JP6443431B2 - Information processing apparatus, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Description
本発明は、あるアイテムに関連するアイテムを選出するための技術に関する。 The present invention relates to a technique for selecting an item related to an item.
近年、デジタル技術やネットワーク技術の進展により、ネットワークを使ってデジタル
コンテンツや物品などのアイテムを配信したり、販売することが増えている。また、検索
サイトなどを通じて情報収集する機会も増えている。これに伴い、多数のアイテムの中か
ら、ユーザが興味を持つ可能性の高いアイテムの情報や、目的と合致する情報を選択して
提供する技術へのニーズが高まっている。
例えば、アイテムを推薦する技術の一つに、協調フィルタリングを用いた推薦処理が存
在する。協調フィルタリングを用いた推薦処理では、多数の閲覧履歴や利用履歴などの利
用情報を蓄積し、その利用情報を用いて、あるアイテムに関連するアイテム集合を推薦す
る。
また、サービス開始時等の利用情報が少ない時期においても、アイテムを推薦する技術
へのニーズが高まっている。
例えば、利用情報の少ないアイテムでも推薦するための技術が、特許文献1に開示され
ている。
In recent years, with the advancement of digital technology and network technology, items such as digital contents and articles are distributed and sold using a network. Opportunities to collect information through search sites are also increasing. Along with this, there is an increasing need for a technology that selects and provides information on items that are likely to be of interest to the user from among a large number of items and information that matches the purpose.
For example, there is a recommendation process using collaborative filtering as one of the techniques for recommending items. In the recommendation process using collaborative filtering, a lot of usage information such as browsing history and usage history is accumulated, and an item set related to a certain item is recommended using the usage information.
In addition, there is a growing need for a technique for recommending items even when there is little usage information, such as when services are started.
For example,
特許文献1は、ユーザが閲覧したアイテムの関連アイテムを提示する際に、閲覧したア
イテムに対して付与されている関連性の高いキーワードと同じキーワードを多く有する他
のアイテムを優先的に提示することで、利用情報が少ない状態でも関連アイテムを提示す
ることができる。
しかしながら、上記の特許文献1では、関連アイテムが、同じキーワードを多く持つた
め、キーワードは一致しないが関連する可能性のあるアイテムを提示することが難しい。
つまり、多様なアイテムを推薦するのが難しいため、ユーザが「同じようなアイテムしか
推薦されない」と感じ、推薦への興味を失ってしまうことがあった。
However, in
In other words, since it is difficult to recommend various items, the user may feel that “only similar items are recommended” and lose interest in the recommendation.
本発明は、多様なアイテムを推薦することができる技術を提供することを目的とする。 An object of this invention is to provide the technique which can recommend various items.
本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、基準アイテムに関連するアイテム
を選出する情報処理装置において、利用主体を識別する利用主体識別子と、前記利用主体
により利用されたアイテムを識別するアイテム識別子とを対応付けた利用情報を格納する
利用情報格納部と、アイテム識別子と、アイテムの属性を識別する属性識別子と、を対応
付けた属性対応情報を格納するアイテム情報格納部と、前記利用情報及び前記属性対応情
報に基づいて、属性識別子と、アイテム識別子との間の関連度である属性関連度を算出し
、算出した属性関連度に基づいて、アイテム識別子ごとに、そのアイテム識別子に関連す
る属性識別子である関連属性を選出し、それぞれのアイテム識別子と、選出した関連属性
とを対応付けた関連属性情報を作成する関連属性選出部と、前記関連属性選出部が生成し
た関連属性情報を格納する関連属性情報格納部と、前記基準アイテムのアイテム識別子で
ある基準アイテム識別子を含む関連属性情報を前記関連属性情報格納部より取得し、取得
した関連属性情報に含まれる属性識別子の内のいずれかを含む属性対応情報を前記アイテ
ム情報格納部より取得し、取得した属性対応情報に含まれるアイテム識別子の集合である
関連候補アイテム集合を形成し、その関連候補アイテム集合に含まれるアイテム識別子そ
れぞれと前記基準アイテムとの関連度を算出し、算出した関連度に基づいて、前記基準ア
イテムに関連するアイテムを選出する関連アイテム選出部とを備えることを特徴とする情
報処理装置を提供する。
また、本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、基準アイテムに関連するア
イテムを選出する情報処理方法において、利用主体を識別する利用主体識別子と、前記利
用主体により利用されたアイテムを識別するアイテム識別子とを対応付けた利用情報を利
用情報格納部に格納する利用情報格納ステップと、アイテム識別子と、アイテムの属性を
識別する属性識別子と、を対応付けた属性対応情報をアイテム情報格納部に格納するアイ
テム情報格納ステップと、前記利用情報及び前記属性対応情報に基づいて、属性識別子と
、アイテム識別子との間の関連度である属性関連度を算出し、算出した属性関連度に基づ
いて、アイテム識別子ごとに、そのアイテム識別子に関連する属性識別子である関連属性
を選出し、それぞれのアイテム識別子と、選出した関連属性とを対応付けた関連属性情報
を作成する関連属性選出ステップと、前記関連属性選出ステップにおいて生成した関連属
性情報を関連属性情報格納部に格納する関連属性情報格納ステップと、前記基準アイテム
のアイテム識別子である基準アイテム識別子を含む関連属性情報を前記関連属性情報格納
部より取得し、取得した関連属性情報に含まれる属性識別子の内のいずれかを含む属性対
応情報を前記アイテム情報格納部より取得し、取得した属性対応情報に含まれるアイテム
識別子の集合である関連候補アイテム集合を形成し、その関連候補アイテム集合に含まれ
るアイテム識別子それぞれと前記基準アイテムとの関連度を算出し、算出した関連度に基
づいて、前記基準アイテムに関連するアイテムを選出する関連アイテム選出ステップとを
有することを特徴とする情報処理方法を提供する。
また、本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、コンピュータに基準アイテ
ムに関連するアイテムを選出させる情報処理プログラムにおいて、利用主体を識別する利
用主体識別子と、前記利用主体により利用されたアイテムを識別するアイテム識別子とを
対応付けた利用情報を利用情報格納部に格納する利用情報格納ステップと、アイテム識別
子と、アイテムの属性を識別する属性識別子と、を対応付けた属性対応情報をアイテム情
報格納部に格納するアイテム情報格納ステップと、前記利用情報及び前記属性対応情報に
基づいて、属性識別子と、アイテム識別子との間の関連度である属性関連度を算出し、算
出した属性関連度に基づいて、アイテム識別子ごとに、そのアイテム識別子に関連する属
性識別子である関連属性を選出し、それぞれのアイテム識別子と、選出した関連属性とを
対応付けた関連属性情報を作成する関連属性選出ステップと、前記関連属性選出ステップ
において生成した関連属性情報を関連属性情報格納部に格納する関連属性情報格納ステッ
プと、前記基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子を含む関連属性情報
を前記関連属性情報格納部より取得し、取得した関連属性情報に含まれる属性識別子の内
のいずれかを含む属性対応情報を前記アイテム情報格納部より取得し、取得した属性対応
情報に含まれるアイテム識別子の集合である関連候補アイテム集合を形成し、その関連候
補アイテム集合に含まれるアイテム識別子それぞれと前記基準アイテムとの関連度を算出
し、算出した関連度に基づいて、前記基準アイテムに関連するアイテムを選出する関連ア
イテム選出ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム
を提供する。
In order to solve the above-described problems of the related art, the present invention identifies a user entity identifier for identifying a user entity and an item used by the user entity in an information processing apparatus that selects an item related to a reference item. A usage information storage unit that stores usage information associated with item identifiers; an item information storage unit that stores attribute correspondence information in which item identifiers and attribute identifiers for identifying item attributes are associated; and Based on the information and the attribute correspondence information, an attribute relevance level, which is a relevance level between the attribute identifier and the item identifier, is calculated, and each item identifier is related to the item identifier based on the calculated attribute relevance level. Related attribute information that associates each item identifier with the selected related attribute. A related attribute selection unit, a related attribute information storage unit that stores related attribute information generated by the related attribute selection unit, and related attribute information that includes a reference item identifier that is an item identifier of the reference item. It is a set of item identifiers acquired from the item information storage unit and acquired from the item information storage unit, attribute correspondence information including any of the attribute identifiers acquired from the storage unit and included in the acquired related attribute information A related candidate item set is formed, a degree of association between each item identifier included in the relevant candidate item set and the reference item is calculated, and an item related to the reference item is selected based on the calculated degree of association An information processing apparatus including an item selection unit is provided.
In addition, in order to solve the above-described problems of the related art, the present invention provides an information processing method for selecting an item related to a reference item, a user entity identifier for identifying a user entity, and an item used by the user entity. Item information storing attribute correspondence information in which a usage information storage step for storing usage information in association with an item identifier to be identified is stored in a usage information storage unit, an item identifier, and an attribute identifier for identifying an item attribute Based on the item information storage step stored in the section, the usage information and the attribute correspondence information, the attribute association degree is calculated as an association degree between the attribute identifier and the item identifier, and based on the calculated attribute association degree For each item identifier, a related attribute that is an attribute identifier related to the item identifier is selected and each item identifier is selected. A related attribute selection step of creating related attribute information in which a bespoke and the selected related attribute are associated with each other, and a related attribute information storage step of storing the related attribute information generated in the related attribute selection step in the related attribute information storage unit And associated attribute information including a reference item identifier that is an item identifier of the reference item is acquired from the related attribute information storage unit, and attribute correspondence information including any of the attribute identifiers included in the acquired related attribute information A related candidate item set that is a set of item identifiers acquired from the item information storage unit and included in the acquired attribute correspondence information is formed, and the degree of association between each item identifier included in the related candidate item set and the reference item A function for selecting an item related to the reference item based on the calculated relevance level. An information processing method characterized by having a item selection step.
