(57)【要約】【課題】ユーザにより選択されたアイテムやユーザプロファイルと、推薦されるアイテムとの関連性を保ちながら、意外性や多様性を持つアイテムを推薦することが可能な情報推薦装置、推薦情報決定方法、推薦情報決定プログラム、及び情報推薦プログラムを提供する。【解決手段】情報推薦サーバ５は、選択アイテムまたはユーザプロファイルと、階層データにおける各ノードとの類似度を算出し、当該類似度の大小関係に基づいて、選択アイテム又はユーザプロファイルに関連する関連ノードを階層ごとに決定し、各関連ノードと各アイテムとの類似度を算出し、当該類似度の大小関係に基づいて、関連ノードとの類似度が大きい推薦アイテムを階層ごとに決定する。【選択図】図４
2014191501.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報の分類に用いられる分類語であって上位概念を表す分類語と下位概念を表す分類語とを含む複数の分類語のそれぞれがノードとして他のノードへリンクすることで複数階層の木構造を形成する階層データであって、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードには当該ノードに関するノード情報が付与されるように構成された前記階層データを用いて情報を推薦する情報推薦装置であって、
ユーザにより選択されたアイテムに関するアイテム情報、またはユーザの行動履歴に基づいて作成されたユーザプロファイルを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記アイテム情報又は前記ユーザプロファイルと、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードに付与された各ノード情報とを用いて、前記アイテムまたは前記ユーザプロファイルと、前記各ノードとの類似度を算出する第１類似度算出手段と、
前記第１類似度算出手段により算出された類似度の大小関係に基づいて、前記アイテム又は前記ユーザプロファイルに関連するノードを前記木構造における階層ごとに決定するノード決定手段と、
前記ノード決定手段により決定された各ノードに付与された各ノード情報と、アイテムデータベースに記憶された複数のアイテム情報であって複数のアイテムそれぞれに関するアイテム情報とを用いて、前記各ノードと、各前記アイテムとの類似度を算出する第２類似度算出手段と、
前記第２類似度算出手段により算出された類似度の大小関係に基づいて、前記ユーザに対して推薦するアイテムを前記木構造における階層ごとに決定するアイテム決定手段と、
を備えることを特徴とする情報推薦装置。
【請求項２】
前記第１類似度算出手段は、前記アイテムまたは前記ユーザプロファイルと、前記木構造における下位階層に位置する各ノードとの類似度を算出し、
前記ノード決定手段は、前記第１類似度算出手段により算出された類似度が最も大きいノードを決定し、且つ、当該決定されたノードが位置する下位階層より上位の階層に位置するノードであって前記決定されたノードを起点として上位の階層に向かって前記リンクを辿ることで当該上位の階層に位置するノードを決定することを特徴とする請求項１に記載の情報推薦装置。
【請求項３】
前記第１類似度算出手段は、前記アイテムまたは前記ユーザプロファイルと、前記木構造における各階層に位置する各ノードとの類似度を算出し、
前記ノード決定手段は、前記第１類似度算出手段により算出された類似度が最も大きいノードを階層ごとに決定することを特徴とする請求項１に記載の情報推薦装置。
【請求項４】
情報の分類に用いられる分類語であって上位概念を表す分類語と下位概念を表す分類語とを含む複数の分類語のそれぞれがノードとして他のノードへリンクすることで複数階層の木構造を形成する階層データであって、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードには当該ノードに関するノード情報が付与されるように構成された前記階層データを用いて情報を推薦するコンピュータにより実行される推薦情報決定方法であって、
ユーザにより選択されたアイテムに関するアイテム情報、またはユーザの行動履歴に基づいて作成されたユーザプロファイルを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記アイテム情報又は前記ユーザプロファイルと、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードに付与された各ノード情報とを用いて、前記アイテムまたは前記ユーザプロファイルと、前記各ノードとの類似度を算出する第１類似度算出ステップと、
前記第１類似度算出ステップにより算出された類似度の大小関係に基づいて、前記アイテム又は前記ユーザプロファイルに関連するノードを前記木構造における階層ごとに決定するノード決定ステップと、
前記ノード決定ステップにより決定された各ノードに付与された各ノード情報と、アイテムデータベースに記憶された複数のアイテム情報であって複数のアイテムそれぞれに関するアイテム情報とを用いて、前記各ノードと、各前記アイテムとの類似度を算出する第２類似度算出ステップと、
前記第２類似度算出ステップにより算出された類似度の大小関係に基づいて、前記ユーザに対して推薦するアイテムを前記木構造における階層ごとに決定するアイテム決定ステップと、
を含むことを特徴とする推薦情報決定方法。
【請求項５】
