(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの動作の履歴を表す動作履歴に基づいて、分析対象となった項目である分析対象項目毎に特徴量を取得する特徴量取得部と、
前記分析対象項目の組み合わせにおける前記特徴量の相関値を算出する相関値算出部と、
を備え、
前記特徴量取得部は、前記分析対象項目が前記動作履歴に出現するユーザの前記動作履歴に基づいて、各分析対象項目の出現頻度を表す値を前記特徴量として取得する相関値算出システム。
【請求項２】
請求項１に記載の相関値算出システムと、
処理対象のユーザの譲受又は借用に応じた前記分析対象項目と前記相関値が高い他の分析対象項目を第一候補項目として選択し、前記処理対象のユーザの過去の譲受又は借用の履歴を表す譲受借用履歴に基づいて、前記処理対象のユーザによって好まれる又は興味が持たれる可能性が低い分析対象項目を第二候補項目として選択し、前記第一候補項目及び前記第二候補項目に重複して含まれる前記分析対象項目を選択する判定部と、
を備える判定システム。
【請求項３】
前記判定部は、前記第一候補項目及び前記第二候補項目に重複して含まれる前記分析対象項目を、前記処理対象のユーザへ推薦する項目として選択する、請求項２に記載の判定システム。
【請求項４】
ユーザの動作の履歴を表す動作履歴に基づいて、分析対象となった項目である分析対象項目毎に特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
前記分析対象項目の組み合わせにおける前記特徴量の相関値を算出する相関値算出ステップと、
を有し、
前記特徴量取得ステップにおいて、前記分析対象項目が前記動作履歴に出現するユーザの前記動作履歴に基づいて、各分析対象項目の出現頻度を表す値を前記特徴量として取得する相関値算出方法。
【請求項５】
請求項４に記載の相関値算出方法における各ステップと、
処理対象のユーザの前記動作履歴に出現する前記分析対象項目と前記相関値が高い他の分析対象項目を第一候補項目として選択し、前記処理対象のユーザの過去の譲受又は借用の履歴を表す譲受借用履歴に基づいて前記処理対象のユーザによって好まれる又は興味が持たれる可能性が低い分析対象項目を第二候補項目として選択し、前記第一候補項目及び前記第二候補項目に重複して含まれる前記分析対象項目を選択する判定ステップと、
を有する判定方法。
【請求項６】
請求項１に記載の相関値算出システムとしてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項７】
請求項２又は３に記載の判定システムとしてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの過去の動作履歴に基づいて、動作履歴に関連する項目同士の相関を取得する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ユーザの購買履歴を用いて当該ユーザに関係性の高い店舗や商品を推薦（レコメンド）するレコメンド技術が提案されている。推薦する店舗や商品を選択する際には、例えば協調フィルタリングが利用されている。
協調フィルタリングは以下のように実行される。まず、推薦対象となるユーザ（以下、「レコメンドユーザ」という。）と似た購入履歴の他者が検索される。そして、検索された他者の購入履歴に含まれる店舗や商品のうち、レコメンドユーザが未購入の店舗や商品が、推薦すべき店舗や商品として選択される。
従来は、協調フィルタリングを用いた推薦を行うに際し、店舗や商品の購入履歴が少ないと、適切な推薦を行うことができないという課題があった。このような課題に対し、複数のサービスにおけるＩＤを統合した上で推薦を行う技術が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１２１４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、協調フィルタリングでは、レコメンドユーザが既に知っている商品が推薦されてしまうという問題があった。また、レコメンドユーザに対して常に同じような商品ばかりが推薦されてしまうという問題もあった。そのため、ユーザに対する購買意欲の向上が効率よく行われていない。
このような問題は、ユーザの購買履歴を用いた商品のレコメンド処理に限られた問題ではなく、ユーザの各種の動作履歴に基づいて項目（例えば商品）間の相関を判定する技術一般に共通した問題である。すなわち、従来に無いような新たな手法によってユーザの各種の動作履歴に基づいて項目間の相関を判定する技術が要求されている。
【０００５】
上記事情に鑑み、本発明は、ユーザの各種の動作履歴に基づいて項目間の相関を取得する技術の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、ユーザの動作の履歴を表す動作履歴に基づいて、分析対象となった項目である分析対象項目毎に特徴量を取得する特徴量取得部と、前記分析対象項目の組み合わせにおける前記特徴量の相関値を算出する相関値算出部と、を備え、前記特徴量取得部は、前記分析対象項目が前記動作履歴に出現するユーザの前記動作履歴に基づいて、各分析対象項目の出現頻度を表す値を前記特徴量として取得する相関値算出システムである。
