(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの状態情報であるコンテキストが推薦条件に合致した場合に、当該ユーザに推薦情報を送信する為の前記推薦条件を格納する条件記憶手段と、
ユーザが前記推薦情報を受信してから前記推薦情報に従う迄の期間である猶予期間に発した、当該ユーザの前記コンテキストとその発生時刻の対を複数格納する一時記憶手段と、
前記一時記憶手段を参照して、前記コンテキストが変化し始めた時点を推定して、当該時点の前記コンテキストである決断時コンテキストを出力する決断時決定手段と、
複数の前記決断時コンテキストに基づいて、前記推薦条件を修正する条件修正手段を備える推薦条件修正装置。
【請求項２】
前記一時記憶手段は、前記猶予期間内に、前記ユーザの前記コンテキストの変化が検出された都度、ユーザ端末から送信された前記コンテキストとその発生時刻の対を格納し、
前記決断時決定手段は、前記猶予期間を複数の区間に分割し、前記区間内に発生した前記コンテキストの個数が最大となる前記区間である最大度数区間を特定し、
前記最大度数区間に発生した前記コンテキストのうち最も早く発生した前記コンテキスト、または、
前記最大度数区間のひとつ早い前記区間に発生した前記コンテキストのうち最も遅く発生した前記コンテキストを、
前記決断時コンテキストとして選択する、請求項１の推薦条件修正装置。
【請求項３】
前記一時記憶手段は、前記猶予期間内に、前記ユーザの前記コンテキストの変化が検出された都度、ユーザ端末から送信された前記コンテキストとその発生時刻の対を格納し、
前記決断時決定手段は、前記猶予期間を複数の区間に分割し、前記区間内に発生した前記コンテキストの個数が０となる最も遅い前記区間を特定し、
当該区間の期間のひとつ遅い区間に発生した前記コンテキストのうち最も早く発生した前記コンテキストを前記決断時コンテキストとして選択する、請求項１の推薦条件修正装置。
【請求項４】
前記コンテキストは複数の属性の値を含み、
前記推薦条件は、前記コンテキストの前記複数の属性のうちの、１以上の前記属性とその値の対を指定し、
前記条件修正手段は、前記コンテキストの前記属性のおのおのが取りうる値対応に、前記複数の前記決断時コンテキストのうち、当該属性が当該値を取っている前記決断時コンテキストの個数の割合を算出し、当該割合が所定値以上である属性と値の対を包含する新たな前記推薦条件を作成して前記条件記憶手段を更新する、請求項１乃至３の何れかの推薦条件修正装置。
【請求項５】
ユーザの状態情報であるコンテキストが推薦条件に合致した場合に、当該ユーザに推薦情報を送信する為の前記推薦条件を条件記憶部に格納する条件記憶処理と、
ユーザが前記推薦情報を受信してから前記推薦情報に従う迄の期間である猶予期間に発した、当該ユーザの前記コンテキストとその発生時刻の対を複数、一時記憶部に格納する一時記憶処理と、
前記一時記憶部を参照して、前記コンテキストが変化し始めた時点を推定して、当該時点の前記コンテキストである決断時コンテキストを出力する決断時決定処理と、
複数の前記決断時コンテキストに基づいて、前記推薦条件を修正する条件修正処理をコンピュータに実行させる推薦条件修正プログラム。
【請求項６】
前記猶予期間内に、前記ユーザの前記コンテキストの変化が検出された都度、ユーザ端末から送信された前記コンテキストとその発生時刻の対を前記一時記憶に格納する、前記一時記憶処理と、
前記猶予期間を複数の区間に分割し、前記区間内に発生した前記コンテキストの個数が最大となる前記区間である最大度数区間を特定し、
前記最大度数区間に発生した前記コンテキストのうち最も早く発生した前記コンテキスト、または、
前記最大度数区間のひとつ早い前記区間に発生した前記コンテキストのうち最も遅く発生した前記コンテキストを、
前記決断時コンテキストとして選択する前記決断時決定処理をコンピュータに実行させる、請求項５の推薦条件修正プログラム。
【請求項７】
前記猶予期間内に、前記ユーザの前記コンテキストの変化が検出された都度、ユーザ端末から送信された前記コンテキストとその発生時刻の対を前記一時記憶に格納する、前記一時記憶処理と、
前記猶予期間を複数の区間に分割し、前記区間内に発生した前記コンテキストの個数が０となる最も遅い前記区間を特定し、
当該区間の期間のひとつ遅い区間に発生した前記コンテキストのうち最も早く発生した前記コンテキストを前記決断時コンテキストとして選択する前記決断時決定処理をコンピュータに実行させる、請求項５の推薦条件修正プログラム。
【請求項８】
推薦条件修正装置によって実行される推薦条件修正方法であって、
ユーザの状態情報であるコンテキストが推薦条件に合致した場合に、当該ユーザに推薦情報を送信する為の前記推薦条件を条件記憶部に格納し、
ユーザが前記推薦情報を受信してから前記推薦情報に従う迄の期間である猶予期間に発した、当該ユーザの前記コンテキストとその発生時刻の対を複数、一時記憶部に格納し、
前記一時記憶部を参照して、前記コンテキストが変化し始めた時点を推定して、当該時点の前記コンテキストである決断時コンテキストを出力し、
複数の前記決断時コンテキストに基づいて、前記推薦条件を修正する、推薦条件修正方法。
【請求項９】
前記猶予期間内に、前記ユーザの前記コンテキストの変化が検出された都度、ユーザ端末から送信された前記コンテキストとその発生時刻の対を前記一時記憶に格納し、
前記猶予期間を複数の区間に分割し、前記区間内に発生した前記コンテキストの個数が最大となる前記区間である最大度数区間を特定し、
前記最大度数区間に発生した前記コンテキストのうち最も早く発生した前記コンテキスト、または、
前記最大度数区間のひとつ早い前記区間に発生した前記コンテキストのうち最も遅く発生した前記コンテキストを、
前記決断時コンテキストとして選択する、請求項８の推薦条件修正方法。
【請求項１０】
前記猶予期間内に、前記ユーザの前記コンテキストの変化が検出された都度、ユーザ端末から送信された前記コンテキストとその発生時刻の対を前記一時記憶に格納し、
前記猶予期間を複数の区間に分割し、前記区間内に発生した前記コンテキストの個数が０となる最も遅い前記区間を特定し、
当該区間の期間のひとつ遅い区間に発生した前記コンテキストのうち最も早く発生した前記コンテキストを前記決断時コンテキストとして選択する、請求項８の推薦条件修正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推薦条件修正装置、推薦条件修正方法、および、推薦条件修正プログラムに関し、特に、推薦情報の受信者のコンテキストを用いて推薦条件を修正する推薦条件修正装置、推薦条件修正方法、および、推薦条件修正プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
推薦システム９９の推薦性能の指標として、「推薦成功率」がある。推薦成功率は、推薦の正確さを表す指標で、システムがユーザに行った全推薦に対してユーザが有益な推薦受けた割合である。【０００３】
推薦成功率を向上させるための技術が非特許文献１および２に示されている。非特許文献１は、ユーザの購買履歴などに代表されるユーザの嗜好情報や、購入したユーザのコンテキストを利用して推論を行い、推薦条件を改良することで推薦成功率（推薦する商品の購買率等）を向上させる技術を開示する。非特許文献２は、推薦実施時のユーザコンテキストと推薦の成否情報からなる推薦履歴を利用して推論を行い、推薦条件を改良することで推薦成功率を向上させる技術を開示する。【０００４】
特許文献１乃至４は、推薦を行う装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１１９０１号公報
【特許文献２】特開２００７−１７２５２３号公報
【特許文献３】特開２００９−１４００７５号公報
【特許文献４】特開２０１０−４９４６７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】P.Resnick, N. Iacovou, M.Suchak, P,Bergstrom, and J.Riedl. Grouplens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews. ACM CSCW1994, pages 175-186, October 1994.
