(57)【要約】【課題】人気度に対するユーザの志向の度合いに応じた推薦を行う。【解決手段】人気度に対するユーザの志向度が０．２５の場合には、対象物人気度に人気志向度を乗算して、０．１５（対象物人気度）×０．２５（ユーザの人気志向度）＋０．１９（ユーザＵ１の嗜好が対象物Ａ１の特徴に合致する度合い）＝０．３８という推薦値を算出する。また、人気度に対するユーザの志向度が−０．１５の場合には、０．１５（対象物人気度）×（−０．１５）（ユーザの人気志向度）＋０．１９（ユーザＵ１の嗜好が対象物Ａ１の特徴に合致する度合い）＝０．３１という推薦値を算出する。前者の例は、後者の例に比べると、他のユーザから人気があるから自分も買うという傾向が強いユーザの例であり、推薦値は比較的大きい。後者の例は、前者の例に比べると、人気はあまりないが自らの嗜好に合ったものを買うという傾向が強いユーザの例であり、推薦値は比較的小さい。【選択図】図２
2019040228.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの嗜好及び対象物の特徴の関連度と、前記対象物の人気度と、前記対象物の人気度に対するユーザの志向度とに基づいて、ユーザに推薦する対象物である推薦対象物を特定する特定部と、
特定した前記推薦対象物をユーザに提示する提示部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記特定部は、時間の経過に応じて変動する前記対象物の人気度を、前記推薦対象物を特定するタイミングで取得する
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記ユーザによる前記対象物の購買履歴、閲覧履歴又は選択履歴を用いて、前記ユーザの嗜好、前記対象物の特徴又は前記対象物の人気度に対するユーザの志向度を算出する算出部
を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記対象物の人気度に対するユーザの志向度は、前記対象物を所定の基準で区分したグループごとに異なる
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記グループは前記対象物が属するジャンルで区分されている
ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記グループは前記対象物の用途で区分されている
ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記グループは前記対象物の価格で区分されている
ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記グループは前記対象物のブランドで区分されている
ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記特定部は、前記人気度に対する志向度が予め定められた値より高いユーザに対しては、当該ユーザの嗜好及び対象物の特徴の関連度に比べて、前記人気度に対する志向度を重視して前記推薦対象物を特定する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記特定部は、前記人気度に対する志向度が予め定められた値に満たないユーザに対しては、前記人気度に対する志向度に比べて、当該ユーザの嗜好及び対象物の特徴の関連度を重視して前記推薦対象物を特定する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンピュータを、
ユーザの嗜好及び対象物の特徴の関連度と、前記対象物の人気度と、前記対象物の人気度に対するユーザの志向度とに基づいて、ユーザに推薦する対象物である推薦対象物を特定する特定部と、
特定した前記推薦対象物をユーザに提示する提示部と
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザに商品やサービス（以下、アイテムという）を推薦する仕組みとして、特許文献１には、各アイテムの人気順などのアイテムランキングにおいて、ユーザの各アイテムの利用度合いに応じた重み付けを行うことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１０５２１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この種の推薦システムで広く用いられている協調フィルタリングにおいては、ユーザ間の類似性またはアイテム間の共起性を相関分析するが、多数のユーザに人気があるアイテムが推薦されやすいという傾向がある。
【０００５】
ユーザが購買行動を行うときに人気があるアイテムを選択する傾向にあるか否かは、それぞれのユーザによって異なる。つまり、他のユーザから人気があるから自分も買うという傾向のユーザもいるし、人気の有無にかかわらず自らが買いたいものを買うという傾向のユーザもいるなど、アイテムの人気度に対してユーザが志向する度合いは様々である。
【０００６】
従来においては、ユーザの嗜好と併せて、そのユーザが人気のあるアイテムを選択する傾向にあるか否かという点をも考慮してアイテムの推薦を行うことはできなかった。
【０００７】
そこで、本発明は、人気度に対するユーザの志向の度合いに応じた推薦を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に係る発明は、ユーザの嗜好及び対象物の特徴の関連度と、前記対象物の人気度と、前記対象物の人気度に対するユーザの志向度とに基づいて、ユーザに推薦する対象物である推薦対象物を特定する特定部と、特定した前記推薦対象物をユーザに提示する提示部とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。
【０００９】
請求項２に係る発明は、請求項１記載の構成において、前記特定部は、時間の経過に応じて変動する前記対象物の人気度を、前記推薦対象物を特定するタイミングで取得する。
【００１０】
請求項３に係る発明は、請求項１又は２に記載の構成において、前記ユーザによる前記対象物の購買履歴、閲覧履歴又は選択履歴を用いて、前記ユーザの嗜好、前記対象物の特徴又は前記対象物の人気度に対するユーザの志向度を算出する算出部を備える。
【００１１】
請求項４に係る発明は、請求項１〜３のいずれか１項に記載の構成において、前記対象物の人気度に対するユーザの志向度は、前記対象物を所定の基準で区分したグループごとに異なる。
【００１２】
請求項５に係る発明は、請求項４記載の構成において、前記グループは前記対象物が属するジャンルで区分されている。
【００１３】
請求項６に係る発明は、請求項４記載の構成において、前記グループは前記対象物の用途で区分されている。
【００１４】
請求項７に係る発明は、請求項４記載の構成において、前記グループは前記対象物の価格で区分されている。
【００１５】
請求項８に係る発明は、請求項４記載の構成において、前記グループは前記対象物のブランドで区分されている。
【００１６】
請求項９に係る発明は、請求項１〜８のいずれか１項に記載の構成において、前記特定部は、前記人気度に対する志向度が予め定められた値より高いユーザに対しては、当該ユーザの嗜好及び対象物の特徴の関連度に比べて、前記人気度に対する志向度を重視して前記推薦対象物を特定する。
【００１７】
請求項１０に係る発明は、請求項１〜８のいずれか１項に記載の構成において、前記特定部は、前記人気度に対する志向度が予め定められた値に満たないユーザに対しては、前記人気度に対する志向度に比べて、当該ユーザの嗜好及び対象物の特徴の関連度を重視して前記推薦対象物を特定する。
【００１８】
請求項１１に係る発明は、コンピュータを、ユーザの嗜好及び対象物の特徴の関連度と、前記対象物の人気度と、前記対象物の人気度に対するユーザの志向度とに基づいて、ユーザに推薦する対象物である推薦対象物を特定する特定部と、特定した前記推薦対象物をユーザに提示する提示部として機能させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１、１１に係る発明によれば、対象物の人気度に対するユーザの志向度に応じた推薦を行える。
請求項２に係る発明によれば、最新の人気度に対するユーザの志向度に応じた推薦を行える。
請求項３に係る発明によれば、ユーザによる対象物の購買履歴、閲覧履歴又は選択履歴を用いて、対象物の人気度に対するユーザの志向度に応じた推薦を行える。
請求項４に係る発明によれば、所定の基準で区分したグループに対応した志向度に応じた推薦を行える。
請求項５に係る発明によれば、対象物が属するジャンルで区分したグループに対応した志向度に応じた推薦を行える。
請求項６に係る発明によれば、対象物の用途で区分したグループに対応した志向度に応じた推薦を行える。
請求項７に係る発明によれば、対象物の価格で区分したグループに対応した志向度に応じた推薦を行える。
請求項８に係る発明によれば、対象物のブランドで区分したグループに対応した志向度に応じた推薦を行える。
