(57)【要約】  本発明は、リコメンダのスコアに関する階層的な融合判定を提供するための方法及びシステムを提供するものであって、本方法及びシステムでは、少なくとも２つのレベルの融合が提供される。本方法では、第一のレベルで複数のリコメンダは、関心のあるトピックに従ってグループ分けされる。複数の第一のレベルの融合センタは、予め決定された数のリコメンダからの多数の出力を受ける。第一のレベルの融合センタは、第一の拡張された判定レベルを出力し、一連の第二のレベルの融合センタは、予め決定された数の第一の拡張された判定を受け、第二の融合ステップが行われて、第二の拡張された判定のレベルを生じる。グループは、拡張された判定が映画及び音楽に関する両者のランキングに基づいた特定の映画を推薦するように、読んだ履歴、音楽、視聴した履歴及び購入した履歴であり、それらの組み合わせとすることもできる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
リコメンダのスコアに関する階層的な融合判定を提供する方法であって、
（ａ）複数の予め決定されたグループのうちの少なくとも１つにグループ分けされている複数のリコメンダを第一のレベルで提供するステップと、
（ｂ）少なくとも１つの特定のグループの該複数のリコメンダのそれぞれから出力を受けるための、予め決定された数の第一のレベルの融合センタを提供するステップと、
（ｃ）ステップ（ａ）でグループ分けされた該複数のリコメンダのそれぞれ１つによる推薦を提供する判定を、それぞれ第一のレベルの融合センタに出力するステップと、
（ｄ）それぞれの第一のレベルの融合センタが、該少なくとも１つの特定のグループの該複数のリコメンダによりステップ（ｃ）で出力された判定に関する第一の融合処理を実行するステップと、
（ｅ）それぞれの第一のレベルの融合センタが、ステップ（ｄ）で実行された融合に基づいて第一の拡張された判定を出力するステップと、
（ｆ）該第一のレベルの融合センタのグループから出力される該第一の拡張された判定を受けるための、複数の第二のレベルの融合センタを提供するステップと、
（ｇ）それぞれの第二のレベルの融合センタが、該第一のレベルの融合センタのグループから受けた該第一の拡張された判定に関する第二の融合処理を実行するステップと、
（ｈ）それぞれの第二のレベルの融合センタが第二の拡張された判定を出力するステップと、
（ｉ）ステップ（ｈ）における拡張された判定から選択される最終的にエンハンスされた判定をユーザに出力するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
ステップ（ａ）で提供される該複数のリコメンダは、重なり合う関心のあるトピックスを有する、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
ユーザのプロファイルは、予め記録された複数の好みを含んでいる、
請求項２記載の方法。
【請求項４】
該予め記録された複数の好みは、視た履歴、聴いた履歴、及び書籍を読んだ履歴のうちの１つを含む、
請求項３記載の方法。
【請求項５】
ステップ（ｄ）及びステップ（ｇ）のそれぞれにおける該第一の融合処理及び該第二の融合処理は、加重平均、投票、ニューラルネットワーク、及びデンプスター・シェーファーの証拠に基づいた推論のうちの１つにより実行される、
請求項１記載の方法。
【請求項６】
該ステップ（ｈ）は、該第二のレベルの融合センタからの該第二の拡張された判定を受けるための複数の第三のレベルの融合センタを提供するステップと、該複数の第三のレベルの融合センタのそれぞれが、予め決定された数の第二の拡張された判定に関する第三の融合処理を実行するステップとをさらに有する、
請求項１記載の方法。
【請求項７】
該ステップ（ｈ）は、該第二のレベルの融合センタから出力される判定を受ける、１つの第ｎのレベルの融合処理を提供するステップと、該第二の拡張された判定から第ｎの融合ステップを提供するステップとをさらに有する、
請求項６記載の方法。
【請求項８】