情報の分類に用いられる分類語であって上位概念を表す分類語と下位概念を表す分類語とを含む複数の分類語のそれぞれがノードとして他のノードへリンクすることで複数階層の木構造を形成する階層データであって、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードには当該ノードに関するノード情報が付与されるように構成された前記階層データを用いて情報を推薦するコンピュータを、
ユーザにより選択されたアイテムに関するアイテム情報、またはユーザの行動履歴に基づいて作成されたユーザプロファイルを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された前記アイテム情報又は前記ユーザプロファイルと、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードに付与された各ノード情報とを用いて、前記アイテムまたは前記ユーザプロファイルと、前記各ノードとの類似度を算出する第１類似度算出手段、
前記第１類似度算出手段により算出された類似度の大小関係に基づいて、前記アイテム又は前記ユーザプロファイルに関連するノードを前記木構造における階層ごとに決定するノード決定手段、
前記ノード決定手段により決定された各ノードに付与された各ノード情報と、アイテムデータベースに記憶された複数のアイテム情報であって複数のアイテムそれぞれに関するアイテム情報とを用いて、前記各ノードと、各前記アイテムとの類似度を算出する第２類似度算出手段、及び、
前記第２類似度算出手段により算出された類似度の大小関係に基づいて、前記ユーザに対して推薦するアイテムを前記木構造における階層ごとに決定するアイテム決定手段として機能させることを特徴とする推薦情報決定プログラム。
【請求項６】
情報の分類に用いられる分類語であって上位概念を表す分類語と下位概念を表す分類語とを含む複数の分類語のそれぞれがノードとして他のノードへリンクすることで複数階層の木構造を形成する階層データであって、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードには当該ノードに関するノード情報が付与されるように構成された前記階層データを用いて情報を推薦する端末装置のコンピュータを、
ユーザにより選択されたアイテムに関するアイテム情報、またはユーザの行動履歴に基づいて作成されたユーザプロファイルを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された前記アイテム情報又は前記ユーザプロファイルと、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードに付与された各ノード情報とを用いて、前記アイテムまたは前記ユーザプロファイルと、前記各ノードとの類似度を算出する第１類似度算出手段、
前記第１類似度算出手段により算出された類似度の大小関係に基づいて、前記アイテム又は前記ユーザプロファイルに関連するノードを前記木構造における階層ごとに決定するノード決定手段、及び、前記ノード決定手段により決定された各ノードを示す情報を、ネットワークを介して情報推薦サーバへ送信する送信手段として機能させる情報推薦プログラムであって、
前記情報推薦サーバが、前記決定された各ノードに付与された各ノード情報と、アイテムデータベースに記憶された複数のアイテム情報であって複数のアイテムそれぞれに関するアイテム情報とを用いて、前記各ノードと、各前記アイテムとの類似度を算出し、当該算出した類似度の大小関係に基づいて前記ユーザに対して推薦するアイテムを前記木構造における階層ごとに決定し、当該決定したアイテムのタイトルを含む情報を前記端末装置へ送信し、
前記情報推薦プログラムは、前記端末装置のコンピュータを、さらに、前記情報推薦サーバから送信された前記アイテムのタイトルを含む情報を受信する受信手段、及び前記受信手段により受信された情報をユーザに対して提示する提示手段として機能させることを特徴とする情報推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザにより選択されたアイテムと関連性のあるアイテムを推薦可能なシステム等の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、情報の内容に基づくフィルタリング方式（Content-based Filtering方式）を利用して、ユーザに情報を推薦するシステムが知られている。情報の内容に基づくフィルタリング方式では、先ず、ユーザがＷｅｂページの閲覧などの行動を取ることにより閲覧された対象文書が解析され、当該文書に含まれている単語が抽出される。次に、抽出された単語が、ユーザごとに、ユーザプロファイルに記録される。そして、ユーザプロファイルに、１つの興味の概念が表現され、これを利用してユーザに情報が推薦される。
【０００３】
一方、特許文献１には、マッピングされた情報とユーザプロファイルを用いて、情報の内容に基づくフィルタリング方式よりも高精度な情報推薦を行う情報推薦装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−０７０８６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、推薦精度の高い情報推薦システムが必ずしもユーザを満足させるものではなく、意外性や多様性が求められることもある。上述したような従来の内容ベース型推薦では、ユーザにより選択されたアイテム（例えば、文書、書籍等）とアイテムデータベースとを直接マッチングして推薦されるアイテムを決めるため、ユーザにより選択されたアイテムと関連性の大きいアイテムを推薦できるが、同じ傾向のものだけが推薦されてしまい、意外性や多様性を持たせられないといった問題があった。 
