(57)【要約】推薦システムは、ユーザＩＤと関連付けられる履歴データを獲得し得る。履歴データは、ユーザＩＤと関連付けられる多数のアイテムＩＤを含み得る。推薦システムは、履歴データに基づいて、多数のアイテムＩＤのうちの１つのＩＤと多数のアイテムＩＤのうちの他のＩＤとの間の第１の重相関を算出し得る。第１の重相関は、アイテムＩＤと関連付けられる多数の相関アイテムＩＤを判定するために使用され得る。多数の相関アイテムＩＤを使用することで、推薦システムは、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを整列させて、整列させたスコアリングマトリクスを生成し得る。整列させたスコアリングマトリクスは、推薦アイテムコレクションを判定するために使用され得る。
2014519097.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが実行可能な指示を記憶する１つ以上のコンピュータが読み出し可能な媒体であって、該指示は、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、
ユーザ識別子（ＩＤ）と関連付けられる履歴データを獲得することであって、前記履歴データは、前記ユーザＩＤと関連付けられる多数のアイテム識別子（ＩＤ）を含む、獲得することと、
前記履歴データに基づいて、前記多数のアイテムＩＤのうちの１つのアイテムＩＤと、前記多数のアイテムＩＤのうちの複数のＩＤとの間の第１の重相関を算出することと、
前記第１の重相関に基づいて、前記アイテムＩＤと関連付けられる１つ以上の相関アイテムＩＤを判定することと、
前記履歴データに基づいて、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを生成することであって、前記ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスは、ユーザＩＤをアイテムＩＤと関連付ける、生成することと、
整列させたユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを生成するために、前記１つ以上の相関アイテムＩＤを使用することによって、前記ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを整列させることと、
前記整列させたユーザ−アイテムスコアリングマトリクスに基づいて、推薦アイテムコレクションを判定することと、
を含む操作を行う、１つ以上のコンピュータが読み出し可能な媒体。
【請求項２】
前記操作はさらに、
問い合わせを受け取ることと、
前記推薦アイテムコレクションおよび前記受け取った問い合わせに基づいて、問い合わせ結果を生成することと、を含む、請求項１に記載の１つ以上のコンピュータが読み出し可能な媒体。
【請求項３】
前記操作はさらに、前記履歴データに基づいて、２部グラフを生成することを含み、前記第１の重相関を前記算出することは、前記２部グラフに基づいて、前記重相関を算出することを含む、請求項１に記載の１つ以上のコンピュータが読み出し可能な媒体。
【請求項４】
前記推薦アイテムコレクションを前記判定することは、
前記整列させたユーザ−アイテムスコアリングマトリクスにおける１つのアイテムＩＤと複数のアイテムＩＤとの間の第２の重相関を算出することと、
前記第２の重相関に基づいて、前記１つのアイテムＩＤの隣接アイテムＩＤを判定することと、
前記１つのアイテムＩＤと関連付けられる前記隣接アイテムＩＤに基づいて、前記推薦アイテムコレクションを判定することと、を含む、請求項１に記載の１つ以上のコンピュータが読み出し可能な媒体。
【請求項５】
前記隣接アイテムＩＤを前記判定することは、前記整列させたユーザ−アイテムスコアリングマトリクスにおいて前記１つのアイテムＩＤが他のアイテムＩＤよりも大きい相関を有する、所定数の隣接アイテムＩＤを判定することを含む、請求項４に記載の１つ以上のコンピュータが読み出し可能な媒体。
【請求項６】
前記１つ以上の相関アイテムＩＤを前記判定することは、前記多数のＩＤのうちの他のアイテムＩＤよりも前記アイテムＩＤがより大きい相関を有する、所定数の相関アイテムＩＤを判定することを含む、請求項１に記載の１つ以上のコンピュータが読み出し可能な媒体。
【請求項７】