該第ｎ番目のレベルの融合センタは、第四のレベルである、
請求項７記載の方法。
【請求項９】
複数の第ｎ−１番目のレベルの融合センタからの判定を受ける１つの第ｎのレベルの融合センタを提供するステップをさらに有し、該第ｎ−１番目のレベルの融合センタは、該第三のレベルの融合センタよりも高いレベルである、
請求項６記載の方法。
【請求項１０】
該第ｎ番目の融合処理は、加重平均、投票、ニューラルネットワーク、及びデンプスター・シェーファーの証拠に基づいた推論のうちの１つにより実行される、
請求項８記載の方法。
【請求項１１】
該最終的に拡張されるステップは、有線通信、無線通信、光ファイバ、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク及びインターネットのうちの１つを介してユーザに出力される、
請求項８記載の方法。
【請求項１２】
リコメンダのスコアに関する階層的な融合判定のためのシステムであって、
中央処理ユニットと、
該中央処理ユニットとデータをやり取りするメモリと、
予め決定された数のグループの推薦を融合するための融合ソフトウェアを有するリコメンダモジュールと、
推薦をユーザに出力するための手段とを有し、
該リコメンダモジュールは、少なくとも２つのレベルの融合を提供し、
複数の第一の拡張された決定を提供するために複数の推薦が第一のレベルで融合され、該第一の拡張された判定よりも少ない数の複数の第二の拡張された判定を提供するために、該複数の第一の拡張された判定が第二のレベルで融合される、
システム。
【請求項１３】
該中央処理ユニットは、ネットワークサーバを有する、
請求項１２記載のシステム。
【請求項１４】
推薦をユーザに出力する該手段は、ディスプレイを含む、
請求項１２記載のシステム。
【請求項１５】
該システムは、該メモリにおけるユーザプロファイルの識別子を含むクッキーをユーザの記憶装置に記憶するための手段を含む、
請求項１２記載のシステム。
【請求項１６】
該ディスプレイは、遠隔制御される位置に配置される、
請求項１４記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推薦システム、及び階層的な方式でのリコメンダのスコアの融合に関する。より詳細には、本発明は、多数のリコメンダエージェントの組み合わせ機能に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザが関心を示している特定のカテゴリ又は分野において一連の選択をユーザに提供する推薦システムが知られている。たとえば、コンテンツベースの推薦システムは、ユーザにより選択（又は拒否された）評価された商品の発見的なプロファイルに基づいて１ユーザ又は複数ユーザに文献、商品及び／又はサービスを提案する場合がある。テキストマーキングシステムが存在しており、このシステムは、選択された商品に関する情報を得ることができ、この情報を使用して予め選択された商品及び推薦された商品に関する情報の類似性に基づいた推薦を提供するものである。
【０００３】
Raymond  J.  Mooney,  Paul  N.  Bennett  Lorene  Royによる文献“Recommending  Using  Text  Categorization  with  Extracted  Information”AAAI98/ICML-98  Workshop  on  Learning  for  Text  Categorization  (1998)には、音楽及び映画の推薦のための協調フィルタリングと呼ばれるコンピュータ化されたマッチング機能を使用して、推薦システムが推薦を行うことが開示されている。これらのシステムでは、ユーザの嗜好は、それらの好みで明らかな相関を有する他のユーザと一致される。これらのシステムで維持されるプロファイルは、選択された（及び時には拒否された）商品に関するリストであることがある。
【０００４】
