JP2011257953A - 日時別推薦アイテムフィルタリング方法及び日時別推薦アイテムフィルタリングプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】日時別推薦アイテムフィルタリング方法は、日時情報基に、日時重み算出手段が日時重みを算出するステップと、各ユーザの各アイテムに対する評価値を列化したユーザ・アイテム間評価行列をユーザ・アイテム間評価行列作成手段が作成するステップと、ユーザ・アイテム間評価行列重み付け手段が日時重みテーブル記憶部より取得する日時重みを重み付けするステップと、標本ユーザと推薦ユーザ間の類似度を利用者類似度算出手段が算出するステップと、類似度値及び重み付けされた評価値を含む数値を基にアイテム評価推定値算出手段が推定評価値を算出するステップとを備える。
【選択図】図1
Description
(日時別推薦アイテムフィルタリングシステム)
本発明の第1の実施の形態に係る日時別推薦アイテムフィルタリングシステム100は、図1に示すように、コンテンツサーバ1、推薦サーバ2、ユーザ端末3a、3b、3c、インターネット回線網4等を備えている。
コンテンツサーバ1は、図2に示すように、入力装置11、出力装置12、通信制御装置13、一時記憶装置14、中央制御装置(以下「CPU」と記載)15、アクセス記憶部16等を備える。
推薦サーバ2は、図4に示すように、入力装置21、出力装置22、通信制御装置23、一時記憶装置24、CPU25、日時重みテーブル記憶部26、ユーザ・アイテム間評価行列記憶部27、重み付けユーザ・アイテム間評価行列記憶部28、利用者類似度表記憶部29等を備える。CPU25は、推薦アイテム要求受信手段25a、ユーザ・アイテム間評価行列作成手段25c、日時重み算出手段25b、ユーザ・アイテム間評価行列重み付け手段25d、利用者類似度算出手段25e、アイテム評価推定値算出手段25f、推薦アイテム回答手段25g等を備える。尚、CPU25がこれらの手段を適宜実行することでプログラムは実行される。
次に、日時別推薦アイテムフィルタリングシステム100の動作について図8のフローチャートを用いて説明する。
このように重みを付加することで、ユーザ・アイテム間評価値行列Sに対して、日時重みを反映させることができる。尚、本計算では重みの加算を行っているが、未閲覧Sijの値を「1」等とし、重みを乗算して求めることも可能である。
次にステップS102の日時重み算出手段25bによる日時重み算出処理について図10のフローチャートを参照して詳細に説明する。
例えば、図3のアクセス記録データ内のアクセスログ31「2010-0320-20:13:50」について説明すると、アクセス時間が20時であるため、x=0.875となる。次に正規化された時刻xを式8の窓関数に投入し数値解析を単純化する。
式8により時間の重みwhが算出される。尚、アクセスログ31の20時の場合の時間の重みwh (0.875)は0.02となる。wh(x)はナットール窓関数で、x=0.5で最大値1.0であり、x=0.5を中心になだらかに減少する関数である。xの値域は、0≦x≦1となる。尚、本実施の形態では窓関数としてナットール窓関数を例示したが、他にも、ハミング窓、ハニング窓等を選択可能である。選択においては、時間帯において、アクセスログ同士の重みの差をつけたい場合は急激に減衰する窓関数を用いればよいし、あまり重み差をつけたくない場合は、なだらかな減衰を持つ窓関数を用いればよい。
wday =1 (if h=2,…,6) …(式10)
wday =0.25 (if h=0,1) …(式11)
式10のように平日の重みを1、式11のように休日の重みを0.25とする。重み値wdayは自由に設定可能であり、各国の祭日・休日についても考慮に入
れて、たとえ平日であっても休日として重みを付けても良い。また、休日・平日で更に重み差をつけたい場合は、平日=1、休日=0.01のように設定する。尚、アクセスログ31だと土曜日なので重みwdayは0.25となる。
