JP5095794B2 - レコメンデーション連携装置及びその方法 - Google Patents

Description

本発明は、レコメンデーション連携装置及びその方法に関する。

近年、電子商取引（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイト等のＷｅｂサイトを利用するユーザに対して、効果的なコンテンツを提供するコンテンツレコメンドが普及しつつある。例えば、特定ユーザのＷｅｂサイトへのアクセス履歴に基づいて、この特定ユーザの興味や嗜好を推定し、この推定した情報に対応するコンテンツを特定ユーザに配信する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

一方で、コンテンツそれぞれに対する不特定多数のユーザからのアクセス履歴に基づいて、不特定多数のユーザに対するコンテンツの人気度を測定し、この人気度に基づいて、コンテンツを不特定多数のユーザに配信する方法が提案されている。

特開２００４−９４９８３号公報

ところで、特定ユーザにコンテンツのレコメンデーションを行う方法と、コンテンツの人気度ランクに基づいてレコメンデーションを行う方法とでは、対象とするユーザ及びレコメンデーションの基礎となるデータの更新のタイミングが異なっている。すなわち、前者の方法では、ユーザの属性情報や行動履歴に基づいてセグメンテーションを行ったり、個人を特定してレコメンデーションを行うのに対し、後者の方法では、ユーザを特定することなく、複数のユーザを区別せずにレコメンデーションを行うことが多い。一方、前者の方法では、定期的にレコメンデーションの基礎となるデータの更新を行うことはあっても更新の頻度は比較的少ないのに対し、後者の方法では、ほぼリアルタイムで各ユーザの選択履歴等を反映するためにレコメンデーションの基礎となるデータの更新を頻繁に行うことが多い。

そのため、前者の方法では、レコメンデーションの対象となるコンテンツ候補が与えられた場合に、即座に各ユーザ毎に適切なコンテンツをレコメンデーションすることができる一方で、その後の改善を望むことは難しかった。これに対し、後者の方法では、ほぼリアルタイムで各ユーザの選択履歴等を反映してレコメンデーションを行うために、人気が上昇しているコンテンツを優先的にレコメンドする等、時間の経過に応じてレコメンデーションの精度の改善が可能である一方で、レコメンデーションの対象となるコンテンツ候補が与えられた直後は、こうした選択履歴等の実績が取得できていないため、ランダムにレコメンドするコンテンツを選択するしかなく、最初から精度よくレコメンデーションを行うことはできなかった。

そこで、本発明は、ユーザ別レコメンデーション装置とコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置とを連携させ、コンテンツ別の人気度ランクに係る情報を加味して、特定ユーザにレコメンドするコンテンツを決定することができるレコメンデーション連携装置及びその方法を提供することを目的とする。

（１）ユーザ別にコンテンツのレコメンデーションを行うユーザ別レコメンデーション装置と、コンテンツの人気度ランクに基づいてコンテンツのレコメンデーションを行うコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置とを連携するレコメンデーション連携装置であって、前記ユーザ別レコメンデーション装置から、ユーザへのレコメンドの対象となるコンテンツの識別情報、当該コンテンツに対応するキーワード、及び当該キーワードに対応してレコメンドの優先度を示す優先度スコアが関連付けられた情報を候補リストとして受信する候補リスト受信手段と、前記コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置から、前記候補リスト受信手段により受信した前記候補リストに含まれるコンテンツの識別情報に対応するコンテンツの人気度を示す人気度スコアをコンテンツ別人気度ランクとして受信する人気度ランク受信手段と、前記人気度ランク受信手段により受信した前記人気度スコアに基づいて、前記候補リスト受信手段により受信した前記候補リストの前記優先度スコアを補正する候補リスト補正手段と、前記候補リスト補正手段により補正された候補リストを補正済候補リストとして前記ユーザ別レコメンデーション装置に送信する補正済候補リスト送信手段と、を備えるレコメンデーション連携装置。

（１）のレコメンデーション連携装置は、候補リスト受信手段により、ユーザ別レコメンデーション装置から、ユーザへのレコメンドの対象となるコンテンツの識別情報、当該コンテンツに対応するキーワード、及び当該キーワードに対応してレコメンドの優先度を示す優先度スコアが関連付けられた情報を候補リストとして受信し、人気度ランク受信手段により、コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置から、候補リスト受信手段により受信した候補リストに含まれるコンテンツの識別情報に対応するコンテンツの人気度を示す人気度スコアをコンテンツ別人気度ランクとして受信する。そして、（１）のレコメンデーション連携装置は、候補リスト補正手段により、人気度ランク受信手段により受信した人気度スコアが他の人気度スコアよりも相対的に高い値である場合は、人気度スコアに対応するコンテンツのコンテンツＩＤと対応付けられた優先度スコアを他の優先度スコアと比較して相対的に高い値に補正し、人気度スコアが他の人気度スコアよりも相対的に低い値である場合には、人気度スコアに対応するコンテンツのコンテンツＩＤと対応付けられた優先度スコアを他の優先度スコアと比較して相対的に低い値に補正し、補正済候補リスト送信手段により、補正後の候補リストを補正済候補リストとしてユーザ別レコメンデーション装置に送信する。

