(57)【要約】【課題】遷移元／遷移先ドメインの組合せを考慮し、より効果的な情報推薦を行う。【解決手段】情報推薦装置であって、ユーザがアイテムにアクセスしたアクセス履歴データを格納したアクセス履歴データベース200と、アクセス履歴データベース200を用いて、ユーザとアイテムのアクセス関係を示す遷移行列を作成する遷移行列作成部101と、アクセス履歴データベース200を用いてドメイン間の遷移数を算出し、当該遷移数に基づいて前記遷移行列中のドメイン組合せ毎の部分行列に乗算するドメイン組合せ重みを算出するドメイン組合せ重み算出部102と、前記ドメイン組合せ重みを用いて前記部分行列に重みづけを行う部分行列重みづけ計算部104と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報推薦装置であって、
ユーザがアイテムにアクセスしたアクセス履歴データを格納したアクセス履歴データベースと、
前記アクセス履歴データベースを用いて、ユーザとアイテムのアクセス関係を示す遷移行列を作成する遷移行列作成部と、
前記アクセス履歴データベースを用いてドメイン間の遷移数を算出し、当該遷移数に基づいて前記遷移行列中のドメイン組合せ毎の部分行列に乗算するドメイン組合せ重みを算出するドメイン組合せ重み算出部と、
前記ドメイン組合せ重みを用いて前記部分行列に重みづけを行う部分行列重みづけ計算部と、を有すること
を特徴とする情報推薦装置。
【請求項２】
請求項１記載の情報推薦装置であって、
前記ドメイン組合せ重み算出部は、全アイテムの利用回数と遷移先ドメインのアイテムの利用回数との比を用いてドメイン組合せ重みを補正すること
を特徴とする情報推薦装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の情報推薦装置であって、
前記ドメイン組合せ重み算出部は、同一ドメイン内での遷移については、所定の係数を乗算し、異なるドメイン間での遷移より過少評価するように、ドメイン組合せ重みを補正すること
を特徴とする情報推薦装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一項に記載の情報推薦装置であって、
前記ドメイン組合せ重み算出部は、アクセス履歴データに含まれるＨＴＴＰリファラを用いて遷移元アイテムを特定し、当該遷移元アイテムのドメインを特定することにより、ドメイン間の遷移数を推定すること
を特徴とする情報推薦装置。
【請求項５】
請求項１から３のいずれか一項に記載の情報推薦装置であって、
前記ドメイン組合せ重み算出部は、アイテム同士のリンクの有無の情報を利用して、アクセス履歴から共通のリンク元を持つ複数アイテムがあり、該当のリンク元へのアクセス履歴もある場合に、当該リンク元から複数アイテムへの遷移があると推定し、ドメイン間の遷移数を推定すること
を特徴とする情報推薦装置。
【請求項６】
情報推薦装置が行う情報推薦方法であって、
前記情報推薦装置は、ユーザがアイテムにアクセスしたアクセス履歴データを格納したアクセス履歴データベースを備え、
前記アクセス履歴データベースを用いて、ユーザとアイテムのアクセス関係を示す遷移行列を作成する遷移行列作成ステップと、
前記アクセス履歴データベースを用いてドメイン間の遷移数を算出し、当該遷移数に基づいて前記遷移行列中のドメイン組合せ毎の部分行列に乗算するドメイン組合せ重みを算出するドメイン組合せ重み算出ステップと、
前記ドメイン組合せ重みを用いて前記部分行列に重みづけを行う部分行列重みづけ計算ステップと、を行うこと
を特徴とする情報推薦方法。
【請求項７】
請求項６記載の情報推薦方法であって、
前記ドメイン組合せ重み算出ステップは、全アイテムの利用回数と遷移先ドメインのアイテムの利用回数との比を用いてドメイン組合せ重みを補正すること
を特徴とする情報推薦方法。
【請求項８】
請求項６または７記載の情報推薦方法であって、
前記ドメイン組合せ重み算出ステップは、同一ドメイン内での遷移については、所定の係数を乗算し、異なるドメイン間での遷移より過少評価するように、ドメイン組合せ重みを補正すること
を特徴とする情報推薦方法。
【請求項９】
請求項６から８のいずれか一項に記載の情報推薦方法であって、
前記ドメイン組合せ重み算出ステップは、アクセス履歴データに含まれるＨＴＴＰリファラを用いて遷移元アイテムを特定し、当該遷移元アイテムのドメインを特定することにより、ドメイン間の遷移数を推定すること
を特徴とする情報推薦方法。
【請求項１０】
請求項６から８のいずれか一項に記載の情報推薦方法であって、
前記ドメイン組合せ重み算出ステップは、アイテム同士のリンクの有無の情報を利用して、アクセス履歴から共通のリンク元を持つ複数アイテムがあり、該当のリンク元へのアクセス履歴もある場合に、当該リンク元から複数アイテムへの遷移があると推定し、ドメイン間の遷移数を推定すること
を特徴とする情報推薦方法。
【請求項１１】
