WO2023048146A1

WO2023048146A1 - レコメンドシステム

Info

Publication number: WO2023048146A1
Application number: PCT/JP2022/035019
Authority: WO
Inventors: 資巧吉村; ロンディカールアントニオ; ゲイリーファーマナー
Original assignee: 株式会社アイシン; イナゴコーポレーション
Priority date: 2021-09-21
Filing date: 2022-09-20
Publication date: 2023-03-30
Also published as: JPWO2023048146A1

Abstract

【課題】ユーザにとって意外性のあるコンテンツをレコメンドする技術の提供。【解決手段】コンテンツの属性と、知名度を示す情報と、を含むコンテンツデータを取得するコンテンツデータ取得部と、ユーザの関心がある属性を示す関心属性と、ユーザの関心がある関心コンテンツを含むユーザデータを取得するユーザデータ取得部と、前記ユーザデータに基づいて、対象ユーザの関心属性と同一又は類似する関心属性を持つ他のユーザの関心コンテンツを、前記対象ユーザの関心が強いと推定される順に取得する推薦コンテンツ取得部と、取得した関心コンテンツの順位を、前記知名度を示す情報に基づいて変更する順位変更部と、変更後の順位に基づいて関心コンテンツを前記対象ユーザに推薦するコンテンツ推薦部と、を備えるレコメンドシステムを構成する。

Description

レコメンドシステム

　本発明は、レコメンドシステムに関する。

　従来、ショッピングサイト等のＷＥＢサイトにおいて、当該サイトを閲覧する個々のユーザに対して商品等をレコメンドする技術が知られている。特許文献１には、ユーザプロファイルとの一致度が高い商品プロファイルを有する商品をユーザにレコメンドする手法が記載されている。商品プロファイルは、商品に対して寄せられたコメントに含まれるキーワードに基づいて生成され、ユーザプロファイルはユーザが過去に購入した商品に対するコメントに含まれるキーワードに基づいて生成されることが記載されている。

特開２０１９－２１５７１７号公報

　しかし、従来の技術では、ユーザの趣味趣向に合う商品がレコメンドされるため、ユーザが既知の商品や似た商品が多く、ユーザにとって未知のコンテンツや未だ試したことのないコンテンツの発見に繋がりにくい。そのため、レコメンドされた、ユーザにとって目新しさのないコンテンツに対して、ユーザがアクセスしない傾向にあるという問題があった。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、ユーザにとって意外性のあるコンテンツをレコメンドする技術の提供を目的とする。

　上記の目的を達成するため、レコメンドシステムは、コンテンツの属性と、知名度を示す情報と、を含むコンテンツデータを取得するコンテンツデータ取得部と、ユーザの関心がある属性を示す関心属性と、ユーザの関心がある関心コンテンツを含むユーザデータを取得するユーザデータ取得部と、ユーザデータに基づいて、対象ユーザの関心属性と同一又は類似する関心属性を持つ他のユーザの関心コンテンツを、対象ユーザの関心が強いと推定される順に取得する推薦コンテンツ取得部と、取得した関心コンテンツの順位を、知名度を示す情報に基づいて変更する順位変更部と、変更後の順位に基づいて関心コンテンツを対象ユーザに推薦するコンテンツ推薦部と、を備える。

　すなわち、レコメンドシステムでは、対象ユーザの関心が強いと推定される順に並ぶ関心コンテンツの順序を、コンテンツ毎の知名度を示す情報に基づいて変更し、変更後の順位で関心コンテンツを対象ユーザに推薦する。そのためこのレコメンドシステムによれば、対象ユーザにとって関心はあるが目新しく意外性のあるコンテンツを対象ユーザに推薦できる可能性を高めることができる。

レコメンドシステムの構成を示すブロック図。図２Ａはコンテンツデータの一例を示す図、図２Ｂはユーザデータの一例を示す図。レコメンド処理のフローチャート。レビューの総数の分布例を示す図。

　ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）レコメンドシステムの構成：
（２）レコメンド処理：
（３）他の実施形態：

　（１）レコメンドシステムの構成：
図１は、本発明にかかるレコメンドシステム１０の構成を示すブロック図である。本実施形態において、レコメンドシステム１０は、サーバコンピュータで構成されており、クライアントとしてのナビゲーションシステム５０のユーザに対して、コンテンツの推薦（レコメンド）を行う。レコメンドシステム１０のクライアントは、複数存在しうるが図１ではそのうちの１台を示している。本実施形態において推薦されるコンテンツは、ナビゲーションシステムの目的地等として設定可能な施設（ＰＯＩ（Point Of Interest））である。

　レコメンドシステム１０は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ等を備える制御部２０、記録媒体３０、通信部４１を備えており、記録媒体３０やＲＯＭに記憶されたプログラムを制御部２０で実行することができる。本実施形態においては、このプログラムとしてレコメンドプログラム２１を実行可能である。通信部４１は、ナビゲーションシステム５０と通信を行う回路を備えており、制御部２０は、レコメンドプログラム２１の処理によってナビゲーションシステム５０と通信を行うことが可能である。

