JP2022012067A - 推薦システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに推薦するアイテムに動的に順位付けをするシステムおよび方法を提供する。【解決手段】推薦システム１０において、コンテキストを取得するコンテキスト取得部１０１、コンテキストに応じた、推薦するアイテムの候補である、推薦候補のスコアを取得する推薦候補取得部１０２、ランキングルールおよび推薦候補をもとに検索クエリを作成する検索クエリ作成部１０４、検索クエリを実行してアイテムを検索する検索部１０７、検索したアイテムの取得したスコアを、ランキングルールにしたがって新たなスコアに更新するスコア調整部１０９および新たなスコアをもとに順位付けをしたアイテムを配信する配信部１１０を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、ユーザにアイテムを推薦するシステムおよび方法に関する。

従来、ユーザが興味を持つであろうと思われる対象物（以下、アイテムとも呼ぶ）をユーザに推薦する推薦システム（レコメンデーションシステム、レコメンデーションエンジンとも呼ばれる）が知られている。推薦システムの手法として、ユーザが閲覧しているアイテムに関連するアイテムを推薦する手法（内容ベースフィルタリングとも呼ばれる）や、ユーザと嗜好が類似する者の閲覧等の操作履歴に基づいてアイテムを推薦する手法（協調フィルタリングとも呼ばれる）が知られている。

ユーザに推薦するアイテムは、アイテムごとに定められたスコアをもとに順位付けがなされ、スコアが上位のアイテムほど、よりユーザに推薦すべきアイテムとして取り扱われる（特許文献１参照）。

特開２０１２－５９１８３号公報

しかしながら、従来の推薦システムでは、アイテムごとに定められたスコアをもとにアイテムに順位付けをしているため、アイテムの推薦時に、ユーザに推薦するアイテムに動的に順位付けをすることが容易ではなかった。

そこで、本発明では、ユーザに推薦するアイテムに動的に順位付けをすることができるシステムの構築を目的とする。

本発明の一実施形態に係る推薦システムは、コンテキストを取得するコンテキスト取得部と、前記コンテキストに応じた推薦候補のスコアを取得し、前記推薦候補は、推薦するアイテムの候補である、推薦候補取得部と、ランキングルールおよび前記推薦候補をもとに検索クエリを作成する検索クエリ作成部と、前記検索クエリを実行してアイテムを検索する検索部と、前記検索したアイテムの前記取得したスコアを、前記ランキングルールにしたがって新たなスコアに更新するスコア調整部と、前記新たなスコアをもとに順位付けをしたアイテムを配信する配信部と、を備える。

本発明によれば、ユーザに推薦するアイテムに動的に順位付けをすることができる。

本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。 本発明の一実施形態に係る推薦システムの機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る推薦候補記憶部に記憶されているデータを説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るアイテム情報記憶部に記憶されているデータを説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る検索インデックスの一例である。 本発明の一実施形態に係るアイテムの順位付けの処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るアイテムの順位付けの処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るアイテムの順位付けの処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るアイテムの順位付けの処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るランキングルールの設定およびアイテムの順位付けの処理のシーケンス図である。 本発明の一実施形態に係るランキングルール設定処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るアイテム順位付け処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る推薦システム、メディア運用者端末、ユーザ端末のハードウェア構成図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。

＜用語の説明＞
本明細書で使用する用語について説明する。
・「アイテム」は、推薦システムが取り扱う対象物である。例えば、アイテムは、ＥＣ（電子商取引）サイトであれば商品、動画配信サイトであれば動画であるが、これらに限定されない。アイテムにはタグ（例えば、在庫数、利益率等）が付与されている。なお、アイテムに付与されたタグをアイテム情報とも呼ぶ。
・「メディア運用者」は、推薦システムを導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等。メディアとも呼ぶ）の運用者である。
・「ユーザ」は、推薦システムを導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等。メディアとも呼ぶ）を利用する者である。

＜全体の構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。図１に示されているように、推薦システム１０は、メディア運用者端末２０およびユーザ端末３０と任意のネットワークを介して通信可能に接続されている。以下、それぞれについて説明する。

