(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子商取引（E-Commerce）サービスにおいて、商品情報とユーザの購買情報とを利用する商品推薦装置であって、
前記E-Commerceサービスにおける商品の情報を取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得手段と、
前記E-Commerceサービスにおける各ユーザＩＤの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得手段と、
前記購買情報記憶手段の前記購買情報中の各ユーザの各商品に関する購買したか否かの情報と、前記商品情報記憶手段の商品情報中の各商品に付与されたメタデータを用いて、各ユーザの購買トピックを推定するユーザトピック推定手段と、
前記購買情報中の各ユーザの各商品に関する購買したか否かの情報と、前記商品情報中の各商品に付与されたメタデータとを用いて、各語の購買情報への関連性を推定する関連性推定手段と、
取得した前記購買情報中の各ユーザの各商品に関する購買したか否かの情報と、前記商品情報中の各商品に付与されたメタデータとを用いて、ワードトピックを推定するワードトピック推定手段と、
前記各ユーザの購買トピックと、前記各語の購買情報への関連性と、前記ワードトピックとを用いて、各ユーザが各商品を購買する確率を算出し、推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出手段と、
ユーザの識別子が与えられると、前記商品情報記憶手段に格納されている各商品に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている推薦スコアを取得し、該推薦スコアの上位Ｎ件の商品の識別子を推薦商品として選択する商品推薦手段と、
を有することを特徴とする商品推薦装置。
【請求項２】
前記ユーザトピック推定手段と、前記関連性推定手段と、前記ワードトピック推定手段は、ギブスサンプリングを用いる
請求項１記載の商品推薦装置。
【請求項３】
電子商取引（E-Commerce）サービスにおいて、商品情報とユーザの購買情報とを利用する商品推薦方法であって、
商品情報取得手段が、前記E-Commerceサービスにおける商品の情報を取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得ステップと、
購買情報取得手段が、前記E-Commerceサービスにおける各ユーザＩＤの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得ステップと、
ユーザトピック推定手段が、前記購買情報記憶手段の前記購買情報中の各ユーザの各商品に関する購買したか否かの情報と、前記商品情報記憶手段の商品情報中の各商品に付与されたメタデータを用いて、各ユーザの購買トピックを推定するユーザトピック推定ステップと、
関連性推定手段が、前記購買情報中の各ユーザの各商品に関する購買したか否かの情報と、前記商品情報中の各商品に付与されたメタデータとを用いて、各語の購買情報への関連性を推定する関連性推定ステップと、
ワードトピック推定手段が、前記購買情報中の各ユーザの各商品に関する購買したか否かの情報と、前記商品情報中の各商品に付与されたメタデータとを用いて、ワードトピックを推定するワードトピック推定ステップと、
推薦スコア算出手段が、前記各ユーザの購買トピックと、前記各語の購買情報への関連性と、前記ワードトピックとを用いて、各ユーザが各商品を購買する確率を算出し、推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出ステップと、
商品推薦手段が、ユーザの識別子が与えられると、前記商品情報記憶手段に格納されている各商品に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている推薦スコアを取得し、該推薦スコアの上位Ｎ件の商品の識別子を推薦商品として選択する商品推薦ステップと、
を行うことを特徴とする商品推薦方法。
【請求項４】
前記ユーザトピック推定ステップと、前記関連性推定ステップと、前記ワードトピック推定ステップにおいて、ギブスサンプリングを用いる
請求項３記載の商品推薦方法。
【請求項５】
コンピュータを、
請求項１または２に記載の商品推薦装置の各手段として機能させるための商品推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品推薦装置及び方法及びプログラムに係り、特に、電子商取引（E-Commerce）サービスで提供されるユーザの商品購買における商品推薦装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報推薦の手法はいくつも提案されている。例えば、ニュース記事を推薦するために、各ニュース記事についてユーザに５段階の評価をつけさせ、過去の評価履歴を見てユーザ間の嗜好の類似度を測り、嗜好が似たユーザの好むニュース記事を推薦する手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
また、上記の手法と同様に、各情報に対してアカウントに評価をつけさせ、過去の評価履歴でアカウントが評価している情報に含まれるテキストに着目する。そのテキストがアカウントの興味を反映していると考え、そのテキストと同じような単語が出現している情報を推薦する手法が提案されている（例えば、非特許文献２参照）。
【０００４】
また、利用者に興味を持つ部分のテキストを指定させ、そこに含まれる単語の出現頻度に基づいてユーザの興味を推定し、ユーザの興味を表す単語に基づいてコミュニティ内の情報を検索し、ユーザの興味のある箇所のみの情報を提示する手法がある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１-３３８８６９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Resnick, P. et al., "GroupLens: An open architecture for collaborative filtering of netnews". CSCW '94: Proceedings of the 1994 ACM conference on Computer supported cooperative work, ACM Press New York, 1994.
