(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの嗜好を示す嗜好情報と該嗜好情報が前記ユーザから提供された提供時刻とに基づいて、ユーザ間の嗜好の類似度を示すユーザ間類似度を期間毎に算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部が期間毎に算出した前記ユーザ間類似度と、さらに前記ユーザ間類似度の経時的な増減傾向に基づいて、類似ユーザを選別する類似ユーザ選別部と、
を備えることを特徴とする類似度算出装置。
【請求項２】
前記類似ユーザ選別部は、前記ユーザ間類似度が時間経過とともに増加傾向にあるユーザを前記類似ユーザとして選別することを特徴とする請求項１に記載の類似度算出装置。
【請求項３】
前記ユーザ間類似度の経時変化に関する情報は、前記ユーザ間類似度の経時的な増減傾向とユーザ間類似度の経時的な変化量の増減傾向であることを特徴とする請求項１または２に記載の類似度算出装置。
【請求項４】
前記類似ユーザ選別部は、前記ユーザ間類似度が時間経過とともに増加傾向にあり、かつ前記ユーザ間類似度の経時的な変化量が時間経過とともに増加傾向にあるユーザを前記類似ユーザとして選別することを特徴とする請求項３に記載の類似度算出装置。
【請求項５】
複数の期間における前記類似ユーザとの前記ユーザ間類似度のうち、予め決められた閾値よりも高いユーザ間類似度を示す期間に含まれる嗜好情報を提示するお勧め提示部を備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の類似度算出装置。
【請求項６】
ユーザの嗜好を示す嗜好情報と該嗜好情報が前記ユーザから提供された提供時刻とに基づいて、ユーザ間の嗜好の類似度を示すユーザ間類似度を期間毎に算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部が期間毎に算出した前記ユーザ間類似度と、さらに前記ユーザ間類似度の経時的な増減傾向に基づいて、類似ユーザを選別する類似ユーザ選別部と、
を備えることを特徴とする類似度算出システム。
【請求項７】
類似度算出部が、ユーザの嗜好を示す嗜好情報と該嗜好情報が前記ユーザから提供された提供時刻とに基づいて、ユーザ間の嗜好の類似度を示すユーザ間類似度を期間毎に算出する手順と、
類似ユーザ選別部が、前記類似度算出部が期間毎に算出した前記ユーザ間類似度と、さらに前記ユーザ間類似度の経時的な増減傾向に基づいて、類似ユーザを選別する手順と、
を有することを特徴とする類似度算出方法。
【請求項８】
コンピュータに、
ユーザの嗜好を示す嗜好情報と該嗜好情報が前記ユーザから提供された提供時刻とに基づいて、ユーザ間の嗜好の類似度を示すユーザ間類似度を期間毎に算出する類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップにより期間毎に算出された前記ユーザ間類似度と、さらに前記ユーザ間類似度の経時的な増減傾向に基づいて、類似ユーザを選別する類似ユーザ選別ステップと、
を実行させるための類似度算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、類似度算出装置、類似度算出システム、類似度算出方法及び類似度算出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
協調フィルタリングは、評価履歴や購入履歴が互いに似たようなユーザ同士は、互いに似たような嗜好を有するという仮説に基づいて、ユーザの嗜好を推論するものである。特許文献１には、このような協調フィルタリングの技術に基づいて、ユーザの評価履歴や選択履歴からなるレイティングテーブルを用いて、特定ユーザとコンテンツの評価履歴や選択履歴が似たような類似ユーザによって選択されたコンテンツを、該特定ユーザにレコメンドコンテンツとして推薦して配信するものが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−８７１５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
協調フィルタリングを用いてユーザにお勧め商品を提示する場合、ユーザの購入履歴と他のユーザの購入履歴を比較し、購入履歴が類似したユーザを選定し、この類似ユーザの購入履歴を用いて、お勧め商品を提示している。しかしながら、自分の嗜好も他のユーザの嗜好も、時間の経過とともに変化していく。このため、ある他のユーザとの類似度に関して、たとえ現在の類似度が高くても、それが一時的なものである可能性がある。そのため過去において類似度が低かった時点での嗜好情報に基づいて、類似ユーザを抽出してしまい、適切な類似ユーザを抽出できないという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、適切な類似ユーザを抽出できる類似度算出装置、類似度算出システム、類似度算出方法、類似度算出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】
【０００６】
（１）本発明は事情に鑑みなされたもので、本発明の一態様は、ユーザの嗜好を示す嗜好情報と該嗜好情報が前記ユーザから提供された提供時刻とに基づいて、ユーザ間の嗜好の類似度を示すユーザ間類似度を期間毎に算出する類似度算出部と、前記類似度算出部が期間毎に算出した前記ユーザ間類似度と、さらに前記ユーザ間類似度の経時的な増減傾向に基づいて、類似ユーザを選別する類似ユーザ選別部と、を備えることを特徴とする類似度算出装置である。