　ナビゲーションシステム５０は、目的地までのナビゲーション機能を備えた装置である。ナビゲーションシステム５０は、車載装置で構成されていてもよいし、タブレットやスマートフォン等の可搬型の端末として構成されてもよい。ナビゲーションシステム５０は、通信部５０ａとＧＮＳＳ受信部５０ｂと制御部５０ｃとユーザＩ／Ｆ部５０ｄを備えている。制御部５０ｃは、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，記録媒体を備え、ＲＯＭや記録媒体に記録されたナビゲーションプログラムを含む様々なプログラムをＣＰＵが実行可能である。

　通信部５０ａは、他の装置と無線通信するための通信回路を含んでいる。ナビゲーションシステム５０は通信部５０ａにより、レコメンドシステム１０と通信可能である。ユーザＩ／Ｆ部５０ｄは、ユーザが指示を入力し、また、ユーザに各種の情報を提供するためのインタフェース部である。ユーザＩ／Ｆ部５０ｄは、図示しないタッチパネル式のディスプレイやスイッチ、スピーカー等を備えている。すなわち、ユーザＩ／Ｆ部５０ｄは、画像や音声の出力部およびユーザによる指示の入力部を備えている。

　ＧＮＳＳ受信部５０ｂは、Global Navigation Satellite Systemの信号を受信する装置である。ＧＮＳＳ受信部５０ｂは、航法衛星からの電波を受信し、図示しないインタフェースを介して、ナビゲーションシステム５０の位置を算出するための信号を出力する。ナビゲーションプログラムを実行することにより、制御部５０ｃは、この信号を取得してナビゲーションシステム５０の位置を取得する。また、制御部５０ｃは、図示しない計時部より時刻を取得する。制御部５０ｃは、位置と時刻に基づいて、ナビゲーションシステム５０の位置が、既定時間以上の間、既定範囲内に留まっている場合に、ナビゲーションシステム５０のユーザが当該位置に滞在していると推定する。制御部５０ｃは、地図情報に基づいて、当該位置に存在する施設を特定する。なお、地図情報は、ナビゲーションシステム５０の記録媒体に記録されていてもよいし、図示しないナビゲーションサーバから取得する構成であってもよい。いずれにしても地図情報には、ＰＯＩとなりうる施設の位置や名称、施設ＩＤ、電話番号、施設ジャンル等を含む施設データが少なくとも含まれている。制御部５０ｃは、ユーザが訪問や滞在したと推定される施設の施設ＩＤとユーザＩＤとを対応付けて、レコメンドシステム１０に送信する。

　また、ユーザが、自身が訪問した施設に対するレビューを、ユーザＩ／Ｆ部５０ｄを操作してナビゲーションシステム５０に入力すると、制御部５０ｃは、ユーザＩＤと対応付けてレビューデータをレコメンドシステム１０に送信する。本実施形態において、レビューデータは、少なくともテキストデータを含んでいる。なおもちろん、当該施設の滞在時間帯に撮影された画像データがレビューデータに含まれていてもよい。また、ユーザは、お気に入りの施設ジャンルをユーザＩ／Ｆ部５０ｄを操作して入力すると、制御部５０ｃは、ユーザＩＤと対応付けてユーザのお気に入りの施設ジャンルをレコメンドシステム１０に送信する。

　ナビゲーションシステム５０において、お勧め施設を提示させるための既定の条件が成立した場合、制御部５０ｃは、ユーザＩＤとともに、レコメンド要求をレコメンドシステム１０に送信する。なお、本実施形態においては、レコメンド要求には、対象地域が含まれており、レコメンドシステム１０は対象地域内の施設を推薦施設として取得する。制御部５０ｃは、レコメンド要求に応じてレコメンドシステム１０から返信された施設を、ユーザＩ／Ｆ部５０ｄの表示部に表示する。上述の既定の条件としては、目的地設定のための施設検索等の特定の操作をユーザが行ったことであってもよいし、既定の時間が経過したことや、既定の距離を移動したこと、等であってもよい。対象地域は、ユーザが指定した地域であってもよいし、現在地を含む既定範囲であってもよい。