【０００７】
本発明の一態様は、上記の相関値算出システムであって、前記特徴量取得部は、前記分析対象項目が前記動作履歴に出現するユーザの前記動作履歴に基づいて前記特徴量を取得する。
【０００８】
本発明の一態様は、上記の相関値算出システムと、処理対象のユーザの譲受又は借用に応じた前記分析対象項目と前記相関値が高い他の分析対象項目を第一候補項目として選択し、前記処理対象のユーザの過去の譲受又は借用の履歴を表す譲受借用履歴に基づいて、前記処理対象のユーザによって好まれる又は興味が持たれる可能性が低い分析対象項目を第二候補項目として選択し、前記第一候補項目及び前記第二候補項目に重複して含まれる前記分析対象項目を選択する判定部と、を備える判定システムである。
本発明の一態様は、上記の判定システムであって、前記判定部は、前記第一候補項目及び前記第二候補項目に重複して含まれる前記分析対象項目を、前記処理対象のユーザへ推薦する項目として選択する。
【０００９】
本発明の一態様は、ユーザの動作の履歴を表す動作履歴に基づいて、分析対象となった項目である分析対象項目毎に特徴量を取得する特徴量取得ステップと、前記分析対象項目の組み合わせにおける前記特徴量の相関値を算出する相関値算出ステップと、を有し、前記特徴量取得ステップにおいて、前記分析対象項目が前記動作履歴に出現するユーザの前記動作履歴に基づいて、各分析対象項目の出現頻度を表す値を前記特徴量として取得する相関値算出方法である。
【００１０】
本発明の一態様は、上記の相関値算出方法における各ステップと、処理対象のユーザの前記動作履歴に出現する前記分析対象項目と前記相関値が高い他の分析対象項目を第一候補項目として選択し、前記処理対象のユーザの過去の譲受又は借用の履歴を表す譲受借用履歴に基づいて前記処理対象のユーザによって好まれる又は興味が持たれる可能性が低い分析対象項目を第二候補項目として選択し、前記第一候補項目及び前記第二候補項目に重複して含まれる前記分析対象項目を前記処理対象のユーザへ推薦する項目として選択する判定ステップと、を有する判定方法である。
【００１１】
本発明の一態様は、上記の相関値算出システムとしてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００１２】
本発明の一態様は、上記の判定システムとしてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、新たな手法によって、ユーザの各種の動作履歴に基づいて項目間の相関を取得することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第一実施形態である相関値算出システム１０の機能構成を示す概略ブロック図である。
【図２】動作履歴記憶部１０１によって記憶されるテーブルの具体例を示す図である。
【図３】相関値算出システム１０の動作例を示すフローチャートである。
【図４】相関値算出システム１０によって算出された相関値の具体例を示す図である。
【図５】本発明の第二実施形態であるレコメンド判定システム２０の機能構成を示す概略ブロック図である。
【図６】譲受借用履歴記憶部２０７によって記憶されるテーブルの具体例を示す図である。
【図７】レコメンド判定システム２０のレコメンド処理の具体例を示すフローチャートである。
【図８】レコメンド判定部２０９によって選択されるレコメンド項目の概略を示す図である。
【図９】本発明の第三実施形態であるレコメンド判定システム２０ａの機能構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
［第一実施形態］
図１は、本発明の第一実施形態である相関値算出システム１０の機能構成を示す概略ブロック図である。相関値算出システム１０は、１台又は複数台の情報処理装置によって構成される。例えば、相関値算出システム１０が一台の情報処理装置で構成される場合、情報処理装置は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、相関値算出プログラムを実行する。相関値算出プログラムの実行によって、情報処理装置は、動作履歴記憶部１０１、制御部１０２、特徴量取得部１０３、特徴量記憶部１０４及び相関値算出部１０５を備える装置として機能する。なお、相関値算出システム１０の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されても良い。また、相関値算出システム１０は、専用のハードウェアによって実現されても良い。相関値算出プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体記憶装置（例えばＳＳＤ：Solid State Drive）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクや半導体記憶装置等の記憶装置である。相関値算出プログラムは、電気通信回線を介して提供されても良い。
【００１６】
