(57)【要約】【課題】  推薦条件を最適化するに際して、複数の推薦条件の中から、特に推薦効果の得られる推薦条件を効率よく選定すると共に、選定した推薦条件に基づいて、最適化の対象である推薦条件を最適化することが可能な推薦条件最適化装置等を提供する。【解決手段】  推薦条件最適化装置１は、第１の推薦条件を識別可能な第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと、第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツとの類似度を算出する類似度算出部２と、算出した類似度の中から第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと類似する特定の第２の推薦コンテンツＩＤを求め、第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第1の推薦条件と、第2の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第２の推薦条件とに基づいて、第３の推薦条件を生成する推薦条件変更部３とを備えることを特徴とする。【選択図】      図１
2015005013.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の推薦条件を識別可能な第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと、前記第１の推薦コンテンツＩＤと異なる第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツとの類似度を算出する類似度算出部と、
前記算出した類似度の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと類似する特定の第２の推薦コンテンツＩＤを求め、１つ以上の推薦条件と推薦コンテンツＩＤとを含む推薦条件情報の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第1の推薦条件と、前記求めた特定の第2の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第２の推薦条件とを求め、前記求めた第１及び第２の推薦条件に基づいて、連言節集合を生成し、その連言節集合に属するそれぞれの連言節に対する成功率、成功数及び効果を所定の演算により算出し、該効果が最も大きい連言節と、前記第１の推薦条件とに基づいて、第３の推薦条件を生成する推薦条件変更部と、
を備えることを特徴とする推薦条件最適化装置。
【請求項２】
前記推薦条件変更部は、前記第３の推薦条件を生成する処理として、
前記第１及び第２の推薦条件を加法標準形に変換すると共に、変換後の第１及び第２の推薦条件の中から連言節を求め、前記求めた第２の推薦条件に含まれる連言節から前記求めた第１の推薦条件に含まれる連言節と同種の連言節を除くことによって、前記連言節集合を生成し、
前記効果が最も大きい連言節を前記第１の推薦条件に、選言により接続することによって、前記第３の推薦条件を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の推薦条件最適化装置。
【請求項３】
前記推薦条件変更部は、前記第３の推薦条件を生成する処理として、
前記第１及び第２の推薦条件を加法標準形に変換すると共に、変換後の第１の推薦条件の中から変更の対象となる第１の連言節を選定し、変換後の第２の推薦条件に含まれる連言節から前記第１の連言節と同種であり、且つその第１の連言節を構成する原子論理式でない原子論理式を１つ以上含む連言節に基づいて、前記連言節集合を生成し、
前記効果が最も大きい連言節を前記第１の連言節に、連言により接続することによって、第３の連言節を生成し、前記第１の連言節を前記第３の連言節に置き換えることによって、前記第３の推薦条件を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の推薦条件最適化装置。
【請求項４】
前記類似度算出部は、前記類似度を算出する処理として、
推薦コンテンツの種別を表す推薦種別と、該推薦コンテンツに関連付けられた位置を表す位置情報と、推薦コンテンツＩＤとを含む推薦コンテンツ属性情報の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤと前記第２の推薦コンテンツＩＤとのそれぞれに関連付けられた特定の推薦種別と、特定の位置情報とを求め、その求めた２つの推薦種別が一致するか否かを判別し、前記求めた２つの推薦種別が一致すると判別した場合に、前記求めた２つの位置情報に基づいて、該２つの位置情報が表す位置間の距離を算出し、その算出した距離の逆数を初期化した類似度に加算する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載の推薦条件最適化装置。
【請求項５】
前記類似度算出部は、前記類似度を算出する処理として、
前記第1の推薦コンテンツＩＤと、前記第2の推薦コンテンツＩＤとに基づいて、推薦コンテンツＩＤと、推薦コンテンツが配信されたユーザを識別可能なユーザＩＤと、該推薦コンテンツに対して期待する行動を行ったか否かを表す推薦効果とを含む推薦効果情報を参照し、前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられたユーザＩＤと、前記第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられたユーザＩＤとに基づいて、第１の積集合を算出し、その第１の積集合に含まれるユーザＩＤと、前記第１の推薦コンテンツＩＤとに関連付けられた推薦効果が成功を表すユーザＩＤに基づき第１のユーザ集合を算出し、前記第２の推薦コンテンツＩＤとに関連付けられた推薦効果が成功を表すユーザＩＤに基づき第２のユーザ集合を算出し、前記算出した第１及び第２のユーザ集合に基づいて、和集合と積集合とを算出し、該算出した和集合に対する積集合の割合を算出し、その算出した割合を初期化した類似度に加算する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載の推薦条件最適化装置。
【請求項６】
所定の期間に亘って得られた推薦効果情報に基づいて、前記第1の推薦条件と、前記第3の推薦条件とに対する成功率、成功数及び効果を所定の演算により算出し、算出した前記第1の推薦条件に対する効果と、前記第２の推薦条件に対する効果とを比較し、その比較結果に応じて、前記第1の推薦条件、または前記第3の推薦条件の何れかの推薦条件を選定する推薦効果測定部を、
さらに備えることを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れかに記載の推薦条件最適化装置。
【請求項７】
ユーザを識別可能なユーザＩＤと、該ユーザの状態を表す情報とを含む状態情報に基づいて、前記推薦条件情報を検索すると共に、検索した結果、前記状態情報が特定の推薦条件と合致すると判定した場合に、前記推薦条件に関連付けられた推薦コンテンツＩＤを求める推薦要否判定部と、
該推薦コンテンツＩＤに基づいて、前記推薦コンテンツ属性情報を参照すると共に、前記の中から前記推薦コンテンツＩＤに関連付けられた属性情報に基づいて、前記対象となるユーザに推薦コンテンツを配信する推薦コンテンツ配信部と、
請求項１乃至請求項6の何れかに記載された推薦条件最適化装置と、
を備えることを特徴とする推薦システム。
【請求項８】
前記推薦要否判定部は、
前記状態情報に基づいて、前記ユーザＩＤと前記ユーザの取った行動の履歴を表す情報とを含む履歴情報と、前記推薦条件情報とを検索することによって、前記特定の推薦条件と合致するか否かを判定することを特徴とする請求項７に記載の推薦システム。
【請求項９】
第１の推薦条件を識別可能な第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと、前記第１の推薦コンテンツＩＤと異なる第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツとの類似度を算出し、
前記算出した類似度の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと類似する特定の第２の推薦コンテンツＩＤを求め、１つ以上の推薦条件と推薦コンテンツＩＤとを含む推薦条件情報の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第1の推薦条件と、前記求めた特定の第2の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第２の推薦条件とを求め、前記求めた第１及び第２の推薦条件に基づいて、連言節集合を生成し、その連言節集合に属するそれぞれの連言節に対する成功率、成功数及び効果を所定の演算により算出し、該効果が最も大きい連言節と、前記第１の推薦条件とに基づいて、第３の推薦条件を生成する、
ことを特徴とする推薦条件最適化方法。
【請求項１０】
推薦条件最適化装置の動作を制御するコンピュータ・プログラムであって、そのコンピュータ・プログラムにより、
第１の推薦条件を識別可能な第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと、前記第１の推薦コンテンツＩＤと異なる第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツとの類似度を算出する機能と、
前記算出した類似度の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと類似する特定の第２の推薦コンテンツＩＤを求め、１つ以上の推薦条件と推薦コンテンツＩＤとを含む推薦条件情報の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第1の推薦条件と、前記求めた特定の第2の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第２の推薦条件とを求め、前記求めた第１及び第２の推薦条件に基づいて、連言節集合を生成し、その連言節集合に属するそれぞれの連言節に対する成功率、成功数及び効果を所定の演算により算出し、該効果が最も大きい連言節と、前記第１の推薦条件とに基づいて、第３の推薦条件を生成する機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、コンテンツを配信する推薦システムにおいて推薦条件を最適化する技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯端末等のモバイル端末向けに各種情報や広告（以降、「モバイル広告」と称する）等を配信するサービス（以降、「情報配信サービス」と称する）において、配信された広告に興味を持つユーザを、配信先として選定することは、重要である。
【０００３】
その理由は、情報配信サービスによって配信された広告は、ユーザにとって興味のない広告である場合に、ユーザを不快にする、例えば、一般的に知られたスパムメッセージとして扱われる可能性があるからである。
【０００４】
そのため、継続してユーザにとって興味のない広告を配信した場合に、情報配信サービスは、そのユーザに利用されなくなるだけでなく、情報の配信を依頼する企業等の顧客の信頼を損ねる虞がある。
【０００５】
一方で、情報配信サービスを提供する広告事業者としては、広告効果を大きくするために、より多くのユーザに広告を配信したいと考える。
【０００６】
しかしながら、多くのユーザに対して広告が配信された場合に、配信された広告に対して興味のないユーザは、上述の通り、情報配信サービス自体に興味を持たなくなる。そのため、情報配信サービスの広告効果は、長期的には低下する可能性がある。
【０００７】
このように、情報配信サービスでは、ユーザ及び広告事業者にとって広告効果が最大となるように配信するユーザを選定することが重要である。
【０００８】
尚、以下の説明において、説明の便宜上、ユーザが何らかの行動をとることを期待して、例えば、モバイル広告等の各種情報を提供（推薦）するサービスを、「推薦サービス」と称する（以下、各実施形態においても同様）。
【０００９】
推薦サービスは、「成功率」と「成功数」とを示す指標によって、広告効果を客観的に評価することができる。
【００１０】
ここで、「成功率」とは、推薦サービスから推薦を受けたユーザの数に対して、推薦サービス提供者が期待する行動をとるユーザの数の割合である。