　レコメンドシステム１０は、ナビゲーションシステム５０から送信されたデータを、通信部４１を介して取得する。レコメンドシステム１０の記録媒体３０には、コンテンツデータ３０ａとユーザデータ３０ｂが記録されている。コンテンツデータ３０ａは、各コンテンツ、すなわち本実施形態の場合、各施設の施設ＩＤに、当該施設に関する様々な情報が対応付けられたデータである。より具体的に、コンテンツデータにおいては、施設ＩＤに対応付けて、当該施設の名称、位置情報、住所、電話番号、当該施設の施設ジャンルが予め含まれている。施設ジャンルは、ジャンル分けした場合に施設が属するジャンルを示している。施設ジャンルは階層構造になっていてもよい。なお、施設側が指定した当該施設のキーワードが予めコンテンツデータに含まれていてもよい。レコメンドシステム１０の運用過程において、施設に対するレビューデータがユーザから送信され、施設に対応付けて蓄積されていく。レビューデータは、ユーザが施設について抱く感想等を示すデータであり、レビューを行ったユーザのユーザＩＤと対応付けたテキストデータとして保存されている。レビューデータは、ナビゲーションシステム５０や、その他の各種情報端末からユーザＩＤと対応付けてレコメンドシステム１０に向けて送信される。

　ユーザデータ３０ｂは、ユーザＩＤに、ユーザに関する様々な情報が対応付けられたデータである。具体的に、ユーザデータは、ユーザの関心がある属性を示す関心属性と、ユーザの関心がある関心コンテンツとを含む。関心属性は、ユーザ自身の関心がある（お気に入りの）施設ジャンルや、関心のあるキーワードなどである。本実施形態においては、ナビゲーションシステム５０から送信された情報に基づいて関心属性や関心コンテンツが記録される。詳細は後述する。

　レコメンドプログラム２１は、ナビゲーションシステム５０のユーザに意外性のある施設をレコメンドする機能を実現するために、コンテンツデータ取得部２１ａと、ユーザデータ取得部２１ｂと、推薦コンテンツ取得部２１ｃと、順位変更部２１ｄと、コンテンツ推薦部２１ｅを備える。コンテンツデータ取得部２１ａの機能により、制御部２０は、コンテンツの属性と、知名度を示す情報と、を含むコンテンツデータを取得する。本実施形態において、制御部２０は、レビューデータから、キーワードを取得する。レビューデータにユーザが自らキーワードとして指定した単語が含まれる場合、制御部２０は、当該単語をキーワードとして取得する。また、施設の特徴を示す単語として予め決められた単語のうちのいずれかがレビューの文章内に含まれていた場合、制御部２０は当該単語をキーワードとして取得する。なお、キーワードについては、表現が相違していても同様の意味を持つキーワードが予め分類されており（例えば、リーズナブル、低価格、安い等）、キーワードは分類毎に取得される。制御部２０は、このようにして取得したキーワードを、施設ＩＤに対応付けて記録する（例えば、図２Ａを参照）。施設ジャンルは、本実施形態において、コンテンツの属性に相当する。

　さらに、制御部２０は、レビューデータを送信したユーザ数からレビューの総数をカウントし、施設ＩＤに対応付けて記録する（例えば、図２Ａを参照）。なお、１ユーザが１施設に対して投稿できるレビューは１件であるとして説明を続ける。レビューの総数は、本実施形態において、コンテンツの知名度を示す情報に相当する。本実施形態のレコメンドシステム１０においては、レビューの総数が多いほど、施設の知名度が高いとみなす。制御部２０は、コンテンツデータ取得部２１ａの機能により、このような処理を経て記録媒体３０に記録されているコンテンツデータ３０ａを取得する。

　ユーザデータ取得部２１ｂの機能により、制御部２０は、ユーザの関心がある属性を示す関心属性と、ユーザの関心がある関心コンテンツを含むユーザデータを取得する。本実施形態において、関心属性は、ユーザの関心がある、施設ジャンルや、キーワードである（図２Ｂを参照）。関心コンテンツは、ユーザの関心がある個々の施設である。制御部２０は、ナビゲーションシステム５０から送信された、ユーザ自ら入力した関心のある施設ジャンルやキーワードを、関心属性として取得する。他にも例えば、制御部２０は、ナビゲーションシステム５０から送信されたユーザの行動の履歴から自動的に関心属性を取得してもよい。具体的には例えば、ユーザが過去に既定回数以上、同じ施設ジャンルの施設を利用や訪問したことがある場合、当該施設ジャンルをユーザの関心属性として取得してもよい。

　また、過去にユーザが既定回数以上、訪問したことがある施設や、ユーザがお気に入りの施設としてナビゲーションシステム５０に登録した施設、ユーザがレビューデータを作成して送信した施設などを、制御部２０は、ユーザの関心コンテンツとして取得する。このようにして取得したユーザの関心属性や関心コンテンツを、制御部２０は、ユーザＩＤに対応付けて記録媒体３０にユーザデータとして保存する（例えば、図２Ｂを参照）。