In addition, in order to solve the above-described problems of the related art, the present invention is used by an information processing program for causing a computer to select an item related to a reference item, a user entity identifier for identifying a user entity, and the user entity. Attribute correspondence information in which a usage information storage step for storing usage information in association with an item identifier for identifying an item in the usage information storage unit, an item identifier, and an attribute identifier for identifying an item attribute is associated with the item. Based on the item information storage step stored in the information storage unit, the usage information and the attribute correspondence information, an attribute relevance level, which is a relevance level between the attribute identifier and the item identifier, is calculated, and the calculated attribute relevance level For each item identifier, select the related attribute that is the attribute identifier related to that item identifier A related attribute selecting step for creating related attribute information in which each item identifier is associated with the selected related attribute, and a related attribute for storing the related attribute information generated in the related attribute selecting step in the related attribute information storage unit An attribute including one of the attribute identifiers included in the related attribute information storage unit, the related attribute information including the reference item identifier that is the item identifier of the reference item is acquired from the related attribute information storage unit Corresponding information is acquired from the item information storage unit, a related candidate item set that is a set of item identifiers included in the acquired attribute corresponding information is formed, each item identifier included in the related candidate item set, the reference item, The relevance level of the reference item is calculated based on the calculated relevance level. An information processing program characterized by executing the related item selection step of selecting an item to the computer.
本発明によれば、多様なアイテムを推薦することができる。 According to the present invention, various items can be recommended.
以下、本発明の情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムについて、添付図面を参
照して説明する。なお、本発明におけるアイテムとは、テキスト、音声、音楽、映像、ウ
ェブページ等のデジタルコンテンツや様々な物品であってもよいし、金融商品、不動産、
人物に関する情報等であってもよい。すなわち本発明におけるアイテムは、有形か無形か
を問わず、有料か無料かも問わない。
Hereinafter, an information processing apparatus, an information processing method, and a program according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The item in the present invention may be digital content such as text, voice, music, video, web page, and various articles, financial products, real estate,
It may be information about a person. That is, the item in the present invention may be tangible or intangible, whether it is paid or free.
<第1の実施形態>
以下に、本発明の第1の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。図1は、本発
明の第1の実施形態におけるシステム全体の構成図である。本実施形態におけるシステム
は、情報処理サーバ装置1と、1つ以上の端末装置3(3a〜3n)がネットワーク2を
介して接続されている。なお、各実施形態において、情報処理サーバ装置1のみが情報処
理装置として機能してもよいし、情報処理サーバ装置1が、端末装置3と協働して情報処
理装置として機能してもよい。
<First Embodiment>
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a configuration diagram of the entire system according to the first embodiment of the present invention. In the system according to the present embodiment, the information
ネットワーク2は、例えばインターネット等のネットワークであり、情報処理サーバ装
置1と端末装置3との間の情報のやり取りを仲介する。
端末装置3は、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブ、ネットワークイン
タフェース等を備える一般的なコンピュータ、または、携帯電話やスマートフォンやタブ
レットPC等の携帯情報端末であり、端末制御部31と端末通信部32と端末入力部33
と端末表示部34とで構成されている。
端末通信部32は、ネットワーク2を介して情報処理サーバ装置1と通信を行うための
部である。
端末入力部33は、例えば、端末装置3がPC(Personal Computer
)であれば、マウスやキーボード、携帯電話であれば、ボタンといったように、ユーザが
端末装置3を操作するためのインタフェースである。
端末表示部34は、例えば、ディスプレイといったように、様々な情報を表示し、ユー
ザに視覚的に示すためのインタフェースである。
The
The terminal device 3 is a general computer having a CPU, RAM, ROM, hard disk drive, network interface, or the like, or a portable information terminal such as a mobile phone, a smartphone, or a tablet PC. The
And a
The
The
) Is an interface for the user to operate the terminal device 3 such as a mouse, a keyboard, or a mobile phone, such as a button.
The
端末制御部31は、ネットワーク2を介して、利用情報送信処理や、関連アイテム取得
要求送信処理や、関連アイテム詳細情報表示処理を行う。
利用情報送信処理とは、端末装置3を利用するユーザ(利用ユーザ)が、何らかのアイ
テムの閲覧や利用などの操作を行った場合に、情報処理サーバ装置1に、利用情報を送信
する処理である。利用情報とは、ユーザのアイテムの閲覧や利用に関する情報であり、少
なくとも、利用ユーザを一意に識別するユーザ識別子、又は端末装置3を一意に識別する
ための端末識別子と、閲覧や利用の対象となったアイテムを一意に識別するアイテム識別
子と閲覧や利用した時期を示す利用時期情報を含む。本実施形態では、ユーザ識別子を用
いる場合を例にして説明するが、端末識別子を用いる場合も同様である。ユーザ識別子と
端末識別子とを合わせた意味の総称として、利用主体識別子という用語を用いる。また、
ユーザ、又は、ユーザの利用した端末装置を、適宜、利用主体と称することとする。また
、利用時期情報は、日付のみを示す情報でもよいし、ミリ秒単位まで細かく示す情報でも
よく、サービスの形態に応じて、必要な単位まで分かる情報であればよい。
The
The usage information transmission process is a process of transmitting usage information to the information
The user or the terminal device used by the user is appropriately referred to as a user. Further, the use time information may be information indicating only the date, or may be information indicated in units of milliseconds, and may be information that can be understood up to a necessary unit according to the form of service.
関連アイテム取得要求送信処理とは、利用ユーザが閲覧したアイテムに関連する関連ア
イテム詳細情報を取得するような操作を行った場合や端末装置3が自動的に関連アイテム
詳細情報を取得する動作を行った場合に、情報処理サーバ装置1に関連アイテム取得要求
を送信する処理である。関連アイテム詳細情報は、閲覧したアイテムに関連する1つ以上
のアイテムに関する情報である。関連アイテム取得要求は、少なくとも閲覧したアイテム
のアイテム識別子を含む。なお、関連アイテム取得要求には、取得する関連アイテムの個
数を制限する取得制限数を関連付けてもよい。
関連アイテム詳細情報表示処理とは、情報処理サーバ装置1より、送信した関連アイテ
ム取得要求に対応する関連アイテム詳細情報を受信し、端末表示部34に、受信したアイ
テム詳細情報を表示する処理である。
With related item acquisition request transmission processing, when operation which acquires the related item detailed information relevant to the item which the user browsed is performed, or operation which terminal device 3 acquires related item detailed information automatically is performed. In this case, the related item acquisition request is transmitted to the information
The related item detailed information display process is a process of receiving the related item detailed information corresponding to the transmitted related item acquisition request from the information
情報処理サーバ装置1は、ネットワーク2を介して、端末装置3と様々な情報をやり取
りする装置である。情報処理サーバ装置1は、CPU、RAM、ROM、ハードディスク
ドライブ(HDD)、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソ
フトウェア(プログラム)処理として実施することも可能である。なお、情報処理サーバ
装置1を複数のコンピュータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、
情報処理サーバ装置1の各部に相当する処理を行うコンピュータを複数用いて分散処理を
行ってもよい。また、情報処理サーバ装置1の一部の部の処理をあるコンピュータで実施
し、他の部の処理を別のコンピュータで実施する形態で分散処理を行ってもよい。
図2は、本実施形態における情報処理サーバ装置1の構成図である。本実施形態におけ
る情報処理サーバ装置1は、情報処理サーバ制御部11と、情報処理サーバ通信部12と
、情報処理サーバ格納部13とで構成される。
情報処理サーバ通信部12は、ネットワーク2を介して端末装置3と通信を行うための
部である。
The information
The distributed processing may be performed using a plurality of computers that perform processing corresponding to each unit of the information
FIG. 2 is a configuration diagram of the information
The information processing
情報処理サーバ格納部13は、メモリやHDDなどの記憶装置を用いて、様々なデータ
を記憶する。情報処理サーバ格納部13は、ユーザ情報格納部131と、アイテム情報格
納部132と、利用情報格納部133と、関連属性情報格納部134と、属性優先値情報
格納部135と、関連アイテム情報格納部136とで構成される。
ユーザ情報格納部131は、ユーザ情報を複数記憶する。図3は、ユーザ情報格納部1
31の格納状態を示す図である。ユーザ情報とは、端末装置3の利用ユーザを一意に識別
するユーザ識別子(user_id)とユーザ属性情報(user_info)とを関連
付けたものであり、図3のようなテーブル形式で記憶する。ユーザ属性情報とは、ユーザ
の名前、年齢、性別、住所(地域)、趣味、会員になった時期(年月、日付、日時など)
、メールアドレス、電話番号などの情報である。また、情報処理サーバ装置1にて商品の
購入が可能であれば、商品の支払いを行うためのクレジットカード情報などを含んでもよ
い。
アイテム情報格納部132は、アイテム識別情報と、属性種別情報と、属性値情報と、
属性対応情報を、それぞれ複数記憶する。図4(図4(a)〜図4(d))は、アイテム
情報格納部132の格納状態を示す図である。
The information processing
The user
FIG. The user information associates a user identifier (user_id) that uniquely identifies a user of the terminal device 3 and user attribute information (user_info), and is stored in a table format as shown in FIG. User attribute information includes the user's name, age, gender, address (region), hobby, and membership date (year, month, date, date, etc.)
Information such as e-mail address and telephone number. If information
The item
A plurality of pieces of attribute correspondence information are stored. FIG. 4 (FIGS. 4A to 4D) is a diagram illustrating a storage state of the item
アイテム識別情報とは、アイテムを一意に識別するためのアイテム識別子(item_
id)と、アイテムの名称(item_name)とを関連付けたものであり、図4(a
)のようなテーブル形式で格納する。なお、item_idは一意であり、重複登録がで
きない。
属性種別情報とは、アイテム属性の種別を一意に識別するための属性種別識別子(ty
pe_id)と、アイテム属性の種別の名称(type_name)とを関連付けたもの
であり、図4(b)のようなテーブル形式で格納する。アイテム属性の種別は、アイテム
属性の項目にあたるものであり、例えば、アイテムの「作成者」「ジャンル」「制作年」
「価格」「利用に適したユーザの条件」などになる。なお、type_idは一意であり
、重複登録ができない。
Item identification information is an item identifier (item_) for uniquely identifying an item.
id) and the item name (item_name) are associated with each other in FIG.
). Note that item_id is unique and cannot be registered repeatedly.
The attribute type information is an attribute type identifier (ty) for uniquely identifying the item attribute type.
pe_id) and an item attribute type name (type_name) are associated with each other and stored in a table format as shown in FIG. The item attribute type corresponds to the item attribute item. For example, the item “creator”, “genre”, and “production year”
"Price", "User conditions suitable for use", etc. Note that type_id is unique and cannot be registered repeatedly.
