JP2013205936A - レコメンド情報生成装置およびレコメンド情報生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】コンテンツ履歴を十分に反映させた上で、レコメンド情報生成処理の基礎データとするコンテンツの数を削減し、処理量を効率的に削減する。
【解決手段】レコメンド情報生成装置１は、ユーザのコンテンツ履歴を収集する履歴収集部１１と、収集された当該コンテンツ履歴に基づいてコンテンツの重要度を算出する重要度算出部１２と、算出された当該コンテンツの重要度に基づいて、計算対象とする対象コンテンツを決定する対象コンテンツ決定部１３と、当該対象コンテンツ決定部１３により計算対象外とされた対象外コンテンツに関する履歴を、当該対象外コンテンツに関連する対象コンテンツに関する履歴に変換する履歴変換部１４と、変換後のコンテンツ履歴に基づいてレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成部１５と、を備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、ユーザのコンテンツ履歴に基づいてレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成装置およびレコメンド情報生成方法に関する。

従来より、ユーザのコンテンツ履歴に応じて、そのユーザの嗜好に適したコンテンツ情報を提供するシステムが提案されている（下記の特許文献１参照）。

このようなシステムでは、コンテンツ履歴内に膨大な数のコンテンツを保有する対象に対してレコメンド情報を生成する場合、全コンテンツをレコメンド情報生成処理の基礎データとすると、処理量が膨大になってしまうおそれがある。そこで、レコメンド情報生成処理の基礎データとするコンテンツの数を削減することが望まれる。

特開２００９−２５２１７７号公報

しかしながら、レコメンド情報生成処理の基礎データとするコンテンツの数を無作為に削減すると、その削減方法によっては、コンテンツ履歴を十分に反映できずにレコメンド情報の生成結果が劣化してしまうおそれがあった。

本発明は、上記の課題を解決するために成されたものであり、コンテンツ履歴を十分に反映させた上で、レコメンド情報生成処理の基礎データとするコンテンツの数を削減し、処理量を効率的に削減することを目的とする。

本発明に係るレコメンド情報生成装置は、ユーザのコンテンツ履歴を収集する履歴収集部と、収集された当該コンテンツ履歴に基づいてコンテンツの重要度を算出する重要度算出部と、算出された当該コンテンツの重要度に基づいて、計算対象とする対象コンテンツを決定する対象コンテンツ決定部と、当該対象コンテンツ決定部により計算対象外とされた対象外コンテンツに関する履歴を、当該対象外コンテンツに関連する対象コンテンツに関する履歴に変換する履歴変換部と、変換後のコンテンツ履歴に基づいてレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成部と、を備えることを特徴とする。即ち、本発明に係るレコメンド情報生成装置では、履歴収集部がユーザのコンテンツ履歴を収集し、重要度算出部が、収集された当該コンテンツ履歴に基づいてコンテンツの重要度を算出し、そして、対象コンテンツ決定部が、算出された当該コンテンツの重要度に基づいて、計算対象とする対象コンテンツを決定する。さらに、履歴変換部が、当該対象コンテンツ決定部により計算対象外とされた対象外コンテンツに関する履歴を、当該対象外コンテンツに関連する対象コンテンツに関する履歴に変換する。これにより、対象外コンテンツに関するコンテンツ履歴を十分に反映させた上で、コンテンツ履歴におけるコンテンツの数は、対象コンテンツの数まで削減される。そして、レコメンド情報生成部が、変換後のコンテンツ履歴に基づいてレコメンド情報を生成する。以上により、コンテンツ履歴を十分に反映させた上で、レコメンド情報生成処理の基礎データとするコンテンツの数を削減し、処理量を効率的に削減することができる。なお、重要度算出部は、コンテンツ履歴に基づく各コンテンツの出現頻度に応じて、コンテンツの重要度を算出してもよい。

また、重要度算出部は、コンテンツに対する操作種別（例えば、視聴、詳細閲覧など）に応じてコンテンツの重要度に重み付けを行った上で、コンテンツの重要度を算出してもよい。この場合、コンテンツに対する操作種別に応じた重み付けにより、より精度良くコンテンツの重要度を算出できる。

また、履歴変換部は、各コンテンツのコンテンツ特徴ベクトルの類似度に基づいて、対象外コンテンツに関連する対象コンテンツを求めてもよい。この場合、各コンテンツのコンテンツ特徴ベクトルの類似度を基礎とするため、より精度良く、対象外コンテンツに関連する対象コンテンツを求めることができる。別の態様として、履歴変換部は、既存の情報（例えばメタデータ情報）に基づいて、対象外コンテンツに関連する対象コンテンツを求めてもよく、例えば対象外コンテンツと同じジャンルの対象コンテンツを、当該関連する対象コンテンツとして求めてもよい。