【００１０】
（２）上記に記載の類似度算出装置において、類似ユーザ選別部は、ユーザ間類似度が時間経過とともに増加傾向にあるユーザを類似ユーザとして選別することを特徴とする。
【００１１】
（３）上記に記載の類似度算出装置において、ユーザ間類似度の経時変化に関する情報は、ユーザ間類似度の経時的な増減傾向とユーザ間類似度の経時的な変化量の増減傾向であることを特徴とする。
【００１２】
（４）上記に記載の類似度算出装置において、類似ユーザ選別部は、ユーザ間類似度が時間経過連れて増加傾向にあり、かつユーザ間類似度の経時的な変化量が時間経過とともに増加傾向にあるユーザを類似ユーザとして選別することを特徴とする。
【００１５】
（５）上記に記載の類似度算出装置において、本発明の一態様は、複数の期間における前記類似ユーザとの前記ユーザ間類似度のうち、予め決められた閾値よりも高いユーザ間類似度を示す期間に含まれる嗜好情報を提示するお勧め提示部を備えることを特徴とする。
【００１６】
（６）本発明の一態様は、ユーザの嗜好を示す嗜好情報と該嗜好情報が前記ユーザから提供された提供時刻とに基づいて、ユーザ間の嗜好の類似度を示すユーザ間類似度を期間毎に算出する類似度算出部と、前記類似度算出部が期間毎に算出した前記ユーザ間類似度と、さらに前記ユーザ間類似度の経時的な増減傾向に基づいて、類似ユーザを選別する類似ユーザ選別部と、を備えることを特徴とする類似度算出システムである。
【００１７】
（７）本発明の一態様は、類似度算出部が、ユーザの嗜好を示す嗜好情報と該嗜好情報が前記ユーザから提供された提供時刻とに基づいて、ユーザ間の嗜好の類似度を示すユーザ間類似度を期間毎に算出する手順と、類似ユーザ選別部が、前記類似度算出部が期間毎に算出した前記ユーザ間類似度と、さらに前記ユーザ間類似度の経時的な増減傾向に基づいて、類似ユーザを選別する手順と、を有することを特徴とする類似度算出方法である。
【００１８】
（８）本発明の一態様は、コンピュータに、ユーザの嗜好を示す嗜好情報と該嗜好情報が前記ユーザから提供された提供時刻とに基づいて、ユーザ間の嗜好の類似度を示すユーザ間類似度を期間毎に算出する類似度算出ステップと、前記類似度算出ステップにより期間毎に算出された前記ユーザ間類似度と、さらに前記ユーザ間類似度の経時的な増減傾向に基づいて、類似ユーザを選別する類似ユーザ選別ステップと、を実行させるための類似度算出プログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、適切な類似ユーザを抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１の実施形態に係る類似度算出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】購入履歴からユーザ選別を行う従来の処理を説明するための図である。
【図３】第１実施形態において購入履歴からユーザ選別を行う際の説明図である。
【図４】第１の実施形態に係る類似度算出装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】第２の実施形態に係る類似度算出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図６】類似度の時間の経過に伴う変化を示すグラフである。
【図７】類似度の経時変化量の増減量による得点の修正について説明する図である。
【図８】第２の実施形態に係る類似度算出装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態に係る類似度算出装置を適用したネットショッピングシステムのブロック図である。
【図１０】本発明の実施形態を適用したショッピングサイトのウェブページの一例の説明図である。
【図１１】ネットショッピングを行おうとしているユーザの購入履歴の一例の説明図である。
【図１２】ネットショッピングを行った他のユーザの購入履歴の一例の説明図である。
【図１３】ユーザ間の類似度の結果の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る類似度算出装置１の概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の第１の実施形態に係る類似度算出装置１は、ユーザ嗜好情報収集部１１と、嗜好情報蓄積部１２と、ユーザ嗜好情報収集部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、…と、嗜好情報蓄積部２２と、類似度算出部１５と、期間絞り込み部１６と、類似ユーザ選別部１７と、お勧め提示部１８とを備えている。
【００２２】
ユーザ嗜好情報収集部１１は、嗜好推測の対象となる特定のユーザ１０の嗜好情報を収集する。例えば、本のネットショッピングの場合には、ユーザ１０の嗜好情報は、一例として、ユーザ１０の本の購入履歴から収集する。ユーザ嗜好情報収集部１１で収集された嗜好情報は、嗜好情報蓄積部１２に送られる。嗜好情報蓄積部１２は、ユーザ嗜好情報収集部１１で収集されたユーザ１０の嗜好情報を、本の購入時の日時情報に対応付けて保存する。
【００２３】