属性値情報とは、属性種別識別子(type_id)と、属性種別識別子に対応する属
性値を一意に識別するための属性値識別子(attr_id)と、属性値(attr_n
ame)とを関連付けたものであり、図4(c)のようなテーブル形式で格納する。例え
ば、アイテムが「本」に関するものであり、type_idが「ジャンル」に該当する識
別子である場合、属性値は、「フィクション」「恋愛」「料理」などになる。なお、(t
ype_id,attr_id)の組合せは一意であり、重複登録ができない。
属性対応情報とは、アイテムに対応する属性を関連付けた情報であり、アイテム識別子
(item_id)と、属性種別識別子(type_id)と、属性値識別子(attr
_id)とを関連付けたものであり、図4(d)のようなテーブル形式で格納する。なお
、(item_id,type_id,attr_id)の組合せは一意であり、重複登
録ができない。
The attribute value information includes an attribute type identifier (type_id), an attribute value identifier (attr_id) for uniquely identifying an attribute value corresponding to the attribute type identifier, and an attribute value (attr_n).
ame) and is stored in a table format as shown in FIG. For example, when the item is related to “book” and type_id is an identifier corresponding to “genre”, the attribute values are “fiction”, “love”, “cooking”, and the like. (T
The combination of (type_id, attr_id) is unique and duplicate registration is not possible.
The attribute correspondence information is information in which attributes corresponding to items are associated with each other, and includes an item identifier (item_id), an attribute type identifier (type_id), and an attribute value identifier (attr).
_Id) and is stored in a table format as shown in FIG. Note that the combination of (item_id, type_id, attr_id) is unique, and duplicate registration is not possible.
図4(a)〜図4(d)のテーブルを用いることで、アイテムが有する複数の属性を、
その属性の種別ごとに管理することができる。なお、あるアイテムに対応するアイテム識
別情報と、そのアイテムに対応する属性対応情報から特定される属性種別情報と属性値情
報とを合わせてアイテム属性情報とする。また、type_nameとattr_nam
eの組合せをアイテム属性とする。また、type_idとattr_idの組合せを属
性識別子とする。また、本実施形態においては、属性識別子を属性種別識別子と属性値識
別子の組合せとして扱っているが、アイテム属性の種別が存在しない(属性種別識別子が
存在しない)ようなサービスの場合は、属性値識別子のみを属性識別子として扱ってもよ
い。この場合、属性種別情報の格納が不要になる。
利用情報格納部133は、利用情報を複数記憶する。図5は、利用情報格納部133の
格納状態を示す図である。図5に示すように、利用情報を構成するユーザ識別子(use
r_id)とアイテム識別子(item_id)と利用時期情報(dl_date)とを
関連付けて、テーブル形式で格納する。利用情報に他の情報も含まれる場合は、利用情報
に含まれている全ての情報を格納できるように、利用情報の形態に合わせて格納形式を変
更すればよい。
By using the tables shown in FIGS. 4A to 4D, a plurality of attributes of an item can be obtained.
Each attribute type can be managed. The item identification information corresponding to an item, the attribute type information specified from the attribute correspondence information corresponding to the item, and the attribute value information are combined as item attribute information. Also, type_name and attr_name
The combination of e is an item attribute. A combination of type_id and attr_id is used as an attribute identifier. In this embodiment, the attribute identifier is treated as a combination of the attribute type identifier and the attribute value identifier. However, in the case of a service in which the item attribute type does not exist (the attribute type identifier does not exist), the attribute value Only identifiers may be treated as attribute identifiers. In this case, it is not necessary to store attribute type information.
The usage
r_id), an item identifier (item_id), and usage time information (dl_date) are associated with each other and stored in a table format. When other information is included in the usage information, the storage format may be changed according to the form of the usage information so that all the information included in the usage information can be stored.
関連属性情報格納部134は、関連属性情報を複数記憶する。図6は、関連属性情報格
納部134の格納状態を示す図である。図6に示すように、関連属性情報を構成するアイ
テム識別子(item_id)と、属性種別識別子(type_id)と、属性値識別子
(attr_id)と、関連の度合いを数値化した属性関連度(a_value)とを関
連付けて、テーブル形式で格納する。なお、(item_id,type_id,att
r_id)の組合せは一意とし、重複登録ができない。
属性優先値情報格納部135は、属性優先値情報を複数記憶する。図7は、属性優先値
情報格納部135の格納状態を示す図である。図7に示すように、属性優先値情報を構成
するアイテム識別子(item_id)と、属性種別識別子(type_id)と、属性
値識別子(attr_id)と、属性の優先の度合いを数値化した属性優先値(p_va
lue)を関連付けて、テーブル形式で格納する。なお、(item_id,type_
id,attr_id)の組合せは一意とし、重複登録ができない。
The related attribute
The combination of r_id) is unique, and duplicate registration is not possible.
The attribute priority value
lue) and store them in a table format. In addition, (item_id, type_
The combination of id, attr_id) is unique and duplicate registration is not possible.
関連アイテム情報格納部136は、関連アイテム情報を複数記憶する。図8は、関連ア
イテム情報格納部136の格納状態を示す図である。図8に示すように、関連アイテム情
報を構成する基準となるアイテム(基準アイテム)のアイテム識別子(基準アイテム識別
子(base_item_id))と、基準アイテムに対する関連アイテムのアイテム識
別子(関連アイテム識別子(sim_item_id))と、基準アイテムと関連アイテ
ムとの関連性の度合いを数値化した関連度(s_value)とを関連付けて、テーブル
形式で格納する。なお、(base_item_id,sim_item_id)の組合
せは一意とし、重複登録ができない。基準アイテム識別子を指定することで、基準アイテ
ムに対応する関連アイテム識別子を全て取得することができる。ここでは、1つのテーブ
ルに2種類のアイテム識別子を格納するために、base_item_id、sim_i
tem_idという名称を付けて区別しているが、これらはアイテム情報格納部132な
どに格納されているitem_idと同じものである。なお、基準アイテムとは、例えば
、閲覧の対象となっているアイテムであるが、その他、様々な方法で指定される任意のア
イテムであってもよい。
The related item
Although the names tem_id are used for distinction, these are the same as item_id stored in the item
情報処理サーバ制御部11は、情報処理サーバ装置1を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部11は、利用情報登録部111と、関連属性選出部
112と、属性優先値算出部113と、関連アイテム選出部114と、関連アイテム詳細
情報作成部115とで構成される。
利用情報登録部111は、ネットワーク2を介して、端末装置3より利用情報を受信し
、利用情報格納部133に、受信した利用情報を格納する。
関連属性選出部112は、所定のタイミングごとに、関連属性選出処理を行う。所定の
タイミングとしては、所定の時間間隔(例えば24時間ごと)を用いてもよいし、利用情
報を一定回数受信するごととしてもよい。また、月曜日〜金曜日までは3時間ごと、土曜
日は6時間ごと、日曜日は12時間ごと、というように時間間隔が変動してもよい。また
、夏は時間間隔を短くして、冬は時間間隔を長くするなど、季節に応じて時間間隔を変え
てもよい。
The information processing server control unit 11 performs overall control on each unit configuring the information
The usage
The related
関連属性選出処理の手順を、図9のフローチャートを用いて説明する。
まず、関連属性選出部112が、利用情報格納部133より、利用情報に含まれるアイ
テム識別子を重複なしで、全て抽出する(ステップ101)。このとき、アイテム識別子
を抽出する利用情報を、関連属性選出処理の時点から所定期間(例えば、3ヶ月といった
ように予めサービス提供側が決めておく)遡った範囲に該当する利用時期情報を含むもの
に限定することで、直近に利用されたアイテムのみに対して、関連属性情報を選出するよ
うにしてもよい。
次に、関連属性選出部112が、ステップS101にて抽出したアイテム識別子の中か
ら、例えば、抽出した順に1つ選択する(ステップS102)。
次に、関連属性選出部112が、利用情報格納部133より、ステップS102にて選
択したアイテム識別子を有する利用情報を全て取得する(ステップS103)。このとき
、取得する利用情報を、関連属性選出処理の時点から所定期間(例えば、3ヶ月といった
ように予めサービス提供側が設定しておく)遡った範囲に該当する利用時期情報を含むも
のに限定することで、直近の利用情報のみを用いて、関連属性情報を選出するようにして
もよい。また、関連属性選出処理の時点に近い順に、所定個数(例えば、10個といった
ように予めサービス提供側が設定しておく)まで取得することで、関連属性情報を選出す
る際の計算量を減らすようにしてもよい。
The related attribute selection process will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the related
Next, the related
Next, the related
次に、関連属性選出部112が、ステップS103にて取得した利用情報よりユーザ識
別子を重複なしで全て抽出する(ステップS104)。
次に、関連属性選出部112が、利用情報格納部134より、ステップS104にて抽
出したユーザ識別子のいずれかを含む利用情報を全て取得する(ステップS105)。こ
のとき、取得する利用情報を、関連属性選出処理の時点から所定期間(例えば、3ヶ月と
いったように予めサービス提供側が設定しておく)遡った範囲に該当する利用時期情報を
含むものに限定することで、直近の利用情報のみを用いて、関連属性情報を選出するよう
にしてもよい。また、ユーザ識別子ごとに、関連属性選出処理の時点に近い順に、そのユ
ーザ識別子を含む利用情報を所定個数(例えば、10個といったように予めサービス提供
側が設定しておく)まで取得することで、関連属性情報を選出する際の計算量を減らすよ
うにしてもよい。
次に、関連属性選出部112が、アイテム情報格納部132より、属性種別情報に含ま
れる属性種別識別子のうち、関連属性選出対象のものを取得する(ステップS106)。
なお、アイテム属性の種別を属性種別識別子などで管理しているようなサービスは、本発
明の効果を実現するために、関連属性選出対象となる属性種別識別子を2つ以上設定する
必要がある。関連属性選出対象の属性種別識別子は、予めサービスの提供側が設定すれば
よい。
Next, the related
Next, the related
Next, the related
Note that a service in which the item attribute type is managed by an attribute type identifier or the like needs to set two or more attribute type identifiers as related attribute selection targets in order to realize the effect of the present invention. A service provider may set an attribute type identifier for selecting a related attribute in advance.