【非特許文献２】行動推薦システム９９におけるシナリオに基づいたフィードバック情報収集アーキテクチャ, マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2011)シンポジウム, pp.1461-1466, 2011-07
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述の非特許文献１及び２に記載されたシステムは、推薦成功率を向上させることが出来ない場合がある。この問題は、推薦成功率向上のための推論に利用される情報が、ユーザが推薦されたコンテンツやサービスを利用する理由となったユーザの属性情報を必ずしも含まないために発生する。すなわち、推論に利用する情報が、推薦成功率向上のための推論に有効な情報を含まない場合がある。【０００８】
推薦されたコンテンツやサービスを利用する理由となるユーザの属性情報は、ユーザがコンテンツやサービスを利用することを決断した時点、すなわち、行動決断時のコンテキストに含まれる。それに対して、上述のシステムで学習データとして推論に利用されるのは、推薦を受けた際、すなわち、推薦受信時のユーザのコンテキスト、または、推薦コンテンツおよびサービス利用時、すなわち、推薦成功時のコンテキストである。【０００９】
このため、上述のシステムは、行動決断時が、推薦受信時または推薦成功時と同じ場合には推薦成功率を向上出来るが、行動決断時が、推薦受信時または推薦成功時と異なる場合には推薦成功率を向上できない。【００１０】
本発明の目的は、行動決断時が、推薦受信時または推薦成功時と異なる場合にも、推薦成功率を向上させることの出来る技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一実施形態の推薦条件修正装置は、ユーザの状態情報であるコンテキストが推薦条件に合致した場合に、当該ユーザに推薦情報を送信する為の前記推薦条件を格納する条件記憶手段と、ユーザが前記推薦情報を受信してから前記推薦情報に従う迄の期間である猶予期間に発した、当該ユーザの前記コンテキストとその発生時刻の対を複数格納する一時記憶手段と、前記一時記憶手段を参照して、前記コンテキストが変化し始めた時点を推定して、当該時点の前記コンテキストである決断時コンテキストを出力する決断時決定手段と、複数の前記決断時コンテキストに基づいて、前記推薦条件を修正する条件修正手段を備える。【００１２】
本発明の一実施形態の推薦条件修正プログラムは、ユーザの状態情報であるコンテキストが推薦条件に合致した場合に、当該ユーザに推薦情報を送信する為の前記推薦条件を条件記憶部に格納する条件記憶処理と、ユーザが前記推薦情報を受信してから前記推薦情報に従う迄の期間である猶予期間に発した、当該ユーザの前記コンテキストとその発生時刻の対を複数、一時記憶部に格納する一時記憶処理と、前記一時記憶部を参照して、前記コンテキストが変化し始めた時点を推定して、当該時点の前記コンテキストである決断時コンテキストを出力する決断時決定処理と、複数の前記決断時コンテキストに基づいて、前記推薦条件を修正する条件修正処理をコンピュータに実行させる。【００１３】
本発明の一実施形態の推薦条件修正方法は、ユーザの状態情報であるコンテキストが推薦条件に合致した場合に、当該ユーザに推薦情報を送信する為の前記推薦条件を条件記憶部に格納し、ユーザが前記推薦情報を受信してから前記推薦情報に従う迄の期間である猶予期間に発した、当該ユーザの前記コンテキストとその発生時刻の対を複数、一時記憶部に格納し、前記一時記憶部を参照して、前記コンテキストが変化し始めた時点を推定して、当該時点の前記コンテキストである決断時コンテキストを出力し、複数の前記決断時コンテキストに基づいて、前記推薦条件を修正する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、行動決断時が、推薦受信時または推薦成功時と異なる場合にも、推薦成功率を向上させることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施の形態の推薦システム９９の構成図である。
【図２】シナリオ１２の一例を示す。
【図３】コンテキスト１３の一例を示す。
【図４】条件情報４１の一例を示す。
【図５】条件記憶部４０に記憶される複数の条件情報４１の一例を示す。
【図６】一時記憶部８０に記憶される時刻付コンテキスト８１の一例を示す。
【図７】推薦状態９１の一例を示す。
【図８】推薦処理部９５で作成する時刻付コンテキスト８１の一例を示す。
【図９】一時記憶部８０から取得する時刻付コンテキスト８１の一例を示す。
【図１０】一時記憶部８０から取得された時刻付コンテキスト８１から作成した度数分布表を示す。
【図１１】度数分布表を基に決定した、決断時コンテキスト３１の一例を示す。
【図１２】決断時コンテキスト記憶部３０に記憶される決断時コンテキスト３１の一例を示す。
【図１３】決断時コンテキスト記憶部３０から取得された７個の決断時コンテキスト３１を示す。
【図１４】修正後の推薦条件の条件式を示す。
【図１５】第１の実施の形態のシナリオ登録フローチャートである。
【図１６】第１の実施の形態のコンテキスト処理フローチャートである。
【図１７】第１の実施の形態の成功情報処理フローチャートである。
【図１８】決断時決定部７０が実行する決断時コンテキスト３１の作成と登録処理のフローチャートである。
【図１９】第１の実施の形態の推薦条件修正フローチャートである。
【図２０】第２の実施の形態の決断時決定部７０が実行する、決断時コンテキスト３１の作成と登録処理のフローチャートである。
【図２１】第３の実施の形態の推薦条件推薦装置１０の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に、発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】
