定結果を集約する場合、集約設定記憶部に記憶された前記判定結果を集約する方法を示す集約設定情報に従って、前記判定結果を集約する
付記14に記載の関心抽出方法。
(Appendix 15)
The interest extraction method according to supplementary note 14, wherein when the determination results for the plurality of extraction conditions are aggregated, the determination results are aggregated according to aggregation setting information indicating a method of aggregating the determination results stored in the aggregation setting storage unit.
(付記16)
さらに、入力された前記集約設定情報を前記集約設定記憶部に保存する
付記15に記載の関心抽出方法。
(Appendix 16)
The interest extraction method according to supplementary note 15, further comprising storing the input aggregation setting information in the aggregation setting storage unit.
(付記17)
コンピュータに、
行動履歴記憶部に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部に記憶されている前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する
処理を実行させる関心抽出プログラム。
(Appendix 17)
On the computer,
Action history information indicating a history of the user's action with respect to the target of interest stored in the action history storage unit, and whether or not the user stored in the extraction setting storage unit is interested in the target of interest The interest extraction program which performs the process which determines whether the said user is interested in the said interest object based on the extraction conditions for doing.
(付記18)
さらに、入力された前記抽出条件を前記抽出設定記憶部に保存する
付記17に記載の関心抽出プログラム。
(Appendix 18)
Furthermore, the interest extraction program of Additional remark 17 which preserve | saves the said extracted extraction conditions in the said extraction setting memory | storage part.
(付記19)
前記抽出条件は、前記関心対象に対して前記ユーザが行った所定の行動により指定される
付記17または18記載の関心抽出プログラム。
(Appendix 19)
The interest extraction program according to appendix 17 or 18, wherein the extraction condition is specified by a predetermined action performed by the user on the object of interest.
(付記20)
前記抽出条件は、前記関心対象に対して前記ユーザが行った複数の所定の行動の順序、または、前記関心対象に対して前記ユーザが行った複数の所定の行動の頻度のうちの少なくとも一方により指定される
付記17から19のいずれかに記載の関心抽出プログラム。
(Appendix 20)
The extraction condition is based on at least one of an order of a plurality of predetermined actions performed by the user on the object of interest or a frequency of a plurality of predetermined actions performed by the user on the object of interest. The interest extraction program according to any one of supplementary notes 17 to 19, which is designated.
(付記21)
前記関心対象に対する前記ユーザの所定の行動として、前記関心対象の購買、前記関心対象が記述されたコンテンツデータの閲覧、前記関心対象が記述されたコンテンツデータのブックマーク、前記関心対象の検索のうちの少なくとも一つを用いる
付記17から20のいずれかに記載の関心抽出プログラム。
(Appendix 21)
The predetermined action of the user with respect to the target of interest includes purchasing the target of interest, browsing the content data describing the target of interest, bookmarking the content data describing the target of interest, and searching for the target of interest. The interest extraction program according to any one of appendices 17 to 20, wherein at least one is used.
(付記22)
前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する場合、前記抽出設定記憶部の複数の前記抽出条件のそれぞれを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、
さらに、前記複数の抽出条件に対する判定結果を集約する
付記17から21のいずれかに記載の関心抽出プログラム。
(Appendix 22)
When determining whether or not the user is interested in the object of interest, the user is interested in the object of interest based on each of the plurality of extraction conditions in the extraction setting storage unit. Whether or not
Furthermore, the interest extraction program according to any one of appendices 17 to 21, wherein the determination results for the plurality of extraction conditions are collected.
(付記23)
前記複数の抽出条件に対する判定結果を集約する場合、集約設定記憶部に記憶された前記判定結果を集約する方法を示す集約設定情報に従って、前記判定結果を集約する
付記22に記載の関心抽出プログラム。
(Appendix 23)
The interest extraction program according to appendix 22, wherein when the determination results for the plurality of extraction conditions are aggregated, the determination results are aggregated according to aggregation setting information indicating a method of aggregating the determination results stored in the aggregation setting storage unit.
(付記24)
さらに、入力された前記集約設定情報を前記集約設定記憶部に保存する
付記23に記載の関心抽出プログラム。
(Appendix 24)
Furthermore, the interest extraction program according to appendix 23, which stores the input aggregation setting information in the aggregation setting storage unit.
