(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
推薦システムにおいて、各格付けの鮮度ｔに基づいて、格付けされたアイテムの各々の初期の格付け値Ｎ（０）の更新を決定するアプリケーションサーバのための方法において、前記更新が、
−各ユーザに関する格付けされたアイテムの平均の格付けに相当する、中立格付け値Ｒを決定するステップ（３２、４２）と、
−格付けされたアイテムの各々について、前記初期の格付け値Ｎ（０）と前記中立格付け値Ｒとの差および格付けの所定の半減期ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］に基づいて、各格付けの前記鮮度ｔの低下につれて前記中立格付け値Ｒに向かって収束する更新後の格付け値Ｎ（ｔ）を算出するステップ（３３、４３）と
を特徴とする方法。
【請求項２】
前記初期の格付け値Ｎ（０）を１つまたは複数の入力パラメータの関数として算出するさらなるステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記更新後の格付け値Ｎ（ｔ）の収束値がｅ−（ｌｎ２／ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］）×ｔの値に依存する、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記各アイテムの半減期の値ｔ１／２［ｉｔｅｍ］がアイテムの種類に依存する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
格付けされたアイテムの各々の初期の格付け値Ｎ（０）の更新を、格付けの各々の鮮度ｔに基づいて算出するように構成された格付け更新ユニット（５０）を含む推薦システムを備えたアプリケーションサーバであって、前記格付け更新ユニットが、
−各ユーザに関する格付けされたアイテムの平均の格付けに相当する、中立格付け値Ｒを決定する中立格付けユニット（５１）と、
−格付けされたアイテムの各々について、前記初期の格付け値Ｎ（０）と前記中立格付け値Ｒとの差および格付けの所定の半減期ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］に基づいて、前記格付けの各々の鮮度ｔの低下につれて前記中立格付け値に向かって収束する更新後の格付け値Ｎ（ｔ）を算出する更新格付け値ユニット（５２） と
を特徴とするアプリケーションサーバ。
【請求項６】
前記格付け更新ユニット（５０）が前記初期の格付け値Ｎ（０）を１つまたは複数の入力パラメータの関数として算出するようにさらに構成されている、請求項５に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項７】
前記更新後の格付け値Ｎ（ｔ）の収束値がｅ−（ｌｎ２／ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］）×ｔの値に依存している、請求項５または６に記載のアプリケーションサーバ。
【請求項８】
前記格付け更新ユニットによって要求されるパラメータを格納するためのデータベース（６１）を更に含んでいる、請求項５〜７のいずれか一項に記載のアプリケーションサーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アイテムについて個人ごとの推薦を生成する推薦システムのための方法、ならびに推薦システムおよびそのような推薦システムを備えるアプリケーションサーバに関する。
【背景技術】
【０００２】
個人ごとの推薦システムは、ユーザにとって興味の対象である可能性が高いアイテム（例えば、映画、本、音楽、ニュース、写真）の情報を提示する、すなわちこのシステムはログオン後のユーザに適切なアイテムを推薦する。従来の推薦システムは、アイテムの内容をユーザプロファイルに写像することからなる内容ベース情報フィルタリング、またはユーザの格付けのデータベースを使用してアイテムについてのユーザの格付けを予測することからなる協調型情報フィルタリングを使用する場合がある。具体的には、ユーザに基づく協調型情報フィルタリング推薦システムは、第１のユーザによく似た格付けパターンを有する他のユーザを見つけ、未消費のアイテムについての第１のユーザの格付けを、それらのアイテムについての前記他のユーザの格付けに基づいて予測することを含む。
【０００３】
