(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザ及び複数のアイテムに対して、前記ユーザを示すユーザ情報、前記アイテムを示すアイテム情報、及び前記ユーザが前記アイテムに対して評価した評価値を含む観測データの集合を記憶した記憶手段と、
前記複数のユーザの各々の特徴を表わすユーザ特徴パラメータ、前記複数のアイテムの各々の特徴を表わすアイテム特徴パラメータ、及び前記ユーザ間の信頼関係の強度を表わす強度パラメータの各々の初期値を設定する初期値設定手段と、
前記観測データの各々に対する、前記観測データの前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータの初期値又は前回更新された値と、前記観測データの前記アイテム情報の前記アイテム特徴パラメータの初期値又は前回更新された値を入力とする関数から出力される値と、前記ユーザ情報が示すユーザと他のユーザとの間の前記強度パラメータの初期値又は前回更新された値と、前記観測データの集合から得られる前記アイテム情報に対する前記他のユーザの各々の評価値を入力とする関数から出力される値とを合算して計算される評価値と、前記観測データの評価値との誤差を用いた評価関数により、前記複数のユーザの各々の前記ユーザ特徴パラメータと、前記複数のアイテムの各々の前記アイテム特徴パラメータと、前記ユーザ間の各々の前記強度パラメータとの各々の値を算出し、算出された前記各々の値で各々のパラメータの値を更新する推定手段と、
前記推定手段による前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータの更新を繰り返すことで、前記観測データの集合に対して、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを最適化した場合に、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを出力する出力手段と、
を含む信頼関係強度推定装置であって、
前記ユーザ情報のユーザ特徴パラメータは、前記ユーザ情報と潜在的な特徴ｋとの関連度であり、
前記アイテム情報のアイテム情報パラメータは、前記アイテム情報と前記潜在的な特徴ｋとの関連度である
信頼関係強度推定装置。
【請求項２】
前記アイテム情報ｉに対するユーザ情報ｕの前記計算される評価値は、
前記複数の潜在的な特徴ｋに対して、前記ユーザ情報ｕ及び前記潜在的な特徴ｋの関連度と、前記潜在的な特徴ｋ及び前記アイテム情報ｉの関連度とを乗算した積を足し合わせた合計値と、
予め求められた、前記ユーザ情報ｕが示すユーザが信頼するユーザの前記ユーザ情報ｖの各々に対して、前記ユーザ情報ｕ及び前記ユーザ情報ｖの間の前記強度パラメータと、前記アイテム情報ｉに対する前記ユーザ情報ｖの評価値との積を足し合わせた合計値を、前記ユーザ情報ｖの各々に対して前記ユーザ情報ｕ及び前記ユーザ情報ｖの間の前記強度パラメータを足し合わせた合計値で除した商と、
を重み付け加算して計算される請求項１記載の信頼関係強度推定装置。
【請求項３】
前記観測データの集合は、前記アイテム情報の各々について生成した、仮想ユーザを示す前記ユーザ情報、前記アイテム情報、及び前記アイテム情報に対する評価値の平均値を含む複数の観測データを含み、
前記複数のユーザの各々が、前記仮想ユーザを信頼するものとした請求項２記載の信頼関係強度推定装置。
【請求項４】
請求項１〜請求項３の何れか１項記載の信頼関係強度推定装置と、
前記信頼関係強度推定装置によって出力された前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、
前記複数のアイテムのうちの予測対象のアイテムに対する、前記複数のユーザのうちの予測対象のユーザの評価値を、前記パラメータ記憶手段に記憶された前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを用いて予測するアイテム評価予測手段と、
を含む評価値予測装置。
【請求項５】
前記アイテム評価予測手段は、
前記アイテム情報ｉに対する前記ユーザ情報ｕの評価値を、
複数の潜在的な特徴ｋに対して、前記ユーザ情報ｕ及び前記潜在的な特徴ｋの関連度と、前記潜在的な特徴ｋ及び前記アイテム情報ｉの関連度とを乗算した積を足し合わせた合計値と、
予め求められた、前記ユーザ情報ｕが示すユーザが信頼するユーザの前記ユーザ情報ｖの各々に対して、前記ユーザ情報ｕ及び前記ユーザ情報ｖの間の前記強度パラメータと、前記アイテム情報ｉに対する前記ユーザ情報ｖの評価値との積を足し合わせた合計値を、前記ユーザ情報ｖの各々に対して前記ユーザ情報ｕ及び前記ユーザ情報ｖの間の前記強度パラメータを足し合わせた合計値で除した商と
を重み付け加算して計算する請求項４記載の評価値予測装置。
【請求項６】
複数のユーザ及び複数のアイテムに対して、前記ユーザを示すユーザ情報、前記アイテムを示すアイテム情報、及び前記ユーザが前記アイテムに対して評価した評価値を含む観測データの集合を記憶した記憶手段と、初期値設定手段と、推定手段と、出力手段とを含む信頼関係強度推定装置における信頼関係強度推定方法であって、
前記信頼関係強度推定装置は、
前記初期値設定手段によって、前記複数のユーザの各々の特徴を表わすユーザ特徴パラメータ、前記複数のアイテムの各々の特徴を表わすアイテム特徴パラメータ、及び前記ユーザ間の信頼関係の強度を表わす強度パラメータの各々の初期値を設定するステップと、
前記推定手段によって、前記観測データの各々に対する、前記観測データの前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータの初期値又は前回更新された値と、前記観測データの前記アイテム情報の前記アイテム特徴パラメータの初期値又は前回更新された値を入力とする関数から出力される値と、前記ユーザ情報が示すユーザと他のユーザとの間の前記強度パラメータの初期値又は前回更新された値と、前記観測データの集合から得られる前記アイテム情報に対する前記他のユーザの各々の評価値を入力とする関数から出力される値とを合算して計算される評価値と、前記観測データの評価値との誤差を用いた評価関数により、前記複数のユーザの各々の前記ユーザ特徴パラメータと、前記複数のアイテムの各々の前記アイテム特徴パラメータと、前記ユーザ間の各々の前記強度パラメータとの各々の値を算出し、算出された前記各々の値で各々のパラメータの値を更新するステップと、
