(57)【要約】【課題】ユーザの多様な要求に対して、ユーザに推薦すべき推薦アイテムを適切に決定することができるようにする。【解決手段】  比較の元になるずらし中心特徴ベクトル２１のうち、例えば、ユーザにより変更が指定された「価格」に対応する第１成分の成分値である2000に対して、ユーザにより指定された更新量、即ち、ずらしベクトル２３の「価格」の成分値0.7を乗算し、その結果得られる1400を、「価格」に対応する第１成分の新たな成分値となり、その結果、ベクトル２５に更新される。その後、更新後の中心特徴ベクトル２５と、複数のアイテムのそれぞれとのアイテム特徴ベクトルとの類似度が演算され、演算された類似度が所定の条件を満たすアイテム特徴ベクトルに対応するアイテムが、推薦アイテムとして決定される。本発明は、ワイン等のアイテムを推薦する推薦システムに適用可能である。【選択図】図８
2006190126.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アイテムについてのＮ個（Ｎは、１以上の整数値）の属性のそれぞれを、Ｎ個の成分のうちの所定の１成分とするベクトルを標準形のベクトルとして、
比較の元になる前記標準形のベクトルを比較元ベクトルとして、
複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す複数の前記標準形のベクトルのそれぞれを比較相手ベクトルとして、
比較元ベクトル、および、複数のアイテムのそれぞれについての前記比較相手ベクトルを用いて、複数の前記アイテムの中から前記ユーザに推薦すべき推薦アイテムを決定する情報処理装置において、
前記比較元ベクトルのＮ個の前記成分のうちの、ユーザにより変更が指定された第１の属性に対応する成分の成分値を、前記ユーザにより指定された第１の更新量を用いて更新する更新手段と、
前記更新手段により更新された前記比較元ベクトル自身またはその一部分と、複数の前記アイテムについての前記比較相手ベクトルのそれぞれ自身またはその一部分との類似度を演算し、前記類似度が所定の条件を満たす前記比較相手ベクトルに対応するアイテムを、前記推薦アイテムとして決定する推薦手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記更新手段は、さらに、前記比較元ベクトルのＮ個の前記成分のうちの、前記第１の属性と相関がある第２の属性に対応する第２の成分の成分値を、前記第１の更新量と前記相関とに応じて決定される第２の更新量を用いて更新する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記ユーザにより前記第１の属性として複数の属性が指定され、複数の前記第１の属性のそれぞれ毎に、前記第１の更新量のそれぞれが個別に指定された場合、
前記更新手段は、前記比較元ベクトルのＮ個の前記成分のうちの、複数の前記第１の属性のそれぞれに対応する複数の成分のそれぞれの成分値を、対応する前記第１の更新量を用いてそれぞれ更新する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記推薦手段は、前記標準形のベクトルのＮ個の前記成分のそれぞれに対して予め設定されている各重みをさらに利用して、前記比較元ベクトル自身またはその一部分と、前記比較相手ベクトル自身またはその一部分との類似度を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記推薦手段は、さらに、前記標準形のベクトルのＮ個の前記成分のそれぞれに対して予め設定されている前記各重みのうちの、前記第１の属性に対応する前記第１の成分に対して設定されている重みの量を調整し、調整後の前記各重みを利用して、前記比較元ベクトル自身またはその一部分と、前記比較相手ベクトル自身またはその一部分との類似度を演算する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記推薦手段は、
前記比較元ベクトルのＮ個の前記成分の中から、前記第１の成分を少なくとも含む１以上の成分のそれぞれを抽出し、抽出された１以上の前記成分からなる第１のベクトルを生成し、
複数の前記比較相手ベクトルのうちの比較の対象となる１つのベクトルのＮ個の前記成分の中から、前記比較元ベクトルで抽出対象とされた１以上の前記成分と同一の1以上の成分のそれぞれを抽出し、抽出された１以上の前記成分からなる第２のベクトルを生成し、
前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの類似度を演算し、演算された前記類似度が所定の条件を満たす場合、前記第２のベクトルに対応するアイテムを、前記推薦アイテムとして決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
アイテムについてのＮ個（Ｎは、１以上の整数値）の属性のそれぞれを、Ｎ個の成分のうちの所定の１成分とするベクトルを標準形のベクトルとして、
比較の元になる前記標準形のベクトルを比較元ベクトルとして、
複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す複数の前記標準形のベクトルのそれぞれを比較相手ベクトルとして、
比較元ベクトル、および、複数のアイテムのそれぞれについての前記比較相手ベクトルを用いて、複数の前記アイテムの中から前記ユーザに推薦すべき推薦アイテムを決定する情報処理装置の情報処理方法において、
前記比較元ベクトルのＮ個の前記成分のうちの、ユーザにより変更が指定された属性に対応する成分の成分値を、前記ユーザにより指定された更新量を用いて更新する更新ステップと、
前記更新ステップの処理により更新された前記比較元ベクトル自身またはその一部分と、複数の前記アイテムについての前記比較相手ベクトルのそれぞれ自身またはその一部分との類似度を演算し、前記類似度が所定の条件を満たす前記比較相手ベクトルに対応するアイテムを、前記推薦アイテムとして決定する推薦ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
アイテムについてのＮ個（Ｎは、１以上の整数値）の属性のそれぞれを、Ｎ個の成分のうちの所定の１成分とするベクトルを標準形のベクトルとして、
比較の元になる前記標準形のベクトルを比較元ベクトルとして、
複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す複数の前記標準形のベクトルのそれぞれを比較相手ベクトルとして、
比較元ベクトル、および、複数のアイテムのそれぞれについての前記比較相手ベクトルを用いて、複数の前記アイテムの中から前記ユーザに推薦すべき推薦アイテムを決定する推薦装置を制御するコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記比較元ベクトルのＮ個の前記成分のうちの、ユーザにより変更が指定された属性に対応する成分の成分値を、前記ユーザにより指定された更新量を用いて更新する更新ステップと、
前記更新ステップの処理により更新された前記比較元ベクトル自身またはその一部分と、複数の前記アイテムについての前記比較相手ベクトルのそれぞれ自身またはその一部分との類似度を演算し、前記類似度が所定の条件を満たす前記比較相手ベクトルに対応するアイテムを、前記推薦アイテムとして決定する推薦ステップと
を含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、ユーザの多様な要求に対して、ユーザに推薦すべき推薦アイテムを適切に決定することができる情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報処理システムのひとつとして、ユーザにアイテムを推薦するシステム（以下、単に推薦システムと称する）が普及してきている（例えば特許文献１参照）。アイテムとは、例えばユーザが購入可能な商品等を指し、特許文献１ではコンテンツとされている。なお、アイテムの詳細については後述する。
【０００３】
ユーザの要求は多様化しており、近年、ユーザに一度推薦または呈示されたアイテムや、ユーザが用意したアイテムに対して、それと類似するアイテムであるが、一部の特徴が異なるアイテムの推薦もして欲しい、といった要求が数多く挙げられている。
【０００４】
具体的に例えば、「所定のアイテムに対して、品質等は類似するが、価格がもっと安いアイテムを推薦して欲しい」等の要求が数多く挙げられている。
【特許文献１】特開２００４−３４３３２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１を含む従来の推薦システムでは、ユーザに一度推薦されたアイテム或いはユーザが用意したアイテムに対して、それと類似するアイテムを単に推薦できるだけであり、それと類似するが特徴が一部異なるアイテムの推薦をすることは非常に困難である、といった課題があった。即ち、特許文献１を含む従来の推薦システムでは、上述したユーザの要求に十分に応えることはできない、といった課題があった。