【００１１】
推薦サービスにおいては、「成功率」が高いほどユーザに対して不要な情報を提供していないことを示す。即ち、「成功率」が高い場合に、係る情報は、ユーザにとって価値の高い情報であるといえる。
【００１２】
また、「成功数」とは、推薦サービスから推薦を受けるユーザのうち推薦サービス提供者が期待する行動をとるユーザの数である。
【００１３】
推薦サービスでは、「成功数」が多いほど推薦した情報に対する広告効果が大きいことを示す。即ち、「成功数」が多い場合に、係る情報は、広告事業者にとって価値の高い情報であるといえる。
【００１４】
次に、推薦サービスにおいて価値を示す指標である推薦の効果（以降、「推薦効果」と称する）は、上述した「成功率」と「成功数」との関数で表すことができる。
【００１５】
「成功率」が高い場合、または「成功数」が多い場合に、係る関数は、推薦効果が大きくなる特性を持つ。しかしながら、関数において「成功率」と「成功数」とは、トレードオフの関係にある。
【００１６】
より具体的に、例えば、レストランへの来店を期待するクーポン（レストランクーポン）を、そのレストラン近辺にいるユーザに配信する場合、そのユーザは、当該レストランに物理的に近い場所にいるので、そのレストランに容易に立ち寄ることができる。
【００１７】
そのため、「成功率」は、高くなる。その一方で、係るクーポンの配信先が当該レストラン近辺にいるユーザに限定されるので、「成功数」は、少なくなる。
【００１８】
また、例えば、係るクーポンを、レストランから離れたユーザに対して配信する場合に、そのユーザは、当該レストランから物理的に離れた場所にいるので、容易に立ち寄ることができない可能性がある。
【００１９】
そのため、「成功率」は、低くなる。その一方で、より多くのユーザにクーポンを配信するので、「成功数」は、多くなる。
【００２０】
このように、推薦サービスとしては、「成功率」が高く、且つ「成功数」が多い場合に、ユーザ及び広告事業者にとって価値の高いサービスとなる。
【００２１】
しかしながら、推薦サービスでは、「成功率」と「成功数」との両方を高めることが困難である。即ち、推薦サービスは、推薦効果を効率よく高めることができないことが問題である。
【００２２】
ここで、本願出願に先立って存在する関連技術として、例えば、特許文献１は、サービス提供条件最適化方法、サービス検索装置及びサービス提供条件最適化システムに関する技術を開示する。
【００２３】
より具体的に、特許文献１に開示されたサービス提供条件最適化方法は、ユーザに対して広告を配信するサービスを、提供するかどうかを判定するための条件（以下、「サービス提供条件」と称する）を最適化することができる。
【００２４】
また、サービス提供条件最適化方法は、サービスを提供する際に、その提供したサービスに対する効果を示す情報を収集すると共に、収集した情報を分析する。
【００２５】
サービス提供条件最適化方法は、分析した情報に基づいて、提供したサービスに対する効果が高くなるように１つ以上の属性条件から構成されるサービス提供条件を変更する。
【００２６】
ここで、特許文献１において、ユーザの居場所（位置）、時刻及び周囲の状況等の状態を示す情報は、属性の集合によって表される。図２１は、特許文献１における状態を示す情報の構成を具体的に例示する図である。
【００２７】
図２１において１列目は、属性の名称（属性名）を表す。２列目は、属性名に対する値（属性値）を表す。即ち、状態を示す情報は、属性名と属性値とが関連付けられた情報である。
【００２８】
また、属性条件とは、属性名と、属性値と、それらの関係を示す情報とを含む。より具体的に、一例として、属性条件が「温度が３０℃（摂氏）以上」であることを表す場合に、属性名は、「温度」である。属性値は、「３０℃」である。属性名と属性値との関係は、「≧（以上）」である。
【００２９】
即ち、特許文献１において「サービス提供条件を変更する」とは、サービス提供条件を構成する属性条件として記述されている属性値を変更することである。
【００３０】
このように、特許文献１に開示された技術は、サービス提供者が提供するサービスを、どのようなユーザに対して送るべきかを継続的に分析する手間やサービス提供条件を更新する手間を低減することができる。
【００３１】
特許文献２は、履歴収集装置、推薦装置、履歴収集方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する技術を開示する。
【００３２】
特許文献２に開示された履歴収集方法は、文書、画像及び映像等のコンテンツを推薦するかどうかの判断の基となる推薦条件と、コンテンツが推薦された後に期待するユーザの状態を規定した期待条件とを紐付ける。
【００３３】
さらに、履歴収集方法は、コンテンツが推薦された後にユーザの状態を示す状態情報を取得すると共に、取得した状態情報と期待条件とを比較する。
【００３４】
履歴収集方法は、比較した結果、状態情報と期待条件とが合致する場合に、係る推薦が成功したと判定する。
【００３５】
即ち、履歴収集方法は、推薦が成功したか否かをユーザによって明示的に入力することなく推薦効果を収集することができる。
【００３６】
このように、上述した特許文献１及び２を組み合わせることによって、例えば、特許文献１に開示されたサービス提供条件最適化方法は、特許文献２に開示された履歴収集方法において収集した推薦効果に基づいて、推薦条件を最適化することができる。
【００３７】
次に、特許文献３は、推薦システム、推薦方法及び推薦プログラムに関する技術を開示する。
【００３８】
特許文献３に開示された推薦システムは、ユーザが関心を持っているコンテンツや商品等の対象に対して、ユーザがどのような行動を行ったかという情報を用いて、ユーザが関心を持っている対象を推薦することができる。
【００３９】
特許文献４は、広告配信方法及び広告配信サーバに関する技術を開示する。広告配信サーバは、テレビやデジタルカメラ等の各種機器の製品名、製造番号及びメーカ名等の属性情報と、各種機器の使用状況を表す情報とを収集する。
【００４０】
さらに、広告配信サーバは、収集した属性情報と、使用状況を表す情報とに基づいて、各種機器に関連のある広告データをユーザに配信する。
【００４１】
広告配信サーバは、属性情報と、使用状況を表す情報とを収集できない場合であっても、広告データを配信されたユーザが所定の割合以上存在する場合に、属性情報と使用状況を表す情報とを収集できないユーザに対して広告データを配信することができる。
【００４２】
特許文献５は、キーワードと条件に基づく広告配信方法に関する技術を開示する。広告配信方法は、ユーザが使用するユーザ端末において入力された検索するためのキーワード、またはＷｅｂサイトを解析することによって、キーワードを取得する。
【００４３】
さらに、広告配信方法は、取得したキーワードと、予め設定された所定の条件とに基づいて、適切な広告データをユーザ端末に配信することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００４４】
【特許文献１】ＷＯ２０１２１３２９４７号公報
【特許文献２】ＷＯ２０１２１２７７５７号公報
【特許文献３】特開２０１１−２２７７２０号公報
【特許文献４】特開２０１０−１２８６２８号公報
【特許文献５】特開２００８−１０２１７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００４５】
しかしながら、上述した特許文献１乃至特許文献５には、予め定義された推薦条件に含まれる属性値を、例えば、所定の処理によって算出された購買率や類似度等に基づき変更することによって、推薦条件を最適化することが記載されているに留まり、推薦効果を十分に高めることができない虞がある。
【００４６】
例えば、係る属性値として位置（緯度・経度）を示す情報が予め定義されている場合に、特許文献１乃至特許文献５は、緯度と経度との値（つまり、属性値）を変更することによって、推薦条件を最適化する。
【００４７】
しかしながら、推薦効果としては、係る属性値の変更だけでは十分な効果を得られない場合もある。
【００４８】
より具体的に、一例として、ユーザに対して所定のレストランを推薦するに際して、推薦効果は、「ユーザとレストランとの間の距離」を条件に推薦する場合に、大きくなるかもしれないし、「レストラン周辺に位置する最寄り駅に降り立った」ことを条件に推薦する場合に、大きくなるかもしれない。
【００４９】
しかしながら、例えば、「レストラン周辺に位置する最寄り駅に降り立った」ことを推薦条件とする場合に、特許文献１乃至特許文献５に開示された推薦条件に含まれる属性値を変更する手法では、係る推薦条件を生成することができない。
【００５０】
そのため、特許文献１乃至特許文献５に開示された技術は、推薦効果を十分に高めることができない。
【００５１】
このような問題を解決する手段としては、予め定義された推薦条件に含まれる属性の値を変更だけでなく、例えば、ユーザの所在を示す情報（緯度・経度）と、レストランの所在を示す情報（緯度・経度）とに基づいて、ユーザとレストランとの間の距離を算出すると共に、算出した距離に応じて、推薦するという推薦条件を生成する方法が考えられる。
【００５２】
しかしながら、係る手段では、無限に存在する属性と、その属性に対して、例えば、距離を算出する等の処理との組み合わせの中から特に推薦効果の高い属性と処理との組み合わせを特定することは当事者にとって、非常に困難である。
【００５３】
本発明の主たる目的は、推薦条件を最適化するに際して、複数の推薦条件の中から、特に推薦効果の得られる推薦条件を効率よく選定すると共に、選定した推薦条件に基づいて、最適化の対象である推薦条件を最適化することが可能な推薦条件最適化装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００５４】
上記の課題を達成すべく、本発明に係る推薦条件最適化装置は、以下の構成を備えることを特徴とする。
【００５５】
即ち、本発明に係る推薦条件最適化装置は、
第１の推薦条件を識別可能な第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと、前記第１の推薦コンテンツＩＤと異なる第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツとの類似度を算出する類似度算出部と、
前記算出した類似度の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと類似する特定の第２の推薦コンテンツＩＤを求め、１つ以上の推薦条件と推薦コンテンツＩＤとを含む推薦条件情報の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第1の推薦条件と、前記求めた特定の第2の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第２の推薦条件とを求め、前記求めた第１及び第２の推薦条件に基づいて、連言節集合を生成し、その連言節集合に属するそれぞれの連言節に対する成功率、成功数及び効果を所定の演算により算出し、該効果が最も大きい連言節と、前記第１の推薦条件とに基づいて、第３の推薦条件を生成する推薦条件変更部と、
を備えることを特徴とする。
【００５６】
或いは、同目的は、上記に示す推薦条件最適化装置を含む推薦システムによっても達成される。
【００５７】
また、同目的を達成すべく、本発明に係る推薦条件最適化方法は、以下の構成を備えることを特徴とする。
【００５８】
即ち、本発明に係る推薦条件最適化方法は、
第１の推薦条件を識別可能な第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと、前記第１の推薦コンテンツＩＤと異なる第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツとの類似度を算出し、
前記算出した類似度の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと類似する特定の第２の推薦コンテンツＩＤを求め、１つ以上の推薦条件と推薦コンテンツＩＤとを含む推薦条件情報の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第1の推薦条件と、前記求めた特定の第2の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第２の推薦条件とを求め、前記求めた第１及び第２の推薦条件に基づいて、連言節集合を生成し、その連言節集合に属するそれぞれの連言節に対する成功率、成功数及び効果を所定の演算により算出し、該効果が最も大きい連言節と、前記第１の推薦条件とに基づいて、第３の推薦条件を生成する、
