JP2013025325A - レコメンド装置、レコメンドシステム、レコメンド方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】公開履歴情報DBまたは秘匿履歴情報DBから各ユーザの履歴情報を取得し、取得した情報の中から類似性および推薦度を算出する自己を含む一部のユーザの履歴情報、または、自己の履歴に含まれるコンテンツにひもづく履歴情報の一部を取り出す。次いで、類似性情報を取得し、分類された履歴情報により類似性を算出して、算出した類似性および取得した類似性情報により類似性を推測する。そして、推測した類似性、算出した類似性および第1のステップにおいて取得した履歴情報に基づいてコンテンツの推薦度を算出し、算出した推薦度に基づいてコンテンツを表示する。
【選択図】図6
Description
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
図1から図6を用いて、本発明の第1の実施形態について説明する。
図1を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の構成について説明する。なお、本実施形態に係るレコメンド装置は、携帯端末やSTB等に内蔵されるものである。
図2から図5を用いて、類似性推測部の処理について説明する。
ユーザXとユーザCの類似性の推測値=(0.3*0.5+0.7*0.7)/2
=0.32
ユーザXとユーザCの類似性の推測値=(0.3*0.6+0.7*0.4)/2
=0.23
図6を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の処理について説明する。
図7および図8を用いて、本発明の第2の実施形態について説明する。
図7を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の構成について説明する。なお、本実施形態に係るレコメンド装置は、携帯端末やSTB等に内蔵されるものである。
図8を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の処理について説明する。
図9を用いて、本発明の第3の実施形態について説明する。なお、本実施形態に係るレコメンドシステムは、レコメンドに必要な履歴情報をユーザのレコメンド装置に提供するサーバ100と、提供された履歴情報に基づいてレコメンド処理を行うレコメンド装置とから構成されている。また、本実施形態に係るレコメンド装置は、携帯端末やSTB等に内蔵されるものである。
図9を用いて、本実施形態に係るレコメンドシステムの構成について説明する。
図10を用いて、本発明の第4の実施形態について説明する。なお、本実施形態に係るレコメンドシステムは、レコメンドに必要な履歴情報をユーザのレコメンド装置に提供するサーバ100と、提供された履歴情報に基づいてレコメンド処理を行うレコメンド装置とから構成されている。また、本実施形態に係るレコメンド装置は、携帯端末やSTB等に内蔵されるものである。
図10を用いて、本実施形態に係るレコメンドシステムの構成について説明する。
110;公開履歴情報データベース
111;公開履歴情報データベース
120;第1の類似性算出部
121;第1の類似性算出部
130;類似性データベース
131;類似性データベース
200;レコメンド装置
210;履歴情報取得部
211;履歴情報取得部
220;履歴情報分類部
230;第2の類似性算出部
240;類似性情報取得部
250;類似性推測部
260;推薦度算出部
270;表示部
280;通知部
290;秘匿履歴情報データベース
291;ユーザ履歴情報格納部
Claims (14)
- 購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置であって、
前記購買履歴や閲覧履歴等について、公開を許可したユーザの履歴情報を格納する公開履歴情報格納手段と、
公開を許可しないユーザの履歴情報を格納する秘匿履歴情報格納手段と、
該格納された公開履歴情報から類似性を算出し、該算出した類似性を格納する類似性格納手段と、
前記公開履歴情報格納手段または秘匿履歴情報格納手段から各ユーザの履歴情報を取得する履歴情報取得手段と、
該取得した情報の中から類似性および推薦度を算出する自己を含む一部のユーザの履歴情報、または、自己の履歴に含まれるコンテンツにひもづく履歴情報の一部を取り出す履歴情報分類手段と、
前記類似性格納手段から類似性情報を取得する類似性情報取得手段と、
前記分類された履歴情報により類似性を算出する類似性算出手段と、
該算出した類似性および取得した類似性情報により類似性を推測する類似性推測手段と、
該推測した類似性、前記算出した類似性および前記履歴情報分類手段において取得した履歴情報に基づいてコンテンツの推薦度を算出する推薦度算出手段と、
該算出した推薦度に基づいてコンテンツを表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とするレコメンド装置。 - 購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置であって、
前記購買履歴や閲覧履歴等について、公開を許可したユーザの履歴情報を格納する公開履歴情報格納手段と、
公開を許可しないユーザの履歴情報を格納する秘匿履歴情報格納手段と、
該格納された公開履歴情報から類似性を算出し、該算出した類似性を格納する類似性格納手段と、
前記履歴情報格納手段または秘匿履歴情報格納手段から各ユーザの履歴情報を取得する第1の履歴情報取得手段と、