【０００６】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの多様な要求に対して、ユーザに推薦すべき推薦アイテムを適切に決定することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の情報処理装置は、アイテムについてのＮ個（Ｎは、１以上の整数値）の属性のそれぞれを、Ｎ個の成分のうちの所定の１成分とするベクトルを標準形のベクトルとして、比較の元になる標準形のベクトルを比較元ベクトルとして、複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す複数の標準形のベクトルのそれぞれを比較相手ベクトルとして、比較元ベクトル、および、複数のアイテムのそれぞれについての比較相手ベクトルを用いて、複数のアイテムの中からユーザに推薦すべき推薦アイテムを決定する情報処理装置であって、比較元ベクトルのＮ個の成分のうちの、ユーザにより変更が指定された第１の属性に対応する成分の成分値を、ユーザにより指定された第１の更新量を用いて更新する更新手段と、更新手段により更新された比較元ベクトル自身またはその一部分と、複数のアイテムについての比較相手ベクトルのそれぞれ自身またはその一部分との類似度を演算し、演算された類似度が所定の条件を満たす比較相手ベクトルに対応するアイテムを、推薦アイテムとして決定する推薦手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
更新手段は、さらに、比較元ベクトルのＮ個の成分のうちの、第１の属性と相関がある第２の属性に対応する第２の成分の成分値を、第１の更新量と相関とに応じて決定される第２の更新量を用いて更新するようにすることができる。
【０００９】
ユーザにより第１の属性として複数の属性が指定され、複数の第１の属性のそれぞれ毎に、第１の更新量のそれぞれが個別に指定された場合、更新手段は、比較元ベクトルのＮ個の成分のうちの、複数の第１の属性のそれぞれに対応する複数の成分のそれぞれの成分値を、対応する第１の更新量を用いてそれぞれ更新するようにすることができる。
【００１０】
推薦手段は、標準形ベクトルのＮ個の成分のそれぞれに対して予め設定されている各重みをさらに利用して、比較元ベクトル自身またはその一部分と、比較相手ベクトル自身またはその一部分との類似度を演算するようにすることができる。
【００１１】
推薦手段は、さらに、標準形のベクトルのＮ個の成分のそれぞれに対して予め設定されている各重みのうちの、第１の属性に対応する第１の成分に対して設定されている重みの量を調整し、調整後の各重みを利用して、比較元ベクトル自身またはその一部分と、比較相手ベクトル自身またはその一部分との類似度を演算するようにすることができる。
【００１２】
推薦手段は、比較元ベクトルのＮ個の成分の中から、第１の成分を少なくとも含む１以上の成分のそれぞれを抽出し、抽出された１以上の前記成分からなる第１のベクトルを生成し、複数の比較相手ベクトルのうちの比較の対象となる１つのベクトルのＮ個の成分の中から、比較元ベクトルで抽出対象とされた１以上の成分と同一の1以上の成分のそれぞれを抽出し、抽出された１以上の成分からなる第２のベクトルを生成し、第１のベクトルと第２のベクトルとの類似度を演算し、演算された類似度が所定の条件を満たす場合、第２のベクトルに対応するアイテムを、推薦アイテムとして決定するようにすることができる。
【００１３】
本発明の情報処理方法は、アイテムについてのＮ個（Ｎは、１以上の整数値）の属性のそれぞれを、Ｎ個の成分のうちの所定の１成分とするベクトルを標準形のベクトルとして、比較の元になる標準形のベクトルを比較元ベクトルとして、複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す複数の標準形のベクトルのそれぞれを比較相手ベクトルとして、比較元ベクトル、および、複数のアイテムのそれぞれについての比較相手ベクトルを用いて、複数のアイテムの中からユーザに推薦すべき推薦アイテムを決定する情報処理装置の情報処理方法であって、比較元ベクトルのＮ個の成分のうちの、ユーザにより変更が指定された第１の属性に対応する成分の成分値を、ユーザにより指定された第１の更新量を用いて更新する更新ステップと、更新ステップの処理により更新された比較元ベクトル自身またはその一部分と、複数のアイテムについての比較相手ベクトルのそれぞれ自身またはその一部分との類似度を演算し、演算された類似度が所定の条件を満たす比較相手ベクトルに対応するアイテムを、推薦アイテムとして決定する推薦ステップとを含むことを特徴とする。
【００１４】
本発明のプログラムは、アイテムについてのＮ個（Ｎは、１以上の整数値）の属性のそれぞれを、Ｎ個の成分のうちの所定の１成分とするベクトルを標準形のベクトルとして、比較の元になる標準形のベクトルを比較元ベクトルとして、複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す複数の標準形のベクトルのそれぞれを比較相手ベクトルとして、比較元ベクトル、および、複数のアイテムのそれぞれについての比較相手ベクトルを用いて、複数のアイテムの中からユーザに推薦すべき推薦アイテムを決定する推薦装置を制御するコンピュータに実行させるプログラムであって、比較元ベクトルのＮ個の成分のうちの、ユーザにより変更が指定された第１の属性に対応する成分の成分値を、ユーザにより指定された第１の更新量を用いて更新する更新ステップと、更新ステップの処理により更新された比較元ベクトル自身またはその一部分と、複数のアイテムについての比較相手ベクトルのそれぞれ自身またはその一部分との類似度を演算し、演算された類似度が所定の条件を満たす比較相手ベクトルに対応するアイテムを、推薦アイテムとして決定する推薦ステップとを含むことを特徴とする。
【００１５】
本発明の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、アイテムについてのＮ個（Ｎは、１以上の整数値）の属性のそれぞれを、Ｎ個の成分のうちの所定の１成分とするベクトルが標準形のベクトルとされ、比較の元になる標準形のベクトルが比較元ベクトルとされ、複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す複数の標準形のベクトルのそれぞれが比較相手ベクトルとされて、比較元ベクトル、および、複数のアイテムのそれぞれについての比較相手ベクトルを用いて、複数のアイテムの中からユーザに推薦すべき推薦アイテムが決定される。詳細には、比較元ベクトルのＮ個の成分のうちの、ユーザにより変更が指定された第１の属性に対応する成分の成分値が、ユーザにより指定された第１の更新量を用いて更新され、更新された比較元ベクトル自身またはその一部分と、複数のアイテムについての比較相手ベクトルのそれぞれ自身またはその一部分との類似度が演算され、演算された類似度が所定の条件を満たす比較相手ベクトルに対応するアイテムが、推薦アイテムとして決定される。
【発明の効果】
【００１６】
以上のごとく、本発明によれば、アイテムをユーザに対して推薦することができる。特に、ユーザの多様な要求に対して、ユーザに推薦すべき推薦アイテムを適切に決定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、請求項に記載の構成要件と、発明の実施の形態における具体例との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、請求項に記載されている発明をサポートする具体例が、発明の実施の形態に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の実施の形態中には記載されているが、構成要件に対応するものとして、ここには記載されていない具体例があったとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、具体例が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００１８】
さらに、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明が、請求項に全て記載されていることを意味するものではない。換言すれば、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明であって、この出願の請求項には記載されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により追加される発明の存在を否定するものではない。
【００１９】
本発明によれば情報処理装置が提供される。この情報処理装置（例えば図３の情報処理装置）は、アイテム（例えば、後述する本実施の形態ではワイン）についてのＮ個（Ｎは、１以上の整数値）の属性（例えば、図５等に示される「価格」、「甘さ」、「辛さ」、「香り」）のそれぞれを、Ｎ個の成分のうちの所定の１成分とするベクトルを標準形のベクトル（例えば、図５等に示される（価格、甘さ、辛さ、香り）といったベクトル）として、比較の元になる前記標準形のベクトルを比較元ベクトル（例えば、図５のベクトル２１）として、複数のアイテムのそれぞれの特徴を示す複数の前記標準形のベクトルのそれぞれを比較相手ベクトルとして、比較元ベクトル、および、複数のアイテムのそれぞれについての前記比較相手ベクトルを用いて、複数の前記アイテムの中から前記ユーザに推薦すべき推薦アイテムを決定する情報処理装置である。詳細には、前記比較元ベクトルのＮ個の前記成分のうちの、ユーザにより変更が指定された第１の属性に対応する成分の成分値を、前記ユーザにより指定された第１の更新量を用いて更新する（例えば、図８の例では、第１の属性は「価格」とされ、第１の更新量はずらしベクトル２３の「価格」の成分値0.7とされている。また例えば、図９の例では、第１の属性は「甘さ」とされ、第１の更新量はずらしベクトル２４の「甘さ」の成分値２とされている）更新手段（例えば、図３のずらしパラメータ演算部１３）と、前記更新手段により更新された前記比較元ベクトル自身またはその一部分と、複数の前記アイテムについての前記比較相手ベクトルのそれぞれ自身またはその一部分との類似度を演算し、演算された類似度が所定の条件を満たす前記比較相手ベクトルに対応するアイテムを、前記推薦アイテムとして決定する推薦手段（例えば、図３の推薦リスト生成部１６）とを備えることを特徴とする。