ことを特徴とする。
【００５９】
尚、同目的は、上記の各構成を有する推薦条件最適化装置及び推薦条件最適化方法を、コンピュータによって実現するコンピュータ・プログラム、及びそのコンピュータ・プログラムが格納されている、読み取り可能な記憶媒体によっても達成される。
【発明の効果】
【００６０】
本発明によれば、推薦条件を最適化するに際して、複数の推薦条件の中から、特に推薦効果の得られる推薦条件を効率よく選定すると共に、選定した推薦条件に基づいて、最適化の対象である推薦条件を最適化することが可能な推薦条件最適化装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の第１の実施形態における推薦条件最適化装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態における推薦コンテンツ属性情報の構成を具体的に例示する図である。
【図３】本発明の第１の実施形態における推薦条件最適化装置の第１の類似度算出部が行う動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施形態における類似度情報の構成を具体的に例示する図である。
【図５】本発明の第１の実施形態における推薦条件最適化装置の第１の推薦条件変更部が行う動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施形態における推薦条件情報の構成を具体的に例示する図である。
【図７】本発明の第１の実施形態における推薦効果情報の構成を具体的に例示する図である。
【図８】本発明の第１の実施形態における第１の推薦条件変更部が算出する成功率、成功数及び効果を表す情報を具体的に例示する図である。
【図９】本発明の第２の実施形態における推薦条件最適化装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態における推薦条件最適化装置の第２の推薦条件変更部が行う動作を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第２の実施形態における推薦条件情報の構成を具体的に例示する図である。
【図１２】本発明の第３の実施形態における推薦条件最適化装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第３の実施形態における推薦条件最適化装置の第２の類似度算出部が行う動作を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第３の実施形態における推薦効果情報の構成を具体的に例示した図である。
【図１５】本発明の第３の実施形態における第２の類似度算出部が算出する第１の積集合（共通配信先ユーザ集合）を含む情報の構成を具体的に例示する図である。
【図１６】本発明の第３の実施形態における第１のユーザ集合と、第２のユーザ集合との関係を概念的に例示するベン図である。
【図１７】本発明の第３の実施形態における類似度情報の構成を具体的に例示する図である。
【図１８】本発明の第４の実施形態における推薦条件最適化装置を含む推薦システムの構成を示すブロック図である。
【図１９】発明の第４の実施形態における履歴情報の構成を具体的に例示する図である。
【図２０】本発明に係る各実施形態を実現可能な情報処理装置のハードウェア構成を例示的に説明するブロック図である。
【図２１】特許文献１における状態を示す情報の構成を具体的に例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００６２】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００６３】
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態における推薦条件最適化装置１の構成を示すブロック図である。
【００６４】
図１において、推薦条件最適化装置１は、第１の類似度算出部２と、第１の推薦条件変更部３とを備える。
【００６５】
より具体的に、第１の類似度算出部２は、最適化の対象となる推薦条件を一意に識別可能な推薦コンテンツ識別子（ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ：以降、「ＩＤ」と称する）を含む第１のＩＤ情報１０１を受信するのに応じて、処理を開始する。
【００６６】
即ち、第１の類似度算出部２は、第１のＩＤ情報１０１の受信をトリガーに処理を開始する。
【００６７】
尚、以下の説明において、説明の便宜上、第１のＩＤ情報１０１に含まれる推薦コンテンツＩＤを「第１の推薦コンテンツＩＤ」と称する。また、第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦条件を「第１の推薦条件」と称する。さらに、第１の推薦コンテンツＩＤと異なる推薦コンテンツＩＤを第２の推薦コンテンツＩＤと称する（以下、各実施形態においても同様）。
【００６８】
次に、第１の類似度算出部２は、記憶部４に保持された推薦コンテンツ属性情報１０２に含まれる第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦する内容（以降、「推薦コンテンツ」と称する）と、第１の推薦コンテンツＩＤと異なる推薦コンテンツＩＤ（第２の推薦コンテンツＩＤ）に関連付けられた推薦コンテンツとの類似度を算出する。
【００６９】
より具体的に、第１の類似度算出部２は、推薦コンテンツ属性情報１０２に含まれる第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツの属性と、第１の推薦コンテンツＩＤと異なる１つ以上の第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツの属性とに基づいて、類似度を算出する処理（類似度算出処理）を実行する。
【００７０】
尚、第１の類似度算出部２が類似度を算出する処理については、本実施形態において後述する。
【００７１】
図２は、本発明の第１の実施形態における推薦コンテンツ属性情報１０２の構成を具体的に例示する図である。
【００７２】
推薦コンテンツ属性情報１０２は、推薦コンテンツＩＤをキーとして、推薦コンテンツＩＤ及び推薦コンテンツの各種属性を表す情報が関連付けられた情報である。
【００７３】
より具体的に、図２において、推薦コンテンツ属性情報１０２は、推薦コンテンツＩＤと、推薦コンテンツの種別を表す推薦コンテンツ種別（推薦種別）と、推薦コンテンツを提供する提供者を表す推薦コンテンツ提供者名と、推薦コンテンツに関連付けられた位置を表す推薦コンテンツ位置と、推薦コンテンツの有効期限を表す推薦コンテンツ有効期限とを表す属性情報である。
【００７４】
例えば、図２の２行目において、推薦コンテンツＩＤ「００１」に関連付けられた推薦コンテンツ種別は、推薦コンテンツ（サービス）がレストランのクーポンを提供することを表す「レストランクーポン」である。また、推薦コンテンツ提供者名は、係るレストランの名称を表す「レストランＡ」である。
【００７５】
さらに、推薦コンテンツ位置は、係るレストランの所在地の情報（緯度・経度）を表す「｛３５．５７４２９４，１３９．６５３４９８｝」である。また、推薦コンテンツ有効期限は、「２０１２／１／１から２０１２／１２／３１」である。
【００７６】
尚、上述した本実施形態では、説明の便宜上、一例として、推薦コンテンツ属性情報１０２は、推薦コンテンツＩＤと、推薦コンテンツ種別と、推薦コンテンツ提供者名と、推薦コンテンツ位置と、推薦コンテンツ有効期限とを含む構成を例に説明した。
【００７７】
しかしながら本発明に係る実施形態は、係る構成に限定されず、推薦コンテンツ属性情報１０２は、推薦コンテンツＩＤと、推薦コンテンツ種別と、推薦コンテンツ位置とを含む構成を採用してもよい。
【００７８】
即ち、推薦コンテンツ属性情報１０２としては、推薦コンテンツ提供者名と、推薦コンテンツ有効期間とを含まない構成を採用してもよい。
【００７９】
その場合に、推薦コンテンツ提供者名と、推薦コンテンツ有効期間とは、例えば、システム管理者が推薦コンテンツ属性情報１０２に含めるか否かを任意に選定してもよい。
【００８０】
図３は、本発明の第１の実施形態における推薦条件最適化装置１の第１の類似度算出部２が行う動作を示すフローチャートである。係るフローチャートに沿って第１の類似度算出部２の動作手順を説明する。
【００８１】
ここでは、一例として、第１の推薦コンテンツＩＤ「００２」と、第２の推薦コンテンツＩＤ「００１」とに関連付けられた推薦コンテンツに基づいて、類似度を算出する場合の動作について、詳細に説明する。
【００８２】
尚、説明の便宜上、上述した構成を例に説明するが、本実施形態を例に説明する本発明は、前述した構成にはこれに限定されない（以下の実施形態においても同様）。
【００８３】
ステップＳ００１：
第１の類似度算出部２は、第１のＩＤ情報１０１を受信するのに応じて、処理を開始する。
【００８４】
尚、上述した本実施形態では、説明の便宜上、一例として、第１の類似度算出部２は、第１のＩＤ情報１０１をトリガーに処理を開始する構成を例に説明した。しかしながら本発明に係る実施形態は、係る構成に限定されない。
【００８５】
例えば、第１の類似度算出部２は、システム管理者によって用意された管理アプリケーションを介して与えられたトリガーに応じて、処理を開始してもよい。
【００８６】
また、第１の類似度算出部２は、用意された所定の時間周期毎にトリガーを与えるプログラムにより与えられるトリガーに応じて、処理を開始する構成を採用してもよい（以下、各実施形態においても同様）。
【００８７】
ステップＳ００２：
第１の類似度算出部２は、第１のＩＤ情報１０１に含まれる第１の推薦コンテンツＩＤと、推薦コンテンツ属性情報１０２に含まれる第２の推薦コンテンツＩＤとに基づいて、類似度情報（類似度表）を生成する。
【００８８】
尚、以下の説明において、説明の便宜上、「第１のＩＤ情報１０１に含まれる第１の推薦コンテンツＩＤ」を、単に「第１の推薦コンテンツＩＤ」と称する（以下、各実施形態においても同様）。
【００８９】
図４は、本発明の第１の実施形態における類似度情報の構成を具体的に例示する図である。
【００９０】
より具体的に、図４において、類似度情報は、１列目に第１の推薦コンテンツＩＤを表す。２列目には、推薦コンテンツ属性情報１０２に含まれる第２の推薦コンテンツＩＤを表す。３列目は、類似度算出処理を実行することによって、算出した第１の推薦コンテンツＩＤと第２の推薦コンテンツＩＤとに関連付けられた推薦コンテンツの類似度を表す。
【００９１】
尚、類似度を算出するために、第１の類似度算出部２は、ステップＳ００２乃至ステップＳ００８までの各ステップの処理を、推薦コンテンツ属性情報１０２に含まれるレコードの件数分だけ繰り返す。
【００９２】
また、上述した本実施形態では、説明の便宜上、一例として、第１の類似度算出部２は、第１の推薦コンテンツＩＤと、推薦コンテンツ属性情報１０２に含まれる第２の推薦コンテンツＩＤとに基づいて、類似度情報を生成する構成を例に説明した。
【００９３】
しかしながら、本発明に係る実施形態は、係る構成に限定されず、第１の類似度算出部２は、第１の推薦コンテンツＩＤと、推薦条件情報１０３に含まれる第２の推薦コンテンツＩＤとに基づいて、類似度情報を生成する構成を採用してもよい（以下、各実施形態においても同様）。
【００９４】
ステップＳ００３：
第１の類似度算出部２は、類似度情報の中から第２の推薦コンテンツＩＤを求めると共に、求めた第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた類似度を初期化する（つまり、「０」をセットする）。
【００９５】
ここで、第１の類似度算出部２は、類似度情報の中から第２の推薦コンテンツＩＤ「００１」を求めることとする。
【００９６】
ステップＳ００４：
第１の類似度算出部２は、第１の推薦コンテンツＩＤと、第２の推薦コンテンツＩＤとに基づいて、推薦コンテンツ属性情報１０２を参照する。
【００９７】
さらに、第１の類似度算出部２は、推薦コンテンツ属性情報１０２の中から第１の推薦コンテンツＩＤと、第２の推薦コンテンツＩＤとに関連付けられた特定の推薦コンテンツ種別（特定の推薦コンテンツ種別）と、推薦コンテンツ位置（特定の推薦コンテンツ位置）とを求める。
【００９８】