動作履歴記憶部１０１は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。動作履歴記憶部１０１は、ユーザ毎に、ユーザの過去の動作の履歴を記憶する。動作履歴記憶部１０１に記憶される動作の履歴は複数の項目を含む。項目とは、分析の対象や、特徴量ベクトルの要素となり得るものであり、例えば商品名、ブランド名、店舗名、検索キーワードである。
制御部１０２は、相関値算出システム１０の動作を制御する。
【００１７】
特徴量取得部１０３は、動作履歴記憶部１０１に記憶されている動作履歴に基づいて、相関値に関する分析の対象となっている項目（以下、「分析対象項目」という。）毎に特徴量を取得する。分析対象項目がどの項目であるかは、相関値算出システム１０の管理者やユーザ等によって適宜設定される。
特徴量記憶部１０４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。特徴量記憶部１０４は、特徴量取得部１０３によって取得された特徴量を分析対象項目毎に記憶する。
【００１８】
相関値算出部１０５は、分析対象項目の組み合わせ毎に特徴量の相関値を算出する。特徴量の相関値は、特徴量の類似の程度を表す値である。相関値算出部１０５に適用される相関値の算出手法はどのような手法であっても良い。
【００１９】
（動作履歴について）
動作履歴の具体例について説明する。動作履歴は、例えばユーザがネットワーク上で行った動作の履歴（以下、「ネット履歴」という。）であっても良い。動作履歴は、例えばユーザが実空間において移動した地点の履歴（以下、「移動履歴」という。）であっても良い。
【００２０】
ネット履歴のより具体的な例を以下に列挙する。
ネット履歴は、ユーザがネットワーク上で検索を行った際に用いたキーワードの履歴（以下、「検索ログ」という。）であっても良い。この場合、各キーワードが項目となる。
ネット履歴は、ユーザがブラウザを用いてアクセスしたウェブサイトの履歴であっても良い。この場合、アクセスされたウェブサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）や、アクセスされたウェブサイトのタグに設定されたキーワード等が項目となる。
【００２１】
ネット履歴は、ユーザがＳＮＳ（Social Networking Service）やブログ等において投稿した文に含まれる単語であっても良い。この場合、投稿された文に含まれる各単語が項目となる。
ネット履歴は、ユーザがブラウザのお気に入りに登録したウェブサイトの履歴であっても良い。この場合、登録されたウェブサイトのＵＲＬや、登録されたウェブサイトのタグに設定されたキーワード等が項目となる。
【００２２】
移動履歴のより具体的な例を以下に列挙する。
移動履歴は、ユーザが実空間において移動した各地点の緯度及び経度の履歴（以下、「座標履歴」という。）であっても良い。座標履歴には、例えばユーザが携帯している端末装置が衛星測位システムを利用することによって所定のタイミングで取得する緯度及び経度の値が用いられても良い。この場合、緯度及び経度の値そのものや、緯度及び経度によって示される地点に存在する各施設（商業施設や公共施設など）等が項目となる。
【００２３】
移動履歴は、ユーザが実空間において訪れた施設の履歴（以下、「施設履歴」という。）であっても良い。施設履歴には、ＳＮＳにおいて自身の所在地を登録する機能（例えばチェックイン等の機能）を用いてユーザが登録した施設の履歴が用いられても良い。この場合、各施設が項目となる。
【００２４】
動作履歴は、上述したものに限定される必要は無く、ユーザの過去の動作の履歴であればどのような履歴であっても良い。また、動作履歴は、上述した具体例のうち複数の具体例を用いて構成されても良い。以上で動作履歴に関する説明を終える。
【００２５】
図２は、動作履歴記憶部１０１によって記憶されるテーブルの具体例を示す図である。図２に示される例では、動作履歴記憶部１０１は、ユーザの動作を示す項目毎に、その動作が行われた日時を記憶する。図２に示される動作履歴が検索ログであるとすると、テーブルの最上段の値は、ユーザがキーワードＡ１及びＡ２を用いて２０１３年３月２日１３時３１分２１秒に検索を行ったことを示す。またテーブルの上から２段目の値は、ユーザがキーワードａを用いて２０１３年３月２日１４時１１分１０秒に検索を行ったことを示す。動作履歴記憶部１０１は、図２に示されるようなテーブルをユーザ毎に記憶する。
【００２６】
図３は、相関値算出システム１０の動作例を示すフローチャートである。以下、図３を用いて相関値算出システム１０の処理の流れの具体例について説明する。
まず、制御部１０２は、分析対象項目の中から、処理対象となる一つの項目（以下、「処理対象項目」という。）を決定する（ステップＳ１０１）。制御部１０２は、例えば予め定められた順番に従って順に分析対象項目の中から処理対象項目を決定しても良い。制御部１０２は、決定した処理対象項目を特徴量取得部１０３に出力する。
【００２７】
