JP5498978B2 - 情報推薦処理装置、方法及びプログラム - Google Patents
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Description
例えば、非特許文献1には協調フィルタリングと呼ばれる技術が記載されている。協調フィルタリングは、情報利用者の履歴を蓄積し、当該情報利用者と履歴が類似した他の情報利用者の履歴を用いて情報利用者に情報を推薦するものである。また非特許文献2にはコンテンツベースフィルタリングと呼ばれる技術が記載されている。コンテンツベースフィルタリングは、情報利用者がある情報に高い評価を与えた場合に、当該情報と類似した特徴を持つ他の情報を推薦する方法である。情報利用者が評価を与える際には、任意の情報に対して「気に入った/気に入らない」のように明示的に評価を与える場合と、「商品を購入したらその商品を気に入ったとみなす」の様に履歴などを用いて暗黙的な評価を与える場合がある。
非特許文献1に記載された方法では、大量の履歴を必要とするため、少量の履歴しか得られない場合には適用できない。また、他の情報利用者の履歴を参考に情報を推薦するため、新たに追加されたコンテンツには履歴が無く推薦されない。さらに、人気の情報や長く存在している情報は相対的に履歴が多いため、推薦されやすいという課題がある。また、非特許文献2に記載された方法では、情報の特徴のみを用いて類似情報を推薦するため、情報利用者の嗜好は考慮されないという課題がある。
したがって、利用者により選択された情報を特徴づける概念が特定され、当該概念を特徴とする他の情報が推薦されるため、利用者は自身が選択した情報と類似の情報を取得することができる。
第1の態様は、上記特定された第1の概念群と関連する第2の概念群を上記記憶された嗜好モデル情報からさらに特定し、上記特定された第1の概念群を第1の着目率を有する着目クラスとして用いて当該着目クラスと関連する推薦候補情報を上記嗜好モデル情報から選択すると共に、上記特定された第2の概念群を上記第1の着目率より低い第2の着目率を有する着目クラスとして用いて当該着目クラスと関連する推薦候補情報を上記嗜好モデル情報から選択し、この選択された推薦候補情報を上記利用者に提示するために出力するようにしたものである。
このようにすると、情報利用者が任意の情報を選択した場合に、この選択された情報と直接関連する概念にとどまらず、この概念と関連を持つ関連概念がさらに特定され、上記直接関連する概念及び上記関連概念と関連する情報が類似情報として利用者に提示される。したがって、情報利用者の嗜好をさらに広く考慮して多くの情報を推薦することが可能となる。また、着目クラスの着目率が概念構造における関連が弱くなるに従い減少するように設定されることで、推薦する情報に優劣を付けることができる。
(第1の実施形態)
[構成]
図1は、この発明の第1の実施形態に係わる情報推薦サービスを実施するシステムの概略構成図である。
このシステムは、情報推薦処理装置SVaと、情報蓄積装置SDと、利用者が使用するクライアント端末MS1〜MSnとを備えている。そして、上記情報推薦処理装置SVaとクライアント端末MS1〜MSnとの間で、通信ネットワークNWを介して情報推薦サービスを受けるための通信を可能としている。
クライアント端末MS1〜MSnは、パーソナル・コンピュータ、携帯電話機、スマートフォン、PDA(Personal Digital Assistant)、電子書籍端末等からなり、例えば図2に示すように制御ユニット11と、入出力インタフェース部12と、通信インタフェース部13を備えている。
類似情報表示制御部115は、上記受信された類似情報の一覧データを入出力インタフェース部12の表示デバイスに表示させる処理を行う。
情報蓄積装置SDは、例えばパーソナル・コンピュータ又はワークステーションを用いたデータベースサーバからなり、図3に示すように強度データベース31と、情報データベース32と、通信インタフェース部33を備えている。通信インタフェース部33は、情報推薦処理装置SVaとの間で通信ネットワークNWを介して情報の送受信を行う。
情報推薦処理装置SVaは例えばパーソナル・コンピュータ又はワークステーションを用いたWebサーバからなり、以下のように構成される。図3はその機能構成を示すブロック図である。
先ず、本実施形態による情報推薦処理方法の理解を助けるため、嗜好モデル情報を表す概念構造と、この概念構造を使用した情報推薦方法について説明する。
情報利用者の嗜好モデル情報は概念構造をベースとする。概念構造は、多重継承を許容する有向非巡回グラフからなり、例えば図9に示すように階層化された複数の概念(ノード又はクラス)をリンクにより関連付けると共に、具体的な概念に推薦候補となる情報をインスタンスとして関連付けたものからなる。そして、上記概念間のリンク又は各概念には、情報利用者ごとにその嗜好の強度を表す情報が設定され、これが当該情報利用者の嗜好モデルを表す情報となる。
次に、この発明の第1の実施形態に係るシステムを構成する情報推薦処理装置SVaによる情報推薦処理動作を、クライアント端末MS1〜MSn及び情報蓄積装置SDの動作と関連付けて説明する。図4及び図5はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