ユーザＩＤと関連付けられる履歴データを獲得することであって、前記履歴データは、前記ユーザＩＤと関連付けられる多数のアイテム識別子（ＩＤ）を含む、獲得することと、
前記履歴データに基づいて、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを生成することであって、前記ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスは、前記ユーザＩＤを前記アイテムＩＤと関連付ける、生成することと、
前記マトリクスにおける前記多数のアイテムＩＤの中の相関に基づいて、前記ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを整列させることと、
前記整列させたユーザ−アイテムスコアリングマトリクスに基づいて、推薦アイテムコレクションを判定することと、
を含む、コンピュータにより実現される方法。
【請求項８】
デバイスから問い合わせを受け取ることと、
前記推薦アイテムコレクションおよび前記受け取った問い合わせに基づいて、問い合わせ結果を生成することと、
前記問い合わせ結果を前記デバイスに伝送することと、をさらに含む、請求項７に記載のコンピュータにより実現される方法。
【請求項９】
前記ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを前記生成することは、前記ユーザＩＤと多数のアイテムＩＤとの間の対応関係に基づいて、前記ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを生成することを含む、請求項７に記載のコンピュータにより実現される方法。
【請求項１０】
前記履歴データに基づいて、２部グラフを生成することと、
前記２部グラフに基づいて、前記多数のアイテムＩＤのうちの１つのアイテムＩＤと前記多数のアイテムＩＤのうちの他のアイテムＩＤとの間の第１の重相関を算出することと、をさらに含む、請求項７に記載のコンピュータにより実現される方法。
【請求項１１】
前記２部グラフは、
前記ユーザＩＤおよび前記多数のアイテムＩＤを表す、多数の頂点と、
前記ユーザＩＤと前記多数のアイテムＩＤとの間の特定の相関を表す、多数の辺と、を含む、請求項１０に記載のコンピュータにより実現される方法。
【請求項１２】
前記第１の重相関に基づいて、前記アイテムＩＤのうちの１つ以上の相関アイテムＩＤを判定することをさらに含み、
前記ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを前記整列させることは、これらの第１の重相関に基づいて行われる、請求項１０に記載のコンピュータにより実現される方法。
【請求項１３】
前記推薦アイテムコレクションを前記判定することは、
前記整列させたユーザ−アイテムスコアリングマトリクスのうちの１つのアイテムＩＤと他のアイテムＩＤとの間の第２の重相関を算出することと、
前記第２の重相関に基づいて、前記１つのアイテムＩＤの隣接アイテムＩＤを判定することと、
前記アイテムＩＤと関連付けられる前記隣接アイテムＩＤに基づいて、前記推薦アイテムコレクションを判定することと、を含む、請求項１２に記載のコンピュータにより実現される方法。
【請求項１４】
前記多数のアイテムＩＤは、前記ユーザＩＤを介して購入または閲覧された多数のアイテムに対応する、請求項７に記載のコンピュータにより実現される方法。
【請求項１５】
ユーザＩＤに対応するユーザ履歴データを獲得することであって、前記履歴データは、多数のアイテムＩＤを含む、獲得することと、
前記多数のアイテムのうちの１つのアイテムＩＤと複数のアイテムＩＤとの間の第１の重相関を算出することと、
前記第１の重相関に基づいて、前記アイテムＩＤと相関する多数の相関アイテムＩＤを判定することと、
前記履歴データおよび前記多数の相関アイテムＩＤに基づいて、１つのアイテムＩＤと関連付けられる多数の隣接アイテムＩＤを判定することと、
前記多数の隣接アイテムＩＤに基づいて、推薦アイテムコレクションを判定することと、
を含む、コンピュータにより実現される方法。
【請求項１６】
前記多数の相関アイテムＩＤを前記判定することは、
前記履歴データに基づいて、２部グラフを生成することと、
前記２部グラフに基づいて、多数の相関アイテムＩＤを判定することと、を含む、請求項１５に記載のコンピュータにより実現される方法。