ユーザ嗜好情報収集部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、…は、他のユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…のそれぞれの嗜好情報を収集する。他のユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…の嗜好情報は、一例として、他のユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…のそれぞれの本の購入履歴から収集する。ユーザ嗜好情報収集部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、…で収集された嗜好情報は、嗜好情報蓄積部２２に送られる。嗜好情報蓄積部２２は、ユーザ嗜好情報収集部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、…で収集された他のユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…のそれぞれの嗜好情報を、本の購入時の日時情報に対応付けて保存する。
【００２４】
類似度算出部１５は、ユーザ１０の嗜好情報と、他のユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…の嗜好情報とをそれぞれ比較して、ユーザ１０と他のユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…のそれぞれとの間の類似度を算出する。類似度は、例えば、次の計算式で求めることができる。
【００２５】
類似度＝（購入した同じ本の数）×２＋（同じジャンルを購入した本の数）×０．１
なお、類似度の算出は、協調フィルタリングで提案されている各種の計算式を用いることができる。
【００２６】
このとき、本実施形態では、期間絞り込み部１６により、類似度を算出する期間（時間区間）を絞り込み、期間毎に、ユーザ１０の嗜好情報と、他の各ユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…の嗜好情報とを比較して、ユーザ１０と他の各ユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…との間の類似度を算出する。
【００２７】
類似ユーザ選別部１７は、類似度算出部１５が算出した期間毎のユーザ間類似度を用いて、類似ユーザを選別する。
図２は、購入履歴からユーザ選別を行う従来の処理を説明するための図である。横軸は、時間軸である。
例えば、従来は、書籍の販売を行うネットショップにおいて、ユーザ１０は、図２（Ａ）に示すように、期間Ｔａを通じて、書籍Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、…を購入していたとする。また、他のユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃは、期間Ｔａを通じて、図２（Ｂ）〜図２（Ｄ）に示すように、書籍Ｂａ１、Ｂａ２、Ｂａ３、…、書籍Ｂｂ１、Ｂｂ２、Ｂｂ３、…、書籍Ｂｃ１、Ｂｃ２、Ｂｃ３、…をそれぞれ購入していたとする。通常では、この期間Ｔａの全体の購入履歴を使って、類似度の算出を行っている。
【００２８】
これに対して、図３は、本発明の第１の実施形態において購入履歴からユーザ選別を行う際の説明図である。本実施形態では、前述したように、ユーザ１０及び他のユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃの購入履歴は、嗜好情報蓄積部１２及び２２に、嗜好情報として日時情報に対応付けて保存されている。したがって、期間絞り込み部１６は、この日時情報から類似度を算出する期間を絞り込むことができる。
【００２９】
つまり、本実施形態では、図３（Ａ）〜図３（Ｄ）に示すように、期間絞り込み部１６は、日時情報に基づいて、期間Ｔａを複数の期間ｔ１、ｔ２，ｔ３、…に分割し、類似度算出部１５は、嗜好情報蓄積部１２及び２２からユーザ１０及び他のユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃの購入履歴を嗜好情報として読み出し、各ユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…毎の、各期間ｔ１、ｔ２，ｔ３、での類似度を算出する。そして、類似ユーザ選別部１７は、各期間ｔ１、ｔ２、ｔ３、…毎に、ユーザ１０の購入履歴と、他のユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…の購入履歴を比較して、類似度を算出し、期間毎に求められた類似度を用いて、類似ユーザを選別している。
【００３０】
より具体的には、類似ユーザ選別部１７は、例えば、各期間ｔ１、ｔ２、ｔ３、…毎にユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…を類似度が高い順にランク付けし、最も類似度が高いユーザには例えば１０点、次に高いユーザには例えば８点のように、ランクに応じた得点を与える。そして、類似ユーザ選別部１７は、期間毎の得点を全期間で合計して総得点を算出し、総得点が最も高い他のユーザを最も類似度が高い類似ユーザとして選別する。
【００３１】
お勧め提示部１８は、類似ユーザ選別部１７で選別された類似ユーザの嗜好情報を用いて、ユーザ１０に対するお勧めの商品を決定し、ユーザ１０にインターネットネット回線を通じて提示する。
【００３２】
なお、お勧め提示部１８は、複数の期間におけるユーザ間類似度のうち、予め決められた閾値よりも高いユーザ間類似度を示す期間に含まれる嗜好情報を提示してもよい。例えば、図３において、ユーザ２０ａが類似ユーザとして選別されたとする。そして、ユーザ１０とユーザ２０ａとの類似度を三つの期間ｔ１、ｔ２、ｔ３で計算した場合、三つの期間ｔ１、ｔ２、ｔ３のうち最も類似度が高いのが二つ目の期間ｔ２のものであったとする。この場合、お勧め提示部１８は、二つ目の期間ｔ２に含まれるユーザ２０ａの購入履歴のある書籍Ｂａ３、Ｂａ４をお勧め商品としてユーザ１０に提示する。
