JP5451644B2 - RECOMMENDATION SYSTEM, RECOMMENDATION METHOD, RECOMMENDATION PROGRAM, AND INFORMATION STORAGE MEDIUM - Google Patents
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Description
本発明は推薦システム、推薦方法、推薦プログラム及び情報記憶媒体に関する。 The present invention relates to a recommendation system, a recommendation method, a recommendation program, and an information storage medium.
近年、情報検索やオンライン販売などの各種オンラインサービスにおいて、推薦アルゴリズムが利用されることが多くなっている。協調フィルタリングと呼ばれる推薦アルゴリズムでは、最初にユーザ間で嗜好データの類似度を計算し、ある推薦対象ユーザと嗜好データの類似度が高い別のユーザを選出する。そして、こうして選出されるユーザの嗜好を元にして推薦対象ユーザに推薦する情報を判断する。 In recent years, recommendation algorithms are often used in various online services such as information retrieval and online sales. In a recommendation algorithm called collaborative filtering, first, the similarity of preference data is calculated among users, and another user having a high similarity between preference data and preference data is selected. Then, based on the user preferences selected in this way, information to be recommended to the recommendation target user is determined.
しかしながら上記従来手法によると、推薦アルゴリズムが長期間にわたり使用され、様々な情報が推薦されるにつれて、既に推薦対象ユーザに推薦された情報が再度推薦されるようになり、推薦対象ユーザの新たな興味・関心を掘り起こすことができないという問題がある。嗜好データの類似度がそれほど高くないユーザの嗜好を元にして、さらに多くの情報を推薦することも考えられるが、そうすると推薦される情報の中にノイズも多くなり、却ってユーザの利便性を損なう。 However, according to the above-described conventional method, as the recommendation algorithm is used for a long period of time and various information is recommended, the information already recommended to the recommendation target user is recommended again.・ There is a problem that you cannot dig up interest. It may be possible to recommend more information based on the preference of users whose preference data similarity is not so high, but doing so will cause a lot of noise in the recommended information, which in turn impairs user convenience .
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、推薦対象ユーザに対して興味を湧かせる情報を継続的に提供できる推薦システム、推薦方法、推薦プログラム及び情報記憶媒体を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and its object is to provide a recommendation system, a recommendation method, a recommendation program, and an information storage medium that can continuously provide information that makes interest to a recommendation target user. There is to do.
上記課題を解決するために、本発明に係る推薦システムは、複数のユーザの嗜好データを記憶する嗜好データ記憶手段と、ユーザ間の嗜好データの類似度を計算する類似度計算手段と、前記複数のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち1以上を選出する第1ユーザ選出手段と、前記第1ユーザ選出手段により選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち1以上を選出する第2ユーザ選出手段と、前記第2ユーザ選出手段により選出されるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定手段と、を含むことを特徴とする。 In order to solve the above problems, a recommendation system according to the present invention includes preference data storage means for storing preference data of a plurality of users, similarity calculation means for calculating the similarity of preference data between users, A first user who selects one or more of the plurality of users based on the similarity between the preference data of the user to be recommended among the users and the preference data of all or some of the plurality of users Based on the similarity between selection means, user preference data selected by the first user selection means, and preference data of all or some of the plurality of users, among the plurality of users Based on preference data of some or all of the users selected by the second user selection means and the second user selection means for selecting one or more, the recommended user Characterized in that it comprises a recommendation information determining means for determining the Recommended information.
また、本発明に係る推薦方法は、複数のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち1以上を選出する第1ユーザ選出ステップと、前記第1ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち1以上を選出する第2ユーザ選出ステップと、前記第2ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定ステップと、を含むことを特徴とする。 In addition, the recommendation method according to the present invention is based on the similarity between the preference data of a recommendation target user among a plurality of users and the preference data of all or some of the plurality of users. Similarity between a first user selection step of selecting one or more users, user preference data selected in the first user selection step, and preference data of all or some of the plurality of users Based on the second user selection step of selecting one or more of the plurality of users, and the preference data of some or all of the users selected in the second user selection step, A recommendation information determining step for determining information recommended to the recommendation target user.