　推薦コンテンツ取得部２１ｃの機能により、制御部２０は、ユーザデータに基づいて、対象ユーザの関心属性と同一又は類似する関心属性を持つ他のユーザの関心コンテンツを、対象ユーザの関心が強いと推定される順に取得する。すなわち、制御部２０は、ナビゲーションシステム５０からレコメンド要求を取得すると、ユーザデータ３０ｂを参照し、レコメンド要求の送信元のナビゲーションシステム５０のユーザ（すなわち、レコメンドを行う対象ユーザ）の関心属性を特定する。そして制御部２０は、特定した関心属性と同一の関心属性を持つ他のユーザを、ユーザデータ３０ｂの各ユーザの関心属性を参照して抽出する。本実施形態において、関心属性には、施設ジャンルとキーワードが含まれる。施設ジャンルには、予め他の施設ジャンルとの類似度が定義されており、制御部２０は、対象ユーザの関心がある施設ジャンルにとって類似度が高い順に既定種類の施設ジャンルを特定する。そして制御部２０は、当該施設ジャンルを関心のある施設ジャンルとする他のユーザをユーザデータ３０ｂの各ユーザの関心属性を参照して抽出する。また、制御部２０は、対象ユーザの関心があるキーワードと同一のキーワードを関心属性として持つ他のユーザを、ユーザデータ３０ｂの各ユーザの関心属性を参照して抽出する。キーワードについては、表現が相違していても同様の意味を持つキーワードが予め分類されており、制御部２０は、対象ユーザの関心のあるキーワードが属する分類に属する他の表現のキーワードを関心属性として持つ他のユーザも抽出する。このような他のユーザは複数存在しうる。

　制御部２０は、抽出した他のユーザの関心コンテンツ（関心のある施設）のうち、さらに、レコメンド要求における対象地域内の施設を抽出し、抽出した施設を、対象ユーザの関心が強いと推定される順に順位付けする。例えば、制御部２０は、施設ジャンルの類似度を示す値Ｒ_１を各関心コンテンツに付与する。Ｒ_１は施設ジャンルが同一の場合最も大きい値であり、その他は類似度が高いほど大きい値である。また、制御部２０は、対象ユーザの関心のあるキーワードとの一致度を示す値Ｒ_２を各関心コンテンツに付与する。Ｒ_２は、対象ユーザの関心があるキーワードの分類と分類が一致するキーワードを多く持つ関心コンテンツほど大きな値となる。例えば、対象ユーザの関心のあるキーワードが、「駅に近い」、「リーズナブル」、「ファミリー」の３つである場合、その全てのキーワードの分類が対応付けられたコンテンツに付与される値Ｒ_２は、最も大きい値であり、そのうちの２つが対応付けられたコンテンツが２番目に大きな値であり、そのうちの１つが対応付けられたコンテンツが３番目に大きな値であり、３つのキーワードの全てが対応付けられていないコンテンツは最も小さい値である。

　制御部２０は、各コンテンツに付与された値Ｒ_１と値Ｒ_２とを合計した評価値Ｖ_１を算出し、降順（対象ユーザの関心が強いと推定される順）に、コンテンツを並び替える。すなわち、制御部２０は、対象ユーザの関心が強いと推定される順に関心コンテンツを取得する。なお、この段階では、対象ユーザが既知のコンテンツが上位に含まれている可能性がある。

　続いて、順位変更部２１ｄの機能により、制御部２０は、上述のようにして取得した関心コンテンツの順位を、知名度を示す情報に基づいて変更する。本実施形態において、知名度を示す情報は、コンテンツに対して行われたレビューの総数である。本実施形態において制御部２０は、レビューの総数が多い（レビューしたユーザ数が多い）ほど、知名度が高いと見なす。制御部２０は、レビューの総数が多い関心コンテンツほど順位が上昇するように設定された重みを用いて順位を変更する。例えば、まず制御部２０は、レビューの総数を規格化する。具体的には例えば、値Ｒ_１や値Ｒ_２が取り得る値の範囲が０～Ｒ_maxである場合、制御部２０は、抽出された関心コンテンツのレビューの総数の最大値がＲ_maxとなるように、抽出された各関心コンテンツのレビューの総数を規格化する。そして制御部２０は、レビューの総数を規格化した値に１以上の重み係数を乗算した値Ｒ_３を各コンテンツに付与し、値Ｒ_１と値Ｒ_２の評価値Ｖ_１に加算する。制御部２０は、加算後の評価値Ｖ_２を降順に並び替える。このようにすることで、並び替え前の段階では下位にあるが知名度が高いコンテンツの順位を、上昇させやすくすることができる。従って、対象ユーザにとって目新しく意外性のあるコンテンツの順位が上昇しやすくなる。

　続いて、順位変更部２１ｄの機能により、制御部２０は、知名度を示す情報に基づいて順位が変更された関心コンテンツのうち、レビューデータに対象ユーザの関心属性を示す内容を含む関心コンテンツであって、対象ユーザの関心属性以外の属性の関心コンテンツの順位が上昇するように設定された重みを用いて順位を変更する。すなわち、本実施形態においては、対象ユーザの関心属性の少なくとも一部をレビューデータに含むが、対象ユーザの関心のある施設ジャンルには属さないようなコンテンツの順位が上昇しやすいように重みが設定される。