前記出力手段によって、前記推定手段による前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータの更新を繰り返すことで、前記観測データの集合に対して、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを最適化した場合に、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを出力するステップと、
を含んで実行することを特徴とする信頼関係強度推定方法であって、
前記ユーザ情報のユーザ特徴パラメータは、前記ユーザ情報と潜在的な特徴ｋとの関連度であり、
前記アイテム情報のアイテム情報パラメータは、前記アイテム情報と前記潜在的な特徴ｋとの関連度である
信頼関係強度推定方法。
【請求項７】
請求項１〜請求項３の何れか１項記載の信頼関係強度推定装置と、前記信頼関係強度推定装置によって出力された前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、アイテム評価予測手段とを含む評価値予測装置における評価値予測方法であって、
前記評価値予測装置は、
前記初期値設定手段によって、前記複数のユーザの各々の特徴を表わすユーザ特徴パラメータ、前記複数のアイテムの各々の特徴を表わすアイテム特徴パラメータ、及び前記ユーザ間の信頼関係の強度を表わす強度パラメータの各々の初期値を設定するステップと、
前記推定手段によって、前記観測データの各々に対する、前記観測データの前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータの初期値又は前回更新された値と、前記観測データの前記アイテム情報の前記アイテム特徴パラメータの初期値又は前回更新された値を入力とする関数から出力される値と、前記ユーザ情報が示すユーザと他のユーザとの間の前記強度パラメータの初期値又は前回更新された値と、前記観測データの集合から得られる前記アイテム情報に対する前記他のユーザの各々の評価値を入力とする関数から出力される値とを合算して計算される評価値と、前記観測データの評価値との誤差を用いた評価関数により、前記複数のユーザの各々の前記ユーザ特徴パラメータと、前記複数のアイテムの各々の前記アイテム特徴パラメータと、前記ユーザ間の各々の前記強度パラメータとの各々の値を算出し、算出された前記各々の値で各々のパラメータの値を更新するステップと、
前記出力手段によって、前記推定手段による前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータの更新を繰り返すことで、前記観測データの集合に対して、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを最適化した場合に、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを出力するステップと、
前記アイテム評価予測手段によって、前記複数のアイテムのうちの予測対象のアイテムに対する、前記複数のユーザのうちの予測対象のユーザの評価値を、前記パラメータ記憶手段に記憶された前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを用いて予測するステップと、
を含んで実行することを特徴とする評価値予測方法であって、
前記ユーザ情報のユーザ特徴パラメータは、前記ユーザ情報と潜在的な特徴ｋとの関連度であり、
前記アイテム情報のアイテム情報パラメータは、前記アイテム情報と前記潜在的な特徴ｋとの関連度である
評価値予測方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１〜請求項３の何れか１項記載の信頼関係強度推定装置の各手段、又は請求項４又は５記載の評価値予測装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信頼関係強度推定装置、信頼関係強度推定方法、評価値予測装置、評価値予測方法、及びプログラムに係り、特に、ユーザ間の信頼関係の強度を推定する信頼関係強度推定装置、信頼関係強度推定方法、及びプログラム、並びに、アイテムに対するユーザによる評価値を予測する評価値予測装置、評価値予測方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、商品レビューサイトが注目されている。商品レビューサイトは、ユーザが様々な商品に対してレビューを書いたり、評価を与えたりする。いくつかの商品レビューサイトでは、ユーザが他のユーザと社会的信頼関係を作ることができる。ユーザによって作られた信頼関係は、ユーザＡが、ユーザＢのレビューや評価を信頼することができると認めていることを示している。
【０００３】
また、協調フィルタリングアルゴリズムによって、あるユーザに適した商品を推薦することができる。最近、ユーザの好みを予測するために信頼関係を使用するいくつかのアルゴリズムが提案されている。たとえば、信頼関係と協調フィルタリングを組み合わせて、推薦を行うためのアルゴリズムが提案されている（例えば、非特許文献１）。また、信頼関係を既存の行列分解手法に組み込んで、ユーザの評価を予測するためのアルゴリズムが提案されている（非特許文献２）
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Jamali, M. and Ester, M., “TrustWalker: a random walk model for combining trust-based and item-based recommendation”, KDD '09, pp.397-406, 2009.
