(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置であって、
すべての前記履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理手段と、
セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理手段と、
前記長期的嗜好分析処理手段の出力または／および前記短期的興味分析処理手段の出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力手段と、
前記レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出手段と、
を備え、
前記長期的嗜好分析処理手段が、
すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第１の履歴情報収集手段と、
該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第１の類似性算出手段と、
該算出された類似性と該すべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第１の推薦度算出手段と、
該算出した推薦度を記憶する記憶手段と、
を備え、
前記短期的興味分析処理手段が、
セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第２の履歴情報収集手段と、
該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第２の類似性算出手段と、
該算出された類似性と該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第２の推薦度算出手段と、
を備え、
前記レコメンド結果出力手段が、前記統合割合算出手段の変更結果に応じて、前記記憶されたコンテンツごとの推薦度と前記第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンド装置。
【請求項２】
購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置であって、
すべての前記履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理手段と、
セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理手段と、
前記長期的嗜好分析処理手段の出力または／および前記短期的興味分析処理手段の出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力手段と、
前記レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出手段と、
を備え、
前記長期的嗜好分析処理手段が、
すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第１の履歴情報収集手段と、
該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第１の類似性算出手段と、
該算出した類似性を記憶する記憶手段と、
を備え、
前記短期的興味分析処理手段が、
セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第２の履歴情報収集手段と、
該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第２の類似性算出手段と、
該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報と前記記憶された類似性とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第１の推薦度算出手段と、
前記第２の類似性算出手段により算出された類似性と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第２の推薦度算出手段と、
を備え、
前記レコメンド結果出力手段が、前記統合割合算出手段の変更結果に応じて、前記第１の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンド装置。
【請求項３】
購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置であって、
すべての前記履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理手段と、
セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理手段と、
前記長期的嗜好分析処理手段の出力または／および前記短期的興味分析処理手段の出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力手段と、
前記レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出手段と、
を備え、
前記長期的嗜好分析処理手段が、
すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第１の履歴情報収集手段と、
該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第１の類似性算出手段と、
該算出された類似性と該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第１の推薦度算出手段と、
該定義した類似性および算出した推薦度を記憶する記憶手段と、
を備え、
前記短期的興味分析処理手段が、
セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第２の履歴情報収集手段と、
前記定義した類似性および算出した推薦度と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第２の推薦度算出手段と、
前記レコメンド結果出力手段が、前記統合割合算出手段の変更結果に応じて、前記第１の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンド装置。
【請求項４】
購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンドシステムであって、
すべての前記履歴情報を格納する第１のデータベースと、
セッションごとの前記履歴情報を格納する第２のデータベースと、
前記第１のデータベースに格納された履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理装置と、
前記第２のデータベースに格納されたセッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理装置と、
前記長期的嗜好分析処理装置の出力または／および前記短期的興味分析処理装置の出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力装置と、
前記レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出装置と、
を備え、
前記長期的嗜好分析処理装置が、
すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第１の履歴情報収集手段と、
該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第１の類似性算出手段と、
該算出された類似性と該すべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第１の推薦度算出手段と、
該算出した推薦度を記憶する記憶手段と、
を備え、
前記短期的興味分析処理装置が、
セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第２の履歴情報収集手段と、
該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第２の類似性算出手段と、
該算出された類似性と該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第２の推薦度算出手段と、
を備え、
前記レコメンド結果出力装置が、前記統合割合算出装置の変更結果に応じて、前記記憶されたコンテンツごとの推薦度と前記第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンドシステム。
【請求項５】
購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンドシステムであって、
すべての前記履歴情報を格納する第１のデータベースと、
セッションごとの前記履歴情報を格納する第２のデータベースと、
前記第１のデータベースに格納された履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理装置と、
前記第２のデータベースに格納されたセッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理装置と、
前記長期的嗜好分析処理装置の出力または／および前記短期的興味分析処理装置の出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力装置と、
前記レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出装置と、
を備え、
前記長期的嗜好分析処理装置が、
すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第１の履歴情報収集手段と、
該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第１の類似性算出手段と、
該算出した類似性を記憶する記憶手段と、
を備え、
前記短期的興味分析処理装置が、
セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第２の履歴情報収集手段と、
該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第２の類似性算出手段と、
該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報と前記記憶された類似性とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第１の推薦度算出手段と、
前記第２の類似性算出手段により算出された類似性と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第２の推薦度算出手段と、
を備え、
前記レコメンド結果出力装置が、前記統合割合算出装置の変更結果に応じて、前記第１の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンド装置。
【請求項６】
購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンドシステムであって、
すべての前記履歴情報を格納する第１のデータベースと、
セッションごとの前記履歴情報を格納する第２のデータベースと、
前記第１のデータベースに格納された履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理装置と、
前記第２のデータベースに格納されたセッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理装置と、
前記長期的嗜好分析処理装置の出力または／および前記短期的興味分析処理装置の出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力装置と、
前記レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出装置と、
を備え、
前記長期的嗜好分析処理装置が、
すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第１の履歴情報収集手段と、
該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第１の類似性算出手段と、
該算出された類似性該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第１の推薦度算出手段と、
該定義した類似性および算出した推薦度を記憶する記憶手段と、
を備え、
前記短期的興味分析処理装置が、
セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第２の履歴情報収集手段と、
前記定義した類似性および算出した推薦度と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第２の推薦度算出手段と、
を備え、
前記レコメンド結果出力装置が、前記統合割合算出装置の変更結果に応じて、前記第１の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンドシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、長期的嗜好分析処理と短期的興味分析処理とを行い、両処理のレコメンド結果を統合して、最終的なレコメンド結果を出力するレコメンド装置、レコメンドシステム、レコメンド方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザの履歴情報などを基にユーザの嗜好を推測し、ユーザの嗜好に適合すると推測されるコンテンツなどを自動的にレコメンドする「レコメンドサービス」が盛んに行われている。このようなレコメンドサービスにおいて利用されている代表的な技術が「協調フィルタリング」と呼ばれているものである。この協調フィルタリングは、購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を、各ユーザ間、あるいは各コンテンツ間で比較することでユーザ間の類似性を定義し、その類似性を元にユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する手法である。この協調フィルタリングについては、自動化や高速化等の改良技術が知られている（例えば、非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４参照。）。
【０００３】
具体的には、非特許文献１においては、自動化された協調フィルタリングが提案されており、非特許文献２等では、確率モデルに基づく協調フィルタリングが提案され、一方、非特許文献３では、非特許文献１の協調フィルタリングの高速化が試みられた。また、非特許文献４は、ユーザの履歴情報において、嗜好の減衰モデルを仮定することで、最新の履歴情報を重視可能な協調フィルタリング手法を提案している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｐ．Ｒｅｓｎｉｃｋ, Ｎ．Ｉａｃｏｖｏｕ, Ｍ．Ｓｕｃｈａｋ, Ｐ．Ｂｅｒｇｓｔｒｏｍ, ａｎｄ Ｊ．Ｒｉｅｄｌ． “ＧｒｏｕｐＬｅｎｓ： Ｏｐｅｎ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｆｏｒ Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｏｆ Ｎｅｔｎｅｗｓ” Ｉｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ｗｏｒｋ, ｐｐ． １７５−１８６ （１９９４）
【非特許文献２】Ｔ．Ｈｏｆｍａｎｎ ａｎｄ Ｊ.Ｐｕｚｉｃｈａ, “Ｌａｔｅｎｔ Ｃｌａｓｓ Ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ”, １６ｔｈ ＩＪＣＡＩ （１９９９）
【非特許文献３】百田信, 伊東栄典，“ソーシャルブックマークに基づく情報発見,”ＤＥＷＳ ２００８, Ｉ１−１５, Ｍａｒ.２００８.