推薦システム１０は、ユーザ３１にアイテムを推薦するシステムである。具体的には、推薦システム１０は、ユーザ３１に推薦するアイテムの候補（以下、推薦候補ともいう）に元々付与されていたスコアをランキングルールにしたがって調整し、調整後のスコアをもとにブースティング（以下、順位付けともいう）をしたアイテムをユーザ３１に推薦することができる。推薦システム１０は、１つまたは複数のコンピュータからなる。後段で、図２を参照しながら、推薦システム１０について詳細に説明する。

メディア運用者端末２０は、メディア運用者２１が操作する端末である。メディア運用者２１は、メディア運用者端末２０を用いて、ランキングルールを設定することができる。例えば、メディア運用者端末２０は、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等である。

ユーザ端末３０は、ユーザ３１が操作する端末である。ユーザ３１は、ユーザ端末３０を用いて、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）で、推薦システム１０が推薦するアイテムを閲覧等することができる。例えば、ユーザ端末３０は、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等である。

図２は、本発明の一実施形態に係る推薦システム１０の機能ブロック図である。図２に示されているように、推薦システム１０は、コンテキスト取得部１０１、推薦候補取得部１０２、推薦候補記憶部１０３、検索クエリ作成部１０４、ランキングルール記憶部１０５、ランキングルール設定部１０６、検索部１０７、アイテム情報記憶部１０８、スコア調整部１０９、配信部１１０を備えることができる。また、推薦システム１０は、プログラムを実行することで、コンテキスト取得部１０１、推薦候補取得部１０２、検索クエリ作成部１０４、ランキングルール設定部１０６、検索部１０７、スコア調整部１０９、配信部１１０として機能することができる。以下、それぞれについて説明する。

コンテキスト取得部１０１は、コンテキストを取得する。以下、コンテキストの例を説明する。

ある実施形態では、コンテキストは、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）でユーザ３１が表示しているウェブページに関する情報である。コンテキストは、ウェブページに表示されているアイテムに関する情報等である。

別の実施形態では、コンテキストは、推薦システム１０を導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）のウェブページを表示させているユーザ３１に関する情報である。コンテキストは、ユーザ３１のＩＤ、デモグラフィック（性別、年齢等の属性）、購買履歴等である。

推薦候補取得部１０２は、コンテキスト取得部１０１が取得したコンテキストに応じた推薦候補（例えば、アイテムごとに定められた推薦候補、ユーザごとに定められた推薦候補等）を取得する。具体的には、推薦候補取得部１０２は、推薦候補記憶部１０３を参照して、コンテキスト取得部１０１が取得したコンテキストに応じた推薦候補のＩＤおよびスコアを取得する。

推薦候補記憶部１０３には、予め推薦候補が記憶されているものとする。例えば、推薦候補は、アイテムごとに定められた推薦候補、ユーザごとに定められた推薦候補等である。以下、図３を参照しながら、推薦候補記憶部１０３に記憶されているデータについて詳細に説明する。

図３は、本発明の一実施形態に係る推薦候補記憶部１０３に記憶されているデータを説明するための図である。

例えば、図３の上部の＜アイテム軸推薦候補＞に示されるように、推薦候補記憶部１０３には、"アイテム（推薦するアイテムを選ぶための元となるアイテムである。対象アイテムとも呼ぶ。例えば、推薦システムを導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）でユーザが表示しているウェブページに表示されているアイテム）"と、所定の個数の"推薦候補"と、が事前に対応付けられて記憶されている。例えば、"推薦候補"は、"対象アイテム"と特徴が類似するアイテム、"対象アイテム"に関連するアイテム等である。

各推薦候補は、事前に算出されたスコアを有する。例えば、スコアは、"対象アイテム"と"推薦候補"との特徴が類似する度合い、"対象アイテム"と"推薦候補"とが関連する度合い等を示す。推薦候補記憶部１０３には、スコアの値が大きいアイテム（つまり、対象アイテムと特徴が類似するアイテム、対象アイテムに関連するアイテム等）が、推薦候補として記憶されている。