請求項１から５のいずれか一項に記載の情報推薦装置として機能させるための情報推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報推薦において、複数のサービス、ジャンル、ドメイン（以下、「ドメイン」）のコンテンツやアイテム（以下、「アイテム」）を推薦する情報推薦装置、情報推薦方法、および情報推薦プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
異なるサービスのカテゴリなど、複数のドメインを対象としてアイテムの推薦を可能にするために、ユーザ、Ｗｅｂページなどのアイテム、アイテムの属性を表すメタデータをノードとするグラフを構築し、グラフマイニングの手法を適用する事により、特にユーザのアイテム利用履歴が存在しない状況や少量で推薦精度が低下しやすい状況において、より高精度な情報推薦を実現する方法がある（例えば、特許文献１参照）。また、同様の方法で、ポータルサイトの利用履歴等、複数のサービスドメインに共通するユーザの利用履歴を用いる方法もある（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2012-150561号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】堤田恭太、中辻真、内山俊郎、戸田浩之、内山匡、「アクセスログを用いたクロスドメイン環境における情報推薦」、第154回DBS・第107回IFAT合同研究発表会、2012年8月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記文献で、グラフマイニングとして利用されている手法は、Random Walk with Restarts (Personalized PageRankとも呼ばれる、以下「RWR」) という計算手法である。これは、ノード間の関連度の計算手法として注目を集めているもののひとつである。RWRは、今までグラフ理論でよく用いられてきたノード間の最短距離などと異なり、グラフ全体の構造的な特徴に基づいて関連度が計算できる。
【０００６】
RWRでは、グラフ上の各ノードを遷移するwalkerを仮定し、最終的にwalkerがどのノードに存在しやすいかを表す存在確率を算出し、それを関連度スコアとして利用する。初期状態として、関連度を測る基準とするユーザやアイテムに対応するノードにwalkerが存在すると考える。そして、そのwalkerが、ノードとノードを結ぶエッジ重みに比例した確率でノード間を移動し、移動後一定の確率でエッジによらないランダムな移動を行うと考え、定常状態においてwalkerが各ノードに存在する確率(存在確率)を計算する。この計算の結果、得られた存在確率を、基準とするノードに対応するユーザやアイテムとの関連度として利用する。
【０００７】
具体的な計算式は、起点ノードaからの各ノードへの到達確率（関連度）を表す１×Nの列ベクトルp、N×Nの遷移行列A、被推薦ユーザを表す起点ノードのみが1である1×Nの列ベクトルq、αは0＜α＜１を満たす定数とすると、式１のように表される。ここでの繰り返し計算の回数は例えば30回とするが、この回数はこれに限定されず、十分に大きな値であればよい。
【数１】
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【０００８】
特許文献１および非特許文献１では、起点ノードから各ノードへ遷移する確率を算出する際に、各ノードの属するドメイン（例えば、異なるサービスのカテゴリなど）が何であるかを考慮していない。しかしながら、実際の利用シーンにおいては、あるドメインAから別のドメインBに遷移するとき、遷移先ドメインの選択は、遷移元のドメインAに影響されている、すなわち、コンテキストの効果があり、ランダムではない場合もあると考えられる。例えばＷｅｂページ等を閲覧している時、ユーザは何かについて調べているなど、ある特定のトピックへの興味が高まっている状態にあると推測され、それに関連するトピックになら遷移しやすいが、無関係と思われるトピックには興味を持ちにくいと考えられるからである。しかし、特許文献１では、あるユーザの一定期間の履歴において、仮に「健康」ドメインのページをm回、「車」ドメインのページをm回と同一回数閲覧していた場合、ユーザが「ダイエット」ドメインのページを訪れた時、「健康」ドメインのページが推薦される確率も、「車」ドメインのページが推薦される確率も同等となる。
【０００９】
上述のようにコンテキストが考慮されるべきであれば、「ダイエット」ドメインのページを閲覧している際には、「車」ドメインのページよりも、「健康」ドメインのページを提示した方が効果的であると期待される。しかしながら、特許文献１などの従来技術では、RWRの計算に用いる遷移行列の構築過程において履歴上の回数のみを用い、遷移元／遷移先ドメインの組合せ（方向）については考慮されていない。