【非特許文献４】杉山一成，波多野賢治，吉川正俊，植村俊亮，“ユーザからの負担なく構築したプロファイルに基づく適応的Ｗｅｂ情報検索，”電子情報通信学会論文誌Ｄ−Ｉ，Ｖｏｌ．Ｊ８７−Ｄ−Ｉ，Ｎｏ．１１，ｐｐ．９７５−９９０，２００４年１１月．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献１や非特許文献２に記載の技術では、蓄積され続けた履歴情報すべてを対象に解析してレコメンド結果を生成するため、ユーザにおいて必要以上に履歴が蓄積されると、レコメンド処理によって算出されるコンテンツが毎回固定的となり、新しいコンテンツの発見ができなくなるという問題点があった。
【０００６】
また、非特許文献３に記載の技術では、代表ユーザと被推薦対象ユーザとの間でのみ類似性を定義するため、非特許文献１に記載の技術と比較して推薦要求時に解析する計算量が小さくなり、最新の履歴情報を元にレコメンドの処理を実行することを容易にするが、非特許文献３では、その推薦処理の高速化のみに着目しており、最新の履歴情報を考慮してレコメンドの提示内容を変更する等の処理はされておらず、前述同様にユーザにおいて必要以上に履歴が蓄積されると、レコメンドによって提示されるコンテンツが毎回固定的となる問題が依然として残っている。
【０００７】
さらに、非特許文献４では、最新の履歴情報を重視することで、ユーザの嗜好の移り変わりを許容できるようにしているが、当該ユーザの瞬間的な興味の盛り上がりを考慮するものではなく、より最新の履歴情報を頼りに嗜好を分析しようとするものである。そのため、ユーザの長期的な嗜好から外れた、その場限りの興味に対するレコメンドに対しての追従性が低いという問題がある。
【０００８】
つまり、上述の従来技術を組み合わせたとしても、履歴情報が十分にある場合には、協調フィルタリングにおける処理結果が毎回、同じものになってしまう可能性が高く、仮に、履歴情報が数個変わったとしても、その大意が変化しないため、ある瞬間に興味を感じた分野に応じてレコメンド結果を動的に変更したいというニーズに応えることが出来ない。
【０００９】
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、ユーザが短期的に興味を持ったものに対して、的確に対応し、精度の高いレコメンドを実現するレコメンド装置、レコメンドシステム、レコメンド方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。
【００１１】
（１）本発明は、購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置であって、すべての前記履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理手段（例えば、図１の長期的嗜好分析処理部１１００に相当）と、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理手段（例えば、図１の短期的興味分析処理部１２００に相当）と、前記長期的嗜好分析処理手段の出力または／および前記短期的興味分析処理手段の出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力手段（例えば、図１のレコメンド結果出力部１３００に相当）と、前記レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出手段（例えば、図１の統合割合算出部１６００に相当）と、を備えたことを特徴とするレコメンド装置を提案している。
【００１２】
この発明によれば、長期的嗜好分析処理手段は、すべての履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する。短期的興味分析処理手段は、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する。レコメンド結果出力手段は、長期的嗜好分析処理手段の出力または／および短期的興味分析処理手段の出力を統合してレコメンド結果を出力する。統合割合算出手段は、レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する。したがって、長期的嗜好分析処理手段によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理手段によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００１３】
（２）本発明は、（１）のレコメンド装置について、前記長期的嗜好分析処理手段が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第１の履歴情報収集手段（例えば、図２の履歴情報収集部１１０１に相当）と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第１の類似性算出手段（例えば、図２の類似性算出部１１０２に相当）と、該算出された類似性と該すべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第１の推薦度算出手段（例えば、図２の推薦度算出部１１０３に相当）と、該算出した推薦度を記憶する記憶手段（例えば、図２の記憶部１１０４に相当）と、を備え、前記短期的興味分析処理手段が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第２の履歴情報収集手段（例えば、図２の履歴情報収集部１２０１に相当）と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第２の類似性算出手段（例えば、図２の類似性算出部１２０２に相当）と、該算出された類似性と該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第２の推薦度算出手段（例えば、図２の推薦度算出部１２０３に相当）と、を備え、前記レコメンド結果出力手段が、前記統合割合算出手段の変更結果に応じて、前記記憶されたコンテンツごとの推薦度と前記第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンド装置を提案している。
【００１４】
この発明によれば、長期的嗜好分析処理手段の第１の履歴情報収集手段は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する。第１の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第１の推薦度算出手段は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。記憶手段は、算出した推薦度を記憶する。短期的興味分析処理手段の第２の履歴情報収集手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する。第２の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第２の推薦度算出手段は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力手段は、統合割合算出手段の変更結果に応じて、記憶されたコンテンツごとの推薦度と第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。したがって、長期的嗜好分析処理手段によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理手段によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００１５】
（３）本発明は、（１）のレコメンド装置について、前記長期的嗜好分析処理手段が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第１の履歴情報収集手段（例えば、図５の履歴情報収集部１１０１に相当）と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第１の類似性算出手段（例えば、図５の類似性算出部１１０２に相当）と、該算出した類似性を記憶する記憶手段（例えば、図５の記憶部１１０４に相当）と、を備え、前記短期的興味分析処理手段が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第２の履歴情報収集手段（例えば、図５の履歴情報収集部１２０１に相当）と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第２の類似性算出手段（例えば、図５の類似性算出部１２０２に相当）と、該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報と前記記憶された類似性とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第１の推薦度算出手段（例えば、図５の推薦度算出部１２０３に相当）と、前記第２の類似性算出手段により算出された類似性と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第２の推薦度算出手段（例えば、図５の推薦度算出部１２１５に相当）と、を備え、前記レコメンド結果出力手段が、前記統合割合算出手段の変更結果に応じて、前記第１の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンド装置を提案している。
【００１６】
この発明によれば、長期的嗜好分析処理手段の第１の履歴情報収集手段は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する。第１の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。記憶手段は、算出した類似性を記憶する。短期的興味分析処理手段の第２の履歴情報収集手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する。第２の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第１の推薦度算出手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報と記憶された類似性とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。第２の推薦度算出手段は、第２の類似性算出手段により算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力手段は、統合割合算出手段の変更結果に応じて、第１の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。したがって、長期的嗜好分析処理手段によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理手段によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００１７】