例えば、図３の下部の＜ユーザ軸推薦候補＞に示されるように、推薦候補記憶部１０３には、"ユーザ（推薦するアイテムを選ぶための元となるユーザである。対象ユーザとも呼ぶ。例えば、推薦システムを導入するウェブサイト（例えば、ＥＣサイト、動画配信サイト等）のウェブページを表示させているユーザ）"と、所定の個数の"推薦候補"と、が事前に対応付けられて記憶されている。例えば、"推薦候補"は、"対象ユーザ"と嗜好（例えば、操作履歴や属性）が類似する者の操作履歴に基づくアイテム（例えば、その者が閲覧したことがあるアイテム）等である。なお、"対象ユーザ"と嗜好が類似する者は、対象ユーザ自身を含みうる。

各推薦候補は、事前に算出されたスコアを有する。例えば、スコアは、"対象ユーザ"と"対象ユーザと嗜好が類似する者"との嗜好が類似する度合いを示す。推薦候補記憶部１０３には、スコアの値が大きいアイテム（つまり、対象ユーザと嗜好が類似する者の操作履歴に基づくアイテム）が、推薦候補として記憶されている。

なお、図３の推薦候補は一例である。例えば、推薦候補は、図３の上部の＜アイテム軸推薦候補＞のように内容フィルタリングによる推薦候補であってもよいし、図３の下部の＜ユーザ軸推薦候補＞のように協調フィルタリングによる推薦候補であってもよいし、内容フィルタリングと協調フィルタリングとを組み合わせたハイブリッド型の推薦システムによる推薦候補であってもよいし、内容フィルタリングと協調フィルタリングとの少なくとも一方の推薦システムによる推薦候補に検索クエリを用いて検索したアイテムを混ぜ込んだ推薦候補等であってもよい。

図２の説明に戻る。検索クエリ作成部１０４は、検索クエリを作成する。具体的には、検索クエリ作成部１０４は、ランキングルール記憶部１０５を参照して、ランキングルール（例えば、コンテキスト取得部１０１が取得したコンテキストに応じたランキングルール）を特定する。また、検索クエリ作成部１０４は、ランキングルールおよび推薦候補取得部１０２が取得した推薦候補をもとに、検索クエリを作成する。検索クエリは、推薦候補のアイテム情報（アイテムに付与されたタグ）の取得と、推薦候補のフィルタリング（絞り込み）と、を同時に行うためのクエリである。後段で、図６～図９を参照しながら、検索クエリの作成について具体的に説明する。

検索部１０７は、検索クエリ作成部１０４が作成した検索クエリを実行する。具体的には、検索部１０７は、検索クエリ作成部１０４が作成した検索クエリと、アイテム情報記憶部１０８に記憶されている検索インデックスとに基づいて、検索クエリの条件を満たすアイテムを検索する。後段で、図６～図９を参照しながら、検索クエリの実行について具体的に説明する。

アイテム情報記憶部１０８には、アイテムに付与されたタグ（アイテム情報）が記憶されている。例えば、タグ（アイテム情報）は、アイテムのＩＤや名称、アイテムの説明、カテゴリのＩＤや名称、アイテムの価格、粗利、利益率、在庫数（ＤＣ（ディストリビューションセンター）ごとの在庫数）、画像に付与された情報、メーカー等である。以下、図４および図５を参照しながら、アイテム情報記憶部１０８に記憶されているデータについて詳細に説明する。

本発明の一実施形態では、タグが付与されたアイテムを検索エンジン上で管理することができる。アイテムに付与されたタグが検索インデックスとして用いられる。

図４は、本発明の一実施形態に係るアイテム情報記憶部１０８に記憶されているデータを説明するための図である。アイテム情報記憶部１０８には、アイテム（図４の例では、「アイテムＩＤ」が"１２３４５"、"５２３６"、"４６１５"、"１３５２１"であるアイテム）ごとに、アイテムに付与されたタグ（図４の例では、「カテゴリ」、「価格」、「粗利」、「利益率」、「在庫数」、「画像に付与された情報」等のタグ）が記憶されている。