【非特許文献２】Mooney R.J. et al, "Content-Based Book Recommending Using Learning for Text Categorization", Proceedings of the 5th ACM Conference on Digital Libraries, ACM Press New York, 2000
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
一般にE-Commerceサービスの扱う商品は幅広く、こういった中でユーザが本当に興味のある商品を見つけるのは困難である。
【０００８】
上記の特許文献１の手法を用いて商品を推薦する場合、ユーザが指定した興味のある語に関連する商品が推薦される。この場合、語を指定しなければならないという問題がある。このようにユーザのインタラクションを必要とするシステムは、ユーザにとっては不便である。
【０００９】
非特許文献１に記載の手法で商品を推薦する場合、誰にも購入されていない商品を推薦することは不可能である。そのため、人気で有名な商品ばかりが推薦されがちで、ユーザはその商品を既に知っている場合が多く、推薦しても新たな購買に結びつかない。
【００１０】
また、非特許文献２に記載の手法で商品を推薦する場合、日本語で言えばたとえば「人」や「情報」のような、ユーザの購買の嗜好に関連しない語がノイズとなり、ユーザが買う確率の高い商品をうまく推薦できないという問題点がある。
【００１１】
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、E-Commerceサービスにおいて、購買履歴から商品につけられたメタデータ中のどの語が購買に関連があるかを推定することで、一度も購入されていなくてもユーザが買う確率の高い商品を推薦することが可能な商品推薦装置及び方法及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】
【００１２】
上記の課題を解決するために、本発明（請求項１）は、E-Commerceサービスにおいて、商品情報とユーザの購買情報とを利用する商品推薦装置であって、
前記E-Commerceサービスにおける商品の情報を取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得手段と、
前記E-Commerceサービスにおける各ユーザＩＤの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得手段と、
前記購買情報記憶手段の前記購買情報中の各ユーザの各商品に関する購買したか否かの情報と、前記商品情報記憶手段の商品情報中の各商品に付与されたメタデータを用いて、各ユーザの購買トピックを推定するユーザトピック推定手段と、
前記購買情報中の各ユーザの各商品に関する購買したか否かの情報と、前記商品情報中の各商品に付与されたメタデータとを用いて、各語の購買情報への関連性を推定する関連性推定手段と、
取得した前記購買情報中の各ユーザの各商品に関する購買したか否かの情報と、前記商品情報中の各商品に付与されたメタデータとを用いて、ワードトピックを推定するワードトピック推定手段と、
前記各ユーザの購買トピックと、前記各語の購買情報への関連性と、前記ワードトピックとを用いて、各ユーザが各商品を購買する確率を算出し、推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出手段と、
ユーザの識別子が与えられると、前記商品情報記憶手段に格納されている各商品に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている推薦スコアを取得し、該推薦スコアの上位Ｎ件の商品の識別子を推薦商品として選択する商品推薦手段と、を有する。
【００１３】
また、本発明（請求項２）は、前記ユーザトピック推定手段と、前記関連性推定手段と、前記ワードトピック推定手段は、ギブスサンプリングを用いる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、本発明は購買履歴と、商品のメタデータの両者を用いることで、従来の技術では不可能であった、商品のメタデータ中のどの語がユーザの購買と関連するかが推定可能となる。また、語の購買への関連性を用いることで、一度も購買されたことがない商品であっても高精度にユーザに推薦することが可能になる。これはE-Commerceサービス等における購買の増加につながる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施の形態における商品情報推薦装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態における商品情報テーブルの例である。