（４）本発明は、（１）のレコメンド装置について、前記長期的嗜好分析処理手段が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第１の履歴情報収集手段（例えば、図８の履歴情報収集部１１０１に相当）と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第１の類似性算出手段（例えば、図８の類似性算出部１１０２に相当）と、該算出された類似性と該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第１の推薦度算出手段（例えば、図８の推薦度算出部１１０３に相当）と、該定義した類似性および算出した推薦度を記憶する記憶手段と、を備え、前記短期的興味分析処理手段が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第２の履歴情報収集手段（例えば、図８の履歴情報収集部１２０１に相当）と、前記定義した類似性および算出した推薦度と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第２の推薦度算出手段（例えば、図８の推薦度算出部１２２６に相当）と、前記レコメンド結果出力手段が、前記統合割合算出手段の変更結果に応じて、前記第１の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンド装置を提案している。
【００１８】
この発明によれば、長期的嗜好分析処理手段の第１の履歴情報収集手段は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する。第１の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第１の推薦度算出手段は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。記憶手段は、定義した類似性および算出した推薦度を記憶する。短期的興味分析処理手段の第２の履歴情報収集手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する。第２の推薦度算出手段は、定義した類似性および算出した推薦度とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力手段は、統合割合算出手段の変更結果に応じて、第１の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。したがって、長期的嗜好分析処理手段によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理手段によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００１９】
（５）本発明は、（１）から（４）のレコメンド装置について、前記セッションごとのログ情報を格納するデータベースと、前記レコメンド結果出力手段から出力されるレコメンドについて、ユーザの閲覧状況を取得する閲覧状況取得手段と、該取得したユーザの閲覧状況を前記データベースと前記統合割合算出手段にフィードバックする閲覧状況フィードバック手段（例えば、図１の閲覧状況フィードバック部１５００に相当）と、を備え、前記統合割合算出手段が閲覧状況フィードバック情報に基づいて、前記レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更することを特徴とするレコメンド装置を提案している。
【００２０】
この発明によれば、データベースは、セッションごとのログ情報を格納する。閲覧状況取得手段は、レコメンド結果出力手段から出力されるレコメンドについて、ユーザの閲覧状況を取得する。閲覧状況フィードバック手段は、取得したユーザの閲覧状況をデータベースと統合割合算出手段にフィードバックする。統合割合算出手段は、閲覧状況フィードバック情報に基づいて、レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する。したがって、取得したユーザの閲覧状況をデータベースと統合割合算出手段にフィードバックし、統合割合算出手段が、閲覧状況フィードバック情報に基づいて、レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更するため、ユーザが短期的に興味をもったコンテンツ等を的確に抽出して、レコメンドを行うことができる。
【００２１】
（６）本発明は、購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンドシステムであって、すべての前記履歴情報を格納する第１のデータベース（例えば、図１０のデータベース２００に相当）と、セッションごとの前記履歴情報を格納する第２のデータベース（例えば、図１０のデータベース３００に相当）と、前記第１のデータベースに格納された履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理装置（例えば、図１０の長期的嗜好分析処理装置４００に相当）と、前記第２のデータベースに格納されたセッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理装置（例えば、図１０の短期的興味分析処理装置５００に相当）と、前記長期的嗜好分析処理装置の出力または／および前記短期的興味分析処理装置の出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力装置（例えば、図１０のレコメンド結果出力装置６００に相当）と、前記レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出装置（例えば、図１０の統合割合算出装置９００に相当）と、を備えたことを特徴とするレコメンドシステムを提案している。
【００２２】
この発明によれば、第１のデータベースは、すべての履歴情報を格納する。第２のデータベースは、セッションごとの履歴情報を格納する。長期的嗜好分析処理装置は、第１のデータベースに格納された履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する。短期的興味分析処理装置は、第２のデータベースに格納されたセッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する。レコメンド結果出力装置は、長期的嗜好分析処理装置の出力または／および短期的興味分析処理装置の出力を統合してレコメンド結果を出力する。統合割合算出装置は、レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する。したがって、長期的嗜好分析処理装置によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理装置によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００２３】
（７）本発明は、（６）のレコメンドシステムについて、前記長期的嗜好分析処理装置が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第１の履歴情報収集手段（例えば、図１１の履歴情報収集部４０１に相当）と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第１の類似性算出手段（例えば、図１１の類似性算出部４０２に相当）と、該算出された類似性と該すべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第１の推薦度算出手段（例えば、図１１の推薦度算出部４０３に相当）と、該算出した推薦度を記憶する記憶手段（例えば、図１１の記憶部４０４に相当）と、を備え、前記短期的興味分析処理装置が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第２の履歴情報収集手段（例えば、図１１の履歴情報収集部５０１に相当）と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第２の類似性算出手段（例えば、図１１の類似性算出部５０２に相当）と、該算出された類似性と該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第２の推薦度算出手段（例えば、図１１の推薦度算出部５０３に相当）と、を備え、前記レコメンド結果出力装置が、前記統合割合算出装置の変更結果に応じて、前記記憶されたコンテンツごとの推薦度と前記第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンドシステムを提案している。
【００２４】
この発明によれば、長期的嗜好分析処理装置の第１の履歴情報収集手段は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する。第１の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第１の推薦度算出手段は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。記憶手段は、算出した推薦度を記憶する。短期的興味分析処理装置の第２の履歴情報収集手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する。第２の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第２の推薦度算出手段は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力装置は、統合割合算出装置の変更結果に応じて、記憶されたコンテンツごとの推薦度と第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。したがって、長期的嗜好分析処理装置によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理装置によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００２５】