【非特許文献２】Ma, H., Lyu, M.R. and King, I., “Learning to recommend with trust and distrust relationships”, RecSys '09, pp.189-196, 2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献１、２に記載の技術では、信頼関係がある場合、信頼関係の強度は全ユーザ間で同じである、という仮定を置いている。しかし、実際には、二人のユーザの間に信頼関係があっても、その信頼関係が強いユーザもいれば、弱いユーザもいるため、信頼関係がある二人は、必ずしも同じ商品に対して、同じ意見を持っているとは限らない。そのため、ユーザ間の信頼関係の強度を同じと仮定して商品を推薦すると、適した推薦が行えない、という問題がある。
【０００６】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたもので、ユーザ間の信頼関係の強度を推定することができる信頼関係強度推定装置、信頼関係強度推定方法、評価値予測装置、評価値予測方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するために第１の発明に係る信頼関係強度推定装置は、複数のユーザ及び複数のアイテムに対して、前記ユーザを示すユーザ情報、前記アイテムを示すアイテム情報、及び前記ユーザが前記アイテムに対して評価した評価値を含む観測データの集合を記憶した記憶手段と、前記複数のユーザの各々の特徴を表わすユーザ特徴パラメータ、前記複数のアイテムの各々の特徴を表わすアイテム特徴パラメータ、及び前記ユーザ間の信頼関係の強度を表わす強度パラメータの各々の初期値を設定する初期値設定手段と、前記観測データの各々に対する、前記観測データの前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータ、前記観測データの前記アイテム情報の前記アイテム特徴パラメータ、前記ユーザ情報が示すユーザと他のユーザとの間の前記強度パラメータ、及び前記観測データの集合から得られる前記アイテム情報に対する前記他のユーザの各々の評価値に基づいて計算される評価値と、前記観測データの評価値との誤差を用いた評価関数により、前記複数のユーザの各々の前記ユーザ特徴パラメータと、前記複数のアイテムの各々の前記アイテム特徴パラメータと、前記ユーザ間の各々の前記強度パラメータとの各々の値を更新する推定手段と、前記推定手段による前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータの更新を繰り返すことで、記観測データの集合に対して、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを最適化した場合に、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを出力する出力手段と、を含んで構成されている。
【０００８】
第２の発明に係る信頼関係強度推定方法は、複数のユーザ及び複数のアイテムに対して、前記ユーザを示すユーザ情報、前記アイテムを示すアイテム情報、及び前記ユーザが前記アイテムに対して評価した評価値を含む観測データの集合を記憶した記憶手段と、初期値設定手段と、推定手段と、出力手段とを含む信頼関係強度推定装置における信頼関係強度推定方法であって、前記信頼関係強度推定装置は、前記初期値設定手段によって、前記複数のユーザの各々の特徴を表わすユーザ特徴パラメータ、前記複数のアイテムの各々の特徴を表わすアイテム特徴パラメータ、及び前記ユーザ間の信頼関係の強度を表わす強度パラメータの各々の初期値を設定するステップと、前記推定手段によって、前記観測データの各々に対する、前記観測データの前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータ、前記観測データの前記アイテム情報の前記アイテム特徴パラメータ、前記ユーザ情報が示すユーザと他のユーザとの間の前記強度パラメータ、及び前記観測データの集合から得られる前記アイテム情報に対する前記他のユーザ情報の各々の評価値に基づいて計算される評価値と、前記観測データの評価値との誤差を用いた評価関数により、前記複数のユーザの各々の前記ユーザ特徴パラメータと、前記複数のアイテムの各々の前記アイテム特徴パラメータと、前記ユーザ間の各々の前記強度パラメータとの各々の値を更新するステップと、前記出力手段によって、前記推定手段による前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータの更新を繰り返すことで、記観測データの集合に対して、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを最適化した場合に、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを出力するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【０００９】
第１の発明に係る信頼関係強度推定装置及び第２の発明に係る信頼関係強度推定方法によれば、前記初期値設定手段によって、前記複数のユーザの各々の特徴を表わすユーザ特徴パラメータ、前記複数のアイテムの各々の特徴を表わすアイテム特徴パラメータ、及び前記ユーザ間の信頼関係の強度を表わす強度パラメータの各々の初期値を設定する。
【００１０】
そして、前記推定手段によって、前記観測データの各々に対する、前記観測データの前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータ、前記観測データの前記アイテム情報の前記アイテム特徴パラメータ、前記ユーザ情報が示すユーザと他のユーザとの間の前記強度パラメータ、及び前記観測データの集合から得られる前記アイテム情報に対する前記他のユーザの各々の評価値に基づいて計算される評価値と、前記観測データの評価値との誤差を用いた評価関数により、前記複数のユーザの各々の前記ユーザ特徴パラメータと、前記複数のアイテムの各々の前記アイテム特徴パラメータと、前記ユーザ間の各々の前記強度パラメータとの各々の値を更新する。
【００１１】
前記出力手段によって、前記推定手段による前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータの更新を繰り返すことで、記観測データの集合に対して、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを最適化した場合に、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを出力する。