次に、関連属性選出部112が、ステップS106にて取得した属性種別識別子のうち
、例えば、取得した順に1つ選択する(ステップS107)。
次に、関連属性選出部112が、アイテム情報格納部132より、ステップS107に
て選択した属性種別識別子を有する属性対応情報のうち、ステップS105にて取得した
利用情報に含まれるアイテム識別子のいずれかを含むものを全て取得する。さらに、取得
した属性対応情報に含まれる属性識別子を、関連候補属性識別子として、重複なしで抽出
する(ステップS108)。
次に、関連属性選出部112が、ステップS108にて抽出した関連候補属性識別子ご
とに、属性関連度の算出を行う(ステップS109)。
属性関連度を算出する方法として例えば、Jaccard(ジャカード)係数を用いる
ことができる。Jaccard係数を用いる場合は、アイテムiを利用したことのあるユ
ーザ集合をUi、アイテム属性aに属するいずれかのアイテムを利用したことのあるユー
ザ集合をUa、アイテムiとアイテム属性aに属するいずれかのアイテムを共に利用した
ことのあるユーザ数を|Ui ∩ Ua|とし、アイテムiとアイテム属性aに属するいず
れかのアイテムの少なくとも一方を利用したことのあるユーザ数を|Ui ∪ Ua|とし
たとき、属性関連度sim(i,a)は式(1)にて算出することができる。
Next, the related
Next, among the attribute correspondence information having the attribute type identifier selected in step S107 from the item
Next, the related
As a method for calculating the attribute relevance, for example, a Jaccard coefficient can be used. When the Jaccard coefficient is used, Ui is a user set that has used item i, Ua is a user set that has used any item that belongs to item attribute a, and any one that belongs to item i and item attribute a The number of users who have used both items is | Ui ∩ Ua |, and the number of users who have used at least one of item i and any item belonging to item attribute a is | Ui ∪ Ua | At this time, the attribute relevance sim (i, a) can be calculated by the equation (1).
また、アイテム嗜好度や属性嗜好度を算出することで、属性関連度算出に、コサイン距
離やピアソン積率相関係数を用いることもできる。
アイテム嗜好度とは、ユーザのアイテムに対する嗜好の度合いを示す値であり、算出対
象のアイテム識別子を含む利用情報(第1の利用情報)を用いて算出することができる。
具体的に、例えば、第1の利用情報の数や、第1の利用情報から重複なしでカウントした
ユーザ数や、第1の利用情報に含まれる利用時期情報から、属性関連度算出処理を行った
時点までの経過時間などを用いて算出することができる。
Further, by calculating the item preference level and the attribute preference level, the cosine distance and the Pearson product moment correlation coefficient can also be used for attribute relevance calculation.
The item preference level is a value indicating the degree of preference of a user for an item, and can be calculated using usage information (first usage information) including an item identifier to be calculated.
Specifically, for example, the attribute relevance calculation processing is performed from the number of first usage information, the number of users counted without duplication from the first usage information, and the usage time information included in the first usage information. It can be calculated using the elapsed time up to the point in time.
属性嗜好度とは、ユーザの属性に対する嗜好の度合いを示す値であり、算出対象の関連
候補属性識別子に対応するいずれかのアイテム識別子を含む利用情報(第2の利用情報)
を用いて算出することができる。具体的に、例えば、第2の利用情報の数や、第2の利用
情報から重複なしでカウントしたユーザ数や、第2の利用情報に含まれる利用時期情報か
ら、属性関連度算出処理を行った時点までの経過時間などを用いて算出することができる
。
コサイン距離を用いる場合は、例えば、アイテムiを利用したことのあるユーザ集合を
Uiとし、アイテムiのユーザui(ui∈Ui)に対するアイテム嗜好度をVi(i,
ui)、アイテム属性aに属するいずれかのアイテムを利用したことのあるユーザ集合を
Uaとし、アイテム属性aのユーザua(ua∈Ua)に対する属性嗜好度をVa(a,
ua)、アイテムiとアイテム属性aに属するいずれかのアイテムを共に利用したことの
あるユーザをUcとし、アイテムiのユーザuc(uc∈Uc)に対するアイテム嗜好度
をVi(i,uc)、アイテム属性aのユーザucに対する属性嗜好度をVa(a,uc
)としたとき、属性関連度sim(i,a)は式(2)で算出することができる。
The attribute preference degree is a value indicating the degree of preference for a user attribute, and usage information (second usage information) including any item identifier corresponding to a related candidate attribute identifier to be calculated.
Can be used to calculate. Specifically, for example, attribute relevance calculation processing is performed from the number of second usage information, the number of users counted without duplication from the second usage information, and the usage time information included in the second usage information. It can be calculated using the elapsed time up to the point in time.
When the cosine distance is used, for example, a user set that has used the item i is Ui, and the item preference for the user i ui (uiεUi) of the item i is Vi (i,
ui), a user set that has used any item belonging to the item attribute a is Ua, and the attribute preference degree of the item attribute a with respect to the user ua (ua∈Ua) is Va (a,
ua), a user who has used both the item i and any item belonging to the item attribute a is Uc, and the item preference level of the item i with respect to the user uc (ucεUc) is Vi (i, uc), the item The attribute preference degree for the user uc of the attribute a is expressed as Va (a, uc
), The attribute relevance sim (i, a) can be calculated by equation (2).
また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、アイテムiとアイテム属性aに
属するいずれかのアイテムを共に利用したことのあるユーザをUcとし、Ucに属するユ
ーザの数をnとし、アイテムiのユーザuc(uc∈Uc)に対するアイテム嗜好度をV
i(i,uc)、アイテム属性aのユーザucに対する属性嗜好度をVa(a,uc)と
したとき、属性関連度sim(i,a)は式(3)で算出することができる。
When using the Pearson product moment correlation coefficient, for example, a user who has used both items i and any item belonging to the item attribute a is Uc, the number of users belonging to Uc is n, The item preference degree for the user uc (ucεUc) of i is expressed as V
The attribute relevance degree sim (i, a) can be calculated by Expression (3) where Va (a, uc) is the attribute preference degree of i (i, uc) and item attribute a with respect to the user uc.
これ以外にも、アイテムと属性との関連性を表す指標であれば、どのようなものを用い
てもよい。
Other than this, any index may be used as long as it is an index representing the relationship between items and attributes.
次に、関連属性選出部112が、ステップS109にて算出した属性関連度に応じて、
関連属性の選出を行う(ステップS110)。関連属性を選出するには、属性関連度が(
予め、サービス提供側が設定した)所定値以上の関連候補属性識別子を、関連属性とすれ
ばよい。また、属性関連度の降順に(予め、サービス提供側が設定した)所定数まで選択
した関連候補属性識別子を、関連属性とすればよい。
次に、関連属性選出部112が、ステップS110にて選出した関連属性ごとに、ステ
ップS102にて選択したアイテム識別子と、関連属性である属性種別識別子と属性値識
別子の組合せと、ステップS109にて関連属性に対応して算出された属性関連度とを関
連付けた関連属性情報を、関連属性情報格納部134に格納する(ステップS111)。
Next, according to the attribute relevance calculated by the related
Related attributes are selected (step S110). To select related attributes, attribute relevance (
A related candidate attribute identifier that is set in advance by the service providing side and has a predetermined value or more may be used as the related attribute. Further, the related candidate attribute identifiers selected up to a predetermined number (set in advance by the service provider) in descending order of attribute relevance may be used as related attributes.
Next, for each related attribute selected in step S110, the related
次に、関連属性選出部112が、ステップS107にて全ての属性種別識別子を選択し
たか否かを判定する(ステップS112)。全て選択した場合は、ステップS113へ進
み、未選択のものがある場合は、ステップS107へ進む。
ステップS113では、関連属性選出部112が、ステップS102にて全てのアイテ
ム識別子を選択したか否かを判定する。全て選択した場合は、ステップS101からステ
ップS113までの一連の処理を終了し、未選択のものがある場合は、ステップS102
へ進む。
この手順により、アイテム属性の種別を管理しているようなサービスにおいては、各ア
イテム識別子ごとに、2種類以上の属性種別識別子に対応する関連属性情報が、関連属性
情報格納部134に格納されることになる。
なお、関連属性情報を作成する対象となる属性種別識別子を増やせば増やすほど、関連
アイテムを選出する際のアイテムの候補を増やすことができる。
また、アイテム属性の種別を管理していない(属性種別識別子のない)サービスにおい
ては、ステップS106とステップS107とステップS112の処理を省略することが
できる。
以上が、関連属性選出処理の手順の説明である。
Next, the related
In step S113, the related
Proceed to
With this procedure, in a service that manages item attribute types, for each item identifier, related attribute information corresponding to two or more attribute type identifiers is stored in the related attribute
In addition, the candidate of the item at the time of selecting a related item can be increased, so that the attribute type identifier used as the object which produces | generates related attribute information increases.
In addition, in a service that does not manage the item attribute type (no attribute type identifier), the processes of step S106, step S107, and step S112 can be omitted.
The above is the description of the procedure of the related attribute selection process.
属性優先値算出部113は、所定のタイミングごとに、属性優先値算出処理を行う。属
性優先値算出処理の手順を、図10のフローチャートを用いて説明する。
まず、属性優先値算出部113が、利用情報格納部133より、利用情報に含まれるア
イテム識別子を重複なしで、全て抽出する(ステップ201)。
次に、属性優先値算出部113が、ステップS201にて抽出したアイテム識別子の中
から、例えば、抽出した順に1つ選択する(ステップS202)。
次に、属性優先値算出部113が、利用情報格納部133より、ステップS202にて
選択したアイテム識別子を有する利用情報を全て取得する(ステップS203)。このと
き、取得する利用情報を、属性優先値算出処理の時点から所定期間(例えば、3ヶ月とい
ったように予めサービス提供側が設定しておく)遡った範囲に該当する利用時期情報を含
むものに限定することで、直近の利用情報のみを用いて、属性優先値を算出するようにし
てもよい。
次に、属性優先値算出部113が、アイテム情報格納部132より、ステップS202
にて選択したアイテム識別子を有する属性対応情報を全て取得する(ステップS204)
。なお、属性対応情報を取得する際に、予めサービス提供側が設定した1つ以上の属性種
別識別子のいずれかを含むもののみに限定してもよい。
The attribute priority
First, the attribute priority
Next, the attribute priority
Next, the attribute priority
Next, the attribute priority
All the attribute correspondence information having the item identifier selected in (1) is acquired (step S204).