ここで、第１の類似度算出部２は、推薦コンテンツ属性情報１０２の中から第１の推薦コンテンツＩＤ「００２」に関連付けられた推薦コンテンツ種別「レストランクーポン」と、推薦コンテンツ位置「｛３５．５７４１８８，１３９．６５４９５９｝」とを求めることとする。
【００９９】
さらに、第１の類似度算出部２は、第２の推薦コンテンツＩＤ「００１」に関連付けられた推薦コンテンツ種別「レストランクーポン」と、推薦コンテンツ位置「｛３５．５７４２９４，１３９．６５３４９８｝」とを求めることとする。
【０１００】
第１の類似度算出部２は、求めた２つの推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツ種別が一致（同一）するか否かを判別する。
【０１０１】
ステップＳ００５において「ＹＥＳ」：
第１の類似度算出部２は、２つの推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツ種別が一致（同一）するか否かを判別した結果、推薦コンテンツ種別が一致すると判別した場合に、処理をステップＳ００６に進める。
【０１０２】
ステップＳ００５において「ＮＯ」：
第１の類似度算出部２は、２つの推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツ種別が一致（同一）するか否かを判別した結果、推薦コンテンツ種別が一致しないと判別した場合に、処理をステップＳ００８に進める。
【０１０３】
ステップＳ００６：
第１の類似度算出部２は、ステップＳ００４において求めた第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツ位置（位置情報）と、第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツ位置（位置情報）とに基づいて、２つの推薦コンテンツ位置（位置情報）が表す位置間の距離を算出する。
【０１０４】
尚、以下の説明において、説明の便宜上、「２つの推薦コンテンツ位置が表す位置間の距離」を、単に「距離」と称する（以下、各実施形態においても同様）。
【０１０５】
ここで、第１の類似度算出部２は、第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツ位置と、第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツ位置とに基づいて、距離「０．１３３ｋｍ」を算出することとする。
【０１０６】
ステップＳ００７：
第１の類似度算出部２は、ステップＳ００３において初期化した類似度に、算出した距離の逆数を加算すると共に、距離の逆数を加算した類似度を類似度情報に保持する。
【０１０７】
ここで、第１の類似度算出部２は、初期化した類似度に算出した距離「０．１３３ｋｍ」の逆数「７．５２」を加算する。これにより、図４において２行目に表す類似度は、「７．５２」となる。
【０１０８】
一方で、図４において４行目に表す類似度は、「０」である。その理由は、第１の類似度算出部２は、第１の推薦コンテンツＩＤ「００２」と、第2の推薦コンテンツＩＤ「００４」とに関連付けられた推薦コンテンツ種別が同一でないと判別したためである。
【０１０９】
より具体的に、第１の類似度算出部２は、第１の推薦コンテンツＩＤ「００２」に関連付けられた推薦コンテンツ種別が「レストランクーポン」を表すのに対して、第２の推薦コンテンツＩＤ「００４」に関連付けられた推薦コンテンツ種別が「コンビニクーポン」を表すので、２つの推薦コンテンツ種別が同一でないと判別する。
【０１１０】
ステップＳ００８：
第１の類似度算出部２は、推薦コンテンツ属性情報１０２に含まれるレコードの件数分だけステップＳ００２乃至ステップＳ００８における処理を繰り返す。
【０１１１】
次に、第１の推薦条件変更部３は、第１の類似度算出部２から類似度を算出した結果を受けて処理を開始する。
【０１１２】
第１の推薦条件変更部３は、第１の類似度算出部２によって算出した類似度の中から第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第１の推薦条件と類似する特定の第２の推薦コンテンツＩＤを求める。
【０１１３】
次に、第１の推薦条件変更部３は、第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第１の推薦条件と、求めた特定の第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦条件とに基づいて、第３の推薦条件を生成する処理（推薦条件生成処理）を実行する。
【０１１４】
尚、以下の説明において、説明の便宜上、類似度が最も高い第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦条件を「第２の推薦条件」と称する（以下、各実施形態においても同様）。
【０１１５】
図５は、本発明の第１の実施形態における推薦条件最適化装置１の第１の推薦条件変更部３が行う動作を示すフローチャートである。係るフローチャートに沿って第１の推薦条件変更部３の動作手順を説明する。
【０１１６】
ここでは、一例として、第１の推薦コンテンツＩＤ「００２」と、第２の推薦コンテンツＩＤ「００１」とに関連付けられた推薦条件に基づいて、第３の推薦条件を生成する場合の動作について、詳細に説明する。
【０１１７】
尚、説明の便宜上、上述した構成を例に説明するが、本実施形態を例に説明する本発明は、前述した構成にはこれに限定されない（以下の実施形態においても同様）。
【０１１８】
ステップＳ１０１：
第１の推薦条件変更部３は、第１の推薦コンテンツＩＤに基づいて、推薦条件情報１０３を参照すると共に、推薦条件情報１０３の中から第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦条件（第１の推薦条件）を求める。
【０１１９】
図６は、本発明の第１の実施形態における推薦条件情報１０３の構成を具体的に例示する図である。
【０１２０】
推薦条件情報１０３は、推薦コンテンツＩＤと、推薦条件とが関連付けられた情報である。図６において、推薦条件情報１０３は、１列目に推薦コンテンツＩＤを表す。２列目には、推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦条件を表す。
【０１２１】
より具体的に、一例として、図６の３行目において、推薦コンテンツＩＤ「００２」に関連付けられた推薦条件は、「Ｄｉｓｔａｎｃｅ（イベント．位置，推薦コンテンツ属性．位置）≦２００ｍ」である。即ち、係る推薦条件は、例えば、ユーザが所在する位置と、推薦コンテンツ位置との間の距離が２００ｍ以下であることが推薦の条件であることを表す。
【０１２２】
ここで、イベントとは、例えば、ユーザ等の状況を表す各種データ（以降、「状態情報」とも称する）である。イベントは、例えば、ユーザが保持する携帯端末装置から取得される。
【０１２３】
また、一例として、推薦条件情報１０３は、システム管理者（推薦条件登録者）によって予め登録（保持）されていることとする。
【０１２４】
ステップＳ１０２：
第１の推薦条件変更部３は、第１の類似度算出部２によって生成された類似度情報の中から最も高い類似度に関連付けられた特定の推薦コンテンツＩＤ（第２の推薦コンテンツＩＤ）を求める。
【０１２５】
さらに、第１の推薦条件変更部３は、求めた特定の第２の推薦コンテンツＩＤに基づいて、推薦条件情報１０３を参照すると共に、推薦条件情報１０３の中から特定の第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦条件（第２の推薦条件）を求める。
【０１２６】
ここで、第１の推薦条件変更部３は、第２の推薦コンテンツＩＤ「００１」を求めると共に、推薦条件情報１０３の中から第２の推薦コンテンツＩＤ「００１」に関連付けられた第２の推薦条件を求めることとする。
【０１２７】
ステップＳ１０３：
第１の推薦条件変更部３は、求めた第１の推薦条件と、第２の推薦条件とを加法標準形に変換する。
【０１２８】
尚、推薦条件を加法標準形に変換する技術自体は、現在では一般的な技術を採用することができるので、本実施形態における詳細な説明は省略する（以下、各実施形態においても同様）。
【０１２９】
ステップＳ１０４：
第１の推薦条件変更部３は、加法標準形に変換後の第１の推薦条件と、第２の推薦条件とに含まれる連言節を求める。
【０１３０】
例えば、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ及びＦを原子論理式（部分論理式を持たない論理式）とした場合に、「（Ａ∧Ｂ）∨（Ｃ∧Ｄ∧Ｅ）∨Ｆ」は、加法標準形（ブール論理において論理式の標準化（正規化）の一種であり、連言節の選言によって論理式を表す）である。
【０１３１】
また、上述した「（Ａ∧Ｂ）∨（Ｃ∧Ｄ∧Ｅ）∨Ｆ」において連言節は、「（Ａ∧Ｂ）」、「（Ｃ∧Ｄ∧Ｅ）」及び「Ｆ」である。
【０１３２】
ここで、「∧」とは、「ＡＮＤ」、「連言」及び「論理積」とも表す。また、「∨」とは、「ＯＲ」、「選言」及び「論理和」とも表す。
【０１３３】
ステップＳ１０５：
第１の推薦条件変更部３は、加法標準形に変換後の第２の推薦条件に含まれる連言節と、加法標準形に変換後の第１の推薦条件に含まれる連言節とに基づいて、連言節の集合（連言節集合）を生成する。
【０１３４】
尚、以下の説明において、説明の便宜上、連言節集合を「第2の連言節集合」と称する（以下の実施形態においても同様）。
【０１３５】
より具体的に、第１の推薦条件変更部３は、第２の推薦条件に含まれる連言節から第１の推薦条件に含まれる連言節と同種の連言節を除いた１つ以上の連言節に基づいて、第２の連言節集合を生成する。
【０１３６】
ここで、同種とは、パラメータ（属性値）の調整により同一の条件となり得る条件のことである。
【０１３７】
例えば、連言節である「Ｄｉｓｔａｎｃｅ（イベント．位置，推薦コンテンツ属性．位置）≦３００ｍ」と、連言節である「Ｄｉｓｔａｎｃｅ（イベント．位置，推薦コンテンツ属性．位置）≦２００ｍ」とを比較した場合に、この２つの連言節は、パラメータである距離（つまり、２００ｍから３００ｍ）を調整することによって、どちらも同じ条件となる。
【０１３８】
また、第１の推薦コンテンツＩＤ「００２」と、第２の推薦コンテンツＩＤ「００１」とに関連付けられた推薦条件に基づき生成した第２の連言節集合は、｛「Ｓｔａｔｉｏｎ（イベント．位置）＝“武蔵小杉”」、「Ｓｔａｔｉｏｎ（イベント．位置）＝“元住吉”」｝となる。
【０１３９】
ここで、武蔵小杉と元住吉とは、日本国の地名である。
【０１４０】
ステップＳ１０６：
第１の推薦条件変更部３は、記憶部４に保持された推薦効果情報１０４に基づいて、生成した第２の連言節集合に含まれる（属する）それぞれの連言節（連言節毎）の成功率、成功数及び効果を所定の演算により算出する。
【０１４１】
ここで、推薦数は、連言節に含まれる条件に合致するユーザの数である。成功数は、係る条件に合致するユーザの中から推薦に対して期待する行動をとるユーザの数である。
【０１４２】
また、成功率は、成功数を推薦数によって除算することにより算出する。効果は、算出した成功率に成功数を乗算することにより算出する。但し、本実施形態を例に説明する本発明は、前述した係る算出方法には限定されない（以下、各実施形態においても同様）。
【０１４３】
図７は、本発明の第１の実施形態における推薦効果情報１０４の構成を具体的に例示する図である。
【０１４４】
図７において、推薦効果情報１０４は、推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツが配信されたユーザを識別可能なユーザＩＤと、推薦コンテンツを受けた際の所在地を表す位置情報（緯度、経度）と、推薦コンテンツを受けた際の時刻と、推薦コンテンツに対して期待する行動をユーザが行ったか否かを表す推薦効果と、推薦コンテンツを受けた際に、ユーザの状態が条件式を構成するどの部分条件に合致していたかを表す成功要因とを含む情報である。
【０１４５】
即ち、推薦効果情報１０４は、推薦コンテンツＩＤをキーとして、推薦コンテンツＩＤ、ユーザＩＤ、位置情報、時刻、推薦効果及び成功要因が関連付けられた情報である。
【０１４６】
ここで、推薦効果としては、推薦コンテンツがレストランのクーポンを表す場合に、そのクーポンをレストランにおいて使用したことを「成功」と表す。
【０１４７】
この場合に、例えば、推薦効果は、ユーザがレストランにおいて会計する際に、係るクーポンを提示されたことをもって効果を判定される構成を採用してもよい。但し、本実施形態を例に説明する本発明は、前述した構成には限定されない（以下、各実施形態においても同様）。
【０１４８】