図１は、本発明の第１の実施の形態の推薦システム９９の構成図である。図１に示す推薦システム９９は、推薦条件修正装置１０と、管理者端末１１と、ユーザ端末１５と、成功情報端末１６と、推薦実施装置１７とを含む。
【００１８】
本実施の形態の推薦条件修正装置１０は、論理回路、記憶装置等で構成される、登録部６０と、条件記憶部４０と、検索部５０と、推薦処理部９５と、一時記憶部８０と、推薦状態記憶部９０と、決断時決定部７０と、決断時コンテキスト記憶部３０と、条件修正部２０を含む。
【００１９】
推薦条件修正装置１０は、プログラム制御により動作するコンピュータであってもよい。この場合、登録部６０と、検索部５０と、推薦処理部９５と、決断時決定部７０と、条件修正部２０は、コンピュータが備える処理装置（プロセッサ）が、記憶装置に格納されたプログラムを読み込んで実行することで実現してもよい。条件記憶部４０と、一時記憶部８０と、推薦状態記憶部９０と、決断時コンテキスト記憶部３０は、コンピュータが備えるディスク装置等を包含してもよい。
【００２０】
登録部６０は、管理者端末１１からシナリオ１２を受信し、条件記憶部４０に条件情報４１を登録する。図２はシナリオ１２の一例を示す。シナリオ１２はシナリオIDと、推薦条件と、推薦情報を含む。シナリオIDはシナリオ１２を区別するための情報である。推薦条件は、推薦条件IDと条件式を含む情報である。推薦条件IDは推薦条件を区別するための情報である。条件式は、推薦対象となるユーザを選択するための条件をユーザのコンテキスト１３の一部または全部を用いて表現する。
【００２１】
ここで、コンテキスト１３は、ユーザの状態を示す情報であり、複数の属性情報を含む。属性情報は属性名と属性値の対を含む。属性名は、属性の性質を示し、例えば、ユーザＩＤ、位置、年齢である。属性値は属性の値を示し、例えば、田中一郎、ＸＸ駅、３０歳である。
【００２２】
図３は、コンテキスト１３の一例を示す。図３が示すコンテキスト１３は、「ユーザID=ユーザ１」、「位置＝駅」、「年齢＝50代」、「性別＝男性」、「歩数＝１０００」、「健康状態＝良好」という6個の属性情報を含むコンテキスト１３である。このコンテキスト１３は、「50代の男性であるユーザ１が現在、駅におり、歩数が1000歩、健康状態は良好である」ことを示している。
【００２３】
条件式は、推薦対象となるユーザが満たすべきコンテキスト１３の条件を、１以上の属性情報、すなわち、１以上の属性名と属性値の対で表す。図２が示す条件式は、「位置＝駅」、「年齢＝50代」、「健康状態＝良好」であるコンテキスト１３を持つユーザが推薦対象であることを示す。なお、属性値は、値の範囲であってもよい。例えば、条件式内の属性情報は、「年齢＝50から54」等でもよい。
【００２４】
推薦情報は、推薦に関連する情報である。例えば推薦情報は、推薦内容を示す推薦情報IDや、推薦を行う推薦実施装置１７のアドレス、推薦条件の条件式に合致したユーザに提示する広告、実行するプログラムで良い。図２は推薦情報が推薦情報IDである場合のシナリオ１２を示す。
【００２５】
条件情報４１は、条件ID、シナリオID、条件式、紐付け情報を含む情報である。図４は、条件情報４１の一例を示す。登録部６０は、シナリオ１２から条件情報４１を作成する。登録部６０は、シナリオ１２より推薦条件ID、シナリオID、条件式、推薦情報を取得し、それぞれの情報を条件情報４１の条件ID、シナリオID、条件式、紐付け情報とする。
【００２６】
条件記憶部４０は、１以上の条件情報４１を記憶する。図５は、条件記憶部４０に記憶される複数の条件情報４１の一例を示す。図５は、条件記憶部４０が、条件ＩＤが推薦条件１、推薦条件２という2つの条件情報４１を記憶する場合の例を示す。
【００２７】
検索部５０は、ユーザ端末１５からコンテキスト１３を受信し、条件記憶部４０から当該コンテキスト１３に合致する条件情報４１を取得し、取得結果を推薦処理部９５に送信する。例えば、図５に示す複数の条件情報４１が条件記憶部４０に記憶されており、検索部５０が図３に示すコンテキスト１３を受信したとする。この場合、検索部５０は、コンテキスト「位置＝駅，年齢＝50代，性別＝男性，歩数＝１０００，健康状態＝良好」に合致する、条件IDが推薦条件１、シナリオIDがシナリオ１、条件式が「位置=駅 & 年齢=50代 & 健康状態=良好」、紐付け情報が推薦情報1である条件情報４１を取得する。
【００２８】
一時記憶部８０は、推薦が行われたユーザの推薦時から推薦成功時までの時刻付コンテキスト８１を記憶する。例えば、ユーザ端末１５は、推薦情報を受信した後、ユーザのコンテキスト１３が変化したことを検知する都度、ユーザのコンテキスト１３を推薦条件修正装置１０に送信する。一時記憶部８０は、これらのユーザ端末１５から送信されたコンテキスト１３を記憶する。
【００２９】
図６は、一時記憶部８０に記憶される時刻付コンテキスト８１の一例を示す。時刻付コンテキスト８１は、コンテキスト１３、当該ユーザが当該コンテキスト１３の状態となった時刻、すなわち、そのようなコンテキスト１３が発生した時刻、および、当該ユーザが推薦を受けた推薦の条件IDからなる情報である。
【００３０】
時刻付コンテキスト８１に含まれる時刻は、当該ユーザが当該コンテキスト１３の状態となった時刻の近似値であってもよい。当該時刻は、例えば、ユーザ端末１５がユーザのコンテキスト１３を検出した時刻、ユーザ端末１５がユーザのコンテキスト１３を推薦条件修正装置１０に送信した時刻、または、推薦条件修正装置１０が当該時刻付コンテキスト８１を一時記憶部８０に格納した時刻でもよい。
【００３１】