　例えば、図２Ｂに示すユーザ１が対象ユーザであるとして説明を続ける。ユーザ１の関心属性は、イタリアンレストラン（施設ジャンル）、駅に近い（キーワード）、リーズナブル（キーワード）、ファミリー（キーワード）である。知名度に基づく並び替え後の順位が、例えば図２Ａに示す順であるとすると、８位のフレンチＣについては、キーワード（レビューデータから抽出された）に対象ユーザの関心属性を示す「イタリアン」が含まれているが、フレンチＣは対象ユーザの関心属性（関心のある施設ジャンル）以外の施設ジャンル（フレンチレストラン）に属する施設である。同様に、９位の創作Ａも、キーワードに対象ユーザの関心属性を示す「イタリアン」が含まれているが、対象ユーザの関心属性（関心のある施設ジャンル）以外の施設ジャンル（創作料理レストラン）に属する施設である。制御部２０は、このように、レビューデータから抽出されたキーワードに対象ユーザの関心属性を示す内容を含むが対象ユーザの関心属性としての施設ジャンル以外の施設ジャンルの施設を抽出し、当該施設の評価値Ｖ_２に、例えば１より大きな値の重み係数を乗じ、処理後の評価値Ｖ_２を降順に並べ替える。このようにすることで、並び替え前の段階では下位にあり、対象ユーザにレコメンドされにくかったコンテンツの順位を、上昇させやすくすることができる。

　続いて、コンテンツ推薦部２１ｅの機能により、制御部２０は、変更後の順位に基づいて関心コンテンツを対象ユーザに推薦する。すなわち、制御部２０は、上述のように順位変更部２１ｄの機能により並べ替えられた順位のうち、上位Ｘ個の施設の情報をナビゲーションシステム５０に送信する。ナビゲーションシステム５０は、レコメンドシステム１０から上位Ｘ個の施設の情報を受信すると、ユーザＩ／Ｆ部５０ｄにＸ個のコンテンツを表示させる。

　以上のように、本実施形態によれば、対象ユーザの関心が強いと推定される順に並ぶ関心コンテンツの順序が、コンテンツ毎の知名度を示す情報に基づいて変更され、さらに、対象ユーザの関心属性を示す内容を含むが対象ユーザの関心属性以外の属性に属するコンテンツの順位が上昇しやすいように設定された重みを用いて順位が変更される。そして、変更後の順位で関心コンテンツが対象ユーザに推薦される。そのため本実施形態によれば、対象ユーザにとって関心はあるが目新しく意外性のあるコンテンツを対象ユーザに推薦できる可能性を高めることができる。

　（２）レコメンド処理：
次に、制御部２０が実行するレコメンド処理を、図３を参照しながら説明する。レコメンド処理は、制御部２０が、通信部４１を介してナビゲーションシステム５０から対象ユーザに対するレコメンド要求を受信した場合に実行される。レコメンド処理が開始されると、制御部２０は、推薦コンテンツ取得部２１ｃの機能により、対象ユーザの関心属性と同一または類似する関心属性を持つ他のユーザの関心コンテンツを、対象ユーザの関心が強いと推定される順に取得する（ステップＳ１００）。すなわち、制御部２０は、ナビゲーションシステム５０から取得した対象ユーザのユーザＩＤとユーザデータ３０ｂに基づいて、対象ユーザの関心属性を特定する。制御部２０は、対象ユーザの関心属性と同一または類似する関心属性を持つ他のユーザを特定する。そして、制御部２０は、特定された他のユーザの関心コンテンツを特定し、対象ユーザの関心が強いと推定される順に並び替える。より具体的には、上述の評価値Ｖ_１に基づいて降順に並べ替えられる。

　続いて、制御部２０は、順位変更部２１ｄの機能により、取得した関心コンテンツの順位を、知名度を示す情報に基づいて変更する（ステップＳ１０５）。本実施形態においては、制御部２０は、レビューの総数が多い関心コンテンツほど順位が上昇するように設定された重みを用いて順位を変更する。具体的には、上述の評価値Ｖ_２に基づいて降順に並べ替えられる。

　続いて、制御部２０は、順位変更部２１ｄの機能により、レビューデータに対象ユーザの関心属性を示す内容を含む関心コンテンツであって、対象ユーザの関心属性以外の属性の関心コンテンツの順位が上昇するように設定された重みを用いて順位を変更する（ステップＳ１１０）。具体的には、制御部２０は、キーワードに対象ユーザの関心属性（施設ジャンル）を示す内容を含むが対象ユーザの関心のある施設ジャンルとは異なる施設ジャンルに属する施設の評価値Ｖ_２に、例えば１より大きな値の重み係数を乗じ、処理後の評価値Ｖ_２を降順に並べ替える。

