(57)【要約】【課題】協調フィルタリングを適用することで、選別処理時間を顕著に短縮可能なフィルタリングシステムを提供する。【解決手段】データ分解解析部１００が、ユーザにより入力された「データ」を「情報要素」に分解し当該「情報要素」を抽出する。データ対生成部２００は、「データ」に対する「評価」を当該「データ」から分解した「情報要素」に割り当て、「ユーザ」「情報要素」「評価」からなるデータ対を生成する。協調フィルタリング処理部３００が、協調フィルタリング処理を行い、複数の「推薦候補ユーザ」「推薦候補情報要素」「評価推定値」のデータ対を生成する。データ変換部４００が、「データ」に対する総合評価推定値を算出し、「推薦データ」及び「推薦ユーザ」を決定することで推薦リストを作成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定データと、当該データへのユーザによる評価値と、当該ユーザに関する情報とが入力され、協調フィルタリングを用いて推薦データ群を選別するフィルタリングシステムであって、
前記データから、当該データの各エレメント値に応じて定まる情報要素を抽出する抽出手段と、
前記データへのユーザによる評価値を、前記抽出手段により当該データから抽出された各情報要素に割り当てることで、この情報要素と評価値と評価したユーザに関する情報とからなる１以上のデータ対を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された１以上の前記データ対に対して、他のユーザによる入力履歴を基に、協調フィルタリングを適用することで、推薦候補となる情報要素とその評価値と評価したユーザに関する情報とからなる１以上の推薦候補データ対を生成する協調フィルタリング手段と、
前記協調フィルタリング手段により生成された推薦候補データ対と、前記抽出手段により抽出される情報要素及びその抽出元のデータに基づいて、当該抽出元のデータに対する推薦データ群を生成する推薦手段と、
を備えることを特徴とするフィルタリングシステム。
【請求項２】
前記推薦手段は、複数の前記推薦候補データ対が有する情報要素が前記抽出手段により抽出された情報要素の抽出元のデータを構成するように、前記推薦候補データ対を組み合わせることで、当該抽出元のデータに対する推薦データ群を生成することを特徴とする請求項１に記載のフィルタリングシステム。
【請求項３】
前記推薦手段は、前記推薦候補データ対を組み合わせることで、各推薦候補データ対が有する評価値の和をとり、当該評価値の和が所定の閾値を上回ると判定する場合に、この推薦候補データ対の組み合わせを推薦データ群とすることを特徴とする請求項２に記載のフィルタリングシステム。
【請求項４】
前記推薦データ群は、前記抽出元のデータを構成するように、各推薦候補データ対が有する情報要素を組み合わせてなる推薦データと、当該推薦データを評価するユーザに関する情報を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のフィルタリングシステム。
【請求項５】
前記データ抽出手段は、前記データから、当該データの各エレメント値に対して予め定められた所定の範囲毎に、情報要素を抽出することを特徴とする請求項１に記載のフィルタリングシステム。
【請求項６】
前記測定データは、ＸＭＬデータであることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載のフィルタリングシステム。
【請求項７】
前記測定データは、少なくとも時刻情報を含んでいることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載のフィルタリングシステム。
【請求項８】
前記測定データは、画像や音声に関する情報を含むことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載のフィルタリングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フィルタリング技術に係り、時刻等の連続値を含むデータを対象とする場合であっても協調フィルタリングを適用することが可能なデータフィルタリングシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、多数のデータからユーザが必要とするデータを提示する手法として、種々のデータフィルタリングが提案されており、特に、そのうちの一つとして、協調フィルタリングが一般的に採用されている（その一例として、特許文献１参照）。この協調フィルタリングでは、フィルタリングの単位となる「もの」の特性に基づいて対象となるデータを選別するのではなく、種々のデータに評価を与えるユーザのうち、相関の高いユーザにより高い評価が与えられている「もの」を選び出すという手法をとる。
