(57)【要約】  推薦条件を効果的に修正することができる装置を提供する。当該装置は、ユーザのコンテキストの属性の値の範囲を指定する推薦条件を記憶し、推薦情報を出力された対象ユーザのおのおの対応に、対象ユーザのコンテキストの各属性の値および当該対象ユーザが所定の行動をとったか否かを示す成否情報を含む推薦履歴を記憶し、成功ユーザのおのおの対応に、当該成功ユーザのコンテキストの各属性の値を記憶する。さらに、当該装置は、すべての推薦履歴のコンテキストに含まれる各属性の各値対応に、コンテキストの当該属性が当該値である推薦履歴のうち、所定の行動をとったことを示す推薦履歴の割合と、推薦条件内の各属性対応に、成功履歴のうち、コンテキストの当該属性の値が推薦条件と一致する成功履歴の割合を算出し、両割合に基づいて推薦条件を修正する。
2013088682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の属性を包含する、ユーザ情報であるコンテキストの１以上の前記属性の値の範囲を指定する推薦条件を格納する条件記憶手段と、
前記コンテキストが前記推薦条件を満たすことによって、所定の行動を促す推薦情報を出力されたユーザである対象ユーザのおのおの対応に、当該対象ユーザの前記コンテキストの各前記属性の値および当該対象ユーザが前記所定の行動をとったか否かを示す成否情報を含む推薦履歴を格納する推薦履歴記憶手段と、
前記対象ユーザ以外で前記所定の行動をとったユーザである成功ユーザのおのおの対応に、当該成功ユーザの前記コンテキストの各前記属性の値を格納する成功履歴記憶手段と、
前記推薦履歴記憶手段に格納されているすべての前記推薦履歴の前記コンテキストに含まれる各前記属性の各値対応に、前記コンテキストの当該属性が当該値である前記推薦履歴のうち、前記所定の行動をとったことを示す前記推薦履歴の割合を示す第１寄与率を算出し、
前記推薦条件内の各前記属性対応に、前記成功履歴のうち、前記コンテキストの当該属性の値が前記推薦条件と一致する前記成功履歴の割合を示す第２寄与率を算出し、前記第１寄与率および前記第２寄与率に基づいて前記推薦条件を修正する推薦条件修正手段を、備える推薦条件修正装置。
【請求項２】
前記推薦条件修正手段は、前記第１寄与率が第１の追加閾値以上の前記属性の値を前記推薦条件に追加し、前記第２寄与率が第１の削除閾値以下の前記属性の値を前記推薦条件から削除する、請求項１の推薦条件修正装置。
【請求項３】
前記推薦条件修正手段は、前記推薦履歴のうち、前記所定の行動をとったことを示す推薦履歴の割合である成功率を算出し、前記成功率が第２の削除閾値以下である場合、前記第２寄与率が前記第１の削除閾値以下の前記属性の値を前記推薦条件から削除する、請求項２の推薦条件修正装置。
【請求項４】
前記推薦条件修正手段は、前記第１寄与率が前記第１の追加閾値以上、かつ、前記第２寄与率が第２の追加閾値以上である前記属性の値を前記推薦条件に追加する、請求項２または３の推薦条件修正装置。
【請求項５】
前記コンテキストは、前記属性の一つとしてユーザ識別子を包含し、
少なくとも一部をユーザ端末から受信した、ユーザの前記コンテキストが前記推薦条件を満たす場合に、前記推薦条件を満たすと判断された前記コンテキストと前記ユーザが前記所定の行動をとっていないことを示す前記成否情報を前記推薦履歴として前記推薦履歴記憶手段に格納する検索手段と、
成功履歴入力端末から、成功ユーザの前記コンテキストを取得して、前記推薦履歴記憶部に、取得された当該コンテキストが含む前記ユーザ識別子と一致する前記ユーザ識別子を含む前記推薦履歴が存在するかを検索し、
存在すれば、検索された前記推薦履歴の前記成否情報を前記対象ユーザが前記所定の行動をとったことを示すように更新し、存在しなければ、前記成功履歴入力端末から取得された前記コンテキストを前記成功履歴記憶部に格納する成功履歴登録手段を、さらに備えた、請求項１乃至４のいずれかに記載の推薦条件修正装置。
【請求項６】
前記条件記憶手段は、前記推薦条件に加え、ユーザが前記所定の行動をとったことを判別するために前記コンテキストから選択された、１以上の前記属性の値が満たすべき条件を含む期待条件を格納し、
前記コンテキストは、前記属性の一つとしてユーザ識別子を包含し、
少なくとも一部を前記ユーザ端末から取得した、ユーザの前記コンテキストが前記推薦条件を満たす場合に、取得された前記コンテキストと前記ユーザが前記所定の行動をとっていないことを示す前記成否情報を前記推薦履歴として前記推薦履歴記憶手段に格納する検索手段と、
少なくとも一部を前記ユーザ端末から取得した、前記ユーザの前記コンテキストが前記期待条件を満たす場合に、取得された当該コンテキストが含む前記ユーザ識別子と一致する前記ユーザ識別子を含む前記推薦履歴が存在するかを検索し、存在すれば、検索された前記推薦履歴の前記成否情報を前記対象ユーザが前記所定の行動をとったことを示すように更新し、存在しなければ、取得された前記コンテキストを前記成功履歴記憶部に格納する成功履歴登録手段を、さらに備えた、請求項１乃至４のいずれかに記載の推薦条件修正装置。
【請求項７】
複数の属性を包含する、ユーザ情報であるコンテキストの１以上の前記属性の値の範囲を指定する推薦条件を条件記憶手段に格納し、
前記コンテキストが前記推薦条件を満たすことによって、所定の行動を促す推薦情報を出力されたユーザである対象ユーザのおのおの対応に、当該対象ユーザの前記コンテキストの各前記属性の値および当該対象ユーザが前記所定の行動をとったか否かを示す成否情報を含む推薦履歴を推薦履歴記憶手段に格納し、
前記対象ユーザ以外で前記所定の行動をとったユーザである成功ユーザのおのおの対応に、当該成功ユーザの前記コンテキストの各前記属性の値を成功履歴記憶手段に格納し、前記推薦履歴記憶手段に格納されているすべての前記推薦履歴の前記コンテキストに含まれる各前記属性の各値対応に、前記コンテキストの当該属性が当該値である前記推薦履歴のうち、前記所定の行動をとったことを示す前記推薦履歴の割合を示す第１寄与率を算出し、
前記推薦条件内の各前記属性対応に、前記成功履歴のうち、前記コンテキストの当該属性の値が前記推薦条件と一致する前記成功履歴の割合を示す第２寄与率を算出し、前記第１寄与率および前記第２寄与率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８】
前記第１寄与率が第１の追加閾値以上の前記属性の値を前記推薦条件に追加し、前記第２寄与率が第１の削除閾値以下の前記属性の値を前記推薦条件から削除する、請求項７の推薦条件修正方法。
【請求項９】
前記推薦履歴のうち、前記所定の行動をとったことを示す推薦履歴の割合である成功率を算出し、前記成功率が第２の削除閾値以下である場合、前記第２寄与率が前記第１の削除閾値以下の前記属性の値を前記推薦条件から削除する、請求項８の推薦条件修正方法。
【請求項１０】
前記第１寄与率が前記第１の追加閾値以上、かつ、前記第２寄与率が第２の追加閾値以上である前記属性の値を前記推薦条件に追加する、請求項７または８の推薦条件修正方法。
【請求項１１】
前記コンテキストは、前記属性の一つとしてユーザ識別子を包含し、
少なくとも一部をユーザ端末から受信した、ユーザの前記コンテキストが前記推薦条件を満たす場合に、前記推薦条件を満たすと判断された前記コンテキストと前記ユーザが前記所定の行動をとっていないことを示す前記成否情報を前記推薦履歴として前記推薦履歴記憶手段に格納し、
成功履歴入力端末から、成功ユーザの前記コンテキストを取得して、前記推薦履歴記憶部に、取得された当該コンテキストが含む前記ユーザ識別子と一致する前記ユーザ識別子を含む前記推薦履歴が存在するかを検索し、
存在すれば、検索された前記推薦履歴の前記成否情報を前記対象ユーザが前記所定の行動をとったことを示すように更新し、存在しなければ、前記成功履歴入力端末から取得された前記コンテキストを前記成功履歴記憶部に格納する、請求項７乃至１０のいずれかに記載の推薦条件修正方法。
【請求項１２】
前記条件記憶手段に、前記推薦条件に加え、ユーザが前記所定の行動をとったことを判別するために前記コンテキストから選択された、１以上の前記属性の値が満たすべき条件を含む期待条件を格納し、
前記コンテキストは、前記属性の一つとしてユーザ識別子を包含し、
少なくとも一部を前記ユーザ端末から取得した、ユーザの前記コンテキストが前記推薦条件を満たす場合に、取得された前記コンテキストと前記ユーザが前記所定の行動をとっていないことを示す前記成否情報を前記推薦履歴として前記推薦履歴記憶手段に格納し、