推薦に対する第二のアプローチは、所与のユーザの好みのみを使用することであり、該所与のユーザの好みを他のユーザの好みと比較しない（したがって、協調フィルタリングは実行されない）。プライバシーを懸念するユーザのためには、このやり方は、推薦を実行する好ましいやり方である。この場合、将来の推薦を推測するために、所与の個人に関する視た履歴、読んだ履歴及び聴いた履歴のみを使用することができる。ベイジアン、判定ツリー及び最近点探索クラス分類器のような見た履歴に基づく推薦を生成するための異なる手法を使用することができる。これら全ての技術は、推薦が視聴者の好みに調和する確立に関してランク付けするタイプを提供するものである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
複数の推薦（プロファイル）から同じ商品の利用可能な推薦が存在するとき、“Stereotype  and  Role  Model  Agents  in  Distributed  User  Profiles”でMeulemanにより開示されるような、ワンステップの融合方法が利用可能である。従来では、多数の推薦を集成するためのマルチステップの融合スキームは存在しない。
【０００６】
所与の商品セット（たとえば、ＴＶ番組）の多数のプロファイルに加えて、異なる商品セット（たとえば、音楽記録）の多数のプロファイルも利用可能であり、第一の商品セットの推薦を増加／リファインするためにこれらのプロファイルを使用することを望む場合、従来のワンステップ方法とは異なる融合された動作が必要とされ、それぞれのステップで異なる融合方法を適用するマルチステップの融合動作が必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、以下の３つの点に注目する。（１）コンテンツの例及びそれら異なる領域に明示的に適合されるユーザインタフェースを使用して、異なるコンテンツ領域のユーザプロファイルを構築することが最も自然であること、（２）推薦を改善するために活用される領域間には、有効な重なりが存在すること、及び（３）階層的な融合手法は、最終的な推薦を提供することにおいて最も柔軟な手法であること。
【０００８】
たとえば、ある人のＴＶ番組における好みのプロファイルは、ＴＶ番組に対する好みのみで最も自然に構築され、（ラジオ又はインターネットで記録又はブロードキャストとされた）本及び音楽についても同様に構築される。しかし、たとえば、伝記のＴＶ番組で一般に低い関心を示す人物が、最近出版された幾つかの本を著作した人物に関する番組でより関心を示す可能性がある。このアプローチの成功は、これらの異なる領域のメタデータにおける所定の重要な特徴が存在するかに依存する。領域にわたるこれらの情報ビットを組み合わせることは、１つの融合処理において可能である。しかし、良好な予測精度をもたらす更なる柔軟性は、階層的な手法を使用することで得ることができる。
【０００９】
本発明は、複数のリコメンダからの階層的な融合によりユーザの関心をもたせる異なる分野及び／又はトピックスに関する推薦を得る方法及びシステムに関する。Schaffer等による米国特許出願第09・627,139号（2000年7月27日提出）は、本出願の背景技術となるマテリアルとして引用により本明細書に組み込まれ、暗黙的（履歴）プロファイル、フィードバックプロファイル及び明示的プロファイルといった３つの方法からなるメディア推薦方法及びシステムを開示しており、たとえば加重平均により結合される新たな予測を生成する。しかし、本発明は、これまで従来技術で知られていない階層的な融合機能を提供する。
【００１０】
リコメンダのスコア（recommender  score）に関する階層的な融合（hierarchical  fusion）を提供するための方法は、以下のステップを有している。
（ａ）複数のリコメンダを第一のレベルに設けるステップ。このリコメンダは、関心のあるトピックスに従って複数の予め決定されたグループのうちの少なくとも１つにグループ分けされている。
（ｂ）少なくとも１つの特定のグループのそれぞれのリコメンダからの出力を受けるための、予め決定された数の第一のレベルの融合センタを設けるステップ。