請求項９，１０に係る発明によれば、対象物の人気度に対する志向度の値に応じて、ユーザの嗜好及び対象物の特徴の関連度と対象物の人気度に対する志向度とのいずれかを重視して推薦対象物を特定する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】情報処理装置１のハードウェア構成を示す図。
【図２】情報処理装置１の機能構成を示すブロック図。
【図３】従来の推薦の仕組みを説明する図。
【図４】情報処理装置１の動作を示すフローチャート。
【図５】情報処理装置１の動作を示すフローチャート。
【図６】情報処理装置１の動作を示すフローチャート。
【図７】情報処理装置１の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明の実施形態の一例について説明する。
＜構成＞
以下、本発明の一実施形態について説明する。ユーザが購入に際して選択する対象は商品やサービス等であるが、以下では、このようなユーザが選択し得る対象を「対象物」と総称する。
【００２２】
図１は、情報処理装置１のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置１は、本発明に係る情報処理装置の一例である。情報処理装置１は、ユーザに推薦する対象物群を特定し、その対象物群に関する情報をユーザに提示する。情報処理装置１は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３及びＵＩ（User Interface）部１４を備えたコンピュータである。
【００２３】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置とを備えており、情報処理装置１の全体的な制御を行う。ＲＯＭには、ハードウェアやＯＳ（Operating System）の起動の手順を記述したファームウェアが記憶されている。ＲＡＭは、ＣＰＵが演算を実行する際のデータの記憶に用いられる。
【００２４】
記憶部１２は、例えば半導体メモリやハードディスク記憶装置などを備え、ＯＳ（Operation System）のほか、各種の機能を実現するためのプログラムを記憶している。さらに、記憶部１２は、複数のユーザが自身のパーソナルコンピュータやスマートホン等の通信装置を用いてインターネット上のショッピングウェブサイトを利用した結果に関する情報（購買履歴）を記憶している。購買履歴は、例えば対象物の購買がなされた日時、対象物を購買したユーザの識別情報であるユーザＩＤ、及び購買された対象物の識別情報である対象物ＩＤを含む。これらの購買履歴は、インターネット上のショッピングウェブサイトを管理するウェブサーバ装置からインターネットを介して情報処理装置１に収集されてもよい。また、情報処理装置１自身がインターネット上のショッピングウェブサイトを管理するウェブサーバ装置であってもよい。
【００２５】
通信部１３は、外部の通信装置との間で通信を行うための通信Ｉ／Ｆ（Interface）を備えており、インターネット等の通信回線に接続される。ＵＩ部１４は、表示部と操作部とを含む。表示部は例えば液晶表示装置を備え、情報処理装置１を操作するための画面を表示面に表示する。操作部は、例えば表示部の表示面を覆うように設けられたタッチパネルや、表示面に隣接する位置に設けられたキーボードなどを備えており、操作を受け付けて、その操作に応じた信号を制御部１１に出力する。制御部１１は、この操作の内容に従って情報処理装置１を制御する。
【００２６】
ここで、ユーザに対してそのユーザの嗜好に合致した対象物を推薦するためのアルゴリズムの一例について簡単に説明する。このアルゴリズムにおいては、ユーザにより購入された対象物と類似する対象物はユーザによって好まるものであり、購入されなかった対象物と類似する対象物はユーザによって好まれないものである、という前提に従ってユーザの嗜好について学習を行う。
ユーザuの対象物iに対する嗜好の強さｖuiは式（１）で表される。
【数１】
2019040228.tif 000003
【００２７】
ここで、qi T （Tは転置行列）は対象物の特徴を示すベクトル（対象物特徴ベクトル）であり、pu はユーザの嗜好、つまりユーザが好む対象物の特徴を示すベクトル（ユーザ嗜好ベクトル）である。これらベクトルの内積が、ユーザuの嗜好と対象物iの特徴との合致度であり、その対象物ｉに対するユーザｕの嗜好の強さｖuiに相当する。
【００２８】
ユーザuの対象物iに対する嗜好の強さｖuiとユーザuの対象物ｊに対する嗜好の強さｖujとの差Ｘuiｊは式（２）で表される。
【数２】
2019040228.tif 000004
【００２９】
