JP2013097582A - 情報処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】コンテンツ配信対象ユーザに対応するユーザ特徴ベクトルと配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルの積によりコンテンツ選択率予測値をコンテンツ毎に算出し、コンテンツ選択率予測値が最大となるコンテンツを配信対象に決定する手段と、決定されたコンテンツをユーザ端末に送信する手段と、ユーザ端末からコンテンツの選択動作を示す情報を受け付けて、受け付けたコンテンツの選択動作に基づいて係数ベクトルの調整を行う手段と、所定のタイミングで、ユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを再生成する手段と、生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいてコンテンツ毎の係数ベクトルを計算するとともに、ログ情報の過去のユーザ選択実績に基づいて係数ベクトルの再調整を行う手段とを備える。
【選択図】図2
Description
図2は本発明の一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。
図3はユーザ情報DB311のデータ構造例を示す図であり、「ユーザID」「性別」「年齢」「PVサマリ」「ユーザ群ID」等の項目を有している。「ユーザID」は、ユーザを特定する情報である。「ユーザ群ID」は、当該ユーザが含まれるユーザ群を特定する情報であり、ユーザ群を個々のユーザまで細分化する場合はユーザIDで足りるため不要となる。ユーザ群とは、性別、年齢、閲覧頻度等が同等のものとして分類されたユーザのグループである。「性別」は、当該ユーザの性別を示す情報であり、「男性」「女性」「不明」等の値が設定される。「年齢」は、当該ユーザの年齢もしくは年齢層を示す情報であり、「40代」「20代」等の値が設定される。「PVサマリ」は、当該ユーザのWebページの閲覧頻度(PV:Page View)等から得られる情報であり、「スポーツ」「ショッピング」等のジャンルに対して「H」「M」「L」等の値が設定される。
図2に戻り、コンテンツ配信要求受付部301は、ユーザ端末2のブラウザ21からネットワーク1を介してコンテンツ配信要求を受け付け、コンテンツ配信要求を受け付けた旨と要求元のユーザIDと配信先情報(ユーザ端末2のブラウザ21のアドレスおよびポート番号等)を後続に伝える機能を有している。一般に、ユーザ端末2のブラウザ21に図示しないサーバから提供されるWebページにはコンテンツの表示フレームが設けられており、ブラウザ21はコンテンツの表示フレームの部分を処理する過程で当該部分に埋め込まれたコンテンツ配信装置3のアドレスにコンテンツ配信要求を行い、その要求をコンテンツ配信要求受付部301が受け付ける。また、図示しないサーバを利用する際には、予めユーザログインが行われており、ユーザIDを識別可能な情報がクッキー等によりブラウザ21に保持されており、コンテンツ配信要求に伴われる。
図9は上記の実施形態におけるユーザ特徴ベクトルおよび係数ベクトルの算出の処理例を示すフローチャートである。
・ユーザ情報表現データと各クラスタの分類初期値データとのベクトル間距離(2乗距離)を計算し、第1〜第cのクラスタとの距離をユーザ特徴ベクトルの第1〜第cの要素に設定
・クラスタ毎に中心を再計算し、全てのクラスタの中心が変化しなければ終了し、変化した場合は再計算したクラスタの中心に基づいてベクトル間距離の計算から繰り返し
を実行することで、ユーザ群毎のユーザ特徴ベクトルXを生成する。
CTR予測値=Y〜=ΘX
に対し、コンテンツ毎に、ユーザ特徴ベクトルXの独立変数間の変動・共変動行列Sを
Sij=Σk=1〜n(Xki−XAV i)(Xkj−XAV j)
により計算し(XAV i:Xiの平均値)、独立変数と従属変数Y〜間の共変動ベクトルCを
Ci=Σk=1〜n(Xki−XAV i)(Yk−YAV)
により計算し(Yk:k番目のユーザ特徴ベクトルに対するCTR実測値、YAV:CTR実測値の平均値)、
Θ=S−1C
により係数ベクトルΘを計算する(S−1:変動・共変動行列Sの逆行列)。n個のユーザ特徴ベクトルは、ユーザ群の数だけのユーザ特徴ベクトルである。
CTR予測値=Y〜=ΘX
に対し、コンテンツ毎に、ユーザ特徴ベクトルXの独立変数間の変動・共変動行列Sを
Sij=Σk=1〜n(Xki−XAV i)(Xkj−XAV j)
により計算し(XAV i:Xiの平均値)、独立変数と従属変数Y〜間の共変動ベクトルCを
Ci=Σk=1〜n(Xki−XAV i)(Yk−YAV)
により計算し(Yk:k番目のユーザ特徴ベクトルに対するCTR実測値、YAV:CTR実測値の平均値)、
Θ=S−1C
により係数ベクトルΘを計算する(S−1:変動・共変動行列Sの逆行列)。
次に、図13はコンテンツ配信時の処理例を示すフローチャートである。
図14は上記の実施形態における時間経過とCTR予測精度の関係の例を示す図である。
以上説明したように、本実施形態によれば、次のような利点がある。
2 ユーザ端末
21 ブラウザ
3 コンテンツ配信装置
301 コンテンツ配信要求受付部
302 配信コンテンツ決定部
303 コンテンツ送信部
304 ユーザクリック行動受付部
305 係数ベクトル調整部
306 ユーザ特徴ベクトル生成部
307 係数ベクトル計算部
308 ユーザ特徴ベクトル再生成部
309 係数ベクトル再計算・再調整部
311 ユーザ情報DB
312 コンテンツDB
313 ユーザ特徴ベクトルDB
314 係数ベクトルDB
315 クリックログDB
Claims (7)
- ユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを生成するユーザ特徴ベクトル生成手段と、
前記ユーザ特徴ベクトル生成手段により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算する係数ベクトル計算手段と、
ユーザ端末からコンテンツ配信要求を受け付けるコンテンツ配信要求受付手段と、
前記ユーザ端末のコンテンツ配信対象ユーザに対応する前記ユーザ特徴ベクトルと配信候補となる複数のコンテンツ毎の前記係数ベクトルの積によりコンテンツ選択率予測値をコンテンツ毎に算出し、コンテンツ選択率予測値が最大となるコンテンツを配信対象に決定する配信コンテンツ決定手段と、
前記配信コンテンツ決定手段により決定されたコンテンツを前記ユーザ端末に送信するコンテンツ送信手段と、
前記ユーザ端末からコンテンツの選択動作を示す情報を受け付けてログ情報を出力するユーザ選択行動受付手段と、
前記ユーザ選択行動受付手段が受け付けたコンテンツの選択動作に基づいて前記係数ベクトルの調整を行う係数ベクトル調整手段と、