【０００３】
例えば、協調フィルタリングは、電子商取引のシステムによく用いられ、例えば、選び出す商品が本である場合には、著者、ジャンル、タイトル、出版社等である商品の特性を基にして商品を選別するのではなく、この種の商品に対して、似たような評価を与えるユーザが高評価を与えた商品を選別する。実際には、商品に対して与える評価値ベクトルによる相関をユーザの類似度として利用することで、相関の高いユーザが高い評価を与えている商品を選別する手法をとる。
【０００４】
このように、協調フィルタリングでは、「もの」の特性によるものではなく、ユーザ間によりその「もの」に与えられる評価の類似性に基づいてフィルタリングが行われるため、フィルタリングシステムに対してユーザによる「もの」の特性の指定を要せずに、所望の「もの」を選び出すことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第３４４３０９０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上記のような協調フィルタリングでは、例えばネットワークシステムの障害情報のように、発生時刻、場所、障害の種別などが含まれるデータが対象となる場合がある。
【０００７】
この場合には、発生時刻がデータ毎に異なるので、どれひとつとして同じデータはないことになる。このようなデータに対して協調フィルタリングを適用すれば、各障害情報をフィルタリングの単位として取り扱うため、当該フィルタリングの単位とした「もの」の数が非常に多くなり、それ故に、選別処理に多大な時間を要するといった問題が生じる。
【０００８】
本発明は、上記のような問題を解消するために提案されたものであって、その目的は、協調フィルタリングを適用することで、発生時刻などが含まれるデータを選別する場合であっても、選別処理時間を顕著に短縮可能なフィルタリングシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した目的を達成するために、本発明は、測定データと、当該データへのユーザによる評価値と、当該ユーザに関する情報とが入力され、協調フィルタリングを用いて推薦データ群を選別するフィルタリングシステムであって、前記データから、当該データの各エレメント値に応じて定まる情報要素を抽出する抽出手段と、前記データへのユーザによる評価値を、前記抽出手段により当該データから抽出された各情報要素に割り当てることで、この情報要素と評価値と評価したユーザに関する情報とからなる１以上のデータ対を生成する生成手段と、前記生成手段により生成された１以上の前記データ対に対して、他のユーザによる入力履歴を基に、協調フィルタリングを適用することで、推薦候補となる情報要素とその評価値と評価したユーザに関する情報とからなる１以上の推薦候補データ対を生成する協調フィルタリング手段と、前記協調フィルタリング手段により生成された推薦候補データ対と、前記抽出手段により抽出される情報要素及びその抽出元のデータに基づいて、当該抽出元のデータに対する推薦データ群を生成する推薦手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、前記推薦手段が、複数の前記推薦候補データ対が有する情報要素が前記抽出手段により抽出された情報要素の抽出元のデータを構成するように、前記推薦候補データ対を組み合わせることで、その各推薦候補データ対が有する評価値の和をとり、当該評価値の和が所定の閾値を上回ると判定する場合に、この推薦候補データ対の組み合わせを推薦データ群とする点も本発明の一態様である。
【００１１】
さらに、本発明は、前記データ抽出手段が、前記データから、当該データの各エレメント値に対して予め定められた所定の範囲毎に、情報要素を抽出することも特徴として包含する。
【発明の効果】
【００１２】
以上のような本発明によれば、対象とするデータに時刻や場所などの情報を含むような場合であっても、入力されたデータを情報要素に分解し情報要素毎に協調フィルタリングを適用することができるので、リアルタイム性を確保しつつ、フィルタリングを実現することが可能なフィルタリングシステムを提供することができる。また、情報要素に分解する際に予め定められた値の範囲を情報要素とすることで、入力されるデータの各エレメントの値が時刻や気温などの連続値や桁数が多い離散値の場合であっても、情報要素の数を削減することができ、それ故に、協調フィルタリングの処理時間を短縮することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る全体構成を示すブロック図
【図２】本発明の第１の実施形態に係るデータ分解解析部の具体的な構成を示すブロック図
