JP2012208604A - コンテンツ推薦装置、推薦コンテンツの検索方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】対象ユーザが過去に選択した第1のコンテンツに含まれる第1の種類の情報に基づいて第1の特徴量を生成する第1特徴量生成部と、第1のコンテンツを選択した後に対象ユーザが選択した第2のコンテンツに含まれる第2の種類の情報に基づいて第2の特徴量を生成する第2特徴量生成部と、第1特徴量生成部により生成された第1の特徴量と、第2特徴量生成部により生成された第2の特徴量とに基づき、第1のコンテンツと第2のコンテンツとの間の関係を示す関係特徴量を生成する関係特徴量生成部と、対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる第1の種類の情報と、関係特徴量生成部により生成された関係特徴量とを用いて、対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する推薦コンテンツ検索部と、を備える装置が提供される。
【選択図】図5
Description
ここで、以下に記載する説明の流れについて簡単に述べる。
1:はじめに
1−1:四項類推とは
1−2:四項類推の多次元化
2:第1実施形態
2−1:システム構成
2−2:オフライン処理の流れ
2−3:オンライン処理の流れ
3:第2実施形態
3−1:システム構成
3−2:オフライン処理の流れ
3−3:オンライン処理の流れ
4:第3実施形態
4−1:システム構成
4−2:オフライン処理の流れ
4−3:オンライン処理の流れ
5:応用例(クロスカテゴリ推薦)
6:ハードウェア構成例
7:まとめ
はじめに、本実施形態に係る技術について詳細に説明するに先立ち、四項類推の概念及び本実施形態の概要について簡単に説明する。
まず、図1を参照しながら、四項類推の概念について説明する。図1は、四項類推の概念について説明するための説明図である。
Tomihiro Takagi,"A Propasal of Analogical Reasoning Based on Structural
Mapping and Image Schemas",5th International Conference on Soft Computing
and Intelligent Systems and 11th International Symposium on Advanced
Intelligent Systems(SCIS & ISIS 10),2010などの報告がある。これらの報告の中で、Kanekoらは、単語の共起頻度から写像対象となる関係Rを抽出し、単語の品詞情報を構造として利用する推薦システムを提案している。この報告内容も四項類推の概念を理解するための一助となるであろう。
次に、図3を参照しながら、四項類推を多次元化する方法について説明する。図3は、四項類推を多次元化する方法について説明するための説明図である。なお、四項類推の多次元化に関する研究成果としては、特願2011−18787号に記載の方法がある。
本技術の第1実施形態について説明する。
まず、図5を参照しながら、本実施形態に係る推薦システム100のシステム構成について説明する。図5は、本実施形態に係る推薦システム100のシステム構成について説明するための説明図である。
まず、コンテンツ特徴量抽出エンジン103及びコンテンツ特徴量データベース104について説明する。
次に、嗜好抽出エンジン101及びユーザ嗜好データベース102について説明する。
次に、事例関係抽出エンジン105及び事例データベース106について説明する。
次に、推薦エンジン107について説明する。
まず、図9〜図12を参照しながら、推薦システム100により実行される処理のうち、オフライン処理の流れについて説明する。図9〜図12は、推薦システム100により実行される処理のうち、オフライン処理の流れについて説明するための説明図である。なお、ここで言うオフライン処理とは、機器10から推薦要求を受けていない状態で実行可能な処理のことを意味する。
図9に示すように、オフライン処理として実行される主な処理内容は、事例データベース106の構築である。上記の通り、事例データベース106の構築は、主に事例関係抽出エンジン105の機能を用いて実現される。
オフライン処理は概ね上記の通りである。以下では、オフライン処理として実行される処理の流れについて、より詳細に説明する。
次に、図13〜図18を参照しながら、推薦システム100により実行される処理のうち、オンライン処理の流れについて説明する。図13〜図18は、推薦システム100により実行される処理のうち、オンライン処理の流れについて説明するための説明図である。なお、ここで言うオンライン処理とは、機器10から推薦要求を受けた際に実行される処理のことを意味する。
図13に示すように、オンライン処理として実行される主な処理内容は、主に推薦エンジン107による推薦コンテンツの検索及び検索結果の提示である。
上記のように、オンライン処理は、状況Cのワードベクトルを生成する際に用いる嗜好ベクトルの更新処理と、推薦リストの生成処理とに大きく分けられる。
まず、図14を参照しながら、嗜好ベクトルの更新処理について説明する。