　続いて、制御部２０は、コンテンツ推薦部２１ｅの機能により、上位Ｘ個の関心コンテンツをナビゲーションシステム５０に出力する（ステップＳ１１５）。具体的には、制御部２０は、ステップＳ１１０の処理後の順位のうち、上位Ｘ個の施設の情報を、レコメンド要求の送信元のナビゲーションシステム５０に送信する。ナビゲーションシステム５０は、レコメンドシステム１０から上位Ｘ個の施設の情報を受信すると、ユーザＩ／Ｆ部５０ｄにＸ個のコンテンツを表示させる。

　（３）他の実施形態：
以上の実施形態は本発明を実施するための一例であり、他にも種々の実施形態を採用可能である。例えば、レコメンドシステム１０は複数の装置（サーバ、クライアント等）で構成されていてもよい。例えば、レコメンドシステムを構成する推薦コンテンツ取得部２１ｃ、順位変更部２１ｄ、コンテンツ推薦部２１ｅがクライアント装置に存在していても良い。上述の実施形態の一部の構成が省略されてもよいし、処理の順序が変動または省略されてもよい。

　レコメンドシステムがレコメンドする対象のコンテンツは、ナビゲーション機能における目的地となりうる施設に限定されない。コンテンツは、イベント情報であってもよい。また、ナビゲーションシステム以外でも、例えばショッピングサイトやその他のサイト、スマートフォンアプリ等において、商品やサービス、機能のお勧めを提示する場合にも本発明を適用できる。

　属性は、コンテンツを同種のグループに分類する際にグループに属するコンテンツの特徴を示す指標である。例えば、ユーザが特定の種類のコンテンツに関心がある場合、当該特定の種類が関心属性である。また、ユーザが関心を持つ個別のコンテンツが関心コンテンツである。推薦コンテンツ取得部は、ユーザデータに基づいて、対象ユーザの関心属性と同一又は類似する関心属性を持つ他のユーザの関心コンテンツを、対象ユーザの関心が強いと推定される順に取得することができればよく、その方法は上記実施形態の例に限定されない。例えば、対象ユーザの居住地域や年齢層、性別、家族構成などのユーザプロファイルが類似する他のユーザは、対象ユーザと関心属性が類似すると推定し、当該他のユーザを抽出するようにしてもよい。そして、抽出した複数の他のユーザの関心コンテンツの中で重複数（関心コンテンツとするユーザの数）が多いものから順に並べ替える構成であってもよい。
関心の強度を示す情報（例えば、ユーザの操作による指定の頻度等）が予め定義され、当該情報に基づいて関心の強度を定量化してもよい。そして、関心属性が対象ユーザと同一または類似する他のユーザにとって関心の強い順は対象ユーザにとっても関心が強い順であると見なしても良い。

　知名度は、多数のユーザ（対象ユーザが含まれていてもよいし含まれていなくてもよい）に知られているか否かを示す指標であり、コンテンツの知名度を示す情報は、メディアの掲載件数や、サーチエンジンにおける表示順位等であってもよい。コンテンツの知名度を示す情報は、コンテンツに対してなんらかの行動を起こしたユーザの数で定義されていてもよい。ユーザの行動は、コンテンツに対するレビューであってもよいし、他にも例えば、当該コンテンツの情報の閲覧、お気に入りへの登録、等であってもよい。

　上記実施形態においては、レビューの総数が多い関心コンテンツほど順位が上昇するように設定された重みを用いて順位が変更される構成であったが、レビューの総数が多い関心コンテンツほど順位が下降するように設定された重みを用いて順位が変更されてもよい。この場合、知名度が高いコンテンツの順位は下降しやすくなり、その結果、知名度が低いコンテンツの順位が上昇しやすくなる。従って、上位から順にコンテンツが推薦される場合、知名度が低い、すなわち、対象ユーザにとって未知で意外性のあるコンテンツをレコメンドできる可能性が高まる。例えば、レビューの総数を規格化した値に負の重み係数を乗算した値を上記実施形態における値Ｒ_３に置き換えることで、レビュー総数が多いコンテンツの順位を下降しやすくすることができる。