【００１２】
このように、ユーザ特徴パラメータ、アイテム特徴パラメータ、強度パラメータ、及び他のユーザの評価値に基づいて計算される評価値と、観測データの評価値との誤差を用いた評価関数を用いて、ユーザ特徴パラメータ、アイテム特徴パラメータ、及び強度パラメータを最適化することにより、ユーザ間の信頼関係の強度を推定することができる。
【００１３】
第１の発明に係る、前記アイテム情報ｉに対するユーザ情報ｕの前記計算される評価値は、複数の潜在的な特徴ｋに対して、前記ユーザ情報ｕ及び前記潜在的な特徴ｋの関連度と、前記潜在的な特徴ｋ及び前記アイテム情報ｉの関連度とを乗算した積を足し合わせた合計値と、予め求められた、前記ユーザ情報ｉが示すユーザが信頼するユーザの前記ユーザ情報ｖの各々に対して、前記ユーザ情報ｉ及び前記ユーザ情報ｖの間の前記強度パラメータと、前記アイテム情報ｉに対する前記ユーザ情報ｖの評価値との積を足し合わせた合計値を、前記ユーザ情報ｖの各々に対して前記ユーザ情報ｉ及び前記ユーザ情報ｖの間の前記強度パラメータを足し合わせた合計値で除した商と、を重み付け加算して計算されるようにすることができる。
【００１４】
また、上記の観測データの集合は、前記アイテム情報の各々について生成した、仮想ユーザを示す前記ユーザ情報、前記アイテム情報、及び前記アイテム情報に対する評価値の平均値を含む複数の観測データを含み、前記複数のユーザの各々が、前記仮想ユーザを信頼するものとすることができる。これによって、どのユーザも信頼していないユーザが存在する場合であっても、ユーザ間の信頼関係の強度を推定することができる。
【００１５】
第３の発明に係る評価値予測装置は、上記第１の発明に係る信頼関係強度推定装置と、前記信頼関係強度装置によって出力された前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、前記複数のアイテムのうちの予測対象のアイテムに対する、前記複数のユーザのうちの予測対象のユーザの評価値を、前記パラメータ記憶手段に記憶された前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを用いて予測するアイテム評価予測手段と、を含んで構成されている。
【００１６】
第４の発明に係る評価値予測方法は、上記第１の発明に係る信頼関係強度推定装置と、前記信頼関係強度装置によって出力された前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、アイテム評価予測手段とを含む評価値予測装置における評価値予測方法であって、前記評価値予測装置は、前記初期値設定手段によって、前記複数のユーザの各々の特徴を表わすユーザ特徴パラメータ、前記複数のアイテムの各々の特徴を表わすアイテム特徴パラメータ、及び前記ユーザ間の信頼関係の強度を表わす強度パラメータの各々の初期値を設定するステップと、前記推定手段によって、前記観測データの各々について、前記観測データのユーザ情報及び前記アイテム情報について、前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム情報の前記アイテム特徴パラメータ、前記ユーザ情報が示すユーザと他のユーザとの間の前記強度パラメータ、及び前記観測データの集合から得られる前記アイテム情報に対する前記他のユーザ情報の各々の評価値に基づいて計算される評価値と、前記観測データの評価値との誤差を用いた評価関数により、前記複数のユーザの各々の前記ユーザ特徴パラメータと、前記複数のアイテムの各々の前記アイテム特徴パラメータと、前記ユーザ間の各々の前記強度パラメータとの各々の値を更新するステップと、前記出力手段によって、前記推定手段による前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータの更新を繰り返すことで、記観測データの集合に対して、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを最適化した場合に、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを出力するステップと、前記アイテム評価予測手段によって、前記複数のアイテムのうちの予測対象のアイテムに対する、前記複数のユーザのうちの予測対象のユーザの評価値を、前記パラメータ記憶手段に記憶された前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを用いて予測するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１７】
第３の発明に係る評価値予測装置及び第４の発明に係る評価値予測方法によれば、前記初期値設定手段によって、前記複数のユーザの各々の特徴を表わすユーザ特徴パラメータ、前記複数のアイテムの各々の特徴を表わすアイテム特徴パラメータ、及び前記ユーザ間の信頼関係の強度を表わす強度パラメータの各々の初期値を設定する。
【００１８】
そして、前記推定手段によって、前記観測データの各々に対する、前記観測データの前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータ、前記観測データの前記アイテム情報の前記アイテム特徴パラメータ、前記ユーザ情報が示すユーザと他のユーザとの間の前記強度パラメータ、及び前記観測データの集合から得られる前記アイテム情報に対する前記他のユーザ情報の各々の評価値に基づいて計算される評価値と、前記観測データの評価値との誤差を用いた評価関数により、前記複数のユーザの各々の前記ユーザ特徴パラメータと、前記複数のアイテムの各々の前記アイテム特徴パラメータと、前記ユーザ間の各々の前記強度パラメータとの各々の値を更新する。
【００１９】
前記出力手段によって、前記推定手段による前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータの更新を繰り返すことで、記観測データの集合に対して、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを最適化した場合に、前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを出力する。
【００２０】