よって、（１）のレコメンデーション連携装置は、ユーザへのレコメンドの対象となるコンテンツの優先度スコアに対して、コンテンツ別人気度ランクに基づいて補正を行うので、コンテンツ別人気度ランクに係る情報を加味して、特定ユーザにレコメンドするコンテンツを決定することができる。すなわち、（１）のレコメンデーション連携装置は、現時点のユーザ全体におけるコンテンツの人気度を反映させるので、ユーザ別のレコメンデーションにおいても全体における人気度が高いコンテンツのクリックスルーレートの向上が期待できる。よって、（１）のレコメンデーション連携装置は、最初から高いクリックスルーレートが期待できるユーザ別のレコメンデーションの効果に加えて、時間の経過に伴って更にクリックスルーレートの向上が期待できるコンテンツ別人気度ランクレコメンデーションの効果を重畳させることができる。

（２）のレコメンデーション連携装置は、候補リスト受信手段により、ユーザ別レコメンデーション装置から、ユーザへのレコメンドの対象となるコンテンツの識別情報、当該コンテンツに対応するキーワード、及び当該キーワードに対応してレコメンドの優先度を示す優先度スコアが関連付けられた情報を候補リストとして受信し、人気度ランク受信手段により、コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置から、候補リスト受信手段により受信した候補リストに含まれるコンテンツの識別情報に対応するコンテンツの人気度を示す人気度スコアをコンテンツ別人気度ランクとして受信する。また、（２）のレコメンデーション連携装置は、人気度ランク受信手段により受信した人気度スコアを、記憶手段により、所定期間にわたって記憶する。そして、（２）のレコメンデーション連携装置は、候補リスト補正手段により、人気度ランク受信手段により受信した人気度スコアと、記憶手段に記憶されている人気度スコアとに基づいて、人気度スコアの時系列変化を分析し、分析結果に基づいて、候補リスト受信手段により受信した候補リストの優先度スコアを補正し、補正済候補リスト送信手段により、補正後の候補リストを補正済候補リストとしてユーザ別レコメンデーション装置に送信する。

（２）のレコメンデーション連携装置は、人気度スコアの時系列変化に基づいて優先度スコアを補正する。このようにすることで、（２）のレコメンデーション連携装置は、人気度スコアの時系列変化を優先度スコアに反映させることができるので、例えば、現時点で同等の人気度ランクを有する複数のコンテンツがあった場合に、人気度ランクの上昇局面のコンテンツを、人気度ランクの下降局面のコンテンツに比べて優先してレコメンドすることができる。

（３）ユーザ別にコンテンツのレコメンデーションを行うユーザ別レコメンデーション装置と、不特定ユーザに対するコンテンツの人気度ランクに基づいてコンテンツのレコメンデーションを行うコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置とを連携するレコメンデーション連携装置が実行する方法であって、前記ユーザ別レコメンデーション装置から、ユーザへのレコメンドの対象となるコンテンツの識別情報、当該コンテンツに対応するキーワード、及び当該キーワードに対応してレコメンドの優先度を示す優先度スコアが関連付けられた情報を候補リストとして受信するステップと、前記コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置から、前記候補リストを受信するステップにおいて受信した前記候補リストに含まれるコンテンツの識別情報に対応するコンテンツの人気度を示す人気度スコアをコンテンツ別人気度ランクとして受信するステップと、前記コンテンツ別人気度ランクを受信するステップにおいて受信した前記人気度スコアが他の人気度スコアよりも相対的に高い値である場合は、当該人気度スコアに対応するコンテンツのコンテンツＩＤと対応付けられた優先度スコアを他の優先度スコアと比較して相対的に高い値に補正し、前記人気度スコアが他の人気度スコアよりも相対的に低い値である場合には、当該人気度スコアに対応するコンテンツのコンテンツＩＤと対応付けられた優先度スコアを他の優先度スコアと比較して相対的に低い値に補正するステップと、前記優先度スコアを補正するステップにおいて補正された候補リストを補正済候補リストとして前記ユーザ別レコメンデーション装置に送信するステップと、を含む方法。

このような方法によれば、当該方法を実施することにより、（１）と同様の効果が期待できる。

本発明によれば、ユーザ別レコメンデーション装置とコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置とを連携させ、コンテンツ別人気度ランクに係る情報を加味して、特定ユーザにレコメンドするコンテンツを決定することができるレコメンデーション連携装置及びその方法を提供することができる。