　順位変更部は、コンテンツに対するレビューの総数が信用性を示す基準を満たすか否かに応じて、知名度を示す情報に基づく順位変更の態様を切り替えるように構成されてもよい。具体的には、順位変更部は、総数が当該基準を満たさない場合に、総数が多い関心コンテンツほど順位が上昇するように設定された重みを用いて順位を変更し、レビューの総数が当該基準を満たす場合に、総数が多い関心コンテンツほど順位が下降するように設定された重みを用いて順位を変更するように構成されてもよい。
  信用性を示す基準は、推薦コンテンツ取得部で取得された各関心コンテンツのレビューの総数がそれぞれの知名度と相関がある（すなわち総数が相対的に多いコンテンツは相対的に知名度が高く、総数が相対的に少ないコンテンツは相対的に知名度が低い）と見なすのに十分な量であることを示す指標である。順位変更部は、基準を満たす場合は、各コンテンツのレビュー数が当該コンテンツの知名度を示す情報として信用性があると見なし、基準を満たさない場合は、各コンテンツのレビュー数は当該コンテンツの知名度を示す情報として信用性がないと見なす。
  コンテンツのレビューの総数が基準を満たす場合、順位変更部は、レビューの総数が相対的に少ないコンテンツは知名度が相対的に低いコンテンツであると見なし、総数が多い（知名度が高い）関心コンテンツほど順位が下降するように設定された重みを用いて順位を変更する。その結果、総数が少ない（知名度が低い）関心コンテンツの順位が上昇しやすくなる。その結果、対象ユーザにとって未知で意外性のあるコンテンツをレコメンドできる可能性が高まる。
  一方、コンテンツのレビューの総数が基準を満たさない場合、順位変更部は、レビューの総数が相対的に少ないコンテンツは、知名度が低いためにレビュー数が少ないのか、知名度は低くないが偶然レビュー数が少ないのか判断が困難であると見なす。また、コンテンツのレビューの総数が基準を満たさない場合、順位変更部は、レビューの総数が相対的に多いコンテンツは知名度が低くはない可能性があると見なす。そして、順位変更部は、コンテンツのレビューの総数が基準を満たさない場合、総数が多い関心コンテンツほど順位が上昇するように設定された重みを用いて順位を変更する。その結果、並び替え前の段階では下位にあるが知名度が高い可能性があるコンテンツの順位を、上昇させやすくすることができる。従って、対象ユーザにとって目新しく意外性のあるコンテンツの順位が上昇しやすくなる。
  信用性を示す基準は、様々な態様を想定可能である。信用性を示す基準の一例として、次のような基準を採用してもよい。図４は、Ｎ個の関心コンテンツのレビューの総数をそれぞれ示すグラフであり、説明の便宜のためにレビューの総数順にコンテンツをソートしたグラフの例である（順位変更部による順位変更前のコンテンツの順位や、順位変更後のコンテンツの順位を示すものではない）。縦軸はレビューの総数であり、横軸は各コンテンツである。順位変更部は、Ｎ個のコンテンツのうちのレビュー数が閾値Ｔｈ以上のコンテンツの占める割合が例えば５０％以上である場合、各コンテンツに対するレビューの総数が信用性を示す基準を満たすと判断し、５０％未満である場合、当該基準を満たさないと判断する。例えば分布ｄ１は、レビュー数が閾値Ｔｈ以上のコンテンツの個数が５０％以上である例を示しており、分布ｄ２は、レビュー数が閾値Ｔｈ以上のコンテンツの個数が５０％未満である例を示している。順位変更部は、分布ｄ１のように信用性を示す基準を満たす場合は、上述したように総数が相対的に少ない（知名度が低い）関心コンテンツの順位を上昇しやすくし、分布ｄ２のように信用性を示す基準を満たさない場合は、上述したように総数が相対的に多い（知名度が低くない可能性がある）関心コンテンツの順位を上昇しやすくする。
  なお、信用性を示す基準の他の例として、次のような基準を採用してもよい。順位変更部は、関心コンテンツのうち最もレビューの総数が多いコンテンツの当該レビュー総数の例えば５０％に相当する値と、閾値Ｔｈを比較する。順位変更部は、当該値が閾値Ｔｈ以上の場合、各コンテンツに対するレビューの総数が信用性を示す基準を満たすと判断し、当該値が閾値Ｔｈ未満の場合、各コンテンツに対するレビューの総数が信用性を示す基準を満たさないと判断する。例えば分布ｄ１は最大レビュー数（Ｌ_１ｍａｘ）の５０％の値Ｌ_１が閾値Ｔｈ以上である例を示しており、分布ｄ２は最大レビュー数（Ｌ_２ｍａｘ）の５０％の値Ｌ_２が閾値Ｔｈ未満である例を示している。順位変更部は、分布ｄ１のように信用性を示す基準を満たす場合は、上述したように総数が相対的に少ない（知名度が低い）関心コンテンツの順位を上昇しやすくし、分布ｄ２のように信用性を示す基準を満たさない場合は、上述したように総数が相対的に多い（知名度が低くない可能性がある）関心コンテンツの順位を上昇しやすくする。

　順位変更部は、知名度を示す情報に基づいて順位が変更された関心コンテンツのうち、レビューデータに対象ユーザの関心属性を示す内容を含む関心コンテンツであって、対象ユーザの関心属性以外の属性の関心コンテンツの順位が下降するように設定された重みを用いて順位を変更する構成であってもよい。例えば、レビューデータに対象ユーザの関心属性を示す内容を含む関心コンテンツであって、対象ユーザの関心属性以外の属性の関心コンテンツの評価値Ｖ_２に、１未満の重み係数を乗じるようにしてもよい。そのようにすることにより例えば、図２Ａの例において、イタリアンを好むユーザにはイタリアンというキーワードを含む施設の順位が下降しやすいようにすることができる。その結果、対象ユーザにとって意外性のあるコンテンツの順位が相対的に上昇させることが可能である。

