JP6413508B2 - 情報推薦プログラム及び情報処理装置 - Google Patents
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Description
商品に関連付けられた特徴ベクトルから商品の属するカテゴリ毎に特徴ベクトルの平均をカテゴリ平均ベクトルとして算出するとともに、一の利用者が利用した商品について、商品のカテゴリ毎に商品の特徴ベクトルの平均を利用者平均ベクトルとして算出する平均ベクトル算出手段と、
前記平均ベクトル算出手段が算出した前記一の利用者の利用者平均ベクトルのうち、第1のカテゴリの利用者平均ベクトルと、前記第1のカテゴリのカテゴリ平均ベクトルとの差から前記一の利用者の嗜好ベクトルを算出する嗜好ベクトル算出手段と、
前記第1のカテゴリ以外の第2のカテゴリのカテゴリ平均ベクトルと、前記一の利用者の嗜好ベクトルとの和をとり、前記第2のカテゴリにおける前記一の利用者に対する推薦ベクトルを算出する推薦ベクトル算出手段と、
前記推薦ベクトル算出手段によって算出された前記第2のカテゴリにおける前記一の利用者に対する推薦ベクトルに近い特徴ベクトルを有する商品を前記第2のカテゴリから抽出して前記一の利用者に推薦する商品推薦手段として機能させるための情報推薦プログラム。
[2]前記嗜好ベクトル算出手段は、前記第1のカテゴリとして前記一の利用者の利用頻度の高いカテゴリを選択する前記[1]に記載の情報推薦プログラム。
[3]商品に関連付けられた特徴ベクトルから商品の属するカテゴリ毎に特徴ベクトルの平均をカテゴリ平均ベクトルとして算出するとともに、一の利用者が利用した商品について、商品のカテゴリ毎に商品の特徴ベクトルの平均を利用者平均ベクトルとして算出する平均ベクトル算出手段と、
前記平均ベクトル算出手段が算出した前記一の利用者の利用者平均ベクトルのうち、第1のカテゴリの利用者平均ベクトルと、前記第1のカテゴリのカテゴリ平均ベクトルとの差から前記一の利用者の嗜好ベクトルを算出する嗜好ベクトル算出手段と、
前記第1のカテゴリ以外の第2のカテゴリのカテゴリ平均ベクトルと、前記一の利用者の嗜好ベクトルとの和をとり、前記第2のカテゴリにおける前記一の利用者に対する推薦ベクトルを算出する推薦ベクトル算出手段と、
前記推薦ベクトル算出手段によって算出された前記第2のカテゴリにおける前記一の利用者に対する推薦ベクトルに近い特徴ベクトルを有する商品を前記第2のカテゴリから抽出して前記一の利用者に推薦する商品推薦手段とを有する情報処理装置。
請求項2に係る発明によれば、利用者の利用頻度の高いカテゴリの商品に対する嗜好に基づいて、他のカテゴリの商品を推薦することができる。
(情報処理システムの構成)
図1は、第1の実施の形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す概略図である。
図2は、第1の実施の形態に係る情報処理装置1の構成例を示すブロック図である。
次に、第1の実施の形態の作用を、(1)基本動作、(2)嗜好ベクトル算出動作、(3)商品推薦動作に分けて説明する。
図3(a)−(c)は、商品紹介サイトDB2が格納する情報の構成の一例を示す概略図である。
図4(a)及び(b)は、平均ベクトル、嗜好ベクトル及び推薦ベクトルの関係を説明するための図である。
つぎに、推薦ベクトル算出手段104は、カテゴリ「うどん」のうどん平均ベクトルvwmと、「利用者A」の嗜好ベクトルvuとの和をとり、カテゴリ「うどん」における「利用者A」に対する推薦ベクトルvurecommendを算出する。
上記した実施の形態によれば、利用者が頻繁に利用するカテゴリの商品の特徴ベクトルの平均である利用者平均ベクトルと、当該カテゴリに属する商品の特徴ベクトルの平均であるカテゴリ平均ベクトルとの差をとることで利用者の嗜好を示す利用者嗜好ベクトルが算出され、当該利用者嗜好ベクトルを他のカテゴリのカテゴリ平均ベクトルに加算することで利用者の嗜好を反映した推薦ベクトルを算出したため、利用者のあるカテゴリの商品に対する嗜好に基づいて、他のカテゴリの商品を推薦することができる。