【図３】本発明の第１の実施形態に係る入力データの一例を示す図
【図４】本発明の第１の実施形態に係る情報要素定義テーブルの構成例を示す図
【図５】本発明の第１の実施形態に係る情報要素リストの一例を示す図
【図６】本発明の第１の実施形態に係るデータ対生成部の具体的な構成を示すブロック図
【図７】本発明の第１の実施形態に係るフィルタリングシステムに入力されるデータ群の一例を示す図
【図８】本発明の第１の実施形態に係るデータ対成部により生成されたデータ対のリストの一例を示す図
【図９】本発明の第１の実施形態に係るデータ変換部の具体的な構成を示すブロック図
【図１０】本発明の第１の実施形態に係る協調フィルタリング処理部から出力される推薦候補データ対を示す図
【図１１】本発明の第１の実施形態にデータ変換部による出力結果の一例を示す図
【図１２】本発明の第１の実施形態に係るフィルタリングシステムの作用概略の一例を示すフローチャート。
【図１３】本発明の第１の実施形態に係るフィルタリングシステムのデータ分解解析処理の一例を示すフローチャート。
【図１４】本発明の第１の実施形態に係るフィルタリングシステムのデータ対生成処理の一例を示すフローチャート。
【図１５】本発明の第１の実施形態に係るフィルタリングシステムの推薦データへの変換処理の一例を示すフローチャート。
【図１６】本発明の第２の実施形態に係るデータ分解解析部により生成された情報要素のリストの一例を示す図
【図１７】本発明の他の実施形態に係る情報要素定義テーブルの構成例を示す図
【図１８】本発明の他の実施形態に係る情報要素リストの一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
［本実施形態］
［１．第１の実施形態］
［１．１．全体構成］
次に、本発明を実施するための第１の実施形態に係るデータフィルタリングシステムの全体構成を、図１を参照して以下に説明する。なお、図１は、本発明によるデータフィルタリングシステムの全体構成を示すブロック図である。また、このフィルタリングシステムには、時刻や天候などの各種エレメントから構成される測定データ（以下、「データ」と称する）と、当該「データ」を入力するユーザの情報（以下、「ユーザ」と称する）と、当該「データ」に対する「ユーザ」による評価情報（以下、「評価」あるいは「ｒａｔｉｎｇ（ユーザ，データ）」と称する）を含む入力データ群が入力されるものとする。
【００１５】
図１に示す通り、第１の実施形態に係るデータフィルタリングシステムは、ユーザ側から入力される「データ」を、当該「データ」を構成する各種エレメントに基づいて所定の「情報要素」に分解するデータ分解解析部１００（「抽出手段」に対応する）を備えている。また、このデータ分解解析部１００により分解された「情報要素」と、ユーザ側から入力されるデータ群である「ユーザ」及び「評価」に基づいて、「ユーザ」「情報要素」「評価」から構成されるデータ対を生成するデータ対生成部２００（「生成手段」に対応する）を備えている。
【００１６】
加えて、データ対生成部２００から出力される「ユーザ」「情報要素」「評価」から構成されるデータ対を基に、協調フィルタリング処理を実行し、推薦候補となるユーザ（以下、「推薦候補ユーザ」と称する）と、推薦候補となる情報要素（以下、推薦候補情報要素」と称する）と、その評価度合いを示す「評価推定値」と、からなるデータ対を生成し、出力する協調フィルタリング処理部３００（「協調フィルタリング手段」に対応する）を備えている。なお、この協調フィルタリング処理部３００は、従来から存在する一般的なものと構成を同じにする。
【００１７】
さらに、図１の通り、協調フィルタリング処理部３００により出力される「推薦候補ユーザ」「推薦候補情報要素」「評価推定値」からなる複数のデータ対を基に、「推薦候補情報要素」から上記「データ」を再構成した際の総合評価推定値を求め、その上で、当該総合評価推定値に基づいて、「推薦データ」と、このデータを推薦する「推薦ユーザ」を決定するデータ変換部４００（「推薦手段」に対応する）を備えている。
【００１８】
［１．２．具体的な構成］
次に、上記データ分解解析部１００、データ対生成部２００、協調フィルタリング処理部３００、データ変換部４００の具体的な構成について、図２〜１１を参照して詳述する。なお、図２は、データ分解解析部１００の具体的な構成を示すブロック図であり、図６は、データ対生成部２００の具体的な構成を示すブロック図であり、図９は、データ変換部４００の具体的な構成を示すブロック図である。また、以下では、一例として、入力される「データ」をＸＭＬデータとし、当該ＸＭＬデータの各種エレメントの値がデータ分解時の情報要素に対応するものとする。
【００１９】
［１．２．１．データ分解解析部］