図６は、ユーザ１が推薦条件１に対応する推薦内容を受けてから5回、ユーザ２が推薦条件１に対応する推薦内容を受けてから2回、ユーザ３が推薦条件１に対応する推薦内容を受けてから1回、コンテキスト１３が変化した場合の例を示す。
【００３２】
推薦状態記憶部９０は、推薦状態９１を記憶する。推薦状態９１は、ユーザIDと推薦条件IDからなる情報である。推薦状態記憶部９０に記憶される推薦状態９１は、当該推薦状態９１のユーザIDが推薦条件IDに対応する推薦内容を受けたことを示す。図７は、推薦状態９１の一例を示す。図７は、ユーザ１、ユーザ２、ユーザ３がそれぞれ推薦条件１に対応する推薦内容を受けたことを示している。
【００３３】
推薦処理部９５は、コンテキスト１３と条件情報４１を検索部５０から受信し、推薦状態記憶部９０から当該ユーザの推薦状態９１を取得し、当該推薦状態９１および当該コンテキスト１３を基に時刻付コンテキスト８１を作成し、作成した時刻付コンテキスト８１を一時記憶部８０に登録する。このとき、推薦処理部９５は、推薦状態記憶部９０から取得したユーザの推薦状態９１に含まれる推薦条件ID、コンテキスト１３が発生した時刻、受信したコンテキスト１３を含む時刻付コンテキスト８１を作成する。コンテキスト１３が発生した時刻は、前述したように近似値であってもよい。
【００３４】
図８は、推薦処理部９５で作成する時刻付コンテキスト８１の一例を示す。図８の時刻付コンテキスト８１は、ユーザ１は推薦条件１に対応する推薦内容を受けており、時刻14：05に「位置＝駅、年齢＝50代、性別＝男性、歩数＝１０００、健康状態＝良好」というコンテキスト１３であったことを示す。
【００３５】
さらに、推薦処理部９５は、当該条件情報４１とコンテキスト１３に含まれるユーザIDからなる推薦指示を推薦実施装置１７に送信するとともに、当該条件情報４１から当該ユーザの推薦状態９１を作成し、推薦状態記憶部９０に登録する。推薦処理部９５は、コンテキスト１３に含まれるユーザID、条件情報４１に含まれる条件IDで構成される推薦状態９１を作成する。
【００３６】
決断時決定部７０は、成功情報入力端末１６から推薦成功情報を受信し、推薦状態記憶部９０から当該ユーザの推薦状態９１を削除し、推薦成功情報に含まれるユーザIDおよび推薦条件IDに関する時刻付コンテキスト８１を一時記憶部８０から取得する。ここで取得されるのは、推薦時から推薦成功時までの期間に発生したコンテキスト１３を含む時刻付コンテキスト８１である。決断時決定部７０は、当該時刻付コンテキスト８１から決断時コンテキスト３１を決定し、決断時コンテキスト記憶部３０に登録する。
【００３７】
推薦成功情報は、ユーザIDと推薦条件IDを含む情報である。推薦成功情報はユーザIDで示されるユーザが推薦条件IDに対応する推薦内容に対して推薦が成功したと判定できる行動を取ったことを示す。推薦成功情報は、例えば、或る商品を推薦する推薦情報を受け取ったユーザが、当該商品を購入したことを示す。推薦成功情報は、例えば、売り場に設置された成功情報入力端末１６から受信する。
【００３８】
決断時決定部７０は、一時記憶部８０から取得した時刻付コンテキスト８１の時刻分布等から、行動決断時のコンテキスト１３を決定する。決断時決定部７０は、推薦時から推薦成功時までの時刻付コンテキスト８１の中から、コンテキスト１３が変化し始めた時点のものを選択し、選択したコンテキスト１３と条件IDから決断時コンテキスト３１を作成する。
【００３９】
具体的には、決断時決定部７０は、以下のいずれかの方法により、行動決断時のコンテキスト１３を選択する。
【００４０】
＜方法１＞決断時決定部７０は、推薦時から推薦成功時までの期間をいくつかの区間に分割し、各区間内の時刻を含む時刻付コンテキスト８１の個数を度数とした度数分布表（ヒストグラム）を作成する。決断時決定部７０は、度数分布表の中から最も度数の高くなる区間を特定し、当該区間内の時刻を含む時刻付コンテキスト８１のうち最も早い時刻を持つ時刻付コンテキスト８１のコンテキスト１３と条件IDを決断時コンテキスト３１とする。なお、決断時決定部７０は、推薦時から推薦成功時までの期間として、取得した時刻付コンテキスト８１に出現する最も早い時刻から最も遅い時刻迄の期間を用いてもよい。
【００４１】
＜方法２＞決断時決定部７０は、上記方法１と同じ度数分布表を作成する。決断時決定部７０は、度数分布表の中から最も度数の高くなる区間の一つ前の区間を特定し、当該区間内の時刻を含む時刻付コンテキスト８１のうち最も遅い時刻を持つ時刻付コンテキスト８１のコンテキスト１３と条件IDを決断時コンテキスト３１とする。
【００４２】
図９は、一時記憶部８０から取得する時刻付コンテキスト８１の一例を示す。図１０は、当該時刻付コンテキスト８１から作成した度数分布表を示す。図１１は、当該度数分布表を基に決定した決断時コンテキスト３１の一例を示す。
【００４３】
図９は、一時記憶部８０が図６に示す情報を記憶しており、推薦成功情報として「ユーザID＝ユーザ１,推薦条件ID＝推薦条件１」を受信した際に取得される時刻付コンテキスト８１を示す。図１０は、当該時刻付コンテキスト８１に出現する時刻区間を4つの区間に分割した際の度数分布表を示す。
【００４４】
決断時決定部７０は当該度数分布表から、最も度数の高い14:35-14:44の区間の時刻付コンテキスト８１のうち、最も早い時刻を持つ「時刻＝14:37」の時刻付コンテキスト８１を選択する。次に、決断時決定部７０は、当該時刻付コンテキスト８１のコンテキスト１３である「推薦ID＝推薦条件1,ユーザID＝ユーザ1,位置＝A番地,年齢＝50代,性別＝男性,歩数＝1000,健康状態＝良好」と「条件ID＝推薦条件1」を持つ決断時コンテキスト３１を作成する。図１１は、生成された決断時コンテキスト３１を示す。
【００４５】