　なお、上記実施形態では、知名度を示す情報に基づいて順位を変更した後、さらに、対象ユーザの関心属性以外の属性の関心コンテンツの順位を変動させる構成であったが、知名度を示す情報に基づいて変更した順位で、関心コンテンツを推薦してもよい。
さらに、本発明は、キーワードだけでなく、キーフレーズに対しても適応可能ある。例えば、「和風なイタリアン」や、「雰囲気のいいお店」などの修飾語のついた文章に対しても同様に適応可能である。

　さらに、本発明の手法は、プログラムや方法としても適用可能である。また、以上のようなシステム、プログラム、方法は、単独の装置として実現される場合もあれば、車両に備えられる各部と共有の部品を利用して実現される場合もあり、各種の態様を含むものである。また、一部がソフトウェアであり一部がハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。さらに、システムを制御するプログラムの記録媒体としても発明は成立する。むろん、そのプログラムの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし半導体メモリであってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。

１０…レコメンドシステム、２０…制御部、２１…レコメンドプログラム、２１ａ…コンテンツデータ取得部、２１ｂ…ユーザデータ取得部、２１ｃ…推薦コンテンツ取得部、２１ｄ…順位変更部、２１ｅ…コンテンツ推薦部、３０…記録媒体、３０ａ…コンテンツデータ、３０ｂ…ユーザデータ、４１…通信部、５０…ナビゲーションシステム、５０ａ…通信部、５０ｂ…ＧＮＳＳ受信部、５０ｃ…制御部、５０ｄ…ユーザＩ／Ｆ部

Claims

　コンテンツの属性と、知名度を示す情報と、を含むコンテンツデータを取得するコンテンツデータ取得部と、
　ユーザの関心がある属性を示す関心属性と、ユーザの関心がある関心コンテンツを含むユーザデータを取得するユーザデータ取得部と、
　前記ユーザデータに基づいて、対象ユーザの関心属性と同一又は類似する関心属性を持つ他のユーザの関心コンテンツを、前記対象ユーザの関心が強いと推定される順に取得する推薦コンテンツ取得部と、
　取得した関心コンテンツの順位を、前記知名度を示す情報に基づいて変更する順位変更部と、
　変更後の順位に基づいて関心コンテンツを前記対象ユーザに推薦するコンテンツ推薦部と、
を備えるレコメンドシステム。
　前記知名度を示す情報は、前記コンテンツに対して行われたレビューの総数であり、
　前記順位変更部においては、前記総数が多い関心コンテンツほど順位が上昇するように設定された重みを用いて順位が変更され、
　前記コンテンツ推薦部においては、上位から順に関心コンテンツが推薦される、
請求項１に記載のレコメンドシステム。
　前記知名度を示す情報は、前記コンテンツに対して行われたレビューの総数であり、
　前記順位変更部においては、前記総数が多い関心コンテンツほど順位が下降するように設定された重みを用いて順位が変更され、
　前記コンテンツ推薦部においては、上位から順に関心コンテンツが推薦される、
請求項１に記載のレコメンドシステム。
　前記知名度を示す情報は、前記コンテンツに対して行われたレビューの総数であり、
　前記順位変更部においては、
　　前記総数が信用性を示す基準を満たさない場合、前記総数が多い関心コンテンツほど順位が上昇するように設定された重みを用いて順位が変更され、
　　前記総数が前記基準を満たす場合、前記総数が多い関心コンテンツほど順位が下降するように設定された重みを用いて順位が変更され、
　前記コンテンツ推薦部においては、上位から順に関心コンテンツが推薦される、
請求項１に記載のレコメンドシステム。
　前記コンテンツデータは、前記コンテンツに対するレビューデータを含み、
　前記順位変更部は、前記知名度を示す情報に基づいて順位が変更された関心コンテンツのうち、前記レビューデータに前記対象ユーザの関心属性を示す内容を含む関心コンテンツであって、前記対象ユーザの関心属性以外の属性の関心コンテンツの順位が上昇するように設定された重みを用いて順位を変更する、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のレコメンドシステム。
　前記コンテンツデータは、前記コンテンツに対するレビューデータを含み、
　前記順位変更部は、前記知名度を示す情報に基づいて順位が変更された関心コンテンツのうち、前記レビューデータに前記対象ユーザの関心属性を示す内容を含む関心コンテンツであって、前記対象ユーザの関心属性以外の属性の関心コンテンツの順位が下降するように設定された重みを用いて順位を変更する、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のレコメンドシステム。