【００２０】
この情報処理装置の前記更新手段は、さらに、前記比較元ベクトルのＮ個の前記成分のうちの、前記第１の属性と相関がある第２の属性（例えば、図９の例では、「甘さ」と相関のある「辛さ」）に対応する第２の成分の成分値を、前記第１の更新量と前記相関とに応じて決定される第２の更新量（例えば、図９の例では、ずらしベクトル２４の「辛さ」の成分値−２）を用いて更新するようにすることができる。
【００２１】
この情報処理装置において、前記ユーザにより前記第１の属性として複数の属性が指定され、複数の前記第１の属性のそれぞれ毎に、前記第１の更新量のそれぞれが個別に指定された場合（例えば、図２の画像１や画像２が利用されて、「価格」と「味」とが同時に指定された場合）、前記更新手段は、前記比較元ベクトルのＮ個の前記成分のうちの、複数の前記第１の属性のそれぞれに対応する複数の成分のそれぞれの成分値を、対応する前記第１の更新量を用いてそれぞれ更新する（例えば、図１の点線矢印で示されるように、ベクトルI01からベクトルI03に直接更新する）ようにすることができる。
【００２２】
この情報処理装置の前記推薦手段は、前記標準形のベクトルのＮ個の前記成分のそれぞれに対して予め設定されている各重み（例えば、図１０や図１１の効き目ベクトル２７の各成分値が、各重み）をさらに利用して、前記比較元ベクトル自身またはその一部分と、前記比較相手ベクトル自身またはその一部分との類似度を演算するようにすることができる。
【００２３】
この情報処理装置の前記推薦手段は、さらに、前記標準形のベクトルのＮ個の前記成分のそれぞれに対して予め設定されている前記各重みのうちの、前記第１の属性に対応する前記第１の成分に対して設定されている重みの量を調整し（例えば、図１０の例では「価格」が第１の成分（ずらし対象属性）とされていることから、「価格」の成分値を調整し、また図１１の例では、「甘さ」が第１の成分（ずらし対象属性）とされていることから、「甘さ」の成分値を調整し）、調整後の前記各重みを利用して、前記比較元ベクトル自身またはその一部分と、前記比較相手ベクトル自身またはその一部分との類似度を演算するようにすることができる。
【００２４】
この情報処理装置の前記推薦手段は、前記比較元ベクトル（例えば、図８の更新後ずらし中心特徴ベクトル２５）のＮ個の前記成分の中から、前記第１の成分を少なくとも含む１以上のベクトルの成分（例えば、「価格」に対応する第１成分）のそれぞれを抽出し、抽出された１以上の前記成分からなる第１のベクトル（例えば、図１４の一次選抜用ベクトル２５−１）を生成し、複数の前記比較相手ベクトルのうちの比較の対象となる１つのベクトルのＮ個の前記成分の中から、前記比較元ベクトルで抽出対象とされた１以上の前記成分と同一の1以上の成分のそれぞれを抽出し、抽出された１以上の前記成分からなる第２のベクトルを生成し、前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの類似度を演算し、演算された前記類似度が所定の条件を満たす場合、前記第２のベクトルに対応するアイテムを、前記推薦アイテムとして決定するようにすることができる。
【００２５】
本発明によれば、情報処理方法が提供される。この情報処理方法は、上述した本発明の情報処理装置の情報処理方法である。詳細には、この情報処理方法は、前記比較元ベクトルのＮ個の前記成分のうちの、ユーザにより変更が指定された属性に対応する成分の成分値を、前記ユーザにより指定された更新量を用いて更新する更新ステップ（例えば、図４のステップＳ２乃至Ｓ５）と、前記更新ステップの処理により更新された前記比較元ベクトル自身またはその一部分と、複数の前記アイテムについての前記比較相手ベクトルのそれぞれ自身またはその一部分との類似度を演算し、演算された類似度が所定の条件を満たす前記比較相手ベクトルに対応するアイテムを、前記推薦アイテムとして決定する推薦ステップ（例えば、図４のステップＳ７乃至Ｓ１１）とを含むことを特徴とする。
【００２６】
さらに、本発明によれば、上述した本発明の情報処理方法に対応するプログラムや、そのプログラムを記録した記録媒体も提供される。このプログラムは、後述するように、例えば図１８のコンピュータにより実行される。
【００２７】
次に、本発明の実施の形態を説明する前に、本発明の原理について説明する。
【００２８】
なお、本明細書において、アイテムとは、ユーザに提供可能なソフトウエアまたはハードウエア（物品）をいう。例えば、いわゆるコンテンツ、即ち、テレビジョン放送番組、映画、写真、楽曲等（動画像、静止画像、若しくは音声、または、それらの組合せ等）といったソフトウエアも、本明細書でいうアイテムである。また、例えば、ワイン等の物品（ハードウエア）も、本明細書でいうアイテムである。その他、例えば、文章や会話等も、本明細書でいうアイテムである。
【００２９】
ただし、本発明の理解を容易なものとするために、以下、アイテムの具体例を挙げる必要がある場合、所定の容器（例えば750mlの瓶等）に詰められたワイン（葡萄酒）が採用されるとする。
【００３０】
はじめに、従来から一般的に行われているアイテムを推薦するまでの一連の処理（以下、単に推薦処理と称する）の一例について、その概略を説明する。
【００３１】
ただし、説明の簡略上、１台の情報処理装置が推薦処理の全てを実行するとする。
【００３２】
はじめに、従来の情報処理装置は、とあるアイテムの特徴を示すＮ個（Ｎは、１以上の整数値）の情報のそれぞれを基底ベクトルとして、そのアイテムをベクトル化する。その際、従来の情報処理装置は、必要に応じて、そのベクトルの各成分のそれぞれに対して、所定の重み付け手法を利用して重み付けを行う（重み値を与える）。
【００３３】
なお、以下、アイテムがこのようにしてベクトル化された結果得られるベクトルを、アイテム特徴ベクトルと称する。また、以下、アイテムの特徴を示す情報を属性情報と称し、属性情報の種類を、属性と称する。即ち、所定のアイテムに対して、Ｎ個の属性のそれぞれの属性情報が対応付けられている場合、Ｎ個の属性情報の重み値（数値化された結果得られるＮ個の値）を各成分値として有するベクトルが、アイテム特徴ベクトルである。
【００３４】
例えばとあるアイテムがワインの場合には、「価格」、「葡萄の品種」、「味」、「香り」等が属性になる。また、例えば、所定のワインについて、その「価格」が「１万円」であって、「葡萄の品種」が「ａ種」であって、「味」が５段階中の「３」と評価されており、「香り」が５段階中のうちの「２」と評価されているとする。この場合、所定のワインについて、「価格」、「葡萄の品種」、「味」、「香り」のそれぞれの属性についての属性情報が、「１万円」、「ａ種」、「３」、「２」のそれぞれになる。従って、ワインのアイテム特徴ベクトルが（価格、葡萄の品種、味、香り）といったベクトルで表現されると規定されている場合、「１万円」、「ａ種」、「３」、「２」のそれぞれが、α、β、γ、θ（α、β、γ、θは互いに独立した任意の数値）のそれぞれに数値化されて、第１成分乃至第４成分のそれぞれに代入された結果得られるベクトルが、即ち、（α、β、γ、θ）が、所定のワインについてのアイテム特徴ベクトルになる。
【００３５】
なお、Ｎ個の属性のうちの所定の属性について、属性情報がアイテムに対応付けられていない場合、そのアイテムのアイテム特徴ベクトルのうちの所定の属性に対応する成分には、０が代入されるとする。
【００３６】
また、Ｎ個の成分のそれぞれの順番が予め固定化され、その順番に従ってＮ個の成分が配置されて構成されるベクトルを、標準形のベクトルと称する。具体的には例えば、上述した例では、（価格、葡萄の品種、味、香り）といったベクトルが、ワインのアイテム特徴ベクトルの標準形のベクトルになる。
【００３７】
従来の情報処理装置は、このような標準形のアイテム特徴ベクトルを各アイテム毎にそれぞれ生成し、蓄積する。
【００３８】
一方、従来の情報処理装置は、ユーザの過去の履歴や、ユーザ自身により入力された各種情報を利用して、ユーザの嗜好を示す標準形のベクトルを生成する。なお、以下、ユーザの嗜好を示す標準形のベクトルを、ユーザ嗜好ベクトル、または、UPV(User Preference Vector)と称する。
【００３９】
そして、従来の情報処理装置は、このUPVと、蓄積された複数のアイテム特徴ベクトルのそれぞれとの余弦相関などの類似度をそれぞれ求め（マッチング処理を行い）、例えば、類似度が閾値以上であるアイテム特徴ベクトルに対応するアイテムを、ユーザに推薦すべき推薦アイテムとしてユーザに呈示する。
【００４０】
以上、従来の推薦システムにおける推薦処理の概略について説明した。
【００４１】
さらに、ユーザが、例えば、このようにして呈示された推薦アイテムと類似する他のアイテムを推薦して欲しいと要求した場合には、従来の情報処理装置は、この推薦アイテムのアイテム特徴ベクトルと、複数の他のアイテムのアイテム特徴ベクトルのそれぞれとの類似度を求め、類似度が閾値以上であるアイテム特徴ベクトルに対応するアイテムを、推薦アイテムと類似する他のアイテムとしてユーザに呈示できる。
【００４２】
ところが、例えば、上述したように、ユーザが、推薦アイテムと類似するが、一部の特徴が異なる他のアイテムを推薦して欲しいと要求した場合には、そのような要求に応えるための手法が従来存在しないため、従来の情報処理装置では、そのような要求に十分に応えることができない、といった従来の課題が生じてしまうことになる。
【００４３】