【０００６】
そこで、本発明は、上記問題等に鑑みてなされたものであり、ユーザにより選択されたアイテムやユーザプロファイルと、推薦されるアイテムとの関連性を保ちながら、意外性や多様性を持つアイテムを推薦することが可能な情報推薦装置、推薦情報決定方法、推薦情報決定プログラム、及び情報推薦プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、情報の分類に用いられる分類語であって上位概念を表す分類語と下位概念を表す分類語とを含む複数の分類語のそれぞれがノードとして他のノードへリンクすることで複数階層の木構造を形成する階層データであって、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードには当該ノードに関するノード情報が付与されるように構成された前記階層データを用いて情報を推薦する情報推薦装置であって、ユーザにより選択されたアイテムに関するアイテム情報、またはユーザの行動履歴に基づいて作成されたユーザプロファイルを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記アイテム情報又は前記ユーザプロファイルと、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードに付与された各ノード情報とを用いて、前記アイテムまたは前記ユーザプロファイルと、前記各ノードとの類似度を算出する第１類似度算出手段と、前記第１類似度算出手段により算出された類似度の大小関係に基づいて、前記アイテム又は前記ユーザプロファイルに関連するノードを前記木構造における階層ごとに決定するノード決定手段と、前記ノード決定手段により決定された各ノードに付与された各ノード情報と、アイテムデータベースに記憶された複数のアイテム情報であって複数のアイテムそれぞれに関するアイテム情報とを用いて、前記各ノードと、各前記アイテムとの類似度を算出する第２類似度算出手段と、前記第２類似度算出手段により算出された類似度の大小関係に基づいて、前記ユーザに対して推薦するアイテムを前記木構造における階層ごとに決定するアイテム決定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報推薦装置において、前記第１類似度算出手段は、前記アイテムまたは前記ユーザプロファイルと、前記木構造における下位階層に位置する各ノードとの類似度を算出し、前記ノード決定手段は、前記第１類似度算出手段により算出された類似度が最も大きいノードを決定し、且つ、当該決定されたノードが位置する下位階層より上位の階層に位置するノードであって前記決定されたノードを起点として上位の階層に向かって前記リンクを辿ることで当該上位の階層に位置するノードを決定することを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の情報推薦装置において、前記第１類似度算出手段は、前記アイテムまたは前記ユーザプロファイルと、前記木構造における各階層に位置する各ノードとの類似度を算出し、前記ノード決定手段は、前記第１類似度算出手段により算出された類似度が最も大きいノードを階層ごとに決定することを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、情報の分類に用いられる分類語であって上位概念を表す分類語と下位概念を表す分類語とを含む複数の分類語のそれぞれがノードとして他のノードへリンクすることで複数階層の木構造を形成する階層データであって、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードには当該ノードに関するノード情報が付与されるように構成された前記階層データを用いて情報を推薦するコンピュータにより実行される情報推薦方法であって、ユーザにより選択されたアイテムに関するアイテム情報、またはユーザの行動履歴に基づいて作成されたユーザプロファイルを取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された前記アイテム情報又は前記ユーザプロファイルと、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードに付与された各ノード情報とを用いて、前記アイテムまたは前記ユーザプロファイルと、前記各ノードとの類似度を算出する第１類似度算出ステップと、前記第１類似度算出ステップにより算出された類似度の大小関係に基づいて、前記アイテム又は前記ユーザプロファイルに関連するノードを前記木構造における階層ごとに決定するノード決定ステップと、前記ノード決定ステップにより決定された各ノードに付与された各ノード情報と、アイテムデータベースに記憶された複数のアイテム情報であって複数のアイテムそれぞれに関するアイテム情報とを用いて、前記各ノードと、各前記アイテムとの類似度を算出する第２類似度算出ステップと、前記第２類似度算出ステップにより算出された類似度の大小関係に基づいて、前記ユーザに対して推薦するアイテムを前記木構造における階層ごとに決定するアイテム決定ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、情報の分類に用いられる分類語であって上位概念を表す分類語と下位概念を表す分類語とを含む複数の分類語のそれぞれがノードとして他のノードへリンクすることで複数階層の木構造を形成する階層データであって、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードには当該ノードに関するノード情報が付与されるように構成された前記階層データを用いて情報を推薦するコンピュータを、ユーザにより選択されたアイテムに関するアイテム情報、またはユーザの行動履歴に基づいて作成されたユーザプロファイルを取得する取得手段、前記取得手段により取得された前記アイテム情報又は前記ユーザプロファイルと、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードに付与された各ノード情報とを用いて、前記アイテムまたは前記ユーザプロファイルと、前記各ノードとの類似度を算出する第１類似度算出手段、前記第１類似度算出手段により算出された類似度の大小関係に基づいて、前記アイテム又は前記ユーザプロファイルに関連するノードを前記木構造における階層ごとに決定するノード決定手段、前記ノード決定手段により決定された各ノードに付与された各ノード情報と、アイテムデータベースに記憶された複数のアイテム情報であって複数のアイテムそれぞれに関するアイテム情報とを用いて、前記各ノードと、各前記アイテムとの類似度を算出する第２類似度算出手段、及び、前記第２類似度算出手段により算出された類似度の大小関係に基づいて、前記ユーザに対して推薦するアイテムを前記木構造における階層ごとに決定するアイテム決定手段として機能させることを特徴とする。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、情報の分類に用いられる分類語であって上位概念を表す分類語と下位概念を表す分類語とを含む複数の分類語のそれぞれがノードとして他のノードへリンクすることで複数階層の木構造を形成する階層データであって、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードには当該ノードに関するノード情報が付与されるように構成された前記階層データを用いて情報を推薦する端末装置のコンピュータを、ユーザにより選択されたアイテムに関するアイテム情報、またはユーザの行動履歴に基づいて作成されたユーザプロファイルを取得する取得手段、前記取得手段により取得された前記アイテム情報又は前記ユーザプロファイルと、前記木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードに付与された各ノード情報とを用いて、前記アイテムまたは前記ユーザプロファイルと、前記各ノードとの類似度を算出する第１類似度算出手段、前記第１類似度算出手段により算出された類似度の大小関係に基づいて、前記アイテム又は前記ユーザプロファイルに関連するノードを前記木構造における階層ごとに決定するノード決定手段、及び、前記ノード決定手段により決定された各ノードを示す情報を、ネットワークを介して情報推薦サーバへ送信する送信手段として機能させる情報推薦プログラムであって、前記情報推薦サーバが、前記決定された各ノードに付与された各ノード情報と、アイテムデータベースに記憶された複数のアイテム情報であって複数のアイテムそれぞれに関するアイテム情報とを用いて、前記各ノードと、各前記アイテムとの類似度を算出し、当該算出した類似度の大小関係に基づいて前記ユーザに対して推薦するアイテムを前記木構造における階層ごとに決定し、当該決定したアイテムのタイトルを含む情報を前記端末装置へ送信し、前記情報推薦プログラムは、前記端末装置のコンピュータを、さらに、前記情報推薦サーバから送信された前記アイテムのタイトルを含む情報を受信する受信手段、及び前記受信手段により受信された情報をユーザに対して提示する提示手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ユーザにより選択されたアイテムやユーザプロファイルと、推薦されるアイテムとの関連性を保ちながら、意外性や多様性を持つアイテムを推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態に係るアイテム情報提供システムの概要構成例を示す図である。
【図２】階層データの構造例を示す概念図である。
【図３】（Ａ）は、ユーザにより選択された選択アイテムに関するアイテムベクトルを用いる場合におけるアイテム推薦処理の一例を示すフローチャートである。（Ｂ）は、ユーザに関するユーザベクトル（ユーザプロファイル）を用いる場合におけるアイテム推薦処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】ユーザにより選択された選択アイテムに関するアイテムベクトルを用いる場合におけるアイテム推薦処理の具体例を示す概念図である。
【図５】ユーザに関するユーザベクトルを用いる場合におけるアイテム推薦処理の具体例を示す概念図である。
【図６】ユーザ端末１の表示画面に表示された商品詳細ページの一例を示す図である。
【図７】ユーザ端末１の表示画面に表示された商品詳細ページの一例を示す図である。
【図８】ユーザ端末１の表示画面に表示されたマイ本棚ページの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための実施形態について、図面に基づいて説明する。なお、以下に説明の実施形態は、アイテム情報提供システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。
