JP6080649B2 - レコメンド装置、レコメンド方法及びプログラム - Google Patents
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Description
また、本発明は、上述したレコメンド装置によるレコメンド方法、及び、当該レコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを含む。
図1は、本発明の第1の実施形態に係るレコメンド装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。以下、図1に示すレコメンド装置を、「レコメンド装置100−1」と称する。
この外部記憶装置104は、例えば、当該レコメンド装置に固定して設置されたハードディスク(HD)やメモリカード、或いは、当該レコメンド装置から着脱可能なフレキシブルディスク(FD)やコンパクトディスク(CD)等の光ディスク、磁気カードや光カード、ICカード、メモリカードなどから構成されている。例えば、外部記憶装置104には、RAM103での保持に向かないような大きなサイズの情報などが保存されるものとする。本実施形態においては、例えば、部門の知識情報などが該当する。
図2は、本発明の第1の実施形態に係るレコメンド装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。以下、図2に示すレコメンド装置を、「レコメンド装置100−2」と称する。また、図2において、図1に示す構成と同じ構成には、同じ符号を付している。
例えば、複数のコンピュータ装置でレコメンド装置を構成する場合には、図2に示すレコメンド装置100−2のようにネットワークインタフェース201を設け、当該レコメンド装置と外部装置Gとを互いに通信可能なようにLAN(Local Area Network)などで接続する。
図3は、本発明の第1の実施形態に係るレコメンドシステムの概略構成の一例を示すブロック図である。
作業指向レコメンド装置311は、過去のユーザ作業履歴をベースとして、現在のレコメンド対象ユーザの作業にとって好適なコンテンツをレコメンド候補コンテンツとして提示するものである。例えば、レコメンド対象ユーザが、文書テンプレートをオープンし、何らかのコンテンツを新規作成する作業を行おうとしていると想定する。この場合について、図7を用いて説明する。
また、図9は、本発明の第1の実施形態を示し、図3の部門知識管理システム320において保持される、コンテンツに関する知識の一例を示す図である。
図8(c)では、「社員」のインスタンスである「佐藤」に着目し、他のインスタンスとの関係を示している。図8(c)によれば、例えば「佐藤」は、概念「課」のインスタンス「開発一課」に「所属」しており、概念「テーマ」のインスタンス「テーマA」の「担当」である。また、「テーマA」にとって、概念「技術」のインスタンスである「△技術」は、「要素技術」の関係であることが示されている。
図4は、本発明の第1の実施形態に係るレコメンド装置の機能構成の一例を示すブロック図である。以下、図4に示すレコメンド装置を、「レコメンド装置100−A」と称する。
なお、図10に示す例は、可能な範囲で図8及び図9に例示した情報と合わせて記載している。
この場合、関係コンテンツ判定部404は、図10(c)の概念的関係における「社員/課長」の部分に「田中」を当てはめ、矛盾の無い関係のコンテンツが存在するか否かを判定する。具体的には、関係コンテンツ判定部404は、『「田中」(社員)が担当している「テーマのインスタンスa」が、「技術のインスタンスb」を要素技術とし、「技術のインスタンスb」が、「コンテンツ(文書インスタンス)c」のキーワードである(ラベルとして持っている)ことが真であるような、コンテンツcは?』といった問い合わせのクエリを生成し、部門知識管理システム320へ問い合わせる。同様に、関係コンテンツ判定部404は、別の関係である『「田中」が(課長として)管理している「課のインスタンスd」が、「コンテンツc」の提供先である「部のインスタンスe」の下部組織であることが真であるようなコンテンツcは?』といった問い合わせのクエリを生成する。このように、関係コンテンツ判定部404は、全ての関係について、同様の検証を行い、矛盾のないコンテンツがレコメンド候補コンテンツ群に存在するか否かを判定する。図11の例では、文書インスタンスである「技術検討報告書」が、矛盾の無いコンテンツとして判定される。
例えば、図1に示すCPU101及び外部記憶装置104に記憶されているプログラムから(或いは、図2に示すCPU101及び外部記憶装置104に記憶されているプログラム並びにネットワークインタフェース201から)、図4に示す類似作業事例取得部401、関係獲得部402、候補コンテンツ取得部403、及び、関係コンテンツ判定部404が構成される。
また、例えば、図1に示すCPU101及び外部記憶装置104に記憶されているプログラムから(或いは、図2に示すCPU101及び外部記憶装置104に記憶されているプログラムから)、図4に示すコンテンツ評価部405が構成される。
図5は、本発明の第1の実施形態に係るレコメンドシステムによるレコメンド方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図5に示すフローチャートの処理の前提として、レコメンド対象ユーザAがコンテンツ管理システム310に対して、何らかの作業を行っているものとする。また、コンテンツ管理システム310は、当該作業のログを記録しているものとする。