さらに、本発明に係る推薦プログラムは、複数のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち1以上を選出する第1ユーザ選出ステップと、前記第1ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち1以上を選出する第2ユーザ選出ステップと、前記第2ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。このプログラムはコンピュータ可読情報記憶媒体に格納されてよい。 Furthermore, the recommendation program according to the present invention is based on the similarity between the preference target user preference data among a plurality of users and the preference data of all or some of the plurality of users. Similarity between a first user selection step of selecting one or more users, user preference data selected in the first user selection step, and preference data of all or some of the plurality of users Based on the second user selection step of selecting one or more of the plurality of users, and the preference data of some or all of the users selected in the second user selection step, It is a program for causing a computer to execute a recommendation information determination step for determining information recommended to a recommendation target user. This program may be stored in a computer-readable information storage medium.
また、本発明の一態様では、前記第1ユーザ選出手段(ステップ)は、前記推薦対象ユーザと、嗜好データの類似度が第1所定値以上であるユーザを選出し、前記推薦システムは、前記推薦ユーザと、嗜好データの類似度が前記第1所定値未満且つ前記第1所定値よりも小さな第2所定値以上であるユーザを選出する第3ユーザ選出手段をさらに含み、前記推薦情報決定手段は、前記第2ユーザ選出手段により選出されるユーザであり、且つ前記第3ユーザ選出手段により選出されるユーザでもあるユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する。 In one aspect of the present invention, the first user selection means (step) selects the recommendation target user and a user whose preference data similarity is greater than or equal to a first predetermined value, and the recommendation system includes: The recommendation information determination means further includes third user selection means for selecting a user whose similarity between the recommended user and the preference data is less than the first predetermined value and greater than or equal to a second predetermined value smaller than the first predetermined value. Determines information to be recommended to the recommendation target user based on the preference data of the user who is selected by the second user selection means and is also the user selected by the third user selection means.
また、本発明の他の態様では、前記嗜好データは、複数の情報要素のそれぞれについて、ユーザの嗜好の程度を示す数値を含み、前記推薦情報決定手段は、前記各情報要素について、前記第2ユーザ選出手段により選出されるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データと前記推薦対象ユーザの嗜好データとの類似度、及び各ユーザの嗜好データに含まれる数値に基づいて、当該情報要素について、前記推薦対象ユーザの嗜好の程度を示す数値を予測する予測手段を含む。 In another aspect of the present invention, the preference data includes a numerical value indicating a user's preference level for each of a plurality of information elements, and the recommended information determination unit includes the second information for each information element. About the information element based on the similarity between the preference data of some or all of the users selected by the user selection means and the preference data of the user to be recommended, and the numerical value included in the preference data of each user And predicting means for predicting a numerical value indicating the degree of preference of the recommendation target user.