本実施形態に係るレコメンデーション連携システムの機能概要を示す図である。 本実施形態に係るユーザキーワードＤＢを示す図である。 本実施形態に係るコンテンツキーワードＤＢを示す図である。 本実施形態に係るコンテンツ別人気度ＤＢを示す図である。 本実施形態に係る人気度スコアの時系列変化に基づいて優先度スコアを補正する例を示す図である。 本実施形態に係るレコメンデーション連携システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係る候補リストの一例を示す図である。 本実施形態に係る補正済候補リストの一例を示す図である。 従来のレコメンデーション装置によりレコメンデーションを行った場合の、時間とクリックスルーレートとの関係を示す図である。 本実施形態に係るレコメンデーション連携装置を使用して、ユーザ別レコメンデーション装置によりレコメンデーションを行った場合の、時間とクリックスルーレートとの関係を示す図である。

以下、本発明の実施形態について図を参照しながら説明する。

［機能構成］
図１は、本実施形態に係るレコメンデーション連携システム１の機能概要を示す図である。レコメンデーション連携システム１は、ユーザ別にコンテンツのレコメンデーションを行うユーザ別レコメンデーション装置２と、不特定ユーザに対するコンテンツの人気度ランクに基づいてコンテンツのレコメンデーションを行うコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３と、ユーザ別レコメンデーション装置２及びコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３を連携するレコメンデーション連携装置４と、ユーザ端末５と、を備える。

レコメンデーション連携装置４は、ユーザ別レコメンデーション装置２及びコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３に、ＬＡＮやＷＡＮといった通信ネットワークにより接続可能である。また、ユーザ端末５は、ユーザ別レコメンデーション装置２及びコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３に、通信ネットワークにより接続可能である。

本実施形態には、コンピュータ（ユーザ別レコメンデーション装置２、コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３、レコメンデーション連携装置４、ユーザ端末５）及びその周辺装置に適用される。本実施形態における各部は、コンピュータ及びその周辺装置が備えるハードウェア並びにこのハードウェアを制御するソフトウェアによって構成される。

上記ハードウェアには、制御部としてのＣＰＵの他、記憶部、通信部、表示部及び入力部が含まれる。記憶部としては、例えば、メモリ（ＲＡＭ、ＲＯＭ等）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）及び光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ等）ドライブが挙げられる。通信部としては、例えば、各種有線及び無線インターフェース装置が挙げられる。表示部としては、例えば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ等の各種ディスプレイが挙げられる。入力部としては、例えば、キーボード及びポインティング・デバイス（マウス、トラッキングボール等）が挙げられる。

上記ソフトウェアには、上記ハードウェアを制御するコンピュータ・プログラムやデータが含まれる。コンピュータ・プログラムやデータは、記憶部により記憶され、制御部により適宜実行、参照される。また、コンピュータ・プログラムやデータは、通信ネットワークを介して配布することも可能であり、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ可読媒体に記憶して配布することも可能である。

続いて、ユーザ別レコメンデーション装置２の機能構成について説明する。
ユーザ別レコメンデーション装置２の制御部は、ページ要求受付部２１と、キーワード取得部２２と、コンテンツマッチング部２３と、コンテンツ決定部２４と、ページ送信部２５と、を備える。また、ユーザ別レコメンデーション装置２の記憶部は、ユーザキーワードデータベース（以下、データベースをＤＢという）２６と、コンテンツキーワードＤＢ２７と、コンテンツ及びＷｅｂページの情報を記憶するコンテンツＤＢ２８と、を備える。

ページ要求受付部２１は、ユーザ端末５から、Ｗｅｂページの送信要求を受信してＷｅｂページの取得要求を受け付けるとともに、ユーザ端末５のユーザの識別情報を示すユーザＩＤを取得する。ここで、ユーザＩＤは、例えば、認証機能を設けることにより取得してもよいし、クッキーを利用して端末ブラウザを特定してもよい。

キーワード取得部２２は、ページ要求受付部２１により、Ｗｅｂページの送信要求を受け付けたことに応じて、ページ要求受付部２１が取得したユーザＩＤに対応するキーワードとしてのユーザキーワードをユーザキーワードＤＢ２６から取得する。

図２は、本実施形態に係るユーザキーワードＤＢ２６を示す図である。ユーザキーワードＤＢ２６は、ユーザＩＤと、このユーザＩＤに対応するユーザキーワードと、このユーザキーワードのユーザとの関連度を示すユーザ関連度スコアと、を関連付けて記憶する。

ここで、ユーザキーワードは、ユーザのデモグラフィックスや行動属性を示すものであり、例えば、ユーザのプロフィール情報や、Ｗｅｂショップにおける購買履歴や、Ｗｅｂページへのアクセス履歴に基づいてユーザＩＤに付与される。また、ユーザ関連度スコアは、ユーザキーワードとユーザとの関連性の度合いを示すものであり、例えば、ユーザが、特定のＷｅｂページに対して相対的にアクセス頻度が高い場合には、当該特定のＷｅｂページに対応しているユーザキーワードのユーザ関連度スコアが高く設定される。