上述したレコメンド情報生成装置に係る発明は、レコメンド情報生成方法に係る発明としても捉えることができ、以下のように記述することができる。以下のレコメンド情報生成方法に係る発明は、同様の作用・効果を奏する。

即ち、本発明に係るレコメンド情報生成方法は、レコメンド情報生成装置によって実行されるレコメンド情報生成方法であって、ユーザのコンテンツ履歴を収集する履歴収集ステップと、収集された当該コンテンツ履歴に基づいてコンテンツの重要度を算出する重要度算出ステップと、算出された当該コンテンツの重要度に基づいて、計算対象とする対象コンテンツを決定する対象コンテンツ決定ステップと、当該対象コンテンツ決定ステップにより計算対象外とされた対象外コンテンツに関する履歴を、当該対象外コンテンツに関連する対象コンテンツに関する履歴に変換する履歴変換ステップと、変換後のコンテンツ履歴に基づいてレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、コンテンツ履歴を十分に反映させた上で、レコメンド情報生成処理の基礎データとするコンテンツの数を削減し、処理量を効率的に削減することができる。

レコメンド情報生成装置を含むシステム全体の構成図である。 レコメンド情報生成装置の機能構成を示すブロック図である。 レコメンド情報生成装置のハードウェア構成図である。 レコメンド情報生成装置にて実行される処理のフロー図である。 収集されたコンテンツ履歴の一例を示す図である。 コンテンツの重要度の算出例を示す図である。 コンテンツの重要度に基づく対象コンテンツの決定例を示す図である。 コンテンツ同士の類似度の一例を示す図である。 履歴の変換例を示す図である。

添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。

図１には、本実施形態に係るレコメンド情報生成装置１を含むシステム全体の構成図を示す。この図１に示すように、レコメンド情報生成装置１は、ネットワークを介して携帯端末２Ａ、２Ｂ、２Ｃ（以下「携帯端末２」と総称する）と無線通信可能であり、所定のタイミングで（例えば、携帯端末２からレコメンド要求があったとき、あるエリア内に携帯端末２が位置したとき、予め定められた時刻になったとき等）、携帯端末２向けのレコメンド情報を生成し配信する構成とされている。

図２には、レコメンド情報生成装置１の機能ブロック構成を示す。この図２に示すように、レコメンド情報生成装置１は、履歴収集部１１と重要度算出部１２と対象コンテンツ決定部１３と履歴変換部１４とレコメンド情報生成部１５とを備える。このうち履歴収集部１１は、ユーザのコンテンツ履歴を収集する部分である。

重要度算出部１２は、収集された当該コンテンツ履歴に基づいてコンテンツの重要度を算出する部分である。具体的には、重要度算出部１２は、コンテンツに対する操作種別に応じてコンテンツの重要度に重み付けを行った上で、コンテンツ履歴に基づく各コンテンツの出現頻度に応じて、コンテンツの重要度を算出する。詳細は後述するが、操作種別が「視聴」であれば１点でカウントし、操作種別が「詳細閲覧」であれば0.5点でカウントするといった重み付けを行う。

対象コンテンツ決定部１３は、算出された当該コンテンツの重要度に基づいて、計算対象とする対象コンテンツを決定する部分である。対象コンテンツ決定部１３は、例えば、コンテンツの重要度の高い方から上位の所定数のコンテンツを対象コンテンツとして決定してもよいし、コンテンツの重要度の高い方から上位の所定割合のコンテンツを対象コンテンツとして決定してもよい。

履歴変換部１４は、上記対象コンテンツ決定部１３により計算対象外とされた対象外コンテンツに関する履歴を、当該対象外コンテンツに関連する対象コンテンツに関する履歴に変換する部分であり、また、コンテンツ履歴を格納するための履歴格納部１４Ａを内蔵している。具体的には、履歴変換部１４は、各コンテンツのコンテンツ特徴ベクトルの類似度に基づいて、対象外コンテンツに関連する対象コンテンツを求め、コンテンツ履歴において、計算対象外とされた対象外コンテンツに関する履歴を、当該対象外コンテンツに関連する対象コンテンツに関する履歴に変換し、変換後のコンテンツ履歴を履歴格納部１４Ａに格納する。なお、関連する対象コンテンツを求める際に、各コンテンツのコンテンツ特徴ベクトルの類似度を基礎とすることは必須ではなく、別の態様として、履歴変換部１４は、既存の情報（例えばメタデータ情報）に基づいて、対象外コンテンツに関連する対象コンテンツを求めてもよい。例えば対象外コンテンツと同じジャンルの対象コンテンツを、当該関連する対象コンテンツとして求めてもよい。