より具体的に、図７において、連言節が「Ｓｔａｔｉｏｎ（イベント．位置）＝“武蔵小杉”」を表す場合に、第１の推薦条件変更部３は、推薦効果情報１０４の中から位置情報に基づいて、連言節「Ｓｔａｔｉｏｎ（イベント．位置）＝“武蔵小杉”」に合致するユーザの数（推薦数）を求める。ここで、推薦数は、１０件である。
【０１４９】
さらに、第１の推薦条件変更部３は、推薦効果情報１０４の中から係る連言節に合致し、且つ推薦効果が「成功」を表すユーザの数（成功数）を求める。ここで、成功数は、８件である。
【０１５０】
これらにより、成功率は、成功数「８」／推薦数「１０」によって算出する「０．８」となる。また、効果は、成功率「０．８」×成功数「８」によって算出する「６．４」となる。
【０１５１】
図８は、本発明の第１の実施形態における第１の推薦条件変更部３が算出する成功率、成功数及び効果を表す情報を具体的に例示する図である。
【０１５２】
より具体的に、図８は、１列目に連言節と、２列目に成功率と、３列目に成功数と、４列目に効果とを表す。図８は、連言節をキーとして、連言節、成功率、成功数及び効果が関連付けられた情報である。
【０１５３】
ステップＳ１０７：
第１の推薦条件変更部３は、算出した効果の中から最も効果の大きい連言節を求めると共に、第１の推薦条件と、求めた連言節とに基づいて、第３の推薦条件を生成する。
【０１５４】
より具体的に、一例として、第１の推薦条件変更部３は、第１の推薦条件に求めた連言節を選言（ＯＲ）により接続することによって、第３の推薦条件を生成する。
【０１５５】
ここで、図８において、最も高い効果に関連付けられた連言節は、「Ｓｔａｔｉｏｎ（イベント．位置）＝“武蔵小杉”」である。また、第１の推薦条件は、「Ｄｉｓｔａｎｃｅ（イベント．位置，推薦コンテンツ属性．位置）≦２００ｍ」である。
【０１５６】
第１の推薦条件変更部３は、係る連言節と、第１の推薦条件とに基づいて、第３の推薦条件「Ｄｉｓｔａｎｃｅ（イベント．位置，推薦コンテンツ属性．位置）≦２００ｍ  ＯＲ  Ｓｔａｔｉｏｎ（イベント．位置）＝“武蔵小杉”」を生成することとする。
【０１５７】
第１の推薦条件変更部３は、生成した第３の推薦条件を、第１の推薦コンテンツＩＤと関連付けて推薦条件情報１０３に保持する。
【０１５８】
第１の推薦条件変更部３は、例えば、推薦条件情報１０３に含まれる第１の推薦条件に第３の推薦条件を上書きすることにより保持する構成を採用してもよいし、システム管理者（推薦条件登録者）によって承認を受けた第３の推薦条件を推薦条件情報１０３に保持する構成を採用してもよい（以下、各実施形態においても同様）。
【０１５９】
その場合に、例えば、第１の推薦条件変更部３は、第３の推薦条件を不図示の表示手段を用いて推薦条件登録者に提示する構成を採用してもよい。
【０１６０】
次に、記憶部４は、推薦コンテンツ属性情報１０２、推薦条件情報１０３及び推薦効果情報１０４を保持する。
【０１６１】
ここで、記憶部４は、コンピュータによるデータの読み書きが可能な不揮発性の記憶デバイスである。より具体的に、一例として、記憶部４は、サーバ装置等の電子機器に搭載されたハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ＿ｄｉｓｋ＿ｄｒｉｖｅ：以降、「ＨＤＤ」と称する）等の不揮発性の記憶装置を採用することができる。
【０１６２】
また、一例として、記憶部４は、不図示の通信ネットワークに接続されたストレージデバイス（不図示）を採用してもよい。但し、本実施形態を例に説明する本発明は、前述した構成には限定されない（以下の実施形態においても同様）。
【０１６３】
このように本実施の形態に係る推薦条件最適化装置１によれば、推薦条件を最適化するに際して、複数の推薦条件の中から、特に推薦効果の得られる推薦条件を効率よく選定すると共に、選定した推薦条件に基づいて、最適化の対象となる推薦条件を最適化することができる。その理由は、以下に述べる通りである。
【０１６４】
即ち、推薦条件最適化装置１の第１の類似度算出部２は、最適化の対象となる第１の推薦条件を識別可能な第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと、第１の推薦コンテンツＩＤと異なる第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツとに基づいて、類似度算出処理を実行することによって、推薦コンテンツ間の類似度を算出する。
【０１６５】
さらに、推薦条件最適化装置１の第１の推薦条件変更部３は、第１の類似度算出部２が算出した類似度が最も高い第２の推薦コンテンツＩＤを求める。第１の推薦条件変更部３は、求めた第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第２の推薦条件の中から第１の推薦条件の連言節と同種の連言節を除いた第２の連言節集合を生成する。第１の推薦条件変更部３は、第２の連言節集合の中から最も効果の大きい連言節を求める。次に、第１の推薦条件変更部３は、第１の推薦条件と、求めた連言節とに基づいて、第３の推薦条件を生成することができる。
【０１６６】
即ち、推薦条件最適化装置１は、最適化の対象となる第１の推薦条件に含まれる属性値の変更だけでなく、推薦コンテンツが類似し、且つ推薦の効果が最も大きい第２の推薦条件に含まれる連言節を選定する。さらに、推薦条件最適化装置１は、第１の推薦条件と、選定した連言節とに基づいて、第１の推薦条件を最適化することができる。
【０１６７】
そのため、推薦条件最適化装置１は、推薦効果が最も大きい推薦条件を生成するだけでなく、例えば、システム管理者が予測し得ない推薦効果の大きい推薦条件を生成することができる。
【０１６８】
より具体的に、推薦条件最適化装置１は、推薦条件「Ｄｉｓｔａｎｃｅ（イベント．位置，推薦コンテンツ属性．位置）≦２００ｍ」の緩和手段として、パラメータ（属性値）である距離を大きくするだけでなく、第１の推薦条件に「Ｓｔａｔｉｏｎ（イベント．位置）＝“武蔵小杉”」をＯＲにより接続することによって、第３の推薦条件を生成する。
【０１６９】
これは、パラメータである距離だけを最適化（例えば、距離を大きく）した場合に、成功数は、多くなる。その一方で、成功率は、低くなる。そのため、属性値を最適化した推薦条件は、推薦効果に貢献しない可能性がある。
【０１７０】
本発明の第１の実施形態に係る推薦条件最適化装置１は、パラメータである距離だけを最適化するだけでなく、例えば、「レストランの所在地から最寄り駅にいる」人をターゲットとする条件を加えるといった、成功数と成功率から算出される推薦効果を上げるための選択肢をより多く提供することによって、推薦条件を最適化できる。
【０１７１】
＜第２の実施形態＞
次に、上述した本発明の第１の実施形態に係る推薦条件最適化装置１を基本とする第２の実施形態について説明する。以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した各実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。
【０１７２】
本発明の第２の実施形態における推薦条件最適化装置１０について、図９を参照して説明する。
【０１７３】
図９は、本発明の第２の実施形態における推薦条件最適化装置１０の構成を示すブロック図である。
【０１７４】
図９において、推薦条件最適化装置１０は、第１の類似度算出部２と、第２の推薦条件変更部１１とを備える。
【０１７５】
推薦条件最適化装置１０は、第２の推薦条件変更部１１における動作が第１の実施形態において説明した第１の推薦条件変更部３の動作と異なる。
【０１７６】
以下の説明において、より具体的に、本実施形態における第２の推薦条件変更部１１の動作について説明する。
【０１７７】
図１０は、本発明の第２の実施形態における推薦条件最適化装置１０の第２の推薦条件変更部１１が行う動作を示すフローチャートである。係るフローチャートに沿って第２の推薦条件変更部１１の動作手順を説明する。
【０１７８】
ここでは、一例として、第１の推薦コンテンツＩＤ「００２」と、第２の推薦コンテンツＩＤ「００１」とに関連付けられた推薦条件に基づいて、第３の推薦条件を生成する場合の動作について、詳細に説明する。
【０１７９】
尚、説明の便宜上、上述した構成を例に説明するが、本実施形態を例に説明する本発明は、前述した構成にはこれに限定されない（以下の実施形態においても同様）。
【０１８０】
尚、図１０において、第２の推薦条件変更部１１が行うステップＳ２０１乃至ステップＳ２０４に示す動作は、第１の実施形態における図５においていて説明した第１の推薦条件変更部３が行うステップＳ１０１乃至ステップＳ１０４に示す動作と同様である。そのため、重複する説明は省略する。
【０１８１】
ステップＳ２０５：
第２の推薦条件変更部１１は、ステップＳ２０４において加法標準形に変換後の第１の推薦条件に含まれる連言節の中から変更の対象となる連言節（第１の連言節）を選定する。
【０１８２】
ここで、第１の連言節を選定する手法としては、第１の推薦条件に含まれる連言節毎の成功率、成功数及び効果を算出すると共に、算出した効果が最も小さい連言節を第１の連言節として選定する構成を採用してもよい。但し、本実施形態を例に説明する本発明は、前述した構成には限定されない（以下、各実施形態においても同様）。
【０１８３】
尚、第２の推薦条件変更部１１が行う連言節毎に成功率、成功数及び効果を算出する処理（ステップＳ２０５、ステップＳ２０７）は、第１の実施形態において説明した第１の推薦条件変更部３が行う連言節毎に成功率、成功数及び効果を算出する処理と同様である。そのため、重複する説明は省略する。
【０１８４】
ここでは、図１１において、第２の推薦条件変更部１１は、第１の連言節「Ｄｉｓｔａｎｃｅ（イベント．位置，推薦コンテンツ属性．位置）≦２００ｍ」を選定することとする。
【０１８５】
図１１は、本発明の第２の実施形態における推薦条件情報１０５の構成を具体的に例示する図である。
【０１８６】
図１１において、推薦条件情報１０５は、１列目に推薦コンテンツＩＤを表す。２列目は、推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦条件を表す。
【０１８７】
ステップＳ２０６：
第２の推薦条件変更部１１は、ステップＳ２０４において加法標準形に変換後の第２の推薦条件に含まれる連言節の中から第１の連言節と同種であり、且つその第１の連言節を構成する原子論理式でない原子論理式を１つ以上含む連言節を求めると共に、求めた連言節に基づいて、連言節の集合（第２の連言節集合）を生成する。
【０１８８】
ここで、例えば、Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤを原子論理式とする場合に、第１の連言節は、「Ａ∧Ｂ∧Ｃ」によって表すこととする。また、第２の推薦条件は、「（Ａ∧Ｂ）∨（Ｂ∧Ｄ）」によって表すこととする。
【０１８９】
この場合に、第２の推薦条件に含まれる連言節「（Ａ∧Ｂ）」を構成する原子論理式Ａ及びＢは、第１の連言節「Ａ∧Ｂ∧Ｃ」を構成する何れかの原子論理式である。そのため、第２の推薦条件に含まれる連言節「（Ａ∧Ｂ）」は、第２の連言節集合に含まれない。
【０１９０】
一方で、第２の推薦条件に含まれる連言節「（Ｂ∧Ｄ）」を構成する原子論理式Ｂ及びＤのうちＤは、第１の連言節「Ａ∧Ｂ∧Ｃ」を構成する何れかの原子論理式でない。そのため、第２の推薦条件に含まれる連言節「（Ｂ∧Ｄ）」は、第２の連言節集合に含まれる。
【０１９１】
ここでは、第２の推薦条件に含まれる連言節を構成する原子論理式である「Ｄｉｓｔａｎｃｅ（イベント．位置，推薦コンテンツ属性．位置）≦３００ｍ」と、「２０≦イベント．年齢＜３０」とは、第１の連言節を構成する何れかの原子論理式である。
【０１９２】
より具体的に、第２の推薦条件に含まれる連言節を構成する原子論理式である「Ｄｉｓｔａｎｃｅ（イベント．位置，推薦コンテンツ属性．位置）≦３００ｍ」は、第１の連言節を構成する原子論理式である「Ｄｉｓｔａｎｃｅ（イベント．位置，推薦コンテンツ属性．位置）≦２００ｍ」と同種である。
【０１９３】
さらに、第２の推薦条件に含まれる連言節を構成する原子論理式である「２０≦イベント．年齢＜３０」は、第１の連言節を構成する原子論理式において年齢の範囲を、その年齢として取り得る値の最小値から最大値に変更することにより同種となる。
【０１９４】
これらにより、第２の連言節集合は、第２の推薦条件に含まれる連言節｛「Ｓｔａｔｉｏｎ（イベント．位置）＝“武蔵小杉”  ＡＮＤ  ２０≦イベント．年齢＜３０」｝となる。
【０１９５】
ステップＳ２０７：