少なくとも一部を前記ユーザ端末から取得した、前記ユーザの前記コンテキストが前記期待条件を満たす場合に、取得された当該コンテキストが含む前記ユーザ識別子と一致する前記ユーザ識別子を含む前記推薦履歴が存在するかを検索し、存在すれば、検索された前記推薦履歴の前記成否情報を前記対象ユーザが前記所定の行動をとったことを示すように更新し、存在しなければ、取得された前記コンテキストを前記成功履歴記憶部に格納する、請求項７乃至１０のいずれかに記載の推薦条件修正方法。
【請求項１３】
複数の属性を包含する、ユーザ情報であるコンテキストの１以上の前記属性の値の範囲を指定する推薦条件を条件記憶手段格納する条件記憶処理と、
前記コンテキストが前記推薦条件を満たすことによって、所定の行動を促す推薦情報を出力されたユーザである対象ユーザのおのおの対応に、当該対象ユーザの前記コンテキストの各前記属性の値および当該対象ユーザが前記所定の行動をとったか否かを示す成否情報を含む推薦履歴を推薦履歴記憶手段に格納する推薦履歴記憶処理と、
前記対象ユーザ以外で前記所定の行動をとったユーザである成功ユーザのおのおの対応に、当該成功ユーザの前記コンテキストの各前記属性の値を成功履歴記憶手段に格納する処理と、
前記推薦履歴記憶手段に格納されているすべての前記推薦履歴の前記コンテキストに含まれる各前記属性の各値対応に、前記コンテキストの当該属性が当該値である前記推薦履歴のうち、前記所定の行動をとったことを示す前記推薦履歴の割合を示す第１寄与率を算出し、
前記推薦条件内の各前記属性対応に、前記成功履歴のうち、前記コンテキストの当該属性の値が前記推薦条件と一致する前記成功履歴の割合を示す第２寄与率を算出し、前記第１寄与率および前記第２寄与率に基づいて前記推薦条件を修正する推薦条件修正処理を、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１４】
前記第１寄与率が第１の追加閾値以上の前記属性の値を前記推薦条件に追加し、前記第２寄与率が第１の削除閾値以下の前記属性の値を前記推薦条件から削除する前記推薦条件修正処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項１３の推薦条件修正プログラム。
【請求項１５】
前記推薦履歴のうち、前記所定の行動をとったことを示す推薦履歴の割合である成功率を算出し、前記成功率が第２の削除閾値以下である場合、前記第２寄与率が前記第１の削除閾値以下の前記属性の値を前記推薦条件から削除する前記推薦条件修正処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項１４の推薦条件修正プログラム。
【請求項１６】
前記第１寄与率が前記第１の追加閾値以上、かつ、前記第２寄与率が第２の追加閾値以上である前記属性の値を前記推薦条件に追加する前記推薦条件修正処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項１４または１５の推薦条件修正プログラム。
【請求項１７】
前記コンテキストは、前記属性の一つとしてユーザ識別子を包含し、
少なくとも一部をユーザ端末から受信した、ユーザの前記コンテキストが前記推薦条件を満たす場合に、前記推薦条件を満たすと判断された前記コンテキストと前記ユーザが前記所定の行動をとっていないことを示す前記成否情報を前記推薦履歴として前記推薦履歴記憶手段に格納する検索処理と、
成功履歴入力端末から、成功ユーザの前記コンテキストを取得して、前記推薦履歴記憶部に、取得された当該コンテキストが含む前記ユーザ識別子と一致する前記ユーザ識別子を含む前記推薦履歴が存在するかを検索し、
存在すれば、検索された前記推薦履歴の前記成否情報を前記対象ユーザが前記所定の行動をとったことを示すように更新し、存在しなければ、前記成功履歴入力端末から取得された前記コンテキストを前記成功履歴記憶部に格納する成功履歴登録処理を、さらに前記コンピュータに実行させる、請求項１３乃至１６のいずれかに記載の推薦条件修正プログラム。
【請求項１８】
前記推薦条件に加え、ユーザが前記所定の行動をとったことを判別するために前記コンテキストから選択された、１以上の前記属性の値が満たすべき条件を含む期待条件を前記条件記憶手段に格納する前記条件記憶処理と、
前記コンテキストは、前記属性の一つとしてユーザ識別子を包含し、
少なくとも一部を前記ユーザ端末から取得した、ユーザの前記コンテキストが前記推薦条件を満たす場合に、取得された前記コンテキストと前記ユーザが前記所定の行動をとっていないことを示す前記成否情報を前記推薦履歴として前記推薦履歴記憶手段に格納する検索処理と、
少なくとも一部を前記ユーザ端末から取得した、前記ユーザの前記コンテキストが前記期待条件を満たす場合に、取得された当該コンテキストが含む前記ユーザ識別子と一致する前記ユーザ識別子を含む前記推薦履歴が存在するかを検索し、存在すれば、検索された前記推薦履歴の前記成否情報を前記対象ユーザが前記所定の行動をとったことを示すように更新し、存在しなければ、取得された前記コンテキストを前記成功履歴記憶部に格納する成功履歴登録処理を、さらに前記コンピュータに実行させる、請求項１３乃至１６のいずれかに記載の推薦条件修正プログラム。
【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する。
【背景技術】
【０００２】
人々に、商品購入等の所定の行動を促すための情報である推薦情報、例えば広告、を送付する推薦システムが存在する。推薦システムは、所定の行動を行う可能性が高い人々を選択して、推薦情報を送付しようとする。推薦システムは、推薦対象者を選択するために推薦条件を用いる。【０００３】
推薦システムの推薦性能の指標として、「推薦成功率」と「推薦成功数」の２つがある。推薦成功率は、推薦情報を受けた全ユーザに対して、所定の行動をとったユーザの割合である。推薦成功率は、例えば、ある商品の広告情報を受けた全ユーザに対して、当該商品を購入したユーザの割合である。推薦成功数は、推薦情報を受けた後、所定の行動をとったユーザの数である。【０００４】
非特許文献１は、「推薦成功率」と「推薦成功数」の向上を計る推薦システムを開示する。非特許文献１に記載の推薦システムは、「推薦成功数」向上のために、元々の推薦条件を緩和してより多くのユーザに推薦を行う。当該システムは、その後、推薦を実施したときのユーザ情報と所定の行動をとったか否かの成否情報からなる推薦履歴を記録し、推薦履歴を用いて「推薦成功率」向上に向けた推薦条件の修正を実施する。【０００５】
特許文献１は、広告を行いながら、広告結果に応じて広告の最適化を図るための装置を開示する。この装置は、売上金額が目標に達していない場合、広告の対象者を拡大する。【０００６】
特許文献２は、広告媒体の効果を認知するための業務分析表作成システムを開示する。この業務分析表は、アンケート調査の回答をマトリックス表により表示する。この業務分析表は、対象商品がチラシで広告されていたことは認知していたが、その商品を購入したかったと回答した人数などを含む。特許文献３は、オンラインショッピングサーバのリコメンド効果測定装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−３９０９５号広報
【特許文献２】特開２００４−２５８７９６号広報
【特許文献３】特開２００６−２６０１３５号広報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】行動推薦システム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】
【０００９】
上記文献が開示する技術はいずれも、推薦条件を効果的に修正する方法を開示しない。非特許文献１の推薦システムは、いったん推薦条件を緩和するため緩和を適切に行わない場合、推薦履歴が十分に集まるまでの期間は、「推薦成功率」が一旦低下してしまう可能性が有る。特許文献１の装置は、広告の対象者を拡大する具体的な方法を開示しない。【００１０】
本発明の目的は、上記課題を解決する、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を提供することである。
【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、複数の属性を包含する、ユーザ情報であるコンテキストの１以上の前記属性の値の範囲を指定する推薦条件を格納する条件記憶手段と、
前記コンテキストが前記推薦条件を満たすことによって、所定の行動を促す推薦情報を出力されたユーザである対象ユーザのおのおの対応に、当該対象ユーザの前記コンテキストの各前記属性の値および当該対象ユーザが前記所定の行動をとったか否かを示す成否情報を含む推薦履歴を格納する推薦履歴記憶手段と、