（８）本発明は、（６）のレコメンドシステムについて、前記長期的嗜好分析処理装置が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第１の履歴情報収集手段（例えば、図１４の履歴情報収集部４０１に相当）と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第１の類似性算出手段（例えば、図１４の類似性算出部４０２に相当）と、該算出した類似性を記憶する記憶手段（例えば、図１４の記憶部４１５に相当）と、を備え、前記短期的興味分析処理装置が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第２の履歴情報収集手段（例えば、図１４の履歴情報収集部５０１に相当）と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第２の類似性算出手段（例えば、図１４の類似性算出部５０２に相当）と、該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報と前記記憶された類似性とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第１の推薦度算出手段（例えば、図１４の推薦度算出部５０３に相当）と、前記第２の類似性算出手段により算出された類似性と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第２の推薦度算出手段（例えば、図１４の推薦度算出部５１５に相当）と、を備え、前記レコメンド結果出力装置が、前記統合割合算出装置の変更結果に応じて、前記第１の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンド装置を提案している。
【００２６】
この発明によれば、長期的嗜好分析処理装置の第１の履歴情報収集手段は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する。第１の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。記憶手段は、算出した類似性を記憶する。短期的興味分析処理装置の第２の履歴情報収集手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する。第２の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第１の推薦度算出手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報と記憶された類似性とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。第２の推薦度算出手段は、第２の類似性算出手段により算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力装置は、統合割合算出装置の変更結果に応じて、第１の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。したがって、長期的嗜好分析処理手段によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理手段によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００２７】
（９）本発明は、（６）のレコメンドシステムについて、前記長期的嗜好分析処理装置が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第１の履歴情報収集手段（例えば、図１７の履歴情報収集部４０１に相当）と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第１の類似性算出手段（例えば、図１７の類似性算出部４０２に相当）と、該算出された類似性該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第１の推薦度算出手段（例えば、図１７の推薦度算出部４０３に相当）と、該定義した類似性および算出した推薦度を記憶する記憶手段（例えば、図１７の記憶部４２６に相当）と、を備え、前記短期的興味分析処理装置が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第２の履歴情報収集手段（例えば、図１７の履歴情報収集部５０１に相当）と、前記定義した類似性および算出した推薦度と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第２の推薦度算出手段（例えば、図１７の推薦度算出部５２６に相当）と、前記レコメンド結果出力装置が、前記統合割合算出装置の変更結果に応じて、前記第１の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンドシステムを提案している。
【００２８】
この発明によれば、長期的嗜好分析処理装置の第１の履歴情報収集手段は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する。第１の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第１の推薦度算出手段は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。記憶手段は、定義した類似性および算出した推薦度を記憶する。短期的興味分析処理装置の第２の履歴情報収集手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する。第２の推薦度算出手段は、定義した類似性および算出した推薦度とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力装置は、統合割合算出装置の変更結果に応じて、第１の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と第２の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。したがって、長期的嗜好分析処理装置によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理装置によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００２９】
（１０）本発明は、（６）から（９）のレコメンドシステムについて、出力するレコメンドについて、ユーザの閲覧状況を取得する閲覧状況取得装置と、該取得したユーザの閲覧状況を前記第２のデータベースと前記統合割合算出装置にフィードバックする閲覧状況フィードバック装置（例えば、図１０の閲覧状況フィードバック装置８００に相当）と、を備え、前記統合割合算出装置が閲覧状況フィードバック情報に基づいて、前記レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更することを特徴とするレコメンド装置を提案している。
【００３０】
この発明によれば、閲覧状況取得装置は、レコメンド結果出力装置から出力されるレコメンドについて、ユーザの閲覧状況を取得する。閲覧状況フィードバック装置は、取得したユーザの閲覧状況をデータベースと統合割合算出装置にフィードバックする。統合割合算出装置は、閲覧状況フィードバック情報に基づいて、レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する。したがって、取得したユーザの閲覧状況をデータベースと統合割合算出装置にフィードバックし、統合割合算出装置が、閲覧状況フィードバック情報に基づいて、レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更するため、ユーザが短期的に興味をもったコンテンツ等を的確に抽出して、レコメンドを行うことができる。
【００３１】
（１１）本発明は、購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド方法であって、すべての前記履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理ステップと、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理ステップと、前記長期的嗜好分析処理ステップの出力または／および前記短期的興味分析処理ステップの出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力ステップと、前記レコメンド結果出力ステップのレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出ステップと、を備えたことを特徴とするレコメンド方法を提案している。
【００３２】
この発明によれば、すべての履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成するとともに、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する。そして、上記２つの処理出力を統合してレコメンド結果を出力し、レコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する。したがって、長期的嗜好分析処理ステップによって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理ステップによってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００３３】