次に、図15〜図18を参照しながら、推薦リストの生成処理について説明する。
図15に示す処理手順の中では1つ1つの事例について推薦リストを生成していた。しかし、次のように変形することで処理を簡略化することができる。
次に、本技術の第2実施形態について説明する。
まず、図19を参照しながら、本実施形態に係る推薦システム200のシステム構成について説明する。図19は、本実施形態に係る推薦システム200のシステム構成について説明するための説明図である。
まず、コンテンツ特徴量抽出エンジン203及びコンテンツ特徴量データベース204について説明する。
次に、嗜好抽出エンジン201及びユーザ嗜好データベース202について説明する。
次に、事例関係抽出エンジン205及び事例データベース206について説明する。
次に、Rパターン抽出エンジン208及びRパターンデータベース209について説明する。
次に、推薦エンジン207について説明する。
本実施形態のオフライン処理は、事例データベース206を生成する段階までは第1実施形態のオフライン処理と実質的に同じである。
次に、図22、図23、図27〜図29を参照しながら、推薦システム200により実行される処理のうち、オンライン処理の流れについて説明する。図22、図23、図27〜図29は、推薦システム200により実行される処理のうち、オンライン処理の流れについて説明するための説明図である。
図22に示すように、オンライン処理として実行される主な処理内容は、主に推薦エンジン207によるRパターンの提示、推薦コンテンツの検索及び検索結果の提示である。
上記のように、本実施形態に係るオンライン処理には、Rパターンをユーザに選択させる処理が含まれる。ここで、オンライン処理の流れについて、より詳細に説明する。
図23に示す処理手順の中では1つ1つの事例について推薦リストを生成していた。しかし、第1実施形態の場合と同様、次のように変形することで処理を簡略化することができる。
次に、本技術の第3実施形態について説明する。
まず、図30を参照しながら、本実施形態に係る推薦システム300のシステム構成について説明する。図30は、本実施形態に係る推薦システム300のシステム構成について説明するための説明図である。
まず、コンテンツ特徴量抽出エンジン303及びコンテンツ特徴量データベース304について説明する。
次に、嗜好抽出エンジン301及びユーザ嗜好データベース302について説明する。
次に、事例関係抽出エンジン305及び事例データベース306について説明する。
次に、推薦リスト計算エンジン308及び推薦リストデータベース309について説明する。
次に、推薦エンジン307について説明する。
本実施形態のオフライン処理は、事例データベース306を生成する段階までは第1実施形態のオフライン処理と実質的に同じである。
次に、図35及び図36を参照しながら、推薦システム300により実行される処理のうち、オンライン処理の流れについて説明する。図35及び図36は、推薦システム300により実行される処理のうち、オンライン処理の流れについて説明するための説明図である。
まず、図35を参照する。オンライン処理は、推薦要求を受けた際に実行される。ユーザにより新規コンテンツが選択されると((1)ユーザ入力)、推薦エンジン307は、状況Cのワードベクトルを抽出する(2)。このとき、推薦エンジン307は、まず、ユーザ嗜好データベース302から嗜好ベクトルを抽出し、新規コンテンツの領域Cを特徴付ける単語を用いて嗜好ベクトルを更新する。次いで、推薦エンジン307は、更新後の嗜好ベクトルを状況Cのワードベクトルに設定する。
図35を参照しながら説明したオンライン処理の流れは、図36のようなフローチャートに纏めることができる。図36に示すように、推薦エンジン307は、状況Cのワードベクトルから単語(この例では2単語)の組み合わせを抽出する(S311)。次いで、推薦エンジン307は、ステップS311で抽出した各組み合わせに対応する推薦スコアを推薦リストデータベース309から取得する(S312)。次いで、推薦エンジン307は、ステップS313で取得した推薦スコアとコンテンツとを組み合わせた推薦リストを生成してユーザに提示し(S313)、一連の処理を終了する。このように、推薦リストをオフライン処理で予め生成しておくことにより、オンライン処理が大幅に簡略化される。
ここで、上記の第1〜第3実施形態に係る応用例として、クロスカテゴリ推薦への応用について説明する。クロスカテゴリ推薦とは、カテゴリを跨いだ構造写像に基づいてコンテンツの推薦を実行することを意味する。クロスカテゴリ推薦の例としては、図38に示すように、状況Aと結果Bとの関係Rをレシピの紹介ページから抽出し、その関係Rと状況Cとを用いて、ユーザの嗜好に合った本の紹介ページを推薦する例が挙げられる。レシピの紹介ページと本の紹介ページとは互いに異なるカテゴリに属するコンテンツである。しかし、上記の第1〜第3実施形態に係る技術を適用することにより、このようなカテゴリを跨いだ推薦を実現することが可能になる。