ユーザの格付けは、ユーザが数値尺度またはアイテムの順位付けによって明示的に表明しても、あるいは購入またはアイテムの閲覧に費やした時間によって暗示的に表明されてもよい。
【０００４】
従来のユーザに基づく協調型フィルタリング推薦システムにおいては、第１のユーザからの格付けが、他のユーザからの格付けと照らし合わされ、第１のユーザによく似た格付けパターンを有する他のユーザが見つけ出される。その後に、前記他のユーザが高い格付けを与えているアイテムであって、第１のユーザが未だ消費していないアイテムが、第１のユーザに対して推薦されるようになる。
【０００５】
格付けパターンの類似性は、典型的には、共通に格付けされたアイテムの格付けの相関を比較することによって決定され、相関は、例えばピアソン相関または調整コサイン相関として算出される。
【０００６】
一般に、推薦システムにおけるアイテムについてのユーザの格付けは、静的であり、すなわちアイテムが初期の格付けを保ち、格付けの鮮度およびアイテムそのものの鮮度とは無関係に、推薦可能なままである。これは、例えば映画および本を推薦するシステムにおいては妥当かもしれない。しかしながら、ニュースを推薦するシステムにおいては、ニュースアイテムが、通常は、「アイテムチャーン（ｉｔｅｍ  ｃｈｕｒｎ）」と一般に称されるきわめて短い期間だけ有効である。したがって、ニュースアイテムの鮮度が、好ましくはそのアイテムについてのユーザの格付けの有効性に影響を与えるべきである。
【０００７】
Ｄａｓらの「Ｇｏｏｇｌｅ  Ｎｅｗｓ  Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ：  Ｓｃａｌａｂｌｅ  Ｏｎｌｉｎｅ  Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ」、ＷＷＷ  ２００７／Ｔｒａｃｋ：  Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｐｒａｃｔｉｃｅ  ａｎｄ  Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ、２００７年５月８−１２日が、リアルタイムで「クリック」の記録および統計を更新および検索することによってアイテム代謝の挙動を取り扱うことを説明している。この論文に記載されたアイテム代謝の取り扱いによれば、ユーザがクリックを行うたびに、種々のニュース記事の格付けに影響が及び、推薦される新規記事アイテム一式が変化しうる。これにより、ニュース記事に関係する高いアイテム代謝に対応することができ、適切な「期限切れウィンドウ」において、該当する新規記事が種々の発信元に現れた直後に、該当する新規記事を、ユーザに推薦することができる。しかしながら、この論文は、この「期限切れウィンドウ」をどのように算出するかについて、取り組んでいない。
【０００８】
ＤｉｎｇおよびＬｉの「Ｔｉｍｅ  ｗｅｉｇｈｔ  ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ」、１４ｔｈ  ＡＣＭ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ、４８５−４９２頁、ＡＣＭ  Ｐｒｅｓｓ、ニューヨーク、２００５年が、アクティブユーザからの格付けが古い場合に２つのアイテムの間の類似性の重み付けを減らすために使用される時間関数を説明している。しかしながら、この時間関数は、アイテムの類似性についての重み付けを減らすことだけしかできず、ユーザの類似性（すなわち、２つの異なるユーザの共通に格付けされたアイテムの格付けパターンの類似性）についての重み付けを減らすことができないため、アイテムに基づく協調型フィルタリングにしか適用することができない。２つのアイテムが多くのユーザからの新しい格付けを有しているが、アクティブユーザからの格付けが比較的古い場合に他の欠点が生じ、その場合には、２つのアイテムの間の類似性が、アクティブユーザからの古い格付けゆえに、他のユーザからの格付けにもかかわらず軽く重み付けされる。
【０００９】
ＧｏｒｄｅａおよびＺａｎｋｅｒの「Ｔｉｍｅ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｂｅｔｔｅｒ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｓｍａｌｌ  ａｎｄ  Ｓｐａｒｓｅ  Ｒａｔｉｎｇ  Ｍａｔｒｉｃｓ」、ＬＮＣＳ  ４８３１、１７１−１８３頁、２００７年が、新規アイテムの推薦を可能にし、あるいは周期的興味のアイテムの推薦（例えば、冬期の間だけアイススケートを推薦する）を可能にする時間減衰フィルタおよび時間窓フィルタを説明している。この技術的解決策は、アイテムの格付けの鮮度に基づいてではなく、実際のアイテムの鮮度に基づいて最終的な格付けのスコアの重み付けを軽くしている。したがって、アイテムそのものが古い場合、たとえそのアイテムが高い格付けを有していて、そのような格付けが最近に追加されたものであっても、重み付けが軽くされる。