（１２）本発明は、購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、すべての前記履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理ステップと、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理ステップと、前記長期的嗜好分析処理ステップの出力または／および前記短期的興味分析処理ステップの出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力ステップと、前記レコメンド結果出力ステップのレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。
【００３４】
この発明によれば、すべての履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成するとともに、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する。そして、上記２つの処理出力を統合してレコメンド結果を出力し、レコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する。したがって、長期的嗜好分析処理ステップによって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理ステップによってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、長期的嗜好分析処理によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るレコメンド装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係るレコメンド装置の詳細な構成を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係るレコメンド装置の処理を示す図である。
【図４】本発明の第２の実施形態に係るレコメンド装置の構成を示す図である。
【図５】本発明の第２の実施形態に係るレコメンド装置の詳細な構成を示す図である。
【図６】本発明の第２の実施形態に係るレコメンド装置の処理を示す図である。
【図７】本発明の第３の実施形態に係るレコメンド装置の構成を示す図である。
【図８】本発明の第３の実施形態に係るレコメンド装置の詳細な構成を示す図である。
【図９】本発明の第３の実施形態に係るレコメンド装置の処理を示す図である。
【図１０】本発明の第４の実施形態に係るレコメンドシステムの構成を示す図である。
【図１１】本発明の第４の実施形態に係るレコメンドシステムの詳細な構成を示す図である。
【図１２】本発明の第４の実施形態に係るレコメンドシステムの処理を示す図である。
【図１３】本発明の第５の実施形態に係るレコメンドシステムの構成を示す図である。
【図１４】本発明の第５の実施形態に係るレコメンドシステムの詳細な構成を示す図である。
【図１５】本発明の第５の実施形態に係るレコメンドシステムの処理を示す図である。
【図１６】本発明の第６の実施形態に係るレコメンドシステムの構成を示す図である。
【図１７】本発明の第６の実施形態に係るレコメンドシステムの詳細な構成を示す図である。
【図１８】本発明の第６の実施形態に係るレコメンドシステムの処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
【００３８】
＜第１の実施形態＞
図１および図３を用いて、本発明の第１の実施形態について説明する。
【００３９】
＜レコメンド装置の構成＞
図１を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の構成について説明する。
【００４０】
本実施形態に係るレコメンド装置１０００は、図１に示すように、長期的嗜好分析処理部１１００と、短期的興味分析処理部１２００と、レコメンド結果出力部１３００と、レコメンド表示部１４００と、閲覧状況フィードバック部１５００と、統合割合算出部１６００とから構成され、長期的嗜好分析処理部１１００には、データベース２００が、短期的興味分析処理部１２００には、データベース３００が接続されている。
【００４１】
なお、データベース２００には、すべてのユーザのすべてのログデータ、例えば、商品の購入履歴やウェブページの閲覧履歴を記録した、全データベースが格納されている。一方、データベース３００には、短期的興味分析処理を行うため、セッションごとのログデータが格納されている。具体的には、上記のデータベースより、例えば、ウェブページの閲覧履歴においては、各ユーザの３０分以内の連続した閲覧履歴を一セッションとして履歴を細分化したもの、あるいは、それらからランダムに選択したもの、または、各セッション間において共起する二つのウェブページ組をカウントし、それが別途設けた閾値を越えたウェブページ組を関連のあるウェブページとみなして、関連のある複数のウェブページを履歴としたものを、閲覧履歴とみなすデータベースを作成する。ただし、データ縮約手法についてはこの手法に限るものではない。
【００４２】
また、長期的嗜好分析処理部１１００においては、全データベースより被推薦ユーザおよびそのほかの全ユーザの履歴情報を取得し、被推薦ユーザと他のユーザ間との類似性を類似度として出力し、上記の出力と全データベースの履歴情報より被推薦ユーザに対するひとつひとつのコンテンツのお勧めの度合を推薦度として出力し、上記出力を保存する。以上の処理を、被推薦ユーザを変更し、全ユーザを対象として行う。
【００４３】
また、短期的興味分析処理部１２００においては、縮約されたデータベースより、上記と同様に、３０分以内の連続した閲覧中のウェブページをセッションとし、そのセッション中に含まれるコンテンツを当該ユーザの履歴とし、被推薦ユーザと他のユーザ間との類似性を類似度として出力し、上記の出力と縮約されたデータベースの履歴情報より被推薦ユーザに対するひとつひとつのコンテンツのお勧めの度合を推薦度として出力する。
【００４４】
レコメンド結果出力部１３００では、長期的嗜好分析処理部１１００で保存された記録より、被推薦ユーザに対するひとつひとつのコンテンツの推薦度を取得する。一方で、短期的興味分析処理部１２００による出力を同時に取得し、ひとつひとつのコンテンツの推薦度を、例えば、二つの推薦度の加重平均をとるなど、統合割合算出部１６００により定められた方法によって最終的な推薦度を算出する。
【００４５】
ここで、統合割合算出部１６００は、当該ユーザのセッションのコンテンツ数Ｎｕｍ（ｓｅｓｓｉｏｎ）や、閲覧時間Ｔｉｍｅ（ｓｅｓｓｉｏｎ）を考慮し、例えば、以下の数式（１）、（２）、（３）や、それらの組み合わせ等によって長期的嗜好分析処理による各コンテンツの推薦度Ｒｅｃ（ｂａｔｃｈ）と短期的興味分析処理による各コンテンツの推薦度Ｒｅｃ（ｒｅａｌ）を統合し、最終的な推薦度Ｒｅｃ(Ｆｉｎａｌ)を算出する。
（１）  α＝γ＾（Ｎｕｍ（ｓｅｓｓｉｏｎ））、（γは０＜γ＜１を満たす定数）
（２）  α＝γ＾（Ｎｕｍ（ｓｅｓｓｉｏｎ）／Ｔｉｍｅ（ｓｅｓｓｉｏｎ））、（γは０＜γ＜１を満たす定数）
（３）  α＝１／（１＋ｅｘｐ（a−ｂ＊Ｎｕｍ（ｓｅｓｓｉｏｎ）））
ただし、Ｒｅｃ（Ｆｉｎａｌ）＝αＲｅｃ（ｂａｔｃｈ）＋（1−α）Ｒｅｃ（ｒｅａｌ）。
（（３）は、ロジスティック式を意味する。）
【００４６】
＜レコメンド装置の詳細な構成＞
本実施形態に係るレコメンド装置は、図２に示すように、長期的嗜好分析処理部１１００を構成する履歴情報収集部１１０１と、類似性算出部１１０２と、推薦度算出部１１０３と、記憶部１１０４と、短期的興味分析処理部１２００を構成する履歴情報収集部１２０１と、類似性算出部１２０２と、推薦度算出部１２０３と、レコメンド結果出力部１３００、レコメンド表示部１４００、閲覧状況フィードバック部１５００、統合割合算出部１６００とから構成されている。
【００４７】
履歴情報収集部１１０１は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース２００から収集する。類似性算出部１１０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。推薦度算出部１１０３は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。記憶部１１０４は、算出した推薦度を記憶する。
【００４８】
履歴情報収集部１２０１は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース３００リアルタイムに収集する。類似性算出部１２０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。推薦度算出部１２０３は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。
【００４９】
レコメンド結果出力部１３００は、統合割合算出部１６００の変更結果に応じて、記憶されたコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部１２０３により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。なお、統合割合算出部１６００の機能は、加重和を変化させることであり、例えば、セッションの閲覧個数やセッションタイム等に基づいて、指数・ロジスティック関数等により処理される。
【００５０】
＜レコメンド装置の処理＞
図３を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の処理について説明する。
【００５１】
まず、長期的嗜好分析処理部１１００の履歴情報収集部１１０１は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース２００から収集し（ステップＳ１０１）、類似性算出部１１０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を、例えば、二人のユーザの履歴を比較して同時に履歴を持つコンテンツ数を元に、または、二つのコンテンツの履歴を比較して同時に履歴を持つコンテンツ数を元に定義する（ステップＳ１０２）。推薦度算出部１１０３は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を、例えば、当該ユーザのコンテンツの履歴を持つ他のユーザとの類似性、または、当該ユーザの履歴に存在するコンテンツと他のコンテンツとの類似性を元に算出し（ステップＳ１０３）、記憶部１１０４は、算出した推薦度を記憶する（ステップＳ１０４）。