次に、特徴量取得部１０３は、処理対象項目が動作履歴に出現するユーザを選択する（ステップＳ１０２）。この処理において、特徴量取得部１０３は、処理対象項目が１回でも出現すればそのユーザを選択するように構成されても良いし、処理対象項目が所定回数以上出現する動作履歴のユーザを選択するように構成されても良い。特徴量取得部１０３によって選択されたユーザを、以下の説明では「選択ユーザ」という。
【００２８】
次に、特徴量取得部１０３は、選択ユーザの動作履歴に出現する頻度を項目毎に取得する（ステップＳ１０３）。頻度が取得される項目は、処理対象項目以外の項目である。例えば、図２において処理対象項目が“Ａ１”である場合、特徴量取得部１０３は、項目“Ａ２”、項目“ａ”、項目“Ｃ”、項目“Ａ３”、項目“ｄ”等について、選択ユーザの動作履歴に出現する頻度をそれぞれ取得する。出現する頻度は、例えば動作履歴に出現する回数であっても良いし、動作履歴に出現する全項目の数に応じて出現回数が正規化された値であっても良いし、出現回数に対して所定の係数が乗じられた値であっても良い。
【００２９】
次に、特徴量取得部１０３は、取得された各項目の頻度を成分とする特徴量ベクトルを生成する（ステップＳ１０４）。そして、特徴量取得部１０３は、生成した特徴量ベクトルを処理対象項目（分析対象項目）に対応付けて特徴量記憶部１０４に記録する（ステップＳ１０５）。
【００３０】
次に、制御部１０２は、全ての分析対象項目について特徴量ベクトルの算出が完了したか否か判定する（ステップＳ１０６）。特徴量ベクトルが算出されていない分析対象項目が残っている場合（ステップＳ１０６−ＮＯ）、制御部１０２は、ステップＳ１０１に戻って、特徴量ベクトルが算出されていない分析対象項目の中から新たな処理対象項目を決定する。その後、特徴量取得部１０３がステップＳ１０２〜ステップＳ１０５の処理を行うことによって、新たな処理対象項目の特徴量ベクトルが算出される。
【００３１】
一方、全ての分析対象項目について特徴量ベクトルの算出が完了している場合（ステップＳ１０６−ＹＥＳ）、相関値算出部１０５は、特徴量記憶部１０４に記録されている特徴量ベクトルに基づいて、分析対象項目の組み合わせ毎に相関値を算出する（ステップＳ１０７）。相関値算出部１０５は、分析対象項目の所定の組み合わせのみについて相関値を算出しても良いし、分析対象項目の全ての組み合わせについて相関値を算出しても良い。
【００３２】
このように構成された相関値算出システム１０では、ユーザの各種の動作履歴に基づいて項目間（分析対象項目間）の相関を取得することが可能となる。以下、図４を用いて、相関値算出システム１０が奏する効果について詳細に説明する。
【００３３】
図４は、相関値算出システム１０によって算出された相関値の具体例を示す図である。図４に示される表では、項目“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”と、項目“ａ”、“ｂ”、“ｃ”、“ｄ”、“ｅ”、“ｆ”との組み合わせ毎に、算出された相関値が示されている。この場合、項目“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”、“ａ”、“ｂ”、“ｃ”、“ｄ”、“ｅ”、“ｆ”が分析対象項目である。
【００３４】
図４に示される例では、項目“Ａ”と項目“ａ”とは相関値が高い。すなわち、項目“Ａ”に関する動作履歴を有するユーザの動作履歴に基づいて得られる特徴量ベクトルは、項目“ａ”に関する動作履歴を有するユーザの動作履歴に基づいて得られる特徴量ベクトルと類似している。動作履歴は、各ユーザの関心、興味や嗜好性が表出された情報であることを前提とすると、特徴量ベクトル同士が類似している項目“Ａ”及び項目“ａ”のそれぞれの選択ユーザの群（ユーザ群）は、互いに関心、興味や嗜好性が類似していると推定できる。そのため、項目“Ａ”及び項目“ａ”は、ユーザ群の関心、興味や嗜好性が類似しているという点で、相関が高いと判定できる。このような処理により、これまでにない基準で項目間の相関を取得することが可能となる。
【００３５】
＜適用例＞
相関値算出システム１０によって得られた相関値は、様々な分野に応用されても良い。
例えば、一方の分析対象項目をファッションモデルとし、他方の分析対象項目を衣料品・アクセサリー販売店とすることによって、相関値算出システム１０は、ファッションモデルと衣料品・アクセサリー販売店との相関を出力することが可能となる。相関値算出システム１０は、衣料品・アクセサリー販売店に関して採用されるべきファッションモデルの候補として、相関値の高いファッションモデルを出力しても良い。衣料品・アクセサリー販売店に代えて、衣料品・アクセサリーブランドや、雑誌や、テレビ番組や、商品・サービス等が分析対象項目として用いられても良い。
【００３６】
例えば、双方の分析対象項目を店舗とすることによって、相関値算出システム１０は、店舗同士の相関を出力することが可能となる。相関値算出システム１０は、ある店舗に関する動作履歴を有するユーザに対して推薦すべき店舗として、当該店舗に相関値の高い他の店舗を出力しても良い。店舗に代えて、商品やサービスが分析対象項目として用いられても良い。
【００３７】