第２の推薦条件変更部１１は、記憶部４に保持された推薦効果情報１０４と、生成した第２の連言節集合に含まれる（属する）それぞれの連言節とに基づいて、それぞれの連言節（連言節毎）の成功率、成功数及び効果を所定の演算によって算出する。
【０１９６】
ここでは、効果が最も大きい連言節を「２０≦イベント．年齢＜３０」とする。
【０１９７】
ステップＳ２０８：
第２の推薦条件変更部１１は、算出した効果の中から最も効果の大きい連言節と、第１の連言節とに基づいて、第３の連言節を生成する。
【０１９８】
より具体的に、第２の推薦条件変更部１１は、第１の連言節に算出した効果の中から最も効果の大きい連言節を、連言（ＡＮＤ）により接続することによって、第３の連言節を生成する。
【０１９９】
ステップＳ２０９：
第２の推薦条件変更部１１は、第１の連言節を、生成した第３の連言節に置き換えることによって、第３の推薦条件を生成する。
【０２００】
第２の推薦条件変更部１１は、生成した第３の推薦条件を、第１の推薦コンテンツＩＤと関連付けて推薦条件情報１０５に保持する。
【０２０１】
ここでは、第２の推薦条件変更部１１は、第１の連言節を、生成した第３の連言節に置き換えることによって、第３の推薦条件「Ｄｉｓｔａｎｃｅ（イベント．位置，推薦コンテンツ属性．位置）≦２００ｍ  ＡＮＤ  ２０≦イベント．年齢＜３０」を生成することとする。
【０２０２】
このように本実施の形態に係る推薦条件最適化装置１０によれば、第１の実施形態において説明した効果を享受できると共に、さらに、推薦条件を厳しく（規制）する場合においても、複数の推薦条件の中から、特に推薦効果の得られる推薦条件を効率よく選定すると共に、選定した推薦条件に基づいて、最適化の対象となる推薦条件を最適化することができる。
【０２０３】
その理由は、推薦条件最適化装置１０の第２の推薦条件変更部１１は、第１の推薦条件に含まれる連言節の中から変更の対象となる第１の連言節を選定する。さらに、第２の推薦条件変更部１１は、第２の推薦条件に含まれる連言節の中から第１の連言節と同種であり、且つその第１の連言節を構成する原子論理式でない原子論理式を１つ以上含む連言節を求めると共に、求めた１つ以上の連言節に基づいて、第２の連言節集合を生成する。第２の推薦条件変更部１１は、第２の連言節集合に含まれる連言節毎の成功率、成功数及び効果を算出する。第２の推薦条件変更部１１は、算出した効果の中から最も効果の大きい連言節と、第１の連言節とに基づいて、第３の連言節を生成する。第２の推薦条件変更部１１は、第１の連言節を、生成した第３の連言節に置き換えることによって、第３の推薦条件を生成することができるからである。
【０２０４】
より具体的に、推薦条件最適化装置１０は、推薦条件「Ｄｉｓｔａｎｃｅ（イベント．位置，推薦コンテンツ属性．位置）≦２００ｍ」の規制手段として、パラメータ（属性値）である距離を小さくするだけでなく、第１の推薦条件に「２０≦イベント．年齢＜３０」をＡＮＤにより接続することによって、第３の推薦条件を生成する。
【０２０５】
これは、パラメータである距離だけを最適化（例えば、距離を小さく）した場合に、成功率は、高くなる。その一方で、成功数は、少なくなる。そのため、属性値を最適化した推薦条件は、推薦効果に貢献しない可能性がある。
【０２０６】
本発明の第２の実施形態に係る推薦条件最適化装置１０は、パラメータである距離だけを最適化するだけでなく、例えば、年齢に関する条件を加えるといった、成功数と成功率から算出される推薦効果を上げるための選択肢をより多く提供することによって、推薦条件を最適化できる。
【０２０７】
＜第３の実施形態＞
次に、上述した本発明の第１の実施形態に係る推薦条件最適化装置１を基本とする第３の実施形態について説明する。以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した各実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。
【０２０８】
本発明の第３の実施形態における推薦条件最適化装置２０について、図１２を参照して説明する。
【０２０９】
図１２は、本発明の第３の実施形態における推薦条件最適化装置２０の構成を示すブロック図である。
【０２１０】
図１２において、推薦条件最適化装置２０は、第２の類似度算出部２１と、第１の推薦条件変更部３とを備える。
【０２１１】
推薦条件最適化装置２０は、第２の類似度算出部２１における動作が第１の実施形態において説明した第１の類似度算出部２の動作と異なる。
【０２１２】
推薦条件最適化装置２０は、推薦コンテンツの配信を受けたユーザの反応に基づいて、類似度を算出する。
【０２１３】
以下の説明において、より具体的に、本実施形態における第２の類似度算出部２１の動作について説明する。
【０２１４】
図１３は、本発明の第３の実施形態における推薦条件最適化装置２０の第２の類似度算出部２１が行う動作を示すフローチャートである。係るフローチャートに沿って第２の類似度算出部２１の動作手順を説明する。
【０２１５】
ここでは、一例として、第１の推薦コンテンツＩＤ「Ｃ００１」と、第２の推薦コンテンツＩＤ「Ｃ００２」とに関連付けられた推薦コンテンツを配信されたユーザの推薦結果に基づいて、類似度を算出する場合の動作について、詳細に説明する。
【０２１６】
尚、説明の便宜上、上述した構成を例に説明するが、本実施形態を例に説明する本発明は、前述した構成には限定されない（以下の実施形態においても同様）。
【０２１７】
また、図１３において、第２の類似度算出部２１が行うステップＳ３０１及びステップＳ３０８に示す動作は、第１の実施形態における図３において説明した第１の類似度算出部２が行うステップＳ００１及びステップＳ００８に示す動作と同様である。そのため、重複する説明は省略する。
【０２１８】
ステップＳ３０２：
第２の類似度算出部２１は、第１の推薦コンテンツＩＤと、推薦条件情報１０３に含まれる第１の推薦コンテンツＩＤと異なる１つ以上の第２の推薦コンテンツＩＤとに基づいて、類似度情報（類似度表）を生成する。
【０２１９】
尚、類似度を算出するために、第２の類似度算出部２１は、ステップＳ３０２乃至ステップＳ３０８までの各ステップの処理を、推薦条件情報１０３に含まれるレコードの件数分だけ繰り返す。
【０２２０】
ステップＳ３０３：
第２の類似度算出部２１は、類似度情報の中から第２の推薦コンテンツＩＤを求めると共に、求めた第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた類似度を初期化する。
【０２２１】
ステップＳ３０４：
第２の類似度算出部２１は、第１の推薦コンテンツＩＤと、第２の推薦コンテンツＩＤとに基づいて、記憶部４に保持された推薦効果情報１０６を参照する。
【０２２２】
第２の類似度算出部２１は、第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツが配信されたユーザと、第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツが配信されたユーザとの第１の積集合（共通配信先ユーザ集合）を算出する。
【０２２３】
より具体的に、第２の類似度算出部２１は、推薦効果情報１０６を参照すると共に、参照した推薦効果情報１０６の中から第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられたユーザＩＤと、第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられたユーザＩＤとを求める。
【０２２４】
さらに、第２の類似度算出部２１は、求めた第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられたユーザＩＤと、第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられたユーザＩＤとに基づいて、共通配信先ユーザ集合を算出する。
【０２２５】
即ち、第２の類似度算出部２１は、第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと、第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツとが配信されたユーザを類似度の算出対象として抽出する。
【０２２６】
これにより、第２の類似度算出部２１は、同一のユーザから２つの推薦コンテンツに対する反応を収集すると共に、収集した反応を比較することができる。
【０２２７】
図１４は、本発明の第３の実施形態における推薦効果情報１０６の構成を具体的に例示した図である。
【０２２８】
より具体的に、図１４において、推薦効果情報１０６は、推薦コンテンツＩＤ、ユーザＩＤ、位置情報、時刻、推薦効果及び成功要因を含む情報である。
【０２２９】
即ち、推薦効果情報１０６は、推薦コンテンツＩＤをキーとして、推薦コンテンツＩＤ、ユーザＩＤ、位置情報、時刻、推薦効果及び成功要因が関連付けられた情報である。
【０２３０】
ここでは、図１４において、第１の推薦コンテンツＩＤ「Ｃ００１」に関連付けられたユーザＩＤは、｛５６，６５１，１８５，４９３，１３，６３１，６９８｝である。
【０２３１】
また、第２の推薦コンテンツＩＤ「００２」に関連付けられたユーザＩＤは、｛５６，６５１，１８５，４９３，１３，６３１，５９７，５１７｝である。
【０２３２】
これらにより、ユーザＩＤの第１の積集合（共通配信先ユーザ集合）は、｛５６，６５１，１８５，４９３，１３，６３１｝となる。
【０２３３】
図１５は、本発明の第３の実施形態における第２の類似度算出部２１が算出する第１の積集合（共通配信先ユーザ集合）を含む情報の構成を具体的に例示する図である。
【０２３４】
より具体的に、図１５において、１列目は、第１の推薦コンテンツＩＤを表す。２列目は、第２の推薦コンテンツＩＤを表す。そして、３列目は、算出した第１の積集合（共通配信先ユーザ集合）を表す。
【０２３５】
ステップＳ３０５：
第２の類似度算出部２１は、共通配信先ユーザ集合の部分集合を算出する。
【０２３６】
より具体的に、第２の類似度算出部２１は、共通配信先ユーザ集合に基づいて、推薦効果情報１０６を参照すると共に、参照した推薦効果情報１０６の中から共通配信先ユーザ集合に含まれるユーザＩＤと、第１の推薦コンテンツＩＤとに関連付けられた推薦効果が「成功」を表すユーザＩＤを求める。
【０２３７】
第２の類似度算出部２１は、求めたユーザＩＤに基づいて、第１のユーザ集合を算出する。
【０２３８】
さらに、第２の類似度算出部２１は、参照した推薦効果情報１０６の中から共通配信先ユーザ集合に含まれるユーザＩＤと、第２の推薦コンテンツＩＤとに関連付けられた推薦効果が「成功」を表すユーザＩＤを求めると共に、求めたユーザＩＤに基づいて、第２のユーザ集合を算出する。
【０２３９】
ここでは、第１のユーザ集合は、｛５６，６５１，４９３，６３１｝である。また、第２のユーザ集合は、｛５６，４９３，１３，６３１｝である。
【０２４０】
ステップＳ３０６：
第２の類似度算出部２１は、算出した第１のユーザ集合と、第２のユーザ集合とに基づいて、和集合と積集合とを算出する。さらに、第２の類似度算出部２１は、和集合に対する積集合の割合を算出する。
【０２４１】
より具体的に、第２の類似度算出部２１は、積集合を和集合により除算することによって、和集合に対する積集合の割合を算出する。
【０２４２】
ここでは、和集合は、｛５６，６５１，４９３，６３１，１３｝である。また、積集合は、｛５６，４９３，６３１｝である。
【０２４３】
即ち、和集合「５」に対する積集合「３」の割合は、積集合「３」／和集合「５」によって算出した「０．６」となる。
【０２４４】
図１６は、本発明の第３の実施形態における第１のユーザ集合と、第２のユーザ集合との関係を概念的に例示するベン図である。
【０２４５】
図１６において、第１のユーザ集合は、実線の閉曲線によって表す。第２のユーザ集合は、破線の閉曲線によって表す。また、共通配信先ユーザ集合は、矩形によって表す。
【０２４６】
そして、第１のユーザ集合と、第２のユーザ集合とに基づき求めた和集合は、実線及び破線の閉曲線によって表す。また、積集合は、実線の閉曲線と、破線の閉曲線とが重なる領域（斜線によって示す領域）によって表す。
【０２４７】
ステップＳ３０７：
第２の類似度算出部２１は、ステップＳ３０３において初期化した類似度に、算出した和集合に対する積集合の割合を加算すると共に、加算した類似度を類似度情報に保持する。
【０２４８】
即ち、２つの推薦コンテンツの類似度は、同じ反応を示したユーザが多いほど、高い値を示すことを意味する。
【０２４９】