以下、本発明の実施形態について図面に基づき詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明の実施形態に係る推薦システムの全体構成図である。同図に示すように、推薦システム10は、インターネットなどの通信ネットワーク14にいずれも接続されたサーバ16及び複数のユーザ装置12から構成されている。サーバ16は、公知のサーバコンピュータを中心に構成されており、電子商取引サーバ、e−ラーニングやニュースなどの情報サービスサーバなどの機能を含んでいる。ユーザ装置12は、各ユーザが使用するパーソナルコンピュータ、ホームサーバ、家庭用テレビ受像機、携帯電話機などの公知のコンピュータであり、通信ネットワーク14を介してサーバ16にアクセスして、サーバ16が提供している各種サービスに関わるデータを受信し、それを表示する。また、例えば商品の購入手続きや情報の配信手続きなどの各種手続きのために、ポインティングデバイスやキーボードによりデータを入力し、この入力されたデータを通信ネットワーク14を介してサーバ16に送信できるようになっている。また、サーバ16はユーザ装置12毎に推薦データを生成する。ユーザ装置12はこうして生成される推薦データを受信し、表示する。推薦データは、購入すべき商品、ユーザが読むべき書籍、視聴すべき音楽、受講すべき教育プログラムなどのリストである。
FIG. 1 is an overall configuration diagram of a recommendation system according to an embodiment of the present invention. As shown in the figure, the
図2は、サーバ16における推薦データの生成方法を模式的に示している。同図において、a〜eは推薦システム10のユーザ、すなわち各ユーザ装置12のユーザを示している。ユーザa(推薦対象ユーザ)に対して推薦データを生成する場合、まず推薦システム10のユーザの中から、ユーザaとの類似度が高いユーザ(第1ユーザ群)を選出する。なお、本実施形態では、サーバ16では各ユーザの嗜好データを管理しており、この嗜好データ間の類似度(相関値)をユーザ間の類似度としている。例えばユーザaとの類似度が0.8以上のユーザが第1ユーザ群に属するべきユーザであるとすれば、図2においてはユーザbが第1ユーザ群に属することになり、ユーザc〜eは第1ユーザ群には属しない。
FIG. 2 schematically shows a method for generating recommendation data in the
次に、サーバ16は、第1ユーザ群に属する各ユーザとの類似度が高いユーザ(第2ユーザ群)を選出する。第1ユーザ群に属するいずれかのユーザとの類似度が0.8以上のユーザが第2ユーザ群に属するべきユーザであるとすれば、図2においてはユーザc及びdが第2ユーザ群に属することになる。さらに、サーバ16は、ユーザaとの類似度が中くらいのユーザ(第3ユーザ群)を選出する。例えばユーザとの類似度が0.6以上0.8未満のユーザが第3ユーザ群に属するべきユーザであるとすると、図2においてはユーザc及びeが第3ユーザ群に属することになる。その後、サーバ16は、第2ユーザ群と第3ユーザ群との積集合を判断する。すなわち、推薦システム10のユーザのうち、第2ユーザ群に属し、且つ第3ユーザ群にも属するユーザを調べる。図2においては、ユーザcがこれに該当する。サーバ16では、第2ユーザ群と第3ユーザ群との積集合に属するユーザの嗜好データに基づいて推薦データを生成する。図2の例では、ユーザcの嗜好データに基づいてユーザaに対する推薦データが生成される。嗜好データは、情報アイテムごとにユーザが該情報アイテムを嗜好する程度を示す数値(評価数値)を含むベクトルデータであり、ユーザによる評価が済んでいない情報アイテムにはヌル(※)が、評価が済んでいる情報アイテムには評価数値が入力されている(図4参照)。情報アイテムは、ユーザによる評価の対象となり、且つユーザに対する推薦の対象となる情報であり、例えば商品の情報や教育プログラムなどのサービスの情報である。
Next, the
サーバ16では、ユーザa(推薦対象ユーザ)の嗜好データのうちヌルが入力されている情報アイテムを特定し、こうして特定された情報アイテムに対する評価数値を、上記積集合に属するユーザの嗜好ベクトルから抽出する。そして、それらの評価数値と、ユーザaと上記積集合に属する各ユーザとの類似度と、に基づいて、当該情報アイテムに対してユーザaが嗜好する程度の予測値を算出する。サーバ16では、こうして得られる予測値が大きい値から順に所定数の情報アイテムをリスト化して推薦データとしたり、或いは予測値が所定値以上である情報アイテムをリスト化して推薦データとしたりする。そして、こうして得られる推薦データをユーザ装置12に送信する。
The
ここでサーバ16の構成及び動作についてさらに詳細に説明する。図3は、サーバ16の機能ブロック図である。同図に示すように、サーバ16の機能には、ユーザ入力受信部20、嗜好データ更新部21、嗜好データ記憶部22、類似度算出部23、類似度データ記憶部24、第1ユーザ選出部25、第1ユーザ記憶部26、第2ユーザ選出部27、第2ユーザ記憶部28、第3ユーザ選出部29、第3ユーザ記憶部30、推薦アイテム決定部31、推薦データ送信部32が含まれている。推薦アイテム決定部31は、積集合算出部31a、未評価アイテム抽出部31b、評価済みユーザ選出部31c、評価予測値算出部31d、推薦データ生成部31eを含んでいる。これらの機能は、サーバ16においてプログラムが実行されることにより実現されるものである。プログラムはCD−ROMなどの情報記憶媒体に格納され、そこからサーバ16にインストールされてもよいし、通信ネットワーク14を介して他のコンピュータからダウンロードされもよい。