【請求項１７】
前記多数の隣接アイテムＩＤを前記判定することは、
前記履歴データに基づいて、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを生成することと、
前記多数の相関アイテムＩＤを使用して、前記ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを整列させることと、
前記ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスにおける前記１つのアイテムＩＤと多数のアイテムＩＤとの間の第２の重相関を算出することと、
前記第２の重相関に基づいて、前記多数の隣接アイテムＩＤを判定することと、を含む、請求項１６に記載のコンピュータにより実現される方法。
【請求項１８】
前記多数の相関アイテムＩＤを前記判定することは、前記多数のＩＤのうちの他のアイテムＩＤよりも前記アイテムＩＤがより大きい相関を有する、所定数の隣接アイテムＩＤを判定することを含む、請求項１５に記載のコンピュータにより実現される方法。
【請求項１９】
前記多数の隣接アイテムＩＤを前記判定することは、前記多数のアイテムＩＤのうちの他のアイテムＩＤよりも前記１つのアイテムＩＤがより大きい相関を有する、所定数の隣接アイテムＩＤを判定することを含む、請求項１５に記載のコンピュータにより実現される方法。
【請求項２０】
前記履歴データはさらに、前記ユーザＩＤを介して購入または検討された複数のアイテムを含む、請求項１５に記載のコンピュータにより実現される方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１１年５月１８日に出願された中国特許出願第２０１１１０１３０４２４．６号、名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｆ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｉｎｇ  Ｉｔｅｍｓ」に対する優先権を主張するものであり、該出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、アイテム推薦の分野に関する。より具体的には、本開示は、アイテムを推薦するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
推薦システムは、一般に、ユーザが検索によって簡単に見つけられなかった可能性のあるアイテムをユーザが発見するのを補助するための問い合わせに応じて、推薦リストを作り出す。しかしながら、ｅ−ビジネスと関連付けられるウェブサイトは、膨大な数のアイテムを提供する。入手可能であり、閲覧されたアイテムの数と比較して、ユーザによって購入または評価されるアイテムの数は、比較的少ない。この不均衡性は、従来の技術を使用するアイテム推薦についていくつかの課題を提示し得る。例えば、従来の技術の下で、アイテム推薦は、時には不正確であり、また、推薦結果の適用範囲が小さい。
【発明の概要】
【０００４】
本開示は、ユーザの履歴データに基づいてアイテムを推薦するための方法およびシステムを提供する。ユーザ識別子（ＩＤ）と関連付けられる履歴データが獲得され得る。履歴データは、ユーザＩＤと関連付けられる複数のアイテム識別子（ＩＤ）を含み得る。履歴データに基づいて、２部グラフの中の１つのアイテムＩＤと他のアイテムＩＤとの間の第１の重相関を算出するために、２部グラフが生成され得る。第１の重相関は、アイテムＩＤと相関する相関アイテムＩＤを識別するために使用され得る。相関アイテムＩＤは、履歴データに基づいて生成される、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを整列させるために使用され得る。整列させたスコアリングマトリクスに基づいて、スコアリングマトリクスの中の１つのアイテムＩＤと他のＩＤの間で、第２の重相関が算出され得る。次いで、第２の重相関を使用して、推薦アイテムコレクションを生成し得る。
【０００５】
詳細な説明は、添付の図面を参照して記載される。異なる図面における同じ参照番号の使用は、同様または同一の項目を示す。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】アイテム推薦をサポートする、実例となるアーキテクチャのブロック図である。