まず、データ分解解析部１００は、図２に示す通り、入力される「データ」がＸＭＬデータの場合において、当該ＸＭＬデータの各種エレメントと、後述するデータ分解時の単位要素となる「情報要素」との関係が定義された情報要素定義テーブル１０１を備えている。
【００２０】
例えば、データフィルタリングシステムに入力される「データ」が、図３に示すような、天候、地域、原因の３種のエレメントから構成される場合（ここでは各エレメントの値が、晴れ、関東、不明である例を示している。）においては、情報要素定義テーブル１０１は、一例として図４のようになる。すなわち、図４に示す通り、この情報要素定義テーブル１０１では、天候エレメントが晴れ、曇り、雨の３通り、地域エレメントが関東、関西の２通り、原因エレメントが人間、動植物、自然現象、不明の４通りの値をとり、情報要素がエレメントの各値に対応するよう定義されている。つまり、この図４の例においては、９つの「情報要素」が存在する。
【００２１】
また、データ分解解析部１００は、情報要素定義テーブル１０１に対して、入力された「データ」の各種エレメントに対応する「情報要素」を問い合わせ、該当する「情報要素」を当該「データ」から抽出する情報要素抽出手段１０２を備えている。例えば、図３に示したように、入力された「データ」の天候エレメントが晴れ、地域エレメントが関東、原因エレメントが不明という値であれば、図４に示した情報要素定義テーブル１０１を参照し、情報要素抽出手段１０２は、天候エレメントの晴れに対して「情報要素１」、地域エレメントの関東に対して「情報要素４」、原因エレメントの不明に対して「情報要素９」を抽出する。
【００２２】
さらに、情報要素抽出手段１０２により抽出された「データ」の各種エレメントに対応する「情報要素」をリスト化する情報要素リスト手段１０３を備えている。この情報要素リスト手段１０３は、入力された「データ」の各種エレメントに対応する「情報要素」が抽出される度に、随時、当該「情報要素」をリストに追加することで情報要素リストを生成するものであり、「データ」の各種エレメントに対応する全ての「情報要素」がリストに追加されたかも判断する。
【００２３】
例えば、図３及び４に示すような、入力された「データ」の各種エレメントと「情報要素」との関係が定義された情報要素定義テーブル１０１であれば、情報要素リスト手段１０３は、「情報要素１」「情報要素４」「情報要素９」からなる情報要素リストを生成する（図５参照）。なお、入力される「データ」に使用しないエレメントが含まれている場合（例えば、図１８参照）であっても、図５に示すような「情報要素１」「情報要素４」「情報要素９」からなる情報要素リストを生成することが可能である。
【００２４】
［１．２．２．データ対生成部］
次に、データ対生成部２００の具体的な構成について、図６を参照して以下に説明する。このデータ対生成部２００は、図６に示す通り、フィルタリングシステムへ入力された入力データ群と、前記データ分解解析部１００により分解解析され生成された情報要素リストと、に基づいて、当該入力データ群の「評価」を、この情報リスト上の「情報要素」に対して割り当てる評価割り当て手段２０１を備えている。具体的には、この評価割り当て手段２０１は、入力された「データ」に対しての「評価」を、データ分解解析部１００により当該「データ」を分解し抽出した各「情報要素」に対して割り当てる。
【００２５】
また、データ対生成部２００は、評価割り当て手段２０１により「データ」への「評価」が各「情報要素」に割り当てられると、入力データ群を、ユーザ情報と、この「情報要素」と当該「情報要素」に割り当てた「評価」からなる、「ユーザ」「情報要素」「評価」のデータ対に変換するデータ対変換手段２０２を備えている。
【００２６】
例えば、フィルタリングシステムに入力されるデータ群が、図７に示すような、「ユーザ２」「データ３」「ｒａｔｉｎｇ（ユーザ２，データ３）」である場合、評価割り当て手段２０１は、「データ３」への「ユーザ２」による評価である「ｒａｔｉｎｇ（ユーザ２，データ３）」を、「データ３」を分解し抽出した情報要素１、４、９に割り当てる。そして、このデータ対変換手段２０２は、入力データ群を、図８に示すような、「ユーザ」と「情報要素」と「評価（ｒａｔｉｎｇ（ユーザ，データ））」からなるデータ対に変換する（「ユーザ２」「情報要素１」「ｒａｔｉｎｇ（ユーザ２，データ３）」、「ユーザ２」、「情報要素４」「ｒａｔｉｎｇ（ユーザ２，データ３）」、「ユーザ２」「情報要素５」「ｒａｔｉｎｇ（ユーザ２，データ３）」）。
【００２７】
この評価割り当て手段２０１による「評価」の割り当て、及びデータ対変換手段２０２による変換は、当該「データ」の各種エレメントに対応する「情報要素」の全てに対して繰り返し行われることで、一例ではあるが、上述した図８に示すようなデータ対のリストが生成される。