【００１０】
このように、上述した従来の推薦システムは、いくつかの欠点を抱えており、また、格付けの鮮度がアイテムの推薦に影響を及ぼすことができ、例えばユーザに基づく協調型フィルタリング推薦システムに適用することができる改善された推薦システムを実現するという課題を依然として残している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の目的は、上述した問題に対処することにあり、この目的および他の目的が、添付の独立請求項に記載の方法および構成ならびに従属請求項に記載の実施形態によって達成される。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
一態様によれば、本発明は、推薦システムにおいて第１のユーザに対してアイテムの個人ごとの推薦を生成する方法を提供する。この方法は、格付けされたアイテムの各々の初期の格付け値Ｎ（０）を、中立格付け値Ｒを決定することにより格付けの各々の鮮度ｔに基づいて更新すること、ならびに格付けされたアイテムの各々について、更新後の格付け値Ｎ（ｔ）を、初期の格付け値Ｎ（０）と中立格付け値Ｒとの差および格付けの所定の半減期ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］に基づいて算出することによって行うことを含む。更新後の格付け値Ｎ（ｔ）は、格付けの各々の鮮度ｔの低下につれて中立格付け値Ｒに向かって収束する。
【００１３】
この方法は、更新後の格付け値Ｎ（ｔ）を使用して、以下のさらなるステップを提供することができる。すなわち、
第１のユーザのための推薦の開始を受信するステップ、
第１のユーザに最もよく似た格付けパターンを有する１人または複数のさらなるユーザを、ユーザに共通に格付けされたアイテムの間の格付けの相関に基づいて見つけ出すステップ、
前記１人または複数のさらなるユーザのうちの少なくとも１人によって格付けされている１つまたは複数の未消費のアイテムについての第１のユーザの格付けを、さらなるユーザの格付けおよび前記さらなるユーザの各々と第１のユーザとの間の格付けの相関に基づいて予測するステップ、および
予測された格付けに基づいて、第１のユーザについての未消費のアイテムの推薦を生成するステップ。
【００１４】
さらに、未消費のアイテムについての第１のユーザの格付けの予測を、前記アイテムの各々の鮮度に基づく新鮮度重み付け係数（Ｎｏｖｅｌｔｙ  ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ）によって、重み付けすることが可能であり、前記新鮮度重み付け係数は、各アイテムの鮮度の低下につれて、各アイテムの所定の半減期ｔ１／２［ｉｔｅｍ］に基づいてゼロに向かって収束する。
【００１５】
第２の態様によれば、本発明は、第１のユーザに対してアイテムの個人ごとの推薦を生成する推薦システムを提供する。この推薦システムは、格付けされたアイテムの各々の初期の格付け値Ｎ（０）の更新を、格付けの各々の鮮度ｔに基づいて算出するように構成された格付け更新ユニットを備える。前記格付け更新は、中立格付け値Ｒを決定する中立格付けユニットと、格付けされたアイテムの各々について、更新後の格付けＮ（ｔ）を、初期の格付けＮ（０）と中立格付け値Ｒとの差および格付けの所定の半減期ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］に基づいて算出する更新格付け値ユニットとを備える。更新後の格付け値は、格付けの各々の鮮度ｔの低下につれて中立格付け値に向かって収束する。
【００１６】
この推薦システムは、第１のユーザについて推薦を開始する開始ユニットと、
第１のユーザに最もよく似た格付けパターンを有する１人または複数のさらなるユーザを、更新後の格付けＮ（ｔ）を使用して、ユーザに共通に格付けされたアイテムの間の格付けの相関に基づいて見つけ出す相関ユニットと、