【図２】アイテム推薦を含む問い合わせ結果を生成するための、実例となる過程のフロー図である。
【図３】ユーザ履歴データに基づいて、推薦されたアイテムコレクションを判定するための、実例となる過程のフロー図である。
【図４】相関アイテムＩＤ判定の実施例を例示するために使用される、実例となる２部グラフである。
【図５】図１で示される環境に導入され得る、実例となるコンピューティングデバイスのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
図１は、アイテム推薦をサポートする、実例となるアーキテクチャ１００のブロック図である。アーキテクチャ１００は、ユーザデバイス１０２と、推薦システム１０４とを含み得る。ユーザデバイス１０２は、情報を推薦システム１０４と交換するために、１つ以上のネットワーク１０６に接続し得る。推薦システム１０４は、ユーザ１１４の口座データ１１２および種々のアイテム（例えば、商品およびサービス）のカタログデータ１１６を記憶する、ホスト１１０のホストサーバ１０８を含み得る。いくつかの実施形態において、推薦システム１０４はまた、取引データサーバ１１８、推薦リスト検索サーバ１２０、および推薦算出プラットフォーム１２２も含み得る。
【０００８】
取引データサーバ１１８は、ユーザ１１４と関連付けられる取引に関する履歴データを記憶し得る。いくつかの実施形態において、履歴データは、多数のユーザと関連付けられる多数のユーザＩＤと、これらのユーザが購入または閲覧したアイテムと関連付けられる対応するアイテムＩＤとを含み得る。履歴データに基づいて、推薦算出プラットフォーム１２２は、ユーザ１１４に対する推薦を生成し得る。新しく生成された推薦は、推薦リスト検索サーバ１２０に記憶される既存の推薦を更新し得る。いくつかの実施形態において、取引データサーバ１１８、推薦リスト検索サーバ１２０、および推薦算出プラットフォーム１２２の機能性は、ホストサーバ１０８によって実現され得る。
【０００９】
いくつかの実施形態において、ユーザ１１４は、ホスト１１０から１つ以上のアイテムを購入するために、または該ホストと交信するために、取引口座を使用し得る。ユーザ１１４は、ユーザデバイス１０２を介して、問い合わせ１２４を推薦システム１０４のホストサーバ１０８に提出し得る。いくつかの実施形態において、ホストサーバ１０８は、要求を推薦リスト検索サーバ１２０に伝送し得、該サーバは、その要求に基づいて検索し、ホストサーバ１０８に推薦を返し得る。推薦に基づいて、ホストサーバ１０８は、問い合わせ結果１２６を生成し、問い合わせ結果１２６をユーザデバイス１０２に伝送し得る。
【００１０】
図２は、アイテム推薦を含む問い合わせ結果を生成するための、実例となる過程２００のフロー図である。２０２で、推薦システム１０４は、ユーザデバイス１０２から、アイテムと関連付けられる推薦を要求するための問い合わせ１２４を受け取り得る。２０４で、推薦システム１０４は、問い合わせを解析して、ユーザ１１４のユーザＩＤを識別し、ユーザＩＤと関連付けられる履歴データを獲得し得る。履歴データは、ユーザＩＤに対応する多数のアイテムＩＤを含み得る。いくつかの実施形態において、履歴データは、多数のユーザと関連付けられる多数のユーザＩＤと、これらのユーザが購入または検討したアイテムと関連付けられる対応するアイテムＩＤとを含み得る。多数のアイテムＩＤは、ホスト１１０との取引中にユーザが購入した多数のアイテムに対応し得る。いくつかの実施形態において、多数のアイテムＩＤは、ユーザがホスト１１０と交信している間に興味を示した（例えば、検討した）多数のアイテムに対応し得る。
【００１１】
２０６で、履歴データに基づいて、推薦システム１０４は、履歴データに含まれる１つのアイテムＩＤと他のアイテムＩＤとの間の相関を判定し得る。相関は、２つのアイテムＩＤ間で（例えば、２つのアイテムＩＤ毎に）判定され得る。いくつかの実施形態において、１つのアイテムＩＤについて、推薦システム１０４は、所定数のアイテムＩＤを１つのアイテムＩＤとの相関アイテムＩＤに指定し得る。このような場合、このアイテムＩＤは、残りのアイテムＩＤよりも大きい相関を有し得る。
【００１２】