【００２８】
なお、図７及び８の例では、「ユーザ」による「データ」への評価である「ｒａｔｉｎｇ（ユーザ，データ）」を、そのまま「情報要素」に対して割り当てているが、データ対変換手段２０２により何らかの重み付けや関数による値の変換を伴う態様も本実施形態は包含する。
【００２９】
［１．２．３．協調フィルタリング処理部］
次に、協調フィルタリング処理部３００の具体的な構成について下記の通り説明する。なお、この協調フィルタリング処理部３００による協調フィルタリング処理は、ユーザの評価ベクトル同士の相関値をユーザの類似度として利用するもので、一般的なものと同様である。
【００３０】
すなわち、協調フィルタリング処理部３００では、まず、ある任意の「情報要素」（［１．２．３．協調フィルタリング処理部］では「情報要素ｊ」として説明する）に対して、推薦先の「ユーザ」（［１．２．３．協調フィルタリング処理部］では推薦先のユーザを「ユーザｉ」として説明する）が「評価」をつけていない場合に、この「情報要素ｊ」を当該「ユーザｉ」に対して推薦すべきかを判断するために、「情報要素ｊ」に対する「評価推定値」を算出する。
【００３１】
具体的には、複数の「情報要素」への「ユーザ」による過去の評価履歴に基づいて、この「情報要素ｊ」に対する「評価推定値」を算出する。より詳細に言えば、任意の「情報要素ｊ」以外の「情報要素」に対して（例えば、「情報要素１」〜「情報要素ｊ−１」及び「情報要素ｊ＋１」〜「情報要素Ｎ」に対して）、推薦先の「ユーザｉ」と類似の評価を与える他のユーザを選出し、さらに、その中から、「情報要素ｊ」に対して評価を与えている「ユーザｋ」を検出する。これにより、検出した「ユーザｋ」による「情報要素ｊ」に対する「評価」を、「評価推定値」（ｒａｔｉｎｇ（ユーザｋ，情報要素ｊ））として決定する。
【００３２】
ここで、「ユーザ」の類似性の判断は、対比するユーザ同士の「評価」ベクトルの相関値を求め、当該相関値が予め設定された第１の閾値を超える場合に、両ユーザは類似すると判断する。例えば、「ユーザｉ」と「ユーザｋ」が類似するかを判断する場合、「ユーザｉ」による「評価」ベクトル（ｒａｔｉｎｇ（ユーザｉ，情報要素１）、ｒａｔｉｎｇ（ユーザｉ，情報要素２）、・・・）と、「ユーザｋ」による「評価」ベクトル（ｒａｔｉｎｇ（ユーザｋ，情報要素１）、ｒａｔｉｎｇ（ユーザｋ，情報要素２）、・・・）の相関値を求め、当該相関値が第１の閾値を超える場合に、「ユーザｋ」は「ユーザｉ」と類似すると判断する。
【００３３】
その後、「評価推定値」として決定された「ｒａｔｉｎｇ（ユーザｋ，情報要素ｊ）」が、予め設定された第２の閾値を超えるかを判断し、当該第２の閾値を超えると判断する場合に、「ユーザｉ」を推薦先として、「ユーザｋ」を「推薦候補ユーザ」、「情報要素ｊ」を「推薦候補情報要素」として決定する。
【００３４】
このように協調フィルタリング処理部３００では、データ対生成部２００により生成された「ユーザ」「情報要素」「評価」からなるデータ対のリストを基に、協調フィルタリング処理を行うことで、複数の「推薦候補ユーザ」「推薦候補情報要素」「評価推定値」からなるデータ対を生成する。
【００３５】
［１．２．４．データ変換部］
次に、データ変換部４００の具体的な構成について、図９を参照して以下に説明する。なお、このデータ変換部４００は、上述の通り、協調フィルタリング処理部３００からの出力である複数の「推薦候補ユーザ」「推薦候補情報要素」「評価推定値」を入力とする。
【００３６】
データ変換部４００は、図９に示す通り、協調フィルタリング処理部３００により出力される複数の「推薦候補情報要素」及び「評価推定値」から、データ分解解析部１００から出力される「データ」に対する情報要素リストを参照して、この「データ」に対する総合評価推定値を算出する総合評価推定値算出手段４０１を備えている。すなわち、この総合評価推定値算出手段４０１は、協調フィルタリング処理部３００からの出力を基に、データ分解解析部１００により生成された入力「データ」に対する情報要素リストを参照して、当該「データ」を構成する各「推薦候補情報要素」に対する「評価推定値」の和をとることで（和をとる手法は一例）、総合評価推定値を算出する。
【００３７】
例えば、協調フィルタリング処理部３００から、図１０に示すような、「推薦候補ユーザ」が「ユーザ４」であり、「推薦候補情報要素」である「情報要素１」「情報要素４」「情報要素９」の各々に「評価推定値ｅ（ユーザ４，情報要素１）」「ｅ（ユーザ４，情報要素４）」「ｅ（ユーザ４，情報要素９）」を伴ったデータ対が出力される場合を考える。この場合、総合評価推定値算出手段４０１では、直接、「ｅ（ユーザ４，情報要素１）」「ｅ（ユーザ４，情報要素４）」「ｅ（ユーザ４，情報要素９）」の和をとるか、何らかの重み付けをした上で和をとることで、情報要素１、４、９からなる「データ３」に対する総合評価推定値を算出する。なお、総合評価推定値算出手段４０１により算出された「データ３」に対する総合評価推定値は、例えば、図１１に示すような「ｔ（ユーザ４，データ３）」で表される。