そして、前記アイテム評価予測手段によって、前記複数のアイテムのうちの予測対象のアイテムに対する、前記複数のユーザのうちの予測対象のユーザの評価値を、前記パラメータ記憶手段に記憶された前記ユーザ情報の前記ユーザ特徴パラメータ、前記アイテム特徴パラメータ、及び前記強度パラメータを用いて予測する。
【００２１】
このように、ユーザ特徴パラメータ、アイテム特徴パラメータ、強度パラメータ、及び他のユーザの評価値に基づいて計算される評価値と、観測データの評価値との誤差を用いた評価関数を用いて、ユーザ特徴パラメータ、アイテム特徴パラメータ、及び強度パラメータを最適化することにより、ユーザ間の信頼関係の強度を推定することができる。また、ユーザ特徴パラメータ、アイテム特徴パラメータ、及び強度パラメータを用いて、予測対象のアイテムに対するユーザの評価値を精度良く予測することができる。
【００２２】
第３の発明に係る前記アイテム評価予測手段は、前記アイテム情報ｉに対する前記ユーザ情報ｕの評価値を、複数の潜在的な特徴ｋに対して、前記ユーザ情報ｕ及び前記潜在的な特徴ｋの関連度と、前記潜在的な特徴ｋ及び前記アイテム情報ｉの関連度とを乗算した積を足し合わせた合計値と、予め求められた、前記ユーザ情報ｉが示すユーザが信頼するユーザの前記ユーザ情報ｖの各々に対して、前記ユーザ情報ｉ及び前記ユーザ情報ｖの間の前記強度パラメータと、前記アイテム情報ｉに対する前記ユーザ情報ｖの評価値との積を足し合わせた合計値を、前記ユーザ情報ｖの各々に対して前記ユーザ情報ｉ及び前記ユーザ情報ｖの間の前記強度パラメータを足し合わせた合計値で除した商とを重み付け加算して計算するようにすることができる。
【００２３】
第５の発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記の信頼関係強度推定装置の各手段、又は上記の評価値予測装置の各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明したように、本発明の信頼関係強度推定装置、信頼関係強度推定方法、評価値予測装置、評価値予測方法、及びプログラムによれば、ユーザ特徴パラメータ、アイテム特徴パラメータ、強度パラメータ、及び他のユーザの評価値に基づいて計算される評価値と、観測データの評価値との誤差を用いた評価関数を用いて、ユーザ特徴パラメータ、アイテム特徴パラメータ、及び強度パラメータを最適化することにより、ユーザ間の信頼関係の強度を推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る信頼関係強度推定装置の構成を示す概略図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る信頼関係強度推定装置における信頼関係強度推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施の形態に係る評価値予測装置の構成を示す概略図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態に係る評価値予測装置における商品評価値予測処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】商品の評価値を予測した結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２７】
＜概要＞
まず、本発明の原理について説明する。観測データの集合としての商品の評価データを Ｓ＝（Ｕ，Ｉ，Ｒ） とする。Ｕはユーザ集合を表わし、Ｉは商品集合を表わす。Ｒは商品に対するユーザの評価値の集合を表わす。各評価値は１から５までの整数で表わされるものとするが、任意の実数で表現されてもよい。商品の評価データＳはＭ×Ｎの行列で表わされることができる。Ｍはユーザの数、Ｎは商品の数である。この行列の要素ｒuiはユーザｕが商品ｉに与えた評価値である。商品の評価データの要素を、（ｕ,ｉ,ｒui）で表すことができる。
【００２８】
ここで、行列分解（ｍａｔｒｉｘ  ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）に基づいて提案手法の実装を説明するが、この提案手法は、行列分解ではなく、コサイン類似度など他の協調フィルタリング技術と組み合わせて使用することもできる。
【００２９】
行列分解はある行列を二つの行列の積に分解する手法である。この手法を、評価値の予測方法に使うとき、評価ｒuiを要素に持つ行列Ｒ（ここで、ｕはユーザのインデックス(1≦ｕ≦Ｍ)、ｉは商品のインデックス(1≦ｉ≦Ｎ)を表すものとし、ｒuiはＲの（ｕ，ｉ）要素を表す）は、二つの行列ＰとＱの積に分解される。行列分解の結果で、ユーザの特徴と商品の特徴が分かる。なお、ユーザのインデックスが、ユーザ情報の一例であり、商品のインデックスがアイテム情報の一例である。
【００３０】
ユーザ間の信頼関係の強度を推定するために、上記の行列分解の手法を、以下に説明するように拡張する。まず、ユーザ間の信頼関係をＧというＭ×Ｍの行列で表す。ユーザｕがユーザｖを信頼する場合（１≦ｕ，ｖ≦Ｍ）、ｇuv＝１、信頼関係がない場合、ｇuv＝０とする。ここで、ｇuvはＧの（ｕ，ｖ）要素を表す。そして、ユーザ間の信頼関係の強度をＳというＭ×Ｍの行列で表わし、Ｓの要素をｓuvで表わす。
【００３１】
ユーザが商品に与えた評価には、二つの要因があると仮定する。第一の要因は、ユーザの好み（特徴）と商品の特徴である。ユーザの好みと商品の特徴は、行列分解や他の協調フィルタリング手法で計算されることが可能である。第二の要因は、信頼しているユーザからの影響である。ユーザｕがユーザｖを信頼している場合、同じ商品に対して二人の評価は似ている可能性が高い。しかし、本発明の提案手法では、あるユーザが、信頼している全てのユーザから均等に影響されるわけではないことを前提としている。
【００３２】
上記の考えに基づき、標準的な行列分解の手法を拡張して、以下の（１）式で表されるモデルを提案する。
【００３３】
【数１】
0005503509.tif 000002
【００３４】
ただし、αは二つの要因の貢献を制御するパラメータである。ここではαは予め任意の値を設定しておくものとするが、機械学習技術を利用してαの最適値を推定し、設定しておく構成としてもよい。
【００３５】