【００１０】
本発明は、上記の事情に鑑みなされたもので、本発明の目的は、遷移元／遷移先ドメインの組合せを考慮し、より効果的な情報推薦を行う情報推薦装置、情報推薦方法、および情報推薦プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を解決するため、請求項１記載の本発明は、情報推薦装置であって、ユーザがアイテムにアクセスしたアクセス履歴データを格納したアクセス履歴データベースと、前記アクセス履歴データベースを用いて、ユーザとアイテムのアクセス関係を示す遷移行列を作成する遷移行列作成部と、前記アクセス履歴データベースを用いてドメイン間の遷移数を算出し、当該遷移数に基づいて前記遷移行列中のドメイン組合せ毎の部分行列に乗算するドメイン組合せ重みを算出するドメイン組合せ重み算出部と、前記ドメイン組合せ重みを用いて前記部分行列に重みづけを行う部分行列重みづけ計算部と、を有する。
【００１２】
請求項２記載の本発明は、前記情報推薦装置において、前記ドメイン組合せ重み算出部は、全アイテムの利用回数と遷移先ドメインのアイテムの利用回数との比を用いてドメイン組合せ重みを補正する。
【００１３】
請求項３記載の本発明は、前記情報推薦装置において、前記ドメイン組合せ重み算出部は、同一ドメイン内での遷移については、所定の係数を乗算し、異なるドメイン間での遷移より過少評価するように、ドメイン組合せ重みを補正する。
【００１４】
請求項４記載の本発明は、前記情報推薦装置において、前記ドメイン組合せ重み算出部は、アクセス履歴データに含まれるＨＴＴＰリファラを用いて遷移元アイテムを特定し、当該遷移元アイテムのドメインを特定することにより、ドメイン間の遷移数を推定する。
【００１５】
請求項５記載の本発明は、前記情報推薦装置において、前記ドメイン組合せ重み算出部は、アイテム同士のリンクの有無の情報を利用して、アクセス履歴から共通のリンク元を持つ複数アイテムがあり、該当のリンク元へのアクセス履歴もある場合に、当該リンク元から複数アイテムへの遷移があると推定し、ドメイン間の遷移数を推定する。
【００１６】
請求項６記載の本発明は、情報推薦装置が行う情報推薦方法であって、前記情報推薦装置は、ユーザがアイテムにアクセスしたアクセス履歴データを格納したアクセス履歴データベースを備え、前記アクセス履歴データベースを用いて、ユーザとアイテムのアクセス関係を示す遷移行列を作成する遷移行列作成ステップと、前記アクセス履歴データベースを用いてドメイン間の遷移数を算出し、当該遷移数に基づいて前記遷移行列中のドメイン組合せ毎の部分行列に乗算するドメイン組合せ重みを算出するドメイン組合せ重み算出ステップと、前記ドメイン組合せ重みを用いて前記部分行列に重みづけを行う部分行列重みづけ計算ステップと、を行う。
【００１７】
請求項７記載の本発明は、前記情報推薦方法において、前記ドメイン組合せ重み算出ステップは、全アイテムの利用回数と遷移先ドメインのアイテムの利用回数との比を用いてドメイン組合せ重みを補正する。
【００１８】
請求項８記載の本発明は、前記情報推薦方法において、前記ドメイン組合せ重み算出ステップは、同一ドメイン内での遷移については、所定の係数を乗算し、異なるドメイン間での遷移より過少評価するように、ドメイン組合せ重みを補正する。
【００１９】
請求項９記載の本発明は、前記情報推薦方法において、前記ドメイン組合せ重み算出ステップは、アクセス履歴データに含まれるＨＴＴＰリファラを用いて遷移元アイテムを特定し、当該遷移元アイテムのドメインを特定することにより、ドメイン間の遷移数を推定する。
【００２０】
請求項１０記載の本発明は、前記情報推薦方法において、前記ドメイン組合せ重み算出ステップは、アイテム同士のリンクの有無の情報を利用して、アクセス履歴から共通のリンク元を持つ複数アイテムがあり、該当のリンク元へのアクセス履歴もある場合に、当該リンク元から複数アイテムへの遷移があると推定し、ドメイン間の遷移数を推定する。
【００２１】
請求項１１記載の本発明は、上記情報推薦装置として機能させるための情報推薦プログラムである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、遷移元／遷移先ドメインの組合せを考慮し、より効果的な情報推薦を行う情報推薦装置、情報推薦方法、および情報推薦プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施の形態における情報推薦装置の構成図である。
【図２】アクセス履歴データベースに構成されるテーブルの一例である。
【図３】情報推薦装置の全体の処理のフローチャートである。
【図４】遷移行列作成処理のフローチャートである。
【図５】重みづけ演算前のUI行列のイメージ図である。
【図６】重みづけ演算後のUI行列のイメージ図である。
【図７】重みづけ演算後のUI行列のイメージ図である。