【００３３】
また、お勧め提示部１８は、例えば、ユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃの順に類似ユーザが選別された場合、ユーザ２０ａが購入した本を５冊提示し、ユーザ２０ｂが購入した本を３冊提示し、ユーザ２０ｃが購入した本を２冊提示するというように、類似度に応じて提示する数に重みをつけて、お勧めする本を提示するようにしてもよい。
【００３４】
図４は、第１の実施形態に係る類似度算出装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１０１において、ユーザ嗜好情報収集部１１、２１ａ、２１ｂ及び２１ｃは、個々のユーザの嗜好情報を収集する。次に、ステップＳ２０１において、期間絞り込み部１６は、嗜好情報に対応する日時情報に基づいて、類似度を算出する期間を絞り込む。次に、ステップＳ１０３において、類似度算出部１５は、期間ごとに、ユーザ１０と各他のユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…との間で、類似度を算出する。
【００３５】
次に、ステップＳ１０４において、類似ユーザ選別部１７は、期間ごとに類似ユーザをランク付けする。次に、ステップＳ１０５において、類似ユーザ選別部１７は、全期間での類似ユーザのランキングを総合する。次に、ステップＳ１０６において、類似ユーザ選別部１７は、総得点が最も高い他のユーザを最も類似度が高い類似ユーザとして選別する
。次に、お勧め提示部１８は、類似ユーザの嗜好情報を用いて、ユーザ１０に対するお勧めの商品を提示する。以上で、本フローチャートの処理を終了する。
【００３６】
以上説明したように、本発明の第１の実施形態では、類似度算出部１５で、ユーザ１０の嗜好情報と他のユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…の嗜好情報との類似度を算出する際に、類似度を算出する期間を絞り込み、期間毎に、類似度を算出し、期間毎の類似度を用いて、類似ユーザを選別している。より詳細には、類似度算出装置１は、履歴を一定期間で区切り、期間ごとに嗜好情報の類似度を比較して他のユーザをランクづけする。そして、類似度算出装置１は、ランク付けの際に、ランキングが上位になる程、得点の増分が大きくなるように他のユーザに対して得点を付与する。そして、類似度算出装置１は、期間ごとに他のユーザに付けた得点を、全期間で合計した総得点を算出し、総得点が最も高い他のユーザを最も類似度が高い類似ユーザとして抽出する。これにより、期間毎のランキングが上位になる程、得点の増分が大きくなるように他のユーザに対して得点を付与するので、いつの期間でも類似度が相対的に高い他のユーザを優先して類似ユーザとして選別することができる。
【００３７】
なお、類似度を算出する期間は、例えば、一ヶ月毎や三ヶ月毎等、一定の期間でもよいし、期間は一定ではなく、履歴の数が予め決められた数（例えば、１０）以上になる期間としてもよい。分割する期間を短くしすぎると、履歴の数が少なくなり、適切な嗜好傾向を分析することが難しくなる。また、分割する期間を長くしすぎると、履歴の変化の傾向が検出しづらくなる。類似度を算出する期間は、履歴の数に応じて、適宜調整することが望ましい。例えば、類似度を算出する期間を一週間、二週間、一ヶ月、二ヶ月と広げていき、１０件以上の履歴が含まれた場合に、その期間を選択するようにしてもよい。また、ユーザ間で期間が異なっていてもよい。また、本実施形態では、期間がユーザ間で完全に重複するようにしたが、ずれていてもよく、一部だけ重なっていてもよいし、重なっていなくてもよい。
【００３８】
また、上述の実施形態では、書籍の購入するためのネットショッピングのサイトで書籍の購入履歴の例について説明したが、本発明は、書籍の購入に限らず、音楽購入などの他の購入履歴、テレビ視聴履歴、来店履歴などでもよい。
【００３９】
また、嗜好情報がユーザから提供された提供時刻の一例として、書籍の購入時としたが、これに限らず、嗜好情報を例えばアンケートにより収集し、このアンケート回答時を提供時刻としてもよい。なお、アンケートの様式は、種々の公知の様式から任意に選択することができる。
【００４０】
また、類似ユーザ選別部１７でのランク付けは、直近の類似度が高いほど、ランクが高くなるように設定してもよい。
【００４１】
また、上述例では、期間毎の類似度を算出したが、これに限らず、この期間に、この地域（又は場所）で購入したユーザ間の類似度を算出してもよい。
【００４２】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
図５は、本発明の第２の実施形態に係る類似度算出装置１０１の概略構成を示すブロック図である。
【００４３】