決断時コンテキスト記憶部３０は、決断時コンテキスト３１を記憶する。決断時コンテキスト３１は、条件IDとコンテキスト１３を含む情報である。決断時コンテキスト３１が含む当該コンテキスト１３は、サービスおよびコンテンツの推薦を受けたユーザが当該サービスおよびコンテンツを利用することを決断した時点のコンテキスト１３である。
【００４６】
図１２は、決断時コンテキスト記憶部３０に記憶される決断時コンテキスト３１の一例を示す。この例は、推薦したサービスおよびコンテンツが9回利用されとこと、及び、おのおのの利用に於いて、ユーザが推薦されたサービスおよびコンテンツの利用を決断したときのコンテキスト１３を示す。
【００４７】
条件修正部２０は、推薦条件IDを含む推薦条件修正要求を受信すると、決断時コンテキスト記憶部３０に格納されている決断時コンテキスト３１を参照して、条件記憶部４０に格納されている当該推薦条件IDの条件式を修正する。
【００４８】
推薦条件修正要求は、推薦条件IDと属性情報追加閾値を含む。属性情報追加閾値は、決断時コンテキスト３１から各属性情報の成功寄与率を計算した際に、属性情報を推薦条件に追加する下限の値である。条件修正部２０は、成功寄与率が属性情報削除閾値以上になる属性情報を推薦条件に追加する。
【００４９】
条件修正部２０は、推薦条件修正要求を受信すると、条件情報４１取得要求、決断時コンテキスト３１取得要求を作成する。条件情報４１取得要求、決断時コンテキスト３１取得要求は推薦条件IDを含む。
【００５０】
条件修正部２０は、条件記憶部４０に対して条件情報４１取得要求を送信し、その応答である条件情報４１を取得する。また、条件修正部２０は決断時コンテキスト記憶部３０に対して決断時コンテキスト３１取得要求を送信し、その応答として決断時コンテキスト３１を受信する。ここで、受信した決断時コンテキスト３１の数はＮ（１以上）個であるとする。そして、条件修正部２０は、当該決断時コンテキスト３１を用いた属性情報の成功寄与率の算出を行い、当該条件情報４１の条件式の修正を行う。
【００５１】
条件修正部２０は、成功寄与率の算出および条件式の修正を、一般的な確率モデル用いた手法、最近傍法を用いた手法、または、その他の手法にて行う。例えば、条件修正部２０は、属性がユーザIDである属性情報を除く全ての属性情報について、下記式を使用して成功寄与率を算出する。
【００５２】
成功寄与率＝当該属性が当該属性値である決断時コンテキスト３１の個数÷Ｎ
その後、条件修正部２０は、以下の２つの基準に基づいて条件式を修正する。１）条件式に含まれていない属性の属性情報のうち、成功寄与率が最も高く、かつ、属性情報追加閾値以上であるものを条件式に追加する。２）すでに条件式に含まれている属性であって、属性値を変更した方が成功寄与率が高くなる属性について、属性値を変更する。
【００５３】
例えば、条件ID＝推薦条件１の推薦条件の条件式「位置＝駅＆年齢＝50代＆健康状態＝良好」の修正にあたり、条件修正部２０は、図１３に示す７個の決断時コンテキスト３１を決断時コンテキスト記憶部３０から取得する。属性情報追加閾値は、例えば５／７（約71％）である。
【００５４】
図１３において、１）の基準の対象となる属性は、「性別」と「歩数」である。この属性の属性情報のうち、「歩数＝1000」の成功寄与率が５／７と最も高く、かつ、属性情報追加閾値以上である。従って、条件修正部２０は、属性情報「歩数＝1000」を条件式に追加する。
【００５５】
一方、２）の基準の対象となる属性は、「位置」、「年齢」、及び、「健康状態」である。このうち、「位置」について、属性値を、現状の「駅」から「Ａ番地」に変更した方が、成功寄与率が１／７から４／７へと高くなる。従って、条件修正部２０は、属性情報「位置＝駅」を「位置＝Ａ番値」に修正する。
【００５６】
この結果、条件修正部２０は、推薦条件「位置＝A番地＆年齢＝50代＆健康状態＝良好＆歩数＝1000」を得る。図１４は、修正後の推薦条件の条件式を示す。
【００５７】
管理者端末１１は、キーボード、マウスなどの入力装置と、液晶ディスプレイなどの出力装置と、プログラム制御により動作する処理装置と、メモリを含む記憶装置とを備えた情報処理装置である。管理者端末１１は、シナリオ１２を作成し、それを推薦条件修正装置１０へ送信する。また、管理者端末１１は、推薦条件修正要求１４を作成し、推薦条件修正装置１０に送信する。
【００５８】
ユーザ端末１５は、ボタン、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ、加速度センサ、マイクなどの入力装置と、液晶ディスプレイなどの出力装置と、処理装置と、メモリなどの記憶装置とを備えた情報処理装置である。
【００５９】
このユーザ端末１５は、入力装置の値に変化がある都度、推薦条件修正装置１０に対して、コンテキスト１３を送信する。コンテキスト１３は、センサで取得された位置、入力装置から入力された健康状態、または、ユーザ端末１５の記憶装置に記憶されていた性別等の値である。なお、性別など一部のコンテキスト１３は、ユーザプロファイル情報として、ユーザＩＤ等に対応付けて、検索部５０等が記憶していてもよい。この場合、例えば、検索部５０は、ユーザ端末１５から受信した属性情報に、記憶している属性情報を追加して、コンテキスト１３を完成させる。
【００６０】
なお、ユーザ端末１５は、一定間隔で、推薦条件修正装置１０に対して、コンテキスト１３を送信しても良い。この場合、検索部５０がコンテキスト１３の変化を検知しても良い。
【００６１】
成功情報入力端末１６は、キーボード、マウスなどの入力装置と、液晶ディスプレイなどの出力装置と、プログラム制御により動作する処理装置と、メモリを含む記憶装置とを備えた情報処理装置であり、成功情報を作成し、それを推薦条件修正装置１０へ送信する。
【００６２】