【図８】被推薦ユーザIDデータのイメージである。
【図９】推薦計算部の出力のイメージである。
【図１０】ドメイン組合せ重み算出部の処理のフローチャートである。
【図１１】ドメイン間遷移のイメージ図である。
【図１２】ドメイン間遷移の出現数のイメージ図である。
【図１３】ドメイン間遷移の起点ドメイン内で占める割合を示すイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態を、図面を用いて説明する。
【００２５】
図１は、本発明の一実施の形態における情報推薦装置の構成を示す。同図に示す情報推薦装置は、アクセス履歴データベース200と、計算依頼部100と、遷移行列作成部101と、ドメイン組合せ重み算出部102と、遷移行列格納部103と、部分行列重みづけ計算部104と、推薦条件設定部105と、推薦計算部106とを備える。
【００２６】
アクセス履歴データベース200は、外部システムであるアクセスログ収集システム10と接続され、アクセスログ収集システム10から定期的に供給されるアクセス履歴（アクセスログ）のデータが格納される。
【００２７】
計算依頼部100は、遷移行列作成部101に遷移行列を作成するよう命令を送出する。遷移行列作成部101は、アクセス履歴データベース200を用いて、ユーザとアイテムのアクセス関係を示す遷移行列を作成し、遷移行列格納部103に格納する。ドメイン組合せ重み算出部102は、アクセス履歴データベース200を用いて、ドメイン間の遷移数を算出し、当該遷移数を用いて遷移行列中のドメイン組合せ毎の部分行列に乗算するドメイン組合せ重みを決定する。
【００２８】
部分行列重みづけ計算部104は、ドメイン組合せ重みを用いて部分行列に重みづけを行う。推薦条件設定部105には、外部のアクセスログ収集システム10から供給される、被推薦ユーザIDデータ201が入力される。推薦計算部106は、部分行列重みづけ計算部104が重みづけた遷移行列を用いて推薦計算を行い、推薦結果を出力する。推薦計算部106の出力は、推薦対象ユーザへの推薦アイテムのリストであり、当該リストは後段の推薦結果提示システム20に送出され、最終的にはユーザ等の端末（不図示）に表示される。
【００２９】
また、情報推薦装置は、アイテム構造データベース30に接続されていてもよい。アイテム構造データベース30には、各アイテムにどのアイテムからのリンクがあるか、という情報が格納されている。
【００３０】
なお、本実施形態では、推薦計算に用いる利用履歴に、ユーザがWebサイトのアイテムにアクセスしたアクセス履歴（アクセス履歴データベース200）を用いるものとして以下に説明するが、推薦計算に用いる利用履歴はこれに限定されるものではない。
【００３１】
図２は、本実施の形態におけるアクセス履歴データベース200のテーブルのイメージ図である。図示するアクセス履歴データベース200は、ユーザIDと、アクセス時刻と、アイテムIDと、アイテムの所属するドメインのドメインIDと、アイテムのメタデータとを含むアクセス履歴データ（レコード）が記憶されるデータベースである。アクセス履歴データベース200は、図２に示すように、1つのテーブルのみで実現する場合に限定されず、適当な大きさに分割し、複数のテーブルまたはファイルから構成されていても良く、また、複数のテーブルまたはファイルは異なる計算機上にあってもよい。
【００３２】
上記説明した情報推薦装置は、例えば、ＣＰＵと、メモリと、ＨＤＤ等の外部記憶装置などを備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、ＣＰＵがメモリ上にロードされた情報推薦装置のプログラムを実行することにより、情報推薦装置の各機能が実現される。また、情報推薦装置用のプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。なお、情報推薦装置は、複数のコンピュータから構成される情報推薦システムであってもよい。
【００３３】
次に、本実施形態の処理について説明する。
【００３４】
図３は、情報推薦装置の全体の処理の一例を示すフローチャートである。
【００３５】
ステップ３１０）計算依頼部100が、遷移行列作成部101に、遷移行列を作成するよう命令を送出する。計算依頼部100は、例えば定刻になるとスクリプトを走らせるようなモジュールであってもよい。
【００３６】
ステップ３２０）遷移行列作成部101は、前記命令を受け付けると、アクセス履歴データベース200からユーザID、アイテムID、アイテムのドメインID等を含むアクセス履歴データを取得する。アクセス履歴データベース200に蓄積されたデータのイメージは、図２に示すとおりである。アクセス履歴データベース200には、時系列にどのユーザが何のアイテムにアクセスしたかが、アイテムの所属ドメイン、メタデータといった付加情報とともに蓄積されている。
【００３７】