本発明の第２の実施形態に係る類似度算出装置１０１は、嗜好推測の対象となる特定のユーザ１１０の嗜好情報を抽出するユーザ嗜好情報収集部１１１と、ユーザ１１０の嗜好情報を蓄積する嗜好情報蓄積部１１２と、他のユーザ１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、…の嗜好情報を抽出するユーザ嗜好情報収集部１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃ、…と、他のユーザ１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、…の嗜好情報を蓄積する嗜好情報蓄積部１２２と、ユーザ１１０の嗜好情報と、他のユーザ１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、…の嗜好情報とを比較して、ユーザ間の嗜好の類似度を示すユーザ間類似度を算出する類似度算出部１１５と、類似度を算出する期間の絞り込みを行う期間絞り込み部１１６と、類似度算出部１１５が算出したユーザ間類似度に基づいて、類似ユーザを選別する類似ユーザ選別部１１７と、選別された類似ユーザの嗜好情報を用いて、ユーザ１１０に対するお勧めの商品を提示するお勧め提示部１１８と、嗜好情報の類似度の時間的な変化を検出する類似度変化検出部１１９とを備えている。
【００４４】
この第２の実施形態において、ユーザ嗜好情報収集部１１１、嗜好情報蓄積部１１２、ユーザ嗜好情報収集部１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃ、…、嗜好情報蓄積部１２２、類似度算出部１１５、期間絞り込み部１１６、お勧め提示部１１８は、前述の第１の実施形態におけるユーザ嗜好情報収集部１１、嗜好情報蓄積部１２、ユーザ嗜好情報収集部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、…、嗜好情報蓄積部２２、類似度算出部１５、期間絞り込み部１６、お勧め提示部１８と同様であり、その説明は省略する。
【００４５】
前述の第１の実施形態に係る類似度算出装置１では、類似ユーザ選別部１７は、類似度算出部１５が算出したユーザ１０と他の各ユーザ２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、…との間の期間毎の類似度に基づいて、類似ユーザを選別している。これに対して、この第２の実施形態に係る類似度算出装置１０１では、更に、類似ユーザ選別部１１７に対して、類似度変化検出部１１９が設けられる。類似度変化検出部１１９は、類似度算出部１１５において、期間毎に求められたユーザ１１０の嗜好情報と、他の各ユーザ１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、…との間の類似度から、ユーザ１１０の嗜好情報と他の各ユーザ１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、…の嗜好情報との間の類似度の時間の経過に伴う変化を検出する。そして、類似ユーザ選別部１１７は、ユーザ間類似度が時間経過連れて増加傾向にあるか減少傾向にあるかに応じて、得点を修正して、類似ユーザを選別する。
【００４６】
図６は、類似度の経時変化による得点の修正について説明する図である。図６には、類似度の時間の経過に伴う変化として三つの例が示されている。図６は、縦軸が類似度で横軸が時間である。類似度の変化には、図６において、符号Ａ１で示すように、時間とともに類似度が増加する場合と、符号Ａ２で示すように、類似度が変化しない場合と、符号Ａ３で示すように、類似度が減少する場合とがある。この実施形態は、図６において、符号Ａ１で示すように、時間とともに類似度が増加する場合を優先するように、得点を修正する。
【００４７】
より具体的には、類似ユーザ選別部１１７は、先ず、最新の期間におけるユーザ１１０の嗜好情報と他の各ユーザ１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、…の嗜好情報との間の類似度を比較し、類似度のランキングを付ける。ここで、類似ユーザ選別部１１７は、例えば、最も類似度が高いユーザは１０点、次に高いユーザは８点等、各ユーザ１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、…に得点を与える
【００４８】
次に、類似ユーザ選別部１１７は、類似度の増加傾向／減少傾向（類似度の微分値に相当する）に応じて、得点を修正する。この得点の修正は、例えば、期間毎に、類似度の増減を判定し、類似度が増加した期間がある場合、増加した期間１個につき＋２点を加点し、増減がほとんどない期間は０点として、類似度が減少した期間がある場合、減少した期間１個につき−２点を減点するようにして行う。つまり、図６において、符号Ａ１で示すような変化があった場合には２点が加算されて＋２点とされ、符号Ａ３で示すような変化があった場合には２点が減点されて−２点とされ、符号Ａ２で示すような場合には点数は増減されない。
【００４９】
図７は、類似度の経時変化量の増減量による得点の修正について説明する図である。図７には、類似度の時間の経過に伴う変化として四つの例が示されている。図７は、縦軸が類似度で横軸が時間である。類似度の変化には、図７の符号Ａ４で示すように、類似度が時間と共に増加している場合であっても、類似度の増加量が時間の経過とともに増えている場合と、符号Ａ５で示すように、類似度の増加量が時間の経過とともに減っている場合とがある。また、図７の符号Ａ６で示すように、類似度が時間と共に減少している場合であっても、類似度の減少量が時間の経過とともに増えている場合と、符号Ａ７で示すように、類似度の増加量が時間の経過とともに減っている場合とがある。
【００５０】