本発明は、ショッピングサイトにおける商品の推薦、動画配信サービスにおける動画コンテンツの推薦等に利用することができる。 The present invention can be used for product recommendation at a shopping site, video content recommendation at a video distribution service, and the like.
100 推薦システム
110 行動履歴受信部
120 行動履歴記憶部
130 関心抽出部
131 関心対象判定部
132 抽出設定記憶部
133 抽出設定部
134 関心情報集約部
135 集約設定記憶部
136 集約設定部
140 関心情報記憶部
150 関心対象推薦部
151 関連性解析部
152 関連モデル記憶部
153 推薦情報送信部
160 推薦結果記憶部
170 推薦結果評価部
DESCRIPTION OF
Claims (10)
前記行動履歴情報を基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件を記憶する抽出設定記憶部と、
前記行動履歴記憶部の前記行動履歴情報と前記抽出設定記憶部の前記抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する関心対象判定部と
を含む関心抽出装置。 An action history storage unit for storing action history information indicating a history of user actions with respect to the object of interest;
Based on the action history information, an extraction setting storage unit that stores an extraction condition for determining whether the user is interested in the object of interest;
An interest object determination unit that determines whether the user is interested in the object of interest based on the action history information in the action history storage unit and the extraction condition in the extraction setting storage unit. Interest extraction device.
請求項1に記載の関心抽出装置。 The interest extraction device according to claim 1, further comprising an extraction setting unit that stores the input extraction condition in the extraction setting storage unit.
請求項1または2記載の関心抽出装置。 The interest extraction device according to claim 1 or 2, wherein the extraction condition is specified by a predetermined action performed by the user on the object of interest.
請求項1から3のいずれかに記載の関心抽出装置。 The extraction condition is based on at least one of an order of a plurality of predetermined actions performed by the user on the object of interest or a frequency of a plurality of predetermined actions performed by the user on the object of interest. The interest extraction device according to any one of claims 1 to 3, which is specified.
請求項1から4のいずれかに記載の関心抽出装置。 The predetermined action of the user with respect to the target of interest includes purchasing the target of interest, browsing the content data describing the target of interest, bookmarking the content data describing the target of interest, and searching for the target of interest. The interest extracting apparatus according to claim 1, wherein at least one is used.
それぞれが前記抽出設定記憶部の前記複数の前記抽出条件のそれぞれを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する複数の前記関心対象判定部と、
前記複数の関心対象判定部における前記関心対象に対する関心の判定結果を集約する関心情報集約部と
をさらに含む請求項1から5のいずれかに記載の関心抽出装置。 The extraction setting storage unit stores a plurality of the extraction conditions,
A plurality of the object of interest determination units that determine whether the user is interested in the object of interest based on each of the plurality of extraction conditions of the extraction setting storage unit;
The interest extraction device according to claim 1, further comprising an interest information aggregating unit for aggregating determination results of interest with respect to the interested object in the plurality of interested object determining units.
をさらに含み、
前記関心情報集約部は、前記集約設定記憶部の前記集約設定情報に従って、前記複数の関心対象判定部における前記関心対象に対する関心の前記判定結果を集約する
請求項6に記載の関心抽出装置。 An aggregation setting storage unit that stores aggregation setting information indicating a method of aggregating the determination results;
The interest extraction device according to claim 6, wherein the interest information aggregating unit aggregates the determination results of the interest with respect to the target of interest in the plurality of interest target determination units according to the aggregation setting information of the aggregation setting storage unit.
請求項7に記載の関心抽出装置。 The interest extraction device according to claim 7, further comprising an aggregation setting unit that stores the input aggregation setting information in the aggregation setting storage unit.
関心抽出方法。 Action history information indicating a history of the user's action with respect to the target of interest stored in the action history storage unit, and whether or not the user stored in the extraction setting storage unit is interested in the target of interest An interest extraction method for determining whether or not the user is interested in the object of interest based on extraction conditions for
行動履歴記憶部に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部に記憶されている前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する
処理を実行させる関心抽出プログラム。 On the computer,
Action history information indicating a history of the user's action with respect to the target of interest stored in the action history storage unit, and whether or not the user stored in the extraction setting storage unit is interested in the target of interest The interest extraction program which performs the process which determines whether the said user is interested in the said interest object based on the extraction conditions for doing.
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