JP5277307B2 - 情報推薦方法、そのシステム、及びサーバ - Google Patents
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Description
D(x,y)=√{(y1−x1)∧2+(y2-x2) ∧2+ . . . (yd-xd) ∧2}
ここで、√{ }は、{ }の中の値の平方根を、∧2は、2乗を示す。
(最近無関心距離)−(最近関心距離)>0
アイテムが一つとならない場合、乱数選択を行い、選択結果を推薦アイテムに決定する(605)。
Cor(x,y)=(y1・x1 + y2・x2 + . . . + yd・xd)/
[√{(x1)∧2+(x2) ∧2+ . . . (xd) ∧2}・√{(y1)∧2+(y2) ∧2+ . . . (yd) ∧2}]
となる。ここで、先と同様、√{ }は、{ }の中の値の平方根を、∧2は2乗、・は掛け算、/は割り算を示す。そして、ステップ1103において、例えば、類似度があらかじめ設定した閾値(例えば0.5)以上の部分のみリンクありとする。
(1)関心・無関心境界乖離度が小さいものを選択。
(2)全ての推薦済みアイテムとの隔たり数の平均値が最大のものを選択。
(3)全ての反応アイテムの隔たり数の平均値が最小のものを選択。
(4)乱数選択を行い選択。
そして、選択結果を推薦アイテムに決定し(1407)、終了する(1411)。
1番目の属性の重み … (w11,w12,…,w1{n1})
2番目の属性の重み … (w21,w22,…,w2{n2})
……
d番目の属性の重み … (wd1,wd2,…,wd{nd})
であるとする。ここで、wは2つの添え字を持ち、左側が属性の番号、右側が属性が取りうる値ごとにつけられた番号を示す。そのため例えば、添え字{n1}は、1番目の属性が取りうる値の総数を示す。{n2}以降も同様である。
あるアイテムxのd個の属性の値の番号が、(x1,x2,…,xd)の時の重要度は、
(アイテムの重要度)
=Σ_j∈{n1}δ(x1,j)w1j+Σ_j∈{n2}δ(x2,j)w2j+…
+Σ_j∈{nd}δ(xd,j)wdj
=Σ_i Σ_j∈{ni}δ(xi,j)wij
と算出される。
ここで、δ(x1,j)=“x1 = jの時1、そうでない時0”である。また、Σ_iでは、iが属性の番号1〜d全てに渡るように和を取る。また、Σ_j∈{ni}は、jがi番目の属性がとりうる値の番号1〜{ni}に渡るように和を取ることを示す。
101…端末
102…ネットワーク接続装置
103…ネットワーク
104…サーバ
105…アイテム・属性情報
106…ユーザプロファイル
107…ユーザ行動履歴
206…内部バス
207…演算装置
306…内部バス
308…メモリ
309…インターフェイス
310…記憶装置
311…通信部
700…関心アイテム
701…無関心アイテム
702…未推薦アイテム
703…最近関心距離
704…最近無関心距離
705…関心・無関心距離
706…境界乖離度。
Claims (15)
- 処理部と記憶部とを備えたサーバを用い、アイテムに関する情報を受け取ったユーザの反応を次に推薦するアイテムの選択基準に反映し、別途推薦を行う情報推薦方法であって、
前記処理部は、
ユーザが反応した情報と、無反応であったという情報を収集し、未推薦アイテムに対して、前記ユーザが反応した関心アイテムと無反応であった無関心アイテム双方と、どちらのアイテムとの類似性が高いかを比較し、その比較結果を用いて前記ユーザへの次の推薦アイテムを決定する、
ことを特徴とする情報推薦方法。 - 請求項1に記載の情報推薦方法であって、
前記処理部は、
前記未推薦アイテムについて、最近関心距離および最近無関心距離を算出し、前記最近関心距離および前記最近無関心距離の差から、前記未推薦アイテムの境界乖離度を算出し、前記境界乖離度が最小の前記未推薦アイテムを次の推薦アイテムに決定する、
ことを特徴とする情報推薦方法。 - 請求項1に記載の情報推薦方法であって、
前記処理部は、
前記関心アイテムと前記無関心アイテムそれぞれに類似した未推薦アイテムを、前記関心アイテムと前記無関心アイテムに拡張することにより、推薦対象である全てのアイテム中に、前記関心アイテムと前記無関心アイテムの境界である無関心・関心境界を推定する、
ことを特徴とする情報推薦方法。 - 請求項3に記載の情報推薦方法であって、
前記処理部は、
前記無関心・関心境界上あるいはその近傍の前記未推薦アイテム、または、前記無関心・関心境界で決められる前記関心アイテムを次の推薦アイテムに決定する、
ことを特徴とする情報推薦方法。 - 請求項1に記載の情報推薦方法であって、
前記処理部は、