そこで、本発明人は、次のような手法を発明した。即ち、装置は、比較の元になる標準形のベクトル（上述した例では、１回目の推薦アイテムのアイテム特徴ベクトル）の各成分のうちの、ユーザにより変更が指定された属性に対応する成分の成分値を、ユーザにより指定された更新量を用いて更新する。即ち、装置は、その成分値を「ずらす」とも言える。そこで、以下、比較の元になる標準形のベクトルを、ずらし中心特徴ベクトルと称する。また、以下、ユーザにより変更が指定された属性を、ずらし対象属性と称し、ユーザにより指定された更新量を、ずらし量と称する。その後、装置は、ずらし対象属性の成分値がずらし量に応じて更新されたずらし中心特徴ベクトルと、複数の他のアイテムについてのアイテム特徴ベクトルのそれぞれとの類似度を演算し、演算された類似度が所定の条件を満たすアイテム特徴ベクトルに対応するアイテムを、推薦アイテムとして決定する。以上の一連の処理に対応する手法が、本発明人により新たに発明された手法である。
【００４４】
以下、図１と図２とを参照して、本発明の手法について、具体例を用いてさらに説明する。
【００４５】
図１と図２は、本発明の手法がワインの推薦に適用された場合の一具体例を示している。
【００４６】
なお、図１と図２の例では、説明の簡略上、ワインの標準形のアイテム特徴ベクトルは、（味、価格）といったベクトルとされているとする。
【００４７】
このように、ここでは、ワインの標準形のアイテム特徴ベクトルが２次元のベクトル（第１成分と第２成分とからなるベクトル）であることから、図１においては、第１成分である「味」を縦軸として、第２成分である「価格」を横軸とした平面上に、各ワインのアイテム特徴ベクトルの例がそれぞれ示されている。即ち、△（三角印）が、比較元のワインのアイテム特徴ベクトル、即ち、ずらし中止特徴ベクトルを示している。また、●（黒丸印）が、比較相手となるワインのアイテム特徴ベクトルを示している。
【００４８】
なお、各ワインのそれぞれについて、その販売者や推薦システムのサービス提供者等が予め試飲を行い、その試飲結果に基づいて「味」の評価値として０乃至５のうちの当てはまると判断した数値を決定しており、その決定された数値がそのまま、アイテム特徴ベクトルの「味」に対応する第１成分の成分値に代入されているとする。ただし、「味」については、図１に示されるように、数値が高くなるほど、「甘い」ワインであることを示し、数値が低くなるほど、「苦い」ワインであることを示している。
【００４９】
また、各ワインのそれぞれの価格が、０乃至５の範囲で正規化された結果得られる値が、アイテム特徴ベクトルの「価格」に対応する第２成分の成分値に代入されているとする。
【００５０】
図１において、例えばいま、比較元のワインのオリジナルの特徴ベクトル、即ち、更新前（ずらし前）のずらし中心特徴ベクトルがベクトルI01であるとする。この場合、図１から明らかなように、ずらし中心特徴ベクトルI01と類似するアイテム特徴ベクトルは、３つのベクトルI1乃至I３である。従って、更新前（ずらし前）の段階では、即ち、従来においては、アイテム特徴ベクトルI1乃至I3のそれぞれに対応する３つのワインが推薦アイテムとしてユーザに呈示されることになる。
【００５１】
具体的には例えば、アイテム特徴ベクトルI1乃至I3のそれぞれに対応するワインは、「シャトー○○」、「シャトー○×」、および「シャトー○○△」のそれぞれの名称を有するワインであるとする。この場合、例えば、図２に示される画像１がユーザに呈示されることになる。
【００５２】
即ち、図２は、本発明の手法が適用されるＧＵＩ（Graphical User Interface）用の画像の一例を示している。
【００５３】
図２の例では、画像１または後述する画像２の「検索結果」というメッセージの下方の表示領域には、推薦アイテムとしての３つのワインのそれぞれに関する情報、即ち、それぞれの名称、それぞれの価格、および、それぞれの味が表示される。
【００５４】
また、さらにその下方の「少し違うアイテムを探す」というメッセージの下方には、ユーザが、ずらし対象属性とずらし量を設定するためのGUI操作を行う画像が表示される。即ち、ユーザは、「価格」と「味」とのうちの少なくとも一方（両方でも良い）の属性をずらし対象属性として設定することができる。そして、ずらし対象属性の「＋（プラス印）」を左右に動かすことで、ずらし量を設定（調整）することができる。
【００５５】
具体的には図２の例では、「価格」がずらし対象属性に設定された場合には、「＋（プラス印）」が図中右方に動かされるほど、ずらし中心特徴ベクトルI01の第２成分の値が大きくなるようなずらし量、即ち、「価格」が「高い」により近づくようなずらし量となる。また、「味」がずらし対象属性に設定された場合には、「＋（プラス印）」が図中右方に動かされるほど、ずらし中心特徴ベクトルI01の第１成分の値が大きくなるようなずらし量、即ち、「味」が「甘い」により近づくようなずらし量となる。
【００５６】
従って、例えばユーザが、「味はやや甘いのままでよいが（画像１に示される推薦アイテムと「味」については類似するが）、価格がもっと安いワインを推薦して欲しい」といった要求を装置に対して行う場合、画像１の「価格」の「＋（プラス印）」を単に左に動かせばよいことになる。
【００５７】
すると、ずらし中心特徴ベクトルは、図１に示されるように、ベクトルI01から例えばベクトルI02に更新されることになる。即ち、ずらし中心特徴ベクトルの「価格」に対応する第２成分の成分値が減少するように（より「低い」数値となるように）更新されることになる。
【００５８】
その結果、今度は、図１から明らかなように、ずらし中心特徴ベクトルI02と類似するアイテム特徴ベクトルは、３つのベクトルI４乃至I６になる。従って、今度は、アイテム特徴ベクトルI４乃至I６のそれぞれに対応する３つのワインが推薦アイテムとしてユーザに呈示されることになる。具体的には例えば、アイテム特徴ベクトルI４乃至I６のそれぞれに対応するワインは、「シャトー××」、「シャトー△△」、および「シャトー○△」のそれぞれという名称を有するワインであるとする。この場合、今度は、例えば図２に示される画像２がユーザに呈示されることになる。
【００５９】
このように、本発明の手法を適用することで、ユーザは簡単な操作を行うだけで、「味はやや甘いのままでよいが（図１の推薦アイテムと「味」については類似するが）、価格がもっと安いワインを推薦して欲しい」といった要求に簡単に応えることが可能になる。即ち、上述した従来の課題を解決することが可能になる。
【００６０】
さらに、例えばユーザが、「価格帯はこのままでよいが（画像２に示される推薦アイテムと「価格」については類似するが）、もう少し甘くない（もう少し苦い）ワインを推薦して欲しい」といった要求をする場合、画像２の「味」の「＋（プラス印）」を単に左に動かせばよいことになる。
【００６１】
すると、ずらし中心特徴ベクトルは、図１に示されるように、ベクトルI02から例えばベクトルI03に更新されることになる。即ち、ずらし中心特徴ベクトルの「味」に対応する第１成分の成分値が減少するように（より「苦い」数値となるように）更新されることになる。
【００６２】
その結果、今度は、図１から明らかなように、ずらし中心特徴ベクトルI03と類似するアイテム特徴ベクトルは、３つのベクトルI７乃至I９になる。従って、図示はしないが、今度は、アイテム特徴ベクトルI７乃至I９のそれぞれに対応する３つのワインが推薦アイテムとしてユーザに呈示されることになる。
【００６３】
さらにまた、例えば図２の画像１が表示されている状態で、ユーザが、「画像１の推薦アイテムに比較して、より安く、かつ、もう少し甘くない（もう少し苦い）ワインを推薦して欲しい」といった要求を装置に対して行う場合、画像１の「価格」の「＋（プラス印）」を単に左に動かすとともに、画像１の「味」の「＋（プラス印）」を単に左に動かせばよいことになる。
【００６４】
すると、ずらし中心特徴ベクトルは、例えば図１の点線矢印に示されるように、ベクトルI01からベクトルI03に直接更新されることになる。その結果、この場合も、アイテム特徴ベクトルI７乃至I９のそれぞれに対応する３つのワインが推薦アイテムとしてユーザに呈示されることになる。
【００６５】
なお、上述した従来の推薦手法との比較を容易なものとするために、オリジナルの（ずらし前の）ずらし中心特徴ベクトル、例えば図１の例ではずらし中心特徴ベクトルI01は、１回目の推薦アイテムのアイテム特徴ベクトルとされたが、これに限定されず任意のベクトルでよい。具体的には例えば、オリジナルの（ずらし前の）ずらし中心特徴ベクトルとして、標準形のユーザ嗜好ベクトルそのものを採用してもよいし、或いは、標準形のベクトルの各成分値に対して適当な初期値を代入した結果得られるベクトルを採用してもよい。さらに、後者のベクトルを採用する場合、その初期値は、情報処理装置が決定した値でもよいし、ユーザにより指定された値であってもよい。
【００６６】
以上、本発明の原理（手法）について説明した。
【００６７】
次に、図３以降の図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００６８】
図３は、上述した本発明の手法が適用される推薦システム、即ち、本発明が適用される推薦システムの機能的構成例を表している。即ち、図３の推薦システムは、複数のアイテムの中からユーザに推薦すべき推薦アイテムを検索し、その検索結果をユーザに呈示する。
【００６９】
なお、本明細書において、システムとは、複数の装置や処理部により構成される装置全体を表すものである。従って、図３の推薦システムは、１台の情報処理装置で構成してもよいし、複数台の情報処理装置で構成してもよい。ただし、本実施の形態では、図３の推薦システムは、１台の情報処理装置で構成されるとする。即ち、図３は、本発明が適用される情報処理装置の機能的構成例を表している。
【００７０】