まず、ステップS503において、関係獲得部402は、ステップS502で取得した全ての類似作業事例について、未処理の類似作業事例があるか否かを判断する。
ステップS504に進むと、関係獲得部402は、ステップS502で取得した類似作業事例に関する情報の中から、現在処理対象としている類似作業事例における類似作業事例ユーザBの類似作業事例ユーザIDを取得する。そして、関係獲得部402は、当該取得した類似作業事例ユーザIDをキーとして、部門知識管理システム320から、類似作業事例ユーザBを含む部分知識βを取得する。
ステップS506に進むと、関係獲得部402は、ステップS502で取得した類似作業事例に関する情報の中から、ステップS505において未処理であると判断された同時利用コンテンツのコンテンツIDを取得する。そして、関係獲得部402は、当該取得したコンテンツIDをキーとして、部門知識管理システム320から、当該同時利用コンテンツを含む部分知識αを取得する。
ステップS509に進むと、関係コンテンツ判定部404は、まず、ステップS502で取得した類似作業事例に関する情報の中から、レコメンド対象ユーザAのレコメンド対象ユーザIDを取得する。次いで、関係コンテンツ判定部404は、ステップS508で獲得した概念的関係を取得し、レコメンド対象ユーザAとの間に、概念的関係で矛盾の無いコンテンツが存在するか否かを、部門知識管理システム320に問い合わせる。また、候補コンテンツ取得部403は、作業指向レコメンド装置311からレコメンド対象ユーザAの現在の作業におけるレコメンド候補コンテンツ群のIDを取得し、関係コンテンツ判定部404は、候補コンテンツ取得部403から当該レコメンド候補コンテンツ群のIDを取得する。そして、関係コンテンツ判定部404は、レコメンド候補コンテンツ群の各レコメンド候補コンテンツについて、上記矛盾の無いコンテンツか否かを判定する。
また、例えば、知識管理部601は、図1に示すCPU101及び外部記憶装置104に記憶されているプログラムから(或いは、図2に示すCPU101及び外部記憶装置104に記憶されているプログラム並びにネットワークインタフェース201から)、構成される。
上述した第1の実施形態においては、コンテンツ評価部405は、レコメンド候補コンテンツに対して、関係獲得部402で獲得した概念的関係と矛盾の無いコンテンツであるか否かの情報を与えるだけであったが、本発明においてはこの形態に限るものではない。例えば、関係獲得部402で複数の概念的関係が獲得された場合、コンテンツ評価部405は、より多くの概念的関係と矛盾が無いと判定されたコンテンツを重視するように評価しても構わない。この場合、ステップS509において、矛盾の無いコンテンツであるか否かを、概念的関係毎にレコメンド候補コンテンツに対して判定を行い、当該判定が真である頻度が高い順に、レコメンドコンテンツとしての評価を高くする形態を採ることになる。
上述した第1の実施形態においては、ステップS502において複数の類似作業事例が取得された場合、全ての類似作業事例について処理を行うものであったが、本発明においてはこの形態に限るものではない。ステップS502において複数の類似作業事例が取得された場合、例えば、予め指定しておいた数の類似作業事例だけ、関係獲得部402において関係を獲得する処理を行ってもよい。この場合、会社などでの利用を考えるのであれば、レコメンド対象ユーザと類似作業事例ユーザの立場(役職や所属等)が近い方から検証するなどしてもよい。
上述した実施形態において、概念的関係上の全ての関係において矛盾が無いようなコンテンツが見つからない場合もあり得る。このような場合には、例えば、レコメンド対象ユーザのインスタンスから対象のコンテンツのインスタンスまで、少なくとも概念的関係上の各概念のインスタンスを一度経由した到達が可能か否かで、判定を行うようにしてもよい。即ち、インスタンス間に、少なくとも、ある1つの関係が成り立つのであれば、部分的には満たさない関係があっても構わないようにしてもよい。そういった条件の緩和を行う場合には、より厳しい条件で真であったコンテンツほど評価を高くするようにする。
第4の実施形態で述べたように、概念的関係の関係を緩和する場合、各概念を、より上位の関係にある概念に置き換えるようにしてもよい。第1の実施形態においては、下位の概念は、上位の概念における関係を継承するとしたため、下位の概念のインスタンスは通常の探索においても真になるが、上位の概念のインスタンスは真にならない。しかしながら、近い役職や組織であれば、上位の概念のインスタンスであれば成り立つ場合、妥当性のある評価対象としてもよい。ただし、この場合であっても、定義されている概念間の関係を崩すような置き換えは行わないようにすることが好ましい。例えば、図10(c)の「課」や「部」であれば、図12に示すように、上位の概念である「組織」に置き換えてもよい。
図12は、本発明の第5の実施形態を示し、図10(c)に示した概念的関係の一部の概念を上位概念に置き換えた一例を示す図である。
このような条件の緩和をする場合、概念の置き換えの少ない方が、より高い評価となるようにする。
上述した第1の実施形態においては、文書コンテンツのキーワードとして、概念に属さないテキスト情報としたが、キーワードとして、概念のインスタンスを割り当ててもよい。システムに登録されたキーワードを人手でタグとして付与する場合などは、既に概念的な構造が明らかになったインスタンスを割り当てるといったことが行える。そのようにすることで、テキスト情報によるパターンマッチングで生じる、インスタンスのラベルの誤表記による漏れや、偶然インスタンスの表記がキーワードとなった場合の誤りが抑制できる。