図３は、本実施形態に係るコンテンツキーワードＤＢ２７を示す図である。コンテンツキーワードＤＢ２７は、コンテンツを識別するコンテンツＩＤと、コンテンツ名と、コンテンツに関連するキーワードを示すコンテンツキーワードと、このコンテンツキーワードのコンテンツとの関連度を示すコンテンツ関連度スコアと、を関連付けて記憶する。

コンテンツマッチング部２３は、コンテンツキーワードＤＢ２７を参照して、キーワード取得部２２により取得されたユーザキーワードと一致するコンテンツキーワードに対応するコンテンツを特定し、レコメンドの対象となるコンテンツの候補リストを生成する。続いて、コンテンツマッチング部２３は、生成した候補リストをレコメンデーション連携装置４に送信する。

候補リストは、コンテンツＩＤと、コンテンツ名と、コンテンツキーワードと、優先度スコアと、を含んで構成されている。優先度スコアとは、ユーザキーワードに対応するユーザ関連度スコアと、コンテンツキーワードに対応するコンテンツ関連度スコアとに基づいて求められるスコアであり、コンテンツのレコメンドの優先度を示している。優先度スコアは、例えば、ユーザ関連度スコアと、コンテンツ関連度スコアとを乗算することにより算出される。なお、優先度スコアは、ユーザ関連度スコアと、コンテンツ関連度スコアとの乗算により算出されることとしたが、これに限らず他の方法により算出してもよい。

コンテンツ決定部２４は、レコメンデーション連携装置４から、後述の補正済候補リストを受信する。続いて、レコメンデーション連携装置４は、補正済候補リストに基づいて、ユーザ端末５に送信するＷｅｂページに対して付加させるコンテンツを決定する。例えば、コンテンツ決定部２４は、補正済リストに含まれるコンテンツ毎に、当該コンテンツに対応するコンテンツキーワードの優先度スコアを集計し、集計値が最も高いコンテンツを、Ｗｅｂページに対して付加させるコンテンツに決定する。

ページ送信部２５は、コンテンツ決定部２４により決定されたコンテンツをコンテンツＤＢ２８から取得し、このコンテンツをページ要求受付部２１により取得要求が行われたＷｅｂページに対して埋め込む。続いて、ページ送信部２５は、コンテンツが埋め込まれたＷｅｂページを、Ｗｅｂページの送信要求を行ったユーザ端末５に送信する。

続いて、コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３の機能構成について説明する。
コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３の制御部は、クリックスルーデータ反映部３１を備える。また、コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３の記憶部は、コンテンツ別人気度ＤＢ３２を備える。

図４は、本実施形態に係るコンテンツ別人気度ＤＢ３２を示す図である。コンテンツ別人気度ＤＢ３２は、コンテンツＩＤと、このコンテンツＩＤに対応するコンテンツの人気度を示す人気度スコアとを関連付けてコンテンツ別人気度ランクとして記憶する。

クリックスルーデータ反映部３１は、ユーザ端末５に適時コンテンツデータを送信し、そのうちユーザ端末５から選択要求を受けた（ユーザにクリックされた）コンテンツのログデータ（クリックスルーログデータ）を受信する。すなわち、クリックスルーデータ反映部３１は、ユーザ端末５から、クリックスルーログデータを取得し、コンテンツ別人気度ＤＢ３２を更新する。具体的には、クリックスルーデータ反映部３１は、取得されたクリックスルーログデータに対応するコンテンツＩＤの人気度スコアを、他の人気度スコアに対して相対的に高くなるように補正を行う。なお、クリックスルーログデータとは、ユーザ端末５において、広告やコンテンツ等のリンクがクリックされたことにより、広告やコンテンツ等のページに遷移されたことを示すデータである。

続いて、レコメンデーション連携装置４の機能構成について説明する。
レコメンデーション連携装置４の制御部は、候補リスト受信部４１（候補リスト受信手段）と、人気度ランク受信部４２（人気度ランク受信手段）と、候補リスト補正部４３（候補リスト補正手段）と、補正済候補リスト送信部４４（補正済候補リスト送信手段）と、を備える。

候補リスト受信部４１は、ユーザ別レコメンデーション装置２から、候補リストを受信する。具体的には、候補リスト受信部４１は、ユーザ別レコメンデーション装置２から、ユーザへのレコメンドの対象となるコンテンツのコンテンツＩＤ、当該コンテンツＩＤに対応するコンテンツ名、当該コンテンツに対応するコンテンツキーワード、及び当該コンテンツキーワードに対応する優先度スコアが関連付けられた情報を候補リストとして受信する。

人気度ランク受信部４２は、コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３から、候補リスト受信部４１により受信した候補リストに含まれるコンテンツＩＤに対応する人気度スコアをコンテンツ別人気度ランクとして受信する。具体的には、人気度ランク受信部４２は、候補リスト受信部４１により候補リストを受信したことに応じて、コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３にコンテンツ別人気度ランクの取得要求を送信する。そして、人気度ランク受信部４２は、コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３から、コンテンツ別人気度ランクを受信する。