（ｃ）ステップ（ａ）でグループ分けされた複数のリコメンダのそれぞれ１つによる判定を第一のレベルの融合センタのそれぞれに出力するステップ。それぞれの判定は、ある推薦を提供する。
（ｄ）それぞれの第一のレベルの融合センタが、少なくとも１つの特定のグループのリコメンダによりステップ（ｃ）で出力された判定に関する第一の融合処理を実行するステップ。
（ｅ）それぞれの第一のレベルの融合センタが、ステップ（ｄ）で実行された融合に基づいて第一の拡張された判定を出力するステップ。
（ｆ）第一のレベルの融合センタのグループから出力された第一の拡張された判定を受けるための複数の第二のレベルの融合センタを設けるステップ。
（ｇ）それぞれの第二のレベルの融合センタが、第一のレベルの融合センタのグループから受けた第一の拡張された判定に関する第二の融合処理を実行するステップ。
（ｈ）それぞれの第二のレベルの融合センタが、第二の拡張された判定を出力するステップ。
（ｉ）ステップ（ｈ）での拡張された判定から選択される最終的に拡張された判定をユーザに出力するステップ。
【００１１】
当業者であれば、本発明が２以上の融合レベルをカバーしており、１以上の推薦にも適用可能であることを理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１Ａは、本発明の階層性に関する概念を例示している。図１Ａに例示するように、複数のリコメンダ１１０（Ｒ1〜Ｒn）を含む階層が存在している。それぞれのリコメンダは、特定の関心のある分野に関する推薦を行う。たとえば、リコメンダＲ1，Ｒ2及びＲ3は、異なる推薦メカニズムを採用しているテレビ番組のリコメンダである場合がある。
【００１３】
リコメンダＲ1，Ｒ2及びＲ3の判定は、第一のレベルの融合センタ１２０（Ｆ１＿１）により互いに融合される。この第一のレベルの融合センタは、たとえば、入力のなる推薦Ｒ1，Ｒ2及びＲ3のなかから最終的な推薦の出力を判定するための投票方式を採用している場合がある。
【００１４】
先に類似して、リコメンダＲ4及びＲ5は、別の第一のレベルの融合センタ１３０（Ｆ１＿２）により互いに融合される。しかし、リコメンダＲ1，Ｒ2及びＲ3により推薦されるテレビ番組に関する特定の関心のある領域とは異なり、リコメンダＲ4及びＲ5は、たとえば、異なる音楽のタイプを推薦するために設けられる場合がある。本システムの最終的な推薦は、（階層の最後のレベルにある）ＴＶ番組の推薦であり、Ｒ4及びＲ5は、ＴＶ番組における好みの音楽の特徴を検出するために本システムにおいて使用される。これらの推薦は、ＴＶ番組の音楽の部分を評価するものとして見ることができる。したがって、第一のレベルの融合センタ１３０（Ｆ１−２）は、所与の番組のユーザの音楽的な好みの観点からＴＶ番組の推薦を提供し、融合センタ１２０は、ユーザのＴＶ番組の好みの観点からテレビの推薦を提供する。融合センタ１３０は、（投票方式よりは）ニューラルネットワークを採用して、推薦Ｒ4及びＲ5の間の融合を実行する場合がある。
【００１５】
第二のレベルの融合センタ１４０（Ｆ２＿１）は、融合センタ１２０及び１３０からの判定を結合し、たとえば、拡張されたテレビ番組の推薦が生成される場合がある。この拡張は、たとえば、ユーザが１９６０年代のロックンロールを好み、Ｒ1，Ｒ2及びＲ3からのテレビ番組の１つがその時代の特定のロックバンドに関するものであるか、又は番組のうちの１つがその時代に関連するバックグランドミュージックを有することを音楽の推薦が示しているという点に基づいている。したがって、テレビのリコメンダと音楽のリコメンダの融合により、更なる情報の融合のために拡張された推薦が提供される。
【００１６】
さらに、たとえば、リコメンダＲn-2，Ｒn-1及びＲnは、たとえば、ユーザの個人のライブラリ、本の購入、及び公的な本の借入に基づいてテレビ番組を推薦する場合がある。第一のレベルの融合センタ１５０（Ｆ１＿Ｍ）は、拡張されたテレビの推薦を得るために出力を結合する。融合センタ１５０が動作する１つの方法は、投票の使用による。