ユーザｕが対象物iを購入し且つ対象物jを購入しない確率pは、上述したｘuiｊのシグモイド関数である式（３）で表現される。ここでIは対象物の全集合、Iu+は対象物の全集合のうちユーザuが購入した対象物の部分集合である。
【数３】
2019040228.tif 000005
【００３０】
そして、式（４）に示すように確率が最大化するように、パラメータΘが逐次更新されて学習がなされる。パラメータΘとして、たとえば各ユーザのベクトルpuや各アイテムのqiの各成分が含まれる。つまり、ユーザが購入した対象物に対する嗜好の強さとユーザが購入しなかった対象物に対する嗜好の強さとの差が大きくなるように学習が行われる。
【数４】
2019040228.tif 000006
【００３１】
ここで、商品の人気度は時間の経過に従って変動する。また、ユーザが購買行動を行うときには、その行動のタイミングにおいて人気があるアイテムを選択する傾向にあるか否かはユーザによって異なる。つまり、他のユーザから人気があるから自分も買うという傾向のユーザもいるし、人気の有無にかかわらず自らが買いたいものを買うという傾向のユーザもいるなど、人気度に対するユーザの志向の度合いは様々である。このように各ユーザが人気のある対象物を選択する傾向にあるか否かを示す指標値を、対象物の人気度に対してユーザが志向する度合いという意味で、以下では、「人気志向度」という。
【００３２】
ユーザに対象物を推薦するときには、ユーザの嗜好と併せてそのユーザの人気志向度も考慮することが望ましい。よって、本実施形態では、対象物の時間別の人気度及びユーザの行動履歴をもとに、ユーザの嗜好と人気志向度を分析してユーザに推薦する対象物を特定することで、ユーザにより合致するような対象物を推薦する。
【００３３】
図２は、情報処理装置１の機能構成を示すブロック図である。これらの機能は、制御部１１が記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することによって実現される。取得部１０１は、ユーザごとの購買履歴を取得する。算出部１０２は、購買履歴を用いて、各々のユーザの嗜好をベクトル形式で表現したユーザ嗜好ベクトル、各々の対象物の特徴をベクトル形式で表現した対象物特徴ベクトル、各々の対象物の人気度を示す対象物人気度及び対象物の人気度に対する各々のユーザの志向度である人気志向度を算出する。記憶部１０３は、前述した購買履歴のほか、これらのユーザ嗜好ベクトル、対象物特徴ベクトル、対象物人気度及び人気志向度を記憶する。特定部１０４は、ユーザ嗜好ベクトル及び対象物特徴ベクトルの関連度と、対象物人気度と、人気志向度とに基づいて、ユーザに推薦する対象物である推薦対象物を特定する。ここで、特定部１０４は、時間の経過に応じて変動する対象物人気度を、推薦対象物を特定するタイミングで取得する。つまり、特定部１０４は、最新の対象物人気度を取得する。提示部１０５は、特定された推薦対象物をユーザに提示する。
【００３４】
＜動作＞
次に情報処理装置１の動作を説明するが、その前に、従来の推薦方法の一例について図３を用いて説明する。
【００３５】
図３において、要素１〜８は、ユーザ嗜好ベクトル及び対象物特徴ベクトルの各成分である。例えば対象物が映画である場合には、要素１〜８は、コメディ的要素、ホラー的要素、教育的要素、歴史的要素、ＳＦ（Science Fiction）的要素、恋愛的要素・・・等である。図３は、或るユーザＵ１の嗜好についての各要素の値（上段）と、或る対象物Ａ１についての各要素の値（下段）とを例示したものであり、値が大きいほど対応するベクトル成分が大きいことを意味し、値が小さいほど対応するベクトル成分が小さいことを意味している。
【００３６】
ユーザＵ１の嗜好が対象物Ａ１の特徴に合致する度合いは、ユーザ嗜好ベクトル（図３上段）及び対象物特徴ベクトル（図３下段）の内積で表現される。つまり、同じ要素に対応するユーザ嗜好ベクトルの成分及び対象物特徴ベクトルの成分とを乗算し、これらを足し合わせた値である。図３の例では、０．１×０．５＋（−０．２）×（−０．２）＋０．３×０．７＋（−０．４）×０．１＋（−０．１）×（−０．１）＋０．５×０．１＋（−０．２）×０．８＋０．３×０．１＝０．１９が、ユーザＵ１の嗜好が対象物Ａ１の特徴に合致する度合いとなる。
【００３７】
さらに、別途算出された対象物Ａ１の人気度が例えば０．１５である場合、ユーザＵ１に対して対象物Ａ１を推薦する度合いは、０．１５（対象物人気度）＋０．１９（ユーザＵ１の嗜好が対象物Ａ１の特徴に合致する度合い）＝０．３４となる。なお、対象物人気度と、ユーザＵ１の嗜好が対象物Ａ１の特徴に合致する度合いとの関係は、上記のような単純な加算関係に限らず、例えば乗算や除算などを用いた関係であってもよい。ただし、いずれにしても、このような従来の手法では、多数のユーザに人気がある対象物が推薦されやすいという傾向がある。