前記１人または複数のさらなるユーザのうちの少なくとも１人によって格付けされている１つまたは複数の未消費のアイテムについての第１のユーザの格付けを、更新後の格付けＮ（ｔ）を使用して、さらなるユーザの格付けおよびさらなるユーザの各々と第１のユーザとの間の格付けの相関に基づいて予測する予測ユニットと、
予測された格付けに基づいて第１のユーザに対して未消費のアイテムの推薦を生成する推薦ユニットとをさらに備えてもよい。
【００１７】
前記予測ユニットは、未消費のアイテムについての第１のユーザの格付けの予測を、前記アイテムの各々の鮮度に基づいており、各アイテムの鮮度の低下につれて、各アイテムの所定の半減期ｔ１／２［ｉｔｅｍ］に基づいてゼロに向かって収束する新鮮度重み付け係数によって、重み付けするようにさらに構成することができる。
【００１８】
第３の態様によれば、本発明は、第２の態様による推薦システムを備えるアプリケーションサーバを提供する。
【００１９】
さらには、初期の格付け値Ｎ（０）が、１つまたは複数の入力パラメータの関数として算出されてもよく、中立格付け値Ｒが、各ユーザに関する格付けされたアイテムの平均の格付けに相当でき、あるいは格付けされたアイテムの各々に関する別々のユーザの格付けの平均に相当することができる。
【００２０】
さらに、収束する更新後の格付け値Ｎ（ｔ）が、ｅ−（ｌｎ２／ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］）×ｔの値に依存でき、各アイテムの半減期の値ｔ１／２［ｉｔｅｍ］が、アイテムの種類に依存でき、新鮮度重み付け係数が、ｅ−（ｌｎ２／ｔ１／２［ｉｔｅｍ］）×ｔの値に依存することができる。
【００２１】
本発明における利点は、アイテムの新鮮な推薦をユーザに提供できる点にある。これは、格付けの鮮度を考慮に入れ、「古い」格付け値を更新することによって達成される。さらには、推薦が、予測による格付けの重みをアイテムの鮮度に応じて下げることによって、アイテムの鮮度も考慮に入れることができる。したがって、たとえ或るアイテムが過去においてきわめて高い格付けを受けていても、より古い格付けは、最近の格付けよりも現在の推薦に及ぼす影響が小さくなる。
【００２２】
次に、本発明を、添付の図面を参照してさらに詳しく説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は、本発明の例示的な実施形態に従って、更新後の格付け値Ｎ（ｔ）が、初期の格付け値Ｎ（０）から中立格付け値Ｒに向かって格付けの鮮度に応じてどのように収束するのかを示す。
【図２】図２は、本発明のさらなる例示的な実施形態に従って、推薦されるアイテムの重み付けがゼロに向かってアイテムの鮮度に応じてどのように収束するのかを示す。
【図３】図３は、ユーザからの初期の格付け値の本発明の例示的な実施形態による更新を説明するフロー図である。
【図４】図４は、本発明の例示的な実施形態に従って、協調型フィルタリングによるユーザへのアイテムの個人ごとの推薦を説明するフロー図である。
【図５】図５は、本発明の例示的な実施形態による格付け更新ユニットを概略的に示す。
【図６】図６は、図５に示したとおりの格付け更新ユニットおよびデータベースが備えられた本発明の例示的な実施形態による推薦システムを備えるアプリケーションサーバを概略的に示す。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下の説明においては、本発明を、特定の実施形態および添付の図面を参照してさらに詳しく説明する。限定ではなく説明の目的のために、本発明の完全な理解を提供するために、特定の筋書き、技法などの具体的詳細を説明する。しかしながら、本発明を、それらの具体的詳細から逸脱した他の実施形態として実施してもよいことは、当業者にとって明らかである。
【００２５】
さらには、本明細書において後述される機能および手段を、プログラムされたマイクロプロセッサまたは汎用コンピュータと協動して機能するソフトウェアを使用し、かつ／あるいは特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を使用して実現できることを、当業者であれば理解されよう。また、本発明を主として方法および装置の形態で説明するが、本発明を、コンピュータプログラム製品において具現化してもよく、さらにはコンピュータプロセッサおよびこのプロセッサに接続されたメモリを備えており、このメモリが本明細書に開示の機能を実行できる１つまたは複数のプログラムでエンコードされているシステムにおいて具現化してもよいことを、理解されよう。
【００２６】