上述した第1の実施形態においては、コンテンツとして文書を例としたが、本発明においてはこの形態に限るものではない。例えば、コンテンツとして、写真や動画像などを適用してもよい。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。
即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(又はCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明に含まれる。
Claims (6)
- 現在の作業ユーザであるレコメンド対象ユーザに対してコンテンツをレコメンドするレコメンド装置であって、
前記レコメンド対象ユーザによる作業に類似した類似作業における類似作業事例に関する情報として、前記レコメンド対象ユーザを特定する情報、前記類似作業事例における利用コンテンツ群を特定する情報、および、前記類似作業事例のユーザである類似作業事例ユーザを特定する情報を取得する第1の取得手段と、
知識管理手段で知識として管理されているユーザとコンテンツとの関係を参照して、前記類似作業事例ユーザと前記利用コンテンツ群との間の関係を獲得する関係獲得手段と、
前記レコメンド対象ユーザによる作業におけるレコメンド候補コンテンツ群を取得する第2の取得手段と、
前記レコメンド対象ユーザと前記レコメンド候補コンテンツ群との間に、前記関係獲得手段で獲得した関係が成り立つか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果に基づいて、前記レコメンド対象ユーザにレコメンドするコンテンツを評価する評価手段と
を有することを特徴とするレコメンド装置。 - 前記評価手段は、前記関係獲得手段で複数の関係が獲得された場合、前記判定手段による判定の結果、前記レコメンド対象ユーザとの間により多くの関係が成り立つと判定されたコンテンツの評価を高くすることを特徴とする請求項1に記載のレコメンド装置。
- 前記関係獲得手段は、前記知識管理手段から、前記類似作業事例ユーザを含む部分知識を取得するとともに前記利用コンテンツ群を含む部分知識を取得し、且つ、当該取得した前記類似作業事例ユーザを含む部分知識と前記利用コンテンツ群を含む部分知識との間にある関係を示す関係情報を取得して、統合部分知識を生成し、当該統合部分知識に基づいて、前記類似作業事例ユーザと前記利用コンテンツ群との間の関係を獲得することを特徴とする請求項1または2に記載のレコメンド装置。
- 前記知識管理手段を更に有することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載のレコメンド装置。
- 現在の作業ユーザであるレコメンド対象ユーザに対してコンテンツをレコメンドするレコメンド装置によるレコメンド方法であって、
前記レコメンド対象ユーザによる作業に類似した類似作業における類似作業事例に関する情報として、前記レコメンド対象ユーザを特定する情報、前記類似作業事例における利用コンテンツ群を特定する情報、および、前記類似作業事例のユーザである類似作業事例ユーザを特定する情報を取得する第1の取得ステップと、
知識管理手段で知識として管理されているユーザとコンテンツとの関係を参照して、前記類似作業事例ユーザと前記利用コンテンツ群との間の関係を獲得する関係獲得ステップと、
前記レコメンド対象ユーザによる作業におけるレコメンド候補コンテンツ群を取得する第2の取得ステップと、
前記レコメンド対象ユーザと前記レコメンド候補コンテンツ群との間に、前記関係獲得ステップで獲得した関係が成り立つか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップによる判定結果に基づいて、前記レコメンド対象ユーザにレコメンドするコンテンツを評価する評価ステップと
を有することを特徴とするレコメンド方法。 - 現在の作業ユーザであるレコメンド対象ユーザに対してコンテンツをレコメンドするレコメンド装置によるレコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記レコメンド対象ユーザによる作業に類似した類似作業における類似作業事例に関する情報として、前記レコメンド対象ユーザを特定する情報、前記類似作業事例における利用コンテンツ群を特定する情報、および、前記類似作業事例のユーザである類似作業事例ユーザを特定する情報を取得する第1の取得ステップと、
知識管理手段で知識として管理されているユーザとコンテンツとの関係を参照して、前記類似作業事例ユーザと前記利用コンテンツ群との間の関係を獲得する関係獲得ステップと、
前記レコメンド対象ユーザによる作業におけるレコメンド候補コンテンツ群を取得する第2の取得ステップと、
前記レコメンド対象ユーザと前記レコメンド候補コンテンツ群との間に、前記関係獲得ステップで獲得した関係が成り立つか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップによる判定結果に基づいて、前記レコメンド対象ユーザにレコメンドするコンテンツを評価する評価ステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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