前記対象ユーザ以外で前記所定の行動をとったユーザである成功ユーザのおのおの対応に、当該成功ユーザの前記コンテキストの各前記属性の値を格納する成功履歴記憶手段と、前記推薦履歴記憶手段に格納されているすべての前記推薦履歴の前記コンテキストに含まれる各前記属性の各値対応に、前記コンテキストの当該属性が当該値である前記推薦履歴のうち、前記所定の行動をとったことを示す前記推薦履歴の割合を示す第１寄与率を算出し、前記推薦条件内の各前記属性対応に、前記成功履歴のうち、前記コンテキストの当該属性の値が前記推薦条件と一致する前記成功履歴の割合を示す第２寄与率を算出し、前記第１寄与率および前記第２寄与率に基づいて前記推薦条件を修正する推薦条件修正手段を、備える。【００１２】
本発明の一実施形態の推薦条件修正方法は、複数の属性を包含する、ユーザ情報であるコンテキストの１以上の前記属性の値の範囲を指定する推薦条件を条件記憶手段に格納し、
前記コンテキストが前記推薦条件を満たすことによって、所定の行動を促す推薦情報を出力されたユーザである対象ユーザのおのおの対応に、当該対象ユーザの前記コンテキストの各前記属性の値および当該対象ユーザが前記所定の行動をとったか否かを示す成否情報を含む推薦履歴を推薦履歴記憶手段に格納し、
前記対象ユーザ以外で前記所定の行動をとったユーザである成功ユーザのおのおの対応に、当該成功ユーザの前記コンテキストの各前記属性の値を成功履歴記憶手段に格納し、前記推薦履歴記憶手段に格納されているすべての前記推薦履歴の前記コンテキストに含まれる各前記属性の各値対応に、前記コンテキストの当該属性が当該値である前記推薦履歴のうち、前記所定の行動をとったことを示す前記推薦履歴の割合を示す第１寄与率を算出し、前記推薦条件内の各前記属性対応に、前記成功履歴のうち、前記コンテキストの当該属性の値が前記推薦条件と一致する前記成功履歴の割合を示す第２寄与率を算出し、前記第１寄与率および前記第２寄与率に基づいて前記推薦条件を修正する。【００１３】
本発明の一実施形態の推薦条件修正プログラムは、複数の属性を包含する、ユーザ情報であるコンテキストの１以上の前記属性の値の範囲を指定する推薦条件を条件記憶手段格納する条件記憶処理と、
前記コンテキストが前記推薦条件を満たすことによって、所定の行動を促す推薦情報を出力されたユーザである対象ユーザのおのおの対応に、当該対象ユーザの前記コンテキストの各前記属性の値および当該対象ユーザが前記所定の行動をとったか否かを示す成否情報を含む推薦履歴を推薦履歴記憶手段に格納する推薦履歴記憶処理と、
前記対象ユーザ以外で前記所定の行動をとったユーザである成功ユーザのおのおの対応に、当該成功ユーザの前記コンテキストの各前記属性の値を成功履歴記憶手段に格納する処理と、前記推薦履歴記憶手段に格納されているすべての前記推薦履歴の前記コンテキストに含まれる各前記属性の各値対応に、前記コンテキストの当該属性が当該値である前記推薦履歴のうち、前記所定の行動をとったことを示す前記推薦履歴の割合を示す第１寄与率を算出し、前記推薦条件内の各前記属性対応に、前記成功履歴のうち、前記コンテキストの当該属性の値が前記推薦条件と一致する前記成功履歴の割合を示す第２寄与率を算出し、前記第１寄与率および前記第２寄与率に基づいて前記推薦条件を修正する推薦条件修正処理を、コンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、推薦条件を効果的に修正することができる装置を実現できる。例えば、当該装置は、「推薦成功率」の低下を抑えつつ、「推薦成功数」の向上を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施の形態の推薦条件修正システム９０のブロック図である。
【図２】第１の実施の形態のシナリオ１２一例を示す図である。
【図３】第１の実施の形態のコンテキスト１３の一例を示す図である。
【図４】第１の実施の形態の条件情報４１の一例を示す図である。
【図５】第１の実施の形態の条件記憶部４０に記憶される複数の条件情報４１の一例を示す図である。
【図６】第１の実施の形態の推薦履歴記憶部５０に記憶される複数の推薦履歴５１の一例を示す図である。
【図７】第１の実施の形態の成功履歴記憶部３０に記憶される複数の成功履歴３１の一例を示す図である。
【図８】第１の実施の形態の推薦条件修正要求１４の一例を示す図である。
【図９】第１の実施の形態において、推薦履歴５１から算出した第１成功寄与率の一例を示す図である。
【図１０】第１の実施の形態において、成功履歴３１から算出した第２成功寄与率の一例を示す図である。
【図１１】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。
【図１２Ａ】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（１／２）である。
【図１２Ｂ】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（２／２）である。
【図１３】第１の実施の形態の推薦条件の削除属性情報判定の処理フローチャートである。
【図１４】第１の実施の形態の推薦条件の追加属性情報判定の処理フローチャートである。
【図１５】第２の実施の形態の推薦条件修正システム９０のブロック図である。
【図１６】第２の実施の形態の推薦履歴５１の一例を示す図である。
【図１７】第２の実施の形態の成功履歴３１の一例を示す図である。
【図１８】第２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。
【図１９】第２の実施の形態にかかるシステムの動作を示す成功履歴処理フローチャートである。
【図２０】第３の実施の形態の推薦条件修正システム９０のブロック図である。
【図２１】第３の実施の形態のシナリオ１２の一例を示す図である。
【図２２】第３の実施の形態の条件記憶部４０に記憶される複数の条件情報４１の一例を示す図である。
【図２３Ａ】第３の実施の形態のコンテキスト１３の一例を示す図である。
【図２３Ｂ】第３の実施の形態のコンテキスト１３の一例を示す図である。
【図２４】第３の実施の形態の条件情報４１の一例を示す図である。
【図２５】第３の実施の形態のコンテキスト１３の一例を示す図である。
【図２６】第３の実施の形態の成功履歴３１の一例を示す図である。
【図２７】第３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。
【図２８】第３の実施の形態の推薦条件修正システム９０のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
＜第１の実施の形態＞
本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条件修正システム９０のブロック図である。図１が示す推薦条件修正システム９０は、推薦条件修正装置１０と、管理者端末１１と、推薦実行装置１７とユーザ端末１５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、推薦条件修正部２０と、推薦履歴記憶部５０と、成功履歴記憶部３０を含む。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、条件記憶部４０と、推薦条件修正部２０と、推薦履歴記憶部５０と、成功履歴記憶部３０は、コンピュータが備える処理装置が、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。推薦履歴記憶部５０、条件記憶部４０と成功履歴記憶部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。
【００１９】
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。
【００２０】
ここで、コンテキスト１３は、ユーザの状態を示した情報であり、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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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、推薦を行う推薦実行装置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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