【００１７】
さらに、別の第二のレベルの融合センタ１６０（Ｆ２＿Ｐ）は、融合センタ１５０と少なくとも１つの他の融合センタ１３０により推薦された出力を融合する。第二のレベルの融合センタ１６０は、テレビ番組に関する推薦を行い、これにより、たとえば、融合センタ１５０により行われた推薦が更に拡張される。
【００１８】
第二のレベルの融合センタ１４０，１６０は、順次、推薦をさらに拡張する。第三のレベルの融合センタ１７０，１８０は、順次、階層を継続する。ここでは、ｎレベルの融合センタがあり、ここでｎは、推薦システムの複雑さに関する予め決定された値である。融合センタのレベル数が増加するにつれ、システムはさらに複雑になる。
【００１９】
最後に、ｎ番目のレベル１９０（Ｆｎ＿１）は、最も高いレベルの融合センタであり、この融合センタは、最も拡張されたテレビの推薦を提供する場合がある。この階層は、全てのケースにおいてｎ番目のレベルまで利用される必要はない。たとえば、推薦のスコアが、（たとえば）第二のレベルの融合センタといった、ある下位のレベルで所定の予め決定された範囲にある場合、最も高いレベルの融合センタを有することに関連するシステムリソースを利用する必要性により推薦が提供されることなしに、ユーザに対して推薦を行うことができる。この柔軟性は、少なくとも部分的に重なる期間の間に複数のユーザに対して推薦システムが推薦を行うときに有効である。
【００２０】
なお、使用されなければならない、又は使用すべきである１つの特定の融合方法は存在しない。たとえば、加重平均（weighted  average）、投票（voting）、ニューラルネットワーク、デンプスター・シェーファーの証拠に基づく推論（Dempster  Shaffer  Evidental  Reasoing）は、階層的な融合と使用できる当業者に知られている多くの融合方法のうちのまさに幾つかである。さらに、領域Ｂについて導出された推薦から領域Ａについての推薦を融合するための方法は、領域Ａから導出された推薦から領域Ｂについての推薦を融合するために使用される方法とは異なることが期待される。したがって、最終的な推薦のそれぞれの領域について異なる階層が存在する。
【００２１】
図１Ｂは、本発明の別の態様を例示している。このケースにおける最終的な推薦（Ｆ  Ｆｉｎａｌ）は、音楽の推薦とすることができる。図１Ｂに関する階層は、図１に関する階層に類似しているが、最終的な推薦が異なるタイプ（たとえば、音楽対ＴＶ）であるときに、融合の階層が異なる可能性がある（及び通常異なる）点で異なっている。Ｒ1及びＲ2は、たとえば、異なるタイプのＴＶ番組を推薦するために示されている。本システムの最終的な推薦は、音楽の推薦であるので、Ｒ1及びＲ2は、ＴＶ視聴の履歴に基づいた音楽を推薦するために、本システムにおいて使用される。Ｒ1は、ニューラルネットワークを使用してその推薦を提供し、Ｒ2は、ベイズ分類器を使用してその推薦を提供する。Ｒ3，Ｒ4，Ｒ5及びＲ6は、異なる音楽の推薦をすることができる。それぞれの音楽推薦は、（たとえば、聴いたＣＤ、聴いたラジオからの音楽）異なる聴いた履歴に基づいているか、同じ履歴に基づくものとすることができるが、異なる推薦メカニズム（たとえば、ベイジアン、判定ツリー、ニューラルネットワーク）を使用することができる。
【００２２】
当業者であれば、関心のある異なる項目の分類は、たとえば、ベイズの最適分類器（Bayes’  optimal  classifier）、リニア分類器（linear  classifier）、二次分類器（quadratic  classifier）、ｋ次の最近隣法（k-nearest  neighbor  classifier）、人工知能ネットワーク（artificial  neural  network）により分類される。
【００２３】
また、推薦を工業的に重み付けすることも本発明の精神及び範囲にある。たとえば、あるカテゴリ内にあるより利益のある商品（たとえば、関心のある領域において匹敵する本よりも高い値段を有する特定の本）は、類似の製品／サービスの前に提供されるように重み付けされる。さらに、商品又はサービスのプロデューサからの支払いは、その重みを増加し、及び／又は最も高く推薦されたスコアの判定において優先度を与える場合がある。