式12は、アクセスログの各タイムスタンプについてもっとも古いタイムスタンプだと0、もっとも最新のタイムスタンプであると1.0となるよう正規化された時刻xを求める。たとえば、図3のアクセスログ31が該当タイムスタンプ、アクセスログ32が最古タイムスタンプ、アクセスログ33が最新タイムスタンプだとすると、
x =24時間5秒÷25時間42分≒0.93となる。このxを式13の増加関数に投入する。
尚、fは適当な増加関数であり、直近のログを重視する場合はx^3などの関数を用いればよい。例えば、f(x^3)である場合、図3のアクセスログ31の場合、w_now=(0.93)^3≒0.8となる。
図3のアクセスログ31の場合w= 0.02*0.25*0.8=0.004となる。
2…推薦サーバ
3a、3b、3c…ユーザ端末
4…インターネット回線網
11…入力装置
12…出力装置
13…通信制御装置
14…一時記憶装置
15…CPU
15a…アクセス記録生成手段
15b…コンテンツ要求受信手段
15c…推薦アイテム要求送信手段
15d…要求コンテンツ送信手段
16…アクセス記憶部
21…入力装置
22…出力装置
23…通信制御装置
24…一時記憶装置
25…CPU
25a…推薦アイテム要求受信手段
25b…日時重み算出手段
25c…ユーザ・アイテム間評価行列作成手段
25d…ユーザ・アイテム間評価行列重み付け手段
25f…アイテム評価推定値算出手段
25g…推薦アイテム回答手段
25i…利用者類似度算出手段
26…日時重みテーブル記憶部
27…ユーザ・アイテム間評価行列記憶部
28…ユーザ・アイテム間評価行列記憶部
29…利用者類似度表記憶部
31、32、33…アクセスログ
41…時間重み算出手段
42…曜日重み算出手段
43…直近重み算出手段
100…日時別推薦アイテムフィルタリングシステム
Claims (4)
- コンテンツにアクセスするユーザの嗜好情報を蓄積し、前記嗜好情報の類似した標本ユーザの情報を用いて、推薦サーバがアイテムを推薦すべき推薦ユーザにアイテムを推薦する推薦アイテムフィルタリング方法であって、
前記ユーザがコンテンツにアクセスしてきた日、時間帯を含む日時情報を取得し、前記日時情報基に、日時重み算出手段が日時重みを算出し、日時重みテーブル記憶部に格納するステップと、
各ユーザの各アイテムに対する評価値を列化したユーザ・アイテム間評価行列をユーザ・アイテム間評価行列作成手段が作成するステップと、
前記ユーザ・アイテム間評価行列の前記評価値に対し、ユーザ・アイテム間評価行列重み付け手段が、前記日時重みテーブル記憶部より取得する前記日時重みを重み付けするステップと、
前記標本ユーザと前記推薦ユーザ間の類似度を利用者類似度算出手段が算出するステップと、
前記類似度値及び重み付けされた前記評価値を含む数値を基に、前記推薦ユーザへの各アイテムの推定評価値をアイテム評価推定値算出手段が算出するステップと、
算出された前記各アイテムの推定評価値の内、推薦アイテム回答手段が前記推定評価値の高いものを推薦アイテムとして前記推薦ユーザに回答するステップ
とを備えることを特徴とする日時別推薦アイテムフィルタリング方法。 - 前記日時重みを算出し日時重みテーブル記憶部に格納するステップは、
前記ユーザがコンテンツにアクセスしてきた時間が、予め設定される時間に近いほど大きな値となる関数を用いて時間重み算出手段が時間重みを算出するステップと、
前記ユーザがコンテンツにアクセスしてきた曜日が、予め設定される曜日であれば大きな値となる関数を用いて曜日重み算出手段が曜日重みを算出するステップ
の少なくともいずれか一つを含むことを特徴とする請求項1に記載の日時別推薦アイテムフィルタリング方法。 - 前記日時重みを重み付けするステップは、
前記ユーザがコンテンツにアクセスしてきた時間が、現在時刻に近いほど大きな値となる関数を用いて直近重み算出手段が直近重みを算出するステップ
を更に備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の日時別推薦アイテムフィルタリング方法。 - 請求項1乃至3のいずれかに記載の日時別推薦アイテムフィルタリング方法を推薦サーバに実行させるための日時別推薦アイテムフィルタリングプログラム。
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