推薦履歴記憶部５０は、推薦実行装置１７が推薦を行ったユーザの推薦時のコンテキスト１３と、そのユーザが後述する期待行動をとった（成功）のか、未だとっていないか（未成功）のかを示す推薦成否情報を含む推薦履歴５１を１以上記憶する。
【００２７】
図６は、推薦履歴記憶部５０に記憶される複数の推薦履歴５１の一例を示す。図６は、推薦条件１に対する推薦履歴５１である。図６の例は、推薦実行装置１７が4回の推薦を行い、そのうち１回のみ期待する効果が得られたことを示す。またこの例は、期待する効果が得られたユーザが推薦を受信した際のコンテキスト１３は、「位置＝駅、年齢＝50代、性別＝女性、歩数＝２０００」であったことを示している。
【００２８】
例えば、推薦実行装置１７は、ユーザ端末１５からユーザのコンテキスト１３を受信して、推薦条件修正装置１０が備える条件記憶部４０を参照して、ユーザ端末１５に対して推薦情報を送信し、推薦履歴５１を推薦履歴記憶部５０に書き込む。推薦条件修正装置１０は、推薦履歴５１を他の手段、例えば、データ移行ツール等によって、推薦実行装置１７等から一括して取得してもよい。
【００２９】
成功履歴記憶部３０は、推薦実行装置１７が推薦を行っていないユーザの期待行動時のコンテキスト１３を含む成功履歴３１を複数記憶する。
【００３０】
期待行動とは、シナリオ１２を推薦条件修正システム９０に登録したシステム運用者がシナリオ１２による推薦をユーザが受けたときに、ユーザに期待する効果や反応である。例えば、特定の年齢層、性別のユーザに広告を送り、或る商品の購入を勧める場合、期待行動とはユーザがその商品を購入することや、ユーザがその商品を販売する店舗に立寄ることである。
【００３１】
推薦サービスにおいては、推薦を行っていないユーザが期待行動を取るということがよく起こる。例えば、推薦実行装置１７が、20代の女性に或る商品の購入をすすめる広告を送っていたが、広告を送っていない30代の女性がその商品を買っていったという場合である。
【００３２】
成功履歴記憶部３０では、このような推薦を行っていないにもかかわらず期待行動を取ったユーザの期待行動時のコンテキスト１３を蓄積する。図７は、成功履歴記憶部３０に記憶される複数の成功履歴３１の一例を示す。図７は、推薦条件１に対する成功履歴３１である。図７は、10人のユーザが推薦を受けていないにも拘わらず期待行動を取ったことを示す。
【００３３】
成功履歴３１は、例えば、店舗の販売端末から推薦条件修正装置１０に送信される。成功履歴３１は、他の手段、例えば、データ移行ツール等によって、店舗の販売端末の販売ログ等から一括して移行されてもよい。推薦条件修正装置１０は、推薦履歴５１の推薦成否情報も同様にして取得できる。
【００３４】
推薦条件修正部２０は、推薦条件修正要求１４を管理者端末１１から受信すると、推薦条件修正要求１４で指定された推薦条件IDの推薦条件の条件式を修正する。推薦条件修正部２０は、成功履歴記憶部３０および推薦履歴記憶部５０から成功履歴３１と推薦履歴５１を取得し、条件式を条件記憶部４０より取得し、修正する。
【００３５】
推薦条件修正要求１４は、推薦条件ID、属性情報削除閾値、属性情報追加閾値を含む。図８は推薦条件修正要求１４の一例を示す。属性情報追加閾値は、推薦履歴５１から算出した各属性情報の第１成功寄与率を計算した際に、属性情報を追加する下限の値である。推薦条件修正部２０は、第１成功寄与率が属性情報追加閾値上になる属性情報を追加する。
【００３６】
属性情報削除閾値は、成功履歴３１から算出した各属性情報の第２成功寄与率を計算した際に、属性情報を削除しない下限の値である。推薦条件修正部２０は、第２成功寄与率が属性情報削除閾値以下になる属性情報を削除する。
【００３７】
推薦条件修正部２０は、推薦条件修正要求１４を受信すると、条件情報４１の取得要求、成功履歴３１の取得要求、推薦履歴５１の取得要求を作成する。条件情報４１の取得要求、成功履歴３１の取得要求、推薦履歴５１の取得要求は条件IDを含む。
【００３８】
推薦条件修正部２０は、条件記憶部４０に対して条件情報４１の取得要求を送信し、その応答である条件情報４１を取得する。また、推薦条件修正部２０は成功履歴記憶部３０および推薦履歴記憶部５０に対して成功履歴３１の取得要求および推薦履歴５１の取得要求を送信し、その応答である成功履歴３１と推薦履歴５１を受信する。
【００３９】
そして、推薦条件修正部２０は、成功履歴３１および推薦履歴５１を用いて属性情報の第１および第２成功寄与率の算出を行い、条件情報４１の条件式に対して、属性情報の追加および削除を行う。
【００４０】
第１成功寄与率の算出の一例について説明する。第１成功寄与率は、属性情報の追加に用いられる。
【００４１】
推薦条件修正部２０は、推薦履歴記憶部５０に格納されている全ての推薦履歴５１から、異なった全ての属性情報、すなわち属性名と属性値の対をリストとして抽出する。推薦条件修正部２０は、リスト内の属性情報ごとに、コンテキスト１３に当該属性情報を含む推薦履歴５１のうち、推薦成否が「成功」である推薦履歴５１の数（成功数）および「未成功」である推薦履歴５１の数（未成功数）を求める。そして、推薦条件修正部２０は、リスト内の属性情報ごとに成功数／(成功数＋未成功数)を計算して、第１成功寄与率とする。
【００４２】
図９は、図６が示す４つの推薦履歴５１より算出した第１成功寄与率を示す。推薦条件修正部２０は、図８が示す推薦条件修正要求１４を受信した場合、属性情報追加閾値である８０％を上回る属性情報「歩数＝２０００」を推薦条件に追加する。
【００４３】
次に、第２成功寄与率の算出の一例について説明する。第２成功寄与率は、属性情報の削除に用いられる。
【００４４】
推薦条件修正部２０は、推薦条件修正要求１４に含まれる推薦条件IDに該当する条件式を条件記憶部４０より取得し、条件式に含まれる属性情報ごとに、コンテキスト１３に当該属性情報を含む成功履歴３１の数（一致数）を求める。推薦条件修正部２０は、属性情報ごとに一致数数／成功履歴３１の総数を計算して、第２成功寄与率とする。
【００４５】
図１０は、図７が示す１０個の成功履歴３１より算出した第２成功寄与率を示す。推薦条件修正部２０は、図８が示す推薦条件修正要求１４を受信した場合、属性情報削除閾値である２０％を下回る属性情報「年齢＝５０代」を推薦条件から削除する。
【００４６】
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。
【００４７】
推薦実行装置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。推薦実行装置１７は、推薦条件と推薦内容を含む情報を受信し、ユーザに対して推薦情報を送信する。
【００４８】
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。本実施の形態のシステムの動作は、シナリオ１２を登録するシナリオ登録フローと、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。
【００４９】
図１１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。
【００５０】
S-101Sにおいて登録部６０は、シナリオ１２を受信し、S-102Sに進む。S-102Sにおいて登録部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、S-103Sに進む。
【００５１】
S-103Sにおいて登録部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。この処理により、紐付け情報が紐付け情報記憶部に記憶される。
【００５２】
図１２Ａ及び図１２Ｂ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。
【００５３】
S-1010において推薦条件修正部２０は推薦条件修正要求１４を管理者端末１１から受信し、S-1020に進む。推薦条件修正要求１４は、推薦条件ID、属性情報削除閾値、属性情報追加閾値を含む。
【００５４】
S-1020において推薦条件修正部２０は条件取得要求を作成し、S-1030に進む。条件取得要求は推薦条件IDを含む。
【００５５】