最後に、類似ユーザ選別部１１７は、類似度の経時変化量の増減量（類似度の二次微分値に相当する）に応じた得点修正を行う。この得点の修正は、例えば、隣接する２期間について、類似度が時間の経過と共に増加しその増加量が時間と共に増えている場合は＋２点、類似度が時間の経過と共に増加しその増加量が時間と共に減少している場合は＋１点を加点し、類似度が時間の経過と共に減少しその減少量が時間と共に増えている場合は−２点、類似度が時間の経過と共に減少しその減少量が時間と共に減少している場合は−１点が減点されるようにして行う。つまり、図７において、符号Ａ４で示すような変化があった場合には２点が加算されて＋２点とされ、符号Ａ５で示すような変化があった場合には１点が加算されて＋１点とされ、符号Ａ６で示すような変化があった場合には２点が減点されて−２点とされ、符号Ａ７で示すような変化があった場合には１点が減点されて−１点とされる。
【００５１】
そして、類似ユーザ選別部１１７は、最終的に、修正後の得点を用いて、得点が高い順に、他のユーザ１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、…をランキングし、最も上位のユーザを類似ユーザとして選別する。
【００５２】
なお、類似度算出装置１０１は、直近の類似度が予め決められた閾値よりも高いときに、類似度の経時変化に基づいて、得点を変更するようにしてもよい。これにより、類似度算出装置１０１は、類似度が高いユーザについてのみ、類似度の経時変化に基づいて、得点を変更するので、処理負荷を軽減し、処理速度を向上させることができる。
【００５３】
また、類似度算出装置１０１は、直近の類似度が同じ場合にのみ、類似度の経時変化に基づいて、得点を変更するようにしてもよい。これにより、類似度算出装置１０１は、類似度が同じ場合にのみ、類似度の経時変化に基づいて、得点を変更するので、処理負荷を軽減し、処理速度を向上させることができる。
【００５４】
図８は、第２の実施形態に係る類似度算出装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。ステップＳ２０１〜Ｓ２０２の処理は、図４のステップＳ１０１〜Ｓ１０２の処理と同一であるのでその説明を省略する。
次に、ステップＳ１０３において、類似度算出部１１５は、期間ごとに、ユーザ１１０と各他のユーザ１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、…との間で、類似度を算出する。次に、ステップＳ２０４において、類似ユーザ選別部１１７は、最新の期間における他のユーザとの類似度に基づいて、他ユーザをランキングする。そして、類似ユーザ選別部１１７は、他ユーザに対してランキングに応じて得点を付与する。
【００５５】
次に、ステップＳ２０６において、類似度変化検出部１１９は、ユーザ１１０の嗜好情報と他のユーザの嗜好情報との間で、類似度の時間の経過に伴う変化を検出する。次に、ステップＳ２０７において、類似ユーザ選別部１１７は、類似度の時間変化の傾向に応じて得点を修正する。次に、ステップＳ２０８において、類似ユーザ選別部１１７は、類似度の時間変化量の増減量に応じて得点を修正する。
【００５６】
次に、ステップＳ２０９において、類似ユーザ選別部１１７は、修正後の得点を用いて、得点が高い順に、他のユーザをランキングし、最も上位のユーザを類似ユーザとして選別する。次に、ステップＳ２１０において、お勧め提示部１１８は、類似ユーザの嗜好情報を用いて、ユーザ１１０に対するお勧めの商品を提示する。以上で、本フローチャートの処理を終了する。
【００５７】
以上、まとめると、類似ユーザ選別部１１７は、ユーザ間類似度の経時変化に関する情報に基づいて、類似ユーザを選別する。ユーザ間類似度の経時変化に関する情報は、一例として、ユーザ間類似度の経時的な増減傾向である。その場合、類似ユーザ選別部１１７は、ユーザ間類似度が時間経過とともに増加傾向にあるユーザを類似ユーザとして選別する。
【００５８】
また、他の例として、ユーザ間類似度の経時変化に関する情報は、ユーザ間類似度の経時的な増減傾向とユーザ間類似度の経時的な変化量の増減傾向である。その場合、類似ユーザ選別部は、ユーザ間類似度が時間経過とともに増加傾向にあり、かつユーザ間類似度の経時的な変化量が時間経過とともに増加傾向にあるユーザを類似ユーザとして選別する。
【００５９】
このように、本発明の第２の実施形態に係る類似度算出装置１０１では、期間毎に求められたユーザ１１０の嗜好情報と、他の各ユーザ１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、…との間の類似度から、ユーザ１１０の嗜好情報と他の各ユーザ１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、…の嗜好情報との間の類似度の時間的な変化を検出し、ユーザ間類似度が時間経過とともに増加傾向にあるユーザを類似ユーザとして選別している。これにより、類似度算出装置１０１は、一時的な類似ではなく、ユーザ間類似度が時間経過ともに増加傾向にあるユーザを類似ユーザとして選別ため、より適切な類似ユーザを抽出できる。
【００６０】
なお、類似度算出装置１０１は、ユーザ毎に履歴を分割する期間を可変にしてもよい。その際、ユーザ１１０を分割する期間も、類似度を比較する相手ユーザの期間に合わせて変更すればよい。
例えば、類似度算出装置１０１は、履歴を分割する期間を、他のユーザ１２０ａは２週間で、他のユーザ１２０ｂは一ヶ月としてよい。その場合、類似度算出装置１０１は、ユーザ１１０の履歴を分割する期間を、他のユーザ１２０ａと比較する際は２週間、他のユーザ１２０ｂと比較する際は一ヶ月とすればよい。
【００６１】