該取得した情報の中から類似性を算出する自己を含む一部のユーザの履歴情報、または、自己の履歴に含まれるコンテンツにひもづく履歴情報の一部を取り出す履歴情報分類手段と、
前記類似性格納手段から類似性情報を取得する類似性情報取得手段と、
前記取得した履歴情報により類似性を算出する類似性算出手段と、
該算出した類似性および取得した類似性情報により類似性を推測する類似性推測手段と、
前記類似性算出手段および前記類似性推測手段において得られた類似性より、必要な履歴情報のみを前記履歴情報格納手段から取得する第2の履歴情報取得手段と、
該推測した類似性、前記算出した類似性および前記第2の履歴情報取得手段において取得した類似性の推測値が高いユーザの履歴情報に基づいてコンテンツの推薦度を算出する推薦度算出手段と、
該算出した推薦度に基づいてコンテンツを表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とするレコメンド装置。 - 前記第2の履歴情報取得手段は、類似性の高い上位のユーザの履歴情報を選択して取得することを特徴とする請求項2に記載のレコメンド装置。
- 前記請求項1から請求項3のレコメンド装置が内蔵された携帯端末。
- 前記請求項1から請求項3のレコメンド装置が内蔵されたセットトップボックス(STB)。
- データ公開を許可しているユーザにおいて、購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を格納する履歴情報データベースと、該購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、格納する類似性データベースとを備えたデータサーバと、前記定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置とからなるレコメンドシステムであって、
前記レコメンド装置が、自己の履歴情報を格納する履歴情報格納手段と、
該履歴情報格納手段から自己の履歴情報を取得する第1の履歴情報取得手段と、
前記履歴情報格納手段から各ユーザの履歴情報を取得する第2の履歴情報取得手段と、
該取得した情報の中から類似性および推薦度を算出する自己を含む一部のユーザの履歴情報、または、自己の履歴に含まれるコンテンツにひもづく履歴情報の一部を取り出す履歴情報分類手段と、
前記類似性データベースから類似性情報を取得する類似性情報取得手段と、
前記履歴情報分類手段から取得した履歴情報により類似性を算出する類似性算出手段と、
該算出した類似性および取得した類似性情報により類似性を推測する類似性推測手段と、
該推測した類似性、前記算出した類似性および前記履歴情報分類手段から取得した履歴情報に基づいてコンテンツの推薦度を算出する推薦度算出手段と、
該算出した推薦度に基づいてコンテンツを表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とするレコメンドシステム。 - データ公開を許可しているユーザにおいて、購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を格納する履歴情報データベースと、該購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、格納する類似性データベースとを備えたデータサーバと、前記定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置とからなるレコメンドシステムであって、
前記レコメンド装置が、自己の履歴情報を格納する履歴情報格納手段と、
該履歴情報格納手段から自己の履歴情報を取得する第1の履歴情報取得手段と、
前記履歴情報格納手段から各ユーザの履歴情報を取得する第2の履歴情報取得手段と、
該取得した情報の中から類似性を算出する自己を含む一部のユーザの履歴情報、または、自己の履歴に含まれるコンテンツにひもづく履歴情報の一部を取り出す履歴情報分類手段と、
前記類似性データベースから類似性情報を取得する類似性情報取得手段と、
前記履歴情報分類手段から取得した履歴情報により類似性を算出する類似性算出手段と、
該算出した類似性および取得した類似性情報により類似性を推測する類似性推測手段と、
前記類似性算出手段および前記類似性推測手段において得られた類似性より、必要な履歴情報のみを前記履歴情報データベースから取得する第3の履歴情報取得手段と、
該推測した類似性、前記算出した類似性および前記第3の履歴情報取得手段から取得した類似性の推測値が高いユーザの履歴情報に基づいてコンテンツの推薦度を算出する推薦度算出手段と、
該算出した推薦度に基づいてコンテンツを表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とするレコメンドシステム。 - 前記第3の履歴情報取得手段は、類似性の高い上位のユーザの履歴情報を選択して取得することを特徴とする請求項7に記載のレコメンドシステム。
- 前記レコメンド装置が携帯端末であることを特徴とする請求項6から請求項8に記載のレコメンドシステム。
- 前記レコメンド装置がセットトップボックス(STB)であることを特徴とする請求項6から請求項8に記載のレコメンドシステム。
- 購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置におけるレコメンド方法であって、