また、本実施の形態では、アイテムはワインであるとし、標準形のアイテム特徴ベクトルは（価格、甘さ、辛さ、香り）といったベクトルであるとする。「価格」の成分値の代入手法は、図１と図２で標準形のアイテム特徴ベクトルとして利用された（味、価格）といったベクトルのうちの、「価格」の成分値の上述した代入手法と同様であるとする。また、「甘さ」、「辛さ」、および「香り」のそれぞれの成分値の代入手法については何れも、（味、価格）といったベクトルのうちの、「味」の成分値の上述した代入手法と同様であるとする。
【００７１】
図３の例では、情報処理装置は、アイテム特徴ベクトル記憶部１１乃至呈示部１８を含むように構成される。
【００７２】
なお、アイテム特徴ベクトル記憶部１１乃至呈示部１８のそれぞれの形態は特に限定されない。特に、ユーザ要求取得部１２、ずらしパラメータ演算部１３、推薦リスト生成部１６等は、ソフトウエアで構成してもよいし、ハードウエアで構成してもよいし、或いは、ソフトウエアとハードウエアの組合せとして構成してもよい。
【００７３】
アイテム特徴ベクトル記憶部１１には、１以上のワインのそれぞれについての標準形のアイテム特徴ベクトルが記憶されている。なお、本実施の形態では、オリジナル（ずらし前）のずらし中心特徴ベクトルとして、アイテム特徴ベクトル記憶部１１に記憶されているアイテム特徴ベクトルのうちの所定の１つが使用されるとする。
【００７４】
ユーザ要求取得部１２は、ユーザにより操作され、ずらし対象属性とそのずらし量とが選択されると、それを、ずらしパラメータ演算部１３に通知する。
【００７５】
具体的には例えば、本実施の形態では、ユーザ要求取得部１２は、ＧＵＩによるユーザの操作を受け付けるとして、上述した図２の画像１や画像２のようなGUI用画像をユーザに呈示する。ただし、より正確には、本実施の形態では標準形のアイテム特徴ベクトルが（価格、甘さ、辛さ、香り）といったベクトルであることから、図２の画像１や画像２そのものがユーザに呈示されるのではなく、実際には、次のような画像がユーザに呈示されることになる。即ち、図２の画像１や画像２に対して、「少し違うアイテムを探す」の下方に、「価格」、「甘さ」、「辛さ」、および「香り」のそれぞれの「＋（プラス印）」を左右に自在に移動させるための画像が表示されたGUI用画像が、本実施の形態ではユーザに呈示されることになる。
【００７６】
ずらしパラメータ演算部１３は、アイテム特徴ベクトル記憶部１１に記憶されているアイテム特徴ベクトルのうちの所定の１つを、ずらし中心特徴ベクトルとして取得する。
【００７７】
ずらしパラメータ演算部１３は、ユーザ要求取得部１２から供給されたずらし対象属性とずらし量に基づいて、ずらし中心特徴ベクトルの各成分のうちの更新対象の成分を所定の量だけ更新させる際に利用される標準形のベクトルを生成する。係るベクトルをずらしベクトルと称する。ずらしベクトルの具体例としては、後述する図６にベクトル２３が、後述する図７にベクトル２４が、それぞれ示されている。
【００７８】
ところで、図１や図２を用いて上述した例では、ずらし中心特徴ベクトルの各成分のうちの更新対象は、ずらし対象属性の成分そのものとされていた。
【００７９】
ところが、ずらし中心特徴ベクトルの各成分のそれぞれが示す属性の中には、他の属性と何かしらの相関がある属性も存在する。具体的には例えば、本実施の形態では、アイテムはワインとされ、標準形のアイテム特徴ベクトルは（価格、甘さ、辛さ、香り）といったベクトルとされていることから、「甘さ」と「辛さ」との属性間には何かしらの相関があると予想される。具体的には例えばここでは、ワインと言うものには、「甘さ」が所定の１単位分だけ上がると（１単位分だけ甘くなると）、その分「辛さ」が１単位分だけ下がる（その１単位分だけ辛くなる）という相関（以下、甘辛相関と称する）が存在すると仮定する。この仮定が成立する場合には、例えば「甘さ」がずらし対象属性とされた場合に、ずらし中心特徴ベクトルの各成分のうちの、「甘さ」の成分値だけが更新されて、「辛さ」の成分値が更新されないと、更新後（ずらし後）のずらし中心特徴ベクトルにおいては、甘辛相関が崩れてしまうことになる。このため、甘辛相関が崩れてしまったずらし中心特徴ベクトルを利用しワイン推薦が行われることになり、その結果、推薦ワインがユーザにとって適切とならない場合もでてくる、といった新たな課題が発生してしまう。
【００８０】
そこで、本発明人は、この新たな課題を解決すべく、上述した本発明の手法に加えてさらに、ずらし対象属性の成分だけではなく、ずらし対象属性と相関のある成分も、ずらし中心特徴ベクトルの更新対象の成分とする、という手法を発明した。
【００８１】
この手法を適用するために、本実施の形態では、ずらし中心特徴ベクトルの各成分のそれぞれに対応する各属性のうちの、相関のある２以上の属性のそれぞれに対応する成分に対して、その相関を示す値をそれぞれ代入した結果得られる標準形のベクトルが利用されるとする。係るベクトルを、以下、属性間相関ベクトルと称する。
【００８２】
具体的には例えば、甘辛相関についての属性間相関ベクトルは、換言すると、ずらし対象属性が「甘さ」または「辛さ」の場合に利用される属性間相関ベクトルは、後述する図７に示されるベクトル２２−Ｂのように（０，１，−１，０）といったベクトルになる。ただし、この場合、「甘さ」と「辛さ」については相関があるが、その他の「価格」と「香り」には相関がないと仮定されている。
【００８３】
また例えば、「価格」には、その他の「甘さ」、「辛さ」、および「香り」の何れの属性との間にも何等相関が存在しないと仮定すると、ずらし対象属性が「価格」の場合に利用される属性間相関ベクトルは、後述する図６に示されるベクトル２２−Ａのように（１，０，０，０）といったベクトルになる。
【００８４】
本実施の形態では、このような属性間相関ベクトルは、属性間相関ベクトル記憶部１４に予め記憶されているとする。
【００８５】
そこで、本実施の形態では、ずらしパラメータ演算部１３は、ユーザ要求取得部１２からずらし対象属性とそのずらし量が供給されると、そのずらし対象属性についての属性間相関ベクトルを属性間相関ベクトル記憶部１４から取得し、ずらし対象属性、ずらし量、および、ずらし対象属性についての属性間相関ベクトルを利用して、ずらしベクトルを生成する。
【００８６】
なお、ずらしベクトルの生成手法の詳細については、図４以降の図面を参照して後述する。
【００８７】
ずらしパラメータ演算部１３により生成されたずらしベクトルは、ずらしベクトル記憶部１５に一旦記憶される。即ち、ずらしベクトル記憶部１５は、１以上のずらしベクトルを記憶する。
【００８８】
そして、ずらしパラメータ演算部１３は、ずらしパラメータ記憶部１５に一旦記憶されたずらしベクトルを用いて、ずらし中心特徴ベクトルの更新対象の成分値を更新し、更新後のずらし中心特徴ベクトルを推薦リスト生成部１６に供給する。
【００８９】
なお、ずらし中心特徴ベクトルの更新手法の詳細については、図４以降の図面を参照して後述する。
【００９０】
推薦リスト生成部１６は、ずらしパラメータ演算部１３から供給された更新後のずらし中心特徴ベクトルと、アイテム特徴ベクトル記憶部１１または１７に記憶された複数のアイテム特徴ベクトルのそれぞれとの余弦相関などの類似度をそれぞれ求める。即ち、アイテム特徴ベクトル記憶部１７もまた、１以上のアイテム特徴ベクトルを記憶している。
【００９１】
次に、推薦リスト生成部１６は、それらの類似度に基づいて、複数のアイテム特徴ベクトルのそれぞれに対応するアイテムの推薦度を演算する。推薦度の演算手法は、特に限定されないが、ここでは説明の簡略上、類似度がそのまま推薦度となるとする。
【００９２】
次に、推薦リスト生成部１６は、例えば、推薦度が閾値以上の1以上のアイテム特徴ベクトルのそれぞれに対応する１以上のアイテムを、推薦アイテムとして決定する。
【００９３】
そして、推薦リスト生成部１６は、１以上の推薦アイテムのそれぞれを特定可能な情報を、例えば推薦度の高い順にソートしたリスト（以下、推薦リストと称する）を生成し、呈示部１８に提供する。
【００９４】
なお、推薦アイテムを特定可能な情報とは、例えば本実施の形態のようにアイテムがワインである場合には、ワインの名称、産地、生産者（ドメーヌやワイナリー）等をいう。また、推薦リストの中に、その他の情報、例えば、ワインの価格や、そのワインの推薦理由等を含ませることも当然ながら可能である。具体的には例えば、上述した図２の画像１や画像２のうちの「検索結果」の下方に表示される情報が、推薦リストの一例である。
【００９５】
また、図３の例では、アイテム特徴ベクトル記憶部１１，１７は、相異なる記憶部とされているが、同一の記憶部であってもよい。
【００９６】
次に、図４のフローチャートを参照して、図３の情報処理装置が実行する「推薦処理」の一例について説明する。即ち、図４は、本発明が適用される「推薦処理」の一例を説明するフローチャートである。なお、本発明が適用される「推薦処理」を、従来の「推薦処理」と区別するために、以下、「ずらし推薦処理」と称する。
【００９７】
なお、「ずらし推薦処理」の理解を容易なものとするために、以下、図５乃至図１１の具体例を適宜参照しつつ、「ずらし推薦処理」について説明していく。即ち、図５乃至図１１のそれぞれは、「ずらし推薦処理」のうちの所定のステップの処理結果の具体例を示している。
【００９８】
ステップＳ１において、図３のユーザ要求取得部１２は、ずらし対象属性とずらし量とを取得し、ずらしパラメータ演算部１３に供給する。
【００９９】
ステップＳ２において、ずらしパラメータ演算部１３は、所定のアイテム特徴ベクトルを、ずらし中心特徴ベクトルとしてアイテム特徴ベクトル記憶部１１から取得する。
【０１００】
具体的には例えばいま、図５に示されるベクトル２１、即ち、（2000，2，4，3）というベクトルが、ずらし中心特徴ベクトルとして取得されたとする。