成功情報入力端末１６は、例えば、推薦情報で推薦された商品を販売する店舗に設置されているＰＯＳ端末（Point of Sales）である。成功情報入力端末１６は、例えば、近接通信により、店舗を訪れたユーザが所持するユーザ端末１５からコンテキスト１３を受信可能である。また、成功情報入力端末１６は、例えば、売れた商品コードと推薦条件IDとの対応情報を記憶しており、商品の売り上げ入力時に、成功情報を作成してもよい。
【００６３】
推薦実施装置１７は、キーボード、マウスなどの入力装置と、液晶ディスプレイなどの出力装置と、プログラム制御により動作する処理装置と、メモリを含む記憶装置とを備えた情報処理装置である。推薦実施装置１７は、推薦条件と推薦内容を含む情報を受信し、ユーザ端末１５に対して推薦情報を送信する。
【００６４】
次に、フローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。本実施の形態の推薦システム９９の動作は大きく分けて、シナリオ１２を登録するシナリオ登録フローと、コンテキスト１３を受信する度に行うコンテキスト処理フローと、成功情報を受信する度に行う成功情報処理フローと、推薦条件の修正を行う推薦条件修正フローに分けることができる。
【００６５】
図１５は、第１の実施の形態にかかるシステムの動作を示す、シナリオ登録フローチャートである。
【００６６】
S11に於いて、登録部６０はシナリオ１２を受信し、S12に進む。S12に於いて、登録部６０はシナリオ１２からシナリオID、推薦条件ID、条件式、推薦情報を取得し、それぞれの情報をシナリオID、条件ID、条件式、紐付け情報とした条件情報４１を作成し、S13に進む。
【００６７】
S13に於いて登録部６０は、条件情報４１を条件記憶部４０に送信し、条件記憶部４０は条件情報４１を記憶し、シナリオ登録フローを終了する。
【００６８】
図１６は、第１の実施の形態にかかるシステムの動作を示す、コンテキスト処理フローチャートである。
【００６９】
S21に於いて、検索部５０はコンテキスト１３を受信し、S22に進む。S22に於いて、検索部５０は、S21で受信したコンテキスト１３に合致する条件情報４１を条件記憶部４０から検索し、検索結果である条件情報４１およびコンテキスト１３を推薦処理部９５に送信し、S23に進む。合致する条件情報４１が見つからない場合、検索部５０は検索結果が合致なしである旨を送信する。
【００７０】
S23に於いて、推薦処理部９５は、S22の検索の結果、コンテキスト１３が１つ以上の条件情報４１に合致していれば（S23でY）、S24に進み、合致なしであれば（S23でＮ）、S26に進む。
【００７１】
S24に於いて、推薦処理部９５は、受信したコンテキスト１３に含まれるユーザIDおよび条件情報４１に含まれる推薦条件IDの組からなる推薦状態９１を作成し、推薦状態記憶部９０に送信する。推薦状態記憶部９０は受信した推薦状態９１を記憶し、S25に進む。
【００７２】
S25に於いて、推薦処理部９５は、受信したコンテキスト１３に含まれるユーザIDおよび条件情報４１からなる推薦指示を推薦実施装置１７に送信し、S26に進む。推薦実施装置装置１７は、ユーザIDが示すユーザ端末１５に推薦情報を送信する。
【００７３】
S26に於いて、推薦処理部９５は、推薦状態記憶部９０に受信したコンテキスト１３に含まれるユーザIDを含む推薦状態９１を取得する。当該推薦状態９１が存在した場合（S26でＹ）、推薦処理部９５はS27に進み、存在しなかった場合には（S26でＮ）、処理を終了する。
【００７４】
S27に於いて、推薦処理部９５は、S26で取得した推薦状態９１に含まれる推薦条件ID、現時刻、コンテキスト１３を含む時刻付コンテキスト８１を作成し、一時記憶部８０に送信する。一時記憶部８０は受信した時刻付コンテキスト８１を記憶し、処理を終了する。
【００７５】
図１７は、第１の実施の形態にかかるシステムの動作を示す、成功情報処理フローチャートである。
【００７６】
S31に於いて、決断時決定部７０はユーザIDと推薦条件IDを含む成功情報を受信し、S32に進む。S32に於いて、決断時決定部７０は、成功情報に含まれるユーザIDと推薦条件IDを持つ推薦状態９１を推薦状態記憶部９０から取得する。
【００７７】
推薦状態９１が存在した場合（S32でＹ）、決断時決定部７０はS33に進み、存在しなかった場合には（S32でＮ）、処理を終了する。S33に於いて、決断時決定部７０は、成功情報に含まれるユーザIDと推薦条件IDを持つ推薦状態９１を推薦状態記憶部９０から削除し、S34に進む。
【００７８】
S34に於いて、決断時決定部７０は、成功情報に含まれるユーザIDと推薦条件IDを持つ時刻付コンテキスト８１を一時記憶部８０から取得し、S35に進む。S35に於いて、決断時決定部７０は、S34で取得した時刻付コンテキスト８１が1つ以上存在していれば（S35でＹ）S36に進み、存在していなければ（S35でＮ）、処理を終了する。
【００７９】
S36に於いて、決断時決定部７０は、決断時コンテキスト３１の作成を行い、作成した決断時コンテキスト３１を決断時コンテキスト記憶部３０に送信する。決断時コンテキスト記憶部３０は、受信した決断時コンテキスト３１を記憶し、処理を終了する。
【００８０】
図１８は、決断時決定部７０が実行する決断時コンテキスト３１の作成と登録処理のフローチャートである。
【００８１】
S41に於いて、決断時決定部７０は、一時記憶部８０から取得した時刻付コンテキスト８１が含む最も早い時刻から最も遅い時刻迄の間を複数の区間に分割した時刻区間を作成し、S42に進む。時刻区間の数は、予めシステムに設定された値を利用しても、時刻付コンテキスト８１数から算出される値を利用しても良い。決断時決定部７０は、推薦実施装置１７が推薦を行った時刻と、成功情報入力端末１６から成功情報を入力した時刻の間の時間を区間に分割しても良い。
【００８２】