前記レコメンド装置が、前記購買履歴や閲覧履歴等について、公開を許可したユーザの履歴情報を格納する公開履歴情報格納手段と、公開を許可しないユーザの履歴情報を格納する秘匿履歴情報格納手段と、該格納された公開履歴情報から類似性を算出し、該算出した類似性を格納する類似性格納手段とを備え、
前記公開履歴情報格納手段または秘匿履歴情報格納手段から各ユーザの履歴情報を取得する第1のステップと、
該取得した情報の中から類似性および推薦度を算出する自己を含む一部のユーザの履歴情報、または、自己の履歴に含まれるコンテンツにひもづく履歴情報の一部を取り出す第2のステップと、
前記類似性格納手段から類似性情報を取得する第3のステップと、
前記分類された履歴情報により類似性を算出する第4のステップと、
該算出した類似性および取得した類似性情報により類似性を推測する第5のステップと、
該推測した類似性、前記算出した類似性および前記第1のステップにおいて取得した履歴情報に基づいてコンテンツの推薦度を算出する第6のステップと、
該算出した推薦度に基づいてコンテンツを表示する第7のステップと、
を備えたことを特徴とするレコメンド方法。 - 購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置におけるレコメンド方法であって、
前記購買履歴や閲覧履歴等について、公開を許可したユーザの履歴情報を格納する公開履歴情報格納手段と、公開を許可しないユーザの履歴情報を格納する秘匿履歴情報格納手段と、該格納された公開履歴情報から類似性を算出し、該算出した類似性を格納する類似性格納手段とを備え、
履歴情報格納手段または秘匿履歴情報格納手段から各ユーザの履歴情報を取得する第1のステップと、
該取得した情報の中から類似性を算出する自己を含む一部のユーザの履歴情報、または、自己の履歴に含まれるコンテンツにひもづく履歴情報の一部を取り出す第2のステップと、
前記類似性格納手段から類似性情報を取得する第3のステップと、
前記取得した履歴情報により類似性を算出する第4のステップと、
該算出した類似性および取得した類似性情報により類似性を推測する第5のステップと、
前記第4のステップおよび前記第5のステップにおいて得られた類似性より、必要な履歴情報のみを前記履歴情報格納手段から取得する第6のステップと、
該推測した類似性、前記算出した類似性および前記第6のステップにおいて取得した類似性の推測値が高いユーザの履歴情報に基づいてコンテンツの推薦度を算出する第7のステップと、
該算出した推薦度に基づいてコンテンツを表示する第8のステップと、
を備えたことを特徴とするレコメンド方法。 - 購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置におけるレコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記レコメンド装置が、前記購買履歴や閲覧履歴等について、公開を許可したユーザの履歴情報を格納する公開履歴情報格納手段と、公開を許可しないユーザの履歴情報を格納する秘匿履歴情報格納手段と、該格納された公開履歴情報から類似性を算出し、該算出した類似性を格納する類似性格納手段とを備え、
前記公開履歴情報格納手段または秘匿履歴情報格納手段から各ユーザの履歴情報を取得する第1のステップと、
該取得した情報の中から類似性および推薦度を算出する自己を含む一部のユーザの履歴情報、または、自己の履歴に含まれるコンテンツにひもづく履歴情報の一部を取り出す第2のステップと、
前記類似性格納手段から類似性情報を取得する第3のステップと、
前記分類された履歴情報により類似性を算出する第4のステップと、
該算出した類似性および取得した類似性情報により類似性を推測する第5のステップと、
該推測した類似性、前記算出した類似性および前記第1のステップにおいて取得した履歴情報に基づいてコンテンツの推薦度を算出する第6のステップと、
該算出した推薦度に基づいてコンテンツを表示する第7のステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置におけるレコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記購買履歴や閲覧履歴等について、公開を許可したユーザの履歴情報を格納する公開履歴情報格納手段と、公開を許可しないユーザの履歴情報を格納する秘匿履歴情報格納手段と、該格納された公開履歴情報から類似性を算出し、該算出した類似性を格納する類似性格納手段とを備え、
履歴情報格納手段または秘匿履歴情報格納手段から各ユーザの履歴情報を取得する第1のステップと、
該取得した情報の中から類似性を算出する自己を含む一部のユーザの履歴情報、または、自己の履歴に含まれるコンテンツにひもづく履歴情報の一部を取り出す第2のステップと、
前記類似性格納手段から類似性情報を取得する第3のステップと、
前記取得した履歴情報により類似性を算出する第4のステップと、
該算出した類似性および取得した類似性情報により類似性を推測する第5のステップと、
前記第4のステップおよび前記第5のステップにおいて得られた類似性より、必要な履歴情報のみを前記履歴情報格納手段から取得する第6のステップと、
該推測した類似性、前記算出した類似性および前記第6のステップにおいて取得した類似性の推測値が高いユーザの履歴情報に基づいてコンテンツの推薦度を算出する第7のステップと、
該算出した推薦度に基づいてコンテンツを表示する第8のステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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