【００１６】
［１．アイテム情報提供システムの構成及び機能］
先ず、図１を参照して、本実施形態に係るアイテム情報提供システムの構成及び機能について説明する。図１は、本実施形態に係るアイテム情報提供システムの概要構成例を示す図である。図１に示すように、アイテム情報提供システムＳは、ユーザ端末１（端末装置の一例）、階層データサーバ２、コンテンツサーバ３、ユーザプロファイルサーバ４、及び情報推薦サーバ５（情報推薦装置の一例）等を備えて構成される。
【００１７】
情報推薦サーバ５  階層データサーバ２、コンテンツサーバ３、及びユーザプロファイルサーバ４は、例えばＬＡＮを介して情報推薦サーバ５に接続されている。また、情報推薦サーバ５は、ネットワークＮＷに接続されている。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網（基地局等を含む）、及びゲートウェイ等により構成される。なお、階層データサーバ２、コンテンツサーバ３、ユーザプロファイルサーバ４、及び情報推薦サーバ５と１つのサーバとして構成されてもよい。ユーザ端末１は、ネットワークＮＷを介して情報推薦サーバ５にアクセスして通信を行うことが可能になっている。ユーザ端末１の例として、タブレット、携帯電話機、スマートフォン、パーソナルコンピュータ等が挙げられる。
【００１８】
階層データサーバ２は、例えばサーバコンピュータにより構成され、階層データベース２１を備える。階層データベース２１には、情報の分類に用いられる分類語であって上位概念を表す分類語と下位概念を表す分類語とを含む複数の分類語のそれぞれがノードとして他のノード（１以上の他のノード）へリンク（接続）することで複数階層の木構造を形成する階層データが記憶されている。分類語とは、例えば事物や事象を表す用語である。図２は、階層データの構造例を示す概念図である。図２の例では、ノードＮ１〜Ｎ１８等が３階層（第１階層〜第３階層）の木構造を形成しており、木構造の上（根方向）から下（枝方向）をたどると上位概念から下位概念に移動するという関係となっている。木構造における階層は２階層であってもよいが、３階層以上で構成されることが望ましい。また、各ノードＮ１〜Ｎ１８等には、それぞれのノードに関するノードベクトル（ノード情報の一例）が付与されている。各ノードベクトルには、例えば、それぞれの分類語ついての解説文及び関連ワード等が含まれる。なお、図２の例では、解説文と関連ワードを含むノードベクトルが各階層に位置する各ノードＮ１〜Ｎ１８に付与されているが、ノードベクトルは、少なくとも末端階層（最下位階層）に位置する各ノードＮ１５〜Ｎ１８等に付与されていればよい。また、ノードベクトルとして解説文と関連ワードのうち何れか一方がノードに付与されている場合であっても本発明は実施可能である。このような階層データは、階層型データは、図書分類（NDC:十進分類）やＥＣ（Electronic Commerce）サイトの商品カテゴリをもとに作成することができる。
【００１９】
コンテンツサーバ３は、例えばサーバコンピュータにより構成され、アイテムデータベース３１を備える。アイテムデータベース３１には、ユーザに推薦される推薦候補となる複数のアイテムに関するアイテムベクトル（アイテム情報の一例）がアイテム（アイテムを識別するアイテムＩＤ）ごとに対応付けられて記憶されている。アイテムの例として、書籍、音楽、映画等が挙げられる。本発明は、アイテムとして分類語により分類可能な物（例えば商品）であれば如何なるものにも適用可能である。アイテムベクトルには、例えば、アイテムのタイトル、アイテムの作成者（書籍の場合、著作者）、及びアイテムの内容紹介文等が含まれる。
【００２０】
ユーザプロファイルサーバ４は、例えばサーバコンピュータにより構成され、ユーザプロファイルデータベース４１を備える。ユーザプロファイルデータベース４１には、ユーザに関するユーザベクトルがユーザ（ユーザを識別するユーザＩＤ）ごとに対応付けられて記憶されている。ユーザベクトルには、ユーザの行動履歴に基づいて作成されたユーザプロファイルが含まれる。ユーザの行動履歴の例として、ユーザによるＷｅｂサイトの利用履歴（検索履歴、閲覧履歴、購買履歴）、アンケート履歴、その他の履歴等が挙げられる。例えばユーザの行動履歴に含まれるデータが解析されて用語が抽出され、当該用語がユーザの興味、嗜好情報として含まれるユーザプロファイルが作成される。
【００２１】
情報推薦サーバ５は、上述した階層データを用いて情報を推薦するサーバであり、内容ベース型推薦を行う際に、階層データを媒介として利用し、階層データのどの階層を利用するかを指定することで、ユーザにより選択されたアイテムやユーザプロファイルと、推薦されるアイテムとの関連性を保ちながら、推薦されるアイテムの内容の幅広さを制御する。情報推薦サーバ５は、例えばサーバコンピュータにより構成され、図１に示すように、通信部５１、記憶部５２、及び制御部５３等を備える。通信部５１は、ネットワークＮＷに接続され、通信状態を制御する。記憶部５２は、例えば、ハードディスクドライブ等により構成されており、オペレーティングシステム及び本発明の推薦情報決定プログラム等を記憶する。なお、推薦情報決定プログラムは、例えば、所定のサーバ等からネットワークＮＷを介して配信されるようにしても良いし、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に記録されて提供されるようにしてもよい。