レコメンド情報生成部１５は、変換後のコンテンツ履歴に基づいてレコメンド情報を生成する部分である。なお、レコメンド情報生成部１５によるレコメンド情報生成処理は、既存の技術に基づく処理を行ってもよい。

図３には、レコメンド情報生成装置１のハードウェア構成例を示す。レコメンド情報生成装置１は、物理的には、ＣＰＵ１Ａ、主記憶装置であるＲＡＭ１Ｂ及びＲＯＭ１Ｃ、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１Ｄ、ディスプレイ等の出力装置１Ｅ、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１Ｆ、ハードディスク等の補助記憶装置１Ｇなどを含むコンピュータシステムとして構成されている。図２において説明した各機能は、図３に示すＣＰＵ１Ａ、ＲＡＭ１Ｂ等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませて実行することにより、ＣＰＵ１Ａの制御のもとで入力装置１Ｄ、出力装置１Ｅ、通信モジュール１Ｆを動作させ、ＲＡＭ１Ｂや補助記憶装置１Ｇにおけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。

以下、図４〜図９を用いて、レコメンド情報生成装置１にて実行されるレコメンド情報生成方法に係る処理について説明する。

図４に示すように、履歴収集部１１がユーザのコンテンツ履歴を収集し（ステップＳ１：履歴収集ステップ）、重要度算出部１２が、収集された当該コンテンツ履歴に基づいてコンテンツの重要度を算出する（ステップＳ２：重要度算出ステップ）。具体的には、重要度算出部１２は、コンテンツに対する操作種別に応じてコンテンツの重要度に重み付けを行った上で、コンテンツ履歴に基づく各コンテンツの出現頻度に応じて、コンテンツの重要度を算出する。例えば、操作種別が「視聴」であれば１点でカウント、操作種別が「詳細閲覧」であれば0.5点でカウント、といった重み付けを行う。ステップＳ１で、図５のようなコンテンツ履歴が収集された場合、重要度算出部１２は、コンテンツＩＤがCID001のコンテンツ（「コンテンツCID001」という。以下同様）については、操作種別「詳細閲覧」１回分の0.5点と操作種別「視聴」１回分の１点とを合計し、重要度1.5を算出する。コンテンツCID002については、操作種別「詳細閲覧」１回分の0.5点と操作種別「視聴」２回分の２点とを合計し、重要度2.5を算出する。このようにして各コンテンツについて重要度を算出し、図６のような算出結果を得る。

次に、対象コンテンツ決定部１３は、算出された当該コンテンツの重要度に基づいて、計算対象とする対象コンテンツを決定する（ステップＳ３：対象コンテンツ決定ステップ）。このとき対象コンテンツ決定部１３は、コンテンツの重要度の高い方から上位の所定数のコンテンツを対象コンテンツとして決定してもよいし、コンテンツの重要度の高い方から上位の所定割合のコンテンツを対象コンテンツとして決定してもよい。ここでは一例として、対象コンテンツ決定部１３は、図７に示すように重要度の高い方から上位３つのコンテンツ（即ち、コンテンツCID003、コンテンツCID002、コンテンツCID001）を対象コンテンツとして決定する。つまり、コンテンツCID005、コンテンツCID004、コンテンツCID006の３つが対象外コンテンツとなる。