図１７は、本発明の第３の実施形態における類似度情報の構成を具体的に例示する図である。
【０２５０】
図１７において、類似度情報は、１列目に第１の推薦コンテンツＩＤを表す。２列目は、第２の推薦コンテンツＩＤを表す。３列目は、ステップＳ３０７において算出した類似度を表す。即ち、類似度情報は、第１の推薦コンテンツＩＤ、第２の推薦コンテンツＩＤ及び類似度が関連付けられた情報である。
【０２５１】
尚、上述した本実施形態では、説明の便宜上、一例として、第２の類似度算出部２１は、ユーザＩＤを要素とした集合に基づいて、類似度を算出する構成を例に説明した。
【０２５２】
しかしながら本発明に係る実施形態は、係る構成に限定されず、第２の類似度算出部２１は、ユーザの性別や年齢等を表す属性を、一意に特定するユーザタイプを定義すると共に、定義したユーザタイプを要素とした集合に基づいて、類似度を算出する構成を採用してもよい。
【０２５３】
また、上述した本実施の形態に係る推薦条件最適化装置２０は、第２の実施形態に適用することもできる。
【０２５４】
このように本実施の形態に係る推薦条件最適化装置２０によれば、各実施形態において説明した効果を享受できると共に、さらに、推薦コンテンツの属性がわからない場合であっても、推薦コンテンツ間の類似度を算出することができる。
【０２５５】
その理由は、推薦条件最適化装置２０の第２の類似度算出部２１は、推薦効果情報１０６に基づいて、推薦コンテンツ間の類似度を算出することができるからである。
【０２５６】
＜第４の実施形態＞
次に、上述した本発明の第１の実施形態に係る推薦条件最適化装置１を基本とする第４の実施形態について説明する。以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した各実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。
【０２５７】
本発明の第４の実施形態における推薦条件最適化装置３０について、図１８を参照して説明する。
【０２５８】
図１８は、本発明の第４の実施形態における推薦条件最適化装置３０を含む推薦システム５０の構成を示すブロック図である。
【０２５９】
図１８において、推薦システム５０は、推薦条件最適化装置３０と、記憶部４と、推薦コンテンツ配信部５１と、推薦要否判定部５２とを備える。
【０２６０】
より具体的に、推薦条件最適化装置３０は、第１の類似度算出部２と、第１の推薦条件変更部３と、推薦効果測定部３１とを備える。
【０２６１】
推薦条件最適化装置３０は、さらに、推薦効果測定部３１を備える点が第１の実施形態において説明した推薦条件最適化装置１と異なる。
【０２６２】
以下の説明において、より具体的に、本実施形態における推薦効果測定部３１の動作について説明する。
【０２６３】
推薦効果測定部３１は、所定の期間に亘って得られた効果情報（推薦効果情報１０６）に基づいて、第１の推薦条件と、第３の推薦条件とに対する成功率、成功数及び効果を所定の演算により算出する。
【０２６４】
より具体的に、一例として、所定の期間を１週間に設定した場合に、推薦条件最適化装置３０は、第１の推薦条件と、第３の推薦条件とのそれぞれの推薦条件において１週間に亘りサービスを提供する。
【０２６５】
即ち、推薦条件最適化装置３０は、推薦効果測定部３１が効果を算出するに際して、条件が同一となるように第１の推薦条件と、第３の推薦条件とにおいて所定の期間に亘りサービスを提供する。
【０２６６】
尚、推薦効果測定部３１が成功率、成功数及び効果を算出する処理は、第１の実施形態において説明した第１の推薦条件変更部３が行う成功率、成功数及び効果を算出する処理と同様である。そのため、重複する説明は省略する。
【０２６７】
次に、推薦効果測定部３１は、算出した第１の推薦条件と、第３の推薦条件とに対する効果を比較すると共に、効果を比較した結果に応じて、第１の推薦条件、または第３の推薦条件の何れかの推薦条件を選定すると共に、選定した推薦条件を、第１の推薦コンテンツＩＤと関連付けて推薦条件情報１０３に保持する。
【０２６８】
より具体的に、推薦効果測定部３１は、第１の推薦条件と、第３の推薦条件とに対する効果を比較した結果、より効果の大きい推薦条件を選定する。
【０２６９】
次に、推薦要否判定部５２は、例えば、ユーザから任意のタイミングにおいて状態情報１０７が通知されるのに応じて、その状態情報１０７に基づいて、推薦条件情報１０３を検索する。
【０２７０】
ここで、状態情報１０７は、ユーザを識別可能なユーザＩＤ、ユーザの居場所（位置）、時刻及び周囲の状況等の状態を表す情報を含む。
【０２７１】
推薦要否判定部５２は、状態情報１０７に基づいて、推薦条件情報１０３を検索した結果、状態情報１０７に合致する特定の推薦条件がある場合に、推薦条件情報１０３の中から合致する推薦条件に関連付けられた推薦コンテンツＩＤを求めると共に、求めた推薦コンテンツＩＤを推薦コンテンツ配信部５１に与える。
【０２７２】
推薦コンテンツ配信部５１は、推薦コンテンツＩＤに基づいて、推薦コンテンツ属性情報１０２を参照すると共に、推薦コンテンツ属性情報１０２の中から推薦コンテンツＩＤに関連付けられた各種属性情報に基づいて、推薦コンテンツをユーザに対して配信する。
【０２７３】
尚、上述した本実施形態では、説明の便宜上、一例として、推薦要否判定部５２は、状態情報１０７と、推薦条件情報１０３とに基づいて、状態情報１０７に合致する推薦条件があるか否かを判定する構成を例に説明した。
【０２７４】
しかしながら本発明に係る実施形態は、係る構成に限定されず、推薦要否判定部５２は、例えば、状態情報１０７と、推薦条件情報１０３と、さらに配信の対象であるユーザのとった行動の履歴を表す情報（以降、「履歴情報」と称する）とに基づいて、状態情報１０７に合致する推薦条件があるか否かを判定する構成を採用してもよい。
【０２７５】
その場合に、記憶部４は、推薦コンテンツ属性情報１０２と、推薦条件情報１０３と、推薦効果情報１０６と、さらに履歴情報１０８とを保持する。
【０２７６】
推薦要否判定部５２は、例えば、ユーザから任意のタイミングにおいて状態情報１０７が通知されるのに応じて、その状態情報１０７に含まれるユーザＩＤに基づいて、履歴情報１０８を検索すると共に、履歴情報１０８を検索した結果、履歴情報１０８の中からユーザＩＤに関連付けられた履歴情報を求める。
【０２７７】
さらに、推薦要否判定部５２は、履歴情報１０８の中から求めた履歴情報と、状態情報１０７とに基づいて、推薦条件情報１０３を検索すると共に、推薦条件情報１０３を検索した結果、状態情報１０７に合致する推薦条件がある場合に、推薦条件情報１０３の中から合致する推薦条件に関連付けられた推薦コンテンツＩＤを求める。
【０２７８】
より具体的に、以下の説明においては、説明の便宜上、一例として、履歴情報１０８は、ユーザの購買履歴を表す情報とする。
【０２７９】
図１９は、発明の第４の実施形態における履歴情報１０８の構成を具体的に例示する図である。
【０２８０】
図１９において、履歴情報１０８は、１列目にユーザＩＤを表す。２列目は、購入した日時を表す。３列目は、購入した場所を表す。４列目は、購入した商品（以降、「購入対象」と称する）を表す。そして、５列目は、購入した金額を表す。
【０２８１】
即ち、履歴情報１０８は、ユーザＩＤをキーとして、ユーザＩＤ、日時、場所、商品（購入対象）及び金額を関連付けた情報である。
【０２８２】
履歴情報１０８を保持することによって、システム管理者は、例えば、「推薦コンテンツに関連づけられた位置から３００ｍ以内に所在し、且つ過去にレストランにおいて食事をしてから１週間以上が経過したユーザ」に対して推薦コンテンツを配信する等の推薦条件を設定することができる。
【０２８３】
これらより、例えば、ユーザＩＤ「２５４」と、日時「２０１２／１２／３」と、ユーザが推薦コンテンツに関連付けられた位置から３００ｍ以内にいることを表す位置情報とを含む状態情報１０７が通知された場合に、推薦要否判定部５２は、状態情報１０７に合致する推薦条件がないと判定する。
【０２８４】
より具体的に、図１８に示す３行目において、推薦要否判定部５２は、ユーザＩＤ「２５４」に関連付けられた日時「２０１２／１２／２  １３：５２」と、状態情報１０７に含まれる日時とに基づいて、１週間以上経過していないと判定する。
【０２８５】
つまり、ユーザＩＤ「２５４」に関連付けられたユーザは、レストランにおいて食事をしてから１週間以上経過していないため、推薦コンテンツが配信されない。
【０２８６】
一方で、例えば、ユーザＩＤ「２５４」と、日時「２０１２／１２／２０」と、ユーザが推薦コンテンツに関連付けられた位置から３００ｍ以内にいることを表す位置情報とを含む状態情報１０７が通知された場合に、推薦要否判定部５２は、状態情報１０７に合致する推薦条件があると判定する。
【０２８７】
より具体的に、図１８に示す３行目において、推薦要否判定部５２は、ユーザＩＤ「２５４」に関連付けられた日時「２０１２／１２／２  １３：５２」と、状態情報１０７に含まれる日時とに基づいて、１週間以上経過していると判定する。
【０２８８】
つまり、ユーザＩＤ「２５４」に関連付けられたユーザは、レストランにおいて食事をしてから１週間以上経過しているため、推薦コンテンツが配信される。
【０２８９】
尚、上述した本実施の形態に係る推薦条件最適化装置３０は、第１乃至第４の実施形態に適用することもできる。
【０２９０】
このように本実施の形態に係る推薦条件最適化装置３０によれば、各実施形態において説明した効果を享受できると共に、さらに、推薦条件を最適化することができる。
【０２９１】
その理由は、推薦条件最適化装置３０は、所定の期間に亘って得られた効果情報に基づいて、推薦条件を最適化する前の推薦条件である第１の推薦条件に対する効果と、推薦条件を最適化した後の推薦条件である第３の推薦条件とに対する効果とを比較した結果、最も効果の得られる推薦条件を選定することができるからである。
【０２９２】
また、推薦条件最適化装置３０は、履歴情報１０８を保持することによって、成功数と成功率から算出される推薦効果を上げるための条件（選択肢）をより多く提供することができるからである。
【０２９３】
尚、上述した各実施形態およびその実施例の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。しかしながら、上述した実施形態及びその実施例により例示的に説明した本発明は、以下には限らない。即ち、
（付記１）
第１の推薦条件を識別可能な第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと、前記第１の推薦コンテンツＩＤと異なる第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツとの類似度を算出する類似度算出部と、
前記算出した類似度の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと類似する特定の第２の推薦コンテンツＩＤを求め、１つ以上の推薦条件と推薦コンテンツＩＤとを含む推薦条件情報の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第1の推薦条件と、前記求めた特定の第2の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第２の推薦条件とを求め、前記求めた第１及び第２の推薦条件に基づいて、連言節集合を生成し、その連言節集合に属するそれぞれの連言節に対する成功率、成功数及び効果を所定の演算により算出し、該効果が最も大きい連言節と、前記第１の推薦条件とに基づいて、第３の推薦条件を生成する推薦条件変更部と、
を備えることを特徴とする推薦条件最適化装置。
（付記２）
前記推薦条件変更部は、前記第３の推薦条件を生成する処理として、
前記第１及び第２の推薦条件を加法標準形に変換すると共に、変換後の第１及び第２の推薦条件の中から連言節を求め、前記求めた第２の推薦条件に含まれる連言節から前記求めた第１の推薦条件に含まれる連言節と同種の連言節を除くことによって、前記連言節集合を生成し、
前記効果が最も大きい連言節を前記第１の推薦条件に、選言により接続することによって、前記第３の推薦条件を生成する
ことを特徴とする付記１に記載の推薦条件最適化装置。
（付記３）
前記推薦条件変更部は、前記第３の推薦条件を生成する処理として、
前記第１及び第２の推薦条件を加法標準形に変換すると共に、変換後の第１の推薦条件の中から変更の対象となる第１の連言節を選定し、変換後の第２の推薦条件に含まれる連言節から前記第１の連言節と同種であり、且つその第１の連言節を構成する原子論理式でない原子論理式を１つ以上含む連言節に基づいて、前記連言節集合を生成し、