【００２２】
制御部５３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。制御部５３は、本発明の推薦情報決定プログラム等を実行することにより、情報取得部５３１（取得手段の一例）、第１類似度算出部５３２（第１類似度算出手段の一例）、ノード決定部５３３（ノード決定手段の一例）、第２類似度算出部５３４（第２類似度算出手段の一例）、アイテム決定部５３５（アイテム決定手段の一例）、及びアイテム推薦部５３６等として機能し、アイテム推薦処理を実行する。
【００２３】
情報取得部５３１は、ユーザ端末１のユーザにより選択されたアイテム（以下、「選択アイテム」という）に関するアイテムベクトルをコンテンツサーバ３から取得するか、または当該ユーザに関するユーザベクトルをユーザプロファイルサーバ４から取得する。また、情報取得部５３１は、階層データサーバ２から階層データ（ノードベクトルを含む）を取得する。また、情報取得部５３１は、コンテンツサーバ３から、ユーザに対する推薦候補となる複数のアイテムに関するアイテムベクトルを取得する。
【００２４】
第１類似度算出部５３２は、情報取得部５３１により取得されたアイテムベクトル又はユーザベクトルと、情報取得部５３１により取得された階層データの木構造における少なくとも下位階層（例えば、末端階層、またはこれより一つ上の階層）に位置する各ノードに付与された各ノードベクトルとを用いて、上記選択アイテムまたはユーザプロファイルと、当該各ノードとの類似度（関連度ともいう）を算出する。例えば、第１類似度算出部５３２は、アイテムベクトルとノードベクトルとに基づき、ＴＦ（Term Frequency）−ＩＤＦ（Inverse Document Frequency）（ＴＦとＩＤＦとの積）によるキーワードへの重み付けとコサイン尺度（２つのベクトルのなす角度）による類似度計算によって、選択アイテムと各ノードとの類似度を算出する。なお、ＴＦ−ＩＤＦは、例えば特開２００２−２１５６６５号公報等に開示されるように公知であるので詳しい説明を省略する。また、ＴＦ−ＩＤＦが用いられる代わりに、ＴＦだけが用いられるように構成してもよいし、ＩＤＦだけが用いられるように構成してもよい。また、ＴＦ−ＩＤＦが用いられる代わりに、「bynary weight」（キーワードが出現したら１出現しなければ０）が用いられるように構成してもよい。また、コサイン尺度が用いられる代わりに、２つのベクトルの内積が用いられるように構成してもよい。
【００２５】
ノード決定部５３３は、第１類似度算出部５３２により算出された類似度の大小関係に基づいて、例えば、上記選択アイテム又はユーザプロファイルとの類似度が最も大きい（つまり、最も類似している）ノードを、上記選択アイテム又はユーザプロファイルに関連するノード（以下、「関連ノード」という）として上記木構造における階層ごとに決定する。
【００２６】
第２類似度算出部５３４は、ノード決定部５３３により決定された各関連ノードに付与された各ノードベクトルと、情報取得部５３１により取得された推薦候補となる複数のアイテムに関するアイテムベクトルとを用いて、当該各関連ノードと当該各アイテムとの類似度を算出する。この類似度の算出方法は、第１類似度算出部５３２による類似度の算出方法と同様である。
【００２７】
アイテム決定部５３５は、第２類似度算出部５３４により算出された類似度の大小関係に基づいて、上記関連ノードとの類似度が大きい上位所定数のアイテムを、ユーザに対して推薦するアイテム（以下、「推薦アイテム」という）として上記木構造における階層ごとに決定する。
【００２８】
アイテム推薦部５３６は、アイテム決定部５３５により決定された階層ごとの推薦アイテムのタイトルを含む情報をユーザ端末１へ送信することで上記ユーザへ推薦する。
【００２９】
［２．アイテム情報提供システムＳにおける動作例］
次に、図３〜図５等を参照して、本実施形態に係るアイテム情報提供システムＳにおける動作例について説明する。図３（Ａ）は、ユーザにより選択された選択アイテムに関するアイテムベクトルを用いる場合におけるアイテム推薦処理の一例を示すフローチャートである。図３（Ｂ）は、ユーザに関するユーザベクトル（ユーザプロファイル）を用いる場合におけるアイテム推薦処理の一例を示すフローチャートである。図４は、ユーザにより選択された選択アイテムに関するアイテムベクトルを用いる場合におけるアイテム推薦処理の具体例を示す概念図である。図５は、ユーザに関するユーザベクトルを用いる場合におけるアイテム推薦処理の具体例を示す概念図である。なお、図４と図５の例では、アイテムの例として書籍を適用している。また、図４と図５とでは、関連ノードを決定する際の流れが異なっている。
【００３０】
図３（Ａ）に示す処理の場合、例えばユーザ端末１のＷｅｂブラウザにより、ネットワークＮＷを介して書籍販売サイトから取得された商品ページがユーザ端末１の表示画面に表示されている状態において、ユーザが所定のアイテム（例えば、書籍）を選択（例えば、マウスでクリック、又は指でタップ）すると、例えば当該選択された選択アイテムのアイテムＩＤを含むリクエストがユーザ端末１からネットワークＮＷを介して情報推薦サーバ５へ送信される。情報推薦サーバ５は、ユーザ端末１からの当該リクエストを受信した場合に、図３（Ａ）に示す処理を開始する。或いは、上記Ｗｅｂページがユーザ端末１の表示画面に表示されている状態において、ユーザが所定のアイテム（例えば、書籍）を選択してカート（買い物かご）に入れることにより、或いは当該アイテムを選択して注文ボタンを押すことにより、情報推薦サーバ５へ送信されたリクエスト（選択アイテムのアイテムＩＤを含む）が当該情報推薦サーバ５により受信された場合に、図３（Ａ）に示す処理を開始する。図３（Ａ）に示す処理が開始されると、制御部５３は、受信されたリクエストに含まれる選択アイテムのアイテムＩＤをキーとして、当該選択アイテムに関するアイテムベクトルをコンテンツサーバ３から取得（情報取得部５３１により取得）する（ステップＳ１）。