【００３８】
図４以降は、本実施形態における情報処理装置１の処理手順を示している。図４において、算出部１０２は、記憶部１０３に記憶されている購買履歴を用いて、ユーザ嗜好ベクトル、対象物特徴ベクトル、対象物人気度及び人気志向度を算出する（処理Ａとする、ステップＳ１００）。
【００３９】
ここで、図５は、処理Ａの詳細を説明する図である。まず、算出部１０２は、上述したパラメータである、ユーザ嗜好ベクトルＰｕ、対象物特徴ベクトルｑｉ、人気志向度ｐ、及び対象物人気度ｂを初期化し、学習回数Ｅを決定する（ステップＳ１０１）。次に、算出部１０２は、記憶部１０３に記憶されている購買履歴の履歴数Ｎを取得し（ステップＳ１０２）、変数ｅに１を代入する（ステップＳ１０３）。変数ｅが学習回数Ｅよりも小さい場合には（ステップＳ１０４；ＹＥＳ）、算出部１０２は、ユーザ嗜好ベクトルＰｕ、対象物特徴ベクトルｑｉ、人気志向度ｐ及び対象物人気度ｂを算出する（処理Ａ１、ステップＳ１０５）。
【００４０】
ここで、図６は、処理Ａ１の詳細を説明する図である。まず、算出部１０２は、変数ｎに１を代入する（ステップＳ１０５１）。変数ｎが履歴数Ｎよりも小さい場合（ステップＳ１０５２；ＹＥＳ）、算出部１０２は、利用者ｕ、対象物ｉ及び時刻ｔに対応するパラメータである、ユーザ嗜好ベクトルＰｕ、対象物特徴ベクトルｑｉ、人気志向度ｐ、及び対象物人気度ｂを参照し（ステップＳ１０５３）、前述した式（１）〜（４）に従い、Ｘuiｊを算出し、各パラメータにおける対数尤度を算出する（ステップＳ１０５４，Ｓ１０５５）。そして、算出部１０２は、この対数尤度を用いて各パラメータである、ユーザ嗜好ベクトルＰｕ、対象物特徴ベクトルｑｉ、人気志向度ｐ、及び対象物人気度ｂを更新する（ステップＳ１０５６）。
【００４１】
ここで、対象物人気度の算出方法としては、例えば式（５）に示すように、或る時刻tにおける或る対象物（式では商品）ｉの全ての売上件数（購買件数）を集計し、その集計値に対して時刻ｔにおける重み係数ｗtを乗算して人気度を算出する例が考えられる。なお、対象物人気度を算出するための関数は、ユーザの行動（例えば商品の購買や商品の選択）の回数を変数とした単調減少関数であれば、どのようなものであってもよい。
【数５】
2019040228.tif 000007
【００４２】
また、人気志向度の算出方法としては、例えば式（６）に示すように、ユーザｕの過去の購買履歴のうち、閾値よりも人気度が高い対象物を購入した割合を算出する例が考えられる。ただし、人気志向度を算出するための関数は、この例に限定されな
い。
【数６】
2019040228.tif 000008
【００４３】
このようにして、図６の処理がＮ回繰り返される（ステップＳ１０５７，Ｓ１０５２）。
【００４４】
図５の説明に戻り、上記の処理がＥ回繰り返される（ステップＳ１０６，Ｓ１０４）。
【００４５】
図４に戻り、特定部１０４は、ユーザ嗜好ベクトル及び対象物特徴ベクトルの関連度と、対象物人気度と、人気志向度とに基づいて、ユーザに推薦する対象物である推薦対象物を特定する（処理Ｂ、ステップＳ１１０）。
【００４６】
ここで、図７は、処理Ｂの詳細を説明する図である。まず、特定部１０４は、全ての対象物数Ｍを取得し（ステップＳ１１０１）、変数ｍに１を代入する（ステップＳ１１０２）。変数ｍが商品数Ｍよりも小さい場合（ステップＳ１１０３；ＹＥＳ）、特定部１０４は、ユーザ嗜好ベクトルＰｕ、対象物特徴ベクトルｑｉ、人気志向度ｐ、及び対象物人気度ｂを参照し（ステップＳ１１０４）、ユーザに対して推薦する強さを意味する推薦値を算出する（ステップＳ１１０５）。
【００４７】
例えば図３の例において、人気度に対するユーザの志向度が０．２５の場合には、対象物人気度に人気志向度を乗算して、０．１５（対象物人気度）×０．２５（ユーザの人気志向度）＋０．１９（ユーザＵ１の嗜好が対象物Ａ１の特徴に合致する度合い）＝０．３８という推薦値を算出する（以下、前者の例という）。また、人気度に対するユーザの志向度が−０．１５の場合には、０．１５（対象物人気度）×（−０．１５）（ユーザの人気志向度）＋０．１９（ユーザＵ１の嗜好が対象物Ａ１の特徴に合致する度合い）＝０．３１という推薦値を算出する（以下、後者の例という）。
【００４８】