図５は、本発明の一実施形態に係る検索インデックスの一例である。図５に示されるように、本発明の一実施形態では、アイテムを検索するためのインデックス（索引）が、キーバリュー（Ｋｅｙ－Ｖａｌｕｅ）方式で管理される。

図２の説明に戻る。スコア調整部１０９は、検索部１０７が検索したアイテムのスコアを調整する。具体的には、スコア調整部１０９は、検索部１０７が検索したアイテムのスコア（つまり、推薦候補取得部１０２が取得したスコア）を、検索クエリ作成部１０４が特定したランキングルールにしたがって新たなスコアに更新する。

配信部１１０は、アイテムを配信する。具体的には、配信部１１０は、スコア調整部１０９が調整した後のスコアをもとに順位付けをしたアイテムをユーザ端末３０に配信する（例えば、ユーザ端末３０に表示させる）。

ランキングルール設定部１０６は、メディア運用者端末２０から、メディア運用者２１によってメディア運用者端末２０に入力されたランキングルールを取得する。また、ランキングルール設定部１０６は、メディア運用者端末２０から取得したランキングルールを登録する。具体的には、ランキングルール設定部１０６は、メディア運用者端末２０から取得したランキングルールをランキングルール記憶部１０５に記憶させる。

ランキングルール記憶部１０５には、メディア運用者２１が指定したランキングルールが記憶されている。

＜＜ランキングルール＞＞
ここで、ランキングルールについて説明する。なお、メディア運用者２１は、ランキングルールを、スロット（推薦するアイテムを表示するためのウェブページ内の枠。トップページのスロット、カテゴリのトップページのスロット等がある）ごとに定めることができる。

例えば、ランキングルールは、推薦候補のスコアを増加または減少させるためのルール（具体的には、スコアを調整するアイテムの条件、および、スコアを調整するための関数）である。また、例えば、ランキングルールは、推薦候補をフィルタリングする（絞り込む）ためのルール（具体的には、検索結果から除外するアイテムの条件）である。

なお、メディア運用者２１は、ランキングルールの有効期間、スロットの有効期間等を定めることができる。例えば、トップページの上部のスロットの有効期限を１年間とし、そのスロット内のランキングルールの有効期限を１か月とし、毎月ランキングルールを変更してチューニングすることができる。

以下、ランキングルールの具体例を説明する。

例えば、メディア運用者２１は、全アイテムのスコアにそれぞれの利益率を乗じるランキングルールを指定することができる。具体的には、スコア調整部１０９が、全ての推薦候補のスコアに対してアイテムの利益率を乗じてスコアを調整する。例えば、利益率が５パーセントのアイテムのスコアを１．０５倍、利益率が２０パーセントのアイテムのスコアを１．２倍にするといった処理を行うと、全体的に利益率が高いアイテムを上位に表示することができる。そのため、利益率が高いアイテムを優先的に推薦することができる。

このように、メディア運用者２１が指定するアイテム（例えば、利益率が高い商品、在庫数が多い商品等）の優先順位を上げて推薦することができる。あるいは、メディア運用者２１が指定するアイテム（例えば、利益率が低い商品、在庫数が少ない商品等）の優先順位を下げて推薦することができる。

例えば、メディア運用者２１は、ユーザ３１の最寄りのＤＣに在庫がないアイテムを推薦しないランキングルールを指定することができる。具体的には、検索部１０７が、ＤＣごとの在庫数とユーザ３１の住所等とを照合して、ユーザ３１の最寄りのＤＣに在庫がないアイテムを検索結果から除外する。

このように、メディア運用者２１が指定するアイテム（例えば、在庫がない商品）を推薦しないようにすることができる。

例えば、メディア運用者２１は、特定の期間（例えば、××月××日から××月××日まで、××月××日のみ等）だけ特定のカテゴリのアイテムのスコアを××倍にするランキングルールを指定することができる。そのため、季節のイベントやウェブサイト全体で実施されている特集に連動させて、該イベントや該特集に関連するカテゴリのアイテムを上位に表示することができる。