【００３１】
次いで、制御部５３は、ステップＳ１で取得したアイテムベクトルと、階層データサーバ２から任意のタイミングで取得した階層データの木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードに付与された各ノードベクトルとを用いて、上記選択アイテムと当該各ノードとの類似度を算出（第１類似度算出部５３２により算出）する（ステップＳ２）。次いで、制御部５３は、ステップＳ２で算出された類似度の大小関係に基づいて、上記選択アイテムとの類似度が最も大きいノードを、上記選択アイテムに関連する関連ノードとして上記木構造における階層ごとに決定（ノード決定部５３３により決定）する（ステップＳ３）。
【００３２】
図４の例では、制御部５３は、上記選択アイテムと、上記木構造における末端階層に位置するノードＮ１５〜Ｎ１８等それぞれとの類似度を算出し、当該算出した類似度が最も大きいノードＮ１８を関連ノードとして決定し、且つ、当該決定されたノードＮ１８が位置する末端階層より上位の階層に位置するノードであって当該決定されたノードＮ１８を起点として上位の階層に向かってリンクを辿ることで当該上位の階層（第２階層及び第１階層）に位置するノードＮ１２及びノードＮ３を関連ノードとして決定している。この構成によれば、選択アイテムと、第１階層に位置する全ノード及び第２階層における全ノードとの類似度を算出する必要がないので、類似度の算出時間を低減することができる。
【００３３】
一方、図５の例では、制御部５３は、上記選択アイテムと、上記木構造における各階層（第１階層〜第３階層）に位置する各ノードＮ１〜Ｎ１８等との類似度を算出し、当該算出した類似度が最も大きいノードを階層ごとに決定（この例では、ノードＮ３、ノードＮ１２、及びノードＮ１８が決定）している。この構成によれば、図４に示す場合よりも、より意外性や多様性を向上させることができる。
【００３４】
次いで、制御部５３は、ステップＳ３で決定された各関連ノードに付与された各ノードベクトルと、アイテムデータベース３１に記憶された推薦候補となる複数のアイテムに関するアイテムベクトルとを用いて、各関連ノードと各アイテム（推薦候補）との類似度を算出（第２類似度算出部５３４により算出）する（ステップＳ４）。
【００３５】
次いで、制御部５３は、ステップＳ４で算出された類似度の大小関係に基づいて、ステップＳ３で決定された関連ノードとの類似度が大きい上位所定数（例えば、３つ）のアイテムを推薦アイテムとして上記木構造における階層ごとに決定（アイテム決定部５３５により決定）する（ステップＳ５）。
【００３６】
次いで、制御部５３は、上記木構造におけるどの階層を推薦に利用するかを決定（初期段階ではデフォルト設定された階層）し（ステップＳ６）、上記ステップＳ５で決定された推薦アイテムのうち、ステップＳ６で決定した階層の推薦アイテムのタイトルを含む情報をユーザ端末１へ送信（アイテム推薦部５３６により送信）する（ステップＳ７）。これにより、推薦アイテムのタイトルを含む情報がユーザに対して提示される。なお、制御部５３は、上記ステップＳ５で決定された全ての階層の推薦アイテムのタイトルを含む情報をユーザ端末１へ送信し、どの階層を推薦に利用するかをユーザ端末１側で決定し切り替えるように構成してもよい。次いで、制御部５３は、推薦に利用する階層を変更するか否かを判定する（ステップＳ８）。そして、例えばユーザの指定により階層を変更すると判定した場合（ステップＳ８：ＹＥＳ）、ステップＳ６に戻る。一方、例えばユーザの指定が所定時間ないことでタイムアウトされると、階層を変更しないと判定され（ステップＳ８：ＮＯ）、図４に示す処理を終了する。
【００３７】
図６及び図７は、ユーザ端末１の表示画面に表示された商品詳細ページの一例を示す図である。図６の例では、デフォルト設定された第２階層における関連ノードとの類似度が大きい３つの推薦アイテムのタイトルが表示されている（つまり、第２階層の関連ノードによる推薦）。図６に示す表示状態において、商品詳細ページに設けられた「より広く」ボタン１０１（第１階層に対応）をユーザが指定すると、その情報が情報推薦サーバ５に送信される。そして、情報推薦サーバ５の制御部５３は、推薦に利用する階層を、第２階層から、ユーザにより指定された第１階層に変更し、変更した第１階層における関連ノードとの類似度が大きい３つの推薦アイテムのタイトルを含む情報をユーザ端末１へ送信する。これにより、上位階層の関連ノードによる推薦に切り替えられる。一方、図６に示す表示状態において、商品詳細ページに設けられた「より深く」ボタン１０２（第３階層に対応）をユーザが指定すると、その情報が情報推薦サーバ５に送信される。そして、情報推薦サーバ５の制御部５３は、推薦に利用する階層を、第２階層から、ユーザにより指定された第３階層に変更し、変更した第３階層における関連ノードとの類似度が大きい３つの推薦アイテムのタイトルを含む情報をユーザ端末１へ送信する。これにより、下位階層の関連ノードによる推薦に切り替えられる。
【００３８】