【００５２】
短期的興味分析処理部１２００の履歴情報収集部１２０１は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース３００から収集し（ステップＳ１０５）、類似性算出部１２０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を、前述同様に定義する（ステップＳ１０６）。推薦度算出部１２０３は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する（ステップＳ１０７）。
【００５３】
そして、レコメンド結果出力部１３００は、統合割合算出部１６００の変更結果に応じて、記憶されたコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部１２０３により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する（ステップＳ１０８）。
【００５４】
以上、説明したように、本実施形態によれば、長期的嗜好分析処理において算出した類似性を用いた推薦度と短期的興味分析処理において算出した類似性を用いた推薦度とからレコメンド結果を出力するため、長期的嗜好分析処理部によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理部によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することにより、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００５５】
＜第２の実施形態＞
図４から図６を用いて、本発明の第２の実施形態について説明する。
【００５６】
＜レコメンド装置の構成＞
図４を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の構成について説明する。
【００５７】
本実施形態に係るレコメンド装置１０００は、図４に示すように、長期的嗜好分析処理部１１１０と、短期的興味分析処理部１２１０と、レコメンド結果出力部１３１０と、レコメンド表示部１４００と、閲覧状況フィードバック部１５００と、統合割合算出部１６００とから構成され、長期的嗜好分析処理部１１１０には、データベース２００が、短期的興味分析処理部１２１０には、データベース３００が接続されている。
【００５８】
＜レコメンド装置の詳細な構成＞
本実施形態に係るレコメンド装置は、図５に示すように、長期的嗜好分析処理部１１１０を構成する履歴情報収集部１１０１と、類似性算出部１１０２と、記憶部１１１５と、短期的興味分析処理部１２１０を構成する履歴情報収集部１２０１と、類似性算出部１２０２と、推薦度算出部１２０３と、推薦度算出部１２１５と、レコメンド結果出力部１３１０と、レコメンド表示部１４００と、閲覧状況フィードバック部１５００と、統合割合算出部１６００とから構成されている。なお、第１の実施形態と同様の符号を付す構成要素については、同様の機能を有することから、その詳細な説明は、省略する。
【００５９】
記憶部１１１５は、類似性算出部１１０２が算出した類似性を記憶する。推薦度算出部１２１５は、記憶部１１１５に記憶されている類似性と、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。
【００６０】
レコメンド結果出力部１３１０は、統合割合算出部１６００の変更結果に応じて、推薦度算出部１２０３により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部１２１５により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。
【００６１】
＜レコメンド装置の処理＞
図６を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の処理について説明する。
【００６２】
まず、長期的嗜好分析処理部１１１０の履歴情報収集部１１０１は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース２００から収集し（ステップＳ２０１）、類似性算出部１１０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義し（ステップＳ２０２）、記憶部１１１５は、算出した類似性を記憶する（ステップＳ２０３）。
【００６３】
短期的興味分析処理部１２１０の履歴情報収集部１２０１は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース３００からリアルタイム収集し（ステップＳ２０４）、類似性算出部１２０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する（ステップＳ２０５）。推薦度算出部１２０３は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する（ステップＳ２０６）。また、推薦度算出部１２１５は、類似性算出部１１０２により算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する（ステップＳ２０７）。
【００６４】
そして、レコメンド結果出力部１３１０は、統合割合算出部１６００の変更結果に応じて、推薦度算出部１２０３により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部１２１５により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する（ステップＳ２０９）。
【００６５】
以上、説明したように、本実施形態によれば、短期的興味分析処理部が、長期的嗜好分析処理で算出した類似性と短期的興味分析処理で算出した類似性とから推薦度を算出し、これらの推薦度とからレコメンド結果を出力するため、長期的嗜好分析処理部によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理部によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することにより、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００６６】
＜第３の実施形態＞
図７および図９を用いて、本発明の第３の実施形態について説明する。
【００６７】
＜レコメンド装置の構成＞
図７を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の構成について説明する。
【００６８】
本実施形態に係るレコメンド装置１０００は、図７に示すように、長期的嗜好分析処理部１１２０と、短期的興味分析処理部１２２０と、レコメンド結果出力部１３２０と、レコメンド表示部１４００と、閲覧状況フィードバック部１５００と、統合割合算出部１６００とから構成され、長期的嗜好分析処理部１１２０には、データベース２００が、短期的興味分析処理部１２２０には、データベース３００が接続されている。
【００６９】
＜レコメンド装置の詳細な構成＞
本実施形態に係るレコメンド装置は、図８に示すように、長期的嗜好分析処理部１１２０を構成する履歴情報収集部１１０１と、類似性算出部１１０２と、推薦度算出部１１０３と、記憶部１１２６と、短期的興味分析処理部１２２０を構成する履歴情報収集部１２０１と、推薦度算出部１２２６と、レコメンド結果出力部１３２０と、レコメンド表示部１４００と、閲覧状況フィードバック部１５００と、統合割合算出部１６００とから構成されている。なお、第１の実施形態と同様の符号を付す構成要素については、同様の機能を有することから、その詳細な説明は、省略する。
【００７０】
記憶部１１２６は、類似性算出部１１０２において定義した類似性および推薦度算出部１１０３において算出した推薦度を記憶する。推薦度算出部１２２６は、記憶部１１２６に記憶された類似性および算出した推薦度とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。
【００７１】
レコメンド結果出力部１３２０は、統合割合算出部１６００の変更結果に応じて、推薦度算出部１１０３により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部１２２６により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。
【００７２】
＜レコメンド装置の処理＞
図９を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の処理について説明する。
【００７３】
まず、長期的嗜好分析処理部１１２０の履歴情報収集部１１０１は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース２００から収集し（ステップＳ３０１）、類似性算出部１１０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する（ステップＳ３０２）。推薦度算出部１１０３は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出し（ステップＳ３０３）、記憶部１１２６は、類似性算出部１１０２において定義した類似性および推薦度算出部１１０３において算出した推薦度を記憶する（ステップＳ３０４）。
【００７４】
短期的興味分析処理部１２２０の履歴情報収集部１２０１は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース３００からリアルタイムに収集する（ステップＳ３０５）。推薦度算出部１２２６は、記憶部１１２６に記憶された類似性および推薦度とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する（ステップＳ３０７）。
【００７５】