【００２４】
図１Ｃは、本発明に係る方法が実施される１つの可能なやり方を例示するフローチャートである。当業者であれば、２つの階層レベルのみが、例示目的でフローチャートで使用されているが、２以上のレベルを使用することも本発明の精神及び特許請求の範囲に含まれることを理解されるであろう。
【００２５】
ステップ１０５で、複数のリコメンダが第一のレベルに設けられる。
ステップ１１０で、予め決定された数の第一のレベルの融合センタが提供される。それぞれの融合センタは、関心のある分野／トピックスにより互いにグループ分けされたリコメンダからの多数の出力（いわゆる判定）を受ける。
ステップ１１５で、第一のレベルの融合センタは、リコメンダからの出力を受ける。
【００２６】
ステップ１２０で、リコメンダからの１以上の判定に関するリコメンダを融合する融合処理が実行される。
ステップ１２５で、それぞれの第一のレベルの融合センタは、ステップ１２０で実行された融合に基づいて拡張された判定を出力する。
ステップ１３０で、第一の拡張された出力判定を受けるために、複数の第二のレベルの融合センタが設けられる。
【００２７】
ステップ１３５で、第二の融合処理が実行され、第一の拡張された判定が選択的に互いに融合され、第二の拡張された判定を形成する。
ステップ１４０で、それぞれの第二のレベルの融合センタは、第二の拡張された判定を出力する。（２以上のレベルの融合が存在する場合があることを理解されたい。）
ステップ１４５で、最終的に拡張された判定がユーザに出力される。
【００２８】
図２は、本発明を実現するために使用されるハードウェアを例示している。例示のために、かつ限定することなしに、当業者であれば、説明では説明の目的で１つのやり方を具体化しているが、本発明の精神及び特許請求の範囲にある例示の多くの可能な変更が存在することを理解されるであろう。
【００２９】
図２に示される推薦システム２００は、中央処理ユニット２０５、及び（典型的に、ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＤＲＡＭ等に限定されるものではないが）メモリ２１０を含んでいる。実施の形態では、推薦システムはサーバであると考えられ、このサーバは、とりわけ、ユーザを登録し、ユーザグループを管理し、カテゴリの評価を可能にし、フィルタリングを提供する。プロトコルは、オープンにすることができる。さらに、１つのＣＰＵが示されているが、並列処理技術が採用されて階層の異なる分野に沿って同時又はほぼ同時に関心のある異なるトピックスが融合されることは、本発明の精神及び範囲とすることができる。なお、全体の推薦システムは、コンピュータに関するもののみでなく、ＴＶセットに関するものとすることができることを理解されたい。
【００３０】
メモリ２１０は、アドレス、ジップコード、年齢、学歴、職業及び収入、ＴＶ番組の特徴、音楽の特徴等の好みのような、ユーザ記述２１５に関する情報を含んでいる場合がある。この情報は、メモリ２１０にローカルに記憶される場合があり、また、インターネット等を通してアクセスされるサーバにある、電話線、光ファイバ線、ＬＡＮ／ＷＡＮを通してアクセスされるデータベースに記憶される情報である。ユーザは、識別コードを有している場合があり、この識別コードによって、ＣＰＵは、ユーザプロファイルにアクセスすることができる。インターネットのケースでは、ユーザのハードドライブにクッキーが存在する場合がある。代替的に、予め登録されているパスワード又はサイン  オン  ネームを供給するように、ユーザに問合せすることができる。識別子に基づいてユーザ記述及び／又は過去の履歴をＣＰＵが検索することを可能にするための手段が存在する限り、任意の公知の識別スキームを使用することができる。
【００３１】