上記（１）式の第一項は、上記第一の要因を表す項であり、潜在的な特徴を用いて評価値を推定する。ｐukは、ユーザｕと潜在的な特徴ｋ（ただしｋは特徴のインデックスであり、１≦ｋ≦Ｋ)との関連の強さを表すパラメータであり、ユーザ特徴パラメータの一例である。ｑkiは、潜在的な特徴ｋと商品ｉとの関連の強さを表すパラメータであり、アイテム特徴パラメータの一例である。また、ｐukを（ｕ，ｋ）要素に持つＭ×Ｋ行列をＰ、ｑkiを（ｋ，ｉ）要素に持つＫ×Ｎ行列をＱとすると、Ｒ＝ＰＱが成り立つ。なお、行列分解を用いて潜在的な特徴を推定しているが、前述のように、この第一項はコサイン類似度や他の協調フィルタリング技術で置き換えてもよい。例えば、コサイン類似度で置き換えた場合、第一項は、ユーザの評価履歴にある商品と新しい商品との類似度を用いた、新しい商品に対するこのユーザの評価を予測するものになる。ただし、第一項を、コサイン類似度や他の協調フィルタリング技術で置き換えた場合であっても、第二項は変化せず、信頼関係の強度を推定することができる。
【００３６】
上記（１）式の第二項は、上記第二の要因を表す項であり、信頼している他のユーザの評価値の影響を計算する。ここで、ｇuvだけではなく、ｓuvを利用する。その理由は、信頼関係は１（信頼関係がある）か０（信頼関係がない）の２値ではなく、ユーザの組み合わせ毎にそれぞれ異なる信頼関係の強度を持つことを考慮するためである。また、信頼関係の強さを推定して、評価値を予測するためである。ｓuvは、ｐuk及びｑkiと同じように機械学習技術で学習される。
【００３７】
このように、上記（１）式は、ユーザｕの商品ｉに対する評価ｒuiが、ユーザｕと潜在的な特徴ｋとの関連の強さＰukと、潜在的な特徴ｋと商品ｉとの関連の強さｑkiとを掛け合わせた値を全ての潜在的な特徴ｋについて足し合わせた値を、ユーザ間の信頼関係の強度ｓuv を考慮して補正した値である、と仮定するモデルである。
【００３８】
もし、あるユーザがどのユーザも信頼していない場合、第二項の部分の数値はゼロになり、評価予測が外れる可能性が高い。この問題を解決するために、仮想ユーザｚを、ユーザ集合に追加し、仮想ユーザｚの各商品ｉ(１≦ｉ≦Ｎ)に対する評価（ｚ,ｉ,ｒzi）を、商品の評価データＳに追加する。すべてのユーザは仮想ユーザｚを信頼していることとする。また、この仮想ユーザｚはすべての商品ｉに評価値ｒziを与えたと仮定し、その評価値ｒziはその商品ｉに与えられた評価値の平均値とする。これにより、信頼するユーザがいない場合でも、評価値の適切な予測が可能となる。
【００３９】
また、パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiを推定するとき、上記（１）式に従って推定された評価値＾ｒuiが、商品の評価データから得られる評価値ｒuiに近くなるようにパラメータｓuv，ｐuk，ｑkiを推定する。例えば、以下の（２）式で表される評価関数を用いた最適化問題によって、パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiを推定できる。
【００４０】
【数２】
0005503509.tif 000003
【００４１】
ただし、Ｏは、商品の評価データ、すなわち観測データ（ｕ，ｉ，ｒui）の集合である。
【００４２】
例えば、最急降下法(gradient  descent)を使用してパラメータｓuv，ｐuk，ｑkiを推定できる。パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiは、ランダムな値で初期化され、以下の（３）式で表される更新ルールを利用して、パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiを最適化する。
【００４３】
【数３】
0005503509.tif 000004
【００４４】
ここで、
【００４５】
【数４】
0005503509.tif 000005
【００４６】
は推定された評価値の誤差で、γは学習のメタパラメータである。←は、右辺の値を左辺のパラメータに代入することを意味する。
【００４７】
上記の評価関数を用いたパラメータｓuv，ｐuk，ｑkiの最適化の結果によって、ユーザ間の信頼関係の強度suvを得ることができる。
【００４８】
＜システム構成＞
次に、観測データの集合である商品の評価データを入力として、ユーザ間の信頼関係の強度を推定する信頼関係強度推定装置に、本発明を適用した場合を例にして、第１の発明の実施の形態を説明する。
【００４９】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る信頼関係強度推定装置は、商品の評価データを含む種々のデータの入力を受け付ける入力部１と、ユーザ間の信頼関係の強度を推定する演算部２と、推定結果を出力する出力部３と、を備えている。
【００５０】
入力部１は、既知のキーボード、マウス、記憶装置などの入力器により実現される。
【００５１】
出力部３は、ディスプレイ、プリンタ、磁気ディスクなどで実装される。
【００５２】
演算部２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、後述する信頼関係強度推定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。演算部２は、データ記憶部２１、データ読込部２２、パラメータ初期値設定部２３、信頼関係強度推定部２４、及び収束判定部２５を備えている。なお、データ記憶部２１が、記憶手段の一例であり、収束判定部２５が、出力手段の一例である。
【００５３】
データ記憶部２１は、観測データの集合として、ユーザｕが商品ｉに与えた評価値ｒuiを表わす情報（ｕ,ｉ,ｒui）の集合である商品の評価データＳを記憶している。また、データ記憶部２１は、ユーザ集合Ｕにおけるユーザ間の信頼関係の有無を表わす０，１を要素とする行列からなる信頼関係データＧを記憶している。信頼関係データＧは、観測データとして予め求められ、データ記憶部２１に記憶されている。データ記憶部２１は、予め求められたパラメータα、β、γを記憶している。
【００５４】
データ読込部２２は、データ記憶部２１から、商品の評価データＳ、信頼関係データＧ、及びパラメータα、β、γを取得する。なお、データ読込部２２は、データ記憶部２１から取得するのではなく、パラメータα、βの最適値を求めるようにしてもよい。
【００５５】
パラメータ初期値設定部２３は、信頼関係強度推定部２４で推定するパラメータｓuv，ｐuk，ｑki（１≦ｕ、ｖ≦Ｍ、１≦ｉ≦Ｎ、１≦ｋ≦Ｋ）の初期値を設定する。例えば、各パラメータの初期値として、乱数を設定する。
【００５６】
信頼関係強度推定部２４は、商品の評価データＳ、信頼関係データＧ、及びパラメータα、β、γを用いて、上記（３）式に従って、各パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiの値を更新する。