これにより、類似度算出装置１０１は、期間内に含まれる履歴の件数を一定の閾値よりも多く保つことができる含まれる履歴件数が少なくなり過ぎて、嗜好情報として適切な傾向分析が出来なくなる事が避けることができる。
【００６２】
＜本発明によるシステム＞
次に、本発明により実現できるシステムについて説明する。本発明の実施形態に係る類似度算出装置は、例えば、インターネット等のネットワークを利用して商品を販売するようなネットショップで、お勧め商品を提示するのに利用できる。
【００６３】
図９は、本発明の実施形態に係る類似度算出装置を適用したネットショッピングシステムの一例のブロック図である。図９において、サーバ５０１は、インターネット５０２上に設けられたショッピングサイト５００のサーバである。サーバ５０１は、商品管理機能や決済機能、認証機能、顧客管理機能、等を有し、ショッピングのウェブページを提供する。更に、サーバ５０１に対して、類似度算出装置５０３が設けられる。
【００６４】
類似度算出装置５０３は、図１又は図５に示した類似度算出装置１又は１０１により構成できる。また、類似度算出装置５０３は、サーバ５０１にインストールされたプログラムにより実現してもよい。
【００６５】
端末５０５は、ネットショッピングを行っている特定のユーザ５１０が操作する端末である。端末５１５ａ、５１５ｂ、５１５ｃ、…は、他のユーザ５２０ａ、５２０ｂ、５２０ｃが操作する端末である。端末５０５、端末５１５ａ、５１５ｂ、５１５ｃとしては、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、携帯電話端末、ＰＤＡ(Personal Digital Assistant、個人情報端末)等、インターネットのウェブページに接続できる端末であれば、どのような端末でも用いることができる。
【００６６】
端末５０５のユーザ５１０がショッピングを行う場合には、ユーザ５１０は、端末５０５を操作して、インターネット５０２を介して、サーバ５０１にアクセスする。これにより、サーバ５０１から端末５０５に、ショッピングのウェブページが送られる。このウェブページが端末５０５のディスプレイに表示される。
【００６７】
図１０は、本発明の実施形態を適用したショッピングサイトのウェブページの一例である。図１０（Ａ）に示すように、このウェブページ５２５には、ユーザＩＤの入力欄５２１及びパスワードの入力欄５２２が含まれている。ここで、ユーザ５１０が端末５０５を操作して、入力欄５２１及び５２２にユーザＩＤとパスワードを入力すると、このユーザＩＤとパスワードがサーバ５０１側に送られる。
サーバ５０１は、送られてきたユーザＩＤとパスワードに基づいて、ユーザ認証を行う。そして、ユーザが認証されると、類似度算出装置５０３は、ユーザ５１０と類似する嗜好を有するユーザを類似ユーザとして選定し、この類似ユーザの情報に基づいて、ユーザ５１０のお勧め情報を提示する。このお勧め情報は、サーバ５０１から端末５０５に送られ、図１０（Ｂ）に示すように、端末５０５のディスプレイにユーザ５１０のお勧めの商品の情報５２３が表示される。
【００６８】
なお、上述の例は、ユーザに対するお勧め情報を、ユーザがパスワードとユーザＩＤを入力して認証を行った後に提示しているが、ユーザが商品を購入する時や、ユーザが特定の商品を選択した時に、そのユーザに対してお勧め情報を提示してもよい。また、お勧め情報はユーザにメールで送るようにしてもよい。
また、ユーザがお勧めの図書を探すときに、ウェブページ５２５に表示された不図示のリンク又はボタンを押したときに、端末５０５がサーバ５０１に対して、お勧めの図書の要求を送信してもよい。その場合、サーバ５０１は、要求に応じて、類似度算出装置５０３が生成したお勧め情報を端末５０５へ送信し、端末５０５は、ディスプレイにそのお勧め情報を表示すればよい。
【００６９】
また、複数の装置を備えるシステムが、本実施形態の類似度算出装置５０３の各処理を、それらの複数の装置で分散して処理してもよい。
【００７０】
次に、類似度算出装置５０３でのお勧めの商品の選定の具体例について、以下に説明する。
前述したように、類似度算出装置５０３は、ユーザ５１０と類似する嗜好を有するユーザを類似ユーザとして選定し、この類似ユーザの情報に基づいて、ユーザ５１０のお勧め情報を提示する。このとき、本発明の実施形態に係る類似度算出装置５０３では、類似度を算出する期間を絞り込み、期間毎に、ユーザ間の類似度を算出している。
【００７１】
図１１は、ネットショッピングを行おうとしているユーザ５１０の購入履歴の一例である。一方、図１２は、ネットショッピングを行った他のユーザの購入履歴の一例の説明図である。具体的には、図１２（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、それぞれ他のユーザ５２０ａ、５２０ｂ、５２０ｃの購入履歴の一例を示している。ここでは、前述のように、類似度算出装置５０３は、ユーザ間類似度が時間経過連れて増加傾向にあるか減少傾向にあるかに応じて得点を修正して、類似ユーザを選別する。
【００７２】
図１１に示すように、ユーザ５１０が、例えば、１月から４月の期間に「惑星の不思議」、「相対性理論」、「ロケット工学」というタイトルの本を購入し、５月から８月の期間に、「人工衛星」、「宇宙の科学」、「ヨーロッパ散策」というタイトルの本を購入し、９月から１２月の期間に「イギリス旅行」、「旅行英会話」、「ロンドンガイド」というタイトルの本を購入したとする。
【００７３】