. Note that when acquiring the attribute correspondence information, the attribute correspondence information may be limited to only one including one or more attribute type identifiers set in advance by the service provider.
次に、属性優先値算出部113が、ステップS204にて取得した属性対応情報のうち
、例えば、取得した順に1つ選択する(ステップS205)。
次に、属性優先値算出部113が、ステップS205にて選択した属性対応情報に対し
て、属性優先値を算出する(ステップS206)。
Next, the attribute priority
Next, the attribute priority
属性優先値の算出方法を、以下に7種類説明する。
属性優先値算出の第1の方法は、どのような属性対応情報に対応するアイテム属性対し
ても、一様に同じ値(例えば、「1」)を算出する方法である。属性優先値算出の第1の
方法は、どのようなアイテム属性でも等しく扱うことになる。
Seven types of attribute priority value calculation methods will be described below.
The first method for calculating the attribute priority value is a method for uniformly calculating the same value (for example, “1”) for any item attribute corresponding to any attribute correspondence information. The first method of attribute priority value calculation treats any item attribute equally.
属性優先値算出の第2の方法は、ステップS205にて選択した属性対応情報に対応す
るアイテム属性に属するアイテムの数が少ないほど、その値が大きくなるように算出する
方法である。具体的には、アイテム属性の属性識別子(tx,txy)(属性種別識別子
txと属性値識別子のペア)に属するアイテム集合I(tx,txy)の数|I(tx,
txy)|とした場合、定数α1(>0)を用いて、アイテムiに対応する属性優先値p
v(i,tx,txy)を式(4)にて算出すればよい。
The second method of calculating the attribute priority value is a method of calculating the value so that the smaller the number of items belonging to the item attribute corresponding to the attribute correspondence information selected in step S205 is, the larger the value is. Specifically, the number of item sets I (tx, txy) belonging to the attribute identifier (tx, txy) of the item attribute (a pair of the attribute type identifier tx and the attribute value identifier) | I (tx,
txy) |, the constant α1 (> 0) is used and the attribute priority value p corresponding to the item i is used.
v (i, tx, txy) may be calculated by equation (4).
属性優先値算出の第2の方法は、そのアイテム属性に属するアイテムの数が少ないよう
な粒度の細かいアイテム属性ほど重み付けを大きくし、逆に、そのアイテム属性に属する
アイテムの数が多いような粒度の粗いアイテム属性ほど重み付けを小さくすることになる
。もちろん、アイテム属性に属するアイテム数に対して単調減少するような式であれば、
どのような式を用いてもよい。
The second method for calculating the attribute priority value is to increase the weighting of finer item attributes such that the number of items belonging to the item attribute is small, and conversely the granularity such that the number of items belonging to the item attribute is large. The coarser the item attribute, the smaller the weight. Of course, if it is an expression that monotonously decreases with respect to the number of items belonging to the item attribute,
Any formula may be used.
属性優先値算出の第3の方法は、ステップS205にて選択した属性対応情報に対応す
る属性種別識別子に対応する属性値識別子の数が多いほど、その値が大きくなるように算
出する方法である。具体的には、アイテム属性の属性種別識別子txに対応する属性値識
別子の集合A(tx)の数|A(tx)|とした場合、定数β1(≧1)を用いて、アイ
テムiに対応する属性優先値pv(i,tx,txy)を式(5)にて算出すればよい。
The third method for calculating the attribute priority value is a method of calculating the value so that the larger the number of attribute value identifiers corresponding to the attribute type identifier corresponding to the attribute correspondence information selected in step S205 is, the larger the value is. . Specifically, when the number of attribute value identifiers A (tx) corresponding to the attribute type identifier tx of the item attribute is | A (tx) |, the constant β1 (≧ 1) is used to correspond to the item i. The attribute priority value pv (i, tx, txy) to be calculated may be calculated by equation (5).
属性優先値算出の第3の方法は、その属性種別に対応する属性値の数が多いような粒度
の細かい属性値が設定されている属性種別ほど重み付けを大きくし、逆に、その属性種別
に対応する属性値の数が少ないような粒度の粗い属性値が設定されている属性種別ほど重
み付けを小さくすることになる。もちろん、アイテム種別に対応する属性値の数に対して
単調増加するような式であれば、どのような式を用いてもよい。
The third method for calculating the attribute priority value is to increase the weight of an attribute type for which a fine-grained attribute value is set such that the number of attribute values corresponding to the attribute type is large. The weighting is reduced for attribute types for which coarse-grained attribute values are set such that the number of corresponding attribute values is small. Of course, any expression may be used as long as the expression monotonically increases with respect to the number of attribute values corresponding to the item type.
属性優先値算出の第4の方法は、ステップS205にて選択した属性対応情報に対応す
るアイテム属性に属するアイテムの利用が多いものほど、その値が大きくなるように算出
する方法である。具体的には、アイテム属性の属性識別子(tx,txy)に属するアイ
テム集合I(tx,txy)にいずれかのアイテムの利用に関わる利用情報の集合L(t
x,txy)の数を|L(tx,txy)|とした場合、式(5)の|A(tx)|を、
|L(tx,txy)|で置き換えることにより算出できる。属性優先値算出の第4の方
法は、多くのユーザに何度も利用されるような人気の高いアイテムが多く属するアイテム
属性の重み付けを大きくすることができる。もちろん、アイテム属性に属するアイテムの
利用数に対して単調増加するような式であれば、どのような式を用いてもよい。
The fourth method for calculating the attribute priority value is a method for calculating the attribute priority value so that the larger the use of the item belonging to the item attribute corresponding to the attribute correspondence information selected in step S205 is, the larger the value is. Specifically, a set L (t of usage information related to the use of any item in the item set I (tx, txy) belonging to the attribute identifier (tx, txy) of the item attribute
When the number of x, txy) is | L (tx, txy) |, | A (tx) |
It can be calculated by replacing with | L (tx, txy) |. The fourth method of calculating attribute priority values can increase the weight of item attributes to which many popular items that are frequently used by many users belong. Of course, any expression may be used as long as the expression monotonically increases with respect to the number of items belonging to the item attribute.
属性優先値算出の第5の方法は、ステップS205にて選択した属性対応情報に対応す
るアイテム属性に属するアイテムを利用したユーザが多いものほど、その値が大きくなる
ように算出する方法である。具体的には、アイテム属性の属性識別子(tx,txy)に
属するアイテム集合I(tx,txy)に含まれるいずれかのアイテムの利用に関わる利
用情報の集合L(tx,txy)から重複なしで抽出したユーザ集合U(tx,txy)
の数を|U(tx,txy)|とした場合、式(5)の|A(tx)|を、|U(tx,
txy)|で置き換えることにより算出できる。属性優先値算出の第5の方法は、多くの
ユーザに利用されるような人気の高いアイテム属性の重み付けを大きくすることができる
。もちろん、アイテム属性に属するアイテムを利用したユーザ数に対して単調増加するよ
うな式であれば、どのような式を用いてもよい。
The fifth method for calculating the attribute priority value is a method of calculating the value so as to increase the number of users who use items belonging to the item attribute corresponding to the attribute correspondence information selected in step S205. Specifically, there is no duplication from the set L (tx, txy) of usage information related to the use of any item included in the item set I (tx, txy) belonging to the attribute identifier (tx, txy) of the item attribute. Extracted user set U (tx, txy)
When | U (tx, txy) | is the number of | A (tx) | in Equation (5), | U (tx,
txy) | The fifth method of attribute priority value calculation can increase the weighting of popular item attributes that are used by many users. Of course, any expression may be used as long as the expression monotonically increases with respect to the number of users using items belonging to the item attribute.
属性優先値算出の第6の方法は、ステップS202にて選択したアイテム識別子に対応
するアイテムの利用数が多いほど、その値が大きくなるように算出する方法である。具体
的には、アイテムiの利用に関わる利用情報の集合L(i)の数を|L(i)|とした場
合、式(5)の|A(tx)|を、|L(i)|で置き換えることにより算出できる。属
性優先値算出の第6の方法は、多くのユーザに何度も利用されるような人気の高いアイテ
ムの重み付けを大きくすることができる。もちろん、アイテムの利用数に対して単調増加
するような式であれば、どのような式を用いてもよい。
The sixth method for calculating the attribute priority value is a method for calculating the attribute priority value so that the larger the number of items used corresponding to the item identifier selected in step S202, the larger the value. Specifically, when the number of sets L (i) of usage information related to the use of item i is | L (i) |, | A (tx) | in Expression (5) is | L (i) It can be calculated by replacing with |. The sixth method of attribute priority value calculation can increase the weighting of popular items that are used many times by many users. Of course, any formula may be used as long as the formula increases monotonously with the number of items used.
属性優先値算出の第7の方法は、ステップS202にて選択したアイテム識別子に対応
するアイテムを利用したユーザ数が多いほど、その値が大きくなるように算出する方法で
ある。具体的には、アイテムiの利用に関わる利用情報の集合L(i)から重複なしで抽
出したユーザ集合U(i)の数を|U(i)|とした場合、式(5)の|A(tx)|を
、|U(i)|で置き換えることにより算出できる。属性優先値算出の第7の方法は、多
くのユーザに利用されるような人気の高いアイテムの重み付けを大きくすることができる
。もちろん、利用したユーザの数に対して単調増加するような式であれば、どのような式
を用いてもよい。
また、属性優先値算出の第2から第7の方法を組み合わせて算出してもよい。例えば、
第2と第4の方法を組み合わせて、式(6)や式(7)のように算出してもよい。それ以
外でも、各算出方法の性質を変化させないように自由に組み合わせてもよい。以上が、属
性優先値の算出方法の説明である。
The seventh method for calculating the attribute priority value is a method of calculating the attribute priority value so that the value increases as the number of users using the item corresponding to the item identifier selected in step S202 increases. Specifically, if | U (i) | is the number of user sets U (i) extracted without duplication from the set L (i) of usage information related to the use of item i, the | It can be calculated by replacing A (tx) | with | U (i) |. The seventh method of attribute priority value calculation can increase the weight of popular items that are used by many users. Of course, any expression may be used as long as the expression monotonically increases with respect to the number of users used.