前者の例は、後者の例に比べると、他のユーザから人気があるから自分も買うという傾向が強いユーザの例であり、推薦値は比較的大きい。つまり、特定部１０４は、ユーザの人気志向度が予め定められた値（上記の例の場合は「０」）より高いユーザに対しては、そのユーザの嗜好及び対象物の特徴の関連度に比べて、人気度に対する志向度を重視して推薦対象物を特定する。
【００４９】
一方、後者の例は、前者の例に比べると、人気はあまりないが自らの嗜好に合ったものを買うという傾向が強いユーザの例であり、推薦値は比較的小さい。つまり、特定部１０４は、ユーザの人気志向度が予め定められた値（上記の例の場合は「０」）未満の高いユーザに対しては、そのユーザの人気度に対する志向度に比べて、そのユーザの嗜好及び対象物の特徴の関連度を重視して推薦対象物を特定する。
【００５０】
このようにして、図７の処理がＭ回繰り返される（ステップＳ１１０６，Ｓ１１０３）。そして、特定部１０４は、推薦値が高い順で且つユーザが過去に購買していない対象物をＬ個取り出して、これらに関する情報（例えば対象物の名称や価格など）を含む推薦リストを作成する（ステップＳ１１０７）。
【００５１】
図４に戻り、提示部１０５は、作成された推薦リストをユーザの通信装置に送信して表示させるなどして、ユーザに提示する（ステップＳ１２０）。
【００５２】
本実施形態によれば、人気度に対するユーザの志向度に応じた推薦を行える。
【００５３】
＜変形例＞
実施形態を次のように変形してもよい。また、複数の変形例を組み合わせてもよい。
＜１＞
ユーザの人気度に対する志向度は、対象物を所定の基準で区分したグループごとに異なっていてもよい。例えば同じユーザであっても、映画に対する人気志向度と、飲食物に関する人気志向度と、衣類に対する人気志向度とが異なる。このときのグループは様々な観点で分類可能である。例えばグループは、対象物が属するジャンルで区分されてもよい。ジャンルとは、例えば、映画、飲食物、衣類、本などであり、対象物が属するカテゴリと言うこともできる。また、例えばグループは、対象物の用途（例えば日用品と贅沢品とか、実用品と趣味に関する商品など）で区分されてもよい。また、例えばグループは対象物の価格（例えば高価格帯と中価格帯と低価格帯など）で区分されてもよい。また、例えばグループは対象物のブランド（例えば高級ブランドとそれ以外とか、有名ブランドとそれ以外とか）で区分されてもよい。これらグループごとの人気志向度については、算出部１０２が前述した図４〜図７の処理を、対象物が属するグループごとに実行すればよい。
【００５４】
＜２＞
ユーザの行動履歴として、実施形態で説明した購買履歴に限らず、対象物の閲覧履歴や、対象物をウェブページ上の買い物かごやお気に入りに入れるなどの選択履歴を用いてもよい。つまり、算出部１０２は、ユーザによる対象物の購買履歴、閲覧履歴又は選択履歴を用いて、ユーザの嗜好、対象物の特徴又は対象物の人気度に対するユーザの志向度を算出することができる。
さらに、実施形態では、ユーザがインターネット上のショッピングウェブサイトを利用した結果に基づいてそのユーザの嗜好を学習していたが、現実の対象物を販売している実際の店舗を利用した結果に基づいてそのユーザの嗜好を学習してもよい。
【００５５】
＜３＞
対象物人気度は、対象物の人気度の指標値であればよく、その算出方法は実施形態の例示に限定されない。また、人気志向度についても、対象物の人気度に対して嗜好する度合いの指標値であればよく、その算出方法は実施形態の例示に限定されない。
【００５６】
＜４＞
上記の実施形態では、制御部１１がプログラムを実行することによって上記の機能を実現する例を示したが、上記の機能がハードウェア回路で実装されていてもよい。また、このプログラムを、光記録媒体、半導体メモリ等、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供し、この記録媒体からプログラムを読み取って情報処理装置にインストールするようにしてもよい。また、このプログラムを電気通信回線で提供してもよい。
【符号の説明】
【００５７】
１…情報処理装置、１１…制御部、１２…記憶部、１３…通信部、１４…ＵＩ部、１０１…取得部、１０２…算出部、１０３…記憶部、１０４…特定部、１０５…提示部。
【図１】
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【図２】
2019040228.tif 000010
【図３】
2019040228.tif 000011
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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