【００３８】
また、このデータ変換部４００は、総合評価推定値算出手段４０１により算出された「データ」に対する総合評価推定値に基づいて、当該「データ」が推薦すべきものに当たるかを判定する総合評価推定値判定手段４０２を備えている。この総合評価推定値判定手段４０２は、具体的には、総合評価推定値算出手段４０１により算出された総合評価推定値が推薦に値する所定の閾値を上回るかどうかを判定する。
【００３９】
さらに、総合評価推定値判定手段４０２により、「データ」に対する総合評価推定値が所定の閾値を上回ると判定された場合に、当該「データ」と、この「データ」のユーザ情報である「ユーザ」を、推薦すべき「推薦データ」及び「推薦ユーザ」として、推薦リストに追加する推薦リスト追加手段４０３を備えている。
【００４０】
加えて、この総合評価推定値判定手段４０２による判定、及び推薦リスト追加手段４０３による追加が、協調フィルタリング処理部３００から出力された「推薦候補ユーザ」の全てに対して行われたかを判定する処理終了判定手段４０４を備えている。なお、この処理終了判定手段４０４は、全ての「推薦候補ユーザ」に対して終了したと判定する場合には、推薦リスト追加手段４０３により作成された「推薦データ」「推薦ユーザ」からなる推薦リストを、図示しないが外部機器に出力する。
【００４１】
［１．３．作用］
次に、上記のような構成を有する第１の実施形態に係る本発明の作用を、図１２〜１５を参照して以下に説明する。
［１．３．１．作用概要］
作用の概略を図１２を参照して説明すると、まず、データ分解解析部１００が、ユーザにより入力された「データ」を「情報要素」に分解し当該「情報要素」を抽出する（Ｓ１２０１）。そして、入力データ群と、この抽出された「情報要素」と、に基づいて、データ対生成部２００は、「データ」に対する「評価」を当該「データ」から分解した「情報要素」に割り当て、「ユーザ」「情報要素」「評価」からなるデータ対を生成する（Ｓ１２０２）。
【００４２】
データ対生成部２００により、入力された「データ」に対するデータ対が生成されると、協調フィルタリング処理部３００が、協調フィルタリング処理を行い、複数の「推薦候補ユーザ」「推薦候補情報要素」「評価推定値」のデータ対を生成する（Ｓ１２０３）。そして、データ変換部４００が、協調フィルタリング処理部３００からの出力とデータ分解解析部１００からの入力「データ」に対する情報要素リストを基に、当該「データ」の総合評価推定値を算出し、この総合評価推定値に基づいて「推薦データ」及び「推薦ユーザ」を決定し推薦リストを作成する（Ｓ１２０４）。この複数の「推薦データ」及び「推薦ユーザ」の組からなる推薦リストが外部機器へ対して出力される。
【００４３】
［１．３．２．具体的な作用］
［（１）データ分解解析処理］
次に、より具体的な第１の実施形態の作用について図１３を参照して説明すると、まず、データ分解解析部１００の情報要素抽出手段１０２は、入力されたデータ群のうち、「データ」の各種エレメントの値に対応する「情報要素」について情報要素定義テーブル１０１に対して問い合わせ、当該「データ」から抽出する（Ｓ１３０１）。そして、情報要素抽出手段１０２により「情報要素」が抽出される毎に、情報要素リスト手段１０３は、当該「情報要素」をリストに追加することで、入力された「データ」に対する情報要素リストを作成する（Ｓ１３０２）。
【００４４】
この情報要素リスト手段１０３は、入力された「データ」の各種エレメントの値に対応する「情報要素」が全てリストに追加されたかを判断し（Ｓ１３０３）、全て追加されていると判断する場合には（Ｓ１３０３のＹＥＳ）、入力された「データ」に対する情報要素リストは完成し、データ対生成部に出力される。一方で、情報要素リスト手段１０３により全ての「情報要素」が追加されていないと判断される場合には（Ｓ１３０３のＮＯ）、Ｓ１３０１及び１３０２の処理が繰り返される。
【００４５】
なお、このような「情報要素」への分解解析によりに生成される情報要素リストの具体例としては、上述した図３〜５の通り、入力された「データ」の天候エレメントが晴れ、地域エレメントが関東、原因エレメントが不明という値であれば、情報要素定義テーブル１０１を参照し、「情報要素１」、「情報要素４」、「情報要素９」からなる情報要素リストが生成される。
【００４６】
［（２）データ対生成処理］
上記のように、データ分解解析部１００により入力された「データ」が「情報要素」に分解され、情報要素リストが生成されると、データ対生成部２００は、下記のような手順により「ユーザ」「情報要素」「評価」からなるデータ対を生成する。以下、図１４を参照して詳述する。