S-1030において推薦条件修正部２０は条件記憶部４０に対して条件取得要求を送信する。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に合致する条件IDをもつ条件情報４１を推薦条件修正部２０に返す。合致する条件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。推薦条件修正部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、S-1040に進む。
【００５６】
S-1040において推薦条件修正部２０は、S-1030にて条件記憶部４０から条件情報４１を受信すればS-1050に進み、「合致なし」を受信すれば処理を終了する。
【００５７】
S-1050において推薦条件修正部２０は、成功履歴３１の取得要求を作成し、S-1060に進む。成功履歴３１の取得要求は推薦条件IDを含む。
【００５８】
S-1060において推薦条件修正部２０は成功履歴記憶部３０に対して成功履歴３１の取得要求を送信する。成功履歴記憶部３０は成功履歴３１の取得要求を受信すると、成功履歴３１の取得要求に含まれる推薦条件IDに合致する条件IDをもつ成功履歴３１を推薦条件修正部２０に返す。合致する条件IDを持つ成功履歴３１がない場合、成功履歴記憶部３０は「合致なし」を返す。推薦条件修正部２０は、成功履歴記憶部３０より成功履歴３１もしくは「合致なし」を受信し、S-1070に進む。
【００５９】
S-1070において推薦条件修正部２０は、推薦履歴５１の取得要求を作成し、S-1080に進む。推薦履歴５１の取得要求は推薦条件IDを含む。
【００６０】
S-1080において推薦条件修正部２０は推薦履歴記憶部５０に対して推薦履歴５１の取得要求を送信する。推薦履歴記憶部５０は推薦履歴５１の取得要求を受信すると、推薦履歴５１の取得要求に含まれる推薦条件IDに合致する条件IDをもつ推薦履歴５１を推薦条件修正部２０に返す。合致する条件IDを持つ推薦履歴５１がない場合、推薦履歴記憶部５０は「合致なし」を返す。推薦条件修正部２０は推薦履歴記憶部５０より推薦履歴５１もしくは「合致なし」を受信し、S-1090に進む。
【００６１】
S-1090において推薦条件修正部２０は、S-1060にて成功履歴記憶部３０から成功履歴３１を受信すればS-1100に、「合致なし」を受信すればS-1110に進む。
【００６２】
S-1100において推薦条件修正部２０は、削除属性情報判定を実施し、S-1110に進む。属性情報削除の詳細動作については図１３を参照して後述する。
【００６３】
S-1110において推薦条件修正部２０は、S-1080にて推薦履歴記憶部５０から推薦履歴５１を受信すればS-1120に、「合致なし」を受信すればS-1130に進む。
【００６４】
S-1120において推薦条件修正部２０は、追加属性情報判定を実施し、S-1130に進む。属性情報追加の詳細動作については図１４を参照して後述する。
【００６５】
S-1130において推薦条件修正部２０は、削除属性情報判定された属性情報を削除し、追加属性情報判定された属性情報を追加し、処理を終了する。
【００６６】
次に、推薦条件修正フローのS-1100およびS-1120にて行われる、削除属性情報判定および追加属性情報判定についてフローチャートを用いて詳細を説明する。
【００６７】
図１３は推薦条件の削除属性情報判定の処理フローチャートである。
【００６８】
S-101Dにおいて推薦条件修正部２０は、条件情報４１から条件式を抽出し、S-102Dに進む。S-102Dにおいて推薦条件修正部２０は、カウンタiに0をセットし、S-103Dに進む。
【００６９】
S-103Dにおいて推薦条件修正部２０は、条件式のi番目の属性情報の第２成功寄与率を成功履歴３１から算出し、S104に進む。推薦条件修正部２０は、成功履歴記憶部３０に格納されているすべての成功履歴３１を対象に、成功履歴３１内のコンテキスト１３にi番目の属性情報を含む成功履歴３１の数をカウントし、カウント数／成功履歴３１の数を計算することで第２成功寄与率を求める。
【００７０】
S-104Dにおいて推薦条件修正部２０は、全ての条件式の属性情報について第２成功寄与率の算出を終了していればS-106Dへ進み、終了していなければS-105Dに進む。
【００７１】
S-105Dにおいて推薦条件修正部２０は、カウンタiに1を加算してS-103Dに進む。
【００７２】
S-106Dにおいて推薦条件修正部２０は、S-103Dで算出した第２成功寄与率のうち、属性情報削除閾値を下回る属性情報を削除属性情報と判定し、処理を終了する。
【００７３】
図１４は推薦条件の追加属性情報判定の処理フローチャートである。
【００７４】
S-101Aにおいて推薦条件修正部２０は、カウンタiに0をセットし、S-102Aに進む。
【００７５】
S-102Aにおいて推薦条件修正部２０は、推薦履歴記憶部５０から取得した推薦履歴５１の中からi番目の推薦履歴５１を取得し、S-103Aに進む。
【００７６】
S-103Aにおいて推薦条件修正部２０は、カウンタjに0をセットし、S-104Aに進む。
【００７７】
S-104Aにおいて推薦条件修正部２０は、S-102Aで取得したi番目の推薦履歴５１の成否情報が「成功」であればS-105Aに、「未成功」であればS-108Aに進む。
【００７８】
S-105Aにおいて推薦条件修正部２０は、i番目の推薦履歴５１のj番目の属性情報を取得し、属性情報の成功数に1を加算し、S-106Aに進む。
【００７９】
S-106Aにおいて推薦条件修正部２０は、i番目の推薦履歴５１の全ての属性情報についてS-105Aの処理を終了していればS-111Aに、終了していなければS-107Aに進む。
【００８０】
S-107Aにおいて推薦条件修正部２０は、カウンタjに1を加算してS-105Aに進む。
【００８１】
S-108Aにおいて推薦条件修正部２０は、i番目の推薦履歴５１のj番目の属性情報を取得し、属性情報の未成功数に1を加算し、S-109Aに進む。
【００８２】
S-109Aにおいて推薦条件修正部２０は、i番目の推薦履歴５１の全ての属性情報についてS-108Aの処理を終了していればS-111Aに、終了していなければS-110Aに進む。
【００８３】
S-110Aにおいて推薦条件修正部２０は、カウンタjに1を加算してS-108Aに進む。
【００８４】
S-111Aにおいて推薦条件修正部２０は、全ての推薦履歴５１について処理を終了していればA-113Aに、終了していなければS-112Aに進む。
【００８５】
S-112Aにおいて推薦条件修正部２０は、カウンタiに1を加算してS-102Aに進む。
【００８６】
S-113Aにおいて推薦条件修正部２０は、各属性情報について第１成功寄与率を算出し、S114Aに進む。推薦条件修正部２０は、各属性対応に、成功数／（成功数＋未成功数）を計算することで第１成功寄与率を求める。
【００８７】
S-114Aにおいて推薦条件修正部２０は、各属性情報のうち第１成功寄与率が、属性情報追加閾値を上回る属性情報を追加属性情報と判定し、処理を終了する。
【００８８】
本実施の形態の推薦条件修正装置１０は、推薦履歴５１に基づく推薦条件のフィードバック修正を前提としながらも、推薦履歴５１を利用せずに削除属性情報判定を行えるようになる。その結果、推薦条件修正システム９０は、推薦数の拡大を行って「推薦成功数」の向上を計る一方、推薦履歴５１が集積されてフィードバックがされるまでの間の「推薦成功率」の低下を抑制することが可能となる。その理由は、推薦条件修正装置１０は、成功履歴記憶部３０に蓄積された成功履歴３１を用いて削除属性情報判定を行うからである。
【００８９】
＜第１の実施形態の変形＞
第１の実施形態の推薦条件修正装置１０は、推薦条件が複数あり得ることを前提としていた。推薦条件修正装置１０は、推薦条件が一つであることを前提として実装されてもよい。この場合、例えば、推薦履歴５１や成功履歴３１は、条件IDを包含する必要はなく、推薦条件修正部２０等は、条件IDを照合する処理などは不要となる。
【００９０】
また、推薦条件修正装置１０は、推薦履歴５１から算出される推薦成功率を考慮して、削除属性情報判定を行ってもよい。ここで、推薦成功率は、推薦履歴記憶部５０に格納されている推薦履歴５１のうち、推薦成否の情報が「成功」を示す推薦履歴５１の数の割合である。具体的には、推薦条件修正部２０は、推薦成功率を算出し、この値が所定閾値以下である場合に限り、第１の実施形態と同様の削除属性情報判定を行ってもよい。
【００９１】
この仕組みにより、推薦条件修正装置１０は、推薦成功率が十分高い場合に、推薦条件を修正して推薦成功率を下げてしまうリスクを回避できる。
【００９２】