Here, the configuration and operation of the
まず嗜好データ記憶部22は、推薦システム10の各ユーザの嗜好データを記憶するものである。図4は、嗜好データ記憶部22の記憶内容を示しており、同図に示されるように、嗜好データ記憶部22は、各ユーザのユーザIDと、情報アイテムのID毎の評価数値(類似度データ)と、を関連づけて記憶している。上述のようにユーザIDにより特定されるユーザが未だ評価をしていない情報アイテムについてはヌル(NUL)が設定されており、既に評価をしている情報アイテムについては評価数値が設定されている。類似度算出部23では、嗜好データ記憶部22に記憶された嗜好データに基づき、ユーザ間の嗜好データの類似度を算出する。具体的には、ユーザi及びユーザjの嗜好データのうち評価数値が入力されているアイテムIDの集合Yijを算出する。次式(1)は集合Yijの一例を示している。First, the preference
次に、類似度算出部23では、集合Yijに含まれるアイテムIDに対するユーザi及びユーザjの評価数値を要素とするベクトルの相関値を、ユーザiとユーザjの類似度ρijとして算出する。類似度ρijは、例えば次式(2)に従って算出される。類似度算出部23では、以上の計算をすべてのユーザの組合せに対して実行し、その結果を類似度データ記憶部24に記憶させる。Next, the
第1ユーザ選出部25では、推薦システム10のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、他のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、推薦システム10のユーザの中から1以上のユーザを第1ユーザ群として選出する。具体的には、推薦対象ユーザをユーザaとすると、類似度データ記憶部24に記憶された類似度ρajが第1所定値(例えば0.8)以上であるユーザj(図2のユーザb)により第1ユーザ群を構成する。第1ユーザ群を構成するユーザのIDは第1ユーザ記憶部26に記憶される。The first
第2ユーザ選出部27では、第1ユーザ記憶部26に記憶されるユーザIDにより識別されるユーザjに対して、類似度ρijが上記第1所定値以上であるユーザi(図2のユーザc及びd)により第2ユーザ群を構成する。第2ユーザ群を構成するユーザのIDは第2ユーザ記憶部28に記憶される。In the second
第3ユーザ選出部29は、推薦対象ユーザをユーザaとすると、類似度データ記憶部24に記憶された類似度ρajが上記第1所定値未満、第2所定値(例えば0.6)以上であるユーザj(図2のユーザc及びe)により第3ユーザ群を構成する。第3ユーザ群を構成するユーザのIDは第3ユーザ記憶部30に記憶される。When the recommendation target user is the user a, the third
推薦アイテム決定部31は、第2ユーザ群と第3ユーザ群の両方に属するユーザ(図2のユーザc)を特定し、特定されるユーザの嗜好データに基づいて推薦データを生成する。具体的には、積集合算出部31aは、第2ユーザ記憶部28と第3ユーザ記憶部30の両方に記憶されるユーザIDを抽出する。また、未評価アイテム抽出部31bは、評価対象ユーザであるユーザaの嗜好データを嗜好データ記憶部22から読み出し、ユーザaが未だ評価をしていない全ての情報アイテムのアイテムIDを抽出する。評価済みユーザ選出部31cは、積集合算出部31aにより抽出されるユーザIDに関連する嗜好データを嗜好データ記憶部22から読み出し、未評価アイテム抽出部31bにより抽出される各アイテムIDについて評価数値(つまりヌルでない値)が嗜好データに設定されているユーザIDを選出する。こうして、ユーザaによる評価が済んでいない情報アイテムについて、既に評価をしているユーザの集合Ekを決定する。この集合は、積集合算出部31aで算出される集合の部分集合となる。次式(3)は集合Ekの一例を示している。The recommended
評価予測値算出部31dは、集合Ekに属するユーザiによるアイテムID=kのアイテムに対する評価数値Sikと、各ユーザiとユーザaとの類似度ρaiとに基づいて、ユーザaによるアイテムID=kのアイテムに対する評価の予測値Sakを算出する。具体的には、評価予測値算出部31dは次式(4)に従って予測値Sakを算出する。ここで、S’xはユーザxの嗜好データに含まれる評価数値の平均値である。The evaluation predicted
推薦データ生成部31eは、評価予測値算出部31dにより算出されるユーザaにより評価が未だされていないアイテムkについての評価の予測値Sakに基づいて、推薦データを生成する。例えば、予測値Sakが所定値以上である情報アイテムのリストを推薦データとしたり、予測値Sakが大きいものから順に所定数の情報アイテムのリストを推薦データとしてよい。推薦データ送信部32は、こうして生成される推薦データをユーザaが使用するユーザ装置12に送信する。ユーザ装置12では、この推薦データを受信して表示器により表示する。The recommendation
各情報アイテムについてユーザが評価の入力を行うと、その入力データはユーザ装置12からサーバ16に送信される。例えば、各情報アイテムに対してユーザが直接評価数値を入力し、入力された数値をサーバ16に送信するようにしてもよい。或いは、各情報アイテムに係る商品を購入したり、各情報アイテムに係る教育プログラムを受講したり、といったように情報アイテムに関係して肯定的な手続きが実行された場合に、その情報をサーバ16に送信してもよい。ユーザ入力受信部20では、こうしたデータを受信し、嗜好データ更新部21では、受信されるデータに基づいて各ユーザの嗜好データを更新する。