【０１０１】
図４に戻り、ステップＳ３において、ずらしパラメータ演算部１３は、ずらし対象属性に関する、属性間相関ベクトルを属性間相関ベクトル記憶部１４から取得する。
【０１０２】
具体的には例えば、ずらし対象属性が「価格」とされた場合には、図６に示されるベクトル２２−Ａ、即ち、（1,0,0,0）というベクトルが、属性間相関ベクトルとして取得される。
【０１０３】
また例えば、ずらし対象属性が「甘さ」とされた場合には、図７に示されるベクトル２２−Ｂ，即ち、（0,1,-1,0）というベクトルが、属性間相関ベクトルとして取得される。
【０１０４】
図４に戻り、ステップＳ４において、ずらしパラメータ演算部１３は、ずらし量および属性間相関ベクトルを用いて、ずらしベクトルを生成し、ずらしベクトル記憶部１５に一旦記憶する。
【０１０５】
ステップＳ４におけるずらしベクトルの生成手法は、特に限定されないが、ここでは例えば、属性間相関ベクトルの各成分値のそれぞれに対してずらし量を乗算し、それらの各乗算値のそれぞれを対応する成分に代入し、その結果得られるベクトルをずらしベクトルとする、といった生成手法が採用されているとする。
【０１０６】
この場合、例えば、ずらし対象属性が「価格」とされ、かつ、ずらし量が0.7とされた場合には、図６に示されるように、属性間相関ベクトルは上述した（1,0,0,0）というベクトル２２−Ａであるので、(1×0.7，0×0.7，0×0.7，0×0.7)＝（0.7,0,0,0）というベクトル２３が、ずらしベクトルとして生成される。
【０１０７】
また例えば、ずらし対象属性が「甘さ」とされ、かつ、ずらし量が2.0とされた場合には、図７に示されるように、属性間相関ベクトルは上述した（0,1,-1,0）というベクトル２２−Ｂであるので、(0×2,1×2,-1×2，0×2)＝（0,2,-2,0）というベクトル２４が、ずらしベクトルとして生成される。
【０１０８】
図４に戻り、ステップＳ５において、ずらしパラメータ演算部１３は、ずらしベクトル記憶部１５に一旦記憶されたずらしベクトルを利用して、ずらし中心特徴ベクトルを更新する。
【０１０９】
ステップＳ５におけるずらし中心特徴ベクトルの更新手法は、特に限定されないが、ここでは例えば、ずらしベクトルの成分値が「０」ではない成分が更新対象となり、ずらし中心特徴ベクトルの更新対象の成分については、ずらしベクトルの対応する成分値（「０」ではない成分値）を更新前の成分値に対して乗算または加算することで、成分値を更新し、更新対象以外の成分については、成分値はそのままにする（成分値の更新を行わない）、といった更新手法が採用されているとする。なお、ずらしベクトルの対応する成分値が、更新前の成分値に対して乗算されるのか或いは加算されるのかについての判断は、更新対象の成分に対応する属性の特徴や、属性間の相関の特徴に依存するとする。
【０１１０】
この場合、例えば、直前のステップＳ４の処理で図６のずらしベクトル２３が生成された場合には、図８に示されるように、ずらし中心特徴ベクトル２１は(2000,2,4,3)というベクトルであり、かつ、ずらしベクトル２３は（0.7,0,0,0）というベクトルであるので、 更新対象は「価格」の第１成分のみとなり、その結果、例えば(2000×0.7,2,4,3)＝（1400,2,4,3）というベクトル２５が、更新後のずらし中心特徴ベクトルとなる。
【０１１１】
また、例えば、直前のステップＳ４の処理で図７のずらしベクトル２４が生成された場合には、図９に示されるように、ずらし中心特徴ベクトル２１は(2000,2,4,3)というベクトルであり、かつ、ずらしベクトル２４は（0,2,-2,0）というベクトルであるので、 更新対象は「甘さ」の第２成分と「辛さ」の第３成分のみとなり、その結果、例えば(2000,2+2,4+(-2)，3)＝（2000,4,2,3）というベクトル２６が、更新後のずらし中心特徴ベクトルとなる。
【０１１２】
図４に戻り、ステップＳ６の処理で更新されたずらし中心特徴ベクトルが、ずらしパラメータ演算部１３から推薦リスト生成部１６に供給されると、処理はステップＳ６に進む。
【０１１３】
ステップＳ６において、推薦リスト生成部１６は、ずらし対象属性の効き目度合いを調整するように、効き目ベクトルのうちの、ずらし対象属性の成分値（重み値）を更新する。
【０１１４】
効き目ベクトルとは、次のベクトルを言う。即ち、上述したように、２つの標準形のベクトルの類似度が演算される場合には、２つの標準形のベクトルの各成分の成分値が利用される。従って、当然ながら、各成分の成分値の大小に応じて、類似度が決定されることになる。ところで、ユーザにとっては、標準形のベクトルの各成分のそれぞれが示す各属性が全て同一の重要度を持つとは限らない。換言すると、ユーザの中には、所定の属性を特に強調して、或いは、所定の属性の影響を可能な限り小さくして、アイテムの推薦を行ってほしい、という要望を挙げる者もいる。このような要望に応えるためには、２つの標準形のベクトルの類似度が演算される際に、２つの標準形のベクトルの各成分のそれぞれの重みを、ユーザにとっての重要度等に応じて変えてあげればよい。即ち、２つの標準形のベクトルの各成分のそれぞれの成分値を、ユーザにとっての重要度等を示す重み値を利用して更新してあげればよい。この場合、各成分（属性）の重み値のそれぞれが、対応する成分の成分値としてそれぞれ代入された結果得られるベクトルが、効き目ベクトルと称されている。
【０１１５】
従って、ずらし対象属性とは、ユーザにとって着目すべき属性であることから、効き目ベクトルのうちのずらし対象属性の成分値を更新することで、即ち、ずらし対象属性の効き目度合い（重み量）を調整することで、ユーザにとってより適切なアイテム（本実施の形態ではワイン）を推薦することが可能になる。このため、図４の「ずらし推薦処理」では、ずらし対象属性の効き目度合い（重み量）を調整する処理として、ステップＳ６の処理が設けられているのである。
【０１１６】
ステップＳ６におけるずらし対象属性の効き目度合い（重み量）の調整手法、即ち、効き目ベクトルのうちのずらし対象属性の成分値の更新手法は、特に限定されないが、ここでは例えば、効き目ベクトルのうちのずらし対象属性の元の成分値に対して所定の調整量を乗算し、その乗算値を更新後の成分値とする、といった更新手法が採用されているとする。
【０１１７】
この場合、例えば、ずらし対象属性が「価格」とされ、効き目ベクトルが、図１０に示される（0.7,0.5,0.5,0.9）というベクトル２７とされ、かつ、調整量が「２」とされたとすると、図１０に示されるように、(0.7×2,0.5,0.5,0.9)＝（1.4,0.5,0.5,0.9）というベクトル２８が、更新後の効き目ベクトルとして生成される。
【０１１８】
また例えば、ずらし対象属性が「甘さ」とされ、効き目ベクトルが図１０（図１１）の（0.7,0.5,0.5,0.9）というベクトル２７とされ、かつ、調整量が「２」とされたとすると、図１１に示されるように、(0.7,0.5×2,0.5,0.9)＝（0.7,1.0,0.5,0.9）というベクトル２９が、更新後の効き目ベクトルとして生成される。
【０１１９】
図４に戻り、ステップＳ７において、推薦リスト生成部１６は、ステップＳ６の処理で更新された効き目ベクトルを用いて、ステップＳ５の処理で更新されたずらし中心特徴ベクトルと、他のアイテムのアイテム特徴ベクトルとの類似度を演算し、その演算結果に基づいて他のアイテムの推薦度を演算する。
【０１２０】
なお、他のアイテムのアイテム特徴ベクトルは、上述したように、アイテム特徴ベクトル記憶部１１または１７に記憶されている。
【０１２１】
また、ステップＳ７における推薦度の演算手法は、上述したように、特に限定されないが、ここでも説明の簡略上、類似度がそのまま推薦度となるとする。
【０１２２】
ステップＳ８において、推薦リスト生成部１６は、推薦度が所定の基準を満たすか否かを判定する。
【０１２３】
なお、ステップＳ８における所定の基準は、特に限定されないが、ここでは、推薦度が閾値以上であることととする。
【０１２４】
即ち、推薦度が閾値未満の場合、ステップＳ８において、推薦度が所定の基準を満たしていないと判定されて、ステップＳ９の処理は実行されずに、処理はステップＳ１０に進む。
【０１２５】
これに対して、推薦度が閾値以上の場合、推薦リスト生成部１６は、ステップＳ８において、推薦度が所定の基準を満たすと判定して、ステップＳ９において、他のアイテムを、ユーザに推薦すべき推薦アイテムとして設定した後、処理をステップＳ１０に進める。
【０１２６】
ステップＳ１０において、推薦リスト生成部１６は、さらに他のアイテムの推薦度を演算するか否かを判定する。
【０１２７】
なお、ステップＳ１０の判定条件は、特に限定されないが、ここでは、アイテム特徴ベクトル記憶部１１，１７のそれぞれに記憶されているアイテム特徴ベクトルの全てについて、類似度が演算された場合、ステップＳ１０においてＮＯであると判定されるとする。
【０１２８】
この場合、アイテム特徴ベクトル記憶部１１または１７の中に、類似度が演算されていないアイテム特徴ベクトルが存在する場合、処理はステップＳ７に戻され、それ以降の処理が繰り返し実行される。
【０１２９】
その後、アイテム特徴ベクトル記憶部１１，１７のそれぞれに記憶されているアイテム特徴ベクトルの全てについて、ステップＳ７乃至Ｓ１０のループ処理が繰り返し実行されると、ステップＳ１０においてＮＯであると判定されて処理はステップＳ１１に進む。
【０１３０】
ステップＳ１１において、推薦リスト生成部１６は、推薦アイテムを含む推薦リストを生成する。
【０１３１】
なお、推薦アイテムを含むとは、推薦アイテムがワインの場合、当然ながらワインそのものを含む訳ではなく、そのワインを特定可能な情報を含んだり、そのワインの推薦度等その他の情報を含むという意味である。