例えば、一方の分析対象項目を一の業界の企業とし、他方の分析対象項目を他の業界の企業とすることによって、相関値算出システム１０は、異なる業界の企業同士の相関を出力することが可能となる。相関値算出システム１０は、一の業界の企業が提携・協業する企業の候補として、相関値の高い企業を出力しても良い。
【００３８】
＜変形例＞
図１に示される例では、相関値算出システム１０は一つの装置として実装されているが、相関値算出システム１０は複数の装置として実装されても良い。例えば、動作履歴記憶部１０１を備える装置と、制御部１０２、特徴量取得部１０３、特徴量記憶部１０４及び相関値算出部１０５を備える装置とが、それぞれ異なる装置として実装されても良い。この場合、各装置はネットワークを介してデータ送信可能に接続されても良い。
【００３９】
相関値算出部１０５は、相関値が高い分析対象項目の組み合わせを出力する際に、相関値が高い二つの分析対象項目の一方又は双方の特徴量ベクトルにおいて頻度を示す値が高い項目も出力するように構成されても良い。このような項目が出力されることにより、相関値が高い分析対象項目の組み合わせにおいて、ユーザが関心や興味を示す潜在的な項目を推定することが可能となる。
【００４０】
［第二実施形態］
図５は、本発明の第二実施形態であるレコメンド判定システム２０の機能構成を示す概略ブロック図である。レコメンド判定システム２０は、第一実施形態の相関値算出システム１０の構成を応用することによって構成されるシステムである。レコメンド判定システム２０は、ある譲受又は借用をしたユーザに対して推薦（レコメンド：recommend）すべき項目を判定する。以下、レコメンド判定システム２０の詳細について説明する。
【００４１】
レコメンド判定システム２０は、１台又は複数台の情報処理装置によって構成される。例えば、レコメンド判定システム２０が一台の情報処理装置で構成される場合、情報処理装置は、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、レコメンド判定プログラムを実行する。レコメンド判定プログラムの実行によって、情報処理装置は、動作履歴記憶部２０１、制御部２０２、特徴量取得部２０３、特徴量記憶部２０４、相関値算出部２０５、相関値記憶部２０６、譲受借用履歴記憶部２０７、関連度算出部２０８及びレコメンド判定部２０９を備える装置として機能する。なお、レコメンド判定システム２０の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣやＰＬＤやＦＰＧＡ等のハードウェアを用いて実現されても良い。また、レコメンド判定システム２０は、専用のハードウェアによって実現されても良い。レコメンド判定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。レコメンド判定プログラムは、電気通信回線を介して提供されても良い。
【００４２】
動作履歴記憶部２０１は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。動作履歴記憶部２０１は、ユーザ毎に、ユーザの過去の動作の履歴を記憶する。動作履歴記憶部２０１に記憶される動作の履歴は複数の項目を含む。
【００４３】
制御部２０２は、レコメンド判定システム２０の動作を制御する。
特徴量取得部２０３は、動作履歴記憶部２０１に記憶されている動作履歴に基づいて、分析対象項目毎に特徴量を取得する。
【００４４】
特徴量記憶部２０４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。特徴量記憶部２０４は、特徴量取得部２０３によって取得された特徴量を分析対象項目毎に記憶する。
相関値算出部２０５は、相関値算出部１０５と同様の処理によって、分析対象項目の組み合わせ毎に特徴量の相関値を算出する。
【００４５】
相関値記憶部２０６は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。相関値記憶部２０６は、相関値算出部２０５によって算出された相関値を分析対象項目の組み合わせ毎に記憶する。
譲受借用履歴記憶部２０７は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。譲受借用履歴記憶部２０７は、ユーザ毎に、ユーザの過去の譲受借用履歴を記憶する。譲受借用履歴は、ユーザが過去に行った譲受又は借用の履歴を示す情報である。譲受借用履歴は、例えばユーザが過去に譲受又は借用（レンタル）した商品やサービス、ユーザが商品やサービスを譲受した店舗、ユーザが譲受又は借用（レンタル）した商品やサービスのブランド、などの各項目を表す情報である。なお、譲受又は借用に関して、有償であっても良いし無償であっても良い。
【００４６】
関連度算出部２０８は、譲受借用履歴記憶部２０７に記憶される譲受借用履歴に基づいて、レコメンドユーザ（レコメンド対象となるユーザ）と各分析対象項目（例えば、商品、サービス、店舗、ブランド）との関連度を算出する。関連度は、レコメンドユーザによって各分析対象項目が好まれる（興味が持たれる）可能性の高さを示す値である。関連度算出部２０８は、例えば協調フィルタリングを用いて関連度を算出しても良い。また、関連度算出部２０８は、ピアソンの積率相関係数を用いて関連度を算出しても良い。関連度算出部２０８が関連度を算出するために用いる技術はどのような技術であっても良い。