候補リスト補正部４３は、人気度ランク受信部４２により受信したコンテンツ別人気度ランクに基づいて、候補リスト受信部４１により受信した候補リストに含まれる優先度スコアを補正する。具体的には、候補リスト補正部４３は、相対的に高い人気度スコアのコンテンツＩＤについては、このコンテンツＩＤに対応する優先度スコアを、他の優先度スコアに比べて相対的に高くなるように補正する。また、候補リスト補正部４３は、相対的に低い人気度スコアのコンテンツＩＤについては、このコンテンツＩＤに対応する優先度スコアを、他の優先度スコアに比べて相対的に低くなるように補正する。

なお、本実施形態では、候補リスト補正部４３は、人気度ランク受信部４２により受信した人気度スコアに基づいて、候補リスト受信部４１により受信した候補リストに含まれる優先度スコアを補正することとしたが、これに限らない。例えば、人気度ランク受信部４２により受信した人気度スコアを所定期間にわたって記憶部に記憶させておき、候補リスト補正部４３は、人気度ランク受信部４２により受信した最新の人気度スコアと、記憶部に記憶されている過去の人気度スコアとに基づいて、人気度スコアの時系列変化を分析し、分析結果に基づいて、候補リスト受信部４１により受信した候補リストに含まれる優先度スコアを補正することとしてもよい。このようにすることで、レコメンデーション連携装置４は、人気度スコアの時系列変化に基づいて優先度スコアを補正することができるので、例えば、現時点で同等の人気度ランクを有する複数のコンテンツがあった場合に、人気度ランクの上昇局面のコンテンツを、人気度ランクの下降局面のコンテンツに比べて優先してレコメンドすることができる。

図５は、本実施形態に係る人気度スコアの時系列変化に基づいて優先度スコアを補正する例を示す図である。図５では、横軸は、日付を示しており、縦軸は、人気度スコアを示している。図５では、「９／２２」の人気度スコアが記憶部に記憶されている過去の人気度スコアであり、「９／２７」の人気度スコアが人気度ランク受信部４２により受信した最新の人気度スコアであることとする。コンテンツ「オークション：鉄道模型特集」は、人気度が下降している局面にあるため、候補リスト補正部４３は、このコンテンツについて、優先度スコアを、人気度が横ばいの傾向を示し、同等の人気度スコアを有しているコンテンツに比べて、低くなるように補正する。また、コンテンツ「トラベル：寝台特急」は、人気度が上昇している局面にあるため、候補リスト補正部４３は、このコンテンツについて、優先度スコアを、人気度が横ばいの傾向を示し、同等の人気度スコアを有しているコンテンツに比べて、高くなるように補正する。

補正済候補リスト送信部４４は、候補リスト補正部４３により補正された候補リストを補正済候補リストとしてユーザ別レコメンデーション装置２に送信する。

［フローチャート］
続いて、レコメンデーション連携システム１における処理の流れについて説明する。
図６は、本実施形態に係るレコメンデーション連携システム１における処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ１において、ユーザ別レコメンデーション装置２の制御部（ページ要求受付部２１）は、ユーザ端末５からＷｅｂページの送信要求及びユーザＩＤを受け付ける。
ステップＳ２において、ユーザ別レコメンデーション装置２の制御部（キーワード取得部２２）は、ユーザキーワードＤＢ２６を参照し、ステップＳ１において受け付けられたユーザＩＤに対応するユーザキーワードを取得する。

ステップＳ３において、ユーザ別レコメンデーション装置２の制御部（コンテンツマッチング部２３）は、コンテンツキーワードＤＢ２７を参照して、ステップＳ２において取得されたユーザキーワードに一致するコンテンツキーワードに対応するコンテンツを特定し、レコメンドの対象となるコンテンツの候補リストを生成する。

図７は、本実施形態に係る候補リストの一例を示す図である。図７に示される候補リストでは、コンテンツＩＤに対して、コンテンツ名と、コンテンツキーワードと、優先度スコアとが関連付けられていることが確認できる。例えば、図７に示される候補リストでは、コンテンツ「オークション：鉄道模型特集」と、「トラベル：寝台特急」とが含まれていることが確認できる。

図６に戻り、ステップＳ４において、ユーザ別レコメンデーション装置２の制御部（コンテンツマッチング部２３）は、ステップＳ３において生成した候補リストをレコメンデーション連携装置４に送信する。

ステップＳ５において、レコメンデーション連携装置４の制御部（候補リスト受信部４１）は、ステップＳ４において送信された候補リストを受信する。
ステップＳ６において、レコメンデーション連携装置４の制御部（人気度ランク受信部４２）は、ステップＳ５において候補リストを受信したことに応じて、コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３に、コンテンツ別人気度ランクの取得要求を送信する。