第2の実施の形態は、第1の実施の形態と比較して商品に関連付けられた特徴語を味、食材等の観点毎に分類し、観点毎に利用者の嗜好ベクトルを算出する点で異なる。なお、第1の実施の形態と共通する構成については共通する符号を付している。
第2の実施の形態の作用を、(1)基本動作、(2)嗜好ベクトル算出動作、(3)商品推薦動作に分けて説明する。なお、「(1)基本動作」及び「(3)商品推薦動作」については第1の実施の形態と同様であるため省略する。
図5(a)及び(b)は、それぞれ観点の異なる平均ベクトルの関係を説明するための図である。
上記した第2の実施の形態によれば、第1の実施の形態の効果に加えて、特徴語を観点で分類し、観点毎に利用者の嗜好ベクトルを算出して、ある観点に属する複数の商品の特徴ベクトルの分散が大きい場合は当該観点の嗜好ベクトルの寄与率を小さくし、他の観点に属する複数の商品の特徴ベクトルの分散が小さい場合は当該観点の嗜好ベクトルの寄与率を大きくしたため、利用者の一貫した嗜好の観点を、ばらつきのある嗜好の観点より嗜好ベクトルに反映することができる。
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。
2 商品紹介サイトDB
3 端末
4 利用者
5 ネットワーク
10 制御部
11 記憶部
12 通信部
20 商品情報
21 特徴量情報
22 利用者履歴情報
100 商品情報取得手段
101 利用者履歴取得手段
102 平均ベクトル算出手段
103 嗜好ベクトル算出手段
104 推薦ベクトル算出手段
105 商品推薦手段
110 情報推薦プログラム
111 平均ベクトル情報
112 嗜好ベクトル情報
113 推薦ベクトル情報
114 推薦商品情報
Claims (3)
- コンピュータを、
商品に関連付けられた特徴ベクトルから商品の属するカテゴリ毎に特徴ベクトルの平均をカテゴリ平均ベクトルとして算出するとともに、一の利用者が利用した商品について、商品のカテゴリ毎に商品の特徴ベクトルの平均を利用者平均ベクトルとして算出する平均ベクトル算出手段と、
前記平均ベクトル算出手段が算出した前記一の利用者の利用者平均ベクトルのうち、第1のカテゴリの利用者平均ベクトルと、前記第1のカテゴリのカテゴリ平均ベクトルとの差から前記一の利用者の嗜好ベクトルを算出する嗜好ベクトル算出手段と、
前記第1のカテゴリ以外の第2のカテゴリのカテゴリ平均ベクトルと、前記一の利用者の嗜好ベクトルとの和をとり、前記第2のカテゴリにおける前記一の利用者に対する推薦ベクトルを算出する推薦ベクトル算出手段と、
前記推薦ベクトル算出手段によって算出された前記第2のカテゴリにおける前記一の利用者に対する推薦ベクトルに近い特徴ベクトルを有する商品を前記第2のカテゴリから抽出して前記一の利用者に推薦する商品推薦手段として機能させるための情報推薦プログラム。 - 前記嗜好ベクトル算出手段は、前記第1のカテゴリとして前記一の利用者の利用頻度の高いカテゴリを選択する請求項1に記載の情報推薦プログラム。
- 商品に関連付けられた特徴ベクトルから商品の属するカテゴリ毎に特徴ベクトルの平均をカテゴリ平均ベクトルとして算出するとともに、一の利用者が利用した商品について、商品のカテゴリ毎に商品の特徴ベクトルの平均を利用者平均ベクトルとして算出する平均ベクトル算出手段と、
前記平均ベクトル算出手段が算出した前記一の利用者の利用者平均ベクトルのうち、第1のカテゴリの利用者平均ベクトルと、前記第1のカテゴリのカテゴリ平均ベクトルとの差から前記一の利用者の嗜好ベクトルを算出する嗜好ベクトル算出手段と、
前記第1のカテゴリ以外の第2のカテゴリのカテゴリ平均ベクトルと、前記一の利用者の嗜好ベクトルとの和をとり、前記第2のカテゴリにおける前記一の利用者に対する推薦ベクトルを算出する推薦ベクトル算出手段と、
前記推薦ベクトル算出手段によって算出された前記第2のカテゴリにおける前記一の利用者に対する推薦ベクトルに近い特徴ベクトルを有する商品を前記第2のカテゴリから抽出して前記一の利用者に推薦する商品推薦手段とを有する情報処理装置。
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