【００４７】
レコメンド判定部２０９は、レコメンドユーザに対して推薦する項目（以下、「レコメンド項目」という。）を判定する。具体的には、レコメンド判定部２０９は、レコメンドユーザが行う（又は行った）譲受又は借用に関する分析対象項目と相関値が高い他の分析対象項目であって、レコメンドユーザに対する関連度が低い分析対象項目を、レコメンド項目として選択する。レコメンドユーザが行う（又は行った）譲受又は借用に関する分析対象項目は、レコメンド判定部２０９自身が決定しても良いし、他の装置によってレコメンド判定部２０９に対して指示されても良い。
【００４８】
図６は、譲受借用履歴記憶部２０７によって記憶されるテーブルの具体例を示す図である。図６に示される例では、譲受借用履歴記憶部２０７は、店舗、ブランド、商品の組み合わせ毎に、その譲受又は借用の契約が行われた日時を記憶する。例えば、図６の具体例では、テーブルの最上段の値は、ユーザが店ＡでブランドＡ１の商品ａを２０１３年３月２日１３時５１分２９秒に購入したことを示す。またテーブルの上から２段目の値は、ユーザが店ＡでブランドＸの商品ｂを２０１３年３月２日１３時５２分５８秒に購入したことを示す。譲受借用履歴記憶部２０７は、図６に示されるようなテーブルをユーザ毎に記憶する。
【００４９】
図７は、レコメンド判定システム２０のレコメンド処理の具体例を示すフローチャートである。以下、図７を用いてレコメンド判定システム２０のレコメンド処理の流れの具体例について説明する。なお、レコメンド判定システム２０は、レコメンド処理を実行する前に予め各分析対象項目の組み合わせ毎の相関値を算出し、相関値記憶部２０６に登録している。レコメンド判定システム２０が各分析対象項目の組み合わせ毎の相関値を算出する処理は、図３のフローチャートに示される処理と同様である。
【００５０】
まず、レコメンド判定部２０９は、レコメンドユーザを決定する（ステップＳ２０１）。レコメンド判定部２０９は、例えばレコメンド判定システム２０のユーザや管理者によって指定されたユーザをレコメンドユーザとして決定しても良い。レコメンド判定部２０９は、他の情報処理装置（例えばＷｅｂサーバ）から指定されたユーザをレコメンドユーザとして決定しても良い。レコメンドユーザはどのように決定されても良い。
【００５１】
次に、レコメンド判定部２０９は、レコメンドユーザが行う（又は行った）譲受又は借用に関する分析対象項目を選択する（ステップＳ２０２）。
【００５２】
次に、レコメンド判定部２０９は、ステップＳ２０２において選択された分析対象項目と相関値が高い分析対象項目を、第一候補項目として選択する（ステップＳ２０３）。相関値が高いか否かは、例えば予め定められた閾値よりも相関値が高いか否かに基づいて判定されても良い。
次に、関連度算出部２０８は、レコメンドユーザと各分析対象項目との関連度を算出する（ステップＳ２０４）。次に、レコメンド判定部２０９は、レコメンドユーザに対する関連度が低い分析対象項目を、第二候補項目として選択する（ステップＳ２０５）。
【００５３】
次に、レコメンド判定部２０９は、第一候補項目及び第二候補項目に含まれる分析対象項目をレコメンド項目として選択する（ステップＳ２０６）。そして、レコメンド判定部２０９は、選択されたレコメンド項目を出力する（ステップＳ２０７）。
【００５４】
図８は、レコメンド判定部２０９によって選択されるレコメンド項目の概略を示す図である。図８において、縦軸はレコメンドユーザが行う（又は行った）譲受又は借用に関する分析対象項目との相関値を表す。上側に位置するほど相関値が高いことを示す。図８において、横軸はレコメンドユーザとの関連度を表す。右側に位置するほど関連度が高いことを示す。相関値及び関連度が各分析対象項目の座標を表す。すなわち、図８のグラフにおける各分析対象項目の位置は、相関値及び関連度に基づいて一意に決まる。
【００５５】
図８のグラフによって示される領域を、相関値の高低及び関連度の高低に基づいて四つの部分領域９０−１〜９０−４に分類する。部分領域９０−１には、相関値及び関連度が低い分析対象項目が位置する。部分領域９０−２には、相関値が高く関連度が低い分析対象項目が位置する。部分領域９０−３には、相関値及び関連度が高い分析対象項目が位置する。部分領域９０−４には、相関値が低く関連度が高い分析対象項目が位置する。レコメンド判定部２０９は、これらの部分領域のうち、部分領域９０−２に位置する分析対象項目をレコメンド項目として選択する。
【００５６】
各部分領域９０−１〜９０−４の境界となる相関値及び関連度は、予め定められていても良い。各部分領域９０−１〜９０−４の境界となる相関値及び関連度は、算出された各値の統計値（例えば、平均値、中央値など）に基づいて、レコメンド判定部２０９によって定められても良い。各部分領域９０−１〜９０−４の境界となる相関値及び関連度は、統計的な分布に従い所定の有意水準に基づき有意に値が高い又は低いかという基準で、レコメンド判定部２０９によって定められても良い。