【図３】本発明の一実施の形態における購買情報テーブルの例である。
【図４】本発明の一実施の形態における推薦スコアテーブルの例である。
【図５】本発明の一実施の形態における商品情報更新時の処理のフローチャートである。
【図６】本発明の一実施の形態における購買時の処理のフローチャートである。
【図７】本発明の一実施の形態における推薦スコア更新時の処理のフローチャートである。
【図８】本発明の一実施の形態における図７のステップ３５０の詳細な処理のフローチャートである。
【図９】本発明の一実施の形態における図８のステップ３５４の詳細な処理のフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施の形態における図８のステップ３５５の詳細な処理のフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施の形態における図８のステップ３５６の詳細な処理のフローチャートである。
【図１２】本発明の一実施の形態における商品推薦時の処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。
【００１７】
本発明では、E-Commerceサービスにおいて、一度も購入されていなくてもユーザが買う確率の高い商品を推薦することを目的とする。具体的には、購買履歴を用いて、どの語が購買に関連があるかを推定する。その後、購買履歴と、語の購買への関連性を用いて、ユーザの興味を推定し、そのユーザの興味に適合した商品を推薦する手法を実現する。したがって、たとえ一度も購買されたことのない商品であっても、ユーザの購買に関連がある語を含むメタデータをもつ商品であれば推薦可能となる。
【００１８】
本発明では、購買履歴と、商品のメタデータの生成を関連づけてモデル化する。今、購買履歴を｛i，u｝で表す。
【００１９】
【数１】
0005654977.tif 000002
はどの商品が購買されたかを表し、
【００２０】
【数２】
0005654977.tif 000003
はどのユーザにより購買されたかを表す。ただし、Ｍは全購買数を表す。同様に、商品のメタデータを｛i，w｝で表す。
【００２１】
【数３】
0005654977.tif 000004
はどの商品へのメタデータなのかを、
【００２２】
【数４】
0005654977.tif 000005
はどの語がメタデータとして付与されたかを表す。但し、Nは全商品のメタデータに含まれる語数の合計である。このとき、｛ｉ，ｕ，ｊ，ｗ｝が生成される確率が以下の式(1)のように展開できると仮定する。
【００２３】
【数５】
0005654977.tif 000006
ここで、
【００２４】
【数６】
0005654977.tif 000007
は、購買のトピック（非特許文献１でいうところのユーザのpreference）を、
【００２５】
【数７】
0005654977.tif 000008
は、当該語の購買への関連性をそれぞれ表す。
【００２６】
具体例を用いて説明しよう。何人かのユーザといくつかの商品からなる購買履歴があり、各商品にはメタデータのテキストが含まれる。「すばらしい」「SF」「ホラー」「作品」とメタデータのついた商品があったとする。購買履歴から、「SF」のみが推薦に関連のある語と判断される。結果、該商品が一度も買われたことがなかったとしても、「SF」好きのユーザにこの商品が推薦される。
【００２７】
以下、図面と共に本発明の実施形態を説明する。
【００２８】
図１は、本発明の一実施の形態における商品推薦装置の構成を示す。
【００２９】
同図に示す商品推薦装置１は、商品情報処理部１０、購買情報処理部２０、推薦スコア算出部３０、商品推薦部４０、記録部５０、通信部６０、入出力部７０から構成され、通信部６０はネットワーク３に接続されており、入出力部７０は、入力装置や表示装置等の外部装置４に接続されている。
【００３０】
推薦スコア算出部３０は、ユーザトピック推定部３１、関連性推定部３２、ワードトピック推定部３３から構成される。
【００３１】
記憶部５０は、商品情報テーブル５１、購買情報テーブル５２、推薦スコアテーブル５３から構成される。以下に各テーブルについて説明する。
【００３２】
＜商品情報テーブル５１＞