このように、ランキングルールの有効期間の指定が可能なので、推薦するアイテムの順位付けを期間によって柔軟に変更することができる。

以下、図６～図９を参照しながら、アイテムの順位付けの処理を具体的に説明する。

本説明では、以下のようなランキングルールが設定されていたとする。
・ｓｔｏｃｋ＿ｑｕａｎｔｉｔｙ＝０のアイテム（つまり、在庫数がゼロ（在庫切れ）のアイテム）を推薦しない。
・ｐｒｏｆｉｔ＿ｒａｔｉｏ＞＝０．１のアイテム（つまり、利益率が１０パーセント以上のアイテム）のスコアを２倍にする。

本説明では、図６に示されるアイテムのなかから、アイテムを推薦するとする。すなわち、アイテム情報記憶部１０８に記憶されているアイテムが、図６に示される「アイテムＩＤ」が"１２３４５"、"５２３６"、"４６１５"、"１３５２１"であるアイテムであったとする。

まず、図７に示される推薦候補が取得されたとする。すなわち、推薦候補取得部１０２が、コンテキストに応じた推薦候補（例えば、ユーザが表示しているウェブページに「アイテムＩＤ」が"１２３４５"であるアイテムが表示されているときの推薦候補）として、図７に示される「アイテムＩＤ」が"５２３６"、"４６１５"、"１３５２１"であるアイテムを取得したとする。また、推薦候補取得部１０２が、各推薦候補のスコア（「アイテムＩＤ」が"５２３６"であるアイテムのスコア"０．７"、「アイテムＩＤ」が"４６１５"であるアイテムのスコア"０．６"、「アイテムＩＤ」が"１３５２１"であるアイテムのスコア"０．５"）を取得したとする。

次に、検索クエリが作成される。検索クエリは、以下の内容を含む。
（１）「アイテムＩＤ」が"５２３６"または"４６１５"または"１２３５２１"であるアイテム（つまり、推薦候補）を取得する。
（２）ｓｔｏｃｋ＿ｑｕａｎｔｉｔｙが０であるアイテムを検索結果から除外する（つまり、推薦候補のフィルタリング（絞り込み））。
（３）検索結果には、アイテムＩＤ、名称のタグに加えて、スコアの調整で使用するｐｒｏｆｉｔ＿ｒａｔｉｏのタグも含める（つまり、推薦候補のアイテム情報（アイテムに付与されたタグ）の取得）。

上記の（１）にて、検索結果に含めるアイテム（つまり、推薦候補）を指定している。また、（２）にて、ランキングルールで指定されたフィルタリング（絞り込み）の条件にしたがい、アイテムを除外している。また、（３）にて、ランキングルールで指定されたスコアの調整の条件にしたがい、スコアの調整で使用するタグを取得している。

図８は、検索されたアイテムのタグとスコアを示す。タグは、検索により取得されたものであり、スコアは、推薦候補に付与されていたものである。図８に示されるように、検索結果は、ランキングルールで指定されたフィルタリング（絞り込み）の条件にしたがい、アイテムが除外されている。このように、フィルタリング（絞り込み）とアイテムのタグの取得が完了しているので、スコアの調整の処理に進むことができる。

図９は、スコアが調整された後を示す。図９に示されるように、スコア調整部１０９は、ランキングルールで指定されたスコアの調整の条件にしたがい、利益率が１０パーセント以上のアイテム（つまり、「アイテムＩＤ」が"１３５２１"であるアイテム）のスコアを２倍（つまり、０．５の２倍である１．０）に更新する。そして、スコアの値が大きい順（つまり、「スコアＩＤ」が"１３５２１"であるアイテム、"５２３６"であるアイテムの順）に推薦される。

なお、全てのタグを検索インデックスに登録することが難しい場合がある。例えば、タグが頻繁に更新されるため、検索インデックスを更新して管理することが現実的ではない場合、タグのデータ量が大きくなりすぎることで検索クエリの実行の速度に影響が出る場合等である。このような場合には、検索インデックスに保持しておくことが困難なタグを別のデータベース（以下、fat documentと呼ぶ）に保持しておく構成とすることもできる。