S42に於いて、決断時決定部７０は、当該時刻付コンテキスト８１の時刻を基に、各区間が包含する時刻付コンテキスト８１の個数をカウントして度数分布表を作成し、S43に進む。S43に於いて、決断時決定部７０は、度数分布表から度数が最大となる時刻区間を取得し、S44に進む。
【００８３】
S44に於いて、決断時決定部７０は、度数が最大となる時刻区間の時刻付コンテキスト８１のうち、最も早い時刻の時刻付コンテキスト８１を選択し、S45に進む。決断時決定部７０は、度数が最大となる時刻区間の一つ前の時刻区間の時刻付コンテキスト８１のうち、最も遅い時刻の時刻付コンテキスト８１のコンテキスト１３を選択しても良い。
【００８４】
S45に於いて、決断時決定部７０は、S44で選択した時刻付コンテキスト８１のコンテキスト１３および、受信した推薦条件IDを含んだ決断時コンテキスト３１を作成し、作成した当該決断時コンテキスト３１を決断時コンテキスト記憶部３０に送信する。決断時コンテキスト記憶部３０は、受信した決断時コンテキスト３１を記憶し、処理を終了する。
【００８５】
図１９は、第１の実施の形態にかかるシステムの動作を示す、推薦条件修正フローチャートである。
【００８６】
S51に於いて、条件修正部２０は推薦条件修正要求を受信し、S52に進む。推薦条件修正要求は、推薦条件IDを含む。S52に於いて、条件修正部２０は推薦条件IDを含む条件情報４１取得要求を作成し、条件記憶部４０に送信する。条件記憶部４０は条件取得要求を受信すると、条件取得要求に含まれる推薦条件IDに合致する推薦条件IDをもつ条件情報４１を条件修正部２０に返す。合致する推薦条件IDを持つ条件情報４１がない場合、条件記憶部４０は「合致なし」を返す。
【００８７】
条件修正部２０は条件記憶部４０より条件情報４１もしくは「合致なし」を受信し、S53に進む。S53に於いて、条件修正部２０は、S52で合致した条件情報４１が1つ以上存在する場合は（S53でＹ）S54に進み、「合致なし」の場合は（S53でＮ）処理を終了する。
【００８８】
S54に於いて、条件修正部２０は、条件取得要求に含まれる推薦条件IDを含む決断時コンテキスト３１取得要求を作成し、決断時コンテキスト記憶部３０に送信する。決断時コンテキスト記憶部３０は、決断時コンテキスト３１取得要求を受信すると、当該推薦条件IDを含む決断時コンテキスト３１を条件修正部２０に送信する。条件修正部２０は、決断時コンテキスト３１を取得し、S55に進む。
【００８９】
S55に於いて、S54で取得した決断時コンテキスト３１が1つ以上存在する場合（S55でＹ）、条件修正部２０はS56に進み、１つも存在しない場合は（S55でＮ）処理を終了する。
【００９０】
S56に於いて、条件修正部２０はS54で取得した決断時コンテキスト３１を用いた属性情報の成功寄与率の算出を行い、当該条件情報４１の条件式の修正を行い、処理を終了する。
【００９１】
なお、推薦システム９９において、推薦条件が一つしか存在しない場合、時刻付コンテキスト８１、推薦状態９１、および、決断時コンテキスト３１等には、推薦条件IDは不要であるし、また、その関連の処理は不要である。さらに、推薦システム９９において、ユーザごとに推薦条件が一つしか存在しない場合、時刻付コンテキスト８１、推薦状態９１、および、コンテキスト１３等には、ユーザIDは不要であるし、また、その関連の処理は不要である。さらに、ユーザおよび推薦条件の両者が単独である場合は、推薦条件IDもユーザIDも不要である。
【００９２】
本実施形態の推薦条件修正装置１０は、ユーザの行動決断時が、推薦受信時または推薦成功時と異なる場合にも、推薦成功率を向上させることが出来る。その理由は、決断時決定部７０が、ユーザの推薦時から行動時までのコンテキスト１３の中からユーザが行動を決断した時点を推定して、その時のコンテキスト１３を決断時コンテキスト３１として出力するからである。さらに、条件修正部２０が、決断時コンテキスト３１を学習データとする推薦条件の改良を行うからである。
【００９３】
また、本実施の形態の推薦条件修正装置１０は、ユーザの行動決断時のコンテキスト１３を適切に推定できる。その理由は、決断時決定部７０が、ユーザのコンテキスト１３が頻繁に変化した時間的区間を特定して、その区間を基にユーザの行動決断時のコンテキスト１３を推定するからである。
【００９４】
＜第２の実施の形態＞次に、本発明の第２の実施の形態について詳細に説明する。
【００９５】
第２の実施の形態のブロック図は第１の実施の形態のブロック図と同じである。本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態と、決断時決定部７０が行う、決断時コンテキスト３１のコンテキスト１３の選択方法が異なる。
【００９６】
本実施の形態においても、決断時決定部７０は、第１の実施の形態と同様に時刻付コンテキスト８１の個数の度数分布表を作成する。その後、決断時決定部７０は、最も遅い時刻の区間から最も早い時刻に向かって度数を見ていき、度数が初めて０となる区間の後の区間の時刻付コンテキスト８１のうち最も早い時刻を持つ時刻付コンテキスト８１のコンテキスト１３を決断時コンテキスト３１として選択する。
【００９７】
次に、フローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。本実施の形態の推薦システム９９の動作は大きく分けて、シナリオ１２を登録するシナリオ登録フローと、コンテキスト１３を受信する度に行うコンテキスト処理フロー、成功情報を受信する度に行う成功情報処理フローと、推薦条件の修正を行う推薦条件修正フローに分けることができる。シナリオ登録フロー、コンテキスト処理フロー、推薦条件修正フローは、第１の実施の形態のフローと同様である。
【００９８】