２０８で、推薦システム１０４は、相関アイテムＩＤを使用して、アイテムＩＤの隣接アイテムＩＤを判定し得る。いくつかの実施形態において、推薦システム１０４は、履歴データに基づいて、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを生成し得る。次いで、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスは、相関アイテムＩＤを使用して整列させられ得る。整列させたユーザ−アイテムマトリクスは、推薦アイテムコレクションを判定するために使用され得る。
【００１３】
２１０で、推薦システム１０４は、推薦アイテムコレクションに基づいて、問い合わせ結果１２６を生成し得る。問い合わせ結果１２６は、ユーザデバイス１０２に伝送され、それに表示され得る。
【００１４】
いくつかの実施形態において、相関アイテムＩＤは、異なるユーザから取得することができ、整列させることで、疎なユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを密にすることができる。故に、アイテムＩＤ間の相関算出の信頼性が増加する。マトリクスの中のデータが疎であるため従来の解決案では算出することができない、いくつかの可能な関連アイテムＩＤ間の相関を作成することができる。それ故に、各ユーザに対応する直接相関アイテムＩＤが、または相関を有することができない可能な相関アイテムが十分でないことによる不正確な推薦結果を改善することができる。したがって、アイテムの推薦システムの推薦結果が強化される。さらに、推薦結果の精度の向上により、ユーザ１１４は、従来の技術では必要とされ得る、不要な検索またはブラウジング操作を行うことなく、ユーザの関心のあるアイテムの情報を得ることができる。結果的に、ユーザデバイス１０２とホストサーバ１０８との間の帯域幅の占有を低減することができ、データ伝送速度が増加し、データ伝送効率が向上する。
【００１５】
図３は、ユーザ履歴データに基づいて推薦アイテムコレクションを判定するための、実例となる過程３００のフロー図である。３０２で、推薦システム１０４は、ユーザと関連付けられる履歴データを獲得し得る。履歴データは、ユーザＩＤ、およびユーザＩＤに対応するアイテムＩＤを含み得る。いくつかの実施形態において、履歴データは、ユーザＩＤ、およびユーザが購入したアイテムに対応するアイテムＩＤを含み得る。いくつかの実施形態において、履歴データは、多数のユーザと関連付けられる多数のユーザＩＤと、これらのユーザが購入または検討したアイテムと関連付けられる対応するアイテムＩＤとを含み得る。いくつかの実施形態において、アイテムＩＤは、ユーザが関心を示したアイテムに対応し得る。例えば、ホストと交信している間、ユーザは、あるアイテムを検討しており、該アイテムは、履歴データのアイテムＩＤに対応し得る。
【００１６】
３０４で、履歴データに基づいて、推薦システム１０４は、履歴データに基づいて、ユーザ−アイテム２部グラフを生成し得る。いくつかの実施形態において、２部グラフは、履歴データに含まれるユーザＩＤとアイテムＩＤとの間の対応関係に基づき得る。ユーザ−アイテム２部グラフを作成する一方で、推薦システム１０４は、ユーザＩＤおよびアイテムＩＤを２部グラフの頂点に指定し得、ユーザＩＤ頂点とアイテムＩＤ頂点との間に辺を作成し得る。２部グラフは、トポロジとして例示され得る。
【００１７】
例えば、図４は、相関アイテムＩＤ判定の実施例を例示するために使用される、実例となる２部グラフ４００である。図４で示されるように、上方のノードｐ１〜ｐ４は、アイテムＩＤと関連付けられるアイテム頂点４０２である一方で、下方のノードｃ１〜ｃ３は、ユーザＩＤと関連付けられるユーザ頂点４０４である。ユーザＩＤ頂点４０４とアイテムＩＤ頂点４０２との間の線は、ユーザＩＤ頂点およびアイテムＩＤ頂点が履歴データにおいて対応関係を有することを示し得る。
【００１８】
再度図３を参照すると、３０６で、推薦システム１０４は、２部グラフに基づいて、２つのアイテムＩＤ間の相関を算出し得る。推薦システム１０４は、２つのアイテムに対応する頂点間の辺（例えば、全ての辺）の相関の合計を算出し、該合計を２つのアイテム頂点間の相関に指定し得る。例えば、２つのアイテム頂点間の辺の相関は、ａｍであり、ここで、「ａ」は、辺長さの影響因子である。いくつかの実施形態において、「ａ」は、ゼロから１の間の実数（すなわち、０〜１、例えば、ａ＝０．８）であり得、アプリケーションデータに関連して取得され得る。「ｍ」は、対応する辺の長さである。いくつかの実施形態において、２部グラフにおける辺の長さは、１に設定することができ、「ｍ」は、２つのアイテム頂点間の辺の数に基づいて決定され得る。