【００５７】
収束判定部２５は、各パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiが収束したか否かを判定し、収束していない場合には、信頼関係強度推定部２４による各パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiの更新を繰り返す。収束判定部２５は、収束したと判定した場合には、最後に更新された各パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiの値を、上記（２）式の評価関数を最小化するパラメータｓuv，ｐuk，ｑkiとして出力部３へ出力する。
【００５８】
収束判定部２５において収束したか否かを判定する方法としては、信頼関係強度推定部２４で更新したパラメータｓuv，ｐuk，ｑkiを用いて上記（２）式を計算し、上記（２）式で計算される値が所定の閾値以下になったら、収束したと判定する方法を用いればよい。別の方法としては、信頼関係強度推定部２４における更新前と更新後のパラメータｓuv，ｐuk，ｑkiの差分が所定の閾値以下となった場合に、収束したと判定してもよい。例えば、更新前のパラメータをsuvとし、更新後のパラメータを＾suvとし、閾値をθとすると、｜＾ｓuv−ｓuv｜＜θを満たす場合に収束したと判定し、それ以外の場合は収束していないと判定する。
【００５９】
また、信頼関係強度推定部２４の繰り返し回数をカウントしておき、所定の繰り返し回数を超えたら収束したと判定して処理を終了するようにしても良い。
【００６０】
最終的なパラメータｓuv，ｐuk，ｑkiの推定結果が、出力部３よりユーザに出力される。
【００６１】
＜信頼関係強度推定装置の作用＞
【００６２】
次に、第１の実施の形態に係る信頼関係強度推定装置の作用について説明する。まず、複数のユーザが複数の商品に対して評価した商品の評価データＳが観測データの集合として入力部１を介して信頼関係強度推定装置に入力され、データ記憶部２１に格納される。また、複数のユーザの各々が他のユーザを信頼するか否かを表わす信頼関係データＧが、入力部１を介して信頼関係強度推定装置に入力され、データ記憶部２１に格納される。各種の定数が、入力部１を介して信頼関係強度推定装置に入力され、データ記憶部２１に格納される。
【００６３】
そして、信頼関係強度推定装置の演算部２において、図２に示す信頼関係強度推定処理ルーチンが実行される。
【００６４】
まず、ステップ１００において、データ記憶部２１に記憶された商品の評価データＳ、信頼関係データＧ、各種のパラメータを読み込み、取得する。そして、ステップ１０２において、乱数を用いて、パラメータｓuv，ｐuk，ｑki（１≦ｕ、ｖ≦Ｍ、１≦ｉ≦Ｎ、１≦ｋ≦Ｋ）の初期値を設定する。
【００６５】
次のステップ１０４では、上記ステップ１００で読み込んだ商品の評価データＳ、信頼関係データＧ、及びパラメータα、β、γを用いて、上記（３）式に従って、上記ステップ１０２で初期値が設定された各パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiの値、又は、前回のステップ１０４で更新された各パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiの値を更新する。
【００６６】
ステップ１０６では、所定の収束条件として、上記（２）式で計算される値が、閾値以下になったか否かを判定し、上記（２）式で計算される値が、閾値より大きい場合には、所定の収束条件が成立していないと判断して、上記ステップ１０４へ戻り、上記ステップ１０４の処理を繰り返す。一方、上記（２）式で計算される値が、閾値以下である場合には、所定の収束条件が成立したと判断し、ステップ１０８で、上記ステップ１０６で最終的に更新されたパラメータｓuv，ｐuk，ｑkiを出力部３により出力して、信頼関係強度推定処理ルーチンを終了する。
【００６７】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る信頼関係強度推定装置によれば、商品のレビューサイトのデータのように、（ユーザ、商品、評価値）の組からなる商品の評価データを取得し、パラメータｓuv，ｐuk，ｑki、及び他のユーザの評価値に基づいて推定される評価値と、観測データの評価値との誤差を用いた評価関数を用いて、パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiを最適化することにより、ユーザ間の信頼関係の強度を推定することができる。
【００６８】
また、各ユーザが信頼しているユーザを仮想し、仮想ユーザの評価データを観測データの集合に追加することにより、どのユーザも信頼していないユーザが存在する場合であっても、ユーザ間の信頼関係の強度を推定することができる。
【００６９】
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、商品に対するユーザの評価値を予測する商品評価値予測装置に本発明を適用した場合を例に説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００７０】
第２の実施の形態では、推定されたパラメータｓuv，ｐuk，ｑkiを用いて、商品に対するユーザの評価値を予測している点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００７１】
図３に示すように、入力部１と、ユーザ間の信頼関係の強度を推定すると共に、ユーザの評価値を予測する演算部２０２と、予測結果を出力する出力部３と、を備えている。
【００７２】
演算部２０２は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、信頼関係強度推定処理ルーチン及び後述する商品評価値予測処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。演算部２０２は、データ記憶部２１、データ読込部２２、パラメータ初期値設定部２３、信頼関係強度推定部２４、収束判定部２５、推定結果記憶部２２０、及び商品評価予測部２２１を備えている。なお、推定結果記憶部２２０が、パラメータ記憶手段の一例である。
【００７３】
収束判定部２５は、各パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiが収束したか否かを判定し、収束したと判定した場合には、最後に更新されたパラメータｓuv，ｐuk，ｑkiの値を、評価関数を最小化するパラメータｓuv，ｐuk，ｑkiとして推定結果記憶部２２０に格納する。