Further, the calculation may be performed by combining the second to seventh methods of attribute priority value calculation. For example,
You may calculate like Formula (6) and Formula (7) combining the 2nd and 4th method. Other than that, they may be freely combined so as not to change the properties of the respective calculation methods. This completes the description of the attribute priority value calculation method.
次に、属性優先値算出部113が、ステップS205にて選択した属性対応情報に含ま
れるアイテム識別子と属性種別識別子と属性値識別子と、ステップS206にて算出した
属性優先値を関連付けた属性優先値情報を、属性優先値情報格納部135に格納する(ス
テップS207)。
次に、属性優先値算出部113が、ステップS205にて全ての属性対応情報を選択し
たか否かを判定する(ステップS208)。全て選択した場合は、ステップS209へ進
み、未選択のものがある場合は、ステップS205へ進む。
ステップS209では、属性優先値算出部113が、ステップS202にて全てのアイ
テム識別子を選択したか否かを判定する。全て選択した場合は、ステップS201からス
テップS209までの一連の処理を終了し、未選択のものがある場合は、ステップS20
2へ進む。
以上が、属性優先値算出処理の手順の説明となる。
Next, the attribute priority
Next, the attribute priority
In step S209, the attribute priority
Go to step 2.
The above is the description of the procedure of the attribute priority value calculation process.
関連アイテム選出部114は、所定のタイミングごとに、関連アイテム選出処理を行う
。関連アイテム選出処理の手順を、図11のフローチャートを用いて説明する。
まず、関連アイテム選出部114が、関連属性情報格納部134より、関連属性情報に
含まれるアイテム識別子を、基準アイテム識別子として重複なしで全て抽出する(ステッ
プS301)。
次に、関連アイテム選出部114が、ステップS301にて抽出した基準アイテム識別
子のうち、例えば、抽出した順に1つ選択する(ステップS302)。
次に、関連アイテム選出部114が、関連属性情報格納部134より、ステップS30
2にて選択した基準アイテム識別子と一致するアイテム識別子を有する関連属性情報を全
て取得する(ステップS303)。
The related
First, the related
Next, the related
Next, the related
All related attribute information having an item identifier that matches the reference item identifier selected in 2 is acquired (step S303).
次に、関連アイテム選出部114が、属性優先値情報格納部135より、ステップS3
02にて選択した基準アイテム識別子と一致するアイテム識別子を有する属性優先値情報
を全て取得する(ステップS304)。
次に、関連アイテム選出部114が、アイテム情報格納部132より、ステップS30
3にて取得した関連属性情報に含まれる属性識別子を含む属性対応情報を特定し、特定し
た属性対応情報に含まれるアイテム識別子を、関連候補アイテム識別子として重複なしで
全て抽出する(ステップS305)。なお、ここで抽出した関連候補アイテム識別子の集
合が関連候補アイテム集合となる。
次に、関連アイテム選出部114が、ステップS305にて抽出した関連候補アイテム
識別子のうち、例えば、抽出した順に1つ選択する(ステップS306)。
Next, the related
All attribute priority value information having an item identifier that matches the reference item identifier selected in 02 is acquired (step S304).
Next, the related
The attribute correspondence information including the attribute identifier included in the related attribute information acquired in 3 is specified, and all the item identifiers included in the specified attribute correspondence information are extracted without duplication as related candidate item identifiers (step S305). The set of related candidate item identifiers extracted here becomes the related candidate item set.
Next, the related
次に、関連アイテム選出部114が、属性優先値情報格納部135より、ステップS3
06にて選択した関連候補アイテム識別子と一致するアイテム識別子を有する属性優先値
情報を全て取得する(ステップS307)。
次に、関連アイテム選出部114が、ステップS302にて選択した基準アイテム識別
子と、ステップS306にて選択した関連候補アイテム識別子との関連度を算出する(ス
テップS308)。
関連度の算出方法を以下に5種類説明する。なお、算出方法内の説明において、ステッ
プS303にて取得した基準アイテムibに対応する関連属性情報の集合をST(ib)
とする。
Next, the related
All attribute priority value information having an item identifier that matches the related candidate item identifier selected in 06 is acquired (step S307).
Next, the related
Five types of relevance calculation methods will be described below. In the description of the calculation method, a set of related attribute information corresponding to the reference item ib acquired in step S303 is ST (ib).
And
関連度算出の第1の方法は、ステップS306にて選択した関連候補アイテム識別子に
対応する属性識別子を含む関連属性情報の数を関連度として算出する方法である。関連度
算出の第1の方法は、計算量が少ない。
The first method of calculating the degree of association is a method of calculating the number of pieces of related attribute information including the attribute identifier corresponding to the related candidate item identifier selected in step S306 as the degree of association. The first method of calculating relevance has a small amount of calculation.
関連度算出の第2の方法は、ステップS306にて選択した関連候補アイテム識別子に
対応する属性識別子のいずれかを含む関連属性情報の属性関連度を用いて算出する方法で
ある。具体的には、ST(ib)より、関連候補アイテムirに対応する属性識別子のう
ち、いずれかの属性識別子を含むものから抽出した属性識別子の集合TA(ib,ir)
の数を|TA(ib,ir)|とし、TA(ib,ir)に含まれる任意の属性識別子(
tx,txy)に対応する基準アイテムibとの属性関連度sim(ib,tx,txy
)とした場合、関連度rate(ib,ir)は、α2(0≦α2≦1)を用いて、式(
8)にて算出できる。
The second method of calculating the relevance is a method of calculating using the attribute relevance of the related attribute information including any of the attribute identifiers corresponding to the related candidate item identifier selected in step S306. Specifically, a set TA (ib, ir) of attribute identifiers extracted from the attribute identifiers corresponding to the related candidate item ir from ST (ib) including one of the attribute identifiers.
Is defined as | TA (ib, ir) |, and any attribute identifier included in TA (ib, ir) (
Attribute relevance sim (ib, tx, txy) with reference item ib corresponding to tx, txy)
), The relevance rate (ib, ir) is expressed by the equation (2) using α2 (0 ≦ α2 ≦ 1).
8).
関連度算出の第2の方法は、関連候補アイテムに対応するいずれかのアイテム属性が、
多くの関連属性情報に含まれ、かつ、その関連属性情報に含まれる属性関連度の大きいほ
ど、関連度が高くなりやすい。なお、式(8)は、α2が「0」の場合に、属性関連度の
総和となり、α2が「1」の場合に、属性関連度の平均値となる。つまり、関連属性情報
の数の影響力を高める場合は、α2を「0」に近づければよい。もちろん、関連属性情報
の数と、属性関連度の両方に対して、単調増加であれば、他の式を用いてもよい。
The second method of calculating relevance is that any item attribute corresponding to a related candidate item is
The degree of association tends to increase as the degree of attribute relevance included in many pieces of related attribute information and included in the related attribute information increases. Equation (8) is the sum of attribute relevance when α2 is “0”, and the average value of attribute relevance when α2 is “1”. That is, in order to increase the influence of the number of related attribute information, α2 may be brought close to “0”. Of course, other expressions may be used as long as the number of related attribute information and the degree of attribute relevance increase monotonously.
関連度算出の第3の方法は、関連度算出の第2の方法と同様に属性関連度を利用し、か
つ、属性種別識別子ごとに、対応する属性関連度の重み付けを変更する算出方法である。
具体的には、属性関連度算出の算出対象となっている属性種別識別子の集合Tに含まれる
属性種別識別子ごとに、属性種別識別子tx(∈T)に対応する重み付け係数m1(tx
)を予め設定した上で、ST(ib)より、関連候補アイテムirに対応する属性識別子
のうち、いずれかの属性識別子を含む関連属性情報の集合ST(ib,ir)を形成する
。
次に、ST(ib,ir)から重複なしで抽出したTの部分集合T(ib,ir)を形
成する。そして、ST(ib,ir)に含まれる関連属性情報のうち、属性種別識別子t
’x(∈T(ib,ir))を含むものより抽出した属性識別子の集合TA(ib,ir
,t’x)の数を|TA(ib,ir,t’x)|とし、TA(ib,ir,t’x)の
任意の属性識別子(t’x,t’xy)に対応する属性関連度をav(ib,t’x,t
’xy)とした場合、関連度rate(ib,ir)は、α3(0≦α3≦1)を用いて
、式(9)にて算出できる。
The third method of calculating the relevance level is a calculation method that uses the attribute relevance level in the same manner as the second method of relevance level calculation and changes the weight of the corresponding attribute relevance level for each attribute type identifier. .
Specifically, for each attribute type identifier included in the set T of attribute type identifiers to be calculated for attribute relevance calculation, a weighting coefficient m1 (tx) corresponding to the attribute type identifier tx (∈T).
) Is set in advance, a set ST (ib, ir) of related attribute information including any attribute identifier among the attribute identifiers corresponding to the related candidate item ir is formed from ST (ib).
Next, a subset T (ib, ir) of T extracted without duplication from ST (ib, ir) is formed. Of the related attribute information included in ST (ib, ir), the attribute type identifier t
A set TA (ib, ir) of attribute identifiers extracted from those containing 'x (εT (ib, ir))
, T′x) is | TA (ib, ir, t′x) |, and the attribute corresponding to an arbitrary attribute identifier (t′x, t′xy) of TA (ib, ir, t′x) Relevance is av (ib, t'x, t
In the case of “xy”, the relevance rate (ib, ir) can be calculated by Expression (9) using α3 (0 ≦ α3 ≦ 1).
なお、属性種別識別子tx(∈T)に対応する重み付け係数m1(tx)は、属性優先
値算出の第3の方法と同様に、属性種別の粒度に合わせて算出することで、属性種別間の
粒度を吸収するのがよいが、もちろん、属性種別間の粒度にとらわれずに、サービスの提
供側が自由に設定してよい。関連度算出の第3の方法は、関連度算出の第2の方法の性質
に加え、属性種別ごとに重み付けを変えることで、どの属性種別に対応する属性関連度を
優先するかを、サービスの提供側が自由に設定することができる。
Note that the weighting coefficient m1 (tx) corresponding to the attribute type identifier tx (∈T) is calculated according to the granularity of the attribute type in the same manner as the third method for calculating the attribute priority value, so that It is desirable to absorb the granularity, but of course, the service providing side may freely set it regardless of the granularity between attribute types. In the third method of calculating the relevance level, in addition to the nature of the second method of calculating the relevance level, the attribute relevance level corresponding to which attribute type is prioritized by changing the weight for each attribute type. The provider can set it freely.