さらに、推薦条件修正装置１０は、追加属性情報判定において、属性追加の条件に、追加対象となる属性情報の第２寄与率が所定値以上であることを追加してもよい。この仕組みにより、推薦条件修正装置１０は、属性情報の追加を慎重に行うことができる。
【００９３】
＜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図面を参照して詳細に説明する。
【００９４】
図１５は、本発明の第２の実施の形態の推薦条件修正システム９０のブロック図である。図１５が示す推薦条件修正システム９０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、推薦実行装置１７と、成功履歴入力端末１６とを含む。
【００９５】
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７０と、推薦履歴記憶部５０と、成功履歴登録部８０と、成功履歴記憶部３０と、推薦条件修正部２０とを含む。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、条件記憶部４０と、検索部７０と、推薦履歴記憶部５０と、成功履歴登録部８０と、成功履歴記憶部３０と、推薦条件修正部２０は、コンピュータが備える中央処理装置が、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されてもよい。推薦履歴記憶部５０、条件記憶部４０と成功履歴記憶部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。
【００９６】
本発明の第２の実施の形態における、登録部６０、条件記憶部４０、推薦履歴記憶部５０、成功履歴記憶部３０、推薦条件修正部２０は第１の実施の形態と同様である。以下、第１の実施の形態との差分となる、検索部７０と成功履歴登録部８０について説明する。
【００９７】
検索部７０は、ユーザ端末１５からユーザのコンテキスト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、推薦履歴５１を作成するとともに、条件情報４１を推薦実行装置１７に送信する。
【００９８】
例えば、図５が示す複数の条件情報４１が条件記憶部４０に記憶されている場合、検索部７０は、図３が示すコンテキスト１３を受信すると、コンテキスト１３が「位置＝駅、年齢＝50代、性別＝男性、歩数＝１０００、健康状態＝良好」に合致する条件情報４１を取得する。
【００９９】
取得される条件情報４１は、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の条件情報４１である。
【０１００】
検索部７０は、コンテキスト１３および条件情報４１から推薦履歴５１を作成し、推薦履歴記憶部５０に記憶させる。ここで、検索部７０は、作成する推薦履歴５１の条件IDおよびコンテキスト１３に、条件情報４１から得た条件IDおよびユーザ端末１５から受信したコンテキスト１３をおのおの設定する。検索部７０は、推薦履歴５１の推薦成否情報に、「未成功」の情報を設定する。例えば、図３が示すコンテキスト１３と図４が示す条件情報４１を得た場合、検索部７０は図１６が示す推薦履歴５１を生成する。
【０１０１】
さらに、検索部７０は、条件情報４１を推薦実行装置１７に送信する。推薦実行装置１７は、ユーザ端末１５に対して推薦を実行する。
【０１０２】
成功履歴登録部８０は、成功履歴入力端末１６から成功履歴３１を受信し、成功履歴３１に対応する推薦履歴５１が推薦履歴記憶部５０に存在するかを判定する。
【０１０３】
成功履歴３１は推薦条件ID、期待行動時のコンテキスト１３からなり、ユーザが、システム運用者が期待する行動を取った場合に受信する。
【０１０４】
図１７は、成功履歴３１の一例を示す。図１７が示す成功履歴３１は、推薦条件１の条件IDで示される推薦条件をもつシナリオ１２に対するユーザ1の成功履歴３１である。この成功履歴３１は、期待行動時のコンテキスト１３が「位置＝公園、年齢＝50代、性別＝男、歩数＝３０００、健康状態＝良好」であることを示している。
【０１０５】
推薦履歴記憶部５０が、図６が示す推薦履歴５１を記憶しており、成功履歴登録部８０が、図１７が示す成功履歴３１を受信した場合、条件IDおよびユーザIDの合致する推薦履歴５１が見つかる。成功履歴３１に対応する推薦履歴５１が見つかった場合、成功履歴登録部８０は、成功履歴３１に対応する推薦履歴記憶部５０の推薦履歴５１の推薦成否情報を「成功」に更新する。
【０１０６】
例えば、図６が示す推薦履歴５１を推薦履歴記憶部５０が記憶しており、成功履歴登録部８０が、図１７が示す成功履歴３１を受信した場合、成功履歴登録部８０は、成功履歴３１の「条件ID＝推薦条件1、ユーザID＝ユーザ1」に合致する推薦履歴５１の推薦成否情報を未成功から成功に更新する。この推薦履歴５１は、「条件IDが推薦条件1、推薦時コンテキスト１３が、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」の推薦履歴５１である。
【０１０７】
成功履歴３１に対応する推薦履歴５１が見つからなかった場合、成功履歴登録部８０は、成功履歴３１を成功履歴記憶部３０に記憶させる。
【０１０８】
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。
【０１０９】
このユーザ端末１５は、入力装置の値に変化がある度もしく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、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７０等が記憶していてもよい。この場合、例えば、検索部７０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。
【０１１０】
成功履歴入力端末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、成功履歴３１を作成し、それを推薦条件修正装置１０へ送信する。
【０１１１】
成功履歴入力端末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。成功履歴入力端末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、成功履歴入力端末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、成功履歴３１を作成してもよい。
【０１１２】
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。本実施の形態のシステムの動作は、シナリオ１２を登録するシナリオ登録フローと、ユーザのコンテキスト１３を受信する度に行うコンテキスト処理フロー、成功履歴３１を受信する度に行う成功履歴処理フローと、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。
【０１１３】
シナリオ登録フローと推薦条件修正フローは、第１の実施の形態と同様である。以下、ユーザコンテキスト処理フローと成功履歴処理フローについて説明する。
【０１１４】
図１８は第２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。
【０１１５】
S-201Uにおいて検索部７０は、コンテキスト１３をユーザ端末１５から受信し、S-202Uに進む。
【０１１６】
S-202Uにおいて検索部７０は、S-201U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、S-203Uに進む。コンテキスト１３に合致する条件情報４１とは、当該コンテキスト１３が、条件情報４１が包含する条件式を満足する条件情報４１を意味する。
【０１１７】
S-203Uにおいて検索部７０は、S-202Uの検索の結果、合致する条件情報４１があれば、S-204Uに進み、なければ処理を終了する。
【０１１８】
S-204Uにおいて検索部７０は、コンテキスト１３および条件情報４１から推薦履歴５１を作成しS-205Uに進む。ここで、検索部７０は、作成する推薦履歴５１の条件IDおよびコンテキスト１３に、条件情報４１から得た条件IDおよびユーザ端末１５から受信したコンテキスト１３をおのおの設定する。検索部７０は、推薦履歴５１の推薦成否情報に、「未成功」の情報を設定する。
【０１１９】
S-205Uにおいて検索部７０は、S-204Uで生成した推薦履歴５１を推薦履歴記憶部５０に記憶させ、S-206Uに進む。
【０１２０】