ステップＳ７において、コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３の制御部は、ステップＳ６において送信されたコンテンツ別人気度ランクの取得要求を受信する。
ステップＳ８において、コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３の制御部は、ステップＳ７においてコンテンツ別人気度ランクの取得要求を受信したことに応じて、コンテンツ別人気度ランクをレコメンデーション連携装置４に送信する。

ステップＳ９において、レコメンデーション連携装置４の制御部（人気度ランク受信部４２）は、ステップＳ８において送信されたコンテンツ別人気度ランクを受信する。ここでは、図４に示されるコンテンツ別人気度ランクを受信するものとする。

ステップＳ１０において、レコメンデーション連携装置４の制御部（候補リスト補正部４３）は、ステップＳ９において受信したコンテンツ別人気度ランク（人気度スコア）に基づいて、ステップＳ５において受信した候補リストに含まれる優先度スコアを補正することで、候補リストを補正する。補正された候補リストは、補正済候補リストとされる。

例えば、図４に示されるコンテンツ別人気度ランクでは、コンテンツＩＤ「１０１９８」に対応するコンテンツ「トラベル：寝台特急」が、コンテンツＩＤ「１４４１０」に対応するコンテンツ「オークション：鉄道模型特集」に対して相対的に人気度スコアが高いため、「トラベル：寝台特急」に対応するコンテンツキーワードの優先度スコアが相対的に高くなるように補正され、「オークション：鉄道模型特集」に対応するコンテンツキーワードの優先度スコアが相対的に低くなるように補正される。

図８は、本実施形態に係る補正済候補リストの一例を示す図である。図８に示される補正済候補リストでは、コンテンツＩＤに対して、コンテンツ名と、コンテンツキーワードと、優先度スコアとが関連付けられていることが確認できる。また、補正済候補リストでは、図７に示される候補リストに含まれているコンテンツ「オークション：鉄道模型特集」と、「トラベル：寝台特急」とに対応する優先度スコアが変更されていることが確認できる。

図６に戻り、ステップＳ１１において、レコメンデーション連携装置４の制御部（補正済候補リスト送信部４４）は、ステップＳ１０において補正された候補リストを補正済候補リストとして、ユーザ別レコメンデーション装置２に送信する。

ステップＳ１２において、ユーザ別レコメンデーション装置２の制御部（コンテンツ決定部２４）は、ステップＳ１１において送信された補正済候補リストを受信する。
ステップＳ１３において、ユーザ別レコメンデーション装置２の制御部（コンテンツ決定部２４）は、補正済候補リストに基づいて、ユーザ端末５に送信するＷｅｂページに対して付加させるコンテンツを決定する。

ステップＳ１４において、ユーザ別レコメンデーション装置２の制御部（ページ送信部２５）は、ステップＳ１３において決定されたコンテンツをステップＳ１において取得要求が行われたＷｅｂページに対して埋め込み、このＷｅｂページを、Ｗｅｂページの送信要求を行ったユーザ端末５に送信する。

続いて、本実施形態に係るレコメンデーション連携装置４を使用した場合のユーザ別レコメンデーション装置２におけるクリックスルーレート（ＣＴＲ：Ｃｌｉｃｋ Ｔｈｒｏｕｇｈ Ｒａｔｅ）と、従来のユーザ別レコメンデーション装置におけるＣＴＲと、従来のコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置におけるＣＴＲとの違いについて説明する。

図９は、従来のレコメンデーション装置によりレコメンデーションを行った場合の、時間とクリックスルーレートとの関係を示す図である。具体的には、図９（ａ）は、従来のコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置によりレコメンデーションを行った場合の、時間とクリックスルーレートとの関係を示す図である。図９（ｂ）は、従来のユーザ別レコメンデーション装置によりレコメンデーションを行った場合の、時間とクリックスルーレートとの関係を示す図である。

従来のコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置では、図９（ａ）に示されるように、クリックスルーレートの値が初期値Ｖ_１から徐々に上昇する傾向がある。つまり、従来のコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置では、ほぼリアルタイムで各ユーザの選択履歴等を反映してレコメンデーションを行うために、人気が上昇しているコンテンツを優先的にレコメンドする等、時間の経過に応じてレコメンデーションの精度の改善が行われ、その結果、クリックスルーレートの値が初期値Ｖ_１から徐々に上昇する傾向にある。

これに対して、従来のユーザ別レコメンデーション装置では、図９（ｂ）に示されるように、クリックスルーレートの値が初期値Ｖ_２からほとんど変わらない傾向がある。つまり、従来のユーザ別レコメンデーション装置では、ユーザの属性情報や行動履歴に基づいてセグメンテーションを行ったり、個人を特定してレコメンデーションを行ったりすることにより即座に各ユーザ毎に適切なコンテンツをレコメンデーションすることができるので、初期値Ｖ_２が、従来のコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置における初期値Ｖ_１に比べて高い値となる。しかしながら、従来のユーザ別レコメンデーション装置では、時間が経過しても、精度の改善を望むことができないため、初期値Ｖ２からほとんど変わらない傾向となる。