商品情報テーブル５１には、図２に示すように、商品ＩＤフィールド、メタデータフィールドが含まれる。商品ＩＤフィールドは、その商品を特定する識別子であり、商品情報処理部１０により設定される。メタデータフィールドは、該商品のメタデータが、商品情報処理部１０によりテキストデータにて設定される。本メタデータは、書籍の本文や、コンテンツ配信者により作成された商品紹介の概要文、ユーザにより付けられたタグ等、テキストの形式をなすものであればどのようなものでも構わない。
【００３３】
＜購買情報テーブル５２＞
購買情報テーブル５２には、図３に示すように、商品ＩＤフィールド、ユーザＩＤフィールドが含まれる。商品ＩＤフィールドは、商品情報テーブルに出現する商品の識別子と対応し、購買情報処理部２０により設定される。ユーザＩＤフィールドは、該商品を購買したユーザを特定する識別子が、購買情報処理部２０により設定される。
【００３４】
＜推薦スコアテーブル５３＞
推薦スコアテーブル５３には、図４に示すように、ユーザＩＤフィールドと、商品ＩＤフィールドと、推薦スコアフィールドとが含まれる。推薦スコアフィールドは、該アカウントuの、該商品ｉに対する推薦スコアP(i，u)が推薦スコア算出部３０により設定される。
【００３５】
はじめに、本発明の一実施の形態における商品情報更新時の処理を詳細に説明する。商品情報の更新は、メタデータが書籍の本文やコンテンツの紹介文のようなサービスプロバイダから提供されているようなものの場合は、システム管理者により行われる。メタデータがソーシャルブックマークのタグのようなユーザにより提供されるようなものの場合は、システム管理者・ユーザともに本処理を発生させる可能性がある。
【００３６】
図５は、本発明の一実施の形態における商品情報更新時の処理のフローチャートである。商品情報更新のタイミングは、例えばシステム管理者が手動で管理することができるようにすればよい。今、商品ｉについての情報の更新があったとする。
【００３７】
ステップ１１０）商品情報処理部１０が、商品情報テーブル５１に、商品ｉの情報を記した行を構成し、すでに商品ｉの情報が商品情報テーブル５１に含まれる場合は、そのように情報を更新し、もし含まれない場合は新たに行を挿入する。
【００３８】
図６は、本発明の一実施形態における購買時の処理のフローチャートである。
【００３９】
ステップ２１０）購買情報処理部２０が、購買情報テーブル５２に、購買された商品、購買したユーザに応じて商品ＩＤフィールド、ユーザＩＤフィールドの値を設定した行を挿入する。
【００４０】
図７は、本発明の一実施の形態における推薦スコア更新時の処理のフローチャートである。推薦スコア更新のタイミングは、例えばシステム管理者が手動で管理することができるようにしてもよいし、定期的に自動で行ってもよい。
【００４１】
ステップ３１０）推薦スコア算出部３０が、推薦のためのパラメータであるトピック数Κ、P(z)算出のための事前パラメータξ、Ｐ（i|z）、P(j|y)算出のための事前パラメータα、Ｐ（u|z）算出のための事前パラメータβ、P(w|y，r)算出のための事前パラメータγ、P(c)算出のための事前パラメータδ、Ｐ（r|c）算出のための事前パラメータηを設定する。これらパラメータは、予め与えておいた定数により設定される。
【００４２】
ステップ３２０）推薦スコア算出部３０が、購買情報テーブル５２を参照し、各購買のユーザuと、商品ｉを取得する。
【００４３】
ステップ３３０）推薦スコア算出部３０が、商品情報テーブル５１を参照し、商品のメタデータを取得する。
【００４４】
ステップ３４０）推薦スコア算出部３０が、ステップ３３０にて取得した商品のメタデータ中のテキストを形態素解析のような手法で語単位に分割し、各語についてそれが付与されているアイテムｊ、語ｗを取得する。
【００４５】
ステップ３５０）推薦スコア算出部３０が、文献１（Bishop, M.C., "Pattern recognition and machine learning", 2006）記載のCollapsedギブスサンプリングを用いて各購買のトピックｚ、メタデータ中の各語のトピックｙ、メタデータ中の各語の購買との関連性ｒを推定する。
【００４６】
ステップ３６０）推薦スコア算出部３０が、ステップ３１０にて設定したパラメータΚ、ξ、α、β、γ、δ、ηと、ステップ３５０にて推定した各購買のトピックｚ、メタデータ中の各語のトピックｙ、メタデータ中の各語の購買との関連性ｒと以下の式(2)とを用いて各ユーザuの各商品ｉに対する推薦スコアＰ（i，u）を算出する。
【００４７】
【数８】
0005654977.tif 000009