本発明の基本的な考え方は、推薦システムにおいて初期の格付けの更新を決定し、更新後の格付けが、例えば格付け値を放射性崩壊としてモデル化することによって、格付けの所定の半減期に応じて中立の格付け値に向かって収束することにある。格付けは、数値尺度またはアイテムの順位付けによってまたはユーザによって明示的に表明されても、あるいは購入または当該アイテムの閲覧に費やした時間によって暗示的に表明されてもよい。さらに、多くのアイテムは、古くなるにつれて興味が薄れるため、アイテムの鮮度も、モデルにおいて考慮に入れることができる。
【００２７】
具体的には、アイテムの個人ごとの推薦が、格付けされたアイテムの各々の初期の格付けＮ（０）を、格付けの各々の鮮度ｔに基づいて更新することによって、第１のユーザについて生成される。更新は、中立格付け値Ｒを決定し、格付けされたアイテムの各々について更新後の格付け値Ｎ（ｔ）を算出することを含む。算出値は、初期の格付け値Ｎ（０）と中立格付け値Ｒとの差に依存し、格付けの所定の半減期ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］にさらに依存する。算出値は、格付けの各々の鮮度ｔが古くなるにつれて、例えば放射性崩壊として、ｅ−（ｌｎ２／ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］）×ｔ（ｔは、格付けの鮮度に相当）の値に依存して、中立格付け値Ｒに向かって収束する。
【００２８】
放射性崩壊は、一般に、以下の関数によって記述される。
Ｎ（ｔ）＝Ｎ（０）×ｅ−λ×ｔ  ［式１］
【００２９】
放射性崩壊において、Ｎ（０）は、ｔ＝０における放射性物質の最初の量を表わし、減衰後の値Ｎ（ｔ）は、減衰定数λに依存する速度でゼロに向かって収束する。しかしながら、本発明によれば、Ｎ（０）が、ｔ＝０における初期の格付け値を表わす。さらなる実施形態によれば、この初期の格付けＮ（０）が、例えば初期の期待および商業的な因子など、推薦に影響しうる種々の因子の関数として算出される。上述のように、λは、式１において減衰定数を表わすが、減衰の速度を表わすためにより一般的に使用されるパラメータは、以下のように減衰定数に関係する半減期ｔ１／２である。
λ＝ｌｎ２／ｔ１／２  ［式２］
【００３０】
式１および式２を組み合わせることで、
Ｎ（ｔ）＝Ｎ（０）×ｅ−（ｌｎ２／ｔ１／２）×ｔ  ［式３］
が得られる。
【００３１】
本発明によれば、実際の格付け値が、時間につれてのユーザの嗜好の変化を反映するために、格付けの所定の半減期ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］で減衰する。すなわち、半減期ｔ１／２が、実際の格付け値と中立格付け値との差が半分になる時間を決定する。例えば、ユーザが５年前に或る映画に最上位の格付けを与えた場合に、この古い格付けは、ユーザの嗜好の変化を反映するために、更新されなければならない。
【００３２】
本発明の一実施形態によれば、初期の格付け値が、以下の式に従って更新される。
Ｎ（ｔ）＝（Ｎ（０）−Ｒ）×ｅ−（ｌｎ２／ｔ１／２）×ｔ＋Ｒ  ［式４］
【００３３】
Ｎ（ｔ）は、実際の更新後の格付け値であり、Ｒは、中立格付け値であり、更新後の格付けが、この中立格付け値Ｒに向かって「減衰」する、すなわち収束する。
【００３４】
図１は、本発明によれば、実際の格付け値Ｎ（ｔ）が、初期の格付け値Ｎ（０）がＮ（０）高などのように中立格付け値Ｒよりも大きいか、あるいはＮ（０）低などのようにＲよりも小さいかにかかわらず、どのように中立格付け値Ｒに向かって収束するのかを示す。この図において、Ｒは、平均の格付け値である。
【００３５】
図３は、本発明の第１の実施形態による初期の格付け値の更新を説明するフロー図である。ステップ３１において、初期の格付け値Ｎ（０）、この初期の格付けの鮮度ｔ、および格付けの半減期ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］が、典型的にはデータベースから取得されて与えられ、または例えば推薦の開始時の推薦システムにおける入力として与えられる。ステップ３２において、中立格付け値Ｒが決定され、この中立格付け値は、例えば各ユーザに関して格付けされたアイテムの平均に相当し、または各アイテムに関する別々のユーザの格付けの平均に相当する。あるいは、中立格付け値Ｒは、例えばアイテムの種類に応じた任意の適切な固定値であってもよい。ステップ３３において、更新後の格付け値Ｎ（ｔ）が、ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］およびＮ（０）とＲとの差に基づいて、Ｎ（ｔ）が格付けの鮮度の低下ｔにつれてＲに向かって収束するように算出される。