図６～図９の例であれば、在庫数のタグが、大規模なウェブサイトで在庫数の変動が激しい場合には検索インデックスに含めることが難しい可能性がある。そのような場合、ｓｔｏｃｋ＿ｑｕａｎｔｉｔｙタグ以外のタグを検索インデックスに登録し、ｓｔｏｃｋ＿ｑｕａｎｔｉｔｙタグを含む完全なタグをfat documentにも登録する。

この場合、上記の説明では検索クエリで一度に行った「フィルタリング（絞り込み）」と「アイテムのタグの取得」の処理を別途行う必要がある。具体的には、アイテムの順位付けの処理は、以下のようになる。

（１）下記の検索クエリを実行する。
・「アイテムＩＤ」が"５２３６"または"４６１５"または"１３５２１"であるアイテムを取得する。
・検索結果には、アイテムＩＤ、名称のタグに加えて、スコアの調整で使用するｐｒｏｆｉｔ＿ｒａｔｉｏのタグも含める。
（２）検索結果に含まれるアイテムに対するフィルタリング（絞り込み）で使用するｓｔｏｃｋ＿ｑｕａｎｔｉｔｙのタグをfat documentから取得する。
（３）得られたタグを使用してフィルタリング（絞り込み）とスコアの調整を行う。

なお、上記の例には含まれていないが、検索クエリで検索インデックスに対するフィルタリングを行う場合には、検索インデックスに含まれているタグで１回目のフィルタリングを行ったのち、fat documentにしか含まれていないタグで２回目のフィルタリングを行い、最終的にスコアの調整を行う流れとなる。

＜処理方法＞
以下、図１０～図１２を参照しながら、処理方法について説明する。

図１０は、本発明の一実施形態に係るランキングルールの設定およびアイテムの順位付けの処理のシーケンス図である。＜ランキングルールの設定＞と＜アイテムの順位付け＞に分けて説明する。

＜ランキングルールの設定＞
ステップ１１（Ｓ１１）において、メディア運用者２１は、メディア運用者端末２０を用いて、ランキングルールを指定する。具体的には、メディア運用者端末２０が、メディア運用者２１によってメディア運用者端末２０に入力されたランキングルールを推薦システム１０へ送信する。

ステップ１２（Ｓ１２）において、推薦システム１０は、Ｓ１１で取得したランキングルールを登録する。具体的には、推薦システム１０は、Ｓ１１で取得したランキングルールをランキングルール記憶部１０５に記憶させる。

＜アイテムの順位付け＞
ステップ２１（Ｓ２１）において、推薦システム１０は、コンテキストを取得する。

ステップ２２（Ｓ２２）において、推薦システム１０は、Ｓ２１で取得したコンテキストに応じた推薦候補を取得する。具体的には、推薦システム１０は、推薦候補記憶部１０３を参照して、Ｓ２１で取得したコンテキストに応じた推薦候補のＩＤおよびスコアを取得する。

なお、推薦候補は、内容フィルタリングによる推薦候補であってもよいし、協調フィルタリングによる推薦候補であってもよいし、内容フィルタリングと協調フィルタリングとを組み合わせたハイブリッド型の推薦システムによる推薦候補であってもよいし、内容フィルタリングと協調フィルタリングとの少なくとも一方の推薦システムによる推薦候補に検索クエリを用いて検索したアイテムを混ぜ込んだ推薦候補等であってもよい。

ステップ２３（Ｓ２３）において、推薦システム１０は、検索クエリを作成する。具体的には、推薦システム１０は、ランキングルール記憶部１０５を参照して、ランキングルールを特定する。次に、推薦システム１０は、ランキングルールおよびＳ２２で取得した推薦候補をもとに、検索クエリを作成する。

ステップ２４（Ｓ２４）において、推薦システム１０は、Ｓ２３で作成した検索クエリを実行する。具体的には、推薦システム１０は、Ｓ２３で作成した検索クエリと、アイテム情報記憶部１０８に記憶されている検索インデックスとに基づいて、検索クエリの条件を満たすアイテムを検索する。