遷移行列作成部101は、アクセス履歴データベース200に蓄積されたデータを用いて、後述する推薦計算で必要となる遷移行列A’ を作成する。遷移行列A’の作成方法は、非特許文献１に記載された方法を用いるものとする。ただし、本実施形態では、部分行列ごとにドメイン組合せを考慮した重みづけ処理を行うため、非特許文献１に記載される処理のうち、部分行列ごとの正規化までを実施するものとし、全体の正規化は、部分行列の重み演算が終了した後に実施する。非特許文献１に記載される処理のうち、本実施形態の遷移行列作成部101で行われる処理の概要を、図４のフローチャートに示す。
【００３８】
図４は、遷移行列作成部101が行う処理を示すフローチャートである。
【００３９】
ステップ４１０）遷移行列作成部101は、アクセス履歴データベース200から取得したデータの、ユーザ、アイテム、メタデータの任意の２つの組合せについて、それぞれの部分行列を作成する。例えば、ユーザ−アイテム部分行列、ユーザ−メタデータ部分行列、アイテム−メタデータ部分行列等である。ここで、本実施形態の遷移元／遷移先のドメイン組合せの重みづけが用いられるのは、主にユーザ−アイテム部分行列（以下、UI行列）と推定されるため、以後、UI行列を例にとって論じることとする。
【００４０】
UI行列は、あるユーザujのアイテムikへのアクセス履歴データ（レコード）がアクセス履歴データベース200に存在する場合、行列中の該当要素UI（j,k）を1とし、存在しない場合は0とすることにより作成される。ただし、値は1ではなく、別の固定値にしてもよい。また、ユーザujからアイテムikへのアクセス履歴データが複数ある場合には、1または固定値をそのアクセス履歴データの数だけ加算した値（頻度）としてもよい。全てのユーザとアイテムの組合せについて、この処理を繰り返す。
【００４１】
UI行列以外の部分行列についても、同様に作成する。ただし、UI行列とIU行列のような対になる行列の場合、IU行列は単にUI行列の行と列を入れ替えることで行列を作成してよい。
【００４２】
ステップ４２０）遷移行列作成部101は、ドメインごとに列の値の和が１になるように、ドメインごとの正規化処理を行う。ドメインの例としては、ユーザの場合、サービスAのユーザ、サービスBのユーザといった加入サービスによるまとまりであったり、アイテムの場合、上述の「ダイエット」や「車」などのコンテンツのカテゴリであったりといった、サービスに依存し、構成要素数が大きく違う場合があるものが想定されている。また、このドメインの数は、例えばユーザは１つしかないのに対し、アイテムはv個あるなど、異なっていてもよい。
【００４３】
例えばUI行列の場合は、下記式２によって表される処理を行う。ここで、x,yは、それぞれユーザ、アイテムの属するドメインのドメインIDを表し、j,kはそれぞれ行列中の任意の行番号、列番号を表す。すなわち、UI（x,y,j,k）は、（正規化前の）ユーザのドメインIDがx、アイテムのドメインIDがyのUI行列のj行k列目の要素を表すものとする。なお、ドメインIDがyのアイテム集合をI'(y)と表す。
【００４４】
x,y 以外のUI行列、アイテム、メタデータを含む行列についても同様に正規化を行う。
【数２】
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【００４５】
遷移行列作成部101は、ステップ４２０で作成した行列を遷移行列格納部103に保存する。以下、再び図３の処理を説明する。
【００４６】
ステップ３３０）ドメイン組合せ重み算出部102は、アクセス履歴データベース200から得られるユーザIDごとのアクセス履歴を用いて、ドメイン組合せ重みwを算出する。ドメイン組合せ重みwとは、遷移元ドメインと遷移先ドメインの組合せによって決まる、対応する部分行列に掛ける重みである。例えばユーザuj が「ダイエット」ドメインのアイテムを閲覧した場合に、次に「健康」ドメインに遷移した場合、遷移元ドメインは「ダイエット」、遷移先ドメインは「健康」となる。アイテムのドメインが v種類あったとすると、「ダイエット」から「健康」と、「健康」から「ダイエット」の遷移とを区別し、「ダイエット」から「ダイエット」といった同一ドメイン内の遷移も考慮するとして、遷移元ドメインと遷移先ドメインの組合せはv2 通りとなり、すなわち重み wもv2 通りを算出することになる。この重みwの算出工程については、図１０を用いて後述する。
【００４７】
ステップ３４０）部分行列重みづけ計算部104は、遷移行列格納部103から、ステップ３２０で作成済の遷移行列を読み出す。次に、遷移行列のうち、ドメイン組合せ重みwを適用する部分（ここではUI行列のみとする）については、アイテムのドメインの種類数（v種類）分、行列を複製する。これは、推薦対象となるユーザが推薦時にどのドメインのアイテムを閲覧しているか（遷移元ドメイン）により、ステップ３３０で求めた異なるドメイン組合せ重みwを適用した、異なる遷移行列を適用するためである。