【０１３２】
推薦リストが推薦リスト生成部１６から呈示部１８に供給されると、処理はステップＳ１２に進む。
【０１３３】
ステップＳ１２において、呈示部１８は、推薦リストに含まれる推薦アイテムをユーザに呈示する。
【０１３４】
なお、推薦アイテムを呈示するとは、推薦アイテムがワインの場合、当然ながらワインそのものを呈示する訳ではなく、推薦リストに含まれる情報、即ち、そのワインを特定可能な情報や、そのワインの推薦度等その他の情報を呈示するという意味である。
【０１３５】
以上、図４の例の「ずらし推薦処理」について説明した。
【０１３６】
ところで、「ずらし推薦処理」は、上述した図４の例に限定されず、その他様々な処理を採用することが可能である。具体的には例えば、「ずらし推薦処理」として例えば図１２と図１３とのフローチャートに従う処理を採用してもよい。
【０１３７】
即ち、図１２と図１３は、図４とは異なる「ずらし推薦処理」の詳細例を説明するフローチャートである。
【０１３８】
図１２のステップＳ４１乃至Ｓ４５のそれぞれの処理は、上述した図４のＳ１乃至Ｓ５のそれぞれの処理と基本的に同様の処理である。
【０１３９】
従って、図１２のステップＳ４１乃至Ｓ４５までの処理の説明については省略し、以下、図１３のステップＳ４６以降の処理について説明する。
【０１４０】
なお、図１２と図１３の例の「ずらし推薦処理」の理解を容易なものとするために、以下、図１４乃至図１７の具体例を適宜参照しつつ、図１３のステップＳ４６以降の処理について説明していく。即ち、図１４乃至図１７のそれぞれは、図１２と図１３の例の「ずらし推薦処理」のうちの所定のステップの処理結果の具体例を示している。
【０１４１】
図１３のステップＳ４６において、推薦リスト生成部１６は、図１２のステップＳ４５の処理で更新されたずらし中心特徴ベクトルと、他のアイテムのアイテム特徴ベクトルとのうちの、ステップＳ４５における更新対象成分（一次選抜用ベクトル）同士の類似度を演算し、その演算結果に基づいて他のアイテムの推薦度を演算する。
【０１４２】
具体的には例えば、直前のステップＳ４５の処理で、上述した図８に示される(1400,2,4,3)というベクトル２５が、更新後のずらし中心特徴ベクトルとなったとする。この場合、図８に示されるように、ステップＳ４５の処理で使用されたずらしベクトルは、（0.7,0,0,0）というベクトル２３であるので、更新対象成分は「価格」の第１成分のみである。従って、この場合、更新後のずらし中心特徴ベクトル２５のうちの、「価格」の第１成分のみが抽出され、その結果得られる図１４のベクトル２５−１、即ち、（価格）＝（１４００）というベクトルが、一次選抜用ベクトルの比較元ベクトルに決定される。そして、図示はしないが、他のアイテムについても、同様に、そのアイテム特徴ベクトルのうちの、「価格」の第１成分のみが抽出され、その結果得られるベクトルが、一次選抜用ベクトルの比較相手ベクトルに決定される。そして、1次元の比較元ベクトル２５−１である（１４００）と、同じく1次元の比較相手ベクトルとの類似度が演算され、その演算結果に基づいて他のアイテムの推薦度が演算されることになる。
【０１４３】
また例えば、直前のステップＳ４５の処理で、上述した図９に示される(2000,4,2,3)というベクトル２６が、更新後のずらし中心特徴ベクトルとなったとする。この場合、ステップＳ４５の処理で使用されたずらしベクトルは、（0,2,-2,0）というベクトル２４であるので、更新対象成分は「甘さ」の第２成分と「辛さ」の第３成分である。従って、この場合、更新後のずらし中心特徴ベクトル２６のうちの、「甘さ」の第２成分と「辛さ」の第３成分のみが抽出され、その結果得られる図１５のベクトル２６−１、即ち、（甘さ，辛さ）＝（4，2）というベクトルが、一次選抜用ベクトルの比較元ベクトルに決定される。そして、図示はしないが、他のアイテムについても、同様に、そのアイテム特徴ベクトルのうちの、「甘さ」の第２成分と「辛さ」の第３成分のみが抽出され、その結果得られるベクトルが、一次選抜用ベクトルの比較相手ベクトルに決定される。そして、２次元の比較元ベクトル２６−１である(4,2)と、同じく２次元の比較相手ベクトルとの類似度が演算され、その演算結果に基づいて他のアイテムの推薦度が演算されることになる。
【０１４４】
図１３に戻り、推薦リスト生成部１６は、このようにしてステップＳ４６の処理で他のアイテムの推薦度を演算すると、ステップＳ４７において、推薦度が所定の基準を満たすか否かを判定する。
【０１４５】
なお、ステップＳ４７における所定の基準は、特に限定されないが、ここでも、推薦度が閾値以上であることととする。
【０１４６】
即ち、推薦度が閾値未満の場合、ステップＳ４７において、推薦度が所定の基準を満たしていないと判定されて、ステップＳ４８乃至Ｓ５０の処理は実行されずに、処理はステップＳ５１に進む。即ち、第１次選抜の結果、他のアイテムは既に推薦アイテムの候補として落選されたので、第２次選抜は実行されずに、処理はステップＳ５１に進む。
【０１４７】
これに対して、推薦度が閾値以上の場合、ステップＳ４７において、推薦度が所定の基準を満たすと判定されて、ステップＳ４８以降の処理が実行される。即ち、第１次選抜の結果、他のアイテムは推薦アイテムの候補として選抜されたので、第２次選抜に対応する処理として、ステップＳ４８以降の処理が実行されるのである。
【０１４８】
ステップＳ４８において、推薦リスト生成部１６は、図１２のステップＳ４５の処理で更新されたずらし中心特徴ベクトルと、他のアイテムのアイテム特徴ベクトルとのうちの、ステップＳ４５における更新対象成分以外の成分（二次選抜用ベクトル）同士の類似度を演算し、その演算結果に基づいて他のアイテムの推薦度を再演算する。
【０１４９】
具体的には例えば、直前のステップＳ４５の処理で、上述した図８に示される(1400,2,4,3)というベクトル２５が、更新後のずらし中心特徴ベクトルとなったとする。即ち、直前のステップＳ４６の処理で、上述した図１４に示される(価格)=(1400)というベクトル２５−１が一次選抜用ベクトルとして使用されたとする。この場合、更新対象成分以外の成分は、第２成分の「甘さ」、第３成分の「辛さ」、および、第４成分の「香り」である。従って、この場合、更新後のずらし中心特徴ベクトル２５のうちの、「甘さ」の第２成分、「辛さ」の第３成分、および、「香り」の第４成分のみが抽出され、その結果得られる図１６のベクトル２５−２、即ち、（甘さ、辛さ、香り）＝（2,4,3）というベクトルが、二次選抜用ベクトルの比較元ベクトルに決定される。そして、図示はしないが、他のアイテムについても、同様に、そのアイテム特徴ベクトルのうちの、「甘さ」の第２成分、「辛さ」の第３成分、および、「香り」の第４成分のみが抽出され、その結果得られるベクトルが、二次選抜用ベクトルの比較相手ベクトルに決定される。そして、３次元の比較元ベクトル２５−２である（2,4,3）と、同じく３次元の比較相手ベクトルとの類似度が演算され、その演算結果に基づいて他のアイテムの推薦度が演算されることになる。
【０１５０】
また例えば、直前のステップＳ４５の処理で、上述した図９に示される(2000,4,2,3)というベクトル２６が、更新後のずらし中心特徴ベクトルとなったとする。即ち、直前のステップＳ４６の処理で、上述した図１５に示される(甘さ，辛さ)=(4,2)というベクトル２６−１が一次選抜用ベクトルとして使用されたとする。この場合、更新対象成分以外の成分は、第１成分の「価格」、および、第４成分の「香り」である。従って、この場合、更新後のずらし中心特徴ベクトル２６のうちの、「価格」の第１成分、および、「香り」の第４成分のみが抽出され、その結果得られる図１７のベクトル２６−２、即ち、（価格、香り）＝（2000,3）というベクトルが、二次選抜用ベクトルの比較元ベクトルに決定される。そして、図示はしないが、他のアイテムについても、同様に、そのアイテム特徴ベクトルのうちの、「価格」の第１成分、および、「香り」の第４成分のみが抽出され、その結果得られるベクトルが、二次選抜用ベクトルの比較相手ベクトルに決定される。そして、２次元の比較元ベクトル２６−２である（2000,3）と、同じく２次元の比較相手ベクトルとの類似度が演算され、その演算結果に基づいて他のアイテムの推薦度が演算されることになる。
【０１５１】
図１３に戻り、推薦リスト生成部１６は、このようにしてステップＳ４８の処理で他のアイテムの推薦度を演算すると、ステップＳ４９において、推薦度が所定の基準を満たすか否かを判定する。
【０１５２】
なお、ステップＳ４９における所定の基準は、特に限定されないが、ここでも、推薦度が閾値以上であることととする。なお、このステップＳ４９の処理で利用する閾値と、上述したステップＳ４７の処理で利用する閾値とは、同一値であっても構わないし、異なる値であっても構わない。
【０１５３】
推薦度が閾値未満の場合、ステップＳ４９において、推薦度が所定の基準を満たしていないと判定されて、ステップＳ５０の処理は実行されずに、処理はステップＳ５１に進む。即ち、第２次選抜の結果、他のアイテムは推薦アイテムの候補として落選されたので、ステップＳ５０の処理は実行されずに、処理はステップＳ５１に進む。
【０１５４】
これに対して、推薦度が閾値以上の場合、ステップＳ４９において、推薦度が所定の基準を満たすと判定されて、ステップＳ５０の処理が実行される。換言すると、第２次選抜の結果、他のアイテムは推薦アイテムとして正式に選抜されたので、他のアイテムを推薦アイテムとして設定すべく、ステップＳ５０の処理が実行されるのである。即ち、ステップＳ５０において、推薦リスト生成部１６は、他のアイテムを、ユーザに推薦すべき推薦アイテムとして設定する。これにより、処理はステップＳ５１に進む。