【００４７】
まず、図１４に示す通り、データ対生成部２００の評価割り当て手段２０１は、フィルタリングシステムへ入力される「データ」「ユーザ」「評価」を含む入力データ群と、データ分解解析部１００からの情報要素リストと、に基づいて、「データ」に対するものであった「評価」を、情報要素リスト上の「情報要素」に割り当てる（Ｓ１４０１）。そして、評価割り当て手段２０１により「データ」への「評価」が各「情報要素」に割り当てられると、これを基に、データ対変換手段２０２が、入力されたデータ群を、「ユーザ」「情報要素」「評価」からなるデータ対に変換する（Ｓ１４０２）。
【００４８】
例えば、フィルタリングシステムに入力されるデータ群が、図７に示すような、「ユーザ２」「データ３」「ｒａｔｉｎｇ（ユーザ２，データ３）」である場合、評価割り当て手段２０１は、「ｒａｔｉｎｇ（ユーザ２，データ３）」を、情報要素１、４、９に各々割り当てる。そして、データ対変換手段２０２は、入力データ群を、図８に示すような、「ユーザ」「情報要素」「評価（ｒａｔｉｎｇ（ユーザ，データ））」からなるデータ対に変換する。
【００４９】
この評価割り当て手段２０１による「評価」の割り当て、及びデータ対変換手段２０２による変換は、当該「データ」の各種エレメントの値に対応する「情報要素」の全てに対して繰り返し行われ（Ｓ１４０１乃至１３０３）、このデータ対変換手段２０２が、全ての「情報要素」に対して「評価」を割り当てたと判断する場合には（Ｓ１４０３のＹＥＳ）、「ユーザ」「情報要素」「評価」からなるデータ対のリストが生成され、協調フィルタリング処理部３００に出力される。
【００５０】
［（３）協調フィルタリング処理］
データ対生成部２００により「ユーザ」「情報要素」「評価」からなるデータ対のリストが生成されると、協調フィルタリング処理部３００は、このデータ対に対して協調フィルタリング処理を行い、「推薦候補ユーザ」「推薦候補情報要素」「評価推定値」からなる複数のデータ対を生成し、データ変換部４００に出力する。なお、協調フィルタリング処理部３００による協調フィルタリング処理は、上述した通りであり、ここでの説明は省略する。
【００５１】
［（４）データ変換処理］
協調フィルタリング処理部３００による協調フィルタリング処理が行われると、下記に示すような、「推薦情報要素」及び「推薦候補ユーザ」から「推薦データ」及び「推薦ユーザ」への変換処理が行われる。以下、図１５を参照して説明する。
【００５２】
図１５に示す通り、協調フィルタリング処理部３００から複数の「推薦候補ユーザ」「推薦候補情報要素」「評価推定値」のデータ対が入力されると、まず、データ変換部４００の総合評価推定値算出手段４０１は、「推薦候補情報要素」及び「評価推定値」から、データ分解解析部１００から出力される「データ」に対する情報要素リストを参照して、この「データ」に対する総合評価推定値を算出する（Ｓ１５０１）。具体的には、この総合評価推定値算出手段４０１は、協調フィルタリング処理部３００からの出力を基に、データ分解解析部１００により生成された入力「データ」に対する情報要素リストを参照して、当該「データ」を構成する各「推薦候補情報要素」に対する「評価推定値」の和をとることで総合評価推定値を算出する。
【００５３】
そして、総合評価推定値判定手段４０２は、この総合評価推定値算出手段４０１により算出された「データ」に対する総合評価推定値が、推薦に値する所定の閾値を上回るかどうかを判定する（Ｓ１５０２）。総合評価推定値判定手段４０２により総合評価推定値が所定の閾値を上回ると判定されると（Ｓ１５０２のＹＥＳ）、推薦リスト追加手段４０３は、この総合評価推定値を有する「データ」と、当該「データ」のユーザ情報である「ユーザ」を、推薦すべき「推薦データ」及び「推薦ユーザ」として、推薦リストに追加する（Ｓ１５０３）。一方、総合評価推定値判定手段４０２により総合評価推定値が所定の閾値以下であると判定された場合には（Ｓ１５０２のＮＯ）、下記Ｓ１５０４に移行する。
【００５４】
そして、この総合評価推定値判定手段４０２による判定、及び推薦リスト追加手段４０３による追加の処理は、協調フィルタリング処理部３００から出力された「推薦候補ユーザ」毎に繰り返され、処理終了判定手段４０４が、当該「推薦候補ユーザ」の全てに対して行われたかを判定する（Ｓ１５０４）。この処理終了判定手段４０４が、全ての「推薦候補ユーザ」に対して終了したと判定する場合に（Ｓ１５０４のＹＥＳ）、この推薦リスト追加手段４０３により生成された「推薦データ」及び「推薦ユーザ」の組からなる推薦リストを出力することで本処理は終了する。
【００５５】