そして、レコメンド結果出力部１３２０は、統合割合算出部１６００の変更結果に応じて、推薦度算出部１１０３により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部１２２６により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する（ステップＳ３０８）。
【００７６】
以上、説明したように、本実施形態によれば、長期的嗜好分析処理において算出した類似性を用いた推薦度と短期的興味分析処理が、長期的嗜好分析処理において算出した類似性を用いた推薦度とからレコメンド結果を出力するため、長期的嗜好分析処理部によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理部によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することにより、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００７７】
＜第４の実施形態＞
図１０から図１２を用いて、本発明の第４の実施形態について説明する。
【００７８】
＜レコメンドシステムの構成＞
図１０を用いて、本実施形態に係るレコメンドシステムの構成について説明する。
【００７９】
本実施形態に係るレコメンドシステムは、図１０に示すように、長期的嗜好分析処理装置４００と、短期的興味分析処理装置５００と、レコメンド結果出力装置６００と、レコメンド表示装置７００と、閲覧状況フィードバック装置８００と、統合割合算出装置９００とから構成され、長期的嗜好分析処理装置４００には、データベース２００が、短期的興味分析処理装置５００には、データベース３００が接続されている。
【００８０】
なお、本実施形態に係るレコメンドシステムは、レコメンド処理を長期的嗜好分析処理装置と短期的興味分析処理装置とに分け、長期的嗜好分析処理装置で、長期的な嗜好分析処理を行うとともに、短期的興味分析処理装置で、短期的な嗜好分析処理を行い、長期的嗜好分析処理装置４００の結果と短期的興味分析処理装置５００の結果とをレコメンド結果出力装置６００で統合して出力する。なお、長期的嗜好分析処理装置４００としては、演算処理能力が高いクラウドサーバ、短期的興味分析処理装置５００としては、長期的嗜好分析処理装置４００同様に演算処理能力が高いクラウドサーバに加えて、比較的演算処理能力が低い携帯端末やＳＴＢ（Ｓｅｔ  Ｔｏｐ  Ｂｏｘ）等での実施が例示できるが、これに限るものではない。
【００８１】
＜レコメンドシステムの詳細な構成＞
本実施形態に係るレコメンドシステムは、図１１に示すように、長期的嗜好分析処理装置４００を構成する履歴情報収集部４０１と、類似性算出部４０２と、推薦度算出部４０３と、記憶部４０４と、短期的興味分析処理装置５００を構成する履歴情報収集部５０１と、類似性算出部５０２と、推薦度算出部５０３と、レコメンド結果出力装置６００と、レコメンド表示装置７００と、閲覧状況フィードバック装置８００と、統合割合算出装置９００とから構成されている。
【００８２】
履歴情報収集部４０１は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース２００から収集する。類似性算出部４０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。推薦度算出部４０３は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。記憶部４０４は、算出した推薦度を記憶する。
【００８３】
履歴情報収集部５０１は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース３００リアルタイムに収集する。類似性算出部５０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。推薦度算出部５０３は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。
【００８４】
レコメンド結果出力装置６００は、統合割合算出装置９００の変更結果に応じて、記憶されたコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部５０３により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。なお、統合割合算出装置９００の機能は、加重和を変化させることであり、例えば、セッションの閲覧個数やセッションタイム等に基づいて、指数・ロジスティック関数等により処理される。
【００８５】
＜レコメンド装置の処理＞
図１２を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の処理について説明する。
【００８６】
まず、長期的嗜好分析処理装置４００の履歴情報収集部４０１は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース２００から収集し（ステップＳ４０１）、類似性算出部４０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を、例えば、二人のユーザの履歴を比較して同時に履歴を持つコンテンツ数を元に、または、二つのコンテンツの履歴を比較して同時に履歴を持つコンテンツ数を元に定義する（ステップＳ４０２）。推薦度算出部４０３は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を、例えば、当該ユーザのコンテンツの履歴を持つ他のユーザとの類似性、または、当該ユーザの履歴に存在するコンテンツと他のコンテンツとの類似性を元に算出し（ステップＳ４０３）、記憶部４０４は、算出した推薦度を記憶する（ステップＳ４０４）。
【００８７】
短期的興味分析処理装置５００の履歴情報収集部５０１は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース３００から収集し（ステップＳ４０５）、類似性算出部５０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を、前述同様に定義する（ステップＳ４０６）。推薦度算出部５０３は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する（ステップＳ４０７）。
【００８８】
そして、レコメンド結果出力装置６００は、統合割合算出装置９００の変更結果に応じて、記憶されたコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部５０３により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する（ステップＳ４０８）。
【００８９】
以上、説明したように、本実施形態によれば、長期的嗜好分析処理装置において算出した類似性を用いた推薦度と、短期的興味分析処理装置が長期的嗜好分析処理装置において算出した類似性を用いた推薦度とからレコメンド結果を出力するため、長期的嗜好分析処理装置によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理装置によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することにより、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【００９０】
＜第５の実施形態＞
図１３から図１５を用いて、本発明の第５の実施形態について説明する。
【００９１】
＜レコメンドシステムの構成＞
図１３を用いて、本実施形態に係るレコメンドシステムの構成について説明する。
【００９２】
本実施形態に係るレコメンドシステムは、図１３に示すように、長期的嗜好分析処理装置４１０と、短期的興味分析処理装置５１０と、レコメンド結果出力装置６１０と、レコメンド表示装置７００と、閲覧状況フィードバック装置８００と、統合割合算出装置９００とから構成され、長期的嗜好分析処理装置４１０には、データベース２００が、短期的興味分析処理装置５１０には、データベース３００が接続されている。
【００９３】
＜レコメンドシステムの詳細な構成＞
本実施形態に係るレコメンドシステムは、図１４に示すように、長期的嗜好分析処理装置４１０を構成する履歴情報収集部４０１と、類似性算出部４０２と、記憶部４１５と、短期的興味分析処理装置５１０を構成する履歴情報収集部５０１と、類似性算出部５０２と、推薦度算出部５０３と、取得部５１４と、推薦度算出部５１５と、レコメンド結果出力装置６１０と、レコメンド表示装置７００と、閲覧状況フィードバック装置８００と、統合割合算出装置９００とから構成されている。なお、第４の実施形態と同様の符号を付す構成要素については、同様の機能を有することから、その詳細な説明は、省略する。
【００９４】
記憶部４１５は、類似性算出部４０２が算出した類似性を記憶する。推薦度算出部５１５は、記憶部４１５に記憶されている類似性と、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。
【００９５】
レコメンド結果出力装置６１０は、統合割合算出装置９００の変更結果に応じて、推薦度算出部５０３により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部５１５により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。
【００９６】
＜レコメンド装置の処理＞
図１５を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の処理について説明する。
【００９７】
まず、長期的嗜好分析処理装置４１０の履歴情報収集部４０１は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース２００から収集し（ステップＳ５０１）、類似性算出部４０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義し（ステップＳ５０２）、記憶部４１５は、算出した類似性を記憶する（ステップＳ５０３）。
【００９８】