ここでは、情報利用者が任意に選択した情報に対しリンクを持つクラスを、図8に示すように着目率1.0の着目クラスとして扱うことにより、選択された情報と類似の情報を推薦する場合を例にとって説明する。
例えば、いま情報利用者に対応する概念構造が図12に示すように構成されているものとし、情報利用者が先に述べたように「店2」を選択したとすると、この選択された「店2」に対しリンクを持つ概念として「そば」、「うどん」が特定される。
「そば」のクラス強度=1.0×3.0=3.0
「うどん」のクラス強度=1.0×4.0=4.0
となる。
「店1」のインスタンス重要度=3.0×0.5=1.5
「店3」のインスタンス重要度=4.0×1.0=4.0
となる。
上記類似情報の一覧データD7が生成されると、最後に類似情報返却部217がステップS28により、上記類似情報一覧データD7を前記選択情報送信元のクライアント端末MS1に向けて送信する。
この発明の第2の実施形態は、概念構造を用いて着目クラスの関連概念を特定し、この関連概念についても着目率を減じた上で着目クラスとみなすことにより、推薦される類似情報を増やすようにしたものである。
図17に関連概念の特定方法を示す。ある概念に着目し、これを着目概念と呼ぶ場合、この着目概念の関連概念を以下の通り定める。「AならばBである」なる命題が成り立つとき、BをAの親概念、AをBの子概念と定義する。また、Aの子概念もまたBの子概念に含むものとし、以下再帰的に繰り返す。このとき、着目概念の親概念、着目概念を除く着目概念の親概念の子概念、及び着目概念の子概念を関連順位1の概念とする。ここで、関連順位は着目概念と任意の概念との関連の深さを表し、順位が低い程関連が深いものとする。また、着目概念の親概念の親概念、着目概念の親概念の親概念の子概念から関連順位1の概念、及び着目概念を除いたものを関連順位2の関連概念とし、以下同様に関連順位Nの概念を定める。関連順位αの関連概念と関連順位βの関連概念とが同一であり、α>βである時、当該概念は関連順位βの関連概念とみなす。
第2の実施形態に係る情報推薦処理装置SVbは、同実施形態を実施するために必要な制御機能として、制御ユニット21bが関連概念特定部219をさらに備えている。この関連概念特定部219は、概念構造情報記憶部22から事前に読込まれた概念構造の情報を参照して、概念特定部214により特定された概念に対し関連する概念をさらに特定する処理を行う。
例えば、いま情報利用者に対応する概念構造が図16に示すように構成されているものとし、情報利用者が第1の実施形態の場合と同様に例えば「店2」を選択したとすると、この選択された「店2」に対しリンクを持つ概念として「そば」、「うどん」が特定される。
「そば」のクラス強度=1.0×3.0=3.0
「うどん」のクラス強度=1.0×4.0=4.0
「寿司」のクラス強度=0.5×4.0=2.0
「スパゲッティミートソース」のクラス強度=0.5×1.0=0.5
となる。
「店1」のインスタンス重要度=2.0×0.5+3.0×0.5=2.5
「店3」のインスタンス重要度=4.0×1.0=4.0
「店4」のインスタンス重要度=0.5×0.8=0.4
となる。
上記類似情報の一覧データが生成されると、最後に類似情報返却部217がステップS28により、上記類似情報一覧データD7を前記選択情報の送信元となるクライアント端末MS2に向けて送信する。したがって、クライアント端末MS2では、表示器に上記「店3」、「店1」、「店4」が表示される。
前記第1及び第2の実施形態では、情報利用者の嗜好の強度を表す情報を各概念に設定した場合を例にとって説明したが、例えば図10に示したように概念間を関連付けるリンクに強度情報を設定する場合にも、この発明は実施可能である。この場合、着目概念と関連概念間を直接関連付けるリンクに設定された強度情報の増加幅を“W”に設定し、関連概念間を関連付けるリンクの強度情報を上記“W”より小さい増加幅に設定すればよい。要するに、着目概念からの距離が遠くなるに従い、つまり関連順位が下がるに従いリンクに設定された強度情報の増加幅が小さくなるように設定する。
Claims (9)
- 階層化された複数の概念間をリンクにより関連付けると共に前記概念に推薦候補情報を関連付けた有向非巡回グラフからなる概念構造を利用し、前記各概念又は当該概念に至るリンクに利用者の嗜好に応じた強度情報を設定した嗜好モデル情報を記憶する手段と、
利用者が入力した任意の情報を当該利用者の識別情報と共に受付ける入力手段と、
前記受付けた情報と関連を持つ第1の概念群を、前記記憶された嗜好モデル情報をもとに特定する概念特定手段と、
前記特定された第1の概念群を着目クラスとして用いて、当該着目クラスと関連する推薦候補情報を前記嗜好モデル情報から選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された推薦候補情報を前記利用者に提示するために出力する出力手段と
を具備することを特徴とする情報推薦処理装置。 - 前記概念特定手段により特定された第1の概念群と関連する第2の概念群を、前記記憶された嗜好モデル情報から特定する関連概念特定手段を、さらに具備し、