関連度算出の第4の方法は、関連度算出の第2の方法と同様に属性関連度を利用し、か
つ、属性識別子ごとに、対応する属性関連度の重み付けを変更する算出方法である。具体
的には、属性関連度算出の算出対象となっている属性種別識別子を含む属性識別子の集合
TAごとに、属性識別子(tx,txy)に対応する重み付け係数m2(tx,txy)
を設定した上で、ST(ib)より、関連候補アイテムirに対応する属性識別子のうち
、いずれかの属性識別子を含む関連属性情報から重複なしで抽出したTAの部分集合TA
(ib,ir)の任意の属性識別子(t’x,t’xy)に対応する属性関連度をav(
ib,t’x,t’xy)とした場合、関連度rate(ib,ir)は、α4(0≦α
4≦1)を用いて、式(10)にて算出できる。
The fourth method of calculating the relevance level is a calculation method that uses the attribute relevance level in the same manner as the second method of relevance level calculation and changes the weight of the corresponding attribute relevance level for each attribute identifier. Specifically, for each set of attribute identifiers TA including the attribute type identifier that is the target of attribute relevance calculation, the weighting coefficient m2 (tx, txy) corresponding to the attribute identifier (tx, txy)
And a subset TA of TA extracted from ST (ib) without duplication from the related attribute information including any attribute identifier among the attribute identifiers corresponding to the related candidate item ir.
The attribute relevance level corresponding to an arbitrary attribute identifier (t′x, t′xy) of (ib, ir) is av (
In the case of ib, t′x, t′xy), the relevance rate (ib, ir) is α4 (0 ≦ α
4 ≦ 1), and can be calculated by the equation (10).
なお、属性識別子(tx,txy)に対応する重み付け係数m2(tx,txy)は、
属性優先値算出の第2の方法と同様に、アイテム属性の粒度に合わせて算出することで、
アイテム属性間の粒度を吸収するのがよいが、もちろん、アイテム属性間の粒度にとらわ
れずに、サービスの提供側が自由に設定してよい。関連度算出の第4の方法は、関連度算
出の第2の方法の性質に加え、アイテム属性ごとに重み付けを変えることで、どのアイテ
ム属性に対応する属性関連度を優先するかを、サービスの提供側が自由に設定することが
できる。
The weighting coefficient m2 (tx, txy) corresponding to the attribute identifier (tx, txy) is
Similar to the second method of attribute priority value calculation, by calculating according to the granularity of the item attribute,
It is desirable to absorb the granularity between item attributes, but, of course, the service provider may freely set it regardless of the granularity between item attributes. In the fourth method of calculating the relevance level, in addition to the nature of the second method of calculating the relevance level, by changing the weight for each item attribute, the attribute relevance level corresponding to which item attribute is given priority. The provider can set it freely.
関連度算出の第5の方法は、ステップS304にて取得した基準アイテムに対する属性
優先情報と、ステップS307にて取得した関連候補アイテムに対する属性優先値情報と
を用いて算出する方法である。具体的には、基準アイテムibに対して取得した属性優先
値情報の集合TP(ib)から重複なしで抽出した属性識別子の集合TA’(ib)と、
関連候補アイテムirに対して取得した属性優先値情報の集合TP(ir)から重複なし
で抽出した属性識別子の集合TA’(ir)との共通部分TA’(ib)∩TA’(ir
)に含まれる属性識別子(t’x,t’xy)に対応する属性優先値をそれぞれ、pv(
ib,t’x,t’xy)(基準アイテム)、pv(ir,t’x,t’xy)(関連候
補アイテム)とした場合、関連度rate(ib,ir)を式(11)のように内積値と
して算出してもよい。
The fifth method of calculating relevance is a method of calculating using attribute priority information for the reference item acquired in step S304 and attribute priority value information for the related candidate item acquired in step S307. Specifically, a set TA ′ (ib) of attribute identifiers extracted without duplication from the set TP (ib) of attribute priority value information acquired for the reference item ib,
A common part TA ′ (ib) ∩TA ′ (ir) with a set of attribute identifiers TA ′ (ir) extracted without duplication from the set of attribute priority value information TP (ir) acquired for the related candidate item ir
) Are attribute priority values corresponding to attribute identifiers (t′x, t′xy) included in pv (
When ib, t′x, t′xy) (reference item) and pv (ir, t′x, t′xy) (related candidate item) are set, the relevance rate rate (ib, ir) is expressed by equation (11). As such, it may be calculated as an inner product value.
また、コサイン距離やピアソン積率相関係数として算出してもよい。関連度算出の第5
の方法は、基準アイテムと関連候補アイテムとの関連度を、属性優先値を用いて算出する
ことで、基準アイテムとアイテム属性的に近いものを優先的に関連アイテムとして選出し
やすくなる。また、属性優先値算出に用いた方法の性質も反映される。
Further, it may be calculated as a cosine distance or a Pearson product moment correlation coefficient. Relevance calculation fifth
In this method, by calculating the degree of association between the reference item and the related candidate item using the attribute priority value, it becomes easier to preferentially select items that are close to the reference item as item items. In addition, the nature of the method used for attribute priority value calculation is also reflected.
また、属性優先値算出の第2から第5の方法を組み合わせて算出してもよい。例えば、
第3と第4の方法を組み合わせて、式(12)のように算出してもよい。
Alternatively, the attribute priority value calculation may be calculated by combining the second to fifth methods. For example,
You may calculate like Formula (12) combining the 3rd and 4th method.
また、第2の方法で算出した関連度rate2(ib,ir)と、第5の方法で算出し
た関連度rate5(ib,ir)とを用いて、新たな関連度new_rate(ib,
ir)を関連度として、式(13)や式(14)のように算出してもよい。それ以外でも
、各算出方法の性質を変化させないように自由に組み合わせてもよい。
In addition, a new association degree new_rate (ib, ir) is calculated using the association rate rate2 (ib, ir) calculated by the second method and the association rate rate5 (ib, ir) calculated by the fifth method.
ir) may be calculated as the degree of relevance as in Expression (13) or Expression (14). Other than that, they may be freely combined so as not to change the properties of the respective calculation methods.
次に、関連アイテム選出部114が、ステップS306にて全ての関連候補アイテム識
別子を選択したか否かを判定する(ステップS309)。全て選択した場合は、ステップ
S310へ進み、未選択のものがある場合はステップS306へ進む。
ステップS310では、関連アイテム選出部114が、ステップS308にて算出した
関連度に応じて、関連アイテムを選出する。関連アイテムを選出するには、関連度が(予
め、サービス提供側が設定した)所定値以上の関連候補アイテム識別子を、関連アイテム
とすればよい。また、関連度の降順に(予め、サービス提供側が設定した)所定数まで選
択した関連候補アイテム識別子を、関連アイテムとすればよい。
次に、関連アイテム選出部114が、ステップS310にて選出した関連アイテムごと
に、ステップS302にて選択した基準アイテム識別子と、関連アイテムである関連候補
アイテム識別子を関連アイテム識別子としたものと、ステップS308にて算出した関連
度とを関連付けた関連アイテム情報を、関連アイテム情報格納部136に格納する(ステ
ップS311)。
Next, the related
In step S310, the related
Next, for each related item selected in step S310, the related
次に、関連アイテム選出部114が、ステップS302にて、全ての基準アイテム識別
子を選択したか否かを判定する(ステップS312)。全て選択した場合は、ステップS
301からステップS312までの一連の処理を終了し、未選択のものがある場合は、ス
テップS302へ進む。
この手順により、実際にどのような効果があるかの具体例を、図12と図13を用いて
説明する。図12は、アイテムi3に対する関連属性を示すものである。図12に示すよ
うに、アイテムi3の関連属性が、(ta,ta7)、(ta,ta13)、(tb,t
b4)、(tb,tb8)であることが分かる。図13は、アイテムi3に対する関連候
補アイテムの対象となるアイテム集合をイメージしたものである。図13に示すように、
アイテムi3の関連属性それぞれに対応するアイテム集合、I(ta,ta7)、I(t
a,ta13)、I(tb,tb4)、I(tb,tb8)があり、斜線部が、関連候補
アイテムのアイテム集合I(ta,ta7)∪I(ta,ta13)∪I(tb,tb4
)∪I(tb,tb8)となる。つまり、関連アイテムを、I(ta,ta7)、I(t
a,ta13)、I(tb,tb4)、I(tb,tb8)のいずれかに属するアイテム
から選出することができるようになるため、利用情報が少なくても、アイテムの推薦を可
能とし、かつ、多様なアイテム属性を用いることで、多様なアイテムの推薦を実現するこ
とができる。
Next, it is determined whether the related
A series of processing from 301 to step S312 ends, and if there is an unselected item, the process proceeds to step S302.
A specific example of the actual effect of this procedure will be described with reference to FIGS. FIG. 12 shows related attributes for the item i3. As shown in FIG. 12, the related attributes of the item i3 are (ta, ta7), (ta, ta13), (tb, t
b4) and (tb, tb8). FIG. 13 is an image of an item set that is a target of a related candidate item for the item i3. As shown in FIG.
An item set corresponding to each related attribute of the item i3, I (ta, ta7), I (t
a, ta13), I (tb, tb4), I (tb, tb8), and the shaded portion is the item set I (ta, ta7) ∪I (ta, ta13) ∪I (tb, tb4) of the related candidate items
) ∪I (tb, tb8). In other words, related items are represented by I (ta, ta7), I (t
a, ta13), I (tb, tb4), and I (tb, tb8) can be selected from the items belonging to any of the items, so that it is possible to recommend items even if the usage information is small, and By using various item attributes, recommendation of various items can be realized.
なお、上記手順において、関連度の算出に属性優先値を利用しない場合は、ステップS
304とステップS307の処理を省略することができる。さらに、属性優先値情報を作
成する必要がなくなるため、属性優先値算出部113と属性優先値情報格納部135が不
要となる。
以上が、関連アイテム選出処理の手順の説明である。
In the above procedure, if the attribute priority value is not used for calculating the relevance, step S
The processing of 304 and step S307 can be omitted. Furthermore, since it is not necessary to create attribute priority value information, the attribute priority
The above is the description of the related item selection process.