これに対して、図１２（Ａ）に示すように、ユーザ５２０ａは、１月から４月の期間に、「太陽系惑星」、「相対性理論」、「天体観察」というタイトルの本を購入し、５月から８月の期間に、「人工衛星」、「天体の不思議」、「ブラックホール」というタイトルの本を購入し、９月から１２月の期間に、「太陽系の秘密」、「ルーベンスの魅力」、「宇宙の始まり」というタイトルの本を購入したとする。また、図１２（Ｂ）に示すように、ユーザ５２０ｂは、１月から４月の期間に、「株式入門」、「金融危機」、「ビジネスマナー」というタイトルの本を購入し、５月から８月の期間に、「セールス入門」、「坊ちゃん」、「ビジネス英会話」というタイトルの本を購入し、９月から１２月の期間に、「ヨーロッパ金融」、「ニッチビジネス」、「羅生門」というタイトルの本を購入したとする。また、図１２（Ｃ）に示すように、ユーザ５２０ｃは、１月から４月の期間に、「基本英単語」、「スラング入門」、「ＴＯＥＩＣ入門」というタイトルの本を購入し、５月から８月の期間に、「イギリス料理」、「基本英会話」、「旅の始まりヨーロッパ」というタイトルの本を購入し、９月から１２月の期間に、「イギリスの旅」、「旅行英会話」、「イギリス鉄道の旅」というタイトルの本を購入したとする。
【００７４】
これらの購入履歴は、日時と対応付けて保存されている。そして、類似度算出装置５０３は、これらの購入履歴から、複数の期間のそれぞれで、ユーザ５１０の嗜好情報と、他のユーザ５２０ａ、５２０ｂ、５２０ｃの嗜好情報とをそれぞれ比較して、ユーザ５１０と各ユーザ５２０ａ、５２０ｂ、５２０ｃとの間の類似度を算出する。ここでは、例えば、１年を、１月から４月、５月から８月、９月から１２月の４ヶ月毎に分けて、類似度の算出を行うものとする。また、類似度の算出は、前述したように、以下のように計算するものとする。
【００７５】
類似度＝（購入した同じ本の数）×２＋（同じジャンル（分類）を購入した本の数）×０．１
【００７６】
図１３は、各ユーザ５２０ａ、５２０ｂ、５２０ｃの各期間毎の類似度を示すものである。図１３の結果から、全期間での類似度が大きい類似度を示すユーザをランキングすると、ユーザ５２０ａ、ユーザ５２０ｃ、ユーザ５２０ｂの順になる。しかしながら、ユーザ５２０ｃの類似度は、最新の期間（９月から１２月）では最も大きく、また、ユーザ５２０ｃの類似度は、上昇傾向にある。これに対して、ユーザ５２０ａは類似度が減少傾向にある。ユーザ５２０ｂは、常に類似度は小さい。このことから、ユーザ間類似度が時間経過連れて増加傾向にあるか減少傾向にあるかに応じて得点を修正すると、ランキングは、ユーザ５２０ｃ、ユーザ５２０ａ、ユーザ５２０ｂの順になる。したがって、類似度算出装置５０３は、ユーザ５２０ｃを類似ユーザとして選別し、ユーザ５２０ｃの購入履歴に基づいて、ユーザ５１０に対するお勧め商品を提示することになる。
【００７７】
図１１から、ユーザ５１０は、「科学」の分野に興味があり、最近、「旅行」に興味が移ってきていることが分かる。また、図１２（Ａ）から、ユーザ５２０ａは、「科学」の分野に興味があることが分かる。図１２（Ｂ）から、ユーザ５２０ｂは、「ビジネス」の分野に興味があることが分かる。図１２（Ｃ）から、ユーザ５２０ｃは、「語学」の分野に興味があり、最近、「旅行」に興味が移ってきていることが分かる。
【００７８】
このように、ユーザ５１０が今一番興味を持っているのは、「旅行」であり、直近で、嗜好と類似しているのは、ユーザ５２０ｃである。したがって、ユーザ５２０ｃを類似ユーザとして選別し、ユーザ５２０ｃの購入リストから、例えば「イギリス鉄道の旅」をお勧めとして提示するのが、最もユーザ５１０の興味に合致したものであると考えられる。上述のように、本発明では、類似ユーザとしてユーザ５２０ｃを選別でき、ユーザ５２０ｃの購入履歴に基づいて、ユーザ５１０に対するお勧め商品を選定することで、ユーザ５１０の現在の興味に最も合致した商品を選定できる。
【００７９】
なお、本実施形態の類似度算出装置の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、類似度算出装置に係る上述した種々の処理を行ってもよい。
【００８０】
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「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。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ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等の記憶装置のことをいう。
【００８１】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００８２】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、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。
【符号の説明】
【００８３】
１、１０１  類似度算出装置
１１、１１１  ユーザ嗜好情報収集部
１２、１１２  嗜好情報蓄積部
１５、１１５  類似度算出部
１６、１１６  期間絞り込み部
１７、１１７  類似ユーザ選別部
１８、１１８  お勧め提示部
２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃ  ユーザ嗜好情報収集部
２２、１２２  嗜好情報蓄積部
【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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