【００１９】
いくつかの実施形態において、図４で示されるように、ユーザ−アイテム２部グラフは、多数のユーザＩＤおよびアイテムＩＤを含み得る。推薦システム１０４は、その辺の長さが、計算された最大片長さよりも短い、２つのアイテムＩＤ間の辺の相関を算出し得、２つのアイテム頂点間の相関は、加算演算によって取得される。例えば、最大の経路長さは、６に設定され得るが、これに限定されない。
【００２０】
３０８で、推薦システム１０４は、算出された相関に基づいて、アイテムＩＤの１つ以上の相関アイテムＩＤを判定し得る。いくつかの実施形態において、推薦システム１０４は、ユーザのユーザＩＤと関連付けられるアイテムＩＤのそれぞれについて、多数の相関アイテムＩＤを判定し得る。いくつかの実施形態において、推薦システム１０４は、アイテムＩＤに対応する相関アイテムＩＤの数を所定数に制限し得る。このような場合、所定数のアイテムＩＤは、所定数を超える残りのアイテムＩＤと比較して、アイテムＩＤとの最善の相関を捕える。所定数は、例えば、２０、３５等に設定され得る。
【００２１】
３１０で、推薦システム１０４は、履歴データに基づいて、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを生成し得る。いくつかの実施形態において、推薦システムは、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスの行にユーザを予め定め、該マトリクスの列にアイテムを予め定め得る。このような場合、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスの要素またはセルの値は、ユーザＩＤとアイテムＩＤとの間の対応関係が履歴データの中に存在するかどうかに依存して判定され得る。例えば、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスの要素またはセルの値は、対応関係が存在するときには「１」に指定され得、対応関係が存在しないときには「０」に指定され得る。
【００２２】
３１２で、推薦システム１０４は、整列させたユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを生成するために、相関アイテムＩＤを使用して、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを整列させ得る。推薦システム１０４は、アイテムＩＤとユーザＩＤとの相関の間に対応関係が存在すると判定し得、次いで、元のユーザ−アイテムスコアリングマトリクスの対応要素を訂正し得る。すなわち、対応関係が見つかった場合、マトリクスの中の要素またはセルは「０」から「１」に更新され得る。したがって、整列させたユーザ−アイテムスコアリングマトリクスが取得され得る。
【００２３】
３１４で、推薦システム１０４は、整列させたユーザ−アイテムスコアリングマトリクスに基づいて、２つのアイテムＩＤ間の相関を算出し得る。いくつかの実施形態では、２つのアイテムＩＤ間の相関を表すために、コサイン相関が使用され得る。例えば、２つのアイテム間のコサイン相関は、下の式に基づいて算出され得る。
【００２４】
【数１】
2014519097.tif 000003
【００２５】
この式において、ＸｕおよびＸｖは、２つのアイテムＩＤｕおよびｖに対応するアイテムＩＤの列ベクトルであり、ＩｕおよびＩｖは、それぞれ、ユーザコレクションスコアリングｕおよびｖであり、Ｉｕｖは、ユーザコレクションスコアリングｕおよびｖであり、ｒｕｉは、ユーザｉのコレクションスコアリングｕである。
【００２６】
３１６で、推薦システム１０４は、算出した相関に基づいて、アイテムＩＤの１つ以上の隣接アイテムＩＤを判定し得る。いくつかの実施形態において、推薦システム１０４は、１つのアイテムＩＤについて、所定数のアイテムＩＤを隣接アイテムＩＤに指定し得る。このような場合、所定数のアイテムＩＤは、残りのアイテムＩＤよりも大きいそのアイテムＩＤとの相関を有するアイテムＩＤであり得る。
【００２７】