図１０は、本実施形態に係るレコメンデーション連携装置４を使用して、ユーザ別レコメンデーション装置２によりレコメンデーションを行った場合の、時間とクリックスルーレートとの関係を示す図である。本実施形態に係るレコメンデーション連携装置４を使用した場合、ユーザ別レコメンデーション装置におけるクリックスルーレートの初期値はＶ_３となり、従来のユーザ別レコメンデーション装置における初期値Ｖ_２に比べて高いことが確認できる。そして、その後、初期値Ｖ_３から更に上昇していることが確認できる。これは、最初から高いクリックスルーレートが期待できるユーザ別のレコメンデーションの効果に加えて、時間の経過に伴って更にクリックスルーレートの向上が期待できるコンテンツ別人気度ランクレコメンデーションの効果を重畳させることができるからである。

以上、本実施形態によれば、レコメンデーション連携装置４は、候補リスト受信部４１により、ユーザ別レコメンデーション装置２から、ユーザへのレコメンドの対象となるコンテンツＩＤ、当該コンテンツに対応するコンテンツキーワード及び当該コンテンツキーワードに対応してレコメンドの優先度を示す優先度スコアが関連付けられた情報を候補リストとして受信し、人気度ランク受信部４２により、コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置３から、候補リスト受信部４１により受信した候補リストに含まれるコンテンツＩＤに対応するコンテンツの人気度を示す人気度スコアをコンテンツ別人気度ランクとして受信する。そして、レコメンデーション連携装置４は、候補リスト補正部４３により、人気度ランク受信部４２により受信した人気度スコアに基づいて、候補リスト受信部４１により受信した候補リストの優先度スコアを補正し、補正済候補リスト送信部４４により、補正後の候補リストを補正済候補リストとしてユーザ別レコメンデーション装置２に送信する。

よって、レコメンデーション連携装置４は、ユーザ端末５のユーザへのレコメンドの対象となるコンテンツの優先度スコアに対して、コンテンツ別人気度ランクに基づいて補正を行うので、コンテンツ別人気度ランクに係る情報を加味して、特定ユーザにレコメンドするコンテンツを決定することができる。すなわち、レコメンデーション連携装置４は、現時点のユーザ全体におけるコンテンツの人気度をユーザ別のレコメンデーションに反映させるので、ユーザ別のレコメンデーションにおいても、ユーザ全体の人気度が高いコンテンツのクリックスルーレートの向上が期待できる。よって、レコメンデーション連携装置４は、最初から高いクリックスルーレートが期待できるユーザ別のレコメンデーションの効果に加えて、時間の経過に伴って更にクリックスルーレートの向上が期待できるコンテンツ別人気度ランクレコメンデーションの効果を重畳させることができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

本実施形態では、ユーザ別レコメンデーション装置２において、ユーザ別のレコメンデーションを行うこととしたが、これに限らず、複数のユーザの属するセグメントに基づいてレコメンデーションを行うこととしてもよい。

１ レコメンデーション連携システム
２ ユーザ別レコメンデーション装置
３ コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置
４ レコメンデーション連携装置
５ ユーザ端末
４１ 候補リスト受信部（候補リスト受信手段）
４２ 人気度ランク受信部（人気度ランク受信手段）
４３ 候補リスト補正部（優先度スコア補正手段）
４４ 補正済候補リスト送信部（補正済候補リスト送信手段）

Claims (4)