When the user inputs an evaluation for each information item, the input data is transmitted from the
図5は、サーバ16の動作を示すフロー図である。同図に示す処理はサーバ16が推薦データを生成し、ユーザ装置12に送信する処理を示している。サーバ16では、まず類似度算出部23がユーザiとユーザjとが共に評価を済ませているアイテムの集合Yijを生成する(S101)。そして、ユーザiとユーザjとの組合せについて類似度ρijを上記式(2)に従って算出する(S102)。類似度算出部23は、以上の処理を全てのユーザの組合せについて繰り返して実行する。FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the
その後、第1ユーザ選出部25が、推薦対象ユーザであるユーザaとの類似度が第1所定値以上であるユーザの集合A、すなわち第1ユーザ群を生成する(S103)。さらに、第2ユーザ選出部27が、第1ユーザ群に属するユーザとの類似度が第1所定値以上であるユーザの集合B、すなわち第2ユーザ群を生成する(S104)。また、第3ユーザ選出部29が、推薦対象ユーザであるユーザaとの類似度が第1所定値未満第2所定値以上であるユーザの集合C、すなわち第3ユーザ群を生成する(S105)。
After that, the first
その後、積集合算出部31aが集合Bと集合Cとの積集合Dを算出する(S106)。そして、未評価アイテム抽出部31bが評価対象ユーザであるユーザaが未評価であるアイテムのアイテムID(=k)を特定し、評価済みユーザ選出部31cが集合Dの部分集合Ekを生成する(S107)。そして、評価予測値算出部31dがユーザaのアイテムID=kに対する評価数値の予測値Sakを上記式(4)に従って算出する(S108)。評価評価済みユーザ選出部31c及び評価予測値算出部31dは、S107及びS108の処理をユーザaの全ての未評価アイテムについて繰り返す。その後、推薦データ生成部31eが評価予測値算出部31dで算出される各未評価アイテムの評価予測値に基づいて推薦データを生成し(S109)、それを推薦データ送信部32がユーザaのユーザ装置12に送信する(S110)。Thereafter, the product set
以上説明した実施形態によると、評価対象ユーザと間接的に類似するユーザの嗜好データを元にして推薦データを生成するので、より多くのユーザの嗜好データを元にして多様な推薦データを生成できるようになる。また、評価対象ユーザとの類似度が中程度であっても、間接的には類似度が高いユーザ(図2のユーザc)の嗜好データを元にして推薦データを生成している。このため、推薦対象ユーザに対して興味を湧かせる情報を継続的に提供できるようになる。 According to the embodiment described above, since the recommendation data is generated based on the preference data of the user indirectly similar to the evaluation target user, various types of recommendation data can be generated based on the preference data of more users. It becomes like this. Further, even if the degree of similarity with the evaluation target user is medium, recommendation data is generated based on preference data of a user (user c in FIG. 2) with a high degree of similarity indirectly. For this reason, it becomes possible to continuously provide information that gives interest to the recommendation target user.
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。例えば、ユーザ間の類似度や評価の予測値は上記式に限定されず、様々な算出式が用いられてよい。 In addition, this invention is not limited to the said embodiment, A various deformation | transformation implementation is possible. For example, the similarity between users and the predicted value of evaluation are not limited to the above formulas, and various calculation formulas may be used.
Claims (5)
ユーザ間の嗜好データの類似度を計算する類似度計算手段と、
前記複数のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち当該類似度が第1所定値以上であるユーザを1以上選出する第1ユーザ選出手段と、
前記第1ユーザ選出手段により選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち1以上を選出する第2ユーザ選出手段と、