【０１５５】
ステップＳ５１において、推薦リスト生成部１６は、さらに他のアイテムの推薦度を演算するか否かを判定する。
【０１５６】
なお、ステップＳ５１の判定条件は、特に限定されないが、ここでは、アイテム特徴ベクトル記憶部１１，１７のそれぞれに記憶されているアイテム特徴ベクトルの全てについて、類似度が演算された場合、ステップＳ５１においてＮＯであると判定されるとする。
【０１５７】
この場合、アイテム特徴ベクトル記憶部１１または１７の中に、類似度が演算されていないアイテム特徴ベクトルが存在する場合、処理はステップＳ４６に戻され、それ以降の処理が繰り返される。
【０１５８】
その後、アイテム特徴ベクトル記憶部１１，１７のそれぞれに記憶されているアイテム特徴ベクトルの全てについて、ステップＳ４６乃至Ｓ５１のループ処理が繰り返し実行されると、ステップＳ５１においてＮＯであると判定されて処理はステップＳ５２に進む。
【０１５９】
ステップＳ５２において、推薦リスト生成部１６は、推薦アイテムを含む推薦リストを生成する。
【０１６０】
推薦リストが推薦リスト生成部１６から呈示部１８に供給されると、処理はステップＳ５３に進む。
【０１６１】
ステップＳ５３において、呈示部１８は、推薦リストに含まれる推薦アイテムをユーザに呈示する。
【０１６２】
以上、図１２と図１３の例の「ずらし推薦処理」について説明した。
【０１６３】
図１２と図１３の例の「ずらし推薦処理」では、上述したように、更新対象成分（一次選抜用ベクトル）同士が利用されて、推薦アイテムの一次選抜が行われ、その後、更新対象成分以外の成分（二次選抜用ベクトル）同士が利用されて、推薦アイテムの二次選抜が行われる。従って、図４の例の「ずらし推薦処理」に比較して、図１の情報処理装置の処理負荷を軽減させることができるとともに、処理時間の短縮を図ることができる。なぜならば、一次選抜用ベクトルも二次選抜用ベクトルも、ずらし中心特徴ベクトルに比べて次元が低いからである。
【０１６４】
ところで、上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるが、ソフトウエアにより実行させることができる。
【０１６５】
この場合、図３の推薦システムは、例えば、図１８に示される１台以上のパーソナルコンピュータで構成することができる。なお、上述した例は、図３の推薦システムは１台の情報処理装置で構成される例であり、この例に対応させると、図３の推薦システムは、例えば、図１８に示されるパーソナルコンピュータ１台で構成することができる。
【０１６６】
図１８において、CPU（Central Processing Unit）１０１は、ROM（Read Only Memory）１０２に記録されているプログラム、または記憶部１０８からRAM（Random Access Memory）１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM１０３にはまた、CPU１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０１６７】
CPU１０１、ROM１０２、およびRAM１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４にはまた、入出力インタフェース１０５も接続されている。
【０１６８】
入出力インタフェース１０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部１０６、ディスプレイなどよりなる出力部１０７、ハードディスクなどより構成される記憶部１０８、および、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部１０９が接続されている。通信部１０９は、インターネットを含むネットワークを介して他の装置（図示せず）との間で行う通信を制御する。
【０１６９】
入出力インタフェース１０５にはまた、必要に応じてドライブ１１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどよりなるリムーバブル記録媒体１１１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部１０８にインストールされる。
【０１７０】
一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１７１】
このようなプログラムを含む記録媒体は、図１８に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini-Disk）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブル記録媒体（パッケージメディア）１１１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているROM１０２や、記憶部１０８に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０１７２】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１７３】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置や処理部により構成される装置全体を表すものである。
【図面の簡単な説明】
【０１７４】
【図１】本発明の手法を説明する図である。
【図２】本発明の手法を具現化した場合にユーザにより利用されるGUI用画像の一例を示す図である。
【図３】本発明が適用される情報処理システムまたは装置の機能的構成例を示すブロック図である。
【図４】図３の情報処理装置が実行する「ずらし推薦処理」の例を説明するフローチャートである。
【図５】図４のステップＳ２の処理の結果として取得されたずらし中心特徴ベクトルの例を示す図である。
【図６】図４のステップＳ４の処理の結果生成されるずらしベクトルの例を示す図である。
【図７】図４のステップＳ４の処理の結果生成されるずらしベクトルの、図６とは異なる例を示す図である。
【図８】図４のステップＳ５の処理において、図６のずらしベクトルが利用され、その結果更新されたずらし中心特徴ベクトルの例を示す図である。
【図９】図４のステップＳ５の処理において、図７のずらしベクトルが利用され、その結果更新されたずらし中心特徴ベクトルの例を示す図である。
【図１０】図４のステップＳ６の処理前と処理後のそれぞれの効き目ベクトルの例を示す図である。
【図１１】図４のステップＳ６の処理前と処理後のそれぞれの効き目ベクトルの、図１０とは異なる例を示す図である。
【図１２】図３の情報処理装置が実行する「ずらし推薦処理」の、図４とは異なる例を説明するフローチャートである。
【図１３】図３の情報処理装置が実行する「ずらし推薦処理」の、図４とは異なる例を説明するフローチャートである。
【図１４】図１３のステップＳ４６において、図８の更新後ずらし中心特徴ベクトルが利用され、その結果生成された一次選抜用ベクトルの例を示す図である。
【図１５】図１３のステップＳ４６において、図９の更新後ずらし中心特徴ベクトルが利用され、その結果生成された一次選抜用ベクトルの例を示す図である。
【図１６】図１３のステップＳ４８で利用される二次選抜用ベクトルであって、図１４の一次選抜用ベクトルに対応する二次選抜用ベクトルの例を示す図である。
【図１７】図１３のステップＳ４８で利用される二次選抜用ベクトルであって、図１５の一次選抜用ベクトルに対応する二次選抜用ベクトルの例を示す図である。
【図１８】図１の情報処理装置のハードウエア的構成例を示す図である。
【符号の説明】
【０１７５】
１，２  GUI用画像，  １１  アイテム特徴ベクトル記憶部，  １２  ユーザ要求取得部，  １３  ずらしパラメータ演算部，  １４  属性間相関ベクトル記憶部，  １５  ずらしベクトル記憶部，  １６  推薦リスト生成部，  １７  アイテム特徴ベクトル記憶部，  １８  呈示部  ２１  更新前ずらし中心特徴ベクトル，  ２２−Ａ，２２−Ｂ  属性間相関ベクトル，  ２３，２４  ずらしベクトル，  ２５，２６  更新後ずらし中心特徴ベクトル，  ２５−１，２６−１  一次選抜用ベクトル，  ２５−２，２６−２  二次選抜用ベクトル，  ２７  更新前効き目ベクトル，  ２８，２９  更新後効き目ベクトル，  １０１  CPU，  １０２  ROM，  １０３  RAM，  １０８  記憶部，  １１１  リムーバブル記録媒体，  Ｉ１乃至Ｉ９  アイテム特徴ベクトル，  I01  更新前ずらし中心特徴ベクトル，  I02，I03  更新後ずらし中心特徴ベクトル
【図１】
2006190126.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2006190126.tif 000007
【図６】
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【図７】
2006190126.tif 000009
【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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【図１４】
2006190126.tif 000016
【図１５】
2006190126.tif 000017
【図１６】
2006190126.tif 000018
【図１７】
2006190126.tif 000019
【図１８】
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