S-206Uにおいて検索部７０は、推薦実行装置１７に条件情報４１を送信し、処理を終了する。
【０１２１】
図１９は第２の実施の形態にかかるシステムの動作を示す成功履歴処理フローチャートである。
【０１２２】
S-201sにおいて成功履歴登録部８０は、成功履歴３１を成功履歴入力端末１６から受信し、S-202sに進む。
【０１２３】
S-202sにおいて成功履歴登録部８０は、成功履歴３１から推薦履歴５１の検索要求を作成し、S-203sに進む。推薦履歴５１の検索要求は成功履歴３１に含まれる推薦条件IDおよびユーザIDを含む。
【０１２４】
S-203sにおいて成功履歴登録部８０は、推薦履歴記憶部５０から推薦履歴５１の検索要求と同じ推薦条件ID、ユーザIDを含む推薦履歴５１を検索し、S-204sに進む。
【０１２５】
S-204sにおいて成功履歴登録部８０は、S-203sの結果、合致する推薦履歴５１があればS-205sに進み、なければ-206sに進む。
【０１２６】
S-205sにおいて成功履歴登録部８０は、受信した成功履歴３１と同じ推薦条件ID、ユーザIDを含む推薦履歴記憶部５０の推薦履歴５１の推薦成否情報を「成功」に更新し、処理を終了する。
【０１２７】
S-206sにおいて成功履歴登録部８０６０は、受信した成功履歴３１を成功履歴記憶部３０に記憶させ、処理を終了する。
【０１２８】
第２の実施形態の推薦条件修正装置１０は、当該装置自身が自動的に推薦履歴５１および成功履歴３１を蓄積できる。その結果、推薦条件の修正時期の自由度が向上し、管理者の推薦履歴５１および成功履歴３１の作成・維持負担が軽減する。
【０１２９】
その理由は、推薦条件修正装置１０が、管理者端末１１よりシナリオ１２、ユーザ端末１５からコンテキスト１３、成功履歴入力端末１６から成功履歴３１を受信して、推薦履歴５１を作成し、推薦履歴５１および成功履歴３１を蓄積していくからである。
【０１３０】
＜第３の実施の形態＞
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１３１】
図２０は、本発明の第３の実施の形態の推薦条件修正システム９０のブロック図である。図２０が示す推薦条件修正システム９０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、推薦条件修正装置１０、推薦実行装置１７とを含む。
【０１３２】
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７０と、推薦履歴記憶部５０と、成功履歴登録部８０と、成功履歴記憶部３０と、推薦条件修正部２０とを含む。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、条件記憶部４０と、検索部７０と、推薦履歴記憶部５０と、成功履歴登録部８０と、成功履歴記憶部３０と、推薦条件修正部２０は、コンピュータが備える中央処理装置が、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されてもよい。推薦履歴記憶部５０、条件記憶部４０と成功履歴記憶部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。
【０１３３】
本発明の第３の実施の形態における、条件記憶部４０、検索部７０、推薦履歴記憶部５０、成功履歴登録部８０、成功履歴記憶部３０、推薦条件修正部２０は第２の実施の形態と同様である。以下、第２の実施の形態との差分となる、登録部６０、検索部７０、成功履歴登録部８０について説明する。
【０１３４】
登録部６０は、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２１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、推薦情報と、期待条件とを含む。
【０１３５】
シナリオID、推薦条件および推薦情報は、第１の実施の形態と同様の情報である。
【０１３６】
期待条件は、期待条件IDと条件式を含む情報である。期待条件IDは期待条件を区別するための情報である。条件式は、推薦を行った結果として、ユーザに期待する状態を、コンテキスト１３の一部または全てを用いて表現する。推薦条件修正装置１０は、コンテキスト１３が期待条件に合致するユーザは期待行動をとったと判断する。
【０１３７】
例えば、図２１が示すシナリオ１２の場合、推薦状研修正システム９０は、コンテキスト１３が「位置=駅&年齢=50代&健康状態=良好」に合致するユーザに対して推薦情報1で示される推薦を行う。その結果、コンテキスト１３が「位置=公園」になったユーザは、期待行動をとったと判断される。すなわち、図２１のシナリオ１２における推薦情報１は、ユーザを公園に導くための情報である。
【０１３８】
条件情報４１は、シナリオID、条件ID、条件式、および、条件種別を、含む情報である。第１の実施の形態において、条件情報４１は推薦条件に対応して存在していたが、第３の実施の形態においては、条件情報４１は推薦条件および期待条件の両者に対応して作成される。そして、条件種別は、その条件情報４１が推薦条件および期待条件のいずれに対応しているのかを示す。また、紐付け情報は、シナリオ１２の推薦条件ＩＤが格納される。図２２は、条件情報４１の一例を示す。
【０１３９】
登録部６０は、シナリオ１２よりシナリオID、推薦条件ID、推薦条件の条件式、推薦情報、期待条件ID、期待条件の条件式を取得する。そして、登録部６０は、「シナリオID=シナリオID、条件ID=推薦条件ID、条件式=推薦条件の条件式、条件種別=推薦条件、紐付け情報=推薦情報ID」とした、条件情報４１を作成する。さらに、登録部６０は、「シナリオID=シナリオID、条件ID=期待条件ID、条件式=期待条件の条件式、条件種別=期待条件、紐付け情報=推薦条件ID」とした条件情報４１も作成する。
【０１４０】
条件記憶部４０は、１以上の条件情報４１を記憶する。図２２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２２は、推薦条件１、推薦条件２、期待条件1、期待条件2という4つの条件情報４１を条件記憶部４０が記憶する場合の例を示す。
【０１４１】
検索部７０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を取得する。合致する条件情報４１の条件種別が推薦条件の場合、検索部７０は、推薦履歴５１を作成するとともに、条件情報４１を推薦実行装置１７に送信する。条件種別が期待条件の場合、検索部７０は、コンテキスト１３と条件情報４１を成功履歴登録部８０に送信する。
【０１４２】
例えば、図２２が示す複数の条件情報４１が条件記憶部４０に記憶されている場合、検索部７０は、図２３Ａが示すコンテキスト１３を受信すると、コンテキスト１３が「位置＝駅、年齢＝50代、性別＝男性、歩数＝１０００、健康状態＝良好」に合致する条件情報４１を取得する。
【０１４３】
この場合、取得される条件情報４１は、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の条件情報４１である。条件情報４１の条件種別が推薦条件であるため、検索部７０は、推薦履歴５１を作成するとともに、推薦実行装置１７に条件情報４１を送信する。推薦実行装置１７は、推薦を実行する。
【０１４４】
検索部７０は、図２３Ｂが示すコンテキスト１３を受信すると、コンテキスト１３が「位置＝公園、年齢＝50代、性別＝男性、歩数＝３０００、健康状態＝良好」に合致する条件情報４１を取得する。この場合、取得される条件情報４１は、条件IDが期待条件1、シナリオIDがシナリオ1、条件式が「位置=公園」紐付け情報が推薦条件1の条件情報４１である。条件情報４１の条件種別が期待条件であるため、成功履歴登録部８０に条件情報４１およびコンテキスト１３を送信する。
【０１４５】
成功履歴登録部８０は、条件情報４１とコンテキスト１３を受信し、条件情報４１とコンテキスト１３から成功履歴３１を生成する。成功履歴登録部８０は、条件情報４１から抽出した紐付け情報（推薦条件ＩＤ）とコンテキスト１３から成功履歴３１を生成する。
【０１４６】
図２４が示す条件情報４１と図２５が示すコンテキスト１３を受信した場合、成功履歴登録部８０は、条件情報４１から紐付け情報（推薦条件ＩＤ）の推薦条件1を抽出し、コンテキスト１３と合わせて図２６が示す成功履歴３１を作成する。
【０１４７】