一方、図７に示す商品詳細ページには、スライダーバー１０３で関連ノードの範囲をコントロールできるインタフェースが設けられており、このスライダー１０４の動きに合わせて推薦されるアイテムが切り替わるようになっている。図７に示す表示状態において、ユーザが正確性重視１０５の方向へスライダー１０４を移動させると、下位階層の関連ノードによる推薦に切り替えられる。一方、図７に示す表示状態において、ユーザが意外性重視１０６の方向へスライダー１０４を移動させると、上位階層の関連ノードによる推薦に切り替えられる。
【００３９】
次に、図３（Ｂ）に示す処理は、例えば、ユーザ端末１のＷｅｂブラウザにより、ネットワークＮＷを介して書籍販売サイトへのログイン後、情報推薦サーバ５がユーザ端末１からユーザ専用のマイ本棚ページのリクエストを受信した場合に開始される。図３（Ｂ）に示す処理が開始されると、制御部５３は、例えば、受信されたリクエストに含まれるユーザＩＤをキーとして、当該ユーザＩＤに対応するユーザに関するユーザベクトルをユーザプロファイルサーバ４から取得（情報取得部５３１により取得）する（ステップＳ１１）。
【００４０】
次いで、制御部５３は、ステップＳ１１で取得したユーザベクトルと、階層データサーバ２から任意のタイミングで取得した階層データの木構造における少なくとも下位階層に位置する各ノードに付与された各ノードベクトルとを用いて、上記ユーザプロファイルと当該各ノードとの類似度を算出（第１類似度算出部５３２により算出）する（ステップＳ１２）。次いで、制御部５３は、ステップＳ１２で算出された類似度の大小関係に基づいて、上記ユーザプロファイルとの類似度が最も大きいノードを、上記ユーザプロファイルに関連する関連ノードとして上記木構造における階層ごとに決定（ノード決定部５３３により決定）する（ステップＳ１３）。なお、ステップＳ１４〜Ｓ１８の処理は、上記ステップＳ４〜Ｓ８の処理と同様である。
【００４１】
図８は、ユーザ端末１の表示画面に表示されたマイ本棚ページの一例を示す図である。図８に示すマイ本棚ページにも、図７に示す商品詳細ページと同様、スライダーバー１０３で関連ノードの範囲をコントロールできるインタフェースが設けられており、このスライダー１０４の動きに合わせて推薦されるアイテムが切り替わるようになっている。
【００４２】
以上説明したように、上記実施形態によれば、情報推薦サーバ５は、アイテムベクトル又はユーザベクトルと、各ノードベクトルとを用いて、選択アイテムまたはユーザプロファイルと、当該各ノードとの類似度を算出し、当該類似度の大小関係に基づいて、選択アイテム又はユーザプロファイルに関連する関連ノードを階層ごとに決定し、当該各関連ノードに付与された各ノードベクトルと、推薦候補となる複数のアイテムに関するアイテムベクトルとを用いて、当該各関連ノードと当該各アイテムとの類似度を算出し、当該類似度の大小関係に基づいて、当該関連ノードとの類似度が大きい推薦アイテムを階層ごとに決定するように構成したので、選択アイテム又はユーザプロファイルと、推薦アイテムとの関連性を保ちながら、意外性や多様性を持つ推薦アイテムを推薦することできる。
【００４３】
なお、上記実施形態においては、情報推薦サーバ５が、上述したアイテム推薦処理における各ステップの処理を行うように構成したが、アイテム推薦処理においてステップＳ１〜Ｓ３（またはステップＳ１１〜Ｓ１３）の処理をユーザ端末１が行うように構成してもよい。この場合、ユーザ端末１には、情報推薦プログラムが予めインストールされる。この情報推薦プログラムは、ユーザ端末１に備えられるＣＰＵを、上述したアイテムベクトル又はユーザベクトル及び上述した階層データを例えば情報推薦サーバ５から取得する取得手段、上記選択アイテムまたはユーザプロファイルと上記各ノードとの類似度を算出する第１類似度算出手段、算出された類似度の大小関係に基づいて例えば上記選択アイテム又はユーザプロファイルとの類似度が最も大きいノードを上記選択アイテム又はユーザプロファイルに関連する関連ノードとして上記木構造における階層ごとに決定するノード決定手段、及び、決定された各ノードを示す情報をネットワークＮＷを介して情報推薦サーバ５へ送信する送信手段として機能させる。一方、情報推薦サーバ５は、上述したように、ステップＳ４〜Ｓ８（またはステップＳ１４〜Ｓ１８）の処理を行い、上記情報推薦プログラムは、ユーザ端末１に備えられるＣＰＵを、さらに、情報推薦サーバ３から送信された推薦アイテムのタイトルを含む情報を受信する受信手段、及び受信された情報をユーザに対して提示する提示手段として機能させる。このような情報推薦プログラムは、例えばアプリケーションとして、所定のサーバ等からネットワークＮＷを介して配信されるようにしても良いし、ＣＤ、ＤＶＤ等の記録媒体に記録されて提供されるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００４４】
１  ユーザ端末
２  階層データサーバ
３  コンテンツサーバ
４  ユーザプロファイルサーバ
５  情報推薦サーバ
５１  通信部
５２  記憶部
５３  制御部
５３１  情報取得部
５３２  第１類似度算出部
５３３  ノード決定部
５３４  第２類似度算出部
５３５  アイテム決定部
５３６  アイテム推薦部
Ｓ  アイテム情報提供システム
【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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