上記の推薦システム100、200、300が有する各構成要素の機能は、例えば、図38に示す情報処理装置のハードウェア構成を用いて実現することが可能である。つまり、当該各構成要素の機能は、コンピュータプログラムを用いて図38に示すハードウェアを制御することにより実現される。なお、このハードウェアの形態は任意であり、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、PHS、PDA等の携帯情報端末、ゲーム機、又は種々の情報家電がこれに含まれる。但し、上記のPHSは、Personal Handy−phone Systemの略である。また、上記のPDAは、Personal Digital Assistantの略である。
最後に、本実施形態の技術的思想について簡単に纏める。以下に記載する技術的思想は、例えば、PC、携帯電話、携帯ゲーム機、携帯情報端末、情報家電、カーナビゲーションシステム等、種々の情報処理装置に対して適用することができる。また、以下に記載する情報処理装置の一部又は全部の機能をクラウドシステムなどの情報処理システムにより実現することも可能である。
上記の推薦システム100、200、300は、コンテンツ推薦装置の一例である。上記の事例関係抽出エンジン105、205、305は、第1特徴量生成部、第2特徴量生成部、関係特徴量生成部の一例である。上記の推薦エンジン107、207、307は、推薦コンテンツ検索部の一例である。上記のRパターン抽出エンジン208は、関係特徴量生成部の一例である。上記の推薦エンジン207は、関係選択要求部の一例である。上記の事例データベース106、206、306は、特徴量格納部の一例である。
100、200、300 推薦システム
101、201、301 嗜好抽出エンジン
102、202、302 ユーザ嗜好データベース
103、203、303 コンテンツ特徴量抽出エンジン
104、204、304 コンテンツ特徴量データベース
105、205、305 事例関係抽出エンジン
106、206、306 事例データベース
107、207、307 推薦エンジン
208 Rパターン抽出エンジン
209 Rパターンデータベース
308 推薦リスト計算エンジン
309 推薦リストデータベース
Claims (13)
- 対象ユーザが過去に選択した第1のコンテンツに含まれる第1の種類の情報に基づいて第1の特徴量を生成する第1特徴量生成部と、
前記第1のコンテンツを選択した後に前記対象ユーザが選択した第2のコンテンツに含まれる第2の種類の情報に基づいて第2の特徴量を生成する第2特徴量生成部と、
前記第1特徴量生成部により生成された第1の特徴量と、前記第2特徴量生成部により生成された第2の特徴量とに基づき、前記第1のコンテンツと前記第2のコンテンツとの間の関係を示す関係特徴量を生成する関係特徴量生成部と、
前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第1の種類の情報と、前記関係特徴量生成部により生成された関係特徴量とを用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する推薦コンテンツ検索部と、
を備える、
コンテンツ推薦装置。 - 前記推薦コンテンツ検索部は、
前記第1特徴量生成部により生成された第1の特徴量の中から、前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第1の種類の情報に対応する第1の特徴量を抽出する第1の処理を実行し、前記関係特徴量生成部により生成された関連特徴量の中から、前記第1の処理で抽出した第1の特徴量に対応する関係特徴量を抽出する第2の処理を実行し、前記第2の処理で抽出した関連特徴量を用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する、
請求項1に記載のコンテンツ推薦装置。 - 前記第1の特徴量は、
前記第1の種類の情報を構成する複数の情報要素を含み、前記第1のコンテンツを特徴付ける第1の特徴ベクトルにより表現され、
前記第2の特徴量は、
前記第2の種類の情報を構成する複数の情報要素を含み、前記第2のコンテンツを特徴付ける第2の特徴ベクトルにより表現され、
請求項1に記載のコンテンツ推薦装置。 - 前記第1特徴量生成部は、
前記対象ユーザが前記第1のコンテンツを選択した順序を考慮して前記第1の特徴量を生成する、
請求項1に記載のコンテンツ推薦装置。 - 前記第1特徴量生成部は、
前記第1のコンテンツが有するメタデータの構造を参照して前記第1の種類に対応するメタデータが付与された領域から情報を取得し、
前記第2特徴量生成部は、
前記第2のコンテンツが有するメタデータの構造を参照して前記第2の種類に対応するメタデータが付与された領域から情報を取得する、
請求項1に記載のコンテンツ推薦装置。 - 前記関係特徴量生成部により生成された複数の前記関係特徴量を前記対象ユーザに提示し、当該対象ユーザに前記関係特徴量を選択させる関係選択要求部をさらに備え、
前記推薦コンテンツ検索部は、
前記対象ユーザにより前記関係特徴量が選択された場合に、前記対象ユーザにより選択された関係特徴量を用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する、
請求項1に記載のコンテンツ推薦装置。 - 前記推薦コンテンツ検索部は、
前記第1のコンテンツと前記第2のコンテンツとの間の関係の強さに応じたスコアを算出し、算出したスコアを考慮して前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する、