【００３６】
図４は、ユーザについて個人ごとの推薦を生成する方法であって、図３に示した初期の格付け値を更新するステップを含む本発明のさらなる実施形態による方法を説明するフロー図である。ステップ４１において、例えばユーザが例えばＡｍａｚｏｎなどのウェブサイトへのログインを実行することによって、推薦が開始される。第１のユーザに対して適切な未消費のアイテムを推薦するために、最もよく似た格付けパターンを有する他のユーザが、ステップ４４において見つけ出される。これは、例えば、第１のユーザと共通の格付けアイテムを有している他のユーザを見つけ出し、共通に格付けされたアイテムの間の相関を例えばピアソン相関を使用して算出し、第１のユーザとの格付けの相関が最高であるユーザを検出することによって達成される。しかしながら、本発明の基本的な考え方に従って、ステップ４４における相関の算出に先立ち、更新された格付け値が、ステップ４２において決定される中立格付け値を使用して、ステップ４３においてすべての格付けについて算出される。例えばステップ４４においてピアソン相関が算出される場合、平均の格付けが、各ユーザについて割り出される。ステップ４５において、第１のユーザの未消費のアイテムの格付けが、最もよく似た格付けパターンを有することが検出された他のユーザのこれらのアイテムの格付けと、アクティブユーザと前記他のユーザの各々との間の共通に格付けされたアイテムの格付けの相関とに基づいて予測される。最後に、ステップ４６において、予測による格付けが最も高いアイテムを含む推薦が、第１のユーザに対して生成される。
【００３７】
ユーザｕおよびユーザｖの１０個の共通に格付けされたアイテムの間の相関の典型的な算出が、１０個の共通に格付けされたアイテムの初期の格付けＮ（０）に相当するユーザｕおよびユーザｖについての２つの類似のベクトルＲ（ｕ）およびＲ（ｖ）によって以下に述べられる。
Ｒ（ｕ）：［５  ４  ５  ２  ２  １  ４  ５  ３  １］
Ｒ（ｖ）：［５  ４  ５  ２  ２  １  ４  ５  ３  １］
【００３８】
共通に格付けされたアイテムだけが同じ格付けを有しているため、ユーザｕからのすべての格付けの平均が、３．５であり、ユーザｖからのすべての格付けの平均が、３．１である。したがって、共通に格付けされたアイテムの間のピアソン相関は、ユーザｕおよびユーザｖが共通に格付けされたアイテムについて正確に同じ格付けを有しているため、１であり、ユーザｕおよびユーザｖがよく似た格付けパターンを有していると考えられる。さらに、すべてのアイテムが、２という半減期ｔ１／２を有しており、格付け値の各々の鮮度Ｔが、以下のベクトルによって示される。
Ｔ（ｕ）＝［２．０  ２．２  １．８  ２．１  １．４  ０．１  ０．２  ０．１  ０．３  ０．１］
Ｔ（ｖ）＝［０．１  ０．２  ０．１  ０．３  ０．１  ０．１  ０．１  ０．１  ０．２  ０．２］
【００３９】
したがって、これらの値に式４、すなわち
Ｎ（ｔ）＝（Ｎ（０）−Ｒ）×ｅ−（ｌｎ２／ｔ１／２）×ｔ＋Ｒを適用し、上述した格付けの平均を中立格付け値Ｒとして用いることによって、ユーザｕおよびユーザｖについての更新後の格付け値Ｎ（ｔ）は、以下のベクトルに相当する。
Ｒ（ｕ）：［４．１０  ３．５７  ４．１６  ２．６２  ２．４６  １．０７  ３．９５  ４．９４  ３．０２  １．０７］
Ｒ（ｖ）：［４．９４  ３．９５  ４．９４  ２．１２  ２．０４  １．０７  ３．９７  ４．９４  ３．０１  １．１５］
【００４０】
したがって、ユーザｕおよびユーザｖについての更新後の格付け値Ｎ（ｔ）は、それぞれ格付けの平均３．５および３．１に向かって収束する。これら１０個の共通に格付けされたアイテムについてのユーザｕおよびユーザｖからの更新後の格付け値Ｎ（ｔ）の間の従来どおりのピアソン相関は、０．８１５６であり、これは、たとえ共通に格付けされたアイテムの格付けが正確に同じであっても、初期の格付け値Ｎ（０）の間の相関よりも低い。この相違は、ユーザｕが、最初の５つのアイテムを比較的昔に格付けしたという事実（ユーザｕの最初の５つの格付けの鮮度Ｔが比較的古いことによって示されている）に起因している。したがって、これら５つの古めの格付けの更新後の格付け値は、ユーザｕの平均格付けＲに向かって減衰しており、結果として相関の算出時に及ぼす影響が小さくなる。