ここでMkはトピックkにアサインされた購買数、Ｎkはトピックkにアサインされたメタデータ中の語の総数、Mkiはトピックkにアサインされ、かつ商品iに関する購買の数、Nkiは商品iのメタデータ中の語でトピックｋにアサインされたものの数、Mkuはトピックkにアサインされたユーザｕの購買数を表す。MkとMkuとMki、Mkuはステップ３５０にて推定した各購買のトピックｚにより求めることができ、ＮkならびにNkiはメタデータ中の各語の購買との関連性ｒを用いて推定されたメタデータ中の各語のトピックｙにより求めることができる。なお、Ｕはユーザの総数を表す。
【００４８】
ステップ３７０）推薦スコア算出部３０が、各ユーザｕ、各商品ｉについて推薦スコアテーブル５３にユーザＩＤフィールドの値がｕ、商品ＩＤフィールドの値がｉの行の推薦スコアをＰ(i，u)に更新する。
【００４９】
次に、上記の図７のステップ３５０の処理を詳細に説明する。
【００５０】
図８は、本発明の一実施の形態における図７のステップ３５０の詳細な処理のフローチャートである。
【００５１】
ステップ３５１）推薦スコア算出部３０が、各購買のトピックｚｍ（ｍ＝１，…，M）を最小値１、最大値の整数Kで初期化する。
【００５２】
ステップ３５２）推薦スコア算出部３０が、メタデータ中の各語のトピックｙn(ｎ＝１，…，N)を最小値１、最大値の整数Ｋで初期化する。
【００５３】
ステップ３５３）推薦スコア算出部３０が、メタデータ中の各語の購買への関連性ｒn(n＝1，…，Ｎ)を最小値０、最大値の整数１で初期化する。
【００５４】
ステップ３５４から３５６を、十分な回数（例えば５００回）繰り返す。繰り返しの回数については、予め設定した任意の数でも構わないし、各購買のトピックｚ、メタデータ中の各語のトピックｙ、メタデータ中の各語の購買との関連性ｒが収束したらそこで打ち切るようにしてもよい。
【００５５】
ステップ３５４）ユーザトピック推定部３１が、各購買のトピック
ｚm(m=１，…，Ｍ)
を更新する。
【００５６】
ステップ３５５）関連性推定部３２が、メタデータ中の各語の購買への関連性
ｒn(ｎ＝１，…，Ｎ)
を更新する。
【００５７】
ステップ３５６）ワードトピック推定部３３が、メタデータ中の各語のトピック
ｙn (ｎ=1，…，Ｎ)
を更新する。
【００５８】
次に、上記の図８のステップ３５４の処理を詳細に説明する。
【００５９】
図９は、本発明の一実施の形態における図８のステップ３５４の詳細な処理のフローチャートである。
【００６０】
全ての購買m=１，…，Ｍについて、ステップ３５４１とステップ３５４２を行う。
【００６１】
ステップ３５４１）ユーザトピック推定部３１が、該購買のトピックｚmの各トピック候補k＝1，…，Ｋへアサインされるサンプリング確率を以下の式(3)により算出する。
【００６２】
【数９】
0005654977.tif 000010
ここで＼ｍは該購買を除いたときの回数もしくは変数を表す。つまり、例えば
【００６３】
【数１０】
0005654977.tif 000011
は更新前にzmがkにアサインされていれば
【００６４】
【数１１】
0005654977.tif 000012
を表し、そうでなければ
【００６５】
【数１２】
0005654977.tif 000013
を表す。
【００６６】
ステップ３５４２）ユーザトピック推定部３１が、ステップ３５４１にて算出した該購買のトピックｚmの各トピック候補ｋ＝１，…，Ｋへアサインされるサンプリング確率に基づき、乱数を発生させて、ｚmを更新する。具体的には、ｋ＝２，…，Ｋについて、式(4)に従ってサンプリング確率を更新する。
【００６７】
【数１３】
0005654977.tif 000014
さらに、k＝１，…，Kについて、サンプリングを式（5）のように更新する。
【００６８】
【数１４】
0005654977.tif 000015
その後、最小値０、最大値１の小数の乱数を発生させてその値をサンプリング確率が上回る最小のkにアサインする。例を挙げて説明すると、今Ｋ＝３として、式（3）に基づき算出されたサンプリング確率がそれぞれＰ(zm=1)=1.6、P(zm=2)=0.4、P(zm=3)=2.0であったとする。つまり、それぞれのトピックに4:1:5の割合でサンプリングされるようにしたい。このとき、式(4)と式(5)を用いてP(zm=1)=0.4、P(zm=2)=0.5、P(zm=3)=1.0とサンプリング確率を更新し、最小値０、最大値１の小数の乱数を発生させてその値をサンプリング確率が上回る最小のｋにアサインすればよい。
【００６９】
次に、上記の図８のステップ３５５の処理を詳細に説明する。
【００７０】
図１０は、本発明の一実施の形態における図８のステップ３５５の詳細な処理のフローチャートである。
【００７１】