部分領域９０−１及び９０−２の境界となる相関値と、部分領域９０−３及び９０−４の境界となる相関値とは同一の値であっても良いし、異なる値であっても良い。部分領域９０−１及び９０−４の境界となる関連度と、部分領域９０−２及び９０−３の境界となる関連度とは同一の値であっても良いし、異なる値であっても良い。
【００５７】
このように構成されたレコメンド判定システム２０では、レコメンドユーザに対して推薦すべき分析対象項目（レコメンド項目）を判定することが可能となる。以下、レコメンド判定システム２０が奏する効果について詳細に説明する。
【００５８】
レコメンド判定システム２０では、第一実施形態の相関値算出システム１０と同様の技術によって分析対象項目同士の相関値が算出される。そして、レコメンドユーザが行う（又は行った）譲受又は借用に関する分析対象項目との相関値が高い他の分析対象項目が第一候補項目として選択される。そのため、第一候補項目には、ユーザに潜在的に存在する関心、興味や嗜好性に沿った分析対象項目が含まれる可能性が高い。また、レコメンドユーザに対する関連度が低い分析対象項目が第二候補項目として選択される。そのため、第二候補項目には、レコメンドユーザの譲受借用履歴に基づいてユーザの関心、興味や嗜好性に沿っていないと推定される分析対象項目が含まれる。すなわち、第二候補項目には、既にユーザが自身の関心、興味や嗜好性に沿って実際に譲受又は借用した商品やサービスとは相関の低い分析対象項目が含まれる。その上で、第一候補項目及び第二候補項目に含まれる分析対象項目がレコメンド項目として選択される。そのため、各ユーザについて、興味関心は潜在的にあるものの譲受や借用等の行動につながっていない分析対象項目をレコメンド項目として選択することが可能となる。このようなレコメンド項目をユーザに対して提供することにより、より精度良く販売促進を行うことが可能となる。
【００５９】
このような処理により、レコメンドユーザが既に知っている商品がレコメンドされてしまうという問題や、レコメンドユーザに対して常に同じような商品ばかりがレコメンドされてしまうという問題を解決することが可能となる。
【００６０】
＜変形例＞
図７のフローチャートにおいて、ステップＳ２０４の処理は、ステップＳ２０２又はステップＳ２０３の処理よりも前に実行されても良いし、ステップＳ２０２又はステップＳ２０３の処理と並行して実行されても良い。
レコメンド判定部２０９が上記処理によって選択する項目（レコメンド項目）は、必ずしもレコメンドユーザに対して推薦されることを目的として選択される必要は無い。すなわち、レコメンド判定部２０９は、ユーザに対してレコメンドされるか否かにかかわらず、上記処理を実行することによって単に項目を選択する機能として構成されても良い。この場合、レコメンド判定部２０９によって選択された項目は、他の装置や、レコメンド判定システム２０の使用者などによってどのように活用されても良い。
【００６１】
［第三実施形態］
図９は、本発明の第三実施形態であるレコメンド判定システム２０ａの機能構成を示す概略ブロック図である。レコメンド判定システム２０ａは、第二実施形態のレコメンド判定システム２０を変形した構成である。レコメンド判定システム２０ａは、検索サーバ３０ａによって管理される検索履歴に基づいて店舗同士の相関値を算出し、販売サーバ４０ａによって管理される譲受借用履歴に基づいて店舗に関する関連度を算出し、レコメンド項目として店舗を選択する。すなわち、第三実施形態では、分析対象項目として複数の店舗が設定されている。以下、レコメンド判定システム２０ａの詳細について説明する。
【００６２】
レコメンド判定システム２０ａは、１台又は複数台の情報処理装置によって構成される。例えば、レコメンド判定システム２０ａが一台の情報処理装置で構成される場合、情報処理装置は、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、レコメンド判定プログラムを実行する。レコメンド判定プログラムの実行によって、情報処理装置は、制御部２０２ａ、特徴量取得部２０３ａ、特徴量記憶部２０４、相関値算出部２０５、相関値記憶部２０６、関連度算出部２０８ａ及びレコメンド判定部２０９ａを備える装置として機能する。なお、レコメンド判定システム２０ａの各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣやＰＬＤやＦＰＧＡ等のハードウェアを用いて実現されても良い。また、レコメンド判定システム２０ａは、専用のハードウェアによって実現されても良い。レコメンド判定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。レコメンド判定プログラムは、電気通信回線を介して提供されても良い。
【００６３】
制御部２０２ａは、レコメンド判定システム２０ａの動作を制御する。
特徴量取得部２０３ａは、検索サーバ３０ａの検索履歴記憶部２０１ａに記憶されている検索履歴に基づいて、分析対象項目となっている店舗毎に特徴量を取得する。
特徴量記憶部２０４、相関値算出部２０５及び相関値記憶部２０６は、第二実施形態における同名の構成と同じである。