【００４１】
本発明のさらなる実施形態によれば、各アイテムが時間とともに減少する特定の新鮮度を有するので、ユーザへのアイテムの推薦において、アイテムの鮮度も考慮される。各アイテムの半減期ｔ１／２［ｉｔｅｍ］が、アイテムの新鮮度が半分に減る期間を決定する。この半減期は、例えば、映画が２年に相当する半減期ｔ１／２を有してもよく、放送されるＴＶのニュースの出来事がわずか１日に相当する半減期ｔ１／２を有してもよいなど、個々のアイテムの中身の種類に応じて決まる。したがって、本発明の典型的な実施形態によれば、予測によるユーザの格付けの重み付けが、アイテムの新鮮度の減衰を表わす新鮮度重み付け係数（アイテムの所定の半減期およびアイテムの鮮度に依存してゼロに向かって収束する）によってさらに軽減される。さらなる典型的な実施形態によれば、式４が、Ｎ（０）＝１およびＲ＝０として新鮮度重み付け係数を決定するために使用され、すなわち新鮮度重み付け係数が、以下の関数に依存することを意味する。
Ｎｏｖｅｌｔｙ  ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ（ｔ）＝ｅ−（ｌｎ２／ｔ１／２［ｉｔｅｍ］）×ｔ  ［式５］
【００４２】
したがって、ただ１つのパラメータ、すなわちアイテムの半減期ｔ１／２［ｉｔｅｍ］が、新鮮度重み付け係数を決定する。
【００４３】
図２は、式５によって示される新鮮度重み付け係数を示し、すなわちアイテムの格付けの新鮮度重み付け係数がアイテムの鮮度の低下につれてどのように低下するのかを示したグラフである。
【００４４】
推薦システムは、典型的には、ユーザに対して適切なアイテムの推薦を提供し、推薦システムの目的は、ユーザの嗜好を予測することである。例えば式５による新鮮度重み付け係数を、未消費のアイテムの予測によるユーザの格付けに適用することによって、予測によるユーザの格付けは、アイテムの鮮度に応じて低下する。
【００４５】
新鮮度の減衰を示す新鮮度重み付け係数の使用を説明するために、推薦システムが、ユーザｖによって格付け済みであるがユーザｕが未だ消費していないすべてのアイテムについて、ユーザｕからの格付けを予測したと仮定する。それら予測による格付けが、下記の表に示されるとおり、予測による格付けの高いものから順に並べられており、この表において、アイテムの半減期はｔ１／２＝２であり、新鮮度重み付け係数（ＮＷＦ）が上述の式５を使用して算出されている。
0005519008.tif 000002
【００４６】
上記のアイテムの表から、アイテム４が、比較的古いがゆえに、重み付けがより大きく減らされるのは明らかである。したがって、ユーザｕに提供される最終的な推薦のアイテムの格付けは、新鮮度重み付け係数（ＮＷＦ）を考慮に入れて新たに予測された格付け（下記の表の最後の列に強調表示されている）に従って並べ直される。
0005519008.tif 000003
【００４７】
本発明のさらなる実施形態によれば、初期の格付け値Ｎ（０）が、ユーザから暗示または明示されてデータベースに保存される格付けではなく、例えば初期の期待および商業的な考慮事項を表わす種々のパラメータの関数である。すなわち、２つの入力パラメータが、Ｎ（０）をそれらのパラメータの関数として式４のように使用される場合、より複雑な振る舞いをモデル化することができる。
【００４８】
図５は、格付けされたアイテムの各々の初期の格付け値Ｎ（０）の更新を格付けの各々の鮮度ｔに基づいて算出するように構成された本発明による典型的な格付け更新ユニット５０を示す。格付け更新ユニットは、更新後の値Ｎ（ｔ）の収束先となる中立格付け値Ｒを決定するように構成された中立格付け値ユニット５１を備える。中立格付け値Ｒは、例えば、或るユーザからのすべての格付けの平均として決定でき、また或るアイテムについての異なるユーザからのすべての格付けの平均として決定でき、あるいは固定の値として決定することができる。さらに、格付け更新ユニット５０は、初期の格付けＮ（０）と中立格付け値Ｒとの差と、格付けの所定の半減期ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］とに基づいて、更新後の格付け値Ｎ（ｔ）を算出するように構成された更新格付け値ユニット５２を備える。更新後の格付け値Ｎ（ｔ）は、格付けの各々の鮮度ｔが低下するにつれて中立格付け値Ｒに向かって収束し、更新後の格付け値Ｎ（ｔ）は、例えば式４
Ｎ（ｔ）＝（Ｎ（０）−Ｒ）×ｅ−（ｌｎ２／ｔ１／２）×ｔ＋Ｒ