いくつかの実施形態において、推薦システム１０４は、ユーザのユーザＩＤに対応する１組の隣接アイテムＩＤを含む、候補コレクションを生成し得る。このような場合、推薦システムはまた、候補コレクションから、ユーザ−アイテムスコアリングマトリクスの中のユーザと対応関係を有するアイテムＩＤを削除し得る。推薦システム１０４は、ユーザのユーザＩＤに対応するアイテムＩＤと隣接アイテムＩＤとの間の相関に基づいて、候補コレクションの中の各アイテムＩＤの推薦強さを算出し得る。候補コレクションの推薦強さは、下の式に基づいて算出され得る。
【００２８】
【数２】
2014519097.tif 000004
【００２９】
2014519097.tif 000005
【００３０】
３１８で、推薦システム１０４は、隣接アイテムＩＤに基づいて、推薦アイテムコレクションを判定し得る。いくつかの実施形態において、推薦システム１０４は、ユーザ１１４に対する推薦アイテムコレクションを構成するために、候補コレクションの中の最も高い推薦強さを有する所定数のアイテムＩＤを選択し得る。
【００３１】
図５は、図１のコンピューティング環境に含まれる種々の構成要素の実例となるコンピューティングデバイス５００のブロック図である。推薦システム１０４は、任意の好適なサーバ（複数可）として構成され得る。１つの例示的な構成において、好適なサーバは、１つ以上のプロセッサ５０２と、入力／出力インターフェース５０４と、ネットワークインターフェース５０６と、メモリ５０８とを含む。
【００３２】
メモリ５０８としては、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等の揮発性メモリの形態、および／またはリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）またはフラッシュＲＡＭ等の不揮発性メモリの形態のコンピュータが読み出し可能な媒体が挙げられる。メモリ１００８は、コンピュータが読み出し可能な媒体の一例である。
【００３３】
コンピュータが読み出し可能な媒体としては、コンピュータが読み出し可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報を格納するための任意の方法または技術で実現される、揮発性および不揮発性媒体、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体が挙げられる。コンピュータ記憶媒体の例としては、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他のタイプのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、もしくはその他メモリ技術、読み出し専用コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、もしくは他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、もしくは他の磁気記憶デバイス、またはコンピューティングデバイスによってアクセスするための情報を記憶するために使用することができる、任意の他の非伝送媒体が挙げられるが、これらに限定されない。本明細書で定義されるように、コンピュータが読み出し可能な媒体は、変調データ信号および搬送波等の一時的媒体は含まれない。
【００３４】
さらに詳細にメモリ５０８を参照すると、メモリ５０８は、取得モジュール５１０、算出モジュール５１２、生成モジュール５１４、整列モジュール５１６、および推薦モジュール５１８を記憶し得る。取得モジュール５１０は、ユーザの履歴データを獲得し得る。履歴データは、ユーザのユーザＩＤとアイテムＩＤとの間の関係を含み得る。
【００３５】
算出モジュール５１２は、履歴データに基づいて、２つのアイテムＩＤ間の相関を算出し得る。各アイテムＩＤについて、算出モジュール５１２は、アイテムＩＤの相関アイテムＩＤとして、そのアイテムＩＤに関して最も高いコレクションを有する所定数のアイテムＩＤを判定し得る。いくつかの実施形態において、算出モジュール５１２は、履歴データの中のユーザＩＤおよびアイテムＩＤを頂点に指定し、ユーザ−アイテム２部グラフを生成する等のための対応関係を有するユーザＩＤおよびアイテムＩＤに対応する頂点間に直接辺を生成し得る。
【００３６】