以上のような第１の実施形態によれば、対象とするデータに時刻や場所などの情報を含むような場合であっても、入力されたデータを情報要素に分解し、情報要素毎に協調フィルタリングを適用することができるので、リアルタイム性を確保しつつ、フィルタリングを実現することが可能なフィルタリングシステムを提供することができる。
【００５６】
［２．第２の実施形態］
次に、本発明を実施するための第２の実施形態に係るフィルタリングシステムについて以下に説明する。なお、第２の実施形態は、上記第１の実施形態におけるデータ分解解析部１００の構成に特徴を有し、それ以外の構成は第１の実施形態の同様であるため説明は省略する。
【００５７】
すなわち、第２に実施形態におけるデータ分解解析部１００は、第１の実施形態と同様に、入力された「データ」から、情報要素定義テーブル１０１を参照することで「情報要素」を抽出するが、特に、予め定められた所定の範囲を「情報要素」として抽出する点に特徴を有する。
【００５８】
つまり、第２の実施形態のデータ分解解析部１００が有する情報要素定義テーブル１０１には、入力「データ」の各種エレメントの値を基に定められた所定の範囲と、データ分解時の単位要素となる「情報要素」との関係が定義されている。例えば、図１６に示す通り、入力された「データ」のエレメントである時刻を基に、当該時刻の９：００〜２１：００の範囲を情報要素１と定義し、２１：００〜９：００の範囲を情報要素２と定義する。
【００５９】
このような第２の実施形態によれば、情報要素に分解する際に予め定められた値の範囲を情報要素とすることで、入力されるデータの各エレメントの値が時刻や気温などの連続値や桁数が多い離散値の場合であっても、情報要素の数を削減することができ、それ故に、協調フィルタリングの処理時間を短縮することが可能である。なお、第２の実施形態では、データに含まれる情報要素の値が数値でない場合であっても、複数の値の集合を情報要素として割り当てることも可能である。
【００６０】
［他の実施形態］
（１）本発明は、上記のような実施形態に限定するものではなく、協調フィルタリング処理部３００からの出力となる「推薦候補ユーザ」に、推薦対象となるデータを今まで評価したことのあるユーザを含めて「推薦候補ユーザ」を選別する実施形態も包含する。これにより、推薦対象となる「データ」を既に購入したり、評価を与えたユーザを推薦候補に含めることができるので、「データ」の推薦漏れを防止することが可能となる。
【００６１】
（２）本発明は、入力される「データ」をテキストデータに限定する必要はなく、エレメントの値に画像や音声が含まれるデータを採用した実施形態も包含する。この場合、情報要素として画像や音声の同一性、あるいは類似性を割り当てれば、協調フィルタリング処理部３００においても第１及び２の実施形態と同様のフィルタリングを行うことが可能である。なお、画像や音声の同一性、あるいは類似性の判定方法について、一般的な種々の方法を適用することが可能である。
【００６２】
（３）本発明は、入力される「データ」をＸＭＬデータに限定するものではなく、ＨＴＭＬ、ＳＧＭＬのような一般的にタグとタグに対応する値で記述されるマークアップ言語や、ＣＳＶ（Ｃｏｍｍａ Ｓｅｐａｒａｔｅｄ Ｖａｌｕｅ）形式を用いてエレメント名とそのエレメントの値が記述されるような形式のデータであれば、当該入力「データ」として採用する実施形態も包含する。
【００６３】
（４）本発明は、上記のような第１及び２の実施形態に係るデータ分解解析部１００の構成に限定するものでなく、データ分解解析部１００に、下記のような構成を有する情報要素定義テーブル１０１を採用することで情報要素リスト手段１０３を不要とする実施形態も包含する。具体的には、図１７に示す通り、入力される「データ」の各種エレメント値の全ての組み合わせに応じて情報要素が定義された情報要素定義テーブル１０１を採用する。
【００６４】
そのため、例えば、図３に示したように、入力された「データ」の天候エレメントが晴れ、地域エレメントが関東、原因エレメントが不明という値であれば、図１７の情報要素定義テーブル１０１を参照し、情報要素抽出手段１０２は、図１８に示すような「情報要素４」を抽出する。
【符号の説明】
【００６５】
１００…データ分解解析部
１０１…情報要素定義テーブル
１０２…情報要素抽出手段
１０３…情報要素リスト手段
２００…データ対生成部
２０１…評価割り当て手段
２０２…データ対変換手段
３００…協調フィルタリング処理部
４００…データ変換部
４０１…総合評価推定値算出手段
４０２…総合評価推定値判定手段
４０３…推薦リスト追加手段
４０４…処理終了判定手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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