前記ユーザの生理現象、および、同伴行動している人との人間関係である場のコンテキストを推定し、前記場のコンテキストを前記アイテムの推薦に反映させる、
ことを特徴とする情報推薦方法。 - ネットワークを介して端末に接続され、一次推薦アイテムに関する情報を受け取ったユーザの反応を、二次推薦アイテムの選択基準に反映し、別途推薦を行うサーバを用いた情報推薦システムであって、
前記サーバは処理部と記憶部とを有し、
前記処理部は、
前記一次推薦アイテムに対し、ユーザが反応した情報と、無反応であったという情報を収集して前記記憶部に蓄積し、未推薦アイテムに対して、前記ユーザが反応した関心アイテムと、無反応であった無関心アイテム双方とのどちらのアイテムとの類似性が高いかを比較し、その比較結果を用いて前記ユーザへの二次推薦アイテムを決定する、
ことを特徴とする情報推薦システム。 - 請求項6に記載の情報推薦システムであって、
前記処理部は、
前記未推薦アイテムについて、最近傍の前記関心アイテムとの距離である最近関心距離、および最近傍の前記無関心アイテムとの距離である最近無関心距離を算出し、前記最近関心距離および前記最近無関心距離の差から、前記未推薦アイテムの境界乖離度を算出し、前記境界乖離度が最小の前記未推薦アイテムを前記二次推薦アイテムに決定する、
ことを特徴とする情報推薦システム。 - 請求項6に記載の情報推薦システムであって、
前記処理部は、
前記関心アイテムと前記無関心アイテムそれぞれに類似した未推薦アイテムを、前記関心アイテムと前記無関心アイテムに拡張することにより、推薦対象である全てのアイテム中に、前記関心アイテムと前記無関心アイテムの境界である無関心・関心境界を決定する、
ことを特徴とする情報推薦システム。 - 請求項8に記載の情報推薦システムであって、
前記処理部は、
前記無関心・関心境界上、またはその近傍の前記未推薦アイテム、または、前記無関心・関心境界で決められる関心エリア側の前記未推薦アイテムを前記二次推薦アイテムに決定する、
ことを特徴とする情報推薦システム。 - 請求項6に記載の情報推薦システムであって、
前記処理部は、
前記ユーザの生理現象、および、同伴行動している人との人間関係である場のコンテキストを推定し、前記場のコンテキストを前記未推薦アイテムの推薦に反映させる、
ことを特徴とする情報推薦システム。 - 一次推薦アイテムに関する情報を受け取ったユーザの反応を、二次推薦アイテムの選択基準に反映して二次推薦を行うサーバであって、
前記サーバは処理部と記憶部とを有し、
前記処理部は、
ユーザが反応した関心アイテムと、無反応であった無関心アイテムとに関する情報を前記記憶部に蓄積し、未推薦アイテムに対して、前記ユーザが反応した関心アイテムと、無反応であった無関心アイテム双方とのどちらのアイテムとの類似性が高いかを比較し、その比較結果を用いて前記ユーザへの前記二次推薦アイテムを決定する、
ことを特徴とするサーバ。 - 請求項11に記載のサーバであって、
前記処理部は、
前記未推薦アイテムについて、最近傍の前記関心アイテムとの距離である最近関心距離、および最近傍の前記無関心アイテムとの距離である最近無関心距離を算出し、前記最近関心距離および前記最近無関心距離の差から、前記未推薦アイテムの境界乖離度を算出し、前記境界乖離度が最小の前記未推薦アイテムを前記二次推薦アイテムに決定する、
ことを特徴とするサーバ。 - 請求項11に記載のサーバであって、
前記処理部は、
前記関心アイテムと前記無関心アイテムそれぞれに類似した未推薦アイテムを、前記関心アイテムと前記無関心アイテムに拡張することにより、推薦対象である全てのアイテム中に、前記関心アイテムと前記無関心アイテムの境界である無関心・関心境界を推定する、
ことを特徴とするサーバ。 - 請求項13に記載のサーバであって、
前記処理部は、
前記無関心・関心境界上、あるいはその近傍の前記未推薦アイテム、または、前記無関心・関心境界で決められる前記関心エリアの前記未推薦アイテムを前記二次推薦アイテムに決定する、
ことを特徴とするサーバ。 - 請求項11に記載のサーバであって、
前記記憶部は、
前記ユーザの生理現象パラメータ、および、同伴行動している人との人間関係パラメータを数値化するためのパラメータ数値化テーブルを記憶し、
前記処理部は、
前記パラメータ数値化テーブルを用いて、前記ユーザの生理現象、および同伴行動している人との人間関係である場のコンテキストを示すコンテキスト特徴ベクトルを算出し、前記コンテキスト特徴ベクトルに基づき、前記場のコンテキストを決定し、
前記場のコンテキストを前記二次推薦アイテムの選定に反映させる、
ことを特徴とするサーバ。
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