請求項1に記載のコンテンツ推薦装置。 - 前記第1特徴量生成部は、
前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択する以前に前記第1の特徴量を生成し、
前記第2特徴量生成部は、
前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択する以前に前記第2の特徴量を生成し、
前記関係特徴量生成部は、
前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択する以前に前記関連特徴量を生成する、
請求項1に記載のコンテンツ推薦装置。 - 前記推薦コンテンツ検索部は、
前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択する以前に、前記第1の種類の情報に対応する所定の情報を用いて、当該所定の情報に対応する第1の特徴量を抽出する第1の処理を実行し、前記関係特徴量生成部により生成された関連特徴量の中から、前記第1の処理で抽出した第1の特徴量に対応する関係特徴量を抽出する第2の処理を実行し、前記第2の処理で抽出した関連特徴量のスコアを算出する第3の処理を実行し、
前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択した場合に、前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第1の種類の情報に対応する前記所定の情報を抽出する第3の処理を実行し、前記第3の処理で抽出した所定の情報に対応する関係特徴量のスコアに基づいて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する、
請求項1に記載のコンテンツ推薦装置。 - 前記第1及び第2のコンテンツと、前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツとは、互いに異なるカテゴリに属する、
請求項1に記載のコンテンツ推薦装置。 - 対象ユーザが過去に選択した第1のコンテンツに含まれる第1の種類の情報に基づいて生成された第1の特徴量と、前記第1のコンテンツを選択した後に前記対象ユーザが選択した第2のコンテンツに含まれる第2の種類の情報に基づいて生成された第2の特徴量と、前記第1特徴量生成部により生成された第1の特徴量と、前記第2特徴量生成部により生成された第2の特徴量とに基づいて生成された、前記第1のコンテンツと前記第2のコンテンツとの間の関係を示す第3の特徴量と、が格納された特徴量格納部と、
前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第1の種類の情報と、前記特徴量格納部に格納された第3の特徴量とを用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する推薦コンテンツ検索部と、
を備える、
コンテンツ推薦装置。 - 対象ユーザが過去に選択した第1のコンテンツに含まれる第1の種類の情報に基づいて第1の特徴量を生成する第1特徴量生成ステップと、
前記第1のコンテンツを選択した後に前記対象ユーザが選択した第2のコンテンツに含まれる第2の種類の情報に基づいて第2の特徴量を生成する第2特徴量生成ステップと、
前記第1特徴量生成ステップで生成された第1の特徴量と、前記第2特徴量生成ステップで生成された第2の特徴量とに基づき、前記第1のコンテンツと前記第2のコンテンツとの間の関係を示す関係特徴量を生成する関係特徴量生成ステップと、
前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第1の種類の情報と、前記関係特徴量生成ステップで生成された関係特徴量とを用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する推薦コンテンツ検索ステップと、
を含む、
推薦コンテンツの検索方法。 - 対象ユーザが過去に選択した第1のコンテンツに含まれる第1の種類の情報に基づいて第1の特徴量を生成する第1特徴量生成機能と、
前記第1のコンテンツを選択した後に前記対象ユーザが選択した第2のコンテンツに含まれる第2の種類の情報に基づいて第2の特徴量を生成する第2特徴量生成機能と、
前記第1特徴量生成機能により生成された第1の特徴量と、前記第2特徴量生成機能により生成された第2の特徴量とに基づき、前記第1のコンテンツと前記第2のコンテンツとの間の関係を示す関係特徴量を生成する関係特徴量生成機能と、
前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第1の種類の情報と、前記関係特徴量生成機能により生成された関係特徴量とを用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する推薦コンテンツ検索機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
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