ステップ２５（Ｓ２５）において、推薦システム１０は、Ｓ２４で検索したアイテムのスコアを調整する。具体的には、推薦システム１０は、Ｓ２４で検索したアイテムのＳ２２で取得したスコアを、Ｓ２３で特定したランキングルールにしたがって新たなスコアに更新する。

ステップ２６（Ｓ２６）において、推薦システム１０は、アイテムを配信する。具体的には、推薦システム１０は、Ｓ２５で調整した後のスコアをもとに順位付けをしたアイテムをユーザ端末３０に配信する。

図１１は、本発明の一実施形態に係るランキングルール設定処理のフローチャートである。

ステップ１０１（Ｓ１０１）において、ランキングルール設定部１０６は、メディア運用者端末２０から、メディア運用者２１によってメディア運用者端末２０に入力されたランキングルールを取得する。

ステップ１０２（Ｓ１０２）において、ランキングルール設定部１０６は、Ｓ１０１で取得したランキングルールを登録する。具体的には、ランキングルール設定部１０６は、Ｓ１０１で取得したランキングルールをランキングルール記憶部１０５に記憶させる。

図１２は、本発明の一実施形態に係るアイテム順位付け処理のフローチャートである。

ステップ２０１（Ｓ２０１）において、コンテキスト取得部１０１は、コンテキストを取得する。

ステップ２０２（Ｓ２０２）において、推薦候補取得部１０２は、Ｓ２０１で取得されたコンテキストに応じた推薦候補を取得する。具体的には、推薦候補取得部１０２は、推薦候補記憶部１０３を参照して、Ｓ２０１で取得されたコンテキストに応じた推薦候補のＩＤおよびスコアを取得する。

なお、推薦候補は、内容フィルタリングによる推薦候補であってもよいし、協調フィルタリングによる推薦候補であってもよいし、内容フィルタリングと協調フィルタリングとを組み合わせたハイブリッド型の推薦システムによる推薦候補であってもよいし、内容フィルタリングと協調フィルタリングとの少なくとも一方の推薦システムによる推薦候補に検索クエリを用いて検索したアイテムを混ぜ込んだ推薦候補等であってもよい。

ステップ２０３（Ｓ２０３）において、検索クエリ作成部１０４は、検索クエリを作成する。具体的には、検索クエリ作成部１０４は、ランキングルール記憶部１０５を参照して、ランキングルールを特定する。次に、検索クエリ作成部１０４は、ランキングルールおよびＳ２０２で取得された推薦候補をもとに、検索クエリを作成する。

ステップ２０４（Ｓ２０４）において、検索部１０７は、Ｓ２０３で作成された検索クエリを実行する。具体的には、検索部１０７は、Ｓ２０３で作成された検索クエリと、アイテム情報記憶部１０８に記憶されている検索インデックスとに基づいて、検索クエリの条件を満たすアイテムを検索する。

ステップ２０５（Ｓ２０５）において、スコア調整部１０９は、Ｓ２０４で検索されたアイテムのスコアを調整する。具体的には、スコア調整部１０９は、Ｓ２０４で検索されたアイテムのＳ２０２で取得されたスコアを、Ｓ２０３で特定されたランキングルールにしたがって新たなスコアに更新する。

ステップ２０６（Ｓ２０６）において、配信部１１０は、アイテムを配信する。具体的には、配信部１１０は、Ｓ２０５で調整された後のスコアをもとに順位付けをしたアイテムをユーザ端末３０に配信する。

＜効果＞
本発明の一実施形態では、ユーザに推薦するアイテムの候補（つまり、推薦候補）に元々付与されていたスコアをランキングルールにしたがって調整することによって、ユーザに推薦するアイテムに動的に順位付けをすることが可能となる。言い換えると、柔軟に、ユーザに推薦するアイテムのランキングを生成することができる。

＜ハードウェア構成＞
図１３は、本発明の一実施形態に係る推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０のハードウェア構成図である。推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１００２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１００３を有する。ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２、ＲＡＭ１００３は、いわゆるコンピュータを形成する。