前記選択手段は、
前記概念特定手段により特定された第1の概念群を第1の着目率を有する着目クラスとして用いて、当該着目クラスと関連する推薦候補情報を前記嗜好モデル情報から選択する第1の手段と、
前記関連概念特定手段により特定された第2の概念群を前記第1の着目率より低い第2の着目率を有する着目クラスとして用いて、当該着目クラスと関連する推薦候補情報を前記嗜好モデル情報から選択する第2の手段と
を備え、
前記出力手段は、前記第1及び第2の手段により選択された推薦候補情報を前記利用者に提示するために出力することを特徴とする請求項1記載の情報推薦処理装置。 - 前記選択手段は、
前記着目クラスとして用いる概念群について、当該着目クラスの着目率と当該概念群に設定された強度情報とをもとに着目クラス強度を計算する手段と、
前記計算された着目クラス強度と、前記着目クラスと当該着目クラスと関連する推薦候補情報との間に予め設定されたコンテンツ強度とをもとに、前記推薦候補情報のインスタンス重要度を計算する手段と
を備え、
前記出力手段は、前記計算されたインスタンス重要度をもとに前記利用者に提示すべき推薦候補情報の表示データを生成し、この生成された推薦候補情報の表示データを出力することを特徴とする請求項1又は2記載の情報推薦処理装置。 - 前記出力手段は、
前記計算されたインスタンス重要度が予め設定された閾値以上の推薦候補情報を選択し、この選択された推薦候補情報の表示データを生成する手段と、
前記計算されたインスタンス重要度の順に前記推薦候補情報を並べ替え、この並べ替えられた推薦候補情報の表示データを生成する手段と
の、少なくとも一方を備えることを特徴とする請求項3記載の情報推薦処理装置。 - コンピュータ及び記憶媒体を備える情報推薦処理装置が実行する情報推薦処理方法であって、
前記コンピュータが、階層化された複数の概念間をリンクにより関連付けると共に前記概念に推薦候補情報を関連付けた有向非巡回グラフからなる概念構造を利用し、前記各概念又は当該概念に至るリンクに利用者の嗜好に応じた強度情報を設定した嗜好モデル情報を、前記記憶媒体に記憶させる過程と、
前記コンピュータが、利用者が入力した任意の情報を当該利用者の識別情報と共に受付ける入力受付過程と、
前記コンピュータが、前記受付けた情報と関連を持つ第1の概念群を、前記記憶媒体に記憶された嗜好モデル情報をもとに特定する概念特定過程と、
前記コンピュータが、前記特定された第1の概念群を着目クラスとして用いて、当該着目クラスと関連する推薦候補情報を前記記憶媒体に記憶された嗜好モデル情報から選択する選択過程と、
前記コンピュータが、前記選択過程により選択された推薦候補情報を前記利用者に提示するために出力する出力過程と
を具備することを特徴とする情報推薦処理方法。 - 前記コンピュータが、前記概念特定過程により特定された第1の概念群と関連する第2の概念群を、前記記憶媒体に記憶された嗜好モデル情報から特定する関連概念特定過程を、さらに具備し、
前記選択過程は、
前記コンピュータが、前記概念特定過程により特定された第1の概念群を第1の着目率を有する着目クラスとして用いて、当該着目クラスと関連する推薦候補情報を前記記憶媒体に記憶された嗜好モデル情報から選択する第1の過程と、
前記コンピュータが、前記関連概念特定過程により特定された第2の概念群を前記第1の着目率より低い第2の着目率を有する着目クラスとして用いて、当該着目クラスと関連する推薦候補情報を前記記憶媒体に記憶された嗜好モデル情報から選択する第2の過程と
を備え、
前記出力過程は、前記第1及び第2の過程により選択された推薦候補情報を前記利用者に提示するために出力することを特徴とする請求項5記載の情報推薦処理方法。 - 前記選択過程は、
前記コンピュータが、前記着目クラスとして用いる概念群について、当該着目クラスの着目率と当該概念群に設定された強度情報とをもとに着目クラス強度を計算する過程と、
前記コンピュータが、前記計算された着目クラス強度と、前記着目クラスと当該着目クラスと関連する推薦候補情報との間に予め設定されたコンテンツ強度とをもとに、前記推薦候補情報のインスタンス重要度を計算する過程と
を備え、
前記出力過程は、前記コンピュータが、前記計算されたインスタンス重要度をもとに前記利用者に提示すべき推薦候補情報の表示データを生成し、この生成された推薦候補情報の表示データを出力することを特徴とする請求項5又は6記載の情報推薦処理方法。 - 前記出力過程は、
前記コンピュータが、前記計算されたインスタンス重要度が予め設定された閾値以上の推薦候補情報を選択し、この選択された推薦候補情報の表示データを生成する過程と、
前記コンピュータが、前記計算されたインスタンス重要度の順に前記推薦候補情報を並べ替え、この並べ替えられた推薦候補情報の表示データを生成する過程と
の、少なくとも一方を備えることを特徴とする請求項7記載の情報推薦処理方法。 - 請求項1乃至4のいずれかに記載の情報推薦装置が具備する手段による処理を、情報処理装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。
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