短期的興味分析処理装置５１０の履歴情報収集部５０１は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース３００からリアルタイムに収集し（ステップＳ５０４）、類似性算出部５０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する（ステップＳ５０５）。推薦度算出部５０３は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する（ステップＳ５０６）。また、推薦度算出部５１５は、類似性算出部４０２により算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する（ステップＳ５０７）。
【００９９】
そして、レコメンド結果出力装置６１０は、統合割合算出装置９００の変更結果に応じて、推薦度算出部５０３により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部５１５により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する（ステップＳ５０９）。
【０１００】
以上、説明したように、本実施形態によれば、長期的嗜好分析処理装置において算出した類似性を用いた推薦度と、短期的興味分析処理装置が長期的嗜好分析処理装置において算出した類似性を用いた推薦度とからレコメンド結果を出力するため、長期的嗜好分析処理装置によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理装置によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することにより、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【０１０１】
＜第６の実施形態＞
図１６から図１８を用いて、本発明の第６の実施形態について説明する。
【０１０２】
＜レコメンドシステムの構成＞
図１６を用いて、本実施形態に係るレコメンドシステムの構成について説明する。
【０１０３】
本実施形態に係るレコメンドシステムは、図１６に示すように、長期的嗜好分析処理装置４２０と、短期的興味分析処理装置５２０と、レコメンド結果出力装置６２０と、レコメンド表示装置７００と、閲覧状況フィードバック装置８００と、統合割合算出装置９００とから構成され、長期的嗜好分析処理装置４２０には、データベース２００が、短期的興味分析処理装置５２０には、データベース３００が接続されている。
【０１０４】
＜レコメンドシステムの詳細な構成＞
本実施形態に係るレコメンドシステムは、図１７に示すように、長期的嗜好分析処理装置４２０を構成する履歴情報収集部４０１と、類似性算出部４０２と、推薦度算出部４０３と、記憶部４２６と、短期的興味分析処理装置５２０を構成する履歴情報収集部５０１と、推薦度算出部５２６と、取得部５２７と、レコメンド結果出力装置６２０と、レコメンド表示装置７００と、閲覧状況フィードバック装置８００と、統合割合算出装置９００とから構成されている。なお、第４の実施形態と同様の符号を付す構成要素については、同様の機能を有することから、その詳細な説明は、省略する。
【０１０５】
記憶部４２６は、類似性算出部４０２において定義した類似性および推薦度算出部４０３において算出した推薦度を記憶する。推薦度算出部５２６は、記憶部４２６に記憶された類似性および算出した推薦度とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。
【０１０６】
レコメンド結果出力装置６２０は、統合割合算出装置９００の変更結果に応じて、推薦度算出部４０３により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部５２６により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。
【０１０７】
＜レコメンドシステムの処理＞
図１８を用いて、本実施形態に係るレコメンドシステムの処理について説明する。
【０１０８】
まず、長期的嗜好分析処理装置４２０の履歴情報収集部４０１は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース２００から収集し（ステップＳ６０１）、類似性算出部４０２は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する（ステップＳ６０２）。推薦度算出部４０３は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出し（ステップＳ６０３）、記憶部４２６は、類似性算出部４０２において定義した類似性および推薦度算出部４０３において算出した推薦度を記憶する（ステップＳ６０４）。
【０１０９】
短期的興味分析処理装置５２０の履歴情報収集部５０１は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース３００からリアルタイムに収集する（ステップＳ６０５）。推薦度算出部５２６は、記憶部４２６に記憶された類似性および推薦度とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する（ステップＳ６０７）。
【０１１０】
そして、レコメンド結果出力装置６２０は、統合割合算出装置９００の変更結果に応じて、推薦度算出部４０３により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部５２６により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する（ステップＳ６０８）。
【０１１１】
以上、説明したように、本実施形態によれば、長期的嗜好分析処理装置において算出した類似性を用いた推薦度と、短期的興味分析処理装置が長期的嗜好分析処理装置において算出した類似性を用いた推薦度とからレコメンド結果を出力するため、長期的嗜好分析処理装置によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理装置によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することにより、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。
【０１１２】
なお、レコメンド装置あるいはレコメンドシステムの処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムをレコメンド装置あるいは長期的嗜好分析処理装置、短期的興味分析処理装置、レコメンド結果出力装置等に読み込ませ、実行することによって本発明のレコメンド装置あるいはレコメンドシステムを実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。
【０１１３】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されても良い。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【０１１４】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【０１１５】
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。例えば、本発明では、利用する履歴情報はデータベース等の記憶媒体で集約管理されており、履歴情報収集部を用いてこれらを取得することを想定しているが、必ずしもこれに限るものではない。
【０１１６】
また、本発明によるレコメンド結果の提供方法は、当該ユーザに対する一つ一つのコンテンツの推薦度を記したリストを、外部のレコメンド提示手法へと提供することを想定しているが、必ずしもこの利用方法に限るものではない。
【０１１７】
なお、本発明のレコメンドの各処理は、一サーバによる実施、又は、機能別に特化した複数サーバの連携、若しくは負荷分散機能を用いた複数サーバの連携による実施等の実施方法であってもよい。
【符号の説明】
【０１１８】
１０００；レコメンド装置
１１００；長期的嗜好分析処理部
１１１０；長期的嗜好分析処理部
１１２０；長期的嗜好分析処理部
１１０１；履歴情報収集部
１１０２；類似性算出部
１１０３；推薦度算出部
１１０４；記憶部
１１１５；記憶部
１１２６；記憶部
１２００；短期的興味分析処理部
１２１０；短期的興味分析処理部
１２２０；短期的興味分析処理部
１２０１；履歴情報収集部
１２０２；類似性算出部
１２０３；推薦度算出部
１２１５；推薦度算出部
１２２６；推薦度算出部
１３００；レコメンド結果出力部
１３１０；レコメンド結果出力部
１３２０；レコメンド結果出力部
１４００；レコメンド表示部
１５００；閲覧状況フィードバック部
１６００；統合割合算出部
２００；データベース
３００；データベース
４００；長期的嗜好分析処理装置
４１０；長期的嗜好分析処理装置
４２０；長期的嗜好分析処理装置
４０１；履歴情報収集部
４０２；類似性算出部
４０３；推薦度算出部
４０４；記憶部
４１５；記憶部
４２６；記憶部
５００；短期的興味分析処理装置
５１０；短期的興味分析処理装置
５２０；短期的興味分析処理装置
５０１；履歴情報収集部
５０２；類似性算出部
５０３；推薦度算出部
５１５；推薦度算出部
５２６；推薦度算出部
６００；レコメンド結果出力装置
６１０；レコメンド結果出力装置
６２０；レコメンド結果出力装置
７００；レコメンド表示装置
８００；閲覧状況フィードバック装置
９００；統合割合算出装置
【図１】
0005798022.tif 000002
【図２】
0005798022.tif 000003
【図３】
0005798022.tif 000004
【図４】
0005798022.tif 000005
【図５】
0005798022.tif 000006
【図６】
0005798022.tif 000007
【図７】
0005798022.tif 000008
【図８】
0005798022.tif 000009
【図９】
0005798022.tif 000010
【図１０】
0005798022.tif 000011
【図１１】
0005798022.tif 000012
【図１２】
0005798022.tif 000013
【図１３】
0005798022.tif 000014
【図１４】
0005798022.tif 000015
【図１５】
0005798022.tif 000016
【図１６】
0005798022.tif 000017
【図１７】
0005798022.tif 000018
【図１８】
0005798022.tif 000019