いくつかの実施形態において、算出モジュール５１２は、作成されたユーザ−アイテム２部グラフに基づいて、２つのアイテムＩＤ間の相関を算出し得る。いくつかの実施形態において、算出モジュール５１２は、アイテムの相関アイテムＩＤとして、他のアイテムＩＤよりも高いアイテムＩＤとの関連検索相関を有する所定数のアイテムＩＤを判定し得る。いくつかの実施形態において、算出モジュールは、２つのアイテムＩＤに対応する頂点間の辺（例えば、全ての辺）の相関の和を算出し、算出結果を２つのアイテムＩＤ頂点間の相関に指定し得る。
【００３７】
生成モジュール５１４は、ユーザの履歴データに基づいて、元のユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを生成し得る。
【００３８】
整列モジュール５１６は、相関を使用して元のユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを整列させて、整列させたユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを生成し得る。いくつかの実施形態において、整列モジュール５１６は、相関アイテムＩＤとユーザＩＤとの間に対応関係が存在するかどうかを判定するために、元のユーザ−アイテムスコアリングマトリクスを横断し得る。その場合、整列モジュール５１６は、元のユーザ−アイテムスコアリングマトリクスの対応要素を訂正し得る。
【００３９】
推薦モジュール５１８は、スコアリングマトリクスに基づいて、推薦アイテムコレクションを判定し得る。いくつかの実施形態において、推薦モジュール５１８は、整列させたユーザ−アイテムスコアリングマトリクスに従って、２つのアイテムＩＤ間の相関を算出し得る。推薦モジュール５１８は、相関に基づいて、アイテムＩＤの隣接アイテムＩＤとして、１つのアイテムとより高い相関を有する所定数のアイテムＩＤを判定し得る。
【００４０】
いくつかの実施形態において、推薦モジュール５１８は、ユーザＩＤとアイテムＩＤとの間の対応関係、およびアイテムＩＤの隣接アイテムに基づいて、推薦アイテムコレクションを判定し得る。推薦モジュール５１８は、ユーザに対応する隣接アイテムＩＤに基づいて、ユーザのアイテム候補コレクションを生成し得る。このような場合、推薦モジュール５１８は、元のユーザ−アイテムスコアリングマトリクスの中のユーザＩＤと対応関係を有するアイテムＩＤを削除し得る。
【００４１】
いくつかの実施形態において、推薦モジュール５１８は、ユーザＩＤおよび隣接アイテムＩＤに対応するアイテム間の相関に基づいて、アイテム候補コレクションの中の各アイテムＩＤの推薦強さを算出し得る。推薦モジュール５１８は、推薦アイテムコレクションを生成するために、アイテム候補コレクションの中のより高い推薦強さを有する所定数のアイテムを選択し得る。
【００４２】
よって、アイテムＩＤ間の相関算出の信頼性が増加する。本開示によれば、配列の中のデータが疎であるため従来の解決案では算出することができない、いくつかの可能な関連アイテムＩＤ間の相関を算出することができる。それ故に、相関を有することができない、各ユーザＩＤの数少ない直接関連するアイテムまたは可能な関連するアイテムＩＤによる不正確な推薦結果を改善することができる。したがって、アイテムの推薦システムの推薦結果が強化される。さらに、推薦結果の精度の向上により、ユーザは、従来の技術で行うような、不要な検索およびブラウジング操作を行うことなく、ユーザの関心のあるアイテムの情報を得ることができる。結果的に、検索、ブラウジング等の発見操作によって生じる、ユーザのユーザ端末とｅ−ビジネスウェブサイトとの間の帯域幅の占有を低減することができる。したがって、ｅ−ビジネスウェブサイトとユーザ端末との間のデータ伝送速度が増加し、よって、データ伝送効率が向上する。
【００４３】
この開示の実施形態は、単に例示することを目的としたものであり、この開示の範囲を限定することを意図しない。当業者は、この開示で提供される実施形態に修正および変更を行うことができる。当業者が認識する任意の修正および変更は、この開示の範囲に含まれる。
【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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【国際調査報告】
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