【００４８】
そして、式３に示されるように、ステップ３３０で算出した重みwを、それぞれ対応する行列に掛ける。ただし、ユーザは単一ドメイン（例えば、全員サービスAの登録ユーザである等）であり、アイテムはv種類のドメインに分かれているものとする。このとき、式３の D（a,b）は、ドメインA(IDがa)のアイテムを閲覧するユーザについての行列であり、ドメインB(IDがb)のアイテムへと遷移した場合のUI行列である。w（a,b）はドメインAからBへ遷移する場合のドメイン組合せ重みであり、ui（a,b,j,k）はドメインAからBへ遷移した場合のUI行列のj行k列目の要素を表す。また、ユーザ数をu、アイテム数をmとする。
【数３】
2015099463.tif 000005
【００４９】
ここで、図５から図７を用いて、ステップ３４０の重みづけ演算において、遷移元ドメインが違う場合に、重みづけ後の行列の値が変わる例を示す。図５は、重みづけ演算前のUI行列を表す。行番号／列番号として記載されたuiは、i番目のユーザを表し、iia は、ドメインA（IDがa）のi番目のアイテムを表す。また、ユーザ数をn, ドメインA のアイテム数をm、ドメインB のアイテム数をgとする。
【００５０】
図６および図７は、重みづけ演算後のUI行列であるが、ドメイン組合せが異なる場合を示している。図６は、遷移元はドメインAで、遷移先もドメインAである場合のドメイン組合せ重みw（a,a）が3、遷移先はドメインBである場合の重みw（a,b）が1/2であるものとする。なお、uiaは、i番目のユーザで、ドメインA（ドメインIDがa）のアイテムを閲覧している場合を表す。一方、遷移元がドメインZで、遷移先がドメインaである場合のドメイン組合せ重みw（z,a）が3/2、遷移先はドメインBである場合の重みw（z,b）が1のとき、図７に示すようになる。
【００５１】
このように、作成される複数の遷移行列は、推薦対象ユーザの閲覧しているドメインの違いによって、使い分けられる。すなわち、推薦結果（式１のp）はユーザの閲覧しているアイテムのドメインの違いにより異なる結果となる。
【００５２】
次に、重みづけ演算を行った行列を結合し、式４のように、遷移元ドメインがA（IDがa）の場合の遷移行列A’ のUI行列A’(a, UI)を作成する。D（a,b）は、ドメイン組合せがドメインAからBの場合の、重みづけ後のUI行列の意である。式３の行列Dと同様である。このようにして、全てのアイテムを含むUI行列を結合する。
【００５３】
さらに、式４のように、遷移行列格納部103に格納された、アイテム、メタデータを含む他の行列とも結合する。式４において、Uはユーザ、Iはアイテム、Mはメタデータを表し、例えばIMはアイテム−メタデータ行列である。このようにして、全ての要素を含む遷移行列A’を作成する。
【数４】
2015099463.tif 000006
【００５４】
次に、非特許文献１と同様に、式５に示される遷移行列A’の全体の正規化を行い、最終的な遷移行列Aを作成する。ただし、A(a) は正規化済の遷移行列であるが、ユーザがドメインA (IDがa) を閲覧している場合の遷移行列であることを表す。A’(a, j, k) は、遷移元ドメインがAである遷移行列A’のj行k列目の要素を表す。
【数５】
2015099463.tif 000007
【００５５】
ステップ３５０）ステップ３４０を、遷移元ドメインの種類の数だけ繰り返し、全ての遷移元ドメインの場合の遷移行列、A(a)からA(z)を作成する。
【００５６】
ステップ３６０）推薦条件設定部105は、後の推薦計算に必要となる、推薦条件を外部システムから取得し、該当推薦条件を設定する。まず、推薦条件設定部105は、外部システムから取得した被推薦ユーザIDデータ201から、被推薦ユーザIDを読み出す。
【００５７】
図８に、被推薦ユーザIDデータ201のイメージを示す。図示するように、被推薦ユーザIDデータには、推薦対象となるユーザのIDが格納されている。推薦対象ユーザは、ユーザが推薦サービスを受けることに同意しているなどのサービス上の要件、契約内容、条件などから任意に設定できるものとする。
【００５８】
ステップ３７０）推薦計算部106は、ステップ３４０で作成した遷移行列A(a)からA(z)に対して、ステップ３６０で取得した推薦条件を設定し、推薦計算を行う。この推薦計算の方法は、ユーザの遷移元ドメインが仮定されている以外は、非特許文献１の方法と同様に、式１を計算することになる。
【００５９】
最終的に図９に示すような、推薦対象ユーザごとの、ユーザの遷移元ドメイン（被推薦時に閲覧中のアイテムのドメイン）、推薦するアイテムID、そのドメインID、評価値の組合せが、外部システムである推薦結果提示システム20に送出される。
【００６０】
なお、推薦結果提示システム20は、被推薦ユーザの閲覧中のアイテムのドメインを識別し、それに合致する遷移元ドメインが設定されている該当ユーザの推薦計算結果を検索し、推薦アイテムを選択する機能を有する。