【００７４】
推定結果記憶部２２０は、各パラメータｓuv，ｐuk，ｑki（１≦ｕ、ｖ≦Ｍ、１≦ｉ≦Ｎ、１≦ｋ≦Ｋ）の推定値を記憶している。
【００７５】
商品評価予測部２２１は、データ記憶部２１に記憶された商品の評価データと、推定結果記憶部２２０に記憶された各パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiの推定値とに基づいて、上記（１）式に従って、予測対象の商品ｉに対しての予測対象のユーザｕの評価値＾ｒuiを予測する。
【００７６】
評価値の予測結果が、出力部３よりユーザに出力される。
【００７７】
＜商品評価値予測装置の作用＞
次に、第２の実施の形態に係る商品評価値予測装置の作用について説明する。
【００７８】
まず、上記第１の実施の形態と同様に、商品の評価データＳ、信頼関係データＧ、及び各種の定数が、入力部１を介して商品評価値予測装置に入力され、データ記憶部２１に格納される。
【００７９】
そして、商品評価値予測装置の演算部２０２において、上記図２に示す信頼関係強度推定処理ルーチンが実行され、各パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiの推定値が推定結果記憶部２２０に記憶される。
【００８０】
また、入力部１を介して、商品の評価データＳにおけるユーザの集合Ｕ及び商品の集合Ｉのうち、評価値ｒuiが得られていない予測対象のユーザのインデックスｕ及び商品のインデックスｉが商品評価値予測装置に入力されると、演算部２０２において、図４に示す商品評価値予測処理ルーチンが実行される。
【００８１】
まず、ステップ２５０において、入力された予測対象のユーザのインデックスｕと商品のインデックスｉを取得する。そして、ステップ２５２において、データ記憶部２１から、商品ｉに関する評価データを読み込むと共に、推定結果記憶部２２０から、予測対象のユーザｕと商品ｉに関するパラメータｐuk，ｑki（１≦ｋ≦Ｋ）、予測対象のユーザｕに関する各パラメータｓuv（１≦ｖ≦Ｍ、ｖ≠ｕ）、及びパラメータαを読み込む。
【００８２】
次のステップ２５４では、上記ステップ２５２で読み込んだ各種データに基づいて、上記（１）式に従って、商品ｉに対するユーザｕの評価値の予測値^ｒuiを計算する。
【００８３】
そして、ステップ２５６において、上記ステップ２５４で計算された評価値の予測値＾ｒuiを出力部３により出力して、商品評価値予測処理ルーチンを終了する。
【００８４】
＜実験例＞
次に、本実施の形態で提案する評価値の予測方法を用いた実験の結果について説明する。実験では、商品レビューサイトのＥｐｉｎｉｏｎｓから収集された商品の評価データを用いて実験を行った。
【００８５】
比較手法として、以下の（４）式で表される標準的な行列分解法を用いた評価値の予測を行った。
【００８６】
【数５】
0005503509.tif 000006
【００８７】
すなわち、以下の（５）式で表される評価関数を用いて、各パラメータｐuk，ｑkiを推定し、上記（４）式を用いて、商品ｉに対するユーザｕの評価値を予測した。
【００８８】
【数６】
0005503509.tif 000007
【００８９】
また、実験結果の評価基準として、以下の（６）式で表される平均二乗誤差（RMSE）を用いた。
【００９０】
【数７】
0005503509.tif 000008
【００９１】
また、実験では、パラメータαの値が、結果にどのような影響を与えるか調べるために、パラメータαの値を人手で設定して、実験を行った。他のパラメータについては、学習メタパラメータγ＝０．００１、パラメータβ＝０．０１、潜在的な特徴の数Ｋ＝２０と設定した。
【００９２】
観測データの集合として、レビューサイトから収集した８割のデータを使用して各パラメータを学習し、学習したパラメータを用いて、評価値を予測すると、図５に示すような結果が得られた。上記図５において、Ｔｒｕｓｔが、本実施の形態で提案する評価値の予測方法を用いた実験の結果を表わし、ＭＦが、標準的な行列分解法を用いた実験の結果を表わしている。また、Ｍｅａｎは、商品に与えられた評価値の平均値を予測値とした場合の結果を表わしている。
【００９３】
本実施の形態で提案する評価値の予測方法を用いた場合には、標準的な行列分解法を用いた場合よりも低いＲＭＳＥを達成した。ユーザ間の信頼関係の強度を推定し、評価値の予測に利用することにより、評価値の予測がより的確になることが確認された。
【００９４】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る評価値予測装置によれば、パラメータｓuv，ｐuk，ｑki、及び他のユーザの評価値に基づいて推定される評価値と、観測データの評価値との誤差を用いた評価関数を用いて、パラメータｓuv，ｐuk，ｑkiを最適化することにより、ユーザ間の信頼関係の強度ｓuvを推定することができる。また、パラメータｓuv，ｐuk，ｑki、及び評価値の観測データを用いて、予測対象のアイテムに対するユーザの評価値を精度良く予測することができる。
【００９５】
また、ユーザ間の信頼関係の強度を推定し、この推定結果を使用して、あるユーザはある商品にどんな評価をもっているかを予測でき、予測された評価値に基づいて、ユーザに対して、予測された評価値が高い商品を推薦することができる。
【００９６】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００９７】
例えば、商品以外のアイテム（ウェブページや写真など）に対する評価値を用いてもよい。
【００９８】
また、上述の信頼関係強度推定装置及び評価値予測装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００９９】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１００】
１     入力部
２、２０２    演算部
３     出力部
２１   データ記憶部
２２   データ読込部
２３   パラメータ初期値設定部
２４   信頼関係強度推定部
２５   収束判定部
２２０ 推定結果記憶部
２２１ 商品評価予測部
【図１】
0005503509.tif 000009
【図２】
0005503509.tif 000010
【図３】
0005503509.tif 000011
【図４】
0005503509.tif 000012
【図５】
0005503509.tif 000013