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。本実施の形態のシステムの動作は、シナリオ１２を登録するシナリオ登録フローと、ユーザのコンテキスト１３を受信する度に行うユーザコンテキスト処理フロー、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。
【０１４８】
シナリオ登録フローと推薦条件修正フローは、第１の実施のシステムと同様である。以下、ユーザコンテキスト処理フローについて説明する。
【０１４９】
図２７は第３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。
【０１５０】
S-301Uにおいて検索部７０は、ユーザのコンテキスト１３を受信し、S-302Uに進む。
【０１５１】
S-302Uにおいて検索部７０は、S-301U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、S-303Uに進む。
【０１５２】
S-303Uにおいて検索部７０は、S-302Uの検索の結果、合致する条件情報４１の条件種別が推薦条件の場合S-304Uに進み、そうでなければS-307Uに進む。
【０１５３】
S-304Uにおいて検索部７０は、コンテキスト１３および条件情報４１から推薦履歴５１を作成しS-305Uに進む。ここで、検索部７０は、作成する推薦履歴５１の条件IDおよびコンテキスト１３に、条件情報４１から得た条件IDおよびユーザ端末１５から受信したコンテキスト１３をおのおの設定する。検索部７０は、推薦履歴５１の推薦成否情報に、「未成功」の情報を設定する。
【０１５４】
S-305Uにおいて検索部７０は、S-304Uで生成した推薦履歴５１を推薦履歴記憶部５０に記憶させ、S-306Uに進む。
【０１５５】
S-306Uにおいて検索部７０は、推薦実行装置１７に条件情報４１を送信し、処理を終了する。
【０１５６】
S-307Uにおいて検索部７０は、S-302Uの検索の結果、合致する条件情報４１の条件種別が期待条件の場合、コンテキスト１３および条件情報４１を成功履歴登録部８０に送信してS-308Uに進み、合致する条件情報４１が無ければ処理を終了する。
【０１５７】
S-308Uにおいて成功履歴登録部８０は、受信したコンテキスト１３および条件情報４１から成功履歴３１を生成し、S-309sに進む。成功履歴登録部８０は、条件情報４１から抽出した紐付け情報とコンテキスト１３から成功履歴３１を生成する。
【０１５８】
S-309Uにおいて成功履歴登録部８０は、成功履歴３１から推薦履歴検索要求を作成し、S-310sに進む。推薦履歴検索要求は成功履歴３１に含まれる推薦条件IDおよびユーザIDを含む。
【０１５９】
S-310Uにおいて成功履歴登録部８０は、推薦履歴記憶部５０から推薦履歴検索要求と同じ推薦条件ID、ユーザIDを含む条件情報４１を検索し、S-311Uに進む。
【０１６０】
S-311Uにおいて成功履歴登録部８０は、S-310Uの結果、合致する条件情報４１があればS-312Uに進み、なければS-313Uに進む。
【０１６１】
S-312Uにおいて成功履歴登録部８０は、成功履歴３１と同じ推薦条件ID、ユーザIDを含む推薦履歴記憶部５０の推薦履歴５１の推薦成否情報を「成功」に更新し、処理を終了する。
【０１６２】
S-313Uにおいて成功履歴登録部８０は、成功履歴３１を成功履歴記憶部３０に記憶させ、処理を終了する。   第３の実施の推薦条件修正装置１０は、当該装置自身が自動的に推薦履歴５１および成功履歴３１を蓄積できる。その結果、推薦条件の修正時期の自由度が向上し、管理者等の推薦履歴５１および成功履歴３１の作成・維持負担が軽減する。さらに、成功履歴入力端末１６から成功履歴３１を入力する必要がなくなり、一層、管理者等の推薦履歴５１および成功履歴３１の作成・維持負担が軽減する。
【０１６３】
その理由は、推薦条件修正装置１０が、管理者端末１１よりシナリオ１２、ユーザ端末１５からコンテキスト１３を受信して、推薦履歴５１を作成し、推薦履歴５１および成功履歴３１を蓄積していくからである。
【０１６４】
＜第４の実施の形態＞
次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１６５】
図２８は、本発明の第４の実施の形態の推薦条件修正装置１０のブロック図である。本実施の形態の推薦条件修正装置１０は、条件記憶部４０と、推薦履歴記憶部５０と、成功履歴記憶部３０と、推薦条件修正部２０を備える。
【０１６６】
条件記憶部４０は、複数の属性を包含する、ユーザ情報であるコンテキスト１３の１以上の属性の値の範囲を指定する推薦条件を格納する。推薦履歴記憶部５０は、コンテキスト１３が推薦条件を満たすことによって、所定の行動を促す推薦情報を出力されたユーザである対象ユーザのおのおの対応に、当該対象ユーザのコンテキスト１３の各属性の値および当該対象ユーザが所定の行動をとったか否かを示す成否情報を含む推薦履歴５１を格納する。成功履歴記憶部３０は、対象ユーザ以外で所定の行動をとったユーザである成功ユーザのおのおの対応に、当該成功ユーザのコンテキスト１３の各属性の値を格納する。
【０１６７】
推薦条件修正部２０は、推薦履歴記憶部５０に格納されているすべての推薦履歴５１のコンテキスト１３に含まれる各属性の各値対応に、コンテキスト１３の当該属性が当該値である推薦履歴５１のうち、所定の行動をとったことを示す推薦履歴５１の割合を示す第１寄与率を算出する。さらに、推薦条件修正部２０は、推薦条件内の各属性対応に、成功履歴３１のうち、コンテキスト１３の当該属性の値が推薦条件と一致する成功履歴３１の割合を示す第２寄与率を算出し、第１寄与率および第２寄与率に基づいて推薦条件を修正する。
【０１６８】
本発明によれば、推薦条件を効果的に修正することができる推薦条件修正装置１０を実現できる。例えば、当該装置は、「推薦成功率」の低下を抑えつつ、「推薦成功数」の向上を図ることが可能となる。その理由は、推薦条件修正装置１０は、成功履歴記憶部３０に蓄積された成功履歴３１を用いて削除属性情報判定を行うからである。
【０１６９】
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。
【産業上の利用可能性】
【０１７０】
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条件修正システム９０に適用できる。【０１７１】
この出願は、２０１１年１２月１５日に出願された日本出願特願２０１１−２７４７９３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。
【符号の説明】
【０１７２】
１０    推薦条件修正装置
１１    管理者端末
１５    ユーザ端末
１６    成功履歴入力端末
１７    推薦実行装置
２０    推薦条件修正部
３０    成功履歴記憶部
３１    成功履歴
４０    条件記憶部
４１    条件情報
５０    推薦履歴記憶部
５１    推薦履歴
６０    登録部
７０    検索部
８０    成功履歴登録部
９０    推薦条件修正システム
【図１】
2013088682.tif 000003
【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】
2013088682.tif 000012
【図１１】
2013088682.tif 000013
【図１２Ａ】
2013088682.tif 000014
【図１２Ｂ】
2013088682.tif 000015
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2013088682.tif 000020
【図１８】
2013088682.tif 000021
【図１９】
2013088682.tif 000022
【図２０】
2013088682.tif 000023
【図２１】
2013088682.tif 000024
【図２２】
2013088682.tif 000025
【図２３Ａ】
2013088682.tif 000026
【図２３Ｂ】
2013088682.tif 000027
【図２４】
2013088682.tif 000028
【図２５】
2013088682.tif 000029
【図２６】
2013088682.tif 000030
【図２７】
2013088682.tif 000031
【図２８】
2013088682.tif 000032
【国際調査報告】
2013088682.tif 000033
2013088682.tif 000034
2013088682.tif 000035
2013088682.tif 000036