前記推薦対象ユーザと、嗜好データの類似度が前記第1所定値未満且つ前記第1所定値よりも小さな第2所定値以上であるユーザを選出する第3ユーザ選出手段と、
前記第2ユーザ選出手段により選出されるユーザであり、且つ前記第3ユーザ選出手段により選出されるユーザでもあるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定手段と、
を含むことを特徴とする推薦システム。 Preference data storage means for storing preference data of a plurality of users;
A similarity calculation means for calculating the similarity of preference data between users;
Based on the similarity between the preference data of the user to be recommended among the plurality of users and the preference data of all or some of the plurality of users, the similarity is first among the plurality of users. First user selection means for selecting one or more users having a predetermined value or more;
One or more of the plurality of users are selected based on the similarity between the user preference data selected by the first user selection means and the preference data of all or some of the plurality of users. Second user selection means for performing,
A third user selection means for selecting a user whose similarity between the recommendation target user and preference data is less than the first predetermined value and greater than or equal to a second predetermined value smaller than the first predetermined value;
Recommended to the recommended user based on preference data of some or all of the users who are selected by the second user selection means and are also users selected by the third user selection means Recommended information determining means for determining information to be performed;
A recommendation system characterized by including:
前記嗜好データは、複数の情報要素のそれぞれについて、ユーザの嗜好の程度を示す数値を含み、
前記推薦情報決定手段は、前記各情報要素について、前記第2ユーザ選出手段により選出されるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データと前記推薦対象ユーザの嗜好データとの類似度、及び各ユーザの嗜好データに含まれる数値に基づいて、当該情報要素について、前記推薦対象ユーザの嗜好の程度を示す数値を予測する予測手段を含む、
ことを特徴とする推薦システム。 The recommendation system according to claim 1 ,
The preference data includes a numerical value indicating the degree of user preference for each of the plurality of information elements,
The recommendation information determination means includes, for each of the information elements, the similarity between the preference data of some or all of the users selected by the second user selection means and the preference data of the recommendation target user, and each Including prediction means for predicting a numerical value indicating the degree of preference of the recommendation target user for the information element based on the numerical value included in the user preference data;
A recommendation system characterized by that.