メタデータ中の全ての語n＝１，…，Ｎについて、ステップ３５５１とステップ３５５２を行う。
【００７２】
ステップ３５５１）関連性推定部３２が、該語の購買への関連性ｒnが０もしくは１へアサインされるサンプリング確率を式(6)及び式(7)により算出する。
【００７３】
【数１５】
0005654977.tif 000016
ここでN'はメタデータ中の語数、N'0は購買への関連性が０であるメタデータ中の語数を、N'0wは購買への関連性が０であるメタデータ中の語wの出現数を、N'yは購買への関連性が１で、トピックyにアサインされたメタデータ中の語数を、N'ywは購買への関連性が１で、トピックyにアサインされたメタデータ中の語wの出現数を、Wはメタデータの語彙数をそれぞれ表す。＼nは該語を除いたときの回数もしくは変数を表す。
【００７４】
ステップ３５５２）関連性推定部３２が、ステップ３５５１にて算出した該語の購買への関連性ｒnのサンプリング確率に基づき、乱数を発生させて、ｒnを更新する。本処理の詳細はステップ３５４２と同様である。
【００７５】
次に、上記の図８のステップ３５６の処理を詳細に説明する。
【００７６】
図１１は、本発明の一実施の形態における図８のステップ３５６の詳細な処理のフローチャートである。
【００７７】
メタデータ中の全ての語ｎ＝１，…，Ｎについて、ステップ３５６１とステップ３５６２を行う。
【００７８】
ステップ３５６１）ワードトピック推定部３３が、該語のトピックｙnがトピック候補ｋ＝１，…，Ｋそれぞれにアサインされるサンプリング確率を算出する。ステップ３５５で更新した該語の購買への関連性が０の場合式(8)を、１の場合式(9)を用いる。
【００７９】
【数１６】
0005654977.tif 000017
ステップ３５６２）ワードトピック推定部３３が、ステップ３５６１にて算出した該語のトピックｙnのサンプリング確率に基づき、乱数を発生させて、ｙnを更新する。本処理の詳細はステップ３５４２と同様である。
【００８０】
図１２は、本発明の一実施の形態における商品推薦時の処理のフローチャートである。たとえば、ユーザがシステムにログインしたときに本処理を実行するようにすればよい。
【００８１】
ステップ４１０）商品情報処理部１０が、商品情報テーブル５１を参照し、商品集合を取得する。
【００８２】
ステップ４２０）商品推薦部４０が、前記商品集合に含まれる各商品ｉに対して、推薦スコアテーブル５３を参照しアカウントｕの商品ｉに対する推薦スコアP(i，u)を取得し、アカウントuに推薦すべき商品を決定する。その際、推薦スコアP(i，u)の値が大きいものから順に予め設定した任意の件数 K (K=1,2,3,…) 件を推薦すべき商品としてもよいし、推薦スコアP(i，u)に対し、ある閾値を設けて、推薦スコアがその値を超えるものを推薦すべき商品としてもよい。
【００８３】
なお、上記の商品推薦装置の各構成要素の処理をプログラムとして構築し、商品推薦装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００８４】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００８５】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、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】
【００８６】
１  商品推薦装置
２  外部端末
３  ネットワーク
４  外部装置
１０  商品情報処理部
２０  購買情報処理部
３０  推薦スコア算出部
３１  ユーザトピック推定部
３２  関連性推定部
３３  ワードトピック推定部
４０  商品推薦部
５０  記憶部
５１  商品情報テーブル
５２  購買情報テーブル
５３  推薦スコアテーブル
６０  通信部
７０  入出力部
【図１】
0005654977.tif 000018
【図２】
0005654977.tif 000019
【図３】
0005654977.tif 000020
【図４】
0005654977.tif 000021
【図５】
0005654977.tif 000022
【図６】
0005654977.tif 000023
【図７】
0005654977.tif 000024
【図８】
0005654977.tif 000025
【図９】
0005654977.tif 000026
【図１０】
0005654977.tif 000027
【図１１】
0005654977.tif 000028
【図１２】
0005654977.tif 000029