JP5809527B2 - 集団知性を用いた推薦システム及びその方法 - Google Patents
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Description
[評点情報収集部]
<AAAを見た。これ思ったより面白いな〜推薦します〜>→<[AAA]、[見る]、[これ]、[思う]、[面白い]、[推薦する]>
[面白さ]=0.7
[推薦]=1.0
<AAAを見た。これ思ったより面白いな〜推薦します〜>→<[AAAを見た]、[これ思ったより面白いな]、[推薦します]>
[AAAを見た]=(3−0)/3=1
[これ思ったより面白いな]=(3−1)/3=0.66
[推薦します]=(3−2)/3=0.33
単語肯定度=[面白さ](0.7*0.66)+[推薦](1.0*0.33)=0.79
[類似性向ユーザクラスタ生成部]
[サービス提供部]
120:類似性向ユーザクラスタ生成部
130:サービス提供部
Claims (20)
- 商品と関連してインターネット上に掲示された評点情報を、前記評点情報を掲示したユーザ及び前記商品と関連して収集する評点情報収集部と、
前記評点情報を用いて前記ユーザ間の類似度を測定した後、前記ユーザ間の類似度によって前記ユーザをクラスタリングしたクラスタを生成する類似性向ユーザクラスタ生成部と、
サービス対象者が属する前記クラスタに含まれる前記ユーザの評点情報を基に前記サービス対象者に前記商品に対する推薦サービスを提供するサービス提供部と、
を含み、
前記評点情報収集部は、
少なくとも1つのウェブサイトから収集された前記ユーザのサイトID及び前記サイトIDごとに割り当てられたユニークキーを保持するユーザデータベースと、
前記ユーザデータベースを基に前記ユーザが掲示した前記評点情報を前記商品のID及び前記ユーザのユニークキー値によって管理する評点情報データベースと、
を含み、
前記ユーザデータベースは、
前記サイトIDのうちIDが同一のサイトIDに対して互いに異なる値のユニークキーが割り当てられ、前記ユーザの認証によって同一ユーザと判断されれば、前記ユニークキーが同じ値に再び割り当てられることを特徴とする集団知性を用いた推薦システム。 - 前記評点情報収集部は、
前記インターネット上に掲示された掲示文書の単語肯定度を前記商品の評点情報として収集することを特徴とする請求項1に記載の集団知性を用いた推薦システム。 - 前記推薦システムは、
前記インターネット上に掲示された掲示文書を収集する文書収集部と、
前記掲示文書のうち前記商品と関連する掲示文書を抽出する文書フィルタリング部と、
前記掲示文書に対する単語肯定度を算出する肯定度算出部と、
をさらに含み、
前記評点情報収集部は、
前記単語肯定度を前記商品の評点情報として収集することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の集団知性を用いた推薦システム。 - 前記文書フィルタリング部は、
前記商品と関連する少なくとも1つのキーワードを保持する商品キーワードデータベースを基に前記掲示文書のうち前記キーワードとマッチングされる単語が含まれる掲示文書を抽出することを特徴とする請求項3に記載の集団知性を用いた推薦システム。 - 前記推薦システムは、
前記単語肯定度を算出する肯定度算出部をさらに含み、
前記肯定度算出部は、
前記掲示文書から肯定的キーワードまたは否定的キーワードにマッチングされる単語を抽出した後、前記抽出された単語に対応する前記肯定的キーワードの肯定語加重値、または前記否定的キーワードの否定語加重値に基づいて前記単語肯定度を算出することを特徴とする請求項2から請求項4のいずれか1項に記載の集団知性を用いた推薦システム。 - 前記肯定度算出部は、
前記掲示文書を形態素単位の単語に分類してキーワード加重値を算出し、前記掲示文書を文章単位の句節に分類して文章距離加重値を算出した後、前記キーワード加重値に前記文章距離加重値を反映した値を前記単語肯定度として判断し、