前記第1ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち1以上を選出する第2ユーザ選出ステップと、
前記推薦対象ユーザと、嗜好データの類似度が前記第1所定値未満且つ前記第1所定値よりも小さな第2所定値以上であるユーザを選出する第3ユーザ選出ステップと、
前記第2ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザであり、且つ前記第3ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザでもあるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定ステップと、
を含むことを特徴とする推薦方法。 Based on the similarity between the preference data of the recommendation target user among the plurality of users and the preference data of all or some of the plurality of users, the similarity is a first predetermined value among the plurality of users. A first user selection step of selecting one or more users that are greater than or equal to the value;
One or more of the plurality of users are selected based on the similarity between the user preference data selected in the first user selection step and the preference data of all or some of the plurality of users. A second user selection step,
A third user selection step of selecting a user whose similarity between the recommendation target user and preference data is a second predetermined value that is less than the first predetermined value and smaller than the first predetermined value;
Recommended to the recommended user based on preference data of some or all of the users who are selected in the second user selection step and who are also users selected in the third user selection step Recommended information determining step for determining information to be performed;
The recommendation method characterized by including.
前記第1ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち1以上を選出する第2ユーザ選出ステップと、
前記推薦対象ユーザと、嗜好データの類似度が前記第1所定値未満且つ前記第1所定値よりも小さな第2所定値以上であるユーザを選出する第3ユーザ選出ステップと、
前記第2ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザであり、且つ前記第3ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザでもあるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定ステップと、
をコンピュータに実行させるための推薦プログラム。 Based on the similarity between the preference data of the recommendation target user among the plurality of users and the preference data of all or some of the plurality of users, the similarity is a first predetermined value among the plurality of users. A first user selection step of selecting one or more users that are greater than or equal to the value;
One or more of the plurality of users are selected based on the similarity between the user preference data selected in the first user selection step and the preference data of all or some of the plurality of users. A second user selection step,
A third user selection step of selecting a user whose similarity between the recommendation target user and preference data is a second predetermined value that is less than the first predetermined value and smaller than the first predetermined value;
Recommended to the recommended user based on preference data of some or all of the users who are selected in the second user selection step and who are also users selected in the third user selection step Recommended information determining step for determining information to be performed;
A recommendation program for running a computer.
前記第1ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち1以上を選出する第2ユーザ選出ステップと、
前記推薦対象ユーザと、嗜好データの類似度が前記第1所定値未満且つ前記第1所定値よりも小さな第2所定値以上であるユーザを選出する第3ユーザ選出ステップと、
前記第2ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザであり、且つ前記第3ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザでもあるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定ステップと、
をコンピュータに実行させるための推薦プログラムを記憶した情報記憶媒体。 Based on the similarity between the preference data of the recommendation target user among the plurality of users and the preference data of all or some of the plurality of users, the similarity is a first predetermined value among the plurality of users. A first user selection step of selecting one or more users that are greater than or equal to the value;
One or more of the plurality of users are selected based on the similarity between the user preference data selected in the first user selection step and the preference data of all or some of the plurality of users. A second user selection step,
A third user selection step of selecting a user whose similarity between the recommendation target user and preference data is a second predetermined value that is less than the first predetermined value and smaller than the first predetermined value;
Recommended to the recommended user based on preference data of some or all of the users who are selected in the second user selection step and who are also users selected in the third user selection step Recommended information determining step for determining information to be performed;
An information storage medium storing a recommendation program for causing a computer to execute.
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