【００６４】
関連度算出部２０８ａは、販売サーバ４０ａの譲受借用履歴記憶部２０７ａに記憶される譲受借用履歴に基づいて、レコメンドユーザと分析対象項目となっている各店舗との関連度を算出する。関連度は、レコメンドユーザによって各店舗が好まれる（興味が持たれる）可能性の高さを示す値である。関連度算出部２０８ａは、例えば協調フィルタリングを用いて関連度を算出しても良い。また、関連度算出部２０８は、ピアソンの積率相関係数を用いて関連度を算出しても良い。
【００６５】
レコメンド判定部２０９ａは、レコメンドユーザに対して推薦する店舗（以下、「レコメンド店舗」という。）を、分析対象項目となっている店舗の中から判定する。具体的には、レコメンド判定部２０９ａは、レコメンドユーザが行う（又は行った）譲受又は借用に関する店舗と相関値が高い店舗であって、レコメンドユーザに対する関連度が低い店舗を、レコメンド店舗として選択する。
【００６６】
検索サーバ３０ａは、複数のユーザに対して検索エンジンによる検索サービスを提供する装置である。検索サーバ３０ａは、ユーザによって入力された１又は複数のキーワードに基づいて、キーワードに関連するウェブサイトを検索し、検索結果を提供する。検索サーバ３０ａは、ユーザによって入力されたキーワードの履歴をユーザ毎に検索履歴記憶部２０１ａに記録する。
【００６７】
販売サーバ４０ａは、実際に行われた譲受借用結果を受信し、ユーザ毎に譲受借用結果の履歴（譲受借用履歴）を譲受借用履歴記憶部２０７ａに記録する。販売サーバ４０ａは、例えば複数の実店舗に備えられたＰＯＳ（Point Of Sale）システムによって集計された情報を取得するサーバであっても良い。販売サーバ４０ａは、例えばネットワーク上に構築された仮想店舗において行われた売買の情報を取得するサーバであっても良い。
【００６８】
検索サーバ３０ａとレコメンド判定システム２０ａとは、ネットワークを介して通信可能に接続される。販売サーバ４０ａとレコメンド判定システム２０ａとは、ネットワークを介して通信可能に接続される。
【００６９】
レコメンド判定システム２０ａでは、分析対象項目が店舗となっている。また、レコメンド判定システム２０ａでは、動作履歴として検索ログが用いられている。このため、レコメンド判定システム２０ａでは、検索ログとして記録された各キーワードを項目として、店舗毎の相関値が算出される。そして、第一候補項目及び第二候補項目に含まれる店舗がレコメンド項目として選択される。そのため、各ユーザについて、ネットの検索ログに基づいて潜在的な興味関心が存在すると推定できるものの、実際の譲受又は借用までは至っていない店舗を、レコメンド項目として選択することが可能となる。このようなレコメンド項目をユーザに対して提供することにより、より精度良く販売促進を行うことが可能となる。
【００７０】
＜変形例＞
第三実施形態のレコメンド判定システム２０ａにおける分析対象項目は、店舗に限定される必要は無い。例えば、分析対象項目として商品、ブランド、雑誌、レストラン等が設定されても良い。また、複数種類の項目（例えば商品及び店舗）が分析対象項目として設定されても良い。
【００７１】
図９に示される例では、レコメンド判定システム２０ａは一つの装置として実装されているが、レコメンド判定システム２０ａは複数の装置として実装されても良い。例えば、制御部２０２ａ、特徴量取得部２０３ａ、特徴量記憶部２０４、相関値算出部２０５及び相関値記憶部２０６を備える装置と、関連度算出部２０８ａ及びレコメンド判定部２０９ａを備える装置とが、それぞれ異なる装置として実装されても良い。この場合、各装置はネットワークを介してデータ送信可能に接続されても良い。
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
本発明は、分析対象項目の相関値に基づいて項目同士の繋がりを推定することに適用可能である。
【符号の説明】
【００７３】
１０…相関値算出システム，  １０１…動作履歴記憶部，  １０２…制御部，  １０３…特徴量取得部，  １０４…特徴量記憶部，  １０５…相関値算出部，  ２０，２０ａ…レコメンド判定システム（判定システム），  ２０１…動作履歴記憶部，  ２０２，２０２ａ…制御部，  ２０３，２０３ａ…特徴量取得部，  ２０４…特徴量記憶部，  ２０５…相関値算出部，  ２０６…相関値記憶部，  ２０７，２０７ａ…譲受借用履歴記憶部，  ２０８，２０８ａ…関連度算出部，  ２０９，２０９ａ…レコメンド判定部（判定部），  ３０ａ…検索サーバ，  ４０ａ…販売サーバ，  ２０１ａ…検索履歴記憶部
【図１】
0005642228.tif 000002
【図２】
0005642228.tif 000003
【図３】
0005642228.tif 000004
【図４】
0005642228.tif 000005
【図５】
0005642228.tif 000006
【図６】
0005642228.tif 000007
【図７】
0005642228.tif 000008
【図８】
0005642228.tif 000009
【図９】
0005642228.tif 000010