次に、履歴変換部１４は、上記対象コンテンツ決定部１３により計算対象外とされた対象外コンテンツに関する履歴を、当該対象外コンテンツに関連する対象コンテンツに関する履歴に変換し履歴格納部１４Ａに格納する（ステップＳ４：履歴変換ステップ）。具体的には、履歴変換部１４は、まず、各コンテンツのコンテンツ特徴ベクトルの類似度に基づいて、対象外コンテンツに関連する対象コンテンツを求める。コンテンツ特徴ベクトルの類似度に基づく関連のコンテンツの求め方は既存の手法を用いてもよい。ここで、コンテンツ同士の類似度が図８のような類似度の場合、対象外コンテンツCID005に関連する対象コンテンツとして、「類似コンテンツ」欄に記載のように、コンテンツCID002が得られる。同様に、対象外コンテンツCID004に関連する対象コンテンツとしてコンテンツCID001が得られ、対象外コンテンツCID006に関連する対象コンテンツとしてコンテンツCID003が得られる。なお、図８では説明を容易にするため、各コンテンツにつき最も類似度の高いコンテンツのみを記載している。そして、履歴変換部１４は、コンテンツ履歴において、計算対象外とされた対象外コンテンツに関する履歴を、当該対象外コンテンツに関連する対象コンテンツに関する履歴に変換し、変換後のコンテンツ履歴を履歴格納部１４Ａに格納する。即ち、図９に示すように、履歴変換部１４は、コンテンツ履歴において、対象外コンテンツCID004に関する履歴を、当該対象外コンテンツCID004に関連する対象コンテンツCID001に関する履歴に変換する（図９の矢印Ａ）。同様に、履歴変換部１４は、コンテンツ履歴において、対象外コンテンツCID006に関する履歴を、当該対象外コンテンツCID006に関連する対象コンテンツCID003に関する履歴に変換し（図９の矢印Ｂ）、対象外コンテンツCID005に関する履歴を、当該対象外コンテンツCID005に関連する対象コンテンツCID002に関する履歴に変換する（図９の矢印Ｃ）。以上により、コンテンツ履歴は、対象コンテンツに関する履歴のみに変換される。

そして、レコメンド情報生成部１５が、変換後のコンテンツ履歴に基づいてレコメンド情報を生成する（ステップＳ５：レコメンド情報生成ステップ）。ここでのレコメンド情報生成処理は、既存の技術に基づく処理を行ってもよい。このとき、レコメンド情報生成処理の基礎データとなるコンテンツ履歴は、対象コンテンツに関する履歴のみに変換され、コンテンツの数が対象コンテンツの数まで削減されているため、レコメンド情報生成処理の処理量を効率的に削減することができる。その一方で、ステップＳ４において対象外コンテンツに関する履歴は、当該対象外コンテンツに関連する対象コンテンツに関する履歴に変換されているため、対象外コンテンツに関する履歴が無視されてしまうことはなく、レコメンド情報生成処理において、関連する対象コンテンツに関する履歴という形で反映される。

以上説明したように、本実施形態によれば、コンテンツ履歴を十分に反映させた上で、レコメンド情報生成処理の基礎データとするコンテンツの数を削減し、処理量を効率的に削減することができる。

１…レコメンド情報生成装置、１Ａ…ＣＰＵ、１Ｂ…ＲＡＭ、１Ｃ…ＲＯＭ、１Ｄ…入力装置、１Ｅ…出力装置、１Ｆ…通信モジュール、１Ｇ…補助記憶装置、２…携帯端末、１１…履歴収集部、１２…重要度算出部、１３…対象コンテンツ決定部、１４…履歴変換部、１４Ａ…履歴格納部、１５…レコメンド情報生成部。

Claims (5)

1. ユーザのコンテンツ履歴を収集する履歴収集部と、
   収集された前記コンテンツ履歴に基づいてコンテンツの重要度を算出する重要度算出部と、
   算出された前記コンテンツの重要度に基づいて、計算対象とする対象コンテンツを決定する対象コンテンツ決定部と、
   前記対象コンテンツ決定部により計算対象外とされた対象外コンテンツに関する履歴を、当該対象外コンテンツに関連する対象コンテンツに関する履歴に変換する履歴変換部と、
   変換後のコンテンツ履歴に基づいてレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成部と、
   を備えるレコメンド情報生成装置。
2. 前記重要度算出部は、コンテンツ履歴に基づく各コンテンツの出現頻度に応じて、コンテンツの重要度を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のレコメンド情報生成装置。
3. 前記重要度算出部は、コンテンツに対する操作種別に応じてコンテンツの重要度に重み付けを行った上で、コンテンツの重要度を算出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載のレコメンド情報生成装置。
4. 前記履歴変換部は、各コンテンツのコンテンツ特徴ベクトルの類似度に基づいて、対象外コンテンツに関連する対象コンテンツを求める、
   ことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載のレコメンド情報生成装置。
5. レコメンド情報生成装置によって実行されるレコメンド情報生成方法であって、
   ユーザのコンテンツ履歴を収集する履歴収集ステップと、
   収集された前記コンテンツ履歴に基づいてコンテンツの重要度を算出する重要度算出ステップと、
   算出された前記コンテンツの重要度に基づいて、計算対象とする対象コンテンツを決定する対象コンテンツ決定ステップと、
   前記対象コンテンツ決定ステップにより計算対象外とされた対象外コンテンツに関する履歴を、当該対象外コンテンツに関連する対象コンテンツに関する履歴に変換する履歴変換ステップと、
   変換後のコンテンツ履歴に基づいてレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、
   を備えるレコメンド情報生成方法。

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