また、推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０は、補助記憶装置１００４、表示装置１００５、操作装置１００６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置１００７、ドライブ装置１００８を有することができる。

なお、推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０の各ハードウェアは、バスＢを介して相互に接続されている。

ＣＰＵ１００１は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。

ＲＯＭ１００２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ１００２は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１００１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ１００２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。

ＲＡＭ１００３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ１００３は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１００１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。

補助記憶装置１００４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。

表示装置１００５は、推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０の内部状態等を表示する表示デバイスである。

操作装置１００６は、推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０を操作する者が推薦システム１０、メディア運用者端末２０、ユーザ端末３０に対して各種指示を入力する入力デバイスである。

Ｉ／Ｆ装置１００７は、ネットワークに接続し、他の装置と通信を行うための通信デバイスである。

ドライブ装置１００８は記録媒体１００９をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体１００９には、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体１００９には、ＥＰＲＯＭ (Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。

なお、補助記憶装置１００４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体１００９がドライブ装置１００８にセットされ、該記録媒体１００９に記録された各種プログラムがドライブ装置１００８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置１００４にインストールされる各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置１００７を介して、ネットワークよりダウンロードされることでインストールされてもよい。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０ 推薦システム
２０ メディア運用者端末
２１ メディア運用者
３０ ユーザ端末
３１ ユーザ
１０１ コンテキスト取得部
１０２ 推薦候補取得部
１０３ 推薦候補記憶部
１０４ 検索クエリ作成部
１０５ ランキングルール記憶部
１０６ ランキングルール設定部
１０７ 検索部
１０８ アイテム情報記憶部
１０９ スコア調整部
１１０ 配信部
１００１ ＣＰＵ
１００２ ＲＯＭ
１００３ ＲＡＭ
１００４ 補助記憶装置
１００５ 表示装置
１００６ 操作装置
１００７ Ｉ／Ｆ装置
１００８ ドライブ装置
１００９ 記録媒体

Claims (7)

1. ユーザにアイテムを推薦するシステムであって、
   コンテキストを取得するコンテキスト取得部と、
   前記コンテキストに応じた推薦候補のスコアを取得し、前記推薦候補は、推薦するアイテムの候補である、推薦候補取得部と、
   ランキングルールおよび前記推薦候補をもとに検索クエリを作成する検索クエリ作成部と、
   前記検索クエリを実行してアイテムを検索する検索部と、
   前記検索したアイテムの前記取得したスコアを、前記ランキングルールにしたがって新たなスコアに更新するスコア調整部と、
   前記新たなスコアをもとに順位付けをしたアイテムを配信する配信部と
   を備えた推薦システム。
2. 前記ランキングルールは、前記推薦候補のスコアを増加または減少させるルールである、請求項１に記載の推薦システム。
3. 前記ランキングルールは、前記推薦候補を絞り込むルールである請求項１または２に記載の推薦システム。
4. 前記スコア調整部は、前記ランキングルールおよび前記アイテムに付与されたタグに基づいて、前記検索したアイテムのスコアを増加または減少させる、請求項２に記載の推薦システム。
5. 前記検索部は、前記ランキングルールおよび前記アイテムに付与されたタグに基づいて、前記推薦候補から絞り込まれたアイテムを検索する、請求項３に記載の推薦システム。
6. 前記ランキングルールは、ウェブページ内の枠であるスロットごとに定められている、請求項１から５のいずれか一項に記載の推薦システム。
7. ユーザにアイテムを推薦するシステムが実行する方法であって、
   コンテキストを取得するステップと、
   前記コンテキストに応じた推薦候補のスコアを取得し、前記推薦候補は、推薦するアイテムの候補である、ステップと、
   ランキングルールおよび前記推薦候補をもとに検索クエリを作成するステップと、
   前記検索クエリを実行してアイテムを検索するステップと、
   前記検索したアイテムの前記取得したスコアを、前記ランキングルールにしたがって新たなスコアに更新するステップと、
   前記新たなスコアをもとに順位付けをしたアイテムを配信するステップと
   を含む方法。

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