関連アイテム詳細情報作成部115は、情報処理サーバ通信部12を通じて、端末装置
3より関連アイテム取得要求を受信すると、関連アイテム詳細情報作成処理を行うことで
、関連アイテム詳細情報を作成し、情報処理サーバ通信部12を通じて、端末装置3に、
作成した関連アイテム詳細情報を送信する。
関連アイテム詳細情報作成処理とは、関連アイテム詳細情報を作成する処理である。具
体的には、まず、関連アイテム情報格納部136より、受信した関連アイテム取得要求に
含まれるアイテム識別子と、基準アイテム識別子とを比較し、一致する全ての関連アイテ
ム情報を取得する。そして、アイテム情報格納部132より、取得した関連アイテム情報
に含まれる関連アイテム識別子に対応するアイテム情報を取得し、取得したアイテム情報
を用いて関連アイテム詳細情報を作成する。なお、関連アイテム取得要求に、取得制限数
が含まれている場合は、関連アイテム情報格納部136より関連アイテム情報を取得する
際に、関連度の降順に取得制限数まで取得するようにすればよい。
When the related item detailed
Send the created related item detailed information.
The related item detailed information creation processing is processing for creating related item detailed information. Specifically, first, the related item
以上のように、属性情報を基に、関連アイテム情報を作成することで、少ない利用情報
でも多様なアイテムを推薦することが可能となる。このため、ユーザの推薦に対する興味
を維持し、サービスの利用を促進することができる。
As described above, by creating the related item information based on the attribute information, it is possible to recommend various items even with a small amount of usage information. For this reason, the user's interest in recommendation can be maintained and the use of the service can be promoted.
上述した本発明の実施形態は、説明のための例示であり、上記実施形態に限定されるも
のではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変更が可能である。例えば、各
実施形態や変形例等を組み合わせてもよい。また、情報処理装置(情報処理サーバ装置1
)の一部の構成を別体にし、ネットワーク等を介してその別体とした構成と通信するよう
にして、情報処理装置の機能を実現してもよい。
The above-described embodiments of the present invention are illustrative examples, and are not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention. For example, you may combine each embodiment, a modification, etc. In addition, the information processing apparatus (information
The functions of the information processing apparatus may be realized by making a part of the configuration of () separate and communicating with the separate configuration via a network or the like.
また、本発明は各部の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むもので
ある。これらのプログラムは、記録媒体から読み取られてコンピュータに取り込まれても
よいし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。
The present invention also includes a program for causing a computer to realize the functions of the respective units. These programs may be read from a recording medium and loaded into a computer, or may be transmitted via a communication network and loaded into a computer.
1 情報処理サーバ装置
2 ネットワーク
3 端末装置
31 端末制御部
32 端末通信部
33 端末入力部
34 端末表示部
11 情報処理サーバ制御部
111 利用情報登録部
112 関連属性選出部
113 属性優先値算出部
114 関連アイテム選出部
115 関連アイテム詳細情報作成部
12 情報処理サーバ通信部
13 情報処理サーバ格納部
131 ユーザ情報格納部
132 アイテム情報格納部
133 利用情報格納部
134 関連属性情報格納部
135 属性優先値情報格納部
136 関連アイテム情報格納部
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記取得された利用情報および属性対応情報に基づいて、一のアイテムを利用した利用主体により利用されたアイテムが、前記属性対応情報において対応するアイテム属性を特定し、前記一のアイテムと、特定したアイテム属性との間の関連性の強さを示す属性関連度を算出し、アイテムごとに属性関連度が高いアイテム属性を優先的に、アイテムの関連属性として選出する関連属性選出部と、
前記選出された関連属性を用いて、基準アイテムと他のアイテムとの間の関連性の強さを示す関連度を算出する関連度算出部と、
前記算出された関連度に基づいて、基準アイテムに関連するアイテムを選出する関連アイテム選出部と、
を備え、
前記関連度算出部は、基準アイテムのいずれかの関連属性が前記属性対応情報において対応するアイテムを要素とする関連候補アイテム集合を作成し、基準アイテムと、関連候補アイテム集合の要素である関連候補アイテムとの関連度を算出する、
ことを特徴とする情報処理装置。 An acquisition unit for acquiring usage information in which a user is associated with an item used by the user, and attribute correspondence information in which an item is associated with an item attribute;
Based on the obtained usage information and attribute corresponding information items that are utilized by utilizing mainly using one item, it identifies the corresponding item attributes in the attribute mapping information, and the one item Calculating an attribute relevance level indicating the strength of the relevance with the identified item attribute, and preferentially selecting an item attribute with a high attribute relevance level for each item as a related attribute of the item; ,
Using the selected related attribute, a relevance calculation unit that calculates relevance indicating the strength of relevance between the reference item and other items;
A related item selection unit that selects an item related to the reference item based on the calculated relevance;
Equipped with a,
The relevance calculation unit creates a related candidate item set whose elements are items corresponding to any of the related attributes of the reference item in the attribute correspondence information, and the related candidates that are elements of the reference item and the related candidate item set Calculate the relevance of the item,
An information processing apparatus characterized by that.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The relevance calculation unit calculates the relevance between the reference item and the related candidate item using the number of item attributes corresponding to the related candidate item in the attribute correspondence information included in the set of related attributes of the reference item. calculate,
The information processing apparatus according to claim 1.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The relevance calculation unit includes a reference item and a related candidate item such that the higher the attribute relevance between the item attribute corresponding to the related candidate item in the attribute correspondence information and the reference item, the higher the value. to calculate the related degree,
The information processing apparatus according to claim 1 .
ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 The relevance calculation unit specifies one or more item attributes corresponding to related candidate items in the attribute correspondence information, adds an attribute relevance between a reference item and the specified item attribute, and a total value thereof the value obtained by dividing a value based on the number of items attributes the identifying, a reference item and related degree between related candidate item,
The information processing apparatus according to claim 3 .
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の情報処理装置。The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の情報処理装置。The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
ことを特徴とする請求項5または請求項6に記載の情報処理装置。The information processing apparatus according to claim 5, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
利用主体と、前記利用主体により利用されたアイテムとを対応付けた利用情報、および、アイテムと、アイテム属性とを対応付けた属性対応情報、を取得する取得ステップと、
前記取得された利用情報および属性対応情報に基づいて、一のアイテムを利用した利用主体により利用されたアイテムが、属性対応情報において対応するアイテム属性を特定し、前記一のアイテムと、特定したアイテム属性との間の関連性の強さを示す属性関連度を算出し、アイテムごとに属性関連度が高いアイテム属性を優先的に、アイテムの関連属性として選出する関連属性選出ステップと、
前記選出された関連属性を用いて、基準アイテムと他のアイテムとの間の関連性の強さを示す関連度を算出する関連度算出ステップと、
前記算出された関連度に基づいて、基準アイテムに関連するアイテムを選出する関連アイテム選出ステップと
を含み、
前記関連度算出ステップは、基準アイテムのいずれかの関連属性が前記属性対応情報において対応するアイテムを要素とする関連候補アイテム集合を作成し、基準アイテムと、関連候補アイテム集合の要素である関連候補アイテムとの関連度を算出する、
ことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by one or more computers,
An acquisition step of acquiring usage information in which a user is associated with an item used by the user, and attribute correspondence information in which an item is associated with an item attribute;
Based on the obtained usage information and attribute corresponding information items that are utilized by utilizing mainly using one item, it identifies the corresponding item attributes in the attribute mapping information, and the one item, A related attribute selection step of calculating an attribute relevance indicating the strength of the relevance with the identified item attribute, preferentially selecting an item attribute having a high attribute relevance for each item as a related attribute of the item,
A relevance calculating step of calculating a relevance indicating the strength of relevance between the reference item and another item using the selected related attribute ;
Based on the calculated degree of association observed including a related item selection step of selecting an item associated with the reference item,
The relevance calculation step creates a related candidate item set whose elements are items corresponding to any of the related attributes of the reference item in the attribute correspondence information, and the related candidate that is an element of the reference item and the related candidate item set Calculate the relevance of the item ,
An information processing method characterized by the above.
利用主体と、前記利用主体により利用されたアイテムとを対応付けた利用情報、および、アイテムと、アイテム属性とを対応付けた属性対応情報、を取得する取得部、
前記取得された利用情報および属性対応情報に基づいて、一のアイテムを利用した利用主体により利用されたアイテムが、前記属性対応情報において対応するアイテム属性を特定し、前記一のアイテムと、特定したアイテム属性との間の関連性の強さを示す属性関連度を算出し、アイテムごとに属性関連度が高いアイテム属性を優先的に、アイテムの関連属性として選出する関連属性選出部、
前記選出された関連属性を用いて、基準アイテムと他のアイテムとの間の関連性の強さを示す関連度を算出する関連度算出部、
前記算出された関連度に基づいて、基準アイテムに関連するアイテムを選出する関連アイテム選出部、
として機能させ、
前記関連度算出部は、基準アイテムのいずれかの関連属性が前記属性対応情報において対応するアイテムを要素とする関連候補アイテム集合を作成し、基準アイテムと、関連候補アイテム集合の要素である関連候補アイテムとの関連度を算出する、
ことを特徴とする情報処理プログラム。 One or more computers,
An acquisition unit for acquiring usage information in which a user is associated with an item used by the user, and attribute correspondence information in which an item is associated with an item attribute;
Based on the obtained usage information and attribute corresponding information items that are utilized by utilizing mainly using one item, it identifies the corresponding item attributes in the attribute mapping information, and the one item , A related attribute selection unit that calculates an attribute relevance indicating the strength of the relevance with the identified item attribute, and preferentially selects an item attribute with a high attribute relevance for each item as a related attribute of the item,
Using the selected related attribute, a relevance calculation unit that calculates relevance indicating the strength of relevance between the reference item and other items,
Based on the calculated relevance, a related item selection unit that selects an item related to the reference item,
To function as,
The relevance calculation unit creates a related candidate item set whose elements are items corresponding to any of the related attributes of the reference item in the attribute correspondence information, and the related candidates that are elements of the reference item and the related candidate item set Calculate the relevance of the item,
An information processing program characterized by that.
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