前記効果が最も大きい連言節を前記第１の連言節に、連言により接続することによって、第３の連言節を生成し、前記第１の連言節を前記第３の連言節に置き換えることによって、前記第３の推薦条件を生成する
ことを特徴とする付記１に記載の推薦条件最適化装置。
（付記４）
前記類似度算出部は、前記類似度を算出する処理として、
推薦コンテンツの種別を表す推薦種別と、該推薦コンテンツに関連付けられた位置を表す位置情報と、推薦コンテンツＩＤとを含む推薦コンテンツ属性情報の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤと前記第２の推薦コンテンツＩＤとのそれぞれに関連付けられた特定の推薦種別と、特定の位置情報とを求め、その求めた２つの推薦種別が一致するか否かを判別し、前記求めた２つの推薦種別が一致すると判別した場合に、前記求めた２つの位置情報に基づいて、該２つの位置情報が表す位置間の距離を算出し、その算出した距離の逆数を初期化した類似度に加算する
ことを特徴とする付記１乃至付記３の何れかに記載の推薦条件最適化装置。
（付記５）
前記類似度算出部は、前記類似度を算出する処理として、
前記第1の推薦コンテンツＩＤと、前記第2の推薦コンテンツＩＤとに基づいて、推薦コンテンツＩＤと、推薦コンテンツが配信されたユーザを識別可能なユーザＩＤと、該推薦コンテンツに対して期待する行動を行ったか否かを表す推薦効果とを含む推薦効果情報を参照し、前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられたユーザＩＤと、前記第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられたユーザＩＤとに基づいて、第１の積集合を算出し、その第１の積集合に含まれるユーザＩＤと、前記第１の推薦コンテンツＩＤとに関連付けられた推薦効果が成功を表すユーザＩＤに基づき第１のユーザ集合を算出し、前記第２の推薦コンテンツＩＤとに関連付けられた推薦効果が成功を表すユーザＩＤに基づき第２のユーザ集合を算出し、前記算出した第１及び第２のユーザ集合に基づいて、和集合と積集合とを算出し、該算出した和集合に対する積集合の割合を算出し、その算出した割合を初期化した類似度に加算する
ことを特徴とする付記１乃至付記３の何れかに記載の推薦条件最適化装置。
（付記６） 
所定の期間に亘って得られた推薦効果情報に基づいて、前記第1の推薦条件と、前記第3の推薦条件とに対する成功率、成功数及び効果を所定の演算により算出し、算出した前記第1の推薦条件に対する効果と、前記第２の推薦条件に対する効果とを比較し、その比較結果に応じて、前記第1の推薦条件、または前記第3の推薦条件の何れかの推薦条件を選定する推薦効果測定部を、
さらに備えることを特徴とする付記１乃至付記５の何れかに記載の推薦条件最適化装置。
（付記７）
前記類似度算出部は、
前記推薦条件情報、または前記推薦コンテンツ属性情報の何れかに含まれるレコードの件数分だけ前記第1の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと、前記第2の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツとの類似度を算出することを特徴とする付記１乃至付記５の何れかに記載の推薦条件最適化装置。
（付記８）
ユーザを識別可能なユーザＩＤと、該ユーザの状態を表す情報とを含む状態情報に基づいて、前記推薦条件情報を検索すると共に、検索した結果、前記状態情報が特定の推薦条件と合致すると判定した場合に、前記推薦条件に関連付けられた推薦コンテンツＩＤを求める推薦要否判定部と、
該推薦コンテンツＩＤに基づいて、前記推薦コンテンツ属性情報を参照すると共に、前記の中から前記推薦コンテンツＩＤに関連付けられた属性情報に基づいて、前記対象となるユーザに推薦コンテンツを配信する推薦コンテンツ配信部と、
付記１乃至付記７の何れかに記載された推薦条件最適化装置と、
を備えることを特徴とする推薦システム。
（付記９）
前記推薦要否判定部は、
前記状態情報に基づいて、前記ユーザＩＤと前記ユーザの取った行動の履歴を表す情報とを含む履歴情報と、前記推薦条件情報とを検索することによって、前記特定の推薦条件と合致するか否かを判定することを特徴とする付記８に記載の推薦システム。
（付記１０）
第１の推薦条件を識別可能な第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと、前記第１の推薦コンテンツＩＤと異なる第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツとの類似度を算出し、
前記算出した類似度の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと類似する特定の第２の推薦コンテンツＩＤを求め、１つ以上の推薦条件と推薦コンテンツＩＤとを含む推薦条件情報の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第1の推薦条件と、前記求めた特定の第2の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第２の推薦条件とを求め、前記求めた第１及び第２の推薦条件に基づいて、連言節集合を生成し、その連言節集合に属するそれぞれの連言節に対する成功率、成功数及び効果を所定の演算により算出し、該効果が最も大きい連言節と、前記第１の推薦条件とに基づいて、第３の推薦条件を生成する、
ことを特徴とする推薦条件最適化方法。
（付記１１）
推薦条件最適化装置の動作を制御するコンピュータ・プログラムであって、そのコンピュータ・プログラムにより、
第１の推薦条件を識別可能な第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと、前記第１の推薦コンテンツＩＤと異なる第２の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツとの類似度を算出する機能と、
前記算出した類似度の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた推薦コンテンツと類似する特定の第２の推薦コンテンツＩＤを求め、１つ以上の推薦条件と推薦コンテンツＩＤとを含む推薦条件情報の中から前記第１の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第1の推薦条件と、前記求めた特定の第2の推薦コンテンツＩＤに関連付けられた第２の推薦条件とを求め、前記求めた第１及び第２の推薦条件に基づいて、連言節集合を生成し、その連言節集合に属するそれぞれの連言節に対する成功率、成功数及び効果を所定の演算により算出し、該効果が最も大きい連言節と、前記第１の推薦条件とに基づいて、第３の推薦条件を生成する機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【０２９４】
（ハードウェア構成例）
上述した実施形態において図面に示した各部は、ソフトウェアプログラムの機能（処理）単位（ソフトウェアモジュール）と捉えることができる。これらの各ソフトウェアモジュールは、専用のハードウェアによって実現してもよい。但し、これらの図面に示した各部の区分けは、説明の便宜上の構成であり、実装に際しては、様々な構成が想定され得る。この場合のハードウェア環境の一例を、図２０を参照して説明する。
【０２９５】
図２０は、本発明の模範的な実施形態に係る推薦条件最適化装置を実行可能な情報処理装置３００（コンピュータ）の構成を例示的に説明する図である。即ち、図２０は、図１に示した推薦条件最適化装置１、或いは、図９に示した推薦条件最適化装置１０、図１２に示した推薦条件最適化装置２０及び図１８に示した推薦条件最適化装置３０、の全体または一部の推薦条件最適化装置を実現可能なサーバ等のコンピュータ（情報処理装置）の構成であって、上述した実施形態における各機能を実現可能なハードウェア環境を表す。
【０２９６】
図２０に示した情報処理装置３００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ）３０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）３０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ＿Ａｃｃｅｓｓ＿Ｍｅｍｏｒｙ）３０３、ハードディスク３０４（記憶装置）、並びに外部装置との通信インタフェース（Ｉｎｔｅｒｆａｃ：以降、「Ｉ／Ｆ」と称する）３０５、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ＿Ｄｉｓｃ＿Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶媒体３０７に格納されたデータを読み書き可能なリーダライタ３０８を備え、これらの構成がバス３０６（通信線）を介して接続された一般的なコンピュータである。
【０２９７】
そして、上述した実施形態を例に説明した本発明は、図２０に示した情報処理装置３００に対して、その説明において参照したブロック構成図（図１、図９、図１２、図１８）或いはフローチャート（図３、図５、図１０、図１３）の機能を実現可能なコンピュータ・プログラムを供給した後、そのコンピュータ・プログラムを、当該ハードウェアのＣＰＵ３０１に読み出して実行することによって達成される。また、当該装置内に供給されたコンピュータ・プログラムは、読み書き可能な一時記憶メモリ（ＲＡＭ３０３）またはハードディスク３０４等の不揮発性の記憶デバイスに格納すれば良い。
【０２９８】
また、前記の場合において、当該ハードウェア内へのコンピュータ・プログラムの供給方法は、ＣＤ−ＲＯＭ等の各種記憶媒体３０７を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線を介して外部よりダウンロードする方法等のように、現在では一般的な手順を採用することができる。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムを構成するコード或いは、そのコードが格納された記憶媒体によって構成されると捉えることができる。
【符号の説明】
【０２９９】
１    推薦条件最適化装置
２    第１の類似度算出部
３    第１の推薦条件変更部
４    記憶部
１０    推薦条件最適化装置
１１    第２の推薦条件変更部
２０    推薦条件最適化装置
２１    第２の類似度算出部
３０    推薦条件最適化装置
３１    推薦効果測定部
５０    推薦システム
５１    推薦コンテンツ配信部
５２    推薦要否判定部
１０１    第１のＩＤ情報
１０２    推薦コンテンツ属性情報
１０３    推薦条件情報
１０４    推薦効果情報
１０５    推薦条件情報
１０６    推薦効果情報
１０７    状態情報
１０８    履歴情報
３００    情報処理装置
３０１    ＣＰＵ
３０２    ＲＯＭ
３０３    ＲＡＭ
３０４    ハードディスク
３０５    通信インタフェース
３０６    バス
３０７    記憶媒体
３０８    リーダライタ
【図１】
2015005013.tif 000003
【図２】
2015005013.tif 000004
【図３】
2015005013.tif 000005
【図４】
2015005013.tif 000006
【図５】
2015005013.tif 000007
【図６】
2015005013.tif 000008
【図７】
2015005013.tif 000009
【図８】
2015005013.tif 000010
【図９】
2015005013.tif 000011
【図１０】
2015005013.tif 000012
【図１１】
2015005013.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2015005013.tif 000015
【図１４】
2015005013.tif 000016
【図１５】
2015005013.tif 000017
【図１６】
2015005013.tif 000018
【図１７】
2015005013.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
2015005013.tif 000021
【図２０】
2015005013.tif 000022
【図２１】
2015005013.tif 000023