【００６１】
次に、上記ステップ３３０のドメイン組合せ重みwを算出する処理について、より詳しく説明する。図１０は、ステップ３３０のフローチャートである。
【００６２】
ステップ６１０）ドメイン組合せ重み算出部102は、アクセス履歴データベース200からユーザID、アクセス時刻、アイテムのドメインIDの組合せを含むデータを取得する。
【００６３】
ステップ６２０）ドメイン組合せ重み算出部102は、ステップ６１０で取得したデータを、ユーザIDを1次キー、アクセス時刻を2次キーとして昇順にソートする。その上で、同一ユーザ内で、どのドメインからどのドメインへ遷移したかをカウントする。ただし、ここで例示するアクセス履歴データからは、明確な遷移元がわからないために、ここではアクセス時刻が隣接する2つのデータ（レコード）のドメインを遷移元と遷移先と仮定し、ドメイン間の遷移とみなす。
【００６４】
例えば、ユーザu1のソート後のデータが、「ｍｕｓｉｃのドメインID」、「ｍｏｖｉｅのドメインID」、「ｍｏｖｉｅのドメインID」の順番に並んでいた場合「ｍｕｓｉｃからｍｏｖｉｅ」および「ｍｏｖｉｅからｍｏｖｉｅ」 という遷移があったとみなす。また、隣接するデータ間のアクセス時刻の差に閾値を設け、アクセス時刻の差が閾値以内に収まっている場合だけを、「ドメイン間の遷移」としてこの処理の対象としてもよいし、あるいは、途中のデータを省略し、最も古いアクセス時刻のアイテムのドメインから、最も新しいアクセス時刻のアイテムのドメインへ遷移したとしてもよい。
【００６５】
また、ドメイン組合せ重み算出部102は、アイテムのリンク構造が収められた外部システムであるアイテム構造データベース30と接続し、リンク構造を遷移元の推定に用いてもよい。リンク構造とはここでは、例えば、アイテムiｊにはアイテムik，ig，ixへのリンクがあり、アイテムikにはアイテムim，ipへのリンクがあり、アイテムigにはアイテムip，irへのリンクがある、といった情報を指す。一定時間内のアクセス履歴において、共通のリンク元（上記の例では、アイテムiｊ、アイテムig）をもつ複数のアイテムがあり、かつ共通のリンク元へのアクセス履歴もあれば、共通のリンク元があるアイテムを、当該リンク元からの遷移と見なしてもよい。
【００６６】
具体的には、ユーザujが、一定時間内に、アクセス時刻の古い順にアイテムiｊ、アイテムik 、アイテムigへのアクセス履歴を持っているとする。この時、アイテム構造データベース30で各アイテムのリンク構造を取得し、共通のリンク元を解析すると、アイテムik 、アイテムigにはアイテムiｊからのリンク（共通のリンク元）があり、かつユーザuj はアイテムiｊへのアクセス履歴もあるので、遷移はアイテムiｊからアイテムik およびアイテムiｊからアイテムigであると推定してもよい。
【００６７】
あるいは、遷移元が明確にわかるアクセス履歴データを取得可能な場合は、その情報を用いてもよい。例えば、ＨＴＴＰリファラの情報が使える場合には、遷移元アドレスがいずれかのドメインに該当するかを解析し、該当する場合にはドメイン名を取得し、当該ドメインから、現在のドメインへと遷移したとみなしてもよい。
【００６８】
そして、図１１に示すように、例えば「ｍｏｖｉｅからｍｕｓｉｃ」などのドメイン間遷移を抽出する。
【００６９】
ステップ６３０）起点となる各ドメインに占める、あるドメインの組合せの割合を補正したものを、そのドメイン組合せの重みとする。以下、具体的に説明する。アクセス履歴データベース200が対象とするサービスのドメインがv種類あったとすると、v2通りの組合せ（同一ドメイン内の遷移も含む、遷移の方向も考慮する）について、それぞれ何件遷移があったと見なせるか、全ユーザに渡って集計する。そのイメージを図１２に示す。この表では、ｍｕｓｉｃ、ｃｏｏｋｉｎｇといった起点となるドメインごとに、各遷移が何回起こっていたか全ユーザに渡って集計したものである。
【００７０】
さらに、各遷移が、その起点ドメイン内で占める割合を算出する。そのイメージを図１３に示す。ここで求めた割合を、aを遷移元のドメインID、bを遷移先のドメインIDとすると、R（a,b）と表すこととする。本実施形態では、R（a,b）に以下の補正を加え、ドメイン組合せ重みw（a,b）を求めることとするが、補正を行うことなくR（a,b）をドメイン組合せ重みw（a,b）としてもよい。また、以下の第１の補正と第２の補正の両方の補正を行ってもよく、あるいは、いずれか１つの補正のみを行うこととしてもよい。
【００７１】
＜第１の補正：遷移先ドメインのアイテムの多さによる補正＞