第２の実施の形態のフローで第１の実施形態と異なるのは、成功情報処理フローのうち、図１８が示す、決断時コンテキスト３１の作成と登録を行うフローである。
【００９９】
図２０は、第２の実施の形態に於いて、決断時決定部７０が実行する決断時コンテキスト３１の作成と登録処理のフローチャートである。
【０１００】
S61及びS62に於いて、決断時決定部７０は、第１の実施形態同様に、複数の時刻区間を作成し、時刻付コンテキスト８１の時刻を基に各区間が包含する時刻付コンテキスト８１の個数をカウントして度数分布表を作成し、S63に進む。
【０１０１】
S63に於いて決断時決定部７０は、度数分布表の時刻の遅い側から未処理の時刻区間とその度数を取得し、S64に進む。S64に於いてS63で取得した時刻区間の度数が０であれば（S64でＹ）、決断時決定部７０はS65に進み、0でなければ（S64でＮ）当該時刻区間を処理済としてS63に進む。
【０１０２】
決断時決定部７０は、S65に於いて、S64で度数が0となった時刻区間のひとつ前に処理した時刻区間、即ち、度数が0となった時刻区間よりもひとつ遅い時刻の時刻区間の時刻付コンテキスト８１のうち、最も早い時刻を持つ時刻付コンテキスト８１を選択し、S66に進む。
【０１０３】
S66に於いて、決断時決定部７０は、選択した時刻付コンテキスト８１のコンテキスト１３および、受信した推薦条件IDを含んだ決断時コンテキスト３１を作成し、作成した当該決断時コンテキスト３１を決断時コンテキスト記憶部３０に送信する。決断時コンテキスト記憶部３０は、受信した決断時コンテキスト３１を記憶し、処理を終了する。
【０１０４】
本実施の形態の推薦条件修正装置１０は、ユーザの行動決断時のコンテキスト１３を適切に推定できる。その理由は、決断時決定部７０が、ユーザのコンテキスト１３が変化し始めた時間的区間を特定して、その区間を基にユーザの行動決断時のコンテキスト１３を推定するからである。
【０１０５】
＜第３の実施の形態＞
本実施の形態の推薦条件修正装置１０は、条件記憶部４０と、一時記憶部８０と、決断時決定部７０と、条件修正部２０を備える。
【０１０６】
条件記憶部４０は、ユーザの状態情報であるコンテキスト１３が推薦条件に合致した場合に、当該ユーザに推薦情報を送信する為の推薦条件を格納する。一時記憶部８０は、ユーザが推薦情報を受信してから推薦情報に従う迄の期間である猶予期間に発した、当該ユーザのコンテキスト１３とその発生時刻の対を複数格納する。
【０１０７】
決断時決定部７０は、一時記憶部８０を参照して、コンテキスト１３が変化し始めた時点を推定して、当該時点のコンテキスト１３を出力する。条件修正部２０は、複数の決断時のコンテキスト１３に基づいて、推薦条件を修正する。
【０１０８】
本実施形態の推薦条件修正装置１０は、ユーザの行動決断時が、推薦受信時または推薦成功時と異なる場合にも、推薦成功率を向上させることが出来る。その理由は、決断時決定部７０が、ユーザの推薦時から行動時までのコンテキスト１３の中からユーザが行動を決断した時点を推定して、その時のコンテキスト１３を出力するからである。さらに、条件修正部２０が、決断時のコンテキスト１３を学習データとする推薦条件の改良を行うからである。
【０１０９】
以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１１０】
この出願は、２０１２年２月９日に出願された日本出願特願２０１２−０２６２８０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１１１】
本発明は、広告配信システム、制御システム、通知システム、エキスパートシステム、ナビシステム等に代表される推薦システム９９に適用できる。さらに、本発明は、グルーピング処理、ストリーム処理、 ルールマッチングといった入力された評価対象情報に対して高速に特定の処理を実行するシステムのグループやルールの評価、最適化に適用できる。
【符号の説明】
【０１１２】
１０    推薦装置
１１    管理者端末
１２    シナリオ
１３    コンテキスト
１５    ユーザ端末
１６    成功情報入力端末
１７    推薦実施装置
２０    条件修正部
３０    決断時コンテキスト記憶部
３１    決断時コンテキスト
４０    条件記憶部
４１    条件情報
５０    検索部
６０    登録部
７０    決断時決定部
８０    一時記憶部
８１    時刻付コンテキスト
９０    推薦状態記憶部
９１    推薦状態
９９    推薦システム
【図１】
0005979159.tif 000002
【図２】
0005979159.tif 000003
【図３】
0005979159.tif 000004
【図４】
0005979159.tif 000005
【図５】
0005979159.tif 000006
【図６】
0005979159.tif 000007
【図７】
0005979159.tif 000008
【図８】
0005979159.tif 000009
【図９】
0005979159.tif 000010
【図１０】
0005979159.tif 000011
【図１１】
0005979159.tif 000012
【図１２】
0005979159.tif 000013
【図１３】
0005979159.tif 000014
【図１４】
0005979159.tif 000015
【図１５】
0005979159.tif 000016
【図１６】
0005979159.tif 000017
【図１７】
0005979159.tif 000018
【図１８】
0005979159.tif 000019
【図１９】
0005979159.tif 000020
【図２０】
0005979159.tif 000021
【図２１】
0005979159.tif 000022