を使用することによって算出することができる。
【００４９】
上記式４において、初期の格付け値Ｎ（０）、前記初期の格付けの鮮度ｔ、および格付けの半減期ｔ１／２［ｒａｔｉｎｇ］が挿入される。これらのパラメータは、推薦の開始時に、例えばデータベースから取り出され、格付け更新ユニットによって受信される。
【００５０】
図６は、図５に関して説明したとおりの格付け更新ユニット５０が備えられた本発明による推薦システム６０を備える典型的なアプリケーションサーバを示す。この典型的な実施形態によるアプリケーションサーバは、格付け更新ユニットが必要とするパラメータを保存するためのデータベース６１をさらに備える。推薦システムは、通常はユーザのログオン後にユーザへの推薦を開始するように構成された開始ユニット５３をさらに備える。開始ユニットは、半減期ｔ１／２、初期の格付けＮ（０）、および格付けの鮮度ｔなどといった前記必要なパラメータを、データベース６１から取り出して適切なユニットへ送るようにも構成されている。推薦システムは、推薦の対象たるユーザに最もよく似た格付けパターンを有する１人または複数のさらなるユーザを、ユーザによって共通に格付けされたアイテムの間の格付けの相関に基づいて見つけ出すように構成された相関ユニット５４をさらに備える。格付けの相関は、例えばピアソン相関または調整コサイン相関など、任意の適切な従来の相関として算出される。相関ユニットは、格付け更新ユニット５０から受信される更新後の格付け値Ｎ（ｔ）を使用する。さらに、推薦システムは、第１のユーザの１つまたは複数の未消費のアイテムであって、前記１人または複数のさらなるユーザのうちの少なくとも１人によって格付けされているアイテムについて、格付けを予測するように構成された予測ユニット５５を備える。予測は、前記アイテムの前記さらなるユーザによる格付けとさらなるユーザと推薦の対象たるユーザとの間において算出された格付けの相関とに基づき、予測においては、格付け更新ユニット５０から受信される更新後の格付けＮ（ｔ）が使用される。最後に、推薦システムは、ユーザへの未消費のアイテムの推薦を、このユーザによって未消費のアイテムの予測による格付けに基づいて生成するように構成された推薦ユニット５６を備える。
【００５１】
さらなる実施形態によれば、推薦システムが、推薦される未消費のアイテムの予測による格付けを、前記アイテムの各々の鮮度に基づく新鮮度の減衰を示す新鮮度重み付け係数によって重み付けするように構成される。新鮮度重み付け係数は、各アイテムの鮮度および各アイテムの所定の半減期ｔ１／２［ｉｔｅｍ］に応じてゼロに向かって収束し、各アイテムの半減期の値ｔ１／２［ｉｔｅｍ］は、例えばアイテムの種類に依存する。
【００５２】
例示的な実施形態によれば、新鮮度重み付け係数が、上述の式５から、例えば
ｅ−（ｌｎ２／ｔ１／２［ｉｔｅｍ］）×ｔとして算出され、ここでｔは、アイテムの鮮度に相当する。
【００５３】
図５および図６に示されるとおりのアプリケーションサーバの格付け更新ユニットおよび推薦システムを、プログラムされたマイクロプロセッサまたは汎用コンピュータと協動して機能するソフトウェアを使用し、さらには／あるいは特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を使用して、物理的または論理的な実体によって実現してもよいことに留意されたい。
【００５４】
本発明による利点は、「古い」格付け値を更新することによって格付けの鮮度を考慮に入れたアイテムの新鮮な推薦がユーザにもたらされる点にある。さらに、推薦が、予測による格付けの重みをアイテムの鮮度に応じて下げることによって、アイテムの鮮度も考慮に入れることができる。これにより、たとえ或るアイテムが過去においてきわめて高い格付けを受けていても、比較的古い格付けは、現在の推薦に及ぼす影響が小さいことになる。
【００５５】
さらに、上述の実施形態は、あくまでも実施例として提示されており、本発明を限定するものではない。添付の特許請求の範囲に記載されるとおりの本発明の技術的範囲に包含される他の技術的解決策、用途、目的、および機能が、当業者にとって明らかなはずである。
【図１】
0005519008.tif 000004
【図２】
0005519008.tif 000005
【図３】
0005519008.tif 000006
【図４】
0005519008.tif 000007
【図５】
0005519008.tif 000008
【図６】
0005519008.tif 000009