ここで、各ドメインに所属するアイテムの総利用回数は、ドメインによって異なるので、ドメインによっては、コンテキストに限らず、単純にアイテムが利用される回数が多いために遷移されやすい、というものもあるだろう。この影響を小さくするため、全アイテムの利用回数と遷移先ドメインのアイテムの利用回数との比を用いてドメイン組合せ重みを補正する。すなわち、式６に示すように、R（a,b）を、遷移先ドメインbのアイテムの利用回数の全アイテム利用回数に占める割合で補正する。ここで、アイテムの利用回数の多さは、UI行列のうち、アイテムの該当ドメインの範囲の要素の和により算出できる。値が0でない（アクセス履歴があった）要素だけの和としてもよい。式６において、mbはUI行列のアイテムのドメインIDがbの要素の和を、MはUI行列の全ドメインの要素の和を表している。これにより、ドメインbの全アイテムに占める割合が小さいほど、R（a,b）は大きく評価される。
【数６】
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【００７２】
＜第２の補正：ドメイン内遷移の抑制＞
さらに、R（a,b）の傾向としては、Ｗｅｂページ閲覧履歴のような性質のデータであれば、あるサイトを複数ページに渡って読む状況に代表されるように、遷移元のドメインと同じドメイン（以下、自ドメイン）に遷移するものが多くなるはずである。一方、特許文献１および非特許文献１に記載されるように、これらの技術は複数ドメインにまたがった推薦を可能にし、ユーザのＷｅｂサイト等での回遊を促進するためのものである。そこで、この各遷移の占める割合をそのままドメイン組合せに対応する重みをして用いれば、自ドメインへの回帰を促進してしまい、本来の推薦の意図に反してしまうので、適さない。そこで、本実施形態では、自ドメインへ回帰する場合の重みづけを抑制するために、同一ドメイン内での遷移については、所定の係数（ここでは、自己ループ抑制重み 1−γ）を乗算し、異なるドメイン間での遷移より過少評価するように、ドメイン組合せ重みを補正する。
【００７３】
具体的には、式７に示すように、ドメインAからドメインBに遷移するときの重みw（a,b）は、0＜γ＜1である任意のγについて、遷移元ドメインと遷移先ドメインが異なる場合にはγ、同じである場合には自己ループ抑制重み1−γを前ステップで得た重みR（a,b）に乗算することで、重みの相対的な大きさを調整する。例えば、γ＝0.8などとすると、同じドメイン内の遷移の重みは、異なるドメイン間での遷移の場合に比べて小さくすることができる。
【数７】
2015099463.tif 000009
【００７４】
なお、本実施形態では、ドメイン組合せ重みwは計算依頼部100が処理を始めるたびに新たに計算される構成になっているが、ドメイン組合せ重みwについては推薦計算よりも長いスパンに１回求め、図示しない記憶部に保存して利用することとしてもよい。
【００７５】
以上説明した本実施形態では、アクセス履歴データベース200を用いてドメイン間の遷移数を算出し、当該遷移数に基づいて遷移行列中のドメイン組合せ毎の部分行列に乗算するドメイン組合せ重みwを算出し、ドメイン組合せ重みを用いて前記部分行列に重みづけを行う。
【００７６】
これにより、本実施形態では、遷移元／遷移先ドメインの組み合わせによる重みを遷移行列に反映させることができ、ユーザの情報閲覧行動のコンテキストに合った、より効果的な推薦結果を得ることができる。すなわち、遷移行列のうち、遷移元／遷移先ドメインの組合せで規定される部分行列に対して、対応する組合せに応じた重みづけを行うことで、遷移元／遷移先ドメインの組合せを考慮した、より効果的な情報推薦を実現することができる。例えば、「ダイエット」ドメインから「車」ドメインよりも、「ダイエット」ドメインから「健康」ドメインの方へより大きな重みを乗算するなど、遷移元／遷移先ドメインの組合せ（方向）を考慮した遷移行列を構築することができる。
【００７７】
したがって、本実施形態では、遷移元／遷移先ドメインの組合せで規定される部分行列への重みを算出する技術、当該重みを用いて遷移行列を作成する技術を備えた推薦計算の仕組みを提供することができる。
【００７８】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００７９】
10  ：アクセスログ収集システム
20  ：推薦結果提示システム
30  ：アイテム構造データベース
100  ：計算依頼部
101  ：遷移行列作成部
102  ：ドメイン組合せ重み算出部
103  ：遷移行列格納部 
104  ：部分行列重みづけ計算部
105  ：推薦条件設定部
106  ：推薦計算部
200  ：アクセス履歴データベース
【図１】
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【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】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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