前記キーワード加重値は、
前記形態素単位の各単語に対応する前記肯定語加重値または前記否定語加重値で算出され、
前記文章距離加重値は、
前記掲示文書を構成する前記句節の数と、前記肯定的キーワードまたは前記否定的キーワードを含む句節から前記商品と関連するキーワードを含む句節までの句節間距離によって算出されることを特徴とする請求項5に記載の集団知性を用いた推薦システム。 - 前記ユーザ間の類似度は、
前記ユーザ間に同一の商品の評点情報を比較した値であり、
前記類似性向ユーザクラスタ生成部は、
前記ユーザごとにそれぞれ異なるユーザとの類似度を保持する類似度データベースと、
前記ユーザ間の類似度が設定値以上であるユーザを同じクラスタで管理するクラスタデータベースと、
を含むことを特徴とする請求項1から請求項6のいずれか1項に記載の集団知性を用い
た推薦システム。 - 前記推薦システムは、
前記サービス対象者が前記クラスタに含まれていなかった場合、前記インターネット上に前記評点情報を掲示したユーザを対象に前記サービス対象者との類似度が前記設定値以上であるユーザを検索する類似性向ユーザ検索部と、
前記サービス対象者に対する前記検索されたユーザとの類似度を前記類似度データベースに更新した後に前記サービス対象者を前記クラスタデータベースに追加するデータベース更新部と、
をさらに含むことを特徴とする請求項7に記載の集団知性を用いた推薦システム。 - 前記サービス提供部は、
前記サービス対象者と前記サービス対象者が属するクラスタに含まれるユーザ間の類似度、及び当該クラスタに含まれるユーザによって掲示された前記評点情報を用いて前記サービス対象者に前記商品を推薦することを特徴とする請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の集団知性を用いた推薦システム。 - 前記サービス提供部は、
前記サービス対象者が属するクラスタに対し、前記商品別に前記ユーザの評点情報に当該ユーザとの類似度をかけた加重値の合計を前記ユーザ間類似度の合計で割って前記商品に対する最終評点を算出する最終評点算出部と、
前記最終評点を基準として前記商品を推薦する商品推薦部と、
を含むことを特徴とする請求項9に記載の集団知性を用いた推薦システム。 - 集団知性を用いて商品を推薦する推薦方法において、
前記推薦方法は、
前記商品と関連してインターネット上に掲示された評点情報を、前記評点情報を掲示したユーザ及び前記商品と関連して収集する評点情報収集ステップと、
前記評点情報を用いて前記ユーザ間の類似度を測定した後、前記ユーザ間の類似度によって前記ユーザをクラスタリングしたクラスタを生成する類似性向ユーザクラスタ生成ステップと、
サービス対象者が属する前記クラスタに含まれる前記ユーザの評点情報を基に前記サー
ビス対象者に前記商品に対する推薦サービスを提供するサービス提供ステップと、
を含み、
前記評点情報収集ステップは、
少なくとも1つのウェブサイトから収集された前記ユーザのサイトID及び前記サイトIDごとに割り当てられたユニークキーを保持するユーザデータベースを構築するステップと、
前記ユーザデータベースを基に前記ユーザが掲示した前記評点情報を前記商品のID及び前記ユーザのユニークキー値によって管理する評点情報データベースを構築するステップと、
を含み、
前記ユーザデータベースは、
前記サイトIDのうちIDが同一のサイトIDに対して互いに異なる値のユニークキーが割り当てられ、前記ユーザの認証によって同一ユーザと判断されれば、前記ユニークキーが同じ値に再び割り当てられることを特徴とする集団知性を用いた推薦方法。 - 前記評点情報収集ステップは、
前記インターネット上に掲示された掲示文書の単語肯定度を前記商品の評点情報として収集することを特徴とする請求項11に記載の集団知性を用いた推薦方法。 - 前記推薦方法は、