ユーザ識別子に加えて、又はユーザ識別子の代わりに、ＣＰＵは、履歴データを得ること、及び／又は映画、音楽、シアター、芸術、政治、ロマンス、ファイナンス、技術のような複数の主題に関してユーザ選択された好き及び嫌いに関する明示的なプロファイルにアクセスする場合がある。
【００３２】
図２では、ラジオ２２０の聴いた履歴、コンパクトディスク２２１の聴いた履歴、読んだ履歴２２２、ショッピングの履歴２２３、ビデオレンタル履歴２２４及びテレビ視聴履歴２２５のような履歴データが示されている。これらの履歴は、推薦システムを使用して過去の選択に関する蓄積とすることができ、又は、ユーザの好みに基づいた複合となる場合がある。さらに、顧客リストを得ることもできる。たとえば、特定の書店からのユーザの購入履歴、ビデオショップからのレンタル履歴、ユーザが所有する車のタイプといった全てを複合の一部とすることができる。さらに、（たとえば、購入のタイプにグループ分けされる年末計算書の形式で所定のクレジットカード会社により行われるように、）チャージカードで行われた購入をカテゴリ分類することも可能である。
【００３３】
推薦のためにリコメンダにより履歴が使用される。たとえば、テレビジョンのリコメンダ（＃１）２２６及びテレビジョンのリコメンダ（＃２）２２７は、テレビ視聴の履歴２２５を調べる。しかし、テレビジョンのリコメンダ（＃３）２２８は、ビデオレンタルの履歴２２４を調べるが、テレビジョンリコメンダ２３０は、明示的であり、推薦が視聴者によりアクティブに入力された好みに基づくことを意味している。
【００３４】
さらに、音楽リコメンダ（＃１）２３１は、ラジオ２２０で聴いた履歴を調べるが、音楽履歴（＃２）２３２は、コンパクトディスク２２１の聴いた履歴を調べる。リーディングリコメンダ及びショッピングリコメンダは、同様に履歴を調べるか、又は、ユーザからの明示的な好みに基づいている。
【００３５】
また、リコメンダモジュール２３５は、リコメンダ２２６，２２７，２２８，２３０，２３１，２３２等からの推薦に関する異なるトピックの融合を実行するソフトウェアを含んでいる。当業者であれば、モジュールがニューラルネットワークを含み、異なるリコメンダからの判定を階層的に融合することを理解されたい。このモジュールは、任意の公知のオペレーティングシステムの下での実行のために適合することができる。
【００３６】
ユーザディスプレイ２４０は、推薦システムからの推薦を受け、このディスプレイは、本システムの一部ではない。たとえば、ディスプレイは、ユーザのパーソナルコンピュータ、又はインタラクティブなテレビスクリーン、電話、電子通信機等とすることができる。このディスプレイは、遠隔的に制御することができる。さらに、ユーザディスプレイは、有線、無線、光ファイバ、マイクロ波、ＲＦ、ＬＡＮ／ＷＡＮ及びインターネットにより、接続することができる可能なやり方で、システム２００と通信する場合がある。推薦は、ユーザに示されない場合があるが、たとえば、最も望まれる番組を自動的に記録するといった、所定の自動的なアクションを駆動するために使用される場合がある。
【００３７】
当業者であれば、本発明の精神及び特許請求の範囲にある様々な変更を行う場合がある。たとえば、融合判定のタイプは、異なる融合方法で行うことができ、異なる商品に適用される値を必要に応じて決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１Ａ】本発明に係る方法及びシステムに関する階層性の概念図である。
【図１Ｂ】本発明に係る方法及びシステムに関する階層性の別の例を示す図である。
【図１Ｃ】２つの階層レベルを有する本発明の実施の形態に関するフローチャートである。
【図２】本発明に係るシステムを例示する図である。
【図１Ａ】
2005513687.tif 000003
【図１Ｂ】
2005513687.tif 000004
【図１Ｃ】
2005513687.tif 000005
【図２】
2005513687.tif 000006
【国際調査報告】
2005513687.tif 000007
2005513687.tif 000008
2005513687.tif 000009