JP5401261B2 - 情報推薦方法及び装置 - Google Patents
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Description
ここで,推薦とは,ユーザが選択すると考えられる情報を提示する機能で,意外性のある推薦とは,その中でもユーザが容易に予測困難な情報を提示する機能である。
また,特許文献1において,顧客プロファイルのキーワードベクトルと未購入の書籍のキーワードベクトルをカテゴリ毎に求め,ベクトルの類似度を異なるカテゴリ間で計算し(交差マッチング)求められた類似アイテムを意外性のある推薦結果とする方式が述べられている。
また、特許文献2に記載の推薦方法では、選択しなかったアイテムの情報が無い場合には本発明が適用できなかった。また,意外で推薦として有効なアイテムではなく,意外性も有効性も中間のアイテムが推薦されるという問題があった。
本発明の課題は、ユーザにとって意外性のある推薦を行うことの出来る情報推薦方法、及びそのシステム等を提供することにある。
まず,図1を用いて,本発明のシステム構成例を示す。該システムは,推薦アイテムを求める処理部(100)と,アイテム属性(120)並びにユーザ毎のアイテム選択履歴(121)を記憶する記憶部(101),及びユーザに推薦アイテムを提示したり,ユーザが該推薦アイテムからアイテムを選択したりするための入出力部(102)から構成される。ここで,アイテム属性(120)並びにアイテム選択履歴(121)におけるアイテムとは,推薦対象であり,購入の際のおすすめ商品を求めるECサイト等では商品,新たな友達を推薦するSNS等では友達,新たな購入先を提案するEDI/MROサービス等ではサプライヤーである。
次に,図4を用いて,アイテム選択履歴(121)を説明する。該データはユーザ(411〜414)を行とし,アイテム(401〜404)を列とする行列で表される。例えば,ユーザkがアイテムiを3回選択若しくは購入した場合,値kiは「3」となる。
102,900,1302,1502,1702…入出力部
120,1320,1520,1720…アイテム属性
121,602,1321,1521,1721…アイテム選択履歴
301〜304,502…属性値
311〜314,401〜404…アイテム
411〜414…ユーザ
500…主成分
501…係数
510,605…特徴空間座標値
600…行動空間特徴行列
601…属性値の分散共分散行列
603…特徴空間位置ベクトル
604,1200…嗜好中心
700…推薦指標
701…意外性係数
702…嗜好距離
703…ユーザ行動空間距離
1101,1202…嗜好距離上限
1102,1203…ユーザ行動空間距離下限
1110,1120,1204…推薦アイテム範囲
1201…選択アイテム
1205…推薦アイテム
Claims (12)
- 選択アイテム分布分析部と、推薦指標計算部および表示部とを備えた情報推薦装置を用いて、アイテムの属性データから,ユーザへ推薦アイテムを提示する方法において,
前記選択アイテム分布分析部において、前記アイテムをユーザが選択した選択履歴から,ユーザの嗜好分布を解析し,
前記推薦指標計算部において、前記嗜好分布の中心に近く,嗜好分布形状から離れている推薦指標を算出し、
前記表示部において、算出された前記推薦指標に基づいて、推薦するアイテムを表示することを特徴とする情報推薦方法。 - 請求項1の情報推薦方法において,該選択履歴の分布の偏りを求め,偏りが小さい方向では値が大きく,偏りが大きい方向では値が小さくなる意外性係数と,該嗜好分布中心からの距離を組み合わせることにより,嗜好分布の中心に近く,嗜好分布形状から離れているアイテムを出力することを特徴とする情報推薦方法。
- 請求項2の情報推薦方法において,意外性係数として該嗜好分布中心からのユークリッド距離とマハラノビス距離との比を用いることを特徴とする情報推薦方法。
- 請求項2の情報推薦方法において,該嗜好分布中心からのユークリッド距離と,該選択履歴に対してカーネル主成分分析を行い,各主成分を該当する固有値で基準化した値の二乗和の平方根との比を意外性係数とすることを特徴とする情報推薦方法。
- 請求項2の情報推薦方法において,非選択アイテムの意外性係数と該嗜好分布中心からの距離の積,または線形和を求め,該値の小さい順に推薦アイテムとすることを特徴とする情報推薦方法。
- アイテムの属性データからユーザへの推薦アイテムを選択する情報推薦装置において,
前記アイテムをユーザが選択した選択履歴からユーザの嗜好分布を解析することを特徴とする選択アイテム分布分析部と,前記嗜好分布の中心に近く嗜好分布形状から離れているアイテムに対応する値が小さくなることを特徴とする推薦指標を計算する推薦指標計算部を有することを特徴とする情報推薦装置。 - 請求項6の情報推薦装置において,該選択履歴の分布の偏りを求め,偏りが小さい方向では値が大きく,偏りが大きい方向では値が小さくなる意外性係数と,該嗜好分布中心からの距離を計算し組み合わせることにより,嗜好分布の中心に近く,嗜好分布形状から離れているアイテムに対応する値が小さくなることを特徴とする推薦指標を計算する意外性係数・嗜好距離併用推薦指標計算部を有することを特徴とする情報推薦装置。
- 請求項7の情報推薦装置において,意外性係数として該嗜好分布中心からのユークリッド距離とマハラノビス距離との比を用いる意外性係数・嗜好距離併用推薦指標計算部を有することを特徴とする情報推薦装置。
- 請求項7の情報推薦装置において,該嗜好分布中心からのユークリッド距離と,該選択履歴に対してカーネル主成分分析を行い,各主成分を該当する固有値で基準化した値の二乗和の平方根との比を意外性係数とすることを特徴とする意外性係数・嗜好距離併用推薦指標計算部を有することを特徴とする情報推薦装置。
- 請求項7の情報推薦装置において,非選択アイテムの意外性係数と該嗜好分布中心からの距離の積,または線形和を求め,該値の小さい順に推薦アイテムとすることを特徴とする推薦アイテム決定部を有することを特徴とする情報推薦装置。
- 請求項1の情報推薦方法において,該嗜好分布の中心からの上限距離と該選択履歴分布からの下限距離を入力とし,特徴空間上で該嗜好分布中心から該上限以内で且つ該選択履歴分布から該下限距離以上のアイテムを出力することを特徴とする情報推薦方法。
- アイテムの属性データからユーザへの推薦アイテムを選択する情報推薦装置において,
前記アイテムをユーザが選択した選択履歴からユーザの嗜好分布を解析することを特徴とする選択アイテム分布分析部と,前記嗜好分布の中心からの距離である嗜好距離と嗜好分布形状からの乖離度であるユーザ行動空間距離を計算する嗜好距離・ユーザ行動空間距離計算部を有することを特徴とする情報推薦装置。
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