1. ユーザ別にコンテンツのレコメンデーションを行うユーザ別レコメンデーション装置と、コンテンツの人気度ランクに基づいてコンテンツのレコメンデーションを行うコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置とを連携するレコメンデーション連携装置であって、
   前記ユーザ別レコメンデーション装置から、ユーザへのレコメンドの対象となるコンテンツの識別情報、当該コンテンツに対応するキーワード、及び当該キーワードに対応してレコメンドの優先度を示す優先度スコアが関連付けられた情報を候補リストとして受信する候補リスト受信手段と、
   前記コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置から、前記候補リスト受信手段により受信した前記候補リストに含まれるコンテンツの識別情報に対応するコンテンツの人気度を示す人気度スコアをコンテンツ別人気度ランクとして受信する人気度ランク受信手段と、
   前記人気度ランク受信手段により受信した前記人気度スコアが他の人気度スコアよりも相対的に高い値である場合は、当該人気度スコアに対応するコンテンツのコンテンツＩＤと対応付けられた優先度スコアを他の優先度スコアと比較して相対的に高い値に補正し、前記人気度スコアが他の人気度スコアよりも相対的に低い値である場合には、当該人気度スコアに対応するコンテンツのコンテンツＩＤと対応付けられた優先度スコアを他の優先度スコアと比較して相対的に低い値に補正する候補リスト補正手段と、
   前記候補リスト補正手段により補正された候補リストを補正済候補リストとして前記ユーザ別レコメンデーション装置に送信する補正済候補リスト送信手段と、を備えるレコメンデーション連携装置。
2. ユーザ別にコンテンツのレコメンデーションを行うユーザ別レコメンデーション装置と、コンテンツの人気度ランクに基づいてコンテンツのレコメンデーションを行うコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置とを連携するレコメンデーション連携装置であって、
   前記ユーザ別レコメンデーション装置から、ユーザへのレコメンドの対象となるコンテンツの識別情報、当該コンテンツに対応するキーワード、及び当該キーワードに対応してレコメンドの優先度を示す優先度スコアが関連付けられた情報を候補リストとして受信する候補リスト受信手段と、
   前記コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置から、前記候補リスト受信手段により受信した前記候補リストに含まれるコンテンツの識別情報に対応するコンテンツの人気度を示す人気度スコアをコンテンツ別人気度ランクとして受信する人気度ランク受信手段と、
   前記人気度ランク受信手段により受信した前記人気度スコアを所定期間にわたって記憶する記憶手段と、
   前記人気度ランク受信手段により受信した前記人気度スコアと、前記記憶手段に記憶されている前記人気度スコアとに基づいて、人気度スコアの時系列変化を分析し、当該分析結果に基づいて、前記候補リスト受信手段により受信した前記候補リストの前記優先度スコアを補正する候補リスト補正手段と、
   前記候補リスト補正手段により補正された候補リストを補正済候補リストとして前記ユーザ別レコメンデーション装置に送信する補正済候補リスト送信手段と、を備えるレコメンデーション連携装置。
3. ユーザ別にコンテンツのレコメンデーションを行うユーザ別レコメンデーション装置と、コンテンツの人気度ランクに基づいてコンテンツのレコメンデーションを行うコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置とを連携するレコメンデーション連携装置が実行する方法であって、
   前記ユーザ別レコメンデーション装置から、ユーザへのレコメンドの対象となるコンテンツの識別情報、当該コンテンツに対応するキーワード、及び当該キーワードに対応してレコメンドの優先度を示す優先度スコアが関連付けられた情報を候補リストとして受信するステップと、
   前記コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置から、前記候補リストを受信するステップにおいて受信した前記候補リストに含まれるコンテンツの識別情報に対応するコンテンツの人気度を示す人気度スコアをコンテンツ別人気度ランクとして受信するステップと、
   前記コンテンツ別人気度ランクを受信するステップにおいて受信した前記人気度スコアが他の人気度スコアよりも相対的に高い値である場合は、当該人気度スコアに対応するコンテンツのコンテンツＩＤと対応付けられた優先度スコアを他の優先度スコアと比較して相対的に高い値に補正し、前記人気度スコアが他の人気度スコアよりも相対的に低い値である場合には、当該人気度スコアに対応するコンテンツのコンテンツＩＤと対応付けられた優先度スコアを他の優先度スコアと比較して相対的に低い値に補正するステップと、
   前記優先度スコアを補正するステップにおいて補正された候補リストを補正済候補リストとして前記ユーザ別レコメンデーション装置に送信するステップと、を含む方法。
4. ユーザ別にコンテンツのレコメンデーションを行うユーザ別レコメンデーション装置と、コンテンツの人気度ランクに基づいてコンテンツのレコメンデーションを行うコンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置とを連携するレコメンデーション連携装置が実行する方法であって、
   前記ユーザ別レコメンデーション装置から、ユーザへのレコメンドの対象となるコンテンツの識別情報、当該コンテンツに対応するキーワード、及び当該キーワードに対応してレコメンドの優先度を示す優先度スコアが関連付けられた情報を候補リストとして受信するステップと、
   前記コンテンツ別人気度ランクレコメンデーション装置から、前記候補リストを受信するステップにおいて受信した前記候補リストに含まれるコンテンツの識別情報に対応するコンテンツの人気度を示す人気度スコアをコンテンツ別人気度ランクとして受信するステップと、
   前記コンテンツ別人気度ランクを受信するステップにおいて受信した前記人気度スコアを所定期間にわたって記憶するステップと、
   前記コンテンツ別人気度ランクを受信するステップにおいて受信した前記人気度スコアと、前記人気度スコアを所定期間にわたって記憶するステップにおいて記憶した前記人気度スコアとに基づいて、人気度スコアの時系列変化を分析し、当該分析結果に基づいて、前記候補リストを受信するステップにおいて受信した前記候補リストの前記優先度スコアを補正するステップと、
   前記優先度スコアを補正するステップにおいて補正された候補リストを補正済候補リストとして前記ユーザ別レコメンデーション装置に送信するステップと、を含む方法。

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