前記インターネット上に掲示された掲示文書を収集する文書収集ステップと、
前記掲示文書のうち前記商品と関連する掲示文書を抽出する文書フィルタリングステップと、
前記掲示文書に対する単語肯定度を算出する肯定度算出ステップと、
をさらに含み、
前記評点情報収集ステップは、
前記単語肯定度を前記商品の評点情報として収集することを特徴とする請求項11または請求項12に記載の集団知性を用いた推薦方法。 - 前記文書フィルタリングステップは、
前記商品と関連する少なくとも1つのキーワードを保持する商品キーワードデータベースを基に前記掲示文書のうち前記キーワードとマッチングされる単語が含まれる掲示文書を抽出することを特徴とする請求項13に記載の集団知性を用いた推薦方法。 - 前記推薦方法は、
前記単語肯定度を算出する肯定度算出ステップをさらに含み、
前記肯定度算出ステップは、
前記掲示文書から肯定的キーワードまたは否定的キーワードにマッチングされる単語を抽出した後、前記抽出された単語に対応する前記肯定的キーワードの肯定語加重値または前記否定的キーワードの否定語加重値に基づいて前記単語肯定度を算出することを特徴とする請求項12から請求項14のいずれか1項に記載の集団知性を用いた推薦方法。 - 前記肯定度算出ステップは、
前記掲示文書を形態素単位の単語に分類してキーワード加重値を算出し、前記掲示文書を文章単位の句節に分類して文章距離加重値を算出した後、前記キーワード加重値に前記文章距離加重値を反映した値を前記単語肯定度として判断し、
前記キーワード加重値は、
前記形態素単位の各単語に対応する前記肯定語加重値または前記否定語加重値で算出され、
前記文章距離加重値は、
前記掲示文書を構成する前記句節の数と、前記肯定的キーワードまたは前記否定的キーワードを含む句節から前記商品と関連するキーワードを含む句節までの句節間距離によって算出されることを特徴とする請求項15に記載の集団知性を用いた推薦方法。 - 前記ユーザ間の類似度は、
前記ユーザ間に同一の商品の評点情報を比較した値であり、
前記類似性向ユーザクラスタ生成ステップは、
前記ユーザごとにそれぞれ異なるユーザとの類似度を保持する類似度データベースを構築するステップと、
前記ユーザ間の類似度が設定値以上であるユーザを同じクラスタで管理するクラスタデータベースを構築するステップと、
を含むことを特徴とする請求項11から請求項16のいずれか1項に記載の集団知性を
用いた推薦方法。 - 前記推薦方法は、
前記サービス対象者が前記クラスタに含まれていなかった場合、前記インターネット上に前記評点情報を掲示したユーザを対象に前記サービス対象者との類似度が前記設定値以上であるユーザを検索する類似性向ユーザ検索ステップと、
前記サービス対象者に対する前記検索されたユーザとの類似度を前記類似度データベースに更新した後に前記サービス対象者を前記クラスタデータベースに追加するデータベース更新ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項17に記載の集団知性を用いた推薦方法。 - 前記サービス提供ステップは、
前記サービス対象者と前記サービス対象者が属するクラスタに含まれるユーザ間の類似度、及び当該クラスタに含まれるユーザによって掲示された前記評点情報を用いて前記サービス対象者に前記商品を推薦することを特徴とする請求項11から請求項18のいずれか1項に記載の集団知性を用いた推薦方法。 - 前記サービス提供ステップは、
前記サービス対象者が属するクラスタに対し、前記商品別に前記ユーザの評点情報に当該ユーザとの類似度をかけた加重値の合計を前記ユーザ間類似度の合計で割って前記商品に対する最終評点を算出する最終評点算出ステップと、
前記最終評点を基準として前記商品を推薦する商品推薦ステップと、
を含むことを特徴とする請求項19に記載の集団知性を用いた推薦方法。
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