所定のタイミングで、現時点のユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを再生成するユーザ特徴ベクトル再生成手段と、
前記ユーザ特徴ベクトル再生成手段により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算するとともに、前記ログ情報の過去のユーザ選択実績に基づいて係数ベクトルの再調整を行う係数ベクトル再計算・再調整手段と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。 - ユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを生成するユーザ特徴ベクトル生成手段と、
前記ユーザ特徴ベクトル生成手段により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算する係数ベクトル計算手段と、
ユーザ端末のコンテンツの選択動作に基づいて前記係数ベクトルの調整を行う係数ベクトル調整手段と、
所定のタイミングで、現時点のユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを再生成するユーザ特徴ベクトル再生成手段と、
前記ユーザ特徴ベクトル再生成手段により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算するとともに、前記ユーザ端末のコンテンツの選択動作を示す情報を記録したログ情報の過去のユーザ選択実績に基づいて係数ベクトルの再調整を行う係数ベクトル再計算・再調整手段と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1または2のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記ユーザ特徴ベクトル再生成手段は、前記ユーザ特徴ベクトルの生成もしくは再生成から所定の期間の経過を検出した場合にユーザ特徴ベクトルの再生成を行う
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1または2のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記ユーザ特徴ベクトル再生成手段は、コンテンツ選択率予測値のコンテンツ選択率実測値に対する誤差が所定の割合まで低下したことを検出した場合にユーザ特徴ベクトルの再生成を行う
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1乃至4のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記ユーザ情報は、性別、年齢、コンテンツジャンル毎閲覧頻度を含む
ことを特徴とする情報処理装置。 - 情報処理装置が、ユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを生成するユーザ特徴ベクトル生成工程と、
前記情報処理装置が、前記ユーザ特徴ベクトル生成工程により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算する係数ベクトル計算工程と、
前記情報処理装置が、ユーザ端末からコンテンツ配信要求を受け付けるコンテンツ配信要求受付工程と、
前記情報処理装置が、前記ユーザ端末のコンテンツ配信対象ユーザに対応する前記ユーザ特徴ベクトルと配信候補となる複数のコンテンツ毎の前記係数ベクトルの積によりコンテンツ選択率予測値をコンテンツ毎に算出し、コンテンツ選択率予測値が最大となるコンテンツを配信対象に決定する配信コンテンツ決定工程と、
前記情報処理装置が、前記配信コンテンツ決定工程により決定されたコンテンツを前記ユーザ端末に送信するコンテンツ送信工程と、
前記情報処理装置が、前記ユーザ端末からコンテンツの選択動作を示す情報を受け付けてログ情報を出力するユーザ選択行動受付工程と、
前記情報処理装置が、前記ユーザ選択行動受付工程が受け付けたコンテンツの選択動作に基づいて前記係数ベクトルの調整を行う係数ベクトル調整工程と、
前記情報処理装置が、所定のタイミングで、現時点のユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを再生成するユーザ特徴ベクトル再生成工程と、
前記情報処理装置が、前記ユーザ特徴ベクトル再生成工程により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算するとともに、前記ログ情報の過去のユーザ選択実績に基づいて係数ベクトルの再調整を行う係数ベクトル再計算・再調整工程と
を備えたことを特徴とする情報処理方法。 - 情報処理装置が、ユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを生成するユーザ特徴ベクトル生成工程と、
前記情報処理装置が、前記ユーザ特徴ベクトル生成工程により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算する係数ベクトル計算工程と、
前記情報処理装置が、ユーザ端末のコンテンツの選択動作に基づいて前記係数ベクトルの調整を行う係数ベクトル調整工程と、
前記情報処理装置が、所定のタイミングで、現時点のユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを再生成するユーザ特徴ベクトル再生成工程と、
前記情報処理装置が、前記ユーザ特徴ベクトル再生成工程により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算するとともに、前記ユーザ端末のコンテンツの選択動作を示す情報を記録したログ情報の過去のユーザ選択実績に基づいて係数ベクトルの再調整を行う係数ベクトル再計算・再調整工程と
を備えたことを特徴とする情報処理方法。
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JP2002342360A (ja) * | 2001-05-18 | 2002-11-29 | Sharp Corp | 情報提供装置、その方法、そのコンピュータ・プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
JP2010140433A (ja) * | 2008-12-15 | 2010-06-24 | Nec Corp | コンテンツ推薦システム、コンテンツ推薦方法及びコンテンツ推薦プログラム |
JP2011096173A (ja) * | 2009-11-02 | 2011-05-12 | Nec Corp | 情報提供システム、情報提供端末、情報提供サーバ、情報提供方法および情報提供プログラム |
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